Borsa İstanbul’da Kayıtlı Otomotiv Sektöründe Faaliyet Gösteren Firmaların Etkinliklerinin Statik ve Dinamik Veri Zarflama Analizi Yöntemiyle Değerlendirilmesi

Yıl 2016, Cilt: 4 Sayı: 1, 119 - 145, 01.01.2016

Halim Tatlı Rıza Bayrak

Öz

Bu çalışmada, taşıt araçları imalat sanayi sektöründe BİST’e kote olmuş otomotiv endüstrisindeki 15 firmanın üretim etkinliği, 2010-2014 yıllarına ait verilerinden hareketle statik ve dinamik VZA yöntemiyle analiz edilmiştir. Uygulanan CCR analizi sonucunda; on beş firma arasında sekiz firmanın tüm yıllarda tam etkinlik düzeyinde olduğu, dört firmanın tüm yıllarda etkinlik sınırı altında kaldığı, üç firmanın ise sadece bazı yıllarda etkinlik sınırı altında olduğu tespit edilmiştir. BCC analizi sonucunda on firmanın tüm yıllarda tam etkinlik düzeyinde olduğu, dört firmanın tüm yıllarda etkinlik sınırı altında kaldığı ve bir firmanın ise sadece 2010-2012 yıllarında etkinlik sınırı altında kaldığı gözlenmiştir. Yapılan dinamik analiz sonucunda hem CRS modeli, hem de VRS modeline göre, toplam dört firmanın etkinlik sınırı altında kaldığı; diğer 11 firmanın da tam etkinlik seviyesinde olduğu gözlenmiştir. Dinamik analiz bulgularına göre, etkin olan firmaların ölçeğe göre sabit getiri özelliği; etkinlik sınırı altında kalan firmaların ise ölçeğe göre artan getiri özelliği taşıdığı saptanmıştır.

Anahtar Kelimeler

Otomotiv Endüstrisi, Etkinlik Analizi, Veri Zarflama Analizi

Assessment of The Efficiency of Automotive Industry Firms Listed in Borsa Istanbul with Statical and Dynamical DEA

Öz

In this study, 15 automotive manufacturer firms listed in Borsa Istanbul have been analysed according to data for the period of 2010-2014 with both static and dynamic Data Envelopment Analysis DEA . According to emprical CCR results; only eight ones of the 15 firms have been observed as effective Decision Making Unit DMU and four firms as ineffective DMU for all years; additionally, three ones have been observed as ineffective DMU only in some years. According to emprical BCC results; 10 firms have been observed as effective and four firms as ineffective DMU for all years; and only one firm has been observed as ineffective for all years. According to dynamic DEA results; only four firms have been observed as ineffective DMUs both by CRS and VRS models; whereas the other 11 firms as effective DMUs for the period of all years. Moreover, the effective firms seems to have constant returns to scale; whereas the others have increasing returns to scale

Anahtar Kelimeler

Automotive Industry, Efficiency Analysis, Data Envelopment Analysis

Kaynakça

• Abylkassymova, M. Bulic, A. Muchaidze, G. Tatucu, R. Sannav, C. (2001), Turkish Automotıive Cluster, Harvard Kennedy School Microeconomics of Competiveness, Cambridge.
• Akıcı Ayan, T. Percin, S. (2008), “Measuring efficiency of Turkish Automotive firms with the fuzzy DEA model”, H.U. İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26 (1), s. 99-119.
• Arısoy, İ. (2008). “Türkiye’de Sanayi Sektörü-İktisadi Büyüme İlişkisinin Kaldor Hipotezi Çerçevesinde Test Edilmesi” Türkiye Ekonomi Kurumu, Tartışma Metinleri, http://www.tek.org.tr/dosyalar/ARISOY -Sanayi_Buyume.pdf. 10.10.2015
• Bakırcı, F. (2006a), “Sektörel Bazda Bir Etkinlik Ölçümü: VZA ile Bir Analiz”, Gaziosman Paşa Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 20 (2), s. 199–217.
• Bakırcı, F. (2006b), Üretimde Etkinlik ve Verimlilik Ölçümü Veri Zarflama Analizi Teori ve Uygulama. Ankara: Atlas Yayınları.
• Baş, İ.M. Artar, A. (1991), İşletmelerde Verimlilik Denetimi: Ölçme ve Değerlendirme Modelleri. Ankara: MPM Yayınları.
• Başkaya, Z., Avcı, B. (2011). Veri Zarflama Analizi. Bursa. Dora Yayınları.
• Baysal, M. E., Alçılar, B., Çerçioğlu, H., Toklu, B. (2005), “Türkiye’deki Devlet Üniversitelerinin 2004 Yılı Performanslarının, Veri Zarflama Analizi Yöntemiyle Belirlenip Buna Göre 2005 Yılı Bütçe Tahsislerinin Yapılması”. SAÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 9 (1), s. 67-73.
• Biçen, Ç. (2010). Otomotiv Sektöründe Veri Zarflama Analizi ile Finansal Etkinlik Ölçümü, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, T.C. Yıldız Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
• Cengiz, Y. Özdil, T. Akdoğan, G. (2002), “Seçilmiş İşletmelerin Toplam Etkinliklerinin Veri Zarflama Yöntemi İle Ölçülmesi” Manas Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 6, (4), s. 174-183.
• Chang, C.L. Robin, S. (2008), “Public policy, innovation and total factor productivity: An application to Taiwan’s manufacturing industry”, Mathematics and Computers in Simulation, 79, s. 352-367.
• Charnes, A. Cooper, W.W. Rhodes, E. (1978), “Measuring The Effıciency of Decision Making Units”. European Journal of Operational Research, 2 (6), s. 429-444.
• Chen, Y. (2011), “Productivity of Automobile Industries Using The Malmquist Index: Evidence From The Last Economic Recession”, Journal of Centrum Cathedra, 4 (2), s. 165-181.
• Cooper, W. W. Seiford, L.M. Tone, K. (2000), Data Envelopment Analysis: A Comprehensive Text With Models, Applications, Referencesand DEA-Solver Software. New York. Kluwer Academic Publications.
• Cooper, W.W. Seiford, L.M. Zhu, J. (2011), Handbook on Data Envelopment Analysis. USA: Springer.
• Çoban, O. (2007), “Türk Otomotiv Sektöründe Endüstriyel Verimlik ve Etkinlik”, Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 29, s.7-36.
• Deliktaş, E. (2002), “Türkiye Özel Sektör İmalat Sanayinde Etkinlik ve Toplam Faktör Verimliliği Analizi”, Orta Doğu Teknik Üniversitesi Gelişme Dergisi, 29 (3-4), s. 247-284.
• Emrouznejad, A. Barnett, R.P. Gabriel, T. (2008), “A Surveyand Analysis of The First 30 Years of Scholarly in DEA”. Eveluation of Research in Efficiencyand Productivity, 43 (3), s. 151-157.
• Emrouznejad, A. Thanassoulis, E. (2005), “A Mathematical Model For Dynamic Efficiency Using Data Envelopment Analysis”. Applied Mathematics and Computation, 160 (2), s. 363-378.
• Ertuğral, S.M. (2011), “Otomotiv Sektörü ve Gümrük Birliği Sonrası Gelişmeleri”, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (2), s. 75- 83.
• Farrell, M.J. (1957), “The Measurement of Productivity Efficiency”, Journal of Royal Statistical Society, Series A (General), 120 (3), s. 253-290.
• Georganta, Z. (1997), “The effect of a free market price mechanism on total factor productivity: The case of the agricultural crop industry in Greece”, International Journal of Production Economics, 52, s.55-71.
• Ito, K. (2004), “Foreig nownership and plant productivity in the Thaia utomobile industry in 1996 and 1998: a conditional quantile analysis”, Journal of Asian Economics, 15, s. 321-353.
• İlkin, A. (1973), “Türkiye’de Sanayi Politikası (1923-1973)”, İktisat Fakültesi Mecmuası, 30 (1-2), s. 122-137.
• Karaduman, A. (2006), Data Envelopment Analysis and Malmquist Total Factor Productivity Index: An Aplication to Turkish Automotive Industry, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Middle East Technical University Department of Industrial Engineering, Ankara.
• Kecek, G. (2010), Veri Zarflama Analizi, Teori ve Uygulama Örneği, Siyasal Kitapevi, Ankara
• Khandawalla, P.N. (1977). The Design Of Organizations, USA: Harcourt, Bracejavanovichinc.
• Kök, R. (1991), Endüstriyel Verimlilik ve Etkinlik. Erzurum: Atatürk Üniversitesi Yayınları.
• Kumar, R.S. Subrahmanya, M.H.B. (2010), “Influence of Subcontracting on Innovation and Economic Performance of SMEs in Indian Automobile Industry”, Technovation, 30, s. 558-569.
• Kutlar, A., Babacan, A. (2008), “Türkiye’deki Kamu Üniversitelerinde CCR Etkinliği-Ölçek Etkinliği Analizi: DEA Tekniği Uygulaması”. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 15 (1), s.148-172.
• Lebas, M. (1995), “Performance Measurement and Performance Management”. International Journal of ProductionEconomics, 41 (1- 3), 23-35.
• Lee, D. Jung, M. (2009). “Economiceffects of tradepatterns on productivity: Evidence from the Korean automobile industry”, Japan and the World Economy, 21, s. 71-84.
• Lorcu, F. (2010). “Malmquist Toplam Faktör Verimlilik Endeksi: Türk Otomotiv Sanayi Uygulaması”, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 39 (2), s. 276-289.
• Lotfi, F.H. Poursakhi, N. (2012), “A Mathemathical Model for Dynamic Efficiency Using Desirable and Undesirable Input-Output”, Applied Mathematical Science, 6 (3), s.141-151.
• Madden, G. Savage, S.J. (1999), “Telecommunications Productivity, CatchUpand Innovation”, Telecommunications Policy, 23(1), s. 65-81.
• Managi, S. Opaluch, D. Grigalunas, T.A. (2006), Stochastic frontier analysis of total factor productivity in the offshore oil and gas industry, Ecological Economics, 60, s. 204-215.
• Nandy, D. (2011), “Efficiency Study of Indian Automobile Companies Using DEA Technique: A Case Study of Select Companies”, The IUP Journal of Operations Management, 10 (4), s. 39-50.
• OSD (Otomotiv Sanayii Derneği), (2015), Otomotiv Sanayii Genel ve İstatistik Bülteni, General and Statistical Information Bulletin Of Automotive Manufacturers.
• ODD Otomotiv Distribütörleri Derneği, (2013), Dünya ve Türkiye Otomotiv Sektörü 2013, http://www.odd.org.tr/folders/2837/categorial1docs/821/ic%20dokum anlar.pdf (14.09.2015).
• Oh, D. Heshmati, A. ve Lo¨o¨f, H. (2014), “Total factor productivity of Korean manufacturing industries: Comparison of competing models with firm-level data”, Japan and the World Economy, 30, s. 25-36.
• Otsuka, K. Natsuda, K. (2015), “The Determinants of total factor productivity in the Malaysian automotive industry: regovernment policies upgrading technological capacity?”, The Singapore Economic Review, 60 (39), s.18.
• Özdemir, A. Düzgün, R. (2009), “Türkiye’deki Otomotiv Firmalarının Sermaye Yapısına Göre Etkinlik Analizi”, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 23(1), s. 147-164.
• Sáenz-Royo, C. Salas-Fumás, V. (2014), “Long- and Short-Term Efficiency in An Automobile Factory: An Econometric Case Study”, Int. J. Production Economics, 156, s. 98-107.
• Sheng, Y. Song, L. (2013), “Re-Estimation of Firms' Total Factor Productivity in China's Iron and Steel Industry”, China Economic Review 24, s. 177-188.
• T.C. Bilim, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, (2013, Otomotiv Sektörü Raporu (2013/1), Sanayi Genel Müdürlüğü, Sektörel Raporlar ve Analizler Serisi, file:///C:/Users/Halim%20TATLI/Downloads/otomotivsektoru-raporu-2-16042013165101-482%20(1).pdf (15.09.2015).
• Tarım, A. (2001), Veri Zarflama Analizi: Matematiksel Programlama Tabanlı Göreli Etkinlik Ölçüm Yaklaşımı, Hacettepe Yayınları, Ankara.
• Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) (2015), Diş Ticaret İstatistikleri, http://www.tuik.gov.tr/PreTablo.do?alt_id=1046 (15.09.2015) Türkiye Yatırım, Destek ve Tanıtım Ajansı, (2014), Turkey’s Automotive Industry
• http://www.invest.gov.tr/trTR/infocenter/publications/Documents/OTOMOTIV.SEKTORU.pdf (14.09.2015).
• Yaylacı, Ö. (2009), An Empirical Analysis of Efficiency and Productivity Change In The Global Automotive Industry: A Malmquist Productivity Index Approach, Yüksek Lisans Tezi, Bilkent Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
• Yaylalı, M. Çalmaşur, G. (2014), “Türk Otomotiv Endüstrisinde Maliyet ve Toplam Faktör Verimliliği”, Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18 (3), s. 325-350.
• Yıldız, A. (2006), “Otomotiv Sektörü Performansının Değerlendirmesi”, Muğla Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi (İlke), 16.
• Yolalan, R. (1993), İşletmeler Arası Göreli Etkinlik Ölçümü. Ankara: Milli Prodüktivite Yayınları.
• Zhu, J. (2003), “Continuous Optimization Efficiency Eveluation With Strong Ordinal Input and Output Measures”, European Journal of Operational Research, 146 (3), s. 477-485.