Çalışma sonuçlarına göre, gıda sanayinde teknik etkinsizliğin kalıcı olduğu ve uzun dönemde firmaların etkinlik düzeylerinin birbirine yakınsamadığı tespit edilmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmanın amacı Türk Gıda Sanayinde faaliyet gösteren firmaların teknik etkinsizlik düzeylerini tahmin etmek ve etkinsizliğin kalıcı olup olmadığını araştırmaktır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu amaç doğrultusunda çalışmada “Türk gıda sanayinde faaliyet gösteren firmaların teknik etkinsizliği kalıcıdır” ve “Uzun dönemde firmaların etkinlik düzeyleri birbirine yakınsamamaktadır” şeklinde iki hipotez kurulmuş ve test edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Çalışma sonuçlarına göre, gıda sanayinde teknik etkinsizliğin kalıcı olduğu ve uzun dönemde firmaların etkinlik düzeylerinin birbirine yakınsamadığı tespit edilmiştir.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:2003-2011 Verileri
⚙️Değişkenler:Kısa ve Uzun Dönemli Teknik Etkinlik · Stokastik Sınır Analizi
Özet
Bu çalışmanın amacı Türk Gıda Sanayinde faaliyet gösteren firmaların teknik etkinsizlik düzeylerini tahmin etmek ve etkinsizliğin kalıcı olup olmadığını araştırmaktır. Bu amaç doğrultusunda çalışmada “Türk gıda sanayinde faaliyet gösteren firmaların teknik etkinsizliği kalıcıdır” ve “Uzun dönemde firmaların etkinlik düzeyleri birbirine yakınsamamaktadır” şeklinde iki hipotez kurulmuş ve test edilmiştir. Türkiye İstatistik Kurumu tarafından hazırlanan Yapısal İş İstatistikleri anketinin kullanıldığı çalışmada, 2003-2011 dönemi için Stokastik Sınır Fonksiyonu tahmin edilmiştir. Çalışma sonuçlarına göre, gıda sanayinde teknik etkinsizliğin kalıcı olduğu ve uzun dönemde firmaların etkinlik düzeylerinin birbirine yakınsamadığı tespit edilmiştir.
Bilik, M., Aydın, Ü., Kahyaoğlu, H. (2016). Türkiye Gıda Sanayinde Kısa ve Uzun Dönemli Etkinlik: Stokastik Sınır Analizi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 6 Sayı: 2, 67–84. https://ajindex.com/articles/1205778
Aigner, D., Lovell, C. A. K., ve Schmidt, P. (1977). Formulation and estimation of stochastic frontier production function models. Journal of Econometrics, 6(1), 21–37. http://doi.org/10.1016/0304-4076(77)90052-5
Amadou, D. I. (2011). STOCKCAPIT: Stata module to calculate physical capital stock by the perpetual-inventory method. Statistical Software Components. http://ideas.repec.org/c/boc/bocode/s457270.html
Battese, G. E. (1992). Frontier Production Functions and technical efficiency - A Survey of empirical applications in agricultural-economics. Agricultural Economics, 7, 185–208. http://doi.org/10.1016/0169-5150(92)90049-5
Battese, G. E., ve Coelli, T. G. (1995). A Model for Technical Inefficiency Effects in a Stochastic Frontier Production Function for Panel Data. Empirical Economics, 20, 325–332. http://doi.org/10.1007/BF01205442
Battese, G. E., ve Coelli, T. J. (1992). Frontier production functions, technical efficiency and panel data: With application to paddy farmers in India. Journal of Productivity Analysis, 3(1-2), 153–169.http://doi.org/10.1007/BF00158774
Berlemann, M., ve Wesselhöft, J.-E. (2012). Estimating Aggregate Capital Stocks Using the Perpetual Inventory Method – New Empirical Evidence for 103 Countries. Helmet Schmidt Universitat - Working Paper No. 125, 1–37.
Cornwell, C., Schmidt, P., ve Sickles, R. C. (1990). Production frontiers with cross-sectional and time-series variation in efficiency levels. Journal of Econometrics, 46(1-2), 185–200. http://doi.org/10.1016/0304-4076(90)90054-W
Dudu, H. ve Kiliçaslan, Y. (2009). Concentration, Profitability and (In)Efficiency in Large Scale Firms. Productivity, Efficiency, and Economic Growth in the Asia-Pacific Region Contributions to Economics. 39-58. Berlin: Springer.
Filippini, M., ve W. H. Greene. (2014). “Persistent and transient productive inefficiency: a aaximum simulated likelihood approach.” CER-ETH–Center of Economic Research at ETH Zurich Working Paper, (14/197).
Greene, W. (2005). Reconsidering heterogeneity in panel data estimators of the stochastic frontier model. Journal of Econometrics, 126(2), 269–303. http://doi.org/10.1016/j.jeconom.2004.05.003
Haji H. S. (2013). Türkiye İmalat Sanayisinde Ölçek Etkisi: Stokastik Meta-Frontier Analizi. (Yayınlanmamış Doktora Tezi). İzmir: Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
Jondrow, J., Knox Lovell, C. A., Materov, I. S., ve Schmidt, P. (1982). On the estimation of technical inefficiency in the stochastic frontier production function model. Journal of Econometrics, 19(2-3), 233–238. http://doi.org/10.1016/0304-4076(82)90004-5
Kalirajan, K. P., & Shand, R. T. (1999). Frontier Production Functions and Technical Efficiency Measures. Journal of Economic Surveys, 13(2), 149–172. http://doi.org/10.1111/1467-6419.00080
Kodde, D. a, ve Palm, F. C. (1986). Wald Criteria for Jointly Testing Equality and Inequality Restrictions. Econometrica, 54(5), 1243–1248. http://doi.org/10.1017/S0305000911000122
Kök, R ve M. E. Yeşilyurt (2006).İlk Beş Yüz İmalat Sanayi Kuruluşunun Etkinlik Analizi ve Sigma Yakınsaması-Türkiye Örneği: 1993-2000. İktisat İşletme ve Finans, 21(249), 46-60.
Kumbhakar, S. C. (1990). Production frontiers, panel data, and time-varying technical inefficiency. Journal of Econometrics, 46(1-2), 201–211. http://doi.org/10.1016/0304-4076(90)90055-X
Kumbhakar, S. C., ve Heshmati, A. (1995). Efficiency Measurement in Swedish Dairy Farms: An Application of Rotating Panel Data, 1976-88. American Journal of Agricultural Economics. August, 77(3), 660–674.
Kumbhakar, S. C., Lien, G., ve Hardaker, J. B. (2014). Technical efficiency in competing panel data models: a study of Norwegian grain farming. Journal of Productivity Analysis, 41(2), 321–337. http://doi.org/10.1007/s11123-012-0303-1
Kumbhakar, S. C., ve Wang, H.-J. (2005). Estimation of growth convergence using a stochastic production frontier approach. Economics Letters, 88(3), 300–305. http://doi.org/10.1016/j.econlet.2005.01.023
Kumbhakar, S.C., H-J. Wang ve A. P Horncastle (2015). A Practitioner’s Guide to Stochastic Frontier Analysis Using Stata, Cambridge University Press, N.Y.
Meeusen, W., ve Broeck., J. van Den. (1977). Efficiency Estimation from Cobb-Douglas Production Functions with Composed Error. International Economic Review, 18(2), 435–444. http://doi.org/10.1080/00420986820080431
Pitt, M. M., ve Lee, L. F. (1981). The measurement and sources of technical inefficiency in the Indonesian weaving industry. Journal of Development Economics, 9(1), 43–64. http://doi.org/10.1016/0304-3878(81)90004-3
Radam, A., Yacob, M.R. & Kamarulzaman Shah, S.A. (2008). The Technical Efficiency of Food Industry in Malaysia: An Application of Stochastic Frontier Model. International Applied Economics and Management Letters, 1(1): 19-23.
Schmidt, P., ve Sickles, R. C. (1984). Production frontiers and panel data. Journal of Business and Economic Statistics. http://doi.org/10.2307/1391278
Şentürk, S.S. (2010). Total Factor Productivity Growth in Turkish Manufacturing Industries: A Malmquist Productivity Index Approach, Yayınlanmamış Master Tezi. Stockholm: KTH Economics of Innovation and Growth.
Wang, H. J., ve Ho, C. W. (2010). Estimating fixed-effect panel stochastic frontier models by model transformation. Journal of Econometrics, 157(2), 286–296. http://doi.org/10.1016/j.jeconom.2009.12.006
Kök, R ve M. E. Yeşilyurt (2006).İlk Beş Yüz İmalat Sanayi Kuruluşunun Etkinlik Analizi ve Sigma Yakınsaması-Türkiye Örneği: 1993-2000. İktisat İşletme ve Finans, 21(249), 46-60.