1 AR-GE YATIRIMLARININ DIŞ TİCARET PERFORMANSINA ETKİSİ: OECD ÜLKELERİ İÇİN AMPİRİK BİR ANALİZ Yrd. Doç. Dr. M. Metin DAM 1 Yrd. Doç. Dr. Şahin BULUT 2 ÖZET Bu çalışmada, Ar-Ge yatırımlarının dış ticaret performansına etkisi 21 OECD ülkeleri için 1996-2012 dönemi yıllık verileri kullanılarak panel veri analizi yöntemiyle analiz edilmiştir. Serilerin durağanlığı Im-Pesaran-Shin (2003) panel birim kök testiyle, eşbütünleşme ilişkisinin varlığı Pedroni (2004), nedensellik ilişkisi Toda-Yamamoto (1995) nedensellik testi mantığına dayanan ve Emirmahmutoğlu ve Köse (2011) testiyle, eşbütünleşme katsayıları Panel en küçük kareler yöntemiyle tahmin edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Ar-Ge, Dış Ticaret, Panel veri analizi. JEL Kodları: C33, F13, Q30 1. Giriş Araştırma-Geliştirme (Ar-Ge), işin içine akıl katarak, onu sistematik hale getirmenin ve aynı zamanda az kişiyle bile büyük işler başarabilmenin bilimsel yoludur. Diğer bir ifadeyle Ar-Ge, nitelikli personel, bilim ve teknolojiyi kullanarak şirketlerin yenilikçi ve fikirsel çabalarıyla yeni bilgilere ulaşması veya mevcut bilgilerle yeni malzeme, ürün ve araçlar üretmesi veya mevcut olanları geliştirmesi olarak tanımlanabilir (Çankaya, 2003: 144). Bütün bu çabaların sonucunda elde edilen bilgilerin hayata uygulanabilir olmasıyla, Ar-Ge amacını gerçekleştirmiş olacaktır. Günümüzde ülkeler ve firmalar, büyümede sürekliliği ve rekabet avantajı sağlamada kaldıraç olarak kullanabilecekleri en temel bileşen Ar-Ge dir. Bunun için ülke ve firmalar Ar-Ge yatırımları yoluyla teknolojiye önem vererek yüksek katma değerli ürün geliştirip ticaret performanslarını arttırmalıdırlar. Son dönemlerde ülke ekonomileri arasındaki rekabet bilim ve teknoloji alanlarında yaşanmaktadır. Bu noktada ülke ekonomilerinin sahip olduğu Ar-Ge çalışmaları, bilgiiletişim teknolojilerinin etkin kullanımı ve teknolojik alt yapı önem arz etmektedir. 1 Adnan Menderes Üniversitesi, Nazilli İİBF, Uluslararası Ticaret ve Finansman Bölümü 2 Adnan Menderes Üniversitesi, Aydın İktisat Fakültesi, Ekonomi ve Finans Bölümü
2 Gelişmiş ülkeler Ar-Ge ve yenilik (inovasyon) çalışmalarına büyük fonlar ayırarak ürün kalitesini ve standartlarının yükseltilmesi, ürün maliyetlerinin düşürülmesini sağlamaktadırlar (Göçer, 2013a: 118). Ülkeler arasında gözlenen dış ticaret açıkları, gelir düzeyi ve ekonomik büyüme farklılıklarının temelinde ülkenin sahip olduğu teknoloji, doğal kaynaklar, nitelikli işgücü, sermaye, ekonomik ve siyasi istikrarın yer aldığı kabul edilmektedir (Smith, 1994: 3; Parente ve Prescott, 1994: 299). Ülkeler arasındaki bu farkların zamanla kapatabilmek için eğitime verilen destek artmakta, teknoloji transferi içeren doğrudan yabancı yatırımlar teşvik etmekte, kamu ve özel sektörün Ar-Ge yatırımı yapmalarını özendirmekte ve yeni doğal kaynak arayışları hızlanmakta, kendi topraklarında yeterli doğal kaynak olmadığında sömürgeciliğe veya dış anlaşma ve yatırımlara başvurabilmektedir (Göçer, 2013b: 2016). Gelişmekte olan ve gelişmemiş ülkeler genellikle emek yoğun mallar ihraç ederken, teknoloji içeren malları ithal etmektedir. Fakat gelişmiş ülkeler teknoloji içeren mallar ihraç ederken, emek yoğun malları ithal etmektedir. Bu ticaretin sonucunda gelişmekte ve gelişmemiş ekonomiler yaptıkları ticaret aleyhine sonuçlar vermekte ve bu ülkelerin dış ticaret açıkları artmaktadır. Ar-Ge yatırımları, firmalara dış ticarette rekabet gücü kazandırırken, ülke ekonomilerine daha kaliteli ürünleri, daha düşük fiyata tedarik etme imkânı sağlamaktadır. Ar-Ge bu yönüyle, enflasyonu baskılayıcı bir tarafının olduğu söylenebilir (Kiper, 2004: 64). Günümüzde Ar-Ge yatırımları dış ticaret performansının, verimliliğin, büyümenin ve rekabetin vazgeçilmez bir unsuru haline gelmiştir. Özellikle teknoloji yoğun ürünlerde Ar-Ge ye yatırım yapan gelişmiş ülkeler serbest piyasa ekonomisi içinde üstün duruma gelmiştir. Teknoloji yatırımlarına gerekli önemi vermeyen/veremeyen ülkeler, rekabet gücünü yitirmekte ve belirli bir süre sonra piyasadan çekilmekle karşı karşıya kalmaktadır (Göçer, 2013a: 119). Bu yüzden özellikle Türkiye gibi gelişmekte olan ülkeler GSYİH içindeki Ar-Ge oranını arttırmak zorundadır. 2. Teorik Çerçeve Bilgi-iletişim teknolojisindeki gelişmeleri hızlandıran en önemli faktör teknolojik ilerlemedir. Bu teknolojik ilerlemeler, üretim için gerekli bilgi akışını hızlandırarak bilgiye erişimi kolaylaştırmakta, çok uluslu şirketlerin iletişim ve koordinasyon maliyetlerini azaltmakta, zaman ve maliyet avantajı oluşturmaktadır (OECD, 2000).
% GSYİH 3 Ar-Ge yatırımlarının bir ülke ekonomisinin ihracat ve dış ticaret dengesi üzerinde etkili olduğu beklenmektedir (Samimi ve Leadary, 2010: 3086; Güloğlu ve Tekin, 2012: 37; Göçer, 2013b: 220). Ar-Ge yatırımlarının dış ticaret performansına etkisini gösteren ilişki Şekil 1 de gösterildiği gibi yorumlanabilir. Şekil 1: Ar-Ge Harcamaları, Dış Ticaret Dengesi ve Ekonomik Büyüme İlişkileri Kaynak: Göçer, 2013b: 220 Şekil 1 de Ar-Ge harcamalarındaki bir artış yüksek teknolojili ürün imalatı ve ihracatında artışa neden olmaktadır. Bunun sonucu olarak ihracattan elde edilen katma değer de artar. İhracatın, ithalatı karşılama oranı yükselir ve dış ticaret dengesi olumlu etkilenmiş olur. Şekil 2: Ar-Ge Harcamalarının GSYİH ye Oranı 5 4.5 4 3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 Çin İsrail Güney Kore Türkiye ABD AB27 OECD Kaynak: Dünya Bankası verileri kullanılarak tarafımızdan oluşturulmuştur. Şekil 2 de 1996-2012 yılları arasında Ar-Ge harcamasının GSYİH ye oranı verilmiştir. Türkiye de 2011 yılında gerçekleştirilen %0.85 lik Ar-Ge harcaması diğer ülkelere göre daha yoğun Ar-Ge ve inovasyon faaliyetlerine ağırlık vermesi anlamına
gelmektedir. Bu oran OECD ülkeleri için 2.39 (2012), AB ülkeleri için 2.14 (2012), İsrail için 3.92 (2012), Güney Kore için 4.03 (2011) ve ABD için 2.79 (2012) dur (Şekil 2). OECD üyesi olan Türkiye nin Ar-Ge harcamalarına ağırlık vermesi gerektiği anlaşılmaktadır. 3. OECD Ülkelerindeki Durum OECD ülkelerinin GSYİH içindeki Ar-Ge harcamalarının payları Tablo 1 de sunulmuştur. Tablo 1: Ar-Ge Harcamalarının GSYİH İçindeki Payları (%) Ülke 2000 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Avusturya 1.93 2.46 2.44 2.51 2.67 2.71 2.80 2.77 2.84 Belçika 1.97 1.83 1.86 1.89 1.97 2.03 2.10 2.21 2.24 Kanada 1.91 2.04 2.00 1.96 1.92 1.97 1.86 1.79 1.73 Çek Cumhuriyeti 1.17 1.22 1.29 1.37 1.30 1.35 1.40 1.64 1.88 Almanya 2.47 2.51 2.54 2.53 2.69 2.82 2.80 2.89 2.92 Danimarka 2.28 2.46 2.48 2.58 2.85 3.16 3.00 2.98 2.98 İspanya 0.91 1.12 1.20 1.27 1.35 1.39 1.40 1.36 1.30 Finlandiya 3.35 3.48 3.48 3.47 3.70 3.94 3.90 3.80 3.55 Fransa 2.15 2.11 2.11 2.08 2.12 2.27 2.24 2.25 2.26 İngiltere 1.79 1.70 1.72 1.75 1.75 1.82 1.77 1.78 1.72 İrlanda 1.11 1.25 1.25 1.28 1.45 1.69 1.69 1.66 1.72 İsrail 4.17 4.31 4.22 4.52 4.40 4.17 3.97 3.97 3.93 İtalya 1.04 1.09 1.13 1.17 1.21 1.26 1.26 1.25 1.27 Japonya 3.00 3.31 3.41 3.46 3.47 3.36 3.25 3.39 3.53 GüneyKore 2.30 2.79 3.01 3.21 3.36 3.56 3.74 4.04 4.36 Meksika 0.31 0.40 0.37 0.37 0.40 0.43 0.46 0.43 0.40 Hollanda 1.94 1.90 1.88 1.81 1.77 1.82 1.86 2.03 2.16 Polonya 0.64 0.57 0.56 0.57 0.60 0.67 0.74 0.76 0.90 Portekiz 0.73 0.78 0.99 1.17 1.50 1.64 1.59 1.52 1.50 Türkiye 0.48 0.59 0.58 0.72 0.73 0.85 0.84 0.86 0.92 ABD 2.62 2.51 2.55 2.63 2.77 2.82 2.74 2.76 2.79 Kaynak: Dünya Bankası Tablo 1 de Türkiye, Portekiz, Polonya, Meksika, İtalya ve İspanya nın Ar-Ge harcamalarının diğer OECD ülkelerine göre çok düşük olduğu, Güney Kore de ise gözle iki katlık bir artış görülmektedir. 2012 yılı GSYİH içindeki Ar-Ge ortalamasının %2.23 olduğu bir durumda Finlandiya, İsrail, Japonya ve Güney Kore bu ortalamanın çok üstünde olan ülkelerdir. Türkiye de 2000 yılında %0.48 olan oranın, 2012 yılında %0.92 ye çıkması dikkat çekmiştir. Türkiye deki bu oranın 2015 yılında %2 ye, 2013 yılında ise %3 e çıkartılması hedeflenmektedir (TÜBİTAK, 2011). 4
5 4. Literatür Özeti Son yıllarda Ar-Ge yatırımları üzerine yapılan çalışmalarda bir artış görülmektedir. Bu çalışmalarda Ar-Ge harcamaları ile dış ticaret arasındaki ilişkileri inceleyen çalışmalardan seçilmiş örnekler, tarih sırasına göre verilmiştir. Landesmann ve Pfaffermayr (1997), 7 OECD ülkesine ait 1967-1987 dönemi verileriyle yaptığı çalışmada; Amerika, İngiltere ve Japonya da Ar-Ge harcamalarının ihracatı olumlu yönde etkilerken, Almanya ve Fransa da Ar-Ge harcamaları ile ihracat arasında negatif bir ilişki tespit etmiştir. Bulunan bu negatif etkinin sebebi olarak, giderek artan Ar-Ge harcamalarının ekonomide azalan getiriye yol açabileceği olarak vurgulanmıştır. Ülkü (2004), 1981-1997 dönemi yıllık verileriyle 20 OECD üyesi ve 10 OECD ye üye olmayan ülke için Ar-Ge, inovasyon ve kişi başına GSYİH arasındaki ilişkiyi incelemiştir. Panel veri analiziyle yapılan çalışmada her iki ülke grubunda da inovasyonla GSYİH arasında güçlü pozitif bir ilişki bulunurken, OECD ülkelerinde inovasyonların, Ar- Ge yatırımları tarafından desteklendiği sonucuna ulaşılmıştır. Özer ve Çiftçi (2009) çalışmasında, 1990-2005 dönemi verileriyle 30 OECD ülkeleri için Ar-Ge harcamaları ile ihracat arasındaki ilişkiyi incelemiş, ampirik analiz sonucunda Ar-ge ile ihracat arasında pozitif ve yüksek oranlı bir ilişki olduğunu saptamıştır. Uzay vd. (2012), Türkiye imalat sanayi sektörlerinin tümünü kapsayan analizde, ihracat ile Ar-Ge harcamaları arasındaki ilişkiyi, 1995 2005 dönemi imalat sanayi ihracatı, Ar-Ge harcamaları, döviz kuru oynaklığı ve reel döviz kuru verilerini kullanarak panel veri yöntemi ile incelemiştir. Çalışmada Ar-Ge harcamalarının ihracat üzerindeki etkisinin bir ve iki gecikmeli olarak ortaya çıktığı bulunmuştur. Ayrıca döviz kuru ve döviz kuru oynaklığının, Türkiye imalat sanayi ihracat performansı üzerinde etkisinin pozitif olduğu görülmüştür. Yıldırım ve Kesikoğlu (2012), Ar-Ge harcamalarının ihracat üzerinde etkisini, Türkiye de 1996-2008 dönemi için, 25 alt sektörü kapsayan veri setini kullanarak, panel nedensellik analizi ve GMM-sistem tahmini ile incelemiştir. Analizler sonucunda; Ar-Ge harcamalarından ihracata doğru tek yönlü nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir. Güloğlu vd. (2012), G7 ülkeleri için 1991-2009 dönemi verileriyle teknolojik ilerlemenin belirleyicilerini Panel Poisson Regresyon yöntemiyle incelemiştir. Ar-Ge harcamaları, yüksek teknolojili ürün ihracatı, doğrudan yabancı yatırımları, telif hakkı
6 ödemeleri, faiz oranları ve ticari dışa açıklık verileri kullanılarak yapılan analizde; bu ülkelerde teknolojik ilerlemenin en önemli belirleyicilerinin; Ar-Ge harcamaları, yüksek teknolojili ürün ihracatı, telif hakkı ödemeleri, doğrudan yabancı yatırımları ve ticari dışa açıklık olduğu, yüksek faiz oranlarının teknolojik ilerlemeyi negatif etkilediği tespit edilmiştir. Göçer (2013a), 1996-2012 dönemi verileriyle yeni sanayileşmiş ülkeler (Newly Industrialized Countries: NIC) için panel eşbütünleşme ve panel nedensellik yöntemiyle analiz etmiştir. Analiz sonucunda teknolojik ilerlemenin en önemli belirleyicilerinin; Ar- Ge harcamaları, yüksek teknolojili ürün ihracatı, kişi başına düşen milli gelir, sağlık harcamaları, doğrudan yabancı yatırımları, toplam faktör verimliliği ve sabit sermaye stokundaki artışlar olduğu belirlenmiştir. Göçer (2013b), Ar-Ge harcamalarının yüksek teknolojili ürün ihracatı, bilgi-iletişim teknolojileri ihracatı, toplam ihracat ve ekonomik büyüme üzerindeki etkileri ile yüksek teknolojili ürün ihracatının dış ticaret dengesi üzerindeki etkileri gelişmekte olan 11 Asya ülkesi için 1996-2012 dönemi verilerini kullanarak, panel veri analizi yöntemiyle incelemiştir. Analiz sonucunda, Ar-Ge harcamalarındaki %1 lik artışın yüksek teknolojili ürün ihracatını %6.5, bilgi-iletişim teknolojileri ihracatını %0.6 ve ekonomik büyümeyi %0.43 oranında arttığı sonucuna ulaşmıştır. 5. Analiz 5.1. Veri Seti Bu çalışmada OECD 3 ülkelerine ait 1996-2012 dönemi Ar-Ge (AG) ve dış ticaret (X) verileri kullanılmıştır. Dış ticaret göstergesi olarak ihracat rakamları kullanılmış olup veriler Dünya Bankasından düzey değerleri olarak alınmış ve serilerin logaritmaları hesaplanmıştır. Tablo 2: Veri Seti Değişken İhracat Ar-Ge Harcamaları Sembol X AG Temsil Eden Değişken İhracat (Milyar Dolar) Kamu ve özel sektör toplam Ar-Ge harcamaları Kullanımı Kaynak Kullanılış Amacı Logaritmik Logaritmik Dünya Bankası WDI Dünya Bankası WDI Bağımlı Değişken Ar-Ge Harcamalarının dış ticaret performansına etkilerini tespit edebilmek Referans Alınan Çalışmalar Ülkü (2004), Özer ve Çiftçi (2009), Göçer, (2013a) Ülkü (2004), Özer ve Çiftçi (2009), Göçer, (2013a) 3 OECD ülkeleri: Avusturya, Belçika, Kanada, Çek Cumhuriyeti, Almanya, Danimarka, İspanya, Finlandiya, Fransa, İngiltere, İrlanda, İsrail, İtalya, Japonya, Güney Kore, Meksika, Hollanda, Polonya, Portekiz, Türkiye ve ABD
7 5.2. Model Bu çalışmada Ar-Ge yatırımlarının dış ticaret performansına etkisi incelenirken seriler arasında çoklu doğrusal bağlantı sorunuyla karşılaşmamak için, açıklayıcı değişkenin dış ticaret performansına etkisi analiz edilmiştir ve bu bağlamda aşağıdaki model tahmin edilmiştir. Model: Xit= α0i + α1iagit + εit 5.3. Yöntem Çalışmanın örneklemini oluşturan ülkeler oldukça geniş bir coğrafyaya dağılmış ve heterojen bir yapıya sahip olduğu için serilerin durağanlığı, yatay kesitler arasındaki heterojeniteyi göz önünde bulunduran Im, Pesaran ve Shin (2003) panel birim kök testiyle incelenmiştir. Seriler arasında eşbütünleşme ilişkisinin varlığı, yine yatay kesitler arasındaki heterojen yapıyı göz önünde bulundurduğu için Pedroni (2004) panel eşbütünleşme testi ile incelenmiştir. Seriler arasındaki nedensellik ilişkisi, Emirmahmutoğlu ve Köse (2011) tarafından geliştirilen Panel Fisher testiyle incelenmiştir. Eşbütünleşme katsayıları Breitung (2005) iki aşamalı en küçük kareler yöntemiyle tahmin edilmiştir. 5.4. Panel Birim Kök Testi Bu çalışmada, analize dahil edilen OECD ülkeleri homojen olmadığı için, serilerin durağanlıkları Im, Pesaran, Shin (2003) (IPS) testleriyle sınanmıştır. Bu test aşağıdaki modeli kullanmaktadır: ΔY it = α i Y it 1 + p j k β ij j=1 ΔY it j + X it δ + εit (1) Burada εi hata düzeltme terimi (error correction term) olup α i < 1 olduğunda, serinin durağan, α i 1 olduğunda ise birim köke sahip olduğu, yani durağan olmadığı anlaşılmaktadır. IPS testi, α i lerin yatay kesit birimleri için farklılaşmasına, yani heterojen panel yapmasına izin vermektedir. Testin hipotezleri: H0: αi = 1 bütün yatay kesit birimleri için. Yani seri durağan değildir. H0: αi < 1 en az bir yatay kesit birimi için. Yani seri durağandır.
Test sonucunda elde edilen olasılık değeri 0.05 ten küçük olduğunda, H0 reddedilmekte ve serinin durağan olduğuna karar verilmektedir. IPS panel birim kök testi yapılmış ve elde edilen sonuçlar Tablo 3 te sunulmuştur. Tablo 3: IPS Panel Birim Kök Testi Sonuçları Değişken Düzey Değerleri Birinci Farkları lnx -0.15(0.43) -6.82(0.00)* lnag -1.10(0.86) -3.82(0.00)* Not: Parantez içindeki değerler olasılığı göstermektedir. * %1 anlamlılık düzeyinde durağanlığı ifade etmektedir. Tablo 3 teki test sonuçları incelendiğinde, serilerin düzey değerlerinde durağan olmayıp, birinci farkları alındığında durağan hale geldikleri, yani I(1) oldukları görülmektedir. Bu durumda seriler arasında eşbütünleşme ilişkisinin varlığının araştırılmasına geçilebileceğine karar verilmiştir. 5.5. Panel Eşbütünleşme Testi Pedroni (2004), heterojen yatay kesit için seriler arasındaki eşbütünleşmenin varlığını test etmeye yönelik bir panel eşbütünleşme testidir. Testin boş hipotezi seriler arasında eşbütünleşme yok şeklindedir. Pedroni (2004) çalışmasında yedi farklı test istatistiği geliştirmiştir. Bu testin, birden fazla açıklayıcı değişkene izin vermesi, güçlü yönleri olarak kabul edilmektedir (Asteriou ve Hall, 2007: 373). Bu çalışmada seriler arasında eşbütünleşme ilişkisinin varlığını araştırmak için, Pedroni (2004) testi yapılmış ve elde edilen sonuçlar, Tablo 4 te sunulmuştur. Tablo 4: Pedroni (2004) Panel Eşbütünleşme Testi Sonuçları Panel v Panel ρ Panel PP Panel ADF Grup ρ Grup PP Grup ADF 0.99(0.15) -0.41(0.34) -1.73(0.04)** -1.87(0.03)** 0.86(0.80) -1.79(0.03)** -4.13(0.00)* Not: * ve ** sırasıyla %1 ve %5 anlamlılık düzeyinde eşbütünleşme ilişkisinin varlığını ifade etmektedir. Tablo 4 incelendiğinde modelde seriler arasında eşbütünleşme ilişkisinin var olduğu görülmektedir. Bu durumda seriler uzun dönemde birlikte hareket etmektedir. Yani seriler arasında eşbütünleşme ilişkisi vardır. Böylece bu serilerin düzey değerleriyle yapılacak tahminler, sahte regresyon problemi içermeyecektir. 5.6. Panel Nedensellik Analizi Bu çalışmada seriler arasındaki nedensellik ilişkisi, zaman serilerindeki Toda- Yamamoto (1995) nedensellik testi mantığına dayanan ve Emirmahmutoğlu ve Köse (2011) tarafından geliştirilen Panel Fisher testiyle incelenmiştir. Bu testin üstün yanı; serilerin düzey değerlerinin kullanılarak daha fazla bilgi içermelerinin sağlanması ile I(0) 8
9 ve I(1) serilerin birlikte analize dâhil edilmesidir. Bu yöntemde ilk aşama; standart bir panel VAR tahmini yaparak, uygun gecikme uzunluğu (p) belirlenmektedir. İkinci aşamada, p gecikmeye, en yüksek bütünleşme derecesine sahip değişkenin bütünleşme seviyesi (dmax) ilave edilmektedir. Üçüncü aşamada, (p+dmax) gecikme için serilerin düzey değerleriyle aşağıdaki panel VAR modeli tahmin edilmektedir. X i,t = µ i x + k i +d max α 1ij j=1 X i,t j + k i +d max α 2ij j=1 x Y i,t j + u i,t (2) Y i,t = µ i y + k i +d max β 1ij j=1 X i,t j + k i +d max β 2ij j=1 y Y i,t j + u i,t (3) Tahmin sonuçlarına ki gecikme için modifiye edilmiş Wald (MWALD) testi uygulanmaktadır. Denklem (2) için testin H0 hipotezi, Y den X e doğru bir nedensellik ilişkisinin olmadığı şeklindedir. Çalışmada Emirmahmutoğlu ve Köse (2011) Panel Fisher testi yapılmış ve elde edilen sonuçlar, Tablo 5 te sunulmuştur. Tablo 5: Emirmahmutoğlu ve Köse (2010) Panel Fisher Nedensellik Testi Sonuçları Nedenselliğin Yönü F Değeri Olasılık Değeri X AG 79.15 0.000* AG X 57.44 0.056*** Not: Gecikme uzunluğunun belirlenmesinde Akaike bilgi kriteri temel alınmış, belirlenen gecikme uzunluğunda. *, ** ve *** sırasıyla %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeyinde nedensellik ilişkisinin varlığını ifade etmektedir. Tablo 5 teki sonuçlar incelendiğinde; ihracattan Ar-Ge ye %1anlamlılık düzeyinde nedensellik ilişkisi tespit edilmiş olup, bunun artan gelirinin, firmaların Ar-Ge ye daha fazla kaynak ayırabilmesinden kaynaklandığı düşünülmektedir. Ar-Ge den ihracata ise %10 luk anlamlılık düzeyinde nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir. Bunun nedeninin de artan Ar-Ge harcamalarının, firmaların ürün çeşitliliği ve kalitesini arttırarak ihracatta rekabet güçlerini ve ihracat miktarlarını arttırması olduğu değerlendirilmektedir. 5.7. Eşbütünleşme Katsayılarının Tahmin Edilmesi Uzun dönem eşbütünleşme katsayıllarının tahmin edildiği analizin bu aşamasında eşbütünleşme katsayıları tahmin edilmiş ve elde edilen sonuçlar Tablo 6 da sunulmuştur.
Tablo 6: Eşbütünleşme Katsayısı Tahmin Sonuçları Değişken Katsayı t- istatistiği AG 0.355 8.555* K -0.545-1.482** Sabit Terim 22.379 50.607 R 2 0.17 Fist 36.73(0.00) Not: *, ** ve *** sırasıyla %1, %5 ve %10 önem düzeyinde istatistiki olarak anlamlılığı ifade etmektedir. Tablo 6 daki sonuçlar incelendiğinde, tanısal testlerin geçerli olduğu ve model sonuçlarının güvenilir olduğu görülmektedir. Ar-Ge harcamalarının katsayısının pozitif ve istatistiksel olarak anlamlı olduğu görülmektedir. Elde edilen sonuçlara göre, söz konusu ülkelerde, Ar-Ge harcamaları %100 oranında arttırıldığında, bu ülkelerin ihracatlarındaki artış, %3.5 oranında artacaktır. Elde edilen bu sonuç, literatürdeki Ülkü(2004); Özer ve Çiftçi (2009), Uzay vd. (2012) ve Göçer (2013b) ile uyumludur. 5.8. Hata Düzeltme Modeli Kısa dönem analizi olarak da adlandırılan bu modelde, farkı alınmış serilerin gecikmeleri ve uzun dönem analizinden elde edilen hata terimi serisinin bir dönem gecikmeli değeri (Error CorrectionTerm: ECTt-1) kullanılmaktadır. Bu çalışmada kullanılan hata düzeltme modeli aşağıdaki gibidir: ΔX it = α 1i + α 2i AG it + α 3i ECT 1,t 1 +εit (4) 10 Model, Panel en küçük kareler yöntemiyle tahmin edilmiş ve elde edilen sonuçlar Tablo 7 de sunulmuştur. Tablo 7: Kısa Dönem Analiz Sonuçları Değişken Katsayı t- istatistiği ΔAG 0.295 4.631* ECTt-1-0.008-2.086** Sabit Terim 0.040 9.173* R 2 0.08 Fist 15.03(0.00) Not: *, ** ve *** sırasıyla %1, %5 ve %10 önem düzeyinde istatistiki olarak anlamlılığı ifade etmektedir. Tablo 7 deki sonuçlar incelendiğinde; modeldeki hata düzeltme teriminin katsayısının negatif ve istatiksel olarak anlamlı olduğu görülmektedir. Bu durum, uzun dönemde birlikte hareket eden seriler arasında, kısa dönemde meydana gelen sapmaların ortadan kalktığını ve seriler tekrar uzun dönem denge değerine yakınsadıklarını göstermektedir. Ayrıca bu sonuç serilerin eş-bütünleşik olduklarına ve bu serilerle yapılan uzun dönem analizi sonuçlarının güvenilir olduğunu kanıtlamaktadır. Hata düzetme
teriminin katsayısının mutlak değerce küçük olması serilerin dengeye gelme hızlarının düşük olduğunu göstermektedir. 6. Sonuç ve Değerlendirme Bu çalışmada Ar-Ge yatırımlarının dış ticaret performansına etkisi 21 OECD ülkesi için, 1996-2012 dönemi verileri kullanılarak panel eşbütünleşme ve panel nedensellik testleri kullanılarak analiz edilmiştir. Serilerin durağanlığı Im, Peseran ve Shin (2003) panel birim kök testiyle incelenmiş ve serilerin düzey değerinde durağan olmayıp, birinci farkları alındığında durağan hale geldikleri görülmüştür. Bu analizde seriler arasındaki eşbütünleşme ilişkisinin varlığı, Pedroni (2004) panel eşbütünleşme yöntemiyle gerçekleştirilmiş ve seriler arasında eşbütünleşme ilişkisinin olduğu gözlemlenmiştir. Seriler arasındaki nedensellik ilişkisi Emirmahmutoğlu ve Köse (2011) Panel Fisher testi ile incelenmiş, ihracattan Ar-Ge ye %1 anlamlılık düzeyinde nedensellik ilişkisi tespit edilmiş olup, bunun artan gelirinin, firmaların Ar-Ge ye daha fazla kaynak ayırabilmesinden kaynaklandığı düşünülmektedir. Ar-Ge den ihracata ise %10 luk anlamlılık düzeyinde nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir. Uzun dönem eşbütünleşme katsayıları Breitung (2005) en küçük kareler yöntemiyle tahmin edilmiş, tahmin sonucunda, Ar-Ge harcamaları %100 oranında arttırıldığında, bu ülkelerin ihracatlarındaki artış, %3.5 oranında arttığı görülmüştür. Elde edilen bu sonuç, literatürdeki Ülkü (2004); Özer ve Çiftçi (2009), Uzay vd. (2012) ve Göçer (2013b) ile uyumludur. Kısa dönem katsayıları yine Breitung (2005) yöntemiyle tahmin edilmiş, modelin hata düzeltme mekanizmasının çalıştığı belirlenmiştir. Kaynakça Asteriou, D. and Hall, S.G. 2007, Applied Econometrics: A Modern Approach Using Eviewsand Microfit, Revisited Edition, Palgrave Macmillan, Newyork. Breitung, J. 2005, A Parametric Approachto the Estimation of CointegrationVectors in Panel Data, Econometric Reviews, 24(2):151 173. Çankaya, M. 2003, Araştırma ve Geliştirme Faaliyeti Harcamalarında Vergi Ertelemesi, E- Yaklaşım Dergisi, 126, 143-147. Emirmahmutoğlu, F. ve Köse, N. 2011, TestingforGrangerCausality in Heterogeneous Mixed Panels, Economic Modelling, 28: 870-876. Göçer, İ. 2013a, Teknolojik İlerlemenin Belirleyicileri: NIC Ülkeleri için Panel Eşbütünleşme ve Panel Nedensellik Analizleri,Maliye Finans Yazıları, 100, No. 116-141. Göçer, İ. 2013b, Ar-Ge Harcamalarının Yüksek Teknolojili Ürün İhracatı, Dış Ticaret Dengesi ve Ekonomik Büyüme Üzerindeki Etkileri, Maliye Dergisi, 165, Temmuz- Aralık, No: 215-240. 11
Güloğlu, B. and Tekin, R.B. 2012, A Panel Causality Analysis of the Relationship among Researchand Development, Innovation, and Economic Growt in High-Income OECD Countries, Eurasian Economic Review, 2 (1), 32-47. Güloğlu, B., Tekin, R.B. and Sardoğan, E. 2012, Economic Determinants of Technological Progress in G7 Countries: A Re-Examination, EconomicsLetters, 116(3): 604-608. Im, K., Pesaran, H. and Shin, Y. 2003, Testing for Unit Roots in Heterogenous Panels, Journal of Econometrics, 115: 53 74. Kiper, M. 2004, Teknoloji Transfer Mekanizmaları ve Bu Kapsamda Üniversite Sanayi İşbirliği. Teknoloji, Türk Mühendis ve Mimar Odaları Birliği, Ankara, No. 59-122. Landesmann, M. ve Pfaffermayr, M. (1997), Technological Competition and Trade Performance, Applied Economics, 29, 179-196. OECD, 2000, Science, Technology and Innovation in the New Economy. Policy Brief, September. Özer, M. ve Çiftçi, N. 2009, Ar-Ge Harcamaları ve İhracat İlişkisi: OECD Ülkeleri Panel Veri Analizi,Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 23, 25-45. Parente, S.L. ve Prescott, E.C. 1994, BarrierstoTechnologyAdoprionand Development, Journal of PoliticalEconomy, 102, 298-321. Pedroni, P. 2004, Panel Cointegration; Asymptotic and Finite Sample Properties of Pooled Time Series Testswith an Application to the PPP Hypothesis, Econometric Theory, 20: 597 625. Samimi, J.A. and Ledary, R.B. 2010, ICT and Economic Growt: New Evidence from some Developing Countries, Australian Journal of Basic and Applied Sciences, 4 (8), 3086-3091. Smith, K. 1994, New Directions in Research and Technology Policy: Identifying Key Issuses, STEP Report. Toda, H.Y. and Yamamoto, T. 1995, Statistical Inference in Vector Autoregressions with Possbly Integrated Process, Journal of Econometrics, 66: 225-250. TÜBİTAK 2011, Ulusal Yenilik Sistemi 2023 Yılı Hedefleri, http://www.tubitak.gov.tr/tubitak_content_files/btypd/btyk/btyk23/2011 _101.pdf Uzay, N., Demir, M. ve Yıldırım, E. (2012), İhracat Performansı Açısından Teknolojik Yeniliğin Önemi: Türkiye İmalat Sanayi Örneği, Doğuş Üniversitesi Dergisi, 13, 1, 147-160. Ülkü, H. 2004, R&D, Innovation, and Economic Growt: An Emprical Analysis, IMF Working Paper, No. 04/185. Washington, DC. Yıldırım, E. ve Kesikoğlu, F. 2012, Ar-Ge Harcamaları ile İhracat Arasındaki Nedensellik İlişkileri: Türkiye Örneğinde Panel Nedensellik Testi Kanıtları, Marmara Üniversitesi : İ.İ.B.F. Dergisi, 32, 1, 165-180. 12