2. LİTERATÜR ÖZETİ
2.3. Bulanık Veri Zarflama Analizi Uygulamaları
1978-2001 yıllarını kapsayan VZA bibliyografyasında, VZA ile ilgili en az 42 ülke ve 1600 yazar ile 3200’den fazla bilimsel çalışma tespit edilmiştir (Cooper et al., 2007). Son yıllarda, bulanık verileri VZA modelleri içine alan araştırmalar oldukça önem taşımaktadır.
İlk olarak, Sengupta (1992)’da bulanık küme teorisi, eksik ya da yetersiz girdi-çıktı verileri olan karar birimlerinin (KB) değerlerini belirlemek ve bunları VZA modelleri içine dâhil etmek amacıyla kullanılmıştır. Sengupta, bulanık doğrusal programlama ile belirsiz veri koşullarında VZA’nın CCR modelinin kısıt ve amaç fonksiyonunu bulanıklaştırarak (bulanık amaç fonksiyonu ve bulanık kısıtlar için), klasik VZA modelini yeniden tasarlamıştır. Bu yeni model çatısı, VZA modelinin ilişkilerini rahatlatmış ve modele esneklik vermiştir (Güneş, 2006;
Triantis and Girod, 1998; Saati et al., 2002). Diğer bir ifadeyle, Sengupta (1992)’da kısıt ihlalleri düzeyinde toleranslar tanımlanarak bulanıklık, VZA modellerine dâhil edilmiştir. Tolerans yaklaşımları, yetersiz veya eşitlik işaretlerini bulanıklaştırmaktadır. Bununla birlikte, yaklaşım bulanık sayılar tarafından temsil edilen, kesin olmayan girdi veya çıktıları açık bir şekilde dikkate almamaktadır (Karsak, 2008). Sengupta (1992)’de iki yaklaşım önerilmiştir. Birincisi stokastik yaklaşım, ikincisi bulanık sistem yaklaşımıdır (Güneş, 2006).
Triantis and Girod (1998)’da gazete içine ticari broşür ekleyen ön baskı ve paketleme imalathanesi örneği üzerinden bulanık BCC modeli açıklanmıştır.
10
VZA tekniğinde kesin olmayan verilere (sınırlandırılmış, sırasal veriler veya oransal sınırlandırma veriler ile) nasıl işlem yapılacağı ilk olarak Cooper et al.
(1999)’da gösterilmiştir. Burada kesin olmayan VZA modelleri bir dizi ölçek dönüşümleri ve değişken alternatifleri aracılığıyla doğrusal probleme dönüştürülmektedir.
Kim et al. (1999)’da bulanık VZA (imprecise DEA, IDEA) yaklaşımı uygulanmıştır. Bu kapsamda, klasik VZA yapısı içerisine birtakım kısmi verilere yönelik faktörler dahil edilmiş ve ağırlık faktörleri sınırlandırılmıştır. Önerilen VZA formülasyonu, hem doğrusal ölçek dönüşümü hem de değişken değişimi tekniği kullanılarak klasik doğrusal program modeline dönüştürülmüştür. Ayrıca KVB’lerin etkinlik ayırımlama gücünü arttırmak için ağırlık faktörleri ile ilgili bazı ek kısıtlar içeren model önerilmiştir. Bu önerilen doğrusal programlama modeli 33 telefon ofisinin etkinliğinin değerlendirilmesi problemi üzerinde uygulanmıştır.
Tsaur et al. (1999)’da Tayvan’daki 47 uluslararası otelin etkinliği, VZA tekniği ve Chiang and Tzeng (2000) tarafından önerilen etkinlik başarı ölçümlemesi modeli sonuçları ile karşılaştırılarak verilmiştir. Buna göre, klasik VZA’da çok fazla KVB’nin etkin olarak tanımlanması, modelin ayırımlaştırma gücünün zayıf olduğunu göstermektedir. Bu yüzden KVB’lerin etkinlik düzeyini değerlendirmek için bulanık çok amaçlı programlamaya dayanan, etkinlik başarı ölçümleme modeli önerilmiştir. Çalışmada üçgen üyelik fonksiyonu kullanılmıştır.
Kao and Liu (2000a)’da klasik VZA modellerini aynı düzeydeki (α düzeyindeki) bulanık VZA biçimine dönüştüren yaklaşım geliştirilmiştir. Klasik VZA modelleri, KVB’lerin göreceli etkinliğini ölçmek amacıyla, kesin verilerle sınırlandırılmıştır. Kesin olmayan verilerle ilgili olarak bulanık kavramı tanıtılmıştır. Burada temel düşünce, klasik VZA modellerinin α kesme yaklaşımı aracılığıyla bulanık VZA modellerine dönüştürülmesidir.
Kao and Liu (2000b)’da VZA çatısı altında göreceli etkinliğin ölçülmesinde karşılaşılan eksik veri problemini çözmek için bulanık küme teorisi temelinde geliştirilen bulanık VZA modeli tanıtılmıştır. İstatistiksel analizlerde, eksik değerler genellikle olasılık dağılımından tahmin edilmekte ve klasik VZA çalışmaları bu görevi başarılı bir şekilde tamamlayamamaktadır. Bu kapsamda, model Tayvan’da üç eksik değeri bulunan 24 üniversite kütüphanesinin göreceli etkinlik skorlarının hesaplanması örneği üzerinde gösterilmiştir.
Guo and Tanaka (2001)’da bulanık sıralama yaklaşımı geliştirilmiştir.
Sonuç modeli iki seviyeli doğrusal programlama modeli olduğu için bulanık CCR modelinde hem bulanık eşitsizlikler, hem de bulanık eşitlikler sıralama yöntemleriyle tanımlanmıştır.
11
Lertworasirikul (2001)’da bulanık girdiler ve bulanık çıktılar ilk önce kesin değerlere durulaştırılmıştır. Bu değerler kullanılarak oluşturulan kesin model, doğrusal programlama çözücüleri ile çözülmüştür (Lertworasirikul et al., 2003b).
Saati et al. (2001a) ve Saati and Memariani (2005)’de bulanık VZA’da yer alan ortak ağırlık kümesini bulmayı amaçlayan bir yaklaşım önerilmiştir. Öneride öncelikle ağırlıkların üst sınırları doğrusal programlama problemleri ile belirlenmiştir. Daha sonra ortak ağırlık kümesi bir doğrusal programlama modeli çözülerek bulunmuştur.
Saati et al. (2001b)’da üçgen bulanık parametrelerle, olasılıklı doğrusal programlama problemini çözmek için bir yaklaşım önerilmiştir. Burada α kesme kavramı kullanılarak bulanık doğrusal programlama problemlerini çözmek amacıyla alternatif bir yaklaşım sunulmuştur. Bu yaklaşımda amaç ve kısıtların α düzeyi belirlendikten sonra, bulanık üçgen aralıklar kesin aralıklara dönüştürülmüştür.
Böylece, doğrusal olmayan programlama problemi, doğrusal programlama problemine indirgenmiştir.
Despotis and Smirlis (2002)’de bulanık verilerle VZA problemi için alternatif bir yaklaşım önermiştir. Bu çalışmada, doğrusal olmayan VZA modelleri IDEA’dan tamamen farklı bir formülasyon kullanılarak eşdeğer doğrusal programlama modeline dönüştürülmektedir. Burada değişkenler üzerinde dönüşümler uygulanarak en iyi ve en kötü durumlar için etkinlik aralıkları belirlenmiştir. Belirlenen etkinlik değerleri daha sonra oluşturulan dayanıklılık indeksine göre sıralanmıştır.
Entani et al. (2002)’da VZA’da iyimser ve kötümser bakış açısıyla etkinlik ölçümünde aralık verilerin kullanılması önerilmiştir. Orijinal VZA modelleri her bir KVB’yi iyimserlikle değerlendirmektedir. “Aralık VZA” olarak adlandırılan bu modelde ise, her bir KVB kötümser olarak değerlendirilmektedir. Ancak hem VZA, hem de aralık VZA arasında ilişki bulunmaması nedeniyle, VZA modeli, iyimser ve kötümser bakış açısından sağlanan aralık etkinliği ile formüle edilmiştir.
Lee et al. (2002)’da, bulanık VZA düşüncesi toplamsal modele genişletilmiştir. Burada, çoğunlukla kayıpların olmadığı ve bütün girdi ve çıktıların isteğe bağlı ve doğrusal eşitsizlik biçiminde bilindiği varsayılmıştır.
Saati et al. (2002)’da bulanık matematik programlama ve bulanık ölçümlerin VZA modellerindeki CCR yaklaşımının uygulaması, asimetrik üçgen bulanık sayılar ile sunulmuş ve çözüm için gerekli olan işlemler açıklanmıştır.
Kısıtların sağ ve sol taraf değerlerinin karşılaştırılmasında α kesme yaklaşımı kullanılmıştır.
Lertworasirikul et al. (2003a)’da bulanık CCR modelinin çözümü için olasılık yaklaşımı ve güvenilirlik yaklaşımı önerilmektedir. Olasılık yaklaşımı, bulanık kısıtlar ve bulanık amaçlar altında olasılık ölçümleri kullanarak belirsizlikle
12
ilgilenmektedir. Güvenilirlik yaklaşımı ise, bulanık kısıtlar ve bulanık amaçlar altında belirsizlikle ilgilenmek için bulanık değişkenlerin beklenilen kredilerini kullanmaktadır. Bu iki yaklaşım, bulanık VZA modellerini anlamlı ve kesin modellere dönüştürmektedir.
Lertworasirikul et al. (2003b)’da BCC modeli temelinde bulanık VZA tekniği kullanılmıştır. Çalışmada bulanık VZA modelinin primal ve dual formları alt ve üst sınır etkinlik değerleri, üçgen üyelik fonksiyonu temelinde dikkate alınmıştır. Bulanık VZA modelinin primal ve dual çözümünün olanak ve güvenilirliği, α kesim kümesi yaklaşımı ile en iyi ve en kötü durum için belirlenmiştir.
Zhu (2003)’da IDEA modellerini çözmek için önerilen iki yaklaşım karşılaştırmaktadır. Birinci yaklaşım, ölçek dönüşümü ve değişken değişimi temelindedir. Diğer yaklaşım ise standart CCR modeli temelindedir.
Wang et al. (2005)’da aralık ve/veya bulanık girdi-çıktı verilerin VZA problemlerinde nasıl değerlendirileceği açıklanmaktadır. Aritmetik aralık temelinde yeni bir aralık VZA modeli kurulmuştur. Mevcut VZA modellerindeki aralık veri işleme, farklılık göstermektedir. Burada, genellikle ilave değişken alternatifleri veya ölçek dönüşümleri ihtiyacı ile doğrusal olmayan bir optimizasyon problemi tanımlanır. Aralık etkinliği ölçmek için değişken üretim sınırlarından -örneğin farklı kısıt kümelerinden- yararlanılır. Sırasal (ordinal) tercih bilgileri ve bulanık veriler, aralık verilerle birleştirilerek aralık VZA modellerine dönüştürülür. Önerilen aralık VZA modeli, aralık girdi ve çıktı veriler ile her bir KVB’nin en küçük ve en büyük rölatif etkinliğini ölçmek için geliştirilmiştir. Aralık etkinlik veya etkin aralıklar referans gösterilerek her bir KVB’nin etkinlik değeri, en iyi alt sınır etkinliği ve en iyi üst sınır etkinliği olarak karakterize edilmiştir. KVB’lerin aralık etkinliğinin sıralanması ve karşılaştırılmasında minimum maksimum pişmanlık temelli yaklaşım önerilmiştir.
Altunal (2006)’de 2001-2003 döneminde Türk bankacılık sektöründe faaliyet gösteren özel sermayeli altı bankanın etkinlikleri bulanık VZA ile değerlendirilmiştir. Çalışmada, Lertworasirikul (2002)’de önerilen α kesme yaklaşımı, CCR modeli temelinde kullanılmıştır.
Güneş (2006)’de aralık sayıları dikkate alan bulanık VZA yaklaşımı temelinde, Türkiye’de birinci derecede kalkınmada öncelikli yörelerin (51 KVB) performansının ölçülmesi ve performanslarına göre bu yörelerin sıralanması amaçlanmıştır.
Kao and Liu (2007)’da VZA tekniğinde KVB’lere ait girdi veya çıktıların eksik değerlerinin belirlenmesinde, bulanık küme yaklaşımından yararlanılabileceği belirtilmektedir. Eksik olan KVB’lere ait girdinin (veya çıktının) değeri, diğer KVB’lerdeki girdinin (veya çıktının) değerinden üçgen bulanık sayı aracılığıyla
13
türetilmektedir. Çalışmada bütün verileri bulunan 17 orman yönetim birimi için, % 1, % 2 ve % 5’lik eksik veriler oluşturulmuş ve açıklanan yaklaşımın etkisi problem üzerinde araştırılmıştır.
Karsak (2008)’da, esnek imalat sistemlerini seçme işlemlerinde kalitatif ve kantitatif faktörleri dahil eden VZA temeline dayanan bir yöntem önerilmiştir.
Makale iki açıdan önemlidir. Birincisi, kesin ve sıra verilerle birlikte bulanık veriler de VZA modeline dâhil edilerek geliştirilmiştir. İkincisi ise, çözüm büyük ölçüde doğrusal programların sayısını azalttığından VZA’nın ayrımlaştırma gücünü arttırmaktadır.
Oruç (2008)’da 10 farklı bulanık VZA modeli ile Türkiye’deki 24 devlet üniversitesinin 2006 yılı etkinlik ölçümleri yapılmıştır.
14 3. MATERYAL VE YÖNTEM
Etkinlik ölçüm ve karşılaştırmaları, ekonomik performansı belirlemede önemlidir. Bu bağlamda Ege Bölgesi orman işletmelerinin etkinlik düzeyi çok ölçütlü karar verme tekniklerinden klasik ve bulanık VZA teknikleri ile değerlendirilmiştir.
VZA’da i) KVB’lerin belirlenmesi, ii) girdi ve çıktı değişkenlerin tanımlanması, iii) modelin kurulması, etkinliğin ölçülmesi ve referans kümesinin oluşturulması ile iv) sonuçların değerlendirilmesi ve yorumlanması olmak üzere dört temel uygulama aşaması bulunmaktadır. Bu aşamalar, orman işletmeleri açısından ilerleyen başlıklarda açıklanmıştır.
3.1. Karar Verme Birimlerinin Belirlenmesi
Orman Genel Müdürlüğü (OGM) Teşkilatı; 3234 Sayılı Teşkilat ve Görevleri Hakkındaki Kanun çerçevesinde merkez ve taşra teşkilatı olmak üzere ikiye ayrılır. OGM Merkez Teşkilatı, Danışma ve Denetim Birimleri, Ana Hizmet Birimleri ve Yardımcı Birimleri; taşra teşkilatı ise Orman Bölge Müdürlüğü, Orman İşletme Müdürlüğü, Orman İşletme Şefliği ve diğer şeflikleri içermektedir (OGM, 2008).
orman işletme şefliği ile diğer şeflikler, hiyerarşik olarak orman işletme müdürlüklerine bağlı olarak faaliyetlerini sürdürmektedir. Bu durumda orman işletme müdürlükleri, orman bölge müdürlüklerine bağlı olarak, teşkilatın alt düzeyinde ormancılık faaliyetlerini sürdüren karar verme birimleridir. Diğer bir ifadeyle, orman işletme müdürlükleri, ekonomik ve sosyal işletmecilik faaliyetlerinin uygulandığı, kendine özgü bütçeleri bulunan ve bilânçoları hazırlanan OGM taşra teşkilatı içindeki en küçük birimlerdir (Anonim, 2002). Bu nedenle araştırmanın, Ege Bölgesinde Denizli, İzmir ve Muğla OBM’lere bağlı olarak ormancılık faaliyetlerini sürdüren 26 orman işletme müdürlüğünde yürütülmesi kararlaştırılmıştır.
Çalışma alanı içinde yer alan orman işletme müdürlüklerinin orman bölge müdürlüklerine dağılımı Çizelge 1’de verilmiş olup bu işletmeler aynı zamanda, çalışmada kullanılan karar birimlerini oluşturmaktadır.
15
Çizelge 1. Ege Bölgesi orman işletme müdürlüklerinin orman bölge müdürlüklerine dağılımı
Table 1. Forest enterprises in the Aegean region and their forest regional directorates
Denizli OBM İzmir OBM Muğla OBM KVB No İşletme
Müdürlüğü KVB No İşletme
Müdürlüğü KVB No İşletme Müdürlüğü 1 Acıpayam 8 Bayındır 15 Aydın
2 Çal 9 Bergama 16 Fethiye 3 Çameli 10 Demirci 17 Köyceğiz
4 Denizli 11 Gördes 18 Marmaris 5 Eskere 12 İzmir 19 Milas 6 Tavas 13 Manisa 20 Muğla
7 Uşak 14 Akhisar 21 Nazilli
22 Yatağan
23 Yılanlı
24 Kavaklıdere
25 Dalaman
26 Kemer
3.2. Araştırmada Kullanılacak Verilerin Toplanması
Ege Bölgesi orman işletmelerinin 2005–2007 yıllarına ait ekonomik, teknik, yönetsel, çevresel vb. nitelikteki bilgileri bu çalışmanın temel verilerini oluşturmaktadır. İlk olarak Ege Bölgesi orman işletmelerinin gerçekleştirdiği faaliyetler belirlenmiştir. Bu amaçla, konu ile ilgili araştırma sonuçları ve istatistikler taranmış, orman işletme müdürlüklerinin bilânço ve ekleri, gelir tabloları, sarfiyat cetvelleri, üretim ve satış dosyaları, yıllık çalışma programları ve şube müdürlükleri bazında gerçekleştirilen yıl sonu gerçekleşme cetvelleri incelenmiştir. Böylece, orman işletme müdürlüklerinin Çizelge 2’de verilen alan, servet bilgileri ile çeşitli faaliyetlerine yönelik 2005–2007 yıllarına ait verileri OBM’den2 elde edilmiştir.
2 Veriler, İdari ve Mali İşler, İşletme ve Pazarlama, Orman Koruma, Orman Zararlıları ile Mücadele, Planlama ve Proje, Silvikültür, Makine ve İkmal ile Kadastro ve Mülkiyet Şube Müdürlükleri’nden temin edilmiştir.
16 Çizelge 2. Orman işletmeleri bilgi formu
Table 2. Data acquisation form for forest enterprises
Faaliyet Grubu Sno Faaliyet Adı Birimi
1. İşletme Büyüklüğü
1 İşletmenin Toplam Alanı ha
2 Orman Alanı ha
3 Normal Koru Alanı ha
4 Bozuk Koru Alanı ha
5 Normal Baltalık Alanı ha
6 Bozuk Baltalık Alanı ha
7 Normal Orman Alanı ha
8 Bozuk Orman Alanı ha
9 Kadastrosu Tamamlanmış Orman Alanı ha
2. Servet ve Verim Gücü
10 Koru Serveti m3 11 Baltalık Serveti Ster 12 Toplam Servet m3 13 Koru Etası m3
14 Baltalık Etası Ster 15 Toplam Eta m3
3. İstihdam
16 İşletme Şefliği Sayısı Kişi 17 Orman Mühendisi Sayısı Kişi 18 Orman Muhafaza Memuru Sayısı Kişi 19 Toplam Personel Sayısı Kişi 20 Yıllık İşçi Sayısı (Yangın İşçileri Hariç) Adam/Ay
4. Sosyal Baskı
21 İşletme Sorumluluk Alanı Top. Nüfusu Adet 22 Kent Nüfusu Kişi 23 Köy Nüfusu Kişi
24 Orman Köyü Sayısı Adet
25 Tutulan Zabıt Sayısı Adet
5. Orman Koruma
26 İlk Müdahale Yangın Ekibi Sayısı Adet 27 Yangın Gözetleme Kulesi Sayısı Adet 28 Koruma Ekibi Sayısı Adet
29 Arazi Aracı Sayısı Adet
30 Arozöz Sayısı Adet
31 Yanan Alan Miktarı ha
32 Yangın Sayısı Adet 33 Yıllık Yangın İşçisi Sayısı Adam/Ay
34 Yangın İşçilerine Katma Bütçeden Yap. Öd. YTL
6. Silvikültür
35 Tabii Gençleştirme Miktarı ha 36 Gençlik Bakımı Miktarı ha 37 Sıklık Bakımı Miktarı ha 38 Suni Gençleştirme Miktarı ha
39 Kültür Bakımı Miktarı ha
40 Toplam Silvikültür Çalışması Miktarı ha
17 Çizelge 2’nin devamı
Faaliyet Grubu Sno Faaliyet Adı Birimi
7. Orman Yolları
41 Toplam Üretim Yolu Miktarı km
42 Yeni Yapılan Orman Yolu Miktarı km 43 Yeni Yapılan Yangın Emniyet Yolu Miktarı km
44 Bakımı Yapılan Üretim Yolu Miktarı km 45 Bakımı Yapılan Yangın Emniyet Yolu Miktarı km
8. Üretim Miktarı
46 Dikili Kabuklu Gövde Hacmi m3 47 Üretilen Tomruk Miktarı m3 48 Üretilen Maden Direği Miktarı m3 49 Üretilen Sanayi Odunu Miktarı m3 50 Üretilen Kağıtlık Odun Miktarı m3 51 Üretilen Lif-Yonga Odunu Miktarı m3 52 Üretilen Yapacak Odun Miktarı m3
53 Üretilen Yakacak Odun Miktarı Ster
9. Devralınan Ürün Miktarı
54 Devralınan Tomruk Miktarı m3 55 Devralınan Maden Direği Miktarı m3 56 Devralınan Sanayi Odunu Miktarı m3 57 Devralınan Kağıtlık Odun Miktarı m3 58 Devralınan Lif-Yonga Odunu Miktarı m3 59 Devralınan Yapacak Odun Miktarı m3
60 Devralınan Yakacak Odun Miktarı Ster
10. Satış Miktarı
61 Depo Sayısı Adet
62 Dikili Satış Miktarı m3
63 Tahsisli Satış Miktarı Ster 64 Zati İhtiyaç Yakacak Odunu Satış Miktarı Ster
65 Tomruk Satış Miktarı m3 66 Maden Direği Satış Miktarı m3 67 Sanayi Odunu Satış Miktarı m3 68 Kağıtlık Odun Satış Miktarı m3 69 Lif-Yonga Odunu Satış Miktarı m3 70 Yapacak Odun Satış Miktarı m3
71 Yakacak Odun Satış Miktarı Ster
11. Devredilen Stok Miktarı
72 Devredilen Tomruk m3 73 Devredilen Maden Direği m3 74 Devredilen Sanayi Odunu m3 75 Devredilen Kağıtlık Odun m3 76 Devredilen Lif-Yonga Odunu m3 77 Devredilen Yapacak Odun m3 78 Devredilen Yakacak Odun Ster
12. Gelirler
79 Odun Dışı Orman Ürünleri Satış Geliri YTL 80 Dikili Satış Geliri YTL 81 Tahsisli Satış Geliri YTL 82 Zati İhtiyaç Yakacak Odun Satış Geliri YTL
18 Çizelge 2’nin devamı
Faaliyet Grubu Sno Faaliyet Adı Birimi
12. Gelirler
83 Arazi Kirası (Tahsisi) Geliri YTL 84 Tomruk Geliri YTL 85 Maden Direği Geliri YTL 86 Sanayi Odunu Geliri YTL 87 Kağıtlık Odun Geliri YTL 88 Lif-Yonga Odunu Geliri YTL 89 Yapacak Odun Geliri YTL 90 Yakacak Odun Geliri YTL
13.Giderler
Faaliyet Giderleri
91 Araştırma Geliştirme Giderleri YTL 92 Pazarlama, Satış ve Dağıtım Giderleri YTL 93 Genel Yönetim Giderleri YTL Genel
Üretim Giderleri
94 Kesme ve Tomruklama Giderleri YTL 95 Sürütme ve Toplama Giderleri YTL 96 Taşıma Giderleri YTL
Ar-Ge Giderleri
97 Tabii Gençleştirme Gideri YTL 98 Gençlik Bakımı Gideri YTL 99 Sıklık Bakımı Gideri YTL 100 Suni Gençleştirme Gideri YTL 101 Kültür Bakımı Gideri YTL 102 Toplam Silvikültür Çalışması Gideri YTL 103 Orman Yangınlarını Önleme ve Mücadele Gideri YTL 104 Orman Koruma Gideri YTL 105 Orman Yolları Yapım, Onarım ve Diğer Gideri YTL Genel
Yönetim Giderleri
106 Hizmet Vasıtaları İşletme Gideri YTL 107 Daimi İşçi Ücretleri YTL 108 İdari ve Yardımcı Hizm. Çalışan Geçici İşçi Gid. YTL
14.Bilanço ve Gelir Tablosu
109 Dönen Varlıklar Toplamı YTL 110 Duran Varlıklar Toplamı YTL 111 Aktif (Varlıklar) Toplamı YTL
112 Brüt Şatışlar Toplamı YTL
113 Satış İndirimleri YTL
114 Net Satışlar YTL
115 Brüt Gelirler Toplamı YTL 116 Satılan Mamüller Maliyeti YTL
117 Genel Üretim Giderleri YTL
118 Faaliyet Giderleri Toplamı YTL 119 Giderler Genel Toplamı YTL
120 Dönem Kârı YTL
19
Daha sonra, Ege Bölgesi orman işletmelerinin etkinliklerinin değerlendirmesinde kullanılacak değişkenlerin belirlenmesi amacıyla, orman işletmelerinde görev yapan teknik personel3 ile anket çalışması yapılmış ve görüşülecek teknik personel sayısı
)
formülü ile belirlenmiştir (Öztürk, 2003; Günden, 2005; Yavuz, 2007). Burada;
,
göstermektedir. Bu durumda, minimum örnek hacmi 76,21 olarak hesaplanmıştır.
Buna göre; Şubat-Nisan 2008 döneminde, İzmir, Muğla ve Denizli Orman Bölge Müdürlüğü ile Çal, Denizli, Eskere, Tavas, Bergama, Gördes, İzmir, Manisa, Akhisar, Muğla, Yılanlı Orman İşletme Müdürlüğü’nde görev yapan 80 teknik personel5 ile görüşülmüş ve Çizelge 3’te verilen öncelik formundaki gruplara ayrılmış değişkenlere, Şekil 1’de sunulan ranking tekniğinin dokuz dereceli likert ölçeği yardımıyla önem puanı verilmesi istenmiştir. Anket çalışmasına Çameli, Bayındır, Köyceğiz ve Nazilli Orman İşletme Müdürlükleri’nin personeli katılmamıştır.
3 Teknik personel kavramı ile orman mühendisleri ve orman yüksek mühendisleri ifade edilmektedir.
4 p değeri bilinmediği durumlarda 0,5 alınarak en yüksek örnek hacmine ulaşılmaktadır.
5 Öncelik formuna görüşlerini aktaran 80 teknik personelin dağılımı, 2 Orman Bölge Müdür Yardımcısı, 8 Şube Müdürü, 12 Orman İşletme Müdürü, 10 Orman İşletme Müdür Yardımcısı, 43 Orman İşletme Şefi ve 5 Orman Mühendisi biçimindedir.
20
Şekil 1. Ranking tekniğindeki dokuz dereceli likert ölçeği Figure 1. Nine-point likert scale in ranking technique
Şekil 1’de verilen ölçekte; 1 çok az önemli, 3 az önemli, 5 orta derecede önemli, 7 fazla önemli ve 9 ise çok fazla önemli anlamındadır. 2, 4, 6, 8 ise kendinden önceki ve sonraki önem düzeylerinin orta noktası olarak kullanılmaktadır. Ölçütlerin göreceli önem değerleri veya ağırlıkları, her bir ölçüte verilen puana göre sıralanmıştır. Böylece, Çizelge 2’den yararlanılarak orman işletmelerine ait gruplara ayrılmış değişkenlerin önem düzeyleri, Çizelge 3’te verilen ortalama puanlar olarak hesaplanmıştır.
Çizelge 3. Öncelik formu ve teknik personelin değişkenlere verdiği önem puanlarının ortalaması
Table 3. Priority form and the mean of importance scores for the variables that were given by technical staff
Değişken Adı Ortalama Puan
Fiziksel
Normal Koru Alanı 7,37 Orman Alanı 6,79
Toplam Eta 6,43
Toplam Koru Alanı 6,35
Servet 5,66
Kadastrosu Tamamlanmış Orman Alanı 5,65
Bozuk Orman Alanı 4,84 Baltalık Orman Alanı 4,21
Faaliyete Yönelik
Silvikültür Çalışması Yapılan Alan Miktarı 7,96
Üretilen Yapacak Odun Miktarı 6,93 Dikili Kabuklu Gövde Hacmi Miktarı 6,63 Ağaçlandırılan Orman Alanı 6,41 Dikili Satış Miktarı 6,19 Yapacak Odun Satış Miktarı 5,76 Orman Zararlıları ile Mücadele Çalışmaları 5,69
Yanan Alan Miktarı 5,34 Tahsisli Satış Miktarı 4,84
21 Çizelge 3’ün devamı
İstihdama Yönelik
Teknik Personel (Orman (Yük.) Mühendisi) Sayısı 6,31
Orman Muhafaza Memuru Sayısı 6,22
İşçi Sayısı 6,04
Sosyal Baskıya Yönelik
Orman Yangını Sayısı 6,43 Orman Köyü Sayısı 6,35 Orman Köylerini Nüfusu 6,29
Sorumluluk Alanı Gelişmişlik İndeksi 6,10 Sorumluluk Alanı Nüfusu 5,93
Rekreasyonel Amaçlı Faaliyetler 5,12
Tutulan Zabıt Sayısı 5,06
Kırsal Kalkınma Faaliyetleri 4,75
Zati İhtiyaç Yakacak Odun Satış Miktarı 3,97 Giderlere Yönelik
Orman Yolları Yapım, Onarım ve Diğer Giderleri 6,46
Faaliyet Giderleri 6,30
Faaliyet Giderleri 6,30