Nel lavoro gli autori (Summo D. Quatela P.) analizzano una metodologia non parametrica di tipo frontier-approch che consente di scomporre le variazioni della produttività totale in cambiamenti di efficienza e cambiamenti tecnologici. In particolare si sperimenta una risposta empirica alle esigenze conoscitive della dinamica temporale della produttività del settore bancario italiano adottando un approccio metodologico innovativo rispetto all’impostazione classica. Si tratta di porre in essere indici di produttività di Malmquist1 che - a differenza di quelli del tipo Laspeyres, Paasche, Fisher, Tornquist, Solow - considerano l’ipotesi di inefficienza delle strutture produttive osservate e consentono di scindere i cambiamenti dovuti alla efficienza tecnica e ai cambiamenti dovuti al progresso tecnologico, noti, nella terminologia anglosassone, come catching-up effect e tecnology schift effect. Questi indici, tuttavia, richiedono la definizione di una metodologia prodromico alla loro generazione: la Data Envelopment Analisys (DEA).

Malmquist Productivity Index. Aspetti metodologici

SUMMO, Domenico;
2010

Abstract

Nel lavoro gli autori (Summo D. Quatela P.) analizzano una metodologia non parametrica di tipo frontier-approch che consente di scomporre le variazioni della produttività totale in cambiamenti di efficienza e cambiamenti tecnologici. In particolare si sperimenta una risposta empirica alle esigenze conoscitive della dinamica temporale della produttività del settore bancario italiano adottando un approccio metodologico innovativo rispetto all’impostazione classica. Si tratta di porre in essere indici di produttività di Malmquist1 che - a differenza di quelli del tipo Laspeyres, Paasche, Fisher, Tornquist, Solow - considerano l’ipotesi di inefficienza delle strutture produttive osservate e consentono di scindere i cambiamenti dovuti alla efficienza tecnica e ai cambiamenti dovuti al progresso tecnologico, noti, nella terminologia anglosassone, come catching-up effect e tecnology schift effect. Questi indici, tuttavia, richiedono la definizione di una metodologia prodromico alla loro generazione: la Data Envelopment Analisys (DEA).
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