Yükseköğretimde Kalite ve Etkinlik: Türkiye’nin En İyi Üniversitelerinin SBM Tabanlı Değerlendirmesi

Yıl 2024, Cilt: 5 Sayı: 2, 277 - 289, 30.12.2024

Mervenur Sözen , Çağlar Sözen

Öz

Bu çalışma, Türkiye’nin en prestijli üniversitelerinin etkinlik performanslarını küresel ölçekte inceleyerek, kaynak yönetimi, akademik çıktı üretimi ve stratejik verimlilik düzeylerini değerlendirip belirlemeyi amaçlamaktadır. 2020-2023 yılları arasında dünya sıralamasında ilk 1000'e giren Ankara Üniversitesi, Atatürk Üniversitesi, Atılım Üniversitesi, Bilkent Üniversitesi, Boğaziçi Üniversitesi, Ege Üniversitesi, Gazi Üniversitesi, Gebze Teknik Üniversitesi, Hacettepe Üniversitesi, İstanbul Medipol Üniversitesi, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul Üniversitesi, Koç Üniversitesi, Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Sabancı Üniversitesi ve TOBB olmak üzere toplam 16 üniversiteye odaklanılmıştır. Çalışmada, Slack-Based Measure (SBM) modeli aracılığıyla Veri Zarflama Analizi (DEA) kullanılarak üniversitelerin etkinlik performansları ölçülmüştür. Girdi değişkenleri olarak profesör, doçent ve doktor öğretim üyesi sayısı; çıktı değişkenleri olarak ise yayın ve proje sayısı kullanılmıştır. Bu analizde çıktı yönelimli ve değişken getiriye sahip bir model tercih edilerek, üniversitelerin bilimsel çıktıları esas alınmıştır.
Çalışmanın ikinci aşamasında, üniversitelerin etkinlik düzeyini etkileyebilecek diğer yapısal ve işlevsel faktörler incelenmiştir. Bu faktörler arasında öğretim görevlisi sayısı (x1), araştırma görevlisi sayısı (x2), idari personel sayısı (x3), lisans (x4), yüksek lisans (x5) ve doktora (x6) öğrenci sayıları bulunmaktadır. Bu değişkenlerin, üniversitelerin etkinlik düzeyi üzerindeki etkisi panel veri analizi ile test edilmiş olup, model seçiminde Lagrange Çarpanı Testi, F-Test ve Hausman Testi kullanılarak, üniversitelerin bireysel ve zamansal etkilerinin anlamlılık düzeyleri incelenmiştir. Elde edilen bulgular, üniversitelerin etkinlik düzeylerinin belirlenmesinde akademik ve idari personel yapısının ve öğrenci profili bileşenlerinin önemli olduğunu göstermektedir.
Bu çalışma, Türk üniversitelerinin uluslararası rekabet düzeylerini artırmalarına katkı sağlamak amacıyla yapılmış olup, üniversitelerin stratejik karar alma süreçlerine yön verecek değerli sonuçlar sunmaktadır. Analiz sonuçları, Türk yükseköğretim sisteminin verimliliğini artırmaya yönelik politika geliştirilmesine, kaynakların etkili kullanımına ve akademik performansın güçlendirilmesine dair somut öneriler sunarak, yükseköğretim kalitesinin sürdürülebilir bir şekilde artırılması için önemli bilgiler sağlamaktadır.

Anahtar Kelimeler

Akademik Performans, Veri Zarflama Analizi, SBM-DEA, Panel Veri Analizi, Yükseköğretim Kalitesi

QUALITY AND EFFICIENCY IN HIGHER EDUCATION: ASSESSING THE PERFORMANCE OF SELECTED TURKISH UNIVERSITIES USING THE SLACK-BASED MEASURE DATA ENVELOPMENT ANALYSIS

Öz

This study aims to analyze the performance of Turkey’s leading universities on a global scale, specifically in terms of resource management, academic output, and strategic effectiveness. The analysis focuses on 16 Turkish universities—Ankara University, Atatürk University, Atılım University, Bilkent University, Boğaziçi University, Ege University, Gazi University, Gebze Technical University, Hacettepe University, Istanbul Medipol University, Istanbul Technical University, Istanbul University, Koç University, Middle East Technical University, Sabancı University, and TOBB University of Economics and Technology—which ranked in the top 1000 globally between 2020 and 2023. To evaluate the efficiency of these universities, the study employs the Slack-Based Measure (SBM) Data Envelopment Analysis (DEA) model, focusing on input variables such as the number of professors, associate professors, and assistant professors, and output variables like the number of publications and projects. An output-oriented model with variable returns to scale is used, centering on the academic output of these institutions.
In the study's second phase, additional structural and functional factors that may influence university efficiency are analyzed in depth. These factors include the number of lecturers (x_1), number of research assistants (x_2), number of administrative staff (x_3), number of undergraduate students (x_4), number of master’s students (x_5), and number of doctoral students (x_6). Panel data analysis is applied to test the impact of these variables on efficiency, with the Lagrange Multiplier Test, F-Test, and Hausman Test used to determine the significance of each university's individual and temporal effects. The findings indicate that both the academic and administrative staffing structures, as well as student demographics, play a crucial role in shaping the efficiency levels of these institutions.
This study provides Turkish universities with insights to boost their international competitiveness and offers strategic guidance for decision-making processes. The analysis results offer actionable recommendations for improving the sustainable quality of higher education, focusing on effective resource utilization, policy development, and enhanced academic performance, thereby supporting greater efficiency in Turkey's higher education system.

Anahtar Kelimeler

Academic Performance, Data Envelopment Analysis, SBM-DEA, Panel Data Analysis, Higher Education Quality

Kaynakça

• Altbach, P. G. (2011). The road to academic excellence: The making of world-class research universities. The World Bank.
• Baltagi, B. H., & Baltagi, B. H. (2008). Econometric analysis of panel data (Vol. 4, pp. 135-145). Chichester: Wiley.
• Breusch, T. S., & Pagan, A. R. (1980). The Lagrange multiplier test and its applications to model specification in econometrics. The review of economic studies, 47(1), 239-253.
• Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429-444.
• Cinar, Y. (2016). Research and teaching efficiencies of Turkish Universities with heterogeneity considerations: application of multi-activity DEA and DEA by sequential exclusion of alternatives methods. arXiv preprint arXiv:1701.07318.
• Cooper, W. W., Seiford, L. M., & Zhu, J. (2011). Data envelopment analysis: History, models, and interpretations. Handbook on data envelopment analysis, 1-39.
• Cinar, Y. (2013). Türkiye'de Kamu Üniversitelerinin Eğitim-Araştırma Etkinlikleri ve Etkinlik Artışında Stratejik Önceliklerin Rolü: Çok-Aktiviteli VZA Uygulaması. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 68(02), 27-62.
• Hausman, J. A. (1978). Specification tests in econometrics. Econometrica: Journal of the econometric society, 1251-1271.
• Hazelkorn, E. (2015). Rankings and the reshaping of higher education: The battle for world-class excellence. Springer.
• Kadilar, G. O., & Kadilar, C. (2017). Statistical analysis of the foundation universities in Turkey.
• Maral, M. (2023). Examination of research efficiency of research universities in Türkiye by data envelopment analysis. International Journal of Educational Management, 37(6/7), 1162-1176.
• Marginson, S. (2016). Higher education and the common good. Melbourne Univ. Publishing.
• Selim, S., & Bursalioglu, S. A. (2013). Analysis of the determinants of universities efficiency in turkey: Application of the data envelopment analysis and panel Tobit model. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 89, 895-900.
• Tone, K. (2001). A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis. European journal of operational research, 130(3), 498-509.
• Ulucan, A. (2011). Measuring the efficiency of Turkish universities using measure-specific data envelopment analysis. Sosyoekonomi, 14(14).
• Wooldridge, J. M. (2010). Econometric analysis of cross section and panel data. MIT press.