BİTKİSEL TARIM ETKİNLİĞİNİN VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE ÖLÇÜMÜ: TÜRKİYE’DE İL DÜZEYİNDE BİR ÇALIŞMA


Creative Commons License

AYDIN B. I., BORAT O.

İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, cilt.20, sa.39, ss.1-18, 2021 (Hakemli Dergi) identifier

  • Yayın Türü: Makale / Tam Makale
  • Cilt numarası: 20 Sayı: 39
  • Basım Tarihi: 2021
  • Dergi Adı: İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
  • Derginin Tarandığı İndeksler: TR DİZİN (ULAKBİM)
  • Sayfa Sayıları: ss.1-18
  • İstanbul Ticaret Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Veri Zarflama Analizi; etkinlik, verimlilik veya performans terimlerinin hızla önem kazandığı her alanda akla gelen ilk yöntemlerden biridir. Bu makalede, tarım sektöründe Veri Zarflama Analizi (VZA) kullanılarak 2019 yılına ait etkinlik ölçümü yapılmıştır. Çalışmada Türkiye’de bitkisel üretim hasılası yüksek olan 20 il ele alınmıştır. Girdi olarak ‘İşlenen Tarım Alanı’, ‘Tarımsal Mekanizasyon’, ‘Tarımsal Sulamada Kullanılan Enerji’ ve ‘Gübre Tüketimi’ verileri kullanılmıştır. Çıktı olarak ise ‘Sebze Meyve Üretim’ ve ‘Tahıl ve Diğer Bitkisel Üretim’ verileri kullanılmıştır. Sonuca göre; CCR Model çözümünde 11 tane il ‘etkin’, 9 tane il ‘etkinsiz’, BCC Model çözümünde ise 10 tane il ‘etkin’, 10 tane il ise ‘etkinsiz’ bulunmuştur. Çalışmanın sonuç bölümünde illerin etkinlikleri karşılaştırılarak yorumlanmış ve performans iyileştirmeleri yapılmıştır.
Data Envelopment Analysis; is one of methods that come to mind first in every field where the terms efficiency, productivity or performance gain importance. In this paper, relative efficiency is measured by using Data Envelopment Analysis (DAE) for the year of 2019 in the field of herbal agriculture, In this study, Turkey’s 20 different cities were selected according to their agricultural revenues. The data of 'Processed Agricultural Area', 'Agricultural Mechanization', 'Energy Used in Agricultural Irrigation' and 'Fertilizer Consumption' were used as input while Vegetable Fruit Production' and 'Grain and Other Crop Production' were used as output. According to the results; in the CCR Model solution, 11 provinces were “effective”, 9 provinces were “ineffective”, whereas in the BCC Model solution, 10 provinces were “effective” and 10 provinces were found “ineffective”. In the conclusion part of the study, the efficiencies of the provinces were compared, interpreted, then accordingly performance improvements were made.