A comparative analysis of the affordability of healthy diets across Türkiye and BRICS countries Using CoCoSo and MARCOS methods

Abstract

Purpose: This study aims to provide a comparative evaluation of the affordability of healthy diets in Türkiye and BRICS countries (Brazil, Russia, India, China, South Africa, Egypt, Ethiopia, Indonesia, Iran and the United Arab Emirates) during the years 2017 and 2021. The study focuses on understanding the evolution of diet-related economic challenges and the structural disparities affecting food affordability in emerging economies. Design/Methodology/Approach: A Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) framework is used incorporating the Statistical Variance (SV) method for objective weighting of criteria and two decisionmaking techniques — CoCoSo and MARCOS—for ranking country performances. Data for the analysis are obtained from FAOSTAT and other international databases, covering key nutrition cost indicators such as Cost of a Healthy Diet (CoHD), Cost of Starchy Staples (CoSS), and Number of Unaffordable (NUA). Findings: Results show that NUA was the most significant indicator in both years, reflecting its dominant role in healthy diet access. The importance of CoSS increased significantly in 2021, likely due to postpandemic market disruptions. Türkiye, Russian Federation, and UAE ranked highest in affordability across both years. On the other hand, countries such as India and Egypt experienced persistent challenges. MARCOS and CoCoSo methods provided consistent and complementary rankings, validating the robustness of the integrated MCDM approach. Originality/Value: This research is among the first to apply a combined SV–CoCoSo–MARCOS approach to compare the affordability of healthy diets over time across Türkiye and BRICS countries. The integration of dynamic MCDM methods with updated cross-country nutrition data provides a valuable contribution to the literature on nutrition economics and food policy.

Keywords

• CoCoSo Method
• healthy diet affordability
• MARCOS Method
• Multi-Criteria Decision-Making
• statistical variance

CoCoSo ve MARCOS yöntemleri kullanılarak Türkiye ve BRICS ülkeleri arasında sağlıklı beslenmenin karşılanabilirliğinin karşılaştırmalı analizi

Abstract

Amaç: Bu çalışma, Türkiye ve BRICS ülkelerinde (Brezilya, Rusya, Hindistan, Çin, Güney Afrika, Mısır, Etyopya, Endonezya, İran ve Birleşik Arap Emirliğ) 2017 ve 2021 yıllarında sağlıklı diyetlerin karşılanabilirliğini karşılaştırmalı olarak değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Araştırma, beslenmeyle ilişkili ekonomik sorunların gelişimini ve gelişmekte olan ekonomilerdeki yapısal eşitsizliklerin gıda karşılanabilirliğine etkisini ortaya koymayı hedeflemektedir. Tasarım/Metodoloji/Yaklaşım: Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) çerçevesinde oluşturulan analiz modelinde, kriterlerin objektif ağırlıklarının belirlenmesinde İstatistiksel Varyans (SV) yöntemi kullanılmış; ülke performanslarının sıralanmasında ise CoCoSo ve MARCOS yöntemlerinden yararlanılmıştır. Analiz için gerekli veriler FAOSTAT ve diğer uluslararası veri tabanlarından elde edilmiş olup; analizde Sağlıklı Diyet Maliyeti (CoHD), Nişasta Bazlı Temel Gıda Maliyeti (CoSS) ve Karşılayamayan Birey Sayısı (NUA) gibi temel göstergeler kullanılmıştır. Bulgular: Her iki yılda da NUA en belirleyici gösterge olarak öne çıkmıştır ve sağlıklı diyete erişimdeki temel engelleri yansıtmaktadır. CoSS göstergesinin önemi ise 2021 yılında önemli ölçüde artmıştır, bu durum pandemi sonrası piyasa dalgalanmaları ile ilişkilendirilmektedir. Türkiye, Rusya ve BAE her iki yılda da en yüksek karşılanabilirliğe sahip ülkeler olmuştur. Öte yandan, Hindistan ve Mısır gibi ülkeler sürekli olarak düşük performans göstermiştir. CoCoSo ve MARCOS yöntemleri, tutarlı ve birbirini tamamlayıcı sıralama sonuçları sunmuş ve bu bütünleşik karar verme modelinin sağlamlığını doğrulamıştır. Özgünlük/Değer: Bu araştırma, Türkiye ve BRICS ülkelerinde sağlıklı diyetlerin zaman içerisindeki karşılanabilirliğini karşılaştırmak için SV– CoCoSo–MARCOS yöntem kombinasyonunu uygulayan ilk çalışmalardan biridir. Güncel ülke verileriyle entegre edilen dinamik ÇKKV yöntemleri, beslenme ekonomisi ve gıda politikaları literatürüne anlamlı katkı sağlamaktadır.

Keywords

• CoCoSo Yöntemi
• sağlıklı beslenmenin karşılanabilirliği
• MARCOS Yöntemi
• Çok Kriterli Karar Verme
• istatistiksel varyans

References

1. Aljuraiban, G. S., Griep, L. M., Chan, Q., Daviglus, M. L., Stamler, J., Van Horn, L. and Elliott, P. (2020), “Defining a Healthy Diet: Evidence for the Role of Dietary Patterns in Health Outcomes”, Advances in Nutrition, 11(5), 998–1009.
2. Arıkan Kargı, V. S. (2025). “Analysis of the Performance of Companies in the Individual Pension System Using the Merec-Based Marcos Method”, Firat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 35(2), 685-702.
3. Bai, Y., Costlow, L., Ebel, A., Laves, S., Ueda, Y., Volin, N., Zamek, M., Herforth, A. and Masters, W. A. (2021), “Retail Consumer Price Data Reveal Gaps and Opportunities to Monitor Food Systems for Nutrition”, Food Policy, 104, 102148.
4. Chen, Q., Liu, H. Wang, J. and Shi, H.(2022). “New Model for Occupational Health and Safety Risk Assessment Based on Fermatean Fuzzy Linguistic Sets and CoCoSo Approach “, Applied Soft Computing, 126, 109262.
5. Çilek, A. (2022). “Bütünleşik SV-CoCoSo Teknikleriyle Etkinlik Analizi: Mevduat Bankaları Gruplarında Bir Uygulama”, Karadeniz Sosyal Bilimler Dergisi, 14(26), 52-69.
6. Çukur, T., and Işın, F. (2024), “Bazı Avrupa Birliği Ülkelerinin Organik Tarım Performanslarının TOPSIS Yöntemiyle Değerlendirilmesi”, Tarım Ekonomisi Dergisi, 30(2), 99-109.
7. ‏Darmon, N. and Drewnowski, A. (2015), “Is Cost a Major Barrier to Eating Healthy? Evidence on the Relation Between Diet Quality and Cost”, Current Obesity Reports, 4(1), 20–26.
8. Drewnowski, A. and Specter, S. E. (2004), “Poverty and Obesity: The Role of Energy-Dense Foods in Low-Income Populations”, American Journal of Clinical Nutrition, 79(1), 6–16.

9. FAO, IFAD, UNICEF, WFP and WHO (2021), The State of Food Security and Nutrition in the World 2021: Transforming Food Systems for Food Security, Improved Nutrition and Affordable Healthy Diets for All, Roma: FAO Yayınları.
10. Güneş, İ. (2019), “Türkiye’nin BRICS Ülkeleri ile Dış Ticaret Analizi”, Journal of Institute of Economic Development and Social Researches, 5(20), 301–308.
11. Hami, N., Rezaei, M., Fattahi, Y. and Hatami-Marbini, A. (2019), “Sustainable Supplier Selection Using the MARCOS Method with Interval Type-2 Fuzzy Sets”, Computers & Industrial Engineering, 139, 106231.
12. Herforth, A., Bai, Y., Venkat, A. and Masters, W. A. (2020), Cost and Affordability of Healthy Diets Across and Within Countries: Background Paper for The State of Food Security and Nutrition in the World 2020, Roma: FAO.
13. Işın, F., Çukur, T., and Çukur, F. (2025), “Bazı Avrupa Birliği Ülkelerinin Gıda Güvencesi Göstergelerinin VIKOR Yöntemiyle Değerlendirilmesi”, ÇOMÜ Ziraat Fakültesi Dergisi, 13(1), 70-78.
14. Lukić, R. (2025). Analysis of Occupational Frauds Based on SWARA and MARCOS Method. Revizor, 28((1(109)):37-52.
15. Özdemir, İ. and Toksarı, M. D. (2018), “Türkiye’de Tarım Sektörünün Performans Değerlendirmesi: AHP-TOPSIS Yöntemi Uygulaması”, Sosyoekonomi, 26(38), 73–91.
16. Peng, X., Krishankumar, R., and Ravichandran, K. S. (2021), “ A Novel Interval-Valued Fuzzy Soft Decision-Making Method Based on CoCoSo and CRITIC For Intelligent Healthcare Management Evaluation”, Soft Computing, 25:4213–4241.
17. Rehm, C. D., Monsivais, P. and Drewnowski, A. (2008), “Diet Quality of Low-Income and Higher-Income Americans in 2003–2004 as Measured by the Healthy Eating Index”, American Journal of Clinical Nutrition, 88(2), 480–487.
18. Stević, Ž., Pamučar, D., Stojić, G. ve Chatterjee, P. (2020), “MARCOS: A New Decision-Making Method”, Applied Soft Computing, 87, 106019.
19. Torkayesh, A.E., Pamucar, D., Ecer, F. and Chatterjee, P. (2021), “An integrated BWM-LBWA-CoCoSo framework for evaluation of healthcare sectors in Eastern Europe”, Socio-Economic Planning Sciences, 78, 101052.
20. Torkayesh, A.E., Ecer, F., Pamucar, D. and Karamaşa, Ç. (2021), “Comparative Assessment of Social Sustainability Performance: Integrated Data-Driven Weighting System and CoCoSo Model”, Sustainable Cities and Society, 71, 102975.
21. Wang, Q. Cheng, T., Lu, Y. Liu, H. Zhang, R. and Huang, J. (2024), “Underground Mine Safety and Health: A Hybrid MEREC–CoCoSo System for the Selection of Best Sensor”, Sensors, 24, 1285.
22. Yazdani, M., Chatterjee, P., Zavadskas, E. K. ve Zolfani, S. H. (2019), “Integrated CoCoSo Method for MCDM Problems: Application to Engineering Projects”, Management Decision, 57(9), 2501–2515.
23. Yaşar, F. ve Bolat, İ. (2023). “BRICS Ülkeleri ile Türkiye'nin Ekonomik Performansının Diş Ticaret Verileri Kapsamında TOPSIS Yöntemi ile İncelemesi”. Erzincan Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 16(2), 181-194