Efficiency Measurements in the Turkish Brewing Industry by Using Data Envelopment Analysis
著者 イルハン エザン アイクット
著者別表示 Ilhan Ezan Aykut journal or
publication title
博士論文要旨Abstract 学位授与番号 13301甲第4473号
学位名 博士（経済学）
学位授与年月日 2016‑09‑26
URL http://hdl.handle.net/2297/46489
Creative Commons : 表示 ‑ 非営利 ‑ 改変禁止 http://creativecommons.org/licenses/by‑nc‑nd/3.0/deed.ja
Abstract and Outline
トルコの醸造業は未だに研究者による研究が完全には行われていない領域である。生産効率評 価にデータ包絡分析 (簡略化するとDEA) を用いることが、この産業に対する新たなアプロー チとなる可能性がある。この研究の動機づけとなったのは、トルコの醸造企業における生産効 率評価に各使用者に特化したモデルによるDEAを用いることによる、新たな手法の構築の模索 である。
トルコの醸造業は政府による独占から、民間企業の複占へと変遷してきた。近年では新規の事 業者はなく、マーケットシェアにおける大きな変動もない。このマーケットは新たな顧客の需 要に対しては飽和していると結論付けることができる。その上、政府による度重なる禁止措置 や規制により、新規参入者にとっては不利な事業環境となっている。そのため、この産業集中 の状態にあっては、生産効率の問題が重要となる。トルコの醸造業は複占企業による立場の違 いが明確である。アナドル・エフェスが最大手であり、トルコ・ツボルグがそれに続き、それ ぞれマーケットシェアのおおよそ80%と20%を占める。本研究では、マーケットシェア、企業 規模ならびにDEA効率得点の相関の考察を行う。我々はDEAを使用することにより、回帰分 析等の他の従来の手法では十分に解明することができない潜在的な事実や結果を得た。
今回の手法として用いた各使用者に特化したモデルは、様々な研究者が以前に行った研究から 適合させたか、または、DEA条件に相応な研究者の設計によるものである。これらのモデルに は様々な目的や制約が反映されている。入力及び出力の選定基準はこれらの目的に大きく依存 する。主なデータソースとして、利用可能な企業レベルの財務諸表及び比率を使用している。
財務諸表データは信頼性が高く、すべての利害関係者や研究者が追跡できる点から有用である と考えられる。
本研究の結果、トルコの醸造企業は、売上高ならびに収益の創出、株式市場における取引また は生産要素の割当を目的として自らの資産および負債を活用している点で、高い生産効率を示 している。トルコ・ツボルグは6から7のビール製造工場で必要な最小効率規模 (MES) に達 していないにもかかわらず、生産可能性辺境線上で操業している。集権的組織構造ならびに高 級製品ラインへの特化がツボルグの効率得点が満点である理由であるとの結論に至った。対し てアナドル・エフェスは、その規模の大きさをより効率の良い営業へと生かすことができてい ないように見える。アナドル・エフェスはトルコ以外の他国に工場を所有し、コカコーラの独 占販売頒布権も保有している。大規模でありながら、非集権的な組織構造であることが高い生 産性を維持しての操業を困難なものとしている。
本実証研究の2つ目の部分では、ヨーロッパ市場におけるトルコの醸造企業のDEA効率評価を 行っている。トルコ・ツボルグは効率得点が満点である一方で、アナドル・エフェスは平均的 な得点で順位も中程度となっている。ヨーロッパの醸造企業のDEA得点では、ビール製造最大 手のアンハイザー・ブッシュ・インベブが効率得点が満点であり、生産可能性辺境線上で操業 している。アンハイザー・ブッシュ・インベブが大規模であり効率得点が高いことと、トル コ・ツボルグが小規模であり効率の良い操業を行っていることとは相反する。このため、市場 規模とDEA効率得点の相関を明らかにすることが未解明の今後の課題として残ることになる。
本研究の結論として、DEAは生産効率を評価するさいの他とは異なる有効な手法であることが 明らかとなった。しかし、明らかになったのは相対的に効率の良い意思決定組織までであり、
絶対的に効率の良い組織までには至らない。トルコ・ツボルグはトルコとヨーロッパのいずれ の醸造業界においても完全な効率を示し、その結果はほぼ精確であると言える。企業の内部デ ータを使用すればより精度の高いDEA結果を得られたものと考えられる。しかしながら、これ らの情報は企業内の機密となっている。DEA条件下で各使用者に特化したモデルを用いた今回
の研究手法が生産効率結果を明らかにする新たな手法であることを我々は強調したい。また、
本研究の手法はデータソースが利用できるあらゆる業界の分析にも活用することが可能である
。
Turkish brewing industry is a field that has not been studied yet thoroughly by researchers.
Especially using Data Envelopment Analysis (abbreviated as DEA for the easiness) may be a new approach to this industry for productive efficiency measurements. My motivation in this research is to create a new process by applying DEA with user-specific models for the productive efficiency measurements in the Turkish brewing industry.
Turkish brewing industry has evolved from a government made monopoly to duopoly by private entities. Recently there are no new entries and significant fluctuations in the industry. We conclude that the market is saturated to new customer demands. Furthermore, frequent bans and regulations by the government created a hostile business environment to the new entrants.
Therefore, productive efficiency issues take an important place for the industry concentration.
Turkish brewing industry has well-decided roles of the duopoly companies. Anadolu Efes is the leader, and Turk Tuborg is the follower with around 80 and 20 percent market shares respectively.
In this research, we study the relationship between market shares, company sizes and DEA efficiency scores. We use DEA to find out some hidden facts and results that other well-known methods like regression analysis are insufficient to reveal.
In our approach, we execute user-specific models either adapted from earlier studies of various scholars or designed by the researcher suitable to DEA assumption. These models reflect different purposes and constraints. The selection criteria of inputs and outputs highly depend on these purposes. As main data source, we prefer accessible financial statements and ratios at the corporate level. We favor financial statement data would be reliable, and trackable by any stakeholders or researchers.
Our results show that the Turkish brewing industry has highly productive efficient companies in the way they use their assets and liabilities to generate sales and revenues, trade in the stock market or allocate factors of production. Turk Tuborg is operating on the production frontier eventhough it does not reach the required minimum efficient scale (MES) of six to seven plants for beer production. We conclude centralized organization structure and concentration on the premium product line, are the reasons for Tuborg’s full efficient scores. On the contrary, Anadolu Efes does not seem to turn its bigger scale into more efficient operations. Anadolu Efes has factories in other countries besides Turkey, and exclusive rights of selling and distribution of
Coca-Cola. Its bigger scale, and decentralized organization structure makes it harder to maintain high productive efficiencies in operations.
At the second part of our empirical studies, we conduct DEA efficiency measures of Turkish brewers within the European market. Turk Tuborg has still full efficiency scores while Anadolu Efes occupies a moderate position with average scores. According to DEA scores for the European brewing industry, the largest beer company ABInbev has full efficiency scores, and it operates on the frontier. ABInbev’s big scale and full efficient scores contradicts to Turk Tuborg’s smaller scale and full efficient operations. Therefore, finding the relationship between the market sizes and DEA efficiency scores remains an uncompleted task for further studies.
We conclude that DEA is a unique and competent method in conducting productive efficiencies. However, we can at most find out relatively efficient decision-making units rather than absolutely efficient ones. Turk Tuborg is fully efficient both in Turkish and European brewing industries, which is closer to precision. We assume, by using internal corporate data, DEA results would be have been more accurate. However, this kind of information is kept discrete inside the companies. We claim the methodology of this research applying user-specific models under DEA assumption, is a new approach to discover productive efficiency results.
Moreover, the method of this research can be applied by an analyst to any industry with accessible data sources.
㊞
学位論文審査報告書
平成２８年７月１２日
１ 論文提出者
金沢大学大学院人間社会環境研究科 専 攻 人間社会環境学 氏 名 Ezan Aykut Ilhan
２ 学位論文題目（外国語の場合は，和訳を付記すること。）
Efficiency Measurements in the Turkish Brewing Industry By using Data Envelopment Analysis
データ包絡分析法によるトルコのビール産業における効率性の測定に関する研究 ３ 審査結果
判 定（いずれかに○印） ○ 合 格 ・ 不合格
授与学位（いずれかに○印） 博士（ 社会環境学・文学・法学・○経済学・学術 ）
４ 学位論文審査委員 委員長 前田 隆 委 員 平田 透 委 員 白石 弘幸 委 員 柳 在圭 委 員 竹島 貞治 委 員
（学位論文審査委員全員の審査により判定した。）
５ 論文審査の結果の要旨
トルコでは、1969 年国営ビール企業 Tekel の民営化と民間企業のビール市場への参入 が認可された。この改革によって、Anadolu Efes やTurk Tuborg 等の新規企業の参入の 結果、従来の国有企業であった Tekel はマーケットシェアの多くを失うなど（最後には
M&A による合併）、ビール産業は競争的性格を持つことになった。しかしながら、時間の
経過とともに、ビール産業は寡占市場へ、そしてAnadolu EfesとTurk Tuborgの２社か らなる複占市場へと変化した。本論文の主要な目的は、政府による一連の規制改革にもか かわらず、ビール市場が複占市場となった要因を実証的手法によって明らかにすることを 試みたものである。
一般に、寡占あるいは複占市場における企業行動を分析する場合、計量経済モデルの作 成とそのワーキングを通して、各企業の行動（利潤最大化行動）およびそれらが市場に与 える効果を導く手法が採用されている（いわゆる回帰分析の手法）。しかしながら、本論 文ではこの方法は採用されていない。その具体的理由として、筆者は、ビール産業の特色
（生産と販売・流通網の維持等）と政府による規制（アルコール規制や広告規制等）をあ げている。筆者は、ビール企業を生産・販売網からなる複合体としてとらえ、ビール企業 の目的を各複合体の効率性を最大化することとしてとらえ、これをデータ包絡分析(DEA 分析)による定式化を試みている。この定式化は高く評価することができる。特に、デー タ包絡分析を通して、Efes は市場規模の維持・拡大を主要な目的としていること、他方、
Tuborg は生産・販売網における効率性（具体的には投入・産出比）を目的とすることが 明らかにされた。この結果は、現在のトルコのビール市場状況と整合的である。さらに、
筆者は、これらの企業のＲ＆Ｄ活動の特徴を明らかにするため、異時点間の効率性を比較
するDEA Window 分析を行い、技術開発に対する効果を見出すことができないと判断して
いる。
以上の結果から、筆者は、ビールに対する需要が成熟したトルコのビール市場において は、各企業は利潤獲得を巡る激しい企業間競争を避け、各企業は効率的な生産・販売を目 的とするインセンティブを持つことが明らかにされ、この行動が安定的な複占市場を維持 しているという結論を導いている。
本論文の構成と内容は以下のとおりである。
トルコでは、1969 年の国有ビール企業の民営化と民間企業の新規参入の認可によって、
ビール産業は独占から寡占そして複占へと大きな変化を遂げてきた。 第1章では、4Pマ ーケティング戦略の手法を用いることによって、1969 年の国有ビール企業の民営化と民 間企業の新規参入の認可から2014 年までのトルコにおけるビール産業における市場構造 の変化の要因およびこの間の企業間競争の特徴が明らかにされている。第2章では、ビー ル製造企業を生産規模に応じて分類し、各種のビールのカテゴリライズ化が提案されてい る。これに基づき、各企業に対し、SWOT 分析を用いることによって、各ビール企業の戦 略を特徴づけている。
第3章では、本研究の分析手法であるデータ包絡分析手法が丁寧に紹介されている。さ らに、この手法がビール産業の分析に用いられた他の研究成果を紹介することによって、
この研究方法の有用性と従来の研究成果の問題点を指摘することによって、本研究で用い られるモデルの優位性が強調されている。第4章では、本研究で用いられるデータ包絡分 析として2段階収益性・市場性データ包絡分析が提案され、その論理構造・特徴が展開さ れている。第5章では、本研究に用いられるデータ（財務データ等）およびデータ相互間 の関係が示されている。第6章ではイノベーションがビール産業に与えた効果（イノベー ションの有無）を考察するため、データ包絡ウィンドー分析(DEA Window 分析)が行われ ている。ビール産業において、イノベーション効果が存在するとき、効率フロンティアは 時間とともに右上方部へとシフトしていくことが期待されるが、分析の結果イノベーショ ンが存在したという強い結果を見いだすことができないという結論が導かれている。筆者 は、この理由の一つとして、トルコにおいて、ビール産業は高度に規制された市場である と同時に、需要が飽和した産業であるため、技術開発よる収益、あるいはマーケットシェ アの増加があまり期待できないと結論付けている。第7章では、トルコにおけるビール産 業の特徴を明らかにするため、他のヨーロッパ諸国のそれとの比較が行われている。結論 は、本論文の特徴・オリジナリティと本研究によって得られた成果の要約である。
本審査委員会では、財務データの取り扱い及びＲ&Ｄの有無に関する判断について意見 が出されたが、質疑・応答の結果、本審査委員会は適切に対処がなされていると判断した。
以上を持って、本審査委員会は全員一致で、本論文が博士（経済学）に値するものと判断 した。
