Sonyıllarda Azerbaycan Cumhuriyeti`nde turizmin gelişmesi yönünde politikalaryürütülmekte, turizm sektöründe ragabet gücücünün artırılması için hükümetdüzeyinde programlar uygulanmaktadır. Çalışmanın amacı, AzerbaycanCumhuriyetinin regionlarının turizm işletmelerinin etkinlik ölçümlerinin 2010,2015 ve 2018 yılı verileri ile parametrik olmayan Veri Zarflama Analizi yöntemiile yapılmasıdır. Çalışmada, ortalama yıllık çalışan sayısı, toplam oda sayısı,işletmelerin toplam kapasitesi ve toplam yıllık harcamaları girdi,yerleştirilen kişi sayısı, geceleme sayısı ve toplam yıllık gelir miktarı çıktıdeğişkeni olarak kullanılmış, sabit ölçekli CCR ve değişken ölçekli BCC analizleriyapılmıştır. Ayrıca, tam etkin olan regionların süper etkinlik skorlarıbelirlenmeye çalışılmıştır. Çalışmada CCR modelinde 2010 yılında 9, 2015yılında 11, ve 2018 yılında ise 8 regionun, BCC modelinde ise 2010 yılında 15,2015 yılında 18, 2018 yılında ise 15 regionun etkin olduğu bulgularınaulaşılmıştır. Analiz sonucunda etkin olmayan regionlarda girdi değişkenlerininatıl kullanıldığı ve mevcut girdiler ile daha fazla turiste hizmet verilmesigerektiği tespit edilmiştir.
In recent years, policies todevelop tourism in the Republic of Azerbaijan have been followed, andgovernmental level programs have been implemented to increase competitive powerin the tourism sector. The aim of thestudy is to measure the efficiency of tourism organizations of the regions ofthe Republic of Azerbaijan with the data of 2010, 2015 and 2018 and throughnon-parametric Data Envelopment Analysis method. In this study, average annualnumber of employees, total number of rooms, total capacity of organizations andtotal annual expenditures were used as input variable and number of peopleplaced, number of overnight stays and total amount of annual income were usedas input variable, and fixed-scale CCR and variable-scale BCC analyses wereperformed. In addition, it was also tried to determine the super-activityscores of the full efficient regions. In the study, it was found that 9 regionswere efficient in 2010, 11 regions in 2015, and 8 regions in 2018, 15 regionsin 2010, 18 in 2015, and 15 regions in 2018. As a result of the analysis, ithas been determined that input variables are used as idle in inactive regionsand that more tourists should be provided service with the existing inputs.