OPERATIONAL EFFICIENCY MEASUREMENT AT SELECTED AIRPORTS

Yıl 2017, ICMEB17 Özel Sayısı, 351 - 368, 01.12.2017

Veysi Asker Ünal Battal

Öz

With the development of air transport, the capacity of airports increasing in use day by day is insufficient. Therefore, it has been thought that airports should be used effectively and efficiently. A number of studies have been conducted by airport managers and competent authorities to improve effectively and efficiently in airports. Many performance measurement methods are used in these studies. Data Envelopment Analysis DEA , where many input and output variables are used, is one of the most widely used performance measurement methods in airports. In the first part of this study, the importance of performance measurement at airports is mentioned. In the second part, the previous studies with the DEA in the airports were researched. In the third part, information about the DEA was given. In the last part, operational efficiency measurement of 20 airports which can be accessed within the first 25 airports of the world in terms of number of passengers was done with DEA. In the analysis phase, input variables such as runway number, aircraft number, gate number and terminal area size are used. Total number of flights, total freight and total number of passengers were used as output variables. In the conclusion section, suggestions for ineffective airports are presented.

Anahtar Kelimeler

Airport Perfomance, Efficiency, Productivity, DEA

SEÇİLMIŞ HAVALİMANLARINDA OPERASYONEL ETKİNLİK ÖLÇÜMÜ

Öz

Hava taşımacılığının gelişmesi ile birlikte kullanımı her geçen gün artan havalimanlarının zamanla mevcut kapasiteleri yetersiz kalmaktadır. Bundan dolayı havalimanlarının etkin ve verimli bir şekilde kullanılması gerektiği düşünülmüştür. Havalimanlarındaki etkinlik ve verimliliğin arttırılması için havalimanı yöneticileri ve yetkili otoriteler tarafından birçok çalışma yapılmaktadır. Bu çalışmalarda birçok performans ölçüm yöntemleri kullanılmaktadır. Birçok girdi ve çıktı değişkenin kullanıldığı Veri Zarflama Analizi VZA havalimanlarında en yaygın kullanılan performans ölçüm yöntemlerinden biridir. Bu çalışmanın birinci kısmında havalimanlarında performans ölçümünün önemine değinilmiştir. İkinci kısımda havalimanlarında VZA ile yapılmış önceki çalışmalar araştırılmıştır. Üçüncü bölümde VZA hakkında bilgi verilmiştir. Son bölümde ise yolcu sayısı açısından dünyanın ilk 25 havalimanı içerisinde verilerine ulaşılabilen 20 havalimanın operasyonel etkinlik ölçümü VZA ile yapılmıştır. Analiz aşamasında pist sayısı, uçak park sayısı, kapı sayısı ile terminal alanı büyüklüğü gibi girdi değişkenleri kullanılmıştır. Çıktı değişkenleri olarak toplam uçuş sayısı, toplam yük miktarı ile toplam yolcu sayısı kullanılmıştır. Sonuç bölümünde ise etkin olmayan havalimanları için öneriler sunulmuştur

Anahtar Kelimeler

Havaalanı Performans, Etkinlik, Verimlilik, VZA

Kaynakça

• Transport Management,, 16(6), 343-345. Adler, N., & Brechman, J. (2001). Measuring airport quality from the airlines' viewpoint: application of data envelopment analysis. Transport Policy, 8, 171-181.
• Akan, Y., & Çalmaşur, G. (2011). Etkinliğin hesaplanmasında veri zarflama analizi ve stokastik sınır yaklaşımı yöntemlerinin karşılaştırılması. Atatürk Üniveristesi İktisadi İdari Bilimler Dergisi, 13-32.
• Assaf, A. (2010). The cost efficiency of australian airports post privatisation: a bayesian methodology. Tourism Management, 31(2), 267-273.
• Banker, R., Cooper, W. W., Seiford, L. M., Thrall, R. M., & Zhu, J. (2004). Returns to scale in different DEA models. European Journal of Operational Research, 154, 345-362.
• Bazargan, M., & Vasigh, B. (2003). Size versus efficiency: a case study of US commercial airports. Journal of Air
• Transport Management, 187-193. Barros, C. P. (2008). Technical efficiency of UK airports. Journal of Air Transport Management, 14(4), 175-178.
• Barros, C. (2009). The measurement of efficiency of uk airports, using a stochastic latent class frontier model.
• Transport Reviews, 29(4), 479-498. Barros, C. P., & Dieke, P. (2007). Performance evaluation of ıtalian airports: a data envelopment analysis. Journal of Air Transport Management, 13(4), 184-191.
• Chi-Lok, A., & Zhang, A. (2009). Effects of competition and policy changes on chinese airport productivity: an empirical investigation. Journal of Air Transport Management, 15(4), 166-174.
• Cooper, W. W., Seiford, L. M., & Zhu, J. (2011). Data envelopment analysis: history, models, and ınterpretations. Texas: Springer
• Curi, C., Gitto, S., & Mancusa, P. (2011). New evidence on the efficiency of ıtalian airports: a bootstrapped dea analysis. Socio-Economic Planning Sciences, 45(2), 84-93.
• Doganis, R. (1992). The Airport Business. London: Routledge.
• Fernandes, E., & Pacheco, R. (2002). Efficient use of airport capacity. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 36(3), 225-238.
• Fragoudaki, A., & Giokas, D. (2016). Airport performance in a tourism receiving country: Evidence from. Journal of Air Transport Management, 81-89.
• Gillen, D., & Lall, A. (1997). Developing measures of airport productivity and performance: an application of data envelopment anaysis. Trasportation Research Part E: Logistics and Tranportation Review, 261-273.
• Gürgen, E., & Norsworthy, J. R. (2001). Effeciency and stock market performance in electric power generating companies. International Engineering Management Conference, (412-420). Newyork.
• İşbilen Yücel, L. (2010). Portföy Etkinliğinin Veri Zarflama Analizi İle Ölçülmesi ve Portföy Etkinleştirilmesine
• Yönelik Bir Uygulama. Yayınlanmamış Doktora Tezi İstanbul: İstanbul Üniversitesi. Karkacıer, O., & Yazgan, A. E. (2000). Çimento sektöründe göreli faaliyet performanslarının ağırlık kısıtlamaları ve çapraz etkinlik kullanılarak veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi. Endüstri Mühendisliği Dergisi, 10.
• Kıyıldı, R. K., & Karaşahin, M. (2006). Türkiye’deki hava alanlarının veri zarflama analizi ile altyapı performansının değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 10(3), 397.
• Kocakoç, İ. (2003). Veri zarflama analizi'ndeki ağırlık kısıtlamalarının belirlenmesinde analitik hiyerarşi sürecinin kullanımı. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18, 1-12.
• Koçak, H. (2011). Efficiency examination of turkısh airports with dea approach. International Business Research, 212.
• Lam, S. W., Low, J. M., & Tang, L. C. (2009). Operational efficiencies across asia pacific airports. Transportation
• Research Part E: Logistics and Transportation Review, 45(4), 654-665. Lin, L., & Hong, C. H. (2006). Operational performance evaluation of international major airports: An application of data envelopment analysis. Journal of Air Transport Management, 342-351.
• Lovell, C., & Pastor, J. (1997). Target setting: an application to a bank branch network. European Journal of
• Operational Research, 98(2), 290-299. Lozano, S., & Guiterrez, E. (2011). Efficiency analysis and target setting of spanish airport. Netw Spat Economic, 157.
• Martin, J. C., & Roman, C. (2001). An application of dea to measure the e$ciency of spanish airports prior to privatization. Journal of Air Transport Management, 7(3), 149-157.
• Martin, J. C., & Roman, C. (2006). A benchmarking analysis of spanish commercial airports. a comparison between smop and dea ranking methods. Networks and Spatial
• Matthews, K., & Ismail, M. (2006). Efficiency and productivity growth of domestic and foreign commercial banks in malaysia. Cardiff Business School Working Papers Series, 1-24.
• Ömürbek, N., Demirgubuz, M. Ö., & Tunca, M. Z. (2013). Hizmet sektöründe performans ölçümünde veri zarflama analizinin kullanımı: havalimanları üzerine bir uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi
• Vizyoner Dergisi, 4(9), 21-43. Pacheco, R. R., & Fernandes, E. (2003). Managerial efficiency of Brazilian airports. Transportation Research Part
• A: Policy and Practice, 37(08), 667-680. Parker, D. (1999). The performance of BAA before and after privatisation: A DEA Study. Journal of Transport
• Economics and Policy, 33(2), 133-145
• Peker, İ., & Baki, B. (2009). Veri zarflama analizi ile türkiye havalimanlarında bir etkinlik ölçümü uygulaması.
• Çukurova Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 15(2), 72-88. Sarkis, J. (2000). An analysis of the operational efficiency of major airports in the United. Journal of Operations Management, 18, 335-351.
• Sarkis, J., & Talluri, S. (2004). Performance based clustering for benchmarking of US airports. Transportation
• Research Part A: Policy and Practice, 38(5), 329-346. Tone, K. (2001). A slacks- based measure of efficiency in data envelopment analysis. European Journal of
• Operational Research, 498-509. Ulucan, A. (2002). İSO500 şirketlerinin etkiliklerinin ölçülmesinde veri zarflama analiz yaklaşımı: Farklı Girdi
• Çıktı Bileşenleri ve Ölçeğe Getiri Yaklaşımları İle Değerlendirmeler. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, (2), 185-202. Ülkü, T. (2015). A comparative efficiency analysis of Spanish and Turkish airports. Journal of Air Transport Management, 46, 56-68.
• Weng , S. J., Wu, T., Blackhurst, J., & Mackulak, G. (2009). An extended DEA model for hospital performance evaluation and improvement. Health Service Outcomes Research Method, 39-53.
• Yeşilyurt, C., & Alan, M. A. (2003). Fen Liselerinin 2002 Yılı Göreceli Etkinliğinin Veri Zarflama Analizi
• Yöntemi İle Ölçülmesi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 4(2), 91-104. Yılmaz, N., & Karakadılar, İ. S. (2010). Türk otomobil pazarında yerli üretim ve ithal araçların verimliliklerinin veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi. Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F Dergisi, 28(1), 499-521.
• Yolalan, R. (1993). İşletmelerarası göreli etkinlik ölçümü. Ankara: milli prodüktivite Merkezi yayınları.
• Yoshida, Y., & Fujimoto, H. (2004). Japanese-airport benchmarking with the DEA and. Transportation Research
• Part E: Logistics and Transportation Review, 40(6), 533-546. Yu, M. M. (2004). Measuring physical efficiency of domestic airports in Taiwan with undesirable outputs and environmental factors. Journal of Air Transport Management, 10, 295-303.
• Yu, M.-M., Hsu, S.-h., Chang, C.-C., & Lee, D.-H. (2008). Productivity growth of Taiwan’s major domestic airports in the presence of aircraft noise. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 44(3), 543-554.
• Yu, M. M. (2010). Assessment of airport performance using the SBM-NDEA model. Omega, 38(6), 440-452.
• Yun, Y., Nakayama, H., & Tanino, T. (2004). A Genaralized Model for Data Envelopment Analysis. European
• Journal of Operational Research, 157, 87-105