3. Uluslararası Sosyal Bilimler ve Eğitim Bilimleri Sempozyumu (USVES), Skopje, Macedonia, 10 - 11 April 2021, pp.366-367, (Summary Text)
The aim of this study is to measure the factors affecting the innovation performance of countries
with panel data analysis. In order to determine the relationship between EIS components and
GII and important factors. 5-year EIS component indicators and GII indicator data for 36
countries in 2015-2019 are obtained. Pooled Least Squares, Fixed effects and Random effects
models are compared and it is determined that the most suitable model is the Fixed effects
model. Since the analysis is made with 5-year cross section data, time series effects are not
evaluated. The cross sections are independent, but the heteroskedasticity problem has been
observed. For cross-section homogeneity, cross-section SUR (PCSE) is used as the most
suitable model with the cross-section weighted Panel EGLS. According to the model solution
after checking all assumptions, the highest impact is the Intellectual assets indicator, followed
by the Employment impacts indicators, then the Sales impacts and Linkages indicators.
Countries that want to rank above the innovation rankings need to implement patent
applications, trademark and design applications for new products more, sectors with high
potential should increase their technology investments, and consequently, employment rates in
the field of knowledge-intensive activities should be increased.
Artan rekabet ve küreselleşme, şirketleri verimlilik ve kar artışı amacıyla teknolojiye ve
yeniliklere yönlendirmektedir. Teknolojiye yatırım ve buluşçuluk, şirketler için vazgeçilmez
faktör olarak öne çıkmaktadır. Bu çalışmada, Türkiye’nin Avrupa İnovasyon Karnesi (EIS) ve
Küresel İnovasyon Endeksi (GII) gibi önde gelen yenilik endeksleri sıralamalarında daha
yukarılara taşınması için, ülkelerin yenilik performansına etki eden faktörlerin panel veri analizi
ile ölçülmesi amaçlanmıştır. 37 Avrupa ülkesi için hesaplanan EIS endeksi 10 adet yenilik
göstergesi bileşenine sahiptir. EIS bileşenleri ile GII arasındaki son yıllardaki ilişkiyi ve önemli
faktörleri belirleyebilmek için, 36 ülkenin 2015-2019 yıllarındaki 5 yıllık EIS bileşen
göstergeleri ile GII göstergesi verileri kullanılmıştır. Bir adet EIS bileşeni çoklu doğrusallık
sorunu sebebiyle modelden çıkarılmıştır. Havuzlanmış En Küçük Kareler, Sabit etkiler ve
Rassal etkiler modelleri Likelihood, Hausman testleri ve regresyon varsayımları kapsamında
karşılaştırılarak en uygun modelin Sabit etkiler modeli olduğu belirlenmiştir. 5 yıllık bir veri
olduğu için durağanlık vb. gibi zaman serisi etkileri değerlendirilmemiştir. Yatay kesitlerin
bağımsızlığı sağlanmıştır fakat değişen varyans sorunu gözlenmiştir. Yatay kesit homojenliği
için yatay kesit ağırlıklandırılmış Panel EGLS ile en uygun model olarak Yatay kesit SUR
(PCSE) kullanılmıştır. Tüm varsayımların kontrolü sonrası Model çözümüne göre En yüksek
etki Fikri mülkiyet göstergesi ve ardından İstihdam etkileri göstergeleridir. Daha sonra Satış
etkileri ve bağlantılar göstergeleridir. Bu sonuçlara göre Özellikle Kobilerin, yeni ürünler için
patent başvuruları, ticari marka ve tasarım uygulamalarını daha fazla hayata geçirmeleri,
potansiyeli yüksek sektörlerin teknoloji yatırımlarını artırmaları ve dolayısıyla bilgi yoğun
faaliyetler alanındaki istihdam oranlarının artırılması gerekmektedir.