Açıklayıcı değişkenler arasındaki etkileşimin görülebilmesi için Bölüm 4.2’de özetlenen açıklayıcı değişkenler bloklar halinde tahmin edilen modellere eklenmiştir. Bu yöntemle verimlilik ve teknolojik yenilik faaliyetlerini belirleyen etkenlere ilişkin 6 model tahmin edilmiştir (bkz. Tablo 4 ve 5).
Tahmin sonuçlarına göre çalışan sayısı ile ölçülen işyeri büyüklüğü verimliliği ve teknoloji yenilik faaliyetlerini olumlu olarak etkilemektedir. Bir başka deyişle, (ortalama olarak) büyük firmalar küçük firmalardan daha verimli ve daha yenilikçidir. Firma büyüklüğünün etkisi, yeni açıklayıcı değişkenler eklendikçe (Model 1’den Model 6’ya gidildikçe) azalmakta fakat tüm değişkenlerin eklendiği modelde de pozitif ve istatistiksel olarak anlamlı olmaktadır.
Firmada çalışan beyaz yakalı personel oranı verimlilik üzerinde pozitif etkiye sahiptir, fakat Ar-Ge faaliyetleri de kontrol edildiğinde beyaz yakalı personel oranının teknolojik yeniliklere güçlü bir etkisi yoktur.
Holding değişkeni tüm modellerde verimlilik ve teknolojik yenilik eğilimi üzerinde pozitif bir etkiye sahiptir. Fakat bu etki, yeni değişkenler eklendikçe azalmakta ve tüm değişkenlerin eklendiği Model 6’de istatistiksel olarak sıfırdan farklı olmamaktadır. Bu durum, Holding üyesi olmanın diğer değişkenler ile tanımlanan değişikliklere yol açtığı, bu nedenle Holding üyesi olmanın yasal konumdan kaynaklanan bir etkisinin olmadığını göstermektedir.
Yurt dışı bağlantı’sı olan firmaların verimliliği diğer firmalardan daha yüksektir.
Yurt dışı bağlantı teknolojik yenilik eğilimini de olumlu etkilemektedir, fakat bu etki verimlilik etkisinden (istatistiksel olarak) daha zayıftır.
Ar-Ge faaliyetlerinin verimlilik ve teknolojik yenilik eğilimine çok güçlü bir katkıda bulunduğu görülmektedir.
Uzun vadeli müşterilerle ilişkilerin verimlilik ve yenilik üzerinde önemli etkileri bulunmaktadır. İlk olarak, UVM ciro payı firmaların verimliliğini artırmaktadır.
Bu değişkenin teknolojik yenilik üzerindeki etkisi ise pozitif değildir (Model 2-4’de negatif, Model 5-6’de istatistiksel olarak anlamlı değil). UVM ciro payının teknolojik yenilik üzerinde pozitif etkiye sahip olmamasının nedeni, müşteriler ile
yapılan Ar-Ge faaliyetleri kontrol edildiğinde, bu değişkenin ürün niteliklerinin çok değişmediği ve/veya ürün spesifikasyonlarının müşteri tarafından tanımlandığı koşulları yansıtmasından kaynaklanabilir.
Son beş yılda UVM sayısı artan firmalar UVM sayısı değişmeyen’lerden, UVM sayısı değişmeyen firmalar da UVM sayısı azalanlardan daha verimlidir. Bu durum müşterilerle uzun vadeli ilişkilerin önemi yansıtmaktadır. Teknoloji yenilik üzerindeki etkiye bakıldığında, UVM sayısı artan firmaların yenilik eğilimi diğer gruplardan daha fazladır, fakat, verimlilik etkisinden farklı olarak, UVM müşteri sayısı değişmeyen firmaların yenilik eğilimi, UVM müşteri sayısı düşen firmalardan daha azdır. Bu sonuç, yukarıda uzun vadeli müşterilerle ilişkilerin ürün niteliklerinin istikrarlı olması gözlemi ile uyumludur.
Müşterilerle ortak Ar-Ge ve tasarım faaliyeti gerçekleştiren firmaların verimliliği daha yüksektir ve bu etki tüm modellerde geçerliliğini korumaktadır. Bu sonuç, müşterilerle ilişkilerin verimlilik üzerinde olumlu etki sağlayan en önemli biçiminin, ortak Ar-Ge ve tasarım faaliyeti olduğunu göstermektedir. Bu değişken (Model 5 ve 6’da istatistiksel olarak anlamlı olmamakla beraber) teknolojik yenilik eğilimine de olumlu bir katkıda bulunmaktadır.
Müşterilerin sağladığı destekler verimlilik üzerinde pozitif fakat zayıf bir etkiye sahiptir. Teknolojik yenilik üzerindeki etki pozitif ve istatistiksel olarak anlamlıdır (Model 2 ve 3) fakat yenilik modeline kullanılan teknolojiler ve personel yönetimi ve organizasyon yapısına ilişkin değişkenler eklendiğinde etki kaybolmaktadır.
Firmaların tasarım ve ürün geliştirme dahil yararlandığı teknolojik bilgi kaynaklarına bakıldığında, teknoloji transferinin (Bilgi transfer değişkeni) verimliliği önemli ölçüde artırdığı görülmektedir. Bu faktör, büyük ölçüde “nitelikli üst düzey yönetici/teknik personel transferi”, “ana firmadan bilgi transferi” ve
“patent ve lisans yoluyla teknoloji transferi” değişkenlerinden oluştuğu için, bu yöntemleri kullanan firmaların daha verimli olduğu sonucuna ulaşılmaktadır.
Açık bilgi kaynakları kullanımı da verimlilik üzerinde kısmen olumlu katkıda bulunmaktadır.
Bilgi transfer değişkeni teknolojik yenilik üzerinde de pozitif fakat zayıf bir etkiye sahiptir. Bekleneceği gibi en önemli bilgi kaynakları tersine mühendislik ve açık kaynaklar olan firmaların teknolojik yenilik yapma olasılığı daha düşüktür. Bu
sonuçlar, pasif taklit (imitasyon) stratejisi izleyen firmaların teknolojik yenilik yapamadığını, teknolojik yenilik için firmaların Ar-Ge ve teknoloji transferi gibi aktif politikalar izlemesi gerektiğini göstermektedir.
Firmaların bulunduğu mekanın/ilişkilerin verimlilik ve teknolojik yenilik üzerinde önemli bir etkisi vardı. Analiz sonuçlarına göre OSB, ihtisas OSB ve teknoparklarda bulunan firmalar ile diğer firmalar arasında verimlilik açısından anlamlı bir fark bulunmamaktadır. Verimliliği etkileyen tel mekan/ilişki değişkeni “kümelenme (cluster) üyesi” olmaktadır. Bu sonuç, aktif kümelenme politikalarının verimlilik artışı açısından etkili olabileceğini göstermektedir.
Teknoloji yenilik açısından bakıldığında ise, teknoparklarda yer alan firmaların daha fazla yenilikçi, kümelenme üyesi olan firmaların ise daha az yenilikçi olduğu bulunmuştur. Bu sonuç, teknoparkların teknolojik yenilik geliştirme açısından etkili olduğunu göstermektedir. Kümelenme değişkeninin negatif katsayıya sahip olması, kümelerin daha çok üretim odaklı olmasından kaynaklanabilir.
Teknoloji kullanımına bakıldığında, modelde kullanılan teknoloji değişkenlerinin biri hariç hepsinin verimlilik üzerinde pozitif etkisi vardır (makine teçhizatın niteliği, YBS, bilişim teknolojileri, malzeme teknolojileri ve e-ticaret teknolojileri;
e-ticaret teknolojilerinin etkisi zayıftır). Verimlilik üzerinde negatif etkisi bulunan tek teknoloji değişkeni, “geniş bant İnternet erişimi” ve “Web sitesi/sosyal ağlar”
değişkenidir. Diğer teknoloji değişkenleri kontrol edildiğinde, bu teknolojilerin kullanımı verimlilik üzerinde olumsuz etkide bulunmaktadır.
Teknoloji kullanımı ve teknolojik yenilik arasındaki ilişkiye bakıldığında, bilişim, malzeme ve e-ticaret teknolojilerini kullanan firmaların daha çok yenilikçi, YBS ve web (sosyal ağlar) teknolojileri kullanan firmaların ise daha az yenilikçi olduğu bulunmuştur. YBS teknolojileri ile teknolojik yenilik arasındaki ilişkinin negatif çıkması, YBS teknolojilerinin süreçleri oturmuş ve belirli bir olgunluğa ulaşmış firmalar tarafından kullanılması olabilir. Bir başka deyişle, diğer tüm değişkenler aynı tutulduğunda, yeni kurulmuş (start-up) yenilikçi firmaların daha az YBS kullanmasından dolayı bu iki değişken arasında negatif bağıntı elde edilmiş olabilir.
Personel yönetimi ve organizasyon yapısı’na ilişkin değişkenler, firmaların bu alanlardaki uygulamalarının verimliliği artırma açısından başarılı olamadığını
göstermektedir. Son üç yılda organizasyon yapısında bir değişiklik gerçekleştiren ve performans yönetim sistemi kuran firmaların verimliliği kısmen daha yüksektir, fakat bu etki zayıftır. Esnek işgücüpolitikaları (Personel esneklik), performans bazlı ödül sistemi (Personel ödül) ve Kilit Performans Göstergeleri (KPI) uygulayan firmaların verimliliği, diğer firmalardan daha düşük bulunmuştur.
Personel yönetimi ile verimlilik arasındaki negatif ilişki personel yönetim sistemlerinin bürokratik ve katı uygulanması durumunda ortaya çıkabilir. Bu durumda uygulama maliyetlerinin yüksek olması ve personel motivasyonun olumsuz etkilenmesi nedeniyle verimlilik düşebilir.
Personel yönetimi ve organizasyon yapısı ile teknolojik yenilik arasındaki ilişkiler, bu değişkenlerin etkileri üzerine anlamlı sonuçlar vermektedir. Tahmin sonuçlarına göre kalite kontrol ve performans sistemleri kuran, son üç yılda organizasyon yapısında bir değişiklik gerçekleştiren ve KPI uygulayan firmaların teknolojik yenilik eğilimi daha yüksektir.
Esnek işgücü politikaları, verimlilikte olduğu gibi teknolojik yenilik üzerinde de olumsuz etkiye sahiptir. Bu sonuçlar, firmaların belirli hedefleri gerçekleştirmeye yönelik proaktif politikalar izlemeleri durumunda daha yenilikçi olabileceklerini göstermektedir.
Son olarak, modele il kukla değişkenleri eklenerek belirli illerde olan firmaların daha verimli/yenilikçi olduğu test edilmiştir. Modele il kukla değişkenleri eklendiğinde, diğer açıklayıcı değişkenlerde önemli bir değişim olmamıştır (Tablo 6). Tahmin sonuçlarına göre İstanbul’da bulunan firmalar diğer illerde olan firmalardan daha verimli, Bursa ve Kocaeli’nde bulunan firmalar da daha az verimlidir. Bursa ve Gaziantep’te bulunan firmalar daha yenilikçi olurken, İstanbul, İzmir ve Kocaeli’nden firmalar daha az yenilikçi olma eğilimindedir.
Tahmin sonuçlarının kullanılan bağımlı değişkenden ne kadar etkilendiğini kontrol etmek amacıyla tüm açıklayıcı değişkenleri içeren geniş model, farklı bağımlı değişkenler için tekrar tahmin edilmiştir. Tablo 7’de faktör analizi sonucu bulunan “Verimlilik” değişkenine ek olarak küresel ve yerel rakiplerle verimlilik karşılaştırmasını açıklayan modellerin tahmin sonuçları sunulmuştur. Bu tabloda görüldüğü gibi, özellikle küresel rakiplere göre verimlilik düzeyi ile faktör analizi sonucu bulunan “Verimlilik” değişkeni hemen hemen aynı sonuçları vermektedir.
Tablo 8’de yenilik değişkenleri için yapılan tahminler sunulmuştur. Bu tabloda ilk değişken faktör analizi sonucu bulunan “Yenilik” değişkenidir. Diğer değişkenler
de ürün ve süreç yenilikleri değişkenleridir (süreç yenilikleri için üç değişken vardır: imalat süreçleri yenilikleri, lojistik yenilikleri ve destek faaliyetleri yenilikleri). Ürün ve süreç yenilikleri modelleri sonuçları “Yenilik” değişkeninin kullanıldığı modelin sonuçlarından çok farklı değildir.
Ankette firmalara kapasite kullanma oranları (KKO) ve vardiya sayıları da sorulmuştur. KKO ve vardiya sayısı verimlilik ile doğrudan ilişkili olmasına karşın verimlilik modelinde açıklayıcı değişken olarak kullanılmamıştır, çünkü bu değişkenler aslında verimliliğin farklı boyutlarını oluşturmaktadır (verimli olan firma daha fazla satış yapabildiği için KKO’nını artırabilmektedir).
KKO ve vardiya sayısı ile verimlilik düzeyi arasında pozitif ilişki vardır. Örneğin küresel rakiplerine göre daha verimli olduğunu söyleyen firmaların ortalama KKO ve vardiya sayıları %71.9 ve 1.78 vardiya olurken, aynı verimlilik düzeyinde olan firmalar için bu değerler %66.7 ve 1.66 vardiya, daha az verimli olduğunu söyleyen firmalar için %64.5 ve 1.37 vardiyadır. Bir başka deyişle verimlilik ile KKO ve vardiya sayıları arasında pozitif ve istatistiksel olarak anlamlı bir bağıntı vardır.