Beşeri sermaye gücü olarak yükseköğretimin küresel rekabet ile ilişkisi: OECD ülkeleri üzerine bir panel veri analizi
The relationship of higher education as a human capital power with global competition: A panel data analysis on OECD countries
Yazar: KADİR SAİN
Danışman: PROF. DR. ŞAKİR BERBER
Gazi Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Türkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı / Felsefe Grubu Eğitimi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Sosyoloji = Sociology

Özet:
Bu araştırmanın amacı OECD ülkelerinde beşeri sermaye gücü olarak yükseköğretimin küresel rekabet ile ilişkisini analiz etmektir. Bu doğrultuda, öncelikle araştırmanın kavramsal çerçevesini oluşturan beşeri sermaye, yükseköğretim, küresel rekabet kavramlarına açıklık getirilmiş; ardından beşeri sermaye gücü olarak yükseköğretimin küresel rekabeti etkileme yolları üzerinde durulmuştur. Daha sonra OECD ülkelerinin yükseköğretim ve küresel rekabete ilişkin durumları ilgili değişkenler ve veriler ile gözler önüne serilmiştir. Araştırmanın uygulama kısmında ise OECD, WB, WEF ve UNESCO'nun veri tabanlarından elde edilen veriler ile 2004-2018 dönemini kapsayan ve sağlıklı verilere ulaşılabilen 18 OECD ülkesi (Avusturya, Belçika, Çek Cumhuriyeti, Danimarka, Estonya, Finlandiya, Macaristan, İrlanda, İtalya, Letonya, Norveç, Portekiz, Slovak Cumhuriyeti, Slovenya, İspanya, İsveç, Türkiye ve Birleşik Krallık) için panel veri seti kurulmuştur. Araştırmada beşeri sermaye gücü olarak yükseköğretimi temsil eden 14 vekil değişken, küresel rekabeti temsil eden 1 vekil değişken kullanılmıştır. Beşeri sermaye gücü olarak yükseköğretimi temsil eden değişkenler şunlardır: (1) 20-24 yaş grubunda eğitimde, öğretimde veya istihdamda olmayan nüfusun oranı, (2) 25-64 yaş grubunda yükseköğrenim görmüş nüfusun istihdam oranı, (3) 25-64 yaş grubunda yükseköğrenim mezunu nüfusun işsizlik oranı, (4) 25-64 yaş grubunda yükseköğrenim görmüş nüfusun oranı, (5) bilimsel ve teknik dergi makaleleri sayısı, (6) eğitim programlarından mezun olan yükseköğretim mezunlarının oranı, (7) fen, teknoloji, mühendislik ve matematik programlarından mezun olan yükseköğretim mezunlarının oranı, (8) sosyal bilimler, gazetecilik ve bilişim programlarından mezun olan yükseköğretim mezunlarının oranı, (9) bilgi ve iletişim teknolojileri programlarından mezun olan yükseköğretim mezunlarının oranı, (10) işletme, yönetim ve hukuk programlarından mezun olan yükseköğretim mezunlarının oranı, (11) sağlık ve refah programlarından mezun olan yükseköğretim mezunlarının oranı, (12) eğitim harcamaları (GSYİH'nin %'si olarak), (13) ar-ge harcamaları (GSYİH'nin %'si olarak) ve (14) ar-ge personeli sayısı (milyon kişi başına). Küresel rekabeti temsil eden vekil değişken ise Küresel Rekabet Endeksi'dir. Araştırmada beşeri sermaye gücü olarak yükseköğretimi temsil eden her bir değişkenin Küresel Rekabet Endeksi ile ilişkisini ortaya koymak/analiz etmek için sırasıyla Yatay Kesit Bağımlılığı, Panel Birim Kök, Eğim Heterojenliği ve Westerlund Panel Eşbütünleşme testleri kullanılmıştır. Uygulamanın son aşamasında ise, panel eşbütünleşme analizleri sonucunda söz konusu değişkenler arasında uzun dönemli bir ilişki tespit edildiği için, kısa ve uzun dönemli ilişkiler Ortalama Grup Tahmincisi yöntemiyle tahmin edilmeye çalışılmıştır. Sonuç olarak beşeri sermaye gücü olarak yükseköğretimi temsil eden her bir değişkenin Küresel Rekabet Endeksi ile eşbütünleşik oldukları tespit edilmiştir. Bu, değişkenlerin uzun dönemde birlikte hareket ettiği ve aralarında uzun dönemli bir ilişkinin olduğu anlamına gelmektedir.

Abstract:
The aim of this research is to analyze the relationship of higher education as a human capital power with global competition in OECD countries. In this direction, firstly, the concepts of human capital, higher education and global competition, which constitute the conceptual framework of the research, were clarified; Then, the ways in which higher education as a human capital power affect global competition are emphasized. Then, the situation of OECD countries regarding higher education and global competition is revealed with the relevant variables and data. In the application part of the research, a panel data set was established for 18 OECD countries (Austria, Belgium, Czech Republic, Denmark, Estonia, Finland, Hungary, Ireland, Italy, Latvia, Norway, Portugal, Slovak Republic, Slovenia, Spain, Sweden, Turkey and United Kingdom) covering the 2004-2018 period and reliable data can be accessed, with the data obtained from the databases of OECD, WB, WEF and UNESCO. In the research, 14 different proxy variables representing higher education were used as human capital power. 1 proxy variable representing global competition was used. Variables that represent higher education as human capital power are as follows: (1) the rate of the population aged 20-24 who are not in education, training or employment, (2) the employment rate of the population aged 25-64 with higher education, (3) the unemployment rate of the population aged 25-64 who graduated from higher education, (4) the rate of the population aged 25-64 with higher education, (5) number of scientific and technical journal articles, (6) the rate of higher education graduates who graduating from education programs, (7) the rate of higher education graduates who graduated from science, technology, engineering and mathematics programs, (8) the rate of higher education graduates who have graduated from social sciences, journalism and informatics programs, (9) the rate of higher education graduates who graduated from information and communication technologies programs, (10) the rate of higher education graduates who have graduated from business, management and law programs, (11) the rate of higher education graduates who graduating from health and welfare programs, (12) education expenditures (as % of GDP), (13) R&D expenditures (as % of GDP) and (14) number of R&D personnel (per million people). The proxy variable representing global competition is the Global Competitiveness Index. In the research, Cross-Section Dependency, Panel Unit Root, Slope Heterogeneity and Westerlund Panel Cointegration tests were used to analyze the relationship of each variable representing higher education as human capital power with the Global Competitiveness Index, respectively. In the last stage of the application, since a long-term relationship was determined between the variables in question as a result of panel cointegration analyzes, short and long-term relationships were tried to be estimated using Mean Group Estimator method. As a result, it has been determined that each variable representing higher education as a human capital power is cointegrated with the Global Competitiveness Index. This means that the variables act together in the long run and there is a long-run relationship between them.