Türkiye’deki büyükşehir belediyelerinin katı atık yönetim etkinliklerinin ölçülmesi ve değerlendirilmesi

Year 2025, Issue: 70, 65 - 75, 30.04.2025

Ahmet İlbaş

https://doi.org/10.18070/erciyesiibd.1564264

Abstract

Teknolojik gelişmeler ve sanayileşme sürecinde artan tüketim sonucu oluşan atıklar, çevreye ve insan sağlığına tehdit oluşturacak boyutlara ulaşmıştır. Üretilen atıkları çevre ve insan sağlığına yönelik tehditleri ortadan kaldırarak ekonomiye katkıya dönüştürmeyi amaçlayan atık yönetiminin etkinliği Türkiye’de belediyeler arasında farklılıklar göstermektedir. Bu bağlamda, büyükşehir belediyelerinin katı atık yönetiminin tersine lojistik açısından değerlendirilmesi önemlidir. Araştırmanın amacı; Türkiye’de 30 büyükşehir belediyesinin katı atık yönetimi faaliyetlerinin etkinliğinin tersine lojistik açısından ölçülmesi ve değerlendirilmesidir. Çalışmanın ilk aşamasında 30 büyükşehir belediyesi için Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından elde edilen iki girdi ve üç çıktı değişkenden oluşan bir veri seti oluşturulmuştur. Veri setindeki girdi ve çıktı kriterlerinin ağırlıklandırılmasında Entropi Yönteminden faydalanılmış ve belirlenen bu ağırlıklar ile ikinci aşamada karar birimlerinin verimliliklerinin değerlendirilmesi OCRA Yöntemi ile yapılmıştır. Son aşamada ise 2022 yılı katı atık yönetim etkinlikler VZA yöntemi ile detaylı bir şekilde incelenmiş ve sonuçları değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgulara göre, her iki yöntemle elde edilen etkin büyükşehir belediyelerinin benzerlik arz ettiği anlaşılmaktadır.

Keywords

Tersine Lojistik , Veri Zarflama Analizi , Katı Atık Yönetimi , Entropi , OCRA

Measuring and evaluating the solid waste management effectiveness of metropolitan municipalities in Türkiye

Abstract

The wastes resulting from technological developments and increased consumption in the industrialization process have reached dimensions that pose a threat to the environment and human health. The effectiveness of waste management, which aims to contribute to the economy by eliminating the wastes produced and the threats to the environment and human health, varies among municipalities in Türkiye. In this context, it is important to evaluate the solid waste management of metropolitan municipalities in terms of reverse logistics. The study aims to measure and evaluate the effectiveness of solid waste management activities of 30 metropolitan municipalities in Turkiye in terms of reverse logistics. In the first stage of the study, a data set consisting of two input and three output variables obtained by the Turkish Statistical Institute (TUIK) was created for 30 metropolitan municipalities. The Entropy Method was used and with these determined weights, the efficiency of the decision-making units was evaluated in the second stage using the OCRA Method. In the last stage, the solid waste management activities of 2022 were examined in detail with the DEA Method, and the results were evaluated. According to the findings, it is understood that the effective metropolitan municipalities obtained with both methods are similar.

Keywords

Solid Waste Management , Data Envelopment Analysis , Reverse Logistics , Enrtropy , OCRA

References

• Abiri, T. (2023), Türkiye'deki devlet üniversitelerinin pandemi öncesi ve pandemi sürecindeki performanslarının veri zarflama analizi ile ölçülmesi ve karşılaştırılması. (Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi, İstanbul). Erişim adresi https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp
• Albores, P., Petridis, K.. ve Dey, P. K. (2016). Analysing efficiency of waste to energy systems: Using data envelopment analysis in municipal solid waste management. Procedia Environmental Sciences, 35, 265–278. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2016.07.007
• Atcı, F. (2020). Çevre ve atık yönetiminde sıfır atık uygulamaları kapsamında atık toplama tesislerinin veri zarflama analizi ile etkinlik ölçümü. (Yüksek Lisans Tezi, Necmettin Erbakan Üniversitesi, Konya). Erişim adresi https://acikerisim.erbakan.edu.tr/items/73dcdb37-37cc-4ad4-b3e1-ef567f301d5b
• Avcı, S., Şaşmaz, E., ve Aladağ, Z. (2020), İstatistiki bölge birimleri sınıflaması’na göre Türkiye’deki 1. düzey bölge belediyelerinin katı atık yönetiminin değerlendirilmesi, Veri Bilim Dergisi, 3(1), pp.33-40
• Baysal M.E., Uygur M., Toklu B. (2004). Veri zarflama analizi ile TCDD limanlarında bir etkinlik ölçümü çalışması, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 19(4), 437-442
• Benito-López, B., del Rocio Moreno-Enguix, M. ve Solana-Ibañez, J. (2011). Determinants of efficiency in the provision of municipal street-cleaning and refuse collection services. Waste Management, 31(6), 1099-1108
• Charnes, A., Cooper, W.W. and Rhodes, E.L. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research 2, 429–444.
• Charnes, A., Cooper, W.W., Lewin, A.Y. ve Seiford, L.M. (1994). Data envelopment analysis: Theory, methodology and application. Boston, USA: Kluwer Academic Publisher
• Chen, H.W., Chang, N.B., Chen, J.C. ve Tsai, S.J. (2010). Environmental performance evaluation of large-scale municipal solid waste incinerators using data envelopment analysis. Waste Management, 30(7), 1371–1381. https://doi.org/10.1016/j.wasman.2010.02.002
• Coelli T.J. (1996). A Guide to DEAP Version 2.1: A Data Envelopment Analysis (Computer) Program, CEPA Working Papers, No. 8/96
• Çevre, Şehircilik ve İklim Değişikliği Bakanlığı (2024, Eylül 02). İklim değişikliği ulusal eylem planı 2011-2023, Çevre, Erişim adresi https://webdosya.csb.gov.tr/db/iklim/editordosya/file/eylem%20planlari/Iklim%20Degisikligi%20Eylem %20Plani_TR.pdf
• Donthu N, Hershberger E. ve Osmonbekov T. (2005). Benchmarking marketing productivity using data envelopment analysis. Journal of Business Research, 58, 1474-1482, DOI: 10.1016/j.jbusres.2004.05.007
• Dowlatshahi, S. (2000). Developing a theory of reverse logistics, Interfaces, Vol: 30, No:3, pp.143-155
• Görçün, Ö.F. (2019a). “Entegre Entropi ve EATWOS Yöntemleri Kullanılarak Karadeniz Konteyner Limanlarının Verimlilik Analizi”, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(3), 811-830.
• Görçün, Ö.F. (2019b). “Orta Asya Türk Cumhuriyetlerinin Lojistik ve Taşımacılık Performansları ve Verimliliklerinin Analizi İçin Hibrid Bir Çok Kriterli Karar Verme Modeli”, Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8(3), 2775-2798.
• Görken, Ö. (2011). Kruvaziyer gemi işletmeciliğinde katı atık lojistiği, (Doktora Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İzmir). Erişim adresi https://acikerisim.deu.edu.tr/xmlui/handle/20.500.12397/9131
• Harmankaya, İ., Pekmezci, M.T. ve Ergülen, A. (2021). Türkiye’de 1992 yılında kurulan devlet üniversitelerinin etkinlik ölçümü: Veri zarflama analizi uygulaması, Balıkesir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 2(1), pp.21-46
• Karahan, A. ve Özgür, E. (2009). Hastanelerde performans yönetim sistemi ve veri zarflama analizi (1. Baskı) Nobel Ankara: Nobel Yayıncılık
• Kundakçı, N. (2019) A Comparative Analyze Based On EATWOS and OCRA Methods For Supplier Evaluation, Alphanumeric Journal, 7(1), s.103-112.
• Markovits-Somogyi, R. 2011. “Review and Systematization of Efficiency Measurement Methods Used in the Transport Sector.” Promet – Traffic and Transportation 23 (1): 39–47. doi:10.7307/ptt.v23i1.147.
• Öner, B., Çalışkan Eleren S. ve Salihoğlu N.K. (2019). Turistik sahil bölgelerinde atık yönetimine bir örnek: Bodrum, Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, Cilt 24, Sayı 1
• Özbek, A. (2015). “Efficiency Analysis of Foreign-Capital Banks in Turkey by OCRA and MOORA.” Research Journal of Finance and Accounting 6 (13): 21–30.
• Özbek, A. (2018). “Çok Ölçütlü Karar Verme Yöntemleriyle Hayırsever Kuruluşlarında Verimlilik Analizi”, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18(2), 99-114.
• Özdemir, M.H. (2021). “Bütünleşik Entropi EATWIOS Yöntemiyle Dizüstü Bilgisayarlar İçin Etkinlik Analizi”, Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi SBE Dergisi, 11(2), 717-736.
• Palabıyık, H. (2001). Belediyelerde kentsel katı atık yönetimi: İzmir Büyükşehir Belediyesi örneği, (Doktora Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İzmir). Erişim adresi https://avesis.deu.edu.tr/yonetilen-tez/08579dd9-0ac1-4c9e-9074-8fe95e0544c3/ belediyelerde-kentsel-kati-atik-yonetimi-izmir-buyuksehir-belediyesi-ornegi
• Parkan, C. 1991. “The Calculation of Operational Performance Ratings.” International Journal of Production Economics 24 (1–2): 165–173. doi:10.1016/0925-5273(91)90163-N.
• Parkan, C. ve Wu, M-L. (1999). “Measurement of the Performance of an Investment Bank Using the Operational Competitiveness Rating Procedure”, Omega, International Journal of Management Sciences, 27, 201-217.
• Parkan, C. 2002. “Measuring the Operational Performance of a Public Transit Company.” International Journal of Operations and Production Management 22 (6): 693–720. doi:10.1108/01443570210427695.
• Pourmohammadi, H., Rahimi M. ve Dessouky M. (2008), Sustainable reverse logistics for distribution of industrial waste/byproducts: A joint optimization of operation and environmental costs, Supply Chain Forum: An International Journal, Vol: 9, No:1, pp.2-17
• Ramanathan, R. (2003). An introduction to data envelopment analysis a tool for performance measurement. New Delhi: SAGE Publications
• Rao, A. V. A. R. D., Sai N. V., and. Babu K. P. 2017. “An Integrated Approach Using VIKOR and ENTROPY Methods for A Supplier Selection Problem.” International Journal of Innovations in Engineering and Technology 8 (3): 1–9. doi:10.21172/ijiet.83.001.
• Saraç, B., Gündoğdu G. ve Aytekin A. (2023). Sıfır atık yönetimi etkinliğinin veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi: Büyükşehirler örneği. Politik Ekonomik Kuram Dergisi Özel Sayı, pp.238-256
• Seyhan, N. (2023). AB ülkelerinin çevre ve atık yönetimi performanslarının değerlendirilmesi: Veri zarflama analizi ve yapay sinir ağlarının birlikte uygulanması. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(1), 343-355
• Sevimli, Ö. (2013). Sağlık kurumlarında veri zarflama analizi tekniği ile verimlilik analizi. (Yüksek Lisans Tezi, TC Beykent Üniversitesi, İstanbul). Erişim adresi https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp
• Simões, P., De Witte, K. ve Marques, R. C. (2010). Regulatory structures and operational environment in the Portuguese waste sector. Waste management, 30(6), 1130-1137
• Shannon, C. E., and W. Weaver. 1947. A Mathematical Theory of Communication. Urbana: University of Illinois Press.
• Stock, J. R., (2001). Reverse logistics in the supply chain, Global Purchasing & Supply Chain Strategies, pp.44-48,
• Tai, J., Zhang, W., Che, Y., ve Feng, D. (2011). Municipal solid waste source-separated collection in China: A comparative analysis. Waste management, 31(8), 1673-1682
• Tarım A. (2001). Veri zarflama analizi, matematiksel programlama tabanlı göreli etkinlik ölçümü yaklaşımı. Sayıştay Yayınları, 15, 224 ) https://doi.org/10.1501/SBFder_0000001878
• Taşdoğan C., Mollavelioğlu, M.Ş. ve Mıhcı, H. (2014). Türkiye’nin kentsel çevresel sürdürülebilirliğinin kategorik veri zarflama analiziyle değerlendirilmesi. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 69(1), 141-164. doi:10.1501/SBFder_0000002306
• Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) (2024). Atık istatistikleri, Erişim adresi https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Atik-Istatistikleri-2022-49570
• Tüfek, B. (2022). Sıfır atık yönetimi sisteminin atık yönetimi sürecine etkileri: Balıkesir ili örneği, (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Bandırma On yedi Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü
• Uludağ, A.S. (2020). “Measuring the Productivity of Selected Airports in Turkey”, Transportation Research Part E, 141(9), 1-31.
• Yang, Q., Fu, L., Liu, X. ve Cheng, M. (2018). Evaluating the efficiency of municipal solid waste management in China International Journal of Environmental Research and Public Health, 15(11), 2448. https://doi.org/10.3390/ijerph15112448
• Yükselyıldız, E. (2021). “Entropi ve EATWOS Yöntemleri İle Türkiye Konteyner Limanlarının Verimlilik Analizi”, Verimlilik Dergisi, 2, 3-24.
• Zhang Q., Xing H., Liu F., Ye J., Tang P.,(2014) Some new entropy measures for interval-valued intuitionistic fuzzy sets based on distances and their relationships with similarity and inclusion measures, Information Sciences, Volume 283, Pages 55-69, https://doi.org/10.1016/j.ins.2014.06.012.
• Zou, Z., J. Sun, and G. Ren. 2005. “Study and Application on the Entropy Method for Determination of Weight of Evaluating Indicators in Fuzzy Synthetic Evaluation for Water Quality Assessment.” Acta Scientiae Circumstantiae 25 (4): 552–556. doi:10.1016/S1001-0742(06)60032-6.