Views
2
Amaç: Bu çalışmanın amacı E7 ve G7 ülke gruplarında Ar-Ge harcamaları ve Küresel İnovasyon Endeksi sıralamasının kişi başına düşen gelir üzerindeki etkisinin incelenmesidir. Yöntem: Araştırmada araştırma yöntemi olarak lojistik regresyon modeli verilerin analizinde Stata 18 Veri Analizi ve İstatistik Yazılım Programı kullanılmıştır. Stata 18 Programında bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki olası ve bilinmeyen etkilerini tahmin etmek için regresyon analizi kullanılmıştır. Ayrıca araştırmada kullanılan verilerin toplanması sırasında nitel araştırma yöntemlerinden biri olan arşiv tarama yöntemi kullanılmıştır. Araştırmada arşiv raporlarından ve resmi kayıtlardan yararlanılmıştır. Bulgular: Araştırma sonuçlarına göre model, %83,56 oranında belirlenen değişkenler tarafından açıklanmaktadır. Diğer tüm açıklayıcı değişkenler sabitken, Ar-Ge harcamalarındaki %1'lik bir artış, kişi başına düşen GSYİH'de %0,5243'lük bir artışla sonuçlanacaktır. Bu katsayı aynı zamanda kişi başına düşen GSYH'nin Ar-Ge harcamalarına (%GSYH) göre esnekliğini de vermektedir. Kişi başına düşen GSYİH ile Ar-Ge harcamaları arasında pozitif bir ilişkinin olduğu, kişi başına GSYH-GII sıralaması arasında ise negatif bir ilişkinin olduğu tespit edilmiştir. Firmaların inovasyon performansının ölçülmesini sağlayan global inovasyon endeksinde (GII), Ar-Ge harcaması yapan işletmelerin üst sıralarda ve zirveye yakın olduğu, kişi başına düşen GSYİH'nın daha yüksek olduğu belirlendi. G7 ülkeleri ile E7 ülkelerinin inovasyon performansının ve bu performansın kişi başına düşen GSYİH'ye etkisinin ele alındığı bu çalışmada, G7 ülkelerinin inovasyona daha fazla harcama yaptığı görülmektedir. Özgünlük: Literatürde kişi başına düşen gelir, Küresel İnovasyon Endeksi sıralaması ve Ar-Ge harcamalarının G7 ve E7 açısından karşılaştırmalı olarak ele alan bir başka çalışma olmadığından literatüre katkı sağlamaktadır.
Purpose: The main objective of this research is to examine the impact of R&D expenditures and Global Innovation Index ranking on per capita income in E7 and G7 country groups. Methodology: Logistic regression model was used as the research method in the study. Stata 18 Data Analysis and Statistical Software Program was used in the analysis of the data. At the hand of Stata 18 Data Analysis and Statistical Software Program, regression analysis was used to estimate the possible and unknown effects of independent variables on the dependent variable. During the collection of the data used in the study, the archive scanning method, which is one of the qualitative research methods, was used. Archival reports and official records were also used in the study. Findings: According to the research results, 83.56% of the model is explained by explanatory variables. With all other explanatory variables constant, a 1% increase in R&D expenditure will result in an increase of 0.5243% on GDP per capita. At the same time, this coefficient gives the flexibility of GDP per capita relative to R&D expenditure (%GDP). It is also found out that there is a positive relationship between GDP per capita and R&D expenditure and also, there is a negative relationship between GDP per capita-GII ranking. In this study, which deals with the innovation efficiency of the G7 countries and the E7 countries, and the effect of this performance on the GDP per capita, it is seen that the G7 countries spend more on innovation. Originality: It contributes to the literature as there is no other study in the literature that deals with per capita income, Global Innovation Index ranking and R&D expenditures comparatively between the G7 and E7.
Journal Type : Ulusal
Article Detail 
Similar Articles
Download PDF
Journal Information
Listen Paper
Cite
Print This Page
Share
Mendeley
