Ömer Faruk GÜLTEKİN, Erdemalp ÖZDEN, Turgut BAYRAMOĞLU

Su Ürünlerinin Dış Ticaret Hacmine Etkisi: Çekim Modeli Yöntemi İle Türkiye Üzerine Bir Analiz

Su ürünleri önemli bir gıda kaynağı olmanın ötesinde sektörel anlamda çevre, istihdam, dış ticaret gibi birçok alanın ortak konusudur. Yapılan bu çalışma ile uluslararası iktisadın bir teorisi olan çekim modelinin öngörüleri doğrultusunda Türkiye’nin su ürünleri konusunda en fazla ticaret yaptığı on iki ülke ele alınarak, 1990-2019 verileri kullanılarak ülkenin ürettiği su ürünlerinin ve bu ürünlerle yaptığı ticaretin dış ticaret hacmi üzerindeki etkinliği araştırılmıştır. Çalışma sonucunda daha yüksek hasılalara sahip ticaret ortaklarının daha yüksek bir talep ve daha fazla ithalat şansı gösterdiği ve Türkiye tarafından üretim kapasitesindeki bir artışın ek ticaret hacimleri yaratabileceği, coğrafi mesafenin teorik beklenti ile uyumlu olarak tahmin edilen modellerde negatif ve istatistiksel olarak anlamlı bulunduğu ve nakliye maliyetinin Türkiye’nin yaptığı ikili ticaret performansını belirleyen kritik faktör olduğu anlaşılmıştır. Modele dahil edilen döviz kurunun dış ticaret haddi üzerinde pozitif ve anlamlı bir etkisi olduğu, deniz ürünleri ihracatının dış ticaret haddi üzerine pozitif ve istatistiki olarak anlamlı bir etkisi varken ithalatının ise negatif ve anlamlı bir etkisinin olduğu görülmektedir. Yapılan çalışma sonucunda modele dahil edilen bütün değişkenler üzerinden Türkiye’nin üretiminin artması durumunda çekim modeline uygun olarak ticaretinin artacağı sonucuna ulaşılmıştır.

The Effect of Foreign Trade Volume of Seafood: An Analysis on the Gravity Model Method of Turkey

Seafood is a vital food resource and, more importantly, a common subject in many areas such as the environment, employment, and foreign trade in sectoral terms. In this study, we investigated the effect of Turkey's seafood production and its trade with these products on Turkey’s foreign in line with the predictions of the gravity model, which is a theory of international economics. As a result, using 1990-2019 data with 12 countries where Turkey has the highest seafood trade, trading partners with higher revenues showed a higher demand and greater import chances, and an increase in production capacity by Turkey could create additional trade volumes. Besides, the geographical distance is negative and statistically significant in the models following the theoretical expectation, and the shipping cost was the critical factor determining Turkey's bilateral trade performance. The exchange rate has a positive and significant effect on trade, and seafood exports have a positive and statistically significant effect on trade, while imports have a negative and significant effect. As a result of the study, if Turkey's production increases overall the model variables, its trade will increase following the gravity model.

PDF

___

Anderson, J. E. (2010). The gravity model, Ann Rev of Econ, 3(1), 133-160. doi: 10.1146/annurev- economics-111809-125114.
Croissant Y., & Millo, G. (2008). Panel data econometrics in r: the plm package, J Stat Soft, 27(2), 1- 43.
Erkan, B. (2016). Türkiye’nin Canlı Hayvan, Et ve Deniz Ürünleri İhracatındaki Rekabet Gücünün Analizi, İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırma Dergisi, 5(7), 1843-1864. doi: 10.15869/itobiad.259288.
Euronews, (2018). https://tr.euronews.com/2018/08/31/balik-tuketmeyen-turkiye-avrupanin-8-inci- buyuk-deniz-urunleri-ureticisi. (Erişim Tarihi: 10.12.2021).
FAO, (2020). The State of World Fisheries and Aquaculture 2020. Sustainability in action. Rome. doi: 10.4060/ca9229en.
Fatema, F. and Islam, M. M. (2020). Driving Forces of Marine Fisheries and Seafood Export of Bangladesh: Augmented Gravity Model Approach. Asian Journal of Economic Modelling, 8(2), 106-22. doi: 10.18488/journal.8.2020.82.106.122.
Frankel, J. A., Stein, E., & Wei, S. J. (1997). Regional trading blocs in the world economic system, Peterson Institute, (2), 1041-1105.
Fuente, L. G., Florez, L.G., Rueda, P. F., Alvarez J., Vuelta A. C. O., Fernandez-Vazquez, E., Ramos- Carvajal, C. (2020). Comparing the contribution of commercial and recreational marine fishing to regional economies in Europe. An Input-Output approach applied to Asturias (Northwest Spain), Marine Policy, 118, 104024. doi: 10.1016/j.marpol.2020.104024.
Garza-Gil, M. D., Surís-Regueiro, J. C., & Varela-Lafuente, M. M. (2017). Using input–output methods to assess the effects of fishing and aquaculture on a regional economy: the case of Galicia, Spain, Marine Policy, 85, 48-53. doi: 10.1016/j.marpol.2017.08.003.
Gomez, S. and Maynou, F. (2020). Economic, sociocultural and ecological dimensions of fishing capacity in NW Mediterranean fisheries. Ocean and Coastal Management, 197, 1-10. doi: 10.1016/j.ocecoaman.2020.105323.
Helpman, E. (1998). The structure of foreign trade, Journal of Economic Perspectives, 13(2), 121-144.
Idda, L., Madau, F., & Pulina, P. (2009). Capacity and economic efficiency in small-scale fisheries: Evidence from the Mediterranean Sea, Marine Policy, 33(5), 860-867.
James, P., Tidd, A., & Kaitu, P. L. (2018). The impact of industrial tuna fishing on small-scale fishers and economies in the Pacific. Marine Policy, 95, 189-198.
Karadal, E. (2014). Akdeniz Bölgesi (Türkiye) Sahil Şeridi Deniz Balıkçılığının Sosyo-Ekonomik Durumu, (Yüksek Lisans Tezi), Ordu Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ordu.
Kennedy P. (1992). A Guide to Econometrics, Oxford: Blackwell.
Kepaptsoglou, K., Karlaftis, M., & Tsamboulas, D. (2010). The gravity model specification for modeling international trade flows and free trade agreement effects: a 10-year review of empirical studies, The Open Economy Journal, 3, 1-13.
Krugman, P. (1990). Increasing returns and economic geography. Journal of Political Economy, 99 (3), 483-499.
Krugman, P. (1979). Increasing returns, monopolistic competition, and international trade. Journal of International Economics, 9(4), 469-479. doi:10.1016/0022-1996(79)90017-5.
Kuşat, N. (2019). Su Ürünleri Sektörü Rekabet Gücü Analizi: Türkiye ve Beş Lider Ülke Örneği, Acta Aquatica Turcica, 15(1), 43-54.
Marquardt, D. W. (1970). Generalized inverses, ridge regression, biased linear estimation, and nonlinear estimation, Technometrics, (12), 591–256.
Mason, R. L., Gunst, R. F., & Hess, J. L. (1989). Statistical Design and Analysis of Experiments: Applications to Engineering and Science, New York: Wiley.
Menard, S. (1995). An introduction to logistic regression diagnostics. Applied logistic regression analysis, CA: Sage. p. 58-79.
Natale, F., Borrello. A, & Motova. A. (2015). Analysis of the determinants of international seafood trade using a gravity model, Marine Policy, (60), 98-106. doi: 10.1016/j.marpol.2015.05.016.
O’brien, R. M. (2007). A Caution Regarding Rules of Thumb for Variance Inflation Factors, Quality & Quantity, (41), 673–690. doi: 10.1007/s11135-006-9018-6.
Poyhonen, P. (1963). A tentative model or the volume of trade between countries, Weltwirtschaftliches Archiv, (90), 93-100.
Prosperi, P., Kirwan, J., Maye, D., Bartolini, F., Vergamini, D., Brunori, G. (2019). Adaptation strategies of small-scale fisheries within changing market and regulatory conditions in the EU, Marine Policy, (100), 316-323.
Rabbani, A. G., Dey, M. M., & Singh, K. (2011). Determinants of catfish, basa and tra importation into the USA: An application of an augmented gravity model, Aqua Econ Manag, 15(3), 230-244. doi: 10.1080/13657305.2011.598215.
TAGEM. (2019). Tarımsal Araştırmalar ve Politikalar Genel Müdürlüğü, https://www.tarimorman.gov.tr/.
Tarım ve Orman Bakanlığı. (2019). Su Ürünleri Sektör Politika Belgesi 2019-2023, Ankara.
Tinbergen, J. (1965). Shaping the world economy: suggestions for an international economic policy, Revue Economique, 16(5), 840-847. doi: 10.2307/1236502
TÜİK. (2021). Türkiye İstatistik Kurumu. https://data.tuik.gov.tr/.
Tran, N., Wilson, N., & Hite, D. (2013). Choosing the best model in the presence of zero trade: A fish product analysis. Frontiers of Economics and Globalization, 12, 127-148. doi: 10.1108/s1574- 8715(2013)0000012010.
Wilson, N. L. and Bray, V. (2010). It happened all at once: Switching regressions, gravity models and food safety, WAEA Joint Annual Meeting, Colorado, USA. doi: 10.22004/ag.econ.61825.
Wooldridge, J. (2010). Econometric Analysis Of Cross Section And Panel Data, Cambridge, Mass: MIT Press.