Yıl: 2022 Cilt: 11 Sayı: 2 Sayfa Aralığı: 30 - 54 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.15659/jeim.11.2.001 İndeks Tarihi: 20-05-2023

OECD Ülkelerinde İnovasyon Performanslarının Entropy Tabanlı CODAS-WASPAS ve PSI Yöntemleriyle Değerlendirilmesi

Öz:
Amaç: Çalışmanın amacı OECD ülkelerinin pandemi sürecinin etkileri altında gerçekleştirdikleri inovasyon performanslarını değerlendirerek ülke yönetimlerine ve araştırmacılara önerilerde bulunmaktır. Yöntem: Değerlendirmeler, 2021 yılı Küresel İnovasyon İndeksi verileri kullanılarak bütünleşik karar verme yöntemleriyle gerçekleştirilmiştir. Entropy yöntemiyle inovasyon göstergelerinin ağırlıkları belirlenmiş, CODAS, WASPAS ve PSI yöntemleriyle de OECD ülkeleri inovasyon performansları bakımından sıralanmıştır. Bulgular: OECD ülkelerinin yerlerini belirleyen en önemli göstergenin Bilgi ve Teknoloji Çıktıları göstergesinin olduğu tespit edilmiştir. Ülkelerin inovasyon performansları bakımından yapılan sıralamalarında ise İsviçre, İsveç, ABD ve Güney Kore’nin üst sıralarda; Yunanistan, Meksika, Şili ve Kolombiya’nın da alt sıralarda yer aldığı görülmüştür. Sonuç ve Öneriler: Performans göstergelerinin ağırlıkları, inovasyon performansını yükseltmek isteyen OECD ülkelerinin yöneticilerine öncelikli olarak odaklanmaları gereken konuların neler olacağı konusunda ipuçları sunmaktadır. Kullanılan yöntemlerin oldukça farklı olmasına karşın ülkelerin üç farklı yöntemin çözümünde de benzer sıralarda yer alması, elde edilen sonuçların tutarlı olduğunu göstermektedir. Bununla birlikte ülkelerin inovasyon performansını etkileyebilecek diğer etkenlerin üzerinde araştırmalar yapılması gerektiği düşünülmektedir. Özgün Değer: Bu araştırmada, OECD ülkelerinin pandemiyle mücadele sürecinde gerçekleştirdikleri inovasyon performansları ele alınmıştır. Bununla birlikte araştırmada ülkelerin inovasyon performansları Entropy, CODAS, WASPAS ve PSI olmak üzere dört farklı yöntemin bütünleşik bir şekilde kullanılmasıyla değerlendirilmiştir
Anahtar Kelime:

Evaluation of Innovation Performances in OECD Countries by Entropy-Based CODAS-WASPAS and PSI Methods

Öz:
Aim: The aim of the study is to make suggestions to country governments and researchers by evaluating the innovation performances of OECD countries carry through under the effects of the pandemic process. Method: Evaluations were made with integrated decision-making methods using the Global Innovation Index data for 2021. The weights of innovation indicators were determined by the Entropy method, and OECD countries were ranked in terms of innovation performance with the CODAS, WASPAS and PSI methods. Results: It has been determined that the most important indicator determining the position of OECD countries is the Information and Technology Outputs indicator. It was seen that in the rankings of countries in terms of innovation performance Switzerland, Sweden, the USA and South Korea were at the top; Greece, Mexico, Chile and Colombia were also in the lower ranks. Conclusion and Recommendations: The weights of the performance indicators provide clues to the managers of OECD countries that want to improve their innovation performance about which topics they should focus on primarily. Despite the fact that the methods used are quite different, the fact that the countries’ being in similar ranks in the solution of all three different methods shows that the results obtained are consistent. However, it is thought that research should be done on other factors that may affect the innovation performance of countries. Originality: In this research, innovation performances of OECD countries in the process of fight against the pandemic are discussed. Nevertheless, the innovation performances of the countries in the research were evaluated by using four different methods, as Entropy, CODAS, WASPAS and PSI in an integrated manner.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • Adam, F., (2014), Measuring National Innovation Performance: The Innovation Union Scoreboard Revisited, New York: Springer.
  • Aytekin, A., Ecer, F., Korucuk, S., ve Karamaşa, Ç. (2022). Global Innovation Efficiency Assessment of EU Member and Candidate Countries via DEA-EATWIOS Multi-criteria Methodology. Technology in Society, 68, 101896.
  • Corejova, T., ve Al Kassiri, M. (2017). Comparison of Innovation Performance Within Visegrad Countries. In Advances in Applied Economic Research (pp. 139-149). Springer, Cham.
  • Corrente, S., Garcia-Bernabeu, A., Greco, S., ve Makkonen, T. (2021). Robust Measurement of Innovation Performances in Europe with a Hierarchy of Interacting Composite Indicators. Economics of Innovation and New Technology, 1-18.
  • Çakır, S., ve Perçin, S. (2013), “AB Ülkelerinde Bütünleşik Entropy Ağırlık-TOPSIS Yöntemiyle Ar-Ge Performansının Ölçülmesi”. Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32(1), 77-93.
  • Bakır, S., ve Çakır, S. (2021), “Seçilmiş Ülkelerin Yenilik Performanslarının Bütünleşik Critic-Evamix Yöntemleriyle Ölçümü”. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 17(4), 971-992.
  • Ecer, F., ve Aycin, E. (2022). Novel Comprehensive MEREC Weighting-Based Score Aggregation Model for Measuring Innovation Performance: The Case of G7 Countries. Informatica, 1-31.
  • Erdin, C., ve Çağlar, M. (2022). National İnnovation Efficiency: A DEA-Based Measurement Of OECD Countries. International Journal of Innovation Science, (ahead-of-print). Garcia-Bernabeu, A., Cabello, J. M., & Ruiz, F. (2020). A Multi-Criteria Reference Point Based Approach For Assessing Regional İnnovation Performance İn Spain. Mathematics, 8(5), 797
  • Hajek, P., ve Henriques, R. (2017). Modelling innovation performance of European regions using multi-output neural networks. PloS one, 12(10), 1-21.
  • Karadeniz Yılmaz, Y., Yılmaz, M., Yiğitbaşı, M. E., ve Çoban, O. (2016), “İnovasyon İndeksi Yardımıyla Türkiye’de İllerin Rekabetçilik Analizi: Düzey-III Örneği”. Sosyoekonomi, 24(30), 71-90.
  • Kaynak, S., Altuntaş, S., Dereli, T., (2017), “Comparing The Innovation Performance of EU Candidate Countries: An Entropy-Based TOPSIS Approach”, Economic Research, 30, 31-54.
  • Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., ve Antucheviciene, J. (2016), “A New Combinative Distance-based Sssessment (CODAS) Method for Multi-criteria Decision- making”. Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, 50(3), 25-44.
  • Li, X., Wang, K., Liu, L., Xin, J., Yang, H., ve Gao, C. (2011), “Application of the Entropy Weight and TOPSIS Method in Safety Evaluation of Coal Mines”. Procedia Engineering, 26, 2085-2091.
  • Madić, M., Antucheviciene, J., Radovanović, M., ve Petković, D. (2017), “Determination of Laser Cutting Process Conditions Using The Preference Selection Index Method”. Optics ve Laser Technology, 89, 214-220.
  • Maniya, K., ve Bhatt, M. G. (2010), “A selection of Material Using a Novel Type Decision-making Method: Preference Selection Index Method”. Materials and Design, 31, 1785-1789.
  • Minarcíková, E. (2015), “MCDM Methods: Alternative for Evaluation Regional Innovation Performance”, European Conference on Innovation and Entepreneurship, 773- 780.
  • OECD. (2005) Innovation Policy and Performance, A Cross-Country Comparison, OECD Publishing: Paris.
  • Ozkaya G, Timor M, Erdin C. Science, Technology and Innovation Policy Indicators and Comparisons of Countries through a Hybrid Model of Data Mining and MCDM Methods. Sustainability. 2021; 13(2):694.
  • Paas, T., Poltimäe, H. (2010), A comparative analysis of national innovation performance: The Baltic States in the EU context. University of Tartu Faculty of Economics and Business Administration Working Paper, (78)
  • Peyravi, B. (2017). Assessment of National Innovation Performance of The Baltic Countries. In 9th International Scientific Conference “Business and Management 2016”.
  • Rammel, C., (2003), Sustainable Development And Innovations:Lessons From The Red Queen, International Journal of Sustainable Development, 6: 395–416.
  • Sachs, J. D., Kroll, C., Lafortune, G., Fuller, G., Woelm, F., (2021), Sustainable Development Report 2021: The Decade of Action fort he Sustainable Development Goals, Cambridge University Press.
  • Savrul, M., ve Incekara, A. (2015). The Effect Of R&D İntensity On İnnovation Performance: A Country Level Evaluation. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 210, 388- 396.
  • Schumpeter, J. A. (1934), The Theory of Economic Development. Harvard Univerisity Press, Cambridge MA.
  • Solow, R. (1957), Technical Change And The Aggregate Production Function. Review of Economics and Statistics, 39, 312-320.
  • Sürdürülebilir Kalkınma 2030 Hedefleri İhtisas Komitesi, erişim tarihi: 01.03.2022, https://www.unesco.org.tr/Pages/108/219/S%C3%BCrd%C3%BCr%C3%BClebilir- Kalk%C4%B1nma-2030-Hedefleri-%C4%B0htisas-Komitesi
  • Simic, V., Karagoz, S., Deveci, M., Aydın, N. (2021), “Picture Fuzzy Extension of the CODAS Method for Multi-criteria Vehicle Shredding Facility Location”. Expert Systems with Applications, 175, 114644.
  • Tuş, A., Aytaç Adalı, E. (2018), “CODAS ve PSI Yöntemleri ile Performans Değerlendirmesi”. Alphanumeric Journal, 6(2), 243-256.
  • WIPO. (2021). Global Innovation Index 2021: Tracking Innovation through the COVID- 19 Crisis. Geneva: World Intellectual Property Organization.
  • World Economic Forum, (2020), Global Competitiveness Report, Geneva.
  • Wu, J., Sun, J., Liang, L., Zha, Y. (2011), “Determination of Weights for Ultimate Cross Efficiency Using Shannon Entropy.” Expert Systems with Applications, 38(5), 5162- 5165.
  • Zavadskas, E. K., Turskis, Z., Antucheviciene, J., Zakarevicius, A. (2012), “Optimization of Weighted Aggregated Sum Product Assessment”. Elektronika ir elektrotechnika, 122(6), 3-6.
  • Zhang, H., Gu, C.-l., Gu, L.-W., Zhang, Y. (2011), “The Evaluation of Tourism Destination Competitiveness by TOPSIS ve Information Entropy – A Case in The Yangtze River Delta of China”. Tourism Management, 32(2), 443-451.
APA DURAN Z, TAVLAN SOYDAN N (2022). OECD Ülkelerinde İnovasyon Performanslarının Entropy Tabanlı CODAS-WASPAS ve PSI Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. , 30 - 54. 10.15659/jeim.11.2.001
Chicago DURAN ZAFER,TAVLAN SOYDAN NURDANUR OECD Ülkelerinde İnovasyon Performanslarının Entropy Tabanlı CODAS-WASPAS ve PSI Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. (2022): 30 - 54. 10.15659/jeim.11.2.001
MLA DURAN ZAFER,TAVLAN SOYDAN NURDANUR OECD Ülkelerinde İnovasyon Performanslarının Entropy Tabanlı CODAS-WASPAS ve PSI Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. , 2022, ss.30 - 54. 10.15659/jeim.11.2.001
AMA DURAN Z,TAVLAN SOYDAN N OECD Ülkelerinde İnovasyon Performanslarının Entropy Tabanlı CODAS-WASPAS ve PSI Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. . 2022; 30 - 54. 10.15659/jeim.11.2.001
Vancouver DURAN Z,TAVLAN SOYDAN N OECD Ülkelerinde İnovasyon Performanslarının Entropy Tabanlı CODAS-WASPAS ve PSI Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. . 2022; 30 - 54. 10.15659/jeim.11.2.001
IEEE DURAN Z,TAVLAN SOYDAN N "OECD Ülkelerinde İnovasyon Performanslarının Entropy Tabanlı CODAS-WASPAS ve PSI Yöntemleriyle Değerlendirilmesi." , ss.30 - 54, 2022. 10.15659/jeim.11.2.001
ISNAD DURAN, ZAFER - TAVLAN SOYDAN, NURDANUR. "OECD Ülkelerinde İnovasyon Performanslarının Entropy Tabanlı CODAS-WASPAS ve PSI Yöntemleriyle Değerlendirilmesi". (2022), 30-54. https://doi.org/10.15659/jeim.11.2.001
APA DURAN Z, TAVLAN SOYDAN N (2022). OECD Ülkelerinde İnovasyon Performanslarının Entropy Tabanlı CODAS-WASPAS ve PSI Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Girişimcilik ve İnovasyon Yönetim Dergisi, 11(2), 30 - 54. 10.15659/jeim.11.2.001
Chicago DURAN ZAFER,TAVLAN SOYDAN NURDANUR OECD Ülkelerinde İnovasyon Performanslarının Entropy Tabanlı CODAS-WASPAS ve PSI Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Girişimcilik ve İnovasyon Yönetim Dergisi 11, no.2 (2022): 30 - 54. 10.15659/jeim.11.2.001
MLA DURAN ZAFER,TAVLAN SOYDAN NURDANUR OECD Ülkelerinde İnovasyon Performanslarının Entropy Tabanlı CODAS-WASPAS ve PSI Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Girişimcilik ve İnovasyon Yönetim Dergisi, vol.11, no.2, 2022, ss.30 - 54. 10.15659/jeim.11.2.001
AMA DURAN Z,TAVLAN SOYDAN N OECD Ülkelerinde İnovasyon Performanslarının Entropy Tabanlı CODAS-WASPAS ve PSI Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Girişimcilik ve İnovasyon Yönetim Dergisi. 2022; 11(2): 30 - 54. 10.15659/jeim.11.2.001
Vancouver DURAN Z,TAVLAN SOYDAN N OECD Ülkelerinde İnovasyon Performanslarının Entropy Tabanlı CODAS-WASPAS ve PSI Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Girişimcilik ve İnovasyon Yönetim Dergisi. 2022; 11(2): 30 - 54. 10.15659/jeim.11.2.001
IEEE DURAN Z,TAVLAN SOYDAN N "OECD Ülkelerinde İnovasyon Performanslarının Entropy Tabanlı CODAS-WASPAS ve PSI Yöntemleriyle Değerlendirilmesi." Girişimcilik ve İnovasyon Yönetim Dergisi, 11, ss.30 - 54, 2022. 10.15659/jeim.11.2.001
ISNAD DURAN, ZAFER - TAVLAN SOYDAN, NURDANUR. "OECD Ülkelerinde İnovasyon Performanslarının Entropy Tabanlı CODAS-WASPAS ve PSI Yöntemleriyle Değerlendirilmesi". Girişimcilik ve İnovasyon Yönetim Dergisi 11/2 (2022), 30-54. https://doi.org/10.15659/jeim.11.2.001