Journals / Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi dergisi / 2020 / Cilt: 35 Sayı: 2

Evaluation of Global Innovation Index with Clustering Analysis

Küresel İnovasyon Endeksi Verilerinin Kümeleme Analizi ile Değerlendirilmesi

Pages
551–566
Publication Date
2020-06-30
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

In this study, Ward’s Technique and K-Means method are used.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Rapidly changing technology and the rapid increase in competition with globalization increases the importance of innovation efforts for companies and countries.
📊
Key Findings & Data:In this study, the three sub- headings under each of the main indicators of innovation input and output subscale in the 2018 GII report were taken into consideration and the data of 126 countries were analyzed by clustering analysis.
💡
Conclusion & Impact:In this study, Ward’s Technique and K-Means method are used.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2018 Verileri
⚙️Variables:İnovasyon · Küresel inovasyon endeksi · Kümeleme analizi

Abstract

Rapidly changing technology and the rapid increase in competition with globalization increases the importance of innovation efforts for companies and countries. It is important to measure innovation in order for companies and/or countries to determine their competitiveness, to analyze the current situation and to determine a road map for innovation. As there are many factors affecting innovation, there are various studies on measuring innovation. Annually published the Global Innovation Index (GII) measures the innovation of countries using many indicators that affect innovation. In this study, the three sub- headings under each of the main indicators of innovation input and output subscale in the 2018 GII report were taken into consideration and the data of 126 countries were analyzed by clustering analysis. In this study, Ward’s Technique and K-Means method are used.

Özet

Hızla değişen teknoloji ve küreselleşme ile rekabetin giderek artması inovasyon çalışmalarının şirketler ve ülkeler açısından önemini arttırmaktadır. İşletmelerin ve/veya ülkelerin rekabet güçlerini belirleyebilmeleri, mevcut durum analizi yapabilmeleri ve yol haritası oluşturabilmeleri için inovasyonun ölçülebilmesi önem arz etmektedir. İnovasyona etki eden pek çok faktör olduğu gibi inovasyonun ölçülmesi ile ilgili de değişik çalışmalar mevcuttur. Yılda bir yayınlanan Küresel İnovasyon Endeksi (KİE), inovasyonu etkileyen birçok göstergeyi kullanarak ülkelerin inovasyon seyirlerini ölçmektedir. Bu çalışmada, 2018 KİE Raporunda yer alan inovasyon girdi ve çıktı alt endeksi ana göstergelerinin her birine ait 3 alt başlıktaki göstergeler dikkate alınmış ve toplam 21 değişken kullanılarak, 126 ülkeye ait veriler kümeleme analizi ile incelenmiştir. Kümeleme analizi yöntemlerinden Ward’s Tekniği ve K- Ortalamalar Yöntemi kullanılmıştır.

🔖

Cite This Article

GÜRTUNA, F., POLAT, U. (2020). Evaluation of Global Innovation Index with Clustering Analysis. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi dergisi, Cilt: 35 Sayı: 2, 551–566. https://ajindex.com/articles/895162

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Brocker, J., Dohse, D., Soltwedel, R., 2012. Innovation Clusters and Interregional Competition. Springer, Berlin
  2. Saraceni, A.V., Martind de Resende, L.M., Serpe, L.F., Junior, PPA., 2015. A Comparative Analysis Between Clustered and Non-Clustered Companies Using Innovation Indicators. IFAC-PapersOnLine, 48(3), 155-160
  3. Lee, J., Kim, C., Choi, G., 2018. Exploring Data Envelopment Analysis for Measuring Collaborated Innovation Efficiency of Small and Medium-Sized Enterprises in Korea. European Journal of Operational Research,
  4. Xie, X., Huo, J., Zou, H., 2019. Green Process Innovation, Green Product Innovation, and Corporate Financial Performance: A Content Analysis Method. Journal of Business Research,
  5. Baregheh, A., Rowley, J., Sambrook, S. and Davies, D,. 2012. Innovation In Food Sector SMEs. Journal of Small Business and Enterprise Development, 19(2), 300-321,
  6. Rani, K.M., 2013. Innovation In Indian Women Micro-Enterprises. IPE Journal of Management, 3(2), 76-94
  7. Yıldız, T., Aykanat, T., 2015. Clustering and Innovation Concepts and Innovative Clusters: An Application on Technoparks in Turkey. Procedia, 195, 1196-1205
  8. Franco, C., Oliveira, R.H., 2017. Inputs and Outputs of Innovation: Analysis of the BRICS: Theme 6-Innovation Technology and Competitiveness. RAI Revista de Administração e Inovação, 14(1), 79-89
  9. Dziallas, M., Blind, K., 2018. Innovation Indicators Throughout The Innovation Process: An Extensive Literature Analysis. Technovation, https://doi.org/10.1016/j. technovation.2018.05.005
  10. Silva, C.M., Gavião, L.O., Gomez, C.F.S., Lima, G.B.A., 2017. A Proposal for the Application of Multicriteria Analysis to Rank Countries According to Innovation Using the Indicators Provided by the World Intellectual Property Organization. RAI Revista de Administração e Inovação, 14(3), 188-198
  11. Adolfsson, A., Ackermana, M., Brownsteinb, N.C., 2019. To Cluster, or Not to Cluster: An Analysis of Clusterability Methods, Pattern Recognition. 88, 13-26
  12. Çakmak, Z., Uzgören, N., Keçek G., 2005. Kümeleme Analizi Teknikleri ile İllerin Kültürel Yapılarına Göre Sınıflandırılması ve Değişimlerinin İncelenmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12, 187-205
  13. Şekerler, A., 2008. Trafik Kaza Verilerinin Kümeleme Analizi Yöntemi ile İncelenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Pamukkale Üniversitesi, Fen