Endüstri-içi dış ticaret, patentler ve uluslar arası teknolojik

Endüstri-içi dış ticaret, patentler ve uluslararası teknolojik yayılma
Recep Kök
Dokuz Eylül Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İktisat Bölümü, 35160, İzmir, Türkiye
Nevzat Şimşek
Dokuz Eylül Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İktisat Bölümü, 35160, İzmir, Türkiye
Özet
Bu çalışmada uluslararası teknolojik yayılmanın en önemli kaynaklarından birinin endüstri-içi dış
ticaret diğerinin de patentler olduğu hipotezi test edilmektedir. 1995-2001 dönemini içine alan 19
OECD ülkeli bir panel veri analizi ile yapılan modellerde, Pedroni’nin geliştirdiği FMOLS yöntemi
yardımıyla uluslararası teknolojik yayılmanın belirleyenleri araştırılmıştır. Model sonuçlarına göre,
teknolojik yayılmanın temel kanallarından ikisi olarak endüstri-içi dış ticaret ve yabancı patentler
bulunmuştur.
1. Giriş
Özellikle son yıllarda iktisatçılar, ekonomik büyümenin en önemli belirleyenlerinden biri
olarak teknoloji ya da daha genel bir şekilde bilgi üzerine vurgu yapmaktadırlar. Neoklasik
büyüme modelleri büyümeyi, ölçeğe göre azalan getiri şartları altında üretim faktörlerinin
birikimi ile açıklarken, modern büyüme modelleri ise ölçeğe göre sabit ve artan getiri şartları
altında bilginin birikimi ile açıklamaktadır1. Uluslararası teknolojik yayılma iktisat yazınında
çok çalışılan konulardan biri2 olmasına rağmen, bu alanda özellikle ampirik çalışmalarda bazı
uzlaşmazlık noktaları hala mevcuttur. Bu durumun temel nedeni, bilgiyi ölçmenin ve
uluslararası bilgi akımlarını saptamanın zorluğudur. Fakat araştırmacıların, birçok ülkenin
yabancı
ülkelerin
teknolojik
icatlarından
yararlandığı
görüşünde
birleştikleri
de
görülmektedir.
Bu çalışmada kurguladığımız amaç çerçevesinde kurulan modelde, uluslararası teknolojik
yayılmanın kaynakları temelde üçe ayrılmıştır. Bunlardan birincisi, Coe ve Helpman’ın
(1995) ve Coe vd.’nın (1997) çalışmalarını takiben uluslararası ticareti, sermaye mallarında
1 Bilgi ve ekonomik büyüme konusundaki teorik açıklamalar için bkz. Romer (1986, 1990), Lucas (1988). Globerman ve
Helpman (1991) ise Romer ve Lucas’ın kurguladığı modelleri açık ekonomi çerçevesinde genişletmiştir.
2 Uluslar arası teknolojik yayılma konusundaki geniş bir yazın taraması için bkz. Keller (2004).
içerilmiş yabancı teknolojinin bir kanalı olarak dikkate almaktır. Uluslararası ticaret, teknoloji
transferine, teknolojiyi içselleştirmeye ve ülkenin kaynak kullanım etkinliğine pozitif bir katkı
sağlamakta; dolayısıyla da gelişmekte olan ülkelerin verimlilik artışına önemli bir etki
yapmaktadır. Bir ülkenin teknolojiyi içselleştirme kapasitesi ve teknik etkinlik düzeyi, ileri
teknolojiye sahip ülkelerin seviyesini yakalamada en önemli açıklayıcı faktörlerden biri
olarak tanımlanmaktadır. Yine, yazında teknoloji transferinde uluslararası ticaretin rolü
hakkında birçok çalışma yapılmakla birlikte3, ticaret tipleri ayrımı bağlamında bu ticaret
tiplerinin teknoloji transferindeki rolü konusundaki çalışmalar oldukça azdır. Hakura ve
Jaumotte’nin (1999) çalışmasını takiben ticaret tipi ayrımı bağlamında endüstri-içi dış
ticaretin teknoloji transferinde daha etkin olduğu görüşü test edilen bu çalışmada, yazındaki
tartışmaya katılmak amaçlanmaktadır.
Teknolojinin yayılmasının diğer bir kanalı da, Eaton ve Kortum (1996) öngörüsü
çerçevesinde uluslararası patentlerin etkisidir. Nitekim, Jaffe vd. (1993) bilgi akımlarını
saptamada patentlerin kullanılabileceğini belirtmektedir4. Ayrıca, uluslararası teknolojik
yayılmada Nelson ve Phelps (1966) tanımlaması çerçevesinde nitelikli eğitime ayrı bir vurgu
da yapılmaktadır.
Sonuç olarak bu çalışmada uluslararası teknolojik yayılmanın kaynakları ele alınarak,
belirli bir teknolojinin yayılma kanalının önemini ortaya koyan en iyi tahmin edicilerin elde
edilmesine çalışılacaktır.
Çalışma şu şekilde planlanmıştır: Kısım 2 modelde kullanılan verilerin hesaplanması ve
kaynakları ile ilgilidir. Kısım 3’de çalışmada başvurulan yöntem tanıtılmaktadır. Kısım 4,
verimlilik artışının ve yabancı patent akımının belirlenmesine yönelik modellemelere
3 Örneğin Coe ve Helpman (1995) ve Coe vd. (1997), çalışmalarında ülkeler arasındaki teknoloji transferinde uluslar arası
ticaretin önemli bir etkisi olduğunu göstermişlerdir.
4 Patentleri kullanan çalışmalara örnek olarak Jaffe (1989), Jaffe vd. (1993), Sjöholm (1996), Globerman vd. (2000) ve Xu
ve Chiang (2005) gösterilebilir.
ayrılmıştır. Kısım 5’de oluşturulan modellerin analitik sonuçlarına yer verilmiştir. Kısım 6,
çalışmanın sonucundan oluşmaktadır.
2. Değişkenlerin tanımı ve veri kaynakları
Çalışmamız 25 OECD ülkesini referans almakta ve 1995-2001 dönemini kapsamaktadır.
Burada çalışmada kullanılan verilerin temel özellikleri dikkate alınacak ve tarafımızdan
hesaplanmış değişkenlere ait hesaplama yöntemlerinin yanı sıra bazı değişkenlerin veri
tabanına atıfta bulunulacaktır.
Çalışmada kullanılan yerleşik olmayanların patent uygulamaları (patent applications filed
by nonresidents-PANR) olarak adlandırılan ve World Intellectual Property Organization
(WIPO) tarafından derlenen değişken, Dünya Bankası veritabanından elde edilmiştir. Bu
değişken, çalışmada uluslararası teknolojik yayılmanın önemli bir belirleyeni olarak dikkate
alınmıştır.
Aşağıdaki modellerde değişken olarak kullanılan ülkelere ait endüstri-içi dış ticaret,
etkinlik ve verimlilik değişkenleri şu şekilde hesaplanmıştır:
Her bir OECD ülkesinin Dünya ve OECD ile endüstri-içi dış ticareti, standart Grubel ve
Lloyd endeksi (1971, 1975) ile hesaplanmıştır. Dış ticaret yazınında endüstri-içi dış ticareti
ölçme amacıyla çeşitli yöntemler geliştirilmesine rağmen5 pek çok çalışma, endüstri-içi dış
ticareti ölçmek için hala bu endeksi kullanmaktadır:
∑ [( X
n
Bi =
i
+ Mi )− Xi − Mi
]
i
n
∑ (X
i
+ Mi )
(1)
i
Burada Xi ve Mi sırasıyla i endüstrisindeki ihracat ve ithalatı; Bi endüstri-içi dış ticaret
değerini göstermektedir. Bir endüstride ihracat ithalata eşit ise söz konusu endüstride
endüstriler arası ticaretin olmadığı ve endüstri-içi dış ticaretin tam olduğu anlamında Bi=1.0;
eğer endüstride ihracat yapılırken hiç ithalat yapılmıyorsa (ya da tam tersi) söz konusu
5 Bu konuda ayrıntılı bilgi için bkz. Şimşek (2005).
endüstride endüstriler arası dış ticaretin tam olduğu ve endüstri-içi dış ticaretin olmadığı
anlamında Bi=0 olacaktır. Açıktır ki, ihracat ve ithalat rakamları birbirine yaklaştığında Bi’nin
değeri 1.0’e yaklaşacaktır (Grubel ve Lloyd, 1971; 497 ve 1975; 21-22). OECD’nin ITCS
veritabanından elde edilen 3 basamak SITC (Rev.3) verileri kullanılarak yapılan bu
hesaplamaların sonuçları Ek-1’de verilmiştir.
Örneklemdeki OECD ülkelerinin teknik etkinlik düzeyleri Tone (2002) tarafından
geliştirilen süper etkinlik modeli ile hesaplanmıştır6. Bir çok veri zarflama modelinde en iyi
performans gösteren (tam etkin) karar verme birimleri 1.0 değeri ile ifade edilen etkinlik
değerini yakalayabilmektedir. Süper etkinlik modeli ise bu etkin karar verme birimlerini
ayırmaktadır. Bunu yaparken de dayandığı temel fikir, söz konusu etkin karar verme birimini
üretim olanakları kümesinden silmek ve karar verme birimi ile geri kalan üretim olanakları
kümesi arasındaki uzaklığı ölçmektir (Chen vd. 2004; 339). Bu şekilde elde edilen uzaklığa
göre karar verme birimlerinin etkinlik değerleri sıralanmaktadır. Süper etkinlik modelinden
elde edilen sonuçlar karar verme birimine ilişkin nispi farklılığı bir üst sınıra bağlı olmaksızın
belirlediğinden
ve
en
etkin
karar
verme
birimini
en
yüksek
sayısal
değerle
açıklanabildiğinden, çalışmada iki ülkenin etkinlik farkı değişkenini oluşturabilmek için süper
etkinlik modelinden elde edilen teknik etkinlik değerleri kullanılmıştır. Bu hesaplamaların
sonuçları Ek-2’de verilmiştir.
Çalışmadaki OECD ülkelerinin toplam faktör verimliliklerindeki değişme ve teknolojik
değişme değişkenleri, Malmquist toplam faktör verimliliği endeksi kullanılarak elde
edilmiştir. Sonuçları Ek-3’de gösterilen bu endeks, ortak teknolojiye göre her bir veri
noktasının farklarının (uzaklıklarının) oranlarını hesaplayarak, farklı zamana ait iki veri
noktası arasındaki toplam faktör verimliliğindeki toplam değişmeyi ölçmektedir. Söz konusu
ölçüm için en az iki dönem gerekmektedir. İki zaman arasında bir karar verme biriminin
6 Tone’un (2002) bu süper etkinlik modelinde aylaklık değişkenine dayanan ölçümden (slack based measure-SBM)
yararlanılmaktadır (Tone, 2002; 32-33). SBM modelinin ayrıntılı açıklaması için Tone, 2001; 499-508’e bakılabilir.
etkinliğindeki değişmenin değerlendirilmesine imkan veren bu endeks, bu yolla teknik
etkinlikteki değişmenin ve teknolojik değişmenin katkılarını belirlemektedir. Teknik
etkinlikteki değişme üretim sınırını yakalama etkisi (catch-up effect) olarak ifade edilirken,
teknolojik değişme üretim sınırı eğrisinin yer değiştirmesi (frontier-shift) olarak ifade
edilmektedir. Söz konusu bu etkiler, toplam faktör verimliğindeki değişmenin ana unsurlarını
oluşturmaktadır. Diğer bir ifadeyle, teknik etkinlikteki değişme ile teknolojik değişmenin
çarpımı toplam faktör verimliliğindeki değişmeyi vermektedir7.
Yukarıda açıklanan etkinlik ve verimlilik ölçümleri yapılırken, modellerde ölçeğe göre
genelleştirilmiş getiri varsayımı (GRS) kullanılmıştır. Bu varsayımın kullanılmasının nedeni,
ölçeğe göre getirinin hesaplanmasında alt ve üst sınırlar çerçevesinde kontrol değerlerinin
referans alınmasıdır8. Geleneksel olarak etkinlik ve verimlilik ölçümleri ya çıktılar sabit
tutulurken girdi miktarının azaltılması (girdi odaklı) ya da girdiler sabit tutulurken çıktı
miktarının artırılması (çıktı odaklı) varsayımlarına göre yapılmakta iken, burada girdi ve
çıktının eşanlı olarak analiz edilmesine fırsat veren odaksız (non-oriented) modellerden
yararlanılmıştır. Etkinlik ve verimlilik ölçümlerinde girdi olarak ülkelerin toplam işgücü
sayısı ve toplam sermaye stoku, çıktı olarak da ülkelerin gayri safi yurtiçi hasıla (GSYİH)
değişkeni kullanılmıştır. Ölçümde kullanılan işgücü sayısı, sermaye stoku ve GSYİH verileri,
OECD’nin “STAN Yapısal Analiz Veritabanı (STAN Structural Analysis Database)” CDROM’undan ve Dünya Bankası’ndan sağlanmıştır. GSYİH ve sermaye stoku verileri, 1995
fiyatlarıyla ABD doları cinsindendir.
3. Yöntem
Çalışmada modeller panel veri yöntemi ile tahmin edilmiştir. Yatay kesit gözlemlerin belli
bir zaman dönemi içinde bir araya getirilerek oluşturulan panel veri analizi, beraberinde
zaman serisi özelliklerini ve sorunlarını da getirmektedir. Panel veri setinin zaman boyutu
7 Malmquist toplam faktör verimliği endeksi konusundaki geniş açıklama için bkz. Kök ve Deliktaş, 2003; 237-38.
8 Ölçeğe göre genelleştirilmiş getiri varsayımı konusunda geniş bilgi için bkz. Cooper vd., 1999; 135-36.
içermesi nedeniyle, panel verilerde birim kökleri araştırmak gereklidir. Eğer verilerde birim
kökün varlığı tespit edilirse, sahte regresyon sorunu panel veri analizinde de ortaya
çıkmaktadır.
Çalışmada kullanılan Im, Pesaran ve Shin (2003) panel birim kök testi aslında, panele
özgü sonuçlar elde edebilmek için bireysel birim kök testlerinin birleştirilmiş şeklidir.
Dinamik heterojen paneller için geliştirilen bu testte ρi yatay kesitler arasında (i’ler arasında)
değişebilmektedir. Kısaca her bir yatay kesit için ayrı ayrı birim kök testi olup olmadığını test
etmektedir. Bu test paneldeki kesitler (örneğin ülkeler) arasında heterojenliğe izin
vermektedir.
pi
∆y it = αy it −1 + ∑ β ij ∆y it − j + X it′ δ + ε it
(2)
j =1
Bu yöntemde, H 0 : α i = 0 (bütün i’lerde birim kök vardır) sıfır hipotezini H 1 : α i < 0 (en
azından bir i için) karşı test etmektedir.
Panel birim kökün var olması durumunda özellikle uzun dönemli ilişkiyi ortaya çıkarmak
için panel eşbütünleşme yaklaşımı kullanılmalıdır. Yazında en çok kullanılan panel
eşbütünleşme testlerinden biri Pedroni (1995, 1997) panel eşbütünleşme testidir. Bu test,
eşbütünleşme vektöründeki heterojenliğe izin veren bir test olup, yalnızca dinamik ve sabit
etkilerin panelin kesitleri arasında farklı olmasına izin vermekle kalmamakta, aynı zamanda
alternatif hipotez altında eşbütünleşik vektörün kesitler arasında farklı olmasına da izin
vermektedir. Pedroni’nin önerdiği tüm testler aşağıdaki gibi bir denklemden elde edilen
artıklar üzerine kurulmuştur. Bu nedenle ilk aşama eşbütünleşme regresyonundan elde edilen
artıkları hesaplamaktır (Pedroni, 1999; 656):
y i ,t = α i + δ i t + β 1i x1i ,t + β 2 i x 2 i ,t + ... + β Mi x Mi ,t + ε i ,t
t = 1,..., T ; i = 1,..., N ; m = 1,..., M
(3)
Burada T zaman sürecindeki gözlem sayısı, N paneldeki yatay kesitlerin toplam sayısı ve
M regresyondaki değişkenlerin sayısıdır. N tane farklı kesit olması nedeniyle, her biri M tane
değişken (regressor) içeren N tane farklı denklem olacaktır. β1i, β2i,…, βMi, eğim katsayıları
paneldeki yatay kesitler arası değişebilmektedir. αi parametresi paneldeki kesitlere özgü sabit
ya da bireysel kesitler arasında farklı olabilen sabit etki parametresidir. Çoğu zaman ihmal
edilebilse de, paneldeki kesitlere özgü δit deterministik zaman trendi terimi denkleme dahil
edilebilmektedir. Kesite özgü sabit etkilerin ve kesite özgü zaman trendlerin denkleme
sokulup sokulmamasına bağlı olarak kritik değerleri ve asimptotik dağılımı etkilediğinden her
bir duruma özgü kritik değerler Pedroni (1999) tarafından hesaplanmıştır.
Pedroni, eşbütünleşme olmadığı boş hipotezine karşı yedi adet farklı test önermiştir.
Bunların dördü panel eşbütünleşme istatistiği, diğer üçü grup ortalamasının panel
eşbütünleşme istatistikleridir. Birinci kategori içindeki dört testten ilki, parametrik olmayan
varyans oranı tipinde bir istatistiktir. İkincisi Phillips-Peron (PP) rho istatistiğine benzer
parametrik olmayan istatistiğin panel versiyonudur. Bu kategorideki üçüncü istatistik de
parametrik değildir ve PP t istatistiğine benzemektedir. Dördüncü istatistik ise Augmented
Dickey Fuller (ADF) t istatistiğine benzer parametrik bir istatistiktir. İkinci kategoride üç
testten ilki PP rho istatistiğine benzemekte iken, diğer ikisi sırasıyla PP t ve ADF t
istatistiklerine benzemektedir. Bu istatistiklerin karşılaştırmalı avantajları büyük ölçüde veri
oluşum sürecine göre değişmektedir. Önerdiği yedi istatistiğin küçük örnek özelliklerini
Monte Carlo simülasyon yolu ile araştıran Pedroni’ye (1997) göre, panelin zaman boyutu kısa
(örneğin 20’den az) ise grup ADF t ve panel ADF t istatistiği iyi sonuçlar vermektedir.
Panel eşbütünleşme testleriyle saptanan eşbütünleşme ilişkisinin katsayılarını tahmin
etmenin yolu olarak Pedroni (1996, 2000) Düzenlenmiş/Geliştirilmiş En Küçük Kareler
Yöntemi’ni (Fully Modified Ordinary Least Squares (FMOLS)) önermektedir. Pedroni’nin
bireysel kesitler arasında önemli ölçüde heterojenliğe izin veren bu yöntemi, sabit terimin ve
hata terimi ve bağımsız değişkenlerin farkları arasındaki olası korelasyonun varlığını hesaba
katmaktadır. Bu yöntemde parametrik olmayan uyarlama, içselliği ve otokorelasyonu
düzeltmek için bağımlı değişkene yapılmakta ve tahmin edilen uzun dönem parametreler
uyarlanmış bağımlı değişkenin bağımsız değişkenler üzerine regres edilmesi ile elde
edilmektedir. Burada ortalama grup FMOLS uzun dönem katsayıları, grup tahminlerinin
ortalamalarının alınmasıyla elde edilmekte ve bunlara karşılık gelen t istatistikleri de
asimptotik olarak standart bir normal dağılıma yakınsamaktadır. Pedroni (2000) FMOLS
yönteminin küçük örneklerdeki gücünü de araştırmış, t istatistiğinin küçük örneklerdeki
performansının Monte Carlo simülasyonları ile iyi olduğunu hesaplamıştır9.
4. Model
Bu kısımda temel amaç, patentlerin yanı sıra dış ticaret yerine ticaret tipi ayrımı
bağlamında etkin bir gösterge olarak dikkate alınması gereken endüstri-içi dış ticaretin,
teknolojik yayılmayı tahmin etmede önemli bir belirleyen olduğu hipotezini test etmektir.
Yukarıda belirtilen değişkenler çerçevesinde iki temel model kurulmuştur. Bunlardan ilki,
teknolojik yayılmanın belirleyenlerine yöneliktir. İkincisi ise teknolojik yayılmanın en temel
belirleyenlerden olan yabancı patent akımı için kurulan modeldir.
Birinci model şu şekildedir:
DTFPit =αit + αaARGECit + αbBSitTDGRSit + αcPANRCit + αdEİTGLOECDit + eit
(4)
i=1,…,19 ve t=1995,…,2001
Modeldeki bağımlı değişken, ölçeğe göre genel getiri varsayımı altında odaksız
Malmquist endeksi ile ölçülen toplam faktör verimliliğindeki değişme değerleridir. İçsel
büyüme teorisinde, kapalı ekonomi şartları altında verimlilik artışı araştırma-geliştirme (ARGE) yoğunluğunun bir fonksiyonudur. Açık ekonomi şartları altında ise verimlilik artışı, hem
9 Panel birim kök testleri ve Pedroni panel eşbütünleşme yaklaşımının ayrıntısı için bkz. Coşar (2002) ve Şimşek (2005).
yurt içi yeniliklerden ve icatlardan hem de yabancı teknolojilerin özümsenmesinden
(içselleştirilmesinden) kaynaklanmaktadır. Bu bağlamda yukarıdaki modelde ARGEC
değişkeni çalışan başına (bin kişi) AR-GE harcamasıdır. Dünya Bankası veri tabanından
oluşturulan bu değişken, yurt içi yenilik ve icatların bir göstergesi olarak modele dahil
edilmiştir.
Modeldeki BS değişkeni, beşeri sermayeyi temsilen eğitimin ülkelerin teknolojileri
yakalamada önemli bir gösterge olduğu varsayımından hareketle Dünya Bankası verilerinden
alınan eğitim (scholl enrollment, secondary (% gross)) verileridir. Bu veriler -Nelson ve
Phelps’in (1966) eğitimin teknolojiyi yakalamayı hızlandıracağı hipotezini test etmek içintarafımızdan hesaplanmış olan ülkelere ait teknolojik değişme (TD) ile çarpılarak BSTDGRS
etkileşim değişkeni elde edilmiştir. TD, modelde teknoloji sınırı ile mevcut teknoloji seviyesi
arasındaki açığı yakalamak amacıyla kullanılmaktadır.
Modeldeki PANRC değişkeni çalışan başına (bin kişi) yerleşik olmayanların patent
uygulamaları değişkeni olup, modelde yabancı teknoloji akımının yoğunluğunu ölçmektedir.
Bu bağlamda patentler yoluyla yabancı teknoloji yayılma kanalının yakalanabileceği
düşünülmektedir. EİTGLOECD değişkeni ise, OECD ülkelerinin OECD’nin tümü ile yaptığı
ticaret içinde endüstri-içi dış ticaretinin payını göstermektedir. Bu değişken yardımıyla
teknolojinin yayılmasında endüstri-içi dış ticaretin önemli olduğu şeklindeki hipotezimiz test
edilmiştir.
Teknolojik yayılmanın en temel belirleyenlerden olan yabancı patent akımı için kurulan
ikinci model, bir anlamda yabancı yatırımcıların kararlarını etkileyen ülkelerdeki potansiyel
ticari faaliyetlerin niteliği ile ilgilidir. Model şu şekilde kurulmuştur:
logPANRCit =βit + βaEİTGLit + βbETKGRSFit + βcFDINI95it + eit
i=1,…,25 ve t=1995,…,2001
(5)
Bu model, yabancı patentlerin teknolojik yayılmaya etkisi görüldükten sonra yabancı
patent akımının belirleyenlerin tespitine yönelik oluşturulmuştur. Burada yukarıdaki
hipotezimiz çerçevesinde ticaret tipi ayrımı bağlamında endüstri-içi dış ticaret olgusuna vurgu
yapılmaktadır. Çünkü ülkelerin toplam ticaret hacmi kadar endüstri-içi dış ticaret büyüklüğü
de önemli bir faktör olarak değerlendirilebilir. Ayrıca veri teknolojiler arası açığı gösteren bir
değişken olarak modele dahil edilen iki ülkenin etkinlik farkı (ETKGRSF) değişkeni,
teknolojik yayılmaya neden olan patent akımını da açıklayan odak bir değişken olarak
tanımlanmıştır. Çünkü modeldeki temel kurgumuza göre, iki ülke arasındaki etkinlik farkı ne
kadar azalırsa ülkelerarası patent akımının o kadar artacağı beklenmektedir. Dolayısıyla
patent akımı ülkeler arasındaki etkinlik farkının azalmasına bağlıdır. Diğer bir ifadeyle
ülkelerarası patent akımı, teknik etkinlikteki gelişmeyle açıklanabilir. ETKGRSF değişkeni,
veri yılda en etkin ülke ile söz konusu ülke etkinliklerinin mutlak farkı alınarak
oluşturulmuştur. Modeldeki doğrudan yabancı yatırımlar (FDINI95) değişkeni, Xu ve
Chiang’ın (2005) patent akımı ile ilgili modelinde kullandığı entelektüel mülkiyet hakkı
değişkeni10 yerine düşünülmüştür. Çünkü, uluslararası mülkiyet haklarına ilişkin hukuki
yapının düzenlenmesi (tahkim yasası vb.) ve politik istikrarın devamlılığı ülkelerarası
doğrudan yabancı yatırımları teşvik eden temel unsurlardandır. Çok uluslu firmalar,
dünyadaki AR-GE çalışmalarının önemli bir kısmını üstlenmekteler ve ileri teknolojilerin
büyük bir kısmına sahip olup bu teknolojileri üretmekte ve kontrol etmektedirler. Bu etkileşim
sürecine ilişkin Globerman vd.’nın (2000:18) belirttiği gibi çok uluslu firmalar, bir ülkenin
potansiyel olarak önemli bir bilgi kaynağıdır ve ev sahibi ülkenin doğrudan yabancı sermaye
yatırımlarını ülkeye çekme isteğinin temel nedeni, modern teknolojiyi elde etme olanağıdır.
10 Entelektüel mülkiyet hakkı, Ginarte ve Park (1997) tarafından önerilen bir endekstir.
5. Ampirik Bulgular
Bu kısımda yukarıda belirtilen modeller, 1995-2001 yılları için panel veri yöntemi
yardımıyla modellenmiştir. Panel veri setinin 7 yıllık zaman boyutu içermesi nedeniyle
serilere, her bir yatay kesit için ayrı ayrı birim kök testi olup olmadığını test eden ve paneldeki
ülkeler arasında heterojenliğe izin veren Im, Pesaran ve Shin panel birim kök testi uygulanmış
ve sonuçlar Ek-4’te sunulmuştur. Bu test sonuçlarına göre serilerin bütünleşme dereceleri I(1)
olarak tespit edilmiştir. Panel birim kökün varlığı tespit edildikten sonra Pedroni (1999) panel
eşbütünleşme yaklaşımı kullanılmıştır. Oluşturduğumuz panelin zaman boyutu kısa (20’den
az) olduğundan grup ADF t ve panel ADF t istatistiği sonuçlarına göre değişkenlerin
eşbütünleşik olup olmadığına karar verilmiştir. Pedroni panel eşbütünleşme istatistikleri, ilgili
modellerin altında rapor edilmiştir. Panel eşbütünleşme testleriyle saptanan eşbütünleşme
ilişkisinin katsayıları, FMOLS ile tahmin edilmiştir. Modeller Tablo 1’de özetlenmiştir.
Tablo 1. Panel Grup FMOLS Sonuçları
Bağımlı değişken
DTFV
0.00
ARGEC
BSTDGRS
PANRC
EİTGLOECD
( -1.21e+08 )
0.00
( -1.62e+04 )
0.06
( -8.95e+03 )
0.01
( -3.85e+03 )
Bağımlı değişken
log PANRC
10.45
( 22.87 )
EİTGLDUNYA
ETKGRSF
-0.58
( -25.10 )
0.00
( -6.44e+12 )
FDINI95
panel adf
group adf
Bağımlı değişken
log PANRC
8.36
( 31.00 )
-0.45
( -11.81 )
0.00
( -3.66e+12 )
-2.85973**
-7.48455***
-0.37634
-4.64279***
-2.89558**
-12.17132***
N=19, T=7, Maksimum
gecikme=3.
N=25, T=7, Maksimum
gecikme=3.
N=25, T=7, Maksimum
gecikme=3.
N, yatay kesit sayısını, T ise zaman boyutunu göstermektedir.
Parantez içindeki değerler hesaplanan t istatistikleridir. Tablonun alt satırlarındaki istatistikler Pedroni panel
eşbütünleşme istatistikleridir. *** %1, ** %5 ve * %10 anlamlılık düzeyinde panel eşbütünleşme ilişkisinin
varlığını göstermektedir
Verimlilik artışı regresyonu (bağımlı değişken DTFV), özellikle AR-GE verisinin tüm
ülkeler için elde edilememesi nedeniyle 19 OECD ülkesi ile sınırlandırılmıştır11. Tablodan
değişkenlerin panel eşbütünleşik olduğu görülmektedir. Bu bağlamda FMOLS yöntemi
kullanılarak elde edilen katsayılar şöyle yorumlanabilir. Verimlilik artışı, yurt içi AR-GE
yoğunluğundan pozitif yönde etkilenmektedir. Modelde bu değişkenin katsayısı pozitif ve
istatistiki olarak anlamlı elde edilmesine rağmen, katsayı oldukça düşüktür.
Nelson ve Phelps’in (1966) eğitimin teknolojiyi yakalamayı hızlandıracağı hipotezini test
etmek için tarafımızdan önerilen değişkenin katsayısı da pozitif ve istatistiki olarak anlamlı
elde edilmiştir. Fakat bu değişkenin katsayısı da oldukça düşük düzeydedir.
Yabancı patentler ve ticaret ile ilgili değişkenlerin katsayıları da istatistiki olarak anlamlı
elde edilmiştir. Buna göre yabancı patentler, uluslararası teknolojik yayılmayı arttırmaktadır.
Endüstri-içi dış ticaretin teknolojik yayılmaya etkisini test eden değişkenin (EİTGLOECD)
katsayısı, temel beklentimizi doğrulamaktadır. Bu bağlamda ülkeler, ithalatlarını ve üretip
ihraç ettikleri malları aynı endüstrilerden yaptıkları için karşılıklı olarak yabancı teknolojileri
daha hızlı ve daha yoğun içselleştirmiş olacaklardır. Eğer ülke rekabetçi gücünü özellikle
uluslararası piyasalardan elde ediyorsa, ithal ettiği mal ile aynı malın daha büyük bir üreticisi
olduğunda, yurt içi üretimde yabancı teknolojiyi kullanma olasılığı daha fazla ve güçlenmiş
olacaktır.
Teknolojik yayılmanın en temel belirleyenlerden olan yabancı patent akımı için kurulan
modellerde de değişkenlerin panel eşbütünleşik olduğu görülmektedir. Bu bağlamda FMOLS
yöntemi kullanılarak tahminlenen patent akımı modelleri (bağımlı değişken logPANRC), 25
OECD ülkesini12 ve 1995-2001 dönemini kapsamaktadır. Bu model, yabancı patentlerin
teknolojik yayılmaya güçlü etkisi görüldükten sonra oluşturulmuştur. Bu modellerde OECD
11 Veri kısıtı nedeniyle verimlilik artışı modellerinde örnekleme dahil edilmeyen OECD ülkeleri, Avustralya, Belçika, Çek
Cumhuriyeti, İsviçre, Yunanistan, Kore, Lüksemburg, Norveç, Yeni Zelanda, İsveç ve Slovakya’dır.
12 Veri kısıtı nedeniyle patent akımı modellerinde örnekleme dahil edilmeyen OECD ülkeleri, Belçika, Çek Cumhuriyeti,
Kore, Lüksemburg ve Slovakya’dır.
ülkelerinin hem OECD’nin tümü ile ve hem de Dünya ile yaptığı ticaretin içinde endüstri-içi
ticaretlerinin payı (sırasıyla EİTGLOECD ve EİTGLDUNYA) önemli bir açıklayıcı olarak
görülmektedir. Bu değişkenlerin katsayıları hem beklentilerimize uygun hem de istatistiki
olarak anlamlıdır. İki ülkenin etkinlik farkı (ETKGRSF) değişkenin katsayısı negatif ve
istatistiki olarak anlamlı elde edilmiştir. Bu bağlamda ülkelerin etkinlikleri birbirine ne kadar
yaklaştıkça ülkelerarası patent akımının o kadar artacağı görülmektedir. Modeldeki doğrudan
yabancı yatırımlar (FDINI95) değişkeninin katsayısı da anlamlı olmakla birlikte oldukça
düşük düzeydedir.
6. Sonuç
Bu çalışma, OECD ülke örneğine bağlı olarak uluslararası teknolojik yayılmanın etkisini
incelemektedir. Verimlilik denkleminden elde edilen tahmincilerden anlaşılacağı üzere,
teknolojik yayılmanın temel kanallarından ikisi yabancı patentler ve endüstri-içi dış ticarettir.
Ayrıca uluslararası teknolojik yayılmada AR-GE değişkeninin (ARGEC) yanı sıra nitelikli
eğitim ile teknolojik değişmenin çarpımından elde edilen etkileşim değişkeninin (BSTDGRS)
içsel büyüme sürecinde diğer değişkenlere göre daha zayıf bir etki yarattığı görülmüştür. Bu
zayıf etki örnek hacminin küçük olması ile açıklanabilir.
Yine patent denkleminden elde edilen tahminciler de göstermektedir ki, hipotezimiz
çerçevesinde endüstri-içi dış ticaret ve etkinlik farkı patent akımının önemli belirleyenleridir.
Buna karşılık doğrudan yabancı yatırımlar değişkeninin katsayısı istatistiki olarak anlamlı
olmakla birlikte, diğer değişkenlere göre düşüktür. Dolayısıyla bu değişken patent akımını
etkileyen önemli bir değişken olarak görülmeyebilir.
Sonuç olarak iktisadi büyümenin, iktisat politikası geliştirmenin ve teknolojik yayılmanın
farklılaştırılmış yollarını içselleştirmek isteyen her ülke kendi ulusal politikasını etkin ve
sürdürülebilir rekabet ölçütleri ile karşılaştırması gerekmektedir. Çalışmada elde edilen
ampirik bulgular göstermektedir ki, içsel büyümenin dinamiklerinden biri olan teknolojik
yayılma göstergeleri geliştirilecek iktisat politikalarında dikkate alınmalıdır.
Kaynaklar
CHEN, Y., L. MOTIWALLA ve M. R. KHAN (2004); “Using Super-Efficiency DEA to
Evaluate Financial Performance of E-Business Initiative in the Retail Industry”,
International Journal of Information Tehnology & Decision Making, 3(2), 337-51.
COE, D.T. ve E. HELPMAN (1995), “International R&D Spillovers”, European Economic
Review, 39, 859-87.
COE, D.T., E. HELPMAN ve A.W. HOFFMAISTER (1997), “North-South R&D
Spillovers”, Economic Journal, 107, 134-49.
COOPER, W. W., L. M. SEIFORD ve K. TONE (1999), Data Envelopment Analysis: A
Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software,
Hingham, MA, USA: Kluwer Academic Publishers.
COŞAR, E. E. (2002), “Price and Income Elasticities of Turkish Export Demand: A Panel
Data Application”, Central Bank Review, 2, 19-53.
EATON, J. ve S. KORTUM (1996), “Trade in Ideas: Patenting and Productivity in the
OECD”, Journal of International Economics, 40, 251-78.
GINARTE, J. C. ve W. G. PARK (1997), “Determinants of Patent Rights: Across-National
Study, Research Policy, 26, 283-301.
GLOBERMAN, G. M. ve E. HELPMAN (1991), Innovation and Growth in the Global
Economy, Cambridge: MIT Pres.
GLOBERMAN, S., A. KOKKO ve F. SJÖHOLM (2000), “International Technology
Diffusion: Evidence from Swedish Patent Data”, Kyklos, 53, 17-38.
GRUBEL, H. G. ve P. J. LLOYD (1971), “The Empirical Measurement of Intra-Industry
Trade”, The Economic Record, 47, 494-517.
GRUBEL, H. G. ve P. J. LLOYD (1975), Intra-Industry Trade: The Theory and
Measurement of International Trade in Differentiated Products, New York: John Willey.
HAKURA, D. ve F. JAUMOTTE (1999), “The Role of Inter- and Intraindustry Trade in
Technology Diffusion”, IMF Working Paper, WP/99/58.
IM, K. S., M. H. PESARAN ve Y. SHIN (2003), “Testing for Unit Roots in Heterogeneous
Panels”, Journal Of Econometrics, 115, 53-74.
JAFFE, A.B. (1989), “Real Effects of Academic Research”, American Economic Review, 79,
957-70.
JAFFE, A.B., M. TRAJTENBERG ve R. HENDERSON (1993), “Geographical Localization
of Knowledge Spillovers as Evidence by Patent Citations”, Quarterly Journal of
Economics, 108, 577-98.
KELLER, W. (2004), “International Technology Diffusion”, Journal of Economic Literature,
42(3), 752-82.
KÖK, R. ve E. DELİKTAŞ (2003), Endüstri İktisadında Verimlilik Ölçme ve Strateji
Geliştirme Teknikleri, İzmir: DEÜ İİBF Yayınları, Yayın Karar No:25-8/1.
LUCAS, R.E. Jr. (1988), “On the Mechanics of Economic Development”, Journal of
Monetary Economics, 22, 3-42.
NELSON, R. R. ve E. S. PHELPS (1966), “Investment in Humans, Technology Diffusion,
and Economic Growth”, American Economic Review, 56, 69-75.
PEDRONI, P. (1995), “Panel Cointegration; Asymptotic and Finite Sample Properties of
Pooled Time Series Tests, With an Application to the PPP Hypothesis,” Indiana
University Working Papers In Economics, No. 95-013, June.
PEDRONI, P. (1996), “Fully Modified OLS for Heterogeneous Cointegrated Panels and the
Case of Purchasing Power Parity,” Indiana University Working Papers In Economics, No.
96-020, June.
PEDRONI, P. (1997), “Panel Cointegration; Asymptotic and Finite Sample Properties of
Pooled Time Series Tests, With an Application to the PPP Hypothesis: New Results,”
Indiana University Working Papers In Economics, April.
PEDRONI, P. (1999), “Critical Values for Cointegration Tests in Heterogeneous Panels with
Multiple Regressors”, Oxford Bulletin Of Economics and Statistics, Special Issue, 653-70.
PEDRONI, P. (2000), “Fully Modified OLS for Heterogeneous Cointegrated Panels”,
Nonstationary Panels, Panel Cointegration, and Dynamic Panels. Advances in
Econometrics, Ed.Badi H. BALTAGI, Amsterdam, New York, Tokyo: Elsevier Science
içinde, 93-130.
ROMER, P. (1986), “Increasing Returns and Long-Run Growth”, Journal of Political
Economy, 94, 1002-37.
ROMER, P. (1990), “Endogenous Technological Change”, Journal of Political Economy, 98,
71-102.
ŞİMŞEK, N. (2005), Endüstri-içi Dış Ticaret (Türkiye’nin Endüstri-içi Dış Ticaretinin
Analizi), Yayınlanmamış Doktora Tezi, İzmir: Dokuz Eylül Üniversitesi, Sosyal Bilimler
Enstitüsü.
SJÖHOLM, F. (1996), “International Transfer of Knowledge: The Role of International Trade
and Geographic Proximity”, Weltwirtschaftliches Archiv, 132, 97-115.
TONE, K. (2001), “A Slacks-Based Measure of Efficiency in Data Envelopment Analysis”,
European Journal of Operational Research, 130, 498-509.
TONE, K. (2002), “A Slacks-Based Measure of Super-Efficiency in Data Envelopment
Analysis”, European Journal of Operational Research, 143, 32-41.
XU, B. ve E.P. CHIANG (2005), “Trade, Patents ve International Technology Diffusion”,
Journal of International Trade and Economic Developmet, 14(1), 115-35.
Ek-1: OECD Ülkelerinin OECD’nin Tümü ve Dünya ile Endüstri-içi Dış Ticareti
(Standart Grubel ve Lloyd Endeksi, 1995-2001)
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
OECD Düny OECD Dünya OECD Dünya OECD Dünya OECD Dünya OECD Dünya OECD Dünya
ABD
70.56 65.61 70.83 65.54 71.51 65.63 70.80 65.13 69.11 63.54 68.51 62.95 68.39 62.52
Almanya 74.35 31.03 74.27 28.16 73.19 26.99 73.81 30.35 73.85 32.19 74.98 34.72 75.84 32.47
Avustralya 28.08 34.90 28.71 34.75 29.40 35.05 29.46 33.81 30.32 35.26 28.73 36.95 29.95 37.66
Avusturya 69.33 69.49 70.53 71.19 73.26 73.47 73.15 73.09 74.13 73.83 74.41 74.44 75.12 75.31
Büyük Brit. 77.91 77.93 79.09 78.08 78.69 78.08 79.22 77.57 79.92 77.80 80.18 78.25 76.89 76.54
Danimarka 61.10 61.27 62.02 61.89 63.75 62.84 64.23 64.43 65.27 66.16 64.90 65.76 65.22 65.53
Finlandiya 44.12 46.75 44.16 46.88 44.62 47.61 43.98 47.21 42.07 45.13 40.25 44.94 42.08 46.80
Fransa
78.85 75.00 79.44 75.03 79.72 74.64 80.93 76.23 80.51 76.65 79.52 75.29 79.22 74.83
İrlanda
54.94 58.12 55.70 59.23 55.19 59.63 51.68 57.32 49.64 54.02 50.92 53.97 54.02 55.99
İspanya
63.30 62.77 65.49 64.11 65.41 64.15 66.49 65.73 68.42 67.57 68.31 65.66 69.49 67.87
İsveç
60.86 58.35 61.30 58.50 62.13 58.99 64.88 62.13 63.32 61.27 62.74 60.92 65.28 62.89
İsviçre
60.49 58.46 60.06 58.54 60.75 59.81 60.74 59.44 61.11 60.44 61.45 61.33 63.21 60.97
İtalya
57.32 56.87 57.27 56.01 56.82 55.81 58.04 57.55 58.72 58.76 59.20 59.05 59.02 59.83
İzlanda
8.59 11.37 5.94 9.23 7.26 9.92 8.36 10.45 10.55 13.52 9.93 12.02 10.51 12.23
Japonya
40.07 35.06 44.09 38.38 42.68 38.17 40.04 38.43 39.52 39.22 41.74 40.00 43.26 41.36
Kanada
55.82 55.76 57.97 58.27 60.81 60.90 60.57 60.40 58.90 59.10 59.82 60.23 61.11 61.42
Macaristan 54.49 55.64 53.68 55.04 57.62 57.75 58.89 59.75 58.38 58.98 61.44 63.56 61.63 64.70
Meksika
49.47 51.69 51.60 53.20 53.34 54.79 53.87 56.16 53.26 55.38 54.32 55.78 55.46 57.31
Norveç
29.97 32.67 28.65 31.94 29.54 32.58 33.52 35.32 32.54 34.70 24.60 27.43 26.42 29.68
Polonya
38.15 41.01 39.30 42.30 40.56 44.33 42.75 45.72 45.95 48.04 51.15 51.26 52.51 53.95
Portekiz
46.07 46.37 48.02 48.09 48.19 48.14 50.42 50.64 50.46 50.32 51.91 51.42 53.21 52.98
Türkiye
21.93 28.03 23.76 29.41 23.74 30.24 25.53 32.64 31.20 35.95 29.31 33.49 32.78 36.59
Yeni Zelan. 26.67 27.64 29.07 29.83 28.71 28.36 32.36 31.96 28.82 28.65 30.00 28.36 29.73 28.64
Yunanistan 25.93 34.39 25.61 33.24 26.42 35.64 25.97 34.44 24.84 34.49 24.58 35.31 24.01 36.01
Kaynak: OECD (2005); ITCS SITC Rev.3 Database’den yararlanılarak tarafımızdan hesaplanmıştır.
Ek-2: OECD Ülkelerinin Odaksız (Non-oriented) Süper Etkinlik Modeli ile Tahmin
Edilen Teknik Etkinlik Düzeyleri (Ölçeğe Göre Genelleştirilmiş Getiri)
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
a
b
a
b
a
b
a
b
a
b
a
b
a
b
ABD
0.999102 6 0.994071194 7 0.992353852 5 0.992771 5 0.993361 5 0.993976 5 0.996108 7
Almanya
0.940454 10 0.949684041 10 0.953071235 7 0.954483 6 0.963291 8 0.979577 8 0.99675 6
Avustralya
0.759593 17 0.74304028 17 0.713833192 18 0.696764 18 0.705164 18 0.766211 17 0.740664 18
Avusturya
0.804089 16 0.818340962 15 0.807849329 15 0.83497 13 0.831165 15 0.847173 15 0.853494 15
Büyük Birtanya 0.999749 4 0.990560966 8 0.949967357 9 0.803757 15 0.968414 7 0.986374 7 0.988765 8
Danimarka
0.990558 8 0.995702232 6 0.924361105 10 0.916727 9 0.946705 9 0.919456 10 0.910591 13
Finlandiya
0.985951 9 1.006284364 5 0.952054642 8 0.951536 7 0.983771 6 0.993603 6 0.965295 9
Fransa
0.999689 5 1.094672382 2 1.099820388 1 0.999507 3 0.99842 4 0.997768 4 0.99789 5
Hollanda
0.866903 13 0.854711752 13 0.834154905 13 0.853366 10 0.854478 12 0.872756 14 0.859141 14
İrlanda
0.900851 11 0.862199491 12 0.840012457 12 0.822183 14 0.846616 13 0.88516 13 0.918573 12
İspanya
0.743087 18 0.730810452 18 0.716917324 17 0.715533 17 0.706755 17 0.71867 18 0.706754 19
İsveç
1.033868 3 1.024837196 4 1.048254557 3 1.062545 2 1.052871 2 1.046789 2 1.058047 3
İsviçre
1.071534 2 1.059236251 3 1.074230007 2 1.068511 1 1.067413 1 1.066146 1 1.064817 2
İtalya
0.860952 14 0.84677351 14 0.83206847 14 0.845132 11 0.838902 14 0.89726 12 0.849234 16
İzlanda
1.084273 1 0.964518756 9 0.957106491 6 0.935079 8 0.94314 10 0.937247 9 0.952825 10
Japonya
0.998203 7 1.202225217 1 0.998257387 4 0.998545 4 0.998703 3 0.99886 3 1.179734 1
Kanada
0.809587 15 0.799047387 16 0.733504656 16 0.774304 16 0.780401 16 0.788963 16 0.806865 17
Macaristan
0.486305 23 0.437191468 23 0.4208524 21 0.408136 23 0.408639 23 0.428926 22 0.455682 23
Meksika
0.521323 21 0.44069883 22 0.385486787 25 0.386293 25 0.386155 25 0.390938 25 0.399796 25
Norveç
0.896477 12 0.920893303 11 0.868405835 11 0.843732 12 0.885139 11 0.912341 11 0.941395 11
Polonya
0.507130 22 0.450956233 21 0.401516084 23 0.400483 24 0.401471 24 0.420127 23 0.478735 22
Portekiz
0.553469 20 0.550597017 20 0.52652996 20 0.502714 20 0.493585 20 0.508294 20 0.506943 21
Türkiye
0.402505 25 0.402330866 25 0.389474279 24 0.418821 22 0.430912 22 0.411217 24 1.034561 4
Yeni Zelanda 0.421027 24 0.413730115 24 0.418587231 22 0.472243 21 0.432992 21 0.474449 21 0.453107 24
Yunanistan
0.708662 19 0.67154422 19 0.653862352 19 0.647678 19 0.655428 19 0.658511 19 0.651152 20
Tablodaki (a) sütunu söz konusu yıldaki teknik etkinlik skorlarını, (b) sütunu ise söz konusu yıldaki etkinlik
sıralamasını vermektedir.
Kaynak: Tarafımızdan hesaplanmıştır.
Ek-3: OECD Ülkeleri için Radyal Olmayan Odaksız (Non-oriented) Malmquist Endeksi
Sonuçları (Ölçeğe Göre Genelleştirilmiş Getiri)
1994=>1995 1995=>1996 1996=>1997 1997=>1998 1998=>1999 1999=>2000 2000=>2001
TD TFVD TD TFVD TD TFVD TD TFVD TD TFVD TD TFVD TD TFVD
ABD
0.999 1.009 0.986 0.982 0.989 0.956 0.991 0.959 0.979 1.010 0.990 0.999 1.054 1.057
Almanya
0.997 1.016 1.016 1.026 1.012 1.016 0.993 0.994 0.997 1.007 0.988 1.006 1.032 1.057
Avustralya
0.972 1.073 1.019 0.997 1.019 0.979 0.978 0.955 1.001 1.013 0.990 1.075 1.018 0.985
Avusturya
0.980 0.990 1.009 1.027 1.010 0.997 0.978 1.011 1.003 0.998 0.996 1.016 1.019 1.027
Büyük Britanya 1.009 1.018 1.007 1.019 0.947 0.916 0.964 0.770 0.833 1.057 1.019 1.039 1.062 1.063
Danimarka
0.970 0.931 1.019 1.024 1.012 0.940 0.977 0.969 1.003 1.036 0.995 0.966 1.019 1.009
Finlandiya
0.943 0.989 1.021 1.043 1.018 0.964 0.978 0.977 1.009 1.043 0.990 1.000 1.015 0.986
Fransa
0.990 0.982 1.018 1.032 1.013 1.018 0.985 0.966 0.995 0.974 0.992 0.972 1.030 1.008
Hollanda
0.978 0.978 1.013 0.999 1.011 0.986 0.976 0.999 0.999 1.001 0.992 1.014 1.022 1.006
İrlanda
0.921 0.906 1.023 0.979 1.014 0.988 0.977 0.956 1.012 1.042 0.988 1.033 1.017 1.056
İspanya
0.975 0.978 1.025 1.009 1.020 1.001 0.973 0.971 0.992 0.980 0.982 0.999 1.017 1.001
İsveç
0.965 0.961 1.027 1.018 1.014 1.038 0.972 0.985 1.009 1.000 0.987 0.981 1.006 1.017
İsviçre
0.983 0.983 1.009 0.997 1.004 1.018 0.994 0.988 1.004 1.003 1.004 1.002 1.008 1.007
İtalya
0.973 0.982 1.027 1.010 1.017 1.000 0.968 0.984 0.984 0.977 0.964 1.031 1.047 0.991
İzlanda
0.917 1.020 0.939 0.936 0.940 1.006 0.894 0.857 1.017 1.090 0.948 0.924 1.059 1.113
Japonya
1.007 1.013 1.005 1.015 1.014 1.007 1.013 0.998 1.018 1.012 1.010 1.017 1.010 1.013
Kanada
0.977 0.999 1.026 1.013 1.020 0.937 0.971 1.025 0.991 0.999 0.981 0.991 1.018 1.041
Macaristan
0.956 0.957 1.014 0.912 1.018 0.980 0.952 0.924 1.006 1.008 0.967 1.015 1.025 1.089
Meksika
0.957 1.322 1.022 0.864 1.022 0.894 0.964 0.966 1.005 1.005 0.975 0.988 1.021 1.044
Norveç
0.981 0.984 1.008 1.036 1.011 0.953 0.980 0.952 1.003 1.053 0.997 1.028 1.019 1.052
Polonya
0.935 0.873 1.021 0.908 1.020 0.908 0.959 0.957 1.002 1.004 0.969 1.014 1.020 1.162
Portekiz
0.965 1.006 1.021 1.016 1.024 0.979 0.973 0.929 1.007 0.988 0.979 1.008 1.014 1.011
Türkiye
0.950 0.841 1.022 1.022 1.020 0.988 0.959 1.031 1.001 1.030 0.967 0.923 1.017 2.559
Yeni Zelanda 0.947 0.956 1.016 0.998 1.015 1.027 0.939 1.060 1.003 0.920 0.956 1.047 1.031 0.985
Yunanistan
0.965 0.982 1.021 0.967 1.024 0.997 0.972 0.962 1.007 1.019 0.979 0.984 1.013 1.002
Ortalama
0.968 0.990 1.013 0.994 1.009 0.980 0.971 0.966 0.995 1.011 0.984 1.003 1.025 1.094
Maksimum
1.009 1.322 1.027 1.043 1.024 1.038 1.013 1.060 1.018 1.090 1.019 1.075 1.062 2.559
Minimum
0.917 0.841 0.939 0.864 0.940 0.894 0.894 0.770 0.833 0.920 0.948 0.923 1.006 0.985
Tablodaki TD teknolojik değişmeyi, DTFV ise toplam faktör verimliliğindeki değişmeyi ifade etmektedir.
Kaynak: Tarafımızdan hesaplanmıştır.
Ek-4: Im, Pesaran ve Shin W Panel Birim Kök Testi Sonuçları
Değişken
DTFV
ARGEC
BSTDGRS
PANRC
EITGLOECD
logPANRC
EITGLOECD
ETKGRSF
FDINI95
Düzey
1.Fark
Düzey
1.Fark
Düzey
1.Fark
Düzey
1.Fark
Düzey
1.Fark
Düzey
1.Fark
Düzey
1.Fark
Düzey
1.Fark
Düzey
1.Fark
İstatistik
-0.97125
-6.25824
3.00089
-3.19185
0.43192
-4.18725
7.2684
-1.51088
-1.10502
-1.84407
-0.75621
-8.85214
1.75524
-2.30041
-1.66898
-6.68418
1.19346
-3.29526
Olasılık
0.1657
0.0000
0.9987
0.0007
0.6671
0.0000
0.9999
0.0654
0.1346
0.0326
0.2248
0.0000
0.9604
0.0107
0.0476
0.0000
0.8837
0.0005
Test denklemlerine dışsal değişken olarak bireysel sabit eklenmiştir. Tabloda kalın karakterle yazılanlar, en
azından %10 anlamlılık düzeyinde Ho hipotezinin reddedildiği istatistiklerdir (Ho: Bireysel birim kök vardır).
Maksimum gecikme uzunluğu Akaike'ye göre belirlenmiştir.
Abstract
Intra-Industry Trade, Patents and International Technology Diffusion
In this paper, the hypothesis that one of the most important channels of international technology
diffusion is intra-industry trade and the other is patents is tested. In the panel data models including
1995-2001 and 19 OECD countries, determinants of international technology diffusion are analyzed by
Pedroni’s FMOLS method. According to results, intra-industry trade and foreign patents are found to be
two of the main channels for the technology spillovers.