BRICS ÜLKELERİ VE TÜRKİYE’NİN KARŞILAŞTIRMALI EKONOMİK PERFORMANSLARININ ÖLÇÜLMESİ

Yıl 2024, Cilt: 25 Sayı: 2, 69 - 87, 02.07.2024

Yusuf Kahreman

https://doi.org/10.31671/doujournal.1340775

Öz

Ekonomik performans, farklı makroekonomik göstergeler ve farklı analiz yöntemleri kullanılarak ölçülebilmektedir. Bu bağlamda yapılan çalışmada, makroekonomik değişkenler kullanılarak 2000-2022 dönemi için BRICS ülkeleri ve Türkiye’nin ekonomik performanslarının karşılaştırılması ve ele alınan ülkelerin bu dönem içerisindeki ayrı ayrı performanslarının analiz edilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada kişi başı GSYH, büyüme oranı, ihracat, cari işlemler dengesi (GSYH’nin yüzdesi), enflasyon, işsizlik, döviz kuru ve ithalat performans değerlendirme kriteri olarak belirlenmiştir. Çalışma kapsamında BRICS-T ülkelerinin ekonomik performansları ENTROPİ ve WEDBA (Weighted Euclidean Distance Based Approximation) yöntemlerini ele alan bütünleşik bir model kullanılmıştır. ENTROPİ yönteminde her yıl ve her ülke için ayrı ayrı elde edilen ağırlık katsayıları hesaplanmış WEDBA yönteminde ise elde edilen ağırlıklar da kullanılarak performans sıralaması yapılmıştır. Çalışmanın sonuçlarına göre, ülkelerin kendi aralarındaki ekonomik performans sıralamasında en iyi ekonomik performansa sahip ülke tüm yıllarda Çin olurken, genel ortalama alındığında en kötü performansı gösteren ülke Hindistan olmuştur. Ayrıca Türkiye ise 2011 yılında ikinci sırada yer alırken tüm yılların ortalaması alındığında üçüncü sırada yer almıştır.

Anahtar Kelimeler

BRICS Ülkeleri, Türkiye, Ekonomik Performans, ÇKKV

MEASURING COMPARATIVE ECONOMIC PERFORMANCES OF BRICS COUNTRIES AND TURKEY

Öz

Economic performance can be measured using different macroeconomic indicators and different analysis methods. In this context, it is aimed to compare the economic performances of BRICS countries and Turkey for the 2000-2022 period by using macroeconomic variables and to analyze the performances of the countries discussed separately during his period. In the study, GDP per capita, growth rate, exports, current account balance (percent of GDP), inflation, unemployment, exchange rate and import were determined as performance evaluation criteria. Within the scope of the study, an integrated model was used, which deals with the economic performances of BRICS-T countries, ENTROPY and WEDBA (Weighted Euclidean Distance Based Approximation) methods. In the ENTROPY method, the weight coefficients obtained separately for each year and for each country were calculated, and in the WEDBA method, the performance ranking was made by using the obtained weights. According to the results of the study, the country with the best economic performance in the ranking of economic performance among the countries was China in all years, while India had the poorest overall performance compared to other countries on average. In addition, while Turkey was in the second place in 2011, it took the third place when the average of all years was taken.

Anahtar Kelimeler

BRICS Countries, Türkiye, Economic Performance, MCDM

Kaynakça

• Al, İ. ve Demirel, S. K. (2022). Türkiye'nin makroekonomik performansının TOPSIS yöntemiyle değerlendirilmesi: 2002-2019 dönemi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(1), 202-222.
• Ayçin, E., ve Çakın, E. (2019). Ülkelerin inovasyon performanslarının ölçümünde Entropi ve MABAC çok kriterli karar verme yöntemlerinin bütünleşik olarak kullanılması. Akdeniz İİBF Dergisi, 19(2), 326-351.
• Belke, M. (2020). CRITIC ve MAIRCA yöntemleriyle G7 ülkelerinin makroekonomik performansının değerlendirilmesi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 19 (Temmuz 2020 (Özel Ek)), 120-139.
• Demir, A. ve Bakırcı, F. (2014). OECD üyesi ülkelerin ekonomik etkinliklerinin veri zarflama analiziyle ölçümü, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 28(2), 109-132.
• Dinçer, S. E. (2011). Multi-criteria analysis of economic activity for European Union member states and candidate countries: TOPSIS and WSA applications, European Journal of Social Sciences, 21(4), 563-572.
• Ecemiş, O., ve Coşkun, A. (2022). Türkiye’de bilişim teknolojileri kullanımının ÇKKV yöntemleriyle incelenmesi 2014-2021 dönemi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (37), 81-89.
• Ela, M., Doğan, A. ve Uçar, O. (2018). Avrupa Birliği ülkeleri ve Türkiye’nin makroekonomik performanslarının TOPSIS yöntemi ile karşılaştırılması. Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 2(2), 129- 143.
• Eleren, A. ve Karagul, M. (2008). Performance analysis of Turkish economy between 1986-2006, Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 15, 1-14.
• Erdoğan, S. (2010). Küresel kriz döneminde ihracat ve turizm gelirleri ile büyümenin Türkiye ekonomik performansına etkisi: TOPSIS yöntemi ile analiz. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 10(20), 219-232.
• Ersoy, N. (2023). MEREC-MULTIMOOSRAL modeli ile OECD ülkelerinin makroekonomik performanslarının değerlendirilmesi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(2), 471-491.
• Eyüboğlu, K. (2016). Comparison of developing countries’ macro performances with AHP and TOPSIS method. Çankırı Karatekin University Journal of the Faculty of Economics ve Administrative Sciences, 6(1), 131-146. DOI: 10.18074/cnuiibf.278
• Eyüboğlu, K. (2017). Türk dünyasında yer alan ülkelerin makro performanslarının karşılaştırılması. Journal of Social Sciences of the Turkic World, 83, 331-350.
• Güran, C. M. ve Tosun, M.U. (2005). Türkiye ekonomisinin makroekonomik performansı: 1951-2003 dönemi için parametrik olmayan bir ölçüm, Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 60(4), 89-115.
• Hsu, M., Luo, X.C. ve Gary, H. (2008). The fog of OECD and non-OECD country efficiency: a data envelopment analysis approach, The Journal of Developing Areas, 42(1), 81-93.
• Işık, Ö. (2019). Entropi ve TOPSIS yöntemleriyle finansal performans ile pay senedi getirileri arasındaki ilişkinin incelenmesi. Kent Akademisi, 12(1), 200-213.
• Işık, Ö. (2022). AHP, CRITIC ve WEDBA yöntemlerini içeren entegre bir ÇKKV modeli ile AXA SİGORTA şirketinin finansal performansının analizi. Uluslararası İşletme, Ekonomi ve Yönetim Perspektifleri Dergisi, 5(2), 892-908.
• Kahreman, Y. OECD ülkelerinin ekonomik performanslarının CRITIC-MABAC yöntemi ile ölçülmesi. Uluslararası Bankacılık Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 6(1), 96-122.
• Karabıyık, C. ve Karabıyık, BK (2018). OECD ülkelerinin uluslararası ticaret performansının kıyaslanması: TOPSIS ve AHP yaklaşımları. Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 17 (1), 239-251.
• Karabulut, K., Ersungur, Ş. M. ve Polat, Ö. (2008). Avrupa Birliği ülkeleri ve Türkiye’nin ekonomik performanslarının karşılaştırılması: veri zarflama analizi, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 22(1), 1-11.
• Karami, A. & Johansson, R. (2014). Utilization of multi attribute decision making techniques to integrate automatic and manual ranking of options. Journal of Information Science and Engineering, 30, 519-534.
• Kiszkiel, Ł. (2017). Application of TOPSIS method for the evaluation of economic ınequality in OECD countries. Studies in Logic, Grammar and Rhetoric, 50(1), 165-179.
• Li, C. (2018). Evaluation of the financial and economic development of the European Union member states on basis of multiple ındicators changed to multiple objectives, Economics and Management, 21(4), 19-32.
• Mangır, F. ve Erdoğan, S. (2011). Comparison of economic performance among six countries in global financial crisis: the application of fuzy TOPSIS method, Economics, Management and Financial Markets, 6(2), 122–136.
• Narin ve Kutluay, (2013). Değişen küresel ekonomik düzen: BRIC, 3G ve N11 ülkeleri, Dosya, Ankara Sanayi Odası Yayın Organı, Ocak/Şubat 2013
• Orhan, A. ve Göçeri, K. (2019). Türkiye'nin makroekonomik performansı ve yeni ekonomi programı: EPI yöntemi ile bir analiz. B. Aytekin (Ed.), Güncel sorunlarıyla Türkiye ekonomisi dinamik bir analiz içinde (167-200 ss.). İksad Yayınevi.
• Perçin, S., & Sönmez, Ö. (2018). Bütünleşik entropi ağırlık ve TOPSIS yöntemleri kullanılarak Türk sigorta şirketlerinin performansının ölçülmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 18, 565-582.
• Pınar, A., Yıldırım, M., ve Erdoğan, S. (2023). Covid dönemi ve sonrası Türkiye ekonomisinin performansının CRİTİC, TOPSİS ve MABAC yöntemleri ile ölçülmesi. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 25(44), 433-449.
• Ramanathan, R. (2006). Evaluating the comparative performance of countries of the Middle East and North Africa: A DEA Application, Socioeconomic Planning Sciences, 40(2), 156-167.
• Rao, R. V. ve Singh, D. (2011). Evaluating flexible manufacturing systems using euclidean distance-based integrated approach. International Journal of Decision Sciences, Risk and Management, 3(1-2), 32-53.
• Rao, R. V. ve Singh, D. (2012). Weighted euclidean distance based approach as a multiple attribute decision making method for plant or facility layout design selection. International Journal of Industrial Engineering Computations, 3(3), 365–382.
• Tekinay, O.N. (2022). Covid-19 salgın dönemi G7 ülkeleri ve Türkiye’nin ekonomik performans sıralaması ve karşılaştırılması. Yalova Sosyal Bilimler Dergisi, 12(1), 1-25.
• Toslak, M., Aktürk, B., ve Ulutaş, A. (2022). MEREC ve WEDBA yöntemleri ile bir lojistik firmasının yıllara göre performansının değerlendirilmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (33), 363-372.
• Urfalıoğlu, F. ve Genc, T. (2013). Çok kriterli karar verme teknikleri ile Türkiye’nin ekonomik performansının Avrupa Birliği üye ülkeleri ile karşılaştırılması, Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler, 35, 329-360.
• Wang, T. C. ve Lee, H. D. (2009). Developing a fuzzy TOPSIS approach based on subjective weights and objective weights. Expert Systems with Applications, 36(5), 8980-8985.
• Wang, W., Wang, Y., Fan, S., Han, X., Wu, Q., ve Pamucar, D. (2023). A complex spherical fuzzy CRADIS method based Fine-Kinney framework for occupational risk evaluation in natural gas pipeline construction. Journal of Petroleum Science and Engineering, 220, 111246.
• Wu, J., Sun, J., Liang, L., ve Zha, Y. (2011). Determination of weights for ultimate cross efficiency using Shannon entropy. Expert Systems with Applications, 38(5), 5162-5165.
• Zhang, H., Gu, C. L., Gu, L. W., ve Zhang, Y. (2011). The evaluation of tourism destination competitiveness by TOPSIS ve information entropy – A case in the Yangtze River Delta of China. Tourism Management, 32(2), 443-451.
• Zhang, X., Wang, C., Li, E., ve Xu, C. (2014). Assessment model of ecoenvironmental vulnerability based on ımproved entropy weight method. The Scientific World Journal