Türkiye’nin Üretken Kapasite Performansının İncelenmesi

Yıl 2025, Cilt: 12 Sayı: 1, 1 - 23, 04.01.2025

Yusuf Kahreman

Öz

Üretken kapasite, bir ülke ekonomisinin büyümesini sağlayacak mal ve hizmetlerin üretilmesini göstermektedir. UNCTAD tarafından hesaplanan ve üretken kapasiteyi gösteren üretken kapasite endeksi, gelişmekte olan ülkelerin kapasitelerini ne yönde geliştirmeleri gerektiğini gösteren ve bunun nasıl yapılacağı hakkında bilgi veren göstergedir. Bu kapsamda 2000-2022 dönemini kapsayan üretken kapasite endeksi hesaplanırken kullanılan 8 gösterge ile Türkiye’nin üretken kapasite performansının değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda karar verme yöntemlerinden oluşan LOPCOW-COBRA hibrit modeli önerilmiştir. LOPCOW (LOgarithmic Percentage Change-driven Objective Weighting) yöntemiyle performans değerlendirme göstergelerinin önem düzeyleri belirlenirken, COBRA (COmprehensive Distance Based RAnking) yöntemiyle de Türkiye’nin 2000-2022 dönemi performans değerlendirilmesi gerçekleştirilmiştir. Ayrıca elde edilen bulguların tutarlılığı ve geçerliliğinin tespit edilmesi amacıyla farklı duyarlılık analizleri gerçekleştirilmiştir. Çalışmada Türkiye için üretken kapasitenin en yüksek olduğu yıl 2019 yılı olurken en düşük olduğu yıl 2000 yılı olmuştur. Ayrıca Türkiye yıllar geçtikçe üretken kapasitesini artırırken 2015 ve 2016 yıllarında ilk gerilemesini yaşarken, 2020 yılında ikinci gerilemesini yaşamıştır.

Anahtar Kelimeler

Üretken Kapasite, Türkiye, Performans Değerlendirmesi, LOPCOW, COBRA

Etik Beyan

Çalışma her hangi bir etik kurul onayı gerektirmemektedir.

Destekleyen Kurum

Herhangi bir kurum tarafından destek yoktur.

Investigating the Productive Capacity Performance of Turkiye

Öz

Productive capacity indicates the production of goods and services that will enable a country's economy to grow. The productive capacity index, which is calculated by UNCTAD and shows productive capacity, is an indicator that shows how developing countries should improve their capacities and provides information on how to do so. In this context, it is aimed to evaluate Turkey's productive capacity performance with 8 indicators used in the calculation of the productive capacity index covering the period 2000-2022. For this purpose, the LOPCOW-COBRA hybrid model consisting of decision-making methods is proposed. While LOPCOW (LOgarithmic Percentage Change-driven Objective Weighting) method was used to determine the importance levels of performance evaluation indicators, COBRA (COmprehensive Distance Based RAnking) method was used to evaluate Turkey's performance for the 2000-2022 period. In addition, different sensitivity analyses were conducted to determine the consistency and validity of the findings. In the study, the year with the highest productive capacity for Turkey was 2019, while the year with the lowest productive capacity was 2000. In addition, while Turkey increased its productive capacity over the years, it experienced its first decline in 2015 and 2016, and experienced its second decline in 2020.

Anahtar Kelimeler

Productive Capacity, Turkey, Performance Evaluation, LOPCOW, COBRA

Kaynakça

• Altıntaş, F. F. (2022). G20 Grubu Ülkelerin Üretkenlik Kapasitelerinin Değerlendirimesi. 19 Mayıs Sosyal Bilimler Dergisi, 3(2), 138-152.
• Aydın, F.F. (2010). Enerji tüketimi ve ekonomik büyüme. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 35, 317-340.
• Balac, M. (2015). Productive capacities in developing countries does foreign direct investment matter? Master's thesis, Universite d'Auvergne, Clermont-Ferrand.
• Bassani, A., & Scarpetta, S. (2001). Does human capital matter for growth in OECD countries? Evidence from pooled mean-group estimates. Economics Department Working Papers, 282.
• Cornia, G.A., & Scognamillo, A. (2016). Clusters of least developed countries, their evolution between 1993 and 2013, and policies to expand their productive capacity. Department of Economic & Social Affairs (33), 1-35.
• Deliktaş, E. (2001). Malthusgil yaklaşimdan modern ekonomik büyümeye. Ege Akademik Bakış, 1(1), 92-114.
• Demiral, M., & Demiral, Ö. (2021). Socio-economic productive capacities and energy efficiency: Global evidence by income level and resource dependence. Environmental Science and Pollution Research, 30(15), 42766-42790.
• Doğanay, M.A., ve Değer, M.K. (2020). Kurumlar ve ekonomik büyüme: panel veri analizi (2002-2018). Karadeniz Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Dergisi, 10(19), 75-99.
• Ecer, F., & Pamucar, D. (2022). A novel LOPCOW‐DOBI multi‐criteria sustainability performance assessment methodology: An application in developing country banking sector. Omega, 112, 102690.
• Gençoğlu, P. (2006). Ekonomik gelişmede beşeri sermayenin rolü ve Türkiye: Ampirik bir analiz. Yüksek Lisans Tezi, Erciyes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Erciyes.
• Gnangnon, S.K. (2021). Effect of productive capacities on economic complexity: Do aid for trade flows matter? Journal of Economic Integration, 36(4), 626-688.
• González-Blanco, J., Vila-Alonso, M., & Guisado-González, M. (2019). Exploring the complementarity between foreign technology, embedded technology and increase of productive capacity. Technological and Economic Development of Economy, 25(1), 39–58.
• Gülcemal, T., ve İzci, A.Ç. (2023). Türk katılım bankacılığı sektörünün performansının LOPCOW-MOOSRA modeliyle analizi. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 25(1), 115-134.
• Hall, E., & Jones, C.I. (1996). Why do some countries produce so much more output per worker than others? The Quarterly Journal of Economics, 114(1), 83-116.
• Hayaloğlu, P. (2018). İklim değişikliğinin tarım sektörü ve ekonomik büyüme üzerindeki etkileri. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(25), 51-62.
• Hicks, N. (1980). Economic growth and human resources. World Bank Staff Working Paper, 408.
• Işık, Ö. (2022). COVID-19 salgınının katılım bankacılığı sektörünün performansına etkisinin MEREC-PSI-MAIRCA modeliyle incelenmesi. Nişantaşı Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(2).
• Işık, Ö., Shabir, M., & Belke, M. (2023). Is there a causal relationship between financial performance and premium production? evidence from Turkish insurance industry. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(2), 1388-1412.
• Jones, I.C. (1996). Human capital, ideas, and economic growth. Palgrave Macmillan UK.
• Kartal, G. (2021). Enerji güvenliği ve ekonomik büyüme ilişkisi: Türk dünyası ülke panelinden kanıtlar. Bilig, 101, 2022, ss. 163-192.
• Keleş, N. (2023a). LOPCOW ve CRADIS yöntemleriyle G7 ülkelerinin ve Türkiye’nin yaşanabilir güç merkezi şehirlerinin değerlendirilmesi. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 16(3), 727-747.
• Keleş, N. (2024). OECD ülkelerinde kullanılan bilgi ve iletişim teknolojilerinin çok kriterli karar verme yöntemleriyle karşılaştırılması. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, 10(2), 215-229.
• Krstić, M., Agnusdei, G. P., Miglietta, P. P., & Tadić, S. (2022a). Logistics 4.0 toward circular economy in the agri-food sector. Sustainable Futures, 4, 100097.
• Krstić, M., Agnusdei, G. P., Miglietta, P. P., Tadić, S., & Roso, V. (2022b). Applicability of industry 4.0 technologies in the reverse logistics: A circular economy approach based on comprehensive distance based ranking (COBRA) method. Sustainability, 14(9), 5632.
• Krstić, M., Elia, V., Agnusdei, G. P., De Leo, F., Tadić, S., & Miglietta, P. P. (2024). Evaluation of the agri-food supply chain risks: the circular economy context. British Food Journal, 126(1), 113-133.
• Mian, A., Sufi, A., & Verner, E. (2019). How does credit supply expansion affect the real economy? The productive capacity and household demand channels. The Journal of Finance, 75(2), 949-994.
• Middendorf, T. (2005). Human capital and economic growth in OECD countries, Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik, 226(6), 670-686.
• Molua, E. L., Benhin, J., Kabubo-Mariara, J., Ouedraogo, M., & El-Marsafawy, S. (2010). Global climate change and vulnerability of African agriculture: Implications for resilience and sustained productive capacity. Quarterly Journal of International Agriculture, 49(3), 183-211.
• Oğuz, A., & Satır, H. (2024). Analyzing profitability performance with the integrated MEREC-COBRA method: The C-case of BIST retail companies. Business and Economics Research Journal, 15(1), 33-50.
• Olarte, S. H., Villarreal, F., & Torrent, J. (2021). Is productive capacity a key factor to reduce inequalities in South America? Development Studies Research, 8(1), 94–108.
• Özkan, G., ve Çelik, H. (2018). Bilgi iletişim teknolojileri ile ekonomik büyüme arasındaki ilişki: Türkiye için bir uygulama. Uluslararası Ticaret ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 2(1), 1-15.
• Öztaş, T., & Öztaş, G. Z. (2024). Innovation performance analysis of G20 countries: A novel integrated LOPCOW-MAIRCA MCDM approach including the COVID-19 period. Verimlilik Dergisi, 1-20.
• Popović, G., Pucar, Đ., & Smarandache, F. (2022). MEREC-COBRA approach in e-commerce development strategy selection. Journal of Process Management and New Technologies, 10(3-4), 66-74.
• Salim, R.A. (2008). Differentials at firm level productive capacity realization in Bangladesh food manufacturing: An empirical analysis. Applied Economics, 40, 3111–3126.
• Taşcı, M. Z. (2023). Allianz sigorta şirketinin performansının LOPCOW-MOOSRA karar modeliyle analizi. Socıal Scıences Studıes Journal (SSSjournal), 8(104), 3963-3970.
• Türedi, S. (2013). Bilgi ve iletişim teknolojilerinin ekonomik büyümeye etkisi: Gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler için panel veri analizi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Elektronik Dergisi, 4(7).
• UNCTAD (2021). UNCTAD productive capacities ındex- methodological approach and results. United Nations Conference on Trade and Development, United Nations.
• UNCTAD (2022). UNCTAD productive capacities ındex- methodological approach and results. United Nations Conference on Trade and Development, United Nations.
• UNCTAD (2023). UNCTAD productive capacities ındex- methodological approach and results. United Nations Conference on Trade and Development, United Nations.
• Verma, R., Ajaygopal, K. V., & Koul, S. (2022). Circular supplier evaluation and selection'using hybrid MCDM methods: Case of the steel manufacturing industry. In: International Symposium of the Analytic Hierarchy Process, Web Conference.
• Verma, R., Koul, S., & Ajaygopal, K. V. (2024). Evaluation and selection of a cybersecurity platform─ Case of the power sector in India. Decision Making Applications in Management and Engineering, 7(1), 209-236.
• Wilson, J. (2021). Inflation and productive capacity - An empirical risk reduction model. Available at SSRN 3912154.
• Yalman, İ.N.., Koşaroğlu, Ş.M., ve Işık, Ö. (2023). 2000-2020 döneminde Türkiye ekonomisinin makroekonomik performansının MEREC-LOPCOW-MARCOS modeliyle değerlendirilmesi. Journal of Financial Politic & Economic Reviews/Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 60(664).
• Yaşar, E., ve Ünlü, M. (2023). Üniversitelerde sürdürülebilirliğin incelenmesi: LOPCOW ve MEREC tabanlı CoCoSo yöntemleriyle çevreci üniversitelerin analizi. İşletme Akademisi Dergisi, 4(2), 125-142.