Mekânsal panel veri analizi: Türkiye`de bölgelerin dış ticaret hacmine göre yakınsaması

Abstract

Ekonometrik modeller oluşturulurken değişkenlerin konumlarının modele dahil edilmesi durumunda parametreler mekânsal ekonometrik yöntemler ile tahmin edilmektedir. Son dönemde yaygın bir şekilde kullanılan bu yöntemler ile değişkenlerin konumları modelde bir parametre ile temsil edilir ve ülkelerin veya bölgelerin komşuluk durumları bağımlı değişkeni etkileyen bir unsur olarak modelde yerini alır. Bu çalışmada da Türkiye'de TR düzey-2 bölgeleri arasındaki dış ticaret hacimlerinin yakınsaması araştırılırken mekânsal ekonometrik yöntemler kullanılmıştır. TR düzey-2 bölgelerinin dış ticaret hacimlerinde hem mutlak hem de koşullu yakınsamanın varlığı ve mekânsal etkiler incelenmiştir. Mekânsal panel veri modelleri kullanılarak yapılan tahminler sonucunda tüm modellerde TR düzey-2 bölgelerinin dış ticaret hacimlerinde 2002-2017 yılları arasında mutlak ve koşullu yakınsamanın ortaya çıktığı ve bu yakınsamalarda mekânsal etkilerin istatistiksel olarak anlamlı olduğu sonucu elde edilmiştir. Tahmin edilen modeller içerisinden hem mutlak hem de koşullu yakınsamaya ilişkin en uygun mekânsal panel veri modeli tespit edilmiştir. Mutlak yakınsamada mekânsal otokorelasyon modeli (SAC), koşullu yakınsamada ise mekânsal hata modeli (SEM) en uygun model olarak bulunmuştur.

The parameters are estimated by spatial methods if the locations of variables are included in model while econometrics models created. With these methods, which are widely used recently, the locations of the variables are also represented by a parameter in the model, and neighbourhood situation of countries or regions take part in the model as a factor affecting the dependent variable. In this study, spatial econometrics methods have been used for investigating foreign trade volume convergence between Nuts-2 level regions in Turkey. The existence of absolute and conditional convergence and spatial effects have been analyzed in the Nuts-2 level regions foreign trade volume. The results of all the spatial panel data models have showed that absolute and conditional convergence have come to exist and in this converges the spatial effects are statistically significant. The most suitable spatial panel data model for both absolute and conditional convergence has been determined among the estimated models. The spatial autocorrelation model (SAC) for absolute convergence and the spatial error model (SEM) for conditional convergence have been selected.