G-7 ÜLKELERİNDE İNOVASYON VE GÖÇ İLİŞKİSİ

Yıl 2021, Cilt: 2 Sayı: 1, 59 - 70, 22.06.2021

Sefa Özbek

Öz

Göç olgusu, bir kişinin veya bir grup insanın uluslararası bir sınırı geçerek veya bir Devlet içinde yer değiştirmesi olarak tanımlanmaktadır. Süresi, yapısı ve nedeni ne olursa olsun insanların yer değiştirdiği nüfus hareketleri olarak ifade edilen göç olgusuna mültecilerin, yerinden edilmiş kişilerin, ekonomik göçmenlerin, aile birleşimi gibi farklı amaçlarla hareket eden bireylerin göçü de dâhil edilmektedir (IOM, 2013). OECD tarafından inovasyon, süreç olarak, “bir fikri pazarlanabilir bir ürün ya da hizmete, yeni ya da geliştirilmiş bir imalat yahut dağıtım yöntemine, ya da yeni bir toplumsal hizmete dönüştürmek” olarak tanımlanmaktadır. Tarih boyunca çeşitli sebeplerle meydana gelen göç olgusunun, inovasyon üzerindeki etkileri son dönemde artan küreselleşme süreci ile çok daha fazla önem kazanmaktadır.
Bu çalışmada inovasyon ve göç ilişkisi Emirmahmutoğlu ve Köse (2011) tarafından önerilen panel nedensellik testi ile sınanmaktadır. G-7 ülkelerine (Kanada, Fransa, Almanya, İtalya, Japonya, İngiltere ve ABD) ait 2000-2018 dönemi yıllık verilerinin kullanıldığı çalışmada, inovasyon göstergesi olarak araştırma-geliştirme (ar-ge) harcamaları, bilgi-iletişim sektöründe alınan patent sayısı, biyoteknoloji sektöründe alınan patent sayısı, bilgi-bilişim sektöründe ihracat ve bilimsel makale sayısı değişkenleri kullanılmıştır. Göç değişkeni olarak ise milliyete göre yabancı nüfus girişi değişkeni kullanılmıştır. Ampirik bulgular, ABD, Japonya ve Fransa’da göçten, bazı inovasyon göstergelerine doğru nedensellik ilişkisinin varlığını ortaya koymuştur.

Anahtar Kelimeler

Göç, İnovasyon, Panel Nedensellik Analizi

Teşekkür

Tarsus İİBF dergisinde çalışan tüm hocalarımıza çok teşekkür ederiz.

The Relationship Between Innovation and Migration in G-7 Countries

Öz

The phenomenon of immigration is defined as the relocation of a person or group of people across an international border or within a State. Migration of refugees, displaced persons, economic migrants, individuals acting for different purposes such as family reunification is also included in the phenomenon of migration, which is expressed as population movements in which people are relocated regardless of their duration, structure and reason (IOM, 2013). Innovation is defined as a process by the OECD as “transforming an idea into a marketable product or service, a new or improved manufacturing or distribution method, or a new social service”. The effects of migration, which has occurred for various reasons throughout history, on innovation gain more importance with the increasing globalization process.
In this study, the relationship between innovation and migration is tested with the panel causality test proposed by Emirmahmutoğlu and Köse (2011). Research and development (R&D) expenditures as an innovation indicator, the number of patents received in the information-communication sector, in the study where annual data of 2000-2018 of G-7 countries (Canada, France, Germany, Italy, Japan, England and the USA) were used, The variables of the number of patents obtained in the biotechnology sector, the number of exports and the number of scientific articles in the information-informatics sector were used. As the migration variable, the foreign population entry variable by nationality was used. Empirical findings have revealed the existence of a causality relationship from immigration to some innovation indicators in the USA, Japan and France.

Anahtar Kelimeler

Migration, Innovation, Panel Causality Analysis

Kaynakça

• Ağır, H. ve Türkmen, S. (2020). Ekonomik büyümeye etkisi bakımından doğal kaynaklar: dinamik panel veri analizi. Gaziantep University Journal of Social Sciences, 19(3), 840-852.
• Alesina, A., Harnoss, J. ve Rapoport, H. (2013). Birthplace diversity and economic prosperity. National Bureau of Economic Research, 18699. http://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004.
• Arslan, N. (2016). Beyin göçü ve kalkınma: Türkiye’nin kalkınmasında türk bilim diaspora ağlarının rolü. . (Yayımlanmamış doktora tezi). İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
• Boubtane, E., Dramane C. ve Cristophe R. (2013). Immigration, growth, and unemployment: Panel var evidence from oecd countries. Review of Labour Economics and Industrial Relations, 27, 399-420.
• Breusch, T. S. ve Pagan, A. R. (1980). The lagrange multiplier test and its applications to model specification in econometrics. The Review of Economic Studies, 47(1), 239-253.
• Chen, H.-J., ve Fang, I..H. (2013). Migration, social security, and economic growth. Economic Modelling, 32, 386-389.
• Çatalbaş, G. K. ve Yarar, Ö. (2015). Türkiye'deki bölgeler arası iç göçü etkileyen faktörlerin panel veri analizi ile belirlenmesi. Alphanumeric Journal, 3(1), 99-117.
• Çılbant, C., Karabıyık, C. ve Yalçınkaya, H. (2018). Göç ve verimlilik ilişkisi: Türkiye ve avrupa birliği örneği. Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 16(2), 117-128.
• Emirmahmutoğlu, F. (2011). Gelişmekte olan ülkelerde para krizlerinin ekonometrik analizi. (Yayımlanmamış doktora tezi). Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
• Emirmahmutoğlu, F. ve Köse, N. (2011). Testing for granger causality in heterogeneous mixed panels. Economic Modelling, 28(3), 870-876.
• Göv, A. ve Dürrü, Z. (2017). Göç ve ekonomik büyüme ilişkisi: Seçilmiş oecd ülkeleri üzerine bir analiz. Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 3(4), 491-502.
• Granger, C.W.J. (1969). Investigating causal relations by econometric models: Cross spectral methods. Econometrica, 37, 424-438.
• Günay, E., Atılgan, D. ve Serin, E. (2017). Dünya’da ve Türkiye’de göç yönetimi. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 7(2), 37-60.
• Huber, P., Landesmann, M., Robinson, C., Iara, A., Mahony, M. O., Nowotny, K. ve Peng, F. (2010). Migration, skills and productivity. The Vienna Institute for International Economic Studies, 365(November).
• IOM (Uluslararası Göç Örgütü) (2013). Göç Terimleri Sözlüğü, 2. Baskı, Ed. Richard Perruchoud and Jillyanne Redpath – Cross, https://publications.iom.int/system/files/pdf/iml31_turkish_2ndedition.pdf Erişim Tarihi: 25.12.2020.
• Kane, H. (1995). Leaving Home. Society, 32(4), 16-25.
• Kang, Y. ve Byung Y. K. (2012). Immigration and economic growth: Do originand destination matter?. Samsung Economic Research Institute, Seoul National University, MPRA Paper No. 39695. (https://mpra.ub.unimuenchen.de/39695).
• Latif, E. (2015). The relationship between immigration and unemployment: Panel data evidence from Canada. Economic Modelling, (50), 162-167.
• Lucas, R. E. (1988). On the mechanics of economic development. Journal of Monetary Economics, 22, 3-42.
• Mankiw, N. G., Romer, D. ve Weill, D. N. (1992). A contribution to the empirics of economic growth, The Quarterly Journal of Economics, 107(2), 407-437.
• Meçi̇k, O. ve Koyuncu, T. (2020). Türkiye’de göç ve ekonomik büyüme ilişkisi: Toda-Yamamoto nedensellik testi. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 9(3), 2618-2635.
• Miracle, M. P. ve Berry, S. S. (1970). Migrant labour and economic development. Oxford Economic Papers, 22(1), 86-108.
• Morley, B. (2006). Causality between economic growth and ımmigration: An ardl bounds testing. Economics Letters, (90), 72-76.
• OECD (Organisation for Economic Co-operation and Development) https://stats.oecd.org/, Erişim Tarihi: 11.12.2020.
• Özbek, S. (2020). Ekonomik kalkınmada sosyal sermaye problemleri” M. Yılmaz-E. Günay (Ed.). Farklı boyutlarıyla sosyal problemler-Sosyal politikalar ekseninde multidisipliner yaklaşımlar içinde (ss. 579-622). İksad Yayınevi, Ankara.
• Pesaran, M. H. (2004). General Diagnostic Tests for Cross Section Dependence in Panels.
• Pesaran, M. H., Ullah, A. ve Yamagata, T. (2008). A bias-adjusted lm test of error cross-section ındependence. The Econometrics Journal, 11(1), 105-127.
• Romer, P. M. (1990). Endogenous technological change. The Journal of Political Economy, 98(5), 71-102.
• Terzioğlu, M. K., Bulut, M. ve Erkut, E.N. (2018). Göç: girişimcilik ve bilgi teknolojilerinin etkisi. Icoaef’18 IV. International Conference On Applied Economics And Finance & Extended Wıth Socıal Scıences November 28-29-30/ Kuşadası-Turkey.
• Toda, H. Y. Ve Yamamoto, T. (1995). Statistical ınference in vector autoregressions with possibly ıntegrated processes. Journal of Econometrics, 66, 225-250.
• Todaro, M. P. (1969). A model of labor migration and urban unemployment in less developed countries. The American Economic Review, (59), 138-148.
• WDI (World Bank Indicators) https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators, Erişim Tarihi:14.12.2020.