Türkiye’de Faaliyet Gösteren Doğal Gaz Dağıtım Firmalarının Veri Zarflama Analizi Yöntemiyle Etkinliğinin Araştırılması

Önemli bir enerji kaynağı olan doğal gaz Türkiye’de neredeyse her ekonomik birim tarafından kullanılmaktadır. Kullanım yerinin bu denli fazla oluşu ve giderdiği ihtiyaçların hayati bir nitelik taşıması da doğal gazı gelir ve fiyat esnekliği düşük bir mal durumuna getirmektedir. Ancak Türkiye’de oldukça az miktarda bulunan doğal gaz arzı, iç talebi karşılayamadığından ne yazık ki Türkiye bu enerji kaynağında dışarıya bağlıdır. İthalat kanalıyla ekonomik birimlerin edinebildiği doğal gaz gerek kendi piyasasının kendi dinamiğindeki, gerek uluslararası ekonomik, gerekse de politik risklerden kaynaklanan en küçük bir etki ithalatçı durumdaki ülkeyi fazlasıyla olumsuz etkileyebilmektedir. Dolayısıyla doğal gaz kaynağına karşı böylesine savunmasız kalan bir ülke bu kaynağı da kendi dinamiklerinde oldukça tasarruflu ve etkin bir şekilde dağıtması ve kullanması gerekmektedir. Böyle bir durumda kıt olan doğal gazın atıl ya da etkinsiz kullanımının mikro düzlemde ekonomik birimlere makro düzlemde ekonomiye yaratacağı yük oldukça fazla olacaktır. Bu kapsamda çalışmanın amacı ilgili ekonomik birimlere bu kaynağın ulaştırılmasında sorumluluğu üstlenen dağıtım firmalarının ne kadar etkin (ya da etkinsiz) çalıştığını araştırmaktır. Bunun yanı sıra firmaların ayrı ayrı zaman kesitinde etkinlik iç dinamiklerinin de ayrıştırılarak açıklandığı toplam faktör verimliliğini de analiz etmek çalışmanın bir diğer amacıdır. Bu amaçlara ulaşabilmek için yöneylem tabanlı Veri Zarflama Analizi (DEA/VZA) yaklaşımı kullanılmıştır. Enerji Piyasası Düzenleme Kurumundan derlenen 63 doğal gaz dağıtım firmasının 2013-2016 verileri analize dahil edilmiştir. CCR yöntemine göre etkin olan firma sayısı toplam firma sayısının %10’u kadarken BCC yönteminde bu oran %14’tür. Diğer yandan etkin firmalar haricindeki firmaların ölçeğe göre artan getiride çalıştığı ulaşılan bir başka bulgudur.

Research of Turkish Natural Gas Distribution Companies' Efficiency with the DEA Methods

Natural gas is an important energy source that is used by nearly every economic unit in Turkey. The fact that the place of used is so high and the necessities that it fulfills carries a vital quality makes the natural gas a product with low income and price flexibility. However, relatively small amounts of natural gas in Turkey, unfortunately that Turkey meet the domestic demand is dependent on outside energy sources. Natural gas, which the economic units can acquire through the import channel, quite can affect the importing country which has the slightest impact on the dynamics of its own market, arising from both international economic and political risksTherefore, a country that is so vulnerable to natural gas resources should need to distribute and use this resource in a very efficient and efficient way in its own dynamics. In such a case, the burden of inert or ineffective use of scarce natural gas on the micro-economy and the macro-economy will be considerable. The aim of this study is to investigate how effective (or ineffective) the distribution companies that are in charge of delivering this resource to the relevant economic units. In addition, it is another objective of the study to analyze the total factor productivity in which the internal dynamics of the activity are separated and explained in a separate time section. In order to achieve these objectives, the Operational Data Envelopment Analysis (DEA / DEA) approach was used. The 2013-2016 data of 63 natural gas distribution companies compiled from the Energy Market Regulatory Authority were included in the analysis. While the number of firms effective according to CCR method is 10% of the total number of firms, this ratio is 14% in BCC method. On the other hand, it is another finding that firms other than active firms work on increasing returns to scale.

Kaynakça

Akal, Mustafa. 2015. Mikroekonomi; Tüketici, Üretici ve Piyasa Teorisi. No:40. İkinci Baskı, Ankara: Seçkin Yayınevi.

Andersen, Peer ve Petersen, Niels Christian. 1993. “A Procedure for Ranking Efficient Unis in Data Envelopment Analysis”. Management Science, 1993, vol. 39, issue 10, ss.1261-1264.

Aydın, Üzeyir ve Kök, Recep. 2013. “Türk Bankacılık Sektöründe Organizasyonel Etkinlik ve Etkinsizliğin Kaynakları”, Verimlilik Dergisi, 2013/3, ss.7-38.

Benli, Keskin, Yasemin. 2012. “Veri Zarflama Analizi (VZA) ve Malmquist Toplam Faktör Verimliliği (TFV): Konaklama İşletmelerinde Bir Uygulama”, Ege Akademik Bakış, Cilt: 12, Sayı: 3, ss. 369-382.

Charnes A, Cooper, W.W., Lewin, A.Y and Seiford, L.M. 1994. “Data Envelopment Analysis: Theory, Methodology And Application”. Boston: Kluwer Academic Publishers.

Cingi, Selçuk ve Tarım, Ş. Armağan. 2000. “Türk Banka Sisteminde Performans Ölçümü DEA-Malmquist TFP Endeksi Uygulaması”, Türkiye Bankalar Birliği Araştırma Tebliğleri Serisi, Sayı: 2000-01.

Demirci, Ayhan. 2018. Teori ve Uygulamalarla Veri Zarflama Analizi. Ankara: Gazi Kitabevi.

Dinçer. S.Erdal. 2011. Stratejik Planlama ve Veri Zarflama Analizinde Etkinlik Ölçümü. İstanbul. Der Yayınları.

Düzgün, Mustafa. 2011. Veri Zarflama Analiziyle Elektrik Dağıtım Şirketlerinin Etkinlik ve Verimlilik Analizi. Yüksek Lisans Tezi. Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.

Erbetta, Fabrizio. ve Rappuoli, Luca. 2003. “Estimating Optimal Scale and Technical Efficiency In The Italian Gas Distribution Industry”, Higher Education and Research On Mobility Regulation and The Economics Of Local Services. Working Paper: 6: ss. 2-19.

Joskow. Paul. L. 2007. Regulation of Natural Monopolies. A. Mithcell Polinsky & Steven Shavell (eds). Chapter 16 in Handbook of Law and Economics, vol. 2, ss. 1227-1348 from Elsevier.

Karahan, Atila. ve Özgür. Ersan. 2009. Hastanelerde Performans Yönetim Sistemi ve Veri Zarflama Analizi. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım, 2. Basım No:1418.

Kessides, Ioannis N. 2004. Reforming Infrastructure Privatization, Regulation and Competition: A World Bank Policy Research.

Kurtlar, Meral. ve Kartal. A. 2004. “Cumhuriyet Üniversitesinin Veri Zarflama Analizi: Fakülteler Düzeyinde Veri Zarflama Yöntemiyle Bir Uygulama”, Kocaeli Üni. Sosyal Bilimler Enst. Dergisi 2004 / 2: ss.49-79.

Marques. V., Almeida. M., Cunha. M., Paço., M,. Rocha. A. ve Trindade. A. 2011. What Drives Efficiency on the Portuguese Gas Distribution?, ss. 17-25.

Ölmezoğulları, Nalan ve Çetin,Tamer. 2005. “Doğal Monopoller, Regülasyonu ve Rekabetçi Uygulamalar”. İktisat, İşletme ve Finans Dergisi. Cilt: 20, ss.37-43.

Öncel, Abidin. ve Şimşek, Salih. 2011. “Türkiye’de Bölgelerarası Kaynak Kullanım Etkinliğinin Veri Zarflama Analizi Yöntemiyle Ölçülmesi”. Erciyes Üniv. İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. Sayı: 37. Ocak-Haziran: 89.

Özdemir, Zekai., Sever, Erşan., Mercan, Birol. Ve Ustaoğlu, Murat. 2013. Mikro İktisadi Analiz. Tablet Kitabevi Yayınları. Baskı: 2.

Storto, Corrado lo. 2014. “Gas Distribution in Italy: A Non Parametric Analysis of Companies Operational Efficiency”. Advanced Material Research Vol. 838-841. Trans Tech. Publication Switzerland: 1972-1978.

T.C. Enerji Piyasasi Düzenleme Kurumu (EPDK). Doğal Gaz Piyasası Sektör Raporu (2011-2016), https://www.epdk.org.tr/Detay/Icerik/3-0-107/yillik-sektor-raporu, Erişim Tarihi: 08.08.2019.

Tarım. Ş. Armağan. 2001. “Veri Zarflama Analizi: Matematiksel Programlama Tabanlı Göreli Etkinlik Ölçüm Yaklaşımı”. Sayıştay Yayın İşleri Müdürlüğü Araştırma Dizi: 1: 11.

Yanes, L. 2013. “Stochastic Frontier Estimation for Gas Transmisson Pipelines” (Australia and United States Data). Acil Allen Consulting Dampier to Bunbury Pipeline. 19 September: 14.

Yücel, Leyla İşbilen. 2017. Veri Zarflama Analizi. Der Yayınları Sertifika No: 13773: 1.

Zorić, Jelena., Hrovatin, Nevenka. ve Scarsi, Gian Carlo. 2009. “Gas Distribution Benchmarking of Utilities from Slovenia, The Netherlands and The United Kingdom: An Application of Data Envelopment Analysis”, South East European Journal of Economics and Business 4(1), ss.113-124. DOI: 10.2478/v10033-009-0008-1 ·

Kaynak Göster

  • ISSN: 1305-970X
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 2006

2.7b 1.7b