Uygulamanın Yöntemi

Temel amaç fonksiyonu olarak öncelikle çalıĢmanın ilk iki bölümünde aktarılan teorik çerçeveden hareketle ordu-üniversite-sanayi iĢbirliğine yönelik bir model oluĢturulmaya çalıĢılmıĢtır. OluĢturulan model için tek bir ülkenin (Türkiye) gerekli çoğunlukta veri seti bulunmaması nedeniyle analiz 15 NATO ülkesini kapsayacak Ģekilde geniĢletilmiĢ ve analiz aracı olarak panel veri yöntemi tercih edilmiĢtir. Model analizinde panel veri yönteminin yanı sıra saha bulgularına da yer verilmiĢtir. Türkiye‟de faaliyet gösteren savunma sanayi firmalarına uygulanan anket yöntemiyle teknolojik yenilik yaratmada ordu-üniversite-sanayi arasında bir iĢbirliğinin varlığı ve bu kurumlar arasındaki iliĢkilerde kopukluklar yaĢanıyorsa nasıl bir ordu-üniversite-sanayi iĢbirliği modellenebileceği araĢtırılmıĢtır. ÇalıĢmada her iki yönteme de baĢvurularak ilk kısımda yapılan model analizi ikinci kısımda yer alan bağımsız piyasa algısı tarafından yorumlanmıĢ olmaktadır. Bu yorumlamada yapılan faktör analizi ilk kısımda yapılan model analizini destekleme unsuru olarak kullanılmaktadır.

Yukarıda belirtilen amaç doğrultusunda bu çalıĢmada yararlanılan iki yöntemden ilki panel veri yöntemidir.13

Bu yöntemin kullanılmasının nedeni Türkiye‟ye ait verilerde yaĢanan zaman kısıtı nedeniyle analize diğer ülkelerin de dâhil edilmesidir. Türkiye‟nin son 14 yıllık (1997-2010) verileri ile sağlıklı bir ekonometrik analiz yapmak mümkün olmayacağından Türkiye ile aynı savunma paktında yer alan 14 NATO ülkesi analize dâhil edilmiĢtir. Böylece hipotezler test edilirken tek bir ülke verisi üzerinden değil ülkeler grubu üzerinden test edilmiĢtir. Türkiye ile birlikte 15 NATO ülkesinin verileri üzerinden analiz yapılmıĢ, diğer NATO ülkelerinin söz konusu yıllara ait yayınlanmıĢ verileri bulunmadığından bu ülkeler analiz dıĢında tutulmuĢtur. Örneklem olarak 1997-2010 döneminde 15 NATO ülkesine ait yıllık verilerden oluĢan panel veri seti kullanılmıĢtır. Veri seti Ekonomik ĠĢbirliği ve Kalkınma TeĢkilatı (OECD) resmi internet sitesi (http://www.oecd.org/) ve Avrupa Patent Ofisi (EPO) resmi internet sitesinden (http://www.epo.org/) elde edilmiĢtir. Veri setinde her bir ülkeye ait 4 ayrı veri olmak üzere 14 yıl üzerinden toplam 840 veri kullanılmıĢtır. Veri setinin 1997-2010 dönemi ile sınırlı tutulmasının

nedeni, hem savunma sanayi Ar-Ge harcamaları ve üniversite Ar-Ge harcamalarının hem de savunma sanayi sektörüne ait patent sayılarının ayrıntı bilgiler olması ve de gizlilik arz etmesi nedeniyle eski yıllara ait bu tür detaylı verilerin yayınlanmamasıdır. Bu tür verilerin daha ayrıntılı biçimde açıklanması özellikle son 10-15 yılda ortaya çıkan bir geliĢme olmuĢtur. Dolayısıyla bu dar zaman aralığındaki veri seti ile sağlıklı bir ekonometrik uygulama yapmak ve tezin hipotezlerini test edebilmek için tek bir ülke ölçeğinde değil ülkeler grubu ölçeğinde analiz yapmak gerekir. Bu yüzden model analizinde baĢvurulan ana yöntem panel veri yöntemi olmuĢtur. Panel veri yönteminin standardizasyonunu sağlama açısından kurulan model NATO ülkeleri kapsamında düĢünülmüĢtür. Çünkü verilerini dıĢ ülkelerle paylaĢma konusunda Ġsrail, Rusya, Ġran, Çin vb. ülkelerin NATO ülkelerine göre daha katı tutumda olmaları nedeniyle bu gibi ülkelerden savunma sistemleri ile ilgili verilerin kolaylıkla alınamayacağı ortadadır. ABD, Ġngiltere, Fransa gibi bazı NATO ülkeleri ise teknolojik yayılma politikalarını yüksek teknoloji üzerine kurmakta ve ulusal verilerini de açık olarak ortaya koymaktadır.

Panel veri analizinde oluĢturulan ekonometrik modelin katsayılarını tahmin etmenin yolu olarak Pedroni (1996, 2000) DüzenlenmiĢ/GeliĢtirilmiĢ En Küçük Kareler Yöntemi‟ni (Fully Modified Ordinary Least Squares (FMOLS)) önermektedir. Bu yüzden çalıĢmada araĢtırma yöntemi olarak DüzenlenmiĢ/GeliĢtirilmiĢ En Küçük Kareler Yöntemi izlenmiĢ, kurgulanan modellerin spesifikasyonlarında Sabit Etkiler Modeli dikkate alınmıĢtır. Eğer araĢtırma yapılacak panel veri seti OECD ülkeleri, NATO ülkeleri, Amerikan Eyaletleri vb. gibi spesifik bir firmalar/ülkeler/eyaletler seti dikkate alınarak ve belirlenen bu set içinden oluĢturuluyorsa, Sabit Etkiler Modeli en uygun panel veri spesifikasyonu olarak değerlendirilmektedir.

Sabit, eğim katsayısı ve hata terimi hakkında yapılan varsayımlara bağlı olarak panel veri regresyonu değiĢik Ģekillerde tahmin edilebilmektedir. Örneğin eğim katsayısının sabit, buna karĢılık sabit katsayısının yatay kesitlerde farklı olduğu varsayılabilmektedir. Her bir yatay kesitin bireyselliklerini dikkate almanın bir yolu, her bir ülke için sabit katsayıların farklı olmasına, buna karĢılık eğim katsayılarının aynı olmasına izin vermektir. Bu model literatürde Sabit Etkiler Modeli olarak bilinmektedir (CoĢkun, Kök, Yücel, 2010: 71). Buradaki sabit etkiler terimi, eğim

katsayısının sabit (aynı), ancak sabit katsayısının her bir kesit için farklı olduğu ve her bir kesitin sabitinin zaman boyunca değiĢmemesi (time invariant) varsayımlarını nitelemektedir. Bu modelde eğim katsayıları hem zaman hem de kesit için aynı olmaktadır (Gujarati, 2004: 642). Bu durumda bir veri setine iliĢkin olarak ülkelerdeki bireylerin ırkı, cinsiyeti, yetenekleri, ülkelerin yönetsel performansları ve coğrafi konumları gibi gözlenemeyen bireysel etkiler (heterojenite), tahmin edilmesi gereken N sayıda parametre olarak düĢünülmektedir (Greene, 2003: 285). Bu çalıĢmanın veri seti göz önüne alındığında, kurgulanan modellere iliĢkin spresifikasyonlarda sabit etkiler modeli dikkate alınmıĢ ve gerçekleĢtirilen F testi sonuçları da Sabit Etkiler Modelinin seçiminin uygun olduğunu desteklemiĢtir (ilgili test sonuçları Tablo 3.1‟de gösterilmiĢtir).

ÇalıĢmada kullanılan ikinci uygulama yöntemi olan anket yönteminde, birincil veri tabanına esas olmak üzere Türkiye savunma sanayi sektörünün yapısı ve bu sektörde yer alan kurum sahiplerinin veya üst düzey yöneticilerinin algılama ölçeği dikkate alınarak sorular hazırlanmıĢtır (beĢli Likert ölçekli sorular). Düzenlenen anketteüç temel soru grubu oluĢturulmuĢtur. Sorular;

I- Firmanın Durumunu ĠyileĢtirme, ĠĢbirliğine BakıĢını Belirleme, Kaynak Kullanım Ve Firma Performansını Ölçme Yönelimli Soru Grubu Kuruma ĠliĢkin Genel Bilgi Yönelimli Soru Grubu

I A - Firma Performansı Ġle Ġlgili Bilgiler I B- Sistemler ve Süreçler

I C- Ordu-Üniversite-Sanayi ĠĢbirliğine BakıĢı Ölçme Yönelimli Sorular II - Açık Uçlu Soru Grubu

III - Firmaya ĠliĢkin Genel Bilgi Yönelimli Soru Grubu III A - Firma Sahibi ya da Yöneticisine ĠliĢkin Bilgiler III B - Firma Hakkında Genel Bilgiler

olmak üzere üç grupta toplanmıĢtır.

EK 1‟de sunulan araĢtırma yöntemi çerçevesinde anketin içeriği hazırlanarak savunma sanayi sektörüne iliĢkin örneklem tespit edilmiĢ, ilgili soru grupları

üzerinden güvenirlilik14

(Cronbach's Alpha katsayısı: 0.886) ve geçerlilik15 (Kaiser- Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy: 0.573) testi yapılmıĢtır. Güvenilirlik testi (0,886) sonucuna göre soruların yüksek derecede güvenilir olduğu, geçerlilik testi (0,573) sonucuna göre ise veri matrisinin faktör analizi için orta derecede yeterli olduğu gözlemlenmiĢtir. Geçerlilik sonucunun 0,573 çıkması verilerin 38 adet olmasından kaynaklanmıĢtır. Testler sonucunda güvenirliliği ve yeterliliği yeterli olan ve 55 sorudan oluĢan anket soru formu savunma sanayi firmalarının yönetim kurulu üyesi veya genel müdürü düzeyinde 136 üst düzey yöneticisine internet ortamından gönderilmiĢ ve 38 katılım ile saha bulgularına eriĢilmiĢtir.16

Gizliliğin en üst düzeyde olduğu savunma sanayi sektöründe kurum içi özel bilgilerin paylaĢılmak istenmemesi, soruların tamamına yakınının cevaplanmasının zorunlu olması ve birçok firmanın özel sektöre yönelik de üretim yapması nedeniyle ankete katılım düĢük olmuĢtur. Savunma sanayi sektöründe üst düzey yöneticiler üzerinden sorgulanarak araĢtırma sahasından elde edilen bu 38 anketten oluĢan veri tabanı faktör analiziçerçevesinde ele alınmıĢtır.17

Ordu-üniversite-sanayi iĢbirliği gibi çok boyutlu bir konuda yapılan anket uygulamasının analizinde kullanılacak en uygun teknik faktör analizi tekniğidir. Faktör analizleri ile çok sayıdaki değiĢkenleri analize dâhil etmek mümkün olmaktadır. Diğer yandan faktör analizi yeni hipotezlerin oluĢturulması için kullanılabilen bir analiz tekniğidir. Bir yandan veri yetersizlikleri diğer yandan çalıĢmanın teorik içeriği, değinilen her konuyu kapsayacak bir uygulamayı olanaksız kılmaktadır. Uygulanabilecek diğer analiz teknikleri faktör analizine göre daha kısmi

14 _{Alfa Katsayısı belirli katsayılara göre değerlendirme yapabilen bir güvenilirlik ölçütüdür. Buna} göre;

0,00 < α < 0,40 ise ölçek güvenilir değil, 0,40 < α < 0,60 ise ölçek güvenilirliği düĢük, 0,60 < α <0,80 ise ölçek oldukça güvenilir,

0,80 < α <1,00 ise ölçek oldukça yüksek derecede güvenilir bir ölçektir. 15

Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) Testi: Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) örneklem yeterliliği ölçütü gözlenen korelasyon katsayıları büyüklüğü ile kısmi korelasyon katsayılarının büyüklüğünü karĢılaĢtıran bir indekstir. KMO oranın (0,5)‟in üzerinde olması gerekir. Oran ne kadar yüksek olursa veri seti faktör analizi yapmak için o kadar iyidir denilebilir (Kalaycı:2009).

16

Katılımcılar farklı mekânlarda bulundukları için, her birisine tek tek ulaĢarak yüz yüze bilgi toplamak zor olacağından, telefonla kendilerine ulaĢılmıĢ ve anket soruları web tabanlı bir ortama konularak anketin eriĢim adresi firma yöneticilerinin Ģahsi e-posta adreslerine gönderilmiĢtir.

17 _{Tezin ekonometrik çözümlemelerinde E views 7.0 programı ve diğer tüm istatistiksel çıkarımlar} için SPSS 17.0, doğrulayıcı faktör analizi için SPSS AMOS 19.0 programları kullanılmıĢtır. Raporlamada SPSS ile frekans tabloları, güvenilirlik analizleri, faktör analizleri çıktıları ve doğrulayıcı faktör analizi için SPSS AMOS ile yapılmıĢtır. Eviews ile birim kök testleri, OLS

yaklaĢımlar olarak kalmaktadır (Erkan, 1987: 166). Bu yüzden uygulamanın ikinci kısmında faktör analizi tekniği seçilmiĢtir. Faktör analizi, karĢılıklı etkileĢim içinde bulunan ve ölçülebilen çeĢitli büyüklüklerden çıkarak, bunlar tarafından oluĢturulan fakat doğrudan ölçülemeyen arka planda kalan fonksiyonel büyüklüklerin belirlenmesine yöneliktir. Gözlenen değiĢkenlerden çıkarak elde edilen ve bunlar arasındaki iliĢkileri açıklayan bu tür büyüklükler “faktör” olarak adlandırılmaktadır (Erkan, 1987:167). Faktör analizinde kullanılan temel analiz aracı toplam varyansın açıklanmasına yönelik temel bileĢenler analizidir. Burada analize konu olan maddelerin özdeğeri (Birden büyük olan faktör içinde seçilmekte) esas alınarak temel bileĢenleri Ģeklinde sıralanan soru grubu (madde) oluĢturulmaktadır. TanımlanmıĢ faktörlerin ölçeğe iliĢkin açıkladıkları varyanslar belirlenmektedir. Örneğin seçilmiĢ üç faktörün maddelerdeki toplam varyansı ve yük değerleri esas alındığında faktör döndürme sonuçları çerçevesinde (döndürülmüĢ bileĢenler matrisi) ilk ve takip eden faktörler analiz edilmektedir. Burada her bir faktör açısından yük değeri en yüksek olanlar belirlenmekte ve faktör bileĢenleri analizinden çıkartılmaktadır. Çok faktörlü bir yapıda, birden çok faktörde yüksek yük değeri veren soru, biniĢik bir soru olarak tanımlanır ve ölçekten çıkartılması gerekir. Ġlgili faktörde geriye kalan maddeler için aynı analiz tekniği ile yeniden ele alınmaktadır (Aydın, 2010:243).

Uygulamanın ilk kısmında 1997-2010 yıllarına yönelik NATO ülkelerine ait aĢağıdaki veriler bulunup panel veri yöntemiyle analiz edilmiĢtir.