Orta Gelir Tuzağının Belirleyicileri: Yükselen Ekonomiler Üzerine Bir Analiz

Orta gelir tuzağı (OGT), genellikle nispeten yüksek oranda büyümenin yaşandığı bir dönemle orta gelir düzeyine ulaşma; ancak buradan yüksek gelir düzeyine geçişte zorlanma durumunu ifade etmektedir. Orta gelir grubunda olan ülkelerin temel iktisadi sorunlarından biri, düşük gelir grubundan orta gelir grubuna yükselişte gösterdikleri büyüme performansını, yüksek gelir grubuna geçiş için devam ettirememeleridir. Bu çalışmanın amacı, üst-orta gelir grubunda yer alan seçilmiş 16 ülkenin 1996-2015 dönemi verileriyle OGT için belirleyici olan faktörlerin analiz edilmesidir. Modelde bağımlı değişken olarak kişi başı GSYİH (Y) ve OGT’yi belirleyen faktörleri temsilen bağımsız değişkenler olarak ar-ge harcamaları (ARGE), dışa açıklık oranı (DAO), internet kullanım oranı (IKO), eğitim harcamaları (EH), işgücü verimliliği (IV), bilimsel makale sayısı (BMK), enflasyon oranı (ENF) ve işsizlik oranı (IO) değişkenleri kullanılmıştır. Panel eşbütünleşme analiziyle, bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasında eşbütünleşme ilişkisi tespit edilmiştir. Panel nedensellik analizi sonucuna göre, Y’den DAO ve ARGE değişkenlerine doğru, IKO, IV ve BMK değişkenlerinden Y’ye doğru tek yönlü; Y ile IO ve EH değişkenleri arasında çift yönlü nedensellik saptanmış; Y ile ENF değişken arasında nedensellik ilişkisine rastlanmamıştır. Elde edilen bulgular çerçevesinde OGT’den korunma ve/veya çıkış için politika önerileri sunulmuştur.

Determinants of Middle Income Trap and an Analysis on Emerging Economies

The concept of middle income trap (MIT) refers to a situation where countries with relatively high growth rates, reach the middle income level but then face difficulties in arriving at high income levels. One of the basic economic problems of middle income countries is being unable to continue their growth performance they had in low income level to move toward high income. The aim of this study is analyze the factors determining the MIT with a sample of the selected 16 countries in the upper-middle income group for the 1996-2015 period. In model, GDP (Y) is dependent variable, and  R&D expenditures (ARGE), openness (DAO), internet use rate (IKO), education expenditures (EH),labor productivity (IV), number of published scientific papers (BMK), inflation rate (ENF) and unemployment rate (IO) used as independent variables determining MIT. A cointegration relationship between the dependent variable and independent variables were determined. With results of the panel causality analysis, one-way causality relation from Y to DAO and ARGE variables, and from IKO, IV and BMK variables to Y; and a two-way causality between Y, and IO and EH variables were found. There is no causality relation between Y and ENF variables. Using empirical findings obtained, policy recommendations to avoid or get rid of MIT have been provided.

___

  • Aiyar, M. S.,Duval, M. R. A., Puy, M. D., Wu, M. Y., & Zhang, M. L. (2013). Growthslowdownsandthemiddle-income trap (No. 13-71). International MonetaryFund.
  • Altıntaş, H & Mercan, M. (2015). Ar-ge harcamaları ve ekonomik büyüme ilişkisi: OECD ülkeleri üzerine yatay kesit bağımlılığı altında panel eşbütünleşme analizi, Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi, 70(2): 345-376.
  • Aykırı, M.(2017). Ekonomik büyümenin sürdürülebilirliği ve orta gelir tuzağından çıkışta beşeri sermayenin önemi: Yüksek ve üst-orta gelirli ülkeler üzerine bir uygulama, Uluslararası Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 3(4): 683-706.
  • Bayraktutan, Yusuf., Bıdırdı, H. & Kutlar,A. (2018), “Research and Development and High Technology Exports in Selected Countries at Different Development Stages.A Panel Co-integration and Causality Analysis”.in F. Bakırcı, T. Heupel, O. Karagöz, Ü. Özen (eds), German-Turkish Perspectives on IT and Innovation Management: Challenges and Approaches,Wiesbaden: Springer Gabler& FOM Pub., pp. 43-74.
  • Bayraktutan, Yusuf ve Bıdırdı, H. (2018).”Innovation and High-Tech Exports in Developed and Developing Countries”, Journal of International Commerce, Economics and Policy, 9(3): 21p,
  • Bayraktutan, Yusuf, Arslan, İ. & Alancıoğlu, E. (2018). “Orta Gelir Tuzağını Aşmada Araştırma-Geliştirme: Türkiye ve Güney Kore Karşılaştırması”, Journal of Social And Humanities Sciences Research, 5(23): 1232-1240.
  • Bayraktutan, Yusuf & Kethüdaoğlu, F. (2017). “Ar-Ge ve İktisadi Büyüme İlişkisi: OECD Örneği”, Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi., 10(53): 679-694.
  • Breusch, T. S., & Pagan, A. R. (1980). The lagrange multiplier test and its applications to model specification in econometrics. The Review of Economic Studies, 47(1): 239-253.
  • Bulman, D., Eden, M. & Nguyen, H.(2014). Transitioning from low-income growth to high-income growth – is there a middle income trap? Policy Research Working Paper No, 7104.World Bank. Washington.
  • Dalgıç, B.,Varol İyidoğan, P. & Balıkçıoğlu, E. (2014). Orta gelir tuzağından çıkışta hangi faktörler, Maliye Dergisi, (167): 116-125.
  • Emirmahmutoğlu, F. & Köse, N. (2011). Testing for granger causality in heterogeneous mixed panels, Economic Modelling, (28): 870-876.
  • Göçer, İ. (2013). Ar-ge harcamalarının yüksek teknolojili ürün ihracatı, dış ticaret dengesi ve ekonomik büyüme üzerindeki etkileri, Maliye Dergisi, 165(2): 215-240.
  • Jayasooria, S.P. (2017).Growth slowdowns, middle-income trap, and demographic profile in South Asia, Asian Development Bank Institute, Working Paper Series, No:736.
  • Lubis, R.F. & Saputra, P.M.A. (2015).The middle-income trap: Is there a way out for Asian countries? Journal of Indonesian Economy and Business, 30(3): 273– 287.
  • Ozturk, A. (2016). Examining the economic growth and the middle-income trap from the perspective of the middle class, International Business Review,25: 726–738.
  • Pesaran, M.H. (2004). General diagnostictestsfor cross sectiondependence in panels,Journal of Applied Econometrics,(20) : 264-309.
  • Pesaran, M.H. (2006). A simple panel unitroot test in the presence of crosssection dependence.https://pdfs.semantic scholar.org/4067/87f276f8c40a5861e2638f9b116dce42022c.pdf/
  • Pesaran, M. H., & Yamagata, T. (2008). Testing slope homogeneity in large panels. Journal of Econometrics, 142(1), 50-93.
  • Pesaran, M. H., Ullah, A., & Yamagata, T. (2008). A bias-adjusted LM test of error cross-section independence. The Econometrics Journal, 11(1), 105-127.
  • PWT (2018). PWT releases, https://www.rug.nl/ggdc/productivity/pwt/pwt-releases/pwt9.0/
  • Sak, N. (2015). Panel eşbütünleşmeanalizi.Güriş, S. (Ed.). Stata ile panel verimodelleri. (ss. 203-264), İstanbul: Der Yayınları.
  • Tatoğlu, F. Y. (2013). Panel veri ekonometrisi: Stata uygulamalı. İstanbul: Beta Yayınları.
  • Tatoğlu, F.Y. (2017). Panel zaman serileri analizi stata uygulamalı.İstanbul: Beta Yayınları.
  • Tugcu, C.T. (2015), How to escape the middle income trap:International evidence from a binary dependent variable model,Theoretical and Applied Economics, XXII , 1(602): 49-56.
  • Westerlund, J. (2008). “Panel Cointegration Tests of the Fisher Effect”, Journal of Applied Econometrics, 23(2): 193-233.
  • World Bank, (2018). https://data.worldbank.org/
  • Zeren, F & Ergün, S. (2013). Ticari Açıklık ve Kamu Büyüklüğü İlişkisi: Panel Nedensellik Testi, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 27(4): 229-240.
  • Zhang, D. (2014). The Mechanism of the Middle Income Trap and the Potential Factors Influencing China’s Economic Growth, 9(3): 499–528.