Performanceanalyse mittels verallgemeinerter Data Envelopment Analysis
Vorgehensmodell und Evaluation
Betriebs- und volkswirtschaftliche Entitäten stehen seit Anfang des 21. Jahrhunderts vor der Herausforderung, auch nicht monetär messbare Ziele in Performanceanalysen zu integrieren. Die Data Envelopment Analysis (DEA), ein Instrument aus dem Operations Research, ermöglicht die Aggregation verschiedener Kriterien zu einem Performancemaß. Trotz ihrer fast 40-jährigen Existenz bestehen konzeptionelle und methodische Defizite, insbesondere hinsichtlich ihrer praktischen Anwendung im Controlling. Ein zentrales Problem liegt in der Definition des spezifischen Messproblems im jeweiligen Anwendungskontext. Die Autorin untersucht, wie die Anwendbarkeit der DEA durch die Entwicklung einer Systematik zur Performanceanalyse verbessert werden kann, basierend auf Erkenntnissen des Performance Measurement und notwendigen Modifikationen. Um bestehende Defizite zu identifizieren, werden umfassende Literaturerhebungen durchgeführt. Anschließend wird ein benutzerfreundliches Vorgehensmodell zur Durchführung der verallgemeinerten DEA entwickelt und dessen Nützlichkeit anhand zweier Anwendungsgebiete demonstriert und evaluiert. Die Arbeit dient als Handbuch für DEA-Nutzer mit grundlegenden Vorkenntnissen und bietet wertvolle Hinweise für Forscher und Praktiker, insbesondere in den Bereichen „Übelinput“ und „Wohlstandsmessung“.
