Evaluation of Prosperity with Multi-Criteria Decision Making Methods Using Legatum Prosperity Index Indicators and Data

Year 2022, Volume: 17 Issue: 1, 46 - 70, 01.04.2022

Sibel Şener

https://doi.org/10.17153/oguiibf.981581

Cited By: 4

Abstract

Today, with globalization, the prosperity level of individuals and societies has been tried to be measured by taking into account social indicators along with economic indicators. In this study, it is aimed to determine global prosperity with Multi-Criteria Decision Making methods by making use of the data and indicators of the Legatum Prosperity Index, which examines socio-economic indicators together. In the study, CRITIC and Entropy methods were used to determine the importance weights of the indicators. According to the results of CRITIC, Personal Freedom affects prosperity the most, while Governance affects it least. According to Entropy, “Management” is the indicator that affects welfare the most and “Natural Environment” that affects the least. The ELECTRE III method has been used to determine the prosperity levels of the countries, and the country with the best prosperity level is Denmark, while the worst is South Sudan.

Keywords

Legatum Prosperity Index, MCDM Methods, ELECTRE III, CRITIC, Entropy, Legatum Prosperity Index

Legatum Refah Endeksi Göstergeleri ve Verileri Kullanılarak Refahın Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Değerlendirilmesi

Abstract

Günümüzde küreselleşmeyle birlikte, bireylerin ve toplumların refah düzeyi, ekonomik göstergelerle birlikte sosyal göstergeler de göz önünde bulundurularak ölçülmeye çalışılmıştır. Bu çalışmada, sosyo-ekonomik göstergeleri bir arada inceleyen Legatum Refah Endeksi’nin verilerinden ve göstergelerinden faydalanılarak Çok Kriterli Karar Verme yöntemleri ile küresel refahın belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada, göstergelerin önem ağırlıklarını belirlemek için CRITIC ve Entropi yöntemleri kullanılmıştır. CRITIC’ın sonuçlarına göre refahı en çok etkileyen Kişisel Özgürlük iken, en az etkileyen Yönetim’dir. Entropi’ye göre refahı en çok etkileyen “Yönetim”, en az etkileyen “Doğal Çevre’ göstergesidir. Ülkelerin refah düzeylerini belirlemek için ELECTRE III yöntemi kullanılmış olup refah düzeyi en iyi ülke Danimarka iken, en kötü Güney Sudan’dır.

Keywords

Legatum Refah Endeksi, ÇKKV Yöntemleri, ELECTRE III, CRITIC, Entropi

References

• Alpaykut, S. (2017). “Türkiye’de illerin yaşam memnuniyetinin temel bileşkenler analizi ve TOPSIS yöntemiyle ölçümü üzerine bir inceleme”. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 4(29), 367-395.
• Akyol Özcan, K. & Oktay E. (2020). “Ülkelerin insani gelişmişlik sınıflamalarının UTADIS yaklaşımı aracılığıyla yeniden hesaplanması ve değerlendirilmesi”. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 34(3), 1153-1180.
• Amin, G. R. & Siddiq, F. K. (2019). “Measuring global prosperity using data envelopment analysis and OWA operatör”. Int J Intell Syst. 34, 2713-2738.
• Aras, G. & Yıldırım, F. M. (2020). “Sosyo-ekonomik refah düzeyinin belirlenmesinde alternatif bir endeks çalışması: ARAS yöntemi ile G-20 ülkeleri uygulaması”. Business and Economics Research Journal, 11(3), 735-751.
• Ashari, H. E. ve Parsaei, M. (2014). “Application of the multi-criteria decision method ELECTRE III for the Weapon selection”. Decision Science Letters, 3, 511–522.
• Ayyıldız, E. & Demirci, E. (2017). “Türkiye’de yer alan şehirlerin yaşam kalitelerinin SWARA entegreli TOPSIS yöntemi ile belirlenmesi”. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 30, 67-87.
• Bakır, M. ve Atalık, Ö. (2018). “Entropi ve Aras Yöntemleriyle Havayolu İşletmelerinde Hizmet Kalitesinin Değerlendirilmesi”. İşletme Araştırmaları Dergisi, 10/1, 617- 638.
• Borajee, M. ve Yakchali, S. H. (2011). “Using the AHP-ELECTREIII integrated method in a competitive profile matrix”. 2011 International Conference on Financial Management and Economics IPEDR, 11, Singapore.
• Chen, W., Feng, D. ve Chu, X. (2015). “Study of Poverty Alleviation Effects for Chinese Fourteen Contiguous Destitute Areas Based on Entropy Method”. International Journal of Economics and Finance, 7, 4, 89-98.
• Çemrek, F. (2012). “Türkiye’deki İllerin Gelir ve Refah Düzeyi Değişkenleri Arasındaki İlişkinin Kanonik Korelasyon Analizi ile İncelenmesi”. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 7(2),197-215.
• Demircioğlu, M. ve Coşkun, İ. T. (2018). “CRITIC-MOOSRA Yöntemi ve UPS Seçimi Üzerine Bir Uygulama”. Ç.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 27, 1, 183-195.
• Eren, Ö. ve Mizrahitokatlı, C. M. (2020). “İnsani gelişim endeksinin Abraham Maslow’un ihtiyaçlar hiyerarşisi kuramı çerçevesinde tekrar değerlendirilmesi”. Research Studies Anatolia Journal, 3(1), 48-62.
• Diakoulaki, D., Mavrotas, G. ve Papayannakis, L. (1995). “Determining objective weights in multiple criteria problems: The CRITIC method”. Computers Ops Res., 22(7), 763-770.
• Do Carvalhal Monteiro, R. L., Pereira, V. & Costa, H. G. (2018). “A Multicriteria approach to the human development index classification”. Soc Indic Res, 136, 417–438.
• Ekizler, H. ve Bolelli, M. (2020). “OECD Avrupa Ülkelerinde İyi Oluşun Cinsiyet Farklılıkları Bağlamında Entropi ve MAUT Yöntemleriyle İncelenmesi”. İktisadi ve İdari Bilimler Teori, Güncel Araştırmalar ve Yeni Eğilimler/2, 1, 19, 349-365.
• Fritz, M. ve Koch, M. (2016). “Economic development and prosperity patterns around the world: Structural challenges for a global steady-state economy”. Global Environmental Change 38, 41–48.
• Jason Hickel (2020). “The sustainable development index: Measuring the ecological efficiency of human development in the anthropocene”. Ecological Economics 167, 106331., https://www.sustainabledevelopmentindex.org/, (Erişim:24.03.2021).
• Kaya, P., İpekçi Çetin, E. & Kuruüzüm, A. (2011). “Çok Kriterli Karar Verme ile Avrupa birliği ve aday ülkelerin yaşam kalitesinin analizi”. Ekonometri ve İstatistik, 13, 80-94.
• Kılıç Depren, S. & Bağdatlı Kalkan, S. (2018). “Ülkelerin konumlarının daha iyi yaşam endeksine göre belirlenmesi: Entropi tabanlı MULTIMOORA yaklaşımı”. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(2), 353-366.
• Koçhisarlı, S. & Özarı, Ç. (2019). “İyi yaşam endeksi göstergeleri dikkate alinarak İskandinav ülkelerinin TOPSIS yöntemi ile değerlendirilmesi”. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 7(94), 466-480.
• Krupka, J. & Provaznıkova R. (2013). “Modelling of standards of living in Eurozone countries on the basis of multiple criteria decision analysis”. Recent Researches in Applied Economics and Management, I, 425-432.
• La Fata, C. M., Lupo, T. ve Piazza, T. (2019). “Service quality benchmarking via a novel approach based on fuzzy ELECTRE III and IPA: an empirical case involving the Italian public healthcare context”. Health Care Manag Sci, 22, 106–120.
• Levy-Carciente, S., Phélan, C. M. & Perdomo, J. (2020). “Prosperity in Spain and Latin America: myths and facts”. International Journal of Advance Study and Research Work, 3(7), 2581-5997.
• Liao, H., Wu, X., Mi, X. ve Herrera, F. (2020). “An integrated method for cognitive complex multiple experts multiple criteria decision making based on ELECTRE III with weighted Borda rule”. Omega, 93, 102052, 1-16.
• Lotfi, F. H. ve Fallahnejad, R. (2010). “Imprecise Shannon’s Entropy and Multi Attribute Decision Making”. Entropy, 12, 53-62.
• LPI (2019). “The Legatum Prosperity Index Methodology Report”. Legatum Institute, 1-95. https://prosperitysite.s3-accelerate.amazonaws.com/7515/8634/9002/Methodology_for_Legatum_Prosperity_Index_2019.pdf, (Erişim:09.04.2020).
• LPI (2020a). “The Legatum Prosperity Index”, https://www.prosperity.com/, (Erişim:28.03.2021).
• LPI (2020b). “The Legatum Prosperity Index”. A tool for transformation: Pillar and element profiles. Legatum Instıtute, 1-91. https://www.prosperity.com/about/resources, (Erişim:28.03.2021).
• LPI (2020c). “The Legatum Prosperity Index Overview”. Legatum Institute, 1-23. https://docs.prosperity.com/3916/0568/0669/The_Legatum_Prosperity_Index_2020_Overview.pdf, (Erişim: 28.03.2021).
• Madić, M. ve Radovanovıc, M. (2015). “Rankıng of Some Most Commonly Used Nontraditional Machining Processes Using Rov and CRITIC Methods”. U.P.B. Sci. Bull., Series D, 77, 2, 193-204.
• Mahdiraji, H. A., Hafeez, K. & Hajiagha, S. H. R. (2020). “Business process transformation in financial market: A hybrid BPM‐ELECTRE TRI for redesigning a securities company in the Iranian stock market”. Knowl Process Manag., 27, 211–224.
• Markou, G., Palaiolouga, E., Kokkinakos, P., Markaki, O., Koussouris, S. ve Askounis, D. (2015). “Prosperity Indicators: A Landscape Analysis”. http://ceur-ws.org/Vol-1553/paper6.pdf, (Erişim:08.02.2021).
• Orakçı, E. & Özdemir, A. (2017). “Telafi edici çok kriterli karar verme yöntemleri ile Türkiye ve AB ülkelerinin insani gelişmişlik düzeylerinin belirlenmesi”. AKÜ İİBF Dergisi, 19(1), 61-74.
• Ömürbek, N., Eren, H. & Dağ, O. (2017). “ENTROPİ-ARAS ve ENTROPİ-MOOSRA yöntemleri ile yaşam kalitesi açısından AB ülkelerinin değerlendirilmesi”. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(2), 29-48.
• Özarı, Ç. ve Eren, Ö. (2018). “İllerin Yaşam Endeksi Göstergelerinin Çok Boyutlu Ölçekleme ve K-ortalamalar Kümeleme Yöntemi ile Analizi”. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20, 2, 303-313.
• Pereira, D. V. S. & Mota, C. M. M. (2016). “Human development ındex based on ELECTRE TRI-C multicriteria method: an application in the city of recife”. Soc Indic Res, 125,19–45.
• Polatidis, H., Haralambidou, K. ve Haralambopoulos, D. (2015). “Multi-criteria Decision Analysis for Geothermal Energy: A Comparison Between the ELECTRE III and the PROMETHEE II Methods”. Energy Sources, Part B: Economics, Planning, and Policy, 10:3, 241-249.
• Roy, B. (1991). “The outranking approach and the foundations of ELECTRE methods”. Theory and Decision, 31, 49-73.
• Roy, B. (1968). “Classement et choix en presence de points de vue multiples (la methode ELECTRE)”. Revue Francaise d’Automatique Information et Research Operationelle, 57-75.
• Roy Bernard, Slowinski Roman ve Treichel Wiktor (1992). “Multicriteria Programming of Water Supply Systems for Rural Areas”. Water Resources Bulletion, American Water Resources Association, 28, 1.
• OECD, Organisation for Economic Corporation and Development (2020). “Better Life Indeks”, https://www.oecdbetterlifeindex.org/, (Erişim:24.06.2021).
• Safaee Pour, M., Maleki, S., Hatamınejad, H. & Modanlou, M. (2017). “Evaluation of city prosperity ındex in Iranian-Islamic cities: A case study of Ahvaz Metropolis”. Chinese Journal of Urban and Environmental Studies, 5(4), 1750025-(21 sayfa).
• Saraç, B. & Alptekin, N. (2017). “Türkiye’de illerin sürdürülebilir kalkinma göstergelerine göre değerlendirilmesi”. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 13(1), 19-49.
• Shannon, C.E. (1948). “A Mathematical theory of communication”. The Bell System Technical Journal, 27, 623–656.
• SPI (2020). “Social Progress Index”, https://www.socialprogress.org/, (Erişim:24.06.2021).
• Şenaras, A. E. ve Çetin, I. (2016). “OECD Ülkelerinde Refahın Daha İyi Yaşam Endeksi İle Analizi”. PARADOKS Ekonomi, Sosyoloji ve Politika Dergisi, 12, 2, 31-51.
• UNDP, United Nations Development Program (2020). “Human Development Index, http://hdr.undp.org/en/humandev, (Erişim:13.07.2020).
• Türe, H. (2019). “Türkiye’nin bölgeleri (İBBS-2) için refah düzeyi değerlendirmesi”. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 648, 121-141.
• Wati, M., Cahyono, B. & Firdaus, M. B. (2018). “Evaluation of poverty society for social assistance recipients using PROMETHEE method based on Entropy weight”. The 2nd East Indonesia Conference on Computer and Information Technology (EIConCIT), 201, 197-202.
• WEF, World Economic Forum (2020). “Global Competitiveness Index”, https://www.weforum.org/reports/the-global-competitiveness-report-2020, (Erişim:24.06.2021). WHR (2020). “World Happiness Report”, https://worldhappiness.report/, (Erişim:24.06.2021).
• Yıldız, A., Ayyıldız, E., Gümüş, A. T. & Özkan, C. (2019). “Ülkelerin yaşam kalitelerine göre değerlendirilmesi için Hibrit Pisagor Bulanık AHP-Topsis metodolojisi: Avrupa Birliği Örneği”. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 17, 1383-1391.
• Žižović, M., Miljković, B. ve Marinković, D. (2020). “Objectıve Methods For Determınıng CRITIC Weight Coeffıcıents: A Modıfıcatıon Of The CRITIC Method”. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 3(2), 149-161.