AI Summary & Key Takeaways
AI InsightLeast squares and ridge regression analyzes were used to explain the relationship between variables.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
With the effect of the globalization phenomenon, economies have a high-level interdependent structure. A country's national wealth is directly related to its competitive position in global markets. The riches of the nations depend on the innovation-oriented and innovation capabilities of their businesses. The development of a nation's innovation and R & D capacity, unilaterally simply it is not possible with the capability and capacity of enterprises. In this case, the management of the nation, the universities and the enterprises have to act together. In this study, in terms of creating national wealth, the importance of innovation and research and development capacity is examined with national innovativeness variables. In this context, a model experiment was carried out that revealed the relationship between Turkey's GNP and national innovation variables. Least squares and ridge regression analyzes were used to explain the relationship between variables.
Özet
Küreselleşme olgusunun etkisi ile yüksek düzeyli karşılıklı bağımlı bir yapıya bürünen ulusal ekonomilerde, bir ülkenin ulusal zenginliği küresel piyasalarda sahip olduğu rekabetçi pozisyonuyla doğrudan ilgilidir. Ulusların zenginlikleri, sahip oldukları işletmelerin rekabet odaklı yenilikçilik ve Ar-Ge yeteneklerine bağlıdır. Bir ulusun yenilikçilik ve Ar-Ge kapasitelerini geliştirmeleri tek taraflı olarak sadece işletmelerin yetenek ve kapasiteleri ile mümkün olamamaktadır. Bu durumda ulusların yönetim, eğitim süreçleri, bilim merkezleri, üniversiteler ve işletmelerinin birlikte hareket etmesini zorunlu kılmaktadır. Bu bağlamda 2002’den beri yayımlanan ulusal yenilikçilik verileri ile Türkiye’nin GSMH’sındaki değişimler arasındaki ilişkiyi ortaya koyan bir model denemesi gerçekleştirilmiştir. GSMH oranlarındaki değişimin yenilikçilik değişkenleri ile açıklamak amacıyla EKK yöntemine dayalı regresyon modeli kurulmuştur. EKK regresyon modeli genel olarak anlamlı ve yüksek derecede ilişki katsayısına sahip olduğu tespit edilmiştir. İlgili testler ile çoklu bağlantı probleminin varlığı ortaya konulmuştur. Çoklu bağlantılı değişkenler ile yapılan EKK tahminleri yanıltıcı sonuçlar verebilmektedir. Bu problemi ortadan kaldırmak ve daha sağlıklı sonuçlar elde edebilmek için Ridge Regresyon analiz yönteminden yararlanılmıştır. Bu yöntem ile yapılan analizler sonucunda EKK yönteminin aksine GSMH ile araştırmacı sayısı, özgün bilimsel yayın sayısı ve patent başvuru sayıları ile doğru yönlü ilişki tespit edilmiştir(EKK R2: 0,9696 ve Ridge R2:0,9609).