Ülkelerin inovasyon performansının ölçülmesinde yapay sinir ağları, bulanık DEMATEL tabanlı analitik ağ süreci ve ağırlık kısıtlı veri zarflama nalizi yaklaşımlarının bütünleşik olarak kullanılması ve bir uygulama
Hybrid usage of artificial neural network, fuzzy DANP and assurance region dea model for measuring innovation performance of country
Yazar: ENVER ÇAKIN
Danışman: DOÇ. DR. ASLI ÖZDEMİR
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2017
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Analitik ağ süreci = Analytical network process ; Bulanık DEMATEL = Fuzzy DEMATEL ; Performans = Performance ; Performans değerlendirme = Performance evaluation ; Veri zarflama analizi = Data envelopment analysis ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yenilik = Innovation ; Yenilik stratejileri = Innovation strategies

Özet:
Çevresel değişimlerin hız kazandığı günümüz koşullarında rekabet ortamı uluslararası seviyeye taşınmış ve ülkeler de birbirleriyle rekabet eder konuma gelmeye başlamıştır. Ülkelerin diğer ülkelere göre güçlü bir ekonomik sisteme sahip olması ve sürdürülebilir bir büyüme elde etmesi için son yıllarda önem verdikleri ve stratejik bir kaynak olarak kullandıkları önemli rekabet araçlarından biri Ar-Ge ve inovasyona yönelik faaliyetlerdir. Tüm ülkeler Ar-Ge ve inovasyon konusunda sürekli yatırımlar yapmakta, konu ile ilgili farkındalık çalışmaları düzenlemekte ve inovasyonu teşvik edici politikalar geliştirmektedirler.
Bu çalışmada, Yapay Sinir Ağları (YSA), Bulanık DEMATEL Tabanlı Analitik Ağ Süreci (BDANP) ve Ağırlık Kısıtlı Veri Zarflama Analizi (AKVZA) yaklaşımlarını bütünleşik olarak kullanarak ülkelerin inovasyon performansını ölçen bir model geliştirilmiştir. Küresel İnovasyon Endeksi raporları kapsamında ele alınan 21 adet inovasyon performans göstergesi dikkate alınarak öncelikle YSA ile bu kriterler arasındaki ilişkiler belirlenmiştir. Daha sonra bu ilişkiler BDANP yönteminde kullanılarak kriterlerin önem dereceleri hesaplanmış ve son olarak da bu önem dereceleri ağırlık kısıtı olarak AKVZA yönteminde kullanılarak toplam 104 ülkenin 2012, 2013, 2014 ve 2015 yıllarındaki inovasyon performansları ölçülmüştür. Çalışmadan elde edilen sonuçlar hem Küresel İnovasyon Endeksi hem de klasik VZA sonuçları ile karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Önerilen modelin klasik yöntemlere göre daha gerçekçi, daha objektif çözümler sunduğu ve performansı daha yüksek olan ülkeleri daha iyi ayırt ettiği sonucuna ulaşılmıştır.

Abstract:
In today's conditions where environmental changes accelerate, the competitive environment has moved to international level and countries have begun to compete with each other. One of the important competitive tools that countries have given importance in recent years and used as a strategic resource in order to have a stronger economic system than other countries and to achieve sustainable growth are R&D and innovation oriented activities. All countries invest in R&D and innovation continuously, organize awareness studies about it and develop policies that encourage innovation.
In this study, a model is developed to measure the innovation performance of countries using Artificial Neural Networks (ANN), Fuzzy DEMATEL Based Analytical Network Process (FDANP) and Assurance Region Data Envelopment Analysis (DEA/AR). Taking into account the 21 innovation performance indicators studied in the Global Innovation Index reports, the relationship between these criteria is determined with YSA firstly. Then these relations are used in the FDANP method and the importance ratings of the criteria are calculated and finally, these importance scores are used as a weight constraint in the DEA/AR method to measure the innovation performances of 104 countries in 2012, 2013, 2014 and 2015. The results obtained from the study are examined comparatively with both the Global Innovation Index and the classical DEA results. It is concluded that the proposed model offers more realistic, more objective solutions than classical methods and even better distinguishes countries that have a higher performance.

Keywords: Artificial Neural Networks, Fuzzy DEMATEL Based Analytic Network Process, Weighted Constrained Data Envelopment Analysis,Assurance Region, Innovation Performance