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E-Book

Leistungsmessung stochastischer Dienstleistungsproduktionen

AutorMarcel Rossmy
VerlagDUV Deutscher Universitäts-Verlag
Erscheinungsjahr2008
Seitenanzahl233 Seiten
ISBN9783835054325
FormatPDF
KopierschutzDRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis54,99 EUR
Marcel Rossmy untersucht, wie stochastische Dienstleistungsproduktionen beurteilt werden können. Er analysiert bekannte Leistungsmessungsverfahren auf ihre Eignung zur Bewertung stochastischer Produktionen und entwickelt eine zweistufige Methodik auf Basis der Data Envelopment Analysis und der Erwartungsnutzentheorie.

Dr. Marcel Rossmy promovierte bei Privatdozent Dr. Andreas Kleine am Fachgebiet für Unternehmensforschung der Universität Hohenheim. Er ist Vorstandsassistent der Celesio AG in Stuttgart.

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Leseprobe
1 Berücksichtigung der Unsicherheit in zu beurteilenden Dienstleistungsproduktionen (S. 1)

Das o.en verkündete Gewinnstreben vieler privatwirtschaftlicher Unternehmen sowie das verstärkte Kostenbewusstsein in sozialen Organisationen haben zu einem enormen Interesse an Maßnahmen zur Steigerung der E.zienz geführt. Den Ausgangspunkt für die Erhöhung der E.zienz stellt die Erfassung des Ist-Zustands, das heißt die Leistungsmessung, dar. Seit den grundlegenden e.zienztheoretischen Arbeiten von Debreu 1951 und Farrell 1957 widmen sich zahlreiche wissenschaftliche Beiträge der Erfassung der aktuellen E.zienz und dem Aufdecken von Verbesserungspotenzialen.

Dabei stehen neben der konzeptionellenWeiterentwicklung bekannter Methoden auch deren empirische Anwendungen im Mittelpunkt. Speziell bei letzteren kommt den Dienstleistungen ein besonderer Stellenwert zu, was vor dem Hintergrund des strukturellen Wandels von der Industrie- zur Dienstleistungsgesellschaft kaum überraschen kann. In diesem Strukturwandel, der so genannten „Tertiarisierung", begründet sich auch die rege wissenschaftliche Diskussion über die Besonderheiten von Dienstleistungen und deren Implikationen für die Leistungserstellung und -vermarktung.

Neben der Immaterialität des Dienstleistungsergebnisses wird häufig angeführt, dass die Integration eines externen Faktors in den Produktionsprozess, das heißt die Einbeziehung des Kunden oder eines von ihm bereitgestellten Objekts, charakteristisch für Dienstleistungsproduktionen ist. Die Immaterialität wirft dabei insbesondere praktische Probleme auf, wie die verringerte Messbarkeit und die erschwerte Vermittlung des Kundennutzens.

Produktionstheoretisch interessanter ist der externe Faktor, denn dieser entstammt nicht dem Verfügungsbereich des Dienstleistungsanbieters (Produzenten), sondern dem des Kunden. Zwar werden zahlreiche der so genannten internen Faktoren, wie z.B. Rohstoffe oder Bauteile, durch den Produzenten zugekauft, also fremdbezogen, doch kann er den jeweiligen Lieferanten bewusst wählen und die Qualität des Inputs damit steuern.

Dagegen ist der externe Faktor direkt mit dem Kunden verbunden und durch diesen in den Produktionsprozess einzubringen. Die Dienstleistung findet an dem externen Faktor selbst statt. So wird der externe Faktor „Kunde" beispielsweise beraten, frisiert, geschult, befördert und therapiert. Ein Objekt des Kunden, etwa ein Motorrad, könnte u. a. überprüft, repariert, gereinigt und aufbewahrt werden. In jedem Fall kann der Anbieter einer Dienstleistung nicht unabhängig über die Annahme einer Kundenanfrage und den exter- nen Faktor entscheiden.

Damit ist dem Produzenten die Ausprägung, z.B. die Qualität oder der Zustand, des externen Faktors vorgegeben. Ein Defekt, etwa eines Fahrzeugs, kann unterschiedliche Ursachen haben. Je nach konkretem Fehler ist die Reparatur unterschiedlich aufwendig, was die Planung, z.B. der vorzuhaltenden Kapazität, erschwert. Hinzu kommt, dass der Produzent die vorgegebene Ausprägung des externen Faktors vor oder zu Beginn der Produktion nicht exakt einschätzen kann.

Das Auffinden des Problems ist in vielen Fällen Teil der Dienstleistung selbst. Damit handelt es sich jedoch nicht „nur" um einen exogen bestimmten Faktor, sondern vielmehr um einen stochastischen Faktor, über dessen Ausprägung vor und zum Teil während der Produktion Unsicherheit besteht. Eine konsequente produktionstheoretische Modellierung stochastischer Dienstleistungsproduktionen steht bislang aus.

Die Effizienztheorie ist eng mit der Produktionstheorie verbunden, denn beide dienen der Untersuchung von Produktionen. Während im Rahmen der Produktionstheorie die Produktionsmöglichkeiten ex ante analysiert werden, um Entscheidungen zu unterstützen, sollen mit Hilfe der E.zienztheorie die Produktionen ex post bewertet werden, das heißt, es sollen Ine.zienzen und Verbesserungspotenziale aufgezeigt werden.
Inhaltsverzeichnis
Geleitwort6
Vorwort8
Inhaltsverzeichnis10
Abbildungsverzeichnis14
Tabellenverzeichnis16
Verzeichnis ausgewählter Symbole18
1 Berücksichtigung der Unsicherheit in zu beurteilenden Dienstleistungsproduktionen22
2 Kennzeichnung von Dienstleistungsproduktionen als stochastische Entscheidungsprobleme27
2.1 Abgrenzung von Sach- und Dienstleistungen27
2.1.1 Die Problematik einer eindeutigen Dienstleistungsdefinition27
2.1.2 Produktionstheoretische Implikationen der Dienstleistungsmerkmale33
2.2 Entscheidungen unter Unsicherheit37
2.2.1 Arten betrieblicher Unsicherheit37
2.2.2 Ansatzpunkte zur Berücksichtigung des Risikos in Entscheidungen39
2.2.3 Stochastische Elemente der Dienstleistungserstellung42
2.3 Anforderungen an die Leistungsmessung stochastischer Dienstleistungsproduktionen43
3 Verfahren zur Leistungsmessung von Entscheidungseinheiten45
3.1 Leistungsmessung auf Grundlage von Effizienzkennzahlen45
3.1.1 Relevante Effizienzkonzepte45
3.1.2 Effiziente Produktionen und das Konzept der Produktionsfunktion53
3.2 Produktionstheoretische Charakterisierung von Technologien54
3.2.1 Allgemeine Anforderungen an eine Technologie54
3.2.2 Besondere Kennzeichen von Technologien56
3.3 Möglichkeiten der Klassifizierung von Methoden zur Leistungsbeurteilung57
3.4 Parametrische Verfahren der Leistungsmessung59
3.4.1 Vorgehensweise parametrischer Methoden59
3.4.2 Deterministische parametrische Methoden60
3.4.3 Berücksichtigung zufälliger Störungen durch die Stochastic Frontier Analysis62
3.4.4 Eignung parametrischer Verfahren zur Leistungsmessung von Dienstleistungsproduktionen65
3.5 Nichtparametrische Methoden zur Effizienzbeurteilung67
3.5.1 Grundlagen der Data Envelopment Analysis67
3.5.2 Stochastische Ansätze der Data Envelopment Analysis86
3.5.3 Ansätze zur Berücksichtigung ökonomischer Unsicherheit94
3.6 Notwendigkeit eines modifizierten Verfahrens zur Leistungsmessung stochastischer Entscheidungen96
4 Entwicklung einer Methodik zur Leistungsmessung stochastischer Dienstleistungsproduktionen106
4.1 Beurteilungsrelevante Teilbereiche von Organisationen106
4.2 Grundlegende Annahmen zur Entwicklung der Methodik111
4.2.1 Begründung der Entscheidung für die Data Envelopment Analysis111
4.2.2 Wahl der Technologie aus nutzentheoretischer Sicht112
4.2.3 Eignung eines inputorientierten radialen Effizienzmaßes122
4.3 Bedingte Effizienz unter einer bestimmten Ausprägung des externen Faktors124
4.3.1 Produktionstheoretische Charakterisierung des externen Faktors124
4.3.2 Produktionsmöglichkeiten bei Vorliegen eines externen Faktors125
4.3.3 Kennzahlen der bedingten technischen Effizienz130
4.3.4 Berücksichtigung von Präferenzen mittels wertorientierter Effizienzen143
4.4 Ableitung aggregierter stochastischer Effizienzen166
4.4.1 Bedeutung einer stochastischen E.zienzbetrachtung166
4.4.2 Effizienzbeurteilung auf Basis stochastischer Dominanzkonzepte168
4.4.3 Mögliche stochastische Effizienzkriterien172
4.4.4 Beurteilung der stochastischen Effizienzkennzahlen192
5 Leistungsmessung von Rehabilitationsmaßnahmen als illustrierendes Beispiel der Methodik195
5.1 Problemstellung195
5.2 Ermittlung der bedingten Effizienzen in Abhängigkeit des externen Faktors199
5.2.1 Bestimmung der technischen Effizienzen199
5.2.2 Analyse der wertorientierten Effizienzkennzahlen202
5.3 Stochastische Effizienzanalyse der Entscheidungseinheiten207
5.3.1 Bestimmung einer gemeinsamen Wahrscheinlichkeitsverteilung207
5.3.2 Stochastische Effizienzbetrachtung208
5.4 Interpretation der Ergebnisse213
6 Ausgewählte Aspekte zur Verallgemeinerungen der Methodik215
6.1 Berücksichtigung alternativer Technologiemengen215
6.2 Behandlung individueller Zielsetzungen für die Entscheidungseinheiten217
6.3 Fehler in den Daten als mögliche Folge der Immaterialität221
6.4 Fehlende Verifizierbarkeit des externen Faktors222
6.5 Integration eines weiteren stochastischen Einflussfaktors224
6.6 Beurteilung strategischer Entscheidungen225
7 Relevanz der Erkenntnisse auf Basis der neuen Methodik – Zusammenfassung und Ausblick227
Literatur232
Index250

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