Etkinlik Ölçme Yöntemleri 

Etkinlik ölçümü, mevcut rekabet ortamı içinde firmanın nerede olduğunun belirlenmesine olanak sağlamakta ve eldeki girdilerden ne denli iyi bir biçimde çıktı üretebileceğini göstermektedir. 

Etkinlik ölçme yöntemleri, rasyo analizi ve sınır etkinliği analizi olmak üzere iki grupta değerlendirilebilmektedir. Sınır etkinliği analizi ise parametrik ve nonparametrik yöntemler olmak üzere iki grupta ele alınmaktadır. 

Bu yöntemlerin her birinin kendine özgü avantaj ve dezavantajları bulunmaktadır. Aşağıda bu yöntemlerin mantığı, avantaj ve dezavantajları kısaca ele alınmaktadır.

Rasyo (Oran) Analizi 

Etkinlik ölçümünde rasyo analizi, yaygın kullanılan verimlilik ölçme yöntemidir. Bu yöntem bir tek girdi ile bir tek çıktının birbirleriyle oranlanması sonucu oluşan bir rasyonun zaman içinde izlenmesi şeklinde ifade edilmektedir. 

Oran analizinde ölçek olarak oran ölçeği kullanılmaktadır. Oran ölçeğinde başlangıç noktası sabit olmakla beraber, ölçek üzerindeki noktalar birbirinin katı olarak ifade edilebilmektedir. Bu sebeple bu ölçekle ölçülmüş verilere tüm matematiksel işlemler uygulanabilmektedir. Ağırlık, uzunluk, miktar, fert sayısı, v.s. belirten değişkenler oran ölçeğinde ifade edilebilir.

Bu yöntemin uygulanması ve yorumlanmasındaki kolaylığın etkisi ile yaygın bir şekilde kullanılmasına karşın önemli bir dezavantajı bulunmaktadır. Özellikle bankacılık sistemi gibi çok sayıda girdi ve çıktı içeren karar birimlerinde bir tek rasyoya bakarak karar vermek ve bankanın veya şubenin verimliliğini ortaya koymak mümkün olmamaktadır. Böylece bu sakıncanın giderilmesi için genellikle birden fazla sayıda rasyo aynı anda incelenmektedir. Fakat bu durumda da incelenen rasyoların anlamlı bir grup haline getirilememesinden dolayı birarada değerlendirilip yorumlanamaması gibi sorunlar ortaya çıkmaktadır. 

Tek girdinin tek çıktıya oranı olarak tanımlanan oran analizi yaklaşımında her bir oran, performans ile ilgili boyutlardan sadece bir tanesini göz önüne almakta ve diğer boyutları göz ardı etmektedir. Örneğin; finansal analizlerde kullanılan oranlar, o faaliyet dönemi içindeki olayların yorumunu, yalnızca ilgili orana konu olan kalemler bazında yapabilmektedir.

Oran analizi yaklaşımında ortaya çıkan dezavantajları ortadan kaldırabilmek için elde edilen oransal değerleri,

Genel kabul görmüş oranlar ile,

Aynı endüstri kolundaki benzer firmaların oranlar ile ve

Firmaların geçmiş faaliyet dönemlerine ait oranlar ile anlamlı hale getirmek ve yorumlamak gerekmektedir. 

Genel performans ölçümünde birçok yetersizlikleri olmasına karşılık oran analizi, tek girdili ve tek çıktılı durumlar için, basitliği ve sadeliği de göz önüne alındığı takdirde, en uygun değerlendirme yöntemi olarak görülebilir. Ancak bu uygunluğun, etkinliği optimize etmeden ziyade, bir istatistiksel gösterge olduğu gözden kaçırılmamalıdır. Çünkü oran analizindeki oranlama, göreceli de olsa en iyiye göre değil, var olan değerlerin birbirlerine bölünmesi ile elde edilmektedir. Bu ise, bir performans iyileştirilmesi işlemi değil yalnızca bir durum tespitidir. 

Sınır Etkinliği Analizi 

Sınır etkinliği yaklaşımında, ilk olarak en etkin sınır belirlenmektedir. Üretim plânlarının seçimi ve uygulanmasındaki hatalar ve belirsizlikler nedeni ile etkin sınırdan uzaklaşmalar, X etkinsizliği olarak adlandırılmaktadır. 

Etkinliğin sınır analizi ile ölçümünde parametrik ve nonparametrik iki yöntem kullanılmaktadır. 

Parametrik yöntemler 

Parametrik yöntemlerde genel olarak bir gözlem kümesi bulunmaktadır. Bu küme içinde en iyi performansın regresyon çizgisi (etkinlik sınırı) üzerinde olduğu varsayılarak, bu çizgiden sapma göstermeyen gözlemler etkin; bu gözleme göre başarısız olan diğer gözlemler de etkinsiz olarak tanımlanmaktadır. Hiçbir gözlemin tam olarak uyuşmadığı bir etkinlik sınırı her zaman mümkündür. Başarısızlıktan kastın aynı çıktı düzeyinde yüksek maliyet veya aynı girdi düzeyinde düşük çıktı olduğu ve gözlemlenen üretim birimlerinin homojen olduğunun varsayıldığı unutulmamalıdır.

Ayrıca yöntem her zaman bir rassal hatanın olacağını da varsaymaktadır. Tam etkin olan gözlemler doğal olarak hatanın sıfır olduğu gözlemlerdir. Dolayısıyla bir gözlemin etkinsiz    olduğuna    ancak    ölçüm    hatalarının    giderilmesinden    sonra    karar verilebilmektedir.

Parametrik yöntemlerde, etkinlik ölçümü gerçekleştirilecek olan endüstri dalına ilişkin üretim fonksiyonunun analitik bir yapıya sahip olduğu varsayımı yapılmakta ve bu fonksiyonun parametrelerinin belirlenmesine çalışılmaktadır. Performansla ilgili yazında çok yaygın bir şekilde kullanılan “Cobb-Douglas” tipi üretim fonksiyonuna ilişkin parametrelerin belirlenmesi, bu tür yöntemlere örnek olarak gösterilebilir. Parametrik yöntemlerle performans ölçümünde, genel olarak regresyon teknikleri ile tahmin yapılırken, üretim fonksiyonu yaklaşımında çoğunlukla, bir tek çıktı birçok girdi ile ilişkilendirilerek tanımlanmaktadır. 

Parametrik etkinlik ölçüm yöntemlerinin en yangın olarak bilineni olan regresyon analizi, aralarında neden sonuç ilişkisi olduğu bilinen, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin nedensel yapısını belirlemeye yönelik bir yöntemdir 

Regresyon analizinde bağımsız (açıklayan) değişken ile bağımlı (açıklanan) değişken arasındaki nedensel ilişkinin, kuramsal olarak var olması ve değişkenler arasındaki ilişkinin fonksiyonel yapısının bilinmesi gerekmektedir. Fonksiyonel yapıyı öğrenmek için de, değişkenler arasındaki ilişkiyi gösteren nokta grafiklerinden yararlanılmaktadır. 

Regresyon analizi ile performans değerlendirmesi regresyon doğrusuna göre yapılmaktadır. Regresyon doğrusunun üzerinde kalan karar birimleri göreceli olarak verimli, altında kalan karar birimleri ise verimsiz olarak değerlendirilmektedir. Göreceli teknik verimlilik, regresyon çıktılarından olan artıklarla yansıtılmaktadır. Pozitif artıklar verimliliği, negatif artıklar ise verimsiz karar birimlerini tanımlamaktadır. 

Parametrik yöntemler, rassal hataya izin verdiğinden diğer yöntemlere göre daha avantajlıdır. Bunun nedeni, ölçüm hatalarının daha başarılı bir şekilde ayıklanmasına olanak sağlamasıdır. Parametrik yöntemlerdeki en büyük zorluk, rassal hata ve etkinsizliğin nasıl ayırt edileceği hususudur. Parametrik yöntemler, bu ayrımı yapmak için kullandıkları dağılım varsayımlarıyla birbirlerinden ayrılmaktadırlar. 

İkiden fazla değişkenle değerlendirme yapabilme bakımından oran analizine göre daha kapsamlı ve daha gerçekçi olan regresyon tekniğiyle ölçüm yapmanın da temelde üç sakıncası bulunmaktadır. Birincisi, bir tek eşitlik denklemine dayanan bir fonksiyonu kullanan birden çok bağımsız (girdi) değişkene karşılık ancak bir bağımlı (çıktı) değişkenin analizi yapılabilmektedir. İkincisi, regresyon analizi en iyi performansa göre verimlilik analizi yerine ortalama performansa göre göreceli performansı ölçmektedir. Bu ise, en iyi karar birimlerine göre iyileştirmeye olanak tanımamakta ve hatta onları da ortalamaya çekme gibi bir sonuca götürmektedir. Bu da performans iyileştirme değil, en iyi performansı ortalama performans olarak kabul etmek anlamına gelmektedir. Üçüncüsü ise, regresyon analizi, bir eşitlikte bulunan çıktılarla girdilerin nasıl ilişkilendirildiğine ilişkin parametrik bir üretim fonksiyonunun tanımlanmasını gerektirmekte ve verimsiz birimleri tanımlayamamaktadır. Özellikle yapısal üretim fonksiyonunun tanımlanmasının güç olduğu örgütlerde regresyon analizi performans ölçümünde oldukça yetersiz kalmaktadır. 

Parametrik yöntemler; stokastik sınır yaklaşımı, serbest dağılım yaklaşımı ve kalın sınır yaklaşımı olmak üzere üç farklı yaklaşıma ayrılmaktadır. Aşağıda kısaca bu yaklaşımlara değinilmektedir. 

Stokastik sınır yaklaşımı 

Ekonometrik yaklaşım olarak da bilinen stokastik sınır yaklaşımı, maliyet, kâr ve üretim gibi açıklanan değişkenlerle; girdi, çıktı ve çevresel faktörler gibi açıklayıcı değişkenler arasında işlevsel bir ilişki kurmakta ve hata terimine modelde yer vermektedir. Bu teknikte, yukarıda sözü edilen rassal hata ve etkinsiz gözlemin birbirlerinden ayrılması gerekmektedir. Herhangi bir gözlemin en iyi durumdan sapmasının ne kadarının rassal hata, ne kadarının da etkinsiz gözlem olduğu anlaşılmadan modelin sonuçlarının güvenilir olmayacağı açıktır. Bu iki unsurun, genellikle farklı dağılımlara sahip olduğu varsayılmaktadırlar. Rassal hatanın standart normal, etkinsiz gözlemlerin ise asimetrik dağıldığı varsayılmaktadır. 

Yönteme dönük belli başlı eleştiriler de dağılım varsayımları ile ilgilidir. Etkinsiz gözlemlerin normal dağılıma yakın bir dağılım gösterdiği (Bauer, Hancock 1993) , (Berger 1993), (Berger, De Young 1997) ya da rassal hatanın normal dağılım göstermediğini (Greene, 1990) bulgulayan çok sayıda çalışma bulunmaktadır 

Serbest dağılım yaklaşımı 

Bu yaklaşım, belirli bazı kısıtlar altında hata terimlerinin ve onların bileşenlerinin herhangi bir dağılıma sahip olabileceğini varsaymaktadır. Ancak panel dataların varlığı koşuluyla kullanılabilen bu yaklaşım, her firmanın uzun dönemde verimliliğinin sabit, en azından istikrarlı olduğunu ve ölçüm hatalarının da yine uzun vadede sıfıra yakınsandığını varsaymaktadır. Bu varsayımlar etkinsiz gözlemlerin pozitif olmaları şartıyla geçerli olmaktadır. 

Kalın sınır yaklaşımı 

Kalın sınır yaklaşımı, stokastik sınır yaklaşımı ve serbest dağılım yaklaşımlarından özellikle dağılım üzerine yaptığı varsayımlarla farklılaşmaktadır. Stokastik sınır yaklaşımı ve serbest dağılım yaklaşımlarının gözlemlenen değerlerle varsayılan değerler arasındaki farkı oluşturan etkinsiz gözlem ve rassal hata unsurlarının dağılımlarına ilişkin varsayımları iki yaklaşım arasındaki temel farkı oluşturmaktadır. Buna karşılık kalın sınır yaklaşımında bu iki unsurun beklenen dağılımlarına ilişkin herhangi bir varsayım bulunmamaktadır. Sadece gözlemlenen ve beklenen değerler arasındaki farkların en büyük ve en küçük değerlerinin rassal hatayı, geri kalan değerlerin ise etkinsiz gözlemleri oluşturduğu varsayılmaktadır. 

Şu halde kalın sınır yaklaşımı, bir tek üretim biriminin etkinliğinin tahmini için uygun olmayan bir yöntem durumuna gelmektedir. Buna karşın kalın sınır yaklaşımı, genel etkinlik düzeyinin hesaplanmasında kullanılmaktadır. Kalın sınır yaklaşımında en yüksek ve en düşük değerlerin rassal hata sayılarak ayıklanması, aslında stokastik sınır yaklaşımı ve serbest dağılım yaklaşımlarındaki kısaltma işlemine benzemektedir 

Burada açıklanan üç yaklaşımdan hangisinin diğerlerinden daha iyi ve daha elverişli olduğuna dair verimlilik literatüründe herhangi bir fikir birliği olmadığı görülmektedir. Aksine, bu üç yaklaşımın ortak noktalarına yöneltilen eleştiriler söz konusudur. Bu eleştirileri iki ana başlık altında toplamak mümkündür. 

1-  Bu yaklaşımlar, maliyet, kâr ve üretim gibi açıklanan değişkenlerle; girdi, çıktı ve çevresel faktörler gibi açıklayıcı değişkenler arasında işlevsel bir ilişki kurduğu için, bu ilişkinin oluşmasını mümkün kılacak bazı davranışsal varsayımlarda bulunmaktadırlar. Eğer bu varsayımlar yanlış ise, açıktır ki modelin bulguları tartışmalı hale gelecektir. 

2-   Kalın sınır yaklaşımı, stokastik sınır yaklaşımı ve serbest dağılım yaklaşımlarında birden fazla açıklayıcı değişken kullanılabilmekle beraber, ancak bir tane açıklanan değişken kullanmak mümkündür. Dolayısıyla birden fazla çıktının olduğu, hatta çıktının ne olduğu konusunda bile uzlaşmanın olmadığı bir sektörde, bu yöntemler nispeten kullanışsız hale gelmektedir.