Türkiye’deki Araştırma ve Aday Araştırma Üniversitelerinin Etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi ile Ölçümü

Year 2020, Volume: 5 Issue: 2, 143 - 157, 24.06.2020

Mehmet Çağlar Cem Gürler

https://doi.org/10.23834/isrjournal.729591

Cited By: 2

Abstract

Performans ve etkinlik ölçümü yalnızca kâr amacı güden kuruluşlar için değil kâr amacı gütmeyen kuruluşlar için de çok önemli süreçlerdir. Kâr amacı gütmeyen kuruluşlar için performans ve etkinlik ölçümleri ile mevcut durumunun belirlenmesi, geleceğe yönelik planların yapılması ve faaliyet süreçlerinin iyileştirilerek rekabet avantajının elde edilebilmesi sağlanabilir. Kâr amacı gütmeyen kuruluşlar olan devlet üniversiteleri, eğitim sisteminin en önemli aktörleri arasındadır. Bu araştırmada amaç Türkiye’de faaliyet gösteren Araştırma ve Aday Araştırma Üniversitelerinin etkinliğinin ölçülmesi ve incelenmesidir. Bu üniversitelerin etkinliğinin ölçülmesi için Veri Zarflama Analizi kullanılmıştır. Çıktı odaklı CCR ve BCC modelleri kullanılarak üniversitelerin etkinlik düzeyleri tespit edilmiştir. Hesaplanan etkinlik skorları kullanılarak araştırma üniversiteleri ve aday araştırma üniversiteleri karşılaştırılmıştır. Bununla birlikte etkinlik/performans diyagramı oluşturularak üniversitelerin etkinlik ve performans düzeyleri aynı anda incelenmiştir. Analizler sonucunda toplam teknik etkinlik skoru açısında 4 üniversitenin etkin olduğu ve kalan 11 üniversitenin ise etkin faaliyet yürütemedikleri tespit edilmiştir. Etkin olmayan üniversiteler için potansiyel iyileştirmeler hesaplanarak bu üniversitelerin etkin hale gelmesini sağlayacak öneriler sunulmuştur

Keywords

Veri Zarflama Analizi, Etkinlik Ölçümü, Kar Amacı Gütmeyen Kuruluşlar, Üniversitelerin Etkinliği

Measuring the Efficiency of Research and Candidate Research Universities in Turkey using Data Envelopment Analysis

Abstract

Performance and efficiency measurement are very important processes not only for profit-making organizations but also for non-profit organizations. For non-profit organizations, it can be ensured that competitive advantage can be obtained by determining the current status, making future plans and improving the activity processes by performance and efficiency measurements. Being non-profit organizations, public universities are among the most important actors of the education system. The aim of this research is to measure and analyze the efficiency of research and candidate research universities in Turkey. Data Envelopment Analysis was used to measure efficiencies of these universities. The efficiency levels of the universities were determined by using output-oriented CCR and BCC models. Research universities and candidate research universities were compared using the calculated efficiency scores. In addition, efficiency and performance levels of universities were examined simultaneously by creating an efficiency/performance diagram. The results of the analysis show that 4 universities are efficient in terms of total technical efficiency score and the remaining 11 universities are not able to operate efficiently. Potential improvements were calculated for inefficient universities, and suggestions were made to make these universities efficient.

Keywords

Data Envelopment Analysis, Efficiency Measurement, Non-Profit Organizations

References

• Arslan, A. E., & Güven, Ö. Z. (2018). Veri Zarflama Analizi ile Üniversite Etkinliklerinin Belirlenmesine Yönelik Bir Çalışma: Türkiye Örneği. Uluslararası Afro-Avrasya Araştırmaları Dergisi, 3(6), 86-105.
• Aziz, N. A. A., Janor, R. M., & Mahadi, R. (2013). Comparative Departmental Efficiency Analysis within a University: A DEA Approach. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 90, 540-548.
• Banker, R. D., Charnes, A., & Cooper, W. W. (1984). Some Models For Estimating Technical and Scale İnefficiencies in Data Envelopment Analysis. Management Science, 30(9), 1078-1092.
• Banker, R. D., Cooper, W. W., Seiford, L. M., & Zhu, J. (2011). Returns to Scale in DEA. (Eds. Cooper, W. W., Seiford, L. M., & Zhu, J.). Springer Science & Business Media, 42-70.
• Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European journal of operational research, 2(6), 429-444.
• Charnes, A., Cooper, W. W., Golany, B., Seiford, L., & Stutz, J. (1985). Foundations of Data Envelopment Analysis for Pareto-Koopmans Efficient Empirical Productions Functions. Journal of Econometrics, 30, 1-17.
• Charnes, A., Cooper, W., Lewin, A. Y., & Seiford, L. M. (1997). Data Envelopment Analysis Theory, Methodology And Applications. Journal of the Operational Research Society, 48(3), 332-333.
• Clarivate Analytics (t.y.). Clarivate Analytics: InCites. https://incites.clarivate.com/. (17.02.2020).
• Cooper, W. W., Seiford, L. M., & Zhu, J. (2011). Data Envelopment Analysis: History, Models, and Interpretations. . (Eds. Cooper, W. W., Seiford, L. M., & Zhu, J.). Springer Science & Business Media, 1-39.
• Çınar, Y. (2013). Türkiye’de Kamu Üniversitelerinin Eğitim-Araştırma Etkinlikleri ve Etkinlik Artışında Stratejik Önceliklerin Rolü: Çok-Aktiviteli VZA Uygulaması. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi; 68(2), 27-62.
• Epstein, M. J., & McFarlan, F. W. (2011). Measuring The Efficiency And Effectiveness of a Nonprofit's Performance. Strategic Finance, 93(4), 27-35.
• Ertuğrul, İ., & Sarı, G. (2017). Veri Zarflama Analizi ile bir Üniversitede Lisans Bölümlerinin Etkinlik Analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 3(3), 65-85.
• Farrell, M. J. (1957). The Measurement of Productive Efficiency. Journal of the Royal Statistical Society: Series A (General), 120(3), 253-281.
• Flegg, A. T., Allen, D. O., Field, K., & Thurlow, T. W. (2004). Measuring the Efficiency of British Universities: A Multi‐Period Data Envelopment Analysis. Education Economics, 12(3), 231-249.
• Golany, B., & Roll, Y. (1989). An Application Procedure for DEA. Omega, 17(3), 237-250.
• Gökşen, Y., Doğan, O., & Özkarabacak, B. (2015). A Data Envelopment Analysis Application for Measuring Efficiency of University Departments. Procedia Economics and Finance, 19, 226-237.
• Günay, A., Dulupçu, M. A., & Oruç, K. O. (2017). Türkiye’de Devlet Üniversitelerinin Etkinlik ve Verimlilik Analizi: Veri Zarflama Analizi ve Malmquist Toplam Faktör Verimlilik Endeksi Uygulamaları. Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 17(3), 85-113.
• Gündüz, O., Ceyhan, V., & Esengün, K. (2013). Farklı Üniversitelerin Meslek Yüksekokullarının Etkinlik Düzeylerinin Karşılaştırılması Üzerine bir Araştırma. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 2013(2), 67-77.
• Halkos, G. E., Tzeremes, N. G., & Kourtzidis, S. A. (2010). An Application of Statistical Interference in DEA Models: An Analysis of Public Owned University Departments' Efficiency (No. 17/2010). EERI Research Paper Series. 1-20.
• Ibrahim, M. D., Daneshvar, S., Hocaoğlu, M. B., & Oluseye, O. W. G. (2019). An Estimation of the Efficiency and Productivity of Healthcare Systems in Sub-Saharan Africa: Health-Centred Millennium Development Goal-Based Evidence. Social Indicators Research, 143(1), 371-389.
• Işıldak, M. S., Çiçek, A., & Köksal, İ. (2018). Bazı Devlet Üniversitelerinin Veri Zarflama Analizi (VZA) Analizi Yöntemi ile Etkinlik Analizi. Atlas International Referred Journal on Social Sciences, 4(9), 346–361.
• Kadılar, G. Ö. (2015). Türkiye’deki Vakıf Üniversitelerinin Etkinlik Çözümlemesi. Eğitim ve Bilim, 40(177), 31-41.
• Kariyer ve Yetenek Yönetimi Derneği (2019). Yükseköğretim İstihdam Endeksi. https://calibre.kyyd.org.tr/ (17.02.2020).
• Kounetas, K., Anastasiou, A., Mitropoulos, P., & Mitropoulos, I. (2011). Departmental Efficiency Differences within a Greek University: An Application of a DEA and Tobit Analysis. International Transactions in Operational Research, 18(5), 545-559.
• Kutlar, A., & Babacan, A. (2008). Türkiye’deki Kamu Üniversitelerinde CCR Etkinliği-Ölçek Etkinliği Analizi: DEA Tekniği Uygulaması. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (15), 148-172.
• Kutlar, A., & Kartal, M. (2004). Cumhuriyet Üniversitesinin Verimlilik Analizi: Fakülteler Düzeyinde Veri Zarflama Yöntemiyle Bir Uygulama. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (8), 49-79.
• Lettieri, E., Borga, F., & Savoldelli, A. (2004). Knowledge Management in Non-Profit Organizations. Journal of Knowledge Management, 8(6), 16-30.
• Neely, A. D., Adams, C., & Kennerley, M. (2002). The Performance Prism: The Scorecard for Measuring and Managing Business Success. Prentice Hall Financial Times: London.
• Oruç, K. O., Güngör, İ., & Demiral, M. F. (2009). Üniversitelerin Etkinlik Ölçümünde Bulanık Veri Zarflama Analizi Uygulaması. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (22), 279-294.
• Özden, Ü. (2008). Veri Zarflama Analizi (VZA) ile Türkiye'deki Vakıf Üniversitelerinin Etkinliğinin Ölçülmesi. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 37(2), 167-185.
• Raab, R. L., & Lichty, R. W. (2002). Identifying Subareas That Comprise a Greater Metropolitan Area: The Criterion of County Relative Efficiency. Journal of Regional Science, 42(3), 579-594.
• Sherman, H. D., & Zhu, J. (2006). Service Productivity Management: Improving Service Performance Using Data Envelopment Analysis (DEA). Springer Science & Business Media.
• Simar, L., & Wilson, P. W. (2013). Estimation and Inference in Nonparametric Frontier Models: Recent Developments and Perspectives. Foundations and Trends® In Econometrics, 5(3–4), 183-337.
• T.C. Cumhurbaşkanlığı Strateji ve Bütçe Başkanlığı (12 Kasım2019). Bütçe Orta Vadeli Mali Planlar. http://www.sbb.gov.tr/butce-orta-vadeli-mali-planlar/ (17.02.2020).
• Uzgören, E., & Şahin, G. (2013). Dumlupınar Üniversitesi Meslek Yüksekokulları’nın Performanslarının Veri Zarflama Analizi Yöntemiyle Ölçümü. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 9(18), 91-110.
• YÖK (t.y.). Yükseköğretim Bilgi Yönetim Sistemi. https://istatistik.yok.gov.tr/ (17.02.2020).
• YÖK (16 Ekim 2019). Araştırma ve Aday Araştırma Üniversitelerinin İki Yıllık Performansları Açıklandı. https://www.yok.gov.tr/Sayfalar/Haberler/2019/arastirma-universiteleri-degerlendirme-toplantisi.aspx (17.02.2020).
• Zhu, J. (2009). Quantitative models for performance evaluation and benchmarking: data envelopment analysis with spreadsheets (2nd ed.) Series in Operations Research & Management Science (Vol. 213). Springer: New York, USA.