Türkiye’de Girişimcilik ve Sürdürülebilir Bölgesel Kalkınma: Makine Öğrenmesi Yaklaşımlarından Elde Edilen Bulgular

Abstract

Birleşmiş Milletler Kalkınma Programı (UNDP), Sürdürülebilir Kalkınma’nın (SK) sağlanmasında girişimciliği önemli bir faktör olarak tanımlamaktadır. Bu çalışmanın amacı, sosyal bilimlerde nispeten yeni bir yöntem olan makine öğrenmesini uygulayarak ve Küresel Girişimcilik Monitörü (GEM) verilerini kullanarak Türkiye'deki girişimcilik faaliyetlerini SK açısından etkileyen faktörleri analiz etmektir. Rassal Orman model bulgularına göre çalışma durumu, başka bir girişimci tanımak, kişinin kendi bilgisi ve becerisi hakkındaki görüşü, ihtiyaç/mecburiyet ve yaş, girişimci olmak için önemli faktörlerdir. Ayrıca, hanehalkı geliri ve nüfusu, kişinin çalışma durumu, cinsiyeti, eğitim düzeyi ve anket zamanı itibariyle şirket içi girişimcilik aktivitesinde bulunması da önemli faktörler olarak tespit edilmişlerdir. Stokastik Gradyan Artırma sonuçlarına göre Türkiye’de bölgesel kalkınmanın ve koşulların bireylerin girişimci olma olasılıklarını etkilediği gözlenmiştir. Bu araştırma, Özdemir ve Karadeniz (2011) ile Karadeniz ve Özçam'ın (2018) Türkiye bağlamında bireysel girişimci kazanımlarından buldukları önceki sonuçları ilk kez makine öğrenmesi algoritmaları uygulaması aracılığıyla analiz etmekte ve genişletmektedir. Girişimcilik faaliyetleri sürdürülebilir kalkınmayı destekleyen politikalar çerçevesinde planlanmalıdır.

Keywords

• ekonomik kalkınma
• girişimcilik
• bölgesel analiz
• makine öğrenmesi
• economic development
• entrepreneurship
• regional analysis
• machine learning