最悪の最悪の方法を使用して、企業のR＆Dパフォーマンスを評価します

研究開発（R＆D）は企業の生産性、成長、競争上の優位性の最も重要な決定要因であるため、R＆Dのパフォーマンスを測定することはR＆Dマネージャーの注目の核となっており、広範な文献がR＆DパフォーマンスのさまざまなR＆D測定と決定要因を調査および特定しています。ただし、R＆Dのパフォーマンスを測定し、既存の研究で一般的なアプローチであるさまざまなR＆D測定値に同じレベルの重要性を割り当てることで、R＆D測定プロセスを過度に単純化する可能性があり、パフォーマンスの誤解とその結果、誤acy R＆D戦略をもたらす可能性があります。この研究の目的は、R＆D測定の重要性の重要性を考慮してR＆Dパフォーマンスを測定することです。これは、Best最悪の方法（BWM）と呼ばれるマルチ基準意思決定方法を使用して、R＆D測定の重み（重要性）を特定し、SMESとR＆Dエキスパートから収集されたデータを使用して、オランダの50のハイテック中小企業のR＆Dパフォーマンスを測定します。結果は、異なるR＆D測定に異なる重みを割り当てる（単純な平均とは対照的に）企業の異なるランキングをもたらし、R＆Dマネージャーが、さまざまなR＆D測定の重要性に関する知識を適用することにより、企業のパフォーマンスを改善するためのより効果的な戦略を策定できるようにすることを示しています。

Since research and development (R&D) is the most critical determinant of the productivity, growth and competitive advantage of firms, measuring R&D performance has become the core of attention of R&D managers, and an extensive body of literature has examined and identified different R&D measurements and determinants of R&D performance. However, measuring R&D performance and assigning the same level of importance to different R&D measures, which is the common approach in existing studies, can oversimplify the R&D measuring process, which may result in misinterpretation of the performance and consequently fallacy R&D strategies. The aim of this study is to measure R&D performance taking into account the different levels of importance of R&D measures, using a multi-criteria decision-making method called Best Worst Method (BWM) to identify the weights (importance) of R&D measures and measure the R&D performance of 50 high-tech SMEs in the Netherlands using the data gathered in a survey among SMEs and from R&D experts. The results show how assigning different weights to different R&D measures (in contrast to simple mean) results in a different ranking of the firms and allow R&D managers to formulate more effective strategies to improve their firm's R&D performance by applying knowledge regarding the importance of different R&D measures.