Yabancı Doğrudan Yatırımların Verimlilik Etkisi

Transkript

Yabancı Doğrudan Yatırımların Verimlilik Etkisi: Türkiye, Çin ve
Hindistan Örnekleminde Karşılaştırmalı Çoklu Yapısal Kırılmalı
Eşbütünleşme Analizi
Yrd. Doç. Dr. İsmet GÖÇER
Doç. Dr. Osman PEKER
Hisse Senedi Fiyat Verimliliğinin Markov Zincirleri İle Analizi BIST
Teknoloji Endeksi Hisse Senedi Fiyatları Üzerine Bir Uygulama
Yrd. Doç. Dr. Aslı ÖZDEMİR
Doç. Dr. Erhan DEMİRELİ
Farklı Yöntemler İle Türk Konteyner Limanlarının Verimliliği
Yrd. Doç. Dr. Alpaslan ATEŞ
Doç. Dr. Soner ESMER
Hastane Çalışanlarının Kurum İçi Politik Davranışlar ve Etik İklim
Algılamaları
Doç. Dr. Elif DİKMETAŞ YARDAN
Nurcan COŞKUN US
Türkiye Akdeniz Bölgesi'nde Lojistik Merkez Yeri Seçimi İçin Bulanık
Serim Teori ve Matris Yaklaşımı Uygulaması
Yrd. Doç. Dr. Fahriye UYSAL
Prof. Dr. Mustafa GÜLMEZ
2014/1
T. C. BİLİM, SANAYİ VE TEKNOLOJİ BAKANLIĞI
VERİMLİLİK GENEL MÜDÜRLÜĞÜ
ISSN 1013-1388
Verimlilik Dergisi
VERİMLİLİK DERGİSİ HAKEM KURULU
Prof. Dr. Ahmet YALNIZ (Çankaya Üniversitesi)
Prof. Dr. Ali YAZICI (Atılım Üniversitesi)
Prof. Dr. Argun KARACABEY (Ankara Üniversitesi)
Prof. Dr. Arslan YİĞİDİM (Gazi Üniversitesi)
Prof. Dr. Aşır GENÇ (Selçuk Üniversitesi)
Prof. Dr. Aziz KONUKMAN (Gazi Üniversitesi)
Prof. Dr. Berna DENGİZ (Başkent Üniversitesi)
Prof. Dr. Canan ÇİLİNGİR (ODTÜ)
Prof. Dr. Cem KILIÇ (Gazi Üniversitesi)
Prof. Dr. Cengiz TAPLAMACIOĞLU (Gazi Üniversitesi)
Prof. Dr. Cevriye GENCER (Gazi Üniversitesi)
Prof. Dr. Cihan ORHAN (Ankara Üniversitesi)
Prof. Dr. Deniz BÜYÜKKILIÇ ŞEREN (Gazi Üniversitesi)
Prof. Dr. Emet GÜREL (Ege Üniversitesi)
Prof. Dr. Emin KAHYA (Osmangazi Üniversitesi)
Prof. Dr. Ergün YENER (İstanbul Aydın Üniversitesi)
Prof. Dr. Erol ÇAKMAK (ODTÜ)
Prof. Dr. Erol TAYMAZ (ODTÜ)
Prof. Dr. F. Nejat EKMEKCİ (Ankara Üniversitesi)
Prof. Dr. Firdevs GÜNEŞ (Ankara Üniversitesi)
Prof. Dr. Gül ERGÜN (Hacettepe Üniversitesi)
Prof. Dr. Gülser KÖKSAL (ODTÜ)
Prof. Dr. H.Hilmi HACISALİHOĞLU (Bilecik Ü.)
Prof. Dr. H. Nejat BASIM (Başkent Üniversitesi)
Prof. Dr. Hadi GÖKÇEN (Gazi Üniversitesi)
Prof. Dr. Hasan Işın DENER (Çankaya Üniversitesi)
Prof. Dr. İmdat KARA (Başkent Üniversitesi)
Prof. Dr. İnayet PEHLİVAN (Ankara Üniversitesi)
Prof. Dr. İrfan SÜER (Gazi Üniversitesi)
Prof. Dr. Kamil Ufuk BİLGİN (TODAİE)
Prof. Dr. M. Akif BAKIR (Gazi Üniversitesi)
Prof. Dr. Mahmut ARSLAN (Hacettepe Üniversitesi)
Prof. Dr. Mehmet Baha KARAN (Hacettepe Ü.)
Prof. Dr. Mehmet TOKAT (Hacettepe Üniversitesi)
Prof. Dr. Muhteşem KAYNAK ( Gazi Üniversitesi)
Prof. Dr. Murat Caner TESTİK (Hacettepe Ü.)
Prof. Dr. Mustafa AYKAÇ (Marmara Üniversitesi)
Prof. Dr. Mustafa GÜLMEZ (Akdeniz Üniversitesi)
Prof. Dr. Mustafa KÖKSAL (İstanbul Ticaret Ü.)
Prof. Dr. Mustafa KURT (Gazi Üniversitesi)
Prof. Dr. Müberra BABAOĞUL (Hacettepe Ü.)
Prof. Dr. Müslüme NARİN (Gazi Üniversitesi)
Prof. Dr. Neşe SONGÜR (TODAİE)
Prof. Dr. Nezir KÖSE (Gazi Üniversitesi)
Prof Dr. Nurettin PARILTI (Gazi Üniversitesi)
Prof. Dr. Osman ZAİM (Kadir Has Üniversitesi)
Prof. Dr. Osman DEMİRDÖĞEN (Atatürk Üniversitesi)
Prof. Dr. Önder ÖZKAZANÇ (Haliç Üniversitesi)
Prof. Dr. Özgür BENER (Hacettepe Üniversitesi)
Prof. Dr. Özlem ÖZKANLI (Ankara Üniversitesi)
Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ (TOBB-ETÜ)
Prof. Dr. Recep KÖK (Dokuz Eylül Üniversitesi)
Prof. Dr. Selahattin TOGAY (Gazi Üniversitesi)
Prof. Dr. Semra AŞÇIGİL (ODTÜ)
Prof. Dr. Semra GÜNEY (Hacettepe Üniversitesi)
Prof. Dr. Serpil EROL (Gazi Üniversitesi)
Prof. Dr. Sevinç ARCAK (Ankara Üniversitesi)
Prof. Dr. Süleyman TÜRKEL (Çağ Üniversitesi)
Prof. Dr. Şener BÜYÜKÖZTÜRK (Başkent Üniversitesi)
Prof. Dr. Şengül HABLEMİTOĞLU (Ankara Üniversitesi)
Prof. Dr. Tuba VURAL (Gazi Üniversitesi)
Prof. Dr. Vedat BİLGİN (Gazi Üniversitesi)
Prof. Dr. Yahşi YAZICIOĞLU (Gazi Üniversitesi)
Prof. Dr. Yavuz ODABAŞI (Anadolu Üniversitesi)
Prof. Dr. Yusuf YAYLI (Ankara Üniversitesi)
Prof. Dr. Yüksel ÖZTÜRK (Gazi Üniversitesi)
Doç. Dr. Ali YAYLI (Gazi Üniversitesi)
Doç. Dr. Aydın SİPAHİOĞLU (Osmangazi Üniversitesi)
Doç. Dr. Coşkun HAMZAÇEBİ (Karadeniz Teknik Üniversiteisi)
Doç. Dr. Erdal GÜNER (Ankara Üniversitesi)
Doç. Dr. Halil AYDOĞDU (Ankara Üniversitesi)
Doç. Dr. Hüseyin ÇEKEN (Muğla Üniversitesi)
Doç. Dr. İzak ATİYAS (Sabancı Üniversitesi)
Doç. Dr. M. Akif ÖZER (Gazi Üniversitesi)
Doç. Dr. M. Başaran ÖZTÜRK (Niğde Üniversitesi)
Doç. Dr. Mehmet BAŞ (Gazi Üniversitesi)
Doç. Dr. Mehmet Devrim AYDIN (Hacettepe Ü.)
Doç. Dr. Mehmet YEŞİLTAŞ (Gazi Üniversitesi)
Doç. Dr. Murat ATAN (Gazi Üniversitesi)
Doç. Dr. Selçuk Burak HAŞILOĞLU (Pamukkale Ü.)
Doç. Dr. Süleyman ERSÖZ (Kırıkkale Üniversitesi)
Doç. Dr. Şenay AÇIKGÖZ (Gazi Üniversitesi)
Doç. Dr. Şenol ALTAN (Gazi Üniversitesi)
Doç. Dr. Temel ŞAHİN (Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi)
Yrd. Doç. Dr. Arzum BÜYÜKKEKLİK (Niğde Üniversitesi)
Yrd. Doç. Dr. Çimen KARATAŞ ÇETİN (Dokuz Eylül Üniversitesi)
Yrd. Doç. Dr. Halit SUİÇMEZ (Karadeniz Teknik Ü.)
Yrd. Doç. Dr. Hasan Hüseyin YILDIRIM (Hacettepe Ü.)
Yrd. Doç. Dr. Hulusi ÖĞÜT (TOBB-ETÜ)
Yrd. Doç. Dr. Mine ÖMÜRGÖNÜLŞEN (Hacettepe Ü.)
Yrd. Doç. Dr. Mustafa YILDIRAN (Cumhuriyet Ü.)
Yrd. Doç. Dr. Suat KASAP (Hacettepe Üniversitesi)
Yrd. Doç. Dr. Tekin ÇOLAKOĞLU (Gazi Üniversitesi)
Verimlilik Dergisi ULAKBİM
Sosyal ve Beşeri Bilimler Veri Tabanı’na
dahil edilmiştir.
2
İ Ç İ N D E K İ L E R
/
C O N T E N T S
Yabancı Doğrudan Yatırımların Verimlilik Etkisi: Türkiye, Çin ve Hindistan
Örnekleminde Karşılaştırmalı Çoklu Yapısal Kırılmalı Eşbütünleşme Analizi Productivity Effects of Foreign Direct Investment: A Comparative Cointegration Analysis with
Multiple Structural Breaks in Turkey, China and India Sample
Yrd. Doç. Dr. İsmet GÖÇER - Doç. Dr. Osman PEKER
Hisse Senedi Fiyat Verimliliğinin Markov Zincirleri İle Analizi BIST Teknoloji Endeksi
Hisse Senedi Fiyatları Üzerine Bir Uygulama - Analysis of Stock Price Productivity with Markov
7 - 40
Chains: An Application in BIST Technology Index Stock Prices
Yrd. Doç. Dr. Aslı ÖZDEMİR - Doç. Dr. Erhan DEMİRELİ
41- 60
Farklı Yöntemler İle Türk Konteyner Limanlarının Verimliliği - Calculation of Container Ports
Efficiency in Turkey with Different Methods
Yrd. Doç. Dr. Alparslan ATEŞ - Doç. Dr. Soner ESMER
Hastane Çalışanlarının Kurum İçi Politik Davranışlar ve Etik İklim Algılamaları - Internal
61 - 76
Perceptions of Hospital Staff Regarding Political Behaviours and Ethical Climate
Doç. Dr. Elif DİKMETAŞ YARDAN - Nurcan COŞKUN US
Türkiye Akdeniz Bölgesi'nde Lojistik Merkez Yeri Seçimi İçin Bulanık Serim Teori ve
Matris Yaklaşımı Uygulaması - Application of Fuzzy Graph Theory and Matrix Approach to
77 - 88
Location Selection for a Logistics Centre in the Mediterranean Region of Turkey
Yrd. Doç. Dr. Fahriye UYSAL - Prof. Dr. Mustafa GÜLMEZ
89 - 104
Ve r i m l i l i k D e r g i s i
T. C. BİLİM, SANAYİ VE TEKNOLOJİ BAKANLIĞI
VERİMLİLİK GENEL MÜDÜRLÜĞÜ’NÜN YAYINIDIR
SAYI: 2014/1
Yayın Türü: Yerel - Süreli
Türkçe - İngilizce
Sahibi: T. C. BİLİM, SANAYİ VE TEKNOLOJİ BAKANLIĞI
VERİMLİLİK GENEL MÜDÜRLÜĞÜ adına Genel Müdür: Anıl YILMAZ
Genel Koordinatör: Dilek BİRBİL
Sorumlu Yazı İşleri Müdürü: Sevgin FETTAHOĞLU
İngilizce Redaksiyon: Şirin Müge KAVUNCU - Gülçin MANZAK AYDIN
Verimlilik Dergisi’nin her sayısının, PDF formatında düzenli bir şekilde
e-posta adresinize gönderilmesini istiyorsanız, konu alanına “Verimlilik Dergisi” yazarak
[email protected] adresine boş bir e-posta atabilirsiniz.
Verimlilik Dergisi’nde yayımlanan yazılarda belirtilen görüşler yazarlarına aittir.
Dergide yayımlanan yazılardan, Verimlilik Dergisi’nin adı ve sayısı anılarak alıntı yapılabilir.
Dergi üç ayda bir olmak üzere yılda dört kez yayımlanır.
Yönetim Yeri: T. C. BİLİM, SANAYİ VE TEKNOLOJİ BAKANLIĞI VERİMLİLİK GENEL MÜDÜRLÜĞÜ
Adres: Gelibolu Sokak No: 5 Kavaklıdere 06690 ANKARA
Tel: 0.312.467 55 90/288 (10 Hat) Faks: 0.312.467 47 79
e-posta: [email protected] web: http://vgm.sanayi.gov.tr
Basıldığı Tarih: 25.03.2014
Grafik Tasarım ve Uygulama: Chess Creative
Baskı: Korza Yayıncılık Basım San. ve Tic. Ltd. Şti.
Adres: Büyük Sanayi 1. Cadde 95/1 İskitler - ANKARA
Tel: 0.312. 342 22 08 - Fax: 0.312. 341 14 27
www.korzabasim.com.tr - [email protected]
3
VERİMLİLİK DERGİSİ GENEL YAYIN İLKELERİ
Ülke ekonomisinin verimliliğe dayalı, sürdürülebilir büyümesini sağlamak
ve rekabet gücünü artırmak amacıyla; verimlilik ve temiz üretimle ilgili alanlarda politika ve stratejiler geliştirmek, bu çerçevede verimlilik ve rekabet
gücünü artırıcı çalışmalar yapmak, sektörel ve bölgesel bazda verimlilik değişimlerini ölçmek, değerlendirmek, verimlilik bilincini bütün sektörlere ve
kesimlere yaymak ve bu alandaki çalışmaları desteklemek Bilim, Sanayi ve
Teknoloji Bakanlığı’nın önde gelen amaçlarındandır. Bu doğrultuda yayın
çalışmaları da yapmakta olan Verimlilik Genel Müdürlüğü süreli ve süresiz
yayınları ile ülkemizde verimlilik yazınının gelişmesine de önemli katkılar
sağlamaktadır.
Verimlilik alanında ülkemizde yayınlanan ilk bilimsel dergi olarak yayın hayatına 1967 yılında başlayan Verimlilik Dergisi yılda dört sayı olmak üzere
düzenli bir şekilde yayımlanmaya devam etmektedir.
Verimlilik Dergisi’nin amacı; verimlilik alanında ülkemizde ve dünyada meydana gelen gelişmeleri, yenilikleri, yapılan araştırmalar ve sonuçları ile iyi
uygulama örneklerini bilimsel esaslar çerçevesinde okuyucularına aktarmak ve bu yolla verimlilik biliminin ve bilincinin gelişmesine katkı sağlamaktır.
Verimlilik kavramının disiplinlerarası niteliği nedeniyle, Verimlilik Dergisi’nde yayımlanan makaleler geniş bir konu çeşitliliğine sahip bulunmaktadır. Sanayiden tarıma, eğitimden sağlığa ve çevreye, bilişimden spora ve sanata kadar hemen her konu teoride ve uygulamada verimlilik biliminin ilgi
alanına girebilmekte ve bu çeşitlilik bir içerik zenginliği olarak Dergi’ye yansımaktadır. Bu özelliği ile Verimlilik Dergisi başta akademisyenler, araştırmacılar, öğrenciler, kamu ve özel kesimde çalışan yönetici, uygulayıcı ve verimlilik konusuna ilgisi mesleki kaygılardan kaynaklanan uzmanlar olmak üzere
geniş bir okuyucu kitlesine sahip olmuştur.
Verimlilikle ilgili olarak tüm disiplinlerden gelecek makalelere açık olan Verimlilik Dergisi 2004 yılından itibaren “Hakemli Dergi” statüsü ile yayımlanmaya başlamış, 2008 yılında da ULAKBİM Sosyal ve Beşeri Bilimler Veri
Tabanı’na, 2012 yılında ise ASOS indeks Akademia Sosyal Bilimler İndeksi’ne
dahil edilmiştir.
4
VERİMLİLİK DERGİSİ’NE YAZI GÖNDERECEKLERE
Verimlilikle doğrudan ya da dolaylı bağı bulunan geniş kapsamlı inceleme
ve araştırmalarla, verimlilik tekniklerine ve uygulamalarına ilişkin yazılarını
dergimize gönderecek yazarların, aşağıda belirtilen koşulları dikkate
alarak; yazılarını “Windows veya MacOS işletim sistemi ile MS WORD veya
uyumlu bir program ile hazırlanmış olarak CD ortamında” göndermeleri
gerekmektedir.
1. Bilgisayar çıkışı yapılan metinler dahil, A4 kâğıdın tek yüzünde tek satır
aralığı kullanılmalı,
2. Şekil, çizelge, grafik, harita ve benzeri çizimlerin en/boy oranı 2/3 olmalı,
3. Şekil, çizelge ve benzerleri metnin içinde yer almalı,
4. Çizim, fotoğraf, harita ve grafikler için “Şekil”, tablolar için “Çizelge”
başlığı kullanılmalı; çizimler en az 300 dpi olmalı,
5. Yazının toplamı, ekleriyle birlikte 30 adet A4 kâğıdı geçmemeli,
6. Yazıda mutlaka İngilizce ve Türkçe başlık, İngilizce ve Türkçe özet ve
Anahtar kelimeler kısmı bulunmalı,
7. “Kaynakça”, bilimsel kurallara uyularak, soyadına göre alfabetik dizinlenmeli,
8. Metin içinde, kaynaklara gönderme yapıldığında, yazarın soyadı, eserin
yayın yılı, sayfa numarası ya da eserin sadece kaynaktaki sıra numarası
parantez içinde gösterilmeli, kaynak için dipnot kullanılmamalı,
9. Dipnot gerektiren yerlerde, aynı sayfada “*” konulmalı,
10. Yazar adı ve soyadı, unvansız olarak, yazı başlığının sağ altında belirtilmeli, aynı sayfanın altında unvan ve görev yeri gösterilmeli,
11. CD’ye aktarılan yazı biri isimsiz olacak şekilde iki kere kaydedilmeli
ve bir kopya olmalı, yazının çeviri, derleme ya da özgün olduğunu,
başka yerde yayımlanmadığını belirten ve “Verimlilik Dergisi”nde
yayımlanması isteğini içeren bir üst yazı yazılmalı, yazarın adresi,
iletişim kurulabilecek telefon numaraları ve e-posta adresi de üst yazıda
belirtilmeli,
12. Yayımlanması istenen yazılar, “VERİMLİLİK DERGİSİ - T. C. BİLİM,
SANAYİ VE TEKNOLOJİ BAKANLIĞI, VERİMLİLİK GENEL MÜDÜRLÜĞÜ,
Gelibolu Sokak No:5 Kavaklıdere 06690 ANKARA” adresine posta
ya da [email protected] adresine e-posta yoluyla
gönderilebilir.
13. Telif ücretleri, 23 Ocak 2007 tarih ve 26412 sayılı Resmi Gazete’de
yayımlanan, kamu kurum ve kuruluşlarınca ödenecek telif ve işlenme
ücretleri hakkında yönetmelik esaslarına göre ödenir.
14. Yayımlanmayan yazılar geri gönderilmez.
VERİMLİLİK DERGİSİ
5
6
<$%$1&,'2ø58'$1<$7,5,0/$5,19(5ú0/ú/ú.
(7.ú6ú7h5.ú<(dú19(+ú1'ú67$1g51(./(0ú1'(
.$5û,/$û7,50$/,d2./8<$3,6$/.,5,/0$/,
1
(û%h7h1/(û0($1$/ú=ú
İsmet GÖÇER 2
Osman PEKER 3
ÖZET
Bu çalışmada, Yabancı Doğrudan Yatırımların (YDY), ülkelerin Toplam Faktör
Verimlilikleri (TFV) üzerindeki etkileri, Türkiye, Çin ve Hindistan için, Carrion-iSilvestre vd. (2009) çoklu yapısal kırılmalı birim kök testi, Maki (2012) çoklu yapısal
kırılmalı eşbütünleşme testi ve dinamik en küçük kareler yöntemi yardımıyla,
1980-2011 dönemi verileriyle analiz edilmiştir. Ampirik bulgulara göre; serilerin
düzey değerlerinde durağan olmadığı ve seriler arasında eşbütünleşme ilişkisinin
varolduğu görülmüştür. Uzun dönem analizi sonucunda; YDY’deki % 10’luk artışın
TFV’yi Türkiye’de % 0,3; Çin’de % 0,4 ve Hindistan’da % 0,2 oranında arttırdığı tespit
edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Yabancı Doğrudan Yatırımlar, Toplam Faktör Verimliliği,
Çoklu Yapısal Kırılmalı Zaman Serisi Analizi.
Jel Kodları: D24, F21, P33.
1 Bu çalışma, Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü’nde yazılan “Yabancı Doğrudan
Yatırımların Verimlilik ve Makroekonomik Etkileri: Türkiye, Çin ve Hindistan Örneği” adlı doktora
tezini temel almaktadır.
2
İsmet GÖÇER, Yrd. Doç. Dr., Adnan Menderes Üniversitesi, Aydın İktisat Fakültesi, Ekonomi ve
Finans Bölümü.
3
Osman PEKER, Doç. Dr., Adnan Menderes Üniversitesi, Nazilli İİBF, İktisat Bölümü.
7
Verimlilik Dergisi 2014/1
352'8&7,9,7<())(&762))25(,*1',5(&7,19(670(17$&203$5$7,9(
&2,17(*5$7,21$1$/<6,6:,7+08/7,3/(6758&785$/%5($.6,1
785.(<&+,1$$1',1',$6$03/(
ABSTRACT
In this study effects of Foreign Direct Investment (FDI) on countries’ Total Factor
Productivity (TFP), are analyzed with the help of ‘multiple structural breaks unit
root test of Carrion-i-Silvestre et al. (2009)’, ‘multiple structural breaks cointegration
test of Maki (2012)’ and ‘dynamic ordinary least square method’ for Turkey, China
and India by using 1980-2011 period data. According to the empirical findings,
series are non-stationary in level and it is observed that there is cointegration
relationship between series. As a result of the long run analysis; 10 % increase in
FDI leads to 0,3 % increase in Turkey, 0,4 % increase in China and 0,2 % increase in
India with respect to TFP.
Keywords: Foreign Direct Investment, Total Factor Productivity, Time Series
Analysis with Multiple Structural Breaks.
Jel Codes: D24, F21, P33.
1. GİRİŞ
Sanayi Devrimi’yle başlayan makineleşme süreci, üretim hacminde büyük
artışlara yol açmıştır. Rekabet ve verimlilik kavramlarının öne çıktığı bu
dönemde, işletmeler daha verimli çalışmaya yönelmiş ve üretimde verimlilik
artışları kaydetmiştir. Bu alandaki gelişmeler, araştırmacıları, verimlilik
artışlarının kaynaklarını incelemeye yönlendirmiştir. Çalışmalar sonucunda,
verimlilik artışlarının arkasında, bilgi ve iletişim teknolojilerindeki hızlı gelişme,
4
AR-GE faaliyetleri, beşeri sermayedeki iyileşme, yabancı doğrudan yatırımlar
(YDY) ve serbest dış ticaretin olduğu bulgusuna ulaşılmıştır (Gboyega, 2003;
Bosworth ve Collins, 2003).
4 Bu kavramın İngilizcesi “Foreign Direct Investment” olup, Türkçe iktisat literatüründe farklı
tercümeleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Kaymak, (2005); Çeştepe ve Tüylüoğlu, (2006); Bozkurt
ve Dursun (2006); Kamacı, (2009) ve Peker ve Göçer'deki (2010) kullanım esas alınmıştır.
8
Yabancı Doğrudan Yatırımların Verimlilik Etkisi: Türkiye, Çin ve Hindistan Örnekleminde Karşılaştırmalı
Çoklu Yapısal Kırılmalı Eşbütünleşme Analizi
Literatürde, YDY'nin gittiği ülkeye farklı açılardan önemli katkılarının olduğuna
işaret edilmektedir. Öncelikle, finansal sermaye, AR-GE, üretim, yönetim,
depolama, pazarlama ve teknoloji koşullarının iyileşmesinin yanısıra (Sun,
1996; Barrell ve Pain, 1997; Borensztein, Gregoria ve Lee, 1998; Zhu ve Tan,
2000), ulusal sanayide rekabet ve verimlilik artışı sağlayacağı (Javorcik, 2004),
düşük maliyetli ve yüksek kaliteli ürün miktarını artıracağı, mal, hizmet ve
bilgi ticaretini kolaylaştıracağı ve ülkenin ihracat performansını olumlu yönde
etkileyeceği ifade edilmektedir (Jayaraman, 1998) 5.
YDY'ler üretim ve pazarlama imkânlarının genişliği nedeniyle, genellikle yerli
firmalardan daha verimli çalışmaktadır (Sun, 1998). Çünkü YDY'li firmalar,
faaliyette bulundukları piyasada, rakiplerinden daha kaliteli ve yeni ürünler
üretebilme, daha çok satış yapabilme ve daha etkin çalışabilme imkânına
sahiptir (UNCTAD, 1998). Yapılan çalışmalar, yabancı sahipli/ortaklı firmaların,
ortalama verimlilik seviyesinin, yerel firmalarınkinden daha yüksek olduğunu
göstermiştir. Örneğin, Brezilya, Hindistan, Malezya, Tayland ve Singapur’da
yapılan çalışmalar, yabancı firmaların, yerlilerden daha verimli çalıştığını ortaya
koymuştur (Bosworth ve Collins, 2003). YDY’lerin yurtiçi verimlilik üzerindeki
etkilerini ele alan çalışmalarda, yerli firmaların, yabancı firmaları taklit
ederek, işgücü hareketliliğiyle, yapılan anlaşmalardaki kalite standartlarını
yakalayabilmek için gösterdikleri çabalarla daha verimli hale geldikleri tespit
edilmiştir (Gboyega, 2003).
Bu çalışmanın amacı; YDY’nin TFV üzerindeki etkilerini, Türkiye, Çin ve Hindistan
için, Carrion-i-Silvestre vd. (2009) çoklu yapısal kırılmalı birim kök testi, Maki
(2012) 6çoklu yapısal kırılmalı eşbütünleşme testi ve Dinamik En Küçük Kareler
(DEKK) yöntemi yardımıyla, 1980-2011 dönemi verileriyle analiz etmektir.
Çalışmanın ikinci bölümünde YDY’nin yerli firmaların verimliliğini etkileme
araçları incelenmiş, üçüncü bölümde YDY’den yerli firmalara verimlilik geçiş
kanallarına temas edilmiş, dördüncü bölümde Türkiye, Çin ve Hindistan
ekonomilerinde YDY ile ilgili gelişmelere değinilmiş, beşinci bölümdeki
literatür özetini takip eden altıncı bölümde ampirik analiz gerçekleştirilmiş ve
sonuç ve önerilerle çalışma tamamlanmıştır.
5
Lipsey (1999), Güney Doğu Asya’daki elektronik endüstrisinin ilk gelişiminde, bu ülkelerde yatırım
yapan ABD’li şirketlerin büyük etkisinin olduğunu belirtmiştir.
6 Maki (2012) testi oldukça güncel bir yöntem olup, Mayıs 2012’de ekonometri literatürüne girmiştir.
Maki’nin ilk çalışmasında kullandığı kodlar, yapısal kırılmalar altında eşbütünleşme ilişkisinin
varlığını test edebilmesine karşılık, yapısal kırılma tarihlerini vermemekteydi. Bu durum, çalışmanın
hazırlanması aşamasında, Maki’ye bildirilmiştir. Daha sonra Ocak 2013’te Maki’nin göndermiş
olduğu yeni Gauss kodları, yazarlar tarafından çalışır hale getirilmiş ve bu çalışmada kullanılmıştır.
Bu yönüyle, çalışma Türkçe iktisat literatüründe, bu yöntemin kullanıldığı ilk çalışmalardan biridir.
Kodlar için, Ryukoku Üniversitesi (Japonya) öğretim üyelerinden Daiki Maki’ye teşekkür ediyoruz.
9
2. YDY’NİN YERLİ FİRMALARIN VERİMLİLİĞİNİ ETKİLEME ARAÇLARI
2.1. Rekabet
Bir sektöre YDY geldikten sonra, bu sektörde faaliyet gösteren yerli firmalarla,
yabancı firmalar arasında rekabet başlar. Dolayısıyla, yerli firma, pazar payını
korumak için, bir yandan üretim kalitesini, diğer yandan çeşidini arttırmak
suretiyle, maliyetleri düşürerek fiyatları aşağıya çekmeye çalışır (Blomström ve
Kokko, 2003). Bu durum, YDY ile rekabet etmek isteyen yerli firmaların, işgücü
eğitimine, AR-GE faaliyetlerine ve teknolojiye daha çok yatırım yapmasına
yol açacaktır (Lipsey, 2002). Aynı zamanda kaynak kullanımını daha etkin
biçimde düzenleyen işletmeler daha verimli hale gelecektir (Kathuria, 1996).
Bazı durumlarda da, yerli tedarikçiler, YDY'li firmalara mal satabilmek için
kendi aralarında rekabete girişecek ve bu rekabet, onların üretim kalitesini
ve verimliliğini arttıracaktır (Blalock ve Gertler, 2008). Bu durum, YDY’nin
aramalı alacağı sektörde birden fazla eş-güçlü yerli firmanın faaliyet gösterdiği
durumlarda geçerlidir.
Gelişmekte olan ülkelerde, YDY ile birlikte piyasada oluşan rekabet sonucunda,
ürün kalitesi ve çeşidinde artış olduğuna ve maliyetlerin düştüğüne ilişkin
önemli bulgulara ulaşılmıştır (Zhu ve Tan, 2000). Teknolojik açıdan üstün olan,
daha yeni teknolojileri kullanan ve daha etkin üretim yapan YDY'li firmaların
piyasa girişi, nispi olarak daha verimsiz olan yerli firmaları, piyasa dışına
çıkmaya zorlayabilir. Bu durumda yerli firma ya sektörü terk edecek ya da
piyasa payını koruyabilmek için verimlilik artışını sağlamaya ve daha rekabetçi
bir konuma gelmeye çalışacaktır (Kathuria, 1996; Blomström ve Kokko, 2003).
Örneğin Endonezya’da, yerli firmaların yabancı yatırımcılar tarafından satın
alınmasından sonra7, bu firmaların verimliliğinin ortalama % 23 oranında arttığı
7 Örneğin; Güney Kore’de 1998 Finans Krizi'nden sonra, ağır borç yükünden dolayı, pek çok yerli
firma, yabancı yatırımcılara satılmıştır. Yabancı yatırımcılar, bu firmaların borçlarını ödemiş, onları
geliştirip, dünya genelinde rekabet edebilir hale getirmiştir. İşgücünün beceri düzeyini arttırmış,
taşeron firmalara rehberlik etmiştir. YDY, elektronik ve ilaç sanayinde, anahtar teknolojiler getirmiş
ve temel şirketleri kurmuştur. İlaç sanayinde yeni ilaçların geliştirilmesine ve yerel araştırma
merkezlerinin kurulmasına katkı sağlamış, elektronik sanayinde yarı iletkenlerin geliştirilmesinde
etkili olmuştur. Ülkeye getirdiği yeni sermaye malları ve teknolojilerle, kurduğu AR-GE merkezleriyle,
yerel araştırma yeteneklerini arttırmıştır. Gelişmiş üretim ve yönetim bilgilerini bu ülkeye getirerek,
ülkede rekabetin ve verimliliğin artmasında faydalı olmuştur (Kim ve Hwang, 2000).
10
tespit edilmiştir. Yine bu ülkede bir sektörde ithalata izin verildiğinde, yerli
firmaların, yabancı firmalar karşısında rekabet edebilmek için, verimliliklerini
ortalama % 9 oranında arttırdığı gözlenmiştir (Arnold ve Javorcik, 2009).
2.2. Bilgi, Teknoloji ve AR-GE Transferleri
Gelişmekte olan ülkelerde, YDY'lerden yerli firmalara teknoloji geçişleri
oldukça önemli bir konudur. YDY'ler, düşük maliyetli ve büyük hacimli yatırım
fonlarına kolayca erişebildikleri için, teknolojiye daha fazla yatırım yapma
imkânına sahiptir. Bu da onların daha verimli üretim yapmalarına imkân
sağlar. YDY bir ülkeye giderken, üretim teknolojisini, işletmecilik bilgisini ve
tecrübesini de beraberinde götürmektedir. Bu firmalardaki ileri teknoloji ve
verimlilik, zaman içinde yerli firmalara da geçecektir. YDY, yerli müşteri ve
partneri durumundaki firmaların verimliliklerini; bilgi (know-how) teknoloji
ve yönetim becerileri aktarımı yoluyla etkilemekte ve arttırmaktadır. YDY ile
teknoloji transferinin incelendiği çalışmalarda, genellikle yabancı sahipli
firmaların, üstün teknolojilere sahip olduğu ve bunun zamanla yatırım yapılan
ülkeye yayıldığı yönünde bulgular elde edilmiştir (Blomström ve Wolff, 1989).
YDY, yerli tedarikçisinden alacağı ara mallarının kalitesinin yüksek ve birim
maliyetinin düşük olması için, yerli üreticilere teknik destek verir, yönetim ve
organizasyon deneyimlerini aktarır. Üretim süreci, kalite kontrol, hammadde
satışı ve hatta yeni müşteri bulma konularında onlara destek olur (Blomström
ve Kokko, 1998). Bu süreç, yerli firmaları daha verimli hale getirir.
YDY, AR-GE faaliyetlerinin küreselleşmesine de katkı sağlamıştır. YDY ile
gelen AR-GE, Türkiye gibi teknoloji geliştirmeye yeterli düzeyde kaynak
8
ayıramayan ülkeler için, önemli fırsatlar sunmaktadır (Saygılı, 2003). 1994
yılında AR-GE harcamalarının İrlanda’da % 60’ı, İngiltere’de % 35’i, Türkiye’de %
17’si YDY'ler tarafından gerçekleştirilmiştir (OECD, 1999).
8
2010 yılı itibariyle Türkiye’de AR-GE’ye ayrılan bütçe, GSYİH’nın % 0,7’sidir. Bu değerin 2015 yılında % 2’ye, 2023 yılında ise % 3’e çıkartılması hedeflenmektedir. Bu oran Finlandiya’da % 3,84; Güney
Kore’de % 3,36; ABD’de % 2,79’dur (TÜBİTAK, 2011).
11
2.3. Beşeri Sermaye
YDY aracılığıyla yeni teknolojilerin gelişmekte olan ülke ekonomilerine
aktarılmasının yanında, söz konusu teknolojiyi üretim sürecinde kullanacak
yerli beşeri sermayenin, yaparak öğrenme yoluyla oluşumu da sağlanır.
Yabancı firmalar, başka bir ülkede yatırım yaptıklarında genellikle üst düzey
yöneticilerini ve temel teknik elemanlarını beraberinde getirirken, diğer
işgücünü ev sahibi ülkeden sağlamaktadır. Yerli işgücü, bu firmalarda yeni
üretim yöntemlerini ve teknolojik cihazların kullanımını öğrenecektir. Ayrıca
YDY'lerin, işgücünün eğitimine ve beceri düzeyinin yükseltilmesine, yerli
firmalardan daha fazla önem verdiği de kabul edilmektedir (Haaker, 1999).
Bu durumda, YDY firmada gerekli eğitimi alan ve beceri kazanan işgücünün,
zaman içinde iş değiştirerek, yerli firmalara geçmesi sonucu, yerli firmalar da
nitelikli işgücüne kavuşacak ve böylece daha verimli hale gelecektir (Glass ve
Saggi, 2002). Bu durum, gelişmekte olan ülkelerde, nitelikli işgücü eksiğinin
kapatılması adına önemli bir imkândır.
YDY'nin, aramalı alacağı firma konusunda çok fazla alternatifi olmadığı
durumlarda, aramalı fiyatlarını düşürmek ve ürün kalitesini arttırmak için, yerli
firma personeline eğitim desteği verebilmektedir (Altenburg, 2000). Bu şekilde
yerli firmanın işgücü niteliği ve verimliliği artar.
2.4. Üretim Ölçeğinin Büyümesi
Bir sektöre YDY'li firmaların girmesi, bu firmalara mal satan tedarikçiler için
bir iç ihracat alanı oluşturacaktır. Böylece yerli firmaların üretim hacmi ve
üretim ölçeği büyüyecektir (Lesher ve Miroudot, 2008). YDY'li firma, kendisi
gibi nihai mal üreten firmalara, ihracatın nasıl ve hangi ülkelere yapılabileceği
konusunda bir rol-model oluşturacaktır. Böylece yeni pazarlara erişim
imkânı elde eden yerli firmalar, üretim ölçeklerini büyütecektir (Audet ve
Gagné, 2010).
Bazı durumlarda YDY, başka ülkelerdeki bağlı firmalarına da aynı yerli
firmadan aramalı aldırarak, bu firmaların ihracatının artmasına ve üretim
ölçeğinin büyümesine aracılık etmektedir. Böylece yerli firma, YDY'nin üçüncü
ülkelerdeki bağlı şirketlerine de mal ihraç edebilecektir. Örneğin; ABD ve Japon
YDY yöneticileri, gittikleri ülkelerdeki iyi tedarikçileri ana merkezlerine rapor
ederek, aynı merkeze bağlı farklı ülkelerdeki şirket yöneticilerine de tavsiye
etmektedirler (Javorcik ve Spatareanu, 2005).
12
Böylece, yerli firmaların ihracatı artacak, üretim ölçeği büyüyecek, birim
maliyetleri düşecek, kârlılıkları artacaktır.
Genellikle YDY’li firmalar, sadece yatırım yaptıkları ülkede mal satmak için
değil, aynı zamanda yeni pazarlara açılmak, hammadde ve ucuz işgücü
kaynaklarından yararlanmak, kendi ülkelerinin dâhil olmadığı bir ekonomik
birliğe gümrüksüz mal satabilmek, nakliye maliyetleri azaltmak ve pazar
paylarını arttırmak için de diğer ülkelere yatırım yapmaktadır. Çalışmalar, bu
firmaların ürünlerini, hem yatırım yaptıkları ülkelerde, hem de o ülkeleri üretim
üssü haline getirerek, oradan başka ülkelere sattıklarını göstermektedir 9. Bu
da yatırım yapılan ülkenin ihracatını olumlu yönde etkilemektedir. Örneğin;
İrlanda'da faaliyet gösteren YDY’li firmalar, 1998 yılında ürettikleri malların %
98’ini ihraç ederek, toplam imalat sanayi ihracatının % 87’sini gerçekleştirmiştir
(Ruane ve Ugur, 2005). Benzer şekilde YDY’li firmalar Çin’de, 2004 yılında 339
milyar dolarlık ihracat yaparak, toplam ihracatının % 57’sini gerçekleştirmiştir
(Zhang, 2005). Ayrıca, imalat sektörünün ihracatı içinde YDY’li firmaların
payları; Malezya ve Çin’de 1995 yılında % 50’ye, 2001 yılında Macaristan’da
% 80’e ulaşmıştır (Woodward, 2001). Hindistan’da ise % 10’luk YDY artışı, bir
dönem sonra ihracatı % 8,1 oranında attırmaktadır (Prasanna, 2010). 20002010 döneminde YDY’deki % 100 oranındaki bir artış, Türkiye’nin ihracatını %
14 oranında arttırmıştır (Göçer vd. 2012).
9 Toyota, Ford, vb. yabancı yatırımı olan firmalar, Türkiye’de ürettikleri araçların bir kısmını yurtiçinde
satarken, bir kısmını da buradan Avrupa ve Ortadoğu ülkelerine satmaktadır. Türkiye’de üretilen
araçların 2009’da % 76’sı, 2010’da % 73’ü, çoğunluğu Avrupa’ya olmak üzere ihraç edilmiştir
(Deloitte, 2011).
13
3. YDY'DEN YERLİ FİRMALARA VERİMLİLİK GEÇİŞLERİ
YDY'den yerli firmalara verimlilik geçişleri, Şekil 1 yardımıyla ele alınmıştır.
Yereş Müşteri
Firmaları
(Çıktı Alanlar)
ALT SEKTÖRLER
İleri
Bağlantı
Etkisi
Endüstriler
Arası (Dikey)
Verimlilik
Geçişi
Yabancı Yatırım
Firmaları
Endüstri İçi
(Yatay)
Verimlilik Geçişi
Yerli
Firmalar
(Çıktı Alanlar)
Geri Bağlantı
Etkisi
Yerel Tedarikçi
Firmalar
(Tedarikçiler)
ÜST SEKTÖRLER
Şekil 1.Yabancı Doğrudan Yatırımlardan Yerli Firmalara Verimlilik Geçişleri
Kaynak: Blomström ve Kokko (1998); Lesher ve Miroudot (2008) izlenerek, tarafımızdan
oluşturulmuştur.
Şekil 1’den de izlenebileceği gibi, aynı endüstri içinde gerçekleşen verimlilik
geçişlerine, yatay verimlilik geçişi denilirken, endüstriler arasında gerçekleşen
verimlilik geçişleri, dikey verimlilik geçişi adını almaktadır. Dikey verimlilik
geçişi; YDY ile onun yerel tedarikçileri ve müşterileri arasında gerçekleşmektedir
(Blomström ve Kokko, 1998; Ünsar, 2007). YDY’den yerli tedarikçilerine doğru
olana geri bağlantı etkili, müşterilerine doğru olana da ileri bağlantı etkili
verimlilik geçişi denilmektedir (Köymen ve Sayek, 2010).
İleriye bağlantılı yatırımlar çoğunlukla, ana şirketin yabancı ülkelerdeki
satışlarını koordine etmek ve diğer ülkelerin pazar imkânlarından yararlanmak,
pazar büyüklüğünü tespit edebilmek üzere gerçekleştirildiği ve çoğunlukla
perakende sektörüne yönelik olan yatırımlardır (Lesher ve Miroudot,
2008). Perakende sektöründe faaliyet gösteren YDY'li firma, yerli firmaların
ürünlerini, ancak belirli kalite standartlarının korunması şartıyla satmayı
kabul eder. Bu durum yerli firmaları daha verimli çalışmaya zorlayacaktır.
Ayrıca, YDY, piyasaya yeni, kaliteli ve ucuz mallar sürdüğünde, yerli firmalar,
pazar paylarını kaybetmemek için, yeni arayışlara girer ve bu çabaları, onların
daha verimli hale gelmesini sağlar (Blalock ve Gertler, 2008). Geriye bağlantılı
yatırımlar genellikle, doğal kaynakları işlemek için kurulmuş şirketlerdir
(Javorcik ve Spatareanu, 2005). Yabancı yatırımcılar bu tür işletmelerde, kendi
sanayi üretimleri için gerekli hammaddelerin çıkarılması ve işlenmesiyle
ilgili faaliyetlerde bulunurlar. Bu süreçte diyaloğa girdikleri yerli firmaların
14
verimliliklerini olumlu yönde etkilerler.
Yatay yatırım, bir firmanın, yatırım yaptığı ülkede, kendi ülkesindekiyle aynı
üretimi gerçekleştirmesini ifade etmektedir. Yatırım yapılan ülkedeki şirkete,
ana şirket tarafından, sermaye ile birlikte üretim için gerekli teknoloji, teknik
yardım, üretim bilgisi ve teknik işgücü de transfer edilir. Bu bilgi ve teknoloji,
zamanla yerli firmalara da geçecektir. Bu şekildeki verimlilik geçişine, yatay
verimlilik geçişi denilmektedir (Ünsar, 2007). Bu tür yatırım yapan firmalar,
yatırım yaptıkları ülkedeki ucuz üretim faktörleri ve pazar olanaklarından
yararlanmaya çalışırlar. ABD’li şirketlerin, az gelişmiş ülkelerde yaptığı yatırımlar
bu türdendir (Blalock ve Gertler, 2008).
4. TÜRKİYE, ÇİN VE HİNDİSTAN EKONOMİLERİNDE YDY
Türkiye’nin yabancı sermaye yatırımlarıyla tanışması, Osmanlı Devleti’nin
son dönemlerine kadar dayanmaktadır. Türkiye’de ilk demiryolu, İngilizler
tarafından 1856 yılında, Aydın-İzmir arasında yapılmıştır. YDY’ler Cumhuriyetin
ilk yıllarında kurulan 201 şirketten 66’sında yer almıştır (Kepenek ve Yentürk,
2003). Yabancı sermayenin ülkeye gelmesini teşvik eden ilk kanun, 1954'te
yürürlüğe giren 6224 sayılı Yabancı Sermayeyi Teşvik Kanunu'dur. Türkiye bu
kanunla, dönemin en liberal yabancı sermaye kanununu yürürlüğe koymuştur
(DPT, 2000: 8). Bu kanuna göre; yabancı yatırımcılar, yerli yatırımcılara açık olan
bütün sektörlere girebilecektir. 24 Ocak 1980 Kararları ile yabancı yatırımlar
teşvik edilmiş, yabancı yatırımcılara kâr transferleri konusunda kolaylıklar
sağlanmış, 17 Haziran 2003’te yürürlüğe giren 4875 sayılı kanunla YDY, yeni
bir yasal çerçeveye oturtulmuştur. AB Konseyi’nin 2004 yılı sonunda Türkiye
ile üyelik müzakerelerini başlatma kararı almasıyla birlikte Türkiye, yabancı
yatırımcılar açısından, daha güvenilir bir ülke durumuna gelmiş ve yatırımcı
ilgisi önemli ölçüde artmıştır. 2011 yılı itibariyle Türkiye 83 ülkeyle Yatırımların
Karşılıklı Teşviki ve Korunması (YKTK) Anlaşması imzalamıştır. Bu anlaşmalar,
YDY'li firmalara, ev sahibi ülkede uygulanacak kanunların belirlenmesi,
haklarının garanti altına alınması ve uyuşmazlık hallerinde başvurulacak
uluslararası kurumları belirten temel anlaşmalardır.
Çin’de reform hareketleri, 1978’de Deng Xiaoping'in başa geçmesiyle başlamış,
ABD ve Japonya ile ekonomik işbirliğine girilmiş, sanayi, tarım, bilim-teknoloji
ve milli savunma alanlarında modernleşme hedeflenmiştir (Arısoy vd. 2004).
Başlatılan ekonomik reformlarla birlikte, dışa açılma ve planlı ekonomiden
piyasa ekonomisine geçiş süreci başlamıştır. Çin’de, ekonomiyi modern
hale getirmek, firmaların işletme yönetimi, sermaye ve teknoloji ihtiyaçlarını
karşılamak amacıyla, YDY'lere, resmi olarak ilk izin 1979 yılında verilmiştir
(DEİK, 2003). Çin’de yabancı yatırımların ülkeye çekilmesi ve bu süreçte
sağlanan teşvikler, temel politika önceliğini oluşturmuştur. Çin’in en çok
yabancı sermaye çeken ülke olmasının arkasında; işçilik maliyetlerinin düşük
olması, nüfus büyüklüğünden kaynaklanan çok büyük bir iç talep yapısının
varlığı, yüksek büyüme oranlarından kaynaklanan alım gücü artışı ve düşük
15
enflasyon oranları ile ekonomik dinamiklerde gözlenen istikrar ve süreklilik arz
eden reformlar yatmaktadır (Çin Ülke Raporu, 2008).
Çin, sermaye birikimini arttırabilmek, ülkeye teknoloji ve yabancı sermaye
çekebilmek için, ayrıcalıklı politikaların uygulandığı Özel Ekonomik
Bölgeler (ÖEB) oluşturmuştur. İlk ÖEB’ler 1980 yılında, ülkenin güney doğu
bölgesindeki sahil şeridinde kurulmuştur. Bu bölgelere gelen yabancı firmalar
kendi yatırım, üretim ve pazarlama faaliyetlerini yapabilmiş, çeşitli özel şart
ve teşviklerden yararlanabilmiştir (Özsoylu ve Algan, 2011: 169). ÖEB’de,
yatırım yapacak kişilere uygulanacak bürokratik prosedürler en aza indirilmiş,
işveren ve işçiden alınan vergiler azaltılmış, teknoloji transferi gerçekleştirecek
yatırımlar özel olarak teşvik edilmiştir (Bay vd. 2007). Çin'de ÖEB, hem ülkeye
gelen YDY miktarını arttırmış, hem ihracatı yükseltmiş hem de serbest piyasa
ekonomisinin denendiği bir laboratuvar işlevi görmüştür. Ülkenin ihracatını
arttırabilmek ve ülkeye daha fazla YDY çekebilmek için, ÖEB'leri tamamlayıcı
mahiyette 1990 yılında Serbest Ticaret Bölgeleri (STB) kurulmuştur. STB'ler,
ÖEB'lerden daha esnek politikaların uygulandığı yerlerdir.
1980’li yıllarda sadece ihracata yönelik üretim yapacak yabancı firmaların,
küçük hisseli ortaklıklar aracılığıyla ülkeye giriş yapmasına olanak tanıyan Çin,
1990’lı yılların ortasında, tamamı yabancı sermayeli girişimlerin kurulmasına,
2000’den sonra da YDY’lerin yurtiçine mal satmalarına izin vermiştir (DEİK,
2009). 1984’de sanayi reformunu başaran Çin, 1986’da yüksek teknolojiye
ağırlık veren kalkınma planını uygulamaya koymuş ve Yabancı Firmaların
Yatırımlarını Teşvik Düzenlemelerini yayınlamıştır (Yılmaz ve Koyuncu, 2005:
55). 1995 yılında Merkez Bankası Yasası çıkartılmış, 1996’da cari işlemlerle sınırlı
kalmak şartıyla, para birimi konvertibl hale getirilmiştir. 2000 yılında, Büyük
Strateji adlı ekonomik programı yayınlanmıştır.
2001 yılında Çin’in Dünya Ticaret Örgütü’ne üye olması sonrasında, özellikle
hukuki altyapıda sağlanan gelişmeler (%100 yabancı sermayeli şirket kurmaya
izin verilmesi, YDY’lere iç piyasaya satış hakkının sağlanması, bankacılık, sigorta
ve mali hizmetler alanında da yabancı yatırımlara izin verilmesi) ile ülkeye
giren yabancı sermayede önemli artışlar yaşanmaya başlamıştır (Çin Ülke
Raporu, 2008). Çin günümüzde ulaştığı ekonomik performans ile dünyanın
ekonomik büyüme hızı ortalamasını da yukarı doğru çekmeyi başarmıştır.
2011 yılında dünya ihracatının % 13,5’i, ithalatının ise % 12,7’si Çin tarafından
gerçekleştirilmiştir10. Sosyal güvenlik sisteminin yetersizliği nedeniyle geleceğe
güvenle bakamayan Çin halkının tasarruf eğilimi % 40'ın üzerindedir (World
Bank, 2012).
Çin’de, yabancı sermayeli şirketlerin ülke ekonomisi açısından önemi son
derece büyüktür. YDY, Çin’in yeni sanayi kolları kurmasını ve tüketiciler için
geniş ürün ve hizmet imkânları elde etmesini sağlamıştır. Pek çok alanda
yeni teknolojiler getirmiştir. YDY, insanlara doğrudan ya da dolaylı olarak
10
Unctadstad verileri kullanılarak, tarafımızdan hesaplanmıştır.
16
iş imkânları sağlamış, teknoloji ve yönetim konularında, yerli firmalarca
benimsenip, uygulanabilecek tecrübe ve ticaret imkânları getirmiştir (Davies,
2003). YDY'lerin Çin ekonomisine etkilerine genel olarak bakıldığında; 2003
yılında YDY'li firmalar, 240 milyar dolarlık ihracatla ülke ihracatının % 55’ini,
232 milyar dolarlık ithalatla da ülke ithalatının % 56’sını gerçekleştirmiştir
(DEİK, 2004). 2004 yılında Çin’de toplam üretimin % 27’si YDY ve YDY ortaklı
firmalar tarafından gerçekleştirilmiştir (Yılmaz ve Koyuncu, 2005: 73-74). 2006
yılında gerçekleştirilen gayrisafi sanayi üretiminin % 31,6’sını gerçekleştiren
YDY firmaları, aynı yıl 14.1 milyon kişinin de istihdamını sağlamıştır. 2008 yılı
sonu itibariyle sayısı 660.000’e ulaşan YDY’ler, değer olarak sanayi üretiminin %
30’unu, ulusal vergi gelirlerinin % 21’ini, dış ticaretin % 55’ini ve toplam ulusal
istihdamın % 11’ini oluşturmaktadır (Çin Ülke Raporu, 2008). Dünyanın önde
gelen 500 firmasının (Global Top 500) 480’inin Çin’de yatırımı bulunmaktadır.
Hindistan ucuz işgücü, düşük ülke riski, OECD ülkelerine coğrafi yakınlık ve
kültürel benzerlikleri nedeniyle, YDY çekmede önemli avantajlara sahiptir (Wei,
2005). Fakat Hindistan, çalışanların haklarını korumak amacıyla, son derece
katı bir sistem oluşturmuştur. 1948 yılında kabul edilen ve hâlâ yürürlükte olan
“Fabrika Yasası” ile sanayi sektöründe işçi çıkarmak neredeyse imkânsız hale
getirilmiştir. Bu nedenle Hindistan, diğer Asya ülkeleri gibi sanayi sektörüne,
büyük miktarda YDY çekememiştir. Hizmetler sektörü, 1948’li yıllarda
gelişmemiş olduğu için, Fabrika Yasası, hizmetler sektörünü kapsamamaktadır.
Bu nedenle, hizmetler sektörüne daha fazla YDY gelmiştir (Hindistan Raporu,
2012). Özellikle bilgisayar hizmetleri sektöründe Hindistan'ın yıllık cirosu,
2008 yılında 40 milyar doları aşmıştır (KTO, 2008). YDY’ler Hindistan’da hizmet
sektörleri başta olmak üzere bilgisayar yazlımı ve donanımı, telekomünikasyon,
inşaat, otomotiv, enerji, metalurji, kimya, çimento, ilaç sanayi ve daha birçok
alanda faaliyet göstermektedir (Demirdüzen, 2010).
Hindistan’da 1991 yılından itibaren uygulanan ekonomideki liberalizasyon
politikalarının da etkisiyle, YDY artış göstermeye başlamıştır. 1990'ların
ortalarından itibaren bazı sektörlerde yabancı yatırımlara onay verilmesi süreci
otomatik hale getirilmiştir. Şartları uygun olduğunda, yabancı yatırımcılar,
bu sayede devlet lisansına ve onaylarına gerek kalmaksızın, Hindistan
Merkez Bankası'na (RBI) bildirerek yatırımlarını gerçekleştirebilmektedir. Bazı
sektörlerde yabancı yatırımcıların, Yabancı Yatırımı Geliştirme Kurulu (FIPB)
ya da Yabancı Yatırım Kabine Komitesi’nden onay alması gerekmektedir.
Hindistan’da sektörler itibariyle YDY izin durumları, sanayi kolları arasında
değişiklik gösterebilmektedir. Mevcut şirketler yabancı yatırımcılarla ortaklık
kurmak istediklerinde, otomatik yatırım izni alabilmektedir. Hindistan'da 2003
yılında kabul edilen yeni dış ticaret kanununa göre, ikinci el sermaye mallarının
ithalatı serbest bırakılmıştır. Aynı düzenlemede, ihracatı kolaylaştırıcı hükümler
de getirilmiştir (Bay vd. 2007) Ocak 2005'te YDY'ler üzerindeki sınırlandırmalar
kısmen kaldırılmıştır. Özelleştirme ihalelerine, yabancı yatırımcıların da
katılabilmesine izin verilmiştir. Yabancı yatırımcılar, yatırım yaptıktan sonra,
17
Hindistan vatandaşları ile eşit haklara sahip olabilmektedir (Chakraborty ve
Nunnenkamp, 2006; Uyanık, 2011).
Hindistan, YDY konusunda istenilen performansı gösterememiştir. Nüfus
yoğunluğuna, ucuz işgücüne, zengin doğal kaynaklarına rağmen,YDY çekmede
yetersiz kalmıştır. Çünkü Hindistan'da yatırım ortamı yabancılar için hâlâ bazı
sıkıntıları içinde barındırmaktadır. Hindistan’da gayrimenkul, perakende satış,
hukuk ve güvenlik işleri, tarım, kumar, bahis ve şans oyunları, tütün ve tütün
ürünleri, nükleer enerji ve demiryolları gibi birçok alanda YDY yasaklanmıştır.
Yabancı yatırımcılar sivil havacılık şirketlerinin hisselerinin en fazla % 49'una
sahip olabilmektedirler (Uyanık, 2011). Pakistan vatandaşlarının Hindistan’da
yatırım yapması yasaktır. Bangladeş, Nepal ve Bhutan vatandaşlarının ise belirli
alanlarda yatırım yapmaları, hükümet iznine tabidir (WTO, 2011) . Özellikle
1948'de kabul edilen ve hâlâ yürürlükte olan Fabrika Yasası ile işçilere aşırı
haklar tanınmış ve işçi çıkarmak neredeyse imkânsız hale getirilmiş olmasının,
bu sonuçta etkili olduğu düşünülmektedir. Bu durum, yabancı yatırımcıları
imalat sanayiinden uzak tutmuş ve bu alana yönelecek YDY'lerin başka ülkeleri
tercih etmelerine neden olmuştur.
Türkiye, Çin ve Hindistan’ın çektiği YDY miktarları ve bunların dünya YDY’si
içindeki payları, Çizelge 1'de sunulmuştur.
Çizelge 1.Türkiye, Çin ve Hindistan’da YDY
Dünya
YDY
(Milyar
Dolar)
1980
1990
2000
2006
2007
2008
2009
2010
2011
54
207
1401
1463
1976
1791
1198
1309
1524
Türkiye
YDY
(Milyar
Dolar)
0,018
0,7
0,9
20,2
22,1
19,5
8,4
9,3
16
Çin
Pay (%)
0,03
0,3
0,1
1,4
1,1
1,1
0,7
0,7
1,1
YDY
(Milyar
Dolar)
0,057
3,5
40,7
72,7
83,5
108,3
95
114,7
123,9
Hindistan
Pay (%)
0,1
1,7
2,9
5,0
4,2
6,0
7,9
8,8
8,1
YDY
(Milyar
Dolar)
0,08
0,24
3,6
20,3
25,3
42,5
35,6
24,1
31,5
Pay (%)
0,1
0,1
0,3
1,4
1,3
2,4
3,0
1,8
2,1
Kaynak: UNCTAD Statistics 2012 verileri kullanılarak, tarafımızdan oluşturulmuştur.
Çizelge 1’e göre, 1980 yılında 54 milyar dolar olan dünya YDY akımının, 1990’lı
yıllarda hızla arttığı gözlenmiştir. 2007’de 1.976 trilyon dolarla en yüksek
seviyesine ulaşmış olan YDY, 2008 küresel ekonomik krizin etkisiyle 2009
yılında 1.2 trilyon dolara kadar düşmüştür. 2011 yılında ise tekrar yükselerek
yaklaşık 1.5 trilyon dolara çıkmıştır.
18
Türkiye’de 1980 yılında sadece 18 milyon dolar olan YDY miktarı, 2000 yılında
1 milyar dolara yaklaşmış, büyük özelleştirme çalışmalarının da etkisiyle 2007
yılında 22 milyar doları aşmıştır. 2008 küresel ekonomik krizin etkisiyle hızlı
bir düşüş gösteren YDY, 2009'da % 57 oranında azalarak 8.4 milyar dolara
gerilemiştir. 2011 yılında artan YDY, 16 milyar dolara ulaşmıştır. 1980 yılında
sadece 57 milyon dolarlık YDY çeken Çin, 2011 yılında 124 milyar dolarlık
YDY ile dünyada gerçekleşen YDY’nin % 8’ini çekmeyi başarmıştır. Hindistan’a
yönelik YDY akımı 2005 yılından sonra hızlanmıştır. 2011 yılında 31.5 milyar
dolarla, dünya YDY’sinin yaklaşık % 2’si bu ülkeyi tercih etmiştir. Ancak 1.2
milyarlık toplam nüfusuna, ucuz işgücüne, 300 milyonluk orta ve yüksek gelirli
tüketici sınıfına oranla, bu kadar YDY’nin Hindistan için az olduğu söylenebilir.
5. LİTERATÜR ÖZETİ
İktisat literatüründe YDY’nin verimlilik üzerindeki etkilerini incelemek üzere
yapılmış olan ampirik analizlerin, seçilmiş bir özeti, yapılış tarihi sırasına göre
Çizelge 2'de sunulmuştur.
Çizelge 2. YDY’nin Verimlilik Üzerindeki Etkilerine İlişkin Ampirik
Literatür Özeti
19
20
6. AMPİRİK ANALİZ
6.1. Veri Seti
Çalışmada; Türkiye, Çin ve Hindistan'a ait 1980-2011 dönemi, Gayrisafi Sabit
Sermaye Oluşumu (K, milyar dolar) İstihdam Edilen Kişi Sayısı (L, milyon
kişi), Gayri Safi Yurtiçi Hâsıla (Y; milyar dolar) ve Yabancı Doğrudan Yatırım
(YDY; milyar dolar) değişkenleri kullanılmıştır. Değişkenlere ilişkin veriler;
Dünya Bankası, IMF ve UNCTAD’ın web sayfalarından derlenmiştir. Seriler,
logaritmaları alındıktan sonra analize alınmıştır.
6.2. Model
YDY ile ev sahibi ülkedeki TFV arasındaki ilişkiyi analiz edebilmek için; Hale ve
Long (2007) izlenerek, teknoloji girişini dışsal kabul eden bir Cobb-Douglas
üretim fonksiyonu kullanılmıştır.
=
∝
(1)
Burada A; dışsal Hicks-Nötr teknolojik ilerleme katsayısı olup çıktının, sermaye
(K) ve emek (L) tarafından açıklanamayan kısmına karşılık gelmektedir. Solow
Büyüme Modeli’nde buna “Solow Artığı” denilmekte olup (Solow, 1956) TFV’yi
ifade etmektedir. Eşitliğin her iki tarafının logaritması alınarak, model doğrusal
hale getirilmiştir:
=
+∝
+
(2)
21
Bu eşitliğin her iki tarafının K ve L'ye göre kısmi türevleri alındığında, sermayenin
ve emeğin marjinal verimlilikleri elde edilebilir.
1
=
′
′
=
(3)
1
(4)
=
(5)
Bu son eşitlikte
bir birim sermaye artışının, çıktı üzerindeki etkisini
göstermekte olup, sermayenin marjinal verimliliğine karşılık gelmektedir.
Benzer işlemler emeğin marjinal verimliliği için de tekrarlandığında kısmi
faktör verimlilikleri elde edilir.
=∝
(6)
=
(7)
TVF, kısmi faktör verimliliklerinin toplanmasıyla elde edilir.
=
(8)
+
Buna göre; TFVt ile YDYt arasındaki ilişkiyi belirlemek amacıyla aşağıdaki model
tahmin edilmiştir.
=
0
+
1
+
(9)
22
6.3. Yöntem
Bu çalışmada; YDY'nin ülkelerin toplam faktör verimlilikleri üzerindeki etkileri,
çoklu yapısal kırılmalı eşbütünleşme yöntemiyle analiz edilmiştir. İlk aşamada;
serilerin durağanlıkları, Carrion-i-Silvestre vd. (2009) çoklu yapısal kırılmalı
birim kök testiyle incelenmiştir. İkinci aşamada; TFV serisi türetilmiş, üçüncü
aşamada; TFV ve YDY serileri arasında eşbütünleşme ilişkisinin varlığı, Maki
(2012) çoklu yapısal kırılmalı eşbütünleşme testiyle sınanmıştır. Dördüncü
aşamada; seriler arasındaki uzun dönem ilişkileri, DEKK yöntemiyle tahmin
edilmiştir. Beşinci ve son aşamada; seriler arasındaki kısa dönem analizi, hata
düzeltme modeli çerçevesinde DEKK yöntemiyle tahmin edilmiştir.
6.4. Yapısal Kırılmalı Birim Kök Testi
Bir zaman serisi, analiz dönemi içinde, farklı dönemlerde, değişik deterministik
trendler etrafında durağan olabilir. Bu değişiklikler; sabit terimde ve/
veya eğimde meydana gelen yapısal farklılaşmalardan (kırılmalardan)
11
kaynaklanabilir. Bu kırılmalara; savaş, barış, doğal afetler, terör olayları12 , politika
13
14
değişiklikleri ve ekonomik krizler neden olabilir. Bu yapısal kırılmaları dikkate
almadan yapılan birim kök analizleri, hatalı sonuçlar verebilir ve testin gücünü
azaltır (Perron, 1989). Bununla birlikte, Perron (1989), yapısal kırılmaların varlığı
durumunda, standart Augmented Dickey Fuller (ADF) testlerinin, birim kök
hipotezini reddedememe, yani durağan olan serileri durağan değil biçiminde
değerlendirebilme eğiliminde olduğunu ifade etmiştir.
Yapısal kırılmalı birim kök testleri Perron (1989) ile başlamış, Zivot-Andrews
(1992), Lumsdaine-Papell (1997), Perron (1997), Ng-Perron (2001) ve LeeStrazicich (2003) ile devam etmiştir. Bu yöntemlerde, serilerde bir veya
iki tane yapısal kırılmaya izin verilebilirken, Carrion-i-Silvestre vd. (2009)
(CS) testinde, 5 tane yapısal kırılmaya izin verilmekte ve kırılma noktaları
içsel kabul edilmektedir. CS testi, yapısal kırılma noktalarını, Bai ve Perron
(2003) algoritmasını kullanarak ve quasi-GLS yöntemi yardımıyla, dinamik
programlama süreciyle, hata kareler toplamını minimize ederek elde
etmektedir. Bu test, küçük örneklemlerde de kullanılabilme özelliğine sahiptir
(Carrion-i-Silvestre vd. 2009). CS testinde kullanılan stokastik veri üretme süreci
şöyledir:
(10)
(11)
11
12
13
14
Japonya’da 2011 yılında yaşanan tsunami felaketi gibi.
11 Eylül 2001’de ABD’de Dünya Ticaret Merkezi’ne ve Pentagon’a yönelik uçak saldırıları gibi.
1978'de Çin, 24 Ocak 1980'de Türkiye ve 1991'de Hindistan'da olduğu gibi.
1929 Büyük Buhranı ve 2008 Küresel Ekonomik Krizi gibi.
23
Carrion-i-Silvestre vd. (2009), beş farklı test istatistiği geliştirmiştir. Bunlar:
(12)
(13)
(14)
(15)
(16)
Araştırmaya göre eğer burada;
H0: α=1 ise seride birim kök vardır ve seri durağan değildir.
H1: α<1 ise seride birim kök yoktur ve seri durağandır.
Bu çalışmada serilerin durağanlıkları CS testi ile incelenmiş ve elde edilen
sonuçlar, Çizelge 3’te sunulmuştur.
24
Çizelge 3. Carrion-i-Silvestre vd. (2009) Çoklu Yapısal Kırılmalı Birim Kök Testi
Sonuçları
Not:*; % 5 anlamlılık düzeyinde durağanlığı ifade etmektedir. Parantez içindeki değerler,
bootstrap kullanılarak 1000 yineleme ile üretilmiş kritik değerlerdir. Yapısal kırılma tarihleri,
test yöntemi tarafından belirlenmiş tarihler olup, serilerin orijinal hallerindeki kırılmaları
ifade etmesi için, sadece düzey değerleriyle yapılan testteki sonuçlar rapor edilmiştir.
Çizelge 3’te serilerin düzey değerinde durağan olmayıp, birinci farkları
alındığında durağan hale geldikleri, yani I (1) oldukları görülmektedir. Bu
25
durumda seriler arasındaki eşbütünleşme ilişkisinin araştırılabileceğine karar
verilmiştir.
Test yönteminin, ülke ekonomilerindeki yapısal kırılma tarihlerini, büyük
oranda başarılı bir şekilde tespit ettiği görülmektedir. Testlerin yakaladığı yapısal
kırılma noktaları çerçevesinde Türkiye ekonomisine bakıldığında; 1985’te
İstanbul Menkul Kıymetler Borsası kurulmuş, 1989’da sermaye hareketleri dışa
açık hale getirilerek; yabancı sermaye girişinin önündeki engeller kaldırılmıştır.
1990'lı yılların başından itibaren bozulmaya başlayan makro ekonomik
göstergeler 1994 yılında 5 Nisan kararlarının alınmasını zorunlu kılmış, bu
da ekonomi politikalarında yapısal değişmelere yol açmıştır. 1997 Asya Krizi,
1998 Rusya Krizi ve 1999 Marmara Depremi’nin getirmiş olduğu ekonomik
yük ve takip eden yapısal ekonomik sorunlar, 2001 Krizi’nin öncü dinamiklerini
oluşturmuştur. Kriz sonrası Güçlü Ekonomiye Geçiş Programı ile birlikte
ekonomik model yeniden tanımlanmıştır. Enflasyon hedeflemesi rejimine
geçilen bu dönemde bir yandan ekonomik dengeler kurulurken, diğer yandan
özelleştirme ve yabancı sermaye girişlerinde önemli artışlar gerçekleşmiştir.
Testlerin yakaladığı yapısal kırılma noktaları çerçevesinde Çin ekonomisine
bakıldığında; 1978 de reform hareketlerine başlayan ülke, ABD ve Japonya ile
ekonomik işbirliğine girmiştir. Başlatılan ekonomik reformlarla birlikte, dışa
açılma ve planlı ekonomiden piyasa ekonomisine geçiş başlamıştır. Çin’de,
ekonomik modernizasyonun, firmaların modern işletme yönetimi, sermaye ve
teknoloji ihtiyaçlarının karşılanması amacıyla, YDY’ye resmi olarak ilk izin 1979
yılında verilmiştir (DEİK, 2003). 1980’li yıllarda sadece ihracata yönelik üretim
yapacak yabancı firmaların, küçük hisseli ortaklıklar aracılığıyla ülkeye giriş
yapmasına olanak tanıyan Çin, 1984’de sanayi reformunu başlatmış, 1986’da
yüksek teknolojiye ağırlık veren kalkınma planını uygulamaya koymuştur. 1997
Güney Doğu Asya ve 1998 Rusya Krizleri, Çin ekonomisini etkilemiştir. 2001
yılında Çin’in Dünya Ticaret Örgütü’ne üye olması sonrasında, özellikle hukuki
altyapıda sağlanan gelişmeler (%100 yabancı sermayeli şirket kurulmasına izin
verilmesi, YDY'lere iç piyasaya satış hakkının sağlanması, bankacılık, sigorta ve
mali hizmetler alanında yabancı yatırımlara izin verilmesi) ile bu ülkeye giren
yabancı sermayede önemli artışlar yaşanmaya başlanmıştır (Çin Ülke Raporu,
2008). 2008 Küresel Ekonomi Krizi, Çin’i de etkilemiş ve ekonomik değerlerinde
yapısal değişmelere neden olmuştur.
Testlerin yakaladığı yapısal kırılma noktaları çerçevesinde Hindistan
ekonomisine bakıldığında: 1991 yılına kadar sosyal demokrat politikalarla
yönetilen Hindistan, bu tarihten sonra yabancı sermaye hareketlerini
serbestleştirmeye ve ekonomiyi liberalleştirmeye yönelik reformlara başlamış,
pazar ekonomisi anlayışını benimsemiştir. 1991 reformları ile ithalat izinlerinin
esnetilmesi öngörülmüştür. Hindistan Rupi’si 1991’de % 22 oranında devalüe
edilmiş, 1992’de ikili döviz kuru uygulamasına geçilmiştir. İhracatçılara, ülkeye
getirdikleri dövizin % 60’ını serbest kullanma hakkı tanınmıştır. 1993’te tüketim
26
malları ve tarım ürünleri hariç, tüm malların ithalatı serbest bırakılmıştır.
1995 yılında Dünya Ticaret Örgütü’ne de giren Hindistan, 2001 yılında tarım
sektörü girdileri hariç, tüm ürünlerin ithalatını serbest bırakmıştır. İhracatın
arttırılabilmesi için 2001-2002 yıllarında 64 ürün, rezerv listesinden çıkarılarak,
dış ticareti serbest hale getirilmiş, yatırımcıların almak zorunda oldukları
lisanslar ve yatırım izinleri kaldırılmıştır. Bütün bu gelişmeler, Hindistan
ekonomisinde yapısal kırılmalara neden olmuştur. 2008 Küresel Ekonomik
Krizi’nin de ülkenin ekonomik yapısında önemli değişimler meydana getirdiği
görülmektedir.
6.5. Toplam Faktör Verimliliği Serisinin Elde Edilmesi
Analizin bu aşamasında, TFV serisini türetebilmek için gerekli olan esneklik
katsayıları Denklem (2) yardımıyla, EKK yöntemi kullanılarak, üç ülke için ayrı
ayrı tahmin edilmiş ve elde edilen sonuçlar, Çizelge 4’te sunulmuştur.
Çizelge 4. Esneklik Katsayıları Tahmin Sonuçları
Not: Burada,
sırasıyla Breusch-Godfrey ardışık bağımlılık, Breusch-Paganve
Godfrey değişen varyans ve Ramsey regresyonda model kurma hatası olasılık değerlerini, [ ] içindeki
değerler, t istatistiklerini göstermektedir.
Buna göre, Çizelge 4’teki katsayılarla Denklem (6) ve Denklem (7) kullanılarak,
kısmi faktör verimlilikleri hesaplanmıştır. Daha sonra Denklem (8) ile TFV
serileri elde edilmiştir.
6.6. Eşbütünleşme Analizi
Birçok makroekonomik değişkenin düzey değerleri durağan değildir. Durağan
olmayan zaman serileriyle yapılan regresyon analizlerinin anlamlı olabilmesi
ve gerçek ilişkileri yansıtabilmesi, ancak bu zaman serileri arasında bir
eşbütünleşme ilişkisinin varlığıyla mümkün olmaktadır (Gujarati, 1999: 725,
726). Eğer, seriler arasında bir eşbütünleşme ilişkisi varsa, yani seriler uzun
dönemde birlikte hareket ediyorsa, düzey değerleriyle yapılacak analizde,
bir sahte regresyon problemiyle karşılaşılmayacaktır. Ancak, uzun dönemde
birlikte hareket eden değişkenlerin dinamik davranışları, denge ilişkisinden
bazı sapmalar gösterebilir (Enders, 1996: 151). Bu, eşbütünleşmiş değişkenlerin
temel bir özelliği olup, kısa dönem dinamiği üzerinde belirleyici bir rol oynar. Bu
süreçle ortaya çıkan dinamik model, hata düzeltme modeli olarak adlandırılır
(Enders, 1995: 365).
27
Analizde kullanılan serilerde yapısal kırılmaların varlığı durumunda, birim
kök testlerinde olduğu gibi, seriler arasındaki uzun dönem ilişkisinin varlığını
inceleyen eşbütünleşme testleri de sapmalı sonuçlar verir. Bu nedenle,
eşbütünleşme testlerinde de yapısal kırılmaların etkilerinin dikkate alınması
gerekmektedir. Bu testler, yapısal kırılmanın varlığı durumunda, seriler arasında
eşbütünleşme ilişkisinin varlığını araştırmaktadır.
Bu çalışmada YDY ve TFV serileri arasında eşbütünleşme ilişkisinin varlığı, Maki
(2012) testi ile incelenmiştir. Gregory ve Hansen (1996), Carrion-i-Silvestre ve
Sanso (2006) ve Westerlund ve Edgerton (2006) bir tane yapısal kırılmayı göz
önünde bulundurabilirken, Maki (2012) 5 taneye kadar yapısal kırılma altında,
seriler arasındaki eşbütünleşmenin varlığını test edebilmekte ve yapısal
kırılma tarihlerini verebilmektedir. Özellikle, eşbütünleşme denkleminde üç ve
daha fazla yapısal kırılma olduğunda, bu yöntem, Gregory ve Hansen (1996)
ve Hatemi-j (2008) yöntemlerden daha üstündür (Maki, 2012). Testin çalışma
algoritmasında; her bir dönem muhtemel bir kırılma noktası olarak alınmakta, t
istatistikleri hesaplanmakta ve t’nin minimum olduğu noktalar, kırılma noktası
olarak kabul edilmektedir. Bu yöntemde analize alınacak bütün serilerin I(1)
olması gerekmektedir. Maki (2012), yapısal kırılmaların varlığı durumunda
seriler arasında eşbütünleşme ilişkisi olup olmadığını test edebilmek için dört
farklı model geliştirmiştir:
Model 0: Sabit terimde kırılma var, trendsiz model.
(18)
Model 1: Sabit terimde ve eğimde kırılma var, trendsiz model
(19)
Model 2: Sabit terimde ve eğimde kırılma var, trendli model
(20)
28
Model 3: Sabit terimde, eğimde ve trendde kırılma var.
(21)
Ki, kukla değişkenler olup, Maki (2012) şöyle tanımlanmıştır:
Burada TB yapısal kırılma tarihini ifade etmektedir. Testin hipotezleri:
H0: Yapısal kırılmalar altında eşbütünleşme yoktur.
H1: Yapısal kırılmalar altında eşbütünleşme vardır.
Hipotezleri test etmek için gerekli olan kritik değerler, Monte Carlo
simülasyonuyla hesaplanmış ve Maki’de (2012) verilmiştir. Hesaplanan değer,
kritik değerden küçük olduğunda, H0 reddedilmekte ve seriler arasında
eşbütünleşme ilişkisinin var olduğuna karar verilmektedir. Bu çalışmada
Denklem (9)’da verilen model için, Maki (2012) testi yapılmış ve elde edilen
sonuçlar Çizelge 5’te sunulmuştur.
Çizelge 5. Maki (2012) Çoklu Yapısal Kırılmalı Eşbütünleşme Testi Sonuçları
29
Not:[ ] içindeki değerler, kritik değerler olup Maki (2012) Çizelge 1’den alınmış % 5 anlamlılık düzeyine
sahip değerlerdir.*; % 5 anlamlılık düzeyinde, **; % 10 anlamlılık düzeyinde eşbütünleşme ilişkisinin
varlığını ifade etmektedir. ( ) içindeki değerler, test yöntemi tarafından eşbütünleşme denkleminde
belirlenen yapısal kırılma tarihleridir.
Çizelge 5’teki sonuçlar incelendiğinde, her ülke için en az birkaç modelde
hesaplanan test istatistiklerinin, kritik değerlerden küçük olduğu, dolayısıyla
seriler arasında eşbütünleşme ilişkisinin var olduğu görülmektedir. Seriler
uzun dönemde birlikte hareket etmektedir ve bu serilerin düzey değerleriyle
gerçekleştirilecek uzun dönem analizi, sahte regresyon içermeyecektir.
Bu durumda seriler arasındaki uzun dönem eşbütünleşme katsayılarının
tahminine geçilebileceğine karar verilmiştir.
6.7. Uzun Dönem Eşbütünleşme Katsayılarının Tahmini
Seriler arasında eşbütünleşme ilişkisi belirlendiğinde, uzun dönem
eşbütünleşme katsayıları DEKK veya Tam Değiştirilmiş EKK (TDEKK)
yöntemlerinden biriyle tahmin edilebilmektedir. Seriler arasında eşbütünleşme
ilişkisi tespit edilemediği durumda ise EKK yöntemi kullanılmaktadır (Gregory
ve Hansen, 1996).
Stock-Watson (1993), EKK tahmincisindeki sapma ve içsellik sorunlarını
giderebilmek için, modele açıklayıcı değişkenlerin düzey değerleriyle birlikte,
farklarının gecikmelerinin (lag) ve öncüllerinin (lead) de eklenmesini önermiştir.
DEKK tahmincisinin kullanılabilmesi için, seriler arasında eşbütünleşme
ilişkisinin varolması gerekmektedir. Aynı zamanda, bağımlı değişken I(1) olmak
şartıyla, bağımsız değişkenlerden bazıları I(1), bazıları I(0) olabilmektedir.
Bu yöntem, bağımsız değişkenlerdeki içsellik ve otokorelasyonun varlığı
durumunda da güçlü ve tutarlı tahminler üretmektedir (Esteve ve Requena,
2006: 118). DOLS ile tahmin yapılırken, iki değişkenli bir regresyon modeli şu
hale getirilmektedir:
(22)
30
Burada q; optimum öncül ve gecikme değerini ifade etmekte olup, bu
çalışmada Akaike Bilgi Kriteri (Akaike Information Criteria: AIC) yardımıyla
belirlenmiştir. Çalışmada uzun dönem eşbütünleşme katsayıları, Denklem
(9)’da verilen model kullanılarak DEKK yöntemiyle tahmin edilmiş, elde edilen
sonuçlar Çizelge 6’da sunulmuştur
Çizelge 6. Uzun Dönem Eşbütünleşme Katsayıları
Not: Kukla değişkenler Türkiye için1989;1995 ve 2000, Çin için 1987; 1992 ve 1998, Hindistan için
1992; 1995 ve 1998 yıllarını temsil etmektedir. Bu çalışmada zaman boyutu kısa olduğu için, üç
tane yapısal kırılmaya izin verilmiş ve bu yapısal kırılma noktaları, kukla değişkenlerle modele dâhil
edilmiştir. J-B: Jarque-Bera normallik testi sınaması olasılık değeridir. Tahminlerdeki otokorelasyon
ve değişen varyans sorunları, Newey-West yöntemi ile giderilmeye çalışılmıştır.
Çizelge 6’daki sonuçlara göre; Türkiye’de YDY’nin TFV üzerinde pozitif bir
etkisinin olduğu tespit edilmiştir. Bu ilişki istatistikî olarak da anlamlıdır. Yani
Türkiye’ye gelen YDY % 10 oranında arttığında, ülkede TFV % 0,3 oranında
artmaktadır. Bu durum teorik beklentilerle uyumludur. Kukla değişkenlere
bakıldığında; 1989’da kabul edilen 32 sayılı karar ile sermaye hareketlerinin
dışa açılması ve 2000 sonrası uygulanan Güçlü Ekonomiye Geçiş Programının,
verimlilik artışına katkıda bulunduğu görülmektedir. 1994 yılında yaşanan
ekonomik kriz ve arkasından gerçekleştirilen devalüasyon Türkiye’de TFV’yi
olumsuz yönde etkilemiştir.
Çin’de YDY’nin TFV üzerindeki etkisi pozitif ve istatistiksel olarak anlamlı
çıkmıştır. Yani Çin’e gelen YDY, %10 oranında arttığında, TFV de % 0,4 oranında
artmaktadır. Bu durum beklentilere uygundur. Çünkü pek çok büyük yabancı
firma, Çin’i üretim üssü haline getirmiştir. Bu firmalar, yaptıkları AR-GE ve
teknoloji yoğun yatırımlarla, ülkedeki TFV’ye olumlu katkı sağlamıştır. Yapısal
kırılmalara bakıldığında; 1987’li yıllarda Çin’de uygulanan liberalizasyon
politikalarının, ülkedeki TVF’yi olumlu yönde etkilediği, 1992’li yıllarda
Sovyetler Birliği’nde başlayan dağılma sürecinin, Çin’i olumsuz etkilediği
görülmektedir.
Hindistan’a ait sonuçlara bakıldığında, YDY’nin TFV’yi pozitif ve istatistikî
olarak anlamlı düzeyde etkilediği tespit edilmiştir. Hindistan’a gelen YDY, %
10 oranında arttığında, bu ülkede TFV % 0,2 oranında artmaktadır. Bu durum
beklentilere uygundur. Çünkü pek çok büyük yabancı firma, özellikle bilgisayar
yazılımı işlerini ve çağrı merkezlerini (call center), Hindistan’a kaydırmış, bu
amaçla önemli yatırımlar yapmıştır. Bu yatırımlar, ülkedeki TFV’ye olumlu katkı
sağlamıştır. Yapısal kırılma noktalarına bakıldığında; 1991 yılında başlatılan
ekonomiyi liberalleştirme çabalarının TFV’yi olumlu yönde etkilediği, 1995
31
yılında Hindistan’ın Dünya Ticaret Örgütü’ne girmesi de ülkedeki verimliliğe
olumlu katkı sağlamıştır. 1997 Güney Doğu Asya ve 1998 Rusya Ekonomik
Krizleri, bu ülkedeki TFV’yi negatif yönde etkilemiştir.
6.8. Kısa Dönem Analizi: Hata Düzeltme Modeli
Kısa dönem analizinde, farkı alınmış serilerin gecikmelileri ve uzun dönem
analizinden elde edilen hata terimi serisinin bir dönem gecikmeli değeri
(Error Correction Term: ECTt-1) kullanılmaktadır. Bu çalışmada kullanılan hata
düzeltme modeli şöyledir:
(23)
Burada m ve n; optimum gecikme uzunlukları olup, bu çalışmada AIC yardımıyla
belirlenmiştir. Model, DEKK yöntemiyle tahmin edilmiş ve elde edilen sonuçlar
Çizelge 7’de sunulmuştur.
Çizelge 7. Kısa Dönem Hata Düzeltme Modeli Tahmin Sonuçları
Not: Kukla değişkenler Türkiye için 1989;1995 ve 2000, Çin için 1987; 1992 ve 1998, Hindistan için
1992; 1995 ve 1998 yıllarını temsil etmektedir. J-B: Jarque-Bera normallik testi sınaması olasılık
değeridir. Tahminlerdeki otokorelasyon ve değişen varyans sorunları, Newey-West yöntemi ile
giderilmeye çalışılmıştır.
Çizelge 7’deki sonuçlar incelendiğinde, üç ülke için de hata düzeltme
terimlerinin katsayıları negatif ve istatistiki olarak anlamlı bulunmuştur. Bu
modellerde, hata düzeltme terimi çalışmaktadır. Uzun dönemde birlikte
hareket eden seriler arasında kısa dönemde meydana gelen sapmalar ortadan
kalkmakta ve seriler tekrar uzun dönem denge değerlerine yakınsamaktadır.
Bu durum, yapılan uzun dönem analizlerinin güvenilir olduğuna da bir kanıt
oluşturmaktadır.
7. SONUÇ VE ÖNERİLER
Bu çalışmada, Türkiye, Çin ve Hindistan örneğinde, YDY’nin, toplam faktör
verimlilikleri üzerindeki etkileri, Carrion-i-Silvestre vd. (2009) çoklu yapısal
kırılmalı birim kök testi, Maki (2012) çoklu yapısal kırılmalı eşbütünleşme testi
ve DEKK yöntemi yardımıyla 1980-2011 dönemi temel alınarak analiz edilmiştir.
Ampirik analiz bağlamında uygulanan yapısal kırılmalı birim kök testi
sonucunda, serilerin düzey değerlerinde durağan olmayıp, birinci farkları
32
alındığında durağan hale geldikleri, yani I(1) oldukları görülmüştür. Dolayısıyla
bu seriler arasında eşbütünleşme analizinin yapılabileceğine karar verilmiştir.
Gerçekleştirilen yapısal kırılmalı eşbütünleşme testleri sonucunda, seriler
arasında eşbütünleşme ilişkisinin olduğu, serilerin uzun dönemde birlikte
hareket ettikleri görülmüştür. Böylece seriler arasındaki uzun ve kısa dönem
analizlerinin yapılabileceği sonucuna ulaşılmıştır.
Seriler arasındaki uzun dönem ilişkisi DEKK yöntemiyle tahmin edilmiştir. Elde
edilen sonuçlara göre, YDY’deki % 10’luk artışın TFV’yi Türkiye’de % 0,3; Çin’de
% 0,4 ve Hindistan’da % 0,2 oranında arttırdığı tespit edilmiştir. Elde edilen bu
sonuçlar, literatürdeki Kim ve Huang (2000); Hasaskel vd. (2002); Smarzynska
(2002); Jabbour ve Mucchielli (2004); Soysal (2007) ve Taymaz ve Yılmaz (2008)
ile uyumludur. Burada verimlilikteki artışların sadece YDY’den kaynaklandığını
iddia etmek tamamen doğru olmayabilecektir. Çünkü ülkede toplam faktör
verimliğini etkileyen başka pek çok faktörün de var olduğu bilinen bir gerçektir.
Ayrıca toplam faktör verimliliğinin hesaplanmasında kullanılan gayri safi sabit
sermaye oluşumu verisinin de oldukça fazla toplulaştırılmış ve genellemelerle
elde edilmiş bir seri olması, elde edilen bulguların güvenilirliği konusunda
endişelere sebep olmaktadır.
Sonuç olarak; YDY, ev sahibi ülkelerdeki TFV’yi pozitif etkilemektedir. Ülkelerin
yerli sanayilerini ve işgücünü daha verimli hale getirmesinde YDY önemli
fırsatlar sunmaktadır. YDY’den yerli firmalara verimlilik geçişini ve toplam
faktör verimliliğini arttırabilmek için Çin’de uygulanan politikalar benzeri
uygulamalarla, ülkeye gelen yabancı firmaların, yurtiçi firmalarla tamamlayıcılık
ilkesine göre üretim yapması sağlanabilir. Çünkü bu kanalla, yerli firmalar,
yabancı firmalarla iletişime geçecek ve verimlilik konusunda onlardan daha
çok yararlanabilecektir. En azından, bu şekilde yatırım yapacak firmalara, ilave
teşvikler sağlanabilir. Ayrıca Hindistan’da olduğu gibi; AR-GE çalışması yapacak
YDY’lere daha fazla teşvik sağlanabilir, yurtdışında yaşayan vatandaşların
ülkeye YDY yapmaları teşvik edilebilir. Bu bağlamda Türkiye’de de silikon
vadisi, teknopark, nanoteknoloji üssü türü entegre araştırma tesislerinin
kurulmasında fayda vardır. Türkiye’nin bundan sonra tekstil, işlenmemiş gıda
ve hammadde ihracatçısı olmaktan çıkıp, katma değeri yüksek, teknoloji
ağırlıklı ürünler üretebilen ve ihraç edebilen bir ülke durumuna gelmesi
gerekmektedir.
33
KAYNAKÇA
. ALTENBURG, T., (2000), Linkages and Spillovers between Transnational
Corporations and Small and Medium-Sized Enterprises in Developing
Countries: Opportunities and Best Policies, In UNCTAD, ed., TNC-SME
Linkages for Development: Issues-Experiences- Best Practices. New York
and Geneva: United Nations.
. ARNOLD, J. ve JAVORCIK, B. S., (2007), “Does Services Liberalization
.
Benefit Manufacturing Firms? Evidence from the Czech Republic”,
Work Bank Policy Research Working Paper, No. 4109.
ARNOLD, J. ve JAVORCIK, B. S., (2009), “Gifted Kids or Pushy Parents?
ForeignAcquisitions and Firm Performance in Indonesia”, Journal of
International Economics, c. 79, s. 1, ss. 42-53.
. AUDET, K. M. ve GAGNÉ, R., (2010),“Openess to Foreign Direct Investment
and Productivity in Canada”, Productivity and Prosperity In Quebec, ss.
1-19.
. BAI, J., PERRON, P., (2003), “Computation and Analysis of Multiple
Structural Change Models”, Journal of Applied Econometrics, s. 18, ss.
1-22.
. BARRELL, R ve PAIN, N., (1997), “Foreign Direct Investment, Technological
Change and Economic Growth Within Europe”, Te Economic Journal, c.
107, s. 445, ss. 1770-1786.
. BAY, M., SEYMEN OSKAY, C. ve Çiçek, E., (2007), “Doğrudan Yabancı
Yatırımları Türkiye’ye Çekmek İçin Yapılması Gereken Düzenlemeler”,
Selçuk Üniversitesi Karaman İ. İ. B. F. Dergisi, c. 12, s. 9, ss. 253-263.
. BLALOCK, G. ve GERTLER, P. J., (2008), “Welfare Gains from Foreign Direct
.
Investment Through Technology Transfer to Local Suppliers”, Journal
of International Economics, Elsevier, c. 74, s. 2, ss. 402-421.
BLOMSTRÖM, M. ve WOLFF, E. N., (1989), “Multinational Corporations
And Productivity Convergence In Mexico”, C.V. Starr Center for Applied
Economics, Working Papers, ss. 89-28, New York University.
. BLOMSTRÖM, M. ve KOKKO, A., (2003), “Human Capital and Inward FDI”,
The European Institute of Japanese Studies, Working Paper Series, No. 167.
. BORENSZTEIN, E., GREGORIA, J. D. ve Lee, J. W., (1998), “How Does Foreign
Direct Investment Afect Economic Growth?”, Journal of International
Economics, c. 45, s.1, ss. 115-138.
. BOSWORTH, B. P. ve COLLINS, S. M., (2003), “The Empirics of Growth: An
Update”, Brookins Papers on Economic Activity, c.2, s. 115.
34
.
.
.
BOZKURT, H. ve DURSUN, G., (2006), “Bilgi ve İletişim Teknolojileri ile
Yabancı Doğrudan Yatırım Akımları Arasındaki Etkileşim: Türkiye İçin
Kointegrasyon Analizi, 1980-2004”, Journal of Knowledge Economy &
Knowledge Management, s. 2, ss. 37-49.
CARRION-I-SILVESTRE, J. L., KIM, D ve PERRON, P., (2009), “GLS-Based Unit
Root Tests with Multiple Structural Breaks Under Both the Null and the
Alternative Hypotheses”, Econometric Theory, s. 25, ss. 1754-1792.
CHAKRABORTY, C. ve NUNNENKAMP, P., (2006), “Economic Reforms,
Foreign Direct Investment and its Economic Effects in India”, Kiel
Working Paper, No. 1272.
. ÇEŞTEPE, H. ve TÜYLÜOĞLU, Ş., (2006), “Yabancı Yaptırımlar Yoluyla
Teknoloji Transferi: İrlanda Örneğinden Türkiye İçin Dersler”, Ankara
Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi, c. 61, s. 2, ss. 45-62.
. ÇİN ÜLKE RAPORU, (2008), Pekin Büyükelçiliği, Ticaret Müşavirliği.
. DAVIES, K., (2003), “Attracting Investment to China”, OECD Policy Brief.
. DEİK, (2003), Çin Halk Cumhuriyeti Ekonomisi ve Türkiye ile İlişkileri,
http://www.deik.org.tr, [Erişim Tarihi: 09.10.2011].
. DEİK, (2004), DTÖ Üyeliği Sonrası Çin Halk Cumhuriyetinin Ekonomisi ve
Ticaretinde Gelişmeler, http://www.deik.org.tr, [Erişim Tarihi: 09.10.2011].
. DEİK, (2009), Yükselişi Anlamak, http://www.deik.org.tr, [Erişim Tarihi:
09.10.2011].
. DELOITTE, (2011), Türkiye Otomotiv Sektörü Raporu.
. DEMİRDÜZEN, Z., (2010), “Yeni Delhi Ticaret Müşavirliği TUSİAD Sunumu”,
.
http://www.tusiad.org/rsc/shared/file/ZiyaDemirduzen.pdf, [Erişim Tarihi:
20.10.2011].
DENG, Z., FALVEY, R. ve BLAKE, A., (2012), “Trading Market Access for
Technology?Tax Incentives, Foreign Direct Investment and Productivity
Spillovers in China”, Journal of Policy Modeling, s. 34, ss. 675–690.
. DPT, (2000), Sekizinci Beş Yıllık Kalkınma Planı Doğrudan Yabancı
Sermaye Yatırımları Özel İhtisas Kurulu Raporu, Ankara.
. ENDERS, W., (1995), Applied Econometric Time Series, 1 st Edition, Wiley,
New York.
. ENDERS, W., (1996), Rats Handbook for Econometric Time Series,
JohnWilley and Song Inc.
. ESTEVE, V. ve REQUENA, F., (2006) ,“A Cointegration Analysis of Car
Advertising and Sales Data in the Presenceof Structural Change”, Int. J.
of the Economics of Business, c. 13, s. 1, ss. 111-128.
35
. GBOYEGA, A. O., (2003), Concept and Measurement of Productivity,
University of Ibadan, No. 19.
. GLASS, A. ve SAGGI, K., (2002), “Multinational Firms and Technology
Transfer”, Scandinavian Journal of Economics, c. 104, s. 4, ss. 495–514.
. GÖÇER, İ., BULUT, Ş. ve DAM, M. M., (2012), “Doğrudan Yabancı Yatırımların
.
Turkiye’nin İhracat Performansına Etkileri: Ekonometrik Bir Analiz”,
Business and Economics Research Journalc. 3, s. 2, ss. 21-40.
GREGORY, A. W. ve HANSEN, B. E., (1996), “Residual-Based Tests for
Cointegration in Models With Regime Shifts”, Journal of Econometrics,
c.70, s. 1, ss. 99-126.
. GUJARATI, D, N., (1999), Basic Econometrics, Mc Graw Hill, Literatür
Yayıncılık, 3rd Edition, İstanbul.
. HAAKER, M., (1999), “Spillovers from Foreign Direct Investment Through
.
.
Labour Turnover: The Supply of Management Skills”, Discussion Paper,
London School of Economics.
HALE, G. ve LONG, C., (2007), “Are there Productivity Spillovers from
Foreign DirectInvestment in China?”, Pacific Basin, Working Paper, No. 13.
HASASKEL, J. E., PEREIRA, S. C. ve Slaughter, M. J., (2002), “Does Inward
Foreign Direct Investment Boost the Productivity of Domestic Firms?”,
. HATEMI-J, A., (2008), “Tests For Cointegration With Two Unknown Regime
.
.
.
.
Shifts With an Application to Financial Market Integration”, Empirical
Economics, s. 35, ss. 497-505.
HİNDİSTAN RAPORU, (2012), Yeni Delhi Büyükelçiliği, Ticaret Müşavirliği,
Mayıs.
JABBOUR, L. ve MUCCHIELLI, J. L., (2004), “Technology Transfer through
Backward Linkages: The Case of the Spanish Manufacturing Industry”,
ftp://mse.univ-paris1.fr/pub/mse/cahiers2004/Bla04073.pdf, [Erişim Tarihi:
11.12.2012].
JAYARAMAN, T. K., (1998), “Foreign Direct Investment as An Alternative
to Foreign Aid to South Pacific Island Countries”, Journal of the South
Pacific Society, c. 21, s. 3, ss. 29-44.
JAVORCIK, B. S., (2004), “Does Foreign Direct Investment Increase the
Productivity of Domestic Firms? In Search of Spillovers Through
Backward Linkages”, The American Economic Review, c. 94, s. 3, ss. 605627.
36
.
JAVORCIK, B. S. ve SPATAREANU, M., (2005), “Do Foreign Investors Care
about Labor Market Regulations?”, Review of World Economics, Springer,
c. 141, s. 3, ss. 375-403.
. İSO, (2002), Yabancı Doğrudan Yatırımlar ve Türkiye Durum Tespiti ve
Stratejik Plan, İstanbul Sanayi Odası Yayınları, No. 1, ISBN: 975-512-610-4.
. KAMACI, A. M., (2009), “Makedonya Cumhuriyeti'nde Yabancı Doğrudan
Yatırımlar ve İş Ortamı”, Prof. Dr. Angelova BILJANA, 2. Uluslararası Balkan
Kongresi, ss. 329-333.
. KATHURIA, S., (1996), CompetingThroughTechnology and Manufacturing:
A Study of the Indian Commercial Vehicles Industry, Oxford University
Press.
. KAYMAK, H., (2005), “Yabancı Doğrudan Yatırımları Artırmak İçin
Teşvikler Gerekli ve/veya Yeterli mi?”, Maliye Dergisi, s. 149, ss. 74-104.
. KEPENEK, Y. ve YENTÜRK, N., (2003), Türkiye Ekonomisi, Remzi Kitabevi,
İstanbul.
. KIM, J. D. ve HWANG, S. I., (2000), “The Role of Foreign Direct Investment in
Koreaâ’s Economic Development: Productivity Effects and Implications
for the Currency Crisis”, NBER-EASE, s. 9, ss. 267-294.
. KÖYMEN, S. ve SAYEK, S., (2010), “The Role of Human Capital InProductivity
Spillovers from FDI: An Empirical Analysis on Turkish Manufacturing
Firms”, Bilkent University, Discussion Papers, No. 03.
. KTO, (2008), Hindistan Cumhuriyeti Ülke Raporu, Konya Ticaret Odası,
Etüd-Araştırma Servisi, Mart.
. LEE, J. ve STRAZICICH, M.C., (2003), “Minimum Lagrange Multiplier Unit
.
.
Root Test With Two Structural Breaks”, The Review of Economics and
Statistics, c. 85, s. 4, ss. 1082-1089
LEMI, A., (2002), Foreign Direct Investment In Developing Countries:
Uncertainty, Trade and Welfare, Unpublished PhD Thesis, Western
Michigan University.
LESHER, M. ve MIROUDOT, S., (2008), “Foreign Direct Investment
Spillovers and Their Interrelationships with Trade”, OECD Investment
Policy Perspectives.
. LIPSEY, R. E., (1999), “Foreign Production by U.S. Firms and Parent Firm
Employment”, NBER, Working Papers, No. 7357.
. LIPSEY, R. E., (2002), “Home and Host Country Effects of FDI”, NBER,
37
. LUMSDAINE, R. L. ve PAPELL, D. H., (1997), “Multiple Trend Breaks and The
.
.
Unit Root Hypothesis”, The Review of Economics and Statistics, s. 79, ss.
212-218.
MAKI, D. (2012) “Tests For Cointegration Allowing For an Unknown
Number of Breaks”, Economic Modelling, c. 29, s. 5, ss. 2011-2015.
NG, S. ve PERRON, P., (2001), “Lag Length Selection and the Construction
of Unit Root Tests with Good Size and Power”, Econometrica, s. 69, ss.
1519-1554.
. OECD, (1999), Science, Technology and Industry Scorebroad 1999:
Benchmarking Knowledge-Based Economies, Paris.
. ÖZSOYLU, A. F. ve ALGAN, N., (2011), Dünya Ekonomisinin Yeni Aktörleri
BRIC, 1. Baskı, Karahan Yayınları, No. 130, Adana.
. PAPAIOANNOU, S. K., (2004), “FDI and ICT Innovation Effects on
.
Productivity Growth: A Comparison between Developing and
Developed Countries”, http://www.fep.up.pt /conferences/earie2005/
cdrom/Session%20II/II.D/papaioannou.pdf, [Erişim Tarihi: 22.10.2011].
PEKER, O. ve GÖÇER, İ., (2010), “Yabancı Doğrudan Yatırımların
Türkiye’deki İşsizliğe Etkisi: Sınır Testi Yaklaşımı”, Ege Akademik Bakış, c.
10, s. 4, ss. 1187-1194.
. PERRON, P., (1989), The Great Crash, The Oil Price Shock, and The Unit
Root Hypothesis, Econometrica, c. 57, s. 2, ss. 1361-1401.
. PERRON, P., (1997), “Further Evidence on Breaking Trend Functions in
Macroeconomic Veriables”, Journal of Econometrics, s. 80, ss. 355-385.
. PRASANNA, N., (2010), “Impact of Foreign Direct Investment on Export
Performance in India”, J Soc Sci, c. 24, s. 1, ss. 65-71.
. RUANE, F. ve UGUR, A., (2005), “Foreign Direct Investment And Productivity
.
Spillovers in Irish Manufacturing Industry: Evidence From Plant Level
Panel Data”, International Journal of the Economics of Business, c. 12, s. 1,
ss. 53-66.
SALIM, R., (2013), “Foreign Direct Investment Spillovers and Technical
Efficiency in the Indonesian Pharmaceutical Sector: Firm Level
Evidence”, Applied Economics, c. 45, s. 3, ss. 383-395.
. SASIDHARAN, S. ve RAMANATHAN, A., (2007), “Foreign Direct Investment
.
and Spillovers: Evidence from Indian Manufacturing”, International
Journal of Trade and Global Markets, c. 1, s. 1, ss. 5-22.
SAYGILI, Ş., (2003), Bilgi Ekonomisine Geçiş Sürecinde Türkiye
Ekonomisinin Dünyadaki Konumu, Devlet Planlama Teşkilatı, No. 2675.
38
.
.
.
.
SCHOORS, K. ve VAN DER TOL, B., (2002), “Foreign Direct Investment
Spillovers Within and Between Sectors: Evidence From Hungarian
Data”, Ghent University Working Paper, No. 157.
SMARZYNSKA, B. K., (2002), “Does Foreign Direct Investment Increase
the Productivity of Domestic Firms?”, Policy Research Working Paper, No.
2923.
SOLOW, R., (1956), “A Contribution to the Theory of Economic Growth”,
QuarterlyJournal of Economics, c. 70, s. 1 ss. 65-94.
SOYSAL, H., (2007), Türkiye'de Doğrudan Yabancı Sermaye Yatırımlarının
Verimlilik Analizi Otomotiv Sektörü Üzerine Bir Uygulama, Doktora
Tezi, Selçuk Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Konya.
. STOCK, J. ve WATSON, M. W., (1993), “A Simple Estimator of Cointegrating
Vectors in Higher Order Integrated Systems”, Econometrica, c. 61, s. 4, ss.
783-820.
. SUN, H. (1996) “Direct Foreign Investment and Linkage Efects: The
Experience of China”, Asian Economies, c. 25, s. 1, ss. 5-28.
. SUN, H., (1998), “Macroeconomic Impact of Direct Foreign Investment in
China: 1979-1996”, The World Economy, c. 21, s. 5, ss. 675-694.
. TANNA, S., (2009), “The Impact of Foreign Direct Investment on Total
Factor Productivity growth: International Evidence from the Banking
Industry”, Managerial Finance, c. 35, s. 3, ss. 297-311.
. TAYMAZ, E. ve YILMAZ, K., (2008), “Foreign Direct Investment and
Productivity Spillovers”, Workshop on Labour Markets, Trade and FDI,
http://www.tepav.org.tr/tur /admin/ dosyabul/upload/DN_kriz_sermaye_
akimlari.pdf,Trade Policy Review, [Erişim Tarihi: 05.04.2011].
. TAYMAZ, E., VOYVODA, E. ve YILMAZ, K., (2008), “Türkiye İmalat Sanayiinde
Yapısal Dönüşüm, Üretkenlik ve Teknolojik Değişme Dinamikleri”, ERC
Working Papers in Economics, No. 4.
. TÜBİTAK, (2011), Ulusal Yenilik Sistemi 2023 Yılı Hedefleri, Http://www.
.
.
.
tubitak.gov.tr/ tubitak_content_files/BTYPD/BTYK/btyk23/2011_101.pdf,
[Erişim Tarihi: 03.12.2012].
UNCTAD, (1998), World Investment Report 1997, Transnational
Corporations Market Structure and Competition Policy, New York.
UYANIK, T., (2011), Hindistan Ülke Raporu, Dış Ticaret Müsteşarlığı İhracatı
Geliştirme Etüd Merkezi.
ÜNSAR, S., (2007), “Yabancı İşletmelerde Üretim Stratejileri”, Journal of
Yasar University, c. 2, s. 7, ss. 695-708.
39
.
.
.
.
.
.
.
WANG, Y., (2010), “FDI and Productivity Growth: The Role of Vertical
Linkages”, Canadian Journal of Economics, c. 43, s. 4, ss. 1243-1272.
WEI, W., (2005), “China and India: Any difference in their FDI
performances?”, Journal of Asian Economics, s. 16, ss. 719-736.
WESTERLUND, J. ve EDGERTON, D., (2006), “Simple Tests for Cointegration
in Dependent Panels with Structural Breaks”, Lund University,
Department of Economics, Working Papers, No. 13.
WOODWARD, D., (2001), The Next Crisis? Direct and Equity Investment
in Developing Countries, Diane Pub Co Press, New York.
WORLD BANK, (2012), World Developing Indicator (WDI), http://data.
worldbank.org /data-catalog/world-development-indicators, [Erişim Tarihi:
11.05.2012].
YILMAZ, R. ve KOYUNCU, C., (2005), Çin: Dragon Ekonomisinin
Önlenemeyen Yükselişi, Ekin Kitabevi, ISBN: 975-8768-48-4, Bursa.
ZHANG, K. H., (2005), “How Does FDI Affect a Host Country’s Export
Performance? The Case of China”, International Conference of WTO,
China and the Asian Economies, III. Xi’an, 25-26 June, China.
. ZHOU,Y., (2008), “The R&D Spillovers Study of Foreign Direct Investmentin
.
Chinese Manufacturing Sector”, 2008 International Conference on
Management Science & Engineering (15th,) September 10-12, 2008 Long
Beach, USA.
ZHU, G., ve TAN, K. Y., (2000), “Foreign Direct Investment and Labor
Productivity: New Evidence From China As The Host”, Thunderbird
International Business Review, c. 42, s.5.
. ZIVOT, E. ve ANDREWS, D., (1992), “Further Evidence on the Great Crash,
the Oil-Price Shock and the Unit-Root Hypothesis”, Journal of Business
Economic Statistics, c. 10, s. 3, ss. 251-270.
İnternet Adresleri
.
.
.
.
www.imf.org
www.oecd.org
unctadstat.unctad.org
www.worldbank.org
40
+ú66(6(1('ú)ú<$79(5ú0/ú/úøú1ú10$5.29
=ú1&ú5/(5úú/($1$/ú=ú%,677(.12/2-ú(1'(.6ú
+ú66(6(1('ú)ú<$7/$5,h=(5ú1(%ú58<*8/$0$
Aslı ÖZDEMİR
1
Erhan DEMİRELİ
2
ÖZET
Oynaklık yapısı ekonometrik modellere uygun bir seyir izleyen hisse senedi fiyatları;
olasılığa dayalı olarak tahminlenebilse de, piyasada aşırı getirilerin engellenmesi
piyasanın işleyişinin temel mekanizmasını oluşturmaktadır. Bu çalışmada Markov
zincirleri analizi yaklaşımı ile diğer çalışmalardan farklı olarak doğrudan BIST
Teknoloji Endeksi’nde işlem gören hisse senetlerinin fiyat verileri 02.05.201230.04.2013 döneminde 252 iş günü için incelenmiş, günlük fiyatlardaki değişkenlik
yapısı belirli olasılıklar dahilinde hesaplanmıştır. Önceki çalışmalarda doğrudan
endeks yapılarındaki değişiklik incelenirken, bu çalışmada farklı olarak fiyat serileri
inceleme konusu olarak ele alınmıştır. Çalışma sonucunda hisse senedi fiyatlarının
günlük değişimlerine ilişkin olasılık dağılımları elde edilmiş ve buradan hareketle
hisse senetlerinin uzun dönemli beklenen getirileri hesaplanmıştır.
Anahtar Kelimeler: Markov Zincirleri, Hisse Senedi Fiyat Değişimi, BIST Teknoloji
Endeksi
$1$/<6,62)672&.35,&(352'8&7,9,7<:,7+0$5.29&+$,16$1$33/,&$7,21,1%,67
7(&+12/2*<,1'(;672&.35,&(6
ABSTRACT
Even though stock prices, which has a volatile structure in line with econometric
models, can be estimated based on probabilities; prevention of excessive returns
forms the basic mechanism for market operations. In this study, different from
other studies, directly stock price data in BIST Technology index has been analyzed
for 252 working days for a time period of 02.05.2012-30.04.2013, the volatility
structure of the daily prices has been computed as particular probabilities.
1
Aslı ÖZDEMİR,Yrd. Doç. Dr., Dokuz Eylül Üniversitesi, İİBF İşletme Bölümü, Sayısal Yöntemler
Anabilim Dalı.
2
Erhan DEMİRELİ, Doç. Dr., Dokuz Eylül Üniversitesi, İİBF İşletme Bölümü, Muhasebe ve Finansman
Anabilim Dalı.
41
While the variations in the index structures has been examined in previous studies,
the price series has been considered as the subject of analysis in this study. As a
result, the probability distributions regarding to the daily variations of stock prices
have been found and in this way, the long-term expected return of stocks have
been calculated.
Keywords: Markov Chains, Stock Prices Volatility, BIST Technology Index.
1. GİRİŞ
Hisse senedi piyasaları volatilite düzeyi yüksek piyasalar olmasına rağmen,
yatırımcılara sağladığı kâr olanakları ile alternatif yatırım araçları içerisinde en
yoğun işlem hacmine sahip piyasalardır. Etkin piyasa hipotezi kapsamındaki
uygulamalarla yatırımcıların aşırı kâr fırsatlarından yararlanma olanaklarını
ortadan kaldırma çabalarına rağmen, dönemsel olarak temel ve teknik
analizlerle aşırı kâr fırsatları bu piyasalarda ortaya çıkmaktadır. Matematiksel
ve istatistiksel modeller ile yapılan analizler de bu hipotezin dönem
dönem geçerliliğinin ortadan kalktığını göstermektedir. Özellikle olasılığa
dayalı modeller, yatırımcılara hangi dönemde, hangi olasılıkla, ne kadar
kazanabileceğini, geçmiş verileri dikkate almak suretiyle yatırım döneminden
önce yaklaşık olarak hesaplayabilmektedir. Gelişmiş piyasalar bu duruma daha
açık bir yapıda olmasına rağmen gelişmekte olan piyasalarda kâr fırsatları
yatırımcılar tarafından daha fazla tercih edilmektedir. Bu gerekçeyle de gelişmiş
ülkelerdeki yatırımcılar, gelişmekte olan ülkelerin hisse senedi piyasalarına
yönelmekte, hatta piyasada ulusal yatırımcılardan daha fazla ağırlığa sahip
olmaktadırlar.
Söz konusu istatistiksel modellerden biri de Markov Zincirleri Analizi’dir. İlk
olarak 20. yüzyılın başlarında ortaya konan Markov zincirleri, Markovien özellik
taşıyan stokastik süreçler olarak tanımlanmaktadır. Markovien özelliği stokastik
sürecin gelecekteki bir durumunun geçmişten bağımsız olması ve sadece
sürecin mevcut durumuna bağlı olmasını ifade etmektedir. Markov zinciri
olarak modellenebilen stokastik süreçlerin kısa ve uzun dönemli eğilimlerinin
Markov zincirindeki çeşitli araçlarla analiz edilmesi ile belirsizlik de karar verme
sürecine dahil edilebildiğinden daha rasyonel çözümler elde edilebilmektedir.
42
Hisse Senedi Fiyat Verimliliğinin Markov Zincirleri İle Analizi: BIST Teknoloji
Endeksi Hisse Senedi Fiyatları Üzerine Bir Uygulama
Bu çalışmada, Markov zincirleri kullanılarak hisse senetlerinin değerindeki
değişimler incelenmiştir. Bu amaçla hisse senedi günlük kapanış fiyatlarındaki
değişim için Markov zinciri oluşturulmuş, bir yıllık veri seti kullanılarak durumlar
arası geçişlere ilişkin geçiş olasılıkları hesaplanmıştır. Hisse senetlerinin uzun
dönemdeki eğilimlerini ortaya koymak için de her hisse senedi için oluşturulan
geçiş olasılıkları matrislerinden faydalanarak denge durumu olasılıkları elde
edilmiştir. Bu olasılık değerleri ve hesaplanan ortalama değer kaybetme
ve değer kazanma yüzdeleri kullanılarak hisse senetlerinin uzun dönemli
seyirleri dikkate alınmış, ardından günlük beklenen getiriler hesaplanmış ve
hangi hisselerin daha yüksek getiri sağlaması beklendiği ortaya konulmuştur.
Yatırımcıların hisse senetlerindeki durum değişiklikleriyle ortalama ne kadar
sürede karşılaşacaklarını belirlemek için de Markov zincirlerinde hesaplanan
ilk geçiş sürelerinden faydalanılmıştır.
Çalışmanın amacı doğrultusunda çalışmanın ilk bölümünde konuyla ilgili
literatür taramasına yer verildikten sonra, ikinci bölümde Markov zincirleri
teorisine değinilmiş, son bölümde de BIST Teknoloji endeksi kapsamındaki
hisse senetlerinin günlük fiyat değişimlerine ilişkin uygulama yapılmıştır.
2. LİTERATÜR TARAMASI
Stokastik süreçlerin modellenmesinde yararlanılabilen yöntemlerden biri olan
Markov zincirleri, ilk olarak Rus matematikçi A. Markov tarafından 1906 yılında
ele alınmış ve şiirlerdeki sesli ve sessiz harf sayılarının tahminlenmesinde
ve belirli bir karakterden diğerine geçiş olasılıklarının hesaplanmasında
kullanılmıştır (Filar ve Vrieze, 1996: 365). Markov, Romanovsky, Kolmogorov,
Doeblin, Doob, Feller, Chung ve Sarymsakov’un Markov zincirlerinin teorik
temelini oluşturan çalışmalarının (Takacs, 1960: 7) katkılarıyla sonraki yıllarda
fiziksel sistemlerde yapılan ilk uygulamaların ardından Markov zincirlerinin
finans, pazar araştırmaları, genetik, ilaç sektörü, demografik, psikoloji ve
politik bilimler gibi çok sayıda alanda uygulandığı görülmektedir (Barnett ve
Ziegler, 2003: 461). Literatürdeki çalışmalardan Markov zincirlerinin; pazar
payı ve marka tercihi analizleri, insan kaynakları planlaması, envanter kontrolü
ve kuyruk modelleri, makine bakım-onarım ve yenileme problemleri, proje
yönetimi, muhasebede şüpheli alacak analizleri, optimal portföy kararları,
işletme risk derecelendirmesi gibi işletme karar verme süreçlerine ilişkin pek
çok karar probleminde de uygulandığı gözlenmektedir (Tütek ve diğerleri,
2012: 588).
43
Dewachter (2001) çalışmasında Markov geçiş modelinin döviz kuru için klasik
martingale modele alternatif bir istatistiksel yaklaşım olup olmadığını test
etmiştir. Çalışma sonucunda genişletilmiş Markov geçiş modelinin kârlılıktaki
değişimi açıklayabildiği saptanmıştır. Bassler vd. (2006) çalışmalarında; Markov
süreçlerini, Hurst üstelini ve doğrusal olmayan dağılımları finansal uygulamalar
kapsamında incelemişlerdir. Dueker ve Neely (2007) çalışmalarında; Markov
geçiş modelleri ile aşırı döviz getirilerinin tahminini değerlendirmişler,
önceden tahminlenmiş bir işlem kuralı geliştirmişlerdir. Markov işlem kuralının
belirleyiciliği, döviz piyasaları için işlem trendini belirlemesidir. Çalışma
sonucunda Markov modellerinin örneklem dışı veriler için önemli portföy
getirileri ortaya koyduğu saptanmıştır. Can ve Öz (2009) çalışmalarında ABD
dolar kuru için geleceğe yönelik bir tahmin metodu sunmuşlardır. Tahmin
metodu olarak Markov zincirlerine bazı ek özellikler eklenerek tanımlanan
saklı Markov modelleri kullanılmıştır. Modelde 1992-2007 yılları arasında
Türkiye’de gözlenen dolar kuru değerleri ve bu kurları etkileyen ekonomik
veriler baz alınarak 2008 yılına ait dolar kuru değişimi için tahminlemeler
yapılmıştır. Çalışma sonucunda tahminlenen dolar kuru değişimleri için
tutarlılığın oldukça yüksek olduğu görülmüştür. Öz (2009) çalışmasında
Markov zincirleri üzerine kurulu olan saklı Markov modeli kullanarak İstanbul
Menkul Kıymetler Borsası (İMKB) Ulusal 100 Endeksi değerinin değişim
oranlarını tahmin etmek amacı ile bir uygulama geliştirmiştir. Öz ve Erpolat
(2010) çalışmalarında, çok değişkenli Markov zinciri modelini test etmişlerdir.
Bu kapsamda dolar kuru alış fiyatlarında oluşan aylık değişimler ile İMKB Ulusal
100 endeksi değerlerinde oluşan aylık değişimler iki kategorik dizi olarak ele
alınarak bu dizilerin birbirlerini ne oranda etkiledikleri araştırılmıştır. Akyurt
(2011) çalışmasında, ülke derecelendirme sistemlerini Markov zincirleri
ile analiz etmiştir. Çalışmasında kredi notlarının önemine değinen Akyurt,
bu kapsamda derecelendirme kuruluşlarının notlandırma sistemlerindeki
farklılıkları dikkate alarak Moody’s’in derecelendirme sistem verilerini 108 ülke
için Markov zinciri oluşturmuştur. Çalışmada Markov zinciri analizi için gerekli
olan geçiş matrisine ulaşmak suretiyle, zincirin kararlı hal analizi ve ortalama ilk
geçiş zamanı analiz sonuçları incelenmiştir. Çalışma sonucunda yüksek kredi
notuna sahip bir ülkenin notunun yükselme olasılığının düşme olasılığından
daha yüksek olduğu bulunmuştur. Bununla birlikte kararlı hal analizine göre,
uzun dönemde ülkelerin %50’sinin Aaa ve Aa derecelerine sahip olacağı tespit
edilmiştir. D’Amico ve Petroni (2012) çalışmalarında, Markov modelleri ile
yüksek frekanslı fiyat hareketlerine dayalı hisse senedi getirilerini 01.01.200731.01.2010 döneminde İtalya Borsası’nda incelemişlerdir. Çalışmada; gün
içi getiri verileri yarı Markov süreçle, kapanış fiyatlarına dayalı getirileri ise
Markov zincirleri ile modellenmiştir. Bu varsayıma dayalı olarak söz konusu
zaman dağılımları ve oynaklığa dayalı otokorelasyon fonksiyonu için bir eşitlik
türetilmiş, teorik sonuçlar gerçek verilerden elde edilen ampirik sonuçlarla
karşılaştırılmıştır. Bu çalışmada ise önceki çalışmalardan farklı olarak Borsa
44
İstanbul (BIST) endeks değerlerindeki değişimler yerine BIST Teknoloji
endeksinde yer alan tüm şirketlerin hisse senetleri günlük kapanış fiyatlarındaki
değişimler Markov zincirleri analizi ile incelenmiş ve şirket bazında hisse
senetlerinin uzun dönemde beklenen getirileri değerlendirilmiştir.
3. MARKOV ZİNCİRLERİ ANALİZİ
Stokastik süreçlerden biri olan Markov zincirlerinin temelini sürecin durumları,
durumlar arası geçişler ve bu geçişlere ilişkin olasılık yapısı oluşturmaktadır.
Stokastik süreçlerin tümünde olduğu gibi Markov zincirinde de her bir durum,
rassal değişkenlerin aldığı her bir özel değeri yani sürecin incelenmekte olan
niteliklerinin ayrıldığı her bir kategoriyi ifade etmektedir (Buffa ve Dyer, 1977:
275). Ele alınan ve Markov zinciri olarak modellenen stokastik süreç, herhangi
bir zaman periyodunda sadece tek bir durumda olabilmekte, yani incelenen
niteliğe ilişkin tek bir değer alabilmektedir. Olası tüm durumların oluşturduğu
küme de durum uzayı (S) olarak adlandırılmaktadır. Markov zincirleri, Markov
süreçlerinin belirli özelliğe sahip bir türünü oluşturmaktadır. Bir stokastik
süreç, n zaman periyotlar kümesi
için sürecin hangi durumda
olacağına ilişkin koşullu olasılığın sadece bir önceki periyottaki değere bağlı
olması halinde Markov süreci olarak adlandırılmaktadır. Diğer bir ifadeyle,
sürecin şu anki durumu bilindiğinde gelecek, geçmiş durumlardan bağımsız
olmaktadır (Parzen, 1962: 188). Markov zinciri, sonlu sayıda durumlar kümesine
sahip Markov süreçleridir.
Markov zincirinin bir durumdan diğerine hareketleri, yani durumların
değişimleri geçişlerle ifade edilmekte ve zincirin kısa ve uzun dönemli seyrinin
belirlenmesinde de bu değişimlere ilişkin olasılık yapısını ortaya koyan
geçiş olasılıkları matrisinden faydalanılmaktadır. Ele alınan stokastik süreç
için bu koşullu olasılık değerleri, t zamanında i durumunda olan sürecin t+1
zamanında j durumunda olma olasılığını belirtmekte ve aşağıdaki şekilde
gösterilmektedir (Winston, 2004: 924).
(1)
(1) ifadesi, gelecek durumun olasılığını mevcut durumla ilişkilendiren olasılık
kuralının zaman içinde değişmediğini yani durağan olduğunu göstermektedir
(Öztürk, 2009: 741). Geçiş olasılıkları zamandan bağımsız olduğu için zincir
homojen Markov zinciri olarak adlandırılmaktadır.
Sürecin tüm durumları için hesaplanmış olan
geçiş olasılıkları, s durum
sayısını göstermek üzere,
geçiş olasılıkları matrisinde yer almaktadır.
Geçiş olasılıkları matrisi stokastik bir matristir. Olasılıkları gösterdiğinden
tüm elemanları için
olmalı ve bir durumdan tüm durumlara geçişlere
ilişkin olasılık değerlerinin toplamının yani satır toplamının 1’e eşit olması
gerekmektedir. Geçiş olasılıkları matrisi aşağıdaki şekilde gösterilmektedir:
45
(2)
Markov zincirlerinde durumlar arası geçişler ve bunlara ilişkin olasılık
yapısından hareketle ele alınan sürecin kısa ve uzun dönemli davranışları
incelenebilmektedir. Sürecin kısa dönemli seyrinin incelenmesinde, diğer
bir ifadeyle, t periyodunda i durumunda iken belirli bir periyot (n) sonra
j durumunda olma olasılığı hesaplanmak istendiğinde n-aşamalı geçiş
olasılıkları bulunmalıdır. Bu olasılıklar Chapman-Kolmogorov Eşitlikleri
yardımıyla hesaplanmaktadır. Geçiş olasılıkları zamandan bağımsız, yani
durağan olduğundan n-aşamalı geçiş olasılıkları da geçiş olasılıkları matrisinin
n. kuvveti alınarak hesaplanmaktadır.
Markov zincirlerinin uzun dönemli seyrinin incelenmesinde ise eğer süreç
gerekli özellikleri taşıyorsa hesaplanabilecek olan denge durumu olasılıkları
kullanılmaktadır. Markov zincirlerinin tümü denge durumuna ulaşmamaktadır.
Bir Markov zinciri ancak tüm durumları pozitif yinelenen durum ve periyodik
olmayan durum özelliği taşıyorsa ergodik zincir niteliğine sahiptir ve ergodik
zincirler de denge durumuna ulaşabilmektedir.
Bir i durumun pozitif yinelenen olması için bu durumdan başlamak üzere
tekrar bu duruma geliş için beklenen sürenin sonlu olması ve periyodik
olmayan durum olması için de bu i durumundan başlayarak tekrar bu duruma
gelmek için harcanan süre ya da geçmesi gereken periyot sayısının tüm olası
geçiş yolları için aynı olmaması gerekmektedir (Ravindran ve diğerleri, 1987:
267).
Denge durumu sürecin çok sayıda geçiş yaptıktan sonra hangi durumda
olacağına ilişkin olasılık yapısının sürecin başlangıç durumundan bağımsız
hale gelmesini ifade etmektedir (Hillier ve Lieberman, 2001: 813). Diğer bir
ifadeyle geçiş olasılıkları matrislerinin kuvvetleri alındığında denge durumuna
ulaştıktan sonra satırlarda değişim olmamakta ve geçiş olasılıkları matrisi her
satırı aynı olan bir satır vektörüne dönüşmektedir.
P, s duruma sahip ergodik bir Markov zinciri için geçiş olasılıkları olarak
tanımlandığında, n ile gösterilen çok sayıda periyot sonra aşağıdaki ifadeyi
sağlayan bir
vektörü ortaya çıkmaktadır (Winston, 2004: 934).
46
(3)
Denge durumu olasılıkları yukarıdaki matristen de görüldüğü gibi ile
gösterilmekte ve bu değerlerin oluşturduğu denge durumu vektörü de
aşağıdaki şekilde ifade edilmektedir:
(4)
Denge durumu olasılıkları
eşitliğini sağlayacağından ve denge
durumu olasılıklarının, yani denge vektörünün satır toplamı 1’e eşit
olacağından denge durumu olasılıkları aşağıdaki denklemler kümesinin
çözümüyle elde edilebilecektir (Taha, 2007: 649):
(5)
Süreç denge durumuna ulaştıktan sonra da durumlar arası geçiş yapmaya
devam etmektedir fakat geçiş olasılıkları artık hangi durumda olduğundan
bağımsız hale gelmiştir. Bu nedenle de denge durumuna ulaşılan periyottan
sonraki tüm değerlendirmeler için denge durum vektörü kullanılmaktadır.
Denge durumu olasılıklarından faydalanılarak elde edilebilen bilgilerden bir
diğeri de bu olasılıkların tersine eşit olan ve
ile gösterilen ilk yinelenme
süreleridir.
İlk yinelenme süresi, bir durumdan başlayan sürecin tekrar bu duruma ilk
kez gelmesi için geçmesi beklenen ortalama süre olarak tanımlanmakta ve
aşağıdaki şekilde hesaplanabilmektedir:
(6)
Bir durumdan başlayan sürecin diğer durumlara ilk kez geçiş yapması için
geçmesi beklenen ortalama süre ise ilk geçiş süresi olarak isimlendirilmekte
ve bu olasılıklar yinelenme süreleri gibi denge durumu olasılıklarından
faydalanarak değil aşağıdaki şekilde geçiş olasılıkları matrisi kullanılarak
hesaplanmaktadır (Hillier ve Lieberman, 1995: 819):
(7)
47
Yinelenme süreleri ya da daha geniş ifadeyle tüm durumlar için hesaplanacak
olan ilk geçiş süreleri, karar vericilere sürecin durum değişimlerinin ne kadar
süre aralıklarla olacağı konusunda bilgi sağlamaktadır.
3. VERİ ANALİZİ
3.1. Araştırmanın Amacı ve Yöntemi
Markov zincirleri analizi ile hisse senetlerindeki fiyat değişimlerinin
incelenebilirliğini ve uzun dönemde hisse senetlerinin beklenen getirilerinin
karşılaştırılabilmesi amacıyla Borsa İstanbul (BIST) Teknoloji Endeksi (XUTEK)
kapsamındaki 16 şirketin hisse senetlerinin günlük kapanış fiyatlarındaki
değişim ele alınmıştır. Bu doğrultuda BIST resmi web sitesinden elde edilen
ve 02.05.2012 - 30.04.2013 tarihleri arasındaki 252 iş gününü kapsayan veriler
kullanılarak ele alınan şirketlerin günlük kapanış fiyatlarındaki değişim Markov
zincirleri ile modellenmiştir.
3.2. Durumların Tanımlanması ve Geçiş Olasılıkları Matrislerinin
Oluşturulması
Araştırma kapsamında daha önce belirtildiği gibi BIST Teknoloji Endeksi
kapsamındaki 16 şirkete ait hisse senetlerinin 1 yıllık süredeki günlük kapanış
fiyatlarına ilişkin veriler ele alınmış ve hisse senedi kapanış fiyatlarının bir
önceki günkü kapanış fiyatına göre gösterdiği eğilim Markov zinciri olarak
modellenmiştir. Hisse senedinin değerinin nasıl bir eğilim göstereceği
belirsizlik unsuru içerdiğinden olasılıklı bir yapının stokastik süreçlerden
faydalanılarak karar vermede kullanılması daha objektif değerlendirmeler
yapılmasına olanak sağlayabilecektir.
Markov zincirlerinde daha önce belirtildiği gibi, ele alınan sistemin ya
da sürecin gelecekteki durumu sadece mevcut durumuna bağlı olarak
tahminlenmektedir. Hisse senetlerindeki günlük değişim de bir önceki
günkü durum dikkate alınarak ve günlük kapanış fiyatlarındaki değişim
incelenerek Markov zincirleri ile modellenebilmekte ve de karar vericilere
ya da yatırımcılara, Markov zincirleri analizinde gerçekleştirilebilecek çeşitli
hesaplamalar aracılığıyla hisse senetlerinin hem kısa vadede hem de uzun
vadede getirisi konusunda güvenilir bilgiler sunabilmektedir. Markov zincirleri
analizi, stokastik bir süreç olması itibariyle belirsizliği de analizlere dahil
edebildiğinden deterministik yöntemlere kıyasla daha rasyonel kararlar
verilmesinde önemli rol oynamaktadır.
Bir hisse senedinin kapanış fiyatı bir önceki günkü kapanış fiyatıyla
kıyaslandığında azalabilmekte, aynı kalabilmekte ya da artış gösterebilmektedir.
Bir önceki gün kapanış fiyatına göre azalma, aynı kalma ya da artış gösterme
durumlarından birinde olan hisse senedinin bir sonraki gün de azalma, aynı
kalma ya da artış gösterme durumlarından biri de olabileceğinden her bir hisse
senedi için durum uzayında (S) üç durum olan (s=1,2,3) birer Markov zinciri
oluşturulmuştur. 1.durum (s=1) hisse senedinin değer kaybetmesi yani kapanış
48
fiyatının bir önceki güne kıyasla azalma göstermesini ifade ederken 2.durum
(s=2) hisse senedinin değerinin değişmemesi, diğer bir ifadeyle kapanış
fiyatının önceki gün kapanış fiyatıyla aynı olmasını göstermektedir. Son olarak
zincirin üçüncü durumu (s=3) da hisse senedinin değerinin artmasıdır ki bu
durum da hisse senedinin kapanış fiyatının önceki günkü fiyatına kıyasla artış
göstermesini belirtmektedir.
Hisse senedi fiyatlarındaki değişimler Markov zincirinin durum uzayında
tanımlanmış olan 3 durum arasındaki geçişlerle modellenmiştir. Buna göre
örneğin bir hisse senedinin değeri önceki güne göre düşmüşken (durum 1’de
iken) bir sonraki gün de değerinin düşmesi (durum 1’de olması) bu hisse senedi
için 1.durumdan 1.duruma geçişle gösterilmektedir. Markov zinciri olarak
modellenen stokastik süreçlerin bir zaman periyodundan sonraki zaman
periyoduna durumlar arası geçişleri, değişme eğilimlerini yansıtan koşullu
olasılıklarla yani geçiş olasılıkları ile ifade edilmektedir. Bu koşullu olasılıkların
tüm durumlar arası geçişler için elde edilmesi ya da hesaplanması sonucunda
da geçiş olasılıkları matrisine ulaşılmaktadır. Çalışmada ele alınan stokastik
süreç, hisse senetlerinin günlük kapanış fiyatlarındaki değişim olduğundan
süreçte zaman periyodu 1 gündür. Bu doğrultuda durumlar arası geçişlere
ilişkin geçiş olasılıkları da bir önceki günkü fiyata göre hisse senedinin değer
kaybetmesi/değerinin aynı kalması/değer kazanması koşulunda bir sonraki
gün de değer kaybetme/değerinin aynı kalması/değer kazanma olasılıklarını
ifade etmektedir. Örneğin bir önceki güne kıyasla değer kaybetmiş olan hisse
senedinin (İt=1), bir sonraki günü de değer azalışıyla bitirmesine ilişkin koşullu
olasılık denklem (1)’den yola çıkarak aşağıdaki şekilde gösterilmekte ve durum
1’den durum 1’e geçiş olasılığını (p11) ifade etmektedir:
Yukarıda verilen koşullu olasılıklar tüm durumlar için geçiş olasılıkları matrisiyle
özetlenmektedir. Buna göre hisse senedi fiyat değişimleri için, durum
uzayında 3 durum yer aldığından (3×3) boyutundaki geçiş olasılıkları matrisi
oluşturulmakta ve P matrisi aşağıdaki şekilde gösterilmektedir:
BIST Teknoloji endeksi kapsamındaki 16 şirket için ayrı ayrı geçiş olasılıkları
matrisi oluşturulacağından 16 matris elde edilecektir. Hesaplamalar Excel
fonksiyonları ile gerçekleştirilmiştir. Geçişlere ilişkin olasılık yapısını gösteren
koşullu olasılıkların elde edilmesi için, öncelikle, 02.05.2012-30.04.2013 tarihleri
arasındaki 252 iş gününü kapsayan günlük veriler kullanılarak her bir hisse
49
senedi için önceki gün kapanış fiyatı ve sonraki günkü kapanış fiyatı arasındaki
fark hesaplanmıştır. Markov zincirindeki geçişler, önceki günkü durum i=1,2,3
iken (olması koşulunda) yani değer azalışı, aynı kalma ya da değer artışı
gösterme iken sonraki günün sonunda da j=1,2,3 durumlarından birinde olma
olasılığını ifade ettiğinden hesaplanan bu fark değişkeninden faydalanarak bu
geçişlere ilişkin frekanslar elde edilmiştir. Farkın art arda 2 gün negatif olması
durum 1’den durum 1’e geçiş olduğunu, diğer bir ifadeyle değer azalışını yine
değer azalışının takip ettiğini göstermektedir. Farkın birbirini izleyen iki gün
için sırasıyla negatif-sıfır olması azalışla kapanış yapan hisse senedinin bir
sonraki gün fiyatının aynı kaldığını ve de farkın negatif-pozitif olması da önceki
gün değeri azalan hisse senedinin bir sonraki günü değer artışıyla bitireceğini
ifade etmektedir. Benzer şekilde aynı kalma ve artma durumları için de veriler
analiz edilmiştir.
Örnek olarak endeks kapsamındaki ALCTL kodlu hisse senedi için geçiş
olasılıklarının nasıl hesaplandığı ele alınacak olursa, hisse senedinin günlük
kapanış fiyatları arasındaki farklar hesaplanarak elde edilen verilerden, art
arda gelen günlerdeki azalış-aynı kalma-artış durumlarının birbirlerini nasıl
izlediğine ilişkin değişim verisi elde edilmiştir. Bu verilerin frekans dağılımı
oluşturulduğunda hisse senedi fiyatının düştüğü 118, aynı kaldığı 20 ve
arttığı 112 veri olduğu görülmüştür. Excel fonksiyonlarından faydalanılarak
değişimlerin birbirini nasıl izlediği diğer bir ifadeyle hangi durumdan hangi
duruma ne kadar sayıda geçiş olduğuna ilişkin frekans dağılımı elde edilmiştir.
Elde edilen frekans değerleri her durumun toplam frekansına oranlanarak
durumlar arası geçişlere ilişkin koşullu olasılık değerleri hesaplanmıştır. Çizelge
1’de frekanslar ve olasılık değerleri yer almaktadır.
Çizelge 1. Geçiş Olasılıklarının Hesaplanması
Yukarıdaki çizelgede yer alan koşullu olasılık değerleri geçiş olasılıkları matrisi
olarak düzenlendiğinde ALCTL kodlu hisse senedi değişimlerine ilişkin matris
aşağıdaki şekilde gösterilmektedir.
50
Oluşturulan geçiş olasılıkları matrisinde her durum için en yüksek olasılıklı
geçişler incelendiğinde, bir önceki gün değeri azalan hisse senedinin bir sonraki
güne de değeri azalarak başlama olasılığının % 48,3 olduğu görülmektedir.
Değeri aynı kalan hisse senedinin bir sonraki gün değerinin artma olasılığı %
60 ve de önceki güne kıyasla değeri artan hisse senedinin değerinin bir sonraki
gün azalması olasılığı ise % 47,3’dür.
Benzer şekilde diğer şirketlerin hisse senetleri için de 1 yıllık veriler kullanılarak
ve günlük fiyat değişimlerinden hareketle durumlar arası geçişlere ilişkin
koşullu olasılıklar hesaplanmıştır. Hesaplanmış olan koşullu olasılık
değerleriyle oluşturulan geçiş olasılıkları matrislerine, çalışma içinde çok fazla
yer kaplayacak olması nedeniyle, EK 1’deki çizelgede yer verilmektedir.
3.3. Denge Durumu Olasılıkları ve Hisse Senetlerinin Uzun Dönemli
Beklenen Getirisinin Hesaplanması
Hisse senetlerinin uzun dönemdeki azalma, aynı kalma ve artma eğilimlerini
belirlemek için, Markov zincirleri analizinde ele alınan stokastik sürecin
uzun dönemdeki davranışını ortaya koyan denge durumu olasılıklarından
faydalanılmıştır. İkinci bölümde de belirtildiği gibi gerekli özellikleri sağlayan
ergodik Markov zincirleri, süreç çok sayıda geçiş yaptığında denge durumuna
gelmekte ve başlangıç durumundan yani hangi durumdan gelindiğinden
bağımsız olarak durumlarda olma olasılıkları, bu aşamadan sonra
değişmemektedir. Ele alınan hisse senetleri için denge durumu olasılıklarının,
geçiş olasılıkları matrislerinin kuvvetleri alınarak hesaplanmasında MatLab
programından faydalanılmıştır. Denge durumu olasılıkları her hisse senedi için
Çizelge 2’de gösterilmektedir.
Çizelge 2. Hisse Senetlerinin Denge Durumu Olasılıkları
51
Hisse senetlerinin uzun dönemli değişimlerini gösteren denge durumu
olasılıkları incelendiğinde hisse senetlerinin hiçbiri için değerinin aynı
kalmasına ilişkin olasılık değeri diğer durumlara kıyasla yüksek çıkmamıştır.
Bu olasılığın en yüksek olduğu hisse % 30,0 olasılığa sahip ANELT hisseleridir.
Azalma ve artma durumlarına ilişkin olasılıklar DESPEC (% 40,4 ve % 40,0) ve
INDES (% 44,8 ve % 44,0) hisseleri için birbirine çok yakın olmakla birlikte diğer
hisse senetlerinde bu durumların olasılıkları birbirinden daha farklı çıkmıştır.
Artma durumuna ilişkin denge olasılığı diğer durumlara göre yüksek olan hisse
senetleri; ANELT, ARMDA, ASELS ve LOGO hisseleridir. Diğer hisse senetlerinde
ise azalma durumunun daha yüksek olasılığa sahip olduğu görülmektedir.
Hisse senetlerinin uzun dönemde beklenen getirisini hesaplamak için
Çizelge 2’de verilen denge durumu olasılıkları kullanılmıştır. Bunun için de
öncelikle her hisse senedi için 252 günlük veriler ele alınarak günlük değişim
yüzdeleri hesaplanmış ve günlük azalış ile artışlara ilişkin bu yüzde değişim
oranlarının ortalamaları alınarak her hisse senedi için ortalama değer artış
ve azalış oranları elde edilmiştir. Hesaplanan değişim oranları Çizelge 3’te
gösterilmektedir. Çizelgede gösterilen değişim yüzdeleri kullanılarak bir karar
verici yani yatırımcı için belirli bir portföyün -örneğin 1000 TL- tamamının
bir hisse senedine yatırılması durumunda, uzun dönemde hisse senetlerinin
beklenen getirisinin günlük değişimler sonucunda ne kadar olacağı denge
durumu olasılıklarıyla ağırlıklandırılarak hesaplanmıştır. Örneğin ALCTL
kodlu hisse senedi için denge durumu olasılıklarını gösteren denge durum
vektörü
olarak oluşturulmaktadır. Bu hisse senedinin bir
yıllık verilerle hesaplanan ortalama değer kaybetme oranı % 1,356 iken değer
kazanma oranı ise % 1,734’dür. Buna göre bu hisse senedine yatırılan 1000 TL’nin
ortalama değer azalış oranıyla 986,443 TL ve değer artış oranıyla da 1017,342
TL değerinde olması beklenmektedir. Hisse senedi fiyat değişimleriyle elde
edilen bu değerler denge durum vektöründeki olasılıklarla çarpılarak hisse
senedinin birim zamandaki yani günlük beklenen getirisi aşağıdaki şekilde
hesaplanmıştır:
Beklenen Değer
TL
Benzer şekilde parasal değerleri denge durumu olasılıklarıyla ağırlıklandırılarak
tüm hisse senetleri için uzun dönemli beklenen getiriler hesaplanmıştır. Hisse
senetlerinin uzun dönemde beklenen getirilerine göre sıralaması Çizelge 3’te
gösterilmiştir.
52
Çizelge 3. Hisse Senetleri Değişim Oranları ve Beklenen Getiriler
Uzun dönemli fiyat değişimlerine ilişkin eğilimleri yansıtan denge durumu
olasılıkları ve ortalama azalış-artış yüzdeleri kullanılarak hesaplanan beklenen
hisse senedi getirileri incelendiğinde değerlerin birbirine yakın olduğu ancak
sıralama yapıldığında LOGO hisselerinin en yüksek beklenen değerle 1.sırada
yer alacağı belirlenmiştir. İlk 5 sırada yer alan diğer hisse senetleri de sırasıyla;
INDES, ALCTL, ARMDA ve ASELS olarak bulunmuştur. Beklenen değeri diğer
hisse senetlerine kıyasla da oldukça düşük olan ve sıralamada da en son iki
sırada yer alan hisse senetleri ise ESCOM ve NETAS kodlu hisselerdir.
3.4. İlk Geçiş Sürelerinin ve Yinelenme Sürelerinin Hesaplanması
Markov zinciri olarak ele alınan bir stokastik sürecin herhangi bir durumda
iken bu durumdan sürecin tüm durumlarına ilk olarak ne zaman diğer bir
ifadeyle kaç periyot sonra geçiş yapacağı durumlar ortalama ilk geçiş süreleri
ile ortaya konulmaktadır. Çalışmada ele alınan hisse senedi kapanış fiyatlarının
değerinin azalma/aynı kalma/artma durumlarında iken bu durumlara tekrar
kaç periyot yani gün sonra geleceğine ilişkin değerler de hesaplanan ilk geçiş
süreleriyle ortaya konulmalıdır. Denklem (7)’de verilen denklemler kümesinin
çözümü için WinQSB paket programı kullanılmış ve her hisse senedine ilişkin
geçiş olasılıkları matrisi programa girilerek ortalama ilk geçiş sürelerine
ilişkin hesaplamalar yapılmıştır. Durumlar arası ilk geçiş süreleri çalışmanın
bütünlüğünü bozmamak için EK 2’de yer alan çizelgede verilmiştir.Tüm hisse
senetleri için bir değerlendirme yapıldığında, değer azalışını değer azalışının
53
takip etmesi için ortalama 2,30 gün; aynı kalma durumuna ilk geçiş için
ortalama 7,85 gün ve azalıştan sonra ilk değer artışının olması için de ortalama
2,55 gün geçmesi beklenmektedir. Ortalama sürelere göre, hisse senetlerinin
değeri aynı kaldığında ilk geçişi en kısa süreyle (ortalama 2,45 gün) değer azalış
durumuna yapması öngörülmektedir. Değeri aynı kalan hisselerin değer artışı
yaşaması için ise ortalama 2,48 gün geçebileceği tahminlenmektedir. Değer
artış durumu için de benzer öngörüler yapılmıştır. Değer artışını takip eden
durumun değer azalışı olması için ortalama 2,29 gün geçmesi beklenmektedir
ki bu da değer artışını takip edebilecek durumlar için de en kısa süredir.
Sürecin herhangi bir durumdan tekrar o duruma geri dönmesi için ortalama
kaç periyot geçmesi beklendiğini gösteren, beklenen yinelenme sürelerine ise
Çizelge 4’de yer verilmektedir.
Çizelge 4. Hisse Senetleri İçin Durumların Yinelenme Süreleri
Çizelgede yer alan yinelenme süreleri incelendiğinde tüm hisse senetleri için;
hisse senedinin değerinin önceki gün kapanış fiyatıyla aynı olması durumunda
günü yine aynı fiyatla bitirmesi, yani 2. durumdan tekrar 2. duruma ilk kez geçiş
yapması için geçmesi beklenen gün sayısı diğer durumlara kıyasla çok daha
yüksek çıkmıştır. 1. ve 3. durum için hesaplanan yinelenme süreleri ise yaklaşık
olarak 2-3 gün arasında değişmektedir. Hisse senedinin değeri azalırken tekrar
değerinin azalması için geçmesi beklenen süre yaklaşık 3 gün (2,939) ile en
yüksek olarak ANELT hissesi için hesaplanırken, bu sürenin en az olduğu hisse
senetleri ise ERICO, KRONT VE NETAS hisseleridir. Bu sürenin uzun olmasının
yatırımcılar açısından tercih edilen bir unsur olacağı görülmektedir. Hisse
senedinin değeri artarken tekrar değerinin artması için geçmesi beklenen
54
süre PKART hisseleri için ve yaklaşık 3 gün (2,941) olarak hesaplanmıştır. Bu
sürenin en düşük olduğu hisse senedi ise yaklaşık 2 gün (1,939) ile ASELS
hisseleridir. Bu da yatırımcı açısından bakıldığında değer artışlarının birbirini
daha sık izlemesi ve yatırımcının beklediği değer artışlarının da artması olarak
yorumlanabilmektedir.
Çizelgede yer alan değerlerin ortalaması alınarak genel bir değerlendirme
yapmak da mümkündür. Buna göre değer azalışını değer azalışının takip
etmesi için ortalama 2,30 ve değer artışının yinelenmesi için de ortalama
2,54 gün geçmesi beklenmektedir. Değeri aynı kalan hisse senedinin yine
fiyat değişimi olmayan bir kapanış yapması için ortalama 7,74 gün geçmesi
öngörülmektedir. Ortalama değerler de değer azalışlarının daha sıklıkla
tekrarlandığını ve de değerin değişmeme olasılıkları küçük olduğundan bu
durumun yinelenme süresinin de oldukça yüksek olduğu göstermektedir.
4. SONUÇ VE ÖNERİLER
Markov zincirleri analizi ile Markovien özelliğe sahip stokastik süreçler
modellenebilmekte ve ele alınan süreçlerin hem kısa hem de uzun dönemli
seyri konusunda karar ortamlarındaki belirsizliği de yansıtabilen bilgiler elde
edilebilmektedir. İşletmelerin karar verme sürecinde de çeşitli kararlarda
uygulanmakla birlikte Markov zincirlerinin finansman alanında uygulandığı
çalışmaların özellikle ülkemizde daha az olduğu görülmektedir. Çalışmada, hisse
senetlerine ilişkin önceki çalışmalardan farklı olarak, endeks değerlerindeki
değişim yerine, BIST Teknoloji endeksinde işlem gören 16 hissenin günlük fiyat
değişimleri Markov zinciri ile modellenerek uygulama gerçekleştirilmiştir. Hisse
senetlerinin günlük kapanış fiyatlarındaki değişimlere ilişkin olasılık dağılımını
elde etmek için 252 iş gününü kapsayan veri seti analiz edilmiş ve Markov
zinciri için tanımlanmış olan 3 durum (değer azalışı, aynı kalma ve artış) için
durumlar arası geçiş olasılıkları hesaplanmıştır. Her şirket için hesaplanan bu
olasılıklar kullanılarak da ele alınan şirketlerin uzun dönemde diğer bir ifadeyle
denge durumuna ulaştığında hisse senetlerinin değerinin azalma, aynı
kalma ve artma olasılıkları hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre günlük
değişimlere ilişkin uzun dönemli olasılık dağılımı hisse senedi fiyatlarının
çoğunlukla azalma eğiliminde olduğunu göstermekle birlikte artış trendinde
olması tahminlenen dört hisse senedi olduğu belirlenmiştir. Üç duruma ilişkin
olasılık dağılımının birbirine çok yakın olduğu (% 34, % 30 ve % 36) sadece bir
hisse senedi bulunmuş, diğer hisse senetlerinde artma ya da azalmaya ilişkin
olasılıkların daha yüksek olduğu gözlemiştir. Uzun dönemli eğilimler dikkate
alındığında uzun vadede hiçbir hisse senedi için günlük değişimde fiyatın aynı
kalma olasılığı çok yüksek olmamıştır.
Denge durumu olasılıkları uzun dönemli beklenen kazanç ya da maliyet
hesaplamalarında kullanılabildiğinden, hisse senetlerinin uzun dönemli
seyri doğrultusunda ve 1000 TL portföyün tamamının tek bir hisse senedi
yatırılması varsayımı altında her şirketin hisse senedi için beklenen değer
55
hesaplanmıştır. Bu hesaplamalarda ele alınan 252 günlük veri setinden
faydalanarak hisse senetlerinin günlük değişim oranları (artış ve azalış)
hesaplanarak ortalama günlük fiyat artış ve azalma yüzdeleri elde edilmiştir.
Günlük değişim oranları incelendiğinde, çoğu şirketin hissesi için, hisse senedi
fiyatlarının artış oranının değer kaybetme oranlarından daha yüksek olduğu
görülmektedir. Değişim oranlarından hareketle ve denge durumu olasılıklarını
kullanarak hisse senetleri için birim zamandaki, yani günlük beklenen getiriler
hesaplanmıştır. Beklenen getiriler incelendiğinde, hisse senetlerinin günlük
değişim oranlarında fiyat artış yüzdesi çok yüksek olmasına karşın beklenen
getiri değerlerine göre yapılan sıralamada çok alt sıralarda olan hisse senetleri
olduğu görülmüştür. Beklenen getirisi en yüksek olan hisse senetleri değer
artış olasılığı uzun vadede yüksek olan hisseler olmuştur. Hisse senetlerinin
beklenen getirilerinde olasılıklı yapının etkisi, belirsizliğin bu tür süreçlerin
modellenmesinde ne kadar önemli bir unsur olduğunu ve de modele dahil
edilmesinin karar vericiler açısından çok daha gerçekçi bir yaklaşım ortaya
koyacağını yansıtmaktadır. Beklenen getiri değerlerine ilişkin bu sonuçlar BIST
Teknoloji endeksinde işlem gören 16 hisse senedinin kârlılığını karşılaştırmada
yatırımcılara bilgi sağlayabilecektir.
Çalışmada, hisse senetleri için Markov zincirleri analizi ile elde edilen diğer
bir bilgi de ilk geçiş sürelerinden faydalanarak hesaplanmıştır. Bu süreler,
değer azalışlarını da değer artışlarını da çoğunlukla ve daha sıklıkla değer
azalışlarının takip ettiğini göstermektedir. 16 hisse senedi için hesaplanan ilk
geçiş sürelerinin ortalamaları alındığında da hangi durumdan çıkılırsa çıkılsın
diğer bir ifadeyle değer azalışı da olsa değer artışı da olsa değer aynı da kalsa,
hisse senetlerinde değer kaybetme durumunun daha kısa sürede karşılaşılan
bir durum olduğu belirlenmiştir. Yinelenme süreleri incelendiğinde de değer
azalışlarının değer azalışlarını takip etmesinin, artış-artış durumlarına göre,
daha kısa sürede gerçekleştiği görülmüştür. Bu sürelerde dikkat çekici bir
nokta da, diğer durumlardan, değer azalış ya da artışı olmama yani fiyatın aynı
kalması durumuna ilk geçiş süresinin çok daha uzun olmasıdır (yaklaşık 7-8 gün
arası) ki bu da hisse senedi değerinin değişmemesiyle sıklıkla karşılaşılmadığını
göstermektedir.
56
KAYNAKÇA
. AKYURT, İ.Z., (2011), Ülke Derecelendirme Sisteminin Markov Zinciri ile
Analizi, Yönetim, Yıl: 22 Sayı 69.
. BARNETT, Raymond A., ZIEGLER, Michael R., (2003), Applied Mathematics,
Prentice Hall., New Jersey.
. BASSLER, K.E., GUNARATNE, G.H., McCauley, J.L., (2006), Markov Processes,
Hurst Exponents, and Nonlinear Diffusion Equations: With Application to
Finance, Physica A, 369, 343-353.
. BUFFA, Elwood S., DYER, James S., (1977), Management Science/Operations
.
Research-Model Formulation and Solution Methods, John Wiley and Sons
Inc..,USA.
CAN, T., ÖZ, E., (2009), Saklı Markov Modelleri Kullanılarak Türkiye’de
Dolar Kurundaki Değişimin Tahmin Edilmesi, İstanbul Üniversitesi İşletme
Fakültesi Dergisi, Cilt/Vol:38, Sayı/No:1, 1-23.
. D’AMICO, G., PETRONI, F., (2012), A Semi-Markov Model for Price Returns,
Physica A, 391, 4867-4876.
. DEMİRELİ, E., (2008), Etkin Pazar Kuramından Sapmalar: Finansal
Anomalileri Etkileyen Makro Ekonomik Faktörler Üzerine Bir Araştırma,
Ege Akademik Bakış Dergisi, Sayı: 1 Cilt: 8215-241.
. DEWACHTER, H., (2001), Can Markov Switching Models Replicate Chartist
Profits In The Foreign Exchange Market?, Journal of International Money
and Finance, 20, 25-41.
. DUEKER, M., NEELY, C.J., (2007), Can Markov Switching Models Predict
Excess Foreign Exchange Returns?, Journal of Banking & Finance, 31, 279296.
. FILAR, Jerzy., VRIEZE, Koos, (1996), Competitive Markov Decision Problems,
Springer: New York.
. HILLIER, FREDERICK S., LIEBERMAN, GERALD J., (2001), Introduction to
Operations Research, McGraw-Hill Book Company, Singapore.
. http://borsaistanbul.com/, Erişim Tarihi: 03.05.2013.
. ÖZ, E., (2009), İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Üzerine Saklı Markov
Modeli ile Bir Tahminleme, Gazi Üniversitesi Ekonomik Yaklaşım Dergisi,
Cilt: 20, Sayı: 72, 59-85.
. ÖZ, E., ERPOLAT, S., (2010), Çok Değişkenli Markov Zinciri Modeli ve Bir
Uygulama, Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 29, Sayı:
2, 577-590.
. ÖZTÜRK, Ahmet, (2009), Yöneylem Araştırması, Ekin Kitabevi Yayınları, 12.
Baskı, Bursa.
57
. PARZEN, Emanuel, (1962), Holden-Day Inc., USA.
. RAVINDRAN, A., PHILLIPS, Don T., SOLBERG, James J., (1987), Operations
Research-Principles and Practice, John Wiley and Sons Inc., Second Ed.,
USA.
. TAHA, H.A., (2007), Operations Research: An Introduction, Pearson., USA.
. TÜTEK, H., GÜMÜŞOĞLU, Ş., ÖZDEMIR, A., (2012), Sayısal Yöntemler: Yönetsel
Yaklaşım, Beta BasımYayım, 6. Baskı, İstanbul.
. WINSTON, WAYNE L., (2004), Operations Research-Applications and
Algorithms, Brooks/Cole, Fourth Ed., USA.
58
EK ÇİZELGE 1. Hisse Senetleri Fiyat Değişimlerine İlişkin Geçiş
Olasılıkları Matrisleri
59
EK ÇİZELGE 2. Durumlar Arası İlk Geçiş Süreleri
60
)$5./,<g17(0/(5ú/(7h5..217(<1(5
/ú0$1/$5,1,19(5ú0/ú/úøú
Alpaslan ATEŞ
Soner ESMER
1
2
ÖZET
Küresel ekonomide önemli bir yere sahip olan konteyner taşımacılığında konteyner
limanlarının etkin ve verimli işlev görmesi son derece önem arz etmektedir.
Konteyner terminallerinin etkinliğinin belirlenmesinde Veri Zarflama Analizi (VZA)
ve Serbest Atılabilir Zarf Modeli (Free Disposable Hull, FDH) kullanımı yaygın olan
yöntemlerdendir.
Bu çalışmanın amacı; gelişmekte olan ekonomiye sahip Türkiye’nin konteyner
terminallerinin 2012 yılı verilerine göre göreceli etkinlik durumlarını VZA ve FDH
yöntemleri ile belirlemektir. Ayrıca çalışmada süper etkinlik modelleri yardımıyla
Türk konteyner terminallerinin etkinlik sıralamaları da belirlenmiştir.
Anahtar Sözcükler: Serbest Atılabilir Zarf Modeli (FDH), Veri Zarflama Analizi,
Konteyner Terminali, Süper Etkinlik.
&$/&8/$7,212)&217$,1(532576()),&,(1&<,1785.(<:,7+',))(5(170(7+2'6
ABSTRACT
Effective and productive functioning of container ports has been crucially
important in container transportation which has an important place in global
economy. Free Disposable Hull (FDH) and Data Envelopment Analysis (DEA) are
widely used methodologies to determine the container terminal’s efficiency.
The purpose of this study; is to determine the efficiency of container ports of Turkey,
which has a developing economy, by using the DEA and FDH methodology for the
2012 period . The super efficiency method is also used in this study to determine
the efficiency levels of Turkish container ports.
Keywords: Free Disposable Hull (FDH), Data Envelopment Analysis (DEA),
Container Terminal, The Super Efficiency.
1 Alpaslan ATEŞ, Yrd. Doç. Dr., Mustafa Kemal Üniversitesi, Barbaros Hayrettin Denizcilik Yüksek
Okulu.
2
Soner ESMER, Doç. Dr., Dokuz Eylül Üniversitesi, Denizcilik Fakültesi.
61
1. GİRİŞ
Dünya ekonomisinde görülen küreselleşme ile birlikte taşımacılığın rolü önemli
oranda artarak devam etmektedir. Artan taşımacılık içerisinde teknolojik
ve ekonomik avantajlarından dolayı denizyolu yük taşımacılığının önemli
türlerinden biri olan konteyner taşımacılığının oranı artmaktadır. Konteyner
taşımacılığında konteyner limanlarının etkin ve verimli işletilmesi göz ardı
edilemeyecek derecede önem taşımaktadır. Konteyner limanlarının etkinliği
sadece liman işletmesi açısından değil gemi şirketleri, yük sahipleri ve ulusal
ve uluslararası liman planlamacıları açısından da son derece öneme sahiptir.
Ayrıca liman işletmelerinin etkinliği limanın hizmet verdiği coğrafyada rekabet
durumundaki diğer limanlara göre tercih edilme durumunun artmasına
ve dolayısıyla liman işletmelerinin öncelikli hedeflerinden olan elleçleme
miktarının artmasına da önemli katkı sunacaktır.
Etkinliğin belirlenmesi sadece mevcut durumun tespiti açısından değil
aynı zamanda gelecek planlaması açısından da son derece önemlidir.
Doğru yöntemlerle etkinliği belirlenen birimlerin yönetim anlayışının
gelişerek değişmesine ve etkinlik sonuçlarına göre birimlerin yeni stratejiler
geliştirmesine neden olabilecektir.
Birçok işletmede olduğu gibi liman işletmelerinin performans ölçümlerinde tek
bir parametreye bağlı yapılan ölçümler hatalı sonuçlar verebilir. Çünkü liman
işletmeleri gemi, yük ve diğer taşımacılık modlarına hizmet veren karmaşık
ve dinamik yapıya sahip işletmelerdir. Bu nedenle liman işletmelerinin
performansının ölçümünde çoklu parametreler dikkate alınarak etkinlik
durumlarını belirlemek daha gerçekçi sonuçlar vermesi açısından önemlidir
(Ateş ve Esmer, 2011).
Dünya coğrafyasında son derece önemli bir konumda bulunan ve üç tarafı dört
deniz ile çevrili olan Türkiye’nin, konteyner limanlarının göreceli etkinliklerinin
limanlar bazında ve bölgesel bazda değerlendirilerek etkin olmayan
limanların etkin duruma gelebilmesi için yapılması gerekenler hakkında fikir
üretmek bu çalışmanın temel amacını oluşturmaktadır. Bu bağlamda Türk
konteyner limanlarının 2012 yılı verilerine göre Veri Zarflama Analizi (VZA) ve
FDH (Free Disposal Hull (Serbest Atılabilir Zarf Modeli) yöntemleri ile göreceli
etkinlik durumları ve süper etkinlik yöntemi ile göreceli etkinlik sıralaması
belirlenmiştir.
Bu çalışma 5 bölümden oluşmaktadır. İkinci bölümde araştırmanın yöntemleri
hakkında bilgi verilmiştir, üçüncü bölümde analizde kullanılan girdi çıktı
parametreleri, araştırmanın dördüncü bölümünde araştırmanın sonuçları ve
son bölüm olan beşinci bölümünde çalışmanın sonuçları tartışılmıştır.
2. ARAŞTIRMANIN YÖNTEMİ: VZA VE FDH
Her sistemin kendine özgü amaçları vardır. Bu amaçlar genellikle, yüksek
verimlilik, etkinlik, kâr maksimizasyonu, maliyet minimizasyonu, hizmet
62
alan memnuniyeti, büyüme, saygınlık gibi performans göstergeleri ile
ifade edilmektedir (Barutçugil, 2002). Dolayısıyla sistem faaliyetlerinin
istenen amaçlara ulaşıp ulaşmadığını anlamak için, performans ölçülerinin
hesaplanması gerekir (Sayıştay, 2002). Sistem performanslarının ölçülmesinde
kullanılan yöntemlerden biri de etkinlik analizidir. Etkinlik analizinde, mal ve/
veya hizmet (çıktı) üretirken sistemlerin, kaynaklarını (girdilerini) ne kadar
etkin ve verimli kullandıkları belirlenmektedir (Barutçugil, 2002).
Sistemlerin etkinliklerinin ölçümünde kullanılan yöntemler üç grupta
toplanabilir. Bunlar; rasyo analizi, parametrik yöntemler ve parametrik
olmayan yöntemlerdir. Rasyo analizi, tek bir çıktı değerinin, tek bir girdi
değerine oranlanmasıyla uygulanan bir yöntemdir (Yeşilyurt ve Alan, 2003).
Parametrik yöntemler ise çoklu regresyon analizine dayanır. Bu yöntemler,
aralarında neden sonuç ilişkisi olduğu bilinen, bağımlı değişken ile bağımsız
değişkenler arasındaki ilişkinin yapısını saptamaya yönelik yöntemlerdir.
Parametrik yöntemlerde; herhangi bir sistemin etkinlik değeri, genel olarak
ortalama etkinliği gösteren regresyon doğrusunun üzerinde ise o sistem etkin,
aksi halde etkin olmamaktadır (Sherman,1993).
Limanların performansını belirlemede; bir performans göstergesi oluşturarak
(Talley, 1994), belirli bir zaman periyodunda optimum elleçleme miktarı
ile güncel verileri karşılaştırarak (Talley, 1998), farklı rıhtımların elleçleme
miktarlarının karşılaştırılmasında (Bendall ve Stent, 1987; Tabernacle, 1995;
Ashar, 1997) limanın toplam faktör verimliliğinin hesaplanması (Kim ve
Sachish, 1986), çoklu regresyon analizi kullanılarak limanın performans ve
verimliliğinin belirlenmesi (Tongzon, 1995) ve simülasyon yöntemi (Esmer,
2010; Ateş ve Esmer, 2013) yaygın kullanılırken, özellikle parametrik olmayan
yöntemler etkinlik ölçümlerinde yaygın kullanılmaktadır. Parametrik olmayan
yöntemler birden çok çıktı ve girdi değişkenlerinin olduğu ve bunların farklı
ölçü birimleriyle ölçüldüğü durumlarda kullanılmaktadır. Bu yöntemler
sistemlerin üretim sınırına olan uzaklığını ölçen tekniklerdir. Parametrik
olmayan etkinlik analiz yöntemlerine veri zarflama analizi (VZA), serbest
atılabilir zarf analizi (Free Disposable Hull, FDH) (Prins ve ark., 1984) ve stokastik
VZA (Cazals ve ark., 2002) örnek verilebilir. Limanların performans ölçümünde
VZA yöntemi kullanılarak Avustralya ve Asya limanlarının etkinlik durumlarını
karşılaştıran çalışmalara (Tongzon 2001, Tongzon ve Heng 2005; Cullinane
ve ark., 2005), Doğu Afrika ve Orta Doğu limanlarına (Al- Eraqi ve ark., 2008),
Avrupa limanlarına (Barros ve Athanassious, 2004; Barros, 2006; Cullinane ve
ark., 2006; Trujillo ve Tovar, 2007), Karadeniz Bölgesi limanlarına (Ateş, 2013;
Ateş ve ark., 2013a; Ateş ve ark., 2013b) ve Türkiye limanlarına (Baysal ve ark.,
2004; Bayar, 2005; Ateş, 2010; Ateş ve Esmer, 2011; Çağlar, 2012; Ateş ve Esmer,
2013) örnek verilebilir. FDH metodu ile limanların etkinlik ölçümüne (Wang ve
ark., 2003; Cullinane ve ark., 2005; Kaisar ve ark., 2006; Herrera ve Pang, 2008)
örnek verilebilir.
63
Bu çalışmada kullanılmış olan analiz yöntemlerinden VZA ve FDH Cullinane ve
ark., 2005 ve süper etkinlik metodu Niavis ve Tsekeris 2012’de tanımlanmaktadır.
3. GİRDİ ÇIKTI DEĞİŞKENLERİNİN BELİRLENMESİ
Limanların etkin çalışması sadece liman işletmecisi açısından değil liman
hizmetlerinin en önemli kullanıcısı gemi şirketleri açısından da son derece
önemlidir. Limanlar hız, güvenlik ve kalite temelinde hizmet sunma amacı
güden hizmet birimleridir. Bu hizmetlerin sunumunda temel amaç elleçleme
miktarının yüksek olmasıdır. Bu nedenle limanın mevcut kaynaklarını ne
ölçüde etkin kullanabildiği son derece önem arz eder.
Etkinliği ölçülecek konteyner limanlarında girdi çıktı parametrelerinin
belirlenmesinde konteyner taşımacılığında limanların verdiği hizmetlerin
etkin gerçekleşebilmesi için gerekli olan parametrelerin eksiksiz ve doğru
alınması etkinlik sonucunun gerçekçiliği açısından önemlidir.
Bu çalışmada konu ile ilgili literatür (Roll ve Hayuth, 1993; Valentine ve
Gray, 2001; Tongzon, 2001; Tongzon ve Heng, 2005; Cullinane ve ark., 2005;
Cullinane ve ark., 2006) çalışması sonucunda beş girdi ve bir çıktı parametresi
analizlerde değerlendirilmiştir. Stok alanı, toplam rıhtım vinci, konteyner rıhtım
uzunluğu, draft, ve toplam transtainer ve istif ekipmanı girdi değişkenleri
olarak belirlenirken çıktı değişkeni olarak 2012 yılı toplam elleçleme miktarı
TEU olarak belirlenmiştir.
Çalışma kapsamında değerlendirilen konteyner limanlarına ait girdi ve çıktı
değişkenleri Çizelge 1’de verilmiştir.
Çizelge 1. Türk Konteyner Limanlarının Girdi ve Çıktı Değişkenleri
64
4. ARAŞTIRMA BULGULARI
VZA’nın ölçeğe göre sabit getiri yaklaşımı ile Charnes, Cooper ve Rhodes
tarafından 1978 yılında geliştirilen ve isimlerinin baş harflerinin kısaltması ile
literatürde yer alan CCR yöntemi ve ölçeğe göre değişken getiri yaklaşımı ile
Banker, Charnes ve Cooper tarafından 1984 yılında geliştirilen ve isimlerinin
baş harflerinin kısaltması ile literatürde yer alan BCC olarak bilinen her iki
yöntem, FDH ve süper etkinlik analizinde çevrim içi Deap yazılım (https://www.
deaos.com) kullanılmıştır. Konteyner limanlarının göreceli etkinlik sonuçları
belirlenmiştir ve sonuçlar Çizelge 2’de görülmektedir.
Çizelge 2. Türk Konteyner Limanlarının 2012 Yılı Girdi (G) Yönlü CCR, BCC
ve FDH Etkinliği (Etkinlik=1)
65
Türk Konteyner limanlarının girdi yönelimli yıllık ortalama etkinlik değerleri
CCR yöntemine göre 0,6597, BCC yöntemine göre 0,9272 ve FDH yöntemine
göre 0,6787 olarak hesaplanmıştır. Yöntemlere göre girdi yönelimli göreceli
etkinlik değerlerinin homojen dağıldığı belirlenmiş olup (Shapiro-Wilk testi
p>0,05), veri setlerinin eş varyans gösterdiği tespit edilmiştir. Yöntemlere
göre etkinlik değerleri arasındaki istatistiksel fark “Repeated Measures Anova”
Tukey çoklu karşılaştırma testi kullanılarak % 95 anlamlılık düzeyinde test
edilmiştir (SigmaPlot 11.0, Systat Software Inc., San Jose, CA, USA). Buna
göre BCC sonuçları ile CCR ve FDH yöntemleri sonuçları arasında önemli bir
fark görülürken CCR ve FDH sonuçları arasında istatistiksel olarak önemli fark
olmadığı belirlenmiştir.
Çalışma kapsamındaki on altı liman içerisinde CCR modeline göre üç liman, BCC
modeline göre on liman ve FDH modeline göre dört liman 2012 yılı verilerine
göre göreceli etkin durumdadır. Analiz sonuçlarına göre Evyap limanının diğer
limanlar içerisinde elleçleme miktarı olarak ortalamanın altında elleçleme
gerçekleştirerek altıncı sırada yer almasına rağmen uygulanan üç yönteme
göre de etkin olması sürpriz bir sonuçtur. Diğer bir sürpriz sonuç ise elleçleme
sıralamasında üçüncü sırada yer alan Kumport limanının analizde kullanılan
parametrelere ve analiz yöntemlerine göre göreceli etkin olmamasıdır. Çünkü
Kumport limanı etkin çıkan Evyap limanında 2,7 kat daha fazla elleçleme
miktarına sahiptir. Dolayısıyla elleçlenen yük miktarının değil elleçlemede
kullanılan girdiye göre elleçleme miktarının önemli olduğu sonucu ortaya
çıkmaktadır. Başka bir deyişle etkin olan limanların mevcut girdi ve çıktı
değerlerine göre göreceli etkin olduğu sonucuna varılabilir.
Limanların etkinlik durumlarının yanı sıra etkinlik sıralamasının belirlenmesi
amacıyla yapılan süper etkinlik analizine göre Türk konteyner limanları
içerisinde 2012 verilerine göre en etkin liman % 178,63 ile Marport
konteyner limanıdır. Bu limanı sırasıyla % 121,3 ile Mersin ve % 104, 47 ile
Evyap Limanı izlemektedir. En düşük etkinlik değerine sahip liman ise %
12,7 ile Samsun limanı olduğu görülmektedir. Bu limanı, % 13,64 etkinlik
değeri ile Karadeniz Bölgesi limanlarından Trabzon limanı izlemektedir.
Türk konteyner limanlarının 2012 yılı süper etkinlik ortalaması % 72,50 olarak
hesaplanmıştır.
66
Çizelge 3. Türk Konteyner Limanlarının 2012 Yılı Süper Etkinlikleri
(Etkinlik > 1)
CCR, BCC ve FDH yöntemlerine göre etkin olmayan limanların etkin duruma
gelebilmeleri için etkin limanları referans olarak belirlemesi ve referans
limanlara göre hizmet sunmaları gerekmektedir. Bu çalışmada etkinlik
değerleri düşük olan limanların hangi limanları referans alabileceği Çizelge
4’de sunulmuştur.
67
Çizelge 4. Referans Limanlar
CCR, BCC ve FDH yöntemlerine göre yapılan etkinlik analizlerinde etkin
olan karar birimlerinin dünya ölçeğinde etkin olduğu sonucunu vermez. Bu
uygulamalarda elde edilen etkinlik sonuçları örneklem grubundaki verilere
göre etkin olup olmadığı sonucunu verir.
Belirli bir örneklem grubunda etkin olmayan karar birimlerinin etkin olabilmesi
için çıktı miktarı sabit tutularak girdi miktarlarının azaltılarak etkin duruma
gelebilmesi analiz edilebilir.
Bu çalışmada etkin olmayan karar birimlerinin örneklem grubunda mevcut
elleçleme değerleri ile etkin duruma gelebilmesi için yeterli girdi değerleri
Çizelge 5’de görülmektedir.
68
Çizelge 5. CCR Girdi Yönlü Analize Göre Girdi Parametrelerinin Olması
Gereken Değerleri
Liman işletmelerinde temel amaç girdi miktarlarını azaltmadan ziyade çıktı
miktarını arttırmaktır. Ayrıca limanların vinç ve RTG&RS gibi değerlerinin tam
sayı olması gerekir. Fakat analiz sonuçlarına göre bazı limanlarda bu değerler
tam sayı değildir. Bu durumda etkin olmayan limanların etkin duruma
gelebilmesi için girdi miktarlarını verimli bir şekilde kullanması gerektiği
sonucuna varılabilir. Başka bir ifade ile liman işletmeleri elindeki varlıkları iyi
kullanmak durumundadır. Bu analiz liman işletmelerinin kullandıkları girdileri
ne kadar verimli kullandıklarını göstermesi açısından da önemlidir.
Çalışma kapsamındaki Türk konteyner limanlarının bölgesel dağılımı (Şekil 1)
dikkate alınarak değerlendirme yapıldığında dünya konteyner taşımacılığı ana
hatlarından biri olan Doğu-Batı koridoru üzerinde bulunan Akdeniz Bölgesi
limanlarının (Mersin ve Antalya) CCR girdi yönelimli etkinlik ortalamasının en
yüksek değere (0,8587) sahip olduğu hesaplanmıştır. En düşük etkinlik değerine
(0,1317) sahip limanların ortalamasının ise Karadeniz (Samsun ve Trabzon)
Bölgesi’nde olduğu görülmektedir. Aynı durum FDH yönteminde de olup en
yüksek ortalama 0,8587 ile Akdeniz Bölgesi limanlarında hesaplanmışken en
düşük ortalama 0,1443 ile Karadeniz Bölgesi limanlarında hesaplanmıştır.
69
Şekil 1. Türk Konteyner Limanlarının Bölgesel Dağılımı
Şekil 2. Bölgelere Göre Limanların Etkinlik Ortalaması (Etkinlik=1)
70
Türk konteyner limanlarından Akdeniz kıyısında bulunan limanların analiz
sonuçlarına göre etkinlik ortalaması uygulanan bütün yöntemlere göre
en yüksek değerlerde olduğu görülmektedir. En düşük ortalama değerleri
ise ard bölge bağlantıları zayıf ve sanayi bölgelerine uzak olan Karadeniz
Bölgesi limanlarıdır. Ayrıca Karadeniz Bölgesi limanlarının 2012 yılı elleçleme
miktarlarının da analizde değerlendirilen limanlar içerisinde en düşük olduğu
görülmektedir. Bunun en önemli nedeni Karadeniz limanlarına yük talebinin
olmaması, limanın atıl kapasitesinin fazla olmasıdır.
5. SONUÇ
Limanlar oldukça karmaşık dinamik yapıya sahiptir. Her liman benzersiz bir
tasarıma ve girdi değerlerine sahiptir. Bu çalışmada farklı girdilerle, elleçlenen
konteyner çıktı miktarı analiz edilerek Türkiye’deki konteyner limanlarının
göreceli etkinlikleri farklı yöntemlerle belirlenmiştir.
Bu çalışmada uygulanmış olan analiz yöntemleri VZA (CCR, BCC), FDH ve süper
etkinlik analizi Türk konteyner limanlarında ilk defa birlikte uygulanmıştır. Bu
durum çalışmanın özgünlüğünü oluşturmaktadır.
CCR, BCC ve FDH yöntemlerine göre yapılan etkinlik analizlerinde etkin
olan karar birimlerinin dünya ölçeğinde etkin olduğu sonucunu vermez. Bu
uygulamalarda elde edilen etkinlik sonuçları örneklem grubundaki verilere
göre etkin olup olmadığı sonucunu verir. Belirli bir örneklem grubunda etkin
olmayan karar birimlerinin etkin olabilmesi için çıktı miktarı sabit tutularak
girdi miktarlarının azaltılarak etkin duruma gelebilmesi analiz edilebilir.
Fakat liman işletmelerinde temel amaç girdi miktarlarını azaltmadan ziyade
çıktı miktarını arttırmaktır. Analiz sonuçlarına göre BCC sonuçları ile CCR ve
FDH yöntemleri sonuçları arasında önemli bir fark görülürken CCR ve FDH
sonuçları arasında istatistiksel olarak önemli fark olmadığı belirlenmiştir.
Analiz sonuçları genel olarak araştırmadan beklenen sonuç değerlerine
yakındır. Fakat elleçleme miktarı düşük olan Evyap limanında uygulanan analiz
yöntemlerinin tamamına göre göreceli etkin olması normal piyasa koşullarının
dikkate alınması durumunda sürpriz bir durumdur. Ayrıca Türk konteyner
limanları içerisinde 1 milyon TEU miktarını aşan üç limandan biri olan Kumport
konteyner limanının sadece FDH yöntemine göre etkin, uygulanan diğer
yöntemlere göre etkin olmaması çalışmanın bir diğer sürpriz sonucudur. Diğer
yandan Türk limanları içerisinde etkin olan limanların sanayi bölgelerine yakın
olması ve/veya geniş ard bölgelerinin bulunması bu limanların etkinliklerinin
yüksek çıkmasına neden olmaktadır. Diğer yandan ard bölgeleri ile yeterli ve
güçlü bağlantıları bulunmayan, sanayi bölgelerine uzak, dünya ticari hatları
ile entegre olamamış ve sadece yerel yük potansiyeline sahip limanların ise
verimliliğinin düşük olduğu çalışmadan çıkarılan bir diğer sonuçtur.
Uygulanan VZA, FDH ve süper etkinlik sonuçları Türk liman işletmecileri için
gelecek planlaması açısından önemli katkı sunabilecek bir durum olarak
71
karşımıza çıkmaktadır. Ekonomisi gelişmekte olan Türkiye’nin her geçen gün
artan konteyner elleçleme miktarından liman işletmelerinin daha yüksek
elleçleme miktarlarına ulaşabilmesi ve rekabette ön sıralarda yer alabilmesi
için aynı yük grubuna hizmet veren ulusal veya bölgesel komşu limanlarla
kendisini kıyaslayarak gelecek planlamalarını yapması işletme açısından son
derece önem arz etmektedir.
Türk limanları, dünya coğrafyasında son derece önemli bir konumda bulunan
ve doğu-batı, kuzey- güney ana taşımacılık rotası üzerinde çok yakın bir
konumda yer almasına ve transit yük için bir potansiyel teşkil etmesine rağmen
dünya konteyner miktarından yeterli payı alamadığı ve elleçlenen miktarların
önemli ölçüde ithal ve ihraç yüklerden oluştuğu yadsınamaz bir gerçektir.
Türkiye’nin mevcut limanları ya da yeni limanlar ile ana liman özelliği
kazanmasını sağlayabilecek altyapıların oluşturulması ve ard bölge
bağlantılarının daha da güçlendirilmesi limanların her geçen yıl artmakta
olan konteyner taşımacılığından daha yüksek oranlarda pay almasında
önemli katkısı olabilecektir. Ayrıca ülkemizin en düşük elleçleme değerlerine
sahip Karadeniz Bölgesi limanlarının elleçleme miktarlarını arttırabilmesi
ve etkinlik durumunu olumlu yönde geliştirebilmesi için demiryolu ve ard
bölge bağlantılarını güçlendirerek TRACECA (Avrupa-Kafkasya-Asya Ulaşım
Koridoru) gibi uluslararası taşıma koridorlarından daha yüksek oranda pay
alması sağlanmalıdır.
Sonuç olarak Türk konteyner limanlarının kapasite kullanım oranlarının düşük
çıktığı gözlemlenmiştir. Limanların belirli bir kapasitesi bulunmasına rağmen
elleçleme miktarlarının düşük olması limanların göreceli etkinliğinin düşük
çıkmasına sebep olmuştur. Bu durum özellikle Karadeniz limanlarında açıkça
görülebilmektedir.
Ayrıca, araştırma kapsamındaki yöntemlere göre yapılan etkinlik analizlerinde
etkin olan karar birimlerin dünya ölçeğinde etkin olduğu sonucuna varılamaz.
Bu nedenle bundan sonraki çalışmalarda Türk konteyner limanlarının Avrupa
ve/veya dünya limanlarıyla birlikte aynı örneklem gurubunda değerlendirilmesi
Türk limanlarının Avrupa ve dünya limanları içerisindeki etkinlik durumunun
belirlenmesi açısından önem taşımaktadır.
72
KAYNAKÇA
. AL-ERAQİ AS., MUSTAFA A., KHADER AT., BARROS CP., (2008), Efficiency of
Middle Eastern ve East African Seaports: Application of DEA Using
Window Analysis, European Journal of Scientific Research ISSN 1450- 216X
Vol.23 No.4(597 12).
. ALLEN R., ATHANASSOPOULOS A., DYSON RG., THANASSOULIS E., (1997),
Weights Restrictions and Value Judgments in Data Envelopment
Analysis: Evolution, Development and Future Directions, Annals of
Operational Research, Vol. 73, p. 13-34. doi: 10.1023/A:1018968909638
. ASHAR A., (1997), Counting the Moves, Port Development International,
November, s. 25-29.
. ATEŞ A., (2010), Türkiye Konteyner Terminallerinde Verimlilik Analizi,
Atatürk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, Erzurum.
. ATEŞ A., ESMER S., (2011), DEA with Efficiency Analysıs of Turkey Container
Terminals, 12th International Symposium on Econometrics Statistics and
Operations Research, May 26-29 2011 Denizli.
. ATEŞ A., ESMER, S., (2013), Liman İşletmelerinde Performans Ölçümü,
Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi Yayınları, Rize.
. ATEŞ A., (2013), Veri Zarflama Analizi: Karadeniz Konteyner Terminalleri
Uygulaması, II. Ulusal Lojistik ve Tedarik Zinciri Kongresi 16-18 Mayıs,
Aksaray.
. ATEŞ A., ESMER S., ŞAHİN T., (2013a), VZA Malmquist Toplam Faktör
Verimlilik Ölçüsü: Karadeniz Konteyner Terminalleri Uygulaması,
I.Ulusal Liman Kongresi “Küresel Rekabette Tedarik Zinciri Etkinliği” 1-2
Kasım 2013 – İzmir.
. ATEŞ A., ESMER S., ÇAKIR E., BALCI K., (2013b), Karadeniz Konteyner
.
Terminallerinin Göreceli Etkinlik Analizi, Dokuz Eylül Üniversitesi,
Denizcilik Fakültesi Dergisi, Cilt: 5 (1). S.1-22.
BANKER RD., CHARNES A., COOPER WW., (1984), Some Models for
Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment
Analysis, Management Science, Vol. 30, pp. 1078-1092.
. BARROS CP., ATHANASSİOUS M., (2004), Efficiency in European Seaports
with DEA: Evidence From Greece and Portugal, Maritime Economics and
Logistics, 6(2),122-140.
. BARROS CP., (2006), A Beachmark Analysis of Italian Seaports Using Data
Envelopment Analysis, Maritime Economics & Logistics, 8. pp. 347-365.
. BARUTÇUGİL İ., (2002), Bilgi Yönetimi, Kariyer Yayıncılık, İstanbul, s.13.
73
. BAYAR S., (2005), Veri Zarflama Analizi Kullanılarak Liman Verimliliğinin
.
.
.
.
.
Ölçülmesi: Türk Limanlarından Bir Örnek, İstanbul Üniversitesi, Fen
Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
BAYSAL ME., UYGUR M., TOKLU B., (2004), Veri Zarflama Analizi ile
TCDD Limanlarında Bir Etkinlik Ölçümü Çalışması, Gazi Üniversitesi
Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt 19, No 4, 437-442.
BENDALL H., STENT A., (1987), On Measuring Cargo Handling
Productivity, Maritime Policy and Management, 14(4), s. 337-343. doi:
10.1080/03088838700000046.
CAZALS C., FLORENS JP., SIMAR L., (2002), Nonparametric Frontier
Estimation: A Robust Approach, Journal of Econometrics, 106, 1, pp:1-25.
doi.org/10.1016/S0304-4076(01)00080-X.
CHARNES A., COOPER WW., RHODES E., (1978), Measuring the Efficiency
of Decision Making Units, European Journal of Operational Research, Vol.
2, pp. 429-444. doi.org/10.1016/0377-2217(78)90138-8.
CULLINANE K., SONG DW., WANG T., (2005), The Application of
Mathematical Programming Approaches to Estimating Container
Port Production Efficiency, Journal of Productivity Analysis, 24, s.73–92.
doi:10.1007/s11123-005-3041-9.
. CULLINANE KPB., WANG TF., (2006), The Efficiency of European Container
Ports: A Cross-Sectional Data Envelopment Analysis, International
Journal of Logistics: Research and Applications Vol. 9, No. 1, 19–31. doi:
10.1080/13675560500322417.
. ÇAĞLAR V., (2012), Türk Özel Limanlarının Etkinlik ve Verimlilik Analizi,
Dokuz Eylül Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İzmir.
. ESMER S., (2010), Optimization of Logistics Processes at the Container
Terminals and a Simulation Model, Dokuz Eylül University Press, İzmir.
. HERRERA S., PANG G., (2008), Efficiency of Infrastructure: The Case of
Container Ports, EconomiA, Brasilia (DF), v.9, n.1, p.165-194.
. KAISAR E., PATHOMSIRI S., HAGHANI A., KOURKOUNAKIS P., (2006),
.
.
Developing Measures of Us Ports Productivity and Performance: Using
DEA and FDH Approaches, Transportation Research Forum, March 23-25.
KIM, M., SACHISH A., (1986), The Structure of Production, Technical
Change and Productivity in a Port, Journal of Industrial Economics, 35(2),
209-223.
NIAVIS S., TSEKERIS T., (2012), Ranking and Causes of Inefficiency of
Container Seaports In South-Eastern Europe, Eur. Trnsp. Res. Rev., 4:235244. doi: 10.1007/s12544-012-0080-y.
74
. PRINS DDE., SIMAR L., TULKENS H., (1984), Measuring Labour Efficiency,
in Post Offices in The Performance of Public Enterprises: Concepts and
Measurement (P. Pestieau and H. Tulkens M. Marchand), North Holland,
Amsterdam, pp.243-267.
. ROLL Y., HAYUTH Y., (1993), Port Performance Comparison Applying Data
.
.
Envelopment Analysis (DEA), Maritime Policy and Management, Vol. 20,
No. 2, 153-161. doi:10.1080/03088839300000025.
SAYIŞTAY., (2002), Sayıştay'ın Performansının Ölçümüne İlişkin Ön
Araştırma Raporu, Sayıştay Yayını, Ankara, s.9.
SEIFORD LM., THRALL RM., (1990), Recent Development in DEA:
The Mathematical Programming Approach to Frontier Analysis,
Journal of Econometrics, Vol. 46, Vol. 1-2(October/November), pp. 7-38.
doi:10.1016/0304-4076(90)90045-U.
. SHERMAN HD., (1984), Data Envelopment Analysis as a New Managerial
Audit Methodology- Test and Evaluation, Auditing 4(1):35
. TABERNACLE JB., (1995), A Study of the Changes in Performance of
Quayside Container Cranes, Maritime Policy and Management, Vol. 22,
No. 2, pp. 115-124. doi:10.1080/03088839500000044
. TALLEY WK., (1994), Performance Indicators and Port Performance
Evaluation, Logistics and Transportation Review, 30(4), 339-352.
. TALLEY WK., (1998), Optimum Throughput and Performance Evaluation
of Marine Terminals, Maritime Policy and Management 15 (4), 327– 331.
doi:10.1080/03088838800000010.
. TONGZON JL., (1995), Determinants of Port Performance and Efficiency,
Transportation Research A: Policy and Practice 29 (3), 245–252. doi: http://
dx.doi.org/10.1016/0965-8564(94)00032-6.
. TONGZON J., (2001), Efficiency Measurement of Selected Australian
.
and Other International Ports Using Data Envelopment Analysis,
Transportation Research Part A: Policy and Practice, 35(2),pp. 113-128.
TONGZON J., HENG W., (2005), Port Privatization, Efficiency and
Competitiveness: Some Emprical Evidence from Container Ports
(Terminals), Transportation Research Part A: 39 pp. 405-424.
. TULKENS H., (1993), On FDH Efficiency Analysis: Some Methodological
Issues and Applications to Retail Banking, Courts and Urban Transit,
Journal of Productivity Analysis, Vol. 4, pp. 183-210.doi: 10.1007/BF01073473.
75
. TRUJILLO L., TOVAR B., (2007), The European Port Industry: An Analysis of
.
its Economic Efficiency, Maritime Economics and Logistics. 9(2): pp. 148171.
WANG T., SONG DW., CULLINANE K., (2003), Container Port Production
Efficiency: A Comparative Study of DEA and FDH Approaches, Journal
of the Eastern Asian Society for Transportation Studies, Vol. 5, pp. 698-713.
. WANKE PF., BARBASTEFANO RG., HIJJAR FM., (2011), Determinants of
Efficiency at Major Brazilian Port Terminals, Transport Reviews, Vol. 31,
No. 5, 653–677, September 2011. doi:10.1080/01441647.2010.547635.
. VALENTINE VF., GRAY R., (2001), The Measurement of Port Efficiency Using
Data Envelopment Analysis, Proceedings of the 9th World Conference on
Transport Research, Seoul, South Korea, 22-27 July, 2001.
. YEŞİLYURT C., ALAN MA., (2003), Fen Liselerinin 2002 Yılı Göreceli
Etkinliğinin Veri Zarflama Analizi Yöntemiyle ile Ölçülmesi, C.Ü. İktisadi
ve İdari Bilimler Dergisi, 4,2. s.91-104.
76
+$67$1(d$/,û$1/$5,1,1.8580údú32/ú7ú.
'$95$1,û/$59((7ú.ú./ú0$/*,/$0$/$5,
1
Elif DİKMETAŞ YARDAN
Nurcan COŞKUN US 2
ÖZET
Çalışmada hastane çalışanlarının kurum içi politik davranışlar ve etik iklim
algılamaları ölçülmüştür. Bu çalışma, Haziran – Ağustos 2012 tarihleri arasında,
100 yataklı bir devlet hastanesinde yapılmıştır. Çalışmaya katılan personel sayısı
151 (% 68,3)’dir.
Çalışmada iki ayrı ölçek kullanılmıştır. İlk kullanılan ölçek, Kacmar ve Ferris (1991)
tarafından geliştirilmiş 24 ifadeden oluşan politik davranış algılamaları ölçeğidir.
Diğer ölçek Hunt ve arkadaşları (1989) tarafından geliştirilen etik iklim ölçeğidir.
Veriler, hazırlanan anket formları aracılığı toplanmıştır. Her iki ölçeğin geçerlilik ve
güvenirlik analizi yapılmıştır. Bu çalışmada kullanılan politik davranış algılamaları
ölçeğinin Cronbach Alpha güvenirlik katsayısı α: 0,705; etik iklim ölçeğinin
Cronbach Alpha güvenirlik katsayısı α: 0,696; çalışmanın tamamının Cronbach
Alpha güvenirlik katsayısı ise α: 0,791 olarak bulunmuştur.
Çalışmada, çalışanların ifadelere vermiş olduğu skorlar 5’li likert yöntemi ile
değerlendirilmiştir. Anketlerden elde edilen verilerin analizi ve hipotezlerin test
edilmesinde SPSS for Windows programı kullanılmıştır. Çalışmaya katılanların
% 39,7’si kadın, % 21,1’i bekar, % 50’si 36 yaş ve üstü, % 49,7’si ilköğretim ve lise
mezunu, % 50,3’ü lise üstü mezun, % 80,7’si sağlık ve yardımcı sağlık hizmetleri
personeli % 19,3’ü diğer personel, % 82,8’i devlete bağlı personel, %17,2’si firma
personeli, % 50,8’i 9 yıl ve üstünde çalışanlar, % 58,2’si 2000 TL ve üstü ücret
alanlardan oluşmaktadır.
Çalışma boyutlarına verilen puanlar sırasıyla etik iklim boyutu; x: 3,81 ss: 0,94,
algılanan politik davranış boyutu x: 2,89 ss: 0,50 bulunmuştur. Çalışanların cinsiyet,
medeni durum, yaş, görevi, kadro durumu, kurum kıdem süresi, aylık ortalama
gelire göre algıladıkları politik davranış ve kurumdaki etik iklim hakkındaki
düşünceleri arasında anlamlı farklılık bulunmamıştır. Ancak eğitim düzeyine göre
sadece etik iklim boyutunda lise ve altı mezun olanlar ile lise üstü mezun olanlar
arasında anlamlı farklılıklar (t: 0,688; p: 0,010) bulunmuştur.
1
Elif DİKMETAŞ YARDAN, Doç. Dr., Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Sağlık Hizmetleri Meslek Yüksek
Okulu.
2
Nurcan COŞKUN US, Süleyman Demirel Üniversitesi, Sağlık Kurumları Yönetimi ABD
Doktora Öğrencisi.
77
Anahtar Kelimeler: Politik Davranış Algılamaları, Etik İklim.
,17(51$/3(5&(37,2162)+263,7$/67$))5(*$5',1*32/,7,&$/%(+$9,2856$1'(7+,&$/
&/,0$7(
ABSTRACT
In this study, perceptions of hospital staff regarding political behaviours and
ethical climate within the hospital were measured. The study was conducted in a
state hospital with 100 bed capacity, in June-August 2012 period. The number of
personnel participating in the study is 151 (68,3 %).
Two separate scales were used in this study. The first scale used which has been
developed by Kacmar and Ferris (1991) is political behaviour scale and consists
of 24 statements. The other scale, the ethical climate scale has been developed
by Hunt et al (1989). The data was collected through questionnaires. The validity
and reliability analysis of the two scales was completed. Cronbach alpha reliability
coefficient of political behaviours perception scale is α: 0,705; ethical climate scale
is α: 0,696; and Cronbach Alpha reliability coefficient of the study is found 0,791.
The questionnaires were evaluated with five-fold Likert scale and SPSS software
was used for data analysis and hypothesis testing. The demographic structure
and other characteristics of the participants are as follows: 39,7 % female, 21,1 %
single, 50 % 36 years and above, 49,7 % primary and high school graduates, 50,3
% high school or university graduates, 80,7 % health personnel, 19,3 % other staff,
82,8 % percent depending on the state staff, 17,2 % of company personnel, 50,8 %
9 years and older employees, 58,2 % $ 2,000 and higher wage.
The ethical climate dimension of the study was found as x: 3,81 sd: 0,94, and
political behaviour dimension was found as x: 2,89 sd: 0,50. In terms of gender,
marital status, age, position, status of staff, corporate employee time and average
monthly income, no significant differences were found in participant’s perceptions
of political behaviour and ethical climate dimensions. With respect to education,
differences were found in perception of ethical climate dimension (t: 0,688, p:
0,010).
Keywords: Perceptions of Political Behaviour, Ethical Climate.
78
Hastane Çalışanlarının Kurum İçi Politik
Davranışlar ve Etik İklim Algılamaları
1. GİRİŞ
Örgütleri politik bir arena olarak niteleyen Mintzberg, örgütlerde başarılı
olabilmek için politik davranış becerilerine sahip olmak gerektiğini
vurgulamaktadır (Treadway ve ark., 2004: 493). Politik davranışlar, örgütsel
yaşamın temelini oluşturmaktadır (Vigoda-Gadot ve Kapun, 2005:256).
Politik davranış, kişilerin çıkarlarına hizmet eden, kişinin istenilen sonuçlara
daha hızlı ulaşabilmesi için kişiye yardımcı olan, ancak kurum tarafından hoş
karşılanmayan davranışlar anlamına gelmektedir. Yoğunluğu ve derecesi
farklı olmakla birlikte, politik davranışların her örgütün temel gerçeği
olması, örgütlerin “politik arena” olarak algılanmasına sebep olmaktadır.
Örgütlerin bu şekilde algılanması, politik davranışlara yönelik tanımlamaları
da farklılaştırmaktadır. Farklılığı derinleştiren nedenlerin başında, politik
davranışların örgütlere olan etkileri konusundaki görüş ayrılıkları gelmektedir.
Bu bağlamda kimilerine göre politik davranışlar örgütler üzerinde “negatif”
bir etki oluştururken, kimileri de “pozitif” yönlü bir etkiden söz etmektedirler
(Landells ve Albrecht, 2012;1, Demirel ve Seçkin, 2009: 144). Bazı yazarlar örgüt
içi politik davranışların birey ve grup çıkarlarını korumak için kullandıkları
kasıtlı davranışlar olduğunu ileri sürmekte ve örgüt içi politik davranışların
örgütsel etkinliği azaltacağını, bilgi paylaşımını sınırlandıracağını, iletişim
engelleri oluşturacağını, çalışanları zihinsel ve duygusal açıdan yıpratacağını
ve çalışanların örgütten ayrılma isteklerini artıracağını belirtmektedir. Bazı
yazarlara göre ise örgüt içi politik davranışlar; örgütsel stratejik kararların nasıl
alınacağı konusunda karar alıcılara yol göstermekte, kariyer başarımına olumlu
katkı yapmakta, bireysel amaçlar gerçekleştirilirken örgütsel verimliliği olumlu
yönde etkilemektedir (Demirel ve Seçkin, 2009: 144, 145). Örgütsel politik
algılamaların güç kullanımına, karar vermeyi gerektiren politika ve süreçlere,
kaynak tahsisi ile kişisel, grup ve örgütsel amaçların başarılmasına etkisi vardır
(Landells ve Albrecht, 2012: 9). Son zamanlarda araştırmacılar politik davranış,
politik taktik ve politik beceri üzerine yoğunlaşmışlardır (Landells ve Albrecht,
2012: 9). Sonuç olarak kişisel politik davranış ve taktiklerin, örgüte negatif ya da
pozitif, fonksiyonel ya da disfonksiyonel yapı kazandıracağı ifade edilmektedir
(Landells ve Albrecht; 2012: 5).
Etik kavramı, köken olarak eski Yunanca bir sözcük olan karakter anlamına
gelen “ethos” sözcüğünden gelmektedir (Pehlivan Aydın, 2002: 5). Etik, en az
2500 yıl kökleri geri izleme yapabilecek felsefenin bir dalıdır (Brickley ve ark.,
2002: 1822). Genel görüşe göre etik; kişi ya da grubun neyin doğru neyin yanlış
olduğu ile ilgili olarak davranışlarını yönlendiren ahlaki değerler ve ilkeleri
içeren kuralları içermektedir (Ülgen ve Mirze, 2007: 440; Kitapçı, 2010: 82; Eren
ve Hayatoğlu, 2011: 111; Pehlivan Aydın, 2002: 4). Etik ilkeler ve davranışlardan
oluşan etik iklim, örgütte bulunan çalışanlardan beklenen davranışları ifade
etmektedir.
79
Bu davranışların çalışanlar tarafından uygulanma sıklığı, etik iklimin o
derece kabul edildiğini ifade etmektedir. Etik iklim, ahlaki standartlara sahip
davranışları desteklemekte ve bunun sonucu olarak örgütsel çatışmaları
azaltmaktadır. Etik iklim, etik değerlere önem ve öncelik veren örgüt
kültürünün parçasıdır. Örgütler bulundukları sektörde tutunabilmek ya da
sahip oldukları pazar paylarını artırmak için ellerindeki en önemli faktör olan
işgücüne önem vermeli ve yöneticiler de dahil tüm çalışanların örgütün etik
değerlerini benimsemeleri gerekmektedir. Etik standartların yüksek olduğu,
güven ve dürüstlüğün bulunduğu bir örgütte çalışanların iş tatmini artmakta,
bireysel ve örgütsel bazda başarısı yükselmektedir. Bir örgütün etik iklimi,
örgütsel bağlamda ahlaki olarak doğru veya yanlışın ne olduğunun sınırları
olarak işlev gören yerleşik normlar ve uygulamalarla meydana gelmektedir
(Tütüncü ve Savran, 2007: 179).
İşletme etiği ve örgüt iç yapısı birbirinden ayrılmaz parçalardır. İşletmelerde
karar verirken kimin yetkili olduğu, ödül ve performans sisteminin nasıl
oluştuğu işletmeler için önemli noktalardır. Yöneticiler, örgüt içinde politika
geliştirirken kurum çalışanlarını, müşteri ve tedarikçilerini dikkate alarak karar
vermelidir (Brickley, 2002: 1822).
2. GEREÇ ve YÖNTEM
Çalışmanın amacı, hastane çalışanlarının kurum içi politik davranışlar ve etik
iklim algılamalarını ölçmektir. Bu çalışma, Haziran – Ağustos 2012 tarihleri
arasında, 100 yataklı bir devlet hastanesinde yapılmıştır. Çalışmanın evrenini
hastanede çalışan tüm personel (n= 221) oluşturmaktadır. Çalışmaya n= 175
(% 79,2) kişi katılmıştır. Değerlendirmeye alınan anket sayısı 151 (% 68,3)’dir.
Çalışmada iki ayrı ölçek kullanılmıştır. İlk kullanılan ölçek, Kacmar ve Ferris
(1991) tarafından geliştirilmiş 24 ifadeden oluşan politik davranış algılamaları
ölçeğidir. Bu ölçek ayrıca, Amar E. Mohammed’in 2011 yılında Erciyes
Üniversitesi’nde yapmış olduğu “Örgüt Kültürü ve Psikolojik İklimin Politik
Davranış Algılamaları Üzerindeki Etkileri: Kayseri’de Bir Araştırma” adlı yüksek
lisans tezinde kullanılmıştır. Etik iklim ölçeği ise, Hunt ve arkadaşları (1989)
tarafından geliştirilmiştir. Bu ölçekte, Kader Özçelik’in 2011 yılında Beykent
Üniversitesi’nde yapmış olduğu “Kişi Örgüt Uyumu ve Etik İklimin Hastaneye
Bağlılığına Etkisi: Hemşireler Üzerinde Bir Araştırma” adlı yüksek lisans tezinde
kullanılmıştır. Veriler, hazırlanan anket formları aracılığı toplanmıştır. Her iki
ölçeğin geçerlilik ve güvenirlik analizi yapılmıştır. Bu çalışmada kullanılan
politik davranış algılamaları ölçeğinin Cronbach Alpha güvenirlik katsayısı
α: 0,705 bulunmuştur. Bu çalışmada kullanılan etik iklim ölçeğinin Cronbach
Alpha güvenirlik katsayısı α: 0,696 bulunmuştur. Çalışmanın tamamının
Cronbach Alpha güvenirlik katsayısı α: 0,791 olarak bulunmuştur.
Çalışmada, çalışanların ifadelere vermiş olduğu skorlar 5’li likert yöntemi (“1”,
“kesinlikle katılmıyorum” - “5”, “kesinlikle katılıyorum”) ile değerlendirilmiştir.
80
Anketlerden elde edilen verilerin analizi ve hipotezlerin test edilmesinde SPSS
for Windows programı kullanılmıştır.
Çalışmada araştırılacak hipotezler aşağıda belirtilmiştir.
1. Hipotez: Çalışanların algıladıkları politik davranış ve kurumdaki etik iklim
hakkındaki düşünceleri cinsiyetlerine göre anlamlı farklılıklar göstermektedir.
2. Hipotez: Çalışanların algıladıkları politik davranış ve kurumdaki etik
iklim hakkındaki düşünceleri medeni durumlarına göre anlamlı farklılıklar
göstermektedir.
hakkındaki düşünceleri yaşlarına göre anlamlı farklılıklar göstermektedir.
iklim hakkındaki düşünceleri eğitim durumlarına göre anlamlı farklılıklar
göstermektedir.
hakkındaki düşünceleri görevlerine göre anlamlı farklılıklar göstermektedir.
iklim hakkındaki düşünceleri kadro durumlarına göre anlamlı farklılıklar
göstermektedir.
hakkındaki düşünceleri kurum kıdem sürelerine göre anlamlı farklılıklar
göstermektedir.
hakkındaki düşünceleri aylık ortalama gelir düzeylerine göre anlamlı farklılıklar
göstermektedir.
81
3. BULGULAR ve TARTIŞMA
Aşağıda çalışmaya katılanların tanımlayıcı bulguları yer almaktadır.
Çizelge 1. Tanımlayıcı Bulgular
Çalışmaya katılanların % 39,7’si kadın, % 21,1’i bekar, % 50’si 36 yaş ve üstü, %
49,7’si ilköğretim ve lise mezunu, % 50,3’ü lise üstü mezun, % 80,7’si sağlık ve
yardımcı sağlık hizmetleri personeli % 19,3’ü diğer personel, % 82,8’i devlete
bağlı personel, % 17,2’si firma personeli, % 50,8’i 9 yıl ve üstünde çalışanlar, %
58,2’si 2000 TL ve üstü ücret alanlardan oluşmaktadır.
Çizelge 2’de algılanan politik davranış ve etik iklime verilen puanların
ortalamaları ile standart sapmaları verilmiştir.
82
Çizelge 2. Algılanan Politik Davranış ve Etik İklim Boyutlarının Puan
Ortalama ve Standart Sapmaları
Çalışma boyutlarına verilen puanlar sırasıyla etik iklim boyutu; x: 3,81 ss: 0,94,
algılanan politik davranış boyutu x: 2,89 ss: 0,50 bulunmuştur.
Çizelge 3’te çalışanların cinsiyet, medeni durum, yaş, eğitim durumu, görevi,
kadro durumu, kurum kıdem süresi, aylık ortalama gelire göre algıladıkları
politik davranış ve kurumdaki etik iklim hakkındaki düşüncelerine yer
verilmiştir.
83
Çizelge 3. Çalışanların Cinsiyet, Medeni Durum, Yaş, Eğitim Durumu,
Görevi, Kadro Durumu, Kurum Kıdem Süresi, Aylık Ortalama Gelire
Göre Algıladıkları Politik Davranış ve Kurumdaki Etik İklim Hakkındaki
Düşünceleri
1
2
İki ortalama arasındaki farkın önemlilik testi, p>0,05
Mann-Whitney U testi, p>0,05
84
Çalışanların cinsiyet, medeni durum, yaş, görevi, kadro durumu, kurum
kıdem süreleri, aylık ortalama gelirlerine göre algıladıkları politik davranış
ve kurumdaki etik iklim hakkındaki düşünceleri arasında anlamlı farklılık
bulunmamıştır. Ancak eğitim düzeyine göre etik iklim boyutunda lise ve altı
mezun olanlar ile lise üstü mezun olanlar arasında anlamlı farklılıklar (t: 0,688;
p: 0,010) bulunmuştur. Lise ve altı mezun olan çalışanlar, lise üstü mezun
çalışanlara göre daha az etik iklim boyutuna katılmaktadır. Hipotez 1, 2 , 3, 5 , 6,
7, 8 ret edilmiştir. Hipotez 4 kabul edilmiştir.
İşcan’ın yöneticiler üzerinde yapmış olduğu çalışmada erkek yöneticiler kadın
yöneticilere, kıdemi ve ücreti yüksek yöneticiler düşük yöneticilere göre,
örgütsel siyaseti, daha büyük oranda ahlâki bir olgu olarak değerlendirdikleri
bulunmuştur. Ayrıca bu çalışmada, örgütsel siyasetin ahlakiliği ile yönetsel
değerler ve iş tatmini arasında anlamlı ilişki bulunmuştur. Dış kontrol
odağına sahip, statüyü önemseyen, başarı ve bağımsızlık ihtiyacı yüksek,
güçle özdeşleşen ancak kendisine olan saygısı ve iş tatmini düşük yöneticiler,
örgütsel siyaseti ahlaki bir olgu olarak değerlendirmişlerdir (2005: 307).
Kırgızistan’da Bişkek ve Celalabat şehrindeki sağlık kurumu çalışanları üzerinde
yapılan çalışmada, kurumlarda liyakate önem verilmediği, çalışanların
seslerini çıkartamadıkları, kurum içi yardımlaşmanın düşük olduğu, bilgi
paylaşımının az olduğu, personel seçiminde keyfi davranışların olduğu, terfi
ve ücret politikalarının iyi tanımlanmamış olduğu ve performans kriterlerinde
yetersizliklerin olduğu bulunmuştur (Demirel ve Seçkin, 2009: 156).
Haq’ın Pakistan’da 6 işyerinde 264 kişiye yapmış olduğu çalışmada, kişilerarası
çatışmanın örgütteki politik algılamaları pozitif etkilediği ve örgütsel politik
algılamaların ayrıca kişilerarası çatışma ile iş stresi arasında da önemli rol
oynadığı bulunmuştur (2011: 287).
Telekom sektöründe 301 kişi üzerinde yapılmış bir çalışmada, transformasyonel
liderlik ile örgüt içi politik algılamalar arasında negatif, transaksiyonel liderlik
ile örgüt içi politik algılamalar arasında pozitif ilişki bulunmuştur. Politik iklim,
işe bağlılık ve iş tatminini negatif etkilemiştir (Ram ve Prabhakar, 2010: 45, 46).
4. SONUÇ ve ÖNERİLER
Bu çalışmada hastane çalışanlarının kurum içi politik davranışlar ve etik iklim
algılamaları ölçülmüştür. Bu çalışma, Haziran – Ağustos 2012 tarihleri arasında,
100 yataklı bir devlet hastanesinde 151 (% 68,3) kişiye uygulanarak yapılmıştır.
Çalışmaya katılanların % 39,7’si kadın, % 21,1’i bekar, % 50’si 36 yaş ve üstü, %
49,7’si ilköğretim ve lise mezunu, % 50,3’ü lise üstü mezun, % 80,7’si sağlık ve
yardımcı sağlık hizmetleri personeli % 19,3’ü diğer personel, % 82,8’i devlete
bağlı personel, %17,2’si firma personeli, % 50,8’i 9 yıl ve üstünde çalışanlar, %
58,2’si 2000 TL ve üstü ücret alanlardan oluşmaktadır.
Çalışma boyutlarına verilen puanlar sırasıyla; etik iklim boyutu; x: 3,81 ss: 0,94,
algılanan politik davranış boyutu x: 2,89 ss: 0,50 bulunmuştur. Çalışanların
85
cinsiyet, medeni durum, yaş, görevi, kadro durumu, kurum kıdem süreleri ve
aylık ortalama gelir düzeylerine göre algıladıkları politik davranış ve kurumdaki
etik iklim hakkındaki düşünceleri arasında anlamlı farklılık bulunmamıştır.
Ancak eğitim düzeyine göre etik iklim boyutunda lise ve altı mezun olanlar
ile lise üstü mezun olanlar arasında anlamlı farklılıklar (t: 0,688; p: 0,010)
bulunmuştur. Lise ve altı mezun olan çalışanlar, lise üstü mezun çalışanlara
göre daha az etik iklim boyutuna katılmaktadır.
Algılanan politik davranışların hastane ortamında negatif etkilerinden
kurtulmak için, hastane çalışanlarına ve hastane yönetimine bazı görevler
düşmektedir. Bunlar;
. Hastane içi tüm uygulamalar, objektif kurallara uygun ve yazılı olmalıdır.
. Hastane içi ilişkilerde kayırmacılık engellenmelidir.
. Performans değerlendirmesi rasyonel yapılmalıdır.
. Hastane içinde açık iletişim olmalıdır.
. Hastane içinde tüm çalışanların, kararlara katılımı sağlanılmalıdır (Demirel
ve Seçkin, 2009: 158).
. Yöneticiler, kişilerarası ilişkilerin gelişiminde politik algılamaları
azaltmalıdır (Yen ve ark., 2009: 553).
. Uzman kişiler, çalışanlara kayırmacılık yapmaksızın rehberlik etmelidir.
. Hastanede çalışanlar arasında sözlü ve sözlü imalar ortadan kaldırılmalıdır.
. Hastanede bilgi denetimi sağlanmalıdır.
. Hastane çalışanları, uzmanlık alanlarına göre ilgili birimlerde
çalıştırılmalıdır.
. Hastane yönetimi kaynak tahsisi konusunda sürekli denetim yapmalıdır.
. Tüm çalışanlara eşit davranılmalıdır. Yapılan kurum içi uygulamalarla,
çalışanlara, eşit davranıldığı her zaman hissettirilmelidir.
. Hastanede yazılı ve resmi iş ahlakı kuralları yürütülmelidir.
. Hastanede iş ahlakına uygun davranışlara ilişkin politikalar
oluşturulmalıdır.
. Hastane yönetimi tarafından iş ahlakına uyum sağlanılmayan davranışlar
hoş görülmemelidir.
. Hastane çalışanları arasında kendisine ya da hastaneye çıkar sağlayan
ahlak dışı davranışta bulunan çalışan hakkında resmi işlem yapılmalıdır.
86
KAYNAKÇA
. BRICKLEY J. A. & SMITH C. W. & ZIMMERMAN J. L, (2002), “Business Ethics
and Organizational Architecture”, Journal of Banking & Finance, 26 (9),
1821-1835.
. ÇETİN M., PEKİNCE Dilek, (2011),
“Perceived Procedural Rationality
And Political Behaviours in Strategic Decision Making Process and
Organizational Commitment Triangle”, Procedia Social and Behavioral
Sciences, 24, 1154–1163.
. DEMİREL Y. & SEÇKİN Z., (2009), “Örgüt İçi Politik Davranışların Tespiti
Üzerine Kırgızistan’da Sağlık Sektöründe Bir Araştırma”, Orta Asya ve
Kafkasya Araştırmaları, 4 (7), 143-161.
. EREN S. S. & HAYATOĞLU Ö., (2011), “Etik İklimin Satış Elemanlarının
İş Tutumlarına ve İş Performanslarına Etkisi: İlaç Sektöründe Bir
Uygulama”, ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 7 (14), 109-128.
. HUG I. U., (2011), “The Impact of Interpersonal Conflict on Job Outcomes:
.
.
.
Mediating Role of Perception of Organizational Politics”, Procedia –
Social and Behavioral Sciences 25, 287 – 310.
İŞCAN, F., (2005), “Yönetsel Değerler ve Örgütsel Siyasetin Ahlakiliği”,
Atatürk Üniversitesi İİBF Dergisi, 19 (1), 307-324.
KİTAPÇI İ., (2010), “Vergi Etiği ve Kamu Etiği İlişkisi: Etik Algılamalar
Açısından Bir Değerlendirme”, Ekonomi Bilimler Dergisi, 2, (2), 81-88.
LANDELLS E. & ALBRECHT S.L., (2012), “Organizational Political Climate:
Shared Perceptions About The Building and Use of Power Bases”,
Human Resource Management Review, Article in Press, doi:10.1016/j.
hrmr.2012.06.014,1-9.
. MILLER K. B., RUTHERFORD A. M., KOLODINSKY W. R., (2008), “Perceptions
.
.
of Organizational Politics: A Meta-analysis of Outcomes”, J Bus Psychol,
22: 209–222.
MOHAMMED A. E., (2011), “Örgüt Kültürü ve Psikolojik İklimin Politik
Davranış Algılamaları Üzerindeki Etkileri: Kayseri’de Bir Araştırma”,
Erciyes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı Yönetim
Organizasyon Bilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, Kayseri.
ÖZÇELİK K., (2011), “Kişi Örgüt Uyumu ve Etik İklimin Hastaneye
Bağlılığa Etkisi: Hemşireler Üzerinde Bir Araştırma”, Beykent Üniversitesi
Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Yönetimi Anabilim Dalı Hastane Ve Sağlık
Kurumları Yönetimi Bilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
. PEHLİVAN Aydın İ., (2002), Yönetsel Mesleki ve Örgütsel Etik, Başak
Matbaacılık, 3. Baskı, Ankara.
87
. RAM P., PRABHAKAR G., P., (2010), “Leadership Styles and Perceived
Organizational Politics as Predictors of Work Related Outcomes”,
European Journal of Social Sciences, 15 (1), 40-55.
. TREADWAY D. C., HOCHWARTER W. A., FERRIS G. R., KACMAR C. J., DOUGLAS
C., AMMETER A. P, BUCKLEY M. R., (2004), “Leader Political Skill and
Employee Reactions”, The Leadership Quarterly, 15, 493–513.
. TÜTÜNCÜ Ö. & SAVRAN G., (2007), “Etik İklim veTükenmişlik Sendromunun
Kalite Yönetim Sistemi Üzerine Etkisi: Bir Laboratuvar Uygulaması”,
Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9 (4), 177-218.
. VIGODA-Gadot E. & KAPUN D., (2005), “Perceptions of Politics and
.
Perceived Performance in Public and Private Organizations: A Test of
One Model Across Two Sectors”, Policy Politics, 33 (2), 251-276.
YEN, W-W, CHEN S-C, YEN S-I, (2009), “The Impact of Perceptions of
Organizational Politics On Work Place Friendship”, African Journal of
Business Management, 3 (10), 548-554.
. ÜLGEN H. & MİRZE S. K., (2007),
“İşletmelerde Stratejik Yönetim”, Deniz
Matbaacılık, İstanbul.
88
7h5.ú<(·'($.'(1ú=%g/*(6ú
1'(/2-ú67ú.0(5.(=
<(5ú6(dú0úúdú1%8/$1,.6(5ú07(25ú9(0$75ú6
<$./$û,0,8<*8/$0$6,
Fahriye UYSAL1
Mustafa GÜLMEZ
2
ÖZET
Lojistik sistemlerde lojistik yer seçimi, stratejik olarak önemli yatırım kararlarından
birini oluşturur. Rekabet avantajını artırmak ve verimli olmak için birçok işletme,
iyi konumlanmış lojistik sistemin önemli bir araç olduğunu düşünür. Bu durumda,
bir işletmenin en uygun lojistik merkez yeri seçimi, nitel ve nicel birçok faktörün
dikkate alınmasını gerektiren çok kriterli bir karar verme problemidir. Bu tür
problemleri çözmede kullanılan ve daha yeni olan yöntemlerden birisi de bulanık
serim teori ve matris yaklaşımdır. Bu çalışma, Türkiye’de Akdeniz bölgesinde lojistik
merkez yeri alternatiflerinin seçimi için nitel ve nicel kriterlerin değerlendirildiği ve
birbiriyle ilişkili her bir kriterin göreceli önceliğinin tanımlandığı bir bulanık serim
teori ve matris yaklaşım uygulamasını içermektedir. Çalışma sonuçlarına göre,
lojistik potansiyel, ekonomik, sosyal, teknik ve çevre kriterleri ile Antalya ili, Akdeniz
Bölgesi’ndeki diğer illere göre lojistik merkez yeri seçim sıralamasında ilk sırada yer
almıştır.
Anahtar Kelimeler: Lojistik Merkez Yeri, Çok Kriterli Karar Verme, Bulanık Serim
(Graph) Teori ve Matris Yaklaşım.
Fahriye UYSAL, Yrd. Doç. Dr. Akdeniz Üniversitesi, Ayşe Sak Uygulamalı Bilimler Yüksek Okulu,
Uluslararası Ticaret ve Lojistik Bölümü.
2 Mustafa GÜLMEZ, Prof. Dr., Akdeniz Üniversitesi, Turizm Fakültesi.
1
89
$33/,&$7,212))8==<*5$3+7+(25<$1'0$75,;$3352$&+72/2&$7,216(/(&7,21)25$
/2*,67,&6&(175(,17+(0(',7(55$1($15(*,212)785.(<
ABSTRACT
The location of logistics centre accounts for one of the investment decisions that
are strategically important. Majority of the business enterprises consider a well
positioned logistics system as an important tool to increase their competitive
advantage and productivity. In this context, the most suitable choice of logistic
centre location for an enterprise is a multi-criteria decision making problem that
requires qualitative and quantitative factors to be taken into consideration. Fuzzy
Graph Theory and Matrix Approach are one of the new methods that have been
used to solve these kind of problems. This study involves fuzzy graph theory and
matrix approach in which qualitative and quantitative criteria are evaluated
and relative priority is defined for every criterion that is related to each other for
the choice of logistics centre location alternatives in the Mediterranean Region.
According to the study results, Antalya is a leading city in terms of logistics centre
location ranking with its potential, economic, social, technical and environmental
criteria among the other cities in the Mediterranean Region.
Keywords: Logistics Centre Location, Multi-Criteria Decision Making, Fuzzy Graph
Theory And Matrix Approach.
1. GİRİŞ
Bilgi teknolojileri ve modern yönetim teorisinin hızla gelişimi ile bilimsel
çalışmalarda lojistik yönetimi konularına olan ilginin giderek arttığı
görülmektedir. Lojistik faaliyetlerin başında gelen fiziksel dağıtım, ürünlerin
üretim aşamasından satış ve tüketim aşamasına kadar gerçekleşen dağıtım
hizmetlerini kapsamaktadır. Bu hizmetler, ürünün türüne göre değişmekle
birlikte üretim bölgesinde stoklama, yükleme, aktarma noktasına taşıma,
gümrükleme, uzun mesafeli taşıma (karayolu ve/veya demiryolu, denizyolu
veya havayolu), dağıtım bölgesinde depolama, toptan veya perakende
dağıtım merkezine aktarma, ve satış aşamalarının birkaçı veya tamamından
oluşmaktadır [8]. Ballou [2] çalışmasında; lojistik faaliyetlerinin yürütülmesinde,
maliyetlerin azaltılmasında ve firmalar arası rekabette temelde konumsal
ve zamansal etkenlerin belirleyici olduğunu, konuma ilişkin maliyet azaltıcı
tedbirlerin ulaşım yatırımları ve uygun yer seçimi ile kısmen aşılabildiğini ancak
zaman sorununun güncelliğini koruduğunu iddia etmektedir. İşletmelerin
geleceğini ve uzun dönem kârlılığını etkileyen kritik bir karar olarak görülen
lojistik merkez yeri seçimi, değişmeyen donanım yatırımı ve lojistik faaliyetler
üzerindeki etkisi ile literatürde az çalışılmasına rağmen önemli bir konudur.
Seçilecek en iyi lojistik merkez yeri, taşıma sürecinde zaman ve konum
bariyerlerinin üstesinden gelerek müşteri ihtiyaçlarını karşılayabilmeyi
90
Türkiye'de Akdeniz Bölgesi'nde Lojistik Merkez Yeri Seçimi İçin
Bulanık Serim Teori ve Matris Yaklaşımı Uygulaması
sağlayacaktır [20].
Lojistik merkez yeri, büyük yatırım ihtiyacından dolayı karmaşık bir sistem
projesidir. Lojistik sistemin ekonomik faydası, operasyonel etkinliği, doğal
kaynaklardan etkilenen yapısı gereği hizmet çevriminin uzun ve yüksek riskler
taşıdığı birçok faktörü içerir. Aynı zamanda bölge planlama, trafik ve bölgesel
çevre üzerinde önemli etkileri vardır. En iyi bölge de, lojistik merkez yeri
konusunda bilimsel değerlendirme kararı, ulaşım yollarının optimize edilmesi,
lojistik maliyetlerinin azaltması, operasyonel verimliliğin artırılması ve bölgesel
kalkınmayı teşvik etmek konusunda önemli bir role sahiptir [17].
Literatürde, lojistik merkez yeri seçimi makro ve mikro çerçevede ele alınmıştır.
Makro analiz, lojistik merkez yeri için bölge seçimine, mikro analizler ise konum
seçimine odaklanmıştır. Wang ve Liu [18], lojistik merkez yeri seçimi konusunu,
iki yönde sınıflandırmıştır; birincisi, lojistik merkez yeri seçiminin tasarı
planlaması, ikincisi ise, lojistik merkez yeri seçim çözümünü değerlendirmedir.
Günümüze kadar, lojistik merkez yeri seçiminin tasarım planlama teorisi
araştırma alanlarında çeşitli modeller geliştirilerek büyük başarılar sağlanmıştır.
Bu çalışma, lojistik merkez yeri seçimini değerlendirme yönüne odaklanmıştır.
Literatürde, lojistik merkez yeri seçimi konusunu çeşitli kriterlere göre ele alan
çalışmalar bulmak mümkündür. Ghoseiri ve Lessan [7], lojistik merkez yeri
seçimi için iki adımda bulanık analitik hiyerarşi süreci ile ELECTRE yöntemlerini
kullanarak, doğal kaynaklar, ekonomik fayda, sosyal fayda, taşımacılık ve
potansiyel gelişim olarak belirlenen objektif ve sübjektif kriterleri ele almıştır.
Yöntemlerle elde edilen bütünleşik yapı ile alternatifler arasında yer seçimi
değerlendirilmiştir. Erkayman vd. [5] çalışmasında, bulanık TOPSİS yaklaşımını
kullanarak, coğrafik, fiziksel, sosyo-ekonomik, ve maliyetler açısından ele
aldıkları kriterler ile Türkiye’nin doğu bölgesinde 3 il için lojistik yer seçimi
konusunu incelemiştir. Li-li ve Yan [13], çok amaçlı karar verme problemi için
ileri beslemeli yapay sinir ağları kullanarak, lojistik merkez yeri seçiminde
taşımacılık, alan göstergeleri, yönetim ve çevre kriterleri ile alternatifleri
değerlendirmiştir. Jin vd. [9], değer analizi ve çok aşamalı bulanık kapsamlı
bir değerlendirme aracı olarak analitik hiyerarşi yöntemini kullanarak, lojistik
merkez yeri seçimi değerlendirme indisini oluşturan sosyal çevre, ekonomik ve
teknolojik faydalar kapsamında maliyet alt faktörü için doğal çevre, politikalar
ve düzenlemeler, üretim çevresi, taşıma, arazi göstergeleri ve kamu olanakları ile
alternatifler arasında seçim yapmıştır. Alberto [1], lojistik yönetimi kapsamında
yer olanaklarını değerlendirmek üzere analitik hiyerarşi süreci yöntemini
kullanmıştır. Kriterler olarak, yer kararları, üretim ve dağıtım olanakları ile
düşünülerek, çevresel yönlü, maliyet, yaşam kalitesi, yerel teşvikler, müşteriler
için zaman güvenilirliği, müşteri talebine cevap verme esnekliği ve müşteriler
ile bütünleşme kriterlerini ele almıştır. Bunlardan müşteriler ile bütünleşme,
müşteri talebine cevap verme esnekliği ve maliyet konuları yüksek öncelikte
bulunarak lojistik merkez yeri alternatifleri değerlendirilmiştir. Li vd. [11],
91
lojistik merkez yeri seçimi konusunu risk ile birlikte, çevresel, sosyal, ekonomik,
sürdürülebilir kriterler için incelemiştir. Li vd. [12] aksiyom bulanık kümeler ve
TOPSİS yöntemleri ile lojistik merkez yeri seçimi konusunu trafik, iletişim, arazi
göstergeleri ve yük taşıma gibi kriterler ve daha kapsamlı alt kriterlerle birlikte
ele almıştır. Chen ve Qu [4], entropi ağırlık ile bulanık çok amaçlı karar verme
yöntemi analitik hiyerarşi süreci ile taşıma durumu, kamu kurulumu, alan
göstergeleri, çevre yönetimi, toplumsal fayda kriterlerini kullanarak lojistik
merkez yeri alternatifleri arasında seçim yapmıştır. Wang ve Lie [18], bir lojistik
firmasının üç lojistik merkez alternatifini bulanık analitik hiyerarşi süreci ve
TOPSİS yöntemini kullanarak doğal kaynaklar, ekonomik fayda, sosyal fayda,
taşıma ve potansiyel gelişim kriterleri kapsamında değerlendirmiştir.
Bu çalışma, çok kriterli karar verme sürecinde, en uygun lojistik merkez yerini
belirlemek üzere önerilmiştir. Çalışmanın ikinci bölümünde çok kriterli karar
verme yöntemi olan, bulanık serim teori ve matris yaklaşım kapsamında
lojistik merkez yeri seçimi için serim modeli oluşturulmuştur. Çalışmanın
üçüncü bölümünde, kullanılan yöntemin metodolojisi açıklanmıştır.
Dördüncü bölümde, Türkiye’de lojistik merkez yerlerini belirlemek üzere
yapılan çalışmalara katkı sağlamak amacıyla, Akdeniz Bölgesi’nde yer alan iller,
lojistik merkez yeri alternatifleri olarak uygulamada kullanılmış, son bölümde
sonuçlar değerlendirilmiştir.
2. BULANIK SERİM TEORİ VE MATRİS YAKLAŞIM
Serim teori ve matris yaklaşım, çok kriterli karar verme yöntemi olarak mantıksal
ve sistematik bir yaklaşım sunar. Literatürde, serimler ve uygulamaları ile ilgili
olarak gelişen teori çok iyi belgelenmiştir. Rao [14] kitabında, bulanık çok
amaçlı karar verme yöntemleri ve serim teori kullanarak imalat ortamında karar
verme konusunda birkaç uygulamayı incelemiştir. Serim model sunumları,
bilim ve teknolojinin; ekonomi, sosyoloji, matematik, mühendislik ve yöneylem
araştırması gibi çeşitli alanlarında, problemleri ve sistemleri modellemek ve
analiz etmek üzere kullanılır. Matris yaklaşım ise, amaçları karşılamak üzere
indis ve sistem fonksiyonu türetmek için serim modellerin analizinde kullanılır
[15]. Bulanık serim teori ve matris yaklaşım, serim/di-serim sunumları, bulanık
teoriden yararlanarak matris sunumları ve sürekli fonksiyon sunumlarını içerir.
Di-serim, değişkenler ve birbirleri arasındaki görsel bir sunumdur. Matris
sunum ise, matematik dizin içinde di-serime dönüştüren ve sürekli fonksiyon
için sayısal indisi hesaplamaya yardım eden matematiksel bir ifadedir [6].
Bu çalışmada, bulanık serim teori ve matris yaklaşım yöntemi, lojistik merkez
yeri alternatifleri arasından seçim yapabilmek amacıyla kullanılmıştır. Seçim
süreci, üç ana adımdan oluşmaktadır. İlk olarak alternatifler ve göreceli kriterler
literatürden tanımlanmıştır. İkinci olarak, kriterler, uzmanlar tarafından
değerlendirilmiştir. Son olarak, yöntem, değerlendirmelerden yararlanarak
seçim süreci için kullanılmıştır.
92
2.1. Lojistik Merkez Yeri Seçim Kriterleri Serim Modeli
Lojistik merkez yeri seçimi ile ilgili az sayıda yayının olmasına rağmen, bu
yayınlardan elde edilen tüm seçim kriterleri gözden geçirilerek, bu çalışma;
teknik, ekonomik, çevre, sosyal ve lojistik potansiyel olarak 5 kriter kapsamında
ele alınmıştır. Bunlardan teknik kriter; karayolu, demiryolu, havayolu ve
denizyolu ile ilgili altyapı, yolcu ve yük taşıma kapasitelerini içermektedir.
Ekonomik kriter; lojistik merkez yeri olarak düşünülen konumun arazi değeri ve
fiyatları ile ilgilidir. Çevre kriteri; konumun hava durumunu, jeolojik, hidrolojik
ve topolojik durumunu içermektedir. Sosyal kriter; lojistik merkez yeri ile
ilgili alternatiflerin lojistik eğitimindeki gelişmelerini ve istihdam durumunu
değerlendirmektedir. Lojistik potansiyel kriteri ise ilin gelişmişlik düzeyi
ile ilgilidir. Lojistik merkez yeri seçimi için Türkiye’de Akdeniz Bölgesi'ndeki
illerden oluşan alternatifleri değerlendirmek üzere kullanılan kriterler ile ilgili
hiyerarşik yapı Şekil 1’de görülmektedir.
/RMLVWLN0HUNH]<HUL6HoLP.DUDUÕ
Teknik
Adana
Çevre
Osmaniye
Antalya
Sosyal
Burdur
Ekonomik
Hatay
Isparta
L.Potansiyel
øoHO
K.0DUDú
Şekil 1. Lojistik Merkez Yeri Seçimi İçin Hiyerarşik Yapı
Lojistik merkez yeri seçim kriterleri serim modeli, lojistik merkez yeri seçim
kriterleri ve onlar arasındaki ilişkileri içerir. Serim, N={ni } düğümleri kümesi
ile i=1,2,3,…M ve E={e ij} yönlü ayrıtların kümesini içerir. ni düğümü, i. lojistik
merkez yeri seçim kriterini, kenarlar ise kriterler arasındaki göreceli önemi
sunar. M düğüm sayısı, lojistik merkez yeri seçimi için düşünülen kriterlerin
sayısına eşittir. Lojistik merkez yeri seçim sürecinde eğer i düğümü diğer j
düğümü üzerinde göreceli öneme sahip ise, yönlü ayrıt veya ok i düğümünden
j düğümüne çizilir (e ij ). Eğer j, i düğümünden daha göreceli öneme sahip ise
yönlü ayrıt veya ok j düğümünden i düğümüne çizilir (e ji) [15].
93
Türkiye’de Akdeniz Bölgesi’ndeki illeri kapsamak üzere, lojistik merkez yeri
seçimi için düşünülen örnekte kriterler; Teknik (T), Çevre (Ç), Sosyal (S),
Ekonomik (E) ve Lojistik Potansiyel (LP) olarak belirlenmiştir. Lojistik merkez yeri
seçimi için belirlenen 5 seçim kriteri serimi 5 düğümden oluşmaktadır. Her bir
düğüm göreceli olarak T, Ç, S, E ve LP seçim kriterini sunar. Kriterler arasındaki
öncelikler uzman görüşlerine göre belirlenmiştir. Örneğin, potansiyel lojistik
kriteri ekonomik kriterinden daha önemlidir. Teknik kriteri ise çevre kriterinden
daha önemlidir. Kriterin göreceli önemi her iki yönde iki kriter arasında yer
almaktadır. Lojistik merkez yeri seçim kriteri serimi, saat yönünde ele alınarak
Şekil 2’de gösterildiği üzere geliştirilmiştir.
A1
A1 - LP düğümü
A2 - E düğümü
A5
A2
A3 - S düğümü
A4 - T düğümü
A5 - Ç düğümü
A4
A3
Şekil 2. Lojistik Merkez Yeri İçin Seçim Kriterinin Serim Gösterimi
Lojistik merkez yeri seçim kriteri serimi, kriterler ve bir kriterin diğer kritere göre
üstünlüğünü ifade eden göreceli önemleri arasında hızlı görsel değerlendirme
yapmak üzere, kriterlerin önem sırasına göre hazırlanmış bir çevrimi gösteren
grafik sunumu verir. Düğüm sayısı ve onlar arasındaki ilişki arttıkça serim daha
karmaşık hale gelir. Bu durumda görsel analiz mümkün olamayabilir. Karmaşık
durumu çözmek amacıyla matris yaklaşım kullanılır. Karmaşık görünümdeki
serim, matris form kullanılarak satırlar ve sütunlarla ifade edilebilir, böylece
ilave hesaplamalar ve durumu anlamada kolaylık sağlar.
2.2. Lojistik Merkez Yeri Seçim Kriterleri Serim Modelin Matris Sunumu
Lojistik merkez yeri seçim kriteri matrisi, seçim kriterlerinin tümünü (A1 gibi) ve
MxM boyutta onların göreceli önemlerini içerir. Şekil 2’den matris B olarak seçim kriteri serimi elde edilmiştir.
94
(1)
Burada, Ai , ni düğümünü temsil eden i. kriterinin değeridir ve aij , i kriterinin
j üzerinden eij kenarını temsil eden göreceli önemini verir. B matrisi, lojistik
merkez yeri seçim kriter fonksiyonu olarak tanımlanır. Standart matris
fonksiyonu kombinatoryal matematikte kullanılır [10].
Jurkat ve Ryser’ın [10] çalışmalarında seçim yapmak üzere kullandıkları genel
ifadeden yararlanılarak, lojistik merkez yeri için matris sunumun seçim kriteri
fonksiyonu aşağıdaki gibi yazılabilir;
(2)
95
Eşitlik 2, lojistik merkez yeri seçimi için tam bir anlatım sunar. Eşitlik, kriterlerin
göreceli önemleri (bir kriterin diğer kritere göre üstünlüğü) ile birlikte kriterlerin
tümünü göz önünde bulundurur. Eşitlikte sunulan ifade, belirleyici köşegen
elemanlar ve farklı boyutta köşegen elemanların çevrim kümesidir (aij aji gibi).
Şayet burada seçim kriteri M sayıda ise tüm kriterler arasında göreceli önem
söz konusudur ve seçim kriteri serimi C matrisi olarak yazılabilir.
C matrisi ile sunulan seçim kriteri fonksiyonu, M sayıda faktöriyel terimi içerir
ve sigma biçiminde yazılabilir.
Lojistik merkez yeri için seçim kriteri fonksiyonu, (M+1) grupta ve göreceli
önemlerin çevrimi ve kriter ölçümleri temsil eden grupları içerir. İlk grup M
kriterin ölçümünü içerir, ikinci grupta serimde çevrim yoktur. Üçüncü grup, M-2
kriterinin ölçümünü ve göreceli önem çevriminin iki eksiğini içerir. Dördüncü
grupta her bir terim, M-3 kriterinin ölçümünü ve göreceli önem çevriminin üç
eksiğini sunar. Beşinci grup iki alt grubu içerir. İlk gruptaki terim, M-4 kriterinin
ölçümünü ve göreceli önem çevriminin iki eksiğidir. İkinci gruptaki her bir terim
ise, M-4 kriterinin ölçümünü ve göreceli önem çevriminin dört eksiğidir. Altıncı
grup da iki alt grubu içerir. İlk alt grup, M-5 kriterinin ölçümünü ve göreceli
önem çevriminin iki eksiğini temsil eder. İkinci alt grubun her bir terimi ise, M-5
kriterinin ölçümünü ve göreceli önem çevriminin beş eksiğidir. Benzer olarak
formülün diğer terimleri tanımlanır. Böylece, lojistik merkez yeri seçim kriteri
fonksiyonu ele alınan seçim problemini ifade eder.
2.3. Lojistik Merkez Yeri Seçim İndisi
Lojistik merkez yeri seçim indisi, belirli bir uygulama için lojistik merkez
yerinin performans ölçüsüdür. İndisin yüksek değer alması daha iyi bir
performansı ifade eder. Denklem 2’de tanımlanan kriterler ve onların göreceli
önemlerini içeren seçim kriteri fonksiyonu, lojistik merkez yeri seçim indisini
değerlendirmek için uygundur.
Seçim kriteri fonksiyonunun sayısal değeri, lojistik merkez yeri seçim indisi
olarak adlandırılır. Seçim kriteri fonksiyonu sadece pozitif terimleri içerir, Ai ve
a ij ’nin yüksek değerleri, lojistik merkez yeri seçim indeksi değerinde artışa
neden olur. Bu değeri hesaplamak için A i ve a ij bilgisine ihtiyaç vardır.
96
Ai değeri, tercihen mevcut veya tahmini veriden elde edilebilir. Kriterin nicel
değeri elde edildiğinde, alternatif lojistik merkezleri vi /vj hesaplanarak, kriterin
normalize edilen değeri atanır. Burada vi , i. alternatifin kriter değerini ölçer, vj ise
j. alternatifin kriter değerini ölçer ki düşünülmüş alternatifler arasında kriterin
ölçülen en yüksek değeridir. Bu oran yalnızca faydalı kriterler için geçerlidir.
Faydalı kriter, verilen uygulamada arzu edilen en yüksek ölçüm anlamındadır.
Bu uygulamada, vj , j. alternatifin düşünülen alternatifler arasında kriterin en
düşük ölçümünü veren değer olarak alınmıştır.
Eğer sayısal değer yoksa, bulanık dönüşüm ölçeği üzerinde sıralanmış bir
değer yargısı kabul edilir. Bulanık küme teorisi kullanılarak, A i kriter değerine,
dönüştürülmüş bulanık kümelere karşılık gelenlere ve sonra net puanlara
dönüştürülerek, dilsel bir terim olarak karar verilebilir. Chen ve Hwang
[3], dilsel terimlere karşılık gelen bulanık sayıları dönüştüren sistematik
sayısal bir yaklaşım sistemi önermiştir. Çalışmaları sekiz noktalı ölçeği içerir,
bu çalışmada ise yine aynı yazarlar tarafından geliştirilen ve daha hassas
değerlendirme yapmak amacıyla 11 noktalı ölçek kullanılmıştır. Çizelge 1’de
bulanık mantık kullanılarak, nitel bir ölçek üzerinde lojistik merkez seçim kriteri
derecelendirilmiştir.
97
Çizelge 1. A i Lojistik Merkez Yeri Kriterinin Değeri
İki kriter arasında göreceli önem (a ij ), bulanık dönüşüm ölçeği üzerinde
atanan değerdir, nitel kriterin atanan değeri, 11 sınıf içinde yerleştirilerek
tanımlanır. Lojistik merkez yeri seçim probleminde göreceli önem ifadesi, i
kriteri ile j kriterinin karşılaştırılmasını açıklar. Bunu izleyen nümerik yaklaşım
sisteminde, Chen ve Hwang [3] tarafından iki kriter arasında göreceli öneme
karar verirken büyük oranda öznelliği esas alan 11 sınıf önerilmiştir. Çizelge 2.
aij atanan değerleri göstermektedir. Farklı lojistik merkez sistemi alternatifleri
için lojistik merkez yeri seçim indisi, eşitlik 2 kullanılarak değerlendirilir ve ai ve
aij değerleri ikame edilir. Lojistik merkez yeri seçim indisinin en yüksek değeri
en iyi seçimi verir.
Çizelge 2. Ai Kriterlerinin Göreceli Önemi
98
3. METODOLOJİ
Bulanık serim teori ve matris yaklaşım esas alınarak, lojistik merkez yeri
seçimi tespit ve karşılaştırması için verilen uygulamada metodoloji aşağıdaki
adımlarla sıralanabilir [16,19]:
. Uygulama ihtiyaçlarını karşılamak üzere, lojistik merkez yeri alternatifleri
sıralanır ve seçim kriterleri tanımlanır. Aij değeri ve a ij göreceli önem
değerleri elde edilir.
. Seçim kriteri ve göreceli önemlerini göstermek üzere serim geliştirilir.
Düğüm sayısı, adım 1’de belirlenen seçim kriterleri sayısına eşit olacaktır.
. Seçim kriteri matrisi geliştirilir.
. Seçim kriteri matrisinden eşitlik 2’deki seçim kriteri fonksiyonu elde edilir.
. Lojistik merkez yeri seçim indisini değerlendirmek üzere adım 1’deki elde
edilen değerler kullanılır.
. Seçim indisi değerleri büyükten küçüğe doğru sıralanır. En büyük değer en
iyi seçimdir.
4. LOJİSTİK MERKEZ YERİ ALTERNATİFLERİNİN SEÇİMİ UYGULAMASI
Bu çalışmada uygulama örneği olarak, Türkiye’de Akdeniz Bölgesi’nde lojistik
merkez yeri alternatiflerinin, bulanık serim teori ve matris yaklaşımı kullanılarak
seçimi sunulmuştur. Lojistik merkez yeri alternatifleri, Adana, Osmaniye,
Antalya, Burdur, Hatay, Isparta, İçel, Kahramanmaraş illeri olarak belirlenmiştir.
Lojistik merkez yeri kriterleri ikinci bölümde geniş olarak açıklanmıştır.
Şekil 2’de elde edilen serimin matris formu aşağıdaki B matrisi olarak yazılabilir,
aynı zamanda B matrisi, kriterlerin birbirine göre önemini de vermektedir.
99
Çizelge 3’te yukarıdaki kriterlerin lojistik merkez yeri alternatiflerine karşılık
gelen değerleri verilmiştir. Bu değerlerden özellikle teknik kriter; karayolu,
demiryolu, havayolu ve denizyolu ile ilgili altyapı, yolcu ve yük taşıma
kapasitelerini içerirken, çevre kriterinde, hava durumu, jeolojik, hidrolojik
ve topolojik durumu ele alınarak aynı zamanda bu değerler, 4 farklı uzman
görüşüne başvurularak hazırlanmıştır. Bu değerler için Çizelge 1.’de verilen 11
sınıf ölçeğinden yararlanılmıştır. Çizelge 4’te ise kriterlerin lojistik merkez yeri
alternatiflerine karşılık gelen değerleri, normalize edilerek verilmiştir.
Çizelge 3. Lojistik Merkez Yeri Alternatiflerine Ait Kriter Değerleri
Çizelge 3’te lojistik merkez yeri alternatiflerine ait kriterlerden, ilk sırada yer
alan lojistik potansiyel kriteri için kullanılan sayılar illerin gelişmişlik düzeyini
göstermektedir.
100
Çizelge 4. Lojistik Merkez Yeri Seçim Kriterlerinin Normalize Edilmiş
Değerleri
Kriter bazında ele alınan değerler normalize edildiğinde, Çizelge 3’te görülen
Kahramanmaraş ve Osmaniye illeri için negatif değerler, seçim kriteri
fonksiyonunda kullanılmak üzere Çizelge 4’te elde edilen pozitif değerlere
dönüşmektedir.
Çizelge 5. Lojistik Merkez Yeri Alternatifleri İçin Farklı Grupların
Değerleri
A.:Adana, O.: Osmaniye, An.:Antalya, B.;Burdur, H.:Hatay, I.; Isparta, İ.;İçel, K.;K.
Maraş
Seçim kriteri fonksiyonunu veren eşitlik 2’den yararlanarak, lojistik merkez yeri
indisi için elde edilen değerler farklı gruplara göre Çizelge 5’te verilmiştir. Bu
çizelgedeki toplam değerler büyükten küçüğe sıralandığında,
7,4742
Antalya
5,7106
İçel
5,0463
Isparta
4,4829
Hatay
4,1607
Adana
101
3,8819
Burdur
3,4076
Kahramanmaraş
3,3678
Osmaniye lojistik merkez yeri seçimi ile ilgili sonuçlara ulaşılır.
Böylece önerilen yöntem, Türkiye’de Akdeniz Bölgesi’nde lojistik merkez yeri
seçimi ile ilgili basit ve etkili bir çözüm sunmaktadır.
5. SONUÇLAR
Bulanık serim teori ve matris yaklaşım, göreceli olarak çok kriterli karar verme
yöntemlerinden biridir. Çalışmada bu yöntemin kullanılmasının nedeni,
literatürde yer alan diğer yöntemlerden farklı olarak, kriterler arasındaki önem
sırasını dikkate alarak alternatifler arasında seçim yapma imkanı sunmasıdır.
Çok kriterli karar verme yöntemlerinden sıkça kullanılan TOPSIS ve ELECTRE
gibi yöntemler, kriterler arasındaki önem sırasını, Analitik Hiyerarşi Yöntemi
ile bütünleştirerek vermektedir. Kullanılan yöntem ise diğer çok kriterli karar
verme yöntemlerine göre, daha kısa metodolojik adımlarla daha hızlı sonuç
vermektedir. Yöntemin uygulaması Türkiye’de lojistik merkez yeri seçimi üzere
yapılmıştır. Bu amaçla, lojistik sektöründe karar verici uzman görüşlerine, lojistik
merkez yeri alternatiflerine ve seçim kriterlerine gerek duyulur. Bu kriterler;
lojistik potansiyel, teknik, ekonomik, sosyal ve çevre kriterinden oluşmaktadır.
Değerlendirme sürecini; lojistik merkez yeri seçim serimi, matris sunumu ve
lojistik merkez yeri seçim indisi oluşturmaktadır. Burada seçim serimi, nitel ve
nicel kriterler arasındaki önem ağırlıklarını modeller. Matris sunum ise, serim
modelin bir fonksiyonunun ifadesidir. Seçim kriteri fonksiyonunun sayısal
değeri, lojistik merkez yeri seçim indisini vermektedir. Uygulama sonuçlarına
göre, Akdeniz Bölgesi’ndeki illerden Antalya ilk sırada gelmekte, sırayı İçel,
Isparta, Hatay, Adana, Burdur, Kahramanmaraş ve Osmaniye illeri takip
etmektedir.
Uygulanan yöntemi farklı yöntemlerle bütünleştirerek çalışmayı geliştirmek
mümkündür. Örneğin, kriter sayısının artırılması ve bir hiyerarşik yapının
oluşturulması durumunda kriterler arasındaki ilişkiler DEMATEL yöntemi
ile belirlenerek, ortaya çıkan karmaşık yapı, bulanık serim teori ve matris
yaklaşım ile çözülebilir. Ayrıca yöntem, ağ yapısı ile ifade edilebilen farklı karar
problemlerine de uygulanabilir. Bu makale, verimlilik konularında ve Türkiye’nin
diğer bölgelerinde lojistik merkez yeri seçimi konularında yöneticiler ve karar
vericiler için referans niteliğindedir.
102
KAYNAKÇA
[1]ALBERTO, P., “The Logistics of Industrial Location Decisions: An
Application of the Analytic Hierarchy Process Methodology”,
International Journal of Logistics Research and Applications, Cilt:3, Sayı:3,
273-289, 2000.
[2]BALLOU, R. H., Business Logistics Management, Third Edition, Prentice
Hall International, 1992.
[3]CHEN, S.J., HWANG, C.L., Fuzzy multiple attribute decision makingmethods and applications, in: Lecture Notes in Economics and
Mathematical Systems, Springer-Verlag, Berlin, 1992.
[4]CHEN, Y., QU, L., “Evaluating the Selection of Logistics Centre Location
Using Fuzzy MCDM Model Based on Entropy Weight”, 6th World
Congress on Intelligent Control and Automation, Dalian, China, 2006.
[5]ERKAYMAN, B., GÜNDOĞAR, E., AKKAYA, G., İPE, M., “A Fuzzy Topsis
Approach For Logistics Center Location Selection”, The 2011 New
Orleans International Academic Conference New Orleans, Louisiana USA
2011.
[6]FAISAL, M. N., BANWET D. K., SHANKAR R., “Quantification of risk
mitigation environment of supply chains using graph theory and
matrix methods”, European Journal of Industrial Engineering, 1(1):22–39,
2007.
[7]GHOSEIRI, K., LESSAN, J., “Location Selection for Logistic Centers using
a Two- Step Fuzzy-AHP and ELECTRE Method”, 9th Asia Pasific Industrial
Engineering & Management Systems Conference, Bali, Indonesia, 2008.
[8]HESSE, M., “Global Chain, Local Pain: Regional Implications of Global
Distribution Networks in the German North Range”, Growth and
Change, Cilt. 37, No.4. 570-596, 2006.
[9]JIN, H., SONG, J., ZHANG, L., ZHANG, D., NIU, X., “Optimal Selection Model
of Logistic Centers Based on Value Engineering and Multistage Fuzzy
Comprehensive Appraisal”, International Conference on Automation and
Logistics, Qingdao, China, 2008.
[10]JURKAT, W. B. ve RYSER, H. J., “Matrix factorisation of determinants and
permanents”, J. Algebra, Cilt:3, 1–11, 1966.
[11]LI, W., LI, Y., YUAN, X., CHENG, L., “The Application of Multilevel MatterElement Analysis in Risk Evaluation of Logistics Center Selection”,
The Sixth Wuhan International Conference on E-Business - Innovation
Management Track, China, 2007.
103
[12]LI , Y., LIU, X., CHEN, Y., “Selection of logistics center location
using Axiomatic Fuzzy Set and TOPSIS methodology in logistics
management”, Expert Systems with Applications Cilt:38, No:6, 7901–7908,
2011.
[13]LI-li, Q., YAN, C., “An Interactive Integrated MCDM Based on FANN and
Application in the Selection of Logistic Center Location”, International
Conference on Management Science & Engineering (14th), Harbin,
P.R.China, 2007.
[14]RAO, R. V. Decision making in the manufacturing environment: using
graph theory and fuzzy multiple attribute decision making methods,
London: Springer; 2007.
[15]RAO, R. V., “A material selection model using graph theory and matrix
approach”, Materials Science and Engineering A, 431: 248–255, 2006.
[16]RAO, R. V., GANHDI, O. P., ”Digraph and matrix methods for the
machinability evaluation of work materials”, International Journal of
Machine Tools & Manufacture Cilt:42, No:12, 321–330, 2002.
[17]REN, Y., XING, T., QUAN, Q., ZHAO, G., “Fuzzy Cluster Analysis of Regional
City Multi-level Logistics Distribution Center Location Plan,” Advance
in Intelligent and Soft Computing, Cilt.82, Baş Editör: Kacprzyk, J., SpringerVerlag, Berlin Heidelberg, 499-508, 2010.
[18]WANG, S., LIU, P., “The Evaluation Study on Location Selection of
Logistics Center Based on Fuzzy AHP and TOPSIS” International
Conference on Wireless Communications, Networking and Mobile
Computing, Shangai, China, WiCom 2007.
[19]WANI, M. F. ve GANDHI, O. P., “Development of maintainability index for
mechanical systems”, Reliability Engineering and System Safety,Cilt: 65,
No. 3, 259–270, 1999.
[20]YU, X., ZHANG, X., MU, L., “A Fuzzy Decision Making Model to Select
the Location of the Distribution Center in Logistics”, International
Conference on Automation and Logistics, Shenyang, China, August 2009.
104
2011 - 2013 YILLARI ARASI MAKALE ENDEKSİ / 2011 - 2013 ARTICLE INDEX
105
106
107
108
109
110
111
112

Yabancı Doğrudan Yatırımların Verimlilik Etkisi

Transkript

Benzer belgeler

hizmet sektöründe kurumsal sosyal sorumluluk

Java Matriks Tanıtım Dökümanı - Matriks Bilgi Dağıtım Hizmetleri

personele hisse edindirme plani cercevesinde yurt disinda bulunan

Uluslararası Taşımacılık ve Lojistik Hiz. Üretenler Derneği

CEMAS Teknik Analiz Notu

günlük bülten - Global Menkul Değerler

6 - 7 Ekim 2015 ANKARA

PDF

C Coca C Cola İç çecek k