Covid-19 salgınının işletmelere olan etkisinin maliyet girdi odaklı veri zarflama analiz modeli ile ölçümü: BİST gıda ve içecek endeksinde bir uygulama

Öz

Covid-19 salgını Dünya Sağlık Teşkilatı (WHO-World Healty Organization) tarafından ‘‘pandemi’’ olarak 11 Mart 2020 tarihinde ilan edilmiştir. Türkiye’de ilk vaka aynı tarihte görülmüştür. Küresel bir salgın haline dönüşen Covid-19, ekonomik hayatın yanında tüm alanlarda olumsuz etkileri görülmüştür. Tüm sektörler salgından az veya çok olumsuz etkilenmişlerdir. Halen etkisi görülen Covid-19 salgınının, Borsa İstanbul’da işlem gören gıda ve içecek işletmelerinin maliyet yönetim performanslarının ölçülmesi bu çalışmanın amacını oluşturmaktadır. BİST Gıda ve İçecek Endeksinde yer alan 23 işletmenin beş yıllık mali tablolarında yer alan verilerden faydalanılarak işletmelerin maliyet yönetim etkinlikleri ölçülmeye çalışılmıştır. Etkinliklerin tespitinde Veri Zarflama Analizi (VZA) kullanılmıştır. VZA’da girdi odaklı BCC modeli kullanılmıştır. Ayrıca işletmelerin zamana dayalı olarak etkinliklerindeki değişimi görmek için VZA tabanlı Malmquist Toplam Faktör Verimliliği (MTFV) Endeksi yaklaşımı da kullanılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Covid-19
• BİST
• VERİ ZARFLAMA ANALİZİ
• MALİYET ETKİNLİK ÖLÇÜMÜ
• COVID-19
• BIST
• Data Envelopment Analysis
• Cost Performance Measurement

Measuring the impact of the Covid-19 output on businesses with cost input-oriented data envelopment analysis model: An application in BIST food and beverage index

Abstract

The Covid-19 outbreak was declared as a "pandemic" by the World Health Organization (WHO) on March 11, 2020. The first case in Turkey was seen on the same date. Covid-19, which has turned into a global epidemic, has negative effects in all areas besides economic life. All sectors were more or less negatively affected by the epidemic. The purpose of this study is to easure the cost management efficiency of the food and beverage the companies traded in Borsa İstanbul (BIST) of the Covid-19 epidemic, which is still in effect. By using the data in the five-year financial statements of 23 the companies in the BIST Food and Beverage Index, the cost management efficiency of the companies was tried to be measured. Data Envelopment Analysis (DEA) was used to determine the efficiency. Input-oriented BCC model is used in DEA. In addition, the EA-based Malmquist Total Factor Productivity (MTFP) Index approach was also used to see the change in the efficiency of the companies based on time. Variable returns to scale (BCC) model are used in DEA According to the results of the analysis, the Change in Technical Efficiency, which is the components of the MTFV index, is 11.8%; 12.7% in Scale Efficiency Change; A 17.6% decrease was detected in Technology Change. In the period of 2017-2021, the companies have wasted 11.8% of resources. The decrease in scale efficiency means that the companies cannot use their assets efficiently. In the 2017-2021 period, the annual average productivity loss of enterprises was calculated as 27.4 The period with the highest loss of productivity (49.5%) was the 2019-2020 period, when the global impact of covid-19 was experienced. Considering the five-year averages of the improvements that must be made in the cost input and output variables in order for the relatively inefficient the companies to gain efficiency, it is seen that the most important input variables are financing (36.1%) and general administrative expenses (23.4%).

Keywords

• COVID-19
• BIST
• Data Envelopment Analysis
• Cost Performance Measurement

Kaynakça

1. Akbulut, R. ve Rençber, Ö.F. (2015). Veri zarflama ve lojistik regresyon analizi ile çimento işletmelerinde finansal performansa dayalı etkinliklerin değerlendirilmesi. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 7(3), 91-103.
2. Akhisar, İ., A. Tezergil, S. (2014). Malmquıst toplam faktör verimlilik endeksi: Türk sigorta sektörü uygulaması. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 5(10), 1-14.
3. Akın, N.G. (2018). Dokuma sektöründe veri zarflama analizi ve malmquıst toplam faktör verimliliği endeksi. Uluslararası Ekonomi, İşletme ve Politika Dergisi, 2(2), 241-260.
4. Akyüz, K.C., Yıldırım, İ. ve Balaban, Y. (2015). Kâğıt sektöründe yer alan firmaların veri zarflama analizi yardımıyla etkinliklerinin ölçümü. International Journal of Economic and Administrative Studies, 7(14), 23-37.
5. Alimohammadlou, M. ve Mohammadi, S. (2016). Evaluating the productivity using malmquist ındex based on double frontiers data. Social and Behavioral Sciences. 230, (58-66). Erişim adresi: www.sciencedirect.com, (15 Ocak 2020).
6. Arabacıoğlu, S. ve Ünal, İ.H. (2017). Veri zarflama ve sıralı lojistik regresyon analizi ile şirketlerin etkinliklerinin belirlenmesi: dokuma, giyim eşyası ve deri sektörü üzerine bir uygulama. Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi (ASEAD), 4(12), 1-19.
7. Bakırcı, F., Shıraz, S.E., ve Sattary. A. (2014). BİST’te demir, çelik metal ana sanayi sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin finansal performans analizi: vza süper etkinlik ve topsıs uygulaması. Ege Akademik Bakış, 14(1), 9–19.
8. Banker, R.D., Charnes, A. ve Cooper, W.W. (1984). Some models for estimating technical and scale ınefficiencies in data envelopment analysis. Management Science, 30(9), 1078-1092.

9. Beasly, J.A. (2000). Data envelopment analysis. http://people.brunel.ac.uk/~mastjjb/jeb/or/dea.html (08 Şubat 2020).
10. Benli, Y.K. ve Karaca, S.K. (2017). 2008 kriz öncesi ve sonrası iso 500 sanayi işletmelerinin etkinliklerinin ölçümü: veri zarflama analizi yaklaşımı. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, 3(1), 19-34.
11. Boles, J.S., Donthu, N. ve Lohtia, R. (1995) Salesperson evaluation using relative performance efficiency: the application of data envelopment analysis. Journal of Personal Selling and Sales Management, 15(3), 31-38, Erişim adresi: https://www.jstor.org/stable/40472212. (10 Ağustos 2019).
12. Budak, H. (2011). Veri zarflama analizi ve Türk bankacılık sektöründe uygulaması. Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri Dergisi, 23(3).
13. Charnes, A., Cooper, W.W. ve Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429–444.
14. Cihangir, M. (2004). Türkiye’de banka birleşmeleri ve birleşen bankaların verimlilik ve etkinliğinin ölçülmesi üzerine karşılaştırmalı- uygulamalı bir inceleme. Doktora Tezi, Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
15. Cooper, WW., Seiford, LM. ve Z, Zhu (2011). Handbook on data envelopment analysis, Second Edition. Erişim Tarihi: 14.04.2021. Erişim Adresi: https://books.google.com.tr/books?hl=tr&lr=&id=fBbrAjpSpLYC&oi=fnd&pg=PR3&dq=data+envelopment+analysis+definition&ots=vcju0lKw1Z&sig=m4v3kdjgLzF_R32g41fwZI6lYmI&redir_esc=y#v=onepage&q=data%20envelopment%20analysis%20definition&f=false.
16. Çanakçıoğlu, M. ve Küçükönder, H. (2020). Borsa İstanbul’daki çimento işletmelerinin etkinlik ve performanslarının çok kriterli karar verme yöntemleri ile analizi. Muhasebe ve Denetime BAKIŞ, 61, 169-192.
17. Çıtak, L. ve İltaş, Y. (2017). Ar-ge yatırımlarının finansal performans üzerindeki etkisi ve bist teknoloji endeksi firmalarının etkinliklerinin değerlendirilmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, Ekim 2017.
18. Demir, Y. ve Gençtürk, M. (2006). İMKB’de işlem gören yerli ve yabancı bankaların göreli etkinliklerinin veri zarflama analizi ile ölçümü. Dokuz Eylül Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 21 (2), 49-74.
19. Demirci, A. (2012). OECD üyesi ülkelerin ekonomik ve sosyal etkinliklerinin veri zarflama analizi yöntemiyle belirlenmesi. Doktora Tezi, Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Erzurum.
20. Demirci, A. (2018). Teori ve uygulamalarla veri zarflama analizi. Gazi Kitabevi, Haziran 2018.
21. Ergenekon Arslan, A. ve Güven, Ö. Z. (2018). Veri zarflama analizi ile üniversite etkinliklerinin belirlenmesine yönelik bir çalışma: Türkiye örneği. Uluslararası Afro-Avrasya Araştırmaları Dergisi, 6, Haziran, 86-104.
22. Ertaş, F.C. ve Yetim, A., (2022). Covıd-19 pandemisinde gıda ve içecek sektöründeki işletmelerin finansal performansının topsıs yöntemiyle incelenmesi: BİST örneği. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 93, Ocak, 53-74.
23. Geyikçi, U. B. ve Bal, V. (2015). Veri zarflama analizi ile borsa İstanbul a.ş.’de faaliyet gösteren toptan ve perakende ticaret sektörü firmalarının etkinlik analizi. AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 15(1), 21–41.
24. Günay, B., (2015). İST’te işlem gören kobi gıda işletmelerinin veri zarflama analizi yöntemi ile etkinliklerinin ölçülmesi. Akademik Bakış Dergisi, Sayı: 47, Ocak – Şubat 2015, Uluslararası Hakemli Sosyal Bilimler E-Dergisi.