HAVACILIK ENDÜSTRİSİNDE STRATEJİK ORTAKLIKLAR: VZA VE GÜVEN BÖLGESİ YAKLAŞIMI İLE BİR ETKİNLİK ANALİZİ ÇALIŞMASI

Year 2018, , 117 - 134, 20.04.2018

Burak Keskin

https://doi.org/10.22139/jobs.382344

Cited By: 2

Abstract

Amaç: İki ya da daha çok şirketin
birlikte ürün veya hizmet üretmesi, üretilen ürün veya hizmetlerin satışında
ortak çıkarlar doğrultusunda hareket etmesi stratejik ortaklık (strategic
alliance) olarak tanımlanmaktadır. Günümüzde özellikle havacılık endüstrisinde
faaliyet gösteren havayolu şirketlerinin değişen küresel şartlara daha hızlı
uyum sağlamak adına bu tarz stratejik ortaklıklar kurdukları görülmektedir. Buradan
hareketle çalışmanın amacı; havacılık sektöründe kurulmuş olan stratejik
ortaklıklar üzerinde karşılaştırmalı bir etkinlik analizi gerçekleştirmektir.

Yöntem: Çalışmada 59 havayolu şirketine
geleneksel Veri Zarflama Analizi (VZA) yöntemine ilave olarak Güven Bölgesi
Yaklaşımı (Assurance Region) uygulanmış ve elde edilen bulguların yorumları bu
yaklaşım ışığında farklı bir bakış açısı ile gerçekleştirilmiştir.

Bulgular: Geleneksel VZA
yöntemine kıyasla her bir karar biriminin değişken ağırlıklarına verdikleri
önem seviyeleri dikkate alınarak gerçekleştirilen Güven Bölgesi Yaklaşımında
oldukça farklı sonuçlar elde edilmiştir.

Sonuç: VZA yöntemi altında elde edilen
etkinlik değerleri ortalaması %62 civarında iken daha hassas bir yaklaşım olan
VZA/AR yöntemi altında etkinlik değerleri ortalaması yaklaşık %30 düşüş ile %44
seviyesine gerilemiştir. Geleneksel VZA yönteminde 11 havayolu şirketi etkin
olarak bulunmuşken bu sayı VZA/AR yönteminde sadece 3 tür. Bu da, geleneksel
VZA yönteminin hassas analizler konusunda yetersiz kaldığını göstermektedir.

Keywords

Etkinlik Analizi, VZA, Havacılıkta Stratejik Ortaklıklar

STRATEGIC ALLIANCES IN AVIATION INDUSTRY: AN EFFICIENCY ANALYSIS USING DATA ENVELOPMENT ANALYSIS AND ASSURANCE REGION APPROACH

Abstract

Aim: Strategic alliance is defined as the act of two or
more companies producing product or service together, acting in the direction
of common interests for the sale of manufactured products or services. Today,
especially those companies operating in the aviation industry seem to have
established such strategic partnerships in order to adapt more rapidly to
changing global conditions. In this study, it was aimed to perform a
comparative efficiency analysis for the strategic alliances which established
in the  aviation industry

Method: Additionally to basic Data
Envelopment Analysis (DEA), Assurance Region approach was also applied to the
59 airline company and the interpretations of the findings were made with a
different point of view in the light of this approach.

Findings: In comparison with basic
DEA, it was found quite different results under Assurance Region Method which
consider weights of each input and output variables.

Results: While mean efficiency
score was found as %62 under basic DEA, however, it was found as %44 under
DEA/AR approach. Theseresults show that efficiency score was decreased about
%30 under DEA/AR approach. 11 airline company were found as efficient under
basic DEA, only 3 of them were found as efficient under DEA/AR approach. And
also, we can say that DEA/AR approach is more sensitive technique than basic
DEA.

Keywords

Efficiency Analysis, DEA, Strategic Alliances in Aviation

References

• Allen, R., Athanassopoulos, A., Dyson, R. G. ve Thanassoulis, E. (1997). “Weights Restrictions and Value Judgements in Data Envelopment Analysis: Evolution, Development And Future Directions”. Annals of Operations Research, (73): 13-34.
• Aydıntan, B. (2003). Dışa açılma yolunda stratejik ortaklıklar ve türk şirketleri açısından önemi. İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(2), 1-18.
• Cooper, W. W., Seiford, L. M. ve Tone, K. (2002). Data Envelopment Analysis: A Compherensive Text with Models, Applications, References and DEA Solver Software. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers.
• Cooper, W. W., Seiford, L. M. ve Zhu, J. (2011). Handbook on Data Envelopment Analysis. London.
• Demirci, A. (2012). OECD Üyesi Ülkelerin Ekonomik ve Sosyal Etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi Yöntemi ile Belirlenmesi. Doktora Tezi, Atatürk Üniversitesi.
• Farrel, M. J. (1957). “The Measurement of Productive Efficiency”. Journal of The Royal Statistical Society, Series A (General), 120( 3): 253-290.
• HTTP1 (2017). www.staralliance.com, (erişim tarihi: 15.07.2017).
• HTTP1 (2017). www.skyteam.com, (erişim tarihi: 15.07.2017).
• HTTP1 (2017). www.oneworld.com, (erişim tarihi: 15.07.2017).
• İçöz, C. (2013). Türkiye’deki İstatistik Bölümlerinin Göreli Etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi ile Belirlenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Anadolu Üniversitesi.
• Karatop, B. (2015). Bulanık AHP Yöntemiyle Odak Strateji Modelinin Geliştirilmesi: Otomotiv Sektöründe Uygulama. Doktora Tezi, Sakarya Üniversitesi.
• Kaynar, O. (2004). Veri Zarflama Analizi ve Göreceli Etkinlik Analizi Üzerine Bir Uygulama. Yüksek Lisans Tezi, Cumhuriyet Üniversitesi.
• Kong, W. H., & Fu, T. T. (2012). Assessing the performance of business colleges in Taiwan using data envelopment analysis and student based value-added performance indicators. Omega, 40(5), 541-549.
• Lai, P. L. (2013). A Study on The Relationship Between Airport Privatization and Airport Efficiency. Doktora Tezi, Cardiff University.
• Lai, P. L., Potter, A., Beynon, M. ve Beresford, A. (2015). “Evaluating The Efficiency Performance of Airports Using an Integrated AHP/DEA-AR Technique”. Transport Policy, (42): 75-85.
• Öge, E. (2007). Stratejik İttifaklar. ABMYO Dergisi, 7, (19-37).
• Özdemir, A. ve Demirelli, E. (2013). "Ağırlık Kısıtlı Veri Zarflama Analizi ile Mevduat Bankalarının Etkinlik Ölçümüne Yönelik Bir Uygulama". Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 9(19): 215-238.
• Ramanathan, R. (2003). An Introduction to Data Envelopment Analysis. Sage Publications.
• Saaty, T. L. (1977). A scaling method for priorities in hierarchical structures. Journal of mathematical psychology, 15(3), 234-281.
• Taylor, W. M., Thompson, R. G., Thrall, R. M. ve Dharmapala, P. S. (1997). “DEA/AR Efficiency and Profitability of Mexican Banks a Total Income Model”. European Journal of Operational Research, 98(2): 346-363.
• Thompson, R. G., Dharmapala, P. S., Gatewood, E. J., Macy, S., ve Thrall, R. M. (1996). “DEA/Assurance Region SBDC Efficiency and Unique Projections”. Operations Research, 44(4): 533-542.
• Wang, Y. M., Chin, K. S. ve Poon, G. K. K. (2008b) “A Data Envelopment Analysis Method with Assurance Region for Weight Generation in The Analytic Hierarchy Process”. Decision Support Systems, 45(4): 913-921.
• Zhu, J. (2009). Quantitative Models for Performance Evaluation and Benchmarking. Second Edition, New York: Springer.