Malmquist Verimlilik Endeksi (MVE)
Malmquist Productivity Index · Ayrıca şöyle bilinir: MPI, Malmquist Index, Malmquist DEA Productivity Index, Malmquist Verimlilik Endeksi
Malmquist Verimlilik Endeksi (MVE), zaman içindeki toplam faktör verimliliği (TFV) değişiminin parametrik olmayan bir ölçüsüdür. Caves, Christensen ve Diewert (1982) tarafından uzaklık fonksiyonları temelinde biçimsel olarak temellendirilen ve Färe, Grosskopf, Norris ve Zhang (1994) tarafından Veri Zarflama Analizi (VZA) kullanılarak işlevselleştirilen MVE, verimlilik büyümesini iki bileşene ayırır: etkinlik değişimi (sınıra yetişme) ve teknik değişim (sınırın kendisinin kayması).
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Çok sayıda KVB'nin (firmalar, hastaneler, okullar, ülkeler) en az iki dönem boyunca gözlemlendiği panel verileriniz olduğunda ve parametrik bir fonksiyonel form dayatmadan TFV değişimini ayrıştırmak istediğinizde MVE'yi kullanın. Temel varsayımlar: üretim kümeleri dışbükey ve serbestçe devredilebilir; KVB'ler girdi ve çıktılarda karşılaştırılabilir olmalıdır. Fonksiyonel form belirsiz olduğunda MVE, parametrik TFV endekslerine tercih edilir. Sınırlılıkları arasında aykırı değerlere duyarlılık, negatif değerleri işleyememe ve dengeli panel gereksinimi bulunur. Alternatifler arasında istatistiksel gürültü ayrımının gerektiği durumlarda stokastik sınır analizi yer alır.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Girdi ve çıktı fiyat verisi veya maliyet minimizasyonu veya kâr maksimizasyonu gibi davranışsal varsayımlar gerektirmez.
- TFV değişimini ekonomik olarak anlamlı bileşenlere ayırır: etkinlik değişimi ve teknik değişim.
- Parametrik olmayan yaklaşım, üretim fonksiyonunun yanlış belirtilmesini önler.
- Kamu sektörü kuruluşlarına (hastaneler, üniversiteler) uygulanabilir, çünkü bu kuruluşlarda piyasa fiyatları mevcut değildir veya çarpıktır.
- VZA sınırları parçalı-lineer ve aykırı değer odaklı olduğundan, aşırı gözlemlere duyarlıdır.
- İstatistiksel gürültü ile gerçek verimsizlik arasındaki ayrımı yapamaz — sınırdan sapmaların tümü verimsizliğe atfedilir.
- Dengeli panel verisi gerektirir; dönemler arasındaki eksik gözlemler analizi karmaşıklaştırır.
- Uzaklık fonksiyonu hesaplamaları, gözlemlenen noktanın referans dönemi sınırı dışında kalması durumunda tanımsız oranlara yol açarak imkansız olabilir.
SSS
MVE girdi ve çıktılar için fiyat verisi gerektirir mi?
Hayır. MVE'nin Törnqvist endeksi gibi endeks sayısı yaklaşımlarına göre başlıca avantajlarından biri, tamamen miktar verilerine dayanmasıdır. Uzaklık fonksiyonları, gözlemlenen girdi-çıktı miktarlarından VZA lineer programları aracılığıyla tahmin edilir, bu da MVE'yi piyasa fiyatlarının mevcut olmadığı veya çarpıtıldığı düzenlenmiş sektörler ve kamu hizmetleri için uygun hale getirir.
0.95'lik bir MVE değeri ne anlama gelir?
0.95'lik bir MVE, iki dönem arasında %5'lik bir verimlilik düşüşü olduğunu gösterir. Bu daha da ayrıştırılabilir: örneğin, EC = 1.02 ve TC = 0.93 ise, birim etkinliğini sınıra göre iyileştirmiş (%2 oranında yetişmiş) ancak sınırın kendisi %7 oranında gerilemiş, bu da net verimlilik kaybına yol açmıştır.
Güvenilir bir MVE analizi için kaç KVB ve döneme ihtiyaç vardır?
Yaygın bir VZA kuralı, KVB sayısının girdi ve çıktı sayılarının toplamının en az üç katı olmasını gerektirir. MVE için en az iki zaman periyoduna ihtiyacınız vardır; daha fazla periyot, Luenberger veya sıralı MVE uzantılarına olanak tanır. Dönem başına 15-20'den az KVB, çok kaba, kararsız sınırlar üretme eğilimindedir ve bunlardan kaçınılmalıdır.
Kaynaklar
- Färe, R., Grosskopf, S., Norris, M., & Zhang, Z. (1994). Productivity growth, technical progress, and efficiency change in industrialized countries. American Economic Review, 84(1), 66–83. link ↗
- Caves, D. W., Christensen, L. R., & Diewert, W. E. (1982). The economic theory of index numbers and the measurement of input, output, and productivity. Econometrica, 50(6), 1393–1414. DOI: 10.2307/1913388 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 2). Malmquist Productivity Index. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/efficiency-analysis/malmquist-productivity-index
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Pencere Veri Zarflama AnaliziEtkinlik analizi↔ karşılaştır