Bölüm 8.

BÖLÜM 8
PROGRAMLARI
AR-GE POLİTİKALARI VE AR-GE DESTEK
8.6. AR-GE destek programlarının dolaysız etkileri: Tahmin sonuçları
AR-GE yatırım modeli, en temel haliyle, AR-GE yatırım miktarını fiyatlar ve çıktı miktarı ile
tanımlamaktadır. Bu modele, teknolojik fırsatlardaki dışsal değişimlerin etkisini gözlemek
amacıyla zaman değişkeni de eklenebilir. Bu durumda tahmin edilecek Tobit modeli aşağıdaki
şekilde yazılabilir:
r it = α + η i + β 1 pr it + β 2 pm it + β 3 w it + β 4 q it + β 5 t + ε it
Bu modelde r it i firmasının t zamanında yaptığı (log reel) AR-GE harcamalarının değeri, pr
AR-GE maliyet endeksi, pm hammadde maliyet endeksi, w ücret endeksi, q çıktı miktarı, η
firmalara özgü etkiler ve t zaman değişkenidir. Tüm fiyat endeksleri (pr, pm ve w) 1991 yılı baz
olarak hesaplanmıştır (1991=100) ve bu değişkenlerin logaritmik reel (ürün fiyat endeksine
göre indirgendikten sonra logaritmik) değerleri kullanılmıştır. Ürün ve hammadde fiyat
endeksleri ISIC Rev.2, 4-hane düzeyinde, AR-GE maliyet (AR-GE destek programındaki
teşvik unsuru eklenerek) ve ücret endeksleri firma düzeyinde veri kullanılarak hesaplanmıştır.
Destek programları, AR-GE faaliyetlerini dolaylı olarak etkileyebilir. Bu etkileri ölçmek için
modelde, TİDEB ve TTGV kukla değişkenleri kullanılmıştır.
AR-GE yatırım düzeyini etkileyebilecek finansal kaynaklara ulaşım, ürün özellikleri, bilgi
yayılması gibi başka değişkenler de bulunmaktadır (Antonelli, 1989). Bu değişkenlerin modele
eklenmesi, AR-GE destek programının etkilerinin doğru olarak belirlenmesini sağlayacaktır.
Bu çalışmada aşağıda özetlenen değişkenler de kontrol değişkeni olarak modele eklenmiştir.
Adi şirket ve Anonim şirket: Bu iki kukla değişken, firmanın hukuki konumunun AR-GE
faaliyetlerine etkisini ölçmek için kullanılmıştır. Firmanın hukuki konumu, finansal kaynaklara
ulaşım gibi etkileri yansıtabilecektir.
2. ve 3. vardiya payı: Bu değişken, 2. ve 3. vardiyada çalışılan saatin toplam çalışılan saate
oranı olarak hesaplanmıştır. Süreç teknolojilerinin daha yaygın olduğu firmalarda üretim hatları
daha yoğun kullanıldığı için bu değişkenin değeri daha büyük olmaktadır. Bu nedenle 2. ve 3.
vardiya değişkeni, süreç teknolojisi kullanımının etkisini yansıtacaktır.
Fason girdi ve fason üretim yoğunluğu: Bu değişkenler fason üretim ilişkilerinin teknolojik
faaliyetler üzerindeki etkisini tespit etmek için modele eklenebilir. Fason girdi yoğunluğu,
toplam girdiler içerisinde fason firmalardan elde edilen girdi miktarını, fason çıktı yoğunluğu
182