İSO 500’DE YER ALAN DEMİR-ÇELİK İŞLETMELERİNİN ETKİNLİKLERİNİN VERİ ZARFLAMA ANALİZİ YÖNTEMİYLE İNCELENMESİ

Öz

Günümüzün rekabetçi piyasa koşullarında, işletmelerin faaliyetlerinin ve uyguladıkları politikaların değerlendirilmesi, geleceğe yönelik stratejik kararlar alınmasında kritik bir rol oynamaktadır. Performans ve etkinlik değerlendirmeleri, yalnızca iç paydaşlar için değil, işletmeyle doğrudan veya dolaylı olarak ilişkili dış paydaşlar için de büyük önem taşımaktadır. Bu bağlamda, işletmelerin verimliliklerini ölçerek rekabet avantajı kazanmalarını sağlamak amacıyla kullanılan yöntemler giderek daha fazla önem kazanmaktadır. Son yıllarda, etkinlik ve performansı değerlendirmek amacıyla kullanılan yöntemlerin başında Veri Zarflama Analizi (VZA) gelmektedir. Bu yöntem sayesinde, işletmelerin gerçekleştirdikleri faaliyetlerin etkinlik düzeyleri kolayca ve düşük maliyetle ölçülebilmektedir. Bu çalışmada, 2023 İSO 500 listesinde yer alan demir-çelik sektöründe faaliyet gösteren ve verilerine tam olarak ulaşılabilen 12 işletmenin performansları, Veri Zarflama Analizi (VZA) modeli kullanılarak analiz edilmiştir. İşletmelerin etkinlik düzeyleri; teknik etkinlik, ölçek etkinliği ve toplam etkinlik açısından değerlendirilmiştir. Araştırma sonuçlarına göre, firmaların %83'ü teknik etkinlik açısından etkin bulunurken, toplam etkinlik bakımından ise %50'si etkin olarak değerlendirilmiştir. Ayrıca, teknik olarak etkin olan ancak ölçek etkinliği yönünden etkin olmayan işletmelerin oranı %40 olarak belirlenmiştir. Araştırmanın sonuç kısmında, etkin olmayan işletmelerin etkin hale gelebilmesi için gereken iyileştirme önerileri ve iyileştirme oranları belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Veri Zarflama Analizi
• Demir Çelik Sektörü
• Etkinlik

ANALYSIS OF THE EFFICIENCY OF IRON AND STEEL ENTERPRİSES LISTED IN ISO 500 USING DATA ENVELOPMENT ANALYSIS METHOD

Abstract

In today's competitive market conditions, evaluating the activities and policies of enterprises plays a critical role in making strategic decisions for the future. Performance and efficiency evaluations are of great importance not only for internal stakeholders but also for external stakeholders directly or indirectly related to the business. In this context, the methods used to measure the efficiency of enterprises and to gain a competitive advantage are becoming increasingly important. In recent years, Data Envelopment Analysis (DEA) has become one of the leading methods used to evaluate efficiency and performance. With this method, the efficiency of the activities carried out by enterprises can be measured in an easy and cost-effective manner. In this study, the performances of 12 enterprises operating in the iron and steel sector in the 2023 ISO 500 list and whose data are fully available are analysed using the Data Envelopment Analysis (DEA) model. The efficiency levels of the enterprises were evaluated in terms of technical efficiency, scale efficiency and total efficiency. According to the results of the research, 83 per cent of the firms were found to be technically efficient, while 50 per cent were found to be efficient in terms of total efficiency. In addition, the rate of enterprises that are technically efficient but inefficient in terms of scale efficiency is determined as 40%. In the conclusion part of the research, the improvement suggestions and improvement rates required for inefficient enterprises to become efficient were determined.

Keywords

• Data Envelopment Analysis
• Iron and Steel Industry
• Efficiency

Kaynakça

1. Akyüz, K., Yıldırım, İ., & Balaban, Y. (2015). Kâğıt sektöründe yer alan firmaların veri zarflama analizi yardımıyla etkinliklerinin ölçümü. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 14(1), 23-38. https://doi.org/10.18092/ijeas.44244
2. Bardi, Ş. (2020). Veri zarflama ve veri madenciliği ile BİST gıda içecek endeksi kapsamindaki firmalarin etkinlik analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 11(Ek), 185-199. https://doi.org/10.21076/vizyoner.700617
3. Başkol, M. O., & Bektaş, S. (2021). Türkiye demir-çelik sektörünün ürün haritalaması: widodo yöntemiyle bir analiz. Yönetim Bilimleri Dergisi, 19(Özel Sayı), 57-84. https://doi.org/10.35408/comuybd.973529
4. Behdioğlu, S., & Özcan, A. G. G. (2009). Veri zarflama analizi ve bankacılık sektöründe bir uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(3), 301-326.
5. Boussofiane, A., Dyson, R. G., & Thanassoulis, E. (1991). Applied data envelopment analysis. European journal of operational research, 52(1), 1-15.
6. Cooper, W.W., Seıford, L.M., & Tone, K., (2000). Data envelopment analysis a comprehensive text with models, applications references and dea-solver. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht.
7. Çorlu Ticaret ve Sanayi Odası (2017). Demir çelik sektör raporu. https://www.corlutso.org.tr/uploads/docs/demir_celik_sektoru_ar.pdf (Erişim Tarihi: 03.03.2025).
8. Erdoğan, B. (2024). Sigorta sektöründe finansal başarısızlık riskinin ölçümü: Altman-Z ve Fulmer H modeli. Necmettin Erbakan Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi, 6(1), 101-112. https://doi.org/10.51124/jneusbf.2024.77

9. Ergün, Ü. R. (2024). Veri zarflama analizi ile demir çelik sektörünün etkinliğinin incelenmesi. Yönetim Bilimleri Dergisi, 22(52), 254-281. https://doi.org/10.35408/comuybd.1326196
10. Ersöz, T., Düğenci, M., Ünver, M., & Eyiol, B. (2015). Demir çelik sektörüne genel bir bakış ve beş milyon ton üstü demir çelik ihracatı yapan ülkelerin kümeleme analizi ile incelenmesi. Nevşehir Bilim ve Teknoloji Dergisi, 4(2), 75-90. https://doi.org/10.17100/nevbiltek.210941
11. Garanti Yatırım (2024). Çelik sektör raporu. https://www.garantibbvayatirim.com.tr/medium/researchreports-constant-40602-2x.vsf (Erişim Tarihi: 03.03.2025).
12. Güner, Ş. N., & Demir, H. U. (2022). Yapay sinir ağları ve zaman serileri yöntemi ile demir çelik ithalatı tahmini. Sakarya İktisat Dergisi, 11(3), 389-397.
13. Halkos, G. E., & Tzeremes, N. G. (2012). Analyzing the Greek renewable energy sector: A Data Envelopment Analysis approach. Renewable and sustainable energy reviews, 16(5), 2884-2893. https://doi.org/10.1016/j.rser.2012.02.003
14. Karakaya, A. (2018). Katılım bankalarının teknik ve ölçek etkinlikleri. Anadolu İktisat ve İşletme Dergisi, 2(2), 109-118.
15. Kılıç, İ. (2025). Finansal tablolar yardımı ile etkinlik analizi: Bist Ana Metal Sanayi Sektörü Üzerine Bir Uygulama. Muhasebe ve Denetime Bakış, 24(74), 209-232. https://doi.org/10.55322/mdbakis.1519964
16. Kocakalay, Ş., & Işık, A. (2003). Veri zarflama analizi. Journal of Science and Technology of Dumlupınar University, 1(5), 163-171.
17. Koçyiğit, M. M. (2016). Borsa İstanbul’da işlem gören çimento işletmelerinin etkinliklerinin veri zarflama analizi kullanılarak ölçülmesi. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 15(57), 429-439. https://doi.org/10.17755/esosder.15243
18. Lin, W. C., Liu, C. F., & Chu, C. W. (2005). Performance efficiency evaluation of the Taiwan’s shipping industry: an application of data envelopment analysis. In Proceedings of the Eastern Asia Society for Transportation Studies, 5(1), 467-476.
19. Mitra Debnath, R., & Sebastian, V. J. (2014). Efficiency in the Indian iron and steel industry–an application of data envelopment analysis. Journal of Advances in Management Research, 11(1), 4-19. https://doi.org/10.1108/JAMR-01-2013-0005
20. Öğüt, A., & Tarhan, S. (2022). Kobilerde kurumsallaşmanın firma performansı üzerindeki etkisi. Necmettin Erbakan Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi, 4(2), 157-172. https://doi.org/10.51124/jneusbf.2022.35
21. Özdemir, A., & Sağlam, Y. C. (2024). Kümeleme ve veri zarflama analizi entegrasyonu: İSO 500’deki tekstil firmalarının performans değerlendirmesi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 16(1), 1-13. https://doi.org/10.20491/isarder.2024.1772
22. Özden, H. Ü. (2008). Veri zarflama analizi ile Türkiye’deki vakıf üniversitelerinin etkinliğinin ölçülmesi. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 37(2), 167-185.
23. Öztürk, O., & Girginer, N. (2015). The export efficiency of Turkish textile and apparel firms: an investigation employing data envelopment analysis (dea) and analytic hierarchy process (ahp) methods. Textile and Apparel, 25(1), 10-23.
24. Panwar, A., Olfati, M., Pant, M., & Snasel, V. (2022). A review on the 40 years of existence of data envelopment analysis models: historic development and current trends. Archives of Computational Methods in Engineering, 29(7), 5397-5426. https://doi.org/10.1007/s11831-022-09770-3
25. Şahin, S. (2021). Neoliberal politikalar ve Türkiye’de özelleştirme uygulamaları. Necmettin Erbakan Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi, 3(2), 160-176. https://doi.org/10.51124/jneusbf.2021.17
26. Tosunoğlu, B., & Uysal, M. (2012). İSO 500’de yer alan imalat sektöründeki yabancı sermaye payına sahip şirketlerin etkinliklerinin veri zarflama analizi ile ölçülmesi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 26(4), 333-344.
27. Tsaples, G., & Papathanasiou, J. (2021). Data envelopment analysis and the concept of sustainability: A review and analysis of the literature. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 138(1), 1-20. https://doi.org/10.1016/j.rser.2020.110664
28. Yayar, R., & Özhuy, A. T. (2024). İSO 500’de yer alan ana metal sanayi firmalarının veri zarflama yöntemi ile etkinlik ölçümü. Social Mentality and Researcher Thinkers Journal (Smart Journal), 9(67), 2620-2627.