http://dx.doi.org/10.17740/eas.stat.2016-MSEMP-5
Technology Transfer In The Context Of Foreign Capital And Domestic Investment: Cointegration And Casuality
Analysis For Turkey
Cemal ELİTAŞ*, Ayberk ŞEKER**, Tuğçe DANACI***
* Yalova Üniversitesi, Yalova, Türkiye*, Yalova Üniversitesi, Yalova, Türkiye**, Yalova Üniversitesi, Yalova, Türkiye***
E-mail:cemalelitas@gmail.com*, ayberkseker@gmail.com**, tugcedanaci81@gmail.com***
Copyright © 2016 Cemal ELİTAŞ, Ayberk ŞEKER, Tuğçe DANACI. This is an open access article distributed under the Eurasian Academy of Sciences License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
ABSTRACT
This study examines the effects of technology and industry investment channels within the country and the effects of channels provide technology transfer to Turkey, on industrial production index. In this regard, as an external channel, foreign direct investments transfer technology and as internal channels, fixed capital investments made in Turkey, owned patent numbers, percentage of R & D in domestic expenditures are researched and their effects on industrial production index are discussed. Industrial production index for Turkey's economy, foreign direct investments, fixed capital investments, patent numbers and R & D expenditures are used as variables within the period of 1990-2014 and it is analysed whether there is a co- integrated relationship or causality between these variables. In this study, primarily relationship between industrial production index and foreign direct investments, fixed capital investments, patent numbers, R & D expenditures are viewed by using regression analysis.
Then, series is analysed by using Granger Causality test, Engle-Granger and Johansen cointegration tests. Regression analysis show that industrial production index has statistically significant and positive relationship with foreign direct investments, fixed capital investments, patent numbers and R & D expenditures. Engle-Granger and Johansen cointegration tests indicate that there is long term relationship between series. The results of causality analysis demonstrate that there is an unidirectional causality between industrial production index, fixed capital investments and foreign direct investments. This unidirectional causality occurs from industrial production index and fixed capital investments to foreign direct investments.
Another unidirectional causality take place between patent numbers to industrial production index and R & D expenditures. This unidirectional causality occurs from patent numbers to industrial production index and R & D expenditures.
Keywords: Transfer of Technology, Foreign Direct Investment, Cointegration and Granger Causality.
JEL: E22, H54, O30, O33
Yabancı Sermaye Ve İç Yatırım Bağlamında Teknoloji Transferi:
Türkiye Üzerine Eşbütünleşme Ve Nedensellik Analizi ÖZET
Bu çalışma ile Türkiye’ye teknoloji transferini sağlayan kanallar ile ülke içinde gerçekleştirilen teknoloji ve sanayi yatırımları kanallarının sanayi üretim endeksi üzerindeki etkisi incelenmektedir. Bu doğrultuda, teknoloji transferini sağlayan dış kanal olarak Türkiye’ye gerçekleşen doğrudan yabancı yatırımlar ele alınırken, iç kanallar olarak Türkiye’de yapılan sabit sermaye yatırımları, sahip olunan patent sayıları, yurtiçi harcamalar içerisinde Ar-Ge harcamalarının payı ele alınmış ve sanayi üretim endeksi üzerindeki etkileri incelenmiştir. Çalışmada, 1990 ve 2014 yılları arasındaki dönemi kapsayan Türkiye ekonomisine ilişkin sanayi üretim endeksi, doğrudan yabancı yatırımlar, sabit sermaye yatırımları, patent sayıları ve Ar-Ge harcamaları değişkenleri kullanılarak bu değişkenler arasında eş-bütünleşik bir ilişkinin ve nedensellik ilişkisinin olup olmadığı araştırılmıştır.
Çalışmada öncelikle sanayi üretim endeksi ile doğrudan yabancı yatırımlar, sabit sermaye yatırımları, patent sayıları ve Ar-Ge harcamaları arasındaki ilişki regresyon analizi vasıtasıyla incelenmiştir. Daha sonra Engle-Granger ve Johensen Eş-bütünleşme testleri ile Granger Nedenselik testi gerçekleştirilmiştir. Regresyon analizi sonucunda, sanayi üretim endeksi ile doğrudan yabancı yatırımlar, sabit sermaye yatırımları, patent sayıları ve Ar-Ge harcamaları arasında istatistiki olarak anlamlı ve pozitif bir ilişki bulunduğu görülmüştür. Uzun dönemli ilişkileri analiz etmek için yapılan Engle-Granger ve Johensen Eş-bütünleşme testleri sonucunda seriler arasında uzun dönemli bir ilişki bulunduğu ortaya çıkmıştır. Yapılan Granger nedensellik testi sonucunda ise, sanayi üretim endeksinden ve sabit sermaye yatırımlarından doğrudan yabancı yatırımlara, patent uygulamalarından sanayi üretim endeksine ve Ar-Ge harcamalarına doğru tek yönlü bir nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Teknoloji Transferi, Doğrudan Yabancı Sermaye Yatırımları, Eş- bütünleşme ve Nedensellik Analizi.
1. GİRİŞ
Uluslararası ekonominin küreselleşme süreci sonrasında ülkelerin ve işletmelerin dış ticaretlerinde teknoloji kullanımı faktörü, en önemli rekabet avantajlarından biri haline gelmiştir. Bilgi üretilen ve bilgi birikimi sağlanan ülkelerin verimlilik düzeyleri de aynı oranda yüksektir ve uluslararası rekabette avantaj sahibidir (Fracasso ve Marzetti, 2015:138).
Az gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerin uluslararası ticarette diğer ülkeler ile rekabet edebilmeleri için yeni teknolojiler geliştirmeli ya da bu teknolojileri diğer ülkelerden transfer etmelidirler. Özellikle teknolojinin daha sık süreçler içerisinde gelişmesi dolayısıyla gelişmekte olan ülkeler bu teknolojileri ithal veya taklit ederek uluslararası ekonomide yer edinmeye çalışmaktadırlar.
Türkiye’nin de içerisinde bulunduğu gelişmekte olan ülkelerin uluslararası rekabette var olabilmelerini sağlayan yeni teknolojiler, teknoloji transferi vasıtasıyla sağlanabilmektedir.
Bu doğrultuda, teknoloji transferi ile uluslararası rekabette var olmaya çalışan ülkeler için doğrudan yabancı yatırımların ülkeye yöneltilmeye çalışılması önemli bir politikadır. Son yıllarda yapılan çalışmalar, yabancı araştırma ve geliştirme (Ar&Ge) faaliyetlerinin yerel verimlilik artışı için önemini göstermiş ve küreselleşmenin bir yönü olarak özellikle gelişmiş ülkelerden gelişmekte olan ülkelere doğru ülkeler ve firmalar arasında teknoloji transferinin arttığını ortaya koymuştur (Günsel, 2015:778). Doğrudan yabancı sermaye yatırımları
vasıtasıyla, yerel ekonomide yeni iş sahaları yaratma ve ülke içerisine yabancı sermaye yatırımlarının yapılması sağlanmaktadır. Bununla birlikte, doğrudan yabancı sermaye yatırımları yerel ekonomi için yeni teknolojiler ve yenilik imkânları sunmaktadır. Doğrudan yabancı sermaye yatırımları, yerel ekonomideki sanayilerin uluslararası teknolojiye uyum sağlamasını desteklemekte ve gelişmekte olan ülkelerin üretimlerinde verimlilik artışının önemli bir kaynağı olarak görülmektedir. Doğrudan yabancı yatırımların teknoloji transferini sağladığı görüşüne temel dayanak, ev sahibi ülkeye yatırım yapan yabancı yatırım firmalarının daha üstün teknoloji bilgisine sahip oldukları ve bu bilginin yerli firmalar ile etkileşimleri sonucu yerel ekonomiye aktarılarak verimlilik artışının yaşanmasını sağladıkları görüşüdür (Newman vd., 2015:168).
Ülkelerin teknolojik açıdan gelişmeleri yalnızca doğrudan yabancı yatırımlar vasıtasıyla gerçekleşmemektedir. Teknolojik gelişim süreci hem uluslararası araştırma geliştirme kaynakları hem de ülke içinde gerçekleştirilen araştırma geliştirme faaliyetlerine dayanmaktadır (Li, 2008:1). Ülkelerin gerçekleştirdiği araştırma geliştirme faaliyetleri sonucunda elde ettikleri uluslararası patentler, teknolojik gelişim ile elde edilen marka hakları ve ülke içerisinde yapılan sabit sermaye yatırımları yerel düzeyde teknolojinin gelişmesi ve uluslararası alanda rekabet avantajı elde edilmesi için büyük önem arz etmektedir.
Bu çalışma ile literatüre, ülke örneği olarak Türkiye’de dış yatırımlardan uluslararası doğrudan yabancı yatırımların ve iç yatırım olan sabit sermaye yatırımlarının ülkenin sanayi üretim çıktısı üzerindeki etkisi incelenerek katkıda bulunulacaktır. Bununla birlikte, iç ve dış yatırımlar ile gerçekleşen teknolojik gelişme ve araştırma geliştirme faaliyetlerinin çıktısı olan patent ve marka başvuru sayılarının Türkiye’nin sanayi üretimi üzerindeki etkisi de değerlendirilecektir.
İlerleyen bölümlerde, gerçekleştirilen literatür çalışması sonucunda doğrudan yabancı sermaye yatırımları ve iç yatırımların teknoloji transferi ile ilişkisi ve ülkelerin üretimlerine etkisi anlatılacaktır. Sonrasında belirlenen model ile analizler gerçekleştirilerek sonuçlar değerlendirilecektir. Sonuç bölümünde ise, yapılan analiz sonuçları yorumlanarak Türkiye için iç ve dış yatırımlar teknoloji transferi ve sanayi üretim çıktıları açısından değerlendirilecektir.
2. LİTERATÜR TARAMASI
Günümüz işletmeleri için, farklılık yaratmak ve süreklilik sağlamak açısından gelişen teknolojiyi takip etmek ve uygulamak zorunluluk haline gelmiştir. Teknolojik değişim ve gelişmeler sadece işletmelerin değil ülkelerin büyümesinde de önemli bir role sahiptir.
Özellikle çok uluslu işletmeler tarafından yapılan doğrudan yabancı yatırımlar ile teknoloji transferi sağlanarak, gelişmekte olan ülkeler teknolojik açıdan ileriye gitmektedir (Aydemir ve diğerleri, 2007:143). Dolayısıyla az gelişmiş bir ülkenin daha gelişmiş bir ülkeden teknolojiyi transfer etmesi, onun büyümesi için gerekli olan en önemli kaynaklardan biridir (Brown, 1979: 181).
Literatürde farklı açılardan ele alınan teknoloji transferi "bir ülkenin mal ve hizmet üretmek için araştırma ve geliştirmeye dönüşecek yeni bilgileri ve buluşları kendi sınırları içinden, ülke dışına çıkarması işlemi" olarak tanımlanabilir (Morgan, 1972:141).
Özellikle uluslararası ticaretin ve teknolojik gelişmelerin hızla ilerlediği son otuz senedir, literatürde konu ile ilgili yapılmış birçok çalışmaya rastlamak mümkündür. Bu çalışmalardan bazıları ve içerikleri genel hatlarıyla aşağıda verilmiştir.
Shugurova ve Shugurov (2015) yapmış oldukları çalışmada hem ulusal hem de uluslararası boyutta teknoloji transferi ile patent arasındaki ilişkinin fark edilir bir şekilde arttığına dikkat çekerek, fikri mülkiyet haklarının korunması ile ilgili uygulamaları incelemiştir. Konunun kavramsal ve nedensel boyutlarının ele alındığı bu çalışmanın sonunda teknoloji odaklı küresel sürdürülebilir gelişme politikalarının çevreye uyumlu teknolojilerin uluslararası transferini destekleyen küresel politikalar ile entegre olduğu sonucuna ulaşılmıştır (Shugurova ve Shugurov, 2015:138).
Audretsch ve Caiazza (2015) teknoloji transferi, girişimcilik ve işletmelerin rekabet gücünü ve bulundukları yerin ekonomik performasını gösteren kurumsal ortam arasındaki ilişkiyi, farklı bölgelerde bulunan birden çok ülkeyi analiz ederek ortaya çıkarmıştır. Değişik bölgelerdeki büyümelerin farklı oranlarda olmasının nedenleri bilgi yatırım seviyelerine ve bilgi transferine yapılan kurumsal destekler ve girişimcilik faaliyetlerinden faydalanılması olarak gösterilmiştir (Audretsch ve Caiazza, 2015). Çalışmada ayrıca bir işletmenin rekabet avantajını ve bulunduğu bölgenin ekonomik performansını inşa eden önemli faktörlerden birinin bilgi olduğunun altı çizilmiştir (Audretsch ve Caiazza, 2015).
Li ve Qui (2014), Güney'de fikri mülkiyet haklarının korunmasının, Kuzeyden Güneye olan teknoloji transferine, doğrudan yabancı sermaye girişlerine ve ticari işlemlere nasıl bir etkisinin olduğunu araştırdığı çalışmalarında ayrıca en uygun fikri mülkiyet hakları politikalarına ve bunların teknolojik yeniliklere etkilerine de yer vermiştir. Ampirik kanıtlara dayanan bu teorik çalışmada fikri mülkiyet haklarının korunmasının bugüne nazaran geçmişte çok güçlü olmadığı, bu hakların korunmasının güçlenmesinin ise dış ticarete, doğrudan sermaye girişlerine ve teknolojik yeniliklerin artmasına yardım edeceği sonucuna ulaşılmıştır (Li ve Qui, 2014:550).
Constantini ve Liberati'nin (2014) çalışmasında iki önemli konu ele alınmıştır. Bunlardan birincisi uluslararası ticaret işlemleri ile iletilen teknoloji transferinin az gelişmiş ülkelerin ekonomisinde olumlu bir etkisi olup olmadığıdır. İkincisi ise ülkeye özgü yapısal özelliklerin ülkenin gelişmesinde teknoloji transferinin itici gücünü destekler nitelikte olup olmadığıdır.
Ekonometrik modeller kullanılan çalışmada, ülkelerdeki teknolojinin gelişmemiş ülkelerin daha yüksek düzeyde gelişimlerini hızlandırabilecekleri ve iyi işleyen kurumların ithal edilen teknolojiyi yurt içi gelişim fırsatına dönüştürebilecekleri sonucuna ulaşılmıştır (Costantini ve Liberati, 2014:26).
Beneito ve diğerleri (2014) araştırma ve geliştirme (AR-GE) faaliyetlerinde tecrübe ile öğrenmenin işletmelerin kapasitesini yeni şeyler üretmek üzere nasıl güçlendirdiğini analiz etmiştir. Büyük işletmelerin küçük işletmelere göre AR-GE yatırımlarını yeniliklere dönüştürmelerinde daha etkili olduğu, AR-GE tecrübesinin biriktikçe işletmenin sadece yeni şeyler üretmedeki sayısı değil işletme performansının da arttığı, AR-GE tecrübesinin yapılan yeniliklerde kaliteyi arttırdığı araştırmanın sonunda elde edilen bulgulardandır Beneito ve diğerleri 2014:290).
Nabin ve diğerleri (2013) "Teknoloji Transferi, Kalite Standartları ve Kuzey-Güney Ticareti"
konu başlıklı çalışmalarında en uygun uluslararası teknoloji lisanslarını dikey ürün
farklılaşması modeli içinde incelemiştir. Çalışmada, Kuzeye ait teknoloji lisansının Güneye verilmesinin her iki tarafın refahını arttırıcı etkisi bulunduğu ve devlet müdahalesi olmadan işletmelerin sosyal olarak optimal seviyenin daha altında bir kalite standartını seçmeye meyilli oldukları sonucuna ulaşılmıştır. Çalışmada ayrıca ithalatta kalite standartlarının zorunlu hale getirilmesinin yararlı bir uygulama olduğuna vurgu yapılmıştır (Nabin ve diğerleri, 2013:794).
Newman ve diğerlerinin (2015) "teknoloji transferi, yabancı yatırımlar ve verimliliğin yayılması" başlıklı çalışmalarında doğrudan yabancı yatırımlar ile yatırım yapılan ülkedeki işletmelerin verimliliği arasındaki ilişki incelenmiştir. Vietnamda bulunan 4000 üzeri üretici işletme ile yapılan anket çalışması ve kullanılan ekonometrik modeller çerçevesinde yerli işletmelerin yabancılara ait işletmelerden gelen girdileri almasıyla verimliliklerini arttırdığına dair kanıtlar elde edilmiştir (Newman ve diğerleri, 2015:168).
Li (2008) tarafından yapılmış çalışmada üretime dayalı birikim faktörü, yerli AR-GE ve yabancı teknoloji yayılımlarının etkileri araştırılmıştır. 1981 yılından 2005 yılına kadar olan süreyi kapsayan dönem için yapılan ampirik araştırma sonucunda ekonometrik modeller kullanılarak, yerli AR-GE ve yabancı AR-GE stoklarının Çin endüstrisindeki toplam faktör verimliliğini belirgin ve olumlu bir şekilde etkilediği, teknolojinin ithalatla transfer edildiği, dolayısıyla ithalatın yabancı kaynaklı AR-GE faaliyetlerinde önemli bir role sahip olduğu ortaya çıkarılmıştır.
Dubickisa ve Sarkanea (2015) yapmış olduğu çalışmada yenilik (inovasyon) ve teknoloji transferi arasındaki niteliksel ilişkiyi belirlemek üzere yenilik (inovasyon), teknoloji ve teknoloji kavramları üzerinde durmuş ve odak grup çalışmaları yapılmıştır. Çalışmada yenilik(inovasyon) ve teknoloji transferi arasında farklı ilişkilerin olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
Tiryakioğlu (2011), tarafından yapılmış çalışmada teknoloji üretmeyen ve bunu üretim faaliyetlerinde kullanmayan veya bunları yapmaya yeterli alt yapısı bulunmayan ya da doğru teknolojiyi kullanmayan ülkelerin 'teknoloji yoksunu' olarak kalacaklarına işaret edilmiştir.
Teknoloji transferinin temelde yurt dışından elde edilen teknolojinin ülke şartlarına uygun hale getirilmesine dayandığı, ancak gelişmekte olan ülkelerin altyapı sorunu ve yoksulluk gibi sebeplerle elde edilen teknolojinin adaptasyonunu olumsuz yönde etkilediği, öte yandan gelişmiş ülkelerde bunlara benzer sorunlar yaşanmadığı vurgulanmıştır (Tiryakioğlu, 2011:186). Çalışmada ayrıca gelişmekte olan ülkelerde en önemli sorunun ithal edilen teknoloji transferinin özümsenmemesi olduğu açıklanırken, süreç ile ilgili bilgi eksiklikleri ve bu bağlamda yapılan anlaşmaların zorlayıcı hükümleri de teknoloji transferinin önündeki engeller olarak sayılmıştır (Tiryakioğlu, 2011:186).
Meschi ve diğerlerinin (2011) yapmış olduğu çalışmada Türk imalat sanayinde ticarette dışa dönüklük ile teknoloji adaptasyonu arasındaki ilişki ve nitelikli iş gücü ile ilgili talep araştırılmıştır. Çalışmada 1980-2001 yılları arasında işletme düzeyinde veriler kullanılmış, 17.462 işletmeden elde edilen veriler dinamik panel data ortamında incelenmiştir. Çalışma sonunda AR-GE harcamalarının yeteneklerin arttırılmasında doğrudan ve olumlu bir etkisi olduğu ortaya çıkmıştır. İşletme düzeyinde yapılan analiz sonucunda ise yurtdışından gelecek teknoloji transferinin sahip olduğu pozitif etkiye dikkat çekilmiştir (Meschi ve diğerlerinin 2011:60).
Fang ve Zhang (2009), Çin’in hizmet sektörü verilerini kullanarak hizmet ticareti ile Çin’in hizmet sektörü üzerindeki teknolojinin yayılma etkisini araştırmıştır. Çalışmada, bağımlı değişken olarak hizmet sektörü çıktısı kullanılırken, bağımsız değişkenler sabit sermaye yatırımları, doğrudan yabancı yatırımlar, insan sermayesi endeksi ve Ar-Ge harcamaları olarak belirlenmiştir. Gerçekleştirilen regresyon analizi sonuçlarına göre, Çin’in hizmet ticaretinin gelişmesi ile teknoloji yayılımının artmakta olduğu ortaya koyulmuştur.
Ekmekçi ve Ansal’ın (2009) yapmış olduğu çalışmada “teknolojik yetkinliklerin doğrudan yabancı yatırımlardan bilgi transferine etkileri” incelenmiştir. Çalışmada 7 yerel işletme ve 7 yabancı işletmenin Türkiye’deki şubelerine yönelik yapılan vaka analizi sonucunda, yerel işletmelerin üretim ve inovasyon yetkinliklerinin, tedarik zincirleri içindeki konumlarını, ticari ilişkilerinin yapısını, bilgi akışı sürecini gözle görülür bir şekilde etkilediği sonucuna ulaşılmıştır (Ekmekçi ve Ansal, 2009:37).
Banerjee ve Sugata (2009) yapmış oldukları çalışmada dikey farklılaşmış bir endüstride ticaret ve teknoloji transferini ele almış, ekonometrik denklem ve modeller çerçevesinde bu konuda bir model oluşturmuşlardır. Çalışmanın sonunda, serbest ticaretin rakip sektörlerde ithalatı arttırdığı bulunmuş, nispeten yüksek kaliteli yabancı tekelci bir üretimin teknolojiyi daha düşük kaliteli malların üretimi için yerli üreticiye transfer edebileceklerine dikkat çekilmiş, devletin teknoloji transferini desteklemek ve ülke refahını arttırmak için teşvik verebileceğine vurgu yapılmıştır.
Kaya (2006), doğrudan yabancı yatırımlar vasıtasıyla transfer edilen teknoloji üzerine yapmış olduğu literatür incelemesi sonucunda teknoloji transferinin lisans anlaşmaları gibi birçok yolunun olduğunu ancak en önemlilerinden bir tanesinin doğrudan yabancı yatırımlar ile gerçekleştiğini savunmuştur. Doğrudan yabancı yatırımlar ile transfer edilen teknolojinin yerli işletmeler tarafından kullanılmasının ülkenin ekonomik gücünü ve rekabet üstünlüğünü arttırdığı ve alınan patentlerle yeni teknolojilerin üretilmesine imkan sağladığı vurgulanmıştır.
(Kaya, 2006:100). Ayrıca söz konusu çalışmada teknoloji transferi konusunda devletin destek ve teşviklerini arttırmasının, gerekli altyapıyı sağlamasının, AR-GE ve yaratıcılığı özendirici politikaların uygulanmasının gerekli olduğuna dikkat çekilmiştir.
Çeştepe ve Tüylüoğlu (2006) çalışmalarında, teknolojinin doğrudan yabancı yatırımlar yoluyla transferini en iyi örneklerinden biri olan İrlanda örneğinde incelemişlerdir.
Çalışmada, İrlanda ve Türkiye için doğrudan yabancı yatırımlar ve Ar-Ge harcamaları değerlendirilmiş ve Türkiye’nin İrlanda gibi doğrudan yabancı yatırımlar ve teknoloji transferi ile ilgili uzun vadeli ve değişen şartlara uygun stratejiler belirleyerek uygulamaya koyması gerektiği vurgulanmaktadır.
3. ANALİZ
Bu çalışmanın amacı, Türkiye’nin sanayi üretim çıktıları ile gerçekleşen doğrudan yabancı sermaye akımları, sabit sermaye yatırımları, yapılan araştırma geliştirme faaliyetleri sonucundaki patent başvuruları ve yurtiçi harcamalar içerisinde Ar-Ge harcamalarının payının arasındaki ilişkinin incelenmesidir. Bu doğrultuda, kısa dönemli ilişkilerin tespiti için çok değişkenli regresyon analizi gerçekleştirilmiştir. Uzun dönemli ilişkileri incelemek için ise, değişkenlere ait serilerin durağanlıkları test edildikten sonra Johansen eşbütünleşme testi ve Granger nedensellik testleri yapılmıştır.
Analizler kapsamında gerçekleştirilen korelasyon analizi, değişkenlerin birbirleri ile olan ilişkisini göstermekte, ancak bu ilişkilerin yönü hakkında herhangi bir bilgi vermemektedir.
Bununla birlikte, yapılan çok değişkenli regresyon analizi ile bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken ile olan ilişkileri hakkında bilgi verilmektedir. İki değişken arasında bir ilişkinin varlığı, bu iki değişken arasında nedensellik olduğu ya da etkinin yönü hakkında bilgi vermemektedir (Gujarati, 2004:696). Eşbütünleşme analizi, iki değişkenin birbirleri ile uzun dönemde birlikte hareket etme ilişkileri incelemektedir. Nedensellik analizi ise, değişkenler arasındaki ilişkinin yönünü göstermektedir.
Analizlerde kullanılan veri seti, sanayi üretim endeksi, doğrudan yabancı yatırımlar ve sabit sermaye yatırımlarının toplam gayrisafi yurtiçi hasılaya oranı Kalkınma Bakanlığı’ndan elde edilirken, patent uygulaması ve yurtiçi harcamalar içerisinde Ar-Ge harcamalarının payı OECD veri tabanından elde edilmiştir. Model kapsamındaki veriler yıllık olup, 1990 – 2014 arasındaki dönemi içermektedir. Verilerin ortak olarak yıllık bazda açıklanması ve ulaşılan en uzun dönem belirtilen yıllar arasındaki dönem olması çalışmanın kısıtını oluşturmaktadır.
Analizlerde kullanılan SUE; sanayi üretim endekisini, DYY; doğrudan yabancı yatırımları, SSY; sabit sermaye yatırımlarının gayrisafi yurtiçi hasılaya oranını, PATENT; patent uygulamalarını ve ARGE; yurtiçi harcamalar içerisinde Ar-Ge harcamalarının payını ifade etmektedir. Modelde kullanılan ve değişkenlerin önünde bulunan “LN” ifadesi ilgili değişkenin doğal logaritmik dönüşümünün gerçekleştirildiğini göstermektedir. “FARK”
ifadesi ise, durağanlık testleri sonucunda ilgili değişkenin durağanlaştırılmak için farkının alındığını ifade etmektedir.
3.1. Tanımlayıcı İstatistikler
Gelişmekte olan ülkeler arasında bulunan Türkiye’ye gerçekleşen doğrudan yabancı yatırımların ve sabit sermaye yatırımlarının sanayi üretimine olan etkisini incelemeye geçmeden önce, analiz kapsamındaki değişkenlere ait temel istatistikler değerlendirilmiş ve değişkenlere ait veriler Tablo 1’de sunulmuştur.
Tablo 1. Değişkenlere Ait Temel İstatistikler
SÜE LNDYY SSY PATENT ARGE
Ortalama 75.44000 7.754257 21.01200 14.97760 0.560320 Ortanca 63.30000 6.889591 21.20000 10.17000 0.518000 En Büyük
Değer
120.5000 9.819780 25.10000 42.00000 1.007000
En Küçük Değer
45.40000 6.338594 16.40000 0.000000 0.241000
Standart Sapma
24.52229 1.316795 2.294617 14.57867 0.234365
Çarpıklık 0.469022 0.379472 -0.379270 0.789804 0.479287 Basıklık 1.786316 1.373520 2.572307 2.146471 1.951938 Jarque-Bera 2.450994 3.355659 0.789901 3.357992 2.101352 Olasılık 0.293612 0.186779 0.673713 0.186561 0.349701
Gözlem 25 25 25 25 25
Analiz sonucunda ulaşılan bulgulara göre, 1990-2014 yılları arasında sanayi üretim endeksinin ortalama değeri 75.44 iken, sabit sermaye yatırımlarının gayrisafi yurtiçi hâsıla içerisindeki payı ortalama 21.01 olarak gerçekleşmiştir. Türkiye’ye yapılan doğrudan yabancı yatırımların logaritmik değerinin ortalaması 7.75 iken, patent uygulamalarının 14.97, yurtiçi harcamalar içerisinde Ar-Ge harcamalarının payı ise 0.56 olduğu görülmektedir. Sanayi üretim endeksinin en büyük ve en küçük değerleri arasındaki farkın ve standart sapmasının yüksek olması, dönem içerisindeki oynaklığın fazla olduğunu göstermektedir.
Tablo 2. Değişkenlere Ait Korelasyon Tablosu
SÜE LNDYY SSY PATENT ARGE
SÜE 1.000000 0.885204 -0.202177 0.932670 0.952173
LNDYY 0.885204 1.000000 -0.160396 0.770941 0.831816
SSY -0.202177 -0.160396 1.000000 -0.313751 -0.399732
PATENT 0.932670 0.770941 -0.313751 1.000000 0.946404 ARGE 0.952173 0.831816 -0.399732 0.946404 1.000000 Tablo 2’de değişkenlere ait korelasyon değerleri gösterilmiştir. Korelasyon iki değişken arasındaki ilişkiyi göstermekle birlikte bu ilişkinin nedenselliğine dair herhangi bir sonuç vermemektedir. Bu doğrultuda, sanayi üretim endeksi ile doğrudan yabancı yatırımlar, patent uygulamaları ve yurtiçi harcamalar içerisindeki Ar-Ge harcamalarının payı arasında güçlü ve pozitif bir ilişkinin bulunduğu; ancak sabit sermaye yatırımlarının gayrisafi yurtiçi hasılaya oranı ile sanayi üretim endeksinin zayıf ve negatif bir ilişki içerisinde olduğu görülmektedir.
Değişkenlere ait yıllık değişimler Grafik 1’de gösterilmektedir.
Grafik 1. Değişkenlere Ait Değişim Grafikleri
3.2. Regresyon Analizi
Sanayi üretim endeksi ile doğrudan yabancı yatırımlar, sabit sermaye yatırımları, patent uygulamaları ve marka başvuruları arasındaki ilişkiyi incelemek amacıyla regresyon analizi gerçekleştirilmiştir. SÜE; sanayi üretim endeksini, LNDYY; doğrudan yabancı yatırımları, SSY; sabit sermaye yatırımlarının gayrisafi yurtiçi hâsıla içerisindeki payını, PATENT; patent uygulamalarını, AR-GE; yurtiçi harcamalar içerisinde Ar-Ge harcamalarının payını ifade etmektedir. Regresyon modelinde, sanayi üretim endeksi bağımlı değişken; doğrudan yabancı
4 0 6 0 8 0 1 0 0 1 2 0 1 4 0
90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14 SUE2
6 7 8 9 1 0
90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14 LNDYY
1 6 1 8 2 0 2 2 2 4 2 6
90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14 SSY
0 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0
90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14 TPF
0 .2 0 .4 0 .6 0 .8 1 .0 1 .2
90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14 GDERD
yatırımlar, sabit sermaye yatırımları, patent uygulamaları ve yurtiçi harcamalar içerisinde Ar- Ge harcamalarının payı ise bağımsız değişkenlerdir. Regresyon analizi için oluşturulan model aşağıdaki gibidir;
SÜEt = β0 + β1LNDYYt + β2SSYt + β3PATENTt + β4AR-GEt + ut
Tablo 3. Regresyon Analizi Sonuçları
Değişken Katsayı Standart Hata T-İstatistiği Olasılık
LNDYY 4.366526 1.574656 2.773004 0.0117**
SSY 1.551843 0.558354 2.779318 0.0116**
PATENT 0.418836 0.235681 1.777129 0.0908*
AR-GE 60.63731 18.34867 3.304726 0.0035***
Sabit -31.27596 14.09063 -2.219628 0.0382**
R2= 0.95 F İstatistiği=
127.42
F İstatistiği Olasılığı=
0.000
1: ***, ** ve * sırası ile %1, %5 ve %10 seviyesinde anlamlılığı ifade etmektedir.
Oluşturulan regresyon denklemine ait sonuçlar Tablo 3’te verilmiştir. Regresyon modeline ait R2=0.95 olarak hesaplanmıştır. Elde edilen R2 değeri, modele dâhil edilen bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkeni açıklama gücünün yüksek olduğunu göstermektedir. Modelin genel olarak anlamlılığını gösteren F İstatistiği olasılık değerinin “0.000” olması, oluşturulan regresyon denkleminin anlamlı olduğunu ifade etmektedir. Bununla birlikte modelin anlamlılığı ve geçerliliğine ilişkin varsayımlar test edildiğinde oluşturulan regresyon denkleminde otokorelasyon (Prob. Chi-Square(2) = 0.103 ), normal dağılım (prob.= 0.826) ve değişen varyans (Prob. Chi-Square(4) = 0.051) sorunlarının bulunmadığı görülmüştür.
Regresyon analizi sonuçları değerlendirildiğinde, yurtiçi harcamalar içerisinde Ar-Ge harcamalarının payı % 1 düzeyinde, sabit sermaye yatırımlarının gayrisafi yurtiçi hâsıla içerisindeki payı ile doğrudan yabancı yatırımlar % 5 düzeyinde ve patent uygulamaları % 10 düzeyinde anlamlı çıkmıştır. Yapılan regresyon analizi ile dorudan yabancı yatırımların, sabit sermaye yatırımlarının gayrisafi yurtiçi hasıladaki payının, patent uygulamalarının ve yurtiçi harcamalar içerisinde Ar-Ge harcamalarının payının sanayi üretim endeksine olan etkisi incelenmiştir. Doğrudan yabancı yatırımlar, sabit sermaye yatırımlarının gayrisafi yurtiçi hâsıla içindeki payı, patent uygulamaları ve yurtiçi harcamalar içerisinde Ar-Ge harcamalarının payının katsayılarının anlamlı ve pozitif olduğu görülmektedir. Bu doğrultuda, doğrudan yabancı yatırımlar ile yurtdışındaki teknolojinin ülkeye gelmesi ve bu teknoloji transferi dolayısıyla sanayi üretiminin artacağı beklentisinin gerçekleştiği görülmektedir.
Gelişmekte olan ülke grubunda bulunan Türkiye için doğrudan yabancı yatırımların teknoloji transferi imkânı sağlayarak sanayi üretimi üzerinde pozitif yönde bir etkisinin bulunduğu sonucu ortaya çıkmıştır. Bununla birlikte, ülke içerisinde sabit sermaye varlıklarına yapılan yatırımların, patent uygulamalarının ve yurtiçi harcamalar içerisinde Ar-Ge harcamalarının payının artmasının sanayi üretiminde artış sağladığı görülmüştür.
3.3. Eşbütünleşme Analizi
Modeldeki değişkenler arasındaki korelasyon, değişkenlerin birbirleri ile olan ilişkileri hakkında bilgi vermekle birlikte bu ilişkinin yönü ya da nedenselliği hakkında herhangi bir bilgi vermemektedir. Gerçekleştirilen regresyon analizi ile değişkenler arasındaki ilişki ve yönü hakkında bilgi sahibi olmakta birlikte, değişkenler arasındaki nedensellik ilişkisi üzerinde herhangi bir bilgiye sahip olamamaktayız (Gujarati, 2004:696). Eşbütünleşme analizi, iki değişkenin uzun dönemde birlikte hareket etme davranışlarını test etmektedir. Eğer iki değişken uzun dönemde birlikte hareket ediyor ya da birlikte bir denge oluşturuyorsa, bu iki değişken arasında eşbütünleşmenin bulunduğunu ifade edebilmekteyiz (Gujarati, 2004:822). Eşbütünleşme analizlerinin gerçekleştirilebilmesi için değişkenlere ait serilerin durağan olmaları, değilse de durağanlaştırılmaları gerekmektedir.
Değişkenler arasındaki regresyon ilişkisinin anlamlı olması için değişkenlerin durağan olması ya da aynı düzeyde bütünleşik olmaları gerekmektedir. Sahte regresyon ilişkisini önlemek için durağan olmayan değişkenlerin durağanlaştırılması gerekmektedir. Çalışma kapsamında değişkenlere ait serilerin durağanlığının sınanmasında, Genişletilmiş Dickey-Fuller (ADF) testi kullanılmıştır (Dickey ve Fuller, 1979). Genişletilmiş Dickey-Fuller (ADF) testine ait regresyon denklemi aşağıdaki gibidir;
∆𝐗𝐭= 𝛂 + 𝛃𝐭 + 𝛒𝐗𝐭−𝟏+ ∑𝐍𝐢=𝟏𝛗𝐢∆𝐗𝐭−𝐢+ 𝛆𝐭 (1) Tablo 4. ADF Birim Kök Testi
ADF (Düzey) ADF (Birinci Fark) T-İstatistiği / Olasılık
Değeri
T-İstatistiği / Olasılık Değeri
SÜE 0.554544 / 0.9851 -4.301463 / 0.0029***
LNDYY -1.272477 / 0.6250 -4.651918 / 0.0013***
SSY -2.243340 / 0.1973 -5.109567 / 0.0004***
PATENT 0.749635 / 0.9906 -6.845606 / 0.0000***
AR-GE 1.329336 / 0.9979 -6.211610 / 0.0000***
1: ***, ** ve * sırası ile %1, %5 ve %10 seviyesinde anlamlılığı ifade etmektedir.
Birim kök analizinde test edilen hipotez, serilerin birim köke sahip olduğu ve serilerin durağan olmadığı üzerine kurulan boş hipotezdir. Seriler düzeylerindeyken birim kök testi gerçekleştirilmiş olup, tüm serilerin düzeylerinde birim köke sahip oldukları ve dolayısıyla durağan olmadıkları görülmüştür. Serilerin birinci farkları alındıktan sonra birim kök testi yeniden uygulanmıştır. Serilerin birinci farklarının alınmasının ardından gerçekleştirilen testlerde, serilerin birim köke sahip olduğunu belirten boş hipotez reddedilerek serilerin I(1) düzeyinde serilerin durağan olduğu tespit edilmiştir. Tablo 4’te birim kök analizi sonuçları yer almaktadır. Serilerin birinci farkları alınarak durağanlıkları sağlandıktan sonra eşbütünleşme testleri devam edilmektedir.
3.4. Engle-Granger Eşbütünleşme Testi
Engle ve Granger (1987)’ın geliştirdiği eşbütünleşme analizine göre durağan olmayan serilerin doğrusal bileşimleri de durağan olmamaktadır. Ancak bu serilerin kalıntı serisi durağan ise, serilerin uzun dönemde birlikte hareket edebileceklerini ve uzun dönem içerisinde lineer bir birlikteliğe sahip olabilecekleri söylenebilmektedir. Egnle-Granger ikili eşbütünleşme testlerinde aşağıda fonksiyonu gösterilen regresyon denkleminin kalıntıları kullanılmaktadır;
Yt = β0 + β1Xt + ut (2)
Engle-Granger eşbütünleşme testine göre, eğer seriler arasında eşbütünleşme söz konusu ise ut
durağan I(0) olacaktır. Regresyon modelinin Ut hata terimi kalıntıları serisi ADF testi ile test edilerek seriler arasında eşbütünleşmenin olup olmadığı görülmektedir.
Tablo 5. Engle-Granger Eşbütünleşme Test Sonuçları
Y/X ADF (Düzey)
T-İstatistiği Olasılık Değeri
FSÜE/FLNDYY -5.044336 0.0005***
FSÜE/FSSY -5.004733 0.0006***
FSÜE/FPATENT -4.390123 0.0024***
FSÜE/FAR-GE -4.089313 0.0047***
1: ***, ** ve * sırası ile %1, %5 ve %10 seviyesinde anlamlılığı ifade etmektedir. Tabloda yalnızca sanayi üretim endeksine ilişkin sonuçlar verilmiştir.
Tablo 5’te, Engle-Granger eşbütünleşme testinin sonuçları gösterilmektedir. Analize dâhil edilen seriler I(1) düzeyinde iken, ikinci aşamada iki serinin lineer birlikteliklerinin I(I) olup olmadığı test edilmiştir. Oluşturulan regresyon denkleminden elde edilen kalıntı serilerinin ADF test sonuçları yukarıda görülmektedir. Bu doğrultuda, sanayi üretim endeksi ile doğrudan yabancı yatırımlar, sabit sermaye yatırımlarının gayrisafi yurtiçi hasıladaki payı, patent uygulamaları ve yurtiçi harcamalar içerisinde Ar-Ge harcamalarının payı arasında eşbütünleşme ilişkisi tespit edilmiştir. Böylelikle, seriler arasında uzun dönemli bir ilişkinin bulunduğunu ifade edebilmekteyiz.
3.5. Johansen Eşbütünleşme Testi
Çalışma kapsamında sanayi üretim endeksi, doğrudan yabancı yatırımlar, sabit sermaye yatırımlarının gayrisafi yurtiçi hasıladaki payı, patent uygulamaları ve yurtiçi harcamalar içerisinde Ar-Ge harcamalarının payı arasında uzun dönemli ortak bir ilişki olup olmadığının tespiti için serilere Johansen Eşbütünleşme testi uygulanmıştır. Johansen Eşbütünleşme testinin denklemi aşağıdaki gibidir;
Yt = µ + A1Yt-1 + … + Ap Yt-p + ut (3)
Analiz kapsamındaki değişkenlere ait verilerin durağan olmaması nedeniyle, serileri durağanlaştırmak için farkları alınarak Varyans Otoregresif (VAR) modeli ile tahmin edilecektir;
∆Yt = µ + Г1 ∆Yt-1 + … + Гk-1 ∆Yt-k+1 + ∏Yt-1 + ut (4)
Serilerin birinci fark düzeylerinde durağanlığı sağlandıktan sonra değişkenler arasındaki uzun dönemli ilişkinin ortaya koyulabilmesi için eşbütünleşme testinin gerçekleştirilmesi gerekmektedir. Johansen (1991) ile Johansen ve Juselius (1990) tarafından geliştirilen Johansen eşbütünleşme testi, değişkenler arasındaki uzun vadeli ilişkinin varlığını ortaya koymak için kullanılmaktadır.
Johansen eşbütünleşme yöntemi dâhilinde oluşturulan VAR modeli denklemindeki gecikme sayıları belirlenerek verilere göre Johansen (1995)’nin ortaya koyduğu beş modelden bir tanesinde karar kılınmaktadır. Bu doğrultuda, eşbütünleşik yapıdaki denklemlerin gecikme sayılarının belirlenmesi ve Johansen (1995)’nin ortaya koyduğu beş modelden bir tanesinin seçilmesi Akaike ve Schwarz Bilgi Kriterlerine göre gerçekleştirilmektedir.
Johansen ve Juselius (1990) tarafından geliştirilen Johansen eşbütünleşme testinde, eşbütünleşme vektörlerinin sayısı ve anlamlılığını ortaya koymak üzere İz (Trace) ve Azami Özdeğer (Maximum Eigenvalue) istatistiği testleri gerçekleştirilmektedir. Enders (2003)’e göre İz istatistiği, eşbütünleşmiş vektör sayısının r’ye eşit veya r’den küçük olduğu üzerine kurulan boş hipotezi, alternatif hipoteze karşı test etmektedir. Azami Özdeğer istatistiği ise, r+1 tane eşbütünleşmiş vektör olduğu üzerine kurulan alternatif hipoteze karşılık, eşbütünleşmiş vektör sayısının r olduğu üzerine kurulan boş hipotezi test etmektedir. İz istatistiği ve Azami Özdeğer istatistiğinden elde edilen değerler, Johansen ve Juselius (1990) tarafından ortaya koyulan kritik değerler ile karşılaştırılmaktadır.
Tablo 6. Johansen Eşbütünleşme Test Sonuçları Koentegre
Vektör Sayısı
İz İstatistiği (Trace
Statistic)
Özdeğer (Eigenvalue)
% 5’lik Kritik Değer
Olasılık Değeri
Yok 207.8058 0.997322 76.97277 0.0000***
En Fazla 1 83.42864 0.851780 54.07904 0.0000***
En Fazla 2 43.33839 0.706823 35.19275 0.0053***
Koentegre Vektör Sayısı
İz İstatistiği Özdeğer % 5’lik Kritik Değer
Olasılık Değeri
Yok 124.3772 0.997322 34.80587 0.0000***
En Fazla 1 40.09025 0.851780 28.58808 0.0011***
En Fazla 2 25.76656 0.706823 22.29962 0.0157**
1: ***, ** ve * sırası ile %1, %5 ve %10 seviyesinde anlamlılığı ifade etmektedir.
Tablo 6’da seriler ile gerçekleştirilen Johansen eşbütünleşme testinin sonuçları gösterilmektedir. Eşbütünleşme testinde Akaike Bilgi Kriteri’ne göre gecikme düzeyi 2 olarak belirlenmiştir. Johansen eşbütünleme testi sonuçlarına göre; sanayi üretim endeksi, doğrudan
yabancı yatırımlar, sabit sermaye yatırımlarının gayrisafi yurtiçi hasıladaki payı, patent uygulamaları ve yurtiçi harcamalar içerisinde Ar-Ge harcamalarının payı uzun dönemde dengeye getiren iki eşbütünleşme vektörü bulunmaktadır. Bu doğrultuda, değişkenler arasında uzun dönemli bir ilişkinin bulunduğu görülmektedir.
3.6. Granger Nedensellik Testi
Model dâhilindeki değişkenler arasında uzun dönemde bir ilişkinin tespit edilmesinden sonra, değişkenler arasındaki nedensellik ilişkisi test edilecektir. Granger (1987)’a göre, değişkenler arasında uzun dönemli bir ilişkinin olması en azından tek yönlü bir nedensellik ilişkisinin de bulunabileceği anlamı taşımaktadır. Granger nedensellik testi gerçekleştirilirken aşağıdaki iki denklem kullanılmaktadır;
Yt = β0 + β1 Yt-1 + … + βp Yt-p + θ1 Zt-1 + … + θp Zt-p + ut
Zt = β0 + β1 Zt-1 + … + βp Zt-p + θ1 Yt-1 + … + θp Yt-p + et
Tablo 7’de, iki dönem gecikmeli değerlere göre gerçekleştirilen Granger nedensellik testi sonucunda tespit edilen nedensellik ilişkileri ve yönleri ortaya koyulmuştur.
Tablo 7. Granger Nedensellik Test Sonuçları
Nedensellik Yönü F-Değeri Olasılık Değeri
SÜE => DYY 2.79889 0.0890*
SSY => DYY 4.78161 0.0225**
PATENT => SÜE 5.06317 0.0188**
PATENT => AR-GE 2.84014 0.0863*
1: ***, ** ve * sırası ile %1, %5 ve %10 seviyesinde anlamlılığı ifade etmektedir.
Nedensellik testi sonuçları incelendiğinde; sanayi üretim endeksinden ve sabit sermaye yatırımlarından doğrudan yabancı yatırımlara doğru, patent uygulamalarından sanayi üretim endeksi ve Ar-Ge harcamalarına doğru tek yönlü bir nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir.
4.SONUÇ
Çalışmada öncelikle sanayi üretim endeksi ile doğrudan yabancı yatırımlar, sabit sermaye yatırımları, patent sayıları ve Ar-Ge harcamaları arasındaki ilişki regresyon analizi ile incelenmiştir. Gerçekleştirilen regresyon analizine göre; doğrudan yabancı yatırımlar, sabit sermaye yatırımlarının gayrisafi yurtiçi hâsıla içindeki payı, patent uygulamaları ve yurtiçi harcamalar içerisinde Ar-Ge harcamalarının payının katsayılarının istatistiki olarak anlamlı ve pozitif olduğu görülmektedir. Bu doğrultuda, doğrudan yabancı yatırımlar vasıtasıyla yurtdışındaki teknolojinin ülkeye gelmesi ve bu teknoloji transferi dolayısıyla sanayi üretiminde artışın meydana geldiği görülmektedir. Gelişmekte olan ülke Türkiye için doğrudan yabancı yatırımlar teknoloji transferi imkânı sağlayarak sanayi üretimi üzerinde pozitif yönde bir etkisinin bulunduğu sonucu ortaya çıkmıştır. Bununla birlikte, ülke içerisinde sabit sermaye varlıklarına yapılan yatırımların, patent uygulamalarının ve yurtiçi
harcamalar içerisinde Ar-Ge harcamalarının payının artmasının sanayi üretiminde artış sağladığı görülmüştür. Değişkenler arasındaki uzun dönemli ilişkileri değerlendirmek için, Engle-Granger ve Johansen eşbütünleşme analizi gerçekleştirilmiştir. Johansen eşbütünleşme analizine göre, sanayi üretim endeksi, doğrudan yabancı yatırımlar, sabit sermaye yatırımları, patent uygulamaları ve Ar-Ge harcamaları arasında uzun vadede eşbütünleşme ilişkisinin bulunduğu görülmüştür. Engle-Granger eşbütünleşme analizine göre, uzun dönemde sanayi üretim endeksi ile doğrudan yabancı yatırımlar, sabit sermaye yatırımları, patent uygulamaları ve Ar-Ge harcamaları arasında istatistiki olarak anlamlı bir şekilde eşbütünleşme bulunmaktadır. Granger nedensellik analizi sonucuna göre ise, sanayi üretim endeksinden ve sabit sermaye yatırımlarından doğrudan yabancı yatırımlara doğru, patent uygulamalarından sanayi üretim endeksi ve Ar-Ge harcamalarına doğru tek yönlü bir nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir.
Bu çalışmada, dış yatırımlar ve iç yatırımlar kanalıyla sanayi üretim endeksi üzerindeki değişimler incelenmiştir. Teknoloji transferinin önemli yollarından biri olan doğrudan yabancı yatırımlar ile yurtiçinde gerçekleştirilen sabit sermaye yatırımlarının, patent uygulamalarının ve yapılan Ar-Ge harcamalarının sanayi üretim endeksi üzerindeki etkileri değerlendirilmiştir.
Analiz sonuçlarına göre, yurtiçine doğrudan yabancı yatırımların gerçekleştirilmesi ile artan teknoloji birikimi sanayi üretim endeksinde artış sağlamaktadır. Bununla birlikte, yurtiçindeki Ar-Ge harcamalarının doğrudan yabancı yatırımlara göre sanayi üretim endeksi üzerindeki olumlu etkisi doğrudan yabancı yatırımlardan daha yüksek olduğu görülmüştür. Bu doğrultuda, gerçekleşen doğrudan yabancı yatırımların “know-how” bilgi akışını tam olarak yurtiçinde sağlamadığı, ancak teknoloji yatırımları ile sanayi üretimi üzerinde olumlu bir etkiye sahip olduğu sonucuna varılabilmektedir. Sabit sermaye yatırımlarından doğrudan yabancı yatırımlara ve sanayi üretim endeksinden Ar-Ge harcamalarına doğru tek yönlü nedensellik ilişkisi de göz önüne alındığında, yurtiçindeki yatırımların artması ile daha fazla doğrudan yabancı yatırımların ülkeye girişi sağlanmakta ve böylelikle teknoloji transferinin önü açılmaktadır.
REFERENCES
AUDRETSCH, D. ve R. Caiazza; (2015), “Technology Transfer and Entrepreneurship:
Cross-National Analysis”, New York: Springer Science+Business Media.
AYDEMİR, O., C. Elitaş, ve E. Demirhan; (2007), “Türkiye'de Yerel Banka Kredileri ve Doğrudan yabancı Yatırımların Ekonomik Büyüme Üzerine Etkisi”, Uluslararası Finans Sempozyumu, ss. 143-161.
BANERJEE, D. S. ve S. Marjit, (2009), “Trade and Technology Transfer in a Vertically Differentiated Industry”, Journal of Economics, Volume: 98, Issue: 1, pp. 67–75.
BENEITO P., M. E. R. Barrachina, ve A. M. Sanchis; (2014), “Learning Through Experince in Research & Development: An Empirical Analysis with Spanish Firms”, Technological Forecasting & Social Change, Volume: 88, pp. 290-305.
BROWN, S. R; (1979), “The Transfer of Technology to China in the Nineteenth Century: The Role of Direct Foreign Investment”, The Journal of Economic History, Volume: 39, Issue: 1, pp. 181-197.
CONSTANTINI, V. ve P. Liberati; (2014), “Technology Transfer, Institutions and Development”, Technological Forecasting & Social Change, Volume: 88, pp. 26-48.
ÇEŞTEPE, Hamza ve Ş. Tüylüoğlu; (2006), “Doğrudan Yabancı Yatırımlar Yoluyla Teknoloji Transferi: İrlanda Örneğinden Türkiye İçin Dersler”, Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, Cilt: 61, Sayı: 2, ss. 45-62.
DICKEY, D.A. ve W.A. Fuller; (1979), “Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root”, Journal of the American Statistical Association, Volume: 74, pp. 427–431.
DUBICKIS, M. ve E. G. Sarkane; (2015), “Perspectives on Innovation and Technology Transfer”, Procedia - Social and Behavioral Sciences, Volume: 213, pp. 965 – 970.
EKMEKÇİ, U. ve H. Ansal; (2009), “Teknolojik Yetkinliklerin Doğrudan Yabancı Yatırımlardan Bilgi Transferine Etkileri”, İTÜ Dergisi, Volume: 8, Sayı: 4, ss. 37-48.
ENGLE, R. F. ve C. W. J., Granger; (1987), “Co-Integration and Error Correction:
Representation, Es¬timation and Testing”, Econometrica, Volume: 55, No. 1, pp. 251- 276.
FANG, Hui ve B. Zhang; (2009); “The Empirical Analysis On The Influence of Thechnology Spilloverof Service Trade: Based on China’s 1991-2006 Data”, International Conference on Management and Service Science, IEE, pp. 1-4.
FRACASSO, Andrea, Giuseppe Vittucci Marzetti; (2015), “International Trade And R&D Spillovers”, Journal of International Economics, Volume:96, pp. 138–149.
GUJARATI, D. N.; (2004), Basic Econometrics, The McGraw Hill.
JOHANSEN, S. ve K. Juselius; (1990), “Maximum Likelihood Estimation And Inferences On Cointegration With Applications To The Demand For Money”, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, Volume 52, pp. 169–210.
JOHANSEN, S.; (1991), “Estimation And Hypothesis Testing of Cointegration Vectors in Gaussian Vector Autoregressive Models”, Econometrica, Volume 59, pp. 1551-1580.
JOHANSEN, S.; (1995), “Likelihood-based Inference in Cointegrated Vector Autoregressive Models”, Oxford University Press.
KAYA, H; (2006), “Doğrudan Yurtdışı Yatırımlar Yoluyla Teknoloji Transferi ve Türkiye: Bir Literatür İncelemesi”, Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 2, ss. 85-102.
LI, Wen; (2008), “Technology Transfer Through Imports in China”, IEEE, ISBN: 978- 1-4244-2107-7, pp. 1-6.
LI, T. ve D. L. Qiu; (2014), “IPR, Trade, FDI, and Technology Transfer”, Frontiers of Economics in China, Volume: 9, Issue: 4, pp. 529–555.
MESCHI, E., E. Taymaz ve M. Vivarelli; (2011), “Trade, Technology and Skills:
Evidence from Turkish Microdata”, Labour Economics, Volume: 18, pp. 60–70.
MORGAN, R. P.; (1972), “ Transfer of Technology. Proceedings of the Academy of Political Science”, Volume: 30, Issue: 4, pp. 141-152.
NABIN, M. H., X. Nguyen ve P. M. Sgro; (2013), “Technology Transfer, Quality Standards, and North–South Trade”, Review of International Economics, Volume: 21, Issue: 4, pp. 783–796.
NEWMAN, Carol, J. Rand, T. Talbot ve F. Tarp; (2015), “Technology Transfers, Foreign Investment and Productivity Spillovers”, European Economic Review, Volume:
76, pp. 168–187.
SHUGUROVA, I. V. ve M. V. Shuguro; (2015), “International Technology Transfer”, Environmental Policy and Law, Volume: 45, Issue: 3-4, pp. 133-139.
TİRYAKİOĞLU, M.; (2011), “Teknoloji Transferi Teknoloji Yoksulluğu mu?” Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, Cilt: 66, Sayı: 2, ss 169-199.
