SavedAdd your journal

Journals / Sosyal Güvence / 2026 / Sayı: 30

Periodic Performance Analysis of Social Security Schemes in Türkiye: An Evaluation Using CRITIC, MOORA And TOPSIS Approaches

Türkiye'deki Sosyal Güvenlik Programlarının Dönemsel Performans Analizi: CRITIC, MOORA ve TOPSIS Yaklaşımları ile Bir Değerlendirme

Nasibe Çakanel, İrfan Ertuğrul

Pages
2389–2421
Publication Date
2026-07-04
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗

Abstract

This study examines the 2024 quarterly data (Q1-Q4) for the 4/a (private sector employees), 4/b (self-employed individuals), and 4/c (public servants) insurance categories, focusing on the relationship between social security and employment. Five criteria were used in this analysis: average pension allowance, monthly payment increase rate, post-pandemic growth rate, total number of insured individuals, and compulsory insured growth rate. To understand the information density among the criteria, the CRITIC (Criteria Importance Through Intercriteria Correlation) method (an objective weighting technique based on inter-criteria variance and independence) was utilized to determine their weights. Subsequently, the seasonal performance ranking of alternatives was performed using the MOORA (Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis) method with both ratio and reference point approaches. The robustness of the rankings was further verified through a TOPSIS comparison and a sensitivity analysis. The findings indicate that the 4/a insurance branch demonstrated the most balanced and robust performance in the third quarter of 2024 (July-September). The results show that the monthly payment increase rate (C2) and the compulsory insured growth rate (C5) are among the criteria that most significantly affect system dynamics. By combining branch-level and period-level analyses with an objectively weighted MOORA approach, the study moves beyond the conventional revenue–expenditure focus and provides data-driven insights for the social security literature and policymakers.

Özet

Bu çalışma, 4/a (hizmet sözleşmesine tabi çalışanlar), 4/b (serbest meslek sahipleri) ve 4/c (kamu görevlileri) kategorilerindeki grupların 2024 yılına ait üç aylık verilerini (Q1-Q4) inceleyerek, sosyal güvenlik ve istihdam arasındaki ilişkiye odaklanmaktadır. Bu analizde beş kriter kullanılmıştır: ortalama emeklilik ödeneği, aylık ödeme artış oranı, pandemi sonrası büyüme oranı, toplam sigortalı sayısı ve zorunlu sigortalı artış oranı. Kriterler arasındaki bilgi yoğunluğunu anlamak için, kriterler arası varyans ve bağımsızlığa dayanan objektif ağırlıklandırma yöntemlerinden biri olan CRITIC (Kriterler Arası Korelasyon Yoluyla Kriter Önemliliği) yöntemi kullanılmıştır. Ardından, alternatiflerin mevsimsel performans sıralaması, hem oran hem de referans noktası yaklaşımlarını kullanan MOORA yöntemi ile gerçekleştirilmiştir. Sıralamaların dayanıklılığı ayrıca bir TOPSIS karşılaştırması ve duyarlılık analizi ile doğrulanmıştır. Bulgular, 4/a sigorta dalının 2024 yılının üçüncü çeyreğinde (Temmuz-Eylül) en dengeli ve sağlam performansı sergilediğini göstermektedir. Sonuçlar, aylık ödeme artış oranı (C2) ve zorunlu sigorta artış oranı (C5) kriterlerinin sistem dinamiklerini en önemli şekilde etkileyen kriterler olduğunu göstermektedir. Bu bağlamda çalışma, Türkiye'deki sosyal güvenlik sisteminin şube bazlı ve dönem bazlı analizlerini, sosyal güvenlik politikalarında genel gelir-gider dengesi üzerine odaklanan klasik değerlendirmelerden farklı olarak, objektif ağırlıklandırma kullanan entegre MOORA yaklaşımıyla birleştirerek, veriye dayalı içgörülerle sosyal güvenlik literatürüne ve politika yapıcılarına katkı sağlamaktadır.

Keywords
🔖

Cite This Article

Çakanel, N., Ertuğrul, İ. (2026). Periodic Performance Analysis of Social Security Schemes in Türkiye: An Evaluation Using CRITIC, MOORA And TOPSIS Approaches. Sosyal Güvence, Sayı: 30, 2389–2421. https://doi.org/10.21441/sosyalguvence.1898185

📄 Full Text PDF Viewer

References (35)

  1. Alinezhad, A., & Khalili, J. (2019). New methods and applications in multiple attribute decision making (MADM). Springer.
  2. Atalay, Ç. (2025). Sosyal Güvenlik Kurumu hizmetlerinden memnuniyeti etkileyen faktörler: Bir genelleştirilmiş sıralı lojistik regresyon modeli. Sosyal Güvence, Özel Sayı, 131–161. https://doi.org/10.21441/sosyalguvence.1692278
  3. Barr, N. (2004). The economics of the welfare state (4th ed.). Oxford University Press.
  4. Barr, N., & Diamond, P. (2006). The economics of pensions. Oxford Review of Economic Policy, 22(1), 15–39. https://doi.org/10.1093/oxrep/grj002
  5. Brauers, W. K. M., & Zavadskas, E. K. (2006). The MOORA method and its application to privatization in a transition economy. Control and Cybernetics, 35, 445–469.
  6. Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı. (2024, Haziran). Çalışma hayatı istatistikleri aylık e-bülten: Haziran 2024. https://www.csgb.gov.tr/Media/fuub5jre/calisma-hayati-istatistikleri-aylik-e-bulten-haziran-2024.pdf
  7. Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & 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
  8. Ecer, F. (2020). Çok kriterli karar verme: Geçmişten günümüze kapsamlı bir yaklaşım. Seçkin Yayıncılık.
  9. Erdoğan, N., & Ertuğrul, İ. (2025). Annual performance assessment of active internet banking users: Evaluation using TOPSIS and ARAS methods. Pamukkale Journal of Eurasian Socioeconomic Studies, 12(1), 34–55. https://doi.org/10.34232/pjess.1600011
  10. Eroğlu, G. (2023). Çok kriterli karar verme yöntemleri ile Türkiye’de Sosyal Güvenlik Kurumu’nun finansal performansının değerlendirilmesi (Doktora tezi, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi). https://avesis.ogu.edu.tr/yonetilen-tez/fa4c6b18-ccf0-4fea-8792-7c5f38f6a93f
  11. European Commission, Directorate-General for Economic and Financial Affairs. (2024). 2024 ageing report: Economic and budgetary projections for the EU Member States (2022–2070) (European Economy Institutional Paper No. 279). Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2765/022983
  12. Gadakh, V. S. (2011). Application of MOORA method for parametric optimization of milling process. International Journal of Applied Engineering Research, 1(4), 743–758.
  13. Hwang, C. L., & Yoon, K. (1981). Multiple attribute decision making: Methods and applications. Springer-Verlag.
  14. International Labour Organization. (2021). World social protection report 2020–22: Social protection at the crossroads – in pursuit of a better future. International Labour Office.
  15. International Labour Organization. (2024). World social protection report 2024–26: Universal social protection for climate action and a just transition. International Labour Office.
  16. Karaca, T. (2011). Proje yönetiminde çok kriterli karar verme tekniklerini kullanarak kritik yolun bulunması (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü. https://avesis.gazi.edu.tr/yonetilen-tez/cd133b10-e5d0-4ef8-a904-5db0104c8da1/proje-yonetiminde-cok-kriterli-karar-verme-tekniklerini-kullanarak-kritik-yolun-bulunmasi
  17. Li, Y., Ding, Y., Guo, Y., Cui, H., Gao, H., Zhou, Z., & Chen, F. (2023). An integrated decision model with reliability to support transport safety system analysis. Reliability Engineering & System Safety, 239, 109540. https://doi.org/10.1016/j.ress.2023.109540
  18. Mahmoodzadeh, S., Shahrabi, J., Pariazar, M., & Zaeri, M. S. (2007). Project selection by using fuzzy AHP and TOPSIS technique. International Journal of Human and Social Sciences, 1(3), 135–140.
  19. Mandal, U. K., & Sarkar, B. (2012). Selection of the best intelligent manufacturing system (IMS) under fuzzy MOORA conflicting MCDM environment. International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering, 2(9), 301–310.
  20. Olson, D. L. (2004). Comparison of weights in TOPSIS models. Mathematical and Computer Modelling, 40(7–8), 721–727. https://doi.org/10.1016/j.mcm.2004.10.003
  21. Organisation for Economic Co-operation and Development. (2021). Pensions at a glance 2021: OECD and G20 indicators. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/ca401ebd-en
  22. Organisation for Economic Co-operation and Development. (2023). Pensions at a glance 2023: OECD and G20 indicators. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/678055dd-en
  23. Rao, R. V. (2007). Evaluation of environmentally conscious manufacturing programs using multiple attribute decision-making methods. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, 222(3), 441–451.
  24. Resmî Gazete. (2008, 28 Eylül). 5510 sayılı Sosyal Sigortalar ve Genel Sağlık Sigortası Kanunu (Sayı 26200).
  25. Sevim, F., Ağırbaş, İ., & Yılmaz, G. (2022). COVID-19’un sosyal güvenlik sistemi mali sürdürülebilirliği üzerindeki etkisinin TOPSIS yöntemi ile incelenmesi. Sosyal Güvence, 12(21), 784–807. https://doi.org/10.21441/sosyalguvence.1120487
  26. Singh, R., Pathak, V. K., Kumar, R., Dikshit, M., Aherwar, A., Singh, V., & Singh, T. (2024). A historical review and analysis on MOORA and its fuzzy extensions for different applications. Heliyon, 10(3), e25453. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e25453
  27. Sosyal Güvenlik Kurumu. (2021). 2020 yılı faaliyet raporu. Strateji Geliştirme Başkanlığı. https://www.sgk.gov.tr/Politikalar/Kurumsal/b55336ad-0af5-4e78-a7c5-79734c4c476f/
  28. Sosyal Güvenlik Kurumu. (2024a). Aylık istatistik bültenleri: Mali istatistikler (Ocak–Aralık 2024). Erişim tarihi Haziran 2025. https://www.sgk.gov.tr/istatistik/aylik/42919466-593f-4600-937d-1f95c9e252e6
  29. Sosyal Güvenlik Kurumu. (2024b, 29 Şubat). 2023 yılı idare faaliyet raporu. https://www.sgk.gov.tr/Duyuru/Detay/2023-Yili-Sosyal-Guvenlik-Kurumu-Faaliyet-Raporu-2024-02-29-04-49-15
  30. Sosyal Güvenlik Kurumu. (2025, 28 Şubat). 2024 yılı idare faaliyet raporu. https://www.sgk.gov.tr/Duyuru/Detay/2024-Yili-Sosyal-Guvenlik-Kurumu-Faaliyet-Raporu-2025-02-28-02-28-52
  31. Tatlı, H., & Göçer, İ. (2015). Türkiye’de sosyal güvenlik politikalarının sürdürülebilirliği: Çoklu yapısal kırılmalı eşbütünleşme analizi. Business and Economics Research Journal, 6(3), 87–111.
  32. T.C. Cumhurbaşkanlığı Strateji ve Bütçe Başkanlığı. (2019). On Birinci Kalkınma Planı (2019–2023). https://www.sbb.gov.tr/wp-content/uploads/2022/07/On_Birinci_Kalkinma_Plani-2019-2023.pdf
  33. World Bank. (2022, December 3). Informality threatens pensions’ ability to support aging populations. https://www.worldbank.org/en/news/feature/2022/12/03/informality-threatens-pensions-ability-to-support-aging-populations
  34. Yılmaz, T. (2023). Sosyal güvenlik harcamalarının gelir dağılımı eşitsizliğine etkisinin analizi: Türkiye için ampirik bir çalışma. Karadeniz Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 4(2), 36–45.
  35. Yurdakul, M., & İç, Y. T. (2005). Development of a performance measurement model for manufacturing companies using the AHP and TOPSIS approaches. International Journal of Production Research, 43(21), 4609–4641.