Ar-Ge Harcamaları ve Toplam Faktör Verimliliği İlişkisi: Türkiye İçin Ampirik Bir Analiz

Author :  

Year-Number: 2026-Cilt 12 Sayı 5
Language : Türkçe
Subject :
Number of pages: 494-501
Mendeley EndNote Alıntı Yap

Abstract

Araştırma ve Geliştirme (Ar-Ge) harcamaları ülkelerin teknoloji kapasitelerinin artmasında etkili faktörlerden birisidir. Küresel rekabet koşullarında ekonomik verimliliğin artırılması ülkelerin öncelikli hedeflerindendir. Ülkeler üretim süreçlerine yeni teknolojileri transfer etmek için doğrudan yabancı yatırımları ülkeye çekmek ve ticari açıklık kapasitesini artırmak gibi yöntemlere başvurabilmektedir. Ancak, ülkelerin üretimi belirleyen iç dinamikleri dikkate alarak özgün ihtiyaçlar doğrultusunda yenilikler geliştirmesi verimliliği artırmada daha etkili bir yöntemdir. Yenilik geliştirme süreci ülkelerin sermaye birikimi ile doğrudan ilişkilidir. Yüksek sermaye birikimine sahip gelişmiş ülkelerde Ar-Ge harcamalarının GSYH’daki payı yüksek olurken gelişmekte olan ve görece daha düşük sermaye birikimine sahip ülkelerde bu pay daha düşük gerçekleşmektedir. Bu çalışma, Türkiye’de Ar-Ge harcamalarının Toplam Faktör Verimliliği (TFV) ile ilişkisini 1996-2022 dönemi için ampirik olarak incelemektedir. Çalışmanın temel amacı, ülke ekonomisinde yenilik yatırımları ile büyüme dinamikleri arasındaki uzun dönemli ilişkiyi ortaya koymaktır. Bu çerçevede TFV’nin bağımlı değişken olarak ele alındığı çalışmada Ar-Ge harcamaları açıklayıcı değişken olarak modele dahil edilmiş ve değişkenler arasındaki ilişki ARDL (Autoregressive Distributed Lag) sınır testi yaklaşımı kullanılarak incelenmiştir. Çalışmada elde edilen bulgular Ar-Ge harcamaları ile toplam faktör verimliliği arasında uzun dönemde istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki olduğunu göstermektedir. Uygulanan Granger nedensellik testi sonucunda ise, Ar-Ge harcamalarından toplam faktör verimliliğine doğru tek yönlü zayıf bir nedensellik bulunmuştur. Toplam faktör verimliliğinden Ar-Ge harcamalarına doğru ise nedensellik bulunamamıştır.

Keywords

Abstract

Research and Development (R&D) expenditures are one of the key factors contributing to the enhancement of countries’ technological capacities. Under conditions of global competition, increasing economic productivity is among the primary objectives of countries. To transfer new technologies into their production processes, countries may resort to strategies such as attracting foreign direct investment and increasing trade openness. However, developing innovations in line with a country’s specific needs by taking into account its internal production dynamics is a more effective method for improving productivity. The innovation development process is directly related to countries’ capital accumulation. While the share of R&D expenditures in GDP is relatively high in developed countries with high levels of capital accumulation, this share tends to be lower in developing countries with comparatively lower capital accumulation. This study empirically examines the relationship between R&D expenditures and Total Factor Productivity (TFP) in Türkiye for the period 1996–2022. The main objective of the study is to reveal the long-run relationship between innovation investments and growth dynamics in the national economy. Within this framework, TFP is treated as the dependent variable, while R&D expenditures are included in the model as the explanatory variable, and the relationship between the variables is analyzed using the ARDL (Autoregressive Distributed Lag) bounds testing approach. The findings indicate that there is a statistically significant long-run relationship between R&D expenditures and total factor productivity. The Granger causality test revealed a weak, unidirectional causality from R&D expenditures to total factor productivity. The results indicate that there is no evidence of causality running from total factor productivity to R&D expenditures.

Keywords

R&D Expenditure, TFP, ARDL, Granger Causality, Türkiye


                                                                                                                                                                                                        
  • Article Statistics