docPDF ( 5 )
download 
Şikayet Transkript
PDF ( 5 )
Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 2014 18 (3): 325-350 Türk Otomotiv Endüstrisinde Maliyet ve Toplam Faktör Verimliliği Muammer YAYLALI (*) Gürkan ÇALMAŞUR (**) Öz: Bu çalışmanın temel amacı, farklılaştırılmış oligopol piyasası örneği olan Türk otomotiv endüstrisi için 1992-2011 dönemi itibariyle üretim maliyetini ve toplam faktör verimliliğini detaylı olarak analiz etmektir. Bu amacı gerçekleştirmek üzere, Veri Zarflama Analizi ve Malmquist Toplam Faktör Verimliliği İndeksi yöntemleri her bir dönem için ayrı ayrı uygulanmıştır. Ayrıca, Türk otomotiv endüstrisinde faaliyet gösteren firmaların üretmiş oldukları ürün özellikleri dikkate alınarak endüstri genelinde hedonik maliyet fonksiyonu ortaya konulmuş, ikame esnekliği, ölçek ekonomileri ve kapsam ekonomileri tahmin edilmiştir. Sonuç olarak, Türk otomotiv endüstrisinde faaliyet gösteren firmaların toplam faktör verimliliğindeki değişme ve bileşenleri yıllar itibariyle tespit edilmiştir. Ayrıca, endüstrideki firmaların kullandıkları üretim faktörlerinin birbirinin ikamesi olduğu ve endüstrinin kapsam ekonomilerinden olumlu etkilendiği sonucuna ulaşılmıştır. Anahtar Kelimeler: Görünüşte İlişkisiz Regresyon, Hedonik Maliyet Fonksiyonu, Malmquist Toplam Faktör Verimlilik İndeksi, Türk Otomotiv Endüstrisi, Veri Zarflama Analizi, Verimlilik. Cost and Total Factor Productivity in the Turkish Automotive Industry Abstract: The main objective of this study is to analyze the production cost and total factor productivity of Turkish Automotive Industry as an example of differentiated oligopoly market for the period of 1992-2011. To achieve this goal, Data Envelopment Analysis and Malmquist Total Factor Productivity Index methods applied separately for each period. Moreover, by taking into account product characteristics produced by firms into Turkish Automotive Industry, it is to put forward a hedonic cost function for whole industry and is to estimate an elasticity of substitution, economies of scale and economies of scope. Consequently, the change in total factor productivity and its components were estimated for the firms into Turkish Automotive Industry. Additionally, the hedonic cost function was estimated for Turkish Automotive Industry firms among the same period. It was concluded that factors of production used to be substitutes for each other and the industry positively affected from economies of scope for companies engaged in the production. Keyuords: Seemingly Unrelated Regression, Hedonic Cost Function, Malmquist Total Factor Productivity Index, Turkish Automotive Industry, Data Envelopment Analysis, Productivity. *) Prof. Dr., Erzurum Teknik Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, (e-posta: [email protected]) **) Yrd. Doç. Dr., Erzurum Teknik Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, (e-posta: [email protected]) 326 / Muammer YAYLALI Gürkan ÇALMAŞUR Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 2014 18 (3): 325-350 Giriş İktisat yaygın bir biçimde, toplumu oluşturan bireylerin sınırsız sayıdaki ihtiyaçlarının doğada bulunan ve kıt olan kaynaklarla nasıl karşılanabileceğini araştıran sosyal bir bilim olarak tanımlanmaktadır. İnsanların var oldukları günden itibaren bir noktadan diğer bir noktaya hareket etme istekleri söz konusu sınırsız ihtiyaçlarından birisidir. İnsanoğlu, çeşitli araçlarla bu ihtiyacı karşılamaya çalışmış ve bir noktadan diğer bir noktaya daha hızlı nasıl gidilebileceğini düşünmüştür. Söz konusu düşünce, teknolojik gelişmelerle birlikte yeni ulaşım metotlarının geliştirilmesi ihtiyacını beraberinde getirmiştir. Böylece, insanların farklı noktalar arasında hareket edebilme sürelerini azaltabilen ulaşım metotlarından biri olan karayolları yapılmaya başlanmıştır. Karayollarının yapılması, motorlu kara taşıtları üretimini gerçekleştiren otomotiv endüstrisinin gelişimini hızlandırmıştır. Otomotiv endüstrisi, gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler için ekonominin diğer sektörlerini peşinden sürükleyen, öncelikli ve stratejik önem taşıyan lokomotif bir sektör konumundadır. Sanayileşmiş ülkelerin ortak özelliklerinden biri güçlü bir otomotiv endüstrisine sahip olmalarıdır. Otomotiv endüstrisinin bu denli öneme sahip olmasının başlıca nedeni, bu sektörün diğer sektörlerle bağlantılar içerisinde bulunmasıdır. Otomotiv endüstrisi, demir-çelik, cam, plastik, tekstil, elektronik ve elektrik gibi sektörlerden üretim faktörü temin etmekte ve endüstride gerçekleştirilen üretim inşaat, turizm ve tarım gibi birçok sektörün verimli bir şekilde faaliyet göstermesini sağlamaktadır. Ayrıca, otomotiv endüstrisinin, savunma sanayine ve dolaylı olarak da ülkenin milli güvenliğine katkıda bulunduğu da bilinmektedir. Türkiye ekonomisinde üretim, istihdam ve dış ticaret açısından büyük önem taşıyan otomotiv endüstrisi, montaj sanayii biçiminde kurulmuş olmasına rağmen teknolojik gelişmelerle birlikte hızla gelişerek büyük bir sektör konumuna gelmiştir. Ülkemizde otomotiv endüstrisi, doğrudan ve dolaylı olarak farklı birçok ekonomik alana katkı sağlaması yanında, doğrudan yabancı sermaye yatırımlarının da ağırlıklı olarak gerçekleştirildiği bir sektördür. Aynı zamanda endüstri, rekabetin yoğun bir biçimde yaşanmasına imkân veren bir niteliğe sahip olduğu için kalitenin gelişmesini, ürün çeşitliliğinin artmasını ve yatırımların hızlanmasını sağlamaktadır (Ertuğral, 2011: 76). Endüstride rekabetin yoğun bir biçimde yaşanması, faaliyet gösteren firmaların birbirlerine karşı rekabet üstünlüğü sağlamanın yollarını aramalarına yol açmaktadır. Rekabet avantajı elde etmek isteyen firma yöneticileri, rakip firmalar arasında en iyi olmak için farklı stratejiler geliştirmek zorundadırlar. Bu avantajı elde etmek isteyen yöneticiler ilgi odaklarını performans kavramına yöneltmektedirler. Dolayısıyla, firma yöneticileri performansın bileşenleri olan verimlilik ve maliyeti doğru bir biçimde tanımlamak, ölçmek ve denetimini sağlamak zorundadır. Bu kapsamda, endüstride maliyet yapısı ve toplam faktör verimliliği göstergelerinin ölçülmesi büyük önem arz etmektedir. Kavram olarak verimlilik, üretimde kullanılan üretim faktörlerinin birinin veya tamamının, üretilen ürüne ne ölçüde katkıda bulundukları konusunda bize bilgi verme- Türk Otomotiv Endüstrisinde Maliyet ve Toplam Faktör Verimliliği 327 ktedir. Belirli bir miktarda mal veya hizmet üretmek için belirli miktarda üretim faktörleri kullanıldığında söz konusu faktörler tek tek veya birlikte, sonucu (ürünü) nasıl etkilemektedir? sorusunun yanıtını, hesaplanan verimlilik oranı göstermektedir. Aslında, verimliliğin belirtilen sorunun yanıtı olabilmesi, onun uygun bir biçimde hesaplanması ile mümkündür. Verimliliğin artmış olması, belirli bir üretim faktörü ya da tüm üretim faktörlerinin ortalama maliyetlerinin düşmesi anlamına gelmektedir (Ünal, 1989: 435). Verimlilik göstergeleri gruplandırılırken birçok farklı yöntem göz önünde bulundurulmaktadır. Girdi ve çıktının ifade edilişine göre fiziksel ve parasal verimlilik, girdi faktörlerinin bir kısmının veya tamamının hesaplara dahil edilmesine göre toplam faktör verimliliği ve kısmi verimlilik, hesaplamalarda toplam girdi/çıktı ya da değişim olarak girdi/çıktının değerlendirilmesine göre ortalama ve marjinal verimlilik, yaklaşım düzeyi itibariyle ise mikro veya makro verimlilik olarak sınıflandırılabilmektedir (Daştan, 2012: 45). Toplam faktör verimliliğindeki değişmelerin ölçümünde yaygın bir biçimde kullanılan yöntemler, Stokastik Üretim Sınır Analizi (Stochastic Production Frontier Analysis) ve Veri Zarflama Analizi (Data Envelopment Analysis) yaklaşımlarıdır. Her iki yaklaşım da bazı firmaların kaynaklarını etkin bir biçimde kullanmadıkları varsayımından hareket etmektedir. Diğer bir ifadeyle, firmalardan bazıları “en iyi kullanım” teknolojisi tarafından tanımlanan üretim sınırının altında üretim faaliyetini gerçekleştirmektedir. Bu yaklaşımlardan parametrik bir yöntem olan stokastik sınır yaklaşımı ekonometrik yöntemleri kullanmakta ve parametrik olmayan bir yaklaşım olan Veri Zarflama Analizi (VZA) ise matematiksel (doğrusal) programlama yöntemlerini içermektedir. Ancak, toplam faktör verimliliğindeki değişmeyi ölçme açısından, her iki yöntem de Malmquist verimlilik indeksini kullanmaktadır (Deliktaş, 2002: 248-249). Malmquist toplam faktör verimliliği indeksi, s ve t gibi iki zaman periyodu arasında herhangi bir firmanın toplam faktör verimliliğinde meydana gelen değişimi ölçmek için kullanılmaktadır. Söz konusu indeks, girdi ve çıktı uzaklık fonksiyonu ölçümlerinin birbirine oranı olarak tanımlanabilmektedir (Coelli vd., 2005: 289). İktisatçıların maliyetler konusundaki ilgisi, faktör hizmetlerinin kıt ve bunun doğal sonucu olarak söz konusu hizmetlerin değerli olmasının doğrudan bir neticesidir. Dolayısıyla üretim yapmak için faktörleri kullanırken, firma değeri olan bir şeyi kullanmış olur. Kârı maksimize etmeyi amaçlayan firma açısından, üretimden sağlanan kâr, üretimin değeri ile üretim faktörlerinin değeri arasındaki farktır. Bu yüzden, maliyetlerin bilinmesi kârın bilinmesinin ön şartı olmaktadır. Firma davranışlarının anlaşılması için de kârın ve dolayısıyla maliyetlerin tespit edilmesi gerekmektedir (Lipsey vd., 1984: 173). Bir üretici herhangi bir malın belirli bir miktarını üretebilmek için gerekli olan üretim faktörlerini (işgücü, sermaye, toprak vb.) kullanmaktadır. Üretimde kullanılan bu üretim faktörlerine üretime katkılarından dolayı, yapılan toplam ödemeler üretimin maliyetini oluşturur. İşçilerin almış oldukları ücretler, sermayeye ödenen karşılık, toprak kiraları 328 / Muammer YAYLALI Gürkan ÇALMAŞUR Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 2014 18 (3): 325-350 vb. ödemelerin toplamı, üretilen mal veya hizmetin toplam maliyeti olarak karşımıza çıkmaktadır (Yaylalı, 2004: 201). Üretimin toplam maliyeti analiz edilirken kısa ve uzun dönem itibariyle maliyet fonksiyonları incelenmekte ve firmanın tek bir ürün üretmiş olduğu varsayılmaktadır. Eğer, bir firma iki ya da daha fazla mal veya hizmet üretiyor ise üretmiş olduğu bir mal veya hizmetin maliyeti üretilen diğer bir mal veya hizmetin üretim düzeyine bağlı olabilmektedir (Perloff, 1999: 237). Genellikle, birçok maliyet fonksiyonunun tahmininde ürünlerin homojen olduğu varsayılmaktadır. Ürün düzeyinde maliyet verisinin bulunmadığı durumlarda bu varsayım kullanışlı olmaktadır. Bununla birlikte, ürün farklılaşması göz ardı edildiğinde maliyet fonksiyonuyla ilgili sapmalarla karşılaşılmaktadır. Ayrıca, ürün özelliklerindeki değişikliklerin neden olduğu maliyet değişiklikleri verimlilikteki değişmeler olarak yanlış değerlendirilebilmektedir (Berry vd., 1996: 12731). Hedonik fiyat teorisi, malların heterojen olduğu ve her malın bireysel niteliklerinin veya özelliklerinin bileşimi olarak değerlendirildiği varsayımla birlikte başlamaktadır. Her kalite özelliği, kendisinin sahip olduğu bir mal veya hizmet olarak ele alınmakta ve bu yüzden kendisinin sahip olduğu fiyat bulunmaktadır. Yani, özellikler tüketicinin algılamış olduğu değerlerdir ve tüketicinin direkt olarak fayda fonksiyonunda görünmektedirler. Bu özellikler, farklı taşıt modellerini birbirinden ayırmakta ve böylelikle her aracın kalitesini temsil etmektedirler (Murray ve Sarantis, 1999: 6). Hedonik fiyat teorisi ışığında hedonik maliyet fonksiyonları oluşturulmaktadır. Bu çalışmanın temel amacı, Türk otomotiv endüstrisi için, 1992-2011 dönemi itibariyle otomobil üretim maliyetini ve toplam faktör verimliliğini detaylı olarak analiz etmektir. Bu bağlamda, Türk otomotiv endüstrisinde faaliyet gösteren firmaların üretmiş oldukları ürün özellikleri dikkate alınarak endüstride bulunan firmalar için hedonik maliyet fonksiyonu ortaya konulmuş ve ikame esnekliği, ölçek ekonomileri ve kapsam ekonomileri tahmin edilmiştir. Bu çalışma başlıca beş bölümden oluşmaktadır. İkinci bölümde çalışmanın metodolojisi ele alınmıştır. Üçüncü bölümde veri ve değişken tanımlarına ve literatür özetine yer verilmiştir. Dördüncü bölümde tahmin sonuçları özetlenmiş ve yorumlanmıştır. Beşinci ve son bölümde ise araştırmanın sonuçlarına yer verilmiştir. I. Metodoloji Bu bölümde, Malmquist toplam faktör verimliliği indeksinin ölçümünde kullanılan Veri Zarflama Analizi ve hedonik maliyet fonksiyonunun tahmininde faydalanılan Görünüşte İlişkisiz Regresyon denklemleri incelenmiştir. A. Veri Zarflama Analizi Malmquist toplam faktör verimliliği indeksinin hesaplanmasında gerekli olan uzaklık fonksiyonlarını tahmin etmek için yaygın bir biçimde kullanılan metotlardan biri veri 66 hedefleyen hedefleyenbir birmetodolojidir metodolojidir(Arnade, (Arnade,1994: 1994:8). 8). Veri Veri Zarflama Zarflama Analizi, Analizi, verimlilik verimlilik ve ve etkinliğin etkinliğin ölçümünde ölçümünde sıkça sıkça kullanılan kullanılan bir bir yöntem yöntem olarak olarak karşımıza karşımıza çıkmaktadır. çıkmaktadır. VZA, VZA, doğrusal doğrusal programlamaya programlamaya dayanan dayanan bir bir metodolojidir. metodolojidir. VZA, VZA, esasında esasında göreceli göreceli performans performans ölçümü ölçümü için için geliştirilmiştir. geliştirilmiştir. Veri Veri zarflama zarflama analizinde, analizinde, 329başarılı Türk Otomotiv Endüstrisinde Maliyet ve Toplam Faktör Verimliliği benzer benzer girdiler girdiler kullanarak kullanarak benzer benzer çıktıları çıktıları üreten üreten firmaların firmaların göreceli göreceli performansları performansları başarılı bir bir şekilde şekilde tespit tespit edilmektedir. edilmektedir. VZA’nın VZA’nın prensipleri prensipleri Farrel’in Farrel’in 1957 1957 yılında yılında yapmış yapmış olduğu olduğu zarflama analizidir. VZA, matematiksel doğrusal programlama probleminden faydalanan çalışmaya çalışmaya dayanmaktadır dayanmaktadır (Ramanathan, 2003: 2003: 1). 1). VZA, VZA, Charnes, Charnes, Cooper Cooper ve ve Rhodes Rhodes nonparametrik bir metottur.(Ramanathan, VZA, veri merkezine en iyi uyumu sağlayacak regresyon düzlemi yerine, üretim ilgilihizmet herhangi bir sınırlama gözlemtarafından tarafından 1978 1978 yılında yılında teknolojisiyle benzer benzer mal mal veya veya hizmet üreten üreten ekonomik ekonomikgetirmeden karar karar verme verme birimlerinin birimlerinin lenen uç verileri kapsayacak doğrusal kısmi bir yüzeyin veya en iyi üretim sınırının göreli göreli verimlilikleri verimlilikleri veya veya etkinliklerinin etkinliklerinin ölçülmesi ölçülmesi amacı amacı ile ile geliştirilen geliştirilen doğrusal doğrusal oluşturulmasını hedefleyen bir metodolojidir (Arnade, 1994: 8). programlama programlama esaslı esaslı bir bir yöntemdir yöntemdir (Banker, 1992: 1992: 74). 74). Yöntem, Yöntem, klasik regresyon regresyon tekniğinin tekniğinin Veri Zarflama Analizi, verimlilik(Banker, ve etkinliğin ölçümünde sıkçaklasik kullanılan bir yöntem olarak karşımıza çıkmaktadır. doğrusal programlamaya dayanan birüretim metodolojidoğrudan doğrudan uygulanamadığı uygulanamadığı çok çokVZA, sayıda sayıda girdi girdi ve ve çok çok sayıda sayıda çıktılar çıktılar için için üretim ilişkilerinde ilişkilerinde dir. VZA, esasında göreceli performans ölçümü için geliştirilmiştir. Veri zarflama analizperformans performanskarşılaştırmalarında karşılaştırmalarındakullanılmaktadır kullanılmaktadır(Yavuz, (Yavuz,2001: 2001:15). 15). inde, benzer girdiler kullanarak benzer çıktıları üreten firmaların göreceli performansları Firmaya Firmaya özgü özgü Malmquist Malmquist verimlilik verimlilik indeksi, indeksi, ilk ilk olarak olarak Caves Caves vd. tarafından tarafından 1982 başarılı bir şekilde tespit edilmektedir. VZA’nın prensipleri Farrel’in 1957 vd. yılında yapmış 1982 olduğu çalışmaya dayanmaktadır (Ramanathan, 2003: 1). VZA, Charnes, Cooper ve yılında yılında geliştirilmiştir. geliştirilmiştir. Girdi Girdi miktar miktar indekslerini indekslerini uzaklık uzaklık fonksiyonlarının fonksiyonlarının oranı oranı olarak olarak Rhodes tarafından 1978 yılında benzer mal veya hizmet üreten ekonomik karar verme tanımlayan tanımlayan Sten Malmquist Malmquist olduğu olduğuveya için içinetkinliklerinin bu bu indekslere indekslere Malmquist Malmquistamacı adını adını vermişlerdir. vermişlerdir. Aslında Aslında birimlerininSten göreli verimlilikleri ölçülmesi ile geliştirilen doğrusal programlama esaslı yöntemdir (Banker, 1992: 74). Yöntem, klasikfonksiyonlarının regresyon Malmquist Malmquist indeksleri, indeksleri, üretim üretimbirsınırını sınırını modellemek modellemek için için kullanılan kullanılan uzaklık uzaklık fonksiyonlarının tekniğinin doğrudan uygulanamadığı çok sayıda girdi ve çok sayıda çıktılar için üretim oranlarından oranlarından oluşmaktadır. oluşmaktadır. Caves Caves vd. vd. Malmquist Malmquist indeksini indeksini teorik teorik bir indeks olarak olarak ilişkilerinde performans karşılaştırmalarında kullanılmaktadır (Yavuz, 2001:bir 15).indeks tanımlamışlar tanımlamışlar ve ve belirli belirli koşullar koşullar altında altında Törnqvist Törnqvist indeksinin indeksinin bu teorik teorik indeksten indeksten elde Firmaya özgü Malmquist verimlilik indeksi, ilk olarak Caves bu vd. tarafından 1982 elde yılında geliştirilmiştir. Girdi miktar indekslerini uzaklık edilebileceğini edilebileceğini göstermişlerdir göstermişlerdir (Grosskopf, (Grosskopf, 1993: 1993:175). 175). fonksiyonlarının oranı olarak tanımlayan Sten Malmquist olduğu için bu indekslere Malmquist adını vermişlerdir. Fare, Fare,Malmquist Grosskopf, Grosskopf,indeksleri, Lingren Lingren ve veüretim Roos Roos 1989 1989 yılında yılında yaptıkları yaptıklarıiçin çalışmada çalışmada Malmquist Malmquist toplam Aslında sınırını modellemek kullanılan uzaklıktoplam fonksiyonlarının Caves vd. Malmquist indeksini bir faktör faktör verimliliği verimliliğioranlarından indekslerinin indekslerininoluşmaktadır. uzaklık uzaklık fonksiyonlarının fonksiyonlarının oranı oranı olarak olarak ifade ifadeteorik edilebileceğini edilebileceğini indeks olarak tanımlamışlar ve belirli koşullar altında Törnqvist indeksinin bu teorik inortaya ortaya koymuşlar koymuşlar ve ve bundan bundan yararlanmışlardır. yararlanmışlardır. Ayrıca, Ayrıca, Malmquist Malmquist türü türü bir bir indeksin indeksin deksten elde edilebileceğini göstermişlerdir (Grosskopf, 1993: 175). etkinlikteki etkinlikteki değişim değişim ve ve sınır sınırve teknolojisindeki teknolojisindeki değişmelerin değişmelerin (yani (yani teknolojik teknolojik değişim değişim olarak) Fare, Grosskopf, Lingren Roos 1989 yılında yaptıkları çalışmada Malmquist toplamolarak) faktör verimliliği indekslerinin uzaklık(Yavuz, fonksiyonlarının oranı olarak ifade edilebileceğini ayrıştırılabileceğini ayrıştırılabileceğini de degöstermişlerdir göstermişlerdir (Yavuz,2003: 2003:31). 31). ortaya koymuşlar ve bundan yararlanmışlardır. Ayrıca, Malmquist türü bir indeksin etkinMalmquist Malmquist indeksi, indeksi, uzaklık uzaklık fonksiyonları fonksiyonları kullanılarak kullanılarak tanımlanmaktadır. tanımlanmaktadır. Uzaklık Uzaklık likteki değişim ve sınır teknolojisindeki değişmelerin (yani teknolojik değişim olarak) fonksiyonları fonksiyonları hem hem girdi girdi hem hem de deçıktı çıktı odaklı odaklı olarak olarak oluşturulabilmektedir. Girdi Girdiodaklı odaklı üretim üretim ayrıştırılabileceğini de göstermişlerdir (Yavuz, 2003:oluşturulabilmektedir. 31). Malmquist fonksiyonları kullanılarak tanımlanmaktadır. Uzaklıkdikkate fonksiyonu fonksiyonu çıktı çıktıindeksi, vektörü vektörüuzaklık veri veri iken, iken, girdi girdi vektörünün vektörünün minimum minimum oransal oransal daralmasını daralmasını dikkate fonksiyonları hem girdi hem de çıktı odaklı olarak oluşturulabilmektedir. Girdi odaklı alarak alarak üretim üretim teknolojisini teknolojisini tanımlamaktadır. tanımlamaktadır. Çıktı Çıktı uzaklık uzaklık fonksiyonu fonksiyonu ise ise girdi girdi vektörü vektörü veri veri üretim fonksiyonu çıktı vektörü veri iken, girdi vektörünün minimum oransal daralmasını iken iken çıktı çıktıalarak vektörünün vektörünün maksimum oransal oransal artışını artışınıdikkate dikkate almaktadır almaktadır (Coelli (Coellive veRao, Rao, 2003: 2003:5). 5). dikkate üretimmaksimum teknolojisini tanımlamaktadır. Çıktı uzaklık fonksiyonu ise girdi vektörü veri iken çıktı vektörünün maksimum oransal artışını dikkate almaktadır (Coelli ve Rao, 2003: 5). Çıktı Çıktı odaklı odaklı Malmquist Malmquist verimlilik verimlilik indeksini indeksini tanımlamak tanımlamak için için tt == 1,…, 1,…, TT zaman zaman Çıktı odaklı Malmquist verimlilik indeksini tanımlamak için t = 1,…, T zaman t t NN girdilerinin, MM çıktılarına girdilerinin, aralığında, xxt t aralığında, aralığında, girdilerinin, yyt t çıktılarına çıktılarınadönüşümünün dönüşümünün dönüşümününSSStüretim üretim üretimteknoloteknolojisinin teknolojisinin jisinin biçimlendirdiği varsayılmaktadır. t zamanında çıktı uzaklık fonksiyonu Shephard biçimlendirdiği biçimlendirdiği varsayılmaktadır. varsayılmaktadır. tt zamanında zamanında çıktı çıktı uzaklık uzaklık fonksiyonu fonksiyonu Shephard Shephard (1970) (1970) ve ve (1970) ve Fare (1988)’den hareketle aşağıdaki gibi tanımlanmaktadır (Grosskopf, 1993: 175). 7 Fare (1988)’den hareketle aşağıdaki gibi tanımlanmaktadır (Grosskopf, 1993: 175). 7 7 (1) y (Grosskopf, Uzaklık fonksiyonu değerler, vektörü sınırı175). (üretim sınırı) S 1993: x , tanımlanmaktadır alacağı D gibi y gibi Fare (1988)’den Fare (1988)’den hareketle hareketle aşağıdaki aşağıdaki tanımlanmaktadır (Grosskopf, 1993: 175). 77 (1) (1) D x , D y x , min y min : x , y : / x , y S / S üzerinde ise 1; y vektörü S içindeki teknik etkin olmayan bir noktayı tanımlıyor ise 1’den Fare (1988)’den hareketle aşağıdaki gibi tanımlanmaktadır (Grosskopf, 1993: 175). Fare (1988)’den hareketle tanımlanmaktadır 175). y bir y (Grosskopf, Uzaklık fonksiyonu değerler, değerler, vektörü vektörü sınırı sınırı (üretim (üretim sınırı) sınırı) S tanımlıyor S 1993: xaşağıdaki alacağı ,D y xalacağı ,mümkün y gibi y vektörü büyükUzaklık vefonksiyonu olmayan noktayı ise 1’den küçüktür SD dışındaki 7 7 (1)(1) Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler D DMuammer xx, y, y min : x , y / S YAYLALI min : x , y / S 3301; (Cingi ve/ ise Tarım, y vektörü S 10). S içindeki üzerinde üzerinde ise 1; y2000: vektörü içindeki teknikteknik etkin olmayan etkin Enstitüsü olmayan bir noktayı bir noktayı tanımlıyor ise325-350 1’den ise 1’den Dergisi 2014 tanımlıyor 18 (3): Gürkan ÇALMAŞUR FareUzaklık (1988)’den hareketle D aşağıdaki gibi tanımlanmaktadır (Grosskopf, 1993: (üretim 175). sınırı) y fonksiyonu alacağı değerler, vektörü sınırı S x , y Fare (1988)’den hareketle aşağıdaki tanımlanmaktadır Uzaklık fonksiyonu alacağı değerler, vektörü sınırı175). (üretim S 1993: x ,mümkün olmayan Dindeksini ygibi Malmquist verimlilik tanımlamak için yt(Grosskopf, ve t+1 dönemleri için iki sınırı) farklı büyükbüyük ve y vektörü ve y vektörü mümkün olmayan bir noktayı bir noktayı tanımlıyor tanımlıyor ise 1’den ise 1’den küçüktür küçüktür S dışındaki S dışındaki (1) D x , y min : x , y / S uzaklıkise fonksiyonunu tanımlamak (Grosskopf, 1993: 175-176). (1) 1;2000: 2000: S: xiçindeki D x 1; , yy yvektörü vektörü min , y /gerekmektedir teknik S etkin üzerinde olmayan noktayı tanımlıyor 1’den (1) iseise etkin olmayanbirbir noktayı tanımlıyor 1’den (Cingiüzerinde (Cingi ve Tarım, veise Tarım, 10). 10). S içindeki teknik Uzaklık fonksiyonu değerler, vektörüSt Ssınırı sınırı (üretim sınırı) , y, yalacağı Uzaklık alacağı yytyvektörü sınırı) (2) Dindeksini Dy vektörü x fonksiyonu ,fonksiyonu y S dışındaki minD :xxxmümkün /olmayan değerler, S bir noktayı Uzaklık alacağı vektörü sınırı (üretim sınırı) Sdönemleri büyük ve tanımlıyor ise(üretim 1’den küçüktür , y Malmquist Malmquist verimlilik verimlilik indeksini tanımlamak tanımlamak için t için ve t+1 t vedönemleri t+1 için iki içinfarklı iki farklı y büyük ve vektörü dışındaki mümkün olmayan bir noktayı tanımlıyor ise 1’den küçüktür S üzerinde ise 1; yt vektörü St içindeki teknik etkin olmayan bir noktayı tanımlıyor ise tiçindeki üzerinde ise 1; tanımlamak teknik etkin olmayan bir noktayı tanımlıyor ise 1’den (3) dışındaki mümkün (Grosskopf, D ,2000: yvektörü tanımlamak minSSgerekmektedir x , gerekmektedir y / teknik S(Grosskopf, (Cingi veve Tarım, 1’den büyük yt 10). vektörü S:içindeki olmayan birbir noktayı tanımlıyor ise 1’den uzaklık uzaklık fonksiyonunu fonksiyonunu 1993: 1993: 175-176). 175-176). (Cingi Tarım, 10). yyve üzerinde ise 1;x2000: vektörü etkin olmayan noktayı tanımlıyor ise 1’den küçüktür (Cingi ve Tarım, 2000: 10). tnoktayı dönemleri farklı (2) (2) x2vevenumaralı ,verimlilik SS dışındaki fonksiyonu, indeksini t dönemi Steknolojisinde için D Malmquist D, yxvektörü yuzaklık min min :dışındaki x indeksini ,:yx mümkün /,ytanımlamak S/ olmayan büyük bir tanımlıyor iseiçin 1’den küçüktür verimlilik tanımlamak içinnoktayı tvevet+1 içinikiküçüktür iki farklı xt+1 ’i gerçekleştirebilmek , ydönemleri y vektörü büyük Malmquist mümkün olmayan bir Malmquist verimlilik indeksini tanımlamak için t ve t+1tanımlıyor dönemleri ise için1’den iki farklı uzaklık fonksiyonunu tanımlamak 1993: 175-176). uzaklık gerekmektedir (Grosskopf, 1993: 175-176). (Cingi vefonksiyonunu Tarım, 10). (Grosskopf, 1993: 175-176). içinDuzaklık çıktıdaki 3 numaralı uzaklık fonksiyonu (3) ise, (3)t ,y: /xgerekmektedir (Grosskopf, D , fonksiyonunu y maksimum x2000: ,2000: min y tanımlamak min : tanımlamak xoransal ,değişimi y Sgerekmektedir / Sölçmektedir. (Cingi vexTarım, 10). (2) D x , y min : x , y / S Malmquist verimlilik tanımlamak için t için t+1 dönemleri için iki farklı (2) min indeksini D xteknolojisinde , yverimlilik / S için (2) indeksini ,’iyt gerçekleştirebilmek x: ,txydönemi dönemi maksimum Malmquist tanımlamak için iki oransal farklı tx veve, yt+1 ’i, dönemleri ’i gerçekleştirebilmek x çıktıdaki ygerçekleştirebilmek 2+1numaralı 2 numaralı uzaklık uzaklık fonksiyonu, fonksiyonu, dönemi teknolojisinde teknolojisinde uzaklık D fonksiyonunu tanımlamak gerekmektedir (Grosskopf, 1993: 175-176). (3) (3)(3) oransal x: x, ygerekmektedir min S S (Grosskopf, tanımlamak :değişimi D xmaksimum x, y, y oransal min ,değişimi y/ ölçmektedir. / uzaklık fonksiyonunu 1993: 175-176). değişimi ölçmektedir. için çıktıdaki için çıktıdaki maksimum ölçmektedir. 3 numaralı 3 numaralı uzaklık uzaklık fonksiyonu fonksiyonu ise, t ise, t t+1 t+1 2Dve numaralı fonksiyonu, teknolojisinde (x verimlilik , y )’i gerçekleştirebilmek (2) x t , +1 y uzaklık min : xdüzeyine , tydönemi / göre S Malmquist t teknoloji indeksleri aşağıda numaralı uzaklık xx çıktıdaki , y, ymaksimum (2) numaralı dönemi ’i ’i gerçekleştirebilmek x teknolojisinde min için çıktıdaki Dnumaralı , uzaklık y uzaklık :’ix, gerçekleştirebilmek / teknolojisinde Steknolojisinde 2teknolojisinde t gerçekleştirebilmek dönemi gerçekleştirebilmek xfonksiyonu, ,fonksiyonu, yxoransal y , t’iydeğişimi +1 dönemi +1 2dönemi maksimum oransaloransal için çıktıdaki maksimum ölçmektedir. 3için fonksiyonu gösterilmektedir vd.,1982: (3) xmaksimum D x ,(Caves y min , y1393-1414). /t tölçmektedir. S gerçekleştirebilmek ise, tD +1maksimum içinuzaklık çıktıdaki maksimum için çıktıdaki oransal 3 3numaralı fonksiyonu ise, t t (3) dönemi ::xxdeğişimi , y teknolojisinde min , değişimi y (x/ , y)’i Sölçmektedir. için çıktıdaki oransal numaralı uzaklık fonksiyonu ise, değişimi değişimi ölçmektedir. ölçmektedir. oransal değişimi ölçmektedir. xx,(4) D, y x ’imaksimum ,gerçekleştirebilmek y D uzaklık x , y fonksiyonu, xçıktıdaki x çıktıdaki 2 tnumaralı t gerçekleştirebilmek dönemi teknolojisinde y,düzeyine +1t+1dönemi teknolojisinde için oransal vedönemi ve+1 t teknoloji +1 teknoloji düzeyine göre göre Malmquist Malmquist verimlilik verimlilik indeksleri aşağıda aşağıda ’igerçekleştirebilmek y ’igöre maksimum oransal Miçin (5) , y indeksleri 2t numaralı uzaklık fonksiyonu, t dönemi teknolojisinde ’i gerçekleştirebilmek tMve tteknolojisinde +1 D teknoloji düzeyine Malmquist verimlilik indeksleri aşağıda D x , y gösterilmex ,y için çıktıdaki maksimum oransal değişimi ölçmektedir. 3 numaralı uzaklık fonksiyonu ise, t ktedir (Caves vd., 1393-1414). değişimi ölçmektedir. gösterilmektedir gösterilmektedir (Caves (Caves vd.,1982: 1982: vd., 1982: 1393-1414). 1393-1414). D0t x t , y t min : x t , y t / S t t 0 t 0 t tt 0 t tt t tt 0 t t t t 0 0t t t t t t0 0 t t t 0 t t t t t t t t 1 t 1 t t t t t t t 0 t t t t t t t t t t 1 t t t 1 t t t t t 1 t 1 t t t t t t t t t t t t t 1 t 1 t 1 t 1t 1 t 1 t 1 t 1 t t 1 t 1 t t t t 1 t t t 1 t 1 t t t t 1 t t t t t t t t t t t t 1 t 1 t t 1 t t1 t t 1 t t t t11 t t t t t t t t 1 t t 1 t 0 t t 0 t t t t t0 0 t t t 1 t t t t t t t t 0 0 t t tt t 1 t t t 1 t t 0 0 t t 1 t 1 t0 t 1 t 1 0 t 0 t t t t 1t t t 0 t t 1 t 1 t t 1 t 1 0 0 t 1 t01 0 t t t t 1 t t t11 0 t t 1 0 t t t t tt t t 1 0 t 0 t t t t t 1t 1 t 1t 1 t 1 t 1 t 1 t 1t 1 t 1 t 1 t 1 0 t 1 0 t 1 t 0 t t t 1 t değişimi ölçmektedir. için çıktıdaki maksimum oransal değişimi ölçmektedir. 3 numaralı uzaklık fonksiyonu ise, t 4 numaralı t teknoloji düzeyine göre t baz tdönemi 1 cari dönemi t t t t +1 1 t t eşitlik, 1t 1 1 t 1t 1 tile 1t indeksleri 1t + t ve göre verimlilik aşağıda ,ydüzeyine yt t ’i gerçekleştirebilmek +1 dönemi teknolojisinde için oransal y xteknoloji , y t 1 xxtdüzeyine D xçıktıdaki D ,maksimum y t 1 ve t D, 0+1 teknoloji göre Malmquist Malmquist indeksleri aşağıda t t D t 1 t 01 verimlilik 0t x 0, y x maksimum , +1 dönemi teknolojisinde ’i gerçekleştirebilmek için çıktıdaki oransal (4) (5) M 0 M 0 verimlilik M M (4) (4) (5) 0 0 arasındaki değişmelerini, 5 numaralı eşitlik ise t +1 teknoloji düzeyine göre t(5) +1 t t t t t t 1 t t 1t t t D0 x (Caves ,Dy(Caves y vd., D0 xD, 0y x , y gösterilmektedir 1982: 1393-1414). 0 x , vd., gösterilmektedir 1982: 1393-1414). değişimi ölçmektedir. değişimi ölçmektedir. baz dönemi ile arasındaki verimlilik değişmelerini ölçmektedir. 4 numaralı t t tt 1cari t 1dönemi t 1ile 1t cari düzeyine göre dönemi t1t,+11yttindeksleri 1cari dönemi teşitlik, t 1 tt teknoloji t 1 t ile D ,1tyteknoloji Dile 4 numaralı 4 4tnumaralı eşitlik, eşitlik, teknoloji teknoloji düzeyine düzeyine tgöre bazt baz tdönemi baz +1 1 dönemi cari dönemi tM venumaralı t +1 düzeyine göre Malmquist verimlilik aşağıda t 1t 1dönemi 0Dx 0D0 tx + x , y x , y t 0 t verimlilik Mt M verimlilik t M ve +1 teknoloji(4) düzeyine göre Malmquist indeksleri (5)(5) t (4) 0t1 +1 arasındaki 5 numaralı eşitlik ise teknoloji göreve t aşağıda +1 0referans t 1t 1 tdüzeyine t teknoloji t t t tdeğişmelerini, t t S S eşitlikte , 5 numaralı eşitlikte ise olmaktadır (Büyükkılıç Yavuz, 0 0 t t D0D x x, y,değişmelerini, D0Ddüzeyine x x, y,düzeyine arasındaki arasındaki verimlilik verimlilik değişmelerini, 5arasındaki numaralı 5 numaralı eşitlikeşitlik isedeğişmelerini t +1 iseteknoloji t +1 teknoloji t göre +1 t +1 y dönemi y göre gösterilmektedir (Caves vd., 1982: 1393-1414). 0 t cari 0 baz dönemi ile verimlilik ölçmektedir. 4 numaralı gösterilmektedir (Caves vd., 1982: 1393-1414). 2005: 44) referans St, arasındaki 5 numaralı eşitlikte ise St+1 olmaktadır (Büyükkılıç Ya1ölçmektedir. t t1 + t4 11 numaralı t 1teknoloji t t1 arasındaki teknoloji düzeyine göre t değişmelerini baz dönemi carive baz dönemi baz 4eşitlikte dönemi ilenumaralı t cari ile tdönemi cari dönemi verimlilik verimlilik değişmelerini ölçmektedir. 4 dönemi numaralı 4numaralı Dt0t eşitlik, xteşitlik, Dt0t 1ile xile t 1 ,t yt + 1 1 cari dönemi 1 , yt 1 t teknoloji düzeyine göre t bazt 1dönemi t D x , y D x , y vuz, M2005: 44) Mt01 0 t 1 geometrik (4) (5) t0 vd. 0 t Fare (1989), ve 5t(4) numaralı eşitliklerde verilen ortalamasını t t 4 1 ise M t t1indekslerin M (5) arasındaki verimlilik 5 eşitlikte eşitlik göre t +1 0 0+1 xtdeğişmelerini, ,Sydeğişmelerini, ytt t, 5 numaralı Dt01 x(Büyükkılıç xtdüzeyine ,ydüzeyine yt t ve Yavuz, t0teknoloji S , 5 numaralı S t ise Sise eşitlikte eşitlikte referans referans teknoloji eşitlikte ise olmaktadır (Büyükkılıç ve Yavuz, arasındaki verimlilik 5numaralı numaralı eşitlik tolmaktadır +1teknoloji teknoloji göre t +1 D , DD x , Fare vd. (1989), 4 ve 5 numaralı eşitliklerde verilen indekslerin geometrik ortalamasını 0 0 alarak çıktıileodaklı bir Malmquist indeksi elde etmişlerdir. Bu ölçmektedir. indeks aşağıdaki gibidir baz cari arasındaki verimlilik değişmelerini 2005: 2005: 44)dönemi baz dönemi ilet odaklı t eşitlik, caridönemi dönemi arasındaki verimlilik değişmelerini ölçmektedir. 4numaralı numaralı alarak çıktı bir Malmquist indeksi eldegöre etmişlerdir. Bu indeks gibidir 444) numaralı t teknoloji düzeyine t baz dönemi ileaşağıdaki t + 1 4cari dönemi 4 numaralı eşitlik, t teknoloji düzeyine göre t baz dönemi ile t + 1 cari dönemi (Grosskopf, 1993: 177). t t 1t 1 (Grosskopf, 1993: 177). S S tSise eşitlikte referans teknoloji eşitlikte iseverilen olmaktadır (Büyükkılıç veve Yavuz, Fare vd. Fare (1989), vd. (1989), 4 ve 5 4 numaralı ve eşitliklerde eşitliklerde verilen indekslerin indekslerin geometrik geometrik ortalamasını ortalamasını arasındaki verimlilik değişmelerini, 5 numaralı eşitlik t +1 teknoloji düzeyine göre t +1 S5, 5numaralı eşitlikte referans teknoloji , 5numaralı numaralı eşitlikte ise (Büyükkılıç Yavuz, arasındaki verimlilik değişmelerini, 5t 1numaralı eşitlik ise tt olmaktadır +1 teknoloji düzeyine göre t +1 1/ 2 t 1 t 1 t t 1 t 1 t t D x , y D x , y D x , y 1 bir t Malmquist 0 etmişlerdir. 0 Bu indeks (6) 2005: 44) alarak alarak çıktı odaklı çıktı odaklı indeksi elde elde etmişlerdir. indeks aşağıdaki aşağıdaki gibidir 0 indeksi baz dönemi değişmelerini ölçmektedir. 4 numaralı M 0 x t ile , y tt1 cari ,Malmquist x tbir , y dönemi 2005: 44) t verimlilik Bu ölçmektedir. (6)gibidir 1 baz dönemi ile t cari dönemiD0t arasındaki 4 numaralı arasındaki x t 1 , y t 1 değişmelerini x t , y t D0verimlilik D0t 1 x t , y t geometrik ortalamasını t 1 Fare vd.vd. (1989), 4 4veve5S5numaralı eşitliklerde verilen (Grosskopf, (Grosskopf, 1993: 1993: 177). 177). Fare (1989), eşitliklerde verilen geometrik ortalamasını eşitlikte referans teknoloji 5 numaralı eşitlikte ise St tindekslerin olmaktadır (Büyükkılıç ve Yavuz, t ,numaralı 1 indekslerin S S eşitlikteMM referans teknoloji , 5 numaralı eşitlikte ise olmaktadır (Büyükkılıç vet+1 Yavuz, büyük olması, olması,toplam toplamfaktör faktör verimliliğinin t döneminden t+1 0 endeksinin endeksinin 1'den 1’den büyük verimliliğinin t döneminden 1t / 2 t 1/ 2 0 odaklı bir tMalmquist 1 t 1 t 1t 1 t 1 indeksi tt1 t 1 t telde 1 t 1 etmişlerdir. t 1 t tt alarak çıktı Bu indeks aşağıdaki gibidir alarak çıktı odaklı bir Malmquist indeksi elde etmişlerdir. Bu indeks aşağıdaki gibidir D x D , y x , D y x D , y x , D y x , y D x , y 2005: 44) t 1 t 1 t 1arttığını t t t 1 t veya 0t 0 0 0 değerin 0 1’den 0 küçük olması ise toplam faktör dönemine büyüdüğünü, bu (6) (6) 2005: M 0 x44) M , y0 arttığını x, x , ,yy ,xveya , y t büyüdüğünü, dönemine olması ise toplam faktör t tt t tt 1 t bu 1 t 1tdeğerin 1 t 1 t 1t 1 t1'den t t 1 t küçük t D x , y D x , D y x D , y x D , y x D , y x , y (Grosskopf, 1993: 177). 0 0 0 0 0 0 verimliliğinin t döneminden t+1 dönemine azaldığını göstermektedir (Coelli, 1996: 28). (Grosskopf, 1993: 177).4 ve 5 numaralı eşitliklerde verilen indekslerin geometrik ortalamasını Fare vd. (1989), Fare vd. (1989), 4 ve 5 t+1 numaralı eşitliklerde verilen indekslerin(Coelli, geometrik ortalamasını verimliliğinin t döneminden dönemine azaldığını göstermektedir 1996: 28). 1/ 2 t 1büyük t 1 verimliliği t 1 toplam t t indeksinin 1 faktör t 1 t teknik t t Malmquist toplam faktör değişmeye ve 1/ 2 M Mçıktı 1'den 1'den büyük olması, faktör verimliliğinin t döneminden t döneminden t+1 t+1 0 endeksinin 0 endeksinin tx 1 t y 1 olması, tindeksi 1 D xt toplam t y 1 t1etmişlerdir. t ,y t verimliliğinin t etkinlikteki D , , D x alarak odaklı bir Malmquist elde Bu indeks aşağıdaki gibidir t 1 t 1 t t 0D 0D x 0D x , y x , y , y (6)(6) t 1 t 1 t t 0 0 0 Mçıktı y,değişmeye , x , ,xbir y, y Malmquist alarakteknolojik indeksi elde etmişlerdir. Bu indeks aşağıdaki gibidir 0 x x ,odaklı ayrıştırılması, her iki faktörün toplam faktör verimliğine olan M y t t t t 1 t 1 t 1 t 1 t t 0 t ,y t t tx1 t y 1 t1D tx1 , y t t D x D , 0D x ,bu dönemine dönemine arttığını arttığını veya177). büyüdüğünü, veya büyüdüğünü, küçük küçük olması olması ise toplam ise toplam faktör faktör x 1'den y değerin D0 değerin , y 01'den D 0 0 x , y 0bu (Grosskopf, 1993: katkısının belirlenmesine yardımcı olmaktadır. Böylece, denklem iki kısma ayrıldığında (Grosskopf, 1993: 177). M 1'den büyük toplam t tdöneminden 1/ 2 verimliliğinin verimliliğinin döneminden t döneminden t+1 t+1 azaldığını azaldığını göstermektedir (Coelli, 1996: 1996: 28). 28). t+1 etkinlikteki değişme vedönemine teknolojik ayrı ölçülebilmektedir: 0 0tendeksinin t 1 dönemine t 1olması, t değişme 1 t toplam t 1göstermektedir tayrı faktör 1 faktör t verimliliğinin t verimliliğinin t (Coelli, M endeksinin 1'den olması, döneminden t+1 Dt büyük 1 xt 1 , yt 1 Dt xt 1 , yt 1 Dt xt , yt 1 / 2 (6) M 0 xt t 11 , yt t 11 , xt t , yt t D00 tx t , y t D0t 01x t ,1y t 1 D0t 01x ,t y t (6) xarttığını M 0arttığını , y ,veya x veya , y büyüdüğünü, büyüdüğünü, dönemine 1'den Dt xt , yt bu Dt değerin xt 1 , yt 11'den Dt 1 xküçük yt olması bu 1 t ,küçük dönemine değerin olmasıiseisetoplam toplamfaktör faktör D00 x , y 0 D0 x , y D x , y 0 0 verimliliğinin t döneminden dönemine azaldığını (Coelli, 28). verimliliğinin t döneminden t+1 dönemine azaldığını göstermektedir (Coelli, 1996: 28). t+1 M endeksinin 1'dent+1 büyük olması, toplamgöstermektedir faktör verimliliğinin t1996: döneminden M00 endeksinin 1'den büyük olması, toplam faktör verimliliğinin t döneminden t+1 dönemine arttığını veya büyüdüğünü, bu değerin 1'den küçük olması ise toplam faktör dönemine arttığını veya büyüdüğünü, bu değerin 1'den küçük olması ise toplam faktör verimliliğinin t döneminden t+1 dönemine azaldığını göstermektedir (Coelli, 1996: 28). verimliliğinin t döneminden t+1 dönemine azaldığını göstermektedir (Coelli, 1996: 28). 88 Malmquist toplam toplam faktör faktör verimliliği verimliliği indeksinin indeksinin teknik teknik etkinlikteki etkinlikteki değişmeye değişmeye ve ve Malmquist teknolojik değişmeye değişmeye ayrıştırılması, ayrıştırılması, her her iki iki faktörün faktörün toplam toplam faktör faktör verimliğine verimliğine olan olan katkısının katkısının teknolojik belirlenmesine yardımcı olmaktadır.Maliyet Böylece, denklem iki kısma kısma ayrıldığında etkinlikteki etkinlikteki belirlenmesine yardımcı olmaktadır. Böylece, denklem iki ayrıldığında 331 Türk Otomotiv Endüstrisinde ve Toplam Faktör Verimliliği değişme ve ve teknolojik teknolojik değişme değişme ayrı ayrı ayrı ayrı ölçülebilmektedir: ölçülebilmektedir: değişme D D xx Teknolojik Değişim Teknolojik Değişim Değişim = = Teknolojik D xx D Etkinlikteki Değişim Etkinlikteki Değişim Değişim = = Etkinlikteki D0t0t11 xxtt11,, yytt11 D D0t0t xxtt,, yytt D 11//22 D0t0t xxtt,, yytt ,, yytt11 D D0t0t11 xxtt,, yytt ,, yytt11 D tt tt11 00 tt11 tt11 00 (7) (7) (7) (8) (8) (8) Burada, teknikteknik etkinlikteki değişme üretim sınırını yakalama etkisietkisi (catching-up effect) Burada, teknik etkinlikteki değişme üretim sınırını yakalama etkisi (catching-up effect) Burada, etkinlikteki değişme üretim sınırını yakalama (catching-up effect) olarak ifade edilirken, teknolojik değişme frontier etkisi (üretim imkânları eğrisinin olarak ifade ifade edilirken, edilirken, teknolojik teknolojik değişme değişme frontier frontier etkisi etkisi (üretim (üretim imkânları imkânları eğrisinin eğrisinin kayması) kayması) olarak kayması) olarak değerlendirilmektedir (Mahadevan, 2002: 590). Teknik etkinlikteki olarak değerlendirilmektedir değerlendirilmektedir (Mahadevan, (Mahadevan, 2002: 2002: 590). 590). Teknik Teknik etkinlikteki etkinlikteki değişme değişme ve ve olarak değişme ve teknolojik değişme, toplam faktör verimliliğindeki değişmenin parçalarını teknolojik değişme, toplam toplam faktör verimliliğindeki değişmenin parçalarını değişmenin oluşturmaktadır. oluşturmaktadır. Teknik etkinlikteki değişimdeğişmenin (TED) ile parçalarını teknolojik (TD) teknolojik değişme, faktör verimliliğindeki oluşturmaktadır. çarpımı, Malmquist toplam faktör verimliliği endeksini vermektedir (Kök ve Şimşek, Teknik etkinlikteki etkinlikteki değişim değişim (TED) (TED) ile ile teknolojik teknolojik değişmenin değişmenin (TD) (TD) çarpımı, çarpımı, Malmquist Malmquist toplam toplam Teknik 2006: 5). faktör verimliliği verimliliği endeksini endeksini vermektedir vermektedir (Kök (Kök ve ve Şimşek, Şimşek, 2006: 2006: 5). 5). faktör 8 numaralı eşitlikte verilen teknik değişim eşitliği, xt+1’de gözlenen teknolojideki kayt+1 numaralı eşitlikte verilen teknik değişim değişim eşitliği, ’de gözlenen gözlenen teknolojideki kayma 88 numaralı eşitlikte verilen teknik eşitliği, xxt+1 ’de teknolojideki ma ile xt’de gözlenen teknolojideki kaymanın geometrik ortalaması olup, xt+1 vekayma xt’nin iki dönem arasında ki teknolojik kaymayı ölçmektedir. İyileşmeler olduğu dut+1 ile xxtt’de ’dekullandığı gözlenen teknolojideki teknolojideki kaymanın geometrik ortalaması olup, xxt+1 ve xxtt’nin ’nin kullandığı kullandığı ile gözlenen kaymanın geometrik ortalaması olup, ve rumda Malmquist indeksi birden büyük çıkmaktadır. Oranlarda da sonucun birden büyük iki dönem dönem arasında kideğişiminde teknolojik vekaymayı kaymayı ölçmektedir. İyileşmeler olduğugelmektedir. durumda iki arasında ki teknolojik ölçmektedir. İyileşmeler olduğu durumda çıkması, etkinlik teknik değişimde ilerleme olduğu anlamına Verimlilik artışı olduğu halde teknik değişimde azalma ortaya çıkabilmektedir. Ancak Malmquist indeksi indeksi birden birden büyük büyük çıkmaktadır. çıkmaktadır. Oranlarda Oranlarda da da sonucun sonucun birden birden büyük büyük çıkması, çıkması, Malmquist etkinlik değişimi bu azalmayı karşılayabilir. Benzer olası durumlar verimlilik düşüşü etkinlik halinde değişiminde ve teknik teknik değişimde ilerleme olduğu anlamına gelmektedir. gelmektedir. Verimlilik Verimlilik etkinlik değişiminde ve değişimde ilerleme olduğu de olabilir (Büyükkılıç ve Yavuz, 2005: 45). anlamına artışı olduğu olduğu halde halde teknik teknik değişimde değişimde azalma azalma ortaya ortaya çıkabilmektedir. çıkabilmektedir. Ancak Ancak etkinlik etkinlik değişimi değişimi artışı B. Görünüşte İlişkisiz Regresyon Denklemleri bu azalmayı azalmayı karşılayabilir. karşılayabilir. Benzer Benzer olası olası durumlar durumlar verimlilik verimlilik düşüşü düşüşü halinde halinde de de olabilir olabilir bu Firmaların davranışını açıklamaya çalışan ekonometrik modeller farklı spesifikasyon(Büyükkılıç ve Yavuz, Yavuz, 2005: 2005: 45). 45). (Büyükkılıç ve lar kullanabilmektedir. Çok ürünlü bir firma genellikle sahip olduğu üretim teknolojisi, girdileri, çıktıları ve tüm malların fiyatlarını dikkate alarak üretim düzeyini belirlemektedir. Firma tarafından girdi ve çıktıların eş anlı olarak belirlenmesi, her bir değişkenin B.payını Görünüşte İlişkisiz Regresyonbenzer Denklemleri B. Görünüşte Regresyon Denklemleri içerenİlişkisiz denge modellerine bir durumdur. Bu yüzden, gözlemlenen girdi ve çıktı düzeylerinin ekonometrik analizinde, hem gözlemlenen açıklayıcı değişkenler ve Firmaların davranışını davranışını açıklamaya açıklamaya çalışan çalışan ekonometrik ekonometrik modeller modeller farklı farklı spesifikasyonlar spesifikasyonlar Firmaların hem de gözlemlenemeyen değişkenlerin hata terimleri içerisinde ifade edildiğinden bu kullanabilmektedir. Çok ürünlü bir firma firmaanaliz genellikle sahip olduğu olduğu üretim teknolojisi, teknolojisi, girdileri, kullanabilmektedir. ürünlü bir genellikle sahip üretim değişkenler Çok arasında kovaryans edilebilmelidir. Ekonometrik model, girdileri, bağımsız bir ilişkiler sistemini açıklamak için oluşturulduğu zaman model eş anlı eşitlikler sisteçıktıları ve ve tüm tüm malların malların fiyatlarını fiyatlarını dikkate dikkate alarak alarak üretim üretim düzeyini düzeyini belirlemektedir. belirlemektedir. Firma Firma çıktıları mi olarak adlandırılmaktadır. Böyle sistemlerde, tüm eşitlikler en azından bir bağımlı tarafından girdi ve vesonucunu çıktılarınbelirlemek eş anlı anlı olarak olarak belirlenmesi, her açıklamak bir değişkenin değişkenin payını içeren içeren tarafından girdi çıktıların eş belirlenmesi, her bir payını değişkenin için gereklidir. Sistemi için oluşturulan herhangi bir model, görünüşte ilişkisiz regresyon modeli şeklinde olabilmektedir (Ruud, denge modellerine modellerine benzer benzer bir bir durumdur. durumdur. Bu Bu yüzden, yüzden, gözlemlenen gözlemlenen girdi girdi ve ve çıktı çıktı düzeylerinin düzeylerinin denge 2000: 698). ekonometrik analizinde, analizinde, hem hem gözlemlenen gözlemlenen açıklayıcı açıklayıcı değişkenler değişkenler ve ve hem hem de de ekonometrik Görünüşte ilişkisiz regresyon denklemleri geri dönüşlü denklem sistemlerinin özel bir gözlemlenemeyen değişkenlerin hata terimleri içerisinde ifade edildiğinden bu içermektedir. değişkenler gözlemlenemeyen değişkenlerin hata terimleri içerisinde ifade bu değişkenler halidir. Model, birbirleriyle kavramsal ilişkili olan bir grupedildiğinden içsel değişkeni birbirleriyle ilişkili olan malların talep model, denklemleri böylebir birilişkiler sistem sistemini içerisinde arasındaÖrneğin; kovaryans analiz edilebilmelidir. edilebilmelidir. Ekonometrik model, bağımsız bağımsız bir ilişkiler sistemini arasında kovaryans analiz Ekonometrik açıklamak için için oluşturulduğu oluşturulduğu zaman zaman model model eş eş anlı anlı eşitlikler eşitlikler sistemi sistemi olarak olarak adlandırılmaktadır. adlandırılmaktadır. açıklamak Görünüşte ilişkisiz regresyon denklemleri geri dönüşlü denklem sistemlerinin özel bir alidir. Model, birbirleriyle kavramsal ilişkiliregresyon olan bir denklemleri grup içsel değişkeni içermektedir. Görünüşte ilişkisiz geri dönüşlü denklem sistemlerinin özel bir Örneğin; birbirleriylehalidir. ilişkiliModel, olan malların talepkavramsal denklemleri böyleolan bir bir sistem birbirleriyle ilişkili grupiçerisinde içsel değişkeni içermektedir. erilebilir. Sistemde Örneğin; yer alan birbirleriyle denklemlerinilişkili birbirleri ilişkileri, hatabir sistem içerisinde olan ile malların talepdenklemlere denklemleri ait böyle erimlerinin ilişkili olmalarından kaynaklanmaktadır. Eğer, denklemlere ait ile hatailişkileri, terimleridenklemlere ait hata verilebilir. Sistemde yer alan denklemlerin birbirleri irbirleri ile ilişkisiz terimlerinin iseler, denklemler da bir kaynaklanmaktadır. ilişki olmayacaktır. Bu durumda her ait hata terimleri ilişkili arasında olmalarından Eğer, denklemlere enklem tek tek En Küçük Kareler yöntemi ile tahmin edilebilir. Ancak, görünüşte ilişkisiz birbirleri ile ilişkisiz iseler, denklemler arasında da bir ilişki olmayacaktır. Bu durumda her lan bu denklemler, hata terimlerinin ilişkili yöntemi olmaları ile nedeniyle, denklem tek tek birbirleriyle En Küçük Kareler tahmin gerçekte edilebilir.ilişkili Ancak, görünüşte ilişkisiz Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Muammer YAYLALI / lduklarından ötürü olan bu denklemlerin EKK doğru olmayacaktır. Bu2014 18 bu332 denklemler, hata yöntemiyle terimlerinin çözümü birbirleriyle ilişkili olmaları nedeniyle, gerçekte ilişkili Enstitüsü Dergisi (3): 325-350 Gürkan ÇALMAŞUR enklem sistemlerininolduklarından Zellner yöntemiyle uygun olmaktadır (Tarı, 2012:çözümü 305-306).doğru olmayacaktır. Bu ötürü çözümü bu denklemlerin EKK yöntemiyle verilebilir. Sistemde yer alan denklemlerin birbirleri ile ilişkileri, denklemlere ait hata sistemlerinin Zellner yöntemiyle çözümü regresyon uygun olmaktadır (Tarı, 2012: 305-306). Aslında, Zellnerdenklem (1962) tarafından önerilen görünüşte ilişkisiz modelinde, terimlerinin ilişkili olmalarından kaynaklanmaktadır. Eğer, denklemlere ait hata terimleri birbirleri ile ilişkisiz iseler, denklemler arasında da bir ilişki olmayacaktır. Bu durumda örünüşte ilişkisiz regresyonlar ifadesi aldatıcı bir ifadedir. Açıkönerilen bir şekilde, farklı eşitliklerin Aslında, Zellner (1962) tarafından görünüşte ilişkisiz regresyon modelinde, her denklem tek tek En Küçük Kareler yöntemi ile tahmin edilebilir. Ancak, görünüşte ata terimleri birbirleriyle ilişkili oldukları eşitlikler de birbirleriyle ilişkiliAçık olmaktadır. görünüşte ilişkisiz ifadesi aldatıcı bir ifadedir. bir şekilde, farklı nedeniyle, eşitliklerin ilişkisiz olanregresyonlar buzaman denklemler, hata terimlerinin birbirleriyle ilişkili olmaları gerçekte ilişkili olduklarından ötürü bu denklemlerin EKK yöntemiyle çözümü doğru Görünüşte ilişkisiz regresyon modelinde, eşitliklerin bağımlı değişkenleri arasındaki ilişki ilişkili olmaktadır. hata terimleri birbirleriyle ilişkili oldukları zaman eşitlikler de birbirleriyle olmayacaktır. Bu denklem sistemlerinin Zellner yöntemiyle çözümü uygun olmaktadır olaylı bir biçimde Görünüşte gerçekleşmektedir. Bu dolaylı ilişki, farklı eşitliklerin regresyon modelinde, eşitliklerin bağımlıhatalarının değişkenleri arasındaki ilişki (Tarı,ilişkisiz 2012: 305-306). irbirleriyle korelasyonlu kaynaklanmaktadır. Söz Bu konusu modelin tahmininde Aslında, Zellner (1962) tarafından önerilen görünüşte ilişkisiz regresyon moddolaylıolmasından bir biçimde gerçekleşmektedir. dolaylı ilişki, farklı eşitliklerin hatalarının elinde, görünüşte ilişkisiz regresyonlar ifadesi aldatıcı bir ifadedir. Açık bir şekilde, em eşitlikler ve hembirbirleriyle de bireyselkorelasyonlu gözlemler birleştirilmektedir (Cameron ve Trivedi, 2005: modelin tahmininde olmasından kaynaklanmaktadır. Söz konusu farklı eşitliklerin hata terimleri birbirleriyle ilişkili oldukları zaman eşitlikler de birbirl09). hem eşitlikler ve hem de bireysel gözlemler birleştirilmektedir (Cameroneşitliklerin ve Trivedi, 2005: eriyle ilişkili olmaktadır. Görünüşte ilişkisiz regresyon modelinde, bağımlı değişkenleri arasındaki ilişki dolaylı bir biçimde gerçekleşmektedir. Bu dolaylı ilişki, farklı N tane örneklem209). ünitesinin ardışık T tane gözleminden bir panel veri setinekaynaklanmaktadır. sahip eşitliklerin hatalarının birbirleriyleoluşan korelasyonlu olmasından Söz konusu modelin tahmininde hem eşitlikler ve hem de bireysel gözlemler birleştirilmektedir lduğumuzu düşünelim. t. N zaman periyodunda i. örneklem ünitesinin gözlemlerinin ise Xbir it ve tane örneklem ünitesinin ardışık T tane gözleminden oluşan panel veri setine sahip (Cameron ve Trivedi, 2005: 209). Yit ile ifade edildiğiniolduğumuzu varsayalım.düşünelim. Böyle bir örnekte, örneklem birimleri düzeyinde t. zaman bireysel periyodunda i. örneklem ünitesinin gözlemlerinin ise Xit ve N tane örneklem ünitesinin ardışık T tane gözleminden oluşan bir panel veri setine eğişen varyans veyaYitotokorelasyonun varlığına rağmen, örneklem birimleri hem ile sahip ifade olduğumuzu edildiğini varsayalım. Böyle birperiyodunda örnekte, bireysel örneklem birimleri düzeyinde düşünelim. t. zaman i.boyunca örneklem ünitesinin gözlemlerinin ise X ve Y ile ifade edildiğini varsayalım. Böyle bir örnekte, bireysel örneklem birimleri it itveya eterojenlik ve hem de bağımsızlığa izin vermek önemli olabilmektedir. Bu yüzden, aşağıdaki değişen varyans otokorelasyonun varlığına rağmen, örneklem birimleri boyunca hem düzeyinde değişen varyans veya otokorelasyonun varlığına rağmen, örneklem birimleri model söz konusu örnek açısından 2001: 275).olabilmektedir. heterojenlik vedüşünülebilmektedir hem de bağımsızlığa izin vermek önemli Bu yüzden, aşağıdaki boyunca hem heterojenlik ve(Peracchi, hem de bağımsızlığa izin vermek önemli olabilmektedir. Bu yüzden, aşağıdaki model söz konusu örnek açısından düşünülebilmektedir (Peracchi, model söz konusu örnek açısından düşünülebilmektedir (Peracchi, 2001: 275). 2001: 275). Burada, βi ve Xit vektörleri, ki boyutunda stokastik olmayan vektörlerdir. Aynı zamanda, Burada, βi ve Xit vektörleri, ki boyutunda stokastik olmayan vektörlerdir. Aynı zaağımlı değişkenler arasındaki kovaryans aşağıdaki kgibidir. Burada, βi ve Xise it vektörleri, i boyutunda stokastik olmayan vektörlerdir. Aynı zamanda, manda, bağımlı değişkenler arasındaki kovaryans ise aşağıdaki gibidir. bağımlı değişkenler arasındaki kovaryans ise aşağıdaki gibidir. Söz konusu model, klasik doğrusal modelden iki açıdan farklıdır. İlk olarak, βi ve yii örneklem üniteleri boyunca farklılaşmaktadır. Bu yüzden, sınırlandırılmamış heterojenlik modelleri olabilmektedir. İkinci olarak ise yii sıfırdan farklı olabilmektedir (i ve j birbirine eşit değilse). Bu sebepten ötürü, örneklem üniteleri arasında aynı zamanlı korelasyon bulunabilmektedir. Çok boyutlu veri kullanılarak yapılan analizlerde iki önemli spesifikasyon meselesine odaklanılmaktadır. Bunlardan ilki, iki boyut boyunca uygun parametre varyasyonunun ne olması gerektiğidir. Diğer mesele ise uygun stokastik spesifikasyonun hangi spesifikasyon olacağıdır. Görünüşte ilişkisiz regresyon modelinde bu spesifikasyon meseleleri, T tane gözlemin her birini içeren M tane eşitlik sistemi bir araya getirilerek sistem çözümlenmektedir (Fiebig, 2003: 102). Türk Otomotiv Endüstrisinde Maliyet ve Toplam Faktör Verimliliği 333 II. Veri ve Literatür Özeti Literatür incelendiğinde Veri Zarflama Analizi (VZA) ve Malmquist toplam faktör verimliliği indeksi yardımıyla otomotiv endüstrisinde etkinlik ile toplam faktör verimliliğini ölçen yerli ve yabancı birçok çalışmaya rastlamak mümkündür. Aşağıda yerli ve yabancı çalışmalardan bazıları yer almaktadır. Cooper vd. (2001), 1981-1997 dönemi itibariyle Çin otomotiv ve tekstil sektörlerinde, Yılmaz vd. (2002), 2001 dönemi itibariyle Türk otomotiv sektöründe, Bakırcı (2006), 1999 ve 2004 yılları itibariyle Türk otomotiv endüstrisinde, Karaduman (2006), 20012005 dönemini dikkate alarak Türk otomotiv endüstrisinde, Yıldız (2006), 2004 dönemi itibariyle Türk otomotiv sektöründe, Çoban (2007), 1990-2004 dönemi itibariyle Türk otomotiv endüstrisinde, Ayan ve Perçin (2008), İstanbul Sanayi Odası’na kayıtlı olan 37 otomotiv firmasının etkinliklerini, Eslami vd. (2009), 2005 ve 2006 yılları itibariyle otomobil ve otomobil parçaları üreten İran’da faaliyet gösteren 18 firmanın etkinliklerini, Özdemir ve Düzgün (2009), Türkiye’de otomotiv sektöründe, Saranga (2009), 2003 yılı itibariyle Hindistan otomobil endüstrisinde, Xie ve Wang (2009), 1997-2005 dönemi itibariyle Çin otomotiv endüstrisinde, Yaylacı (2009), 1973-2002 dönemi itibariyle sanayileşmiş ve gelişmekte olan 26 ülkenin otomotiv sektörlerinde, Lorcu (2010), 2003–2007 dönemi itibariyle Türk otomotiv endüstrisinde, Zhao ve Xia (2010), 20032008 dönemi itibariyle Çin otomotiv endüstrisinde, Chen (2011), 1991-1997 dönemi itibariyle Amerika, Avrupa, Japonya ve Güney Kore ülkelerinde otomotiv üreten firmaların teknik etkinlik düzeyi ve toplam faktör verimliliğindeki değişimleri, Yaosheng ve Xiping (2011), 2005 yılı itibariyle Çin otomotiv endüstrisinde ve Zhiyuan ve Shanjun (2011), 2009 yılı itibariyle Çin otomotiv endüstrisinde VZA yaklaşımıyla etkinlik ve verimliliği analiz etmişlerdir. Ayrıca, çalışmamızda Türk otomotiv endüstrisinde faaliyet gösteren firmalar için hedonik maliyet fonksiyonu tahmini gerçekleştirilmiştir. Literatür incelendiğinde otomotiv endüstrisinde hedonik maliyet fonksiyonunun tahmini ile ilgili çalışmalara rastlamak mümkündür. Aşağıda daha önce yapılan çalışmalardan bazıları yer almaktadır. Spady ve Friedlaender (1976), 1972 yılına ait verileri kullanarak İngiltere kamyon sanayinde faaliyet gösteren 168 firma itibariyle translog yapıda olan hedonik maliyet fonksiyonu, Friedlaender (1977), 1972 yılı itibariyle İngiltere kamyon sanayinde faaliyet gösteren 171 firma için translog yapıda hedonik maliyet fonksiyonu, Friedlaender vd. (1983), 1955-1979 dönemi itibariyle Amerikan otomotiv endüstrisinde faaliyet gösteren firmalar için kuadratik yapıda olan hedonik maliyet fonksiyonu ve Gagné (1990), Quebec ve Ontario illerinde faaliyet gösteren 403 kamyon firmasının maliyetlerini ölçmek amacıyla translog biçimde hedonik maliyet fonksiyonu tahmininde bulunmuşlardır. Türk otomotiv endüstrisinde faaliyet gösteren firmaların maliyet ve toplam faktör verimliliklerini ölçmeyi amaçlayan bu çalışmada, 1992–2011 dönemine ilişkin panel veriler kullanılmıştır. Türk otomotiv endüstrisinde faaliyet gösteren firmalar ile ilgili 1992 334 / Muammer YAYLALI Gürkan ÇALMAŞUR Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 2014 18 (3): 325-350 yılından önce sağlıklı verilere ulaşılamadığından ötürü, çalışmada inceleme dönemi olarak 1992-2011 yıllarına ait panel veriler kullanılmıştır. Çalışmada, Türk otomotiv endüstrisinde faaliyet gösteren firmalara ait veriler Otomotiv Sanayii Derneği (OSD) tarafından yıllar itibariyle yayınlanan Otomotiv Sanayii Genel ve İstatistik Bülteni raporlarından temin edilmiştir. Türkiye’nin önemli sektörleri arasında bulunan Türk otomotiv endüstrisinde çekici, kamyon, kamyonet, midibüs, minibüs, otomobil, otobüs ve traktör vb., farklılaştırılmış ürünler üretilmektedir. 1992–2011 dönemi itibariyle, sektörde 20 firma bulunmaktadır. Çalışmada, firmalar yıllar içerisinde üretim yapıp yapmama durumlarına göre analizlere dâhil edilmiştir. T. Traktör firması 1954, Ford firması 1959, Uzel firması 1962, Otokar firması 1963, Askam (Chrysler) firması 1964, M.Benz Türk firması 1965, A.I.O.S, B.M.C., Karsan, M.A.N. ve Otoyol firmaları 1966, Tofaş ve O. Renault firmaları 1971, Temsa firması 1987, General Motors (Opel) firması 1990, Traksan ve Toyota firması 1994, Honda Türkiye ve Hyundai firmaları 1997 ve Hattat Tarım firması ise 2002 yılında üretim faaliyetine başlamıştır. Bu firmalar içerisinden, Traksan firması 1997, General Motors (Opel) firması 2001, Askam (Chrysler), Otoyol ve Uzel firmaları ise 2009 yılında üretim faaliyetini sonlandırmışlardır. Söz konusu firmalar dışında endüstrideki diğer firmaların tamamı tüm yıllarda üretim faaliyeti gerçekleştirdikleri için tüm dönemler itibariyle yapılan analizlerde yer almışlardır. Çalışmada, Malmquist toplam faktör verimliliği indeksinin hesaplanmasında kullanılacak girdi ve çıktı değişkenlerinin belirlenmesinde literatürde yer alan çalışmalardan ve firmaların maliyet tablolarından faydalanılmıştır. Çalışmada çıktı değişkeni olarak, ciro miktarı kullanılmıştır. Ciro değişkeni, firmanın ilgili yılda üretmiş olduğu ürünün yurt içi ve yurt dışı satışlarının toplamıdır. Üretim miktarı, otomotiv firmasının performansını etkileyen önemli göstergelerden birisidir. Otomotiv sanayinde üretim faaliyeti gerçekleştiren firmalar çok sayıda ve farklı nitelikte olan otomobil, otobüs, kamyon, traktör vb. ürünler üretmektedirler. Dolayısıyla firmaları birbirleriyle mukayese ederken çıktı değişkeni olarak üretim miktarının alınmamasının sebebi, üretilen farklı ürünlerin farklı maliyetlere sahip olması ve her ürünü tüm firmaların üretmemesidir. Fiziksel miktarların alınmasının, eksik ve yanlış olabileceği düşünüldüğünden üretim miktarı yerine ciro değişkeni kullanılmıştır. Çalışmada girdi değişkenleri olarak, ana maliyet kalemlerini oluşturan hammadde ve yan sanayi için yapılan toplam ödemeler ve istihdam edilenlere yapılan ödemeler kullanılmıştır. Sermaye üretilmiş bir üretim aracı olarak düşünüldüğünde, otomotiv sanayinde üretim faaliyetini gerçekleştiren firmaların sermayelerinin hammadde ve yan sanayi olduğu düşünülmüştür. Üretim faaliyetinde kullanılan diğer üretim faktörü ise işgücüdür. Otomotiv sanayinde üretim gerçekleştiren işgücü; işçi, memur, mühendis ve idari mühendis olarak sınıflandırılmaktadır. Çalışmada çıktı değişkeni parasal birim olarak alındığından ötürü girdi değişkenleri de bu duruma uygun bir biçimde parasal birim şeklinde ifade edilmiştir. Türk Otomotiv Endüstrisinde Maliyet ve Toplam Faktör Verimliliği 335 1992-2011 dönemi itibariyle Türk otomotiv endüstrisinde faaliyet gösteren firmaların toplam faktör verimlilikleri mukayese edilirken girdi odaklı CCR modeli kullanılmış ve ölçeğe göre sabit getiri varsayımı altında model çözülmüştür. Modelin girdi odaklı tercih edilmesinin sebebi, firmaların doğrudan miktarını etkileyebileceği değişkenlerin girdi değişkenleri olmasıdır. Ayrıca, çalışmada hedonik maliyet fonksiyonu dikkate alınarak, 1992-2011 dönemi için Türk otomotiv endüstrisinde faaliyet gösteren firmaların maliyetleri analiz edilmeye çalışılmıştır. Bu bağlamda, endüstride yer alan firmaların üretmiş oldukları ürün özellikleri (ağırlık, silindir hacmi, lastik ebadı, vb.) dikkate alınarak endüstride bulunan firmalar için hedonik maliyet fonksiyonu ortaya konulmuş ve ikame esnekliği, ölçek ekonomileri ve kapsam ekonomileri tahmin edilmiştir. Endüstride faaliyet gösteren firmalar otomobil, çekici, kamyon, kamyonet, otobüs, minibüs, midibüs ve traktör olmak üzere 8 farklı kategoride ürün üretmektedirler. Bununla birlikte, 8 kategori dikkate alınarak tahminin gerçekleştirilmesi, değişken ve parametre sayısının artmasına yol açabilmektedir. Bu sebepten ötürü, analizde söz konusu kategorilerde toplulaştırılmaya gidilerek çıktı kategorisi üçe indirilmiştir. Sonuç olarak, analiz içerisinde çıktı değişkeni; otomobil, kamyon, kamyonet ile çekici ve otobüs, minibüs ile midibüs olmak üzere üç kategoride dikkate alınmıştır. Otomotiv endüstrisinde diğer kategori olan traktör üretiminin ise analizde hata terimiyle ifade edildiği varsayılmaktadır. Hedonik özellikler, üretimin maliyetini ve tüketici talebini etkileyen faktörler olarak karşımıza çıkmaktadır. Analiz içerisinde dikkate alınan hedonik değişkenler, üretimin maliyetini etkileyebilecek özellikleri yansıtmaktadır. Çalışmada, üretimin maliyetini etkileyebilecek hedonik değişkenler, yapılan literatür çalışmalarında sıklıkla kullanılan ağırlık, silindir hacmi ve lastik ebadı olarak belirlenmiştir. Çalışmada içerilen her bir çıktı kategorisi için söz konusu hedonik değişkenler dikkate alınmış ve analize dahil edilmiştir. Her bir çıktı kategorisinde dikkate alınan hedonik özellik değişkenleri, ilgili çıktı kategorisi içinde bulunan ürünlerin özelliklerinin aritmetik ortalamaları alınarak elde edilmiştir. Örneğin, kamyon, kamyonet ile çekicinin ağırlığı dikkate alınırken kamyonun ağırlığı, kamyonetin ağırlığı ve çekicinin ağırlıklarının aritmetik ortalaması alınarak kamyon, kamyonet ile çekicinin ağırlığı değişkeni ifade edilmiştir. Otomobil, otobüs, kamyon, vb. üretimi, çok sayıda farklı üretim faktörü kullanılarak gerçekleştirilen son derece karmaşık bir üretim faaliyetidir. Analizlerde tüm üretim faktörlerinin dikkate alınması analizlerin sağlıklı sonuçlar vermesini olumsuz yönde etkileyebilmektedir. Bu yüzden, analize girdi değişkenleri ilave edilirken sadece işgücü ve sermaye faktörleri analize dahil edilmiştir. Sermaye üretilmiş bir üretim aracı olarak düşünüldüğünde, otomotiv sanayinde üretim faaliyetini gerçekleştiren firmaların sermayelerinin hammadde ve yan sanayi olduğu düşünülmüştür. Üretim faaliyetinde kullanılan diğer üretim faktörü ise işgücüdür. Otomotiv sanayinde üretim gerçekleştiren işgücü; işçi, memur, mühendis ve idari mühendis olarak sınıflandırılmaktadır. İşgücü analize dahil edilirken toplam işgücü olarak değerlendirilmiştir. 14 1414 1414 14 y1: Otomobil Üretimi (Adet), y2: Kamyon, Çekici ve Kamyonet Üretimi (Adet), y3: Otobüs, y1:yy11Otomobil Üretimi (Adet), y2:y2Kamyon, Çekici veve Kamyonet Üretimi (Adet), y3:y33Otobüs, Otomobil Üretimi (Adet), : Kamyon, Çekici Kamyonet Üretimi (Adet), : Otobüs, Minibüs ve Midibüs Üretimi (Adet), q11: Otomobilin Ağırlığı (Kg), q12: Otomobilin Silindir Otomobil Üretimi (Adet), Kamyon, Çekici ve Kamyonet Üretimi (Adet), Otobüs, yy11:::: Otomobil Çekici (Adet), Otomobil Üretimi Üretimi (Adet), (Adet), yyy222::: Kamyon, Kamyon, Çekici ve veKamyonet KamyonetÜretimi Üretimi (Adet),y3y y:3::Otobüs, Otobüs, Minibüs ve Midibüs Üretimi (Adet), q : Otomobilin Ağırlığı (Kg), q : Otomobilin Silindir Minibüs ve Midibüs Üretimi (Adet), q : Otomobilin Ağırlığı (Kg), q : Otomobilin Silindir 11 12 11 12 Kapasitesi (C.C.), q13: Otomobilin Lastik1111Ebadı (Jant), qAğırlığı Çekici ve Kamyonetin Minibüs ve Midibüs Üretimi (Adet), Otomobilin (Kg), Otomobilin Silindir 21: Kamyon, Minibüs Üretimi (Kg), : :Otomobilin Silindir Minibüs ve ve Midibüs Midibüs Üretimi (Adet), (Adet), qq q11::: Otomobilin OtomobilinAğırlığı Ağırlığı (Kg),qq q1212 12: Otomobilin Silindir 14 Kapasitesi (C.C.), q : Otomobilin Lastik Ebadı (Jant), q : Kamyon, Çekici ve Kamyonetin Kapasitesi (C.C.), q : Otomobilin Lastik Ebadı (Jant), q : Kamyon, Çekici ve Kamyonetin 13q13 21 21 Ağırlığı (Kg),(C.C.), q22: Kamyon, Çekici ve Kamyonetin Silindir (C.C.), q23Kamyonetin : Kamyonetin Kamyon, Kapasitesi (C.C.), Otomobilin Lastik Ebadı (Jant), (Jant), :Kamyon, Kamyon,Çekici Çekici 13:: Otomobilin 21 qq13 Lastik Ebadı :Kapasitesi Bilimler Kapasitesi (C.C.), (Jant),qq q21Üniversitesi Çekiciveve ve Kamyonetin 13: Otomobilin Lastik Ebadı Atatürk 21: Kamyon, Sosyal Muammer YAYLALI 336 / Ağırlığı (Kg), q22qq:22 Kamyon, veve Kamyonetin Silindir Kapasitesi (C.C.), qq23q Ağırlığı (Kg), : Kamyon, Çekici ve Kamyonetin Silindir Kapasitesi (C.C.), ::Kamyon, Kamyon, Enstitüsü Dergisi 18 (3): Ağırlığı 325-350 Çekici veGürkan Kamyonetin Lastik Çekici Ebadı (Jant), q31: Otobüs, Minibüs ve2014 Midibüsün (Kg), Kamyon, Çekici ve Kamyonetin Silindir Kapasitesi (C.C.), q23:23 Kamyon, 22:: Kamyon, 23 Ağırlığı (Kg), Çekici Kamyonetin Silindir Kapasitesi (C.C.), :Kamyon, Ağırlığı (Kg),ÇALMAŞUR q22 22: Kamyon, Çekici ve Kamyonetin Silindir Kapasitesi (C.C.), q y1: Otomobil Üretimi (Adet), y2: Kamyon, Çekici ve Kamyonet Üretimi (Adet), y3: Otobüs, 23: Kamyon, veve Kamyonetin Ebadı (Jant), q31q:31 Otobüs, Minibüs Midibüsün (Kg), Çekici ve Kamyonetin Lastik Ebadı (Jant), Otobüs, Minibüs Ağırlığı (Kg), qÇekici : Otobüs, Minibüs Lastik veLastik Midibüsün Silindir Kapasitesi (C.C.),veve qve :Midibüsün Otobüs,Ağırlığı Minibüs ve Kamyonetin Lastik Ebadı (Jant), Otobüs, Minibüs ve Midibüsün Ağırlığı (Kg), 32Çekici 33Midibüsün 31 Kamyonetin Ebadı (Jant), :::Otobüs, Minibüs Ağırlığı (Kg), Çekici ve Kamyonetin Lastik Ebadı (Jant), qq q31dikkate Minibüs ve Midibüsün Ağırlığı 31: Otobüs, Çalışmada, hedonik maliyet fonksiyonu alınarak, 1992-2011 dönemi için (Kg), Minibüs ve qMidibüs Üretimi (Adet), q 11: Otomobilin Ağırlığı (Kg), q12: Otomobilin Silindir Minibüs Midibüsün Silindir Kapasitesi (C.C.), qq33q :33:analiz Otobüs, Minibüs qq:32 : Otobüs, Minibüs ve Midibüsün Silindir Kapasitesi :: Otobüs, Otobüs, Minibüs 32Türk 32Otobüs, Midibüsün Lastik Ebadıve(Jant), w Fiyatı (TL), w : Hammadde ve Yan Sanayinin Minibüs ve Midibüsün Silindir Kapasitesi (C.C.), q Otobüs, Minibüsve ve 1: İşgücünün 2(C.C.), otomotiv endüstrisinde faaliyet gösteren firmaların maliyetleri edilmeye Minibüs ve Silindir Kapasitesi (C.C.), Minibüs veve q32:: qOtobüs, Otobüs, Minibüs ve Midibüsün Midibüsün Silindir Kapasitesi (C.C.), q3333 33: Otobüs, Minibüs ve Kapasitesi (C.C.), : Otomobilin Lastik Ebadı (Jant), q : Kamyon, Çekici ve Kamyonetin 13 21 çalışılmıştır. Kullanılan değişkenler notasyonları sırasıyla, TC: Toplam MaliMidibüsün Lastik Ebadı (Jant), ww :şeklindedir. Fiyatı (TL), ww : 2Hammadde ve Yan Sanayinin Midibüsün Lastik Ebadı (Jant), :veİşgücünün Fiyatı (TL), : Üretimin Hammadde Yan Sanayinin 1w 2w 1İşgücünün Fiyatı (TL) ve T: Zaman Değişkeni Lastik Ebadı (Jant), w İşgücünün Fiyatı (TL), w Hammadde ve Yan Sanayinin Midibüsün Lastik Ebadı (Jant), Fiyatı (TL), veve Midibüsün Lastik (Jant), w111::: İşgücünün İşgücünün Fiyatı (TL),Çekici w2:22::Hammadde Hammadde veYan YanSanayinin Sanayinin : Otomobil Üretimi (Adet), y : Kamyon, ve Kamyonet Üretimi yeti TL), yEbadı Ağırlığı (Kg), q Kamyon, Çekici ve Kamyonetin Silindir Kapasitesi (C.C.), q : Kamyon, 22:(Milyon 23 1 2 Fiyatı (TL) ve T: Zaman Değişkeni şeklindedir. Fiyatı (TL) ve T: Zaman Değişkeni şeklindedir. Zaman Değişkeni şeklindedir. Fiyatı (TL) ve T: Zaman Değişkeni şeklindedir. : Otobüs, Minibüs ve Midibüs Üretimi (Adet), q11: Otomobilin Ağırlığı (Kg), gibi (Adet), y3analizde Bu (TL) kullanılan hedonik fonksiyonu aşağıdaki Fiyatı ve T:Ebadı Zaman Değişkeni şeklindedir. Çekici ve Kamyonetin Lastik (Jant), q31:genel Otobüs, Minibüs maliyet ve Midibüsün Ağırlığı (Kg), q12: Bu Otomobilin Silindir Kapasitesi (C.C.), q : Otomobilin Lastik Ebadı (Jant), q : Ka- gibi 13 21 kullanılan genel hedonik maliyet fonksiyonu aşağıdaki Bu analizde analizde kullanılan genel hedonik maliyet fonksiyonu aşağıdaki gibi analizde kullanılan genel maliyet fonksiyonu aşağıdaki gibi kullanılan genel maliyet fonksiyonu aşağıdaki gibi q32: Otobüs,yazılabilmektedir: Minibüs veanalizde Midibüsün Silindir Kapasitesi (C.C.), q : Otobüs, Minibüs ve : Kamyon, Çekici ve Kamyonetin Silindir myon,Bu Çekici ve Kamyonetin Ağırlığı (Kg), hedonik qhedonik Bu analizde kullanılan genel hedonik maliyet fonksiyonu aşağıdaki gibi 33 22 yazılabilmektedir: yazılabilmektedir: : Kamyon, Çekici ve Kamyonetin Lastik Ebadı (Jant), q : Otobüs, Kapasitesi (C.C.), q (9) yazılabilmektedir: yazılabilmektedir: 31 Midibüsün Lastik Ebadı (Jant), w231: İşgücünün Fiyatı (TL), w2: Hammadde ve Yan Sanayinin yazılabilmektedir: Minibüs ve Midibüsün Ağırlığı (Kg), q32: Otobüs, Minibüs ve Midibüsün Silindir Kapasi- (9)(9) (9) (9) Fiyatı (TL) vetesi T: Zaman Değişkeni şeklindedir. : Otobüs, Minibüs :ve Midibüsün Lastik Ebadıdüzeyi (Jant), w:1:i.İşgücünün Fiyatı (C.C.), C : qToplam maliyetler i. çıktının jenerik (hedonik) çıktının fiziksel düzeyi(9) 33 (TL), w : Hammadde ve Yan Sanayinin Fiyatı (TL) ve T: Zaman Değişkeni şeklindedir. CC :CToplam maliyetler : i.:::i.çıktının jenerik (hedonik) düzeyi : i.: ::i.çıktının fiziksel düzeyi Toplam maliyetler i.çıktının çıktının jenerik (hedonik) düzeyi i.çıktının çıktının fiziksel düzeyi Bu analizde 2 kullanılan genel hedonik maliyet fonksiyonu aşağıdaki gibi :: Toplam maliyetler jenerik (hedonik) düzeyi fiziksel düzeyi Toplam maliyetler jenerik (hedonik) düzeyi çıktının fiziksel Toplam maliyetler : i. i. çıktının çıktının jenerik (hedonik) düzeyi ::i. i.zaman çıktının fiziksel düzeyi düzeyi Bu analizde kullanılan genel hedonik maliyet fonksiyonu aşağıdaki gibi yazılabil:Ci. :çıktıyla ilişkilendirilen nitelikler : faktör fiyatları vektörü değişkeni yazılabilmektedir: mektedir: : i.:çıktıyla ilişkilendirilen nitelikler : faktör fiyatları vektörü : :zaman değişkeni çıktıyla ilişkilendirilen nitelikler faktör fiyatları vektörü :zaman zaman değişkeni ilişkilendirilen nitelikler ::faktör fiyatları vektörü değişkeni Teorik kısımda belirtildiği gibi, çok ürünlü firmalar için esnek yapıda maliyet :: i.i.i. çıktıyla çıktıyla değişkeni çıktıyla ilişkilendirilen ilişkilendirilen nitelikler nitelikler :: faktör faktör fiyatları fiyatları vektörü vektörü :: zaman zaman değişkeni (9) (9) Teorik kısımda belirtildiği gibi, firmalar için esnek maliyet kısımda belirtildiği gibi, çok ürünlü firmalar için esnekyapıda yapıda maliyet Teorik kısımda belirtildiği gibi, çok ürünlü firmalar için esnek yapıda maliyet fonksiyonu biçimlerinden biri de kuadratik maliyet fonksiyonudur. Kuadratik yapıda hedonik kısımda gibi,çok çokürünlü ürünlü firmalar için yapıda kısımda belirtildiği belirtildiği ürünlü firmalar için esnek esnek yapıda maliyet maliyet C :Teorik Toplam maliyetler ψ : i. çıktınıngibi, jenerikçok (hedonik) düzeyi Y : i. çıktının fiziksel düzeyi i i fonksiyonu biçimlerinden biri de kuadratik maliyet fonksiyonudur. Kuadratik yapıda hedonik biçimlerinden biri de kuadratik maliyet fonksiyonudur. Kuadratik yapıda hedonik fonksiyonu biçimlerinden biri de kuadratik maliyet fonksiyonudur. Kuadratik yapıda hedonik fonksiyonu aşağıdaki gibi yazılabilmektedir (Spady ve Friedlaender, 1978: 162, biçimlerinden biri de maliyet Kuadratik Cmaliyet : Toplam : i. çıktının jenerik (hedonik) düzeyifonksiyonudur. : i. çıktının fiziksel düzeyiyapıda fonksiyonu biçimlerinden biri de kuadratik kuadratik maliyet fonksiyonudur. Kuadratik yapıda hedonik hedonik qi: i. maliyetler çıktıyla ilişkilendirilen nitelikler w: faktör fiyatları vektörü T: zaman değişkeni maliyet fonksiyonu aşağıdaki gibi yazılabilmektedir (Spady ve Friedlaender, 1978: 162, maliyet fonksiyonu aşağıdaki gibi yazılabilmektedir (Spady ve Friedlaender, 1978: 162, fonksiyonu aşağıdaki gibi yazılabilmektedir (Spady ve Friedlaender, 1978: 162, Friedlaender vd., 1983: 5). maliyet fonksiyonu aşağıdaki gibi yazılabilmektedir (Spady ve Friedlaender, 1978: Teorikfonksiyonu kısımda belirtildiği gibi, çok ürünlü firmalar için esnekveyapıda maliyet fonkaşağıdaki yazılabilmektedir Friedlaender, 1978: 162, 162, : i.maliyet çıktıyla ilişkilendirilen nitelikler gibi : faktör fiyatları vektörü(Spady : zaman değişkeni Friedlaender vd., 1983: 5). vd., 1983: 5). Friedlaender vd., 1983: 5). siy Friedlaender vd., 5). vd., 1983: 1983: 5). çok ürünlü firmalar için esnek yapıda maliyet Teorik Friedlaender kısımda belirtildiği gibi, fonksiyonu biçimlerinden biri de kuadratik maliyet fonksiyonudur. Kuadratik yapıda hedonik maliyet fonksiyonu aşağıdaki gibi yazılabilmektedir (Spady ve Friedlaender, 1978: 162, Friedlaender vd., 1983: 5). (10) (10) (10) (10) (10) (10) (10) Üretilmiş olan ürün özelliklerini ifade eden hedonik fonksiyonun ise aşağıdaki gibi Üretilmiş olan ürün özelliklerini ifade eden hedonik fonksiyonun ise aşağıdaki gibi Üretilmiş olan ürün özelliklerini ifade eden hedonik fonksiyonun ise aşağıdaki gibi özelliklerini hedonik fonksiyonun ise aşağıdaki gibi doğrusal bir yapıda olduğu varsayılmaktadır. Üretilmiş olan ürün özelliklerini ifade eden hedonik fonksiyonun ise gibi Üretilmiş olanolan ürünürün özelliklerini ifadeifade eden eden hedonik fonksiyonun ise aşağıdaki gibi Üretilmiş olan ürün özelliklerini ifade eden hedonik fonksiyonun ise aşağıdaki aşağıdaki gibi doğrusal bir yapıda olduğu varsayılmaktadır. doğrusal bir yapıda olduğu varsayılmaktadır. doğrusal bir yapıda olduğu varsayılmaktadır. yapıda olduğu varsayılmaktadır. (11) doğrusal bir yapıda olduğu varsayılmaktadır. (10) doğrusal bir yapıda olduğu varsayılmaktadır. (11) (11) (11) (11) (11) Örneğin, (11) Örneğin, Örneğin, Örneğin, Örneğin, 11. denklem, 12. denklemin içerisine edildiğinde genel hedonik maliyet Örneğin, Üretilmiş olan ürün özelliklerini ifade eden hedonikikame fonksiyonun ise aşağıdaki gibi 11. denklem, 12. denklemin içerisine ikame edildiğinde genel hedonik maliyet 11. denklem, 12. denklemin içerisine ikame edildiğinde genel hedonik maliyet fonk11.11. denklem, 12.12. denklemin ikame genel hedonik maliyet denklem, denkleminiçerisine içerisine ikameedildiğinde edildiğinde genel hedonik maliyet tahmini gerçekleştirilmektedir. Shephard’ın önermesi dikkate alınarak aşağıdaki 11. denklem, 12. içerisine edildiğinde genel maliyet doğrusal birfonksiyonu yapıda olduğu varsayılmaktadır. 11. denklem, 12. denklemin denklemin Shephard’ın içerisine ikame ikame edildiğinde genel hedonik hedonik maliyet siyonu tahmini gerçekleştirilmektedir. önermesi dikkate alınarak aşağıdaki fonksiyonu tahmini gerçekleştirilmektedir. Shephard’ın önermesi dikkate alınarak aşağıdaki fonksiyonu tahmini gerçekleştirilmektedir. Shephard’ın önermesi dikkate alınarak aşağıdaki fonksiyonu tahmini gerçekleştirilmektedir. Shephard’ın önermesi dikkate alınarak aşağıdaki gibi j. faktör payı eşitliği türetilebilmektedir. fonksiyonu tahmini gerçekleştirilmektedir. alınarak gibi j. faktör payı eşitliği türetilebilmektedir. Shephard’ın fonksiyonu tahmini gerçekleştirilmektedir. Shephard’ın önermesi önermesi dikkate dikkate (11) alınarak aşağıdaki aşağıdaki gibi j. faktör payı eşitliği türetilebilmektedir. gibi j. faktör payı eşitliği türetilebilmektedir. gibi j. faktör payı eşitliği türetilebilmektedir. gibi j. faktör payı eşitliği türetilebilmektedir. (12) (12) Örneğin,gibi j. faktör payı eşitliği türetilebilmektedir. (12) (12) (12) Burada εj, hata terimini ifade etmektedir. Maliyet fonksiyonunun hata terimleri ile (12) (12) 11. denklem, 12. denklemin içerisine ikame edildiğinde genel hedonik maliyet faktör payı eşitliklerinin hata terimleri birbiriyle ilişkili olduğu için, faktör payı denklemfonksiyonu tahmini gerçekleştirilmektedir. Shephard’ın önermesi dikkate alınarak aşağıdaki gibi j. faktör payı eşitliği türetilebilmektedir. (12) 15 , hata terimini ifade etmektedir. Maliyet fonksiyonunun hata terimleri ile 15 faktör payı eşitliklerinin hata terimleri birbiriyle ilişkili olduğu için, faktör payı denklemlerini Burada , hata terimini ifade etmektedir. Maliyet fonksiyonunun hata terimleri ile 15 15 maliyet fonksiyonuyla birlikte tahmin etmek, tahminlerin etkinliğini arttıracaktır. Dolayısıyla, 15 Burada , hata terimini ifade etmektedir. Maliyet fonksiyonunun hata terimleri ile faktör payı eşitliklerinin hata terimleri birbiriyle ilişkili olduğu için, faktör payı denklemlerini 10. ve 12. denklem birlikte dikkate alınarak görünüşte ilişkisiz regresyon yöntemiyle aşağıda Burada ,, hata terimini ifade etmektedir. Maliyet fonksiyonunun terimleri ile faktör payı eşitliklerinin hata terimleri birbiriyle ilişkili olduğu için, faktör payıhata denklemlerini Burada hata terimini ifade etmektedir. Maliyet fonksiyonunun hata terimleri maliyet fonksiyonuyla birlikte tahmin etmek, tahminlerin etkinliğini arttıracaktır. Burada hata terimini ifade etmektedir. Maliyet fonksiyonunun hataDolayısıyla, terimleri ile ile ifade edilen, denklemler sistemi, kısıtlamaların da ilavesiyle tahmin edilmiştir. maliyet fonksiyonuyla birlikte tahmin etmek, tahminlerin etkinliğini arttıracaktır. Dolayısıyla, 10.faktör ve 12. denklem birliktehata dikkate alınarak görünüşte ilişkisiz yöntemiyle aşağıda payı eşitliklerinin terimleri birbiriyle ilişkili olduğuregresyon için, faktör payı denklemlerini faktör faktör payı payı eşitliklerinin eşitliklerinin hata hata terimleri terimleri birbiriyle birbiriyle ilişkili ilişkili olduğu olduğu için, için, faktör faktör payı payı denklemlerini denklemlerini 10.maliyet veedilen 12. fonksiyonuyla denklem birlikte dikkate alınarak görünüşte ilişkisiz regresyon yöntemiyle aşağıda ifade denklemler sistemi, kısıtlamaların datahminlerin ilavesiyle tahmin edilmiştir. birlikte tahmin etmek, etkinliğini arttıracaktır. Dolayısıyla, maliyet tahminlerin etkinliğini Maliyet Eşitliği maliyet fonksiyonuyla fonksiyonuyla birlikte birlikte tahmin tahmin etmek, etmek, tahminlerin etkinliğini arttıracaktır. arttıracaktır. Dolayısıyla, Dolayısıyla, Türk Otomotiv Endüstrisinde Maliyet ve Toplam Faktör Verimliliği ifade edilen denklemler sistemi, kısıtlamaların ilavesiyle tahminregresyon edilmiştir.yöntemiyle337 10. ve 12. denklem birlikte dikkate alınarak da görünüşte ilişkisiz aşağıda 10. 10. ve ve 12. 12. denklem denklem birlikte birlikte dikkate dikkate alınarak alınarak görünüşte görünüşte ilişkisiz ilişkisiz regresyon regresyon yöntemiyle yöntemiyle aşağıda aşağıda Maliyet Eşitliği ifade edilen denklemler sistemi, kısıtlamaların da ilavesiyle tahmin edilmiştir. ifade edilen denklemler sistemi, kısıtlamaların da ilavesiyle tahmin edilmiştir. lerini maliyet fonksiyonuyla tahmin etmek, tahminlerin ifade edilen denklemler sistemi,birlikte kısıtlamaların da ilavesiyle tahminetkinliğini edilmiştir.arttıracaktır. Maliyet Eşitliği Dolayısıyla, 10. ve 12. denklem birlikte dikkate alınarak görünüşte ilişkisiz regresyon yöntemiyle aşağıda ifade edilen denklemler sistemi, kısıtlamaların da ilavesiyle tahmin Maliyet Eşitliği Maliyet Maliyet Eşitliği Eşitliği edilmiştir. (13) Burada (13) (13) (13) (13) (13) İşgücü Eşitliği (13) İşgücü Eşitliği İşgücü İşgücüEşitliği Eşitliği Hammadde Eşitliği İşgücü Eşitliği İşgücü İşgücü Eşitliği Eşitliği (14) (14) (14) (14) (15) (14) Hammadde (14) HammaddeEşitliği Eşitliği (14) Hammadde Eşitliği (15) (15) X1 ve X2 faktör payı denklemleri, dikey olarak toplanarak aşağıdaki doğrusallık ve (15) Hammadde Eşitliği Hammadde Hammadde Eşitliği Eşitliği simetri kısıtlamaları elde edilmektedir. X1 ve X2 faktör payı denklemleri, dikey olarak toplanarak aşağıdaki doğrusallık ve (15) (15) X1 ve X2 faktör payı denklemleri, dikey olarak toplanarak aşağıdaki doğrusallık ve (15) simetri kısıtlamaları elde edilmektedir. denklemleri, dikey olarak toplanarak aşağıdaki doğrusallık ve 1 ve X2 faktör simetriXkısıtlamaları eldepayı edilmektedir. simetri kısıtlamaları elde edilmektedir. X ve X faktör payı denklemleri, dikey olarak toplanarak aşağıdaki doğrusallık ve X X111 ve ve X X222 faktör faktör payı payı denklemleri, denklemleri, dikey dikey olarak olarak toplanarak toplanarak aşağıdaki aşağıdaki doğrusallık doğrusallık ve ve simetri kısıtlamaları elde edilmektedir. simetri kısıtlamaları elde edilmektedir. verilen denklemler sistemi, kısıtlamaların da ilavesiyle görünüşte ilişkisiz simetriYukarıda kısıtlamaları elde edilmektedir. regresyon yöntemiyle tahmin edilmektedir. Sistem tahmininde kısıtlamaların da ilave denklemler sistemi, kısıtlamaların da ilavesiyle edilmesi Yukarıda faktör payıverilen eşitliklerinin hata terimlerinin kovaryans matrisinin tekilliğigörünüşte proble- ilişkisiz mini beraberinde getirmektedir 2002:Sistem 368). Söz konusu problemi ortadan regresyon yöntemiyle tahmin(Greene, edilmektedir. tahmininde kısıtlamaların da kalilave edilmesi dırmak için verilen X2 faktördenklemler payı denklemi silinerek geriye kalandasistem tahmingörünüşte edilmiştir. ilişkisiz Yukarıda sistemi, kısıtlamaların ilavesiyle faktör payı eşitliklerinin hata terimlerinin kovaryans matrisinin tekilliği problemini Tablo 1’de 1992-2011 dönemisistemi, 20 yıllık zaman periyodunda tüm yıllarda gösYukarıda verilen denklemler kısıtlamaların dakısıtlamaların ilavesiyle görünüşte ilişkisiz regresyon yöntemiyle tahmin edilmektedir. Sistem tahmininde dafaaliyet ilave edilmesi beraberinde (Greene, 2002: 368). Sözözellikleri konusu problemi ortadan kaldırmak için teren 13 firmayagetirmektedir ait 260 gözlemden oluşan örneklemin verilmektedir. regresyon yöntemiyle tahmin edilmektedir. Sistem tahminindematrisinin kısıtlamaların da ilave edilmesi faktör Yukarıda payı eşitliklerinin hata terimlerinin kovaryans tekilliği problemini verilen denklemler sistemi, kısıtlamaların da ilavesiyle görünüşte ilişkisiz Yukarıda verilen denklemler sistemi, kısıtlamaların da ilavesiyle görünüşte ilişkisiz XTablo payı silinerek geriye kalan sistem tahmin edilmiştir. 2 faktör Yukarıda verilen denklemler sistemi, kısıtlamaların da ilavesiyle görünüşte ilişkisiz 1’den dedenklemi görüldüğü gibi, 20 yıllık dönem itibariyle ortalama toplam maliyet 866 faktör payı eşitliklerinin hata terimlerinin kovaryans matrisinin tekilliği problemini beraberinde getirmektedir (Greene, 2002: 368). Söz konusu problemi ortadan kaldırmak için regresyon yöntemiyle tahmin edilmektedir. Sistem tahmininde kısıtlamaların da ilave edilmesi regresyon yöntemiyle edilmektedir. Sistem tahmininde kısıtlamaların da ilave edilmesi milyon TL, ortalama otomobil üretimi 68972 ortalama çekici ve Tablo 1’detahmin 1992-2011 dönemi 20adet, yıllık zamankamyon, periyodunda tüm yıllarda faaliyet regresyon yöntemiyle tahmin edilmektedir. Sistem tahmininde kısıtlamaların dakamyonet ilave edilmesi üretimi 234879 adet,silinerek ortalama otobüs, minibüs vekonusu midibüs üretimi ortadan 2837tekilliği adet, ortalama beraberinde getirmektedir (Greene, 2002: 368). Söz problemi kaldırmak için X faktör payı denklemi geriye kalan sistem tahmin edilmiştir. 2faktör eşitliklerinin hata terimlerinin kovaryans matrisinin problemini faktör payı eşitliklerinin hata terimlerinin kovaryans matrisinin tekilliği problemini gösteren firmayaTL, aitortalama 260 oluşan örneklemin özellikleri verilmektedir. faktör payı eşitliklerinin hatagözlemden terimlerinin kovaryans tekilliği problemini işgücü fiyatı13 167,012 hammadde ve yan sanayimatrisinin fiyatı 4.174.212 TL, ortalaX2beraberinde faktör payı1’de denklemi silinerek geriye kalan sistem tahmin edilmiştir. Tablo 1992-2011 dönemi 20 yıllık zaman periyodunda tüm yıllarda faaliyet getirmektedir (Greene, 2002: 368). Söz konusu problemi ortadan kaldırmak beraberinde getirmektedir (Greene, 2002: 368). Söz konusu problemi ortadan kaldırmak için ma otomobil ağırlığı 1102 kg, ortalama c.c.,kaldırmak ortalama için beraberinde getirmektedir (Greene, 2002: otomobil 368). Sözsilindir konusukapasitesi problemi1574 ortadan için Tablo 1’de 1992-2011 dönemi 20 kalan yıllık zaman periyodunda tüm yıllarda gösteren 13 payı firmaya ait 260silinerek gözlemden oluşan örneklemin özellikleri verilmektedir. lastik ebadı 14 jant, ortalama kamyon, çekici ve edilmiştir. kamyonet ağırlığı 3683faaliyet kg, X faktör denklemi geriye sistem tahmin 22otomobil X faktör payı denklemi silinerek geriye kalan sistem tahmin edilmiştir. X2 faktör payı denklemi silinerek geriye kalan sistem tahmin edilmiştir. ortalama kamyon, çekici ve kamyonet silindir kapasitesiözellikleri 4326 c.c.,verilmektedir. ortalama kamyon, çegösteren 13 firmaya ait 260 gözlemden örneklemin Tablo 1’de 1992-2011 dönemioluşan 20 yıllık zaman periyodunda tüm yıllarda faaliyet 1’de 20 zaman periyodunda tüm yıllarda faaliyet Tablo 1’de 1992-2011 1992-2011 dönemi 20 yıllık yıllıkotobüs, zamanminibüs periyodunda tümağırlığı yıllarda faaliyet kiciTablo ve kamyonet lastik ebadı dönemi 17 jant, ortalama ve midibüs 6619 gösteren 13 firmaya ait 260 gözlemden oluşan örneklemin özellikleri verilmektedir. kg, ortalama otobüs, minibüs ve midibüs silindir kapasitesi 5590 c.c., ortalama otobüs, gösteren gösteren 13 13 firmaya firmaya ait ait 260 260 gözlemden gözlemden oluşan oluşan örneklemin örneklemin özellikleri özellikleri verilmektedir. verilmektedir. minibüs ve midibüs lastik ebadı ise 18 janttır. 338 / Muammer YAYLALI Gürkan ÇALMAŞUR Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 2014 18 (3): 325-350 Tablo 1. Örneklem Özellikleri Değişken tc (Toplam Maliyet) y1 (Otomobil Üretimi) y2 (Kamyon, Çekici ve Kamyonet Üretimi) y3 (Otobüs, Minibüs ve Midibüs Üretimi) w1 (İşgücünün Fiyatı) w2 (Hammadde ve Yan Sanayinin Fiyatı) q11 (Otomobilin Ağırlığı) q12 (Otomobilin Silindir Kapasitesi) q13 (Otomobilin Lastik Ebadı) q21 (Kamyon, Çekici ve Kamyonetin Ağırlığı) q22 (Kamyon, Çekici ve Kamyonetin Silindir Kapasitesi) q23 (Kamyon, Çekici ve Kamyonet Lastik Ebadı) q31 (Otobüs, Minibüs ve Midibüsün Ağırlığı) q32 (Otobüs, Minibüs ve Midibüsün Silindir Kapasitesi) q33 (Otobüs, Minibüs ve Midibüsün Lastik Ebadı) Ortalama 8.66e+08 68972.28 23489.02 2837.90 167012 4174212 1102.57 1574.17 14.62 3683.19 4326.81 17.79 6619.97 5590.52 18.88 Standart Sapma 1.92e+09 73537.56 55515.32 3912.42 232855.1 1.29e+07 125.41 255.60 1.69 2300.07 2278.01 3.10 4413.98 3272.51 3.26 III. Ampirik Bulgular A.Türk Otomotiv Endüstrisinde 1992-2011 Dönemi İtibariyle Malmquist Toplam Faktör Verimliliği İndeksi Ölçümü Çalışmada, ilk olarak 1992-2011 dönemi itibariyle VZA ve Malmquist toplam faktör verimliliği indeksi yöntemleri kullanılarak, Türk otomotiv endüstrisinde faaliyet gösteren firmalara ilişkin teknik etkinlikteki değişme, teknolojik değişme ve toplam faktör verimliliğindeki değişme indeksleri hesaplanmıştır. Tablo 2’de, 1992-2011 yılları itibariyle otomotiv endüstrisinde faaliyet gösteren firmaların toplam faktör verimliliklerindeki değişmeler ve bu değişimin kaynakları gösterilmektedir. Tablo 2 göz önünde bulundurulduğunda, 1992–2011 dönemi itibariyle Türk otomotiv endüstrisinin bütününde en büyük toplam faktör verimliliği artışı yıllık ortalama %44.7 ile 1994-1995 döneminde gerçekleşmiştir. Bu artışın kaynağının teknik etkinlik değişim indeksindeki ortalama %1 oranında azalış ile teknolojik değişim indeksindeki %46.2 oranında artış olduğu söylenebilir. Teknik etkinlikteki değişme indeksinde meydana gelen %1 oranındaki azalışın kaynaklarını ise pür etkinlikteki değişim indeksindeki yıllık ortalama %27.2 oranındaki azalış ile ölçek etkinliğindeki değişim indeksindeki yıllık ortalama %22.2 oranında azalış olarak ayrıştırmak mümkündür. Yine aynı dönem itibariyle, en büyük toplam faktör verimliliği azalışı ise 2000-2001 döneminde (yıllık ortalama %39.5 oranında) gerçekleşmiştir. Bu azalışın kaynağını teknik etkinlik değişim Türk Otomotiv Endüstrisinde Maliyet ve Toplam Faktör Verimliliği 339 indeksindeki ortalama %32 oranında azalış ile teknolojik değişim indeksindeki %11.1 oranında azalış oluşturmaktadır. Teknik etkinlikteki değişme indeksinde meydana gelen %32 oranındaki azalışın kaynaklarını ise pür etkinlikteki değişim indeksindeki yıllık ortalama %21.1 oranındaki azalış ile ölçek etkinliğindeki değişim indeksindeki yıllık ortalama %13.8 oranında azalış olarak ayrıştırmak mümkündür. Tablo 3’te, 1992-2001 yılları itibariyle otomotiv endüstrisinde faaliyet gösteren firmaların toplam faktör verimliliklerindeki değişmeler görülmektedir. Tablo 4’ten de görüldüğü gibi, 1992–2001 dönemi itibariyle M.A.N. Türkiye, M. Benz Türk ile Uzel firmaları 5, A.I.O.S., B.M.C., Ford Otosan, Karsan, Opel, Otokar, Otoyol, Temsa Global, Tofaş ile T. Traktör firmaları 4, Askam, O. Renault ile Toyota firmaları 3, Honda Türkiye ile Hyundai Assan firması 2 ve Traksan firması ise 1 dönemde toplam faktör verimlilik indeksinde artış sergilemiştir. Ayrıca, Askam ve O. Renault firmalarının 1 dönemde toplam faktör verimliliklerinde herhangi bir değişme yaşanmamıştır. Söz konusu dönem itibariyle (1992-2001), genel olarak M.A.N. Türkiye, M. Benz Türk ile Uzel firmalarının endüstride yer alan diğer firmalara göre daha verimli oldukları söylenebilmektedir. Tablo 2. 1992-2011 Dönemi İtibariyle Toplam Faktör Verimlilik Değişimi ve Kaynakları Dönemler TED TD PED ÖED TFVD 1992-1993 0.896 1.000 0.942 0.951 0.896 1993-1994 1.109 0.766 1.026 1.080 0.849 1994-1995 0.990 1.462 1.272 0.778 1.447 1995-1996 1.056 0.801 0.932 1.133 0.846 1996-1997 0.582 1.834 0.759 0.767 1.067 1997-1998 1.236 0.599 0.946 1.306 0.741 1998-1999 0.612 1.700 0.821 0.746 1.040 1999-2000 0.997 1.094 1.149 0.868 1.091 2000-2001 0.680 0.889 0.789 0.862 0.605 2001-2002 1.777 0.795 1.382 1.286 1.413 2002-2003 1.124 1.090 1.012 1.111 1.226 2003-2004 0.884 1.265 0.974 0.907 1.118 2004-2005 0.841 1.130 0.893 0.942 0.951 2005-2006 0.984 0.867 1.028 0.957 0.853 2006-2007 0.774 1.173 0.926 0.835 0.908 2007-2008 1.340 0.641 1.181 1.135 0.859 2008-2009 0.920 1.178 0.988 0.931 1.084 2009-2010 1.180 0.936 1.007 1.172 1.105 2010-2011 0.926 1.386 0.912 1.016 1.284 Not: TED: Teknik Etkinlikteki Değişmeyi, TD: Teknolojik Değişmeyi, PED: Pür Etkinlikteki Değişmeyi, ÖED: Ölçek Etkinliğindeki Değişmeyi ve TFVD ise Toplam Faktör Verimliliğindeki Değişmeyi ifade etmektedir. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 2014 18 (3): 325-350 340 / Muammer YAYLALI Gürkan ÇALMAŞUR Tablo 3. 1992-2001 Dönemi İtibariyle Toplam Faktör Verimliliğindeki Değişme Firmalar A.I.O.S. ASKAM B.M.C. FORD OTOSAN HONDA HYUNDAI ASSAN KARSAN M.A.N. TÜRKİYE M. BENZ TÜRK OPEL OTOKAR OTOYOL O. RENAULT TEMSA GLOBAL TOFAŞ TOYOTA TRAKSAN T. TRAKTÖR UZEL 1992 1993 1< 1= 1< 1< 1993 1994 1< 1< 1> 1> 1994 1995 1> 1> 1< 1< 1995 1996 1< 1< 1> 1> 1996 1997 1> 1> 1< 1< 1< 1> 1< 1> 1> 1< 1> 1< 1< 1< 1> 1< 1< 1< 1< 1< 1< 1< 1< 1< 1< 1> 1> 1> 1> 1< 1> 1> 1= 1< 1< 1> 1> 1> 1> 1< 1< 1< 1> 1< 1> 1> 1> 1> 1< 1< 1> 1< 1> 1< 1> 1> 1< 1> 1> 1> 1< 1< 1< 1> 1> 1997 1998 1< 1> 1< 1< 1< 1< 1< 1< 1< 1< 1> 1< 1< 1< 1< 1< 1998 1999 1> 1< 1> 1> 1> 1> 1> 1> 1> 1> 1< 1< 1< 1> 1> 1> 1999 2000 1> 1< 1> 1> 1> 1> 1> 1> 1> 2000 2001 1< 1< 1< 1< 1< 1< 1< 1< 1> 1< 1< 1< 1> 1> 1> 1> 1> 1< 1< 1> 1< 1> 1< 1< 1> 1< 1> 1< 1< Tablo 4, 2001-2011 yılları itibariyle otomotiv endüstrisinde faaliyet gösteren firmaların toplam faktör verimliliklerindeki değişmeleri vermektedir. Tablo 4. 2001-2011 Dönemi İtibariyle Toplam Faktör Verimliliğindeki Değişme Firmalar A.I.O.S. ASKAM B.M.C. FORD HATTAT HONDA HYUNDAI KARSAN M.A.N. M. BENZ OTOKAR OTOYOL O. RENAULT TEMSA 2001 2002 1> 1> 1> 1> 2002 2003 1> 1> 1> 1> 2003 2004 1< 1< 1< 1> 2004 2005 1> 1> 1> 1> 2005 2006 1< 1< 1> 1< 2006 2007 1> 1< 1< 1< 1> 1> 1> 1< 1> 1< 1< 1< 1> 1> 1> 1> 1< 1< 1= 1> 1> 1> 1< 1> 1> 1> 1< 1< 1> 1> 1> 1< 1< 1< 1> 1> 1< 1< 1< 1< 1> 1< 1> 1< 1< 1< 1> 1> 1> 1> 1> 1< 1> 1> 1> 1< 1< 1> 2007 2008 1< 2008 2009 1> 2009 2010 1< 2010 2011 1> 1< 1< 1< 1< 1> 1< 1> 1< 1< 1> 1< 1> 1> 1< 1> 1> 1> 1> 1> 1< 1> 1< 1< 1< 1> 1> 1< 1> 1< 1< 1> 1> 1> 1> 1> 1> 1> 1< 1> 1> 1> 1< 1< 1> 341 Türk Otomotiv Endüstrisinde Maliyet ve Toplam Faktör Verimliliği TOFAŞ 1< 1< 1> 1> 1> 1< 1> 1> 1> 1> TOYOTA 1> 1> 1> 1< 1< 1> 1< 1< 1< 1> T. TRAKTÖR 1> 1> 1> 1< 1< 1< 1> 1< 1> 1> UZEL 1< 1< 1> 1> 1< 1< * 1<: TFV’deki azalışı, 1>: TFV’deki artışı ve 1= ise TFV’deki değişmeme durumunu göstermektedir. Tablo 4’ten de görüldüğü gibi, 2001–2011 dönemi itibariyle B.M.C., M.A.N. Türkiye, Temsa Global ile Tofaş firmaları 7, A.I.O.S., Honda Türkiye, Karsan, M. Benz Türk ile O. Renault firmaları 6, Toyota firması 5, Ford Otosan ile Hyundai Assan firmaları 4, Askam, Otokar ile Otoyol firmaları 3 ve Hattat Tarım ile Uzel firmaları ise 2 dönemde toplam faktör verimlilik indeksinde artış sergilemişlerdir. B. Türk Otomotiv Endüstrisinde 1992-2011 Dönemi İtibariyle Hedonik Maliyet Fonksiyonu Tahmini Çalışmada, hedonik maliyet fonksiyonu dikkate alınarak, 1992-2011 dönemi için Türk otomotiv endüstrisinde faaliyet gösteren firmaların maliyetleri analiz edilmeye çalışılmıştır. Tablo 5’de kuadratik yapıda olan hedonik maliyet fonksiyonu tahmin sonuçları görülmektedir. Tablo 5. Hedonik Maliyet Fonksiyonu Tahmin Sonuçları h1 h2 h3 h1h1 h1h2 h1h3 h2h2 h2h3 h3h3 w1 w2 w1w1 w1w2 w2w2 w1h1 w1h2 w1h3 Değişken Katsayı 1.27e+10 1.67e+10 1.78e+10 97373.18 66513.69 529713.60 91249.72 210458.90 96879.65 36985.52 156272.20 -3.06e-06 3.67e-06 -3.42e-06 0.18 0.73 1.92 Standart Hata 1.37e+09 5.31e+09 8.14e+09 17018.32 27868.20 545851.60 33332.82 149425.30 93122.72 14299.80 25672.86 2.03e-06 8.67e-07 7.92e-07 0.12 0.26 0.73 Prob. 0.000 0.038 0.030 0.000 0.017 0.332 0.006 0.159 0.128 0.010 0.000 0.133 0.000 0.000 0.129 0.005 0.008 21 Üniversitesi Sosyal0.002 Bilimler TT 2.50e+12Atatürk 0.30e+12 342 / Muammer YAYLALI Enstitüsü Dergisi 2014 18 (3): 325-350 ThÇALMAŞUR -1.05e+09 1.09e+08 0.000 Gürkan 1 Th2 1.94e+08 3.37e+08 0.566 Th -2.16e+09 5.46e+08 0.000 3 w2h1 5.72 0.49 0.000 Tw -3803.12 2423.79 0.118 1 w2h2 4.98 0.61 0.000 Tw 8976.56 2739.04 0.001 2 w2h3 2.47 1.057121 0.019 EŞİTLİKLER R2 T -2.69e+13 0.50e+13 0.003 Maliyet Eşitliği 0.9665 0.9601 TT 2.50e+12 0.30e+12 0.002 İşgücü Eşitliği 0.9044 0.8934 Th1 -1.05e+09 1.09e+08 0.000 Hammadde Eşitliği 0.8873 0.8388 Th2 1.94e+08 3.37e+08 0.566 Th3 -2.16e+09 5.46e+08 0.000 gibi, maliyet eşitliliğinin R2 değeri 0.96, işgücü eşitliğinin R2 Tw1 Tablo 5’ten de görüldüğü-3803.12 2423.79 0.118 Tw 8976.56 0.001 değeri 0.90 ve hammadde eşitliğinin R2 değeri ise2739.04 0.88 olarak hesaplanmıştır. Bu değerler 2 EŞİTLİKLER R2 R2 itibariyle uyumun iyi olduğu sonucuna ulaşılabilmektedir. Tahmin sonuçları incelendiğinde Maliyet Eşitliği 0.9665 0.9601 %5 önem düzeyinde h1h3, h2h3, h3h3, w1w1, w1h1, Th haricinde diğer tüm 2 ve Tw1 değişkenleri 0.9044 0.8934 İşgücü Eşitliği 0.8873görülmektedir 0.8388 Hammadde değişkenlerin istatistikiEşitliği bakımdan anlamlı oldukları (P<0.05). Söz konusu tahmin sonuçlarına göre; gibi, otomobil üretimini otomobilin özellikleriyle yansıtan h1 R2 değeri 0.96, işgücü birlikte eşitliğinin Tablo 5’ten de görüldüğü maliyet eşitliliğinin 2 R değişkeni, değeri 0.90 ve hammadde değeri ise olaraközellikleriyle hesaplanmıştır. Bu yansıtan kamyon, çekici ileeşitliğinin kamyonetRüretimini bu 0.88 ürünlerin birlikte değerler itibariyle uyumun iyi olduğu sonucuna ulaşılabilmektedir. Tahmin sonuçları h2 değişkeni ve otobüs, minibüs ile midibüs üretimini bu ürünlerin özellikleriyle birlikte incelendiğinde %5 önem düzeyinde h1h3, h2h3, h3h3, w1w1, w1h1, Th2 ve Tw1 değişkenleri yansıtandiğer h3 değişkeni sahip oldukları ve büyüklük açısındangörülmektedir beklentileri yansıtan haricinde tüm değişkenlerin istatistikiişaret bakımdan anlamlı oldukları (P<0.05). Söz konusu tahmin sonuçlarına göre; otomobil üretimini otomobilin özel- ve yan değerlerdedir. Ayrıca, işgücünün fiyatını temsil eden w1 değişkeni ile hammadde likleriyle birlikte yansıtan h1 değişkeni, kamyon, çekici ile kamyonet üretimini bu ürünsanayinin fiyatınıbirlikte yansıtan w2 değişkeni de işaret bakımından doğru sahip ve maliyeti lerin özellikleriyle yansıtan h2 değişkeni ve otobüs, minibüs ileişarete midibüs üretimini bu ürünlerin özellikleriyle birlikte eden yansıtan değişkeniişaret sahip bakımından oldukları işaret ve olarak arttırıcı yöndedir. Zamanı temsil T hdeğişkeni negatif 3 büyüklük açısından beklentileri yansıtan değerlerdedir. Ayrıca, işgücünün fiyatını temhesaplanmıştır. Buna göre, zamanla birlikte toplam maliyetler azalmaktadır. Yani, endüstride sil eden w1 değişkeni ile hammadde ve yan sanayinin fiyatını yansıtan w2 değişkeni de yer bakımından alan firmalar yapmış üretim faaliyetini yıllar Zamanı geçtikçetemsil daha eden az maliyetle işaret doğru işareteoldukları sahip ve maliyeti arttırıcı yöndedir. T değişkeni işaret bakımından negatif olarak hesaplanmıştır. Buna göre, zamanla birlikte yapmaktadırlar. toplam maliyetler azalmaktadır. Yani, endüstride yer alan firmalar yapmış oldukları üreParametre tahminleri, ikame esnekliği, ölçek ekonomileri ve kapsam ekonomilerini tim faaliyetini yıllar geçtikçe daha az maliyetle yapmaktadırlar. tespit etmektahminleri, amacıylaikame kullanılabilmektedir. Tablo 9’da vetahmin hedonik maliyet Parametre esnekliği, ölçek ekonomileri kapsamedilen ekonomilerini 2 tespit etmek amacıyla kullanılabilmektedir. Tablo ikame 9’da tahmin edilen hedonik maliyet fonksiyonu katsayılarından faktörler arasındaki esnekliklerini hesaplamak mümkündür. fonksiyonu katsayılarından faktörler arasındaki ikame esnekliklerini hesaplamak müms ve t gibi iki üretim faktörü arasındaki Allen-Uzawa ikame esnekliği aşağıdaki formül kündür. s ve t gibi iki üretim faktörü arasındaki Allen-Uzawa ikame esnekliği aşağıdaki yardımıyla tanımlanabilir (Spady ve Friedlaender, 1978: 173):173): formül yardımıyla tanımlanabilir (Spady ve Friedlaender, 1978: Formülde bulunan alt simgeler söz konusu göre türevi ifade etmekFormülde bulunan alt simgeler sözfaktörün konusufiyatına faktörün fiyatına göre türevi ifade tedir. Alt simgeler, t faktörünün maliyet payının tersi tarafından ağırlıklandırılmış t faktöetmektedir. Alt simgeler, t faktörünün maliyet payının tersi tarafından ağırlıklandırılmış t faktörünün fiyatına göre s faktörünün talep esnekliğini vermektedir. İkame esnekliğinin negatif olması, faktörlerin tamamlayıcı olduklarını ve pozitif olması ise faktörlerin 22 22 birbirlerinin ikamesi olduklarını göstermektedir. İkame esnekliği değeri, farklı veri birbirlerinin ikamesi olduklarını göstermektedir. İkame esnekliği değeri, farklı veri 343 Türk Otomotiv Maliyet ve Toplamötürü, Faktör Verimliliği noktalarında farklıEndüstrisinde değerler alabileceğinden söz konusu esneklik örneklem noktalarında farklı değerler alabileceğinden ötürü, söz konusu esneklik örneklem ortalamasında hesaplanmıştır. Tablo 6’da örneklem ortalamasında tahmin edilen ikame ortalamasında hesaplanmıştır. Tablo 6’da örneklem ortalamasında tahmin edilen ikame rünün fiyatına göre s faktörünün talep esnekliğini vermektedir. İkame esnekliğinin negatif esneklikleri ve standart hatalar verilmektedir. olması,vefaktörlerin tamamlayıcı olduklarını ve pozitif olması ise faktörlerin birbirlerinin esneklikleri standart hatalar verilmektedir. ikamesi olduklarını göstermektedir. İkame esnekliği değeri, farklı veri noktalarında farklı Tablo 6. Örneklem Ortalamasında Tahmin Edilen İkame Esneklikleri değerler alabileceğinden ötürü, söz konusu esneklik ortalamasında hesaplanTablo 6. Örneklem Ortalamasında Tahmin Edilen İkameörneklem Esneklikleri mıştır. Tablo 6’da örneklem ortalamasında tahmin edilen ikame esneklikleri ve standart İşgücü Hammadde ve Yan Sanayi İşgücü Hammadde ve Yan Sanayi hatalar verilmektedir. -1.4020 -1.4020 İşgücü İşgücü (0.4055) Tablo 6. Örneklem Ortalamasında (0.4055) Tahmin Edilen İkame Esneklikleri 0.0421 -2.8016 0.0421 -2.8016 ve Yan Sanayi İşgücü Hammadde Hammadde ve Yan Sanayi Hammadde ve Yan Sanayi (0.0154) (1.1242) (0.0154)(0.4055) (1.1242) İşgücü -1.4020 Tablo 6’dan da görüldüğü gibi, örneklem ortalamasında faaliyet gösterdiği varsayılan Tablo 6’dan da faaliyet gösterdiği varsayılan Hammadde vegörüldüğü Yan Sanayigibi, örneklem 0.0421 ortalamasında (0.0154) -2.8016 (1.1242) bir firma için işgücü ile hammadde ve yan sanayi faktörlerinin birbirinin ikamesi olduğu bir firma için işgücü ile hammadde ve yan sanayi faktörlerinin birbirinin ikamesi olduğu görülmektedir (AUES st>0). Tablo’da parantez içerisindeki değerler standart hataları Tablo 6’dan dastgörüldüğü gibi, örneklem gösterdiği varsayılan görülmektedir (AUES >0). Tablo’da parantezortalamasında içerisindekifaaliyet değerler standart hataları bir firma için işgücü ile hammadde ve yan sanayi faktörlerinin birbirinin ikamesi oldugöstermektedir. Ayrıca, işgücü ile işgücünün, hammadde ve yan sanayi ile hammadde ve yan göstermektedir. Ayrıca, işgücü ile işgücünün, hammadde ve yan sanayi ile hammadde ve yan ğu görülmektedir (AUESst>0). Tablo’da parantez içerisindeki değerler standart hataları sanayinin ise birbirinin tamamlayıcısı olduğu söylenebilmektedir (AUESst<0). Yani, üreticiler sanayinin ise birbirinin tamamlayıcısı söylenebilmektedir (AUES Yani, üreticiler göstermektedir. Ayrıca, işgücü ile olduğu işgücünün, hammadde ve yan sanayi ile hammadde ve st<0). söz yan konusu faktörlerden herhangi birinin fiyatında meydana gelecek bir artış karşısında diğer sanayinin ise birbirinin tamamlayıcısı olduğu söylenebilmektedir (AUES <0). Yani, st söz konusu faktörlerden herhangi birinin fiyatında meydana gelecek bir artış karşısında diğer üreticiler konusu faktörlerden faktörü ikamesöz etme imkanına sahiptir. herhangi birinin fiyatında meydana gelecek bir artış faktörü ikame etme sahiptir. karşısında diğerimkanına faktörü ikame etme imkanına sahiptir. Firmaların ölçek ekonomilerinin derecesini ortaya koymak mümkündür. Bu derece Firmaların ölçek mümkündür.Bu Buderece derece Firmaların ölçekekonomilerinin ekonomilerininderecesini derecesini ortaya ortaya koymak koymak mümkündür. aşağıdaki formül yardımıyla hesaplanabilmektedir (Panzar ve ve Willig, 1977: 490). aşağıdaki formül yardımıyla hesaplanabilmektedir (Panzar Willig, 1977: 490). aşağıdaki formül yardımıyla hesaplanabilmektedir (Panzar ve Willig, 1977: 490). Formülde ürünlere göre ortalama maliyeti ve ise ürünlere göre marjinal Formülde C(Y) ürünleregöre göreortalama ortalamamaliyeti maliyetiveve ürünleregöre göremarjinal marFormülde ürünlere iseiseürünlere jinal maliyeti ifade etmektedir. Formül yardımıyla elde edilen değer; birden büyük ise maliyeti ifade etmektedir. Formül yardımıyla elde edilen değer;getiri birden büyük ise ölçeğe göre ölçeğe göre artan getiri, birdenyardımıyla küçük ise elde ölçeğe göre değer; azalan bire eşit ölçeğe maliyeti ifade etmektedir. Formül edilen birdenve büyük ise ise ölçeğe göre sabitbirden getirinin varlığından bahsedilmektedir. Tablove 7’de üre-sabit artangöre getiri, küçük ise ölçeğe göre azalan getiri bireinceleme eşit isedöneminde ölçeğe göre artan getiri, birden küçük ise ölçeğe göre azalan getiri ve bire eşit ise ölçeğe göre sabit tim faaliyeti gerçekleştiren firmaların örneklem ortalamasında ölçeğe göre getiri durumu getirinin varlığından bahsedilmektedir. Tablo 7’de inceleme döneminde üretim faaliyeti getirinin varlığından bahsedilmektedir. Tablo 7’de inceleme döneminde üretim faaliyeti gösterilmektedir. gerçekleştiren firmaların örneklem ortalamasında ölçeğe göre getiri durumu gösterilmektedir. gerçekleştiren firmaların örneklem ortalamasında ölçeğe göre getiri durumu gösterilmektedir. Tablo 7. Ölçek Ekonomileri Tablo 7. Ölçek Ekonomileri Firmalar Firmalar A.I.O.S. A.I.O.S. B.M.C. B.M.C. Örneklem Ortalamasında Örneklem Ortalamasında Ölçek Ekonomileri Ölçek Ekonomileri 1.07 1.07 1.80 1.80 344 / Muammer YAYLALI Gürkan ÇALMAŞUR Tablo FORD 7. Ölçek Ekonomileri Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler 23 Enstitüsü Dergisi 2014 18 (3): 325-350 1.14 0.72 Ortalamasında Ölçek Örneklem Ekonomileri 0.96 HYUNDAI A.I.O.S. 1.07 1.68 KARSAN B.M.C. 1.80 FORD 1.14 1.79 M.A.N. HONDA 0.72 1.08 M. BENZ HYUNDAI 0.96 0.77 OTOKAR KARSAN 1.68 1.40 O.M.A.N. RENAULT 1.79 M. BENZ 1.08 0.91 TEMSA OTOKAR 0.77 0.92 TOFAŞ O. RENAULT 1.40 0.89 TOYOTA TEMSA 0.91 TOFAŞ 0.92 TOYOTA 0.89 örneklem ortalamasında Tablo 7’den de görüldüğü gibi, inceleme dönemi içerisinde HONDA Firmalar A.I.O.S., B.M.C., Ford Otosan, Karsan, M.A.N., M. Benz ve O. Renault firmaları ölçeğe göre Tablo 7’den de görüldüğü gibi, inceleme dönemi içerisinde örneklem ortalamasında artan getiri şartlarında (Sm>1) üretim faaliyetini gerçekleştirmekte ve geriye kalan firmalar ise A.I.O.S., B.M.C., Ford Otosan, Karsan, M.A.N., M. Benz ve O. Renault firmaları ölçeğe ölçeğe azalan şartlarında (Smüretim <1) faaliyette bulunmaktadırlar. faaliyetini gerçekleştirmekte ve geriye kalan göregöre artan getirigetiri şartlarında (Sm>1) <1) faaliyette bulunmaktadırlar. firmalar ise ölçeğe göre azalan getiri şartlarında (S Kapsam ekonomileri ise aşağıdaki formül yardımıyla ifade edilmektedir (Baumol, 1977: m Kapsam ekonomileri ise aşağıdaki formül yardımıyla ifade edilmektedir (Baumol, 809-822). 1977: 809-822). Formülde T ve N-T çıktı setinin farklı gruplarını temsil etmektedir ve T U (N-T) = T ve N-T setinin gruplarını temsil ve T Ubağımsız (N-T) = N ) ve C(Y ) T ve N-T etmektedir çıktı kümelerinin N Formülde eşitliği geçerlidir. Buçıktı yüzden, C(Yfarklı T N-T üretim maliyetlerini etmekteolarak üretim maliyetlerini eşitliği geçerlidir. Bu yüzden, C(Y C(YNT)) ise ve onların C(YN-T)birlikte T ve N-T çıktı kümelerininifade bağımsız olarak dir. Formül, kapsam ekonomilerinin bulunup bulunmamasına paralel olarak negatif veya üretim maliyetlerini C(YN) ise onların birlikte üretim maliyetlerini ifade etmektedir. Formül, pozitif değerler alabilmektedir. Kapsam ekonomilerinin var olması halinde söz konusu kapsam bulunup bulunmamasına paralel olarak negatif veya olmaktadır. pozitif değerler değerekonomilerinin pozitif ve kapsam ekonomilerinin olmaması halinde ise değer negatif alabilmektedir. Kapsam ortalamasında ekonomilerininhesap var edilen olmasıkapsam halindeekonomileri söz konusu değer pozitif Tablo 8, örneklem tahminlerini ver- ve mektedir. kapsam ekonomilerinin olmaması halinde ise değer negatif olmaktadır. Tablo 8, örneklem ortalamasında hesap edilen kapsam ekonomileri tahminlerini vermektedir. Tablo 8. Kapsam Ekonomileri Otomobil + (Kamyon&Otobüs) 0.49 Türk Otomotiv Endüstrisinde Maliyet ve Toplam Faktör Verimliliği 345 Tablo 8. Kapsam Ekonomileri Otomobil + (Kamyon&Otobüs) Kamyon + (Otomobil&Otobüs) Otobüs + (Otomobil&Kamyon) Sc 0.49 0.43 0.78 Tablo 8’den görüldüğü gibi, örneklem ortalamasında endüstri için hesaplanan kapsam ekonomileri değerleri pozitiftir (Sc>0). Buna göre; endüstride üretilen ürünlerin birlikte üretimi ayrı ayrı üretimlerinden daha az maliyete sahiptir. Örneğin, sadece otomobil üreten bir firmanın otomobilin yanında kamyon ve otobüs üretmesi toplam maliyetlerini olumlu yönde etkilemektedir. Benzer şekilde, yalnız kamyon üreten bir firmanın kamyonun yanında otomobil ve otobüs üretmesi toplam maliyetlerini olumlu yönde etkilemektedir. Ayrıca, sadece otobüs üreten bir firmanın otobüsün yanında otomobil ve kamyon üretmesi toplam maliyetlerini olumlu yönde etkilemektedir. Sonuç Otomotiv endüstrisi motorlu taşıt aracı üreten firmaların oluşturduğu bir endüstridir. Endüstri, ülkeler açısından stratejik önem taşıyan lokomotif bir sektör konumundadır. Otomotiv endüstrisinin bu denli öneme sahip olmasının başlıca nedeni, bu sektörün diğer sektörlerle yakın ilişki içerisinde bulunmasıdır. 1992-2011 dönemi itibariyle, Türk otomotiv endüstrisi için, otomobil üretim maliyetini ve toplam faktör verimliliğini analiz etmeyi amaçlayan çalışmamızda, söz konusu endüstride faaliyet gösteren firmaların üretmiş oldukları ürün özellikleri dikkate alınarak endüstride yer alan firmalar için hedonik maliyet fonksiyonu ortaya konulmuştur. Ayrıca, 1992-2011 dönemi için Türk otomotiv endüstrisinde toplam faktör verimliliği detaylı olarak analiz edilmiştir. 1992-2011 yılları arasında 20 yıllık zaman periyodunda Türk otomotiv endüstrisinde genel olarak, 1992-1993, 1993-1994, 1995-1996, 1997-1998, 2000-2001, 2004-2005, 2005-2006, 2006-2007 ve 2007-2008 dönemlerinden oluşan toplam 9 dönemde toplam faktör verimliliğinde azalış gerçekleşmişken, diğer 11 dönemde ise toplam faktör verimliliğinde artış olduğu belirlenmiştir. Çalışmada elde edilen sonuçlar, inceleme döneminde faaliyette bulunan firmalardan elde edilebilen veriler, kullanılan girdi-çıktı değişkenleri ve analiz yöntemi ile sınırlı olmaktadır. Farklı dönem, değişkenler ve yöntemlerin kullanılması analiz sonuçlarının farklılaşmasına yol açabilir. Bu çalışmada, Türk otomotiv endüstrisinin toplam faktör verimliliği değişimi ve bu değişimin kaynakları, Malmquist toplam faktör verimliliği indeksi yöntemi ile analiz edilmiştir. Endüstrideki verimlilik değişimi, farklı girdi-çıktı, zaman periyodu ve yöntemlerle de tespit edilebilir. Ayrıca, firmaların sadece verimlilikleri değil aynı zamanda etkinlikleri de analiz konusu olabilir. 346 / Muammer YAYLALI Gürkan ÇALMAŞUR Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 2014 18 (3): 325-350 Çalışmada ayrıca, Türk otomotiv endüstrisinde faaliyet gösteren firmaların üretmiş oldukları ürün özellikleri dikkate alınarak hedonik maliyet fonksiyonu ortaya konulmuş, ikame esnekliği, ölçek ekonomileri ve kapsam ekonomileri tahmin edilmiştir. Tahmin edilen hedonik maliyet fonksiyonundan hareketle, örneklem ortalamasında faaliyet gösteren bir firmanın işgücü ile hammadde ve yan sanayi faktörleri için ikame esnekliği 0.0421 olarak tahmin edilmiş ve bu iki faktörün birbirinin ikamesi olduğu tespit edilmiştir. Çalışmada ayrıca, inceleme döneminde üretim faaliyeti gerçekleştiren firmaların örneklem ortalamasında ölçeğe göre getiri durumları ortaya konulmuştur. Buna göre; A.I.O.S., B.M.C., Ford Otosan, Karsan, M.A.N., M. Benz ve O. Renault firmaları ölçeğe göre artan getiri şartlarında üretim faaliyetini gerçekleştirmekte oldukları ve geriye kalan firmaların ise ölçeğe göre azalan getiri şartlarında üretim faaliyetinde bulundukları belirlenmiştir. Son olarak, çalışmada örneklem ortalamasında endüstrinin kapsam ekonomilerinden olumlu etkilendiği yani örneklem ortalamasında endüstri için hesaplanan kapsam ekonomileri değerlerinin pozitif olduğu tespit edilmiştir. Kaynakça Akkaya, Ş. ve Pazarlıoğlu, M. V. (1998). Ekonometri II. İstanbul: Erkam Matbaacılık. Arnade, C. (1994). “Using Data Envelopment Analysis to Measure International Agricultural Efficiency and Productivity”. United States Department of Agriculture Technical Bulletin, Number: 1831. Bakırcı, F. (2006). “Sektörel Bazda Bir Etkinlik Ölçümü: VZA ile Bir Analiz”. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 20 (2), 199–217. Banker, R. D. (1992). “Estimation of Returns to Scale Using Data Envelopment Analysis”. European Journal of Operational Research, 62 (1), 74-84. Baumol, W. J. (1977). “On the Proper Cost Tests for Natural Monopoly in a Multiproduct Industry”. The American Economic Review, 67 (5), 809-822. Berry, S., Kortum, S. ve Pakes, A. (1996). “Environmental Change and Hedonic Cost Functions for Automobiles”. Proceedings of the National Academy of Sciences. Colloquium Paper, (93), 12731–12738. Büyükkılıç, D. ve Yavuz, İ. (2005). İmalat Sanayinde Toplam Faktör Verimliliği: Teknik Değişim, Teknik Etkinlik (1994-2001). MPM Yayınları No: 685. Ankara: MPM. Cameron, C. A. ve Trivedi, P. K. (2005). Microeconometrics Methods and Applications. Cambridge: Cambridge University Press. Caves, D. W., Christensen, L. R. ve Tretheway, M. W. (1980). “Flexible Cost Functions for Multiproduct Firms”. The Review of Economics and Statistics, 62 (3), 477-481. Türk Otomotiv Endüstrisinde Maliyet ve Toplam Faktör Verimliliği 347 Caves, R. E., Christensen, L. ve Diewert, W. E. (1982). “The Economic Theory Index Number and The Measurement of Output and Productivity”. Econometrica, 50 (6), 1393-1414. Charnes, A., Cooper, W. W. ve Rhodes E. (1978). “Measuring the Efficiency of Decision Making Units”. European Journal of Operational Research, II, 429-444. Charnes, A., Cooper, W. W. ve Rhodes, E. (1981). “Evaluating Program and Managerial Efficiency: An Application of Data Envolopment Analysis to Program Follow Through”. Management Science, 27 (6), 668-697. Charnes, A., Cooper, W., Lewin, A. Y. ve Seiford, L. M. (1994). Data Envelopment Analysis: Theory, Methodology and Application. Massachusetts: Kluwer Academic Publishers. Chen, Y. (2011). “Productivity of Automobile Industries Using the Malmquist Index: Evidence from the Last Economic Recession”. Journal of Centrum Cathedra, 4 (2), 165-181. Coelli, T. J. (1996). “A Guide to DEAP Version 2.1: A Data Envelopment Analysis (Computer) Program”. Center for Efficiency and Productive Analysis Working Paper, No: 8. Coelli, T. J. ve Rao, D. S. P. (2003). Total Factor Productivity Growth in Agriculture: A Malmquist Index Analysis of 93 Countries, 1980-2000. Queensland: Centre for Efficiency and Productivity Analysis. Coelli, T. J., Rao, D. S. P., O’Donnell, C. J. ve Battese, G. E. (2005). An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis. Boston: Kluwer Publication. Cooper, W. W., Deng, H., Gu, B., Li, S. ve Thrall, R. M. (2001). “Using DEA to Improve the Management of Congestion in Chinese Industries (1981–1997)”. SocioEconomic Planning Sciences, 35, 227–242. Cooper, W. W., Seiford, L. M. ve Zhu, J. (2011). “Data Envelopment Analysis: History, Models and Interpretations”. 1-39, W. W., Cooper, L. M. Seiford, ve J. Zhu (Ed.). Handbook on Data Envelopment Analysis. New York: Springer Science+Business Media. Çoban, O. (2007). “Türk Otomotiv Sanayiinde Endüstriyel Verimlilik ve Etkinlik”. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 29, 1736. Daştan, H. (2012). Türkiye Şeker Sanayinin Etkinlik ve Verimlilik Analizi. (Yayınlanmamış Doktora Tezi). Erzurum: Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. Deliktaş, E. (2002). “Türkiye Özel Sektör İmalat Sanayinde Etkinlik ve Toplam Faktör Verimliliği Analizi”. Orta Doğu Teknik Üniversitesi Gelişme Dergisi, 29 (3-4), 247-284. 348 / Muammer YAYLALI Gürkan ÇALMAŞUR Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 2014 18 (3): 325-350 Ertuğral, S. M. (2011). “Otomotiv Sektörü ve Gümrük Birliği Sonrası Gelişmeleri”. İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (2), 75-83. Eslami, G. R., Mehralizadeh, M. ve Jahanshahloo, G. R. (2009). “Efficiency Measurement of Multi Component Decision Making Units Using Data Envelopment Analysis”. Applied Mathematical Sciences, 3 (52), 2575-2594. Fare, R. ve Grosskopf, S. (1998). “Reference Guide to OnFront”. Economic Measurement and Quality in Lund Corporation. Erişim tarihi: 17.04.2011, http://www. emq.com. Fare, R., Grosskopf, S., Lindgren, B. ve Roos, P. (1989). Productivity Development in Swedish Hospitals: A Malmquist Output Index Approach. Discussion Paper 89-3, Carbondale: Southern Illinois University. Fare, R., Grosskopf, S., Norris, M. ve Zhang, Z. Y. (1994). “Productivity Growth, Technical Progress and Efficiency Change in Industrialized Countries”. The American Economic Review, 84 (1), 66-83. Fare, R., Tatje, E. G., Grosskopf, S. ve Lovell, C. A. K. (1997). “Biased Technical Change and the Malmquist Productivity Index”. Scandinavian Journal of Economics, 99 (1), 119-127. Fiebig, D. G. (2003). “Seemingly Unrelated Regression”. Badi H. Baltagi (Ed.). A Companion to Theoretical Econometrics (101-121). Oxford: Blackwell Publishing. Friedlaender, A. F. (1977). “Hedonic Costs and Economies of Scale in the Regulated Trucking Industry”. 33-56, Motor Carrier Economic Regulation (Ed.). Washington: National Academy of Sciences. Friedlaender, A. F., Winston, C. ve Wang, D. K. (1982). Costs, Technology, and Productivity in the U.S. Automobile Industry. Cambridge: Working Paper Department of Economics, Massachusetts Institute of Technology. Friedlaender, A. F., Winston, C. ve Wang, K. (1983). “Costs, Technology, and Productivity in the U.S. Automobile Industry”. The Bell Journal of Economics, 14 (1), 1-20. Gagné, R. (1990). “On the Relevant Elasticity Estimates for Cost Structure Analyses of the Trucking Industry”. The Review of Economics and Statistics, 72 (1), 160-164. Greene, W. H. (2003). Econometric Analysis. New Jersey: Prentice Hall. Grosskopf, S. (1993). “The Measurement of Productive Efficiency: Techniques and Applications”. H.O. Fried, C.A.K. Lovell ve S.S. Schmidt (Ed.). Efficiency and Productivity, New York: Oxford University Pres. http://www.osd.org.tr. Karaduman, A. (2006). Data Envelopment Analysis and Malmquist Total Factor Productivity (TFP) Index: An Application to Turkish Automotive Industry. Türk Otomotiv Endüstrisinde Maliyet ve Toplam Faktör Verimliliği 349 (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Ankara: Orta Doğu Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. Kök, R. ve Şimşek, N. (2006). Endüstri-içi Dış Ticaret, Patentler ve Uluslararası Teknolojik Yayılma. UEK-TEK Uluslararası Ekonomi Konferansı, Ankara: Türkiye Ekonomi Kurumu. Lipsey, G. L., Steiner, P. O., Purvis, D. D. ve Courant, P. N. (1984). İktisat 1. (Çev. Ömer Faruk Batırel, vd.). İstanbul: Bilim Teknik Kitabevi. Lorcu, F. (2010). “Malmquist Toplam Faktör Verimlilik Endeksi: Türk Otomotiv Sanayi Uygulaması”. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 39 (2), 276289. Mahadevan, R. (2002). “A DEA Approach to Understanding the Productivity Growth of Malaysia’s Manufacturing Industries”. Asia Pacific Journal of Management, 19, 587-600. Malmquist, S. (1953). “The Making of Index Numbers and Indifference Surfaces”. Trabajos de Estadistica, 4 (2), 209-242. Murray, J. ve Sarantis, N. (1999). “Price-Quality Relations and Hedonic Price Indexes for Cars in the United Kingdom”. International Journal of the Economics of Business, 6 (1), 5-27. OSD (1992-2012). Otomotiv Sanayii Genel ve İstatistik Bülteni. İstanbul: Otomotiv Sanayii Derneği. Özdemir, A. İ. ve Düzgün, R. (2009). “Türkiye’deki Otomotiv Firmalarının Sermaye Yapısına Göre Etkinlik Analizi”. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 23 (1), 147-164. Panzar, J. C. ve Willig, R. D. (1977). “Economies of Scale in Multi-Output Production”. The Quarterly Journal of Economics, 91(3), 481-493. Peracchi, F. (2001). Econometrics, New York: John Wiley&Sons Ltd. Perloff, J. M. (1999). Microeconomics. California: Addison-Wesley. Ramanathan, R. (2003). An Introduction to Data Envelopment Analysis: A Tool for Performance Measurement. New Delhi: Sage Publications. Ruud, P. A. (2000). An Introduction to Classical Econometric Theory. New York: Oxford University Press. Saranga, H. (2009). “The Indian Auto Component Industry – Estimation of Operational Efficiency and its Determinants Using DEA”. European Journal of Operational Research, 196, 707–718. Spady, R. S. ve Friedlaender, A. F. (1976). Hedonic Cost Functions for the Trucking Industry. Department of Economics Working Paper No: 203, Cambridge: Massachusetts Institute of Technology. 350 / Muammer YAYLALI Gürkan ÇALMAŞUR Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 2014 18 (3): 325-350 Spady, R. H. ve Friedlaender, A. F. (1978). “Hedonic Cost Functions for the Regulated Trucking Industry”. The Bell Journal of Economics, 9 (1), 159-179. Tarı, R. (2012). Ekonometri. İstanbul: Umuttepe Yayınları. Ünal, I. (1989). “Verimliliğin Önemi ve Eğitimle İlişkisi”. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 22 (1), 435-442. Yakıcı Ayan, T. ve Perçin, S. (2008). “Measuring Efficiency of Turkish Automotive Firms with the Fuzzy DEA Model”. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26 (1), 99–119. Yaosheng, L. ve Xiping, W. (2011). “Efficiency Evaluation of the Listed Corporations of Automobile Industry Based on DEA”. Journal of Baoding University, 1, 418-422. Yavuz, İ. (2001). Sağlık Sektöründe Etkinlik Ölçümü (Veri Zarflama Analizine Dayalı Bir Uygulama). MPM Yayınları No: 654, Ankara: MPM. Yavuz, İ. (2003). İmalat Sanayi ve Alt Kollarında Toplam Faktör Verimliliği Gelişimi Açısından Mekânsal Bir Değerlendirme-İller Düzeyinde Bir Malmquist Toplam Faktör Verimliliği İndeksi Uygulaması. Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları No: 670, Ankara. Yaylacı, Ö. (2009). An Empirical Analysis of Efficiency and Productivity Change in the Global Automotive Industry: A Malmquist Productivity Index Approach. (Yüksek Lisans Tezi), Ankara: Bilkent Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. Yaylalı, M. (2004). Mikroiktisat. İstanbul: Beta Yayınevi. Yıldız, A. (2006). “Otomotiv Sektörü Performansının Değerlendirmesi”. Muğla Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi (İlke), 16 (25). Yılmaz, C., Özdil, T. ve Akdoğan, G. (2002). “Seçilmiş İşletmelerin Toplam Etkinliklerinin Veri Zarflama Yöntemi ile Ölçülmesi”. Manas Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 6 (4), 174–183. Zellner, A. (1962). “An Efficient Method of Estimating Seemingly Unrelated Regressions and Tests for Aggregation Bias”. Journal of the American Statistical Association, 57 (298), 348-368. Zellner, A. ve Theil, H. (1962). “Three-Stage Least Squares: Simultaneous Estimation of Simultaneous Equations”. Econometrica, 30 (1), 54-78. Zhao, L. ve Xia, Y. (2010). “An Analysis of Total Factor Productivity of Beijing Automobile Industry Based on Malmquist Index”. 2010 International Conference on Computer Application and System Modeling, 498-502. Zhiyuan, G. ve Shanjun, W. (2011). “The Efficiency Evaluation of Chinese Automobile Enterprise Based on the DEA Model”. Business Management and Electronic Information (BMEI), 671-674.
