Teknik etkinliğin ölçümünde mekânsal bağımlılığın etkisi: imalat sanayi için mekânsal stokastik sınır analizi bulguları
Yükleniyor...
Tarih
2020
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışmanın amacı 2019 dönemi için farklı bölgelerde kurulu üretim tesisi bulunan 76 imalat sanayi firmasının mekansal bağımlılığı dikkate alarak teknik etkinlik değerlerini tahmin etmektir. Mekansal bağımlılığın ekonomik birimlerin performası üzerinde etkisinin olabileceğine yönelik literatürde genel kabul olmasına rağmen, etkinlik üzerine yapılan çok az çalışma bu etkiye dikkate almaktadır. Bu amaçla çalışmada Fusco ve Vidoli (2013) tarafından önerilen ve henüz güncel bir yaklaşım olan Mekansal Stokastik Sınır Analizi (SSFA) kullanılarak, mekansal bağımlılığın firmaların etkinlik skorları üzerindeki etkisi analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlar teknik etkinlik skorları arasında mekansal otokorelasyonun olduğunu göstermektedir. Mekansal bağımlılık altında tahmin edilen teknik etkinlik skorları ortalaması 0.444’tür. Dolayısıyla, teknik etkinliğin iyileştirilmesinde firmalar için geniş bir çıktı boşluğu bulunmaktadır. Ayrıca, etkinsizliğin belirleyenleri içerisinde mekansal bağımlılıktan kaynaklanan etkinin sınırlı kaldığı sonucuna ulaşılmıştır. Buna göre, etkinsizlik farklılıklarının mekansal etkilerden daha çok firmaların bireysel özelliklerinden kaynaklandığı söylenebilir. Öte yandan, mekansal bağımlılığın sonucu olarak firmaların teknik etkinlik skorlarının birbirine yakınsadığı görülmektedir.
The aim of this study is to estimate the technical efficiency of 76 manufacturing firms with production plants installed in different regions, taking into account the spatial dependency for the 2019 period. Despite the general acceptance in the literature that spatial dependence may have an impact on the performance of economic units, only a few studies on efficiency consider this effect. For this purpose, the effect of spatial dependence on firms' efficiency scores is analyzed by using Spatial Stochastic Frontier Analysis (SSFA), which is a current approach proposed by Fusco and Vidoli (2013). The results show that there is a spatial autocorrelation between the technical efficiency scores. Also, the average technical efficiency scores, estimated under spatial dependency, is 0.444. This means that, there is a large output gap for firms in improving technical efficiency. Besides, it is concluded that the impact resulting from spatial dependence is limited among the determinants of inefficiency. According to this, it can be said that differences in inefficiency arise from the individual characteristics of firms rather than spatial effects. On the other hand, as a result of spatial dependency, it has been concluded that the technical efficiency scores of firm converge.
The aim of this study is to estimate the technical efficiency of 76 manufacturing firms with production plants installed in different regions, taking into account the spatial dependency for the 2019 period. Despite the general acceptance in the literature that spatial dependence may have an impact on the performance of economic units, only a few studies on efficiency consider this effect. For this purpose, the effect of spatial dependence on firms' efficiency scores is analyzed by using Spatial Stochastic Frontier Analysis (SSFA), which is a current approach proposed by Fusco and Vidoli (2013). The results show that there is a spatial autocorrelation between the technical efficiency scores. Also, the average technical efficiency scores, estimated under spatial dependency, is 0.444. This means that, there is a large output gap for firms in improving technical efficiency. Besides, it is concluded that the impact resulting from spatial dependence is limited among the determinants of inefficiency. According to this, it can be said that differences in inefficiency arise from the individual characteristics of firms rather than spatial effects. On the other hand, as a result of spatial dependency, it has been concluded that the technical efficiency scores of firm converge.
