Regional development policies based on regions’ core strengths are key for innovation. For sustainable growth, regions would discover their own growth paths grounded on their core knowledge base. Although there are studies focusing on regional clustering of economic ac-tivity in Turkey, little is known related to regions’ potential to attract new technologies based on their core strenghts. The first objective of the paper is to map knowledge space in Turkey for 2010 and 2017. The second objective of the paper is to understand relatedness and knowledge complexity in Turkey’s NUTS3 regions. The third objective is to demonstrate the relationship of regional innovativeness with relatedness and knowledge complexity across Turkey’s regions. Relatedness of the regions is operationalized by relatedness density. Knowledge complexity is operationalized by knowledge complexity index. We use regression analysis to understand the correlation of patent applications with regions’ relatedness density and knowledge complexity. As a control variable, diversity variable is used. The analysis demonstrates that knowledge space in Turkey became denser between 2010 and 2017 and there are variations across regions with respect to relatedness and knowledge complexity. Diversity and relatedness density are positively correlated with patent applications while complexity does not have a correlation with regional innovativeness.

Bölgelerin güçlü yönlerine dayalı bölgesel kalkınma politikaları, yenilikçilik için anahtar niteliğindedir. Sürdürülebilir büyüme için her bölge kendi öz bilgi havuzu üzerinde temellendirilmiş büyüme yollarını keşfetmelidir. Türkiye’deki ekonomik faaliyetin bölgesel kümelenmesi konusuna odaklanan çalışmalar bulunmasına rağmen, bölgelerin güçlü yönlerine dayalı yeni teknolojileri çekme potansiyelleri konusunda kısıtlı bilgi bulunmaktadır. Bu makalenin ilk he-defi, Türkiye’nin 2010 ve 2017 yıllarına ait bilgi alanının haritasını çizmektir. Makalenin ikinci hedefi, Türkiye’deki NUTS3 bölgelerinin 2010 ve 2017 yıllarındaki ilişkilik ve bilgi karmaşıklığını anlamaktır. Üçüncü hedef, Türkiye’deki bölgelerin bölgesel yenilikçiliği (patent başvuruları) ile ilişkililik ve bilgi karmaşıklığı arasındaki ilişkiyi göstermektir. Bölgelerin ilişkililikleri, ilişkililik yoğunluğu değişkeni ile ölçülmektedir. Bilgi karmaşıklığı ise bilgi karmaşıklığı endeksi ile öl-çülmüştür. Patent başvurularının bölgelerin ilişkililik yoğunluğu ve bilgi karmaşıklığı ile kore-lasyonunu anlamak için regresyon analizi kullanılmıştır. Kontrol değişkeni olarak, çeşitlenme değişkeni kullanılmıştır. Analizler, Türkiye’deki bilgi alanının 2010 ve 2017 arasında daha yoğun bir hale geldiğini ve ilişkililik ve bilgi karmaşıklığı bakımından bölgeler arasında farklılıklar olduğunu göstermektedir. Çeşitlenme ve ilişkililik yoğunluğu patent başvuruları ile pozitif yön-de bir korelasyona sahipken, karmaşıklığın bölgesel yenilikçilikle ilişkili olmadığı görülmüştür.