Yabancı Doğrudan Yatırımların Verimlilik Etkisi
Transkript
Yabancı Doğrudan Yatırımların Verimlilik Etkisi
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 vgm@sanayi.gov.tr 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: vgm@sanayi.gov.tr 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 - korza@korzabasim.com.tr 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 sevgin.fettahoglu@sanayi.gov.tr 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Yabancı Doğrudan Yatırımların Verimlilik Etkisi: Türkiye, Çin ve Hindistan Örnekleminde Karşılaştırmalı Çoklu Yapısal Kırılmalı Eşbütünleşme Analizi 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Yabancı Doğrudan Yatırımların Verimlilik Etkisi: Türkiye, Çin ve Hindistan Örnekleminde Karşılaştırmalı Çoklu Yapısal Kırılmalı Eşbütünleşme Analizi 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Yabancı Doğrudan Yatırımların Verimlilik Etkisi: Türkiye, Çin ve Hindistan Örnekleminde Karşılaştırmalı Çoklu Yapısal Kırılmalı Eşbütünleşme Analizi 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Yabancı Doğrudan Yatırımların Verimlilik Etkisi: Türkiye, Çin ve Hindistan Örnekleminde Karşılaştırmalı Çoklu Yapısal Kırılmalı Eşbütünleşme Analizi 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Yabancı Doğrudan Yatırımların Verimlilik Etkisi: Türkiye, Çin ve Hindistan Örnekleminde Karşılaştırmalı Çoklu Yapısal Kırılmalı Eşbütünleşme Analizi 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 20 Yabancı Doğrudan Yatırımların Verimlilik Etkisi: Türkiye, Çin ve Hindistan Örnekleminde Karşılaştırmalı Çoklu Yapısal Kırılmalı Eşbütünleşme Analizi 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Yabancı Doğrudan Yatırımların Verimlilik Etkisi: Türkiye, Çin ve Hindistan Örnekleminde Karşılaştırmalı Çoklu Yapısal Kırılmalı Eşbütünleşme Analizi 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Yabancı Doğrudan Yatırımların Verimlilik Etkisi: Türkiye, Çin ve Hindistan Örnekleminde Karşılaştırmalı Çoklu Yapısal Kırılmalı Eşbütünleşme Analizi 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Yabancı Doğrudan Yatırımların Verimlilik Etkisi: Türkiye, Çin ve Hindistan Örnekleminde Karşılaştırmalı Çoklu Yapısal Kırılmalı Eşbütünleşme Analizi 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Yabancı Doğrudan Yatırımların Verimlilik Etkisi: Türkiye, Çin ve Hindistan Örnekleminde Karşılaştırmalı Çoklu Yapısal Kırılmalı Eşbütünleşme Analizi 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Yabancı Doğrudan Yatırımların Verimlilik Etkisi: Türkiye, Çin ve Hindistan Örnekleminde Karşılaştırmalı Çoklu Yapısal Kırılmalı Eşbütünleşme Analizi 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Yabancı Doğrudan Yatırımların Verimlilik Etkisi: Türkiye, Çin ve Hindistan Örnekleminde Karşılaştırmalı Çoklu Yapısal Kırılmalı Eşbütünleşme Analizi 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Yabancı Doğrudan Yatırımların Verimlilik Etkisi: Türkiye, Çin ve Hindistan Örnekleminde Karşılaştırmalı Çoklu Yapısal Kırılmalı Eşbütünleşme Analizi . . . 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 . 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?”, Working Paper, No. 8724. . 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 Yabancı Doğrudan Yatırımların Verimlilik Etkisi: Türkiye, Çin ve Hindistan Örnekleminde Karşılaştırmalı Çoklu Yapısal Kırılmalı Eşbütünleşme Analizi . 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, Working Paper, No. 9293. 37 Verimlilik Dergisi 2014/1 . 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 Yabancı Doğrudan Yatırımların Verimlilik Etkisi: Türkiye, Çin ve Hindistan Örnekleminde Karşılaştırmalı Çoklu Yapısal Kırılmalı Eşbütünleşme Analizi . . . . 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 . . . . . . . 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Hisse Senedi Fiyat Verimliliğinin Markov Zincirleri İle Analizi: BIST Teknoloji Endeksi Hisse Senedi Fiyatları Üzerine Bir Uygulama 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 (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 Hisse Senedi Fiyat Verimliliğinin Markov Zincirleri İle Analizi: BIST Teknoloji Endeksi Hisse Senedi Fiyatları Üzerine Bir Uygulama (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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Hisse Senedi Fiyat Verimliliğinin Markov Zincirleri İle Analizi: BIST Teknoloji Endeksi Hisse Senedi Fiyatları Üzerine Bir Uygulama 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Hisse Senedi Fiyat Verimliliğinin Markov Zincirleri İle Analizi: BIST Teknoloji Endeksi Hisse Senedi Fiyatları Üzerine Bir Uygulama 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Hisse Senedi Fiyat Verimliliğinin Markov Zincirleri İle Analizi: BIST Teknoloji Endeksi Hisse Senedi Fiyatları Üzerine Bir Uygulama 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Hisse Senedi Fiyat Verimliliğinin Markov Zincirleri İle Analizi: BIST Teknoloji Endeksi Hisse Senedi Fiyatları Üzerine Bir Uygulama 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Hisse Senedi Fiyat Verimliliğinin Markov Zincirleri İle Analizi: BIST Teknoloji Endeksi Hisse Senedi Fiyatları Üzerine Bir Uygulama 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 . 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 Hisse Senedi Fiyat Verimliliğinin Markov Zincirleri İle Analizi: BIST Teknoloji Endeksi Hisse Senedi Fiyatları Üzerine Bir Uygulama EK ÇİZELGE 1. Hisse Senetleri Fiyat Değişimlerine İlişkin Geçiş Olasılıkları Matrisleri 59 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Farklı Yöntemler İle Türk Konteyner Limanlarının Verimliliği 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Farklı Yöntemler İle Türk Konteyner Limanlarının Verimliliği 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Farklı Yöntemler İle Türk Konteyner Limanlarının Verimliliği 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Farklı Yöntemler İle Türk Konteyner Limanlarının Verimliliği 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 Şekil 1. Türk Konteyner Limanlarının Bölgesel Dağılımı Şekil 2. Bölgelere Göre Limanların Etkinlik Ortalaması (Etkinlik=1) 70 Farklı Yöntemler İle Türk Konteyner Limanlarının Verimliliği 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Farklı Yöntemler İle Türk Konteyner Limanlarının Verimliliği 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 . 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 Farklı Yöntemler İle Türk Konteyner Limanlarının Verimliliği . 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 . 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Hastane Çalışanlarının Kurum İçi Politik Davranışlar ve Etik İklim Algılamaları 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. 3. Hipotez: Çalışanların algıladıkları politik davranış ve kurumdaki etik iklim hakkındaki düşünceleri yaşlarına göre anlamlı farklılıklar göstermektedir. 4. Hipotez: Çalışanların algıladıkları politik davranış ve kurumdaki etik iklim hakkındaki düşünceleri eğitim durumlarına göre anlamlı farklılıklar göstermektedir. 5. Hipotez: Çalışanların algıladıkları politik davranış ve kurumdaki etik iklim hakkındaki düşünceleri görevlerine göre anlamlı farklılıklar göstermektedir. 6. Hipotez: Çalışanların algıladıkları politik davranış ve kurumdaki etik iklim hakkındaki düşünceleri kadro durumlarına göre anlamlı farklılıklar göstermektedir. 7. Hipotez: Çalışanların algıladıkları politik davranış ve kurumdaki etik iklim hakkındaki düşünceleri kurum kıdem sürelerine göre anlamlı farklılıklar göstermektedir. 8. Hipotez: Çalışanların algıladıkları politik davranış ve kurumdaki etik iklim hakkındaki düşünceleri aylık ortalama gelir düzeylerine göre anlamlı farklılıklar göstermektedir. 81 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Hastane Çalışanlarının Kurum İçi Politik Davranışlar ve Etik İklim Algılamaları 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Hastane Çalışanlarının Kurum İçi Politik Davranışlar ve Etik İklim Algılamaları 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Hastane Çalışanlarının Kurum İçi Politik Davranışlar ve Etik İklim Algılamaları 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 . 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 $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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Türkiye'de Akdeniz Bölgesi'nde Lojistik Merkez Yeri Seçimi İçin Bulanık Serim Teori ve Matris Yaklaşımı Uygulaması 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Türkiye'de Akdeniz Bölgesi'nde Lojistik Merkez Yeri Seçimi İçin Bulanık Serim Teori ve Matris Yaklaşımı Uygulaması (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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Türkiye'de Akdeniz Bölgesi'nde Lojistik Merkez Yeri Seçimi İçin Bulanık Serim Teori ve Matris Yaklaşımı Uygulaması 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Türkiye'de Akdeniz Bölgesi'nde Lojistik Merkez Yeri Seçimi İçin Bulanık Serim Teori ve Matris Yaklaşımı Uygulaması 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Türkiye'de Akdeniz Bölgesi'nde Lojistik Merkez Yeri Seçimi İçin Bulanık Serim Teori ve Matris Yaklaşımı Uygulaması 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 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 Türkiye'de Akdeniz Bölgesi'nde Lojistik Merkez Yeri Seçimi İçin Bulanık Serim Teori ve Matris Yaklaşımı Uygulaması 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 Verimlilik Dergisi 2014/1 [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 Verimlilik Dergisi 2014/1 106 107 Verimlilik Dergisi 2014/1 108 109 Verimlilik Dergisi 2014/1 110 111 Verimlilik Dergisi 2014/1 112