affiliation:KARABUK UNIVERSITESI

output: date: “juin 18, 2024” - name: A Graduate Student pdf_document: citation_package: natbib latex_engine: xelatex keep_tex: true dev: cairo_pdf template: ../svm-latex-article2.tex biblio-style: apsr

Özet:

Bu makalede, eğitim yatırımlarının ekonomik getirisini anlamak için temel kavramları ve etkileyen faktörleri incelemektedir. İnsan sermayesi teorisi bağlamında, eğitim yatırımlarının işgücü verimliliği, gelir dağılımı ve ekonomik büyüme üzerindeki etkilerini tartışmaktadır. Ayrıca, eğitim yatırımlarının ekonomik getirisi üzerine yapılan araştırmalardan elde edilen bulguları analiz ederek, eğitim politikalarının ekonomik sonuçları üzerinde nasıl bir rol oynadığını anlamaya çalışmaktadır.

Anahtar Kelimeler:

Eğitim yatırımları, Ekonomik getiri, İnsan sermayesi teorisi, İşgücü verimliliği, Gelir dağılımı, Ekonomik büyüme, Eğitim politikaları.

Giriş

Eğitim yatırımları, bir ülkenin ekonomik büyümesi ve toplumsal refahı üzerinde önemli bir etkiye sahip olan temel unsurlardan biridir. İnsan sermayesi teorisine dayanan bir bakış açısıyla, eğitim, bireylerin bilgi, beceri ve yeteneklerini artırarak işgücü verimliliğini artırır ve dolayısıyla ekonomik getiri sağlar. Bu, işgücünün daha nitelikli ve rekabetçi hale gelmesine, dolayısıyla üretkenliğin artmasına ve sonuç olarak ekonomik büyümenin ivme kazanmasına katkıda bulunur. Eğitim yatırımlarının ekonomik getirisi sadece işgücü verimliliği ile sınırlı değildir; aynı zamanda gelir dağılımını da etkiler. Daha eğitimli bireyler genellikle daha yüksek ücretli işlere erişebilir ve dolayısıyla gelir eşitsizliği azalır. Bu da toplumun daha adil ve dengeli bir yapıya sahip olmasına yardımcı olur. Öte yandan, eğitim yatırımları sadece bireylerin değil, aynı zamanda ülkelerin genel ekonomik kalkınması için de kritik öneme sahiptir. Nitelikli işgücü, yenilikçilik ve teknolojik ilerleme için bir itici güç olabilir, bu da ekonomik büyümeyi ve rekabet gücünü artırır. Ancak, eğitim yatırımlarının ekonomik getirisi üzerinde birçok faktör etkilidir. Bunlar arasında eğitim kalitesi, erişilebilirlik, eğitim politikaları ve ekonomik ortam gibi faktörler bulunmaktadır. Bu nedenle, eğitim yatırımlarının etkili bir şekilde yönetilmesi ve hedeflenmesi, bir ülkenin ekonomik başarısı için kritik öneme sahiptir.

Literatür Taraması

Günümüzde eğitim, bireylerin ve toplumların ekonomik kalkınması için temel bir unsurdur. Eğitim yatırımları, bireylerin beceri ve yeteneklerini geliştirerek sadece kişisel gelişimlerine değil, aynı zamanda ekonomik büyümeye ve toplumsal refaha da katkı sağlar. Ancak, eğitim yatırımlarının ekonomik getirisi konusu, karmaşık ve çok boyutlu bir konudur ve literatürde geniş bir tartışma konusu olmuştur.

Heckman (2008) tarihli “Schools, Skills, and Synapses” başlıklı makalesi, eğitimin, becerilerin ve sinapsların birleşimindeki önemine odaklanır. Makale, insan beyninin esnekliği ve yaşam boyu öğrenme yeteneği gibi konuları ele alırken, erken çocukluk dönemindeki eğitimin ve beceri gelişiminin hayat boyu başarı için kritik öneme sahip olduğunu vurgular. Heckman, bireylerin eğitim düzeyi ile kazançları arasındaki ilişkiyi inceleyerek, yatırımın erken çocukluk dönemine yönlendirilmesinin sosyal ve ekonomik açıdan faydalı olduğunu savunur. Ayrıca, eğitimin sadece akademik başarıyla değil, aynı zamanda sosyal ve duygusal becerilerin gelişimiyle de ilgili olduğunu vurgular. Makale, eğitim politikalarının ve programlarının bu çok yönlü beceri gelişimini desteklemesi gerektiğini öne sürer.

Hanushek and Woessmann (2012) “Do Better Schools Lead to More Growth? Cognitive Skills, Economic Outcomes, and Causation” başlıklı makalelerinde, eğitim kalitesi ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi inceliyorlar. Çalışmada, bireylerin bilişsel becerilerinin (örneğin matematik ve okuma becerileri) ekonomik sonuçlar üzerindeki etkisini araştırıyorlar. Yazarlar, uluslararası karşılaştırmalı veri setlerini kullanarak farklı ülkelerin eğitim seviyelerini ve ekonomik performanslarını analiz ediyorlar. Eğitim kalitesinin artmasının ekonomik büyümeyi nasıl etkilediğini ve bu ilişkinin nedensel doğasını incelemek için karmaşık ekonometrik analizler yapıyorlar. Sonuçlarına göre, daha iyi eğitim kalitesinin ekonomik büyümeyi artırdığı ve bu ilişkinin nedensel olduğu bulgusuna ulaşıyorlar. Bu sonuçlar, eğitim politikalarının ekonomik büyüme üzerindeki etkisini anlamak ve politika yapıcıların eğitim sistemlerini geliştirmek için önemli bir katkı sağlıyor.

Psacharopoulos and Patrinos (2018) küresel düzeyde eğitime yapılan yatırımların getirisini inceleyen bir çalışmadır. Psacharopoulos ve Patrinos, eğitim yatırımlarının ekonomik olarak nasıl değerlendirilebileceğini anlamak için dünya çapında yapılan araştırmaları on yıllık bir süre boyunca gözden geçiriyorlar. Çalışma, eğitim yatırımlarının bireyler, toplumlar ve ekonomiler üzerindeki etkilerini değerlendirerek, eğitimin ekonomik getirisi üzerine sağlam kanıtlar sunmayı amaçlıyor. Araştırmacılar, eğitim yatırımlarının insani sermaye oluşturmak ve ekonomik kalkınmayı teşvik etmek gibi önemli rol ve etkilerini vurgulamakta ve bu bağlamda mevcut literatürü ele almaktadırlar.

Barro (1991) yılında yayımlanan “Economic Growth in a Cross Section of Countries” başlıklı makalesi, ekonomik büyüme ile çeşitli belirleyiciler arasındaki ilişkiyi inceleyen önemli bir çalışmadır. Barro, bu makalede, dünya genelinde 98 ülkenin 1960-1985 yılları arasındaki ekonomik büyüme oranlarını etkileyen faktörleri analiz etmiştir. Araştırma, çapraz kesit regresyon analizini kullanarak, ekonomik büyümenin belirleyicilerini incelemiştir. Barro, başlangıçta düşük gelir seviyesine sahip ülkelerin yüksek gelir seviyesine sahip ülkelere göre daha hızlı büyüdüğünü belirlemiştir. Eğitim ve sağlık gibi insan sermayesi göstergelerinin ekonomik büyüme üzerinde önemli ve olumlu bir etkisi olduğunu bulmuştur. Yüksek kamu tüketimi büyümeyi olumsuz etkilerken, altyapı ve eğitim yatırımları büyümeyi desteklemektedir. Ayrıca, düşük ve istikrarlı enflasyon oranları ekonomik büyümeyi teşvik etmektedir. Siyasal istikrar ve hukukun üstünlüğü de büyüme için kritiktir. Dışa açık ekonomiler, ticaretin serbestleşmesi sayesinde daha hızlı büyümektedir. Barro’nun çalışması, ekonomik büyümenin birçok faktörden etkilendiğini ve bu faktörlerin birbiriyle etkileşim halinde olduğunu göstermektedir. Bu bulgular, eğitim yatırımlarının ekonomik getirisi konusunu incelerken insan sermayesinin önemini vurgulamaktadır.

Card (1999) yılında yayımlanan “The Causal Effect of Education on Earnings” başlıklı makalesi, eğitim düzeyinin bireylerin gelirleri üzerindeki nedensel etkisini inceleyen önemli bir çalışmadır. Card, eğitim ve gelir arasındaki ilişkiyi analiz ederken, eğitimin bireylerin kazançları üzerindeki etkisini doğru bir şekilde ölçmek için çeşitli ekonomik modeller ve istatistiksel yöntemler kullanmıştır. Bu makalede Card, eğitimin bireysel gelirler üzerindeki etkisini belirlemek için doğal deneyler ve enstrümantal değişkenler yaklaşımını kullanmıştır. Özellikle, eğitim yasalarının değişimi ve zorunlu eğitim süresinin artırılması gibi dışsal faktörleri inceleyerek, eğitimin nedensel etkisini izole etmeye çalışmıştır. Araştırma bulgularına göre, eğitim düzeyindeki artış, bireylerin kazançlarını önemli ölçüde artırmaktadır. Her ek eğitim yılı, bireysel gelirde kayda değer bir artışa yol açmaktadır. Card ayrıca, eğitimin kazançlar üzerindeki etkisinin, bireylerin sosyoekonomik geçmişi ve diğer demografik faktörler tarafından da şekillendiğini vurgulamaktadır. Eğitim yatırımları, özellikle düşük gelirli ve dezavantajlı gruplar için daha yüksek getirilere sahip olabilir. Bu bulgular, eğitim politikalarının ekonomik eşitsizlikleri azaltma ve ekonomik büyümeyi teşvik etme potansiyelini ortaya koymaktadır.

Dayioğlu and Türüt-Aşik (2007) yılında yayımlanan “Gender Differences in Academic Achievement in Turkey: Effects of Regional and Socioeconomic Factors” başlıklı makalesi, Türkiye’deki akademik başarıdaki cinsiyet farklılıklarını ve bu farklılıkların bölgesel ve sosyoekonomik faktörlerle nasıl etkilendiğini kapsamlı bir şekilde incelemektedir. Çalışma, ilköğretim ve ortaöğretim düzeyindeki öğrencilerin performanslarını değerlendirerek, kız ve erkek öğrenciler arasındaki başarı farklarının nedenlerini araştırmaktadır. Araştırma sonuçlarına göre, kız öğrenciler genel olarak erkek öğrencilerden daha yüksek akademik başarı göstermektedir. Ancak bu fark, Türkiye’nin farklı bölgelerinde ve sosyoekonomik düzeylerde değişkenlik göstermektedir. Gelişmiş bölgelerde kız öğrencilerin erkek öğrencilere göre daha yüksek başarı gösterdiği, az gelişmiş bölgelerde ise bu farkın daha az belirgin olduğu tespit edilmiştir. Ailelerin sosyoekonomik durumu da akademik başarı üzerinde önemli bir etkiye sahiptir; yüksek sosyoekonomik düzeye sahip ailelerin çocukları, cinsiyetten bağımsız olarak daha yüksek başarı göstermektedir. Düşük sosyoekonomik düzeyde ise kız öğrencilerin başarılarının erkek öğrencilere göre daha düşük olma eğiliminde olduğu gözlemlenmiştir. Eğitim politikalarının ve çevresel etkenlerin de cinsiyet farklılıkları üzerinde önemli bir rol oynadığı vurgulanmaktadır. Kız çocuklarının eğitimine yönelik teşvik edici politikalar ve destekleyici çevresel faktörler, kız öğrencilerin akademik başarılarını artırmada kritik bir öneme sahiptir. Bu bulgular, eğitimde cinsiyet eşitliğinin sağlanması ve bölgesel eşitsizliklerin azaltılması için politika yapıcılara önemli ipuçları sunmaktadır. Bu çalışma, eğitim yatırımlarının ekonomik getirisi konusunu incelerken, insan sermayesinin önemini vurgulamakta ve sosyoekonomik faktörlerin eğitim üzerindeki etkilerini detaylandırmaktadır. Eğitim politikalarının etkili bir şekilde uygulanmasının, ekonomik büyüme ve toplumsal eşitlik açısından büyük öneme sahip olduğunu göstermektedir.

Filiztekin (1999) yılında yayımlanan “Convergence Across Provinces and Economic Growth in Turkey” başlıklı makalesi, Türkiye’nin çeşitli bölgeleri arasındaki ekonomik büyüme ve yakınsama süreçlerini incelemektedir. Filiztekin, bölgeler arasındaki gelir farklarının zamanla nasıl değiştiğini analiz ederken, eğitim yatırımlarının bu süreçteki rolünü de değerlendirmektedir. Çalışmada, Türkiye’nin illeri arasında ekonomik yakınsama olup olmadığı ve bu yakınsamanın hızını etkileyen faktörler araştırılmıştır. Filiztekin, ekonomik büyümenin bölgeler arasında eşit dağılmadığını, ancak eğitim yatırımlarının bu dengesizliği azaltmada önemli bir etkiye sahip olduğunu belirtmektedir. Özellikle, eğitim seviyesindeki artışın, ekonomik büyümeyi teşvik ederek bölgesel gelir eşitsizliklerini azaltabileceği vurgulanmaktadır. Araştırma sonuçları, daha yüksek eğitim seviyelerine sahip bölgelerin daha hızlı ekonomik büyüme gösterdiğini ortaya koymaktadır. Bu, eğitim yatırımlarının sadece bireysel gelirleri artırmakla kalmayıp, aynı zamanda bölgesel ekonomik kalkınmayı da desteklediğini göstermektedir. Filiztekin’in bulguları, Türkiye’deki eğitim politikalarının ve yatırımlarının, ekonomik yakınsama ve büyüme üzerindeki uzun vadeli etkilerini anlamak için önemli ipuçları sunmaktadır. Bu makale, eğitim yatırımlarının ekonomik getirisi konusunu incelerken, insan sermayesinin bölgesel ekonomik kalkınma üzerindeki kritik rolünü vurgulamaktadır. Eğitim seviyesinin artırılması, bölgeler arasındaki gelir farklarının kapanmasına ve ülke genelinde daha dengeli bir ekonomik büyümeye katkıda bulunabilir. Filiztekin’in çalışması, eğitim politikalarının etkin bir şekilde uygulanmasının, ekonomik büyüme ve toplumsal eşitlik açısından büyük önem taşıdığını ortaya koymaktadır.

Araştırmanın Amacı

Bu çalışmanın amacı, eğitim yatırımlarının ekonomik getirilerini incelemektir. İnsan sermayesi teorisi bağlamında, eğitim yatırımlarının işgücü verimliliği, gelir dağılımı ve ekonomik büyüme üzerindeki etkilerini değerlendireceğiz.

Veri Kaynağı

Araştırmada kullanılacak veriler, Dünya Bankası’nın veritabanından alınacaktır. Bu veritabanı, eğitim harcamaları, işgücü verimliliği, GSYİH büyüme oranları ve gelir dağılımı gibi göstergeler hakkında güvenilir veriler sağlamaktadır.

Değişkenler

Bağımlı Değişkenler:

Ekonomik büyüme (GSYİH büyüme oranı) İşgücü verimliliği (çalışan başına düşen çıktı) Gelir dağılımı (Gini katsayısı)

Bağımsız Değişkenler:

Eğitim harcamaları (GSYİH’nın yüzdesi olarak) Ortalama eğitim süresi Kontrol Değişkenleri:

Yatırım oranı Nüfus büyüme oranı Sağlık harcamaları Enflasyon oranı

VERI TOPLAMA VE ANALIZI

library(WDI)

indicators <- c("NY.GDP.MKTP.KD.ZG", "SE.XPD.TOTL.GD.ZS", "BAR.SCHL.15UP")
data <- WDI(country = "all", indicator = indicators, start = 2000, end = 2020)
names(data) <- c("Country", "CountryCode", "Year", "GDP_Growth", "Education_Expenditure", "Avg_Years_Schooling")

library(tidyverse)

## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
## ✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
## ✔ ggplot2   3.5.1     ✔ tibble    3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.3     ✔ tidyr     1.3.1
## ✔ purrr     1.0.2     
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

library(stevemisc)

## 
## Attachement du package : 'stevemisc'
## 
## L'objet suivant est masqué depuis 'package:lubridate':
## 
##     dst
## 
## L'objet suivant est masqué depuis 'package:dplyr':
## 
##     tbl_df

library(explore)

İstatistikler

describe_all(data)

## # A tibble: 7 × 8
##   variable              type     na na_pct unique     min    mean    max
##   <chr>                 <chr> <int>  <dbl>  <int>   <dbl>   <dbl>  <dbl>
## 1 Country               chr       0    0      276   NA      NA      NA  
## 2 CountryCode           chr       0    0      267   NA      NA      NA  
## 3 Year                  chr       0    0      262   NA      NA      NA  
## 4 GDP_Growth            int       0    0       21 2000    2010    2020  
## 5 Education_Expenditure dbl     489    8.4   5258  -54.3     3.28   86.8
## 6 Avg_Years_Schooling   dbl    1967   33.9   3292    0.13    4.35   15.4
## 7 <NA>                  oth       0    0        0   NA      NA      NA

model <- lm(GDP_Growth ~ Education_Expenditure + Avg_Years_Schooling, data = data)
summary(model)

## 
## Call:
## lm(formula = GDP_Growth ~ Education_Expenditure + Avg_Years_Schooling, 
##     data = data)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -14.1147  -4.4643   0.6635   4.9433  18.7098 
## 
## Coefficients:
##                         Estimate Std. Error  t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)           2012.03194    0.28130 7152.673   <2e-16 ***
## Education_Expenditure   -0.33334    0.02115  -15.761   <2e-16 ***
## Avg_Years_Schooling     -0.02389    0.05630   -0.424    0.671    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 5.772 on 3789 degrees of freedom
##   (2004 observations effacées parce que manquantes)
## Multiple R-squared:  0.06255,    Adjusted R-squared:  0.06205 
## F-statistic: 126.4 on 2 and 3789 DF,  p-value: < 2.2e-16

data$log_Education_Expenditure <- log(data$Education_Expenditure)

## Warning in log(data$Education_Expenditure): Production de NaN

data$log_Avg_Years_Schooling <- log(data$Avg_Years_Schooling)

model_log <- lm(GDP_Growth ~ log_Education_Expenditure + log_Avg_Years_Schooling, data = data)

summary(model_log)

## 
## Call:
## lm(formula = GDP_Growth ~ log_Education_Expenditure + log_Avg_Years_Schooling, 
##     data = data)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -13.1663  -4.6779   0.6089   4.8644  12.0298 
## 
## Coefficients:
##                             Estimate Std. Error  t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)               2011.70290    0.43764 4596.694   <2e-16 ***
## log_Education_Expenditure   -1.08470    0.12411   -8.740   <2e-16 ***
## log_Avg_Years_Schooling      0.01947    0.26619    0.073    0.942    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 5.753 on 3262 degrees of freedom
##   (2531 observations effacées parce que manquantes)
## Multiple R-squared:  0.02371,    Adjusted R-squared:  0.02311 
## F-statistic: 39.61 on 2 and 3262 DF,  p-value: < 2.2e-16

library(ggplot2)

ggplot(data, aes(x = Education_Expenditure, y = GDP_Growth)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm") +
  labs(title = "The Effect of Education Expenditure on Economic Growth", 
       x = "Education Expenditure (% GDP)", 
       y = "Economic Growth (%)")

## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

## Warning: Removed 489 rows containing non-finite outside the scale range
## (`stat_smooth()`).

## Warning: Removed 489 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_point()`).

Grafik, eğitim harcamalarının ekonomik büyümeye olan etkisini incelemektedir. X ekseninde eğitim harcamalarının gayri safi yurt içi hasılaya (GSYH) oranı (% olarak) ve Y ekseninde ekonomik büyüme oranı (% olarak) yer almaktadır. Her nokta, veri setindeki bir ülkeyi temsil etmektedir.

Grafiğin eğilim çizgisi, doğrusal regresyon yöntemi kullanılarak çizilmiştir ve eğitim harcamaları ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi göstermektedir. Eğitim harcamalarının GSYH’ye oranı arttıkça, ekonomik büyümenin de arttığı görülmektedir.

Ancak, grafikteki eğilim çizgisi düşük eğimli ve belirsiz görünmektedir. Bu durum, eğitim harcamalarının ekonomik büyümeye olan etkisinin kesin olmadığını veya diğer faktörlerin etkisinin olduğunu düşündürebilir.

Sonuç olarak, bu grafik eğitim harcamalarının ekonomik büyümeye olan etkisini görselleştirerek incelememize olanak sağlar, ancak tek başına bu ilişkiyi kesin olarak belirlemeye yetmez. Daha kapsamlı bir analiz ve diğer faktörlerin göz önünde bulundurulması gerekmektedir

Sonuç olarak, bu araştırma, eğitim yatırımlarının ekonomik büyüme üzerindeki etkilerinin anlaşılmasında önemli bir adım atmıştır. Bulgularımız, eğitim politikalarının sadece ekonomik büyüme hedeflerine ulaşmak için değil, aynı zamanda toplumsal refahı artırmak için de kritik öneme sahip olduğunu göstermektedir. Eğitim yatırımlarının uzun vadeli ekonomik getirileri, bireylerin yeteneklerinin gelişmesi ve toplumsal eşitsizliklerin azalması yoluyla ortaya çıkabilir.

Araştırmamız, politika yapıcılar için önemli ipuçları sunmaktadır. Eğitim politikalarının sadece bütçe harcamaları açısından değil, aynı zamanda eğitimin kalitesini artırmaya yönelik stratejilerle de desteklenmesi gerekmektedir. Bu, ekonomik büyümenin sürdürülebilirliği ve toplumların refah seviyelerinin artırılması açısından hayati öneme sahiptir.

Özetle, bu çalışma, eğitim yatırımlarının ekonomik getirileri konusunda literatüre katkıda bulunmakta ve gelecekte yapılacak araştırmalar için yeni yollar açmaktadır. Eğitim politikalarının ekonomik ve toplumsal sonuçlarını daha iyi anlamak için daha kapsamlı ve bütüncül yaklaşımlara ihtiyaç duyulmaktadır.

summary(cars)

##      speed           dist       
##  Min.   : 4.0   Min.   :  2.00  
##  1st Qu.:12.0   1st Qu.: 26.00  
##  Median :15.0   Median : 36.00  
##  Mean   :15.4   Mean   : 42.98  
##  3rd Qu.:19.0   3rd Qu.: 56.00  
##  Max.   :25.0   Max.   :120.00

Sonuç

Bu makalede, eğitim yatırımlarının ekonomik getirisini anlamak amacıyla yapılan analizler ve literatür taramaları sonucunda bazı önemli bulgular elde edilmiştir. Araştırmamızda, eğitim harcamalarının ve ortalama eğitim süresinin ekonomik büyüme üzerindeki etkisini inceleyen bir regresyon modeli oluşturduk. Ancak, modelimiz istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar vermedi. Bu bulgu, eğitim yatırımlarının ekonomik büyüme üzerindeki etkisinin karmaşık ve çok boyutlu olduğunu göstermektedir.

Öncelikle, modelimizin anlamsız çıkması, eğitim yatırımlarının doğrudan ekonomik büyümeye olan etkisinin tek başına belirleyici olmadığını işaret etmektedir. Eğitim yatırımları, işgücü verimliliği, teknolojik yenilikler ve sosyal sermaye gibi çeşitli ara mekanizmalar üzerinden dolaylı etkiler gösterebilir. Bu nedenle, ekonomik büyüme üzerinde doğrudan bir ilişki kurmak zor olabilir.

Araştırmamızın sınırlamaları arasında, kullanılan veri setinin eksiklikleri ve değişkenlerin tam olarak kapsayıcı olmaması yer almaktadır. Dünya Bankası’ndan alınan veriler, bazı ülkeler için eksik veya güncel olmayabilir. Ayrıca, eğitim yatırımları dışında ekonomik büyümeyi etkileyen birçok faktör bulunmaktadır ve bu faktörlerin hepsini modelimize dahil etmek mümkün olmamıştır.

Gelecekteki araştırmalar için önerimiz, eğitim yatırımlarının ekonomik büyüme üzerindeki etkisini daha kapsamlı bir şekilde incelemek ve farklı değişkenlerle ilişkilerini araştırmaktır. Örneğin, eğitim kalitesi, teknolojik gelişmeler ve sosyal politikalar gibi faktörler de dikkate alınarak daha kapsamlı modeller oluşturulabilir. Ayrıca, uzun vadeli panel veri analizleri ve yapısal eşitlik modelleri gibi gelişmiş istatistiksel yöntemler kullanılarak daha derinlemesine incelemeler yapılabilir.

Araştırmamız, politika yapıcılar için önemli ipuçları sunmaktadır. Eğitim politikalarının sadece bütçe harcamaları açısından değil, aynı zamanda eğitimin kalitesini artırmaya yönelik stratejilerle de desteklenmesi gerekmektedir. Bu, ekonomik büyümenin sürdürülebilirliği ve toplumların refah seviyelerinin artırılması açısından hayati öneme sahiptir.

Özetle, bu çalışma, eğitim yatırımlarının ekonomik getirileri konusunda literatüre katkıda bulunmakta ve gelecekte yapılacak araştırmalar için yeni yollar açmaktadır. Eğitim politikalarının ekonomik ve toplumsal sonuçlarını daha iyi anlamak için daha kapsamlı ve bütüncül yaklaşımlara ihtiyaç duyulmaktadır.

odev : QUANTMOD PAKETI

Başlangıç olarak, Yahoo Finance, Google Finance ve Federal Reserve Bank of St. Louis’in Federal Rezerv Ekonomik Verileri (FRED) dahil olmak üzere bazı açık kaynaklardan doğrudan mali verileri indirmek için Quantmod paketini indireceğiz. Paket, Jeffry A. Ryan tarafından oluşturulmuştur.

library(quantmod)

## Le chargement a nécessité le package : xts

## Le chargement a nécessité le package : zoo

## 
## Attachement du package : 'zoo'

## Les objets suivants sont masqués depuis 'package:base':
## 
##     as.Date, as.Date.numeric

## 
## ######################### Warning from 'xts' package ##########################
## #                                                                             #
## # The dplyr lag() function breaks how base R's lag() function is supposed to  #
## # work, which breaks lag(my_xts). Calls to lag(my_xts) that you type or       #
## # source() into this session won't work correctly.                            #
## #                                                                             #
## # Use stats::lag() to make sure you're not using dplyr::lag(), or you can add #
## # conflictRules('dplyr', exclude = 'lag') to your .Rprofile to stop           #
## # dplyr from breaking base R's lag() function.                                #
## #                                                                             #
## # Code in packages is not affected. It's protected by R's namespace mechanism #
## # Set `options(xts.warn_dplyr_breaks_lag = FALSE)` to suppress this warning.  #
## #                                                                             #
## ###############################################################################

## 
## Attachement du package : 'xts'

## Les objets suivants sont masqués depuis 'package:dplyr':
## 
##     first, last

## Le chargement a nécessité le package : TTR

## Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
##   method            from
##   as.zoo.data.frame zoo

Quantmod paketi indirdikten sonra bir şirkete secip onun hisse senedini inceleceğiz.

Örnek olarak Apple’nin hisse senedi fiyatlarını indirelim. Yahoo-finance bize şirketlerin sembollerini verecektir. Apple hisse senedi veri setini indirmek için getSymbols komutunu kullanıyoruz

getSymbols("AAPL", src = "yahoo")

## [1] "AAPL"

Artık Apple’nin 2 ocak 2007 sonrası günlük verilerine sahibiz. Dataya bir göz atalım. Datanın boyutuna dim() komutuyla bakalım, ve verinin ilk 6 ve son 6 gözlemine bir göz atalım.

head(AAPL)

##            AAPL.Open AAPL.High AAPL.Low AAPL.Close AAPL.Volume AAPL.Adjusted
## 2007-01-03  3.081786  3.092143 2.925000   2.992857  1238319600      2.533751
## 2007-01-04  3.001786  3.069643 2.993571   3.059286   847260400      2.589990
## 2007-01-05  3.063214  3.078571 3.014286   3.037500   834741600      2.571545
## 2007-01-08  3.070000  3.090357 3.045714   3.052500   797106800      2.584244
## 2007-01-09  3.087500  3.320714 3.041071   3.306071  3349298400      2.798918
## 2007-01-10  3.383929  3.492857 3.337500   3.464286  2952880000      2.932863

tail(AAPL)

##            AAPL.Open AAPL.High AAPL.Low AAPL.Close AAPL.Volume AAPL.Adjusted
## 2024-06-10    196.90   197.300   192.15     193.12    97262100        193.12
## 2024-06-11    193.65   207.160   193.63     207.15   172373300        207.15
## 2024-06-12    207.37   220.200   206.90     213.07   198134300        213.07
## 2024-06-13    214.74   216.750   211.60     214.24    97862700        214.24
## 2024-06-14    213.85   215.170   211.30     212.49    69175600        212.49
## 2024-06-17    213.30   218.945   212.72     216.67    92624350        216.67

AAPL.Open: Hisse senedinin o günkü açılış fiyatı, Close: Kapanış, High: En yüksek, Low: En düşük, Adjuste: Yarlanmış fiyatlarını vermektedir, Volume: Kaç kişinin işlem yaptığını gösterir.

Bu zaman serisinin grafiğini chartSeries() ile gösterebiliriz.

chartSeries(AAPL)

chartSeries(AAPL, theme = 'white')

Mesela, franca için Reel Gayri Safi Yurtiçi Hasıla verisini indirmek istiyorsak. FRED, bu veri setinin sembolünü bize verir. Bu zaman serisi için sembol JPNRGDPEXP’dir.

getSymbols("JPNRGDPEXP", src = "FRED")

## [1] "JPNRGDPEXP"

chartSeries(JPNRGDPEXP)

chartSeries(JPNRGDPEXP, theme = 'white')

getFX("USD/TRY",from="2023-05-25")

## Warning in doTryCatch(return(expr), name, parentenv, handler): Oanda only
## provides historical data for the past 180 days. Symbol: USD/TRY

## [1] "USD/TRY"

Farketiyseniz, src kaynağınızın neresi olacağını yazabilmenizi sağlıyor. Hiçbirşey yazmasak, sembolü Yahoo’da arayacaktır. Diyelim ki, son bir yıl için TL USD değerini istiyoruz. getFX(““) komutunu her döviz kuru için kullanabiliriz.

chartSeries(USDTRY)

kaynaklar

Barro, Robert J. 1991. “Economic Growth in a Cross Section of Countries.” The Quarterly Journal of Economics 106 (2): 407–43. Card, David. 1999. “The Causal Effect of Education on Earnings.” Handbook of Labor Economics 3: 1801–63. Dayioğlu, Meltem, and Serap Türüt-Aşik. 2007. “Gender Differences in Academic Performance in a Large Public University in Turkey.” Higher Education 53: 255–77. Filiztekin, Alpay. 1999. “Convergence Across Turkish Provinces.” Koç University. Hanushek, Eric A, and Ludger Woessmann. 2012. “Do Better Schools Lead to More Growth? Cognitive Skills, Economic Outcomes, and Causation.” Journal of Economic Growth 17: 267–321. Heckman, James J. 2008. “Schools, Skills, and Synapses.” Economic Inquiry 46 (3): 289–324. Psacharopoulos, George, and Harry Anthony Patrinos. 2018. “Returns to Investment in Education: A Decennial Review of the Global Literature.” Education Economics 26 (5): 445–58.

Eğitim Yatırımlarının Ekonomik Getirisi Nedir?

Nassour cherif bichara

2024-06-17