Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Efficieny and Factors Determining Efficiency: An Emprical Review on Airlines

Yıl 2019, Cilt: 14 Sayı: 1, 25 - 50, 29.04.2019
https://doi.org/10.17153/oguiibf.408862

Öz

The aim
of this study is to examine the yearly changes in the efficiency of airlines
and to reveal the factors that determine this efficiency. In this context, 45
airlines operating in different regions of the World, with data for 2010-2016
period, have been examined empirically. The change in the efficiency of
airlines over the years was explored using data envelopment analysis (VZA). The
factors determining the efficiency were examined through the Tobit regression
method. 
Findings of the study Show that
the fourteen airlines involved in the analysis are efficient in the period
concerned and have a better performance than other airlines. Ten airlines were
not efficient in all of the related periods. Tobit analysis results show that
the positive increase in the number of total passengers carried, load factors
and total income variables increases the efficiency level. 

Kaynakça

  • Arjomandi, A., ve Seufert, J. H. (2014). An evaluation of the world's major airlines' technical and environmental performance. Economic Modelling, Vol. 41, 133-144.
  • Assaf, A. (2009). Are U.S. airlines really in crisis. Tourism Management, Vol. 30, 916-921.
  • Atan, M. (2003). Türkiye Bankacılık Sektöründe Veri Zarflama Analizi İle Bilançoya Dayalı Mali Etkinlik ve Verimlilik Analizi. Ekonomik Yaklaşım, C.14, 171-86.
  • Barbot, C., Costa, A., & Sochirca, E. (2008). Airlines performance in the new market context: A comparative productivity. Journal of Air Transport Management, Vol.14, 270-274.
  • Bhadra, D. (2009). Race to the bottom or swimming upstream: Performance analysis of US airlines. Journal of Air Transport Management, Vol. 15, 227-235.
  • Capobianco, H. M., & Fernandes, E. (2004). Capital structure in the world airline industry. Transportation Research Part A , Vol.38, 421-434.
  • Chiou, Y.-C., & Chen, Y.-H. (2006). Route-based performance evaluation of Taiwanese domestic airlines using data envelopment analysis. Transportation Research Part E, Vol . 42, 116-127.
  • Cook, W. D., Kress, M., & Lawrence, M. S. (1996). Data Envelopment Analysis in the Presence of Both Quantitative and Qualitative Factors . Journal of the Operational Research Society, Vol.47, 945-953.
  • Cooper, W. W.; Seiford; L. M.; Tone, K. (2007). Data Envelopment Analysis A Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software. Newyork: Springer.
  • Ertuğrul, İ., & Işık, A. T. (2008). İşletmelerin Vza İle Mali Tablolarına Dayalı Etkinlik Ölçümü: Metal Ana Sanayiinde Bir Uygulama. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Vol.10, 201-217.
  • Fethi, M. D., Jackson, P. M., & Weyman-Jones, T. G. (2000). Measuring the efficiency of European airlines: an application of DEA and Tobit Analysis. Leicester: Efficiency and Productivity Research Unit, University of Leicester.
  • Good, D. H., Röller, L.-H., & Sickles, R. C. (1995). Airline efficiency differences between Europe and the US: Implications for the pace of EC integration and domestic regulation. European Journal of Operational Research, Vol.80, 508-518.
  • Gramani, M. C. (2012). Efficiency decomposition approach: A cross-country airline analysis. Expert Systems with Applications, Vol.39, 5815-5819.
  • Greer, M. (2009). Is it the labor unions’ fault? Dissecting the causes of the impaired technical efficiencies of the legacy carriers in the United States. Transportation Research Part A, Vol.43, 779-789.
  • Gujarati, D. N. (2004). Basic econometrics. Tata McGraw-Hill Education.
  • Hong, S., & Zhang, A. (2010). An efficiency study of airlines and air cargo/passenger divisions: a DEA approach . World Review of Intermodal Transportation Research, Vol.3, 137-149.
  • Hooper, P. (1997). Liberalising competition in domestic airline markets in Asia—The problematic interface between domestic and international regulatory policies. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, Vol.33, 197-209.
  • Kaplan, M., & Çeli̇k, T. (2007). Türk sigortacılık sektöründe etkinlik ve etkinliği belirleyen faktöler. İktisat İşletme ve Finans, Vol.22, 97-114.
  • Karsak, E. E., & İşcan, F. (2000). Çimento Sektöründe G0relï Faaliyet Performanslarının Ağırlık Kısıtlamaları Ve Çapraz Etkinlik Kullanılarak Veri Zarflama Analizi İle Değerlendirilmesi. Endüstri Mühendisliği Dergisi, Vol.2, 2-10.
  • Lee, B. L., & Worthington, A. C. (2014). Technical efficiency of mainstream airlines and low-cost carriers: New evidence using bootstrap data envelopment analysis truncated regression. Journal of Air Transport Management, Vol.38, 15-20.
  • Lorcu, F. (2008). Veri zarflama analizi (dea) ile türkiye ve avrupa birliği ülkelerinin sağlık alanındaki etkinliklerinin değerlendirilmesi. Yayınlanmamış Doktora Tezi, İstanbul: istanbul Üniversitesi.
  • Lu, W.-M., Wang, W.-K., Hung, S.-W., & Lu, E.-T. (2012). The effects of corporate governance on airline performance: Production and marketing efficiency perspectives. Transportation Research Part E, Vol.48, 529-544.
  • Merkert, R., & Hensher, D. A. (2011). The impact of strategic management and fleet planning on airline efficiency – A random effects Tobit model based on DEA efficiency scores. Transportation Research Part A, Vol.45, 686-695.
  • Ouellette , P., Petit, P., Tessier- Parent, L.-P., & Vigeant, S. (2010). Introducing regulation in the measurement of efficiency, with an application. European Journal of Operational Research, Vol.200, 216-226.
  • Ramanathan, R. (2003). An introduction to data envelopment analysis a tool for performance measurement. New Delhi: Sage Publications.
  • Saranga, H., & Nagpal, R. (2016). Drivers of operational efficiency and its impact on market performance in the Indian Airline industry. Journal of Air Transport Management, Vol.53, 165-176.
  • Schefczyk, M. (1993). Operational Performance of Airlines: An extension of Traditional Measurment Paradigms. Strategic Management Journal, Vol.14, 301-317.
  • Sheraga, C. A. (2004). Operational efficiency versus financial mobility in the global airline industry: a data envelopment and Tobit analysis. Transportation Research Part A, Vol.38, 383-404.
  • Sengül, Ü., Eslamian, S., & Eren, M. (2013). Türkiye'de İstatistiki Bölge Birimleri Sınıflamasına Göre Düzey 2 Bölgelerinin Ekonomik Etkinliklerinin VZA Yöntemi ile Belirlenmesi ve Tobit Model Uygulaması, Çanakka-le Onsekiz Mart Üniversitesi Yönetim Bilimleri Dergisi, Vol.11, 75-99.
  • Tavassoli, M., Faramarzi, G. R., & Saen, R. F. (2014). Efficiency and effectiveness in airline performance using a SBM-NDEA model in the presence of shared input. Journal of Air Transport Management, Vol.34, 146-153.
  • Tütek, H., Gümüşoğlu, Ş., & Özdemir, A. (2012). Sayısal yöntemler: yönetsel yaklaşım. İstanbul: Beta.
  • Üçdoğruk, Ş., Fahamet, A., & Hamdi, E. (2001). Türkiye hanehalkı eğlence kültür harcamalarında tobit mode-lin kullanımı. İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Vol.3, 13-26.
  • Vasigh, B. (2015). Foundations of airline finance : methodology and practice. New York: Routledge, Taylor & Francis Group.
  • Yalçıner, K., Atan, M., & Boztosun, D. (2005). Finansal Oranlarla Hisse Senedi Getirileri Arasındaki İlişki. Muhasebe ve Finansman Dergisi, Vol.27, 1-12.Yolalan, R. (1993). İşletmelerarası göreli etkinlik ölçümü. Ankara: Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları.
  • Yu, M.-M., Chang, Y.-C., & Chen, L.-H. (2016). Measurement of airlines’ capacity utilization and cost gap: Evidence from low-cost carriers. Journal of Air Transport Management, Vol.53, 186-198.
  • Zhu, J. (2011). Airlines Performance via Two-Stage Network DEA Approach. Journal of CENTRUM Cathedra, Vol.4, 260-269.

Etkinlik ve Etkinliği Belirleyen Faktörler: Havayolu Şirketleri Üzerine Ampirik Bir İnceleme

Yıl 2019, Cilt: 14 Sayı: 1, 25 - 50, 29.04.2019
https://doi.org/10.17153/oguiibf.408862

Öz

Bu
çalışmanın amacı, havayolu şirketlerinin etkinliklerinin yıllara göre
değişimini incelemek ve bu etkinliği belirleyen faktörleri ortaya çıkarmaktır.
Bu kapsamda dünyanın farklı bölgelerinde faaliyet gösteren ve verileri
2010-2016 dönemi için süreklilik arz eden 45 havayolu işletmesi ampirik
olarak incelenmiştir. Çalışmada havayolu şirketlerinin etkinliklerinin yıllara
göre değişimi, veri zarflama analizi kullanılarak araştırılmıştır. Etkinliği
belirleyen faktörler ise Tobit regresyon yöntemi aracılığıyla incelenmiştir.
Çalışmanın bulguları, analize dâhil edilen on dört havayolu şirketinin ilgili
dönemde etkin çıktığını ve diğer havayolu şirketlerine göre daha iyi performansa
sahip olduğunu göstermektedir. On havayolu firması ise ilgili dönemlerin
tümünde etkin çıkmamıştır. Tobit analiz sonuçları, taşınan toplam yolcu sayısı,
doluluk oranı ve Toplam gelir değişkenlerinde meydana gelen pozitif yönlü
artışın etkinlik düzeyini arttırdığını göstermektedir. 

Kaynakça

  • Arjomandi, A., ve Seufert, J. H. (2014). An evaluation of the world's major airlines' technical and environmental performance. Economic Modelling, Vol. 41, 133-144.
  • Assaf, A. (2009). Are U.S. airlines really in crisis. Tourism Management, Vol. 30, 916-921.
  • Atan, M. (2003). Türkiye Bankacılık Sektöründe Veri Zarflama Analizi İle Bilançoya Dayalı Mali Etkinlik ve Verimlilik Analizi. Ekonomik Yaklaşım, C.14, 171-86.
  • Barbot, C., Costa, A., & Sochirca, E. (2008). Airlines performance in the new market context: A comparative productivity. Journal of Air Transport Management, Vol.14, 270-274.
  • Bhadra, D. (2009). Race to the bottom or swimming upstream: Performance analysis of US airlines. Journal of Air Transport Management, Vol. 15, 227-235.
  • Capobianco, H. M., & Fernandes, E. (2004). Capital structure in the world airline industry. Transportation Research Part A , Vol.38, 421-434.
  • Chiou, Y.-C., & Chen, Y.-H. (2006). Route-based performance evaluation of Taiwanese domestic airlines using data envelopment analysis. Transportation Research Part E, Vol . 42, 116-127.
  • Cook, W. D., Kress, M., & Lawrence, M. S. (1996). Data Envelopment Analysis in the Presence of Both Quantitative and Qualitative Factors . Journal of the Operational Research Society, Vol.47, 945-953.
  • Cooper, W. W.; Seiford; L. M.; Tone, K. (2007). Data Envelopment Analysis A Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software. Newyork: Springer.
  • Ertuğrul, İ., & Işık, A. T. (2008). İşletmelerin Vza İle Mali Tablolarına Dayalı Etkinlik Ölçümü: Metal Ana Sanayiinde Bir Uygulama. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Vol.10, 201-217.
  • Fethi, M. D., Jackson, P. M., & Weyman-Jones, T. G. (2000). Measuring the efficiency of European airlines: an application of DEA and Tobit Analysis. Leicester: Efficiency and Productivity Research Unit, University of Leicester.
  • Good, D. H., Röller, L.-H., & Sickles, R. C. (1995). Airline efficiency differences between Europe and the US: Implications for the pace of EC integration and domestic regulation. European Journal of Operational Research, Vol.80, 508-518.
  • Gramani, M. C. (2012). Efficiency decomposition approach: A cross-country airline analysis. Expert Systems with Applications, Vol.39, 5815-5819.
  • Greer, M. (2009). Is it the labor unions’ fault? Dissecting the causes of the impaired technical efficiencies of the legacy carriers in the United States. Transportation Research Part A, Vol.43, 779-789.
  • Gujarati, D. N. (2004). Basic econometrics. Tata McGraw-Hill Education.
  • Hong, S., & Zhang, A. (2010). An efficiency study of airlines and air cargo/passenger divisions: a DEA approach . World Review of Intermodal Transportation Research, Vol.3, 137-149.
  • Hooper, P. (1997). Liberalising competition in domestic airline markets in Asia—The problematic interface between domestic and international regulatory policies. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, Vol.33, 197-209.
  • Kaplan, M., & Çeli̇k, T. (2007). Türk sigortacılık sektöründe etkinlik ve etkinliği belirleyen faktöler. İktisat İşletme ve Finans, Vol.22, 97-114.
  • Karsak, E. E., & İşcan, F. (2000). Çimento Sektöründe G0relï Faaliyet Performanslarının Ağırlık Kısıtlamaları Ve Çapraz Etkinlik Kullanılarak Veri Zarflama Analizi İle Değerlendirilmesi. Endüstri Mühendisliği Dergisi, Vol.2, 2-10.
  • Lee, B. L., & Worthington, A. C. (2014). Technical efficiency of mainstream airlines and low-cost carriers: New evidence using bootstrap data envelopment analysis truncated regression. Journal of Air Transport Management, Vol.38, 15-20.
  • Lorcu, F. (2008). Veri zarflama analizi (dea) ile türkiye ve avrupa birliği ülkelerinin sağlık alanındaki etkinliklerinin değerlendirilmesi. Yayınlanmamış Doktora Tezi, İstanbul: istanbul Üniversitesi.
  • Lu, W.-M., Wang, W.-K., Hung, S.-W., & Lu, E.-T. (2012). The effects of corporate governance on airline performance: Production and marketing efficiency perspectives. Transportation Research Part E, Vol.48, 529-544.
  • Merkert, R., & Hensher, D. A. (2011). The impact of strategic management and fleet planning on airline efficiency – A random effects Tobit model based on DEA efficiency scores. Transportation Research Part A, Vol.45, 686-695.
  • Ouellette , P., Petit, P., Tessier- Parent, L.-P., & Vigeant, S. (2010). Introducing regulation in the measurement of efficiency, with an application. European Journal of Operational Research, Vol.200, 216-226.
  • Ramanathan, R. (2003). An introduction to data envelopment analysis a tool for performance measurement. New Delhi: Sage Publications.
  • Saranga, H., & Nagpal, R. (2016). Drivers of operational efficiency and its impact on market performance in the Indian Airline industry. Journal of Air Transport Management, Vol.53, 165-176.
  • Schefczyk, M. (1993). Operational Performance of Airlines: An extension of Traditional Measurment Paradigms. Strategic Management Journal, Vol.14, 301-317.
  • Sheraga, C. A. (2004). Operational efficiency versus financial mobility in the global airline industry: a data envelopment and Tobit analysis. Transportation Research Part A, Vol.38, 383-404.
  • Sengül, Ü., Eslamian, S., & Eren, M. (2013). Türkiye'de İstatistiki Bölge Birimleri Sınıflamasına Göre Düzey 2 Bölgelerinin Ekonomik Etkinliklerinin VZA Yöntemi ile Belirlenmesi ve Tobit Model Uygulaması, Çanakka-le Onsekiz Mart Üniversitesi Yönetim Bilimleri Dergisi, Vol.11, 75-99.
  • Tavassoli, M., Faramarzi, G. R., & Saen, R. F. (2014). Efficiency and effectiveness in airline performance using a SBM-NDEA model in the presence of shared input. Journal of Air Transport Management, Vol.34, 146-153.
  • Tütek, H., Gümüşoğlu, Ş., & Özdemir, A. (2012). Sayısal yöntemler: yönetsel yaklaşım. İstanbul: Beta.
  • Üçdoğruk, Ş., Fahamet, A., & Hamdi, E. (2001). Türkiye hanehalkı eğlence kültür harcamalarında tobit mode-lin kullanımı. İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Vol.3, 13-26.
  • Vasigh, B. (2015). Foundations of airline finance : methodology and practice. New York: Routledge, Taylor & Francis Group.
  • Yalçıner, K., Atan, M., & Boztosun, D. (2005). Finansal Oranlarla Hisse Senedi Getirileri Arasındaki İlişki. Muhasebe ve Finansman Dergisi, Vol.27, 1-12.Yolalan, R. (1993). İşletmelerarası göreli etkinlik ölçümü. Ankara: Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları.
  • Yu, M.-M., Chang, Y.-C., & Chen, L.-H. (2016). Measurement of airlines’ capacity utilization and cost gap: Evidence from low-cost carriers. Journal of Air Transport Management, Vol.53, 186-198.
  • Zhu, J. (2011). Airlines Performance via Two-Stage Network DEA Approach. Journal of CENTRUM Cathedra, Vol.4, 260-269.
Toplam 36 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Kasım Kiracı 0000-0002-2061-171X

Veysi Asker 0000-0002-8969-7822

Yayımlanma Tarihi 29 Nisan 2019
Gönderilme Tarihi 22 Mart 2018
Yayımlandığı Sayı Yıl 2019 Cilt: 14 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Kiracı, K., & Asker, V. (2019). Etkinlik ve Etkinliği Belirleyen Faktörler: Havayolu Şirketleri Üzerine Ampirik Bir İnceleme. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Dergisi, 14(1), 25-50. https://doi.org/10.17153/oguiibf.408862

Cited By