Teknopark Firma Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle İncelenmesi

Yıl 2024, Cilt: 40 Sayı: 3, 498 - 517, 30.12.2024

Yunus Özmodanlı , Cevriye Gencer

Öz

Teknoparklar, farklı ölçekteki firmaların inovasyon çalışmalarını sürdürdüğü yenilik ekosistemleri olarak, teknoloji gelişimi sağlayana hibrit mekanizmalardır. Teşvik ve destekler teknoparkta yer almayı firmalar için oldukça cazip hale getirirken, teknopark alanlarındaki fiziksel kapasite ise sınırlıdır. Teknoparklarda yer alan firmaların performanslarının değerlendirilmesi amacıyla literatür incelenmiş ve uzman görüşlerine başvurularak teknoparklarda yer alan firmalar için performans metrikleri belirlenmiştir. Belirlenen metriklere göre oluşturulan komposit değişkenler ile çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemlerinden, karar vericinin sürece dahil olmasını sağlayan AHP ve DEMATEL yöntemleri ve veriyi esas alan TOPSİS ve Entropi yöntemleri kullanılarak firmaların performansları ölçülmüştür.Genel ortalamalar üzerinden belirlenen bağıl ölçekte 0-15 puan alan firmalar başarısız, 16-30 puan alan firmalar zayıf;. 30 ve üzerinde alan firmalar daha başarılı performans gösteren firmalar olarak kabul edilmiştir. Puanlar incelendiğinde firmaların belirlenen metrikleri karşılama güçlerinin zayıf olduğu değerlendirilmektedir.
Ayrıca sperman ikili korelasyon yöntemiyle veri setleri olarak her bir yöntemdeki firma sıralamaları alınmış ve yöntemler ikili olarak karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, karar vericiye bağlı yöntemler (AHP ve DEMATEL) ve veriye bağlı yöntemler (TOPSIS ve Entropi) genel olarak birbirleriyle yüksek korelasyonlar göstermektedir. Ancak, TOPSIS yöntemi, diğer yöntemlere göre biraz daha farklı sonuçlar üretebilmektedir. Genel anlamda, yöntemlerin çoğu arasında güçlü pozitif korelasyonlar olduğu gözlemlenmiştir, bu da yöntemlerin genellikle benzer sıralamalar ürettiğini göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

Teknoparklar, AHP, DEMATEL, TOPSİS, ENTROPİ

Kaynakça

• [1] Kiper M., Dünyada ve Türkiye’de Üniversite-Sanayi İşbirliği ve Bu Kapsamda Üniversite-Sanayi Ortak Araştırma Merkezleri Programı (ÜSAMP), Türkiye Teknoloji Geliştirme Vakfı Yayını, Ankara, 2010.
• [2]Alkibay S., Orhaner E., Korkmaz S. Sertoğlu A.E., Üniversite sanayi işbirliği çerçevesinde teknokentler, yönetimsel sorunları ve çözüm önerileri, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 26 (2), 65-90, 2012.
• [3] Kaygın E., Güven B., Girişimcilik: Temel Kavramlar, Girişimcilik Türleri, Girişimcilikte Güncel Konular, Siyahinci Akademi, İstanbul, 2015.
• [4] Wicaksono A., Ririh K.R., Understanding technological knowledge spillover in a science technology park ecosystem: An ethnographic study. Asian Journal of Technology Innovation, 30 (3), 559-580, 2021.
• [5] Erenler Y., Teknopark alanlarının fiziki planlama ilkelerinin irdelenmesi üzerine bir araştırma, Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü,Konya, 2007.
• [6] Eren M., Türkiye’nin teknolojik gelişmesinde teknokentler ve Ar-Ge desteği, Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul, 2011.
• [7] Nosonov A., Letkina N., Technoparks as centers of regional economic development, International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering, 8 (12), 4213-4218, 2019.
• [8] Cansız M., 2023'e Doğru Türkiye Teknoparkları, Kalkınma Bakanlığı Yayınları, Ankara, 2017.
• [9] T.C. Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, İstatistiki veriler. https://www.sanayi.gov.tr/istatistikler/istatistiki- bilgiler/mi0203011501. Yayın tarihi Temmuz 7, 2023. Erişim tarihi Nisan 10, 2023.
• [10] Baykul, H. (2015). Türkiye'deki Teknoloji Geliştirme Bölgeleri yönetici şirketlerinin etkinlik analizi (Doktora tezi). Süleyman Demirel Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İktisat Anabilim Dalı.
• [11] Demirel, O. (2015). TR42 Doğu Marmara Bölgesi teknokentlerinde bilişim işletmelerinin inovasyon süreç performansı (Yüksek lisans tezi). Düzce Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Anabilim Dalı.
• [12] Çakır, F. (2015). Borsa İstanbul’da kote olan teknoloji/bilişim şirketlerinin etkinlik analizi: Bulanık Veri Zarflama Analizi (BVZA) uygulaması (Yüksek lisans tezi). Karadeniz Teknik Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Anabilim Dalı, İşletme Bilim Dalı.
• [13] Karagöz, Ö. (2020). Türkiye'deki üniversitelerin etkinlik ölçümü ve performanslarının karşılaştırılması: Panel veri analizi (Doktora tezi). Dokuz Eylül Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ekonometri Anabilim Dalı, Ekonometri Bilim Dalı.
• [14] Güzel, T., & Ünlü, H. (2024). Türkiye’deki Teknoloji Geliştirme Bölgelerinin Etkinliğinin İki Aşamalı Veri Zarflama Analizi ile Değerlendirilmesi. Politeknik Dergisi1-1. https://doi.org/10.2339/politeknik.1375638
• [15] Önal, M. (2023). TR42 Doğu Marmara Teknoloji Geliştirme Bölgesi performans analizi: CRITIC tabanlı WASPAS ve SAW uygulaması (Yüksek lisans tezi). Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İşletme Anabilim Dalı, İşletme Bilim Dalı.
• [16] Batmantaş, H. (2024). Teknoparkların bölgesel kalkınma üzerindeki etkisinde kuruluş yeri ve yapısının düzenleyici rolü ile yenilik ve verimliliğin aracı rolü Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / İşletme Bilim Dalı
• [17] Akal Yılmaz, D. (2022). Teknoloji geliştirme bölgeleri yönetici şirketlerinin işbirliği alternatiflerinin araştırılması: Bir karar verme modeli olarak bulanık AHP uygulaması (Yüksek lisans tezi). Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Yönetimi Bilim Dalı.
• [18] Çiftçi, F. (2017). Teknoloji transfer ofislerinin (TTO) performanslarının ölçülmesi: Türkiye örneği (Yüksek lisans tezi). Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Bilim ve Teknoloji Politikası Çalışmaları Anabilim Dalı.
• [19] Bigliardi, B., Dormio, A. I., Nosella, A., & Petroni, G. (2006). "Assessing Science Parks’ Performance: A Assessing science parks' performances: directions from selected Italian case studies." Technovation, 26(4), 489-504.
• [20] Fukugava, N. (2006). "Science Parks in Japan and Their Value-Added Contributions to New Technology-Based Firms." International Journal of Industrial Organization, 24(2), 381-400.
• [21] Evaluation of national science park systems: a theoretical framework and its application to the Italian and Spanish systems A Albahari, G Catalano, P Landoni - Technology Analysis & Strategic Management, 2013
• [22] Sohn, S. Y., & Kim, Y. G. (2012). "Decision Tree Based Technology Credit Scoring for Start-Up Firms." Expert Systems with Applications, 39(7), 5992-5997.
• [23] Yu, A., Shi, Y., You, J., & Zhu, J. (2021). Innovation performance evaluation for high-tech companies using a dynamic network data envelopment analysis approach. European Journal of Operational Research, 292(1), 199- 212. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2020.10.011
• [24] Cardoso da Silva, D. J., de Oliveira Gibbon, A. R., Teixeira, C. S., Piqué Huerta, J. M., Pereira da Veiga, C., & Flores, L. F. (2023). Defining indicators for performance evaluation in science and technology parks. IEEE Engineering Management Review, 51(3), 77-85.
• [25] Kharabsheh, R. (2012). Critical success factors of technology parks in Australia. International Journal of Economics and Finance, 4(7), 57-65. https://doi.org/10.5539/ijef.v4n7p57
• [26] Ng W.K.B., Appel-Meulenbroek R., Cloodt M., Arentze T., Perceptual measures of scienceparks: Tenant firms’ associations between science park attributes and benefits, Technological Forecasting and Social Change, 163, 120408, 2021.
• [27] Guadix J., Carillo-Castrillo J., Onieva L., Navascues J., Success variables in science and technology parks, Journal of Business Research, 69, 4870-4875, 2016.
• [28]https://www.oecd-ilibrary.org/docserver/9789264043466 en.pdf?expires=1719491758&id=id&accname=oid025921&checksum=A0F6FF8AABF9C7C2BCD02C45C99BEA7 B
• [29] Samira El Gibari & Trinidad Gómez & Francisco Ruiz, 2019. "Building composite indicators using multicriteria methods: a review," Journal of Business Economics, Springer, vol. 89(1), pages 1-24, February.
• [30] Wang, T.C., & Lee, H.D. (2009). Developing a fuzzy TOPSIS approach based on subjective weights and objective weights. Expert Systems with Applications, 36(5), 8980-8985.
• [31] Zavadskas, E. K., & Turskis, Z. (2010). "A new additive ratio assessment (ARAS) method in multicriteria decision-making". Technological and Economic Development of Economy
• [32] Hwang, C. L., & Yoon, K. (1981). "Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications". Springer.
• [33] Wu, W.W., & Lee, Y.T. (2007). Developing global managers' competencies using the fuzzy DEMATEL method. Expert Systems with Applications, 32(2), 499-507
• [34] Deng, H., Yeh, C. H., & Willis, R. J. (2000). "Inter-company comparison using modified TOPSIS with objective weights". Computers & Operations Research.
• [35] Wang, T.C., & Lee, H.D. (2009). Developing a fuzzy TOPSIS approach based on subjective weights and objective weights. Expert Systems with Applications, 36(5), 8980-8985.
• [36] Saaty, T.L. (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. International Journal of Services Sciences, 1(1), 83-98.
• [37] Liberatore, M.J. & Nydick, R.L. (2008). The analytic hierarchy process in medical and health care decision making: A literature review. European Journal of Operational Research, 189(1), 194-207.
• [38] Yaralıoğlu, K, Performans Değerlendirmede Analitik Hiyerarşi Proses, DEÜ İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt 16, Sayı 1, 2001.
• [39] Aydın, Ö, Akçalı, E, Öznehir S, Ankara için optimal hastane yeri seçiminin analitik hiyerarşi süreci ile modellenmesi, Süleyman Demirel Üniversitesi İ.İ.B.F Dergisi C.14, s.2 s.69-86, 2009.
• [40] Zhu, J. & Fan, W. (2011). A methodology for evaluating enterprise mashup platforms based on DEMATEL and ANP. Expert Systems with Applications, 38(1), 1117-1126.
• [41] Wang, T.C. & Elhag, T.M.S. (2006). A fuzzy TOPSIS based approach for strategic alliance partner selection in the airline industry. Expert Systems with Applications, 30(4), 726-733.
• [42] W. H. Tsai, W. C. Chou and C. W. Lai, “An Effective Evaluation Model and Improvement Analysis for National Park Websites: A Case Study of Taiwan,” Tourism Management, Vol. 31, No. 6, 2010, pp. 936–952 doi:10.1016/j.tourman.2010.01.016
• [43] Yang, Z., Liu, P., Xu, X., & Xu, C. (2016). Multiobjective evaluation of midblock crosswalks on urban streets based on TOPSIS and entropy methods. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, (2588), 1-8.
• [44] Holm, S., & Björk, J. (2003). A simple sequentially rejective multiple test procedure. Scandinavian Journal of Statistics, 6(2), 65-70.
• [45] Gibbons, J. D., & Chakraborti, S. (2011). Nonparametric Statistical Inference. CRC Press.