˙ISTANBUL TEKN˙IK ÜN˙IVERS˙ITES˙I F FEN B˙IL˙IMLER˙I ENST˙ITÜSÜ
TEKNOLOJ˙I VE ˙INOVASYON GÖSTERGELER˙IN˙IN M˙ILL˙I GEL˙IRE OLAN ETK˙IS˙I: PANEL VER˙I ANAL˙IZ˙I YÖNTEM˙I
YÜKSEK L˙ISANS TEZ˙I Muhammed Hakan YORULMU ¸S
˙I¸sletme Mühendisli˘gi Anabilim Dalı ˙I¸sletme Mühendisli˘gi Programı
Tez Danı¸smanı: Prof. Dr. Burç ÜLENG˙IN
˙ISTANBUL TEKN˙IK ÜN˙IVERS˙ITES˙I F FEN B˙IL˙IMLER˙I ENST˙ITÜSÜ
TEKNOLOJ˙I VE ˙INOVASYON GÖSTERGELER˙IN˙IN M˙ILL˙I GEL˙IRE OLAN ETK˙IS˙I: PANEL VER˙I ANAL˙IZ˙I YÖNTEM˙I
YÜKSEK L˙ISANS TEZ˙I Muhammed Hakan YORULMU ¸S
(507131013)
˙I¸sletme Mühendisli˘gi Anabilim Dalı ˙I¸sletme Mühendisli˘gi Programı
Tez Danı¸smanı: Prof. Dr. Burç ÜLENG˙IN
˙ITÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü’nün 507131013 numaralı Yüksek Lisans Ö˘grencisi Muhammed Hakan YORULMU ¸S, ilgili yönetmeliklerin belirledi˘gi gerekli tüm ¸sartları yerine ge-tirdikten sonra hazırladı˘gı “TEKNOLOJ˙I VE ˙INOVASYON GÖSTERGELER˙IN˙IN M˙ILL˙I GEL˙IRE OLAN ETK˙IS˙I: PANEL VER˙I ANAL˙IZ˙I YÖNTEM˙I” ba¸slıklı tezini a¸sa˘gıdaki imzaları olan jüri önünde ba¸sarı ile sunmu¸stur.
Tez Danı¸smanı : Prof. Dr. Burç ÜLENG˙IN ... ˙Istanbul Teknik Üniversitesi
Jüri Üyeleri : Prof. Dr. Raziye SEL˙IM ... ˙Istanbul Teknik Üniversitesi
Prof. Dr. Haluk LEVENT ... Kemerburgaz Üniversitesi
...
Teslim Tarihi : 25 Kasım 2016 Savunma Tarihi : 23 Aralık 2016
Aileme,
ÖNSÖZ
Bu tez çalı¸smamda beni yönlendiren ve bana yardımcı olan de˘gerli hocam Prof. Dr. Burç ÜLENG˙IN’e te¸sekkür eder, saygılarımı sunarım. Ayrıca, desteklerini hiç esirgemeyen ve her zaman bana yardımcı olan anneme, sevgilime, hocalarıma, çalı¸sma arkada¸slarıma ve tüm ˙ITÜ Bilgi ˙I¸slem ailesine sonsuz te¸sekkürümü sunarım.
Aralık 2016 Muhammed Hakan YORULMU ¸S
(Makine Mühendisi)
˙IÇ˙INDEK˙ILER
Sayfa
ÖNSÖZ ... vii
˙IÇ˙INDEK˙ILER ... ix
KISALTMALAR... xi
Ç˙IZELGE L˙ISTES˙I... xiii
¸SEK˙IL L˙ISTES˙I... xv
ÖZET ...xvii
SUMMARY ... xxi
1. G˙IR˙I ¸S ... 1
2. L˙ITERATÜR ÇALI ¸SMASI ... 3
2.1 Alternatif Modellerin Tanıtımı ... 3
2.1.1 Neo-Klasik büyüme modelleri ... 4
2.1.1.1 Solow modeli ... 4
2.1.1.2 Schumpeter modeli ... 5
2.1.2 ˙Içsel büyüme modelleri ... 5
2.1.2.1 Romer modeli ... 5
2.1.2.2 Lucas modeli... 6
2.1.2.3 Jones modeli ... 7
2.1.2.4 Grossman ve Helpman modeli... 7
2.1.2.5 Aghion ve Howitt modeli ... 8
2.1.2.6 Young modeli... 9
2.1.2.7 Acemo˘glu ve Zilibotti modeli... 9
2.1.2.8 Rivera-Batiz ve Romer modeli ... 10
2.2 Ekonometrik Yakla¸sım ... 11
3. YÖNTEM VE UYGULAMA... 25
3.1 Veriler ve Öntestler... 25
3.1.1 Veriler ... 25
3.1.2 Birim kök testleri ... 28
3.1.3 Panel e¸sbütünle¸sme testleri... 33
3.2 Ekonometrik Yöntem ... 38
3.2.1 Statik model... 38
3.2.1.1 Sabit etkiler modeli... 39
3.2.1.2 Rassal etkiler modeli... 40
3.2.1.3 Hausman testi... 40
3.2.2 Dinamik model ... 41
3.2.2.1 VEC (vektör hata düzeltme) modeli ... 41
3.2.2.2 Granger nedensellik testi ... 42
4. BULGULAR... 43
4.1 Statik Panel Modeli ... 43
4.2 Dinamik Panel Modeli... 47
5. SONUÇ VE DE ˘GERLEND˙IRME ... 55
KAYNAKLAR... 59
KISALTMALAR
ADF : Augmented Dickey–Fuller AR-GE : Ara¸stırma Geli¸stirme
GDP : Ki¸si ba¸sı Gayri Safi Yurtiçi Hasıla, 2010 sabit ABD Dolar kuru cinsinden GERD : Ara¸stırma ve Geli¸stirme harcamalarının GSY˙IH’ya oranı
GII : Global inovasyon indeksi GMM : Generalized Method of Moment GSY˙IH : Gayri Safi Yurtiçi Hasıla
ICTE : Toplam mal ihracatı içinde bilgi ve ileti¸sim teknolojileri ihracatının payı ICTI : Toplam mal ithalatı içinde bilgi ve ileti¸sim teknolojileri ithalatının payı LFT : Yüksekö˘gretim görmü¸s çalı¸san i¸sçilerin çalı¸san i¸sgücüne oranı
MANE : Toplam mal ihracatı içinde üretim malları ihracatının oranı MANI : Toplam mal ithalatı içinde üretim malları ithalatının oranı OECD : Ekonomik Kalkınma ve ˙I¸sbirli˘gi Örgütü
RSRCHR : Her milyon ki¸si içerisinde ar-ge sektöründe çalı¸san ara¸stırmacı sayısı HCA : Hierarchical Cluster Analysis
VAR : Vektör otoregresyon VEC : Vektör Hata Düzeltme
Ç˙IZELGE L˙ISTES˙I
Sayfa
Çizelge 3.1: Çalı¸smada kullanılan ülkelerin listesi. ... 26
Çizelge 3.2: De˘gi¸skenlerin Birim Kök Testleri ... 34
Çizelge 3.3: Pedroni Panel E¸sbütünle¸sme Testi Sonucu ... 38
Çizelge 4.1: De˘gi¸skenlerin havuzlanmı¸s panel veri modeli sonuçları... 44
Çizelge 4.2: De˘gi¸skenlerin sabit etkiler panel veri modeli sonuçları ... 45
Çizelge 4.3: De˘gi¸skenlerin rassal etkiler panel veri modeli sonuçları... 45
Çizelge 4.4: Hausman Testi sonuçları ... 45
Çizelge 4.5: Vektör hata düzeltme modelinin tahmini ... 48
Çizelge 4.6: Tanı testleri ... 49
Çizelge 4.7: VEC Granger kısa dönem nedensellik testi sonuçları... 50
¸SEK˙IL L˙ISTES˙I
Sayfa ¸Sekil 3.1 : GII verilerinin GDP büyüme oranıyla ili¸skisi. ... 28 ¸Sekil 3.2 : GERD verilerinin GDP büyüme oranıyla ili¸skisi. ... 29 ¸Sekil 3.3 : ICTE ve ICTI verilerinin toplamlarının GDP büyüme oranıyla
ili¸skisi... 29 ¸Sekil 4.1 : VEC etki tepki fonksiyonları... 51 ¸Sekil 4.2 : De˘gi¸skenlerin etkilerinin Granger nedensellik grafi˘gi ile gösterimi. 52
TEKNOLOJ˙I VE ˙INOVASYON GÖSTERGELER˙IN˙IN M˙ILL˙I GEL˙IRE OLAN ETK˙IS˙I: PANEL VER˙I ANAL˙IZ˙I YÖNTEM˙I
ÖZET
Günümüz dünya sisteminde tüm ülkelerin ortak hedefi ekonomik büyüme hedeflerine ula¸sarak ekonomik büyümeyi sa˘glamak ve refah düzeylerini artırmak olmu¸stur. Ekonomik büyüme; üretilen mal veya hizmetlerin üretim faktörlerindeki artı¸s, teknolojilerinde gerçekle¸stirilen bir geli¸sme, eme˘gin verimlili˘ginin arttırılması, kapasite kullanım oranının artması gibi etmenlere ba˘glı olarak çıktıların artı¸sını göstermektedir. Ekonomik büyümenin en büyük göstergesi Gayri Safi Yurtiçi Hasıla’daki de˘gi¸sim olarak kabul edilmektedir.
˙Iktisatçılar ekonomik büyümenin ba˘glı oldu˘gu unsurları bulmak için farklı modeller geli¸stirmi¸stir. Neo-klasik büyüme modellerini savunan ara¸stırmacılar sürekli sermaye artı¸sıyla büyüme hedeflerine ula¸smaya çalı¸smı¸slardır. Sonraki dönem çalı¸san ara¸stırmacılar içsel büyüme modellerini desteklemeye ba¸slamı¸slardır. ˙Içsel büyüme modellerinin savundu˘gu en önemli etmen ise, uzun dönemli ekonomik büyüme için Ar-Ge’nin, be¸seri sermaye birikiminin ve dı¸ssallı˘gın geli¸stirilmesi olmu¸stur.
Yapılan çalı¸smalarda teknolojinin ekonomiye olan etkisi anla¸sılmaya çalı¸sılmı¸stır. Ekonomik büyüme sürecinde teknolojinin etkisi hem Neo-klasik büyüme modellerinde hem de ˙Içsel Büyüme modellerinde ara¸stırılmı¸stır. Her ara¸stırmacı bir önceki ara¸stırmacının çalı¸smasının üstüne koyarak, ara¸stırma ve geli¸stirme faaliyetlerinin ve di˘ger unsurlarının önemi kavramı¸s modellerine dahil etmi¸slerdir. Çıkan sonuçlarda, ülkelerin geli¸smi¸slik düzeylerine bakılarak teknolojinin etkisini bulmu¸slardır. Teknolojinin ölçülmesi için kullanılan ara¸stırma ve geli¸stirme çalı¸smalarının ve di˘ger unsurların ekonomik büyümeye olan katkısı ço˘gu modelde görülmü¸stür.
Yeni büyüme teorileri ile teknoloji geli¸stirme faaliyetleri arasında olan ili¸skiyi ortaya çıkarmak, teknolojiyi etkileyen belirlenen unsurların büyümeye olan etkileri ve ülkelerin ekonomik büyümelerinin bu de˘gi¸skenlerin de˘gi¸simine verdikleri tepkileri ara¸stıran birçok teorik ve deneysel çalı¸sma literatürde yer bulmu¸stur. Literatüre katkıda bulunan bu çalı¸smalar ülke sayıları, ülkelerin geli¸smi¸slik düzeyleri, çalı¸smadaki ekonomik yöntemler, seçilen farklı de˘gi¸skenler aracılı˘gıyla farklılık göstermi¸stir. Çalı¸smalarda genel olarak OECD ülkelerinin düzenli veri tutmalarından kaynaklı kolaylı˘gı nedeniyle bu toplulu˘ga üye ülkeler kullanıldı˘gı görülmektedir. Geli¸smi¸s ve geli¸smekte olan ülkelerde teknolojik geli¸smelerin ekonomik büyümeye nasıl tepki verdi˘gini ölçmek isteyen ara¸stırmacılar daha geni¸s ülke grupları kullanmı¸slardır. Çalı¸smalarda genellikle zaman serileri, çapraz kesi¸sim yöntemi ve panel veri analizi yöntemleri tercih edilmi¸stir.
Yaptı˘gım çalı¸smada ülke sayılarını fazla tutabilmem ve bu ülkeleri bir zaman aralı˘gında inceleyebilme kolaylı˘gından dolayı panel veri analizi yöntemi seçilmi¸stir. Gerekli veri toplama i¸si yapıldıktan sonra panel veri analizine uygunluk testleri yapılıp model olu¸sturulmu¸stur ve sonuçlar incelenmi¸stir.
Teknolojinin ve inovasyonun milli gelir üzerindeki etkisini ölçebilmek; ara¸stırma ve geli¸stirme harcamaları, global inovasyon indeksi, ülkenin bilgi ve ileti¸sim ihracatı, ülkenin bilgi ve ileti¸sim ithalatı, imalat ürünleri ihracatı, imalat ürünleri ithalatı, yüksekö˘gretim görmü¸s çalı¸san i¸sçi oranı ve ara¸stırma ve geli¸stirme faaliyetlerinde çalı¸san ara¸stırmacı sayısı de˘gi¸skenleri kullanılmı¸stır. Bu de˘gi¸skenlerin ülkelerin GSY˙IH’lasının üzerindeki etkisine ve payına bakılmı¸stır. Verilerin toplanılmasında Dünya bankası veri bankası, UNESCO ve Global inovasyon raporlarından yarar-lanılmı¸stır. Ekonomik durumlarının farklı oldu˘gu, geli¸smekte ve geli¸smi¸s ülkelerin içinde oldu˘gu 48 ülke seçilmi¸stir ve bu ülkelerin verileri 2007 ile 2016 arası yıllarda incelenmi¸stir. Veri toplama sürecinde, kimi ülkelerin verilerinde bazı eksikler oldu˘gu görülmü¸stür. Bazı ülkelerin verileri kendi yerel kaynaklarına bakılarak do˘grulanıp, eksik veriler eklenmi¸stir. Kalan eksik veriler için veri tamamlama yöntemlerinden interpolasyon, regresyon tahmini ve regresyon atama yöntemi kullanılmı¸stır.
Panel veri analizi yapılmadan önce de˘gi¸skenlerin birim kökleri olup olmadı˘gı ara¸stırılmı¸stır. De˘gi¸skenlerin dura˘gan olup olmadı˘gını tespit etmek için Levin, Lin ve Chu birim kök testi ve Fisher birim kök testleri uygulanmı¸stır. Levin, Lin ve Chu birim kök testti sonucu seçilerek; toplam mal ihracatı içinde bilgi ve ileti¸sim teknolojilerinin ihracatının payı, toplam mal ithalatı içinde bilgi ve ileti¸sim teknolojilerinin ithalatının payı, toplam mal ihracatı içinde üretim malları ihracatının oranı ve toplam mal ithalatı içinde üretim malları ithalatının oranı de˘gi¸skenlerinde birim kök olmadı˘gı ve serilerin dura˘gan oldu˘gu çıkmı¸stır. Di˘ger de˘gi¸skenler olan; ki¸si ba¸sı Gayri Safi Yurtiçi Hasıla, Ara¸stırma ve Geli¸stirme harcamalarının GSY˙IH’ya oranı, Global inovasyon indeksi, AR-GE sektöründe çalı¸san ara¸stırmacı sayısı, yüksekö˘gretim görmü¸s çalı¸san i¸sçilerin i¸sgücüne oranı yapılan testte birim kök varlı˘gı tespit edilmi¸stir. Bu de˘gi¸skenler birincil farkına bakılarak tekrar testte girmi¸stir ve testte birincil farklarının dura˘gan oldu˘gu ortaya çıkmı¸stır.
Birim kök testleri yapıldıktan sonra dura˘gan olmadıkları tespit edilen de˘gi¸skenlerin e¸sbütünle¸sme testleri yapılmı¸stır. E¸sbütünle¸smenin varlı˘gının sorgulanması için Pedroni panel e¸sbütünle¸sme testi ve Kao panel e¸sbütünle¸sme testi uygulanmı¸stır. E¸sbütünle¸smenin varlı˘gı Pedroni panel e¸sbütünle¸sme testinin sonucuyla kabul edilmi¸stir.
Yapılan ön testlerden sonra statik panel veri yönteminde incelenecek model olu¸sturulmu¸stur. Yapılan ara¸stırmada teknoloji ve inovasyon göstergelerinin Gayri Safi Yurtiçi Hasılaya olan etkisini tanıtlamak ve ölçmektir. Modelde ba˘gımlı de˘gi¸sken olarak Gayri Safi Yurtiçi Hasıla seçilmi¸stir ve di˘ger de˘gi¸skenler ba˘gımsız de˘gi¸sken olarak modele dahil edilmi¸stir. Panel veri analizinin sabit etkiler modeli mi yoksa rassal etkiler modeli mi seçilmesi gerekti˘gini sonuçların açıklayıcılı˘gına ve Hausman testine göre karar verilmi¸stir. Hausman testinin do˘gru karar veremedi˘gi ve örneklem yapısına bakılarak sabit etkiler modelinin do˘gru sonuç verdi˘gi karar verilmi¸stir. Sabit etkiler panel veri analizi modeline bakıldı˘gında global inovasyon indeksinde olu¸san bir puanlık artı¸s ekonomik büyümeye etkisi %0.064 olmaktadır. Logaritmik de˘ger olarak bilgi ve ileti¸sim teknolojilerin ihracatta ve ithalattaki paylarının toplamı %1’lik artırıldı˘gında GDP’ye olan etkisi %0,028 artı¸s gözlemlenmektedir. Ayrıca logaritmik de˘gerde ara¸stırma geli¸stirme faaliyetlerinde çalı¸san ara¸stırmacı sayısındaki %1’lik artı¸s GDP’ye %0,087 katkıda bulunaca˘gı görülmü¸stür. Çalı¸sanlar arasında yüksekö˘gretim mezunu i¸s gücünü bir birim artırmak, GDP’ye %0,44 katkıda bulunmaktadır. E˘gitim seviyesindeki artı¸sın ekonomik büyümeye katkı sa˘glaması
beklenen bir davranı¸stır. Aynı zamanda ekonominin di˘ger bir aya˘gı üretim için, üretim mallarının ihracat ve ithalat toplamındaki de˘gi¸sim, ekonomik büyümeyi olumlu etkilemekte ve yakla¸sık %0,17 artırmakta oldu˘gu gözlenmektedir. Ara¸stırma ve Geli¸stirme faaliyetlerinde kullanılan harcamaların (GERD) de˘gerine bir birim katkıda bulunuldu˘gu zaman %2,4 oranında GDP’de artı¸sta bulunmu¸stur.
Ara¸stırmada üretim mallarının ithalatı ve ihracatı, ara¸stırma ve geli¸stirme faaliyetlerine ayrılan harcamalar ve yüksekö˘gretim sahibi i¸sgücünün oranı ekonomik büyümeye en yüksek katkıyı yaptı˘gı görülmektedir. Beklenen ve literatürdeki çalı¸smalara uygun bir sonuç ortaya çıkmı¸stır.
Dura˘gan olmayan de˘gi¸skenlerin uzun vadede dura˘ganlı˘gını incelemek için dinamik modelleme yöntemlerinden Vektör Hata Düzeltme modeli kullanılmı¸stır ve granger testi yapılmı¸stır. Vektör hata düzeltme modelinden çıkan sonuçla, ileriki 10 seneyi inceleyecek ¸sekilde ara¸stırma ve geli¸stirme faaliyetlerine ayrılan harcamalarının, yüksekö˘gretim sahibi i¸sgücünün oranının ve global inovasyon indeksinin Gayri Safi Yurtiçi hasılaya olan tepkilerini tablolarla incelenmi¸stir. Ara¸stırma ve geli¸stirme faaliyetlerine ayrılan harcamalarının, ve global inovasyon indeksinin etki ileriki yıllarda artarak pozitif oldu˘gu gözükürken; yüksekö˘gretim sahibi i¸sgücünün etkisi olumluyken ileride olumsuz etkilemektedir.
Teknoloji ve inovasyon göstergelerindeki artı¸s ekonomik büyümeye olan etkisi beklendi˘gi gibi olumlu oldu˘gu sonucuna varılmı¸stır. Literatürde de bu göstergelerin ayrı ayrı etkilerinin ölçüldü˘gü çalı¸smalar mevcuttur ve çalı¸smayı desteklemektedir. Çalı¸smanın artıları 48 ülkenin dünya profilini çıkarması, yakın zamanlı de˘gi¸simleri analiz etmesi ve hem statik hem dinamik panel analiziyle sonuçların kar¸sıla¸stırılıp de˘gerlendirilmesi olmu¸stur. ˙Iki yöntemde birbirini ortak de˘gi¸skenlerinde birbirlerini desteklemi¸stir. Ekonomik büyümeye olan etkinin fazla sayıda de˘gi¸skenle ince-lenmesiyle katkıda bulunulmu¸stur. ˙Içsel büyüme modellerinin öne sürdü˘gü gibi teknolojinin büyümeye olan olumlu etkisi tasdiklenmi¸stir.
TECHNOLOGY AND INNOVAT˙ION IND˙ICATORS’ EFFECT ON THE DOMEST˙IC INCOME: PANEL DATA ANALYS˙IS METHOD
SUMMARY
Within today’s prevailing system in the world, mutual goal of all the countries is to maintain an economic growth by reaching their economic growth objectives and achieve an increase in the level of welfare. Economic growth, shows the increase in outputs in regard to increase in production factors in the produced materials and services, possible advancement in their technologies, an increase in labour productivity or an increase in the capacity usage ratio. The most important indicator of economic growth is acknowledged as the changes in gross domestic products.
Economists had developed various models in order to reveal the factors that the economic growth is related to. Supporters of the neoclassical growth models have always been in an effort to achieve the growth goals with continuous increase in capital. The analysts of the next era on the other hand, have started to support internal growth models. The most crucial consideration that the internal growth models suggest is the improvement of Research and Development, human capital accumulation and exogeneity; to maintain a long term economic growth.
The effect of technology on economic growth has been attempted to reveal by studies. Studies regarding the effect of technology on economic growth progress was researched via studies both for the neoclassical growth models and the internal growth models. Every researcher had contributed the accumulated studies by their former colleagues in this process thus understanding the importance of the research and development activities and other factors so that they have included the findings in their models. They have extrapolated on findings regarding the effect of technology on economic growth by taking into consideration the level of development of the countries. In various models, the contribution to economic growth of the effect of research and development studies and other factors which are used for evaluating the technology was revealed.
Studies researching on revealing the relation between new growth theories and the technological development activities, the effects of factors on growth which have influences on technology and the reactions of the economic growth of countries regarding the changes of such variables have taken place in books and articles. There has been a variety regarding such studies which contribute to the knowledge base by number of countries, the growth level of those countries and economical methods of studies, via different variables chosen. It is seen that in such researches, OECD member countries were commonly used in regard to the convenience tha these countries keep regular data records. Researchers who aim to measure the reactions of technological advancements in developed or developing countries on economic growth, have used larger groups of countries in their researches. In these researches, time series analysis, cross intersection method and panel data analysis were most commonly preferred.
In my research, panel data analysis method is chosen in regard to the convenience that it helps to keep the number of countries as much as possible and examining these countries in a time interval. After the required data was collected, panel data analysis compliance tests were performed and model was generated then the results were observed.
In order to measure the effects of technology and innovation on national dividend, research and development spendings, global innovation index, information and communication exports of the country, information and communication imports of the country, manufacturing products exports, manufacturing products imports, university degree employed worker ratio and number of employed researchers in research and development activities were used as variables. The effect and ratio of these variables on gross domestic products of the countries were taken into consideration. World Bank database, UNESCO and Global Innovation reports were used in collecting these data. 48 countries with various economic situations among developing and developed countries were selected and the data from those countries were examined between years 2007 and 2016. It was noted during the data collecting process that the data from some of these countries were deficient. Missing data were added by verifying from the local resources in some of the countries. For the rest of the missing data, interpolation, regression estimate and regression assignment methods were used among the data completion methods.
Before the panel data was performed, it was studied if the variables have unit roots. In order to state if the variables are static or not, Levin, Lin and Chu unit root test and Fisher unit root test were performed. As a result of the Levin, Lin and Chu unit root test; it was seen that there were no unit roots in information and technologies exportation ratio in total exporting materials, information and technologies importation ratio in total importing materials, manufacturing materials exportation ratio in total exporting materials and manufacturing materials importation ratio in total importing materials variables and the series were static. Unit roots were detected in other test for variables; gross national product per capita, ratio of research and development spendings to gross national products, global innovation index, number of researchers employed in research and development sector, ratio of university degree employed workers to total labour force. These variables were tested again for primary differences and in the test, it was seen that the primary differences were static.
After the unit root tests were performed, cointegration tests were performed for the variables which were identified as not static. Pedroni panel cointegration test and Kao panel cointegration tests were performed to inquiry the existence of the cointegration. Existence of the cointegration was confirmed with the Pedroni panel cointegration test results.
After the preliminary tests, the model to be examined within the static panel data method was generated. The aim of the performed research is to demonstrate and measure the ratio of technology and innovation indicators to the gross domestic product. In the model, gross domestic product was taken as dependent variable and the other variables were included in the model as independent variables. The decision regarding using the fixed effect model or random effect model for the panel data analysis was decided according to the illustration of the results and the Hausman test. It was decided that the Hausman test was not able to give stable results and fixed effects model was giving accurate results in regard to the sample structure.
According to the fixed effects panel data analysis model, one point increase in the global innovation index has an influence of 0.064% on the economic growth. When the ratio of information and communication technologies total ratio in import and export by %1 as a logarithmic value, a 0.028% increase in gross domestic product is observed. In addition, it was observed that a %1 increase in logarithmic value of number of researchers employed in research and development activities contributes the gross domestic product for 0.087%. Increasing the university degree labour force ratio in total labour force by one unit, contributes the gross domestic product by 0.44%. It is an expected behaviour that an increase in education level contributes the economic growth. Also, it is observed that regarding production as another line of economy, the increase of import and export of the manufactured products effect the economic growth in a positive mean and contributes approximately %0.17. When the spendings for research and development activities (GERD) was increased by one unit, contribution to gross domestic product has been in a %2.4 ratio.
In the research, it was observed that the highest contribution to economic growth was by the import and export of the manufactured products, spendings on the research and development activities and the ratio of university degree employers. The result is expected and in accordance with the studies in this context.
In order to examine the long term stationary of the non-stationary variables, vector error correction model as one of the dynamic modelling methods and granger tests were used. With the results of the vector error correction model, reactions of research and development activity spendings, ratio of university degree employers to total labour force and global innovation index to gross domestic product regarding the coming 10 years were examined with tables. While the effects of the research and development activity spendings, and global innovation index maintain an increase as positive, the effects of the ratio of university degree employers to total labour force is observed as negative in future.
The result about the effect of the technology and innovation indicators on economic growth was confirmed to be positive as expected. There are also other studies which measured the effects of these indicators separately and they also support this research. The positive aspects of the research are that it constructs the world profile of 48 countries, analyses the short term changes and compares and evaluates the results with both static and dynamic panel analysis. Both methods have supported each other in their mutual variables. It has been a contribution that the effect on the economic growth was examined with multiple variables. The positive effect of the technology on growth was confirmed as the internal growth models suggest.
1. G˙IR˙I ¸S
Yıllarca ekonomistler ülke ekonomilerini modellemeye ve ekonomik büyümenin yol-larını aramı¸slardır. Ülkelerin ekonomik büyümelerini sa˘glamak için hangi etmenlerin geli¸stirilmesi gerekti˘gini belirlemeye çalı¸smı¸slardır. Günümüz dünyasında teknoloji ekonomik büyümenin bel kemi˘gi oldu˘gu fark edilmi¸stir. Ara¸stırmacılar teknoloji tabanlı ekonomik büyüme temel alarak birçok model hazırlamı¸slardır. Neo-klasik iktisatçılar devrim niteli˘ginde olan bu görü¸sü savunmaya ba¸sladıktan sonra içsel büyüme modellerini savunan ara¸stırmacılar ortaya çıkmı¸stır. Ara¸stırma ve geli¸stirme faaliyetlerine yapılan harcamaların büyümede rolünün önemi anla¸sılmı¸stır. ˙Insan, ticaret ve teknolojinin ekonominin temeli göstergelerinden oldu˘gu savunulmu¸stur. Ara¸stırmacılar teknolojinin bu etkisini ölçmekte zorlanmı¸slardır. Teknolojinin kavram-sal olarak ba˘glı oldu˘gu de˘gi¸skenlerin tanımlanmasında zorlanılmı¸stır. Teknolojinin soyut bir kavram olu¸su do˘grudan teknolojiye ba˘glı oldu˘gu ya da etkisinde oldu˘gu etmenleri bulmayı zorla¸stırmı¸stır ve hangi etmenlerin ekonomik büyümeye etki etti˘gi bulmak için çalı¸smalar yo˘gunla¸stırılmı¸stır.
Ülkeler ekonomik büyümeyi sa˘glamak ve sürdürülebilir hale getirebilmek için hangi etmenlere emek ve ödenek deste˘gi yapması gerekti˘gi seçmek istemektedirler. Ayrıca seçilen bu etmenlerin önem dereceleri ve büyümeye olan katkılarının tahmin edilmesi istenmektedir. Kaynakların do˘gru da˘gıtılmasıyla teknolojik geli¸smeyi destekleyerek en hızlı ve en fazla büyüme oranıyla ekonomik büyümeyi sa˘glayabilmek her ülkenin hedefi olmu¸stur. Ara¸stırmacılarda en do˘gru ve hassas modeli bulmak için çalı¸smaktadırlar.
Yapılan ara¸stırmanın temel amacı teknolojinin ve inovasyonun göstergeler aracılı˘gıyla ekonomik büyümeye olan etkisini ölçmek, seçilen ülkelerin verileriyle ortak olarak bütün ekonomileri için do˘gru göstergelere karar vermek ve etkilerini ölçmek olmu¸stur. Yapılan çalı¸smalarda genellikle refah düzeyi yüksek Avrupa ülkeleri seçilmekte ve onların geli¸smi¸s ekonomilerinin büyümelerinin teknolojiye olan tepkisi ölçülmektedir. Literatürde genellikle tek ba¸slarına gayri safi yurtiçi hasılaya olan etkileri ara¸stırılan
göstergelerin beraber ve çe¸sitli ülkelerin verilerini kullanarak geçerlili˘gini ara¸stırmak hedeflenmi¸stir. Ayrıca hem statik hem de dinamik panel veri analizi sonuçları incelenerek tutarlılı˘ga bakılmı¸stır.
Çalı¸sma önemli teknoloji tabanlı ekonomik modelleri açıklayarak ba¸slamaktadır sonra literatürdeki bu konuyla ilgili çalı¸smalar açıklanmaktadır. Yapılan çalı¸smalar zaman serisi, çapraz kesit yöntemi ve panel veri analizi yönteminde yo˘gunla¸stı˘gı görülmektedir. Sonraki bölümde veri ve de˘gi¸skenlerin tanıtılması olmu¸stur. Bu verilerin incelenmesi için panel veri yöntemi seçilmi¸stir. Panel veri yönteminin uygulanması için yapılacak ön testler anlatılmı¸s ve sonuçları de˘gerlendirilmi¸stir. Bundan sonra ekonometrik yöntemler tanıtılmı¸s ve haklarında bilgi verilmi¸stir. Kurulan model ve modelin verdi˘gi sonuçlar payla¸sılarak bulgular incelenmi¸stir. Bulgular ve sonuç bölümünde çalı¸smadan çıkan netice payla¸sılmı¸stır.
2. L˙ITERATÜR ÇALI ¸SMASI
2.1 Alternatif Modellerin Tanıtımı
Gayri Safi Milli Hâsıla, bir ülkenin vatanda¸slarının üretmi¸s oldukları mal ve hizmetlerinin tümünün belli bir dönemdeki toplamıdır. Bir önceki döneme göre Gayri Safi Milli Hasıladaki artı¸s ekonomik büyümeyi gösterir. Bir ba¸ska de˘gi¸sle, ekonomik büyüme; üretilen mal veya hizmetlerin üretim faktörlerindeki artı¸s, teknolojilerinde gerçekle¸stirilen bir geli¸sme, eme˘gin verimlili˘ginin arttırılması, kapasite kullanım oranının artması gibi etmenlere ba˘glı olarak çıktıların artı¸sını gösterir.
Makroekonominin en önemli unsurlarından biri olan ekonomik büyüme direk olarak vatanda¸sların refah düzeyini ve hayat standartlarını etkiler. 1980’lerin ba¸sından itibaren neo-klasik büyüme modelinin verimlili˘gi artıran bir dı¸s görüngü oldu˘gu varsayımı de˘gi¸smeye ba¸slamı¸stır. Yeni geli¸sim kuramı ise uzun vadeli büyümeyi, insan faaliyetlerinin ve insanların planlı ekonomik davranı¸slarının etkiledi˘gini belirtmektedir [1]. Bu faaliyetleri ve davranı¸sları ilerleten en verimli faktör Ar-Ge aktiviteleridir. Ar-Ge harcamaları, bilim ve teknolojideki geli¸smelerin te¸svik faktörü olarak kabul edilmektedir. Bir ulusun ekonomik kalkınma ve rekabet gücünü de˘gerlendirmek için kabul edilen gerekli kıstaslardan biri olarak bilim ve teknoloji alanında ara¸stırma ve geli¸stirmeye yapılan yatırımlar kabul edilir. Çünkü bu yatırımlar, inovasyon, sermaye birikimi ve insan kaynaklarının geli¸stirilmesi gibi çe¸sitli kanallardan ekonomik büyümeyi etkilemektedir. Bütün bu faktörler ekonomik kalkınmanın önünü açmaktadır [2].
Klasik iktisatçıların ortaya koydu˘gu büyüme modelleri ˙Içsel Büyüme modellerinin ortaya çıkmasıyla ekonomik büyümenin farklı bir açıdan ekonomik büyümenin nasıl sa˘glanaca˘gı ara¸stırılmı¸stır. Neo-klasik büyüme modelleri ekonomik büyümenin en önemli belirleyicisi olarak dı¸s geli¸sme tekniklerini vurgulamaktadır. ˙Içsel büyüme teorisi olarak da bilinen yeni büyüme teorisi, uzun dönemli ekonomik büyümeyi belirleyen en önemli faktörler olarak Ar-Ge, be¸seri sermaye birikimi ve dı¸ssallı˘gı vurgulamaktadır.
Büyüme sürecinde teknolojinin rolünü ara¸stıran modeller; Neo-klasik büyüme modelleri ve ˙Içsel büyüme modelleri olarak iki ana ba¸slıkta incelenecektir.
2.1.1 Neo-Klasik büyüme modelleri 2.1.1.1 Solow modeli
Solow modelinin temeli i¸sçi ba¸sına yüksek sermaye, i¸sçi ba¸sına yüksek gelirin olu¸sturması olup teknolojik geli¸simi ve nüfus artı¸sını göz önüne almamı¸stır; sermaye birikimi, tasarruf ve ekonomik büyüme ili¸skisini emek ve sermaye üzerinden açıklamı¸stır [3]. Solow (1956) büyüme modelinin varsayımları; üretim fonksiyonu sadece emek ve sermayeye ba˘glıdır, ölçe˘ge göre sabit getiri vardır, azalan verimler yasası geçerlidir, üretim faktörleri birbirinin yerine geçebilir, tasarruf oranı sabittir, üretim tek sektörle tek bir mal üreterek sa˘glanır, teknoloji dı¸ssal bir faktördür, teknoloji geli¸simi hızı sabittir, devletin olmadı˘gı kapalı bir ekonomide tam rekabet ¸sartları vardır. ˙I¸sçi ba¸sına yüksek sermaye, i¸sçi ba¸sına fazla çıktıya neden olaca˘gını savunur. Kapalı ekonominin kabul edilmesinden dolayı sermaye birikimini yatırımlar sa˘glamaktadır. Yaptı˘gı çalı¸smada, ekonomik büyümeyi; emek ve sermaye birikiminin dahil oldu˘gu birçok birle¸sene ayırmı¸stır [4]. Ancak girdilerin birikimiyle açıklanamayan ekonomik büyümenin büyük bir birle¸seni oldu˘gu bulmu¸stur. Bu birle¸sen; di˘ger faktörlerin haricinde teknolojik geli¸smeler ile olu¸sturulan verimlilik artı¸sları olarak bulundu. Solow’un Neo-klasik büyüme teorisinde; teknolojinin Solow artı˘gı olarak ifade etmi¸stir. Yaptı˘gı ara¸stırmada teknolojik ilerlemenin varlı˘gını kabul etmi¸stir ancak bunun dı¸ssal oldu˘gunu kabul etmi¸stir. Modele eklenen teknolojiyi ifade eden çarpımsal de˘gi¸sken, üretim fonksiyonundaki kaymaları birikimsel etkilerini ölçmektedir ve zaman içinde artması durumunda da teknolojinin sabit bir oranda artı˘gı kabul edilmi¸stir.
Solow modeli ülkeler arasındaki geli¸sme farklılıklarının zaman içerisinde kapanaca˘gı öngörmü¸stür, yani uzun dönemde yoksul ülkeler zengin ülkeleri yakalayacaktır savını savunur.
Solow’un yöntemi; ülkeler arası geli¸smi¸slik farkını, dı¸s ticaretin sonucunu, teknolojik yeniliklerin büyümeye katkısını, be¸seri sermayenin dikkate alınmaması gibi konularda ele¸stirilmi¸stir.
2.1.1.2 Schumpeter modeli
Schumpeteryen dü¸sünce, teknolojik geli¸simi uzun dönemde ekonomik geli¸smenin ana hattı olarak de˘gerlendirir, evrimci analizde merkezde yer alır. Schumpeter’in kavramsal çerçevesi ar-ge faaliyetlerinin temelini olu¸sturmu¸stur. Schumpeter ekonomik büyümedeki de˘gi¸simin; teknolojik ara¸stırma ve geli¸stirme olgusuna ba˘glamaktadır. Sürdürülebilir büyüme için ar-ge sektörü önemlidir [5]. Bu yakla¸sım üretimin en ba¸sından nihai sonlana kadar bilginin bütün süreçlerde kilit noktada oldu˘gunu desteklemektedir.
Schumpeter’in devrimci kuramının ba¸sında ‘Yaratıcı Yıkım” süreci gelir. ¸Sirketler, teknolojik yenilikler yoluyla rekabette üstünlük ve tekelci kar elde etmeyi hedeflerler, bu teknolojik geli¸sime dayalı kısma “Yaratıcı”; teknolojik yeniliklere yeti¸semeyen, geride kalan ¸sirketlerin ve teknolojilerin piyasadan çıkmak zorunda kalması ise “Yıkıcı” olarak açıklanır [5].
Tekelci firma taklitçili˘gi önleyebilmesi halinde daha fazla kar edecektir, bu kar Ar-Ge’yi daha fazla maddi açıdan desteklemeyi sa˘glayacaktır, ar-ge deste˘ginin daha fazla olu¸su tekelci endüstride, rekabetçi endüstriye göre daha fazla yenilik ve geli¸sme olu¸sumu olacaktır [6]. Aynı zamanda büyük firmaların daha çok Ar-ge personeli çalı¸stırması ve finanse edebilmesi, yeniliklerin daha çok olmasına, maliyetlerin dü¸sürülmesine yol açıp, küçük firmalara göre daha karlı hale getirebilir. Buda büyük firmaların daha yenilikçi olmalarını sa˘glar ve te¸svik eder.
2.1.2 ˙Içsel büyüme modelleri 2.1.2.1 Romer modeli
Romer’in 1990 yılında yayınladı˘gı makale ar-ge tabanlı içsel büyüme modelleri alanında önü olarak kabul edilir. Bu modelde ar-ge faaliyetleri ana unsur olarak kabul edilmekte ve bu sektörde istihdam edilen be¸seri sermaye ve aynı sektör tarafından üretilen yeni ürünler ya da üretim tekniklerini kapsar. Ar-ge sektörüne hizmet eden bilim adamı, ara¸stırmacı, teknik personel gibi nitelikli i¸sgücünün miktarı uzun dönemli büyümede anahtar rol oynar. Bir ülke ekonomisinde be¸seri sermayeye giren girdiler fazlaysa ve bu girdiler ne kadar çok ar-ge sektörüne tahsis edilip yeni bilgi ve teknoloji sa˘glıyorsa, ekonomideki büyüme o kadar yüksek olacaktır. Modelde kar amaçlı ar-ge
yatırımları sayesinde elde edilen yeni fikirler ve teknolojiler, bilgi birikiminin artı¸sında önemli rol oynayacaktır [7].
Romer modelinin en önemli dayanak noktaları; ekonomik büyümenin merkezinde teknolojik geli¸smeler vardır, piyasa te¸sviklerinin tetikledi˘gi firmaların aldı˘gı rasyonel kararlarla teknolojik geli¸sme gerçekle¸sir, bilginin bir üretim faktörü olarak üretimde kullanılması ve di˘ger üretim faktörleriyle farklarının olması [8]. Modelde teknolojinin temel özelli˘gi, bilgi için bir seferlik yatırım yapıldıktan sonra üretimde ne kadar kullanılırsa kullanılsın üretim maliyetlerini artırmayaca˘gıdır.
Modelin en önemli noktalarından biride; mal farklıla¸stırması ve ülkeler arası ticaret yoluyla olu¸san piyasadaki büyümenin, gelir ve servet artı¸sı yanında büyüme etkisi olu¸sturmasıdır [8].
Modelin birle¸senlerini olu¸sturan de˘gi¸skenler; fiziksel sermaye, i¸s gücü, be¸seri sermaye teknolojik seviye indeksleridir. Romer ekonomide üç sektörün oldu˘gunu söylemi¸stir, bunlar ar-ge sektörü, ara mal sektörü ve nihai mal sektörüdür. Ar-ge sektörü, yeni bilgi ve teknolojiyi üretebilmek için bilgi sto˘gunu ve be¸seri sermayeyi kullanır. Ara mal sektörü, Ar-ge sektörü tarafından yeni bilgi ve tasarımları kullanarak nihai malı olu¸sturmak için üretilen girdilerdir. Nihai mal sektörü ara mal sektörü tarafından üretilen üretim girdilerini, i¸s güce ve be¸seri sermayeyi kullanarak son ürünü üretmektir. Ar-ge sektörüne aktarılan daha fazla be¸seri sermaye, yenilik ve yeni tasarım ürünlerinin üretim oranını artıracaktır. Aynı zamanda bilgi sto˘gunun büyümesi, Ar-ge sektöründe çalı¸san mühendis ve ara¸stırmacıların verim düzeylerini pozitif katkıda bulunacaktır.
2.1.2.2 Lucas modeli
Rober Lucas 1988’de yaptı˘gı çalı¸smada “gerçe˘gi yansıtabilece˘gini dü¸sündü˘gü mekanik bir model” olu¸sturmu¸stur [9]. Modelde yapılan varsayımlar; tam rekabet ¸sartlarında ve dı¸sa kapalı bir ekonomi, ölçe˘ge göre sabit getiri, t zamanda üretime ayrılan i¸sgücü sayısı belirtilmekte ve reel tüketim de˘gi¸sken olmasıdır.
Model be¸seri sermayeyi “ bireyin beceri düzeyi” olarak kabul eder ve be¸seri sermayenin eme˘ge dayalı olarak kabul eden model parasal unsurları analize dahil
etmez [10]. Model de ayrıca be¸seri sermayenin içsel ve dı¸ssal olarak iki farklı etki ortaya koydu˘gunu söyler.
Lucas modeli, beceri düzeyinin artması ekonomik büyüme˘gi sa˘glayaca˘gını iddia eder ve bu savunmasıyla içsel büyüme modeline yeni bir yakla¸sım getirmektedir. Fakat modelle ilgili ele¸stiri; model Lucas’ın dedi˘gi gibi mekanik olup gerçek dünyaya tam uymamasıdır.
2.1.2.3 Jones modeli
Jones 1995 yılında kurdu˘gu modelinde ölçek etkilerini giderdi˘gi savunmaktadır. Ölçek etkileri ortadan kalktı˘gında Ar-ge tabanlı içsel büyüme modellerinden beklenen büyüme etkilerinin ortadan kalktı˘gını veya azaldı˘gını öner sürmü¸stür [11]. Yarı içsel büyüme modeli kurmu¸stur.
Yapılan ara¸stırmada Ar-ge’ye dayalı büyüme modellerinin geçerlili˘gini test etmek için Fransa, Almanya, Japonya ve Amerika Birle¸sik Devletlerinin bilim adamı ve mühendis sayılarının büyüme oranlarını ve toplam faktör verimlili˘gi büyüme oranlarını zaman serileriyle incelemi¸stir. Jones ara¸stırmasında, ekonomileri inceledi˘ginde ikinci dünya sava¸sı dönemi sonrası mevcut ekonomide istihdam edilen bilim adamı ve mühendis sayılarında artı¸s görülmü¸stür ancak milli gelir ve toplam faktör verimlili˘gi büyüme oranlarında bir artı¸s söz konusu olmamı¸stır [11].
Ölçek etkisi modelden çıkarıldı˘gında ki¸si ba¸sına gelirin büyüme oranı, i¸sgücü büyüme oranı ile orantılıdır. Özel firmaların piyasa te¸svikleri sonucunda bilinçli Ar-ge kararlarının ürünleri büyümenin içsel, dengeli geli¸simi kontrol etmenin kamu politikalarıyla mümkün olmadı˘gı için büyümenin dı¸ssal oldu˘gunu savunur [12]. Sonuç olarak politika etkisizli˘ge i¸saret eder.
2.1.2.4 Grossman ve Helpman modeli
Grossman ve Helpman Ar-ge’ye dayalı büyüme modelinde önceki di˘ger modellerden farklı olarak dı¸s ticaret ve dı¸sa açıklıkla ba˘gda¸stırmı¸stır. Az geli¸smi¸s ülkeler, ar-ge’ye gerekli yatırımı ekonomik açıdan yapamayabilirler, bu ülkeler dı¸sa açıklık oranlarını artırarak geli¸smi¸s ülkelerden ihtiyaçları olan teknolojiyi elde edebilirler. Teknoloji transferinin kendileri sa˘glamalıdır. Teknoloji transferine yönelik te¸svikler
ve çok uluslu ¸sirketlerin sa˘gladıkları avantajlar, teknoloji transferinin olu¸sması desteklemektedir [13].
Korumacı politikalar ülkelerin büyüme performansını dü¸süren bir etki yapmaktadır. Politikalar harcamaları Ar-ge sektöründen tüketim mallarına kaydıracak bilgi üretimini geriletecektir ve uzun dönem büyüme oranlarını dü¸sürecektir. Nitelikli i¸s gücünün Ar-ge sektöründen kayması teknolojik yenilikleri azaltarak büyümeyi azaltacaktır [13]. Grossman ve Helpman modeli; ürün çe¸sitlili˘ginin artı¸sıyla meydana gelen teknolojik ilerleme ve geli¸smeyi savunmaktadır. Ürün çe¸sitlili˘gindeki artı¸s firmaların tekelci karları elde etmesini sa˘glayaca˘gını ve teknolojik geli¸sime katkı sa˘glayaca˘gını ifade eder. Ayrıca kamusal nitelikli bilginin büyümeye olan etkisi inceler [8].
Grossman ve Helpman’ın bilginin kamusal mal oldu˘gunu kabul etti˘gi modelinde; her Ar-ge projesi, tasarımcı ¸sirketin tekel karı elde etmesi için yeni bir ürün geli¸stirdi˘gini ve her Ar-ge projesi genel bilgi sermaye stokuna katkıda bulunur, bunu da gelecek nesillere aktardı˘gını açıklamaktadır.
Grossman ve Helpman çalı¸smalarında dinamik denge modellerini üç temel üretim aktivitesi tanımlamı¸slardır. Bunlar geleneksel ürünler, modern endüstriyel ürünler ve endüstriyel ürün geli¸simini artıracak Ar-ge çalı¸smalarıdır. Teknolojik ilerleme ile geli¸stirilen ürünler, dı¸s ticarette üstünlük sa˘glayacak ve küresel ticarette büyüme olacaktır [14].
Modelin varsayımları; yeni ürünlerin geli¸stirme potansiyelleri sınırsızdır, gerekli girdi kaynakları sabittir, bilgi sektöründe ölçe˘ge göre azalan getiri yoktur, piyasadaki firma sayısı beklenen karla ili¸skidir piyasada ürünün fiyatını belirler olarak yapılmı¸stır. 2.1.2.5 Aghion ve Howitt modeli
Aghion ve Howitt’in kurdu˘gu model yeni Schumpeterci “yaratıcı yıkım” modelidir. Schumpeter’in savına göre; kapitalizmin dinamosu, yeni tüketim malları, yeni üretim metotları, yeni piyasalardır. Bu yapı sürekli sirkülasyona u˘grar, eski yok olur ve yeni onun yerini alır. Yaratıcı yıkım süreci kapitalizmin do˘gasıdır [5]. Geli¸sim sa˘glayan teknolojik yenilikler yanında patent rekabeti modelin en önemli itici gücüdür.
Yeni teknolojinin eski teknolojileri alt ederek eskitmesi durumu dikey yenilik, kalite geli¸stirme sürecinin temel özelli˘gidir. Yaratıcı yıkım modelinin iki temel sonucu
vardır. Gelecekteki Ar-ge faaliyetleri mevcut teknolojiyle her zaman negatif ili¸skidedir. Ayrıca mevcut teknoloji gelecekteki teknolojiye pozitif etki ederken, üreticiye negatif etki yaratabilir.
Modelin varsayımları; yapılan yenilikler bütün ekonomi üzerinde yeterli derecede etkilemektedir. ˙Iki yenilik arasındaki zamanın süresi rassaldır.
Tekel gücü kazanabilecek yenilik bulan ara¸stırmacı, tekel gücünü koruyabilmek için bir patent elde etmektedir. Modelde patent hakkının sonsuza kadar kaldı˘gını varsaymaktadır. Ancak tekel gücü onu ikame edecek ba¸ska bir yenili˘ge kadar sürer. Bu süre rassal olarak kabul edildi˘gi için model sürenin tahminin yapmamaktadır [15]. 2.1.2.6 Young modeli
Young modeli önceki modellerin özelliklerini birle¸stirip kendine katmı¸stır. Teknolo-jinin iki farklı boyutunu yatay ve dikey teknolojik yenili˘gi tek bir modelde incelemi¸stir. Grossman-Helpman ve Romer’in yatay ürün çe¸sitlili˘gi modeli ve Aghion-Howitt’in dikey ürün kalitesi modelini birle¸stirmektedir.
Geçmi¸ste yapılmı¸s Ar-ge çalı¸smalarının çoklu˘gu ve gücü, bugün yapılan çalı¸smaların ar-ge maliyetlerini dü¸sürecektir. Yapılan Ar-ge’nin büyüklü˘gü ve ayrılan sermayenin çoklu˘gu, yaptı˘gı teknoloji seviyesindeki artı¸s, gelecekte yapılacak yenili˘gin maliyet-lerini indirecektir. Yatay ve dikey teknolojik yenilik modelleri yayılma etkisi içermektedir. Dönemler arası yayılma etkisi yeterli düzeyde olmaz ise sabit maliyetli sürdürülebilir büyüme gerçekle¸smemeye ba¸slamaktadır. Young modeli; dikey yenilik modellerinin düzey etkisi ve yatay yenilik modellerinin ölçek etkilerini birle¸stirmi¸stir [8].
2.1.2.7 Acemo˘glu ve Zilibotti modeli
Ülkelerin ekonomik durumları ve yapılarındaki farklar, geli¸sme düzeylerinde farklılık-ları yaratmaktadır. Piyasa ¸sartfarklılık-larına ve ekonomik büyümeye yardımcı olacak uygun yenilik ve teknolojinin olması gereklili˘gi fark edildi. Geli¸smekte olan ve geli¸smi¸s ülkeler arasındaki gelir farklılı˘gını açıklamaya çalı¸san Acemo˘glu-Zilibotti modeli, bu durumun geli¸smekte olan ülkelerin uygun teknoloji seçimini yapamadıklarından dolayı oldu˘gunu savunmaktadır [16]. Buradaki problem, geli¸smekte olan ülkelerin geli¸smi¸s
olan ülkelerin ihtiyaçlarına göre yeni ürünler tasarlaması ve tasarlanan bu ürünlerin, yeniliklerin geli¸smekte olan ülkelerde geli¸smi¸s ülkeler kadar yararlı etki yapmamasıdır. Acemo˘glu ve Zilibotti’nin modelinde Kuzey ve Güney adında iki ülke tanımlanmak-tadır ve bunlar iki farklı ekonomiyi temsil etmektedirler. Bu iki ülkenin temel farklılı˘gı teknoloji geli¸stirme alanındadır. Kuzey yeni ürün ve yeni teknoloji üreten bir ülkedir. Güney ise yenilikçilik adına üretkenlik göstermeyen bir ülkedir ve Kuzeyin geli¸stirdi˘gi yeni teknolojileri transfer edip, kendi sisteminde uygulamaktadır.
Patent fikri mülki haklar kuzey ülkesinde korunurken, güneyde böyle bir düzenleme yoktur. Modelde üç sektör kabul edilmi¸stir. Bunlar; nihai ürün sektörü, ara mal sektörü, makina sektörüdür. Sektördeki firmalar Kuzey ülkesindeki patent haklarının korunmasından dolayı inovatif firmaların patentlerin ço˘galması ekonomide rantı artırarak büyümeyi tetiklemektedir. Güneyde patent koruma ile ilgili bir düzenleme yoktur. ¸Sirketlerde tasarıma yönelmemi¸slerdir, onların tercihi belli bir sabit maliyetle kuzeyde dizayn edilen makinaların taklidini kendi ülkelerinde yapmaktır. Gördükleri teknolojiyi aynan uygulamaktadırlar. Model ¸sunu savunmaktadır; Güneyde i¸sgücü ba¸sına dü¸sen çıktının, kuzeyinkinden daha az olaca˘gıdır. Bu varsayım aynı teknolojinin kullanıldı˘gı halde dahi geçerlidir. Kuzey ekonomisinde tasarlanan teknolojiler oranın ¸sartlarına uygun oldu˘gu için güneyde verimli çalı¸smamaktadır. Bu iki ülke arasındaki teknoloji uyumsuzlu˘gunu gösterir. Geli¸smekte olan ülkeleri geli¸smi¸s olan ülkelerden transfer ettikleri teknolojilerden beklenen verimin alınmaması bu yüzündendir, i¸sgücü yeteneklerinin farklı olmasıdır. Ekonomiler kendine uygun teknolojiyi bulmalılardır.
2.1.2.8 Rivera-Batiz ve Romer modeli
Rivera-Batiz ve Romer modelinde dı¸s ticaret ve yeni fikirlerin yayılması üzerine durulmu¸stur, dı¸s ticaret ve büyüme arasındaki ili¸skiyi temel almaktadır. Modelin temel unsuru da girdilerin yatay farklıla¸sıp çe¸sitlenmesi üzerine kurulmu¸stur. Ar-ge sektörün verimli çalı¸sması sonucunda olu¸san fazla sayıda çe¸sitli girdi, ara mal sektöründeki ürünlerin farklıla¸smasını ve çe¸sitlenmesini sa˘glamaktadır. Olu¸san bu çe¸sitlilik de nihai mal sektöründe de olumlu etkide bulunacaktır. Firmalar kendilerine uygun girdileri tercih etme konusunda daha rahat olacaktır ve daha çe¸sitli ürünler çıkarmaya te¸svik olacaklardır.
Teknolojik bilginin yayılması, ilk olarak uluslararası fikrin ve bilginin aktarılmasıyla olmaktadır [7]. Bilgi kamusal bir maldır ve yayılırken bir maliyet gerektirmez. ˙Ikinci olarak; yeni bilgiler, yenilikler ve yeni teknolojiler mal ticareti ile de yayılmaktadır ve bu modele de “Laboratuvar Gereçleri” modeli denmektedir [17]. Bu modelde bilginin yayılabilmesi için girdi ya da ara mal ticaretinin yapılması gerekmektedir. Giren yeni bilgi, ekonominin büyüme oranlarının artmasına neden olacaktır. Model bilginin yayılasında uluslararası ili¸skilerin; ekonomik büyümeyi ve geli¸smeyi büyük ölçüde etkiledi˘gi savunmaktadır.
Hükümetler do˘grudan ara¸stırma kurumlarını destekleyebilir veya gerekli yasal düzenlemeler yoluyla bu faaliyetleri olumlu etkide bulunabilir. Geli¸smekte olan ülkelerde, hükümet bilgi stokunu artırmak ve Ar-Ge faaliyetlerine te¸svik etmek için aktif bir politika yürütmelidir ve gerekli önlemleri almaları gerekmektedir [18].
2.2 Ekonometrik Yakla¸sım
˙Içsel büyüme modellerinin ı¸sı˘gında Ar-ge çalı¸smalarının ve ba¸ska faktörlerin Gayri Safi Milli Hâsıla üzerine olan etkisini ara¸stıran birçok çalı¸sma literatürde mevcuttur. Yeni büyüme teorileri ile teknoloji geli¸stirme faaliyetleri arasında olan ili¸skileri gün ı¸sı˘gına çıkarmak, belirlenen faktörlerin büyümeye olan etkileri ve ülkelerin ekonomik büyümelerinin bu de˘gi¸skenlerin de˘gi¸simine verdikleri tepkileri ara¸stıran birçok teorik ve deneysel çalı¸sma yayınlanmı¸stır. ˙Içsel büyüme teorisinde anlatıldı˘gı gibi bilgi sermayesini artıran ve birikimli olarak Ar-ge ve ekonomik büyüme ili¸skisi konusunda geli¸smeye katkıda bulunan seçilmi¸s çalı¸smalar bu bölümde verilmi¸stir.
Lichtenberg (1993) [19] yaptı˘gı ara¸stırmada özel sektör ve kamu sektöründeki ar-ge harcamaları ile ekonomik büyüme arasındaki ili¸skiye bakmı¸stır. Ara¸stırılan dönem 1964 ile 1989 arasında ve 74 ülkenin verisi kullanılmı¸stır. Yapılan çalı¸smada Ar-ge harcamaları ile ekonomik büyüme arasında anlamlı bir ili¸ski bulunmu¸stur fakat kamu ar-ge harcamaları ile büyümenin arasında bir etki bulunmamı¸stır. Beklenenden farklı olarak; kamu ar-ge harcamalarının ekonomik büyümeye negatif etkide bulundu˘gu bulunmu¸stur.
Goel ve Ram (1994) [20] çalı¸sması ar-ge harcamalarının ekonomik büyüme arasında ili¸skiyi gösteren önemli ara¸stırmalardan biridir. Farklılı˘gı; geli¸smi¸s ülkelerle
geli¸smekte olan ülkeleri ayrı gruplandırılıp ara¸stırma yapmasıdır. 1960-1985 arasında 18 geli¸smi¸s ve 36 geli¸smekte olan ülke toplamda 54 ülkenin verisiyle, çoklu regresyon analizi metodu ile ar-ge harcamalarının ekonomik büyüme üzerine olan ili¸skisi ara¸stırılmı¸stır. Yüksek gelirli ülkelerin ar-ge harcamalarının ekonomideki büyüme ile ili¸skili oldu˘gu sonucu çıkmı¸stır, di˘ger ülkelerin iki de˘gi¸sken arasındaki ili¸ski ile ilgili anlamlı bir sonuç çıkmamı¸stır. Ayrıca çalı¸sma Ar-ge harcamalarının mı ekonomik büyümeye yol açtı˘gını ya da tam tersi bir etkinin oldu˘gunu ara¸stırmamı¸stır.
Gittleman ve Wolff (1995) [21] ara¸stırmasında ki¸si ba¸sına reel Gayri Safi Yurtiçi Hasıla, Ar-ge harcamaları ve ar-ge harcamaları ba¸sına dü¸sen bilim insanı ve mühendis sayılısı kullanılarak ekonomik büyümeye etkileri incelenmi¸stir. Zaman aralı˘gı olarak 1960 ile 1988 yılları arası seçilmi¸stir. Çalı¸smada geli¸smi¸s ülkelerde ar-ge harcamalarının büyüme üzerinde etkisi oldu˘gunun, fakat az gelirli ve geli¸smemi¸s ülkelerde büyümeyi açıklamada yetersiz oldu˘gu çıkmı¸stır.
Park (1995) [22] kamu sektörü ar-ge yatırımları ve özel sektör ar-ge yatırımlarının ekonomik büyüme ile ili¸skisini incelemi¸stir. Yöntem olarak panel veri analizi kullanılarak, 1970-1987 aralı˘gında 10 OECD ülkesi incelenmi¸stir. Çalı¸sma yerel özel ar-ge yatırımlarının di˘gerlerine göre daha önemli oldu˘gunu ve buradaki yatırımların hem yerel hem yabancı faktör verimlili˘gi kamu ar-ge yatırımlarına göre daha fazla artırıcı özelli˘gi oldu˘gunu söylemektedir. Yabancı kamu ar-ge yatırımları, özel sektör ar-ge yatırımlarına olumlu etki yaptı˘gından dolayı direk olmasa da katkıda bulunmaktadır.
Coe ve Helpman (1995) [23] yaptı˘gı çalı¸smada Ar-ge sermaye stoku ile toplam faktör verimlili˘gi arasındaki ili¸skiyi incelemi¸stir. 1971-1990 yılları arasında 22 ülkenin verisi kullanılarak panel veri analizi yapılmı¸stır. Ar-ge sermaye stokunun toplam faktör verimli˘gi arasında anlamlı bir ili¸ski ortaya çıkmı¸stır.
Jones (1995) [11] içsel büyüme modellerinden Romer’in modelinin geli¸stirerek kendi modelini kurmu¸stur. Modelde sanayile¸smi¸s ülkelerin verileri zaman serisi yöntemi uygulanarak kullanmı¸stır. Yapılan ara¸stırmada Ar-ge deki kalıcı bir artı¸s oranının ekonomik büyümeye etki etmedi˘gi sonucu bulunmu¸stur. Jones’a göre ekonomik büyüme, ar-ge yatırımlarıyla yeniliklerin, yeni ürünlerin, yeni üretim yöntemlerinin bulunmasıyla artan verimlili˘ge, direk olarak ba˘glıdır.
Seren (1999) [24] çalı¸smasında; toplam ar-ge harcamalarının ekonomik büyüme arasındaki ili¸skiyi 21 OECD ülkesini 1965-1990 yılları arasında birle¸stirilmi¸s kesitler arası veri kullanarak ara¸stırmı¸stır. Ara¸stırmanın sonucu olarak Seren; Ar-ge harcamaları ile ekonomik büyüme arasında pozitif ve güçlü bir ili¸ski bulmu¸stur. Çalı¸smaya göre ar-ge harcamalarında olu¸sacak %1’lik bir artı¸s reel gayri safi milli hasılayı %0,08 oranında yükseltece˘gi söylenmi¸stir.
Sylwester (2001) [25] çalı¸smasında Ar-ge harcamaları ile ekonomik büyüme arasındaki ili¸skiyi incelemektedir, modelinde 20 OECD ülkesinin verilerini çok de˘gi¸skenli regresyon analizi yapmı¸stır. Cross-section yöntemini kullanarak ortalama büyüme rakamları de˘gi¸sken olarak kullanılmı¸stır. Ar-ge harcamaları ile ekonomik büyüme arasında her zaman bir ili¸ski olmadı˘gını fakat G7 ülkelerine bakıldı˘gında ar-ge harcamaları ile büyüme arasında pozitif bir ili¸ski oldu˘gu gözükmü¸stür. Bu çalı¸smadan çıkarılan sonuç ar-ge geli¸smi¸s, teknolojide öncü ülkeler için pozitif ve açıklayıcı bir etmendir.
Ülkü (2004) [26] çalı¸smasında Ar-ge harcamaları ile ekonomik büyümenin ili¸skisi farklı de˘gi¸skenlerle panel veri yöntemi ile ara¸stırmı¸stır, analizde 1981-1997 yılları arasında 20 OECD ülkesi ile 10 OECD üyesi olmayan ülkeler olmak üzere toplam 30 ülke analiz edilmi¸stir. Çalı¸smada Levin-Lin-Chu panel veri birim kök testleri ve Durbin-Watson ve heteroskedastisite testleri yapıl sonuç olarak birim kök ve heteroskedastisite çıkmamı¸stır. Panel veri analizi yöntemi kullanılırken sabit etkiler metodu ve Arellano-Bond GMM tahmin yöntemi kullanılmı¸stır. Yaptı˘gı ara¸stırmada bütün ülkelerin ar-ge sektörünün çıktılarının, ki¸si ba¸sına dü¸sen gayri safi yurt içi hasıla ile pozitif ili¸skide oldu˘gunu savunmu¸stur. Fakat yenili˘gin ekonomik büyü˘güme üzerinde sürekli bir büyü˘güme yol açmamakta oldu˘gunu belirtmi¸stir.
Goel, Pay ve Ram (2008) [27] di˘gerlerinden farklı olarak sadece ABD ekonomisi içerisinde federal ve federal olmayan Ar-ge harcamalarına bakmı¸slardır. Bu çalı¸smada 1953-2000 tarihleri arasında ar-ge harcamaları ile ekonomik büyüme arasında uzun dönemli bir ili¸skinin varlı˘gını Peseran yöntemi ile ara¸stırmı¸stır. Modelde federal ar-ge harcamaları, federal olmayan ar-ge harcamalarından; ekonomik büyüme üzerinde çok daha etkili ve güçlü oldu˘gu sonucu çıkmı¸stır.
Altın ve Kaya (2009) [28] ara¸stırmalarında 1990-2005 tarihleri arasındaki dönemde Türkiye ekonomisini incelemi¸slerdir. Ar-ge harcamaları ile ekonomik büyümenin nedensellik açısından Vektör Hata Düzeltme modeli ile ara¸stırılmı¸stır. De˘gi¸skenlerin e¸sbütünle¸sik olması sebebiyle Granger nedensellik testi yapamadıkları için ara¸stır-macılar VEC modelini kullanmı¸slardır. Hata düzeltme modeli en uygun gecikme uzunlu˘gu Akaike Information kriterine göre 1 olarak seçilmi¸stir. Çalı¸smada görüldü˘gü üzere uzun dönemde bakıldı˘gında Türkiye’deki ar-ge harcamalarının ekonomik büyüme üzerine etkisi varken, kısa dönemli bakıldı˘gında Türkiye ekonomisindeki büyüme ile Türkiye’deki ar-ge harcamalarının iki taraflı olarak birbirine nedensel ili¸skileri gözükmemi¸stir.
Samimi ve Alerasoul (2009) [29] çalı¸smasında 30 geli¸smekte olan ülkenin 2000-2006 tarihleri arasında Ar-ge harcamaları ve ekonomik büyüme verileri kullanılmı¸stır. Modelde geli¸smekte olan ülkelerin Ar-ge yatırımlarının ekonomik büyüme üzerinde nasıl bir etkisi oldu˘gunu panel veri analizi yöntemiyle ara¸stırılmı¸stır. Analizden geli¸smekte olan ülkelerde ar-ge harcamaları ile ekonomik büyüme üzerinde pozitif bir etki bulunamamı¸stır. Yazarlarda bu sonucu; geli¸smekte olan ülkelerin dü¸sük ar-ge harcamalarına sahip olmasının ekonomik büyümeye katkı sa˘glayamamasına ba˘glamaktadırlar.
Griliches (1998) [30] yapılan çalı¸smada ar-ge harcamalarının verimlilik üzerine etkisi incelenmi¸stir. Yapılan ilk çalı¸smalardan olup ABD verisine bakılmı¸stır. Çıkan sonuçta ABD’deki ar-ge harcamalarında %10’luk bir artı¸s meydana geldi˘gi zaman çıktıda %7’lik artma söz konusu olmu¸stur. Ayrıca özel sektör aracılı˘gıyla yapılan ar-ge harcamaları, kamu tarafından yapılan ar-ge harcamalarından büyümeye katkısı daha önemli oldu˘gunu öne sürmü¸stür.
Korkmaz (2010) [31] ara¸stırmasında Ar-ge yatırımları ile ekonomik büyüme arasındaki uzun dönem ili¸skiyi Johansen e¸sbütünle¸sme testi kullanarak incelemi¸stir. Modelde 1990-2008 tarihleri arasında Türkiye verisi kullanılmı¸stır. De˘gi¸skenlerin arasında uzun dönemli olarak etkile¸sim oldu˘gunu ve aralarında e¸sbütünle¸sme oldu˘gunu söylemektedir. E¸sbütünle¸sme hataları düzeltilerek kısa dönemli olarak da ar-ge harcamalarının ekonomik büyüme üzerine olan etkisi Granger nedensellik testi ile bakılmı¸s ve Ar-ge harcamalarının Gayri safi milli hasıla üzerinde etkisi oldu˘gunu söylemi¸stir.
Yaylalı ve di˘g.(2010) [32] ara¸stırmasında Ar-ge yatırımları ile ekonomik büyüme arasındaki uzun dönem ili¸skiyi Granger nedensellik testi kullanarak incelemi¸stir. Mod-elde 1990-2009 tarihleri arasında Türkiye verisi kullanılmı¸stır. Ar-ge harcamalarının ekonomik büyüme üzerine olan etkisini ar-ge harcamalarından ekonomik büyümeye do˘gru tek yönlü ili¸ski bulunmu¸stur.
Guellec ve van Pottelsberghe (2004) [33] di˘ger çalı¸smalardan farklı olarak; özel sektör, kamu sektörü ve yabancı yatırımların gerçekle¸stirdikleri ar-ge faaliyetlerini incelemi¸slerdir. 1980-1998 tarihleri arasında 16 OECD ülkelerinin bu sektörlerin faaliyetlerinin ülkelerde verimlilik artı¸sı yapıp yapmadı˘gı incelenmi¸stir. Özel sektör, kamu sektörü, yabancı yatırımların ar-ge faaliyetleri uzun dönemde verimlilikte ve büyümede çok önemli bir etken oldu˘gu ortaya çıkmı¸stır.
Zachariadis (2004) [17] çalı¸smasında panel veri analizi yöntemiyle 1971-1995 yılları arasında 10 OECD ülkesinin verileri kullanarak ar-ge harcamaları ile ekonomik büyümenin arasındaki ili¸skiyi incelemi¸stir. Ar-ge harcamalarında büyüme oldu˘gu takdirde verimlilikte ve çıktı düzeyinde olumlu etkide bulundu˘gunu söylemi¸stir. Falk (2007) [34] yaptı˘gı ara¸stırmada ar-ge harcamalarının ve ileri teknoloji yatırımlarının ki¸si ba¸sı dü¸sen Gayri Safi Yurtiçi Hasıla üzerindeki etkisini ve i¸sçi ba¸sına dü¸sen Gayri Safi Yurtiçi Hasıla üzerindeki etkisi ara¸stırılmı¸stır. Sonuç olarak; 15 OECD ülkesinin 58 sektörün 1970-2004 yılları arasındaki yedi tane be¸s yıllık periyotlarla olan verisiyle yapılan GMM tahmin yöntemiyle dinamik panel veri analizinde ar-ge ve ileri teknoloji yatırımları ki¸si ba¸sı GSYH ’ya ve ˙I¸sçi ba¸sı GSYH ’ya pozitif etki yarattı˘gı çıkmı¸stır.
Wang (2007) [35] modelinde 23 OECD ülkesi ve 7 OECD üyesi olmayan ülke kullanmı¸stır. Çalı¸smada ula¸sılan sonuç ar-ge harcamalarına daha önem veren ve verimli ¸sekilde kullanan ülkelerin ekonomik büyüme oranlarının daha iyi olaca˘gıdır. Saraç (2009) [36] çalı¸smasında 10 OECD ülkesinin 1983-2004 tarihleri arasında Ar-ge harcamaları ve ekonomik büyüme verileri kullanılarak panel veri analizi yöntemi uygulanmı¸stır. Ar-ge harcamalarının, ekonomik büyümeyi olumlu yönde etkiledi˘gi sonucuna varılmı¸stır.
Alene (2010) [37] farklı bir çalı¸sma olarak tarımsal ar-ge çalı¸smalarının tarımsal üretim üzerine etkisini ara¸stırmı¸stır. Model de 1970-2004 yılları arasında 52 Afrika
ülkesinin verisi kullanılmı¸stır. Yapılan çalı¸smada tarımsal ar-ge çalı¸smalarının tarımsal üretimin büyümesi üzerine olumlu bir etki yaptı˘gı ve tarımsal ar-ge harcamalarında %1’lik bir artı¸sın, tarımsal büyümede %0,20 artı¸sa sebep oldu˘gu bulunmu¸stur.
Genç ve Atasoy (2010) [38] ar-ge harcamaları ile ekonomik büyüme arasındaki ili¸skiyi arayan çalı¸sma 1997-2008 yılları arasında 34 ülkenin ar-ge ve büyüme verilerini kullanmı¸stır. Panel nedensellik analizi yöntemi kullanılmı¸s ve Ar-ge harcamalarının ekonomik büyümeye do˘gru nedensellik ili¸skisi oldu˘gunu açıklamı¸slardır. Çalı¸smada sabit etkili model seçilerek, Levin, Lin ve Chu birim kök sınamaları, Wald sınaması ve Sargan sınaması yapılmı¸stır. GMM (Generalized Method of Moment) yöntemi kullanılarak model olu¸sturulmu¸stur. Ar-ge’den ekonomik büyümeye do˘gru tek yönlü ili¸skinin oldu˘gunu ve ar-ge yatırımlarının ekonomik büyümeye olumlu etki yarattı˘gına varılmı¸stır.
Horvarth (2011) [39] Ar-Ge faaliyetleri ve uzun vadeli ekonomik büyüme arasındaki ili¸ski ara¸stırılmı¸stır, Ar-Ge faaliyetleri, uzun vadeli ekonomik büyüme üzerinde olumlu etkiye sahip oldu˘gu sonucuna varılmı¸stır.
Gülo˘glu ve Tekin (2012) [40] çalı¸smalarında; Ar-ge harcamaları, inovasyon ve ekonomik büyüme arasındaki ili¸skiye 1991-2007 yılları arasındaki tarihlerde 13 OECD ülkesinin verisini kullanarak bakmı¸slardır. De˘gi¸skenler arasındaki nedensel ili¸skileri test etmek için, panel sabit efektler ve genelle¸stirilmi¸s yöntem (GMM) yöntemlerini kullanan, üç de˘gi¸skenli bir panel vektör otoregresif (VAR) modelini tahmin etmi¸slerdir. Ar-Ge ve inovasyon, Ar-Ge ve ekonomik büyüme ile ekonomik büyüme ve yenilik arasındaki ili¸skilerin hepsinin olumlu ve önemli oldu˘gunu gösterilmektedir. Granger nedensellik testi sonuçları, Ar-Ge, yenilikler ve yüksek gelirli OECD ekonomilerindeki ekonomik büyüme arasındaki nedensel ili¸skiler konusunda önemli bilgiler vermektedir. Ar-ge harcamaları ile inovasyon arasında ve inovasyon ile ekonomik büyüme arasında çift yönlü nedensellik ili¸skisi çıktı˘gını ayrıca belirtmektedirler.
Kirankabe¸s ve Erçakar (2012) [41] çalı¸smasında Ar-ge harcamaları, patent ba¸svuru sayıları ve ekonomik büyüme arasındaki ili¸skiyi 1997-2007 seneleri arasında 31 AB ülkesini verilerini kullanarak aramı¸slardır. Ar-ge harcamaları ile patent ba¸svuru sayıları arasında pozitif bir ili¸ski oldu˘gu bulunmu¸stur.
Eid (2012) [42] yaptı˘gı ara¸stırmada yüksekö˘gretimin ar-ge harcamalarının ekonomik büyüme ile olan ili¸skisine bakılmı¸stır. Çalı¸sma 1981-2006 yılları arasında 17 yüksek gelirli OECD ülkesi ile yapılmı¸stır. Yüksekö˘gretimin ar-ge harcamaları bir sonraki senenin ekonomik büyümesine olumlu etki yaptı˘gı sonucu bulunmu¸stur.
Yanyun ve Mingqian (2004) [43], 8 ASEAN (Güney Do˘gu Asya Ülkeleri Birli˘gi), Kore, Japonya ve Çin için panel veri seti kullanılarak 1994-2003 seneleri arasında Ar-Ge harcamalarının ve ekonomik büyüme oranlarının arasındaki ili¸ski analiz edilmi¸stir. De˘gi¸sken olarak; GSY˙IH, fiziksel sermaye seviyesi, i¸sçi ve emek stoku, özel sektöre Ar-ge yatırımı stoku ve yüksekö˘gretim ve laboratuvar tabanlı kamu Ar-ge harcamaları stoku kullanılmı¸stır. OLS ve FEONE yöntemleri ile PLS analiz yöntemi kullanılmı¸stır. Yapılan çalı¸smada ASEAN+3 ülkelerinde Ar-Ge harcamaları ile ekonomik büyüme arasında pozitif bir ili¸ski oldu˘gunu bulunmu¸stur. Ar-Ge harcamaları di˘ger bölgelere göre daha verimli bir rol oynamaktadır ve ASEAN+ 3 ülkeleri için hükümet kaynaklarının, kredi piyasa derinli˘ginin ve teknolojik i¸sbirli˘ginin mobilize edilme yetene˘ginin Ar-Ge üzerinde daha fazla etki yarattı˘gı tespit edilmi¸stir. Bassanini Scarpetta (2001) [44], 21 OECD ülkesinde panel veri analizi ile ekonomik büyümenin üzerinde Ar-Ge harcamalarının etkisini incelenmi¸stir. Yapılan ara¸stırmada ekonomik büyüme üzerinde Ar-Ge harcamalarının etkisinin olumlu oldu˘gunun ve Ar-ge harcamalarında %1’lik bir artı¸s oldu˘gu zaman, ekonomik büyümenin %0,4 oranında artı¸s gösterdi˘gini söylemi¸stir.
Özer Çiftçi (2008) [45], 1990-2005 dönemi için tüm OECD ülkeleri kapsayan çalı¸smalarında, Ar-Ge harcamalarının, ara¸stırmacı sayısının ve patent sayısının, Gayri safi yurtiçi hasılanın üzerindeki etkisi incelenmi¸stir. Panel veri yönteminde rassal etkiler modeli kullanılarak, her de˘gi¸skenin GSY˙IH ile olan ili¸skisi incelenmi¸stir. Her üç de˘gi¸skende GSY˙IH üzerindeki olumlu ve güçlü bir etkiye sahip oldu˘gu tespit edilmi¸stir.
Gülmez ve Yardımcıo˘glu (2012) [46], 21 OECD ülkesinin ve bazı de˘gi¸skenlerde 30 ülkenin 1990-2010 tarihleri arasındaki; Ar-Ge harcamalarının ve ekonomik büyümenin arasındaki uzun dönemli ili¸ski incelenmi¸stir. Kullanıla yöntem ise Pedroni ve Kao panel e¸sbütünle¸sme, Pedroni DOLS ve FMOLS ve Canning-Pedroni nedensellik metodlarıdır. Birim kök testleri; Levin,Lin ve Chu, Im PeseranShin, Maddala ve
Wu, Choi olarak seçilmi¸stir. Otokorelasyon sorununu gidermek için gecikme aralı˘gı Schwarz bilgi kıstaslarından seçilmi¸stir. Seriler dura˘gan halde oldu˘gu için birincil farklarıyla ara¸stırma yapılmı¸stır. Ara¸stırmadan sonuç olarak, birçok OECD ülkesinin Ar-Ge harcamalarda % 1 artı¸s görüldü˘günde, uzun vadede ekonomik büyümenin % 0,77 oranında artı˘gı görülmü¸stür.
Tiffany ve Liu (2013) [47], 1991-2006 dönemi içinde 23 OECD ülkesinin ve Tayvan’ın yüksek teknolojili ar-ge harcamalarının ekonomik büyüme üzerindeki etkisini analiz etmi¸slerdir. Sonuç olarak, yüksek teknoloji sanayi Ar-Ge harcamalarının ki¸si ba¸sına dü¸sen reel gelir üzerinde olumlu ve güçlü bir etkiye sahip oldu˘gu ortaya çıkmı¸stır. Göçer (2014) [48], 1996-2012 tarihleri arasında 11 Asya ülkesinin yatay kesit ba˘gım-lılık panel veri analizi yöntemi ile yüksek teknoloji ihracatı, bilgi ileti¸sim teknolojisi ihracatı, toplam ihracat ve ekonomik büyüme üzerindeki Ar-Ge harcamalarının etkileri ve aynı zamanda yüksek teknoloji ihracatının verimi kullanarak dı¸s ticaret dengesine olan etkisi ölçülmü¸stür. Serilerin dura˘ganlı˘gı Hadri-Kuruzomi panel birimi kök testi, nedensellik ili¸skisi Dumitrescu-Hurlin testi, e¸sbütünle¸sme ili¸skisinin varlı˘gı Westerlung-Edgerton LM önyükleme testi ile test edilmi¸stir, e¸sbütünle¸sme katsayıları Eberhardt-Bond Panel AMG yöntemi ile tahmin edilmi¸stir. Analiz sonucunda, Ar-Ge harcamalarında % 1’lik bir artı¸sın yüksek teknoloji ihracatının % 6,5, bilgi ileti¸sim teknolojisinin % 0,6 ve ekonomik büyümenin % 0,43 oranında artı¸s sa˘gladı bulunmu¸stur.
Inekwe (2014) [49], 2000-2009 yılları arasın 66 ülkenin verisiyle dinamik panel veri yöntemlerinden GMM (Generalized method of moments), pooled mean group ve three stage least square- GMM modelleri kullanılarak Ar-ge harcamalarının geli¸sen ekonomilerdeki ekonominin büyüme oranlarına etkisini ara¸stırmı¸stır. Sonuçlar, Ar-Ge harcamalarının büyüme üzerindeki etkisinin üst orta gelirli ekonomiler için olumlu, dü¸sük gelirli ekonomilerde önemsiz oldu˘gunu göstermektedir.
Silaghi, Alexa, Jude ve Litan (2014) [50], özel Ar-ge harcamalarının ve kamu Ar-ge harcamalarının 1998-2008 tarihleri arasında GMM dinamik panel yöntemi aracılı˘gıyla Orta ve Do˘gu Avrupa ülkelerindeki büyüme üzerindeki etkisi incelenmi¸stir. Özel AR-GE harcamalarının büyüme üzerindeki etkisinin kısa vadede pozitif, fakat
istatistiksel olarak anlamlı olmadı˘gını bulunmu¸stur. Bununla birlikte, kamu AR-GE harcamalarının büyüme üzerindeki etkisi olumlu ve istatistiksel olarak anlamlıdır. Altınta¸s ve Mercan (2015) [51], Ar-Ge harcamalarının ekonomik büyüme üzerindeki etkisini 1996-2011 tarihleri arasında 21 OECD ülkesinin verileri kullanılarak; üretim fonksiyonunu olu¸sturularak ara¸stırma yapılmı¸stır. Ar-Ge harcamalarının ekonomik büyümeyi olumlu yönde etkiledi˘gi ve bunun da sermaye olu¸sumundan ve emek artı¸sından daha yüksek oldu˘gu belirtilmi¸stir. Ar-Ge harcamalarında yapılan 1 birim artı¸sın, ekonomik büyümeyi 3,4 birim artırdı˘gı sonucuna varılmı¸stır.
Bozkurt (2015) [52], Ar-ge harcamalarının ekonomik büyümeye olan etkisini 1998-2013 tarihleri arasında Türkiye verisi kullanılarak incelenmi¸stir. Çalı¸smada Augmented Dickey-Fuller birim kök testi, Johansen-Juselius e¸sbütünle¸sme testi yapıldıktan sonra uzun dönem ve kısa dönem için hata vektör düzeltme tahmini yapılmı¸stır, Var Granger nedensellik testi yapılarak de˘gi¸skenlerin birbirine olan etkisine bakılmı¸stır. Sonuç olarak, Ar-ge harcamalarının Gayri safi milli hasılaya tek yönlü ve pozitif bir etkisi oldu˘gu bulunmu¸stur ve GSMH içerisinde Ar-ge harcamalarının %1 artması halinde GSMH büyümesi % 0,263 oranında arttı˘gı sonucuna varılmı¸stır.
Nunes ve di˘g. (2012) [53], yüksek teknolojili küçük ve orta ölçekli i¸sletmeler ile ileri teknolojiye sahip olmayan i¸sletmeler arasında Ar-Ge yo˘gunlu˘gu ve büyüme bakımından benzer bir ili¸ski olup olmadı˘gını ara¸stırmı¸stır. Bulgulara göre; AR-GE yo˘gunlu˘gu, AR-GE yo˘gunlu˘gunun dü¸sük oldu˘gu yüksek teknoloji firmalarının büyümesini kısıtlanıyor ancak onları daha üst düzeylerde büyümeye te¸svik ediyor. Bununla birlikte, AR-GE yo˘gunlu˘gu, AR-GE seviyesinin seviyesine bakılmaksızın yüksek teknolojiye sahip olmayan firmaların büyümesini kısıtlamaktadır.
Horowitz (1967) [54], 1920-1964 tarihleri arasındaki ABD’deki çe¸sitli eyaletlerin verileri kullanarak Ar-Ge artı¸sı ve bölgesel ekonomik büyüme arasındaki ili¸skiyi analiz edilmi¸stir. Büyüme denkleminden korelasyon katsayılarının büyümeyle uyumlu oldu˘gu çıkmaktadır. Aynı zamanda bölgelerin Ar-Ge faaliyetlerinin büyüme oranları ile tutarlı oldu˘gu ortaya çıkmı¸stır.
Kim (2009) [55] Ar-Ge’ye dayalı Cobb-Douglas üretim fonksiyonunu ve 1976-2009 yılları arasındaki verileri kullanarak Ar-Ge çalı¸smalarının Kore için ekonomik büyüme
