KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Maliye Dergisi / 2017 / Sayı: 172

Türkiye’de Optimal Yenilenebilir Enerji Kaynağının COPRAS Yöntemiyle Tespiti ve Yenilenebilir Enerji Yatırımlarının İstihdam Artırıcı Etkisi

Determination of Renewable Energy Source in Turkey by COPRAS and Analysis of the Employment-Enhancing Effect of Renewable Energy Investments

Coşkun KARACA
Mahmure EŞGÜNOĞLU
Alptekin ULUTAŞ
Sayfa
110–131
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Model sonuçlarına göre fosil yakıtlı santraller yerine kurulacak 56.694 MW büyüklüğündeki yenilenebilir enerji santrallerinin kurulumu ve işletilmesiyle ülkede 576.664 kişiye doğrudan, 322.852 kişiye dolaylı ve 233.030 kişiye uyarılmış olmak üzere toplamda 1.132.545 kişiye ilave istihdam sağlanacağı tahmin edilmektedir

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışma Türkiye'nin elektrik üretiminde yenilenebilir enerji payının %100 olması halinde sektöre yapılacak ilave yatırımların istihdamda sağlayacağı artışı tahmin etmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:İlave yatırımlarda hangi yenilenebilir kaynağa ne kadar pay ayrılacağı COPRAS çok kriterli karar verme yöntemiyle belirlenmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Model sonuçlarına göre fosil yakıtlı santraller yerine kurulacak 56.694 MW büyüklüğündeki yenilenebilir enerji santrallerinin kurulumu ve işletilmesiyle ülkede 576.664 kişiye doğrudan, 322.852 kişiye dolaylı ve 233.030 kişiye uyarılmış olmak üzere toplamda 1.132.545 kişiye ilave istihdam sağlanacağı tahmin edilmektedir
🔬Tür:Laboratuvar & Saha Deneyi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Bu çalışma Türkiye'nin elektrik üretiminde yenilenebilir enerji payının %100 olması halinde sektöre yapılacak ilave yatırımların istihdamda sağlayacağı artışı tahmin etmektedir. İlave yatırımlarda hangi yenilenebilir kaynağa ne kadar pay ayrılacağı COPRAS çok kriterli karar verme yöntemiyle belirlenmiştir. COPRAS'a göre belirlenen yenilenebilir enerji yatırım büyüklüklerinin ülkedeki istihdama yapacağı katkı Ulusal Enerji Laboratuvarı (NREL) tarafından geliştirilen İstihdam ve Ekonomik Kalkınma Modeline (JEDI) göre tahmin edilmiştir. Model sonuçlarına göre fosil yakıtlı santraller yerine kurulacak 56.694 MW büyüklüğündeki yenilenebilir enerji santrallerinin kurulumu ve işletilmesiyle ülkede 576.664 kişiye doğrudan, 322.852 kişiye dolaylı ve 233.030 kişiye uyarılmış olmak üzere toplamda 1.132.545 kişiye ilave istihdam sağlanacağı tahmin edilmektedir

Abstract

The present study estimates the increase in the number of jobs resulting from the additional investments in energy sector if Turkey’s renewable energy percentage in the electricity generation is 100%. The share to be allocated to each renewable energy source within additional investment value is determined according to COPRAS-based multi-criteria decision making method. The contribution of renewable energy investment value which is determined through COPRAS to employment in the country has been estimated according to Jobs and Economic Development Impact (JEDI) Model which was developed by National Renewable Energy Laboratory (NREL). According to results of the model, it is estimated that a total of 1.132.545 additional jobs will be created with following breakdown through the installation and operation of 56.694 MW renewable energy plants instead of fossil fuel power stations: to 576.664 people directly, to 322.852 people indirectly and to 233.030 people through stimulated employment

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KARACA, C., EŞGÜNOĞLU, M., ULUTAŞ, A. (2017). Türkiye’de Optimal Yenilenebilir Enerji Kaynağının COPRAS Yöntemiyle Tespiti ve Yenilenebilir Enerji Yatırımlarının İstihdam Artırıcı Etkisi. Maliye Dergisi, Sayı: 172, 110–131. https://ajindex.com/articles/78884

Kaynakça (9)

  1. Altuntepe, N. ve Güner, T. (2013), “Türkiye’de østihdam-Büyüme øliúkisinin Analizi (1988-2011)”, Uluslararas Alanya øúletme Fakültesi Dergisi, 5(1), 73-84.
  2. Ataman, B.C. (2006), “Türkiye’de 2000-2005 Dönemi øúsizlik Üzerine Tartúmalar”, øktisat øsletme ve Finans, 21(239), 93-107.
  3. Banaitiene, N., Banaitis, A., Kaklauskas, A. ve Zavadskas, E.K. (2008), “Evaluating the Life Cycle of Building: a Multivariant and Multiple Criteria Approach”, Omega, 36(3), 429-441. Barúk, S., Çevik, E.ø. ve Çevik, N.K. (2010), “Türkiye’de Okun Yasas, Asimetri øliúkisi ve østihdam Yaratmayan Büyüme: Markov-Switching Yaklaúm”, Maliye Dergisi Yaynlar, 159. Benayoun, R., Roy, B. ve Sussman, B. (1966), “ELECTRE: Une Méthode Pour Guider le Choix en Présence de Points de Vue Multiples”, Note de Travail, 49, SEMA-METRA International, Direction Scientifique. Brauers, W.K.M. ve Zavadskas, E.K. (2006), “The MOORA Method and Its Application to Privatization in a Transition Economy”, Control and Cybernetics, 35(2), 445. Ceylan, S. ve ùahin, B.Y. (2010), “øúsizlik ve Ekonomik Büyüme øliúkisinde Asimetri”, Do÷uú Üniversitesi Dergisi, 11(2), 157-165.
  4. Chatterjee, P., Athawale, V.M. ve Chakraborty, S. (2011), “Materials Selection Using Complex Proportional Assessment and Evaluation of Mixed Data Methods”, Materials and Design, 32, 851-860.
  5. Chatterjee, N. ve Bose, G. (2013), “A COPRAS-F Base Multi-Criteria Group Decision Making Approach for Site Selection of Wind Farm”, Decision Science Letters, 2(1), 1-10.
  6. Churchman, C.W. ve Ackoff, R.L. (1954), “An Approximate Measure of Value”, Journal of the Operations Research Society of America, 2(2), 172-187 EøA (2016), “Levelized Cost and Levelized Avoided Cost of New Generation Resources in the Annual Energy Outlook 2016”, US Energy Information Administration, http://www.eia.gov/outlooks/aeo/pdf/electricity _generation.pdf (Eriúim Tarihi: 15.05.2017)
  7. ETKB (2016), “østatistikler, Denge Tablolar, Enerji øúleri Genel Müdürlü÷ü”, Ankara, http://www.eigm.gov.tr/tr-TR/Denge-Tablolari/ Denge-Tablolari (Eriúim Tarihi: 15.05.2017)
  8. Görez, T. ve Alkan, A. (2005), “Türkiye’nin Yenilenebilir Enerji Kaynaklar ve Hidroelektrik Enerji Potansiyeli”, III. Yenilenebilir Enerji Kaynaklar Sempozyumu, Mersin, 19-21.
  9. Hwang, C.L. ve Yoon, K. (1981), “Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications”, New York: Springer. IPCC (2014), “IPCC Working Group III-Mitigation of Climate Change, Annex III: Technology-Specific Cost and Performance Parameters”, https: