Entropi Temelli Maut Yöntemi İle Yenilikçi Girişimlerin Faaliyetlerinin Değerlendirilmesi

Yıl 2019, Cilt: 12 Sayı: 2, 264 - 288, 29.04.2019

Nuri Ömürbek , Esin Kişi

https://doi.org/10.25287/ohuiibf.523943

Cited By: 4

Öz

Bu çalışmada farklı sektörlerden
100 girişimin yenilik faaliyetleri Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) Yöntemleri
ile değerlendirilmiştir. 100 girişimin 2014-2016 yılları arasındaki üç yıllık
dönem verileri TUİK resmi web sitesinden alınmıştır. Çalışmada Ar-Ge dışındaki
yenilik faaliyetleri; ürün yeniliği, süreç
yeniliği, pazarlama yeniliği ve organizasyonel yenilik faaliyetleri olarak
ayrılmıştır.Kriter ağırlıkları Entropi yöntemi ile hesaplanmıştır. 100 girişimin
yenilik faaliyetleri değerlendirilirken de Çok Kriterli Karar Verme yöntemlerinden
en çok faydayı sağlayan alternatifin seçimini amaçlayan MAUT (Multi
Attribute Utility Theory) yöntemi kullanılmıştır. Çalışmaya göre yenilik faaliyetleri değerlendirildiğinde pazarlama yeniliği açısından en iyi
performans İmalat Sanayi, en düşük performans Elektrik, Gaz, Buhar ve
İklimlendirme Üretimi ve Dağıtımı sektöründe; organizasyon yeniliği açısından en iyi performans Reklamcılık ve
Piyasa Araştırması, en düşük performans Bilgi ve İletişim sektöründe görülürken ürün yeniliği açısından
değerlendirildiğinde en iyi performans İmalat Sanayi, en düşük performans Mimarlık
ve Mühendislik, Teknik Test ve Analiz faaliyetleri alanında ve süreç yeniliği açısından da en yüksek
performans Madencilik ve Taş Ocakçılığı, en düşük performans finans ve sigorta
faaliyetlerinde izlenmektedir.

Anahtar Kelimeler

Çok Kriterli Karar Verme, Entropi, MAUT

Innovative Activities’ Evaluation of Innovative Firms with Maut Based on Entropy

Öz

In this study, innovation activities
of a hundred enterprises from different sectors have been evaluated by using Multi
Criteria Decision Making (MCDM) methods. These hundred enterprises’ 3-years
period data that belong to 2014-2016 years have been collected from the official
website of TUİK (Statistical Institute of Turkey). In this research, all innovation
activities except research and development activities are discussed. These activities
are defined as product and process innovations, marketing innovations and organisational
innovations. The determined criterion weights have been calculated with Entrophy
method. Then, the hundred enterprises’ innovation activities have been evaluated
by MAUT (Multi Attribute Utility Theory) method, which is a multicriteria decision
making method to select the highest value providing alternative. As a result;
in terms of marketing innovation, manufacturing industry has the best performance;
electric, gas, steamand air conditioning production and distribution has the worst
performance. Interms of organisational innovation, advertising and market research
has the best performance; information and communication sector has the worst performance.
In terms of product innovation, while the best performance belongs to manufacturing
industry, the worst performance belongs to the field of architectural and engineering,
technical testing and analysis activities. In terms of process innovation mining
and quarrying has the best performance and finance and insurance activities have
the worst performance.

Anahtar Kelimeler

Multi-CriteriaDecisionMaking, ENTROPY, MAUT, Innovation

Kaynakça

• Alp, İ.,Öztel, A. &Köse, M.S. (2015). Entropi tabanlı maut yöntemi ile kurumsal sürdürülebilirlik performansı ölçümü: bir vaka çalışması.Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 11 (2),65-81
• Ananda, J. &Herath, G. (2005). Evaluating public risk preferences in forest land-use choices using multi-attribute utility theory. Ecological Economics, 55(3), 408-419.
• Avermaete, T.,Viaene, J., Morgan, E.J., &Crawford, N. (2003). Determinants of innovation in small food firms. European Journal of Innovation Management, 6(1), 8-17.
• Bülbül, H. (2007). Türkiye’deki büyük gıda sanayi firmalarının rekabetçi ve yenilikçi uygulamalar. Hacettepe Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25 (1), 91-120
• Demircioglu, M.A. & Audretsch, D.B. (2017).Public sector innovation: the effect of universities. The Journal of Technology Transfer, 1-19.
• Drucker, P.F.,(2015).Innovation and entrepreneurship – practice and principles. London and Newyork:Routledge Classics
• Eren, E., Alpkan, L., & Erol, Y. (2005). Temel fonksiyonel yeteneklerin firmanın yenilik ve finansal performansına etkileri.İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 1(7), 201-224.
• Güleş, H.K.,& Bülbül H. (2004). Yenilikçilik: işletmeler için stratejik rekabet aracı. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
• İrmiş, A. &Özdemir, L. (2011).Girişimcilik ve yenilik ilişkisi.Yönetim Bilimleri Dergisi, 9(1), 139-161.
• Konuşkan, Ö.&Uygun, Ö. (2014). Çok nitelikli karar verme (maut) yöntemi ve bir uygulaması. International Symposium on Innovative Technologies in Engineering and Science,18-20 Haziran 2014, 1404-1412.
• Lezki, Ş., (2016). İşletmelerde karar verme teknikleri. Eskişehir: Anadolu Üniversitesi Yayınları
• Loetscher, T. &Keller, J. (2002). A decision support system for selecting sanitation systems in developing countries. Socio-Economic Planning Sciences, 36(4), 267-290.
• Lopes Y.G. &AlmeidaA.T. (2015).Assessment of synergies for selecting a project portfolio in the petroleum industry based on a multi-attribute utility function. Journal of Petroleum Science and Engineering, 126, 131-140.
• Kim, S.K.,&Song, O. (2009). A MAUT approach for selecting a dismantling scenario for the thermal column in KRR-1. Annals of Nuclear Energy, 36(2), 145-150.
• Oslo Kılavuzu, (2005). Yenilik verilerinin toplanması ve yorumlanması için ilkeler, OECD/Avrupa Birliği
• Ömürbek, N., Delibaş, D., & Altın, F.G. (2017). Entropi temelli maut yöntemine göre devlet üniversiteleri kütüphanelerinin değerlendirilmesi. Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi, 13, 72-89.
• Özdemir, A., (2016). Karar modelleri, Eskişehir: Anadolu Üniversitesi Yayınları.
• Rao, V.R. (2007).Decision making in the manufacturing environment using graph the oryand fuzzy multiple attribute decision making methods, London: Springer.
• Saatcioglu, C. (2005). Science and technology policies which was applicated by national innovation system framework-the cases of EU, Israel and Turkey. Anadolu University Journal of Social Sciences, 5(1), 179-198.
• Şenses, F.,&Taymaz, E. (2003). Unutulan bir toplumsal amaç: sanayileşme ne oluyor? ne olmalı?. İktisat Üzerine Yazılar II: İktisadi Kalkınma, Kriz ve İstikrar, 429-461.
• Şahin, A. (2009). mersin’de faaliyet gösteren küçük ve orta büyüklükteki işletmelerin yenilik faaliyetlerinin ölçülmesi.Doğuş Üniversitesi Dergisi, 10 (2), 259-271
• Turan, G., (2015).Çok kriterli karar verme yöntemleri, Bursa: Dora Yayınları.
• Türkiye İstatistik Kurumu (2016). Yenilik araştırması, (Web: http://www.tuik.gov.tr/PreHaberBultenleri.do?id=24864),18.07.2018.
• Wang, S.O.,Wee, Y.P. &Ofori, G., (2002). DSSDSS: A decision support system for dewatering systems selection. Building and Environment, 37, 625-645.
• Wang, T.C. &Hsu, J.C. (2004). Evaluation of the business operation performance of the listing companies by applying topsıs method. 2004 IEEE International Conference on Systems, 10-13 October 2004, 1286-1291.
• Yoon, K.P.,&Hwang, C.L. (1995). Multiple attribute decision making: an introduction. (Vol. 104). Sagepublications.
• Zerenler, M., Türker N., &Şahin E.(2007).Küresel teknoloji, araştırma-geliştirme (ar-ge) ve yenilik ilişkisi, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi,17, 654-667.
• Zietsman,J.,Rilett, L.R., &Kim, S.J. (2003).Sustainabletransportationperformancemeasuresfordevelopingcommunities. Technical Report Documentation,(No.SWUTC/03/167128-1,).