Bölgesel Kalkınma Ajanslarının LMAW-DNMA Yöntemi ile Performans Analizi
Yıl 2023,
Cilt: 18 Sayı: 2, 354 - 380, 01.08.2023
Sinan Dündar
Öz
Bu çalışmada, Türkiye’de faaliyet gösteren 26 adet Bölgesel Kalkınma Ajansının (BKA), kar amacı güden ve kar amacı gütmeyen kurumlara yönelik finansal destekleri açısından performansları incelenmiştir. Logarithm Methodology of Additive Weights (LMAW) yöntemi ile 9 adet kriterin ağırlıkları belirlenmiş olup Double Normalization-based Multiple Aggregation (DNMA) yöntemi ile Bölgesel Kalkınma Ajanslarının performans sıralamaları ortaya çıkarılmıştır. Kar amacı gütmeyen kurumlara yönelik mali destek programları açısından İstanbul Kalkınma Ajansı en başarılı Bölgesel Kalkınma Ajansı olarak belirlenmiştir. Bununla birlikte, kar amacı güden kurumlara yönelik mali destek programı açısından Çukurova Kalkınma Ajansı en başarılı performansı göstermiştir.
Kaynakça
- Akbulut, M. U. F.; Göküş, M. (2017), “Küreselleşme ve Yerelleşme Sürecinde Bölgesel Kalkınma Ajansları”, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, Vol. 20 No.1: 79-88.
- Alinezhad, A.; Khalili, J. (2019), New Methods and Applications in Multiple Attribute Decision Making (MADM) (C. 277), USA:Springer.
- Avrupa Birliğinde Kalkınma Ajansları (Sy 2989). (2018), T.C. Kalkınma Bakanlığı Bölgesel Gelişme Yapısal Uyum Genel Müdürlüğü, https://www.sbb.gov.tr/wp-content/uploads/2018/10/Avrupa-Birlig%CC%86inde-Kalk%C4%B1nma-Ajanslari.pdf
- Demir, G. (2022), "Analysis of the financial performance of the deposit banking sector in the Covid-19 period with LMAW-DNMA methods", International Journal of Insurance and Finance, Vol. 2 No.2: 17-36. https://doi.org/10.52898/ijif.2022.7
- Dodgson, J.; Spackman, M.; Pearman, A.; Phillips, L. (2009), Multi-Criteria Analysis: A Manual, London: Communities and Local Government Publications. https://www.researchgate.net/publication/30529921_Multi-Criteria_Analysis_A_Manual
- Ecer, F.; Zolfani, S. (2022), "Evaluating Economic Freedom via A Multi-Criteria MEREC-DNMA Model-Based Composite System: Case of OPEC Countries", Technological and Economic Development of Economy, Vol. 28 No.4: 1158-1181. https://doi.org/10.3846/tede.2022.17152
- Görçün, Ö. F.; Küçükönder, H. (2022), "Evaluation of the Transitions Potential to Cyber-Physical Production System tf Heavy Industries in Turkey with A Novel Decision-Making Approach Based on Bonferroni Function", Journal of Productiivity, Vol. 1 No.16: 1-16. DOI: 10.51551/verimlilik.983133
- Hezam, I. M.; Mishra, A. R.; Rani, P.; Cavallaro, F.; Saha, A.; Ali, J.; Strielkowski, W.; Štreimikienė, D. (2022), "A Hybrid Intuitionistic Fuzzy-MEREC-RS-DNMA Method for Assessing the Alternative Fuel Vehicles with Sustainability Perspectives", Sustainability, Vol. 14 No.9: 2071-1050. https://doi.org/10.3390/su14095463
- Kalkınma Ajansları Destek Yönetimi Kılavuzu, 2021. Kalkınma Ajansları Genel Müdürlüğü.
- Kalkınma Ajanslarının Kuruluşu, Koordinasyonu ve Görevleri Hakkında Kanun, 2006, https://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2006/02/20060208-1.htm
- Lai, H.; Liao, H. (2021), "A Multi-Criteria Decision Making Method Based On DNMA and CRITIC With Linguistic D Numbers For Block Chain Platform Evaluation", Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol. 101: 1-10. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2021.104200
- Lai, H.; Liao, H.; Šaparauskas, J.; Banaitis, A.; Ferreira, F. A. F.; Al-Barakati, A. (2020), "Sustainable Cloud Service Provider Development by a Z-Number-Based DNMA Method with Gini-Coefficient-Based Weight Determination", Sustainability, Vol. 12 No. 8: 3410. https://doi.org/10.3390/su12083410
- Liao, H.; Wu, X. (2020), "DNMA: A Double Normalization-Based Multiple Aggregation Method for Multi-Expert Multi-Criteria Decision Making", Omega, Vol.94 No.3: 102058. https://doi.org/10.1016/j.omega.2019.04.001
- Mukhametzyanov, I.; Pamucar, D. (2018), "A Sensitivity Analysis in MCDM Problems: A Statistical Approach", Decision Making: Applications in Management and Engineering, Vol.2: 1-20. https://doi.org/10.31181/dmame1802050m
- Özen, P. (2005), Bölgesel Kalkınma Ajansları. Türkiye Ekonomi Politikaları Araştırma Vakfı. https://www.tepav.org.tr/upload/files/1271245092r8246.Bolgesel_Kalkinma_Ajanslari.pdf
- Özışık, F. U. (2021), “Türkiye’de Bölgesel Kalkınma Politikasında Kalkınma Ajansları: Uygulama Aşaması Üzerinden Bir Değerlendirme”, İzmir İktisat Dergisi, Vol. 36 No.3: 651-674. https://doi.org/10.24988/ije.202136310
- Pamucar, D.; Božanić, D.; Randjelovic, A. (2017), "Multi-Criteria Decision Making: An Example of Sensitivity Analysis". Serbian Journal of Management, Vol.12: 1-27. https://doi.org/10.5937/sjm12-9464
- Pamucar, D.; Zizovic, M.; Biswas, S.; Božanić, D. (2021), "A New Logarithm Methodology of Additive Weights (LMAW) for Multi-Criteria Decision-Making: Application in Logistics", Facta Universitatis Series Mechanical Engineering, Vol. 19 No.3: 361-380. https://doi.org/10.22190/FUME210214031P
- Özkan, B.İ.; Boylu, Y. (2022), “Kalkınma Ajanslarının Bölgesel Turizmin Gelişmesindeki Rolü: Doğu Anadolu Kalkınma Ajansı (DAKA) Örneği”, Third Sector Social Economic Review, Vol. 57 No.4: 2903-2922. 10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.22.11.2005
- Saha, A., Mishra; A. R.; Rani, P.; Hezam, I. M.; Cavallaro, F. (2022), "A q-Rung Orthopair Fuzzy FUCOM Double Normalization-Based Multi-Aggregation Method for Healthcare Waste Treatment Method Selection", Sustainability, Vol.14 No.7: 4171. https://doi.org/10.3390/su14074171
- Şimşek, A. (2013), Kalkınma Ajanslarının Performans Ölçümü [Uzmanlık Tezi, T.C. Kalkınma Bakanlığı Bölgesel Gelişme ve Yapısal Uyum Genel Müdürlüğü]. https://www.academia.edu/5451657/Kalkinma_Ajanslarinda_Performans_olcumu_UZMANLIK_TEZ
- Ultan, M. Ö.; Saygın, D. (2016), “Avrupa Birliği’ne Uyum Sürecinde Türkiye’de Bölgesel Kalkınma Ajansları ve Bölgesel Kalkınmaya Etkisi”, Yönetim Bilimleri Dergisi, Vol.14 No.28: 71-100.
- Wu, X.; Liao, H. (2019), "Comparison Analysis between DNMA Method and Other MCDM Methods", ICSES Transaction on Neural and Fuzzy Computing, Vol.2 No.1: 4-10.
Performance Analysis of Regional Development Agencies by LMAW-DNMA Methods
Yıl 2023,
Cilt: 18 Sayı: 2, 354 - 380, 01.08.2023
Sinan Dündar
Öz
In this study, the performances of 26 Regional Development Agencies (RDAs) operating in Türkiy in terms of financial support for for-profit and non-profit organisations were examined. The weights of 9 criteria were determined with the Logarithm Methodology of Additive Weights (LMAW) method, and the performance order of the Regional Development Agencies was revealed with the Double Normalization-based Multiple Aggregation (DNMA) method. Istanbul Development Agency was determined as the most successful Regional Development Agency in terms of financial support programs for non-profit organisations. However, Çukurova Development Agency has shown the most successful performance in terms of the financial support programme for for-profit organisations.
Teşekkür
I would like to express my gratitude to Ministry of Industry and Technology of the Republic of Türkiye for providing us the data requested during the study.
Kaynakça
- Akbulut, M. U. F.; Göküş, M. (2017), “Küreselleşme ve Yerelleşme Sürecinde Bölgesel Kalkınma Ajansları”, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, Vol. 20 No.1: 79-88.
- Alinezhad, A.; Khalili, J. (2019), New Methods and Applications in Multiple Attribute Decision Making (MADM) (C. 277), USA:Springer.
- Avrupa Birliğinde Kalkınma Ajansları (Sy 2989). (2018), T.C. Kalkınma Bakanlığı Bölgesel Gelişme Yapısal Uyum Genel Müdürlüğü, https://www.sbb.gov.tr/wp-content/uploads/2018/10/Avrupa-Birlig%CC%86inde-Kalk%C4%B1nma-Ajanslari.pdf
- Demir, G. (2022), "Analysis of the financial performance of the deposit banking sector in the Covid-19 period with LMAW-DNMA methods", International Journal of Insurance and Finance, Vol. 2 No.2: 17-36. https://doi.org/10.52898/ijif.2022.7
- Dodgson, J.; Spackman, M.; Pearman, A.; Phillips, L. (2009), Multi-Criteria Analysis: A Manual, London: Communities and Local Government Publications. https://www.researchgate.net/publication/30529921_Multi-Criteria_Analysis_A_Manual
- Ecer, F.; Zolfani, S. (2022), "Evaluating Economic Freedom via A Multi-Criteria MEREC-DNMA Model-Based Composite System: Case of OPEC Countries", Technological and Economic Development of Economy, Vol. 28 No.4: 1158-1181. https://doi.org/10.3846/tede.2022.17152
- Görçün, Ö. F.; Küçükönder, H. (2022), "Evaluation of the Transitions Potential to Cyber-Physical Production System tf Heavy Industries in Turkey with A Novel Decision-Making Approach Based on Bonferroni Function", Journal of Productiivity, Vol. 1 No.16: 1-16. DOI: 10.51551/verimlilik.983133
- Hezam, I. M.; Mishra, A. R.; Rani, P.; Cavallaro, F.; Saha, A.; Ali, J.; Strielkowski, W.; Štreimikienė, D. (2022), "A Hybrid Intuitionistic Fuzzy-MEREC-RS-DNMA Method for Assessing the Alternative Fuel Vehicles with Sustainability Perspectives", Sustainability, Vol. 14 No.9: 2071-1050. https://doi.org/10.3390/su14095463
- Kalkınma Ajansları Destek Yönetimi Kılavuzu, 2021. Kalkınma Ajansları Genel Müdürlüğü.
- Kalkınma Ajanslarının Kuruluşu, Koordinasyonu ve Görevleri Hakkında Kanun, 2006, https://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2006/02/20060208-1.htm
- Lai, H.; Liao, H. (2021), "A Multi-Criteria Decision Making Method Based On DNMA and CRITIC With Linguistic D Numbers For Block Chain Platform Evaluation", Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol. 101: 1-10. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2021.104200
- Lai, H.; Liao, H.; Šaparauskas, J.; Banaitis, A.; Ferreira, F. A. F.; Al-Barakati, A. (2020), "Sustainable Cloud Service Provider Development by a Z-Number-Based DNMA Method with Gini-Coefficient-Based Weight Determination", Sustainability, Vol. 12 No. 8: 3410. https://doi.org/10.3390/su12083410
- Liao, H.; Wu, X. (2020), "DNMA: A Double Normalization-Based Multiple Aggregation Method for Multi-Expert Multi-Criteria Decision Making", Omega, Vol.94 No.3: 102058. https://doi.org/10.1016/j.omega.2019.04.001
- Mukhametzyanov, I.; Pamucar, D. (2018), "A Sensitivity Analysis in MCDM Problems: A Statistical Approach", Decision Making: Applications in Management and Engineering, Vol.2: 1-20. https://doi.org/10.31181/dmame1802050m
- Özen, P. (2005), Bölgesel Kalkınma Ajansları. Türkiye Ekonomi Politikaları Araştırma Vakfı. https://www.tepav.org.tr/upload/files/1271245092r8246.Bolgesel_Kalkinma_Ajanslari.pdf
- Özışık, F. U. (2021), “Türkiye’de Bölgesel Kalkınma Politikasında Kalkınma Ajansları: Uygulama Aşaması Üzerinden Bir Değerlendirme”, İzmir İktisat Dergisi, Vol. 36 No.3: 651-674. https://doi.org/10.24988/ije.202136310
- Pamucar, D.; Božanić, D.; Randjelovic, A. (2017), "Multi-Criteria Decision Making: An Example of Sensitivity Analysis". Serbian Journal of Management, Vol.12: 1-27. https://doi.org/10.5937/sjm12-9464
- Pamucar, D.; Zizovic, M.; Biswas, S.; Božanić, D. (2021), "A New Logarithm Methodology of Additive Weights (LMAW) for Multi-Criteria Decision-Making: Application in Logistics", Facta Universitatis Series Mechanical Engineering, Vol. 19 No.3: 361-380. https://doi.org/10.22190/FUME210214031P
- Özkan, B.İ.; Boylu, Y. (2022), “Kalkınma Ajanslarının Bölgesel Turizmin Gelişmesindeki Rolü: Doğu Anadolu Kalkınma Ajansı (DAKA) Örneği”, Third Sector Social Economic Review, Vol. 57 No.4: 2903-2922. 10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.22.11.2005
- Saha, A., Mishra; A. R.; Rani, P.; Hezam, I. M.; Cavallaro, F. (2022), "A q-Rung Orthopair Fuzzy FUCOM Double Normalization-Based Multi-Aggregation Method for Healthcare Waste Treatment Method Selection", Sustainability, Vol.14 No.7: 4171. https://doi.org/10.3390/su14074171
- Şimşek, A. (2013), Kalkınma Ajanslarının Performans Ölçümü [Uzmanlık Tezi, T.C. Kalkınma Bakanlığı Bölgesel Gelişme ve Yapısal Uyum Genel Müdürlüğü]. https://www.academia.edu/5451657/Kalkinma_Ajanslarinda_Performans_olcumu_UZMANLIK_TEZ
- Ultan, M. Ö.; Saygın, D. (2016), “Avrupa Birliği’ne Uyum Sürecinde Türkiye’de Bölgesel Kalkınma Ajansları ve Bölgesel Kalkınmaya Etkisi”, Yönetim Bilimleri Dergisi, Vol.14 No.28: 71-100.
- Wu, X.; Liao, H. (2019), "Comparison Analysis between DNMA Method and Other MCDM Methods", ICSES Transaction on Neural and Fuzzy Computing, Vol.2 No.1: 4-10.