İçindekiler
Dergi Arşivi

Kamu-Üniversite-Sanayi İşbirliği Politikalarına Yönelik Bir Model Önerisi

İlknur İNAM / Daire Başkanı - Hakan BAL / Sanayi ve Teknoloji Uzmanı - Arda BAHÇECİ / Sanayi ve Teknoloji Uzmanı (Ar-Ge Teşvikleri Genel Müdürlüğü)

 

En basit anlamıyla üniversitelerde üretilen bilginin sanayide kullanılması olarak tanımlanan Kamu-Üniversite-Sanayi İşbirliği (KÜSİ), çoğunlukla üniversite ile sanayinin bir araya gelerek proje yapması olarak algılansa da Bakanlığımız tarafından yürütülen KÜSİ faaliyetlerinin esas amacı, KÜSİ paydaşları arasındaki sinerjiyi artırmak, ulusal yenilik ekosisteminde bu iş birliğini geliştirmek, sanayimizi rekabet gücü ve katma değeri yüksek, yenilikçi ürünler üretebilen yüksek teknoloji ağırlıklı ve sürdürülebilir bir yapıya kavuşturmaktır.

Günümüzde küresel rekabetin gelmiş olduğu aşamada işletmeler bilgi üretmek, yenilikçi ürün ve üretim yöntemlerine geçmek zorundadır. Bilginin kaynağı üniversiteler ile yenilikçi ürünleri üretecek olan sanayi kesiminin devletin destek ve yol göstericiliğinde bir araya gelmeleri bir zorunluluktur. Bu gerçekten hareketle son yıllarda özellikle sanayileşmiş ve küresel pazarlara hitap eden ürünler üreten ülkeler, KÜSİ’yi güçlendirmekte ve önemli kazanımlar elde etmektedirler. Bu çerçevede, kamunun etkin mevzuat ve politikalar yoluyla üniversite ile sanayi arasında işbirliklerini kolaylaştırma ve geliştirme gibi önemli görevleri bulunmaktadır.

 Türkiye’de KÜSİ’nin Temelleri

Türkiye’nin üst düzey politikaları içerisinde bilim, teknoloji, Ar-Ge ve yenilik alanları önemli bir yer tutmaktadır. Son dönemde yenilikçi politikaların belirlenmesi temel hedef olmuş ve bu anlamda da gerek sanayinin gerekse üniversitenin bir araya gelmesinin önemi üst düzey politika belirleyiciler tarafından da kabul görmüştür. 2014-2018 yıllarını kapsayan Onuncu Kalkınma Planı’nında Bilim, Teknoloji ve Yenilik bölümü altında;  2011-2014 yıllarını kapsayan Türkiye Sanayi Stratejisi ve Eylem Planı Belgesi’nde; 2011-2016 yıllarını kapsayan Ulusal Bilim, Teknoloji ve Yenilik Stratejisi (UBTYS)  2013 yılı Eylem Planı’nda KÜSİ’ye vurgu yapılmış ve KÜSİ’nin geliştirilmesine yönelik politika önerileri sıralanmıştır.

Tüm bu gelişmelerin ışığı altında, Türkiye’deki KÜSİ paydaşları arasındaki sinerjiyi artırmak, ulusal yenilik ekosisteminde bu iş birliğini geliştirmek, sanayiyi rekabet gücü ve katma değeri yüksek, yenilikçi ürünler üretebilen yüksek teknoloji ağırlıklı ve sürdürülebilir bir yapıya kavuşturmak amacıyla Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı tarafından Türkiye Kamu-Üniversite- Sanayi İşbirliği (KÜSİ) Stratejisi ve Eylem Planı (2015-2018) hazırlanmış olup 25 Haziran 2015 tarihli ve 29399 sayılı Resmi Gazete’de yayımlanarak yürürlüğe girmiştir. Türkiye KÜSİ Strateji Belgesi’nde yer alan 6 hedef altındaki 31 eylem, 2019 yılı itibariyle ilgili kurum ve kuruluşların katkıları sayesinde başarı ile tamamlanmış ve 2023 Ulusal Bilim ve Teknoloji vizyonu doğrultusunda ülkemizde sürdürülebilir bir KÜSİ yapısının oluşturulmasına katkı sağlanmıştır.

 Çalışmanın Amacı

Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı uhdesinde yürütülen ve 81 ili kapsayan KÜSİ çalışmaları 2015 yılından bu yana her il için farklı sayılarda ancak aynı faaliyetleri içerecek şekilde yürütülmektedir. Bu durum, Ar-Ge ve yenilik anlamında daha çok gelişmiş illerin diğer iller ile farkını ve potansiyelini ciddi bir şekilde ortaya koyarken, daha az gelişmiş illerde bu faaliyetlerin uygulanamama sıkıntısını da beraberinde getirmektedir. Bu bağlamda model çalışmasının amacı, KÜSİ kapsamında illerin Ar-Ge ve yenilik ekosistem haritası ile bu ekosistemin uygulamada başarısını gösteren Ar-Ge ve yenilik uygulama haritasının çıkarılarak illerin KÜSİ kapsamında potansiyelinin bir endeks yardımı ile belirlenmesi ve bu kapsamda politika önerilerinin geliştirilmesidir.

2017 yılında 81 ili kapsayan KÜSİ çalışmaları örnek bir model çalışması ile ortaya konmuş ve illerin Ar-Ge ve Yenilik Ekosistem Endeksi ile bu ekosistemin uygulamadaki başarısını gösteren KÜSİ Uygulama Endeksi hesaplanmıştır. 2017 yılında gerçekleştirilen bu çalışmanın metodolojisinde ve parametrelerinde önemli iyileştirmeler gerçekleştirilmiştir. Yapılan yeni modelde, geçmiş çalışmadan farklı olarak;

Parametre verilerinde ekosistemin doğuşundan bugüne yer alan kümülatif veriler yerine 2015-2017 yıllarını kapsayan 3 yıllık verilerden yararlanılması ve böylece ekosistemin yıllar itibariyle takip edilebilmesi,·   

· İllerden toplanan tüm verilerin yer aldığı ve 74 parametreden oluşan endeks çalışması yerine illerin yalnızca Ar-Ge ve yenilik anlamında büyüklüğünü ve etkinliğini ön plana çıkaran parametrelerin seçilmesi ve parametrelerde etkinliğin ön plana çıkarılması,

· Modeldeki kriter ağırlıklandırmalarında bilimsel ağırlıklandırma metotları aracılığıyla elde edilen ve ülkenin öncelikleri yerine iller bazındaki üstünlükleri ön plana çıkaran ağırlıklandırma yerine ekosistemi ve ülkenin önceliklerine hakim ve bunları politikaya dönüştürebilen uzmanların görüşünün esas alınması ve yeni kriter ağırlıklarının bu uzman görüş ortalamalarının alınarak oluşturulması,

· 4 il grubunun oluşturulması ile bazı il gruplamalarında yığılmaların yaşanması ile iller arasındaki farklılıkları net bir şekilde ortaya koyan ve daha homojen dağılmasını sağlayan 6 farklı il grubunun oluşturulması,

sağlanmış ve böylece daha etkin, sürdürülebilir ve yıllar itibarıyla izlenebilir bir model çalışması ortaya konmuştur.

 Veri Setinin Hazırlanması

Model çalışmasında Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı Ar-Ge Teşvikleri Genel Müdürlüğü verileri ile Girişimci Bilgi Sistemi, TÜBİTAK, KOSGEB, TÜRK PATENT verileri ile açık kaynaklardan erişilen YÖK verilerinden yararlanılmıştır. Ar-Ge ve yenilik ekosistemine ilişkin endeksin hesaplanmasında 25 kriter, KÜSİ uygulama endeksinin hesaplanmasında ise 20 kriter kullanılmıştır.

 Yöntem

81 il için oluşturulan KÜSİ Modeli çalışmasında, ilk olarak kriterlere ilişkin uzman görüşleri alınmıştır. Alınan bu uzman görüşlerinin ortalaması alınarak kriterlerin nihai ağırlıkları belirlenmiştir. Her bir kriter için oluşturulan ağırlıklar kullanılarak Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri sınıfında yer alan Entropi yöntemi ile parametre bazında ağırlıklara ayrılmıştır. İkinci aşamada, toplanan veri seti içerisindeki her bir parametredeki olumlu ve olumsuz uç değerler tespit edilmiştir. Uç değerlerin belirlenmesinde ortalama değerden sapmalar (σ veya 2σ) dikkate alınmıştır. Ardından, Min-Max yöntemi ile her bir parametre en büyük değer 100, en küçük değer 0 ve ortanca değeri 50 olacak şekilde standardize edilmiştir. Son olarak, tüm karar verme birimlerine ait performans sıralaması puanları, yeniden ölçeklendirilmiş değerlerin ilgili parametre ağırlığı ile çarpılması sonucu elde edilmiştir.

KÜSİ Model çalışması kapsamında 2 tür endeks elde edilmiştir. Endekslerden biri illerin Ar-Ge ve yenilik ekosistem potansiyelini ortaya koyarken, diğeri illerin uygulama potansiyelini ortaya koymaktadır.

Ar-Ge ve Yenilik Ekosistem Endeksi, Ar-Ge ve yenilik ekosistemi aktörleri ile imalat sanayi bilgilerini içeren 5 kriter altındaki 25 parametreden oluşan bir endekstir (Tablo 1).

 Tablo 1. Ar-Ge ve Yenilik Ekosistem Endeksi Kriterleri ve Parametreleri

Kriter

Parametre

Üniversite

(7)

Üniversite Sayısı

Araştırma Merkezi Sayısı

Desteklenen ARDEB Proje Sayısı

Desteklenen ARDEB Proje Bütçesi

Akademisyen Girişimi/Ortaklı TGB Firma Sayısı

Akademisyen Sayısı

TTO Sayısı

TGB

(6)

Firma Sayısı

Ar-Ge Personeli Sayısı

Proje Sayısı (Devam Eden)

FSMH (Başvuru+Tescil) Sayısı

Net Satış

İhracat

Ar-Ge Merkezi (4)

Ar-Ge Merkezi Sayısı

Ar-Ge Personeli Sayısı

Proje Sayısı (Devam Eden)

FSMH (Başvuru+Tescil) Sayısı

Tasarım Merkezi

(4)

Tasarım Merkezi Sayısı

Personel Sayısı

Proje Sayısı (Devam Eden)

FSMH (Başvuru+Tescil) Sayısı

İmalat Sanayi

(4)

Firma Sayısı

İstihdam

Net Satış

İhracat

 

KÜSİ Uygulama Endeksi ise illerdeki Ar-Ge ve yenilik ekosisteminde yer alan aktörlerin uygulamalarına ilişkin bilgileri içeren 3 kriter altındaki 20 parametreden oluşan bir endekstir (Tablo 2).

 

Tablo 2. KÜSİ Uygulama Endeksi Kriterleri ve Parametreleri

Kriter

Parametre

Proje (6)

TÜBİTAK*-Desteklenen Proje Sayısı

TÜBİTAK*-Desteklenen Proje Bütçesi

TÜBİTAK*-Desteklenen Proje Sayısı/Başvuru Sayısı

KOSGEB**-Desteklenen Proje Sayısı

KOSGEB**-Desteklenen Proje Bütçesi

KOSGEB**-Desteklenen Proje Sayısı/Başvuru Sayısı

Ticarileşme (10)

KOSGEB Teknoyatırım-Desteklenen Proje Sayısı

KOSGEB Teknoyatırım-Desteklenen Proje Bütçesi

KOSGEB Teknoyatırım-Desteklenen Proje Sayısı/Başvuru Sayısı

Patent, Faydalı Model, Tasarım Tescil Sayısı

Patent, Faydalı Model, Tasarım Tescil Sayısı/Başvuru Sayısı

Marka Tescil Sayısı

Marka Tescil Sayısı/Başvuru Sayısı

TÜR Belgesi Sayısı

İmalat Sanayi-Net Satış (Yüksek+Orta-Yüksek Teknoloji)

İmalat Sanayi-İhracat (Yüksek+Orta-Yüksek Teknoloji)

Girişimcilik (4)

TÜBİTAK 1512-Desteklenen Proje Sayısı

TÜBİTAK 1512-Desteklenen Proje Sayısı/Başvuru Sayısı

KOSGEB-Girişimcilik Şirket Kuran Girişimci Sayısı

KOSGEB-Girişimcilik Şirket Kuran Sayısı/Eğitime Katılan Sayısı

*1501, 1503, 1507, 1509, 1511 Destek Programları,

**Ar-Ge ve İnovasyon, Endüstriyel Uygulama, Stratejik Ürün Destek Programları

Entropi İle Ağırlıklandırma

Shannon ve Weaever (1948), Entropi kavramını olasılık teorisi açısından bilginin içerisindeki belirsizliğin ölçülmesi olarak tanımlamışlardır (Abdullah ve Otheman, 2013: 26). Temel itibarıyla da Entropi yöntemi, kriter ağırlığını hesaplamak için kullanılmaktadır.

Entropi yöntemi, diğer ağırlıklandırma yöntemlerine benzer bir şekilde kriterlerin objektif olarak ağırlıklandırılmasında kullanılmaktadır. Bu nedenle, ekonomi/yönetim problemlerinden muhasebe ve finans problemlerine, tesis yeri seçimi problemlerinden pazar seçimi problemlerine kadar çok geniş bir uygulama alanına sahiptir ve ÇKKV aşamalarının temeli kabul edilmektedir.

Ar-Ge ve Yenilik Ekosistem Endeksi ile KÜSİ Uygulama Endeksi çalışmaları kapsamında uygulanan Entropi ağırlıklandırma yöntemi, aşağıda yer alan üç ayrı aşamadan oluşmaktadır. Bunlar;

•          Karar matrisinin normalizasyonu,

•          Entropi değerlerinin hesaplanması ve

•          Ağırlık değerlerinin hesaplanmasından oluşmaktadır.

Entropi yönteminin uygulama aşamalarına detaylı olarak bakıldığında, ilk olarak iller özelindeki parametre değerlerinin yer aldığı normalize edilmiş karar matrisi oluşturulmaktadır. Bu işlem çeşitli ölçeklerdeki kriterlerin ölçeklerden arındırılarak birbirleriyle karşılaştırılabilmesine olanak sağlamaktadır.

İkinci aşamada ise bu parametrelerin Entropi değerlerinin hesaplanması gerekmektedir. Entropi değerlerinin bulunmasından sonra farklılaşma derecelerinin hesaplanması işlemi gerçekleştirilmiş ve son aşamada ekosistem ile uygulama endeksleri için alınan uzman görüş ağırlıklarının parametre bazında ağırlık değerlerine ayrılması işlemi gerçekleştirilmiştir.

Kriter ağırlandırmasında Ar-Ge ve yenilik ekosistemine hakim Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, TÜBİTAK, KOSGEB, Teknoloji Geliştirme Bölgeleri Yönetici Şirketleri, TÜİK ve  T.C. Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı tarafından illerde görevlendirilen KÜSİ Çalışma Grubu temsilcileri aracılığıyla toplamda 100’e yakın uzman görüşü alınmış ve her iki endeks için oluşturulan kriter ağırlıkları bu uzman görüşlerinin ortalamaları dikkate alınarak oluşturulmuştur.

Elde edilen sonuçlara göre, 25 parametreden oluşan 5 kriter kullanılarak hesaplanan Ar-Ge ve Yenilik Ekosistem Endeksi ile 20 parametreden oluşan 3 kriter kullanılarak hesaplanan KÜSİ Uygulama Endeksi’nin uzman ağırlıkları Tablo 3 ve Tablo 4’te yer almaktadır;

 Tablo 3. Ar-Ge ve Yenilik Ekosistem Endeksi İçin Uzman Görüşü Kriter Ağırlıkları

Üniversite

TGB

Ar-Ge Merkezi

Tasarım Merkezi

İmalat Sanayi

TOPLAM

%28

%20

%20

%5

%27

%100

 

Tablo 4. KÜSİ Uygulama Endeksi İçin Uzman Görüşü Kriter Kriter Ağırlıkları

Proje

Ticarileşme

Girişimcilik

TOPLAM

%38

%34

%28

%100

 

Uzman görüşü alınarak oluşturulan ağırlandırmalar Entropi yöntemi kullanılarak parametre bazına indirgenmiştir.

 

Asgari-Azami Normalleştirmesi (Min-Max Yöntemi)

Ar-Ge ve Yenilik Ekosistem Endeksi ile KÜSİ Uygulama Endeksi çalışmalarında AB ve OECD yenilik endekslerinde de sıklıkla kullanılan Min-Max yönteminden yararlanılmıştır.

Bu yöntem kapsamında, illerin ve parametrelerin yer aldığı veri seti, parametre bazında standart hale getirilmiş ve böylece endeksler kapsamında elde edilecek olan il performans puanlarının 0-100 skalasına girmesi sağlanmıştır.

İlk aşamada, tüm karar verme birimleri için toplanan veriler, her bir parametre için ayrı ayrı incelenmiştir. Bu kapsamda, her bir parametredeki olumlu ve olumsuz uç değerler tespit edilmiştir. Uç değerlerin belirlenmesinde ortalama değerden sapmalar (1σ veya 2σ) dikkate alınmıştır.

Min-Max yöntemi ile her bir parametre en büyük değer 100, en küçük değer 0 ve ortanca değeri 50 olacak şekilde standardize edilmiştir. En küçük değer, ortanca değer ve en büyük değer haricindeki parametre değerlerinin hesaplanmasında aşağıdaki formüllerden yararlanılmıştır.

 

Parametre değeri, veri setinin ortanca değerinden büyükse;

Parametre değeri, veri setinin ortanca değerinden küçükse;

Analiz sonucunda, tüm karar verme birimlerine ait KÜSİ Ar-Ge ve Yenilik Endeksi ile KÜSİ Uygulama Endeksi performans sıralaması puanları, Entropi yönteminden gelen parametre ağırlığı ile çarpılması sonucu elde edilmiştir.

 

Bulgular

Entropi yöntemi ile uzman görüşü kullanılarak parametre ağırlıkları hesaplanan, Min-Max Yöntemi ile standartlaştırılan il bazında parametrelerin yer aldığı veri seti doğrultusunda, 81 il bazında Ar-Ge ve Yenilik Ekosistem Endeksi ile KÜSİ Uygulama Endeksi performans sıralaması elde edilmiş ve iller mevcut performans puan değerleri üzerinden sıralanmıştır.

İllerin Ar-Ge ve Yenilik Ekosistem Endeksi genel puan değerleri bir bütün olarak incelendiğinde, toplam puan değerleri arasında önemli farklılıklar ve kırılma noktaları olduğu tespit edilmiştir. Bu nedenle, benzer puan değerlerine sahip iller arasında gruplama çalışması gerçekleştirilmiştir. Bu çerçevede 6 homojen grup belirlenmiş olup, bu gruplarda yer alan il sayıları Tablo 5’te verilmektedir.

 

Tablo 5. Ar-Ge ve Yenilik Ekosistem Endeksi İllerin Grup Dağılımı

 Gruplar

1. Grup

2. Grup

3. Grup

4. Grup

5. Grup

6. Grup

 İl Sayısı

5

13

17

14

14

18

 

Ar-Ge ve yenilik ekosistem potansiyeli boyutunda illerin gelişmişlik durumları göz önüne alınarak yapılan endeks gruplandırmalarına göre, İstanbul, Ankara, İzmir, Kocaeli ve Bursa illeri Ar-Ge ve Yenilik Ekosistemi Endeksi’nde “1. Grup İller” olarak karşımıza çıkarken, Konya, Tekirdağ, Manisa ve Gaziantep’in yer aldığı 13 ilimiz “2. Grup İller” olarak karşımıza çıkmaktadır (Şekil 1).

 

Şekil 1. Ar-Ge ve Yenilik Ekosistem Endeksi Haritası

 

Benzer şekilde, illerin KÜSİ Uygulama Endeksi genel puan değerleri bir bütün olarak incelendiğinde de toplam puan değerleri arasında önemli farklılıklar ve kırılma noktaları olduğu tespit edilmiştir. Bu nedenle, benzer puan değerlerine sahip iller arasında gruplama yapılmıştır. Bu çerçevede 6 homojen grup belirlenmiş olup, bu gruplarda yer alan il sayıları Tablo 6’da verilmektedir.

 

Tablo 6. KÜSİ Uygulama Endeksi İllerin Grup Dağılımı

 Gruplar

1. Grup

2. Grup

3. Grup

4. Grup

5. Grup

6. Grup

 İl Sayısı

5

26

13

14

12

11

 

Ar-Ge ve yenilik uygulamaları boyutunda illerin gelişmişlik durumları göz önüne alınarak yapılan endeks gruplandırmalarına göre, İstanbul, Ankara, İzmir, Kocaeli ve Bursa illeri KÜSİ Uygulama Endeksi’nde “1. Grup İller” olarak karşımıza çıkarken, Kayseri, Konya, Eskişehir ve Gaziantep’in yer aldığı 26 ilimiz “2. Grup İller” olarak karşımıza çıkmaktadır (Şekil 2).

Şekil 2. KÜSİ Uygulama Endeksi Haritası

 

Her iki endekse karşılaştırmalı olarak bakıldığında, İstanbul, Ankara, İzmir, Kocaeli ve Bursa’nın her iki endekste de “1. Grup İller” kategorisinde yer aldığı ve bu illerimizin KÜSİ potansiyellerini etkin şekilde kullandığı görülmektedir. Buna karşın, Aydın ili Ar-Ge ve Yenilik Ekosistem Endeks puanı itibariyle “2. Grup İller” kategorisinde yer alırken, KÜSİ Uygulama Endeks puanı itibarı ile “3. Grup” kategorisinde yer almıştır. Bu durum, Aydın ilinde Ar-Ge ve yenilik potansiyelinin tamamının proje, ticarileşme ve girişimcilik anlamında uygulamaya dönüşemediğini göstermektedir. Benzer bir durum Zonguldak ili için de söz konusudur.

Yukarıda bahsedilenin tersine, Ar-Ge ve Yenilik Ekosistem Endeks puanı düşük olup uygulamaya dönük yüksek başarı gösteren iller de sonuçlarda yer almıştır. Buna göre, Çanakkale, Balıkesir, Burdur, Isparta, Çorum, Amasya, Elazığ, Batman ve Siirt gibi 32 ilimizin proje, ticarileşme ve girişimcilik anlamında Ar-Ge ve yenilik ekosistem potansiyelinin üstünde bir performans gösterdikleri göze çarpmaktadır (Şekil 3).

 

Şekil 3. Ar-Ge ve Yenilik Ekosisteminin Uygulamaya Dönüşümü İl Performans Sonuçları

 

Sonuç ve Değerlendirmeler

Bilgi tabanlı bir ekonomide, üniversite ve sanayi arasındaki ilişki, yeniliğin ve ekonomik gelişmenin anahtar unsurlarındandır. Bu çerçevede, kamunun etkin mevzuat ve politikalar yoluyla üniversite ile sanayi arasında işbirliklerini kolaylaştırma ve geliştirme gibi önemli görevleri bulunmaktadır. Bu bağlamda, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, Ar-Ge Teşvikleri Genel Müdürlüğü uhdesinde yürütülen KÜSİ çalışmaları kapsamında bu önemli görevi icra etmek adına illerin KÜSİ Modeli çalışması gerçekleştirilmiştir.

Model kapsamında oluşturulan endekslerde, 81 ilin KÜSİ konusundaki potansiyeli ve uygulanabilirliği ortaya konulmuştur. Bu çalışma kapsamında, 81 ilin ekosistem dinamikleri ve uygulama kabiliyeti dikkate alınarak iller homojen gruplama ayrılmış, her ilin benzer potansiyelde olduğu gruplar kullanılarak il değerlendirmeleri yapılmıştır.  

Politika önerileri oluşturulurken, aynı grupta bulunan illerin kendi içindeki değişken değerleri göz önünde bulundurularak her bir ilin KÜSİ konusundaki artı (+) ve eksi (-) yönleri belirlenmiştir. Tüm iller için belirlenen bu artı ve eksi yönlere göre 81 ilin KÜSİ ihtiyaç analizi yapılmış ve illere özgü KÜSİ politikaları oluşturulmuştur.

KÜSİ ihtiyaç analizi ve illerde kurumsal işbirliği mekanizmalarının sürekli hale getirilmesi gayesi ile, illerin ekosistem potansiyelleri ve uygulama kabiliyetleri de dikkate alınarak 21 farklı faaliyet türünden oluşan ve Tablo 7’de yer alan İllerin 2019 Yılı KÜSİ Faaliyet Planı çıkarılmıştır. 

Tablo 7. İllerin 2019 Yılı KÜSİ Faaliyet Planı

Sıra

Faaliyet Adı

Faaliyetin Yapılacağı İl Sayısı

1

KÜSİ Faaliyetlerinin Kurumsallaştırılması/Sürdürülebilir Yapıya Kavuşturulması-1
(Sanayi Odaklı Lisansüstü Tez Yaptırılması)

81

2

Üniversitelerin Akademik ve Teknolojik Altyapı Envanterinin KÜSİP'e Yüklenmesi

81

3

Ar-Ge ve Yenilik Destek Programları Hakkında Bilgilendirme

70

4

Girişimcilik Konusunda Bilgilendirme

53

5

Ar-Ge ve Yenilik Projeleri Yazma Eğitimi

52

6

Fikri Sınai Mülkiyet Hakları (FSMH) Konusunda Bilgilendirme

51

7

ARDEB Projeleri Yazmaya Yönlendirme

50

8

Ar-Ge/Tasarım Merkezi Ziyareti

45

9

KÜSİ Faaliyetlerinin Kurumsallaştırılması/Sürdürülebilir Yapıya Kavuşturulması-2 (Sanayi-Akademisyen veya Sanayi-Sanayi Eşleştirmesi)

44

10

Teknoyatırım Destek Programı/TÜR Belgesi Hakkında Bilgilendirme

40

11

Ar-Ge Merkezi Kurmaya Yönlendirme

39

12

Tasarım Merkezi Kurmaya Yönlendirme

37

13

Sürekli Eğitim Merkezi (SEM) Eğitimleri

33

14

KÜSİ Faaliyetlerinin Kurumsallaştırılması/Sürdürülebilir Yapıya Kavuşturulması-3 (TGB-OSB İşbirliğinin Oluşturulması)

32

15

TGB'de Akademisyen Firması Kurmaya Yönlendirme

32

16

Teknik Kolej/MYO Kurulması

20

17

Bölgesel Kalkınma Odaklı İhtisas Üniversitelerinin İhtisas Alanları İle İlgili Faaliyet

10

18

Araştırma Altyapılarının Sanayi İle Entegrasyonu

5

19

İnovasyon Mentörlüğü

3

20

Üniversite Akademik ve Teknolojik Altyapı Kataloğunun Sanayiye Tanıtımı

1

21

Sürekli Eğitim Merkezinde Mavi Yakalılara Yönelik Eğitim Düzenlenmesi

1

* KÜSİP: Kamu-Üniversite-Sanayi İşbirliği Platformu, * TGB: Teknoloji Geliştirme Bölgesi, * OSB: Organize Sanayi Bölgesi,

* MYO: Meslek Yüksek Okulları, * ARDEB: Araştırma Destek Programları, * TÜR: Teknolojik Ürün Deneyim Belgesi

 

Geliştirilen politikaya göre, 2019 yılında gerçekleştirilecek olan KÜSİ faaliyetleri kapsamında, illere yönelik 21 farklı faaliyet türü planlanmıştır. Bu faaliyet planı kapsamında, paydaşlar arasındaki kurumsal işbirliği mekanizmalarının oluşturulması ile Türkiye KÜSİ Stratejisi ve Eylem Planı’nın temel gayesi olan “Ülkemizde KÜSİ’nin sürdürülebilir ve etkin bir yapıya kavuşturulması” hedefi hayat bulmuş olacaktır.

Model çalışması sonucu ortaya konulan politikalar ve faaliyet planları, illerimizin rekabet gücü ve katma değeri yüksek, yenilikçi ürünler üretilebilen yüksek teknoloji ağırlıklı ve sürdürülebilir bir sanayi yapısına kavuşmasını katkı sağlayacaktır.

 


 

Kaynakça

·        İnam, Bal ve Bahçeci, Kamu-Üniversite-Sanayi İşbirliği’nin Güçlendirilmesine Yönelik Yeni Bir Model, Ülkemizde KÜSİ’nin Gelişimi, T.C. Bilim, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, No:1, 2018.

·        Lotfi ve Fallahnejad, Imprecise Shannon’s Entropy and Multi Attribute Decision Making, 12, 2009, s. 53-62.

·        Schwab K., World Economic Forum (WEF) 2016-2017 Global Competitiveness Report, 2016.

·        Eshlaghy vd., A Subjective Weighting Method Based on Group Decision Making For Ranking and Measuring Criteria Values, 5, 2011, s. 2034-2040.

·        Shemshadi vd., A fuzzy VIKOR Method For Supplier Selection Based On Entropy Measure For Objective Weighting, 2011, 38.

·        Zou vd., Entropy Method For Determination Of Weight Of Evaluating İn Fuzzy Synthetic Evaluation For Water Quality Assessment, 18, 2006, s. 1020-1023,.

·        Xu ve Lai, Restoration Of İmages Contaminated By Mixed Gaussian And İmpulse Noise Using A Recursive Minimum-Maximum Method, 145, 1998, s. 264-270.

·        Carlos ve Coello,  Using the Min-Max Method to Solve Multiobjective Optimization Problems with Genetic Algorithms, 2003, s. 303-313.

·        Üçler T., Bölgesel Kalkınmada Üniversite – Sanayi İşbirliği: Konya Örneği, 2014.

·        Toprak B., Üniversite-Sanayi İşbirliği İle Yenilikçi Üretimin Dünyadaki Başarılı Örnekleri Üzerinden Türkiye’deki Durumun İncelenmesi, 2016, İstanbul.

·        Ding vd., A Min-Max Cut Algoritm for Graph Partitioning And Data Clustering, 2000.

·        Maria ve Valentin, University - Industry Cooperation: A Framework of Benefits and Obstacles, 2000, 1.

·        Jones-Evans, D., Klofsten, M., Andersson, E., Pandya, D., ‘Creating a bridge between university and industry in small European countries: The role of the industrial liaison office’, R&D Management, 29, 1999, 47–56.

·        López-Martínez, R.E., Medellín, E., Scanlon, A.P., Solleiro, J.L., ‘Motivations and obstacles to university industry cooperation (UIC): A Mexican case’, R&D Management, Vol 24, No 1, 1994, pp 17–31.