SBM ve veri zarflama analizi kullanılarak endüstriyel alanda çevresel sürdürülebilirliğin değerlendirilmesi
Assessment of environmental sustainability in the industrial sector using slack-based measure and data envelopment analysis
- Tez No: 951416
- Danışmanlar: PROF. DR. FERHAN ÇEBİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İşletme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 93
Özet
Endüstriyel sistemlerin amacı çıktı elde etmektir. Bu amaç doğrultusunda sermayeyi (ekipmanlar gibi) kullanır. Aynı zamanda sistemdeki süreçler, sürekli çıktı üretmek adına devamlı olarak girdiler ile beslenir. Bu girdiler hammadde enerji insan kaynağı gibi örneklendirilebilir. Bunun yanı sıra endüstriyel sistemler, süreçlerinin başından sonuna kadar çevreyi birçok aşamada etkisi altında bırakmaktadır. Üretim ve imalat adımının devamı olan tüketim, bertaraf aşamaları da çevrede izler bırakmaktadır. Çevresel değişimler, birçok yönüyle toplum hayatını ve bireyleri etkilemektedir. Kişilerin bireysel olarak karşılaşabileceği afet gibi riskler, sağlık problemleri bunlardan bazılarıdır. Ayrıca ekonomik boyutta da bireysel refahı etkileyebilmektedir. Çevresel tahribat sonucu kaynakları kısıtlı hale gelmesi, bunun artan üretim maaliyetleri tetiklemesi ve nihai sonuç olarak pazardaki ürünlerin fiyatında artış gözlemlenebilir. Bu aşamada, sistemlerin eko-verimlilik kapsamda doğanın sunduğu kaynakları kullanmadaki etkinliğinin değerlendirilmesi kritik bir öneme sahiptir. Bu bağlamda eko-verimlilik kavramı devreye girer. Eko-verimlilik, üretilen değerlerin (gelir, hizmetler gibi) çevresel etkilerle kıyaslanmasına dayanır. Yani çevresel etkileri ve ekonomik faydaları bir araya getirerek, aralarında bir dengeyi amaçlamaktadır. Üretilen ürünlerin değerini korumayı aynı zamanda çevrenin de olumsuz etkilerden uzak durmasını hedefler. Çevresel performansın başarılı olarak değerlendirilebilmesi ise bir diğer konudur. Kantitatif olarak değerlendirilmesi, daha sürdürülebilir ve çevre dostu uygulamaların benimsenmesini sağlar. Bu doğrultuda nicel değerlendirmelere dayalı araçlar daha bilinçli kararlar alınmasını kolaylaştırır. Çevresel etkinlik değerlendirmesi kapsamında üç temel parametre kategorisi öne çıkmaktadır: girdiler, istenen çıktılar ve istenmeyen çıktılar. Veri Zarflama Analizi (VZA) girdiler ve çıktılara dayanan, çevresel performans değerlendirmesinde kullanılan kantitatif karar verme araçlarından bir tanesidir. Bu yöntem, birimlerin etkinlik performansını 0 ile 1 arasında bir skalaya oturtarak değerlendirir. Böylelikle iyi performans sergileyen birimler ile süreçlerini geliştirmeye ihtiyaç duyan birimler ayrıştırılabilir. Öte yandan, istenmeyen çıktıları ele almak, araştırmacılar için etkinlik açısında çok kolay bir konu değildir. İstenmeyen çıktıları yönetmek için birden fazla yaklaşım bulunmaktadır. Bu alanda en sık kullanılan yöntemlerden bir tanesi istenmeyen çıktıları içeren SBM modeli (SBM-UO)'dur. Bir diğer yaygın yöntem ise istenmeyen çıktıları standart girdiler olarak ele alan geleneksel Veri Zarflama Analizi modeli (BCC DEA-UO)'dir. Araştırmamızda, istenmeyen çıktılara sahip 26 farklı Karar Verme Birimi (KVB) için Veri Zarflama Analizi (VZA) uygulanmıştır. Bu uygulamanın amacı, bu KVB'lerin üretim faaliyetlerini sürdürülebilirlik perspektifinden değerlendirerek etkinliklerini ölçmektir. Böylelikle hangi birimlerin etkin olduğu, hangi birimlerin performanslarında iyileştirmeler ihtiyacı olduğu gözlemlenebilecektir. Ayrıca, istenmeyen çıktıları içeren SBM modeli (SBM-UO) ile standart Veri Zarflama Analizi modeli (BCC DEA-UO) arasında bu KVB'ler açısından bir farklılık olup olmadığı da değerlendirilebilecektir Toplam 26 farklı KVB, farklı bölgelerde faaliyet göstermekte olup, SBM-UO ve BCC DEA-UO kullanılarak sürdürülebilirlik performansları ölçmek hedeflenmiştir. Literatürdeki çalışmalar da taranarak, yöntemlerin yanı sıra parametreler de netleştirilmiştir. Çalışmamızda kullanılan girdiler: • Çalışan Sayısı, • Enerji Tüketimi İstenen çıktı: • Gayrisafi Katma Değer (Gross Value Added - GVA). İstenmeyen çıktılar: • Karbondioksit (CO₂), • Metan (CH₄), • Azot dioksit (NO₂), • Katı atık; şeklindedir. Parametreler ve yöntemler belirlendikten sonra öncelikle SBM-UO ile kapsamlı bir analiz gerçekleştirilmiş, ardından BCC DEA-UO modeli kullanılarak ikinci bir analiz yapılmıştır. Amaç fonksiyonlarına uygun matematiksel model düzenlenmiştir. Bu modeller, sistemin hedeflerine ulaşmasını sağlayacak optimum çözümlerin belirlenmesini amaçlamaktadır. Girdi kısıtları, istenen çıktı kısıtları, istenmeyen çıktı kısıtları ve konveksite kısıtları gibi bileşenler de çalışmamıza uygun şekilde düzenlenmiştir. Matematiksel modele verilerimiz tamamen entegre edildikten sonra, her bir KVB için analiz süreci başlatılmıştır. Modeller hem Python hem de Excel Solver kullanılarak çözülmüştür. Bu iki farklı araç kullanılarak modellerin uygulama doğruluğu test edilmiş ve güvenilir sonuçlar elde edilmiştir. DMU1, DMU15, DMU22, DMU23, DMU24, DMU25 ve DMU26 her iki yöntemde de etkin birimler olarak belirlenmiştir. Analiz sonuçlarına göre, bu KVB'ler herhangi bir artık değerine sahip değildir ve tam verimlilikle çalışmaktadırlar. Sonuç olarak, bu verimli KVB'ler, modellerdeki diğer verimsiz KVB'ler için referans noktaları ve kıyaslama ölçütleri olarak hizmet edebileceklerdir. Ancak, bütün KVB'lerin etkinlik değerleri, istenmeyen çıktılarla birlikte SBM-UO modelinde BCC DEA-UO modeline göre eşit veya daha düşüktür. BCC DEA modeline kıyasla SBM modeli, girdi fazlalıklarına (artıklarına) ve çıktı eksikliklerine (artıklarına) odaklanarak etkinliği doğrudan değerlendirmektedir. Çalışmamızda, literatürde SBM ve BCC DEA modellerine dayalı çalışmalara paralel biçimde sonuçlar elde edilmiştir. Sürdürülebilirlik kapsamındaki çalışmalarda hem girdilerin ve çıktılardan seçimi hem de modellerin seçiminin önemlidir. İki model arasındaki belirtilen farklılıklar, araştırmacıların uygun modeli seçerken dikkatle göz önünde bulundurması gereken kritik faktörler olarak değerlendirilebilir. Sonraki araştırmalarda etkinlik araştırmaları yapılırken istenmeyen çıktıları göz ardı edilmemelidir. Göz ardı edilmesi çevresel anlamda doğru olmayan bir etkinlik sonucu ortaya koyabilir. SBM-UO modelinin farklı alanlardaki uygulamaları ve zararlı çıktıları derinlemesine incelemesi faydalı olabilir.
Özet (Çeviri)
The main goal of industrial systems is to generate outputs(services, goods etc.). To achieve this goal, they use fixed capitals (such as equipments). At the same time, the processes within the system are continuously fed with inputs to ensure ongoing output production. These inputs can include raw materials, energy, and human resources. In addition, industrial systems affect the environment at every steps, from the beginning to the end of their processes. In addition to production and manufacturing, consumption and waste generation also have significant impact on the environment. Meanwhile, environmental changes affect society and individuals in many ways. For instance, risks such as natural disasters that individuals may face individually, as well as health problems. These situations can cause serious problems for individuals and their communities. Additionally, the benefits that the environment provides to people are not limited to health; enjoying a natural landscape is also meaningful part of well-being. Moreover, environmental changes can also impact individual's well-being on an economic level. Environmental degradation can lead to the scarcity of essential natural resources such as water, raw materials, and energy. As these resources become more limited, production costs tend to rise due to increased expense in sourcing inputs. Thus, these higher production costs may be reflected in increased prices for goods in the market. This flow can have a direct impact on end consumers. At this point, it is crucial to assess how efficiently systems use the resources provided by nature within the context of eco-efficiency. Assesment of this efficiency helps to ensure that natural resources are utilized in a sustainable manner. According to the definition, eco-efficiency is measured by comparing the produced values (such as income, goods and services, employment, and GDP) with their environmental impacts. This corresponds the comparison of the economic benefits provided by a product or service with the environmental impacts it generates. It aims to create a balance between economic benefits and environmental effects by considering both aspects together. Its primary goal is to minimize resource consumption, and reducing negative environmental outputs (such as wastes and emissions). Additionally, it aims to maintain or enhance the value of the produced goods. In other words, instead of creating a trade-off between the two values, aims support both simultaneously. Another important aspect is how environmental performance can be effectively evaluated. A successful evaluation of ecologically conscious requires not only a qualitative understanding but also a quantitative assessment. Quantitative evaluation of environmental performance enables the adoption of more sustainable and eco-friendly practices. As a result, these tools support more consciously decision-makings based on quantitative approachs. Analytical performance indicators help to compare different companies, factories, or units working in similar environmental conditions. In the concept of environmental efficiency assessment, three categories of parameters are highlighted: inputs, desirable outputs, and undesirable outputs. Data Envelopment Analysis (DEA) is one of the quantitative decision making tools that assist in environmental performance assessment. This method assesses units' efficiency performance on a scale ranging from 0 to 1. Thus DEA helps to differentiate between well performing and poorly performing units. In addition, DEA performs this assessment by working with multiple inputs and outputs. This makes DEA a valuable method for providing meaningful insights to organizations and institutions. On the other hand, addressing undesirable outputs has been a challenging topic for researchers. There are multiple approaches to handle undesirable outputs. Researchers should use by selecting the method they consider most suitable for their needs. These methods can be classified into four different categories: • Ignoring undesirable outputs, • Treating undesirable outputs as normal inputs, • Treating undesirable outputs as normal outputs, • Evaluating undesirable outputs by applying the necessary transformations. One of the commonly used method in this field is Slack-Based Measure (SBM) with undesirable outputs (SBM-UO). In addition, the standard BCC DEA model (BCC DEA-UO) is also frequently used, where undesirable outputs are treated as regular inputs. Both methods are valuable on handling undesirable outputs while evaluating the efficient use of resources from a sustainability perspective. In our research these two models were applied to 26 different Decision-Making Units (DMUs) that are having undesirable outputs. The purpose of this application is to assess the production efficiency of these DMUs from a sustainability perspective. This enables the identification of units that are efficient as well as those that need to improve their sustainability performance. Additionally, in the study it will be observed whether there is any difference between SBM-UO and BCC DEA-UO results. 26 different DMUs operate in different regions, and their sustainable performance will be evaluated using SBM-UO and standard DEA (BCC DEA-UO). By reviewing the literature, both the methods and the parameters have been clearly defined. In our study, inputs and outputs are as follows: Inputs: • Number of Employees • Energy Consumption Desirable output: • Gross Value Added Undesirable outputs: • Carbon dioxide • Methane • Nitrogen dioxide • Solid wastes. After determining the parameters and methods, a comprehensive analysis was first conducted using SBM-UO, then BCC DEA-UO model was used for analysis. A mathematical model was solved in accordance with the objective functions. These models aim to determine optimal solutions that enable the system to achieve its objectives. All other components such as input constraints, desired output constraints, undesirable output constraints, and convexity constraints were integrated into the model. Once the existing model frameworks were integrated into our data, the analysis process was started for each DMU. The models were solved using both the Python programming and Excel Solver. By using these two different methods, the accuracy and consistency of the models application were tested, and the obtained results were compared to ensure a reliable analysis. DMU1, DMU15, DMU22, DMU23, DMU24, DMU25 and DMU26 have been identified as efficient units in both methods. Based on the analysis results, these DMUs do not contain any slack values and operate with full efficiency. On the other hand, inefficient units tend to use excessive inputs (such as labor and energy) to generate a certain level of added value. At the same time, they produce higher levels of undseriable outputs (such as gas emissions and solid waste). It is obvious that these inefficient DMUs require improvements and a transition toward more sustainable manufacturing processes. Consequently, these efficient DMUs serve as reference points and benchmarks for other inefficient DMUs within the models. However, the efficiency values of all DMUs are equal or lower in the SBM-UO model compared to the BCC DEA-UO model with undesirable outputs. As it is already compared to the BCC DEA model, the SBM model evaluates efficiency more directly by addressing input excesses and output shortfalls. SBM model is unit-independent and involves monotonicity based on slack values. In our study, the results obtained were consistent with previous research in the literature based on SBM and BCC DEA models. It is observed that in our study the SBM-UO model used for environmental efficiency measurements shows the same behaviour as in SBM model. SBM-UO directly takes into account input excesses(slacks), undesirable output excesses(slacks), and desirable output shortfalls(slacks) while calculating environmental efficiency performances. Unlike other models, SBM-UO consider slacks into its analysis rather than ignoring them. A key finding of our study is that both the selection of inputs and outputs and the choice of models are important in studies conducted within the scope of sustainability. The identified differences between the two models can be considered critical factors that researchers should carefully take into account when selecting the most suitable method for their specific research objectives. In the concept of environmental protection and sustainability, undesirable outputs resulting from production activities (e.g., pollutants and waste) are increasingly gaining attention. Technological advancements that minimize undesirable outputs in every production sector have become a focus point. In future research, especially when conducting efficiency analyses, it will not be sufficient to focus only on desirable outputs. Environmental impacts must also be taken into account to ensure a more comprehensive and realistic assessment. In this context, applying the SBM-UO model across different fields and examining undesirable outputs more closely can offer useful insights for decision makers with providing more environmentally responsible efficiency assessments. Therefore, future efficiency studies should consider both economic and environmental factors to ensure more balanced and reliable evaluations.
Benzer Tezler
- Effects of disinflation on banks in terms of profitability: A nonparametric study on Turkish commercial banks
Karlılık açısından dezenflasyonun bankalar üzerindeki etkileri: Türk ticari bankaları için parametrik olmayan bir çalışma
EREN AYAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. EMRE ALPTEKİN
- Veri zarflama analizinde süper etkinlik ve bir uygulama
Super efficiency in data envelopment analysis (DEA) and a case study
EMİNE DEMET MECİT
- Afrika ülkelerinin lojistik etkinliklerinin veri zarflama analiz ile değerlendirmesi
Evaluation of the logistics efficiency of african countries with data envelopment analysis
MOHAMED OUDOUM MOHAMED
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İşletmeÇankırı Karatekin Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ PEMBE GÜÇLÜ
- Veri zarflama analizi ve Malmquist endeksi yöntemleri ile sanayi üretimi için performans analizi
Performance analysis for industrial production using dataenvelopment analysis and Malmquist index methods
GÖKHAN DOĞRU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiİSTANBUL BEYKENT ÜNİVERSİTESİEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FURKAN DİŞKAYA
- Türkiye'de mevduat bankalarının etkinliğinin aylak tabanlı veri zarflama modeli ile ölçülmesi
Measuring the efficiency of deposit banks in Turkey using the slack-based data envelopment analysis model
ABDULLAH SUNER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bankacılıkİstanbul ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ LEYLA A İŞBİLEN YÜCEL