VERGİ GELİRLERİ BAKIMINDAN OECD ÜLKELERİNİN PERFORMANSININ BÜTÜNLEŞİK ENTROPİ - ARAS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Yıl 2019, Cilt: 18 Sayı: 70, 964 - 985, 01.04.2019

Gözde Koca , Filiz Ekinci , Mevlüdiye Şimşek

https://doi.org/10.17755/esosder.487135

Cited By: 4

Öz

Bu çalışmanın amacı 2007 ve 2016 yıllarında OECD’ye üye olan
33 ülkenin vergi gelirleri açısından performanslarının, Entropi ve ARAS gibi
Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri ile karşılaştırarak
değerlendirmektir. Ülkelerin değerlendirilmesinde Kurumlar Vergisinin Gayri
Safi Yurt İçi Hasıla (GSYİH)  içindeki
payı, Gelir Vergisinin GSYİH içindeki payı, Katma Değer Vergisinin (KDV) GSYİH
içindeki payı, GSYİH ve Sabit Sermaye Yatırımlarının (SSY) GSYİH içindeki payı
kriter olarak kullanılmıştır. Yapılan
değerlendirme sonucunda her iki yıl içinde en önemli kriter SSY’nın
GSYIH içindeki payı olarak belirlenmiştir. Ayrıca her iki yılda da vergi gelirleri bakımından performansı en iyi olan
ülke Amerika Birleşik Devletleri (ABD) olarak saptanmıştır.

Anahtar Kelimeler

Vergi Gelirleri, OECD Ülkeleri, Çok Kriterli Karar Verme, Entropi, ARAS

ASSESSMENT OF THE PERFORMANCE OF OECD COUNTRIES RELATED TO TAX REVENUES BY USING THE INTEGRATED ENTROPY - ARAS METHOD

Öz

The present study aims to compare the tax revenue
performance of 33 countries that became OECD members in 2007 and 2016 through
Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods such as Entropy and ARAS
(Additive Ratio Assessment Method). While evaluating the tax revenue
performance of the countries, the share of Corporate Tax in Gross Domestic
Product (GDP), the share of Revenue Tax in GDP, the share of Value Added Tax
(VAT) in GDP, and the share of GDP and Fixed Capital Investments (FCI) in GDP
was used as the criterion. The assessment revealed that the most important
criterion in the two years was the share of FCI in the GDP. Furthermore, it was
determined that the United States (USA) had the best tax revenue performance in
both years.

Anahtar Kelimeler

Tax Revenues, OECD Countries, Multi-Criteria Decision Making, Entropi

Kaynakça

• Acar, Y. (2008). İktisadi Büyüme ve Büyüme Modelleri, Doğa Yayıncılık, Bursa, 172s.
• Adalı, E., ve Işık, A. (2016). Air conditioner selection problem with COPRAS and ARAS methods. Manas Journal of Social Studies, 5(2), 124-138:7.
• Aytekin, S., ve Erol, A. F. (2018). Finansal Performans Kurumsal Sürdürülebilirlik Performansının Temel Belirleyicisi Midir? Bıst Sürdürülebilirlik Endeksinde Aras Yöntemi İle Bir Uygulama. Uluslararası İktisadi Ve İdari İncelemeler Dergisi, 17. UİK Özel Sayısı, 869-886.
• Bakır, M., ve Atalık, Ö. (2018). Entropi ve Aras Yöntemleriyle Havayolu İşletmelerinde Hizmet Kalitesinin Değerlendirilmesi, 10/1, 617- 638
• Dadelo, S., Turskis, Z., Zavadskas, E. K. ve Dadeliene, R. (2012). Multiple criteria assessment of elite security personal on the basis of ARAS and expert methods. Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, 46(4), 65-88.
• Ecer, F. (2016). Aras Yöntemi Kullanılarakkurumsal Kaynak Planlaması Yazılımı Seçimi. Journal Of Alanya Faculty Of Business/Alanya Isletme Fakültesi Dergisi, 8(1).
• Ecer, F. (2018). Bankaların Kurumsal Sürdürülebilirlik Performanslarının Entropi-ARAS Bütünleşik Modeliyle Belirlenmesi. In ICPESS (International Congress on Politic, Economic and Social Studies), No:4.
• Karami, A. ve Johansson, R. (2014). Utilization of multi attribute decision making techniques to ıntegrate automatic and manual ranking of options. Journal of Information Science and Engineering, 30, 519-534.
• Kenger, M. D., ve Organ, A. (2017). Banka Personel Seçiminin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinden Entropi Temelli ARAS Yöntemi İle Değerlendirilmesi. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 4(4), 152-170.
• Li, X., Wang, K., Liu, L., Xin, J., Yang, H. ve Gao, C. (2011). Application of The Entropy Weight and TOPSIS Method in Safety Evaluation Of Coal Mines”, Procedia Engineering, 26, 2085-2091.
• Ömürbek, N., Eren, H. ve Dağ, O.,. (2017). Entropi-Aras Ve Entropi-Moosra Yöntemleri İle Yaşam Kalitesi Açısından AB Ülkelerinin Değerlendirilmesi. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(2), 29-48.
• Ömürbek, N., Karaatlı, M., ve Balcı, H. F. (2016). Entropi temelli MAUT ve SAW yöntemleri ile otomotiv firmalarının performans değerlemesi. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 31(1).
• Ömürbek, V., Aksoy, E., ve Akçakanat, Ö. (2017). Bankaların Sürdürülebilirlik Performanslarının Aras, Moosra Ve Copras Yöntemleri İle Değerlendirilmesi. Visionary E-Journal/Vizyoner Dergisi, 8(19).
• Özdağoğlu, A., Yakut, E., ve Bahar, S. (2017). Machine Selection in A Dairy Product Company with Entropy and SAW Method Integration. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32(1).
• Percin, S., ve Cakir, S. (2013). AB Ülkeleri’nde Bütünleşik Entropi Ağırlık-Topsis Yöntemiyle Ar-Ge Performansının Ölçülmesi. Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32(1), 77-95.
• Shemshadi, A., Shirazi, H., Toreihi, M. ve Tarokh, M. J. (2011). A fuzzy VIKOR method for supplier selection based on entropy measure for objective weighting. Expert Systems with Applications, 38(10), 12160-12167
• Sliogeriene, J., Turskis, Z., ve Streimikiene, D. (2013). Analysis and choice of energy generation technologies: The multiple criteria assessment on the case study of Lithuania. Energy Procedia, 32, 11-20.
• Stanujkic, D., ve Jovanovic, R. (2012). Measuring a quality of faculty website using ARAS method. In Proceeding of the International Scientific Conference Contemporary Issues in Business, Management and Education, 545-554.
• Štreimikienė, D., ve Baležentis, A. (2013). Integrated sustainability index: the case study of Lithuania. Intellectual Economics, 7(3), 289-303.
• 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.
• Wu, J., Sun, J., Lıang, L. ve Zha, Y. (2011). Determination of weights for ultimate cross efficiency using Shannon ENTROPY. Expert Systems With Applications, 38 (5), 5162-5165.
• Zavadskas, E. K., ve Turskis, Z. (2010). A new additive ratio assessment (ARAS) method in ulticriteria decision‐making. Technological and Economic Development of Economy, 16(2), 159-172.
• Zhang, H., Gu, C. L., Gu, L. W. ve Zhang, Y. (2011). The evaluation of tourism destination competitiveness by TOPSIS & information entropy–A case in the Yangtze River Delta of China. Tourism Management, 32(2), 443-451.