Gelişmekte olan ülkelerde beşerî sermaye ve ekonomik büyüme arasındaki ilişki
Relationship between human capital and economic growth in developing countries
Yazar: İLKİM SEVİ AŞIKOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. AYTAÇ PEKMEZCİ ; DOÇ. DR. MUZAFFER ÖZGÜR YANARDAĞ
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
II. Dünya Savaşı sonrasında teknolojideki gelişmelerin ivme kazanmasıyla ekonomik farklılıklar daha net ortaya çıkmış olup ekonomik büyüme sorunu gündeme gelmeye başlamıştır. Daha önce çalışmalarda ekonomik büyüme için fiziki sermaye yeterli olarak düşünülürken günümüz çalışmalarında beşerî sermayenin ekonomik büyümeye katkısı araştırılmaya başlanmıştır. Beşerî sermaye, öneminin her geçen gün artması sebebiyle, ekonomik büyümenin en önemli belirleyicilerinden biri olarak literatürde yerini almıştır.
Bu çalışmanın amacı, beşerî sermaye ve ekonomik büyüme kavramlarını tanımlayarak değişkenler arasında ilişki olup olmadığını zaman serisi ve ekonometrik yöntemler ile saptamaktır. Bu amaç doğrultusunda çalışmada, öncelikle durağanlık, uzun ve kısa dönemli ilişki kavramları ile kullanılacak testlerin teorik yapısı incelenmiştir. Araştırmada, beşerî sermaye endeksi ve ekonomik büyümenin göstergesi olarak kullanılan 2011 yılı baz fiyatları ile reel Gayrisafi Yurtiçi Hasıla (GSYH) değişkenleri ele alınmıştır. Kullanılan veriler Penn World Tables (PWT9)'dan elde edilmiştir. Sağlıklı verilere ulaşılabilen 26 gelişmekte olan ülke için 1951-2017 dönemi kapsamında bir zaman serisi oluşturulmuştur.
Analizde ilk olarak her bir ülke için incelenen değişkenler için en uygun modele karar verilerek analize dahil edilmiştir. Daha sonra ADF ve PP birim kök testleri ile değişkenlerin durağanlık düzeyleri belirlenmiştir. Her bir ülke için değişkenler aynı düzeyde durağansa aralarında uzun dönemli ilişki olup olmadığını anlamak için Johansen Eşbütünleşme Testi kullanılmıştır. Aynı düzeyde durağan ülkelerin değişkenleri arasındaki ilişkinin yönünü ve kısa dönemli ilişkinin olup olmadığını anlayabilmek için de Nedensellik Analizi uygulanmıştır. Her bir ülkeye ait incelenen değişkenlerin aynı düzeyde durağan olmaları halinde aralarında uzun dönemli ilişki yoksa Vektör Otoregresyon (UVAR) modeli, uzun dönemli ilişki varsa Vektör Hata Düzeltme (VECM) modeli ile aralarında kısa dönemli ilişki olup olmadığı test edilmiştir. Değişkenlerin aynı/farklı düzeyde bütünleşik olmaları halinde ve eşbütünleşik olmalarından bağımsız olarak Toda-Yamamoto Nedensellik Analizi uygulanmıştır. Ayrıca aralarında kısa dönemli ilişki bulunan ülkelerde, değişkenlerin kendi üzerindeki ya da diğer değişken üzerindeki bir standart sapmalık şoka karşı verdikleri tepkileri ve bu tepkilerin sürelerini tespit etmek amacıyla Etki-Tepki Analizi; değişkenlerde meydana gelen değişimin yüzde kaçının kendisinden, yüzde kaçının diğer değişkenden kaynaklandığını tespit etmek amacıyla da Varyans Ayrıştırması yapılmıştır. Yapılan testlerde literatürde en sık kullanılan α=0.05 anlamlılık düzeyi seçilmiştir.

Abstract:
II. After World War II, economic differences emerged more clearly with the increase in technological developments. Then, the problem of economic growth came to the fore. While physical capital was sufficient for economic growth in previous studies, the contribution of human capital to economic growth has begun to be investigated in today's studies. Due to the increasing importance of human capital, it has taken its place in the literature as one of the most important determinants of economic growth.
The aim of this study is to define the concepts of human capital and economic growth. In addition, it is to determine whether there is a relationship between these variables by time series and econometric methods. For this purpose, first of all, the concepts of stationarity, long-term and short-term relationships and the theoretical structure of the tests to be used were examined. In the research, the human capital index and the 2011 base prices, which are used as indicators of economic growth, and the Real Gross Domestic Product (GDP) variables are discussed. The data used were obtained from Penn World Tables (PWT9). A time series was created for the period 1951-2017 for 26 developing countries with reliable data.
In the analysis, firstly, the variables examined for each country were included by deciding on the most appropriate model. Then, the stationarity levels of the variables were determined by ADF and PP unit root tests. If the variables for each country are stationary at the same level, the Johansen Cointegration Test was used to understand whether there is a long-run relationship between them. Causality Analysis was applied in order to understand the direction of the relationship between the variables of the stable countries at the same level and whether there is a short-term relationship. If the variables examined for each country are stationary at the same level, the Vector Autoregression (UVAR) model is used if there is no long-term relationship between them, and the Vector Error Correction (VECM) model is used if there is a long-term relationship. It has been tested whether there is a short-term relationship between them. Toda-Yamamoto Causality Analysis was applied if the variables were integrated at the same/different level and regardless of whether they were cointegrated. In addition, Impulse-Response Analysis was used to determine the responses of the variables to a standard deviation shock on itself or on another variable, and the duration of these reactions in countries with a short-term relationship. Variance Decomposition was performed in order to determine what percentage of the change in these variables was caused by itself and what percentage was caused by the other variable. In the tests performed, the most frequently used α=0.05 significance level in the literature was chosen.