HAVACILIK ENDÜSTRİSİNDE STRATEJİK ORTAKLIKLAR: VZA VE GÜVEN BÖLGESİ YAKLAŞIMI İLE BİR ETKİNLİK ANALİZİ ÇALIŞMASI

Amaç: İki ya da daha çok şirketin birlikte ürün veya hizmet üretmesi, üretilen ürün veya hizmetlerin satışında ortak çıkarlar doğrultusunda hareket etmesi stratejik ortaklık (strategic alliance) olarak tanımlanmaktadır. Günümüzde özellikle havacılık endüstrisinde faaliyet gösteren havayolu şirketlerinin değişen küresel şartlara daha hızlı uyum sağlamak adına bu tarz stratejik ortaklıklar kurdukları görülmektedir. Buradan hareketle çalışmanın amacı; havacılık sektöründe kurulmuş olan stratejik ortaklıklar üzerinde karşılaştırmalı bir etkinlik analizi gerçekleştirmektir.Yöntem: Çalışmada 59 havayolu şirketine geleneksel Veri Zarflama Analizi (VZA) yöntemine ilave olarak Güven Bölgesi Yaklaşımı (Assurance Region) uygulanmış ve elde edilen bulguların yorumları bu yaklaşım ışığında farklı bir bakış açısı ile gerçekleştirilmiştir.Bulgular: Geleneksel VZA yöntemine kıyasla her bir karar biriminin değişken ağırlıklarına verdikleri önem seviyeleri dikkate alınarak gerçekleştirilen Güven Bölgesi Yaklaşımında oldukça farklı sonuçlar elde edilmiştir. Sonuç: VZA yöntemi altında elde edilen etkinlik değerleri ortalaması %62 civarında iken daha hassas bir yaklaşım olan VZA/AR yöntemi altında etkinlik değerleri ortalaması yaklaşık %30 düşüş ile %44 seviyesine gerilemiştir. Geleneksel VZA yönteminde 11 havayolu şirketi etkin olarak bulunmuşken bu sayı VZA/AR yönteminde sadece 3 tür. Bu da, geleneksel VZA yönteminin hassas analizler konusunda yetersiz kaldığını göstermektedir.

STRATEGIC ALLIANCES IN AVIATION INDUSTRY: AN EFFICIENCY ANALYSIS USING DATA ENVELOPMENT ANALYSIS AND ASSURANCE REGION APPROACH

Aim: Strategic alliance is defined as the act of two or more companies producing product or service together, acting in the direction of common interests for the sale of manufactured products or services. Today, especially those companies operating in the aviation industry seem to have established such strategic partnerships in order to adapt more rapidly to changing global conditions. In this study, it was aimed to perform a comparative efficiency analysis for the strategic alliances which established in the  aviation industryMethod: Additionally to basic Data Envelopment Analysis (DEA), Assurance Region approach was also applied to the 59 airline company and the interpretations of the findings were made with a different point of view in the light of this approach.Findings: In comparison with basic DEA, it was found quite different results under Assurance Region Method which consider weights of each input and output variables. Results: While mean efficiency score was found as %62 under basic DEA, however, it was found as %44 under DEA/AR approach. Theseresults show that efficiency score was decreased about %30 under DEA/AR approach. 11 airline company were found as efficient under basic DEA, only 3 of them were found as efficient under DEA/AR approach. And also, we can say that DEA/AR approach is more sensitive technique than basic DEA.

___

  • Allen, R., Athanassopoulos, A., Dyson, R. G. ve Thanassoulis, E. (1997). “Weights Restrictions and Value Judgements in Data Envelopment Analysis: Evolution, Development And Future Directions”. Annals of Operations Research, (73): 13-34.
  • Aydıntan, B. (2003). Dışa açılma yolunda stratejik ortaklıklar ve türk şirketleri açısından önemi. İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(2), 1-18.
  • Cooper, W. W., Seiford, L. M. ve Tone, K. (2002). Data Envelopment Analysis: A Compherensive Text with Models, Applications, References and DEA Solver Software. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers.
  • Cooper, W. W., Seiford, L. M. ve Zhu, J. (2011). Handbook on Data Envelopment Analysis. London.
  • Demirci, A. (2012). OECD Üyesi Ülkelerin Ekonomik ve Sosyal Etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi Yöntemi ile Belirlenmesi. Doktora Tezi, Atatürk Üniversitesi.
  • Farrel, M. J. (1957). “The Measurement of Productive Efficiency”. Journal of The Royal Statistical Society, Series A (General), 120( 3): 253-290.
  • HTTP1 (2017). www.staralliance.com, (erişim tarihi: 15.07.2017).
  • HTTP1 (2017). www.skyteam.com, (erişim tarihi: 15.07.2017).
  • HTTP1 (2017). www.oneworld.com, (erişim tarihi: 15.07.2017).
  • İçöz, C. (2013). Türkiye’deki İstatistik Bölümlerinin Göreli Etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi ile Belirlenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Anadolu Üniversitesi.
  • Karatop, B. (2015). Bulanık AHP Yöntemiyle Odak Strateji Modelinin Geliştirilmesi: Otomotiv Sektöründe Uygulama. Doktora Tezi, Sakarya Üniversitesi.
  • Kaynar, O. (2004). Veri Zarflama Analizi ve Göreceli Etkinlik Analizi Üzerine Bir Uygulama. Yüksek Lisans Tezi, Cumhuriyet Üniversitesi.
  • Kong, W. H., & Fu, T. T. (2012). Assessing the performance of business colleges in Taiwan using data envelopment analysis and student based value-added performance indicators. Omega, 40(5), 541-549.
  • Lai, P. L. (2013). A Study on The Relationship Between Airport Privatization and Airport Efficiency. Doktora Tezi, Cardiff University.
  • Lai, P. L., Potter, A., Beynon, M. ve Beresford, A. (2015). “Evaluating The Efficiency Performance of Airports Using an Integrated AHP/DEA-AR Technique”. Transport Policy, (42): 75-85.
  • Öge, E. (2007). Stratejik İttifaklar. ABMYO Dergisi, 7, (19-37).
  • Özdemir, A. ve Demirelli, E. (2013). "Ağırlık Kısıtlı Veri Zarflama Analizi ile Mevduat Bankalarının Etkinlik Ölçümüne Yönelik Bir Uygulama". Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 9(19): 215-238.
  • Ramanathan, R. (2003). An Introduction to Data Envelopment Analysis. Sage Publications.
  • Saaty, T. L. (1977). A scaling method for priorities in hierarchical structures. Journal of mathematical psychology, 15(3), 234-281.
  • Taylor, W. M., Thompson, R. G., Thrall, R. M. ve Dharmapala, P. S. (1997). “DEA/AR Efficiency and Profitability of Mexican Banks a Total Income Model”. European Journal of Operational Research, 98(2): 346-363.
  • Thompson, R. G., Dharmapala, P. S., Gatewood, E. J., Macy, S., ve Thrall, R. M. (1996). “DEA/Assurance Region SBDC Efficiency and Unique Projections”. Operations Research, 44(4): 533-542.
  • Wang, Y. M., Chin, K. S. ve Poon, G. K. K. (2008b) “A Data Envelopment Analysis Method with Assurance Region for Weight Generation in The Analytic Hierarchy Process”. Decision Support Systems, 45(4): 913-921.
  • Zhu, J. (2009). Quantitative Models for Performance Evaluation and Benchmarking. Second Edition, New York: Springer.
İşletme Bilimi Dergisi-Cover
  • Yayın Aralığı: Yılda 3 Sayı
  • Başlangıç: 2013
  • Yayıncı: Sakarya Üniversitesi