Evaluation of the Efficiencies of the Energy Distribution Companies in Turkey with DEA

Öz

Energy is an important indicator of the powers and developments of countries in the world of global competition. There is a causal relationship between the level of economic development and electricity consumption in developing countries. Countries will achieve economic development if they ensure efficient production and distribution of electricity by considering the quality of life. High loss rates may occur in transmission and distribution networks in Turkey. This situation is seen as a point of improvement for energy distribution companies. The purpose of this study, the relative value of the activities of the energy distribution companies for electricity distribution in Turkey is to make the calculation. In the study comparing the effectiveness of existing 21 distribution companies operating in Turkey in 2019 it was carried out with DEA. In total, 4 models were selected as the CCR Model (Input and Output Oriented CCR Models) developed by Charnes, Cooper and Rhodes and the BCC Model (Input and Output Oriented BCC Models) developed by Charnes, Cooper and Rhodes. As a result, the efficiency values of 21 distribution companies were measured in the solution of the models with the EMS Version 1.3 package program and the relative efficiency ranking of the companies was obtained by including the Super Efficiency Model in the models in the EMS Version 1.3 program. This study will benefit decision makers in determining improvement goals, as it will provide perspective on effective distribution of electrical energy from different points such as scale-based returns and input / output orientation.

Anahtar Kelimeler

• Electricity Distribution,Relative Efficiency Measurement,Data Envelopment Analysis

Türkiye’deki Enerji Dağıtım Şirketlerinin Etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi ile Değerlendirilmesi

Öz

Enerji, küresel rekabet dünyasında ülkelerin güçlerinin ve gelişmişliklerinin önemli bir göstergesidir. Gelişmekte olan ülkelerde ekonomik gelişme düzeyi ile elektrik tüketimleri arasında bir nedensellik ilişkisi bulunmaktadır. Ülkeler, yaşam kalitesini gözeterek elektriğin etkin üretimini ve dağıtımını sağladıkları takdirde ekonomik gelişme sağlayacaklardır. Türkiye’de iletim ve dağıtım şebekelerinde yüksek kayıp oranları oluşabilmektedir. Bu durum enerji dağıtım şirketleri açısından iyileştirme noktası olarak görülmektedir. Bu çalışmanın amacı, Türkiye’deki enerji dağıtım şirketlerinin elektrik dağıtımı için etkinlik değerlerinin göreli hesaplamasını yapmaktır. Çalışmada 2019 yılında Türkiye’de faaliyet gösteren 21 adet enerji dağıtım şirketinin mevcut dağıtım etkinliklerinin karşılaştırılması Veri Zarflama Analizi(VZA) ile yapılmıştır. Uygulamada VZA modellerinden ve Charnes, Cooper ve Rhodes tarafından geliştirilen CCR Modeli (girdi ve çıktı odaklı CCR Modeli) ile Banker, Charnes ve Cooper tarafından geliştirilen BCC modeli (girdi ve çıktı odaklı BCC) olmak üzere toplamda 4 model seçilmiştir. Sonuç olarak modellerin çözümünde EMS Version 1.3 paket programı ile 21 adet enerji dağıtım şirketine ait etkinlik değerleri ölçülmüş ve EMS Version 1.3 programına Süper Etkinlik Modeli’nin dahil edilmesi ile şirketlerin göreli etkinlik sıralaması elde edilmiştir. Bu çalışmanın, elektrik enerjisinin etkin şekilde dağıtımı konusunda, ölçeğe göre getiri ve girdi/çıktı yönelimi gibi farklı noktalardan bakış açısı sağlayacağı için iyileştirme hedeflerinin belirlemesinde karar vericilere fayda sağlayacağı düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Enerji Dağıtımı,Göreli Etkinlik Ölçümü,Veri Zarflama Analizi

Kaynakça

1. Koçak, İ., & Boran, K. (2019). Türkiye’deki İllerin Elektrik Tüketim Etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi ile Değerlendirilmesi. Politeknik Dergisi, 22(2), 351-365.
2. Enerji Atlası (2020). https://www.enerjiatlasi.com/elektrik-dagitim-sirketleri/
3. Düzgün, M. (2011). Veri Zarflama Analiziyle Elektrik Dağıtım Şirketlerinin Etkinlik Ve Verimlilik Analizi. Yüksek Lisans Tezi. Ankara: Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Ensitüsü İktisat Anabilim Dalı.
4. Ulucan, A., & Atıcı, K. (2010). Enerji ve Çevre Konularında Parametrik Olmayan Veri Analizi ve Türkiye Elektrik Sanayi Uygulaması. H.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 28(1), 173-203.
5. Jamasb, T., & Pollitt, M. (2001). Benchmarking and Regulation: International Electricity Experience. Utilities Policy, 9, 107-130.
6. Weyman Jones, T. (1991). Productive Efficiency in A Regulated Industry: The Area Electricity Boards of England and Wales. Energy Economics, 13, 116-122.
7. Sadjadi S.J., & Omrani H. (2008). Data Envelopment Analysis With Uncertain Data: An Application For Iranian Electricity Distribution Companies. Energy Policy, 36, 4247-4254.
8. Bağdadıoğlu, N. (2009). Türk Elektrik Dağıtım Sektöründe Hizmet Kalitesine Yönelik Özendirici Bir Düzenleme Uygulaması. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 11(1), 23-44.

9. Santos, S., Amado, C., & Rosado, J. (2011). Formative Evaluation of Electricity Distribution Utilities Using Data Envelopment Analysis. Journal of the Operational Research Society, 62(7).
10. Azadeh, A., Nazari, T., & Charkhand, H. (2015). Optimisation of Facility Layout Design Problem with Safety and Environmental Factors by Stochastic DEA and Simulation Approach. International Journal of Production Research, 53(11).
11. Meher S., & Sahu A. (2016). Efficiency of electricity distribution utilitiesin India: a data envelopment analysis. Energy Review, 40(2), 155-179.
12. Çiçek C., & Lecuna H.K.S. (2019). Türkiye’deki Bölgelerin Elektrik Tüketim Etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi ile Değerlendirilmesi. Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi, 2(2), 27-48.
13. Cooper, W., Seiford L.M., & Zhu J. (2004). Handbook on Data Envelopment Analysis, 1st ed. Springer, Boston 1-39.
14. Rouyendegh, B., & Erkan, T. (2010). Ankara'da Bulunan 4 Yıldızlı Otellerin VZA-AHS Sıralı Hibrit Yöntemiyle Etkinlik Değerlendirmesi. Gazi Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 12(3), 69-90.
15. Erpolat, S. (2011). Veri Zarflama Analizi Ağırlık Kısıtlamasız Ağırlık Kısıtlamalı Şans Kısıtlı Bulanık Türkiye'deki Özel Bütçeli Diğer İdarelerin Etkinlik Analizi. İstanbul: Evrim Yayınevi.
16. Taşköprü, V. (2014). Klasik Veri Zarflama Analizi ile Kategorik Veri Zarflama Analizi Modellerinin Enerji Verimliliği Üzerinde Karşılaştırmalı İncelenmesi. Yüksek Lisans Tezi. Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
17. Charnes, V. (1994). Data Envelopment Analysis USA. Kluwer Academic Publishers, 65-66.
18. Bakırcı, F. (2006). Sektörel Bazda Bir Etkinlik Ölçüm: VZA İle Bir Analiz. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 20(2), 202-206.
19. Cooper, W., Seiford, L., & Tone, K. (2007). Data Envelopment Analysis: A Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software. Springer Science&Business Media.
20. Tarım, A. (2001). Veri Zarflama Analizi Matematiksel Programlama Tabanlı Göreli Etkinlik Ölçüm Yaklaşımı. Ankara: Sayıştay Yayınları.
21. Güçlü, A. (1999). Türk Silahlı Kuvvetleri Hastanelerinde Teknik Verimlilik Ölçümü: Veri Zarflama Analizi Uygulaması. Doktora Tezi. Ankara: GATA Sağlık Bilimleri Enstitüsü.
22. Deliktaş, E. (2002). Türkiye Özel Sektör İmalat Sanayinde Etkinlik ve Toplam Faktör Verimliliği Analizi. ODTÜ Gelişme Dergisi, 247(29), 3-4.
23. EMS Version 1.3; http://www.holger-scheel.de/ems/ (Erişim tarihi: 23 Ocak 2020)