Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

OECD ÜLKELERİNİN İNOVASYON PERFORMANSLARININ CRITIC TEMELLİ OCRA YÖNTEMİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Yıl 2023, Cilt: 28 Sayı: 1, 35 - 54, 31.01.2023

Öz

Teknolojik gelişmelerin, küreselleşmenin ve rekabet seviyelerinin her geçen gün artığı bir ortamda inovasyon faaliyetleri, bu faaliyetlerin performansları ve verimlilikleri giderek önem kazanmaktadır. Ülkelerin inovasyon verimliliklerindeki ve performanslarındaki başarı, sürekli gelişme gösteren teknolojiye sağladıkları uyumu göstermektedir. Dolayısıyla ülkelerin ekonomik gelişmişliğini ve rekabet gücünü artırabilmesi için inovasyon faaliyetlerinde yüksek başarı göstermesi gerekmektedir. Bu çalışmanın amacı, OECD üyesi ülkelerin 2021 yılı inovasyon performanslarını ölçmektir. Çalışmada kriterlerin önem dereceleri CRITIC yöntemi ile belirlenmiş, ardından ülkelerin inovasyon performansları OCRA yöntemi ile değerlendirilmiştir. Küresel İnovasyon Endeksi raporunda yer alan; kurumlar, beşeri sermaye ve araştırma, altyapı, piyasaların gelişmişliği, ticari gelişmişlik, yaratıcı çıktılar, bilgi ve teknoloji çıktıları kriterlerine ait yirmi bir alt kriter kullanılmıştır. Analiz sonucuna göre en önemli alt kriterlerin ekolojik sürdürülebilirlik olduğu belirlenmiştir. İsviçre, İsveç ve ABD küresel inovasyon performansı bakımından en iyi performansı gösteren ülkeler olmuştur. Bununla birlikte en düşük inovasyon performansı sergileyen ülkeler ise Kolombiya, Şili ve Kosta Rika olmuştur.

Destekleyen Kurum

yok

Proje Numarası

yok

Kaynakça

  • 1. ALTINTAŞ, F. F. (2020). “İnovasyon ve Lojistik Boyutları Arasındaki İlişkiye Yönelik Ampirik Bir Araştırma”, Business and Economics Research Journal,11(4), 1049-1067.
  • 2. ALTINTAŞ, F. F. (2021). “Karadeniz Ekonomik İşbirliği Örgütü’ne Üye Ülkelerin İnovasyon Performanslarının CRITIC Tabanlı Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ile İncelenmesi”, Karadeniz Araştırmaları, XVIII(71), XVIII(71), 547-570.
  • 3. ARAS, G., TEZCAN, N., KUTLU FURTUNA, Ö. ve AYBARS, A. (2014). “Firmaların Ar-Ge İnovasyon Performansının Stratejik Analizi”, İstanbul Ticaret Odası Özkaracan Matbaacılık, İstanbul.
  • 4. AY TÜRKMEN, M. ve AYNAOĞLU, Y. (2017). “Küresel Rekabet Endeksi Göstergelerinin Küresel İnovasyon Endeksi Üzerindeki Etkisi”, BMIJ, 5(4), 257-282.
  • 5. AYÇİN E. ve ÇAKIN, E. (2019). “Ülkelerin İnovasyon Performanslarının Ölçümünde Entropi ve MABAC Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Bütünleşik Olarak Kullanılması”, Akdeniz İİBF Dergisi, 19(2), 326-351.
  • 6. AYTEKİN, 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, 1-11.
  • 7. BAYKUL, A. (2022). “İnovasyonun Belirleyicileri: Küresel İnovasyon Endeksi Üzerinde Bir Araştırma”, Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 7(1), 52-66.
  • 8. CHATTERJEE, P. ve CHAKRABORTY, S. (2012). “Material Selection Using Preferential Ranking Methods”, Materials and Design, 35, 384-393.
  • 9. ÇAKIN, E. ve ÖZDEMİR, A. (2020). “Ülkelerin İnovasyon Performanslarının Ölçülmesinde Yapay Sinir Ağları, Bulanık DEMATEL Tabanlı Analitik Ağ Süreci ve Ağırlık Kısıtlı Veri Zarflama Analizi Yaklaşımlarının Bütünleşik Olarak Kullanılması ve Bir Uygulama”, Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 21(2), 287-314.
  • 10. DAM, M. M. (2017). Ar & Ge İnovasyon ve Ekonomik Büyüme, Ekin Yayınevi, Ankara.
  • 11. DIAKOULAKI, D., MATROTAS, G. ve PAPAYANNAKIS, L. (1995). “Determining Objective Weights in Multiple Criteria Problems: The CRITIC Methods”, Computers Ops Res., 22(7), 763-770.
  • 12. ECER, F. (2020). Çok Kriterli Karar Verme: Geçmişten Günümüze Kapsamlı Bir Yaklaşım, Seçkin Yayınevi, Ankara.
  • 13. FRANCO, C. ve OLIVEIRA, R. H. (2017). “Input and Output of Innovation: Analysis of BRICS Theme 6 – Innovation Technology and Competitiveness”, RAI Revista de Administraçao, 14, 79-89.
  • 14. GII, (2022). Global Innovation Indeks. https://www.globalinnovationindex.org/about-gii#history, 08.03.2022.
  • 15. GOMES, L. A., SANTOS, A. F., PINHEIRO, C. T., GOIS, J. C. ve QUINA, M. J. (2020). “Screening of Waste Materials as Adjuvants for Drying Sewage Sludge based on Environmental, Technical and Economic Criteria”, Journal of Cleaner Production, 259, 1-10.
  • 16. GÜRTUNA, F. ve POLAT, U. (2020). “Küresel İnovasyon Endeksi Verilerinin Kümeleme Analizi ile Değerlendirilmesi”, Çukurova Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 35(2), 551-565.
  • 17. HANCIOĞLU, Y. (2016). “Küresel İnovasyon Endeksini Oluşturan İnovasyon Girdi ve Çıktı Göstergeleri Arasındaki İlişkinin Kanonik Korelasyon Analizi ile İncelenmesi: OECD Örneği”, AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 16(4), 131-157.
  • 18. İNEL, M. N. ve TÜRKER, M. V. (2016). “Ulusal İnovasyon Performansının Ölçümü için Çok Nitelikli Karar Verme Teknikleri ile Bir Model Denemesi”, Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 38(2), 147-166.
  • 19. JANKOWSKA, B., MATYSEK-Jedrych, A. ve MROCZEK-DABROWSKA, K. (2017). “Efficiency of National Innovation Systems-Poland and Bulgaria in the Context of the Global Innovation Index”, Comparative Economic Research, 20(3), 77- 94.
  • 20. KIJEK, A. ve KIJEK, T. (2010). “The Analysis of Innovation Input-Output Relationships in EU Member States”, Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe, 13(3), 93-106.
  • 21. MADIC, M., PETKOVIC, D. ve RADOVANOVIC, M. (2015). “Selection of Non-Conventional Machining Processes Using the OCRA Method”, Serbian Journal of Management, 10(1), 61-73.
  • 22. MURAT, D. (2020). “The Measurment of Innovation Performannce in OECD Countries”, Yönetim Ekonomi ve Araştırma Dergisi, 18(4), 209-226.
  • 23. OECD- EUROSTAT (2005). Oslo Manual: Guidelines for Collecting and Interpreting Inovation Data. https://ec.europa.eu/eurostat/documents/3859598/5889925/OSLO-EN.PDF/60a5a2f5-577a-4091-9e09-9fa9e741dcf1?version=1.0, 09.03.2022.
  • 24. ORALHAN, B. ve BÜYÜKTÜRK, M. A. (2019). “Avrupa Birliği Ülkeleri ve Türkiye’nin İnovasyon Performansının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Kıyaslanması”, Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 16, 471-484.
  • 25. PARKAN, C. ve WU, M. L. (1999a). “Measuring the Performance of Operations of Hong Kong’s Manufacturing Industries”, European Journal of Operational Research, 118, 235-258.
  • 26. PARKAN, C. ve WU, M. L. (1999b). “Decision-Making and Performance Measurement Models with Applications to Robot Selection”, Computers & Industrial Engineering, 36, 503-523.
  • 27. SATICI, S. (2021). “Ülkelerin İnovasyon Performansının CRITIC Temelli WASPAS Yöntemleri ile Değerlendirilmesi”, Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 16(2), 91-104.
  • 28. SOHN, S. Y., KIM, D. H. ve JEON, S. Y. (2016). “Re-Evaluation of Global Innovation Index Based on a Structural Equation Model”, Technology Analysis & Strategic Management, 28(4), 492-505.
  • 29. TAŞ, S. (2017). “İnovasyon, Eğitim ve Küresel İnovasyon Endeksi”, Bilge Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 1(1), 99-123.
  • 30. ULUDAĞ, A. S. ve DOĞAN, H. (2021). “Üretim Yönetiminde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri: Literatür, Teori ve Uygulama”, Nobel Yayınevi, Ankara.
  • 31. WONGLIMPIYARAT, J. (2010). “Innovation Index and the Innovative Capacity of Nations”, Futures, 42, 247-253.

EVALUATION OF INNOVATION PERFORMANCES OF OECD COUNTRIES BY CRITIC-BASED OCRA METHOD

Yıl 2023, Cilt: 28 Sayı: 1, 35 - 54, 31.01.2023

Öz

The efficiency and performances of innovation activities are becoming more important in a world where technical advancements, globalization, and competitiveness levels are increasing day by day. The success of the countries in their innovation efficiency and performance shows their adaptation to the constantly developing technology. Thus, countries need to perform high success in innovation activities in order to increase their economic development and competitiveness. The aim of this study is to measure the innovation performance of member countries of OECD in 2021. In the study, the importance levels of the criteria were determined by the CRITIC method, and then the innovation performances of the countries were evaluated with the OCRA method. In the Global Innovation Index report; twenty-one sub-criteria of institutions, human capital and research, infrastructure, market sophistication, business sophistication, creative outputs, knowledge and technology outputs were used. According to the results of the analysis, it was determined that the most important sub-criteria was ecological sustainability. Switzerland, Sweden and the USA were the top performers in terms of global innovation performance. In addition, the countries with the lowest innovation performance were Colombia, Chile and Costa Rica.

Proje Numarası

yok

Kaynakça

  • 1. ALTINTAŞ, F. F. (2020). “İnovasyon ve Lojistik Boyutları Arasındaki İlişkiye Yönelik Ampirik Bir Araştırma”, Business and Economics Research Journal,11(4), 1049-1067.
  • 2. ALTINTAŞ, F. F. (2021). “Karadeniz Ekonomik İşbirliği Örgütü’ne Üye Ülkelerin İnovasyon Performanslarının CRITIC Tabanlı Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ile İncelenmesi”, Karadeniz Araştırmaları, XVIII(71), XVIII(71), 547-570.
  • 3. ARAS, G., TEZCAN, N., KUTLU FURTUNA, Ö. ve AYBARS, A. (2014). “Firmaların Ar-Ge İnovasyon Performansının Stratejik Analizi”, İstanbul Ticaret Odası Özkaracan Matbaacılık, İstanbul.
  • 4. AY TÜRKMEN, M. ve AYNAOĞLU, Y. (2017). “Küresel Rekabet Endeksi Göstergelerinin Küresel İnovasyon Endeksi Üzerindeki Etkisi”, BMIJ, 5(4), 257-282.
  • 5. AYÇİN E. ve ÇAKIN, E. (2019). “Ülkelerin İnovasyon Performanslarının Ölçümünde Entropi ve MABAC Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Bütünleşik Olarak Kullanılması”, Akdeniz İİBF Dergisi, 19(2), 326-351.
  • 6. AYTEKİN, 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, 1-11.
  • 7. BAYKUL, A. (2022). “İnovasyonun Belirleyicileri: Küresel İnovasyon Endeksi Üzerinde Bir Araştırma”, Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 7(1), 52-66.
  • 8. CHATTERJEE, P. ve CHAKRABORTY, S. (2012). “Material Selection Using Preferential Ranking Methods”, Materials and Design, 35, 384-393.
  • 9. ÇAKIN, E. ve ÖZDEMİR, A. (2020). “Ülkelerin İnovasyon Performanslarının Ölçülmesinde Yapay Sinir Ağları, Bulanık DEMATEL Tabanlı Analitik Ağ Süreci ve Ağırlık Kısıtlı Veri Zarflama Analizi Yaklaşımlarının Bütünleşik Olarak Kullanılması ve Bir Uygulama”, Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 21(2), 287-314.
  • 10. DAM, M. M. (2017). Ar & Ge İnovasyon ve Ekonomik Büyüme, Ekin Yayınevi, Ankara.
  • 11. DIAKOULAKI, D., MATROTAS, G. ve PAPAYANNAKIS, L. (1995). “Determining Objective Weights in Multiple Criteria Problems: The CRITIC Methods”, Computers Ops Res., 22(7), 763-770.
  • 12. ECER, F. (2020). Çok Kriterli Karar Verme: Geçmişten Günümüze Kapsamlı Bir Yaklaşım, Seçkin Yayınevi, Ankara.
  • 13. FRANCO, C. ve OLIVEIRA, R. H. (2017). “Input and Output of Innovation: Analysis of BRICS Theme 6 – Innovation Technology and Competitiveness”, RAI Revista de Administraçao, 14, 79-89.
  • 14. GII, (2022). Global Innovation Indeks. https://www.globalinnovationindex.org/about-gii#history, 08.03.2022.
  • 15. GOMES, L. A., SANTOS, A. F., PINHEIRO, C. T., GOIS, J. C. ve QUINA, M. J. (2020). “Screening of Waste Materials as Adjuvants for Drying Sewage Sludge based on Environmental, Technical and Economic Criteria”, Journal of Cleaner Production, 259, 1-10.
  • 16. GÜRTUNA, F. ve POLAT, U. (2020). “Küresel İnovasyon Endeksi Verilerinin Kümeleme Analizi ile Değerlendirilmesi”, Çukurova Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 35(2), 551-565.
  • 17. HANCIOĞLU, Y. (2016). “Küresel İnovasyon Endeksini Oluşturan İnovasyon Girdi ve Çıktı Göstergeleri Arasındaki İlişkinin Kanonik Korelasyon Analizi ile İncelenmesi: OECD Örneği”, AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 16(4), 131-157.
  • 18. İNEL, M. N. ve TÜRKER, M. V. (2016). “Ulusal İnovasyon Performansının Ölçümü için Çok Nitelikli Karar Verme Teknikleri ile Bir Model Denemesi”, Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 38(2), 147-166.
  • 19. JANKOWSKA, B., MATYSEK-Jedrych, A. ve MROCZEK-DABROWSKA, K. (2017). “Efficiency of National Innovation Systems-Poland and Bulgaria in the Context of the Global Innovation Index”, Comparative Economic Research, 20(3), 77- 94.
  • 20. KIJEK, A. ve KIJEK, T. (2010). “The Analysis of Innovation Input-Output Relationships in EU Member States”, Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe, 13(3), 93-106.
  • 21. MADIC, M., PETKOVIC, D. ve RADOVANOVIC, M. (2015). “Selection of Non-Conventional Machining Processes Using the OCRA Method”, Serbian Journal of Management, 10(1), 61-73.
  • 22. MURAT, D. (2020). “The Measurment of Innovation Performannce in OECD Countries”, Yönetim Ekonomi ve Araştırma Dergisi, 18(4), 209-226.
  • 23. OECD- EUROSTAT (2005). Oslo Manual: Guidelines for Collecting and Interpreting Inovation Data. https://ec.europa.eu/eurostat/documents/3859598/5889925/OSLO-EN.PDF/60a5a2f5-577a-4091-9e09-9fa9e741dcf1?version=1.0, 09.03.2022.
  • 24. ORALHAN, B. ve BÜYÜKTÜRK, M. A. (2019). “Avrupa Birliği Ülkeleri ve Türkiye’nin İnovasyon Performansının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Kıyaslanması”, Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 16, 471-484.
  • 25. PARKAN, C. ve WU, M. L. (1999a). “Measuring the Performance of Operations of Hong Kong’s Manufacturing Industries”, European Journal of Operational Research, 118, 235-258.
  • 26. PARKAN, C. ve WU, M. L. (1999b). “Decision-Making and Performance Measurement Models with Applications to Robot Selection”, Computers & Industrial Engineering, 36, 503-523.
  • 27. SATICI, S. (2021). “Ülkelerin İnovasyon Performansının CRITIC Temelli WASPAS Yöntemleri ile Değerlendirilmesi”, Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 16(2), 91-104.
  • 28. SOHN, S. Y., KIM, D. H. ve JEON, S. Y. (2016). “Re-Evaluation of Global Innovation Index Based on a Structural Equation Model”, Technology Analysis & Strategic Management, 28(4), 492-505.
  • 29. TAŞ, S. (2017). “İnovasyon, Eğitim ve Küresel İnovasyon Endeksi”, Bilge Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 1(1), 99-123.
  • 30. ULUDAĞ, A. S. ve DOĞAN, H. (2021). “Üretim Yönetiminde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri: Literatür, Teori ve Uygulama”, Nobel Yayınevi, Ankara.
  • 31. WONGLIMPIYARAT, J. (2010). “Innovation Index and the Innovative Capacity of Nations”, Futures, 42, 247-253.
Toplam 31 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Hatice Doğan 0000-0002-5952-5229

Proje Numarası yok
Yayımlanma Tarihi 31 Ocak 2023
Yayımlandığı Sayı Yıl 2023 Cilt: 28 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Doğan, H. (2023). OECD ÜLKELERİNİN İNOVASYON PERFORMANSLARININ CRITIC TEMELLİ OCRA YÖNTEMİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 28(1), 35-54.