An MCDM Approach for Evaluating Turkey's Industrial Capacity

Öz

The industrial capacity report is a crucial determinant in recording a company's existing capacity and identifying the utilized portions of this capacity. Assessing the industrial capacity report on a provincial basis plays a significant role in determining various factors such as employment rates, economic development levels, income levels, and social welfare in each province. This study aims to evaluate the performance of Turkey's provinces using the data from the 2023 industrial capacity report bulletin published by the Union of Chambers and Commodity Exchanges of Turkey (TOBB). Among the Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) techniques, the MEREC method was used to calculate the criterion weights, and the TOPSIS method was employed to rank the performance of the provinces. The analysis revealed that the most important criterion is the number of administrative employees, and it was determined that Istanbul holds the highest rank in the performance ranking of the provinces. To test the reliability and validity of the obtained results, sensitivity analysis was conducted using different scenarios. According to the results of the sensitivity analysis, no differences were observed in the rankings made with different scenarios; however, it was found that the TOPSIS rankings, based on different weights, showed minor variations.

Anahtar Kelimeler

• Industrial Capacity Report
• MEREC
• TOPSIS
• MCDM

Türkiye'nin Sanayi Kapasitesinin Değerlendirilmesine Yönelik Çkkv Yaklaşımı

Öz

Sanayi kapasite raporu, bir işletmenin mevcut kapasitesinin kayıt altına alınması ve bu kapasitenin kullanıma dahil olan kısımlarının tespitinde oldukça önemli bir belirleyicidir. Sanayi kapasite raporunun iller bazında ele alınması her ilin istihdam oranı, ekonomik gelişmişlik düzeyi, insanların gelir düzeyi ve sosyal refah seviyesi gibi birçok durumun belirlenmesinde rol oynamaktadır. Bu çalışmada Türkiye Odalar ve Borsalar Birliği tarafından yayımlanan 2023 yılı sanayi kapasitesi raporu bülteninde yer alan veriler kullanılarak Türkiye illerinin performansının değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) tekniklerinden, kriter ağırlıklarını hesaplamak için MEREC tekniği, iller arasında performans sıralaması yapmak için TOPSIS yöntemi kullanılmıştır. Analiz sonucunda en önemli kriterin idari çalışan sayısı olduğu ve illerin performans sıralamasında ise İstanbul’un en yüksek sıralamaya sahip olduğu tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçların güvenilirlik ve geçerliliğini test etmek için farklı senaryolar kullanılarak duyarlılık analizi yapılmıştır. Duyarlılık analizi sonucuna göre farklı senaryolar ile yapılan sıralamada farklılık olmaz iken TOPSIS yöntemi ile farklı ağırlıklar temelinde elde edilen TOPSIS sıralamalarının minör düzeyde farklılık gösterdiği tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Sanayi Kapasite Raporu
• MEREC
• TOPSIS
• ÇKKV

Kaynakça

1. Altan,, S. (2021), Türk Gümrüğünde Sanayi Eksenli Muafiyetler (1929-1943), Tarih ve Gelecek Dergisi 7(1), 130-41.
2. Altıntaş, F. F. (2023). G7 grubu ülkelerin bütçe şeffaflığı performanslarının analizi: MEREC tabanlı PIV yöntemi ile bir uygulama. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15(4), 323-340.
3. Ay, B. (2019). İmalat Sanayi Kapasite Kullanım Oranı ve Reel Kesim Güven Endeksi Arasındaki İlişki: Türkiye İçin Ampirik Bir Çalışma. The Journal of Social Science, 3(5), 376-389.
4. Babacan, A. ve Tuncay, M. (2022). Türk Enerji Sektöründe Çalışma Sermayesi ve Finansal Performans Arasındaki Etkileşim: SWARA, AHP ve TOPSIS Yöntemleriyle Karşılaştırmalı Bir Araştırma. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(3), 1976-2005.
5. Banik, B., Alam, S. & Chakraborty, A. (2023), Comparative study between GRA and MEREC technique on an agricultural-based MCGDM problem in pentagonal neutrosophic environment. Int. J. Environ. Sci. Technol. 20, 13091–13106.
6. Bektaş, S. (2023). MEREC ve MABAC Yöntemleri ile BIST 100’de İşlem Gören Enerji Firmalarının Finansal Performanslarının Değerlendirilmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 24(2), 115-128.
7. Çelik, E., ve Sandal, E. (2022). Türkiye imalat sanayii ve alt sektörlerinin bölgesel yoğunlaşma yapısı: 2011-2020 yılı karşılaştırmalı yerelleşme katsayısı analizi. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 19(3), 1452-1468.
8. Çiftçi, M. (2018). Türkiye’ de bölgelerarası sektörel verimliliğim analizi. İşletme Araştırmalar Dergisi, 10(1), 551 – 580.

9. Çilingir, C., (2019), TOPSİS Yöntemi ile Finansal Performans Değerlendirmesi ve Hisse Senedi Getirisiyle İlişkisi, Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
10. Daver, G. (2023). Banka Kredileri ile İmalat Sanayi Kapasite Kullanım Oranı İlişkisi: Ekonomik Aktivite Etkileşimi. İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(2), 533-554.
11. Demir, C., Özcan, S.E. (2023). Türkiye’de sanayi üretimi, kapasite kullanım oranı ve üretici fiyatları arasındaki asimetrik ilişki: doğrusal olmayan ARDL modeli yaklaşımı. İktisat Politikası Araştırmaları Dergisi- Journal of Economic Policy Researches, 10(2), 525-543.
12. Ecer, F. (2022), An extended MAIRCA method using intuitionistic fuzzy sets for coronavirus vaccine selection in the age of COVID-19. Neural Comput & Applic, 34, 5603–5623.
13. Elburz, Z. (2024). Türkiye’de İmalat Sanayi Coğrafi Yoğunlaşması ve Değişimi. Kent Akademisi, 17(6), 2585-2604.
14. Gündüz, M., & Coşkun, A. (2021). İşletmelerin Devlet Teşviklerine Eğilimlerinin Ölçülmesi ve Muhasebe Meslek Mensuplarının Katkıları. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD), 13(25), 580-590.
15. Gürler, H. E. (2024). Avrupa Birliği Ülkelerinin İklim Değişikliğine Uyum Performanslarının Bütünleşik MEREC-MOORA Yaklaşımıyla Değerlendirilmesi. Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 11(2), 366-393.
16. Karahan, M., (2021), Karar Destek Sistemleri ve Çok Kiterli Karar Verme Yöntemi Uygulamaları, Akademisyen Kitabevi A.Ş. ,Ankara.
17. Kayahan Karakul, A. ve Özaydın, G. (2019). TOPSIS ve VİKOR Yöntemleri ile Finansal Performans Değerlendirmesi: XELKT Üzerinde Bir Uygulama. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (60), 68-86.
18. Keshavarz-Ghorabaee, M., Amiri, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Antucheviciene, J. (2021). Determination of objective weights using a new method based on the removal effects of criteria (MEREC). Symmetry, 13(4), 525.
19. Köse, A., & Akıllı, K. (2021). Aracı kurumların finansal performanslarının VIKOR yöntemi ile değerlendirilmesi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 22(2), 168–192.
20. Köse, A., & Dikme, B. (2021). Türk Sigorta Sektöründe Hayat Dışı Branşlarda Faaliyet Gösteren Şirketlerin Performanslarının Değerlendirilmesi. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 171-188.
21. Metin, S., Yaman, S. ve Korkmaz, T. (2017). Finansal Performansın TOPSIS ve MOORA Yöntemleri ile Belirlenmesi: BİST Enerji Firmaları Üzerine Karşılaştırmalı Bir Uygulama. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(2), 371-394.
22. Mishra, A. R., Saha, A., Rani, P., Hezam, I. M., Shrivastava, R., & Smarandache, F. (2022). An Integrated Decision Support Framework Using Single-Valued-MEREC-MULTIMOORA for Low Carbon Tourism Strategy Assessment. IEEE Access, 10, 24411-24432.
23. 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.
24. Türkiye Odalar ve Borsalar Birliği. (2023). Sanayi kapasite raporu istatistikleri. Türkiye Odalar ve Borsalar Birliği. Erişim adresi: https://www.tobb.org.tr/BilgiErisimMudurlugu/Sayfalar/sanayi-kapasite-raporu-istatistikleri.php
25. Orçun, Ç., & Eren, B. S. (2017). TOPSIS Yöntemi ile Finansal Performans Değerlendirmesi: XUTEK Üzerinde Bir Uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi 75, 139-154.
26. Özdemir, O. ve Parmaksız, S. (2022). BİST Enerji İşletmelerinin Finansal Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri ile Karşılaştırılması: TOPSIS ve EDAS Yöntemleri ile Analiz. Başkent Üniversitesi Ticari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(1), 34-56.
27. Öztel, A., Aydın, B. ve Köse, M. S. (2018). Entropi Tabanlı TOPSIS Yöntemi ile Enerji Sektöründe Kurumsal Sürdürülebilirlik Performansının Ölçümü: AK Enerji Örneği. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9(24), 1-24.
28. Wang, P., Zhu, Z., & Wang, Y. (2016). A novel hybrid MCDM model combining the SAW, TOPSIS and GRA methods based on experimental design. Information sciences, 345, 27-45.