EVALUATION OF BRAIN DRAIN IN TERMS OF COUNTRY RISK RATINGS: APPLICATIONS OF SHRINKAGE METHODS

Abstract

Brain drain, defined as the one-way movement of educated and skilled human capital to developed countries, stands out as a major socio-economic problem for underdeveloped and developing countries. In this respect, brain drain has been examined from different perspectives in both theoretical and empirical literature. The aim of this study is to provide an empirical analysis of the brain drain in terms of economic, financial and political risk ratings of countries, which contain a large number of components. To this end, cross-sectional data from high-income and middle-income countries for 2021 were used. The impact of the country risk ratings on the brain drain has been examined by using the Shrinkage methods. The results suggest that economic risk is important for both groups of countries, but the impact coefficient is higher for developed countries. While the impact of political risk is more pronounced in the developed world, the impact of financial risk is more pronounced in the developing world. Based on the conclusion that the impact of country risk factors on brain drain is important for both groups of countries, not only developing countries but also developed countries should focus on policies aimed at retaining skilled labour.

Keywords

• Human capital
• brain drain
• regression
• shrinkage

BEYİN GÖÇÜNÜN ÜLKE RİSK DERECELERİ BAKIMINDAN DEĞERLENDİRİLMESİ: SHRINKAGE YÖNTEM UYGULAMALARI

Öz

Eğitimli ve vasıflı insan sermayesinin genellikle tek yönlü olarak gelişmiş ülkelere doğru hareketi olarak ifade edilen beyin göçü az gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler açısından önemli bir sosyo-ekonomik sorun olarak öne çıkmaktadır. Bu bakımdan beyin göçü gerek teorik gerekse ampirik literatürde farklı perspektiflerden mercek altına alınmıştır. Bu çalışmanın amacı beyin göçünün birçok bileşeni içinde barındıran ülke ekonomik, finansal ve politik risk dereceleri bakımından ampirik olarak incelenmesidir. Bu amaçla 2021 yılına ilişkin yüksek gelir grubu ve orta gelir grubu ülkelerine ait yatay kesit veriler ile çalışılmıştır. Ülke risk puanlarının beyin göçü üzerindeki etkisi Shrinkage yöntemi modellerinden faydalanılarak araştırılmıştır. Elde edilen bulgular ekonomik riskin her iki ülke grubu için önemli olduğunu ancak gelişmiş ülkelerdeki etki katsayısının daha yüksek olduğunu önermiştir. Politik riskin etkisi gelişmiş ülkelerde öne çıkarken, finansal riskin etkisi gelişmekte olan ülkelerde dikkat çekmektedir. Ülke risk faktörlerinin beyin göçü üzerindeki etkisi her iki ülke grubu için de önemli olduğu sonucuna dayanarak sadece gelişmekte olan ülkeler değil gelişmiş ülkeler de nitelikli iş gücünü elinde tutmayı hedefleyen politikalara odaklanmalıdır.

Anahtar Kelimeler

• Beşeri sermaye
• beyin göçü
• regresyon
• shrinkage

Kaynakça

1. Altaş, D., Sağırlı, M. & Giray, S. (2006). Yurtdışında Çalışıp Türkiye'ye Dönen Akademisyenlerin Eğitim Durumları, Gidiş ve Dönüş Sebepleri Arasındaki İlişki Yapısının Loglineer Modeller ile İncelenmesi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 21 (1), 401-421.
2. Arslan, N. (2017). Beyin göçü ve diaspora ağları. In Journal of Social Policy Conferences (No. 73, pp. 1-33). Istanbul University.
3. Astor, A., Akhtar, T., Matallana, M. A., Muthuswamy, V., Olowu, F. A., Tallo, V., & Lie, R. K. (2005). Physician migration: views from professionals in Colombia, Nigeria, India, Pakistan and the Philippines. Social science & medicine, 61(12), 2492-2500.
4. Ayers, K. L., & Cordell, H. J. (2010). SNP selection in genome‐wide and candidate gene studies via penalized logistic regression. Genetic epidemiology, 34(8), 879-891.
5. Connell, J., & Engels, B. J. (1983). Indian doctors in Australia: costs and benefits of the brain drain. Australian Geographer, 15(5), 308-318.
6. Çağlar, T. (2018). Göç çalışmaları için kavramsal bir çerçeve. Toros Üniversitesi İİSBF Sosyal Bilimler Dergisi, 5(8), 26-49.
7. Emgili, F. (2006). Tarsus’ta Girit Göçmenleri (1897-1912). Tarih Araştırmaları Dergisi, 25 (39), 189-197. DOI: 10.1501/Tarar_0000000225
8. Erkal, M. (2011). Beyin göçü. Istanbul Journal of Sociological Studies, (18), 73-80.

9. Güllüoğlu, T. (2014). Türkiye’den ABD’ye Yönelik Beyin Göçü: New York Eyaleti Örneği. Bilimsel Araştırma Projesi Sonuç Raporu. Yalova Üniversitesi, Yalova.
10. Flexeder, C. (2010). Generalized lasso regularization for regression models (Doctoral dissertation, Institut für Statistik).
11. Güllüpinar, F. (2012). Göç olgusunun ekonomi-politiği ve uluslararası göç kuramları üzerine bir değerlendirme. Yalova Sosyal Bilimler Dergisi, 2(4).
12. Güngör, N. D., & Tansel, A. (2008). Brain drain from Turkey: an investigation of students’ return intentions. Applied economics, 40(23), 3069-3087.
13. Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. H., & Friedman, J. H. (2008). The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction (Vol. 2, pp. 1-758). New York: springer.
14. Hoerl, A. E., & Kennard, R. W. (1970). Ridge regression: Biased estimation for nonorthogonal problems. Technometrics, 12(1), 55-67.
15. Howell, L. D. (2011). International country risk guide methodology. East Syracuse, NY: PRS Group, 7.
16. James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An introduction to statistical learning (Vol. 112, p. 18). New York: springer.
17. Kahya, Y. (2022). Göçün değişen yeni yüzü: fiziksel emek göçünden beyin göçüne. Motif Akademi Halkbilimi Dergisi, 15(39), 819-833.
18. Kari, U., Malasowe, G., & Collins, O. (2018). A Study of Illegal Migration Trends and The Pull and Push Factors in Nigeria, 2011-2017. World Journal of Innovative Research, 5(6), 53-60.
19. Keskin, A., Şahin, R. U., & Uzunalioğlu, R. (2021). Türkiye’den New Jersey’e Göç ve Tersine Göç Üzerine Araştırma. OPUS International Journal of Society Researches, 18(42), 5942-5967.
20. Krishnakumar, P., & Indumathi, T. (2014). Pull And Push Factors of Mıgratıon. Global Management Review, 8(4).
21. Naseem, S. M. (1979). Brain Drain in Pakistan: A Survey of Problems and Policies. Philippine Review of Economics, 16(1).
22. Oommen, T. K. (1989). India:'brain drain'or the migration of talent? International Migration (Geneva, Switzerland), 27(3), 411-425.
23. Pazarcık, S. F. (2010). “Beyin Göçü Olgusu ve Amerika Birleşik Devletleri Üniversitelerinde Çalışan Türk Sosyal Bilimciler Üzerine Bir Araştırma”, Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, s. 165.
24. Tibshirani, R. (1996). Regression shrinkage and selection via the lasso. Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, 58(1), 267-288.
25. Timur, M.C. (2019). Politik Faktörler Bağlamında Makro-Ekonomik Göstergelerin İncelenmesi: Orta ve Üst Gelir Grubu Ülkeleri Örnekleminde Deneysel Bir Analiz. (Doktora Tezi). İstanbul Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
26. Urbański, M. (2022). Comparing push and pull factors affecting migration. Economies, 10(1), 21.
27. Zanabazar, A., Kho, N. S., & Jigjiddorj, S. (2021). The push and pull factors affecting the migration of Mongolians to the Republic of South Korea. In SHS Web of Conferences (Vol. 90, p. 01023). EDP Sciences.
28. Zou, H., & Hastie, T. (2005). Regularization and variable selection via the elastic net. Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, 67(2), 301-320.