Оставаясь в рамках той же логики, мы можем перейти от «пространства продуктов» к пространству «входов и выходов» (рис. 2). По оси OX теперь будет откладываться объем использованного ресурса, по оси OY – количественное выражение полученного результата. Например, будем считать, что X – это государственные расходы на программу повышения квалификации чиновников, а Y – число управленцев, прошедших переподготовку. Точки на плоскости, отражающие различные комбинации затрат и результатов, будут соответствовать DMU – допустим, региональным администрациям (A, B, C, D).
Рис. 2. DMU в пространстве «вход – выход» .
Региональные администрации, соответствующие точкам В и D на рис. 2, неэффективны, так как для них имеется возможность: а) увеличить количество обучаемых чиновников без снижения затрат (D→D’), б) снизить затраты без уменьшения числа обучаемых чиновников (B→B’). В практических задачах прямо различают эффективность, ориентированную на «выход» (output-oriented efficiency), и эффективность, ориентированную на «вход» (input-oriented efficiency). В первом случае (для точки D на рис. 2) эффективность рассчитывается как отношение FD/FD’, во втором (для точки B) – как отношение EB’/EB. Так или иначе, фактический уровень выхода при данном уровне входа сравнивается с максимально возможным в данной системе.
Граница производственных возможностей задается некоторой функцией, которую в самом общем виде можно записать как:
где
– вектор результатов, – вектор ресурсов. Векторное определение x и y подчеркивает тот факт, что DMU может преобразовывать набор различных ресурсов в набор различных результатов (рис. 3). Если мы имеем дело с более чем одним входом и/или более чем одним выходом, ГПВ уже не может быть отображена кривой на плоскости. Корректно будет говорить об этой границе как о поверхности в трехмерном пространстве или гиперповерхности в многомерном пространстве.Рис. 3.
Преобразование вектора ресурсов в вектор результатов
Важное упрощение, заложенное в модели (1), заключается в предположении, что получаемые результаты зависят только от вложенных ресурсов и степени эффективности DMU. Здесь мы пока не принимаем во внимание тот факт, что даже сравнительно однородные DMU оперируют в различных условиях, которые могут способствовать или противодействовать достижению ГПВ. Например, в регионе с большой территорией и низкой плотностью населения оказание медицинской помощи всегда будет сопряжено с большими затратами ресурсов, в частности с высокими транспортными издержками.
Итак, в модели (1) F выступает в качестве некоторой «эталонной» функции, «траектории» в пространстве ресурсов и результатов, определяющей максимально возможный эффект от затраты данного количества ресурсов в данных условиях, общих для всех DMU. В этом контексте следует особо подчеркнуть, что ГПВ на значительных промежутках времени не статична; она меняется по мере