LĐTERATÜR. Ar-Ge Harcamaları ve Đhracat Đlişkisi: OECD Ülkeleri Panel Veri Analizi

Transkript

1 Ar-Ge Harcamaları ve Đhracat Đlşks: OECD Ülkeler Panel Ver Analz Mustafa ÖZER * Necat ÇĐFTÇĐ ** Özet: Yen büyüme teorlernn merkeznde Ar-Ge yatırımları vardır. Romer (1990), Grossman-Helpman (1991) ve Aghon-Howtt (199, 1998) tarafından gelştrlen Ar-Ge tabanlı modeller eksk rekabet büyüme modellerne dahl etmşlerdr. Bu çalışma Ar-Ge harcamaları le genel hracat, blg ve letşm teknolojler hracatı ve ler teknoloj hracatı arasındak lşky araştırmaktadır. Panel ver teknğ kullanılarak yapılan analzlerde OECD ülkeler çn Ar-Ge le hracat arasında poztf ve yüksek oranlı br lşk olduğuna yönelk bulgular elde edlmştr. Anahtar Kelmeler:Ar-Ge, hracat, ler teknoloj hracatı, ekonomk büyüme, fzksel sermaye, beşer sermaye Relatonshp Between R&D Expendtures and Exports: A Panel Data Analyss for OECD Countres Abstract: R&D expendture s the key element n the new growth theores. Growth models have been developed by Romer (1990), Grossman-Helpman (1991) and Aghon- Howtt (199, 1998) contan monopolstc competton. In ths study we exmne relatonshp among R&D expendtures and exports, ICT, hgh-tech exports. We found postve and hgh correlaton between R&D and export by usng panel data analyss for OECD countres. Keywords:R&D, exports, hght-tech exports, economc growth, physcal captal, human captal GĐRĐŞ Neo-klask büyüme teorlerne br tepk olarak gelşen çsel büyüme teorlernn merkeznde, Neo-klask ktsatta dışsal olduğu varsayılan ve nedenler, doğası, nasıl ortaya çıktıkları ve nelerden etklendkler üzernde durulmayan adeta br kara kutu ntelğndek teknolojk gelşmeler vardır. Đçsel büyüme teorler se teknolojk gelşmenn dışsal değl çsel olarak belrlendğn varsaymaktadır. Solow (1956) Modelnn 1980 lern sonlarına doğru amprk olarak test edlmesne kadar büyüme üzerne yapılan çalışmaların çok büyük br kısmı bu model test etmeye yönelk olmuştur. 30 yıl boyunca yapılan çalışmalara karşın elde edlen bulgular Solow modelnn ülkeler arasındak gelşme farklılıklarının zaman çersnde kapanacağı öngörüsünü desteklememştr. Bu durum modeln en öneml varsayımı olan teknolojnn dışsal olduğu varsayımı hakkındak şüphelern artmasına neden olmuştur. Romer (1986) ve Lucas (1988) çalışmalarında teknolojnn çsel olduğu varsayımını kabul etmş ve bu da dünya ekonomlernn gelşme oranlarındak farklılıkların nedenler hakkında daha doyurucu br açıklama sağlamıştır. Đçsel büyüme teorlernn temelnde frmaların Ar-Ge çabaları tarafından yaratılan teknoloj ve yenlkler vardır. Bunun yanında çsel büyüme teorler, büyüme yazınında, Ar-Ge yatırımları ve yenlk üzerne ver bulmaktak güçlüğe rağmen temel hpotezlernn test edleblr olması nedenyle, yen br alan açmıştır. * Prof. Dr. Anadolu Ünverstes Đktsad ve Đdar Blmler Fakültes, Đktsat Bölümü ** Arş. Gör. Dr. Bleck Ünverstes Đktsad ve Đdar Blmler Fakültes, Đktsat Bölümü LĐTERATÜR Neo-klask büyüme teorlernn temel öngörüsü ülkelern çıktılarındak artış oranının zaman çersnde brbrne yakınsayacağıdır. Bu sonuç, kş başına düşük gelrl ülkelern yüksek gelrl ülkelere göre daha hızlı büyüyecekler öngörüsü nedenyle ortaya atılmıştır. Bu da temelde k varsayıma dayanır. Bunlardan brncs, teknolojk değşmenn dışsal olduğu ve kncs se, ülkeler arasında sabt olduğu varsayımıdır. Büyüme oranlarının yakınsanacağı hpotez brçok çalışmada test edlmştr. Baumol (1986), yapmış olduğu br çalışmada arasındak dönemn sonlarında zengn ve yoksul ülkelern büyüme oranları arasındak açığın kapandığı sonucuna ulaşmıştır. Ancak bu bulgular yapılan dğer çalışmalarda eleştrlmştr. Đlk olarak Abramowtz aynı data setn kullanarak yaptığı çalışmada bu yakınsamanın bütün bu dönem boyunca değl sadece 1950 den 1979 a kadarlık br dönem kapsadığını tespt etmştr (Abramowtz 1986: ; Dowrck ve Gemmell 1991: 64). Đknc olarak De Long (1988) Baumol un çalışmasında kullandığı gelşmş ülkelern, brbrne zaten yakın ülkeler arasından seçldğn göstermştr (De Long 1988: ). Romer (1994) genş br ver setn kullanarak yapmış olduğu br çalışmada ülkeler arasında yakınsama olduğuna lşkn her hang br belrtnn olmadığı sonucuna ulaşmıştır (Romer 1994: 3-3). Brçok faklı çsel büyüme teors olmakla beraber çsel büyüme teorler temelde k kategorde nceleneblr; 1. Taşma (spllover) modeller,.ar-ge modeller. Arrow (196: ), Romer (1986) ve Lucas (1988) ın öncülük ettğ Spllover modeller, br ekonomde teknolojnn özel araştırma etknlkler ve beşer sermaye brkm tarafından yaratıldığını dda etmektedr. Varsayım olarak teknoloj, beşer sermaye brkm ve frmaların araştırma faalyetler sonucunda üretlr. Bu modeller teknolojy çselleştrerek aynı zamanda, eksk rekabet gb teork sorunları da, frmaların kar motvasyonu sonucu yaratılan teknolojye bağlamakla ortadan kaldırmaktadır. Bu modellerde, çıktı le lgl olarak üretm fonksyonun Neo-klask büyüme modellernde (NBM) olduğu gb ölçeğe göre sabt olduğu varsayılmaktadır. Bu modellern Neo-klask büyüme modellernden farklı olması, teknolojdek çsel artışların br sonucu olarak br ekonomde büyüme oranındak sürekl artışların gerçekleştrleblmesdr. Bu tür modeller sürdürüleblr büyümenn nasıl elde edlebleceğn anlamakta oldukça yararlıdırlar. Bununla brlkte bu modeller, frmaların kar motvasyonu le yen fkrler üretmeler ve Ar-Ge faalyetlerne önem vermemeler dolayısıyla eleştrlmektedr. Romer (1987: 56-6; 1990: S71-S10) ve Grossman ve Helpman ın (1991: 43; 1994: 3-44) öncülük ettğ Ar-Ge tabanlı modeller eksk rekabet büyüme modelne dahl etmekle br adım ler gtmşlerdr. Ar-Ge faalyetlernn temelnde Schumpeter n kavramsal çerçeves bulunmaktadır (Schumpeter 194). Schumpeter ekonomk değşmn motoru olarak teknolojk araştırma ve gelştrme ve yenlk olgusunu görmektedr. Yenlğ yen br üretm fonksyonunun oluşturulması olarak tanımlayan Schumpeter bunun yen br ürünü veya üretm yöntemn kapsayableceğ gb, yen br organzasyon bçmn ve yen pyasaların açılmasını da kapsayableceğn fade etmştr. Bu çerçevede grşmclere ve dolayısıyla frmalara atfedlen ve yenlkç frma çnde oluşan yenlk, kaptalst gelşmenn en öneml unsurlarından brdr. Bu modeller üç sektör üzerne oturur; Nha ürün sektörü, ara mallar sektörü ve Ar-Ge sektörü. Ar-Ge sektörü beşer sermayey kullanarak yen fkr ve tasarımları üretr. Bu yen fkrlern yaratılmasından sonra bu fkrler ara malı

2 sektörüne satılır. Ara malı sektörü bu yen fkrlern patentlern alarak bu fkrler tarafından tasarlanan yen ürünlern tekel ve tek üretcs durumuna geçer. Daha sonrak aşamada ara malı sektörü bunları nha ürün sektörüne satar. Ar-Ge sektörü bu modelde sürdürüleblr büyüme açısında anahtar sektördür. Genellkle bu modellere lşkn amprk çalışmalar Ar-Ge değşkenlernn Toplam Faktör Vermllğ (TFV) üzerndek etklernn test edlmesn çermektedr. Jones (1995) Fransa, Almanya, Japonya ve ABD çn bast zaman serlern kullandığı Ar-Ge tabanlı büyüme model çalışmasında TFV yerne blm adamı ve mühends sayılarındak artış oranlarını kullanmış ve mühends ve blm adamı sayılarının büyüme oranında sürekl br artışa karşın, TFV nde her hang br artışın olduğuna dar br kanıt bulamamıştır. Jones bu sonuçları blg brkm zaten vardır fakat sorun ona ulaşmadadır şeklnde yorumlamıştır (Jones 1995a: ; Jones 1995b: ). Aghon ve Howtt yaratıcı yıkım modeln kurarken Schumpeter n 194 de yayınlanan esernde öne sürülen görüşler hareket noktası olarak almışlardır. Schumpeter e göre Kaptalst sstemn motoru ve temel tc gücü, yen tüketm malları, yen üretm veya nakl metotları ve yen pyasalardır. Bu süreç, ekonomk yapıyı sürekl olarak çerden br devrme uğratır, sürekl esky yok eder ve sürekl olarak yen brn yaratır. Yaratıcı yıkım sürec, kaptalzmn başlıca gerçeğdr (Schumpeter 1970: 83; Alcouffe ve Kuhn 004:30). Yaratıcı yıkım modelnde en öneml unsur, ürünlern ntelğnde sürekl br gelşm sağlayan teknolojk yenlkler ve bu yenlklere dnamzm sağlayan patent rekabet olmaktadır (Cheng ve Dnopoulos 199: ) Aghon ve Howtt (1998) bu gözlemlere dayanarak blm adamı ve mühends sayılarındak artışın benzer şeklde vermllkte br artışa neden olmadığını fade etmştr. Đlk olarak zaman çnde teknolojnn karmaşık olmaya başlaması, yenlk oranının sabt tutulablmes çn Ar-Ge yatırımlarını gerekl kılmaktadır. Đknc olarak br yenlğn ortaya çıkması ekonomnn sadece küçük br parçasını doğrudan etkler bu nedenle blg stokundak yayılma etks küçüktür. Aghon ve Howtt Ar-Ge tabanlı modellern etksnn test edlmesnde Ar-Ge sektöründe çalışan mühends ve blm adamları sayısını kullanmak yerne GSYĐH da Ar-Ge ye ayrılan payın kullanılması gerektğn fade etmşlerdr. Aghon ve Howtt Ar-Ge tabanlı büyüme modeln ABD çn Ar-Ge harcamalarının GSYĐH çndek paylarını kullanarak test etmşler ve bu paylar çn yüksek br eğlm olmadığı sonucuna ulaşmışlardır. Onların ulaştıkları sonuçlar ABD de Ar-GE harcamalarının çsel büyüme modeln nkar etmekten zyade onayladığı şeklndedr. Coe, Helpman ve Hoffmaster (1995: 1-45) çok ülke modeln kullanarak, gelşmş ülkelerden gelşmekte olan ülkelere Ar- Ge yayılmasının (spllover) TFV üzerne etklern ncelemşlerdr dönemn kapsayan 77 gelşmekte olan ülkenn yer aldığı bu çalışmada gelşmş ülkelerden gelşmekte olan ülkelere doğru öneml br yayılma etksnn olduğu tespt edlmştr. Bu yayılma gelşmekte olan ülkelerde TFV üzernde poztf ve anlamlı br etkye sahptr. Bütün bunlara ek olarak çok sayıda frma ve sektör bazlı amprk çalışmalar yapılmış büyük çoğunluğunda Ar-Ge faalyetler le vermllk ve GSYĐH arasında poztf br lşknn olduğu saptanmıştır. Đktsat yazınında çsel büyüme teorler, sadece teork olarak değl aynı zamanda amprk çalışmaların da yapılmasına uygun sağlam br çerçeve sunmaktadır. Brçok çalışmada olduğu gb çsel büyüme teorler le daha fazla ver anlamlı ve kullanılablr olmakta ve bu yolla ekonomk büyüme ve teknolojk değşmenn doğası üzerne daha fazla sayıda soruya cevap vermek mümkün olmaktadır. METODOLOJĐ Çalışmanın uygulama kısmında bu alandak son gelşmelere paralel br şeklde değşkenler arasındak lşklern saptanmasında panel ver analz yöntem kullanılacaktır. Bu nedenle, aşağıda panel ver teknğ le lgl teork blgler verldkten sonra analz yapılırken dkkat edlmes gerekl noktalar üzernde durulacaktır. Panel Verler Ekonometrs Đktsad değşkenler arasındak nedensellk lşkler ncelenrken ekonometrk ve statstksel olarak üç farklı ver çeşd le çalışılmaktadır. Bunlar; zaman serler, yatay kest verler ve her ksnn karmasından oluşan panel verlerdr. Panel verler, çok sayıdak keste at zaman serler veya zaman boyutuna sahp kest verler olarak tanımlanablr (Grene 003: 61). Panel verler, bu özellkler nedenyle aynı örneklem brmne lşkn çok sayıda değşk gözlem yapılmasına olanak tanımaktadırlar. Panel verler hane halkı, tüketcler, frmalar, sektörler, bölgeler veya ülkeler şeklndek her br kest çn eşt uzunlukta zaman serlernden meydana gelmşse bu şekldek panel verlere dengel (balanced) panel verler, farklı uzunluklardak zaman serlernden meydana gelmşse dengesz (unbalanced) panel verler şeklnde tanımlanmaktadır. Panel verlern bast fonksyonel şekl aşağıdak gbdr; Y = α + β1 X β X + e t t t kt kt t (1) = 1,,..., N t = 1,,..., T (1) eştlğnde alt ndstek kestler, t se zamanı göstermektedr. Bu eştlkte bağımsız değşkenlerce gözlemlenemeyen, zamana göre değşmeyen ancak kestlere özgü özellkler kapsayan breysel etk söz konusudur ve brmlere at farklı özellkler hata term çersnde yer almaktadır. Bu tür modeller tek taraflı hata bleşen regresyon model adını almaktadır (Baltag 005: 11-1). Çoğu panel ver uygulamasında hata term şu şeklde gösterlmektedr; e = µ + v () t t () eştlğndek µ breysel etk olarak adlandırılmakta ve zaman bağlı olmamakla brlkte kestten keste farklılık göstermektedr. v se hem zamana göre ve hem de keste t göre değşeblmektedr. Dolayısıyla µ gözlenemeyen kest etksn, vt se stokastk hata termn göstermektedr. Tek taraflı hata bleşen modeller yalnızca kest etks ve stokastk hata termlernden oluşmaktadır. Gözlenemeyen zaman etksnn çerldğ modellere se çft taraflı hata

3 bleşen regresyon model denmektedr. Çft taraflı hata bleşen regresyon model şu şeklde gösterleblr; (3) e = µ + λ + v t t t Burada λ t term tüm kestler etkleyen ve yalnızca bell br zaman dlmne at br değşken olduğu ve modeldek değşkenler tarafından fade edlemedğ varsayılmaktadır. Dolayısıyla bu varsayımlar altında λ modeln gözlenemeyen zaman etksn temsl etmektedr. Tek ve çft taraflı hata bleşen modeller de hata termnn yapısındak breysel etk ve dönem etksne lşkn varsayımlara bağlı olarak k gruba ayrılmaktadır. Tek taraflı hata bleşen öngörüldüğünde breysel etknn, çft taraflı hata bleşen öngörüldüğünde hem breysel etk hem de dönem etksnn, tahmn edlmes gereken sabt etkler olarak varsayılması durumunda model Sabt Etkler (fxed effect) Model adını almaktadır. Br dğer model se Rassal Etkler (random effect) Modeldr(Baltag 005: 33-38; Atalay 007: 48). Sabt Etkler Model Sabt etkler model her br yatay kest brm çn farklı br sabt değer oluşturmaktadır. Sabt etkler modelnde β le gösterlen eğm katsayılarının değşmedğ, ancak sabt katsayıların sadece kest verler arasında veya sadece zaman verler arasında veya her k ver çnde değşme gösterdğ varsayılmaktadır. Dğer br deyşle panel ver setnde kestler arasında fark olduğunda, zamana bağlı br farklılaşma yoksa bu regresyon model tek yönlü ve keste bağlı sabt etkler model olarak adlandırılır. Farklılaşma yalnızca zamana bağlı olarak oluşuyorsa bu tür modeller tek yönlü zamana bağlı sabt etkler model olarak adlandırılır. Eğer panel verlerde hem zamana ve hem de keste göre br farklılaşma söz konusuysa bu modellere çft yönlü sabt etkler model denr. Ancak panel ver analzlernde çoğunlukla zaman etksnden çok kest etks araştırıldığından panel ver modeller genellkle tek yönlü modellerdr (Hsao 00:30). Tek yönlü ve çft yönlü sabt etkler model şu şeklde gösterleblr; Tek Yönlü Sabt Etkler Model: t modelnde, sabt etkler tahmncs her br kest çn farklı sabtler tahmn ederek sabt katsayının kest brmler çn farklı olmasına neden olurlar. Sabt etkler modelnde regresyon tahmn yapay (dummy) değşkenler kullanılarak da yapılablmektedr. Bu yöntemde her br kest değer çn d şeklnde br yapay değşken kullanıldığında eştlk şu şeklde olmaktadır; N y = α d + ( β X β X ) + e t j j 1t 1t kt kt t j= (6) Burada = j sağlandığında d j 1 e eşt olmakta eştlk sağlanamadığında sıfıra eşt olmaktadır. Modeldek yapay değşken sayısı N tanedr. Regresyon modelnde yer alan sabtler ( α,..., 1 α N ) ve eğm katsayıları ( β ) değerler sıradan en küçük kareler (OLS) yöntem le tahmn edleblmektedr. β değern çeren bu tahmnclere en küçük kareler yapay değşken tahmncler (least squares dummy varable) adı verlmektedr (Verbeek 004: 344). Yapay değşkenler kullanmak yoluyla parametre tahmn bazı zorlukları çermektedr. Bunlardan en önemls kest sayısının artmasına paralel olarak tahmnc sayısındak artışlardır. Tahmnc sayısının artması se serbestlk derecesn küçülterek regresyon parametreler tahmnn güçleştrmektedr. Bu zorluğu aşmak ve kest etksn ortadan kaldırmak üzere sabt etkler modelndek değşkenlern ortalamaları alınmaktadır. Rassal Etkler Model Rassal etkl (random effects) modeller, kestlere veya kestlere ve zamana bağlı olarak meydana gelen değşklkler modele hata termnn br bleşen olarak dahl edlmeler durumunda söz konusu olur. Rassal etkl modellern sabt etkl modellere göre üstünlüğü bu modellerde serbestlk dereces kaybının ortadan kalkmış olmasıdır. Bunun yanında rassal etkler model, modele örneklem dışındak etklern de dahl edlmesne olanak sağlamaktadırlar. Bu modeller hata termnn µ değern çermes nedenyle şu şeklde gösterleblr; Đ Tek Yönlü Rassal Etkler Model: Y = ( a + µ ) + β X β X + e t t t 1t 1t kt kt t (4) Çft Yönlü Sabt Etkler Model: Yt = αt + β1 t X1 t β kt X kt + ( µ + vt ) (7) Çft Yönlü Rassal Etkler Model: Y = ( a + µ + λ ) + β X β X + e t t t t 1t 1t kt kt t Burada t (5) e IID σ olduğu varsayımı söz (0, e ) konusudur. Dğer br deyşle hata termlernn, varyansının sıfıra eşt olmasını sağlayacak şeklde bağımsız ve özdeş dağıldığı kabul edlmektedr. Bunun yanında her br değer e t değernden bağımsızdır (Baltag:1). Sabt etkler X t Yt = αt + β1 t X1 t β kt X kt + ( µ + λt + vt ) (8) Burada hata term k bleşenl hata term olmaktadır; v IID(0, σ ) ve µ (0, σ ) varsayımları t v IID µ geçerldr. Rassal etkler modelndek k bleşenl hata termlernden lk = 1,,..., N şeklnde olan br kestn 3

4 zaman boyutunda farklılık göstermeyen µ değer le zaman boyutunda değerler brbryle lşkl olan ger kalan kısmı fade eden v değerdr. Bu modelde kest etksn fade eden t µ le ger kalan hata termlern çeren t v brbrnden bağımsızdır. Bunun yanında hata termnn bu k bleşen her br bağımsız değşkenn her hang br gözlem değernden bağımsızdır. Bu nedenle rassal etkler modeln fade eden (7) ve (8) nolu eştlkler çersnde gösterlen hata term bleşenler ( µ ve v t ) tahmnnde sıradan enküçük kareler tahmncler tutarlı ve sapmasızdır. KULLANILAN VERĐ SETĐ Bu alt başlık altında, OECD ülkelernde teknolojk gelşme le dış tcaret arasındak lşkler ncelenmektedr. Teknoloj, blg brkm ve teknolojk düzey doğası gereğ soyut kavramlardır. Soyut br kavram olması dolayısıyla doğrudan ölçmek, brmlere ndrgeyerek karşılaştırma yapmak ancak teknolojy temsl eden, ölçüleblr başka verler olması durumunda ktsad modellerde kullanılablr. Bu amaçla brçok yen büyüme teors teknoloj ve blg brkmn temsl etmek üzere Ar-Ge harcamaları, Ar-Ge faalyetlernde sthdam edlen mühends ve blm nsanı sayıları, patenler sayıları gb verler kullanmaktadırlar. Bzde çalışmamızda OECD ülkeler açısından Ar-Ge harcamalarının genel hracat, blg ve letşm teknolojler hracatı ve ler teknoloj hracatı üzerndek etksn ncelerken bu verler kullandık. Brçok ülke çn bu statstklern toplanması ancak 1980 l yılların sonlarından tbaren söz konusu olmuş ve gene brçok ülkede bu verler kesntsz br şeklde tutulmamıştır. Dolayısıyla arasında tüm OECD ülkeler çn kesntsz br şeklde sözü edlen statstklern tamamına ulaşmak mümkün olmamaktadır. Gerek Türkye ve gerekse orta gelr grubundak dğer OECD ülkelernn brçoğunda bu sorun söz konusudur. Bu zorluğu aşmak üzere verler arasında zaman aralığı ve ülke sayısını maksmum kılacak br seçm yapmak zorunlu olmaktadır. Bu seçm yaparken göz önünde bulundurulan en öneml etken mümkün olan en yüksek gözlem sayısıyla analzlern yapılması olmuştur. Araştırmada kullanılan verler OECD nn değşk yayınları ve OECD elektronk ver tabanından derlenmştr *. Çalışmada kullanılan verler ve bunların tanımları şu şekldedr; GERD: Ar-Ge harcamalarının GSYĐH ya oranı (%) EXGOODS: Mal hracatı (mlyar ABD doları) EXICT: Blg ve letşm teknolojler hracatı (mlyon ABD doları) HTECHEX: Yüksek teknoloj hracatı (mlyon ABD doları). * Araştırmanın genel olarak kapsadığı dönem yılları arasıdır. 30 OECD ülkesne at verler şu kaynaklardan derlenmştr: OECD Factbook 008Economc, Envromental and Socal Statstcs, OECD 008; OECD Scence, Technology, and R&D Statstcs Onlne Database; Scence and Technology Statstcal Compendum 004; Yüksek teknoloj hracatı verler Dünya Bankasının Worl Development Indcators onlne ver tabanından alınmıştır. 4 EKONOMETRĐK ANALĐZ SONUÇLARI Bu alt başlık altında OECD ülkeler açısından Ar-Ge faalyetlernn dış tcaret üzerndek etkler panel ver yöntem kullanılarak test edlecektr. Çeştl Ar-Ge modellernde toplumun blg stoku ve teknolojk düzeyn temsl etmek üzere çok farklı değşkenler kullanılmaktadır. Ar-Ge Harcamaları ve Đhracat Đlşks Đktsat yazınında hracat ve büyüme lşks, Merkantlst dönemden ber üzernde çok fazla nceleme yapılan br konudur. Gelşmekte olan ülkeler Dünya konjonktürünün de etksyle zaman zaman thal kamec kalkınma stratejler zlerken, 1980 lern başlarından tbaren hracata yönelk kalkınma stratejler zlemeye başlamışlardır. Özellkle Asya Kaplanları olarak adlandırılan uzak doğu ülkelernn hracat ve büyüme performansları gelşmekte olan ülkelere sürekl örnek olarak gösterlmektedr. Đhracata dönük kalkınma stratejsnn gelşmekte olan ülkelerde kaynakların daha etkn dağılımını sağlayarak büyüme üzernde olumlu etkler yaptığı brçok araştırmada ortaya konulmuştur. Ancak her şeyden önce hracata dönük büyüme stratejs zleyeblmek çn alt yapı yatırımlarının yapılmış olması ve beşer sermaye brkmnn yeterl düzeyde olması gerektğ açıktır. Küreselleşme ve rekabetn yoğun olarak yaşandığı günümüz dünyasında ülkeler, ancak kaltes yüksek ürünler uygun br fyatla üreteblmeler halnde pazarda yer edneblmekte ve hracat yapablmektedrler. Genel yönelm olarak, esk üretm merkezlernn hzmet merkezlerne dönüştüğünü ve Uzakdoğu nun se üretm merkezne dönüştüğünü söylemek mümkündür. Đhracat ve büyüme lşksnn k yönlü olduğuna dar genel br kabul vardır. Yan br taraftan hracat ekonomk büyümey teşvk ederken öte yandan ekonomnn büyümes ülkelern hracat kapastelern olumlu etklemektedr. Ülkelern dışa açıklık oranlarındak artışlar kaynakların dağılımını etknleştrrken, aynı zamanda dış dünyayla yoğun lşklerden dolayı teknolojk sevyelern ve blg brkmn de arttırmaktadır. Gelşmekte olan ülkelern sürdürüleblr br ekonomk büyüme oranını yakalayablmeler çn yen üretm teknkler ve yen teknolojler bünyelerne hızlı br şeklde adapte etmeler gerekmektedr. Bu da ancak dış tcaret ve yabancı yatırımlar yoluyla olablmektedr. Gelşmekte olan ülkeler, yen sermaye ve ara mallarını bünyelerne katmakla üretm kapastelernde ve dolayısıyla hracat kapastelernde artışları sağlayablmektedrler. Öte yandan hem gelşmekte olan ülkeler ve özellkle de gelşmş ülkeler Ar-Ge faalyetler sonucunda yenlk yarattıklarında bu yenlkler yalnızca ç pazara sunmak çn üretmemekte hraç da etmektedrler. Đhracat yoluyla ç pazardan daha genş br pazara htap edlmes, Ar-Ge yatırımlarının brm malyetlern azaltmakta ve bu faalyetler açısından teşvk edc br ntelk taşımaktadır. Aynı zamanda bu yenlkler, en azından bell süreler çn, onu yaratan frmalara tekel gücü kazandırdığından yüksek teknolojye dayalı brçok üründe Dünya ölçeğnde az sayıda frma üretm yapmaktadır. Bu alt başlıkta Ar-Ge harcamalarının genel olarak mal hracatı, blg ve letşm teknolojler hracatı ve ler teknoloj hracatı üzerne etkler panel ver teknkler kullanılarak OECD ülkeler açısından analz edlecektr. Bu çerçevede aşağıdak panel regresyon eştlkler tahmn edlmektedr;

5 Model 1: EXGOODS = α + β GERD + e (9) t t t t EXICT = α + β GERD + e Model : t t t t (10) Model 3: HTECHEX = α + β GERD + e (11) t t t t Modellerde kullanılan verler 30 OECD ülkes çn OECD blm ve teknoloj ver tabanından elde edlmştr. Yukarıda da anlatıldığı üzere ülke ve zaman aralığı seçmnde, gözlem sayısını maksmze edecek br seçme gdlmştr. Özellkle ler teknoloj hracatı verler tüm OECD ülkeler açısından nceledğmz dönemn tamamını kapsamadığından böyle br seçme gtmek zorunlu olmaktadır. Model 1, ve 3 çn yapılan Hausman model belrleme test sabt etkler modelnn kullanılması gerektğne şaret ettğnden bu başlık altında yalnızca sabt etkler model tahmn sonuçlarına yer verlmektedr. Model 1 Analz Sonuçları Ar-Ge faalyetler sonucunda üretlen br tasarım ve bunun üretm süreçlernde kullanılması üretm malyetlern azaltarak o ülkedek hracatçı frmalara dünya pazarlarında rekabet avantajı sağlamaktadır. Ar-Ge faalyetlernn yüksek malyetl olması ve bunun sonucunda elde edlecek getrlern zamana yayılması nedenyle frmalar daha genş br pazara htap edeblecek ürün ve tasarımlar üzernde araştırma gelştrme faalyetlern yoğunlaştırmaktadırlar. Br ülkedek Ar-Ge faalyetlernn düzeynn aynı zamanda o ülkenn hracat kapastes üzernde de etkl olacağı beklenmektedr. Bu başlık altında Ar-Ge harcamalarının mal hracatı üzerne etks, panel ver analz teknkler le 19 OECD ülkes çn tarhler arasındak verler kullanılarak ncelenmektedr *. Regresyon eştlğmz aşağıdadır. EXGOODS = α + β GERD + e t t t t * Avusturya, Belçka, Kanada, Çek Cumhuryet, Fnlandya, Fransa, Almanya, Macarstan, Đrlanda, Đtalya, Japonya, Mekska, Hollanda, Polonya, Portekz, Đspanya, Türkye, Đngltere ve ABD. 5

6 Tablo 1: Model 1 Analz Sonuçları Bağımlı Değşken: EXGOODS Metot: Panel EKK Peryot: (13) Kest Sayısı: 19 Toplam panel (balanced) Gözlem Sayısı: 47 Değşken Katsayı Std. Hata t-değer p-değer. C GERD R F-Değer Prob(F-Đstatstk) Tablo 1 de Ar-Ge harcamalarının toplam mal hracatı üzerne etklernn tahmn edldğ regresyon sonuçlarının özet verlmştr dönem ve 19 OECD ülkesn kapsayan, Ar-Ge yatırımlarının toplam mal hracatıyla lşklendrldğ sabt etkler modelnn sonuçlarına göre açıklayıcı değşken olan Ar-Ge harcamalarının şaret poztf ve % 1 anlam düzeynde anlamlıdır. Gene bu sonuçlar ktsad beklentlere uygun düşmektedr. Dğer br deyşle Ar- Ge yatırımları, br ülkenn teknolojk sevyesn artırarak o ülkeye, uluslararası alanda rekabet gücü kazandırmaktadır. Br ekonomde kaynakların mümkün olduğunca çok araştırma sektörüne tahss edlmes Ar-Ge faalyetler sonucunda yen tasarımların üretlmesne ve bunların hraç edlmesne katkı sağlayacaktır. Grossman-Helpman modelnde tcaret aynı zamanda faktör vermllğ üzernde de olumlu etk yaptığından br sonrak aşamada Ar-Ge yatırımlarının kaynak tasarrufu sağlayan br sonucu da olmaktadır. Bunun yanında dış tcaret, ülkeler arası blg yayılması mekanzmasının da temeln oluşturmaktadır. Bu çalışmada Ar-Ge yatırımlarının hracatı teşvk edc sonuçlar doğurduğu yönünde bulgular elde edlmes yanında genel olarak dış tcaret özellkle de thalatın br ülkenn blg stokuna katkı sağladığını söyleyen modeller vardır. Araştırma konumuz, Ar-Ge faalyetlernn hracat üzerne etkler olduğundan, konunun bu yönü hakkında br nceleme yapılmamıştır. Modeln açıklama gücünü gösteren R değer yüzde 91 dr. Bu R değer bağımlı değşken olan mal hracatının yüzde 91 nn, bağımsız değşken Ar-Ge harcamaları tarafından açıklandığı anlamına gelmektedr. F-statstğ olasılık değer, tüm değşkenlern topluca statstksel olarak yüzde 1 düzeynde anlamlı olduğunu göstermektedr. Sabt etkler regresyon sonucunu kest etkler açısından değerlendrecek olursak, ABD, Almanya, Japonya ve Đtalya nın en yüksek poztf kest etks katsayısına sahp olduğunu görmekteyz. Kest etks katsayıları ABD çn (384,653), Almanya çn (35,968), Japonya çn (108,9304) ve Đtalya çn (104,959) olarak hesaplanmıştır. Bu katsayılardan da anlaşılacağı üzere ABD den sonra ün yüksek katsayı değer Almanya çn söz konusudur. Blndğ üzere Almanya dünyada en yüksek hracat gerçekleştren ülkedr. Dolayısıyla sabt etkler analz beklentlermze uygun olarak Ar-Ge yatırımı le genel mal hracatı arasında poztf ve anlamlı br lşk olduğunu ortaya koymaktadır. Model Analz Sonuçları Ar-Ge yatırımları genellkle ler teknoloj alanında yoğunlaşmaktadır. Küreselleşmeyle brlkte baş döndürücü hızda artan blg ve letşm teknolojlerndek lerleme günümüz ekonomlernn en öneml karakterstğ halne gelmştr. Fnans pyasalarının, letşm ve haberleşme endüstrlernn artan ağırlığı Ar-Ge sektörünün bu alanlarda yenlk üretmelern teşvk etmektedr. Özellkle blgsayar ve haberleşme teknolojler brkaç yılda br gerek hız ve gerekse kapaste olarak kendsn kye katlayarak büyümektedr. Tamamı ler teknoloj ürünler olan bu sektörde yenlk ve buluşların yapılablmes bu endüstrde çalışan frmaların Ar- Ge kapasteleryle doğrudan lşkldr. Bu gün artık telefon, blgsayar ve nternet kullanımı 10 yıl öncesnn yüzlerce katına çıkmıştır. Đletşm ve haberleşme alanında çok uluslu frmalar yen ürün üretlmes ve mevcut ürünlernn ntelklernn yükseltlmes amacıyla mlyarlarca dolarlık yatırım yapmaktadırlar. Model, 19 OECD ülkes çn verlern kullanarak blg ve letşm teknolojler hracatı le Ar-Ge harcamaları arasındak lşky ncelemektedr *. EXICT = α + β GERD + e t t t t * Avusturya, Kanada, Çek Cumhuryet, Fnlandya, Fransa, Almanya, Macarstan, Đrlanda, Đtalya, Japonya, Kore, Mekska, Hollanda, Polonya, Portekz, Đspanya, Türkye, Đngltere ve ABD.

7 Tablo : Model Analz Sonuçları Bağımlı Değşken: EXICT Metot: Panel EKK Peryot: (10) Kest Sayısı: 19 Toplam panel (balanced) Gözlem Sayısı: 190 Değşken Katsayı Std. Hata t-değer p-değer C GERD R F-Değer Prob(F-statstk) Tablo de Ar-Ge harcamalarının blg ve letşm teknolojler hracatı üzerne etklernn tahmn edldğ regresyon sonuçlarının özet verlmştr dönem ve 19 OECD ülkesn kapsayan, Ar-Ge yatırımlarının blg ve letşm teknolojler hracatıyla lşklendrldğ sabt etkler modelnn sonuçlarına göre açıklayıcı değşken olan Ar-Ge harcamalarının şaret poztf ve % 1 anlam düzeynde anlamlıdır. Yukarıda da anlatıldığı üzere br ülkenn yüksek blg ve letşm teknoloj hracatı yapablmes o ülke çersnde bu sektörde faalyet gösteren frmaların Ar-Ge yatırımlarıyla doğrudan lşkldr. Dolayısıyla sabt etkler model sonucunda açıklayıcı değşkenmz Ar-Ge yatırımlarının şaretnn poztf çıkması ktsad beklentlerle uyumludur. Yukarıdak tabloya baktığımızda açıklayıcı değşkenmz Ar- Ge yatırımlarının blg ve letşm teknolojler hracatını açıklama gücü R yüzde 96 dır. F-statstğ değerne bakacak olursak, bütün değşkenlern statstksel olarak yüzde 1 düzeynde anlamlı olduğu görülmektedr. yüksek oluşu, bu malyetlern karşılanmasına yetmekte, bu nedenle gerek çok uluslu büyük şrketler gerekse kamu ve ünversteler ler teknoloj alanında Ar-Ge yatırımına gtmektedrler. Hükümetlern ler teknoloj alanında yatırım yapan frmalara çeştl şekllerde teşvkler sağlamaları ve sübvansyonlarla desteklemeler frmaları bu alanda yatırım yapmaya yöneltmektedr. Model 3 çerçevesnde 19 OECD ülkesnn yılları arasındak ler teknoloj hracatıyla Ar-Ge harcamaları arasındak lşk aşağıdak regresyon eştlğ le tahmn edlmeye çalışılmaktadır *. HTECHEX = α + β GERD + e t t t t Kest etkler çn se gene dğer modellere benzer şeklde ABD ve Japonya nın en yüksek değerler aldığını görmekteyz. ABD ve Japonya nın blg ve letşm teknolojler hracatında lder ülkeler olduğunu söyleyeblrz. Burada lg çekc br şeklde üçüncülüğü Mekska almaktadır. Almaya ve Đngltere se dördüncü ve beşnc ülkelerdr. Mekska nın durumu büyük olasılıkla ABD kökenl frmaların bu ülkedek yatırımlarına ve NAFTA çerçevesnde ABD ve Kanada le serbest tcaretne bağlanablr. Bu ülkeler çn hesaplanan sabt etkler katsayıları şu şeklde olmaktadır; ABD (94995,13), Japonya (4483,45), Mekska (5761,06), Almanya (1433,39) ve Đngltere (13473,07) dr. Model 3 Analz Sonuçları Ar-Ge yatırımlarının en yoğun olarak yapıldığı sektörlerden br tanes de ler teknoloj sektörüdür. Đler teknoloj sektörler olarak savunma ve uzay teknolojler sektörü, laç sektörü, yarı letkenler ve ler metal alaşımları sektörü örnek verleblr. Đler teknoloj alanında yenlkler, dğer sektörlere göre çok daha yüksek ntelkl ş gücü sthdamını gerektrmektedr. Đş gücünün ntelğ arttıkça buna paralel olarak şgücü malyetlernde de artış meydana gelmektedr. Ancak bu alana yapılan Ar-Ge yatırımları sonucunda yaratılan yüksek teknolojk yenlklern katma değernn * Avusturya, Kanada, Çek Cumhuryet, Fnlandya, Fransa, Almanya, Macarstan, Đrlanda, Đtalya, Japonya, Kore, Mekska, Hollanda, Polonya, Portekz, Đspanya, Türkye, Đngltere ve ABD.

8 Tablo 3: Model 3 Analz Sonuçları Bağımlı Değşken: HTECHEX Metot: Panel EKK Peryot: (13) Kest Sayısı: 19 Toplam panel (balanced) Gözlem Sayısı: 47 Değşken Katsayı Std. Hata t-değer p-değer C GERD R F-Değer Prob(F-statstk) (11) nolu regresyon eştlğnn sabt etkler yöntemyle tahmn sonuçları Tablo 3 de özetlenmştr. Ar-Ge harcamalarının ler teknoloj hracatı üzerne etklernn tahmn edldğ regresyon sonucunda yılları arasında Ar-Ge yatırımlarının ler teknoloj hracatı üzernde pozf br etk yaptığı sonucuna ulaşılmıştır. Açıklayıcı değşkenmz olan Ar-Ge yatırımlarının şaret poztf ve % 1 anlam düzeynde anlamlıdır. Öngörümüzü destekleyen bu sonuca göre ülkelern Ar-Ge yatırımlarını yapmaları onların ler teknoloj hracatı kapastelern olumlu yönde etklemektedr. Đçsel büyüme teorler, özellkle Ar-Ge tabanlı çsel büyüme teorlernn önermesn ekonometrk uygulama sonuçlarımız doğrulamaktadır. Bağımlı değşken olan ler teknoloj hracatının Ar-Ge yatırımları tarafından açıklama gücünü gösteren R değer yüzde 9 gb yüksek br değer almaktadır. Dğer br deyşle ler teknoloj hracatının yüzde 9 s Ar-Ge yatırımları tarafından açıklanablmektedr. F- statstğ olasılık değer % 1 anlamlılık düzeynde anlamlı, yan modele katılan değşkenlern topluca anlamlılığı yüzde 1 düzeynde anlamlı olduğu görülmektedr. Kest etkler açısından regresyon sonuçları se daha öncek modellere benzer br eğlm göstermektedr. OECD ülkeler arasında G7 ülkelernn kest etkler katsayısı yüksek ve poztf değerler almaktadır. En yüksek değer ,6 le ABD dr. ABD y 41508,5 le Japonya, 9871,3 le Almanya ve 1590,16 le Đngltere zlemektedr. Sonuç 1980 lern ortalarına kadar Solow modelnn test edlmes sonucunda elde edlen bulgular, modeln ülkeler arasındak gelşme farklarının zaman çersnde kapanacağı öngörüsünü desteklememştr. Yoksul ülkelern zengn ülkelere yakınsamadığının görülmes üzerne Neo-Klask modeln temel varsayımı olan teknolojnn dışsal ve ülkeler arasında sabt olduğu varsayımına lşkn şüpheler yoğunlaşmaya başlamıştır. Bunun sonucunda Neo-Klask yaklaşımın benmsedğ sermayenn azalan getrs, teknolojnn dışsal ve ülkeler arasında sabt olduğu varsayımlarını elmne eden çeştl büyüme modeller ortaya atılmıştır. Đçsel büyüme teorlernn öncü çalışmaları olarak genel kabul gören Romer (1986) ve Lucas (1988) modeller teknolojnn çsel olduğu varsayımından hareketle, ülkeler arası gelşme farklılıklarının nedenler hakkında Neo-Klask büyüme modelyle karşılaştırıldığında daha tatmn edc br açıklama getrmşlerdr. Romer (1990), Grossman-Helpman (1991) ve Aghon-Howtt (199, 1998) tarafından gelştrlen Ar-Ge tabanlı modeller eksk rekabet büyüme modellerne dahl etmşlerdr. Bu modeller üç sektör çermektedr. Nha ürün sektörü, ara malı sektörü ve Ar-Ge sektörüdür. Bu modellerde Ar-Ge sektörü anahtar sektör konumundadır. Bu çalışmada OECD ülkeler açısından Ar-Ge harcamaları le genel hracat, blg-letşm teknolojler hracatı ve ler teknoloj hracatı arasındak lşkler panel ver teknkler kullanılarak analz edlmştr. Çalışmanın bulguları Ar-Ge faalyetler le hracat arasında poztf ve yüksek oranlı br lşk olduğunu göstermektedr. Gelşmekte olan ülkelerde sürdürüleblr br büyüme oranının yakalanması çn katma değer yüksek ürünler olan ler teknoloj ürünlernn üretlmes ve bunların hraç edlmes önem kazanmaktadır. Bunun yapılablmes çn de Ar-Ge sektörünün htyaç duyduğu yüksek ntelkl beşer sermayeye htyaç vardır. Gelşmekte olan ülkeler artan küresel rekabet ortamında rekabet edeblrlklern artırmak çn beşer sermaye ve Ar-Ge yatırımlarını teşvk eden poltkalar uygulayarak uzun dönem büyüme oranlarını artırablrler. Kaynakça Abramovtz, Moses. (1986). Catchng Up, Forgng Ahead, and Fallng Behnd, The Journal of Economc Hstory, Vol. 46, No., The Tasks of Economc Hstory, Jun., pp Aghon, Phlppe; Peter Howtt, A Model of Growth Through Creatve Destructon, Econometrca, Vol. 60, No., Mar., 199, pp Aghon, P., and Howtt, P., (1998). Endogenous Growth Theory, XII, MIT Press, Cambrdge, Mass. Alcouffe, Alan; Thomas Kuhn, (004). Schumpeteran Endogenous Growth Theory And Evolutonary

9 Economcs, Journal of Evolutonary Economcs, Vol.14, pp.3-36 Arrow, Kenneth J., (196). The Economc Implcatons of Learnng by Dong, The Revew of Economc Studes, Vol. 9, No. 3, Jun., pp Atalay, S.Serpl, (007). Yen Avrupa Brlğ Ülkelernde ve Türkye de Reel Yakınsama, Türkye Cumhuryet Merkez Bankası Uzmanlık Tez, Ankara Baltag, Bad. H., (005). Econometrc Analyss of Panel Data, Thrd Edton, John Wley & Sons Ltd., West Sussex, England Baumol, Wllam J. (1986). Productvty Growth, Convergence, and Welfare: What the Long-Run Data Show, The Amercan Economc Revew, Vol. 76, No. 5, Dec., pp Cheng, Leonard K.; Elas Dnopoulos, (199). Schumpeteran Growth and Internatonal Busness Cycles, The Amercan Economc Revew, Vol. 8, No., Papers and Proceedngs of the Hundred and Fourth Annual Meetng of the Amercan Economc Assocaton, May, p Coe, Davd T.; Helpman, Elhanan; Hoffmaster, Alexander W., (1995). North-South R & D Spllovers, NBER Workng Paper Seres, No.5048, March, pp.1-45 De Long, J.Bradford, (1988). Productvty Growth, Convergence, and Welfare: Comment, The Amercan Economc Revew, Vol. 78, No. 5, Dec., pp Dowrck, Steve; Norman Gemmell (1991). Industralsaton, Catchng Up and Economc Growth: A Comparatve Study Across the World's Captalst Economes, The Economc Journal, Vol. 101, No. 405, Mar., pp Grene, Wllam H., (003). Econometrc Analyss, 5th Edton, Prentce Hall, New Jersey Grossman, Gene M.; Elhanan Helpman, (1991). Innovaton and Growth n the Global Economy, MIT Press, Cambrdge, Mass. Grossman, Gene M.; Helpman, Elhanan, (1994). Endogenous Innovaton In The Theory Of Growth, The Journal of Economc Perspectves, Vol.8, No.1, Wnter, pp Hsao, Cheng, (00). Analyss of Panel Data, Cambrdge Unversty Press, Second Edton, NewYork Jones, Charles I., (1995a). Tme Seres Tests of Endogenous Growth Models, The Quarterly Journal of Economcs, Vol. 110, No., May, pp Jones, I. Charles, (1995b). R&D Based Models Of Economc Growth, The Journal of Poltcal Economy, Vol.103, No.4, Aug., pp Lucas, Robert E. (1988). On The Mechancs of Economc Development, Journal of Monetary Economcs, Vol., pp.3-4 OECD Factbook 006- Economc, Envromental and Socal Statstcs, OECD 006 OECD Factbook 007- Economc, Envromental and Socal Statstcs, OECD 007 OECD Factbook 008- Economc, Envromental and Socal Statstcs, OECD 008 OECD Scence and Technology Statstcal Compendum 004 Romer, Paul M. (1986). Increasng Returns And Long-Run Growth, The Journal of Poltcal Economy, Vol.94, No.5, Oct., pp Romer, Paul M., (1987). Growth Based On Increasng Returns Due To Specalzaton, The Amercan Economc Revew, Vol. 77, No., Papers and Proceedng of the Nnety-nnth Annual Meetng of the Amercan Economc Assocaton May, pp Romer, Paul M., (1990). Endogenous Technologcal Change, The Journal Of Poltcal Economy, Vol.98, No.5, Part, The Problem Of Development: A Conference Of The Insttute For Free Enterprse System, Oct., pp. S71-S10 Romer, Paul M., (1994). The Orgn of Endogenous Growth, The Journal of Economc Perspectves, Vol.8, No.1, Wnter, pp. 3-3 Schumpeter, J.A. (1970). Captalzm, Socalsm and Democracy, Unwn Unversty Books, London Solow, Robert M. (1956). A Contrbuton to the Theory of Economc Growth, The Quarterly Journal of Economcs, Vol.70, No.1, Feb., pp Verbeek, Marno, (004). A Gude to Modern Econometrcs,.ed., John Wlley & Sons Ltd 9