Üretim ve gelir etkinliğini karşılaştırmak amacıyla, belirli seviyeler belirlenerek üretim etkinliği bu seviyelerin üzerinde olan ve olmayan, aynı biçimde gelir etkinliği belirli bir seviyenin üzerinde olan ve olmayan biçiminde bir sınıflama yapılabilir (Grafik 4.4.). Böylece şubeler üretimi ve geliri yüksek, üretimi yüksek geliri düşük, üretimi düşük geliri yüksek ve hem üretimi hem geliri düşük olmak üzere 4 kategoriye ayrılabilir.
Burada üretim etkinliği için, etkin şube sayısının nispeten düşük kaldığı ve ayırt edicilik özelliği daha yüksek olan, Bölüm 4.14.’te hesaplanan ağırlıklandırılmış CCR-O sonuçları kullanılmıştır. Gelir etkinliği verileri olarak Bölüm 4.15.’teki sonuçlar kullanılmıştır. Gelir etkinliği verilerinin dengeli ve ayırt ediciliğin yeterli olduğu düşünülmüştür.
179
Ranjı 0.973 (1.00-0.027) olan üretim yaklaşımı modeli için 0.50, ranjı 0.844 (1.00- 0.156) olan gelir yaklaşımı modeli için de yine 0.50’nin orta değer olarak kullanılması uygun görülmüştür.
Üretim ve gelir etkinliği 0.50’nin altında olan 64 şube gözlenmiştir. Bu şubeler üretemeyen ve kazanamayan şubeler olarak değerlendirebilir. Sol alt köşede yer alan Şube071 bu gruba örnek gösterilebilir. Gerçekten de Şube071 Şubesinin verileri incelendiğinde, hem üretim hem gelir yaklaşımı açısından girdi ve çıktı olarak kabul edilen rakamlarının oldukça düşük olduğu görülmektedir.
26 Şubenin üretim etkinliği 0.50’nin altında ancak gelir etkinliği 0.50’nin üzerindedir. Bu şubeler az bir üretimle yüksek karlar elde eden şubeler olarak düşünülebilir. Sol üst köşede yer alan Şube123 bu gruba örnek olarak gösterilebilir. Gerçekten de Şube123 yakından incelendiğinde hacim olarak küçük bir şube olduğu, üretim yaklaşımında çıktı olarak kabul edilen verilerinin düşük olduğu ancak buna rağmen yüksek karlar elde ettiği gözlenmektedir. Şube123’ün bu özelliği 12 adet vergi dairesi ve saymanlık hesabının bu şubede bulunması ve bu hesaplardan kaynaklanan net faiz ve faiz dışı diğer gelirlerin yüksek olmasından kaynaklanmaktadır.
Üretimi yüksek, gelir etkinliği düşük şube sayısı nispeten azdır. Bu kategoride 10 şube yer almaktadır. Büyük bir şube olan ve üretim rakamları oldukça yüksek ve tatminkar sayılabilecek Şube116 Şubesi, gelir bakımından göreceli olarak etkin bulunmamıştır.
28 şubenin üretim ve gelir etkinliği 0.50’nin üzerindedir. Bu şubelerin üreten ve kazanan şubeler olduğu söylenebilir. Özellikle 3 şubenin (Şube021, Şube044 ve Şube099) hem üretim hem gelir etkinliği 1 olarak hesaplanmıştır. Bu şubeler kullandıkları girdilere oranla tatminkar üretim yapabilmekte ve kar elde etmektedir.
180
Grafik 4.5. Üretim ve Gelir Etkinliğinin Karşılaştırılması - 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 - 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 Ge lir Et ki nl iğ i Üretim Etkinliği
Şube021
Şube044
Şube099
Şube123
Şube116
Şube071
181
SONUÇ
Sınırlı kaynakların optimum kullanımı ekonomi biliminin temelini oluşturur. Hem ekonomi, hem sektör hem de firma bazında eldeki kaynakların verimli ve etkin kullanılıp kullanılmadığı İkinci Dünya Savaşını takip eden yıllardan itibaren artan bir biçimde araştırmalara konu olmuştur.
Finansal hizmetler sektörü ekonomide önemli yere sahiptir. Bu sektörün odağında yer alan bankalardan ve banka şubelerinden elindeki kaynakları optimum bir biçimde kullanarak pazarladığı ürünleri ve gelirlerini maksimize etmesi beklenir. Bir birimde doğru kararlar alınması ve birimlerin etkin çalıştırılması, uygun araçların kullanılması ile yakından ilgilidir.
Charnes, Cooper ve Rhodes’in 1978’teki makalesinden sonra Veri Zarflama Analizi, diğer yöntemlerin önüne geçerek performans ölçümünde önemli bir araç haline gelmiştir. Parametrik olmaması, belirli bir üretim fonksiyonunu dayatmaması ve kullanılan veriler konusunda esnek olması nedeniyle diğer yöntemlere göre avantajlar taşımaktadır. Pek çok alanın yanı sıra 1985’ten itibaren banka şube performansının ölçümünde de kullanılmaya başlanan yöntem, zamanla performans ölçümünde kullanılan en yaygın araç haline gelmiştir. Literatürdeki şube etkinliği çalışmalarının hemen hemen tamamında VZA kullanılmıştır.
VZA’da elde edilen çıktılar, kullanılan girdilere oranlanmak suretiyle her birimin etkinliği hesaplanmaktadır. Etkinlik değerleri en yüksek olan noktalar etkin sınırı oluşturmakta, bu sınıra olan uzaklıklarına göre diğer birimlerin göreceli etkinlikleri belirlenmektedir. Etkin sınırın ölçeğe göre sabit getiri veya değişken getirili kabul edilmesi, etkinliğin farklı bileşenleri konusunda fikir vermektedir. Etkin olmayan birimler için etkin referansların ve gelişme potansiyelinin belirlenmesi, diğer performans yöntemleriyle elde edilemeyecek bilgiler sağlamaktadır.
Çalışmada İstanbul ve Trakya’da bulunan, banka tarafından üç bölgeye ayrılmış biçimde yönetilen büyük, orta ve küçük 128 şubenin performansı ölçülmüştür. Şube sayısı ile kullanılan girdi ve çıktı sayısı, ayırt edicilik ve sağlıklı sonuçlar açısından yeterli görülmüştür. Veriler arasındaki korelasyon ve ortalama etkinliğe katkısı değerlendirildiğinde, üretim
182
modelindeki bazı çıktıların (vadesiz TL ve net kardan birinin) elenmesi mümkün görünse de verilerin tamamının kullanılması tercih edilmiştir.
3 girdi 10 çıktı ile üretim yaklaşımı esas alınarak uygulanan çıktı odaklı CCR modelinin sonuçları, 128 şubenin 69’unun etkin, 59’unun etkin olmadığını ve ortalama etkinliğin 0.928 olduğunu göstermiştir. Teknik olarak etkin olamamanın nedeni girdilere oranla yeteri kadar çıktı sağlanamaması ve şubelerin uygun ölçekte çalışamamasıdır.
69 şubenin etkin olması ayırt edicilik açısından yeterli sayılmayabilir. Ancak tercihlerin modele dahil edilmesiyle etkinlik değerleri düşecek ve ayrıt edicilik artacaktır. Süper etkinlik modelleriyle ve bir şubenin referans kümesinde yer alma çokluğuna göre etkin birimleri sıralamak mümkündür.
Etkin olmayan birimler için hedef gösterilen etkinlik düzeyi, genel olarak, kredilerde %15-20, mevduatta %10-20, karda %18 (56 milyon TL) büyüme potansiyeline işaret edilmektedir. Hesaplamalar çıktı odaklı yapılmasına ve girdilerin ne kadar azaltılacağına odaklanılmamakla birlikte, giderlerin ise 3.8 milyon TL azaltılabileceği gösterilmektedir. Küçük bir gelişme potansiyeli dahi oldukça yüksek rakamlara karşılık gelmektedir. Özellikle büyük şubelerde, etkinlikte sağlanacak küçük bir iyileşme ile, küçük şubede sağlanacak büyük iyileşmeden daha fazla avantaj sağlanabilmektedir.
Özelliklerine göre şubelere bakıldığında, şube büyüdükçe teknik etkinliğinin arttığı, büyük şubelerin küçük şubelerden, İstanbul 1. bölgenin diğer bölgelerden daha etkin olduğu görülmektedir.
BCC modeli ile yapılan hesaplama sonucunda etkinlik ortalaması, 0.953 ile CCR modelinden daha yüksek gerçekleşmiş, etkin şube sayısı 85’e çıkmıştır. BCC modeline göre şubelerin etkin olmamasının nedeni girdi ve çıktı bileşiminin, etkin sınırdaki şubeler kadar verimli yönetilememesidir.
BCC modelinde de büyük şubeler küçük şubelerden, İstanbul 1. bölge diğer bölgelerden daha etkin çıkmıştır. Ancak bu kez Trakya şubelerinin etkinliğinin İstanbul şubelerinden daha yüksek çıktığı görülmüştür. Bu durum İstanbul şubelerine kıyasla Trakya şubelerinin ellerindeki kaynakları daha iyi kullandıkları, çıktı-girdi dengesi açısından daha etkin yönetildikleri anlamına gelmektedir.