SavedAdd your journal

Journals / Verimlilik Dergisi / 2020 / Sayı: 4

YÜKSEK VE ORTA-YÜKSEK TEKNOLOJİ ALANINDAKİ SEKTÖRLERİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME TEKNİKLERİ İLE ÖNCELİKLENDİRİLMESİ

Samet Arslan(BİLİM, SANAYİ VE TEKNOLOJİ BAKANLIĞI)
Onder Belgin(BİLİM, SANAYİ VE TEKNOLOJİ BAKANLIĞI)0000-0001-6702-2608
Pages
7–23
Publication Date
2020-10-09
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

As a result, 36 subsectors in high and medium-high technology sectors are ranked in terms of their importance degree.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Industry policy has an important role in development and competitive advantage framework for all countries.
📊
Key Findings & Data:It is widely known that high and medium-high technology sectors have positive impact on economic development and competitive advantage.
💡
Conclusion & Impact:As a result, 36 subsectors in high and medium-high technology sectors are ranked in terms of their importance degree.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:İmalat Sanayi · Analitik Hiyararşi Prosesi · Gri İlişkisel Analiz

Abstract

Industry policy has an important role in development and competitive advantage framework for all countries. It is widely known that high and medium-high technology sectors have positive impact on economic development and competitive advantage. In this study, high and medium-high technology sectors are ranked using Grey Relational Analysis (GRA) as one of the multi-criteria decision-making methods. In weighting the variables in GRA, Analytic Hierarchy Process (AHP) is utilized. As a result, 36 subsectors in high and medium-high technology sectors are ranked in terms of their importance degree.

Özet

Bir ülkenin kalkınmasında ve uluslararası rekabet gücü kazanmasında sanayi politikası önemli bir yere sahiptir. Yüksek ve orta-yüksek teknoloji alanlarında yer alan sektörlerin ekonomik kalkınma ve rekabet gücü üzerindeki olumlu etkisi ise yaygın olarak bilinmektedir. Bu çalışmada, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden Gri İlişkisel Analiz (GİA) Yöntemi ile imalat sanayindeki yüksek ve orta-yüksek teknoloji alanları önceliklendirilmiştir. GİA Yönteminde kullanılan değişkenlerin ağırlıklandırılmasında ise Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Yönteminden faydalanılmıştır. Kullanılan yöntemler sonucunda yüksek ve orta-yüksek teknoloji alanında yer alan 36 alt sektör önem derecelerine göre sıralanmıştır.

🔖

Cite This Article

Arslan, S., Belgin, O., *, O. B. (2020). YÜKSEK VE ORTA-YÜKSEK TEKNOLOJİ ALANINDAKİ SEKTÖRLERİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME TEKNİKLERİ İLE ÖNCELİKLENDİRİLMESİ. Verimlilik Dergisi, Sayı: 4, 7–23. https://doi.org/10.51551/verimlilik.556526

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (14)

  1. DENG, J., (1989), Introduction to grey system theory, Journal of Grey System, 1, 1-24.
  2. DENG, J. L., (1989), Introduction grey system theory, Journal of Grey Systems, 1, 191-243.
  3. HACIEVLİYAGİL, N., ŞİT, A., (2016), İmalat Sanayi Alt Sektörlerinde Sektör Farklılıklarının Finansal Oranlar Açısından Karşılaştırılması, Çankırı Karatekin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 7 (1), 107-122.
  4. HSU, C. J., HUANG, C. Y., (2007), Improving effort estimation accuracy by weighted grey relational analysis during software development, 14th Asia-Pacific Software Engineering Conference, 534-541.
  5. HUANG, S. J, CHIU, N. H, CHEN L. W., (2007), Integration of the grey relational analysis with genetic algorithm for software effort estimation. European Journal of Operational Research, 188, 898-909.
  6. MECİT, E. D., ALP, İ., (2010), Analitik Hiyerarşi Süreci ve Veri Zarflama Analizi İle Bir Üniversitenin Bölümlerinin Etkinliğinin Değerlendirilmesinde Yeni Bir Model Önerisi, Verimlilik Dergisi, 2, 7-22.
  7. ÖMÜRBEK, N., MERCAN, Y., (2014), İmalat Alt Sektörlerinin Finansal Performanslarının TOPSIS ve Electre Yöntemleri İle Değerlendirilmesi, Çankırı Karatekin Üniversitesi, İİBF Dergisi, 4 (1), 237-266.
  8. SAATY, T. L., (1990), How to make a decision: The analytic hierarchy process, European Journal of Operational Research, 48 (1), 9-26.
  9. SAATY, T. L., (2008), Decision making with the Analytic Hierarchy Process, International Journal of Services Sciences, 1 (1), 83-98.
  10. SUN, W., HOU, Y. F., GUO, L. J., (2019), Analyzing and forecasting energy consumption in China's manufacturing industry and its subindustries, Sustainabilitiy, 11 (1), 1-26.
  11. SUNGUR, O., IŞIK MADEN, S., (2016), TR61 Bölgesi (Antalya, Isparta, Burdur) İmalat Sanayi Sektörlerinin PROMETHEE Yöntemi İle Sıralanması, Ege Akademik Bakış, 16, 641-654.
  12. TÜSİAD, (2008), Türkiye Sanayine Sektörel Bakış, İstanbul.
  13. WU, D., YANG, Z., WANG, N., LI, C., YANG, Y., (2018), An integrated multi-criteria decision-making model and AHP weighting uncertainty analysis for sustainability assessment of coal-fired power units, Sustainability, 10, 1-27.
  14. XU, R., WANG, G. J., (2016), Grey Relational Analysis on the development of high-tech industry and patent resources allocation in Jiangsu Province, Proceedings of the 2016 3rd International Conference on Management, Education Technology and Sports Science (Metss 2016), 25, 138-143.