1992 VE 2006 YILLARINDA KURULAN DEVLET ÜNİVERSİTELERİNİN VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE ETKİNLİK ÖLÇÜMÜ

Yıl 2020, , 97 - 116, 01.06.2020

Muhammet Sait Işıldak İmdat Köksal Ali Çiçek Yunus Yılmaz

https://doi.org/10.14514/byk.m.26515393.2020.8/1.97-116

Öz

Bu çalışmada 1992 yılında kurulan 11 devlet üniversitesi ve 2006 yılında kurulan 19 devlet üniversitesi etkinlik açısından karşılaştırılmıştır. Etkinlik ölçümünde veri zarflama analizi kullanılmıştır. Üniversitelerin yayınladıkları 2016 faaliyet raporlarına göre 6 girdi değişken ve 3 çıktı değişken oluşturulmuştur. Karar verme birimlerinin normal dağılıma uygunluğu, Çarpıklık-Basıklık katsayıları, Kolmogorov-Smirnov ve Shapiro-Wilk testleri ile araştırılmıştır. Karar verme birimlerinde kullanılan veriler normal dağılım göstermemiştir. Bundan dolayı Mann-Whitney U, Kolmogorov-Smirnov ve Moses testleri ile ikili karşılaştırmalar yapılmıştır. Karar verme birimlerinin çeşitli etkinlik puanları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark bulunmamıştır. Sonuç olarak, toplamda etkili olan karar verme birimleri, teknik olarak da etkin bulunmuştur.

Anahtar Kelimeler

Veri Zarflama Analizi, Devlet Üniversiteleri, Etkinlik Karşılaştırma

Kaynakça

• Abbot, M., and Doucoulıagosa, C. (2003). The Efficiency of Australian Universities: A Data Envelopment Analysis. Economics of Education Review, 89-97.
• Azadi, M., Jafarian, M., Saen, R. F., & Mirhedayatian, S. M. (2015). A New Fuzzy DEA Model For Evaluation of Efficiency and Effectiveness of Suppliers in Sustainable Supply Chain Management Context. Computers & Operations Research, 54, 274-285.
• Babacan, A., Kartal, M., ve Bircan, H. (2007). Cumhuriyet Üniversitesi'nin Etkinliğinin Kamu Üniversiteleriyle Karşılaştırılması: Bir VZA Tekniği Uygulaması. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 97-114.
• Bakırcı, F., ve Babacan, A. (2010). İktisadi ve İdari Bilimler Fakültelerinde Ekonomik Etkinlik. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 4(2), 215-234.
• Bal, V. (2013). Vakıf Üniversitelerinde Veri Zarflama Analizi ile Etkinlik Belirlenmesi. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 2(1), 1-14.
• Banker, R., Charnes, A., and Cooper, W. (1984). Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis. Management Science, 30(9), 1078-1092.
• Baysal, M., Alçılar, B., Çerçioğlu, H., ve Toklu, B. (2005). Türkiye’de Devlet Üniversitelerinin 2004 Yılı Performanslarının Veri Zarflama Analizi Yöntemiyle Belirlenip Buna Göre 2005 Yılı Bütçe Tahsislerinin Yapılması. Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 0(1), 67-73.
• Bernardo, M., de Souza, M. A. M., Lopes, R. S. M., & Rodrigues, L. F. (2020). University library performance management: Applying zero-sum gains DEA models to resource allocation. Socio-Economic Planning Sciences, 100808.
• Çağlar, A., & Keten, N. D. (2018). İllerin İnsani Gelişme Endeksinin Veri Zarflama Analizi ile Ölçülmesi. Ege Akademik Bakış Dergisi, 18(4), 565-578.
• Çavmak, Ş. (2017). Sağlık Hizmetlerinde Veri Zarflama Analizi ve Modelleri. Sağlık Yönetimi Dergisi, 1(1), 35-47.
• Charnes, A., Cooper, W. W., and Rhodes, E. (1981). Evaluating Program and Managerial Efficiency: An Application of Data Envelopment Analysis to Program Follow Through. Management Science, 27(6), 668–697. Doi:10.1287/Mnsc.27.6.668.
• Chen, Y. H., Lai, P. L., & Piboonrungroj, P. (2017). The relationship between airport performance and privatisation policy: A nonparametric metafrontier approach. Journal of Transport Geography, 62, 229-235.
• Çınar, Y. (2013). Türkiye'de Kamu Üniversitelerinin Eğitim-Araştırma Etkinlikleri ve Etkinlik Artışında Stratejik Önceliklerin Rolü: Çok Aktiviteli VZA Uygulaması. Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Fakültesi Dergisi, 68(2), 27-62.
• Cingi, S., ve Tarım, A. (2000). Türk Banka Sisteminde Performans Ölçümü Dea-Malmquist Tfp Endeksi Uygulaması. Türkiye Bankalar Birliği Araştırma Tebliğleri Serisi, Sayı:2000-1.
• Contreras, I., & Lozano, S. (2019). Allocating Additional Resources to Public Universities. A DEA Bargaining Approach. Socio-Economic Planning Sciences, 100752.
• Ersoy, N. (2018). Banka Etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi ile Değerlendirilmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi (FESA), 3(2), 478-487.
• Golany, B., and Yu, G. (1997). Estimating Returns to Scale in DEA. European Journal of Operational Research, 103(1), 28-37.
• Günay, A., Dulupçu, M., ve Oruç, K. (2017). Türkiye’de Devlet Üniversitelerinin Etkinlik ve Verimlilik Analizi: Veri Zarflama Analizi ve Malmquist Toplam Faktör Verimlilik Endeksi Uygulamaları. AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 17(3), 85-113.
• Kadılar, G. Ö. (2015). Türkiye'deki Vakıf Üniversitelerinin Etkinlik Çözümlemesi. Eğitim ve Bilim, 40(177), 31-41. Doi: 10.15390/Eb.2015.1813.
• Karagöz, Y, (2016). Spss ve Amos 23 Uygulamalı İstatistiksel Analizler. Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık Eğitim Danışmanlık Tic. Lim. Şti. 1. Basım.
• Kaynar, O., & Bircan, H. (2007). OECD ülkelerinin telekomünikasyon sektörlerinin etkinliğinin veri zarflama analizi ile ölçülmesi-2. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 21(1), 361-382.
• Kılıç, A. K. (2019). Analitik hiyerarşi süreci (AHS) ve veri zarflama analizi (VZA) yöntemlerinin birlikte kullanımı: OECD ülkelerinin eğitim performansları üzerine bir uygulama (Master's thesis, Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü).
• Kneip, A., Simar, L., & Wilson, P. W. (2016). Testing hypotheses in nonparametric models of production. Journal of Business & Economic Statistics, 34(3), 435-456.
• Kutlar, A., ve Babacan, A. (2008). Türkiye'deki Kamu Üniversitelerinde CCR Etkinliği-Ölçek Etkinliği Analizi: DEA Tekniği Uygulaması. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 15(1), 148-172.
• Kutlar, A., ve Kartal, M. (2009). Cumhuriyet Üniversitesi'nin Verimlilik Analizi: Fakülteler Düzeyinde Veri Zarflama Yöntemiyle Bir Uygulama. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(2), 279-294.
• Lee, B. L., & Worthington, A. C. (2016). A Network DEA Quantity and Quality-Orientated Production Model: An Application to Australian University Research Services. Omega, 60, 26-33.
• Mardani, A., Zavadskas, E. K., Streimikiene, D., Jusoh, A., & Khoshnoudi, M. (2017). A Comprehensive Review of Data Envelopment Analysis (DEA) Approach in Energy Efficiency. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 70, 1298-1322.
• Özden, H. (2008). Veri Zarflama Analizi ile Türkiye'deki Vakıf Üniversitelerinin Etkinliğinin Ölçülmesi. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 37(2), 167-185.
• Özel, G. (2014). Efficiency Analysis of State Universities: A Case of Turkey. Hacettepe University Journal of Education, 29(3), 124-136.
• Özer, M. A. (2017). Örgütsel Verimlilik Yolunda “Mükemmelliği” Arayan İşletmeler. Verimlilik Dergisi, (3), 7-28.
• Selim, S., ve Bursalıoğlu, S. (2015). Efficiency of Higher Education in Turkey: A Bootstrapped Two-Stage DEA Approach. International Journal of Statistics and Applications, 5(2), 56-57.
• Tezergil, S. A. (2018). Veri Zarflama Analizi ile Türk Sigorta Sektörünün Elementer Branşlarda Değerlendirilmesi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 10(1), 342-357.
• Toloo, M., Keshavarz, E., & Hatami-Marbini, A. (2020). Selecting Data Envelopment Analysis Models: A Data-Driven Application to EU Countries. Omega, 102248.
• Türkan, S., ve Özel, G. (2017). 2014-2015 Öğretim Yılında Türkiye'de Devlet Üniversitelerinin Etkinlikleri ve Etkinliğe Etki Eden Faktörlerin Belirlenmesi. Eğitim Bilim Dergisi, 42(191), 307-322.
• Türker, T., Etöz, M., ve Altun Türker, Y. (2016). Determination of Effective Critical Factors in Successful Efficiency Measurement of University Departments by Using Fuzzy DEMATEL Method. Alphanumeric Journal, 4(1), 57-72.
• Yiğit, V., & Esen, H. (2017). Pabon Lasso Modeli ve Veri Zarflama Analizi ile Hastanelerde Performans Ölçümü. Süleyman Demirel Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi, 8(2), 26-32.
• Yök. (2020). İstatistikler. (06.05.2020). https://istatistik.yok.gov.tr/.
• Yükçü, S., ve Atağan, G. (2009). Etkinlik, Etkililik ve Verimlilik Kavramlarının Yarattığı Karışıklık. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 1-13