Teknolojik Gelişme ve Yüksek Teknoloji İhracatının Ekonomik Karmaşıklık Endeksi Üzerindeki Etkisi: Türkiye Örneği

Ülkelerin uluslararası ticarette rekabet üstünlüğünü elde edebilmeleri için teknoloji yatırımları gerçekleştirmeleri ve yüksek teknolojili ürün ihracatına yönelmeleri büyük önem arz etmektedir. Bu doğrultuda, teknolojik gelişme düzeyinin ihracat üzerindeki etkilerinin ortaya koyulması gerekmektedir. Ekonomik karmaşıklık endeksi, bir ülkenin ihraç ettiği ürünlerin bilgi yoğunluğunu göz önüne alarak bir ekonominin bilgi yoğunluğunu ve üretken çıktısını ölçmektedir. İhracattaki bilgi yoğunluğunu gösteren ekonomik karmaşıklık endeksi, hem ülkelerin ihracatlarındaki teknoloji yoğunluğunu hem de ürün çeşitliliğini ortaya koymaktadır. Çalışma kapsamında ülkelerin uluslararası ticarette rekabet üstünlüğünü ortaya koyan ekonomik karmaşıklık endeksinin teknolojik gelişme, yüksek teknolojili ürün ihracatı ve sermaye yatırımları ile ilişkisi Türkiye için analiz edilmiştir. Johansen ve Gregory-Hansen eşbütünleşme testleri sonucunda, ekonomik karmaşıklık endeksi ile yüksek teknolojili ürün ihracatı, yerli patent başvuruları ve sabit sermaye yatırımları arasında uzun dönemli bir ilişkinin bulunduğu tespit edilmiştir. Daha sonra ise uzun dönemli katsayı tahmini yapılarak ve nedensellik testleri gerçekleştirilerek değişkenler arasındaki ilişki ortaya koyulmuştur. Nedensellik analizleri sonucunda, ekonomik karmaşıklık endeksi, yüksek teknolojili ürün ihracatı ve yerli patent başvuruları arasında çift yönlü bir nedensellik ilişkisi olduğu görülmüştür. Bununla birlikte, brüt sabit sermaye yatırımlarından ekonomik karmaşıklık endeksi, yüksek teknolojili ürün ihracatı ve yerli patent başvurularına doğru tek yönlü bir nedensellik ilişkisi bulunduğu ortaya koyulmuştur. Anahtar Kelimeler: Ekonomik Karmaşıklık Endeksi, Yüksek Teknolojili Ürün İhracatı, Teknolojik Gelişme, Gregory-Hansen Eşbütünleşme, Granger Nedensellik. JEL Sınıflandırması: F10, O11, O14, O30.

Impacts of Technological Development and High Tech Product Exports on Economic Complexity Index: The Case of Turkey

Determining sectors invested in is greatly important for countries to gain competitive advantages in international trade.. In this direction, it is beneficial for countries to reveal the effects of the level of technological development on exports. The economic complexity index measures the density of information and the productive output of an economy by considering the knowledge intensity of products that a country exports. The economic complexity index, which shows the intensity of information in exports, reveals both the technological density and the product diversity of countries' exports. In the scope of study, the relationships between high technology exports, technological developments, capital formation and the economic complexity index that reveal the competitive advantage in international trade for Turkey has been analyzed. As a result of Johansen and Gregory-Hansen cointegration tests, long-term relationships between economic complexity index, high-tech product exports, domestic patent applications and fixed capital investments have been determined. Then, long-term coefficients and causality relationships among the variables have been estimated. As a result of causality analysis, bidirectional causality relationship between economic complexity index, high-tech product exports and resident patent applications is seen. On the other hand, unidirectional causality relationships from gross fixed capital investments to economic complexity index, high-tech product exports and resident patent applications are determined.Key Words: Economic Complexity Index, High-Technology Export, Technological Development, Gregory-Hansen Cointegration, Granger Causality.             JEL Classification: F10, O11, O14, O30.

___

  • Akın, T. ve Güneş, S. (2018). İhracatın Niteliğindeki Artışın Dış Ticaret Haddine Etkisi: Türkiye Analizi. C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi 19(2): 448–462.
  • Albeaik, S.,Kaltenberg, M., Alsaleh, M. ve Hidalgo, C. A. (2017). Improving the Economic Complexity Index. arXiv:1707.05826.
  • Ang, J. B., Madsen, J. B. ve Robertson, P. E. (2015). Export Performance of the Asian Miracle Economies: The Role of Innovation And Product Variety. The Canadian Journal of Economics 48(1): 273-309.
  • Arıcıoğlu, E., Coşkun, N. ve Tuncer, İ. (2017). Tasarruf, Sürdürülebilir Büyüme ve Teknolojik Gelişme. O. S. Erdoğdu, D. T. Dinç ve M. A. Atar (ed.), Türkiye’de İBBS Düzey 2 Bölgelerinin Büyüme Dinamikleri ve Ekonomik Karmaşıklık Analizi Dâhilinde (s. 59-90), Ankara: Türkiye Ekonomi Kurumu.
  • Cristelli, M., Gabrielli, A., Tacchella, A., Caldarelli, G. ve Pietronero, L. (2013). Measuring the Intangibles: A Metrics for the Economic Complexity of Countries and Products. PLoS ONE 8(8): 1-20.
  • Çeştepe, H. ve Çağlar, O. (2017). Ürün Sofistikasyonu ve Ekonomik Büyüme İlişkisi: Panel Veri Analizi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, ICMEB17 Özel Sayısı, 992–1000.
  • Çetin, R. (2016). Yeni Sanayileşen Ülkelerde Ar-Ge Harcamaları ve Yüksek Teknoloji Ürünü İhracatı Arasındaki İlişkinin Panel Veri Analizi Yöntemi ile İncelenmesi. İktisat Fakültesi Mecmuası 66(2): 30-43.
  • Çütçü, İ. (2017). İnovasyonun İhracat Performansına Etkisi: Yatay-Kesit Analizi Uygulaması. Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi 10(48): 586-596.
  • Di Pietro, W. R. ve Anoruo, E. (2006). Creativity, Innovation, and Export Performance. Journal of Policy Modeling 28: 133–139.
  • Dickey, D. A. ve Fuller, W. A. (1979). Distribution Of The Estimators For Autoregressive Time Series With A Unit Root. Journal of the American Statistical Association 74(366): 427 –431.
  • Dickey, D. A. ve Fuller, W. A. (1981). Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit Root. Econometrica, 49: 1057–1063.
  • Engle, R. F. ve Granger, C. W. J. (1987). Co-integration and Error Correction: Representation, Estimation, and Testing. Econometrica 55: 251 –276.
  • Erkan, B. ve Yildirimci, E. (2015). Economic Complexity and Export Competitiveness: The Case of Turkey. Procedia -Social and Behavioral Sciences 195: 524–533.
  • Ertan Özgüzer, G. ve Oğuş Binatlı, A. (2016). Economic Convergence in the EU: A Complexity Approach. Eastern European Economics 54: 93–108.
  • Falvey, R. (1981). Commercial Policy And Intra-Industry Trade. Journal of International Economics 11(4): 495-511.
  • Falvey, R. ve Kierzkowski, H. (1987). Product Quality, Intra-industry Trade and (Im)perfect Competition. H. Kierzkowski (ed.), Protection and Competition in International Trade Dâhilinde (s. 143-161), Basil-Blackwell.
  • Flam, H. ve Helpman, E. (1987). Vertical Product Differentiation and North-South Trade. The American Economic Review 77(5): 810-822.
  • Gaberli, Ü. (2018). G7 Ülkelerinde Fikri Mülkiyet Haklarına Yapılan Ödemeler ve Ar-Ge Harcamalarının Yüksek Teknoloji İhracatına Etkisi: Bir Panel Veri Analizi. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar (641): 67–82.
  • Gala, P., Rocha, I. ve Magacho, G. (2018). The Structuralist Revenge: Economic Complexity as an Important Dimension to Evaluate Growth and Development. Brazilian Journal of Political Economy 38(2 ): 219–236.
  • Granger, C. W. J. (1986). Developments in The Study of Cointegrated Economic Variables. Oxford Bulletin of Economics andStatistics 48(3): 213 –228.
  • Gregory, A. W. ve Hansen, B. E. (1996). Residual-based Tests for Cointegration in Models with Regime Shifts. J. Econometrics 70: 99–126.
  • Hidalgo, C. A. ve Hausmann, R. (2009). The Building Blocks of Economic Complexity. PNAS106(26): 10570 –10575.
  • Inoua, S. (2016). A Simple Measure of Economic Complexity. Statistical Finance, 1–15.
  • Ivanova, I., Strand, Ø., Kushnir, D. ve Leydesdorff, L. (2017). Economic and Technological Complexity: A Model Study of Indicators of Knowledge-Based Innovation Systems. Technological Forecasting & Social Change 120: 77–89.
  • Johansen, S. ve Juselius, K. (1990). Maximum Likelihood Estimation and Inference on Cointegration-with Application to the Demand for Money. Oxford Bulletin of Economics and Statistics 52: 169-210.
  • Mealy, P., Farmer, J. D. ve Teytelboym, A. (2018). A New Interpretation of the Economic Complexity Index. SSRN Electronic Journal, 1 –22.
  • Phillips, P. C. B. ve Perron, P. (1988). Testing for a Unit Root in Time Series Regression. Biometrika 75(2): 335 –346.
  • Şahbaz, A., Yanar, R. ve Adıgüzel, U. (2014). Ar-Ge Harcamaları ve İleri Teknoloji Mal İhracatı İlişkisi: Panel Nedensellik Analizi. Ç.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 23(1): 47-60.
  • Tekin, E. ve Hancıoğlu, Y. (2018). İnovasyon Belirleyicilerinin İhracat Performansına Etkisi Üzerine Bir Araştırma. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi 14(4): 897-917.
  • Tuncer, İ., Lopcu, K., Coşkun, N. ve Arıcıoğlu, E. (2017). Türkiye Bölgelerinde Yapısal Değişim: Kümeleme ve Ekonomik Karmaşıklık Analizleri Bağlamında Öneriler. Ekonomi Bilimleri Dergisi 9(2): 59–74.
  • Yamaego, N. D., Nabassaga, T., Shimeles, A. ve Ncube, M. (2014). Diversification and Sophistication as drivers of structural transformation for Africa: The Economic Complexity Index of African Countries. Journal of African Development 16(2): 1–31.
  • Yıldırım, E. ve Kesikoğlu, F. (2012). Ar-Ge Harcamaları ile İhracat Arasındaki Nedensellik İlişkileri: Türkiye Örneğinde Panel Nedensellik Testi Kanıtları. Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi 32(1): 165-180.
  • Zivot, E. ve Andrews, D. W. K. (1992). Further Evidence On The Great Crash, The Oil Price Shock Ans Unit Root Hypothesis. Journal of Business & Economic Statics 10(3): 251 –270.