Türkiye’de İçsel Büyüme Modeline Kademeli Bir Bakış: Kantil Regresyon Yaklaşımı

Autor: Serap Dursun, Merve Altaylar
Jazyk: English<br />Turkish
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, Vol 6, Iss IERFM Özel Sayısı, Pp 225-246 (2021)
Druh dokumentu: article
ISSN: 2587-151X
DOI: 10.30784/epfad.1024719
Popis: Bu çalışmada, Türkiye ekonomisinin dinamiklerinin 1990-2020 dönemleri arasında izlenmesine olanak sağlayacak bir içsel büyüme modeli tahminlemek ve kademesel yapıyı ortaya çıkarmak amaçlanmaktadır. Araştırmaya kapsamındaki makroekonomik göstergelerin doğrusallık davranışları Harvey, Leybourne ve Xiao (2008) testiyle; durağanlık yapıları ise ADF (1979, 1981), Lee ve Strazicich (2004) ve Hepsağ (2019) birim kök testleri ve KPSS (1992) durağanlık testi aracılığıyla ayrıntılı bir şekilde araştırılmıştır. Tahminlenen makroekonometrik modelin teorik problemlerinin üstesinden gelmek amacıyla ilk aşamada RALS tekniğine başvurulmuştur. Bu modelden sağlanan bütünsel çıkarımlar Ar-Ge harcamaları ve ihracat hacminin Kişi Başı GSYİH üzerinde arttırıcı etkisi olduğu yönündedir. Daha ayrıntılı ve kademeli bir bakış için ise kantil regresyon yaklaşımından faydalanılmış ve böylelikle içsel büyüme değişkenlerinin, Kişi Başı GSYİH’nin farklı kantilleri üzerindeki etkisini gözlemlemeye olanak sağlanmıştır. Bulgular, Ar-Ge harcamalarının, düşük kantillerde Kişi Başı GSYİH değerleri üzerindeki etkisinin giderek arttığını ancak yüksek kantiller üzerinde istatistiki bir anlamlılığı olmadığını göstermektedir. İhracat hacminin ise Ar-Ge ile tam tersi bir etki alanı olduğu, Kişi Başı GSYİH’nin düşük kantilleri üzerinde istatistiki bir anlamlılığı bulunmazken yüksek kantiller üzerinde arttırıcı bir etkisi olduğu kaydedilmiştir. Böylelikle Ar-Ge harcamalarının, Kişi Başı GSYİH’ye ivme kazandırması beklenirken yüksek kantillere geçişte hızlandırma etkisini ihracat yüklenmektedir. Ampirik bulgular Ar-Ge'ye dayalı içsel büyüme ve ihracattan beslenen büyüme teorisinin geçerliliğine ilişkin kanıtlar sunmaktadır.
Databáze: Directory of Open Access Journals