R&D Expenditures-Innovation Relationship: Panel Data Analysis for Selected Countries

Yıl 2023, , 1033 - 1052, 09.01.2024

Dilek Kutluay Şahin

https://doi.org/10.26745/ahbvuibfd.1311554

Cited By: 1

Öz

In the study, the concept of innovation, which is an important phenomenon in the process of economic growth and development, has been analyzed. This study aims to reveal the relationship between innovation, which is an important factor in economic development and growth, and research and development expenditures. In the study, an econometric model was established in order to determine the effect of research and development expenditures on innovation. In this model, the number of domestic patent applications was taken to represent innovation as the dependent variable. As independent variables; R&D expenditures and gross capital data were used. Panel data analysis was conducted for the sample of 35 countries, covering the period 2000-2019. The country sample was formed from among the top 49 countries whose data is available in the 2022 global innovation index ranking.
In the analysis, it has been concluded that R&D expenditures have a significant positive effect on innovation. The gross capital variable, on the other hand, negatively affects the patent variable, which represents innovation. In the study, it was concluded that R&D expenditures have a significant positive effect on innovation. In order to increase innovation, countries should first allocate more resources to research and development activities.

Anahtar Kelimeler

Innovation, R&D, Panel Data Analysis

Ar-Ge Harcamaları-İnovasyon İlişkisi: Seçilmiş Ülkeler için Panel Veri Analizi

Öz

Çalışmada ekonomik büyüme ve kalkınma sürecinde önemli bir olgu olan inovasyon kavramı analiz edilmiştir. Bu çalışma, günümüzde ekonomik kalkınma ve büyümede oldukça önem kazanan bir faktör olan inovasyon ile araştırma geliştirme harcamalarının arasındaki ilişkiyi ortaya koymayı amaçlamaktadır. Çalışmada araştırma geliştirme harcamalarının inovasyon üzerindeki etkisini belirleyebilmek amacıyla ekonometrik bir model oluşturulmuştur. Bu modelde bağımlı değişken olarak yerli patent başvuru sayıları inovasyonu temsil etmek için kullanılmıştır. Bağımsız değişkenler olarak ise; Ar-Ge harcamaları ve brüt sermaye verileri kullanılmıştır. 35 ülke örneklemi için 2000-2019 dönemini içeren panel veri analizi yapılmıştır. Ülke örneklemi, 2022 küresel inovasyon endeksi sıralamasında verilerine erişilebilmesi mümkün olan ilk 49 ülke arasından oluşturulmuştur.
Analizde Ar-Ge harcamalarının inovasyonu önemli ölçüde pozitif yönde etkilediği sonucuna ulaşılmıştır. Brüt sermaye değişkeni ise inovasyonu temsil eden patent değişkenini negatif yönde etkilemektedir. Çalışmada inovasyon üzerinde Ar-Ge harcamalarının pozitif yönde önemli bir etkisinin olduğu neticesine varılmıştır. İnovasyonu arttırmak için ülkeler öncelikli olarak araştırma geliştirme faaliyetlerine daha fazla kaynak ayırmalıdırlar.

Anahtar Kelimeler

İnovasyon, Ar-Ge, Panel Veri Analizi

Kaynakça

• Baldemir, E., & Keskiner, A. (2004). Devalüasyon, para, reel gelir değişkenlerinin dış ticaret üzerine etkisinin panel data yöntemiyle Türkiye için incelenmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 6(4), 44-59.
• Baltagi, B. H. (2005). Econometric analysis of panel data. 3rd. Edition, West Sussex, John Wiley & Sons Ltd., United Kingdom.
• Bektaş, V. (2017). Gelişmekte olan ülkelerde cari açıkların sürdürülebilirliği: Bir panel veri analizi, AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 17(1), 51-66.
• Esteve, V., & Requena, F. (2006). A cointegration analysis of car advertising and sales data in the presence of structural change. International Journal of the Economics of Business, 13(1), 111-128.
• Furman, J. L., Porter, M. E., & Stern, S. (2002). The determinants of national innovative capacity. Research Policy, 31, 899-933.
• Global Innvation Index (2022). What is the future of innovation-driven growth?. 15th Edition. Soumitra Dutta, Bruno Lanvin, Lorena Rivera León and Sacha Wunsch-Vincent (ed)., WIPO, Geneva.
• Gujarati, D. N. (2006). Temel ekonometri. (Ümit Şenesen, Gülay Şenesen). 4. Edition, Literatür Yayıncılık, İstanbul.
• Güloğlu, B., & Tekin, B. (2012). A panel causality analysis of the relationship among research and development, innovation, and economic growth in high-income OECD countries. Eurasian Economic Review, 2(1), 32-47.
• Hsiao, C. (2003). Analysis of panel data. Second Edition, Cambridge University Press, United Kingdom.
• Hu, M-C., & Mathews, J. A. (2005). National innovative capacity in East Asia. Research Policy, 34, 1322-1349.
• Jaffe, A. B. (1989). Real effects of academic research. The American Economic Review, 79(5), 957-970.
• Jaumotte, F., & Pain, N. (2005). An overview of public policies to support innovation. OECD Economics Department Working Papers, 456, OECD Publishing.
• Lebel, P. (2008). The role of creative innovation in economic growth: Some international comparisons. Journal of Asian Economics, 19, 334-347.
• Mercan, B., Göktaş, D., & Gömleksiz, M. (2011). Ar-Ge faaliyetleri ve girişimcilerin inovasyon üzerindeki etkileri: Patent verileri üzerinde bir uygulama. Paradoks Ekonomi, Sosyoloji ve Politika Dergisi, 7(2), 27-44.
• Mercan, M. (2014). Feldstein-Horioka hipotezinin AB-15 ve Türkiye ekonomisi için sınanması: Yatay kesit bağımlılığı altında yapısal kırılmalı dinamik panel veri analizi. Ege Akademik Bakış, 14(2), 231-245.
• Morck, R., & Yeung, B. (2001). The economic determinants of innovation. Industry Canada Research Publications Program, Occasional Paper, 25.
• OECD & Eurostat (2005). Oslo kılavuzu, yenilik verilerinin toplanması ve yorumlanması için ilkeler. 3th Edition. OECD ve Eurostat ortak yayımı, Paris.
• Oğuztürk, B. S. (2003). Yenilik kavramı ve teorik temelleri. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, 8(2), 253-273.
• Popp, D. (2001). Induced innovation and energy prices. NBER Working Paper Series, 8284.
• Porter, M. E., & Stern, S. (2000). Measuring the “Ideas” production function: Evidence from international patent output. NBER Working Paper Series, 7891.
• Romer, P. M. (1990). Endogenous technological change. Journal of Political Economy, 98(5), 71-102.
• Schneider, P. H. (2005). International trade, economic growth and intellectual property rights: A panel data study of developed and developing countries. Journal of Development Economics, 78, 529-547.
• Schumpeter, J. A. (1939). Business cycles: A theoretical, historical, and statistical analysis of the capitalist process. Mcgraw-Hill Book Company, New York.
• Schumpeter, J. A. (1942). Capitalism, Socialism & Democracy. London and New York.
• Solow, R. M. (1956). A contribution to the theory of economic growth. The Quarterly Journal of Economics, 70(1), 65-94.
• Solow, R. M. (1957). Technical change and the aggregate production function. The Review of Economics and Statistics, 39(3), 312-320.
• Şahin, L. (2012). Geçmişten günümüze çocuk işçiliği. Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 7(2), 103-118.
• Şahin, L., & Kutluay Şahin, D. (2020). The impact of industrial robot use on exports in European countries: An empirical analysis. Ekonomista, 6, 907-916.
• Turanlı, R., & Sarıdoğan, E. (2010). Bilim-teknoloji-inovasyon temelli ekonomi ve toplum. İstanbul Ticaret Odası Yayınları, İstanbul.
• Uncu, F. (2009). Doğrudan yabancı yatırımlarla ilgili panel veri araştırması. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). İnönü Üniversitesi.
• Westerlund, J. (2007). Testing for error correction in panel data. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 69(6), 709-748.
• Yerdelen Tatoğlu, F. (2012). İleri panel veri analizi stata uygulamalı. Beta Basım, İstanbul.
• Zachariadis, M. (2003). R&D, innovation and technological progress: A test of the Schumpeterian framework without scale effects. Canadian Journal of Economics, 36(3), 566-686.