Parametrik Olmayan Yöntemler

Parametrik olmayan yöntemler, matematik programlamayı kullanarak genel bir ölçüm yapan yaklaĢımdır. Bu yaklaĢım, analitik bir fonksiyonu esas almaz, bu sebepten birden fazla girdi ve çıktının bulunduğu üretim alanlarında etkinliği ölçebilecek esnekliğe sahip olmaktadır. Parametrik olmayan etkinlik ölçülerinin çoğunluğu girdi ve çıktıların ölçü birimlerinden bağımsız olduğundan dolayıdır ki, firmaların değiĢik boyutlarının aynı anda ölçülebilmesine imkan tanınır. Bu ölçüler; her bir karar birimi için nispi etkinliği hesaplarken, amaç fonksiyonlarını ayrı ayrı optimize ederek her bir karar birimine ait uygun kümeyi belirlerler (Kutlar, Yüksel ve Bakırcı, 2011: 92).

Parametrik olmayan ölçüm yöntemleri “girdi” ve “çıktı”ya yönelik olarak ayrı ayrı etkinliği ölçebilir.

35

1. Girdiye yönelik etkinlik ölçüm teknikleri, veri çıktı düzeyini üretebilen en uygun girdi bileĢimini belirleyen bir yöntemdir. Bu teknikler; aynı zamanda veri ürün düzeyi için etkin olmayan karar biriminin girdilerini, hangi ölçüde azaltması gerektiğini belirlemek için de kullanılırlar.

2. Çıktıya yönelik etkinlik ölçüm tekniklerinde ise; veri girdi düzeyi ile üretilebilecek maksimum çıktı düzeyleri belirlenmeye çalıĢılır veya veri bir girdi bileĢimi için etkin olmayan karar biriminin etkin duruma getirilebilmesi için çıktıların ne kadar artırılması gerektiği belirlenmeye çalıĢılır (Kutlar, Yüksel ve Bakırcı, 2011: 93).

Ancak, bu yöntemin de bazı eksiklikleri vardır. En önemli eksiklik, karar birimine ait girdi ve çıktı verilerindeki eksiklikler ve hatalardır. Ayrıca, seçilen girdi ve çıktı bileĢenlerinin üretim sürecini iyi temsil edemediği durumlarda da etkinlik ölçümü baĢarısız olmaktadır. Ayrıca Berger ve Humprey, parametrik olmayan yaklaĢımın dezavantajının olduğunu da belirtmektedir. Bunlar; parametrik olmayan yöntemlerde rassal hataların bulundurmadığı, sınır oluĢtururken ölçüm hatası yapılmadığı, bir birimin bir dönem iyi, diğer dönem kötü olma Ģansının olmadığı, ölçülen girdi ve çıktıların ekonomik terimlerle ifadesinde hata yapılmadığı gibi varsayımlarla analiz yapılmasıdır ki, bu da muhtemel bir takım hataların ortaya çıkmasına sebep olabilir ve sonuçta etkinlik ölçümünde yanlıĢ kararlar alınmasına yol açabilir (Berger ve Humprey, 1997: 6).

Etkin olmayan birimlerin verilerinde gerçekten oluĢmuĢ bu hataların her biri onun ölçülen etkinliğindeki değĢiklik gibi gözükebilir. Sorun olan tarafı Ģudur ki, birimlerin birinde bulunan bu hatalardan herhangi biri bu birime veya bu birimi içeren lineer kombinasyonları ile karĢılaĢtırıldığında tüm birimlerin ölçülen etkinliğinin etkin sınırını değiĢtirebilir (Berger ve Humprey, 1997: 7).

Parametrik olmayan etkinlik ölçüm yöntemi olarak iki temel analiz yaklaĢımından bahsedilmektedir: Veri Zarflama Analizi (Data Envelopment Analysis) ve Serbest Düzenleme Zarf Modeli (Free Disposal Hull). Ayrıca “ĠĢletme Rekabet Edebilirlik Değerleme Analizi” olarak isimlendirilen üçüncü bir yaklaĢım da önerilmiĢtir (Parkan ve Ming-Lu, 1999; 202).

36

1.5.1.2.1. Veri Zarflama Analizi

Veri Zarflama Analizi (VZA) doğrusal programlama tekniği olup parametrik olmayan yöntemler arasında en çok kullanılan temel analiz yaklaĢımıdır. Analiz, genel yapısı itibariyle benzer türden karar birimlerinin karar aĢamasına katkılarını baz alarak, analize konu olan karar birimlerinin aynı hedefe yönelik benzer iĢlevlere sahip olması, aynı koĢullar altında çalıĢması ve grupta yer alan tüm birimlerin etkinliklerini tanımlayan faktörlerin, yoğunluk ve büyüklüklerindeki farklılıklar hariç, aynı olmaları Ģartını varsaymaktadır (Cooper vd., 2011:1). VZA‟da etkinlik sınırı gerçekleĢen gözleme dayanmaktadır ve burada rassal hata parametresi de kullanılmamaktadır. Ancak çok uç değerlere sahip karar verici birimlerin ayıklanması gerekebilir (Dinçer, 2008: 829).

VZA daha sonra ayrıntılı olarak inceleneceği için bu bölümde sadece yöntemin parametrik yöntemlere göre üstün ve eksik yönlerinden bahsedilecektir. VZA, çok girdi ve çok çıktıya sahip karar birimlerin etkinliğini en iyi ölçebilen bir analiz tekniğidir. Bu teknikte girdi ve çıktılar arasında fonksiyonel bir iliĢkinin varlığını gerekmemekte ve bu nedenle bu denklemlerde fonksiyonel bağın yanlıĢ kurulmasından doğabilecek hatalardan da uzak olmaktadır ve nitelikleri itibariyle birbirine benzeyen birimlerin mukayese edilebilmesini sağlamaktadır (Berger ve Humprey, 1997: 5). Bu bakımdan, VZA, özellikle ticari olmayan karar birimlerindeki çok sayıda girdi ve çok sayıda çıktı arasındaki karmaĢık iliĢkilerden dolayı diğer tekniklere karĢı dirençli durumlarda kullanılabilmektedir. Kamu sektöründe yürütülen faaliyetlerin, özellikle de sağlık hizmetlerinin, çok sayıda çıktısı vardır. Bu çıktıların hemen hemen tamamı, hesaplanamayan ve toplanamayan bir niteliktedir (Çakmak, Öktem ve ÖmürgönülĢen, 2009: 13).

Bu yaklaĢım, analizlerde girdi ve çıktıların aynı ölçü birimiyle ifade edilmesini de gerektirmemektedir. Yani bazen analiz sonuçları etkilenebilse de, girdi ve çıktıların birimleri fiziki miktarları, parasal büyüklükleri hatta oransal değerleri bile ifade edilebilir (Kutlar, Yüksel ve Bakırcı, 2011: 97).

VZA‟da rassal hataya yer olmadığı için veri problemleri önemli ölçüde analiz sonuçlarına yansıyabilir. Eğer verilerdeki hatalar ayıklanmazsa etkinlik sınırı önemli ölçüde etkilenebilir ve diğer bütün veriler de buna bağlı olarak hatalı sonuçlar

37

yansıtabilir. Dolayısıyla normalde etkin olan bir birim etkin görünmeyebilir (Berger ve Humprey, 1997: 7).

1.5.1.2.2. Serbest Düzenleme Zarf Modeli

Serbest düzenleme zarf modelinde, VZA modelinin sınırını oluĢturan kenarları birleĢtiren noktalar yerine, gözlem noktaları ve bunlarla ilgili alanları kapsayan üretim kümesi ele alınır ki, bu alana “Serbest Düzenleme Zarfı” adı verilir (Berger ve Humprey, 1997: 8). VZA, girdilerin gözlemlenen bileĢimler arasında sınır boyunca doğrusal bir indirgemenin yapılabileceğini varsayarken, serbest düzenleme zarf modeli, indirgemenin mümkün olmadığını kabul eder. Onun için etkin sınır merdiven Ģeklinde oluĢur. Bu Ģekilde oluĢturulan üretim kümesinin merdiven Ģeklindeki sınırı ile üretim kümesini oluĢturan elemanlar arasındaki uzaklık her bir birimin nispi etkinliğini yansıtır (Kutlar, Yüksel ve Bakırcı, 2011: 98). VZA ve Serbest Düzenleme Zarf Modeli, etkinliğin zaman düzleminde hesaplanmasını mümkün kılar ve birimler arasındaki etkinsizlikle ilgili varsayımlarda bulunmazlar.

1.5.1.2.3. Operasyonel Rekabet Değerlendirmesi Analizi

Operasyonel Rekabet Değerlendirmesi Analizi (Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA)), her bir birimin kaynak kullanım ve üretim temeline dayalı olarak çalıĢtığı varsayımı altında, bir birimin kaynak kullanımı ve çıktı üretim faaliyetlerinin ayrıĢtırılarak ayrı ayrı değerlendirilebileceğini ileri sürmektedir. Bir üretim biriminin etkinliği, kullandığı üretim faktörlerinin girdi maliyeti ile, ürünlerin satıĢından elde edilen hasılat değerlendirilerek analiz edilir (Parkan ve Ming-Lu, 1999; 203).

Analize baĢlanmadan, kaynak kullanımı ve üretim değiĢkenleri, sırasıyla kalibrasyon sabitleri adlandırılan m ve h kümesine ayrılır ve bunlar her bir kümenin nispi önemini gösterir. Uygun kalibrasyon sabitlerinin belirlenmesi konusunda farklı yöntemler izlenebilir. Mesela, uzmanların görüĢlerine baĢvurularak nispi önem ağırlık dağılımı oluĢturulur ve bu dağılımın ortalaması son ağırlık dağılımı olarak alınır. Kalibrasyon sabitleri, performans değerlemesinin tüm birimlere uygulanabilmesi için normal hale getirilmelidir. Bütün kalibrasyon sabitlerinin eĢit olduğu varsayımı altında, analiz aĢama aĢama aĢağıdaki gibi yapılır (Parkan ve Ming-Lu, 1999; 205);

38

2. k‟ıncı karar biriminin çıktı üretim etkinsizliği sıralanır,

3. k‟ıncı karar biriminin girdi ve çıktı etkinsizliği sıralamalarının ağırlıklı ortalaması olan birleĢtirilmiĢ etkinsizlik sıralaması belirlenir.

Her bir karar birimi tüketilen kaynaklar ve üretilen ürünler cinsinden kümelendirildikten sonra, birimler içinde en az kaynak kullanan ve en çok çıktı üreten etkin/ideal birimler belirlenir. OCRA, bir birimin performansını ideal birime göre kategorik olarak hesap eder, değerlendirilen birim ideal birime yaklaĢtıkça etkin olduğuna uzaklaĢtıkça etkinsizliğine karar verilir.