G7 ülkeleri sürdürülebilir kalkınma performansının ölçülmesi

Yıl 2024, Cilt: 14 Sayı: 4, 1447 - 1464, 21.12.2024

Yusuf Kahreman

https://doi.org/10.48146/odusobiad.1410524

Öz

Ekonomik, sosyal ve çevresel kavramları ele alan ve bu üç boyut arasında uzun dönemde denge sağlamayı hedefleyen bir olgu olan sürdürülebilir kalkınma olgusuna daha sonraki yıllarda finansal ve yönetişim kavramları da eklenerek beş alt boyuttan oluşan bir yapıya dönüşmüştür. Çalışmada G7 ülkelerinin küresel kriz dönemini de kapsayan 2007-2015 dönemini kapsayan sürdürülebilir kalkınma performansının 5 alt boyutu ele alınarak performans değerlendirmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda ÇKKV yöntemlerinden yararlanılmıştır. MEREC-MAIRCA bütünleşik modeli ele alınarak ekonomik performans endeksi elde edilirken, MAIRCA yöntemi ile yönetişimsel gelişim endeksi elde edilmiş ve sürdürülebilir kalkınma performansı elde edilmiştir. Ayrıca yapılan çalışmanın ve kullanılan modelin sağlamlığı test edilmek amacıyla çeşitli duyarlılık analizleri yapılmıştır. Çalışmanın sonucuna göre, 2007-2015 dönemi için ortalama değerler ele alındığında sürdürülebilir kalkınma performansında en iyi performans gösteren ülkeden en kötü performansı gösteren ülkeye göre sıralanacak olursa İngiltere, Kanada, Almanya, Fransa, ABD, Japonya ve İtalya olmuştur. Yapılan duyarlılık testlerine göre önerilen modelin ve çalışmanın sağlamlığını ortaya koymuştur.

Anahtar Kelimeler

Sürdürülebilir Kalkınma, G7 ülkeleri, MEREC, MAIRCA

Measuring Sustainable Development Performance of G7 Countries

Öz

Sustainable development, which is a phenomenon that deals with economic, social and environmental concepts and aims to achieve a balance between these three dimensions in the long term, has been transformed into a structure consisting of five sub-dimensions by adding financial and governance concepts in the following years. In this study, it is aimed to evaluate the performance of G7 countries by considering 5 sub-dimensions of sustainable development performance covering the period 2007-2015, including the global crisis period. For this purpose, CRM methods were utilised. While the economic performance index was obtained by considering the MEREC-MAIRCA integrated model, the governance development index was obtained with the MAIRCA method and sustainable development performance was obtained. In addition, various sensitivity analyses were conducted to test the robustness of the study and the model used. According to the results of the study, when the average values for the period 2007-2015 are considered, the countries ranked from the best performing country to the worst performing country in sustainable development performance are UK, Canada, Germany, France, USA, Japan and Italy. According to the sensitivity tests, the robustness of the proposed model and the study has been revealed.

Anahtar Kelimeler

Sustainable Development, G7 countries, MEREC, MAIRCA

Kaynakça

• Aksoylu, S., & Taşdemir, B. (2020). Kurumsal sürdürülebilirlik performans değerlendirmesi: Bist sürdürülebilirlik endeksinde bir araştırma. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13(1), 95-106.
• Aras, G. & Crowther, D. (2008). Governance and sustainability: An investigation into the relationship between corporate governance and corporate sustainability. Management Decision, 46(3): 433
• Aras, G., Tezcan, N., & Furtuna, Ö. K. (2018a). Çok boyutlu kurumsal sürdürülebilirlik yaklaşımı ile Türk bankacılık sektörünün değerlemesi: kamu-özel banka farklılaşması. Ege Akademik Bakış, 18(1), 47-61.
• Aras, G., Tezcan, N., & Furtuna, Ö. K. (2018b). Multidimensional comprehensive corporate sustainability performance evaluation model: evidence from an emerging market banking sector. Journal of Cleaner Production, 185, 600-60
• Aras, G. &Yıldırım, F. M. (2020a). Is there a relationship between environmental social performance and GDP per capita? Evidence from the G-20 countries. Öneri Dergisi, 15(54), 463-479. https://doi.org/10.14783/maruoneri.771661
• Aras, G. & Yıldırım, F. M. (2020b). Sosyo-ekonomik refah düzeyinin belirlenmesinde alternatif bir endeks çalışması: ARAS yöntemi ile G-20 ülkeleri uygulaması. Business and Economics Research Journal, 11(3), 735-751. https://doi.org/10.20409/berj.2020.279
• Ateş, S. & Usman, Ö. (2021). Gelişmekte olan ülkelerin sürdürülebilir kalkınma performanslarının gri ilişkisel analiz yöntemiyle değerlendirilmesi. İktisadi İdari ve Siyasal Araştırmalar Dergisi, 6(15), 225-248.
• Ayçin, E. (2020). Personel seçim sürecinde CRITIC ve MAIRCA yöntemlerinin kullanılması. İşletme, 1(1), 1-12.
• Ayçin, E. & Arsu, T. (2021). Sosyal gelişme endeksine göre ülkelerin değerlendirilmesi: MEREC ve MARCOS yöntemleri ile bir uygulama. İzmir Yönetim Dergisi, 2(2), 75-88.
• Ayçin, E. & Güçlü, P. (2019). Bist ticaret endeksinde yer alan işletmelerin finansal performanslarının entropi ve MAIRCA yöntemleri ile değerlendirilmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (85), 287-312.
• Aydın, Y. (2020). Bütünleşik CRITIC ve MAIRCA yöntemleri ile kamu sermayeli bankalarının performans analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(4), 829-841
• Belke, M. (2020). CRITIC ve MAIRCA yöntemleriyle G7 ülkelerinin makroekonomik performansının değerlendirilmesi [Prof. Dr. Sabri Orman Özel Sayısı]. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi [Prof. Dr. Sabri Orman Özel Sayısı], 120-139.
• Birleşmiş Milletler. (1992, 3-14 Haziran). Çevre ve Kalkınma Konferansı. https://sustainabledevelopment.un.org/content/documents/Agenda21.pdf (23.02.2024)
• Boral, S., Howard, I., Chaturvedi, S. K., McKee, K., & Naikan, V. N. A. (2020). An integrated approach for fuzzy failure modes and effects analysis using fuzzy AHP and fuzzy MAIRCA. Engineering Failure Analysis, 108, 104195. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2019.104195
• Çakın, E. & Ayçin, E. (2019). Ülkelerin çevresel performanslarının çok kriterli karar verme yöntemleri ve bulanık mantık tabanlı bir yaklaşım ile bütünleşik olarak değerlendirilmesi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 14(3), 631-656. https://doi.org/10.17153/oguiibf.476373
• Ecer, F. (2021). Sürdürülebilir tedarikçi seçimi: fucom sübjektif ağırlıklandırma yöntemi temelli MAIRCA yaklaşımı. Mehmet Akif Ersoy İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(1), 26-48.
• Ecer, F. (2022). An extended MAIRCA method using intuitionistic fuzzy sets for coronavirus vaccine selection in the age of COVID-19. Neural Computing and Applications, 34(7), 5603–5623.
• Ecer, F., & Zolfani, S. H. (2022). Evaluating economic freedom via a multi-criteria merec-dnma model-based composite system: Case of OPEC countries. Technological and Economic Development of Economy, 28(4), 1158-1181.
• Gigović, L., Pamucar, D., Bajić,Z., & Milićević, M. (2016). The combination of expert judgment and GIS-MAIRCA analysis for the selection of sites for ammunition depots. Sustainability,8(4), 372.
• Goswamı, Ss., Mohanty, Sk., Behera, Dk. (2022). Selection of a green renewable energy source in India with the help of MEREC integrated PIV MCDM tool, Materials Today: Proceedings, 52, 1153–1160.
• Gündoğdu, H. & Aytekin, A. (2020). Yönetişim göstergeleri bağlamında ülkelerin kümeleme analizi ve Aras ile değerlendirilmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (66), 301-318. https://dergipark.org.tr/en/pub/dpusbe/issue/57463/786260
• Işık, Ö., (2022). Covıd-19 salgınının katılım bankacılığı sektörünün performansına etkisinin MEREC-PSI-MAIRCA modeliyle incelenmesi. Nişantaşı Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(2).
• Kaya, S. K. (2020). Evaluation of the effect of COVID-19 on countries’ sustainable development level: A comparative MCDM framework. Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications, 3(3), 101–122.448. https://doi.org/10.1108/00251740810863870
• Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Olfat, L., & Turskis, Z. (2015). "Multi-criteria inventory classification using a new method of evaluation based on distance from average solution (EDAS)", Informatica, 26(3), s. 435-451.
• Keshavarz-Ghorabaee, M. (2021). Assessment of distribution center locations using a multi-expert subjective–objective decision-making approach. Scientific Reports, 11(1), 1–19. https://doi.org/10.1038/s41598-021-98698-y
• Koca, E. B. & Tunca, M. Z. (2019). G20 ülkelerinin ekonomik performanslarının gri ilişkisel analiz yöntemi ile değerlendirilmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 11(28), 348-357. https://doi.org/10.20875/makusobed.541005
• Masca, M. (2017). Economic performance evaluation of European Union countries by TOPSIS method. North Economic Review, 1(1), 83-94.
• Mıshra, A. R., Saha, A., Ranı, P., Hezam, I. M., Shrıvastava, R. & Smarandache, F. (2022). An ıntegrated decision support framework using single-valued-MEREC-MULTIMOORA for low carbon tourism strategy assessment, IEEE Access, 10, 24411-24432.
• Mufazzal, S., & Muzakkir, S. M. (2018). A new multi-criterion decision making (MCDM) method based on proximity ındexed value for minimizing rank reversals. Computers & Industrial Engineering, 119: 427-438
• Öztel, A., Aydın, B., & Köse, M. S. (2018). Entropi tabanlı TOPSIS yöntemi ile enerji sektöründe kurumsal sürdürülebilirlik performansının ölçümü: Akenerji örneği. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 9 (24), 1-24.
• Pamucar, D., Ćirović, G., & Božanić, D. (2019). Application of ınterval valued fuzzy-rough numbers in multi-criteria decision making: The IVFRN-MAIRCA model. Yugoslav Journal of Operations Research, 29(2), 221-247.
• Pamucar, D., Macura, D., Tavana, M., Božanić, D., & Knežević, N. (2022). An integrated rough group multicriteria decision-making model for the ex-ante prioritization of infrastructure projects: The Serbian Railways case. Socio-Economic Planning Sciences, 79, 101098
• Pamucar, D., Vasin, L., & Lukovac, V. (2014). Selection of railway level crossings for investing in security equipment using hybrid DEMATEL-MAIRCA model. In XVI International Scientific expert Conference on Railways, Railcon, Niš, 89–92. https://doi.org/10.13140/2.1.2707.68
• Pamucar, D., Mihajlović, M.Obradović, R., & Atanasković, P. (2017). Novel approach to group multi-criteria decision making based on interval rough numbers: Hybrid DEMATEL-ANP-MAIRCA model. Expert Systems with Applications, 88, 58-80.
• Pamucar, D., Tarle, S. P., & Parezanovic, T. (2018). New hybrid multi-criteria decision-making DEMATEL-MAIRCA model: Sustainable selection of a location for the development of multimodal logistics centre. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 31(1), 1641–1665. https://doi.org/10.1080/1331677X.2018.1506706
• Pamucar, D., Vasin, L., & Lukovac, L. (2014, October). Selection of railway level crossings for investing in security equipment using hybrid DEMATEL-MARICA model. In XVI international scientific-expert conference on railway railcon, 89-92.
• Puška, A., Stević, Ž., & Pamucar, D. (2021). Evaluation and selection of healthcare waste incinerators using extended sustainability criteria and multi-criteria analysis methods. Environment, Development and Sustainability, 24(9), 11195-11225.
• Rani, P., Mishra, A. R., Saha, A., Hezam, I. M., & Pamucar, D. (2022). Fermatean fuzzy heronian mean operators and MEREC based additive ratio assessment method: An application to food waste treat ment technology selection. International Journal of Intelligent Systems, 37(3), 2612–2647. https://doi.org/10.1002/int.22787
• Rao, R. V. & Singh, D. (2011). Evaluating Flexible Manufacturing Systems Using Euclidean Distance-Based İntegrated Approach. International Journal of Decision Sciences, Risk and Management, 3(1-2), 32-53.
• Satıcı, S. (2022). MEREC temelli WASPAS yöntemiyle üniversitelerin girişimci ve yenilikçi performanslarının değerlendirilmesi. Journal of Entrepreneurship & Development/Girisimcilik ve Kalkinma Dergisi, 17(2).
• Shanmugasundar, G., Sapkota, G., Čep, R. & Kalıta, K. (2022). Application of MEREC in multi-criteria selection of optimal spray-painting robot, Processes, 10(6), 1172.
• Toslak, M., Aktürk, B., & Ulutaş, A. (2022). MEREC ve WEDBA yöntemleri ile bir lojistik firmasının yıllara göre performansının değerlendirilmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (33), 363-372.
• Trung, D. D., & Thinh, H. X. (2021). A multi-criteria decision-making in turning process using the MAIRCA, EAMR, MARCOS and TOPSIS methods: A comparative study. Advances in Production Engineering & Management, 16(4), 443–456. https://doi.org/10.14743/apem2021.4.412
• Ulutaş, A. (2019). SWARA ve MAIRCA yöntemleri ile catering firmasi seçimi. Business & Management Studies: An International Journal, 7(4), 1467-1479.
• Ulutaş, A., Stanujkic, D., Karabasevic, D., Popovic, G. & Nobakovic, S. (2022). Pallet truck selection with MEREC and WISP-S methods, Strategic Management, 25(2), 10-17.
• Yazdani, M., Zarate, P., Zavadskas, E. K., & Turskis, Z. (2019). A combined compromise solution (CoCoSo) method for multi-criteria decision making problems. Management Decision, 57(9), 2501-2519.
• Yazgan, A. E., & Agamyradova, H. (2021). SWARA ve MAIRCA yöntemleri ile bankacılık sektöründe personel seçimi. Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 16(2), 281-290.
• Zolfani, S., Ecer, F., Pamucar, D., & Raslanas, S. (2020). Neighborhood selection for a newcomer via a novel BWM based revised MAIRCA integrated model: A case from the Coquimbo-La Serena conurbation, Chile. International Journal of Strategic Property Management, 24(2), 102–118. https://doi.org/10.3846/ijspm.2020.11543