BRICS-T ülkelerinde endüstri 4.0'ın ekonomik büyüme üzerindeki etkisinin panel veri modelleri ile incelenmesi
Analysis of the impact of industry 4.0 on economic growth in BRICS-T countries using panel data models
Yazar: TAYFUN ARMUTLU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ KADRİYE HİLAL TOPAL
İSTANBUL NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / İşletme Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Ekonometri = Econometrics ; Ekonomi = Economics ; İşletme = Business Administration

Özet:
Endüstri 4.0, dijital çağın sunduğu otomasyon, yapay zekâ, nesnelerin interneti (IoT), büyük veri analitiği ve bulut bilişim gibi ileri teknolojilerin üretim süreçlerine entegrasyonu ile ekonomilerde köklü dönüşümler yaratmaktadır. Bu teknolojik devrim, üretim süreçlerinin verimliliğini ve esnekliğini artırırken, aynı zamanda rekabet gücünü ve ekonomik büyümeyi desteklemektedir. BRICS-T ülkeleri (Brezilya, Rusya, Hindistan, Çin, Güney Afrika ve Türkiye), hızla büyüyen ekonomileri ve teknolojiye yaptıkları yoğun yatırımlarla, Endüstri 4.0'ın ekonomik büyüme üzerindeki etkilerinin açıkça gözlemlendiği önemli ülke grupları arasında yer almaktadır. Bu çalışmada, 2000-2020 yılları arasındaki veriler kullanılarak, Endüstri 4.0'ın BRICS-T ülkelerinin ekonomik büyümesi üzerindeki etkileri kapsamlı bir şekilde incelenmiştir. Araştırmanın temel amacı, Endüstri 4.0'ın ekonomik büyüme üzerindeki etkilerini belirleyici makroekonomik değişkenlerin analiz edilmesidir. Bu bağlamda, araştırma-geliştirme (AR-GE) harcamaları, patent sayısı, iş gücü, nihai tüketim harcamaları, para arzı, ekonomik özgürlük endeksi, ithalat ve ihracat gibi değişkenlerin kişi başı gayrisafi yurt içi hasıla (GSYH) üzerindeki etkileri değerlendirilmiştir. Panel veri setine Pesaran (2004) yatay kesit bağlılığı testi, Pesaran (2007) CIPS ve Levin-Lin-Chu (2002) panel birim kök testleri uygulanarak verilerin durağanlık durumu incelenmiştir. Dinamik panel veri modelleri kullanılarak Arellano Bond (1991) Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi (GMM) ile tahminler yapılmış ve sonuçta birinci dereceden (AR1) ve ikinci dereceden (AR2) otokorelasyonun bulunmadığı geçerli bir dinamik panel modeli elde edilmiştir. Bu model çerçevesinde elde edilen bulgular, AR-GE harcamaları, patent sayısı, nihai tüketim harcamaları, ekonomik özgürlük endeksi ve ihracat değişkenlerinin kişi başı GSYH üzerinde pozitif etkisi olduğunu, iş gücü ve para arzı değişkenlerinin ise negatif etkisi olduğunu göstermektedir. Bu bulgular, Endüstri 4.0 teknolojilerinin ekonomik büyümeye olan katkısını ve bu teknolojilerin etkin kullanımı ile BRICS-T ülkelerinin uluslararası rekabet gücünü artırma potansiyelini vurgulamaktadır. Sonuç olarak, Endüstri 4.0'ın başarılı bir şekilde benimsenmesi ve uygulanması, bu ülkelerin sürdürülebilir ekonomik büyüme ve kalkınma hedeflerine ulaşmalarında kritik bir rol oynayacaktır.

Abstract:
Industry 4.0, characterized by the integration of advanced technologies such as automation, artificial intelligence, the Internet of Things (IoT), big data analytics, and cloud computing into production processes, is bringing about profound transformations in national economies. This technological revolution enhances the efficiency and flexibility of production processes while simultaneously boosting competitiveness and supporting economic growth. The BRICS-T countries (Brazil, Russia, India, China, South Africa, and Türkiye), with their rapidly growing economies and substantial investments in technology, are prominent examples where the economic impacts of Industry 4.0 are distinctly observable.This study comprehensively examines the impacts of Industry 4.0 on the economic growth of BRICS-T countries using data from 2000 to 2020. The primary aim is to analyze the macroeconomic variables that are determinative of economic growth in the context of Industry 4.0. The study focuses on variables such as research and development (R&D) expenditures, patent counts, labor force, final consumption expenditures, money supply, economic freedom index, imports, and exports, assessing their effects on per capita gross domestic product (GDP). To achieve this, the study employs Pesaran's (2004) cross-sectional dependence test, Pesaran's (2007) CIPS, and Levin-Lin-Chu (2002) panel unit root tests to examine the stationarity of the data. Dynamic panel data models, specifically the Arellano Bond (1991) Generalized Method of Moments (GMM), are used for estimations. The results indicate that a valid dynamic panel model without first-order (AR1) and second-order (AR2) autocorrelation has been obtained. The findings reveal that R&D expenditures, patent counts, final consumption expenditures, economic freedom index, and export variables positively impact per capita GDP, whereas labor force and money supply variables have a negative impact. These findings underscore the contribution of Industry 4.0 technologies to economic growth and highlight the potential for BRICS-T countries to enhance their international competitiveness through effective utilization of these technologies. In conclusion, the successful adoption and implementation of Industry 4.0 are crucial for these countries to achieve sustainable economic growth and development objectives.