Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 1
Türkiye'de Ar-Ge Harcamalarının Ekonomik Büyüme Üzerindeki Etkisi: Makine Öğrenmesi Yönteminden Yeni Kanıtlar
2024
Dergi:  
Verimlilik Dergisi
Yazar:  
Özet:

Amaç: Bu çalışma, Türkiye'de Ar-Ge harcamalarının ekonomik büyüme üzerindeki etkilerini analiz etmektedir. Yöntem: Bu çalışmada, Türkiye'de Ar-Ge harcamalarının ekonomik büyüme üzerindeki etkisi araştırılmaktadır. Veri mevcudiyetine bağlı olarak bu araştırmada 1990'dan 2021'e kadar olan yıllık zaman serileri kullanılmıştır. Ar-Ge harcaması, kişi başına Gayri Safi Yurtiçi Hasıla (GSYH), gayri safi sabit sermaye oluşumu, işgücü ve okula kayıt (yükseköğretim) oranı değişkenleri Dünya Bankası'ndan temin edilmiştir. Makine öğrenimine dayalı olarak, analizler Kernel Düzenlenmiş En Küçük Kare yöntemi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Bulgular: KRLS kullanılarak yapılan ampirik analiz, araştırma ve geliştirmeye yapılan daha yüksek harcamaların ekonomik büyümede önemli bir artışa yol açtığını göstermektedir. Ayrıca, işgücüne katılım, okula kayıt (yükseköğretim) oranı ve gayrisafi sabit sermaye oluşumu Türkiye'deki ekonomik büyüme ile anlamlı ve pozitif bir şekilde ilişkilidir. Özgünlük: Bu makalenin katkısı iki yönlüdür: (1) makine öğrenimi ekonometrik yöntemi olan Kernel Düzenlenmiş En Küçük Kare (KRLS) yöntemine dayalı yeni bilimsel kanıtlar sunmaktadır (2) literatürdeki birçok makale, diğer değişkenleri kontrol etmeden sadece Ar-Ge harcamaları ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi incelemiştir. Bu çalışmada, ekonomik büyüme modelleriyle bağlantılı olan işgücüne katılım oranı, okullaşma (yükseköğretim) oranı ve gayrisafi sabit sermaye oluşumu gibi olası kontrol değişkenleri de analizde kullanılmıştır.

Anahtar Kelimeler:

The Impact Of R&d Expenditures On Economic Growth In Turkiye: New Evidence From Machine Learning Method
2024
Yazar:  
Özet:

Purpose: This study analyzes the impacts of R&D expenditures on economic growth in Türkiye. Methodology: In this study, we explore the impact of R&D expenditure on economic growth in Türkiye. Annual time series from 1990 to 2021 are considered for this research examination based on the data availability. R&D expenditure, Gross Domestic Product (GDP) per capita, gross fixed capital formation, labor force, and tertiary ratio variables are used for the analysis and obtained from the World Bank. Based on machine learning, analyses were conducted using the Kernel Regularized Least Square method. Findings: The empirical analysis using KRLS shows that higher spending on research and development leads to a significant boost in economic growth. Furthermore, labor force participation, school enrolment (tertiary) ratio, and gross fixed capital formation are all significantly and positively associated with economic growth in Türkiye. Originality: The contribution of the paper is twofold: (1) it provides new scientific evidence based on the machine learning econometric method, the Kernel Regularized Least Square (KRLS); (2) many papers in the literature have only examined the relationship between R&D expenditures and economic growth, without controlling for other variables. We have used possible control variables such as labor force participation rate, school enrolment (tertiary) ratio, and gross fixed capital formation, which are also linked to economic growth models.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler






Verimlilik Dergisi

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 847
Atıf : 3.043
2023 Impact/Etki : 0.398
Verimlilik Dergisi