Cuma , 24 Ocak 2020
Anasayfa / Rekabet Kurumu / REKABET KURULU KARARLARINDA KULLANILAN İKTİSADİ ANALİZLERE YÖNELİK EL KİTABI EKONOMİK ANALİZ

REKABET KURULU KARARLARINDA KULLANILAN İKTİSADİ ANALİZLERE YÖNELİK EL KİTABI EKONOMİK ANALİZ

REKABET KURULU KARARLARINDA KULLANILAN İKTİSADİ ANALİZLERE YÖNELİK  EL KİTABI

 

    EKONOMİK ANALİZ ve
ARAŞTIRMA DAİRESİ BAŞKANLIĞI
2019

SUNUŞ
Bilindiği üzere rekabet hukuku, hukuk ve iktisat disiplinlerini bir
araya getiren bir çalışma alanıdır. Bu alanda iktisat disiplininin
rolü son yıllarda belirgin bir şekilde artmaktadır. Bu süreçle
birlikte rekabet hukukunda yararlanılan iktisadi/sayısal
analizlerin gün geçtikçe daha da karmaşıklaştığı gözlenmektedir.
Rekabet Kurumunun 22 yıllık uygulamaları dikkate alındığında,
dünyadaki gelişmelere paralel bir şekilde Kurul kararlarında da
giderek artan bir oranda iktisadi/sayısal analizlere yer verildiği
görülmektedir.
Rekabet Kurumunun üzerinde önemle durduğu görevlerden biri,
“Rekabet Savunuculuğu” olarak ifade edilen, rekabet hukukunun
tanıtılması ve toplumda rekabet bilincinin artırılmasıdır. Kurumun
bu misyon çerçevesinde bugüne kadar kamuoyu ile paylaştığı
başta “Kobiler İçin Rekabet Hukuku”, “Tüketiciler İçin Rekabet
Hukuku” ve “Rekabet Terimleri Sözlüğü” olmak üzere çok sayıda
yayını bulunmaktadır. Bu kapsamda Kurum bünyesinde yapılan
iktisadi/sayısal analizlere ilişkin olarak bir çalışma yapılmasının
paydaşlarımızda farkındalık yaratılmasında yararlı olacağı
değerlendirilmiştir.
Bu amaçla hazırlanan ve Rekabet Kurulu kararlarında yararlanılan
nicel analiz yöntemlerini basit ve yalın bir şekilde aktarma
hedefiyle kaleme alınan “Rekabet Kurulu Kararlarında Kullanılan
İktisadi Analizler” başlıklı çalışmamızı, tüm paydaşlarımızın
bilgisine sunmak isteriz.
Bu çalışmanın hazırlanmasında emeği geçen başta Ekonomik
Analiz ve Araştırma Dairesi Başkanı Zeynep MADAN olmak üzere
söz konusu Daire’de görev yapan Rekabet Başuzmanı Tarkan
ERDOĞAN’a, Rekabet Uzmanı Seda N. BAYRAMOĞLU’na,
Araştırma Uzmanı B. Sinem DEMİR’e, İdari Hizmet Yetkilisi
Dr. M. Fazıl ÖZKUL’a ve ayrıca bu çalışmaya katkı ve destek
sağlayan Rekabet Başuzmanları Şerife Demet KORKUT ile
Şamil PİŞMAF’a teşekkür ediyorum.
Rekabet savunuculuğu alanındaki faaliyetlerimiz çerçevesinde
Rekabet Kurumunun rekabet iktisadı alanındaki tecrübesinin
ve kapasitesinin bir yansıması olan bu yayınımızı tüm ilgililere
faydalı olmasını diliyoruz.
Prof. Dr. Ömer TORLAK
İÇİNDEKİLER
GİRİŞ.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .7
1. İLGİLİ PAZARIN BELİRLENMESİNE YÖNELİK ANALİZLER.. . . . . . . . . . . . . . . 7
1.1. Korelasyon Analizi.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.2. Granger Nedensellik Testi.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.3. Şok Analizi / Doğal Deney.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.4. Elzinga-Hogarty Ticaret Akışı Testi.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.5. Varsayımsal Tekel Testi.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
1.5.1. SSNIP Testi (Small but Significant and
Non-Transitory Increase in Prices Test).. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
1.5.2. Kritik Kayıp Testi.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
1.5.3. FERM Testi (Full Equilibrium Relevant Market Test).. . . . . . . . . . . . 30
2. REKABETİN ÖNEMLİ ÖLÇÜDE AZALTILMASININ
TESPİTİNE YÖNELİK SAYISAL ANALİZLER.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
2.1. Fiyat Yoğunlaşma Modelleri.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
2.2. Birleşme (Yoğunlaşma) Simülasyonları.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
2.3. Sapma Oranı (Diversion Ratio) ve Yukarıya Doğru
Fiyat Baskısı (Upward Pricing Pressure) Analizi.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
3. REKABETİ SINIRLAYICI ANLAŞMA VE UYUMLU
EYLEMLERDE KULLANILAN İKTİSADİ ANALİZLER.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.1. Yapısal Kırılma Analizi – Chow Testi. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
3.2. Varyans/Standart Sapma Analizi.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.3. Farkların Farkı Analizi.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
YARARLANILAN KAYNAKLAR.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53

7
GİRİŞ
Rekabet Kurulunun bugüne kadar kararlarında yer verdiği
iktisadi analizleri üç temel başlık altında toplamak mümkündür.
Bunlardan ilki, ilgili pazarın belirlenmesine yönelik yapılan
analizlerdir. Bu bölüm Kurulca gerçekleştirilen analizlerin
büyük kısmını oluşturmaktadır. İkinci başlıkta ise ağırlıklı olarak
birleşme devralmaların değerlendirilmesinde kullanılan rekabetin
azaltılmasının tespitine yönelik analizler yer almaktadır. Son
başlıkta ise rekabeti sınırlayıcı anlaşmalara ve uyumlu eylemlere
ilişkin kararlarda kullanılan iktisadi analizlere yer verilmektedir.
1. İLGİLİ PAZARIN BELİRLENMESİNE YÖNELİK ANALİZLER
Rekabet iktisadı uygulamalarında, inceleme kapsamındaki
teşebbüslerin pazar güçlerinin ölçülmesi başlıca hedefler
arasındadır. Bu amaçla öncelikle, üzerinde pazar gücünün var
olup olmadığının değerlendirileceği ürün kümesinin veya coğrafi
alanın ya da rekabet hukukundaki ifadesiyle ilgili pazarın sınırları
belirlenmektedir.
İlgili ürün pazarının tespitinde, tüketicinin gözünde fiyatları,
kullanım amaçları ve nitelikleri bakımından birbirleriyle
değiştirilebilir veya ikame edilebilir olarak kabul edilen bütün
mal veya hizmetlerden oluşan pazar dikkate alınmaktadır. İlgili
coğrafi pazarlar ise teşebbüslerin, mal ve hizmetlerinin arz ve
talebi konusunda faaliyet gösterdikleri, rekabet koşullarının
yeterli derecede homojen ve özellikle rekabet koşulları komşu
bölgelerden hissedilir derecede farklı olduğu için bu bölgelerden
kolayca ayrılabilen bölgeler olarak tanımlanmaktadır1.
1 Ayrıntılı bilgi için bkz. İlgili Pazarın Tanımlanmasına İlişkin Kılavuz (2008),
Rekabet Kurumu https://www.rekabet.gov.tr/Dosya/kilavuzlar/ilgili-pazarintanimlanmasina-
iliskin-kilavuz1.pdf, Erişim tarihi: 8.1.2019
8
1.1. Korelasyon Analizi
Korelasyon, iki değişken arasındaki karşılıklı bağımlılığı belirten
genel bir terimdir2. Literatürde bir değişkendeki değişim, diğer
değişkendeki değişim ile bağlantılıysa bu iki değişken arasında
“korelasyon” olduğu ifade edilmektedir. Korelasyon analizi ise bu
değişkenler arasındaki karşılıklı bağımlılığın derecesini ölçmek
için kullanılan istatistiksel bir tekniktir. Bu yöntem, görece
düşük veri gereksinimi ve uygulama kolaylığı nedeniyle rekabet
hukuku süreçlerinde tercih edilebilmektedir. En çok başvurulan
korelasyon analizlerinden olan fiyat korelasyonu analizi/testi,
özellikle birleşme devralma incelemeleri kapsamında ilgili
pazarın belirlenmesinde kullanılabilmektedir.
X ve Y gibi iki değişken arasındaki doğrusal ilişkinin gücünü
ve yönünü gösteren korelasyon katsayısı aşağıdaki gibi
hesaplanabilir:
: X ve Y arasındaki kovaryanstır.
ve : X ve Y’ye ait standart sapmalardır.
Korelasyon katsayısı “–1” ve “+1” arasında değerler almaktadır.
“–1” (negatif) korelasyon katsayısı, değişkenler arasında ters
yönlü tam doğrusal ilişkiyi; “+1” (pozitif) korelasyon katsayısı
2 EVERITT, B. S. ve A. SKRONDAL (2010), The Cambridge Dictionary of Statistics,
Fourth Edition, Cambridge University Press, 2010
9
aynı yönlü tam doğrusal ilişkiyi belirtmektedir3. “0” korelasyon
katsayısı ise iki değişken arasında doğrusal bir ilişki olmadığını
ifade etmektedir. Ancak bu durum değişkenlerin bağımsız
oldukları anlamına gelmemektedir.
Korelasyonun mutlak değeri ne kadar büyükse değişkenler
arasındaki ilişki de o kadar güçlüdür. Bununla birlikte iki
değişken arasında gözlenen birlikte hareket, analiz içinde yer
almayan ancak her iki değişkeni de etkileyen, şok etkiler gibi
başka değişkenlerden de kaynaklanabilmektedir. Bu nedenle
iki değişkenin birlikte hareket etmesi, daima bu iki değişken
arasında nedensellik ilişkisinin varlığını göstermemektedir.
Sahte korelasyon olarak adlandırılan bu durumda, gerçekte
birbirinden bağımsız olan değişkenler arasında korelasyonun
yüksek çıkması tesadüfen (şans eseri) de olabilmektedir.
İlgili pazarın belirlenmesinde fiyat korelasyonu analizinden
yararlanılmasının altında yatan mantık şu şekildedir: İnceleme
kapsamında olan ürünlerin aynı pazarda yer alması durumunda,
bu ürünlerin fiyat açısından birbirleri üstünde baskı kurmaları, bir
başka deyişle birbirleriyle rekabet etmeleri ve bunun sonucunda
da uzun vadede ürünlerin fiyatlarının benzer bir seyir göstermesi
beklenmektedir. Söz gelimi bir ürüne zam gelmesi durumunda o
ürüne olan talebin en azından bir kısmının rakip ürüne kayması
ve böylelikle arz-talep dengesi sonucunda rakip ürünün fiyatının
yükselmesi öngörülmektedir4.
İki fiyat serisi arasındaki korelasyon katsayısı “+1” seviyesine
yaklaştıkça ilgili ürünlerin fiyat hareketleri arasındaki benzerlik
3 Pozitif korelasyon her iki değişkenin değerinin birlikte arttığını ya da birlikte
azaldığını, negatif korelasyon ise değişkenlerden biri artarken diğerinin değerinin
azaldığını ortaya koymaktadır.
4 ÖZKUL, M. F. (2017), İlgili Pazarın Belirlenmesinde Kullanılan Kantitatif
Yöntemler ve Güncel Uygulamalar, Finans Politik&Ekonomik Yorumlar Cilt 54, s:
624, s. 18
10
artarken, bu değerden uzaklaştıkça söz konusu benzerlik
azalmaktadır. Benzer şekilde aynı coğrafi alan içinde yer
alan ürünlerin fiyatlarının farklı coğrafi alanlarda değişime
konu ürünlere kıyasla daha yüksek korelasyon göstermesi
beklenecektir. Bu bakımdan, fiyat korelasyonu analizi hem
ilgili ürün pazarının hem de ilgili coğrafi pazarın tespiti için
yararlanılabilen bir testtir.
Öte yandan ilgili pazarın tanımlanmasında fiyat korelasyonu
testinin bazı önemli zayıflıkları da bulunmaktadır5. Öncelikle bu
test, talep esnekliklerini tahmin etmeye yönelik ekonometrik
modellere göre daha az güvenilirdir. İlgili pazarın gerçekte
olduğundan daha dar ya da tam aksine daha geniş şekilde
tanımlanmasına sebep olabilmektedir. Fiyat korelasyonu
analizindeki zayıflıklardan bir diğeri, yukarıda bahsi geçen sahte
korelasyon sorunudur6. Söz gelimi, esasen farklı pazarlarda yer
alan iki ürünün fiyatı, her iki ürünü de etkileyen şoklar nedeniyle
benzer hareket edebilmekte, böylelikle söz konusu ürünlerin
fiyatları arasında yüksek bir korelasyon gözlenmesine neden
olabilmektedir. Dolayısıyla iki ürün arasındaki korelasyonun
yüksekliğinin rekabetçi etkileşimden değil; enflasyon, ortak
giderler, mevsimsellik, entegre değişkenler vb. kaynaklı olma
ihtimali bulunmaktadır.
Fiyat korelasyonu analizi ilk olarak ilgili pazarın belirlenmesinde,
4054 sayılı Rekabetin Korunması Hakkında Kanun’un (4054
sayılı Kanun) 6. maddesi kapsamında dışlayıcı uygulama
iddialarına yönelik bir inceleme olan, 2003 tarihli Ülker7
kararında kullanılmıştır. Kurul Ülker’in hâkim durumunu tespit
5 BISHOP, S ve M. WALKER (2010), The Economics of EC Competition Law:
Concepts, Application and Measurement, Third Edition, Sweet and Maxwell,
London, s. 493
6 DAVIS, P. ve E. GARCES (2010), Quantitative Tecniques for Competition and
Antitrust Analysis, Princeton University Press, New Jersey, Princeton s. 176–177
7 9.6.2003 tarihli ve 03–40 /436–187 sayılı Kurul Kararı
11
etmek bakımından öncelikle bisküvi, kek, çikolata ve çikolata
kaplamalı ürünlerin aynı pazarda mı yoksa farklı pazarlarda
mı yer aldığını sorgulamıştır. Mevcut fiyat bilgileri ile bisküvi,
kek, kraker ve krem çikolata olmak üzere 4 ana grupta toplam
13 ürün arasındaki korelasyon katsayıları hesaplanmıştır. Bu
hesaplamada enflasyon etkisini bertaraf etmek için fiyat verileri
deflate edilmiştir. Bu analiz sonucunda ana gruplar arasındaki
korelasyonun yüksek çıkmasından dolayı ilgili ürün pazarı
bisküvi, kek, çikolata olarak bir bütün halinde belirlenmiştir.
Rekabet Kurulunun 2006 tarihli Frito Lay8 kararında,
soruşturmanın muhatabı Frito Lay tarafından ilgili pazarın
“macro snack” yani “iki öğün arasında tüketilen atıştırmalık
yiyecekler” pazarı şeklinde geniş olarak belirlenmesi gerektiği
ileri sürülmüş ve buna dayanak olarak da fiyat korelasyon
analizi gösterilmiştir. Rekabet Kurulu ise korelasyon analizinin
zayıf yönlerini (ortak maliyetler, enflasyon gibi) ortaya
koyarak bu hususlara dikkat edilmediği takdirde bu analiz ile
ulaşılan sonuçların güvenirliliğinin azalacağını vurgulamıştır.
Değerlendirme sonucunda Kurul, teşebbüsün ileri sürdüğü fiyat
korelasyon analizine dayalı geniş pazar tanımını kabul etmemiş;
diğer ölçütleri9 dikkate alarak ilgili ürün pazarını “paketlenmiş
cips pazarı” olarak belirlemiştir.
Rekabet Kurulunun birleşme devralmalarda ilgili ürün pazarının
belirlenmesine yönelik olarak fiyat korelasyonu analizini
kullandığı karar ise 2007 tarihli Cadbury/Intergum/Dandy/
Falım10 devralma kararıdır. Kurul tarafından dosya kapsamında
8 6.4.2006 tarihli ve 06–24/304–71 sayılı Kurul Kararı
9 Fiyat seviyelerinin çok farklı oluşu, rakiplerin değerlendirmeleri, yerinde inceleme
sırasında bulunan Frito Lay’ın pazarı gerçekte bu kadar geniş tanımlamadığına
yönelik bilgi ve belgeler vb.
10 23.8.2007 tarihli ve 07–67/836–314 sayılı Kurul Kararı
12
sakız pazarının şekersiz sakız, şekerli sakız ve tatlandırıcılı
sakız şeklinde üç alt kategorisinin ayrı birer ilgili ürün pazarı
olup olmadığının tespiti için korelasyon analizi yapılmıştır. Bu
doğrultuda üç alt kategorideki, son üç yıldaki ortalama reel
fiyat hareketleri incelenmiş; ancak kategoriler arasındaki fiyat
korelasyonlarının yüksek çıkmadığı tespit edilmiştir. Sonuç
olarak söz konusu segmentlerin her biri ayrı birer ürün pazarı
olarak tanımlanmıştır.
1.2. Granger Nedensellik Testi
Son yıllarda korelasyon analizine tamamlayıcı olması amacıyla
fiyat serilerine dayalı ekonometrik testlerin kullanılmaya
başlandığı görülmektedir11. Bu ekonometrik fiyat testlerinin
başında Granger nedensellik analizi/testi yer almaktadır.
Bir önceki başlıkta belirtildiği üzere, iki seri arasındaki korelasyon
katsayısı herhangi bir nedene bağlı olmaksızın rastlantı sonucu
yüksek çıkabilmektedir. Bu yanılgının önüne geçebilmek için
bir serinin başka bir seri ile arasındaki ilişkinin nedenselliği
üzerinde durulmaktadır. Granger nedenselliği adı verilen bu
testin ilgili pazarın tanımlanmasında uygulanabilmesi için basit
fiyat verilerine ihtiyaç bulunmaktadır.
Granger nedenselliğine göre Y değişkeninin öngörüsü,
X’in geçmiş değerlerinin kullanıldığı durumda, X’in geçmiş
değerlerinin kullanılmadığı duruma göre daha başarılı ise X,
Y’nin Granger nedenidir12. Bir X ürünü Y ürünü ile aynı ilgili
pazarda ise her iki ürünün fiyat serileri arasında bir nedensellik
ilişkisi olması beklenmektedir. Örneğin iki coğrafi alan aynı ilgili
coğrafi pazarı oluşturuyorsa, bir bölgedeki fiyatı etkileyecek bir
11 BISHOP, S. ve M. WALKER (2010), s. 527
12 BISHOP, S. ve M. WALKER (2010), s. 528
13
olay diğer bölgeye de yayılacak, böylelikle bir bölgedeki fiyatlar
diğer bölgedeki fiyatların Granger nedenseli olacaktır13.
Rekabet Kurulu Granger nedensellik testini ilk olarak, 2004 tarihli
Coca Cola Satış ve Dağıtım A.Ş. (Coca Cola A.Ş.)’nin sade gazoz
alt pazarındaki yıkıcı fiyatlandırma iddialarına yönelik olarak
yürütülen soruşturmada kullanmıştır14. Söz konusu kararda
kola, meyveli gazoz ve sade gazozun gazlı içecekler olarak tek
bir pazar mı oluşturduğu yoksa bu kategorilerin ayrı birer ilgili
pazar mı olduğu sorusu tartışılmıştır. Bu amaç doğrultusunda
çoklu regresyon analizi ve ayrıca Granger nedensellik analizi
yapılmıştır. Granger nedensellik analizi sonuçlarına göre sade
gazoz fiyatları ile kola talebi15 arasında ve kola fiyatları ile sade
gazoz talebi arasında16 nedensellik ilişkisi bulunmuştur. Benzer
analiz meyveli gazoz ile kola ve ayrıca sade gazoz ile meyveli
gazoz için de yapılmıştır. Hem regresyon analizi hem de Granger
nedensellik analizi, ilgili ürün pazarının kola, meyveli gazoz ve
sade gazozun tümünü içerecek şekilde gazlı alkolsüz içecek
pazarı olduğuna işaret etmiştir.
Granger nedensellik testinin kullanıldığı ikinci karar ise 2008
tarihli Gıdasa-Marmara Gıda devralma işlemine ilişkindir17.
Burada ilgili pazarın tespiti bakımından sıvı yağlar ve margarinin
aynı pazarda olup olmadığı Granger nedensellik analizi ile
incelenmiştir. 1994–2004 dönemine ilişkin 10 yıllık ortalama
fiyat serilerine uygulanan Granger nedensellik testi zeytinyağı,
ayçiçek yağı, mısırözü ve tereyağı fiyatlarının anılan dönemde
paket margarin ve kâse margarin fiyatlarından bağımsız hareket
ettiğini ortaya koymuştur. Dolayısıyla margarin ve sıvı yağların
ayrı birer ilgili pazar olduğu sonucuna varılmıştır.
13 BISHOP, S. ve M. WALKER (2010), s. 528
14 23.1.2004 tarihli ve 04–07/75–18 sayılı Kurul Kararı
15 Sade gazoz fiyatlarından kola talebine doğru tek taraflı.
16 Kola fiyatlarından sade gazoz talebine doğru tek taraflı.
17 7.2.2008 tarihli ve 08–12/130–46 sayılı Kurul Kararı
14
1.3. Şok Analizi / Doğal Deney
İlgili pazarın belirlenmesine yönelik olarak kullanılan analiz
yöntemlerinden birisi de şok analizidir. Söz konusu analiz rekabet
iktisadında kullanılan birçok analize göre basit, uygulamasının
kolay olması ve doğru bir şekilde uygulandığında güçlü bir
analiz olması sebepleriyle tercih edilebilmektedir18.
Şok analizi bir pazarda meydana gelen önemli bir değişikliği temel
alan bir doğal deneydir. Arz veya talep koşullarında meydana
gelen ani ve beklenmedik bir değişiklik karşısında pazarda yer
alan müşterilerin veya rakiplerin söz konusu değişikliğe nasıl
tepki verdiklerine bağlı olarak, pazardaki rekabetçi koşullara
yakından ışık tutmaktadır. Bir başka deyişle bir sektöre yönelik
bir dış şok, sektörün işleyişine yönelik çok değerli bilgiler
içerebilir. Şok çeşitlerine örnek olarak yeni bir ürünün piyasaya
sunulması, döviz kurlarındaki ani değişlikler, farklılık gösteren
girdi maliyetlerindeki ani artışlar, reklam kampanyalarının etkisi,
düzenleyici müdahaleler, ticari anlaşmazlıklar gösterilebilir19.
Şok analizinin ilgili ürün pazarı bağlamında kullanılmasına
aşağıdaki gibi bir örnek verilebilir: A ve B gibi iki ürünün
olduğu bir pazarda B ürününe ilişkin gümrük vergisinde
dışsal bir artış olduğunda, yani B ürününün fiyatı arttığında, A
ürününün talebindeki değişime ilişkin analiz ilgili ürün pazarının
belirlenmesinde katkı sağlayacaktır. Zira A ve B ürünleri aynı
pazarda ise diğer her şey sabitken A ürününün satışlarının ve
fiyatlarının artması beklenecektir. Diğer dışsal şoklar da benzer
bir şekilde analiz edilebilmektedir.
18 DAVIS, P, ve E. GARCES (2010), s. 185, BISHOP, S. ve M. WALKER (2010), s.
592-593
19 ICN (2013), The Role of Economists and Economic Evidence in
Merger Analysis, The Merger Working Group, ICN Varşova, https://www.
internationalcompetitionnetwork.org/wp-content/uploads/2018/05/MWG_
RoleofEconomics.pdf, Erişim tarihi: 10.1.2019, s. 14
15
Coğrafi pazar tanımına ilişkin olarak da benzer gözlemler
yapılabilir. Söz gelimi belli bir coğrafi alana yeni bir giriş
yapıldığında hem o bölgedeki hem de komşu/bitişik bölgedeki
ürün fiyatlarında bir azalma söz konusu olursa, her iki bölgenin
aynı coğrafi pazar tanımı içinde yer aldığı sonucuna varılabilir.
Daha önce belirtildiği üzere şok analizi, basit olması
ve veri gereksiniminin düşük olması nedenleriyle tercih
edilebilmektedir20. Ancak dikkat edilmesi gereken ön koşul,
incelenen “şok” ile teşebbüslerin davranışları arasında bir
nedensellik ilişkisinin bulunmasıdır. Ayrıca, şokun gerçekleştiği
dönemde pazarda başka önemli bir değişiklik de yaşanmamalıdır.
Avrupa Birliği (AB) Komisyonunun, İlgili Pazarın Tanımlanmasına
Yönelik Duyurusu’nun21 38. paragrafında, şok analizinin (yakın
geçmişteki olayların veya şokların) ilgili pazarın tespitinde
potansiyel olarak çok yararlı olabileceği açıkça ifade edilmektedir.
Benzer şekilde Rekabet Kurulunun yayımladığı İlgili Pazar
Kılavuzu’nun 25. paragrafında aşağıdaki değerlendirmede
bulunulmaktadır:
“Yakın geçmişte ürünlerin birbirini ikame ettiğine ilişkin
bulgular:
Bazı incelemelerde, iki ürünün birbirini ikame ettiğine
örnek oluşturan yakın geçmişteki olaylara ya da pazardaki
değişimlere ilişkin bilgilerin analiz edilmesi mümkün olabilir.
Bu tür bilgiler doğal olarak pazar tanımlamasına temel
oluşturur. Eğer geçmişte göreceli fiyatlarda bir değişiklik
olmuşsa (başka her şey aynı kalmak koşuluyla) talepteki
20 ICN (2013), s. 14
21 European Commission Notice on the Definition of the Relevant Market for the
Purposes of Community Competition Law [1997] OJ C372/5; [1998] 4 C.M.L.R
177
16
tepkiler, ikame seviyesinin tespitinde belirleyici olacaktır.
Geçmişte piyasaya yeni ürünlerin sürüldüğü hallerde hangi
ürünlerin satış kaybına uğradığına ilişkin bir analiz yapmak
mümkünse, ilgili ürün pazarı tanımı açısından yararlı bilgiler
elde edilebilir.”
Rekabet Kurulunun bugüne kadar şok analizini kullandığı tek
karar, 2007 tarihli Coca Cola A.Ş.’nin nihai satış noktaları ile
yapılan ve münhasırlık hükmü içeren dikey anlaşmalarından
muafiyetin geri alınmasına yönelik kararıdır22. Söz konusu
kararda cevabı aranan soru, ilgili ürün pazarının ayrı ayrı kolalı
içecekler ve diğer gazlı içeceklerden mi yoksa hep birlikte bütün
olarak gazlı içecekler pazarından mı oluştuğudur. Analizde
Ülker Grubu’nun 2003 yılında Cola Turca markası ile pazara
giriş yapması bir dış şok parametresi olarak alınmıştır. Buna
yönelik olarak öncelikle Cola Turca’nın reklam ve pazarlama
harcamalarının pazarın en büyük oyuncusu konumundaki Coca
Cola A.Ş.’nin reklam ve pazarlama harcamaları üzerindeki etkisi
araştırılmıştır. Analiz sonucunda Coca Cola A.Ş.’nin pazarlama
harcamalarında ağırlıklı olarak kolalı içeceklere çok daha fazla
harcama yaptığı tespit edilmiştir.
Şok analizinin ikinci aşamasında Cola Turca’nın piyasaya
girişiyle kolalı içeceklerden ve portakallı/sade gazozdan aldığı
pay incelenmiştir. Tüketicinin pazara girişe tepkisini yansıtan
2003 verilerinde kolalı içeceklerin kaybı, diğer gazlı içecekler
kaybından üç misli fazla iken 2004 yılı sonu itibariyle ise bu
oranın iki misline yakın olduğu hesaplanmıştır. Bu veriler Cola
Turca’nın piyasaya girişinin esas etkisinin diğer kolalı içecekler
üzerinde olduğunu göstermektedir. Anılan kararda ilgili pazarın
belirlenmesinde şok analizinin yanı sıra başka faktörlerin
(zincir perakendecilerin görüşleri, zincir perakendecilerde ürün
konumlandırma, fiyat seviyeleri karşılaştırması, ürün/marka imaj
farklılıkları) de dikkate alındığı görülmektedir.
22 10.9.2007 tarihli ve 07–70/864–327 sayılı Kurul Kararı
17
1.4. Elzinga-Hogarty Ticaret Akışı Testi
Rekabet hukuku uygulamalarında coğrafi pazarın
tanımlanmasına yönelik olarak kullanılan analizlerden biri
de Elzinga-Hogarty ticaret akışı testidir. Söz konusu testin
avantajı, fiyat verisinin bulunmadığı durumlarda sadece miktar
verisi kullanılarak yapılabilmesidir. Testin temel mantığı bölgeler
arasında ticaret akışı (ithalat, ihracat) yoksa veya zayıfsa, her
bölgenin kendi fiyatını diğer bölgelerden bağımsız belirleyeceği
üzerine kurulu olup bu bölgeler ayrı birer coğrafi pazar olarak
nitelendirilmektedir. Tam aksine birbiri arasında ticaret akışı
yoğun olan bölgelerin ise aynı coğrafi pazarda olduğu kabul
edilmektedir.
Elzinga-Hogarty testi nakliye bilgilerini temel alan iki kritere
dayanmaktadır23: LIFO (Little In From Outside)24 ve LOFI
(Little Out From Inside)25. LIFO, pazarın talep tarafına ilişkin
olup ilgili bölgedeki toplam talebin (tüketimin) ne oranda o
bölgede gerçekleştirilen üretim ile karşılandığını ölçmektedir.
LIFO değerinin yüksek çıkması bölgeye girişlerin (ithalat) fazla
olmadığını, dolayısıyla incelenen coğrafi pazarın ayrı bir coğrafi
pazar olarak değerlendirilebileceğini göstermektedir.
LIFO= (Üretim-İhracat)/Tüketim
LIFO=1-(İthalat/Tüketim)
LOFI ise pazarın arz tarafına yönelik olup ele alınan bölgeden
farklı bölgelere mal akışını ölçmektedir. Bu doğrultuda bölgeden
dışarıya çıkışların (ihracat) bölgedeki toplam üretime olan nispi
değeri dikkate alınmaktadır. LOFI değerinin yüksek çıkması,
23 ÖZKUL, M. F. (2017), s. 20-21
24 Dışarıdan az giriş.
25 İçeriden az çıkış.
18
firmaların kendi üretim bölgeleri dışına yaptıkları satışların sınırlı
olduğunu; bu doğrultuda söz konusu bölgenin ayrı bir coğrafi
pazar olarak değerlendirilebileceğini işaret etmektedir.
LOFI= (Üretim-İhracat)/Üretim
Bu eşitliği tekrar düzenlediğimizde ise
LOFI= 1- (İhracat/Üretim)
Dolayısıyla LIFO ve LOFI değerlerinin her ikisinin de yüksek
olması, incelenen bölgenin ayrı bir ilgili coğrafi pazar olarak
kabul edilebileceği anlamına gelmektedir. Kriterlerden biri
belli bir eşiğin (genellikle 0,9) altında olduğu durumda ise o
bölgedeki üreticiler (tedarikçiler) diğer bölgelerdeki tedarikçilerin
rekabetçi baskısı altında kalacakları için coğrafi bölge en yakın
komşu bölgeyi de içine alınacak şekilde genişletilerek test
tekrarlanmalıdır. Böylelikle coğrafi sınırlar her iki kritik değer
eşikleri aşılıncaya kadar genişletilmelidir. Söz konusu eşik genel
olarak 0,9 olarak kabul edilmektedir. Testi geliştiren Kenneth
Elzinga ve Thomas Hogarty bu eşiği 0,75 (zayıf pazar) veya 0,9
(güçlü pazar) olarak önermektedir26.
Rekabet Kurulu Elzinga-Hogarty testini ilk olarak 2000 tarihli
Arçelik A.Ş.’nin beyaz eşya sektöründe alım pazarında
hâkim durumunu kötüye kullandığı iddiası üzerine yapılan
önaraştırmaya ilişkin Farplas27 kararında kullanmıştır. Rekabet
Kurulunun 2002 tarihli Arçelik/Blomberg28 kararında da
Arçelik’in Almanya’da bulunan Blomberg beyaz eşya üreticisinin
devralmasına yönelik işlemde çamaşır makinesi için coğrafi
pazar tanımında bu testten yararlanılmıştır. Çamaşır makinesi
26 ICN (2013), s. 58
27 17.10.2000 tarihli ve 00–39/436–242 sayılı Kurul Kararı
28 28.5.2002 tarihli ve 02–32/367–153 sayılı Kurul Kararı
19
ürünü bakımından coğrafi pazarın Türkiye mi, yoksa Türkiye
de dâhil olmak üzere AB ülkeleri mi olduğu sorusuna cevap
vermek için bu test çerçevesinde LIFO ve LOFI değerleri
hesaplanmıştır. LIFO’nun çok yüksek (0,93) ve fakat LOFI’nin
(0,71) düşük çıkmasından (başka bir deyişle Türkiye’den AB’ne
ihracatın yüksek olmasından) dolayı coğrafi pazar Türkiye de
dâhil olmak üzere AB sınırları olarak tanımlanmıştır.
Rekabet Kurulunun, yukarıda sayılanlar dışında, başta çimento
sektörüne ilişkin dosyalar olmak üzere, pek çok kararında
Elzinga-Hogarty testinden yararlandığı görülmektedir. Bunlardan
en yakın tarihliler arasında 2016 tarihli Nuh Çimento29 ve 2017
tarihli Demir-Çelik30 kararları sayılabilecektir.
Öte yandan çimento dosyalarında, pazarda faaliyet gösteren her
bir tesis bazlı rekabetçi baskıyı ölçen, “%10 kriteri” adı verilen
Elzinga-Hogarty benzeri bir başka test de kullanılmaktadır.
Rekabet Kurulunun coğrafi pazar tespitine yönelik olarak ilk
kez 2007 tarihli Bolu Çimento/Deniz Çimento31 devralmasında
yararlandığı %10 kriteri yöntemi, belirli bir çimento tesisinin bir
bölgeye olan satışlarının o ilin toplam tüketimi içindeki oranını
dikkate almaktadır. Bu yöntemde bir çimento tesisi tarafından
yapılan satışlar il bazında ayrıştırılmakta; söz konusu tesis
tarafından belirli bir ile yapılan satışların o ilin toplam çimento
tüketiminin en az %10’unu oluşturması durumunda, satışı
yapılan il ilgili coğrafi pazara dâhil edilmektedir32. Buradaki
temel ölçüt, inceleme konusu tesisin o bölge (il) için ne kadar
önemli olduğunun, bir başka deyişle o tesisin o bölgede (ilde)
ne düzeyde bir rekabetçi baskı oluşturabilme yeteneğine sahip
olduğunun tespitidir.
29 18.2.2016 tarihli ve 16–05/118–53 sayılı Kurul Kararı
30 7.9.2017 tarihli ve 17–28/481–207 sayılı Kurul Kararı
31 24.7.2007 tarihli ve 07–34/352–132 sayılı Kurul Kararı
32 9.11.2014 tarihli ve 14–01/6–5 sayılı Kurul Kararı (parag. 15)
20
Elzinga-Hogarty ve % 10 kriteri gibi ticaret akışı testlerinin en
büyük dezavantajları bu testlerin statik olmaları ve ilgili pazar
tanımında yer alan göreli fiyat değişimleri durumunu hesaba
katmamalarıdır33. Oysa ilgili pazarın sınırları araştırılırken,
göreceli fiyatlarda küçük ama kalıcı bir değişim meydana gelmesi
halinde, müşterilerin bu değişime yönelik olası tepkilerinin34 de
değerlendirilmesi gerekmektedir.
Bu tip testlere getirilen diğer eleştiriler arasında, potansiyel
rekabetin dikkate alınmadığı, ilgili pazarın olduğundan daha
geniş veya dar tanımlandığı, testte temel alınan %80–90 gibi
eşik değerlerin saptanmasının ekonomik dayanaktan yoksun
olduğu hususları sayılabilecektir35.
Nitekim bu hususların geniş şekilde tartışıldığı Kurulun Ro-
Ro kararında36, AB ve ABD uygulamalarına da yer verilmek
suretiyle, ilgili testin dezavantajları dört ana başlık altında şu
şekilde sayılmıştır (parag. 178):
— Pazarın olduğundan daha dar tanımlanması/potansiyel
rekabetin dikkate alınmaması,
— Yöntemin statik olması,
— Eşik değerlerinin iktisadi dayanağının olmaması,
— Pazarın olduğundan daha geniş tanımlanması.
Aynı kararda Kurul, Elzinga-Hogarty testi gibi nakliye verilerine
dayanılarak yapılan analizlerin kullanılma gerekçesinin fiyatların
pazarlık usulü ile oluşturulduğu, uzun bir fiyat serisine sahip
olunmadıkça yıllık olarak belirlenen fiyatların pazarın gerçek arz
ve talebini göstermediği ve gerçek fiyatlara ulaşılmada zorluklar
yaşandığı vb. durumlardan kaynaklandığını belirtmiştir.
33 BISHOP, S. ve M. WALKER (2010), s. 683-686
34 Söz gelimi müşterilerin kolayca bulunabilir ikame ürünlere veya başka
yerlerdeki tedarikçilere yönelip yönelmeyecekleri.
35 18.2.2016 tarihli ve 16–05/118–53 sayılı Kurul Kararı, parag. 29 vd.
36 9.11.2017 tarihli ve 17–36/595–259 sayılı Kurul Kararı
21
1.5. Varsayımsal Tekel Testi
İlgili pazarın (ürün ve coğrafi) belirlenmesinde kullanılan
tekniklerden birisi de varsayımsal tekel testidir. İlgili pazarın
belirlenmesinde dikkate alınan kıstasların başında söz konusu
ürünler (veya bölgeler) açısından talep ve arz ikamesinin
varlığı veya derecesi gelmektedir. İlgili pazar, tüketiciler veya
kullanıcıların taleplerini karşılamaya yönelik olarak birbirleri
üzerinde rekabet baskısı oluşturan ürünlerden ve bölgelerden
oluşmaktadır. Dolayısıyla ilgili pazarın tanımlanması esasında
alternatif ürünler arasındaki rekabet derecesinin ölçülmesi ile
ilgilidir. Varsayımsal tekel testinin uygulanmasına yönelik olarak
SSNIP, Kritik Kayıp Testi ve FERM testi olmak üzere üç ayrı
yöntem bulunmaktadır37.
1.5.1. SSNIP Testi (Small but Significant and Non-Transitory
Increase in Prices Test)38
Talep ikamesi, belli bir ürünün fiyatındaki artış karşısında
tüketicilerin ya da diğer kullanıcıların diğer alternatif ürünleri
belli oranlarda tercih edip etmeme hususunu ifade etmektedir.
Varsayımsal tekel testi, ilgili pazarı talep ikamesi bakımından
belirlemede kullanılmaktadır. Söz konusu test ilk olarak ABD
Adalet Bakanlığı tarafından ortaya atılmış ve ardından dünyadaki
birçok rekabet otoritesi tarafından kullanılmaya başlanmıştır.
SSNIP testi ile talep ikamesini ölçmek için ürün göreceli
fiyatlarında küçük ama önemli, kalıcı bir değişim meydana
geldiği varsayılarak tüketicilerin ya da kullanıcıların bu değişime
yönelik olası tepkileri değerlendirilmektir. Söz konusu küçük
ama önemli ve kalıcı fiyat artışı %5 ya da %10’dur. ABD
37 KALKAN, E. (2012b), İlgili Pazarın Tanımlanmasına İlişkin Sayısal Yöntemler,
Bilgi Notu, s. 3
38 Küçük ama önemli ve kalıcı fiyat artışı testi.
22
Adalet Bakanlığı söz konusu artışı %5 olarak kabul ederken
AB uygulamalarında bu oranın genellikle %10 olarak alındığı
görülmektedir39.
SSNIP testinin işleyişi bir örnek üzerinden şu şekilde
açıklanabilir40: İki muz üreticisinin birleşme başvurusu
kapsamında ilgili ürün pazarının tespiti üzerinde duralım.
Varsayalım ki sadece tek bir muz üreticisi mevcut olsun. Söz
konusu muz üreticisi muz fiyatlarını küçük ve fakat kalıcı bir
şekilde, örneğin %5 ya da %10 düzeyinde artırmayı kârlı bulacak
mıdır? Eğer bu artış kendisi için kârlı olacaksa, yani cevap evet
ise bu durumda muz ürünü diğer ürünlerden kayda değer bir
rekabetçi baskı görmeyecek; diğer bir deyişle talep bakımından
muz ile ikame edilebilir başka ürün olmadığı kabul edilecektir.
Dolayısıyla muz ayrı bir ürün pazarı olarak tanımlanacaktır.
Varsayalım ki buradaki tekelci firma muz fiyatını %5 ya da
%10 düzeyinde artırdığında ürünlerine olan talebin önemli
bir kısmı kivi ve daha az düzeyde ise ananas meyvesine
kaysın. Bu durumda ise söz konusu tekelci bu fiyat artışını
kârlı bulmayacaktır. Dolayısıyla muz tek başına bir ilgili ürün
pazarı olarak kabul edilmeyecektir. Zira muz satıcılarına
rekabetçi baskı uygulayabilecek kivi ve diğer bazı ürünler
söz konusu olabilecektir. Bu nedenle SSNIP testi aday ilgili
pazar genişleyecek şekilde devam edecektir. İkinci aşamada
varsayalım ki muz ve kivi satan tek bir satıcı olsun. Bu durumda
söz konusu satıcı kivi ve muz fiyatlarını %5 ya da %10
düzeyinde artırmayı kârlı bulacak mıdır? Şayet fiyat artışı kârlı
ise ilgili pazar muz ve kividen oluşacaktır. Aksi takdirde muz ve
kiviye rekabetçi baskı yaratan en yakın ürünler ilave edilerek
analiz tekrarlanacak ve sonuçta fiyat artışı varsayımsal tekelciyi
kârlı duruma getirdiğinde analize dâhil edilen ürünler ilgili ürün
pazarını oluşturmuş olacaktır.
39 MOTTA, M. (2004), Competition Policy, Cambridge University Press, US,
s.102
40 MOTTA, M. (2004), s. 102-103
23
SSNIP testi, ilgili ürün pazarının yanı sıra ilgili coğrafi pazarın
belirlenmesinde de kullanılmaktadır. SSNIP testi bu durumda
şu şekilde işlemektedir. Varsayalım ki Ankara’da iki maden
suyu üreticisinin birleşmesi söz konusu olsun. Ankara’da tek
bir maden suyu üreticisinin olduğu varsayımıyla “söz konusu
varsayımsal tekel, maden suyu fiyatlarını %5-10 düzeyinde kârlı
bir şekilde artırabilecek midir?” sorusuna cevap arayalım. Eğer
bu sorunun cevabı evet ise bu durumda Ankara ili tek başına
bir coğrafi pazardır. Eğer değilse, yani bu fiyat artışı örneğin,
Konya’dan gelen firmaların rekabetçi baskısı yüzünden kârlı
bulunmuyorsa, bu durumda test Ankara ve Konya’yı içine
alacak şekilde tekrarlanacak ve sonuçta kârlı bir şekilde
varsayımsal tekelin fiyatlarını artırabildiği bölge, coğrafi pazar
olarak tanımlanabilecektir.
SSNIP testi esas olarak yoğunlaşma analizlerinde ilgili
pazarın tanımlanmasına yönelik olarak kullanılan bir testtir.
Yoğunlaşma dışındaki, örneğin hâkim durumun kötüye
kullanımına yönelik incelemelerde ise bu testin kullanımı
bazı sorunlar doğurmaktadır. Zira hakim durumdaki bir
teşebbüsün söz konusu olduğu bir piyasa yapısında, SSNIP
testi kapsamında varsayımsal bir tekelin fiyatlarını küçük,
önemli ve kalıcı bir şekilde mevcut fiyatların üzerinde artırıp
artıramayacağı sorusu anlamlı olmamakta ve yanlış sonuçlara
götürebilmektedir. Şöyle ki SSNIP testinin mevcut fiyatları
baz alınarak uygulanması pazarın olduğundan daha geniş
tanımlanmasına yol açabilecektir.
Örneğin doğru olarak tanımlanmış bir pazarda bir firma hâkim
durumda olsun. Söz konusu firma hâkim durumda olduğu için
zaten uyguladığı fiyatlar rekabetçi fiyat seviyesinin üstünde,
kendi kârını maksimize eden fiyat seviyesindedir. Bu nedenle
hâkim durumda olan bu firmanın mevcut fiyatları yükseltmesi
kendisi için kârlı olmayacaktır. Dolayısıyla SSNIP testi uyarınca
24
söz konusu firmanın yer aldığı pazar gerçekte olduğundan
daha geniş tanımlanacak ve sonuçta firmanın hâkim durumda
olmadığı ya da pazar gücüne sahip olmadığı gibi yanlış bir
sonuca ulaşılacaktır41.
Selofan yanılgısı olarak da bilinen bu durum ilk olarak 1956
tarihli ABD’deki DuPont davası sonucunda ortaya çıkmıştır42.
Gerçekte olması gereken pazar olan selofan pazarında DuPont
%75 pazar payına sahiptir. Öte yandan DuPont’un selofan ve
diğer ambalaj malzemelerini kapsayan pazarda (alternatif pazar
tanımında) ise %20 pazar payı vardır. ABD Yüksek Mahkemesi
selofan ve diğer ambalaj malzemeleri arasında gözlemlenen
yüksek çapraz fiyat esnekliğinden dolayı pazarı yanlış şekilde
geniş tanımlamış ve DuPont’un pazar gücüne sahip olmadığı
sonucuna varmıştır. Mahkemenin bu yaklaşımı daha sonraki
yıllarda yukarıda belirtilen gerekçelerle eleştirilmiş ve SSNIP
testinin yoğunlaşma dışındaki rekabet davalarında pazarın
olduğundan daha geniş tanımlanmasına yol açabileceği kabul
edilmiştir.
Rekabet Kurulu da İlgili Pazar Kılavuzu’nda bu duruma aşağıdaki
gibi dikkat çekmektedir (parag. 12):
“Yoğunlaşmanın yüksek olmadığı piyasalarda genellikle göz
önüne alınacak fiyat mevcut piyasa fiyatı olacaktır. Ancak bu
durum, mevcut piyasa fiyatı yeterli rekabetin olmadığı hallerde
belirlenmiş ise geçerli olmayabilir. Özellikle hâkim durumun
kötüye kullanılması soruşturmalarında mevcut piyasa fiyatı,
pazar gücünün varlığı sebebiyle rekabetçi fiyattan önemli
ölçüde yüksek olmaktadır.”
SSNIP testinin uygulanmasında ilk aşamada, analize
başlangıç noktası kabul edilen ürün (veya coğrafi bölge) için
41 MOTTA, M. (2004), s. 105
42 DAVIS, P. ve E. GARCES (2010), s. 207-208
25
ilgili ürünlerin kendi fiyat esnekliklerinin43 bilinmesine veyahut
tahmin edilmesine ihtiyaç duyulmaktadır. Ayrıca varsayımsal
tekelin fiyat-marjinal maliyet marjının ve ilgili aday ürünün fiyat
esnekliğinin bilinmesi veya tahmin edilmesi gerekmektedir44.
Daha önce de belirtildiği üzere şayet ilk aşamada varsayımsal
tekelin fiyatını %5 veya %10 düzeyinde artırması kârlı oluyorsa45
söz konusu ürün tek başına ilgili ürün pazarını oluşturmaktadır.
Ancak kârlı değilse ilgili ürüne en yakın ürün varsayımsal tekelin
ürün kümesine dâhil edilerek işlem tekrarlanmaktadır.
SSNIP testinin ikinci aşamasında, varsayımsal tekelin birden
fazla ürüne sahip olması, örneğin her iki ürünün fiyatının %10
artırılması durumunda ise ilgili ürünlerin kendi fiyat esneklikleri
yanında çapraz fiyat esnekliklerinin46 de bilinmesine (veya
tahmin edilmesine) ihtiyaç duyulmaktadır.
Rekabet Kurulu SSNIP testini ilk olarak coğrafi pazarın
belirlenmesine yönelik olarak 2009 tarihli Oyak/Lafarge47
devralma kararında uygulamıştır. SSNIP testinde ürün pazarı
için uygulanan mantık aynı şekilde coğrafi pazarın belirlenmesi
için de geçerlidir. Rekabet Kurulu gerekçeli kararında söz
konusu testi aşamaları ile birlikte aşağıdaki gibi açıklamaktadır
(parag. 400):
43 İktisadi bir kavram olan (talebin) fiyat esnekliği, bir ürünün fiyatında meydana
gelen yüzdesel değişimin miktarda yaratacağı yüzdesel değişime oranı olarak
tanımlanabilir. Ürünlerin talep eğrisi negatif eğimli olduğu için fiyat esnekliği kural
olarak negatiftir.
44 KALKAN, E. (2012b), s. 7
45 Fiyat esnekliğinin yeterince “düşük” olması durumunda, varsayımsal tekel
pazarda fiyatlarını kârlı bir şekilde yükseltebilecektir. Zira tekelcinin fiyatını
artırması durumunda satışlardaki (parasal) kaybı, yüksek fiyattan kaynaklanan
parasal satış artışından daha az olacaktır.
46 Çapraz fiyat esnekliği ise bir ürünün fiyatında yaşanan yüzdesel değişiminin
diğer ürünlerin taleplerindeki yüzdesel değişime oranı olarak tanımlanabilir.
47 18.11.2009 tarihli ve 09–56/1338–341 sayılı Kurul Karar
26
“….Yukarıdaki açıklamalar çerçevesinde eldeki dosya
bakımından uygulanacak olan SSNIP testi aşağıdaki
aşamalara göre yapılmıştır:
1) İşlem konusu tesislere ilişkin ilgili coğrafi pazar tanımlanması
için birer başlangıç bölgesi belirlenecek,
2) Bu bölgede kurulu tüm tesislerin tamamının bir tekel
tarafından kontrol ediliyor olduğu varsayılarak söz konusu
tesislerde üretilen ürünlerin fiyatlarının %10 oranında
yükseltilmesi sonucu söz konusu tekelin 2008 ve 2009 ilk
altı aylık toplam kârları hesaplanacak,
3) Fiyat artışı sonrasında hesaplanan toplam kârlar, fiyat artışı
öncesindeki toplam kârlardan fazla ise ilgili coğrafi pazar
başlangıç bölgesi ile sınırlı olacak şekilde tanımlanacaktır.
4) Fiyat artışı tekelin toplam kârları açısından önceki duruma
göre azalıyorsa, başlangıç bölgesine yeni bölgeler eklenerek
teste devam edilecektir. Yeni bölgelerin eklenmesi ise,
başlangıç bölgesine en fazla hangi bölgeden ürün akışı
olduğuna göre belirlenecektir. Yeni eklenen bölgedeki
üreticilerin de varsayımsal tekel tarafından kontrol edildiği
varsayılarak fiyat artışının toplam kârlar üzerinde etkisi
yeniden değerlendirilecektir.
5) Fiyat artışının, önceki duruma göre toplam kârlarda artışa
yol açtığı noktada yeni bölge eklenmesine son verilerek,
en son eklenen bölgenin de dahil olduğu alan “ilgili coğrafi
pazar” olarak tanımlanacaktır.”
Kurul işlem taraflarının tesislerinin bulunduğu iller olan
Kocaeli ve Zonguldak illerini başlangıç noktası olarak almıştır.
Ancak bu iller civarında yer almakla beraber üzerinde kurulu
tesisi bulunmayan iller kendilerine en çok satış yapan tesisin
bulunduğu il ile aynı bölgede kabul edilmiştir. Bu durumda
SSNIP testinin başlangıç aşamasında ilk test edilecek bölgeler:
27
– Oyak Bolu tesisi açısından “Bolu ve Düzce”
– Lafarge Aslan (Darıca) tesisi açısından “Kocaeli ve Sakarya”
– Lafarge Ereğli tesisi açısından ise “Zonguldak”
olarak belirlenmiştir.
İlgili kararda, SSNIP testinin uygulanmasına yönelik olarak her
tesisin her ildeki kendi ve çapraz fiyat esnekliklerine ve ayrıca
her tesisin fiyat-maliyet marjına ihtiyaç duyulmuştur. İlgili coğrafi
pazar tanımında kullanılacak talep esneklikleri “yuvalanmış logit
modeli” çerçevesinde ekonometrik olarak tahmin edilmiştir
(parag. 430). Fiyat-maliyet oranları ise devralma taraflarınca
sağlanan ortalama değişken maliyet verileri kullanılarak
hesaplanmıştır (parag. 440). Başlangıç bölgelerinde kurulu
tesislerin aynı varsayımsal tekel bünyesinde bulunduğu
düşünülerek bu tesislerin tüm ürünlerinde %10’luk fiyat
artışı yapmaları sonucu varsayımsal tekelin toplam kârlarının
başlangıç bölgesinde ne şekilde etkilendiği hesaplanmıştır. Bu
hesaplama yapılırken, varsayımsal tekele ait her ürünün kendi
fiyat esnekliğine, tekelin diğer ürünlerdeki fiyat artışı sonucu
o ürünün talebindeki artışı gösteren çapraz fiyat esneklikleri
eklenerek “artık talep esnekliği” (residual demand elasticty)
tahmin edilmiştir (parag. 450). SSNIP testleri sonucunda
Kocaeli-Sakarya, Bolu-Düzce ve Zonguldak illeri ayrı ayrı birer
coğrafi pazar olarak belirlenmiştir.
1.5.2. Kritik Kayıp Testi
Varsayımsal tekel testi kavramı çerçevesinde uygulanan üç farklı
yöntemden ikincisini kritik kayıp testi oluşturmaktadır. Kritik
kayıp analizi, varsayımsal tekel tarafından yapılan tek taraflı fiyat
artışının kârlı olmamasına yol açacak şekilde satışlardaki asgari
azalmayı tahmin etmektedir. Tek taraflı fiyat artışı, kâr üzerinde
iki etkiye neden olur48: İlk olarak fiyatlar arttığında bazı tüketiciler,
ilgili üründen ikame ürünlere yöneleceklerinden satışlar ve
48 KALKAN, E. (2012b), s. 4
28
dolayısıyla kâr düşmekte, ikinci olarak ürün fiyatının yükselmesi
birim kârı artırmaktadır. Bu etki, birincisinden fazlaysa fiyat artışı
kârlıdır denilebilir. Kritik kayıp analizinde aşağıdaki iki sorunun
cevabı bulunmaya çalışılır49:
1. Varsayımsal tekel fiyatını belli bir oranda (t gibi) artırırsa
bazı müşterilerini kaybedeceği varsayımı altında, kârlılığı
değişmeden firmayı fiyatları yükseltip yükseltmeme
konusunda kararsız bırakacak satışlardaki kayıp oranı-kritik
kayıp-yüzde olarak nedir? Farklı bir anlatımla, t gibi bir oranda
yapılan fiyat artışının kârsız olabilmesi için satışların ne kadar
düşmesi gerekmektedir?
2. Fiyat artışından kaynaklanan satışlardaki gerçek kayıp
nedir?
Fiyat artışı sonrası sabit ve değişken maliyetlerin değişmeden
aynı kaldığı varsayımı altında kritik kayıp ve gerçek kayıp şu
şekilde hesaplanabilir50:
Kritik kayıp: t m
t
+
Gerçek kayıp:
t : p
􀀀p fiyat artış oranı (%5-%10)
m: p
p 􀀀c kâr marjı (Lerner endeksi)
Ɛ: talebin fiyat esnekliği
49 KALKAN, E. (2012b), s. 4
50 KALKAN, E. (2012b), s. 5
29
Gerçek kayıp ve kritik kayıp değerleri bulunduktan sonra bu iki
oran karşılaştırılır. Buna göre51:
– “ Gerçek kayıp < Kritik kayıp → İlgili ürün pazarı başlangıçta
belirlenen aday pazardan oluşur. Gerçek kaybın kritik kayıptan
az olması, varsayımsal tekelin fiyatlarını kârlı bir şekilde
artırabilmesini ifade eder. Yani fiyat artışı kârlılığı artırıcı bir
etkide bulunmaktadır. Bu durumda aday pazar, ilgili ürün
pazarı demektir.
– Gerçek kayıp > Kritik kayıp → İlgili ürün pazarı aday pazardan
geniştir. Zira gerçek kaybın kritik kayıptan daha yüksek
olması, fiyat artışı sonucu yaşanan satışlardaki azalmanın
fiyat artışını kârlı kılmadığı anlamına gelmektir. En yakın ikame
ürünler dikkate alınmak suretiyle pazar genişletilerek analiz
tekrarlanır.”
Yukarıdaki formülden de görüldüğü üzere kritik kayıp
hesaplamasında kâr marjı bilgisine ihtiyaç duymaktadır.
Kar marjının yüksek olması durumunda kritik kayıp yüzdesi
küçülecektir. Şöyle ki, t’yi %5 olarak aldığımızda kâr marjı
%40 iken kritik kayıp %11,1; marj %90 olduğunda kritik kayıp
%5,3 olarak gerçekleşmektedir. Kâr marjının yüksek olduğu
bu durumda kritik kayıp yüzdesinin iyice küçülmesi, pazarın
olduğundan daha geniş belirlenmesine yol açabilecektir52.
Öte yandan gerçek kayıp bilgisi, firmanın talep esnekliğinin
bilinmesini gerektirir. Söz konusu talep esnekliğinin ya doğrudan
talep tahmini yoluyla elde edilir ya da iş dünyasının tecrübeleri,
piyasa dokümanları, müşteri anketleri buna ışık tutabilir53 54.
51 ICN (2013), s. 15, 54, 55,
52 DAVIS, P. ve E. GARCES (2010), s. 212
53 KALKAN, E. (2012b), s. 5
54 Rekabet Kurulunun önüne gelen Besler/Turyağ (bkz. 12.10.2010 tarihli ve 10–
64/1355–498 sayılı Karar) ve Anadolu Grubu/Migros (bkz. 9.7.2017 tarihli ve 15–
29/420–117 sayılı Karar) dosyaları kapsamında yürütülen inceleme süreçlerinde
30
1.5.3. FERM Testi (Full Equilibrium Relevant Market Test55)
Varsayımsal tekel testinin uygulanmasında kullanılan üç
yöntemin sonuncusudur. SSNIP testinde varsayımsal tekel
kendisine ait ürünlerin fiyatlarını artırmakta iken, olası rakip
ürünlerin fiyatlarının artmadığı (sabit kaldığı) varsayılmaktadır.
Ancak söz konusu fiyat artışlarına rakip ürünleri üreten firmaların
da tepki vermeleri ve fiyatlarını değiştirmeleri beklenir. FERM
testi ilgili pazarın tanımlanmasına yönelik olarak bu durumu
dikkate almaktadır56.
SSNIP testinde, testin dışında tutulan firmaların fiyatlarında bir
değişim olmadığı varsayımı, FERM testinde gevşetilmektedir.
FERM testinde varsayımsal tekelin ürünlerinin fiyat artışı
sonrasında, diğer firmaların ürünlerine olan hem talep miktarı
hem de esneklik değeri değişecektir. Bu değişimler ile firmaların
kâr maksimizasyonu çerçevesinde karar verecekleri üretim
miktarı ve fiyat seviyesi de değişecektir. Gerçek hayata daha
yakın olan bu testin uygulanması teknik olarak SSNIP testine
göre daha karmaşıktır57. FERM testi, “birleşme simülasyonu”
olarak adlandırılan teknik yardımı ile bazı varsayımlar altında
uygulanabilmektedir. Birleşme simülasyonları, rakip teşebbüsler
arasındaki birleşmelerinin ve devralmaların hem ürün fiyatlarına
hem de endüstrinin ortalama fiyatı üzerine olan etkilerinin
tahmininde kullanılan yöntemlerdir.
Simülasyon özetle şu şekilde yapılmaktadır58: İlgili piyasadaki
teşebbüslerin pazar payları belirlenerek birleşme taraflarının
kendi ve çapraz talep esneklikleri ekonometrik olarak tahmin
kritik kayıp analizinden yararlanılmış olmakla beraber, yapılan bu analizlere ilişkin
detaylara söz konusu kararlarda yer verilmemiştir.
55 Tam denge ilgili pazar testi.
56 DAVIS, P. ve E. GARCES (2010), s. 218, 219
57 KALKAN, E. (2012b), s. 17
58 KALKAN, E. (2012b), s. 18
31
edilir. Bu hesaplamalarda birleşme işlemi öncesindeki fiyat ve
miktar verileri kullanılır. Daha sonra piyasadaki teşebbüslerin
her biri için kâr maksimizasyonunun birinci derece koşulları
hesaplanır. Birleşme öncesinde ve sonrasındaki çözüm
sonucunda elde edilen kâr marjları kullanılarak ürünlerin aynı
varsayımsal tekelin portföyünde birleştirilmesi sonucunda
gerçekleşebilecek fiyat artış oranı (t) hesaplanır. Bu fiyat artış
oranı (t) varsayımsal tekelin tüm ürünleri için %5’ten (ya da
%10’dan) büyük ise varsayımsal tekelin kârını maksimize
edecek şekilde fiyatlarını %5 (ya da %10) artırabileceği ve ilgili
pazarın söz konusu ürünlerden oluştuğu ileri sürülebilecektir.
Varsayımsal tekelin bazı ürünlerindeki fiyat artışının %5’in (ya
da %10’un) altında kalması halinde ise ürün setine en yakın
ikame ürün eklenerek FERM testine devam edilecektir.
FERM testinde, SSNIP testine göre pazarın daha dar
tanımlanması eğilimi olacaktır. Zira FERM testinde varsayımsal
tekel tarafından yapılan fiyat artışları, genellikle aday pazar
dışında kalan ürün fiyatlarındaki artış ile takip edilecektir. Bu
durum varsayımsal tekelin başlangıçtaki fiyat artışından kaynaklı
kârlılığını daha da güçlendirecek ve bu da SSNIP testine göre
daha dar bir pazar tanımına yol açabilecektir.
Rekabet Kurulunun FERM testini ilgili pazar tanımında kullandığı
ilk karar 2012 tarihli olup ro-ro işletmeciliği piyasasındaki yıkıcı
fiyat uygulamalarına ilişkindir59. Bu kararda Türkiye ile Avrupa
arasındaki tüm ro-ro hatlarının aynı varsayımsal tekel tarafından
işletilmesi halinde tekelin tüm hatlardaki fiyatlarını kârlı bir
şekilde SSNIP testinde kullanılan %5’lik oranın üzerinde60
artırabileceği tespit edilmiştir (parag. 45). Başka bir ifadeyle
bu fiyat artışı karşısında, ro-ro taşımacılığından karayolu
taşımacılığına söz konusu fiyat artışını tekelci teşebbüs
59 1.10.2012 tarihli ve 12–47/1413–474 sayılı Kurul Kararı
60 Ortalama olarak % 8,09 oranında.
32
açısından kârlı olmaktan çıkaracak düzeyde bir müşteri geçişi
olmayacaktır. FERM analizinde öncelikle, ilgili pazara dâhil
edilmesi muhtemel ürünler (ro-ro hatları) için ekonometrik bir
talep modeli tahmin edilmiştir. Ardından ise ekonometrik talep
modelinden elde edilen katsayılar ve bu katsayılar çerçevesinde
hesaplanan ürün taleplerinin fiyat esneklikleri ile veri setindeki
diğer bilgiler kullanılarak varsayımsal tekel testi uygulaması
gerçekleştirilmiştir61. Rekabet Kurulunun FERM yöntemini
kullanarak ilgili pazar belirlemesi yaptığı 2017 tarihli bir diğer
karar ise yine ro-ro taşımacılığına yönelik bir yoğunlaşma
işlemidir62.
61 ICN (2013), s. 66
62 9.11.2017 tarihli ve 17–36/595–259 sayılı Kurul Kararı
33
2. REKABETİN ÖNEMLİ ÖLÇÜDE AZALTILMASININ
TESPİTİNE YÖNELİK SAYISAL ANALİZLER
2.1. Fiyat Yoğunlaşma Modelleri
Ağırlıklı olarak birleşme/devralma dosyalarında kullanılan
fiyat yoğunlaşma modeli, Bain tarafından geliştirilen “yapıdavranış-
performans” teorisine dayanmaktadır. Bu çok bilinen
teoriye göre piyasa yapısı, firmaların davranışları yoluyla
piyasadaki performanslarını belirlemekte/etkilemektedir. Piyasa
yoğunlaşma oranı, piyasa yapısını göstermesi bakımından
temsili (proxy) değişken olarak kullanılmaktadır63. Piyasa gücü
hipotezine göre yoğunlaşma, firmaların performansını yani kâr
marjlarını fiyatlama davranışları üzerinden etkilemektedir. Söz
konusu hipotez şu şekilde test edilebilir bir önerme haline
getirilmektedir: Şayet yüksek yoğunlaşma ile yüksek fiyatlar/
kâr marjları ilişkili ise belirli bir pazardaki yoğunlaşmayı önemli
ölçüde artıran birleşme/devralmalar o pazardaki rekabeti
kısıtlayıcı endişeleri artıracaktır.
Fiyat yoğunlaşma modelleri genel olarak, piyasa fiyatının piyasa
talebini etkileyen diğer faktörlerle, maliyet unsurlarıyla ve piyasa
yoğunlaşmasını ölçen değişkenler ile [örneğin Herfindahl
Hirschman Endeks (HHI) veya The Four-Firm Concentration
Ratio64 (CR4) gibi] arasındaki istatistiki ilişkiyi tahmin eden
modellerdir65. Bu modellerde anılan değişkenler arasındaki ilişki
ekonometrik yöntemler kullanılarak tahmin edilmektedir66. Fiyat
yoğunlaşma modellerinde öncelikle “ilgili pazarın” belirlenmesi
ve verilerin bu pazar seviyesinde toplanması gerekmektedir.
63 OFT (1999), Quantitative Tecniques in Competition Analysis, Research Paper
17, OFT 266, s. 87
64 Dört firma yoğunlaşma oranı.
65 KALKAN, E. (2013), Rekabet Kurumu’nda Birleşme-Devralma İşlemlerinin
Değerlendirilmesinde Yapılan İktisadi Analizler: Besler/Turyağ ve AFM/Mars
Kararları, Rekabet Dergisi, No: 14(3), s. 42
66 KALKAN, E. (2013), s. 43
34
Fiyat yoğunlaşma modelinde açıklanan değişken fiyattır67.
Açıklayıcı değişkenler ise yukarıda bahsi geçen yoğunlaşma
değişkenleri, maliyet değişkenleri ve talep unsurlarıdır.
Yoğunlaşma değişkeni burada öncelikli amaçtır. Yoğunlaşma
değişkeni olarak HHI ve CR4 yanında piyasadaki firma sayısı
da kullanılabilmektedir68.
Daha önce de belirtildiği üzere fiyat yoğunlaşma modelleri
çoğunlukla birleşme/devralmalarda kullanılmaktadır. Bu
tip işlemlerde bu analiz ile inceleme konusu yoğunlaşma
işleminin fiyat artışlarına yol açıp açmayacağı hususu iktisadi
açıdan araştırılmaktadır69. Öte yandan bu modellerin hâkim
durum dosyalarında da kullanılması mümkündür. Hâkim
durum dosyalarında test edilen soru, “firmanın yüksek pazar
payı, fiyatlarını kârlı bir şekilde rekabetçi fiyatların üstüne
çıkarabilmesine olanak vermekte midir?” şeklindedir. Söz
konusu analiz teşebbüsler arasındaki rekabeti sınırlayıcı
anlaşma tiplerinde de uygulanabilecek niteliktedir. Böyle
bir durumda ise bu model ile cevabı aranan soru, “firmalar
arasındaki rekabeti sınırlayıcı anlaşma, firmaların fiyatlarını kârlı
bir şekilde rekabetçi fiyatların üzerine çıkarabilmesine imkân
vermekte midir?” olacaktır. Görüldüğü üzere fiyat yoğunlaşma
modelleri rekabet hukukunun esas ilgi alanındaki soruyu
doğrudan cevaplandırmaya çalışmaktadır70.
Rekabet Kurulunun önüne gelen 2010 tarihli Besler/Turyağ71
ve 2011 tarihli AFM/Mars72 dosyalarında ilgili yoğunlaşma
67 Pazarın ortalama fiyatı veya ürün fiyatları kullanılabilmektedir.
68 KALKAN, E. (2012a), Türkiye Konserve Ton Balığı Piyasası İçin Bir Fiyat-
Yoğunlaşma Modeli, Rekabet Dergisi, No:13 (3), s. 143
69 BISHOP, S. ve M. WALKER (2010), s. 625
70 BISHOP, S. ve M. WALKER (2010), s. 625
71 12.10.2010 tarihli ve 10–64/1355–498 sayılı Kurul Kararı
72 17.11.2011 tarihli ve 11–57/1473–539 sayılı Kurul Kararı
35
işlemlerinin fiyatlar üzerindeki olası etkileri fiyat yoğunlaşma
modeli kullanılarak tahmin edilmiştir73.
Besler/Turyağ işleminde Ülker Grubu bünyesinde bulunan
Besler, Turyağ’daki hisselerini artırarak Turyağ üzerinde fiili
kontrol sağlar hale gelecektir. Bu işlemde ilgili ürün pazarları
bitkisel sıvı yağlar, endüstriyel margarin pazarı ve tüketici
margarin pazarı olarak tanımlanmıştır. İşlem esas olarak
endüstriyel margarin pazarında etkisini göstermektedir. Zira
pazarda lider konumunda olan Ülker Grubu pazarın üçüncü
büyük oyuncusunu devralacak ve pazardaki bağımsız oyuncu
sayısı dörtten üçe düşecektir. İlgili işleme yönelik nihai inceleme
sürecinde yoğunlaşma işleminin fiyatlar üzerindeki etkisini
tahmin etmeye yönelik olarak bir fiyat yoğunlaşma modeli
kullanılmıştır74 75.
AFM/Mars işleminde Türkiye’nin değişik illerinde sinema salonu
işletmeciliği yapan AFM Uluslararası Film Prodüksiyon Ticaret
ve Sanayi A.Ş. ile Mars Sinema İşletmeciliği A.Ş.’nin işletmekte
oldukları sinema salonlarının birlikte kontrol edilmesini
amaçlayan bir ortak girişim işlemine izin verilmesi talep
edilmiştir. Bu işlemin ilgili piyasada hâkim durum yaratılması
yoluyla rekabetin önemli ölçüde azaltılması ihtimalini barınması
nedeniyle, Rekabet Kurulu işlemi nihai incelemeye almıştır.
Nihai inceleme sürecinde klasik yapısal analize (pazar payları,
yoğunlaşma oranları, giriş engelleri ve potansiyel rekabet) ek
olarak işlemin piyasadaki fiyatlar üzerindeki olası etkisini ortaya
koymak için fiyat yoğunlaşma modelini uygulanmıştır.
73 Ayrıntılı bilgi için bkz. KALKAN, E. (2013)
74 KALKAN, E. (2013), s. 44–47
75 Anılan kararda Rekabet Kurulu tarafından, taraflarca sunulan taahhütler
neticesinde işlem sonrasında kontrol değişikliği olmayacağı sonucuna
varılmış olup inceleme sürecinde yapılan fiyat yoğunlaşma analizine ilişkin
değerlendirmelere yer verilmemiştir.
36
Dosya kapsamında ilgili ürün pazarı sinema salonu hizmetleri
olarak tanımlanmıştır. İlgili coğrafi pazar olarak ise inceleme
konusu işlem ile yoğunlaşmanın gerçekleştiği İstanbul, Ankara,
İzmir ve Antalya illerinde 38 ayrı ilgili pazar belirlenerek, her iki
teşebbüsün birbirleri üzerinde rekabet baskısı oluşturabileceği
beş coğrafi pazarda işlemin bölgesel rekabet koşulları üzerindeki
etkilerinin ne olacağı araştırılmıştır. İlgili kararın “Bildirim
Konusu İşlemin Nihai Tüketici Fiyatları Üzerindeki Etkisi” başlıklı
bölümünde, fiyat yoğunlaşma modeli çerçevesinde yapılan
iktisadi analize yer verilmiştir (parag. 86 ve devamı).
Analizde veri seti olarak sinemaların aylık indirimli tarife ve
tam tarife bilet adetleri ile gişe gelirleri, kira gideri, çalışanlara
yapılan ödemeler ve diğer toplam giderler kullanılmıştır. Yerel
pazarların belirlenmesinin ardından ortalama pazar fiyatı, HHI
ve ilgili maliyet değişkenleri hesaplanmıştır.
Yapılan regresyonların ve testlerin sonucunda, HHI’nın fiyatlar
üzerine olan etkisi istatistiksel olarak anlamlı bulunurken, maliyet
kalemlerinin etkisi ise genelde anlamlı bulunmamıştır. Dosya
mevcudunda yer alan ekonometrik tahmin ve hesaplamalar
ışığında, işlem sonrasında sinema bilet fiyatlarının AFM ve Mars
Sinema’nın Ankara ve İstanbul’da birbirlerine rekabetçi baskı
oluşturdukları düşünülen Batı Ankara pazarında %16, Ümraniye/
İstanbul pazarında %37, Etiler-Levent/İstanbul pazarında
%32, Şişli/İstanbul pazarında %13, Taksim-Beyoğlu/İstanbul
pazarında %7 oranında artabileceği tahmin edilmiştir.
İşlem tarafları nihai inceleme aşamasında yapısal bir taahhüt
paketi (bazı sinema salonlarının elden çıkarılmasını) sunmuşlardır.
Taahhüt paketinde, elden çıkarma işlemi sonrası dört pazardaki
HHI oranları değişmeden kalacak, sadece Batı Ankara pazarında
HHI artışı gözlemlenebilecektir. Bu durumda analizde kullanılan
modele göre %1,3 civarında bir fiyat artışı gerçekleşecek, diğer
37
pazarlarda ise fiyat artışı olmayacaktır. Rekabet Kurulu bu
tespit üzerine taraflarca sunulan taahhüt paketinin, söz konusu
beş pazarda rekabetin önemli ölçüde kısıtlanacağı yönündeki
rekabetçi endişeleri giderici nitelikte olduğu sonucuna ulaşmış
ve anılan taahhüt çerçevesinde işleme şartlı izin vermiştir.
2.2. Birleşme (Yoğunlaşma) Simülasyonları
Birleşme simülasyonları özellikle son yıllarda kullanımı gittikçe
yaygınlaşan, yukarıda bahsi geçen yapısalcı modeli tamamlayıcı
olarak görülen bir yaklaşımdır. Bilindiği üzere rekabet hukuku
ve iktisadında yapısalcı yaklaşım ilgili pazarın tespit edilmesi,
ardından işlem taraflarının pazar paylarının (veya piyasa
yoğunlaşma oranlarının hesaplanması) ve dolayısıyla ortodoks
bir şekilde rekabetçi analizin yapılmasıdır. Ancak yapısalcı
yaklaşımlar özellikle farklılaştırılmış ürünlerin söz konusu olduğu
durumlarda istenen sonucu vermeyebilmektedir. Birleşme
simülasyonu ise doğrudan birleşme sonrasında fiyatların ne
kadar artacağını, bunun tüketici refahı ve toplam refah üzerindeki
etkilerini ortaya koymaya çalışmaktadır. Bu yaklaşımın belki de
en temel farkı bir pazar tanımına ihtiyaç duymamasıdır. Hatta
FERM testi yönteminde olduğu gibi birleşme simülasyonundan
çıkan sonuçlar yani olası fiyat artışları pazar tanımına ayrıca
katkıda bulunmaktadır. Öte yandan bu yöntem teknik uzmanlığı,
yani ekonomik modelleme ve ekonometri alanlarında bilgi ve
deneyimi gerektirmektedir.
Birleşme simülasyonu temelde bir rekabet otoritesinin cevabını
bulmak istediği soruya doğrudan cevap aramaktadır76:
“Birleşme sonrası fiyatlar ve tüketici refahı nasıl değişecektir?”.
Bu doğrultuda simülasyon yöntemi, yapısal olarak talep ikamesi
odaklı yaklaşım üzerine kurulmuş olmakla beraber, pazarın arz
yönündeki firma davranışlarını ve olası etkinlik kazanımlarını da
76 BISHOP, S. ve M. WALKER (2010), s. 628
38
dikkate alarak birleşme öncesi ve sonrası fiyat-miktar denge
durumunu hesaplamaktadır77. Bu yöntemde, birleşme sonrası
herhangi bir rekabet azaltıcı sonuç (yüksek fiyat artışları, refah
üzerinde azalma gibi) karşısında taraflarca sunulan çözüm
önerilerinin (ayrıştırma, elden çıkarma vb.) olası etkilerinin
tahmin edilmesi de mümkündür78. Simülasyon genel olarak
aşağıdaki aşamalara bağlı olarak gerçekleştirilmektedir79.
İlk aşamada bir talep sistemi ve parametreleri tahmin
edilmektedir. Burada temel amaç simülasyonda ileri
aşamalarda kullanılacak olan fiyat ve çapraz fiyat esnekliklerinin
ekonometrik olarak tahmin edilmesidir. Bunun için de öncelikli
olarak kullanılacak talep fonksiyonunun seçimi yapılmaktadır.
Şayet esneklikler başka bir çalışmada hesaplanmış ise güvenilir
olmaları koşuluyla doğrudan simülasyon için kullanılabilir.
Esneklik parametrelerinin tahmin edilmesinde kullanılacak talep
fonksiyonlarının başlıcaları doğrusal ve log-doğrusal, kesikli
seçim talep fonksiyonları (standart logit, yuvalanmış logit
ve rassal katsayı logit modelleri), yaklaşık ideal talep sistemi
(Almost Ideal Demand System-AIDS) ve oransal kalibre edilmiş
yaklaşık ideal talep sistemi (Proportionality-Calibrated Almost
Ideal Demand System-PCAIDS) olarak sıralanabilir. Simülasyon
için kullanılacak talep fonksiyonu seçildikten sonra esneklik
katsayılarını belirleyecek olan parametrelerin tahmin edilmesi
gerekmektedir.
77 KORKUT, Ş. D. (2013), Rekabet Analizlerinde Kullanılan Niceliksel Yöntemler
Üzerine Bir Not, Rekabet Yazısı, Rekabet Kurumu, https://www.rekabet.gov.
tr/tr/Sayfa/Yayinlar/diger-calismalar/rekabet-yazilari?icerik=4b6b1bd3-9c10-
44c3-b4a7-7b685b687357 Erişim tarihi: 8.1.2019, s. 2
78 KORKUT, Ş. D. (2013), s. 2
79 ÇELEN, A. (2010), Yatay Yoğunlaşmaların Tek Taraflı Etkilerinin Belirlenmesinde
Talep Tahmini ve Simülasyon Tekniklerinin Uygulanması, Doktora Tezi, Rekabet
Kurumu, s. 41–48, PİŞMAF, Ş. (2018), Yoğunlaşmaların Kontrolünde Modern
Bir Araç Olarak Yoğunlaşma Simülasyonu: Türkiye Akaryakıt Dağıtım Sektörü
Üzerine Varsayımsal Bir Uygulama, Yayımlanmamış Başuzmanlık Eseri, Rekabet
Kurumu, s. 10–11. KORKUT, Ş. D. (2013), s. 2-3
39
İkinci aşamada talep sisteminin kalibrasyonu yapılmaktadır. Bu
aşamada seçilen talep sisteminin yoğunlaşma öncesi dengeyi
verebilmesi için talep sistemindeki kaydırıcı parametrelerin
hesaplanması gerekmektedir. Talep sisteminin kalibrasyonu
için birleşme öncesindeki denge değerleri (ürünlerin fiyatları ve
pazar payları) ile birlikte birinci aşamada tahmin edilen esneklik
parametreleri kullanılmaktadır.
Üçüncü aşama ürünlerin marjinal maliyet eğrilerinin elde
edilmesidir. Burada ise pazardaki firmaların ne tür bir rekabet
(Cournot-miktar rekabeti, Bertrand–fiyat rekabeti) içerisinde
bulunduklarına ilişkin bir varsayım yapılmalıdır. Uygulamada
farklılaştırılmış ürünlerin söz konusu olduğu piyasalar
bakımından, stratejik karar değişkeni fiyat olan Bertrand oligopol
(Bertrand-fiyat rekabeti) modeli tercih edilmektedir80. Seçilen
rekabet modeli çerçevesinde firmaların sahip oldukları ürünler
bakımından kâr maksimizasyonunun birinci sıra koşullarının eş
anlı olarak çözümü, ürünlerin marjinal maliyetlerini verecektir.
Genellikle bu modelde sabit marjinal maliyet varsayımı
altında birleşme sonrasında ürünlerin marjinal maliyetlerinin
değişmediği varsayılmaktadır.
Dördüncü aşama ise birleşme sonrası fiyat ve miktarların
hesaplanması, yani simülasyon aşamasıdır. Burada birleşme
sonrasındaki fiyat artışları tahmin edilmektedir.
Birleşme simülasyonları özellikle farklılaştırılmış ürünlerin söz
konusu olduğu durumda kullanılan bir modeldir. Yeterli bir veri
seti ve uygun modelleme ile birleşme simülasyonu tek taraflı
etkilerin büyüklüğünü doğrudan tahmin etme kapasitesine
sahiptir. Söz gelimi son yıllarda markalı tüketici ürünlerine
yönelik süpermarket verisi toplanabilmesinin kolaylaşması
ile birlikte (scan track verisi kullanımı) hızlı tüketim ürünlerine
80 ÇELEN, A. (2010), s. 37
40
yönelik birleşme simülasyonlarının yapılmasında veri seti
zorluğu aşılabilmiştir81. Öte yandan bu modelin dezavantajı
ise fiyat dışındaki diğer rekabet parametrelerini (hizmet, kalite,
teslimat koşulları gibi) yansıtmamasıdır82.
Yukarıdaki açıklamalardan da görüldüğü üzere yoğun bir teknik
bilgiye dayalı birleşme simülasyonları konusunda Rekabet
Kurumunun basımını gerçekleştirdiği iki doktora tez çalışması
bulunmaktadır. Bunlardan ilkinde Kalkan (2010)83 yuvalanmış
logit modelini kullanarak Türkiye kolalı içecek pazarında yer alan
ikinci ve üçüncü büyük oyuncuların (Pepsi ve Cola Turca/Ülker)
arasındaki hipotetik bir birleşmenin fiyatları nasıl etkileyeceğini
ortaya koymuştur. Çalışmada ortalamada birleşme taraflarının
fiyatlarının %15–21, piyasa fiyatının ise %16–22 oranda
artacağı, tüketici fazlasının da yaklaşık %8–10 arasında
azalacağı tahmin edilmiştir. Diğer doktora tez çalışması olan
Çelen (2010) ise standart ve yuvalanmış logit talep modellerini
kullanarak birleşme simülasyonunu bira sektöründeki hipotetik
yoğunlaşmalara uygulamıştır. Son olarak Pişmaf (2018)
başuzmanlık çalışmasında birleşme simülasyonunu akaryakıt
dağıtım sektöründe hipotetik yoğunlaşma senaryolarına
uygulayarak bu yoğunlaşmaların fiyat ve tüketici refahı
üzerindeki olası etkilerini analiz etmiştir.
Birleşme simülasyonu analizi yapılan sınırlı sayıda Rekabet
Kurulu kararı bulunmaktadır. Bunlardan ilki, FERM testinin
anlatıldığı bölümde bahsi geçen, ro-ro taşımacılığa pazarındaki
yıkıcı fiyat iddiasına yönelik karardır84. Söz konusu kararda
birleşme simülasyonu analizi, FERM testi bünyesinde ilgili
pazarın belirlenmesine yönelik bir araç olarak kullanılmıştır85.
81 BISHOP, S. ve M. WALKER (2010), s. 658
82 BISHOP, S. ve M. WALKER (2010), s. 660
83 KALKAN, E. (2010), Demand Estimation, Relevant Market Definition and
Identification of Market Power in Turkish Beverage Industry, Doktora Tezi,
Rekabet Kurumu
84 1.10.2012 tarihli ve 12–47/1413–474 sayılı Kurul Karar
85 ICN (2013), s. 66
41
Birleşme simülasyonunun kullanıldığı bir diğer karar yine roro
taşımacılığı pazarına yöneliktir86. 2017 tarihli Ulusoy Grubu
bünyesinde bulunan Ulusoy Ro-Ro İşletmeleri A.Ş. başta olmak
üzere toplam altı şirketin UN Ro-Ro İşletmeleri A.Ş. tarafından
devralınmasına yönelik kararda, ilgili işlemin tek taraflı fiyat
etkilerini ortaya koyabilmek amacıyla birleşme simülasyonundan
yararlanılmıştır. Bu dosyada kullanılan logit talep modeli, 2012
tarihli yukarıdaki ro-ro kararında kullanılan modelle aynıdır.
Söz konusu analiz ile Çeşme-Trieste hattının ortalama fiyatının
%10,9 artacağı, Pendik-Trieste, Mersin-Trieste ve Pendik
Toulon hatlarının fiyatlarının ise ortalama %2,1 artacağı tahmin
edilmiştir.
Birleşme simülasyonunun kullanıldığı bir diğer karar ise 2014
tarihli Yıldız Holding tarafından kontrol edilen Dosu Maya’nın
kontrolünün Lesaffre et Compaigne tarafından devralınmasına
ilişkindir87. Lesaffre Türkiye’de Öz Maya şirketi ile faaliyet
göstermektedir. Birleşme simülasyonu sonuçlarına göre
devralma sonrasında işlem taraflarının fiyatlarını %20’nin
üzerinde artırabilecekleri, piyasadaki genel ortalama fiyat
seviyesinin de devralma sonrasında %12 oranında artabileceği
öngörülmüştür88.
2.3. Sapma Oranı (Diversion Ratio) ve Yukarıya Doğru Fiyat
Baskısı (Upward Pricing Pressure) Analizi
Sapma oranı ve yukarı doğru fiyat baskısı analizi birleşme/
devralmaların tek taraflı etkilerini ortaya koymada yararlanılan
bir diğer yöntemdir. A ve B gibi rekabet halindeki iki firma
arasındaki sapma oranı, A firmasının fiyatını yükseltmesi
durumunda B firmasına kaybettiği satışların yüzdesi olarak
86 9.11.2017 tarihli ve 17–36/595–259 sayılı Kurul Kararı
87 15.12.2014 tarihli ve 14–52/903–411 sayılı Kurul Kararı
88 15.12.2014 tarihli ve 14–52/903–411 sayılı Kurul Kararı, s. 20
42
tanımlanabilir. Söz konusu istatistik rekabet halindeki firmaların
birbirlerine yakınlık (ikame) ilişkisinin derecesi olarak görülebilir.
İki firma ürünleri arasındaki yüksek sapma oranı, bu ürünlerin
birbirlerine yakın ikame olduklarını ve eğer söz konusu iki firma
birleşirse, birleşme sonucunda önemli tek taraflı etkilerin ortaya
çıkacağı anlamına gelmektedir.
Sapma oranı yaklaşımını varsayımsal bir örnek üzerinden
açıklayabiliriz89. Söz gelimi A ve B gibi iki premium marka, C
ve D gibi iki orta segment marka ve diğer araba marklarından
oluşan bir araba pazarını ele alalım. A fiyatını artırdığında, bazı
tüketiciler taleplerini A’dan farklı markalara kaydıracaklardır.
Varsayalım ki, taleplerini A’dan diğer markalara kaydıran söz
konusu tüketicilerin, %60’ı B’yi , %15’i C’yi, %15’i D’yi, %10’u
da diğer markaları tercih etmiş olsun; bu durumda A ve B
arasındaki sapma oranı %60, A ve C ile A ve D arasındaki sapma
oranları da %15’er olacaktır. Söz konusu sapma oranı bize A
ve B markalarının diğer markalara göre yakın ikame olduklarını
göstermektedir. Şayet hipotetik olarak A ve B birleşecek olursa,
oluşan bu yeni firma, tüketicilerin büyük kısmının taleplerini başka
markalara kaydırma korkusu olmadan fiyatlarını kârlı bir şekilde
artırma imkânına kavuşabilecektir. Bir başka deyişle birleşme
öncesi A’nın tek taraflı fiyat artışı kârlı olmayabilecekken; B ile
arasındaki sapma oranının diğer firmalara göre çok yüksek
olmasından dolayı, birleşmeden sonra tek taraflı fiyat artışı kârlı
hale gelebilecektir.
Sapma oranlarını ortaya koymak bakımından kullanılan
yöntemlerden biri firmaların geçmişte tarihsel olarak
karşılaştıkları durumlara ait gözlem ve verilerin kullanılmasıdır.
89 XIAO-RU WANG, E. (2013), Economic Tools for Evaluating Competitive Harm
in Horizontal Mergers, Practical Law Company http://www.crai.com/sites/
default/files/publications/Economic-Tools%20for-Evaluating-Competitive-
Harm-in-Horizontal-Mergers.pdf Erişim tarihi: 8.1.2019, s. 3
43
Örneğin, firmalardan herhangi birinin hazırlamış olabileceği,
firmanın kaybettiği satışların bu satışları kazanan rakipler
arasındaki dağılımını veya firmanın kazandığı satışların bu
satışları kaybeden rakiplere göre dağılımını gösterir kazanç/
kayıp (win/loss) raporları bu konuda kaynak oluşturabilir90.
Ayrıca iki firmanın satış miktarlarının bilindiği ve kendi fiyat
esneklikleri ile birbirleri arasındaki çapraz fiyat esnekliklerinin
hesaplanabildiği durumlarda, sapma oranları bu verilerden
türetilebilir. Birinci firmadan ikinci firmaya doğru hesaplanan
sapma oranı (DR)’nın matematiksel formülü aşağıdaki gibidir91:
Sapma oranı formülünde 1,2 e çapraz fiyat esnekliğini ifade
etmekte olup birinci ürünün fiyatı değiştiğinde ikinci ürüne olan
talepteki değişimi göstermektedir. 1 e ise birinci ürünün kendi
fiyat esnekliği olup, ürünün fiyatı değiştiğinde kendi talebinde
meydana gelen değişimi ifade etmektedir. Q ise birinci ve ikinci
ürünlerin hesaplanan esneklikteki satış miktarlarına karşılık
gelmektedir. Sonuç olarak sapma oranı, birinci firma fiyatını
artırdığında ikinci firmaya kayan satışların, birinci firmadan
toplamda eksilen satışlara oranıdır.
Sapma oranının hesaplanmasında birinci firmanın fiyat
esneklikleri önemli rol oynamaktadır. Birinci firmadan ikinci
firmaya geçiş ne kadar yüksekse (iki firma arasındaki çapraz
fiyat esnekliği ne kadar yüksekse) sapma oranı o kadar yüksek
90 DOJ ve FTC (2010), Horizontal Merger Guidelines, US DOJ ve FTC., https://
www.ftc.gov/sites/default/files/attachments/merger-review/100819hmg.pdf
Erişim tarihi: 8.1.2019, s. 20
91 ICN (2013), s. 55
44
olacaktır. Bu iki firma arasındaki bir devralma sonrasında ise
birinci firma açısından fiyat artışı nedeniyle kaybedilecek
müşterilerin çoğu ikinci firmaya geçeceğinden ve bu ikinci
firma da aynı ekonomik bütünlük içerisinde yer alacağından,
toplamda fiyat artışı nedeniyle ekonomik kayıp oluşma riski
düşecektir. Birleşen firmalar için bu olumlu durum, firmalardan
birinin fiyat artışına gitme eğilimini artıracaktır.
Bazı durumlarda firmaların pazar payları da sapma oranının
göstergesi olarak kullanılabilir. Piyasadaki firmaların ürünleri
birbirlerine eşit derecede yakın ise bu durumda pazar payları,
sapma oranlarını hesaplamak için kullanılabilir. Bu yöntemde bir
firmanın (örneğin fiyat artışı sonucunda) kaybettiği satışların diğer
firmalara pazar payları ölçüsünde geçeceği varsayılmaktadır.
Bu durumda formül,
şeklinde olacaktır. Bu formüle göre diğer her koşul eşitken
birleşen tarafların (firma 1 ve firma 2) pazar payları ne kadar
yüksek ise sapma oranı da o kadar yüksek olacaktır. Bu durum
eğer birleşen firmalardan biri hâkim durumda ise sapma oranının
yüksek olacağını göstermektedir. Daha önce belirtildiği gibi
bu yöntem pazardaki tüm markalar birbirlerine eşit derecede
yakın olmaları halinde kullanılabilmektedir. Dolayısıyla özellikle
süt pazarı gibi, markalar arasında ürün farklılaştırmasının
pek gözlenmediği, homojen ürün pazarlarında pazar payları
vasıtasıyla sapma oranını hesaplamak mümkündür92. Öte
yandan ürün farklılaştırmasının söz konusu olduğu pazarlarda,
pazar payı vasıtasıyla sapma oranı hesaplamak yanıltıcı sonuçlar
verecektir.
92 XIAO-RU WANG, E. (2013), s. 3
45
Sapma oranı hesaplandıktan sonra yoğunlaşma işlemi sonrası
muhtemel fiyat artışını, yani tek taraflı etkiyi görmek için ise
ayrıca fiyat maliyet marjı verisine ihtiyaç vardır. Söz konusu
analize Yukarıya Doğru Fiyat Baskısı (YDFB) denmektedir. ABD
Adalet Bakanlığı ve Federal Ticaret Komisyonu tarafından 2010
tarihinde yayımlanan Yeni Yatay Birleşmeler Rehberi’nde bu
analize yer verilmiştir93. YDFB analizinde maliyet etkinlikleri de
dikkate alınmakta ve bu etkinlik artışlarının fiyat artışlarını düşük
tutabileceği belirtilmektedir. YDFB’nin matematiksel formülü
aşağıdaki gibidir:
verecektir.
Sapma oranı hesaplandıktan sonra yoğunlaşma işlemi sonrası muhtemel fiyat
artışını, yani tek taraflı etkiyi görmek için ise ayrıca fiyat maliyet marjı verisine ihtiyaç
vardır. Söz konusu analize Yukarıya Doğru Fiyat Baskısı (YDFB) denmektedir. ABD
Adalet Bakanlığı ve Federal Ticaret Komisyonu tarafından 2010 tarihinde yayımlanan
Yeni Yatay Birleşmeler Rehberi’nde bu analize yer verilmiştir93. YDFB analizinde
maliyet etkinlikleri de dikkate alınmakta ve bu etkinlik artışlarının fiyat artışlarını
düşük tutabileceği belirtilmektedir. YDFB’nin matematiksel formülü aşağıdaki gibidir:
Yukarıdaki denklemde p ve c, firmaların sırasıyla fiyatını ve marjinal maliyetini94 ifade
etmektedir. birinci firmadan ikinci firmaya sapma oranına, E ise fiyatını artıran
birinci firmanın devralma sonrasında kazanacağı etkinlik artışı oranına karşılık
gelmektedir. Formülden de görüldüğü üzere yüksek sapma oranı (DR) ve yüksek
Xiao-ru Wang (2013), s.3
DOJ ve FTC (2010), s.20
Marjinal maliyetlerin gözlemlenmelerindeki güçlük nedeniyle, uygulamada ortalama değişken
maliyetin de kullanıldığı belirtilmelidir.
1 2 2 1,2 1 1 YDFB = ( p – c ).DR – E .c
1,2 DR
Yukarıdaki denklemde p ve c, firmaların sırasıyla fiyatını ve
marjinal maliyetini94 ifade etmektedir.
Sapma oranı hesaplandıktan sonra yoğunlaşma artışını, yani tek taraflı etkiyi görmek için ise vardır. Söz konusu analize Yukarıya Doğru Adalet Bakanlığı ve Federal Ticaret Komisyonu Yeni Yatay Birleşmeler Rehberi’nde bu analize maliyet etkinlikleri de dikkate alınmakta ve düşük tutabileceği belirtilmektedir. YDFB’nin Yukarıdaki denklemde p ve c, firmaların sırasıyla etmektedir. birinci firmadan ikinci firmaya birinci firmanın devralma sonrasında kazanacağı gelmektedir. Formülden de görüldüğü üzere 92 Xiao-ru Wang (2013), s.3
93 DOJ ve FTC (2010), s.20
94 Marjinal maliyetlerin gözlemlenmelerindeki güçlük maliyetin de kullanıldığı belirtilmelidir.
1 2 YDFB = ( p – c 1,2 DR birinci firmadan
ikinci firmaya sapma oranına, E ise fiyatını artıran birinci
firmanın devralma sonrasında kazanacağı etkinlik artışı oranına
karşılık gelmektedir. Formülden de görüldüğü üzere yüksek
sapma oranı (DR) ve yüksek marj, birleşme sonrası rekabetçi
endişeleri artırmaktadır. Sapma oranını dikkate alan bu analizin
en büyük avantajlarından biri klasik ilgili pazar tanımına ihtiyaç
duymamasıdır.
Rekabet Kurulu, sapma oranını ve yukarıya dönük fiyat
baskısı analizini, Yıldız Holding tarafından kontrol edilen Dosu
Mayacılık’ın kontrolünün Lesaffre et Compaigne (Öz Maya)
tarafından devralınmasına ilişkin, bir önceki başlıkta bahsi
geçen 2014 tarihli kararda kullanmıştır95. Dosya kapsamında
yapılan YDFB analizinde, devralma tarafları olan Dosu ve
Öz Maya’nın %5 düzeyinde bir maliyet etkinliği kazanımı ve
93 DOJ ve FTC (2010), s. 20
94 Marjinal maliyetlerin gözlemlenmelerindeki güçlük nedeniyle, uygulamada
ortalama değişken maliyetin de kullanıldığı belirtilmelidir.
95 15.12.2014 tarihli ve 14–52/903–411 sayılı Kurul Kararı
46
diğer firmaların fiyatlarını sabit tutacağı varsayımında bile fiyat
artırımına gidebileceği hesaplanmıştır96.
96 15.12.2014 tarihli ve 14–52/903–411 sayılı Kurul Kararı, s. 20
47
3. REKABETİ SINIRLAYICI ANLAŞMA VE UYUMLU
EYLEMLERDE KULLANILAN İKTİSADİ ANALİZLER97
Bilindiği üzere rekabet hukukunun en ciddi ihlal türleri
arasında yer alan karteller, tüm dünyada rekabet otoritelerinin
öncelikli alanlarının başında yer almaktadır. Rekabet hukuku
uygulamasında iktisadi/sayısal analizler daha ziyade ilgili
pazarın tespitinde ve yoğunlaşmaların fiyat ve refah üzerindeki
etkilerinin belirlenmesinde uygulanmakla beraber, karteller ve
benzeri nitelikteki rekabeti sınırlayıcı anlaşmalar ve uyumlu
eylemler bakımından da gerektiğinde iktisadi analizler hukuki
analizi tamamlayıcı olarak kullanılabilmektedir. Bu bölümde
rekabeti sınırlayıcı anlaşmalar ve uyumlu eylem vakalarında
kullanılan bazı iktisadi yöntemler tanıtılacak ve ardından bu
konudaki Kurul kararlarına yer verilecektir.
Teşebbüsler arasında herhangi bir danışıklı ilişkinin varlığının
tespit edilmesi amacıyla kullanılan iktisadi yöntemler teşebbüs
davranışının rekabetçi davranışla bağdaşıp bağdaşmadığı,
incelenen dönem içerisinde teşebbüs davranışında herhangi bir
yapısal kırılma olup olmadığı, rekabet karşıtı işbirliği içerisinde
bulunduğundan şüphelenilen teşebbüslerin davranışlarının
pazardaki rekabetçi teşebbüslerden farklı olup olmadığı ve
pazarda gözlemlenen sonuçların rekabetçi bir modelden ziyade
işbirlikçi bir modele uyup uymadığı sorularına cevap aramaktadır.
Bu amaçla yapılan analizler öncelikli olarak fiyat hareketlerine
odaklanmaktadır. Bu doğrultuda pazarın genelindeki fiyat düzeyi,
teşebbüslerin fiyat düzeyleri ve fiyatların zaman içerisindeki
seyri incelenmektedir98. Teşebbüsler arası anlaşma neticesinde
pazarda oluşan rekabet karşıtı fiyatı rekabetçi fiyattan ayırt
edebilmek için fiyat hareketlerinin yanı sıra pazar payı, kapasite,
97 Bu konuda ayrıntılı bilgi için bkz. KORKUT, Ş. D. (2015), Kartellerin Semptomları
ve İktisadi Teşhisi: Yolun Neresindeyiz?, Rekabet Dergisi, No:16 (3).
98 19.7.2017 tarihli ve 17–23/383–166 sayılı Kurul Kararı, parag. 575
48
maliyet, talep gibi unsurlar ve bu unsurların fiyatlarla olan ilişkisi
ele alınmaktadır.
3.1. Yapısal Kırılma Analizi – Chow Testi
Yapısal kırılma testi, rekabeti sınırlayıcı anlaşma ve uyumlu eylem
davalarında başvurulan bir analiz olup daha ziyade teşebbüsler
arasında bir anlaşmanın var olup olmadığının tespitinde
kullanılabilmektedir. Bu testlerin öncülerinden olan Chow testi,
bir zaman serisi içeren veri setinde yapısal bir değişiklik olup
olmadığının belirlenmesine olanak sağlamakta ve böylece
olası yapısal kırılma noktaları99 öncesinde ve sonrasında firma
davranışında yapısal bir değişiklik meydana gelip gelmediği ve
bunun sonucunda bir anlaşmadan söz edilip edilemeyeceği
hakkında bilgi vermektedir. Chow testinde istatistiksel olarak
aynı ana kütleden çekilen iki ayrı örneğe ait katsayıların ya da
regresyon denklemlerinin birbirinden önemli ölçüde farklılaşıp
farklılaşmadığı “F testi” ile araştırılmaktadır. Bu sınamanın
yapıldığı test de Chow testi olarak adlandırılmaktadır100.
Chow testi 2017 tarihli Rekabet Kurulunun sigorta sektöründeki
şirketlerin trafik sigortası pazarında birlikte fiyat artışı yaptıkları;
dolayısıyla rekabeti sınırlayıcı bir anlaşma veya uyumlu eylem
içerisinde bulunduklarına ilişkin olarak yürütülen soruşturma
kararında kullanılmıştır101.
Söz konusu kararda sigorta şirketlerinin ortaklaşa olarak prim
oranlarını birlikte belirleyip belirlemedikleri sorusu iktisadi olarak
sorgulanmıştır. Bu çerçevede soruşturma tarafı şirketlerin Ocak
2010-Nisan 2016 döneminde aylık ortalama nominal prim
düzeyleri incelenmiştir.
99 Bir anlaşmanın başlamış ya da sona ermiş olmasının muhtemel olduğu tarihler
gibi.
100 WOOLRIDGE, J. M. (2003), Introductory Econometrics: A Modern Approach,
Second Edition, Thomson, US, s. 431–432
101 19.7.2017 tarihli ve 17–23/383-166 sayılı Kurul Kararı
49
Grafiksel analizin yanı sıra 2015 yılının ikinci yarısından itibaren
ilgili veri setinde yapısal bir kırılma olup olmadığı Chow testi
kullanılarak istatistiksel anlamda sınanmıştır. Yapılan analiz ile
Ağustos 2015’ten itibaren trafik sigortası branşındaki ortalama
nominal prim düzeylerinde bir kırılma görüldüğü sonucuna
ulaşılmıştır (parag. 588). Nominal düzeydeki ortalama otomobil
primi artışının 2015 yılının ikinci yarısında diğer dönemlere
kıyasla ciddi bir artış eğilimine girdiği de tespit edilmiştir.
Grafiksel analizde gözlemlenen ortalama nominal otomobil
primindeki kırılma istatiksel olarak Chow testiyle de ortaya
konulmuştur (parag. 596). Öte yandan Chow testi ile 2015’in
ikinci yarısında gözlemlenen prim artışlarının aynı dönemde
prim tespiti üzerinde etkili olan maliyet artışları ile bağlantılı
olabileceği de ilgili kararda öngörülmüş ve neticede rekabet
karşıtı iş birliğine yönelik kesinlik arz eden iktisadi bir tespitte
bulunulamamıştır.
3.2. Varyans/Standart Sapma Analizi102
Rekabeti sınırlayıcı anlaşma ve uyumlu eylem vakalarında
yapılan analizlerden biri diğeri de varyans/standart sapma
analizidir. Varyans bilindiği üzere bir dağılım ölçütü olup verilerin
ortalamadan ne ölçüde farklılaştığını göstermektedir. Eğer
veriler ortalamaya yakın bir şekilde dağılıyorsa varyans düşük
demektir. Varyans analizinin temelinde, teşebbüslerin mutabık
kaldıkları fiyatları belirli dönemler dışında çok sık ve büyük oranda
değiştirmeyeceği, fiyatların dış faktörlerde meydana gelecek
değişimlere daha az tepki vereceği öngörüsü bulunmaktadır103.
Bu nedenle anlaşma veya iş birliği dönemlerinde rekabetçi
102 Varyans/Standart sapma analizinin kartellerin tespit edilmesindeki rolü, teorik
çerçevesi ve uygulamalarına yönelik ayrıntılı bilgi için bkz. ÇÖRÜŞ, S. (2012),
Kartellerin Tespit Edilmesinde Davranışsal Tarama Teknikleri, Rekabet Kurumu
Uzmanlık Tezleri, Rekabet Kurumu, Ankara
103 KORKUT, Ş. D. (2015), s. 20
50
döneme kıyasla fiyatların daha durağan bir seyir izlemesi
ve daha az dalgalanması, dolayısıyla da varyansın/standart
sapmanın düşük olması beklenebilecektir.
Fiyatların neye göre daha az dalgalanacağı, yani varyansın/
standart sapmanın hangi kıstaslara göre daha düşük olacağının
tespitinde bir kıyaslamanın yapılması gereği ortaya çıkmaktadır.
Bu kıstas rekabeti sınırlayıcı anlaşmanın olmadığından emin
olduğumuz “temiz dönem” ya da anlaşmaya katılmadığı bilinen
“masum” firmaların fiyatları olabilir104. Böyle bir karşılaştırmada
yani rekabetçi dönem ile anlaşma dönemi arasındaki
mukayesede, rekabetçi dönemde dalgalanmaların ve dolayısıyla
varyans/standart sapmanın daha yüksek olması beklenecektir.
Varyans analizinden, trafik sigortası pazarına yönelik olarak bir
önceki başlıkta bahsi geçen soruşturma kararında yararlanıldığı
görülmektedir105. Bu kapsamda yapılan inceleme neticesinde,
soruşturma tarafı tüm teşebbüsler için primlerin ve primlerdeki
katılığın yüksek olduğu (varyansın düşük olduğu) bir dönem
tespit edilememiştir (Karar parag. 689). Öte yandan Rekabet
Kurulu dikey fiyat belirlemesi iddiasına yönelik 2016 tarihli bir
kararında da standart sapma analizini kullanmıştır106.
3.3. Farkların Farkı Analizi
Farkların farkı analizi kartel fiyat artışını, birleşme/devralmalarda
ise işlem sonrası fiyat artışlarını ortaya çıkarmada kullanılan
ekonometrik bir yöntemdir. Söz konusu analize göre rekabet
ihlalinin yaşandığı pazar (müdahale grubu) ile bu pazara benzer
özellikler gösteren rekabetçi pazarın (kontrol grubu) ortalama
104 KORKUT, Ş. D. (2015), s. 20
105 19.7.2017 tarihli ve 17–23/383–166 sayılı Kurul Kararı
106 16.11.2016 tarihli ve 16–39/659–294 sayılı Kurul Kararı
51
fiyatları karşılaştırılır107. Söz konusu analiz ile kartelin etkisi,
kartel dönemindeki “kartel olduğu iddia edilen pazardaki
ortalama fiyatlar ile rekabetçi pazardaki fiyatların farkından”,
“aynı fiyatların ihlalin olmadığı dönemdeki farkının” çıkarılması
ile bulunur. Burada karşı olgusal bir varsayımda bulunularak
kontrol grubunda pazarda yaşanan her türlü değişimin eğer
kartel gerçekleşmeseydi müdahale grubunda da gerçekleşeceği
öngörülmektedir108. Bir başka deyişle müdahale grubundaki
ürünlerin fiyatını etkileyen tüm değişkenler (kartel parametresi/
etkisi hariç) kontrol grubundaki ürünlerin fiyatlarını benzer
şekilde etkilemektedir.
Rekabet Kurulu söz konusu analizi bir kartel davasında değil de
dikey fiyat tespitine yönelik incelemesinde gerçekleştirmiştir109.
Burada müdahale grubu (ihlalin gerçekleştiği iddia edilen grup)
Aygaz bayilerinden oluşmakta, kontrol grubu (rekabetçi grup)
Aygaz’in rakiplerinden oluşmaktadır. Farkların farkı analizi ile arz/
talepteki değişimlerden kaynaklanacak değişimlerin ortalama
fiyatlar üzerindeki etkisinin ortadan kaldırılması amaçlanmıştır.
Bir başka deyişle dikey fiyat tespitinin gerçekleşmediği rakip
fiyatları dikkate alınarak sektöre yönelik diğer etkenlerden
arındırıldıktan sonra, ortalama fiyatların ne kadar arttığının
irdelenmesi hedeflenmiştir.
107 CHAPSAL, A. ve D. SPECTOR (2009), What can be learnt from econometric
studies in cartel cases ?, Law and Economics Concurrences No: 1–2009, Erişim
tarihi: 08.1.2019, s. 44
108 CHAPSAL, A. ve D. SPECTOR (2009), s. 44
109 16.11.2016 tarihli ve 16–39/659–294 sayılı Kurul Kararı

YARARLANILAN KAYNAKLAR
BISHOP, S. ve M. WALKER (2010), The Economics of EC
Competition Law: Concepts, Application and Measurement,
Third Edition, Sweet and Maxwell, London, UK
CHAPSAL, A. ve D. SPECTOR (2009), What can be learnt
from econometric studies in cartel cases, Law&Economics
Concurrences No:1–2009, http://www.mapp-economics.
com/en/publication/what-can-be-learnt-from-econometricstudies-
in-cartel-cases , Erişim tarihi 8.1.2019, s. 42–45
ÇELEN, A. (2010), Yatay Yoğunlaşmaların Tek Taraflı Etkilerinin
Belirlenmesinde Talep Tahmini ve Simülasyon Tekniklerinin
Uygulanması, Doktora Tezi, Rekabet Kurumu, Eylül 2010.
ÇÖRÜŞ, S. (2012), Kartellerin Tespit Edilmesinde Davranışsal
Tarama Teknikleri, Rekabet Kurumu Uzmanlık Tezleri, Rekabet
Kurumu, Ankara
DAVIS, P. ve E. GARCES (2010), Quantitative Tecniques for
Competition and Antitrust Analysis, Princeton University
Press, New Jersey, USA.
GUJARATI, D. N. (2006), Temel Ekonometri, Literatür Yayıncılık,
(Çev. Ümit Şenesen ve Gülay Göktürk), İstanbul
ICN (2013), The Role of Economists and Economic Evidence in
Merger Analysis, Presented at the 12th Annual Conference
of ICN
https://www.internationalcompetitionnetwork.org/uploads/
library/doc903.pdf, Erişim tarihi: 10.1.2019
KALKAN, E. (2012a), Türkiye Konserve Ton Balığı Piyasasında
Bir Fiyat-Yoğunlaşma Modeli, Rekabet Dergisi, No: 13 (2), s.
139–157
KALKAN, E. (2012b), İlgili Pazarın Tanımlanmasına İlişkin Sayısal
Yöntemler, Bilgi Notu, Rekabet Kurumu. 11.12.2012
KALKAN, E. (2013), Rekabet Kurumunda Birleşme Devralma
İşlemlerinin Değerlendirilmesinde Yapılan İktisadi Analizler:
Besler Turyağ ve AFM/Mars Kararları, Rekabet Dergisi, No:
14(3),s. 39–56
KALKAN, E. (2010), Demand Estimation, Relevant Market
Definition and Identification of Market Power in Turkish
Beverage Industry, Doktora Tezi, Rekabet Kurumu, Nisan
2010
KORKUT, Ş. D. (2015), Kartellerin Semptomları ve İktisadi Teşhisi:
Yolun Neresindeyiz?, Rekabet Dergisi, No: 16 (3), s. 3–37
MOTTA, M. (2004), Competition Policy Theory and Practice,
Cambridge University Press, UK
OFT (1999), Quantitative Tecniques in Competition Analysis,
Research Paper, OFT 266
ÖZKUL, M. F. (2017), İlgili Pazarın Tespitinde Kullanılan Kantitatif
Yöntemler ve Güncel Uygulamalar, Finans Politik&Ekonomik
Yorumlar, Cilt: 54, Sayı: 624, s. 9-24
PİŞMAF, Ş. (2018), Yoğunlaşmaların Kontrolünde Modern Bir
Araç Olarak Yoğunlaşma Simülasyonu: Türkiye Akaryakıt
Dağıtım Sektörü Üzerine Varsayımsal Bir Uygulama,
Yayımlanmamış Başuzmanlık Eseri, Rekabet Kurumu
REKABET TERİMLERİ SÖZLÜĞÜ, Beşinci Baskı, Nisan 2014
XIAO-RU WANG, E. (2013), Economic Tools for Evaluating
Competitive Harm in Horizontal Mergers, Practical Law
Company
http://www.crai.com/sites/default/files/publications/
Economic-Tools%20for-Evaluating-Competitive-Harm-in-
Horizontal-Mergers.pdf Erişim Tarihi: 8.1.2019
WOOLRIDGE, J. M. (2003), Introductory Econometrics: A
Modern Approach, Second Edition, Thomson, US

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir