İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ « LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ TEMMUZ 2021 ELEKTRİKLİ ARAÇLARIN ŞEHİR İÇİ YÜK TAŞIMACILIĞINDA KULLANIMI Şükrü İMRE İşletme Mühendisliği Anabilim Dalı İşletme Mühendisliği Programı TEMMUZ 2021 İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ « LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ ELEKTRİKLİ ARAÇLARIN ŞEHİR İÇİ YÜK TAŞIMACILIĞINDA KULLANIMI DOKTORA TEZİ Şükrü İMRE (507152005) İşletme Mühendisliği Anabilim Dalı İşletme Mühendisliği Programı Tez Danışmanı: Prof. Dr. Dilay ÇELEBİ GONİDİS iii Tez Danışmanı : Prof. Dr. Dilay ÇELEBİ GONİDİS .............................. İstanbul Teknik Üniversitesi Jüri Üyeleri : Prof. Dr. Mehmet Mutlu YENİSEY ............................. İstanbul Üniversitesi Doç. Dr. Hüseyin Onur TEZCAN .............................. İstanbul Teknik Üniversitesi Doç. Dr. Umut ASAN .............................. İstanbul Teknik Üniversitesi Dr. Murat KAYA .............................. Sabancı Üniversitesi İTÜ, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü’nün 507152005 numaralı Doktora Öğrencisi Şükrü İMRE, ilgili yönetmeliklerin belirlediği gerekli tüm şartları yerine getirdikten sonra hazırladığı “ELEKTRİKLİ ARAÇLARIN ŞEHİR İÇİ YÜK TAŞIMACILIĞINDA KULLANIMI” başlıklı tezini aşağıda imzaları olan jüri önünde başarı ile sunmuştur. Teslim Tarihi : 18 Haziran 2021 Savunma Tarihi : 2 Temmuz 2021 iv v Ülkem ve aileme, vi vii ÖNSÖZ Hayatımın unutulmayacak bir kısmını oluşturan bu çalışma sürecinde, ufuk açıcı öneriyle ve sürekli geliştirmeyi amaç edinen tavrıyla desteklerini esirgemeyen değerli hocam Prof.Dr. Dilay Çelebi Gonidis’e minnet duyar, saygılarımı sunarım. Değerli hocama, hem akademik hem de kişisel gelişimimde yadısınamaz ve kıyaslanamaz katkılarından dolayı tekrar tekrar teşekkür ederim. Başta annem olmak üzere, doktora sürecinde hep destek tam destek olan aileme teşekkür ederim. Doktora çalışmam sürecinde vermiş oldukları kıymetli bilgiler, yönlendirici ve yardımsever tutumlar ve yapmış oldukları çalışmaya değer katan yorumlar için kıymetli juri üyeleri Prof.Dr. Mehmet Mutlu Yenisey ve Doç.Dr. Hüseyin Onur Tezcan’a teşekkürü bir borç bilirim. Gerek akademik gerekse de deneyimlerinin vermiş iç görülerle tavsiyelerde bulunan değerli hocam Prof.Dr. Bersam Bolat’a da bir teşekkürü borç bilirim. Bu zorlu süreçte bilgi ve tecrübelerini paylaştıkları için Doç.Dr. Umut Asan’a ve Hakan Yorulmuş’a teşekkür ederim. Bu tezin tamamlama sürecinin bir parçası olan makale yazımı konusunda, tecrübelerini ve bilgilerini paylaşan Dr. Fatih Canıtez’e teşekkür ederim. Bu çalışmanın çatısını oluşturan verilerin sağlanması noktasında desteklerini esirgemeyen ve aynı zamanda doktora sürecimdeki anlayışlı yaklaşımlarından dolayı Yavuz Selim Dolaş’a, Abdurrahman Kocukcu’ya ve Gözde Tüfekçi’ye teşekkür ederim. Yük taşımacılık sektöründeki uzman ve üst düzey yöneticilerle derinlemesine görüşme imkanı sağlayan Dr. Necip Özçer’e de bir teşekkürü borç bilirim. Ayrıca derinlemesine mülakat yaparak sektör dinamiklerini anlamama ve tezin tamamlanmasında kritik rol oynayan Duygu Peyman’a ve Ayhan Türkmen’e minnetlerimi sunarım. Bu tezin kritik aşamalarından biri olan anket dağıtımı konusunda yardımcı olan değerli hocalarım; Prof.Dr. Bersam Bolat, Prof.Dr. Ömür Saatçioğlu, Doç.Dr. Nihan Yıldırım ve sektör uzmanları; Feza Kırgız, Kaner Pakiş, Salih Işık ve Eren Taybilli’ye teşekkür ederim. Bu çalışma; İTÜ Bilimsel Araştırma Projeleri Birimince desteklenmiştir (Proje numarası : 41676) Ayrıca, bu çalışmada EUFAL (Electric Urban Freight and Logistics) isimli Avrupa Birliği projesi kapsamında İTÜ ve Borusan ortaklığında yapılan çalıştay sonuçları kullanılmıştır. Temmuz 2021 Şükrü İmre (Matematikçi) viii ix İÇİNDEKİLER Sayfa ÖNSÖZ .............................................................................................................. vii İÇİNDEKİLER ......................................................................................................... ix KISALTMALAR ....................................................................................................... xi SEMBOLLER ......................................................................................................... xiii ÇİZELGE LİSTESİ ................................................................................................. xv ŞEKİL LİSTESİ ..................................................................................................... xvii ÖZET ............................................................................................................. xix SUMMARY ............................................................................................................. xxi 1. GİRİŞ ................................................................................................................ 1 1.1 Literatür Taraması .............................................................................................. 3 1.1.1 Elektrikli yük araçları literatürü .................................................................. 3 1.1.2 Tür seçim modelleri .................................................................................. 12 1.1.2.1 Fayda bazlı seçim teorisi .................................................................... 12 1.1.2.2 Lojit modeller ..................................................................................... 13 1.1.2.3 Katsayıların tahmini ........................................................................... 14 1.1.2.4 Lojit modellerin performans testleri ................................................... 14 1.1.3 Belirtilen seçim araştırması ....................................................................... 15 1.2 Problem Tanımı ................................................................................................ 17 1.3 Tezin Amacı ve Kapsamı ................................................................................. 19 1.4 Yöntem ............................................................................................................. 19 2. MEVCUT DURUM VE MODELDE KULLANILACAK DEĞİŞKENLERİN BELİRLENMESİ ................................................................................ 21 2.1 Mevcut Durum Analizi ..................................................................................... 21 2.1.1 Türkiye’deki yük taşımacılığı ................................................................... 22 2.1.2 Türkiye’de sera gazı emisyonu alanında gelişmeler ................................. 23 2.1.3 Türkiye’de şarj istasyonu altyapısı ............................................................ 24 2.1.4 Türkiye’de elektrikli araç düzenlemeleri .................................................. 26 2.1.5 Türkiye’de elektrikli araç faaliyetleri ........................................................ 26 2.1.6 Elektrikli yük araçlar çalıştayı ve sonuçları .............................................. 27 2.2 Değişken Seçimi ............................................................................................... 32 2.2.1 Değişken seviyelerinin belirlenmesi ......................................................... 33 3. SEÇİM MODELİNİN OLUŞTURULMASI ..................................................... 37 3.1 Deney ve Anket Tasarımı ................................................................................. 37 3.2 Anket Sonuçları ................................................................................................ 39 3.3 Seçim Modeli ve Sonuçları .............................................................................. 44 4. EYA YAYGINLAŞMA ORANI TESPİTİ ......................................................... 51 4.1 EYA Yayılma Oranı Tahmin Sonuçları ........................................................... 56 4.2 Emisyon Azalma Yüzdesi Tahmini .................................................................. 69 5. SONUÇLAR ......................................................................................................... 73 x KAYNAKLAR .......................................................................................................... 79 EKLER ............................................................................................................... 87 ÖZGEÇMİŞ .............................................................................................................. 93 xi KISALTMALAR AB : Avrupa Birliği AC : Alternating Current AR-GE : Araştırma & Geliştirme B-EYA : Bataryalı Elektrikli Yük Aracı BİT : Bilgi ve İletişim Teknolojileri CO2 : Karbondioksit CVO : Corporate Vehicle Observatory DC : Direct Current EA : Elektrikli Araç EYA : Elektrikli Yük Aracı GHG : Greenhouse gas GPS : Global Positioning System İMLP : İstanbul Master Lojistik Plan İYMA : İçten Yanmalı Motorlu Araç KDV : Katma Değer Vergisi km : kilometre kWh : kilowatt-hour l : litre LPG : Liquefied Petroleum Gas MTV : Motorlu Taşıtlar Vergisi NOx : Nitrojenoksit ÖTV : Özel Tüketim Vergisi TEM : Toplam Edinme Maliyeti TL : Türk Lirası TÜBİTAK : Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu TÜİK : Türkiye İstatisti Kurumu xii xiii SEMBOLLER Pseduo R2 : McFadden’s pseudo-R-squared n : Örneklem sayısı p : İstatistiki anlamlılık olasılığı z : Normal dağılıma ait z değeri xiv xv ÇİZELGE LİSTESİ Sayfa Çizelge 2.1 : Türkiye’de ulaşım türleri arasında taşınan yolcu ve yük payları ......... 22 Çizelge 2.2 : Ticari amaçla kullanılan araç sayıları ve değişim oranları ................... 22 Çizelge 2.3 : Türkiye’de CO2 emisyonlarının sektörlere göre dağılımı .................... 24 Çizelge 2.4 : Şarj tiplerine göre şarj süreleri ............................................................. 25 Çizelge 2.5 : Elektrikli ve İYMA vergi oranları ........................................................ 26 Çizelge 2.6 : Türkiye’de EA kullanan firmaların listesi ve bünyesindeki EA sayısı 27 Çizelge 2.7 : Rota mesafeleri bazında varsayılan zaman ve maliyet seviyeleri. ....... 34 Çizelge 3.1 : Durumlar .............................................................................................. 38 Çizelge 3.2 : Durum 1’e ait senaryolar ...................................................................... 38 Çizelge 3.3 : Araç sayısı ve kapasitelerin tanımlayıcı istatistik bilgileri ................... 41 Çizelge 3.4 : Durum 1’in ilk seçim çifti için ham veri .............................................. 45 Çizelge 3.5 : Dönüşüm sonrası veri ........................................................................... 45 Çizelge 3.6 : Model uyum bilgisi .............................................................................. 47 Çizelge 3.7 : Sanal-R2 ................................................................................................ 47 Çizelge 3.8 : Olabilirlik oran testi .............................................................................. 48 Çizelge 3.9 : Paramete tahmini .................................................................................. 49 Çizelge 3.10 : Sınıflandırma matrisi .......................................................................... 50 Çizelge 4.1 : Haftalık araç türü ve sektör bazında toplam yük miktarı ..................... 57 Çizelge 4.2 : Haftalık araç türü ve sektör bazında ortalama yük miktarı .................. 57 Çizelge 4.3 : Sektör bazında araç türlerine göre sefer dağılımları (%) ..................... 57 Çizelge 4.4 : Sektör bazında yük seviyelerine göre sefer dağılımları (%) ................ 58 Çizelge 4.5 : Araç türü bazında yük seviyelerine göre sefer dağılımları ................... 59 Çizelge 4.6 : Sektör bazında mesafe seviyelerine göre sefer dağılımları (%) ........... 60 Çizelge 4.7 : Normal dönemde yük ve mesafelere göre sefer sayısı ......................... 61 Çizelge 4.8 : Covid-19 pandemi döneminde yük ve mesafelere göre sefer sayısı .... 61 Çizelge 4.9 : Araç türleri ve özellikleri ..................................................................... 62 Çizelge 4.10 : TEM girdileri ve kaynakları ............................................................... 63 Çizelge 4.11 : Dizel ve elektrikli araçlara ait emisyon miktarı ................................. 70 xvi xvii ŞEKİL LİSTESİ Sayfa Şekil 1.1 : Literatürdeki çalışmaların sıklıkları. .......................................................... 8 Şekil 1.2 : Finansal faktörlerin sıklıkları. .................................................................... 9 Şekil 1.3 : Operasyonel faktörlerin sıklıkları. ............................................................ 10 Şekil 1.4 : Davranışsal faktörlerin sıklıkları. ............................................................. 11 Şekil 1.5 :Metodoloji adımları. .................................................................................. 20 Şekil 2.1: Yakıt türlerine göre araç stok payı ............................................................ 23 Şekil 2.2: Türkiye’deki şarj istasyon noktaları .......................................................... 25 Şekil 2.3 : Sefer uzunluklarına göre sefer sayıları dağılımı ....................................... 34 Şekil 3.1 : EYA ve İYMA seferlerine ait kutu grafikleri sonuçları ........................... 42 Şekil 3.2 : Yük türü çokluk grafiği (%) ..................................................................... 43 Şekil 3.3 : Paket türü çokluk grafiği (%). .................................................................. 44 Şekil 3.4 : Yakıt türüne göre firma sayısı .................................................................. 44 Şekil 4.1 : Yaygınlaşma oranı bulma yöntem akışı 1. ............................................... 52 Şekil 4.2 : Yaygınlaşma oranı bulma yöntem akışı 2. ............................................... 53 Şekil 4.3 : Yaygınlaşma oranı bulma yöntem akışı 3. ............................................... 55 Şekil 4.4 : Yaygınlaşma oranı bulma yöntem akışı 4. ............................................... 56 Şekil 4.5 : Araç türlerine göre araçların ortalama yıllık kilometresi ......................... 58 Şekil 4.6 : Firma için normal ve pandemi döneminde senaryo bazlı EYA oranı. ..... 64 Şekil 4.7 : Normal dönemde senaryo bazlı yük seviyelerine göre EYA oranı. ......... 66 Şekil 4.8 : Pandemi döneminde senaryo bazlı yük seviyelerine göre EYA oranı. .... 66 Şekil 4.9 : İstanbul kent içi lojistik için senaryo bazlı EYA oranı. ........................... 67 Şekil 4.10 : İstanbul kent içi lojistik için senaryo bazlı EYA oranı. ......................... 68 Şekil 4.11 : İstanbul için senaryo bazlı yük seviyelerine göre EYA oranı ................ 68 Şekil 4.12 : Firma için senaryo bazlı emisyon miktarı azalma (%). .......................... 71 Şekil 4.13 : İstanbul kent içi yük taşımacılığı için senaryo bazlı emisyon miktarı azalma (%). ........................................................................................................ 71 xviii xix ELEKTRİKLİ ARAÇLARIN ŞEHİR İÇİ YÜK TAŞIMACILIĞINDA KULLANIMI ÖZET Tüm dünyada artan çevre kirliliği çevresel endişeleri gündeme getirmektedir. Karbondioksit emisyonu çevre kirliğine neden olan etmenlerin başında gelmektedir. Her ne kadar fosil yakıtlar dünyada tükenmeye başlasa da halihazırda ulaşım sektörünün yoğun kullandığı yakıt türü olarak karbon emisyonuna olan olumsuz etkisi devam etmektedir. Hem azalsa da zarar verici olmaya devam eden fosil kaynaklara olan bağımlılığı azaltmak hem de petrol fiyatlarının artmasının getirdiği maliyet sorunlarını aşmak için ulaşım sektörü yeni arayışlara yönelmektedir. Bu noktada, gelişen teknolojiyle birlikte elektrikli araçların kullanımı bir çözüm olarak görülmektedir. Yük taşımacılığında elektrikli araçların yayılması ve dolayısıyla yaşanan çevresel kirliğinin azaltılması mümkün hale gelmektedir. Bu çalışmada, pilot bölge olarak seçilen İstanbul’da, kent içi yük taşımacılığında elektrikli araçların kullanımı potansiyelinin tahmin edilmesi amaçlanmaktadır. Bu amaca erişebilmek için elektrikli araçların kullanımıyla ilgili seçimler ve ilgili faktörlerin analitik bir analizi yapılmıştır. Bu analitik analiz yardımıyla, İstanbul’daki şehir içi yük taşımacılığında faaliyet gösteren kurumlar için mesafe ve yük bazlı elektrikli yük araç seçim modeli oluşturulmuş ve bu seçim modeli yardımıyla ilk olarak çalışma kapsamına alınan firma için filo içerisinde elektrikli araç ve geleneksel araçların birlikte yönetildiği hibrit filoya ait araç tür yüzdeleri bulunmuştur. Böylelikle, İstanbul kent içi yük ulaşımındaki sektörler ve seçilen firma için elektrikli araç kullanım potansiyeli tahmin edilmiştir. Dolayısıyla, İstanbul kent içi yük taşımacılığında faaliyet gösteren firmalar ve seçilen firmanın kent içi yük taşımacılığı faaliyetlerinde kullandığı araç filosuna, elektrikli araçların eklenmesi için bir karar modeli önerilmiştir. Bu analitik analiz içerisinde ilk olarak elektrikli araçların kullanım potansiyeline etki eden değişkenler ortaya çıkarılmıştır. Bununla birlikte, elektrikli yük araçların karşılaştıkları engelleyicileri ve kolaylaştırıcıları bulmak için elektrikli araç ekosistemde bulunan paydaşlar ile bir araya gelerek bir arama toplantısı düzenlenmiştir. Bu aşamaya kadar elde edilen iç görüler literatür çalışmasının bulgularıyla birleştirilerek seçim modelinde kullanılacak değişkenler seçilmiştir. Çalışma kapsamında seçilen pilot bölgede faaliyet gösteren bir perakende firmasının sefer verilerinden yararlanılarak seçim senaryolarını içeren bir seçim (stated preference) anketi oluşturulmuştur. Anket tasarımında ortogonal deney tasarımından (orthogonal design of experiment) yararlanılmıştır. Çalışmanın bulgularına göre, elektrikli araç kullanım potansiyeli araç türlerine ve sektörlere göre farklılık göstermektedir. Ayrıca, araç tipleri arasındaki sefer süreleri farkına göre senaryolar üretilmiştir ve bu senaryolar kapsamında araç kullanım potansiyeli değişmektedir. Kısaca oluşturulan senaryolar, geleneksel ile elektrikli aracın sefer sürelerinin eşit olmasından başlayarak sonraki her bir senaryoda kademeli xx %10 arttırılmıştır. Toplamda beş farklı senaryo ile araç kullanım potansiyeli ortaya çıkarılmıştır. İstanbul’da kent içi taşımacılıkta kullanılabilecek elektrikli araç oranları, sektörlere göre ağırlıklandırıldığında ve çalışma kapsamında değerlendirilen iki tür araç arasındaki sefer süresi farkına dayalı senaryolar dikkate alındığında %20,4, %11,6, %6,4, %3,5 ve %2,0 olarak ortaya çıkmıştır. Diğer yandan, çalışma kapsamına alınan firma filosuna ait elektrikli araç kullanma oranı senaryolar baz alınarak %31,7, %25,4, %21,0, %17,5 ve %14,6 olarak belirlenmiştir. Firma ve filo özelliklerine (barındırdığı araç türleri, taşıdığı yük türü vb.) göre bu oranlar değişkenlik göstermektedir. İstanbul geneli ve firmaya ait filo için elde edilen bu oranlar, filoların çoğuna elektrikli araç eklenebileceğini göstermektedir. Ayrıca, elde edilen bu oranlar ve ilgili diğer veriler yardımıyla İstanbul’da yük taşımacılığındaki sektörlerden ve seçilen firmadan kaynaklı karbondioksit emisyon miktarının, elektrikli araçların kullanımı ile sırasıyla %15,0 ve %25,8 oranında azalabileceği tahmin edilmiştir. Böylelikle, yük taşımacılığında kullanılan geleneksel ve elektrikli araçların bir arada olacak şekilde hibrit bir filo yapısına geçilebileceği sonucuna varılmıştır. Bu geçişin ilk olarak perakende, imalat, konaklama ve yiyecek sektörlerinden başlaması diğer sektörlere göre elektrikli araç kullanımının daha olumlu sonuçlar verme potansiyeli olduğu bulgusuna varılmış ve bu sektörlerde ulaşımda elektrikli araçların katılımını hızlandıracak düzenlemelerin yapılması önerilmiştir. Ayrıca, elektrikli araçlarla yapılan seferlerde geleneksel araçlara göre sürenin artması, kullanım potansiyelini düşürdüğünden elektrikli araçlara sefer süresini kısaltacak, özel park alanlarının tahsis edilmesi, şehir içindeki belirli noktalara sadece elektrikli araçların girmesine yönelik düzenlemelerin yapılması önerilmiştir. xxi THE ADOPTION OF ELECTRIC VEHICLES IN URBAN FREIGHT TRANSPORTATION SUMMARY Increasing environmental pollution in the world causes environmental anxieties for the world. Recently, the significant increase in carbon emissions is a one of the factors that deteriorated environmental pollution. Decreasing air quality in cities negatively affects health and quality of life. With rapid urbanization, the more the internal combustion engine vehicles are used in urban roads, the more greenhouse gas emission and extracting particles from those vehicles damage the air quality. There are many sectors such as energy, manufacturing, transportation, etc. that increase emissions. The carbon emissions stemming from transportation play an important role in contributing to overall greenhouse gas emissions in the world. On the other hand, fossil-fuel resources have been depleted and the price of fossil-fuel is rising and therefore, the transportation sector is in search of alternative sources of energy. Rising demand for passenger and freight transport as well as rising urbanization has led to air and noise pollution, and health problems and aggravated the quality of life. On the other hand, the freight transportation has been recently under transformation by increasing delivery frequency and shrinking package volume with wide spreading activities of e-commerce. As a response to related environmental and economic issues brought about by this increase, the electrification of the fleets that are operating in urban transport has become a pressing issue. Nevertheless, developments in technology sector provide an opportunity for the adoption of electric vehicles in the transportation sector. Accordingly, the issue of the suitability of electric vehicles for freight fleets has emerged as a prominent research topic for improving sustainability of cities. This study aims at exploring the potential adoption and diffusion rate of electric vehicles for a pilot area. To achieve this objective, this study developed an analytical approach to estimate the electric freight vehicle (EFV) adoption rates in urban delivery fleets. The study differs from the previous literature by taking trip characteristics into account, as it examines how time, cost and environmental variables impact the inclusion of EFVs in transport fleets for various payload and trip distance categories. This study has used conjoint analysis to estimate the trade-offs among various EFV related attributes and predict EFV adoption probabilities in urban freight fleets, based on real delivery data. Conjoint analysis is a stated preference-based technique which is largely used and discussed in transportation studies on freight and passenger transportation. The study conducted a stated-preference survey to analyze the preferences of companies engaged in urban freight transport. Based on the results of the survey, the study developed six choice models for different cases defined by trip distances and payload. Then, a choice model is used to predict the adoption probability of EFVs for delivery operations of a retail company, located in Istanbul, Turkey. xxii In addition to these steps, the study approach consists of the selection of the variables that will serve as the input of the EFV choice model, experimental design, survey generation and execution, creation of a choice model in line with the results produced by the survey, and prediction of the potential rate of adoption of EFVs based on the choice model. From among the long list of mode choice variables, the study first identified the ones that may contribute to the increased use of EFVs and help distinguishing them from conventional vehicles. These are route distance, transportation costs, time, freight load amount and the environmental impact, because their values are likely to differ between EFVs and conventional vehicles. In addition, to facilitate the participants’ responses to the survey, the levels of the variables are determined to reflect real-life values. The study used the inter-city delivery data of a leading retail transport company in Istanbul to estimate the levels of variables. The environmental impact of the vehicles is represented based on emission levels, which are considered dummy variables and categorized into two levels: low emissions and high emissions. A stated preference survey is developed to model the carriers’ decision mechanisms on the basis of various combination levels of the decision variables as discussed above. Those combinations also indicate of the values inherent to the preference scenarios presented to participants in the survey. An orthogonal design is used for developing the survey, in which every variable level can be assessed independently of the other variable levels. Since the primary aim of this study is to create an EFV choice model for firms engaged in the urban freight transportation, the target group of the survey consists of firms and organizations of all sizes that are involved in this form of transport. A purposive sampling technique is used in order to reach participants from the target group. In purposive sampling, participants are chosen deliberately with the expectation that each participant will provide unique and rich information for the research. The questionnaire is responded by 35 decision makers who are responsible for logistics operations in their companies. These companies include retail, automotive, third party logistics, public institutions (waste management etc.). According to the results of the questionnaire, the fleet belonging to only a few of those companies include electric vehicles that are light commercial vehicles and their payload is lower than 3,5 tons and thus, a limited information about the usage of electric vehicles is obtained from the questionnaire. The results of the questionnaire provide insights on the inner-city logistics activities, for example, the usage of package types, the fleet composition and firm attributes. The study used choice models to calculate the potential adoption rate of EFVs in the fleet of a retail company and urban freight transportation in Istanbul. The adoption rate methodology is developed with the help of choice models for each modes and secondary data resources. This analytics approach incorporates how to obtain related data for reaching adoption rate of a firm's fleet, calculate cost of selected vehicles (electric vehicles and internal combustion engine vehicles), determine the use of variables in choice-model and generalize the results for finding electric vehicles' adoption rate. With this analytics approach, the potential of the use of electric vehicles in freight transportation for both the firm and Istanbul’s city logistics is predicted. The adoption rates of the usage of electric vehicles in both the selected company and inner- city logistics in Istanbul are forecasted based on the scenarios set outs based on the duration of running a typical route. The first scenario assumes that travel time of conventional vehicles is the equal electric vehicles' travel time. The travel times in other scenarios are gradually inceared by %10. The potential of electric vehicle's xxiii adoption has been totaly obtained with five different scenarios. According to the adoption rates obtained for each scenario, quite a high number of electric vehicles would start to be operated in roads, for both the fleet of the selected company and the fleets of other companies operating in urban freight transportation in Istanbul. According to the results, the adoption rates for the selected company's fleet are respectively %31,7, %25,4, %21,0, %17,5 and %14,6. In other words, all vehicles in the fleet of the company have internal combustion engine vehicles and therefore, it can be concluded that between %14,6 and %31,7 of those vehicles in the fleet of the company can be electric vehicles. On the other hand, the adoption rates for Istanbul are found to be %20,4, %11,6, %6,4, %3,5 and %2,0. The adoption rates of those vehicles vary based on their load categories. The study shows that a significant number of electric vehicles would be in roads. As a matter of fact, most fleet of companies that serve city logistics would be electric vehicles. The emission rates stemming from the urban freight transportation in Istanbul will decrease by these rates. Likewise, the amount of emissions generated by the fleet of the company is estimated to decrease from the current situation. There is a reduction by 15,0% and 25,8% in the amount of emissions emitted by Istanbul’s urban freight transportation and the selected company fleet, respectively. Consequently, it has been concluded that the transition to a hybrid fleet structure in freight transportation with conventional and electric vehicles together has led to a reduction in environmental pollution. The study found that the transition to electric vehicles in retail, manufacturing and accommodation and food sectors is more potential than other sectors in freight transportation of İstanbul. With this information, it has been suggested to make regulations that will accelerate the participation to fleets of electric vehicles in these sectors. In addition, since the increase in the time of the trips with electric vehicles decreases the usage potential of electric vehicles, it is recommended to make regulations to decrease the trips time of electric vehicles. To reach this aim, it is suggested to make regulations such as allocating private parking areas, entrying of only electric vehicles to certain areas inner-city. xxiv 1 1. GİRİŞ Tüm dünyada artan çevre kirliliği çevresel endişeleri gündeme getirmektedir. Çevresel anlamda kirliliğe neden olan etkenlerin biri de sera gazı emisyonunun artmasıdır. Sera gazının artmasına neden olan sektörlerin başında enerji, sanayi ve ulaşım sektörü gelmektedir. Özellikle karayolundaki yolcu ve yük taşımacılığı sera gazı emisyonunun oluşmasına neden olmakta ve dolayısıyla çevreyi doğrudan kirletmektedir. Düşük hava kalitesi şehirde yaşayanların sağlığını ve yaşam kalitesini olumsuz yönde etkilemektedir. Tüm bunların yanında, dünyada artan hızlı şehirleşmeyle birlikte şehir içi yollarda yüksek sayıda ticari araç kullanılmaya başlamıştır (Whang ve Thoben, 2017). Şehirlerdeki hava kalitesinin arttırılması ve dolayısıyla emisyonun azaltılmasına yönelik olası çözüm yollarından biri de şehir içi yolcu ve yük taşımacılığının geliştirilmesinden ve değiştirilmesinden geçmektedir (Quak ve diğ., 2016a). Avrupa’da emisyon miktarları açısından ulaşım sektörü birinci sıradadır ve bu sektörün payı %27 olarak hesaplanmaktadır (European Environment Agency, 2019). Yük taşımacılığından kaynaklı emisyonun düşürülmesi, yolcu taşımacılığına kıyasla daha kolaydır. Bunun nedeni yük araçlarının sabit rotalara ve etkili küresel konum belirleme (Global Positioning System-GPS) sistemine sahip olması ve uydu ile iletişimde olmaları sebebiyle daha kolay izlenmesi ve yönetilmesidir (Whang ve Thoben, 2016). Son yıllarda ayrıca e-ticaret hacminde yaşanan artışa bağlı olarak küçük ölçekli yük taşımacılığına olan talep ve taşıma sıklığı artmaktadır (Fiori ve Marzano, 2018). Özellikle şehir içi yük ulaşımında e-ticaret yüklerin taşındığı araç sayısında ciddi bir artış meydana gelmektedir. Buna ek olarak, kentlerde kullanılan araçların yaşlı olması, karbondioksit (CO2), nitrojen oksit (NOx) ve partikül maddelerden kaynaklı küresel ve yerel çevre kirliliğinin daha da artmasına neden olmaktadır (Camilleri ve Dablanc, 2017). Bu durum karşısında, Avrupa Birliği (AB) 2030 yılında şehir içi yük taşımacılığında sıfır emisyon hedefi belirlemiştir (Dey ve diğ., 2018). Tüm bu 2 nedenlerden dolayı, sıfır ya da düşük emisyonlu araçlar, ulaşımdan kaynaklı çevre kirliliğine bir çözüm alternatifi olarak ortaya çıkmaktadır. Ayrıca, Avrupa ülkelerinin İçten Yanmalı Motorlu Araçlar (İYMA) ile ilgili (özellikle yük ve yolcu taşımacılığında kullanılan araçlar için) aldığı yasaklayıcı kararlar da alternatif yakıtlı araçların yakın gelecekte hızlı bir şekilde yaygınlaşmasını teşvik etmektedir (Dey ve diğ., 2018). Tüm bu gelişmeler, şehir içi yolcu ve yük taşımacılığında yoğun olarak ticari ve binek araçların elektrikli olmasını gündeme getirmektedir. Bu çalışma kapsamında kentiçi yük taşımacılığında Elektrikli Yük Araç (EYA)’ların kullanımına odaklanılmaktadır. Çalışma kapsamında, EYA’ların şehir içi yük taşımacılığında kullanımı değerlendirilerek, EYA’ların ne kadar yaygınlaşacağının ortaya çıkarılması hedeflenmektedir. Bu çalışma kapsamında, EYA’ların yaygınlaşmasına etki eden faktörlerin ve iç görülerin keşfedilmesi, yük taşımacılık filolarında EYA’ların potasiyel kullanımlarını ortaya çıkarmak için seçim modellerinin oluşturulması ve EYA’ların belirlenen oranlarda kullanılması durumunda, pilot bölgedeki sera gazı (Green House Gas - GHG) emisyon değişiminin ne olacağının belirlenmesi yer almaktadır. EYA’ların potansiyel kullanımlarını belirlemek için lojit modellerden yararlanılmaktadır. Çalışmanın birinci bölümünde EYA’lara yönelik bir yazın taraması yapılmış, tür seçim modeli ve belirtilen seçim deney (stated preference survey) literatürü incelenmiş, çalışmanın problem tanımı ve kapsamı ve tezin yöntemi detaylı bir şekilde anlatılmıştır. İkinci bölümde, ülkemizdeki yük taşımacılık faaliyetleri, sera gazı emisyon durumu, EA’lar için verilen teşvikler, EA’ların şarj istasyon altyapısı ve EA faaliyetleri ve sayıları mevcut durum analizi başlığı altında incelenmektedir. Ayrıca bu bölümde, potansiyel EYA’ların kullanım oranlarını belirlemede etkili olan literatür ve çalıştay bulgularına süzülerek ve detaylandırılarak elde edilen değişkenlerin, firma verisi dikkate alınarak oluşturulan seçim modellerinde hangilerinin kullanılmasına yönelik yapılan çalışmalardan bahsedilmektedir. Üçüncü bölümde, seçim modellerine girdi olacak anket tasarımının yapılması, anket yöntemi ve sonuçlarının paylaşılması ve seçim modellerinin oluşturulması detaylandırılmaktadır. Dördüncü bölümde, potansiyel EYA yaygınlaşma oranının tahmin edilmesi, bu tahminden elde edilen oranlarla pilot bölgedeki sera gazı emisyonundaki değişim oranlarının keşfedilmesine yönelik detaylar ve hesaplamalar ve beşinci bölümde çalışmanın sonuçları ve elde ettiği iç görüler paylaşılmaktadır. 3 1.1 Literatür Taraması 1.1.1 Elektrikli yük araçları literatürü Tüm dünyada EA’ların bileşenleri (batarya, yedek parça vb.) başta olmak üzere, EA’ların teknik açıdan geliştirilmesine yönelik çalışmalar 2012’den sonra hız kazanmıştır. Bu çalışmaların paralelinde uluslararası bir EA yazını oluşmaya başlamış olmasına rağmen, literatürde yük taşımacılığı için EYA’ların kullanımına ve gelişimlerine yönelik yapılan araştırmalar sınırlıdır. Literatürde sıklıkla EA’ların yük taşımacılığına uygunluğunun, İYMA’larla karşılaştırmalı olarak değerlendirildiği çalışmalar bulunmaktadır. Bu çalışmalardan bazıları EYA’ların karşılaştıkları engellere odaklanırken, bazıları da doğrudan rekabet koşullarının ne olacağını araştırmaya odaklanmaktadır. Browne ve diğ. (2012) alternatif yakıtlı araçların benimsenmesi alanında yaptığı çalışmada EYA’ların karşılaştığı engelleri, finansal, kurumsal ve idari, teknik, düzenleyici ve yasal ve fiziksel engeller başlıkları altında sınıflamaktadır. Talebian ve diğ. (2018) devletlerin katı filo emisyon düzenlemelerini dayatması ve erken pazara giren aktörlere (EYA üreticileri, müşteriler ve altyapı sağlayıcılar) kolaylıklar, teşvikler ve ayrıcalıklar dağıtması gerektiğini vurgulamaktadır. Wikström ve diğ. (2016) EYA’ların karşılaştığı teknik ve ekonomik engellere ek olarak, operasyonel engellerin (sürüş tecrübesi, organizasyonel bakış, araç altyapısı vb.) önemini vurgulamışlar ve EYA’ların benimsenmesinde örgütsel koşulların ve kullanıcı özelliklerinin etkili olacağını göstermişlerdir. Kaplan ve diğ. (2016) küçük ve orta ölçekli firmaların filolarına EYA’ları ekleme noktasındaki destekleyicileri ve engelleri araştırmışlardır. Araştırma kapsamında yapılan anket sonucunda, EYA’lara karşı olumlu tutum, öznel normlar, algılanan operasyonel kolaylık gibi tüketici temelli etkenlerin EYA’ların filolara girişini etkilediği bulunmuştur. Globisch ve diğ. (2018a) teknoloji kabul modeli (technology acceptance model) altında tüketicilerin EYA’lara olan davranış ve tutumlarını incelemişlerdir. Çalışma sonucunda, Kaplan ve diğ. (2016) tarafından belirlenen etkenlere ek olarak, algılanan örgütsel faydanın da (çevreci imaj, araç kullanım kolaylığı vb.) EA’ların benimsenmesini olumlu yönde etkilediği bulunmuştur (Globisch ve diğ., 2018a). Globisch ve diğ. (2018b) firmalar içinde EA’ları ilk benimseyenlerin EA’ların filolara katılım sürecini başlattığını, organizasyon karar süreçlerini etkilediğini ve örgütün yenilikçi görünmesinde rol oynadığı sonucuna 4 varmışlardır. Altenburg ve diğ. (2017), EYA’ları filolarına katan firmaların karar süreçlerindeki iç görüleri ortaya çıkarmayı amaçladığı çalışmasında, EYA’ların yeni teknolojiler olduğunu ve bu teknolojinin girişimciler (innovator) ve erken uyum sağlayanlar (early adapter) aşamasında olduğunu belirtmişlerdir. Bu aşamada olan firmaların sosyal ve çevresel sorumlukları yüksek olduğu için EYA’ları filolarına katmaya istekli olduklarını görülmüştür. Farklı sektörlerdeki bu firmaların taşıdığı yük türlerine göre EYA ihtiyacı farklılaştığı için EYA’ların mutlaka çeşitlendirilmesi gerektiğini belirtmiş ve yerel yönetimlerin EYA’ların üretilmesinde sürdürülebilir bir kampanya yapması gerektiğinin altını çizmişlerdir. Ayrıca, EYA’ların çalışma kapsamına alınan sektörlerdeki firmaların filolarına katılmasının kamusal imaja önemli katkı yapması beklenmekte ve bu firmaları filolarında EYA bulundurmaya yönlendirmektedir (Altenburg ve diğ., 2017). Gıda, inşaat ve hizmet sektöründeki firmalarla gerçekleştiren derinlemesine görüşme sonrasında; firmaların İYMA’ların çevreye ciddi ölçüde zarar verdiğinin farkında olmalarına rağmen genellikle EYA’lar hakkında yapılan düzenlemeler ve teşviklerden haberdar olmadıkları gözlenmiştir. EYA’ların onarım sürelerinin uzunluğu, sektör bazında farklılaşan ihtiyacı karşılayan EYA çeşidinin bulunmaması (örneğin gıda sektöründe EYA’larda dondurucu eksikliği olması, inşaat sektöründe ağır ve büyük parçaları taşıyacak EYA bulunmaması, vb.), filo büyüklüğü ve teslimat alan genişliği, EYA’ların filolalara katılma sürecinde alınan kararları etkilemektedir (Altenburg ve diğ., 2017). Hackbarth ve Madlener (2013) alternatif yakıtlı araçların benimsenmesinde etkili olan tüketici grubunun iyi eğitimli, genç ve çevre farkındalığı yüksek olan bireyler olduğunu bulmuştur. Sierzchula ve diğ. (2014) çalışma kapsamındaki firmalara ait filoların çevresel etkilerin nasıl azaltılabileceğini, devlet teşviklerinden yararlanmanın ve kuruluşun toplumsal imajını iyileştirmenin EYA’ların benimsemesinde etkili olup olmadığını araştırmışlardır ve bu etkenlerin EYA’ların yayılımında olumlu yönde bir etkisi olduğunu bulgulamışlardır. EYA’ları filolara katma kararındaki diğer olumlu etkenler düşük operasyonel maliyetler, ilk giren avantajı, düşük çevresel etki, devlet düzenlemeleri ve firmanın kamu imajını güçlendirmesi olarak bulgulanmıştır. Diğer taraftan filolara katılma kararını engelleyen etkenler arasında şarj etme işlemlerindeki zaman kaybı, araçların beklenenden daha düşük menzile sahip olması ve şarj istasyonlarında beklemeleri tolare edecek bir iş modelinin yokluğu yer almaktadır (Sierzhula ve diğ., 2014). 5 Mirhedayatian ve Yan’ın (2018) EYA’ların şehir için yük taşımacılığında kullanımı ile ilgili bir çerçeve çalışması gerçekleştirmişlerdir. EYA ve İYMA’lar için belirlenen senaryolar kapsamında yapılmış çalışma sonucunda EYA’lar için belirlenen şehir bölgelerine ücretsiz giriş ayrıcalığı ile İYMA’lar için bölge ücretini arttırmanın, firmaların toplam lojistik maliyetini arttırmasına rağmen, sosyal refahı yükselttiği bulgulanmıştır. Hükümetler tarafından EYA’lara verilen satın alma teşviği ve vergi indirimleri, firma ve toplumda aynı derecede önemsenmediği bulunmuştur. Tretvik ve diğ. (2017), Freight Electric Vehicles in Urban Europe (FREVUE) projesi kapsamında EYA’ların lojistik sistemler için teknik uygunluğu değerlendirilmiştir. Çalışmada, EYA’ların menzilinin çok soğuk ve çok sıcak havalardan olumsuz olarak etkilendiği sonucuna varılmıştır. Hafif EYA’lar için en iyi menzilin sıcaklık aralığı 10- 15 oC bulunmuş ve 25 oC ve üstü sıcaklıklarda menzilin düştüğü (%39 menzil kaybı) tespit edilmiştir. Davis ve Figliozzi (2013) yapmış oldukları çalışmada, EYA’ların dağıtım alanında İYMA’larla rekabet edebilirliğini incelemişlerdir. Kurdukları modelde, rota kısıtları, hız profilleri, enerji tüketimi ve araç sahipliği maliyetleri gibi değişkenleri dikkate almışlardır. Sonuç olarak filo büyüklüğü, rota mesafesi, batarya ömrü, satın alma maliyetleri gibi etkenlerin EYA’ların rekabetçiliğini etkilediği bulunmuştur. Bu bulgulara ek olarak, Wikström ve diğ. (2014) yapmış olduğu çalışmada, sürücülerin zamanla EYA’lardan edindikleri tecrübeyle, araç şarjının daha etkin kullanıldığını ve böylelikle sürüş mesafesinin arttırıldığını tespit etmişlerdir. Dolayısıyla, zaman içerisinde EYA’ların İYMA’larla rekabet etme potansiyeline erişebileceği sonucuna varmışlardır. Aynı alanda araştırma yapan Feng ve Figliozzi (2013), çalışma bağlamında kurulan model sonrasında, bir yılda yüksek kilometrede yapılan sürüşler için EYA’ların rekabetçi hale geldiğini bulgulamışlardır. EYA ve İYMA’ların karşılaştırılmasında sera gazı emisyonu bakımından ve ekonomik açıdan değerlendirme yapan daha yeni çalışmalar bulunmaktadır. Falcão ve diğ. (2017) yapmış olduğu çalışmada, sera gazı emisyonu açısından Brazilya’daki EYA ve İYMA’ları kıyasladığında, EYA’ların 4,6 kat daha az emisyona sahip olduğu sonucuna varmışlardır. Buna ek olarak, gerçekleştirilen ekonomik analiz ile EYA’ların sürdürülebilir bir şekilde kullanılmasının, yüksek döviz kurlarına sahip ithal parçalardan kaynaklı olarak pek mümkün olmadığını belirtmişlerdir. Çalışmada, EYA’ların geri ödeme süresi 13 yıl olarak bulunmuştur. 6 Figenbaum (2018) yapmış olduğu çalışma kapsamına aldığı örneklem üzerinden Norveç’teki 170 km menzilli EYA’ların, İYMA’ların %42’si ile değiştirilebileceğini tahmin etmiştir. Camilleri ve Dablanc (2017) ve Lebeau ve diğ. (2015) günlük 80 km altı planlanan rotalarda EYA’ların uygun olmadığı sonucuna ulaşmıştır. Morganti ve Browne (2018) çalışmasında, Paris ve Londra’daki günlük operasyon yapan firmaların yetkili filo yöneticileriyle derinlemesine mülakat yaparak keşfettikleri teknik ve operasyonel bilgiler ışığında 3,5 tonluk EYA’ların rekabetçi olduğu sonucuna erişmişlerdir. Fakat, EYA’ların sınırlı çeşitlilikte ve kısıtlı hacimde üretilmesi, tercih edilmesini engellemektedir (Wang ve diğ., 2018). Macharis ve diğ. (2013) EYA ile İYMA’ların toplam edinme maliyetlerini karşılaştırmışlardır. Yapılan detaylı maliyet çalışması ile filo yöneticilerinin sadece EYA’ların satın alma maliyetini dikkate almasının doğru olmadığını, bunun yanında diğer maliyetleri de hesaba katması gerektiğini ifade etmişlerdir. Bu maliyetler arasında, bakım, sigorta ve batarya maliyetleri yer almaktadır. Yapılan çalışmada, EYA’ların bir tonun altındaki taşıma kapasitelerinde İYMA’lara göre daha rekabetçi olduğu bulunmuştur. Bir tonun üstündeki tüm kategorilerde İYMA’ların EYA’lara göre daha rekabetçi olduğu ortaya çıkmıştır (Macharis ve diğ., 2013). Giordano ve diğ. (2018) İYMA’lar ile Bataryalı Elektrikli Yük Araçlarınn (B-EYA) sosyal, ekonomik ve çevresel açıdan yaptığı karşılaştırmada, çevresel değerlendirme, ilgili araçların yaşam döngüsüne bakılarak yapılmıştır. B-EYA’ların İYMA’lara göre %44-47 oranında emisyon miktarını azalttığı bulunmuştur. İYMA’ların taşımacılıktaki payının azaltılması için vergilerinin arttırılması, B-EYA’nın vergilerinin düşürülmesi ve şehirlerdeki elektrik şebekelerine erişimlerin yaygınlaştırılması gerektiğine vurgu yapmışlardır. Diğer yandan, firmalar için B- EYA’ların İYMA’lara göre maliyetlerin daha fazla olduğu görülmüştür. Ayrıca, B- EYA’ların üretimi daha karmaşık olduğu için üretim performansı da İYMA’ların üretimine göre kötü seviyelerde olduğunu ifade etmişlerdir (Giordano ve diğ., 2018). Talebian ve diğ. (2018) yapmış oldukları çalışmada British Colombia’daki yük taşımacılığından kaynaklı sera gazı emisyon miktarını tahmin etmişlerdir. Bu tahmin sonucunda, eğer 2040’a kadar İYMA’lar kullanırsa, hafif yük araçlarında %39, orta yük araçlarında %53 ve ağır yük araçlarında %84 oranında sera gazı emisyonunda artış olacağını ve öte yandan bütün araçların EYA olması durumda ise sera gazı emisyonunun %64 oranında azalacağını bulmuşlardır. Duarte ve diğ. (2016) B-EYA 7 ve İYMA’ların kıyaslamasını yapmış bir diğer çalışmadır. İYMA ve B-EYA araçlarına takılan bir ekipman yardımıyla, sırasıyla yedi ay ve üç ay boyunca sürüş dinamiklerini gösteren veriler toplanmıştır. B-EYA’in ortalama hızının İYMA’dan %18 daha fazla olduğunu ve B-EYA’nın İYMA’ların günlük sürüş mesafesi açısından benzer olduğunu ortaya çıkarmışlardır. Schücking ve diğ. (2017) çalışmalarında, Almanya’da EYA’lar için beş farklı şarj etme stratejisini sahada test etmişlerdir. Bu stratejilerin dördü hızlı şarj sistemini içermektedir. EYA’ların yıllık yüksek kilometrelerde kullanılması durumunda, doğrudan şarj (direct charge-DC) hızlı şarjın batarya üzerindeki zararlı etkisinin sınırlandırdığı ortaya çıkmıştır. Ayrıca EYA’ların teknolojik özelliklerinin şarj etme stratejisi üzerinde ciddi etkisi olduğu sonucuna varmışlardır. EYA’ların merkezi depolarında, teslimat rotası üzerindeki şarj istasyonlarında ve teslimat yaptıkların alanlarda şarj edilebilme imkânının var olması, EYA’ların hedeflerini aksatmadan gerçekleştirebilmeleri (İYMA’larla rekabet açısından) için kritiktir. Bu bağlamda, Pelletier ve diğ. (2018) EYA’ların şarj etme çizelgesini oluşturmaya odaklanmışlardır. Depodaki şarj programları oluşturulması ve hedeflenen rotaların tamamlanabilmesi amacıyla şarj çizelgelerinin oluşturulması için bir matematiksel model kurmuşlardır. Şarj altyapısının etkin kullanılmasına yönelik çalışmalardan bir tanesi de Janjic ve diğ. (2017) yapmış olduğu Plug-in EYA’ların günlük çizelgelemesidir. Çalışma kapsamında küçük ticari araç filosu için araçların en uygun şebeke bağlantısını sağlayan zaman çizelgesi ortaya çıkarılmışlardır. Ancak, şarj etme sürecinde, çizelgelenen zaman dilimi için talep edilen enerji miktarıyla arz edilen enerji miktarının farklılaşması, şarj soket farklılığı gibi farklı problemler ortaya çıkabilmektedir. Matgaritis ve diğ. (2016), EYA’ların kullanımı ve teknik özelliklerin değerlendirilmesini ve işletme açısından uygulanabilirliğini ortaya koymuşlardır. Yük taşımacılığında şarj etme tekniklerinin EYA’lara uygun olmayan farklı şarj ve fiş yapılarından dolayı kritik bir problem ortaya çıkmaktadır. Diğer yandan, Talebian ve diğ. (2018) yapmış oldukları çalışmada, bataryalarda enerji yoğunluğunda iyileştirmeler yapılmasının, B-EYA’ların 150 ile 400 km arasında olan menzillerini ve araçların taşıma kapasitesini yükselteceği sonucuna erişmişlerdir. Buna ek olarak, batarya teknolojilerinin kısıtlamalarına rağmen, şehir içinde kısa ve uygun rotalarla B- EYA’ların potansiyel olarak kullanılabileceğini ifade etmişlerdir. Öte yandan enerji 8 tüketimini azaltacak rota yönlendirilmesinin, EYA rota tahmini ve şarjın etkin kullanılmasında etkili olduğunu belirtmişlerdir. Fiori ve Marzano (2018) yapmış oldukları çalışmada çekiş gücü için gerekli enerjiyi, enerji tüketimini ve şarj durumunu (state of charge) tahmin etmişlerdir. Tüm bunların tahminini gerçekleştirebilmek için araç, operasyon, yol ve güç aktarım mekanizmasında özellikler girdi olarak dikkate alınmıştır. Çalışmada ayrıca şehir içi yük taşımacılığının hızla büyümekte olduğu ve yük tiplerinin değişmekte olduğunu vurgulamaktadır. Şehir içinde teslimat sayısının artması, teslimatların sıklaşması ve gönderim hacimleri düşmesi ile küçük yük araçların çok sayıda müşteriye hizmet vermesi beklenmektedir (Fiori ve Marzano, 2018). EYA’ların kullanımını değerlendiren bu çalışmalar ile güncel çalışmalar dikkate alınarak bir literatür özeti çıkarılmıştır. Şekil 1.1’de bu alanda yapılmış çalışmalar ele aldığı konulara göre gruplanarak verilmiştir. Şekil 1.1 : Literatürdeki çalışmaların ele aldığı konulara göre sıklıkları. Bu şekile göre, toplam edinme maliyeti, kıyaslama ve değerlendirme üzerine yapılan çalışmalar diğer gruplara göre daha fazladır. Bu grubun ardından araç rotalama, şarj çizelgeleme gibi deterministik çalışmalar ve sınırlı sayıda literatür özeti çalışmaları bulunmuştur. 5 17 38 Literatür Özeti Araç Rotalama/Filo Optimizasyonu/Şarj Çizelgeleme Toplam Edinme Maliyeti/Kıyaslama/Uygunluk/ Yayılma Modeli/Değerlendirme 9 Bu çalışmalar dikkate alındığında, EYA’ların kullanımını etkileyen faktörlerin sıklık analizi yapılmıştır. Çalışmalarda geçen faktörler finansal, operasyonel ve davranışsal olmak üzere üç sınıfa ayrılmıştır. Finansal faktörlere ait sıklık grafiği Şekil 1.2’de gösterilmiştir. Şekil 1.2 : Finansal faktörlerin sıklıkları. EYA’ların yüksek satın alma maliyeti ve batarya maliyeti, EYA’ların kullanımını olumsuz yönde etkileyen faktörler içerisinde en çok bahsedilen faktörler olarak çıkmıştır. EYA’ların düşük onarım/bakım maliyeti ve enerji tüketimi ve finansal teşviklerden, EYA’ların yayınlaşmasını kolaylaştırıcı faktörler olarak bahsedilmiştir. Bu faktörlerin dışında oluşturulan rotalardaki müşteri yoğunluğu, operasyonel maliyet, mevcut filo yapısı gibi pek çok faktör EYA’ların yaygınlaşmasını etkilemektedir. Şekil 1.3’te gösterilen EYA’ların kullanımını etkileyen operasyonel faktörler içerisinde EYA’ların sürüş menzili literatürde en çok bahsedilen faktördür. EYA’ların İYMA’lara göre batarya kısıtlamasından kaynaklı düşük sürüş menziline sahip olması, EYA’ların filo yöneticileri tarafından tercih edilmemesinin sebepleri arasındadır. Gönderilerin yapıldığı alanlardaki şarj altyapısı da EYA’ların kullanımlarını etkilemektedir. Yaygınlaşmış şarj altyapısı, EYA’ların kesinsitiz sefer yapabilmesine imkân sağladığı için önemli bir faktör olarak belirtilmektedir. Bunların yanında, 5 6 10 11 15 15 16 17 17 17 19 23 30 31 33 34 35 35 46 0 10 20 30 40 50 Tedarikçi Anlaşmaları Önceki Tecrübeler Gönderim Sıklığı Emisyon Maliyeti Sigorta Maliyeti Sürüş Örüntüleri Mevcut Filo Yapısı Yeniden Satış Değeri Yedek Parça/Servislerin Bulunurluğu Müşteri Nokta Sayısı/Yoğunluğu Şarj Altyapına Ait Maliyet Enerji Maliyeti Operasyonel maliyet/fayda Toplam Edinme Maliyeti Finansal Teşvikler Yakıt/Elektrik Tüketimi Bakım/Onarım Maliyeti Batarya Maliyeti Satın Alma Maliyeti 10 EYA’ların sektörlere uygun çeşitlerinin varlığı, sıcaklık gibi pek çok faktör EYA’ların taşımacılıktaki kullanımının artmasını etkilemektedir. Şekil 1.3 : Operasyonel faktörlerin sıklıkları. EYA’ların kullanımına karar veren filo yöneticileri ve diğer karar vericilerin davranışsal özellikleri de literatürde tartışılmaktadır. Bu kapsamda EYA’ların yaygınlaşmasını etkileyen davranışsal faktörler Şekil 1.4’te gösterilmiştir. Literatürdeki EYA’lar ile ilgili çalışmaların çoğu EYA’ların çevresel faydaları göz önünde bulundurularak yazılmıştır. Şirketleri ve bireyleri EYA’ların kullanımı konusunda harekete getiren öncelikle davranışsal faktör çevresel fayda olarak görülmektedir. Kurumsal imaj, filo yöneticilerinin sosyo-demografik özellikleri, çalışanların EYA’lara karşı tutumları (olumlu/olumsuz), yönetimin EYA’lara bakışı gibi faktörler EYA’ların yaygınlaşmasını davranışsal açıdan etkileyen faktörler olarak görünmektedir. 4 6 7 7 8 8 8 9 11 11 17 18 19 24 24 25 38 40 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 Araç Dizaynı Sıcaklık/İklim Bozukluklar / Onarım Sorunları Coğrafi Kullanım Finansal Olmayan Teşvikler Ürün Gamı Önceki Tecrübe Şarj Optimizasyonu Tedarikçi Uygunluğu/Varlığı Gönderim Sıklığı Teknolojik Gelişme Müşteri Yoğunluğu Enerji/Şebeke Altyapısı Şarj sorunları Teknik Özellikler Batarya Ömrü Şarj Altyapısı Sürüş Menzili 11 Şekil 1.4 : Davranışsal faktörlerin sıklıkları. Detaylı yapılan literatür taraması sonucunda, EYA’ların çevresel faydaları, EYA’ların yaygınlaşmasında olumlu bir özellik olarak görülmektedir. Firmalar, topluma karşı sosyal veya çevresel sorumluluklarını karşılamak için EYA’ları bünyelerine katmaya istekli olsalar bile, avantajlı olmayan finansal faktörler yüzünden EYA’ların filolara katılımı engellenmektedir. Literatür, EYA’ların yayılmasının önündeki en büyük engeli maliyetteki rekabet gücü olarak tanımlamaktadır. Yukarıda gösterilen şekillerdeki belirlenen her bir faktör için kaynak sayısının ilgili faktörün önem derecesini göstermediğine dikkat edilmelidir. Bu nedenle, yukarıdaki sonuçlar, faktörlerin göreceli öneminin bir göstergesi olarak değil, sadece araştırmacıların ilgisinin bir göstergesi olarak alınmalıdır. Ancak iki göstergenin doğal olarak ilişkili olduğunu düşünülmektedir. Finansal ve operasyonel faktörlerin yanında organizasyonel faktörlerin de EYA’ların benimsenmesinde önemli olduğu ortaya çıkmıştır. Şu anda EYA literatürü, EYA kullanımının teknik, operasyonel, ekonomik ve bazı organizasyonel yönlerine odaklanmaktadır. 3 3 4 5 7 7 7 8 9 9 9 9 10 14 26 59 0 10 20 30 40 50 60 70 Referans Grup/Sektör Filo Yöneticilerinin Sosyo-demografik Özellikleri Kampanya/Promosyon İş Birliği Sürüş Konforu Çalışanların Tecrübesi Organizasyonel Plan İhtiyacı Çevresel Düzenlemeler ve Kanunlar Müşteri İhtiyacı Yönetimin Tutumu Çalışanların Motivasyonu Organizasyonel Bakış Elektrik Üretim Yöntemleri Kurumsal İmaj Enerji Tüketimi Çevresel Fayda 12 1.1.2 Tür seçim modelleri Yük ulaşımında tür seçim modelleri toplam yük ulaşım talebinin taşıma türleri (karayolu, tren, su yolu, birleştirilmiş ulaşım) arasındaki dağılımını açıklamaktadır. Bir diğer deyişle, ticari mal akışının ulaşım türlerine dağıtılmasını tanımlamaktadır. Yük taşımacılığında tür seçimini malın fiziksel özellikleri, ticari mal tipi, gönderim boyutu ve malın değeri etkilemektedir. Öte yandan türün hızı, güvenirliği ve kapasitesi, gönderim sıklığı ve taşıma uzunluğu (length of haul), envanter, kayıp ve hasar, güvenirlik, taşıma maliyetleri de tür seçimine tesir etmektedir (Beagen ve diğ., 2007). Literatürde tür seçimi modellerinde çok farklı yöntemler kullanılmaktadır. Bunlar arasında, esneklik temelli, toplulaştırılmış (aggreate), ayrık (disaggreate), neoklasik gibi tür seçim modelleri yer almaktadır (Jong, 2004; Beagen ve diğ, 2007; Jong, 2014). Tür seçim modeli olarak en çok kullanılan model lojit modellerdir. Lojit modeliyle, yüklerin hangi türde taşınacağının olasılıkları ilgili bölge için hesaplanmaktadır. Lojit seçim modelleri, her türün göndericiye sağladığı faydaya dayanarak bireysel gönderim seçimini göstermektedir (Beagen ve diğ., 2007; Jong, 2014). 1.1.2.1 Fayda bazlı seçim teorisi Fayda, birey için değerin göstergesidir. Bir birey seçimini yaparken sunulan alternatifler arasından kendi faydasını maksimize eden alternatifi dikkate alır. Fayda fonksiyonu, alternatiflerin niteliklerine ve bireylerin özelliklerine göre değişir (Koppelman ve Bhat, 2006). Rastgele fayda teorisi, yapılan seçimlerin faydasını açıklamada kullanılır. Bu teoride seçim faydasının sistematik ve rassal iki parçadan oluştuğu kabul edilmektedir (Dargay ve Vythoulkas, 1999). 𝑈! = 𝑉! + 𝜀! (1.1) Denklem 1.1’deki Ui, i. seçimin faydasını ifade etmektedir. Vi ve 𝜀!, sırasıyla faydanın sistematik ve rassal bileşenini belirtmektedir. Sistematik bileşen, ölçülebilen değişkenlerin seçime etkisini temsil ederken, rassal bileşen ise ölçülemeyen değişkenlerin katkısını temsil etmektedir. 13 Bir alternatife ait fayda fonksiyonu (U) değeri (faydası), bireyin seçim kümesindeki diğer tüm alternatiflerin faydasından daha büyükse, birey tarafından bu alternatifin seçilme olasılığı diğer alternatiflere göre büyüktür. Bir birey, C seçim kümesinden i. alternatif ile j. alternatifi dikkate alsın. Eğer burada i. alternatife ait fayda j. alternatiften büyük ise, bireyin i. alternatifi seçme olasılığı j. alternatifi seçme olasılığından büyüktür. Bunun matematiksel ifadesi aşağıdaki gibidir: 𝑈(𝑋! , 𝑆") ≥ 𝑈,𝑋# , 𝑆"- ⟹ 𝑃! > 𝑃# ∀𝑗 ∈ 𝐶 (1.2) Denklem 1.2’deki U, fayda fonksiyonunu ifade etmektedir. Xi ve Xj, alternatifleri tanımlayan niteliklerin vektörü göstermektedir. St ise alternatifler arasındaki tercihi etkileyen t. bireyin özelliklerini gösteren bir vektördür. Fayda kavramı, bir dizi alternatif içerisinde bireyin bu alternatifleri sıralamasına ve en yüksek faydaya sahip tek alternatifi belirlemesine imkân sağlar (Koppelman ve Bhat, 2006). 1.1.2.2 Lojit modeller Basit ve sıkça kullanılan ayrık seçim modelleridir. Lojit seçim modellerinin rassal bileşenin varyansı, Gumbel dağılımına uygundur. Literatürde, iki seçimin yapılması durumunda ikili (binary) lojit model ve ikiden fazla seçimin yapılması durumunda çoklu (multinominal) lojit model kullanılmaktadır. Bu modellerin her biri seçim olasılıklarını verir. İkili lojit modele ait seçim olasılıkları denklem 1.3 ile hesaplanır (Özatmaca, 2015). 𝑃! = 𝑒$! 𝑒$! + 𝑒$" 𝑖, 𝑗 ∈ 𝐶 (1.3) Benzer şekilde çoklu lojit modele ait seçim olasılıkları Denklem 1.4’teki formül yardımıyla hesaplanır. 𝑃! = 𝑒$! ∑ 𝑒$"% #&' 𝑖, 𝑗, … . . , 𝑛 ∈ 𝐶 (1.4) 14 1.1.2.3 Katsayıların tahmini Lojit modelde kullanılan bağımsız değişkenlere ait katsayıların tahmin edilmesinde, en çok olabilirlik (maximum likelihood) yönteminden yararlanılır. Denklem 1.5’te belirtilen log olabilirlik fonksiyonu yardımıyla, gözlenen seçimlerin olasılığını en büyük yapan katsayı değerleri belirlenir (Özatmaca, 2015). 𝐿𝐿(𝛽) = 𝐿𝑜𝑔,𝐿(𝛽)- = @ @ 𝛿!(. ln (𝑃!((𝛽)) ∀!∈+∀(∈, (1.5) Bu denklemde, i. alternatifin s. birey tarafından seçilmesi durumunda 𝛿!(1 değerini alır, aksi halde 0 değerini alır. 𝑃!( ise i. alternatifin s. birey tarafından seçilme olasılığını ifade eder (Özatmaca, 2015). 1.1.2.4 Lojit modellerin performans testleri Lojit modellerin katsayı tahmininden sonra performanslarının ne derece etkin olduğunu anlamak için başlıca testler yapılır. Bu test sonuçlarına göre, ilgili modelin seçim olasılıklarının hesabında kullanılıp kullanılamayacağı konusunda karar verilir. Buradaki testler arasında, hipotez sınamalarına dayalı istatistiksel testler ve katsayı testleri bulunmaktadır. i. Model parametrelerinin işaret, büyüklük ve istatistiksel anlamlılık bakımından değerlendirilmesi: Burada değişkenlere ait katsayıların ve bunların işaretlerinin beklenen duruma uygun olup olmadığı incelenir. Beklenen durumu bir örnekle açıklamak gerekir. Bir türe ait yolculuk süresinin artmasının, o türün seçilme olasılığını düşürmesi beklenir. Bu durumda, bu örnekte yolculuk süresine ait katsayının negatif işaretli olması gerekmektedir. Fayda fonksiyonunda bulunan değişkenlerin işareti pozitif veya negatif olabilir. İşaretin yönüne göre ilgili değişkenin faydayı arttırması veya azaltması yorumu yapılabilir. Değişkenlerin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığının belirlenmesi için t-istatistiği kullanılır ve %95 güven aralığında bu testin sağlanıp sağlanmadığı sınanır (Özatmaca, 2015; Demirer, 2019). ii. Modelin sınanması: Lojit modellerin istatistiksel sınanmasında Denklem 1.6’da formülü verilen -2LL (-2likelihood) testinden yararlanılır. Bu denklemdeki bileşenler referans modele ait 𝐿𝐿(0) ve tahmin edilen modelin 15 log olabilirlik değerini ifade eden 𝐿𝐿(𝛽)’dir. Buradaki referans model, yalnız sabit terimlerden oluşan veya başka hiçbir değişkeni olmayan model olarak ortaya çıkmaktadır. Modelin sınanmasında kullanılan bu test, tahmin edilen modelin referans modele göre istatistiksel olarak anlamlı bir farkı (üstünlüğü) olup olmadığını belirler. Belirlenen anlamlılık düzeyindeki (örneğin; %95) kritik 𝒳- değeri ile −2𝐿𝐿 değeri karşılaştırılarak modelin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığı belirlenir. Eğer −2𝐿𝐿 değeri, kritik 𝒳- değerinden büyük olursa, öngörülen model referans modelden daha iyi performans gösterdiği anlaşılır ve geçerli bir model kurulduğu sonucuna varılır (Özatmaca, 2015; Demirer, 2019). 𝒳- = −2𝐿𝐿 = −2[𝐿𝐿(0) − 𝐿𝐿(𝛽)] (1.6) iii. Uyum iyiliği testi: Tahmin edilen modelin veriyi yansıtmadaki başarısını değerlendirmek için uyum iyiliği testinden yararlanılır. Bu amaçla, sanal-R2 (𝜌-) adı verilen bir büyüklük hesaplanmaktadır. Denklem 1.7’de formülü verilen 𝜌- değeri bire yaklaştıkça seçim modeline ait değişkenlerin, seçimi açıklayabilme yeteneğinin arttığını gösterir (Özatmaca, 2015). 𝜌- = 1 − 𝐿𝐿(0) 𝐿𝐿(𝛽) (1.7) 1.1.3 Belirtilen seçim araştırması Bu çalışma kapsamında belirtilen seçim deneyinden yararlanılmıştır. Bu deney kapsamında, varsayımsal belirlenen senaryolar arasından katılımcıların seçimleri hakkında veri toplamak amaçlanmaktadır. Bu araştırmada tasarımın gerçekleştirilebilmesi için seçim senaryoların oluşturulması gerekmektedir. Oluşturulan senaryolarla, katılımcıların seçimi ortaya çıkarılmaktadır. Bu sebeple, senaryoların uygun sayıda ve nitelikte hazırlanması gereklidir. Belirtilen seçim anketleri, deneysel senaryolar kullanarak, var olmayan durumlar için seçimlerin tahmin edilmesine yardımcı olan önemli bir araçtır (Petrik ve diğ., 2016). Bir diğer araç ise açıklanan seçim anketleridir (revealed preference). Belirtilen seçim ile açıklanan seçimler arasında belli başlı farklar vardır. Açıklanan seçim anketinde, katılımcıların gerçekte ne yaptığı sorulurken, belirtilen seçim anketinde araştırmacının 16 belirli bir durumla karşılaşılması durumunda katılımcının ne yaptığı sorulur (Sanko, 2001). Yeni bir ürün veya teknoloji tanıtıldığında veya özelliklerinde önemli bir değişiklik olduğunda, araştırmacılar tarafından belirtilen seçim kullanılarak bu değişimlere karşı tüketicilerin davranışlarını değerlendirilir. Anket sonuçları, gelecekteki davranışı tahmin etmeyi amaçlayan bir modele girdi olarak kullanılır (Petrik ve diğ., 2016). Burada kurulan modelden elde edilen çıkarımların geçerliliği ve güvenilirliği konusunda bir endişe bulunmaktadır. Bu endişenin kaynağı, ceyaplayıcının deneysel senaryoya verdiği cevaba uygun olarak gerçekte aynı davranışı göstermeme durumunun olabilmesidir (Morikawa and Ben-Akiva, 1992). Belirtilen seçim yönteminde, açıklanan seçim yöntemine göre daha kolay veri toplanır. Açıklanan seçim yönteminde veri toplamak zor ve maliyetlidir. Belirtilen seçimde deneysel veri kullanıldığı için anket tasarımı araştırmacı tarafından kontrol edilebilmektedir. Açıklanan seçimde yeni bir ürün veya hizmet ile ilgili veri toplamak mümkün değildir, ancak belirtilen seçimde bu mümkündür (Sanko, 2001). Bu çalışma kapsamında belirtilen seçimin kullanılma nedeni, çalışmanın pilot bölgesi olan İstanbul’da farklı nitelikte (maliyet, süre, ağırlık vb.) şehir içi yük taşımacılığının yapılmasıdır. Bir başka deyişle, farklı sektörlerde hizmet veren çeşitli büyüklükte olan firmaların şehir içi gönderi özellikleri değişkenlik göstermektedir Bu yüzden, her bir sektörün veya firmanın şehir içi sefer bilgileri bilinemeyeceğinden, belirtilen seçim araştırma yöntemi kullanılmıştır. Böylelikle, ankete katılan katılımcılara, varsayımsal sefer senaryoları verilerek seçimleri sorgulanmıştır. Belirtilen seçim araştırmasında, hazırlanan ankette kullanılacak senaryoların belirlenmesi için deney tasarımından (design of experiment) yararlanılır. Deney tasarımında senaryoların oluşturulmasında başlıca tasarım yöntemleri tam faktöriyel ve ortogonaldir. a) Tam Faktöriyel (Full-Factorial) tasarım: Her olası değişken düzeyi kombinasyonunun kullanılmasıyla yapılan tasarımdır. Bu tasarımda kombinasyon sayısı, değişken ve seviyelerinin sayıları dikkate alınarak ortaya çıkmaktadır. Örneğin; üç değişkenli bir tasarımda, iki değişkene ait üç seviye ve diğer değişkene ait iki seviye olsun. Bu tasarım sonucu ortaya çıkacak senaryo sayısı 3- ∗ 2' = 18’dir (Sanko, 2001). 17 b) Ortogonal tasarım: Bu tasarımda, her değişken seviyesinin diğer tüm değişken seviyelerinden bağımsız olarak değerlendirilir. Her bir değişken seviyesinin yanıtlar üzerindeki etkisinin daha kolay izole edilmesini sağlar. Böylelikle, değişkenler arasındaki çoklu eşdoğrusallığı (multicollinearity) ortadan kaldırır (Sanko, 2001). Ortogonal tasarım değişkenler arasında çoklu eşdoğrusallığı olması durumunda kullanılır. Değişkenler arasında çoklu eşdoğrusallık olmadığı ve değişken seviyelerinin az durumlarda tam faktöriyel tasarım kullanılmaktadır. Ayrıca, belrtilen seçim deneyi kapsamında kullanılan değişken ve seviyeleri, anket tasarımına konu olacak seçim çiftlerinin sayısı belirlediğinden kullanılacak tasarımlar değişkenlik gösterebilir. Cevaplayıcının verimli ve etkin bir şekilde cevaplayacağı anketteki seçim çiftleri optimum sayıda olmalıdır. 1.2 Problem Tanımı Literatür çalışması dikkate alındığında yük taşımacılığında EYA’ların kullanımının, filo büyüklüğü (Örn: Davis ve Figliozzi, 2013), EYA’ların toplam edinme maliyeti (Örn: Quak ve diğ., 2016b), karar vericilerin tutumları (Örn: Kaplan ve diğ., 2016) ve firmaların çevresel farkındalığı gibi faktörlere bağlı olduğu görülmektedir. Taranan literatür, yük taşımacılığında EA’ların kullanımını araştıran çalışmaların sınırlı olduğunu göstermektedir. Figanbaum (2018), Morganti ve Browne (2018) ve Davis ve Figliozzi (2013) İYMA’lar ile EYA’lar arasında maliyet rekabetine odaklanmışlardır. Wikström ve diğ. (2016) EYA kullanımına ilişkin teknik problemleri ortaya çıkarmışlardır. Kaplan ve diğ. (2016) ve Globisch ve diğ. (2018a) organizasyonel problemler üzerinde analiz yapmışlardır. Lebeau ve diğ. (2015) şehir içi lojistiğinde firmaların elektrikli araç tercihlerine yönelik bir konjoint-seçim modeli çalışmışlardır. Çalışmanın yaklaşımı teknik özellikler ve maliyet değerleri baz alınarak yük araçlarının satın alma kararını kapsamaktadır. Halbuki, şehir içi yük taşımacılığı operasyonları ile ilgili olan faktörlerin değişimi, EYA’ların seçimini etkileyen faktörleri anlamada önemli rol oynakmaktadır. EYA kullanımına ait geçmiş literatür bu etkileri açıklama konusunda yetersizdir. Literatürde şehir içi yük taşımacılığındaki operasyonları etkileyen faktörleri dikkate alarak EYA’ların ne kadar yaygınlaşmabileceğinin hesaplanması konusunda bir boşluk vardır. Bu tez, bu boşluğu kapatmak için şehir içi yük taşımacılığında 18 EYA’ların kullanımı yönündeki seçim faktörlerini lojit model yardımıyla analiz etmektedir. Bu tez kapsamında aşağıda belirtilen iki araştırma sorusunun cevabı aranmaktadır. i. Şehir içi yük taşımacılığında EYA’ların kullanım potansiyeli nedir? ii. EYA’ların kent içi yük taşımacılığında kullanılması sera gazı emisyonunu ne kadar azaltır? Bu tez, gerçek gönderim veriler yardımıyla potansiyel EYA oranını konjoint analizi ile tahmin etmektedir. Burada konjoint analizi şehir içi yük taşımacılığında EYA’ların kullanımına yönelik faktörler arasındaki değişimi ortaya çıkarmaktadır. Konjoint analizi, yük ve yolcu taşımacılığı ile ilgili çalışmalarda büyük ölçüde kullanılan ve tartışılan, belirtilen seçime dayalı bir tekniktir (Green ve diğ., 2001). Bu tezde şehir içi yük taşımacılığı yapan şirketlerin seçimlerini analiz etmek için belirtilen seçim anketi yapılmıştır. Anketin sonuçlarına dayanarak, yolculuk mesafeleri ve yük ile tanımlanan farklı durumlar için altı seçenekli bir model geliştirilmiştir. Ardından, İstanbul’da bulunan bir perakende şirketinin teslimat operasyonları için EYA’ların benimsenme olasılığını tahmin etmek için seçim modelleri kurulmuştur. Ayrıca, EYA kullanım oran tahminleriyle, ilgili filoya ait emisyon miktarının potansiyel azalma miktarını da tahmin edilmiştir. Bu çalışma, sefer süresi, maliyeti ve araç türünün çevresel etkisini dikkate alan değişkenlerini çeşitli yük ve sefer mesafesi kategorileri için EYA’ların nakliye filolarına dahil edilmesini nasıl etkilediğini incelediği için geçmiş literatürden farklıdır. Ayrıca, pilot bölgede yapılan örnek çalışma ile EYA’ların şehir içi yük taşımacılığında yaygınlaşma potansiyeli çıkarılmıştır. Türkiye’den seçilen pilot bölge ile ülkemizde EYA’ların yük taşımacılığında kullanımının belirlenmesi ve seçim modelinin geliştirilmesi anlamında öncü ve yenilikçi bir çalışmadır. Türkiye için incelenen durum, EYA’ların kullanımında başlangıç düzeyinde olan ülkelerdeki yük taşımacılığı yapan firmalarda elektrikli araçların entegrasyonu için örnek bir yol haritası teşkil etmektedir. Bu tez kapsamında araştırılacak konular ve oluşturulacak modeller ile EYA literatüründeki tespit edilen açığın kapatılması hedeflenmektedir. 19 1.3 Tezin Amacı ve Kapsamı Bu tez kapsamında, EA ve EYA’ların mevcut durumu incelenmesi ve lojistik firmalarına EA’ların katılım süreci araştırılması yer almaktadır. Bu tezin amaçları aşağıda listelenmiştir: a) Yük taşımacılığında EYA’ların yaygınlaşması ve benimsenmesinin önündeki engellerin, kolaylaştırıcıların ve iç görülerin keşfedilmesi, b) Lojistik firmalarının filolarında EA’ları bulundurma için kullanabilecekleri seçim modellerinin oluşturulması, c) EYA’ların şehir içi yük taşımacılığında potansiyel kullanımının belirlenmesi, d) EYA’ların potansiyel kullanımları belirlendikten sonra şehir içindeki sera gazı emisyon değişiminin ne olacağının belirlenmesi. Bu çalışmanın pilot bölgesi olarak İstanbul seçilmiştir. İstanbul’da yük taşımacılığı yapan öncü lojistik firmaları (Borusan Lojistik, Hepsiexpress, Ekol Lojistik, Arkas Lojistik, Fillo Grup, Ceva Lojistik, Horoz Lojistik vb.), perakende firmaları (LC Waikiki, Boyner Grup, Metro vb.), yerel otoriteler (İSTAÇ, İBB vb.), EYA tedarikçileri (yerli batarya üretimi yapan firmalar, şarj istasyonu kurulum firmaları) ve bu konuda çalışan ve geliştirme yapan bilim insanları (İTÜ ve Okan Üniversitesi akademisyenleri) bu çalışma kapsamında bilgi toplanan gruplardır. 1.4 Yöntem Bu çalışmanın gerçekleştirilmesi belli başlı aşamalardan oluşmakta ve içerisinde kullanılan yöntemler farklılık göstermektedir. Bu çalışmaya ait dört aşama Şekil 1.5’te gösterilmektedir. Çalışmanın ilk aşamasında modelde kullanılacak değişkenler belirlenmiştir. İkinci aşamada seçim modeli oluşturulmuş, bir sonraki aşamada ise seçim modeli temel alınarak EYA’ların yaygınlaşma oranı ortaya çıkarılmıştır. Son aşamada ise elde edilen yaygınlaşma oranlarına göre, emisyon miktarlarının mevcut durumdan ne kadar farklılalaşacağı hesaplanmıştır. Birinci aşamada, pilot bölge için mevcut durum analizi yapılarak, EA’lara ait ekosistemin mevcut durumu ve EYA’ların kullanımını etkileyen unsurlar, yazın analizi ve paydaşlarla birlikte gerçekleştirilen bir çalıştayla yük taşımacılığında ortaya 20 çıkarılmıştır. İlk aşama, ikincil veri ve literatür taramasından elde edilen bilgiler kullanılarak yapılan seçim modeline girdi sağlayacak değişken seçimi ile tamamlanmıştır. Şekil 1.5 : Yöntem adımları. İkinci aşamada, seçim modeline girdi sağlayacak verilerin elde edilmesi için veri toplama yöntemi olarak seçilen belirtilen seçim deneyinden yararlanılmıştır. İlk olarak seçim modelinde kullanılacak değişkenlere ait seviyeler ve bu seviyelere bağlı olarak ankete girdi olacak seçim çiftleri belirlenmiştir. Ardından, filoların mevcut filo yapısını ve gönderilerini ortaya çıkaracak soruların bulunduğu ve katılımcıya seçim çiftlerine ait senaryoların sunulduğu bir anket tasarımı yapılmıştır. Anket verilerinden hareketle, lojit modellerden yararlanılarak seçim modelleri oluşturulmuştur. Üçüncü aşamada ise oluşturulan tür seçim modeli ve diğer elde edilen veri kaynakları ile EYA’ların şehir içi yük taşımacılığında yayılma oranının elde edilmesine yönelik filo yöneticilerinin yaklaşımı ortaya konmuştur. Son aşamada ise elde edilen yaygınlaşma oranları ve emisyonla ilişkili veri kaynakları yardımıyla EYA’lara geçişle ne kadarlık bir emisyon azalması olacağı tahmin edilmiştir. 1. Mevcut Durum ve Modelde Kullanılacak Değişkenlerin Belirlenmesi 2. Seçim Modelinin Kurulması 3. EYA Yaygınlaşma Oranının Tahmin Edilmesi 4. Emisyon Azalma Oranının Tahmin Edilmesi 21 2. MEVCUT DURUM VE MODELDE KULLANILACAK DEĞİŞKENLERİN BELİRLENMESİ Geçmiş literatür incelendiğinde, EYA’ların yaygın kullanımını etkileyen etkenler olarak; şarj etme imkânın varlığı ve süresi, rota uzunlukları, araç çeşitliliği (Altenburg ve diğ., 2017) ve batarya teknolojilerinin gelişimi (Erhler ve diğ., 2019) ortaya çıkmıştır. Bunlara ek olarak, EYA’ların filoya katılma sürecinde, kurumun kamu imajını güçlendirmesi (Globisch ve diğ., 2018a), örgütsel fayda/yenilik, çalışanların ve karar vericilerin çevresel duyarlılığa sahip olmasının (Kaplan ve diğ., 2016) da karar sürecinde etkili olduğu keşfedilmiştir. Öte yandan, malın fiziksel özellikleri, ticari mal tipi, gönderim boyutu ve malın değeri yük taşımacılığında tür seçimini etkilemektedir. Tür seçim modeli olarak en çok kullanılan yöntemler lojit ve çoklu lojit modellerdir (Beagen ve diğ., 2007; Jong, 2014). Tür seçiminde genellikle kullanılan açıklayıcı değişkenler, türlerin ulaştırma maliyetleri, ulaşım zamanı, yükün aktarılma sayısı, güvenirlik, esneklik (isteklere anında cevap verebilme), ulaştırmanın emisyon miktarı ve ulaşım sıklığıdır. Bu çalışma kapsamında, ulaştırma maliyeti, ulaştırma süresi ve ulaştırmanın emisyon miktarı değişkenleri EYA’lar ile İYMA’lar arasında farklılığa neden olduğu için kullanılmıştır. Bölüm 2.1’de verilen Türkiye’deki mevcut durum analizinin ardından, bu çalışma kapsamında geliştirilen seçim modelinde kullanılan değişkenler bölüm 2.2’te açıklanmıştır. 2.1 Mevcut Durum Analizi Bu bölümünde, geliştirilen modele bir altyapı oluşturmak için, Türkiye’deki yük taşımacılığı, sera gazı emisyon durumu, EA’lar için yapılan politik düzenlemeler, EA’ların şarj istasyon altyapısı ve ülkemizdeki EA faaliyetleri ve sayıları kısaca incelenmektedir. 22 2.1.1 Türkiye’deki yük taşımacılığı Türkiye’deki yolcu ve yük taşımacılığı; karayolu, havayolu, demiryolu, denizyolu ile yapılmaktadır. Ülkemizde yolcu ve yük taşımacılığında ulaşım türlerinin payları yolcu-km ve ton-km dikkate alınarak hesaplanmıştır (UAB, 2020) ve Çizelge 2.1’de gösterilmiştir. Çizelge 2.1 : Türkiye’de ulaşım türleri arasında taşınan yolcu ve yük payları (%) (UAB, 2020). Ulaşım Türü Yolcu Taşımacılığı (%) Yük Taşımacılığı (%) Karayolu 89,8 89,2 Demiryolu 1,3 4,9 Denizyolu 0,6 5,9 Havayolu 8,3 - Çizelge 2.1’den görüldüğü üzere, karayolu, tüm ulaşım türleri arasındaki hem yolcu (%89,8) hem de yük (%89,2) taşımacılığında en yüksek paya sahiptir. Bunun en önemli nedeni karayolu taşımacılığının diğer ulaşım türlerine göre esnek ulaşım fırsatı sunmasıdır. Bir diğer deyişle, karayolunun bir noktadan diğer bir noktaya aktarmasız taşıma seçeneği sunması ve belli mesafelere kadar hızlı ulaştırma yapabilmesi rekabet avantajını artırmaktadır. Buna ek olarak, diğer ulaşım türlerinin tamamlayıcısı olması bakımından da karayolu, özellikle yük taşımacılığında önemli bir yer teşkil etmektedir (Taşkın, 2016). Türkiye’deki karayollarında bulunan 23 milyon aracın yaklaşık iki milyonu ticari araçlardır. Ticariler içerisinde de hafif ticariler oldukça yaygın olarak tercih edilmektedir. Çizelge 2.2’de ticari amaçla kullanılan araç tiplerine göre değişim oranları gösterilmektedir. Bu oranlara bakıldığında 2018-2019 yılları arasında otomobillerin yaklaşık %1, hafif ticarilerin %0,03 ve orta ve ağır ticari araçların %0,04 küçüldüğü görülmektedir (TÜİK, 2020). Çizelge 2.2 : Ticari amaçla kullanılan araç sayıları ve değişim oranları (TÜİK, 2020). Araç Türü 2018 2019 Değişim Oranı Otomobil 111.150 110.105 %-0,94 Minibüs ve Otobüs 437.000 438.230 % 0,28 Hafif Ticari Araçlar 463.820 463.676 %-0,03 Orta ve Ağır Ticari Araçlar 672.910 672.625 %-0,04 Türkiye’de dizel araçlar, toplam araçların %50’sini oluşturmaktadır ve Türkiye pazarında büyük bir baskınlığa sahiptir (TÜİK, 2020). Dizeller içerisinde ticari 23 araçların oranı ise %75 olup, 2021’de bu oranın %83,5’lere çıkması beklenmektedir (CVO, 2016). Buna ek olarak yollarda olan araçların %21 ise LPG’lidir ve bu araçların sayısında hızlı büyüme söz konusudur. Şekil 2.1’de bu durumu destekleyecek Türkiye’de yakıt türlerine göre araç sayıları gösterilmiştir. Bu şekilden, elektrikli/hibrit araçların toplam oranı %0,3 civarında olup bu oranın son yıllarda üssel bir şekilde artış gösterdiği görülmektedir. Şekil 2.1 : Yakıt türlerine göre araç stok payı (İmre ve diğ., 2021). 2.1.2 Türkiye’de sera gazı emisyonu alanında gelişmeler Türkiye, Birleşmiş Milletler İklim Değişikliği Çerçeve Sözleşmesi kapsamında, 2012 yılı temel alınarak 2030’a kadar CO2 emisyonu %21 oranında azaltmayı hedeflemektedir. Bu kapsamda alternatif yakıt ve temiz araç kullanımının arttırılması hedeflenmiştir (Dünya Enerji Konseyi Türk Milli Komitesi, 2017). AB komisyonu tarafından yayınlanan düşük emisyon stratejisi kapsamında, 2025 ve 2030’de, 2021’e göre %30 daha düşük emisyon olması gerektiği ifade edilmiştir. Bunu başarabilmek için düşük emisyonlu otomobil ve kamyonetlerin üretilmesi hedeflenmektedir. Sonuç olarak, büyük otomobil üreticileri sıfır emisyonlu araçlar için çok yüksek oranlarda yatırım yapmaya başlamışlardır (VW, BMW, Volvo vd.) (Dünya Enerji Konseyi Türk Milli Komitesi, 2017). AB’nin yayınlamış olduğu bu strateji Türkiye’yi doğrudan etkilemektedir. 2017 yılı verilerine göre, Türkiye otomobil üretiminde AB’de beşinci dünyada ise on beşinci sırada ve ticari araç üretiminde ise Avrupa’da birinci sırada olup, toplamda on iki 0,0% 0,1% 0,1% 0,2% 0,2% 0,3% 0,3% 0,4% 0 2 4 6 8 10 12 14 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 E le kt ri kl i-H ib ri t % A ra ç Sa yı sı (M ily on ) Benzin Dizel LPG Elektrikli - Hibrit Elektrikli - Hibrit % 24 otomobil fabrikasına sahiptir (Dünya Enerji Konseyi Türk Milli Komitesi, 2017). Ayrıca, EYA’ların önemli bileşenlerinden biri olan batarya teknolojilerinde ilerleme kaydedilmesi, otomotiv imalatı yarışında rekabet avantajının korunması için gereklidir. Petrol türevi yakıtların doğaya vermiş olduğu zararlar nedeniyle karayolundaki yapılacak iyileşmeler doğaya önemli ölçüde katkı sağlayacaktır. Türkiye’deki karbondioksit emisyonuna neden olan sektörler ve etki dağılımları Çizelge 2.3’te gösterilmiştir. Çizelge 2.3 : Türkiye’de CO2 emisyonlarının sektörlere göre dağılımı (%) (Ustabaş, 2014). Sektörler 1990 1995 2000 2005 2010 2011 Çevre ve Enerji 24,03 27,18 34,03 34,09 34,42 35,32 Sanayi 26,51 24,12 26,54 25,95 17,41 16,61 Ulaştırma 18,33 18,86 15,50 15,60 13,61 13,83 Diğer Sektörler 20,63 19,08 15,70 15,35 19,48 19,72 Endüstriyel İşlemler 10,36 10,66 8,15 8,95 15,02 14,46 Çizelge 2.3’ten görüldüğü üzere, enerji, sanayi, endüstriyel işlemler ve ulaştırma sektörlerin ülkemizdeki CO2 emisyonundaki payı yüksektir. Bu bilgiyle, EA’ların yaygınlaşmasının ulaşımdan kaynaklı emisyon miktarının azalmasına ve dolayısıyla EA’ların ülkemizin gelecekte daha temiz bir çevreye ulaşmasına yardımcı olacağı ortaya çıkmaktadır. Ülkemizde EA’ların ve/veya batarya gibi ana elemanların üretilmesinin, ülkemizin petrolde olan dışa bağımlılığının azalmasına katkı sağlaması beklenmektedir. Bunun gerçekleşmesi için Türkiye’nin kendi yenilebilir enerji kaynaklarını kullanması rekabet üstünlüğü ele geçirmesi anlamında avantaj olarak görülmektedir. Tüm bunlara ek olarak, EA’lar için yedek parça üretimi çevre açısından da Türkiye’ye katkı sağlayacak alanlardan görülmektedir (Ustabaş, 2014). 2.1.3 Türkiye’de şarj istasyonu altyapısı EA’ların altyapı elemanlarından birisi şarj istasyonlarıdır ve bunların yaygınlığı ve konumları EA’ların yaygınlaştırılması için önemlidir. Türkiye’de EA’ların altyapılardan şarj etme olanaklarına bakıldığında, sınırlı sayıda hizmet veren tesis bulunduğu görülmektedir. Ülkemizde 2012’nin ortalarında şarj istasyonu sayısı 45 olup, bulundukları yerler olarak; otomobil yetkili satıcıları, park alanları, dinlenme 25 tesisleri, araç filo park etme noktaları, havalimanları, benzin istasyonları, bazı AVM’ler ve oteller ortaya çıkmaktadır (Ustabaş, 2014; Polat, 2015). 2020 sonu itibariyle Türkiye’de şarj istasyonu kurulumunu Eşarj, ZES, Gersan, Voltrun ve Sharz firmaları tarafından yapılmaktadır. Tüm illerde en az bir tane olmak üzere 2000’i aşkın şarj ünitesi kurulmuştur (TEHAD, 2020). Şekil 2.2’de Tükiye’deki güncel şarj istasyonu noktaları gösterilmiştir. Şarj istasyonların yoğun olarak kurulduğu bölgelerin büyükşehir olan iller olduğu görülmektedir. İstanbul en çok şarj istasyonun olduğu bölge olarak lider konumdadır. Ardından, başta Ankara ve İzmir olmak üzere diğer büyükşehirler gelmektedir. Şekil 2.2 : Türkiye’deki şarj istasyon noktaları (TEHAD, 2020). Çizelge 2.4’te görüldüğü gibi, yavaş, normal ve hızlı olmak üzere üç farklı tipte şarj yöntemi bulunmaktadır. Bu şarj etme yöntemlerinin şarj süreleri ise sırasıyla 6-8 saat, 3-4 saat ve 30 dk-1 saattir. Türkiye’de satılan araçların ortalama batarya kapasiteleri yaklaşık olarak 40 kW’tır. Türkiye’de kurulan şarj istasyonlarında, EA’ların şarj etmede alternatif şarj (alternative charge-AC) ve DC yöntemleri kullanılır. Bu yöntemlerden AC şarj gücü olarak, 3,7, 11 ve 22 kW olarak çeşitlilik gösterirken DC’de bu değerler 12 ve 45 kW olarak görülmektedir (Sezen ve İşler, 2017). Çizelge 2.4 : Şarj tiplerine göre şarj süreleri (Sezen ve İşler, 2017). Sektörler Yavaş Şarj Normal Şarj Hızlı Şarj Özellikler 220-240 V 16 A 380 V 16 A 380 V 32 A Şarj Süresi 6-8 Saat 3-4 Saat 30 dk-1 Saat Şarj Yerleri Ev veya İş yerinde Otopark Şehir dışı yollar, Ana Arter Bağlantı Noktaları, Acil Şarj İhtiyaç Noktaları 26 Diğer yandan, literatür taraması ve birincil kaynaklardan elde edilen bilgiler sonucunda Türkiye’de yük taşımacılık filosuna sahip firmaların genellikle depolarına ait şarj istasyonlarının veya kurmak için girişimlerin bulunmadığı ortaya çıkmaktadır. Dolayısıyla, bu durum EYA’ların yaygınlaşmasını ve işletmelere uygulanabilirliğini olumsuz olarak etkilemektedir. 2.1.4 Türkiye’de elektrikli araç düzenlemeleri Dünya genelinde EA kullanımını yaygınlaştırmak amacıyla farklı türlerde teşvik ve destekler verilmektedir. Özellikle dünyanın yeni teknolojileri benimseme alanında önde gelen ülkelerinde (AB ülkeleri, ABD vb.) EA’lara satın alma teşviği yanı sıra EA üretimindeki çeşitliliğin artması ve batarya gibi önemli bileşenlerinin üretilmesi için AR-GE destekleri bulunmaktadır. Türkiye’de de EA’lara verilen teşvik ve destekler mevcuttur. Bu ayrıcalıklardan biri, EA’lara verilen özel tüketim vergisindeki (ÖTV) indirimlerdir. 2020 yılı itibariyle uygulanan Katma Değer Vergisi (KDV) ve ÖTV oranları Çizelge 2.5’te gösterilmektedir. Çizelge 2.5 : Elektrikli ve İYMA vergi oranları (Sezen ve İşler, 2017). Araç Türü Motor Gücü/Hacmi KDV ÖTV Elektrikli Araç 85 kW ve altı %18 %3 86-120 kW %18 %7 121 kW ve üstü %18 %15 İYMA 1600 cc ve altı %18 %45 1601-2000 cc %18 %90 2001 cc ve üstü %18 %145 Bununla birlikte, EYA’ların Motorlu Taşıtlar Vergisi (MTV), İYMA’ların MTV’sinin %25’i kadar (URL-1) yapılmıştır. Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK), üniversitelerce bu alanda yapılan çalışmaları AR-GE kapsamında desteklemektedir (TÜBİTAK, 2019). 2.1.5 Türkiye’de elektrikli araç faaliyetleri Türkiye’de EA’larla ilgili ilk çalışma, TÜBİTAK tarafından yapılmıştır. İlk zamanlarda TÜBİTAK, çeşitli üniversite ve farklı otomobil üreticilerine lityum iyot pillerin geliştirilmesi için destek vermiştir (Şenlik, 2012). TÜBİTAK, önümüzdeki 50 yıllık süreçte araç sayısının artacağını ifade ederek, EA’ların ülkemizde yaygınlaşması ve Türkiye’nin EA teknolojisinde dünyada etkili rol oynaması için destekler vermeye devam etmektedir. EA’ların enerji yönetim sistemleri, motor ve bataryalarının 27 geliştirilmesi, EA’ların taşıt dinamiğine ve kontrolüne yeni yaklaşımların ortaya çıkarılması ve EA’ların motor performanslarının, emisyon çıktıları dikkate alınarak arttırılması gibi alanlar, TÜBİTAK tarafından ilan edilen öncelikli alanlar listesinde yer almaktadır (TÜBİTAK, 2019). Ülkemizde ilk EA üretimi ve satışı 2011’de yapılmıştır. Tamamen elektrikli olan araçların sayısı yaklaşık 1773 adettir (TEHAD, 2021). Ülkemizde EA sayılarının bu kadar az olmasının sebepleri arasında, satın alma sonrası maliyet kalemlerinin bulunması sayılabilir. CVO (2016) araştırmasının sonuçlarına göre; ticari filo sahiplerinin sadece %5’inde elektrik veya hibrit araç bulunmaktadır. Bu konuda resmi bir istitistik olmamasına rağmen, yapılan bir saha araştırmasında Türkiye genelinde toplamda 79 EYA olduğu gözlemlenmiştir (Borusan Lojistik, 2018). Türkiye’de filolarında EA veya hibrit araç bulunduran kurum ve EA sayıları Çizelge 2.6’da gösterilmektedir. Çizelge 2.6 : Türkiye’de EA kullanan firmaların listesi ve bünyesindeki EA sayısı. Firmalar 2018 Aras 39 TNT Express 13 Sürat Kargo 11 Migros 7 Ülker 2 DHL 2 PTT 2 Borusan Lojistik 1 Sofra Grup 1 KÜHNE NAGEL 1 Toplam 79 2.1.6 Elektrikli yük araçlar çalıştayı ve sonuçları Bir önceki bölümde belirtildiği üzere, yük taşımacılığında EYA kullanımının çok sınırlı olması bu alanda bilgi eksikliğine neden olmaktadır. İlgili firmalardaki yetkin olmayan kişiler olmaması, veri sahibinin yeterli zamanının bulunmaması ve veri paylaşma isteksizliği sonucu veri toplama güçlükleri ortaya çıkmaktadır. Bu kapsamda, Electric Urban Freight and Logistics (EUFAL) isimli AB projesi (URL-2) kapsamında İTÜ ve Borusan ortaklığında 2018 yılında EYA’ların filoların katılım kararını etkileyen aktörler ile bir arama toplantısı (çalıştay) gerçekleştirilmiştir. Bu toplantıda; batarya üreticileri, araç üreticileri, lojistik firmaları, ilgili akademisyenler 28 ve sivil toplum kuruluşlarından temsilciler bulunmuştur. Arama toplantısı sonrasında elektrikli araçlar için kolaylaştırıcı etmenler ve engeller ortaya çıkarılmıştır. Gerçekleştirilen arama toplantısı sonucunda çıkarılan kolaylaştırıcı ve engellere ait tüm etkenler altyapı, ekonomik, politik, teknolojik, operasyonlar ve teknik etkenler, kullanıcı beklentileri, iş birlikleri ve çevre başlıkları altında gruplandırılmıştır. Aşağıda engel ve kolaylaştırıcılara ait olan etkenler listelenmiştir. Çalıştayda belirtilen EYA sisteminin altyapısına ait engeller aşağıda sıralanmaktadır. § Şarj ve elektrik altyapısına yönelik engeller o Şarj istasyon sayısının yetersizliği o Mevcut elektrik altyapısı ile hizmet sağlama zorluğu o Elektrik şebekelerine yapılacak altyapı yatırımının yetersiz olması o Enerji altyapı sistemlerinin uyumsuz olması ve standardizasyon sağlanamaması § Araç ve servis altyapısına yönelik engeller o Yeterli ve ucuz EYA olmaması o Bazı araçların tasarımından kaynaklı taşıma kapasitesinin düşük olması o Yan sanayiinin yeterince gelişmiş olmaması o Elektrikli araç bakım merkezlerinin yaygın olmaması § Diğer altyapı engelleri o Trafiğin sıkışık olmaya devam etmesi ve trafikte zaman harcanması o Yük dağıtımı, toplama ağının kurulmamış olması Toplantı kapsamından katılımcıların ifade ettikleri ekonomik engeller aşağıda sıralanmaktadır. § Batarya maliyetinin yüksek olması § EYA satın alma maliyetinin ülkemizdeki dolar kurundan dolayı yüksek olması § Ticari araçlarda toplam edinme maliyetini geri ödeme yılının yüksek olması Politik engeller de arama toplantısında tartışılan bir diğer etken olarak karşıya çıkmaktadır. Bu gruba ait engeller aşağıdaki gibidir. § Ekonomik dalgalanmanın belirsizlik yaratması § Teşvik ve desteklerin yeterli olmaması § EA’lara geçişle ilgili ulusal eylem planı ve stratejilerin yetersiz olması § Yerel yönetimlerin istenen desteği sağlamaması 29 § Pil teknolojilerinde dışarıya bağımlı olunması Kullanıcı beklentilerinin karşılanmamasına yönelik engellerden aşağıdaki gibi bahsedilmektedir. § Batarya geri dönüşümü konusunda kullanıcı ve üreticilerin aklında hala soru işaretleri olması § Kullanıcıların, bilgi eksikliğinden kaynaklanan gerekçelerle değişime direnç göstermesi § Elektrik motoru ve batarya sistemlerinin entegrasyonundan dolayı kullanıcıların güvenlik (arıza) endişesi Katılımcılar, bataryaların kullanım ömründen dolayı bir süre sonra batarya çöplerinin ortaya çıkması ile çevrenin kirleneceğini ifade etmişlerdir. Buradan hareketle, çevresel duyarlılığa sahip firmalar EYA’ları bünyelerine katma aşamasında bu durumu bir engel olarak nitelendirmişlerdir. EYA’lara ait teknoloji açısından değerlendiren katılımcıların söz ettiği engeller aşağıda sıralanmaktadır. § Batarya teknolojilerinin yetersizliği § Menzilin henüz istenen seviyede olmaması § Şarj süresinin uzun olması § Bataryaların kullanım ömründen dolayı bir süre sonra batarya çöplerinin ortaya çıkması EYA’ların benimsenmesi ve yayılımı konusunda aktörler arası iş birliklerin önemli bir yeri olduğu belirtilmektedir. İşbirliklerinden kaynaklı engeller şu şekildedir: § Üreticinin yalnız bırakılması, devlet-üretici-operatör iş birliğinin sağlanamaması § Kamu-özel sektör-üniversite iş birliğinin yetersiz olması Ülkemizde teknik anlamda bakım/tamir işlerinin gelişmemiş durumda olması, EYA’ların tedarik zinciri yapısında eksikliklerin olduğunu göstermektedir. Buna ek olarak, Türkiye’nin coğrafyasının engebeli yapısı EYA’ların verimli bir şekilde kullanılmasına ve bundan dolayı yaygınlaşmasına bir engel olarak görülmektedir. EYA’ların aktif şarj kullanımlarının coğrafi yapıdan kaynaklı (yokuş, tepe vb.) arttığını ifade eden katılımcılar, bu etkeni EYA’ların tercih edilmesini zorlaştırdığını belirtmişlerdir. 30 Diğer yandan, EYA’ların benimsenmesi ve yayılımı için belirtilen birtakım kolaylaştırıcılar bulunmaktadır. Katılımcılar, aşağıda listelenen ekonomik faktörlerin EYA’ların yaygınlaşmasını kolaylaştırdığını belirtmişleridir. § Düşük işletme maliyeti sağlaması § Lojistik operasyon maliyetlerinde düşük enerji maliyeti sağlaması § Teknoloji geliştirme evresinde her geçen gün maliyetlerin azalmaya devam etmesi § İçten yanmalı otomobile göre aynı yolda EA ile 3-4 kat daha ucuza gidilmesi § Ticari araç büyüklüğü ve taşınan yükün tipi ne olursa olsun ekonomik ve doğa dostu bir çözüm olması Çalıştayda belirtilen bir diğer kolaylaştırıcı etken grubu politik olandır. Bu etken grubu içerisinde ÖTV teşviği yapılması ve ülkede petrol bağımlılığının önüne geçilmesi yer almaktadır. Çevre kirliliğine ve sürdürülebilirliğe yönelik duyarlılığın artması ile kullanıcı beklentilerinin karşılanmasının ve bu bağlamda, EYA’ların tercih edilmesinin gerçekleşebileceği ifade etmişlerdir. Katılımcılar çevre açısından EYA’ların benimsenmesi gerektiğini vurgulayarak aşağıda sıralanan etkenleri ifade etmişlerdir. § Çevreci olması § Gürültü kirliliğini önlemesi § Petrol bağımlılığının önüne geçmesi § Karbon emisyonunun azaltması EYA’ların yaygınlaşmasına teknoloji iki yönlü etki etmektedir. Yukarıda ifade edildiği gibi teknoloji EYA’lar için bir engel olabilmenin yanında, aynı zamanda bir kolaylaştırıcı olarak da görülmektedir. Teknoloji kolaylaştırıcı etkenleri aşağıda sıralanmıştır: § Şarj üniteleri, pil merkezleri, yeni eğitim dalları gibi yeni iş kolları yaratması § Otonom ve bağlantılı yeni mühendislik yaklaşımlarını desteklemesi § EA’ların akıllı sistemler ve otonom sürüş gibi teknolojiler ile uyumlu olmasından dolayı şehir içindeki trafik yoğunluğunu ve insan hatasını azaltması Katılımcılar, EYA sisteminde bulunan aktörler arasında yapılan iş birliklerin EYA’ların yayılmasını etkilediğini, Türkiye’nin AB ile entegrasyon kabiliyetinin var 31 olması ve bilişim sektörüyle iş birliğine açık olması EYA’ların kullanılabilirliğini olumlu yönde desteklediğini ifade etmişlerdir. Çalıştay kapsamında operasyonel etkenler de tartışılmıştır. § 10 yıllık bakım maliyetleri karşılaştırmasında EA’lara büyük avantaj sağlaması § Bakım kolaylığı sağlaması § Batarya sistemlerinin gelen ağırlık miktarının azaltılarak taşınabilir yük miktarının artırılması § Lojistik firmalarının modernize olması § Şoförlerin daha az yorulması Aynı şekilde, EYA’ların yaygınlaşmasını teknik açıdan kolaylaştıracak etkenler arasında teknik bilgi birikimi (know-how) oluşumu ve motor ağırlığından kurtulan araçların daha verimli hale gelmesi yer almaktadır. Son olarak, diğer etkenler olarak EYA’ların enerji verimliliği sağlaması, ülkemizdeki dijital devrime uygun genç nüfus olması ve global markaların konuya ağırlık vermesi bulunmaktadır. Arama toplamasında EYA sistemi için ortaya çıkarılan kolaylaştırıcı ve engellerden hareketle bazı öneriler getirilmiştir. Öneriler ve çıkarılan önemli unsurlar aşağıdaki şekilde sıralanmıştır. § Belirli semtlere fosil yakıtlı araçların girişinin engellenmesi § Avrupa’da devreye girecek olan karbondioksit düzenlenmesinin ülkemize uyarlanması § Yenilenebilir enerji kaynaklarından elde ettiğimiz elektrik kullanılırsa temiz enerjinin kullanılacak olması § İndirimli otopark avantajı sağlanması § Devlet desteği sağlanması ile yüklerin konsolide taşıma imkânı § Evde şarj imkânı sunulması § Kargo sektörünün daha küçük araçlara ihtiyacı olması § Yeni teknolojiden pay alarak yeni bir marka yaratılması Arama toplantısında katılımcıların ortak olarak vardıkları kanı, üreticileri de işin içine katarak paydaşlar bir araya getirilmeli, yurtdışında paylaşılan deneyimler tüm paydaşlarla paylaşılmalı, Türkiye’nin lojistik karnesi açıklanmalı, kullanıcıların deneyimleri paylaşılmalı ve ortak bilgi havuzu kurulmalıdır. Ayrıca, geleceğe dair 32 nerede hangi kapasitede şarj istasyonu kurulması gerektiği belirtilmeli, sevkiyat bazlı rota optimizasyonu yapmalı gibi öneriler de ortaya çıkmıştır. 2.2 Değişken Seçimi Bu aşamada, ilk olarak, literatür çalışmasından elde edilen bulgulardan yararlanılarak, EYA’ların kullanımına katkıda bulunabilecek ve EYA’ları İYMA’lardan ayırmaya yardımcı olabilecek değişkenler aşağıdaki şekilde belirlenmiştir: a. Sefer Başına Maliyet: Literatürde mevcut EYA ve İYMA kıyaslama yapan çalışmalar (örn; Figenbaum, 2018), EYA’lar ile İYMA’lar arasında maliyet farkını ortaya koymuştur. Bu sebeple, dinme maliyetleri ve operasyonel maliyetler EYA’lar ve İYMA’lar arasında farklılık gösterdiği için, “sefer başına maliyet" değişkeni analize eklenmiştir. b. Çevre Etkisi: EYA’ların İYMA’lara göre daha çevreci (örn; Falcão ve diğ., 2017) olduğu literatürde vurgunlanmaktadır. Bu etkiden dolayı bu çalışmada “çevre etkisi” değişkeni kullanılmıştır. c. Sefer Süresi: EYA’yı şarj etme süresi şarj etme yöntemine göre 30 dakika ile 12 saat arasında değişkenlik göstermektedir (World Economic Forum, 2021). Bir İYMA’nın yakıt deposunu doldurması ise çok daha kısa bir zaman almaktadır. Ayrıca, EYA’ların sürüş menzili, pil kapasiteleri tarafından sınırlanmaktadır. Buna göre, EYA’ların teslimat rotalarını tamamlayabilecekleri süre de geleneksel araçlar ile farklılaşmaktadır. Bu etkenler sefer sürelerini değiştireceği için, “sefer süresi” değişkeni de analize eklenmiştir. d. Sefer Mesafesi: Benzer şekilde, EYA’ların sınırlı menzillere (Figenbaum, 2018) sahip olması planlanacak rotaları kısıtlamaktadır. Ayrıca, belirlenen rota boyunca şarj istasyonlarının olup olmadığı veya yükleri alma/bırakma sırasında şarj etmenin mümkün olup olmadığı da EYA’ların rota mesafesini etkilemektedir. Bu bilgiler ışığında, "sefer mesafesi" değişkeni EYA’lar ile İYMA’lar arasında farklılık gösterdiği için analiz kapsamına alınmıştır. e. Sefere Ait Yük Sınıfı: EYA’ların pillerinin belirli bir yer kaplaması (örn; Giordano ve diğ., 2018) nedeniyle taşınacak yük kapasitesi İYMA’lara göre 33 daha düşüktür. Bu farklılıktan dolayı çalışmada, “yük boyutu” değişkeni de dikkate alınmıştır. Özetle, seçim modelinde kullanılan değişkenler; sefer mesafesi, sefer maliyeti, sefer süresi, yük miktarı ve araç türünün çevresel etkisi olarak seçilmiştir. Bu değişken değerleri EYA’lar ve İYMA’lar arasında farklılık göstermektedir. 2.2.1 Değişken seviyelerinin belirlenmesi Belirtilen seçim araştırması kapsamında, katılımcıların tasarlanan anketi etkin cevaplandırabilmesi için belirlenen değişkenlere ait seviyelerin gerçek hayatta karşılaşılan değerlere yakın olması gerekmektedir. Değişken seviyelerini doğru bir şekilde saptamak için Türkiye’nin öncü perakende firmalardan birinin İstanbul şehir içinde 2019 yılında yapmış olduğu dağıtım verileri alınmıştır. Bu dağıtım verisindeki yük miktarları, literatürde sıklıkla kullanılan (örneğin Talebian ve diğ. (2018)) yük miktarı sınıflamalarına uygun olarak, sırasıyla hafif, orta ve ağır sınıf yük kapsamında değerlendirilen 0 ile 4 ton arası, 4 ile 15 ton arası ve 15 ton üzeri değerlerden oluşmaktadır. Alınan veri içerisinde yük miktarı verisine ek olarak, araç tipi, hangi müşterilerin hangi rotada olduğu, sefer süresi, rota mesafesi ve maliyeti bulunma