Ar-Ge Harcamalar nn Ekonomik Büyüme Üzerine Etkisi ...

Türkiye’de Bireysel Emeklilik Sistemine Sa lanan Kamusal Te vikler Hanehalk Tasarruflarn Artrabilir mi? Teorik Yakla mlar Temelinde nceleme

330 Maliye Dergisi, Temmuz-Aralk 2017; 173: 301-330

Schmidt-Hebbel, K. (1999), “Latin America’s Pension Revolution: A Review Of Approaches and Experience” (The World Bank ABCDE Conference, Washington, DC).

Trina, S. (2014), “The Promise of Child Development Accounts: Current Evidence and Future Directions”, Community Investments, 26(2), 12-15.

Shefrin, H.M. ve Thaler, R.H. (1988), “The Behavioral Life-Cycle Hypothesis”, Economic Inquiry, 26, 609-643.

Sherraden, M., Schreiner, M. ve Beverly, S. (2003), “Income, Institutions, and Saving Performance in Individual Development Accounts”, Economic Development Quarterly, 17(1), 95-112.

Thaler, R.H. (1994), “Psychology and Saving Policies”, The American Economic Review, 84(2), 186-192.

Thaler, R.H. ve Benartzi, S. (2004), “Save More Tomorrow: Using Behavioral Economics to Increase Employee Saving”, Journal of Political Economy, 112, 164-187.

TÜ K (2011), statistik Göstergeler 1923-2010, Ankara. TÜ K (2017), http://www.tüik.gov.tr (Eri im Tarihi: 12.04.2017) Venti, S.F. ve Wise, D.A. (1986), “Tax-Deferred Accounts, Constrained

Choice and Estimation of Individual Saving”, The Review of Economic Studies, 53(4), 579-601.

Venti, S.F. ve Wise, D.A. (1990), “Have IRAS Increased US Saving?: Evidence From Consumer Expenditure Surveys”, The Quarterly Journal of Economics, 105(3), 661-698.

Yara r, S. ve Ylmaz, B.E. (2011), “OECD Ülkelerinde Özel Tasarruflar: Bir Bak (1999-2007)”, Maliye Dergisi, 160.

H. KUTBAY, E. ÖZ

Maliye Dergisi, Temmuz-Aralk 2017; 173: 331-361 331

Ar-Ge Harcamalarnn Ekonomik Büyüme Üzerine Etkisi: Türkiye ve Seçilmi Ülkelerde Vergi Te vikleri Boyutuyla Ekonometrik Analiz1

Hüseyin KUTBAY Ersan ÖZ

Öz Bu çal mada Ar-Ge harcamalarna yönelik vergi te viklerinin Ar-Ge

yatrmlarna ve Ar-Ge yatrmlarnn ekonomik büyüme üzerine etkileri üç farkl model yardmyla analiz edilmi tir. Model 1’de, panelin genelinde KOB ’lere yönelik Ar-Ge vergi te vikleri %1 artt nda firmalarn Ar-Ge yatrmlar %0,15 orannda artmakta iken Türkiye’de firmalarn Ar-Ge yatrmlar %0,94 orannda artmaktadr. Model 2’de, panelin genelinde büyük firmalara yönelik Ar-Ge vergi te vikleri %1 artt nda firmalarn Ar-Ge yatrmlar %0,17 orannda artmakta iken Türkiye’de firmalarn Ar-Ge yatrmlar %1,18 orannda artmaktadr. Model 3’de ise, panelin genelinde Ar-Ge yatrmlarndaki %1’lik art milli geliri %0,95 artrmakta iken Türkiye’de Ar-Ge yatrmlarndaki %1’lik art milli geliri %1,08 orannda artrm tr.

Anahtar Kelimeler: Ar-Ge, Vergi Te vikleri, GSMH, Panel Veri Analizi

1Bu çal ma, Ersan ÖZ’ün dan manl nda PAÜ SBE Maliye ABD’de 2017 ylnda yaplan “Ar-Ge Faaliyetlerine Yönelik Uygulanan Vergi Te viklerinin Ekonomik Büyüme Üzerine Etkisi: Türkiye ve Seçilmi Ülkelerde Ekonometrik Bir Analiz” adl doktora tezi gözden geçirilerek hazrlanm tr. Dr., Adnan Menderes Üniversitesi, Aydn ktisat Fakültesi, Ekonomi ve Finans Bölümü,

[email protected] Prof.Dr., Pamukkale Üniversitesi, BF, Maliye Bölümü, [email protected]

Makalenin Gönderilme Tarihi: 21.09.2017 Kabul Tarihi: 29.12.2017

Ar-Ge Harcamalarnn Ekonomik Büyüme Üzerine Etkisi: Türkiye ve Seçilmi Ülkelerde Vergi Te vikleri Boyutuyla Ekonometrik Analiz


Effects of R&D Expenditures on Economic Growth: An Econometric Analysis in Terms of Tax Incentives for Turkey and Selected Countries Abstract In this study; the effects of tax incentives for R&D expenditures on R&D

investments and R&D investments on economic growth have been analyzed with three different models. In model 1; R&D investments of firms increased by 0.15% when R&D tax incentives for SMEs increased by 1% in the panel, whereas R&D investments by firms increased by 0.94% in Turkey. In model 2; R&D investments of firms increased by 0.17% when R&D tax incentives for large firms increased by 1% in the panel, whereas R&D investments of firms increased by 1.18% in Turkey. In model 3; GDP increased by 0.95% when R&D investments increased by 1%, while GDP increased by 1.08% in Turkey.

Keywords: R&D, Tax Incentives, GDP, Panel Data Analysis JEL Classification Codes: 032, H25, C23, 011 Giri Ekonominin ticari sektöründeki irketler, yatrm kararlarn öncelikle

mallarn ve hizmetlerin üretim maliyetlerinin asgariye indirilmesi de dahil olmak üzere azami kâr elde etme hedefine dayandrmaktadr. Ürün kalitesinin büyümesi ve üretim maliyetinin dü ürülmesi ve dolaysyla piyasa fiyatnn dü ürülmesi kombinasyonu bir i letmenin rekabet gücünü artrmaktadr. Bu yönüyle Ar-Ge, ürünün kalitesini yükseltmek ve üretimin maliyetini dü ürmek için kullanlan bir araçtr. Ancak Ar-Ge’yi yürütmek bir te ebbüs için her zaman önemli finansal maliyetler içermektedir. Bu yüzden Ar-Ge’yi yürüten kurulu lar için vergi te vikleri, yüksek teknoloji ürünlerinin üretim maliyetini dü üren ve dolaysyla ticari i letmeye daha fazla kâr getiren dolayl hükümet deste inin etkili bir politika aracdr. Vergi politikalar; hükümetlerin i letme yatrmlarn yönlendirmesi, ara trma ve geli tirmeyi te vik etmesi ve yenilikçilik, verimlilik iyile tirmeleri ve ürünün ticarile tirilmesi için önemli bir araçtr. Nitekim sanayile mi ülkelerde ve hzla geli en ekonomilerdeki yeni i yatrmlar, yenilikçilik ve üretkenlik için verilen te vik kalitesiyle yakndan ili kilidir. Ayrca ara trma ve geli tirmeye yatrm yapmak; yenilikleri bulmak, verimlilik olu turmak ve teknolojik atlmlar geli tirmek için i letmelere yön vermektedir.

Birçok ülkede, özel sektör ara trma harcamalarnn te vik edilmesi için sunulan Ar-Ge te vikleri, teknoloji ve yenilik politikasnn önemli bir unsurunu olu turmaktadr. Zira yenilikler, sadece bireysel firmalarn geli mesinde de il, ayn zamanda ulusal ekonominin rekabet gücünü artrarak nüfusun ömrünü uzatmakta ve toplumsal refah arttrmada büyük bir rol oynamaktadr. Geli mekte olan yenilikçi modele geçi pek çok



Effects of R&D Expenditures on Economic Growth: An Econometric Analysis in Terms of Tax Incentives for Turkey and Selected Countries Abstract In this study; the effects of tax incentives for R&D expenditures on R&D

investments and R&D investments on economic growth have been analyzed with three different models. In model 1; R&D investments of firms increased by 0.15% when R&D tax incentives for SMEs increased by 1% in the panel, whereas R&D investments by firms increased by 0.94% in Turkey. In model 2; R&D investments of firms increased by 0.17% when R&D tax incentives for large firms increased by 1% in the panel, whereas R&D investments of firms increased by 1.18% in Turkey. In model 3; GDP increased by 0.95% when R&D investments increased by 1%, while GDP increased by 1.08% in Turkey.

Keywords: R&D, Tax Incentives, GDP, Panel Data Analysis JEL Classification Codes: 032, H25, C23, 011 Giri Ekonominin ticari sektöründeki irketler, yatrm kararlarn öncelikle

mallarn ve hizmetlerin üretim maliyetlerinin asgariye indirilmesi de dahil olmak üzere azami kâr elde etme hedefine dayandrmaktadr. Ürün kalitesinin büyümesi ve üretim maliyetinin dü ürülmesi ve dolaysyla piyasa fiyatnn dü ürülmesi kombinasyonu bir i letmenin rekabet gücünü artrmaktadr. Bu yönüyle Ar-Ge, ürünün kalitesini yükseltmek ve üretimin maliyetini dü ürmek için kullanlan bir araçtr. Ancak Ar-Ge’yi yürütmek bir te ebbüs için her zaman önemli finansal maliyetler içermektedir. Bu yüzden Ar-Ge’yi yürüten kurulu lar için vergi te vikleri, yüksek teknoloji ürünlerinin üretim maliyetini dü üren ve dolaysyla ticari i letmeye daha fazla kâr getiren dolayl hükümet deste inin etkili bir politika aracdr. Vergi politikalar; hükümetlerin i letme yatrmlarn yönlendirmesi, ara trma ve geli tirmeyi te vik etmesi ve yenilikçilik, verimlilik iyile tirmeleri ve ürünün ticarile tirilmesi için önemli bir araçtr. Nitekim sanayile mi ülkelerde ve hzla geli en ekonomilerdeki yeni i yatrmlar, yenilikçilik ve üretkenlik için verilen te vik kalitesiyle yakndan ili kilidir. Ayrca ara trma ve geli tirmeye yatrm yapmak; yenilikleri bulmak, verimlilik olu turmak ve teknolojik atlmlar geli tirmek için i letmelere yön vermektedir.

Birçok ülkede, özel sektör ara trma harcamalarnn te vik edilmesi için sunulan Ar-Ge te vikleri, teknoloji ve yenilik politikasnn önemli bir unsurunu olu turmaktadr. Zira yenilikler, sadece bireysel firmalarn geli mesinde de il, ayn zamanda ulusal ekonominin rekabet gücünü artrarak nüfusun ömrünü uzatmakta ve toplumsal refah arttrmada büyük bir rol oynamaktadr. Geli mekte olan yenilikçi modele geçi pek çok

H. KUTBAY, E. ÖZ


geli mi ülkede bir ba ar niteli i haline gelmi tir. Nitekim uluslararas tecrübelerin gösterdi ine göre, herhangi bir ülke, bol miktarda do al kaynak rezervine sahip olmakszn kapsaml yenilikçi geli me nedeniyle önde gelen ekonomilerden biri olabilmektedir. Bu ba lamda dünya piyasa ekonomisi ülkelerinde az deneyimli ülkelerin, yenilikçi sürece katlarak kendilerini geli mi ülke snfna koymalar mümkündür. Ülke ekonomilerinin uluslararas düzeyde rekabet edebilir bir yapya kavu turulmas noktasnda ara trma ve geli tirme faaliyetlerinin önemi her geçen gün daha da artmaktadr. Makroekonominin mikro düzeyde birimleri olan kamu ve özel sektör firmalar da ara trma geli tirme faaliyetlerini arttrmakta, çe itlendirmekte ve buna ili kin olarak kaynak olu turma çabasnda bulunmaktadr. Özellikle yüksek teknolojik ürünler yani katma de eri yüksek olan ürünler ülkelerin d a ba mll n azaltmakta ve rekabet edebilirlik gücünü yükseltmektedir. Ancak yüksek teknolojik ürünlerin de üretilmesi te viklerle önem kazanabilmektedir.

Bütün bunlar göz önüne bulundurularak Ar-Ge harcamalarna yönelik vergi te viklerinin Ar-Ge yatrmlar ve Ar-Ge yatrmlarnn da ekonomik büyüme üzerindeki etkileri, 9 OECD ülkesinin 1999-2016 dönemi vergi te viki, Ar-Ge yatrm ve GSYH verileri kullanlarak üç farkl model yardmyla analiz edilecek olup modellerin hata düzeltme mekanizmalarnn çal mas ve sonuçlarn pozitif olmas durumunda; ülkelerin milli gelirini artrmann en sa lam yollarndan birinin Ar-Ge yatrmlar oldu u neticesine varlacak olup bu sonuçtan hareketle istikrarl ve yüksek bir ekonomik büyümeye ula mak isteyen ülkelerin Ar-Ge yatrmlarn artrc politikalar uygulamalar ve bu konudaki te vikleri artrmalarnn yararl olabilece i önerisinde bulunulacaktr.

1. Ar-Ge Harcamalarnn Ekonomik Büyüme Üzerine Etkisi Teknolojik de i im ve yenilik faaliyetleri, ekonomik büyümenin ve

verimlilik art nn güçlü göstergelerini olu turmaktadr. Küreselle me olgusuyla birlikte dünya ülkeleri arasndaki rekabetin artmas, teknolojik yeniliklerin geli tirilmesini ve sürekli de i ime uyum sa lanmasn kaçnlmaz hale getirmi tir. Bu nedenle ülkelerin Ar-Ge çal malarna önem vermedikçe sürdürülebilir ekonomik büyümeyi gerçekle tirmeleri imkânsz hale gelmi tir. Nitekim küresel ekonomideki geli meler artan rekabete ba l olarak yenilik üzerine giderek daha fazla odaklanm tr (Erdil ahin, 2015:2). Makroekonomide en önemli unsurlardan biri olan ekonomik büyüme, insanlarn ya am standartlarn ve refah düzeyini do rudan etkiledi i için büyüme sürecinin altnda yatan temel belirleyiciyi tantmak da farkl dönemlerde ele alnm birçok çal mann temelini olu turmu olup günümüzde önemli bir yere sahip olan ve ekonomik büyümenin temel belirleyicileri kabul edilen teknolojik geli im ve Ar-Ge faaliyetlerinin içselle tirilmesine yönelik çabalarn çk noktas Schumpeter (1942) döneminde gerçekle mi tir (Verbic vd., 2011:67).



Klasik iktisatçlarn önemli bir ksm uzun süren verimlilik ve ya am standartlarndaki art n önemli bir belirleyicisi olan teknolojik de i imin ve çktlarnn yenilikçi faaliyetler oldu u inovasyon sürecinin girdisi olarak görülen Ar-Ge’nin ülkelerin ekonomik büyüme ve kalknmasndaki rolünü bilmelerine ra men farkl olgular üzerinde durmu tur. Keynes de, ekonominin dura anl nn açklanmas ve ksa dönemli büyüme üzerinde yo unla m olup klasik iktisatçlar gibi teknolojik yenilikler ve Ar-Ge’nin önemine de inmemi tir. Schumpeter ise klasik ve Keynesyen görü ün aksine teknolojik yenilikler konusuna özel bir önem vermi olup teknolojik yeniliklerin önemli bir yapya sahip oldu unu ve sistemin kaçnlmaz bir parças oldu unu belirtmi tir. Schumpeter, giri imcilerin kabiliyeti ve insiyatiflerinin ekonominin yatrm, büyüme ve istihdam üzerinde yeni frsatlar olu turabilece ine ve yenilikçi fikirlerinden do an kazançlarn yeni büyüme akmlar için farkl bir sürükleyici güç olaca na inanmaktadr. Schumpeter’in inovasyon analizine yapt ana katk giri imcinin yenilenmesi olup Schumpeter’e göre i , gerçekle tirme eylemidir ve giri imci, üretim faktörlerinin yeni kombinasyonlarn yürüten aracdr. Schumpeter’in yenilikçi fikirleri aslnda üç temel noktada odaklanmakta olup, bunlar (Çetin ve I k, 2014:76);

Ekonomideki yeniliklerin herhangi bir zamanda rastgele olu mad n ve belirli kilit sektörlerin etrafnda bir odaklanma e iliminin oldu unu,

Meydana gelen yeniliklerin mutlaka di er sektörlere de yaylm sergileyece ini ve bunun kaçnlmaz oldu unu (d sallk etkisi),

Endüstrilerin geli me dönemindeki de i en kazanç beklentilerinin ekonomik büyüme için önemli bir güç oldu unu savunmaktadr.

1950’li yllarda ise Solow (1956) ve Swan (1956) tarafndan geli tirilen büyüme modeliyle (neo-klasik büyüme modelleri olarak da bilinmektedir) bu alana yeni katklar yaplm olup modelde, teknolojinin d sal bir de i ken oldu u ve üretim fonksiyonunda ölçe e göre azalan getiriye sahip oldu undan hareketle büyümenin nihayetinde dura an bir seyir izleyece i ileri sürülmü tür. Bu model büyüme sürecinin anla lmasnda oldukça önemli bir rol oynasa da ekonomik büyümenin açklanmasnda verimlili in artmasnn d bir fenomen oldu unu varsaym , 1980’li yllarn sonlarnda yerini içsel büyüme teorilerine brakm tr (Genç ve Atasoy, 2010:27-28). 1980’lerde ortaya çkan yeni büyüme modelleri çerçevesinde içsel büyüme modelleri irketlerin Ar-Ge çabalaryla olu turulmu teknoloji ve yenilikçili e dayanmaktadr. Özellikle Ar-Ge faaliyetlerine dayanan içsel büyüme modellerinde, büyümenin süreklili inin ana iticisinin Ar-Ge sektörü oldu u kabul edilmi ve bu sektörle ilgili girdilerin desteklenmesi gerekti i belirtilmi tir (Erdil ahin, 2015:2).

Yeni kalknma teorilerinde, uzun vadeli büyümenin insan faaliyetlerinden ve planlanan ekonomik davran lardan etkilendi i ortaya koyulmu olup bu teorilerde Ar-Ge harcamalar bilim ve teknolojideki geli melerin te vik edici faktörü olarak kabul edilmi , bilim ve teknoloji alanlarndaki ara trma ve



Klasik iktisatçlarn önemli bir ksm uzun süren verimlilik ve ya am standartlarndaki art n önemli bir belirleyicisi olan teknolojik de i imin ve çktlarnn yenilikçi faaliyetler oldu u inovasyon sürecinin girdisi olarak görülen Ar-Ge’nin ülkelerin ekonomik büyüme ve kalknmasndaki rolünü bilmelerine ra men farkl olgular üzerinde durmu tur. Keynes de, ekonominin dura anl nn açklanmas ve ksa dönemli büyüme üzerinde yo unla m olup klasik iktisatçlar gibi teknolojik yenilikler ve Ar-Ge’nin önemine de inmemi tir. Schumpeter ise klasik ve Keynesyen görü ün aksine teknolojik yenilikler konusuna özel bir önem vermi olup teknolojik yeniliklerin önemli bir yapya sahip oldu unu ve sistemin kaçnlmaz bir parças oldu unu belirtmi tir. Schumpeter, giri imcilerin kabiliyeti ve insiyatiflerinin ekonominin yatrm, büyüme ve istihdam üzerinde yeni frsatlar olu turabilece ine ve yenilikçi fikirlerinden do an kazançlarn yeni büyüme akmlar için farkl bir sürükleyici güç olaca na inanmaktadr. Schumpeter’in inovasyon analizine yapt ana katk giri imcinin yenilenmesi olup Schumpeter’e göre i , gerçekle tirme eylemidir ve giri imci, üretim faktörlerinin yeni kombinasyonlarn yürüten aracdr. Schumpeter’in yenilikçi fikirleri aslnda üç temel noktada odaklanmakta olup, bunlar (Çetin ve I k, 2014:76);

Ekonomideki yeniliklerin herhangi bir zamanda rastgele olu mad n ve belirli kilit sektörlerin etrafnda bir odaklanma e iliminin oldu unu,

Meydana gelen yeniliklerin mutlaka di er sektörlere de yaylm sergileyece ini ve bunun kaçnlmaz oldu unu (d sallk etkisi),

Endüstrilerin geli me dönemindeki de i en kazanç beklentilerinin ekonomik büyüme için önemli bir güç oldu unu savunmaktadr.

1950’li yllarda ise Solow (1956) ve Swan (1956) tarafndan geli tirilen büyüme modeliyle (neo-klasik büyüme modelleri olarak da bilinmektedir) bu alana yeni katklar yaplm olup modelde, teknolojinin d sal bir de i ken oldu u ve üretim fonksiyonunda ölçe e göre azalan getiriye sahip oldu undan hareketle büyümenin nihayetinde dura an bir seyir izleyece i ileri sürülmü tür. Bu model büyüme sürecinin anla lmasnda oldukça önemli bir rol oynasa da ekonomik büyümenin açklanmasnda verimlili in artmasnn d bir fenomen oldu unu varsaym , 1980’li yllarn sonlarnda yerini içsel büyüme teorilerine brakm tr (Genç ve Atasoy, 2010:27-28). 1980’lerde ortaya çkan yeni büyüme modelleri çerçevesinde içsel büyüme modelleri irketlerin Ar-Ge çabalaryla olu turulmu teknoloji ve yenilikçili e dayanmaktadr. Özellikle Ar-Ge faaliyetlerine dayanan içsel büyüme modellerinde, büyümenin süreklili inin ana iticisinin Ar-Ge sektörü oldu u kabul edilmi ve bu sektörle ilgili girdilerin desteklenmesi gerekti i belirtilmi tir (Erdil ahin, 2015:2).

Yeni kalknma teorilerinde, uzun vadeli büyümenin insan faaliyetlerinden ve planlanan ekonomik davran lardan etkilendi i ortaya koyulmu olup bu teorilerde Ar-Ge harcamalar bilim ve teknolojideki geli melerin te vik edici faktörü olarak kabul edilmi , bilim ve teknoloji alanlarndaki ara trma ve

H. KUTBAY, E. ÖZ


geli tirme yatrmlar da bir ülkenin ekonomik kalknmasnn ve rekabet gücünün de erlendirilmesinde temel ölçütlerden biri olarak ele alnm tr. Çünkü bu yatrmlar, inovasyon, sermaye birikimi ve insan kaynaklarnn geli tirilmesi gibi çe itli kanallar vastasyla ekonomik büyümeyi etkilemektedir (Yungchang vd., 2010:171). çsel büyüme modellerine Romer’in (1990) Ar-Ge geli imini endojen bir de i ken olarak ekonomik büyüme modeline2 dahil etmesi örnek gösterilmektedir. Bu model daha sonra Grossman ve Helpman (1991) ve Aghion ve Howitt (1992) tarafndan geli tirilmi olup bugüne kadar geçerlili ini sürdürmü tür.

Ar-Ge ve yenilik, de i imin itici güçlerini ve ço u sanayi ve hizmet sektörü için büyümenin belirleyici unsurlarn te kil etmektedir. Nitekim Ar-Ge, etkinli in ve ekonomik büyümenin kilit noktasn olu turmakta olup uzun vadede tüketici zenginli inin ve verimlili inin temel belirleyicisidir. Bu kapsamda Ar-Ge harcamalarna yaplan yatrmlar, güvenli teknoloji potansiyelinin, dolaysyla yenilikçili in ve ekonomik büyümenin anahtar stratejileri olarak dü ünülmektedir. Ar-Ge yatrmlar, onlar yeni ve ileri ürün ve/veya süreçlere sokan irketler ve bölgeler açsndan daha yüksek bir standart elde etme ihtimalini arttrmaktadr ve bunun sonucu olarak daha yüksek gelir ve büyüme seviyesi elde edilebilmektedir (Bilbao-Osorio ve Rodriguez-Pose, 2004:3).

Rekabet edebilirli in, verimlili i artrarak kalknmann ve sürdürülebilir ekonomik refahn devamll nn sa lanabilmesi, yenilikçi ve katma de eri yüksek ürünler üretilmesi ve buna ba l olarak da d a ba mll n azaltlmas artk ülkelerin Ar-Ge’ye yaptklar yatrmlar ile ölçülebilmektedir. Çünkü Ar-Ge harcamalarnn artmas ihracat tetiklemekte, ihracatn artmas da d ticaret aç n azaltmakta ve ekonominin büyümesine katk sa lamaktadr. Yine bilgi ve ileti im teknolojilerine yaplan yatrm da ülkelerin ekonomisine pozitif katk sa layarak d ticaret aç nn kapatlmasnda önemli bir rol oynamaktadr.

Ar-Ge yatrmlarna önem verilmesi sonucunda yüksek teknolojik ürün ihracatnda ve bilgi ve ileti im teknolojilerinin kullanlmasnda meydana gelecek art n ekonomik büyüme üzerindeki etkisi ekil 1 yardmyla açklanm tr. ekilde görüldü ü üzere Ar-Ge harcamalar artrld zaman bir yandan ileri teknoloji ürün imalat ve ihracat artarken di er yandan bilgi ve ileti im teknolojilerinin (B T) kullanm, üretimi ve yatrm artmaktadr. Yüksek teknolojili ürün imalatnn ve ihracatnn artmas do al olarak ihracattan elde edilen katma de eri artraca için bunun sonucu olarak ihracatn ithalat kar lama oran artacak ve d a ba mllk azald için d ticaret dengesi bu durumdan olumlu etkilenecektir. D ticaret dengesinin olumlu etkilenmesi ise ekonomik büyümeyi artracaktr.

2Modelde, Ar-Ge yatrmlarnn insan sermayesi ve bilgi birikimi sayesinde teknolojik yeniliklere ve geli melere yol açt öne sürülmü tür.



ekil 1: Ar-Ge Harcamalar ve Ekonomik Büyüme Arasndaki li ki

Kaynak: Göçer, 2015:220; Türedi, 2013:300.

Ekonomik büyüme üzerindeki etkisine bakt mzda bilgi ve ileti im

teknolojilerinin üretim faaliyetlerinde temel bir üretim faktörü olarak kullanlmas, üretim için gerekli olan her türlü bilgi ak n hzlandrarak zaman ve maliyet avantaj meydana getirmektedir ki bu avantaj, mal ve hizmetlerin daha ksa bir sürede ve daha dü ük bir maliyetle üretilebilmesine imkân sa lamaktadr. Bilgi ve ileti im teknolojileri mal ve hizmet üretimi ise, verimlilik ve talep art yaratmann yannda, hzl teknolojik geli meler yoluyla büyümeyi hzlandrmaktadr. Son olarak bilgi ve ileti im teknoloji yatrmnn ekonomik büyüme üzerindeki etkisi çal an birey ba na dü en sermayedeki art la (sermaye derinle mesi) ortaya çkmaktadr.

2. Vergi Te viklerinin Ar-Ge Harcamalarna Etkisi Ülkeler Ar-Ge faaliyetleri kapsamnda bilim, teknoloji ve inovasyon için

her geçen gün yeni bir strateji ve plan geli tirmeyi sürdürmü olup mevcut planlarn günün artlarna uygun hale getirmek suretiyle daha da geni letmi lerdir. Ülkeler plan ve stratejilerindeki bu geni letmeyi genellikle bilim, teknoloji ve yenilik alannda gelecek dönemlerde uluslararas alanda bulunmay arzu ettikleri konuma yardmc olacak ekilde belirlemi lerdir. Bu amaçla çok sayda ülke Ar-Ge faaliyetleri için ya vergi te vik politikalar geli tirmi ya da mevcut vergi te vik politikalarnn kapsamn geni letmi tir (Sarsoy, 2012:69). Birçok amaca hizmet etmekte olan ve devletlerin en çok kulland maliye politikas araçlarndan birini te kil eden bu vergi politikalar, hükümetlerin özel sektör Ar-Ge faaliyetlerini etkileyebildi i geleneksel araçlarndan birisidir. Nitekim ekonomik kalknmann sa lanmasnda ve idame ettirilmesinde Ar-Ge faaliyetleri sonucunda ekillenen teknolojik geli me ve inovasyonun rolü büyük bir paya sahip



ekil 1: Ar-Ge Harcamalar ve Ekonomik Büyüme Arasndaki li ki

Kaynak: Göçer, 2015:220; Türedi, 2013:300.

Ekonomik büyüme üzerindeki etkisine bakt mzda bilgi ve ileti im

teknolojilerinin üretim faaliyetlerinde temel bir üretim faktörü olarak kullanlmas, üretim için gerekli olan her türlü bilgi ak n hzlandrarak zaman ve maliyet avantaj meydana getirmektedir ki bu avantaj, mal ve hizmetlerin daha ksa bir sürede ve daha dü ük bir maliyetle üretilebilmesine imkân sa lamaktadr. Bilgi ve ileti im teknolojileri mal ve hizmet üretimi ise, verimlilik ve talep art yaratmann yannda, hzl teknolojik geli meler yoluyla büyümeyi hzlandrmaktadr. Son olarak bilgi ve ileti im teknoloji yatrmnn ekonomik büyüme üzerindeki etkisi çal an birey ba na dü en sermayedeki art la (sermaye derinle mesi) ortaya çkmaktadr.

2. Vergi Te viklerinin Ar-Ge Harcamalarna Etkisi Ülkeler Ar-Ge faaliyetleri kapsamnda bilim, teknoloji ve inovasyon için

her geçen gün yeni bir strateji ve plan geli tirmeyi sürdürmü olup mevcut planlarn günün artlarna uygun hale getirmek suretiyle daha da geni letmi lerdir. Ülkeler plan ve stratejilerindeki bu geni letmeyi genellikle bilim, teknoloji ve yenilik alannda gelecek dönemlerde uluslararas alanda bulunmay arzu ettikleri konuma yardmc olacak ekilde belirlemi lerdir. Bu amaçla çok sayda ülke Ar-Ge faaliyetleri için ya vergi te vik politikalar geli tirmi ya da mevcut vergi te vik politikalarnn kapsamn geni letmi tir (Sarsoy, 2012:69). Birçok amaca hizmet etmekte olan ve devletlerin en çok kulland maliye politikas araçlarndan birini te kil eden bu vergi politikalar, hükümetlerin özel sektör Ar-Ge faaliyetlerini etkileyebildi i geleneksel araçlarndan birisidir. Nitekim ekonomik kalknmann sa lanmasnda ve idame ettirilmesinde Ar-Ge faaliyetleri sonucunda ekillenen teknolojik geli me ve inovasyonun rolü büyük bir paya sahip

H. KUTBAY, E. ÖZ


oldu undan Ar-Ge faaliyetleri için sunulan vergi te vikleri birçok OECD ülkesinde de ekonomik kalknmann sa lanmas ve sürdürülebilmesi için firmalarn Ar-Ge yatrmlarn cesaretlendirme konusunda önemli bir politika arac olarak kabul edilmekte ve kullanlmaktadr. Ülkeler arasndaki kalknma farkllklarnn daha da açld , teknoloji ve inovasyon sisteminin giderek ekonomilerin merkezinde yer ald içinde bulundu umuz yeni ekonomi artlarnda, kendi teknolojisini üretemeyen ülkelerin yani teknolojik ba mll a mahkum olmu olan ülkelerin kalknma sürecinde Ar-Ge faaliyetleri konusundaki kaynak tahsislerini sadece piyasa ekonomisinin sinyallerine brakma lüksü yoktur (Tosuno lu, 2016:3). Çünkü küreselle me olgusunun snrlar ortadan kaldrmasyla küçük bir köy haline gelen günümüz dünyasnda, bilginin önemi ve de erinin giderek artmasyla yenilikçilik ve farkllk olu turmak en önemli rekabet unsurlarndan biri haline gelmi tir. Bu yüzden büyümenin temel belirleyici anahtar olarak kabul edilen bilgiye dayal üretimde katma de eri yüksek baz teknolojik yatrmlar ve Ar-Ge faaliyetleri sadece serbest piyasa mekanizmas ile de il, ayn zamanda kamunun yönlendirici, düzenleyici ve destekleyici vergi politikalaryla da geli tirilmeye çal lmaktadr (Çetin ve I k, 2014:83-84).

Sonu belli olmayan uzun ince bir yolda yürümek gibi olan Ar-Ge faaliyetlerinin riski yüksek, getirisi ise ancak uzun dönemde ksmi olarak elde edilebildi inden yani Ar-Ge faaliyetlerine yatrm yapan yatrmcnn Ar-Ge sonuçlarn kendisine mal edebilmesindeki güçlükler (d sallklar), Ar-Ge ve inovasyon sürecinin bölünmezli i (bilginin kamusall ) ve serbest piyasa ko ullarnda yeni teknolojilerin geli tirilmesine yönelik Ar-Ge yatrmlarnn yetersiz olmasnn olu turmu oldu u piyasa ba arszlklar, Ar-Ge faaliyetlerinin özel sektör tarafndan uygun artlarda ve her zaman ba arlmasn mümkün klmamaktadr (Tosuno lu, 2016:4). Bundan dolay da birçok ülke teknoloji ve yenilik seviyelerini artrmak ve uluslararas rekabet edebilirlik düzeylerini güçlendirmek amacyla özel sektörün Ar-Ge faaliyetlerini çe itli te vik mekanizmalaryla desteklemektedir. Bu mekanizmalar içinde, kamu kurulu lar ile özel sektör arasnda yaplan ortak çal malar ile özel sektörün Ar-Ge maliyetlerinin dü ürülmesine imkân sa lanmas Ar-Ge yatrmlarnn kamu sektörü tarafndan hibe, kredi ve sübvansiyon eklinde verilen desteklerle do rudan finanse edilmesi ve vergi te viki uygulamalar ile özel sektörün dolayl yoldan finanse edilmesi en çok uygulanan enstrüman türleri olarak yer almakta olup (Evci, 2004:14) bu enstrümanlardan en fazla popüler olan vergi te vikleridir. letmelerin Ar-Ge faaliyetlerini artrmak için popüler bir politika arac haline gelmi olan vergi te vikleri, firmalarn Ar-Ge’ye ayrd harcamalarn hacmine ve art na ba l olarak firmann vergi yükünde bir azalma önermektedir. Bu enstrümann popülerli i gerek kurumlar vergisi gerekse mevcut sistem yoluyla uygulanmasnn oldukça basit olmas gere inden ve hem yetkililer hem de firmalar tarafndan dü ük ek idari maliyetleri ifade etmesinden kaynaklanmaktadr. Buna ek olarak Ar-Ge vergi te vikleri, desteklenen



Ar-Ge faaliyetinin içeri i açsndan tarafszdr ve küçük firmalar ve hizmet firmalar da dâhil olmak üzere her tür firmaya ula maktadr. Ayrca uzun vadeli bir yasal tabandayken irketlerin mali planlama ve Ar-Ge kararlar için güvenilir bir temel sa lamakta olan Ar-Ge vergi te vikleri, farkl politika hedefleri için esnek bir kullanma izin veren politika belirleyicilerine geni bir tasarm özellikleri sunmaktadr. Nitekim politika belirleyicileri uygulayacaklar te vikler için belirli Ar-Ge faaliyet türlerini (bilimsel ara trma d ndaki yenilik faaliyetleri de dâhil olmak üzere) hedef alabilir, te vikleri firma büyüklü üne, bölgeye veya sektöre göre de i tirebilir ve te vik araçlarn farkl Ar-Ge harcamalar çe itlerine uygulayabilirler. Ayrca te vik politikas kapsamnda nakit ileri veya geri ödeme seçeneklerini kullanarak Ar-Ge vergi te viklerini, belirli bir mali ylda ödenmesi zorunlu vergileri bulunmayan firmalar için de etkili hale getirebilmektedirler. Bütün bunlara ilaveten kurumlar vergisi sistemine ba l olarak bir ödenek ya da kredi olarak tasarlanabilen vergi te vikleri, Hollanda’da uygulanan Ar-Ge faaliyetlerinde istihdam edilenlerin personel ücretleri ve sosyal güvenlik harcamalarn esas alan ücret vergi kredisi eklinde ya da son yllarda baz hükümetlerin Ar-Ge faaliyetleri sonucunda üretilen fikri mülkiyet gelirlerine yönelik sunmu oldu u patent kutusu rejimi eklinde de uygulanmaktadr (Köhler vd., 2012:3).

Ar-Ge faaliyetlerine yönelik ödenek, kredi, patent kutusu rejimi, Ar-Ge indirimi veya ücret vergi kredisi eklinde sunulan vergi te vikleri, firmalara gerçekle tirdikleri Ar-Ge faaliyetleri kar l nda daha az vergi ödeme olana sa layan politika araçlarndan birini olu turmaktadr. Sa lanan mali te viklerle Ar-Ge faaliyetlerinin maliyetleri dü ürülerek ara trma projelerinin net bugünkü de erlerinde art sa lanmas ve bu faaliyetlerin arttrlmas hedeflenmektedir. Bunu yaparken de artl nitelikte veya belirli projelere yönelik olan di er te vik mekanizmalarndan farkl olarak firmalara kendi tercih ettikleri projeleri uygulama olana tannmaktadr (Evci, 2004:17). Vergi te vikleri kamu tarafndan sa lanan do rudan desteklerle kar la trld nda; hükümetin ana amac özel sektörün Ar-Ge çal malarn artrmaksa do rudan sübvansiyonlar vergi te viklerine göre daha uygun bir politika aracdr. Ancak bu durum hem hükümetin hem de özel sektörün yeniliklerin piyasa potansiyeli hakknda tam olarak bilgilendirildi i durumlarda geçerli olmaktadr. Gerçekte ise hükümetler her Ar-Ge projesinin çktlarnn proje maliyetleri veya ticari geçerlili i konusunda firmalarla ayn ölçüde bilgi sahibi de ildir. Ayrca ba vurularda gereken evrak i i miktar, kabul edilen projeler için harcamann yava i lenmesi ve di er kurumsal darbo azlar gibi bürokratik zorluklar Ar-Ge ve inovasyon için do rudan destek programlar sürecini daha da zorla trmaktadr. Çünkü do rudan destek kapsamnda ço unlukla devletin belirledi i stratejik alanlara ve seçimini kendisinin gerçekle tirdi i projelere finansman deste i sa lanmaktadr. Vergi te vikleri kapsamnda ise gerçekle tirilecek faaliyet hükümet tarafndan belirlenmemektedir. Ar-Ge



Ar-Ge faaliyetinin içeri i açsndan tarafszdr ve küçük firmalar ve hizmet firmalar da dâhil olmak üzere her tür firmaya ula maktadr. Ayrca uzun vadeli bir yasal tabandayken irketlerin mali planlama ve Ar-Ge kararlar için güvenilir bir temel sa lamakta olan Ar-Ge vergi te vikleri, farkl politika hedefleri için esnek bir kullanma izin veren politika belirleyicilerine geni bir tasarm özellikleri sunmaktadr. Nitekim politika belirleyicileri uygulayacaklar te vikler için belirli Ar-Ge faaliyet türlerini (bilimsel ara trma d ndaki yenilik faaliyetleri de dâhil olmak üzere) hedef alabilir, te vikleri firma büyüklü üne, bölgeye veya sektöre göre de i tirebilir ve te vik araçlarn farkl Ar-Ge harcamalar çe itlerine uygulayabilirler. Ayrca te vik politikas kapsamnda nakit ileri veya geri ödeme seçeneklerini kullanarak Ar-Ge vergi te viklerini, belirli bir mali ylda ödenmesi zorunlu vergileri bulunmayan firmalar için de etkili hale getirebilmektedirler. Bütün bunlara ilaveten kurumlar vergisi sistemine ba l olarak bir ödenek ya da kredi olarak tasarlanabilen vergi te vikleri, Hollanda’da uygulanan Ar-Ge faaliyetlerinde istihdam edilenlerin personel ücretleri ve sosyal güvenlik harcamalarn esas alan ücret vergi kredisi eklinde ya da son yllarda baz hükümetlerin Ar-Ge faaliyetleri sonucunda üretilen fikri mülkiyet gelirlerine yönelik sunmu oldu u patent kutusu rejimi eklinde de uygulanmaktadr (Köhler vd., 2012:3).

Ar-Ge faaliyetlerine yönelik ödenek, kredi, patent kutusu rejimi, Ar-Ge indirimi veya ücret vergi kredisi eklinde sunulan vergi te vikleri, firmalara gerçekle tirdikleri Ar-Ge faaliyetleri kar l nda daha az vergi ödeme olana sa layan politika araçlarndan birini olu turmaktadr. Sa lanan mali te viklerle Ar-Ge faaliyetlerinin maliyetleri dü ürülerek ara trma projelerinin net bugünkü de erlerinde art sa lanmas ve bu faaliyetlerin arttrlmas hedeflenmektedir. Bunu yaparken de artl nitelikte veya belirli projelere yönelik olan di er te vik mekanizmalarndan farkl olarak firmalara kendi tercih ettikleri projeleri uygulama olana tannmaktadr (Evci, 2004:17). Vergi te vikleri kamu tarafndan sa lanan do rudan desteklerle kar la trld nda; hükümetin ana amac özel sektörün Ar-Ge çal malarn artrmaksa do rudan sübvansiyonlar vergi te viklerine göre daha uygun bir politika aracdr. Ancak bu durum hem hükümetin hem de özel sektörün yeniliklerin piyasa potansiyeli hakknda tam olarak bilgilendirildi i durumlarda geçerli olmaktadr. Gerçekte ise hükümetler her Ar-Ge projesinin çktlarnn proje maliyetleri veya ticari geçerlili i konusunda firmalarla ayn ölçüde bilgi sahibi de ildir. Ayrca ba vurularda gereken evrak i i miktar, kabul edilen projeler için harcamann yava i lenmesi ve di er kurumsal darbo azlar gibi bürokratik zorluklar Ar-Ge ve inovasyon için do rudan destek programlar sürecini daha da zorla trmaktadr. Çünkü do rudan destek kapsamnda ço unlukla devletin belirledi i stratejik alanlara ve seçimini kendisinin gerçekle tirdi i projelere finansman deste i sa lanmaktadr. Vergi te vikleri kapsamnda ise gerçekle tirilecek faaliyet hükümet tarafndan belirlenmemektedir. Ar-Ge

H. KUTBAY, E. ÖZ


faaliyetlerinin sektörler, firmalar ve projeler arasndaki da lm piyasann belirledi i ekilde olu tu undan Ar-Ge te viklerinin bu anlamda piyasalara müdahalesi daha azdr. Ayrca do rudan desteklere göre daha az krtasiye ve bürokratik i lem gerektirmekte ve uyguland alanda olumlu bir hava estirerek serbest giri imcilik sisteminin geli mesine katk sa lamakta olan vergi te vikleri (Guceri, 2016:4), OECD ve ortak ekonomilerinde de firmalarn Ar-Ge faaliyetlerini te vik etmek için önemli bir araç haline gelmi tir. Zira çe itli ülkelerdeki hükümetler, uygun Ar-Ge harcamalarna tercihli bir vergi uygulamas yaparak ekonomide Ar-Ge yatrmlarn te vik etmekte olup 2016 yl itibaryla 35 OECD ülkesinden 29’u, 28 AB ülkesinden 22’si ve bir dizi OECD d ekonomilerde Ar-Ge harcamalarna vergi indirimi sa lanmaktadr (OECD, 2017:4). Çünkü rekabetçi ve istikrarl bir vergi politikas, ülke veya bölgede Ar-Ge ve inovasyonu te vik etmek için etkili bir araç olma potansiyeline sahiptir. Ar-Ge için uygun ve rekabetçi te vik programlar da dahil olmak üzere hükümet bu alanda önemli bir destekleyici role sahip oldu undan vergi te vikleri, birçok ülkede böyle bir politikann temel ta larndan birini te kil etmektedir (Warda, 2005:2). Ar-Ge’nin küresel konumunun belirlenmesinde Ar-Ge vergi te viklerinin önemi göz önüne alnd nda, ülkelerin Ar-Ge desteklerinin cömertli ini de erlendirmek önemli bir konu te kil etmektedir.

Vergi te viklerinin Ar-Ge harcamalar üzerindeki etkinli inin ölçülmesinde ve ülkeler arasnda kar la trma yaplmasnda ba vurulan yöntemlerden bir tanesi de “B-Endeks Modeli”dir. B-Endeks modeli, ülke veya bölgelerde Ar-Ge vergi muamelesinin cazibesini ölçmekte olup iyi kurulmu ekonomi teorisine dayand ndan, uygulanmas kolay ve tüm vergi parametrelerini dahil etme yetene ine sahip oldu undan bir politika analiz arac olarak kullanlabilmektedir. Model, marjinal efektif vergi oran yakla mna dayanmaktadr. Marjinal model, özellikle Ar-Ge harcamalarna yaplan “ilave bir dolar” tarafndan üretilen gelir üzerindeki vergi yüküne bakmak ve farkl ülkelerdeki marjinal Ar-Ge yatrmlarnda kurumlar vergisi yükünün genel bir ölçüsünü olu turmak için özel olarak tasarlanm tr (Stewart vd., 2012:5). B-Endeks modeli ve teorik çerçevesi ilk olarak McFetridge ve Warda tarafndan olu turulmu ve Kanada Vergi Vakf tarafndan 1983 ylnda yaynlanm olup endeks, Hall ve Jorgenson’un (1967) sermaye kullanmnn fiyatn tespit etmek için seçtikleri teorik çerçeveye ve King ve Fullerton’un (1984) vergi oranlarnn farkl yatrm türleri üzerindeki marjinal etkilerini belirlemek için geni letmi olduklar teorik çal malara dayanmaktadr. B-Endeksinin hesaplanmasnda ilk adm, Ar-Ge’ye yönelik bir dolarlk harcamann vergi sonras maliyetinin (ATC) bugünkü de erini belirlemektir. Bir sonraki adm ise Ar-Ge harcamalar üzerindeki bir dolarlk harcamann bugünkü de erini kar lamak ve uygulanabilir vergileri ödemek için gereken vergi öncesi gelirin bugünkü de erini belirlemek olup B-Endeksi eklinde formüle edilmektedir (Hodži , 2013:405).



Formülde; (1-uz)3 = Ar-Ge harcamalarnn dolar ba na vergi sonras maliyetini, (z) = ndirilebilir Ar-Ge harcamalarnn bugünkü de erini ve (u) = Kurumlar vergisi orann ifade etmektedir. Herhangi bir ülkede Ar-Ge faaliyetlerine yönelik özel bir Ar-Ge vergi

te vik uygulamas bulunmuyorsa ve Ar-Ge faaliyetleri kapsamndaki yatrmlar için yaplan cari harcamalarn tamam da gider olarak vergiye esas gelirden dü ülebiliyorsa o ülkede Ar-Ge harcamasnn vergi sonras maliyeti ile kurumlar vergisi oran birbirine e it olaca ndan B-Endeksinin de eri de 1’e e it olacaktr. Bir ülkenin B-Endeks de eri 1’den küçük olmak artyla ne kadar küçükse o ülkenin Ar-Ge vergi uygulamalarnn o derece etkin oldu u kabul edilmektedir. Çünkü di er etkenlerin ayn oldu u varsaym altnda B-Endeks de erinin küçük olmas Ar-Ge vergi te vik orannn yüksek oldu u anlamna gelmektedir ki bu da o ülkede daha fazla Ar-Ge faaliyeti gerçekle tirilece i anlamna gelmektedir. Bir ülkenin B-Endeks de erinin bir veya birden büyük olmas ise o ülkede özel bir Ar-Ge vergi te viki olmad anlamna gelmektedir. Nitekim Ar-Ge vergi te viki uygulamayan Almanya, Finlandiya, srail, sviçre, sveç, zlanda, Lüksemburg ve Yeni Zelanda gibi ülkelerde B-Endeks de eri 1’in üzerinde yer ald için bu ülkelerin Ar-Ge vergi te vik miktarlar eksi de erde çkm tr (Warda, 2001:192). Bu yöntem sayesinde vergilerin ara trma ve geli tirme yatrmlar üzerindeki etkileri tespit edilerek olumsuz etkilerin söz konusu oldu u sektörler veya bölge ve faktörler üzerindeki vergi yükleri vergi te vikleri vastasyla azaltlarak rasyonel bir vergi te vik politikas olu turulabilir (Sarsoy, 2012:95).

3. Literatür Taramas Bilbao-Osorio ve Rodríguez-Pose (2004), Ar-Ge harcamalar, yenilik ve

ekonomik büyüme arasndaki ili kinin ortaya konulmas için Avrupa Birli i’ne üye olan ülkeleri dikkate alarak yaptklar çal malarnda; Ar-Ge harcamalarnn yenilikçi süreçler üzerinde pozitif yönlü etkiler olu turarak ekonomik büyüme sürecini hzlandrd n ortaya koymu lardr.

Sadraoui ve Zina (2009), 23 ülke için 1992-2004 yllar arasnda Genelle tirilmi Momentler Yöntemi ve panel veri snamalarn uygulayarak Ar Ge ve ekonomik büyüme arasndaki ili kiyi incelemi ve tüm ülkelerde Ar-Ge harcamalar ile ekonomik büyüme de i kenleri arasnda pozitif ve anlaml bir ili ki oldu unu tespit etmi lerdir.

A r ve Utlu (2011) çal malarnda 1981-2008 dönemi yllk verilerini kullanarak daha fazla veri varl na göre seçilmi 17 OECD ülkesi için Ar-Ge harcamalar ile ekonomik büyüme ili kisini panel e bütünle me ve panel nedensellik testleri yardmyla ampirik olarak test etmi lerdir. Ampirik bulgulara göre, Ar-Ge harcamalar ksa dönemde ekonomik büyümeye neden

3Burada amortisman indirimleri, vergi kredileri ve di er ara trma ve geli tirme vergi te vikleri yer almaktadr.



Formülde; (1-uz)3 = Ar-Ge harcamalarnn dolar ba na vergi sonras maliyetini, (z) = ndirilebilir Ar-Ge harcamalarnn bugünkü de erini ve (u) = Kurumlar vergisi orann ifade etmektedir. Herhangi bir ülkede Ar-Ge faaliyetlerine yönelik özel bir Ar-Ge vergi

te vik uygulamas bulunmuyorsa ve Ar-Ge faaliyetleri kapsamndaki yatrmlar için yaplan cari harcamalarn tamam da gider olarak vergiye esas gelirden dü ülebiliyorsa o ülkede Ar-Ge harcamasnn vergi sonras maliyeti ile kurumlar vergisi oran birbirine e it olaca ndan B-Endeksinin de eri de 1’e e it olacaktr. Bir ülkenin B-Endeks de eri 1’den küçük olmak artyla ne kadar küçükse o ülkenin Ar-Ge vergi uygulamalarnn o derece etkin oldu u kabul edilmektedir. Çünkü di er etkenlerin ayn oldu u varsaym altnda B-Endeks de erinin küçük olmas Ar-Ge vergi te vik orannn yüksek oldu u anlamna gelmektedir ki bu da o ülkede daha fazla Ar-Ge faaliyeti gerçekle tirilece i anlamna gelmektedir. Bir ülkenin B-Endeks de erinin bir veya birden büyük olmas ise o ülkede özel bir Ar-Ge vergi te viki olmad anlamna gelmektedir. Nitekim Ar-Ge vergi te viki uygulamayan Almanya, Finlandiya, srail, sviçre, sveç, zlanda, Lüksemburg ve Yeni Zelanda gibi ülkelerde B-Endeks de eri 1’in üzerinde yer ald için bu ülkelerin Ar-Ge vergi te vik miktarlar eksi de erde çkm tr (Warda, 2001:192). Bu yöntem sayesinde vergilerin ara trma ve geli tirme yatrmlar üzerindeki etkileri tespit edilerek olumsuz etkilerin söz konusu oldu u sektörler veya bölge ve faktörler üzerindeki vergi yükleri vergi te vikleri vastasyla azaltlarak rasyonel bir vergi te vik politikas olu turulabilir (Sarsoy, 2012:95).

3. Literatür Taramas Bilbao-Osorio ve Rodríguez-Pose (2004), Ar-Ge harcamalar, yenilik ve

ekonomik büyüme arasndaki ili kinin ortaya konulmas için Avrupa Birli i’ne üye olan ülkeleri dikkate alarak yaptklar çal malarnda; Ar-Ge harcamalarnn yenilikçi süreçler üzerinde pozitif yönlü etkiler olu turarak ekonomik büyüme sürecini hzlandrd n ortaya koymu lardr.

Sadraoui ve Zina (2009), 23 ülke için 1992-2004 yllar arasnda Genelle tirilmi Momentler Yöntemi ve panel veri snamalarn uygulayarak Ar Ge ve ekonomik büyüme arasndaki ili kiyi incelemi ve tüm ülkelerde Ar-Ge harcamalar ile ekonomik büyüme de i kenleri arasnda pozitif ve anlaml bir ili ki oldu unu tespit etmi lerdir.

A r ve Utlu (2011) çal malarnda 1981-2008 dönemi yllk verilerini kullanarak daha fazla veri varl na göre seçilmi 17 OECD ülkesi için Ar-Ge harcamalar ile ekonomik büyüme ili kisini panel e bütünle me ve panel nedensellik testleri yardmyla ampirik olarak test etmi lerdir. Ampirik bulgulara göre, Ar-Ge harcamalar ksa dönemde ekonomik büyümeye neden

3Burada amortisman indirimleri, vergi kredileri ve di er ara trma ve geli tirme vergi te vikleri yer almaktadr.

H. KUTBAY, E. ÖZ


olmazken uzun dönemde ekonomik büyümenin nedeni olarak görünmektedir.

Lokshin ve Mohnen (2012) Ar-Ge faaliyetlerinin te viki amacyla uygulanan vergisel yüklerdeki indirim politikalarnn etkilerini Hollanda’da faaliyet gösteren firmalar için 1996-2004 döneminde dengesiz panel veri analizi yöntemiyle incelemi lerdir. Sonuç olarak vergi indirimleri %1 artt nda firmalarn Ar-Ge maliyetlerinin ksa dönemde %0,21, uzun dönemde ise %0,56 orannda azald n tespit etmi lerdir.

Rao (2013), 1981-1991 yllarnda ABD için yapm oldu u analizinde ara trma yo unlu unun firmann kredi oranndaki de i ikliklere çok tepkili oldu unu ileri sürmü tür. Firmann vergi sübvansiyonundaki %10’luk bir art olmas durumunda firmann ara trma yo unlu unda yakla k %11’lik bir art olaca n belirtmi tir.

Thomson (2013) OECD ülkelerine dayal ara trmasnda, sanayi tiplerine göre vergi te vik etkinli i modelini olu turmu tur. Ara trmann sonucunda ortalama bir dolarlk vergi te vikinin firmann Ar-Ge harcamalarn 0,24 dolar arttrd n tespit etmi tir.

Westmore (2013), Ar-Ge vergi te vikleri ile patentleme arasndaki ili kiyi 19 OECD ülkesi için analiz etmi tir. Ar-Ge vergi te viklerinin 19 OECD ülkesinin ülke düzeyinde bir analizinde patentleme ile pozitif yönde ili kili oldu unu göstermektedir. B-Endeksindeki %0,05’lik bir dü ü le ki i ba na dü en patent saysnn yakla k %2,5 orannda artt n tahmin etmi tir.

Türedi’de (2013), bilgi ve ileti im teknolojilerinin ekonomik büyüme üzerindeki etkisi, 1995-2008 dönemine ili kin Türkiye’nin de arasnda oldu u 30 geli mekte olan ve 23 geli mi toplam 53 ülke için tahmin edilmi tir. Elde edilen sonuçlar incelenen dönemde geli mi ülkelerde daha fazla olmakla birlikte bilgi ve ileti im teknolojilerinin hem geli mi hem de geli mekte olan ülkelerde ekonomik büyümeye pozitif etkide bulundu unu ortaya koymu tur. öyle ki söz konusu teknolojilerin ekonomik büyümeye katks, dikkate alnan vekil de i kene ba l olarak geli mi ülkelerde %0,04 ila %0,38 aral nda, geli mekte olan ülkelerde ise %0,03 ila %0,09 aral nda de i mektedir. Bu sonuçlar, bilgi ve ileti im teknolojilerinin günümüzde ekonomik kalknmann ve yüksek oranl sürdürülebilir bir büyümenin temin edilmesinde oldukça stratejik öneme sahip olan bir faktör oldu u eklindeki teorik varsaym açk ekilde desteklemektedir.

Soares vd. (2014) çal malarnda farkl teknolojik ve bilgi yo unluklu endüstriler için Ar-Ge yatrmlarnn ve Ar-Ge vergi te viklerinin firmalarn büyümesi üzerindeki e zamanl etkisini incelemi ve firmalarn Ar-Ge yatrmlarnn net sat larnn artmasnda bu firmalara fayda sa layan vergi politikalarnn olumlu etkisini teyit etmi lerdir.

Meçik (2014), Ar-Ge harcamalarnn ekonomik büyüme üzerindeki etkilerinin incelenmesi amacyla Cobb-Douglas üretim fonksiyonu modeli ve OECD ülkelerine ait panel veri setini kullanm olup i gücü, sermaye ve Ar-Ge harcamalar de i kenlerinin ekonomik büyüme üzerinde pozitif ve



anlaml etkilerinin söz konusu oldu u sonucuna varm tr. Bozkurt (2015), 1998-2013 döneminde Türkiye’de Ar-Ge harcamalar ile

ekonomik büyüme arasndaki ili kiyi incelemi tir. GSYH içindeki Ar-Ge harcamalar paynn %1 artmas halinde ekonomik büyümenin %0,23 artaca n belirlemi tir.

Erdil ahin (2015), panel veri analizi ile Ar-Ge harcamalar ve ekonomik büyüme arasndaki ili kiyi 1990 ve 2013 yllar arasndaki 15 OECD ülkesini ele alarak incelemi tir. Analizin sonucunda Ar-Ge harcamalar ile ekonomik büyüme arasnda pozitif bir ili ki saptam tr.

Altnta ve Mercan (2015), 1996-2011 dönemi için yllk veriler kullanarak 21 OECD ülkesinin Ar-Ge harcamalar, sabit sermaye olu umu ve i gücü art oran de i kenlerinin ekonomik büyümeyi pozitif yönde etkiledi i ve Ar-Ge harcamalarnn etkisinin ise di er de i kenlere göre oldukça yüksek düzeyde oldu u bulgusunu elde etmi lerdir. Buna göre ki i ba Ar-Ge harcamalarnda meydana gelen 1 birimlik art n ekonomik büyümeyi 3,43 birim, i gücü art ve sabit sermaye olu umu de i kenlerinde meydana gelen 1 birimlik art n ise ekonomik büyümeyi srasyla 0,20 ve 0,21 birim arttrd n belirtmi lerdir.

Ragusa ve Grigolini (2015), Ar-Ge vergi te viklerinin Ar-Ge yatrmlarnn seviyesine etkisini 9 OECD ülkesinde 15 yllk bir periyotta (1981-1996) ampirik olarak incelemi ve Ar-Ge sermayesinin maliyetinde ortalama %1’lik bir dü ü ün Ar-Ge yatrmlar seviyesinde %0,30’luk art olu turdu u sonucuna varm tr.

Guceri (2016), Ar-Ge vergi te vikleri için sunulan politika tasarmlarnn ülkeler arasnda ve zamanla farkllk gösterdi ini, Ar-Ge vergi te viklerinin firma düzeyinde ve belirli bir yargda hâlihazrda böyle bir faaliyette bulunan firmalar için Ar-Ge harcamalarnn toplam üzerinde olumlu bir etkide bulundu unu belirtmi tir. Guceri’ye göre Ar-Ge’nin kullanc maliyetinde %10’luk bir dü ü e kar lk olarak Ar-Ge harcamalarndaki art büyüklü ünün tahminleri genellikle %4 ila %30 arasnda de i mekte olup farkllklar her bir politika tasarm ve uygulamasnn ülkeye özgü yönlerinin yansra boyut ve ya gibi firma özelliklerinden kaynaklanmaktadr.

4. Ekonometrik Analiz 4.1. Veri Seti Bu çal mada Ar-Ge harcamalarna yönelik vergisel te viklerin firmalarn

Ar-Ge yatrmlarna ve ekonomik büyümeye etkileri 9 OECD ülkesinin (ABD, Avusturya, Danimarka, Fransa, Hollanda, ngiltere, spanya, Kanada ve Türkiye) 1999-2016 verileri kullanlarak analiz edilmi tir. Vergisel te vikler KOB ’ler ve büyük irketler için ayr ayr hesaplanm olup; firmalarn gerçekle tirdi i 1 dolarlk Ar-Ge yatrmnn ne kadarnn vergisel te vikle kar land n ifade etmektedir. B-Endeksi bu çal ma için OECD verileri referans alnarak olu turulmu tur. Bu de erler 100 ile çarplarak endeks haline getirilmi ve do al logaritmas alnm tr. Ar-Ge harcamalar



anlaml etkilerinin söz konusu oldu u sonucuna varm tr. Bozkurt (2015), 1998-2013 döneminde Türkiye’de Ar-Ge harcamalar ile

ekonomik büyüme arasndaki ili kiyi incelemi tir. GSYH içindeki Ar-Ge harcamalar paynn %1 artmas halinde ekonomik büyümenin %0,23 artaca n belirlemi tir.

Erdil ahin (2015), panel veri analizi ile Ar-Ge harcamalar ve ekonomik büyüme arasndaki ili kiyi 1990 ve 2013 yllar arasndaki 15 OECD ülkesini ele alarak incelemi tir. Analizin sonucunda Ar-Ge harcamalar ile ekonomik büyüme arasnda pozitif bir ili ki saptam tr.

Altnta ve Mercan (2015), 1996-2011 dönemi için yllk veriler kullanarak 21 OECD ülkesinin Ar-Ge harcamalar, sabit sermaye olu umu ve i gücü art oran de i kenlerinin ekonomik büyümeyi pozitif yönde etkiledi i ve Ar-Ge harcamalarnn etkisinin ise di er de i kenlere göre oldukça yüksek düzeyde oldu u bulgusunu elde etmi lerdir. Buna göre ki i ba Ar-Ge harcamalarnda meydana gelen 1 birimlik art n ekonomik büyümeyi 3,43 birim, i gücü art ve sabit sermaye olu umu de i kenlerinde meydana gelen 1 birimlik art n ise ekonomik büyümeyi srasyla 0,20 ve 0,21 birim arttrd n belirtmi lerdir.

Ragusa ve Grigolini (2015), Ar-Ge vergi te viklerinin Ar-Ge yatrmlarnn seviyesine etkisini 9 OECD ülkesinde 15 yllk bir periyotta (1981-1996) ampirik olarak incelemi ve Ar-Ge sermayesinin maliyetinde ortalama %1’lik bir dü ü ün Ar-Ge yatrmlar seviyesinde %0,30’luk art olu turdu u sonucuna varm tr.

Guceri (2016), Ar-Ge vergi te vikleri için sunulan politika tasarmlarnn ülkeler arasnda ve zamanla farkllk gösterdi ini, Ar-Ge vergi te viklerinin firma düzeyinde ve belirli bir yargda hâlihazrda böyle bir faaliyette bulunan firmalar için Ar-Ge harcamalarnn toplam üzerinde olumlu bir etkide bulundu unu belirtmi tir. Guceri’ye göre Ar-Ge’nin kullanc maliyetinde %10’luk bir dü ü e kar lk olarak Ar-Ge harcamalarndaki art büyüklü ünün tahminleri genellikle %4 ila %30 arasnda de i mekte olup farkllklar her bir politika tasarm ve uygulamasnn ülkeye özgü yönlerinin yansra boyut ve ya gibi firma özelliklerinden kaynaklanmaktadr.

4. Ekonometrik Analiz 4.1. Veri Seti Bu çal mada Ar-Ge harcamalarna yönelik vergisel te viklerin firmalarn

Ar-Ge yatrmlarna ve ekonomik büyümeye etkileri 9 OECD ülkesinin (ABD, Avusturya, Danimarka, Fransa, Hollanda, ngiltere, spanya, Kanada ve Türkiye) 1999-2016 verileri kullanlarak analiz edilmi tir. Vergisel te vikler KOB ’ler ve büyük irketler için ayr ayr hesaplanm olup; firmalarn gerçekle tirdi i 1 dolarlk Ar-Ge yatrmnn ne kadarnn vergisel te vikle kar land n ifade etmektedir. B-Endeksi bu çal ma için OECD verileri referans alnarak olu turulmu tur. Bu de erler 100 ile çarplarak endeks haline getirilmi ve do al logaritmas alnm tr. Ar-Ge harcamalar

H. KUTBAY, E. ÖZ


1990 ylndan itibaren birikimli (kümülatif) olarak alnm tr. Çünkü bir dönemde yaplan Ar-Ge yatrmnn firmann üretimine ve ülkenin gayrisafi yurtiçi haslasna (GSYH) etkisi sadece bu yatrmn yapld dönemde de il, ilerleyen dönemlerin tümünde de olacaktr. Ekonomik büyüme GSYH üzerinden incelenmi tir. Ar-Ge yatrmlar ve GSYH verileri milyon dolar cinsinden alnp, tüketici fiyatlar endeksleri (2010=100) kullanlarak reel hale getirilmi ve do al logaritmalar alnm tr.

4.2. Model Çal mada, Ar-Ge yatrmlarna olan vergi te vikinin firmalarn Ar-Ge

yatrm miktar ve ekonomik büyüme üzerindeki etkileri a a daki modeller yardmyla incelenmi tir:

(1) (2) (3)

Burada AG; ilgili ülkede yaplan Ar-Ge harcamalarnn birikimli reel de erini, VTK; KOB ’ler, VTB; büyük firmalar için Ar-Ge harcamalarna yaplan vergisel te vikleri, GSYH; reel gayrisafi yurtiçi haslay, ve beyaz gürültü sürecine sahip hata terimlerini ifade etmektedir. Devlet tarafndan KOB ’lere ve büyük firmalara uygulanan vergisel te vikler farkl olabildi i için modeller ayr ayr kurulmu tur.

4.3. Yöntem Bu çal mada panelde yer alan ülkeler arasnda yatay kesit ba mll nn

varl ; Breusch ve Pagan (1980) LM testi, Pesaran (2004) LM testi, Pesaran (2004) CD testi, Pesaran, Ullah ve Yamagata (2008) LMadj testi ve Baltagi, Feng ve Kao (2012) LMBC testiyle kontrol edilmi tir. Analizde kullanlan serilerin dura anlk seviyeleri; yatay kesit ba mll ve yapsal krlmalar göz önünde bulundurarak analiz yapmak üzere Carrion-i-Silvestre vd. (2005) tarafndan geli tirilen ikinci ku ak PANKPSS (Panel Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin) testiyle; seriler arasnda nedensellik ili kilerinin varl Dumitrescu ve Hurlin (2012) panel nedensellik testiyle incelenmi tir. E bütünle me denkleminde yer alan e im katsaylarnn homojenli i; Pesaran ve Yamagata (2008) yöntemiyle test edilmi tir. Seriler arasnda e bütünle me ili kilerinin varl yatay kesit ba mll n ve e bütünle me vektöründeki yapsal krlmalar göz önünde bulunduracak ekilde Basher ve Westerlund (2009) tarafndan geli tirilen yöntemle analiz edilmi tir. E bütünle me denklemine ait katsaylar; Eberhart ve Bond (2009) tarafndan yatay kesit ba mll n göz önünde bulunduracak ekilde geli tirilen AMG (Augmented Mean Group) yöntemiyle tahmin edilmi tir.

4.4. Yatay Kesit Ba mll Testi Panel veri analizlerinde, paneli olu turan yatay kesitler arasnda

ba mll n var olup olmad n belirlemek ve böyle bir ba mllk varsa yaplacak analizlerde bu durumu göz önünde bulundurmak büyük önem ta maktadr. Yatay kesit ba mll testleri; paneli olu turan yatay kesitlerden birine gelen bir okun di erlerini de etkileyip etkilemedi ini test



etmektedir. Özellikle birbiriyle yakn etkile im içinde olan, ayn ekonomik veya siyasal entegrasyona üye ülkeler arasnda yatay kesit ba mll çkma olasl yüksektir. Bu çal mada paneli olu turan ülkelerden alt tanesi Avrupa Birli i (AB) üyesidir. ABD ve Kanada hem kendi aralarnda yakn etkile im içindedir hem de özellikle ABD dünya ekonomisinin lokomotifi olup, bu ülkeye gelen oklarn di er ülkeleri etkileme olasl oldukça yüksektir. Türkiye’nin ise hem AB hem de ABD ile sk ekonomik ili kileri olan bir ülke olmas nedeniyle di er ülkelerde meydana gelen ekonomik oklardan etkilenmesi yüksek olaslktr. E er ülkeler arasnda yatay kesit

ba mll varsa bu durum göz önünde bulundurulmadan yaplacak ekonometrik analizler sapmal olacaktr (Pesaran, 2004). Çal mada yatay kesit ba mll testleri Eviews 9.0 ve Gauss 9.0 program ve bu programlar için yazlm kodlar kullanlarak yaplm ve ula lan bulgular Tablo 1’de sunulmu tur.

Tablo 1: Yatay Kesit Ba mll Testi Bulgular

LM istatisti i

LMS istatisti i

CD istatisti i

CDLM istatisti i

LMadj istatisti i

LMBC

istatisti i

LnAG 502,91*** (0,00)

53,96*** (0,00)

-0,14 (0,44)

60,25*** (0,00)

15,67*** (0,00)

53,70*** (0,00)

LnGSYH 500,33*** (0,00)

53,66*** (0,00)

-0,40 (0,34)

52,56*** (0,00)

9,14*** (0,00)

53,39*** (0,00)

LnVTK 144,93*** (0,00)

11,77*** (0,00)

-2,69*** (0,004)

43,27*** (0,00)

5,82*** (0,00)

11,51*** (0,00)

LnVTB 101,69*** (0,00)

6,68*** (0,00)

-2,39*** (0,008)

22,42*** (0,00)

3,88*** (0,00)

6,41*** (0,00)

Model 1 425,76*** (0,00)

44,87*** (0,00)

24,61*** (0,00)

67,17*** (0,00)

25,33*** (0,00) -

Model 2 314,20*** (0,00)

31,72*** (0,00)

24,10*** (0,00)

64,28*** (0,00)

13,30*** (0,00) -

Model 3 596,62*** (0,00)

65,00*** (0,00)

25,22*** (0,00)

70,75 (0,00)

70,83*** (0,00) -

Not: Parantez içindeki de erler olaslk de erleridir. ***; ilgili seride %1 anlamllk düzeyinde ülkeler arasnda yatay kesit ba mll nn varl n ifade etmektedir. Modeller için LMBC test istatisti i üretilememektedir.

Tablo 1’deki sonuçlara göre ülkeler arasnda yatay kesit ba mll söz

konusudur. Bu durumda, ülkelerden birine gelen bir ekonomik veya sosyal ok di erlerini de etkileyebilmektedir. Bu nedenle söz konusu ülkelerin

politika geli tirirken analize dahil olan di er ülkelerdeki geli meleri de yakndan takip etmesi gerekmektedir. Ayrca çal mann ilerleyen a amalarnda yatay kesit ba mll n göz önünde bulunduran ikinci nesil panel veri analiz yöntemlerinin uygulanmasnn gerekti ine karar verilmi tir.

4.5. Panel Birim Kök Testi Çal mada ülkeler arasnda yatay kesit ba mll oldu u görüldü ünden,

ikinci nesil birim kök testlerinden birinin kullanlmas gerekmektedir. kinci nesil birim kök testlerinin ba lcalar; Taylor ve Sarno (1998) MADF (Multivariate Augmented Dickey Fuller); Breuer, Mcknown ve Wallace (2002) SURADF (Seemingly Unrelated Regression Augmented Dickey



etmektedir. Özellikle birbiriyle yakn etkile im içinde olan, ayn ekonomik veya siyasal entegrasyona üye ülkeler arasnda yatay kesit ba mll çkma olasl yüksektir. Bu çal mada paneli olu turan ülkelerden alt tanesi Avrupa Birli i (AB) üyesidir. ABD ve Kanada hem kendi aralarnda yakn etkile im içindedir hem de özellikle ABD dünya ekonomisinin lokomotifi olup, bu ülkeye gelen oklarn di er ülkeleri etkileme olasl oldukça yüksektir. Türkiye’nin ise hem AB hem de ABD ile sk ekonomik ili kileri olan bir ülke olmas nedeniyle di er ülkelerde meydana gelen ekonomik oklardan etkilenmesi yüksek olaslktr. E er ülkeler arasnda yatay kesit

ba mll varsa bu durum göz önünde bulundurulmadan yaplacak ekonometrik analizler sapmal olacaktr (Pesaran, 2004). Çal mada yatay kesit ba mll testleri Eviews 9.0 ve Gauss 9.0 program ve bu programlar için yazlm kodlar kullanlarak yaplm ve ula lan bulgular Tablo 1’de sunulmu tur.

Tablo 1: Yatay Kesit Ba mll Testi Bulgular

LM istatisti i

LMS istatisti i

CD istatisti i

CDLM istatisti i

LMadj istatisti i

LMBC

istatisti i

LnAG 502,91*** (0,00)

53,96*** (0,00)

-0,14 (0,44)

60,25*** (0,00)

15,67*** (0,00)

53,70*** (0,00)

LnGSYH 500,33*** (0,00)

53,66*** (0,00)

-0,40 (0,34)

52,56*** (0,00)

9,14*** (0,00)

53,39*** (0,00)

LnVTK 144,93*** (0,00)

11,77*** (0,00)

-2,69*** (0,004)

43,27*** (0,00)

5,82*** (0,00)

11,51*** (0,00)

LnVTB 101,69*** (0,00)

6,68*** (0,00)

-2,39*** (0,008)

22,42*** (0,00)

3,88*** (0,00)

6,41*** (0,00)

Model 1 425,76*** (0,00)

44,87*** (0,00)

24,61*** (0,00)

67,17*** (0,00)

25,33*** (0,00) -

Model 2 314,20*** (0,00)

31,72*** (0,00)

24,10*** (0,00)

64,28*** (0,00)

13,30*** (0,00) -

Model 3 596,62*** (0,00)

65,00*** (0,00)

25,22*** (0,00)

70,75 (0,00)

70,83*** (0,00) -

Not: Parantez içindeki de erler olaslk de erleridir. ***; ilgili seride %1 anlamllk düzeyinde ülkeler arasnda yatay kesit ba mll nn varl n ifade etmektedir. Modeller için LMBC test istatisti i üretilememektedir.

Tablo 1’deki sonuçlara göre ülkeler arasnda yatay kesit ba mll söz

konusudur. Bu durumda, ülkelerden birine gelen bir ekonomik veya sosyal ok di erlerini de etkileyebilmektedir. Bu nedenle söz konusu ülkelerin

politika geli tirirken analize dahil olan di er ülkelerdeki geli meleri de yakndan takip etmesi gerekmektedir. Ayrca çal mann ilerleyen a amalarnda yatay kesit ba mll n göz önünde bulunduran ikinci nesil panel veri analiz yöntemlerinin uygulanmasnn gerekti ine karar verilmi tir.

4.5. Panel Birim Kök Testi Çal mada ülkeler arasnda yatay kesit ba mll oldu u görüldü ünden,

ikinci nesil birim kök testlerinden birinin kullanlmas gerekmektedir. kinci nesil birim kök testlerinin ba lcalar; Taylor ve Sarno (1998) MADF (Multivariate Augmented Dickey Fuller); Breuer, Mcknown ve Wallace (2002) SURADF (Seemingly Unrelated Regression Augmented Dickey

H. KUTBAY, E. ÖZ


Fuller); Bai ve Ng (2004) ve Pesaran (2006) CADF (Cross-sectional Augmented Dickey Fuller) testleridir. Bu testler yatay kesit ba mll n göz önünde bulundurabilmekte ancak serilerde yapsal krlmann varl n göz önünde bulunduramamakta ve yapsal krlma tarihlerini de belirleyememektedir. Oysa seride yapsal krlma varken bu durum göz önünde bulundurulmakszn yaplan testler sapmal sonuç verecektir (Charemza ve Deadman, 1997:119). Kald ki bu çal mann analiz döneminde ba ta 2008 küresel finans krizi ve Ar-Ge te vik politikalarndaki de i imler olmak üzere ülkeleri etkileyen ve verilerde yapsal krlmaya yol açabilecek birden fazla ok söz konusudur. Carrion-i-Silvestre vd. (2005) tarafndan geli tirilen PANKPSS testi bu eksi i ortadan kaldrmak için geli tirilmi tir. Bu test, yatay kesitler arasndaki ba mll göz önünde bulundurmasnn yannda, paneli olu turan yatay kesitlerin her birine ait serilerde çoklu yapsal krlmaya izin vermekte ve yapsal krlma tarihlerini, her bir yatay kesit için ayr ayr, birbirinden ba msz biçimde, içsel olarak belirleyebilmektedir. Böylece serilerin dura anl , yatay kesitler ve panelin geneli için ayr ayr hesaplanabilmektedir. Çal mada hesaplanan test istatistikleri, bootstrap kullanlarak hesaplanan kritik de erlerle kar la trlmaktadr (Carrion-i-Silvestre vd. 2005:164). Bu çal mada serilerin dura anl , PANKPSS yöntemiyle test edilmi ve elde edilen test istatistikleri ve kritik de erler Tablo 2’de sunulmu tur.



Ar-

Ge

Har

cam

alarnn

Eko

nom

ik B

üyüm

e Ü

zerin

e E

tkis

i: Tü

rkiy

e ve

Seç

ilmi

Ülk

eler

de V

ergi

Te

vikl

eri B

oyut

uyla

Eko

nom

etrik

Ana

liz

346

M

aliy

e D

ergi

si, T

emm

uz-A

ralk

201

7; 1

73: 3

31-3

61

Tab

lo 2

: Bir

im K

ök T

esti

Sonu

çlar

Not

: Pa

rant

ez i

çind

eki

kriti

k de

erle

r bo

otst

rap

kulla

nla

rak

1000

yin

elem

e ile

üre

tilm

itir

. *;

%5

anla

mllk

düz

eyin

de s

erin

in d

ura

an o

ldu

unu

ifade

et

mek

tedi

r. K

öel

i pa

rant

ez i

çind

ekile

r, te

st y

önte

mi

tara

fnda

n be

lirle

nen

yap

sal

krl

ma

tarih

lerid

ir. S

erile

rdek

i ge

rçek

yaps

al kr

lma

tarih

lerin

in

belir

lene

bilm

esi i

çin

sade

ce se

riler

in d

üzey

de

erle

riyle

yapla

n te

stte

n el

de e

dile

n ya

psa

l kr

lma

tarih

leri

rapo

r edi

lmi

tir.

Ülk

eler

Ln

AG

Ln

AG

Ln

GSY

H

LnG

SYH

Ln

VTK

Ln

VTK

Ln

VTB

Ln

VTB

AB

D

0,20

1 (0

,164

) [2

002;

2008

] 0,

201*

(0

,438

) 3,

528

(0,3

60)

[200

3;20

12]

0,15

3* (0

,344

) 0,

130

(0,1

10)

[200

8;20

12]

0,13

0*

(0,1

86)

0,05

4 (0

,041

) [2

008;

2014

] 0,

153*

(0,3

25)

Avu

stur

ya

0,20

2 (0

,163

) [2

002;

2008

] 0,

202*

(0

,439

) 0,

180*

(1,1

68)

[200

5;20

11]

0,14

7* (0

,257

) 0,

117

(0,1

17)

[200

3;20

12]

0,11

7*

(0,1

86)

0,05

6 (0

,046

) [2

002;

2011

] 0,

180*

(0,2

87)

Dan

imar

ka

0,20

1 (0

,164

) [2

002;

2008

] 0,

201*

(0

,441

) 0,

201*

(1,2

33)

[200

5;20

12]

0,18

4* (0

,278

) 0,

116

(0,1

15)

[200

5;20

13]

0,14

4*

(0,1

73)

0,05

9 (0

,036

) [2

005;

2013

] 0,

184*

(0,2

75)

Fran

sa

0,20

0 (0

,164

) [2

002;

2008

] 0,

200*

(0

,440

) 0,

246*

(1,0

90)

[200

5;20

12]

0,17

5* (0

,267

) 0,

144

(0,1

10)

[200

3;20

08]

0,11

7*

(0,1

60)

0,07

3 (0

,039

) [2

003;

2008

] 0,

175*

(0,2

66)

Hol

land

a 0,

175

(0,1

49)

[200

3;20

09]

0,17

5*

(0,4

32)

0,40

8* (1

,937

) [2

005]

0,

252*

(0,1

96)

0,11

7 (0

,103

) [2

004;

2011

] 0,

144*

(0

,173

) 0,

084

(0,0

45)

[200

3;20

11]

0,25

2 (0

,201

)

ngilt

ere

0,19

0 (0

,171

) [2

002;

2008

] 0,

190*

(0

,442

) 4,

034

(1,4

97) [

2002

]0,

239*

(0,2

85)

0,12

4 (0

,110

) [2

008;

2012

] 0,

124*

(0

,180

) 0,

058

(0,0

36)

[200

1;20

13]

0,23

9* (0

,289

)

span

ya

0,19

3 (0

,161

) [2

003;

2008

] 0,

193*

(0

,425

) 0,

101*

(2,1

86)

[200

4]

0,08

7* (0

,263

) 0,

135

(0,1

00)

[200

8;20

13]

0,13

5*

(0,1

75)

0,04

8 (0

,044

) [2

007]

0,

087*

(0,2

30)

Kan

ada

0,18

4 (0

,168

) [2

002;

2008

] 0,

184*

(0

,440

) 0,

234*

(1,0

71)

[200

4;20

12]

0,12

0* (0

,389

) 0,

127

(0,1

06)

[200

7;20

14]

0,12

7*

(0,1

76)

0,04

3 (0

,044

) [2

008]

0,

215*

(0,2

98)

Türk

iye

0,12

1* (0

,165

) [2

001;

2008

] 0,

146*

(0

,331

) 2,

562

(1,6

15) [

2002

]0,

081*

(0,2

98)

0,12

1 (0

,059

) [2

008]

0,

121*

(0

,177

) 0,

095

(0,0

42)

[200

8]

0,08

1* (0

,323

)

Pane

l 10

,993

(7,6

83)

5,94

3*

(14,

156)

61

,86

(35,

992)

4,

435*

(7,8

74)

10,4

06 (9

,303

) 10

,406

* (1

4,67

8)

8,75

7 (9

,953

) 4,

946*

(7,4

99)



H. KUTBAY, E. ÖZ


Tablo 2’deki sonuçlar incelendi inde; serilerin genel olarak düzey de erlerinde dura an olmayp birinci farklar alnd nda dura an hale geldi i (serilerin I(1) olduklar) görülmü tür. Seriler düzeyde dura an olmad için do rudan regresyon analizine geçilemez. Ancak seriler e bütünle ik oldu unda bu mümkün olabilecektir. Test yönteminin belirledi i yapsal krlma tarihlerine bakld nda 2002-2003; ABD’nin 2002-2004 arasnda uygulad parasal geni leme dönemine, 2008; küresel ekonomik krizinin ülkeleri etkiledi i döneme, 2012 ve sonras ise küresel krizin ortadan kalkt ve FED’in skla trc para politikalar uygulamaya ba lad döneme i aret etmektedir. Danimarka 2013 ba ndan itibaren Ar-Ge te viklerini sfra indirmi tir. Bu tarihin de test yöntemi tarafndan ba arl bir ekilde tespit edildi i görülmektedir. Kanada’da 2008 ylnda CCPCs için harcama limiti 2 milyon dolardan 3 milyon dolara yükseltilmi tir. SR&ED yatrm vergi kredisinin uygulanmas, Kanada’da yerle mi çal anlar tarafndan Kanada d ndaki belirli faaliyetler için yaplan maa ve ücretlere kadar geni letilmi tir. 2014 ylnda ise nitelikli Ar-Ge harcamalarnn kapsam sermaye harcamalarnn bu kategoriden çkarlmasyla birlikte daraltlm tr. Genel giderleri hesaplamada kullanlan proxy yönteminde i çilik masraflarnn %55’inin dikkate alnaca belirtilmi tir. SR&ED yatrm vergi kredisi oran %20’den %15’e dü ürülmü tür. Avusturya’da ise 2011 ylndan itibaren Ar-Ge indirim te viki yürürlükten kaldrlm tr.

4.6. Panel Nedensellik Snamas Bu çal mada seriler arasnda nedensellik ili kilerinin varl Dumitrescu

ve Hurlin (2012) tarafndan geli tirilen yöntemle incelenmi tir. Bu yöntem, paneli olu turan ülkeler arasndaki yatay kesit ba mll n göz önünde bulundurabilmektedir. Çal mada Dumitrescu ve Hurlin (2012) panel nedensellik testi yaplm ve ula lan bulgular Tablo 3’de sunulmu tur.

Tablo 3: Dumitrescu ve Hurlin (2012) Panel Nedensellik Snamas

Bulgular

Bo Hipotez Optimum Gecikme Uzunlu u

statisti i statisti i Olaslk De eri Karar

2

6,528 3,765 0,000 KOB ’lere yönelik Ar-Ge vergi te viklerinden Ar-Ge yatrmla-rna do ru tek yönlü nedensellik ili kisi vardr. 3,416 0,868 0,385

2

4,230 1,611 0,017 Büyük firmalara yönelik Ar-Ge vergi te viklerinden Ar-Ge yatrmlarna do ru tek yönlü nedensellik ili kisi vardr. 2,829 0,314 0,753

1

5,669 7,180 0,000 Seriler arasnda iki yönlü nedensellik ili kisi vardr. 2,708 2,458 0,013

Tablo 3’deki bulgulara göre; KOB ’lere ve büyük firmalara yönelik

Ar-Ge vergi te viklerinden Ar-Ge yatrmlarna do ru tek yönlü, Ar-Ge



yatrmlaryla GSYH arasnda ise çift yönlü nedensellik ili kisi tespit edilmi tir. Elde edilen bu nedensellik ili kileri de kurulan modellerin do rulu unu desteklemektedir.

4.7. Homojenite Testi E bütünle me denkleminde e im katsaysnn homojenli ini test etmek

için ilk geli tirilen yöntem Swamy (1970) testi olup, Pesaran ve Yamagata (2008) bu testi daha da geli tirmi tir.

Bu test; e bütünle me denkleminde yer alan e im katsaylarnn her bir ülke için ayn olup olmad n belirlemektedir. Testin hipotezleri;

E im Katsaylar Homojendir E im Katsaylar Homojen De ildir

eklindedir. Pesaran ve Yamagata (2008) hipotezleri test etmek üzere büyük

örneklemler için , küçük örneklemler için eklinde iki farkl test istatisti i geli tirmi tir. Çal mada Pesaran ve Yamagata (2008) homojenite testi yaplm ve ula lan bulgular Tablo 4'de verilmi tir.

Tablo 4: Homojenlik Testi

Test statisti i Olaslk De eri

Model 1 8,178*** 0,000

adj 8,912*** 0,000

Model 2 5,947*** 0,000

adj 6,480*** 0,000

Model 3 4,399*** 0,000

adj 4,793*** 0,000 Not: ***; ilgili seride %1 anlamllk düzeyinde e im katsaylarnn homojen oldu unu ifade etmektedir.

Tablo 4'deki sonuçlara göre H0 hipotezi güçlü biçimde reddedilmi ve

e im katsaylarnn bütün ülkelerde homojen olmad de erlendirilmi tir. Bu nedenle bireysel sonuçlarn baz alnmas daha do ru olacaktr.

4.8. Yapsal Krlmal Panel E bütünle meTesti Düzey de erlerinde dura an olmayan serilerin düzey de erleriyle

yaplacak regresyon analizlerinde sahte regresyon problemiyle kar la labilmektedir. Bu sorunu çözebilmek için Engle ve Granger (1987) tarafndan geli tirilen e bütünle me teorisi; uzun dönemde birlikte hareket eden (e bütünle ik olan) serilerin düzey de erleriyle yaplacak analizlerde sahte regresyon probleminin ortaya çkmayaca n ifade etmektedir (Göçer, 2015:279). Panel e bütünle me testleri de bu temel üzerine oturtulmu tur. Yatay kesit ba mll n göz önünde bulunduran farkl e bütünle me testleri bulunmasna kar n yapsal krlmalar da göz önünde bulundurabilen en iyi yöntem Basher ve Westerlund (2009) tarafndan geli tirilen yöntemdir.



yatrmlaryla GSYH arasnda ise çift yönlü nedensellik ili kisi tespit edilmi tir. Elde edilen bu nedensellik ili kileri de kurulan modellerin do rulu unu desteklemektedir.

4.7. Homojenite Testi E bütünle me denkleminde e im katsaysnn homojenli ini test etmek

için ilk geli tirilen yöntem Swamy (1970) testi olup, Pesaran ve Yamagata (2008) bu testi daha da geli tirmi tir.

Bu test; e bütünle me denkleminde yer alan e im katsaylarnn her bir ülke için ayn olup olmad n belirlemektedir. Testin hipotezleri;

E im Katsaylar Homojendir E im Katsaylar Homojen De ildir

eklindedir. Pesaran ve Yamagata (2008) hipotezleri test etmek üzere büyük

örneklemler için , küçük örneklemler için eklinde iki farkl test istatisti i geli tirmi tir. Çal mada Pesaran ve Yamagata (2008) homojenite testi yaplm ve ula lan bulgular Tablo 4'de verilmi tir.

Tablo 4: Homojenlik Testi

Test statisti i Olaslk De eri

Model 1 8,178*** 0,000

adj 8,912*** 0,000

Model 2 5,947*** 0,000

adj 6,480*** 0,000

Model 3 4,399*** 0,000

adj 4,793*** 0,000 Not: ***; ilgili seride %1 anlamllk düzeyinde e im katsaylarnn homojen oldu unu ifade etmektedir.

Tablo 4'deki sonuçlara göre H0 hipotezi güçlü biçimde reddedilmi ve

e im katsaylarnn bütün ülkelerde homojen olmad de erlendirilmi tir. Bu nedenle bireysel sonuçlarn baz alnmas daha do ru olacaktr.

4.8. Yapsal Krlmal Panel E bütünle meTesti Düzey de erlerinde dura an olmayan serilerin düzey de erleriyle

yaplacak regresyon analizlerinde sahte regresyon problemiyle kar la labilmektedir. Bu sorunu çözebilmek için Engle ve Granger (1987) tarafndan geli tirilen e bütünle me teorisi; uzun dönemde birlikte hareket eden (e bütünle ik olan) serilerin düzey de erleriyle yaplacak analizlerde sahte regresyon probleminin ortaya çkmayaca n ifade etmektedir (Göçer, 2015:279). Panel e bütünle me testleri de bu temel üzerine oturtulmu tur. Yatay kesit ba mll n göz önünde bulunduran farkl e bütünle me testleri bulunmasna kar n yapsal krlmalar da göz önünde bulundurabilen en iyi yöntem Basher ve Westerlund (2009) tarafndan geli tirilen yöntemdir.

H. KUTBAY, E. ÖZ


Bu test, yatay kesit ba mll n göz önünde bulundurmakta, e bütünle me denkleminde çoklu yapsal krlmaya izin vermekte ve yapsal krlma tarihlerini içsel olarak belirleyebilmektedir. Çal mada Basher ve Westerlund (2009) testi uygulanm ve ula lan bulgular Tablo 5’de verilmi tir.

Tablo 5: Panel E bütünle me Testi Bulgular

Model 1 Model 2 Model 3

Sabitte Krlmasz Test 7,639 (0,000) 9,363 (0,000) -1,014* (0,670)

Sabitte ve Trendde Krlmasz Test 2,311 (0,010) 1,673 (0,047) -3,091* (0,690)

Sabitte Krlmal Test 4,239* (0,108) -0,275* (0,608) 1,770* (0,901)

Sabitte ve Trendde Krlmal Test -0,275* (0,608) 2,712* (0,287) -36,951* (0,904)

Not: Parantez içindeki olaslk de erleri, bootstrap kullanlarak, 1,000 yineleme ile elde edilmi tir. *; %5 anlamllk düzeyinde e bütünle menin var oldu unu ifade ermektedir.

Tablo 5’deki sonuçlara göre; seriler e bütünle iktir. Model 1 ve 2’de

yapsal krlmalar dikkate almayan testlerde e bütünle me çkmazken yapsal krlmalar dikkate alan testlerde e bütünle me ili kisi tespit edilmi tir. Bu durum; yapsal krlmal e bütünle me testlerinin üstün yann bir kez daha ortaya çkarmaktadr. Seriler arasnda e bütünle me ili kisi çkt için seriler uzun dönemde birlikte hareket etmektedir ve bu serilerin düzey de erleriyle yaplacak regresyon analizlerinin sahte regresyon problemi içermeyece ine ve elde edilecek sonuçlarn güvenilir oldu una karar verilmi tir. E bütünle me testinde Basher ve Westerlund (2009) yöntemi tarafndan belirlenen yapsal krlma tarihleri Tablo 6’da gösterilmi tir.

Tablo 6: Yapsal Krlma Tarihleri

Ülke Model 1 çin Yapsal Krlma Tarihleri

Model 2 çin Yapsal Krlma Tarihleri

Model 3 çin Yapsal Krlma Tarihleri

ABD 2008; 2012 2009; 2013 2002; 2009

Avusturya 2001; 2005 2007; 2011 2007; 2009

Danimarka 2003; 2013 2011; 2013 2013; 2009

Fransa 2003; 2008 2003; 2008 2010; 2013

Hollanda 2004; 2011 2003; 2011 2009

ngiltere 2008; 2012 2001; 2013 2009; 2011

spanya 2008; 2013 2007; 2013 2011

Kanada 2007 2007 2009; 2013

Türkiye 2008 2008 2003; 2009



Tablo 6’daki yapsal krlma noktalar uzun dönem analizinde, kukla de i kenler aracl yla analize dahil edilmi tir. Kullanlan kukla de i ken a a daki ekilde tanmlanm tr:

(4)

Burada ; ilgili krlma tarihini göstermektedir. 4.9. Uzun Dönem Analizi Yatay kesit ba mll altnda e bütünle me katsaylar panel DSUR,

Breitung (2005) iki a amal tahminci veya Peseran (2006) CCE yöntemiyle tahmin edilebilmektedir. Ancak bu yöntemlerden ilk ikisi yatay kesitlere ait bireysel sonuçlar vermemekte, CCE yöntemi ise bireysel sonuçlar vermesine kar n, panelin geneline ait sonucu verirken, bireysel katsaylarn basit aritmetik ortalamasn almaktadr. Oysa bu i lem hatal sonuç çkmasna yol açar, çünkü her bir yatay kesitin panel üzerindeki etkisi ayn de ildir. Eberhardt ve Bond (2009) bu sorunu, bireysel sonuçlar, varyanslar kullanarak a rlklandrarak çözmü ve Panel AMG (Augmented Mean Group Estimator) yöntemini geli tirmi tir. Bu çal mada uzun dönem e bütünle me katsaylar Panel AMG yöntemiyle bulunmu ve Tablo 7’de sunulmu tur.

H. KUTBAY, E. ÖZ




Tablo 6’daki yapsal krlma noktalar uzun dönem analizinde, kukla de i kenler aracl yla analize dahil edilmi tir. Kullanlan kukla de i ken a a daki ekilde tanmlanm tr:

(4)

Burada ; ilgili krlma tarihini göstermektedir. 4.9. Uzun Dönem Analizi Yatay kesit ba mll altnda e bütünle me katsaylar panel DSUR,

Breitung (2005) iki a amal tahminci veya Peseran (2006) CCE yöntemiyle tahmin edilebilmektedir. Ancak bu yöntemlerden ilk ikisi yatay kesitlere ait bireysel sonuçlar vermemekte, CCE yöntemi ise bireysel sonuçlar vermesine kar n, panelin geneline ait sonucu verirken, bireysel katsaylarn basit aritmetik ortalamasn almaktadr. Oysa bu i lem hatal sonuç çkmasna yol açar, çünkü her bir yatay kesitin panel üzerindeki etkisi ayn de ildir. Eberhardt ve Bond (2009) bu sorunu, bireysel sonuçlar, varyanslar kullanarak a rlklandrarak çözmü ve Panel AMG (Augmented Mean Group Estimator) yöntemini geli tirmi tir. Bu çal mada uzun dönem e bütünle me katsaylar Panel AMG yöntemiyle bulunmu ve Tablo 7’de sunulmu tur.

H. K

UTB

AY

, E. Ö

Z

Mal

iye

Der

gisi

, Tem

muz

-Ara

lk 2

017;

173

: 331

-361

35

1

Tab

lo 7

: Uzu

n D

önem

Ana

lizi S

onuç

lar

Mod

el 1

M

odel

2

Mod

el 3

Ülk

e Sa

bit T

erim

Ln

VTK

K

1 K

2 Sa

bit T

erim

Ln

VTB

K

1 K

2 Sa

bit T

erim

LnA

G

K1

K2

AB

D

14,8

0***

[9

8,01

] 0,

13**

[1

,91]

-0

,02

[-1,

10]

-0,0

4*

[-1,

59]

14,9

1***

[1

11,1

7]

0,08

8*

[1,3

8]

-0,0

02

[-0,

10]

-0,0

3 [-

0,86

] 2,

09

[0,6

6]

0,94

***

[4,5

1]

-0,0

18

[-1,

04]

-0,0

26*

[-1,

47]

Avu

stur

ya

11,0

7***

[9

1,42

] -0

,07*

[-

1,50

] 0,

01

[0,5

7]

0,02

4 [1

,08]

11

,11*

**

[101

,60]

-0

,09*

* [-

1,95

] 0,

003

[0,1

2]

-0,0

08

[-0,

27]

5,21

***

[6,1

5]

0,67

***

[8,6

0]

-0,0

06

[-0,

53]

-0,0

07

[-0,

74]

Dan

imar

ka

10,6

8***

[3

70,7

8]

0,01

2**

[1,6

8]

0,06

1***

[3

,04]

-0

,01

[-0,

48]

10,7

0***

[2

89,3

3]

0,01

4*

[1,4

0]

-0,0

29

[-0,

71]

0,00

9 [0

,22]

3,

74**

* [2

,34]

0,

78**

* [5

,21]

-0

,013

[-

0,62

] -0

,002

[-

0,10

]

Fran

sa

13,1

7***

[3

83,2

4]

-0,0

29*

[-1,

63]

0,04

3***

[3

,43]

0,

021*

* [1

,75]

13

,16*

**

[316

,82]

-0

,014

[-

0,70

] 0,

038*

[1

,50]

0,

014

[0,4

8]

0,99

[0

,45]

1,

02**

* [6

,07]

0,

005

[0,3

6]

0,00

9 [0

,54]

Hol

land

a 11

,98*

**

[113

,69]

-0

,062

**

[-2,

14]

0,01

7 [1

,26]

0,

02

[0,2

0]

11,7

0***

[6

66,7

0]

0,01

8***

[3

,58]

0,

01

[0,0

8]

0,02

[1

,08]

-2

,60*

[-

1,58

] 1,

35**

* [9

,66]

0,

032*

* [1

,81]

-

ngilt

ere

13,1

1***

[1

34,4

1]

-0,1

1***

[-

2,50

] 0,

024

[0,9

5]

-0,0

003

[-0,

01]

12,7

5***

[5

49,5

8]

0,08

***

[6,4

2]

-0,0

63**

* [-

2,33

] -0

,008

[-

0,33

] 0,

45

[0,2

8]

1,09

***

[8,7

5]

-0,0

44**

[-

2,08

] -0

,039

**

[-1,

84]

span

ya

11,2

5***

[8

8,97

] 0,

10**

* [3

,04]

0,

012*

[1

,28]

-0

,003

[-

0,34

] 11

,30*

**

[11,

04]

0,09

***

[2,5

9]

-0,0

05

[-0,

37]

-0,0

1 [-

0,77

] 2,

80

[0,5

6]

0,96

**

[2,2

5]

-0,0

27

[-0,

46]

-

Kan

ada

10,6

5***

[9

,11]

0,

46*

[1,3

7]

0,03

* [1

,35]

-

11,7

1***

[3

8,66

] 0,

18**

[1

,78]

0,

021

[0,5

0]

- 5,

27**

* [4

,14]

0,

70**

* [6

,75]

-0

,028

**

[-1,

66]

0,02

1 [1

,21]

Türk

iye

9,10

***

[7,6

5]

0,94

**

[2,0

0]

-0,1

6 [-

1,22

] -

8,49

***

[6,7

7]

1,18

***

[2,3

8]

-0,3

6*

[-1,

53]

- 2,

13**

* [3

,92]

1,

08**

* [2

3,01

] -0

,057

[-

1,24

] -0

,038

[-

0,90

]

Pane

l 11

,76*

**

[20,

66]

0,15

* [1

,34]

0,

02

[0,0

9]

-0,0

006

[-0,

10]

11,7

6***

[1

9,84

] 0,

17*

[1,3

4]

-0,0

4 [-

1,08

] -0

,001

[-

0,35

] 2,

23**

* [2

,71]

0,

95**

* [1

3,33

] -0

,017

**

[-1,

97]

-0,0

09*

[-1,

33]

Not

: Tah

min

lerd

eki o

toko

rela

syon

ve

dei

en v

arya

ns s

orun

lar

New

ey-W

est y

önte

miy

le g

ider

ilmey

e ça

llm

tr

. *, *

* ve

***

sra

syl

a; %

10, %

5 ve

%1

düze

yind

e an

lam

ll i

fade

etm

ekte

dir.

Kö

eli p

aran

tez

için

deki

de

erle

r t-is

tatis

tikle

ridir.



Tablo 7’deki sonuçlara göre Model 1’de; KOB ’lere yönelik olarak uygulanan Ar-Ge vergi te viklerinin firmalarn Ar-Ge yatrmlar üzerindeki etkisi ABD, Danimarka, spanya, Kanada, Türkiye ve panelin genelinde pozitif ve istatistiksel olarak anlamldr. Etkinin en yüksek oldu u ülke Türkiye’dir. Panelin genelinde KOB ’lere yönelik Ar-Ge vergi te vikleri %1 artt nda firmalarn Ar-Ge yatrmlar %0,15 orannda artmaktadr. Türkiye’de ise KOB ’lere yönelik Ar-Ge vergi te vikleri %1 artt nda firmalarn Ar-Ge yatrmlar %0,94 orannda artmaktadr. Avusturya, Fransa, Hollanda ve ngiltere’de katsaynn negatif çkmasnn nedeninin bu ülkelerde uygulanan vergi te viklerinde meydana gelen de i melerden ve KOB kriterlerinden kaynakland dü ünülmektedir. Zira KOB ’ler için belirli bir sermayeye sahip olma ve belirli personel çal trma kstaslarnn koyulmas bunlarn daha az Ar-Ge harcamas gerçekle tirmesine ve bundan dolay da te vikten daha az faydalanmasna sebep olabilmektedir. Ayrca Ar-Ge faaliyetlerinin sonuçlarnn tam olarak elde edilememesi KOB ’lerin bu faaliyetlere giri kenli ini engellemektedir.

Model 2’de büyük irketlere yönelik uygulanan Ar-Ge vergi te viklerinin Ar-Ge yatrmlar üzerindeki etkisi ABD, Danimarka, Hollanda, ngiltere, spanya, Kanada, Türkiye ve panelin genelinde pozitif ve istatistiksel olarak

anlamldr. Etkinin en yüksek oldu u ülke yine Türkiye’dir. Panelin genelinde büyük firmalara yönelik Ar-Ge vergi te vikleri %1 artt nda firmalarn Ar-Ge yatrmlar %0,17 orannda artmaktadr. Türkiye’de ise büyük firmalara yönelik Ar-Ge vergi te vikleri %1 artt nda firmalarn Ar-Ge yatrmlar %1,18 orannda artmaktadr. Bu durum, Türkiye’de firmalarn Ar-Ge yatrm yapmas üzerinde vergi te viklerinin oldukça yararl etkilerinin oldu unu hatta firmalarn Ar-Ge kültürü kazanarak gönüllü yatrmlarn da artrd n göstermektedir.4 Yani Türkiye’de firmalara (KOB ve büyük firmalara) sa lanan her türlü Ar-Ge vergi te viki firmalarn Ar-Ge yatrmlarn artrmaktadr. Bu durum Türkiye’nin Ar-Ge teknolojisini tamamlamad n göstermekte olup verilecek her yeni te vikin Ar-Ge harcamalarn artraca n ve teknolojiye yeni ivmeler kazandraca n göstermektedir. Geli mi ülke ekonomilerinde artk bir zemine oturmu olan Ar-Ge faaliyetleri Türkiye için halen önemi tam olarak anla lamayan ve geli mi ülke ekonomilerine nazaran niceliksel ve niteliksel olarak geride kalan bir kavram oldu u için Ar-Ge kültürü halen Türkiye’de var olamam tr. Bu yüzden Ar-Ge yatrm yapmakta olan veya yapacak olan firmalar vergi te viklerine ihtiyaç duymakta ve sa lanan her yeni te vik Ar-Ge yatrmn artrmaktadr. Model 1 ve 2’de Türkiye için elde edilen sonuçlara bakld nda büyük firmalara sa lanan Ar-Ge vergi te viklerinin Ar-Ge yatrmlarn KOB ’lere nazaran daha fazla artrd belirlenmi tir. Bu durum Ar-Ge merkezi kurulabilmesi için gerekli olan Ar-Ge ve tasarm merkezlerinde istihdam edilecek en az tam zaman e de er Ar-Ge personeli

4Çünkü devletin yapt 1 dolarlk Ar-Ge te vikine kar lk firmalar 1,18 dolarlk Ar-Ge yatrm yapm tr.



Tablo 7’deki sonuçlara göre Model 1’de; KOB ’lere yönelik olarak uygulanan Ar-Ge vergi te viklerinin firmalarn Ar-Ge yatrmlar üzerindeki etkisi ABD, Danimarka, spanya, Kanada, Türkiye ve panelin genelinde pozitif ve istatistiksel olarak anlamldr. Etkinin en yüksek oldu u ülke Türkiye’dir. Panelin genelinde KOB ’lere yönelik Ar-Ge vergi te vikleri %1 artt nda firmalarn Ar-Ge yatrmlar %0,15 orannda artmaktadr. Türkiye’de ise KOB ’lere yönelik Ar-Ge vergi te vikleri %1 artt nda firmalarn Ar-Ge yatrmlar %0,94 orannda artmaktadr. Avusturya, Fransa, Hollanda ve ngiltere’de katsaynn negatif çkmasnn nedeninin bu ülkelerde uygulanan vergi te viklerinde meydana gelen de i melerden ve KOB kriterlerinden kaynakland dü ünülmektedir. Zira KOB ’ler için belirli bir sermayeye sahip olma ve belirli personel çal trma kstaslarnn koyulmas bunlarn daha az Ar-Ge harcamas gerçekle tirmesine ve bundan dolay da te vikten daha az faydalanmasna sebep olabilmektedir. Ayrca Ar-Ge faaliyetlerinin sonuçlarnn tam olarak elde edilememesi KOB ’lerin bu faaliyetlere giri kenli ini engellemektedir.

Model 2’de büyük irketlere yönelik uygulanan Ar-Ge vergi te viklerinin Ar-Ge yatrmlar üzerindeki etkisi ABD, Danimarka, Hollanda, ngiltere, spanya, Kanada, Türkiye ve panelin genelinde pozitif ve istatistiksel olarak

anlamldr. Etkinin en yüksek oldu u ülke yine Türkiye’dir. Panelin genelinde büyük firmalara yönelik Ar-Ge vergi te vikleri %1 artt nda firmalarn Ar-Ge yatrmlar %0,17 orannda artmaktadr. Türkiye’de ise büyük firmalara yönelik Ar-Ge vergi te vikleri %1 artt nda firmalarn Ar-Ge yatrmlar %1,18 orannda artmaktadr. Bu durum, Türkiye’de firmalarn Ar-Ge yatrm yapmas üzerinde vergi te viklerinin oldukça yararl etkilerinin oldu unu hatta firmalarn Ar-Ge kültürü kazanarak gönüllü yatrmlarn da artrd n göstermektedir.4 Yani Türkiye’de firmalara (KOB ve büyük firmalara) sa lanan her türlü Ar-Ge vergi te viki firmalarn Ar-Ge yatrmlarn artrmaktadr. Bu durum Türkiye’nin Ar-Ge teknolojisini tamamlamad n göstermekte olup verilecek her yeni te vikin Ar-Ge harcamalarn artraca n ve teknolojiye yeni ivmeler kazandraca n göstermektedir. Geli mi ülke ekonomilerinde artk bir zemine oturmu olan Ar-Ge faaliyetleri Türkiye için halen önemi tam olarak anla lamayan ve geli mi ülke ekonomilerine nazaran niceliksel ve niteliksel olarak geride kalan bir kavram oldu u için Ar-Ge kültürü halen Türkiye’de var olamam tr. Bu yüzden Ar-Ge yatrm yapmakta olan veya yapacak olan firmalar vergi te viklerine ihtiyaç duymakta ve sa lanan her yeni te vik Ar-Ge yatrmn artrmaktadr. Model 1 ve 2’de Türkiye için elde edilen sonuçlara bakld nda büyük firmalara sa lanan Ar-Ge vergi te viklerinin Ar-Ge yatrmlarn KOB ’lere nazaran daha fazla artrd belirlenmi tir. Bu durum Ar-Ge merkezi kurulabilmesi için gerekli olan Ar-Ge ve tasarm merkezlerinde istihdam edilecek en az tam zaman e de er Ar-Ge personeli

4Çünkü devletin yapt 1 dolarlk Ar-Ge te vikine kar lk firmalar 1,18 dolarlk Ar-Ge yatrm yapm tr.

H. KUTBAY, E. ÖZ


saysnn mikro ölçekli KOB ’lerde çal an personel saysndan fazla olmasndan, büyük firmalara (500 ve üzerinde tam zaman e de er Ar-Ge personeli istihdam eden) Ar-Ge merkezlerinde o yl yaplan Ar-Ge ve yenilik harcamasnn bir önceki yla göre art nn da yarsnn ayrca indirim konusu yaplmasna izin verilmesinden ve büyük firmalarn çal an saysnn fazla olmasndan dolay gelir vergisi stopaj te vikinden ve di er te vik araçlarndan daha fazla yararlanabilmesinden kaynaklanabilmektedir. Ayrca Ar-Ge yatrmlar uzun bir süreç ve büyük bir sermaye gerektirdi inden küçük ölçekli firmalar bu alana yatrm yapmaktan çekinmektedir. Bu yüzden Ar-Ge yatmlarnn ba langç a amasnda likidite kst olan bu firmalara, Danimarka’da da uygulanan negatif vergi rolünü de üstlenebilen vergi kredisi te viki uygulanabilir. Tablo 7’de Avusturya ve Fransa’da katsaynn negatif çkmasnn nedeninin Avusturya’da uygulanan Ar-Ge indirim te vikinin kaldrlmas, Fransa’da ise uygulanan B-Endeks de erinin 2012 ylndan itibaren yükselmeye ba lamas yani 1 dolarlk Ar-Ge harcamas için verilen vergi te viklerinin de erinde azalma meydana gelmesi oldu u dü ünülmektedir.

Model 3’de ise ülkelerde gerçekle tirilen Ar-Ge yatrmlarnn GSYH üzerindeki etkileri bütün ülkelerde ve panelin genelinde pozitif ve istatistiksel olarak anlaml bulunmu tur. Etkinin en büyük oldu u ülke Hollanda’dr. Hollanda, 1970’li yllarda yakaland “Hollanda Hastal ”n ksa sürede atlatarak Ar-Ge ve inovasyona dayal ekonomik büyüme modelini hayata geçirmi tir. Hollanda’da Ar-Ge yatrmlarndaki %1’lik art milli geliri %1,35 orannda artrrken panelin genelinde bu oran %0,95 olmu tur. Türkiye’de ise Ar-Ge yatrmlarndaki %1’lik art milli geliri %1,08 orannda artrm tr. Buna göre Ar-Ge yatrm gerçekle tiren firmalar teknolojik yenilik üretebilme, mevcut teknolojilerini daha kapsaml hale getirme imkânna kavu makta ve bu imkân sayesinde ilgili sektör geli erek ülke ekonomisinin performansnn artmasna katk sa layabilmektedir. Neticede Ar-Ge yatrmlarnda meydana gelen bir de i ikli in reel milli gelir üzerindeki etkisini belirleyen çarpan etkisi Türkiye’de i lerlik kazanmakta olup Ar-Ge yatrmlarndaki %1’lik bir art milli geliri kendisinden daha fazla (%1,08) artrmaktadr. Ayrca Ar-Ge yatrmlarnn çarpan etkisi çok yüksektir. Di er harcama kalemlerine göre Ar-Ge için yaplan harcamalarn i letme gelirlerinin ülke milli geliri ve kârllk üzerinde ciddi katks vardr. Elde edilen bu sonuçlar; ülkelerin milli gelirini artrmann en sa lam yollarndan birinin Ar-Ge yatrmlarn artrmak oldu unu bir kez daha göstermi tir. Bu sonuçtan hareketle istikrarl ve yüksek bir ekonomik büyüme hedefleyen ülkelerin (2023 ylnda Türkiye’nin dünyann ilk 10 ekonomisi arasna girmesi ve belirlenen ulusal hedeflere (yerli otomobil, yerli uçak, yerli helikopter vb.) ula labilmesi için daha yo un Ar-Ge ve yenilik faaliyetleri yürütülmesi bir zorunluluktur. Ülkemizde Ar-Ge ve yenili e ayrlan kaynaklarda kayda de er art sa lanmasna ra men Ar-Ge harcamalarnn GSY H içerisindeki pay



istenilen seviyede de ildir) Ar-Ge yatrmlarn artrc politikalar uygulamalar gerekti i söylenebilir. Bu ba lamda Türkiye gibi teknolojisini tamamlamam bir ülkenin de Ar-Ge yatrmlarna ba l olarak milli gelirini artrmasnn yolu bu yatrmlara sa lanacak vergi te viklerinden geçmektedir.

4.10. Ksa Dönem Analizi Ksa dönem analizi, hata düzeltme terimi kullanlarak a a daki

modellerle yaplm tr: (5)

(6) (7)

Bu modellerde yer alan ECT’ler hata düzeltme terimini göstermektedir ve uzun dönem analizlerinin atklar serileridir. Ksa dönem analizi yine AMG yöntemiyle gerçekle tirilmi ve elde edilen bulgular Tablo 8’de sunulmu tur.

H. KUTBAY, E. ÖZ




istenilen seviyede de ildir) Ar-Ge yatrmlarn artrc politikalar uygulamalar gerekti i söylenebilir. Bu ba lamda Türkiye gibi teknolojisini tamamlamam bir ülkenin de Ar-Ge yatrmlarna ba l olarak milli gelirini artrmasnn yolu bu yatrmlara sa lanacak vergi te viklerinden geçmektedir.

4.10. Ksa Dönem Analizi Ksa dönem analizi, hata düzeltme terimi kullanlarak a a daki

modellerle yaplm tr: (5)

(6) (7)

Bu modellerde yer alan ECT’ler hata düzeltme terimini göstermektedir ve uzun dönem analizlerinin atklar serileridir. Ksa dönem analizi yine AMG yöntemiyle gerçekle tirilmi ve elde edilen bulgular Tablo 8’de sunulmu tur.

H. K

UTB

AY

, E. Ö

Z

Mal

iye

Der

gisi

, Tem

muz

-Ara

lk 2

017;

173

: 331

-361

35

5

Tab

lo 8

: Ks

a D

önem

Ana

lizi S

onuç

lar

Mod

el 1

M

odel

2

Mod

el 3

Ülk

e Sa

bit T

erim

Ln

VTK

EC

T 1, t

-1

Sabi

t Ter

im

LnV

TB

ECT 2

, t-1

Sa

bit T

erim

Ln

AG

EC

T 3, t

-1

AB

D

0,07

8***

[1

2,61

] -0

,030

[-

1,06

] -0

,062

***

[-2,

86]

0,07

8***

[1

4,84

] -0

,029

[-

1,07

] -0

,094

***

[-2,

49]

-0,0

16

[-0,

65]

1,02

8**

[2,2

0]

-0,2

99**

* [-

2,70

]

Avu

stur

ya

0,09

7***

[2

8,32

] 0,

001

[0,1

2]

-0,0

71**

* [-

6,81

] 0,

101*

**

[33,

93]

-0,0

01

[-0,

13]

-0,0

92**

* [-

5,62

] -0

,048

* [-

1,62

] 0,

945*

**

[3,1

0]

-0,4

01**

* [-

5,87

]

Dan

imar

ka

0,09

4***

[1

9,67

] -0

,002

[-

0,79

] -0

,071

***

[-5,

03]

0,09

7***

[2

5,58

] -0

,001

[-

0,64

] -0

,110

***

[-4,

74]

-0,0

53*

[-1,

43]

0,96

8***

[2

,55]

-0

,448

***

[-5,

75]

Fran

sa

0,07

4***

[1

9,72

] -0

,026

***

[-3,

74]

-0,0

59**

* [-

4,52

] 0,

075*

**

[24,

79]

-0,0

22**

* [-

3,80

] -0

,097

***

[-4,

64]

-0,0

66**

* [-

2,73

] 1,

770*

**

[4,9

6]

-0,3

92**

* [-

6,29

]

Hol

land

a 0,

058*

**

[12,

34]

-0,0

30**

[-

2,01

] -0

,037

***

[-4,

45]

0,07

2***

[1

7,27

] 0,

001

[0,3

7]

-0,1

26**

* [-

4,15

] -0

,006

[-

0,26

] 0,

881*

**

[2,8

8]

-0,2

44**

* [-

7,60

]

ngilt

ere

0,07

7***

[1

0,11

] -0

,024

[-

1,26

] -0

,088

***

[-2,

34]

0,06

9***

[1

1,62

] 0,

021*

**

[3,0

3]

-0,2

11**

* [-

4,48

] -0

,083

***

[-4,

11]

1,77

1***

[7

,14]

-0

,408

***

[-6,

47]

span

ya

0,07

7***

[1

4,05

] 0,

031

[0,9

1]

-0,0

71**

* [-

5,57

] 0,

084*

**

[18,

69]

0,02

0 [0

,65]

-0

,108

***

[-5,

27]

-0,1

03**

[-

2,27

] 2,

00**

* [3

,61]

-0

,291

***

[-3,

93]

Kan

ada

0,09

3***

[3

0,05

] -0

,068

[-

1,11

] -0

,105

***

[-9,

44]

0,09

9***

[3

3,14

] -0

,011

[-

0,55

] -0

,129

***

[-6,

34]

-0,0

12

[-0,

39]

0,94

***

[2,4

1]

-0,6

08**

* [-

4,90

]

Türk

iye

-0,2

00**

* [-

7,98

] 0,

245*

* [2

,29]

-0

,257

***

[-3,

80]

-0,1

85**

* [-

6,80

] 0,

160

[1,2

0]

-0,2

29**

* [-

3,05

] 0,

021

[1,1

5]

1,25

2***

[1

5,14

] -0

,478

***

[-4,

61]

Pane

l 0,

05*

[1,5

9]

0,01

0 [0

,35]

-0

,091

***

[-4,

24]

0,05

4**

[1,8

0]

0,01

5 [0

,80]

-0

,133

***

[-7,

81]

-0,0

40**

* [-

3,04

] 1,

284*

**

[8,7

7]

-0,3

96**

* [-

10,7

5]

Not

: Tah

min

lerd

eki o

toko

rela

syon

ve

dei

en v

arya

ns s

orun

lar

New

ey-W

est y

önte

miy

le g

ider

ilmey

e ça

llm

tr

. *, *

* ve

***

sra

syl

a %

10, %

5 ve

%1

düze

yler

inde

anl

amll i

fade

etm

ekte

dir.

Kö

eli p

aran

tez

için

deki

de

erle

r t-is

tatis

tikle

ridir.



Tablo 8’deki sonuçlara göre bütün modellerde, bütün ülkeler ve panelin geneli için hata düzeltme teriminin katsaylar negatif ve istatistiksel olarak anlaml bulunmu tur. Yani bütün modellerin hata düzeltme mekanizmas çal maktadr. Bunun anlam; uzun dönemde birlikte hareket eden seriler arasnda ksa dönemde meydana gelen sapmalarn ortadan kalkt ve serilerin tekrar uzun dönem denge ili kisine yaknsad dr. Bu sonuç; yaplan uzun analizlerinin güvenilir oldu unun da bir kantdr. Ayn zamanda ba msz de i kenlerden ba ml de i kenlere do ru bir nedensellik ili kisinin varl n da ifade etmektedir. Panelin genelinde vergisel te viklerin Ar-Ge yatrmlar üzerindeki etkileri ksa dönemde pozitif olmakla birlikte istatistiksel olarak anlamszdr. Ancak Türkiye’de KOB ’lere yaplan Ar-Ge vergi te vikleri ksa dönemde de pozitif ve istatistiksel olarak anlaml çkm tr. Büyük irketlere yaplan Ar-Ge vergi te vikleri ise ngiltere için pozitif ve istatistiksel olarak güvenilir bulunmu tur. Ar-Ge yatrmlarnn GSYH üzerindeki etkisi ksa dönemde panelin geneli ve bütün ülkelerde pozitif ve istatistiksel olarak anlamldr. Demek ki ülkeler Ar-Ge yatrmlarndan hem uzun hem de ksa dönemde pozitif yararlar sa lamaktadr.

Sonuç ve Öneriler Bu çal mada; Ar-Ge harcamalarna yönelik olarak uygulanan vergisel

te viklerin firmalarn Ar-Ge yatrmlarna ve ekonomik büyümeye etkisi 9 OECD ülkesinin (ABD, Avusturya, Danimarka, Fransa, Hollanda, ngiltere, spanya, Kanada ve Türkiye) 1999-2016 dönemi vergi te viki, Ar-Ge

yatrm ve GSYH verileri kullanlarak üç farkl model yardmyla analiz edilmi tir. Çal mada önce ülkeler arasnda yatay kesit ba mll nn varl ; Breusch ve Pagan (1980) LM testi, Pesaran (2004) LM testi, Pesaran (2004) CD testi, Pesaran, Ullah ve Yamagata (2008) LMadj testi ve Baltagi, Feng ve Kao (2012) LMBC testiyle incelenmi ve bu ülkeler arasnda yatay kesit ba mll nn var oldu una karar verilmi tir. Serilerin dura anl ; Carrion-i-Silvestre vd. (2005) PANKPSS yöntemle test edilmi ve serilerin I(1) olduklar tespit edilmi tir. Seriler arasnda nedensellik ili kilerinin varl Dumitrescu ve Hurlin (2012) panel nedensellik testiyle incelenmi ; KOB ’lere ve büyük firmalara yönelik Ar-Ge vergi te viklerinden Ar-Ge yatrmlarna do ru tek yönlü, Ar-Ge yatrmlaryla GSYH arasnda ise çift yönlü nedensellik ili kisinin var oldu u görülmü tür. E bütünle me denkleminde yer alan e im katsaylarnn homojenli i; Pesaran ve Yamagata (2008) yöntemiyle incelenmi ve e im katsaylarnn homojen olmad na karar verilmi tir. Serilerin e bütünle ik olup olmadklar Basher ve Westerlund (2009) yöntemle test edilmi ve e bütünle ik olduklar görülmü tür. Uzun ve ksa dönem analizleri Eberhart ve Bond (2009) AMG yöntemiyle gerçekle tirilmi tir.

Uzun dönem analizinde; KOB ’lere yönelik olarak uygulanan Ar-Ge vergi te viklerinin firmalarn Ar-Ge yatrmlar üzerindeki etkisi ABD,



Tablo 8’deki sonuçlara göre bütün modellerde, bütün ülkeler ve panelin geneli için hata düzeltme teriminin katsaylar negatif ve istatistiksel olarak anlaml bulunmu tur. Yani bütün modellerin hata düzeltme mekanizmas çal maktadr. Bunun anlam; uzun dönemde birlikte hareket eden seriler arasnda ksa dönemde meydana gelen sapmalarn ortadan kalkt ve serilerin tekrar uzun dönem denge ili kisine yaknsad dr. Bu sonuç; yaplan uzun analizlerinin güvenilir oldu unun da bir kantdr. Ayn zamanda ba msz de i kenlerden ba ml de i kenlere do ru bir nedensellik ili kisinin varl n da ifade etmektedir. Panelin genelinde vergisel te viklerin Ar-Ge yatrmlar üzerindeki etkileri ksa dönemde pozitif olmakla birlikte istatistiksel olarak anlamszdr. Ancak Türkiye’de KOB ’lere yaplan Ar-Ge vergi te vikleri ksa dönemde de pozitif ve istatistiksel olarak anlaml çkm tr. Büyük irketlere yaplan Ar-Ge vergi te vikleri ise ngiltere için pozitif ve istatistiksel olarak güvenilir bulunmu tur. Ar-Ge yatrmlarnn GSYH üzerindeki etkisi ksa dönemde panelin geneli ve bütün ülkelerde pozitif ve istatistiksel olarak anlamldr. Demek ki ülkeler Ar-Ge yatrmlarndan hem uzun hem de ksa dönemde pozitif yararlar sa lamaktadr.

Sonuç ve Öneriler Bu çal mada; Ar-Ge harcamalarna yönelik olarak uygulanan vergisel

te viklerin firmalarn Ar-Ge yatrmlarna ve ekonomik büyümeye etkisi 9 OECD ülkesinin (ABD, Avusturya, Danimarka, Fransa, Hollanda, ngiltere, spanya, Kanada ve Türkiye) 1999-2016 dönemi vergi te viki, Ar-Ge

yatrm ve GSYH verileri kullanlarak üç farkl model yardmyla analiz edilmi tir. Çal mada önce ülkeler arasnda yatay kesit ba mll nn varl ; Breusch ve Pagan (1980) LM testi, Pesaran (2004) LM testi, Pesaran (2004) CD testi, Pesaran, Ullah ve Yamagata (2008) LMadj testi ve Baltagi, Feng ve Kao (2012) LMBC testiyle incelenmi ve bu ülkeler arasnda yatay kesit ba mll nn var oldu una karar verilmi tir. Serilerin dura anl ; Carrion-i-Silvestre vd. (2005) PANKPSS yöntemle test edilmi ve serilerin I(1) olduklar tespit edilmi tir. Seriler arasnda nedensellik ili kilerinin varl Dumitrescu ve Hurlin (2012) panel nedensellik testiyle incelenmi ; KOB ’lere ve büyük firmalara yönelik Ar-Ge vergi te viklerinden Ar-Ge yatrmlarna do ru tek yönlü, Ar-Ge yatrmlaryla GSYH arasnda ise çift yönlü nedensellik ili kisinin var oldu u görülmü tür. E bütünle me denkleminde yer alan e im katsaylarnn homojenli i; Pesaran ve Yamagata (2008) yöntemiyle incelenmi ve e im katsaylarnn homojen olmad na karar verilmi tir. Serilerin e bütünle ik olup olmadklar Basher ve Westerlund (2009) yöntemle test edilmi ve e bütünle ik olduklar görülmü tür. Uzun ve ksa dönem analizleri Eberhart ve Bond (2009) AMG yöntemiyle gerçekle tirilmi tir.

Uzun dönem analizinde; KOB ’lere yönelik olarak uygulanan Ar-Ge vergi te viklerinin firmalarn Ar-Ge yatrmlar üzerindeki etkisi ABD,

H. KUTBAY, E. ÖZ


Danimarka, spanya, Kanada, Türkiye ve panelin genelinde pozitif ve istatistiksel olarak anlaml bulunmu tur. Etkinin en yüksek oldu u ülke Türkiye çkm tr. Bu da Türkiye’de Ar-Ge’yi te vik politikalarnn do ru oldu unu ve bu konudaki te viklere devam edilmesi gerekti ini göstermektedir. Panelin genelinde KOB ’lere yönelik Ar-Ge vergi te vikleri %1 artt nda firmalarn Ar-Ge yatrmlarnn %0,15 orannda artt belirlenmi tir. Türkiye’de ise KOB ’lere yönelik Ar-Ge vergi te vikleri %1 artt nda firmalarn Ar-Ge yatrmlar %0,94 orannda artmaktadr. Büyük irketlere yönelik uygulanan Ar-Ge vergi te viklerinin Ar-Ge yatrmlar

üzerindeki etkisi ABD, Danimarka, Hollanda, ngiltere, spanya, Türkiye ve panelin genelinde pozitif ve istatistiksel olarak anlaml bulunmu tur. Etkinin en yüksek oldu u ülke yine Türkiye çkm tr. Panelin genelinde büyük firmalara yönelik uygulanan Ar-Ge vergi te vikleri %1 orannda arttrld nda firmalarn Ar-Ge yatrmlarnn %0,17 orannda artt görülmü tür. Türkiye’de ise büyük firmalara yönelik Ar-Ge vergi te vikleri %1 orannda arttrld nda firmalarn Ar-Ge yatrmlarnn %1,18 orannda artt belirlenmi tir ki bu durum, Türkiye’de firmalarn Ar-Ge yatrm yapmas üzerinde vergisel te viklerin oldukça yararl etkilerinin oldu unu ve hatta firmalarn Ar-Ge kültürü kazanarak gönüllü yatrmlarn da artrd n göstermektedir. Ar-Ge yatrmlarnn GSYH üzerindeki etkileri bütün ülkelerde ve panelin genelinde pozitif ve istatistiksel olarak anlaml bulunmu tur. Etkinin en büyük oldu u ülke Hollanda’dr. Hollanda’da Ar-Ge yatrmlarndaki %1’lik art , milli geliri %1,35 orannda artrrken panelin genelinde bu oran %0,95 olmu tur. Türkiye’de ise Ar-Ge yatrmlarndaki %1’lik art , milli geliri %1,08 orannda artrm tr. Elde edilen bu sonuçlar; ülkelerin milli gelirini artrmann en sa lam yollarndan birinin Ar-Ge yatrmlarn artrmak oldu unu bir kez daha göstermi tir. Bu sonuçtan hareketle istikrarl ve yüksek bir ekonomik büyümeye ula mak isteyen ülkelerin Ar-Ge yatrmlarn artrc politikalar uygulamalar, bu konudaki te vikleri artrmalar yararl olabilecektir.

Çal mada ksa dönem analizleri, hata düzeltme terimleri kullanlarak AMG yöntemiyle gerçekle tirilmi ve bütün modellerde, bütün ülkeler ve panelin geneli için hata düzeltme terimlerinin katsaylarnn negatif ve istatistiki olarak anlaml oldu u, yani bütün modellerin hata düzeltme mekanizmalarnn çal t görülmü tür. Bu durumda uzun dönemde birlikte hareket eden seriler arasnda ksa dönemde meydana gelen sapmalarn ortadan kalkt na ve serilerin tekrar uzun dönem denge ili kisine yaknsad na karar verilmi tir. Bu sonuç; gerçekle tirilen uzun dönem analizlerinin güvenilir oldu unun ve ba msz de i kenlerden, ba ml de i kenlere do ru bir nedensellik ili kisinin var oldu unun birer kantdr. Panelin genelinde vergisel te viklerin Ar-Ge yatrmlar üzerindeki etkisi ksa dönemde de pozitif olmakla birlikte istatistiksel olarak anlamsz çkm tr. Ancak Türkiye’de KOB ’lere yaplan Ar-Ge vergi te viklerinin ksa dönemde de pozitif ve istatistiksel olarak anlaml oldu u görülmü tür.



Büyük irketlere yaplan Ar-Ge vergi te vikleri ise ngiltere için pozitif ve istatistiksel olarak güvenilir bulunmu tur. Ar-Ge yatrmlarnn GSYH üzerindeki etkisi ksa dönemde panelin geneli ve bütün ülkelerde pozitif ve istatistiksel olarak anlamldr. Demek ki ülkeler Ar-Ge yatrmlarndan hem uzun hem de ksa dönemde pozitif yararlar sa lamaktadr.

Bu sonuçlar göz önünde bulunduruldu unda; Türkiye’nin Ar-Ge yatrmlar vastasyla ekonomik büyümesini geli tirebilmesi için bu yatrmlara di er ülkeler tarafndan sunulan vergi te viklerinin (vergi kredisi, vergi tatili, patent kutusu rejimi, süper Ar-Ge indirimi vb.) de uygulanmas gerekmektedir. Bu te viklerden vergi kredisi, Ar-Ge faaliyetleri henüz gelir getirmedi inden, firmalarn ba langç a amasndaki likiditesini güçlendirmektedir. Di er ülkelerde uygulanan, Türkiye’de de belirli bir oranda uygulanmakta olan Ar-Ge indiriminin de süper Ar-Ge indirimi ekline dönü türülmesi gerekmektedir. Yani Ar-Ge indirim orannn

%100’ün üzerine çkartlmas gerekmektedir. Bu te viki uygularken bütün firmalar için de il de belirli bir dönem ortalamas (2012-2016 vb. dönem ortalamas) Ar-Ge harcamalarn a an firmalar için geçerli olaca kriteri koyulmal ya da Ar-Ge harcamalar matrah yerine belirli bir oran kapsamnda vergiden indirilmelidir. Ayrca Türkiye’de fikri mülkiyet haklarn koruyucu yeterli kanuni düzenlemenin olmamas ve yaplan bir bulu un ksa sürede di er firmalar tarafndan taklit edilerek yaylmas bulu u gerçekle tiren firmann kârll n dü ürmekte, bu da Ar-Ge faaliyetlerinin gerçekle tirilmesinin önünde bir engel te kil etmekte oldu undan Türkiye’nin de di er ülkelerde uyguland gibi patent haklar için indirimli kurumlar vergisi oran uygulayarak bu faaliyetleri te vik etmesi gerekmektedir.

Kaynakça

Aghion, P. ve Howitt, P. (1992), “A Model of Growth Through Creative Destruction”, Econometrica, 60(2), 323-351.

A r, H. ve Utlu, S. (2011), “Ar-Ge Harcamalar ile Ekonomik Büyüme Arasndaki Nedensellik li kileri: OECD Ülkeleri Örne i”, Uluslararas 9. Bilgi, Ekonomi ve Yönetim Kongresi Bildirileri, 269-279, Saraybosna-Bosna Hersek.

Altnta , H. ve Mercan, M. (2015), “Ar-Ge Harcamalar ve Ekonomik Büyüme li kisi: OECD Ülkeleri Üzerine Yatay Kesit Ba mll Altnda Panel E bütünle me Analizi”, Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 70(2), 345-376.

Bai, J. ve Ng, S. (2004), A PANIC Attack on Unit Roots and Cointegration, Econometrica, 72(4), 1127-1177.

Baltagi, B., Feng, Q. ve Kao, C. (2012), “A Lagrange Multiplier Test for Cross-Sectional Dependence in a Fixed Effects Panel Data Model”, Journal of the Econometrics, 170, 164-177.



Büyük irketlere yaplan Ar-Ge vergi te vikleri ise ngiltere için pozitif ve istatistiksel olarak güvenilir bulunmu tur. Ar-Ge yatrmlarnn GSYH üzerindeki etkisi ksa dönemde panelin geneli ve bütün ülkelerde pozitif ve istatistiksel olarak anlamldr. Demek ki ülkeler Ar-Ge yatrmlarndan hem uzun hem de ksa dönemde pozitif yararlar sa lamaktadr.

Bu sonuçlar göz önünde bulunduruldu unda; Türkiye’nin Ar-Ge yatrmlar vastasyla ekonomik büyümesini geli tirebilmesi için bu yatrmlara di er ülkeler tarafndan sunulan vergi te viklerinin (vergi kredisi, vergi tatili, patent kutusu rejimi, süper Ar-Ge indirimi vb.) de uygulanmas gerekmektedir. Bu te viklerden vergi kredisi, Ar-Ge faaliyetleri henüz gelir getirmedi inden, firmalarn ba langç a amasndaki likiditesini güçlendirmektedir. Di er ülkelerde uygulanan, Türkiye’de de belirli bir oranda uygulanmakta olan Ar-Ge indiriminin de süper Ar-Ge indirimi ekline dönü türülmesi gerekmektedir. Yani Ar-Ge indirim orannn

%100’ün üzerine çkartlmas gerekmektedir. Bu te viki uygularken bütün firmalar için de il de belirli bir dönem ortalamas (2012-2016 vb. dönem ortalamas) Ar-Ge harcamalarn a an firmalar için geçerli olaca kriteri koyulmal ya da Ar-Ge harcamalar matrah yerine belirli bir oran kapsamnda vergiden indirilmelidir. Ayrca Türkiye’de fikri mülkiyet haklarn koruyucu yeterli kanuni düzenlemenin olmamas ve yaplan bir bulu un ksa sürede di er firmalar tarafndan taklit edilerek yaylmas bulu u gerçekle tiren firmann kârll n dü ürmekte, bu da Ar-Ge faaliyetlerinin gerçekle tirilmesinin önünde bir engel te kil etmekte oldu undan Türkiye’nin de di er ülkelerde uyguland gibi patent haklar için indirimli kurumlar vergisi oran uygulayarak bu faaliyetleri te vik etmesi gerekmektedir.

Kaynakça

Aghion, P. ve Howitt, P. (1992), “A Model of Growth Through Creative Destruction”, Econometrica, 60(2), 323-351.

A r, H. ve Utlu, S. (2011), “Ar-Ge Harcamalar ile Ekonomik Büyüme Arasndaki Nedensellik li kileri: OECD Ülkeleri Örne i”, Uluslararas 9. Bilgi, Ekonomi ve Yönetim Kongresi Bildirileri, 269-279, Saraybosna-Bosna Hersek.

Altnta , H. ve Mercan, M. (2015), “Ar-Ge Harcamalar ve Ekonomik Büyüme li kisi: OECD Ülkeleri Üzerine Yatay Kesit Ba mll Altnda Panel E bütünle me Analizi”, Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 70(2), 345-376.

Bai, J. ve Ng, S. (2004), A PANIC Attack on Unit Roots and Cointegration, Econometrica, 72(4), 1127-1177.

Baltagi, B., Feng, Q. ve Kao, C. (2012), “A Lagrange Multiplier Test for Cross-Sectional Dependence in a Fixed Effects Panel Data Model”, Journal of the Econometrics, 170, 164-177.

H. KUTBAY, E. ÖZ


Basher, S.A. ve Westerlund, J. (2009), Panel Cointegration and the Monetary Exchange Rate Model, Economic Modelling, 26, 506-513.

Bilbao-Osorio, B. ve Rodríguez-Pose, A. (2004), “From R&D to Innovation and Economic Growth in the EU”, Growth and Change, 35(4), 434-455.

Bozkurt, C. (2015), “R&D Expenditures and Economic Growth Relationship in Turkey”, International Journal of Economics and Financial Issues, 5(1), 188-198.

Breitung, J. (2005), “A Parametric Approach to the Estimation of Cointegration Vectors in Panel Data”, Econometric Reviews, 24(2), 151-173

Breuer, J.B., McNown, R. ve Wallace, M. (2002), “Series-Specific Unit Root Test with Panel Data”, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 64(5), 527-546.

Breusch, T.S. ve Pagan, A. (1980), “The Lagrange Multiplier Test and Its Applications to Model Specication Tests in Econometrics”, Review of Economic Studies, 47, 239-253.

Carrion-i-Silvestre, J.L., Barrio-Castro, T.D. ve López-Bazo, E. (2005), Breaking the Panels: An Application to the GDP Per Capita, Econometrics Journal, 8,159-175.

Charemza, W.W. ve Deadman, D.F. (1997), New Directions in Econometric Practice: General to Specific Modelling, Cointegration and Vector Autoregression, Second Edition, Edward Elgar Publishing, Chelthenham, UK.

Çetin, M. ve I k, H. (2014), “Türkiye ve Avrupa Birli i Ekonomilerinde Yenilikler ve Ar-Ge’nin Te viki: Kar la trmal Bir De erlendirme”, Maliye Dergisi, 166, 75-94.

Dumitrescu, E.I. ve Hurlin, C. (2012), “Testing for Granger Non-Causality in Heterogeneous Panels”, Economic Modelling, 29(4), 1450-1460.

Eberhardt, M. ve Bond, S. (2009), “Cross-Section Dependence in Nonstationary Panel Models: A Novel Estimator”, MPRA Paper, No.17870.

Engle, R. ve Granger, C.W.J. (1987), “Co-Integration and Error Correction: Represention, Estimation and Testing”, Econometrica, 55(2), 251-276.

Erdil ahin, B. (2015), “The Relationship between R&D Expenditures and Economic Growth: Panel Data Analysis 1990-2013”, EY International Congress on Economics II.

Evci, C. (2004), Ar-Ge Vergi Te vikleri (Baslmam Yüksek Lisans Tezi), Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.

Genç, M.C. ve Atasoy, Y. (2010), “Ar&-Ge Harcamalar ve Ekonomik Büyüme li kisi: Panel Veri Analizi”, Bilgi Ekonomisi ve Yönetimi Dergisi, 2(5), 27-34.

Göçer, . (2015), Ekonometri, Lider Yaynlar, zmir. Grossman, G.M. ve Helpman, E. (1991), “Quality Ladders in the Theory of

Growth”, The Review of Economic Studies, 58(1), 43-61.



Guceri, I. (2016), “Tax Incentives for R&D”, European Tax Policy Forum. Hall, R.E. ve Jorgenson, D.W. (1967), Tax Policy and Invesment Behavior,

https://web.stanford.edu/~rehall/Tax-Policy-AER-June-1967.pdf (Eri im Tarihi: 15.05.2017)

Hodži , S. (2013), “Tax Incentives for Research and Development in Austria and Croataa: B-Index”, Ekon. Msao Praksa Dbk. God XXII. Br. 2, 397-416.

King, M.A ve Fullerton, D. (1984), The Taxation of Income from Capital: A Comparative Study of the US, UK, Sweden and West Germany, NBER Working Paper Series, Working Paper No.1058.

Köhler, C., Laredo, P. ve Rammer, C. (2012), “The Impact and Effectiveness of Fiscal Incentives for R&D”, Manchester Institute of Innovation Research, Nesta Working Paper No.2/01.

Lokshin, B. ve Mohnen, P. (2012), “How Effective are Level-Based R&D Tax Credits? Evidence from the Netherlands”, Applied Economics, 44(12), 1527-1538.

Meçik, O. (2014), “Ar-Ge Harcamalarnn Ekonomik Geli mi lik Üzerindeki Etkileri”, Uluslararas Sosyal Ara trmalar Dergisi, 7(32), 669-674.

OECD (2017), OECD Review of National R&D Tax Incentives and Estimates of R&D Tax Subsidy Rates, TAX4INNO Project 674888.

Pesaran, M.H. (2004), General Diagnostic Tests for Cross Section Dependence in Panels, Cambridge Working Papers in Economics, 435.

Peseran, M.H. (2006), A Simple Panel Unit Root Test in the Presence of Crosssection Dependecy, Cambridge Working Papers in Economics, 0346.

Pesaran, M.H. ve Yamagata, T. (2008), “Testing Slope Homogeneity in Large Panels”, Journal of Econometrics, 142(1), 50-93.

Pesaran, M.H., Ullah, A. ve Yamagata, T. (2008), A Bias-Adjusted LM Test of Error Cross-Section Independence, Econometrics Journal, 11, 105-127.

Ragusa, G. ve Grigolini, F. (2015), Do Tax Credits Significantly Affect the Level of R&D Expenditure?, LUISS, Gaido Carli.

Rao, N. (2013), “Do Tax Credits Stimulate R&D Spending? The Effect of the R&D Tax Credit in its First Decade”, International Tax Policy Forum, Oxford University Centre for Business Taxation.

Romer, P.M. (1990), “Endogenous Technological Change", The Journal of Political Economy, 98(5), 71-101.

Sadraoui, T. ve Zina, N.B. (2009), “A Dynamic Panel Data Analysis for R&D Cooperation and Economic Growth”, International Journal of Foresight and Innovation Policy, 5(4), 218 233.

Sarsoy, . (2012), Ara trma-Geli tirme Faaliyetlerine Yönelik Te vikler Kar la trmal Bir Analiz, Ekin Basm Yayn Da tm, Bursa.

Schumpeter, J.A. (1942), Capitalism, Socialism and Democracy, Routledge, London and Newyork.



Guceri, I. (2016), “Tax Incentives for R&D”, European Tax Policy Forum. Hall, R.E. ve Jorgenson, D.W. (1967), Tax Policy and Invesment Behavior,

https://web.stanford.edu/~rehall/Tax-Policy-AER-June-1967.pdf (Eri im Tarihi: 15.05.2017)

Hodži , S. (2013), “Tax Incentives for Research and Development in Austria and Croataa: B-Index”, Ekon. Msao Praksa Dbk. God XXII. Br. 2, 397-416.

King, M.A ve Fullerton, D. (1984), The Taxation of Income from Capital: A Comparative Study of the US, UK, Sweden and West Germany, NBER Working Paper Series, Working Paper No.1058.

Köhler, C., Laredo, P. ve Rammer, C. (2012), “The Impact and Effectiveness of Fiscal Incentives for R&D”, Manchester Institute of Innovation Research, Nesta Working Paper No.2/01.

Lokshin, B. ve Mohnen, P. (2012), “How Effective are Level-Based R&D Tax Credits? Evidence from the Netherlands”, Applied Economics, 44(12), 1527-1538.

Meçik, O. (2014), “Ar-Ge Harcamalarnn Ekonomik Geli mi lik Üzerindeki Etkileri”, Uluslararas Sosyal Ara trmalar Dergisi, 7(32), 669-674.

OECD (2017), OECD Review of National R&D Tax Incentives and Estimates of R&D Tax Subsidy Rates, TAX4INNO Project 674888.

Pesaran, M.H. (2004), General Diagnostic Tests for Cross Section Dependence in Panels, Cambridge Working Papers in Economics, 435.

Peseran, M.H. (2006), A Simple Panel Unit Root Test in the Presence of Crosssection Dependecy, Cambridge Working Papers in Economics, 0346.

Pesaran, M.H. ve Yamagata, T. (2008), “Testing Slope Homogeneity in Large Panels”, Journal of Econometrics, 142(1), 50-93.

Pesaran, M.H., Ullah, A. ve Yamagata, T. (2008), A Bias-Adjusted LM Test of Error Cross-Section Independence, Econometrics Journal, 11, 105-127.

Ragusa, G. ve Grigolini, F. (2015), Do Tax Credits Significantly Affect the Level of R&D Expenditure?, LUISS, Gaido Carli.

Rao, N. (2013), “Do Tax Credits Stimulate R&D Spending? The Effect of the R&D Tax Credit in its First Decade”, International Tax Policy Forum, Oxford University Centre for Business Taxation.

Romer, P.M. (1990), “Endogenous Technological Change", The Journal of Political Economy, 98(5), 71-101.

Sadraoui, T. ve Zina, N.B. (2009), “A Dynamic Panel Data Analysis for R&D Cooperation and Economic Growth”, International Journal of Foresight and Innovation Policy, 5(4), 218 233.

Sarsoy, . (2012), Ara trma-Geli tirme Faaliyetlerine Yönelik Te vikler Kar la trmal Bir Analiz, Ekin Basm Yayn Da tm, Bursa.

Schumpeter, J.A. (1942), Capitalism, Socialism and Democracy, Routledge, London and Newyork.

H. KUTBAY, E. ÖZ


Soares, T., Pereira, S. ve Brandao, E. (2014), “The Effects of R&D Intensity and Tax Incentives on Firms’ Growth-Empirical Evidence from World's Top R&D Spending Firms between 2003 and 2012”, FEB Working Papers, 1-25.

Solow, R.M. (1956), “A Contribution to the Theory of Economic Growth”, Quarterly Journal of Economics, 70(1), 65-94.

Stewart, L.A., Warda, J. ve Atkinson, R.D. (2012), “We’re #27: The United States Lags Far Behind in R&D Tax Incentive Generosity”, The Information Technology & Innovation Foundation, 1-23.

Swamy, P.A.V.B. (1970), Efficient Inference in a Random Coefficient Regression Model, Econometrica, 38(2), 311-323.

Swan, T.W. (1956), “Economic Growth and Capital Acunulation”, Economic Record, 32(2), 334-361.

Taylor, M. ve Sarno, L. (1998), The Behaviour of Real Exchange Rates During the Post-Bretton Woods Period, Journal of International Economics, 46, 281-312.

Thomson, R. (2013), “The Effectiveness of R&D Tax Credits: Cross-Industry Evidence”, The University of Melbourne Working Paper, 18/13.

Tosuno lu, . (2016), “Tax Incentives for R&D and Innovation: Insights from OECD Countries”, EconWorld, 1-3 February, Barcelona, Spain

Türedi, S. (2013), “Bilgi ve leti im Teknolojilerinin Ekonomik Büyümeye Etkisi: Geli mi ve Geli mekte Olan Ülkeler çin Panel Veri Analizi”, Gümü hane Üniversitesi Sosyal Bilimler Elektronik Dergisi, 7, 298-322.

Verbic, M., Boris, M. ve Mitja, C. (2011), “R&D and Economic Growth in Slovenia: A Dynamic General Equilibrium Approach with Endogenous Growth”, PanoEconomicus, (1), 67-89.

Yungchang J.B., Chuang, Y.C., Lai, W.W. ve Yang, C.M. (2010), “A Dynamic General Equilibrium Model for Public R&D Investment in Taiwan”, Economic Modelling 27, 171-183.

Warda, J. (2001), “Measuring the Value of R&D Tax Treatment in OECD Countries”, STI Review No:27, Special Issue on New Science and Technology Indicators, OECD Publishing, http://www.oecd.org/sti/ 37124998.pdf (Eri im Tarihi: 11.05.2014)

Warda, J. (2005), “Measuring the Value of R&D Tax Provisions A Primer on the B-Index, Model for Analysis and Comparisons”, JPW Innovation Associates INC. 5 Pineglen Crescent, Ottawa ON K2E 6X8.

Westmore, B. (2013), “R&D, Patenting and Growth: The Role of Public Policy”, OECD Economics Department Working Papers, 1047.

Ar-Ge Harcamalar nn Ekonomik Büyüme Üzerine Etkisi ...

Documents

Transcript of Ar-Ge Harcamalar nn Ekonomik Büyüme Üzerine Etkisi ...