Role of benchmark technology in sustainable value analysis An application to Finnish dairy farms

Abstract

Kestävä kehitys on monitahoinen käsite, johon sisältyy taloudellisen, ekologisen ja sosiaalisen kestävyyden ulottuvuudet. Yritystoiminnan kestävyyden mittaaminen on todettu tärkeäksi, mutta myös haastavaksi ongelmaksi. Yksi varteenotettavimmista kestävyyden mittaustavoista on Figgen ja Hahnin kehittämä sustainable value (SV) menetelmä. Artikkelin kirjoittajat ovat aikaisemmassa tutkimuksessaan kritisoineet alkuperäisen SV-estimaattorin rajoittavia lineaarisuusoletuksia. Nämä oletukset voidaan välttää kirjoittajien kehittämän yleistetyn SVmenetelmän avulla, joka mahdollistaa epälineaaristen vertailuteknologioitten käyttämisen ja niiden empiirisen estimoinnin. Tutkimuksen tarkoituksena on arvioida vaihtoehtoisia parametrisia ja paramerittomia menetelmiä vertailuteknologian estimointiin yleistetyn SV-analyysin viitekehikossa. Kahdeksaa erilaista vertailuteknologian estimointiin yleisesti käytettyä menetelmää sovellettiin 332 suomalaisen maitotilan empiiriseen aineistoon. Kullakin menetelmällä saatujen tulosten perusteella laskettiin SV-indeksin arvot kullekin tilalle. Vaihtoehtoisia estimointimenetelmiä arvioitiin kriittisesti sekä ekonometrisen teorian että empiiristen tulosten valossa. Tulosten perusteella voidaan vetää seuraavat johtopäätökset: 1) Eri menetelmillä määritettyjen SV-indeksien korrelaatiot ovat korkeita ja positiivisia, joten eri menetelmillä arvioidut tilojen paremmuusjärjestykset kestävyyden suhteen ovat pitkälti yhdenmukaisia. 2) Parametrittomat menetelmät pystyvät joustavuutensa ansiosta selittämään suuremman osuuden (hehtaarikohtaisen) tuotoksen vaihtelusta tilojen välillä kuin vastaavat parametriset menetelmät. 3) Regressiomallien jäännöstermien jakaumat ovat vinoja. Keskimääräinen vertailuteknologia antaa siten tässä aineistossa harhaisen kuvan tilojen tuotantomahdollisuuksista. 4) Satunnaisvirheitten huomioon ottaminen kestävyyden määrittämisessä parantaa tulosten luotettavuutta.

Sustainability is a multidimensional concept that entails economic, environmental, and social aspects. The sustainable value (SV) method is one of the most promising attempts to quantify sustainability performance of firms. SV compares performance of a firm to a benchmark, which must be estimated in one way or another. This paper examines alternative parametric and nonparametric methods for estimating the benchmark technology from empirical data. Reviewed methods are applied to an empirical data of 332 Finnish dairy farms. The application reveals four interesting conclusions. First, the greater flexibility of the nonparametric methods is evident from the better empirical fit. Second, negative skewness of the regression residuals of both parametric OLS and nonparametric CNLS speaks against the average-practice benchmark technology in this application. Third, high positive correlations across a wide spectrum of methods suggest that the findings are relatively robust. Forth, the stochastic decomposition of the disturbance term to filter out the noise component from the inefficiency term yields more realistic efficiency estimates and performance targets.