Efficiency Analysis of Airports Operating in the Black Sea Region

Abstract

Background The aviation industry, which has undergone rapid development since the Second World War, continues to expand its share within the global transportation sector. This growth has intensified competition among airports, compelling them to operate more efficiently to maintain sustainability and competitiveness. Airports are not only crucial infrastructure for air transport but also strategic facilities that significantly contribute to regional economic growth and tourism development. In Türkiye, substantial investments have been made in airport infrastructure, particularly in regional areas such as the Black Sea Region, where air transportation plays a vital role in economic connectivity. Considering the high cost of these investments, it has become essential to measure their operational efficiency and evaluate how effectively available resources are being utilized. Research Purpose The primary objective of this study is to evaluate the efficiency and productivity levels of nine airports operating in the Black Sea Region of Türkiye using the Data Envelopment Analysis (DEA) framework, particularly employing the Malmquist Total Factor Productivity (TFP) Index. The research aims to determine how efficiently these airports utilize their capacities, identify changes in their productivity between 2022 and 2024, and uncover the underlying causes of inefficiency. By analyzing both operational and scale efficiencies, the study seeks to provide insights into managerial and technological factors influencing performance differences among regional airports. Methodology The research utilizes secondary data obtained from the State Airports Authority of Türkiye (DHMİ) annual activity reports. The sample consists of nine airports located in the Black Sea Region: Amasya Merzifon, Rize-Artvin, Kastamonu, Ordu-Giresun, Samsun Çarşamba, Sinop, Tokat, Trabzon, and Zonguldak Çaycuma Airports. The analysis covers the years 2022–2024, as these are the years with complete and consistent data across all airports. The DEA-based Malmquist Productivity Index was employed using the DEAP 2.1 software to measure changes in technical efficiency (EFFCH) and technological change (TECHCH). The model includes two input variables; terminal size (m²) and design capacity (passengers per year) and two output variables; annual flight traffic and passenger volume. The approach allows a temporal comparison of each airport’s performance and helps identify whether productivity changes are due to managerial efficiency or technological advancements. Findings The results indicate that the average total productivity growth (TFPCH) of the Black Sea Region airports between 2022 and 2024 was %13,3. The analysis shows that three airports (Amasya Merzifon, Tokat, and Trabzon) operated at full efficiency, while three airports (Sinop, Samsun, and Ordu-Giresun) required improvement. The primary source of inefficiency was found to be pure technical inefficiency, implying that performance gaps are mainly due to managerial practices rather than technological limitations. The study also revealed that technological progress stagnated in 2024, posing a long-term risk to regional competitiveness. Capacity utilization was identified as the most critical determinant of productivity. Airports such as Amasya Merzifon (%108) and Trabzon (%101) operated near or above capacity, whereas Sinop (%5), Tokat (%7,5), and Kastamonu (%4) exhibited significant underutilization. The findings suggest that capacity management and effective marketing strategies can substantially enhance operational performance. Furthermore, the study highlights the potential benefits of knowledge transfer and benchmarking from high-performing airports such as Rize-Artvin and Amasya Merzifon to less efficient ones. Conclusion The study concludes that airports in the Black Sea Region demonstrated an overall positive productivity trend during the 2022–2024 period, though technological stagnation and low-capacity utilization remain major challenges. To improve efficiency, the study recommends implementing capacity management training, promoting cooperation with new airlines, and strengthening tourism and trade-based marketing initiatives. Additionally, the State Airports Authority (DHMİ) should prioritize regional investments in digital infrastructure modernization, automation systems, energy-efficient technologies, and data-driven management systems. The research also proposes that successful practices from well-performing airports be disseminated through managerial training, benchmarking programs, and operational best-practice sharing. For airports operating below optimal scale, adopting regional hub strategies, traffic incentive programs, and resource-sharing models could foster economies of scale. Although the study provides valuable regional insights, it acknowledges certain limitations, including data constraints related to personnel numbers and aircraft load factors. Future research should incorporate these additional variables to obtain more comprehensive results. Overall, the findings contribute to the understanding of airport performance management in emerging regional contexts and offer policy guidance for enhancing the operational and economic efficiency of Turkish airports.

Keywords

• Airport
• Efficiency
• Capacity
• Data Envelopment Analysis

Karadeniz Bölgesinde Faaliyet Gösteren Havalimanlarının Verimlilik Analizi

Öz

İkinci Dünya Savaşından günümüze sürekli ve hızlı bir biçimde gelişen ve değişen havacılık endüstrisi, ulaşım sektörü içerisindeki payını her geçen gün artırmaktadır. Bu artış sektöre yönelik yatırımların da her geçen gün artmasına sebep olmaktadır. Havalimanları da yapılan yatırımlar arasında en büyük paya sahip unsurlar arasında yer almaktadır. Yapılan yatırımların büyüklüğü düşünüldüğünde bu yatırımların etkinliğinin ölçülmesi, kaynakların etkin ve verimli kullanımının tespit edilebilmesi açısından son derece önemlidir. Bu çalışmada Karadeniz Bölgesinde faaliyet gösteren 9 havalimanının Veri Zarflama Analizi (DEA-Data Envelopment Analysis) ile etkinliklerinin ve verimliliklerinin ölçülmesi hedeflenmiştir. Yapılan analizlerle elde edilen bulgulara göre Kastamonu, Sinop, Tokat ve Zonguldak Havalimanları düşük verimlilikte, Ordu-Giresun ve Rize-Artvin Havalimanları orta verimlilikte, Samsun Çarşamba Havalimanı iyi, Trabzon Havalimanı Optimal ve Amasya Merzifon Havalimanında ise kapasite aşımı gözlemlenmiştir. Analizlerde kullanılan veri, Devlet Hava Meydanları İşletmeleri (DHMİ)’nin yıl sonu faaliyet raporlarından temin edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Havalimanı
• Verimlilik
• Kapasite
• Veri Zarflama Analizi

References

1. Adler, N. and Berechman, J. (2001). Measuring airport quality from the airlines’ viewpoint: an application of data envelopment analysis. Transport Policy, 8 (3), 171-181.
2. Ar, İ. (2012). Türkiye'deki havalimanlarının etkinliklerindeki değişimin incelenmesi: 2007-2011 dönemi için malmquist-tfv endeksi uygulaması. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 26 (3-4), 143-160.
3. Asmild, M., Paradi, J. C., Aggarwall, V. and Schaffnit, C. (2004). Combining DEA window analysis with the Malmquist index approach in a study of the Canadian banking industry. Journal of Productivity Analysis, 21 (1), 67-89.
4. Aydagün, A. (2003). Veri Zarflama Analizi. HUTEN Yıl Sonu Semineri. Hava Harp Okulu Havacılık ve Uzay Teknolojileri Enstitüsü.
5. Bakırcı, M. (2006). Türkiye'deki havalimanlarının etkinlik tahmini: Veri zarflama analizi ve yapay sınır ağlarının birlikte kullanımı. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (27), 1-17.
6. Barros, C. P., Managi, S. and Yoshida, Y. (2008). Technical efficiency, regulation, and heterogeneity in Japanese Airports. Pacific Economic Review, 15 (5), 685-696.
7. Bazargan, M. and Vasigh, B. (2003). Size versus efficiency: a case study of US commercial airports. 9 (3), 187-193.
8. Bolat, B., Temur, G. T. ve Gürler, H. (2016). Türkiye’deki havalimanlarının etkinlik tahmini: Veri zarflama analizi ve yapay sınır ağlarının birlikte kullanımı. Ege Akademik Bakış, 16, 1-10.

9. Bozdağ, E. (2008). Malmquist toplam faktör verimlilik endeksi: Türk sigorta sektörü uygulaması. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Isparta.
10. Cingi, S., ve Tarım, Ş. (2000). Türk sigorta sektöründe etkinlik ve verimlilik analizi: Malmquist toplam faktör verimliliği endeksi. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 29(1), 1-35.
11. DHMİ (2017). Devlet Hava Meydanları İşletmesi. 2017 yılı Faaliyet Raporu. http://www.dhmi.gov.tr
12. DHMİ (2018). Devlet Hava Meydanları İşletmesi. 2018 yılı Faaliyet Raporu. http://www.dhmi.gov.tr
13. DHMİ (2019). Devlet Hava Meydanları İşletmesi. 2019 yılı Faaliyet Raporu. http://www.dhmi.gov.tr
14. DHMİ (2020). Devlet Hava Meydanları İşletmesi. 2020 yılı Faaliyet Raporu. http://www.dhmi.gov.tr
15. DHMİ (2021). Devlet Hava Meydanları İşletmesi. 2021 yılı Faaliyet Raporu. http://www.dhmi.gov.tr DHMİ (2022). Devlet Hava Meydanları İşletmesi. 2022 yılı Faaliyet Raporu. http://www.dhmi.gov.tr
16. DHMİ (2023). Devlet Hava Meydanları İşletmesi. 2023 yılı Faaliyet Raporu. http://www.dhmi.gov.tr
17. DHMİ (2024). Devlet Hava Meydanları İşletmesi. 2024 yılı Faaliyet Raporu. http://www.dhmi.gov.tr
18. Eren, M., & Doğan, M. A. (2023). Measurement of Process-Performances of Turkish Airports Using Network Data Envelopment Analysis. Journal of Aviation, 7(2), 272-283. https://doi.org/10.30518/jav.1296416
19. Fare, R., Grosskopf, S., Norris, M., & Zhang, Z. (1994). Productivity growth, technical progress, and efficiency change in industrialized countries. The American Economic Review, 84(1), 66-83.
20. Fernandes, E. and Pacheco, R. R. (2002). Efficient use of airport capacity. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 36 (3), 225-238.
21. Flokou, A., Aletras, V. and Niakas, D. (2017). A window-DEA based efficiency evaluation of the public hospital sector in Greece during the 5-year economic crisis. PLoS ONE, 12 (5), 1-26.
22. Fragoudaki, A. and Giokas, D. (2016). Airport performance in a tourism receiving country: Evidence from Greece. Journal of Air Transport Management, 52, 80-89.
23. Gillen, D. and Lall, A. (1997). Developing measures of airport productivity and performance: an application of data envelopment analysis. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 33 (4), 261-273.
24. Gillen, D. and Lall, A. (2001). Non-parametric measures of efficiency of US airports. International Journal of Transport Economics, 28 (3), 283-306.
25. Golany, B. and Roll, Y. (1989). An application procedure for DEA. Omega, 17 (3), 237-250.
26. Ha, H.-K., Yoshida, Y. and Zhang, A. (2010). Comparative analysis of efficiency for major Northeast Asia airports. Transportation Journal, 49 (4), 9-23.
27. IATA. (2018). AnnualReport. https://www.iata.org.
28. ICAO. (2017). https://www.icao.int/abouticao/History/Pages/default.aspx.
29. ICAO. (2018). www.icao.int/secretariat/ReginalOffice/Pages/default.aspx.
30. Kecek, G. (2010). Veri Zarflama Analizi & Teori ve Uygulama Örneği. Siyasal Basım Yayım.
31. Kıyıldı, R. K. ve Karaşahin, M. (2006). Türkiye’deki hava alanlarının veri zarflama analizi ile altyapı performansının değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 10 (3), 391-397. Koç, E. ve Çalıpınar, H. (2017). Fareprimont ve malmquist verimlilik endeksleri ile Türk Havalimanlarının etkinliklerinin karşılaştırılması. International Journal of Academic Value Studies, 3 (8), 77-87. Koçak, H. (2011). Efficiency examination of Turkish Airports with dea approach. International Business Research, 4 (2), 204.
32. Korul, V. ve Küçükönal, H. (2003). Türk sivil havacılık sisteminin yapısal analizi. Ege Akademik Bakış Dergisi, 3 (1), 24-38.
33. Lai, P.-L., Potter, A., Beynon, M. and Beresford, A. (2015). Evaluating the efficiency performance of airports using an integrated AHP/DEA-AR technique. Transport Policy, 42 (C), 75-85.
34. Lam, S. W., Low, J. M. and Tang, L. C. (2009). Operational efficiencies across Asia Pacific airports. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 45 (4), 654-665.
35. Lorcu, F. (2010). Türk sigorta sektöründe rekabet ve verimlilik analizi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Adana.
36. Martin, J. C. and Roman, C. (2001). An application of DEA to measure the efficiency of Spanish airports prior to privatization. Journal of Air Transport Management, 7 (3), 149-157.
37. Nguyen, T. P., Roca, E. and Sharma, P. (2014). How efficient is the banking system of Asia’s next economic dragon? Evidence from rolling DEA windows. Applied Economics, 46 (22), 2665-2684.
38. Oyman, K. (1998). Havaalanı yönetim modeli ve işleyiş sistemleri. Doktora Tezi. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sivil Havacılık Yönetimi Anabilim Dalı, Eskişehir.
39. Ömürbek, N., Demirgubuz, M. Ö. ve Tunca, M. Z. (2013). Hizmet sektöründe performans ölçümünde veri zarflama analizinin kullanımı: Havalimanları üzerinde bir uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 4 (9), 21-43.
40. Peker, İ. ve Birdoğan, B. (2009). Veri zarflama analizi ile Türkiye havalimanlarında bir etkinlik ölçümü uygulaması. Çukurova Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18 (2), 72-88.
41. Pels, E., Nijkamp, P. and Rietveld, P. (2001). Relative efficiency of European airports. Transport Policy, 8 (3), 183-192.
42. Perelman, S. and Serebrisky, T. (2010). Measuring the technical efficiency of airports in Latin America. Utilities Policy, 22, 1-7.
43. Prokopenko, J. (1987). Verimlilik Yönetimi, Uygulamalı El Kitabı. (O. Baykal, N. Atalay ve E. Fidan, Çev.) Ankara: Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları.
44. Şahin, İ. E. (2019). Türkiye’deki havalimanlarının veri zarflama analizi ve malmquist toplam faktör verimliliği endeksleri ile finansal etkinliklerinin analizi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 0 (42), 33-47.
45. Şengür, F. K. (2017). Havalimanı işletmeciliğinde yeni eğilimler: Türkiye üzerine bir değerlendirme. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 13 (4), 751-766.
46. Tangen, S. (2005). Demystifying productivity and performance. International Journal of Productivity and Performance Management, 54 (1), 34-36.
47. Tsui, W. H., Balli, H. O., Gilbey and Gow, H. (2014). Operational efficiency of Asia–Pacific airports. Journal of Air Transport Management, 40 (C), 16-24.
48. Tsui, W. H., Gilbey, A. and Balli, H. O. (2017). Estimating airport efficiency of New Zealand airports. Journal of Air Transport Management, 35 (C), 78-86.
49. Volta, N., Martini, G. and Scotti, D. (2013). Including local air pollution in airport efficiency assessment: A hyperbolic-stochastic approach. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 24, 27-36.
50. Yalçın, E. (2018). Stokastik sınır analizi ile havalimanlarının etkinliklerinin ölçülmesi: Türkiye örneği. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 15(42), 82–105.
51. Yang, H.-H. and Chang, C.-Y. (2009). Using DEA window analysis to measure efficiencies of Taiwan's integrated telecommunication firms. Telecommunications Policy, 33 (1-2), 98-108.
52. Yazgan, A. E. ve Karkacıer, O. (2015). Veri zarflama analizi ile etkinlik ölçümleri ve havalimanı işletmeciliği sektöründe bir uygulama. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 7 (2), 15-28.
53. Waguespack, B. P., & Rhoades, D. L. (2014). Twenty five years of measuring airline service quality or why is airline service quality only good when times are bad? Research in Transportation Business and Management, 10, 33-39.