DOöRUDAN YABANCI YATIRIMLARIN EöøTøM DÜZEYLERøNE GÖRE GENÇ øSTøHDAM ÜZERøNDEKø ETKøSø: TÜRKøYE ÖRNEöø*
Pnar KARAHAN-DURSUN1
Gönderim tarihi:02.01.2019 Kabul tarihi:14.07.2019
Öz
Bu çalúmada, Türkiye’de do÷rudan yabanc yatrmlarn istihdam üzerindeki etkisi, e÷itim seviyelerine göre genç iú gücü için incelenmiútir. Türkiye için yaplmú çalúmalar dikkate aln-d÷nda, do÷rudan yabanc yatrmlarn istihdam etkisini, iú gücünün özelli÷ine göre inceleyen çalúma eksikli÷i gözlemlenmektedir. Uygulamal analizde, 2005:Q1-2018:Q2 dönemi için do÷rudan yabanc yatrmlar ile e÷itim düzeylerine göre genç istihdam arasndaki eú-bütünleúme iliúkisi snr testi yaklaúmyla araútrlmútr. Do÷rudan yabanc yatrmlarn genç istihdam üzerindeki uzun ve ksa dönemli etkileri ARDL modeli ile incelenmiútir. Model sonuçlar, do÷rudan yabanc yatrmlarn sadece meslek lisesi ve yüksekö÷retim genç istihdam üzerinde pozitif etkiye sahip oldu÷unu göstermiútir. Çalúmadan elde edilen sonuçlar, do÷rudan yabanc yatrmlarn istihdam etkisinin en çok yüksekö÷retim mezunu genç iú gücünde görüldü÷ünü fakat bu etkinin snrl oldu÷unu ortaya koymuútur.
Anahtar Kelimeler: Do÷rudan Yabanc Yatrm, Genç østihdam, Snr Testi, ARDL Modeli. Jel Snflamas: F23, E24, C32.
THE EFFECTS OF FOREIGN DIRECT INVESTMENT ON YOUTH EMPLOYMENT FOR THEIR EDUCATION LEVELS: THE CASE OF
TURKEY
Abstract
This paper examines the employment effects of foreign direct investments, by levels of education for young workforce in Turkey. Considering literature for Turkey, it has been observed the lack of the studies investigating the employment effects of foreign direct investment by labor quality. In the em-pirical analysis, bound test is employed to investigate the co-integration relationship between foreign direct investment and the educated youth employment covering the period of 2005:Q1-2018:Q2. It has been analyzed the long-term and short-term effects of foreign direct investment on the educated youth employment with ARDL (Autoregressive Distributed Lag) model. ARDL model results show that foreign direct investment has an only positive employment effect on vocational high school and higher educated youth labor. The empirical results indicate that foreign direct investment has a high-est employment effect on higher educated youth labor. However, this effect is found to be limited.
Keywords: Foreign Direct Investment, Youth Employment, Bound Test, ARDL Model. JEL Classification: F23, E24, C32.
*
Bu çalúma, 30 Mart-1 Nisan 2017 tarihleri arasnda Kocaeli’nde gerçekleúen “European Congress on Economic Issues” kongresinde bildiri olarak sunulan çalúmann geniúletilmiú halidir.
1. Giriú
Ekonomik büyüme ve istihdam artú için çok önemli bir iktisadi de÷iúken olarak de-÷erlendirilen ve sermaye birikimi sürecinde yerli yatrmlara destek sa÷layan do÷rudan ya-banc yatrmlar, snrl olan yerli finansal kaynaklarn tamamlaycs olarak görülmekte ve geliúmekte olan ülkelerin dú odakl geliúim stratejilerinin temelini oluúturmaktadr2
(Ernst, 2005; Inekwe, 2013). Geliúmiú ve geliúmekte olan ülkelerde politika yapclarn do÷rudan yabanc sermaye çekmeye çalúmalarnn nedenlerinden biri, ekonomilerinde yeni iú alan-lar yaratmaktr (Javorcik, 2014). Özellikle tasarruf düzeyleri düúük olan geliúmekte olan ülkeler, üretimlerini ve dolaysyla istihdam düzeylerini arttrmak için do÷rudan yabanc yatrmlara ihtiyaç duymaktadrlar. Literatürde; iú gücü ve üretim maliyetleri, iú gücünün niteli÷i, yatrm teúvikleri, pazar pay, ekonomik büyüme potansiyeli ve iç talep düzeyi do÷-rudan yabanc yatrmlarn niteli÷ini ve miktarn etkileyen faktörler olarak gösterilmekte-dir. Do÷rudan yabanc yatrmlarn makroekonomik etkileri ile ilgili yaplmú çalúmalarda ço÷unlukla, do÷rudan yabanc yatrmlarn istihdam yaratma etkisi üzerinde duruldu÷u gö-rülmektedir.
Do÷rudan yabanc yatrmlarn istihdam arttrc etkisi; ülkeye giren do÷rudan yabanc yatrmlarn miktarna, girdi÷i sektöre, geldi÷i ülkeye ve geliú amacna göre farkllk gös-termektedir. Özellikle iúsizli÷in yüksek oranlarda seyretti÷i geliúmekte olan ülkelerde, do÷-rudan yabanc yatrmlarn istihdam arttrmas beklenir. Bununla birlikte, özelleútirilen firmalarn satn alnmas veya úirket birleúmesi yoluyla giren do÷rudan yabanc yatrmlarn istihdam üzerinde nötr ve ço÷u zaman azaltc yönde etki etmesi olasdr (Karagöz, 2007). Genel olarak, do÷rudan yabanc yatrmlarn istihdam üzerinde üç farkl etkisinin oldu÷u ileri sürülmektedir. Do÷rudan yabanc yatrmlar;
1. Yeni iú alanlar yaratma yoluyla do÷rudan veya üretiminin da÷lm aúamasnda dolayl olarak istihdam arttrabilir.
2. Var olan firmay satn alarak ve yeniden yaplandrarak mevcut istihdam koruyabilir. 3. Piyasadan çekilerek veya yo÷un rekabet ortamndan dolay yerli firmalarn kapanmasna
yol açarak istihdam azaltabilir (Pinn vd., 2011).
Do÷rudan yabanc yatrmlar, iú gücünün maliyetinin yannda iú gücünün niteli÷i ile de ilgilenmektedir. E÷itimli çalúanlarn yeni teknolojiyi daha hzl ö÷renmesi ve genellikle
1 “Do÷rudan yatrm, yatrmcnn yerleúi÷i oldu÷u ekonomi dúndaki bir ekonomide bir iúletmenin yönetimini kontrol etti÷i veya yönetiminde söz sahibi oldu÷u uzun vadeli bir yatrm úeklidir. Do÷rudan yatrmda, yatrmcnn iúletmenin sermayesinde yüzde 10 ya da daha fazla paya sahip olmas veya yönetimde söz sahibi olmas esastr” (TCMB: 10).
daha verimli olmas nedeniyle, e÷itimli iú gücüne sahip ülkeler do÷rudan yabanc serma-yeyi ülkelerine çekmede önemli avantaja sahip olmaktadrlar (Wahid vd., 2009). E÷itimli iú gücünün do÷rudan yabanc sermaye yatrmlarn çekmede önemli bir etkiye sahip oldu-÷una iliúkin yaplmú ampirik çalúmalarda (Fazekas 2000, Lin, 2011; Gao, 2005; Smionescu ve Naro, 2019; Akn ve Vlad, 2011; Carstensen ve Toubal, 2004; Talpos ve Enache, 2010; Checchi, 2007; Quazi vd., 2017; Cleeve vd., 2015) genellikle, üniversite derecesine sahip olanlar nitelikli çalúanlar (skilled workers) ya da e÷itimli çalúanlar (educated workers) olarak ele alnmaktadr.
Mughal ve Vechiu (2009), do÷rudan yabanc yatrmlarn ev sahibi ülkeye yeni tekno-loji ve bilgi getirmesinin yannda, nitelikli iú gücüne talebi arttrd÷n ve beúeri sermaye birikimini destekledi÷ini ifade etmiútir. Becker ve Muendler (2008), Schäöffler ve Moritz (2018), Hunya ve Geishecher (2005), Bandick ve Karpaty (2011), Almeide (2005), Hale ve Long (2006), Huttunen (2005), Todo vd. (2009) çalúmalarnda, do÷rudan yabanc yatrm-larn yaratt÷ etkinin (istihdam etkisi, verimlilik etkisi) çalúanyatrm-larn e÷itim seviyesine göre de÷iúti÷ini tespit etmiúlerdir. Literatürde, do÷rudan yabanc yatrm yoluyla gelen yeni tek-noloji ve bilginin transferinde e÷itimli gençlerin daha verimli olmas nedeniyle, yabanc firmalarn e÷itimli genç çalúanlar istihdam etme e÷iliminde olduklar vurgulanmaktadr (Fazekas, 2000; Hale ve Long, 2006; Hunya ve Geishecher, 2005).
Bu çalúmann amac, 2005:Q1-2018:Q2 dönemi için Türkiye’de do÷rudan yabanc yat-rmlarn istihdam etkisini, gençlerin e÷itim seviyelerine göre incelemektir. Türkiye için do÷rudan yabanc yatrmlarn istihdam üzerindeki etkisinin beúeri sermayenin sahip ol-du÷u e÷itim düzeyine göre farkllaúabilece÷ine iliúkin ampirik bir çalúmann yaplmad÷ göz önüne alnd÷nda, bu çalúmann literatürdeki boúlu÷u doldurmada fayda sa÷layaca÷ beklenmektedir. Beú bölümden oluúan çalúmann ikinci bölümünde Türkiye’de do÷rudan yabanc yatrmlarn geliúimi ve genç istihdam profili tantlp, üçüncü bölümde ampirik literatür özetlerine yer verilecektir. Çalúmann dördüncü bölümü olan uygulamal analizde veri seti ve kullanlan yöntem açklanp, analiz bulgular paylaúlacaktr. øzleyen bölümde, çalúmadan elde edilen sonuçlara yer verilecektir.
Çalúmadan elde edilen sonuçlar, Türkiye’de do÷rudan yabanc yatrmlarn meslek li-sesi ve yüksekö÷retim mezunu gençlerin istihdam üzerinde pozitif anlaml bir etkisinin oldu÷unu, ilkö÷retim mezunu gençlerin istihdamn negatif yönde etkiledi÷ini göstermiútir. Analiz bulgular, do÷rudan yabanc yatrmlarn en fazla yüksekö÷retim mezunu gençlerin istihdamn arttrmasna karún, söz konusu etkinin snrl oldu÷unu ortaya koymuútur.
2. Türkiye’de Do÷rudan Yabanc Yat r mlar n Geliúimi ve Genç østihdam Profili
Türkiye, 1980’li yllarda uygulamaya baúlad÷ liberalizasyon politikalar, 1990’l yl-larda Avrupa Birli÷i (AB) üyelik çalúmalar ve 1996 ylnda Gümrük Birli÷i süreciyle ya-banc sermayeyi ve serbest dú ticareti desteklemiútir. 2004 ylnda AB adayl÷nn resmiyet kazanmasyla birlikte, yabanc yatrmclar için daha güvenilir bir ülke haline gelen Tür-kiye’de do÷rudan yabanc yatrmlar hzla artmaya baúlamútr (Göçer vd., 2013).
ùekil 1, Türkiye’ye gelen do÷rudan yabanc yatrmlarn 1990-2018 yllar arasndaki geliúimini göstermektedir. ùekil 1’den görülece÷i üzere, Türkiye’ye gelen do÷rudan ya-banc yatrmlar 2001 ylna kadar düúük seviyelerde gerçekleúirken, 2001 ylnda ilk kez 1 milyar dolarn üzerine çkarak 3,35 milyar dolar seviyesinde gerçekleúmiútir. 2001 krizinin etkisiyle birlikte 2002 ylnda yaklaúk 1 milyar dolar seviyesine düúen do÷rudan yabanc yatrm giriúleri, 2005 ylnda hzla artarak 10 milyar dolara ulaúmútr. Küresel likidite ko-úullarnn etkisi ile do÷rudan yabanc yatrm giriúleri, 2007 ylnda 1985-2018 dönemi bo-yunca en yüksek de÷erini alarak 22 milyar dolar düzeyinde gerçekleúmiútir. 2008 küresel finans krizinin etkisi ile azalmaya baúlayan do÷rudan yabanc yatrm giriúleri, 2009 ylnda 8,6 milyar dolar seviyesine düúmüútür. Bu seviye, 2005-2018 dönemi boyunca gerçekleúen en düúük do÷rudan yabanc yatrm giriúi olmuútur. 2011 ylnda artmaya baúlayan do÷ru-dan yabanc yatrm giriúleri, 2015 ylnda 19,3 milyar dolara ulaúmú ve 2018 ylnda yak-laúk 13 milyar dolar seviyesinde gerçekleúmiútir.
ùekil 1:Türkiye’de Do÷rudan Yabanc Yatrm Giriúleri (Milyar $)
Kaynak: TCMB-EVDS veri taban kullanlarak oluúturulmuútur.
Do÷rudan yabanc yatrmlarn istihdam yaratma etkisi, yüksek iúsizli÷e sahip geliú-mekte olan ülkeler için oldukça önemlidir (Abor ve Harvey, 2009). 15-24 yaú aral÷ndaki iúsizli÷i temsil eden genç iúsizlik oranlarnn, yetiúkin iúsizlik (25+ yaú) oranlarndan kaç kat fazla oldu÷u genç/yetiúkin iúsizlik oranlar ile ifade edilmektedir. Genç/yetiúkin iúsizlik oranlarnn Türkiye’de yllara göre de÷iúimi incelendi÷inde, söz konusu oranda önemli bir de÷iúim olmad÷ görülmektedir. 2002 ylnda 2,5 olan genç/yetiúkin iúsizlik oran, 2007 ylnda 3, 2012 ylnda 2,7 ve 2018 ylnda 2,2 düzeyinde gerçekleúmiútir. Di÷er bir ifade ile Türkiye’de genç iúsizlik oranlar yetiúkin iúsizlik oranlarnn iki katndan daha yüksek oranlarda gerçekleúmektedir. Tablo 1’de yer alan Türkiye’de yllarla göre genç iúsizlik oranlar incelendi÷inde, genç iúsizli÷in özellikle ekonomik kriz dönemlerinde (2001-2002, 2008-2009) yüksek oranda artt÷3 ve sonraki dönemlerde de aúa÷ yönlü direnç gösterdi÷i
görülmektedir. Martin (2009), ekonomik durgunluk dönemlerinden sonra iúten çkarmalar olmasa bile, iú gücü piyasasna girmeye çalúan gençlerin artmaya devam etmesi nedeniyle, genç iúsizlik oranlarnn yüksek seviyelerde gerçekleúece÷ini ifade etmiútir.
Tablo 1: Türkiye’de Genç øúsizlik Oranlar (GøO), (1990-2018, %)
Yllar 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 GøO 16 15,3 16,3 17,7 16 15,5 13,5 14,3 14,2 15 13,1 Yllar 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 GøO 16,2 19,2 20,5 20,6 19,9 19,1 20 20,5 25,3 21,7 18,4 Yllar 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 GøO 17,5 18,7 17,9 18,5 19,6 20,8 20,3 Kaynak: TÜøK.
Türkiye’de 2018 yl itibariyle genç nüfus 11 milyon 785 bin kiúiden oluúmakta olup, kurumsal olmayan nüfusun (15+) yüzde 19,4’ünü oluúturmaktadr. ùekil 2, Türkiye’de 1990-2018 yllar arasnda genç istihdam (15-24 yaú) ve yetiúkin istihdam (25+ yaú) oranla-rn göstermektedir. ùekilden görülece÷i üzere, söz konusu yllarda Türkiye’de genç istih-dam oranlar yetiúkin istihistih-dam oranlarna göre oldukça düúük düzeylerde gerçekleúmiútir. 2008 küresel finans krizi her iki istihdam türü üzerinde de azaltc etki yaratmakla birlikte, bu etki genç istihdam üzerinde daha güçlü olmuútur. 2008 ylnda yüzde 45 olan yetiúkin istihdam oran 2009 ylnda yüzde 44,7 seviyesine düúerken, bu oranlar genç istihdam için srasyla yüzde 30,3 ve yüzde 28,9 düzeyinde gerçekleúmiútir.
3 Gençlerin iú deneyimlerinin olmamas, kdem tazminat açsndan iúverenin gençleri iúten çkarmasnn daha az maliyetli olmas ve yetiúkinlere göre gençlerin iú de÷iútirme skl÷nn daha fazla olmas, genç iúsizlikte görülen yüksek konjonktürel dalgalanmalarn nedenlerini oluúturmaktadr (Görlich vd., 2013; O’Higgins, 2001; Pagés ve Montenegro, 2007).
ùekil 2. Türkiye’de Genç (15-24) ve Yetiúkin (25+) østihdam Oranlar
(1990-2018, %)
Kaynak: TÜøK ve ILOSTAT verileri kullanlarak oluúturulmuútur.
ùekil 3, 2018 yl itibariyle 36 ülkeyi kapsayan OECD ülkelerinde gerçekleúen genç istih-dam ve yetiúkin istihistih-dam oranlarn göstermektedir. 2018 ylnda OECD ülkeleri içerisinde; en yüksek genç istihdam oran (yüzde 75,4) ve yetiúkin istihdam oran (yüzde 80,4) øz-landa’da, en düúük genç istihdam oran (yüzde 14) ve yetiúkin istihdam oran (yüzde 45,5) Yunanistan’da gerçekleúmiútir. Türkiye, 36 ülkeyi kapsayan OECD ülkeleri arasnda en yüksek genç istihdam oranna (yüzde 35) sahip 21. ülke konumundadr.
ùekil 3: OECD Ülkelerinde Genç (15-24) ve Yetiúkin (25+) østihdam Oranlar (2018, %)
Tablo 2’de, 2000-2018 yllar arasnda Türkiye’de ilkokul, ilkö÷retim, meslek lisesi, genel lise ve yüksekö÷retim mezunu gençlerin istihdam oranlar yer almaktadr. Söz konusu yllarda genç istihdam oranlar ortalama olarak ilkokul için yüzde 37,5, ilkö÷retim için yüzde 27,1, meslek lisesi için yüzde 44,1, genel lise için yüzde 24,7 ve yüksekö÷retim için yüzde 51 düzeyinde gerçekleúmiútir. Tablo incelendi÷inde, 2000 ylnda e÷itim düzeylerine göre gerçekleúen genç istihdam oranlar, yaúanan ekonomik krizlerin etkisiyle 2002 ylnda önemli oranda azalmútr. Genç istihdam oranlar, bu tarihten 2008 ylna kadar önemli dal-galanmalar göstermemiútir. Tablo 2’den görülece÷i üzere, 2008 küresel finans krizi en çok yüksekö÷retim mezunlarnn istihdam üzerinde etkili olmuútur. 2007 ylnda yüzde 54,6 olan yüksekö÷retim mezunlarnn genç istihdam düzeyi 2008 ylnda yüzde 53,4’e, 2009 ylnda yüzde 50,8’e ve 2010 ylnda yüzde 48,6’ya düúmüútür. 2018 yl itibariyle, en yük-sek istihdam oran ilkö÷retim mezunlarna aittir. Yüzde 54,8 istihdam oranna sahip yükse-kö÷retim mezunlarn, yüzde 54 ile yükseyükse-kö÷retim, yüzde 45,1 ile meslek lisesi, yüzde 40,2 ile ilkokul ve yüzde 24,7 ile lise mezunlar izlemektedir.
Tablo 2: Türkiye’de E÷itim Düzeylerine Göre Genç østihdam Oranlar (2000-2018, %)
Yllar ølkokul ølkö÷retim Meslek Lisesi Genel Lise Yüksekö÷retim
2000 47,4 10,5 47,6 28,6 50 2001 46,5 9,6 43,8 28,3 49,8 2002 45,2 11,1 40,7 24,7 44,2 2003 41,4 12,1 41,4 21,5 44,4 2004 41,6 12,7 41,4 23,3 47,6 2005 39,7 17,4 42,8 22,6 51,5 2006 38,7 19,4 44,1 23,3 54,9 2007 39,3 22,7 45,2 23,9 54,6 2008 39,3 24,8 46,1 24,5 53,4 2009 38,8 24,6 42,9 25 50,8 2010 39,5 27,8 43,8 23,9 48,6 2011 43,1 30,1 45,3 25,5 52,1 2012 46,1 29,6 44,1 24,6 52,5 2013 15,9 30 45,5 25,1 53 2014 21,9 34,9 43,7 24,7 52,1 2015 23,8 40,1 44,5 25,6 53 2016 28,2 47,9 44,3 25,1 51,9 2017 36,7 54 44,7 24,4 51,2 2018 40,2 54,8 45,1 24,7 54 Ortalama De÷er 37,5 27,1 44,1 24,7 51,0 Kaynak: TÜøK
Tablo 3, 2018 yl itibariyle 15-24 yaú grubunun e÷itim seviyelerine göre istihdam edil-di÷i sektörlerin oranlarn göstermektedir. Tablo 3 incelenedil-di÷inde; ilkö÷retim mezunu gençler en fazla sanayi sektöründe, di÷er e÷itim seviyesine sahip gençler ise en fazla hiz-metler sektöründe istihdam edilmektedir. 2018 yl itibariyle, ilkokul mezunu gençlerin yüzde 34,7’si sanayi sektöründe istihdam edilirken, ilkö÷retim mezunu gençlerin yüzde 42’si, meslek lisesi gençlerin yüzde 62’si, lise mezunu gençlerin yüzde 67,8’si ve yükse-kö÷retim mezunu gençlerin yüzde 76,6’s hizmetler sektöründe istihdam edilmektedir.
Tablo 3:Sektörel Genç østihdam Oranlar (2018, %)
ølkokul ølkö÷retim Meslek Lisesi Genel Lise Yüksekö÷retim
Tarm 29,5 17,3 11,5 11,4 5,2
Sanayi 34,7 29,2 20,3 15,2 14,5
ønúaat 9,5 11,5 6,2 5,6 3,7
Hizmet 26,3 42,0 62,0 67,8 76,6
Kaynak: TÜøK verileri kullanlarak oluúturulmuútur.
3. Literatür øncelemesi
3.1. Do÷rudan Yabanc Yatrmlar-østihdam øliúkisi
Do÷rudan yabanc yatrmlarn makroekonomik etkilerine iliúkin yaplmú çalúmalarda, genel olarak do÷rudan yabanc yatrmlarn istihdam yaratp yaratmad÷ araútrlmútr. Literatürde, do÷rudan yabanc yatrmlarn istihdam üzerindeki etkisi hakknda bir fikir birli÷i bulunmamaktadr. Tablo 4’te, do÷rudan yabanc yatrmlar-istihdam iliúkisi üzerine yaplmú baz uluslararas çalúma özetleri yer almaktadr. Bu çalúmalardan Anyanwu (2013) ve Choudhry (2010), do÷rudan yabanc yatrmlarn (DYY) genç istihdam üzerin-deki etkisini incelemiúlerdir.
Tablo 4. Do÷rudan Yabanc Yatrmlar-østihdam øliúkisi Üzerine Yaplmú Ampirik Çalúma Özetleri
Yazar (lar) Dönem Ülke Yöntem Sonuç Jayaraman ve Singh (2007) 1990-2003 Fiji Snr Testi ARDL Modeli Granger Nedensellik
DYY’deki %1’lik artún uzun dönemde istihdam %0,017 orannda artrd÷ ve uzun dönemde DYY’den istihdama do÷ru tek yönlü bir nedensellik iliúkisi oldu÷u sonucuna ulaúlmútr Becker ve Muendler (2008) 2000 Almanya Eúleúme Metodu
DYY geniúlemesinin, yüksekö÷retim mezunu çalúanlarn iúten ayrlma oranlarn %11.9 düúürürken, daha az e÷itim düzeyine sahip olan çalúanlarn iúten ayrlma oranlarn %2.7 düúürdü÷ü tespit edilmiútir. DYY giriúinden sonra yüksekö÷retim mezunlarnn iúe almlarnn, daha az e÷itim düzeyine sahip çalúanlardan daha fazla oldu÷u ortaya konmuútur.
Abor ve Harvey (2008)
1992-2002 Gana Panel Veri
DYY ile istihdam arasnda istatistiksel olarak anlaml ve pozitif bir iliúkinin oldu÷u, DYY artúlarnn yüksek istihdam oranlar yaratt÷ tespit edilmiútir. Rizki ve Nishat(2010) 1985-2008 Pakistan, Hindistan, Çin SUR
Analiz bulgular, her üç ülkede de istihdam düzeyi üzerinde GDP’nin etkili oldu÷u, DYY’nin etkili olmad÷ yönündedir. Debaere vd. (2010) 1968-1996 Güney
Kore Probit Model
Güney Kore’den giden (outward) DYY’lerin;
-Güney Kore’den daha az geliúmiú (daha az kiúi baú milli gelire sahip) ülkelere gitti÷inde, daha az geliúmiú ülkelerdeki çok uluslu úirketlerin özellikle ksa dönemde istihdam orann düúürdü÷ü, -Güney Kore’den daha fazla geliúmiú ülkelere gitti÷inde, gitti÷i ülkedeki çok uluslu úirketlerin istihdam üzerinde önemli bir etkisinin olmad÷ sonucuna varlmútr.
Choudhry (2010)
1980-2005 72 Ülke Panel Veri
DYY’deki artúlarn genç istihdam destekledi÷i ortaya konmuútur.
Pinn vd. (2011) 1970-2007 Malezya ARDL Snr Testi
DYY ile istihdam arasnda uzun dönemde eú-bütünleúme iliúkisinin bulunmamasna karún DYY’den istihdama do÷ru nedensellik iliúkisi oldu÷u tespit edilmiútir. Vacaflores (2011) 1980-2006 12 Latin Amerika Ülkesi Dinamik Panel Veri
DYY’nin istihdam yaratmada önemli ve pozitif bir etkisi oldu÷u ve bu etkinin erkek istihdam yoluyla iúledi÷i sonucuna varlmútr.
Yazar (lar) Dönem Ülke Yöntem Sonuç Yayl ve De÷er (2012) 1991-2008 Geliúmekte olan 27 ülke Dinamik Panel Veri Nedensellik Analizi
Ksa dönemde, do÷rudan yabanc yatrmlardan istihdama do÷ru tek yönlü nedensellik iliúkisi bulunmuútur.
Mehra (2013)
1970-207 Hindistan Regresyon
DYY’nin kamu ve özel sektördeki istihdam üzerinde önemli bir etkisinin olmad÷n ve bu sonucun Hindistan ekonomisinin istihdamsz büyüme özelli÷i göstermesinden kaynakland÷ bulgusuna ulaúlmútr.
Anyanwu (2013)
1991-2009 Afrika FGLS
DYY’nin Sahra Alt Afrika’da genç istihdam üzerinde pozitif etkiye sahip oldu÷u tespit edilmiútir.
Inekwe (2013)
1990-2009 Nijerya VECM
Üretim sektöründeki DYY’nin, istihdam ile pozitif iliúkili; hizmetler sektöründeki DYY’nin istihdam ile negatif iliúkili oldu÷u bulunmuútur.
Wei (2013)
1985-2011 Çin
AUTOREG Yöntemi
DYY ile istihdam arasnda; tarm sektöründe önemli oranda pozitif bir iliúki oldu÷u, sanayi sektöründe önemli bir iliúkinin olmad÷ ve hizmetler sektöründe önemli oranda negatif bir iliúki oldu÷u sonucuna ulaúlmútr.
Matthew ve Johnson
(2014)
1990-2010 Nijerya OLS
øhracat, ithalat, enflasyon, döviz kuru, DYY ve istihdam verilerinin kullanld÷ çalúmada, DYY’nin istihdam üzerinde istatistiksel olarak en anlaml ve en büyük etkiye sahip olan de÷iúken oldu÷u tespit edilmiútir. Brincikova ve Darmo (2014) 1993-2012 V4
Ülkeleri Panel Veri
DYY’nin istihdam üzerinde istatistiksel olarak anlaml bir etkisinin olmad÷ sonucuna ulaúlmútr. Jude ve Silaghi (2016) 1995-2012 20 Merkez ve Do÷u Avrupa Ülkesi Panel Veri
DYY’nin istihdam üzerinde ksa dönem negatif, uzun dönem pozitif etki yaratt÷ ve AB üyesi olmayan ülkelerde bu etkinin önemli olmad÷ tespit edilmiútir. Çolak ve Alakbarov (2017) 1995-2013 9 Ba÷msz Devletler Toplulu÷u Ülkesi Panel Veri
DYY ile istihdam arasnda uzun dönemli pozitif iliúkinin olmasna karún, DYY’nin istihdam yaratc etkisinin snrl oldu÷u tespit edilmiútir.
Tablo 5, Türkiye için do÷rudan yabanc yatrmlarn istihdam üzerindeki etkisini incele-yen ampirik çalúma özetlerini göstermektedir. Tablo 5’te yer alan çalúmalarda, do÷rudan yabanc yatrmlarn istihdam yaratma konusunda farkl sonuçlara ulaúld÷ görülmektedir. Do÷rudan yabanc yatrmlar ile istihdam arasndaki iliúkiyi inceleyen çalúmalarn yannda, Bayar (2014), Peker ve Göçer (2010), Mucuk ve Demirsel (2013), Günaydn ve Çetin
(2015) Türkiye’de do÷rudan yabanc yatrmlarn iúsizlik üzerindeki etkisini analiz etmiú-lerdir. Bayar (2014), 2000:Q1-2013:Q3 dönemi için ARDL snr testi yaklaúm ile do÷ru-dan yabanc yatrmlar ile iúsizlik arasnda pozitif yönlü iliúki tespit etmiútir. Ayn ekonometrik yöntemi kullanan Peker ve Göçer (2010), 2000:Q1-2009:Q4 döneminde do÷-rudan yabanc yatrmlarn uzun dönemde iúsizlik üzerinde etkili olmad÷n, ksa dönemde do÷rudan yabanc sermayedeki yüzde 1’lik de÷iúimin iúsizli÷i cari dönemde yüzde 0,53 orannda artrd÷n ortaya koymuútur. Mucuk ve Demirsel (2013), uzun dönemde do÷rudan yabanc yatrmlarn iúsizli÷i arttrd÷ bulgusuna ulaúmúlardr. 1988-2013 dönemi verileri ile ARDL snr testi ve Granger nedensellik analizini kullanan Günaydn ve Çetin (2015), do÷rudan yabanc yatrmlarn uzun ve ksa dönemde genç iúsizlik üzerinde negatif etkiye sahip oldu÷unu ve uzun dönemde iki de÷iúken arasnda çift yönlü bir nedensellik iliúkisi oldu÷unu tespit etmiútir.
Tablo 5. Türkiye øçin Do÷rudan Yabanc Yatrmlar-østihdam øliúkisi Üzerine Yaplmú Ampirik Çalúma Özetleri
Yazar (lar) Dönem Yöntem Sonuç
Karagöz (2007) 1970-2005
Johansen Eú-bütünleúme
Granger Nedensellik
DYY ile istihdam arasnda eú-bütünleúme iliúkisi tespit edilmiútir. DYY’deki 1 birimlik artún istihdam 0.193 birim arttrd÷ belirlenmiú olup, DYY ile istihdam arasnda nedensellik iliúkisi bulunamamútr.
Vergil ve Ayaú
(2009) 1992-2006 Panel Veri
DYY’lerin istihdam olumsuz etkiledi÷i ve bu olumsuz etkinin en çok imalat sanayi sektöründe gerçekleúti÷i tespit edilmiútir.
Bülbül ve Emirmahmuto÷lu (2010) 5 bankann yabanc sermaye tarafndan satn alnan tarihleri baz alnmútr. Panel Veri
DYY alan 5 yabanc banka ile DYY almayan 5 Türk bankasnn istihdam etkisinin araútrld÷ çalúmada; úube saysndaki yllk büyümenin %1 artmas, yabanc sermaye alan bankalarda istihdam %0,35 arttrrken, Türk bankalarnda bu orann %0,49 oldu÷u tespit edilmiútir. Bu farkn her iki úube türünün kulland÷ teknoloji seviyesinin farkll÷ndan kaynakland÷ ifade edilmiútir.
Saray (2011) 1970-2009 ARDL Modeli
Ülkeye gelen do÷rudan yabanc sermaye akmlarnn istihdam yaratc etkisi olmad÷ tespit edilmiútir.
Ekinci (2011) 1980-2010
Johansen Eú-bütünleúme, Granger Nedensellik
Çalúmada, DYY ile istihdam arasnda uzun dönemli bir iliúki bulunamamútr.
Yazar (lar) Dönem Yöntem Sonuç Sandalclar (2012) 1980-2011 Johansen Eú-bütünleúme, Granger Neden-sellik
DYY ile istihdam arasnda eú-bütünleúme ve nedensellik iliúkisinin olmad÷ tespit edilmiútir.
Göçer ve Peker (2014) 1980-2011 Çoklu Yapsal Krlmal Eú-bütünleúme Analizi
DYY’nin istihdam üzerinde negatif bir etkisinin oldu÷u tespit edilmiútir. Analiz sonuçlar ülkeye gelen do÷rudan yabanc sermaye yatrmlar %10 artt÷nda istihdam edilen kiúi saysnn %0,3 orannda azald÷n ortaya koymuútur.
Günaydn ve Çetin (2015) 1988-2013 ARDL Snr Testi ve Granger Nedensellik Analizi
DYY’nin genç iúsizlik üzerinde negatif etkiye sahip oldu÷u, uzun dönemde genç iúsizlik ve DYY arasnda çift yönlü bir nedensellik iliúkisi oldu÷u tespit edilmiútir.
Do÷an ve Can
(2016) 1970-2011
Snr Testi, ARDL Modeli
Seriler arasnda eú-bütünleúme iliúkisi bulunmasna karún, ARDL modeli sonuçlar DYY’nin istihdam üzerinde anlaml bir etkisinin olmad÷n göstermiútir.
Koyuncu (2017) 1990-2015 Granger Ne-densellik Testi
DYY ile istihdam arasnda iliúkinin olmad÷ sonucuna ulaúlmútr.
3.2. Do÷rudan Yabanc Yatrmlar-E÷itimli øúgücü øliúkisi
Do÷rudan yabanc yatrmlar ile e÷itimli iú gücü arasnda tamamlayc bir iliúki vardr. Ev sahibi ülkedeki yabanc yatrmclarn varl÷ iú gücü ve devlet için e÷itime yaplan yat-rm teúvik eder. ùöyle ki; insanlar, yabanc firmalarn sa÷lad÷ iú imkânlarndan yararlan-mak için daha yüksek e÷itim düzeyine ulaúyararlan-mak isteyebilirler. Devlet ise, do÷rudan yabanc firmalardan teknoloji ve bilgi transferi elde etmek için beúeri sermaye birikimini destekle-mek ister. Ayrca, ev sahibi ülkedeki e÷itimli iú gücünün varl÷ yabanc yatrmclar için o ülkede yatrm yapmay daha çekici klar (Checchi, 2007). Bu bölümde, do÷rudan yabanc yatrmlar ile beúeri sermaye arasndaki iliúkiyi inceleyen çalúma özetlerine yer verilmiútir. Schäöffler ve Moritz (2018), 2010 ylnda Çek Cumhuriyeti’ne gelen Alman do÷rudan yabanc yatrmclarn ev sahibi ülkenin istihdam üzerindeki etkisini, çalúanlarn e÷itim seviyelerine göre incelemiútir. Analizden sonuçlar, DYY alan firmalarn DYY almayan firmalara göre istihdam düzeylerinin düútü÷ünü göstermiútir. østihdamdaki düúüú, çalúan-lar e÷itim seviyelerine göre farkl düzeyde etkilemiútir. Çalúmada; DYY giriúinden sonra, lise derecesi olmayan ve meslek lisesi mezunu olanlarn istihdam seviyelerinin düútü÷ünü,
üniversite mezunlarnn istihdam düzeylerinin artt÷ ve üniversite mezunu iú gücü için ta-lebin DYY giriúinden bir yl sonra bile artmaya devam etti÷i sonucuna ulaúlmútr4.
Hunya ve Geishecher (2005), Merkez ve Do÷ru Avrupa ülkeleri için DYY’nin 25 yaú alt yüksek e÷itimli gençlerin istihdam oranlar üzerinde önemli bir pozitif etkiye sahip ol-du÷unu bulmuútur. Çalúmada, yabanc firmalarda yerli firmalardan daha etkin olan yeni teknolojilerin ve becerilerin eúleúmesini e÷itimli gençlerin sa÷lad÷ ve DYY’nin genç çal-úanlar için nitelik arttrc (skill upgrading effect) etkisi oldu÷u belirtilmiútir. Bu sonuçlarn aksine, Huttunen (2005), 1988-2001 döneminde Finlandiya’da DYY alan firmalarn, yük-sek e÷itimli (üniversite mezunu) çalúanlarn istihdam oranlarn düúürdü÷ü tespit edilmiú-tir. Ayrca, yabanc yatrmclarn yaú ortalamas daha yüksek olan çalúanlar istihdam et-ti÷i tespit edilmiútir.
Hale ve Long (2006), Çin’de DYY’nin teknoloji transferi yaylm etkisinin (technology spillover effects), sadece e÷itimli genç çalúanlarn (yaú ortalamas 33’ten az) yüksek ol-du÷u firmalar için pozitif olol-du÷unu, çalúanlarn yaú ortalamasnn 33’ten fazla olan firma-lar için etkinin negatif oldu÷u bulgusuna ulaúmútr. Bu durumun, gençlerin edinilen bilgiyi geliútirmeleri ve yeni becerileri ö÷renmelerinin daha kolay olmasndan kaynaklad÷ ifade edilmiútir. Todo vd. (2009), Çin’e DYY aracl÷yla gelen bilgi transferinin (knowledge spillovers) yerli firmalara aktarlmasnn, yabanc firmalarn yüksek e÷itimli (üniversite ve sonras) çalúanlar istihdam etmesi ile gerçekleúti÷ini tespit etmiútir.
Almeide (2005), 1991-1998 yllar arasnda Portekiz’de yabanc firmalarn, e÷itim dü-zeyleri yüksek olan çalúanlara sahip yerli firmalar satn ald÷n, dolaysyla DYY’nin is-tihdam edilen e÷itimli çalúanlarn oran üzerinde önemli bir etkisinin olmad÷ sonucuna ulaúmútr. Ek olarak, DYY’nin çalúanlarn yaú da÷lm, cinsiyeti ve hizmet süreleri üze-rinde de önemli de÷iúiklikler yaratmad÷ bulunmuútur. Becker ve Muendler (2008), Al-manya için DYY’nin e÷itimli çalúanlarn (yüksekö÷retim mezunu) daha az e÷itimli çal-úanlara göre istihdam düzeylerini daha fazla arttrd÷n tespit etmiútir.
Bandick ve Karpaty (2011), 1993-2002 yllarnda øsveç’te DYY alan üretim firmala-rnda vasfl çalúanlarn (lise sonras e÷itim düzeyine sahip) istihdam oranlarnn daha az vasfl çalúanlara göre daha fazla artt÷n tespit etmiútir. Souare ve Zhou (2016), 1998-2000 döneminde Kanada için DYY giriúlerinin vasfl çalúanlara (en az lise sonras e÷i-timli) talebi arttrd÷n tespit etmiútir.
4 Schäöffler ve Moritz (2018), mesleki e÷itim almayan ya da lise derecesi olmayan çalúanlar düúük vasfl (low-skilled), mesleki lise mezunu çalúanlar orta vasfl (medium-skilled) ve üniversite mezunu çalúanlar yüksek vasfl (high-skilled) olarak nitelendirmiútir.
Literatürde, e÷itimli iú gücünün ev sahibi ülkeye do÷rudan yabanc yatrm çekmede önemli bir rol oynad÷ sonucuna ulaúlmaktadr. Lin (2011), 2004 ylnda Çin’de üretim sektöründe istihdam edilen çalúanlarn e÷itim düzeylerinin DYY çekmedeki rolü incele-miútir. Çalúanlarn e÷itim düzeylerinin beú kategoride incelendi÷i çalúmada, daha yüksek e÷itimli çalúanlarn oldu÷u firmalarn do÷rudan yabanc yatrmlar daha fazla çekti÷i bul-gusuna ulaúlmútr. Benzer úekilde, Gao (2005) çalúanlarn e÷itim düzeylerinin Çin’e DYY çekmede önemli ölçüde pozitif etki yaratt÷n bulmuútur. Ek olarak, DYY’nin çal-úanlarn e÷itim düzeylerine geliúmiú ekonomilerde geliúmekte olan ülkelere göre daha du-yarl oldu÷u tespit edilmiútir.
28 AB ülkesi için 2000-2017 dönemini kapsayan Smionescu ve Naroú (2019) çalúma-snda, DYY’nin üniversite mezunu gençlerin istihdamnn yüksek oldu÷u AB ülkelerini seçti÷ini tespit edilmiútir. Fazekas (2000), Budapeúte’de DYY’nin nüfusun e÷itim düzeyi-nin yüksek oldu÷u bölgeleri seçti÷ini bulmuútur. Akn ve Vlad (2011), 1980-1999 dönemi için gelir gruplarna göre 165 ülkede, daha yüksek e÷itim düzeyine (özelikle yüksekö÷retim e÷itim düzeyine) sahip ülkelerde DYY düzeyinin önemli ölçüde daha yüksek oldu÷unu tespit etmiútir. Carstensen ve Toubal (2004), Merkez ve Do÷u Avrupa ülkeleri için ev sa-hibi ülkenin yüksekö÷retimli iú gücünün DYY üzerinde güçlü bir úekilde pozitif bir etkiye sahip oldu÷u bulunmuútur. Ayn ülke grubu için Talpos ve Enache (2010), ortaokul e÷itim düzeyinden daha düúük e÷itim düzeyi ile DYY arasnda negatif, yüksekö÷retim e÷itim dü-zeyinin DYY ile pozitif iliúkili oldu÷u bulunmuútur. Daha fazla yabanc sermaye çekmek için özellikle yüksekö÷retim e÷itim düzeyine yatrm yaplmann gerekli oldu÷u sonucuna ulaúlmútr.
Checchi (2007), 1985-2000 döneminde 112 ülke için DYY’nin e÷itime katlm oran üzerindeki etkisini incelemiútir. Analiz sonuçlar, DYY’nin ortaö÷retim katlm oran üze-rinde negatif yüksekö÷retim katlm oran üzeüze-rinde pozitif etkisi oldu÷unu göstermiútir. Quazi vd. (2017), 1972-2013 döneminde Pakistan’da DYY’nin yüksekö÷retim kayt says üzerinde uzun ve ksa dönemde pozitif etki yaratt÷n ve DYY’den yüksekö÷retim düze-yine do÷ru tek yönlü bir nedensellik iliúkisinin oldu÷unu tespit etmiútir. Cleeve vd. (2015), 1980-2012 dönemi ile Sahraalt Afrika için beúeri sermaye düzeyinin DYY üzerindeki etki-sini inceledi÷i çalúmasnda, yüksekö÷retime kayt orannn DYY üzerinde di÷er e÷itim düzeylerinden çok daha fazla pozitif etki yaratt÷ tespit edilmiútir.
4. Teorik Çerçeve
Do÷rudan yabanc yatrmlarn istihdamda de÷iúiklik yaratmas konusunu, emek talebi-nin do÷rudan yabanc yatrmlar ile geniúletilmiú basit bir modeli ile ele alabiliriz.
Do÷ru-dan yabanc yatrmlarn emek kullanmnn etkinli÷ini arttrd÷n göz önüne alarak, t za-mannda i ülkesi için kâr maksimize eden bir firmann Cobb-Douglas üretim fonksiyonu:
Yit = AȖKĮitLȕit (1.1)
(1.1) numaral denklemde yer alan Y reel üretimi, K sermaye stokunu, L çalúan say-sn, A teknolojik ilerlemeyi, Į üretimin sermaye esnekli÷i, ȕ üretimin emek esnekli÷i, Ȗ ise üretim sürecinin A verimlili÷inde de÷iúikliklere sebep olan faktörleri temsil etmektedir (Greenaway vd. 1999).
Kar maksimize eden firmalar, marjinal de÷erleri fiyatlarna eúitleninceye kadar girdileri kullanacaktr. Böylece; eme÷in marjinal de÷eri ücret düzeyine (w) ve sermayenin marjinal de÷eri sermayenin maliyetine (c) eúit olacaktr. Sermeye stokunun toplu düzeyde hesap-lanma sorunsal oldu÷undan (1.1) numaral eúitlikten sermaye stokunu çkarrsak;
Yit = AȖ[(Į/ȕ). Nit. (wit/cit)]Į Lȕit (1.2)
(1.2) numaral eúitlikte yer alan N istihdam düzeyini temsil etmektedir. Denklemde her iki tarafn logaritmasn alarak i ülkesinin t zamanndaki emek talebini elde edebiliriz. lnLit= ࢥ0 + ࢥ1lnYit + ࢥ2ln(wi/ci) (1.3)
DYY’nin A parametresinin teknik verimlili÷ini etkilemesi, DYY’nin rolüne iliúkin kant sa÷lamaktadr (Borensztein vd., 1998). Böylece, üretimin teknik verimlili÷inin zamanla artaca÷n ve bu geliúimin DYY yoluyla gelen teknoloji transferi tarafndan etkilendi÷ini varsayabiliriz. Greenaway vd. (1999) çalúmasna benzer úekilde, teknik verimlili÷i DYY’nin fonksiyonu olarak (1.4) numaral denklemdeki gibi modelleyebiliriz.
Ait = eį0TiFDIį1it (1.4)
FDI, i ülkesinde t zamanndaki do÷rudan yabanc sermaye stoku, T zaman trendi ve į0,
į1>0. Ait teriminin logaritmasn alarak ve (1.3) numaral denklemde yerine koyarak (1.5)
numaral eúitli÷i elde edebiliriz.
lnLit = Ȝ + ࢥ1 lnYit+ ࢥ2 ln(wi/ci)+ ࢥ3 lnFDIit+ ࢥ4T (1.5)
østihdamn çkt düzeyi ile pozitif, ücret düzeyi ile negatif iliúki olmas beklenir. Do÷ru-dan yabanc yatrmlarn istihdam üzerindeki etkisi her iki yönde de olabilmektedir (Jude ve Silaghi, 2016). Dolaysyla, emek talebinin bir belirleyicisi olarak DYY’nin rolü, izleyen bölümde ampirik olarak incelenecektir.
5. Veri Seti ve Yöntem
Do÷rudan yabanc yatrmlarn, 2005:Q1-2018:Q2 dönemi için e÷itimli genç iú gücünün istihdam üzerindeki etkisini tespit etmek amacyla kullanlan de÷iúkenler ve sembolleri Tablo 6‘da sunulmaktadr.
Tablo 6. De÷iúkenler ve Sembolleri FDI Do÷rudan yabanc yatrmlar
HIGHER Yüksekö÷retim mezunlarnn genç istihdam oran (%) HIGH Genel lise mezunlarnn genç istihdam oran (%) VOC Meslek lisesi mezunlarnn genç istihdam oran (%) PRI ølkö÷retim mezunlarnn genç istihdam oran (%) JUN ølkokul mezunlarnn genç istihdam oran (%)
Tablo 6’te sunulan istihdam oranlar (yüzde) Türkiye østatistik Kurumu (TÜøK) veri ta-banndan; do÷rudan yabanc yatrm giriúleri T.C. Merkez Bankas Elektronik Veri Da÷tm Sistemi (EVDS)’den milyon ABD dolar cinsinden elde edilmiútir. Mevsimsellik etkileri oldu÷u tespit edilen FDI, HIGHER, HIGH, VOC ve PRI serileri Troma-Seats yöntemiyle mevsimsellikten arndrlmútr. Çalúmada kullanlan tüm serilerin logaritmalar alnarak çalúmaya dahil edilmiútir. Logaritmalar alnan serilerin baúna “L” simgesi eklenmiútir (LFDI, LHIGHER, LHIGH, LVOCL, LPRI, LJUN).
Uygulamal analizde ilk olarak serilerin dura÷anlklar ADF (Augmented Dickey-Ful-ler) ve PP (Phillips-Perron) testleri ile analiz edilmiútir. Dura÷anlk analizinden sonra DYY ile yüksekö÷retim, lise, meslek lisesi, ilkö÷retim ve ilkokul mezunlarnn genç istihdam oranlar arasndaki eú-bütünleúme iliúkisi Pesaran vd. (2001) tarafndan geliútirilen snr testi yaklaúmyla analiz edilmiútir. Eú-bütünleúme iliúki bulunan seriler arasndaki uzun ve ksa dönemli iliúkiler, ARDL (Autoregressive Distribution Lag) modelleri kurularak ince-lenmiútir5
.
5
2018 yl itibariyle; ilkokul, ilkö÷retim, genel lise, meslek lisesi ve yüksekö÷retim mezunu 15-24 yaú grubunun, %3,6'sn ilkokul, %26,3'ünü ilkö÷retim, %26,5'ini genel lise, %25,3'ünü meslek lisesi ve %18,4'ünü yüksekö÷retim mezunu gençler oluúturmaktadr. Analizde, DYY’nin her bir e÷itim düzeyi için gerçekleúen istihdam oranlar üzerindeki etkisi araútrlmaktadr. Di÷er bir ifade ile DYY’nin hangi e÷itim seviyesine sahip gençleri talep etti÷i incelenmektedir (1988-2001 dönemi verileri ile Finlandiya’da DYY’nin istihdam etkisini e÷itim seviyelerine göre 15-24 yaú grubu için ayrca araútran Huttunen (2005) çalúmas incelenebilir).
5.1. Dura÷anlk Analizi
Çalúmada, LFDI, LHIGHER, LHIGH, LVOC ve LPRI serilerinin dura÷anlklarn in-celemek için kullanlan ADF ve PP test sonuçlar Tablo 7’de sunulmaktadr. Serilerin dü-zey de÷erleri için sabitli ve trendli model, birinci farklar için sadece sabit terim içeren mo-del alnmútr.
Tablo 7. .Dura÷anlk Test Sonuçlar
Seriler ADF Test Sonuçlar PP Test Sonuçlar
Düzey Düzey LFDI -5.39 -5.38 LHIGHER -4.12 -4.19 LHIGH -1.59 -1.56 LVOC -5.16 -5.08 LPRI -1.76 -1.86 LJUN -1 -2.72
Birinci Fark Birinci Fark
LHIGH -8.02 -8.15
LPRI -8.76 -8.62 LJUN -10.89 -11.63 Kritik De÷erler (Düzey) Kritik De÷erler (Birinci Fark)
%1= -4.14 %5= -3.50 %10=-3.18 %1= -3.56 %5= -2.92%10= -2.60
ADF ve PP testlerinde temel hipotez serinin dura÷an olmad÷ (birim köke sahip ol-du÷u) úeklinde kurulmaktadr. Yüzde 1, yüzde 5 ve yüzde 10 anlam düzeyleri için ADF ve PP test sonuçlarna göre, LFDI ve LVOC serilerinin düzey de÷erleri tablo kritik de÷erler-den mutlak de÷er olarak büyük bulunmuútur. LHIGH, LPRI ve LJUN serilerinin düzey ÷erleri tablo kritik de÷erlerden mutlak de÷er olarak küçük, birinci farklarda hesaplanan de-÷erler tablo kritik dede-÷erlerden mutlak de÷er olarak büyük bulunmuútur. LHIGHER serisinin düzey de÷eri; ADF test sonucuna göre yüzde 5 ve yüzde 10 anlam düzeylerinde, PP test sonucuna göre tüm anlam düzeylerinde tablo kritik de÷erlerden mutlak de÷er olarak büyük bulunmuútur.
Birim kök test sonuçlarna göre; LFDI, LVOC ve LHIGHER serilerinin düzeyde dura-÷an (I(0)), LHIGH, LPRI ve LJUN serilerinin birinci dereceden duradura-÷an (I(1)) olduklar belirlenmiútir.
5.2. Eú-bütünleúme Testi
Engle ve Granger (1987), Johansen (1988) ve Johansen ve Juselius (1990) tarafndan gerçekleútirilen eú-bütünleúme testleri için tüm serilerin düzeyde dura÷an olmamalar ve ayn dereceden fark alnd÷nda dura÷an hale gelmeleri gerekmektedir. E÷er serilerden bir veya daha fazlas düzey halinde dura÷an ise (I(0)) bu testler ile eú-bütünleúme iliúkisi araú-trlamaz. Bu sorun Pesaran vd. (2001) tarafndan geliútirilen snr testi yaklaúm ile orta-dan kalkmaktadr. Snr testi yaklaúmna göre serilerin I(0) veya I(1) olmalarna baklmak-szn seriler arasnda eú-bütünleúme iliúkisinin varl÷ araútrlabilir (Pesaran vd., 2001; Narayan ve Narayan, 2005). Çalúmamzda, serilerin dura÷anlk özelliklerinin farkl olmas ve snr testinin alternatif eú-bütünleúme testlerine göre daha iyi istatistiksel özelliklere sa-hip olmas nedeniyle, seriler arasndaki eú-bütünleúme iliúkisi Pesaran vd. (2001) tarafndan geliútirilen snr testi yaklaúmyla araútrlmútr.
t trend de÷iúkenini, m gecikmesi saysn temsil etmek üzere, snr testi için oluúturulan kstlanmamú hata düzeltme modelinin (UECM) çalúmamza uyarlanmú hali aúa÷daki denklemlerde gösterilmektedir.
Eú-bütünleúme iliúkisinin varl÷nn test edilmesi için ba÷ml ve ba÷msz de÷iúkenlerin birinci dönem gecikmelerine eú-bütünleúme iliúkisinin olmad÷ úeklinde kurulan (H0:Į4=Į5=0) F testi yaplr ve hesaplanan F istatisti÷i Pesaran vd. (2001)’deki tablo alt ve
üst kritik de÷erleri ile karúlaútrlr. Hesaplanan F istatisti÷inin Pesaran alt kritik de÷erin-den küçük olmas, seriler arasnda eú-bütünleúme iliúkisinin olmad÷; hesaplanan F istatis-ti÷inin Pesaran üst kritik de÷erinden büyük olmas, seriler arasnda eú-bütünleúme iliúkisi-nin oldu÷u anlamna gelmektedir. Seriler arasnda eú-bütünleúme iliúkisi tespit edildikten sonra ARDL modelleri kurulur (Pesaran vd., 2001; Karagöl vd., 2007). Snr testi sonuçlar Tablo 8’de sunulmaktadr.
Tablo 8. Snr Testi Sonuçlar
%5 anlamllk düzeyindeki kritik de÷erler Seriler K F istatisti÷i Alt Snr Üst Snr LHIGHER 5.44 LHIGH 0.47 LVOC 9.54 LPRI 6.20 LJUN 1 4.08 4.68 5.15
Not: K de÷eri; (1), (2), (3), (4) ve (5) numaral denklemlerin her birindeki ba÷msz de÷iúken saysdr. Kritik de÷erler Paseran vd. (2001:301)’deki Tablo CI(iv)’den alnmútr.
Snr testi sonuçlarna göre, LHIGH ve LJUN serileri için hesaplanan F istatistikleri Pesaran’n alt kritik de÷erinden küçük oldu÷u için temel hipotez reddedilememiútir. LHIGHER, LVOC, LPRI serileri için hesaplanan F istatistikleri, Pesaran’n üst kritik de÷e-rini aút÷ için temel hipotez reddedilmiútir. Di÷er bir ifade ile do÷rudan yabanc yatrm giriúleri ile sadece yüksekö÷retim, meslek lisesi ve ilkö÷retim mezunu genç istihdam oran-lar arasnda eú-bütünleúme iliúkisi bulunmuútur.
5.3. ARDL Modeli
Eú-bütünleúme iliúkisi bulunan seriler arasndaki uzun ve ksa dönemli statik iliúkileri tespit etmek amacyla ARDL (Autoregressive Distribution Lag) modelleri kurulmuútur. Do÷rudan yabanc yatrmlar ile yüksekö÷retim, meslek lisesi ve ilkö÷retim mezunlarnn istihdam arasndaki uzun dönemli iliúkinin incelenmesi için ARDL modellerinin çalúma-mza uyarlanmú hali srasyla (6), (7) ve (8) numaral denklemlerde gösterilmektedir.
(6), (7) ve (8) numaral denklemlerde yer alan m ve n, gecikme de÷erlerini göstermekte olup, ARDL modelinde gecikme saylarnn belirlenmesi için Schwarz (SIC) bilgi kriterin-den yararlanlmútr. Seriler arasndaki ksa dönem iliúkinin araútrlmas için ARDL yakla-úmna dayal hata düzeltme modelinin çalúmamza uyarlanmú hali (9), (10) ve (11) numa-ral denklemlerde gösterilmektedir.
(9), (10) ve (11) numaral denklemlerde yer alan ECMt-1 de÷iúkeni uzun dönem
iliúki-sinden elde edilen hata terimleri serisinin bir dönem gecikmeli de÷eridir. ECMt-1
de÷iúkeni-nin katsays, ksa dönemdeki dengesizli÷in ne kadarnn uzun dönemde düzeltilece÷ini göstermektedir (Karagöl vd., 2007: 78).
Tablo 9, Tablo 10 ve Tablo 11 srasyla LHIGHER, LVOC ve LPRI serileri için ARDL modeli tahmin sonuçlarn göstermektedir (X2BG, X2WHITE, X2RAMSEY srasyla otokorelasyon, de÷iúen varyans ve model kurma hatas snamas istatistikleridir (*,**,*** srasyla %1, %5 ve %10 düzeyinde anlamll÷ göstermektedir).
Tablo 9. LHIGHER Serisi øçin ARDL (1,0) Modelinin Tahmin Sonuçlar De÷iúkenler Katsay t istatisti÷i
LHIGHER (-1) 0.452 3.937
LFDI 0.025 2.266
C 1.970 4.683
ARDL (1,0) Modeli Tan sal Denetim Sonuçlar
X2BG 0.908 [0.4102]
X2WHITE 0.677 [0.4146]
X2RAMSEY 1.062 [0.2933]
ARDL (1,0) Modelinin Uzun Dönem Katsay lar
LFDI 0.046 2.560*
C 3.595 24.789*
ARDL (1,0) Yaklaú m na Dayal Hata Düzeltme Modeli Sonuçlar
D (LFDI) 0.029 3.392*
ECM (-1) -0.519 -4.207*
Tablo 9’da yer alan uzun dönem ARDL modeli sonuçlar, DYY ile yüksekö÷retim is-tihdam arasnda uzun dönemde pozitif ve istatistiksel olarak anlaml bir iliúki oldu÷unu
göstermektedir. Uzun dönem ARDL modeli sonuçlarna göre, uzun dönemde DYY’deki yüzde 1’lik artú yüksekö÷retim istihdam orannda yaklaúk yüzde 0.05’lik bir artúa neden olmaktadr. Modelde yer alan ksa dönemli hata düzeltme sonuçlarna göre, DYY ile yük-sekö÷retim istihdam arasnda ksa dönemde pozitif ve istatistiksel olarak anlaml bir iliúki bulunmuútur. Hata düzeltme sonuçlarna göre DYY büyümesinde 1 puanlk artú, yükse-kö÷retim istihdam büyüme orannda 0.03 puanlk bir artúa yol açmaktadr. Hata düzeltme de÷iúkeninin katsays beklendi÷i gibi negatif ve istatistiksel olarak anlaml çkmútr. Mo-delde yaklaúk -0.52 olarak bulunan hata düzeltme de÷iúkeninin katsays, uzun dönem dengeden bir sapma olmas halinde sistemin 1.9 çeyrekte dengeye gelece÷ini göstermekte-dir.
Tablo 10. LVOC Serisi øçin ARDL (1,0) Modelinin Tahmin Sonuçlar De÷iúkenler Katsay t istatisti÷i
LVOC (-1) 0.219 1.747***
LFDI 0.027 2.854*
C 2.741 6.004
ARDL (1,0) Modeli Tansal Denetim Sonuçlar
X2BG 0.537[0.5877]
X2WHITE 0.302[0.5853]
X2RAMSEY 1.021[0.3124]
ARDL (1,0) Modelinin Uzun Dönem Katsaylar
LFDI 0.035 2.990*
C 3.511 37.020*
ARDL (1,0) Yaklaúmna Dayal Hata Düzeltme Modeli Sonuçlar
D (LFDI) 0.025 3.257*
ECM (-1) -0.800 -5.859*
Tablo 10’da yer alan ARDL modeli sonuçlar, DYY ile meslek lisesi istihdam arasnda uzun dönemde pozitif ve istatistiksel olarak anlaml bir iliúki oldu÷unu göstermektedir. Uzun dönem ARDL modeli sonuçlarna göre, uzun dönemde DYY’deki yüzde 1’lik artú meslek lisesi istihdamn yüzde 0.03 arttrmaktadr. ARDL (1,0) modeline dayal ksa dö-nemli hata düzeltme sonuçlar, DYY ile meslek lisesi istihdam arasnda ksa dönemde po-zitif ve istatistiksel olarak anlaml bir iliúki oldu÷unu göstermektedir. Hata düzeltme modeli sonuçlarna göre, DYY büyümesinde 1 puanlk artú, meslek lisesi istihdam büyüme ora-nnda 0.02 puanlk bir artúa yol açmaktadr. Modelde -0.80 de÷erini alan hata düzeltme de÷iúkeninin katsays beklendi÷i gibi negatif ve istatistiksel olarak anlaml çkmútr. Bu katsay de÷erinin anlam, ksa dönemde uzun dönem dengeden bir sapma olmas halinde sistemin 1.2 çeyrekte dengeye gelece÷idir.
Tablo 11. LPRI Serisi øçin ARDL (1,0) Modelinin Tahmin Sonuçlar
De÷iúkenler Katsay t istatisti÷i
LPRI (-1) 1.001 58.85*
LFDI -0.011 -0.837
C 0.105 0.860
ARDL (1,0) Modeli Tansal Denetim Sonuçlar
X2BG 1.156 [0.3232]
X2WHITE 0.001 [0.9811]
X2RAMSEY 0.384 [0.7026]
ARDL (1,0) Modelinin Uzun Dönem Katsaylar
LFDI 10.019 0.062
C -98.612 -0.060
ARDL (1,0) Yaklaúmna Dayal Hata Düzeltme Modeli Sonuçlar
D (LFDI) -0.029 -2.685*
ECM (-1) 0.001 4.112*
LPRI serisi için tahmin edilen ARDL (1,0) modeli sonuçlarna göre, DYY’nin ilkö÷re-tim istihdam üzerinde uzun dönemde istatistiksel olarak anlaml bir etkisi bulunmamakta-dr. Hata düzeltme modeli sonuçlar, DYY ile ilkö÷retim istihdam arasnda ksa dönemde negatif ve istatistiksel olarak anlaml bir iliúki oldu÷unu göstermektedir. Buna göre, DYY büyümesindeki 1 puanlk artú, ilkö÷retim istihdam büyüme orannda yaklaúk 0.03 puanlk bir azalúa yol açmaktadr. Tablo 11’de yer alan hata düzeltme de÷iúkeninin katsaysnn (ECMt-1) iúareti beklendi÷i gibi negatif çkmamútr. Bu sonuç, uzun dönemde DYY’deki
úoklarn ilkö÷retim istihdamna etkisinin olmad÷n göstermektedir. 6. Sonuç
Küreselleúme ile birlikte sermaye hareketlerinin önündeki engellerin kalkmas, do÷ru-dan yabanc yatrmlarn; ekonomik büyüme, istihdam gibi makroekonomik etkiler yarat-masna neden olmuútur. Bu etkiler, özellikle tasarruf düzeyleri düúük ve sermaye ihtiyac yüksek olan ülke ekonomilerinin geliúimi için önem teúkil etmektedir. Do÷rudan yabanc yatrmlardan beklenen potansiyel faydalardan biri, girdi÷i ülkenin istihdamn arttrmasdr. Literatürde, do÷rudan yabanc yatrmlar ile beúeri sermayenin özellikleri (e÷itim düzeyi, yaú, cinsiyet gibi) arasndaki iliúkiyi araútran çalúmalar son yllarda artmasna karún, Tür-kiye için söz konusu konu ile ilgili çalúma eksikli÷i gözlemlenmektedir. Bu çalúmada, Türkiye’de do÷rudan yabanc yatrmlarn e÷itim seviyelerine göre genç istihdam üzerin-deki etkisi incelenmiútir.
Uygulamal analizde, Türkiye’de 2005:Q1-2018:Q2 dönemi için do÷rudan yabanc yat-rm giriúlerinin; ilkokul, ilkö÷retim, meslek lisesi, genel lise ve yüksekö÷retim mezunu gençlerin istihdam oranlar üzerindeki etkisi snr testi yaklaúm ve ARDL modelleri ile
araútrlmútr. Ampirik analizde ilk olarak, kullanlan serilerin dura÷anlklar ADF ve PP testleri kullanlarak incelenmiútir. Dura÷anlk test sonuçlarna göre LFDI, LVOC ve LHIGHER serilerinin düzeyde dura÷an (I(0)), LHIGH, LPRI ve LJUN serilerinin birinci dereceden dura÷an (I(1)) olduklar bulunmuútur. Dura÷anlk analizinden sonra do÷rudan yabanc yatrmlar ile ilkokul, ilkö÷retim, meslek lisesi, genel lise ve yüksekö÷retim genç istihdam oranlar arasndaki eú-bütünleúme iliúkisi Pesaran vd. (2001) tarafndan geliútirilen snr testi yaklaúmyla incelenmiútir. Snr testi sonuçlarna göre, do÷rudan yabanc yat-rmlar ile yüksekö÷retim, meslek lisesi ve ilkö÷retim genç istihdam oranlar arasnda eú-bütünleúme iliúkisi tespit edilmiútir. Eú-eú-bütünleúme iliúkisi tespit edilen seriler arasndaki uzun ve ksa dönemli statik iliúkiyi tespit etmek amacyla ARDL modelleri kurulmuútur. ARDL modelleri sonuçlarna göre; do÷rudan yabanc yatrmlar, yüksekö÷retim ve meslek lisesi genç istihdam oranlarn uzun ve ksa dönemde pozitif ve istatistiksel olarak anlaml bir biçimde etkilemektedir. Do÷rudan yabanc yatrmlardaki yüzde 10’lik artú yüksekö÷-retim genç istihdam orann yüzde 0.5, meslek lisesi genç istihdam orann yüzde 0.3 arttr-maktadr. Ksa dönemli hata düzeltme sonuçlar, do÷rudan yabanc yatrm büyümesindeki 1 puanlk artún, yüksekö÷retim genç istihdam büyüme orannda 0.03 puan, meslek lisesi genç istihdam büyüme orannda 0.02 puanlk bir artúa yol açt÷n göstermiútir. Model so-nuçlar; do÷rudan yabanc yatrmlarn ilkö÷retim genç istihdamn ksa dönemde negatif yönde etkiledi÷ini fakat uzun dönemde ilkö÷retim genç istihdam üzerinde istatistiksel ola-rak anlaml bir etkisinin olmad÷n göstermiútir. ARDL modelleri sonuçlar, do÷rudan ya-banc yatrmlarn uzun ve ksa dönemde en çok yüksekö÷retim genç istihdam oran üze-rinde etkili oldu÷unu göstermiútir. Çalúmadan elde edilen bulgular; Becker ve Muendler (2008), Bandick ve Karpaty (2011), Schäöffler, Moritz (2018), Hunya ve Geishecher (2005) çalúma sonuçlar ile uyumludur. Söz konusu çalúmalarda, do÷rudan yabanc yat-rmlarn e÷itim seviyesi daha yüksek olanlarn istihdam düzeylerini daha fazla arttrd÷ ortaya konmuú olup, Hunya ve Geishecher (2005) do÷rudan yabanc yatrmlarn 25 yaú alt nitelikli gençlerin (skilled young) istihdamn arttrd÷n tespit etmiútir.
Do÷rudan yabanc yatrmlarn; ilkokul mezunu gençlerin istihdam üzerinde etkili ol-mamas, ilkö÷retim mezunu gençlerin istihdam üzerinde ksa dönemde negatif etkiye sahip olmas ve en yüksek pozitif etkinin yüksekö÷retim mezunu gençlerin istihdamnda gerçek-leúmesi, yabanc yatrmclarn e÷itimli gençleri talep etti÷ini göstermektedir. Checchi (2007) çalúmasnda vurguland÷ gibi, devletin e÷itime yapt÷ yatrmlar arttrarak beúeri sermaye birikimini desteklemesi, e÷itimli çalúanlar aracl÷yla yabanc firmalardan edini-len teknoloji ve bilgi transferinin artmasn sa÷layacaktr. Bu transfer için e÷itimli genç çalúanlarn daha verimli olabilmesi (Fazekas, 2000; Hunya ve Geishecher, 2005; Hale ve Long, 2006), gençler için yüksek e÷itimin teúvik edilmesini gerekli klmaktadr. Gençlerin
üniversite e÷itimleri için destek verilmesinin yannda, lise düzeyinde meslek edindirme e÷itiminin de teúvik edilmesi gereklidir. Bununla birlikte, do÷rudan yabanc yatrmlarn genel olarak genç istihdam üzerinde snrl bir etkisinin olmas nedeniyle, ülkeye giren do÷-rudan yabanc yatrmlarn úirket satn alma ve/veya birleúmeleri úeklinde de÷il, daha çok yeni firmalarn kurulmas yoluyla gerçekleúmesine yönelik politikalar oluúturulmaldr. øúgücü piyasasnda en tecrübesiz grubu oluúturan gençler için iúverenlere teúvik verilmesi ve kayt dúl÷n azaltlmas amacyla øùKUR aracl÷yla istihdamn desteklenmesi önem taúmaktadr.
Uluslararas yaznda, iú gücü piyasasnda gençlerin durumuna iliúkin yaplmú çok sa-yda çalúma olmasna karún, Türkiye’de genç istihdam ve/veya genç iúsizlik üzerine ya-plmú çalúma eksikli÷i gözlemlenmektedir. Do÷rudan yabanc yatrmlar ve di÷er makroe-konomik faktörlerin, 15-24 yaú grubunu oluúturan gençlerin istihdam üzerindeki etkilerinin belirlenmesine yönelik çalúmalar arttrlmal ve ampirik analizlerde e÷itim düzeyi, cinsiyet ve çalúlan sektör ayrm yaplarak gençlerin iú gücü piyasasnda daha aktif olarak yer ala-bilmeleri için politika önerileri üretilmelidir. Bununla birlikte, do÷rudan yabanc yatrmlar ile çalúanlarn e÷itim düzeyi arasndaki iliúki çift yönlü olarak araútrlmaldr. Ev sahibi ülkenin sahip oldu÷u iú gücünün e÷itim düzeyinin do÷rudan yabanc yatrmlar çekmedeki rolünün belirlenmesi, do÷rudan yabanc yatrmlar ile beúeri sermaye arasndaki iliúkinin daha iyi anlaúlmas bakmndan önem teúkil etmektedir.
Kaynakça
ABOR, Joshua ve Simon K. HARVEY; (2008), “Foreign Direct Investment and Employment: Host Country Experience”, Macroeconomics and Finance in Emerging Market Economies, 1(2), ss. 213-225.
AKIN, M.ùeref ve Valerica VLAD; (2011), “The Relationship between Education and Foreign Direct Investment: Testing The Inverse U Shape”, European Journal of Economic and Political Studies, 4(1), ss.27-46.
ALMEIDA, Rita; (2005), “The Labor Market Effects of Foreign Owned Firms”, The World Bank, ss. 1-28.
ANYANWU, John C.; (2013), “Characteristics and Macroeconomic Determinants of Youth Employment in Africa”, African Development Review, 25(2), ss. 107-129.
AZAM, Muhammad, Saleem KHAN, Zalina Binti ZAINAL, Namasivayam KARUPPIAH, Farah KHAN; (2015), “Foreign Direct Investment and Human Capital: Evidence from Developing Countries”, Investment Management and Financial Innovations, 12(3), ss. 155-162.
BANDICK, Roger ve Patrik KARPATY; (2011), “Employment Effects of Foreign Acquisition”, International Review of Economics and Finance, 20, ss. 211–224.
Inflows on Unemployment in Turkey”, Investment Management and Financial Innovations, 11(2), 20-27.
BECKER, Sascha O. ve Marc-Andreas MUENDLER; (2008), “The Effect of FDI on Job Security”, The B.E. Journal of Economic Analysis & Policy, 8(1), ss. 1-44.
BRINCIKOVA, Zuzana ve Lubomir DARMO; (2114), “The Impact of FDI Inflow on Employment in V4 Countries”, European Scientific Journal, 1857-7881, ss. 245-252.
BORENSZTEIN, E., J. De GREGORIO , J-W. LEE, (1998), “How Does Foreign Direct Investment Affect Economic Growth?”, Journal of International Economics, 45, ss. 115–135.
BÜLBÜL, Okan G. ve Furkan EMøRMAHMUTOöLU; (2010), “Do÷rudan Yabanc Sermaye Yatrmlarnn østihdam Etkisi: Türk Bankaclk Sektörü Örne÷i”, Gazi Üniversitesi øktisadi ve ødari Bilimler Fakültesi Dergisi,12(1), ss. 205-238.
CARSTENSEN, Kai ve Farid TOUBAL; (2004), “Foreign Direct Investment in Central and Eastern European Countries: A Dynamic Panel Analysis”, Journal of Comparative Economics, 32, ss. 1-27.
CHECCHI, D., De Simone, G. Ve Faini, R.; (2007), “Skilled Migration, FDI and Human Capital Investment”, IZA Discussion Paper, 2795, ss. 1-30.
CHENG, Leonard K. ve KWAN, Yum K.; (2000), “What Are The Determinants Of The Location Of Foreign Direct Investment? The Chinese Experience”, Journal of International Economics, 51,ss. 379-400.
CHOUDHRY, M. Tanveer, Enrico MARELLI ve Marcello SIGNORELLI; (2010), “The Impact of Financial Crises on Youth Unemployment Rate”, Quaderni del Dipartimentodi Economia, Finanza e Statistica, 79, ss. 1-18.
CLEEVE, Emmanuel A., Yaw DEBRAH ve Zelealem YIHEYIS; (2015), “Human Capital and FDI Inflow: An Assessment of the African Case”, World Development, 74, 1–14,
ÇOLAK, Olcay ve Naib ALAKBAROV; (2017), “Does Foreign Direct Investments Contribute to Employment? Empirical Approach for The Common Wealth of Independent States”, Bilig, 83, ss. 147-169.
DEBAERE, Peter, Hongshik LEE ve Joonhyung LEE; (2010), “It Matters Where You Go. Outward Foreign Direct Investmentand Multinational Employment Growth At Home”, Journal of Development Economics, 91, ss. 301-309.
DOöAN, Buhari ve Muhlis CAN; (2016), “Do÷rudan Yabanc Yatrmlar østihdam Etkiliyor Mu?: Türkiye Örnekleminde ARDL Snr Testi Yaklaúm”, Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 53(614), ss. 9-20.
EKøNCø, Aykut; (2011), “Do÷rudan Yabanc Yatrmlarn Ekonomik Büyüme ve østihdama Etkisi: Türkiye Uygulamas (1980-2010)”,Eskiúehir Osmangazi Üniversitesi øøBF Dergisi, 6(2), ss.71-96.
ERNST, Christoph; (2005), “The FDI-Employment Link in a Globalizing World: The Case of Argentina, Brazil and Mexico”, Employment Strategy Papers, 17, Employment Analysis Unit, Employment Strategy Department, ss. 1-45.
FAZEKAS, Károly; (2000), “The Impact Of Foreign Direct Investment Inflows on Regional Labour Markets in Hungary”, SOCO Project Paper, 77c, 1-23.
GAO, Ting; (2005), “Labor Quality and The Location Of Foreign Direct Investment: Evidence From China”, China Economic Review, 16, ss. 274– 292.
GÖÇER, øsmet, Mehmet MERCAN ve Osman PEKER; (2013), “øhracat, Do÷rudan Yabanc Yatrmlar ve øúsizlik: Türkiye Örne÷i”, Business and Economics Research Journal, 4(1), ss. 103-120.
GÖÇER, øsmet ve Osman PEKER; (2014), “Yabanc Do÷rudan Yatrmlarn østihdam Üzerindeki Etkisi: Türkiye, Çin ve Hindistan Örne÷inde Çoklu Yapsal Krlmal Eú-bütünleúme Analizi”, Celal Bayar Üniversitesi, Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 21(1), ss. 107-123.
GÖRG, Holger ve Eric STROBL; (2002), “Spillovers from Foreign Firms through Worker Mobility: An Empirical Investigation” University of Nottingham IZA Discussion, 591, ss. 1-22.
GÖRLICH, Dennis, Ignat STEPANOL ve Fares AL-HUSSAMI; (2013), “Youth Unemployment in Europe and the World Causes, Consequences and Solutions”, Kiel Policy Brief, 59, ss. 1-11. GREENAWAY, David, Robert C. HøNE, Peter WRIGHT; (1999), “ An empirical assessment of the
impact of trade on employment in the United Kingdom”, European Journal of Political Economy, 15, ss. 485-500.
GÜNAYDIN, Davuthan ve Murat ÇETøN; (2015), “Genç øúsizli÷in Temel Makroekonomik Belirleyicileri: Ampirik Bir Analiz”, Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 22, ss.17-34.
HALE, Galina ve Cheryl LONG; (2006), “What Determines Technological Spillovers of Foreign Direct Investment: Evidence from China”, Yale University Center Discussion Paper, 934, ss. 1-31.
HUNYA, Gábor ve Ingo GEøSHECKER; (2005), “Employment Effects of Foreign Direct Investment in Central and Eastern Europe”, WIIW Research Reports, 321, ss. 1-35.
HUTTUNEN, Kristiina; (2005), ”The Effect of Foreign Acquisition on Employment and Wages: Evidence from Finnish Establishments”, Helsinki Center of Economic Research, 62, ss. 1-23. INEKWE, J. Nkwoma; (2013), “FDI, Employment and Economic Growth in Nigeria”, African
Development Review, 25(4), ss. 421-433.
International Labour Organization (ILO); (2016), “World Employment Social Outlook: Trends 2016”, International Labour Office, Geneva, ss. 1-94.
International Labour Organization (ILO); (2017b), “Global Employment Trends for Youth”, International Labour Office, Geneva, ss. 1-115.
International Labour Organization (ILO); (2018), “World Employment Social Outlook: Trends 2018”, International Labour Office, Geneva, ss. 1-81.
JAVORCIK, Beate, S.; (2014), “Does FDI Bring Good Jobs to Host Countries?”, The World Bank Research Observer, 30(1), ss. 74-94.
Creation in Pacific Island Countries: An Empirical Study of Fiji”, Asia-Pacific Research and Training Network on Trade Working Paper Series, 35, ss. 1-17.
JUDE, Cristina ve M.I. Pop SøLAGHø; (2016), “Employment Effects of Foreign Direct Investment: New evidence from Central and Eastern European Countries”, International Economics, 145, ss. 32-49.
KARAGÖL, Erdal, Erman ERBAYKAL ve Hasan Murat ERTUöRUL; (2007), “Türkiye’de Ekonomik Büyüme ile Elektrik Tüketimi øliúkisi: Snr Testi Yaklaúm”, Do÷uú Üniversitesi Dergisi, 8(1), ss.72-80.
KARAGÖZ, Kadir; (2007), “Bir Sosyal Politika Arac Olarak østihdamn Artrlmasnda Do÷rudan Yabanc Yatrmlarn Etkisi”, østanbul Üniversitesi, Sosyoloji Konferanslar Dergisi, ss. 99 – 116. KOYUNCU, Fatma T.; (2017), “Do÷rudan Yabanc Yatrmlar, Ekonomik Büyüme ve østihdam Arasndaki øliúki: Türkiye Uygulamas (1990-2015)”, Uluslararas Sosyal ve Ekonomik Bilimler Dergisi, 7 (2), ss. 62-69.
LIN Faqin; (2011), “Labor Quality and Inward FDI: A Firm-level Empirical Study in China”, China & World Economy,19(3), ss. 68 – 86.
MARTIN, Gary; (2009), “A Portrait of the Youth Labor Market in 13 Countries, 1980-2007”, Youth Labor Market, Monthly Labor Review, ss. 3-21.
MATTHEW, Okoro H. ve Atan A. JOHNSON; (2014), “Impact of Foreign Direct Investment on Employment Generation in Nigeria: A Statistical Investigation”, Journal of Business and Management, 16(3), ss. 44-56.
MEHRA, Netrja; (2013), “Impact of Foreign Direct Investment on Employment and Gross Domestic Product in India”, International Journal of Economics and Research, 4(4), ss. 29-38.
MUCUK, Mehmet ve M. Tahir DEMøRSEL; (2013), “The Effect of Foreign Direct Investments on Unemployment: Evidence from Panel Data for Seven Developing Countries”, Journal of Business, Economics& Finance, 2(3), ss. 53-66.
MUGHAL, Mazhar ve Natalia VECHIU; (2009), “Does FDI Promote Higher Education? Evidence from Developing countries”, 10th Nordic Conference in Development Economics (NCDE), ss.18-19.
NARAYAN, Paresh K. ve Seema Narayan; (2005), “Estimating Income and Price Elasticities of Imports for Fiji in a Cointegration Framework”, Economic Modeling, 22, ss. 423-438.
O’HIGGINS, Niall; (2001), “Youth Employment and Employment Policy: A Global Perspective”, MPRA Paper, ILO, 23698, ss. 1-212.
PAGÉS, Carmen ve Claudio E. MONTENEGRO; (2007), “Job Security and the Age-Composition of Employment: Evidence From Chile”, Estudios de Economía, 34(2), 109-139.
PEKER, Osman ve øsmet Göçer; (2010), “Yabanc Do÷rudan Yatrmlarn Türkiye’deki øúsizli÷e Etkisi: Snr Testi Yaklaúm”, Ege Akademik Bakú, 10(4), ss. 1187-1194.
PESARAN, Hashem M.,Yongcheol SHIN ve Richard J. SMITH (2001); “Bounds Testing Approaches to The Analysis of Level Relationships”, Journal of Applied Econometrics,16, ss. 289-326.
PINN, S.L.Shun, Kok Sook CHING, Mori KOGID, Dullah MULOK, Kasim MANSUR ve Nanthakumar LOGANATHAN; (2011), “Empirical Analysis of Employment and Foreign Direct Investment in Malaysia: An ARDL Bounds Testing Approach to Cointegration”, Advances in Management &Applied Economics, 1(3), ss. 77-91.
QUBECKERbandicAZI, Wasim, Arshian Sharif ve Syed AN Raza; (2017), “Foreign Direct Investment and Higher Education Development In Pakistan: Evidence From Structural Break Testing”, Int. J. Education Economics and Development, 8(1), ss. 1-21.
RIZVI, S. Z. Abbas ve Muhammad NISHAT; (2010), “The Impact of Foreign Direct Investment on Employment Opportunities: Panel Data Analysis: Empirical Evidence from Pakistan, India and China”, The Pakistan Development Review, 48(4), ss. 841-851.
SANDALCILAR, A. Rza; (2012), “Türkiye’de Yabanc Do÷rudan Yatrmlarn østihdama Etkisi: Zaman Serisi Analizi”, Atatürk Üniversitesi øktisadi ve ødari Bilimler Dergisi, 26(3-4), ss. 273-285.
SARAY, M. Ozan; (2011), “Do÷rudan Yabanc Yatrmlar østihdam øliúkisi: Türkiye Örne÷i”, Maliye Dergisi, 161, ss. 381-403.
SCHÄÖFFLER, Johannes ve Michael MORøTZ; (2018), “German FDI in the Czech Republic: Employment Effects in the Home Country”, IAB-Discussion Paper, 6, ss. 1-29.
SMIONESCU, Mihaela ve Maria-Simona NAROù; (2019), “The Role Of Foreign Direct Investment in Human Capital Formation for A Competitive Labour Market”, Management Research and Practice, 11(1), ss. 1-14.
SOUARE, Malick ve Boxi, ZHOU; (2016), “Foreign-affiliate Presence and Skilled Labour Demand”, Int Econ Econ Policy, 13, ss. 233–254.
TALPOS, Ioan ve Cosmin ENACHE; (2010), “Searching For Human Capital Determinants of Foreign Direct Investment Inflows in The Eu New Member States”, Annales Universitatis Apulensis Series Oeconomica, 12(1), ss. 483-494.
TCMB; “Ödemeler Dengesi østatistikleri”ne øliúkin Yöntemsel Açklama”, østatistik Genel Müdürlü÷ü, Ankara.
TODO, Yasuyuki ,Weiying ZHAN ve Li-An ZHOU; (2009), “Knowledge spillovers from FDI in China: The Role of Educated Labor in Multinational Enterprises”, Journal of Asian Economics 20, ss. 626–639.
VACAFLORES, Diego E.; (2011), “Was Latin America Correct in Relying in Foreign Direct Investment to Improve Employment Rates”. Applied Econometrics and International Development 11 (2), ss. 101-122.
VERGøL, Hasan ve Necla AYAù; (2009), “Do÷rudan Yabanc Yatrmlarn østihdam Üzerindeki Etkileri”, øktisat, øúletme ve Finans, 24(275), ss. 89-114.
YAYLI, ùifa ve M. Kemal DEöER; (2012), “Do÷rudan Yabanc Yatrmlar ve østihdam Aras øliúkiler: Geliúmekte Olan Ülkeler Üzerine Dinamik Panel Veri Nedensellik Analizleri (1991-2008)”,Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 49(568), ss.43-63.
YILDIRIM, D. Ça÷r ve Özlem TOSUNER; (2014), “The Effects of FDI on Human Capital Stock in Central Asian Turkic Republics”, Eurasian Journal of Business and Economics,7(14), ss.51-60. WAHID, Abu N.M., Rojid SAWKUT ve Boopen SEETANAH; (2009), “Determinants of Foreign
Direct Investments (FDI): Lessons from the African Economies”, Journal of Applied Business and Economics, 9(1), ss. 1-11.
WALS, James P. ve Jiangyan YU; (2010), “Determinants of Foreign Direct Investment: A Sectoral and Institutional Approach”, IMF Working Paper, 10/187, 1-27.
WEI, Ying; (2013), “The Effect of FDI on Employment in China”, Iowa State University Yüksek Lisans Tezi, ss. 1-74.
