Perakende mağaza zincirlerinin verimliliklerinin karşılaştırılmasında veri zarflama analizi (VZA) yönteminin uygulaması -İstanbul örneği
An empirical analysis of productivity growth in a Turkey retail chain use malmquist productivity index-Istanbul case
Yazar: TUERDI MAIMAITIAILI
Danışman: PROF. DR. KENAN AYDIN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / İnsan Kaynakları Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Malmguist Verimlilik İndeksi = Malmguist Efficiency Index ; Perakende sektörü = Retail sector ; Perakendeciler = Retailers ; Veri zarflama = Data envelopment ; Veri zarflama analizi = Data envelopment analysis ; Veri zarflama yöntemi = Data envelopment method ; Verimlilik = Productivity ; Verimlilik ölçümü = Productivity measurement

Özet:
21. yüzyılda, teknolojide yaşanan hızlı değişim, küresel ekonominin yaygınlık kazanması, uluslararası ticarette serbestleşmesi, serbest piyasaya yönelik açılımlar, iletişim teknolojisindeki gelişmeler aracılığıyla dünyanın dört bir yanındaki bilgiye ulaşmanın kolaylığı küreselleşmenin etkisinin dünya çapında yaygınlaşmasına sebep olmuştur. 
Küreselleşen dünyada faaliyet alanlarını genişleten perakendecilerin sıkıntı duyacağı en önemli sorun yoğun rekabettir. Diğer tüm işletme faaliyetlerine göre perakendecilik, rekabetin aşırı yoğun olduğu ve perakendeci başarısızlık oranının yüksek olduğu bir sektördür. Perakende formatlarının çok kısa ömürlü olması ve sektörde taklit edilmenin çok yüksek oluşu, perakendecileri sürekli olarak kendilerini yenilemeye, tüketici ihtiyaç ve beklentilerini iyi şekilde anlayarak, ona uygun stratejiler geliştirmeye ve bu doğrultuda da temel perakende pazarlama stratejileriyle bütünlüğü korumaya yöneltmektedir. 
Perakende sektörünün teknolojiyi yoğun kullanma özelliği de yoğun rekabet içinde başarının anahtarı olan müşteriyi anlama ve işletme içinde verimliliği sağlama açısından perakendeciyi, verimliliğini ölçebilmesi ve verimliliğini arttırmak için çeşitli yöntemlerden haberdar olmaya ve bunları temin edecek ve işletme içinde uygulayabilecek finansal yeterliliğe ve insan donanımına sahip olması ile birlikte hem kendi hedef müşterilerin gereksinimlerini karşılamak, hem de en iyi koşulları elde edebilmek için mağazalarını iyi biçimde yönetmekten sorumludurlar. Bu bağlamda perakende sektöründe verimlilik, işletmelere stratejik rekabet üstünlüğü sağlayan bir unsur haline gelmiştir. Bu nedenle de perakende sektöründe verimliliği ölçme ve değerlendirme çalışmaları yapılmalıdır.
Veri zarflama yöntemi ise işletme ve organizasyonların verimliliğini ölçmek, değerlendirmekte yaygın kollanılan bir yöntemdir. Bu yöntem ilk kez 1957 yıllında Farell tarafından Ortalama Verimlili ölçütüne karşılık ortaya atılan Sınır Üretim Fonksiyonu önerisi ile şekillenmiş, Charles, Cooper, Banker ve Rhodes' in çalışmalarıyla bugünkü haline gelmiştir. Benzer girdiler kullanarak çıktı ya da çıktılar ortaya koymakla sorumlu karar noktalarının göreceli etkinliklerini değerlendirmek için kullanılan ve doğrusal programlama tabanlı bir yöntem olarak tanımlanabilir. Veri Zarflama Analizini benzer amaçlı diğer yöntemlerden ayıran temel özellik, çok sayıda girdi ve çıktının olduğu durumlarda değerlendirme yapılabilmesini sağlamasıdır. Toplam faktör verimliliği(MPI: Malmquist toplam faktör verimliliği endeksi) ise VZA'nın bir uygulama yöntemi olup matematiksel ve geometrik formülle, fonksiyonun değişimi sonucunda, her karar noktasının etkinlik değeri, etkin olmayan karar noktalarının etkileyen faktörleri inceleyip toplam verimliliğini arttırılabileceği ve referans olarak kullanılabilecek karar noktalarına ilişkin bilgiler elde edilir.
Bu çalışmada Türkiye'de parakande sektöründe bulunan X firmanın İstanbul'daki toplam 11 mağazasını elde edilmiş verilileri Veri zarflama yöntemini kullanarak Avrupa, Anadolu yakasındaki ve şubeler arasındaki verimliliği karşılaştırmalı analiz edilmiştir ve verimliliği etkileyen faktörler ayrı ayrı incelenmiştir.

Abstract:
Given the rapid changes in technology in the 21st century, the liberalization of markets, the increase in international trade and free flow of capital, the growing number of liberal democracies and the free access and flow of information has virtually made everyone feel the effects of globalization. Given the globalized nature of the world, it has been argued that the greatest challenge the growing retail sector will grapple with is competition. As compared to other business sectors, it has been predicted that the retail sector will face the highest level of competition and the changes of fading out is very high. Given the short life span of retail sectors and the enormous amount of imitation within, the retail sector should always seek to renew its services and products and seek to understand consumer needs and develop strategies to meet those needs. This process is an intensive process. Given the fact that technology plays a key role in the retail sector, it is also important to note that understanding the needs of the customers. It is also important for the retailers to ensure efficiency and to be aware of the methods to increase efficiency and productivity and to assure customers of the financial and human capability to meet their needs. In this context, the performance of the retail sector has become a strategic element that provides a competitive advantage. For that reason, various works have been carried out on the measurement and evaluation in the retail sector. Data envelopment analysis is one of the most common used methods to measure business efficiency.  The main feature that separates DEA from other methods is: assessment can be made where large input and output are made. In the analysis results, various decisions are taking on what works and what does not and how it can be increased. For the Malquist total productivity index, the Data Envelopment Analysis method which uses mathematical and geometrical analysis to come up with decisions and improve productivity were used. This function helps to identify the factors that promote productivity and the factors that retards productivity and therefore, identifies better solutions to increase productivity.  
 In this work, data was collected from the 11 shops belonging to X Company that operates in the money sector in Turkey. The DEA method was used to compare data collected from both shops and branches in the Asian and European side and examine the factors for the variation in the data.