İnovasyon ve işsizlik ilişkisinin yapay zeka ile analizi: 1985-2020 dönemi için G7 ülkeleri örneği
The relationship between innovation and unemployment analyzed via artificial intelligence: the case of G7 countries for the period 1985-2020
Yazar: MASOUD SHEIKHI
Danışman: PROF. DR. YÜKSEL BAYRAKTAR
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İktisat Ana Bilim Dalı / İktisat Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Ekonomi = Economics

Özet:
Bilgisayar, robotik ve yapay zekâ gibi günden güne gelişen teknolojilerin çalışanları yerinden edeceği ve teknolojik işsizlik korkusu yaratacağına dair endişeler giderek artmaktadır. 21.yüzlın başından itibaren inovasyon ve işsizlik konusu özellikle ekonomik anlamda ampirik analizlerin odağında olmuştur. Bu sürecin klasik bir sorusu, inovasyonlar sonucunda işsizliğin artması, azalması ya da istihdamı yok edip etmediğidir. Dolayısıyla teknik değişimin istihdam düzeyinde olumlu veya olumsuz etkisi politika tartışmalarının merkezinde yer almaktadır. Bu çalışmanın amacı G7 ülkelerinde inovasyonun işsizlik üzerine etkisini incelemektir. Yeniliklerin işgücü talebi üzerindeki etkisine ilişkin farklı açıklamaların olduğu gerçeğinden hareketle çalışmada bu alandaki teorik ve ampirik literatürün analizinden sonra, veri madenciliği yöntemlerinden karar ağacı metodu kullanılmıştır. Makine öğrenimi ve otomatik karar sistemlerinin giderek yaygınlaşmasıyla birlikte açıklanabilir makine öğrenimi yöntemlerinin yanı sıra karar ağaçlarına olan ilgi de artmıştır. Analizde Clasification and Regression Tree (CART) algoritması kullanılarak G7 ülkelerinde işsizlik ve inovasyon ilişkisi 1985-2020 yılları arasında analiz edilmiştir. Bu kapsamda, inovasyon ve işsizlik etkileşimine ilişkin karar ağacı sonucuna göre her ülke için en iyi beş senaryo verilmiştir. Analizlerin ana çıktısı literatür ile uyumlu olarak inovasyon faaliyetlerinin işsizliği azalltığına dair kanıtlar sunmaktır. Dolayısıyla her ülke için ortaya çıkan karar ağacı ve farklı ekonomik yapılarına rağmen yenilik faaliyetlerinin işsizliği azalttığı tespit edilmiştir. Ancak iş piyasasında hızlı dönüşüm ve gelişen teknolojiler göz önünde alındığında kamu politikasında radikal değişimlerin gerçekleşmesi gerekmektedir. Politika yapıcıların çalışan kesimi korumak adına iş paylaşımı, yeniden dağıtım, eğitim-öğretimde değişimler ve kamu destekleri gibi çeşitli ve kapsamlı reformları hayata geçirmeleri kaçınılmazdır. 
Anahtar kelimeler: Yapay Zekâ, İnovasyon, İşsizlik, Makine Öğrenimi, Karar Ağacı

Abstract:
There are growing concerns that emerging technologies such as computers, robotics, and artificial intelligence will displace workers and create the fear of technological unemployment. Since the early 20th century, innovation and unemployment have been central to empirical analysis, especially in economic terms. A classic question in this process is whether innovations increase or decrease unemployment or destroy employment. Therefore, technical change's positive or negative impact on employment is central to policy debates. This study investigates the interaction of innovation and unemployment in G7 countries. Because there are different explanations for the effects of innovations on labor demand, this study uses the decision tree method from data mining methods after analyzing the theoretical and empirical literature in this field. With the increasing prevalence of machine learning and automated decision systems, the interest in decision trees and explainable machine learning methods has increased. The relationship between unemployment and innovation in G7 countries was analyzed from 1985 to 2020 using the Classification and Regression Tree (CART) algorithm. In this context, the best five scenarios for each country are given according to the decision tree result regarding the interaction of innovation and unemployment. The main output of the analysis is to provide evidence that innovation activities positively affect unemployment. Therefore, despite the decision tree that emerged for each country and their different economic structures, innovation activities were found to reduce unemployment. However, given the rapid transformation of the labor market and emerging technologies, radical changes in public policy are needed. Policymakers should implement various comprehensive reforms such as job sharing, redistribution, changes in education and training, and public subsidies to protect the workers.
Keywords: Artificial Intelligence, Innovation, Unemployment, Machine Learning, Decision Trees