Ar-Ge harcama gruplarının ekonomik büyüme üzerindeki etkileri: Türkiye örneğinde yapay sinir ağları ile ARDL analizi

Fatih Volkan Ayyıldız; Onur Demirci

doi:10.5152/TBE.2022.1033642

TR EN

Ar-Ge harcama gruplarının ekonomik büyüme üzerindeki etkileri: Türkiye örneğinde yapay sinir ağları ile ARDL analizi

Öz

Ekonomik kalkınma ve büyüme sürecinde teknolojik ilerlemelerin önemi içsel büyüme teorileri ile ön plana çıkmıştır. Teknolojik ilerlemelerin nedenlerini irdeleyen bu teoriler bilgi üretim sürecini ve dolayısıyla araştırma ve geliştirme (Ar-Ge) faaliyetlerinin önemine değinmektedir. Ar-Ge faaliyetlerine yapılan harcamaların dünyada 1980 sonrası artış eğiliminde olması Türkiye’nin de bu alana gösterdiği ilgiyi artırmıştır. Bu ilginin en açık göstergesi 2001 yılında Ar-Ge’ye GSYH’den ayrılan payın %0,53’den 2020 yılında %1,09’a kadar yükselmesi olmuştur. Bu aşamada kamunun Ar-Ge destekleri de bu alandaki faaliyetleri teşvik eden önemli bir unsur olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu çalışmada Türkiye’de sosyo-ekonomik hedeflere göre merkezi yönetim bütçesinden Ar-Ge faaliyetleri için ayrılan ödenek ve harcamalar ile büyüme arasındaki ilişki 2008–2035 zaman aralığı için yapay sinir ağları ile gelecek model tahminlemesi yapılarak ARDL (Autoregressive Distributed Lag Bound Test) analizi ile sınanmıştır. Ekonometrik çözümleme sonucunda ekonomik büyümeye pozitif anlamda en çok etki eden Ar-Ge harcama grubu enerji sektörü olurken en az etki eden sağ- lık sektörüne yönelik harcamalar olmuştur.

Anahtar Kelimeler

ARDL analizi , yapay sinir ağı , ekonomik büyüme , araştırma ve geliştirme (ar-ge) , Türkiye

Effects of research and development spending groups on economic growth: ARDL analysis with artifical neural networks within Turkey case

Abstract

The importance of technological advances in the process of economic development and growth has come into prominence with endogenous growth theories. These theories, which examine the causes of technological advances, touch on the knowledge production process and there- fore the importance of research and development activities. The increase in the expenditures on research and development activities all over the world after 1980 has increased the interest of Turkey in this field. The clearest indicator of this interest was the increase in the share of research and development in GDP from 0.53% in 2001 to 1.09% in 2020. At this stage, public research and development supports have become an important factor that encourages activities in this field. In this study, the relationship between the appropriations and expenditures allocated from the central government budget for research and development activities and growth accord- ing to socio-economic targets in Turkey was tested with ARDL (Autoregressive Distributed Lag Bound Test) analysis by making future model estimations with artificial neural networks for the 2008–2035 time period. As a result of the econometric analysis, the research and development expenditure group that had the most positive effect on economic growth was the energy sector, while the least effect was the expenditures for the health sector.

Keywords

ARDL analysis , artificial neural network , economic growth , research and development , Turkey

References

Aghion, P., & Howitt, P. (1992). A model of growth through creative destruc- tion. Econometrica, 60(2), 323–351. [CrossRef]
Ataseven, B. (2013). Yapay sinir ağları ile öngörü modellemesi. Öneri Der- gisi, 10(39), 101–115.
Aydoğdu, Ç. (2021). Yenilenebilir enerji sektöründe ve enerji verimliliğinde kamusal destekler ve türkiye’de yansımaları. Akademik İzdüşüm Der- gisi, 6(1), 52–74.
Bağcı, B., & Demirer, Ö. (2021). Tahminleme tekniklerinin bulanık esnek kümeler üzerinde birleştirilmesi: BIST 100 uygulaması. Atatürk Üni- versitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 35(1), 21–43. [CrossRef] Becker, B. (2015). Public R&D policies investment: A survey of the empiri- cal evidence. Journal of Economic Surveys, 29(5), 917–942. [CrossRef] Cinel, E. A., & Yolcu, U (2021). Ar-Ge harcamaları ile ekonomik büyüme i̇lişkisi: Yapay sinir ağları ile Türkiye GSYH öngörüsü. Premium E-Journal of Social Sciences, 13(5), 170–181.
Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distributions of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74(366a), 427–431. [CrossRef]
Europan Patent Office (EPO). (2020). Patent Statistic, EPO. https://ww w.epo.org/about-us/annual-reports-statistics/statistics.html (Erişim Tarihi: 05.11.2021).
Genç, M. C., & Atasoy, Y. (2010). Ar-ge harcamaları ve ekonomik büyüme i̇lişkisi: panel veri analizi. Bilgi Ekonomisi ve Yönetimi Dergisi, 5(2), 27–34.
Gittleman, M., & Wolff, E. N. (1995). R&D activity and cross-country growth comparisons. Cambridge Journal of Economics, 19, 189–207. [CrossRef]
Goel, R. K., Payne, J. E., & Ram, R. (2008). R&D expenditures and U.S. Eco- nomic growth: A disaggregated approach. Journal of Policy Modeling, 30(2), 237–250. [CrossRef]
Griliches, Z. (1986). Productivity, R&D and Basic Research at the firm level in the 1970’s. American Economic Review, 76(1), 141–115. [CrossRef]

Guellec, D., & Potterie, B. V. P. (2003). The impact of public R&D expendi- ture on business R&D. Economics of Innovation and New Technology, 3(12), 225–243. [CrossRef]
Gülez, A., & 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.
Günay, E., Ağır, H., & Türkmen, S. (2018). Ar-Ge Harcamalarının Ekonomik Büyümeye Etkisinin Ampirik Analizi. 5th International Congress on Political, Economic and Social Studies (ICPESS) (pp. 90–102).
He, Y., Liao, N., Liu, H., & Zhong, Y. (2012). A new method of soft computing to estimate the contribution rate of S&T progress on economic growth. Applied Soft Computing, 12(6), 1801–1809. [CrossRef]
International Monetary Fund (IMF). (2021). World Economic Outlook. https://www.imf.org/en/Publications/WEO/Issues/2021/10/12/world-e conomic-outlook-october-2021 (Erişim Tarihi: 05.11.2021).
Jokanović, B., Lalic, B., Milovančević, M., Simeunović, N., & Marković, D. (2017). Economic development evaluation based on science and pat- ents. Physica. Part A, 481, 141–145. [CrossRef]
Kalça, A., & Atasoy, Y. (2008). Ekonomik büyüme aracı olarak bilgi yatırımları ve i̇novasyon. Bilgi, Ekonomisi ve Yönetimi Dergisi, 3(2), 95–110.
Karahan, M. (2015). Yapay sinir ağları metodu ile i̇hracat miktarlarının tah- mini: Arima ve YSA metodunun karşılaştırmalı analizi. Ege Akademik Bakış, 15(2), 165–172.
Küçük ve Orta Ölçekli İşletmeleri Geliştirme ve Destekleme İdaresi Başkanlığı (KOSGEB). (2021). Ar-Ge ve İnovasyon Destek Programı, https://www.kosgeb.gov.tr (Erişim Tarihi: 01.12.2021).
Nadiri, M. I., & Mamuneas, T. P. (1994). Infrastructure and public R&D investments and the growth of factor productivity in US manufactur- ing industries. National Bureau for Economic Research (Working Paper no. 4845). [CrossRef]
Organisation for Economic Co-operation and Development (OCED). (2015). Glossary of terms. https://www.oecd.org/sti/inno/Frascati-2 015-Glossary.pdf (Erişim Tarihi: 27.10.2021).
Özer, M., & Çiftçi, N. (2009). Ar-Ge tabanlı i̇çsel büyüme modelleri ve ar-ge harcamalarının ekonomik büyüme üzerine etkisi: OECD ülkeleri panel veri analizi. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 8(16), 219–240.
Öztemel, E. (2006). Yapay Sinir Ağları. Papatya Yayıncılık.
Park, W. G. (1995). International R&D spillovers and OECD economic growth. Economic Inquiry, 33(4), 571–591. [CrossRef]
Perron, P. (1989). The great crash, the oil price shock, and the unit root hypothesis. Econometrica, 57(6), 1361–1401. [CrossRef]
Pesaran, M. H., & Shin, Y. (1995). An autoregressive distributed lag model- ling approach to cointegration analysis. In S. Strom, A. Holly & A. Diamond (Eds.), Centennial volume of Ragner Frisch. Cambridge Uni- versity Press. Polat, Ö., & Temurlenk, S. (2011). Yapay sinir ağları metodolojisi ile makroe- konomik zaman serilerinde öngörü modellemesi. Dicle Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 1(2), 98–106.
Romer, P. M. (1986). Increasing returns and long-run growth. Journal of Political Economy, 94(5), 1002–1037. [CrossRef]
Romer, P. M. (1990). Endogenous technological change. Journal of Political Economy, 98(5, Part 2), S71–S102. [CrossRef]
Schumpeter, J. A. (1942). Capitalism, socialism and democracy. Harper & Brothers.
Solow, R. M. (1994). Perspectives on growth theory. Journal of Economic Perspectives, 8(1), 45–54. [CrossRef]
Taban, S., & Şengür, M. (2014). Türkiye’de Ar-Ge ve ekonomik büyüme. AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 14(1), 355–376.
Tarı, R., & Alabaş, M. M. (2017). The relationship between R&D expenditures and economic growth: The case of Turkey (1990–2014). AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitü Dergisi, 2(17), 1–17. The World Bank. (2021). World Development Indicators. https://databank. worldbank.org/source/world-development-indicators (Erişim Tarihi: 05.11.2021).
Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK). (2020). Araştırma-Geliştirme Faaliyetleri Araştırması 2020. https://data.tuik.gov.tr/ (Erişim Tarihi: 01.11.2021).
Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK). (2021). Veri Portalı. https://data.tuik.go v.tr/ (Erişim Tarihi: 01.11.2021).
Üzümcü, A. (2015). İktisadi Büyüme. Beta Basım Yayım.
Virili, F. & Freisleben, B. (2000). Nonstationarity and data preprocessing for neural network predictions of an economic time series. Proceed- ings of the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2000) (pp. 129–136). [CrossRef]
Yıldırım, C., & Kaya, D. G. (2019). Ar-Ge harcamalarının gelişimi: TR-AB üzerine bir değerlendirme. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 33(3), 791–812.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Economics

Journal Section

Research Article

Authors

Fatih Volkan Ayyıldız ^*
0000-0001-5991-3574
Türkiye

Onur Demirci
0000-0002-4989-3829
Türkiye

Publication Date

October 15, 2022

Submission Date

December 7, 2021

Acceptance Date

August 11, 2022

Published in Issue

Year 1970 Volume: 36 Number: 4

DOI

https://doi.org/10.5152/TBE.2022.1033642

IZ

https://izlik.org/JA99YF75NN

APA

Ayyıldız, F. V., & Demirci, O. (2022). Ar-Ge harcama gruplarının ekonomik büyüme üzerindeki etkileri: Türkiye örneğinde yapay sinir ağları ile ARDL analizi. Trends in Business and Economics, 36(4), 346-358. https://doi.org/10.5152/TBE.2022.1033642

Cited By

Türkiye'de Ar-Ge Finansmanı: KOSGEB Destek Programının Değerlendirilmesi

Uluslararası Muhendislik Arastirma ve Gelistirme Dergisi

https://doi.org/10.29137/umagd.1358857

R&D Expenditures and Economic Growth: A Panel Data Analysis For Selected Developing Economies

Industrial Policy

https://doi.org/10.61192/indpol.1331487

Content of this journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

29928