Verimlilik Hesabı Üzerine Birkaç Not…

Herkese merhabalar!

Öncelikle Bilim Raporu’na göstermiş olduğunuz yoğun ilgi için çok teşekkür ederiz. Amacımız raporumuzun kaliteli veri ve detaylı teknik analizlerle güzel ve yararlı tartışmalara aracı olmasıydı. Biz bu çalışmayı hiçbir zaman nihai söz olarak görmedik. Amacımız bu alanda veri bazlı çalışmaların ilk ateşini yakanlardan olup, bu yöndeki tartışmaların gelişmesine katkı sağlamak. Hedefimiz sizden gelen öneriler ile raporu daha da güçlendirmek ve yeni versiyonlarını zenginleştirmek.

Bu süreçte birçok değerli soru ve öneri aldık. Bu önerilerin her birini not ettik ve soruları da cevaplamaya çalıştık. En son olarak dün Washington’dan değerli bir meslektaşım e-posta aracılığıyla bir soru yöneltmişti, ben de bir cevap yazmıştım. Cevabımı biraz daha detaylandırarak buradan da paylaşmak istiyorum.

Meslektaşımın sorusu üniversitelerin verimlilik hesaplaması üzerineydi. Raporda çok net anlatılamamış olabileceği için burada tekrar açıklayacağım.

Ekonomide bir üretim faktörünün verimliliği;

Faktör Verimliliği = Toplam Çıktı / Faktör Miktarı

olarak hesaplanır. Örneğin, bir fabrikadaki işçilerin verimlilik hesabı “işçi başına düşen ürün” sayısı olarak hesaplanır.

Buradan hareketle, üniversitelerdeki araştırmacı verimliliğini hesaplamak için araştırmacı başına düşen yayın sayısını (“akademik çıktı sayısı / araştırmacı sayısı” oranı) hesapladık.

Akademik çıktı sayısı:

Kullandığımız veri, yayınlara ait yazar adları ve kurumu, yayın yılı, yayınlandığı dergi gibi bilgilerden oluşmaktaydı. Her yayının aynı kalitede olmadığını bildiğimizden dergilerin etki puanlarına göre yayın sayısını düzelttik. Bunun için her bir alan bazında etki puanları 0-1 arasına normalize edildi. Dolayısıyla her bir yayın, 1’den küçük bir katsayı ile çarpılmış oldu. Daha detaylı açıklamalara, “Türkiye Bilim Raporu”nun 37. ve 38. sayfalarında ulaşılabilir.

Araştırmacı sayısı:

Araştırmacı sayısı (üniversite büyüklüğü) üç adımda hesaplandı.

Adım 1: SCOPUS+Microsoft veri setlerinden, her bir üniversitede yayın yapan araştırmacı sayısı ve hesaplandı. Kullanılan veriler her bir makalede yayın yapan yazarların gözlemlenebilmesine olanak vermektedir.  Buna "BÜYÜKLÜK_SCOPUS" diyelim.

Kısa bir not: Buradaki BÜYÜKLÜK_SCOPUS, bir üniversitedeki “doktor öğretim görevlisi + doçent + profesör” toplamının çok üstünde olabiliyor (örneğin, Koç ve Boğaziçi gibi üniversitelerde 2 katı civarında). Bunun temel sebebi bir üniversitede yayın yapan araştırmacılar sadece doktor öğretim görevlisi, doçent ve profesörler değil. Ayrıca araştırma görevlileri, öğretim görevlileri ve üniversite bünyesindeki araştırma enstitülerindeki araştırmacılar da yayın yapmaktalar. Özellikle bahsettiğim son gruptaki (enstitülerdeki) araştırmacıları YÖK verilerinde görebilmek pek mümkün değil, ancak onlar bizim SCOPUS verilerimize yayınları sayesinde giriyorlar. Dolayısıyla SCOPUS verilerini kullanmak bu konuda bize çok büyük bir avantaj sağlamakta.

Adım 2: YÖK'ten, profesör, doçent, doktor öğretim üyesi, öğretim görevlisi ve araştırma görevlisi sayılarının toplamları temin edildi. Buna da "BÜYÜKLÜK_YÖK" diyelim.

Adım 3: Üniversite büyüklüğü hesaplamalarında, "BÜYÜKLÜK_SCOPUS" ve "BÜYÜKLÜK_YÖK" değerlerinden hangisi büyükse o baz alındı. Yani daha net olmak gerekirse:

"Araştırmacı Sayısı "=max("BÜYÜKLÜK_SCOPUS","BÜYÜKLÜK_YÖK")

Bu yöntem sonucunda "max" operatörüne göre Koç, Sabancı, Boğaziçi gibi öncü üniversitelerin büyüklüğü "BÜYÜKLÜK_SCOPUS”tan geliyor. Bunun temel sebebi, öncü üniversitelerdeki araştırmacılara ait yayınların bilimsel olarak saygın dergilerde yer bulması ve dolayısıyla SCOPUS verilerinde temsil edilmesidir. Araştırmacılarının pek yayın yapmadığı üniversitelerin büyüklüğü ise, "BÜYÜKLÜK_YÖK" ile belirlenmekte, zira bu üniversitelerdeki araştırmacılara ait veriler (yayın yapmadıkları için) SCOPUS verisine genellikle dahil olmuyorlar.

Tekrarlamak gerekirse, raporumuzdaki Grafik 25, 26 ve 27’de Koç, Sabancı, Boğaziçi gibi öncü üniversitelerin büyüklükleri elimizdeki SCOPUS veri setinden geliyor -YÖK verilerinden değil. Bu sonuç kullandığımız “max” operatörü sayesinde gerçekleşiyor. Rapordaki grafiklerimizin altında da belirttiğimiz bu konuda karışıklık olmaması çok önemli.

SAĞLAMLIK (ROBUSTNESS):

Akıllarda soru işareti kalmaması için bir de sağlamlık analizi yapalım. Büyüklük için kullanabilecek ikinci yöntem sadece “profesör, doçent ve doktor öğretim üyesi” toplamını hesaplamak olabilir. Bu yöntemi kullanarak rapordaki (yukarıda yer alan) 26. grafiği, aşağıda yer alan 26*. grafiğinde sağlamlık (robustness) için tekrar ediyoruz.

26 ve 26* grafiklerinde sonuçlar birbirlerine oldukça benzer çıkıyor.

Görüldüğü üzere 2006 sonrası takipçi devlet üniversitelerinin (mavi çizgi) ve takipçi vakıf üniversitelerinin (turuncu) verimliliklerinde ciddi bir durağanlaşma gözlemliyoruz. Diğer yandan, öncü devlet üniversitelerinde (gri) ve öncü vakıf üniversitelerinde (kırmızı) verimlilik artışı yaşanırken, bu verimlilik artışının öncü vakıf üniversitelerinde daha hızlı olduğunu gözlemliyoruz.

Verimlilik üzerine birkaç yorum…

Verimlilik ve Başarı: Belirtmek isterim ki, araştırmacı verimliliği ile başarıyı birbirine karıştırmamak gerekiyor. “Verimlilik” bizim de yaptığımız gibi kişi başına düşen yayın ile hesaplanıyor ancak “başarı”yı değerlendirmek için araştırmacıların verimliliklerini ne kadar kaynak kullanarak sağladıklarını da bilmemiz gerekir. Bu, mevcut verilerimizle yapamayacağımız bir hesaplama ve raporumuzun amacının ötesinde. Umarım gelecekte bu imkanımız olur ve bu konuları da analiz edebiliriz.

Trendlerdeki Nedenler: Değinmek istediğim bir diğer konu ise, “araştırmacı verimliliklerindeki değişimi gözlemlemek” ile “bu değişimlerin arkasındaki nedensel ilişkileri anlama”nın farklı şeyler olduğu. Biz elimizdeki veriler sayesinde verimlilik değişimlerini ortaya koyabiliyoruz. Bunun arkasındaki nedenleri anlamak için daha farklı veri setlerine ihtiyaç var. Bilim Raporu’nda da değindiğimiz üzere devlet ve vakıf üniversiteleri birbirlerinden akademik verimlilik üzerinde etkili birçok açıdan farklılaşıyorlar (araştırmacılara verilen maaşlar, ayrılan araştırma kaynakları, sağlanan fiziksel altyapı ve araştırma ortamı, finansman yapısı, ders yükü, öğrenci sayıları, güdü mekanizmalarındaki farklılıklar gibi). Verimlilik üzerinde etki eden bu konularda sağlanacak yeni veriler ışığında nedensellik analizleri geliştirilebilir ve yukarıdaki grafiklerde gözlemlediğimiz trendlerin sebepleri incelenip ve çözüm önerileri geliştirilebilir.

Ne yazık ki, son günlerde Boğaziçi Üniversitesi’nde yaşananları büyük bir üzüntü içinde takip ediyoruz. ODTÜ, Boğaziçi Üniversitesi, İTÜ, Hacettepe Üniversitesi, İstanbul Üniversitesi, Ankara Üniversitesi gibi devlet üniversiteleri, Türkiye’de hem bilime hem de beşeri sermayeye çok önemli katkılar sağlayan üniversiteler. Bu köklü ve değerli üniversitelerde verimlilik artışı maddi ve fiziksel imkanları iyileştirerek, akademisyenlerin motivasyonunu destekleyici uygun araştırma ortamını sağlayarak, araştırma faaliyetlerine yönelik yeterli kaynakları ayırarak, akademisyenlerin ders yükünü makul düzeyde tutarak ve doktora programlarını destekleyerek gerçekleştirilebilir.