EVALUATION OF THE PERFORMANCE OF GLOBAL CITIES IN TERMS OF GPCI INDEXES AND QUALITY OF LIFE WITH THE CRITIC SUPPORTED GRAY RELATIONAL ANALYSIS METHOD

Year 2024, , 1 - 28, 31.01.2024

Sevgi Sumerli Sarıgül , Esra Yaşar , Pınar Avcı

https://doi.org/10.33723/rs.1353228

Abstract

Global cities are an indispensable platform for businesses around the world, with the ability to support and accommodate the economy by influencing the world economy, culture and politics. The purpose of this study is to evaluate and rank the performance of 46 global cities in the Global Power City Index for 2022 in terms of the GPCI functions of Economy, Research and Development, Cultural Interaction, Livability, Environment and Accessibility and Quality of Life using multi-criteria decision making (MCDM) method. In the study, the weights of the performance criteria are first determined with the CRITIC method and then the cities are ranked according to their performance by applying the Gray Relational Analysis (GRA) method. Empirical findings show that the most important criterion is CM (Climate index) and the least important criterion is PI (Purchasing power index). Furthermore, the findings of the GIA method indicate that in 2022, London ranks first, Frankfurt second and New York third, while Mumbai is the last ranked global city. These findings thus provide important recommendations for policymakers and investors.

Keywords

Global Cities, Performance of Global Cities, GPCI Index, Quality of Life.

CRITIC Destekli Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ile GPCI Endeksleri ve Yaşam Kalitesi Açısından Global Şehirlerin Performanslarının Değerlemesi

Abstract

Küresel şehirler dünya ekonomisini, kültürünü ve siyasetini etkileyerek ekonomiyi destekleme ve barındırma yeteneği ile birlikte dünyadaki işletmeler için vazgeçilmez bir platformdur. Bu çalışmanın amacı da, çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemi kullanarak 2022 yılı Global Power City Index’indeki 46 küresel şehrin performansını GPCI fonksiyonları olan Ekonomi, Araştırma ve Geliştirme, Kültürel Etkileşim, Yaşanabilirlik, Çevre ve Erişilebilirlik ve yaşam kalitesi unsurları açısından değerlendirmek ve sıralamaktır. Çalışmada öncelikle CRITIC yöntemi ile performans kriterlerinin ağırlıkları belirlenmekte ve sonrasında, Gri İlişkisel Analiz (GİA) yöntemi uygulanarak şehirler performanslarına göre sıralanmaktadır. Ampirik bulgular, en önemli kriterin CM (İklim Endeksi), en önemsiz kriterin ise PI (Satınalma gücü Endeksi) olduğunu göstermektedir. Ayrıca, GİA yönteminin bulguları da, 2022 yılında birinci sırada London, ikinci sırada Frankfurt ve üçüncü sırada ise Newyork’un yer aldığını belirtirken en son sıradaki küresel şehrin ise Mumbai olduğunu belirtmektedir. Böylece elde edilen bu bulgular, politik yapıcılar ve yatırımcılar açısından önemli tavsiyeler sunmaktadır.

Keywords

Küresel Şehirler, Küresel Şehirlerin Performansı, GPCI Endeksi, Yaşam Kalitesi

References

• Aydın, G.Z. (2022). OECD ülkelerinde Covid-19 pandemisinin çok kriterli karar verme yöntemleriyle değerlendirilmesi. Samsun Sağlık Bilimleri Dergisi, 7(3), 713-730. https://doi.org/10.47115/jshs.1069306
• Aydın, M., & Yıldız, A. (2021). A determination of urban attractiveness based on global power city index using fuzzy clustering analysis. N. Çil (Ed.), Ekonometride Güncel Yöntemler ve Uygulamalar (Prof. Dr. Ahmet M. Gökçen’e armağan) (pp.59-80), İstanbul Üniversitesi Yayınevi.
• Çağlar, A. (2020). İllerin Yaşam Kalitesi: Türkiye İstatistik Kurumu Verileriyle Veri Zarflama Analizi’ne Dayalı Bir Endeks. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 15(3), 875-902.
• Çınaroğlu, E. (2021). CRITIC temelli CODAS ve ROV yöntemleri ile AB ülkeleri yaşam kalitesi analizi. Bingöl Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(1), 337-364.
• Deng, J. (1982). Control Problems of Grey Systems. Systems and Control Letters, 5, 288-294.
• Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L. (1995). Determining Objective Weights in Multiple Criteria Problems: The CRITIC Method. Computers & Operations Research, 22(7), 763-770.
• Ecer, F., Günay, F. (2014). Borsa İstanbul’da İşlem Gören Turizm Şirketlerinin Finansal Performanslarının Gri İlişkisel Analiz Yöntemiyle Ölçülmesi. Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, 25(1), 35-48.
• Elitaş, C., Eleren, A., Yıldız, F., & Doğan, M. (2012). Gri İlişkisel Analiz ile Sigorta Şirketlerinin Performanslarının Belirlenmesi. 16. Finans Sempozyumu, 521-530, Erzurum.
• Giffinger, R., Haindlmaier, G., & Kramar, H. (2010). The role of rankings in growing city competition. Urban research & practice, 3(3), 299-312.
• GPCI. (2022) Institute for urban strategies, the Mori Memorial Foundation. Global Power City Index 2022. Retrieved https://mori-m-foundation.or.jp/pdf/GPCI2022_summary.pdf
• Ichikawa, H., Yamato, N., & Dustan, P. (2017). Competitiveness of global cities from the perspective of the global power city index. Procedia engineering, 198, 736-742.
• Kaya, P., Cetin, E. I., & Kuruüzüm, A. (2011). Çok kriterli karar verme ile Avrupa Birliği ve aday ülkelerin yaşam kalitesinin analizi. Istanbul University Econometrics and Statistics e-Journal, 13, 80-94.
• Koçak, H. (2009). Coğrafi bilgi sistemlerinin kentsel yaşam kalitesinin yükseltilmesine etkileri üzerine bir değerlendirme. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 25, 141-148.
• Kourtit, K., Macharis, C., & Nijkamp, P. (2014). A multi-actor multi-criteria analysis of the performance of global cities. Applied Geography, 49, 24-36.
• Kourtit, K., Nijkamp, P., & Suzuki, S. (2020). Are global cities sustainability champions? A double delinking analysis of environmental performance of urban agglomerations. Science of the Total Environment, 709, 134963.
• Kutty, A. A., Kucukvar, M., Abdella, G. M., Bulak, M. E., & Onat, N. C. (2022). Sustainability performance of European smart cities: a novel DEA approach with double frontiers. Sustainable Cities and Society, 81, 103777.
• Lo-Lacono-Ferreira, V. G., Garcia-Bernabeu, A., Hilario-Caballero, A., & Torregrosa-López, J. (2022). Measuring urban sustainability performance through composite indicators for Spanish cities. Journal of Cleaner Production, 359, 131982.
• Sama, H. R., Kosuri, S. V. K., & Kalvakolanu, S. (2022). Evaluating and ranking the Indian private sector banks—A multi‐criteria decision‐making approach. Journal of Public Affairs, 22(2), e2419.
• Sassen, S. (1992). The Global City: New York, London, Tokyo. Political Science Quarterly,107(2), 370-371.
• Seyhan, N. & Seyhan, B. (2021). COVID-19 salgın sürecinde AB ülkelerindeki yaşam kalitesinin çok kriterli karar verme ile değerlendirilmesi. Journal of Social Research and Behavioral Sciences, 7(13), 158-180.
• Sümerli Sarıgül, S. , Ünlü, M. & Yaşar, E. (2023). Financial performance analysis of airlines operating in Europe: CRITIC based MAUT and MARCOS methods. International Journal of Business and Economic Studies, 5(2), 76-97. DOI: 10.54821/uiecd.1257488
• Wang, D. D. (2019). Performance assessment of major global cities by DEA and Malmquist index analysis. Computers, Environment and Urban Systems, 77, 101365.
• Wang, D., Du, Z., & Wu, H. (2020). Ranking global cities based on economic performance and climate change mitigation. Sustainable cities and society, 62, 102395.
• Yaşar, E., Çınaroğlu E. (2022). Havalimanı Hizmet Kalitesini Etkileyen Faktörlerin CRITIC ve Entropi Yöntemleriyle İncelenmesi: Avrupa Havalimanları Örneği. 8th International EMI Entrepreneurship & Social Sciences Congress, 956-971.
• Zafar, S., Alamgir, Z., & Rehman, M. H. (2021). An effective blockchain evaluation system based on entropy-CRITIC weight method and MCDM techniques. Peer-to-Peer Networking and Applications, 14(5), 3110-3123.