Beyin göçü : Ülke seçimine etki eden faktörlerin incelenmesi / Hakan Mehmet Çolak; thesis advisor Melike Meterelliyoz.

Tez (Yüksek Lisans)--TOBB ETÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Aralık 2022.

Beyin göçü hem göç alan hem de göç veren ülkelerin gelişmişliklerine doğrudan etkide bulunabilecek önemli bir fenomendir. Bu araştırmada, beyin göçü gerçekleştirme kararını vermiş kişilerin göç edecekleri ülkeleri seçerken hangi faktörlerden etkilendikleri anlamlandırılmaya çalışılmaktadır. Göç veren ülkeler olarak farklı coğrafya ve gelişmişlik düzeylerini temsil etmeleri açısından Avustralya, İtalya ve Türkiye seçilmiştir. Göç konusunda temel alınan veri, LinkedIn ile Dünya Bankası'nın yayımlamış olduğu 2015-2019 yılları arasını kapsayan beyin göçü verisidir. Analize her ülke için kişi başı Gayri Safi Yurtiçi Hâsıla, İş Güven Endeksi, enflasyon ve işsizlik gibi ekonomik; İnsani Gelişmişlik Endeksi, Sosyal İlerleme Endeksi, Küresel Barış Endeksi, Hukukun Üstünlüğü Endeksi gibi sosyal; Dünya İnovasyon Endeksi gibi teknolojik; ülkeler arasındaki uzaklık gibi fiziki göstergeler dahil edilmiştir. Bu göstergelerin beyin göçüne etkileri incelenmiştir. Panel formatında olan veri, panel veri regresyon metotlarından Sabit Etkiler veya Rassal Etkiler Modelleri ile R programı kullanılarak analiz edilmiştir. Yapılan analizlerin sonucunda farklı coğrafya ve gelişmişlik düzeylerindeki ülkelerde farklı göstergelerin beyin göçünün hedefi olacak ülkeyi seçmede etkisi olduğu gösterilmiştir.

Brain drain is a phenomenon that can directly impact both source and destination countries' development. In this research, factors that influence people who are subject to brain drain to make a decision on which country they choose to migrate is investigated. Australia, Italy and Turkey are picked as source countries for this analysis in order to present different geographic regions and level of depelopment. Brain drain data that was published with the joint work of LinkedIn and World Bank was used as dependent variable in this research. Analysis includes economic indicators such as Gross Domestic Product per capita, Business Confidence Index, inflation and unemployement rate; social indicators such as Human Development Index, Social Progress Index, Global Peace Index, Rule of Law; technological indicators such as Global Innovation Index; and finally the distance between source and destination countries as explanatory variables. Due to data is formed as panel data, Fixed Effect and Random Effect Model as methods of panel data regression are performed with R. Results suggest that indicators that may cause brain drain from one country to another seem to differ in different geographical regions and level of development.