Yeşil taahhütler, ölçülebilir değer ve üç katmanlı muhasebe ekosisteminin paradoksu üzerine eleştirel bir okuma…
Turkey’s Circular Economy Illusion Risk on the Eve of COP31: From The Lord of the Rings to Management Accounting 2.0, TSRS 2 and the Search for Holistic Reality…
.A critical reading of green commitments, measurable value and the paradox of a three-layer accounting ecosystem…
Öz
COP31, 9–20 Kasım 2026 tarihlerinde Antalya’da gerçekleştirilecektir. COP31 Başkanlığı Türkiye tarafından yürütülürken, resmî müzakere sürecinin yürütücülüğünü Avustralya üstlenmektedir. COP31 Başkanlığı Eylem Gündemi; elektrifikasyon, atıkların azaltılması, dirençli kentler, yeşil sanayileşme ve döngüsel ekonomi alanlarında küresel hedefler ortaya koymakta; bunlar arasında küresel döngüsel malzeme kullanım oranının 2035 yılına kadar en az %15’e yükseltilmesi de bulunmaktadır (UNFCCC, 2026). Söz konusu oran küresel bir hedeftir; Türkiye’nin ulusal performans göstergesi değildir. Türkiye’nin döngüsel ekonomi politikası ise 2025–2028 Ulusal Döngüsel Ekonomi Stratejisi ve Eylem Planı (UDESEP) çerçevesinde, yedi öncelikli sektör ve 53 eylem üzerinden yürütülmektedir (Çevre, Şehircilik ve İklim Değişikliği Bakanlığı [ÇŞİDB], 2025).
Politika hedeflerinin varlığı, işletme düzeyinde döngüsel dönüşümün ölçüldüğü, maliyetlendirildiği ve yönetim kararlarına dönüştürüldüğü anlamına gelmez. Bu çalışma, söylem ile işletme içi karar sistemleri arasındaki olası kopukluğu “döngüsel ekonomi illüzyon riski” kavramıyla incelemektedir. İllüzyon, dönüşümün gerçekleşmediğine ilişkin peşin bir hüküm değildir; politika, raporlama ve kurumsal anlatı düzeyinde görünür olan dönüşümün maliyet, kaynak kullanımı, sermaye tahsisi ve performans sistemlerinde aynı ölçüde görünür olmaması riskidir. Çalışma, bu riskin yaygın olduğunu değil, sınanabilir bir risk olarak tanımlanabileceğini ileri sürmektedir. Kavram, kurumsal kuram yazınındaki ayrıştırma (decoupling) tartışmasına (Meyer & Rowan, 1977; Bromley & Powell, 2012) muhasebe ölçümü ve karar bağlantısı üzerinden bağlanmaktadır.
Çalışma üç önerme geliştirir: (P1) döngüsel değer, geri dönüşüm ve atık göstergeleriyle sınırlı değildir; kaynak girişi, kayıp, yeniden kullanım, yaşam döngüsü maliyeti, çevresel etki ve sermaye tahsisi birlikte ele alınmalıdır; (P2) yönetim muhasebesi döngüsel bilgiyi raporlamakla yetinmeyip yatırım, fiyatlama, bütçeleme, tasarım, tedarik ve performans kararlarına taşımalıdır; (P3) TSRS 2, iç yönetim bilgisi ile dış raporlama arasında ancak ortak tanımlar, önemlilik değerlendirmesi, veri yönetişimi ve finansal etki bağlantısı kurulduğunda işlevsel bir köprü olabilir.
MFCA, LCA, LCC ve RCA gibi yerleşik araçlar ile Circular Balanced Scorecard, ESG-adjusted NPV, Sustainability-adjusted KPI, Holistik Muhasebe ve Muhasebe Ayrışma Endeksi (MAE) gibi önerisel yapılar birbirinden ayrılmaktadır. Çalışmanın temel yöntemsel katkısı olan MAE; aynı ekonomik olayın VUK/TDHP, TFRS/TMS ve TSRS katmanlarında tanıma, ölçme, sınıflandırma, sunum ve açıklama boyutlarındaki görünürlük farkını, katman çiftleri arası normalize mutlak farklar üzerinden hesaplayan bir endekstir. Endeks, karar bağlantısı göstergesiyle (K) birleştirilerek “anlatı–karar açığı” (AKA) biçiminde işlemselleştirilmektedir. Üç kurgusal işletme senaryosu (A işletmesi için MAE = 70,0; işlev uyarlamalı MAE* = 50,0; K = 0,25; AKA = 0,65) yalnızca hesaplama mantığını ve yorum matrisini göstermektedir (B ve C senaryoları Tablo 4’tedir); ampirik bir bulgu değildir ve riskin yaygınlığı hakkında bilgi vermez.
Çalışmanın temel sonucu şudur: Döngüsel dönüşümün gerçekliği üretilen göstergelerin sayısıyla değil, ölçülen bilginin hangi kararı değiştirdiği, hangi ekonomik sonucu etkilediği ve bu sonuçtan kimin hesap verdiği ile anlaşılabilir. Tolkien’in emanetçilik anlayışı ile “bir yüzük hepsini yönetsin” uyarısı, bu sonucun edebi karşılığını sunar. Gerçek döngüsel dönüşüm, tek bir göstergenin veya anlatının hâkimiyetinden çıkıp, kaynakların, maliyetlerin ve kararların bütüncül biçimde yönetildiği bir sistemde mümkün olur (Moore, 2026). Aksi durumda muhasebe, döngüsel ekonominin kendisini değil, yalnızca onun anlatısını görünür hâle getirir.
Aksi durumda muhasebe, döngüsel ekonominin kendisini değil, döngüsel ekonomi anlatısını görünür hâle getirebilir.
Anahtar Kelimeler: Döngüsel ekonomi, Yönetim Muhasebesi 2.0, Holistik Muhasebe, TSRS 2, MFCA, sürdürülebilirlik muhasebesi, seçici görünürlük, Muhasebe Ayrışma Endeksi
JEL Kodları: M40, M41, Q01, Q56, Q58
Abstract
COP31 will be held in Antalya on 9–20 November 2026. While the COP31 Presidency is led by Türkiye, Australia is responsible for leading the formal negotiation process. The COP31 Presidency Action Agenda sets global targets in electrification, waste reduction, resilient cities, green industrialisation and the circular economy, including raising the global circular material use rate to at least 15% by 2035 (UNFCCC, 2026). This rate is a global target; it is not a national performance indicator for Türkiye. Türkiye’s circular economy policy is pursued under the 2025–2028 National Circular Economy Strategy and Action Plan (UDESEP), covering seven priority sectors and 53 actions (Ministry of Environment, Urbanisation and Climate Change [ÇŞİDB], 2025).
The existence of policy targets does not mean that circular transformation is measured, costed and translated into management decisions at the firm level. This study examines the possible disconnect between rhetoric and internal decision systems through the concept of “circular economy illusion risk.” Illusion is not a prior judgment that transformation has failed to occur; it is the risk that a transformation visible at the level of policy, reporting and corporate narrative is not equally visible in cost, resource-use, capital-allocation and performance systems. The study does not claim that this risk is widespread; it argues that it can be defined as a testable risk. The concept is linked to the decoupling debate in institutional theory (Meyer & Rowan, 1977; Bromley & Powell, 2012) through accounting measurement and its connection to decisions.
The study develops three propositions: (P1) circular value is not limited to recycling and waste indicators; resource inputs, losses, reuse, life-cycle costs, environmental impact and capital allocation must be considered together; (P2) management accounting should not stop at reporting circular information but should carry it into investment, pricing, budgeting, design, procurement and performance decisions; (P3) TSRS 2 can serve as a functional bridge between internal management information and external reporting only when common definitions, a materiality assessment, data governance and a link to financial impact are established.
Established tools such as MFCA, LCA, LCC and RCA are distinguished from proposed constructs such as the Circular Balanced Scorecard, ESG-adjusted NPV, Sustainability-adjusted KPI, Holistic Accounting and the Accounting Divergence Index (ADI). The study’s main methodological contribution, the ADI, is an index that computes the difference in visibility of the same economic event across the VUK/TDHP (Tax Procedure Law/Uniform Chart of Accounts), TFRS/TMS (Turkish Financial Reporting Standards/Turkish Accounting Standards) and TSRS (Turkish Sustainability Reporting Standards) layers, in terms of recognition, measurement, classification, presentation and disclosure, using normalised absolute differences between pairs of layers. The index is operationalised by combining it with a decision-linkage indicator (K) as the “narrative–decision gap” (NDG). Three hypothetical firm scenarios (for Firm A: ADI = 70.0; function-adjusted ADI* = 50.0; K = 0.25; NDG = 0.65) illustrate only the computational logic and the interpretation matrix (Scenarios B and C are in Table 4); they are not empirical findings and carry no information about the prevalence of the risk.
The study’s main conclusion is this: the reality of circular transformation is understood not by the number of indicators produced, but by which decision the measured information changes, which economic outcome it affects, and who is held accountable for that outcome. Tolkien’s notion of stewardship, together with the warning of “one ring to rule them all,” offers a literary counterpart of this conclusion. Genuine circular transformation becomes possible in a system in which resources, costs and decisions are managed holistically, free from the dominance of a single indicator or narrative (Moore, 2026). Otherwise, accounting may make visible not the circular economy itself, but only its narrative.
Keywords: Circular economy, Management Accounting 2.0, Holistic Accounting, TSRS 2, MFCA, sustainability accounting, selective visibility, Accounting Divergence Index
Giriş: Döngüsellik Gerçekten Ölçülüyor mu?
COP31 Başkanlığı’nın temel söylemlerinden biri iklim taahhütlerinin uygulamaya geçirilmesidir. 9 Haziran 2026’da açıklanan COP31 Küresel İklim Eylem Gündemi; elektriğin nihai enerji talebindeki payının 2035’e kadar %35’e çıkarılması, küresel atık artışının yarıya indirilmesi, binalarda enerji yoğunluğunun en az %25 azaltılması ve küresel döngüsel malzeme kullanım oranının en az %15’e yükseltilmesi gibi hedefler içermektedir (UNFCCC, 2026). Döngüsel ekonomi böylece çevre politikasının bir alt başlığı olmaktan çıkıp iklim eyleminin ekonomik ve üretimsel boyutlarından biri hâline gelmiştir. Türkiye’nin UDESEP’i de döngüselliği kaynak verimliliği, atık önleme, geri kazanım, ekotasarım, yenilikçilik ve yatırımla ilişkilendirmekte; yedi öncelikli sektörde 53 eylem öngörmektedir (ÇŞİDB, 2025).
Ancak kritik bir ayrım vardır: Bir hedefin ilan edilmiş olması ile o hedefin ekonomik karar sistemine girmiş olması aynı şey değildir. Tolkien’in Yüzüklerin Efendisi eserinde belirginleşen stewardship (emanetçilik) anlayışı, kaynakların yalnızca mevcut kuşağın kısa vadeli çıkarları için değil, sistemin uzun vadeli bütünlüğü adına yönetilmesi gerektiğini vurgular (Moore, 2026). “Bir yüzük hepsini yönetsin” arzusu ise, karmaşık gerçekliği tek bir güç veya tek bir gösterge üzerinden kontrol etme yanılsamasını temsil eder. Bu iki motif, günümüz döngüsel ekonomi uygulamalarında sıkça karşılaşılan bir gerilimi yansıtır: Bir yanda bütüncül ve sorumlu yönetim ideali, diğer yanda ise geri dönüşüm oranı, yeşil taahhütler veya tekil performans göstergeleriyle yetinen sadeleştirilmiş anlatılar. İşte bu gerilim, çalışmamızda “döngüsel ekonomi illüzyon riski” olarak kavramsallaştırılmaktadır.
İşletme düzeyindeki sorular farklıdır: Hangi kaynak kullanıldı? Ne kadarı kaybedildi ve kaybın maliyeti neydi? Ne kadarı yeniden kullanıldı? Bu kullanım hangi maliyet ve riskleri değiştirdi? Hangi yatırım kararı bundan etkilendi? Ve bu sonuçtan kim hesap verecek?
Bir işletme geri dönüşüm oranını artırabilir, atığı azaltabilir, yenilenebilir enerji ve ikincil hammadde kullanımını yükseltebilir. Ancak bu göstergelerin maliyet davranışına, ürün kârlılığına, yatırım kararlarına, nakit akışına ve sermaye tahsisine etkisi gösterilemiyorsa ölçüm henüz karar bilgisine dönüşmemiştir. Bu boşluk, kurumsal kuramın uzun süredir tartıştığı ayrıştırma sorununun muhasebesel karşılığıdır: biçimsel yapılar ve söylemler ile gündelik faaliyet ve kararlar birbirinden kopabilir (Meyer & Rowan, 1977; Bromley & Powell, 2012).
Bu çalışmada kullanılan “döngüsel ekonomi illüzyon riski” kavramı, Türkiye’nin veya herhangi bir işletmenin döngüsel dönüşüm gerçekleştirmediğini ileri sürmez. Daha sınırlı bir analitik iddiaya işaret eder: Dönüşümün söylem ve raporlama düzeyindeki görünürlüğü ile maliyet, karar ve hesap verebilirlik düzeyindeki görünürlüğü arasında fark oluşabilir. Bu fark “seçici görünürlük” sorununa dayanır: Muhasebe ekonomik gerçekliğin tamamını kendiliğinden görünür kılmaz; seçer, sınıflandırır, ölçer, değerler ve sunar. Dolayısıyla temel soru yalnızca “hangi bilgi üretildi?” değil, “hangi gerçeklik ölçülebilir hâle getirildi, hangisi ölçüm sisteminin dışında kaldı?” sorusudur.
Çalışma kavramsal ve eleştireldir; ampirik hipotez testi içermez ve illüzyon riskinin Türkiye’de yaygın olduğunu iddia etmez; riski sınanabilir hâle getirmeyi amaçlar. Yazın, düzenleyici metinler ve muhasebe katmanları arasındaki ilişkilerden bir analitik çerçeve türetir ve bu çerçevenin test edilebilir hâle getirilmesi için işlemsel bir ölçüm önerisi (MAE) sunar. Çalışmanın temel sorusu şudur:
Döngüsel ekonomi işletmeler tarafından gerçekten muhasebeleştiriliyor mu, yoksa henüz büyük ölçüde raporlanabilir bir anlatı olarak mı kalıyor?
Çalışma dört ana bölümden oluşur. Birinci bölüm kavramsal çerçeveyi ve önermeleri kurar; ikinci bölüm Türkiye’nin üç katmanlı muhasebe ekosistemini, yönetim muhasebesi–TSRS 2 köprüsünü ve güvence halkasını ele alır; üçüncü bölüm MAE’nin matematiksel modelini, değişkenlerini ve hipotetik bir işletme üzerindeki uygulamasını sunar; dördüncü bölüm teşvikler, KOBİ’ler, greenwashing, sınırlılıklar ve araştırma gündemini tartışır.
1. Kavramsal Çerçeve: Döngüsel Ekonominin Ölçüm Problemi, Yönetim Muhasebesi 2.0 ve Araçların Epistemik Statüsü
1.1. Döngüsel ekonominin muhasebe problemi
Doğrusal model kabaca kaynak → üretim → tüketim → atık biçiminde ifade edilir. Döngüsel ekonomi bu akışı kullanım ömrünün uzatılması, yeniden kullanım, onarım, yeniden üretim ve geri kazanım yoluyla dönüştürmeyi amaçlar. Bu dönüşüm çevresel olduğu kadar ekonomiktir: maliyet yapısını, üretim kayıplarını, stok politikasını, ürün tasarımını, tedarik ilişkilerini, yatırım kararlarını, varlık kullanım sürelerini, sermaye ihtiyacını, iklim risklerini ve gelecekteki nakit akışlarını etkileyebilir. Bu nedenle döngüsel ekonomi aynı zamanda bir ölçüm ve maliyet muhasebesi problemidir.
Varsayımsal olarak bir işletmenin 1.000 ton hammadde kullandığı ve 120 tonunu üretim kaybı olarak ortaya çıkardığı düşünülsün. Geleneksel maliyet sisteminde bu kayıp, üretim maliyetleri içinde dağılmış hâlde kalabilir. MFCA fiziksel malzeme akışlarını parasal bilgilerle ilişkilendirerek kaybın ekonomik boyutunu görünür kılmayı amaçlar (Christ & Burritt, 2015; ISO, 2011). Önemli olan yalnızca “120 ton kayıp” demek değil, bu kaybın ekonomik karşılığını belirlemek ve kayıp bilindiğinde hangi kararın değiştiğini göstermektir.
Yazın MFCA’nın kaynak verimliliği ve ekonomik/çevresel performans açısından potansiyeline işaret etmekte; ancak uygulamanın yaygınlığı, farklı karar alanlarına taşınması ve mevcut yönetim perspektifleriyle bütünleşmesi konusunda araştırma boşlukları bulunduğunu göstermektedir (Christ & Burritt, 2015; Kokubu & Kitada, 2015; Schaltegger & Zvezdov, 2015). Nishitani vd. (2022) Japon şirketleri üzerinde MFCA uygulaması, çevresel performans ve ekonomik performans arasında ilişkiye dair kanıt sunmakta; atık azaltımına bağlı çevresel iyileşmelerin verimlilik ve kârlılıkla bağlantılı olabileceğini göstermektedir. Ancak kaybı görünür kılmak ile kaybı ortadan kaldırmak arasında bir yönetim kararı vardır. Ölçüm → maliyet → karar → uygulama → performans → yeniden ölçüm döngüsü kurulmadıkça muhasebe, dönüşümün yöneticisi değil gözlemcisi hâline gelebilir.
1.2. Yönetim Muhasebesi 2.0: araç değil, karar sistemi
Bu çalışmada Yönetim Muhasebesi 2.0, yeni bir standart veya yerleşik bir akademik alt disiplin değil; yönetim muhasebesinin döngüsel ve sürdürülebilir kararlar karşısındaki işlevini yeniden düşünmeye yönelik kavramsal bir çerçevedir. Dört işlev üzerinden ele alınır: (i) şekillendirme: hangi maliyet, kaynak, risk ve değer unsurlarının karar sistemine gireceğini belirlemek; (ii) kaydetme: malzeme, enerji, su, atık, emisyon, yeniden kullanım ve kayıp verilerini fiziksel ve parasal olarak izlemek; (iii) yansıtma: bu bilgiyi maliyet, ürün kârlılığı, yatırım getirisi, nakit akışı ve risk göstergelerine taşımak; (iv) yeniden tasarlama: bilginin yatırım, tasarım, tedarik, fiyatlama, üretim ve performans sistemlerini değiştirmesini sağlamak. Başarı ölçütü rapor sayısı değil, şu sorudur: Üretilen bilgi hangi kararı değiştirdi?
“2.0” etiketi, klasik yönetim muhasebesinin karar odaklılığını yadsımaz ve paradigma değişimi iddiası taşımaz. Etiket, üç kapsam genişlemesini işaretleyen bir çalışma adıdır: (i) karar bilgisinin fiziksel, parasal ve iklim-risk boyutlarının birlikte ele alınması; (ii) bu bilginin dış raporlama (TSRS 2) ve güvence zinciriyle bağlanması; (iii) teşvik ve hesap verebilirlik katmanının modele dâhil edilmesi. Bu genişlemelerin klasik çerçeveye göre ek açıklayıcı güç sağlayıp sağlamadığı ampirik bir sorudur.
1.3. Araçların epistemik statüsü
Sürdürülebilirlik yazınındaki önemli sorunlardan biri, farklı araçların aynı epistemik statüde sunulmasıdır. Bir ISO standardı ile yeni önerilen bir gösterge aynı düzeyde “araç” değildir. Bu nedenle üçlü bir ayrım kullanılır: (1) standartlaştırılmış araçlar ve standartlar (MFCA/ISO 14051; TSRS 2); (2) yazında yerleşik yönetim araçları (RCA, LCC, LCA); (3) bu çalışma kapsamında önerilen kavramsal yapılar (Circular Balanced Scorecard, ESG-adjusted NPV, Sustainability-adjusted KPI, Holistik Muhasebe, MAE).
Yerleşik araçlar birbirinin alternatifi değildir: LCA çevresel etkiyi, LCC ekonomik yaşam döngüsünü, MFCA fiziksel akış–maliyet ilişkisini, RCA kaynak kapasitesi ve maliyet davranışını farklı açılardan görünür kılar. İhtiyaç duyulan şey tek bir “mükemmel araç” değil, araçlar arasında kurulmuş işlevsel bir bilgi ilişkisidir. Önerisel yapılar ise standart olarak sunulmaz (statüleri Tablo 1’de ayrıca gösterilmiştir): Circular Balanced Scorecard döngüsel performansı finansal sonuç, kaynak verimliliği, döngüsellik, risk ve öğrenme boyutlarıyla izlemeyi; ESG-adjusted NPV karbon fiyatı, kaynak kıtlığı ve düzenleyici riskleri yatırım kararına dâhil etmeyi; Sustainability-adjusted KPI finansal göstergeleri kaynak kullanımı, karbon yoğunluğu, atık, ürün ömrü veya yeniden kullanım değişkenleriyle birlikte değerlendirmeyi amaçlar. Önerilen bir ölçünün varlığı, onun standart olduğu anlamına gelmez. Bu noktada Moore’un (2026) Tolkien üzerinden okuduğu stewardship anlayışı, ölçümün yalnızca görünürlük yaratmakla kalmayıp, karar ve hesap verebilirlik sistemlerine nüfuz etmesi gerektiğini hatırlatır. Aksi halde muhasebe, “bir yüzük” gibi tek boyutlu bir kontrol aracı hâline gelme riski taşır.
1.4. Holistik Muhasebe: kapsam değil, ölçüm problemi
Holistik Muhasebe, uluslararası ölçekte kabul görmüş bir standart değil; finansal, çevresel, sosyal ve yönetsel etkileri ortak bir bilgi ve hesap verebilirlik sistemi içinde ilişkilendirmeyi amaçlayan önerisel bir kavramsal çerçevedir. Amacı finansal olmayan bilgiyi finansal tablolara eklemek değil, şu soruyu sormaktır: Ekonomik değerin oluşumunda etkili olduğu hâlde muhasebe sistemince yeterince görünür kılınmayan unsurlar nelerdir? “Holistik” etiketi tek başına bilimsel yeterlilik sağlamaz; ölçülmeyen bir gerçekliğe bu etiketi koymak, görünmeyeni görünür kabul etmenin yeni bir biçimi olabilir. Bu nedenle üç koşul aranır: hangi gerçekliğin ölçüldüğü tanımlanmalı, ölçüm varsayımları gösterilmeli, ölçülen bilginin hangi karar ve hesap verebilirlik ilişkisine bağlandığı açıklanmalıdır. Holistik Muhasebe’nin iddiası “her şeyi ölçmek” değil, önemli olanın neden ölçüm dışında bırakıldığını sorgulamaktır. Holistik Muhasebe ile MAE farklı sorulara yanıt verir: Holistik Muhasebe ne ölçülmelidir (kapsam ve hesap verebilirlik) sorusunu sorar; MAE ise ölçülen ya da ölçülmeyen bir olayın katmanlarda ne ölçüde görünür olduğunu işlemsel olarak izler. Birincisi normatif-kavramsal bir çerçeve, ikincisi önerisel bir ölçüm aracıdır.
1.5. Önermeler ve gözlemlenebilir çıkarımlar
Üç önerme, sınanabilirliği artırmak için gözlemlenebilir çıkarımlarla birlikte sunulur:
- P1 – Görünürlük: Döngüsel değer yalnızca geri dönüşüm veya atık azaltımıyla ölçülemez; kaynak girişi, kayıp, yeniden kullanım, yaşam döngüsü maliyeti, çevresel etki ve sermaye tahsisi birlikte değerlendirilmelidir. Çıkarım: Yalnızca oran göstergeleri raporlayan işletmelerde kayıp maliyeti ve yatırım etkisi bilgisi daha az bulunur.
- P2 – Karar: Döngüsel bilgi, yatırım, fiyatlama, bütçeleme, tasarım, tedarik ve performans kararlarını etkilediğinde yönetim muhasebesi açısından anlamlıdır. Çıkarım: Karar bağlantısı (K) yüksek işletmelerde anlatı–karar açığı (AKA) düşüktür.
- P3 – Köprü: TSRS 2 ile yönetim muhasebesi arasındaki işlevsel bağ, ortak veri tanımları, önemlilik değerlendirmesi, veri yönetişimi ve finansal etki bağlantısı gerektirir. Çıkarım: TSRS kapsamındaki işletmelerde bu dört koşulu sağlayanların dış açıklamaları iç karar kayıtlarıyla daha tutarlıdır; aynı koşullar daha yüksek güvence düzeyinin (makul güvence) sağlanabilirliğinin de ön koşuludur.
Yanlışlanabilirlik koşulu. İllüzyon riski iddiası, döngüsel göstergeler raporlayan işletmelerin çoğunda karar bağlantısının yüksek ve anlatı–karar açığının düşük bulunması hâlinde zayıflar. Bu koşul, kavramın peşin bir hüküm değil sınanabilir bir risk önermesi olmasını sağlar.
1.6. Yazındaki konumlandırma
Çalışma dört yazın hattının kesişiminde yer alır. Birincisi, kurumsal kuramdaki ayrıştırma tartışmasıdır (Meyer & Rowan, 1977; Bromley & Powell, 2012); sürdürülebilirlik raporlamasında bu tartışma örgütlü ikiyüzlülük ve cephe kurma kavramlarıyla ele alınmıştır (Cho vd., 2015). İkincisi, kurumsal anlatılarda seçici açıklama ve izlenim yönetimi yazınıdır (Merkl-Davies & Brennan, 2007; Marquis vd., 2016); bu yazın neyin açıklandığına odaklanırken bu çalışma açıklananın iç karar sistemine bağlanıp bağlanmadığını sorar. Üçüncüsü, sürdürülebilirlik ile stratejinin yönetim kontrol sistemlerine bütünleştirilmesi yazınıdır (Gond vd., 2012); K göstergesi bu bütünleşmenin karar düzeyindeki izidir. Dördüncüsü, döngüsel ekonominin kavramsallaştırılmasına ilişkin çalışmalardır (Kirchherr vd., 2017); bu yazının maliyet ve karar muhasebesi bağlantısı görece az gelişmiş görünmekte, MFCA yazını (Bölüm 1.1) bu boşluğun bir bölümünü doldurmaktadır. Çalışmanın katkısı, ayrıştırmayı katmanlar arası görünürlük farkı ve karar bağlantısı üzerinden ölçülebilir kılmaktır. Türkiye’ye özgü, işletme düzeyindeki döngüsel muhasebe çalışmaları sistematik biçimde taranmamıştır; bu, Bölüm 4.4’te sınırlılık olarak belirtilmiştir.
2. Türkiye’nin Üç Katmanlı Muhasebe Ekosistemi, TSRS 2 ve Yönetim Muhasebesi–TSRS 2 Köprüsü
2.1. Üç katman
Türkiye’de işletmelerin ekonomik gerçekliği tek bir bilgi sistemi üzerinden temsil edilmez. En az üç katman vardır: (V) VUK/TDHP ekseninde vergi ve kayıt odaklı muhasebe; (F) TFRS/TMS ekseninde finansal raporlama; (S) TSRS 1 ve TSRS 2 ekseninde sürdürülebilirlik ve iklimle ilgili finansal açıklamalar. Amaçları aynı değildir. Örneğin döngüsel bir üretim tesisi yatırımının VUK/TDHP düzeyinde amortisman ve vergi etkisi, TFRS/TMS düzeyinde varlık, ölçüm ve gelecekteki ekonomik fayda yönü, TSRS 2 düzeyinde iklimle ilgili riskler, fırsatlar, strateji, risk yönetimi, metrikler ve hedefler yönü görünür olabilir. Bu farklılık başlı başına sorun değildir; sorun, aynı ekonomik olayın farklı katmanlarda farklı görünmesinin yönetim kararına nasıl yansıdığının bilinmemesidir. MAE bu soruya yöneliktir (Bölüm 3).
2.2. TSRS 2: yönetim muhasebesinin dışında mı, içinde mi?
Türkiye Sürdürülebilirlik Raporlama Standartları 29 Aralık 2023 tarihli Resmî Gazete’de yayımlanmış; TSRS 1 ve TSRS 2, 1 Ocak 2024 ve sonrasında başlayan hesap dönemlerinde uygulanmak üzere yürürlüğe girmiştir. TSRS 1 ve TSRS 2, ISSB’nin IFRS S1 ve IFRS S2 standartlarının Türkiye’deki karşılıklarıdır (KGK, 2023; ISSB, 2023). KGK’nın 13 Ocak 2026 tarihli kararıyla (16 Ocak 2026 tarihli Resmî Gazete) uygulama kapsamındaki eşikler aktif toplamı için 1 milyar TL, yıllık net satış hasılatı için 2 milyar TL ve çalışan sayısı için 500 kişi olarak yeniden belirlenmiştir; kapsama girmek için bu ölçütlerden en az ikisinin art arda iki raporlama döneminde aşılması aranmakta ve karar 1 Ocak 2025 ve sonrasında başlayan hesap dönemlerine uygulanmaktadır (KGK, 2026).
Çalışmanın iddiası TSRS 2’nin yönetim muhasebesinin “parçası” olduğu değildir. Daha doğru ifade şudur: TSRS 2, dış raporlama için gerekli iklimle ilgili finansal bilginin önemli bir bölümünün içeride hangi bilgi sistemleri tarafından üretildiği sorusunu zorunlu kılmaktadır. TSRS 2 yönetim muhasebesinin yerine geçmez; bilgi üretme kapasitesinin önemini artırır. İklim riskleri ve fırsatları maliyet, yatırım, nakit akışı, sermaye tahsisi, operasyon, tedarik, üretim ve performans düzeylerinde izlenmiyorsa dış raporlama ile iç yönetim arasında kopukluk oluşur. Önerilen bilgi zinciri şöyledir:
Operasyonel veri → Yönetim muhasebesi → Önemlilik ve risk değerlendirmesi → Finansal etki / nakit akışı / sermaye tahsisi → TSRS 2 açıklaması → Güvence → Hesap verebilirlik
Her yeşil gösterge TSRS 2 göstergesi değildir. MFCA göstergesi, LCA sonucu veya Circular Balanced Scorecard göstergesi otomatik olarak TSRS 2 metriği sayılamaz. Doğru ilişki şudur: MFCA → yönetim kararı → iklim riski/fırsatı → finansal etki → TSRS 2 açıklaması. Amaç “olabildiğince fazla yeşil gösterge” üretmek değil, ölçülen göstergenin ekonomik anlamını ve karar bağlantısını gösterebilmektir; bu ayrım raporlamayı gösterge enflasyonundan korur.
2.3. Yönetim muhasebesi–TSRS 2 köprüsü: beş aşama
- Kaynağı görünür kıl: MFCA, RCA, LCA ve LCC ile malzeme, enerji, su, atık, emisyon, yeniden kullanım ve geri kazanım verilerini ölç.
- Kaynağı maliyete bağla: Fiziksel kullanımı ürün, süreç, kayıp ve yatırım maliyetleriyle ilişkilendir.
- Maliyeti karara bağla: Bilgiyi yatırım bütçesine, fiyatlamaya, ürün tasarımına, tedarik kararlarına, üretim planlamasına ve performans değerlendirmesine taşı.
- Kararı iklim riski ve fırsatıyla ilişkilendir: Geçiş riski, fiziksel risk, kaynak bağımlılığı, düzenleyici risk, pazar fırsatı ve finansmana erişim üzerindeki etkiyi değerlendir.
- Sonucu TSRS 2’ye taşı: Sonuçları yönetişim, strateji, risk yönetimi, metrikler ve hedefler bağlamında açıklanabilir kıl.
Böylece sürdürülebilirlik raporu sonradan yazılan bir kurumsal hikâye olmaktan çıkar; karar sisteminin ürettiği bilginin dışa açılan yüzüne dönüşür. Tablo 1, araçları epistemik statüleri ve karar bağlantılarıyla eşleştirir; bir standartlar hiyerarşisi değil, bir araştırma ve uygulama eşleştirme çerçevesidir.
Tablo 1. Araç–statü–karar eşleştirme çerçevesi
| Katman | Araç | Epistemik statü | Ölçülen gerçeklik | Temel karar |
| Kaynak | MFCA | Standart (ISO 14051) | Malzeme ve enerji kayıpları | Süreç iyileştirme |
| Kaynak–maliyet | RCA | Yerleşik yaklaşım | Kaynak kapasitesi ve maliyeti | Kaynak tahsisi |
| Yaşam döngüsü | LCC | Yerleşik yaklaşım | Yaşam döngüsü maliyeti | Ürün/yatırım seçimi |
| Çevresel etki | LCA | Yerleşik yaklaşım | Yaşam döngüsü çevresel etkileri | Ürün ve süreç tasarımı |
| Strateji | Circular BSC | Önerisel | Döngüsellik performansı | Stratejik hedefler |
| Yatırım | ESG-adjusted NPV | Önerisel | İklim ve kaynak riskleri | Sermaye bütçelemesi |
| Performans | Sustainability-adjusted KPI | Önerisel | Finansal + çevresel performans | Teşvik ve performans |
| Dış raporlama | TSRS 2 | Standart | İklimle ilgili risk ve fırsatlar | Hesap verebilirlik |
| Bütüncül | Holistik Muhasebe | Önerisel | Finansal + çevresel + sosyal + yönetsel etkiler | Uzun vadeli değer |
| Ayrışma | MAE | Önerisel | Katmanlar arası bilgi ayrışması | Bilgi uyumu ve karar kalitesi |
2.4. Güvence halkası: ISSA 5000 ve olgunluk sorunu
Bilgi zincirinin güvence halkası, açıklamaların tamamına tek bir düzeyde uygulanan bir karar olmak zorunda değildir. IAASB’nin ISSA 5000 destekleyici rehberi, IFRS S1 ve S2 ile uyumlu açıklamalar için sınırlı ve makul güvence örneklerinin yanı sıra, bu iki düzeyi birleştiren görevlere ilişkin uygulama örnekleri sunmaktadır (IAASB, 2025). Bu durum güvence planlamasını açıklama bazında hedefli hâle getirebilir: hangi açıklamaların kapsama gireceği ve her birine hangi güvence düzeyinin uygulanacağı ayrı ayrı düşünülmelidir.
Ancak sınırlı güvenceden makul güvenceye geçiş yalnızca sonuç ifadesinin değişmesi değildir; daha kapsamlı prosedürler ve yeterli uygun kanıt gerektirir. Dolayısıyla aranan güvence düzeyi, raporlama olgunluğuyla (ölçütlerin netliği, yöntemin belgelenmesi, kontrollerin işleyişi, kanıt izi) uyumlu olmalıdır. Yerleşik metrikler bu olgunluğu daha kolay sağlar; tahmine, varsayıma, ileriye dönük bilgiye ve yönetim yargısına dayanan açıklamalar ise daha zordur.
Bu çerçevede güvence, çalışmanın temel argümanını güçlendirir. Karar sistemine girmemiş, iç kanıt izi zayıf ve yöntemi belgelenmemiş bir bilgi için yüksek güvence düzeyi sağlamak güçtür; yani P3’ün veri yönetişimi koşulu, güvence aşamasında somut bir sınavla karşılaşır. MAE’nin açıklama (D) boyutu bu nedenle güvence kapsamını ve düzeyini (sınırlı/makul) ayrıca kodlayabilir (Tablo 2). Türkiye’de sürdürülebilirlik denetimi, 17 Ocak 2025 tarihli ve 32785 sayılı Resmî Gazete’de yayımlanan Sürdürülebilirlik Denetimi Yönetmeliği ile düzenlenmiştir (KGK, 2025); bu çerçevenin ISSA 5000 ile ilişkisi ayrıca incelenmelidir.
3. Muhasebe Ayrışma Endeksi (MAE): Matematiksel Model, Değişkenler ve Hipotetik Uygulamalar
3.1. Amaç, kapsam ve sınırlar
Uyarı. TSRS 2 bir finansal muhasebe standardı değil, iklimle ilgili finansal açıklama standardıdır. MAE katmanların işlevlerini eşitlemez; katmanlar arasında birebir “tanıma” karşılaştırması yapmaz. Boyutlar katmanların kendi işlevine göre tanımlanır (Tablo 2) ve işlev farkından kaynaklanan ayrışma MAE* ile ayrıca gösterilir. MAE bir kalite hükmü değil, görünürlük farkı göstergesidir.
MAE, mevcut TSRS, TFRS/TMS veya VUK düzenlemelerinde yer alan resmî bir gösterge değildir. Aynı ekonomik olayın farklı muhasebe ve raporlama katmanlarındaki görünürlük farkını ölçmeye yönelik önerisel bir analitik araçtır. “Hangi standart doğrudur?” sorusunu değil, “aynı ekonomik olay hangi katmanda ne ölçüde görünür veya görünmez hâle geliyor?” sorusunu yanıtlar.
Üç yöntemsel sınırlama baştan kabul edilir. Birincisi, TSRS 2 bir finansal muhasebe standardı değil, iklimle ilgili finansal açıklama standardıdır; dolayısıyla katmanlar arasında birebir “tanıma” karşılaştırması sorunludur. Bu nedenle boyutlar katmanların işlevine göre tanımlanır (Tablo 2) ve bir katmanın işlevi bir boyutu kapsamıyorsa hücre “uygulanamaz” kodlanabilir (Bölüm 3.4). İkincisi, puanlama yargı içerir; bu nedenle kodlama protokolü, bağımsız çift kodlama ve duyarlılık analizi şarttır (Bölüm 3.5). Üçüncüsü, yüksek MAE “kötü muhasebe” anlamına gelmez; ayrışmanın olumlu, nötr veya olumsuz sonuç doğurup doğurmadığı ampirik bir sorudur.
3.2. Model
Kümeler ve indeksler.
- i = 1,…,n: ekonomik olay (ör. döngüsel tesis yatırımı).
- a ∈ 𝒜 = {V, F, S}: muhasebe/raporlama katmanı; A = |𝒜| = 3.
- k ∈ 𝒦 = {R, M, C, P, D}: boyut (R: tanıma, M: ölçme, C: sınıflandırma, P: sunum, D: açıklama).
Görünürlük puanı. Her olay–katman–boyut hücresine, olayın döngüsel boyutunun o katmanda ne ölçüde görünür olduğunu gösteren bir puan atanır:
s(a,k,i) ∈ {0; 0,25; 0,50; 0,75; 1,00}
(0 = görünmez; 0,25 = marjinal; 0,50 = kısmi; 0,75 = büyük ölçüde; 1,00 = tam görünür.)
Boyut düzeyinde ayrışma. Katman çiftleri arasındaki mutlak farkların toplamı, olası en büyük toplama bölünerek [0,1] aralığına normalize edilir:
d(k,i) = Σ_{a<b} | s(a,k,i) − s(b,k,i) | / ⌊A²/4⌋
Burada ⌊A²/4⌋, A katmanlı durumda puanların uç değerlere (0 ve 1) bölünmesiyle elde edilen en büyük toplamdır. A = 3 için payda 2’dir. Normalizasyon gereklidir: üç katmanda çiftlerin ortalama mutlak farkı en çok 2/3 olabileceğinden, normalizasyon yapılmazsa endeks hiçbir zaman 100’e ulaşamaz.
Olay düzeyinde endeks.
MAE(i) = 100 × Σ_k w(k) × d(k,i), Σ_k w(k) = 1, w(k) ≥ 0
Eşit ağırlık için w(k) = 0,20 ve MAE(i) = 20 × Σ_k d(k,i).
Portföy/işletme düzeyi. Birden fazla olay için önemlilik ağırlıkları v(i) (ör. yatırım tutarı payı; Σ v(i) = 1) ile:
MAE(işletme) = Σ_i v(i) × MAE(i)
Katman görünürlük profili. Hangi katmanın olayı daha görünür kıldığını göstermek için (MAE yönsüzdür) ağırlıklı katman görünürlük skoru hesaplanır:
GS(a,i) = Σ_k w(k) × s(a,k,i)
Karar bağlantısı (K). MAE yalnızca görünürlük farkını ölçtüğünden, bilginin karara girip girmediği ayrı bir göstergeyle izlenir. Altı karar alanı (yatırım, fiyatlama, bütçeleme, ürün tasarımı, tedarik, performans/teşvik) için döngüsel bilginin kullanımı kodlanır: u(j,i) ∈ {0 = kullanılmıyor; 0,5 = kısmen/yardımcı bilgi; 1 = karar kuralına bağlı}.
K(i) = (1/6) × Σ_j u(j,i) K(i) ∈ [0,1]
Anlatı–karar açığı (AKA). Dış anlatı düzeyindeki görünürlük (S katmanı) ile karar bağlantısı arasındaki fark, illüzyon riskinin işlemsel karşılığıdır:
AKA(i) = GS(S,i) − K(i) AKA(i) ∈ [−1, 1]
AKA pozitif ve büyükse olay dış anlatıda görünür, fakat iç karar sistemine girmemiştir; illüzyon riski yüksektir. AKA sıfıra yakınsa anlatı ve karar tutarlıdır; negatifse karar sistemi dış açıklamanın ilerisindedir.
Yorum matrisi (örnekler Tablo 4’te). MAE ve K birlikte okunur. Çözümleyici başlangıç eşikleri olarak MAE için 50 ve K için 0,50 kullanılabilir; eşikler ampirik olarak kalibre edilmelidir:
| K düşük (< 0,50) | K yüksek (≥ 0,50) | |
| MAE yüksek (≥ 50) | Yüksek ayrışma, düşük karar bağlantısı: illüzyon riski bölgesi | Yüksek ayrışma, ancak karar sistemince yönetilen ayrışma |
| MAE düşük (< 50) | Katmanlar uyumlu ama bilgi karara girmiyor | Bütünleşik bilgi ve karar sistemi |
Sınıflama hem MAE hem MAE* için raporlanmalıdır; ikisi farklı hücrelere düşüyorsa sonuç katmanların işlev farkına duyarlı demektir.
3.3. Değişkenler ve operasyonel tanımlar
Tablo 2, boyutların her katman için işlevsel tanımını ve puanlama ölçütünü verir. Tanımlar, TSRS katmanının bir muhasebe standardı olmadığı itirazını karşılamak üzere her katmanın kendi işlevine göre yazılmıştır.
Tablo 2. MAE değişkenleri, katman bazlı operasyonel tanımlar ve ölçüm ölçeği
| Boyut (k) | Soru | V: VUK/TDHP | F: TFRS/TMS | S: TSRS 2 | Puan ölçütü |
| Tanıma (R) | Olayın döngüsel boyutu sistemde tanınıyor mu? | Yatırımın hesaba alınması; döngüsel niteliğin hiçbir kayıt kodunda ayrışmaması | Varlığın ve yükümlülüğün tanınması; döngüsel faydanın ekonomik fayda varsayımında yer alması | Olayın iklim riski/fırsatı olarak tanımlanması | 0: yok · 0,5: kayıt var, döngüsel nitelik belirsiz · 1: açıkça tanımlı |
| Ölçme (M) | Döngüsel etki parasal/niceliksel ölçülüyor mu? | Tarihsel maliyet ve vergisel amortisman | Maliyet, ekonomik ömür, değer düşüklüğü; kayıp tasarrufu ölçümü | Metrik, hedef ve finansal etki ölçümü | 0: ölçülmüyor · 0,5: yalnızca maliyet veya yalnızca fiziksel · 1: fiziksel ve parasal birlikte |
| Sınıflandırma (C) | Bilgi hangi kategoride tutuluyor? | Genel duran varlık/gider hesabı | Maddi duran varlık, teşvik, karşılık sınıfları | Geçiş fırsatı, iklim hafifletme, metrik kategorisi | 0: ilgisiz kategori · 0,5: genel kategori · 1: döngüselliği yansıtan kategori |
| Sunum (P) | Bilgi nasıl yapılandırılıyor? | Beyanname ve yasal defter yapısı | Dipnot ve ilgili tablo kalemleri | Strateji, risk yönetimi, metrik bölümleri | 0: sunum yok · 0,5: dipnot/ek düzeyi · 1: bütünleşik ve karşılaştırılabilir |
| Açıklama (D) | Bilgi dışa/yönetime ne ölçüde aktarılıyor? | Vergi idaresine zorunlu bildirim; kamuya açıklama yok | Finansal tablo kullanıcılarına açıklama | İklimle ilgili finansal açıklama (yatırımcılara) | 0: açıklanmıyor · 0,5: sınırlı · 1: ayrıntılı ve güvence kapsamında (güvence düzeyi ayrıca kodlanabilir: sınırlı/makul) |
Not: Puanlar 0, 0,25, 0,50, 0,75, 1,00 değerlerini alabilir; tabloda yalnızca ölçüt uçları ve orta nokta gösterilmiştir.
3.4. “Uygulanamaz” kuralı ve işlev uyarlamalı MAE*
Bir katmanın işlevi bir boyutu kapsamıyorsa (ör. VUK katmanının kamuya sunum ve açıklama işlevi yoktur) o hücre “uygulanamaz” kodlanır; ayrışma yalnızca o boyut için uygulanabilir katmanlar arasında hesaplanır ve payda ⌊A(k)²/4⌋ olur (A(k): boyut k için uygulanabilir katman sayısı; A(k) = 2 için payda 1). Bu uyarlama, işlev farkı ile gerçek bilgi ayrışmasını ayırır ve MAE* olarak raporlanır. MAE ile MAE* arasındaki fark büyükse endeksin önemli bir kısmı katmanların tasarım gereği farklı işlevlerinden kaynaklanmaktadır.
3.5. Kodlama protokolü, güvenilirlik ve ağırlıklandırma
Puanlama için (i) olay başına katman belgelerinin (vergi kayıtları, finansal tablo ve dipnotlar, sürdürülebilirlik raporu, yatırım ve bütçe dosyaları) listelenmesi, (ii) Tablo 2 ölçütlerine göre en az iki bağımsız kodlayıcının puanlaması, (iii) kodlayıcılar arası uyumun Krippendorff alfa katsayısıyla raporlanması (Krippendorff, 2018) ve uyumsuzlukların uzlaşmayla çözülmesi önerilir. Ağırlıklar için başlangıçta eşit ağırlık, ardından uzman değerlendirmesine dayalı ağırlıklar (ör. AHP) kullanılır. Ağırlıkların kuramsal gerekçesi karar yararlılığına dayanır: ölçme (M) yoksa karar bilgisi oluşmaz, açıklama (D) yoksa hesap verebilirlik kurulamaz; bu nedenle “karar odaklı” ağırlık seti M ve D’ye daha yüksek ağırlık verir. Tanıma (R), sınıflandırma (C) ve sunum (P) bu iki boyutun ön koşulları olarak ele alınır. Bu gerekçe kuramsal bir varsayımdır ve uzman paneliyle sınanmalıdır. Sonuçların ağırlık seçimine dayanıklılığı mutlaka duyarlılık analiziyle gösterilir.
3.6. Hipotetik işletme uygulaması: “A İmalat A.Ş.”
Senaryo (varsayımsaldır). A İmalat A.Ş., TSRS kapsamındaki bir üretim işletmesidir. İşletme, üretim kaybını azaltmak ve ikincil hammadde kullanmak amacıyla 100 milyon TL’lik bir döngüsel üretim tesisi yatırımı yapmıştır. Yatırım; vergi kayıtlarında (V) olağan bir makine-tesis yatırımı olarak amortismana tabi tutulmakta, finansal tablolarda (F) maddi duran varlık olarak izlenmekte ve dipnotta kısaca anılmakta, sürdürülebilirlik raporunda (S) iklim geçiş fırsatı ve emisyon/ikincil hammadde metrikleriyle sunulmaktadır. Yatırım kararı yalnızca geleneksel iç verim oranına dayanmakta, kayıp maliyeti ile ESG-adjusted NPV hesaplanmamaktadır. Aşağıdaki puanlar, Tablo 2 ölçütlerinin bu kurgusal olaya uygulanmasıyla atanmış örnek kodlamalardır; gerçek bir işletmeye ait bulgu değildir.
Adım 1: Puanlar ve boyut düzeyinde ayrışma. Tablo 3, her boyut için V, F ve S puanlarını, normalize ayrışma d(k) değerini ve eşit ağırlıkla katkıyı gösterir. Örnek (Sunum): |0 − 0,50| + |0 − 0,75| + |0,50 − 0,75| = 1,50; d(P) = 1,50 / 2 = 0,75.
Tablo 3. A İmalat A.Ş. için MAE hesabı (hipotetik; eşit ağırlık w = 0,20)
| Boyut (k) | s(V) | s(F) | s(S) | Σ mutlak fark | d(k) = Σ / 2 | w(k) × d(k) |
| Tanıma (R) | 0,50 | 0,75 | 1,00 | 0,25 + 0,50 + 0,25 = 1,00 | 0,50 | 0,100 |
| Ölçme (M) | 0,25 | 0,50 | 0,75 | 0,25 + 0,50 + 0,25 = 1,00 | 0,50 | 0,100 |
| Sınıflandırma (C) | 0,25 | 0,50 | 1,00 | 0,25 + 0,75 + 0,50 = 1,50 | 0,75 | 0,150 |
| Sunum (P) | 0,00 | 0,50 | 0,75 | 0,50 + 0,75 + 0,25 = 1,50 | 0,75 | 0,150 |
| Açıklama (D) | 0,00 | 0,50 | 1,00 | 0,50 + 1,00 + 0,50 = 2,00 | 1,00 | 0,200 |
| Toplam | Σ d = 3,50 | 0,700 |
Adım 2: MAE. MAE = 100 × 0,700 = 70,0. Ayrışma en çok açıklama (D) ve sunum/sınıflandırma (P, C) boyutlarında yoğunlaşmaktadır.
Adım 3: Ağırlık duyarlılığı. Karar odaklı ağırlıklarla (R 0,15; M 0,30; C 0,15; P 0,10; D 0,30) MAE = 100 × (0,075 + 0,150 + 0,1125 + 0,075 + 0,300) = 71,25 ≈ 71,3; tanıma odaklı ağırlıklarla (R 0,30; M 0,20; C 0,20; P 0,15; D 0,15) MAE = 100 × (0,150 + 0,100 + 0,150 + 0,1125 + 0,150) = 66,25 ≈ 66,3. Sonuç ağırlık seçimine karşı görece dayanıklıdır (yaklaşık 66,3–71,3).
Adım 4: İşlev uyarlaması (MAE*). V katmanı sunum ve açıklama boyutlarında kamuya yönelik işlev taşımadığından bu iki hücre “uygulanamaz” kodlanırsa P ve D için yalnızca F ve S karşılaştırılır (payda 1): d(P) = |0,50 − 0,75| = 0,25; d(D) = |0,50 − 1,00| = 0,50. Böylece Σ d = 0,50 + 0,50 + 0,75 + 0,25 + 0,50 = 2,50 ve MAE* = 20 × 2,50 = 50,0. MAE ile MAE* arasındaki 20 puanlık fark, ayrışmanın bir bölümünün katmanların tasarım gereği farklı işlevlerinden kaynaklandığını gösterir; kalan 50 puanlık ayrışma gerçek görünürlük farkıdır.
Adım 5: Katman görünürlük profili. Eşit ağırlıkla GS(V) = (0,50 + 0,25 + 0,25 + 0 + 0) / 5 = 0,20; GS(F) = (0,75 + 0,50 + 0,50 + 0,50 + 0,50) / 5 = 0,55; GS(S) = (1,00 + 0,75 + 1,00 + 0,75 + 1,00) / 5 = 0,90. Olay en çok TSRS katmanında, en az vergi katmanında görünürdür.
Adım 6: Karar bağlantısı ve anlatı–karar açığı. Karar alanı kodlaması: yatırım 0,5 (iç verim oranı içinde yardımcı bilgi); bütçeleme 0,5; ürün tasarımı 0,5; fiyatlama 0; tedarik 0; performans/teşvik 0. K = (0,5 + 0,5 + 0,5 + 0 + 0 + 0) / 6 = 0,25. AKA = GS(S) − K = 0,90 − 0,25 = 0,65.
Yorum. A İmalat A.Ş. yorum matrisinde “yüksek ayrışma – düşük karar bağlantısı” hücresindedir (MAE* = 50,0 eşikte olmakla birlikte AKA = 0,65): yatırım dış anlatıda en görünür katmandadır, fakat fiyatlama, tedarik ve performans sistemlerine girmemiştir. Bu kurgusal sonuç, çalışmanın tanımladığı anlamda illüzyon riskinin işaret edildiği bir durumdur; dönüşümün gerçekleşmediği veya benzer işletmelerde tipik olduğu anlamına gelmez. Dönüşümün anlatı düzeyinde görünür, karar ve teşvik düzeyinde sınırlı görünür olduğunu gösterir. Ayrışmanın yönetilebilir olup olmadığı, MAE ve K’nın zaman içinde birlikte izlenmesiyle anlaşılabilir: karar bağlantısı artarken MAE değişmiyorsa ayrışma “yönetilen ayrışma”ya dönüşmüş demektir.
3.7. Ek kurgusal senaryolar
Tek bir örnek, endeksin her koşulda aynı sonucu verdiği izlenimini doğurabilir. Bu nedenle A İmalat A.Ş.’ye iki kurgusal işletme eklenmiştir (Tablo 4). Senaryolar sektöre özgü parametre taşımaz; sektörel kalibrasyon gelecek araştırmanın konusudur.
B Gıda A.Ş., aynı türde bir döngüsel yatırımı karar sistemine bütünleştirmiştir. Karar alanı kodlaması: yatırım 1; fiyatlama 0,5; bütçeleme 1; ürün tasarımı 1; tedarik 0,5; performans/teşvik 0,5; K = 4,5/6 = 0,75. Katman puanları (V; F; S): R (0,50; 0,75; 1,00), M (0,50; 0,75; 0,75), C (0,25; 0,75; 1,00), P (0,00; 0,75; 0,75), D (0,00; 0,75; 1,00). Boyut ayrışmaları d = 0,50; 0,25; 0,75; 0,75; 1,00; toplam 3,25 ve MAE = 65,0. P ve D için V katmanı “uygulanamaz” kodlandığında d(P) = 0 ve d(D) = 0,25; MAE* = 20 × (0,50 + 0,25 + 0,75 + 0 + 0,25) = 35,0. GS(S) = 0,90 ve AKA = 0,90 − 0,75 = 0,15.
C Tekstil A.Ş. dönüşümü hem dış anlatıda hem iç sistemde sınırlı biçimde görünür kılmaktadır. Katman puanları: R (0,25; 0,25; 0,25), M (0,25; 0,25; 0,50), C (0,25; 0,25; 0,25), P (0,00; 0,25; 0,25), D (0,00; 0,25; 0,50). Boyut ayrışmaları d = 0; 0,25; 0; 0,25; 0,50; toplam 1,00 ve MAE = 20,0. MAE* için d(P) = 0, d(D) = 0,25; toplam 0,50 ve MAE* = 10,0. Karar alanlarından yalnızca yatırım 0,5 puan almıştır: K = 0,5/6 ≈ 0,08. GS(S) = 0,35 ve AKA ≈ 0,27.
Tablo 4. Üç kurgusal işletmenin MAE–K özeti (hipotetik)
| Senaryo | Kurgu | MAE | MAE* | GS(S) | K | AKA | MAE–K hücresi |
| A İmalat A.Ş. | Döngüsel tesis yatırımı; karar sistemine sınırlı bağlı | 70,0 | 50,0 | 0,90 | 0,25 | 0,65 | Yüksek ayrışma, düşük K: illüzyon riskinin işaret edildiği hücre |
| B Gıda A.Ş. | Aynı tür yatırım; karar sistemine bütünleşik | 65,0 | 35,0 | 0,90 | 0,75 | 0,15 | Yüksek ayrışma, yüksek K: yönetilen ayrışma |
| C Tekstil A.Ş. | Sınırlı görünürlük, sınırlı karar bağlantısı | 20,0 | 10,0 | 0,35 | 0,08 | 0,27 | Düşük ayrışma, düşük K: uyumlu ama karar dışı |
Tablo 4’ten iki yorum çıkar. Birincisi, ayrışma işlevsel olabilir: B’nin ham MAE değeri A’dan yalnızca beş puan düşüktür, ancak karar bağlantısı yüksektir ve ayrışmanın büyük bölümü katmanların farklı işlevlerinden (özellikle V katmanının kamuya sunum işlevinin bulunmamasından) kaynaklanır; MAE* 35,0’a iner. Aynı MAE aralığı bu nedenle farklı risk anlamı taşıyabilir ve MAE tek başına yorumlanmamalıdır. İkincisi, düşük MAE sağlıklı bir durum anlamına gelmez: C’de katmanlar birlikte düşük görünürlükte uyumludur. AKA = 0,27 küçük görünse de GS(S) = 0,35 düzeyindedir; yani dış anlatı da zayıftır. Bu nedenle AKA, GS(S) ve K ile birlikte raporlanmalıdır.
4. Tartışma: Teşvikler, KOBİ’ler, Seçici Görünürlük ve Araştırma Gündemi
4.1. Teşvikler: eksik halka
Bilginin varlığı davranış değişikliği için yeterli değildir. Yönetici kısa vadeli EBITDA, dönemsel kârlılık, satış hacmi veya stok devir hızı üzerinden ödüllendiriliyor; kaynak verimliliği, karbon yoğunluğu, ürün ömrü, yeniden kullanım ve atık maliyeti performans değerlendirmesine girmiyorsa, bilgi sistemi ne kadar gelişmiş olursa olsun davranış değişmeyebilir. Gerçek yönetim zinciri veri → ölçüm → karar → teşvik → davranış → sonuç → yeniden ölçüm biçiminde kurulmalıdır. Paradoks şudur: yanlış teşviklerle doğru bilgi üretmek doğru davranış üretmeyebilir. Bu nedenle modelde teşvik/performans, K göstergesinin altı karar alanından biri olarak yer alır; A İmalat A.Ş. örneğinde sıfır puan almasının AKA’yı yükselten başlıca etkenlerden olması tesadüf değildir. Döngüsel ekonomi bilgisinin gerçekten kararlara yansıması, yalnızca muhasebe sistemlerinin değil, aynı zamanda yönetim kurulu düzeyindeki entegrasyon biçiminin de bir fonksiyonudur. Rasche’nin (2027) sınıflandırmasına göre, sürdürülebilirliğin “Individual Board Champion” veya yalnızca ayrı bir komitede tartışıldığı yapılarda, konunun stratejik kararlara nüfuz etme olasılığı daha düşüktür. Buna karşılık “Full Integration” modelinde tüm yönetim kurulu üyelerinin sürece dâhil olması, anlatı ile karar arasındaki açığın (AKA) daralmasına katkı sağlayabilir. Bu durum, Tolkien’in emanetçilik anlayışının kurumsal yönetişimdeki karşılığı olarak da okunabilir.
4.2. KOBİ’ler: raporlama yükü değil, veri ekosistemi
Döngüsel ekonomi yalnızca TSRS kapsamındaki büyük işletmelerin sorunu değildir; kapsam dışındaki işletmeler de büyük işletmelerin tedarik zincirleri üzerinden veri talepleriyle karşılaşabilir. İki katmanlı bir yaklaşım önerilir: kapsamdaki işletmelerde ayrıntılı ölçüm, veri yönetişimi, finansal etki analizi, TSRS uyumlu açıklama ve güvence; kapsam dışındakilerde birim ürün başına malzeme tüketimi, atık/üretim oranı, yeniden kullanılan malzeme oranı, enerji yoğunluğu, geri kazanılan atık oranı ve birim ürün karbon yoğunluğu gibi sadeleştirilmiş göstergeler. MAE’nin KOBİ’lere uygulanabilir sade bir sürümü, yalnızca V ve F katmanları (A = 2) ile hesaplanabilir. Uygulanabilirlik açısından üç kısıt öne çıkar: fiziksel akış verisi toplama kapasitesi (sayaçlama, malzeme izleme), muhasebe personelinin sınırlı kaynağı ve büyük müşterilerin veri taleplerinin farklı biçimlerde gelmesi. Bu nedenle kademeli bir yol önerilir: önce mevcut kayıtlardan türetilebilen birim başına kayıp ve enerji yoğunluğu gibi göstergeler, ardından tedarik zinciri veri talepleri için ortak bir asgari veri seti. Bu yolun maliyet–fayda dengesi pilot çalışmalarla sınanmalıdır. Amaç büyük işletmelerin raporlama sistemini kopyalamak değil, döngüsel dönüşümün veri tabanını aşağıdan yukarıya oluşturmaktır.
4.3. Seçici görünürlük ve greenwashing riski
Finansman etiketleri iç içe geçmiş, ancak eş anlamlı olmayan kapsamlara işaret eder. Sürdürülebilir finans, ESG ölçütlerini de içeren en geniş katmandır; yeşil finans, kaynağı yenilenebilir enerji, temiz ulaşım, su veya döngüsel ekonomi gibi çevresel amaçlara yönlendirir; iklim finansmanı ise emisyon azaltımı ve iklim etkilerine uyumla sınırlıdır. Katman daraldıkça paranın amacı belirginleşir ve kural ile çerçeveler de özelleşir: sürdürülebilir finansta daha geniş ESG ilke ve kuralları, yeşil finansta yeşil tahvil standartları ve çevresel taksonomiler, iklim finansmanında UNFCCC çerçeveleri ve iklim fonları öne çıkar. Ancak bu katmanlar arasındaki geçiş otomatik değildir; UNFCCC’nin kendisi de iklim finansmanı için üzerinde uzlaşılmış bir tanım içermez ve Daimi Finans Komitesi iki yıllık değerlendirmesinde işlevsel bir çalışma tanımı kullanmıştır (UNFCCC, 2014).
Bu ayrım çalışmanın argümanıyla doğrudan ilişkilidir: döngüsel bir yatırım yeşil finans kapsamında finanse edilebilir, ancak TSRS 2’nin iklimle ilgili risk ve fırsat tanımına ancak iklim bağlantısı gösterilebildiğinde girer. Etiket ile bilgi katmanı arasındaki bu uyumsuzluk seçici görünürlüğün bir kaynağı olabilir: yeşil etiketli bir kaynak, iklim açıklamasında ve karar sisteminde aynı ölçüde görünmeyebilir.
Döngüsel ekonomi bağlamında greenwashing yalnızca yanlış bilgi verme sorunu değildir; daha karmaşık bir risk seçici doğru bilgidir. İşletme geri dönüşüm oranını, atık azaltımını, yenilenebilir enerji payını ve ikincil hammadde kullanımını açıklarken toplam kaynak tüketimini, üretim kayıplarını, tedarik zinciri maliyetlerini, ürün yaşam döngüsü etkilerini, dönüşüm yatırımının maliyetini ve kârlılık etkisini yeterince görünür kılmıyorsa, raporlanan bilgiler tek tek doğru olsa bile ekonomik gerçekliğin seçilmiş bir bölümünü temsil eder. Bu nedenle sorulması gereken yalnızca “ne raporlandı?” değil, “ne raporlanmadı ve neden?” sorusudur; çünkü bazen yanıltıcı olan yanlış bilgi değil, doğru bilginin yanlış bütünlük içinde sunulmasıdır. MAE’nin açıklama (D) ve sunum (P) boyutları ile AKA göstergesi bu soruyu ölçülebilir kılmaya yöneliktir.
Küresel anket verileri bu tartışmanın yalnızca kavramsal olmadığına, ancak karışık bir tabloyla yorumlanması gerektiğine işaret etmektedir. Morgan Stanley Institute for Sustainable Investing’in 300 sürdürülebilirlik karar vericisiyle gerçekleştirdiği 2026 araştırmasında katılımcıların %63’ü sermaye harcaması, Ar-Ge bütçesi ve birleşme-satın alma gibi temel iş kararlarının sürdürülebilirlik ölçütlerine tabi olduğunu bildirmekte (2025’te %51); aynı araştırmada ilerleme bildirenlerin payı %90’ı aşarken beklentilerin üzerinde ilerleme bildirenlerin oranı 2024’te %19’dan 2026’da %5’e inmekte; engeller arasında yüksek yatırım ihtiyacı (%39; 2025’te %24), veri eksikliği ve stratejiyi eyleme dönüştürme güçlüğü (yaklaşık %30) öne çıkmaktadır (Morgan Stanley Institute for Sustainable Investing, 2026). Conference Board’un C-Suite Outlook 2026 araştırmasında ABD’li CEO’ların %38,4’ü çevre konularını işlerini büyütme açısından öncelik saymadığını söylerken Avrupa’da bu oran %13,8’dir; kaynak verimliliği, döngüsellik ve temiz teknoloji yatırımları sera gazı azaltımının önüne geçmiş, rapor bunu maliyet kontrolü, operasyonel dayanıklılık ve rekabet gücüne doğrudan bağlı kaldıraçlara yönelişle ilişkilendirmiş ve bazı yöneticilerin kamuya açık sürdürülebilirlik taahhütlerini itibar ve dava riski olarak gördüğünü belirtmiştir (Jones & Campbell, 2026).
Bu bulgular MAE veya AKA’nın sınaması değildir ve dikkatle okunmalıdır: veriler katılımcıların öz-bildirimidir, oysa K belge ve karar kayıtlarından kodlanacak bir göstergedir; örneklemler küreseldir ve Türkiye’yi temsil etmez; Morgan Stanley örneğinde katılımcıların yalnızca %10’u ayrılmış sürdürülebilirlik rollerinde çalışmaktadır. Yine de iki çıkarım çalışmanın çerçevesiyle uyumludur. Birincisi, ilerleme algısının zayıflaması ile karar ölçütlerine giriş bildirimlerinin artışı aynı araştırmada birlikte görülebildiğinden, anlatı düzeyindeki göstergeler tek başına karar bağlantısını temsil etmez; bu, GS(S) ile K’nın ayrı izlenmesini ve AKA’nın negatif değer alabileceği durumların (karar sisteminin dış anlatının ilerisinde olduğu durumlar) da dikkate alınmasını destekler. İkincisi, döngüsellik ve kaynak verimliliğinin maliyet ve rekabet gücü gerekçesiyle öne çıkması, döngüsel bilginin karar sistemine öncelikle maliyet kanalıyla girebileceği yönündeki P2 çıkarımıyla uyumludur.
4.4. Sınırlılıklar
Çalışma kavramsaldır; P1–P3 ampirik olarak sınanmamıştır. MAE’nin puan ölçeği, boyutları ve ağırlıkları başlangıç niteliğindedir; kodlamanın yargı içermesi, katman işlevlerinin farklılığı (MAE ve MAE* ayrımı) ve yorum matrisi eşiklerinin keyfîliği başlıca sınırlılıklardır. Hipotetik uygulama yalnızca hesaplama mantığını göstermektedir ve genellenemez. Ayrıca MAE, ayrışmanın karar kalitesine etkisini doğrudan ölçmez; bu etki K ve AKA aracılığıyla dolaylı olarak izlenir. Türkiye’ye özgü işletme düzeyindeki döngüsel muhasebe çalışmaları sistematik biçimde taranmamış, politika belgelerinin işletme düzeyindeki etkisine ilişkin ön bulgu veya ikincil veri de sunulmamıştır; sistematik yazın taraması ve ikincil veri çalışması gelecek araştırma gündemindedir. Ayrıca Bölüm 4.3’te aktarılan anket bulguları katılımcıların öz-bildirimlerine dayanan küresel örneklemlere aittir; Türkiye’yi temsil etmez ve K’nın belge temelli kodlanmasının yerine geçmez.
4.5. Gelecek araştırmalar
Beş alan öne çıkmaktadır: (1) MAE’nin operasyonel validasyonu: gerçek işletme olaylarının VUK/TDHP, TFRS/TMS ve TSRS katmanlarında çift kodlanması, güvenilirlik ve yapı geçerliği analizi, eşik kalibrasyonu; (2) karar bağlantısı: döngüsel bilgi ile yatırım ve sermaye tahsisi kararları arasındaki ilişkinin vaka ve panel veriyle test edilmesi (P2); (3) teşvik sistemleri: döngüsel performans göstergelerinin yönetici ücret ve performans sistemlerine etkisi; (4) TSRS–yönetim muhasebesi bağlantısı: TSRS kapsamındaki işletmelerde dış raporlamada kullanılan bilginin hangi iç sistemlerden üretildiğinin ve güvence düzeyi (sınırlı/makul) ile iç kanıt izi arasındaki ilişkinin araştırılması (P3); (5) sektörel karşılaştırma: UDESEP’in yedi sektörü için kaynak, maliyet, döngüsellik ve TSRS göstergelerinin eşleştirilmesi. Önerilen tasarımlar ve gözlemlenebilir değişkenler şöyledir. P1 için içerik analizi: sürdürülebilirlik raporlarında kayıp maliyeti, yaşam döngüsü maliyeti ve yatırım etkisi bilgisinin bulunup bulunmadığı (ikili değişken) ve yalnızca oran göstergelerinin payı. P2 için çoklu vaka çalışması ve anket: K göstergesi (altı karar alanı) ile bütçe ve yatırım belgelerinde döngüsel bilginin kullanımı; bağımlı değişken olarak AKA. P3 için TSRS kapsamındaki işletmelerde önemlilik değerlendirme belgesi, ortak veri sözlüğü, iç kontrol dokümantasyonu ve güvence düzeyi (sınırlı/makul) üzerinden karşılaştırmalı vaka analizi. Pilot aşama olarak, farklı sektörlerden üç gerçek döngüsel yatırım olayının iki bağımsız kodlayıcıyla MAE, MAE*, K ve AKA açısından kodlanması, kodlayıcılar arası uyumun (Krippendorff alfa) raporlanması ve ağırlık duyarlılığının gösterilmesi önerilir. Pilotun sonuçları genellenemez; yalnızca MAE’nin operasyonel geçerliliğinin ilk sınamasını sağlar.
Sonuç: COP31 Bir Vitrin mi, Muhasebe Aynası mı?
COP31’in Türkiye açısından işletme düzeyindeki etkisi, açıklanan hedef ve taahhütlerin sayısıyla değil, bu hedeflerin maliyet sistemlerine, yatırım ve tasarım kararlarına, sermaye tahsisine ve yönetici teşviklerine girip girmediğiyle değerlendirilebilir. Bu çalışma söz konusu değerlendirmeyi mümkün kılacak kavramsal ve işlemsel bir çerçeve önermiş; ancak çerçevenin işletmelerde ne ölçüde geçerli olduğunu göstermemiştir.
Çalışmanın üç katkısı vardır. Birincisi, döngüsel ekonomi sorununu bir ölçüm ve karar problemi olarak ele alıp “illüzyon riski” kavramını ayrıştırma yazınına bağlamıştır. İkincisi, yönetim muhasebesi ile TSRS 2 arasındaki ilişkiyi “her yeşil gösterge TSRS göstergesi değildir” ilkesiyle sınırlandırıp beş aşamalı bir köprü ve güvence halkasıyla ilişkilendirmiştir. Üçüncüsü, MAE’yi katman çiftleri arası normalize farklar üzerinden hesaplanan, işlev uyarlamalı (MAE*), karar bağlantısıyla (K) birleşen ve anlatı–karar açığına (AKA) ulaşan işlemsel bir model hâline getirmiştir. Bu katkılar sınanabilir hipotezler üretmekte, sınanmış bulgu sunmamaktadır; üç kurgusal senaryo yalnızca modelin nasıl okunacağını göstermektedir.
Döngüsel ekonominin muhasebeleştirilmesi, geri dönüşüm oranının finansal rapora eklenmesinden daha fazlasını gerektirir: kullanılan kaynağın ve kaybın maliyeti, ürün ömrü uzatımının sermaye ve gelir etkisi, iklim riskini azaltan yatırımın nakit akışı etkisi ve raporlanan riskin yönetim kararındaki karşılığı izlenebilir olmalıdır. Yönetim Muhasebesi 2.0 çerçevesinde görev gösterge ile karar arasındaki boşluğu kapatmaktır. TSRS 2 yönetim muhasebesinin yerine geçmez; dışa açıklanan bilginin içeride hangi sistemlerden üretildiği sorusunu görünür kılar. Güvence ise bu bilginin kanıt izinin sağlamlığını sınar. Holistik Muhasebe, ölçüm dışında bırakılan gerçekliklerin neden dışarıda kaldığını sorgulayan normatif bir çerçeve olarak kalır.
Bu bağ kurulabildiğinde döngüsel ekonomi muhasebe tarafından görünür hâle gelir; kurulamadığında muhasebe döngüsel ekonominin kendisini değil, anlatısını görünür kılma riskiyle karşılaşır. Sonraki adımlar, MAE’nin gerçek olaylar üzerinde çift kodlamayla sınanması ve Türkiye’ye özgü yazının sistematik biçimde taranmasıdır. Bu çalışmanın normatif çıkış noktası ise şu sorudur:
Bilançoda görünmeyen hangi kaynak, aslında yarının bilançosunu belirliyor?
Kaynakça
Bromley, P., & Powell, W. W. (2012). From smoke and mirrors to walking the talk: Decoupling in the contemporary world. Academy of Management Annals, 6(1), 483–530.
Cho, C. H., Laine, M., Roberts, R. W., & Rodrigue, M. (2015). Organized hypocrisy, organizational façades, and sustainability reporting. Accounting, Organizations and Society, 40, 78–94.
Christ, K. L., & Burritt, R. L. (2015). Material flow cost accounting: A review and agenda for future research. Journal of Cleaner Production, 108, 1378–1389. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2014.09.005
Çevre, Şehircilik ve İklim Değişikliği Bakanlığı. (2025). 2025–2028 Ulusal Döngüsel Ekonomi Stratejisi ve Eylem Planı. Çevre Yönetimi Genel Müdürlüğü.
Gond, J.-P., Grubnic, S., Herzig, C., & Moon, J. (2012). Configuring management control systems: Theorizing the integration of strategy and sustainability. Management Accounting Research, 23(3), 205–223.
International Auditing and Assurance Standards Board. (2025). Sustainability assurance illustrative reports: ISSA 5000 supplemental guidance. International Federation of Accountants.
International Organization for Standardization. (2011). ISO 14051:2011 Environmental management—Material flow cost accounting—General framework. ISO.
International Sustainability Standards Board. (2023). IFRS S2 Climate-related Disclosures. IFRS Foundation.
Jones, A., & Campbell, B. (2026, January 16). CEO and C-Suite ESG priorities for 2026. The Conference Board. https://www.conference-board.org/retrievefile.cfm?filename=TCB-CEO-and-C-Suite-ESG-priorities-for-2026_20260120_115826.pdf&type=subsite
Kamu Gözetimi, Muhasebe ve Denetim Standartları Kurumu. (2023). Türkiye Sürdürülebilirlik Raporlama Standartlarının (TSRS) belirlenmesine ilişkin Kurul Kararı. Resmî Gazete, 29 Aralık 2023, Sayı 32414 (1. Mükerrer).
Kamu Gözetimi, Muhasebe ve Denetim Standartları Kurumu. (2025). Sürdürülebilirlik Denetimi Yönetmeliği. Resmî Gazete, 17 Ocak 2025, Sayı 32785.
Kamu Gözetimi, Muhasebe ve Denetim Standartları Kurumu. (2026). Türkiye Sürdürülebilirlik Raporlama Standartlarının uygulama kapsamının belirlenmesinde esas alınan ölçütlere ilişkin eşik değerlerin yeniden belirlenmesine ilişkin Kurul Kararı. Resmî Gazete, 16 Ocak 2026, Sayı 33139.
Kirchherr, J., Reike, D., & Hekkert, M. (2017). Conceptualizing the circular economy: An analysis of 114 definitions. Resources, Conservation and Recycling, 127, 221–232.
Kokubu, K., & Kitada, H. (2015). Material flow cost accounting and existing management perspectives. Journal of Cleaner Production, 108, 1279–1288. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2014.08.037
Krippendorff, K. (2018). Content analysis: An introduction to its methodology (4th ed.). SAGE. https://www.metodos.work/wp-content/uploads/2020/05/content_analysis-kippendorf-book.pdf
Marquis, C., Toffel, M. W., & Zhou, Y. (2016). Scrutiny, norms, and selective disclosure: A global study of greenwashing. Organization Science, 27(2), 483–504.
Merkl-Davies, D. M., & Brennan, N. M. (2007). Discretionary disclosure strategies in corporate narratives: Incremental information or impression management? Journal of Accounting Literature, 26, 116–196.
Meyer, J. W., & Rowan, B. (1977). Institutionalized organizations: Formal structure as myth and ceremony. American Journal of Sociology, 83(2), 340–363.
Moore, F. (2026). Management Lessons from The Lord of the Rings: Organisation Theory, Leadership and Sustainability on Middle-earth. Cheltenham: Edward Elgar Publishing.
Morgan Stanley Institute for Sustainable Investing. (2026, May 11). Corporate sustainability strategies continue globally, but progress slows [Sustainable Signals: Corporates 2026]. Morgan Stanley. https://www.morganstanley.com/insights/articles/sustainable-signals-corporates-2026
Nishitani, K., Kokubu, K., Wu, Q., Kitada, H., Guenther, E., & Guenther, T. (2022). Material flow cost accounting (MFCA) for the circular economy: An empirical study of the triadic relationship between MFCA, environmental performance, and the economic performance of Japanese companies. Journal of Environmental Management, 303, 114219. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2021.114219
Schaltegger, S., & Zvezdov, D. (2015). Expanding material flow cost accounting: Framework, review and potentials. Journal of Cleaner Production, 108, 1333–1341. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2014.08.040
United Nations Framework Convention on Climate Change, Standing Committee on Finance. (2014). 2014 biennial assessment and overview of climate finance flows report. UNFCCC.
United Nations Framework Convention on Climate Change. (2026, June 9). COP31 Presidency announces new targets on global electrification, cutting waste, resilient cities. UN Climate Change News. https://unfccc.int/node/658682
