Measuring dynamic efficiency under uncertainty

Abstract

Ziel dieses Beitrages ist es, ein theoretisches Modell zur dynamischen Effizienzmessung so zu erweitern, dass unsichere Preise für Produktionsfaktoren bei der optimalen Faktoreinsatzmenge variabler und fixer Faktoren berücksichtigt werden. Insbesondere bei der Anpassung quasi-fixer Faktoren mittels Investitionen spielen unsichere Erwartungen über zukünftige Rückflüsse eine große Rolle. Während bereits einige Studien Unsicherheit bei der statischen Effizienzmessung berücksichtigen wird dieser Aspekt bei der dynamischen Effizienzmessung bislang ignoriert. Das hier verwendete dynamische Effizienzmodell basiert auf einer ostenminimierung für eine gegebene Produktionsmenge und erlaubt, mit Hilfe der jeweiligen Schattenpreise und dazugehörigen Faktoreinsatzmengen sowohl allokative als auch technische Effizienz zu messen. Es werden Hypothesen über die Wirkung von Unsicherheit bei der dynamischen Effizienzmessung abgeleitet. Faktornachfragefunktionen, die aus dem Modell resultieren, können als Grundlage für empirische Analysen dienen.

In this paper we develop a theoretical model that links dynamic efficiency measurement and optimal investment under uncertainty. It is widely acknowledged that uncertainty has an impact on the optimal factor use of a profit maximizing firm. This is particularly true for the optimal adjustment of the firm’s capital stock. While uncertainty has been considered in the static efficiency measurement literature it has been ignored so far in the context of dynamic efficiency measurement. This paper targets at closing this gap. For that purpose we take up a dynamic efficiency model which embeds a stochastic intertemporal duality model into a shadow cost framework and allows for measuring technical and allocative inefficiency. We derive hypotheses on how uncertainty affects the measurement of efficiency. The factor demand equations, which we derive, may serve as a starting point for an empirical validation of these hypotheses.