OECD VE AB ÜYESİ ÜLKELERİN İNOVASYON PERFORMANSLARININ MEREC-MARCOS BÜTÜNLEŞİK MODELİ İLE ÖLÇÜMÜ

Abstract

ÖZ: Bu çalışmada, Organization for Economic Co-operation and Development (OECD) ve Avrupa Birliği (AB)’ye üye 34 ülkenin inovasyon performansının Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri ile ölçülmesi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda, alternatif ve kriterlerin belirlenmesinde ülkeleri inovasyon kapasitelerine ve başarılarına göre sıralayan Küresel İnovasyon Endeksi (KİE) veri tabanı kullanılmıştır. MEthod based on the Removal Effects of Criteria (MEREC) tekniği, kriterlerin ağırlıklandırılması için kullanılırken, Measurement of Alternatives and Ranking according to COmpromise Solution (MARCOS) yöntemi ise alternatiflerin performansları doğrultusunda sıralanması için kullanılmıştır. Sonuçların hassasiyetini ve güvenilirliğini test etmek amacıyla iki aşamalı bir duyarlılık analizi gerçekleştirilmiştir. İlk aşamada farklı tekniklerle (Entropy, Eşit ağırlık) kriter ağırlıkları yeniden hesaplanmış ve analiz tekrarlanmıştır. İkinci aşamada ise MARCOS yöntemi ile elde edilen sonuçlar farklı ÇKKV yöntemleri (Proximity Indexed Value (PIV), Range of Value (ROV), Simple Additive Weighting (SAW), Combined Compromise Solution (CoCoSo)) ile karşılaştırılmıştır. Farklı kriter ağırlıkları ve farklı yöntemlerle elde edilen sıralamaların birebir aynı olmadığı, küçük sapmalar gösterdiği tespit edilmiştir. ABSTRACT: This study aimed to measure the innovation performance of 34 “Organisation for Economic Co-operation and Development” (OECD) and “European union” (EU) member countries using Multi Criteria Decision Making (MCDM) methods. Accordingly, the Global Innovation Index (GII) database, which ranks countries according to their innovation capacities and achievements, was used to determine alternatives and criteria. The MEthod based on the Removal Effects of Criteria (MEREC) was used to weight the criteria and the Measurement of Alternatives and Ranking according to COmpromise Solution (MARCOS) method was preferred to rank the alternatives according to their performance. A two-stage sensitivity analysis was applied for testing the reliability of the results. In the first stage, criteria weights were recalculated using different methods (Entropy, Equal Weight) and the analysis was repeated. In the second stage, the results obtained with the MARCOS method were compared with different MCDM methods Proximity Indexed Value (PIV), Range of Value (ROV), simple additive weighting (SAW), Combined Compromise Solution (CoCoSo)). It has been determined that the rankings obtained with different criterion weights and different methods are not exactly the same and show small deviations.

Keywords

• i̇novasyon performansı
• çkkv
• merec
• marcos
• innovation performance
• mcdm