İktisadi kalkınmanın temel belirleyicilerinin kişi başına gayri safi yurtiçi hasıla üzerine etkisi: Eski Avrupa kolonileri örneği

Abstract

ÖZETÜlkeler arasındaki derin gelir farklılıkların açıklanmasında Neoklasik modelin sermayenin marjinal veriminin sermayenin düşük seviyede olduğu az gelişmiş ülkelerde büyüme oranlarının diğer ülke gruplarına nazaran daha yüksek olacağı ve böylece az gelişmiş ülkelerin gelişmiş ülkelerin gelir düzeyine yakınlaşacağı öngörüsünün aksine yıllar içerisinde az gelişmiş ülkelerin sermaye yetersizliği kronik bir sorun olarak kalmıştır. Yüksek getiri sermaye sahiplerini az gelişmiş ülkelere yatırım yapmak için yeterince cezbetmemiştir. Bu sebeple az gelişmiş ülkelerde yüksek getirinin sermayeyi cezbetmeme konusu iktisatçılar tarafından özellikle son otuz yılda yoğun araştırma konusu olmuştur ve gelir farklılıklarının altında yatan daha derin sebepler üzerine odaklanılmıştır. Neden bazı ülkeler daha fazla beşeri ve fiziksel sermaye yatırımı yapıyorken, kaynaklarını daha verimli kullanıyorken diğerleri bunu başaramamıştır. Bu soruyu yanıtlamak için muhtemel açıklamalar coğrafi etmenler, ticaret ve entegrasyon, kurumsal faktörler ve kültürel belirleyiciler olmuştur. Her bir muhtemel açıklama seçilmiş ülke örnekleri için gelir farklılıklarını açıklamak açısından başarılıyken daha büyük ülke örneklemleri için hangisi veya hangileri ön plana çıkıyor, diğer muhtemel belirleyiciler kontrol edildiğinde hangisi veya hangileri anahtar bir rol üstleniyor sorularını yanıtlamak amacıyla çalışmada kurumsal nitelik, ticaret-entegrasyon ve kendine has durumundan dolayı Sahra-altı Afrika ülkeleri için araç değişkenler kullanıldığı iki aşamalı en küçük kareler (2AEKK) yönteminden yararlanılmıştır. Acemoğlu, Johnson ve Robinson (2001) tarafından oluşturulan eski Avrupa kolonilerindeki ölüm oranları kurumsal niteliği ölçmek için araç olarak kullanılmıştır. Avrupalılar yöreye özgü hastalıklardan korunabildikleri ölçüde kendilerine özgü kurumsal yapıyı inşa ettiler ve bunun 2015 yılı kişi başına gelir düzeyi üzerinde önemli bir etkisi olmuştur. Ticaret-entegrasyon için ise Frankel ve Romer (1999) tarafından çekim modeli esas alınarak oluşturulan ticarete açıklık tahminleri ticaret-entegrasyon düzeyini ölçmek için araç olarak kullanılmıştır. Sahra altı Afrika ülkeleri için ise Dünya Sağlık Örgütü'nün 2015 yılı Dünya Sıtma Hastalığı Raporu verileri kullanılarak oluşturulan sıtma endeksi değerleri kullanılmıştır. Bu zamana kadarki çalışmalar ya yalnızca kurumsal belirleyicilerin önemine odaklanmıştır veya coğrafyanın iktisadi gelişme üzerindeki biricikliğini ifade etmiştir. Çok az çalışma bu iki değişkenin ortak olarak iktisadi gelişme düzeyini belirlemede gerçekten önemli olduğunu ifade etmiştir. Çalışmada kullanılan iki aşamalı en küçük kareler modelinin (2AEKK) sonuçlarının da ortaya koyduğu gibi kurumsal nitelikteki 1 puanlık bir iyileşme kişi başına gelirde % 62'lik bir artışa neden olmuştur. Sahra Altı Afrika ülkelerinin kendine has coğrafyası ve bunun berberinde getirdiği olumsuzluklar ise bu ülkelerin dünyanın geri kalan ülkelerinin gelirlerinin yalnızca % 21'ine ulaşmasına neden olmuştur. Kurumsal belirleyiciler ve Sahra Altı Afrika ülkeleri için kukla değişken dahil edildiğinde diğer muhtemel belirleyiciler istatistiksel olarak anlamlı sonuçlara sahip değiller, hatta Sahra Altı Afrika ülkeleri betimlemek için kullanılan değişken dışındaki coğrafya değişkeni için negatif katsayı tahmini bulunmuştur.Anahtar Kelimeler: İktisadi Kalkınma, Coğrafi Etmenler, Ticaret ve Entegrasyon, Kurumsal Faktörler, Sahra Altı Afrika

ABSTRACTExplaining the deep income differences between countries The neoclassical model predicts that marginal efficiency of the capital is at a lower level than that of the capital, and that underdeveloped countries will have higher growth rates than the other country groups and that underdeveloped countries will become closer to the income levels of the developed countries. It remained. High-yielding capital owners have not attracted enough to invest in underdeveloped countries. For this reason, the attractiveness of high yields in underdeveloped countries has been a subject of intense research, especially in the last thirty years, by economists and has focused on deeper reasons underlying income differences. While some countries are investing more human and physical capital, they use their resources more efficiently while others have not. Possible explanations for responding to this question have been geographical factors, trade and integration, institutional factors and cultural determinants.While each possible explanation has been successful in terms of disclosing income differences for selected country samples, it is important to note that the institutional quality, trade-integration and self-reliance in working with the questions of which, or whichever comes first, for larger sample countries, (2SLS) method in which vehicle variables are used for sub-Saharan African countries. Acemoğlu, Johnson and Robinson (2001) used mortality rates in the former European colonies as instruments to measure institutional quality. Europeans have built their own institutional structures to the extent that they can be protected from locally specific diseases and this has had a significant impact on the level of income per capita in 2015. For trade-integration purposes, Frankel and Romer (1999) used the shot model as a instrument to measure the trade-integration level. For sub-Saharan African countries, the malaria index values of the World Health Organization using the 2015 World Malaria Disease Report data were used. Up to this time, studies have focused only on the importance of institutional determinants or expressed the uniqueness of geography over economic development. Few studies have shown that these two variables are in common together in determining the level of economic development. As demonstrated by the results of the two-stage least squares model used in the study (2SLS), a 1-point improvement in institutional quality led to an increase of 62 % in per capita income. The sub-Saharan African countries' unique geography and its barriers have caused these countries to reach only 21% of the revenues of the rest of the world. When dummy variables are included for institutional determinants and sub-Saharan African countries, other possible determinants do not have statistically significant results and even negative coefficient estimates are found for geographical variable but dummy variable used to describe sub-Saharan African countriesKeywords: Economic Development, Geographical Factors, Trade and Integration, Institutional Factors, Sub-Saharan Africa