Doğuş Üniversitesi Dergisi, 7 (2) 2006, AGGLOMERATION ECONOMIES IN TURKISH MANUFACTURING INDUSTRY

Transkript

1 Doğuş Üniversiesi Dergisi, 7 (2) 2006, TÜRK İMALAT SANAYİNDE YIĞILMA EKONOMİLERİ AGGLOMERATION ECONOMIES IN TURKISH MANUFACTURING INDUSTRY Ümi KIYMALIOĞLU, Damla AYOĞLU Akdeniz Üniversiesi, İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi, İkisa Bölümü ÖZET: Ekonomik faaliyelerin belirli bir mekanda oplanması ile oraya çıkan ve maliyelerde gerçekleşen azalmayı ifade eden ekiler yığılma ekonomileri olarak adlandırılmakadır. Saik ve dinamik dışsallıklar bağlamında farklı yığılma ekonomisi ürleri anımlanmakadır. Bu çalışmanın amacı, imala sanayi al sekörlerini ekileyen ve isihdam büyümesindeki arış ile ölçülen yığılma fakörlerinin oraya koyulmasıdır. Türkiye İmala Sanayi al sekörlerinde belirleyici olan yığılma ekonomilerinin sapanması için döneminde il imala sanayilerinin Uluslararası Sanayi Sınıflaması (ISIC) Revize 2 ye göre düzenlenmiş panel veri sei kullanılmış, dinamik panel veri ahmin eknikleri uygulanmışır. Anahar Kelimeler: Yığılma Ekonomileri, Saik Yığılma Ekonomileri, Dinamik Yığılma Ekonomileri, Türkiye İmala Sanayi ABSTRACT: Agglomeraion of populaion and economic aciviies in a cerain locaion has a crucial impac on urban economies. In his respec, o deermine he ype of agglomeraion economies ha specify he spaial feaures of provinces is ineviable. The main purpose of his sudy is o deermine agglomeraion in Turkey by provinces. Panel daa se consiss of 2-digi manufacuring indusry daa of provinces for he period Dynamic panel daa echniques are also applied. Keywords: Agglomeraion Economies, Saic Agglomeraion Economies, Dynamic Agglomeraion Economies, Turkish Manufacuring Indusry 1.Giriş Yığılma ekonomileri, içsel bağlanılı bir ekonomide mal ve hizme üreimlerinin mekansal yakınlığından sağlanan yararlardır. Mekansal olarak yakın yerleşmenin firma ve endüsriler için önemli yararlar doğurduğu ilk kez Alfred Marshall (1920) arafından oraya koyulmuşur. Ekonomik faaliyelerin bir araya oplanmasını özendirici fakörler genel olarak Marshallgil Dışsallıklar olarak anımlanmakadır ve bunlar oplu üreim (içsel ekonomiler), ileri derecede uzmanlaşmış işgücü, uzmanlaşmış girdi hizmeleri ve aşıma olanaklarını da içeren modern alyapının varlığı olarak sıralanabilir (Fujia, 1989:273). Yığılma ekonomilerinin çeşili büyüklüke ve ekinlike olmaları, yığılma sürecinde gerçekleşen coğrafi örünüyü farklılaşırmakadır ve böylece ekonomik birimlerin yerleşimleri mekansal bir eş dağılım gösermemekedir. Bu nedenle, mekansal farklılaşmaya yol açan fakörlerin belirlenmesi önem aşımakadır. Çalışmada, Türkiye imala sanayi al sekörleri bazında yığılma özellikleri araşırılacak ve al sekörler iibariyle hangi yığılma ekonomisi ürünün ekili olduğu belirlenecekir. Türkiye de daha önce bu konu ile ilgili yapılmış iki çalışma vardır: İlki Filizekin (2002) in yılları arasında imala sanayi sekörlerini geleneksel, ağır,

2 Türk İmala Sanayinde Yığılma Ekonomileri 199 makine ve yüksek eknoloji endüsrileri olarak gruplandırarak yığılma ekonomilerinin ekisini belirlediği çalışmadır. Bu çalışmada Türk İmala Sanayi al sekörlerinde yerelleşme ekonomilerinin kısa dönemde isihdam büyümesi üzerinde negaif ekide bulunduğu sapanmışır. Kenleşme ekonomilerinin olumlu ekisi sadece ileri eknoloji endüsrileri için elde edilmişir. Doğan (2001) arafından yapılan diğer çalışmada, sadece 1985 yılı için yığılma ekonomileri ve verimlilik arasındaki ilişki yaay kesi verileri kullanılarak incelenmiş, eksil ve gıda sanayileri için kenleşme ekonomilerinin, orman ürünleri ve mobilya sanayi için ise yerelleşme ekonomilerinin ekili olduğunu belirlenmişir. Ken alanlarındaki saik ve dinamik yığılma ekonomilerini araşıran çalışmalar imala sanayi üzerine yoğunlaşmış durumdadır, çünkü sadece imala sanayi al sekörlerinden uygulama yapmak için gerekli veriler sağlanabilmekedir (McDonald, 1997:348). Ancak, uygun verilerin yokluğu, verilerin yeersizliği ve dışsal ekonomilerin gözlenemeyen özellikleri gibi nedenler, yığılma ekonomilerinin sapanmasını zorlaşırmakadır (Hanson, 2000). Farklı ürdeki yığılma ekonomilerinin varlıkları ve eki düzeyleri üzerine süregelen bir arışma vardır, aynı ülke için yapılan çalışmalarda bile yığılma ekonomilerinin göreli önemleri farklılık arz emekedir (Filizekin, 2002). Çalışmada, ilk olarak yığılma ekonomileri anıılacakır. İzleyen bölümde ise il bazında imala sanayi panel veri sei kullanılarak ve panel veri ahmin eknikleri uygulanarak al sekörlerde belirleyici olan yığılma ekonomisi ürleri sapanacakır. 2.Yığılma Ekonomileri Temel olarak ölçek ekonomileri, dışsal ekonomiler, aran geiriler ve eksik rekabeçi piyasa yapısı üzerinde şekillenen yığılma ekonomileri, kensel ekonomi lieraüründe Isard ın sınıflamasına göre genel olarak ikiye ayrılarak ele alınmakadır: Yerelleşme ekonomileri ve kenleşme ekonomileri. Ancak, farklı sınıflandırmalar da söz konusudur (Nakamura, 1985:108). Bu çerçevede yığılma ekonomileri Yeni Ekonomik Coğrafya lieraürü kapsamında saik (durağan) ve dinamik dışsallıklar bağlamında ele alınmakadır Saik Dışsallıklar Bağlamında Yığılma Ekonomileri: Yerelleşme ve Kenleşme Ekonomileri Belirli bir mekansal alanda firmalar için dışsal, endüsri için içsel yararlar olması durumunda söz konusu olan yerelleşme ekonomileri, bir endüsrinin oplam çıkısında oluşan arışın firma maliyelerini azalması sonucunu yaramakadır. Yerelleşme ekonomileri, aynı alana yerleşmiş aynı endüsriye dahil olan firmaların oluşurduğu yığılma ekonomileridir ve yerel endüsri düzeyinde oraya çıkması nedeniyle firmalar için dışsal, endüsri için ise içsel sonuçlar doğurmakadır (Küçüker, 1998). Kenleşme ekonomileri ise belirli bir ken alanındaki oplam çıkı arışı sonucunda üm firmaların maliyelerinde azalma yaraan dışsal ekiler olarak anımlanmakadır (Goldsein ve Gronberg, 1984). Kenleşme ekonomileri, yerelleşme ekonomilerinden iki nokada ayrılır: Kenleşme ekonomileri, yerelleşme ekonomileri gibi sadece ek bir endüsri ölçeğinde değil, kenin büününde oraya çıkarlar ve kenleşme ekonomileri, yerelleşme ekonomileri gibi sadece ek bir endüsriye dahil olan firmalar için değil, keneki üm firmalar için geçerli olurlar (Kıymalıoğlu, 2004).

3 200 Ümi KIYMALIOĞLU, Damla AYOĞLU 2.2. Dinamik Dışsallıklar Bağlamında Yığılma Ekonomileri: MAR, Porer ve Jacobs Dışsallıkları Dinamik dışsallıklar, uzun dönem ilişkiler ve ekileşimlerin arihi ile güçlenen yerel bilgi birikimleriyle gerçekleşmeke, ekonomik akörler arasındaki ileişim ile oraya çıkmakadır. İleişim ve ekileşimin yoğun olduğu durumda fikir ve bilgiler hızla yayılmakadır. İleişimin sıklığı ise coğrafi yakınlık arafından belirlenmekedir ve bu yakınlık özellikle büyük kenlerde önemli bir dışsallık yaramakadır. Dinamik dışsallıklar, genel olarak eknolojik dışsallık nieliğindedir. Bir firma ya da endüsride gerçekleşen bir yenilik, bilgi yayılmaları yolu ile piyasa mekanizmasına dahil olmadan diğer firma ve endüsrilere olumlu dışsallıklar sağlayıp verimliliklerini arırmakadır. Dinamik dışsal ekonomiler, piyasa yapısının nieliğine ve bilgi kaynağına göre iki al grupa incelenebilir. Teknolojik dışsallıkların önemi konusunda genel bir fikir birliği varmış gibi görünse de bu bilginin nereden geldiği konusunda süregelen bir arışma söz konusudur. Bilgi yayılmaları, aynı endüsri içinde ya da farklı endüsriler arasında gerçekleşebilir. Buna göre, dinamik dışsallık ürleri aynı endüsride yer alan yerel firmalar arasında bilgi yayılımı ile oraya çıkan ve ekelci piyasa yapıları ile uyumlu Marshall-Arrow-Romer (MAR) Dışsallıkları ve farklı endüsriler arasında bilgi yayılımı ile oraya çıkan ve rekabeçi piyasalar ile uyumlu Jacobs Dışsallıkları dır. Bir ara durum nieliğindeki Porer Dışsallıkları yaklaşımı, bilgi yayılması ve büyümenin sağlanması için rekabeçi piyasaların daha uygun olduğunu ileri sürerken bilgi yayılımının en ekin şekilde aynı endüsriye dahil firmalar arasında gerçekleşiğini ifade eder. Tablo 1. Dinamik Dışsallık Türleri Rekabeçi Piyasa Yapısı Eksik Rekabeçi Bilgi Kaynağı Endüsri içi (Uzmanlaşma) Endüsrilerarası (Çeşililik) Porer Dışsallıkları Jacobs Dışsallıkları MAR Dışsallıkları Kaynak: Lucio, Herce ve Goicolea 2002:24.ss. 3. Yığılmaların Belirlenmesi 3.1. Veri Sei İller bazında Türk İmala Sanayi al sekörlerindeki isihdam büyümesine yığılma ekonomilerinin ekisinin belirlenebilmesi için DİE den emin edilen Yıllık İmala Sanayi İsaisikleri 1 (Revize 2) kullanılmışır ile 2000 yılları arasında imala sanayinin 9 al sekörünü ve 67 ili kapsayan gözlemlerden oluşan veri sei, özel sekörde 10 veya daha fazla işçi çalışıran işyerleri ile kamu seköründe faaliye göseren üm kuruluşları kapsamakadır yılından iibaren il yapılan ilçelere ilişkin olarak geçmişe ai verilerin olmayışı ve eski illere ai sürekliliğin 1 Veri Sei, DİE İmala Sanayi Müdürlüğü nden ve İmala Sanayi Yıllıkları ndan oluşurulmuşur.

4 Türk İmala Sanayinde Yığılma Ekonomileri 201 sağlanabilmesi amacıyla yeni iller eskiden ilçesi bulunduğu il kapsamında değerlendirilmişir. Herhangi bir ilçenin ek bir ilden ayrılarak il yapılması durumunda yeni il eskiden bağlı olduğu il kapsamına alınmış ancak, yeni ilin birden fazla ilden ayrılan ilçeler ile oluşurulduğu durumda yeni il ve eskiden dahil olduğu il çalışma kapsamından çıkarılmışır. 2 Sonuç olarak çalışmaya dahil edilen il sayısı 65 ir. Sekör kodları aşağıdaki abloda belirilmişir: Tablo 2. İl İmala Sanayilerinin Uluslararası Sandar Sanayi Sınıflaması (ISIC Revize2) Kod Sekör 31 Gıda, İçki ve Tüün Sanayi 32 Dokuma, Giyim Eşyası ve Deri Sanayi 33 Orman Ürünleri ve Mobilya Sanayi 34 Kağı, Kağı Ürünleri ve Basım Sanayi 35 Kimya, Perol, Kömür, Kauçuk ve Plasik Sanayi 36 Taş ve Toprağa Dayalı Sanayi 37 Meal Ana Sanayi 38 Meal Eşya ve Makine Sanayi 39 Diğer İmala Sanayi 3.2. Değişkenler Yığılma ekilerini sapamak için yapılacak bir ampirik çalışmada kuşkusuz yığılmayı sağlayan fakörlerden yararlanmak gerekir. İmala sanayinde yığılma ekonomilerini belirlemek için genel olarak isihdam, çıkı ya da kama değer büyümesine yığılma güçlerinin ekileri araşırılmakadır. Lieraürde yığılmayı belirleyen fakörler Birinci Doğa ve İkinci Doğa olarak isimlendirilmekedir. Birinci doğa, deniz kıyısında yer alma, uygun iklim koşullarına sahip olma gibi coğrafi yapı ve doğal kaynaklar ile şekillenen özellikleri emsil emekedir. İkinci doğa ise piyasa yapısı, uzmanlaşma, çeşililik gibi özellikleri emsil emekedir. Bu çalışmada, yığılma ekileri isihdam büyümesindeki arış ile ölçülmüşür. Bağımlı değişken isihdam büyümesidir ve şu şekilde formüle edilmişir: isbuy = ln E E 1 (1) dönemindeki j ili i sekörü isihdamının bir önceki dönem isihdamına bölünüp doğal logariması alınarak oluşurulmuşur. Yığılmaları ekileyen birinci doğa fakörü olarak deniz kıyısında bulunma durumu kukla değişken olarak modele koyulmuşur. Bu değişken DENIZ olarak anımlanmışır. Yapılan çalışmalar, kensel büyüme için deniz kıyısında olmanın 2 Bu anlamda yeni oluşurulan illerden Ardahan ve Iğdır Kars a, Karaman Konya ya, Kırıkkale Ankara ya, Barın ve Karabük Zonguldak a, Baybur Gümüşhane ye, Osmaniye Adana ya, Yalova İsanbul a, Düzce Bolu ya ve Aksaray Niğde ye dahil edilmişir. Baman ve Şırnak ise Siir ve Mardin illerine bağlı bazı ilçelerden oluşurulmuş, imala sanayi verileri ilçe bazında ayrışırılamamışır. Bu nedenle Mardin, Siir, Baman ve Şırnak illeri çalışma kapsamından çıkarılmışır.

5 202 Ümi KIYMALIOĞLU, Damla AYOĞLU önemli bir eken olduğunu oraya koymakadır (Oaviano ve Thisse, 2004). İkinci doğa fakörleri ise UCRBUY, E85, UZM, CES, IGB, YOG, REK, VERIM, COGYIG ve OKUL dur. UCRBUY, göreli ücrelerdeki büyümedir. dönemindeki j ili i sekörü ücre düzeyinin bir önceki dönem ücre düzeyine bölünüp doğal logariması alınarak elde edilmişir. ( E E ) ucrbuy (2) = ln 1 Belirli bir sekörde ya da ilde ücre düzeyi arıkça isihdam düzeyi azalacağı için yığılmanın azalması beklenmekedir. Bu nedenle, UCRBUY değişkeninin beklenen işarei negaifir (Mano ve Osuka, 2000). E85, başlangıç yılı isihdam düzeyidir yılı j keni i sekörü isihdamının doğal logariması alınarak oluşurulmuşur. E = ln( ) (3) 85ij E ij 1985 Bu değişken, isihdamın yerelleşmesinin başlangıç koşullarını ifade emekedir. Kümülaif nedenselliğin 3 varlığını oraya koyabilmek için kullanılmışır. Endüsrinin başlangıç isihdamının büyük olması kenin büyümesinin daha yavaş olmasına yol açmakadır (yakınsama). Değişkenin poziif işareli olması endüsride yığılmanın ekilerinin zamanla arığını gösermekedir. Kümülaif nedensellik anımı gereği değişkenin işareinin poziif olması beklenmekedir. Başlangıç isihdam düzeyinin yüksek oluşu ıkanıklık yaraabilir, bu durumda değişkenin işarei negaif olacakır. UZM, uzmanlaşmayı emsil emekedir. Uzmanlaşma, Glaeser ve diğerlerinin (1992) önerdiği gibi yerel ekonomideki i endüsrisinin payının i endüsrisinin ulusal ekonomideki payına oranı olarak ölçülmüşür: E E j UZM = ln (4) Ei ET Uzmanlaşma kasayısı göreli yoğunlaşmayı ölçmekedir. İldeki bir sekörün isihdam yoğunluğunu oplam imala sanayi isihdam yoğunluğu ile karşılaşıran bir indeksir. UZM değişkenin yüksek değerler alması ve işareinin poziif olması MAR ve Porer dışsallıklarının varlığını ifade emekedir (Glaeser ve diğerleri, 1992). CES, çeşililiği göserir ve ölçmek için yine Glaeser ve diğerlerinin (1992) önerdiği bir büyüklük kullanılmışır. CES ( E E E ) = ln (5) j j 3 Kümülaif nedensellik meodolojisine göre, süreci oluşuran unsurlardan birinde oraya çıkan bir değişme, karşılıklı bağımlılık ilişkisi içinde üm siseme yansımaka, ekrar başlangıçaki unsuru ekiyerek hızlandırmakadır.

6 Türk İmala Sanayinde Yığılma Ekonomileri 203 j ili i endüsrisi için çeşililik, o endüsri dışında kalan diğer endüsrilerin isihdam oplamının il imala sanayi isihdamına oranıdır. Çeşililik, ilin sanayi yapısının çeşilenmiş olup olmadığını ifade emekedir. Anlamlı ve poziif işareli olan CES değişkeni değerleri isihdam arışı üzerinde kenleşme ekonomilerinin ve zaman içinde Jacobs dışsallıklarının ekili olduğunu ifade emekedir. IGB, ileri ve geri bağlanılar değişkeni, pazar ölçeği ekisini belirlemekedir (geri bağlanılar -pazara erişim, ileri bağlanılar-ürüne erişim) Pazar büyüdükçe ara malları sekörü gelişmeke, böylece bu girdilerin kullanıldığı nihai malların üreim maliyelerinde azalma sağlanmakadır (ileri bağlanı). Diğer yandan, girdi-çıkı ilişkisi olan ve yığılma avanajlarından yararlanmak iseyen firmalar yığılmanın gerçekleşiği coğrafi alanlara yerleşmeyi ercih emekedirler (geri bağlanı). E = ln E mj m E E T j 2 IGB E mj = E j -E (6) E mj, j ilinde incelenecek i endüsrisi dışında kalan üm endüsrilerin isihdam oplamıdır (Filizekin, 2002). İleri-geri bağlanılar, belirli bir endüsri çıkısına olan alebi ya da bu endüsri için sağlanabilecek ucuz girdi imkanını ölçüğünden IGB değişkeninin anlamlı ve poziif değerlerinin isihdam büyümesini olumlu ekileyeceği varsayılmakadır. İleri geri bağlanıların ekili olduğu mekanlarda yerleşmiş olan firmalar daha hızlı büyümekedir, bu nedenlerle IGB değişkenin işareinin poziif olması beklenmekedir. İleri- geri bağlanı ekisini ölçmek için kullanılan bir başka ölçü yoğunluk indeksidir (YOG): YOG ( E alan ) = ln (7) j j ilinin dönemindeki isihdamının ilin kullanılan alanına oranı olarak elde edilen yoğunluk indeksi ıkanıklığı konrol emekedir (Filizekin, 2002) ve bir keneki imala sanayinin göreli isihdam yoğunluğunu ölçmekedir. Değişkenin işareinin poziif olması o kene ıkanıklığın olumsuz ekilerinin görülmediği anlamına gelmekedir. Rekabe, Glaeser ve diğerlerinin (1992) önerdiği şekilde ölçülmüşür: j REK = EST EST T / E / E T ln (8) EST, firma sayısıdır. REK değişkeninin poziif değer alması Porer ya da Jacobs dışsallıklarını, negaif değer alması ise MAR dışsallıklarını işare emekedir. VERIM, verimliliği emsil eden bir değişkendir. VERIM ( ) = (9) ln KD E j

7 204 Ümi KIYMALIOĞLU, Damla AYOĞLU KD, döneminde j ilinde i endüsrisinde elde edilen kama değeri gösermekedir. Verimlilik ile isihdam büyümesi arasındaki ilişkinin poziif yönlü olması beklenmekedir. Sekörlere göre yoğunlaşmaları belirleyen coğrafi yığılma indeksi şu şekilde hesaplanmışır: COGYIG E E j = ln (10) Alan j / AlanT Ken alanı içinde imala sanayi al sekörlerinin göreli yoğunluğunu ölçen bu değişkenin anlamlı ve poziif değerleri yerelleşme ekonomilerinin ve zaman içinde MAR dışsallıklarının ekili olduğunu ifade emekedir. OKUL, eğiim düzeyi değişkenidir. Eğiim düzeyinin yığılmalara ekisi il nüfusu içinde öğrenci yoğunluğunu ölçen OKUL değişkeni ile belirlenmekedir ve ildeki üm öğrenci sayısının ilin oplam nüfusuna oranı olarak hesaplanmışır. Değişkenin işareinin poziif olması beklenmekedir. OKUL ( ogrenci nüfus ) = ln (11) 3.3. Model Çalışmada, Glaeser, Kallal, Scheinkman ve Shleifer (1992), Henderson, Kuncoro ve Turner (1995) ve Mano ve Osuka (2000) nın kullandıkları yönem izlenecekir. Bu üç makalenin orak çıkış nokası Cobb-Douglas üreim fonksiyonu ve kar maksimizasyonudur. Aynı şekilde bu çalışmada da üreim fonksiyonu yaklaşımı kullanılacakır. Gleaser ve diğerleri (1992), veri bir yerleşim yerindeki bir endüsriye ai A f(e ) üreim fonksiyonuna sahip bir firma varsaymakadır: Y = A f E ) (12) A, zamanındaki eknoloji düzeyini; E ise zamanındaki emek girdisini emsil emekedir. Basi üreim fonksiyonu f(e ), sermaye girdisi göz ardı edilerek ele alınmakadır. Sadece ek bir üreim girdisinin bulunduğu bu durumda sermaye yoğun eknolojik yenilikleri oraya çıkarmak mümkün olamaz, bu nedenle fiziksel sermayenin birikmesine neden olacak olan yenilikler gözlenemez. Ancak, eknolojik yeniliklerin üm farklı iplerini ölçebilecek bir oplam üreim ölçüü de yokur. Endüsrideki üm firmalar eknoloji (A ) ve ücreleri (w ) veri almakadır. ( A f ( E ) w E (13)

8 Türk İmala Sanayinde Yığılma Ekonomileri 205 Kar maksimizasyonu için işgücü girdisi, işgücünün marjinal ürünü ücree eşi olacak şekilde oluşurulmakadır: A f, ( E ) = w (14) Elde edilen bu eşilik büyüme oranları olarak yazılırsa aşağıdaki eşilik elde edilir:, A + 1 w + 1 f ( E+ 1) ln = ln ln (15), A w f ( E ) Bir endüsrideki eknoloji düzeyinin hem ulusal hem de yerel bileşenleri olduğu varsayılır: A = A yerel A ulusal (16) Dolayısıyla, büyüme hızı, bu endüsrideki ulusal eknoloji ve yerel eknoloji büyümelerinin bir oplamı olarak oraya çıkacakır: A A + yerel + A 1, 1 ulusal, + 1 ln = ln + ln (17) A Ayerel, Aulusal, Yerel eknoloji büyümesinin uzmanlaşma, yerel ekelci piyasa yapısı ve başlangıç koşulları değişkenlerine bağlı olduğu varsayılmışır: + A yerel, 1 ln = g (uzmanlaşma, yerel ekel, çeşililik, başlangıç koşulları + e + 1 (18) Ayerel, Uzmanlaşma, keneki endüsriyel yoğunlaşmanın bir ölçüüdür ki MAR ve Porer, uzmanlaşmanın eknolojik ilerlemeyi hızlandırdığını savunmakadır. Yerel ekel, yeniliğin içselleşirilmesinin bir ölçüüdür ve MAR a göre eknolojik ilerlemeyi hızlandırırken Porer a göre yavaşlamakadır. Çeşililik, keneki ekonomik faaliye farklılığının bir ölçüüdür ve Jacobs a göre eknolojik ilerlemeyi hızlandırmakadır. Başlangıç koşulları, kenin bugünkü durumunu belirleyen önemli bir değişkendir. f ( E) E = 1 α Eğer,, 0<α<1 olarak oluşurulursa ve 16, 17 ve 18 eşilikleri birlike ele alınırsa şu sonuç elde edilir: E + + A w + = + ulusal, 1 α ln 1 ln 1 ln + (19) E w A ulusal, g (uzmanlaşma, rekabe, çeşililik, başlangıç koşulları) + e + 1

9 206 Ümi KIYMALIOĞLU, Damla AYOĞLU 3.4. Yönem Çalışmada ahmin yönemi olarak panel veri analizi kullanılmakadır. Panel veri analizinin emel yapısı klasik regresyon formu ile şu şekilde göserilebilir: y = α + β ' X + ε (20) i i i burada y i bağımlı değişken, X i açıklayıcı değişkenler sei, β ' eğim kasayıları, u i haa erimleri vekörü ve α i sabi kasayıdır (kesişim kasayısı). i, modelde yer alan grup sayısını (i = 1,,n) göserir. ( = 1,,T) her bir gruba ai zaman serisi boyuudur. Buradan harekele bu çalışmanın ahmin modeli şu şekilde belirlenmişir: isbuy ' = α + + β X + ε i ji (21), 1985 ile 2000 arası zaman periyodunu ifade emekedir. i, her bir ile ai imala sanayi al sekörünü gösermekedir. Açıklayıcı değişkenler sei olan X, UCRBUY, E85, UZM, CES, YOG, REK, COGYIG, VERİM ve OKUL değişkenlerini içermekedir. Değişkenlerin geçmiş dönem değerlerinin kullanılması nedeniyle dinamik panel veri analizi 4 uygulanarak ahmin yapılması daha uygun olmakadır. Saik panel veri analizinde iki ahmin modeli kullanılır: Bunlar, sabi eki modelinin ahmininde kullanılan En küçük kareler kukla değişkeni (LSDV) ile rassal eki modelinin ahmininde kullanılan genelleşirilmiş en küçük kareler (GLS) yönemleridir. Panel veri analizlerinde sabi eki ya da rassal eki modellerinden hangisinin kullanılması gerekiğine karar verebilmek için Hausman Model Tanımlama Tesi uygulanmakadır. Bu es, gruba ai spesifik ekinin esadüfi olduğunu varsayarak modelin açıklayıcı değişkenleri ile modele ai spesifik ekiler arasında korelasyon olup olmadığını belirlemeyi amaçlar. LSDV ve GLS modelleri dinamik panel veri selerinin ahminlerinde sapmalı sonuçlar oraya koymakadır. Bu nedenle, Arrellano ve Bond dinamik panel veri analizinde değişkenlerin birinci dereceden farklarının alınıp bağımlı değişkenin geçmiş dönem değerini araç değişkeni olarak kullanan genelleşirilmiş momen meodu (GMM) önermişlerdir (Balagi, 2001: ). Sapmasız sonuçlar elde edebilmek için genelleşirilmiş momen meodu önerilmekedir. Çalışmada, dengesiz panel verilerine sahip imala sanayi al sekörleri için Hausman isaisiğinin belirlediği yönde sabi ekiler ya da rassal eki modeline göre ahminler yapılmışır. Hausman esi, gıda sanayi (31), dokuma sanayi (32), kimya sanayi (35), aş ve oprağa dayalı sanayi (36) ve meal eşya ve sanayi (38) için ahminlerin sabi eki modeli, orman ürünleri ve mobilya sanayi (33), kağı ve basım sanayi (34) ile meal ana sanayi (37) için ahminlerin ise rassal eki modeli kullanılarak yapılması gerekiğini gösermişir. Bu doğruluda yapılan ahminlerin sonucunda uzmanlaşmaya ilişkin bir kanı elde edilemediği gibi çeşililiğin yığılmaları olumsuz ekilediği sonucuna ulaşılmışır. Ancak, bu modellerin dinamik panel veri selerinin ahmininde uarsız ve sapmasız sonuçlar oraya koyması nedeniyle Genelleşirilmiş 4 Panel veri seleri ve analiz eknikleri ile ilgili bilgi için Balagi(2001), Hsaio (2003), Erla (1997) ve Wooldrige (2003) den yararlanılmışır.

10 Türk İmala Sanayinde Yığılma Ekonomileri 207 Momen Meodu (GMM) nun da uygulanması yoluna gidilmiş, bu yönem ile yapılan ahminlerin daha anlamlı ve uarlı sonuçlar verdiği sapanmışır. 4. Bulgular ve Sonuç Türkiye İmala Sanayi al sekörleri bazında yığılma özelliklerinin araşırıldığı çalışmada al sekörler için GMM kullanılarak elde edilen ahmin sonuçları aşağıdaki Tablo 3 de verilmişir. 39 kodlu sekör olan Diğer İmala Sanayi, az sayıda ilde bulunması ve uygulama için yeerli veriye sahip olmaması nedeniyle çalışmanın dışında uulmuşur. Tablo 3. Sekörler İçin Genelleşirilmiş Momen Meodu (GMM) Tahminleri UCRBUY a a UZM c a CES a c a İGB a a YOG a REK a a COGYIG b VERİM a a a a a a a OKUL a SABİT a Nolar: 1. Kasayıların alında yer alan ialik rakamlar ile belirilen değerler sandar haaları gösermekedir. 2. a %1, b %5, c %10 Düzeyinde isaisiksel olarak anlamlı olduğunu ifade emekedir. Değişkenlerin birinci dereceden farkları alınarak yapılan ahmin sonucundaki en önemli değişme, uzmanlaşma kasayısının önemli ve poziif değerler almasıdır. Tablo 3 den de görülebileceği üzere, UZM değişkeni dokuma sekörü için %10, meal ana sanayi için ise %1 düzeyinde anlamlı hale gelmişir. UCRBUY değişkeni meal ana sanayi, meal eşya ve elekrikli eşya sanayi için %1 düzeyinde anlamlıdır. Meal ana sanayi için değişkenin aldığı işare beklenin ersine poziifir. Meal eşya ve makine sanayinde ise beklenildiği gibi negaifir ve ücre arışı isihdam büyüme hızını düşürmekedir. CES değişkeni ablodan izlenebileceği gibi gıda sanayi için %1, dokuma sanayi için %10, aş ve oprağa dayalı sanayi için ise %1 düzeyinde anlamlı ancak negaif işarelidir. İGB değişkenindeki %1 düzeyindeki bir arış isihdam büyümesini gıda sanayinde %13 ve meal eşya sanayinde %48 oranında arırmakadır. YOG değişkeni meal ana sanayide %1 düzeyinde anlamlı ve poziif işarelidir, yani bu sekörde ıkanıklığın olumsuz ekileri gözlenmemekedir. REK değişkeni gıda ve dokuma sekörleri için %1 düzeyinde anlamlıdır, ancak beklenen işaree sahip değildir. COGYIG değişkeni, meal eşya ve makine sanayi için %5 düzeyinde anlamlıdır ve bağımlı değişkeni olumlu ekilemekedir. VERİM değişkeni de meal ana sanayi haricindeki diğer üm sekörler için %1 düzeyinde anlamlı ve

11 208 Ümi KIYMALIOĞLU, Damla AYOĞLU poziif işarelidir. OKUL değişkeni sadece gıda sekörü için isaisiksel olarak anlamlı olmasına rağmen negaif işare almışır. Sonuç olarak, Türk imala sanayi al sekörlerinde çeşililiğin yığılmayı desekleyen bir özelliği yokur. Uzmanlaşma, ileri eknoloji kullanan sekörlerden çok piyasaya dönük, emek yoğun üreim yapan sekörlerde belirleyici olmakadır, yani yerelleşme ekileri sadece dokuma, giyim eşyası ve deri sanayi ile meal ana sanayi için sapanmışır. Dokuma seköründe (32) rekabeçi piyasa yapısı isihdam büyümesini yavaşlamakadır. Bu bağlamda, dokuma sekörü için yerelleşme ekonomileri ve zaman içinde MAR dışsallıkları belirleyicidir. Verimlilik, orman ürünleri ve mobilya (33), kağı (34) ve kimya (35) sanayileri için belirleyici olan ek fakördür. Eğiimin isihdam ekisi üzerinde önemli bir ekisi bulunmamakadır. Jacobs ve Porer dışsallıklarının sekör bazında bir ekisi yokur. Bu durumda, Türkiye İmala Sanayinde yığılma ekonomisi ürlerinden yerelleşme ekonomileri ve MAR dışsallıkları nın belirleyici olduğunu söylemek mümkündür. Türkiye de imala sanayi al sekörlerine ilişkin ekonomik faaliyelerin yığılmasına yol açan emel fakör endüsriyel uzmanlaşmadır. Yani, imala sanayinde yığılmalar aynı seköre dahil firmalar arafından oluşurulmakadır ve bilgi yayılımı en ekin şekilde yine aynı sekördeki firmalar arasında gerçekleşmekedir. Elde edilen bu sonuçlar sekör bazında gelişme sraejileri oluşurmak açısından önem aşımakadır. Sekörlerin baskın olan mekansal dışsallıklara göre gelişimi öngörülmelidir. Referanslar BALTAGI, B. H. (2001) Economeric analysis of panel daa. 2nd ed., John Wiley & Sons. DOĞAN, E. (2001) Exernal scale economics in Turkish manufacuring indusries, Inernaional Review of Applied Economics, 15 (14), ss. ERLAT, H. (1997) Panel daa: A seleceive survey, Yapı Kredi Bankası Yayınları, Discussion Paper Series, No: FİLİZTEKİN, A. (2002) Agglomeraion and growh in Turkey, , Sabanci Univ. Discussion Paper Series in Economics Suecdp FUJITA, M. (1989) Urban economic heory: land use and ciy size, Cambridge Universiy Press. GLAESER, E.L., KALLAL, H.D., SCHEINKMAN, J.A., SHLEIFER, A. (1992) Growh in ciies, Journal of Poliical Economy, 61, ss. GOLDSTEIN, G.S., GRONBERG, T.J. (1984) Economies of scope and economies of agglomeraion, Journal of Urban Economics, 16, ss. HANSON, G.H. (2000) Scale economies and he geographic concenraion of indusry, NBER Working Paper Series, Working Paper No:8013. HENDERSON, V., KUNCORO, A., TURNER, M. (1995) Indusrial developmen in ciies, Journal of Poliical Economy, vl.103, no.5, ss. HSAIO, C. (2003) Analysis of panel daa, Cambridge Universiy Press. KIYMALIOĞLU, Ü. (2004) Yığılma ekonomileri, DPT-PAÜ Kensel Ekonomik Araşırmalar Sempozyumu, Cil-1, ss. KÜÇÜKER, C. (1998) Kensel büyüme dinamikleri, C.K. ed.. Anadolu da hızla sanayileşen kenler: Denizli örneği, Türk Ekonomi Kurumu, ss. LUCIO, J.J., HERCE, J.A., GOICOLEA, A. (2002) The effecs of exernaliies on produciviy growh in Spanish Indusry, Regional Science and Urban Economics, 32, ss.

12 Türk İmala Sanayinde Yığılma Ekonomileri 209 MANO, Y., OTSUKA, K. (2000) Agglomeraion economies and geographical concenraion of indusries: a case sudy of manufacuring secors in poswar Japan, Journal of he Japanese and Inernaional Economies, 14, ss. MARSHALL, A. (1920) Principles of economics, 8h ed., Macmillan. McDONALD, J. F. (1997) Fundamenals of urban economics. NJ:Preince-Hall. NAKAMURA, R. (1985) Agglomeraion economics in urban manufacuring indusries: a case of Japanese Ciies, Journal of Urban Economics, 17, ss. OTTAVIANO, G., THISSE, J. (2004) Agglomeraion and economic geography, V. H. ve J. T. Ed., Handbook of Regional and Urban Economics, Elsevier. WOOLDRIGE, J. (2003) Economeric analysis of cross secion and panel daa. The MIT Press.