TÜRKİYE DE AR-GE VE EKONOMİK BÜYÜME * R & D AND ECONOMIC GROWTH IN TURKEY

AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt:14, Yıl:14, Sayı:1, 14:355-376 TÜRKİYE DE AR-GE VE EKONOMİK BÜYÜME * Sami TABAN ** Mehmet ŞENGÜR *** R & D AND ECONOMIC GROWTH IN TURKEY Öz İçsel büyüme modellerinde Ar-Ge sektörü dışsallık yaratarak artan getiri yoluyla ekonomik büyümeye pozitif katkı sağlamaktadır. Bu çalışma, Ar-Ge model öngörülerinin Türkiye bağlamında geçerli olup olmadığını 1990-2012 yıllık verilerini kullanarak test etmeyi amaçlamaktadır. Bu çerçevede ekonometrik yöntem olarak Johansen eşbütünleşme ve vektör hata düzeltme modeli kullanılmıştır. 1990-2012 yıllık verilerinin kullanıldığı çalışmanın ampirik sonuçları, uzun dönemde Ar-Ge harcamaları ile Ar-Ge de tam zamanlı eşdeğer çalışan sayılarının ekonomik büyümeyi pozitif olarak etkilediğini göstermiştir. Kısa dönemde ise Ar-Ge de TZE çalışan sayıları ekonomik büyümede anlamlı pozitif bir etkiye sahip iken, Ar-Ge harcamalarının böyle bir etkiye sahip olmadığı görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Ar-Ge sektörü, ekonomik büyüme, teknolojik yenilikler. Abstract R&D sector contributes to the economic growth by creating externality via increasing returns in endogenous growth models. This study aims to test if the predictions of the R&D models are valid for Turkey by using the annual data for the period 1990-2012. The research uses the Johansen co-integration and the vector error correction model. The research findings indicate that R&D expenditures and equivalent numbers of full-time R&D employees affect the economic growth in the long-run. Moreover, in contrast to R&D expenditures, * Bu çalışma, 5-8 Haziran 2013 tarihleri arasında Prizren/KOSOVA da yapılan Doğunun Batısı Batının Doğusu Uluslararası Balkanlar Konferansında bildiri olarak sunulmuştur. ** Prof. Dr., Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İktisat Bölümü, e-posta: staban@ogu.edu.tr *** Arş. Gör., Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İktisat Bölümü, e-posta: msengurr@gmail.com 355

AIBU Journal of Social Sciences, Vol:14, Year:14, Issue:1, 14:355-376 equivalent numbers of full-time R&D employees has a significant impact on economic growth in the short run. Keyword: R&D sector, economic growth, technological innovations. 1. GİRİŞ Sanayileşmiş ülkelerdeki teknolojik gelişmeler, uzun vadeli ekonomik büyümenin en önemli belirleyicilerinden biridir. Teknolojik gelişmeler, firmalar tarafından yapılan Ar-Ge faaliyetleri sonucunda ortaya çıkmaktadır. Teknolojik yenilikler, bir firmanın rekabet gücünü artırıp pazar payının büyümesini sağladığı gibi karlılığının da artmasına katkıda bulunmaktadır. Ayrıca teknolojik yeniliklerin üretimde etkinlik sağlayarak kaynakların etkin kullanımını sağladığı da bir diğer gerçektir. Makro açıdan bakıldığında ise, teknolojik gelişmeler ekonomik büyümeyi hızlandırarak yaşam kalitesinin artmasında önemli bir faktör konumundadır. İktisatçılar, teknolojik gelişmeyi sanayi devrimiyle birlikte yeni buluşların hız kazanması üzerine incelemeye almışlar ve ekonomik büyüme üzerine etkilerine dikkat çekmişlerdir. İktisat kuramında teknolojik gelişmenin içselleştirilmesine yönelik çabaların çıkış noktası Schumpeter (1942) olmuştur. Romer (1986) Arrow un yaparak öğrenme fikrini geliştirerek Ar-Ge ye dayalı büyüme modellerinin temelini atmıştır. Bu modellerde teknolojik gelişme, Neoklasik modelde olduğu gibi yatırım ve sermaye birikiminden tamamen bağımsız değil, yeni yaratıcı fikirlerin ortaya çıkardığı sosyal kazançların bir kısmını kâr biçiminde elde etmeye çalışan bireylerin, yeni bilgiler arama çabalarının bir sonucu olarak ele alınmıştır (Kaya, 2006:297). Daha sonraki yıllarda Ar-Ge faaliyetlerinin ekonomik büyüme üzerindeki etkilerine yönelik teorik araştırmalar Grossman ve Helpman (1989,1990) ve Aghion ve Howitt (1992) in geliştirdikleri modellerle devam ettirilmiştir. Modellerde Ar-Ge sektörü dışsallık yaratarak artan getiri yoluyla ekonomik büyümeye pozitif katkı sağlamaktadır. Ekonomik büyüme bu sektöre aktarılan bilim adamı, mühendis, teknik uzman vb. eleman sayısına bağlı olarak da artmaktadır. Ar-Ge sektörünün ekonomik büyümeyi olumlu etkilediği teorik olduğu kadar ampirik olarak da ortaya konulmuştur. Bu çalışmalara Park (1995), Zachariadis (2004). Lichtenberg (1993), Ülkü (2004) ve Freire-Serén (1999) çalışmaları örnek gösterilebilir. 356

AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt:14, Yıl:14, Sayı:1, 14:355-376 Bu çalışma, Türkiye de Ar-Ge harcamaları ve Ar-Ge de tam zamanlı eşdeğer (TZE) çalışan sayıları bakımından Ar-Ge faaliyetlerinin ekonomik büyümeye etkisini ampirik olarak ortaya koymayı amaçlamaktadır. Ar-Ge faaliyetlerinin ekonomik büyümeye olan olası etkilerinin incelenmesinde Ar-Ge modelleri, teorik çerçeve olarak kabul edilmektedir. Bu amaçla, Ar-Ge nin ekonomik büyümeyi etkileme dinamikleri tartışılmakta ve bu tartışmaların Türkiye ekonomisi için geçerliliği ekonometrik olarak test edilmektedir. 2. AR-GE- EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİ: TEORİK YAKLAŞIM Büyüme literatürüne 1950 li yılların sonundan 1980 li yıllara kadar olan dönemde Solow (1956) modeli hakim olurken, ekonomik büyümeyi belirleyen temel faktörün dışsal olarak belirlenen teknolojik gelişmeler olduğu vurgulanmıştır. 1980 lerin sonu ve 1990 larda ise dünya ekonomisindeki gelişmelere ve artan rekabete bağlı olarak teknolojik yenilikler konusuna ilgi giderek artmıştır. Bu çerçevede büyümenin itici gücü olarak Ar-Ge faaliyetlerinin önemini vurgulayan Ar-Ge ye dayalı içsel büyüme modeli ilk kez Romer (1990) tarafından ortaya atılmıştır. Daha sonra bu yaklaşım Grossman ve Helpman (1989,1990) ve Aghion ve Howitt (1992) ortaya koydukları modellerle 1 geliştirilmiştir. 2.1. Romer Modeli Solow (1956) modelinde dışsal olan teknolojik gelişme ve yenilikler, Romer (1990) modelinde içselleştirilmektedir. Romer, fiyatları veri alan Neoklasik büyüme modelin tersine monopolcü rekabet ortamını varsayar. Monopolcü rekabet ortamında, Ar-Ge maliyetlerine katlanarak yeni bir bilgi ve ürün geliştiren firmalar, bu bilginin sabit maliyetini, bu sabit maliyetlerin üzerindeki fiyatlardan satarak karşılarlar (Şiriner ve Doğru, 2008:107). Kârlarını maksimize etmek isteyen firmalar Ar-Ge yatırımı yaparak, elde ettikleri bilgileri patent ve mülkiyet hakları gibi kurumlarla monopolleşme yoluna gitmektedirler. Bunun sonucunda sektörün belirlediğinin üzerinde kar elde eden firmaların üretimlerini artırmaları ekonomik büyümeyi teşvik eden unsur olmaktadır. 1 Bu modeller konusunda ayrıntılı bilgi için bkz. (Taban, 2010). 357

AIBU Journal of Social Sciences, Vol:14, Year:14, Issue:1, 14:355-376 Romer a göre, Ar-Ge faaliyetlerinde sağlanan ilerlemeler ile yeni ürünler yada süreçler ortaya çıkaracak bu da sektördeki diğer firmalar tarafından kullanılarak yayılma etkisini ortaya çıkaracaktır. Böylece ekonomik büyüme gerçekleşecektir. Bilgi üretimindeki artışın yayılma etkisi yoluyla tüm ekonomiye sağlayacağı katkı, firma özelinde kazanımlardan çok daha fazla olacaktır. Bu yaklaşımda bilgi, rekabet edilemeyen ve tüketimden dışlanamayan bir kamu malı niteliğindedir. Romer e göre, yeni tasarım sahiplerinin tasarım üzerindeki haklarının korunmuş olması nedeniyle bilgi, tam anlamıyla kamu malı haline gelmemekte ve bu yolla buluş yapmak özendirilmektedir (Ercan, 2000:131-132). Romer a göre, üç sektörlü 2 bir yapıda kurulan Ar-Ge sektörü, üretim sürecine girdi olan yeni fikir ve geliştirilmiş tasarımları, nihai ürün üretiminde kullanılan makineler yoluyla sağlar. Bu çerçevede bilgi üretim sürecine iki kanaldan katkıda bulunur. Yeni tasarım, yeni ve daha modern bir ara girdinin (makinenin) üretilmesini mümkün kılar. Ayrıca yeni tasarım, ekonomideki toplam bilgi stokunu artıracağından Ar-Ge sektöründeki beşeri sermayenin verimini artırır. Bilginin üretim sürecine olan bu katkıları, nihai ürün üretiminde kullanılan makinelerin verimliliğini artırır ve böylece ekonomik büyüme gerçekleşir. Burada önemli nokta, yeni fikir üreten kişinin kullanıma ilişkin hakları dolayısıyla, bilginin başkaları tarafından ara girdi üretiminde değil yalnızca araştırmaya dönük olarak kullanılabilmesidir. Bilginin kamuya kısmen açık olması, kâr amacı güden, rasyonel ekonomik birimleri ve kişileri buluş yapmaya teşvik ederek, kâr benzeri getirinden azami ölçüde yararlanmaya yöneltecektir. Böylece bilgi üretimi artan bir hızla sürecek ve içselleşmiş teknolojik gelişme devam edecektir. Ayrıca Romer, dış ticaretin serbestleştirilmesi ve özellikle beşeri sermaye açısından zengin ülkelerle ekonomik bütünleşmenin sağlanması durumunda büyüme sürecinin olumlu yönde etkileneceğini belirtmektedir (Ercan, 2000:132). 2 Bu sektörler; Ar-Ge sektörü, ara mallar sektörü ve nihai mallar sektöründen oluşmaktadır. Ara mallar sektörü, Ar-Ge sektöründen aldığı tasarımları kullanarak, nihai mallar sektörünün girdisi olan dayanıklı mallar (üretim araçlarısermaye malları) üretirken, nihai mallar sektörü ise, ara malları sektöründen aldığı sermaye mallarını, işgücü ve beşeri sermayeyi kullanarak nihai mallar üretmektedir (Şiriner ve Doğru, 2008:114). 358

AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt:14, Yıl:14, Sayı:1, 14:355-376 2.2. Grossman ve Helpman Modeli Romer modelinde olduğu gibi, Grossman ve Helpman (1989, 1990) ın sundukları modellerde de, teknolojik yenilikler içseldir. Teknolojik yeniliğin içselliği, iktisadi birimlerin bilinçli davranışlarına bağlı olarak kâr beklentilerine dayanır ve teknolojik yenilikler sayesinde, geleneksel beklentinin aksine, uzun dönem kâr oranlarında bir düşme olmayacaktır. Dolayısıyla, içsel teknolojik yeniliklerden kaynaklanan verimlilik artışları uzun dönemde ekonomik büyümenin kaynağını oluşturur. Grossman ve Helpman in modellerinde içsel büyüme iki yolla gerçekleşmektedir. Birinci olarak Ar-Ge malların niteliğini iyileştirmekte ve bu yolla büyüme sağlanmaktadır. ikinci olarak Ar-Ge sektörünün sürekli yeni teknolojiler üretmesi sonucunda ürün çeşitliliği artmakta ve bu yolla büyüme gerçekleşmektedir. Ayrıca, dış ticaretin getirdiği imkânlardan yararlanan Ar-Ge sektörü, ülke ekonomisine karşılaştırmalı üstünlük kazandırarak büyümenin itici gücü olacaktır. Az gelişmiş ekonomiler, dış ticaretlerini serbestleştirerek teknoloji transferi yoluyla dünya bilgi stokuna erişecekler ve zaman içinde dünya ticaretindeki gelişmenin de etkisiyle, potansiyel olarak serbestleşmeden maksimum fayda elde edeceklerdir. Ancak teknoloji transferinin zengin ülkelerden yoksul ülkelere doğru otomatik olarak gerçekleşmemesi, çok uluslu şirketlerin bu konudaki rolünü, teknoloji transferine ilişkin teşvikleri nasıl değerlendirdiği ve dolayısıyla yoksul ülkelerin ne tür politikalar uygulayacağı sorularını gündeme getirmektedir. Ar-Ge sektöründe karşılaştırmalı üstünlüğe sahip ülkelerde, harcamaları tüketim mallarına kaydıran korumacı politikalar, kaynakların bilgi üreten sektörlere yönelmesini engelleyeceğinden, bu ülkelerin uzun dönem büyüme hızlarını olumsuz yönde etkileyecektir. Yani imalat sanayinde korumacılığa dayanan bir dış ticaret politikası, Ar- Ge sektörlerindeki vasıflı işgücünün imalat sanayine kaymasına neden olabileceğinden yeni buluşlar sekteye uğrayacaktır. Diğer koşullar aynı iken, dış ticaret politikasında aktif korumacılığı benimseyen ülkelerde, kaynakların Ar-Ge sektöründen imalat sanayine kayması söz konusu iken, korumacı olmayan ülkelerde ise ters yönde, yani, imalat sanayisinden Ar-Ge sektörüne doğru bir kayma olabilecektir (Ercan, 2000:133-134). 359

AIBU Journal of Social Sciences, Vol:14, Year:14, Issue:1, 14:355-376 2.3. Aghion ve Howitt Modeli Aghion ve Howitt (1992) modelinde Ar-Ge yoluyla teknolojik yeniliklerin ekonomik büyüme üzerindeki etkileri açıklanmaktadır. Bu modelin diğer içsel büyüme modellerinden farkı, ürünlerin kalitesinin dikey teknolojik yenilikler 3 tarafından gerçekleştiriliyor olmasıdır. Büyümenin kaynağını, rekabetçi Ar-Ge sektöründe gerçekleşen bu dikey teknolojik yenilikler oluşturmaktadır. Ar-Ge sonucu ortaya çıkan yenilikler sayesinde piyasaya daha iyi ürünler sürülmekte ve eski ürünlerin modası geçmektedir. Böylece eskiler yok olurken yerlerini daha iyi olan yenileri almakta ve Schumpeter manada yaratıcı yıkım süreci işlemektedir (Gürak, 2006:139). Modele göre, geniş çaplı Ar-Ge faaliyetlerinin miktarı ekonomide beklenen büyüme oranını belirlemektedir. Ayrıca model daha spesifik olarak bireysel Ar-Ge çabalarını tüm ekonomiyi etkilemede önemli olduğunu varsaymaktadır. Cari dönemin Ar-Ge faaliyetleri ile gelecek dönemin beklenen çabaları arasında negatif bir ilişki söz konusudur. Bunun iki nedeni vardır: Birincisi, cari dönemde yapılacak Ar-Ge yatırımlarının miktarının, gelecek dönemdeki monopol rant bekleyişlerine bağlı olmasıdır. Bu rantlar, ikinci ardışık dönemde üretilen yenilikler sonrasında ortadan kaybolacaktır. Çünkü gelecek dönemde Ar-Ge faaliyetlerinin yoğunluğuna ilişkin bekleyişler arttıkça, cari dönemin yenilikleri daha hızlı gözden çıkarılacak ve bunlara yapılan teknolojik geliştirme yatırımları zayıflayacak, yani rantlar düşecektir. İkincisi, Ar- Ge veya imalat sektöründe kullanılabilecek nitelikli işgücünün istihdamı ve bunun sonucu ücretlerde yaşanacak değişimlerdir. Gelecek döneme ilişkin Ar-Ge yatırımlarının yüksek olacağı beklentisi, gelecek dönem Ar- Ge de çalışacak nitelikli işgücü talebini artıracak ve dolayısıyla bu durum ücretleri yükseltirken, monopol rantlarını azaltacaktır. Sonuç olarak bu durumda girişimcilerin gelecek döneme ilişkin yapmayı planladıkları Ar- Ge yatırımlarını azaltacaktır. Birbirini izleyen iki dönem arasındaki bu fonksiyonel ilişkiler, ekonominin durağan durum denge düzeyini tanımlar. Durağan durum gelişme süreci, Ar-Ge ve imalat sektörlerindeki istihdam dengesinin bozulmaması anlamında dengeli bir gelişmedir. Milli hasılada yaşanacak 3 dikey teknolojik yenilik, rekabetçi Ar-Ge ortamında teknolojik yenilikler sayesinde mevcut ürünlerin kalitesini iyileştirme ve modası geçmiş ürünler yerine kullanıcı gereksinimlerini tatmin edecek yeni ürünleri ortaya çıkarmada etkin rol oynayan bir yenilik türü olarak tanımlanabilir. 360

AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt:14, Yıl:14, Sayı:1, 14:355-376 gelişmeler tesadüfi olarak tanımlanırken, birbirini izleyen dönemlerdeki Ar-Ge faaliyetlerine ve monopolcü rant bekleyişlerine dayalı daralma ve genişleme süreçleri ise, deterministik olarak tanımlanmaktadır. Durağan durum büyüme süreci, optimal büyümeyi engellen şartların varlığı halinde sekteye uğrayabilir. Örneğin firmaların diğer firmalardan yenilikleri çalarak taklit etmeleri optimal altı büyümeyi teşvik ederken, gelecek döneme ilişkin Ar-Ge yatırımları üzerinde ise azaltıcı etkileri olacaktır (Aghion ve Howitt, 1992:324-325). 3. AMPİRİK LİTERATÜR Literatürde Ar-Ge ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi sorgulayan birçok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmalarda Ar-Ge nin göstergesi olarak genelde Ar-Ge harcamaları kullanılmış ve Tablo 1 den görüleceği üzere, çoğu ampirik çalışmanın sonuçları Ar-Ge harcamalarının özellikle gelişmiş ülkelerin ekonomik büyümeleri üzerinde anlamlı pozitif etkilerinin olduğunu göstermiştir. 361

AIBU Journal of Social Sciences, Vol:14, Year:14, Issue:1, 14:355-376 Tablo 1: Ar-Ge- Ekonomik Büyüme İlişkisine Yönelik Ampirik Çalışmalar Yazar(lar) Dönem Yöntem Ülke(ler) Sonuç Park (1995) 1970-1987 Panel Veri Analizi 10 OECD Ülkesi Özel sektör Ar-Ge harcamaları hem yerli hem de yabancı faktör verimliliğini artırmaktadır. Zachariadis (2004) 1973-1991 Regresyon Analizi 13 OECD Ülkesi Ar-Ge nin verimlilik ve çıktı üzerinde pozitif etkilerinin olduğu görülmüştür. Lichtenberg (1993) 1964-1989 Regresyon Analizi 74 Ülke Özel sektör Ar-Ge yatırımları verimlilik artışını önemli oranda pozitif olarak etkilemektedir. Goel ve Ram (1994) 1960-1985 Regresyon Analizi 54 Ülke(18 gelişmekte olan ve 14 azgelişmiş) Goel, Payne ve Ram, (2008) Yalnızca yüksek gelire sahip olan ülkelerde Ar-Ge harcamaları ekonomik büyümeyi olumlu etkilemektedir. 1953-2000 Peseran Yöntemi ABD Federal olan Ar-Ge harcamaları ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin, federal olmayan Ar-Ge harcamaları ekonomik büyüme arasındakinden daha güçlü olduğu tespit edilmiştir. Ülkü (2004) 1981-1997 Panel Veri Analizi 30 Ülke (20 OECD Ülkesi ve 10 OECD dışı ülke) Tüm ülkelerde Ar-Ge ve inovasyon, kişi başı reel GSYİH yı pozitif yönlü etkilemektedir. Özer ve Çiftçi (2008) 1990-2005 Panel Veri Analizi OECD Ülkeleri Ar-Ge harcamaları, araştırmacı sayıları ve patent sayıları GSYİH üzerinde pozitif ve yüksek oranlı bir etkiye sahip olduğu tespit edilmiştir. Samimi ve Alerasoul (2009) 362 2000-2006 Panel Veri Analizi 30 Gelişmekte olan ülke Ar-Ge harcamalarının ekonomik büyüme üzerinde bir etkisi bulunmamaktadır.

AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt:14, Yıl:14, Sayı:1, 14:355-376 Tablo 1: Ar-Ge- Ekonomik Büyüme İlişkisine Yönelik Ampirik Çalışmalar (devamı) Yazar(lar) Dönem Yöntem Ülke(ler) Sonuç Coe ve Helpman (1995) 1971-1990 Panel Veri Analizi 22 Ülke Yerli ve yabancı Ar-Ge sermaye stokunun toplam faktör verimliliği üzerinde önemli ölçüde etkili olduğu tespit edilmiştir. Freire-Serén (1999) 1965-1990 Kesit Veri Analizi 21 OECD Ülkesi Ar-Ge harcamalarının ekonomik büyüme üzerinde güçlü pozitif etkileri bulunmaktadır. Gittleman ve Wolff (1995) 1960-1988 Regresyon Analizi Gelişmişlik seviyesine göre değişen çok Ar-Ge faaliyetlerinin sadece gelişmiş ülkelerde büyümeyi açıklayan bir değişken olduğunu tespit etmişlerdir. Gülmez ve Yardımcıoğlu (2012) Sylwester (2001) 1990-2010 Eşbütünleşme ve Panel Nedensellik Testleri Çok Değişkenli Regresyon Analizi Ağır ve Utlu (2011) 1981-2008 Eşbütünleşme ve Panel Nedensellik Testleri Akçay (2011) 1960-2007 Eşbütünleşme ve Genç ve Atasoy (2010) Nedensellik Testi 1997-2008 Panel Nedensellik Testi sayıda ülke 21 OECD Ülkesi Uzun dönemde Ar-Ge harcamaları ile ekonomik büyüme arasında karşılıklı olarak anlamlı bir ilişkinin olduğu tespit edilmiştir. 20 OECD ve G-7 Ülkesi OECD ülkelerinde Ar-Ge harcamaları ile ekonomik büyüme arasında herhangi bir ilişkiye rastlanmazken, G7 ülkelerinde Ar- Ge harcamaları ile ekonomik büyüme arasında pozitif yönlü ilişki tespit edilmiştir. 17 OECD Ülkesi Ar-Ge harcamaları kısa dönemde ekonomik büyümeye neden olmazken uzun dönemde ekonomik büyümenin nedeni olmaktadır. ABD Türkiye Dâhil 34 Ülke Toplam Ar-Ge yatırımları ile reel GSYİH arasında çift yönlü nedensellik söz konusudur. Ar-Ge harcamalarından ekonomik büyümeye doğru tek yönlü nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir. 363

AIBU Journal of Social Sciences, Vol:14, Year:14, Issue:1, 14:355-376 Tablo 1: Ar-Ge- Ekonomik Büyüme İlişkisine Yönelik Ampirik Çalışmalar (devamı) Yazar(lar) Dönem Yöntem Ülke(ler) Sonuç Altın ve Kaya, (2009) 1990-2005 Nedensellik Testi Türkiye Uzun dönemde sadece Ar-Ge harcamalarından ekonomik (VEC Modeli) büyümeye doğru nedensellik ilişkisi saptanırken kısa dönemde her Korkmaz (2010) 1990-2008 Eşbütünleşme Testi Yaylalı vd., (2010) 1990-2009 Eşbütünleşme Testi Akıncı ve Sevinç, (2013) iki yönde bir nedensellik ilişkisi tespit edilememiştir. Türkiye Ar-Ge harcamaları ve ekonomik büyüme arasında eşbütünleşmenin var olduğu ve uzun dönemde birbirlerini etkiledikleri tespit edilmiştir. Türkiye Ar-Ge yatırım harcamaları ile ekonomik büyüme arasında tek yönlü bir ilişki tespit edilmiştir. 1990-2011 Nedensellik Testi Türkiye Toplam Ar-Ge harcamalarından ekonomik büyümeye doğru tek yönlü nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir. 364

AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt:14, Yıl:14, Sayı:1, 14:355-376 4. EKONOMETRİK YÖNTEM 4.1. Model ve Veri Seti Türkiye de Ar-Ge nin ekonomik büyüme üzerindeki etkilerinin araştırılmasında aşağıdaki model kullanılmıştır. LY t 0 LAGH LTZE u (1) t t t Burada; Y t reel GSYİH yı, AGH t Ar-Ge harcamalarının GSYİH içindeki payını, LTZE t Ar-Ge de tam zaman eşdeğer (TZE) çalışan sayılarını 4 ve u t modelin hata terimini göstermektedir. 1990-2012 dönemini kapsayan veriler yıllık olup, Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) in web sitesinden (http: www.tuik.gov.tr) alınmıştır. Tüm değişkenlerin logaritmaları alınarak model tahminleri yapılmıştır. Ayrıca Türkiye de (1994 ve 2001) ve dünyada (2009) yaşanan finansal krizlerin büyüme oranları üzerinde negatif ve anlamlı etkileri görüldüğü için, modellerde 1994, 2001 ve 2009 yıllarına ilişkin üç adet kukla değişken kullanılmıştır. Serilere ilişkin grafikler aşağıda gösterilmiştir. 18.6 12 18.5 10 18.4 8 18.3 18.2 6 18.1 4 18.0 2 17.9 17.8 0 17.7-2 90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 LY LAGH LTZE Grafik 1. Modelde Kullanılan Değişkenlerin Grafiksel Gösterimi 4 Tam Zaman Eşdeğer: Bir yıl içerisinde Ar-Ge de çalışan insan gücünü Ar-Ge faaliyetlerine ayırdığı zamanı kişi/yıl olarak tanımlayan değerdir. Bir TZE bir kişi-yıl olarak düşünülebilir. Dolayısıyla zamanının %30'unu Ar-Ge çalışmaları için ve kalanını da diğer faaliyetlerde harcayan bir kişi, 0,3 TZE olarak ele alınmaktadır. Benzer olarak, tam zamanlı bir Ar-Ge çalışanı, bir Ar-Ge biriminde sadece 6 ay istihdam edildiyse, bu 0,5 TZE anlamına gelir (http://www.tubitak.gov.tr, 16.04.2013). 365

AIBU Journal of Social Sciences, Vol:14, Year:14, Issue:1, 14:355-376 4.2. Birim Kök Testi Granger ve Newbold (1974) durağan olmayan değişkenlerin tahmin edilmesini düzmece regresyon (spurious regression) olarak ifade etmektedirler. Dolayısıyla düzmece regresyon durumunun ortaya çıkmaması için önce serilerin durağan olup olmadıklarının test edilmesi ve durağan değilse durağan hale getirilmeleri gerekmektedir. Uygulamada serilerin durağanlık özelliklerinin test edilmesinde en çok kullanılan yöntemler Dickey-Fuller (DF) (1979), Genişletilmiş Dickey- Fuller (ADF) (1981), Phillips-Perron (PP) (1988) testleridir. ADF birim kök testi aşağıdaki denklem kullanılmak suretiyle elde edilmektedir: n Δy t = α + βt + δy t-1 + iδyt i t (2) i 1 Bu denklemdeki y durağanlık testine konu olan değişkeni, Δ birinci derece fark operatörünü, t doğrusal zaman trendini, ε hata terimini, n ise bağımlı değişken gecikme sayısını göstermektedir. Denklemdeki gecikme sayısı genelde Akaike bilgi kriteri (Akaike information criterion: AIC) veya Schwarz kriteri (Schwarz criterion: SC) kullanılarak belirlenmektedir. Bu çalışmada ADF testindeki gecikme uzunluklarını belirlenmesinde AIC kullanılması tercih edilmiştir. ADF testi yukarıdaki denklemde yer alan δ katsayısının sıfıra eşit olup olmadığını test eder. Bu sınama, ADF t istatistiklerinden elde edilen değerlerin MacKinnon kritik değerlerinin karşılaştırılmasına dayanır. Eğer hesaplanan ADF t istatistiği, MacKinnon kritik değerlerinden mutlak anlamda büyükse ele alınan zaman serisi durağan demektir. Aksi takdirde seri durağan değildir ve durağanlığı sağlanıncaya kadar farkının alınması gerekir. Değişkenlerin ADF testi kullanılarak elde edilen birim kök test sonuçları Tablo 2 de gösterilmiştir. 366

AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt:14, Yıl:14, Sayı:1, 14:355-376 Değişkenler Sabit terimli, trendsiz Tablo 2. ADF Birim Kök Testi* %1 Kritik değer Sabit terim ve trendli %1 Kritik değer Sonuç LY -0.11(0) -3.77-2.68 (0) -4.44 Durağan değil LAGH -1.06 (0) -3.77-4.02 (3) -4.53 Durağan değil LTZE 1.33 (0) -3.77-1.68 (0) -4.44 Durağan değil LY -5.02*(0) -3.79-4.88*(0) -4.47 Durağan LAGH -6.42*(0) -3.79-6.44*(0) -4.47 Durağan LTZE -4.80*(0) -3.79-5.45*(0) -4.47 Durağan *%1 düzeyinde değişkenlerin istatistiksel olarak anlamlı olduklarını gösterir. Parantez içindeki değerler Akaike Bilgi kriteri kullanılarak seçilen gecikme uzunluklarıdır ve maksimum gecikme uzunluğu 4 olarak alınmıştır. Kritik değerler MacKinnon (1996) ya dayanmaktadır. Tablo 2 den görüldüğü gibi, değişkenlerin seviyelerine uygulanan ADF test sonuçları değişkenlerin durağan olmadığını, ancak birinci dereceden farkları alındığında ( ile gösterilen) hepsinin durağan hale geldiğini göstermektedir. Dolayısıyla ADF birim kök testi sonucunda tüm serilerin bütünleşme derecesinin I(1) olduğu söylenebilir. 4.3. Eşbütünleşme Analizi Ekonometrik modellerde durağan olmayan iki veya daha fazla serinin uzun dönemde birlikte hareket edip etmedikleri eşbütünleşme testi kullanılarak analiz edilmektedir. Eğer seriler uzun dönemde birlikte hareket ediyorlarsa, yani aralarında bir eşbütünleşme ilişkisi varsa, düzey değerleriyle yapılacak analizde sahte regresyon problemiyle karşılaşılmayacaktır. Bugün ekonometrik analizlerde en çok kullanılan eşbütünleşme testleri, Engle ve Granger (1987) tarafından geliştirilen Engle-Granger eşbütünleşme testi, Johansen (1988) ve Johansen ve Juselius (1990) tarafından geliştirilen Johansen eşbütünleşme testi ve Peseran, Shin ve Smith (2001) tarafından geliştirilen sınır testidir. İlk iki testte seviyelerinde durağan olmayan ve aynı dereceden farkları alındığında durağan hale gelen zaman serilerinde uygulanmaktadır. Üçüncüsü ise, serilerin hangi düzeyde durağan olduğuna bakılmaksızın uygulanabilmektedir. 367

AIBU Journal of Social Sciences, Vol:14, Year:14, Issue:1, 14:355-376 Bu çalışmada değişkenler arasındaki uzun dönemli ilişkinin incelenmesinde Johansen eşbütünleşme tekniği kullanılmıştır. 5 Johansen eşbütünleşme testinde, eşbütünleşme özelliği gösteren vektörlerin sayısını bulabilmek amacıyla İz ve Maksimum Öz Değer olarak adlandırılan iki farklı istatistikten yararlanılmaktadır: T ln( 1 i ) iz n i r 1 max T ln( 1 r 1 ) (3) no.lu eşitlik dikkate alındığında, iz testinde en çok r kadar eşbütünleşme vektörü vardır şeklindeki sıfır hipotezi test edilir. Burada T, testte kullanılan gözlem sayısını, λ i ler serilerin I(1) olduğu varsayımı altında tahmin edilen karakteristik kökleri göstermektedir. Maksimum öz değer istatistiğinde ise, (4) nolu denklem çerçevesinde en çok r kadar eşbütünleşme ilişkisi vardır sıfır hipotezine karşılık, r +1 kadar vardır alternatif hipotezi test edilmektedir. Hesaplanan istatistik değerleri ile kritik değerlerin karşılaştırılmasıyla değişkenlerin eşbütünleşik (uzun dönemli) olup olmadıkları belirlenir. Testler, istatistiksel olarak eşbütünleşik vektör/vektörlerin önemli olduğunu gösteriyorsa seriler arasında uzun dönemli bir ilişki olduğu kabul edilir. Johansen eşbütünleşme testiyle değişkenler arasındaki uzun dönemli ilişki araştırılırken VAR daki gecikme sayısı önemlidir. Bu nedenle çalışmamızda tahmin edilecek VAR modeline geçmeden önce, modelimiz için (LY-LAGH-LTZE) uygun gecikme uzunluğu belirlenmeye çalışılmıştır. AIC ve SC Bilgi Kriterlerine göre uygun gecikme uzunlukları 1 olarak bulunmuştur. Bu gecikme uzunluklarında modelde yapısal bir sorunun olmadığı gözlenmektedir (Tablo 3). (3) (4) 5 Johansen eşbütünleşme yaklaşımının Engle-Granger yaklaşımına göre bazı üstünlükleri bulunmaktadır. Bu üstünlük: i) analizde kullanılan değişkenler arasında olabilecek eşbütünleşme vektörlerinin sayısının belirlenebilir olmasından, ii) eşbütünleşme ve ilgili parametrelerin en çok olabilirlik tahminlerinin elde edilebilmesinden kaynaklanmaktadır (Holden ve Thompson, 1992:30-31). 368

AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt:14, Yıl:14, Sayı:1, 14:355-376 Tablo 3: Artık Terimler İçin Diagnostik Test Sonuçları Otokorelasyon LM-1 Değişen Varyans Normalite (Jarque-Bera) (Chi-sq) 6.442 (0.695) 68.650 (0.590) 7.208 (0.302) Parantez içindeki değerler p-olasılık değerlerini göstermektedir. Uygun gecikme uzunluğuna dayalı VAR analizinin ardından değişken arasında uzun dönemli bir ilişkinin olup olmadığı Johansen eş bütünleşme testine göre belirlenmiş ve sonuçlar Tablo 4 de sunulmuştur. Tablo 4: Johansen Eşbütünleşme Test Sonuçları Degişkenler: LY-LAGH-LTZE Hipotezler İz İstatistiği Kritik Değer 0.05 Max-Özdeğer İstatistiği Kritik Değer 0.05 Yok* 35.274 29.797 23.821 21.132 En Fazla 1 11.453 15.495 9.404 14.265 En Fazla 2 2.050 3.841 2.050 3.841 * %5 anlamlılık düzeyinde eşbütünleşmenin varlığını gösterir. İz ve maksimum özdeğer istatistiklerine göre, eşbütünleşme testlerinde hesaplanan değerler, %5 anlamlılık düzeyindeki kritik değerlerden büyük çıktığı için eşbütünleşik vektör bulunmadığına ilişkin hipotezler modelde reddedilerek, değişkenler arasında yalnızca bir eşbütünleşme vektörü (cointegration vector) bulunduğu her iki istatistik tarafından ortaya konulmuştur. Diğer bir ifadeyle LY-LAGH-LTZE değişkenleri arasında uzun dönemli bir ilişki mevcuttur. Bu doğrultuda LY ye göre normalize edilmiş uzun dönem vektör Tablo 5 de sunulmaktadır. Tablo 5: Normalize Edilmiş Vektör LY LAGH LTZE C 1.000000-0.368512-0.163540-16.70105 Katsayı (0.11161) (0.07222) St.hata [-3.30177]*** [- 2.26436]** t-değeri *** %1, ** %5 düzeyinde istatistiksel olarak anlamlılıklarını gösterir. 369

AIBU Journal of Social Sciences, Vol:14, Year:14, Issue:1, 14:355-376 Değişkenler arasında tespit edilen uzun dönem ilişkisinin normalize edilmiş hali teknik olarak şu şekilde yazılabilir. LY = 16.701 + 0.369LAGH + 0.164LTZE Elde edilen uzun dönem ilişkisine göre, Türkiye de Ar-Ge harcamaları ve Ar-Ge de TZE araştırmacı sayıları ekonomik büyümeyi pozitif olarak etkilemektedir. Tahmin edilen katsayıların istatistiksel olarak anlamlı oldukları görülmektedir. 4.4. Vektör Hata Düzeltme Modeli Aralarında eşbütünleşme ilişkisi bulunan değişkenler arasındaki kısa dönemli ilişkiler hata düzeltme modeli ile incelenebilir (Granger, 1988). Modelde durağan olmayan değişkenlerin birinci dereceden farkları alınmakta ve açıklayıcı değişkenler arasında, uzun dönemli dengeye uyumlaşmayı yansıtan bir hata düzeltme terimi eklenmektedir. Uygulamada, hata düzeltme parametresinin negatif ve istatistiksel açıdan anlamlı olması beklenir. Bu durumda, değişkenlerin uzun dönem denge değerine doğru hareketinin olacağı ifade edilmektedir. Denge durumundan kısa dönemli sapmalar hata düzeltme parametresinin katsayısının büyüklüğüne bağlı olarak düzeltilecektir. Vektör hata düzeltme modelinin çalışmamıza uyarlanmış hali aşağıdaki gibidir: LY t = β 0 + β 1 LY t-1 + β 2 LAGH t-1 + β 3 LTZE t-1 + β 4EC t-1 + β 5D1994 + β 6D2001 + β 7D2009 + e t (5) Bu eşitlikte, EC hata düzeltme terimini, D kukla değişkenleri ve e hata terimini temsil etmektedir. Vektör hata düzeltme modeli tahmin sonuçları Tablo 6 da gösterilmiştir. 370

AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt:14, Yıl:14, Sayı:1, 14:355-376 Tablo 6: Vektör Hata Düzeltme Modeli Tahmin Sonuçları Değişken Katsayı St. Hata t-değeri ECt-1-0.270595 0.109180-2.478423** LYt-1 0.025264 0.154956 0.163005 LAGHt-1-0.068043 0.047033-1.446717 LTZEt-1 0.188675 0.097063 1.943832* SABİT 0.041154 0.011538 3.566875*** D1994-0.108007 0.030577-3.532281*** D2001-0.120486 0.028310-4.255984*** D2009-0.091084 0.028890-3.152787*** 2 2 2 R 0.80 R 0.70 e 0.027 F-ist.= 7.533 Diagnostik Testler Ardışık Bağımlılık LM : 0.123 (0.731) Jarque-Bera Normallik 0.186 (0.911) White Değişen Varyans: 1.274 (0.364) Ramsey Reset: 2.199 (0.164) *%10, **%5 ve *** %1 düzeylerinde istatistiksel olarak anlamlı olduklarını gösterir. Vektör hata düzeltme sonuçlarına göre, hata düzeltme teriminin gecikmesi (EC t-1) negatif ve %5 düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır. Gecikme terimi katsayısının -0.27 çıkması, değişkenler arasında uzun dönemli bir ilişkiden bir sapma olduğunda yavaş bir düzeltmenin yapıldığını göstermektedir. Diğer taraftan Ar-Ge harcamalarının bir gecikmeli değeri ekonomik büyüme üzerinde anlamlı bir etkiye sahip değilken, Ar-Ge de TZE çalışan sayılarının bir gecikmeli değeri ise ekonomik büyüme üzerinde istatistiksel olarak %10 düzeyinde anlamlıdır. Yani kısa dönemde Ar-Ge de TZE çalışanlarının ekonomik büyümede pozitif bir role sahip olduğunu, Ar-Ge harcamalarının ise böyle bir anlamlı etkiye sahip olmadığını görmekteyiz. Ayrıca tahmin sonuçlarından, Türkiye de yaşanan 1994, 2001 ve 2009 finansal krizlerin ekonomik büyüme üzerine etkilerinin negatif ve istatistiksel olarak anlamlı oldukları görülmektedir. 5. SONUÇ 1990 lı yılların başlarından itibaren teknolojik yenilikleri ortaya çıkaran gücün Ar-Ge faaliyetlerinin olduğu içsel büyüme modelleri ile ortaya 371

AIBU Journal of Social Sciences, Vol:14, Year:14, Issue:1, 14:355-376 konulmaya çalışılmıştır. Bu modellerde teknolojik yeniliğin ortaya çıkartılmasında Ar-Ge faaliyetlerinin önemi tartışılarak, Ar-Ge nin ekonomik büyüme üzerindeki rolü açıklanmaktadır. Bu çalışma, Ar-Ge model öngörülerinin Türkiye bağlamında geçerli olup olmadığını test etme amacı taşımaktadır. Bu çerçevede ekonometrik yöntem olarak Johansen eşbütünleşme ve vektör hata düzeltme modeli kullanılmıştır. 1990-2012 yıllık verilerinin kullanıldığı çalışmanın ampirik sonuçları, Ar-Ge harcamaları ile Ar-Ge de TZE çalışan sayılarının uzun dönemde ekonomik büyümeyi pozitif olarak etkilediğini göstermektedir. Kısa dönemde ise Ar-Ge de TZE çalışan sayıları ekonomik büyümede anlamlı pozitif bir etkiye sahip iken, Ar-Ge harcamalarının böyle bir etkiye sahip olmadığı görülmüştür. Bu sonuçlardan, Türkiye nin istihdam ve yatırım politikalarını Ar-Ge ye yönelik kullanması ve bu konuda özel sektörün daha fazla teşvik edilmesi, sürdürülebilir bir büyüme hızına ulaşılabilmesi ve gelişmiş ülkelerle olan gelişmişlik farkının azaltılması bağlamında önemli olacağını söyleyebiliriz. Bu kapsamda Türkiye de 12.03.2008 tarihinden itibaren yürürlüğe giren 5746 sayılı Kanun, Ar-Ge faaliyetlerine yönelik önemli sayılabilecek vergisel teşvikleri içermektedir. Bu teşvikler içerisinde gelir ve kurumlar vergisi mükelleflerinin Ar-Ge harcamalarının %100 ünün vergi matrahlarından indirme imkanı sağlanırken, Ar-Ge de çalışan personelin, çalışmaları karşılığında elde ettikleri gelirlerin bir kısmından gelir vergisi muafiyeti getirilmiştir. Ar-Ge vergi teşvikleri, gelecekte daha çok Ar-Ge yatırımını ve istihdamını beraberinde getirebilecektir; ancak ülkemizdeki şirketlerin çok büyük bir kısmının KOBİ niteliğinde olması, Ar-Ge ye yeterli kaynağın ayrılamamasına neden olabilir. Bunun için Kanun la getirilen teşviklerden tüm KOBİ sektörünün faydalanmasına imkan tanıyacak şekilde kriterlerin tekrar gözden geçirilmesi, Ar-Ge faaliyetlerinin artırılması açısından önemli olacaktır. Sadece teşvik sistemi Türkiye nin Ar-Ge sorunu çözmede yeterli olmayacaktır. Bunun yanında yapısal sorunlarımızı da çözmemiz gerekir. Yeterli sayıda iyi eğitilmiş beşeri sermaye kalitesi yüksek insan gücümüzün olmayışı, yapısal nitelikteki sorunlarımızın başında gelmektedir. Ayrıca, beşeri sermaye potansiyelini Ar-Ge ye yönlendirebilecek bir bilinç ve yönetim anlayışına da ihtiyacımız bulunmaktadır. Girişimcilik ruhunun canlandırılması gerekir. Bu konuda toplumun tüm kesimlerine önemli görevler düşmektedir. Sonuç olarak, Türkiye nin küreselleşen dünyadan daha fazla pay 372

AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt:14, Yıl:14, Sayı:1, 14:355-376 alabilmesi, uluslararası arenada daha rekabetçi olabilmesi ve sürdürülebilir bir büyüme hızına ulaşabilmesi, Ar-Ge faaliyetlerinin teşviki kadar, ülkemizin içinde bulunduğu yapısal sorunların çözümüne bağlı olacağı gerçeğini de unutmamalıyız. KAYNAKÇA Aghion, P. ve Howitt, P. (1992) A Model of Growth Through Creative Destruction, Econometrica, 60(2), 323-351. Ağır, H. ve Utlu, S. (2011) Ar-Ge Harcamaları İle Ekonomik Büyüme Arasındaki Nedensellik İlişkileri: OECD Ülkeleri örneği, Uluslararası 9. Bilgi, Ekonomi ve Yönetim Kongresi Bildirileri, Saraybosna-Bosna Hersek. Akıncı, M. ve Sevinç, H. (2013) Ar&Ge Harcamaları İle Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişki: 1990 2011 Türkiye Örneği, Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 6(27), 7-17. Akçay, S. (2011) Toplam Ar-Ge Yatırımları ile Ekonomik Büyüme Arasında Nedensellik İlişkisi: Amerika Birleşik Devletlerinden Kanıt, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 16(1), 79-92. Altın, O. ve Kaya, A.A. (2009) Türkiye de Ar-Ge Harcamalarıve Ekonomik Büyüme Arasındaki Nedensel İlişkinin Analizi, Ege Akademik Bakış, 9(1), 251-259. Coe, D.T. ve Helpman, E. (1995) International R-D Spillovers, European Economic Review, 39(5), 859-887. Coe, David T. ve Helpman, Elhanan (1995) International R-D spillovers, NBER Working Paper, No. W4444. Del Monte, A. ve Papagni, E. (2003) R-D and the Growth of Firms:Empirical Analysis of A Panel of Italian Firms, Research Policy, 32, 1003-1014. Dickey, D.A ve Fuller, W.A. (1979) Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root, Journal of the American Statistical Association, 74, 427-431. Dickey, D.A ve Fuller, W.A. (1981) Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit Root Econometrica, 49(4), 1057-1072. 373

AIBU Journal of Social Sciences, Vol:14, Year:14, Issue:1, 14:355-376 Engle, R.E ve Granger, C.W.J. (1987) Co-Integration and Error Correction Presentation, Estimation and Testing, Econometrica, 55(2), 251-276. Ercan, N.Y. (2000) İçsel Büyüme Teorisi: Genel Bir Bakış, Planlama Dergisi Özel Sayı- DPT nin Kuruluşunun 42. Yılı. Freire-Serén, Mª.J. (1999) Aggregate R-D Expenditure and Endogenous Economic Growth, UFAE and IAE Working Papers, No.WP 436.99. Genç, M. ve Atasoy, Y. (2010) Ar-Ge Harcamaları ve Ekonomik Büyüme İlişkisi: Panel Veri Analizi, Bilgi Ekonomisi ve Yönetimi Dergisi, V(II), 27-34. Gittleman, M. ve Wolff, E.N. (1995) R-DActivity and Cross Country Growth Comparisons, Cambridge Journal of Economics, 19, 189-207. Goel, R.K. ve Ram, R. (1994) Research and Development Expenditures and Economic Growth: A Cross-Country Study, Economic Development and Cultural Change, 42(2), 403-411. Goel, R.K., James, E. P. ve Ram, R. (2008) R-D Expenditures and U.S. Economic Growth: A Disaggregated Approach, Journal of Policy Modeling, 30(2), 237-250. Granger, C.W.J. (1988) Some Recent Developments in a Concept of Causality, Journal of Econometrics, 39, 199-211. Granger, C.W.J ve Newbold, P. (1974) Spurious Regression Econometrics, Journal of Econometrics, 2(2), 111-120. Grossman, G.M. ve Helpman, E. (1988) Product Development and International Trade, NBER Working Paper, No: 2540. Grossman, G.M ve Helpman, E. (1989) Quality Ladders in the Growth Theory, NBER Working Paper, No: 3099. Gülmez, A. ve Yardımcıoğlu, F. (2012) OECD Ülkelerinde Ar-Ge Harcamaları ve Ekonomik Büyüme İlişkisi: Panel Eşbütünleşme ve Panel Nedensellik Analizi (1990-2010), Maliye Dergisi, 163, 335-353. Gürak, H. (2006) Ekonomik Büyüme ve Küresel Ekonomi, Bursa: Ekin Kitabevi. Holdon, K. ve Thomson, J. (1992) Co-integration: An introductory Survey, British Review of Economic Issues, 14(33), 1-55. 374

AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt:14, Yıl:14, Sayı:1, 14:355-376 Johansen, S. ve Juselius, K. (1990) Maximum Likelihood Estimation and Inference on Cointegration-with Application to the Demand for Money, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 52(2), 169-210. Johansen, S. (1988) Statistical Analysis of Cointegration Vectors, Journal of Economic Dynamics and Control, 12(2-3), 231-254. Kaya, A.A. (2006) İçsel Büyüme Kuramları, İktisadi Kalkınma ve Büyüme (Ed: E. Kutlu), Anadolu Üniversitesi Yayın No. 1575, 291-307. Korkmaz, S. (2010) Türkiye de Ar-Ge Yatırımları ve Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişkinin Var Modeli İle Analizi, Journal of Yasar University 20(5), 320-330. Lichtenberg, F.R. (1993) R-D Investment and International Productivity Differences, NBER Working Paper, No.4161. Özer, M. ve Çiftçi, N. (2008) Ar-Ge Tabanlı İçsel Büyüme Modelleri ve Ar-Ge Harcamalarının Ekonomik Büyüme Üzerine Etkisi: OECD Ülkeleri Panel Veri Analizi, SÜ Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 10(16), 219-239. Park, G.W. (1995) International R-D Spillovers and OECD Economic Growth, Economic Inquiry, 33(4), 571-591. Park, W.G. (1995) International R-D Spillovers and OECD Economic Growth, Economic Inquiry, 33(4), 571-591. Pesaran, H.M., Shin, Y. ve Smith, R.J. (2001) Bounds Testing Approaches to the Analysis of Level Relationships, Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289-326. Phillips, P.C.B ve Perron, P. (1988) Testing for a Unit Root in time Series Regression, Biometrika, 75(2), 335-346. Romer, P.M. (1986) Increasing Returns and Long Run Growth, Journal of Political Economy, 94(5), 1002-1037. Romer, P.M. (1990) Endogenous Technological Change, Journal of Political Economy, 98(5), 71-102. Samimi, A.J. ve Alerasoul, S.M. (2009) R-D and Economic Growth: New Evidence from Some Developing Countries, Australian Journal of Basic and Applied Sciences, 3(4), 3464-3469. Schumpeter, J.A. (1942) Capitalism, Socialism and Democracy, NewYork: Harper and Brothers. 375

AIBU Journal of Social Sciences, Vol:14, Year:14, Issue:1, 14:355-376 Solow, R.M. (1956) A Contribution to the Theory of Economic Growth, Quarterly Journal of Economics, 70(1), 65-94. Sylwester, K. (2001) R-D and Economic Growth, Knowledge, Technology, - Policy, 13(4), 71-84. Şiriner, İ. ve Doğru, Y. (2008) Türkiye de Büyümenin Ekonomi Politiği, Ankara: Dipnot Yayınları. Taban, S. (2010) İçsel Büyüme Modelleri ve Türkiye, Bursa: Ekin Kitabevi Yayınları. Ülkü, H. (2004) R-D, Innovation, and Economic Growth: An Empirical Analysis, IMF Working Paper, No.04/185. Wieser, R. (2005) Research and Development Productivity and Spillovers: Empirical Evidence at the Firm Level, Journal of Economic Surveys, 19(4), 587-621. Yaylalı, M., Akan, Y. ve Işık, C.(2010) Türkiye'de Ar&Ge Yatırım Harcamaları Ve Ekonomik Büyüme Arasındaki Eş Bütünleşme Ve Nedensellik İlişkisi: 1990 2009, The Journal of Knowledge Economy & Knowledge Management. Zachariadis, M. (2004) R-D-induced Growth in the OECD?, Review of Development Economics, 8(3), 423-439. http: www.tuik.gov.tr http://www.tubitak.gov.tr/tubitak_content_files/btypd/btyk/btyk23/2 011_101.pdf (16.04.2013). 376