TÜRKİYE’DE BÖLGESEL İNOVASYON ETKİNLİĞİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ: DÜZEY 2 BÖLGELERİNE YÖNELİK AMPİRİK BİR ANALİZ
THE ASSESSMENT OF REGIONAL INNOVATION EFFICIENCY IN TURKEY: AN EMPIRICAL ANALYSIS OF NUTS 2 REGIONS
Yazar: Dağlı, İbrahim
Dergi: Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi No. 61, 2021
Anahtar kelimeler: Veri Zarflama Analizi,Bölgesel İnovasyon,İnovasyon Etkinliği,Süper Etkinlik. ; Data Envelopment Analysis,Regional Innovation,Innovation Efficiency,Super Efficiency.

Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de bölgesel seviyede inovasyon etkinliğinin tespiti ve etkin bölgelerin performans sıralamasının ortaya konulmasıdır. Yöntem olarak veri zarflama analizinin çıktı odaklı BCC ve Süper Etkinlik Modeli kullanılmıştır. Analiz için bölgesel inovasyon ölçümüne yönelik üç girdi (Ar-Ge Harcaması, Ar-Ge İnsan Kaynağı, Yüksek Öğrenim Kaynağı) ve üç çıktı (İleri Teknoloji İhracatı, Patent, Marka) değişkeninden yararlanılmıştır. Araştırmanın zaman boyutu olarak tüm değişkenlerin verilerine ulaşılabilen en güncel yıl olan 2019 yılı esas alınmıştır. Analiz sonucunda 26 adet bölgeden oluşan TR Düzey 2 bölgelerinden 10 tanesi bölgesel inovasyon açısından etkin bölgeler olarak tespit edilmiştir. Etkin olan bu bölgelerin süper etkinlik skorlarına göre performans sıralaması TR10, TRC1, TR72, TR83, TR41, TR22, TR33, TR63, TRC2 ve TRC3 bölgeleri olarak tespit edilmiştir. Etkin olmayan bölgelerin etkinliğe ulaşabilmesi için referans birimler ve hedef değerlere çalışma içeriğinde yer verilmiştir. Bu çalışma, Türkiye için 26 bölge üzerinde (TR Düzey 2) bölgesel seviyede bir inovasyon etkinliği tespiti ve kıyaslaması yapması açısından literatürdeki diğer çalışmalardan farklıdır. Çalışmanın zaman boyutu olarak seçilen 2019 yılı ise literatüre oldukça güncel bir katkı sağlaması açısından önemlidir. Bölgeler arasında inovasyon etkinliğinin tespit edilmesinin yanı sıra süper etkinlik skorları ile bölgeler arasında bir performans sıralaması yapılması çalışmanın bir diğer önemli katkısıdır.

The aim of this study is to determine the innovation efficiency at the regional level in Turkey and to reveal the performance ranking of the efficient regions. Output-oriented BCC and Super Efficiency Model of data envelopment analysis were used as methods. For the analysis, three inputs (R&D Expenditure, R&D Human Resources, Higher Education Resource) and three outputs (High Technology Exports, Patent, Trademark) variables for regional innovation measurement were used. As the time dimension of the research, 2019, which is the most recent year in which the data of all variables can be accessed, was taken as basis. 10 of the 26 TR Nuts 2 regions have been identified as efficient regions in terms of regional innovation. The performance ranking of these efficient regions according to their super efficiency scores was determined as TR10, TRC1, TR72, TR83, TR41, TR22, TR33, TR63, TRC2 and TRC3 regions. Reference units and target values are included in the study, so that inefficient regions can reach efficiency. This study differs from other studies in the literature in that it detects and compares innovation efficiency at the regional level in 26 regions of Turkey (Nuts II). The year 2019, which was chosen as the time dimension of the study, is important in terms of providing a very up-to-date contribution to the literature. In addition to determining the innovation efficiency among regions, making a performance ranking among regions with super efficiency scores is another crucial contribution of the study.