Leistungsmessung stochastischer Dienstleistungsproduktionen

Geleitwort

Vorwort

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Verzeichnis ausgewählter Symbole

1 Berücksichtigung der Unsicherheit in zu beurteilenden Dienstleistungsproduktionen

2 Kennzeichnung von Dienstleistungsproduktionen als stochastische Entscheidungsprobleme

2.1 Abgrenzung von Sach- und Dienstleistungen

2.1.1 Die Problematik einer eindeutigen Dienstleistungsdefinition

2.1.2 Produktionstheoretische Implikationen der Dienstleistungsmerkmale

2.2 Entscheidungen unter Unsicherheit

2.2.1 Arten betrieblicher Unsicherheit

2.2.2 Ansatzpunkte zur Berücksichtigung des Risikos in Entscheidungen

2.2.3 Stochastische Elemente der Dienstleistungserstellung

2.3 Anforderungen an die Leistungsmessung stochastischer Dienstleistungsproduktionen

3 Verfahren zur Leistungsmessung von Entscheidungseinheiten

3.1 Leistungsmessung auf Grundlage von Effizienzkennzahlen

3.1.1 Relevante Effizienzkonzepte

3.1.2 Effiziente Produktionen und das Konzept der Produktionsfunktion

3.2 Produktionstheoretische Charakterisierung von Technologien

3.2.1 Allgemeine Anforderungen an eine Technologie

3.2.2 Besondere Kennzeichen von Technologien

3.3 Möglichkeiten der Klassifizierung von Methoden zur Leistungsbeurteilung

3.4 Parametrische Verfahren der Leistungsmessung

3.4.1 Vorgehensweise parametrischer Methoden

3.4.2 Deterministische parametrische Methoden

3.4.3 Berücksichtigung zufälliger Störungen durch die Stochastic Frontier Analysis

3.4.4 Eignung parametrischer Verfahren zur Leistungsmessung von Dienstleistungsproduktionen

3.5 Nichtparametrische Methoden zur Effizienzbeurteilung

3.5.1 Grundlagen der Data Envelopment Analysis

3.5.2 Stochastische Ansätze der Data Envelopment Analysis

3.5.3 Ansätze zur Berücksichtigung ökonomischer Unsicherheit

3.6 Notwendigkeit eines modifizierten Verfahrens zur Leistungsmessung stochastischer Entscheidungen

4 Entwicklung einer Methodik zur Leistungsmessung stochastischer Dienstleistungsproduktionen

4.1 Beurteilungsrelevante Teilbereiche von Organisationen

4.2 Grundlegende Annahmen zur Entwicklung der Methodik

4.2.1 Begründung der Entscheidung für die Data Envelopment Analysis

4.2.2 Wahl der Technologie aus nutzentheoretischer Sicht

4.2.3 Eignung eines inputorientierten radialen Effizienzmaßes

4.3 Bedingte Effizienz unter einer bestimmten Ausprägung des externen Faktors

4.3.1 Produktionstheoretische Charakterisierung des externen Faktors

4.3.2 Produktionsmöglichkeiten bei Vorliegen eines externen Faktors

4.3.3 Kennzahlen der bedingten technischen Effizienz

4.3.4 Berücksichtigung von Präferenzen mittels wertorientierter Effizienzen

4.4 Ableitung aggregierter stochastischer Effizienzen

4.4.1 Bedeutung einer stochastischen E.zienzbetrachtung

4.4.2 Effizienzbeurteilung auf Basis stochastischer Dominanzkonzepte

4.4.3 Mögliche stochastische Effizienzkriterien

4.4.4 Beurteilung der stochastischen Effizienzkennzahlen

5 Leistungsmessung von Rehabilitationsmaßnahmen als illustrierendes Beispiel der Methodik

5.1 Problemstellung

5.2 Ermittlung der bedingten Effizienzen in Abhängigkeit des externen Faktors

5.2.1 Bestimmung der technischen Effizienzen

5.2.2 Analyse der wertorientierten Effizienzkennzahlen

5.3 Stochastische Effizienzanalyse der Entscheidungseinheiten

5.3.1 Bestimmung einer gemeinsamen Wahrscheinlichkeitsverteilung

5.3.2 Stochastische Effizienzbetrachtung

5.4 Interpretation der Ergebnisse

6 Ausgewählte Aspekte zur Verallgemeinerungen der Methodik

6.1 Berücksichtigung alternativer Technologiemengen

6.2 Behandlung individueller Zielsetzungen für die Entscheidungseinheiten

6.3 Fehler in den Daten als mögliche Folge der Immaterialität

6.4 Fehlende Verifizierbarkeit des externen Faktors

6.5 Integration eines weiteren stochastischen Einflussfaktors

6.6 Beurteilung strategischer Entscheidungen

7 Relevanz der Erkenntnisse auf Basis der neuen Methodik – Zusammenfassung und Ausblick

Literatur

Index