- Introduzione
- Significato dell'(in)efficienza tecnica
- Misurazione non parametrica dell'efficienza e Data Envelopment Analysis - Cenni
- Data Envelopment Analysis e applicazione a realtà portuali e terminalistiche
- Il data set di riferimento
- Risultati del modello
- Principali tendenze emerse dall'analisi
- Conclusioni
- Bibliografia
(*)
Il lavoro è frutto della costante collaborazione tra gli autori.
Tuttavia, Ugo Marchese si è occupato della stesura del § 1, mentre i
§§ 2, 4.1, 5, 7 sono da attribuirsi a Claudio Ferrari ed i
§§ 3, 4.2, 4.3, 6, 8 sono da attribuirsi a Marco Benacchio.
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Abstract
Sono note in letteratura le difficoltà che si riscontrano qualora si tenti di definire la funzione di produzione di un porto e/o di un'impresa terminalista portuale in generale. In questo paper si propone un approccio specificamente rivolto ad una particolare tipologia di operatore portuale (quello specializzato nella movimentazione containerizzata) e l'utilizzo del metodo DEA (input oriented) per lo studio delle frontiere efficienti di produzione di queste imprese. L’accento sull'efficienza tecnica sembra particolarmente giustificato dalla necessità di favorire l'utilizzo efficiente di alcuni input che presentano le caratteristiche dei beni pubblici congestionabili, in particolare: lo spazio portuale.
Successivamente ad un iniziale approccio alle funzioni non parametriche quali quelle DEA, il lavoro prosegue evidenziando vantaggi (il venir meno della necessità di fare ipotesi particolari circa lo stato della tecnologia e di effettuare stime parametriche) e svantaggi (analisi statica; risultati non in forma assoluta ma in termini di scostamenti rispetto alla best practice) conseguenti all'utilizzo di tali tecniche per lo studio di imprese di servizi quali quelle in oggetto. A questa prima parte più teorica ne segue una seconda, che al momento si presenta come il primo case study ad utilizzare tecniche DEA, costituita da una studio effettuato su una decina di terminal operator presenti nei maggiori scali italiani.
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