Türkiye'deki teknoloji geliştirme bölgelerinin etkinlik ve yenilikçilik yönünden analizi
Analysis of science and technology parks in Türkiye in terms of efficiency and innovativeness
Yazar: ONUR BİLGİN
Danışman: PROF. DR. HACI BAYRAM IŞIK
Kırıkkale Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İktisat Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Ekonomi = Economics
Dizin: Etkinlik = Efficiency ; Teknoloji geliştirme bölgeleri = Technology development areas ; Veri zarflama analizi = Data envelopment analysis ; Yenilikçilik = Innovativeness

Özet:
Teknoloji geliştirme bölgeleri (TGB) teknolojinin geliştirilmesinde veya yeni ürünlerin üretilmesinde ne kadar etkili oluyor? Üniversitelerle sıkı ilişkileri olan firmalar daha yenilikçi olurlar mı? Yenilikçilik performansı yüksek olan bölgelerde hangi teknolojiler veya araştırma konuları öne çıkmaktadır? Bu gibi soruların yanıtları bu tez çalışmasında Türkiye'deki TGB'ler ve TGB'lerdeki firmalar özelinde araştırılmıştır.
Araştırma süreci üç aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada 37 TGB'nin yenilikçilik performansı veri zarflama analizi ile belirlenmiştir. İkinci aşamada Ar-Ge firması dışındaki unsurların TGB'lerin yenilikçilik performansı ile ilişkisi K-en yakın komşu, Naive Bayes ve tobit model ile incelenmiştir. Üçüncü aşama da ise doğrudan Ar-Ge firmalarının verileri üzerinden bir inceleme yapılmıştır. Bu kapsamda üçüncü aşamada ilk olarak firmaların Ar-Ge projelerinin içerikleri yapısal konu modellemesi ile incelenmiş ve etkin olan/olmayan TGB ayrımında öne çıkan araştırma konuları tespit edilmiştir. Devam eden kısımda ise firmaların yenilikçiliğini etkileyen firma içi veya firmalara ilişkin unsurların etki düzeyleri çoklu doğrusal regresyon modeli üzerinden incelenmiştir. 
Analizler sonucunda yenilikçilik performansını sınırlandıran etmenlerin başında düşük ticarileşme performansının geldiği görülmektedir. Özellikle İstanbul ve Ankara'nın dışında bulunan TGB'lerin teknoloji geliştirme performansları yüksek olsa bile geliştirdikleri bu teknolojileri ticarileştirmede zorlandıkları anlaşılmaktadır. Bir diğer önemli bulgu etkin TGB'lerde geliştirilen Ar-Ge projelerinin içerisinde yapay zekâ, bulut bilişim, siber güvenlik ve savunma sanayi gibi bilgi yoğun teknolojilere ilişkin konuların ön plana çıktığı, buna karşın etkin olmayan TGB'lerde tarım, hayvancılık, kompozit, mekanik gibi daha geleneksel teknolojilere ilişkin konuların öne çıktığı görülmektedir. Son olarak firma düzeyinde yapılan analizlerde firmaların lisansüstü personel sayısındaki artışın proje sayısındaki artıştan daha fazla Ar-Ge gelirini etkilediği görülmektedir. Ayrıca hem TGB hem de firma düzeyinde yapılan analizlerde akademisyenlerin yenilikçilik süreçlerine katkısının yüksek seviyelerde olmadığı anlaşılmaktadır.

Abstract:
How efficient are science and technology parks (STPs) in developing technology or producing innovations? Are firms with strong links to universities more innovative? Which technologies or research topics prevail in regions with high innovation performance? In this study, the answers to these questions are researched using data on STPs and firms in these parks in Türkiye. 
The research process consists of three stages. In the first stage, the innovation performance of 37 STPs was determined by data envelopment analysis. In the second stage, the relationship between factors other than R&D firms and the innovation performance of STPs is examined with the K-nearest neighbor, Naive Bayes, and Tobit model. In the third stage, an analysis was made directly on the data of R&D firms. In this context, in the third stage, firstly, the contents of the R&D projects of the firms were analyzed by structural topic modeling, and the prominent research topics were identified in the efficient/inefficient STPs distinction. The following section examines the impact levels of internal or firm-related factors affecting firms' innovativeness through a multiple linear regression model.
As a result of the analysis, it is seen that low commercialization performance is the main factor limiting innovation performance. In particular, it is understood that STPs outside Istanbul and Ankara need help commercializing the technologies they develop, even if their technology development performance is high. Another important finding is that knowledge-intensive technologies such as artificial intelligence, cloud computing, cybersecurity, and the defense industry come to the forefront in R&D projects developed in efficient STPs, whereas in inefficient STPs, more traditional technologies such as agriculture, animal husbandry, composites, and mechanics come to the fore. Finally, firm-level analyses show that the increase in the number of graduate staff affects R&D income more than the increase in the number of projects. In addition, it is understood that the contribution of academicians to innovation processes is not at high levels in both STPs and firm-level analyses.