Türkiye’de 81 İl İçin Bilgi Ekonomisi İndeksi Sıralamasının Oluşturulması: Çok Değişkenli Karar Verme Yöntemlerinden TOPSIS ile Bir Uygulama

Yıl 2021, , 52 - 75, 31.05.2021

Süha Çelikkaya , Vahap Karaçadır , Zeynep Ezanoğlu

https://doi.org/10.31198/idealkent.802518

Öz

Ülkelerin ekonomik gelişme düzeylerini belirleyen önemli faktörlerden biri olan bilginin, iktisadi gelişme seviyelerini giderek daha fazla etkilediği bilinmektedir. Bilgi ekonomisi yenilik, eğitim, bilgi ve iletişim teknolojileri yatırımlarını kapsamaktadır. Gelişmişlik seviyelerini arttırmak amacıyla, gelişmekte olan ve az gelişmiş ülkeler de bilgi ekonomisi olmaya yönelmişlerdir. Dünya genelinde bilgi teknolojilerinin yoğun olarak kullanılması ile birlikte bilgi ekonomisinde ileri olan ülkelerin yanı sıra kentlerinin de sosyal ve ekonomik gelişimini sağladığı bilinmektedir. Günümüzde bilgi ve iletişim teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte yaşanan hızlı değişim, kent ekonomilerini gittikçe güçlendirmiş ve kentler arasında rekabetin belirleyici faktörlerinden olmuştur. Bu nedenle kentlerin rekabet gücünü artırmak için bilgi yoğun sistemleri geliştirmeye yoğunlaşması büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada; Türkiye’deki illerin belirli kriterler ile bilgi ekonomisi indeksi sıralamasının oluşturulması amacıyla çok kriterli karar verme tekniklerinden birisi olan “TOPSIS” yöntemi kullanılmıştır. Yapılan sıralama sonuçlarına göre bilgi ekonomisi indeksi açısından ilk üç il sırasıyla: İstanbul, Ankara ve Manisa olarak bulunurken son sırada ise Ağrı ili yer almaktadır.

Anahtar Kelimeler

Bilgi Ekonomisi, Kentler, TOPSİS Yöntemi

Creating Knowledge Economy Index Ranking for 81 Provinces in Turkey: An Application with TOPSIS, A Multivariate Decision Making Method

Öz

Information is one of the important factors determining the economic development levels of countries and affecting the economic development growingly. Information economy covers investments in innovation, education, information and communication technologies. To increase their development level, developing and underdeveloped countries have focused on knowledge economies. Cities as well as countries that are advanced in information economy, provide social and economic development. Today, development of information and communication technologies has strengthened city economies and became one of the determining factors of competition. Therefore, it is of great importance for cities to concentrate on developing knowledge-intensive systems to increase their competitiveness. In this study, to obtain an index of knowledge economy in provinces of Turkey with certain criteria, a multi-criteria decision-making technique "TOPSIS" method is used. According to the results, the first three provinces in terms of information economy index are: Istanbul, Ankara and Manisa, while Ağrı is in the last row.

Anahtar Kelimeler

Knowledge Economy, Cities, TOPSİS Method

Kaynakça

• Alpaykut, S. (2017). Türkiye'de illerin yaşam memnuniyetinin temel bileşkenler analizi ve topsıs yöntemiyle ölçümü üzerine bir inceleme. Journal of Suleyman Demirel University Institute of Social Sciences, 29(4), 367-395.
• Ataklı Yavuz, R. (2017). Bilgi ekonomisinde kentlerin yeri. Yönetim Bilimleri Dergisi, 15(29), 265-282.
• Bashir, M. (2013). Knowledge Economy Index (KEI) 2012 rankings for Islamic Countries and Assessment of keı ındicators for Pakistan. International Journal of Academic Research in Economics and Management Sciences, 2(6), 1-43.
• Belgin, Ö. ve Avşar, B. A. (2019). Türkiye’de bölgeler ve iller düzeyinde ar-ge ve yenilik performansının gri ilişkisel analiz yöntemi ile ölçülmesi. Verimlilik Dergisi, 2, 27-48.
• Bozkurt, C. (2015). R&D Expenditures and economic growth relationship in Turkey. International Journal of Economics and Financial Issues, 5(1), 188-198.
• Chen, D. H. C. ve Dahlman, C. J. (2005). The knowledge economy, the kam methodology and world bank operations. Washington DC: The World Bank, 9-33.
• Cheng, S., Chan, C. W. ve Huang, G. H. (2002). Using multiple criteria decision analysis for supporting decisions of solid waste management. Journal of Environment Science Health, 37(6), 975-990.
• Coppel, J. (2000). E-Commerce:Impacts and policy challenges. OECD Economic Department Workinkg Papers, No:252, ECO/WKP, 2000/25.
• Çakın, E. ve Özdemir, A. (2015). Bölgesel gelişmişlikte ar-ge ve inovasyonun rolü: DEMATEL tabanlı analitik ağ süreci (danp) ve topsıs yöntemleri ile bölgelerarası bir analiz. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 30(1), 115-144.
• Çakır, S. ve Perçin, S. (2013). AB ülkeleri'nde bütünleşik entropi ağırlık-topsıs yöntemiyle ar-ge performansının ölçülmesi. Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32(1), 77-95.
• Demireli, E. (2010). TOPSIS çok kriterli karar verme sistemi: Türkiye’deki kamu bankaları üzerine bir uygulama. Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 5(1), 101-112.
• Dilek, P. Y. ve Al, N. (2016). Türkiye için bir rekabet endeksi. İmak Ofset Basım Yayın Tic. ve San. Ltd. Şti, İstanbul.
• Dinçer, B. (1996). İllerin Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Sıralaması. DPT.
• Dinçer, B., Özaslan, M. ve Kavasoğlu, T. (2003). İllerin ve bölgelerin gelişmişlik sıralaması araştırması. DPT, Yayın No:2671, Ankara.
• Dulupçu, M. A. (2001). Küresel rekabet gücü. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
• Dumanoğlu, S. ve Ergül, N. (2010). İMKB’de işlem gören teknoloji şirketlerinin mali performans ölçümü. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 48, 101-111.
• Ekizceleroglu, C. (2011). Türkiye’de bilgi ekonomisi ve bilgi yoğun malların dış ticareti (1969-2009). Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 30(1), 209-228.
• Eleren, A. ve Karagül, M. (2008). 1986-2006 Türkiye ekonomisinin performans değerlendirmesi. Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 15(1), 1-14.
• Emiroğlu, B. G. (2007). Türkiye ve Dünya’da bilgi toplumu ve ekonomisi: Süreçler ve değişimler. XII. “Türkiye’de İnternet” Konferansı, 333-337.
• Europan Bank. (2019). Introducing the EBRD knowledge economy ındex. European Bank for Reconstruction and Development. İngiltere.
• Gül, E. ve Çevik, B. (2015). 2013 verileriyle Türkiye’de illerin gelişmişlik düzeyi araştırması. İktisadi Araştırma Raporu. https://ekonomi.isbank.com.tr/ContentManagement/Documents/ar_07_2015.pdf.
• Güler, F. E., Çağlar, A., Kangallı Uyar, S. G., Karadeniz, O. ve Yeşilyurt, M. E. (2016). Türkiye’de illere göre insani gelişme endeksi. Sosyal Politikalar Uygulama ve Araştırma Merkezi, Platform Notu:16/P-6.
• Gürdal, O. (2004). Bilgi ekonomisi ve/veya yeni ekonomi’nin reddettikleri. Bilgi Dünyası, 5(1), 48–73 Hwang, C. L. ve Yoon, K. S. (1981). Multiple attribute decision making: Methods and applications. Berlin: Springer- Verlag.
• Işık, Ö. (2019). Entropi ve TOPSIS Yöntemleriyle Finansal Performans ile Pay Senedi Getirileri Arasındaki İlişkinin İncelenmesi. Kent Akademisi, 12(1), 200-213.
• İstanbul Üniversitesi Şehir Politikaları Uygulama ve Araştırma Merkezi. (2020). http://cdn.istanbul.edu.tr /FileHandler2.ashx?f=iller-arasi-rekabet-endeksi-2018-2019-raporu-aciklandi.pdf.
• Karaatlı, M., Ömürbek, N., Budak, İ. ve Dağ, O. (2015). Çok kriterli karar verme yöntemleri ile yaşanabilir illerin sıralanması. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 33, 215-228.
• Kart, R. B. ve Keser, İ. K. (2019). Türkiye'deki illerin sosyo-ekonomik gelişmişlik düzeylerinin belirlenmesi ve yerel seçim oy dağılımlarının karşılaştırılması. Türkiye Sosyal Araştırmalar Dergisi, 23(1), 25-52.
• Kaynak, S. (2011). Avrupa Birliği yolunda bilim ve teknoloji bağlamında Türkiye’nin AB-27 ülkeleri karşısındaki mevcut durumu. Bilgi Ekonomisi ve Yönetimi Dergisi, 6(2), 151-159.
• Kevük, S. (2006). Bilgi ekonomisi. Journal of Yasar University, 1(4), 319-350.
• Kılıç, İ., Saraçlı, S. ve Kolukısaoğlu, S. (2011). Sosyo-ekonomik Göstergeler Bakımından İllerin Bölgesel Bazda Benzerliklerinin Çok Değişkenli Analizler ile İncelenmesi. İstatistikçiler Dergisi: İstatistik ve Aktüerya, 4(2), 57-68.
• Li, X., Wang, K., Liu, Xin, J.,Yang, H. ve Gao, C. (2011). Application of the entropy weight and topsıs method in safety evaluation of coal mines. Procedia Engineering, 26, 2085 – 2091.
• Mansfield, E. (1972). Contribution of R&D to Economic Growth in The United States. Science, 175(4021), 477-486.
• Monjezi, M., Dehghani, H., Singh, T. N., Sayadi, A. R. ve Gholinejad, A. (2010). Application of TOPSIS Method for Selecting the Most Appropriate Blast Design. Arabian Journal of Geosciences, 5(1), 95-101.
• OECD. (2011). Competencies for the knowledge economy. Chapter 4. France: Paris.
• Oğuz, S. (2012). Bilgi ekonomisi ve kapitalizm: Eleştirel bir yaklaşım. XVII. Türkiye'de İnternet Konferansı, 79.
• Oktay, E. ve Kaynak, S. (2007). Türkiye ve Avrupa Birliği ülkelerinin bilgi ekonomisi girdi ve çıktı değişkenleri arasındaki kanonik ilişkinin araştırılması. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10(2), 419-440.
• Orçun, Ç. ve Eren, B. S. (2017). TOPSIS Yöntemi ile Finansal Performans Değerlendirmesi: XUTEK Üzerinde Bir Uygulama. Journal of Accounting and Finance, 75, 139-154.
• Ömürbek, V. ve Kınay, B. (2013). Havayolu taşımacılığı sektöründe topsıs yöntemiyle finansal performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(3), 343-363.
• Özbek, A. (2017). Türkiye Diyanet Vakfi'nin saw, copras ve topsıs yöntemi ile performans değerlendirmesi. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 15(1), 66-84.
• Özkan, G. S. ve Çelik, H. (2018). Bilgi iletişim teknolojileri ile ekonomik büyüme arasındaki ilişki: Türkiye için bir uygulama. Uluslararası Ticaret ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 2(1), 1-15.
• Özmen, İ. (1998). İlçelerin sosyo ekonomik gelişmişlik sıralaması ve gruplandırılmasına ilişkin bir çalışma. Hazine Dergisi, 11, 41-58.
• Özpınar, E. ve Koyuncu, E. (2016). Türkiye’de insani gelişmişlik iller arasında nasıl farklılaşıyor? 81 il için insani gelişmişlik endeksi. Türkiye Ekonomi Politikaları Araştırma Vakfı (TEPAV) N, 201625.
• Öztürkoğlu, Y. ve Türker, D. (2013). Application of TOPSIS to analyze stokeholder relations. International Journal of Business and Social Research, 3(5), 245-255.
• Perçin, S. ve Sönmez, Ö. (2018). Bütünleşik entropi ağırlık ve topsıs yöntemleri kullanılarak Türk sigorta şirketlerinin performansının ölçülmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 565-582.
• Romer, P. M. (1990). Endogenous Technological Change. Journal of political Economy, 98(5), II, 71-102.
• Salur, S. (2019). Bilgi ekonomisi göstergeleri bakımından Türkiye’nin Avrupa ve Orta Asya ülkeleri arasındaki yeri. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 19(3), 137-166.
• Sayar Özkan, G. ve Alancıoğlu, E. (2017). Bilgi ekonomisi indeksi performans göstergelerinin Türkiye açısından ar-ge harcamaları analizi. Assam Uluslararası Hakemli Dergi, 4(8), 1-12.
• Saygılı, Ş. (2003). Bilgi ekonomisine geçiş sürecinde Türkiye ekonomisinin dünyadaki konumu. Ekonomik Modeller ve Stratejik Araştırmalar Genel Müdürlüğü, Stratejik Araştırmalar Dairesi Başkanlığı, Yayın No. DPT, 2675.
• SEGE. (2017). https://www.bebka.org.tr/admin/datas/sayfas/89/sege-2017_1581687211.pdf.
• Shyjith, K., Ilangkumaran, M. ve Kumanan, S. (2008). Multi-criteria decision-making approach to evaluate optimum maintenance strategy in textile ındustry. Journal of Quality in Maintenance Engineering, 14(4), 375-386.
• Stokey, N. L. (1995). R&D and Economic Growth. The Review of Economic Studies, 62(3), 469-489.
• Şen, H., Çemrek, F. ve Özaydın, Ö. (2006). Türkiye’de illerin sosyo-ekonomik gelişmişlik düzeylerinin belirlenmesi. SÜ İİBF Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 11, 155-171.
• Tbv. (1996). Türkiye Bilişim Stratejileri Çalışma Raporu, İstanbul.
• Türkiye Sanayicileri ve İş Adamları Derneği. (2001). Avrupa Birliği yolunda bilgi toplumu ve e-Türkiye, İstanbul: TÜSİAD.
• Uçkan, Ö. (2006). Bilgi politikası ve bilgi ekonomisi: Verimlilik, istihdam, büyüme ve kalkınma. Bilgi Dünyası, 7(1), 23–48.
• Urak (2018). http://www.urak.org/wp-content/uploads/2019/05/URAK_%C4%B0RE_2018-2.pdf .
• Uygurtürk, H. ve Korkmaz, T. (2012). Finansal performansın topsıs çok kriterli karar verme yöntemi ile belirlenmesi: Ana metal sanayi işletmeleri üzerine bir uygulama. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 7(2), 95-115.
• Ünal, T. ve Seçilmiş, N. (2013). Ar-ge göstergeleri açısından Türkiye ve gelişmiş ülkelerle kıyaslama. İşletme ve İktisat Çalışma Dergisi, 1(1), 12-25
• Van Auken, H., Madrid-Guıjarro, A. ve Garcia‐Perez‐De‐Lema D. (2008). Innovation and performance in Spanish Manufacturing SMEs. International Journal of Entrepreneurship and Innovation Management, 8(1), 36‐56.
• Wang, T. C. ve Lee, H. D. (2009). Developing a fuzzy topsıs approach based on subjective weights and objective weights. Expert Systems with Applications, 36(5), 8980-8985.
• Wu, Z., 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.
• Yayar, R. ve Baykara, H. V. (2012). TOPSIS Yöntemi ile Katılım Bankalarının Etkinliği ve Verimliliği Üzerine Bir Uygulama. Business and Economics Resaerch Journal, 3(4), 21-42.
• Yaylalı, M., Akan, Y. ve Işık. C., (2010). Türkiye'de Ar&Ge Yatırım Harcamaları ve Ekonomik Büyüme Arasındaki EşBütünleşme ve Nedensellik İlişkisi: 1990–2009. Bilgi Ekonomisi ve Yönetimi Dergisi, 5(2), 13-26.
• Yeloğlu, H. O. (2009). Bilgi ekonomisi değişkenlerine yönelik ilk izlenimler: Türkiye-OECD Ülkeleri Karşılaştırmaları (1995-1999). Bilgi Dünyası, 10(2), 245-260.
• Yoon, K. P. ve Hwang, C. L. (1995). Multiple Attribute Decision Making: An Introduction (104). Sage Publications.
• Yumuşak, İ. G. ve Bilen, M. (2010). Türkiye küresel ağa hazır mı? Bilgi ekonomisi indeksi, beşerî kalkınma indeksi ve ağa hazırlık indeksi göstergeleri üzerine bir değerlendirme. Bilgi Ekonomisi ve Yönetimi Dergisi, 5(2), 101-111.
• Yurdakul, M. ve İç, Y. T. (2003). Türk otomotiv firmalarının performans ölçümü ve analizine yönelik topsıs yöntemini kullanan bir örnek çalışma. Gazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 18(1), 1-18