Bölgelerin Birbirlerinin İhracat Deseni Çeşitliliğine Etkisi: Düzey2 Bölgeleri Üzerine Bir Mekânsal Panel Veri Analizi
Abstract
Bu çalışmanın amacı Türkiye’deki 26 İBBS Düzey2 bölgelerinin birbirlerinin ihracat ürünü deseni ve ihracat pazarı çeşitliliğine etkisini araştırmaktır. Mekânsal Panel Veri Yöntemi kullanılarak yapılan çalışmada 26 Düzey2 bölgesinin 2002-2015 dönemindeki çeyrek dilim ihracat ve ithalat verileri kullanılmıştır. Mekânsal Ağırlık Matrisi Vezir Komşuluğu kuralına göre oluşturulmuştur. Mekânsal etkinin olup olmadığının tespiti ve Mekânsal Gecikmeli Model (SAR) ile Mekânsal Hata Modeli (SEM) modelleri arasında uygun modeli seçmek için LM testi kullanılmıştır. LM testi sonuçları Düzey2 bölgeleri arasında mekânsal bağımlılığın bulunduğunu göstermektedir. Hausman Testi sonuçlarına göre uygun model Sabit Etkiler Modeli, LM testi sonuçlarına göre uygun Mekânsal Ekonometrik Model ise Mekânsal Hata Modelidir. Hausman testi sonuçları da Sabit Etkili Modelin çalışma için en uygun model olduğunu göstermektedir. Sabit Etkili Panel Mekânsal Hata Modeli ile yapılan tahmin sonuçlarına göre, Düzey2 bölgeleri arasındaki mekânsal otokorelasyon katsayısı λ 0.08’dir. Düzey2 bölgeleri için ithalatın %1 artması ürün çeşitliliğini %0.15 artırmaktadır. İhracatçı firma sayısının %1 artması çeşitliliği %0.19 artırırken, ihracatın %1 artması ise çeşitliliğin %0.16 artmasını sağlamaktadır. Bölgelerin birbirlerinin ihracat pazar sayısı üzerine etkisi bulunmamaktadır. The purpose of this study is to examine whether NUTS2 regions have spatial effect on each others’ export product and export market diversity. The study uses 2002-2015 quaterly export, import, investment and exporter data of the regions. The method used in the study is Spatial Panel Data. Spatial Weight Matrix was constructed by using queen contiguity rule. LM test was employed to determine existence of spatial effect among regions and to choose the right spatial model between Spatial Lag Model (SAR) and Spatial Error Model (SEM). LM test results show that there exists spatial effect among NUTS2 the regions and the best model is SEM. Hausman test results indicate the best model for the study is fixed effect panel model. Spatial autocorrelation coeeficient λ for NUTS2 is 0.08. The estimation results of SEM Panel Model for NUTS2 suggests that while 1% increase in total import rise total export 0.15%, 1% incraese in number of exporter and investments increase total export 0.19% and 0.16% respectively. There is no spatial effect for number of export market of the regions.