Bulanık Veri Zarflama Analizi İle Çaykur Fabrikalarında Etkinlik Ölçümü

Yıl 2016, Cilt: 31 Sayı: 2, 0 - 0, 20.06.2016

Süleyman Çakır

https://doi.org/10.17341/gummfd.85874

Cited By: 4

Öz

Türkiye dünyanın en büyük beşinci çay üreticisi olmasına karşın dünya çay ihracat hacmindeki payı ihmal edilebilir derecede düşüktür. Ayrıca, Türkiye’de kuru çay birim üretim maliyeti diğer üretici ülkelerin birim maliyetlerinden çok daha yüksektir. Türk çay endüstrisinin en önemli aktörü konumundaki ÇAYKUR’un özel sektör firmalarıyla ve diğer ülke üreticileriyle rekabetinde avantaj sağlaması kaynaklarını etkin kullanmasına bağlıdır. Bulanık Veri Zarflama Analizi (BVZA) modelleri karar birimlerinin etkinlik düzeylerini bulanık ortamda ölçmek amacıyla kullanılan son derece yararlı araçlardır. Bu çalışmada ÇAYKUR’a bağlı 20 yaş çay işleme fabrikasında 2013 yılı verilerine göre etkinlik ölçümü gerçekleştirilmiştir. Lertworasirikul ve diğerleri (2003a) tarafından geliştirilen BVZA modelinin kullanıldığı uygulamada fabrikalar için beş farklı α-kesim düzeyinde etkinlik skorları hesaplanmıştır. Sonraki aşamada, fabrikaları performanslarına göre sıralamak amacıyla Chen ve Klein (1997) tarafından literatüre kazandırılan bulanık sıralama yaklaşımından yararlanılarak her bir fabrika için bütünleşik tek bir etkinlik skoru hesaplanmıştır. Çalışmanın yönetsel açıdan sektördeki karar vericilere yararlı bilgiler sunduğu düşünülmektedir. Ayrıca, bu çalışma dünya çay sektöründe BVZA modelliyle etkinlik ölçümü yapılan ilk çalışmalardan biri niteliğindedir.

Anahtar Kelimeler

ÇAYKUR, Etkinlik, Bulanık Veri Zarflama Analizi

Kaynakça

• KAYNAKLAR (REFERENCES)
• Saklı, A.R., Türk Çayının Dünü ve Bugünü, Kaknüs Yayınları, İstanbul, 2008.
• Quartz, “Where the world's biggest tea drinkers are”, Erişim tarihi: 15 Mart 2015, http://qz.com/168690/where-the-worlds-biggest-tea-drinkers-are/).
• Doğu Karadeniz İhracatçılar Birliği Genel Sekreterliği, “Dünya’da Ve Türkiye’de Çay Sektörü &Dünya’da Çay Sektöründeki Son Gelişmeler”, Trabzon, 2013.
• Rize Ticaret Borsası, “Türk Çay Sektörü Güncel Durum Raporu”, Rize, 2014.
• Ulusal Çay Konseyi, “Çay Tarımı” Erişim tarihi: 15 Mart 2015, http://ulusalcaykonseyi.org.tr/index.php/2013-02-09-12-04-55/45-cay-tar-m).
• Sueyoshi, T, and Shingo, A., “A Use of a Nonparametric Statistic for DEA Frontier Shift: The Kruskal and Wallis Rank Test”, Omega, Cilt 29, 1-18, 2001.
• Mizutani, F. and Uranishi, S. “The post office vs parcel delivery companies: competition effects on costs and productivity”, Journal of Regulatory Economics, Cilt 23, No.3, 299-319, 2003.
• Charnes, A., Cooper, W., Rhodes, E., “Measuring the Efficiency of Decision Making Units”, European Journal of Operational Research, Cilt 2, 429-444, 1978.
• Hatami-Marbini, A., Emrouznejad, A. ve Tavana, M., “A Taxonomy and Review of the Fuzzy Data Envelopment Analysis Literature: Two decades in the Making”, European Journal of Operational Research, Cilt 214, 457–472, 2011.
• Sengupta, J.K. “A Fuzzy Systems Approach in Data Envelopment Analysis”, Computers and Mathematics with Applications, Cilt 24, No (8-9), 259–266, 1992.
• Sengupta, J.K. “Measuring Efficiency by a Fuzzy Statistical Approach”, Fuzzy Sets and Systems, Cilt 46, No 1, 73–80, 1993.
• Lertworasirikul, S., Fang, S.C., Joines, J.A., Nuttle, H.L.W., “Fuzzy data envelopment analysis (DEA): a possibility approach”, Fuzzy Sets and Systems, Cilt 139 No 2, 379–394, 2003a.
• Chen, C. ve Klein, C.M., “A Simple Approach To Ranking A Group Of Aggregated Fuzzy Utilities”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics – Part B: Cybernetics, Cilt 27, 26–35,1997.
• Baten, A., Kamil, , A.A. ve Haque, A., “Productive efficiency of tea industry: A stochastic frontier approach”, African journal of Biotechnology, Cilt 9, No 25, 3808-3816, 2010.
• Basnayake, B.M.J.K. ve Gunaratne, L.H.P, “Estimation of Technical Efficiency and It's Determinants in the Tea Small Holding Sector in the Mid Country Wet Zone of Sri Lanka”, Sri Lankan Journal of Agricultural Economics, Cilt 4, No 1, 137-150, 2002.
• Tran, N.D., Transition to Organic Tea Production in Thai Nguyen Province, Vietnam: Economic and Environmental Impacts, Research report (Economy and Environment Program for Southeast Asia); ISSN 1608-5434; 2008-RR8 Co-published by the International Development Research Centre.
• Dey, S.K. ve Gupta, R., “Development of Safety and Productivity Correlation Model for Tea Industries of Barak Valley, Assam”, IOSR Journal of Engineering, Cilt 2, No 12, 21-28, 2012.
• Guan, X. ve Yang, J. “Empirical Study On The Rate Of Technology Progress Of Fujian Tea Industry”, Journal of Fujian Agriculture and Forestry University, Cilt 2, 2011.
• Hazarika C. ve Subramanian, S. “Estimation of Technical Efficiency in the Stochastic Frontier Production Function: An Application to the Tea industry in Asam”, Indian J. Agric. Econ. Cilt 54, 201-211, 1999.
• Ping,L., Aiqin, J. ve Xuexi, H., “An Empirical Research on Production Efficiency of Green Tea Based on DEA Analysis in China”, Chinese Agricultural Science Bulletin, Cilt 4, 2011.
• Hong, W. ve Yancheng , L. “The Measurement and Optimal Strategies of Chinese Tea Processing Enterprises Based on DEA Analysis”, Issues in Agricultural Economy, Cilt 1, 2012.
• Sarımehmet, M. “Çay Üretim Endüstrisinin Verimlilik Sorunları”, Doğu Karadeniz Bölgesinde Tarımsal Üretimin Verimlilik Sorunları Sempozyumu, Rize, 28-30 Eylül 1988.
• Enginyurt, H., Türkiye Çay Sanayisinde Finansal Analiz Tekniklerinin Uygulanması: ÇAYKUR A.Ş.’de Bir Uygulama, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Adnan Menderes Üniversitesi SBE, 206.
• Baki, B. ve Ar, İ.M. “ÇAYKUR’a bağlı fabrikaların etkinlik analizi: Malmquist-TFV endeksi uygulaması”, İktisat İşletme ve Finans, Cilt 24, No 284, 77-108, 2009.
• Ağayev, S. ve Saklı, A.R., “ÇAYKUR Fabrikalarının Etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi ile Değerlendirilmesi”, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt 14, No 3, 11-37, 2012.
• Zadeh, A. L., “Fuzzy Sets”, Information and Control, 8, 338-353, 1965.
• Chen, L.Y. ve Wang, T.C., “Optimizing Partners’Choice in IS/IT Outsourcing Projects: The Strategic Decision of Fuzzy VIKOR”, International Journal of Production Economics, Cilt 120, No 1, 233-242, 2009.
• Emrouznejad, A., Parker, B.R. ve Tavares, G. “Evolution of Research in Efficiency and Productivity: A Survey and Analysis of the First 30 Years of Scholarly Literature in DEA”, Socio-Economic Planning Sciences, 42, 151-157, 2008.
• Zadeh, L.A., “Fuzzy Sets as a Basis for a Theory of Possibility,” Fuzzy Sets and Systems, Cilt 1, No 3– 28, 1978.
• Guo, P., Tanaka, H. ve Inuiguchi, M., “Self-Organizing Fuzzy Aggregation Models to Rank the Objects with Multiple Attributes”, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part A - Systems and Humans, Cilt 30, No 5, 573-580, 2000.
• Lertworasirikul, S., Fuzzy Data Envelopment Analysis (DEA), Yayımlanmamış Doktora Tezi, North Carolina State University,2002.
• Lertworasirikul, S., Fang, S.C., Nuttle, H.L.W. ve Joines, J.A., “Fuzzy Data Envelopment Analysis”, Proceedings of the 9th Bellman Continuum, Pekin, 342, 2002a.
• Lertworasirikul, S., Fang, S.C., Nuttle, H.L.W. ve Joines, J.A “A Possibility Approach to Fuzzy Data Envelopment Analysis”, Proceedings of the Joint Conference on Information Sciences, Durham, USA, 176-179, 2002b.
• Lertworasirikul, S., Fang, S.C., Joines, J.A., Nuttle, H.L.W., “Fuzzy BCC Model for Data Envelopment Analysis”, Fuzzy Optimization and Decision Making, 2, 337– 358, 2003b.
• Charnes, A. ve Cooper, W.W., “Chance-Constrained Programming”, Management Science, 6, 73–79, 1959.
• Özden, Ü.H. “Veri Zarflama Analizi (VZA) ile Türkiye’deki Vakıf Üniversitelerinin Etkinliğinin Ölçülmesi”, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, Cilt 37, No 2, 167-185, 2008.
• Garcia, P.A.A., Schirru, R. ve Melo, P.F.F.E. “A Fuzzy Data Envelopment Analysis Approach for FMEA”, Progress in Nuclear Energy, Cilt 46, No (3-4), 359-373, 2005.
• Ramezanzadeh, S., Memarriani, M. ve Saati, S., “Data Envelopment Analysis with Fuzzy Random Inputs and Outputs: A Chance-Constrained Programming Approach”, Iranian Journal of Fuzzy Systems, Cilt 2, No 2, 21-29, 2005.
• Wu, D.D., Yang, Z. ve Liang, L. “Efficiency Analysis of Cross-Region Bank Branches Using Fuzzy Data Envelopment Analysis”, Applied Mathematics and Computation, 181, 271–28, 2006.
• Wen, M. ve Li, H., “Fuzzy Data Envelopment Analysis (DEA): Model and Ranking Method”, Journal of Computational and Applied Mathematics, 223, 872-878, 2009.
• Khodabakhshi, M., Gholami, Y., Kheirollahi, H., “An additive model approach for estimating returns to scale in imprecise data envelopment analysis”, Applied Mathematical Modelling, Cilt 34, No 5, 1247–1257, 2010.
• Charnes, A., Cooper, W.W., Golany, A. ve Seiford, L., “Foundations of Data Envelopment Analysis for Pareto–Koopmans Efficient Empirical Production Functions”, Journal of Econometrics, Cilt 30, No 12, 91-127, 1985.
• Karsak, E.E. “Using Data Envelopment Analysis for Evaluating Flexible Manufacturing Systems in the Presence of Imprecise Data”, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 35, 867–874, 2008.
• Tlig, H. ve Rebai, A. “A Mathematical Approach to Solve Data Envelopment Analysis Models when Data are LR Fuzzy Numbers”, Applied Mathematical Sciences, Cilt 3, No 48, 2383–2396, 2009.
• Choobineh, F. ve Li, H. 1993, “An Index for Ordering Fuzzy Numbers”, Fuzzy Sets and Systems, Cilt 54, No 3, 287–294, 1993.
• Chen, L.H. ve Lu, H.W., “An Approximate Approach for Ranking Fuzzy Numbers Based on Left and Right Dominance”, Computers and Mathematics with Applications, 41, 1589-1602, 2001.
• Ramanathan, R., An Introduction to Data Envelopment Analysis: A Tool for Performance Measurement, New Delhi: Sage Publications, 2003.
• Azadeh, A. Alem, S.M., “A Flexible Deterministic, Stochastic and Fuzzy Data Envelopment Analysis Approach for Supply Chain Risk and Vendor Selection Problem: Simulation Analysis”, Expert Systems with Applications, 37, 7438–7448, 2010.