Malmquist-Luenberger Verimlilik Göstergesi
Malmquist-Luenberger Productivity Index · Ayrıca şöyle bilinir: ML index, Malmquist-Luenberger index, ML productivity
Malmquist-Luenberger (ML) Verimlilik Endeksi, toplam faktör verimliliği (TFV) değişimini zaman içinde ölçmek için Malmquist endeksi ve Luenberger'in yönlü uzaklık fonksiyonlarından kavramları birleştirir. Verimlilik büyümesini teknik etkinlik değişimi ve teknolojik ilerleme olarak ayrıştırarak, belirli fonksiyonel form varsayımlarına ihtiyaç duymadan kapsamlı bir verimlilik değerlendirmesi sağlar.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Ne zaman kullanılır
Malmquist-Luenberger endeksini, özellikle istenmeyen çıktıların (emisyonlar, atık) dahil edilmesi gerektiğinde, kuruluşlarda veya endüstrilerde zaman içindeki verimlilik değişikliklerini değerlendirirken uygulayın. Çevre ekonomisi, enerji verimliliği değerlendirmesi ve sürdürülebilir performans ölçümünde özellikle kullanışlıdır. İyileşmelerin etkinlik kazanımlarından mı yoksa teknolojik gelişmelerden mi kaynaklandığını anlamanız gerektiğinde ve üretim fonksiyonları bilinmediğinde veya karmaşık olduğunda kullanın.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- İstenmeyen çıktıları (örn. emisyonlar, kirlilik) doğal olarak dahil eder, çevresel verimlilik analizi için kritik öneme sahiptir.
- Verimliliği yorumlanabilir bileşenlere (etkinlik ve teknolojik değişim) ayrıştırır.
- Belirli üretim fonksiyonu formları veya fiyatlar hakkında bilgi gerektirmez.
- Esnek yön vektörü, belirli iyileşme boyutlarına odaklanmayı sağlar.
- Birden çok girdi ve çıktıyı eş zamanlı olarak ele alır.
- Boylamsal karşılaştırmalar net verimlilik yörüngeleri sunar.
- Özellikle büyük veri kümeleri veya çok sayıda dönem için hesaplama açısından yoğundur.
- Yüksek kaliteli veri gerektirir; ölçüm hatalarına ve aykırı değerlere karşı hassastır.
- Yönlü uzaklık fonksiyonlarını sezgisel olarak yorumlamak zor olabilir.
- Varyantlar kullanılmadıkça sabit ölçek getirisi varsayar.
- Yön vektörünün seçimi sonuçları önemli ölçüde etkileyebilir.
SSS
Yönlü uzaklık fonksiyonu nedir ve neden standart uzaklık fonksiyonlarından daha iyidir?
Yönlü uzaklık fonksiyonu, mesafeyi radyal olarak değil, belirli bir yönde ölçer. Bu, çıktıların eş zamanlı olarak iyileştirilmesine ve girdilerin yönetim hedefleriyle en alakalı yönde azaltılmasına olanak tanır, bu da radyal projeksiyonlardan daha gerçekçidir.
ML endeksi standart Malmquist endeksinden nasıl farklıdır?
Standart Malmquist endeksi radyal projeksiyonlar kullanır ve istenmeyen çıktıları doğal olarak ele almaz. ML endeksi, emisyonlar, atık veya kirlilik gibi istenmeyen çıktıların verimlilik ölçümüne doğrudan dahil edilmesini sağlayan yönlü uzaklık fonksiyonlarını kullanır.
ML endeks değeri 1.05 ne anlama gelir?
1.05'lik bir ML endeksi, dönemler arasında %5'lik bir verimlilik büyümesini gösterir. Eğer etkinlik değişim bileşeni 1.02 ve teknik değişim 1.03 ise, %2'si etkinlik kazanımlarından ve %3'ü teknolojik ilerlemeden kaynaklanmaktadır.
ML endeksi yön vektörünün seçimine ne kadar duyarlıdır?
Yön vektörü seçimi sonuçları önemli ölçüde etkileyebilir. Yönetim hedefleri ve endüstri normlarıyla uyumlu vektörler kullanın. Sonuçların olası yön seçimleri arasında sağlamlığını sağlamak için duyarlılık analizi yapılmalıdır.
Kaynaklar
- Malmquist, S. (1953). Index numbers and indifference surfaces. Trabajos de Estadistica y de Investigacion Operativa, 4(2), 209-242. DOI: 10.1007/BF03006863 ↗
- Luenberger, D. G. (1992). New optimality conditions for stochastic control problems. Mathematics of Operations Research, 17(3), 657-663. link ↗
- Chambers, R. G., Chung, Y., & Färe, R. (1996). Benefit and distance functions. Journal of Economic Theory, 70(2), 407-419. DOI: 10.1006/jeth.1996.0096 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Malmquist-Luenberger Productivity Index. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/operations-research/malmquist-luenberger-productivity-indicator