AI Summary & Key Takeaways
AI InsightIn addition, by calculating the average productive performance value of the countries, it was concluded that the countries with a lower value than the said value should increase their productive capacity performance in order to contribute more to the global economy.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Especially countries with large economies can increase their contribution to the global economy by improving their productive capacities. For this, it is of great importance to measure the productive capacity performance of the countries in order to raise awareness about the productive capacity performances of the countries and to create strategies according to the current productive capacity. In this context, the aim of the research is to evaluate the productive capacity performances of 19 countries in the G20 group, which has the world's largest economies, over the values of the United Nationals Conference on Trade and Development (UNCTAD) Productive Capacities Index – PCI components between the years 2000-2018, which is the most recent and current, using the ENTROPI-based TOPSIS method. to measure with. According to the findings, it has been determined that the most important productive capacity component within the scope of the ENTROPY method in terms of countries is "transportation". Afterwards, it was observed that the top three countries with the highest productive capacity performances according to the ENTROPY-based TOPSIS method were Germany, the USA and South Korea. In addition, by calculating the average productive performance value of the countries, it was concluded that the countries with a lower value than the said value should increase their productive capacity performance in order to contribute more to the global economy. Apart from these, the productive capacity performance values of the countries within the scope of the method were measured with some ENTROPI-based Multi-Criteria Decision Making methods (ÇKKV: ARAS, COPRAS, EDAS, WASPAS, ROV, Gray Relational Analysis) and the relations between these values were measured with the Pearson correlation coefficient. According to this measurement, it has been evaluated that PCI can be explained by other ENTROPI-based MCDM methods, especially the ENTROPY-based TOPSIS method.
Özet
Özellikle büyük ekonomilere sahip ülkeler üretim kapasitelerini iyileştirerek küresel ekonomiye katkılarını artırabilmektedirler. Bunun için ülkelerin üretim kapasitesi performansları konusunda farkındalık kazanması ve mevcut üretim kapasitesine göre stratejiler oluşturması için ülkelerin üretim kapasitesi performanslarının ölçümü büyük önem arz etmektedir. Bu kapsamda araştırmanın amacı, dünyanın en büyük ekonomilerine sahip olan G20 grubunda yer alan 19 ülkenin en son ve güncel olan 2000-2018 yıl aralığındaki Birleşmiş Milletler Ticaret ve Kalkınma Konferansı Üretim Kapasitesi Endeksi (PCI) bileşenlerine ait değerler üzerinden üretim kapasitesi performanslarını ENTROPİ tabanlı TOPSIS yöntemi ile ölçmektir. Bulgulara göre, ülkeler açısından ENTROPİ yöntemi kapsamında en önemli üretim kapasitesi bileşeninin ‘‘ulaşım’’ olduğu tespit edilmiştir. Devamında ülkelerin ENTROPİ tabanlı TOPSIS yöntemine göre üretim kapasitesi performansları en fazla olan ilk üç ülkenin Almanya, ABD ve Güney Kore olduğu gözlenmiştir. Ayrıca ülkelerin ortalama üretim performans değeri hesaplanarak söz konusu değerden düşük olan ülkelerin küresel ekonomiye katkılarının daha fazla olması için üretim kapasite performanslarını artırması gerektiği sonucuna ulaşılmıştır. Bunların dışında, yöntem kapsamında ülkelerin üretim kapasite performans değerleri ENTROPİ tabanlı bazı Çok Kriterli Karar Verme yöntemleri (ÇKKV: ARAS, COPRAS, EDAS, WASPAS, ROV, Gri İlişkisel Analiz) ile ölçülerek söz konusu değerler arasındaki ilişkiler Pearson korelasyon katsayısı ile ölçülmüştür. Bu ölçüme göre, PCI’nın başta ENTROPİ tabanlı TOPSIS yöntemi olmak üzere diğer ENTROPİ tabanlı ÇKKV yöntemleri ile açıklanabileceği değerlendirilmiştir.