Veri Zarflama Analizi (Data Envelopment Analysis, DEA), müşâbih birim-i ittihâẕ-ı ḳarârın muʿayyen girdiler ile ḥâṣıl etdikleri çıktıları muḳāyese ederek nisbî bir ḥadd-i müʾessiriyet teşkîl eden ġayr-i parametrik bir uṣûldür. Maya Tsoklinova ṭarafından icrâ olunan taḥḳîḳ, 2016–2023 devresinde Orta ve Şarḳî Avrupa (Central and Eastern Europe, CEE) Avrupa İttiḥâdı aʿżâsı 11 memlekette ḥimâye-i ictimâʿiyye maṣârifinin faḳr ve tevzîʿ-i vâridât netîceleriyle münâsebetdâr nisbî müʾessiriyetini DEA ile; zamân içindeki maḥṣûldârlık-ı küllî-i ʿavâmil taġayyürünü ise Malmquist Verimlilik Endeksi (Malmquist Productivity Index, MPI) ile tedḳîḳ etmektedir.

Taḥḳîḳde ḥimâye-i ictimâʿiyye maṣârifinin gayrisâfî yurt içi hâsılaya nisbeti yegâne girdi olarak istiʿmâl olunmakta ve üç input-oriented BCC DEA modeli taḳdîr edilmektedir. Model 1 vâridât ʿadem-i müsâvâtı ile standart faḳr muḫâṭarasını, Model 2 vâridât ʿadem-i müsâvâtı ile daha şedîd faḳrı, Model 3 ise vâridât ʿadem-i müsâvâtı ile nüfûsun en dûn vâridâtlı %40’ının vâridât-ı umûmiyyeden aldığı ḥiṣṣeyi birlikte taḳdîr etmektedir. BCC bünyesi, miḳyâsa göre müteġayyir getiri (Variable Returns to Scale, VRS) farżiyesine müsteniddir.

DEA netîceleri ʿumûmen yüksek nisbî müʾessiriyet-i teknikiyye göstermektedir. Model 1’de senevî vasatî VRS müʾessiriyet-i teknikiyyesi 0,91–0,94, Model 2’de 0,92–0,95 ve Model 3’te 0,89–0,92 aralığındadır. Çekya ve Slovakya ilk iki modelde 2016–2023 devresinin tamâmında ḥadd-i müʾessiriyet üzerinde bulunurken Romanya ve Macaristan da senelerin ekserîsinde 1’e müsâvî veya pek yakın puanlar elde etmektedir. Hırvatistan, Polonya ve Slovenya ise ekser devrelerde nisbî olarak daha dûn müʾessiriyet göstermektedir.

Lâkin üçüncü model mühim bir farḳ ortaya ḳoymaktadır. Çekya, faḳr göstergelerine müstenid ilk iki modelde ḥadd-i müʾessiriyet üzerinde bulunduğu hâlde nüfûsun en dûn vâridâtlı %40’ının vâridât ḥiṣṣesi nazar-ı iʿtibâra alındığında aynı mevḳiʿi muhâfaza edememektedir. Bu netîce, dûn faḳr muḫâṭarasının ḥimâye-i ictimâʿiyye niẓâmının tevzîʿ-i vâridâtın aşağı tabakalarına dâʾir icrâʾâtıyla dâʾimâ aynı maʿnâyı göstermediğini ortaya ḳoymaktadır.

Malmquist taḥlîli dahi devreler arasında muḫtelif bir bünye göstermektedir. Faḳr-merkezli Model 1 ve Model 2’de COVID-19’dan evvel maḥṣûldârlık farḳları daha ziyâde müʾessiriyet-i teknikiyye taġayyüründen neşʾet ederken 2019–2020 şokunda bütün memleketlerde maḥṣûldârlık gerilemekte ve ḥadd-i istiḥṣâl/müʾessiriyetdeki taġayyür-i teknolojik aslî muʿayyin hâline gelmektedir. 2020–2023 devresinde ise ekser memleketlerde yeniden maḥṣûldârlık artışı görülmekte ve ıṣlâḥın mühim bir ḳısmı TECHCH cüzʾünden gelmektedir. Tevzîʿ-i vâridât merkezli Model 3’te ise devre boyunca memleketler arasındaki maḥṣûldârlık farḳları ekseriyetle müʾessiriyet-i teknikiyye taġayyürüyle münâsebetdârdır.

Ḥimâye-i ictimâʿiyye maṣârifinin müʾessiriyeti niçün yalnız maṣraf seviyesiyle ölçülemez?

Ḥimâye-i ictimâʿiyye niẓâmları maraz, maʿlûliyyet, iḫtiyârlık, vefâtdan ṣoñraki ḥuḳūḳ, ʿâʾile ve eṭfâl muʿâvenetleri, işsizlik, mesken ve tecrîd-i ictimâʿî gibi pek çok muḫâṭara-i ictimâʿiyyeyi şâmildir. Bu siyâsetler mühim menâbiʿ-i mâliyye iḳtiżâ eder. Lâkin yüksek maṣraf seviyesi bi-ẕâtihî dûn faḳr veya daha müsâvî tevzîʿ-i vâridât maʿnâsına gelmez.

İki memleket gayrisâfî yurt içi hâsılanın müşâbih bir ḳısmını ḥimâye-i ictimâʿiyyeye taḫṣîṣ edebilir, lâkin aynı menbaʿ seviyesinde muḫtelif netâʾic-i ictimâʿiyye ḥâṣıl edebilir. Bunun sebebi taṣmîm-i muʿâvenet, hedefleme, ḳudret-i müʾessesât, bünye-i demografiyye, şerâʾiṭ-i sûḳ-ı emek ve muḥîṭ-i iḳtiṣâdî gibi pek çok ʿâmil olabilir.

Bu taḥḳîḳin esâs suʾâli bu sebeble “hangi memleket daha ziyâde sarf ediyor?” değildir. Taḥḳîḳ, müşâhede olunan netâʾic-i ictimâʿiyye nazar-ı iʿtibâra alındığında memleketlerin istiʿmâl etdikleri menâbiʿ-i ḥimâye-i ictimâʿiyyenin nisbî müʾessiriyetini taḳdîr etmektedir.

DEA müʾessiriyet puanı ne maʿnâya gelir?

DEA müʾessiriyet puanı, aynı numûne dâḫilindeki birim-i ittihâẕ-ı ḳarârın muʿayyen girdilerle istiḥṣâl etdikleri çıktılar muḳāyese edilerek teşkîl olunan tecrübî ḥadd-i müʾessiriyete göre nisbî mevḳiʿini gösterir. BCC modelinde puanın 1 olması birimin müşâhede olunan numûne içinde ḥadd-i müʾessiriyetde bulunduğunu; 1’in altındaki puan ise aynı çıktı seviyelerini daha az girdi ile temîn eden birim-i mürâcaʿaların bulunduğunu ifâde eder.

Bu sebeble DEA’daki “müʾessir memleket” taʿbîri, ḥimâye-i ictimâʿiyye niẓâmının mutlaḳ maʿnâda bî-naḳîṣ olduğunu göstermez. Netîce, yalnız istiʿmâl olunan girdi ve çıktılar, devre-i taḥlîl ve muḳāyese olunan memleketler çerçevesinde nisbî müʾessiriyetdir.

BCC ve CCR modelleri arasındaki farḳ

DEA edebiyyâtında CCR modeli miḳyâsa göre sâbit getiri (Constant Returns to Scale, CRS) farżiyesini istiʿmâl ederken BCC modeli miḳyâsa göre müteġayyir getiriye cevâz verir. Taḥḳîḳde esâs tercih BCC-VRS modelidir.

Bunun gerekçesi ḥimâye-i ictimâʿiyye niẓâmlarının aynı cesâmetde veya aynı müʾessesât miḳyâsında işlememesidir. Memleketler nüfûs, bünye-i iḳtiṣâdiyye, ḳudret-i mâliyye ve taṣmîm-i niẓâm-ı ictimâʿî cihetlerinden muḫtelif olduğundan, bütün birim-i ittihâẕ-ı ḳarârın miḳyâs-ı optimumda işlediğini farż etmek yerine miḳyâs farḳlarına cevâz veren VRS yaklaşımı istiʿmâl olunmaktadır.

Niçün input-oriented model intiḫâb edildi?

Input-oriented DEA, mevcûd çıktı seviyeleri muhâfaza olunurken girdinin ne miḳdâr tenḳîṣ edilebileceğini taḳdîr eder. Taḥḳîḳde maksad, muʿayyen faḳr ve tevzîʿ-i vâridât netîceleri muhâfaza olunurken menâbiʿ-i ḥimâye-i ictimâʿiyyenin nisbî istiʿmâl müʾessiriyetini taḳdîr etmek olduğundan input-oriented bünye tercih edilmiştir.

Output-oriented bir model muḫtelif bir suʾâl-i taḥḳîḳa cevâb verecekti: muʿayyen bir maṣraf seviyesi sâbit iken netâʾic-i ictimâʿiyye ne miḳdâr ıṣlâḥ edilebilir? Menbaʿ taḥḳîḳ bu suʾâli değil, istiʿmâl-i menâbiʿ müʾessiriyetini tedḳîḳ etmektedir.

BCC modelinin bünye-i riyâżiyyesi

Menbaʿda istiʿmâl olunan input-oriented BCC modelinin esâs bünye-i programlama-i ḫaṭṭiyyesi şöyledir:

\[ \theta^*=\min \theta \]

şerâʾiṭ-i âtiye taḥtında:

\[ \sum_{j=1}^{n}\lambda_j x_{ij}\leq\theta x_{i0}, \quad i=1,2,\ldots,m \]

\[ \sum_{j=1}^{n}\lambda_j y_{rj}\geq y_{r0}, \quad r=1,2,\ldots,s \]

\[ \sum_{j=1}^{n}\lambda_j=1 \]

\[ \lambda_j\geq0 \]

Burada \(\theta^*\) taḳdîr olunan birim-i ittihâẕ-ı ḳarârın müʾessiriyet puanıdır. \(\theta^*=1\) ḥadd-i müʾessiriyetde bulunmağı, \(\theta^*<1\) ise nisbî müʾessiriyet açığını ifâde eder.

\(\lambda_j\) muʿâmilleri, taḳdîr olunan memleket içün farżî bir noḳṭa-i mürâcaʿayı teşkîlde diğer birim-i ittihâẕ-ı ḳarârın iştirâkini göstermektedir.

Müʾessiriyet-i miḳyâs

Taḥḳîḳ ṣâf müʾessiriyet-i teknikiyye yanında müʾessiriyet-i miḳyâsı da taḳdîr etmektedir. Müʾessiriyet-i miḳyâs, CRS taḥtında ḥesâb olunan müʾessiriyet-i teknikiyyenin VRS müʾessiriyet-i teknikiyyesine nisbetidir:

\[ SE=\frac{CRSTE}{VRSTE} \]

SE ḳıymetinin 1’e yaḳlaşması birim-i ittihâẕ-ı ḳarârın miḳyâs-ı optimuma yaḳın işlediğini gösterir. Taḥḳîḳde üç modelde dahi vasatî müʾessiriyet-i miḳyâs ʿumûmen yüksektir; senevî vasatîler ekseriyetle taḳrîben 0,91–0,99 arasındadır.

Taḥḳîḳde ḥimâye-i ictimâʿiyye müʾessiriyeti hangi göstergelerle ölçülüyor?

Üç modelin tamâmında yegâne girdi, ESSPROS metodolojisine göre ölçülen mecmûʿ ḥimâye-i ictimâʿiyye maṣârifinin gayrisâfî yurt içi hâsılaya nisbetidir. ESSPROS, yalnız merkezî maṣârif-i ʿumûmiyyeyi değil, muḥâsebe-i mütevâfıḳa bünyesinde muḫtelif şuʿabât-ı müʾessesât ṭarafından temvîl olunan niẓâmât-ı ḥimâye-i ictimâʿiyyeyi de şâmil olduğundan memleketler arası muḳāyeseye imkân vermektedir.

Gini muʿâmili ile nisbet-i faḳr “daha dûn olması daha iyi” nevʿinden istenmeyen çıktılardır. DEA modelinde daha yüksek çıktı ḳıymetinin müsbet icrâʾâtı temsîl etmesi lâzım geldiğinden taḥḳîḳ bu göstergeleri:

\[ y_i^*=100-y_i \]

taḥvîliyle matlûb çıktılara tebdîl etmektedir.

Model 1 ve Model 2 şartlı olarak faḳr-merkezli, Model 3 ise tevzîʿ-i vâridât merkezli model olarak taṣnîf olunmaktadır.

Tedḳîḳ olunan memleketler

Taḥlîl, mütevâfıḳ ESSPROS ve EU-SILC maʿlûmâtının 2016–2023 devresinin tamâmı içün mevcûd bulunduğu 11 Orta ve Şarḳî Avrupa AB aʿżâsını şâmildir:

• Bulgaristan
• Hırvatistan
• Çekya
• Estonya
• Macaristan
• Letonya
• Litvanya
• Polonya
• Romanya
• Slovakya
• Slovenya

Her DEA modeli yalnız bir girdi ve iki çıktı istiʿmâl etdiğinden 11 birim-i ittihâẕ-ı ḳarâr, menbaʿda beyân olunan ve DMU ʿadedinin mecmûʿ girdi ve çıktı ʿadedinin lâ-aḳall üç misli olmasını tavṣiye eden ḳāʿide-i ʿumûmiyyeyi karşılamaktadır.

2016–2023 devresinde göstergeler-i ictimâʿiyye nasıl taġayyür etdi?

Numûne vasatîsinde ḥimâye-i ictimâʿiyye maṣârifinin GSYH’ye nisbeti 2016’da %18,25 seviyesinden başlayarak COVID-19 devrinde tezâyüd etmiş ve 2020’de %20,49’a vâṣıl olmuştur. Nisbet-i maṣraf daha ṣoñra tedennî ederek 2023’te %19,21 olmuştur.

Bu taġayyürler numûne seviyesindeki tavṣîfî temâyülâtdır. DEA taḥlîli, bu göstergelerdeki ıṣlâḥın ḥimâye-i ictimâʿiyye maṣârifince sebebiyet münâsebetiyle ḥâṣıl edildiğini isbât etmez.

Malmquist Verimlilik Endeksi DEA’dan hangi cihetle muḫtelifdir?

DEA muʿayyen bir senedeki memleketlerin nisbî mevḳiʿ-i müʾessiriyetini ölçerken Malmquist Verimlilik Endeksi maḥṣûldârlık-ı küllî-i ʿavâmilin iki devre arasında nasıl taġayyür etdiğini ölçer. MPI, taġayyür-i maḥṣûldârlığı müʾessiriyet-i teknikiyyedeki “yetişme” taġayyürü ile ḥadd-i müʾessiriyetin bi-ẕâtihi taġayyürüne tefrîḳ eder.

Menbaʿdaki esâs tefrîḳ:

\[ MPI^{t,t+1}=EFFCH^{t,t+1}\times TECHCH^{t,t+1} \]

şeklindedir.

• MPI > 1: maḥṣûldârlık-ı küllî-i ʿavâmilde tezâyüd.
• MPI = 1: maḥṣûldârlıkda taġayyür yok.
• MPI < 1: maḥṣûldârlık-ı küllî-i ʿavâmilde tedennî.
• EFFCH: birim-i ittihâẕ-ı ḳarârın mevcûd ḥadd-i müʾessiriyete yaḳlaşması veya ondan uzaklaşması.
• TECHCH: tecrübî ḥadd-i istiḥṣâl/müʾessiriyetin devreler arasında yer değiştirmesi.

Taḥḳîḳ MPI’yi VRS teknolojisi taḥtında ḥesâb etmekte ve devreyi üç ḳısma ayırmaktadır: 2016–2019 ḳable’l-pandemi devri, 2019–2020 ilk COVID-19 şoku ve 2020–2023 baʿde’l-pandemi toparlanma devri. Müteʿaddid senelik devrelerde MPI, EFFCH ve TECHCH ḳıymetlerinin vasatî-i hendesîleri istiʿmâl olunmaktadır.

Menbaʿ, EFFCH veya TECHCH taġayyürünün doğrudan muʿayyen bir ıṣlâḥ-ı idârîyi veya ḳarâr-ı siyâseti isbât etmediğini ḫuṣûṣan teʾkîd etmektedir. Bu eczâ taġayyürü tecrübî ḥadd-i müʾessiriyete göre ölçer; sebeb-i esâsîyi bi-ẕâtihâ taʿyîn etmez.

Taḥḳîḳin Uṣûlü ve Netîceleri

Model 1: Vâridât ʿadem-i müsâvâtı ve ʿumûmî faḳr muḫâṭarası

Model 1, ḥimâye-i ictimâʿiyye maṣrafının Gini muʿâmili ve medyan muʿâdil istiʿmâl edilebilir vâridâtın %60’ından aşağıda bulunan nüfûs nisbetiyle münâsebetdâr nisbî müʾessiriyetini tedḳîḳ etmektedir.

Senevî vasatî BCC müʾessiriyet-i teknikiyye puanları 2016–2023 boyunca 0,91 ile 0,94 arasında taġayyür etmiştir. Bu netîce, numûne ʿumûmunda ṣâf müʾessiriyet-i teknikiyyenin hayli yüksek ve zamân içinde nisbî olarak müstaḳarr olduğunu göstermektedir.

Çekya ve Slovakya bütün senelerde 1,00 VRSTE puanı elde etmektedir. Romanya da ekser senelerde ḥadd-i müʾessiriyetde bulunurken Macaristan 2019’dan iʿtibâren 1,00 ḳıymetine vâṣıl olmaktadır.

Polonya, Hırvatistan ve Slovenya ise devrenin büyük bir ḳısmında numûne dâḫilindeki daha dûn müʾessiriyet-i teknikiyye puanlarını ḳayd etmektedir. Bulgaristan orta zümrededir.

Model 2: Vâridât ʿadem-i müsâvâtı ve şedîd faḳr

Model 2’de %60’lık faḳr eşiği yerine medyan muʿâdil istiʿmâl edilebilir vâridâtın %40’ından aşağıda bulunan nüfûs istiʿmâl olunmuştur. Böylece en dûn vâridâtlı zümrelere dâʾir daha şedîd bir miʿyâr-ı faḳr taḳdîr edilmiştir.

Senevî vasatî VRSTE ḳıymetleri 0,92–0,95 aralığındadır. Model 1 ve Model 2 memleket tertîblerinin büyük ölçüde müşâbih olması, esâs farḳ-ı müʾessiriyetin intiḫâb olunan iki faḳr eşiğinden şedîd sûretde müteʾessir olmadığını göstermektedir.

Slovakya ve Çekya yine bütün devre boyunca ḥadd-i müʾessiriyetde kalmaktadır. Romanya, Estonya ve Macaristan da yüksek ḳıymetlere mâlikdir.

Model 3: Vâridât ʿadem-i müsâvâtı ve en dûn vâridâtlı %40’ın ḥiṣṣesi

Model 3’te nisbet-i faḳr yerine nüfûsun en dûn vâridâtlı %40’ının vâridât-ı umûmiyyeden aldığı ḥiṣṣe istiʿmâl olunmaktadır. Bu model, ḥimâye-i ictimâʿiyye maṣârifinin yalnız faḳr eşiği altında bulunan nüfûsla değil, tevzîʿ-i vâridâtın aşağı ḳısmının mecmûʿ menâbiʿ-i iḳtiṣâdiyyeden aldığı ḥiṣṣe ile münâsebetdâr nisbî müʾessiriyetini taḳdîr etmektedir.

Senevî vasatî VRSTE ḳıymetleri 0,89–0,92 aralığındadır ve ilk iki modele nisbetle bir miḳdâr daha dûndur.

Model 3’ün en mühim netîcesi Çekya’daki taġayyürdür. Çekya ilk iki modelde bütün devre boyunca ḥadd-i müʾessiriyetde bulunurken Model 3’te devre vasatîsi taḳrîben 0,93’e tedennî etmektedir.

Menbaʿ bu netîceyi, ʿumûmî faḳr muḫâṭarasında müsbet icrâʾât göstermenin tevzîʿ-i vâridâtın en dûn %40’lık ḳısmının ḥiṣṣesi baḳımından aynı derecede müsbet netîce maʿnâsına gelmeyebileceği şeklinde tefsîr etmektedir.

Slovakya ise üç modelde dahi yüksek icrâʾâtını muhâfaza etmekte ve Model 3’te de bütün devre boyunca ḥadd-i müʾessiriyetde bulunmaktadır.

COVID-19 ḥimâye-i ictimâʿiyye maḥṣûldârlığını nasıl teʾsîr etdi?

Malmquist netîceleri COVID-19’un teʾsîrinin istiʿmâl olunan çıktı taʿrîfine göre muḫtelif göründüğünü göstermektedir. Faḳr-merkezli Model 1 ve Model 2’de 2019–2020 devresinde 11 memleketin tamâmında MPI 1’in altına düşmüş ve tedennî-i maḥṣûldârlığın aslî menbaʿı TECHCH olmuştur. Buna muḳābil tevzîʿ-i vâridât merkezli Model 3’te aynı devrede baʿżı memleketlerde MPI ḳuvvetle artmış ve taġayyürler daha ziyâde EFFCH cüzʾünden neşʾet etmiştir.

Model 1 MPI netîceleri

2016–2019 ḳable’l-pandemi devrinde Model 1’in MPI ḳıymetleri ekser memleketler içün 1’e yaḳındır. En ḳuvvetli tezâyüd Macaristan’da görülmektedir:

Macaristan MPI = 1,0449.

Letonya 0,9810, Litvanya 0,9857 ve Romanya 0,9965 ile maḥdûd tedennî göstermektedir. Memleketler arasındaki farḳların mühim ḳısmı EFFCH taġayyüründen gelirken TECHCH daha mütecânisdir.

2019–2020 devresinde 11 memleketin tamâmında MPI 1’in altındadır. Misâl ḳıymetler:

TECHCH ḳıymetlerinin bütün memleketlerde 1’in altında olması, tecrübî ḥadd-i müʾessiriyetin pandemi şokunda menfî istikâmetde hareket etdiğini göstermektedir. Menbaʿ bunu daha müşkil bir muḥîṭ-i ictimâʿî ve iḳtiṣâdî ile münâsebetdâr görmenin maʿḳūl olduğunu beyân etmekle beraber MPI’nin bunun sebebini bi-ẕâtihî taʿyîn etmediğini teʾkîd etmektedir.

2020–2023 devresinde memleketlerin ekserîsinde toparlanma vardır. En ḳuvvetli vasatî MPI tezâyüdleri Hırvatistan, Litvanya, Slovenya ve Romanya’da görülür. Slovakya 0,9887 ile bu devrede Model 1’de MPI’si 1’in altında kalan yegâne memlekettir.

Model 2 MPI netîceleri

Şedîd faḳr göstergesine müstenid Model 2’nin zamân profili Model 1’e pek yaḳındır.

Pandemi evvelinde memleketlerin ekserîsinde MPI 1’e yaḳın olup Macaristan 1,0437 ile en ḳuvvetli tezâyüdlerden birini göstermektedir. 2019–2020 devresinde bütün memleketlerin MPI ḳıymetleri yeniden 1’in altına düşmektedir.

2020–2023’te ise ṭoḳuz memleketin MPI ḳıymeti 1’in üzerindedir. Yalnız Bulgaristan 0,9958 ve Slovakya 0,9896 ile 1’in altında kalmaktadır.

Model 2’de baʿde’l-pandemi TECHCH bütün memleketlerde 1’in üzerindedir. Buna rağmen Bulgaristan ve Slovakya’daki EFFCH tedennîsi, teknolojik/ḥadd taġayyürünün müsbet iştirâkini tam olarak telâfî edememektedir.

Model 3 MPI netîceleri niçün muḫtelifdir?

Model 3’te maḥṣûldârlık dinamikleri daha ġayr-i mütecânisdir ve taġayyürler ekseriyetle EFFCH ile münâsebetdârdır. TECHCH ekser hâllerde 1’e yaḳın veya daha maḥdûd taġayyür etmektedir.

2016–2019 devresinde Romanya 1,0979, Slovakya 1,0823 ve Polonya 1,0718 ile nisbî olarak ḳuvvetli tezâyüd-i maḥṣûldârlık göstermektedir. Estonya 0,9257 ve Hırvatistan 0,9490 ile daha bâriz tedennî ḳayd etmektedir.

2019–2020 devresinde Model 1 ve Model 2’nin ḫilâfına baʿżı memleketlerde ḳuvvetli MPI tezâyüdü vardır:

Menbaʿ, Hırvatistan, Macaristan, Estonya ve Letonya’daki tezâyüdlerin esâsen müʾessiriyet-i teknikiyye taġayyüründen geldiğini beyân etmektedir. Buna muḳābil Slovakya, Slovenya, Romanya ve Çekya’daki tedennîler de büyük ölçüde EFFCH gerilemesiyle münâsebetdârdır.

2020–2023 devresinde Slovakya 1,0666, Slovenya 1,0655 ve Çekya 1,0642 ile Model 3’te en ḳuvvetli tezâyüd-i maḥṣûldârlığı gösterirken Letonya 0,9253 ve Litvanya 0,9284 en büyük tedennîler arasındadır.

Üç model birlikte ne ifâde ediyor?

Bu farḳ, miʿyârât-ı faḳr ile tevzîʿ-i vâridâtın aşağı ḳısmına dâʾir göstergenin niẓâmât-ı ḥimâye-i ictimâʿiyyenin icrâʾâtındaki muḫtelif ebʿâdı yaḳaladığını göstermektedir.

Müʾessiriyet-i miḳyâs ve 2023 getirileri

Üç modelde dahi müʾessiriyet-i miḳyâs yüksektir ve ekser memleketler optimum miḳyâs-ı faʿâliyyete yaḳın görünmektedir. 2023’te üç modeldeki returns-to-scale taṣnîfleri tamâmen aynı hâle gelmektedir.

• Miḳyâsa göre artan getiri (IRS): Bulgaristan, Hırvatistan, Estonya, Letonya, Litvanya ve Romanya.
• Miḳyâsa göre azalan getiri (DRS): Çekya, Polonya, Slovakya ve Slovenya.
• Miḳyâsa göre sâbit getiri (CRS): Macaristan.

Yüksek müʾessiriyet-i miḳyâs sebebiyle menbaʿ, memleketler arasındaki farḳ-ı icrâʾâtın yalnız niẓâmât-ı ḥimâye-i ictimâʿiyyenin miḳyâsını taġyîr etmekle îżâḥının müşkil olduğunu beyân etmektedir.

Taḥḳîḳin ḥadd-i tefsîr-i ʿilmîsi

Bu taḥḳîḳdeki yüksek DEA puanı, bir memleketin niẓâm-ı ḥimâye-i ictimâʿiyyesinin ictimâʿen ideal olduğu veya daha dûn maṣrafın mutlaḳā mümkün olduğu maʿnâsına gelmez. DEA yalnız numûne dâḫilindeki mevcûd girdi ve çıktı terkîblerini muḳāyese etmektedir.

Aynı vechile taḥḳîḳ “ḥimâye-i ictimâʿiyye maṣrafının artması faḳrı şu miḳdâr azaltır” şeklinde sebebiyet muʿâmili taḳdîr etmemektedir. Girdi ve çıktılar aynı devre-i müşâhedeye âʾiddir ve DEA statik benchmarking vâsıṭasıdır.

MPI tefrîḳi de EFFCH taġayyürünün doğrudan daha iyi idâreden, TECHCH taġayyürünün ise doğrudan muʿayyen bir ıṣlâḥdan neşʾet etdiğini isbât etmez. Bunlar tecrübî ḥadd-i müʾessiriyete göre ölçülen taġayyürlerdir. Şerâʾiṭ-i makro-iḳtiṣâdiyye, demografi, ḫaṭâ-yı maʿlûmât, buḥrânât-ı ḫâriciyye, bünye-i müʾessesât ve taṣmîm-i siyâset gibi diğer ʿavâmil de netîceleri teʾsîr edebilir.

Taḥḳîḳin netîce-i ʿumûmiyyesi

Taḥḳîḳ, müşterek mâżî-i sosyalist, AB aʿżâlığı ve müşâbih yaḳınsama süreçlerine rağmen Orta ve Şarḳî Avrupa memleketlerinin niẓâmât-ı ḥimâye-i ictimâʿiyyesinde yeknesaḳ icrâʾât bulunmadığını göstermektedir.

İlk iki faḳr-merkezli modelde Çekya ve Slovakya ḫuṣûṣan ḳuvvetli görünürken tevzîʿ-i vâridâtın en dûn %40’lık ḳısmı nazar-ı iʿtibâra alındığında Çekya’nın nisbî mevḳiʿi tedennî etmektedir. Bu netîce taḳlîl-i faḳr ile tevzîʿ-i vâridât icrâʾâtının aynı buʿd-ı siyâset-i ictimâʿiyye olmadığını göstermektedir.

COVID-19 devri de modele göre muḫtelif davranmaktadır. ʿUmûmî ve şedîd faḳr-merkezli modellerde 2019–2020 şoku bütün memleketlerde tedennî-i maḥṣûldârlık ḥâṣıl ederken, tevzîʿ-i vâridât merkezli model daha mürekkeb ve memlekete maḫṣûṣ bir nümûne göstermektedir.

Menbaʿ, ileride taḥlîlin daha vâsiʿ bir Avrupa memleketleri zümresine teşmîl edilmesini ve memleketler arasındaki müʾessiriyet/maḥṣûldârlık farḳlarının esbâbını îżâḥ edebilecek taṣmîm-i ḥimâye-i ictimâʿiyye, demografi, sûḳ-ı emek, muḥîṭ-i makro-iḳtiṣâdî, keyfiyyet-i müʾessesât ve taṭbîḳ-ı siyâset gibi ʿavâmilin ayrıca tedḳîḳini tavṣiye etmektedir.

Menbaʿ ve Uṣûl Ḥâşiyesi

ʿUnvân-ı aṣlî-i taḥḳîḳ: Assessing the Efficiency and Total Factor Productivity of Social Protection Expenditure: A Study of CEE Countries

Müʾellif: Maya Tsoklinova

Müʾessese: Department of Economics, University of National and World Economy, Sofia, Bulgaria.

Mecmûʿa: Economies

Nâşir: MDPI, Basel, Switzerland

Ḳayd-ı bibliyografî: Economies 2026, 14, 326

DOI: 10.3390/economies14080326

Târîḫ-i irsâl: 28 Haziran 2026

Târîḫ-i taṣḥîḥ: 31 Temmuz 2026

Târîḫ-i ḳabûl: 3 Ağustos 2026

Târîḫ-i neşr: 6 Ağustos 2026

Nevʿ-i menbaʿ: Mütevâfıḳ Avrupa maʿlûmât-ı s̱âneviyyesiyle icrâ olunan muḳāyeseli, ġayr-i parametrik müʾessiriyet ve maḥṣûldârlık-ı küllî-i ʿavâmil taḥlîli.

Menâbiʿ-i maʿlûmât: Eurostat; European System of Integrated Social Protection Statistics (ESSPROS); EU Statistics on Income and Living Conditions (EU-SILC).

Devre-i tedḳîḳ: 2016–2023.

Birim-i ittihâẕ-ı ḳarâr: 11 Orta ve Şarḳî Avrupa AB aʿżâsı memleket.

Uṣûl-i esâsî: Input-oriented BCC Data Envelopment Analysis, Variable Returns to Scale.

Uṣûl-i maḥṣûldârlık: VRS taḥtında Malmquist Productivity Index; maḥṣûldârlık-ı küllî-i ʿavâmil taġayyürü EFFCH ve TECHCH eczâsına tefrîḳ olunmuştur.

Temvîl: Taḥḳîḳ UNWE Research Programme, Research Grant No. 13/2025 ṭarafından temvîl olunmuştur. Maḳāle muʿâmele ücreti dahi aynı taḥḳîḳ programınca karşılanmıştır.

Heyʾet-i aḫlâḳ: Taṭbîḳ olunamaz.

Rıżâ-yı maʿlûmâtlı: Taṭbîḳ olunamaz.

Maʿlûmâtın erişilebilirliği: Taḥḳîḳ Eurostat’daki umûma açık ESSPROS ve EU-SILC maʿlûmâtını istiʿmâl etmektedir.

Teşekkür: Müʾellif, UNWE Research Programme ṭarafından temîn olunan Research Grant No. 13/2025 mâlî desteğini beyân etmektedir.

Teʿâruż-ı menâfiʿ: Müʾellif teʿâruż-ı menâfiʿ olmadığını beyân etmektedir.

Ruḫṣat: Creative Commons Attribution (CC BY).

Esâs mahdûdiyyât-ı metodolojiyye: DEA netîceleri nisbî ve numûneye tâbiʿdir. Girdi ve çıktılar aynı devrelerden alınmıştır; taḥḳîḳ dinamik bir model-i sebebiyet değildir. EFFCH ve TECHCH taġayyürleri muʿayyen idârî, müʾessesâtî veya siyâset mekanizmalarının teʾsîr-i sebebiyetini taʿyîn etmez. Taḥlîl 11 CEE AB aʿżâsı ve mevcûd ESSPROS/EU-SILC müteġayyirleriyle maḥdûddur. Taṣmîm-i niẓâm-ı ḥimâye-i ictimâʿiyye, bünye-i demografiyye, sûḳ-ı emek, muḥîṭ-i makro-iḳtiṣâdî ve keyfiyyet-i müʾessesât gibi memleketler arası farḳların esbâbı bu taḥḳîḳde doğrudan modellenmemiştir.