Yapay Zekâ ve Ekonomik Dinamikler: G7 Ülkeleri Üzerine Bir Analiz

Abstract

Yapay zekâ (AI) teknolojilerindeki gelişmeler ve dijitalleşme süreçleri, ülkelerin ekonomik yapılarında köklü dönüşümlere yol açmaktadır. AI, iş süreçlerini otomatikleştirerek verimliliği artırırken, yeni iş alanlarının ortaya çıkmasını teşvik etmekte ve birçok sektörde yapısal değişikliklere neden olmaktadır. Sıklıkla robotik sistemlerle özdeşleştirilse de yapay zekâ, bilişim teknolojilerindeki ilerlemeler sayesinde sanal asistanlar ve yazılımlarla da profesyonel ve bireysel yaşamı dönüştürmektedir. Yapay zekâdaki bu ilerlemeler, sektörel dijital dönüşüm süreçlerini hızlandırarak iş süreçlerinin optimize edilmesini, yenilikçi iş modellerinin benimsenmesini ve küresel rekabet ortamında üstünlük sağlanmasını mümkün kılmaktadır. Bu dönüşüm, ekonomik dinamiklerin yeniden şekillendirilmesinde kritik bir rol oynamaktadır. Çalışma, OECD üyesi G7 ülkelerini ele almakta olup, 1997-2020 arasındaki verilere dayalı olarak panel nedensellik analizi uygulanmıştır. İlk aşamada, Pesaran CD testi ile yatay kesit bağımlılığı incelenmiş ve ardından Pesaran CIPS testi ile serilerin durağanlığı test edilmiştir. Son olarak, Dumitrescu ve Hurlin nedensellik testi kullanılarak değişkenler arasındaki ilişkiler değerlendirilmiştir. Bulgular, eğitim harcamalarından yapay zekâ patentlerine doğru tek yönlü bir nedensellik ilişkisi bulunduğunu ortaya koymuştur. Buna karşın, yapay zekâ patentleri ile ekonomik büyüme, Ar-Ge harcamaları, ticaret ve işsizlik değişkenleri arasında anlamlı bir nedensellik ilişkisi tespit edilmemiştir. Bu sonuçlar, eğitim yatırımlarının yapay zekâ teknolojilerinin gelişiminde belirleyici bir rol oynadığını göstermektedir. Bunun yanı sıra, yapay zekâ patentlerinin işsizlik ve ekonomik büyüme üzerindeki uzun dönemli etkilerinin netleşmesi, hükümetlerin ve özel sektörün bu alandaki eğitim ve Ar-Ge yatırımlarına olan bağlılığı ile şekillenecektir. Yapay zekâ teknolojilerinin sürdürülebilir ekonomik büyümeye katkısı, uzun vadeli politika ve stratejik yatırımlarla daha belirgin hale gelecektir.

Keywords

• Yapay zekâ
• Dijitalleşme
• Nedensellik Analizi

Artificial Intelligence and Economic Dynamics: An Analysis of G7 Countries

Abstract

The rapid advancements in artificial intelligence (AI) and digitalization are fundamentally transforming national economies. AI enhances efficiency by automating business processes, fosters the emergence of new job sectors, and induces structural changes across various industries. Although AI is often linked with robotic systems, advancements in information technology have also enabled its integration into professional and personal life through virtual assistants and software applications. These advancements accelerate sectoral digital transformation, optimize business processes, promote innovative business models, and provide a competitive edge in the global market. Consequently, AI plays a crucial role in reshaping economic dynamics. This study focuses on the G7 countries, members of the OECD, and applies a panel causality analysis based on data from 1997 to 2020. Initially, the Pesaran CD test was conducted to examine cross-sectional dependence, followed by the Pesaran CIPS test to assess the stationarity of the series. Finally, the Dumitrescu and Hurlin causality test was employed to evaluate the relationships between variables. The findings reveal a unidirectional causality from education expenditures to AI patents. However, no causality was detected between AI patents and economic growth, R&D expenditures, trade, or unemployment. These findings underscore the pivotal role of education investments in fostering advancements in AI. Furthermore, the long-term impact of AI patents on unemployment and economic growth will be shaped by sustained government and private sector investments in education and R&D. The contribution of AI technologies to sustainable economic growth will become more evident through long-term policies and strategic investments.

Keywords

• Artificial Intelligence
• Digitalization
• Causality Analysis

References

1. Acemoğlu, D., & Restrepo, P. (2017). Robots and jobs: Evidence from US labor markets, National Bureau of Economic Research, 1-90.
2. Acemoğlu, D., & Restrepo, P. (2018). The race between man and machine: Implications of technology for growth, factor shares, and employment, American Economic Review, 1488-1542.
3. Acemoğlu, D., & Restrepo, P. (2019). The wrong kind of AI? Artificial intelligence and the future of labor demand, IZA Institute of Labor Economics, 1-16.
4. Achar, S. (2019). Early consequences regarding the impact of artificial intelligence on international trade, American Journal of Trade and Policy, 6(3), 119-126. https://doi.org/10.18034/ajtp.v6i3.634
5. Agovino, M., Aldieri, L., Garofalo, A., & Vinci, C. P. (2018). R&D spillovers and employment: Evidence from European patent data, Empirica, 45(2), 247-260.
6. Altıntaş, D. D., & Mercan, D. D. (2015). AR-GE harcamaları ve ekonomik büyüme ilişkisi: OECD ülkeleri üzerine yatay kesit bağımlılığı altında panel eşbütünleşme analizi, Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 70(2), 345-376.
7. Arntz, M., Gregory, T., & Zierahn, U. (2016). The risk of automation for jobs in OECD countries: A comparative analysis, OECD Social, Employment and Migration Working Papers, No. 189, OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/5jlz9h56dvq7-en
8. Autor, D. H., Levy, F., & Murnane, R. J. (2003). The skill content of recent technological change: An empirical exploration, The Quarterly Journal of Economics, 1279-1332.

9. Aytun, U., Kılıçaslan, Y., Meçik, O., & Yapıcı, Ü. (2023). Robots, employment and wages: Evidence from Turkish labor markets, ERF 29th Annual Conference, 1-26. Cairo, Egypt: Economic Research Forum.
10. Bessen, J. E. (2019). Automation and jobs: When technology boosts employment, Boston University School of Law, Law and Economics Research Paper, No. 17-09, 1-45.
11. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2012). The second machine age, London: W.W. Norton & Company.
12. Brynjolfsson, E., Hui, X., & Liu, M. (2018). Does machine translation affect international trade? Evidence from a large digital platform, National Bureau of Economic Research, 1-12. http://www.nber.org/papers/w24917
13. Carbonero, F., Ernst, E., & Weber, E. (2020). Robots worldwide: The impact of automation on employment and trade, Institute for Employment Research, 1-34.
14. Çelik, S. (2020). Büyük veri çağında yeni meslekler, Middle East International Conference on Contemporary Scientific Studies-IV, 286-301. Beirut: Lebanon.
15. Dağlı, İ. (2022). Yapay zekâ teknolojilerinde etkili faktörler üzerine bir model denemesi: En başarılı ülkelerle panel veri analizi, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 368-386.
16. Dumitrescu, E. I., & Hurlin, C. (2012). Testing for Granger non-causality in heterogeneous panels, Economic Modelling, 29, 1450-1460. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2012.02.014
17. Filippucci, F., Gal, P., Jona-Lasinio, C., Leandro, A., & Nicoletti, G. (2024). Artificial intelligence: Promises and perils for productivity and broad-based economic growth, Enoscope. https://oecdecoscope.blog/2024/04/16/artificial-intelligence-promises-and-perils-for-productivity-and-broad-based-economic-growth/
18. Gonzales, J. T. (2023). Implications of AI innovation on economic growth: A panel data study, Journal of Economic Structures. https://doi.org/10.1186/s40008-023-00307-w
19. Gries, T., & Naudé, W. (2018). Artificial intelligence, jobs, inequality and productivity: Does aggregate demand matter?, IZA – Institute of Labor Economics, 1-36.
20. Irmak, E. (2023). Uluslararası ticarette dijitalleşme: E-ticaret kapsamında e-ihracat, The Journal of Social Science, 7(14), 180-200. https://doi.org/10.30520/tjsosci.1357354
21. İTÜ. (2024). İTÜ Program Bilgi Paketi: Büyük Veri ve İş Analitiği Tezsiz Yüksek Lisans İkinci Öğretim Programı. https://www.tyyc.itu.edu.tr/ProgramHakkinda.php?Program=VIA_IA_YL
22. Koçak, A. (2016). Eğitim harcamaları ve ekonomik büyüme ilişkileri: Türkiye ve G8 ülkeleri üzerine bir uygulama, Hasan Kalyoncu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İktisat Anabilim Dalı, İktisat Yüksek Lisans Programı, Yüksek Lisans Tezi.
23. Maggioncalda, J. (2024). Global skills report, ABD: Coursera.
24. Makridakis, P. S. (2017). The forthcoming artificial intelligence (AI) revolution: Its impact on society and firms, Futures, 90, 46-60.
25. Malatyalı, Ö. (2016). Teknoloji transferinin ekonomik büyüme üzerine etkisi: Türkiye örneği 1989 - 2014, Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13(3), 62-73.
26. Maxim, R., & Muro, M. (2019). Automation and AI will disrupt the American labor force. Here’s how we can protect workers, Brookings. https://www.brookings.edu/articles/automation-and-ai-will-disrupt-the-american-labor-force-heres-how-we-can-protect-workers/
27. Meltzer, J. P. (2018). The impact of artificial intelligence on international trade, Brookings Institution, 1-9.
28. Nakamura, H., & Zeira, J. (2018). Automation and unemployment: Help is on the way, SSRN, 1-31. SSRN-id3202622.pdf
29. Naudé, W. (2024). Will artificial intelligence cause an economic growth explosion?, OECD AI Policy Observatory. https://oecd.ai/en/wonk/will-artificial-intelligence-cause-an-economic-growth-explosion
30. OECD. (2023). The Organisation for Economic Co-operation and Development.
31. OECD. (2024). OECD Economic Outlook Volume 2024 Issue 1: An unfolding recovery, OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/69a0c310-en
32. Pesaran, M. H. (2004). General diagnostic tests for cross section dependence in panels, IZA Discussion Paper, No. 1240.
33. Pesaran, M. H. (2007). A simple panel unit root test in the presence of cross-section dependence, Journal of Applied Economics, 22, 265-312.
34. Sachs, J. D., Benzell, S. G., & Lagarda, G. (2015). Robots: Curse or blessing? A basic framework, National Bureau of Economic Research, 1-27.
35. Schmidpeter, B., & Ebmer, R. W. (2021). Automation, unemployment, and the role of labor market training, European Economic Review, 1-25.
36. Sierotowicz, T. (2015). Patent activity as an effect of the research and development of the business enterprise sectors, Journal of International Studies, 8(2), 101-113. https://doi.org/10.14254/2071-8330.2015/8-2/9
37. Zeira, J. (1998). Workers, machines and economic growth, The Quarterly Journal of Economics, 1091-117.