Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightÇalışmada lisans ve yüksek lisans mezun sayısının toplam nüfus içerisindeki payının kişi başına geliri artıran öncelikli belirleyicilerden biri olduğu, AR-GE harcamalarının payının kişi başına geliri artırdığı sonucuna ulaşılmıştır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Son yıllarda iktisadi çalışmalarda kullanılmaya başlanan yöntemlerden birini mekânsal veri modelleri oluşturmaktadır. Mekânsal veri modelleri veri setinde birimlerin mekânsal etkileşimini ele alması gerekçesiyle klasik ekonometrik modellerden farklı bir yaklaşımı benimsemektedir. Mekânsal analizler bölgeler arası mekânsal bağımlılığın varlığını ortaya koyabilmesi açısından oldukça güçlü açıklayıcılığı olan modellerden biri olarak ifade edilebilir. Bu bağlamda çalışmada mekânsal analiz metodu esas alınarak bölgeler bazında Türkiye’nin orta gelir tuzağından çıkmasına yönelik ekonomik belirleyicilerinin etkilerinin ortaya konulması hedeflenmiştir. Çalışmada, bağımlı değişken olarak kişi başına gelir, bağımsız değişken olarak da araştırma ve geliştirme (AR-GE) harcaması, yüksek lisans ve lisans mezunu toplam nüfus içerisindeki payı ve istihdam edilen kişi sayısı değişkenleri dikkate alınmıştır. Çalışmada kullanılan veriler Türkiye İstatistik Kurumu’ndan derlenmiş olup 2019 yılı esas alınmıştır. Çalışmada NUT2 bölgeleri için orta gelir tuzağından çıkış noktasındaki ekonomik belirleyicilerinin tespit edilmesi üzerine mekânsal komşuluk ilişkisi üzerinden mekânsal ekonometrik modelleme yöntemi kullanılmıştır. Çalışmada lisans ve yüksek lisans mezun sayısının toplam nüfus içerisindeki payının kişi başına geliri artıran öncelikli belirleyicilerden biri olduğu, AR-GE harcamalarının payının kişi başına geliri artırdığı sonucuna ulaşılmıştır.
Abstract
Spatial data models are one of the methods that have been used in economic studies in recent years. Spatial data models adopt a different approach from classical econometric models on the grounds that they deal with the spatial interaction of the units in the data set. Spatial analyzes can be expressed as one of the models with very strong explanatory power in terms of revealing the existence of interregional spatial dependence. In this context, it is aimed in the study to reveal the effects of the economic determinants of Turkey's exit from the middle income trap on the basis of the spatial analysis method. In the study, income per capita as a dependent variable, R&D expenditure, its share in the total population with graduate and undergraduate degrees, and the number of people employed as independent variable were taken into account. The data used in the study were compiled from the Turkish Statistical Institute and were based on the year 2019. In the study, the spatial econometric modeling method was used over the spatial neighborhood relationship to determine the economic determinants at the exit point of the middle income trap for the NUT2 regions. In the study, it was concluded that the share of graduate and postgraduate in the total population is one of the primary determinants of increasing per capita income, and the sahere of RD expenditures increases per capita income.