İstanbul'da finansal teknoloji sektörünün farklılaştırılmış bilgi tabanı ve yakınlık tartışmaları açısından incelenmesi
Examination of the financial technology sector in Istanbul in terms of differentiated knowledge bases and proximity debates
Yazar: ŞEYDA NUR ÖZEL AKGÜL
Danışman: PROF. DR. AZİME TEZER
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı / Bölge Planlama Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Şehircilik ve Bölge Planlama = Urban and Regional Planning
Dizin: Yenilik = Innovation

Özet:
Günümüzde bilgi ve yenilik kavramları ekonominin en önemli itici güçleri haline gelmiş kavramlar olarak karşımıza çıkmaktadır. Özellikle son yıllarda kalkınma anlayışının bölgesel ölçeğe kaymasıyla birlikte bilgi ve yenilik kavramlarının bölge ölçeğinde hareketi, ortaya çıkışı ve etkileri ile ilgili pek çok çalışma gerçekleştirilmeye başlanmıştır. Bölge ölçeğinde üretilen çeşitli yenilik modelleri literatürde araştırmacılar tarafından mekânsal yenilik modelleri başlığı altında toplanmıştır. Uzun yıllar boyunca tüm dünyada pek çok bölgede uygulanan ve hala uygulanması devam eden bu modeller bu gün bazı eleştirilere maruz kalmaktadır. Bu çalışmada literatürde ortaya konan mekânsal yenilik modellerinin eleştirilen noktaları ve bu noktalarda önerilen yeni yaklaşımlar İstanbul Finansal Teknoloji sektörüne uygulanarak keşfedici bir araştırma gerçekleştirilmiştir.
Mekânsal yenilik modelleri için yapılan ortak eleştirilerden ilki, modellerin uygulandığı başarılı bölge örneklerinin başka bölgelerde de aynen uygulanması ve bu bölgelerde modellerin başarıyı yakalayamaması olarak gösterilebilir. Tez çalışmasında bu eleştiri dikkate alınarak çalışma alanı olarak belirlenen İstanbul-Finansal Teknoloji sektörüne özel bir araştırma yapmak ve ona özel politikalar üretebilmek için keşfedici bir araştırma gerçekleştirilmiştir.
Modellerin eleştirildiği bir diğer nokta tüm modellerde bilgiyi sınıflandırma şekli olarak kodlanmış ve örtük bilgi sınıflandırmasını kabul edilmiş olmasıdır. Modeller kodlanmış bilginin herkes tarafından ulaşılabilir olduğunu ve bu nedenle rekabet avantajı yaratmada etkili olmadığını ifade etmektedir. Aynı zamanda modellerde örtük bilginin ise gömülü bilgi olduğu ve bu bilginin ancak birebir ilişkilerle aktarılabileceği ve bu nedenle bu tür bilginin rekabet avantajı sağladığı ifade edilmektedir. Bu tür bir yaklaşım yenilik faaliyetlerinin ortaya çıkışında bölge dışı kaynakların etkisini ve bölgelerin, sektörlerin içsel yapılarını dikkate almayan genel bir sınıflandırma olduğu için eleştirilmektedir. Literatürde bu sınıflanmaya karşılık önerilen yeni yaklaşımlardan biri olan farklılaştırılmış bilgi tabanı yaklaşımı bu çalışmada kullanılmaktadır. Bu yaklaşımda bilgi analitik bilgi tabanı, sentetik bilgi tabanı ve sembolik bilgi tabanı olmak üzere üç gruba ayırılmaktadır. Bazı sektörler üzerinde bazı bilgi tabanlarının baskın olduğu ve çoğu zaman bu bilgi tabanlarının farklı oranlarda iç içe geçmiş bir şekilde sektörlerde bulunduğu ifade edilmektedir. Önemli olan, üzerinde politika üretilmek istenen bölgenin ve sektörün ne tür bilgi türlerine ihtiyaç duyduğunun tespitinden sonra o bilgi türlerine erişimi arttıracak yenilik politikaları üretebilmektir.
Mekânsal yenilik modellerinin eleştirilen bir diğer noktası modellerin coğrafi yakınlık kavramını bilgi aktarımı ve yenilik üretimi için olmazsa olmaz olarak ifade etmeleridir. Bu ifade literatürde pek çok araştırmacı tarafından eleştirilmiştir. Günümüzde yaşanan teknolojik gelişmeler ile mesafeler kısalmakta ve bilgi aktarımı konusunda önemli bulunan gereklilikler değişiklik göstermektedir Literatürde yakınlık konusuna farklı yaklaşımlar getiren tartışmalar bulunmaktadır. Bu çalışmada literatürde en çok atıf alan Boschma'nın yakınlık tartışması dikkate alınarak yakınlığın sadece coğrafi olarak değil, sosyal, kurumsal, bilişsel ve örgütsel olarak da karşımıza çıkabileceği ifade edilmektedir. Bu çalışmalar coğrafi yakınlığın olmadığı durumlarda da başka yakınlık türleri kurularak bilgi aktarımının gerçekleşebildiğini iddia etmektedir.  
Sonuç olarak güncel tartışmalar arasında yer alan farklılaştırılmış bilgi tabanı yaklaşımı ve yakınlık tartışmaları geleneksel mekânsal yenilik modellerinin eleştirilen noktalarına alternatif olarak sunulmuştur. Bölgesel yenilik politikalarının üretimi için geçmişten günümüze çok sık kullanılan mekânsal yenilik modellerinin yenilenmesinin bilgi edinimi ve yenilik üretimi açısından daha faydalı olacağı beklenmektedir. Mekânsal yenilik modellerinin kodlanmış-örtük bilgi sınıflaması ve coğrafi yakınlık odaklı yaklaşımları günümüzde etkili yenilik politikalarının üretilebilmesi için yeterli değildir.
Bahsedilen bu önerileri uygulamak amacıyla İstanbul Finansal Teknoloji Sektörü seçilmiştir. Çalışma alanı ve sektörün belirlenmesinde etkili olan pek çok durum söz konusudur. Bu durumlardan biri Finansal Teknoloji sektörünün mekânsal yenilik modelleri, farklılaştırılmış bilgi tabanları ve yakınlık tartışmaları alanlarından hiç birinde daha önce çalışılmamış olmasıdır. Bu sektörün seçilmesinin altında yatan bir başka neden Finansal Teknoloji sektörünün son derece yenilikçi bir sektör olması ve bu alanda gerçekleştirilecek çalışmaların ilerisi için fayda sağlayabilecek olmasıdır. Sektör seçiminden sonra bu kavramın Türkiye'de yoğunlaştığı yer olan İstanbul çalışma alanı olarak belirlenmiştir. Alan seçimi esnasında incelenen Kalkınma Planları, İstanbul Bölge Planı gibi kaynaklarda da bilgi, yenilikçilik, finans ve bilişim teknolojileri kavramlarının önemine değinildiği görülmüştür. Tüm bu kavramlar Finansal Teknoloji sektörünün çatısı altında toplanmaktadır. Ayrıca İstanbul'un gelecek planlarında yer alan finansal merkez olma, FinTech küresel lideri olma, en büyük on ekonomiden biri olma gibi hedefler çalışmayı tekrar FinTech sektörüne ve içinde barındırdığı potansiyele yönlendirmiştir. 
Çalışma İstanbul'da yer alan bankacılık alanında çalışan 11 Finansal Teknoloji firmasıyla gerçekleştirilen keşfedici bir çalışmadır. Çalışmada küçük, orta ve büyük ölçekli olarak sınıflandırılmış toplam 11 firma ile yarı yapılandırılmış görüşme tekniği kullanılarak görüşmeler gerçekleştirilmiştir. Tez çalışmanın üzerinde durduğu konulardan ilki firmaların hangi bilgi tabanlarını yenilikleri meydana getirirken etkin olarak kullandıklarıdır. Firmaların verdiği yanıtlar doğrultusunda sektörde baskın olarak sentetik bilgi tabanın var olduğu ek olarak ise analitik bilgi tabanının bilgi edinme ve yenilik süreçlerinde etkili olduğu tespit edilmiştir. Yani bu tür firmalara sadece ARGE yatırımı yapmak yenilik faaliyetlerini besleyen bilgi üretimini tetiklemeyecektir. Bu tür firmalar sentetik bilgi tabanı baskın olduğu için daha farklı bilgi üretim mekanizmalarına sahiptir. Ayrıca katılımcı firmalardan bazıları üzerinde gerçekleştirilen yenilik meydana getirme süreçlerinin bilgi tabanlarına göre incelenmesi sonucunda farklı aşamalarda farklı bilgi tabanlarının kullanıldığı görülmüştür. Ayrıca hiçbir bilgi tabanında ifade edilmeyen regülasyon bilgisinin yenilik üretiminde önemli bir bilgi olduğu ortaya çıkmıştır. Bu tespit göstermiştir ki yenilik süreçlerinin farklı aşamalarında yer alan farklı bilgi tabanlarına göre farklı politikalar üretmek mümkündür. 
Tez çalışması sonucunda mekânsal yenilik modellerinin iddia ettiği gibi coğrafi yakınlığın bilgi edinme süreçleri açısından önemli olduğunu doğrudan ifade eden yalnızca 2 firma olmuştur. Diğer firmalar coğrafi yakınlığın bilgi edinmek dışındaki konularda örneğin pazara yakın olmak ve iş gücüne yakın olmak vb. konularında önem taşıdığını ifade etmiştir. Katılımcıların tamamı bilgi edinme ve yenilik meydana getirme süreçleri için örgütsel yakınlığın önemli bir yakınlık türü olduğunu ifade etmişlerdir. Katılımcılardan 8'i bilişsel yakınlığı önemli bulurken 6'sı kurumsal yakınlığı bilgi edinmek ve yenilik meydana getirmek için faydalı bulmaktadır. Katılımcı firmalar bilgi edinme ve yenilik meydana getirme süreçlerinde en az faydalandıkları yakınlık türü olarak sosyal yakınlığı ifade etmişlerdir.
Katılımcı firmaların ifadeleri incelendiğinde katılımcı cevaplarının firma büyüklüklerine göre ayrıştığı keşfedilmiştir. Bu durum dikkate alınarak araştırma sonuçları firma ölçekleri de dikkate alınarak ortaya konmuştur. Firma boyutlarına göre yakınlığın önemi incelendiğinde küçük ölçekli katılımcı firmaların tamamının sosyal ve örgütsel yakınlığı bilgi ve yenilik için en önemli yakınlık türü olarak ifade ettikleri görülmüştür. Küçük ölçekli firmaların tamamı bilişsel ve kurumsal yakınlığın mevcuttaki bilgi edinimi ve yenilik üretimi süreçlerinde etkili olmadığını ifade etmişlerdir. Orta ölçekli katılımcı firmalarının tamamı bilişsel yakınlığı ve örgütsel yakınlığı bilgi ve yenilik için en önemli yakınlık türü olarak ifade ederken en az etkili olan yakınlık türü olarak sosyal yakınlığı ifade etmiştir. Büyük ölçekli katılımcı firmaların tamamı bilişsel yakınlığı ve kurumsal yakınlığı bilgi ve yenilik kaynağı olarak kullandıklarını ifade etmişlerdir. Büyük ölçekli firmaların hiç biri coğrafi yakınlığın bilgi edinimi ve yenilik üretme süreçlerinde kendileri için önemli olduğunu ifade etmemişlerdir. 
Tez çalışmasında yer alan katılımcı firmaların aynı sektörde ve aynı bölgede yer almalarına rağmen bilgi edinimi ve yenilik üretimi için farklı yakınlık türlerini kullandıkları tespit edilmiştir. Bu farklılığın nedeni olarak firma büyüklüklerindeki farklılıklar gösterilebilir. Ayrıca bu durum literatürde ifade edilen bir birinin yerine geçen yakınlık türlerinin varlığını destekleyecek yönde bir sonucu ortaya koymuştur. 
Firmaların mevcutta faydalandıkları yakınlık türlerinin değerlendirilmesinden sonra hangi yakınlık türlerine ihtiyaç duyduklarının tespiti içinde değerlendirmeler gerçekleştirilmiştir. Bu değerlendirmelerin sonucunda küçük ölçekli firmaların bilgi edinme ve yenilik faaliyetlerini iyileştirmek için kurumsal yakınlığa ihtiyaç duydukları tespit edilmiştir. Orta ölçekli firmaların ise sosyal yakınlığın sağlanmasıyla bilgi edinme ve yenilik üretme süreçlerinde iyileşme gösterecekleri tespit edilmiştir. Sektörel ve Bölgesel boyutlarda gerçekleştirilecek güncel yenilik politikalarında, bahsedilen yakınlık türlerini sağlayacak uygulamalar yapmak sektörde ve bölgede yenilik faaliyetlerinin artmasına katkı sağlayacaktır.

Abstract:
Today, notions of knowledge and innovation emerge out as the most driving forces of the economy. Especially, as a result of the shift in the vision of development towards to regional scale, plenty of researches have been started to be conducted about not only the movements of the notions of knowledge and innovation, but also their emergence and impacts in regional scale. In the literature, a lot of innovation models which are generated in the regional scale are gathered upon the Territorial Innovation Models topic by the researchers. These models which have been conducted for long years in the many regions of the whole world encounter some criticisms. In this study, an explorative research is conducted upon Istanbul Financial sector. New approaches that have been proposed in the literature to criticized points of territorial innovation models are applied to the Istanbul Financial Technology sector.
First criticism to Territorial Regional Models is, it can be shown that same models that have been applied to successful regional samples were applied to other regions and these models could not have been successful. In the thesis study, by taking this criticism into consideration, an explorative research is conducted in order to conduct a research that is specific to Istanbul Financial Technology sector which is determined as a study area and develop special policies.
Another point that models have been criticised is that whole models adopted the codified-tacit knowledge classification as a way of classifying the knowledge. Models state that codified knowledge is accessible to everyone and thus it is not effective in terms of constituting competitive advantage. Also, in the models, it has been stated that tacit knowledge is actually embedded knowledge and can only be transferred with one to one relationships and as a result it does not provide any competitive advantage. This kind of approach is criticized since it is a generalized classification that does not take interior dynamics of regions and sectors as well as impacts of resources that are outside of the regions in the context of emergence of innovation activities. Differentiated Knowledge Base approach, which is one of the new approaches that has been proposed against this classification, is used. In this study, knowledge is separated into three categories: Analytic knowledge base, synthetic knowledge base and symbolic knowledge base. It is stated that some knowledge bases are dominant upon some sectors and most of the times,  these knowledge bases exist within the sectors that have been intertwined on different rates.
What is important is to determine what kind of knowledge types that region and sector on which need and are desired to be developed policies and after, to be able to develop innovation policies that are going to increase accessibility to those knowledge types.
Another criticised point of Territorial Innovation Models is that these models claim that geographical proximity notion is compulsory for knowledge transfer and innovation generation. This statement have been criticized by many researchers. Through today's technological developments, distances get close and necessities that are found to be important for knowledge transfer differentiates. In the proximity debates that have took place in literature, it has been stated that proximity not only can confront us in terms of geography, but also social, institutional, cognitive and organizational terms. These studies claim that knowledge transfer can occur by establishing other proximity types in case that there are no geographical proximities.
Consequently, differentiantiated knowledge base approach that is appearing in current debates and proximity debates are presented as an alternative to criticised points of traditional regional innovation models. Today, codified-tacit knowledge classification and geographical proximity focused approaches of Territorial Innovation Models are not sufficient for developing effective innovation policies.
Istanbul Financial Technology sector is chosen in order to apply these aforementioned recommendations. A lot of conditions are effective upon determining work area and sector. One of these conditions is that financial technology sector has never been studied before at the areas including territorial innovation models, differentiated knowledge bases and proximity debates. Another reason underlying this sector to be chosen is that Financial Technology sector is extremely innovative sector and it is able to contribute to studies that are going to be realized further. After sector is chosen, Istanbul, which this notion be examined most, is chosen as study area. It is seen that knowledge, innovation, finance and information technology notions are underlined in resources, which are examined during the territory selection process, such as Development Plans, Istanbul Regional Plan.
All these notions are gathered on top of the Financial Technology sector.  Besides, plans like being financial center, being FinTech global leader etc.  canalize the study to FinTech sector and the potential it contains again.
This study is a explorative one that is realized with 11 Financial Technology companies operating on banking area. In the study, 11 companies classified as small medium and large scale are interviewed by employing semi structured interview technique. First topic that thesis study emphasizes is that which knowledge bases are effectively used by companies when creating innovation. In line with the answers given by the companies, it is determined that synthetic knowledge is dominant in the industry whereas analytic knowledge is effective in knowledge acquisition and innovation processes in addition. Namely, making only R&D investment to that kind of companies is not going to trigger the knowledge production that feeds the innovation activities. That kind of companies has more different knowledge production mechanisms since synthetic knowledge base is dominant. Moreover, as a result of examination of innovation creation processes that are realized upon some of the participant companies with regard to knowledge bases, it is seen that different knowledge bases are used in different stages. This establishment demonstrates that it is also possible to develop different policies according to different knowledge bases involved in different stages of innovation processes.
As a result of thesis study, there are only 2 companies which state that geographical proximity is important in terms of knowledge acquisition processes just like the Territorial Innovation Models claimed. Some companies state that geographical proximity also has the importance on subjects like being close to market and workforce etc. rather than knowledge acquisition. All of the participants state that organizational proximity is an important proximity type for knowledge acquisition and innovation creation processes. 8 of the participants find cognitive proximity important, 6 of them finds institutional proximity as useful in terms of knowledge acquisition and innovation creation. Participant companies state that they used social proximity the least as a proximity type during knowledge acquisition and innovation creation processes.
As far as statements of participant companies are concerned, It is explored that participant answers dissociate according to company sizes. By taking this situation into consideration, research results are also introduced by decomposing according to scales. When importance of proximity is examined according to company sizes, all of the small scale participant companies state that social and organization proximities are the most important proximity types for knowledge and innovation. All of the small scale companies state that cognitive and institutional proximity is not effective in the present knowledge acquisition and innovation production processes at all. All of the middle scale companies state that cognitive proximity and institutional proximity are the most important proximity types for knowledge and innovation whereas social proximity is the least effective proximity type. All of the high scale companies state that they employ the cognitive proximity and corporate proximity as important knowledge and innovation resources. None of the high scale companies state that geographical proximity is important for them within knowledge acquisition and innovation production processes. 
It is determined that participant companies involved in the thesis study employed different proximity types for knowledge acquisition and innovation creation even though they belong to the same sector and same region. Differences in company sizes can be shown as a reason for this difference. This situation presented the result of existence of interchangeable proximity types that are stated in the literature.
Assessments are made in order to determine what kind of proximity types that companies need after determining proximity types that they currently possess. As a result of these assessments, it is determined that small scale companies need institutional proximity in order them to enhance their innovation and information acquisition. On the other hand, it is determined that medium scale companies are going to enhance their innovation and information acquisition processes by providing social proximity. Practices providing aforementioned proximity types in the current innovation policies that are going to be realized in sectoral and regional dimensions will contribute to innovational activities in the sector and the region. Today, notions of knowledge and innovation emerge out as the most driving forces of the economy. Especially, as a result of the shift in the vision of development towards to regional scale, plenty of researches have been started to be conducted about not only the movements of the notions of knowledge and innovation, but also their emergence and impacts in regional scale.