önceki

yazdır

 Doç. Dr. Serdar KILIÇKAPLAN

 Öğr. Gör. Dr. Feride HAYIRSEVER BAŞTÜRK

TOBİT MODELİ KULLANILARAK TÜRK SİGORTA SEKTÖRÜNDE ETKİNLİK DEĞİŞMESİNİN ÖLÇÜLMESİ

ÖZET

Hızla gelişen ve entegrasyon sürecine giren mali piyasalarda sigortacılık sektörü de değişen koşullardan etkilenmektedir. Ülkelerin gelişmişlik düzeyi ile yakından bağlantılı olan bu sektördeki var olan durumun tespit edilmesi ya da ileriye yönelik tahminlerin yapılmasının gerekliliği her geçen gün artmaktadır. Özellikle yoğun rekabet koşulları altında sigorta şirketlerinin kendi finansal yapılarını irdelemeleri, sektördeki yerlerini belirlemeleri ve gelişmelere paralel politikalar/stratejiler üretmeleri gerekmektedir. Yönetim kadrolarının daha sağlıklı kararlar alabilmesi şirketin bir bütün olarak etkinliğinin tespit edilmesine bu etkinliği etkileyen faktörlerin belirlenmesine bağlı olacaktır.

Bu çalışmanın amacı, 1997 – 2003 döneminde Türk sigorta sektöründe faaliyet gösteren sigorta şirketlerinin etkinliklerinin (teknik) belirlenmesi ve bu etkinliklerin zaman boyutundaki değişmelerinin hangi finansal oranlara bağlı olduğunu Tobit Regresyon modeli ile analiz etmektir.

Teknik etkinlik, mevcut üretim faktörleri (girdi) ile ne kadar katma değer (çıktı) yaratıldığını ifade eden bir kavramdır. Başka bir ifadeyle, teknik etkinlik, girdi bileşiminin en uygun biçimde kullanılarak maksimum çıktıyı üretme başarısı olarak tanımlanabilir. Teknik etkinlik ile üretim maksimizasyonu yönünden organizasyonlar arası karşılaştırmalar yapılması mümkündür.

Bu çalışma, iki aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada söz konusu sigorta şirketlerine ait girdi ve çıktı grupları etkinlik ölçümü (teknik etkinlik) amacıyla çıktı yönlü (CCR)  Veri Zarflama Analizine (VZA) tabi tutulacaktır. İkinci aşamada, etkinlik üzerinde etkili olan çeşitli açıklayıcı değişkenlerin (finansal oranlar) etkilerini belirlemek amacıyla VZA’dan elde edilen etkinlik skorları bağımlı değişken alınarak Tobit modeli kullanılacaktır. Söz konusu modelde, depremin olduğu 1999  ve finansal krizlerin olduğu 2000 / 2001 yılları için kukla değişken kullanılmıştır.

Etkinlik ve etkinliğe etki eden faktörleri incelemek amacıyla VZA ile birlikte Tobit modellerinin  uygulanması sigorta sektöründeki performansın iyileştirilmesine yönelik çeşitli amaçlara hizmet etmektedir.

1.Giriş

Gelişmiş ülkelerde  sigorta sektörü, sermaye piyasasının  vazgeçilmez sektörleri arasında yer almaktadır. Bu ülkelerde, sigortanın en önemli fonksiyonlarından birisi  ekonomik kalkınma için  gerekli olan fonları yaratmasıdır. Hayat sigorta şirketleri, ekonominin ihtiyaç duyduğu uzun vadeli fonları, hayat dışı sigorta şirketleri de, kısa ve orta vadeli fonları yaratmaktadır.

Ülkemizde 1988 yılından itibaren sigorta şirketlerinin kurulması  serbest bırakılmış ve 2002 yıl sonu itibariyle  faaliyet gösteren şirket sayısı 62’ye (59’u sigorta, 3'ü reasürans)  ulaşmıştır. Şirket sayısındaki artışa  rağmen sigorta sektörünün GSMH'daki payında fazla bir artış olmamıştır. Üretilen direkt primin  GSMH'ya  oranı, 1998 yılına kadar %1'in altında kalırken, 1999 yılında %1,17, 2000 yılında %1,39,  2001 yılında %1,30 ve 2002 yılında da %1,32 olmuştur(www.hazine.gov.tr). Para ve sermaye piyasasının ihtiyaç duyduğu fonların yaratılması, sigortacılık sektörünün gelişmesine bağlı bulunmaktadır.

Yeni kurulan şirketlerle birlikte sayısı 60'ı geçen sigorta şirketlerinin  müşterilerine iyi hizmet sunup yeni pazarlar yaratmak yerine  mevcut pazardan pay almak istemeleri, sigorta şirketleri arasındaki haksız rekabeti yoğunlaştırmıştır. Bu durum, prim tahsilatının olumsuz yönde etkilenmesine, şirketlerin  mali bünyelerinin  zayıflamasına ve likit varlıkların azalmasına neden  olmuştur(Alkan,2000;17).

Diğer taraftan mali bünyeleri ve likiditeleri  zayıf olan  şirketlerin nakit ihtiyaçlarını karşılamak amacıyla tarife uygulamalarında, maliyet ve kâr ilişkisi kurmadan, hasar/prim  oranlarını ve teknik kârlılık durumlarını dikkate almadan  tarife fiyat uygulamalarına geçmeleri, iyi durumdaki diğer sigorta şirketlerini de bu yola yöneltmiştir(Alkan,2000;18).

Artan rekabet koşulları altında sigorta şirketlerinin faaliyetlerini sürdürebilmeleri varlıklarını ve kaynaklarını etkin kullanmalarına, mali yapılarını güçlendirmelerine bağlı olmaktadır. Bu çerçevede etkinliğe ulaşan sigorta şirketlerde, bilançolarının aktifinde yer alan likit varlıkların (kasa + banka), menkul kıymetlerin ve alacaklara bağlanan fonların toplam varlıklara oranı  inceleme konusu olabilecektir.

Bu çalışmanın amacı, 1997-2003 yılları içinde sigorta sektöründeki etkinlik değişiminin gözlemlenmesi ve olası nedenlerinin incelenmesidir. Bu amaçla Tobit Regresyon Modeli kullanılmıştır.

İlk olarak söz konusu süre içinde teknik etkinliğe ulaşan sigorta şirketleri,  Veri Zarflama Analizi’ne (VZA)  uygun olarak değerlendirilen girdi (personel ve yönetim giderleri, sabit varlık ve özsermaye) ve çıktılarla (alınan primler, bilanço kârı)  tespit edilmiştir. İkinci olarak teknik etkinlik skorları bağımlı değişken, likit varlıkların, menkul kıymetlerin, alacakların toplam varlıklara oranı; toplam varlıkların ve alınan primlerin logaritmik değeri bağımsız değişken olarak alınarak Tobit Modeli ile analiz yapılmıştır. Ayrıca incelemeye tabi tutulan süre içerinde sektörde etkisinin olduğuna inanılan 1999 depremi,  2000 ve 2001 krizleri için de kukla değişkenler kullanılmıştır. Analizler   1997-2003 yılları verileri kullanılarak hayat dışı ve hayat sigortaları için ayrı ayrı yapılmıştır.

         2. Kapsam ve Veriler

         Türk Sigorta Sektörü’nde, 1997-2003 yılları arasında hayat ve hayat dışı dallarda faaliyet gösteren sigorta şirketleri çalışma kapsamını oluşturmaktadır. Söz konusu süre içinde her yılın ayrı ayrı değerlendirmeye alınmış olmasından dolayı,  şirketlerin hem sayı olarak eşit olmaları hem de 7 yıl aralıksız faaliyetlerinin olması zorunluluğu aranmamaktadır. Böylece her yıl kendi içinde değerlendirmeye tabi tutulmuştur. Zaman içinde çeşitli nedenlerle faaliyetleri durdurulan ya da son verilen sigorta şirketleri ile verileri incelemeye uygun olmayanlar kapsam dışı kalmıştır.

         Çalışma kapsamına alınan ve hayat dışı alanda faaliyet gösteren  şirket sayısı yıllar itibariyle; 1997 ve 1998 yıllarında 40, 1999 ve 2000 yıllarında 39, 2001 yılında 33 ve 2002 yılında 34, 2003 yılında da 32 olarak belirlenmiştir. Hayat alanına ait şirket sayıları ise; 1997 yılında 16, 1998 ve 1999 yıllarında 20, 2000 yılında 21, 2002 ‘de 22 ve 2003’de de 17’dir. VZA’ da ve Tobit modelinde kullanılmak üzere  personel ve yönetim giderleri, sabit varlıklar, özsermaye, alınan primler, bilanço kârı, likit varlıklar (kasa+banka), menkul kıymetler, alacaklar ve toplam varlıklar şirketlere ait bilanço ve gelir tablolarından derlenmiştir. Söz konusu veriler T.C. Başbakanlık Hazine Müsteşarlığı Sigorta Denetleme Kurulu tarafından yayınlanan Türkiye’de Sigorta Faaliyetleri Hakkında Rapor’ların ilgili yıllarından alınmıştır.

3. Yöntem

3.1. Veri Zarflama Analizi

 VZA, ilk olarak Charnes, Cooper ve Rhodes(1978;1979) tarafından ürettikleri mal ya da hizmet açısından birbirlerine benzer ekonomik karar birimlerinin “göreli” etkinliklerinin ölçülmesi amacıyla geliştirilmiş olan bir etkinlik ölçütüdür. Yöntemin getirdiği önemli bir yenilik, “birçok” girdi kullanarak “birçok” çıktının elde edildiği üretim ortamlarında, parametrik yöntemlerde olduğu gibi önceden belirlenmiş herhangi bir analitik üretim fonksiyonunun varlığının öngörülmesine gereksinim duymadan ölçüm yapılabilmesidir.

VZA’nın sonuçları yönetsel açıdan son derece önemli bilgiler içerir. Böylece, etkinliği düşük olan karar birimleri belirlenir ve bunların etkinliklerinin ne ölçüde artabileceğine ilişkin yöneticilere yol gösterebilir. Eğer bir karar birimi etkin değilse, VZA bu birimin etkinliğini arttırabilmek için gerekli olan stratejileri etkin karar birimlerine referans vererek önerir. Bu bilgiler ışığında yönetim, etkin olmayan karar biriminin hangi girdileri gereğinden ne kadar fazla kullandığı, hangi çıktılar açısından ne ölçüde yetersiz üretim yaptığı ve etkin olması için ne yapması gerektiği konusunda değerlendirme yapabilir(Tarım, 2001;176).

         VZA  girdiye ve çıktıya yönelik olmak üzere iki yönlü kullanılabilir. Girdiye yönelik VZA modelleri, belirli bir çıktı bileşimini en etkin bir şekilde üretebilmek amacıyla kullanılacak en uygun girdi bileşiminin nasıl olması gerektiğini araştırır. Çıktıya yönelik VZA modelleri (Yolalan, 1993; Tarım, 2001)  ise belirli bir girdi bileşimi ile en fazla ne kadar çıktı bileşimi elde edilebileceğini araştırır.

            VZA modelleri ile aynı girdi ve çıktıya sahip karar birimlerinin karşılaştırmalı ölçümü yapılır. Her karar birimi için model çözülür. Analiz sonucunda amaç fonksiyonu 1’e eşit ise o karar birimi “etkin” olarak saptanır. Amaç fonksiyonu 1’e eşit olmayan karar birimleri etkin olan karar birimlerine benzetilmeye çalışılır. Bu şekilde etkin olmayanlar etkin hale getirilir.

Üretim, girdilerin çıktılara dönüştürülme süreci olarak tanımlanabilir. Bu sürecin etkin olabilmesi, zaman boyutu dikkate alınmadığında mevcut teknoloji çerçevesinde, belirli bir girdi bileşiminin kullanılarak maksimum çıktının elde edilmesine ya da belirli bir çıktı bileşiminin en az girdi kullanılarak üretilmesine bağlıdır. Çıktılardan bir kısmını girdileri sabit tutarak arttırmak mümkün değilse, söz konusu kaynaklar için üretim sürecinde israfta bulunulmadığı söylenebilir. İsrafın olmaması teknik etkinlik kavramı ile ifade edilmektedir. Diğer bir deyişle, teknik etkinlik, girdi bileşiminin en verimli şekilde kullanılarak mümkün olan maksimum çıktıyı üretme başarısıdır. Açıklamalar çerçevesinde, teknik etkin olan karar birimlerinin üretim sınırı üzerinde yer almaları gerekmektedir. Üretim sınırının altında kalan karar birimlerinin, göreli olarak, kaynaklarını israf ettikleri söylenebilir(Tarım, 2001;14).

3.2. Tobit Modeli

Probit modelinin bir uzantısı olan Tobit Modeli James Tobin tarafından geliştirilmiştir. Bağımlı değişkene ait bilginin sadece bazı gözlemler için söz konusu olduğu örneklem sansürlü örneklem olarak bilinir. Bu nedenle Tobit Modeli aynı zamanda sansürlü ya da kesikli regresyon modeli olarak da adlandırılır (Gujarati,1999).

 Bağımlı değişkenin değişim aralığının herhangi bir şekilde sınırlandırıldığı regresyon modellerinde eğer belirli bir aralığın dışındaki gözlemler tamamen kaybediliyorsa kesikli model, ancak en azından bağımsız değişkenler gözlenebiliyorsa sansürlü model söz konusu olur (Üçdoğruk, Akın ve Emeç, 2001).

Tobit modelinde gözlenen bir kukla değişken ,

                                                                                                          (1)

şeklindedir. Burada  (i = 1,…T) ‘dir  ve   ise ’nin gözlendiği,  ise ’nin gözlenemediği varsayılmaktadır. Böylece gözlenebilen y_i,

                                                                              (2)

şeklinde ifade edilebilir. Burada u_i  N(0, ), x_i , açıklayıcı değişkenlerin bir vektörü,  ise bilinmeyen parametreleri göstermektedir (Maddala, 1989). , latent değişken ve y_i ise VZA’dan elde edilen skorlardır.

(2) nolu Tobit Modelinde  olduğunda  üzerine bazı gözlemler sıfır değerini almaktadır. modelinde negatif ya da sıfır değerini alan y_i gözlemleri ihmal edildiğinde,   u_i > - için gözlemlerin modele katılması ile u_i  hata terimi sıfır ortalamaya sahip olamaz. Bu nedenle u_i, ortalaması sıfırdan farklı bir truncated normal dağılıma sahiptir (Maddala, 1989).

         Veriler belirli bir limitin altında ya da üstünde sınırlandırıldığında örneklem verilerine uygulanan dağılım sürekli ve süreksiz dağılımların bir karması olur. Bağımlı değişken kesikli hale getirildiğinde belirli bir aralıktaki değerler tamamen tek bir değere dönüştürülmüş olur (Üçdoğruk, Akın ve Emeç, 2001).

         Tobit Modelinin tahmininde ise genellikle Maksimum Olabilirlik (MO) yöntemi kullanılmaktadır.

t – sürekli tesadüfi değişkenin standart normal dağılımın yoğunluk fonksiyonunu ve

standart normal dağılımın birikimli dağılım fonksiyonunu göstermek üzere, Tobit Modeli için olabilirlik fonksiyonu (L) ;

şeklinde yazılabilir (Maddala, 1989). Olabilirlik fonksiyonu (L), ’ya göre maksimize edildiğinde bu parametrelere ait maksimum olabilirlik (MO) tahminleri aşağıdaki gibi elde edilir:

                                                                    (3)

(3) no’lu ifadede ilk çarpım, %100 etkin olan (y = 0) sigorta şirketlerine ait gözlemleri, ikinci çarpım ise etkin olmayan (y > 0) sigorta şirketlerine ait gözlemleri göstermektedir (Jackson ve Fethi, 2000  ).

         Tobit Modeller için hata terimlerinin normal dağıldığı ya da genel olarak parametrik biçimi belli olan dağılım fonksiyonuna  sahip olduğu bilindiğinde maksimum olabilirlik ve diğer olabilirlik bazlı süreçler tutarlı ve asimptotik olarak normal dağılımlı tahmin ediciler verir. Bununla birlikte, olabilirlik fonksiyonunun varsayılan parametrik biçimi yanlış belirlendiğinde tahmin ediciler tutarsız olur.

         4. VZA’ da Kullanılan Girdi ve Çıktılar

         4.1.Girdilerin Seçimi

Herhangi bir endüstri dalında etkinlik ölçümü yapabilmek için öncelikle o endüstriyi oluşturan çeşitli ekonomik karar birimlerinin kullandıkları girdi ve çıktı miktarlarının ölçümüne gereksinim duyulur(Yolalan,1993;7). Veri tabanlı bir etkinlik ölçüm tekniği olduğundan, VZA ile yapılacak ölçümün sağlıklı olabilmesi göz önüne alınan girdi ve çıktıların da anlamlı olması ile mümkündür. Bu aşamadaki amaç, üretim teknolojisini en iyi şekilde ifade edebilecek girdi ve çıktıların seçilmesidir(Yolalan,1993;66).

Bankacılık sektöründe yapılan verimlilik ve benzeri çalışmalarda olduğu gibi sigorta sektörü ile ilgili yapılan çalışmalarda da, araştırmacılar arasında, girdiler konusunda bir uzlaşma varken, çıktılar konusunda bir uzlaşma gözlenmemektedir. Bunun temel nedeni bankacılık ve sigortacılığın bir hizmet sektörü olması ve hizmet sektöründe çıktıların genellikle soyut olmasından kaynaklanmaktadır. 

Sigorta şirketlerinin sağladığı temel hizmetler, risk havuzlama ve risk taşıma, sigorta kayıpları ile ilgili “reel” finansal hizmetler ve finansal aracılık olarak sayılabilir(Cummins,1996;17, Cummins,1998; 12, Cummins,2001;10).

Finansal aracılık fonksiyonu sigorta şirketleri açısından değer artışı sağlanmasında önemli bir özelliktir. Ayrıca söz konusu şirketler(özellikle hayat dalında faaliyet gösterenler) tüketicilerin tasarruflarını değerlendirme konusunda zaman zaman bankalarla ve diğer finansal kurumlarla rekabet edebilmektedirler(Cummins,1996;17). Bu ve benzeri fonksiyonların etkin bir şekilde yerine getirilebilmesi, sektörün piyasa yapısının özelliklerine, kârın bileşimine, şirketlerin mali yapısına, insan kaynakları profiline, yasal düzenlemelerin özelliklerine, piyasanın derinliğine vb. hususların nispi önemine bağlı bulunmaktadır(Activeline,2000;1).

Sigorta şirketleri için girdiler;  kazanç elde edilebilen girdiler, işgücü, sabit varlıklar ve özsermaye şeklinde dört temel grupta sınıflandırılabilir. İşgücü, sabit varlıklar ve özsermaye sigorta şirketleri için üretim faktörleridir(Cummins,1996;18, Cummins,1998;14, Cummins,2001;11). Sigorta şirketlerinin fonları yatırım alanlarına aktarılırken likidite, rantabilite ve güven unsurları göz önüne alınmaktadır(Ergenekon,1995;29). Sigorta şirketleri güvene dayalı işletmelerden sayılmaları nedeniyle, diğer yatırımlardan daha fazla emniyet ve likidite prensiplerine uymak zorundadırlar(Uralcan, 2002;82). Olası  güven noksanlığının da başlıca sebebi şirketlerin mali güçleri konusunda duyulan tereddütlerdir.

Yukarıdaki bilgiler ışığında yapılan bu çalışmada personel ve yönetim giderleri, sabit varlıklar ve özsermaye girdi olarak alınmıştır.

4.2. Çıktıların Seçimi

Finansal hizmet sektöründe çıktıları ölçmek için; varlık (aktif) ya da aracılık yaklaşımı,  kullanıcı maliyet yaklaşımı ve değer arttırma yaklaşımı  gibi üç temel yaklaşım kullanılmaktadır. Finansal kurumlarla ilgili yapılan çalışmaların çoğunda, çıktıların ölçümünde değer artışı yaklaşımının kullanıldığı gözlemlenmiştir(Cummins,2001;9). Değer artışı yaklaşımı, bütün varlık ve borç kalemlerinin özel yöntemlerle girdi ve çıktı olarak ayrılmasından ziyade, söz konusu değerlerin bir çıktı özelliğine sahip olduğunu varsayar.  Bu doğrultuda bu yaklaşım bankacılık alanında yapılan çalışmalarda da kullanılmakta ve sigorta şirketlerine uyarlanabilmektedir(Cummins,1996;17). İşlem maliyetlerinin dağılımına karar vermede kullanılan, önemli bir değer artışına sahip olan ve sayılabilen çıktılar dikkate alınmaktadır. Sigorta şirketlerinin sağladıkları temel hizmetler (risk havuzlama ve risk taşıma, sigorta kayıpları ile ilgili “reel” finansal hizmetler ve finansal aracılık) iktisadi değer yaratan hizmetlerdir(Cummins,2001;9). Bu yaklaşım çerçevesinde ve sigorta şirketlerinin temel faaliyetleri de dikkate alınarak bilanço kârı ve alınan primler çıktı olarak alınmıştır.

5.Tobit Modeli’nde Kullanılan Değişkenler

 Tobit Modeli çerçevesinde, regresyon analizi yapılırken teknik etkinlik skorları bağımlı değişken ve çeşitli firma özellikleri de bağımsız değişken olarak alınabilir. Firma özelliklerinden elde edilen bilgilerle  etkinlik arasında ilişki kurulabilir. Bu bakış açısına göre; bütün firmaların aynı teknik üretim koşullarıyla karşılaşmakta olduğu ancak bazılarının  ya X-etkinsizliği içinde olmaları  ya da ağırlık verdikleri çalışma alanlarına ya da firma tipine bağlı olan sabit ya da yarı-sabit nitelikteki özelliklerden dolayı etkin sınırdan sapmalar gösterdikleri varsayılmaktadır. Örneğin; bir sigorta şirketi için dağıtım sisteminde ya da organizasyon şeklinde uzun bir dönem olmaksızın değişiklik yapması kolay olmamaktadır. Bununla birlikte, nadiren firmalar ölçek büyüklüklerinde on yıl gibi kısa bir süre içinde çok sert – hatta zorlayıcı - değişiklikler yapabilmektedir. Zaman zaman firmaların büyüklük değerlerinde en küçükten en büyüğe kadar bu yönlü değişiklikler yapıldığı gözlemlenmiştir(Cummins ve diğerleri, 1996;24).

Sigortacılık genel olarak; riskleri transfer etmekte, zararların ya da kayıpların etkisini azaltmakta, fon oluşturmakta, ödemeler dengesine katkı sağlamaktadır. Bu fonksiyonları etkin bir şekilde yerine getirilebilmesi, sektörün piyasa yapısının özelliklerine, kârın bileşimine, şirketlerin mali yapısına, insan kaynakları profiline, yasal düzenlemelerin özelliklerine, piyasanın derinliğine vb. hususların nispi önemine bağlı bulunmaktadır(Activeline,2000;1).

Sigorta şirketlerinin finansal işlevleri, fon ve kaynak kullanımı açısından diğer finansal aracılara göre farklı bir yapıya sahiptir. Bu farklı yapı sigorta şirketlerinin bilanço yapılarında daha net bir şekilde kendini göstermektedir. Sigorta şirketlerinde bilançonun pasif tarafı diğer  finansal aracılarda olduğu gibi sahip olunan fonları ve dışarıdan sağlanan kaynakları göstermekle birlikte, diğer finansal aracılara göre önemli farklılıklar içermektedir(Köse,1999;11). Bilançonun aktif tarafı ise genel anlamda şirketlerin operasyonlarını ya da diğer bir deyişle kaynak kullanımlarını ifade etmektedir.

Sigorta şirketlerinin aktif yapıları içinde kasa ve bankalar, menkul kıymetler, alacaklar ve sabit varlıklara ait değerler yer almaktadır. Sigortacılıktan beklenen fonksiyonların güven ve likidite ilkeleri ile yakından bağlantılı olması nedeniyle, söz konusu varlıkların yönetimi ile etkinlik arasında bir ilişki olduğu düşünülmektedir.

Zaman zaman  yaşanan ekonomik krizler  nedeniyle mali bünyeleri zayıflayan ve nakit sıkıntısı çeken sigorta şirketlerinin  hasar bedellerini, 3-4 ayı aşan bir gecikmeyle ödemeleri, sigortalıların hak ve menfaatlerinin zarar görmelerine neden olmuş ve sigorta şirketleri  hakkında olumsuz düşünceler ön plana çıkmıştır.  Diğer taraftan mali bünyeleri ve   likiditeleri  zayıf olan  şirketlerin nakit ihtiyaçlarını karşılamak amacıyla tarife uygulamalarında, maliyet ve kâr ilişkisi yapmadan, hasar/prim  oranlarını ve teknik kârlılık durumlarının dikkate almadan  tarife fiyat uygulamalarına geçmeleri, iyi durumdaki diğer sigorta şirketlerini de bu yola yöneltmiştir(Alkan, 2000;18).

Sigorta Murakabe Kanunu'nun bazı  maddelerinin iptal edilmesi ve müeyyidelerinin yetersiz kalması nedeniyle mevzuatın öngördüğü asgari peşin prim tahsilatı ve taksit sürelerine uyulmaması prim tahsilatını olumsuz yönde etkilemiştir. Tahsilat oranının önceki yıllara göre azalması, sigorta şirketlerinin likiditesini  ve mali bünyelerini zayıflatmıştır. Ayrıca sektörün mali gelirlerinin düşük kalmasının önemli nedenlerinden biri de, şirketlerin aktiflerinin %50’den fazlasını getirisi olmayan alacak, kasa ve bankalar kalemlerinin oluşturmasıdır.

Yukarıdaki açıklamalar ışığında ve bu çalışmada belirlenen amaca uygun olarak;  VZA ile bulunmuş olan teknik etkinlik değerleri ile aktif yapı içinde yer alan bazı kalemler arasındaki olası bağıntılar analiz edilmiştir. Tobit Modeli gereği teknik etkinlik değerleri bağımlı değişken, likit varlıkların, menkul kıymetlerin ve alacakların toplam varlıklara oranı ile toplam varlıkların ve alınan primlerin logaritması da bağımsız değişken olarak  ele alınmıştır. VZA ve Tobit Modellerinde dikkate alınan değişkenlerin aralarındaki korelasyon ilişkisini azaltmak (Diacon, 2001;16-17) amacıyla son iki değişkenin logaritmaları alınmıştır. Ayrıca 1999 yılında yaşanan deprem ve 2001 krizi (2000 ve 2001 krizleri tek değişkende toplanmıştır) için kukla değişkenler  de modellerde yer almaktadır.

         6. Analiz

Türk sigorta sektöründe teknik etkinlik değerleri hayat ve hayat dışı alanda faaliyet gösteren şirketler olmak üzere VZA kullanılarak , ayrı ayrı belirlenmiş ve aşağıda ifade edilen model çerçevesinde de Tobit regresyonu uygulanmıştır.

TE_st = a₁ +  β₁ LVTV_st + β₂ MKTV_st + β₃ ALTV_st + β₄ LTV_st + β₅ LPRİM_st  + β₆ D99_st  + β₇D01_st  + e_1st             (4)                                                                                                               

Burada,      

TE _st           : t yılında s şirketinin teknik etkinliği

LVTV _st  : t yılında s şirketinin likit varlık / toplam varlık oranı

MKTV _st : t yılında s şirketinin menkul kıymet / toplam varlık oranı

ALTV _st   : t yılında s şirketinin alacaklar / toplam varlık oranı

LTV _st       : t yılında s şirketinin  toplam varlıklarının logaritması

LPRİM  : t yılında s şirketinin  alınan primlerin logaritması

         D99_st        : 1999 yılı için kukla değişken

         D01_st      : 2001 yılı için kukla değişken

Tahmin edilen katsayılar ve standart hataları Tablo:1’de verilmiştir. Pozitif işarete sahip katsayıların etkinliği arttırdığını, negatif işaretli katsayıların ise etkinliği azalttığını göstermektedir.

Tablo: 1 Teknik Etkinlik Değerlerine ait Tobit Regresyon

Tahmin Sonuçları (1997-2003)

*** %1 anlam düzeyinde anlamlıdır.

** %5 anlam düzeyinde anlamlıdır.

* %10 anlam düzeyinde anlamlıdır.

Parantez içindeki değerler katsayılara ait standart hata değerleridir.

Tablo : 1’de hayat dışı şirketlerin aktif yapısı içinde yer alan likit varlık (LVTV), menkul kıymet (MKTV) ve alacakların (ALTV) katsayıları arasında çok büyük bir farklılık yoktur. Dolayısıyla, bu değişkenlerdeki değişmelerin teknik etkinlik üzerindeki etkileri hemen hemen aynı olup ve hepsi istatistiksel olarak anlamlıdır. Benzer inceleme hayat alanında yapıldığında ;   LVTV, MKTV ve ALTV ‘ye ait katsayıların hayat dışı ile karşılaştırıldığında daha küçük olduğu ve LVTV dışında da istatistiksel olarak anlamlı olmadığı görülmüştür.

LVTV, MKTV, ALTV ve sabit varlıklardan oluşan toplam varlıklar (LTV) etkinlik açısında yukarıdaki değişkenlere göre hem hayat dışı hem de hayat alanında daha yüksek katsayıya sahiptir. Dolayısıyla, daha iyi bir aktif yönetimi açısından toplam varlıkların yönetimi ön plana çıkmaktadır. Ancak, sektör (hayat dışı + hayat) genel olarak ele alındığında ; negatif katsayılı  değerin istatistiksel olarak anlamlı olması, toplam varlıkların teknik etkinlikte bir azalmaya neden olabileceğini düşündürmektedir. Bu sonuç iki ayrı şekilde yorumlanabilir. Birincisi, çok yüksek toplam varlık değerine ( diğer bir deyişle firma büyüklüğüne ) sahip sigorta şirketlerin etkin olamayacağı ; ikincisi ise toplam varlık değeri içinde yer alan sabit varlıklardan kaynaklanabileceği şeklindedir. Çünkü, sabit varlıkların toplam varlıklar (LTV) içindeki payının diğerlerine ( LVTV, MKTV, ALTV) göre daha yüksek olması teknik etkinliği olumsuz yönde etkilemesi beklenir.

Alınan primlere (LPRİM) ait katsayılar sektör (hayat dışı + hayat) olarak değerlendirildiğinde, yukarıdaki açıklamalara benzer durum göstermektedir. İlgili değişkene ait pozitif katsayının anlamlı olması alınan primlerle teknik etkinlik arasında olumlu yönde bir ilişki olduğunu gösterebilir. Böylece prim seviyesinin artması şirketlerin teknik etkinliğini arttırabilir.

Son olarak 1999 yılına ait kukla değişken (D99) ile 2001 yılına ait kukla değişken (D01) ele alınmıştır. Her iki alanda da ( hayat dışı – hayat) D99’a ait katsayılar göreli olarak yüksek olup işareti beklenene uygundur. Yani, söz konusu dönem, sigorta sektörünü teknik etkinlik açısından olumsuz etkilemiştir. Ancak, hayat alanına ait katsayı istatistiksel olarak anlamlı bulunmamıştır.

 D01’e ait katsayılar ise hayat alanında yüksek olmakla birlikte, her iki alanda da istatistiksel olarak anlamlı değildir. 2001 yılında yaşanan krizin olumsuz etkisi her iki alanda da gözlenmemektedir.  Genel olarak kriz dönemlerinde mali kârlarda önemli ölçüde reel artışlar meydana gelirken, teknik kârlarda reel anlamda azalma meydana gelmektedir. Bunun temel nedeni ise kriz dönemlerinde ortaya çıkan daralmanın fiyat rekabetini önemli ölçüde arttırması ve primler genel düzeyinin düşmesine neden olmasıdır. Kriz dönemlerinde bono ve tahvil fiyatlarında görülen aşırı yükselmeler ise sigorta şirketlerinin mali gelirlerinde önemli artışlara neden olmaktadır. Çalışmada VZA çıktıları arasında bilanço kârının kullanılması nedeniyle, mali kârın teknik kârı dengelediği ve negatif yönde bir etkinlik değişiminin gözlenmediği düşünülmektedir.

         6.Sonuç

Sigortacılık sektöründe uzun vadeli büyümenin sağlanması ve sektörün finansal piyasalar içerisindeki ağırlığının artması için mutlak suretle teknik kârlılığı arttırıcı tedbirlerin alınması gerekmektedir. Enflasyon düzeyi ile teknik ve mali kârlılık arasındaki ilişki faiz oranları ve enflasyon  düzeyindeki düşüşlerin genel bir ekonomik durgunluk ile birlikte yaşanması durumunda, sigorta şirketleri için önemli bir tehlike oluşturmaktadır. Ekonomide ortaya çıkabilecek böyle bir gelişmeden sigortacılık sektörünün asgari düzeyde etkilenmesi ancak teknik kâr elde eden, özsermaye yapıları güçlü şirketlerin varlığı ile söz konusu olabilecektir.

Global krizin ardından yükselen faiz oranları yanısıra yurtiçi talep ve üretimdeki daralma, 1999 yılının ilk üç ayında da olumsuz etkisini sürdürmüş, yılın ikinci üç ayında talepteki daralmanın durması ve sanayi üretiminde sağlanan sınırlı artışlar sonucunda ekonomide bir canlanma görülmüştür. Ancak, Ağustos ayından itibaren Marmara bölgesinde yaşanan ve 20.yüzyılın en büyük doğal afetlerinden biri olarak kabul edilen depremler, sanayi üretimini önemli ölçüde etkilemiş ve ekonomide sağlanan toparlanmanın durmasına yol açmıştır.