AI Summary & Key Takeaways
AI InsightBut the coefficient of GDP is very low near zero, so the effect is very weak as surprisingly.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this study investigates, whether competitiveness, gross domestic product (GDP), labor market efficiency, patent applications and technology readiness level are the determinants of innovation by using regression analysis and the data belong to the countries examined in the global competitiveness report. In addition to regression analysis, by using the variables, that have a statistically significant relationship between innovation, it is constructed a neural network (NN) model. In both models, the results are consistent each other and NN model determined as the best to explain the ability of relationship between variables for innovation estimates. The relationship between innovation and other explanatory variable is statistically significant except patent application. The patent applications variable doesn’t provide an assumptions related with statistical methods. It excluded from the analysis for this reason. The relationship between variables found positive as expected. But the coefficient of GDP is very low near zero, so the effect is very weak as surprisingly.
Özet
Bu çalışmada, küresel rekabet raporunda incelenen ülkelere ait yenilik istatistikleri kullanılarak rekabet, Gayri safi yurtiçi hâsıla (GSYH), iş gücü piyasasının etkinliği, patent uygulamaları ve teknolojiye hazırlık düzeyi değişkenlerinin yeniliğin belirleyicilerinden olup olmağı regresyon analizi yardımıyla araştırılmıştır. Ayrıca bağımlı değişken ‘yenilik’ ile arasında istatistiksel olarak anlamlı ilişki bulunan bağımsız değişkenler kullanılarak yenilik için bir yapay sinir ağı (YSA) modeli tahmin edilmiştir. Regresyon analizi ve YSA sonuçlarının birbirleriyle tutarlı olduğu görülmüştür. Tahmin edilen modellerin değişkenler arasındaki ilişkiyi açıklayabilme performansları kıyaslandığında ise YSA’nın daha üstün olduğu belirlenmiştir. Ülkelerin yenilik performansları ile rekabet, işgücü piyasasının etkinliği, GSYH ve teknolojiye hazırlık düzeyi arasında beklendiği gibi pozitif ve istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki tespit edilmiştir. Patent uygulamaları gerekli istatistiksel varsayımları sağlamadığı için analize dâhil edilememiştir. Ayrıca GSYH katsayısı beklentinin çok altında gerçekleşmiştir. Çalışmanın en önemli sonuçlarından bir tanesi ise; kullanılan iki temel yöntemin birbiri ile karşılaştırılarak, ulaşılmak istenen sonuçların özelliğine göre hangi yöntemin kullanılmasının gerekliliğinin tartışılması olmuştur.