Evaluation of the Life Quality in EU Countries with an Integrated MCDM Approach

Öz

This study aimed to evaluate the life quality in European Union (EU) countries using integrated Multiple Criteria Decision Making (MCDM) methods. Accordingly, the life quality analysis of 27 countries was carried out using the Integrated Data-Driven Weighting System (IDDWS)-Measurement of Alternatives and Ranking According to COmpromise solution (MARCOS) integrated model within the scope of eight indicators obtained from the Numbeo global database. IDDWS technique was used to determine the criteria weights, MARCOS method was used to rank the countries. Sensitivity analysis was performed by including four methods (SAW, ROV, PIV, COPRAS) in the model to test the robustness. In the last stage, the Copeland method was used to obtain a final ranking. It was concluded that the rankings of the MARCOS and SAW method were exactly the same, while the results of the other methods differed by showing small deviations. Considering the final results obtained by the Copeland method, Finland, Denmark and the Netherlands are in the top three places in terms of quality of life, while Malta, Greece, Italy are in the last three places.

Anahtar Kelimeler

• Life Quality
• MCDM
• IDDWS
• MARCOS

Bütünleşik ÇKKV Yaklaşımı ile AB Ülkelerinin Yaşam Kalitesinin Değerlendirilmesi

Öz

Bu çalışmada, Avrupa Birliği (AB) ülkelerinin yaşam kalitesinin bütünleşik Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri kullanılarak değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda, 27 ülkenin yaşam kalitesi analizi Numbeo küresel veri tabanından elde edilen sekiz gösterge kapsamında Integrated Data-Driven Weighting System (IDDWS)- Measurement of Alternatives and Ranking According to COmpromise solution (MARCOS) bütünleşik modeli kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Kriterlerin ağırlıkları IDDWS tekniği ile belirlenmiş, ülkelerin sıralaması ise MARCOS yöntemi ile belirlenmiştir. MARCOS yöntemi ile elde edilen sonuçların sağlamlığını test etmek amacıyla duyarlılık analizi gerçekleştirilmiş ve MARCOS yöntemi sonuçları SAW, ROV, PIV, COPRAS yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Son aşamada ise nihai bir sıralama elde etmek için Copeland yöntemi uygulanmıştır. Çalışma sonunda, MARCOS ve SAW yöntemi sonuçlarının birebir aynı olduğu, diğer yöntem sonuçlarının ise küçük sapmalar göstererek farklılaştığı tespit edilmiştir. Copeland yöntemi sonuçlarına göre ise yaşam kalitesi bakımından Finlandiya, Danimarka, Hollanda ilk üç sırada yer alırken, Malta, Yunanistan, İtalya son üç sırada yer almıştır.

Anahtar Kelimeler

• Yaşam kalitesi
• ÇKKV
• IDDWS
• MARCOS

Kaynakça

1. Aytekin, A. (2020). Türkiye’de Önde Gelen Şirketlerin Etkinlik, Farklılık ve Performans Ölçümü. Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21(4), 19-35.
2. Ayyıldız E. ve Demirci, E. (2018). Türkiye'de Yer Alan Şehirlerin Yaşam Kalitelerinin SWARA Entegreli TOPSIS Yöntemi ile Belirlenmesi. Pamukkale University Journal of Social Sciences Institute, 30, 67-87.
3. Bakir, S. ve Çakır, S. (2021). Seçilmiş Ülkelerin Yenilik Performanslarının Bütünleşik CRITIC-EVAMIX Yöntemleriyle Ölçümü. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 17(4), 971-992.
4. Bilir, N., Özcebe, L. H., Vaizoğlu, S. A., Aslan, D., Subaşı, N. ve Telatar, T. G. (2005). Van İlinde 15 Yaş Üzeri Erkeklerde SF-36 ile Yaşam Kalitesinin Değerlendirilmesi. Türkiye Klinikleri Tıp Bilimleri Dergisi, 25(5), 663-668.
5. Boylu, A. A. ve Paçacıoğlu, B. (2016). Yaşam Kalitesi ve Göstergeleri. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD), 8(15), 137-150.
6. Chodha, V., Dubey, R., Kumar, R., Singh, S. ve Kaur, S. (2022). Selection of Industrial ARC Welding Robot with TOPSIS and Entropy MCDM Techniques. Materials Today: Proceedings, 50, 709-715.
7. Churchman C. W. ve Ackoff, R. L. (1954). An Approximate Measure of Value. Journal of Operations Research Society of America, 2(1), 172-187.
8. 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

9. Çınaroğlu, E. (2021). CRITIC Temelli CODAS ve ROV Yöntemleri ile AB Ülkeleri Yasam Kalitesi Analizi. Bingol University Journal of Economics and Administrative Sciences, 5(1), 337-364.
10. Da Silva, L. B. L., Alencar, M. H. ve De Almeida, A. T. (2022). Exploring Global Sensitivity Analysis on a Risk-Based MCDM/A Model to Support Urban Adaptation Policies Against Floods. International Journal of Disaster Risk Reduction, 73, 102898.
11. Diakoulaki D., Mavrotas G. ve Papayannakis L. (1995). Determining Objective Weights in Multiple Criteria Problems: The CRITIC Method. Computers & Operations Research, 22,763–770.
12. Dursun, M. ve Karsak, E. E. (2010). A Fuzzy MCDM Approach for Personnel Selection. Expert Systems with Applications, 37(6), 4324-4330.
13. Eş, A. (2013). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Türkiye Ekonomisinde Yer Alan Sektörlerin Finansal Performanslarının Karşılaştırılması. (Yayınlanmış Doktora Tezi). Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Bolu.
14. Ghosh, B. ve Mukhopadhyay, S. (2021). Erosion Susceptibility Mapping of Sub-Water Sheds for Management Prioritization Using MCDM-Based Ensemble Approach. Arabian Journal of Geosciences, 14(1), 1-18.
15. Ghosh, S. ve Bhattacharya, M. (2022). Analyzing the Impact of COVID-19 on the Financial Performance of the Hospitality and Tourism Industries: An Ensemble MCDM Approach in the Indian Context. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 34(8), 3113-3142.
16. Goswami, S. S. ve Behera, D. K. (2021). Solving Material Handling Equipment Selection Problems in an Industry with the help of Entropy Integrated COPRAS and ARAS MCDM Techniques. Process Integration and Optimization for Sustainability, 5(4), 947-973.
17. Goswami, S. S., Mohanty, S. K., Behera, D. K. (2022). Selection of a Green Renewable Energy Source in India with the Help of MEREC Integrated PIV MCDM Tool. Materials Today: Proceedings, 52, 1153-1160.
18. Gül, S. (2021). Fermatean Fuzzy Set Extensions of SAW, ARAS, and VIKOR with Applications in COVID‐19 Testing Laboratory Selection Problem. Expert Systems, 38(8), 1-16.
19. Jahan, A., Mustapha, F., Sapuan, S.M., Ismail, Y., Bahraminasab, M. (2012). A Framework for Weighting of Criteria in Ranking Stage of Material Selection Process. International Journal of Advanced ManufacturingTechnology, 58, 411-420.
20. 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, (13), 80-94.
21. Koçak, H. (2009). Coğrafi Bilgi Sistemlerinin Kentsel Yaşam Kalitesinin Yükseltilmesine Etkileri Üzerine bir Değerlendirme. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 25, 141-148.
22. Küçükal, N. T., Ayaş, P., Köse, D., Kaya, G. K. (2021). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Karşılaştırmalı Kullanımı ile Türkiye’deki İllerin Yaşam Kalitelerinin Değerlendirilmesi. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, 7(2), 150- 168.
23. Long, P. H. (1960). On the Quantity and Quality of Life, Medieval Times, 88, 613-619.
24. Mešić, A., Miškić, S., Stević, Ž., Mastilo, Z. (2022). Hybrid MCDM Solutions for Evaluation of the Logistics Performance Index of the Western Balkan Countries. Economıcs-Innovative And Economıcs Research Journal, 10(1), 13-34.
25. Morris, D. M. (1979). Measuring the Condition of the World's Poor: The Physical Quality of Life Index. United Kingdom: Pergamon Press.
26. Mufazzal, S. ve Muzakkir, S. M. (2018). A New Multi-Criterion Decision Making (MCDM) Method Based on Proximity Indexed Value for Minimizing Rank Reversals. Computers and Industrial Engineering, 119, 427-438.
27. Naderi, H., Shahhoseini, S.H. ve Jafari, A. H. (2013). Evaluation MCDM Multi-Disjoint Paths Selection Algorithms Using Fuzzy-Copeland Ranking Method. International Journal of Communication Networks and Information Security, 5,59-67.
28. Numbeo (2022). “Quality of Life Index by Country 2022”, https://www.numbeo.com/quality-of-life/rankings_by_country.jsp, (10.09.2022)
29. O’Neill, J. C. (2004). Tie- Breaking witht Hesing Letrans Ferablevote. Voting Matters, 18(14), 14-17.
30. Ömürbek, N., Eren, H., Dağ, O. (2017). Entropi-ARAS ve Entropi-MOOSRA Yöntemleri ile Yaşam Kalitesi Açısından AB Ülkelerinin Değerlendirilmesi. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(2), 29-48.
31. Özbek, A. (2019). Türkiye’deki İllerin Edas ve Waspas Yöntemleri ile Yaşanabilirlik Kriterlerine Göre Sıralanmasi. Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9(1), 177-200.
32. Pamučar, D. ve Ćirović, G. (2015). The Selection of Transport and Handling Resources in Logistics Centers Using Multi-Attributive Border Approximation area Comparison (MABAC). Expert Systems with Applications, 42(6), 3016-3028.
33. Puška, A., Božanić, D., Nedeljković, M. ve Janošević, M. (2022). Green Supplier Selection in an Uncertain Environment in Agriculture Using a Hybrid MCDM Model: Z-Numbers–Fuzzy LMAW–Fuzzy CRADIS Model. Axioms, 11(9), 1-17.
34. Rahman, T., Mittelhammer, R. C. ve Wandscheider, P. (2005). Measuring the Quality of Life Across Countries: A Sensitivity Analysis of Well-Being İndices (No. 2005/06). WIDER Research Paper.
35. Sahin, A. ve Pehlivan, N. Y. (2017). Evaluation of Life Quality by Integrated Method of AHP and TOPSIS Based on Interval Type-2 Fuzzy Sets. Hacettepe Journal of Mathematics and Statistics, 46(3), 511-523.
36. Seyhan, A. G. D. N. ve Seyhan, A. G. 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.
37. Shahrokhi, S. S. ve Nooripoor, M. (2014). Ranking of the Districts of Jiroft County Based on Quality of Life Criteria Using TOPSIS Model. Journal of Research and Rural Planning, 3(2), 89-102.
38. Stević, Ž. ve Brković, N. (2020). A Novel Integrated FUCOM-MARCOS Model for Evaluation of Human Resources in a Transport Company. Logistics, 4(1), 1-14.
39. Stević, Ž., Miškić, S., Vojinović, D., Huskanović, E., Stanković, M. ve Pamučar, D. (2022). Development of a Model for Evaluating the Efficiency of Transport Companies: PCA–DEA–MCDM Model. Axioms, 11(3), 1-33.
40. Stević, Ž., Pamučar, D., Puška, A. ve Chatterjee, P. (2020). Sustainable Supplier Selection in Healthcare Industries Using a New MCDM Method: Measurement of Alternatives and Ranking According to Compromise Solution (MARCOS). Computers & Industrial Engineering, 140, 1-15.
41. Stover, M. E. ve Leven, C. L. (1992). Methodological Issues in the Determination ofthe Quality of Life in Urban Areas, Urban Studies, 29(5), 737¬ 754.
42. Sufian, A. J. M. (1993). A Multivariate Analysis of the Determinants of Urban Quality of Life in the World's Largest Metropolitan Areas. Urban Studies, 30(8), 1319-1329.
43. Torkayesh, A. E., Ecer, F., Pamucar, D. ve Karamaşa, Ç. (2021). Comparative Assessment of Social Sustainability Performance: Integrated Data-Driven Weighting System and CoCoSo Model. Sustainable Cities and Society, 71, 1-14.
44. Torlak, S. E. ve Yavuzçehre, P. S. (2008). Denizli Kent Yoksullarının Yaşam Kalitesi Üzerine bir İnceleme. Çağdaş Yerel Yönetimler, 17(2), 23-44.
45. Tupenaite, L., Zavadskas, E. K., Kaklauskas, A., Turskis, Z. ve Seniut, M. (2010). Multiple Criteria Assessment of Alternatives for Built and Human Environment Renovation. Journal of Civil Engineering and Management, 16(2), 257-266.
46. Ulengin, B., Ulengin, F., Guvenc, U. (1998). Urban Quality of Life in Istanbul: Priorities and Segmentation, 38th Congress of the European Regional Science Association: Europe Quo Vadis? - Regional Questions at the Turn of the Century, 28 August - 1 September 1998, Vienna, Austria
47. Vitianingsih, A. V., Othman, Z., Baharin, S. S. K. ve Suraji, A. (2022). Empirical Study of a Spatial Analysis for Prone Road Traffic Accident Classification based on MCDM Method. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 13(5), 665-679.
48. Wang, T. C. ve Lee, H. D. (2009). Developing a Fuzzy TOPSIS Approach Based on Subjective Weights and Objective Weights. Expert Systems with Applications, 36(5), 8980-8985.
49. Wang, Y. M. ve Luo, Y. (2010). Integration of Correlations With Standard Deviations for Determining Attribute Weights in Multiple Attribute Decision Making. Mathematical and Computer Modelling Volume, 51(1–2), 1–12.
50. Wang, C. N., Nguyen, N. A. T. ve Dang, T. T. (2022a). Offshore Wind Power Station (OWPS) Site Selection Using a Two-Stage MCDM-Based Spherical Fuzzy Set Approach. Scientific Reports, 12(1), 1-21.
51. Wang, C. N., Le, T. Q., Chang, K. H. ve Dang, T. T. (2022b). Measuring Road Transport Sustainability Using MCDM-Based Entropy Objective Weighting Method. Symmetry, 14(5), 1-19.
52. Yakıt, O. (2015). Ürün Geliştirme Sürecinin İyileştirilmesinde Kalite Fonksiyon Göçerimi: Bir Üretim İşletmesinde Uygulama. (Doktora Tezi). Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Isparta.
53. Yakıt, O. (2017). Kalite Fonksiyon Göçeriminde Kullanılan Nihai Sıralama Yönteminde Üç Nihai Sıralama Değerinin Birer Tamsayı Şeklinde Çıkmamasının TOPSIS Yöntemi İle Çözümlenmesi. Sakarya İktisat Dergisi, 6(2), 17-40.
54. Yakowitz, D. S., Lane, L. J., Szidarovszky, F. (1993). Multi-Attribute Decision Making: Dominance with Respect to an Importance Order of the Attributes, Applied Mathematics and Computation, 54(2-3): 167- 181.
55. 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.
56. Zavadskas, E. K., Kaklauskas, A., Sarka, V. (1994). The New Method of Multicriteria Complex Proportional Assessment of Projects. Technol Econ Dev Econ, 1(3):131–9.