TÜRKİYE’DE BÖLGELER VE İLLER DÜZEYİNDE AR-GE VE YENİLİK PERFORMANSININ GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİ İLE ÖLÇÜLMESİ

Ekonomik büyüme ve kalkınma performansını etkileyen faktörler arasında önemli bir unsur haline gelen Araştırma Geliştirme (Ar-Ge) ve yenilik, küresel rekabette ülkelerin ve bölgelerin pozisyonunu değiştirecek önemli bir etkiye sahiptir. Hedeflerini doğru bir şekilde belirleyen ve bu hedeflere ulaşmayı sağlayacak doğru stratejileri ortaya koyan ülkeler, rekabet güçlerini artırarak ekonomik gelişimlerini hızlandırabilmektedir. İmkânların sınırlı olduğu dikkate alındığında, mevcut kaynakların etkin kullanımının zorunlu olduğu ortaya çıkmaktadır. Bu çalışmada, Türkiye’nin bölgeler ve iller düzeyinde Ar-Ge ve yenilik performansının ölçülmesi amaçlanmaktadır. Bu amaçla çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan Gri İlişkisel Analiz Yöntemi kullanılmış ve elde edilen performans düzeylerine ilişkin değerlendirmeler yapılmıştır.

Anahtar Kelimeler:

Ar-Ge, Yenilik, Performans Ölçümü, Gri İlişkisel Analiz

MEASURING R&D AND INNOVATION PERFORMANCE AT REGIONAL AND PROVINCIAL LEVEL IN TURKEY USING GREY RELATIONAL ANALYSIS

Research and Development (R&D) and innovation, which have become important factors in economic growth and development performance, have an important effect on changing the position of globally competitive countries and regions. Countries that correctly identify their goals and set out the right strategies to achieve those goals can accelerate their economic development by increasing their competitiveness. Given the limited availability of resources, it appears that the effective use of available resources is compulsory. The purpose of this study is to measure Turkey’s R&D and innovation performance at regional and provincial level. For this purpose, Grey Relational Analysis, a multi criteria decision-making method, is used and obtained performance results are evaluated.

Keywords:

R&D, Innovation, Performance Measurement, Grey Relational Analysis,

PDF

___

• BROEKEL, T., (2012), Collaboration Intensity and Regional Innovation Efficiency in Germany—A Conditional Efficiency Approach, Industry and Innovation, 19 (2), 155-179.
• ÇAKIN, E. ve ÖZDEMIR, A., (2015), Bölgesel Gelişmişlikte Ar-Ge ve İnovasyonun Rolü: Dematel Tabanlı Analitik Ağ Süreci (DANP) ve TOPSIS Yöntemleri ile Bölgelerarası Bir Analiz, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 30 (1), 115-144.
• ÇAKIR, S. ve PERÇİN, S., (2013), AB Ülkeleri’nde Bütünleşik Entropi Ağırlık-TOPSIS Yöntemiyle Ar-Ge Performansının Ölçülmesi, Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, XXXII (1), 2013, 77-95.
• ÇETİN, M., (2007), Bölgesel Üretim Sistemleri: Endojen Kalkınma Odaklı Bir Değerlendirme, Dokuz Eylül Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9 (4), 269-287.
• CHEN, K., KOU, M. ve FU, X., (2018), Evaluation of Multi-period Regional R&D Efficiency: An Application of Dynamic DEA to China’s Regional R&D systems, Omega, 74, 103–114.
• DENG, J. L., (1989), Introduction to Grey System, The Journal of Grey System, 1 (1), 1-24.
• DPT, (2006), Dokuzuncu Kalkınma Planı, 2007-2013, Ankara.
• ERKİLETLİOĞLU, H., (2013), Dünyada ve Türkiye’de Ar-Ge Faaliyetleri, İşbankası İktisadi Araştırmalar Bölümü, https://ekonomi.isbank.com.tr/UserFiles/pdf/ar_07_2013.pdf, Son Erişim Tarihi: 14.07.2017.
• FRITSCH, M. ve SLAVTCHEV, V., (2010), How Does Industry Specialization Affect the Efficiency of Regional Innovation Systems?, Ann Reg Sci, 45, 87–108.
• FRITSCH, M. ve SLAVTCHEV, V., (2011), Determinants of the Efficiency of Regional Innovation Systems, Regional Studies, 45 (7), 905-918.
• HAJEK, P. ve HENRIQUES, R., (2017), Modelling Innovation Performance of European Regions Using Multi-Output Neural Networks, PLoS ONE, 12 (10), e0185755.
• HAN, U, ASMILD, M. ve KUNC, M., (2016), Regional R&D Efficiency in Korea from Static and Dynamic Perspectives, Regional Studies, 50(7), 1170-1184.
• IŞIK, N. ve KILINÇ, E. C., (2011), Bölgesel Kalkınma’da Ar‐Ge ve İnovasyonun Önemi: Karşılaştırmalı Bir Analiz, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 6 (2), 9‐54.
• KARADENİZ YILMAZ, Y., YILMAZ, M. ve YİĞİTBAŞI, M. E., ÇOBAN, O., (2016), İnovasyon İndeksi Yardımıyla Türkiye’de İllerin Rekabetçilik Analizi: Düzey-III Örneği, Sosyoekonomi Dergisi, 24 (30), 71-90.
• LI, X., (2009), China’s Regional Innovation Capacity in Transition: An Empirical Approach, Research Policy 38, 338–357.
• NAN, Y. ve TIAN, Y., (2011), Performance Evaluation on Regional Innovation System Based on AHP-TOPSIS Methodology, 2011 International Conference on Computer Science and Network Technology, 1140-1143.
• PEKER, İ., ve BAKİ, B., (2011), Gri İlişkisel Analiz Yöntemiyle Türk Sigortacılık Sektöründe Performans Ölçümü, Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 4 (7), 1-18.
• ÜNLÜ, F. ve GENÇOĞLU, P., (2016), Avrupa Birliği’ne Uyum Sürecinde Türk İmalat Sanayinin Göreceli İnovasyon Performansı: Çok Değişkenli İstatistiksel Bir Analiz, Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 47, 183-206.
• ÜSTÜNIŞIK, N. Z., (2007), Türkiye'deki İller ve Bölgeler Bazında Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Sıralaması Araştırması: Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ve Uygulaması, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• XIAOLAN F., (2008), Foreign Direct Investment, Absorptive Capacity and Regional Innovation Capabilities: Evidence from China, Oxford Development Studies, 36 (1), 89-110.
• ZABALA-ITURRIAGAGOITIA, J. M., VOIGT, P., GUTIÉRREZ-GRACIA, A. ve JIMÉNEZ-SÁEZ, F., (2007), Regional Innovation Systems: How to Assess Performance, Regional Studies, 41 (5), 661-672.
• ZERENLER, M., TÜRKER, N. ve ŞAHİN, E., (2007), Küresel Teknoloji, Araştırma- Geliştirme (Ar-Ge) ve Yenilik İlişkisi, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 17, 653-667.