Sağlam Regresyon Analizi ile Türkiye’de İnovasyon ve Eğitim Harcaması İlişkisinin İncelenmesi
Abstract
Bir ülkede refah düzeyinin ve eğitime verilen önemin artması ülkenin inovasyon potansiyeli üzerinde doğrudan etkilidir. Bu çalışmada Türkiye’de 1980 - 2021 dönemindeki patent başvuruları (yerleşik ve yerleşik olmayan), gayri safi yurtiçi hasıla ve eğitim harcamaları arasındaki ilişkinin modellenmesi amaçlanmıştır. Verilerin analizinde R ve STATA istatistiksel yazılımları kullanılmıştır. Sonuçların yorumlanmasında kolaylık sağlaması açısından değişkenlerin logaritmik dönüşümleri dikkate alınmıştır. Elde edilen sonuçlara göre; modelde değişen varyans ve otokorelasyon problemi olduğu belirlenmiştir. Bu sebeple varsayımlardan sapmalara karşı sağlam regresyon analizi ile parametre tahminleri elde edilmiştir. Sonuçlar açık bir şekilde yerleşik patent başvuru sayısını etkileyen faktörlerin katsayılarının farklı kantiller arasında istatistiki olarak anlamlı bir şekilde değiştiğine işaret etmektedir. Türkiye’de yerleşik patent başvuruları üzerinde eğitim harcamalarının etkisi yüksek kantil düzeyinde (=0.95) anlamlı iken, gayri safi yurtiçi hasıla tüm kantil düzeylerinde anlamlıdır (p<0.05). Yerleşik olmayan patent başvurularına ilişkin parametre tahminleri incelendiğinde ise; eğitim harcamalarının istatistiksel olarak anlamlı olmadığı (p>0.05) ve gayri safi yurtiçi hasılanın düşük (=0.10, 0.25) ve orta (=0.50, 0.75) kantil düzeylerinde anlamlı olduğu belirlenmiştir.
Keywords
Eğitim harcaması, gayri safi yurtiçi hasıla (GSYİH), inovasyon, sağlam regresyon, patent başvuruları
References
- Aktaş, N. (2022). G7 Ülkelerinin İnovasyon Göstergelerinin Değerlendirilmesi. European Journal of Managerial Research (EUJMR), 6(10), 87-104.
- Avunduk, Z. B., ve İçen, H. (2023). Eko-İnovasyon Performansının Ekonomik Büyümeye Etkisi: Avrupa Birliği Ülkeleri Üzerine Panel Veri Analizi. Verimlilik Dergisi, 57(4), 657-670.
- Ballı, E. (2017). Teknoloji, İnovasyon ve Ekonomik Büyüme İlişkisi: Üst ve Üst Orta Gelir Gruplarındaki Ülkeler Üzerine Bir İnceleme. Ekonomi Bilimleri Dergisi, 9(2), 15-28.
- Ballı, E. ve Manga, M. (2015). Ulusal İnovasyon Kapasitesi Üzerine Bir Deneme: OECD Ülkeleri Örneği. Ekonomi Bilimleri Dergisi,7(2), 58-74.
- Chen, C. (2005). An Introduction to Quantile Regression and the QUANTREG Procedure. Proceedings of the Thirtieth Annual SAS Users Group International Conference, Cary, NC: SAS Institute Inc.
- Çütçü, İ., ve Bozan, T. (2019). İnovasyon ve Ekonomik Büyüme İlişkisi: G7 Ülkeleri Üzerine Panel Veri Analizi. Uluslararası Ekonomi İşletme ve Politika Dergisi, 3(2), 289-310.
- Elverdi, S. ve Atik, H. (2021). İnovasyon ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin analizi: bir yapısal eşitlik modellemesi. Pearson Journal Of Social Sciences & Humanities, 6(10), 183-205. doi: 10.46872/pj.206.
- Eygü, H., ve Coşkun, H. (2020). Türkiye’de Beşeri Sermaye, İnovasyon ve Ekonomik Büyüme İlişkisinin Ekonometrik Analizi 1995-2018. Iğdır Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (23), 503-522.
- Gazeloğlu, C. (2012). Doğrusal Tip II Regresyon Tekniklerinin Monte-Carlo Benzetim Çalışması ile Karşılaştırılması: Sağlam, Bulanık ve Sağlam Bulanık Teknikler. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Afyonkarahisar.
- Gazeloğlu, C., ve Saraçlı, S. (2012). Bulanık ve Sağlam Bulanık Açıortay Regresyon Tekniklerinin Performansları Üzerine Bir Benzetim Çalışması. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 12(1), 1-13.