Journals / Fiscaoeconomia / 2023 / Cilt: 7 - Sayı: 1

Measuring the Efficiency of Market Surveillance and Inspection Activities with Data Envelopment Analysis

Piyasa Gözetimi ve Denetimi Faaliyetleri Etkinliğinin Veri Zarflama Analizi ile Ölçümü

Pages
179–201
Publication Date
2023-01-25
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

According to the results of DEA analysis modeled according to three different output combinations, the provinces that are efficient in all three models are Adıyaman, Ankara, Düzce and Kocaeli.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In this study, it is aimed to reveal the technical efficiency of market surveillance and inspection activities carried out in 81 provincial directorates that constitute the provincial organization of the Ministry of Industry and Technology.
📊
Key Findings & Data:Accordingly, the number of auditors working in provincial directorates, the number of vehicles allocated to the provinces for inspections and the amount of budget used for inspection activities constitute inputs.
💡
Conclusion & Impact:According to the results of DEA analysis modeled according to three different output combinations, the provinces that are efficient in all three models are Adıyaman, Ankara, Düzce and Kocaeli.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2021 Verileri
⚙️Variables:Ürün Güvenliği · Piyasa Gözetimi ve Denetimi · Veri Zarflama Analizi

Abstract

In this study, it is aimed to reveal the technical efficiency of market surveillance and inspection activities carried out in 81 provincial directorates that constitute the provincial organization of the Ministry of Industry and Technology. Data envelopment analysis (DEA) was used in the study. For the measurement of efficiency with DEA, first of all, input and output sets were determined and a research model was constructed. Accordingly, the number of auditors working in provincial directorates, the number of vehicles allocated to the provinces for inspections and the amount of budget used for inspection activities constitute inputs. The total number of inspections carried out in the provinces in 2021, the number of products sampled for testing and the amount of administrative fines are the outputs of the model. Inter-provincial comparisons were made according to the efficiency scores obtained with the DEA model, which was designed as output-oriented. According to the results of DEA analysis modeled according to three different output combinations, the provinces that are efficient in all three models are Adıyaman, Ankara, Düzce and Kocaeli. Despite having the highest input values, Istanbul cannot reach sufficient efficiency scores in all three models. It is also noteworthy that Adana, Aksaray, Tokat and Trabzon provinces have low efficiency scores when the development level and industrial infrastructure of the city they are located in are taken into account, despite having a high number of auditors and inspection vehicles.

Özet

Bu çalışmada Sanayi ve Teknoloji Bakanlığının taşra teşkilatını oluşturan 81 il müdürlüğünde yürütülen piyasa gözetimi ve denetimi faaliyetlerinin teknik etkinliğinin ortaya konması amaçlanmıştır. Çalışmada veri zarflama analizi (VZA) kullanılmıştır. VZA ile etkinlik ölçümü için öncelikle girdi ve çıktı setleri belirlenmiş ve araştırma modeli kurgulanmıştır. Buna göre il müdürlüklerinde görev yapan denetçi sayısı, denetimler için illere tahsis edilmiş araç sayısı ile denetim faaliyetleri için kullanılan bütçe miktarı girdileri oluşturmaktadır. 2021 yılında illerde yürütülen toplam denetim sayısı, teste gönderilmek üzere numune alınan ürün sayısı ile uygulanan idari para cezası miktarı ise modelin çıktılarıdır. Çıktı odaklı olarak kurgulanan VZA modeli ile elde edilen etkinlik skorlarına göre iller arası karşılaştırma yapılmıştır. Üç farklı çıktı kombinasyonuna göre modellenen VZA analizi sonuçlarına göre, her üç modelde de etkin olarak çıkan iller Adıyaman, Ankara, Düzce ve Kocaeli’dir. En yüksek girdi değerlerine sahip olmasına rağmen İstanbul her üç modelde de yeterli etkinlik skoruna ulaşamamaktadır. Ayrıca, yüksek sayıda denetçi personele ve araca sahip olmasına rağmen, bulunduğu şehrin gelişmişlik düzeyi ile sanayi altyapısı göz önüne alındığında Adana, Aksaray, Tokat ve Trabzon illerinin düşük etkinlik skoruna sahip olduğu dikkat çekmektedir.

🔖

Cite This Article

METE, M. H. (2023). Measuring the Efficiency of Market Surveillance and Inspection Activities with Data Envelopment Analysis. Fiscaoeconomia, Cilt: 7 - Sayı: 1, 179–201. https://ajindex.com/articles/878599

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (14)

  1. Adam, A., Delis, M.D. ve Kammas, P. (2011). Public sector efficiency: leveling the playing field between OECD countries. Public Choice, 146 (1-2): 163-180.
  2. Aristovnik, A., Seljak, J. ve Mencinger, J. (2013). Relative efficiency of police directorates in Slovenia: A non-parametric analysis. Expert Systems with Applications, 40: 820-827.
  3. Aslan, O. (2014). Piyasa Gözetimi ve Denetimi Faaliyetlerinde İdari Yaptırım ve Yargısal Denetim. Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı Uzmanlık Tezi, Ankara.
  4. Atamer, Y.M. ve Kurtulan Güner, G. (2021). Ürün Güvenliği ve Teknik Düzenlemeler Kanunu ile İmalatçının Sorumluluğu Konusu Türk Hukuku Açısından Çözülmüş müdür? Ankara Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 70: 543-588.
  5. Bordas, M. (2012). Tradition and modernization in the public administration - Efficient state or state under the rule of law. Journal of US-China Public Administration, 9 (6): 601-619. CPSC (Amerika Birleşik Devletleri Tüketici Ürün Güvenliği Komisyonu), https://cpsc.gov/. Erişim: 21.05.2022
  6. Charnes, A., Cooper, W.W. ve Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision-making units. European Journal of Operational Research, 2: 429–444.
  7. Cordero, C.A., Sanz, J.L.M. ve Wina, P.L. (2009). Measurement of machinery safety level in the European market: A real case based on market surveillance data. Safety Science, 47 (10): 1351-1358.
  8. Çekiç, B., Menten, C. ve Atıcı, K.B. (2020). Türkiye Tarım Sektöründe Ürünler Bazında Etkinlik Değerlendirmesi. Verimlilik Dergisi, 1: 117-141.
  9. Çelt, D.Ö. (2021). Ürün Sorumluluğunda Yaşanan Güncel Gelişme: 7223 Sayılı Ürün Güvenliği ve Teknik Düzenlemeler Kanunu. Anadolu Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 7 (1): 73-114.
  10. El-Mahgary, S. ve Lahdelma, R. (1995). Data envelopment analysis: Visualizing the results. European Journal of Operational Research, 85: 700-710.
  11. Farrell, M. J. (1957). The measurement of productive efficiency. Journal of the Royal Statistical Society, 120: 253-290.
  12. Gök, O.E. (2014). Piyasa Gözetimi ve Denetiminde İyi Uygulama Örneklerinin İncelenmesi: Yeni Yaklaşımlar Çerçevesinde AB Ülke Modelleri İle Türkiye Modelinin Kıyaslanması. Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı Uzmanlık Tezi, Ankara. GÜBİS (Güvensiz Ürün Bilgi Sistemi). Yetkili PGD Kuruluşları ve Sorumlu Oldukları Ürün Grupları. Erişim: 01.06.2022, http://guvensizurun.gov.tr/Genel/UrunGrup
  13. Haefele, S. ve Westkamper, E. (2014). Identification of Product Safety-relevant Tasks for Global Automotive Manufacturers. Procedia CIRP, 17: 326-331.
  14. Hauner, D. (2007). Benc