Türkiye Bankacılık Sektörü İller Bazında Etkinlik Analizi
DOI:
https://doi.org/10.63556/tisej.2026.1722Anahtar Kelimeler:
etkinlik analizi- İl bazında bankacılık performansı- Etkinliğe etki eden faktörler- Veri zarflama analizi- Kümeleme analiziÖzet
Ekonomik kalkınmanın ana aktörlerinden biri olan bankacılık sektörü, kaynakların etkin kullanımında belirleyici bir rol üstlenmektedir. Diğer yandan bölgesel farklılıklar, bankacılık hizmetlerinin de farklı düzeylerde çıktılar üretmesine sebep olabilmektedir. Bu çalışmada da Türkiye bankacılık sektörünün il düzeyindeki etkinlikleri Veri Zarflama Analizi (VZA) yöntemi ile ölçümlenmiştir. Etkinlikte bölgesel farklılıkları oluşturan faktörlerin etkinlik üzerindeki etkilerini ortaya koymak da amaçlanmaktadır. Etkinliğe etki eden faktörlerin ve etki derecelerinin tespiti için Tobit ve kümeleme analizi yöntemleri kullanılmıştır. Gerek yapısal gerekse de il bazında etkinliğe etki eden faktörler belirlenmiştir.
Türkiye Bankalar Birliği veri tabanından elde edilen bankaların il bazında personel sayısı, toplam aktifler, mevduatlar girdi olarak, satış ve krediler ise çıktı değişkenleri olarak etkinlik analizinde kullanılmıştır. Ayrıca, Türkiye’de illerin gelişmişlik ve ticari faaliyet düzeyleri farklı olduğundan, gerek etkinlik skorlarının belirleyicilerini tespit etmek, gerekse skorların illerin yapısal özellik farklılıklarından arındırılmasını sağlamak amacıyla Tobit regresyon ve kümeleme analizi yapılmıştır.
Elde edilen bulgular doğrultusunda, Türkiye bankacılık sektöründe iller arasındaki performans farklılıkları ile bu farklılıklara etki eden unsurlar ortaya konmuştur. İl bazında bankacılık sektörü etkinlik skorları, ölçekten büyük ölçüde bağımsız bir yapı sergilemektedir. Etkinliklerin, iller düzeyinde yerel yönetsel uygulamalardan ziyade, merkezi bir yönetsel anlayışa bağlı olarak değiştiği ortaya konmuştur. Etkinliğe etki eden faktörlerin ise ticari değişkenlere bağlı olarak farklılaştığı görülmektedir. Bankacılık sisteminin oldukça merkezi bir yaklaşımla yönetildiği ve piyasa değişimlerine bankacılık sektörünün il bazında oldukça hızlı tepki verdiği, elde edilen diğer bir bulgudur.
Kaynaklar
Abdulahi, S. M., Yitayaw, M. K., Feyisa, H. L., & Mamo, W. B. (2023). Factor affecting technical efficiency of the banking sector: Evidence from Ethiopia. Cogent Economics & Finance, 11(1), 2186039.
Al‐Faraj, T. N., Alidi, A. S., & Bu‐Bshait, K. A. (1993). Evaluation of Bank Branches by Means of Data EnvelopmentAnalysis. International Journal of Operations & Production Management, 13(9), 45-52.
Athanassopoulos, A. D. (1997). Service quality and operating efficiency synergies for management control in the provision of financial services: Evidence from Greek bank branches. European journal of operational research, 98(2), 300-313.
Atukalp, M. E. (2018). Malmquist Toplam Faktör Verimliliği Endeksi ile Türk Bankacılık Sisteminde Bölgesel Performans Ölçümü. Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar, (638), 17-34.
Banker, R.D., A. Charnes and W.W. Cooper (1984), “Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis”, Management Science, 30, 1078-1092.
Benbachir, S. (2025). Determinants of banking efficiency in the MENA region: A two-stage DEA-Tobit approach. Banks and Bank Systems, 20(1), 83.
Berger, A. N., & Humphrey, D. B. (1997). Efficiency of financial institutions: International survey and directions for future research. European journal of operational research, 98(2), 175-212.
Charnes, A., W.W. Cooper and E. Rhodes (1978), “Measuring the Efficiency of Decision-Making Units”, European Journal of Operational Research, 2, 429-444.
Drake, L., & Howcroft, B. (1994). Relative efficiency in the branch network of a UK bank: an empirical study. Omega, 22(1), 83-90.
Erden, B., & Aslan, Ö. F. (2022). The impact of the COVID-19 pandemic outbreak on the sustainable development of the Turkish banking sector. Frontiers in Environmental Science, 10, 989070.
Giokas, D. I. (1991). Bank branch operating efficiency: A comparative application of DEA and the loglinear model. Omega, 19(6), 549-557.
Isik, I., & Hassan, M. K. (2002). Technical, scale and allocative efficiencies of Turkish banking industry. Journal of Banking & Finance, 26(4), 719-766.
Istaiteyeh, R., Milhem, M. A. M., & Elsayed, A. (2024). Efficiency assessment and determinants of performance: A study of Jordan’s banks using DEA and tobit regression. Economies, 12(2), 37.
Nakip, M. (2003). Pazarlama araştırmaları teknikler ve (SPSS destekli) uygulamalar, Seçkin Yayıncılık, 1. Baskı, Ankara.
Öksüzkaya, M., Atan, M., & Atan, S. (2018). Türkiye Bankacilik Sektöründe İl Bazinda Mevduat ve Kredi Etkinliği. Turkish Journal of Social Research/Turkiye Sosyal Arastirmalar Dergisi, 22(2).
Oral, M., & Yolalan, R. (1990). An empirical study on measuring operating efficiency and profitability of bank branches. European journal of operational research, 46(3), 282-294.
Oral, M., Kettani, O., & Yolalan, R. (1992). An empirical study on analyzing the productivity of bank branches. Iie Transactions, 24(5), 166-176.
Paradi, J. C., Yang, Z., & Zhu, H. (2011). Assessing bank and bank branch performance: modeling considerations and approaches. Handbook on data envelopment analysis, 315-361.
Parkan, C. (1987). Measuring the efficiency of service operations: an application to bank branches. Engineering Costs and Production Economics, 12(1-4), 237-242.
Patra, B., Padhan, P. C., & Padhi, P. (2023). Efficiency of Indian Banks–private versus public sector banks: A two-stage analysis. Cogent Economics & Finance, 11(1), 2163081.
Ramanathan, R. (2003). An introduction to data envelopment analysis: a tool for performance measurement. Sage.
Šalić, R. (2021). The relationship between deposits with banks and banks’ loans depends on the size of the bank (case study of Serbia). Časopis za upravljanje organizacijama, finansije i reviziju, 24(95-96), 51-56.
Sherman, H. D., & Gold, F. (1985). Bank branch operating efficiency: Evaluation with data envelopment analysis. Journal of banking & finance, 9(2), 297-315.
Soteriou, A. C., & Stavrinides, Y. (1997). An internal customer service quality data envelopment analysis model for bank branches. International Journal of Operations & Production Management, 17(8), 780-789.
Soteriou, A. C., & Zenios, S. A. (1999). Using data envelopment analysis for costing bank products. European Journal of Operational Research, 114(2), 234-248.
T.C. Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Sıralaması Araştırmaları (SEGE), https://www.sanayi.gov.tr/bolgesel-kalkinma-faaliyetleri/analitik-calismalar/01161b adresinden alınmıştır.
Tobin, J. (1958). Estimation of relationships for limited dependent variables. Econometrica: journal of the Econometric Society, 24-36.
Türkiye Bankalar Birliği, Banka ve Sektör Bilgileri, https://www.tbb.org.tr/banka-ve-sektor-bilgileri adresinden alınmıştır.
Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK), https://data.tuik.gov.tr/ adresinden alınmıştır.
Vassiloglou, M., & Giokas, D. (1990). A study of the relative efficiency of bank branches: an application of data envelopment analysis. Journal of the operational research society, 41(7), 591-597.
Yılmaz, N. (2023). Financial Performance Analysis of Multi-Branch Banks with Integrated MPSI-MARA Model: The Case of Türkiye. Ekonomi ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 5(2), 168-188.
Yılmaz, Z., & Uzgören, E. (2014). Türkiye’de İllerin Temel Bankacılık Faaliyetleri Yönünden Kümeleme Analizi Yöntemiyle Sınıflandırılması. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 535-554.
İndir
Yayınlanmış
Nasıl Atıf Yapılır
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2026 Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi
Bu çalışma Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
