MEASURING EFFICIENCIES OF THE FIRMS IN PAPER SECTOR BY

Year 2015, Issue: 14, 0 - , 20.04.2015

Fatma Lorcu

https://doi.org/10.18092/ijeas.40979

Cited By: 1

Abstract

Competition, had been feeling deeply even in small market shares because of disappearing economic boundaries, can be turned into advantage by using sources efficiently and productively. Competition ad-vantage depends on manufacturing more output by using lesser input and using it efficiently. The aim of the study is to compare 16 firms in Paper and Paper Products, Printing and Publishing Industry, publicly traded in İMKB, with Data Envelopment Analysis (DEA). Input and output variables using in analysis were chosen among financial ratios, which have been using in common. As a result of the study, applied by using data of 2012, average efficiency score of sector was determined as 60.8% and HÜRRİYET, KOZA, DURAN DOĞAN and DENTAŞ use their sources precisely efficient and they were determined as reference firms. Required potential development ratios were calculated in order that the firms can be efficient and necessary suggestions were offered.

Keywords

European Union, Education Criteria, 2020 EU Educational Objectives, Multi-dimensional Scaling

AVRUPA BİRLİĞİ (AB) EĞİTİM HEDEFLERİ AÇISINDAN TÜRKİYE VE ÜYE ÜLKELERİN YAKINLIKLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ

Abstract

 

Dünya ekseninde ekonomik küreselleşmenin etkisiyle eğitimin, gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler açısından yeni paradigmalarla şekillendirilmesi, araştırmacıların dikkatini çeken bir konudur. Son yıllarda eğitim standart-larının iyileştirilmesi, sosyo-kültürel yaşama yönelik pozitif katkılarının arttırılması ve toplumsal refahtaki so-rumluluklarıyla ilgili politika arayışları hız kazanmaktadır. Değişen ve gelişen hayatta kalma koşullarına uyum sağlamada, ekonomik kalkınma ile toplumlar açısından istikrarlı bir yaşam kalitesine ulaşmada, temel yollardan biri olan eğitime verilen katkı öne çıkmaktadır. Özellikle Avrupa Birliği’nin (AB) ilgili konseyleri tarafından belirlenen vizyon ve hedefler doğrultusunda, eğitime yönelik belirlenen ölçütlerin yarattığı etkilerin doğru algı-lanması gerekmektedir. OECD’nin (Organization for Economic Cooperation and Development) bünyesinde yü-rütülen ve eğitimin en önemli paydaşı olan öğrencilerin, uluslararası düzeyde değerlendirmesini gerçekleştiren PISA (Programme for International Student Assessment) çalışmaları, en kapsamlı araştırma programı olarak kabul edilmektedir. Buna ek olarak AB ülkeleri için 2020 yılına kadar eğitimde ulaşılması öngörülen hedefler de belirlenmiştir. Bu çalışmada; AB üye ve aday ülkelerinin 2020 yılında eğitim alanında ulaşılması düşünülen hedeflerinin, gerçekleşen performanslar çerçevesinde değerlendirilmesi çok boyutlu ölçekleme tekniği (Multidimesional Scaling Analysis-MDS) yardımı ile değerlendirilmiştir. Analiz sonucunda; Türkiye, Bulgaris-tan ve Romanya’nın hedefleri gerçekleştirmede diğer üye ülkelerden ayrıldığı görülmektedir. Hedefleri gerçek-leştirmede en başarılı iki üye ülke ise Finlandiya ve Danimarka olarak belirlenmiştir.

Keywords

Avrupa Birliği, Eğitim Ölçütleri, 2020 AB Eğitim Hedefleri, Çok Boyutlu Ölçekleme

References

• ACAR, T. (2012), “Türkiye’nin PISA 2009 sonuçlarına göre OECD’ye üye ve aday ülkeler arasındaki yeri”, Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 12 (4), 2561-2572.
• AFONSO, A. & AUBYN, M. St. (2006), “Cross-Country Efficiency of Secondary Education Provision: A Semi-Parametric Analysis with Non-Discretionary Inputs”, Economic Modeling, 23, 476-491.
• ALMA, S. (2005), Temel Eğitim Sistemleri açısından Türkiye ve Avrupa Birliği Ülkelerinin Karşılaştırılması, Cumhuriyet Ü., Sosyal Bilimler Enst. Yayın-lanmamış Yüksek Lisans Tezi.
• AYDIN, A., ERDAP, Ç.& TAŞ, N. (2011), “2003-2006 PISA okuma beceri-leri sonuçlarının karşılaştırmalı olarak değerlendirilmesi: en başarılı beş ülke ve Türkiye”, Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 11(2), 651-673.
• BOLAT, B.A. (2011), “Eğitim göstergeleri açısından Türkiye ve Avrupa Bir-liği’ne üye ülkelerin karşılaştırılması”, Yönetim, 22(69), 61-77.
• CLEMENTS, B. (2002), “How Efficient is Education Spending in Europe?”, European Review of Economics and Finance, 1 (1), 3-26.
• COMISSION of the EUROPEAN COMMUNITIES REPORT. (2011), Commission Staff Working Document. Brussels. http://ec.europa.eu/education/lifelong-learning-policy/indicators10_en.htm
• ÇOBANOĞLU, R. & KASAPOĞLU, K. (2010), “PISA’da Fin başarısının nedenleri ve nasılları”, Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 39, 121-131.
• FURIA, D., CASTAGNA, A., MATTOSCIO, N. & SCAMUFFA D. (2010), “Education and labour market in the age of globalisation: some evidence for EU-27”, Procedia Social and Behavioral Sciences 9 (2010) 1140–1444.
• GİRGİNER, N. (2013), “Eğitim ve işgücü İlişkileri açısından Türkiye’nin AB üyesi ülkelerle karşılaştırılması”, Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Der-gisi, 5 (10), 91-102.
• GREEN, P. E. (1975), “On the robustness of multidimensional scaling techniques”, Journal of Marketing Research, 12 (1), 73-81.
• GUPTA, S. & Verhoeven, M. (2001), “The efficiency of government ex-penditure-experiences from Africa”, Journal of Policy Modeling, 23, 433– 467. HÄRDLE W. & SIMAR, L. (2007), Applied Multivariate Statistical Analy-sis, (2nd edition). New York: Springer.
• KALAYCI, Ş. (2006) SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikler, Asil Yayın Dağıtım, İkinci Baskı, Ankara.
• MAYA, İ.Ç. (2006), “AB Sürecinde Türkiye ile AB ülkeleri eğitim istatistiklerinin karşılaştırması”, Türk Eğitim Bilimleri Dergisi, 4(4), 375-394.
• MEAD, A. (1992), “Review of the development of multidimensional scaling methods”, The Statistician, 41 (1), 27-39.
• NAES T. & RISVIK, E. (1996), Multivariate analysis of data in sensory sci-ence, Amsterdam: Elsevier Science.
• ORGANIZATION for ECONOMIC CO-OPERATION and DEVELOPMENT (OECD) (2004), Learning for tomorrow’s world first-results from PISA 2003. Paris: OECD Publishing.
• ÖZDAMAR, K. (2004), Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi II (5. Baskı). Eskişehir: Kaan Kitabevi.
• TANDON, A. (2005), Measuring Efficiency of Macro systems: An applica-tion to Millennium Development Goal Attainment, ERD Working Paper No. 66.
• TATLIDİL, H. (1996), Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz. An-kara: Akademi Matbaası.
• TÜZÜNTÜRK, S. (2009), “Çok boyutlu ölçekleme analizi: suç istatistikleri üzerine bir uygulama”, Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 28 (2), 71–91.
• ZHU, C. & YU, J. (2009), “Nonmetric Multidimensional Scaling Corrects for Population Structure in Association Mapping With Different Sample Types”, Genetics, 182 (3), 875–888.