Effizienzanalyse und Benchmarking
Benchmarking dient allgemein dem Vergleich von Unternehmen untereinander oder mit einem Modellunternehmen. Hierdurch können relative Ineffizienzen und somit auch Verbesserungspotenziale aufgedeckt werden.
Dabei wird durchaus ein unterschiedlicher Blickwinkel eingenommen: Während der Regulierer nach zusammenfassenden Effizienzbewertungsmaßstäben sucht, die das Festsetzen von Effizienzsteigerungsfaktoren ermöglicht (regulatorisches Benchmarking), ist für das regulierte Unternehmen die Bewertung der Effizienz und die Feststellung von Ineffizienzen lediglich ein Startpunkt für eine ganze Reihe von internen Maßnahmen zur Performance-Verbesserung. Um die notwendigen Maßnahmen zu bestimmen, werden die Performance im jeweiligen Geschäftsfeld und interne Betriebsabläufe untersucht (Prozess-Benchmarking).
Zur Effizienzbewertung werden verschiedene mathematische Verfahren verwendet. Die Anwendung eindimensionaler Performance-Indikatoren ist die einfachste Art und Weise, um Unternehmen miteinander zu vergleichen. Multi-Faktoren-Modelle werden verwendet, um unterschiedliche Input- und Output-Faktoren in Betracht zu ziehen.
Multi-Faktoren-Modelle können in sogenannte parametrische und nicht-parametrische mathematische Verfahren unterweilt werden. Nicht-parametrische Verfahren unterstellen keinen funktionalen Zusammenhang zwischen Input- und Outputfaktoren. Die am häufigsten verwendete nicht-parametrische Methode ist die Data-Envelopment-Analyse (DEA). Parametrische Methoden hingegen unterstellen einen funktionalen Zusammenhang zwischen Input und Output unter Verwendung von Schätzungen für die Produktions- und Kostenfunktion. Dies erfordert eine detaillierte Kenntnis der Produktions- oder Kostenfunktion und der Fehlerverteilung. Bei Verwendung parametrischer Methoden kommen häufig die Ordinary-Least-Squares-Methode (OLS) oder die Corrected-Ordinary-Least-Squares-Methode (COLS) zum Einsatz, bei der die Effizienzgrenze durch Schätzung der Regressionsgeraden ermittelt wird. Bei der Stochastic Frontier Analysis (SFA) wird die Effizienzgrenze unter Berücksichtigung von möglichen stochastischen Fehlern geschätzt.
KEMA hat Regulierer und regulierte Unternehmen weltweit bei der Konzeption und praktischen Anwendung von Benchmarkingverfahren beraten. Darüber hinaus unterstützen wir unsere Kunden bei der Interpretation der Ergebnisse und der Einleitung interner Maßnahmen zur Performance-Verbesserung.
Unser Beratungsportfolio umfasst:
- Festlegung der benötigten Daten
- Datenbereinigung und -überprüfung
- Auswahl und Spezifikation des Benchmarking-Modells
- Ermittlung von Effizienzwerten auf der Basis von ökonometrischen Modellen und DEA
- Interpretation der Benchmarking-Ergebnisse
- Integration von Effizienzwerten in die Preiskontrolle
- Unterstützung in Konsultationsverfahren
- Definition und Durchführung von Prozess-Benchmarkings
- Ausarbeitung von individuellen Verbesserungsmöglichkeiten.