Производственная функция стала фундаментальной конкурентной переменной для бизнес-организаций, по крайней мере, наравне с другими функциональными видами деятельности того же самого, потому что она представляет собой максимальный объем производства, который может быть получен путем эффективного применения данного количества. факторов.
В этом контексте понятие производительности тесно связано с производством. Это параллельные концепции, между которыми можно установить сходство и различие. В частности, концепция производительности, ее методы и практическая полезность приобрели большое междисциплинарное значение в производственных процессах, особенно в производственной функции, как элементы, создающие конкурентные преимущества. Немногие области экономики столь же актуальны и сложны, как измерение производительности. Важность заключается в наиболее эффективном и рациональном использовании производственных ресурсов и во взаимосвязи с благосостоянием населения, в частности с уровнями реальных доходов и занятости.Целью данной статьи является анализ на основе теоретических исследований наиболее актуальных аспектов концепции производственной функции, производительности и ее оценки; Модель Frontier: анализ охвата данных (DEA) и индексы Мальмквиста; Затем проведите краткий обзор анализа группы клиник типа III, расположенных в штате Сулия, применяя методы, основанные на производственной функции и модели границ с использованием DEA и Malmquist.применение методов, основанных на производственной функции и модели границ с использованием DEA и Malmquist.применение методов, основанных на производственной функции и модели границ с использованием DEA и Malmquist.
Ключевые слова: производственная функция, производительность, методы измерения производительности, модель границ, анализ охвата данных (DEA), индексы Мальмквиста.
- ВВЕДЕНИЕ
Столкнувшись со все более сильным конкурентным давлением, компании все больше нуждаются в координации основных видов деятельности в рамках согласованной стратегии, объединяющей все без исключения функциональные аспекты. Исторически сложилось так, что одной из типичных характеристик стратегического анализа является то, что основные функции организаций взаимодействуют доминирующим индивидуальным образом и не принимаются во внимание целиком для создания успешных действий и результатов (Hill, 1997; Ibarra, 2006). Дело обстоит так, что большинство компаний осознают необходимость принятия рыночных перспектив и выявления финансовых ограничений, и лишь немногие из них включают критические точки зрения на операции или управление производством.
Центральным моментом стратегического подхода является необходимость определения уровня совпадения или отсутствия такового между функциональными стратегиями. При планировании стратегии многие компании не имеют возможности, а иногда или желания включить некоторые функциональные точки зрения, необходимые для определения соответствующего стратегического ответа. Так обстоит дело с производственной перспективой. Хотя в начале индустриализации производственной функции уделялось особое внимание, позже она перестала быть важной, и высшее руководство компании отодвинуло ее на второй план, поскольку они не уделяли ей особого интереса, поскольку их ответственность была исключительной. руководители производства (техники, инженеры), несмотря на то, что эта функция связана с основной массой персонала,затраты и инвестиции компании.
Традиционно производственная функция рассматривалась с очень технической точки зрения с аналитическим подходом, и особенно на академическом уровне, с оптимизационным подходом, в котором преобладали исследования операций (Domínguez and others, 1998). Частично основной критерий оценки результатов деятельности компании с точки зрения эффективности и затрат был ограничен, а основным инструментом для измерения общей производительности был учет затрат (Скиннер, 1978; Фернандес, 1993).
Хотя эти подходы могли сохраняться на определенном историческом этапе, на протяжении многих лет эта концепция стала несостоятельной, что потребовало радикального изменения ориентации. Впоследствии реальность показала, что производственная функция представляет собой одну из самых прочных основ для получения устойчивого конкурентного преимущества. Также было доказано, что с фатальными последствиями для многих компаний, когда управление операциями неадекватно и ограничивает возможные стратегические варианты, это приводит к бизнес-неудачам (Hill, 1997; Huge and Anderson, 1989; Domínguez и другие, 1998; Irribarra, 2006).).
В этой ситуации производственная функция стала фундаментальной конкурентной переменной для организации (Hayes and Wheelwright, 1984), по крайней мере, наравне с другими функциональными видами деятельности организации. Короче говоря, производственная функция должна получить внимание, если не приоритет, как и остальные функциональные области, что приведет к повышению общей конкурентоспособности компании. Для этого восстановление производства как источника конкурентных преимуществ должно сопровождаться организационными изменениями и улучшениями. Такой подход становится важным, если учитываются возможности технологического потенциала бизнеса и преимущества, которые он может получить от него, тем более во времена, когда происходят технологические, экономические и рыночные изменения.
За последние два десятилетия многие компании обнаружили, как часто секретное оружие их грозных конкурентов основывалось не на большей коммерческой мощи или превосходной финансовой силе, а на способности производить свою продукцию более эффективным способом. более надежным и точным (Hayes, Wheelwright and Clark, 1988). В этом контексте измерение эффективности и производительности, его методы и практическая полезность приобрели большое междисциплинарное значение в производственных процессах, особенно в производственной функции, как элементы, создающие конкурентные преимущества.
Со своей стороны, Ахумада (1987) утверждает, что важность приобретенной концепции производительности была обусловлена необходимостью того, чтобы страны использовали производственные ресурсы настолько эффективно и рационально, насколько это возможно, в дополнение к связи, которую она имеет с благосостоянием населения. населения, в частности, об уровнях реальных доходов и занятости, несмотря на то, что производительность труда является частичным измерением, поскольку она отражает совместное воздействие различных взаимосвязанных факторов, таких как технологические инновации, изменения капитала на душу населения или в использовании установленной мощности, изменениях в масштабе производства, повышении квалификации и усилий рабочего, улучшении производственной мощности, изменениях в трудовых отношениях и других множественных факторах количественного и качественного характера.
Аналогичным образом, согласно Ахумаде (1987), производительность труда является важным элементом для изучения изменений в использовании рабочей силы, анализа профессиональной мобильности, прогнозирования будущих потребностей в рабочей силе, определения политики обучения человеческих ресурсов, изучения влияние технологических изменений на занятость и безработицу, оценить поведение затрат на рабочую силу, сравнить прирост производительности в разных странах и изучить многие другие экономические проблемы.
Целью данной статьи является анализ на основе теоретических исследований наиболее актуальных аспектов концепции производственной функции, производительности и ее оценки; Модель Frontier: анализ охвата данных (DEA) и индексы Мальмквиста; Затем будет сделан краткий обзор на примере группы клиник типа III, расположенных в штате Сулия, с применением методов, основанных на производственной функции и модели границ с использованием DEA и Мальмквиста.
- ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ
2.1. Особенности производства
Производственные функции тесно связаны с концепцией систем, используемых в математике или в современной теории управления.
Теория производства использует системный подход, разрабатывающий анализ затрат-выпуска для моделирования поведения компании.
С чисто концептуального аспекта в экономической теории производственной функцией называется функция, обеспечивающая максимальный выпуск продукции, который компания может произвести при нормальных затратах. Концепция производственной функции имеет несколько неземной аспект, поскольку максимальный потенциальный объем производства зависит от многих факторов, как технологических, так и организационных.
Если, например, данные взяты из национальной группы аналогичных компаний и производственная функция адаптирована к ним, безусловно, будет идеальная функция, которая объясняет поведение таких данных, функция, которая берется в качестве меры для тех, которые генерируют, предоставляет ценную и достоверную информацию для сравнения производительности между ними и оказания поддержки при принятии управленческих решений.
Но следует отметить, что это ни в коем случае не тот, который дает максимальный потенциал группы, поскольку при подборе кривой и попытке найти параметры, определяющие функцию методом наименьших квадратов, классической подгонки, будет видно, что кривая проходит через них, оставляя одни данные выше, а другие ниже. Если есть данные над кривой добычи, она больше не функционирует как таковая, поскольку согласно определению, данных над ней не может быть: это максимально возможный выпуск.
Собирая серию входных и выходных данных за группу лет от конкретной компании и подгоняя под них производственную функцию. Эта функция будет использоваться для определения производительности, которую компания имела в течение периода данных, предоставленных при корректировке производственной функции, а также на будущие годы. Таким же образом, если получены данные о национальных или международных компаниях и скорректирована производственная функция, помимо знания производительности каждой компании за год, в котором использовались данные, будет также получена оценка конкурентоспособности. того же самого, потому что вы можете видеть, насколько ваша продуктивность отличается от остальных.
Существуют разные типы производственных функций: функция аддитивного производства и функция CES (постоянная эластичность замещения). В рамках данной статьи мы будем работать с последним:
Функция, подобная CES, имеет следующую форму:
Для случая выхода «y» и двух входов: x 1, x 2.
Как следует из названия, это функция, которая поддерживает постоянную эластичность замещения между факторами или входными данными, но настраивается на любое конкретное значение.
Частным случаем этой функции является производственная функция Кобба-Дугласа, наиболее широко используемая и популярная из производственных функций.
Функция Кобба-Дугласа имеет следующий вид:
В частности; да
Он имеет свойство «постоянной» отдачи от шкалы. Если эта сумма меньше единицы, эффект масштаба будет «уменьшаться», а если больше единицы, он будет «увеличиваться».
2.2. Определение продуктивности
Подходы к знанию экономической деятельности любого региона или сектора включают изучение поведения, которое со временем представляет любую экономическую переменную, связанную с результатом ценности продукта. Среди них производительность раскрывается как одна из ключевых переменных для измерения эффективности и развития секторов экономики или экономики в целом, поскольку ее улучшения могут привести к повышению уровня жизни общества. (Эстибалло и Замора, 2002).
Понятие продуктивности просто определить, но чрезвычайно сложно проанализировать и глубоко понять. Немногие области экономики настолько актуальны и сложны. С социальной точки зрения производительность является одним из определяющих факторов качества жизни жителей страны. С макроэкономической точки зрения это один из определяющих факторов прибыльности компании и, следовательно, ее успеха на конкурентном рынке.
Производительность, как правило, имеет два значения (SENA, 2003): физическая производительность и ценность производительности. Первый относится к производительности как основной количественной единице, а второй - к экономической стоимости, создаваемой в результате ряда действий. Физическая производительность как базовая единица может быть применена к конкретной отрасли или к конкретному производственному процессу. Этот тип измерения, хотя и важен, имеет ограничения при проведении межвременных оценок. С другой стороны, производительность, понимаемая как ценность, созданная в компании, может быть сопоставлена с производительностью другой компании и между отраслями промышленности, несмотря на их различия, поскольку изменения в основной части тела включаются в стоимость товаров или услуг. продукт или услуга.Ценность этих изменений раскрывается в осознании того, что потребитель платит цену.
Понятие производительности тесно связано с понятием производства. Это параллельные концепции, между которыми можно установить сходство и различие. В этом смысле производство, будь то валовое или чистое, является, как указывает Мигель (1959), абсолютным понятием с количественной точки зрения, в то время как понятие производительности является относительным, поскольку понятие количества связано с качество (Estiballo and Zamora, 2002).
Производительность определяется как показатель, отражающий, насколько хорошо ресурсы экономики используются в производстве товаров и услуг. Таким образом, общее определение производительности - это то, которое относится к ней как к взаимосвязи между используемыми ресурсами и полученными продуктами и обозначает эффективность, с которой ресурсы используются для производства товаров и услуг на рынке (Levitan, 1984; Martínez, 1998). В общих чертах под производительностью понимается взаимосвязь между продуктом (ами) и входом (ами). Таким образом, его измерение на уровне компании - это количественная оценка полученного производства и затрат, используемых в производственном процессе (SENA, 2003).
В прошлые периоды считалось, что производительность зависит от факторов труда и капитала, однако сегодня известно, что существует большое количество факторов, влияющих на их поведение. К ним относятся инвестиции, соотношение капитала и рабочей силы, научно-технические исследования и разработки, использование установленной мощности, государственные законы и постановления, характеристики машин и оборудования, затраты на энергию, качество человеческие ресурсы, союзы и т. д.
Анализ производительности проводится с целью изучения некоторых экономических и социальных проблем, таких как распределение ресурсов, производственная эффективность, распределение заработной платы, уровень жизни или повышение конкурентоспособности, что позволяет лучше выполнять задания путем достижения, с такими же усилиями в производственном процессе получаются больше и лучшие результаты. Большинство из этих анализов изучают участие производственных факторов в производственном процессе посредством разработки индексов частичной производительности производственного фактора или индексов общей или глобальной производительности факторов (Estiballo и Замора, 2002).
Производительность компании измеряется с помощью ряда связанных показателей и оценивается путем сравнения ее с аналогичными показателями других компаний, производящих те же товары или услуги и считающихся ведущими компаниями по своей организации и технологиям в отношении среднее значение производственного сектора, к которому принадлежит компания. Другая оценка - это историческая эволюция показателей, их тенденции и, следовательно, знание степени, в которой компания со временем улучшает свою производительность (SENA, 2003).
Следует отметить, что, в общих чертах, существует два способа измерения производительности: с одной стороны, есть частичные измерения, которые связывают производство с ресурсами (трудом или капиталом); а с другой стороны, существуют многофакторные измерения, которые связывают производство с взвешенным индексом различных используемых ресурсов (Martínez, 1998). Показатели производительности могут быть построены на различных уровнях дезагрегирования или детализации. Его можно измерить, принимая во внимание факторы производства, упомянутые выше, или исходя из различных видов экономической деятельности в стране. Их также можно рассчитать на уровне любой компании или учреждения, занимающегося какой-либо экономической деятельностью.
Говоря об измерении производительности различных ресурсов, мы имеем в виду частичную производительность, определяемую как отклонение в количестве произведенного продукта, вызванное изменением уровня потребления продукта. только вход в производственный процесс. Одно из преимуществ возможности измерить различную частичную продуктивность каждого из производственных ресурсов состоит в том, что можно наблюдать, в какой степени каждый из факторов производства или факторов производства участвовал в повышении уровня производства, что могло быть связано с автоматизация процесса, обучение персонала или любой другой фактор.
Наиболее широко используемый показатель этого типа производительности связан с фактором труда, то есть показатель производительности труда, который можно измерить с точки зрения количества занятых людей, отработанных человеко-часов (наиболее рекомендуемая переменная, потому что это высокая чувствительность к производственным изменениям, среди прочего).
Частичная производительность труда - это взаимосвязь между производственным и нанятым персоналом, которая отражает то, насколько хорошо нанятый персонал используется в производственном процессе. Кроме того, он позволяет изучать изменения в использовании работы, в профессиональной мобильности, прогнозировать будущие потребности в рабочей силе, определять политику обучения человеческих ресурсов, изучать влияние технологических изменений на занятость и безработицу, оценивать поведение затрат на рабочую силу, сравните прирост производительности между странами. Качество работы также является одним из факторов, влияющих на поведение производительности (Ahumada, 1987).
Однако общая факторная производительность (TFP) - это одновременное измерение эффективности совместного использования ресурсов. Как при анализе многофакторной производительности, так и производительности труда необходимо учитывать, что фактор капитала и фактор труда не являются однородными факторами. В последнем случае человеческие ресурсы имеют разные характеристики, которые отражаются в разных качествах.
В этой связи Эрнандес (1993) утверждает, что, хотя наиболее распространенным показателем является производительность труда, верно также и то, что существует столько же индексов производительности, сколько ресурсов, используемых в производстве. Однако частичная производительность не показывает совместную эффективность использования всех ресурсов, поэтому важно иметь одновременную меру эффективности совместного использования ресурсов; то есть показатель общей факторной производительности (TFP).
Понятие совокупной факторной производительности (СФП) было введено в экономическую литературу Дж. Тинбергеном в начале 1940-х годов. Эта концепция была независимо разработана Дж. Стиглером, а затем использовалась и переформулировалась в 1950-х и 1960-х годах различными авторами, включая Р. Солоу (1957), Дж. У. Кендрик (1961) и Э. Ф. Денисон (1962).). В последнее время особенно выделяются вклады Х. Лидалла, У. Э. Диверта, Л. Р. Кристенсена и Д. Йоргенсона в это направление исследований (Hernández, 1993).
Общая факторная производительность в отрасли не наблюдается напрямую, поэтому разработка методологий ее оценки является постоянной темой в экономической литературе. Методы, используемые для оценки производительности, можно разделить на четыре категории. Во-первых, оценка совокупной факторной производительности на основе агрегированных данных по экономике, во-вторых, оценка с использованием методов панелей данных, в-третьих, с использованием полупараметрических методов и, наконец, с использованием инструментальных переменных, полученных из условий спроса. (Гонсалес, 2004). Точно так же мы говорим о производительности ввода и вывода. Первый принцип предполагает использование минимального уровня или количества вводимых ресурсов (вводимых ресурсов) для производства фиксированного количества товаров или услуг,а второй относится к максимальному увеличению объема производимых или производимых товаров и услуг при сохранении одного и того же уровня затрат или ресурсов.
2.2.1. Концепция производительности с использованием производственной функции.
Концепция производительности с использованием производственной функции совпадает с концепцией, используемой в пограничной модели. Наиболее общие и наиболее широко распространенные:
Где вводимые ресурсы - это труд (L), капитал (K), материалы и материалы (M) и промежуточные ресурсы (II). Объемы производства могут определяться объемом произведенного продукта или общими продажами или добавленной стоимостью продукта.
В случае производственных функций его определение используется для создания специальной концепции производительности; то есть производительность определяется как:
Это показатель производительности, когда используется производственная функция, значение, указанное в данных о реальном выпуске, сравнивается через соотношение со значением, заданным производственной функцией для упомянутых затрат. Обе ординаты входят в определение продуктивности, и обе концепции также являются реакциями или выходами системы перед ее возбуждением, стимулом или входом. Таким образом, концепция продуктивности с использованием производственных функций имеет в высшей степени подход «выход» или «выход», в отличие от других методов или методов, сочетающих входы и выходы. Таким образом, этот способ анализа производительности включает в себя более тонкие нюансы, позволяющие максимизировать результаты перед конкретным вводом или вводом.
Поскольку производительность является частным от двух результатов, то, с одной стороны, оба должны иметь одинаковые единицы выражения; но, с другой стороны, они должны быть выражены в любых возможных единицах измерения, что делает метод более универсальным.
То же самое наблюдение распространяется на вводимые ресурсы или вводимые ресурсы производственного процесса, такие как: рабочая сила, капитал, материалы и материалы и промежуточные вводимые ресурсы; классические исходные данные в любой модели оценки производительности: до тех пор, пока исходные данные для каждой компании измеряются в одних и тех же единицах или между ними существует коэффициент пересчета, возможно использовать любой тип единиц.
Наконец, когда то, что компания потенциально может производить, остается загадкой, которая бросает вызов специалистам в этой области, определение производственной функции методом наименьших квадратов к существующим данным генерирует производственную функцию, которая очень полезна для определения продуктивность.
2,3. Методики измерения производительности
Измерение - это сбор и запись данных при типичных обстоятельствах:
- Полезность: важность в принимаемых решениях. Точность: достоверно отражает масштаб события, подлежащего анализу. Принятие решения до возникновения нежелательного отклонения от нормы. Измерение в компании не является разовым действием, мы должны периодически пересматривать всю систему измерения Экономия: пропорциональность, которая должна существовать между затратами, понесенными при измерении.
Измерение может быть отраслевым или деловым:
- а) Измерение сектора:
Производительность в промышленной сфере сосредоточена на трех типах подхода:
- Индексы Производственные функции Входной продукт.
- б) Бизнес-измерение:
Измерение производительности в компаниях находится в стадии разработки, и в последние годы она выросла. Есть несколько подходов.
- Экономист: предлагает измерять производительность с помощью индексов, производственных функций или через соотношение затрат и выпуска. Инженерное дело: предлагает измерение с помощью индексов с ориентацией на коммунальные и сервосистемы. Администраторы: считают, что производительность должна измеряться с помощью механизмов индекса и финансовых коэффициентов Бухгалтеры: Он основан на измерении с помощью капитальных бюджетов и удельных затрат.
Существуют разные методологии измерения производительности, которые преследуют определенные цели и полезны в различных случаях. Однако для целей эффективного сравнения компаний, регионов, сетей или секторов требуется стандартизированная методология (CPC and OITE, 2002). Примечательно, что производительность - это концепция, которая присутствовала в анализе многих экономистов и развивалась исторически. Таким образом, в прошлом веке были широко определены два этапа: первый, на котором авторы в основном были заняты теоретическим развитием концепции, анализом определяющих факторов (включением или разложением); и второй, в котором исследования, в основном, были сосредоточены на точной настройке методов измерения.
Согласно Ботеро (2006), литературу по измерению производительности и эффективности можно разделить на две основные области: с одной стороны, та, которая связана с показателями эффективности, восходящими к Фарреллу (1957); другой - это те, которые касаются вариации совокупной факторной производительности (СФП), которые в основном относятся к Солоу (1957).
К анализу эффективности подошел Фарелл (1957), исходя из двух концепций: технической эффективности и эффективности распределения. Первый измеряет производство фирмы по отношению к границе производственных возможностей; в то время как второй определяет соотношение между различными комбинациями ресурсов для достижения уровня производства с учетом их относительной стоимости. Определения эффективности Фарелла привели к появлению методов измерения, применимых к отдельным производственным единицам, которые, в свою очередь, можно разделить на четыре широкие категории (Pollit, 1994): методы непараметрического программирования (Data Envelopment Analysis); методы параметрического программирования; детерминированные статистические методы; и стохастические граничные методы.
Среди методов измерения производительности выделяются следующие:
индексы:
- Общая производительность, частичная производительность Факторные схемы, многофакторность.
Функции:
- Производственные функции Функции Кобба-Дугласа Причины: финансовые коэффициенты, добавленная стоимость Финансовое позиционирование Граничные модели: анализ охвата данных (DEA) Мальмквист
2,4. Модель границы
В этой модели предполагается создать конкурентную среду путем объединения компаний из одной отрасли, чтобы сравнить их всех друг с другом и получить реальное представление об их производительности и конкурентоспособности.
Техника границ, как следует из ее названия, создает поверхность или границу в пространстве, оси которого являются ресурсами или факторами производственной системы, а продукты или услуги, которые она генерирует, являются дополнительными осями. Наиболее распространенным является рассмотрение совокупных затрат и продуктов, добавленных в следующие заголовки:
Билеты:
Первая ось капитала
Работа второй оси
Материалы и принадлежности для третьей оси
Промежуточные входы четвертой оси
Отправления:
Общий объем продаж или количество
продукты или услуги, созданные Пятая ось
или добавленная стоимость
Промежуточные входные данные учитывают все те ресурсы, которые четко не классифицированы ни по одному из первых трех аспектов, например: медицинские и юридические услуги, внешнее обслуживание оборудования, внешние консультации и т. д.
Материалы и запасы считаются вариацией запасов, которые были зарегистрированы в течение периода, в котором анализировалась производительность; Это при условии, что все необходимые покупки поступают на склад и регистрируются для последующего распределения в производственном процессе.
Таким образом, существует пятимерное пространство, по одному для каждой из ранее упомянутых концепций.
Техника границ строится сегментированно для каждой из данных или компаний, которые анализируются, таким образом, чтобы анализ был пунктуальным, а граница и другие атрибуты строились через каждый фрагмент данных, а не в противоположном направлении.
Фундаментальная основа этого метода состоит в создании пространства, оси которого являются входами или входами производственного процесса (x i) и выходами или продуктами (y i). Таким образом, каждый отчет или баланс компании, в которых есть как данные (выходы, так и входы), обеспечивает точку в указанном пространстве, которая будет обозначена как T; и это называется набором производственных возможностей.
Это пространство может быть создано с использованием разных данных из одной и той же отрасли в разное время, с помощью которых будет измеряться его производительность по отношению к нему, или данные могут быть получены от разных компаний одной и той же национальной или международной промышленной отрасли, с которыми он создаст национальную или международную границу, относительно которой будет измеряться эффективность любых местных данных. Те, у кого 100% продуктивность или эффективность, образуют границу, относительно которой будут измеряться любые другие данные.
Следовательно, по мере удаления от нее точки в космосе она будет более неэффективной и, наоборот, чем ближе она будет, тем продуктивнее.
Чтобы определить производительность и предельные нормы замещения, а также экономию на масштабе, метод строит гиперплоскость, касательную к множеству производственных возможностей T, и из нее получается требуемая информация.
По сути, это пограничный метод, который также может обеспечить экономию на масштабе; наиболее производительный TEMP или размер шкалы, такой как тот, который максимизирует выходы или производство при минимальных затратах, необходимых для этого. Он также генерирует предельную производительность или вариации выпуска по отношению к изменениям на входе и, наконец, предельные нормы или вариации выпуска по отношению к изменениям на входе и, наконец, предельные нормы замещения между затратами.
2.4.1. Результаты граничной модели
Среди основных результатов этой модели стоит упомянуть (Mercado, Col.1998):
- Производительность ввода
Горизонтальное расстояние от конкретной точки до границы представляет собой степень неэффективности или неправильного использования ресурсов компании. Это означает, что можно сэкономить на затратах и при этом сохранить тот же уровень готовой продукции.
Другими словами, по мере того, как компания перемещается по горизонтали от границы, ее входная производительность будет ниже; то есть, другими словами, компания будет потреблять большее количество ресурсов для получения того же результата. Это происходит, когда в компании образуется много отходов или имеется много переделок или лома. Для решения этой проблемы и уменьшения горизонтального расстояния, которое компания имеет от границы эффективности, потребуется тщательный анализ ее организации и производственных технологий.
- Р выход roductivity
Аналогично интерпретации эффективности или входной производительности существует концепция выходной продуктивности.
Это количество результатов или продуктов, которые компания могла бы увеличить, потребляя те же текущие ресурсы.
Стратегия максимизации результатов с использованием того же количества ресурсов будет указана, когда невозможно получить большее количество ресурсов для покупки ресурсов, но существует ненасыщенный рынок, на котором можно увеличить предложение. Теперь упор будет сделан на оптимизацию маркетинговых программ и потребительских услуг, чтобы увеличить продажи и уменьшить объемы запасов. Кроме того, необходимо разработать специальные программы, чтобы избежать переделки или отходов деталей, а также бракованных партий, отслеживая ключевые точки на производственных линиях.
- Самый производительный размер шкалы (TEMP)
Это еще одна характеристика пограничного метода, которая представляет положение в пространстве производственных возможностей, в котором компании удобнее находиться, поскольку в такой ситуации она сводит к минимуму ресурсы или затраты и максимизирует производимые ею результаты. На этой должности компания работает с экономией на увеличивающемся масштабе, то есть производит больше продукции, чем требуемых ресурсов или затрат. Модель определяет для каждой компании в базе данных, какой должна быть ее позиция, если она желает работать с этими характеристиками.
- Общая эффективность
Техническая и масштабная эффективность, известная как глобальная эффективность, определяется следующим образом:
Общая эффективность = MN / MA
С помощью этого коэффициента текущие ресурсы, которые требуются компании, сравниваются с той гипотетической компанией, созданной с гипотетической границей, линией, идущей от источника, касательной к множеству производственных возможностей и касающейся границы эффективности, которая предполагает, что набор компании работают с постоянной экономией на масштабе.
- Техническая эффективность.
Техническая эффективность определяется следующим уравнением:
Техническая эффективность = MB / MA
Эта эффективность сравнивает компанию с тем, что находится на границе эффективности. Здесь мы видим текущую ситуацию компании по сравнению с той, которая была бы у нее, если бы она находилась на границе эффективности, минимизируя затраты, которые она использует, и работая в среде, в которой допущены убытки.
- Масштабная эффективность
Масштабная эффективность определяется:
Масштабная эффективность = MN / MB
Это значение показывает, насколько далеки граница эффективности (с возможными убытками) от сформированной гипотетической (компании, работающие с постоянной экономией на масштабе).
- Эффект масштаба.
Используя пограничную технику, относительно просто определить, является ли экономия от масштаба, в которой работает компания, увеличивающейся, постоянной или уменьшающейся для точек, лежащих на границе. Помните, что экономия на масштабе измеряет пропорцию, в которой выходы меняются по мере изменения входов. Эта экономия масштаба достигается путем создания гиперплоскости, касательной к проекции на границе интересующей точки, и наблюдения за ее пересечением с осью выходных данных. Если пересечение положительное (выше начала координат), говорят, что компания работает с уменьшающейся экономией на масштабе; если он проходит через начало координат, то он постоянен, и, наконец, если он пересекает отрицательную часть, считается, что эффект масштаба увеличивается.
- Маржинальные ставки.
Несмотря на то, что модель позволяет оценивать изменения в выпуске или готовом продукте, когда есть вариации входов и коэффициентов замещения между входами, на практике наблюдаются очень маленькие значения для каждого из коэффициентов замещения, что затрудняет или мало полезно его экономическое толкование.
2.4.2. Анализ охвата данных
Основываясь на идеях Фарелла (1957) и Чарнса, Купера и Родса (1978), был разработан анализ охвата данных (DEA), цель которого - установить, какие организации в выборке определяют поверхность оболочки или границу эффективного производства. Интерес к анализу границ экономической эффективности в последнее время стремительно растет. Существует множество методологий и приложений, касающихся измерения эффективности.
В последние годы анализ охвата данных стал широко используемым в компаниях методом сравнительного анализа. Главное преимущество DEA заключается в том, что он не основан на знании производственной функции. Это соответствует непараметрическому методу, что позволяет использовать более богатые модели, не зависящие от знания цен факторов производства. DEA находит набор эффективных компаний, из которых посредством линейных комбинаций он получает конверт или границу. Это дает преимущество благодаря большей гибкости, хотя для многих его фундаментальный недостаток заключается в отсутствии статистических свойств результатов, полученных с помощью линейного программирования. Однако в его пользу - возможность включения в анализ экономии от масштаба;важное преимущество, которое оправдывает их выбор (Raffo and Ruiz 2005).
Метод DEA заключается в измерении эффективности в радиальном направлении. То есть считается, что производительность увеличивается на определенный объем только в том случае, если все продукты одновременно увеличиваются на тот же объем без дополнительных затрат, или, в качестве альтернативы, что есть экономия части ресурсов, только если все Затраты сокращаются в той же степени без снижения производства. На практике, чтобы проверить, произошло ли улучшение производительности, каждая производственная единица сравнивается с границей производства, сформированной единицами, для которых наблюдается лучшая производительность. На рисунке № 01 показано применение модели CCR к случаю одного входа (X) и одного продукта (Y), так что каждая точка представляет значения, соответствующие одной производственной единице.
На предыдущем графике блок 2 (определяемый пересечением Y 2 и X 2) является единственным эффективным, поскольку он представляет наименьшее соотношение между входами и выходами, определяя, таким образом, эффективную границу, с которой они должны быть сравните две другие единицы. Таким образом, если бы производительность двух других единиц была равна производительности установки 2, они бы поддерживали свои уровни выпуска Y 2 и Y 3 с соответствующими входами X 1 e и X 3 e ниже, чем наблюдаемые (X 1 и X 3), поэтому показатели эффективности будут X 1 e / X 1 и X 3е / Х 3. Индекс эффективности принимает значение единицы для эффективных единиц (в примере, единицы 2) и стремится к нулю, когда они становятся менее эффективными.
Рисунок № 01
Метод DEA
Информация, предоставляемая методом DEA, статична по своей природе и, очевидно, в исторических исследованиях важно предлагать временной анализ.
2.4.3. Индекс производительности Мальмквиста
Кейвс, Кристенсен и Диверт (1982) разработали многосторонний индекс, который полезен для измерения совокупной факторной производительности с данными на уровне компаний, который они назвали индексом производительности Мальмквиста. Индекс строится как разность между логарифмом выпуска компании и взвешенной суммой вложений компании, рассчитанной по распределению прибыли. Чтобы обеспечить последовательное сравнение наблюдений для разных фирм, выпуск и затраты выражаются как отклонения от единого эталона.
Согласно следующему уравнению, индекс производительности от одного периода к другому можно измерить как:
Если производственная функция включает один товар и несколько входов, непосредственно наблюдаем только числитель. Знаменатель, с другой стороны, должен быть рассчитан на основе агрегирования входных данных.
Рассмотрим, например, случай, когда есть два входа и один выход, а производственная функция Y = A t f (X 1, X 2), которая проиллюстрирована на рисунке 3, в котором представлены два уровня (f 0, f 1) производственной функции для продукта (y) и двух входов (вектор x). Равновесие в первом случае наступает в точке x 0, а x 1 - конечное равновесие. Первым показателем изменения затрат является «t0», коэффициент, с помощью которого используемые ресурсы должны быть разделены на «1», так что с начальной производственной функцией y 0, Вторая мера - это «t1», коэффициент, на который используемые ресурсы должны быть умножены на «0», чтобы получить y 1 с конечной производственной функцией. Индекс вариации входных данных типа Мальмквиста определяется как среднее геометрическое значений «t0» и «t1». В частности, и для случая n входов значения «t0» и «t1» должны быть рассчитаны таким образом, чтобы (Botero, 2006):
А индекс вариации входных данных по типу Мальмквиста:
Следует отметить, что расчет индексов типа Мальмквиста предполагает предварительную оценку производственной функции.
Используя информацию из этого индекса, можно рассчитать новый показатель производительности:
Рисунок № 02
Индекс производительности Мальмквиста
Индекс производительности Мальмквиста, который также основан на методе DEA, обеспечивает такую динамическую перспективу.
2.5. Частные клиники III типа
Частной клиникой считается организация, которая предоставляет медицинскую и специализированную помощь, как амбулаторную, так и больничную, с применением высоких технологий, которые определяют использование лекарств для изучения пациентов на этапе их диагностики, когда необходимо проводить наблюдение и исследования, поддерживаемые промежуточными и терминальными службами (амбулаторные консультации, неотложная помощь, уход, госпитализация, интенсивная терапия, реабилитация). В дополнение к существующим нозологическим объектам, предназначенным для амбулаторной помощи, с наличием множества подспециальностей, которые поддерживаются вспомогательными услугами, в некоторых случаях реабилитацией (лаборатория, рентген, аптека, патологическая анатомия и банк крови).
Она классифицируется как клиника III типа, потому что они предоставляют комплексные медицинские услуги на трех уровнях (первичная, вторичная и третичная медицинская помощь), расположены с населением более 60 тысяч жителей, с зоной влияния до 400 тысяч жителей, с пропускной способностью от 150 и 300 коек. Кроме того, у них есть отделения медицины, нефрологии, ревматологии, гастроэнтерологии, физиотерапии и реабилитации, хирургии по всем специальностям (травматология, урология, оториноларингология, офтальмология, гинекология-акушерство и педиатрия) с руководителями отделений в каждом из них., С другой стороны, важно отметить, что первичной медицинской помощью называют те учреждения с простым оборудованием, как диагностическая поддержка (стетоскопы, тонометры, ЛОР-оборудование (оториноларингология), молотки, механическое оборудование (микроскопы), которые имеют прямой доступ к пользователей.
К вторичной медицинской помощи относятся простые, но более крупные учреждения с таким оборудованием, как диагностическая поддержка стандартной сложности, например: рентгеновские снимки, лаборатория, специализированное медицинское оборудование и присутствие врачей-специалистов. Аналогичным образом, другой особенностью является то, что лечение осуществляется на основе системы направлений (направление пациентов).
Наконец, медицинское обслуживание третичного уровня сосредоточено в этих крупных учреждениях с включением сложного оборудования в качестве диагностической поддержки (компьютеризированное оборудование в дополнение к электромедицинскому и лучевому), и уход за которыми осуществляется, как и в предыдущем случае, на основе реферальная система. В этих медицинских центрах предлагаются специализированные медицинские услуги.
Общие положения о секторе здравоохранения в штате Сулия
Около полутора десятилетий назад частные клиники типа III переживали период бума, учитывая, что они были реальной альтернативой из-за ужасного ухода и серьезных проблем, которые возникали в государственных медицинских центрах. Многие из этих организаций выросли и консолидировались внутри сектора.
Однако сегодня обстоятельства изменились, возвращение к персональному вниманию дома с помощью таких программ, как «квартал внутри I и II», «квартал за кварталом», привлечение кубинских врачей для помощи в медицинских кампаниях. Государственные услуги, среди прочего, способствовали возникновению кризиса в сфере оказания помощи на уровне частного предоставления услуг.
Конечно, в частном предоставлении комплексной помощи пациентам все еще есть преимущества, такие как: высокий престиж, которым обладают многие из этих учреждений, наличие высококвалифицированного персонала, наличие передовых технологий, инфраструктуры и окружающей среды, среди прочего. Однако такая экономическая политика, как валютный контроль, общая инфляция в импортируемом компоненте медицинских услуг и высокие финансовые затраты на медицинское обслуживание, становятся устройствами угрозы, которые угрожают сектору.
Авторы этого исследования не ставят перед собой цель сделать подробный предварительный диагноз того, как этот сектор развивался в последние годы, а изложить некоторые общие соображения, которые могут повлиять на производительность и уровни эффективности, которые проявляются в того же самого.
Одним из основных недостатков, с которым должны столкнуться частные клиники, является все более сложная задача по взысканию безнадежных долгов и предложению услуг, доступных среднему классу, доходы которого все более и более сокращаются. Это ограничивает возможность того, что клиники могут предложить качественные услуги, получить финансирование для инвестиций в передовые технологии и обеспечить постоянное обучение персонала.
С другой стороны, исследование на начальном этапе направлено на определение параметров затрат в рамках производственной функции Кобба Дугласа, которые в текущих условиях, в которых работают клиники, и в течение финансового года (2005 г.) обеспечивают уровни выработки. услуг, способных предложить каждую из них, за счет увеличения использования производственных факторов, определяемых как работа или труд, капитал и предложение.
На втором этапе была предпринята попытка узнать конкурентную позицию каждой из организаций здравоохранения в соответствии с методом DEA, который опирается на математическое программирование для построения границы, состоящей из клиник, которые демонстрируют лучшее поведение, и из них эффективность остальных можно определить и измерить.
Наконец, посредством анализа предполагается, что клиники смогут реализовать свое перспективное видение: «Быть учреждениями, предлагающими комплексные медицинские услуги, справочными центрами на национальном и международном уровне, которые планируют расширить свою деятельность и охват за счет открытие других зависимых и аналогичных предприятий, обеспечивающих оптимальное соотношение затрат и выгод, которое позволяет им разрабатывать интегрированные производственные процессы, удовлетворять потребности пользователей с использованием передовых технологий для достижения рыночного позиционирования в ближайшие десятилетия при поддержке высший научный и академический уровень ».
- МЕТОДИКА
Для проведения следующего исследования было выбрано семь (7) частных клиник среднего размера, расположенных в разных муниципалитетах штата Сулия. В целях соблюдения анонимности указанных учреждений, которые любезно предоставили требуемые данные, на нем были размещены псевдонимы, поскольку собранная информация взята из финансовой отчетности за финансовый год, соответствующий 2005 году.
Поскольку эта информация была предоставлена в текущих ценах, финансовая отчетность была проиндексирована или дефлирована с использованием индекса потребительских цен (базовый 1997 год). Таким образом, мы работаем с данными в постоянных ценах за год, указанный выше.
Впоследствии были созданы производственные функции для 7 клиник, для которых использовались критерии бухгалтерского учета, чтобы определить, какие статьи будут включать труд, капитал и запасы. После консультаций с экспертами в данной области было установлено, что «работа» будет состоять из затрат, понесенных клиниками по оплате фактора труда, независимо от типа персонала; «капитал» будет состоять из фонда амортизации, понимаемого как поток через использование оборудования, помещений или любых других основных средств в процессе производства услуг здравоохранения, и, наконец, «запасы» будут состоять из затраты как на прямые, так и на косвенные материалы, которые клиники несут для развития своей деятельности.
После того, как информация была сведена в таблицу, прогоны были выполнены с использованием EMS в качестве базового программного обеспечения, для производственной функции - пакета «Statgraphics» и для анализа границ (Data Envelopment Analysis и Malmquist Productivity Indicators). Для анализа из выборки была выбрана клиника, за основу которой он был взят. В конкретном случае этой работы клиника для изучения и сравнения с остальной частью этой группы - «Сан-Рафаэль» (Клиника № 03).
В первом программном обеспечении были выполнены отдельные прогоны для получения производственной функции каждой из клиник путем применения множественной регрессии с применением логарифмов к переменным для преобразования в производственную функцию типа Кобба-Дугласа; который позволяет измерить эффективность использования факторов производства и определить уровень вклада ресурсов в уровни производства.
Для модели DEA или границ эффективности данные были консолидированы в соответствии с вводом и выводом за один год (2005 г.), что позволило нам определить точки, в которых клиники эффективны или нет. Те, которые были расположены в пределах границы эффективности, дали коэффициенты 100 процентов как на стороне выходов, так и на стороне входов.
Важно сделать оговорку, что достоверность информации может быть сомнительной, поскольку нет абсолютной гарантии того, что организации предоставили реальную информацию о своей финансовой отчетности. Однако применяемый метод гарантированно проверяет продуктивность компаний за счет использования анализа данных и показателей мальмквиста.
3.1 СЛУЧАЙ N ° 01: Производственная функция клиники Сан-Рафаэль
Производственная функция клиники Сан-Рафаэль представлена ниже и состоит из факторов производства: Труд (T), Капитал (C) и Предложение (S):
Y = a + b T + c C + d S
Куда:
Y = Производство или создание услуги
a, b, c, d = Параметры уравнения
T = Работа или оплата всему персоналу (менеджеры, врачи, служащие и рабочие)
C = основная сумма (выплата процентов + амортизационный фонд)
S = материалы и принадлежности
3.1.1 Информация о факторах производства:
| Клиника Сан-Рафаэль (6) | ||||
| Месяцы | производство | работай | Капитал | предметы снабжения |
| январь | 32083895 | 4669431 | 1635393 | 25779071 |
| февраль | 31003124 | 4748731 | 1502228 | 24752166 |
| марш | 31520918 | 4700672 | 1569349 | 25250897 |
| апрель | 30989373 | 4537441 | 1570592 | 24881339 |
| май | 29651524 | 4563257 | 1429626 | 23658641 |
| июнь | 29732774 | 4561218 | 1438343 | 23733213 |
| июль | 28501111 | 4324941 | 1394379 | 22781791 |
| августейший | 29512878 | 4564553 | 1415472 | 23532852 |
| сентябрь | 29730425 | 4444272 | 1476702 | 23809450 |
| октября | 29704878 | 4305328 | 1520025 | 23879526 |
| ноябрь | 30338786 | 4477416 | 1525993 | 24335378 |
| Декабрь | 30624474 | 4517213 | 1541143 | 24566119 |
| общие данные | 363394160 | 54414472 | 18019246 | 290960442 |
3.1.2 Результаты запуска модели множественной регрессии (программное обеспечение: Statgraphics):
Зависимая переменная = LOG (Производство)
| Обычный T | ||||
|
параметр |
Оценить | ошибка | статистическая | P - Значение |
| постоянная | 0.114802 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| ЖУРНАЛ (Труд) | 0.0554933 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| LOG (заглавная) | -0,072106 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| ЖУРНАЛ (Принадлежности) | 1,01661 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
Результаты были следующие:
R 2 -квадрат = 100%
R 2 - квадрат с поправкой на df) = 0%
Статистическая стандартная ошибка = 0%
Абсолютное значение ошибки = 1.97039E-7
Статистика критерия Дарбина-Ватсона = 1,85279 (P = 0,3202)
Остаточная автокорреляция лага 1 = 0,00637317
P-значение = 0,0000
3.1.3 Анализ результатов модели множественной регрессии
Этот анализ основан на производственной функции:
Лог (Y) = 1,302528 + 0,0554933 x Log (T) - 0,072106 x Log (C) + 1,01661 x Log (S)
Это уравнение показывает, что производство в клинике Сан-Рафаэль положительно зависит от фактора рабочей силы (T) и запасов (S), то есть производство увеличивается по мере добавления более крупных единиц работы и поставок. Таким же образом очевидно, что по мере добавления единиц фактора капитала (C) производство уменьшается (расходы на финансирование).
Что касается значения параметров независимых переменных, результаты показывают, что фактор предложения имеет наибольшее значение в производстве услуги, поскольку его абсолютное значение является самым высоким или самым высоким значением (1,01661), за которым следуют фактор капитала (0,072106) и фактор труда (0,0554933).
При выполнении модели множественной регрессии были получены следующие статистические результаты после обработки данных двенадцати (12) наблюдений, которые представляют информацию за один год финансового года в программном обеспечении "Statgraphics":
- Поскольку значение «P - Value» составляет 0,0000 в таблице ANOVA (дисперсионный анализ), а оно меньше 0,010, то существует статистически значимая взаимосвязь между переменными, выбранными для представления модели. В данном конкретном случае это означает, что производственная модель клиники Сан-Рафаэль имеет уровень достоверности 99 на коэффициент детерминации (R 2) указывает на то, что в модели контролируемые независимые переменные выражают вариацию производства в 100%. По этой причине производство услуги выражается в 100% переменными или факторами производственного труда, капитала и предложения. Что касается скорректированного статистического или скорректированного определения, наблюдается, что оно не имеет изменений, поскольку его значение составляет 0,0%. Стандартная ошибка составляет 0,0%. Это указывает на то, что модель множественной регрессии имеет надежность 100% и что ее можно использовать для прогнозирования будущего поведения переменных.Средняя абсолютная ошибка составляет 0,0%, это значение выражает среднее значение, достигаемое остатками. разработать тест Дурбана Ватсона или статистический тест остатков,Определено, что при наличии какой-либо значимой корреляции на основе порядка представления данных полученные результаты показывают статистическое значение DW = 1,85279 для P = 0,3202; что больше 0,05; затем подтверждается, что в этой модели нет последовательной автокорреляции между остатками. Чтобы определить, можно ли упростить модель, было замечено, что наивысшее значение P-Value всех независимых переменных равно «0», поэтому невозможно не учитывать вы можете упростить модель или удалить любую из ее переменных.Было замечено, что наивысшее значение P-Value всех независимых переменных равно «0», поэтому невозможно упростить модель или удалить какие-либо из ее переменных.Было замечено, что наивысшее значение P-Value всех независимых переменных равно «0», поэтому невозможно упростить модель или удалить какие-либо из ее переменных.
3.1.3 Интерпретация результатов, полученных с помощью функции Кобба Дугласа в клинике Сократа:
Кобб Дуглас - Клиника Сан-Рафаэль:
Результаты, полученные с помощью модели множественной регрессии, представлены ниже после применения логарифмов для каждой из независимых переменных. Целью логарифмического приложения было преобразование модели в экспоненциальную производственную функцию. Окончательные результаты были следующими:
Y = J. Т а. К б. S c
Где: Y = Производство; T = Работа; K = капитал и S = предложение. A, B и C - коэффициенты использования факторов, а J - коэффициент технологических изменений.
Так:
Y = 0,1252528. Т 0,0554933. К -0,072106. S 1.01661
- А = , 0554933; измеряет коэффициент эластичности трудового фактора, поскольку он меньше 1 (0,05 <1), говорят, что для того, чтобы вызвать значительные изменения в стоимости продукции, необходимы существенные изменения в использовании рабочей силы, поскольку уровни производства медицинских услуг неэластичны перед лицом изменений или процентных колебаний этого фактора. С другой стороны, чтобы увеличить 1% (единицу) производства услуги, фактор труда должен быть увеличен на 0,0554933. Это показатель того, что фактор труда необходимо увеличивать более чем пропорционально, если требуется увеличить производство на уровне выше, чем уровень единицы. В = -0,072106;измеряет коэффициент эластичности капитального фактора. Обратите внимание, что его значение отрицательное, следовательно, этот коэффициент снижает уровень производства услуги. Но в абсолютном выражении 0,072 · 106 меньше 1 (0,072 <1), следовательно, увеличение стоимости фактора капитала на 1% вызывает менее чем пропорциональное снижение уровней производства услуги. Это может быть положительным (фактор капитала неэластичен), поскольку он позволяет клинике увеличивать свои фонды амортизации и амортизации, не оказывая столь сильного негативного воздействия на уровень производства услуг. С = 1,01661;Он отражает коэффициент эластичности фактора. Поскольку его значение является самым высоким по отношению к другим параметрам и является положительным, то это параметр, который имеет наибольшее положительное влияние на уровни производства услуги. В абсолютном выражении 1,01 больше 1 (1,01 ›1), этот коэффициент считается эластичным. Для каждой единицы производства услуги коэффициент предложения должен быть увеличен на 1,01661. J Он измеряет степень влияния технологии на производственные факторы, то есть позволяет определить технологические изменения. Что касается клиники Сан-Рафаэль, то она располагалась по цене 0,1252528.
Из анализа коэффициентов эластичности можно сделать вывод, что коэффициенты производственных факторов труда и капитала неэластичны, поэтому, чтобы вызвать рост уровней производства услуги, их использование должно быть увеличено более чем пропорционально. которые имеют положительное отношение к производству. Что касается коэффициента фактора предложения, он эластичен, для каждой единицы продукции услуги коэффициент предложения должен быть увеличен на 1,01661.
3.1.4 Определение отдачи от масштаба - Кобб Дуглас:
Сумма параметров, набранных моделью, позволяет рассчитать уровень масштабности производства клиники. С другой стороны, применительно к масштабам организации уместно упомянуть, учитывая, что сумма параметров или коэффициентов производственных факторов равна 0,999 ≈1, что означает, что она равна 1, клиника Сан-Рафаэль он работает с постоянной отдачей от масштаба.
3.2 СЛУЧАЙ № 02: МОДЕЛЬ ГРАНИЦЫ DEA CLINICA SAN RAFAEL (06)
Техника модели границы создает границу в пространстве, оси которого - это входы (X), факторы производства и выходы (Y), или произведенные продукты или услуги. Сумма факторов производства (рабочая сила, капитал и запасы) рассматривается как вводимые ресурсы, а совокупный объем проданных услуг рассматривается как исходные ресурсы. Для следующего анализа информация из отчетов о результатах семи клиник в штате Сулия была взята за основу, в частности, анализ будет сосредоточен на клинике Сан-Рафаэль (06).
В настоящей работе использовались два метода непараметрического анализа границ: анализ охвата данных (Data Envelopment Analysis –DEA-) и индексы Мальмквиста.
3.2.1 Анализ конверта данных (DEA)
DEA - это методология, позволяющая установить и сравнить эффективность аналогичных организационных единиц, то есть, когда набор анализируемых единиц однороден; для определения более эффективных, сравнивая производительность всех, что позволяет установить, какие организации в выборке определяют поверхность оболочки или границу эффективного производства. Сравнение проводится с учетом в качестве меры эффективности отношения между выходами и входами, используемыми для их создания. Этот показатель рассчитывается на основе результатов различных проанализированных объектов.
3.2.1.1 Анализ производительности продукции
Этот анализ представляет количество результатов или продуктов, которые компания может увеличить, потребляя те же текущие ресурсы.
В следующей таблице представлена база данных для DEA:
| Выходные данные результатов анализа DEA | ||||||
| Погода | клиники | Стоимость производства (Y) | Всего входов (X) | Ф | ΔY | I = ∆Y + Y |
| T1 | один | 1161846192 | 1022372875 | 118,42% | 214012069 | 1375858261 |
| T1 | два | 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 |
Согласно представленным данным, делается вывод, что группа клиник, находящихся на границе эффективности, не может больше расти в своих продуктах (Ф = 100%), и чем дальше они от нее, тем непродуктивнее и неэффективнее она будет. Шкала эффективности (Ф) показывает, насколько далеко клиника № 06 от границы эффективности. В этом смысле, в целом, только клиника № 03 (100%) находится в пределах границы эффективности; совсем рядом с границей находятся поликлиники № 05 (100,06%), № 04 (102,35%) и № 06 (102,89%); Поликлиника № 01 (118,42%) - наиболее удаленная от границы. В связи с этим можно сказать, что уровень эффективности анализируемой группы очень близок к границе, несмотря на то, что только одна клиника находится в пределах границы эффективности (№ 03).
Клиника № 03 расположена на границе эффективности производства с выделениями (Y) в размере 515 147 549 боливиано и общим запасом (X) на сумму 383 081 531 боливиано. Со своей стороны, текущая производственная стоимость клиники № 06 (Сан-Рафаэль) составляет 475 322 279 боливийских шиллингов (Y) при затратах в размере 363 394 160 боливийских шиллингов (X), которые будут спроецированы на границу эффективности. должен увеличивать Bs. 13,736,814 (∆Y) для получения оптимального экзумоса Bs. 489,059,093 (Yo).
Результаты, полученные с помощью программного обеспечения EMS для производительности вывода, представлены ниже в следующей таблице. Показано, как бенчмарки предлагают сравнение по масштабной эффективности с клиникой № 06 с технической эффективностью с № 03; а по технической эффективности клиника № 06 не имеет себе равных.
| DMU | $ | $ | ||
| ВЫХОДНАЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ | КОНВЕРТЫ | |||
| ТЕТА Ф | ОРИЕНТИРЫ | ТЕТА Ф 1 | ОРИЕНТИРЫ | |
| Клиника 1 | 118,42% | 3 (2,67) | 100,00% | 3 |
| Клиника 2 | 111,03% | 3 (1,48) | 103,03% | 1 (0,26) 5 (0,74) |
| Клиника 3 | 100,00% | 6 | 100,00% | 0 |
| Клиника 4 | 102,35% | 3 (1,14) | 100,74% | 1 (0,04) 5 (0,96) |
| Клиника 5 | 100,06% | 3 (1,07) | 100,00% | 3 |
| Клиника 6 | 102,89% | 3 (0,95) | 100,00% | 0 |
| Клиника 7 | 108,73% | 3 (1.11) | 107,68% | 1 (0,02) 5 (0,98) |
«Техническая эффективность» (Ф 1) позволяет сравнивать клинику № 06 с находящейся на переднем крае эффективности. Как показано в таблице выше, клиники № 01, 03, 05 и 06 имеют техническую эффективность 100%. Это означает, что технические коэффициенты использования производственных факторов труда, капитала и запасов адекватно сочетаются.
3.2.1.2 Анализ производительности ввода
Этот анализ представляет собой количество ресурсов или ресурсов, которые компания могла бы уменьшить, оказывая те же текущие услуги. В следующей таблице представлена база данных для DEA:
| Результаты ввода DEA | |||||||
| Погода | клиники | Стоимость производства (Y) | Всего входов (X) | θ | Xo | ▼ X = X-Xo | 1- θ |
| к | один | 1161846192 | 1022372875 | 84,44% | 863291656 | 159081219 | 16% |
| к | два | 687215995 | 566960104 | 90,07% | 510660966 | 56299138 | 10% |
| к | 3 | 515548610 | 383081531 | 100,00% | 383081531 | - | 0% |
| к | 4 | 573235130 | 435957937 | 97,70% | 425930904 | 10027033 | два% |
| к | 5 | 552147549 | 410540049 | 99,94% | 410293725 | 246324 | 0% |
| к | 6 | 475322279 | 363394160 | 97,19% | 353182784 | 10211376 | 3% |
| к | 7 | 526398984 | 425281571 | 91,97% | 391131461 | 34150110 | 8% |
Согласно представленным данным, делается вывод, что группа клиник, находящихся на границе эффективности, не может больше сокращать свои поставки (θ = 100%), и чем дальше они от нее, тем непродуктивнее и неэффективнее она будет. Шкала эффективности (θ) показывает, насколько далеко клиника № 06 от границы эффективности. В этом смысле, в целом, только клиника № 03 (100%) находится в пределах границы эффективности; Очень близко к границе находятся клиники № 05 (99,94%), № 04 (97,7%) и № 06 (97,19%); Поликлиника № 01 (84,4%) - наиболее удаленная от границы. В связи с этим можно сказать, что уровень эффективности анализируемой группы очень близок к границе, несмотря на то, что только одна клиника находится в пределах границы эффективности (№ 03).
Клиника № 03 расположена на границе эффективности входа, с расходами (X) 383 081 531 боливиано и общим количеством выделений (Y) 515 548 610 боливиано. С другой стороны, стоимость текущих запасов клиники N ° 06 (Сан-Рафаэль) составляет 363 394 160 боливийских долларов (X), что является самым низким показателем в анализируемой группе, а некоторых запасов - 475 322 279 боливийских долларов (Y), чтобы спроецировать на границу эффективности, он должен уменьшиться на 10 211 376 боливиано (▼ X), чтобы в общей сложности оптимальные затраты составили 353 182 784 болгарских доллара (Xo).
Результаты, полученные при выполнении программного обеспечения EMS для производительности ввода, представлены ниже в следующей таблице. Он показывает, как тесты предлагают сравнить ее с точки зрения эффективности шкалы с клиникой № 06 и эффективности шкалы с № 03; а по технической эффективности клиника № 06 не имеет себе равных.
| DMU | PE | PE | ||
| ЭФФЕКТИВНОСТЬ МАСШТАБОВ | ТЕХНИЧЕСКАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ | |||
| ТЕТА θ | ОРИЕНТИРЫ | ТЕТА θ 1 | ОРИЕНТИРЫ | |
| Клиника 1 | 84,44% | 3 (2,25) | 100,00% | два |
| Клиника 2 | 90,07% | 3 (1,33) | 96,32% | 1 (0,22) 5 (0,78) |
| Клиника 3 | 100,00% | 6 | 100,00% | один |
| Клиника 4 | 97,70% | 3 (1.11) | 99,02% | 1 (0,03) 5 (0,97) |
| Клиника 5 | 99,94% | 3 (1,07) | 100,00% | 3 |
| Клиника 6 | 97,19% | 3 (0,92) | 100,00% | 0 |
| Клиника 7 | 91,97% | 3 (1,02) | 91,99% | 3 (0,70) 5 (0,30) |
Техническая эффективность (θ 1) позволяет сравнивать клинику № 06 с клиникой, находящейся на границе эффективности. Как показано в таблице выше, клиники № 01, 03, 05 и 06 имеют техническую эффективность 100%. Это означает, что технические коэффициенты использования производственных факторов труда, капитала и запасов адекватно сочетаются.
3.2.2 Индексы производительности Мальмквиста
Индексы продуктивности Мальмквиста для случая ввода и продукта для клиники «Сан-Рафаэль», полученные EMS, принимая в качестве времени 0 дату января 2005 года, а в качестве времени 1 - данные, соответствующие декабрю 2005 года, являются следующими:
| Время и / или расстояния | Индексы производительности Мальмквиста | интерпретация |
| D0 (x1, y1) | 204,89% | Представляет расстояние во времени до границы эффективности в нулевой момент времени. |
| D1 (x0, y0) | 134,12% | Представляет расстояние в нулевой момент времени относительно эффективной границы в момент времени один |
| D0 (x0, y0) | 178,68% | Представляет расстояние в нулевой момент времени относительно эффективной границы того же самого момента |
| D1 (x1, y1) | 153,79% | Представляет расстояние во времени по отношению к эффективной границе того же времени |
| Мальмквист Средний | 1,6797 | Больше единицы, что означает, что производительность улучшилась с периода t0 до t + 1. |
- ЗАКЛЮЧИТЕЛЬНЫЕ СООБРАЖЕНИЯ
Настоятельная реальность глобальной среды - век конкуренции и информации, бизнес-задача - необходимость значительного повышения производительности; Как предсказал Друкер (1993), в течение десятилетий в управленческой среде будет доминировать производительность, определяемая конкурентоспособностью фирм, качеством жизни в каждой стране и истинной структурой общества.
В этом контексте производственная или производственная функция является фундаментальной конкурентной переменной организации, которая создает различные преимущества, поскольку с ее помощью можно определить эффективность и прибыльность производственных факторов и экономической деятельности страны., Исходя из этой важной функции, они разработали различные определения и методы измерения эффективности и производительности, которые имеют большое междисциплинарное значение. Понимание производительности как взаимосвязи между используемыми ресурсами и полученными продуктами, что означает эффективность, с которой ресурсы используются для производства товаров и услуг на рынке.
Как видно, производительность может быть изучена как основная количественная единица и как экономическая ценность. Полезность анализа производительности заключается в том, что он служит для изучения некоторых экономических и социальных проблем, таких как распределение ресурсов, производственная эффективность, распределение заработной платы, уровень жизни или повышение конкурентоспособности, что позволяет добиться лучшего распределения ресурсов в экономике. с теми же усилиями добиваться большего и лучшего результата в производственном процессе. Отсюда важность и значимость этой концепции.
Такое разнообразие анализа превращает понятие продуктивности из простого для понимания в нечто чрезвычайно сложное для понимания. В частности, методологии измерения производительности развивались с течением времени, существовали несколько типов с разными типами приложений и степенью сложности и точности, которые возникли или возникли благодаря вкладу Фарелла (1957) и Салоу (1957).
В настоящее время двумя наиболее часто используемыми методологиями оценки эффективности с помощью граничной функции являются математическое программирование с использованием Data Envelopment Analysis или DEA (Seiford and Thrall, 1990) и то, что называется эконометрической границей (Battese, 1992)., Оба метода позволяют оценить средний уровень эффективности выборки, а также индекс эффективности каждой компании. Хороший трактат по наиболее важным аспектам этого вопроса можно найти в работах, выполненных, среди прочего, Альваресом (2001).
Со своей стороны, общее измерение факторов производства сосредоточило усилия на наиболее распространенном показателе - производительности труда. Верно также, что существует столько же показателей производительности, сколько ресурсов, используемых в производстве. Однако частичная производительность не показывает совместную эффективность использования всех ресурсов, поэтому важно иметь одновременную меру эффективности совместного использования ресурсов; то есть показатель общей факторной производительности (TFP).
Ориентация венесуэльской экономики на сферу производительности и конкурентоспособности является неотложной задачей, специалисты в этой области имеют совпадающие мнения по ряду решений, которые необходимо принять, тем более когда эти концепции связаны с повышением качества. жизнь обществ. Согласно вышесказанному, для достижения успеха в бизнесе необходимо стимулировать, создавать и развивать национальную культуру конкуренции. Отсюда важность существенного улучшения производственных функций и применения точных и последовательных методологий измерения производства, которые позволяют организациям вносить соответствующие корректировки и непрерывные улучшения.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЕ ССЫЛКИ
- Альварес, А. (2001). Измерение эффективности и производительности. Ред. Пирамида. Madrid.Ahumada, Ívico (1987) Производительность труда в обрабатывающей промышленности. Уровень и эволюция в период 1970-1981 гг. Министерство труда и социального обеспечения Мексики, Баттезе, Джорджия (1992). Граничные производственные функции и техническая эффективность: обзор эмпирических приложений в экономике сельского хозяйства. Экономика сельского хозяйства, 7, стр. 185-208 Ботеро, Хесус, (2006). Изменения в производительности: альтернативные меры, примененные к Колумбии. Департамент экономики Университета EAFI, Колумбия. http://www.eafit.edu.co/NR/rdonlyres/993AC89D-295F-4C40-B01E-625A80C6044F/0/LAPRODUCTIVIDADENCOLOMBIA.pdf(Консультации в апреле 2006 г.) Caves, D., L. Christensen и W. Diewert (1982). «Многосторонние сравнения объемов производства, затрат и производительности с использованием чисел превосходной степени». Экономический журнал, том 92, стр. 73-86 Charnes, A.; Купер, У.В. и Родс, Э. (1978). Измерение эффективности органов принятия решений. Европейский журнал операционных исследований 2: стр. 429-444.CPC and OITE, (2002). Руководство по повышению производительности на МСП. Чили. http://www.mypeperu.gob.pe/contenidos/bonopyme/guia%20para%20aumentar%20la%20competitividad%20en%20PYMES.pdf(Консультации в апреле 2006 г.) Денисон, EF (1962). Источники экономического роста в Соединенных Штатах и альтернативы, предшествующие нам, Комитет экономического развития, штат Нью-Йорк, Домингес Мачука, штат Вашингтон; Гарсиа Гонсалес, S.; Домингес Мачука, Массачусетс; Руис Хименес, А. и Альварес Хиль, Мария Хосе (1998), Операционный менеджмент: стратегические аспекты, McGraw-Hill de España SA, Мадрид, Друкер, Питер (1993). Управление на будущее. Колумбия: от редакции Norma, Estiballo, Julio и Zamora, María (2002). Отраслево-региональный анализ производительности труда в Испании. Записные книжки бизнес-исследований, том 12, страницы 27-48. Университет Алькалы, Испания Фаррелл, штат Мэриленд (1957). «Измерение производственной эффективности». Журнал Королевского статистического общества, серия A, CXX, часть 3, 253–290. Фернандес, Э. (1993). Управление производством.Стратегические основы. Сивитас, Мадрид, Гонсалес, Хуанита (2004). Производительность: методологии оценки и определяющие факторы в Колумбии.http://www.webpondo.org/files_jul_sep_2004/resenaprodividadjuanita.pdf(Консультировались в апреле 2006 г.) Gutiérrez, J.; Ю. Диас; Н. Мехиа и М. Нуньес (2002). Поведение производительности в экономике Боготы, окружной финансовый секретариат. Hayes, RH и Wheelwright, SC (1984), Восстановление наших конкурентных преимуществ: конкуренция через производство, John Wiley & Sons, NY. Hayes, RH; Уилрайт, С.К. и Кларк, КБ (1988), Динамическое производство: создание обучающейся организации, Free Press, Нью-Йорк. Эрнандес Лаос, Э. (1993) Эволюция совокупной факторной производительности в мексиканской экономике (1970-1989), STPS, Мексика. Хилл, Т. (1997), Суть управления операциями, Прентис-Холл, Мексика, Огромный, ЕС и Андерсон, AD (1989), Парадигма передового опыта в производстве, TGP, Мадрид, Ибарра, Сантьяго (2006).Общие проблемы производственной функции и ее эффективности в условиях конкуренции.http://www.monografias.com/trabajos16/funcion-de-produccion/funcion-de-produccion.shtml(Консультации в апреле 2006 г.) Кендрик, JW (1961). Тенденции производительности в США (для NBER), Princeton University Press, Princenton, NJ Levitan, Sar and Diane Werneke (1984), Productivity: Problems, перспектива и политика, The Johns Hopkins University Press, Baltimore. Martinez, A. (1992)) «Производственная стратегия и конкурентоспособность компании». Старшее руководство, нет. 162, стр. 151–160 Мигель Мартин, А. (1959). Определение и меры продуктивности. Испанская статистика, № 4, июль / сентябрь. Политт, Майкл (1995). Право собственности и эффективность в электроэнергетике. Oxford University Press, Раффо, Эдуардо и Руис, Эдгар (2005). Границы эффективности для операторов принятия решений. Журнал факультета промышленной инженерии (UNMSM), Vol. (8) 1: pp. 77–82, Перу, Сейфорд, Л. М.; Р. М. Тралл (1990). «Последние события в DEA:математический подход к пограничному анализу. Journal of Econometrics, 46, 7-3. Servicio Nacional de Aprendizaje (SENA) (2003). Измерение производительности с добавленной стоимостью. Национальная программа омологации и поддержки измерения производительности, второе издание, Колумбия.http://www.cnp.org.co/promes/cd/MedicionDeLaProduividadDelValorAgregadoEjecutivaVersion.pdf (дата обращения: апрель 2006 г.). Симар, Л., и Уилсон, П. (1998): «Рост производительности в промышленно развитых странах», обсуждение бумага 9810, Институт статистики, Католический университет Лувена, Бельгия. Скиннер, В. (1978), Производство в корпоративной стратегии, Джон Вили, Нью-Йорк Скиннер, У. (1969), «Производство - недостающее звено в корпоративной стратегии», Harvard Business Review, май-июнь, стр. 136-145. Солоу, Р. (1957) «Технические изменения и совокупная производственная функция», Обзор экономики и статистики, август 1957 г., стр. 312-320. Зофио Дж. Л. и Ловелл, CAK (1998): «Еще один Декомпозиция индекса производительности Мальмквиста », Mimeo, Департамент экономики, Автономный университет Мадрида.
