Türkiye gayri safi yurt içi hasılasının teknolojik gelişim parametreleri yoluyla analizi

Abstract

Çalışmada, dünyayı şekillendiren, insanlığın yaşamını etkileyen ve devamlı gelişim göstererek ilerleyen teknolojik gelişim süreci ayrıntılı olarak irdelenmiştir. Türkiye teknolojik gelişimini bütün aşamalarıyla tahmin edebilmek için çok değişkenli regresyon ve çok değişkenli Bayesyen regresyon analizi kullanılmıştır. Bu iki yöntem arasındaki ilişkiler açıklanıp uygulama kısmında elde edilen sonuçlar ışığında bu yöntemlerin karşılaştırmaları yapılmıştır. Çalışmanın, uygulama kısmında 2007-2020 yılları arasında Türkiye'deki teknolojik gelişimin değerlendirilmesini yapmak için, gayrisafi yurt içi hasılayı (GSYH) etkileyen, Ar-Ge harcamaları (AG), patent başvuru sayısı (yerleşik olan ve yerleşik olmayan) (PS), bilgi ve iletişim teknoloji ihracatı (BİT) ve yüksek teknolojili ürün ihracatı (YTÜ) değişkenleri incelenmiştir. Bu değişkenlerin parametrelerini tahmin etmek için gerekli veri dokümanları Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü (OECD), Küresel Ekonomik Veriler (CEICDATA) ve Dünya Bankası resmi veri sitesinden derlenmiştir. Elde edilen bu veriler, WinBUGS programı yardımıyla, değişkenlerimize ait parametreler elde edilmiştir. Aynı zamanda parametrelerin güven aralıkları elde edilerek gerekli analiz ve yorumlar yapılmıştır.In the study, the technological development process that shapes the world affects the life of humanity and continuously progresses. It is examined in detail. Multivariate regression and multivariate Bayesian regression analyses were used to estimate Turkey's technological development at all stages. The relationships between these two methods are explained, and comparisons of these methods are made in the light of the results obtained in the application part. In the application part of the study, we study technological development in Turkey between 2007 and 2020, focusing on the factors affecting the gross domestic product (GSYH), including R&D expenditures (RD), number of patent applications (resident and non-resident) (PA), information and communication technology exports (ICT) and high-technology product exports (HTE). The data sets required to estimate the parameters of these variables are compiled from the official websites of the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD), Global Economic Data (CEICDATA), and the World Bank. We obtain parameter estimates using WinBUGS. We also derive confidence intervals for the parameters and analyze and interpret the results.