Türk Reel Sektörü için Karşılaştırmalı Etkinlik Ölçümü: Veri Zarflama Analizi Uygulaması

Bu çalışmada, Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası bünyesindeki 16 farklı sektörün etkinlik analizleri, sektörlerin 2006 yılı finansal rasyoları kullanılarak doğrusal programlama tabanlı bir yöntem olan "Veri Zarflama Analizi” yardımıyla gerçekleştirilmiştir. Charnes vd., (1978)’ın CCR modeli ile Banker vd., (1984)’ın BCC modeli dikkate alınarak tüm sektörlerin teknik, saf teknik etkinlik değerleri ile ölçek etkinlikleri belirlenmiştir. Analizler sonucunda, CCR modeline göre; Ticaret, Sağlık, Kamu, İnşaat ve Emlak sektörlerinin tam etkin oldukları, BCC modeline göre ise; Madencilik, Tarım, İmalat Sanayii, Balıkçılık sektörleri dışında kalan tüm sektörlerin etkin olduğu tespit edilmiştir. Etkinlik farkı analizleri Emlak, İnşaat, Kamu, Sağlık ve Ticaret sektörlerinin optimal ölçekte faaliyet sürdürdüğünü göstermiştir. Karar değişkenlerinin gerçekleşen ve öngörülen ağırlıkları bağlamında, CCR modelinde değişkenlerin, BCC modeline göre daha yüksek oranlarda geliştirilmesi gerektiği sonucuna varılmıştır.

Anahtar Kelimeler:

Etkinlik ölçümü, Reel sektör, Veri zarflama analizi

A Comparative Efficiency Measurement for the Turkish Real Sector: An Application of Data Envelopment Analysis

In this study, the efficiency measurement for the 16 different sector involved in Central Bank of Turkey has been carried out using the financial ratios of year 2006 by means of Data Envelopment Analysis, a linear programming based model. Technical-pure efficiencies and scale efficiencies of all sectors have been determined via CCR model by Charnes et al., (1978) and BCC model by Banker et al., (1984). Trade, Health, Public, Construction, Real Estate sectors have found fully efficient according to the CCR model results. Whereas, most of the sectors have found efficient except Mining, Agriculture, Manufacturing, Fishing sectors. Scale efficiency measurements have shown that Real Estate, Construction, Public, Health and Trade sectors are operating in optimal scales. Consequently, considering the actual and projected weights of decision variables, it has been evaluated that the variables need higher improvements in the CCR model in comparison to BCC model results.

Keywords:

Efficiency measurement, Real sector, Data envelopment analysis,

PDF

___

Alp, İ., Gölcüklü, A., 2000. Yeni bir tahmin aracı: EA (DEA). İstatistik sempozyumu bildiriler kitabı, Gazi Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi, İstatistik Bölümü, 359-370.
Athanassopoulos, A. D., Shale, E., 1997. Assesing the comparative efficiency of higher education institutions in the UK by means of Data Envelopment Analysis. Education Economics, 5,2, 117-134.
Banker, R. D., Charnes, A., Cooper, W. W., 1984. Some models for estimating technical and scale inefficiencies in Data Envelopment Analysis. Management Science, 30, 1078-1092.
Banker, R. D., Conrad, R. F., Strauss, R. P., 1986. A comparative application of DEA and translog methods: An illustrative study of hospital production. Management Science, 32, 30-44.
Banker, R. D., Morey, R. C., 1986. The use of categorical variables in Data Envelopment Analysis. Management Science, 32, 1613-1627.
Berger, A. N., Humprey, D. B., 1997. Efficiency of financial institutions: International survey and directions for future research. European Journal of Operational Research, 98, 175-212.
Charnes, A., Cooper, W. W., Rhodes, E., 1978. Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2, 429-444.
Chilingerian, J., Sherman, H. D., 1989. Evaluating and marketing efficiency physicians toward compatitive advantage. Health Care Strategic Management, 12, 16-19.
Cingi, S., Tarım, A., 2000. Türk banka sisteminde performans ölçümü: DEA-Malmquist TFP endeksi uygulaması. TBB Araştırma Tebliğleri, 2000-01.
Coelli, T., 1996. A guide to DEAP Version 2.1.: A Data Envelopment Analysis progra. Working Paper, University of New England.
Cooper, W. W., Seiford, L. M., Tone, K., 2006. Introduction to Data Envelopment Analysis and its uses. Springer, USA, 1-161.
Farrell, R., 1957. The measurement of productivity efficiency. Journal of the Royal Statistical Society, 120, 253-290.
Ganley, J. A., Cubbin, J. S., 1992. Public sector efficiency measurement: Applications of DEA, London, North Holland, Elsevier Science & Technology, 1-180.
Gökgöz, F., 2009. Veri Zarflama Analizi ve finans alanına uygulanması. Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Yayını, No:597, 31-46.
İnan, E. A., 2000. Banka etkinliğinin ölçülmesi ve düşük enflasyon sürecinde bankacılıkta etkinlik. Bankacılar Dergisi, 34, 82-96.
Johnes, G., Johnes, J., 1993. Measuring the research performance of UK economics departments: application of Data Envelopment Analysis. Oxford Economic Papers, 45, 2, 332-348.
Karacabey, A. A., 2001. Veri Zarflama Analizi. Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi GETA Tartışma Metinleri, 33, 1-12.
Kula, V., Özdemir, L., 2007. Çimento sektöründe göreceli etkinsizlik alanlarının Veri Zarflama Analizi yöntemi ile tespiti. Afyon Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi. 9, 1, 55-70.
Oral, M., Kettani, O, Yolalan, R., 1992. An empirical study of analyzing the productivity of bank branches. IIE Transactions, 24, 5, 166-176.
Smith, P., Mayston, D., 1987. Measuring efficiency in the public sector. OMEGA, 15, 3, 181-189.
Tarım, A., 2001. Veri Zarflama Analizi-matematiksel programlama tabanlı göreli etkinlik ölçüm yaklaşımı. Sayıştay Yayınları No:15, 1-222.
Thanassoulis, E., Dunstan, P., 1994. Guiding schools to improved performance using Data Envelopment Analysis: An illustration with data from a local education authority. Journal of Operational Research Society, 45, 11, 1247-1262.
Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası, 2007. 2006 Yılı Sektör Bilançoları. İstatistik Genel Müdürlüğü, Ankara.
Ulucan, A., Karacabey, A.A., 2002. İMKB hisse senedi piyasasının teknik etkinliğinin AB aday ve üye ülkelerle karşılaştırmalı analizi. Ankara Avrupa Çalışmaları Dergisi, 2, 3, 101-111.