• Sonuç bulunamadı

THE EFFECTS OF COVID-19 PANDEMIC TO THE AVIATION SECTOR AND COMPARISON OF TURKISH MAJOR AIRPORTS EFFIENCY EVALUATION BEFORE AND DURING PANDEMIC CONDITIONS WITH DATA ENVELOPMENT ANALYSIS METHOD.

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "THE EFFECTS OF COVID-19 PANDEMIC TO THE AVIATION SECTOR AND COMPARISON OF TURKISH MAJOR AIRPORTS EFFIENCY EVALUATION BEFORE AND DURING PANDEMIC CONDITIONS WITH DATA ENVELOPMENT ANALYSIS METHOD."

Copied!
17
0
0

Yükleniyor.... (view fulltext now)

Tam metin

(1)

©Copyright 2020 by Social Mentality And Researcher Thinkers Journal

SOCIAL MENTALITY AND RESEARCHER THINKERS JOURNAL Doı: http://dx.doi.org/10.31576/smryj.711

SmartJournal 2020; 6(39):2691-2707 Arrival : 14/11/2020 Published : 25/12/2020

COVID-19

SALGINININ

HAVACILIK

SEKTÖRÜNE ETKİLERİ

ve

TÜRKİYE’DEKİ

YOĞUN HAVALİMANLARININ SALGIN ÖNCESİ

ve

SALGIN

KOŞULLARINDA

ETKİNLİK

DEĞİŞİMLERİNİN VERİ ZARFLAMA ANALİZİ

YÖNTEMİ İLE TESPİTİ

The Effects Of COVID-19 Pandemic To The Aviation Sector And Comparison

of Turkish Major Airports Effiency Evaluation Before and During Pandemic

Conditions with Data Envelopment Analysis Method

Reference: Taşdemir, M. (2020). “Covid-19 Salgınının Havacılık Sektörüne Etkileri ve Türkiye’deki Yoğun Havalimanlarının Salgın Öncesi Ve Salgın Koşullarında Etkinlik Değişimlerinin Veri Zarflama Analizi Yöntemi İle Tespiti”, International Social Mentality and Researcher Thinkers Journal, (Issn:2630-631X) 6(39): 2691-2707.

Murat TAŞDEMİR

DHMİ Genel Müdürlüğü

ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5131-1085 ÖZET

İlk olarak Çin’de tespit edilmesinin ardından kısa sürede tüm Dünyaya yayılan ve hayatın her alanını olumsuz olarak etkileyen COVID-19 pandemisinin etkilerinin en fazla göründüğü sektörlerden birisi de havacılık sektörü olmuştur. Mart 2020’den itibaren başlayan kısıtlamalar ile ülkeler sınırlarını kapatmaya başlamışlar ve akabinde uçuş kısıtlamaları dolayısı ile her yıl sürekli olarak gelişim gösteren havacılık sektöründe kriz emareleri görünmeye başlamıştır. Çalışmada ilgili salgının sivil havacılık alanında yol açtığı kayıplar ve oluşturduğu etkiler; havalimanları, havayolları, hava seyrüsefer hizmet sağlayıcılar açısından incelenmiştir. İlgili alanlara yapılması planlanan devlet yardımları ve sektörün talepleri üzerinde durulmuştur. Havacılık otoritesi resmi kuruluşların verileri kullanılarak içerisinde bulunulan kriz durumunun derinliği ortaya konulmuştur. Çalışmanın ampirik kısmında; Veri Zarflama Analizi kullanılarak, Türkiye’nin en yoğun 6 havalimanı olan İstanbul Atatürk, İstanbul, İzmir Adnan Menderes, Ankara Esenboğa, İstanbul Sabiha Gökçen, Antalya havalimanları için yılın çeyrek dönemlerini içerecek şekilde; 2019 yılı ilk 9 ayı ve 2020 yılı ilk 9 aylık sürelerdeki etkinlik analizi yapılmıştır. COVID-19 pandemisinin etkinlik değerleri üzerindeki değişimi ve bu değişime sebep olan koşullar incelenmiştir. Sonuç olarak pandeminin başlangıcı ile birlikte etkinlik değerlerinde düşüş gözlenmiş, yasakların nispeten hafiflediği ve uçuşların arttığı yaz aylarında ise etkinlik değerlerinde tekrar artış yaşanmıştır. Farklı koşulları içeren 2019 ve 2020 yıllarının aynı dönemlerindeki etkinlik skorları analiz edilmiş ve etkinlik skorlarında yarı yarıya azalma tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler: Havacılık Yönetimi, Kurumsal Yönetişim, Stratejik Yönetim, COVID-19, Etkinlik Analizi

ABSTRACT

The aviation industry was one of the people most negatively affected by the COVID-19 pandemic, which spread to the whole world and negatively affected life after it was first detected in China. As of March 2020, countries started to implement restrictions as borders closuresan subsequently, due to the restrictions, signs of pandemic crisis began to apper aviation industry which had continuous development each year. In the study, loses of civil aviation fields which are airports, airlines, air navigation service providers examined becuse of the relevand epidemic conditions. State aids and further requests to be made in these areas emphasized, and the current situation was revealed by using the data of official institutions. On addition, for overcome the crisis stiation, sub sectors support request information was given. In the empirical part of study; Turkey’s busiest six airports which are; İstanbul Atatürk, İstanbul Airport, İzmir Adnan Menderes, Ankara Esenboğa, İstanbul Sabiha Gökçen and Antalya Airports effiency analyzed with the same quarters of different two years 2019 and 2020 via Data Envelopment Analysis Technique. The analysis was conducted first 9 months of 2019 and first 9 months of the year 2020. The change in the effiency values due to the COVID-19 and the effective conditions on this changes were also examined. As a result; with the onset of the pandemic, there was a decrease observed in effiency values, but as a result of easing the restrictions in summer period an increase in the values are observed. A decrease was observed by half of the effiency scores between same periods of 2 years were analysed, which had different conditions.

Keywords: Aviation Management, Corporate Governance, Strategic Management, COVID-19, Effiency Analysis

(2)

1. GİRİŞ

Sivil havacılık taşımacılığını olumsuz olarak etkileyen faktörler genel olarak; petrol krizleri, doğal afetler, silahlı çatışmalar, terörist saldırıları, ekonomik durgunluklar ve yaygın hastalıklar olarak belirlenmiştir. Yılda yaklaşık olarak %4,5 oranında büyüme kaydeden sivil havacılık sektörü 11 Eylül saldırıları, 2001 ve 2008 yıllarındaki ekonomik durgunlukta kan kaybetmiştir (Lamb vd., 2020).

Aralık 2019’da ilk olarak Çin’in Wuhan kentinde tespit edilip ardından tüm dünyaya hızla yayılan Covid-19, 13 Ocak’ta Filipinler’de, 20 Ocak’ta ABD’de görünmüştür. 1 Şubat 2020 tarihinde DSÖ Uluslararası Öneme Sahip Halk Sağlığı Acil Durumu ilan etmiştir. Yayılım hızının anlaşılması açısından örnek vermek gerekirse; Şubat 2020 sonunda COVID-19 Antarktika hariç her kıtada tespit edilmiştir (Nature, 2020). 9 Mart 2020’de tespit edilen vaka sayısı 100.000 ve sadece 2 hafta sonrası 26 Mart 2020’de ise yarım milyonu geçmiştir. Günümüz gerçeği pandemi ve yarattığı koşullar tüm dünyada başta sağlık sistemi olmak üzere, ekonomi, eğitim, ulaşım, sosyal hayat gibi birçok alanı olumsuz olarak etkilemiş ve halen de etkilemektedir (WHO, 2020).

2019 itibarı ile turizm dünyada Gayri Safi Milli Hasıla’nın (GDP) %10,4’ünü oluşturmakta, her geçen gün büyümekte ve birçok alt iş koluna istihdam ve gelir sağlamaktadır (WTTC, 2020). Bunun getirisi olarak havacılık alanında 2019 yılında 2018 yılına kıyasla uluslararası yolcu trafiğinde %4’lük bir artış yaşanmıştır (IATA, 2020a). Ancak COVID-19 pandemisinin yayılması ile birlikte havacılık sektörü küresel olarak kısa zaman içerisinde yolcu talebinde %70-95 oranında azalışla karşılaşmıştır. Havacılık gelirlerinde 2020 yılı için 314 milyar Dolar düşüş olacağı tahmin edilmektedir. Şekil 1.’de 2019 ve 2020 yıllarına dair aylık bazda uçuş sayılarındaki farklılaşma gösterilmektedir. Şekilden de anlaşılacağı üzere 2019 yılına göre uçuş sayıları artışla başlamış ancak mart ayından itibaren düşüşe geçmiştir (ICAO, 2020a). Tablo 1.’de üçer aylık periyotlar halinde Dünya genelinde uçuş sayılarının yüzdesel olarak değişimi verilmiştir.

Şekil 1. Aylık bazda 2019-2020 yılları uçuş miktar kıyaslaması (ICAO, 2020a).

Tablo 1. Üçer aylık dönemlerde uçuş sayılarındaki yüzdesel fark (ICAO, yazar tarafından derlendi).

Dönem % Fark

Ocak-Şubat-Mart -5,32 Nisan-Mayıs-Haziran -64,37 Temmuz-Ağustos-Eylül -34,72

COVID-19’un etkisi 2003 yılında SARS, 2005 ve 2013 yıllarında kuş gribi ve 2015 yılında yaşanan MERS gibi yayılan hastalıkların aksine ulaşım sektörüne etkileri kıyas kabul etmeyecek oranda büyük olmuştur. Söz konusu koşullarda havayollarına olan talep, havayolu gelirleri (RPK); V, U veya yaygın V şeklinde düşüş gösterip koşulların ortadan kalkmasının ardından önceki

(3)

smartofjournal.com / editorsmartjournal@gmail.com / Open Access Refereed / E-Journal / Refereed / Indexed düzeylerine hızlı olarak dönüş sağlayabilmişlerdir. Şekil 2 SARS, MERS ve Kuş Gribi salgınlarının havacılık sektörü gelirlerindeki azalışını göstermektedir.

Şekil 2. SARS, MERS, Kuş Gribi salgınlarının havacılık sektörüne etkileri (IATA, 2020b).

Pandeminin ortaya çıkışının hemen ardından devletler aşağıda örnekleri verilen uluslararası yasalar ve milli yasalarını gerekçe göstererek, önlem olarak ulusal sınırlarını uçuşlara ya tamamen kapatmışlar ya da aşırı denetimli olarak sınırlı sayıda uçuşlara izin vermişlerdir. Uluslararası uçuşların büyük kısmını yurtdışında kalan vatandaşlarının kendi memleketlerine dönüş imkanları için tanınan tahliye uçuşları ve kargo uçuşları oluşturmuştur.

Birleşmiş Milletler kuruluşu olan International Civil Aviation Organisation- Uluslararası Sivil Havacılık Teşkilatı’nın (ICAO) kuruluşunu da temsil eden 1944 tarihli Şikago Konvansiyonu,

Hastalıkların Sirayetini Önlemek başlıklı 14. maddesi:

“Akid Devletlerden her biri kolera, salgın halinde tifüs, çiçek, sarı humma. veba., ve Akid Devletlerin zaman zaman tasrihini kararlaştıracakları diğer sâri hastalıkların hava seyrüseferleri yoluyla yayılmasını önlemek için müessir tedbirler almayı taahhüt eder ve bu maksatla Akid Devletler hava nakil vasıtalarına kabili tatbik olan sıhhi tedbirlere müteallik beynelmilel nizamlara alakalı makamlarla sıkı istişarede bulunurlar. Bu gibi istişareler bu mevzua müteallik olmak üzere mevcut olup Akid devletlerin de imza etmiş bulunabilecekleri beynelmilel konvansiyonların tatbikine engel teşkil etmez.”

metnini içermektedir. (SHGM)

Öte yandan ilgili maddeye ek olmak üzere Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) ve ICAO’nun ilgili koşulların görünmesi halinde birlikte çalışmasını SARPs (Standartlar ve Önerilen Uygulamalar) dokümanı Ek 9, Bölüm 8.12’de belirlemiştir. Bölüm 2.4’de ise

“Sözleşmeye imza atan devletler, DSÖ 2005 uluslararası sağlık tüzüğüne uygun olarak bu tür bir önlem almadıkça, bir uçağın halk sağlığı sebepleriyle herhangi bir uluslararası havalimanına inişine engel olmayacaktır.”

hükmü bulunmaktadır (ICAO, 2017).

COVID-19 öncesi uçuş seviyelerine tekrar ulaşabilmek için IATA tarafından yapılan tahminler 2023-2024 yıllarını göstermekte (IATA, 2020c), bu döneme kadar ticari havacılığın toparlanma sürecinin ağır ve sancılı olacağı tahmin edilmektedir. Günümüzde ülkelerin dünya ile gerek kültürel

(4)

ve gerekse ticari olarak bağlantısını sağlayan sivil havacılık faaliyetlerinin sürdürülebilmesi için hemen her devlet başta bayrak taşıyıcı hava yolları olmak üzere çeşitli destek paketleri açıklamış (Abate, vd., 2020) ve havacılık faaliyetlerinin devam edebilmesi için çeşitli önlem arayışlarına girmişlerdir. Özellikle Almanya ve Fransa bünyelerinde bulunan hava yollarına destek paketlerini art arda açıklamışlar ancak Avrupa Birliği yasaları gereğince haksız rekabeti önlemek adına Avrupa Birliği Komisyonu (EC) yardım paketlerine ek şartlar koyulmuştur. Bu şartlar; bazı havalimanlarındaki slot sayısının azaltılmasından (EC, 2020), iklim değişikliğinde büyük rol oynayan karbon salınım miktarının azaltılmasını, gürültü seviyelerinin düşürülmesi şartlarını da içermektedir (Climateaction, 2020).

Devletler yardım paketlerinden faydalanılması kapsamında öncelikli olarak bayrak taşıyıcı firmalara öncelik tanımışlar, Low Cost Carrier (LCC) olarak hizmet veren Düşük Maliyetli Taşıyıcı firmalar ilk aşamada kapsam dışında bırakılmıştır. Yukarıda bahsedilen tahliye uçuşlarının büyük çoğunluğu da bayrak taşıyıcı firmalar aracılığı ile yapılmıştır. LCC firmalardan bazıları destekler yerine alınan vergilerin ertelenmesi veya tasarruf sebebiyle iş yasalarında gevşeme talep etmişler, böylece alınacak devlet yardımı sonucunda şirket yönetiminde oluşabilecek devlet baskısından kaçınma eğilimlerini göstermişlerdir. Bazı firmalar ise devlet yardımının sadece bayrak taşıyıcı hava yollarına yapılmasını eleştirmiş, aynı şekilde desteklerin bu firmalara da yapılması gerektiğini savunmuşlardır. (Budd L., vd., 2020)

Ülkelerin pandemi koşullarına karşı aldıkları önlemler birbirlerinden farklılık göstermekte, yaza geçiş süreci ile birlikte çoğu ülke seyahatlerin daha serbest hale gelebilmesi için kısıtlamaları nispeten gevşetme eğilimine girmiştir (Politico, 2020). Ancak İngiltere örneğinde görülebileceği gibi katı seyahat kısıtlaması programına devam eden ülkeler de bulunmakta, buna karşın İngiliz hava yolu şirketleri olan Ryanair, British Airways ve easyJet hükümetin 14 günlük karantina zorunluluğunun aşırı derecede kısıtlayıcı olması sebebiyle konunun yeniden incelenmesi için mahkemeye başvuracaklarını bildirmişlerdir (Guardian, 2020). Havayollarının işlettiği uçaklar uzun süre yerde, uçuştan uzak kalmış ve yaz dönemi hareketlenmesi dahi yerde kalan uçak sayısının tamamını faal hale getirecek kadar yolcu/yük potansiyeli oluşmasına sebep olmamıştır.

Seyahat yasakları, kısıtlamaları, kapasite azalımı, tahlil zorunluluğu gibi bazı etkenlerin ve hava yolu müşterisinin sağlık çekinceleri sebebiyle uçuş isteğinin azalması sonucu uçuşlar günden güne azalmıştır. Sektörün girdiği dar boğazdan yukarıda sözü edilen üç alan da olumsuz anlamda etkilenmiştir.

Hava trafiğinin emniyetli şekilde akışından sorumlu olan hava seyrüsefer hizmet sağlayıcıları (ANSP) ise emniyet ve ulusal güvenlik çekinceleri gibi kaygılardan dolayı, birkaç istisna dışında tamamen devlet mülkiyetinde ve kontrolündedir. Çoğunlukla kâr amacı gütmeyen, ekonomik olarak maliyetin dönüşü (Cost Recovery) prensibi dahilinde çalışan ilgili kuruluşlar için devlet desteği hava yolları ve hava limanlarında olduğu gibi aciliyet taşımamaktadır (Castelli ve Raineri, 2007). Buna rağmen hava seyrüsefer hizmet sağlayıcıları öncelikle maliyet azalımı için gerekli önlemleri almaya başlamışlar; bunun için erken emeklilik veya çalışma saatlerinin yeniden düzenlenerek ödeme şemalarının tekrar oluşturulması gibi tedbirler almaya koyulmuşlardır (Eurocontrol, 2020a). Akabinde ise devlet desteklerinden yararlanabilmek için bağlı bulundukları Bakanlık, Kuruluş, Eyalet Yönetimi vs. başvurularda bulunmuşlardır. Örnek olarak Almanya ANSP kuruluşu DFS, COVID-19 destekleri kapsamında 2020 yılı için 500 milyon Euro destek almış ve 2025 yılına kadar bu destek miktarının 1 Milyar Euro olacağı beklenmektedir. Bir diğer örnek eylül ayında İsviçre ANSP kuruluşu Skyguide 165 Milyon Dolar destek almış ve hava trafik kontrolörleri için emeklilik yaşını 60’dan 56’ya çekmiştir. Böylece iş gücündeki yeniden düzenleme sayesinde maliyet azalımı hedeflemiştir. İngiltere ANSP kuruluşu NATS ise operasyonel alanda çalışmayan personellerden bir kısmının gönüllülük esasına dayalı olarak işine son vereceğini duyurmuş ve kullanmadığı arazilerin satışı ve kiralık mülklerinin azaltılması için harekete geçmiştir (Aviationweek, 2020).

(5)

smartofjournal.com / editorsmartjournal@gmail.com / Open Access Refereed / E-Journal / Refereed / Indexed Havalimanları ise devletler tarafından seyahat için koşul olarak belirlenen test, ateş ölçümü, terminal alanlarının seyreltilmiş kullanımı gibi uygulamaların yanında, esas gelirini oluşturan havayollarının uçuşlarının azalması veya tamamen kesilmesinden dolayı gerek mali ve gerekse teknik olarak zor durumda kalmışlardır. Havalimanı gelirleri önceki yıla göre %61 oranında azalmış (ICAO, 2020b), ve birçok havalimanı destek için ilgili kuruluşlara başvurulara başlamışlardır. Ülkelerden örnek vermek gerekirse; İngiltere 2021 yılı için 100 milyon poundluk bir bütçe ayırdığını duyurmuş, ilgili bütçenin 24 havalimanında hizmet zararlarının kapatılması için kullanılacağını bildirmiştir (Business-live, 2020). Alman havalimanları işleticileri 4 Mart ve 30 Haziran arasındaki kayıplarının telafi edilmesi için hükümetten destek talebinde bulunmuşlar; konu ile alakalı olarak düzenlenen107(2) numaralı yardım paketinin içeriğinde iş kayıplarının önlenmesinden, kredi destek ve vergilerde ötelemeleye kadar birçok husus içeren içerik ile Avrupa Birliği Komisyonuna başvurmuştur. Avrupa Birliği Komisyon onayının ardından havalimanlarına yardım için bütçe tahsisine başlanmıştır. Sonuçta Leipzig/Halle ve Dresden havalimanları 27 milyon Euro destek alabilmişlerdir (Avionpros, 2020). Desteklemelere rağmen havacılık sektöründe mali zorlukların devam etmesi sebebiyle havalimanları yeni dönem için de destek taleplerini yenilemektedirler. Örnek verilen iki ülkeye benzer şekilde diğer Avrupa ülkelerinin “Hükümet

Destek Paketleri” için Avrupa Birliğine yaptığı birçok başvuru incelenip Avrupa Birliği

Komisyonu tarafından onaylanmayı beklemektedir (ECEUROPA, 2020). Havacılık sektörünü de içerisine alacak şekilde COVID pandemisi ile alakalı alınacak tedbirler ve yapılması planlanan yardımlar için belirlenen yol haritası, kısıtlar, prensipler ve koşullar AB yayın organı Official Journal of the European Union, 02.03.2020 tarih ve CI91/1 sayısı ile yayınlanmıştır (EUR-Lex, 2020).

Avrupa’da havalimanlarının mülkiyet yapıları incelendiğinde; %77’sinin tamamen veya kısmi olarak devlet mülkiyetinde oldukları gözlenmektedir. Bu mülkiyet yapısının getirisi olarak bakanlık veya federal hükümetlerin bütçelerinden pay almaktadırlar. Bunun yanı sıra yer işletme kuruluşları ve terminal işletmecilerinden de kira gelirleri kazanmaktadır. Ancak salgın döneminde havacılığın krize girmesi sebebiyle terminal ve yer hizmetleri hizmet kuruluşları da büyük gelir kayıplarına uğramışlardır. Bu sebeple yer hizmetleri kuruluşları ve terminal işleticileri havalimanına yapmaları gereken ödemeleri yapamayacak duruma gelmişlerdir. Açıklanan ve talep edilen destek paketlerinin bir kısmı da bu ödemelerin ertelenmesi ve yapılandırılmasını içermektedir. Domino etkisi ile sektörün her alanı birbirini finansal olarak etkilemekte, böylelikle her ne kadar devlet mülkiyeti veya kontrolü altında olsa da havalimanları ek bütçelere ihtiyaç duymaktadırlar (ACI, 2010). Havalimanlarının operasyon kaynaklı giderleri olduğu gibi aktif halde tutulabilmeleri için gereken yatırım, amortisman, enerji, katılım payı gibi sabit giderleri de gider yapılanmasında önemli ölçüde pay almaktadır. İlgili sabit giderler uçuş olsun veya olmasın tesisin aktif halde tutulabilmesi amacıyla bütçeden pay ayrılması zorunluluğunu doğurmaktadır. Çoğu havalimanı terminal işletmeciliği özel kuruluşlar aracılığı ile yapılsa da pist bakımı, seyrüsefer cihazlarının temin ve bakımı, uluslararası kuruluşlarca belirlenen güvenlik gereksinimleri üzerinde havalimanı idaresi ve işleticisinin tasarrufu oldukça sınırlıdır (Gillen vd., 2006). Gider şeması %35 amortisman, %20 bakım, %15 personel, %15 güvenlik, %11 ikmal, %3 enerji ve %1 diğer giderlerden oluşmaktadır (Peters, 2014). Her devletin salgına yönelik aldığı önlemlerin sonuçları da önlemlerin düzeylerinin boyutları dolayısı ile farklı olarak yansımıştır. Söz konusu önlemler: yurt içi ve dışı uçuş yasakları, pandemi koşullarında uçuş gerçekleştirebilmek için konulan kriterler, uçuş kapasiteleri, test politikaları olarak sayılabilir.

Avrupa’nın yoğun havalimanlarında ilk yasaklamaların mart ayında hayata geçirilmesinden günümüze yaşanan süreçte kapasite azalması ve 2019 yılı uçuş sayıları ile kıyaslamaları Şekil 3.’deki gibidir:

(6)

Şekil 3. Avrupa’daki büyük havalimanlarının salgın süresince trafik bilgileri (Eurocontrol, 2020b).

Şekil 2.’de verilen önceki salgın hastalıkların etkileri ve salgın öncesi faaliyet düzeyine erişilmesi sürecinde gözlemlenen V, U ve yaygın V şekillerinin aksine şekil 3’de de görüleceği üzere COVID-19 pandemisinde önceki yıla göre henüz bir toparlanma gözlenmemekte, uçuş düzeyleri düşük olarak devam etmektedir.

Çalışmada ticari havacılığın işlev alanında üç ana bileşeni olan havayolları, havalimanları, hava seyrüsefer hizmet sağlayıcılarının pandemi koşullarında maruz kaldıkları zorlu durumlardan, hareket tarzları ve alınan önlemlerden kısaca bahsedilmiş, analize esas olarak ise; pandemi koşulları

(7)

smartofjournal.com / editorsmartjournal@gmail.com / Open Access Refereed / E-Journal / Refereed / Indexed öncesi ve süresince havalimanları etkinlik değerlerindeki değişimin izlenmesi çalışma kapsamına alınmıştır.

Örneklem için Türkiye’de uçak ve yolcu trafiği en fazla olan İstanbul Atatürk (LTBA)1, İstanbul Havalimanı (LTFM), İstanbul Sabiha Gökçen Havalimanı (LTFJ), Ankara Esenboğa Havalimanı (LTAC), İzmir Adnan Menderes Havalimanı (LTBJ) ve Antalya Havalimanı (LTAI) seçilmiştir. Söz konusu havalimanlarının yılın aynı zamanlarını kapsayacak şekilde; 2019 ve 2020 yıllarının üçer aylık periyotları halinde 3 çeyrek dilimlik (Ocak, Şubat, Mart/Nisan, Mayıs, Haziran/Temmuz, Ağustos, Eylül) dönemsel etkinlikleri ve bir önceki yılın aynı dilimine göre etkinlik değerlerindeki değişimler hesaplanmış, bu değişimler üzerinde etkili olan etmenler değerlendirilmiştir.

Etkinlik değerlendirmesi Veri Zarflama Analizi (VZA) metodu ile yapılmış, model olarak girdiye yönelik CCR kullanılmıştır.

Uçuş kısıtlamalarının henüz yürürlüğe koyulmadığı 2019 yılı ile pandemiden dolayı kısıtlamaların yürürlüğe girdiği 2020 yılı arasındaki etkinlik değerlerinde kayda değer değişimler gözlenmiştir. Kısıtlamaların nispeten azaldığı yaz aylarını kapsayan üçüncü çeyrekte ise uçak ve yolcu trafiğinin artması sebebiyle etkinlik değerlerinde nispeten iyileşme gözlenmiştir. Son çeyrekte Dünya genelinde vaka sayılarının yeniden artış göstermesi ile uçuş kısıtlamalarının tekrar başlayacağı değerlendirilmekte ve bu kısıtlamaların etkinlik değerlerinde tekrar düşüşe sebep olacağı öngörülmektedir.

Çalışmada kavramsal çerçeve başlığı altında alanda, yapılan çalışmaların literatür taramaları ve VZA hakkında bilgi verilmiştir. Metodoloji kısmında ise yukarıda anılan Karar Verme Birimleri (KVB’ler) ve girdi ve çıktıların açıklamaları yapılmış, çalışmada gerçekleştirilen etkinlik analizi yöntemi açıklanmıştır. Bulgular başlığı altında VZA sonucunda elde edilen etkinlik değerlerindeki değişimler ortaya konulmuş, zamansal olarak değişimin sonuçları incelenmiştir. Son bölüm olan sonuç ve öneriler başlığı altında elde edilen değerlerin sebep ve etkileri tartışılmış, sonraki çalışmalar için önerilerde bulunulmuştur.

2. KAVRAMSAL ÇERÇEVE

Etkinlik kavramının ölçülmesi için geliştirilen parametrik olmayan analiz metodu VZA, etkinlik ölçümü yapılmak istenilen KVB’ler için tanımlanmış girdi ve çıktıları dikkate alarak bir etkinlik sınırı belirleyerek KVB’lerin ilgili sınıra olan uzaklıklarını ölçme mantığına göre etkinlik değerlendirmesi yapmaktadır.

Etkinlik kavramının giderek önem kazandığı günümüzde, VZA çoklu girdi ve çıktıları kullanmaktaki serbestliği ve kurulacak modelin, modelde girdi ve çıktılara verilecek ağırlıkların belirlenmesinde analisti serbest kıldığından her geçen yıl daha da popüler hale gelmektedir.

Literatür (2.1) başlığı altında analize konu olan havacılık ve havayollarında VZA ile yapılan analizler, en sık kullanılan girdi ve çıktılar hakkında bilgi verilmiştir. İlgili kısımda da görüleceği üzere ulaştırma ve özellikle havacılık alanında; havayolları ve havaalanları etkinlik değerlendirmeleri için VZA akademik çalışmalarda giderek daha fazla kullanılan bir yöntem olarak değer görmektedir.

Veri Zarflama Analizi (2.2) başlığı altında ise metodun tarihçesi, teorik ve uygulama temelleri, kullanım alanları kısaca verilerek analizde seçilen modelin açıklaması yapılmıştır.

2.1. Literatür

Havacılık alanında etkinlik değerlerinin hesaplanması ve diğer KVB’ler ile karşılaştırma için kullanılan VZA, üretim yapılan diğer sektörlere nispeten ulaştırma sektöründe daha geç uygulama alanı bulmuştur. Sektörü oluşturan karayolu, demiryolu, denizyolu ve havayolu üzerine yapılan

1Parantez içerisinde verilen dört harfli tanıtmalar, ilgili havalimanlarının ICAO kodlarıdır. ICAO tarafından tüm havalimanlarına benzersiz kod

(8)

çalışmalar zaman içerisinde sıklaşmış ve günümüzde etkinlik analizinde Skolastik Sınır Analizi (SFA) ile birlikte en çok kullanılan yöntem haline gelmiştir. İki yöntemin sektörde uygulama alanları incelendiğinde VZA genelde operasyonel etkinlik analizinde kullanılırken, SFA’nın ekonomik etkinlik analizinde daha fazla yer edindiği tespit edilmiştir.

(Cavaignag, 2017) bibliyometrik çalışmasında 1989-2016 arasında ulaşım sektöründeki çalışmalara dair bilgileri derlemiştir. Yapılan analizlere göre VZA ile ulaşım sektörü üzerine yapılan çalışmalarda uygulama alanında ilk sırayı %40 ile hava taşımacılığı almaktadır. Hava taşımacılığı üzerine yapılan çalışmaların %63’ünü havalimanları, %36’sını ise hava yolları oluşturmaktadır. Sektörün diğer alanlarında yapılan çalışmalar ise %26 ile denizcilik, %19 ile transit otoyollar, %8 ise demir yolu, %7 ile karayolu ve %1 ile ulaşım politikalarını kapsamaktadır.

VZA metodu kullanılarak yapılan havalimanları etkinlik analizleri genel olarak servis – operasyon faktörleri ve finansal faktörlerin incelendiği iki grup içerisinde incelenebilir. İlgili alanlar için en sık kullanılan girdi ve çıktı değişkenleri tablo 2’de listelenmiştir.

Tablo 2. Havalimanı etkinlik ölçümünde en sık kullanılan girdi ve çıktılar (Lampe, 2015).

Servis – Operasyon Faktörleri

Girdiler Çıktılar

- Çalışan sayısı

- Terminal alanı büyüklüğü - Pist sayısı

- Kapı sayısı

- Apron alanı büyüklüğü - Check-in banko sayısı - Pist Uzunluğu - Uçak park kapasitesi - Apron Sayısı

- Yolcu sayısı

- İniş kalkış (trafik) sayısı - Kargo miktarı Finansal Faktörler Girdiler Çıktılar - Operasyonel giderler - Sermaye giderleri - İşgücü giderleri - Sermaye stoku

- Havacılık faaliyeti dışı gelirler - Havacılık faaliyet gelirleri - Operasyonel gelirler

- Operasyonel olmayan gelirler

Havalimanları için etkinlik analizi değişimlerini inceleyen başlıca çalışmalar aşağıdaki gibidir: (Gillen ve Lall, 1997); VZA metodu ile 21 ABD havalimanının 1989-1993 arasındaki etkinlik değişimini incelemişlerdir. Girdi olarak pist, çalışan, bağlantı, uçak park yeri sayısı, pist uzunluğu, havalimanı ve terminal büyüklüğünü; çıktı olarak ise yolcu sayısı ve kargo miktarını kullanmışlardır.

(Barros ve Sampaio, 2004); çalışmalarında Portekiz’deki havalimanlarının 1999-2000 arasında bir yıllık etkinlik değerlerindeki değişimi incelemişler, girdi olarak çalışan sayısı ve sermaye giderlerini, çıktı olarak ise trafik sayısı, yolcu sayısı, kargo miktarı, havacılık faaliyeti dışı gelirler ve havacılık faaliyet gelirlerini kullanmışlardır.

(Lam, vd., 2009); Asya Pasifik bölgesindeki 11 ana havalimanının 2001-2005 yılları arasındaki etkinlik analizini yapmışlar ve girdi olarak çalışan sayısı, sermaye miktarı, ticari değeri kullanmışlar; çıktı olarak ise trafik sayısı, yolcu sayısı ve kargo miktarını analize dahil etmişlerdir. (Assaf, 2010); İngilterede bulunan 27 havalimanının 2007 yılındaki etkinlik analizini VZA ve bootstrapped regresyon analizi ile çalışmış, girdi olarak; tam zamanlı çalışan sayısı, havalimanı alanı, pist sayısını; çıktı olarak ise trafik sayısı, yolcu sayısı ve kargo miktarını kullanmışlardır. (Lozano ve Gutierrez, 2011); İspanya’da bulunan 41 havalimanının 2006 yılı için etkinlik analiz değişimini çalışmışlar, girdi olarak pist alanı, apron, terminal alanları, check-in banko sayısı, bagaj alanı ve kapı sıyışını; çıktı olarak ise yolcu sayısı, trafik sayısı ve kargo miktarını kullanmışlardır.

(9)

smartofjournal.com / editorsmartjournal@gmail.com / Open Access Refereed / E-Journal / Refereed / Indexed (Jardim vd., 2015); etkinlik değişimi için VZA ve Çok Kriterli Karar Verme (MCDM) tekniğini kullanmışlar, VZA aşamasında girdi olarak pist sayısı, uçak park kapasitesi, yolcu ve kargo terminal büyüklüğü, kapı sayısı, check-in banko sayısı, bagaj konveyör sayısı, uçuşu etkileyecek doğal olay sayısını; çıktı olarak ise trafik sayısı, yolcu sayısı ve kargo miktarını kullanmışlardır.

(Ateş vd., 2018); Türkiye’de DHMİ tarafından işletilen 27 havalimanının 2012-2016 yılları arasındaki değişimini incelemişler, ortalama %3,6’lık bir artış tespit etmişlerdir. Girdi olarak pist sayısı ve terminal alanı; çıktı olarak ise yıllık yolcu sayısı, Kargo-bagaj-posta miktarı ve trafik sayısını kullanmışlardır.

(Jiang vd., 2019); Çin’de bulunan 110 sivil havalimanının 2003-2014 yılları arasındaki etkinlik değerlerini araştırmışlardır. Girdi olarak pist uzunluğu ve terminal büyüklüğünü; çıktı olarak ise Yolcu sayısı, kargo miktarı ve trafik sayısını kullanmışlardır.

(Pereira ve Mello 2020); Journal of Air Transport Management dergisi COVID-19 özel sayısı için yaptıkları çalışmada pademi süresince havayollarının etkinlik değişimlerini incelemişlerdir. Çalışma 2019 yılı ilk 9 ayını ve 2020 yılı ilk 3 ayını kapsamakta, aylık bazda her girdi KVB olarak alınmaktadır. Girdi olarak Kalkış sayısı, Km başına kapasite, harcanan yakıt miktarını; çıktı olarak ise km başına ton/gelir parametresini kullanmışlardır.

Literatür verileri incelendiğinde, standart olarak ölçümü gerçekleştirilen parametrelerin girdi ve çıktı olarak seçildiği gözlenmektedir. Analizlerde kullanılan zaman periyotları birbirlerinden farklılaşmakta ve 9 ay, 1 yıl gibi kısa süreleri içerebildiği gibi 20-30 yıl gibi uzun zaman periyotlarını da kapsayabilmektedir.

Etkinlik değerlerindeki değişimler havacılığın gelişimi, değişimi ve gelecek tahmini için önem taşıdığı gibi, etkinsizlik sebeplerinin tahlil edilerek etkin birimlerle karşılaştırılması açısından da referans oluşturmaktadır. Böylece etkinsizliğe sebep olan etmenlerin tespit edilerek uygulanabilecek stratejiler için referans değeri taşıyabilmektedir.

2.2. Veri Zarflama Analizi

VZA etkinlik ölçüm metodolojisi parametrik olmayan, ilgili KVB’ler arasında göreli etkinlik kıyaslaması yapılabilen ve doğrusal programlama prensiplerini temel alan bir tekniktir. KVB’lerin kıyaslama için tanımlanan girdileri kullanarak çıktı üretmedeki başarıları ve KVB’ler arasında kıyaslamaya imkân tanımaktadır. Bunun için etkinlik sınırı ile ölçüm yapılan KVB’ler arasındaki uzaklık ölçülüp sınıra olan uzaklıkları hesaplanarak göreli etkinlik değeri elde edilmektedir.

Bu ölçümler sonucunda

✓ Etkin olan ve olmayan KVB’lerin belirlenmesi,

✓ Etkin olmayan KVB’lerin etkin hale gelebilmeleri için girdi ve çıktı değerleri üzerinde nasıl düzeltmeler yapabileceklerinin belirlenmesi,

✓ Etkin olmayan KVB’ler için kendilerine referans alabilecekleri etkin KVB’lerin belirlenmesi,

✓ Teknik, mali veya toplam etkinlik değerler arasındaki farklılıkların hesaplanabilmesi, gerektiğinde basamaklı VZA kullanarak birleştirilmiş yöntemlerin kullanılabilmesi,

İmkanlarını sunmaktadır.

İlk olarak Charnes, Cooper ve Rhodes tarafından 1978 yılında birbirlerine benzer ekonomik KVB’lerinin Farrell’in etkinlik hesaplamaları çalışmasına dayanarak (Farrell, 1957), ölçülmesi ile parametrik olmayan bir etkinlik ölçüm metodu olarak tanımlanmıştır (Charnes vd., 1978).

Böylece ABD’de bulunan devlet okullarının etkinlik değerlerinin ölçümü ile başlayan süreç sonraki yıllarda araştırmacılar tarafından sunulan katkılar ile giderek gelişmiş ve özellikle 1990’lı yıllarda etkinlik ölçümü için kullanılan güvenilir metotlardan birisi durumuna gelmiştir. Günümüzde

(10)

etkinlik analizi için çoklu girdi ve çıktılarla çalışma esnekliğine sahip olması avantajı sayesinde en çok kullanılan yöntem olarak tanımlanabilir.

VZA ile etkinlik analizi yapabilmek için uygulanması gereken adımlar aşağıdaki gibi sıralanabilir: (Başkaya ve Avcı, 2011):

✓ KVB’lerin seçimi

✓ Girdi ve çıktıların belirlenmesi ✓ Analize esas olacak modelin seçimi ✓ Göreli etkinliğin ölçülmesi

✓ Sonuçların değerlendirilmesi

Karar verme birimleri seçilirken aynı girdileri kullanarak aynı çıktıları üreten birimlerin seçilmesi önem taşımaktadır. Ayrıca benzer çevrelerde, benzer koşul ve kurallara tabi olarak çalışıyor olmaları da analizin doğruluğu açısından elzemdir. Aksi takdirde etkinlik değerini etkileyebilecek KVB dışı faktörlerin de hesaba katılarak analize katılması gerekmektedir. Bunun için yapılan çalışmalarda öne çıkan yöntem dış faktörlerin etkinlik analizinden elde edilen sonuçlara olan etkisinin hesaplanabildiği regresyon modelleridir (Lovell vd., 1994). Objektif değerlendirme yapabilmek ve VZA’nın ayrım gücünü sağlayabilmek için KVB’lerin seçimi aşamasında yüksek performanslı KVB’lerin etkinlik sınırını yukarı çektiği ve böylece etkinlik ve etkinsizlik arasındaki ayrım gücünü artırdığı görüşünün yanında, büyük veri setleri ile çalışmanın homojeniteyi etkilediği ve böylece mutlaka yukarıda bahsedilen dış etmenlerin de etkinlik analizine dahil edilmesi gerektiği görüşü savunulmaktadır (Sarkis, 2007)

Girdi ve çıktılar belirlenirken KVB sayısı ile girdi ve çıktı sayıları arasında: KVB> 2(n+m) koşulu göz önüne alınmalıdır (Dyson vd., 2001).

İlgili koşulda n: Girdi sayısı, m: Çıktı sayısını temsil etmektedir.

Girdi ve çıktıların seçimi elde edilecek etkinlik skorlarını doğrudan etkileyeceği için analizin en kritik aşaması olarak göz önüne alınabilir. Tüm KVB’ler için objektif olacak ve hepsi için üretim fonksiyonunu yansıtacak şekilde seçilmelidir. Ölçülebilir kaynakların kullanılması gerekmektedir. Havacılık sektöründe performans kriterlerini tanımlayan birçok performans göstergesi (KPI) uluslararası kuruluşlar tarafından tanımlandığından literatür bölümünde de verildiği üzere girdi ve çıktı değerleri genel olarak, her KVB için ortak olan bu performans göstergelerinden seçilmektedir. Girdi veya çıktı üzerinde kontrol yeteneği ilk öncelik olmak üzere, analiz modeli için birçok farklı alternatif mümkündür. Girdiler üzerinde kontrol az ise çıktı yönelimli, çıktılar üzerinde kontrol az ise girdi yönelimli modeller kullanılmaktadır. En çok kullanılan 4 model aşağıdaki gibidir:

✓ CCR-I : Girdi odaklı ve ölçeğe göre sabit getiri varsayımına dayanmaktadır. ✓ CCR-O : Çıktı odaklı ve ölçeğe göre sabit getiri varsayımına dayanmaktadır. ✓ BCC-I : Girdi odaklı ve ölçeğe göre değişken getiri varsayımına dayanmaktadır. ✓ BCC-O : Çıktı odaklı ve ölçeğe göre değişken getiri varsayımına dayanmaktadır. CCR varsayımlı model (CRS-Constans Returns to Scale) KVB’lerin ölçeğe göre getiri kabiliyetini niteliksel olarak tanımlamak için kullanılır. BCC varsayımlı model (VRB- Variables Returns to Scale) kullanılan değişkenlerin ölçeğe dahil edilme prensibinden yola çıkarak niteliksel bilgiye ulaşabilmek için kullanılır (Ahn vd., 1988). Yapılan analizlerde etkinlik sınırı CCR modelinde daha üstte çıktığından, BCC modeline göre yapılan analizlere kıyasla daha az KVB etkin olarak değerlendirilmektedir. Şekil 4’de CCR ve BCC modelleri için etkinlik sınırları gösterilmiştir. Şekilden de anlaşılacağı üzere CCR modeline göre yapılan analizlerde etkinlik sınırı daha üstte olduğundan sadece F ve B KVB’leri etkin iken, BCC modeli ile yapılan analizde F, B, A ve C KVB’leri etkin olarak gösterilebilir.

(11)

smartofjournal.com / editorsmartjournal@gmail.com / Open Access Refereed / E-Journal / Refereed / Indexed Şekil 4. CCR ve BCC model etkinlik sınırları (Bandbafha, 2018).

Model seçimi sonrası KVB’lerin birbirine göre olan göreli etkinliği ölçümü aşamasına geçilerek doğrusal programlamaya dönüştürülen modelin çözüm kümesine ulaşılır. Günümüzde yazılım ve bilgisayar alanında yaşanan gelişmeler sonrasında bu değerlere kolayca ulaşılabilecek ücretli ve ücretsiz programlar bulunmaktadır. Etkinlik ölçümü sonrasında KVB’ler için 0 ile 1 arasında etkinlik değerleri elde edilir. Etkinlik değerleri 1 olan KVB’ler etkin, 1’den küçük olanlar ise etkin

değil olarak değerlendirilir (Hoff, 2007).

Elde edilen sonuçlar değerlendirilirken yapılması gereken iyileştirmeleri gösteren tablolar hazırlanarak, etkin olmayan birimler için yapılması gereken girdilerde azalma veya çıktılarda artırma oranları bulunabilir. Bu sonuçlar üzerinden bir KVB’nin etkin hale gelebilmesi için yapması gereken iyileştirmeler gözlemlenebilir. Etkin olmayan KVB’ler için etkin KVB’ler arasından referans setleri oluşturulabilir.

3. METODOLOJİ

Araştırmanın amacı COVID-19 pandemisinin sebep olduğu havalimanları etkinlik değerlerindeki değişimin gösterilmesidir. Bu sebeple pandemi öncesi ve sırasınca farklı yılların aynı dönemleri için analizler gerçekleştirilmiştir. Ayrıca seyahat yasaklarının hafiflediği ve mevsimsel olarak Dünya’da vakaların daha az göründüğü yaz aylarındaki trafik artışı da incelenmiştir. Bu da KVB’lerin yaz aylarındaki etkinlik değerlerindeki artış ve önceki yıla göre nispeten düşüşün daha düşük olduğu gözlemlenerek tespit edilebilir. Bölüm içerisinde yer alan alt bölümlerde KVB’lerin ve izlem dönemlerinin seçilimi, VZA etkinlik değerlerinin hesaplanması için kullanılan girdi ve çıktılar, veri toplama yöntemleri ve veri analizinin hangi metotlar kullanılarak yapıldığı hakkında bilgi verilmiştir.

3.1. Çalışma Dizaynı

Çalışma için Türkiye’de uçak ve yolcu trafiği en fazla olan 6 havalimanı kıyaslama grubu olarak seçilmiştir. Bu hava limanları İstanbul Atatürk (LTBA), İstanbul Havalimanı (LTFM), İstanbul Sabiha Gökçen Havalimanı (LTFJ), Ankara Esenboğa Havalimanı (LTAC), İzmir Adnan Menderes Havalimanı (LTBJ) ve Antalya Havalimanlarıdır (LTAI).

İlgili havalimanlarının 3’er aylık verileri derlenmiş ve analize esas olacak şekilde hazırlanmıştır. Yılın aynı dönemini yansıtması ve yıl boyunca gözlenen trafik dalgalanmasının hataya yol

(12)

açmaması için2 2019 ve 2020 yıllarının aynı dönemleri üzerinden analiz kurgulanmıştır. Böylece COVID-19 dolayısı ile konulan uçuş kısıtlamalarının, havalimanlarında bir önceki yıla göre etkinlik açısından değişimi gözlenebildiği gibi, aynı yıl içerisinde yasakların öncesi ve sonrası için de etkinlik değişimi gözlenmesi hedeflenmiştir.

KVB’lerde ilk dört harf havalimanı tanıtmasını, sonraki 4 rakam yılı ve son rakam ise analizin yapıldığı çeyrek dönemi temsil etmektedir. Örneğin: LTFJ 2019-2, İstanbul Sabiha Gökçen Havalimanı 2019 yılı ikinci çeyreği (Nisan-Mayıs-Haziran) dönemini temsil eder.

6 havalimanı için 6 dönem üzerinden analiz yapıldığından 36 adet KVB’den oluşan örneklem grubu elde edilmiştir. Aynı yöntemi (Pereira ve Mello 2020) hava yolları için uygulamış 3 hava yolu için 18 KVB üzerinden etkinlik değişimini incelemişlerdir.

3.2. Girdi ve Çıktıların Seçimi

Çalışmada literatür bölümünde detaylı olarak verilen girdi ve çıktılar incelenmiş ve analize esas olan KVB’lerin etkinlik sınırlarının hesaplanması için girdi ve çıktılar aşağıdaki gibi seçilmiştir:

Girdiler: Pist sayısı, terminal alanı (m2), uçak park kapasitesi

Çıktılar: İniş kalkış (Trafik) sayısı, yolcu sayısı, yük (bagaj+kargo+posta TON)

Böylece havalimanının yolcu ve hava araçlarına hizmet verebilmek amacıyla tesis edilen fiziki imkanlar girdilerde, bu girdilere karşılık üretilen hizmet miktarı ise çıktılarda yer almıştır.

3.3. Veri Toplama

Trafik, yolcu sayısı, yük verileri DHMİ istatistiklerinden; pist sayısı, terminal alanı, uçak park kapasitesi verileri ise havalimanlarının kendi web sitelerinden ve Havacılık Bilgi Yayını (AIP)’den derlenmiştir. AIP havalimanları ve hava sahası için bilgileri içeren ve uluslararası olarak yayınlanan bilgi setidir. İçerisinde havalimanlarının fiziksel koşullarından, ülke üzerinden geçen hava yolarına kadar birçok bilgiyi barındırmaktadır (DHMİ, 2020a).

DHMİ 2020 yılı bütçe kitabında yer alan (DHMİ, 2020b)

“Atatürk Havalimanı; İstanbul Havalimanının 07.04.2019 tarihinde tam kapasite ile faaliyete geçmesiyle birlikte ticari yolcu taşımacılığına kapatılmış olup, sadece genel havacılık, bakım onarım, müstakil kargo ve Devlet uçakları ile yapılan uçuşlar ve özel VIP/CIP uçuş faaliyetleri için hizmete açık tutulacaktır.”

Bilgisi uyarınca Nisan ayından itibaren tüm uçuşlar İstanbul Havalimanından yapılmaya başlanmış, bundan dolayı Atatürk Havalimanı sadece özel uçuşlara açık olarak hizmet vermiştir. Bunun sonucu olarak yolcu sayısı 2020 yılı üçüncü çeyreğinden itibaren 0 olarak gösterilmektedir.

3.4. Veri Analizi

Veri analizi OSDEA programı ile yapılmıştır. OSDEA ücretsiz olarak temin edilebilen ve VZA analizleri için Java tabanını kullanan bir paket programdır.

Veri analizinde girdiye yönelik CCR-I analizi kullanılmıştır. Tüm birimlerin verileri dikkate alındığında ortalama iniş kalkış 33985, ortalama yolcu 4813145, ortalama yük ise 119795 ton’dur. COVID etkilerinin göründüğü 2020 yılı ile 2019 yılı ilk üç çeyrek dilimlik zaman arasında yolcu sayısında %64.07, trafik sayısında %54,75 ve taşınan yük miktarında %43,99’luk azalma görünmektedir.

4. BULGU VE TARTIŞMALAR

Etkinlik analizine tabi tutulan, 6 havalimanı için yapılan çalışmada etkinlik skorları ve KVB’lerin zaman içerisinde etkinlik değişimleri Tablo 3’de görüldüğü gibidir.

2Söz konusu mevsimsel dalgalanma için Bulgular kısmında Antalya Havalimanı etkinlik değerleri incelendiğinde, yaz ve kış dönemleri etkinlik

(13)

smartofjournal.com / editorsmartjournal@gmail.com / Open Access Refereed / E-Journal / Refereed / Indexed Tablo 3. KVB etkinlik değerleri.

Bölüm 3.3.’de belirtildiği üzere İstanbul Atatürk Havalimanı taşınma sürecinden dolayı henüz pandemi sürecine girilmeden önce etkinlik değeri giderek düşmüş ve ikinci çeyrekte gelişim sağlayan İstanbul Havalimanı üçüncü çeyrekten itibaren etkin hale gelmiştir. Böylece pandemi sürecine kadar İstanbul Havalimanı etkinlik artışı sırasıyla 0.02, 0.85 ve 1 değerini almıştır.

Yaz trafiğinin, dolayısı ile yolcu sayısı ve taşınan yükün (çıktı kriterleri) kış trafiğine nazaran artış göstermesi sonucunda Antalya Havalimanı 2019 ikinci çeyreğinden itibaren etkinlik değerinde artış elde etmiş ve bölgenin turizm açısından yoğun rağbet gördüğü yılın üçüncü çeyreğini kapsayan kısmında ise etkinlik sınırını yakalamıştır.

Çalışmaya konu olan COVID-19 pandemisinin sektörü etkilediği ve uçuş kısıtlarının başladığı 2020 yılı mart ayından itibaren, ikinci ve üçüncü çeyrek dilimde tüm havalimanlarında etkinlik azalması tespit edilmiştir.

Tablo 3’e göre2020 yılında hiçbir havalimanı etkinlik değerini yakalayamamıştır. Etkinlik değerlerinin dönemlere göre değişimi Şekil 5’de göründüğü gibidir. Şekli oluşturan grafikte dikey eksen etkinlik değerlerini, yatay eksen etkinlik analizine esas dönemleri temsil etmektedir.

2019 yılında ortalama etkinlik değerleri artış eğiliminde giderken, çalışmaya esas olan 2020 yılı koşulları sebebiyle etkinlik değerlerinde düşüş gözlenmiştir. Etkinliğin en düşük olduğu dönem gerek Tablo 3 ve gerekse Şekil 6’den de anlaşılacağı üzere 2020 yılının ikinci çeyreğini kapsayan Nisan-Mayıs-Haziran aylarıdır.

KVB Etkinlik Değeri Etkin Dönem KVB Etkinlik Değeri Etkin Dönem

LTBA 2019-1 1 Evet LTBA 2020-1 0.31

LTFM 2019-1 0.02 LTFM 2020-1 0.72 LTFJ 2019-1 0.85 LTFJ 2020-1 0.75 LTAC 2019-1 0.39 LTAC 2020-1 0.30 LTBJ 2019-1 0.50 LTBJ 2020-1 0.42 LTAI 2019-1 0.25 LTAI 2020-1 0.24 LTBA 2019-2 0.30 LTBA 2020-2 0.38 LTFM 2019-2 0.85 LTFM 2020-2 0.08 LTFJ 2019-2 0.91 LTFJ 2020-2 0.07 LTAC 2019-2 0.38 LTAC 2020-2 0.06 LTBJ 2019-2 0.54 LTBJ 2020-2 0.08 LTAI 2019-2 0.73 LTAI 2020-2 0.02 LTBA 2019-3 0.28 LTBA 2020-3 0.36 LTFM 2019-3 1 Evet LTFM 2020-3 0.39 LTFJ 2019-3 1 Evet LTFJ 2020-3 0.59 LTAC 2019-3 0.39 LTAC 2020-3 0.21 LTBJ 2019-3 0.67 LTBJ 2020-3 0.42

LTAI 2019-3 1 Evet LTAI 2020-3 0.33

2019 2020 OCAK ŞUBAT MART 2019 NİSAN MAYIS HAZİRAN 2019 TEMMUZ AĞUSTOS EYLÜL 2019 OCAK ŞUBAT MART 2020 NİSAN MAYIS HAZİRAN 2020 TEMMUZ AĞUSTOS EYLÜL 2020

(14)

Şekil 5. KVB’lerin dönemlere göre ortalama etkinlik skorları.

Tüm KVB’ler için 2019 yılı ortalama etkinliği 0,61 iken, 2020 yılı için 0,32 olarak hesaplanmaktadır.

İki yılın aynı dönemleri için yaklaşık etkinlikte yaklaşık %50’lik bir azalış söz konusudur. Sonuçlar Tablo 1.’de verilen ICAO uçuş sayılarındaki azalış ile benzerlik göstermektedir. Etkinlik analizinde uçuş sayıları yanında, ekonomik ve performans ölçütlerinde havalimanına katkı sağlayan diğer çıktılar da kullanıldığından azalış ve artış eğilimleri, dönemsel olarak aynı olmasına rağmen düzeyleri farklılaşmaktadır.

Çalışma sonucu EUROCONTROL, ICAO, IATA ve ACI raporları ile uyum içerisindedir. Ayrıca aynı koşulları havacılığın alt sektörlerini baz alarak yapılan incelemeleri içeren çalışmalar ile COVID-19 etkilerinin benzer şekilde sonuçlara sebep olduğu tespit edilmiştir.

5. SONUÇ ve ÖNERİLER

Çalışma içerisinde detaylı olarak anlatılan koşulların sektöre gerek mali ve gerekse işgücü açısından olumsuz olarak yansıdığı, örneklem olarak seçilen ülkemiz havalimanları için de geçerli olduğu çalışma sonucunda ortaya konulmuştur. Önceki yıla göre etkinlik değerlerindeki düşüş kısıtlamaların ilk başladığı mart ayını kapsayan dönemden başlamakta ve pandeminin en üst düzeye ulaştığı ikinci çeyrek dönemde en yüksek düşüş gözlenmektedir. Bununla birlikte yaz aylarını kapsayan yılın üçüncü çeyreğinde seyahat koşullarının görece olarak normalize edilmesi ve seyahat yasaklarının hafifletilmesi ile etkinlik değeri tekrar artış eğilimine girmiştir.

Çalışmada sivil havacılık sektörünün üç hizmet sağlayıcısının pandemi koşulları sebebiyle karşılaştıkları zorluklar genel olarak verilmiş, ilgili kuruluşların krizden çıkış yolları için arayışlarından bahsedilmiş ve havalimanları üzerinden etkinlik analizi yapılmıştır.

Çalışmanın devamında yılın son çeyreğini yansıtacak veriler ancak 2021 Ocak ayı sonunda yayınlanacağı için, tüm yılın karşılaştırması gerekmektedir. Kış sezonu ile birlikte yeniden getirileceği tahmin edilen seyahat kısıtlamalarının etkinlik üzerindeki etkilerinin incelenmesi; ani düşüşün başladığı ve ilk seyahat yasaklarının uygulamaya konulduğu mart ayını da kapsayacak şekilde pandemi etkilerine tam olarak maruz kalan 2020 Mart – 2021 Mart dönemi ile aynı dönemleri kapsayacak önceki yılların kıyaslanması yapılabilir. Aynı koşullara maruz kalan, giriş bölümünde anlatılan havacılığın operasyonel diğer alanları için de etkinlik düzeylerindeki değişimler ortaya konularak ilgili alanlara COVID-19’un etkileri araştırılabilir.

Pandeminin devam sürecinin nasıl gelişeceği ve buna karşı alınacak önlemlere göre sonraki dönemlerde yapılan çalışmalara etkinlik değerlerinde referans olması açısından önem taşımaktadır.

0,5 0,62 0,72 0,46 0,12 0,38 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 2019-1 2019-2 2019-3 2020-1 2020-2 2020-3

(15)

smartofjournal.com / editorsmartjournal@gmail.com / Open Access Refereed / E-Journal / Refereed / Indexed Havalimanlarını kullanan başta havayolları olmak üzere, diğer şirketlerin de bu sürecin sonunda bulunacakları mali ve operasyonel durum, havalimanlarının performans ve etkinlik değerleri üzerinde direkt olarak etkiye sebep olacaktır. Bu sebeple krizin havayollarında yaşanan boyutu ile havalimanları verileri arasında bağlantı kurulacak çalışmalar, dış sebepler, pandemi süresi ve sonrasında yolcuların uçuş istek/isteksizliği, havacılık sektörüne duyulan güvenin tekrar geri kazanılması vb. konuların incelenmesinin faydalı olacağı düşünülmektedir. Aynı şekilde ilgili veri setleri kullanılarak çalışma içerisinde de değinilen diğer ülkelerin yoğun havalimanlarının birbirleri arasındaki etkinlik analizlerinin yapılabileceği değerlendirilmektedir.

Çalışma COVID-19 etkilerinin bitip havacılık sektörünün normal koşullarda çalışmaya başlayacağı dönemde, salgın dönemini yansıtması açısından ilgili dönemin etkinlik değerleri üzerindeki tesirini göstermek ve salgın sonrası dönem ile salgın dönemini kıyaslamak amacı da gütmektedir.

KAYNAKÇA

Abate, M., Christidis, P., & Purwanto, A. J., (2020). “Government Support to Airlines in the Aftermath of the COVID-19 Pandemic”. Journal of Air Transport Management, 89, 101931.

ACI, (2010). “The Ownershıp of Europe’s Airports”. Airports Council International Report, 7. Ahn, T., Charnes, A., & Cooper, W. W. (1988). “Efficiency Characterizations in Different DEA Models”. Socio-Economic Planning Sciences, 22(6), 253-257.

Assaf, A. (2010). “Bootstrapped Scale Efficiency Measures of UK Airports”. Journal of Air Transport Management, 16(1), 42-44.

Ateş, S. S., Ulufer, S., & Altınbaş, Ş. (2018). “Efficiency Evaluation Of Turkish Airports With Dea and Malmquist-TFP Index Approach”. İstanbul Aydın Üniversitesi Dergisi, 10(3), 83-94.

Aviationpros, (2020). “Two Eastern German Airports to Receive Millions of Euros in State Aid”. 20.10.2020 tarihinde https://www.aviationpros.com/airports/news/21151819/two-eastern-german-airports-to-receive-millions-of-euros-in-state-aid adresinden erişildi.

Aviationweek, (2020). “ANSPs Adjust to Persevere in Pandemic” 23.10.2020 tarihinde https://aviationweek.com/shows-events/air-traffic-control/ansps-adjust-persevere-pandemic

adresinden erişildi.

Barros, C. P., & Sampaio, A. (2004). “Technical and Allocative Efficiency in Airports”. International Journal of Transport Economics/Rivista internazionale di economia dei trasporti, 355-377.

Başkaya, Z., & Avcı, B. (2011). Veri zarflama analizi. Dora Yayınları, Bursa.

Budd, L., Ison, S., & Adrienne, N., (2020). “European Airline Response to The COVID-19 Pandemic – Contraction, Consolidation and Future Considerations for Airline Business and Management”. Research in Transportation Business & Management, 100578.

Business-Live, (2020). “English Airports to Benefit From New £100m Covid Support Package”. 20.10.2020 tarihinde https://www.business-live.co.uk/economic-development/english-airports-benefit-new-100m-19336234 adresinden erişildi.

Cavaignac, L., & Petiot, R. (2017). A quarter century of Data Envelopment Analysis applied to the transport sector: A bibliometric analysis. Socio-Economic Planning Sciences, 57, 84-96.

Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). “A Data Envelopment Analysis Approach to Evaluation of the Program Follow through Experiment in US Public School Education (No. MSRR-432)”. Carnegie-Mellon Univ Pittsburgh Pa Management Sciences Research Group.

Climateaction, (2020). “Airlines Urge Governments To Rethink Carbon Deal in Light Of COVID-19” 05.10.2020 tarihinde http://www.climateaction.org/news/airlines-urge-governments-to-rethink-carbon-deal-in-light-of-covid-19 adresinden erişildi.

(16)

DHMİ, (2020a). “AIP Turkey”. 04.10.2020 tarihinde https://ssd.dhmi.gov.tr/Sayfalar/aipturkey.aspx adresinden erişildi.

DHMİ, (2020b). “2020 Yılı İşletme Bütçesi”. Devlet Hava Meydanları İşletmesi, (11).

Dyson, R. G., Allen, R., Camanho, A. S., Podinovski, V. V., Sarrico, C. S., & Shale, E. A. (2001). Pitfalls and protocols in DEA. European Journal of Operational Research, 132(2), 245-259.

EC, (2020). “COVID-19: EU Adopts Slot Waiver to Help Airlines”. European Council, Council of the European Union. 02.10.2020 tarihinde https://www.consilium.europa.eu/en/press/press-releases/2020/03/30/covid-19-eu-adopts-slot-waiver-to-help-airlines/ adresinden erişildi.

ECUEROPE, (2020). “Competition”. https://ec.europa.eu/competition/elojade/isef/index.cfm adresinden erişildi.

EUR-Lex,, (2020). “Communication from the Commission Temporary Framework for State aid measures to support the economy in the current COVID-19 outbreak 2020/C 91 I/01”. 20.10.2020 tarihinde https://eur-lex.europa.eu/legal-content adresinden erişildi.

EUROCONTROL, (2020a). “2020 Recovery Plan”. EUROCONTROL Network Operations Plan, EUROCONTROL, 242.

EUROCONTROL, (2020b). “Daily Traffic Variation”. 21.10.2020 tarihinde

https://www.eurocontrol.int/Economics/DailyTrafficVariation-Airports.html adresinden erişildi. Farrell, M. J. (1957). “The Measurement of Productive Efficiency”. Journal of the Royal Statistical Society: Series A (General), 120(3), 253-281.

Gillen, D., & Lall, A. (1997). “Developing Measures of Airport Productivity and Performance: An Application of Data Envelopment Analysis”. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 33(4), 261-273.

Gillen, D., Niemeier, H. S., & Madrid, S. (2006). “Airport economics, policy and management: The European Union”. Rafael del Pino Foundation, Comparative Political Economy and Infrastructure Performance: The case of airports, Madrid.

Golany, B., & Roll, Y. (1989). “An application procedure for DEA”. Omega, 17(3), 237-250. Guardian, (2020). “BA, easyJet and Ryanair Begin Court Action Over UK Quarantine Rules”. 10.10.2020 tarihinde https://www.theguardian.com/business/2020/jun/12/ba-easyjet-and-ryanair-begin-court-action-over-uk-quarantine-rules adresinden erişildi.

Hoff, A. (2007). “Second stage DEA: Comparison of approaches for modelling the DEA score”. European Journal of Operational Research, 181(1), 425-435.

Hosseinzadeh-Bandbafha, H., Safarzadeh, D., Ahmadi, E., & Nabavi-Pelesaraei, A. (2018). “Optimization of energy consumption of dairy farms using data envelopment analysis–A case study: Qazvin city of Iran”. Journal of the Saudi Society of Agricultural Sciences, 17(3), 217-228. IATA, (2020a). “Slower but Steady Growth in 2019”. 01.10.2020 tarihinde https://www.iata.org/en/pressroom/pr/2020-02-06-01/ adresinden erişildi.

IATA, (2020b). “What Can We Learn From Past Pandemic Episodes?”. 30.09.2020 tarihinde https://www.iata.org/en/iata-repository/publications/economic-reports/what-can-we-learn-from-past-pandemic-episodes/ adresinden erişildi.

IATA, (2020c). “Recovery Delayed as International Travel Remains Locked Down” 01.10.2020 tarihinde https://www.iata.org/en/pressroom/pr/2020-07-28-02/ adresinden erişildi.

ICAO, (2017). “Annex 9” Fifteenth Edition, ICAO: ICAO SARPs on Traveller Identification and Border Controls”. Introduction to Annex 9. ICAO, 2-1, 8-3.

(17)

smartofjournal.com / editorsmartjournal@gmail.com / Open Access Refereed / E-Journal / Refereed / Indexed ICAO, (2020a). “COVID-19 Air Traffic Dashboard”. ICAO Economic Development. 26.10.2020 tarihinde https://www.icao.int/sustainability/Pages/COVID-19-Air-Traffic-Dashboard.aspx adresinden erişildi.

ICAO, (2020b). “Economic Impacts of COVID-19 on Civil Aviation”. 20.10.2020 tarihinde https://www.icao.int/sustainability/Pages/Economic-Impacts-of-COVID-19.aspx adresinden erişildi.

Jardim, J., Baltazar, M. E., Silva, J., & Vaz, M. (2015). “Airports’ Operational Performance and Efficiency Evaluation Based on Multicriteria Decision Analysis (MCDA) and Data Envelopment Analysis (DEA) Tools”. Journal of Spatial and Organizational Dynamics, 3(4), 296-310.

Jiang, Y., Liao, F., Xu, Q., & Yang, Z. (2019). “Identification of technology spillover among airport alliance from the perspective of efficiency evaluation: The case of China”. Transport Policy, 80, 49-58.

Lam, S. W., Low, J. M., & Tang, L. C. (2009). “Operational efficiencies across Asia Pacific airports”. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 45(4), 654-665. Lamb, T. L., Winter, S. R., Rice, S., Ruskin, K. J., & Vaughn, A., (2020). “Factors That Predict Passengers Willingness to Fly During and After The COVID-19 Pandemic.” Journal Of Air Transport Management, 89, 101897.

Lampe, H. W., & Hilgers, D. (2015). Trajectories of efficiency measurement: A bibliometric analysis of DEA and SFA. European Journal of Operational Research, 240(1), 1-21.

Lovell, C. K., Walters, L. C., & Wood, L. L. (1994). “Stratified models of education production using modified DEA and regression analysis. In Data envelopment analysis: theory, methodology, and applications”. Springer, 329-251.

Lozano, S., & Gutiérrez, E. (2011). “Efficiency analysis and target setting of Spanish airports”. Networks and Spatial Economics, 11(1), 139-157.

Nature, (2020). “Coronavirus: The First Three Months as it Happened”. 20.10.2020 tarihinde https://www.nature.com/articles/d41586-020-00154-w adresinden erişildi.

Pereira D.D.S. & Mello, C.C.B.S.D. (2020). “Efficiency evaluation of Brazilian airlines operations considering the Covid-19 outbreak”.Journal of Air Transport Management, Volume 91, 101976, Peters F. (2014). “The Cost-Effective Airport Concept Frankfurt”. The 2050+ Airport Project. EU Comission Workshop.

Politico, (2020). “Europe’s Country-By-Country Travel Restrictions Explained”. 11.10.2020 tarihinde https://www.politico.eu/article/coronavirus-travel-europe-country-by-country-travel-restrictions-explained-summer-2020/ adresinden erişildi.

Sarkis, J. (2007). “Preparing Your Data For DEA. In Modeling Data Irregularities and Structural Complexities in Data Envelopment Analysis”. Springer, Boston, 305-320.

SHGM. “Milletlerarası Sivil Havacılık Anlaşması”. 30.10.2020 tarihinde http://mevzuat.shgm.gov.tr/umevzuat/kanun/4749_Sayili_Kanun_sikago.pdf adresinden erişildi. WHO, (2020). “WHO Director-General's Opening Remarks at the Media Briefing on COVID-19-9March2020”. 20.10.2020 tarihinde https://www.who.int/director-general/speeches/detail/who-director-general-s-opening-remarks-at-the-media-briefing-on-covid-19---9-march-2020 adresinden erişildi.

WTTC, (2020). “Travel & Tourısm A Force For Good In The World”. Travel & Tourism – World Travel & Tourism Concil Report, 6.

Referanslar

Benzer Belgeler

It is crucial to quickly revise the hospital for such a large pandemic crisis to effectively treat patients that require hospitalization or intensive care.. It is vital to

Tracheostomy is a surgical procedure that is frequently performed by ENT and head and neck surgeons with various indications, and its implementation can facilitate

These questions were categorized under the main topics of demographic features, characteristics of the institutions at which ophthalmologists were working, procurement and use

[r]

Le lendemain de la nomination dés nou­ veaux ministres de la Querre et de la Mari ne Us avalent acmande du grand Vezir des renseignements au sujet Oe motif de

In the marketing literature, in addition to the co-citation analysis in the studies of COVID-19, the bibliometric matching analysis, which is another citation-based analysis,

the patient perception about the risk to COVID-19 infection in terms of their illnesses and medical treatments, and the disease- related parameters (disease involvement site)

Evaluations smaller than 3/10 provided basis for “lower noise level evaluation” and evaluations higher than 7/10 pro- vided basis for “higher noise level evaluation.” It is shown