دراسات إقتصادية
Volume 21, Numéro 1, Pages 433-452

استخدام أسلوب تحليل مغلف البيانات (dea) لقياس الكفاءة النسبية للعينة من مؤسسات بورصة الدار البيضاء

الكاتب : حمايمي توفيق . بن عثمان مفيدة .

الملخص

تهدف هذه الدراسة إلى قياس الكفاءة النسبية للمؤسسات الاقتصادية باستخدام أسلوب تحليل مغلف البيانات. شملت الدراسة عينة مكونة من 15 مؤسسة مدرجة في بورصة الدار البيضاء خلال سنة 2019، ومتغيرات الدراسة تمثلت في رأس المال والأصول الثابتة كمدخلتين والعائد على حقوق الملكية والعائد على الأصل الاقتصادي كمخرجتين، في حين تم اعتماد نموذجي العائد الثابت (CRS) والعائد المتغير (VRS) ذوي التوجه الادخالي في قياس الكفاءة. أظهرت نتائج الدراسة أن هناك تباينا في مستويات الكفاءة النسبية لمختلف مؤسسات عينة الدراسة، حيث بلغ متوسط كفاءتها 39.1% باستخدام نموذج عوائد الحجم الثابتة و56% باستخدام نموذج عوائد الحجم المتغيرة، كما أظهرت النتائج أن إجمالي الأصول وعمر المؤسسة ليس لهما دلالة إحصائية على مؤشرات الكفاءة النسبية. This study aims to measure the relative efficiency of economic enterprises using a Data Envelopment Analysis (DEA) method. The study included a sample of 15 enterprises listed in Casablanca Stock Exchange during 2019. The variables of the study consist of the capital, fixed assets as inputs, and the return on equity, and return on economic as outputs. In doing so, an input-oriented DEA model has been applied, along with Constant Returns to Scale (CRS) and Variable Returns to Scale (VRS). The results of the study indicate that the relative efficiency levels of the different enterprises in the sample varied considerably. Overall, the results point to an average efficiency of 39.1% while using the Constant Returns to Scale model and 56% while using the variable Returns to Scale model. However, the findings have not shown any statistically significant effects of the total assets and the age of the enterprise on the relative efficiency scores.

الكلمات المفتاحية

تحليل مغلف البيانات، كفاءة نسبية، عوائد الحجم الثابتة، عوائد الحجم المتغيرة. ; Data Envelopment Analysis, Relative efficiency, constant returns to scale, variable returns to scale.