Yükselen Yapay Zekâ Devrimi: İstihdam ve Verimlilik Üzerine Etkisi

Year 2025, Volume: 33 Issue: 63, 291 - 314

Ayşe Tekin Balcı , Onur Demirel

https://doi.org/10.17233/sosyoekonomi.2025.01.14

Abstract

İktisadi hayatın çoğu alanında geleneksel sektörler yerini dijitalleşmeye bırakmaktadır. Yapay zekâ teknolojilerinin geleceğe damga vurması beklenmektedir. Çalışmada, yapay zekânın istihdam ve verimlilik üzerindeki etkisi ilgili teknolojileri en çok kullanan 10 ülke için 2002-2021 dönemi panel verisi ve Vektör Hata Düzeltme Modeli, eşbütünleşme, Granger ve Toda-Yamamoto nedensellik testleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Analiz sonucunda yapay zekâ teknolojilerini temsil eden patent başvuruları, Ar-Ge harcamaları, yüksek teknolojili ürün ihracatı ile istihdam ve verimlilik arasında uzun dönemli pozitif ilişki tespit edilmiş olup Toda-Yamamoto nedensellik test sonuçlarına göre yapay zekâ teknolojilerini temsil eden vekil değişkenler ile istihdam ve verimlilik arasında çok yönlü nedensellik ilişkisinin olduğu sonucuna varılmıştır.

Keywords

Yapay Zekâ, İstihdam, Verimlilik, Panel Veri

The Rising Artificial Intelligence Revolution, Its Impact on Employment and Productivity

Abstract

Traditional sectors are being replaced by digitalisation in most areas of economic life. Artificial intelligence (AI) technologies are expected to leave their mark on the future. In the study, the effect of AI on employment and productivity is carried out using panel data for the 2002-2021 period for the ten countries that use the relevant technologies the most, and the Vector Error Correction Model, cointegration, Granger and Toda-Yamamoto causality tests. As a result of the analysis, a long-term positive relationship is determined between patent applications, R&D expenditures, high-tech product exports, and employment and productivity representing AI technologies, and according to the Toda-Yamamoto causality test results, there is a relationship between proxy variables representing artificial intelligence technologies and employment and productivity. It is concluded that there is” a multi-directional causality relationship.

Keywords

Artificial Intelligence, Employment, Productivity, Panel Data

References

• Acemoğlu, D. & P. Restrepo (2017), “Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets”, Journal of Political Economy, 128(6), 2188-2244.
• Aghion, P. et al. (2019), “Artificial intelligence, growth and employment: The role of policy”, Economie et Statistique, 510(1), 149-164.
• Aydın, A. (2021), “Robotların İstihdam Üzerindeki Etkisi: Seçilmiş Ülkeler Üzerine Ampirik İnceleme”, Çalışma ve Toplum, (68), 269-288.
• Aydın, İ.H. & C.H. Değirmenci (2020), Yapay Zekâ, Girdap Kitap, 2. Baskı, İstanbul.
• Bandari, V. (2019), “The Impact of Artificial Intelligence on the Revenue Growth of Small Businesses in Developing Countries: An Empirical Study”, Reviews of Contemporary Business Analytics, 2(1), 33-44.
• Bayraktutan, Y. & I. Demirtaş (2011), “Gelişmekte Olan Ülkelerde Cari Açığın Belirleyicileri: Panel Veri Analizi”, Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (22), 1-28.
• Bulut, E. & A. Yenipazarlı (2020), “Endüstri 4.0 ve Teknolojinin İstihdam Üzerindeki Etkisi, Panel Veri Analizi”, Pamukkale Journal of Eurasian Socioeconomic Studies, 7(2), 15-35.
• Çatalbaş, G.K. & Ö. Yarar (2015), “Türkiye'deki Bölgeler Arası İç Göçü Etkileyen Faktörlerin Panel Veri Analizi ile Belirlenmesi”, Alphanumeric Journal, 3(1), 99-117.
• Cebesoy, S. (2022), “Teknolojik İlerleme ile Standart Olmayan İstihdam Arasındaki İlişkinin Ücret Eşitsizliği Üzerindeki Etkileri”, Doktora Tezi, Maltepe Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstanbul.
• Cheng, H. et al. (2019), “The Rise of Robots in China”, Journal of Economic Perspectives, 33(2), 71-88.
• Chiacchio, F. et al. (2018), “The impact of industrial robots on EU employment and wages: A local labor market approach”, Bruegel Working Paper No 2.
• Dağlı, İ. (2022), “Yapay Zekâ Teknolojilerinde Etkili Faktörler Üzerine Bir Model Denemesi: En Başarılı Ülkelerle Panel Veri Analizi”, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 17(2), 368-386.
• Fan, S. (2020), Yapay Zeka Yerimizi Alacak mı? 21. Yüzyıl İçin Bir Rehber, TEAS Yayıncılık, 1. Baskı, İstanbul.
• Ford, M. (2021), Robotların Yükselişi, Kronik Kitap, 9. Baskı, İstanbul.
• Gershgorn, D. (2017), “The Quartz guide to artificial intelligence: What is it, why is important, and should we be afraid?”, Quartz, 10 Eylül 2017, <https://qz.com/1046350/the-quartz-guide-to-artificial-intelligence-what-is-it-why-is-it-important-and-should-we-be-afraid>, 06.02.2024.
• Graetz, G. & G. Michaels (2018), “Robots at work”, Review of Economics and Statistics, 100(5), 753-767.
• Granger, C.W. (1969), “Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-Spectral Methods”, Econometrica, 37(3), 424-438.
• Gu, T.T. et al. (2022), “Can Artificial Intelligence Boost Employment in Service Industries? Empirical Analysis Based on China”, Applied Artificial Intelligence, 36(1), 2080336.
• Hémous, D. & M. Olsen (2022), “The Rise of The Machines: Automation, Horizontal Innovation, and Income Inequality”, American Economic Journal: Macroeconomics, 14(1), 179-223.
• Krueger, A.B. (1993), “How Computers Have Changed the Wage Structure: Evidence from Microdata, 1984-1989”, Quarterly Journal of Economics, 108(1), 33-60.
• Rouhiainen L. (2019), Yapay Zeka, Geleceğimizle İlgili Bilmemiz Gereken 101 Şey, Pegasus Yayınları.
• Say, C. (2021), 50 Soruda Yapay Zeka, 7 Renk Basım ve Yayım, 21. Baskı, İstanbul.
• Worldbank, (2020), <https://databank.worldbank.org/reports.aspx?source=2&country>, 05.02.2024.
• Yılmaz, Y. (2021), “Dijital Ekonomiye Geçiş Süreci, Ölçümü ve Dijitalleşme Verimlilik İlişkisi”, İstanbul İktisat Dergisi, 71(1), 283-316.
• Zhang, T. et al. (2022), “Enterprise Digital Transformation and Production Efficiency: Mechanism Analysis and Empirical Research”, Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 35(1), 2781-2792.