Effect of knowledge sources and institutions of clusters on firms` innovative performance: An application on clusters in different life stages

Abstract

Bölgesel Inovasyon Sistemleri kavramı yenilikçiliğin bölgesel düzeyde sistemik olduğunu ve bu sistem içinde yeralan aktörler arasındaki iletişimin yenilikçilik için gerekli olduğunu vurgular. BIS'nde kurumlar ve bilgi kaynakları hayati önem taşımaktadır. BIS'nin içinde yer almaları nedeniyle kümelerin yenilikçilik performansı kurumsal yapılardan büyük ölçüde etkilenmektedir; ancak kurumların kümelerin zaman içindeki değişim ve gelişimini ne şekilde etkilediği ve zaman içinde nasıl değiştiği hala aydınlatılması gereken önemli noktalar arasındadır. Bu araştırma, kurumlar ve bilgi kaynaklarının farklı küme hayat aşamalarında nasıl değişiklik gösterdiğini ve küme firmalarının yenilikçilik performansına olan etkisini açıklamayı amaçlamaktadır. Farklı yaşam aşamalarında bilgi kaynakları ve kurumların nasıl değişim gösterdiğini belirlemek amacıyla; çalışma, `olgunluk` ve `oluşma` aşamalarında olmak üzere iki farklı yaşam aşamasında yer alan iki kümede uygulanmıştır. Bilgi tabanlarından kaynaklanabilecek farklılıkları ortadan kaldırmak amacıyla, aynı bilgi tabanına sahip `sentetik` bilgi tabanlı kümeler seçilmiştir. Bilgi toplama aşamasında küme firmalarına anket uygulanmıştır. Değişik yaşam aşamalarındaki ağ (network) yapıları ve bilgi kaynakları Sosyal Ağ Analizi yöntemi kullanılarak belirlenmiş ve Mann-Whitney testleri ile iki küme karşılaştırılmıştır. Bilgi kaynaklarının ve kurumların yenilikçilik performansına olan etkisini ölçmek için ise çok değişkenli model oluşturulmuş; analizde Sıralı Regresyon Analizi yöntemi kullanılmıştır. Çok değişkenli model fon sağlayan kuruluşların yenilikçilik performansını yordaladığını göstermektedir. Ayrıca, çalışmada alınan bilgiler, küme organizasyonu ve kalkınma ajansları gibi kurumların önemli projeler ve fonlar ile olgunluk aşamasındaki kümenin gelişimine destek olduğunu ortaya koymaktadır. Bilgi kaynakları çeşitleri, uzamsal seviyeleri ve kurumlar anlamında ise her iki faz arasında anlamlı bir farklılık gözlenmemiştir. Farklılık daha çok yüksek ve düşük yenilikçilik seviyeleri arasında bulunmaktadır. Anahtar Kelimeler: Kümeler, Bölgesel Yenilikçilik Sistemleri, Bilgi Kaynakları, Kurumlar, Sentetik Bilgi Tabanı, Küme Yaşam Döngüsü, Sosyal Ağ Analizi.

Regional Innovation Systems (RIS) concept suggests that innovation is systemic at the regional level where interaction among the RIS components and institutions is vital. Being located in RISs, clusters and their innovative performance are highly affected by the institutional context; however the role of the institutions in the cluster evolution is an important topic to be discovered.This study aims to identify the differences in different life stages in terms of institution types and knowledge sources;and their influence on cluster firms innovative performance. In order to identify the differences, the research was applied on two clusters which are in emergence and maturity phases, both having synthetic knowledge base. Data was collected by structured questionnaires. In order to figure out the important institutions and the knowledge sources in each life stage, Social Network Analysis were applied. The results were compared by Mann-Whitney U Tests. To explain the effect of knowledge sources and institutions on innovative performance, a multivariate model was formed. The model was tested by Ordinal Regression Method.The multivariate model analysis show that institutions predict innovative performance. Second, the information received during the interviews revealed that the cluster organisation and the development agency has been supporting the mature cluster's development by effective projects and funding schemes. In terms of type and spatial level of knowledge sources and the type of institutions; there is no meaningful difference between two life stages. The difference is rather between high and low-level innovation categories.Keywords: Cluster, Regional Innovation Systems, Knowledge Sources, Institutions, Synthetic Knowledge Base, Cluster Life Cycle, Social Network Analysis.