Üretken işlev, ticari kuruluşlar için, en azından diğer işlevsel faaliyetlerle eşit şartlarda, temel bir rekabetçi değişken haline gelmiştir, çünkü belirli bir miktarı verimli bir şekilde uygulayarak elde edilebilecek maksimum üretim miktarını temsil etmektedir. faktörlerin.
Bu bağlamda verimlilik kavramı, üretim kavramı ile yakından ilgilidir. Benzerlik ve farklılıkların kurulabileceği paralel kavramlardır. Spesifik olarak, üretkenlik kavramı, yöntemleri ve pratik faydası, rekabet avantajı sağlayan unsurlar olarak üretim süreçlerinde, özellikle üretim işlevinde büyük disiplinler arası önem kazanmıştır. Birkaç ekonomi alanı, üretkenliği ölçmek kadar ilgili ve karmaşıktır. Önemli olan, üretken kaynakların mümkün olan en verimli ve rasyonel kullanımında ve nüfusun refahı ile, özellikle de gerçek gelir ve istihdam düzeyleriyle olan ilişkisinde yatmaktadır.Bu makalenin amacı, teorik araştırmalardan üretim işlevi kavramının, üretkenliğin ve değerlemesinin en ilgili yönlerini analiz etmektir; Frontier model: Veri Zarflama Analizi (DEA) ve Malmquist endeksleri; daha sonra, Zulia eyaletinde bulunan bir grup tip III klinikte, üretim işlevine ve DEA ve Malmquist kullanarak sınır modeline dayalı yöntemler uygulayarak analizin kısa bir incelemesini yapın.DEA ve Malmquist kullanarak üretim fonksiyonu ve sınır modeline dayalı yöntemler uygulama.DEA ve Malmquist kullanarak üretim fonksiyonu ve sınır modeline dayalı yöntemler uygulama.
Anahtar Kelimeler: Üretim Fonksiyonu, Verimlilik, Verimlilik Ölçüm Yöntemleri, Frontier Modeli, Veri Zarflama Analizi (VZA), Malmquist Endeksleri.
- GİRİŞ
Al enfrentarse a presiones competitivas cada vez más fuertes, las empresas tienen una mayor necesidad de coordinar las actividades principales en una estrategia coherente que integre todas y cada una de las perspectivas funcionales. Históricamente, una de las características típicas de los análisis estratégicos es que las funciones principales de las organizaciones interactúan de manera de individual dominante y no son tomadas en cuenta de forma integral para generar acciones y resultados exitosos (Hill, 1997; Ibarra, 2006). Tal es el caso, que la mayor parte de las empresas reconocen la necesidad de adoptar las perspectivas de mercado e identificar las limitaciones financieras, y pocas incluyen las perspectivas críticas de la administración de operaciones o de la producción.
Stratejik yaklaşımın merkezi noktası, işlevsel stratejiler arasındaki örtüşme düzeyini veya bunların eksikliğini belirleme ihtiyacıdır. Bir strateji planlarken, birçok şirket, uygun bir stratejik yanıtı belirlemek için gerekli olan işlevsel perspektiflerden bazılarını bir araya getirme yoluna ve bazen veya istekliliğine sahip değildir. Üretken bakış açısı bu şekildedir. Sanayileşmenin başlangıcında üretim fonksiyonu ayrıcalıklı bir ilgi görse de, daha sonra kritik olmaktan çıktı ve şirketin üst yönetimi, sorumlulukları sadece kendilerine özel olduğu için özel bir ilgi göstermedikleri için onu arka plana attı. üretim yöneticileri (teknisyenler, mühendisler), bu işlevin işgücünün büyük bir kısmıyla bağlantılı olmasına rağmen,şirketin maliyetleri ve yatırımları.
Geleneksel olarak, üretken işlev, çok teknik bir bakış açısıyla analitik bir yaklaşımla ve özellikle akademik düzeyde, Yöneylem Araştırmasının hakim olduğu optimize edici bir yaklaşımla ele alınmıştır (Domínguez ve diğerleri, 1998). Kısmen, şirketin performansını verimlilik ve maliyet açısından değerlendirmenin ana kriteri sınırlıydı, genel performansı ölçmenin ana aracı maliyet muhasebesiydi (Skinner, 1978; Fernández, 1993).
Bu yaklaşımlar belirli bir tarihsel aşamada sürdürülebilse de, bu anlayış yıllarca sürdürülemez hale geldi ve yönelimde radikal bir değişikliği gerektirdi. Gerçek, daha sonra, üretim fonksiyonunun, sürdürülebilir bir rekabet avantajı elde etmek için en sağlam temellerden birini temsil ettiğini göstermiştir. Ayrıca, operasyonların yönetimi yetersiz olduğunda ve olası stratejik seçenekleri sınırladığında, birçok şirket için ölümcül sonuçları olan, iş başarısızlığına yol açtığı da kanıtlanmıştır (Hill, 1997; Huge ve Anderson, 1989; Domínguez ve diğerleri, 1998; Irribarra, 2006).
Bu durum göz önüne alındığında, üretken işlev, kuruluş için temel bir rekabetçi değişken haline gelmiştir (Hayes ve Wheelwright, 1984), en azından kuruluşun diğer işlevsel etkinlikleriyle eşit şartlarda. Kısacası, üretim işlevi, bir öncelik değilse de, diğer işlevsel alanlara benzer şekilde, şirketin genel rekabet gücünde bir gelişme ile sonuçlanacak şekilde dikkat çekmelidir. Bunun için, üretimin bir rekabet avantajı kaynağı olarak geri kazanılmasına organizasyonel değişiklikler ve iyileştirmeler eşlik etmelidir. Bu yaklaşım, iş teknolojik kapasitesinin potansiyelleri ve ondan elde edebileceği avantajlar, hatta teknolojik, ekonomik ve piyasa değişiklikleriyle boğuşan bir zamanda düşünüldüğünde zorunlu hale gelir.
Son yirmi yılda, birçok şirket, korkutucu rakiplerinin gizli silahının ne kadar büyük bir ticari güce veya daha üstün bir finansal güce değil, ürünlerini daha verimli bir şekilde üretme becerisine dayandığını keşfetti. daha güvenilir ve daha doğru (Hayes, Wheelwright ve Clark, 1988). Bu bağlamda verimlilik ve üretkenliğin ölçülmesi, yöntemleri ve pratik faydası, rekabet avantajı yaratan unsurlar olarak üretim süreçlerinde, özellikle üretim fonksiyonunda büyük disiplinler arası önem kazanmıştır.
Ahumada (1987) ise, kazanılan verimlilik kavramının öneminin, ülkelerin verimli ve rasyonel olarak verimli ve rasyonel bir şekilde kullanma ihtiyacından kaynaklandığını ve bunun yanında toplumun refahı ile olan ilişkisinin olduğunu savunuyor. Nüfus, özellikle reel gelir ve istihdam düzeylerinde, işgücü üretkenliğinin kısmi bir ölçüm olmasına rağmen, teknolojik yenilik, kişi başına sermaye değişimleri gibi birbiriyle ilişkili çeşitli faktörlerin ortak etkisini yansıttığı için kurulu kapasitenin kullanımında, üretim ölçeğindeki değişiklikler, işçinin nitelik ve çabasındaki artışlar, iş kapasitesindeki gelişmeler, iş ilişkilerindeki farklılıklar ve niceliksel ve niteliksel nitelikteki diğer çoklu faktörler.
Benzer şekilde, Ahumada'ya (1987) göre işgücü verimliliği, işgücü kullanımındaki değişiklikleri incelemek, mesleki hareketliliği analiz etmek, gelecekteki işgücü gereksinimlerini tahmin etmek, insan kaynakları eğitimi için politikayı belirlemek, teknolojik değişimin istihdam ve işsizlik üzerindeki etkileri, işgücü maliyetlerinin davranışını değerlendirme, ülkeler arasındaki verimlilik kazançlarını karşılaştırma ve diğer birçok ekonomik sorunu inceleme.
Bu makalenin amacı, teorik araştırmalardan üretim işlevi kavramının, üretkenliğin ve değerlemesinin en ilgili yönlerini analiz etmektir; Frontier model: Veri Zarflama Analizi (DEA) ve Malmquist endeksleri; Daha sonra, Zulia eyaletinde bulunan bir grup tip III klinikte DEA ve Malmquist kullanılarak üretim işlevine ve sınır modeline dayalı yöntemler uygulanarak bir analiz vakasıyla kısa bir inceleme yapılmıştır.
- TEORİK TEMELLER
2.1. Üretim Özellikleri
Üretim fonksiyonları, matematikte veya modern kontrol teorisinde kullanılan sistemler kavramı ile yakından ilgilidir.
Üretim teorisi, bir şirketin davranışını modellemek için bir girdi-çıktı analizi geliştiren bir sistem yaklaşımını kullanır.
Tamamen kavramsal açıdan, ekonomik teoride, bir şirketin normal girdilerle üretebileceği maksimum çıktıyı üreten bir üretim işlevi olarak adlandırılır. Maksimum potansiyel çıktı, hem teknolojik hem de organizasyonel insan olmak üzere birçok faktöre bağlı olduğundan, üretim işlevi kavramı biraz eterik bir yöne sahiptir.
Örneğin, benzer şirketlerden oluşan ulusal bir gruptan veri alınırsa ve bir üretim işlevi bunlara göre ayarlanırsa, kesinlikle bu tür verilerin davranışını açıklayan ideal bir işlev olacaktır;, aralarındaki performansı karşılaştırmak ve yönetsel karar verme için destek üretmek için değerli ve geçerli bilgiler sağlar.
Ancak, hiçbir şekilde grubun maksimum potansiyelini verenin olmadığı unutulmamalıdır, çünkü eğriyi uydururken ve fonksiyonu en küçük karelerle tanımlayan parametreleri bulmaya çalışırken, klasik uyum, eğrinin bazı verileri yukarıda ve diğerlerini altında bırakarak bunların üzerinden geçer. Üretim eğrisinin üzerinde veri varsa, artık bu şekilde işlev görmez, çünkü tanıma göre üzerinde veri olamaz: bu, mümkün olan maksimum çıktıdır.
Belirli bir şirketten bir grup yıl için bir dizi girdi ve çıktı verisi toplayarak ve bunlara bir üretim işlevi uydurarak. Bu işlev, şirketin üretim işlevi ayarlamasında sağlanan veri dönemi boyunca ve gelecek yıllar için sahip olduğu üretkenliği bulmak için kullanılacaktır. Aynı şekilde, ulusal veya uluslararası şirket verileri elde edilir ve üretim fonksiyonu ayarlanırsa, verilerin kullanıldığı yıl için her bir şirketin verimliliğinin bilinmesine ek olarak, bir rekabet gücü tahmini de elde edilecektir. çünkü üretkenliğinizin diğerlerinden ne kadar uzakta olduğunu görebilirsiniz.
Farklı üretim fonksiyonları türleri vardır: Katmanlı Üretim Fonksiyonu ve CES (Sürekli İkame Esnekliği) Fonksiyonu. Bu makalenin amaçları doğrultusunda, sonuncusu ile çalışacağız:
CES benzeri işlev aşağıdaki biçimi korur:
Çıkış "y" ve iki giriş durumu için: x 1, x 2.
Adından da anlaşılacağı gibi, faktörler veya girdiler arasında sabit bir ikame esnekliğini koruyan, ancak herhangi bir belirli değere ayarlanabilen bir işlevdir.
Bu işlevin özel bir durumu, üretim işlevlerinin en yaygın kullanılanı ve popüler olan Cobb-Douglas üretim işlevidir.
Cobb-Douglas işlevi aşağıdaki biçime sahiptir:
Özellikle; Evet
"Sabit" bir ölçek getirisi özelliğine sahiptir. Bu meblağ birden az ise ölçek ekonomisi “azalıyor” ve birden büyükse “artıyor”.
2.2. Üretkenliğin tanımı
Herhangi bir bölgenin veya sektörün ekonomik faaliyetinin bilgisine yönelik yaklaşımlar, zaman içinde ürünün değerinin sonucuyla ilgili herhangi bir ekonomik değişkeni sunan davranışın incelenmesini gerektirir. Bunlar arasında verimlilik, ekonomik sektörlerin veya bir bütün olarak ekonominin verimliliğini ve evrimini ölçmek için anahtar değişkenlerden biri olarak ortaya çıkıyor, çünkü iyileştirmeleri toplumların yaşam standardında bir artışa yol açabilir. (Estiballo ve Zamora, 2002).
Üretkenlik kavramının tanımlanması basittir, ancak derinlemesine analiz edilmesi ve anlaşılması son derece karmaşıktır. Çok az ekonomi alanı bu kadar ilgili ve karmaşıktır. Sosyal açıdan bakıldığında üretkenlik, bir ülkenin sakinlerinin yaşam kalitesinin belirleyicilerinden biridir. Makroekonomik açıdan, şirketin karlılığının ve dolayısıyla rekabetçi bir pazardaki başarısının belirleyicilerinden biridir.
Üretkenliğin genel olarak iki anlamı vardır (SENA, 2003): fiziksel üretkenlik ve değer üretkenliği. Birincisi, üretkenliğe temel bir nicel birim olarak atıfta bulunurken, ikincisi bir dizi faaliyet yoluyla yaratılan ekonomik değere atıfta bulunmaktadır. Temel birim olarak fiziksel üretkenlik, belirli bir endüstriye veya belirli bir işletim sürecine uygulanabilir. Bu tür bir ölçüm, önemli olmakla birlikte, söz konusu zamanlar arası değerlendirmeler olduğunda sınırlamalara sahiptir. Öte yandan, bir şirkette yaratılan değer olarak anlaşılan verimlilik, vücut gövdesindeki değişiklikler mal veya hizmetlerin değerine dahil edildiğinden, farklılıklarına rağmen başka bir şirketinki ile ve endüstriyel sektörler arasında karşılaştırılabilir. Ürün veya hizmet.Bu değişikliklerin değeri, tüketicinin ödediği fiyat üzerinden yaptığı kabulle ortaya çıkıyor.
Üretkenlik kavramı, üretim kavramıyla yakından ilgilidir. Benzerlik ve farklılıkların kurulabileceği paralel kavramlardır. Bu anlamda, Miguel'in (1959) işaret ettiği gibi, brüt veya net üretim, niceliksel bir bakış açısından mutlak bir kavram iken, verimlilik kavramı görecelidir, çünkü miktar fikri kalite (Estiballo ve Zamora, 2002).
Verimlilik, bir ekonominin kaynaklarının mal ve hizmet üretiminde ne kadar iyi kullanıldığını yansıtan bir gösterge olarak tanımlanmaktadır. Dolayısıyla, üretkenliğin ortak bir tanımı, ona kullanılan kaynaklar ve elde edilen ürünler arasındaki bir ilişki olarak atıfta bulunan ve piyasada mal ve hizmet üretmek için kaynakların kullanıldığı verimliliği ifade eden bir tanımdır (Levitan, 1984; Martínez, 1998). Genel anlamda üretkenlik, ürün (ler) ile girdi (ler) arasındaki ilişki olarak anlaşılır. Şirket düzeyinde ölçümü, elde edilen üretimin ve üretim sürecinde kullanılan girdilerin miktarının belirlenmesidir (SENA, 2003).
Geçmiş dönemlerde üretkenliğin emek ve sermaye faktörlerine bağlı olduğu düşünülüyordu, ancak bugün davranışlarını etkileyen çok sayıda faktör olduğu bilinmektedir. Bunlar arasında yatırımlar, sermaye / iş gücü oranı, bilimsel teknolojik araştırma ve geliştirme, kurulu kapasitenin kullanımı, hükümet yasaları ve yönetmelikleri, makine ve teçhizatın özellikleri, enerji maliyetleri, insan kaynakları, sendikalar vb.
Kaynakların tahsisi, üretken verimlilik, ücret dağılımı, yaşam standardı veya rekabet gücünün iyileştirilmesi gibi bazı ekonomik ve sosyal sorunları incelemek için üretkenlik analizleri yapılır; aynı çabayla, üretim sürecinde daha fazla ve daha iyi sonuçlar. Bu analizlerin çoğu, üretken faktörlerin kısmi üretkenlik endekslerinin ayrıntılandırılması yoluyla veya faktörlerin toplam veya küresel üretkenlik endeksleri aracılığıyla üretken faktörlerin üretim sürecine katılımını inceler (Estiballo ve Zamora, 2002).
Bir şirketin üretkenliği bir dizi ilgili gösterge aracılığıyla ölçülür ve aynı mal veya hizmetleri üreten ve organizasyon ve teknolojileriyle ilgili olarak lider şirketler olarak kabul edilen diğer şirketlerle karşılaştırılarak değerlendirilir. şirketin ait olduğu üretken sektör ortalaması. Diğer bir değerlendirme, göstergelerin tarihsel gelişimi, trendleri ve dolayısıyla şirketin zaman içinde üretkenliğini ne derece artırdığını bilmektir (SENA, 2003).
Genel anlamda, üretkenliği ölçmenin iki yolu olduğu unutulmamalıdır: Bir yandan, üretimi bir girdiyle (emek veya sermaye) ilişkilendiren kısmi ölçümler vardır; ve diğer yandan, üretimi kullanılan farklı girdilerin ağırlıklı indeksi ile ilişkilendiren çok faktörlü ölçümler vardır (Martínez, 1998). Verimlilik göstergeleri, çeşitli ayrıştırma veya ayrıntı düzeylerinde oluşturulabilir. Yukarıda belirtilen üretken faktörler dikkate alınarak veya bir ülkede meydana gelen çeşitli ekonomik faaliyetler dikkate alınarak ölçülebilir. Bazı ekonomik faaliyetler gerçekleştiren herhangi bir şirket veya kuruluş düzeyinde de hesaplanabilirler.
Farklı girdilerin üretkenliğinin ölçülmesinden bahsederken, bir ürünün tüketim seviyesindeki bir değişikliğin neden olduğu, üretilen ürün miktarında neden olunan varyasyon olarak tanımlanan kısmi verimliliktir. sadece üretim sürecinde girdi. Üretim girdilerinin her birinin farklı kısmi üretkenliklerini ölçebilmenin avantajlarından biri, üretim seviyesindeki artışa üretim faktörlerinin veya girdilerin her birinin ne ölçüde katıldığının gözlemlenebilmesidir. sürecin otomasyonu, işgücünün eğitimi veya başka herhangi bir faktör.
Bu tür üretkenliğin en yaygın kullanılan göstergesi, işgücü faktörü ile ilgilidir, yani istihdam edilen kişi sayısı, çalışılan adam-saat cinsinden ölçülebilen bir işgücü verimliliği göstergesi (en çok tavsiye edilen değişken, çünkü diğer hususların yanı sıra üretim değişikliklerine karşı oldukça hassas).
Emeğin kısmi üretkenliği, üretim ile çalışan personel arasındaki bir ilişkidir ve üretim sürecinde ne kadar iyi istihdam edilen personelin kullanıldığını yansıtır. Ayrıca iş kullanımındaki, mesleki hareketlilikteki değişiklikleri incelemeyi, gelecekteki işgücü gereksinimlerini projelendirmeyi, insan kaynakları yetiştirme politikasını belirlemeyi, teknolojik değişimin istihdam ve işsizlik üzerindeki etkilerini incelemeyi, değerlendirmeyi mümkün kılar. işgücü maliyetlerinin davranışı, ülkeler arasındaki verimlilik kazançlarını karşılaştırın. İşin kalitesi de üretkenlik davranışını etkileyen faktörlerden biridir (Ahumada, 1987).
Toplam faktör verimliliği (TFP), bununla birlikte, kaynakların ortak kullanımında verimliliği aynı anda ölçümüdür. Hem çok faktörlü üretkenliğin hem de emek üretkenliğinin analizinde, hem sermaye faktörünün hem de emek faktörünün homojen faktörler olmadığını akılda tutmak gerekir. İkincisi durumunda, insan kaynakları farklı niteliklere yansıyan farklı özelliklere sahiptir.
Bu bağlamda Hernández (1993), en yaygın gösterge işgücü üretkenliği olmakla birlikte, üretimde kullanılan kaynaklar kadar çok üretkenlik endeksi olduğu da doğrudur. Bununla birlikte, kısmi üretkenlikler, tüm kaynakların kullanımının ortak etkinliğini göstermez, bu nedenle kaynakların ortak kullanımında eş zamanlı bir verimlilik ölçüsüne sahip olmak önemlidir; yani, toplam faktör verimliliğinin (TFP) bir ölçüsü.
Toplam faktör verimliliği (TFP) kavramı, 1940'ların başında J. Tinbergen tarafından iktisat literatüründe tanıtıldı. Bu kavram bağımsız olarak J. Stigler tarafından geliştirildi ve daha sonra 1950'lerde ve 1960'larda R. Solow (1957), JW Kendrick (1961) ve EF Denison (1962) gibi çeşitli yazarlar tarafından kullanıldı ve yeniden formüle edildi.). Daha yakın zamanlarda, H. Lydall, WE Diewert, LR Christensen ve D. Jorgenson'un bu araştırma hattındaki katkıları öne çıkmaktadır (Hernández, 1993).
Toplam faktör verimliliği, bir endüstride doğrudan gözlemlenemez, bu nedenle, bunun tahmini için metodolojilerin geliştirilmesi, ekonomi literatüründe sabit bir tema olmuştur. Üretkenliği tahmin etmek için kullanılan teknikler dört kategoriye ayrılabilir. Birincisi, bir ekonomideki toplam verilerden toplam faktör verimliliğinin tahmini, ikincisi, panel veri tekniklerini kullanarak tahmin, üçüncüsü, yarı parametrik teknikler kullanarak ve son olarak, talep koşullarından türetilen araçsal değişkenleri kullanarak (González, 2004). Aynı şekilde, girdi ve çıktı üretkenliğinden de söz ediliyor. İlk ilke, sabit miktarda mal veya hizmet üretmek için minimum düzeyde veya miktarda girdi (girdi) kullanmayı içerir.ikincisi, aynı düzeyde girdi veya girdi korunduğunda üretilen veya üretilen mal ve hizmetlerin maksimizasyonunu ifade eder.
2.2.1. Bir üretim işlevi kullanan verimlilik kavramı.
Bir üretim işlevini kullanan üretkenlik kavramı, sınır modeli tarafından kullanılanla örtüşmektedir. En genel ve en yaygın kabul gören:
Girdilerin emek (L), sermaye (K), malzeme ve tedarik (M) ve ara girdiler (II) olduğu yerlerde. Çıktılar, üretilen ürün miktarı veya yapılan toplam satışlar veya ürünün katma değeri ile belirlenebilir.
Üretim işlevleri söz konusu olduğunda, tanımı geçici bir üretkenlik kavramı yaratmak için kullanılır; yani verimlilik şu şekilde tanımlanır:
Bu, bir üretim fonksiyonu kullanıldığında üretkenlik ölçüsündedir, gerçek çıktı verileri tarafından verilen değer, söz konusu girdi için üretim fonksiyonu tarafından verilen değer ile bir oran üzerinden karşılaştırılır. Her iki koordinat da üretkenliğin tanımına girer ve her iki kavram da sistemin bir uyarma, uyarıcı veya girdiden önce yanıtları veya çıktılarıdır. Bu nedenle, üretim işlevlerini kullanan verimlilik kavramı, girdi ve çıktıları karıştıran diğer teknikler veya yöntemlerin aksine, son derece "çıktı" veya "çıktı" yaklaşımına sahiptir. Üretkenliği analiz etmenin bu yolu, belirli bir girdi veya girdiden önce çıktıları en üst düzeye çıkaracak şekilde daha inceliklidir.
Üretkenlik iki çıktının bir bölümü olduğu için, bir yandan her ikisi de aynı ifade birimlerine sahip olmalıdır; ancak öte yandan, olası ölçü birimlerinden herhangi biri ile ifade edilmeleri gerekir, bu da yönteme daha genellik verir.
Aynı gözlem, üretim sürecine girdiler veya girdiler gibi yönleri de kapsar: emek, sermaye, malzeme ve tedarik ve ara girdiler; herhangi bir üretkenlik değerlendirme modelindeki klasik girdiler: her şirket için girdiler aynı birimlerde ölçüldüğü veya aralarında bir dönüştürme faktörü olduğu sürece, herhangi bir birim türü kullanmak mümkündür.
Son olarak, bir şirketin potansiyel olarak ne üretebileceği, alandaki uzmanları zorlayan bir muamma olarak kaldığında, üretim fonksiyonunun mevcut verilere göre en küçük kareler ile belirlenmesi, verimlilik.
2.3. Verimlilik ölçüm metodolojileri
Ölçüm, tipik koşullar altında verilerin elde edilmesi ve kaydedilmesidir:
- Yararlılık: Alınan kararlarda önemi Kesinlik: Analiz edilecek olayın büyüklüğünü sadakatle yansıtır İstenmeyen anormallik oluşmadan önce karar verme Güvenilirlik; Şirkette ölçüm tek seferlik bir eylem değildir, tüm ölçüm sistemini periyodik olarak gözden geçirmeliyiz Ekonomi: Ölçümde ortaya çıkan maliyetler arasında olması gereken orantılılık.
Ölçüm sektörel veya ticari olabilir:
- a) Sektör ölçümü:
Endüstriyel alanda verimlilik, üç tür yaklaşıma odaklanmıştır:
- Endeksler Üretim fonksiyonları Girdi-ürün.
- b) İş ölçümü:
Son yıllarda büyüyen şirketler alanında verimlilik ölçümü geliştirme aşamasındadır. Birkaç yaklaşım var.
- Ekonomist: Endeksler, üretim fonksiyonları veya bir girdi-çıktı ilişkisi yoluyla üretkenliği ölçmeyi önerir. Mühendislik: Yardımcı program ve servo sistemlere yönelik bir yönelimle indeksler aracılığıyla ölçüm önerir. Yöneticiler: Üretkenliğin Endeks düzenlemeleri ve finansal oranlarla ölçülebilir Muhasebeciler: Sermaye bütçeleri ve birim maliyetler yoluyla ölçüme dayanır.
Üretkenliği ölçmek için, çeşitli durumlarda yararlı olan belirli amaçları olan farklı metodolojiler vardır. Bununla birlikte, şirketler, bölgeler, zincirler veya sektörler arasında etkili karşılaştırmalar yapmak için standartlaştırılmış bir metodoloji gereklidir (CPC ve OITE, 2002). Üretkenliğin birçok iktisatçının analizinde var olan ve tarihsel olarak gelişen bir kavram olması dikkat çekicidir. Bu nedenle, geçen yüzyılda, iki aşama geniş bir şekilde tanımlandı: biri, yazarların temel olarak kavramı teorik olarak geliştirmekle ilgilendikleri, belirleyici faktörlerin hangilerinin analiz edildiğini (bunları dahil etmek veya parçalamak); ikincisi ise araştırmanın temelde ölçüm yöntemlerinde ince ayar yapmaya odaklandığı.
Botero (2006) 'ya göre, üretkenlik ve verimlilik ölçümüne ilişkin literatür iki ana alana ayrılabilir: bir yandan, Farrell'e (1957) geri dönen verimlilik ölçüleriyle ilgili olan alan; diğeri, esas olarak Solow'a (1957) atıfta bulunan toplam faktör verimliliğindeki (TFP) varyasyonla ilgilenenler.
Verimlilik analizine, Farell (1957) tarafından iki kavram teknik verimlilik ve tahsis etkinliği üzerinden yaklaşılmıştır. Birincisi, bir firmanın üretimini, üretim olanakları sınırına göre ölçer; ikincisi, nispi maliyetleri göz önüne alındığında, bir üretim düzeyine ulaşmak için çeşitli girdi kombinasyonları arasındaki ilişkiyi belirler. Farell'in verimlilik tanımları, ayrı ayrı üretken birimlere uygulanabilen ölçüm tekniklerini ortaya çıkarmıştır ve bunlar da dört geniş kategoriye ayrılabilir (Pollit, 1994): parametrik olmayan programlama teknikleri (Veri Zarflama Analizi); parametrik programlama teknikleri; deterministik istatistiksel teknikler; ve stokastik sınır yöntemleri.
Üretkenliği ölçme yöntemleri arasında şunlar göze çarpmaktadır:
Endeksler:
- Toplam verimlilik, kısmi verimlilik Faktör düzenlemeleri, çok faktörlü.
Özellikleri:
- Üretim fonksiyonları Cobb-Douglas fonksiyonları Nedenler: Finansal oranlar, katma değer Finansal konumlandırma Sınır modelleri: Veri Zarflama Analizi (DEA) Malmquist
2.4. Sınır Modeli
Bu modelde, firmaları aynı şubede bünyesine katarak hepsini birbiriyle karşılaştırarak rekabet ortamı yaratmak, verimlilik ve rekabet gücü konusunda gerçek bir imaja sahip olmak amaçlanmaktadır.
Sınır tekniği, adından da anlaşılacağı gibi, eksenleri üretici sistemin kaynakları veya faktörleri olan bir alanda bir yüzey veya sınır oluşturur ve ek eksenler olarak ürettiği ürün veya hizmetler. En yaygın olanı, aşağıdaki başlıklara eklenen girdilerin ve ürünlerin toplamını dikkate almaktır:
Biletler:
Başkent ilk eksen
İkinci eksen çalışması
Üçüncü eksen malzemeleri ve malzemeleri
Ara girişler dördüncü eksen
Gidiş:
Toplam satış veya miktar
Beşinci eksen tarafından üretilen ürün veya hizmetler
veya katma değer
Ara girdiler, ilk üç yönden herhangi birinde açıkça sınıflandırılmamış olan tüm kaynakları dikkate alır; örneğin; tıbbi ve hukuki hizmetler, ekipman için harici bakım, harici danışmanlık vb.
Malzemeler ve tedarikler, üretkenliğin analiz edildiği dönemde kaydedilen stokların değişimi olarak kabul edilir; Bu, gerekli tüm satın alımların depoya girdiği ve daha sonra üretim sürecine dağıtımları için kaydedildiği hipotezi altındadır.
Böylece, daha önce bahsedilen kavramların her biri için beş boyutlu bir uzay vardır.
Sınır tekniği, analiz edilen her bir veri veya şirket ile, analizin dakik olacağı ve sınır ve diğer öznitelikler her bir veri parçası üzerinden oluşturulacak şekilde, ters yönde değil, bölümlere ayrılmış bir şekilde yapılandırılır.
Bu tekniğin temel temeli, eksenleri üretim sürecinin girdileri veya girdileri (x i) ve çıktılar veya ürünler (y i) olan bir alan oluşturmaktır. Bu şekilde, her iki verinin (çıktıların ve girdilerin) bulunduğu bir şirketin her raporu veya bakiyesi, söz konusu alanda T olarak gösterilecek bir nokta sağlar; ve buna üretim olanakları kümesi denir.
Bu alan, farklı zamanlarda aynı sektörden farklı verilerle üretilebilir, bununla üretkenliği kendisine göre ölçülecek veya aynı ulusal veya uluslararası endüstri kolunun farklı şirketlerinden veri elde edilebilir. herhangi bir yerel verinin verimliliğinin ölçüleceği ulusal veya uluslararası bir sınır oluşturacaktır. % 100 üretkenliğe veya etkinliğe sahip olanlar, diğer verilerin ölçüleceği sınırı oluşturacaktır.
Dolayısıyla uzaydaki bir nokta ondan uzaklaştıkça daha verimsiz olacak ve tam tersine ne kadar yakın olursa o kadar üretken olacaktır.
Üretkenliği ve marjinal ikame oranlarını ve ölçek ekonomisini belirlemek için, teknik, üretim olanakları kümesine T teğet olan bir hiper düzlem oluşturur ve buradan gerekli bilgi elde edilir.
Bu, esasen, ölçek ekonomileri de sağlayabilen sınır yöntemidir; çıktıları veya üretimi en üst düzeye çıkarırken bunun için gerekli girdileri en aza indiren gibi en verimli TEMP veya ölçek boyutu. Ayrıca, girdideki değişikliklerle ilgili olarak çıktının marjinal üretkenliklerini veya varyasyonlarını ve son olarak girdideki değişikliklere ve son olarak girdiler arasındaki marjinal ikame oranlarına göre çıktının marjinal oranlarını veya varyasyonlarını oluşturur.
2.4.1. Sınır modeli sonuçları
Bu modelin ana sonuçları arasında bahsetmeye değer (Mercado ve Col. 1998):
- Girdi verimliliği
Belirli bir noktadan sınıra olan yatay mesafe, şirket kaynaklarının verimsizlik veya kötüye kullanım derecesini temsil eder. Bu, girdilerde neyin kaydedilebileceği ve yine de aynı bitmiş ürün seviyesini koruyabileceği anlamına gelir.
Diğer bir deyişle, bir şirket yatay olarak sınırdan uzaklaştıkça girdi üretkenliği düşecektir; başka bir deyişle, şirket aynı çıktıyı üretmek için daha fazla miktarda girdi tüketecektir. Bu, şirket çok fazla atık ürettiğinde veya fazla yeniden işleme veya hurda partileri olduğunda gerçekleşir. Bu sorunu düzeltmek ve şirketin verimli sınırdan olan yatay mesafesini azaltmak için organizasyonunun ve üretim tekniklerinin kapsamlı bir analizi gerekli olacaktır.
- P roductivity çıkışı
Verimlilik veya girdi üretkenliğinin yorumlanmasına benzer şekilde, çıktı üretkenliği kavramı da vardır.
Bu, şirketin aynı mevcut kaynakları tüketerek artırabileceği çıktı veya ürün sayısını temsil eder.
Aynı miktarda girdiyi kullanarak çıktıları maksimize etme stratejisi, girdilerin satın alınması için daha fazla miktarda kaynak elde etmenin mümkün olmadığı, ancak arzın artırılmasının mümkün olduğu doymamış bir pazar olduğu zaman belirtilebilir. Satışları artırmak ve envanter hacimlerini azaltmak için şimdi odak noktası pazarlama programlarını ve tüketici hizmetlerini optimize etmek olacaktır. Teminatlı olarak, üretim hatlarındaki kilit noktaları izleyerek, yeniden işleme veya atık parçaların yanı sıra reddedilen partileri önlemek için özel programlar geliştirilmelidir.
- En Üretken Ölçek Boyutu (TEMP)
Bu, sınır yönteminin bir başka özelliğidir ve üretim olanakları alanında şirketin bulunmasının daha uygun olduğu konumu temsil eder, çünkü böyle bir durumda kaynakları veya girdileri en aza indirecek ve ürettiği çıktıları en üst düzeye çıkaracaktır. Bu pozisyonda firma ölçekleri artan bir ekonomi ile çalışmakta yani ihtiyaç duyduğu kaynak veya girdiden daha fazla çıktı üretmektedir. Model, veri tabanındaki her firma için bu özellikler altında çalışmak isteniyorsa pozisyonunun ne olması gerektiğini belirler.
- Genel verimlilik
Global verimlilik olarak bilinen teknik ve ölçek verimliliği şu şekilde belirlenir:
Genel verimlilik = MN / MA
Bu bölümle, şirketin ihtiyaç duyduğu mevcut girdiler, varsayımsal bir sınır ile oluşturulan varsayımsal şirket ile karşılaştırılır, başlangıçtan uzanan bir çizgi, üretim olanakları kümesine teğettir ve verimli sınıra dokunur, bu da kümenin kümesini varsayar. şirketler sabit bir ölçek ekonomisiyle çalışır.
- Teknik verimlilik.
Teknik verimlilik aşağıdaki denklemde verilmiştir:
Teknik verimlilik = MB / MA
Bu verimlilik, şirketi verimli sınırda bulunan ile karşılaştırır. Burada, verimli sınırda olsaydı, kullandığı girdileri en aza indirerek ve olumsuz ekonomilerin kabul edildiği bir ortamda çalışsaydı, sahip olacağı duruma karşı şirketin mevcut durumunu görüyoruz.
- Ölçek verimliliği
Ölçek verimliliği şu şekilde tanımlanır:
Ölçek verimliliği = MN / MB
Bu değer, verimli sınırın (uygulanabilir kötü ekonomilerle birlikte) oluşturulan varsayımsal sınırdan (sabit bir ölçek ekonomisiyle çalışan şirketler) ne kadar uzakta olduğunu temsil eder.
- Ölçek ekonomileri.
Sınır tekniğini kullanarak, bir şirketin faaliyet gösterdiği ölçek ekonomisinin sınırda kalan noktalar için artıyor mu, sabit mi yoksa azalıyor mu olduğunu belirlemek nispeten basittir. Bir ölçek ekonomisinin, girdiler değiştikçe çıktıların değişme oranını ölçtüğünü unutmayın. Bu ölçek ekonomisi, ilgilenilen noktanın sınırında projeksiyona teğet bir hiper düzlem oluşturarak ve bunun çıktıların ekseni ile kesişimini gözlemleyerek elde edilir. Kavşak pozitifse (menşe üzerinde) şirketin azalan bir ölçek ekonomisiyle çalıştığı söylenir; başlangıç noktasından geçerse, o zaman sabittir ve nihayet, negatif kısımda kesişirse, ölçek ekonomisinin arttığı söylenir.
- Marjinal oranlar.
Model, girdilerde ve girdiler arasındaki ikame oranlarında farklılıklar olduğunda çıktı veya bitmiş üründeki değişikliklerin değerlendirilmesine izin verse de, pratikte ikame oranlarının her biri için çok küçük değerler gözlemlenir ve bu da zor veya az ekonomik yorumu yararlıdır.
2.4.2. Veri Zarflama Analizi
Farell (1957) ve Charnes, Cooper ve Rhodes'un (1978) fikirlerinden yola çıkarak, örnekteki hangi organizasyonların zarf yüzeyini veya verimli üretim sınırını belirlediğini belirlemeye çalışan Veri Zarflama Analizi (DEA) geliştirildi. Ekonomik verimlilik sınırlarının analizine olan ilgi son zamanlarda hızla artmıştır. Etkililiğin ölçülmesine ilişkin çok sayıda metodoloji ve uygulama vardır.
Son yıllarda Veri Zarflama Analizi, şirketler tarafından yaygın olarak kullanılan Benchmarking yöntemi haline gelmiştir. VZA'nın temel avantajı, üretim işlevi bilgisine dayanmamasıdır. Parametrik olmayan bir yönteme karşılık gelir, böylece üretim faktörlerinin fiyat bilgilerine bağlı olmayan daha zengin modellere izin verir. DEA, doğrusal kombinasyonlar yoluyla zarfı veya sınırı elde ettiği verimli şirketler kümesini bulur. Bu, daha fazla esnekliği nedeniyle bir avantajı temsil eder, ancak çoğu için temel dezavantajı, doğrusal programlama ile elde edilen sonuçların istatistiksel özelliklerinin eksikliğinde yatmaktadır. Ancak, ölçek ekonomilerini analize dahil etmenin fizibilitesi onun lehine;seçimlerini haklı çıkaran önemli bir avantajdır (Raffo ve Ruiz 2005).
DEA yöntemi, verimin radyal olarak ölçülmesinden oluşur. Yani, üretkenliğin ancak tüm ürünlerin aynı hacimde daha fazla girdi tüketmeden aynı anda artırılması durumunda belirli bir hacim kadar arttığı veya alternatif olarak, kaynakların bir kısmının ancak tümünde tasarruf sağlandığı düşünülmektedir. Üretimi azaltmadan girdiler aynı ölçüde azaltılır. Uygulamada, üretkenlikte iyileşme olup olmadığını kontrol etmek için, her bir üretken birim, en iyi performansın gözlemlendiği birimlerin oluşturduğu üretim sınırı ile karşılaştırılır. Şekil 01, CCR modelinin tek bir giriş (X) ve tek bir ürün (Y) durumunda uygulanmasını gösterir, böylece her nokta tek bir üretken birime karşılık gelen değerleri temsil eder.
Önceki grafikte, birim 2 (Y 2 ve X 2'nin kesişimi ile tanımlanan) tek etkili olanıdır, çünkü girdiler ve çıktılar arasındaki en düşük oranı sunar, bu nedenle bunların hangi verimli sınırla birlikte olacağını tanımlar. diğer iki birimi karşılaştırın. Bu nedenle, diğer iki ünitenin üretkenliği ünite 2'ninkine eşit olsaydı, çıktı seviyelerini, Y 2 ve Y 3, ilgili girdiler X 1 e ve X 3 e gözlenenden daha düşük olacak şekilde koruyacaklardı (X 1 ve X 3), dolayısıyla verimlilik endeksleri X 1 e / X 1 ve X 3 olacaktıre / X 3. Verimlilik endeksi, verimli birimler (örnekte, birim 2) için bir birim değer alır ve daha az verimli hale geldikçe sıfıra yönelir.
Şekil N ° 01
DEA yöntemi
VZA yönteminin sağladığı bilgiler, doğası gereği durağandır ve açıkçası, tarihsel çalışmalarda zamansal bir analiz sunmak çok önemlidir.
2.4.3. Malmquist Verimlilik Endeksi
Caves, Christensen ve Diewert (1982), Malmquist Verimlilik İndeksi adını verdikleri firma düzeyinde verilerle toplam faktör verimliliğini ölçmek için yararlı olan çok taraflı bir indeks geliştirdiler. Endeks, şirketin çıktısının logaritması ile şirketin girdilerinin kar paylaşımına göre ağırlıklı toplamı arasındaki fark olarak oluşturulur. Farklı firmalar için gözlemler arasında tutarlı bir karşılaştırma sağlamak için, çıktı ve girdiler tek bir kıyaslamadan sapmalar olarak ifade edilir.
Aşağıdaki denkleme göre, bir dönemden diğerine verimlilik endeksi şu şekilde ölçülebilir:
Üretim fonksiyonunun bir mal ve birkaç girdisi varsa, yalnızca pay doğrudan gözlemlenebilir. Payda ise girdilerin toplamından hesaplanmalıdır.
Örneğin, iki girişin ve bir çıktının olduğu durumu ve iki seviyenin temsil edildiği Şekil 3'te gösterilen Y = A t f (X 1, X 2) üretim fonksiyonunu düşünün. (f 0, f 1) bir ürün (y) ve iki girdi (x vektörü) için bir üretim fonksiyonunun. İlk durumda denge, x 0 noktasında meydana gelirken, x 1 son dengedir. Girdilerin varyasyonunun ilk ölçüsü "t0" dır, kullanılan girdilerin faktörü "1" e bölünmelidir, böylece ilk üretim fonksiyonu y 0. İkinci bir ölçü, son üretim fonksiyonu ile y 1 elde etmek için kullanılan girdilerin "0" ile çarpılması gereken faktör olan "t1" dir. Malmquist tipi girdilerin varyasyon indeksi, “t0” ve “t1” in geometrik ortalaması olarak tanımlanır. Daha spesifik olarak ve n girdinin olması durumunda, "t0" ve "t1" değerleri şu şekilde hesaplanmalıdır (Botero, 2006):
Ve Malmquist tipi girdilerin varyasyon indeksi:
Malmquist tipi endekslerin hesaplanmasının, üretim fonksiyonunun önceki tahminini ifade ettiği unutulmamalıdır.
Bu endeksten alınan bilgilerle, yeni bir verimlilik ölçüsü hesaplanabilir:
Şekil N ° 02
Malmquist Verimlilik Endeksi
Yine VZA yöntemine dayanan Malmquist Verimlilik Endeksi böylesine dinamik bir bakış açısı sağlar.
2.5. Tip III Özel Klinikler
Özel bir klinik, gözlem yapmanın gerekli olduğu, hastaları teşhis aşamasında incelemek için ilaç kullanımını tanımlayan yüksek teknoloji uygulamasıyla hem ayakta hem de hastanede tıbbi ve özel bakım sağlayan bir varlık olarak kabul edilir ve ara ve terminal hizmetler tarafından desteklenen araştırma (ayakta tedavi konsültasyonu, acil durum, hemşirelik, hastaneye yatış, yoğun terapi, rehabilitasyon). Özel olarak ayakta tedavi ile sınırlandırılmış mevcut nozolojik varlıklara ek olarak, yardımcı servisler tarafından desteklenen çok sayıda alt uzmanlığın varlığıyla, bazı durumlarda rehabilitasyonla (laboratuvar, röntgen, eczane, patolojik anatomi ve Kan Bankası).
Üç düzeyde (birincil, ikincil ve üçüncül tıbbi bakım) kapsamlı tıbbi bakım hizmetleri sağladıkları için tip III klinik olarak sınıflandırılmıştır, 60 binden fazla nüfusta yer almaktadır ve 400 bin nüfusa kadar etki alanı bulunmaktadır. 150 ve 300 yatak. Ayrıca tüm branşlarında (Travmatoloji, Üroloji, Kulak Burun Boğaz, Göz Hastalıkları, Jineko-Obstetrik ve Pediatri) Tıp, Nefroloji, Romatoloji, Gastroenteroloji, Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon, Cerrahi Anabilim Dalları ve her biri Anabilim Dalı Başkanları bulunmaktadır..
Öte yandan, birincil tıbbi bakımın, doğrudan erişilebilen tanı desteği (stetoskoplar, kan basıncı monitörleri, KBB ekipmanı (kulak burun boğaz), çekiçler, mekanik ekipman (mikroskoplar) gibi basit ekipmanlara sahip kuruluşlar olarak adlandırıldığına dikkat etmek önemlidir. kullanıcıların.
İkincil tıbbi bakım, röntgen, laboratuvar, özel tıbbi ekipman ve uzman doktorların mevcudiyeti gibi düzenli karmaşıklıkta teşhis desteği gibi ekipmanlara sahip basit ancak daha büyük kurumları ifade eder. Benzer şekilde bir diğer özellik de bakımın bir sevk sistemine (hastaların sevkine) dayalı olarak yapılmasıdır.
Son olarak, üçüncü düzey tıbbi bakım, teşhis desteği olarak karmaşık ekipmanların (bilgisayarlı ekipman, elektromedikal ve radyasyona ek olarak) bir araya getirilmesi ve önceki vakada olduğu gibi bakımı temel alınarak yapılan daha büyük kurumları yoğunlaştırır. bir sevk sistemi. Bu sağlık merkezleri bünyesinde tıbbi yan dal uzmanlık hizmetleri sunulmaktadır.
Zulia Eyaletindeki Sağlık Sektörüne İlişkin Genel Hususlar
Yaklaşık on buçuk yıl önce, tip III özel klinikler, halk sağlığı merkezlerinde ortaya çıkan korkunç bakım ve ciddi sorunlar nedeniyle geçerli bir alternatif oldukları düşünüldüğünde, bir patlama döneminden geçiyorlardı. Bu kuruluşların çoğu sektör içinde büyüdü ve güçlendi.
Ancak bugün koşullar değişti, "I ve II içindeki mahalle", "mahalle mahalle" gibi programlar yoluyla evde kişiselleştirilmiş ilgiye dönüş, Kübalı doktorların sağlık kampanyalarına yardımcı olmaları için getirilmesi Kamu hizmetleri, diğerlerinin yanı sıra, hizmetin özel olarak sağlanması düzeyinde bir bakım krizi yaratmaya katkıda bulunmuştur.
Elbette, hastalara özel kapsamlı yardım sağlanmasında hala avantajlar var, örneğin: bu kurumların çoğunun sahip olduğu yüksek prestij, yüksek nitelikli personele sahip olma, en son teknolojiye, altyapıya ve çevreye sahip olma, diğerleri arasında. Ancak döviz kontrolü, sağlık alımlarının ithal bileşeninde yaygınlaşan enflasyon ve bakımın yüksek mali maliyetleri gibi ekonomi politikaları sektörü tehdit eden tehdit araçları haline geliyor.
Bu araştırmanın yazarlarının amacı, bu sektörün son yıllarda nasıl geliştiğine dair ayrıntılı bir ön tanı koymak değil, üretkenliği ve içinde kanıtlanmış verimlilik düzeylerini etkileyebilecek bazı genel hususları bildirmektir. aynı.
Özel kliniklerin karşılaşması gereken temel zayıflıklardan biri, kötü borçları tazmin etme ve geliri gittikçe azalan bir orta sınıfa sunulan hizmetleri sunma gibi giderek zorlaşan görevdir. Bu, kliniklerin kaliteli hizmetler sunma, en son teknolojiye yatırım yapmak için finansman elde etme ve personelin kalıcı eğitimine izin verme olasılığını sınırlar.
Öte yandan, ilk aşamasındaki çalışma, kliniklerin faaliyet gösterdiği mevcut koşullar içinde ve bir mali yıl (2005) boyunca üretim seviyelerini sağlayan bir Cobb Douglas üretim fonksiyonu altındaki girdilerin parametrelerini belirlemeyi amaçlamaktadır. iş veya emek, sermaye ve arz olarak tanımlanan üretken faktörlerin kullanımını artırarak her birini sunabilen hizmetler.
İkinci aşamasında, daha iyi davranış gösteren kliniklerden oluşan bir sınır oluşturmak için matematiksel programlamaya dayanan DEA tekniğine göre sağlık kuruluşlarının her birinin rekabetçi konumunu bilmek istendi. bunlardan geri kalanının verimliliği belirlenebilir ve ölçülebilir.
Son olarak, analiz yoluyla kliniklerin geleceğe yönelik vizyonlarını gerçekleştirmeleri amaçlanmaktadır: “Kapsamlı sağlık hizmetleri sunan, ulusal ve uluslararası alanda referans merkezleri, faaliyetlerini ve kapsamlarını genişletmeyi planlayan kurumlar olmak. Diğer bağımlı ve benzeri kuruluşların açılışları, entegre üretim süreçleri geliştirmelerine, kullanıcıların taleplerini ileri teknoloji kullanımıyla karşılamalarına ve önümüzdeki on yıllarda pazar konumlanmasına ulaşmalarına olanak tanıyan optimum maliyet-fayda oranını sağlayan, en yüksek bilimsel ve akademik düzey ”.
- YÖNTEM
Aşağıdaki araştırmanın geliştirilmesi için, Zulia Eyaleti'nin farklı belediyelerinde bulunan yedi (7) orta ölçekli özel klinik seçildi. Toplanan bilgiler 2005 yılına tekabül eden mali yıla ait mali tablolardan alındığından, gerekli verileri nezaketle sağlayan söz konusu kurumların anonimliğine saygı duymak için üzerine takma isimler konulmuştur.
Bu bilginin cari fiyatlarla verildiği göz önüne alındığında, mali tablolar, tüketici fiyat endeksi (temel yıl 1997) kullanılarak endekslenmiş veya azaltılmıştır. Bu şekilde, yukarıda belirtilen yıl için sabit fiyatlarla verilerle çalışıyoruz.
Daha sonra, hangi öğelerin İşgücü, Sermaye ve Malzemeleri oluşturacağını tanımlamak için muhasebe kriterlerinin kullanıldığı 7 klinik için üretim fonksiyonları oluşturuldu. Alandaki uzmanlara danışıldıktan sonra, “işin”, personelin türü ne olursa olsun işgücü faktörünün ücretlendirilmesi için klinikler tarafından yapılan harcamalardan oluşacağı; "sermaye", amortisman fonundan oluşacak, sağlık hizmeti üretim sürecinde ekipman, tesis veya diğer sabit kıymetlerin kullanımı yoluyla bir akış olarak anlaşılacak ve son olarak "tedarikler" aşağıdakilerden oluşacaktır: kliniklerin faaliyetlerini geliştirmek için yaptıkları hem doğrudan hem de dolaylı malzeme harcamaları.
Bilgiler tablo haline getirildikten sonra çalışmalar, temel yazılım olarak EMS, üretim işlevi için "Statgraphics" paketi ve sınırların analizi (Veri Zarflama Analizi ve Malmquist Verimlilik Göstergeleri) kullanılarak gerçekleştirildi. Analiz için, temel olarak numuneden bir klinik seçildi. Bu çalışmanın özel durumunda, çalışılacak ve bu grubun geri kalanıyla karşılaştırılacak klinik “San Rafael” (Klinik N ° 03).
İlk yazılımda, Cobb-Douglas tipi bir üretim fonksiyonuna dönüştürmek için değişkenlere logaritma uygulayarak çoklu regresyon uygulayarak her kliniğin üretim fonksiyonunu elde etmek için bireysel çalışmalar gerçekleştirildi; Üretken faktörlerin kullanımının verimliliğini ölçmeye ve girdilerin üretim seviyelerine katkı düzeyini belirlemeye izin verir.
VZA veya verimlilik sınırları modeli için, veriler bir yıllık (2005) girdi ve çıktıya göre konsolide edilerek kliniklerin verimli olup olmadığı noktaları belirlememize olanak sağladı. Verimlilik sınırı içinde yer alanlar, çıktılar tarafında ve girdiler tarafında yüzde 100 katsayılar verdiler.
Kuruluşların mali tablolarının gerçek bilgilerini sağladığına dair mutlak bir garanti olmadığından, bilginin doğruluğunun sorgulanabilir olabileceğine dair uyarıda bulunmak önemlidir. Ancak şirketlerin verimliliğini test etmek için uygulanan yöntem, veri zarflama analizi ve malmquist endekslerinin kullanılmasıyla garanti altına alınmıştır.
3.1 VAKA N ° 01: San Rafael Kliniğinin Üretim Fonksiyonu
San Rafael kliniğinin üretim fonksiyonu, İşçi (T), Sermaye (C) ve Arz (S) üretim faktörlerinden oluşan aşağıda sunulmuştur:
Y = a + b T + c C + d S
Nerede:
Y = Hizmet Üretimi veya Üretimi
a, b, c, d = Denklemin parametreleri
T = İş veya toplam personele ödeme (yöneticiler, doktorlar, çalışanlar ve işçiler)
C = Anapara (faiz ödemesi + amortisman fonu)
S = Malzemeler ve Malzemeler
3.1.1 Üretim Faktörlerine İlişkin Bilgiler:
| San Rafael Kliniği (6) | ||||
| aylar | Üretim | İş | Başkent | Gereçler |
| Ocak | 32083895 | 4669431 | 1635393 | 25779071 |
| Şubat | 31003124 | 4748731 | 1502228 | 24752166 |
| Mart | 31520918 | 4700672 | 1569349 | 25250897 |
| Nisan | 30989373 | 4537441 | 1570592 | 24881339 |
| Mayıs | 29651524 | 4563257 | 1429626 | 23658641 |
| Haziran | 29732774 | 4561218 | 1438343 | 23733213 |
| Temmuz | 28501111 | 4324941 | 1394379 | 22781791 |
| Ağustos | 29512878 | 4564553 | 1415472 | 23532852 |
| Eylül | 29730425 | 4444272 | 1476702 | 23809450 |
| Ekim | 29704878 | 4305328 | 1520025 | 23879526 |
| Kasım | 30338786 | 4477416 | 1525993 | 24335378 |
| Aralık | 30624474 | 4517213 | 1541143 | 24566119 |
| Toplamları | 363394160 | 54414472 | 18019246 | 290960442 |
3.1.2 Çoklu Regresyon Modeli çalıştırmasının sonuçları (Yazılım: Statgraphics):
Bağımlı değişken = LOG (Üretim)
| Düzenli T | ||||
|
Parametre |
Tahmin | Hata | istatistiksel | P - Değer |
| sabit | 0.114802 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| LOG (Emek) | 0.0554933 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| LOG (Sermaye) | -0,072106 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| LOG (Malzemeler) | 1,01661 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
Sonuçlar şöyleydi:
R, 2 -Kare =% 100
R 2 -Df ile ayarlanan kare) =% 0
İstatistiksel Standart Hata =% 0
Hatanın mutlak anlamı = 1.97039E-7
Durbin-Watson test istatistiği = 1.85279 (P = 0.3202)
Lag 1 artık oto-korelasyon = 0.00637317
P-Değeri = 0.0000
3.1.3 Çoklu Regresyon Modelinin Sonuçlarının Analizi
Bu analiz, üretim fonksiyonundan türetilmiştir:
Günlük (Y) = 1,302528 + 0,0554933 x Günlük (T) - 0,072106 x Günlük (C) + 1,01661 x Günlük (S)
Bu denklem, San Rafael kliniğinin üretiminin pozitif olarak emek faktörüne (T) ve tedariklere (S) bağlı olduğunu, yani daha büyük iş ve tedarik birimleri eklendikçe üretimin arttığını göstermektedir. Aynı şekilde, sermaye faktörü (C) birimleri eklendiğinde, üretimin azaldığı (finansman giderleri) açıktır.
Bağımsız değişkenlerin parametrelerinin değeri ile ilgili olarak, sonuçlar, arz faktörünün hizmetin üretiminde en büyük öneme sahip olduğunu, çünkü mutlak değeri en yüksek veya en yüksek değerdir (1.01661), ardından sermaye faktörü (0,072106) ve emek faktörü (0,0554933) gelir.
Çoklu regresyon modelinin uygulanmasıyla, "Statgraphics" yazılımında mali yılın bir yılına ait bilgileri temsil eden on iki (12) gözlemin verileri çalıştırıldıktan sonra aşağıdaki istatistiksel sonuçlar elde edildi:
- ANOVA tablosunda (varyans analizi) "P - Değeri" değeri 0.0000 olduğundan ve bu 0.010'dan az olduğundan, modeli temsil etmek için seçilen değişkenler arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki vardır. Bu özel durumda, bu, San Rafael kliniğinin üretim modelinin belirleme katsayısı (R 2) başına 99 güven düzeyine sahip olduğu anlamına gelir.), modelde kontrol edilebilir bağımsız değişkenlerin üretimdeki değişimi% 100 ifade ettiğini belirtir. Bu nedenle hizmetin üretimi, üretim emeği, sermaye ve arz değişkenleri veya faktörleri ile% 100 olarak ifade edilir.Ayarlanmış istatistik veya düzeltilmiş belirlemeye bakıldığında, değerinin% 0.0 olması nedeniyle herhangi bir değişiklik olmadığı görülmektedir. Standart hata% 0,0 değerindedir. Bu çoklu regresyon modelinin% 100 güvenilirliğe sahip olduğunu ve değişkenlerin gelecekteki davranışını tahmin etmek için kullanılabileceğini gösterir Ortalama mutlak hata% 0.0'dır, bu değer artıkların ulaştığı ortalamayı ifade eder. Durban Watson testini veya kalıntıların istatistiksel testini geliştirmek,Verilerin sunulma sırasına göre önemli bir korelasyon varsa, elde edilen sonuçların P = 0.3202 için DW = 1.85279; 0.05'ten büyük olan; daha sonra bu modelde artıklar arasında seri otokorelasyon olmadığı teyit edilmiştir.Modelin sadeleştirilip sadeleştirilemeyeceğini belirlemek için bağımsız değişkenlerin P-Değerinin en yüksek değerinin hepsinin "0" olduğu, bu nedenle yapılmaması mümkün değildir. modeli basitleştirebilir veya değişkenlerinden herhangi birini kaldırabilirsiniz.Bağımsız değişkenlerin P-Değerinin en yüksek değerinin hepsinin "0" olduğu görülmüştür, bu nedenle modeli basitleştirmek veya değişkenlerinden herhangi birini çıkarmak mümkün değildir.Bağımsız değişkenlerin P-Değerinin en yüksek değerinin hepsinin "0" olduğu görülmüştür, bu nedenle modeli basitleştirmek veya değişkenlerinden herhangi birini çıkarmak mümkün değildir.
3.1.3 Socrates Kliniğinde Cobb Douglas işlevinden elde edilen sonuçların yorumlanması:
Cobb Douglas - San Rafael Kliniği:
Çoklu regresyon modeliyle elde edilen sonuçlar, bağımsız değişkenlerin her biri için logaritmalar uygulandıktan sonra aşağıda sunulmuştur. Logaritmik uygulamanın amacı, modeli üstel bir üretim işlevine dönüştürmekti. Nihai sonuçlar aşağıdaki gibiydi:
Y = J. T a. K b. S c
Nerede: Y = Üretim; T = İş; K = Sermaye ve S = Arz. A, B ve C faktör kullanım katsayılarıdır ve J = teknolojik değişim katsayısıdır.
Yani:
Y = 0.1302528. T 0.0554933. K -0.072106. S 1.01661
- A = , 0554933; işgücü faktörünün esneklik katsayısını ölçer, çünkü bu 1'den küçüktür (0.05 <1), üretim değerinde önemli değişikliklere neden olmak için, emek kullanımında önemli değişikliklere ihtiyaç duyulduğu söylenir. Bu faktördeki değişiklikler veya yüzde farklılıkları karşısında sağlık hizmeti üretiminin% 50'si esnek değildir. Öte yandan hizmet üretiminin% 1 (birim) artması için işgücü faktörünün 0,0554933 artırılması gerekmektedir. Bu, üretimin birim seviyeden daha yüksek bir seviyede arttırılması isteniyorsa, işgücü faktörünün orantılı olarak daha fazla artırılması gerektiğinin bir göstergesidir. B = -0.072106;sermaye faktörünün esneklik katsayısını ölçer. Değerinin negatif olduğuna dikkat edin, bu nedenle bu faktör hizmetin üretim seviyelerini düşürür. Ancak mutlak terimlerle 0,072106, 1'den küçüktür (0,072 <1), bu nedenle, sermaye faktörünün değerindeki% 1'lik bir artış, hizmetin üretim düzeylerinde orantılı bir azalmaya neden olur. Bu olumlu olabilir (sermaye faktörü esnek değildir), çünkü kliniğin hizmetin üretim seviyeleri üzerinde bu kadar güçlü bir olumsuz etki yaratmadan sermaye amortisman fonlarını ve amortismanlarını artırmasına izin verir. C = 1.01661;Faktörün esneklik katsayısını yansıtır.Değeri diğer parametrelere göre en yüksek ve pozitif olduğu için hizmetin üretim seviyeleri üzerinde en büyük olumlu etkiye sahip olan parametredir. Mutlak olarak 1.01, 1'den (1.01 ›1) büyüktür, bu faktörün elastik olduğu söylenir. Hizmetin her üretim birimi için arz faktörü 1.01661 artırılmalıdır J Teknolojinin üretken faktörlere göre görülme sıklığını ölçer, yani teknolojik değişikliklerin belirlenmesine izin verir. San Rafael kliniğine gelince, 0.1302528 değerinde bulunuyordu.
Esneklik katsayılarının analizinden, Emek ve Sermaye üretken faktörlerinin katsayılarının esnek olmadığı sonucuna varılabilir, bu nedenle, hizmet üretim seviyelerinde büyüme sağlamak için, bunların kullanımının orantısaldan daha fazla arttırılması gerekir. üretim açısından olumlu bir ilişkisi var. Arz faktörünün katsayısına göre elastiktir, hizmetin her üretim birimi için arz faktörü 1.01661 artırılmalıdır.
3.1.4 Ölçekli Getirilerin Belirlenmesi - Cobb Douglas:
Model tarafından atılan parametrelerin toplamı, kliniğin üretim ölçeğinin seviyesinin hesaplanmasına izin verir. Başka bir anlamda, organizasyonun ölçek performansı ile ilgili olarak, üretim faktörlerinin parametrelerinin veya katsayılarının toplamının 0.999 ≈1'e eşit olduğu, yani 1'e eşit olduğu, yani San Rafael kliniğinden bahsetmek yerinde olacaktır. ölçeğe göre sabit getiri ile çalışıyor.
3.2 VAKA N ° 02: DEA CLINICA SAN RAFAEL BORDER MODELİ (06)
Sınır modeli tekniği, eksenleri girdiler (X) veya üretim faktörleri ve çıktılar (Y) veya üretilen ürünler veya hizmetler olan bir alanda bir sınır oluşturur. Toplam üretim faktörleri (emek, sermaye ve sarf malzemeleri) girdi olarak kabul edilir ve satılan toplam hizmetler ise harcama olarak kabul edilir. Aşağıdaki analiz için, Zulia eyaletindeki yedi kliniğin sonuç beyanlarından elde edilen bilgiler referans olarak alınmıştır, özellikle analiz San Rafael kliniğine odaklanacaktır (06).
Bu çalışmada iki parametrik olmayan sınır analizi tekniği kullanılmıştır: Veri Zarflama Analizi (Veri Zarflama Analizi - DEA-) ve Malmquist Endeksleri.
3.2.1 Veri Zarf Analizi (VZA)
VZA, benzer organizasyonel birimlerin verimliliğinin kurulmasına ve karşılaştırılmasına izin veren, yani analiz edilen birim setinin homojen olduğu bir metodolojidir; Örnekteki hangi organizasyonların zarf yüzeyini veya verimli üretim sınırını belirlediğini tespit etmeyi sağlayan, herkesin performansını karşılaştırarak daha verimli olanları belirlemek için. Karşılaştırma, çıktılar ile bunları üretmek için kullanılan girdiler arasındaki ilişki dikkate alınarak yapılır. Bu ölçü, analiz edilen farklı varlıkların sonuçlarıyla hesaplanır.
3.2.1.1 Çıktı Verimliliği Analizi
Bu analiz, şirketin aynı mevcut kaynakları tüketerek artırabileceği çıktı veya ürün sayısını temsil eder.
Aşağıdaki tablo DEA için veritabanını göstermektedir:
| VZA Analizi Sonuçları Çıktıları | ||||||
| Hava | Klinikler | Üretim Değeri (Y) | Toplam Girişler (X) | Ф | ΔY | Ben = ∆Y + Y |
| T1 | bir | 1161846192 | 1022372875 | 118,42% | 214012069 | 1375858261 |
| T1 | iki | 687215995 | 566960104 | 111,03% | 75799924 | 763015919 |
| T1 | 3 | 515548610 | 383081531 | 100.00% | - | 515548610 |
| T1 | 4 | 573235130 | 435957937 | 102,35% | 13471026 | 586706156 |
| T1 | 5 | 552147549 | 410540049 | 100,06% | 331289 | 552478837 |
| T1 | 6 | 475322279 | 363394160 | 102.89% | 13736814 | 489059093 |
| T1 | 7 | 526398984 | 425281571 | 108.73% | 45954631 | 572353615 |
Sunulan verilere göre verimlilik sınırında yer alan klinik grubunun ürünlerinde daha fazla büyüyemeyeceği (Ф =% 100) ve ondan ne kadar uzaklaşırsa o kadar verimsiz ve verimsiz olacağı sonucuna varılmıştır. Ölçek verimliliği (Ф) kliniğin verimlilik sınırından ne kadar uzakta olduğunu gösterir. Bu anlamda, genel anlamda sadece 03 No.lu klinik (% 100) verimlilik sınırında yer almaktadır; sınırın çok yakınında 05 (% 100.06), No. 04 (% 102.35) ve No. 06 (% 102.89); Sınıra en uzak olan 01 No'lu Klinik (% 118.42). Bu nedenle, verimlilik sınırı (No. 03) içinde sadece bir klinik olmasına rağmen incelenen grubun verimlilik düzeyinin sınıra çok yakın olduğu söylenebilir.
Clinic N ° 03, Bs. 515.147.549'un eksi (Y) ve Bs. 383.081.531'in toplam kaynağı (X) ile çıktı verimliliğinin sınırında yer almaktadır. 06 No'lu kliniğin (San Rafael) mevcut üretim değeri, BS 363.394.160 (X) girdileriyle birlikte, verimlilik sınırına yansıtılacak olan Bs. 475.322.279 (Y) 'dir. Toplam optimum Bs. 489,059,093 (Yo) eksiği için Bs. 13,736,814 (∆Y) artırılmalıdır.
Çıkış verimliliği için EMS yazılımının uygulanmasıyla elde edilen sonuçlar aşağıdaki tabloda sunulmaktadır. Ölçütlerin, ölçek verimliliği açısından 06 No.lu klinik ile 03 No.lu teknik verimlilik açısından karşılaştırmayı nasıl önerdiğini gösterir; ve teknik verimlilik açısından, 06 No'lu kliniğin karşılaştırması yoktur.
| DMU | $ | $ | ||
| ÇIKTI VERİMLİLİĞİ | ZARF ÇIKIŞLARI | |||
| TETA Ф | ÖLÇÜTLERİ | TETA Ф 1 | ÖLÇÜTLERİ | |
| Klinik 1 | 118,42% | 3 (2.67) | 100.00% | 3 |
| Klinik 2 | 111,03% | 3 (1.48) | 103.03% | 1 (0,26) 5 (0,74) |
| Klinik 3 | 100.00% | 6 | 100.00% | 0 |
| Klinik 4 | 102,35% | 3 (1.14) | 100,74% | 1 (0,04) 5 (0,96) |
| Klinik 5 | 100,06% | 3 (1.07) | 100.00% | 3 |
| Klinik 6 | 102.89% | 3 (0,95) | 100.00% | 0 |
| Klinik 7 | 108.73% | 3 (1.11) | 107.68% | 1 (0,02) 5 (0,98) |
Teknik Verimlilik (Ф 1), 06 No'lu kliniği verimlilik sınırında bulunanlarla karşılaştırmayı mümkün kılar. Yukarıdaki tabloda gösterildiği gibi 01, 03, 05 ve 06 numaralı klinikler% 100 teknik verime sahiptir. Bu, üretken faktörlerin emek, sermaye ve arzın teknik kullanım katsayılarının yeterince birleştirildiği anlamına gelir.
3.2.1.2 Girdi Verimliliği Analizi
Bu analiz, şirketin aynı mevcut hizmetleri üreterek azaltabileceği girdi veya girdi miktarını temsil eder. Aşağıdaki tablo DEA için veritabanını göstermektedir:
| DEA Giriş Sonuçları | |||||||
| Hava | Klinikler | Üretim Değeri (Y) | Toplam Girişler (X) | θ | xo | ▼ X = X-Xo | 1- θ |
| için | bir | 1161846192 | 1022372875 | 84.44% | 863291656 | 159081219 | % 16 |
| için | iki | 687215995 | 566960104 | 90.07% | 510660966 | 56299138 | % 10 |
| için | 3 | 515548610 | 383081531 | 100.00% | 383081531 | - | 0% |
| için | 4 | 573235130 | 435957937 | 97.70% | 425930904 | 10027033 | iki% |
| için | 5 | 552147549 | 410540049 | % 99.94 | 410293725 | 246324 | 0% |
| için | 6 | 475322279 | 363394160 | % 97.19 oranında | 353182784 | 10211376 | % 3 |
| için | 7 | 526398984 | 425281571 | 91.97'den% | 391131461 | 34150110 | % 8 |
Sunulan verilere göre, verimli sınırda bulunan klinik grubunun arzında daha fazla azalmayacağı (θ =% 100) ve ondan ne kadar uzaklaşırsa o kadar verimsiz ve verimsiz olacağı sonucuna varılmıştır. Ölçek etkinliği (θ) kliniğin verimlilik sınırından ne kadar uzakta olduğunu gösterir. Bu anlamda, genel anlamda sadece 03 No.lu klinik (% 100) verimlilik sınırında yer almaktadır; Sınıra çok yakın klinikler N ° 05 (% 99,94), N ° 04 (% 97,7) ve N ° 06 (% 97,19); Sınıra en uzak olan 01 No'lu Klinik (% 84,4). Bu nedenle, verimlilik sınırı (No. 03) içinde sadece bir klinik olmasına rağmen incelenen grubun verimlilik düzeyinin sınıra çok yakın olduğu söylenebilir.
03 Kliniği, Bs 383.081.531'in girdileri (X) ve Bs.515.548.610'un toplam eksiği (Y) ile giriş verimliliğinin sınırında yer almaktadır. Öte yandan, 06 numaralı kliniğin (San Rafael) mevcut tedarikinin değeri, analiz edilen grubun en düşük olan 363,394,160 (X) ve bazı Bs. 475,322,279 (Y), kendisini verimlilik sınırına yansıtmak için, Bs. 353,182,784 (Xo) 'nun toplam optimal girdileri için Bs. 10,211,376 (▼ X) kadar azalması gerekir.
Girdi verimliliği için EMS yazılımının yürütülmesi ile elde edilen sonuçlar aşağıdaki tabloda sunulmuştur. Karşılaştırma ölçütlerinin, ölçek etkinliği açısından klinik No. 06 ile ölçek etkinliği No. 03 ile karşılaştırmayı nasıl önerdiğini gösterir; ve teknik verimlilik açısından, 06 No'lu kliniğin karşılaştırması yoktur.
| DMU | PE | PE | ||
| ÖLÇEK VERİMLİLİĞİ | TEKNİK VERİMLİLİK | |||
| TETA θ | ÖLÇÜTLERİ | TETA θ 1 | ÖLÇÜTLERİ | |
| Klinik 1 | 84.44% | 3 (2.25) | 100.00% | iki |
| Klinik 2 | 90.07% | 3 (1.33) | 96,32% | 1 (0,22) 5 (0,78) |
| Klinik 3 | 100.00% | 6 | 100.00% | bir |
| Klinik 4 | 97.70% | 3 (1.11) | 99.02% | 1 (0,03) 5 (0,97) |
| Klinik 5 | % 99.94 | 3 (1.07) | 100.00% | 3 |
| Klinik 6 | % 97.19 oranında | 3 (0,92) | 100.00% | 0 |
| Klinik 7 | 91.97'den% | 3 (1.02) | 91.99% | 3 (0.70) 5 (0.30) |
Teknik Verimlilik (θ 1), 06 No.lu kliniği verimlilik sınırında bulunanlarla karşılaştırmayı mümkün kılar. Yukarıdaki tabloda gösterildiği gibi 01, 03, 05 ve 06 numaralı klinikler% 100 teknik verime sahiptir. Bu, üretken faktörlerin emek, sermaye ve arzın teknik kullanım katsayılarının yeterince birleştirildiği anlamına gelir.
3.2.2 Malmquist Verimlilik Endeksleri
Bir girdi ve bir ürün durumu için Malmquist verimlilik endeksleri, EMS tarafından “San Rafael” kliniği için, Ocak 2005 tarihini saat 0 ve Aralık 2005'e karşılık gelen veriler zaman 1 olarak dikkate alınarak, aşağıdaki gibidir:
| Süreler ve / veya Mesafeler | Malmquist Verimlilik Endeksleri | yorumlama |
| D0 (x1; y1) | 204,89% | Sıfır zamanında verimlilik sınırına göre birinci zamandaki mesafeyi temsil eder |
| D1 (x0; y0) | 134,12% | Birinci seferde verimli sınıra göre sıfır zamandaki mesafeyi temsil eder |
| D0 (x0; y0) | 178,68% | Aynı anın verimli sınırına göre sıfır zamandaki mesafeyi temsil eder |
| D1 (x1; y1) | 153,79% | Aynı zamanın verimli sınırına göre zaman içindeki mesafeyi temsil eder |
| Malmquist Ortalaması | 1,6797 | Birlikten daha fazla, bu da üretkenliğin t0 döneminden t + 1'e yükseldiği anlamına geliyor. |
- SON MUHAKEMELER
Küresel çevrenin acil gerçekliği, rekabet ve bilgi çağıdır; işin zorluğu, üretkenliği önemli ölçüde iyileştirme ihtiyacıdır; Drucker (1993) tarafından öngörüldüğü gibi, verimlilik, firmaların rekabetçi performansına, her ülkedeki yaşam kalitesine ve toplumun gerçek yapısına göre belirlenen yönetim ortamına onlarca yıl hakim olacaktır.
Bu bağlamda, üretkenlik veya üretim işlevi, kuruluşun çeşitli avantajlar üreten temel bir rekabet değişkenidir, çünkü bunun aracılığıyla bir ülkenin üretken faktörlerinin ve ekonomik faaliyetlerinin etkinliği ve karlılığı belirlenebilir.. Bu önemli işlevden, verimliliği ve üretkenliği ölçmek için disiplinler arası önemi büyük olan çeşitli tanımlar ve yöntemler geliştirdiler. Üretkenliği, piyasada mal ve hizmet üretmek için kaynakların kullanıldığı verimliliği ifade eden, kullanılan kaynaklar ve elde edilen ürünler arasındaki ilişki olarak anlamak.
Görüldüğü gibi verimlilik, niceliksel bir temel birim ve ekonomik bir değer olarak incelenebilir. Üretkenlik analizinin faydası, kaynakların tahsisi, üretken verimlilik, ücretlerin dağılımı, yaşam standardı veya rekabet gücündeki iyileştirmeler gibi ekonomiye daha iyi tahsisatlar yapılmasına izin veren bazı ekonomik ve sosyal sorunları incelemeye hizmet etmesidir. aynı çabayla üretim sürecinde daha fazla ve daha iyi sonuçlar elde etmek. Dolayısıyla bu kavramın önemi ve önemi.
Bu analiz çeşitliliği, üretkenlik kavramının tanımlanması basit bir şeyden anlaşılması son derece karmaşık bir şeye dönüşmesini sağlar. Spesifik olarak, üretkenlik ölçüm metodolojileri zaman içinde gelişti, farklı uygulama türleri ve karmaşıklık ve hassasiyet derecelerine sahip birden çok tür mevcut, bunlar Farell'in katkılarından kaynaklanan veya bunlardan kaynaklandı (1957) ve Salow (1957).
Şu anda sınır işlevi aracılığıyla verimliliği tahmin etmede en çok kullanılan iki yöntem, Veri Zarflama Analizi veya DEA (Seiford ve Thrall, 1990) kullanan matematiksel programlama ve ekonometrik sınır olarak adlandırılan yöntemdir (Battese, 1992). Her iki yöntem de, örneğin ortalama verimlilik seviyesinin yanı sıra her bir şirketin verimlilik endeksinin tahmin edilmesine izin verir. Bu konunun en ilgili yönlerine ilişkin iyi bir inceleme, diğerlerinin yanı sıra Álvarez (2001) tarafından yapılan çalışmalarda bulunabilir.
Kendi adına, üretim faktörlerinin toplam ölçümü çabaları en yaygın gösterge üzerinde yoğunlaştırmıştır, emek verimliliği, aynı zamanda üretimde kullanılan kaynaklar kadar üretkenlik endekslerinin olduğu da doğrudur. Bununla birlikte, kısmi üretkenlikler, tüm kaynakların kullanımının ortak etkinliğini göstermez, bu nedenle kaynakların ortak kullanımında eş zamanlı bir verimlilik ölçüsüne sahip olmak önemlidir; yani, toplam faktör verimliliğinin (TFP) bir ölçüsü.
Venezuela ekonomisini üretkenlik ve rekabet edebilirlik alanına yönlendirmek acil bir görevdir, bu alandaki uzmanlar alınması gereken bir dizi karar hakkında çakışan görüşlere sahiptir, hatta bu kavramlar kalitenin iyileştirilmesiyle bağlantılı olduğunda toplumların yaşamı. Yukarıdakilere göre, iş başarısına ulaşmak için ulusal rekabet kültürü teşvik edilmeli, yaratılmalı ve geliştirilmelidir. Bu nedenle, üretim fonksiyonlarının önemli ölçüde iyileştirilmesinin ve kuruluşların ilgili ayarlamaları ve sürekli iyileştirmeleri yapmasına olanak tanıyan hassas ve tutarlı üretim ölçüm metodolojilerinin uygulanmasının önemi.
KAYNAKÇA REFERANSLAR
- Álvarez, A. (2001). Verimliliği ve üretkenliği ölçmek. Ed. Piramit. Madrid.Ahumada, Ívico (1987) İmalat sanayinde emek verimliliği. 1970-1981 döneminde seviye ve evrim. Çalışma ve Sosyal Refah Bakanlığı, Meksika, Battese, GE (1992). Sınır üretim fonksiyonları ve teknik verimlilik: tarım ekonomisindeki ampirik uygulamaların bir incelemesi. Tarım Ekonomisi, 7, s. 185-208 Botero, Jesús, (2006). Verimlilikteki değişiklikler: Kolombiya'ya uygulanan alternatif önlemler. Ekonomi Bölümü EAFI Üniversitesi, Kolombiya. http://www.eafit.edu.co/NR/rdonlyres/993AC89D-295F-4C40-B01E-625A80C6044F/0/LAPRODUCTIVIDADENCOLOMBIA.pdf(Nisan 2006'da danışılmıştır) Caves, D., L. Christensen ve W. Diewert (1982). "Üstünlük Gösteren Endeks Numaralarını Kullanarak Çıktı, Girdi ve Üretkenliğin Çok Taraflı Karşılaştırması." The Economic Journal Cilt 92, s. 73-86 Charnes, A.; Cooper, WW ve Rhodes, E. (1978). Karar Verme Birimlerinin Etkinliğinin Ölçülmesi. Avrupa Yöneylem Araştırması Dergisi 2: pp. 429-444.CPC ve OITE, (2002). KOBİ'lerde verimliliği artırma rehberi. Şili. http://www.mypeperu.gob.pe/contenidos/bonopyme/guia%20para%20aumentar%20la%20competitividad%20en%20PYMES.pdf(Nisan 2006'da danışılmıştır) Denison, EF (1962). Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Ekonomik Büyümenin Kaynakları ve Bizden Önce Alternatifler, Ekonomik Kalkınma Komitesi, NY, Domínguez Machuca, JA; Garcia González, S.; Domínguez Machuca, MA; Ruiz Jiménez, A. & Álvarez Gil, María José (1998), Operasyon Yönetimi: stratejik yönler, McGraw-Hill de España SA, Madrid.Drucker, Peter (1993). Gelecek için yönetim. Kolombiya: Editoryal Norma, Estiballo, Julio ve Zamora, María (2002). İspanya'da işgücü üretkenliğinin sektörel-bölgesel analizi. İşletme Araştırmaları Defterleri, Cilt 12, Sayfa 27-48. Alcala Üniversitesi, İspanya Farrell, MJ (1957). "Üretken Verimliliğin Ölçümü". Journal of the Royal Statistical Society, Series A, CXX, Part 3, 253-290. Fernández, E. (1993). Üretim Yönetimi.Stratejik temeller. Civitas, Madrid.González, Juanita (2004). Verimlilik: Kolombiya'da tahmin metodolojileri ve belirleyicileri.http://www.webpondo.org/files_jul_sep_2004/resenaprodividadjuanita.pdf(Nisan 2006'da danışılmıştır) Gutiérrez, J. Y. Díaz; N. Mejía ve M. Núñez (2002). Bogota ekonomisinde üretkenlik davranışı, Bölge Finans Sekreterliği. Hayes, RH & Wheelwright, SC (1984), Rekabetçi Kenarı Geri Getirme: Üretim Yoluyla Rekabet, John Wiley & Sons, NY Hayes, RH; Wheelwright, SC & Clark, KB (1988), Dynamic Manufacturing: Creating the Learning Organization, Free Press, NY. Hernández Laos, E. (1993) Meksika ekonomisinde toplam faktör verimliliğinin evrimi (1970-1989), STPS, México.Hill, T. (1997), Operasyon yönetiminin özü, Prentice-Hall, México.Huge, EC & Anderson, AD (1989), İmalatta mükemmellik paradigması, TGP, Madrid.Ibarra, Santiago (2006).Üretim Fonksiyonunun Genel Sorunları ve rekabet bağlamındaki performansı.http://www.monografias.com/trabajos16/funcion-de-produccion/funcion-de-produccion.shtml(Nisan 2006'da danışılmıştır) Kendrick, JW (1961). Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Verimlilik Eğilimleri (NBER için), Princeton University Press, Princenton, NJ Levitan, Sar ve Diane Werneke (1984), Verimlilik: Sorunlar, beklentiler ve politikalar, The Johns Hopkins University Press, Baltimore. Martinez, A. (1992) "Şirketin üretim stratejisi ve rekabet gücü." Üst Yönetim, hayır. 162, s. 151-160 Miguel Martín, A. (1959). Üretkenliğin tanımı ve ölçüleri. İspanyol İstatistikleri, N ° 4, Temmuz / Eylül Politt, Michael (1995). Elektrik Hizmetlerinde Mülkiyet ve Performans. Oxford University Press, Raffo, Eduardo ve Ruiz, Edgar (2005). Karar Operatörleri için Verimliliğin Sınırları. Endüstri Mühendisliği Fakültesi Dergisi (UNMSM), Cilt (8) 1: s. 77-82, Peru, Seiford, LM; RM Thrall (1990). "DEA'daki son gelişmeler:sınır analizine matematiksel yaklaşım. Journal of Econometrics, 46, 7-3. Servicio Nacional de Aprendizaje (SENA) (2003). Katma değer üretkenliğinin ölçülmesi. Üretkenlik Ölçümü için Homologasyon ve Destek Ulusal Programı, İkinci Baskı, Kolombiya.http://www.cnp.org.co/promes/cd/MedicionDeLaProduividadDelValorAgregadoEjecutivaVersion.pdf (Erişim tarihi Nisan 2006) Simar, L., and Wilson, P. (1998): «Sanayileşmiş Ülkelerde Verimlilik Artışı», Tartışma kağıt 9810, Institut de Statistique, Université Catholique de Louvain, Belgium Skinner, W. (1978), Manufacturing in the Corporate Strategy, John Wiley, NY Skinner, W. (1969), "Manufacturing - Missing Link in Corporate Strategy", Harvard Business Review, Mayıs-Haziran, s. 136-145.Solow, R (1957) «Teknik değişim ve toplam üretim fonksiyonu», Ekonomi ve İstatistik İncelemesi, Ağustos 1957, s. 312-320. Zofío JL ve Lovell, CAK (1998): «Yine Another Malmquist Verimlilik Endeksi Ayrışımı », Mimeo, Ekonomi Bölümü, Universidad Autónoma de Madrid.
