BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Kar Közlekedésgazdasági Tanszék
KOMPLEX MŰSZAKI – GAZDASÁGI HATÉKONYSÁGÉRTÉKELŐ MÓDSZEREK AZ ÁRUSZÁLLÍTÁSBAN -LOGISZTIKÁBAN, KÜLÖNÖS TEKINTETTEL A DATA ENVELOPMENT ANALYSIS ALKALMAZÁSÁRA c. PhD-értekezés tézisei
Markovits-Somogyi Rita okl. közlekedésmérnök okl. gazdasági szakmérnök Témavezető: Dr. Bokor Zoltán tanszékvezető, egy. docens BME Közlekedésgazdasági Tanszék
Budapest, 2012
2
Nyilatkozat
Alulírott Markovits-Somogyi Rita kijelentem, hogy ezt a doktori értekezést magam készítettem, és abban csak a megadott forrásokat használtam fel. Minden olyan részt, amelyet szó szerint, vagy azonos tartalomban, de átfogalmazva más forrásból átvettem, egyértelműen, a forrás megadásával megjelöltem. Budapest, 2012. június 26.
……………………………………………….. Markovits-Somogyi Rita
3
Szakmai önéletrajz Markovits-Somogyi Rita okl. közlekedésmérnök okl. gazdasági szakmérnök Személyes adatok Szül. hely és dátum Elérhetőség Telefon E-mail Végzettség 1999-2004
2002-2005 2009-2012
Szakmai tapasztalat 2004-2007 2007-2009 2009-
Pécs, 1981. április 8. H-1111 Budapest Műegyetem rkp. 3. +36/1/463-1008
[email protected]
közlekedésmérnöki diploma megszerzése (Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem (BME) Közlekedésmérnöki Kar, légiközlekedés szakirány, mérnök management mellékszakirány) szakfordító- és tolmácsképzés angol nyelven (BME – Nyelvi Intézet) közlekedési gazdasági mérnök szakképzés (BME, Közlekedésmérnöki Kar)
Polgári Légiközlekedési Hatóság (mai nevén Nemzeti Közlekedési Hatóság, Légügyi Hivatal) – környezetvédelmi felügyelő Európai Bizottság, Fordítási Főigazgatóság, Luxemburg – szakfordító PhD-hallgató (BME, Közlekedésgazdasági Tanszék)
További kapcsolódó szakmai tevékenység Részvétel hazai és európai uniós projektek kidolgozásában (HEATCO, EcoRailS, OTKACONTRA) A Magyar Logisztikai Egyesület által kiadott Logisztikai Évkönyv tudományos szerkesztője (2010-től) A Közlekedéstudományi Intézet külső tanácsadója (Virtuális kényszerhelyzeti torony gazdaságossági kérdései témakörben) Nyelvismeret 1998-1999 1999 2009
’C’ típusú felsőfokú állami nyelvvizsga angol nyelvből ’C’ típusú felsőfokú állami nyelvvizsga német nyelvből ’C’ típusú középfokú állami nyelvvizsga francia nyelvből
Számítástechnikai ismeretek ECDL vizsga és Számítógépes szoftverüzemeltetői (OKJ) vizsga
4
5
A kutatási téma előzménye és aktualitása A közlekedésfejlesztés hosszú távú céljait megfogalmazó 2011-ben kiadott európai uniós dokumentum, a „Útiterv az egységes európai közlekedési térség megvalósításához” c. Fehér Könyv kimondja, hogy „az európai közlekedéspolitika elsődleges célja annak elősegítése, hogy olyan közlekedési rendszer jöjjön létre, amely hozzájárul a gazdasági fejlődéshez, növeli a versenyképességet, magas színvonalú mobilitási szolgáltatásokat nyújt, és emellett az erőforrásokat is hatékonyabban használja fel” (Európai Bizottság, 2011a). A „közlekedés és az infrastruktúra hatékonyabb használata” tehát olyan kimondott célja az európai közlekedéspolitikának, amely a hosszú távú célok eléréshez kiemelkedő fontosságú. A hatékonyság szempontjainak európai szintű hangsúlyozása nem teljesen újkeletű, már a 2007-ben kiadott „A teherfuvarozási logisztikáról szóló cselekvési terv” is expliciten megfogalmazta, hogy „a termelési és elosztó hálózatok a nyersanyagok és a késztermékek Unión belüli és kívüli szállításának szervezése tekintetében a kiváló minőségű, hatékony logisztikai hálózatoktól függnek. (…) Ez a teherszállítási logisztikáról szóló cselekvési terv egy olyan politikai kezdeményezéssorozatba illeszkedik, amelyet az Európai Bizottság közösen indított az európai teherszállítás hatékonyságának és fenntarthatóságának érdekében” (Európai Bizottság, 2007). Továbbá a Közlekedési Kutatóintézet (Transport Research Knowledge Centre) is külön fejezetet szentelt az áruszállítási kutatóprojektek eredményeit összegző 2009-es tanulmányában a logisztikát és az ellátási láncokat segítő olyan eszközöknek, amely a logisztikai tevékenységek és az ellátási láncok hatékonyságát növelik (Delle Site, 2009; a kapcsolódó projektekről részletesebben lásd: Markovits-Somogyi et al., 2010). Az erőforráshatékonyság kulcsszóként jelenik meg az Európa 2020 és a Horizont 2020 stratégiai dokumentumokban is (Európai Bizottság, 2010 és 2011b). A fenntartható minőség és hatékonyság kimondott jelentősége tehát európai szinten megkérdőjelezhetetlen. Ugyanakkor hazai szinten is lényeges, hogy az áruszállítás és logisztika hatékonysága értékelhető legyen, valamint növekedjen, hiszen a 2007-2013-as időszakra meghatározott Magyar Logisztikai Stratégia célkitűzése, hogy „2013-ra Magyarország a közép-kelet-európai térség egyik logisztikai szolgáltató központja és egyben interkontinentális cargo hub-ja legyen (Gecse, 2008).” Ezzel párhuzamosan az áruszállítás-logisztika jelentősége egyre nő a gazdaságban, ebből adódóan a vonatkozó üzleti és technológiai folyamatok optimalizálása jelentős gazdasági előnnyel is jár. Az optimálisan működő szereplők azonosítása olyan kulcsfontosságú feladat, amely integrált műszakigazdasági megközelítést igényel, s amely hozzájárulhat a legjobb gyakorlatok felismeréséhez. Emellett a logisztikában érdekelt piaci szereplők hatékonyságának meghatározása és a hatékonysági sorrend felállítása ösztönzőleg hathat az ágazat teljesítményére is.
6
A kutatás célkitűzései A hatékonyság felméréséhez olyan hatékonyságértékelő módszerek alkalmazása jöhet szóba, amelyek már működő vállalatok, szervezetek vagy egyéb rendszerelemek hatékonyságát elemzik, s amelyek képesek több vállalat párhuzamos értékelésére. Bár a költség-haszon elemzés, vagy a multikritériumos analízis alkalmas és esetenként alkalmazott az utólagos hatékonyságelemzésre, ezeket döntően mégis a projektek előzetes értékelésére használják, jellemzően olyan esetekben, amikor kevés számú alternatívát vizsgálnak. Ezzel szemben a parametrikus és nem-parametrikus hatékonyságelemző módszerek, valamint az egyszerű mutatószámok a hatékonyságértékelő módszerek olyan jól elkülöníthető családját képezik, amelyek többnyire nagyobb számú alternatívát, és ezen belül, már működő döntési egységeket értékelnek. Ezen eljárások elemzése és adaptációja áll a tudományos munka középpontjában, amelyekre az egyszerűség kedvéért a továbbiakban ex-post hatékonyságelemző módszerekként hivatkozom. Az értekezés célja számba venni a logisztika/áruszállítás területén már működő szereplők hatékonyságának értékelésére lehetőséget nyújtó módszereket. Tekintve, hogy a számtalan különböző eljárás egységesen mély elemzése egy kutatás keretein belül nem lehetséges, a továbbiakban egy területre, célszerűen – alacsonyabb adatigénye és termelési függvényt nem igénylő szemléletmódja miatt – a nem-parametrikus módszerekre összpontosítva kerül kiválasztásra egy, a vizsgált szakterületre adaptálható módszer, amelyhez kellő mennyiségű általános alkalmazási gyakorlat is társul. Ezt követően kerület sor a módszer mikro- és makroszintű alkalmazásának vizsgálatára valós környezetben, a logisztika-áruszállítás terén. Végül, a gyakorlati eredmények és az iparági tapasztalat birtokában meg kell történnie az eljárás módszertani felülvizsgálatának, amely metodikai újítást is magával hoz, s így hozzájárul a logisztikai hatékonyságértékelés fejlődéséhez. Mindezek alapján az értekezés súlyponti kérdései a következők: 1) A hatékonyság értelmezése és meghatározása a rokon- és hasonló értelmű fogalmak rendszerében, különös tekintettel a(z) a. teljesítményre b. hatékonyságra c. eredményességre, a költséghatékonyságra és a termelékenységre 2) A szakirodalomban fellelhető ex-post hatékonyságértékelő módszerek mélyreható elemzése, alkalmazási területeinek feltárása, kapcsolódási pontjainak vizsgálata, az alkalmazandó módszer kiválasztása a. Mutatószámok használata b. Termelési függvények alkalmazása c. Nem-parametrikus módszerek vizsgálata d. Az alkalmazandó módszer azonosítása, adaptálási lehetőségének elemzése
7
3) A DEA-(Data Envelopment Analysis – burkolófelület-elemzés) alapú, operációkutatási elvekre épülő hatékonyságértékelési módszer adaptálása az áruszállításra-logisztikára a. Mikroszintű adaptáció b. Makroszintű adaptáció 4) Módszertani továbbfejlesztés a. A teljes rangsor kialakítása lehetőségének elemzése – Módosított eljárás megalkotása b. Mikroszintű adaptáció c. Makroszintű adaptáció
Kutatási módszerek A disszertáció célja, hogy az áruszállítás-logisztika területén tevékeny, már működő döntési egységek hatékonyságát vizsgálja. Ennek érdekében először az irodalomkutatás és -elemzés módszerét alkalmaztam a hatékonyság definíciójának kialakításához, összehasonlítva azt az eredményesség és a költséghatékonyság fogalmaival, annak érdekében, hogy a kutatás folytatása során az említett fogalmak világosan elhatárolhatóak legyenek. Mivel a teljesítmény és a termelékenység is nagyon közeli fogalmak, ezeket is be kellett vonni a vizsgálat hatókörébe, hogy a hatékonysággal való kapcsolatukat tisztázni lehessen. Itt kell felhívni a figyelmet arra, hogy a magyar nyelvben a hatékonyság az „effectiveness” és az „efficiency” kifejezések megfelelőjeként is előfordul. Fontos látni, hogy a gyakorlatban a két fogalomnak együtt van értelme: a hatékonyság (a relatív erőforrásfelhasználás, a célelérés gazdaságossága) akkor értelmezhető igazán, ha a célelérés megtörtént: a hatékonyság nem vagy igen nehezen értelmezhető, ha kedvező ugyan a relatív erőforrásfelhasználás, de nem teljesültek a célok (például nem megfelelő a kiszolgálási színvonal, nem sikerült tartani a határidőket, pénzügyileg nem megfelelőek az eredmények stb.). Továbbra is az irodalomkutatás módszerével rendszereztem és kritikailag elemeztem az áruszállításlogisztika ex-post hatékonyságértékelésében alkalmazható elemzési módszereket. Eszerint három különböző kutatási módszer lehetséges: mutatószámok használata, a parametrikus – termelési függvényt alkalmazó – eljárások, valamint a nem-parametrikus módszerek. Mivel mindegyik terület önmagában igen szerteágazó kutatási területet ölel fel, a tudományos munka további részében le kellett határolni, hogy mely vizsgálati módszert alkalmazzam, amely részleteiben elemezve adaptálható az áruszállítás-logisztika területére. A gyakorlati alkalmazásra tekintettel a kutatás a továbbiakban a nem-parametrikus módszerekre irányult, mivel ezeknél nincs szükség előzetes feltételezésre a döntési egységek (tehát például árufuvarozó cégek vagy logisztikai központok) belső működését illetően, és így az adatigényük is jóval alacsonyabb. Tehát feltételezhető, hogy még szűkösen rendelkezésre álló adatok mellett is lehetséges valós adatok felhasználásával gyakorlati alkalmazásokat létrehozni. A létező nem-parametrikus módszerek közül az operációkutatási alapokon nyugvó, lineáris burkolófelület-elemzést (data envelopment analysis-t) választottam, mivel a közlekedési szektorban ezt igen széleskörűen alkalmazzák, valamint ennek a legmegbízhatóbb és elfogadottabb a matematikai háttere. Az előző mondatban szereplő állítást az eddigi alkalmazások kimerítő, kritikai vizsgálatával támasztottam alá. Itt részletesen bemutatom a burkolófelület-elemzés matematikai hátterét, kitérve
8
a CCR- és a BCC-módszerre is [amelyek elnevezésüket az alkotójuk neveinek kezdőbetűi alapján kapták (Charnes, Cooper, Rhodes, 1978), valamint (Banker, Charnes and Cooper, 1984)]. Majd a burkolófelület-elemzés közlekedési és áruszállítási/logisztikai alkalmazásait elemzem, az irodalomban található 69 közlekedési és további áruszállítási/logisztikai példák segítségével; különös tekintettel az alkalmazott kimeneti-bemeneti struktúrákra, amelyek részletes elemzésére és értékelésére azért van szükség, mert ennek kialakítása minden DEA-alkalmazás legsarkalatosabb pontja. A viszonylag kevés, és helyenként metodikai hibákkal alkalmazott, illetve kizárólag pénzügyi szempontokat figyelembe vevő áruszállítási/logisztikai alkalmazások indokolták, hogy a módszert teljes körűen adaptáljam erre a területre. A hagyományos burkolófelület-elemzésnek az áruszállítás-logisztika különböző, mikro- és makrogazdasági szintű területeire történő adaptálása érdekében, először több mint harminc közúti fuvarozóvállalat adatainak segítségével pénzügyi szintű DEA-modell kialakításával, illetve a komplex hatékonysági mutató segítségével verifikálom a burkolófelület-elemzés alkalmazhatóságát. Ezt követően a modell műszaki, valamint fenntarthatósági szempontokkal való kibővítésével mutatom be, hogyan adaptálható a módszer komplex műszaki-gazdasági hatékonyságértékelésre. A második mikrogazdasági szintű adaptáció a logisztikai központokra történő alkalmazás lehetőségeit és módjait mutatja be, szintén valós adatok felhasználásával. Végül, makrogazdasági szinten európai országok logisztikai hatékonyságának elemzésére is adaptálom és gyakorlati adatokon alkalmazom a módszert. Az összehasonlító elemzések és a gyakorlati alkalmazás során fény derült rá, hogy van egy hátrányos tulajdonsága a burkolófelület-elemzésnek: a DEA-módszer nem állítja teljes rangsorba a különböző döntési egységeket, hiszen a cégek egy csoportját hatékonynak tartja (az „1” értéket rendeli hozzájuk), így nem különbözteti meg őket, míg a többinek a sorrendjét felállítja. Ennek a problémának a feloldására több megoldás is ismert, amelyek elemzésével látható, hogy a DEA/AHP(analitikus hierarchia eljárás) módszer továbbfejlesztésre szorul. A disszertációban a két módszer – a hagyományos és a munkában módosított, DEA-PC (pairwise comparison) elnevezésű eljárás – párhuzamos adaptálásával rávilágítok, hogy a létrehozott DEA-PC módszer nagyobb megkülönböztető-erővel rendelkezik, és az adatok jellegétől függetlenül minden esetben képes a teljes rangsor kialakítására.
A kutatási eredmények összefoglalása 1. A hatékonyság definiálása, a létező ex-post hatékonyságelemző- és értékelő módszerek csoportosítása, a létező alkalmazások kritikai elemzése és a kiterjesztés lehetőségének vizsgálata Feldolgoztam a hatékonyság definiálására tett eddigi kísérleteket, és ezt leszűkítve – a későbbi alkalmazhatóságra tekintettel – létrehoztam az áruszállítás-logisztikában használható legadekvátabb meghatározást. E meghatározás szerint a hatékonyság az áruszállítás-logisztikában a hatékonyság „az áruszállítással vagy logisztikával foglalkozó vállalkozás által előállított szolgáltatások és egyéb eredmények, valamint az általuk felhasznált források arányaként” értelmezhető (lásd 2.2. fejezet).
9
A hatékonyságdefinícióból kiindulva rendszereztem a kapcsolódó értékelési módszereket, és az áruszállítás-logisztika gyakorlati szempontjait figyelembe véve a burkolófelület-elemzés (DEA – Data Envelopment Analysis) alkalmazására tettem javaslatot (lásd 3. fejezet).
Elvégeztem a DEA-módszer kritikai értékelését és megvizsgáltam a már létező közlekedési alkalmazásait. Ennek alapján kimutattam, hogy a módszer alkalmas az áruszállítási-logisztikai adaptációra, különös tekintettel a műszaki-gazdasági paraméterek kiegyensúlyozott kezelésére (lásd a 4. fejezetet).
A hatékonyságdefiníció már működő egységek hatékonyságának értékelésére került kialakításra, amelyre az irodalomban többféle módszertan (mutatószámokon nyugvó, parametrikus, illetve nemparametrikus megoldás) ismeretes. Ezek mindegyike igen széles háttérrel, metodikai eszköztárral és alkalmazási területtel rendelkezik. A gyakorlati felhasználhatóságot szem előtt tartva a vizsgálatokat a nem-parametrikus módszerekre korlátoztam, mivel ezeknél nem szükséges előfeltételezéssel élni a vizsgált egység belső működésére vonatkozóan a hatékonyságvizsgálat előtt, így input adatigényük is lényegesen kisebb. A nem-parametrikus módszereken belül a DEA-módszer általános metodikai háttere magas szinten kidolgozott és kellő mennyiségű gyakorlati alkalmazása ismert, az elvégzett irodalomkutatás 69 tanulmányt tárt fel, amely a közlekedés területén alkalmazza a burkolófelület elemzést. A közlekedési alkalmazások részletes vizsgálata azt célozta, hogy kimeneti-bemeneti struktúrák kialakításáról megfelelő tapasztalat gyűljön össze, hiszen az a DEA-modellezés legösszetettebb kérdése (lásd 4.2.1. fejezet). Feltárva az áruszállításban-logisztika területét, azt találtam, hogy kevés vagy nagyon egyszerű, gyakran kizárólag pénzügyi szempontokat figyelembe vevő DEA-vizsgálat létezik. Esetenként ezek a meglévő megoldások metodikailag is támadhatók. Mindezek indokolttá teszik, hogy az áruszállításlogisztika területére is kidolgozásra kerüljenek a megfelelő DEA-adaptációk. Kapcsolódó saját publikációk: (Markovits-Somogyi, 2011a); (Markovits-Somogyi, 2011d); (MarkovitsSomogyi and Bokor, 2011); (Markovits-Somogyi, 2011c); (Markovits-Somogyi and Bokor, 2010); (Markovits-Somogyi et al., 2010).
2. Az áruszállítás-logisztika DEA-modelljeinek kialakítása Az áruszállítás-logisztika területén mikro- és makroszintre is adaptáltam a speciális DEA-modellt, amelyet gyakorlati alkalmazásokon teszteltem (lásd 5. fejezet). Egy tisztán pénzügyi értékelés segítségével verifikáltam a DEA-módszerrel kapott rangsoreredményeket (lásd 5.1. fejezet), majd a kialakult struktúrát műszaki-technológiai és fenntarthatósági paraméterekkel kiegészítve, az elméleti struktúrát a közúti fuvarozó cégek gyakorlati példáján tesztelve, kibővített DEA-vizsgálatokat hajtottam végre (lásd 5.2. fejezet). A modelleket pénzügyi adatbázisokból származó, valamint telefonos felméréssel gyűjtött, valós adatokkal vizsgáltam.
10
Majd egy másik mikrogazdasági alkalmazás keretében, iteratív és heurisztikus eljárás segítségével, a logisztikai szolgáltató központok hatékonyságértékelésével is elvégeztem a DEA-módszer komplex műszaki-gazdasági adaptációját (lásd 5.3. fejezet). A kialakult paraméterrendszert érzékenységvizsgálat segítségével finomítottam. Makro-szinten korábbi alkalmazásokra támaszkodva alakítottam ki az európai országok logisztikai hatékonyságértékelését lehetővé tevő műszaki-gazdasági paraméterrendszert (5.4. fejezet). Kapcsolódó saját publikációk: (Markovits-Somogyi, 2011b); (Markovits-Somogyi and Bokor, 2012a); (Markovits-Somogyi et al., 2011).
3. A DEA-n belüli teljes rangsor kialakításának lehetősége DEA-PC (pairwise comparison) néven új módszert dolgoztam ki a DEA-n belüli teljes rangsor kialakítása céljából (lásd 6.2. fejezet), amely a következő algoritmussal írható le:
Fˆ AB
s
max
u r YrA (1)
r 1
feltéve, hogy m
vi X iA
1
i 1 s
m
u r YrB r 1
vi X iB
0
i 1
ur 0, r = 1, ..., s, vi 0, i = 1, ..., m. Ahol
Fˆ AB
páros összehasonlítás eredményeként adódó hatékonyságérték a két összehasonlított döntési egység indexe az értékelendő döntési egység (DE0) bemenet- és kimenetértékei a döntési egységek száma a bemenetek száma a kimenetek száma, a lineáris program által meghatározott súlyok.
A, B Xij ≥ 0, Yrj ≥ 0 j = 1, 2,..., n i=1, 2,..., m r=1, 2,..., s ur, vi
ˆ
A kapott F AB hatékonyságértékeket az AHP (analytic hierarchy process) módszerből ismert páronkénti összehasonlítás mátrixba rendezve, a mátrix sajátvektorának koordinátái mutatják a teljes sorrendet. Kritikailag értékelve a DEA-módszer családján belüli, teljes rangsorolást lehetővé tévő almódszereket megállapítottam, hogy a már létező DEA/AHP-modell továbbfejlesztésével sokkal nagyobb megkülönböztető erővel rendelkező hatékonyságértékelő eszköz hozható létre. Ez a módszer a megfelelő adaptációt követően az áruszállításban-logisztikában is alkalmas a döntéseket jobban megalapozó teljes rangsor kialakítására.
11
Kapcsolódó saját publikációk: (Fülöp and Markovits-Somogyi, 2012); (Markovits-Somogyi, 2011e), (Markovits-Somogyi, 2011f).
4. Teljes rangsor felállítása mikro- és makrogazdasági szinten A közúti fuvarozó vállalatok, valamint a logisztikai szolgáltató központok valós pénzügyi és műszaki adatainak segítségével mikrogazdasági-szinten verifikáltam az új rangsorolási módszerrel bővített áruszállítási-logisztikai DEA hatékonyságértékelő modellt (lásd 6.3. fejezet). Az új rangsorolási módszerrel bővített áruszállítási-logisztikai DEA hatékonyságértékelő modellt makro-szinten az országok új szempontú logisztikai hatékonyságvizsgálatával verifikáltam. Teljes rangsorba rendeztem az európai országok logisztikai hatékonyságát és az eredményeket egy független nemzetközi felmérés eredményeinek tükrében is értékeltem (lásd 6.4. fejezet). A közúti fuvarozó vállalatok adataiból kiindulva gyakorlati számításokkal mutattam be az új DEA-PCmodellnek az eredeti módszerhez képest tapasztalható nagyobb megkülönböztető erejét, és a teljes rangsor kialakításának képességét. A tiszta pénzügyi verifikációs elemzésen túl, a DEA-PC-modellt kiterjesztettem műszaki és fenntarthatósági paraméterekre, amely segítségével így komplex műszakigazdasági hatékonyságelemzés válik lehetővé (lásd 6.3.1. fejezet). Az új DEA-PC-modellt adaptáltam a korábbiakban kifejlesztett kimeneti-bemeneti struktúrával a logisztikai szolgáltató központok esetére is, ahol szintén bebizonyosodott, hogy a módosított módszer képes a teljes rangsor felállítására, és a hagyományos DEA-módszerhez képest kevésbé érzékeny a mintaelemszámra (lásd 6.3.2. fejezet). Gyakorlati példával, az európai országok logisztikai hatékonyságértékelésének példájával bemutattam, miként lehetséges makro-szinten alkalmazni az új DEA-PC teljes rangsoroló módszert. A kapott eredményeket összehasonlítottam egy független nemzetközi felmérés, az LPI (logistics performance index – logisztikai teljesítményindex) vonatkozó részmutatójának eredményeivel. Megállapítottam, hogy a javasolt új hatékonyságértékelési megközelítés a döntéstámogatás szempontjából – az algoritmizálásnak köszönhetően – jobban alátámasztható eredményt ad. Kapcsolódó saját publikációk: (Markovits-Somogyi, 2012a); (Markovits-Somogyi, 2012b); (MarkovitsSomogyi, 2012c); (Markovits-Somogyi, 2011b); (Markovits-Somogyi and Bokor, 2012b).
Az eredmények gyakorlati alkalmazhatósága és további kutatási irányok Gyakorlati tapasztalatok azt mutatják, hogy a parametrikus módszerek alkalmazásához számos esetben – sem a kutató, sem a gazdasági döntéshozó számára – nem állnak rendelkezésre eléggé részletes adatok, vagy ezek nem elegendően konzisztensek. Továbbá a parametrikus módszereknél az elemzések megkezdése előtt szükséges bizonyos előfeltételezéssel is élni a döntési egységek belső működését illetően. Az értekezésben vizsgált és továbbfejlesztett burkolófelület-elemzés ugyanakkor kifejezetten jól alkalmazható akkor is, ha csak a döntési egység kimeneti és bemeneti adatai
12
ismertek, és nem kell hozzá a termelési függvény előzetes ismerete. Ezt a módszert tehát a klasszikus parametrikus módszereknél egyszerűbben, és költséghatékonyabban lehet alkalmazni. A felhasználás fő célja a döntési egységek hatékonysági sorrendjének felállítása. Különösen alkalmas értékelésre olyan esetekben, amikor a vállalatok száma nagy, és a vizsgálandó tényezők (kimenetek és bemenetek) számossága alacsony. Így képes horizontális összefüggésben elemezni az adott ágazat vállalkozásait. Ha a gazdasági döntéshozó látni szeretné, hogy vállalkozása hogyan teljesít a versenytársakhoz képest, akkor a DEA, illetve a DEA-PC releváns értékelést képes nyújtani; különösen abban az esetben, ha nem kizárólag pénzügyi szempontok elemzésére van szükség. A vonatkozó műszaki és környezetvédelmi szempontok felvételével a DEA és a DEA-PC holisztikus megközelítést, komplex műszaki-gazdasági értékelést tesz lehetővé. Előnye, hogy ez még alacsony adatmélységnél is lehetséges; ugyanis a gazdasági döntéshozók általában nem rendelkeznek részletekbe menő adatbázisokkal a versenytársaik működését illetően. Amikor megtörténik a hatékony cégek azonosítása, a működésük tanulmányozható és a legjobb gyakorlat meghatározásával, majd követésével az adott cég is hatékonyabbá válhat. A DEA továbbá lehetőséget nyújt a méretgazdaságosság elemzésére, valamint az allokatív és a tisztán technikai hatékonyság arányának meghatározására. Az adott vállalkozás számára ez is iránymutatást jelent a fejlesztési irányok tekintetében. Ugyanakkor a DEA és a DEA-PC-eljárás akkor is alkalmazható, ha a döntéshozó rajta kívül álló cégek hatékonyságát kívánja valamilyen céllal megállapítani. Konkrét gyakorlati alkalmazást említve: például, ha a termelési vállalat különböző szempontok egyidejű figyelembevételével beszállítót szeretne választani. Ebben az esetben a pénzügyi elemzés kiegészítő eszköze lehet a DEA, illetve a DEA-PC-módszer. További gyakorlati példát hozva, a közigazgatási pályáztatásokban is alkalmas pótlólagos módszer lehet, amikor a pályázók között különböző szempontok alapján kell rangsort kialakítani. Mivel – ahogy az az értekezésben is feltárásra került – akár makrogazdasági szintre is adaptálható, ezért a DEA, illetve a DEA-PC-eljárás a pénzügyi elemzésekkel párhuzamosan, a műszaki és egyéb technológiai szempontokra kiterjesztve a regionális vagy nemzetgazdasági szinten történő hatékonyságmérés megfelelő eszköze is lehet. Ahogy korábban már említésre került, a módszer előnye, hogy már kevés, könnyen hozzáférhető és nem túl részletekbe menő adattal is módszertanilag helyesen alkalmazható, továbbá, hogy nincs szükség hozzá a termelési függvény előzetes ismeretére. Ugyanakkor hátránya, hogy a kiugró adatokra érzékeny, ezért előzetes statisztikai elemzéseket tehet szükségessé. Mivel relatív módszer, ezért a döntéshozónak tisztában kell lennie vele, hogy a kialakuló rangsorok relatívak, és csak az eljárásba bevont döntési egységekről szólnak. További korlátozó feltétel, hogy az eredmények megbízhatósága nagyban függ a használt kimeneti-bemeneti struktúrától, ezért új területre való adaptációja esetén mindenképpen célszerű szakértő bevonása. A közlekedés, valamint az áruszállítás és logisztika területén való alkalmazás esetében annyi általánosságban mindenképpen elmondható, hogy a bemenetek általában magukban kell, hogy foglaljanak egy-egy tényezőt a tőke, a munka és – amennyiben lehetséges és indokolt – az energiafelhasználás köréből. Kimenetként pedig minimálisan egy-egy tényezőt indokolt választani a pénzügyi, valamint az üzemi eredmények köréből. A vizsgálatba bevont adatok tekintetében a legfontosabb korlátozó feltétel a mintaelemszám, amely legalább háromszorosa kell, hogy legyen a kimenetek és bemenetek száma összegének. Amennyiben
13
ez a körülmény nem teljesül, úgy a hagyományos burkolófelület-elemzés nem alkalmazható. Ugyanakkor a DEA-PC-eljárás nem érzékeny erre a feltételre, hiszen részben éppen ez a jelenség indokolta a kidolgozását. Tehát ezt az új módszert akkor is lehet alkalmazni, ha a fenti megkötés nem teljesül. Bár a disszertációban bemutatott mikrogazdasági alkalmazások kis mintaelemszámmal dolgoztak, éppen a fenti módszertani megfontolás miatt mégis elfogadhatónak tekinthetők, és a DEAPC-eljárással teoretikusan akár komplexebb kimeneti és bemeneti struktúrák is vizsgálhatók1. Végül ki kell hangsúlyozni, hogy a DEA és a DEA-PC-módszer kizárólag a hatékonyságot vizsgálja, és mindenképpen szükséges kiegészíteni egy olyan eljárással vagy megközelítéssel, amely az eredményességet – azaz a kívánt célok elérését – helyezi a középpontba. Mondhatni, a burkolófelület-elemzés azt elemzi, hogy „a dolgokat megfelelően csinálják-e”, miközben azt is látni kell, hogy „a megfelelő dolgokat csinálják-e”. A hatékonyságnak és az eredményességnek ezt a kettősségét mindig szem előtt kell tartani, amikor a „kötelezően teljesítendő” elvárások teljesítését és az előnyt jelentő hatékonysági elemek meglétét vizsgáljuk. A további kutatási irányokat tekintve, az áruszállításra és logisztikai központokra kialakított hatékonyságmérési modellek gyakorlati téren tovább finomíthatóak úgy, hogy a hatékonyság újabb, más aspektusait vegyék figyelembe. Például, ha a fenntarthatóságra nagyobb hangsúlyt szeretnénk fektetni, további kiegészítő bemenetek és/vagy kimenetek foglalhatók a modellekbe. Természetesen ez az adatigény és a szükséges mintaelemszám értelemszerű növekedést is magával hozza. Elméleti és összetett vizsgálatot igénylő további kutatási irány lehet a parametrikus és nemparametrikus módszerek áruszállítás és logisztika területére adaptált modelljeinek összehasonlító elemzése. Ehhez a parametrikus modellek módszertanilag is védhető és megfelelő mennyiségű és minőségű adatra támaszkodó kidolgozására van szükség az adott alkalmazási területen. Ez jelenleg a magyarországi áruszállítás és logisztika esetében még nem áll rendelkezésre, holott nemzetközi szinten például a sztochasztikus határfelület-elemzés (stochastic frontier analysis) széleskörűen alkalmazott eljárás. Ennek oka lehet a már korábbiakban is említett nagyobb adatigény. A szükséges modellek kidolgozásával – és a különböző módszerek elméleti háttere különbözőségeinek szem előtt tartásával – lehetővé válhat e parametrikus módszerek kritikai összehasonlítása a DEA-, valamint DEA-PC-eljárásokkal. A burkolófelület-elemzés, illetve a módosított DEA-PC-eljárás oktatási tematikába való belefoglalása a BME Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Karának Közlekedésgazdasági Tanszéke által oktatott számos tantárgy – így például a BSc- és MSc-szinten is oktatott Közlekedés-gazdaságtan, Döntéselőkészítő módszerek, Logisztikai menedzsment, Projektmenedzsment valamint a Logisztikai rendszerek működtetése c. tárgyak – tematikáját is gazdagíthatja. A módszer metodikája az elméleti képzésben jelenthet hozzáadott értéket, míg a DEA-esettanulmányok gyakorlatorientáltabbá tehetik a tárgyakat.
1
A DEA-PC-módszertan bevezetése előtt megfontolásra került, hogy a hagyományos DEA-eljárást képzett, nem valós adatokkal (és így nagyobb mintákon) teszteljem. Ugyanakkor a burkolófelület-elemzés elveire tekintettel, mely szerint a hatékonysági határfelület valós adatok segítségével alakul ki, ezt a megközelítést el kellett vetnem.
14
A tézisekhez kapcsolódó saját publikációk 1. Fülöp, J., Rita Markovits-Somogyi, R. (2012) Ranking decision making units based on DEAlike nonreciprocal pairwise comparisons, Acta Polytechnica Hungarica Vol. 9. No. 2. (2012) pp. 77-94. 2. Markovits-Somogyi, R. (2011a) Data Envelopment Analysis and its Key Variants Utilized in the Transport Sector, Periodica Polytechnica Ser. Transport Engineering Vol. 39. No. 2. pp. 16. 3. Markovits-Somogyi, R. (2011b) Evaluating Logistics Efficiency from a Macroeconomic Viewpoint, Logisztikai Évkönyv 2011, Budapest (Magyar Logisztikai Egyesület), Keszthely. pp. 179-185. 4. Markovits-Somogyi, R. (2011c) Measuring efficiency in transport: the state of the art of applying data envelopment analysis, Transport, Vol. 26. No. 1. pp. 11-19. 5. Markovits-Somogyi, R. (2011d) Review and Systematization of Efficiency Measurement Methods Used in the Transport Sector, Promet – Traffic & Transportation, Vol. 23. No. 1. pp. 39-47. 6. Markovits-Somogyi, R. (2011e) Ranking efficient and inefficient decision making units in data envelopment analysis, International Journal for Traffic and Transport Engineering, Vol. 1. No. 4. pp. 245-256 7. Markovits-Somogyi, R. (2011f) Modification of a DEA-AHP based method for ranking the decision making units; 9th International Conference on Data Envelopment Analysis, 27-27th August 2011, Thessaloniki, Greece. 8. Markovits-Somogyi, R. (2012a): Efficiency Analysis of Road Haulage Companies, PhD Workshop, Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem, 2012. április 9. Markovits-Somogyi, R. (2012b) Fuvarozóvállalatok hatékonyságvizsgálata burkolófelületelemzés alkalmazásával, a Közlekedéstudományi Szemléhez benyújtva publikációra 10. Markovits-Somogyi, R. (2012c) Verifying and applying traditional DEA and modified DEA/AHP methodology in road freight transport, a MITIP-konferenciára benyújtva 11. Markovits-Somogyi, R; Bokor, Z (2010) A Data Envelopment Analysis (DEA) módszer alkalmazási lehetőségei a logisztikában, Innováció és Fenntartható Felszíni Közlekedés Konferencia, Budapest 2010. szept. 2-4. ISBN 978-963-88875-0-4 12. Markovits-Somogyi, R.; Bokor, Z. (2011) Efficiency in transport logistics, Logistics Yearbook 2011, Magyar Logisztikai Egyesület, 2010. Keszthely. pp. 19 – 27. 13. Markovits-Somogyi, R; Bokor, Z (2012a) The effect of data structure on the DEA based efficiency ranking in logistics, Pollack Periodica, Vol. 7. No. 1. pp. 123-134. 14. Markovits-Somogyi, R., Bokor, Z (2012b) Assessing the logistics efficiency of European countries by using the DEA-PC methodology, a Transport c. folyóirathoz benyújtva 15. Markovits-Somogyi, R.; Gecse, G.; Bokor, Z. (2011) Basic efficiency measurement of Hungarian logistics centres using data envelopment analysis, Periodica Polytechnica Ser. Social and Management Sciences Vol. 19. No. 2. pp. 97-101. 16. Markovits-Somogyi, R; Tibenszkyné Fórika, K.; Bokor, Z. (2010) Efficiency in transport logistics: an academic and a practical viewpoint, Acta Technica Jaurinensis, Series Logistica, Vol. 3. No. 3. (2010) pp. 367-375.
15
A tézisfüzetben hivatkozott irodalom 1. Banker, R.; Charnes, A.; Cooper, W.W. (1984) Some models for estimating technical and scale efficiencies in data envelopment analysis, Management Science Vol. 30 pp. 1078-1092. 2. Charnes, A., Cooper, W.W.; Rhodes, E. (1978) Measuring the efficiency of decision making units, European Journal of Operational Research Vol.2 pp. 429-444. 3. Delle Site, P.; Salucci, M.V (2009) Freight Transport Thematic Research Summary, Transport Research Knowledge Centre, European Commission, DG Energy and Transport, 27-05-2009. URL: http://www.transport-research.info/Upload/ Documents/201002/20100215_130009_1238_TRS_Freight_Transport.pdf. 4. Európai Bizottság (2007) A Bizottság közleménye: A teherfuvarozási logisztikáról szóló cselekvési terv, COM(2007) 607 végleges; Brüsszel, 2007.10.18. 5. Európai Bizottság (2010) A BIZOTTSÁG KÖZLEMÉNYE: EURÓPA 2020: Az intelligens, fenntartható és inkluzív növekedés stratégiája, COM(2010) 2020 végleges, Brüsszel, 2010.3.3. 6. Európai Bizottság (2011a) A Bizottság közleménye: FEHÉR KÖNYV - Útiterv az egységes európai közlekedési térség megvalósításához – Úton egy versenyképes és erőforrás-hatékony közlekedési rendszer felé, COM(2011) 144 végleges, Brüsszel, 2011.03.28. 7. Európai Bizottság (2011b) A Bizottság közleménye az Európai Parlamentnek, a Tanácsnak, a Gazdasági és Szociális Bizottságának és a Régiók Bizottságának a „Horizont 2020” kutatási és innovációs keretprogramról COM(2011) 808 végleges, Brüsszel, 2011.11.30 8. Gecse, G. (2008) Magyar logisztikai stratégia (2007-2013), Munkaanyag, 2008. július 4. URL: http://www.vki.hu/~tfleisch/~szolnok/hivatkozas/nfgm_MLS_finalframe_ 080704.pdf
16
