Produktivität logistischer Dienstleistungen

Aufgrund der zunehmenden Bedeutung der Logistik sowohl im nationalen als auch im internationalen Kontext wird eine effizienzorientierte Beurteilung und somit die Forderung für ein Controlling logistischer Dienstleistungen immer größer. Ein wichtiges Controllinginstrument für den quantitativen Vergleich von logistischen Dienstleistungen sowie im Zeitablauf stellen Kennzahlen dar. Hierbei kommt der Produktivitätskennzahl eine besondere Bedeutung zu. Sie gibt auf unterschiedlichem Aggregationsgrad das Verhältnis von Output- und Inputgrößen eines Produktionsprozesses an. Um auch im mehrdimensionalen Fall (mehrere Inputs und/ oder Outputs) Aussagen über die Produktivität von Dienstleistungen machen zu können, wird die Data Envelopment Analysis (DEA) als Analyseinstrument angewendet und weiterentwickelt. Für eine differenzierte Analyse der Produktivität von logistischen Dienstleistungen muss die Mehrstufigkeit bei der Leistungserstellung berücksichtigt werden. Auf der ersten Stufe wird lediglich eine generelle Leistungsbereitschaft zur Verfügung gestellt (z.B. die Bereitstellung einsatzfähiger Lkw inklusive Fahrern). Erst auf der zweiten Stufe findet die eigentliche Leistungserstellung statt. Um sämtliche Produktivitätspotentiale zu identifizieren und ausschöpfen zu können, sind daher mehrstufige Messverfahren erforderlich, die in der Theorie und Praxis bislang noch nicht ausreichend thematisiert wurden. Vor diesem Hintergrund entwickelt die Autorin grundlegend einen prozessorientierten Ansatz zur Bestimmung der Produktivität von Logistikprozessen. Hierauf aufbauend werden verschiedene mehrstufige DEA-Modelle zur Messung der Logistikproduktivität entwickelt. Darüber hinaus werden die statischen Produktivitätsanalysen durch die Entwicklung eines mehrstufigen komparativ-statischen Ansatzes erweitert. Auf diese Weise kann neben der Veränderung der Produktivität logistischer Dienstleistungen im Zeitablauf auch der Einfluss des technischen Fortschritts auf die Produktivitätsentwicklung analysiert werden. Schließlich werden sämtliche Verfahren auf reale Datensätze der IATA Luftverkehrsindustrie angewendet. Basierend auf der Untersuchung der Produktivität von 25 europäischen Fluggesellschaften in den Jahren 2005 und 2008 werden Handlungsempfehlungen abgeleitet.