TÜRKİYE’NİN KENTSEL ÇEVRESEL SÜRDÜRÜLEBİLİRLİĞİNİN
KATEGORİK VERİ ZARFLAMA ANALİZİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ
Yrd. Doç. Dr. Celal Taşdoğan Yrd. Doç. Dr. M. Şükrü Mollavelioğlu Prof. Dr. Hakan MıhcıGazi Üniversitesi Yüzüncü Yıl Üniversitesi Hacettepe Üniversitesi Bankacılık ve Sigortacılık Yüksek O. İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi
● ● ●
Özet
Kentlerin çevresel sürdürülebilirliği, kent nüfusunun iktisadi, çevresel ve sosyal açılardan daha iyi yaşama veya refah düzeyine erişebilmesinin temel sorunsallarından biri olarak görülmektedir. Bu çalışmada Türkiye’deki illerin kentsel çevresel sürdürülebilirlik açısından mevcut durumları değerlendirilmiş ve çevre çalışmalarında son yıllarda sıkça faydalanılan bir yöntem olan Veri Zarflama Analizi kullanılmıştır. Bununla birlikte, Türkiye’deki bölgesel farklılıklar ve illerin homojen yapıda olmaması gerçeğinden hareketle niceliksel analiz aşamasında kategorik veri zarflama yöntemi tercih edilmiştir. Elde edilen niceliksel bulgulara göre Adana, Bilecik, Bolu, Kırklareli, Kocaeli, Yalova, Ağrı, Çankırı, Karaman ve Niğde gibi iller kentsel çevresel sürdürülebilirlik açısından oldukça yüksek performans gösterirken; Antalya, Denizli, Muğla, Aydın, Balıkesir, Aksaray, Sivas ve Kahramanmaraş gibi illerin performanslarının yetersiz düzeylerde olduğu tespit edilmiştir.
Anahtar Sözcükler: Çevresel Sürdürülebilirlik, Türkiye Ekonomisi, Kategorik Veri Zarflama Analizi, İktisadi Kalkınma
The Assessment of Turkish Urban Environmental Sustainability With Categorical Data Envelopment Analysis
Abstract
Urban environmental sustainability is crucial to access better standards of living and general welfare level for the urban population in economic, environmental and social contexts. The aim of this paper is to evaluate the current position of varios cities in Turkey with respect to urban environmental sustainability. In doing so, one of the most frequently utilized methods for environmental studies in recent years, the Data Envelopment Analysis, is used. However, due to the geographical differences and non-homogeneous structure of the cities, the method of categorical data envelopment analysis is preferred in the empirical analysis. According to these findings, the cities like Adana, Bilecik, Bolu, Kırklareli, Kocaeli, Yalova, Ağrı, Çankırı, Karaman and Niğde showed considerably high performance. On the other hand, the performance of Antalya, Denizli, Muğla, Aydın, Balıkesir, Aksaray, Sivas and Kahramanmaraş remained insufficient in the context of urban sustainability.
Keywords: Environmental Sustainability, Turkish Economy, Categorical Data Envelopment Analysis, Economic Development
Türkiye’nin Kentsel Çevresel
Sürdürülebilirliğinin Kategorik Veri Zarflama
Analiziyle Değerlendirmesi
*
Giriş
Tarihsel süreç içinde Türkiye’nin kentleşme alanındaki serüvenine, kırsal ve kentsel nüfus oranları açısından bakıldığında, ilk sayım yılı olan 1927 yılında kırsal nüfusun toplam nüfus içindeki payı yüzde 75.8 iken, 1980’de yüzde 56.1’e ve 2000 yılında ise yüzde 35’e gerilediği görülmektedir (TÜİK, 2008). Günümüze gelindiğinde kentlerde yaşayan nüfus oranı 2012 yılı itibariyle yüzde 77.3’e ulaşmıştır (TÜİK, 2013). TÜİK ve Kalkınma Bakanlığı verilerine bakıldığında ise kentleşme hızının en yüksek olduğu dönemin 1980– 1985 yılları olduğu görülmektedir. Söz konusu dönemde kentleşme hızı yılda ortalama yüzde 7.7 iken 1965–1980 döneminde ortalama kentleşme hızı yüzde 4.87, 1980–2000 yılları arasında yüzde 4.52 ve 2000–2010 döneminde ortalama kentleşme hızı yüzde 3.15 olarak gerçekleşmiştir (Kalkınma Bakanlığı 2012). Türkiye’de gözlemlenen bu kentleşme olgusu, Dünya’nın genelinde de yaşanmaktadır. 1800’lerde dünya nüfusunun yalnızca yüzde 5’i kentlerde yaşarken, 2000’li yıllarda yaklaşık yarısı kentsel alanlarda yaşamaktadır. Yapılan tahminlere göre bu oranın 2030 yılında yüzde 60’lara çıkması beklenmektedir (OECD, 2008; Schell ve Ulijaszek, 1999, s. 9; McMichael, 1999, s. 23).
Kentleşme olgusu, bir taraftan iktisadi büyümeyle birlikte bölgeler arasında karşılıklı olarak yeniliklerin gelişmesine olanak tanırken diğer taraftan küresel iktisadi üretimin dörtte üçü kentlerde gerçekleşmektedir. Bu olumlu
*Bu çalışmanın ilk hali 1-3 Kasım 2012 tarihlerinde Türkiye Ekonomi Kurumu (TEK) tarafından İzmir-Çeşme’de düzenlenen üçüncü Uluslararası Ekonomi Konferansı’na bildiri olarak sunulmuştur.
ekonomik potansiyel ile birlikte kentleşmenin yarattığı bazı sorunlar da bulunmaktadır. İklim değişikliği, kirlilik, kalabalık, suç oranında artış, konut yetersizliği, su ve enerji kıtlığı ve gecekondulaşmanın yaygınlaşması gibi çevresel ve sosyo-ekonomik sorunlar kentleşmenin yarattığı olumsuz gelişmeler olarak tanımlanmaktadır (World Bank, 2010; Tanguay Rajaonson, Lefebvre ve Lanoie 2010; Van Dijk ve Mingshun 2005).
Kentleşmenin küresel maliyeti önemli bir yekûn tutmaktadır. Kentler, bütün küresel enerjinin yaklaşık yüzde 67’sini tüketmektedirler. Sera gazı salınımlarının yüzde 70’inden fazlası buralardan kaynaklanmaktadır. Özel konutların ve ticari binaların ısıtma ve aydınlatması küresel sera gazı salınımlarının yaklaşık yüzde 25’ini oluşturmakta ve bu oranın bütün tarımsal ve endüstriyel faaliyetlerin toplamında yaratılan miktara eşdeğer olduğu iddia edilmektedir. Küresel sera gazı salınımının diğer bir önemli kaynağı olarak da taşımacılık kabul edilmekte ve taşımacılığın toplam içindeki payı yüzde 13.5’e ulaşmaktadır (World Bank, 2010, s. 17). Liu, (2007)’ye göre sanayileşme süreciyle birlikte kentleşmenin küresel açıdan yüksek düzeyde çevresel ve sosyal maliyete ulaşmış olması özellikle de atık su, hava kirliliği ve toprak kirliliğinin şehir eko-sistemini bozarak insan yaşamını tehdit etmesi kentsel alanların çevresel ve kaynak kullanımında etkinlik açısından yeniden ele alınmasını gerektirmektedir.
Bu çalışmada Türkiye’deki illerin kentsel çevresel sürdürülebilirlik açısından mevcut konumları saptanmakta ve bu amaç doğrultusunda çevre konusunda son yıllarda sıklıkla başvurulan niceliksel bir yöntem olan veri zarflama analizinden yararlanılmaktadır. Türkiye’deki bölgesel farklılıklar ve illerin homojen yapıda olmaması gerçeğinden hareketle de kategorik veri zarflama yöntemi tercih edilmekte ve kullanılan yöntemin çalışmayı ilgili yazından farklılaştırarak niceliksel bir katkı yaptığı düşünülmektedir. Çalışmada kentleşme olgusu ve kentsel çevresel sürdürülebilirlik konusu kısaca ele alınmakta, ardından kentsel sürdürülebilirlik kavramını veri zarflama analizi ile değerlendiren çalışmalara yer verilmektedir. Bunları takip eden kısımda çalışmada kullanılan model ve kullanılan değişkenler tanıtılarak elde edilen temel bulgular sunulmaktadır. Son kısımda ise çalışmanın sonuçları değerlendirilmektedir.
1. Kentsel Çevresel Sürdürülebilirlik
Sürdürülebilirlik en basit ifadesiyle bir şeyin varlığını sürekli kılabilmesi, yani devam ettirebilmesidir (Meadowcroft, 1997, s. 168). Bu kavram, insan etkinliklerinden kaynaklanan çevresel baskıları azaltmak gereksiniminden ortaya çıkmıştır. 1972 yılında Roma Kulübünün “Büyümenin
Birleşmiş Milletler Çevre Konferansı ardından gerçekleştirilen, 1980 Dünyayı Koruma Stratejisi ile çevreye duyarlı bir kalkınma modelinin niteliklerini belirlemeye yönelik çabalar somutlaştırılmıştır. Bu çabaların yerleşiklik kazanması ise 1987 yılında Birleşmiş Milletler Dünya Çevre ve Kalkınma Komisyonu tarafından yayınlanan “Ortak Geleceğimiz” adlı rapordan sonra sağlanabilmiştir. Raporda, sürdürülebilir kalkınma kavramı “bugünün gereksinimlerini, gelecek nesillerin de kendi gereksinimlerini karşılayabilme olanağından ödün vermeksizin karşılayan kalkınma” olarak tanımlanmaktadır (UN, 1987, s. 54). “Ortak Geleceğimiz” raporunun kentsel soruna ilişkin başlığında, yüzyılın sonunda dünyanın yarısından fazlasının kentlerde yaşayacağı öngörülmektedir. Özellikle birçok gelişmekte olan ülkede, hızla artan nüfus için yaşanabilecek uygun mekânlar, temiz su, sağlık, okul ve ulaşım hizmetleri vermeye yetecek kaynakların bulunamaması ve eğitilmiş personel yetersizliği nedeniyle sorunların daha karmaşık hale geleceği beklenmektedir. Gelişmiş ülke kentleri ise dünya kaynak kullanımının, enerji tüketiminin ve çevre kirlenmesinin büyük bir kısmından sorumlu olmasından dolayı küresel sürdürülebilirlik çerçevesinde değerlendirilmektedir (Türkiye Çevre Sorunları Vakfı, 1989, ss. 317–327).
Ortak Geleceğimiz raporunun ardından 1992’de Rio de Janeiro kentinde
gerçekleşen Rio Zirvesi sonucunda kabul edilen Gündem 21’in “Sürdürülebilir
İnsan Yerleşimleri Gelişmesinin Desteklenmesi” adını taşıyan bölümünde,
insan yerleşimlerinin sosyal, iktisadi ve çevresel niteliğinin geliştirilmesi amacı güdülmüş ve amaca yönelik olarak bazı programlar saptanmıştır. Herkes için yeterli barınma, insan yerleşimleri yönetiminin iyileştirilmesi, sürdürülebilir arazi kullanım planlaması ve yönetimi, bütünleşik çevresel altyapı hizmetlerinin sağlanması, sürdürülebilir enerji ve ulaşım sistemleri, afetlere açık alanlarda yerleşme planlaması, insan yerleşimlerinin gelişmesi için uygun kapasite oluşturulması gibi başlıklar ele alınmıştır (Tekeli, 1996, s. 52). Buna ek olarak Gündem 21’de sürdürülebilirlik kavramının çok boyutlu bir kavram olduğu, çevresel, sosyal ve iktisadi amaçları içerdiği belirtilmiştir (European Commission, 2001, s. 3). Dolayısıyla sürdürülebilir kent, iktisadi, sosyal ve çevresel boyutta belirli dengeleri gözeten, bölgesel ve küresel sürdürülebilir kalkınma hedefiyle uyumlu ve bu hedefe etkin bir şekilde katkı sunan bir birim anlamında kullanılmaya başlanmıştır (Şahin, 2010, s. 17).
UN-HABİTAT Sürdürülebilir Kent Programında sürdürülebilir kent kavramını, sosyal, iktisadi ve fiziki olarak gelişimi korunabilmiş kentsel alan olarak tanımlamaktadır (UN-Habitat, http://www.unhabitat.org). Sürdürülebilirliğe Doğru Avrupa Kentler ve Kasabalar Şartı-Aalborg Şartı, sürdürülebilir kentsel gelişme yaklaşımının sosyal adalet, sürdürülebilir ekonomiler ve çevresel sürdürülebilirlik konularının tümünü kapsadığını ifade etmektedir. Burada sosyal adalet ilkesiyle insanların sağlık hizmeti, istihdam ve
konut gibi temel sosyal gereksinimlere eşit biçimde erişiminin sağlanması öngörülmekte ve temel gereksinimlerin sunumunun çevre koruma amacı ile bütünleştirilmesi gerektiği vurgulanmaktadır (DPT, UNDP, EU 2007). Bu çerçevede “sürdürülebilir kentleşme” yaklaşımının şu temel konuları içermesi gerektiği öne sürülmektedir; büyümenin denetlenmesi ve arazi kullanım planlaması, kentsel tasarım, konut, ulaşım, çevre koruma ve yenileme, enerji ve malzeme kullanımı, yeşil mimarlık ve yapılaşma, eşitlik ve çevresel adalet, iktisadi kalkınma ve nüfus (Wheeler 2004, s. 66-84). Söz konusu konular hem şehir sakinleri hem de işletmeler ve hükümetler açısından bir takım faydalar içermektedir (Hernandez-Moreno ve Hoyos-Martinez, 2010, s. 49)1.
Çevre kent tartışmaları ile ilgili Dünya Bankası ekolojik şehirler ve ekonomik şehirler olmak üzere farklı bir bakış açısı kullanmaktadır. Ekolojik şehirler, ekolojik sistemlerin faydalarını koşum takımı kabul eden ve gelecek nesiller için bu varlıkları koruyan ve besleyen bütünleştirilmiş kentsel planlama ve yönetim ile toplumun ve vatandaşın refahını artırmayı öncelik kabul eden şehirler olarak tanımlanmaktadır. Ekolojik şehirler, bağlı olduğumuz bütün bölgesel ve küresel eko-sistemlerle birlikte doğal sistem ve ekolojik varlıkların değerlerinin uyumlu bir şekilde işlevlerini yerine getirmelerine çalışmaktadır. Uygulayıcıları, planlaması, politikaları, düzenlemeleri, stratejik işbirlikleri, kentsel tasarım ve bütüncül uzun dönem yatırım stratejileri aracılığıyla, yerel ekonomi ve vatandaşların refahını kapsamlı olarak iyileştirirken, yerel ve küresel net zararı yaptırımlar yoluyla azaltmaktadır. Ekonomik şehirler ise sürdürülebilir iktisadi etkinlikleri kapsayacak şekilde üretkenliğe olanak sağlayan ve şehirlerin maddi ve manevi varlıklarını etkin şekilde kullanarak vatandaşlar, işletmeler ve toplum için fırsat ve değerler yaratan şehirler olarak tanımlanmaktadır (World Bank, 2010).
Myllya ve Kuvaja (2005), ekolojik şehir yapılarını post modern toplumların değerlerine dayandırmaktadır. Çalışmada ekolojik şehirler ile şehir yapısıyla birleşen çevresel sorunlar tanımlanmakta, sorunların çözümünün teknokratik ve endüstriyel süreçler sayesinde gerçekleşebileceği öne sürülmektedir. Sonuç olarak, sürdürülebilir bir şehir ulusal, bölgesel ve küresel doğal kaynakları ve eko-sistemleri tehlikeye atmaksızın ekolojik olarak sürdürülebilir süreçleri üreten kentsel bir varlık olarak algılanmaktadır.
2. Yazın Taraması
Bu çalışmada kentsel çevresel sürdürülebilirlik kavramı ile ilgili veri zarflama analizi (VZA) temelinde ampirik bir uygulamaya yer verilmektedir.
VZA karar verme birimleri (KVB) olarak tanımlanan homojen bir yapıya sahip ekonomik KVB’lerin göreli etkinlik skorlarını ölçen parametrik olmayan bir tekniktir. VZA çok sayıda girdi ve çıktının varlığı durumunda tutarlı sonuçlar üreten ve doğrusal programlama tekniğine göre işleyen bir ölçüm tekniği olarak tarım, finans, bankacılık, çevre gibi birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Standart VZA modellerinde homojen KVB’lerin girdi ve çıktı verileri dikkate alınarak gözlem kümesi arasında en yüksek etkinliğe sahip olan biriminden hareketle “etkin sınır” oluşturulmakta ve diğer KVB’lerin buna görece uzaklıkları ölçülerek etkinlik sıralaması yapılmaktadır (Gökgöz, 2009: 32). Bu modellerdeki temel varsayım, tüm KVB’lerin benzer stratejik hedeflere sahip olması ve aynı tür girdi kullanıp aynı tür çıktı üretmesi olarak tanımlanmaktadır. Belirlenen “etkin sınır”’a göre etkin olan KVB’ler baz alınarak etkin olmayan KVB’ler için girdi veya çıktı değişiklikleri önerilmektedir (Tarım, 2001; 46).
VZA’nın en yaygın kullanılan modelleri sırasıyla, Charnes, Cooper ve Rhodes (1978) tarafından “CCR Oranı” olarak niteledikleri ölçeğe göre sabit getiri varsayımına dayanan model ile Banker, Charnes ve Cooper (1984) tarafından ölçeğe göre değişen getiri varsayımıyla genişletilmiş ve “BCC modeli” olarak bilinmektedir (Coelli, 1996: 10). VZA çalışmalarında CCR ve BCC modelleri kullanılırken girdi ve çıktı yönlü olarak sonuçlar tartışılabilmektedir (Scheel 2001; Fare ve Grosskopf 2004). Teknik etkinliği ölçmek için kullanılan girdi yönlü etkinlik ölçümünde sabit çıktı miktarını üretebilmek için gerekli en az girdi seviyesi elde edilmeye çalışılmaktadır. Çıktı yönlü etkinlik ölçümünde ise sabit girdi miktarında en çok üretilebilecek çıktı miktarına ulaşılmaktadır (Charnes vd, 1981: 669).
VZA uygulanarak incelenen kentsel çevresel sürdürülebilirlik ve Türkiye’de kentsel karşılaştırmalara ilişkin yapılmış uygulamalı çalışmalar şu şekilde sıralanabilir. Charnes, Cooper ve Li (1989)’nin çalışmasında, hükümetin iktisadi kalkınma programında önemli rol oynayan Çin’deki 28 kentin iktisadi performansını planlamak ve değerlendirmek için VZA kullanmıştır. Çalışmada, işgücü, sermaye ve yatırım değerleri girdi değişken, satışlar, kârlar, endüstriyel çıktı ve vergiler çıktı değişkenler olarak ele alınmıştır. Elde edilen sonuçlara göre kentlerin iktisadi performanslarına göre etkin olup olmadığı tartışılmaktadır. Zhu (1998)’de ise, Çin’deki kentlerin iktisadi performansını VZA ve temel bileşenler analiziyle incelemektedir. Çalışmada öncelikle iki girdi, üç çıktı değişken kullanılmış ve 18 kent dikkate alınarak analiz yapılmıştır. Daha sonra üç girdi üç çıktı değişken dikkate alınarak 28 kent için karşılaştırma yapılmıştır. Her iki yöntemden elde edilen sonuçlar istatistiksel yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Ortaya çıkan farklılıklar istatistiksel olarak tartışılmış ve veri setlerindeki farklılığın ciddi ölçüde farklı değerlere ulaşılmasına neden olduğu iddia edilmiştir. Marshall ve Shortle
(2005) Orta Atlantik Bölgesindeki kırsal ve kentsel yerleşim yerlerinin yaşam kalitesini belirleyen bir etkin sınır oluşturarak aralarındaki etkinlik farklarını değer etkinlik analiziyle (value efficiency analysis-VEA) incelemişlerdir. Çevresel, sosyal ve iktisadi boyutu yansıtmak üzere girdi-çıktı değişkenleri kullanan çalışmada kentsel ve kırsal yerleşim yerleri arasında yaşam kalitesini meydana getirmede önemli farklılıklar olduğu gözlenmiştir. Benzer bir şekilde Siong ve Muhd Hussein (2008) CCR model kullanarak Malezya’da kentsel yaşam kalitesi açısından dört ilin performansını karşılaştırmışlardır. Karşılaştırmalarda kullanılan göstergeler demografik, iktisadi, kamusal olanaklar, çevresel ve sosyal etkenler, toprak kullanımı, kentsel tasarım, taşıma ve erişilebilirlik, finans ve yönetim gibi çok çeşitli alanlardan seçilmiştir.
Ülengin, Ülengin ve Güvenç (2001) yaptıkları çalışmada, İstanbul ölçeğinde kentsel yaşam kalitesini çok boyutlu yaklaşımla incelemişlerdir. Kentsel yaşam kalitesi, fiziki çevre, sosyal çevre, iktisadi çevre ve taşımacılık ve iletişim kolaylıkları olmak üzere dört kategori içerisinde 17 gösterge ile değerlendirilmiştir. Kentsel yaşam kalitesi üzerinde, söz konusu kategorilerin ağırlıklarının belirlenmesine yönelik çalışma sonucunda, en yüksek belirleyiciliğin iktisadi çevre olduğu tespit edilmiştir. Fiziki çevreye ilişkin özelliklerin katkısına bakıldığında ise alt yapı ve belediye hizmetlerinin önem açısından en yüksek ortalamaya sahip olduğu gözlenmiştir. Sosyal çevreye ilişkin özelliklerin katkısına bakıldığında da ilk sırada güvenliğin (düşük suç oranının) olduğu görülmüş ve bunu sırasıyla eğitim, eğlence ve kültürel etkinliklere ulaşma ve sağlık hizmetlerine erişim kolaylığı ve yaygınlığı izlemiştir. İktisadi çevreyle ilgili özelliklerden yaşam kalitesi açısından ortalama önemi en yüksek olan kavram tatmin edici bir iş bulma fırsatı olarak ortaya çıkmaktadır. Bunu düşük yaşam maliyeti ve düşük ev fiyatları ve kiralar izlemektedir. Ulaşımla ilgi öncelik ise trafiğin rahat ve hızlı akışı olarak görülmektedir. Aydemir (2002)’in yaptığı çalışmada veri zarflama tekniği kullanılarak Türkiye’deki illerin katma değer üretim süreçlerindeki kaynak kullanım verimlilikleri incelenmiştir. Çalışmada kaynak kullanımındaki verimlilik sürdürülebilir kalkınmanın temel unsurlarından biri olarak ele alınmıştır. Çalışmada bir çıktı sekiz girdi değişken kullanılarak CCR ve BCC modelleri uygulanmıştır. Sonuçta, CCR modeline göre dikkate alınan 77 ilden 37’si verimli, 40’ı ise verimsiz olarak bulunmuştur. BCC modelinde ise 56 il verimli bulunurken, 21 il verimsiz bulunmuştur. Kıran (2008)’ın çalışmasında ise 1995–2000 yılları arasındaki dönemde kalkınma öncelikli yöreler kapsamında bulunan illerin ekonomilerinin etkin olup olmadığı veri zarflama yöntemi kullanılarak incelenmektedir. Sonuç olarak, 1995–2000 yılları arasında etkin olan il sayılarının etkin olmayan il sayılarından az olduğu tespit edilmiştir.
Bir başka önemli çalışmada Mastercard Worldwide ve Boğaziçi Üniversitesi’nin ortaklaşa yaptıkları Türkiye’nin Şehirleri Sürdürülebilirlik
Araştırması olmuştur. Bu çalışmada bileşik endeks yaklaşımıyla
sürdürülebilirlik endeksi oluşturulmuş ve endeks değerleri iktisadi, sosyal ve çevresel performans olmak üzere üç ana değişkenden elde edilmiştir. İktisadi performans endeksi 7 alt endeks ve 30 göstergeden oluşmaktadır. Sosyal performans endeksi 8 alt endeks ve 20 göstergeden oluşmaktadır. Çevre performans endeksi ise doğal varlıklar, çevre etkisi, arıtma kapasiteleri ve enerji olmak üzere 4 alt endeks ve 13 göstergeden oluşmaktadır. Çalışma sonucuna göre sürdürülebilirlik açısından ilk beş kentin sıralaması şu şekildedir: Ankara (69), İstanbul (67), İzmir (67), Eskişehir (60) ve Kocaeli (58). Son beş sırada ise Mardin (28), Ağrı (26) Şırnak (26), Muş (25) ve Hakkari (24) bulunmaktadır. Ankara genel sürdürülebilirlik endeksine göre birinci sırada, çevre performansı, iktisadi performans, yaşam kalitesi endeksine göre ikinci sırada yer alırken sosyal performansta birinci sırada yer almaktadır. Çevre performansında ilk sırada İzmir yer alırken son sırada Kahramanmaraş’ın olduğu görülmektedir. İktisadi performansta ise ilk sırada İstanbul yer almakta, son sırada ise Şırnak gelmektedir. Sosyal performansta ise Hakkari son sırada yer almaktadır. Yaşam kalitesi açısından ilk sırada İzmir yer almakta ve son sırada ise Ağrı gelmektedir (Mastercard Worldwide ve Boğaziçi Üniversitesi 2011).
Bu çalışmanın esin kaynağı olan Yu ve Wen (2010) ise Çin’deki şehirlerin kentsel çevresel sürdürülebilirliğini veri zarflama analiziyle (VZA) değerlendirmektedir. Çalışmada su ve enerji kaynaklarından hareketle kentlerin iktisadi ve çevresel durumları analiz edilmektedir. Burada iktisadi değişkenler istenen çıktılar olarak, çevre üzerinde olumsuz etkilere sahip değişkenler de istenmeyen çıktılar olarak ele alınmaktadır. İstenmeyen çıktıların mümkün olduğunca düşük olması kentsel çevresel etkinlik açısından önemli olduğundan modelde istenmeyen çıktıların değerleri 1/istenmeyen çıktı değeri olarak tanımlanmaktadır. Bu tanımlama ile birlikte istenmeyen çıktıların artışı etkinlik skorlarını azaltıcı bir etki yaratmakta ve model istenmeyen çıktıların varlığı durumunda etkinlik skorlarını hesaplamaktadır. Çalışmada standart CCR ve BCC modelleri kullanılmış ve çalışma sonucunda, kişi başı GSMH, kent büyüklüğü, endüstriyel yapı ve bölgesel eşitsizliklerin kentsel çevresel sürdürülebilirlik üzerinde etkili olduğu görülmüştür. Çalışmada kent büyüklüğü ile çevresel sürdürülebilirlik arasındaki ilişki ise belirgin bir şekilde ortaya çıkmamıştır.
Söz konusu bu çalışmada şehirlerin homojen bir yapıya sahip olduğundan hareketle ölçeğe göre sabit ve değişen getiri varsayımlarına göre etkin sınırı temsil eden kentler tespit edilerek etkin olmayan kentler için bazı önerilerde bulunulmaktadır. Standart VZA’nin bir uygulaması olan çalışmada
kentler arasındaki yapısal ve çevresel farklılıklar yeterince yansıtılamamaktadır. Türkiye’de yapılacak kentsel sürdürülebilirlik tartışmasında ise bölgeler ve iller arasındaki yapısal farklılıkların elde edilecek analiz sonuçlarını önemli ölçüde etkileyeceği düşünülmektedir. Bu nedenle Yu ve Wen (2010) çalışmasındaki kentsel sürdürülebilirlik incelemesini Türkiye için tartışırken standart VZA yerine bölgeler ve iller arasındaki farklılıkları daha fazla dikkate alan kategorik veri zarflama analizinden yararlanılmıştır.
3. Kategorik Veri Zarflama Modeli ve
Değişkenlerin Seçimi
Bilindiği gibi standart VZA modelleri ölçeğe göre değişen getiri varsayımını kullanarak KVB’ler arasındaki ölçek farklılığını dikkate almasına rağmen tüm KVB’leri homojen kabul etmekte ve etkinlik skorlarını hesaplarken seçilen küme içerisinde etkin sınırda olan KVB’lere göre diğerlerini sıralamaktadır. Kategorik veri zarflama modelinde ise KVB’lerin yapısal benzerlikleri dikkate alınarak alt kümeler oluşturulmakta ve tüm KVB’ler bir arada değerlendirmektedir. Alt gruplara ayrılan veri seti için standart VZA analizi uygulandığı takdirde her bir grupta yer alan KVB’ler ayrı ayrı değerlendirilerek performans ölçümü yapılabilmektedir. Bir başka deyişle KVB’ler arasındaki yapısal ve çevresel farklılıklar dikkate alınarak dezavantajlı ve avantajlı KVB’ler ayrı değerlendirildiğinde, bütün içinde etkin olmayan bir KVB kendi grubunda etkin gözükmektedir. Bu anlamda kategorik model etkin kabul edilen ve diğerleri içinde referans olan KVB’lerin her bir kategorideki ağırlıklarını değiştirerek, bir taraftan tüm KVB’lerin performansını bir arada sıralarken diğer taraftan da etkin olmayan KVB’lerin yapısal olarak kendisine daha çok benzeyen KVB’leri referans almasını sağlamaktadır. Böylece bütün içinde etkin olmayan bir KVB’nin kendi grubunda etkin sınırı temsil etmesi engellenmektedir.
Kategorik veri zarflama analizi ölçeğe göre değişen getiriye sahip olan girdi yönlü BCC modelinin bir uzantısı olarak geliştirilmiş ve standart BCC modeli şu şekilde tanımlanmıştır.
(BCC) θ λ B min
θ
B 1. kısıt denklemleri0
≥
−
λ
θ
Bx
X
2. y Yλ
≥ 3.1
=
λ
e
4.0
≥
λ
5.Burada
θ
B optimum ölçek oranını veren bir skaleri, e ise birim matrisinitemsil etmektedir. İçbükeylik koşulu
1
1
=
∑
= nj
λ
j aynı zamandae
λ
=
1
olarakyazılabilmektedir. Denklemlerde kullanılan Y çıktı değişkeni, X ise girdi değişkenidir. Standart BCC ve CCR modelleri karşılaştırıldığında aralarındaki temel farkın ölçeğe göre değişen getiri varsayımını veren
e
λ
=
1
kısıt denklemi olduğu söylenebilir (Cooper, Seifor ve Tone, 2007, s. 91). İlk olarak Banker ve Morey (1986) tarafından standart BCC modeline KVB’nin çevresel etkenlerden kaynaklanan farklılıklarını dikkate alan kukla değişkenler eklenerek kategorik değişkenli bir model geliştirilmiştir. Kategorik veri zarflama analizleri her ne kadar BCC modelinden geliştirilmiş olsa da ilgili yazında CCR modelini kullanan çalışmalarda bulunmaktadır.Banker ve Morey (1986)’da veri seti düşük, orta, yüksek ve tüm bunların dışında kalanlar olmak üzere dört kategoriye ayrıştırılmıştır. Bunun yanı sıra düşük, orta ve yüksek olarak tanımlanan kategoriler için
d
1j,d
2j ved
3j olmak üzere üç tane kukla değişken tanımlanmıştır. Buna göre “düşük” kategorideki veriler tanımlanırken 1=
1
j
d
, 2=
3=
0
j jd
d
, “orta” kategorideki veriler için1
2 1=
=
j jd
d
, 3=
0
jd
ve “yüksek” kategorideki veriler için 1=
2=
3=
1
j j j
d
d
d
değişkenleri kullanılmıştır. Bunların dışında kalanlar için de kukla değişkenler
0
3 2 1=
=
=
j j jd
d
d
olarak tanımlanmıştır. Bu haliyle N sayıdaki KVB (j = 1,2, …,N) için kukla değişken olarak eklenen kısıtlar şu şekildedir.
∑
= ≤ N j j j jd d 1 ) 1 ( 0 ) 1 (λ
6.∑
= ≤ N j j j jd d 1 ) 2 ( 0 ) 2 (λ
7.∑
= ≤ N j j j jd d 1 ) 3 ( 0 ) 3 (λ
(Banker ve Morey, 1986: 1617). 8.Banker ve Morey (1986) çalışması çoklu değişken kullanımı açısından uyumlu ve uygulama kolaylığı açısından avantajlı görülmekle birlikte kukla değişkenlerin sayısı artırıldığında bazı etkin olmayan KVB’lerin etkinliğinin artması nedeniyle dezavantajlı görülmektedir (Yang ve Pollitt, 2009: 1098). Buna ek olarak çalışmada üç tane kategori oluşturulması etkin olmayan KVB’ler için referans olan KVB’lerin hangi kategoride olacağına dair bir tutarsızlığa neden olacağı iddia edilmektedir. Örneğin orta kategoride yer alan bir KVB yüksek kategoride yer alan KVB’ler ile kıyaslandığında etkin değil iken yüksek kategorideki KVB’ler sıfıra eşitlendiğinde etkin sınırı temsil etmektedir (Kamakura, 1988: 1274-1275). Bu sorunu ortadan kaldırabilmek için Charnes vd., (1994) ve Forsund (2002) kategori seçimini düşük ve yüksek şeklinde ikiye indirerek etkin olmayan KVB’lerin girdi kullanımını azaltmada veya çıktı artışında kendi kategorilerini veya yüksek kategorideki KVB’leri referans almasını sağlamıştır. Tüm bunların sonucu olarak bu çalışmada etkin olmayan illerin (KVB’lerin) etkinliğini artırabilmek için referans aldığı iller konusundaki tutarsızlığı ortadan kaldırmak amacıyla iki kategori oluşturulmuştur.
Çalışmada I. Kategoride yer alan gelişmiş illeri ve II. Kategoride yer alan kalkınmakta öncelikli illeri temsil edecek şekilde iki kukla değişken modele eklenmiştir. Böylece çalışmadaki veri seti kategorik VZA modeline göre düzenlenerek standart VZA modellerinden ayrıştırılmıştır. Bu tür bir düzenleme etkin olmayan bir ilin kendi kategorisine göre etkin bulunmasını engellemekle birlikte etkin olmayan illerin kendilerine yapısal olarak benzeyen etkin illeri daha fazla referans almasını sağlamaktadır.
Buna ek olarak Fare, Grosskopf, Lovell ve Pasurka (1989) etkinliği istenmeyen çıktıların varlığı durumunda oluşturulan bir performans endeksi yardımıyla iyi ve kötü çıktıları birbirinden ayrıştırarak VZA ile ölçüm yapılabileceğini belirtmektedirler. Ayrıca Chung, Fare ve Grosskopf, (1997) üretim süreci sonucunda kaçınılmaz olarak ortaya çıkan istenmeyen çıktıların azaltılmasının istenen çıktılar üzerindeki etkisini ölçmenin mümkün olduğunu iddia etmektedirler. Bu iddia sürdürülebilirlik tartışmalarında yer alan istenmeyen çıktıların mümkün olduğunca azaltılarak istenen çıktıların artırılması ile etkinlik sağlanabileceğine düşüncesi ile de örtüşmektedir. Dolayısıyla bu çalışmada sürdürülebilirlik göstergeleri tespit edilerek istenmeyen çıktı olarak tanımlanan çevresel değişkenlerin ne derece azaltılması durumunda etkinliğin sağlanabileceğine de yer verilmektedir.
Sürdürülebilirlik göstergelerinin sayısı ve kullanımı analizin düzeyine, her bir durumu tanımlayan kategorilere, değişkenlere ve amaçların gerçekleşmesine bağlı olarak çeşitlenebilmektedir. Genel olarak sürdürülebilirlik göstergeleri, sürdürülebilir kalkınma düşüncesinin barındırdığı çevresel, sosyal ve iktisadi göstergelerden oluşmaktadır. Fakat bazı alanlarda
veya ele alınan yapının özelliğine göre kültürel, siyasal ve kurumsal yapılar da dahil edilebilmektedir. Sürdürülebilir kentleşme göstergeleri belirlenirken, yerel/bölgesel ve küresel boyuta, yenileme, planlama veya tasarım gibi çalışmanın amacına ve durumuna ve kısmi veya toplam üzerinden hareket edilmesine göre farklılaşmaktadır. Çalışmadan beklenen amaç doğrultusunda doğru göstergelerin belirlenebilmesi değerlendirme yapmak açısından önem arz etmektedir. Gösterge belirlemede göz önünde bulundurulması gereken diğer unsurlar, seçilen göstergelerin açık, basit, bilimsel olarak geçerli, kanıtlanabilir ve tekrarlanabilir olmasıdır (Hernandez ve De Hoyos, 2010, s. 50; Mega ve Pedersen, 1998, s. 5).
Tablo 1’de bu çalışmada kullanılan değişkenler tanımlanmaktadır. Her iki kategoride yer alan iktisadi çıktılar istenen çıktı çevresel çıktılar ise istenmeyen çıktı olarak kabul edilmektedir. Modele göre etkinlik skorları istenen çıktılar arttıkça olumlu etkilenirken istenmeyen çıktıların artması durumunda olumsuz etkilenmektedir. Bir başka deyişle KVB’lerin daha yüksek etkinliğe ulaşabilmesi için istenen çıktıları artırırken istenemeyen çıktıları azaltması gerekmektedir.
Tablo 1: Kategorik Değişkenlerin Tanımlanması I. Kategori
İktisadi ve çevresel etkenler açısından en iyi
performansa sahip 25 il
II. Kategori Kalkınmada Öncelikli Yöreler Kapsamında yer
alan
en iyi iktisadi performansa sahip 25 il Girdiler 1. Su Tüketimi (m3/yıl) 2. Elektrik tüketimi (birim MWh) 3. Akaryakıt Tüketimi (Ton) 4. Toplam Çevresel Kamu Harcamaları (1000 TL) 5. Kişi Başına Düşen Motorlu Araç (Birim)
İktisadi Çıktı 1. Kişi Başı GSYİH ($)
Çevresel Çıktılar 2. 1/SO2 ortalaması (µg/m3) 3. 1/PM10 ortalaması (µg/m3) 4. 1/Atık Su (1 Milyon m3/yıl)
5. 1/Katı Atık (1000 ton/yıl)
Kaynak: Tanımlanan değişkenler Yu ve Wen (2010)’dan esinlenerek geliştirilmiştir. Çevresel
çıktılar istenmeyen çıktılar olduğu için veri değerleri 1/çıktı değeri olarak tanımlanmaktadır. Dolayısıyla istenmeyen çıktının yüksek olduğu bir il için elde edilen değer düşük çıkmakta bu durumda modelde çıktı artışı olması gerektiği önerilmesi durumunda payda da yer alan değer azaltılarak amaç gerçekleştirilmektedir. Değişkelere ait veriler, www.tuik.gov.tr, Elektrik Tüketimi: www.tedas.gov.tr , Akaryakıt Tüketimi: EPDK (2010), Petrol Piyasası Sektör Raporu, s: 40’dan (www.epdk.gov.tr) alınmıştır.
Çalışmada kullanılan veri seti Türkiye’deki illerin homojen bir yapıda olmadığı varsayımı dikkate alınarak kategorik değişkenler ile incelenmiştir. Buna göre iktisadi açıdan en iyi performansa sahip 25 il birinci kategoride yer alırken kalkınmada öncelikli iller kapsamında kamu desteği ile geliştirilmeye çalışılan 25 il ise ikinci kategoride değerlendirilmiştir2. Bu kategorinin
oluşturulmasında esas alınan araştırmada, Türkiye’nin her bölgesini temsil eden 29 ilde iş dünyasından toplam 3000 kişi ile anket çalışması yapılarak illerin iktisadi, sosyal ve çevresel boyutları değerlendirilmiştir. Elden edilen sonuçlardan hareketle illerin değerleri hesaplanmış ve en iyi performansa sahip olanlardan başlamak üzere sıralanmıştır. Söz konusu 29 il içerisinde yer alan Samsun, Malatya, Diyarbakır, Mardin, Nevşehir, Kastamonu, Trabzon, Erzurum, Van, Zonguldak ve Ağrı illeri 2003 tarih ve 6286 sayılı Resmi Gazete’de yayımlanan 2004 Ekonomik Program’ı içerisinde 49 il ve 2 ilçeden oluşan Kalkınmada Öncelikli Yöreler olarak tanımlandığından birinci kategoriden çıkarılmıştır. Bu illerin yerine iktisadi performans açısından dikkat çeken illere yer verilerek 25 ilden oluşan birinci kategori oluşturulmuştur. Bu iller Kayseri, Bursa, Eskişehir, Konya, Gaziantep, Denizli, İzmir, Antalya, Manisa, Kocaeli, Sakarya, Ankara, Mersin, Hatay, İstanbul, Muğla, Tekirdağ, Kırklareli, Balıkesir, Adana, Yalova, Bilecik, Bolu, Aydın ve Isparta’dır. İkinci kategoride de 25 ile yer verilmiş ve Kalkınmada Öncelikli Yöreler kapsamında değerlendirilen 49 il içerisinden en iyi iktisadi performansa sahip olanlar seçilmiştir. Bu iller Samsun, Malatya, Diyarbakır, Mardin, Nevşehir, Kastamonu, Trabzon, Erzurum, Van, Zonguldak, Ağrı, Aksaray, Çanakkale, Elazığ, Kahramanmaraş, Karaman, Şanlıurfa, Sivas, Kırıkkale, Amasya, Erzincan, Batman, Çankırı, Çorum ve Niğde’dir.
4. Bulgular
Ampirik uygulama kapsamında Tablo 1’deki değişkenler için elde edilen veriler girdi ve çıktı yönlü olmak üzere iki açıdan analiz edilmiştir. Buna ek olarak girdi ve çıktı yönlü Kategorik Değişkenli Veri Zarflama Analizleri’nde kullanılan ölçeğe göre sabit ve değişken getiri varsayımları da kullanılarak farklı etkinlik değerlerine ulaşılmıştır. Etkinlik değerleri yorumlanırken elde edilen değer 1 ise KVB etkin kabul edilmekte, bunun altındaki bir değer ise etkinsizlik olarak tanımlanmaktadır. Girdi ve çıktı yönlü olmak üzere elde
2Bu kategoriler, Mastercard Worldwide desteği ile Bogaziçi Üniversitesi tarafından hazırlanan “Türkiye’nin Şehirleri Sürdürülebilirlik Araştırması, 2011” temel alınarak yapılmıştır.
edilen bulgular çerçevesinde etkin olmayan illerin etkinliklerinin sağlanabilmesi için istenmeyen çıktılar olarak tanımlanan çevresel çıktılarda ne kadar azalma olması gerektiği çalışmanın EKLER kısmında sunulmaktadır.
Ölçeğe göre sabit getiri varsayımı altında girdi yönlü analiz sonuçları değerlendirildiğinde toplam 50 ilden oluşan KVB’nin ortalama etkinlik değeri yaklaşık 0,74 olarak tespit edilmiştir. Tüm KVB’leri içerisinde 13 il etkin, 37 il ise etkinsiz olarak görülmüştür. Etkin olmayan illerin 19’u I. Kategori’de 18’i ise II Kategori’de yer almaktadır. I. Kategori’de yer alan iller içerisinde Adana, Bilecik, Bolu, Kırklareli, Yalova ve Kocaeli etkin olan iller olarak tespit edilirken Yalova 29 ve Kocaeli ise 8 defa etkin olmayan iller için referans olarak kabul edilerek kentsel sürdürülebilirlik açısından en iyi performansları temsil etmektedirler.
Ölçeğe göre sabit getiri varsayımı altında çıktı yönlü analiz sonuçlarında ise KVB’nin ortalama etkinlik değeri yaklaşık 0,74 olurken 13 il etkin 37 il etkinsiz olarak tespit edilmiştir. Burada da I. Kategoride yer alan Yalova ve Kocaeli ile II. Kategorideki Ağrı ve Kırıkkale girdi yönlü analizdeki referans değerlerini koruyarak en iyi performansa sahip iller olarak öne çıkmaktadırlar. Tablo 2: I. Kategoride Yer Alan İller İçin Etkinlik Değerleri
Girdi Yönlü Çıktı Yönlü
İller
Ölçeğe Göre Sabit Getiri
Ölçeğe Göre Değişken
Getiri Ölçeğe Göre Sabit Getiri
Ölçeğe Göre Değişken Getiri Adana 1 1 1 1 Ankara 0,50 0,60 0,50 0,71 Antalya 0,34 0,46 0,34 0,59 Aydın 0,45 0,56 0,45 0,61 Balıkesir 0,47 0,59 0,47 0,71 Bilecik 1 1 1 1 Bolu 1 1 1 1 Bursa 0,69 0,78 0,69 0,73 Denizli 0,35 0,57 0,35 0,55 Eskişehir 0,99 1 0,99 1
Gaziantep 0,65 0,86 0,65 0,65 Hatay 0,75 0,75 0,75 0,84 Isparta 0,70 0,89 0,70 0,74 İçel 0,53 0,67 0,53 0,77 İstanbul 0,88 0,90 0,88 0,94 İzmir 0,72 0,72 0,72 0,86 Kayseri 0,61 0,82 0,61 0,61 Kırklareli 1 1 1 1 Kocaeli 1 1 1 1 Konya 0,53 0,67 0,53 0,61 Manisa 0,55 0,56 0,55 0,85 Muğla 0,41 0,42 0,41 0,67 Sakarya 0,59 0,81 0,59 0,64 Tekirdağ 0,62 0,84 0,62 0,63 Yalova 1 1 1 1
Ölçeğe göre değişen getiri varsayımı altında hesaplanan girdi yönlü analizde KVB’nin ortalama etkinlik değeri yaklaşık olarak 0,80 olurken çıktı yönlü analizde ortalama etkinlik değeri 0,82 olarak hesaplanmıştır. Girdi yönlü analiz sonuçlarına göre KVB’ler içerisinde 17 il etkin, 33 il etkinsiz olarak tespit edilirken çıktı yönlü bakıldığında 16 il etkin 34 il etkinsiz olarak hesaplanmıştır. Girdi ve çıktı yönlü etkinlik analizinde yer alan etkin olmayan illerin 18’i I. Kategori’de yer alırken söz konusu kategorideki etkin olan iller Adana, Bilecik, Bolu, Kırklareli, Eskişehir, Kocaeli ve Yalova olmuştur. Girdi yönlü analiz sonuçlarına göre I. Kategori’de yer alan Yalova 27 ve Kocaeli 8 defa etkin olmayan iller için referans alınmakta birlikte çıktı yönlü analiz sonuçların da Yalova 26, Eskişehir 18, Kocaeli 16 ve Kırklareli 15 defa referans kabul edilmektedir.
Tablo 2’de görüldüğü gibi ölçeğe göre sabit getiri varsayımı çerçevesinde hesaplanan girdi ve çıktı yönlü etkinlik değerleri tüm KVB için aynı hesaplanmıştır. Tablo 2’de yer alan illerden en düşük etkinlik değerlerine sahip olan beş il şu şekilde yorumlanmaktadır: Antalya’nın etkinlik değeri 0,34
olarak gözükmektedir. Etkinlik değerinin 1 olabilmesi, bir başka deyişle kentsel çevresel sürdürülebilirlik açısından etkin sınıra ulaşılabilmesi için modelde yer alan çevresel çıktılar için bazı düzenlemeler yapılması önerilmektedir. Ölçeğe göre sabit getiri varsayımı altında Antalya’nın SO2
(kükürt dioksit) miktarını yüzde 114,6, atık su miktarını yüzde 372,7 ve katı atık miktarını yüzde 855,4 azaltması gerekmektedir. Antalya’nın ölçeğe göre değişen getiri varsayımı altında çevresel çıktılarda yapması gereken düzenlemelere bakıldığında ise SO2 miktarında yüzde 150,2, PM10 (parçacık
madde yoğunluğu) miktarında yüzde 20,2, atık su miktarında yüzde 452,1 ve katı atık miktarında yüzde 999,9’luk bir azalma olması gerektiği söylenebilir.
Denizli’nin etkinlik değeri 0,35 olarak hesaplanmıştır. Etkinlik değerinin 1 olabilmesi için çevresel çıktılarda yapması gereken düzenlemeler şu şekilde tanımlanmaktadır: Ölçeğe göre sabit getiri varsayımı altında SO2 miktarının
yüzde 49,3, PM10 miktarının yüzde 11,6, atık su miktarının yüzde 16,6 ve katı atık miktarının yüzde 137,8 azalması gerekmektedir. Ölçeğe göre değişen getiri varsayımı altında çevresel çıktılarda yapması gereken düzenlemelere
bakıldığında ise SO2 miktarında yüzde 137,2, PM10 miktarında yüzde 77,4,
atık su miktarında yüzde 85,3 ve katı atık miktarında yüzde 277,9’luk bir azalma olması ile etkin sınıra ulaşabilmektedir.
En düşük performansa sahip ve üçüncü sırada yer alan Muğla’nın etkinlik skoru 0,41 olarak gözükmektedir. Kentsel çevresel etkinliğin sağlanabilmesi için ölçeğe göre sabit getiri varsayımı altında SO2 miktarını
yüzde 911, PM10 miktarının yüzde 132,9, atık su miktarını yüzde 134,8 ve katı atık miktarını yüzde 459,1 azaltması önerilmektedir. Ölçeğe göre değişen getiri varsayımı altında ise SO2 miktarında yüzde 919, PM10 miktarında yüzde 134,7,
atık su miktarında yüzde 136,7 ve katı atık miktarında yüzde 463,1’lik bir azalma ile etkinlik sağlanabilmektedir.
Dördüncü sırada yer alan Aydın’ın etkinlik skoru 0,45 olarak bulunmuştur. Kentsel çevresel etkinliğin sağlanabilmesi için ölçeğe göre sabit getiri varsayımı altında SO2 miktarını yüzde 140,9, atık su miktarını yüzde 45,3
ve katı atık miktarını yüzde 293,4 azaltılması gerekmektedir. Ölçeğe göre
değişen getiri varsayımı altında ise SO2 miktarında yüzde 196,1, PM10
miktarında yüzde 23,2, atık su miktarında yüzde 78,6 ve katı atık miktarında yüzde 383,2’lik bir azalma ile etkinlik sağlanabilmektedir.
Beşinci sırada yer alan Balıkesir’in etkinlik skoru 0,47 olarak tespit edilmiştir. Kentsel çevresel etkinliğin sağlanabilmesi için ölçeğe göre sabit getiri varsayımı altında PM10 miktarında yüzde 7,5, atık su miktarını yüzde 86,5 ve katı atık miktarını yüzde 329,5 azaltılması önerilmektedir. Ölçeğe göre
miktarında yüzde 35,4, atık su miktarında yüzde 156,9 ve katı atık miktarında yüzde 498,6’lık bir azalma ile etkin sınıra ulaşılmaktadır.
Bunlara ek olarak Tablo 2’de yer alan ölçeğe göre sabit ve değişen getiri varsayımı altında etkin olmayan illerin etkin sınıra ulaşabilmesi için çevresel çıktılarda yapılması gereken düzenlemeler çalışmanın Ekler kısmında yer alan Tablo 4 ve 5’te ayrıntılı olarak sunulmaktadır.
Tablo 3’te yer alan II. Kategorideki illerin ölçeğe göre sabit getiri varsayımı altında girdi ve çıktı yönlü etkinlik skorları değerlendirildiğinde Ağrı, Çankırı, Diyarbakır, Niğde, Karaman, Kırıkkale ve Batman’ın etkin sınırı temsil ettiği görülmektedir. Bunun yanı sıra 18 ilin ise etkin olmadığı ve etkinlik düzeylerinin tespitinde de Ağrı’nın 15 ve Kırıkkale’nin 14 defa referans alındığı hesaplanmıştır. II. Kategorideki illerin ölçeğe göre değişen getiri varsayımı altında girdi yönlü etkinlik skorlarına bakıldığında Ağrı, Çankırı, Diyarbakır, Niğde, Karaman, Kırıkkale, Batman, Çanakkale, Kastamonu ve Mardin’in etkin sınırda olduğu görülmekte bunların dışında kalan 15 ilin ise etkin sınırdan uzak olduğu hesaplanmaktadır. Buradaki etkin olmayan illerin projeksiyon değerlerinin tespitinde ise Ağrı 16 ve Kırıkkale 12 defa referans kabul edilmektedir. Ölçeğe göre getiri varsayımı altında çıktı yönlü etkinlik skorlarına göre de girdi etkinlik sonuçlarına göre tespit edilen etkin iller içinden bir tek Mardin’in etkinsiz olduğu ve bu nedenle etkin olmayan il sayısının 16’a yükseldiği görülmüştür. Söz konusu bu etkin olmayan illerin projeksiyon değerleri hesaplanırken de Ağrı’nın 9 ve Kırıkkale’nin 7 defa referans kabul edildiği tespit edilmiştir.
Tablo 3: II. Kategoride Yer Alan İller İçin Etkinlik Değerleri
Girdi Yönlü Çıktı Yönlü
İller Ölçeğe Göre Sabit Getiri
Ölçeğe Göre Değişken
Getiri Ölçeğe Göre Sabit Getiri
Ölçeğe Göre Değişken Getiri Ağrı 1 1 1 1 Amasya 0,66 0,69 0,66 0,85 Çanakkale 0,71 1 0,71 1 Çankırı 1 1 1 1 Çorum 0,50 0,54 0,50 0,60 Diyarbakır 1 1 1 1 Elazığ 0,69 0,73 0,69 0,71
Erzincan 0,91 0,95 0,91 0,94 Erzurum 0,75 0,80 0,75 0,90 Kastamonu 0,90 1 0,90 1 Malatya 0,59 0,59 0,59 0,66 K. Maraş 0,57 0,60 0,57 0,59 Mardin 0,92 1 0,92 0,99 Nevşehir 0,87 0,92 0,87 0,88 Niğde 1 1 1 1 Samsun 0,43 0,45 0,43 0,53 Sivas 0,55 0,58 0,55 0,76 Trabzon 0,72 0,73 0,72 0,75 Şanlıurfa 0,81 0,95 0,81 0,97 Van 0,71 0,97 0,71 0,86 Zonguldak 0,78 0,78 0,78 0,86 Aksaray 0,47 0,55 0,47 0,62 Karaman 1 1 1 1 Kırıkkale 1 1 1 1 Batman 1 1 1 1
Tablo 3’te görüldüğü gibi ölçeğe göre sabit getiri varsayımı altında elde edilen girdi ve çıktı yönlü etkinlik değerleri aynı sonuçları vermektedir. Çalışma da kullanılan kategorik değişkenli modelin amacına uygun olarak KVB’nin iki kategoride değerlendirilmesi ve II. Kategori’de yer alan dezavantajlı illerin kamu politikaları ile desteklenmesinden dolayı kendi kategorileri içinde etkinlik değerlerinin karşılaştırılması yapılmaktadır. Söz konusu iller arasında en düşük etkinlik değerlerine göre beş il sırasıyla Samsun, Aksaray, Çorum, Sivas ve Kahramanmaraş olmuştur.
Samsun’un etkinlik değeri 0,43 olarak gözükmektedir. Etkinlik değerinin 1 olabilmesi, için çevresel çıktılar için bazı düzenlemeler yapılması gerekmektedir. Buna göre ölçeğe göre sabit getiri varsayımı altında Samsun’un
atık su miktarını yüzde 147,3 ve katı atık miktarını yüzde 63,4 azaltması gerekmektedir. Ölçeğe göre değişen getiri varsayımı altında çevresel çıktılarda yapması gereken düzenlemelere bakıldığında ise SO2 miktarında yüzde 55,1,
atık su miktarında yüzde 165,6 ve katı atık miktarında yüzde 126,6’lık bir azalma olması gerektiği söylenebilir.
En düşük performansa sahip ikinci sırada yer alan Aksaray’ın etkinlik skoru 0,47 olarak gözükmektedir. Kentsel çevresel etkinliğin sağlanabilmesi için ölçeğe göre sabit getiri varsayımı altında SO2 miktarını yüzde 57,2, atık su
miktarını yüzde 7,7 ve katı atık miktarını yüzde 13,3 azaltması önerilmektedir. Ölçeğe göre değişen getiri varsayımı altında ise SO2 miktarında yüzde 100,7,
PM10 miktarında yüzde 36,1, atık su miktarında yüzde 56,8 ve katı atık miktarında yüzde 51,6’lık bir azalma ile etkinlik sağlanabilmektedir.
Üçüncü sırada yer alan Çorum’un etkinlik skoru 0,50 olarak bulunmuştur. Kentsel çevresel etkinliğin sağlanabilmesi için ölçeğe göre sabit getiri varsayımı altında PM10 miktarını yüzde 26,5, atık su miktarını yüzde 97,8 ve katı atık miktarını yüzde 44,3 azaltılması gerekmektedir. Ölçeğe göre
değişen getiri varsayımı altında ise SO2 miktarında yüzde 2,57, PM10
miktarında yüzde 71,8, atık su miktarında yüzde 222,6 ve katı atık miktarında yüzde 80,9’luk bir azalma ile etkin sınıra ulaşılabilmektedir.
Dördüncü sırada yer alan Sivas’ın etkinlik skoru 0,55 olarak bulunmuştur. Kentsel çevresel etkinliğin sağlanabilmesi için ölçeğe göre sabit getiri varsayımı altında SO2 miktarını yüzde 51,1, atık su miktarını yüzde 183,4
ve katı atık miktarını yüzde 73,2 azaltılması gerekmektedir. Ölçeğe göre
değişen getiri varsayımı altında ise SO2 miktarında yüzde 105,4, atık su
miktarında yüzde 141,6 ve katı atık miktarında yüzde 85,1’lik bir azalma ile etkinlik sağlanabilmektedir.
Beşinci sırada yer alan Kahramanmaraş’ın etkinlik skoru 0,57 olarak tespit edilmiştir. Kentsel çevresel etkinliğin sağlanabilmesi için ölçeğe göre sabit getiri varsayımı altında PM10 miktarında yüzde 35,15, atık su miktarını yüzde 0,20 ve katı atık miktarını yüzde 73,8 azaltılması önerilmektedir. Ölçeğe göre değişen getiri varsayımı altında ise SO2 miktarında yüzde 14,4, PM10
miktarında yüzde 100,7, atık su miktarında yüzde 92,3 ve katı atık miktarında yüzde 124’lük bir azalma olması gerekmektedir.
Tablo 3’te yer alan ölçeğe göre sabit ve değişen getiri varsayımı altında etkin olmayan illerin etkin sınıra ulaşabilmesi için çevresel çıktılarda yapılması gereken düzenlemeler çalışmanın Ekler kısmında yer alan Tablo 6 ve 7’de ayrıntılı olarak sunulmaktadır.
Sonuç
Bu çalışmada Türkiye’deki seçilmiş illerin kentsel çevresel sürdürülebilirlik açısından mevcut durumlarının ne olduğu incelenmeye çalışılmıştır. Bu doğrultuda çevre konusunda son yıllarda sıkça başvurulan niceliksel bir yöntem olan veri zarflama analizinden yararlanılmıştır. Bununla birlikte ülkenin kalkınma sürecinin ileri noktalara geçmesinin önündeki yapısal ve kurumsal engeller varlığını sürdürdüğü ve bu kısıtların yarattığı bölgesel eşitsizlikler önemini koruduğundan, bölgesel farklılıklar ve illerin homojen olmayan yapısının niceliksel araştırmalarda dikkate alınmasının gerekliliği ortaya çıkmaktadır. Bu gerçeklikten hareketle çalışmada standart veri zarflama analizlerinin ötesine geçilerek kategorik veri zarflama yönteminin kullanılması tercih edilmiştir. Bu tercih aynı zamanda diğer çalışmalarla karşılaştırıldığında mevcut çalışmanın bulgularını da özgünleştirmektedir.
Çalışmada elde edilen kategorik modeldeki etkinlik değerleri iktisadi açıdan gelişmiş iller ile kalkınmada öncelikli yöreler kapsamındaki dezavantajlı illeri iki farklı kategoride değerlendirmektedir. Bu ayrıştırma etkin olmayan illerin göreli etkinsizlik değerlerini hesaplarken referans kabul edilen illerin ağırlıklı olarak aynı kategorideki iller arasından seçilmesini sağlamaktadır. Dolayısıyla bir taraftan dışsal nedenlerle avantajlı olan bir ilin etkinlik değeri ağırlıklı olarak gelişmiş illere kıyasla tespit edilirken diğer taraftan dezavantajlı bir ilin etkinlik değeri de büyük ölçüde kendisi ile benzer koşullarda olan illere göre hesaplanmaktadır.
Çalışmada gelişmiş illeri temsil eden ve I. Kategori’de yer alan iller arasında Adana, Bilecik, Bolu, Kırklareli, Kocaeli ve Yalova’nın ölçeğe göre sabit getiri varsayımı altında girdi ve çıktı yönlü etkinlik skorları yüzde 100 olarak hesaplanmıştır. I. Kategori’de yer alan illerden ölçeğe göre sabit getiri varsayımı altında 19 ilin etkin olmadığı tespit edilmiş ve söz konusu illerin göreli etkinsizlik değerleri veya performans skorları ağırlıklı olarak Yalova ve Kocaeli’nin referans değerlerine göre belirlenmiştir. I. Kategorideki illerin ölçeğe göre değişen getiri varsayımı altında girdi ve çıktı yönlü etkinlik skorlarına göre 18 ilin etkin sınırdan uzak değerler aldığı tespit edilmiştir. Burada da Adana, Bilecik, Bolu, Kırklareli, Kocaeli, Eskişehir ve Yalova en iyi performansa sahip iller olurken girdi yönlü analizde Yalova ve Kocaeli referans iller olarak ağırlığını korumuştur. Buna ek olarak çıktı yönlü etkinlik değerlendirilmesinde referans kabul edilen iller Kocaeli ve Yalova’nın yanı sıra Eskişehir ve Kırklareli ile de genişlemiştir. I. Kategoride performans açısından en düşük skora sahip beş il ise sırasıyla Antalya, Denizli, Muğla, Aydın ve Balıkesir olmuştur.
II. Kategori’de yer alan kalkınmakta öncelikli yöreler kapsamında değerlendirilen 25 il içerisinde Ağrı, Çankırı, Diyarbakır, Niğde, Karaman,
Kırıkkale ve Batman’ın ölçeğe göre sabit getiri varsayımı altında girdi ve çıktı yönlü etkinlik skorları yüzde 100 olarak bulunmuştur. Buna ek olarak 18 ilin ise etkin olmadığı ve etkinlik düzeylerinin tespitinde de Ağrı ve Kırıkkale’nin referans alındığı görülmüştür. II. Kategorideki illerin ölçeğe göre değişen getiri varsayımı altında girdi yönlü etkinlik skorlarına bakıldığında Ağrı, Çankırı, Diyarbakır, Niğde, Karaman, Kırıkkale, Batman, Çanakkale, Kastamonu ve Mardin’in etkin sınırda olduğu görülmektedir. Bu çerçevede 15 ilin ise etkin sınırdan uzak olduğu ve Ağrı ile Kırıkkale’nin yine referans kabul edildiği tespit edilmiştir. Ölçeğe göre değişen getiri varsayımı altında çıktı yönlü etkinlik skorlarına göre ise girdi yönlü etkinlik sonuçlarına göre tespit edilen etkin iller içinden Mardin etkin olmadığı için etkin olmayan il sayısı 16’ya yükselmiştir. Söz konusu iller arasında en düşük performansa sahip beş il sırasıyla Samsun, Aksaray, Çorum, Sivas ve Kahramanmaraş olarak tespit edilmiştir.
Çalışmanın niceliksel analiz sonuçlarında görüldüğü gibi I. Kategori’de yer alan gelişmiş iller ağırlıklı olarak kendi içindeki etkin sınırda yer alan iller ile kıyaslanırken görece dezavantajlı iller olarak kabul edilen ve II. Kategori’de yer alan illerde ağırlıklı olarak kendi içinde değerlendirilmektedir. Kategorik VZA yönteminin bu avantajı standart VZA yöntemlerinin KVB’lerin homojen olma kısıtını gevşetmekle birlikte daha tutarlı sonuçlar sunmaktadır. Bir başka deyişle VZA’ların göreli performans ölçümü olduğu dikkate alındığında gelişmiş bir ili referans kabul ederek kalkınmakta öncelikli yöre olarak tanımlanan dezavantajlı bir ilin etkinlik skorunun hesaplanması kanımızca sonucu baştan belli olan bir değerlendirmedir. Buna ek olarak çalışmada çevresel çıktılar olarak değerlendirilen ve istenmeyen çıktılar olarak modele dahil edilen SO2, PM10, Atık su ve Katı atık miktarları artıkça illerin etkinlik
skorları azalmaktadır. Bu çerçevede herhangi bir ilin etkinlik değerini artırabilmek için istenmeyen çıktıların azaltılması gerekmektedir. Kentsel çevresel sürdürülebilirlik tartışmasında istenmeyen çıktıları azaltarak hanehalkı refahını artırabilmek temel tartışma konusu olduğundan çalışma istenmeyen çıktıların ne düzeyde azalması gerektiğine dair projeksiyonlar sunmaktadır (Bkz. Ekler Kısmı, Tablo 4, 5, 6 ve 7). Söz konusu projeksiyonlar gerçekleştiği takdirde etkinsiz olarak tespit edilen illerin niceliksel olarak etkin sınıra ulaşabildiği ve bu öngörülerin yerel ve merkezi karar alıcılara politika geliştirebilmek için fırsatlar sunduğu düşünülmektedir.
Sonuç olarak çalışmada elde edilen bulgular Türkiye’nin büyüme ve kalkınma süreçleri ile çevresel sürdürülebilirlik arasında ortaya çıkabilecek ikilemleri ortadan kaldırabilmek için istenmeyen çıktıları en düşük seviyede tutabilecek yöntemleri tercih etmesi gerektiğini bir kez daha teyit etmektedir.
Kaynakça
Aydemir, Z. C. (2002), Bölgesel Rekabet Edilebilirlik Kapsamında İllerin Kaynak Kullanım Görece
Verimlilikleri: Veri Zarflama Analizi Uygulaması, DPT-Uzmanlık Tezleri, Yayın No:2664.
Ankara.
Banker, R. D. ve Morey, R. (1986), The Use of Categorical Variables in Data Envelopment Analysis, Management Science 32(12): 1613-1627.
Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. (1981), Evaluating Program and Managerial Efficiency: An Application of Data Envelopment Analysis to Program Follow Through, Management
Science, vol. 27, no: 6: 668-697
Charnes, A., Cooper, W. W. ve Li, S. (1989), “Using Data Envelopment Analysis to Evaluate Efficiency in the Economic Performance of Chinese Cities”, Socio-Economic Planning
Sciences, 23 (6): 325-344.
Charnes, A., W. W. Cooper, A. Y. Lewin and L. M. Seiford, (1994), Data Envelopment Analysis:
Theory, Methodology, and Applications,Kluwer Academic Publishers, Section 3.3,
Categorical inputs and outputs: 52-54.
Chung, Y. H., Fare, R. ve Grosskopf, S. (1997), Productivity and Undesirable Outputs: A Directional Distance Function Approach, Journal of Environmental Management, 51: 229-240.
Coelli T.J. (1996), A Guide to DEAP Version 2.1: A Data Envelopment Analysis (Computer) Program, CEPA Working Papers, no. 8/96.
Cooper W. W., Seifor, L. M. ve Tone, K. (2007), Data Envelopment Analysis - A Comprehensive
Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software, Second Edition;
Springer.
DPT, UNDP, EU (2007), Sürdürülebilir Kalkınmanın Sektörel Politikalara Entegrasyonu Projesi,
Tanıtım Broşürü, Ankara.
European Commission, (2001), A Framework for Indicators for the Economic and Social
Dimensions of Sustainable Agriculture and Rural Development, Agriculture Directorate-General, February.
Fare, R., Grosskopf, S. Lovell, C. A. K. ve Pasurka, C. (1989), Multilateral Productivity Comparisons When Some Outputs Are Undesirable: A Nonparametric Approach, The
Review of Economics and Statistics, Volume 71: 90-98.
Fare, R. ve Grosskopf, S. (2004), Modeling Undesirable Factors in Efficiency Evaluation: Comment, European Journal of Operational Research, 157: 242–245.
Forsund, F.R., (2002), Categorical Variables in DEA, International Journal of Business and
Economics, Vol. 1(1), 33-44.
Gökgöz F. (2009), Veri Zarflama Analizi ve Finans Alanına Uygulanması, A.Ü.SBF. Yayın no: 597, Ankara.
Hernandez-Moreno, S. ve De Hoyos-Martinez, J. (2010), Indicators of Urban Sustainability in Mexico, Theoretical and Empirical Researches in Urban Management, 7 (16): 46–60. Kalkınma Bakanlığı (2012), Ekonomik ve Sosyal Göstergeler (1950–2010), www.dpt.gov.tr (Erişim
Tarihi: 10.02.2012).
Kamakura, W., (1988), A note on The use of Categorical Variables in Data Envelopment Analysis,
Kıran, B. (2008), Kalkınmada Öncelikli İllerin Ekonomik Etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi Yöntemi
İle Değerlendirilmesi, Çukurova Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yayınlanmamış
Yüksek Lisans Tezi, Adana.
Liu, Y. B. (2007), The positive study on the relationship between Chinese City Economic Growth and Environmental Quality, Commercial Research, 366: 24–27.
Marshall, E. ve Shortle, J. (2005), Using DEA and VEA to Evaluate Quality of Life in the Mid-Atlantic States, Agricultural and Resource Economics Review, 34 (2): 185–203.
Mastercard Worldwide ve Boğaziçi Üniversitesi (2011), Türkiye’nin Şehirleri Sürdürülebilirlik
Araştırması, Nisan 2011, İstanbul.
McMichael, A. J. (1999), Urbanisation and Urbanism in Industrialised Nations, 1980-Present: Implications for Health, Urbanism, Health and Human Biology in Industrialised Countries, (Eds.: Schell, L.M. and Ulijaszek, S.J.) Society for the study of Human Biology
Symposium 40, Cambridge: Cambridge University Press, 21–45.
Meadowcroft, J. (1997), Planning Democracy and the Challenge of Sustainable Development,
International Political Review, 18 (2): 167–189.
Meadows, D. H., Meadows, D.L., Randers, J. ve Behrens III, W.W. (1972), The Limits to Growth: a
Report for the Club of Rome’s Project on the Predicament of Mankind. New York:
Universe Books.
Myllya, S. ve Kuvaja, K. (2005), Societal Premises for Sustainable Development in Large Southern Cities, Global Environmental Change, 15: 224-237.
OECD, 2008, OECD Environmental Outlook to 2030, www.oecd.org/publishing/corrigenda Türkiye Çevre Sorunları Vakfı (1989), Ortak Geleceğimiz, çeviren: Belkıs Çorakçı, Ankara: Çevre
Sorunları Vakfı Yayınları.
Schell, L. M. Ve Ulijaszek, S. J. (1999), Urbanism, Urbanisation, Health and Human Biology: an Introduction, Urbanism, Health and Human Biology in Industrialised Countries”, (Eds.: Schell, L.M. and Ulijaszek, S.J.) Society for the study of Human Biology Symposium 40, Cambridge: Cambridge University Press, 3–20.
Scheel, H. (2001), Undesirable Outputs in Efficiency Valuations, European Journal of Operational
Research, 132: 400-410.
Siong, H. C. ve Hussein, M. Z. S. M. (2008), Modeling Urban Quality of Life With Data
Envelopment Analysis Methods, University Technology Malaysia, VOT 78513.
Şahin, Y. (2010), Kentleşme Politikası, Trabzon: Murathan Yayınevi.
Tarım A. (2001), Veri Zarflama Analizi: Matematiksel Programlama Tabanlı Göreli Etkinlik Ölçüm
Yaklaşımı, Sayıştay Yayın işleri Müdürlüğü, Ankara.
Tanguay, G., Rajaonson, J., Lefebvre, J-F. ve Lanoie, P. (2010), Measuring the Sustainability of Cities: An Analysis of the Use of Local Indicators, Ecological Indicators, 10 (2): 407–418. Tekeli, İ. (1996), Birleşmiş Milletler Konferansları’nın Yapısal Sınırları, İç Gerilimleri, Konferanslar
Arası İş Bölümü ve Habitat II, Habitat II Konferansı Yazıları, T.C. Başbakanlık Toplu Konut İdaresi Başkanlığı, Ankara.
TÜİK (2013), Türkiye İstatistik Kurumu Haber Bülteni, Sayı: 13425, Ankara.
TÜİK (2008), İstatistik Göstergeler 1923–2007, Türkiye İstatistik Kurumu, Yayın No: 3206, Ankara. UN (1987), Our Common Future, Report of the World Commission on Environment and
URAK (2009), İllerarası Rekabetçilik Endeksi 2008–2009, Uluslararası Rekabet Araştırmaları Kurumu, İstanbul.
Ülengin, B., Ülengin F. ve Güvenç, Ü. (2001), A multidimensional Approach to Urban Quality of Life: The Case of İstanbul, European Journal of Operational Research, 130 (2): 361-374. Van Dijk, M. P. ve Mingshun, Z. (2005), Sustainability Indices as a Tool for Urban Managers,
Evidence from Four Medium-Sized Chinese Cities, Environmental Impact Assessment, 25 (6): 667–688.
Wheeler, S. (2004), Planning for Sustainability: Toward Livable, Equitable, and Ecological
Communities, Londra ve New York: Routledge.
World Bank (2010), Eco-Cities: Ecological Cities as Economic Cities, Washington: World Bank. Yang, H. ve M. Pollitt, (2009), Incorporating Both Undesirable Outputs and Uncontrollable
Variables into DEA: The Performance of Chinese Coal-Fired Power Plants, European
Journal of Operation Research, 197: 1095-1105
Yu, Y. ve Wen, Z. (2010), Evaluating China’s Urban Environmental Sustainability with Data Envelopment Analysis, Ecological Economics, 69: 1748–1755.
Zhu, J. (1998), Data Envelopment Analysis vs. Principal Component Analysis: An Illustrative Study of Economic Performance of Chinese Cities, European Journal of Operational Research, 111: 50–61.
