Veri Zarflama Analizi üzerine bir Python karar destek sistemi önerisi: Tarımsal performans ölçümü uygulaması
A Python decision support system proposal on Data Envelopment Analysis: Agricultural performance measurement application
Yazar: CEREN DİRİK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP ŞAHİN
Kırıkkale Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Elastik = Elastic ; Etkinlik = Efficiency ; Karar destek sistemleri = Decision support systems ; OECD ülkeleri = OECD countries ; Performans = Performance ; Performans ölçümleri = Performance measurements ; Python = Python ; Tarım = Agriculture ; Tarım sektörü = Agricultural sector ; Veri zarflama analizi = Data envelopment analysis

Özet:
Bu çalışmada, Veri Zarflama Analizi (VZA) ile etkinlik ve elastiklik ölçümü için Python bilgisayar programla dili kullanılarak tasarlanan bir karar destek sistemi önerilmektedir. Kullanıcı dostu, parametre değişikliğinde manuel müdahale gerektirmeyen, yeni ihtiyaçlara kolayca uyarlanabilir olan, dinamik ve kompakt yapıdaki bu karar destek sistemiyle karar vericiye VZA ile karar verme sürecinde yardımcı olmak amaçlanmıştır. Önerilen karar destek sistemi 2010-2020 dönemi için OECD ülkelerinin tarımsal etkinlik ve elastiklik ölçümü analizlerini gerçekleştirmek amacıyla kullanılmıştır. İnsan yaşamının gıda tüketimine bağımlılığı, artan gıda talebini karşılamak için ihtiyaç duyulan tarımsal üretim artışının tarımsal girdilerin etkin kullanımından kaynaklanmasının gerekliliği, tarımın diğer sektörlerden farklılaşan kendine özgü yapısı, açlığın ve yoksulluğun azaltılması, gıda güvenliği ile tarımda kendine yeterliliğin sağlanması hususlarındaki stratejik önemi ve üretim faktörlerinde gerçekleşebilecek değişimler karşısında karar birimlerinin hassasiyetine ilişkin çözümlemelerin tarımsal politika tasarımındaki kullanılabilirliği sebepleriyle çalışmanın uygulama alanı olarak tarım sektörü seçilmiştir. Analiz üç aşama üzerine kurulmuştur. Birinci aşamada, ülkelerin teknik ve ölçek etkinlikleri belirlenmektedir. İkinci aşamada, kısa/uzun vadede ortaya çıkabilecek değişimler karşısında ülkelerin duyarlılığına ilişkin çözümlemeler sunmak amacıyla tasarlanan senaryolar kapsamında yönlü türeve dayanan yaklaşımlarla sağ ve sol taraf elastiklikleri ölçülmektedir. Üçüncü aşamada ise elastiklik ölçümlerine dayalı olarak ülkelerin ölçeğe göre getiri (RTS) durumları ortaya konulmaktadır. Etkinlik ölçümleri, girdi ve çıktı odaklı yaklaşımlar için hem ölçeğe göre sabit getiri (CRS) hem de ölçeğe göre değişken getiri (VRS) teknolojilerinde gerçekleştirilmiş iken; tarımsal girdilere kıyasla tarımsal çıktıların marjinal değişimlere tepkisinin elastikliğini incelemek daha anlamlı bulunduğundan, elastiklik ölçümleri yanıt setinin sadece çıktılardan oluştuğu çıktı setleri için ele alınmıştır. Çalışmada, tarım arazisi, tarımsal iş gücü, çiftlik hayvanı, gübre kullanımı ve sermaye stoku girdi değişkenleri; bitkisel üretim değeri ve hayvansal üretim değeri ise çıktı değişkenleri olarak tanımlanmıştır. Etkinlik analizi bulgularına göre 2014 yılından itibaren CRS ve VRS teknolojilerinin ortalama tarımsal etkinlik skorları arasındaki farkın azaldığı ve ölçek boyutunun ülkelerin tarımsal performansı üzerindeki olumsuz etkisinin bir miktar da olsa düştüğü gözlemlenmiştir. Covid-19 pandemisinin etkisi altında geçen 2020 yılında ortalama tarımsal etkinliğin bir önceki yıla kıyasla yükseldiği tespit edilmiştir. Ortalama sanal girdi/çıktı ağırlıklarına göre ise OECD ülkelerinin tarımsal etkinliğini etkileyen en önemli girdi faktörünün çiftlik hayvanı değişkeni, en önemli çıktı faktörünün ise tarım sektöründeki birincil üretim olan bitkisel üretime kıyasla ikincil üretim olan hayvansal üretim olduğu saptanmıştır. Elastiklik analizi bulgularına göre 2010-2020 döneminde en yüksek tek taraflı elastiklik skorlarının belirli ülkelerde tekrarladığı, dolayısıyla söz konusu ülkelerin ilgili senaryolar özelindeki marjinal hareketlere hassasiyetlerinin analiz dönemi boyunca devam ettiği belirlenmiş, ek olarak elastiklik skorları kullanılarak tarımsal politikaların nasıl geliştirilebileceği tartışılmıştır. RTS karakterizasyonu bulgularına göre ise OECD ülkelerinin çoğunlukla CRS ve ölçeğe göre azalan getiri (DRS) karakteristiği sergiledikleri, ölçeğe göre artan getiri (IRS) karakteristiği sergileyen ülkelerin ise oldukça az olduğu ortaya konulmuştur. Bu doğrultuda, OECD ülkelerinin büyük bir bölümü için tarım sektöründe kısa ve/veya uzun vadede büyümeye gidilemeyeceği tahmin edilmektedir.

Abstract:
In this study, a Python computer programming language-based decision support system is proposed for measuring efficiency and elasticity through Data Envelopment Analysis (DEA). With this decision support system, which is user-friendly, does not require manual intervention in case of parameter changes, is easily adaptable to new needs/modifications, has a dynamic and compact structure, it is aimed to assist the decision maker in the decision-making process with DEA. The proposed decision support system is used to perform agricultural efficiency and elasticity measurement analyses of OECD countries for 2010-2020. The agricultural sector is chosen as a field of application of the study due to the dependence of human life on food consumption, the necessity of the increase in agricultural production needed to meet the increasing food demand should result from the efficient use of agricultural inputs, the unique structure of agriculture that differs from other sectors, the strategic importance of agriculture in reducing hunger and poverty, ensuring food security and agricultural self-sufficiency, and the usability of the analysis of decision units' sensitivity to changes in production factors in agricultural policy design. The analysis is built on three stages. In the first stage, the countries' technical and scale efficiency are determined. In the second stage, right-hand and left-hand side elasticities are measured using directional derivatives-based approaches within the scope of scenarios designed to analyze the countries' sensitivity to changes that may occur in the short/long term. In the third stage, the countries' returns to scale (RTS) status is revealed through elasticity measurements. Efficiency measurements are carried out in both constant returns to scale (CRS) and variable returns to scale (VRS) technologies for the input- and output-oriented approaches. Since it is more meaningful to examine the elasticity of the agricultural outputs' response to marginal changes compared to agricultural inputs, elasticity measurements are considered for output sets where the response set consists only of outputs. In the study, agricultural land, agricultural labor, livestock, fertilizer use, and capital stock are defined as input variables, while crop production value and animal production value are defined as output variables. According to the efficiency analysis findings, it is observed that the difference between the average agricultural efficiency scores of CRS and VRS technologies has decreased since 2014, and the negative effect of the scale size on the countries' agricultural performance has shrunk to some extent. In 2020, under the influence of the Covid-19 pandemic, it is determined that the average agricultural efficiency increased compared to the previous year. In terms of average virtual input/output weights, it is identified that the most important input factor affecting the agricultural efficiency of OECD countries is the livestock variable, and the most important output factor is livestock production compared to crop production; the former refers to secondary production and the latter to primary production in the agricultural sector. According to the elasticity analysis findings, it was specified that the highest one-sided elasticity scores are repeated in certain countries in the 2010-2020 period, so the sensitivity of these countries to marginal movements in the relevant scenarios continued throughout the analysis period; in addition, it is discussed how agricultural policies can be improved by using elasticity scores. According to the RTS characterization findings, it has been revealed that OECD countries mostly exhibit CRS and decreasing returns to scale (DRS) characteristics, while countries with increasing returns to scale (IRS) characteristics are very few. In this respect, it is estimated that for most of the OECD countries, the agricultural sector will not be able to grow in the short and/or long run.