ÖDEMELER DENGESİ’NDE TAŞIMACILIK FAALİYETLERİ PERFORMANSININ CRITIC-ARAS VE WASPAS YÖNTEMLERİYLE ANALİZİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ

Ödemeler dengesi, bir ülkenin dünyanın geri kalan ülkeleri ile olan mali işlemlerini kaydeden, gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerin ekonomik performansını etkileyen sistematik ve istatistiksel tablolar olarak tanımlanmaktadır. Dünya ekonomisinin gelişimini etkileyen temel unsurların başında uluslararası arenada mal ve hizmet alışverişinin aksamadan sürdürülebilmesi için taşımacılık faaliyetleri oldukça önemli bir konumdadır. Bu çalışmada Türkiye’nin 2012-2021 yılları arasındaki ödemeler dengesi’nde taşımacılık faaliyetlerine ait gelir ve gider kalemlerinin yıllara göre performansları Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinden CRITIC, ARAS ve WASPAS Teknikleri ile analiz edilmiştir. CRITIC Analizi sonucunda Türkiye’nin ödemeler dengesi’nde taşımacılık faaliyetlerinin performanslarının ölçülmesinde en fazla önem derecesine sahip kriter yolcu taşımacılığı giderleri (0,2167) kriteri iken en az öneme sahip kriter ise navlun (yük taşımacılığı) geliri (0,1328) kriteri olarak belirlenmiştir. ARAS ve WASPAS Analizleri sonucunda Türkiye’nin ödemeler dengesi’nde taşımacılık faaliyetlerinin 10 yıllık performans sıralamasında en yüksek performansa sahip yıl 2013 iken en düşük performansa sahip yıl ise 2012 olarak tespit edilmiştir.

ANALYSIS OF TRANSPORTATION ACTIVITIES PERFORMANCE IN THE BALANCE OF PAYMENTS WITH CRITIC-ARAS AND WASPAS METHODS: THE CASE OF TÜRKİYE

The balance of payments is defined as systematic and statistical tables that record a country's financial transactions with the rest of the world, influencing the economic performance of both developed and developing countries. Transportation activities are in a very important position in order to continue the exchange of goods and services in the international arena without any disruption, one of the main factors affecting the development of the world economy. In this study, the income and expenditure items related to transportation activities in Türkiye’s balance of payments between 2012 and 2021 were analyzed using the CRITIC, ARAS and WASPAS techniques, which are Multi-Criteria Decision-Making Methods. According to the CRITIC Analysis, the criterion with the highest level of significance in measuring the performance of transportation activities in Türkiye’s balance of payments was passenger expenditures (0.2167), while the criterion with the least significance was freight income (0.1328). The CRITIC, ARAS and WASPAS Analyses revealed that the year 2013 had the highest performance, while the year 2012 had the lowest performance in the 10-year performance ranking of transportation activities in Türkiye’s balance of payments.

___

  • Acer, A. ve Kalender, S. (2020). Antrepoların performansının Entropi ve TOPSIS yöntemiyle değerlendirilmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (65), 1-20.
  • Akandere, G. (2022). COVİD-19 Pandemisi Sürecinde Lojistik Firmalarının Performansının Entropi-VIKOR Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (74), 363-374.
  • Ayçin, E. (2020). Çok Kriterli Karar Verme Bilgisayar Uygulamalı Çözümler. Ankara: Nobel Yayınevi.
  • Beyaz, Z., ve Karabacak, G. (2018). Türkiye’de Turizm Gelirlerinin Cari İşlemler Dengesi Üzerindeki Etkisi. European Journal of Managerial Research (Eujmr), 2(2), 56-75.
  • Chakraborty, S., Ghosh, S., Sarker, B., and Chakraborty, S. (2020). An integrated performance evaluation approach for the Indian international airports. Journal of Air Transport Management, 88, 101876.
  • Chattopadhyay, R., Das, P. P., and Chakraborty, S. (2022). Development of a rough-MABAC-DoE-based metamodel for supplier selection in an iron and steel industry. Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications, 5(1), 20-40.
  • David, D. F. ve Elijah, A. O. (2020). Exchange Rate and Balance of Payments in Nigeria. Euroeconomica, 39(1), 73-83. https://www.ceeol.com/search/article-detail?id=973035.
  • Diakoulaki, D., Mavrotas, G. ve Papayannakis, L. (1995). Determining Objective Weights in Multiple Criteria Problems: The Critic Method. Computers & Operations Research, 22(7), 763-770. https://doi.org/10.1016/0305-0548(94)00059-H.
  • Esen, T. E. Ç. ve Çırpın, B. K. (2022). Bir hizmet işletmesinin kuruluş yeri seçiminde bulanık TOPSIS yönteminin kullanımı. Ardahan Üniversitesi İİBF Dergisi, 4 (1), 18-33.
  • Eş, A. ve Kocadağ, D. (2020). Entropy tabanlı MAUT ve VIKOR yöntemleriyle tedarikçi seçimi: bir kamu kurumu örneği. Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18(Armağan Sayısı), 265-280.
  • Felipe, J., Lanzafame, M., & Estrada, G. (2019). Is Indonesia's Growth Rate Balance-of-Payments-Constrained? A Time-Varying Estimation Approach. Review of Keynesian Economics, 7(4), 537-553. https://doi.org/10.4337/roke.2019.04.08.
  • Holland, M., Vieira, F. V., ve Canuto, O. (2004). Economic Growth and The Balance-of-Payments Constraint in Latin America. Investigación Económica, 63(247), 45-74. https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0185-166720040001000 45.
  • İstanbul Ticaret Odası (2006) Türkiye Lojistik Sektörü Altyapı Analizi, Yayın No: 2006-14.
  • Jovčić, S., Simić, V., Průša, P., and Dobrodolac, M. (2020). Picture fuzzy ARAS method for freight distribution concept selection. Symmetry, 12(7), 1062.
  • Keşap, D., ve Sandalcılar, A. R. (2021). Net Hata ve Noksan Hesabı Belirleyicilerinin Analizi: Türkiye Örneği. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (32), 149-168. https://doi.org/10.18092/ulikidince.934498.
  • Koç, S., ve Gövdere, B. (2019). Türkiye'de Para Politikasının Ödemeler Bilançosuna Etkisi: 2003-2015. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(18), 1143-1175. https://doi.org/10.29029/busbed.561899.
  • Lojistik Sektör Raporu (2013). https://www.musiad.org.tr/uploads/yayinlar/arastirma-raporlari/ pdf/lojistik_sektor_raporu_2013.pdf (Erişim Tarihi: 15.11.2022)
  • Lojistik Sektör Raporu (2014). https://www.dogaka.gov.tr/assets/upload/dosyalar/wwwdogaka govtr_526_kj1e82ed_lojistik-sektor-raporu-2014.pdf (Erişim Tarihi: 15.11.2022).
  • Lu, M. T., Hsu, C. C., Liou, J. J., ve Lo, H. W. (2018). A hybrid MCDM and sustainability-balanced scorecard model to establish sustainable performance evaluation for international airports. Journal of Air Transport Management, 71, 9-19.
  • Moreno‐Brid, J. C. (2003). Capital Flows, Interest Payments and The Balance‐of‐Payments Constrained Growth Model: A Theoretical and Empirical Analysis. Metroeconomica, 54(2‐3), 346-365. 10.1111/1467-999X.00170.
  • Nnamdi, N. (2021). Impact of Exchange Rate on Balance of Payments in Nigeria. Development, 4(2), 104-118. https://doi.org/10.52589/AJESDSDEWBA5E.
  • Ödemeler Dengesi Raporu (2013). Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası Ödemeler Dengesi Raporu. https://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/e845d716-154e-474f-b33a- f71fb133a75a/ ODRapor_20131.pdf?MOD=AJPERES&CACHEID=ROOTWORKSPACE-e845d716-154e 474f -b33a-f71fb133a75a-m5lZl7v (Erişim Tarihi: 27.04.2023)
  • Özbek, A. (2017). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ve Excel ile Problem Çözümü. Seçkin Yayıncılık, Ankara, 197.
  • Özgüner, Z. (2020). Dış kaynak kullanımı kapsamında entegre entropi-TOPSIS yöntemleri ile tedarikçi seçimi probleminin çözümlenmesi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 12(2), 1109-1120.
  • Rasheed, R., Meo, M. S., Awan, R. U., ve Ahmed, F. (2019). The Impact of Tourism on Deficit in Balance of Payments of Pakistan: An Application of Bounds Testing Approach to Cointegration. Asia Pacific Journal of Tourism Research, 24(4), 325-332. https://doi.org/10.1080/10941665.2018.1564345.
  • Santos‐Paulino, A., ve Thirlwall, A. P. (2004). The Impact of Trade Liberalisation on Exports, Imports and The Balance of Payments of Developing Countries. The Economic Journal, 114(493), F50-F72. https://doi.org/10.1111/j.0013-0133.2004.00187.x.
  • Seyidoğlu, H. (2003). Uluslararası İktisat Teori, Politika ve Uygulama. 15. Baskı, İstanbul.
  • Shariati, S., Yazdani-Chamzini, A., Salsani, A., & Tamošaitienė, J. (2014). Proposing a new model for waste dump site selection: Case study of Ayerma Phosphate Mine. Engineering Economics, 25(4), 410-419.
  • Şahin, S. (2022). Net Hata ve Noksan Hesabına Bakış: Seçilmiş Ülkelere Yönelik Analiz (1980-2018). Journal of Economic Policy Researches, 9(1), 103-120. https://doi.org/10.26650/JEPR10 20460.
  • Tatar, H. E. (2021). Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası Döviz Rezervinin Parasalcı Ödemeler Dengesi Yaklaşımıyla Analizi: RALS Birim Kök ve Eşbütünleşme Analizi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (68), 244-254. https://doi.org/10.51290/dpusbe .837312.
  • TCMB (2014). Türkiye’nin Ödemeler Dengesi ve Uluslararası Yatırım Pozisyonu Altıncı El Kitabı’na Geçiş Süreci Hakkında Açıklama. TCMB İstatistik Genel Müdürlüğü.
  • TCMB. Ödemeler Dengesi İstatistikleri Metaverisi (2022). https://www.tcmb.gov.tr/wps/ wcm/connect/tr/tcmb+tr/main+menu/istatistikler/odemeler+dengesi+ve+ilgili+istatistikler/odemeler+dengesi+istatistikleri/metaveri (Erişim Tarihi: 22.11.2022).
  • Ulutaş, A. (2018). Entropi tabanli EDAS yöntemi ile lojistik firmalarının performans analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (23), 53-66.
  • Ulutaş, A. (2019). Entropi ve MABAC yöntemleri ile personel seçimi. OPUS International Journal of Society Researches, 13(19), 1552-1573.
  • UTİKAD (2019) Lojistik Sektörü Raporu. https://www.utikad.org.tr/images/HizmetRapo r/utikadlojistiksektoruraporu2019-29007.pdf (Erişim Tarihi: 09.10.2022).
  • UTİKAD (2021) Lojistik Sektörü Raporu. https://www.utikad.org.tr/images/HizmetRapor/ utikadlojistiksektoruraporu2021-1654.pdf (Erişim Tarihi: 10.11.2022).
  • Ünlüönen, K., ve Özekici, Y. K. (2018). Turizm ve Ödemeler Bilançosu Açısından Akdeniz Çanağında Bulunan Destinasyonlar Üzerine Bir Değerlendirme. Gazi Üniversitesi Turizm Fakültesi Dergisi, (1), 1-33. https://dergipark.org.tr/en/pub/gaziturizm/issue/ 48844/622290.
  • Wei, G., Wei, C., Wu, J., and Wang, H. (2019). Supplier selection of medical consumption products with a probabilistic linguistic MABAC method. International Journal of Environmental Research and Public Health, 16(24), 5082.
  • Wu, H. W., Zhen, J., ve Zhang, J. (2020). Urban Rail Transit Operation Safety Evaluation Based on an Improved CRITIC Method and Cloud Model. Journal of Rail Transport Planning and Management, 16(3), 100-206. https://doi.org/10.1016/j.jrtpm.2020.100206.
  • Zavadskas, E. K. ve Turskis, Z. (2010). A new additive ratio assessment (ARAS) method in multicriteria decision-making. Technological and Economic Development of Economy, 16(2), 159-172.
  • Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Vilutiene, T. (2010). Multiple criteria analysis of foundation instalment alternatives by applying Additive Ratio Assessment (ARAS) method. Archives of civil and mechanical engineering, 10(3), 123-141.