Determination of countries' position using Better Life Index: The entropy based MULTIMOORA approach
Yükleniyor...
Tarih
2018
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
The most significant requirement for people to maintain their livescomfortably, is to have a specific level of welfare. Therefore, a country having a high levelof welfare is preferred as a livable country. This has significant influences on theeconomies of countries. One of most significant researches conducted for determining thewelfare levels of countries is the Better Life Index (BLI) research conducted byOrganization for Economic Co-operation and Development (OECD) every year on aregular basis. With this research, 38 countries are ranked based on main criteria and subcriteria,but a general ranking is not made. The aim of this study is to rank the countries byusing Better Life Index data created by OECD. In the study, the criterion weights weredetermined and then, the countries were ranked with MULTIMOORA method. Then, therelationship between ranking of countries and their Human Development Index (HDI) rankings were investigated with Spearman’s Rank Correlation Coefficient and the resultswere interpreted.
Kişilerin yaşamlarını rahat bir şekilde sürdürebilmeleri için en önemli koşul refah düzeyinin belirli bir seviyede olmasıdır. Dolayısıyla, iyi bir refah düzeyi olan ülke yaşanılabilir ülke olarak tercih edilmektedir. Bu durum, ülkelerin ekonomileri üzerinde ciddi etkiler yaratmaktadır. Ülkelerin refah düzeyini belirlemek adına yapılan araştırmaların en önemlilerinden biri Ekonomik Kalkınma ve İşbirliği Örgütü (Organisation for Economic Co-operation and Development: OECD) tarafından her yıl düzenli olarak gerçekleştirilen Daha İyi Yaşam Endeksi (Better Life Index: BLI) araştırmasıdır. Bu araştırma ile 38 ülke ana kriterler ve alt kriterler bazında sıralanmakta ancak genel bir sıralama yapılmamaktadır. Bu çalışmanın amacı, OECD tarafından oluşturulan Daha İyi Yaşam Endeksi verilerini kullanarak ülkelerin sıralamalarını elde etmektedir. Çalışmada ilk olarak kriter ağırlıkları entropi ile belirlenmiş, daha sonrasında ise MULTIMOORA metodu ile ülkeler sıralanmıştır. Bu aşamadan sonra ise ülkelerin elde edilen sıralamaları ile İnsani Gelişme Endeksi (Human Development Index: HDI) sıralamaları arasındaki ilişki Spearman Sıra Korelasyon Katsayısı ile incelenmiş ve sonuçlar yorumlanmıştır.
Kişilerin yaşamlarını rahat bir şekilde sürdürebilmeleri için en önemli koşul refah düzeyinin belirli bir seviyede olmasıdır. Dolayısıyla, iyi bir refah düzeyi olan ülke yaşanılabilir ülke olarak tercih edilmektedir. Bu durum, ülkelerin ekonomileri üzerinde ciddi etkiler yaratmaktadır. Ülkelerin refah düzeyini belirlemek adına yapılan araştırmaların en önemlilerinden biri Ekonomik Kalkınma ve İşbirliği Örgütü (Organisation for Economic Co-operation and Development: OECD) tarafından her yıl düzenli olarak gerçekleştirilen Daha İyi Yaşam Endeksi (Better Life Index: BLI) araştırmasıdır. Bu araştırma ile 38 ülke ana kriterler ve alt kriterler bazında sıralanmakta ancak genel bir sıralama yapılmamaktadır. Bu çalışmanın amacı, OECD tarafından oluşturulan Daha İyi Yaşam Endeksi verilerini kullanarak ülkelerin sıralamalarını elde etmektedir. Çalışmada ilk olarak kriter ağırlıkları entropi ile belirlenmiş, daha sonrasında ise MULTIMOORA metodu ile ülkeler sıralanmıştır. Bu aşamadan sonra ise ülkelerin elde edilen sıralamaları ile İnsani Gelişme Endeksi (Human Development Index: HDI) sıralamaları arasındaki ilişki Spearman Sıra Korelasyon Katsayısı ile incelenmiş ve sonuçlar yorumlanmıştır.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Better Life Index, Entropy, MULTIMOORA, Human Development Index, Daha İyi Yaşam Endeksi, Entropi, MULTIMOORA, İnsani Gelişme Endeksi
Kaynak
Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
20
Sayı
2
Künye
Kılıç Depren, S., & Bağdatlı Kalkan, S. (2018). Determination of countries' position using Better Life Index: The entropy based MULTIMOORA approach. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(2), 353-366.
