2.3. Intérêt et
limites des deux approches
Les deux approches peuvent être complémentaires
en fournissant des informations supplémentaires sur la performance. Des
chercheurs utilisent les deux méthodes de mesure d'efficience pour
comparer les résultats obtenus. Mais le choix entre les approches peut
être effectué sur la base des informations disponibles et des
objectifs à rechercher. Par exemple, si nous intéressons
uniquement à la mesure de l'efficience technique d'un secteur l'approche
non paramétrique est la plus appropriée. Or, si en plus de
l'efficience nous voulons mesurer aussi la technologie de production il
convient alors d'adopter l'approche paramétrique.
- La méthode SFA (paramétrique) exige un
échantillon de grande taille pour que la technique
économétrique soit bien appliquée. Alors que la
méthode DEA est réputée sensible aux outliers (valeurs
aberrantes) (Wilson, 1993).
- La méthode DEA ne nécessite pas
d'hypothèses particulières puisque la frontière est
déterminée par les données. Dans le secteur de la
santé, l'utilisation de la méthode SFA s'avère
risquée puisqu'elle utilise une forme fonctionnelle qui nécessite
des hypothèses spécifiques concernant la distribution du terme
d'erreur. Donc d'un point de vue empirique, la mesure de l'efficience par la
méthode DEA est plus préférable dans le secteur de la
santé.
- L'avantage de la méthode DEA par rapport à la
méthode SFA, est sa capacité de réaliser des estimations
d'efficience dans un cadre multi output. Ce qui la rend plus
intéressante dans le secteur de la santé (caractère
multidimensionnel). Cependant, DEA est assez sensible au choix des outputs et
des inputs. Surtout que cette méthode ne permet pas de vérifier
si une ou plusieurs variables doivent ou non être intégrées
au modèle. Ce qui mène des fois, à des biais se traduisant
par une sous ou sur estimation de l'efficience (Bowlin, 1998).
Tableau 3: Comparaison de la DEA et
SFA
|
Méthodes non paramétriques
|
Méthodes paramétriques
|
|
Avantages
|
Avantages
|
|
- Pas de spécification de relation fonctionnelle
particulière pour la technologie
- Décomposition facile des inefficiences :
inefficience technique, inefficience allocative, inefficience
d'échelle.
|
- Les inefficiences réduites peuvent avoir des
propriétés statistiques
- Tiennent compte des aléas autres que l'inefficience
(frontières stochastiques)
|
|
Limites
|
Limites
|
|
- Les inefficiences réduites n'ont pas de
propriétés statistiques ;
- Les grosses erreurs de mesure et/ou d'oubli de variables
peuvent affecter les mesures d'inefficience.
|
- Nécessitent de représenter la technologie par
une forme paramétrique particulière
- La décomposition de différentes composantes de
l'inefficience n'est pas toujours possible, en particulier pour les
technologies multi-produites.
|
Source : Chaffai M. (1997)
| 
