Türkiye Madencilik Sektörü İş Kazalarının Yoğunlaşma Analizleriyle Değerlendirilmesi

Madencilik sektörü, minerallerin aranmasından çıkarılması, taşınması ve işlenmesine kadar geçen süreç içerisinde, birçok sağlık ve güvenlik riski taşıyan bir sektördür. Madencilik sektörleründe çalışanların sağlığı ve güvenliğinin korunması ve önlemlerin alınabilmesi için, meydana gelen iş kazalarının hangi alt sektörlerde yoğunlaştığının belirlenmesi büyük önem arzetmektedir. İki basamaklı NACE sınıflandırmasında madencilik sektörü kömür ve linyit çıkartılması, metal cevher madenciliği, diğer madencilik ve taş ocakçılığı, madenciliği destekleyici hizmet faaliyetleri olmak üzere dört alt sektöre ayrılmaktadır. Bu nedenle, bu çalışmada, dört madencilik alt sektöründe 2001-2020 yılları arasında meydana gelen iş kazaları dikkate alınarak iş kazası yoğunlaşma analizleri gerçekleştirilmiştir. İş kazaları yoğunlaşma analizlerinde, piyasa veya sektörlerde yoğunlaşma ve rekabetsellik düzeyinin ölçülmesi ve analiz edilmesinde yaygın olarak kullanılan çeşitli yoğunlaşma indekslerinden hangisinin daha uygun olduğu araştırıldığında, Gini indeksinin (GI) madencilik sektörü iş kazaları yoğunlaşmasını en iyi açıklayan indeks olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca, hesaplanan kaza yoğunlaşma indekslerine göre, Türkiye madencilik sektöründe iş kazalarının yoğunlaşmasının genel olarak yüksek olduğu ve özellikle belirli bir alt sektörde (kömür-liynit madenciliğinde) yoğunlaştığı belirlenmiştir. Bu çalışmanın sonucunda, Türkiye madencilik alt sektörlerinde iş kazaları yoğunlaşma analizleri sonrasında, meydana gelebilecek iş kazalarının önlenmesi ve azaltılmasında alt sektörlere yönelik yeni strateji ve politikaların geliştirilebileceği düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler:

Madencilikte iş kazaları, Kaza olabilirlik oranı, Kaza yoğunlaşma indeksleri, Regresyon-korelasyon analizi

Evaluation of Occupational Accident in the Turkish Mining Industry by Concentration Analysis

The mining industry is a sector that carries many health and safety risks, from the exploration to the extraction, transportation and processing of minerals. In order to protect the health and safety of employees in the mining sectors and to take precautions, it is of great importance to determine in which sub-sectors the occupational accidents are concentrated. In the two-digit NACE classification, the mining industry is divided into four sub-sectors: coal and lignite extraction, metal ore mining, other mining and quarrying, and mining supporting service activities. Therefore, in this study, occupational accident concentration analyzes were carried out, taking into account the occupational accidents that occurred between 2001 and 2020 in four mining sub-sectors. When it was investigated which of the various concentration indexes, which are widely used in measuring and analyzing the concentration and competitiveness level in the market or sectors, is more appropriate in the occupational accident concentration analysis, it has been determined that the Gini index (GI) is the index that best explains the occupational accident concentration in the mining sector. In addition, according to the calculated accident concentration indices, it has been determined that the concentration of occupational accidents in the Turkish mining sector is generally high and especially concentrated in a certain subsector (coal-lignite mining). As a result of this study, it is thought that new strategies and policies for sub-sectors can be developed in the prevention and reduction of work-related accidents that may occur after the concentration analyzes of occupational accidents in Turkish mining sub-sectors.

Keywords:

Occupational accidents in mining, Accident likelihood rates, Accidents concentration indices, Regression-correlation analysis,

PDF

___

Arıtan, A.E. and Ataman, M. (2017). Work Accident Analysis with Accident Rates Calculations, Afyon Kocatepe University Journal of Sciences and Engineering 17(1):239–46. doi: 10.5578/fmbd.51762.
Bayraktar, B., Uyguçgil, H. ve Konuk, A. (2018). Türkiye Madenci̇li̇k Sektöründe İş Kazalarini̇ Stati̇sti̇ksel Anali̇zi̇, Bilimsel Madencilik Dergisi, 57 (Özelsayısı):85–90. doi: 10.30797/madencilik.493212.
Bikker, J.A. and Haaf, K. (2002). Measures of Competition and Concentration in the Banking Industry : A Review of the Literature, Economic & Financial Modelling, 9(2):53–98.
Bilim, N., Dündar S. and Bilim, A. (2018). Ülkemizdeki Maden Sektöründe Meydana Gelen İş Kazası ve Meslek Hastalıklarının Analizi, BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 7(2):423–32.
Brown, T. (2018). Measurement of Mineral Supply Diversity and Its Importance in Assessing Risk and Criticality, Resources Policy, 58(5):202–18. doi: 10.1016/j.resourpol.2018.05.007.
Ceylan, H. (2011). Türkiye’deki İş Kazalarının Genel Görünümü Ve Gelişmiş Ülkelerle Kıyaslanması, International Journal of Engineering Research and Development, 3(2):18–24.
Ceylan, H. (2012). Analysis of Occupational Accidents According to the Sectors in Turkey, Gazi University Journal of Science 25(4):909–18.
Choo, S.Y., Radam, A., Hassan, A., and Shamsudin, M.N. (2018). Market structure of Malaysian palm oil refining industry. Asian Academy of Management Journal, 23(2), 125–141. https://doi.org/10.21315/aamj2018.23.2.6
Dimić, M. and Paunović, S. (2019). Concentration Measuring Techniques in Banking Sector- Lorenz Curve and Gini Coefficient, The Central and Eastern European Online Library, (2):137–51. doi: 10.28934/ea.19.52.2.pp137-151.
Domínguez, C.R., Martínez, I.V., Peña, P.M.P. and Ochoa, A.R (2019). Analysis and Evaluation of Risks in Underground Mining Using the Decision Matrix Risk-Assessment (DMRA) Technique, in Guanajuato, Mexico, Journal of Sustainable Mining, 18(1):52–59. doi: 10.1016/j.jsm.2019.01.001.
Ediz, Y. ve Önder, K. (2019). İçecek İmalati Sektörünün Piyasa Yapisi Ve Yoğunlaşma Düzeyi: Türkiye’nin İlk 1000 Sanayi Kuruluşu Üzerine Bir Uygulama, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 60(21):25–40. doi: http://dergipark.gov.tr/dpusbe.
Hall, M. and Tideman, H. (1967). Measures of Concentration, Journal of the American Statistical Association, 62(317):162–68. doi: 10.1080/01621459.1967.10482897. Hannah, L. and Kay, J. A. (1977). Concentration In Modern Industry Theory, Measurement and the U.K. Experience, First Edition, London and Basingstoke, The Macmillan Press Ltd.
Hirschman, A.O. (1945). National Power and the Structure of Foreign Trade, Berkeley, Los Angeles, London, University Of California Press.
Herfindahl, O.C. (1950). Concentration in the Steel Industry, Doctoral Thesis, Faculty of Polıtıcal Scıence, Columbia University.
Horowitz, A. and Horowitz, I. (1968). Entropy , Markov Processes and Competition in the Brewing Industry, The Journal of Industrial Economics, 16(3):196–211.
Horvath, J. (1972). Suggestion for a Comprehensive Measure of Concentration, Southern Economic Journal, 38(4):602–4.doi: https://www.jstor.org/stable/1056523.
Kecojevic, V., Komljenovic, D., Groves, W.A. and Radomsky, M. (2007). An Analysis of Equipment-Related Fatal Accidents in U.S. Mining Operations: 1995-2005, Safety Science, 45(8):864–74. doi: 10.1016/j.ssci.2006.08.024.
Kokangül, A., Polat, U. and Dağsuyu, C. (2017). A New Approximation for Risk Assessment Using the AHP and Fine Kinney Methodologies, Safety Science, 91:24–32. doi: 10.1016/j.ssci.2016.07.015.
Kostakoğlu, S.F. (2015). İnternet Servis Sağlayicilari Piyasasina Yönelik Yoğunlaşma Analizi, Int. Journal of Management Economics and Business, 11(25):129–40. doi: http://dx.doi.org/10.17130/ijmeb.2015.11.25.875.
Lee, B.K., Suh, Y. and Chang, S.R.. (2020). Index Analysis Approach to Identifying Accident Concentration Level of Korean Industries, The Korean Society of Safety, 35(5):59–65. doi: 10.14346/JKOSOS.2020.35.5.59.
Lee, S., Chang, S.R. and Suh, Y. (2020). Developing Concentration Index of Industrial and Occupational Accidents: The Case of European Countries, Safety and Health at Work, 11(3):266–74. doi: 10.1016/j.shaw.2020.05.003.
Lipczynski, J., Wilson J.O.S. and Goddard, J. (2017). Industrial Organization Competition, Strategy and Policy, Fifth edit. London, New York, Pearson Education Limited.
Lu, C., Qiao, J. and Chang, J. (2017). “Herfindahl–Hirschman Index Based Performance Analysis on the Convergence Development, Cluster Computing, 20(1):121–29. doi: 10.1007/s10586-017-0737-3.
Maiti, J., Chatterjee, S. and Bangdiwala, S.I. (2004). Determinants of Work Injuries in Mines - an Application of Structural Equation Modelling, Injury Control and Safety Promotion, 11(1):29–37. doi: 10.1076/icsp.11.1.29.26305.
Nawrocki, D. and Carter, W. (2010). Industry Competitiveness Using Herfindahl and Entropy Concentration Indices with Firm Market Capitalization Data, Applied Economics, 42(22):2855–63. doi: 10.1080/00036840801964666.
Nguyen, N.B., Boruff, B. and Tonts, M. (2017). Mining, Development and Well-Being in Vietnam: A Comparative Analysis, Extractive Industries and Society 4(3):564–75. doi: 10.1016/j.exis.2017.05.009.
Öztürk, L. ve Aktar, İ. (2009). Karadeniz Bölgesi İllerinde Kamu Tarım Yatırımları Dağılımının Gini Katsayısı İle Ölçülmesi, Karadeniz Araştırmaları, 6(21):113-122–122. doi: 10.17782/ka.31184.
SGK. Sosyal Güvenlik Kurumu (SGK) İstatistik Yıllıkları (2007-2020), https://www.sgk.gov.tr/Istatistik/Yillik/fcd5e59b-6af9-4d90-a451-ee7500eb1cb4/
SSK. Sosyal Sigortalar Kurumu (SSK) İstatistik Yıllıkları (2001-2006), https://www.sgk.gov.tr/Istatistik/Devredilen/eb4b6b6f-f41a-4d49-8690-797141bfdc8d/
Şen, M., Dursun, S. ve Murat, G. (2018). Türkiye’de İş Kazaları: Avrupa Birliği Ülkeleri Bağlamında Bir Değerlendirme, OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 19–22. doi: 10.26466/opus.463211.
Susilo, Y.O. and Axhausen, K.W. (2014). Repetitions in Individual Daily Activity–Travel–Location Patterns: A Study Using the Herfindahl–Hirschman Index, Springer 41(5):995–1011. doi: 10.1007/s11116-014-9519-4.