Uzantı kartı · Kesin
Çevresel DEA (Färe, Grosskopf, Lovell ve Pasurka, 1989)
Bu, DEA'nın istenmeyen bir çıktının (kirletici gibi) serbestçe atılamadığı, girdilerle birlikte oransal olarak daraltılabildiği durumlar için biçimidir. Çıktısı yine 0 ile 1 arasında bir çevresel verimlilik puanıdır.
Temel yöntem
DEA →
Felsefe, işleyiş, güçlü ve zayıf yanlar temel yöntem kartında; bu kart yalnız farkı anlatır.
Veri türü (aile)
Kesin (Classical) →
Bu veri türü nedir, ne zaman kullanılır, hücreye nasıl yazılır: ailenin ayrıntılı anlatımı burada.
Temel Yöntemden Ne Değişir?
Dört şey değişir; DEA'nın kendi ağırlığını kendi bulma ilkesi değişmez.
Girdi-çıktı yapısı. Temel DEA'da her ölçüt ya girdi ya çıktıdır ve çıktı çoğu iyi kabul edilir. Burada üçüncü bir grup daha vardır: istenmeyen çıktı, örneğin karbon salımı. Bu ölçüt üretimin bir yan ürünüdür, azaltılması istenir ama girdi gibi serbestçe eksiltilemez; üretim sürecine sıkı sıkıya bağlıdır. İstenen çıktı hiç yokken istenmeyen çıktı da üretilemez.
Model kısıtları. Temel CCR'de her çıktı serbestçe atılabilir kabul edilir; bir birim isterse daha az çıktı üretip yine mümkün sayılır. İstenmeyen çıktıda bu varsayım bırakılır. DecisionMind bu uzantıda istenmeyen çıktıyı ikinci bir girdi gibi ele alır ve onu diğer girdilerle birlikte aynı daraltma oranına bağlar. Bu, zayıf atılabilirlik varsayımının doğrusal programlamaya yansıyan biçimidir.
Skor hesaplama. Temel CCR'de theta yalnız girdileri daraltır, çıktılar en az gözlenen düzeyde kalmalıdır. Burada theta hem girdileri hem istenmeyen çıktıyı aynı oranda daraltır; istenen çıktılar yine en az gözlenen düzeyde kalmalıdır. Yöntem isteğe bağlı olarak kirleticiler arasında farklı önem ağırlıkları da alabilir; bu durumda her kirletici kendi oranında daralır.
Sonuç ve durulaştırma. Skor yine 0 ile 1 arasında tek bir sayıdır ve skor=1 birimin çevresel sınırda olduğu anlamına gelir. Fark şurada: bu skor yalnız kaynak kullanımını değil, kirletici üretimini de içerir. Bir birim çok kaynak kullanıp az kirletiyor olsa bile, kirletici payı yüksekse skor düşebilir.
DecisionMind bu uzantıda sabit ölçeğe göre getiri varsayımını ve istenmeyen çıktının zayıf atılabilirliğini sabit tutar. Kirletici ağırlıkları yalnız kullanıcı açıkça verirse devreye girer; verilmezse yöntem radyal biçimi hesaplar.
Çıktı Nasıl Yorumlanır?
Temel DEA'daki gibi skor mutlak bir çevresel başarı yüzdesi değildir, kümeye ve tanıma göre görecelidir. Fark şurada: düşük skor yalnız az kaynakla çok üretmemek değil, kirleticiyi orantılı olarak fazla üretmek anlamına da gelebilir. İki birimin skor farkı, hangi payın (kaynak mı kirletici mi) daha çok katkı yaptığı incelenmeden yorumlanmamalıdır.
Bu nedenle:
"Bu tesis en çevreci tesistir"
yerine:
"Bu tesis, bu üç tesis ve bu girdi-çıktı-kirletici tanımıyla çevresel sınırdadır. Diğer tesisler aynı üretimi orantılı olarak daha az girdi ve daha az kirletici ile sağlayabilseydi bu skora ulaşırlardı"
biçiminde yazmak doğrudur.
Ne Zaman Temel Yöntem Yerine Bu?
Üretim sürecinde istenen çıktının yanında serbestçe atılamayan bir istenmeyen çıktı (kirletici, atık, hata payı) varsa ve bu çıktı üretimden ayrılamıyorsa bu uzantı uygundur. İstenmeyen çıktı yoksa ya da tamamen serbestçe azaltılabiliyorsa, temel DEA yeterlidir; istenmeyen çıktıyı zorla bu modele sokmak gereksiz karmaşıklık katar.
Kirleticiler arasında politika önceliği varsa (örneğin bir kirleticiyi diğerinden daha çok azaltmak isteniyorsa) ağırlıklı biçim tercih edilir; yoksa radyal biçim yeterlidir. Temel yöntemin çıkış koşulu burada da geçerlidir: amaç tercih değil göreli verimlilik ölçmekse bu aile uygundur.
Bu Uzantıya Özgü Hatalar
İstenmeyen çıktıyı serbestçe atılabilir varsaymak. Kirleticiyi normal bir girdi gibi de değil, istenirse hiç üretilmeyebilirmiş gibi de ele almak yanlıştır. DecisionMind istenmeyen çıktıyı, girdilerle aynı orana bağlı tutar; bu kısıt gevşetilirse kirletici üreten birimler haksız yere avantajlı çıkar.
Ölçeğe göre değişken getiri kısıtını doğrudan sabit ölçekli modele eklemek. Bu varsayım düz eklenirse model doğrusal olmaktan çıkar. DecisionMind, bunun için ayrı bir doğrusallaştırılmış biçim kullanır.
Kirletici ağırlıklarını vermeden ağırlıklı yorum yapmak. Kullanıcı ağırlık belirtmediyse yöntem radyal biçimi hesaplar; sonucu "bir kirleticiye daha çok önem verildi" diye yorumlamak yanlıştır çünkü hiçbir ağırlık uygulanmamıştır.
İstenmeyen çıktıyı tablodan çıkarıp temel CCR koşturmak. Kirletici sütununu hiç almadan yalnız girdi-çıktı ile CCR koşturmak, aynı birimlere farklı ve genelde daha yüksek bir skor verir. Bu skor artık çevresel değil klasik verimliliktir ve rapor buna göre adlandırılmalıdır.
Temel ilke şudur:
Çevresel DEA, istenmeyen çıktıyı üretimden ayrılamaz ve serbestçe atılamaz bir yük olarak taşımak içindir. Kirleticiyi görmezden gelen ya da onu sıradan bir girdi gibi serbestçe sıfırlayan her uygulama bu katkıyı ortadan kaldırır.
Vakalar
Birinci vaka DecisionMind'ın doğrulama örneğidir; manifestteki fixture elle kurulmuş küçük bir tablodur. Literatürdeki gerçek uygulama (OECD ülkeleri, 2000-2011) burada yeniden üretilmemiştir. İkinci vaka öğretici kurgudur.
1. Öğretici örnek: Üç tesisin girdi, çıktı ve karbon salımı karşılaştırması
Üç üretim tesisi iki girdi (enerji, sermaye) kullanıp iki istenen çıktı (üretim hacmi, gelir) ve bir istenmeyen çıktı (karbon salımı) üretiyor.
| Tesis | Enerji (girdi) | Sermaye (girdi) | Üretim (çıktı) | Gelir (çıktı) | Karbon (istenmeyen) |
|---|---|---|---|---|---|
| T1 | 2 | 3 | 10 | 8 | 1,0 |
| T2 | 3 | 2 | 12 | 7 | 1,2 |
| T3 | 4 | 4 | 8 | 6 | 3,0 |
Yöntem her tesis için, girdileri ve karbonu aynı oranda daraltıp istenen çıktıları en az gözlenen düzeyde tutan bir doğrusal programlama çözer.
| Tesis | Çevresel verimlilik skoru |
|---|---|
| T1 | 1,000 |
| T2 | 1,000 |
| T3 | 0,500 |
Sonuç şöyle okunur. T1 ve T2 çevresel sınırdadır. T3, aynı üretim ve geliri emsallerine göre girdilerinin ve karbonunun yaklaşık yarısıyla sağlayabilirdi.
Tesisin tereddüdü şudur: T3'ün karbon salımı yarı yarıya (3,0'dan 1,5'e) düşseydi skor ne olurdu? Python ile aynı doğrusal programlama yeniden kurulup denenmiştir; skor 0,500'den yalnızca 0,536'ya çıkmıştır. Buna karşılık T3'ün girdileri (enerji ve sermaye) yarıya indirilince skor 1,000'e neredeyse ulaşmıştır. Bu, T3'ün düşük skorunun esas olarak girdi kullanımından kaynaklandığını, karbon payının etkisinin daha küçük olduğunu gösterir.
Raporda: "Üç tesis girdi, çıktı ve karbon salımı birlikte değerlendirilerek karşılaştırılmıştır. T1 ve T2 çevresel sınırdadır (skor 1,000); T3 0,500 skorla arkadadır. T3'ün düşük skoru esas olarak girdi kullanımından kaynaklanmaktadır, karbon payının etkisi daha küçüktür."
Kaynak: Bu, DecisionMind'ın Çevresel DEA motorunun doğrulama örneğidir. Färe, Grosskopf, Lovell ve Pasurka'nın (1989) zayıf atılabilirlik çerçevesine dayanır, ama makalenin kendi sayfasından alınmış bir tablo değildir. Sayılar Python ile bağımsız olarak yeniden hesaplanmıştır.
2. Tekstil: Üç üretim tesisinin çevresel performans karşılaştırması
Bir tekstil grubu, üç üretim tesisinin çevresel verimliliğini karşılaştıracaktır. Girdiler enerji tüketimi ve işçilik saatidir; istenen çıktı üretilen kumaş miktarıdır; istenmeyen çıktı arıtılmadan deşarj edilen atıksu hacmidir.
Yöntem her tesis için girdileri ve atıksuyu aynı oranda daraltan, üretim miktarını en az gözlenen düzeyde tutan bir doğrusal programlama çözer. Diyelim ki en eski teknolojiyle çalışan tesis en düşük skoru aldı; bunun nedeni hem yüksek enerji tüketimi hem yüksek atıksu payıdır.
Grubun tereddüdü şudur: düşük skorlu tesis yalnız arıtma yatırımı mı yapmalı, yoksa üretim sürecini de mi değiştirmeli? Skor tek başına hangi payın daha çok etkili olduğunu söylemez; bu ayrım için girdi ve istenmeyen çıktı paylarının ayrı ayrı incelenmesi gerekir.
Raporda: "Üç tesis arasında en eski teknolojiye sahip tesis çevresel sınırın altındadır. Bu sonuç hem enerji kullanımından hem atıksu payından kaynaklanmaktadır. Hangi payın daha etkili olduğu ayrı bir duyarlılık incelemesiyle belirlenmelidir."
3. Yapılmaması Gereken
Birinci yanlış, öğretici örnekteki karbon sütununu tabloya hiç almadan yalnız enerji, sermaye, üretim ve gelirle CCR koşturmaktır. Bu farklı bir sayı üretir ve artık çevresel değil klasik bir verimlilik skorudur. İkinci yanlış, karbonu girdi sütununa sanki serbestçe azaltılabilirmiş gibi koymaktır. İstenmeyen çıktı üretimden ayrılamaz, girdilerle birlikte eşitlik kısıtıyla daraltılır. Üçüncü yanlış, T3'ün 0,500 skorunu "T3 kirli bir tesistir" diye raporlamaktır; skor yalnızca bu üç tesis ve bu girdi-çıktı-kirletici tanımıyla geçerlidir.
Kaynaklar
Adımların formülleri, ara tablolar ve atıf biçimleri için DecisionMind yöntem sayfası: decisionmind.app/library/dea-env
Färe, R., Grosskopf, S., Lovell, C. A. K., & Pasurka, C. (1989). Multilateral productivity comparisons when some outputs are undesirable: A nonparametric approach. Review of Economics and Statistics, 71(1), 90–98. DOI: 10.2307/1928055
Zhou, P., Poh, K. L., & Ang, B. W. (2016). Data envelopment analysis for measuring environmental performance. In Handbook of Operations Analytics Using Data Envelopment Analysis (Ch. 2, pp. 31–62). Springer. DOI: 10.1007/978-1-4899-7705-2_2
Tyteca, D. (1997). Linear programming models for the measurement of environmental performance of firms: Concepts and empirical results. Journal of Productivity Analysis, 8(2), 183–197. DOI: 10.1023/A:1013296909029
Zhou, P., Ang, B. W., & Poh, K. L. (2007). A mathematical programming approach to constructing composite indicators. Ecological Economics, 62(2), 291–297. DOI: 10.1016/j.ecolecon.2006.12.020
Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429–444. DOI: 10.1016/0377-2217(78)90138-8