Вектор науки Тольяттинского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2015; : 42-47
ОБ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОМ ПОДХОДЕ К ИЗМЕРЕНИЮ ЭФФЕКТИВНОСТИ: ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ АСПЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ
Аннотация
Рассматриваются основные признанные мировой наукой и практикой подходы к измерению эффективности. Исходя из той или иной концепции измерения эффективности, дается характеристика коэффициентного и эконометрического подходов. Осмысливая эконометрический подход, авторы декомпозируют эффективность на две взаимодополняющие компоненты – технологическую и аллокативную эффективности, описание которых представлено в статье. Рассматривая возможность существования границы эффективности, авторы исследуют граничный анализ и неграничный анализ с позиций преимуществ и недостатков их применения. Для детализации особенностей граничного анализа они изучают непараметрический и параметрический подходы, а также стохастический и детерминированный подходы. Показано, что неграничный анализ отклоняет гипотезу о существовании достижимой границы эффективности и базируется на предположении о том, что существует некое «усредненное» состояние предприятия, соответствующее текущему уровню производства при действующих внешних условиях, уровне менеджмента и пр., отклонение от которого в направлении его улучшения характерно для более эффективных предприятий, а в направлении ухудшения – для менее эффективных предприятий. В рамках неграничного анализа широко используются индексы, позволяющие сравнить предприятия по эффективности, в частности, Торнквиста, Малмквиста, Пааше, Лайспереса, и методы регрессионного анализа. Статья написана с обширным применением экономико-математических подходов к описанию сущностных характеристик анализируемых методов оценки эффективности.
Список литературы
1. Лобова С.В., Понькина Е.В. Сущность эффективности в контексте актуальных парадигм экономики и менеджмента // Экономический анализ: теория и практика. 2014. № 4. С. 30–37.
2. Fox K.J. Efficiency at Different Levels of Aggregation: Public vs Private Sector Firms // Economics Letters. 1999. Vol. 65. № 2. P.173–176.
3. Murillo-Zamorano L.R. Economic Efficiency and Frontier Techniques // Journal of Economic Surveys. 2004. Vol. 18. № 1. P. 33–77.
4. Charnes A., Cooper W., Lewin A., Seiford L. Data Envelopment Analysis: Theory, Methodology and Applications. Boston: Kluwer Academic Publishers, 1995.
5. Shephard R.W. Cost and Production Functions. Princeton. New Jersey: Princeton University Press, 1953.
6. Shephard R.W. Theory of Cost and Production Functions. Princeton. New Jersey: Princeton University Press, 1970.
7. Fare R., Grosskopf S., Lovell C. The Measurement of Efficiency of Production. Kluwer Nijhoff Publishing, 1985.
8. Malmquist S. Index Numbers And Indifference Curves // Trabajos de Estatistica. 1953. Vol. 4. P. 209–242.
9. Caves D.W., Christensen L.R., Diewert W.E. The Economic Theory of Index Numbers and the Measurement of Input, Output, and Productivity // Econometrica. 1982. Vol. 50. № 6. P. 1393–1414.
10. Fare R., Grosskopf S., Lindgren B., Ross P. Productivity Development in Swedish Hopsitals: a Malmquist Output Index Approach // Data Envelopment Analysis: Theory, Methodology, and Application. Kluwer Academic Publishers, 1994. Сhap. 13. P. 253–272.
11. Райнер Дж., Хофман П. Анализ эффективности процессов в цепях поставок // Российский журнал менеджмента. 2012. Т. 10. № 2. С. 89–116.
12. Bogetoft P., Otto L. Benchmarking with DEA, SFA, and R. New York: Springer, 2011. 351 p.
13. Aigner D., Chu S. On Estimating the Industry Production Function // American Economic Review. 1968. Vol. 58. P. 826–839.
14. Lovell C.A.K. Production Frontiers and Productive Efficiency // Fried H., Lovell C.A.K, Schmidt S. (eds). The Measurement of Productive Efficiency: Techniques and Applications. New York: Oxford University Press, 1993.
15. Greene W. A Gamma-Distributed Stochastic Frontier Model // Journal of Econometrics. 1990. Vol. 46. P. 141–164.
16. Aigner D., Lovell C.A.K., Schmidt P. Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models // Journal of Econometrics. 1977. Vol. 6. P. 21–37.
17. Battese G., Coelli T. Frontier Production Functions, Technical Efficiency and Panel Data: With Application to Paddy Farmers in India // Journal of Productivity Analysis. 1992. Vol. 3. P. 153–169.
18. Charnes A., Cooper W., Rhodes E. Measuring the Efficiency of Decision Making Units // European Journal of Operational Research. 1978. Vol. 2. P. 429–444.
19. Land K.C., Lovell C.A.K., Thore S. Chance-constrained Data Envelopment Analysis // Managerial and Decision Economics. 1993. Vol. 14. P. 541–554.
20. Olesen O., Petersen N.C. Chance Constrained Efficiency Evaluation // Management Science. 1995. Vol. 41. № 3. P. 442–457.
21. Лобова С.В., Понькина Е.В., Межин С.А., Курочкин Д.В. Применение методов DEA и SFA для количественной оценки влияния технологических и социо-экономических факторов на эффективность сельскохозяйственных предприятий // Вестник алтайской науки. 2014. № 1. С. 258–267.
Science Vector of Togliatti State University. Series: Economics and Management. 2015; : 42-47
AN ECONOMETRIC APPROACH TO MEASURING EFFICIENCY: THE THEORETICAL ASPECT OF THE STUDY
Abstract
The main approaches to efficiency measurement recognized as world science and practice are considered. On the basis of this or that concept of efficiency measurement the characteristic of coefficient and econometric approaches is given. Comprehending econometric approach, authors decomposed efficiency on two complementary components – technological and allokative efficiency which descriptions are presented in article. Considering possibility of existence of limit of efficiency, authors investigate the boundary analysis and not boundary analysis from positions of advantages and shortcomings of their application. For specification of features of the boundary analysis they study nonparametric and parametrical approaches, and also the stochastic and determined approaches. It is shown that not boundary analysis rejects a hypothesis of existence of achievable limit of efficiency and is based on the assumption that there is a certain “average” condition of the enterprise corresponding to the current level of production under the operating external conditions, management level and so forth the deviation from which in the direction of its improvement is characteristic for more effective enterprises, and in the direction of deterioration – for less effective enterprises. Within not boundary analysis the indexes allowing to compare the enterprises for efficiency, in particular, indexes of Tornquist, Malmkvist, Paasche, Laysperes, and methods of regression analysis are widely used. Article is written with extensive application of economic-mathematical approaches to the writing of intrinsic characteristics of the analyzed efficiency assessment methods.
References
1. Lobova S.V., Pon'kina E.V. Sushchnost' effektivnosti v kontekste aktual'nykh paradigm ekonomiki i menedzhmenta // Ekonomicheskii analiz: teoriya i praktika. 2014. № 4. S. 30–37.
2. Fox K.J. Efficiency at Different Levels of Aggregation: Public vs Private Sector Firms // Economics Letters. 1999. Vol. 65. № 2. P.173–176.
3. Murillo-Zamorano L.R. Economic Efficiency and Frontier Techniques // Journal of Economic Surveys. 2004. Vol. 18. № 1. P. 33–77.
4. Charnes A., Cooper W., Lewin A., Seiford L. Data Envelopment Analysis: Theory, Methodology and Applications. Boston: Kluwer Academic Publishers, 1995.
5. Shephard R.W. Cost and Production Functions. Princeton. New Jersey: Princeton University Press, 1953.
6. Shephard R.W. Theory of Cost and Production Functions. Princeton. New Jersey: Princeton University Press, 1970.
7. Fare R., Grosskopf S., Lovell C. The Measurement of Efficiency of Production. Kluwer Nijhoff Publishing, 1985.
8. Malmquist S. Index Numbers And Indifference Curves // Trabajos de Estatistica. 1953. Vol. 4. P. 209–242.
9. Caves D.W., Christensen L.R., Diewert W.E. The Economic Theory of Index Numbers and the Measurement of Input, Output, and Productivity // Econometrica. 1982. Vol. 50. № 6. P. 1393–1414.
10. Fare R., Grosskopf S., Lindgren B., Ross P. Productivity Development in Swedish Hopsitals: a Malmquist Output Index Approach // Data Envelopment Analysis: Theory, Methodology, and Application. Kluwer Academic Publishers, 1994. Shap. 13. P. 253–272.
11. Rainer Dzh., Khofman P. Analiz effektivnosti protsessov v tsepyakh postavok // Rossiiskii zhurnal menedzhmenta. 2012. T. 10. № 2. S. 89–116.
12. Bogetoft P., Otto L. Benchmarking with DEA, SFA, and R. New York: Springer, 2011. 351 p.
13. Aigner D., Chu S. On Estimating the Industry Production Function // American Economic Review. 1968. Vol. 58. P. 826–839.
14. Lovell C.A.K. Production Frontiers and Productive Efficiency // Fried H., Lovell C.A.K, Schmidt S. (eds). The Measurement of Productive Efficiency: Techniques and Applications. New York: Oxford University Press, 1993.
15. Greene W. A Gamma-Distributed Stochastic Frontier Model // Journal of Econometrics. 1990. Vol. 46. P. 141–164.
16. Aigner D., Lovell C.A.K., Schmidt P. Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models // Journal of Econometrics. 1977. Vol. 6. P. 21–37.
17. Battese G., Coelli T. Frontier Production Functions, Technical Efficiency and Panel Data: With Application to Paddy Farmers in India // Journal of Productivity Analysis. 1992. Vol. 3. P. 153–169.
18. Charnes A., Cooper W., Rhodes E. Measuring the Efficiency of Decision Making Units // European Journal of Operational Research. 1978. Vol. 2. P. 429–444.
19. Land K.C., Lovell C.A.K., Thore S. Chance-constrained Data Envelopment Analysis // Managerial and Decision Economics. 1993. Vol. 14. P. 541–554.
20. Olesen O., Petersen N.C. Chance Constrained Efficiency Evaluation // Management Science. 1995. Vol. 41. № 3. P. 442–457.
21. Lobova S.V., Pon'kina E.V., Mezhin S.A., Kurochkin D.V. Primenenie metodov DEA i SFA dlya kolichestvennoi otsenki vliyaniya tekhnologicheskikh i sotsio-ekonomicheskikh faktorov na effektivnost' sel'skokhozyaistvennykh predpriyatii // Vestnik altaiskoi nauki. 2014. № 1. S. 258–267.
