Research Article
BibTex RIS Cite

R&D and Innovation Map of Turkey: Hybrid Model Approach

Year 2023, Volume: 18 Issue: 2, 487 - 502, 01.09.2023
https://doi.org/10.55525/tjst.1340408

Abstract

R&D and innovation activities are among the areas of critical importance for a country's national development and pioneering technological developments. R&D and innovation, which is an important field of study in terms of contributing to the evaluation of technical skills and regional specialization, are concepts that aim to achieve goals such as technological development, creation of new products and services, improvement of existing processes and increase in competitiveness. Accordingly, in this study, which focuses on ranking the R&D and innovation potential of provinces in Turkey, DEMATEL, ARAS and COPRAS methods, which are multi-criteria decision-making methods, were used. The weighting of the 12 criteria was done by DEMATEL method and 81 provinces were ranked by ARAS and COPRAS methods using these weight values. Maps were created according to the scores of the provinces from each method. According to the results obtained, most of the 81 provinces in Turkey showed similar results in both methods. A general evaluation was made according to these results and criteria.

References

  • Erkiletlioğlu H. Dünyada ve Türkiye’de Ar-Ge Faaliyetleri. İstanbul: İş Bankası İktisadi Araştırmalar Bölümü, 2013.
  • Soylu A. AB 2020 ve Vizyon 2023 stratejilerinde inovasyon hedeflerinin karşılaştırılması. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 2011; 14: 105-122.
  • T.C. Cumhurbaşkanlığı Strateji ve Bütçe Başkanlığı. On Birinci Kalkınma Planı (2019-2023).
  • Demir M, Geyik O. Türkiye’de ar-ge & inovasyon harcamalarının gelişim süreci ve ekonomik etkileri. Journal of Life Economics. 2014; 1(2): 171-190.
  • Baykul A, Oruç KO, Dulupçu MA. Teknoloji geliştirme bölgesi yönetici şirketlerinin ar-ge ve yenilikçi etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi ile değerlendirilmesi. Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 2016; 16(2): 51-72.
  • Kesikoğlu F, Saraç Ş. Ar-ge harcamalarının büyüme üzerindeki etkisi: İBBS düzey-1 bölgelerinin karşılaştırmalı analizi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi. 2017; 13(13): 617-626.
  • Belgin Ö, Avşar BA. Türkiye’de bölgeler ve iller düzeyinde ar-ge ve yenilik performansının Gri İlişkisel Analiz yöntemi ile ölçülmesi. Verimlilik Dergisi. 2019; (2): 27-48.
  • Dağlı I. Türkiye’de bölgesel inovasyon etkinliğinin değerlendirilmesi: düzey-2 bölgelerine yönelik ampirik bir analiz. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 2022; (61): 329-352.
  • Sánchez-Sellero P, Bataineh MJ. How R&D cooperation, R&D expenditures, public funds and R&D intensity affect green innovation?. Technology Analysis & Strategic Management, 2022; 34(9): 1095-1108.
  • Cao Y, Chen Y, Zhang Y. Political uncertainty, innovation-driven strategy, and corporate R&D. Research in International Business and Finance (RIBAF). 2022; 60: 101612.
  • Çakın E, Özdemir A. Bölgesel gelişmişlikte ar-ge ve inovasyonun rolü: DEMATEL tabanlı Analitik Ağ Süreci (DANP) ve TOPSIS yöntemleri ile bölgelerarası bir analiz. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 2015; 30(1): 115-144.
  • Bulğurcu B, Koçak FS. Yeni ürün geliştirme projelerinde risk ve başarı faktörlerinin bulanık DEMATEL tekniği ile değerlendirilmesi. İşletme Araştırmaları Dergisi. 2020; 12(1): 732-748.
  • Uludağ AS, Ümit AÖ. Türk Dünyası ülkelerinin katma değerli üretim ve makroekonomik performanslarının DEMATEL ve COPRAS yöntemleriyle analizi. Sosyoekonomi. 2020; 28(45): 139-164.
  • Yakut E, Kuru Ö. AB ülkelerinin küresel cinsiyet ayrımının kadınlar açısından Gri İlişkisel Analiz, ARAS ve COPRAS yöntemleri ile değerlendirilmesi. OPUS International Journal of Society Researches. 2020; 16(30): 2832-2862.
  • Çakır E, Gök Kısa AC. Bütünleşik DEMATEL–COPRAS yöntemi ile stajyer seçimi: bir lojistik firmasında uygulama. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 2020; 65: 107-124.
  • Goswami SS, Behera DK, Afzal A, Razak Kaladgi A, Khan SA, Rajendran P, Asif M. Analysis of a robot selection problem using two newly developed hybrid MCDM models of TOPSIS-ARAS and COPRAS-ARAS. Symmetry. 2021; 13(8): 1331.
  • Özdağoğlu A, Keleş MK, Altınata A, Ulutaş A. Combining different MCDM methods with the COPELAND method: an investigation on motorcycle selection. Journal of process management and new Technologies. 2021; 9(3-4): 13-27.
  • Ecer F. A consolidated MCDM framework for performance assessment of battery electric vehicles based on ranking strategies. Renewable Sustainable Energy Rev. 2021; 143, 110916.
  • Fontela E, Gabus A. The DEMATEL observer: Battelle Institute, Geneva Research Center, 1976; 56-61.
  • Wu WW, Lee YT. Developing global managers’ competencies using the fuzzy DEMATEL method. Expert Syst. Appl. 2007; 32(2): 499-507.
  • Haste H. DEMATEL Yöntemi, Çok Kriterli Karar Verme Problemlerinde Kriter Ağırlıklandırma Yöntemleri, Editör: Bircan H. Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık, 2020; 77-96.
  • Kashi K. DEMATEL method in practice: finding the causal relations among key competencies. The 9th international days of statistics and economics; 2015; Prague. 723-732.
  • Zavadskas EK, Turskis Z. A new additive ratio assessment (ARAS) method in multicriteria decision‐making. Technological and Economic Development of Economy. 2010; 16(2): 159-172.
  • Özbek A. Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri. Ankara: Seçkin Akademik ve Mesleki Yayınları, 2021.

Türkiye Ar-Ge ve İnovasyon Haritası: Hibrit Model Yaklaşımı

Year 2023, Volume: 18 Issue: 2, 487 - 502, 01.09.2023
https://doi.org/10.55525/tjst.1340408

Abstract

Ar-Ge ve inovasyon faaliyetleri bir ülkenin ulusal kalkınması ve teknolojik gelişmelere öncülük etmesi bakımından kritik öneme sahip alanlar arasındadır. Teknik becerilerin değerlendirilmesine ve bölgesel ihtisaslaşmaya katkı sağlaması açısından önemli bir çalışma alanı olan Ar-Ge ve inovasyon, teknolojik gelişme, yeni ürünler ve hizmetlerin yaratılması, mevcut süreçlerin iyileştirilmesi ve rekabetçilik artışı gibi hedeflere ulaşmayı amaçlayan kavramlardır. Bu doğrultuda, Türkiye’de illerin Ar-Ge ve inovasyon potansiyellerini sıralamaya odaklanan çalışmada çok kriterli karar verme yöntemlerinden DEMATEL, ARAS ve COPRAS yöntemleri kullanılmıştır. Belirlenen 12 kriterin ağırlıklandırılması DEMATEL yöntemiyle yapılmış ve 81 il bu ağırlık değerleri kullanılarak ARAS ve COPRAS yöntemleriyle sıralanmıştır. İllerin her bir yöntemden aldıkları skorlara göre haritalar oluşturulmuştur. Elde edilen sonuçlara göre Türkiye’deki 81 ilin büyük çoğunluğu iki yöntemde de benzer sonuçlar göstermiştir. Bu sonuçlara ve kriterlere göre genel değerlendirme yapılmıştır.

References

  • Erkiletlioğlu H. Dünyada ve Türkiye’de Ar-Ge Faaliyetleri. İstanbul: İş Bankası İktisadi Araştırmalar Bölümü, 2013.
  • Soylu A. AB 2020 ve Vizyon 2023 stratejilerinde inovasyon hedeflerinin karşılaştırılması. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 2011; 14: 105-122.
  • T.C. Cumhurbaşkanlığı Strateji ve Bütçe Başkanlığı. On Birinci Kalkınma Planı (2019-2023).
  • Demir M, Geyik O. Türkiye’de ar-ge & inovasyon harcamalarının gelişim süreci ve ekonomik etkileri. Journal of Life Economics. 2014; 1(2): 171-190.
  • Baykul A, Oruç KO, Dulupçu MA. Teknoloji geliştirme bölgesi yönetici şirketlerinin ar-ge ve yenilikçi etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi ile değerlendirilmesi. Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 2016; 16(2): 51-72.
  • Kesikoğlu F, Saraç Ş. Ar-ge harcamalarının büyüme üzerindeki etkisi: İBBS düzey-1 bölgelerinin karşılaştırmalı analizi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi. 2017; 13(13): 617-626.
  • Belgin Ö, Avşar BA. Türkiye’de bölgeler ve iller düzeyinde ar-ge ve yenilik performansının Gri İlişkisel Analiz yöntemi ile ölçülmesi. Verimlilik Dergisi. 2019; (2): 27-48.
  • Dağlı I. Türkiye’de bölgesel inovasyon etkinliğinin değerlendirilmesi: düzey-2 bölgelerine yönelik ampirik bir analiz. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 2022; (61): 329-352.
  • Sánchez-Sellero P, Bataineh MJ. How R&D cooperation, R&D expenditures, public funds and R&D intensity affect green innovation?. Technology Analysis & Strategic Management, 2022; 34(9): 1095-1108.
  • Cao Y, Chen Y, Zhang Y. Political uncertainty, innovation-driven strategy, and corporate R&D. Research in International Business and Finance (RIBAF). 2022; 60: 101612.
  • Çakın E, Özdemir A. Bölgesel gelişmişlikte ar-ge ve inovasyonun rolü: DEMATEL tabanlı Analitik Ağ Süreci (DANP) ve TOPSIS yöntemleri ile bölgelerarası bir analiz. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 2015; 30(1): 115-144.
  • Bulğurcu B, Koçak FS. Yeni ürün geliştirme projelerinde risk ve başarı faktörlerinin bulanık DEMATEL tekniği ile değerlendirilmesi. İşletme Araştırmaları Dergisi. 2020; 12(1): 732-748.
  • Uludağ AS, Ümit AÖ. Türk Dünyası ülkelerinin katma değerli üretim ve makroekonomik performanslarının DEMATEL ve COPRAS yöntemleriyle analizi. Sosyoekonomi. 2020; 28(45): 139-164.
  • Yakut E, Kuru Ö. AB ülkelerinin küresel cinsiyet ayrımının kadınlar açısından Gri İlişkisel Analiz, ARAS ve COPRAS yöntemleri ile değerlendirilmesi. OPUS International Journal of Society Researches. 2020; 16(30): 2832-2862.
  • Çakır E, Gök Kısa AC. Bütünleşik DEMATEL–COPRAS yöntemi ile stajyer seçimi: bir lojistik firmasında uygulama. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 2020; 65: 107-124.
  • Goswami SS, Behera DK, Afzal A, Razak Kaladgi A, Khan SA, Rajendran P, Asif M. Analysis of a robot selection problem using two newly developed hybrid MCDM models of TOPSIS-ARAS and COPRAS-ARAS. Symmetry. 2021; 13(8): 1331.
  • Özdağoğlu A, Keleş MK, Altınata A, Ulutaş A. Combining different MCDM methods with the COPELAND method: an investigation on motorcycle selection. Journal of process management and new Technologies. 2021; 9(3-4): 13-27.
  • Ecer F. A consolidated MCDM framework for performance assessment of battery electric vehicles based on ranking strategies. Renewable Sustainable Energy Rev. 2021; 143, 110916.
  • Fontela E, Gabus A. The DEMATEL observer: Battelle Institute, Geneva Research Center, 1976; 56-61.
  • Wu WW, Lee YT. Developing global managers’ competencies using the fuzzy DEMATEL method. Expert Syst. Appl. 2007; 32(2): 499-507.
  • Haste H. DEMATEL Yöntemi, Çok Kriterli Karar Verme Problemlerinde Kriter Ağırlıklandırma Yöntemleri, Editör: Bircan H. Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık, 2020; 77-96.
  • Kashi K. DEMATEL method in practice: finding the causal relations among key competencies. The 9th international days of statistics and economics; 2015; Prague. 723-732.
  • Zavadskas EK, Turskis Z. A new additive ratio assessment (ARAS) method in multicriteria decision‐making. Technological and Economic Development of Economy. 2010; 16(2): 159-172.
  • Özbek A. Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri. Ankara: Seçkin Akademik ve Mesleki Yayınları, 2021.
There are 24 citations in total.

Details

Primary Language English
Subjects Multiple Criteria Decision Making
Journal Section TJST
Authors

Muhammed Çubuk 0000-0002-3655-8036

Publication Date September 1, 2023
Submission Date August 10, 2023
Published in Issue Year 2023 Volume: 18 Issue: 2

Cite

APA Çubuk, M. (2023). R&D and Innovation Map of Turkey: Hybrid Model Approach. Turkish Journal of Science and Technology, 18(2), 487-502. https://doi.org/10.55525/tjst.1340408
AMA Çubuk M. R&D and Innovation Map of Turkey: Hybrid Model Approach. TJST. September 2023;18(2):487-502. doi:10.55525/tjst.1340408
Chicago Çubuk, Muhammed. “R&D and Innovation Map of Turkey: Hybrid Model Approach”. Turkish Journal of Science and Technology 18, no. 2 (September 2023): 487-502. https://doi.org/10.55525/tjst.1340408.
EndNote Çubuk M (September 1, 2023) R&D and Innovation Map of Turkey: Hybrid Model Approach. Turkish Journal of Science and Technology 18 2 487–502.
IEEE M. Çubuk, “R&D and Innovation Map of Turkey: Hybrid Model Approach”, TJST, vol. 18, no. 2, pp. 487–502, 2023, doi: 10.55525/tjst.1340408.
ISNAD Çubuk, Muhammed. “R&D and Innovation Map of Turkey: Hybrid Model Approach”. Turkish Journal of Science and Technology 18/2 (September 2023), 487-502. https://doi.org/10.55525/tjst.1340408.
JAMA Çubuk M. R&D and Innovation Map of Turkey: Hybrid Model Approach. TJST. 2023;18:487–502.
MLA Çubuk, Muhammed. “R&D and Innovation Map of Turkey: Hybrid Model Approach”. Turkish Journal of Science and Technology, vol. 18, no. 2, 2023, pp. 487-02, doi:10.55525/tjst.1340408.
Vancouver Çubuk M. R&D and Innovation Map of Turkey: Hybrid Model Approach. TJST. 2023;18(2):487-502.