controller - Haufe.de

� Anzahl Verkaufstransaktionen im Kerngeschäft
(insgesamt)
� Anzahl sonstiger Verkaufstransaktionen (insgesamt)
� als Outputarten.
Stellen Sie sich nunmehr folgende Situation
vor: Der Zentralcontroller hat die Filialverantwortlichen
zu einer Sitzung zusammengerufen,
um über ihre Performance zu sprechen.
Dazu hat er eine Auswertung der Daten
mittels des sogenannten CCR-I-Modells
der DEA vorgenommen (vgl. auch Röhner/
Thamm 2009, S. 39f.). Dieses auf Charnes/
Cooper/ Rhodes („CCR“) zurückgehende Modell
unterstellt konstante Skalenerträge;
z.B. muss eine Verdopplung der Inputs – bei
effizientem Einsatz – zu einer Verdopplung
der Outputs führen. Davon ausgehend lässt
sich dem jeweils ermittelten Effizienzgrad
entnehmen, zu welchem Prozentsatz eine
simultane Senkung aller Inputs („I“) notwendig
ist, damit eine ineffiziente Filiale
effizient wird (bei gleichbleibenden Outputs).
Das Resultat der entsprechenden Auswertung
ist der zweiten Spalte von Abbildung
2 zu entnehmen; der dortige Zusatz
„hmf“ weist dabei darauf hin, dass alle drei
Inputarten in die Analyse einbezogen wurden.
Während sich die Filialen 1 bis 5 als (input-)
effizient erweisen, besteht bei allen anderen
Verbesserungspotenzial. Größten Nachholbedarf
hat Filiale 6 mit einem Effizienzgrad von
58%; um effizient zu werden, müsste sie jeden
der drei Inputs um immerhin (1 – 58% =)
42% senken.
Filiale
Abb. 1: Filialvergleich: Input- und Outputarten
Inputarten
Alternative Effizienzgrade:
Welche sind maßgebend?
Ausgehend von diesem ersten Ergebnis wird
i.F. die Bewertungskonstellation sukzessive
verändert. Motiviert wird dies durch – zugegebener
Maßen fiktive, aber durchaus realistische
– Einwürfe der Sitzungsteilnehmer.
Welche Bewertungskriterien
sind adäquat?
Öffnungszeit (h) Filialmitarbeiter (m) Verkaufsfläche (f)
Der Leiter der Filiale 6 geht ob seines schlechten
Abschneidens in die Offensive: „Herr Lotse,
Sie als Zentralcontroller müssten eigentlich wissen,
dass wir die Öffnungszeiten unserer Geschäfte
nicht beeinflussen können. Daher plädiere
ich dafür, dieses Kriterium aus der Analyse
zu eliminieren.“ Herr Lotse hatte solche Opposition
erwartet und daher schon im Vorfeld
verschiedenste Auswertungsalternativen vorbereitet.
Wortlos legt er die geforderte Auswertung
vor.
Die dritte Spalte der Abbildung 2 gibt die entsprechenden
Effizienzgrade wieder. Die Veränderungen
gegenüber den ursprünglichen Werten
sind charakteristisch für die DEA, deren
Effizienzausweise bei Reduzierung der Kriterienanzahl
typischerweise sinken (und
umgekehrt). So verliert Filiale 2 nunmehr seinen
Status als effizientes Profit Center. Auch Filiale
6 hat sich verschlechtert, bildet aber nicht
mehr das Schlusslicht. Diese Position hat Filiale
8 übernommen, deren Effizienzgrad von 74%
auf 30% stark gesunken ist. Im Umkehrschluss
bedeutet dies, dass Filiale 8 im Hinblick auf die
Transaktionen im
Kerngeschäft
Outputarten
Öffnungszeit vergleichsweise gut da steht, also
wenig vom diesem – zuvor berücksichtigten –
Input einsetzt.
Aus wissenschaftlicher Sicht ist anzumerken,
dass unbeeinflussbare Größen zwar in der Tat
nicht in den Rahmen der üblichen DEA-Modelle
wie dem hier genutzten CCR-I-Modell passen;
allerdings haben sie ja dennoch Einfluss
auf die Leistungsfähigkeit der zu vergleichenden
Einheiten (nachfolgend gemäß
dem Sprachgebrauch der DEA als DMUs – Decision
Making Units – bezeichnet). Um ihnen
daher Rechnung tragen zu können, wurden Ansätze
entwickelt, solche „nicht-diskretionären“
Kriterien in die Effizienzanalyse einbeziehen zu
können (vgl. Cooper/ Seiford/Tone 2007, Kap.
3.10).
Als weiterer Aspekt ist zu überlegen, ob die Öffnungszeit
– so sie denn doch variierbar ist –
überhaupt eine zu minimierende Größe darstellt.
Längere Öffnungszeiten könnten zumindest
in Grenzen auch als positiv interpretiert
werden, etwa wenn sich in ihnen eine erhöhte
Kundenzufriedenheit widerspiegelt. Dient die
Öffnungszeit dagegen z.B. als Substitut zur Erfassung
des Strom-, Heizungs- und Wasserverbrauchs,
ist sie in der Tat zu minimieren. Hier
wird deutlich, dass es eigentlich nicht auf
die Inputs und Outputs, sondern auf die jeweils
verfolgten Ziele ankommt. Dies verlangt
ein fortgeschrittenes Verständnis der DEA
(vgl. Dyckhoff/Ahn 2009).
Welche Skalenertragsform ist adäquat?
sonstige
Transaktionen
F1 2.286 5,4 12 31.542 75.387
F2 2.413 7,7 14 72.724 49.234
F3 2.540 2,9 7 37.446 39.894
F4 2.585 5,2 17 74.489 49.298
F5 2.052 2,8 11 35.401 49.272
F6 2.667 4,7 13 31.686 32.467
F7 3.342 7,4 19 53.436 53.102
F8 3.244 14,6 89 58.866 58.940
F9 2.794 4,9 12 33.537 52.994
F10 3.117 5,2 12 52.044 40.857
CM März / April 2010
Ein weiteres DEA-Modell ist das
sogenannte CCR-O-Modell. Mit
seiner Hilfe lässt sich ermitteln,
zu welchem Prozentsatz eine
simultane Steigerung aller
Outputs („O“) notwendig ist,
damit eine ineffiziente Filiale
effizient wird (bei gleichbleibenden
Inputs). Wie das CCR-I-
Modell, so unterstellt auch das
CCR-O-Modell konstante Skalenerträge.
Dadurch sind die in
beiden Fällen für eine DMU ausgewiesenen
Effizienzgrade identisch,
wie ein Vergleich der Spal-
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