M. Ensar YEŞİLYURT ** Özet İLK BEŞ YÜZ İMALAT SANAYİ KURULUŞUNUN ETKİNLİK ANALİZİ VE SİGMA YAKINSAMASI-TÜRKİYE ÖRNEĞİ: 993- Recep KÖK * Etkinlik analizi yapılan çalışmalarda kullanılan yöntemlerden elde edilen sonuçlar bazı durumlarda negatif ve anlamlı korelasyona sahip çıkmaktadır. Bu ise hangi yöntemin kullanılacağını belirsiz kılmaktadır. Bu çalışmada karar kreri olarak süreç testleri kullanılması çalışmayı benzerlerinden farklı kılmaktadır. Çalışmada bu testlerin sonucuna bağlı olarak Türkiye de ilk beş yüz imalat sanayi kuruluşlarının etkinlik yapısının belirlenebilmesi için stokastik frontier analizinin kullanılmasına karar verilmiştir. Etkinsizliğin nedenlerinin belirleyebilmek için sektörel dışa açıklık, sektörel yoğunlaşma oranı, sektörel bağlantı katsayıları ve özel/kamu kukla açıklayıcı değişkenleri test edilmiştir. Daha sonra sektörel arası yakınsamanın olup olmadığı test edilmiş ve sektörler arası ıraksama bulunmuştur. Anahtar kelimeler: Stokastik frontier analizi, ilk beş yüz imalat sanayi, yakınsama JEL Kodları: L6, L6, C33, C6 EFFICIENCY ANALYSIS OF TOP FIVE HUNDRED MANUFACTURING INDUSTRY ESTABLISHMENTS AND SIGMA CONVERGENCE-TURKEY SAMPLE: 993- Abstract In some cases the results from the methods, which is used in efficiency analysis, have negative and significant correlation. It makes which method to be used indefine. Using spesification tests as decision creria differs this study from similar studies. To determine efficiency structure of top five hundred manufacture industry establishments in Turkey according to results from these tests, stochastic frontier analysis is decided to use. To determine the reasons of inefficiency, sectoral openess, sectoral consentration ratio, sectoral linked coefficients and private/public dummy explanatory variables are tested. Than is tested whether there is a converge between sectors and divergence is found between sectors. Key words: Stochastic frontier Analysis, top five hundred manıfacturing industry, convergence * Prof. Dr. Dokuz Eylül Üniversesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi ** Dr, Pamukkale Üniversesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi
. Giriş Sektörlerin kıt olan kaynakları nasıl kullandığı özellikle rekabetin çok yoğun olduğu günümüzde büyük önem taşımaktadır. Çünkü sınırlı kaynaklarla ne kadar üretim yapılacağı, kaynakların nasıl kullanıldığını sağlayan sistematik olgunun ne olduğu sorusuna verilecek cevaplar ekonomik araştırma ve incelemeler açısından oldukça önemlidir. Örneğin, ekonomik etkinliğin tamamlayıcılarından olan teknik etkinlikteki artışın yanı sıra teknolojide de artış gerçekleştirilebilirse, üretim süreci o ölçüde sürdürülebilir büyüme ve artan refaha katkı yapabilir. Bu bağlamda çalışmanın amaçlarından birisi, Türkiye ekonomisinde yaratılan katma değer ibariyle imalat sanayinin yaklaşık yüzde ellisini oluşturan Türkiye de ilk beş yüz imalat sanayi (TİBİS) kuruluşunda yer alan firmaların toplulaştırılmış verilerini kullanarak, endüstriyel rekabeti ortaya koymak ve bu kuruluşların kaynak kullanım etkinliğini incelemektir. Buna bağlı olarak sektörlerin etkinlik seviyelerinin leratürde tartışılan yaklaşımlar yardımıyla analiz etmektir. Bu çalışma TİBİS kuruluşunu kapsaması açısından oldukça önemlidir. Çünkü piyasada önemli hakimiyeti olan bu firmaların, piyasa davranışlarının incelenmesi çalışmaya farklılık kazandırmaktadır. Bu çerçevede TİBİS kuruluşunun piyasadaki payını incelemek anlamlı olacaktır: TİBİS kuruluşu imalat sanayi içerisinde önemli bir paya sahiptir. 993- periyodu dikkate alındığında imalat sanayi istihdamında %4-3 luk bir paya sahip olmuştur. Toplam girdilerin %4-49 unu çıktısının ise %45-53 ünü kontrol etmiştir. Başka bir deyişle imalat sanayinde girdi ve çıktıların yaklaşık olarak yarısını kontrol etmiştir. İlk beş yüz imalat sanayi kuruluşu imalat sanayinin katma değerinin ise %5-58 ini yaratmıştır. Ayrıca Türkiye de imalat sanayi ISIC revize 3 sınıflandırma sistemine göre toplam 5 alt sektörün tamamı dış ticaret açıktır. İmalat sanayinde ve ilk beş yüz imalat sanayinde 993- döneminde hem kamu hem de özel kesim firmaları bulunmaktadır. Fakat zaman içerisinde özelleştirmelere bağlı olarak kamu kesiminin payı giderek azalmaktadır. Bunlara bağlı olarak ilk beş yüz imalat sanayide bulunduğu sektörlerde sürükleyici ve belirleyici olduğu anlaşılmaktadır. Bu kapsamda bu çalışmada ise SFA etkinsizlik etkileri analizi kullanılmıştır. Bu çerçevede öncelikle veri setlerinin ekonometrik bir çalışmada birlikte kullanılıp kullanılamayacağını belirleyebilmek için birim kök analizi yapılmıştır. Daha sonra veri setlerinin stokastik bir Bu çalışmada incelenen alt sektörler ve bu sektörlere ilişkin kodlar Ek de verilmiştir.
analize uygunluğunu belirleyebilmek için spesifikasyon testleri uygulanmıştır. Son olarak SFA analizi ve yakınsama analizi yapılmış ve elde edilen parametreler değerlendirilmiştir.. Değişkenlerin Tanımı ve Kaynakları Veri seti Türkiye imalat sanayinde 993- yılları arasında her yıl ilk beş yüz içerisinde kalmış ve sürekli aynı sektörde faaliyet göstermiş olan firmalardan oluşturulmuştur. Firma bazlı veri yayınlamak yasak olduğu için bu firmaların sektör bazlı toplamlarından yararlanılmıştır. Bazı sektörler bu özellikleri taşımış olsalar bile sektörde 3 den az firma bulunduğu için çalışmaya dahil edilememiştir. Dolayısıyla 43 firma araştırmaya konu olmuştur. Özel kesime a 8 endüstride 85, kamu kesimine a 5 endüstride 58 firmanın ücretle çalışanlara yapılan yıllık ödemeler, çıktı ve amortismanlar stokastik frontier analizi için kullanılmıştır 3. 3. Yöntem ve Modeller İktisadi olayları açıklamaya yönelik model seçiminde karşılaşılan en büyük güçlüklerden biri içerilen değişkenlerin nicelik ve nelik yönünden modellemede kullanılıp kullanılamayacağıdır. Bu çerçevede öncelikle verilerin güvenilir olup olmadığı yani parametrik bir çalışmada birlikte kullanılıp kullanılmayacağı, uzun dönemli ilişkileri açıklayıp açıklamadığının belirlenmesi için birim kök testleri yapılmıştır. İkinci olarak ise mevcut veri setlerinin stokastik veya doğrusal bir süreçle tahmin edileceğine karar verilmesi gerekmiştir. Bunun için kullanılan yöntemler ise random etkiler ve Hausman testleridir. Bu süreç testlerine bağlı olarak hangi yöntemin kullanılacağına karara verilmesi oldukça önemlidir. Çünkü etkinlik ölçümlerinde yoğun olarak kullanılan VZA ve SFA yöntemlerinden elde edilen sonuçlar (aynı veri seti için) negatif ve anlamlı korelasyona sahip çıkabilmektedir. Başka bir deyişle yöntemlerin birisinde etkin olan karar birimi diğerinde etkinsiz çıkabilmektedir. Bu durumda hangi yöntemin tercih edileceği ile ilgili bir karar krerinin olması gerekmektedir. Buna bağlı olarak çalışmada hangi yöntemin kullanılması gerektiğine süreç testlerinden sonra karar verilmiştir. Bütün bunlara bağlı Sermaye faktörü olarak kullanılan amortismanlar da makine teçhizat, ulaştırma araçları ve bina ve inşaatlar için ayrıştırılmış halde ayrı bir veri tabanı olarak temin edilmiştir. Amortismanların bu şekilde ayrıştırılmış olmasının analizin daha güvenilir olmasına katkı sağlayacağı düşünülmüştür. Üç farklı varlık türü için ayrı oranlarda amortisman ayrıldığından (makine ve teçhizat için %, taşıt araçları için % ve bina ve inşaatlar için %5) sermaye değişkeni hesaplanırken her bir varlık türü için çarpılması gerekli olan katsayının farklı olduğu dikkate alınmıştır. 3 993- yıllarını kapsayan ve TÜİK in her yıl 9+ işçi çalıştıran işletmelere uyguladığı Yıllık İmalat Sanayi Anketi ile toplanan verilerden yararlanılmıştır. Diğer girdiler ise elektrik, hammadde ve yardımcı maddeler olup bu girdilerin her biri li, 3 lü ve 4 lü dijler şeklinde derlenmiştir. Fakat ve 3 dijli modeller ve elektik ve hammaddeyi de kapsayan modeller istatistiki olarak anlamsız çıkmıştır. 3
olarak bu çalışma kullandığı bu karar kreri açısından benzerlerinden önemli bir farklılığa sahiptir. İlk olarak uygulanan, birim kök sınamasında ADF ölçütleri esas alınmıştır. Bir regresyon analizinin yapılabilmesi için bütün değişkenlerin aynı dereceden durağan olmaları öngörülmektedir. SFA analizinde kullanılan veri tabanına a birim kök testi sonuçları Tablo de verilmiştir. Tablo : Sektörel Değişkenler Birim Kök Testi Değişkenler ve Karar ölçütleri Çıktı Emek Sermaye (I) Sab-Trend (P) Fisher-ADF I() 9.43. I() 3.63. I().47. Tablodaki parantez içindeki sayılar ise bu değişkenlerin kaçıncı dereceden durağan olduğunu, P ise olasılığı tanımlamaktadır. Bütün değişkenler.5 önem düzeyinde birinci dereceden durağandır. Bu sonuçlar veri tabanının ekonometrik bir yöntemle tahminine imkan vermektedir. İkinci aşamada ise random etkiler analiz edilmiştir. Bir veri tabanının tesadüfi veya doğrusal özelliklere sahip olup olmadığı ve buna bağlı olarak doğrusal veya stokastik yöntemlerle analiz edilip edileceğine karar verilmesi gerekmektedir. Bu yapıyı belirleyebilmek için iki ayrı test uygulanmıştır. Bunlardan birincisi random etkilerin analizidir. Bu test ile veri tabanının ortak bir etkiye sahip olup olmadığı, tesadüfi etkileri içerip içermediği ve nasıl tepki vereceği ve hata teriminin homojen olup olmadığına karar verilmektedir. Zaman kesi ve periyot için tesadüfi (random) özelliklere ilişkin karar krerleri şu şekilde ele alınmıştır: Zaman kesi için P>.5 olduğunda (yatay kesler için) keste bulunan her bir birime a bağımsız değişkenin ortalaması bağımlı değişkenin ortalamasından farklı olduğu hipotezi reddedilmektedir. Yani, birimler arasında ortak bir etkinin olduğu kabul edilmektedir. Periyot için P<.5 olduğunda panel analiz açısından zaman boyutunda tesadüfi etki olduğu kabul edilmektedir (eğer sab etkiler test ediliyor ise P<.5 zaman boyutunda tesadüfi etkilerin olmadığı anlaşılmaktadır). Idiosyncratic için P>.5 olduğunda hataların standart sapmasının karesinin tesadüfi etkiye sahip olmadığı yani hata teriminin homojen özelliğe sahip olduğu kabul edilmektedir. Bu bağlamda test yapıldığında; sab etkinin varlığı, (tesadüfi etki eğer modele katılmış ise) zaman 4
boyutunda tesadüfi etkinin varlığı ve hata terimlerinin homojen olup olmadığı şeklinde bir yapı içerisinde modelin geçerliliği ve istatistiki olarak anlamlılığı analiz edilmektedir. Tesadüfi veya sab etkileri belirlemek için kullanılan bir başka yöntem ise Haussman (978) testidir. Bu test bir spesifikasyon testi olup ki-kare dağılımı göstermektedir. Bu testte tesadüfi etkiler test edilmektedir. Tablo de tesadüfi etki analizi ve Hausman testine ilişkin sonuçları verilmiştir. Buna göre yatay keslerde ortak, zaman boyutunda ise tesadüfi bir etkinin olduğu ve hata terimlerinin homojen olduğu durumları yansıtan bütün değişkenler istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur. Hausman testi sonuçlarına göre sab etkilerin olduğu hipotez reddedilmiştir. Bu sonuçlara göre özel kesim veri tabanının stokastik bir süreçle tahmin edilmesi gerektiğine karar verilmiştir 4 Tablo : Random etki analizi ve Hausman Testi Sonuçları Değişkenler ve Karar ölçütleri EGLS P Random etki analizi L.3.3 K..34 C 4.48 Yatay kes tesadüfi SD/Rho 33 (.7567) Periyod tesadüfi SD/Rho 55 (.5) Idiosyncratic tesadüfi SD/Rho 75 (.383) R.7 F.75 Hausman testi sonucu 3.6.8 Sonuç Stokastik süreç özelliği göstermektedir Testlere bağlı olarak çalışmada kullanılmasına karar verilen SFA ne ilişkin dikkat çeken çalışmalar şu şekildedir: SFA ilişkin temel model Aigner (977) ve Meeusen ve Broeck (977) tarafından geliştirilmiştir. Zhu (996) regresyon modeli için ML tahmincisini test etmiş, Richmond (974) Afriat ın çalışmasında etkinliği tahmin için kullanılabilecek yeni bir stokastik frontier tahmin süreci geliştirmiştir. Battase (99), Bravo-Ureta ve Pinheiro (997) ve Coelli (996) modelin uygulama alanını genişletmişlerdir. Kumbhakar (99), ve Battase ve Coelli (995) ise açıklayıcı değişkenler ile teknik etkinsizliğin nedenlerini belirleyen bu konudaki leratüre önemli katkılar sağlamışlardır. Türkiye de SFA ni kullanan imalat sanayi ile ilgili çalışmalar şu şekildedir. Taymaz ve Saatçi (997) tekstil, çimento ve makine araçları endüstrilerinde, Önder, Deliktaş ve Lenger (3), imalat 4 Sermaye faktörü olarak kurulu makinelerin sayısı, kurulu ekipmanların beygir gücü (HP), amortismanlar ve sab varlıkların muhasebe değerleri kullanılmaktadır. 5
sanayinde teknik etkinlik ve etkinlikteki değişmeleri incelemiştir. Taymaz () bütün imalat sanayindeki sektörlerde teknik ilerleme ve etkinlik seviyelerini translog üretim fonksiyonunu kullanarak ölçmüştür. Önder, Deliktaş ve Lenger (3) ise seçilmiş endüstrilerde etkinlik yapısını ölçmüşlerdir. Yeşilyurt (5) ise Türkiye de ilk beş yüz imalat sanayi kuruluşunu VZA ve SFA yardımı ile incelemiştir. Ayrıca Kök ve Deliktaş (3) içerisinde etkinlik ve DEA konusunda geniş bir leratür bulunmaktadır. Çalışmada kullanılan diğer yöntem yakınsama analizidir. Yakınsama analizine ilişkin çıkış noktası; fakir olan ülke veya bölgelerin zengin olanlardan daha yüksek büyüme hızına sahip olmasına bağlı olarak zaman içerisinde kişi başına gelirin veya üretimin yakınsayıp yakınsamayacağıdır (Barro ve Martin, 99). Kişi başına hasıla ile hasıla büyüme oranı arasındaki tersine eğilimin varlığı ile ilgili ilk çalışmalar Ramsey (98), Solow (956), Cass (965) a atir. Ayrıca etkinlik, verimlilik ve teknoloji gibi değişkenlerin de yakınsayıp yakınsamadığı konusunda ilk çalışmalardan birisi Baumol ün (986) ülkeler arasında verimlilik yakınsamasıdır. Daha spesifik çalışmalarda ise bazı sektörlerde verimlilik yakınsaması bulunmuşken bazılarında bulunamamıştır. Örneğin Bernard ve Jones (996) hizmetler sektöründe yakınsama bulurken bazı imalat sanayi sektörlerinde yakınsama parametreleri anlamlı çıkmamıştır. Dollar ve Wolff (988) bazı sektörlerde daha fazla olmak üzere emek verimliliğinde yakınsama olduğunu belirlemişlerdir. Çalışmada kullanılan temel yöntem olan Stokastik frontier, sınır fonksiyonları ve etkinliği hesaplamak için geliştirilmiştir. Bu yönteme öncü olan yaklaşım parametrik frontier üretim fonksiyonu olup ölçüm hatalarını ve frontierdeki gürültünün muhtemel etkilerini göz önüne almamaktadır. Bu eksikleri gideren model ise stokastik frontier üretim fonksiyonudur. Çalışmada kullanılan temel yöntem Battase ve Coelli (995) tarafından geliştirilen stokastik üretim fonksiyonudur. Bu yöntem ile panel veriler kullanılarak etkinsizliğe neden olan nedenler belirlenebilmektedir. Bu yöntem temel olarak iki sonuç elde edilebilmektedir: (a) zaman içerisinde üretim yapısındaki değişime bağlı olarak teknik etkinsizlik, girdi esneklileri ve teknolojik değişim, (b) stokastik frontier ile eş anlı olarak etkinsizlik etkileri parametreleri. Girdi ve çıktı verileri ( X, Y ) için i sektör ve t yıla sahip panel veriye sahip stokastik ( üretim fonksiyonu aşağıdaki gibi yazılmaktadır: Y = f ( V ) ( ; ) i U X t e Burada 6
Y i.sektör için (i=,,..,n) t.gözlemin (t=,,, T) çıktısı f(.) üretim teknolojisi X t.zaman periyodundaki i.sektörün girdi miktarlarına a vektör t t.zaman periyodundaki bilinmeyen parametre vektörü V sıfır ortalamaya sahip ve varyansı bilinmeyen ( olarak dağılmış tesadüfi hataları v ) bağımsız ve identical U girdi seviyesi ve teknoloji veri iken üretimde teknik etkinsizliğe neden olan (gerçekleşen çıktının potansiyel çıktıdan küçük olmasına neden olan) gözlenemeyen ve negatif olmayan tesadüfi değişkenlerdir. Etkinsizlik etkileri modelinde teknik etkinsizlik etkisi ile açıklanamayan değişkenlere ilişkin beyaz gürültü şeklindeki iki bileşenden oluşmaktadır. Teknik etkinsizlik etkisi aşağıdaki şekilde tanımlanmaktadır: U = z δ + W Burada; U ortalaması sıfır ( N ( m, U ) ) olan basık normal dağılımdır ve bağımsız olarak dağılmıştır. m imalat sanayine ilişkin vektör, m = z δ z tarımsal etkinlik üzerinde etkide bulunan değişkenlerin vektörü δ tahmin edilen parametrelerin vektörü W ortalaması sıfır ve varyansı olan ve basık normal dağılıma sahip tesadüfi değişkendir. i.periyotta i.sektör için teknik etkinliğin tahmin edilen ölçümü de aşağıdaki gibidir: Burada TE = (exp( U ii e = v u ii ) e ) etkinsizlikteki değişim bileşenini hesaplamada kullanılır. Tanımlanan stokastik üretim fonksiyonu (maksimum olabilirlilik) ML veya EKK yöntemleri ile tahmin edilmektedir. Fakat hesaplama kolaylıkları ve daha etkin tahmin yapması nedeniyle ML tercih edilmektedir. Tanımlanan fonksiyonun iki tane varyans parametresi vardır. Bunlar + s u ve λ / şeklindedir. Ayrıca ilave bir v parametre olarak γ / s tanımlanmıştır. Bu parametre sıfır ve bir arasında değerler almaktadır. Bu parametrelere ilişkin olabilirlik fonksiyonunu aşağıdaki gibidir: 7
N N N N ln( L) = ln( π / ) log( s ) + ln[ φ( z ] = i i ) (ln yi x i ) () Burada fonksiyonudur., s ( ln y x ) i i λ z i = ve Φ (..) standart normal tesadüfi değişkenin dağılım λ ve γ nin ML tahminleri, eşlik de tanımlanan olabilirlik fonksiyonunun maksimumu bulunarak elde edilir 5. Hangi modelin kullanılması gerektiğini belirlemek için hipotez testlerinden yararlanılır. Tanımlanan frontier modeli için, sıfır hipotezi ( H s i= = = ) teknik etkinsizlik etkilerinin olmadığını belirtmekte ve alternatif hipotez H i : > karşısında test edilmektedir. Bu hipotezleri test etmede kullanılan yöntemlerden birisi Wald istatistiğidir. Bu istatistik için ML tahmincisinin onun tahmin edilen standart sapmasına oranını içerir. Genelleştirilmiş olabilirlik testi sıfır ve alternatif hipotezlerinin her ikisi için de modelin tahminini gerektirir. Sıfır hipotezi altında, model teknik verimsizlik etkisi ( ) olmadan geleneksel ortalama tepki fonksiyonuna denktir. Test istatistiği şu şekilde hesaplanmaktadır: [ ln[ L( H )/ L( H ) ] = ln[ L( H )] [ L( )] { ln LR = H } () ( ( Burada, H ve L H sıfır ve alternatif hipotez altında likelihood fonksiyonunun L ) ) u i değerleridir. Eğer H doğruysa bu test istatistiği, dahil edilmiş kısıtlamaların sayısına eş serbestlik derecesinde ki-kare tesadüfi değişkenlerin asimptotik olarak dağıldığını kabul etmektedir. Bununla beraber, H : γ = ı test ederken bazı zorluklar ortaya çıkmaktadır. Çünkü γ =, γ parametresinin sınırında yer almaktadır. Bu durumda, eğer H : γ doğruysa, genelleştirilmiş olabilirlik oranı (LR) istatistiği, ki-kare = dağılımlarının karışımı olan asimptotik dağılıma ( x + x ) sahip olmaktadır 6. 5 Stokastik frontier yaklaşımı teknik etkinliğin etkileri ile ilgili olarak herhangi bir dağılımı zorunlu tutmamaktadır. Yarı normal dağılım, üssel dağılım, truncated dağılım veya başka bir dağılım kullanılmaktadır. 6 H : γ f ın H : γ = a karşı bu tek taraflı genelleştirilmiş LR testlerinin krik değerlerinin hesaplaması bastir. α büyüklüğünde bir testin krik değeri x (α ) değerine eştir. Bu değer α olasılığına eş x rasgele değişkeni tarafından geçilen değerdir. Bu yüzden, α büyüklüğünün tek taraflı genelleştirilmiş LR testine göre, LR x ( α ) yı geçiyorsa H : λ =, H : λ > lehine reddedilmektedir. Dolayısıyla örneğin α =,5 büyüklüğünde bir testin krik değeri (3.84) değil (.7) olmaktadır (Coelli 9-9). 8
Temel özellikleri anlatılan SFA etkinsizlik etkileri modelinde sektörel etkinsizlikleri açıklamada kullanılan değişkenler sektörel yoğunlaşma oranı 7, dışa açıklık oranı (toplam sektörel dış ticaret hacmi/gsyih), ve kamu-özel kukla değişkeni, ileri bağlantı katsayıları 8, geri bağlantı katsayıları modele dahil edilmiştir 9. Yoğunlaşma oranı piyasa yapısı ise ekonomik faaliyetlerin sonuçlarını değiştirdiği için, etkinlik seviyelerini belirlemede önemli bir gösterge olduğu için analize alınmıştır. Yine toplam dış ticaret göstergesi rekabetin yerelden evrensele yayılmasını tanımlayan önemli bir değişken olduğundan, firmaların ve sektörlerin etkinlik yapılarını etkileyeceği varsayımıyla modele dahil edilmiştir. Özel/kamu kesimi bütününden oluşan modelde, özel sektörün piyasa koşullarına daha fazla uyumu ve esnek geçişliliği varsayımı dikkate alınarak bir değişken olarak modele eklenmiştir. İleri bağlantı ve geri bağlantı katsayıları ise sektörlerin gücü ve önemini belirleyen değişken oldukları için modele dahil edilmişlerdir. Ayrıca üretim fonksiyonundan elde edilen esneklikler sektörel yapıyı belirlemede çok büyük öneme sahip olduğundan bu çalışmada da faktör esneklikleri ve ölçek esnekliği bütün sektörler ve bütün yıllar için hesaplanmıştır. Yine her bir sektör için sekiz yıllık ortalamalar hesaplanmıştır. Translog üretim fonksiyonlarından herhangi bir parametre doğrudan esneklikleri vermediği için bu değerler aşağıda gösterildiği gibi bir dizi dönüştürme yaklaşımından hareketle elde edilmiştir. Emeğin faktör esnekliğinde lnq = + ln L + ln K ln L sermayenin faktör esnekliğinde lnq = + ln K + ln L ln K ölçek esnekliğinde ε = + + + )ln L + ( + ) ln K ( eşliğinden yararlanılmıştır (Coelli, Rao ve Battase 998, Coelli 996, Kök ve Deliktaş 4) (3) (4) (5) 7 Yoğunlaşma oranı yukarıda da belirtildiği gibi Yıllık İmalat Sanayi Anketi nde bulunan üretimden satışların her bir sektördeki Türkiye değeri, TİBİS kuruluşunun sektörel bazdaki değerleri ile oranlanarak düzenlenmiştir. 8 İleri geri bağlantıların elde edilebilmesinde TÜİK tarafından yayınlanan 998 yılı Leontief Ters Matrisi nden yararlanılmıştır. Tablonun her bir satırı, o sektörün her bir sütunda bulunan sektöre göre ileri bağlantısını satır toplamı ise sektörün toplam ileri bağlantısını; her bir sütunu ise her bir satırda bulunan sektörle geri bağlantısını, toplamı ise sektörün toplam geri bağlantısını vermektedir. 9 Bunun yanında işletme sermayesi teşvikleri, faiz değişkenleri de analize konu olup model sınamalarında kullanılmış fakat istatistiksel anlamlılıkları çok düşük çıktığı için modelden çıkarılmıştır 9
4. Ampirik Bulgular SFA modellemesi sonucunda elde edilen etkinlik göstergeleri ve bu göstergeler bağlı olarak yapılan yakınsama analizi aşağıda analiz edilmiştir. 4. Fonksiyonel Yapı ve Etkinlik SFA iki aşamalı uygulanmaktadır. İlk olarak fonksiyonel kalıp belirlenmekte daha sonra hata terimleri modellenmekte ve etkinlik düzeyleri belirlenmektedir. 4... Üretim Fonksiyonun Tahmini Çalışmaya referans oluşturan SFA genellikle iki aşamalı olarak uygulanmaktadır. Birinci aşamada fonksiyonel yapı tahmin edilmekte, ikinci aşamada ise hata terimi modellenmektedir. Tablo 3 de ana modele ilişkin hipotez testleri verilmiştir. Bu çalışmada Tablo 3 de görüldüğü gibi hipotez testi sonucunda diğer kalıplar Hicks-nötr teknolojik değişmenin olduğu kalıp karşısında reddedilmiştir. İkinci aşamada ise hata terimi modellenmiştir. Tablo 3: SFA Hipotez Testleri H hipotezi Loglikelihood Teknolojik değişmenin olmadığı CD -3.9 Üretim fonksiyonu (bütün ij = ve 3 = CD Üretim fonksiyonu (bütün =) -6.754 Teknolojik değişme yoktur ( 3 = 3 = 33 = 3 =) Etkinsizlik yoktur γ = δ = δ = δ = δ = δ = δ 3 4 5 = ij -3.33 Test istatistiği 67.6 58.89.8 Krik değer.37 8.76 5.38-84.85 699.77.37 Karar H red H red H red H red sıfır hipotezin log-likelihood değeri. Test istatistiğine a krik değer yüzde beş önem seviyesindedir (Table, Kodde ve Palm 986) hipotezi altında (teknik etkinsizlik etkileri yoktur), genelleştirilmiş ki-kare dağılımıyla açıklanmakta H (karması - mixture) olup asimtotik olarak dağılır. Eğer herhangi bir hipotez Hicks-nötr teknolojik değişmenin olduğu fonksiyonel kalıp karşısında kabul edilirse, bu fonksiyonel kalıp kullanılır. Aksi halde Hicks-nötr teknolojik değişmenin olduğu kalıp veri tabanına uygun kalıp olarak kabul edilir. Sonuç olarak Tablo dan da görüldüğü gibi bütün H lar reddedilmiş ve Hicks-nötr teknolojik değişmenin olduğu kalıbın kullanılmasına karar verilmiştir. Etkinsizlik etkileri modelinin ise istatistiki olarak geçerli olduğuna karar verilmiştir. SFA analizi birkaç aşamada yapıldığı için öncelikle ana fonksiyonel kalıplara göre analiz yapılmıştır. Yukarıdaki kalıplar üzerine emek faktörünün ücretle çalışanlara yapılan ödemeler ve üretimde çalışanlara yapılan ödemeler, sermaye faktörünün kurulu ekipmanın beygir gücü ve amortismanlar ve elektrik ve hammadde ve yardımcı maddeler faktörleri çeşli kombinasyonlarla denenmiştir. Bu çerçevede elektrik ve hammadde ve yardımcı maddeleri içeren 3 ve 4 değişkenli ve li ve 3 lü dij veri setlerinin testleri anlamsız çıktığı için değişken olarak modele dahil edilmemişlerdir
Sonuç olarak aşağıdaki model en uygun tahmin edici kalıp olarak belirlenmiştir. lnq = + ln( L ) + ln( K ) + t + (/ ) (ln L ) + (ln K ) ln( L )ln( K ) + v u 3 [ + t Teknolojik değişmenin olmadığı CD, teknolojik değişmeyi kapsayan CD ve teknolojik değişmenin olmadığı translog kalıp ile Hicks-nötr teknolojik değişmeye sahip üretim fonksiyonuna ilişkin MLE tahmin sonuçları Tablo 4 de verilmiştir. Bu model etkinsizliğin nedenlerini açıklayan değişkenlerin modellendiği fonksiyonel kalıba referans olduğu için anlamlılığının tanımlanması için oluşturulmuştur. Kullanılan değişkenler modelin yaklaşık %79 unu açıklamaktadır. F-istatistiği ise modelin bir bütün olarak anlamlı olduğunu göstermektedir 33 ] + Hem bu modelde hem de etkinsizlik etkileri modelindeki emek, sermaye, zaman, diğer etkileşim parametreleri ilgili katsayılar ve işaretleri burada yorumlanmamıştır. Çünkü translog modelde (örneğin CD modelindeki gibi) esneklikler direkt parametrelerden elde edilememektedir. Bu nedenle hesaplanmış esneklik değerleri Özel Sektörde SFA Tahmini ve Faktör Esnekliklerinin Tahmini kısmında ayrıntılı olarak değerlendirilmiştir.
Tablo 4: SFA Parametre Sonuçları Hicks nötr teknolojik değişmeye sahip translog üretim Teknolojik değişme yoktur fonksiyonu Değişken Parametre Katsayı t-oranı Sab 5.4 ln(emek). ln(sermaye).377 (ln(emek)).7 7.469.7 7.569 (ln(sermaye)).8.944.7.76 ln(emek)*ln(sermaye) -.5-3.376 -.9 -.746 Yıl 3.76 (Yıl) Varyans Parametreleri γ u teriminin 33 = v + u γ = u / u -. v teriminin v η η -.8 Teknolojik değişmeye sahip CD üretim fonksiyonu Teknolojik değişmenin olmadığı CD üretim fonksiyonu Katsayı t-oranı Katsayı t-oranı Katsayı t-oranı.57 6.565.66.6 8.998 9.455 7.495.33.5.98.34.755.69.48.8.336.696.44 5.868.45 5.633 3.46.38 3.37 -.87 5.5 3.947 5.59 4.3 5.8 3.783 4.36 3.85.995 687.69.994 74.7.993 493.997.99 4.36.93.96.94.7 4.959 4.863 4.94 4.33 -.39 -.4 -.89 -.3-4.579 -.7 -.555 Log-likelihood log L.69-3.33-6.754-3.9 R.79 F testi 4.6
Stokastik frontier analizinin ikinci aşamasında hata terimleri modellenmektedir. Etkinsizlik etkilerinin olmadığı ( γ = ) hipotezi alternatif hipotez ( γ ) karşısında kabul edildiği zaman EKK nın tahmin edicisine güvenilmektedir. Bu hipotez reddedilmiştir. Bu nedenle hata terimlerinin modellendiği etkinsizlik etkileri ML yönteminden yararlanarak modellenmiştir (Tablo 3).Teknik etkinsizlik etkilerine yönelik sonuçlar ise Tablo 5 de verilmiştir. Tablo 5: Teknik Etkinsizlik Etkileri Parametre Sonuçları Değişken Parametre Katsayı t-oranı Sab -64.66-43.8 ln(emek) 3.98 44.6 ln(sermaye) 3.6 49.6 (ln(emek))..85 (ln(sermaye))..8 ln(emek)*ln(sermaye) -.7-3.88 Yıl 3.9 3.96 (Yıl) 33 -.3-3.67 Sab Yoğunlaşma Dışa açıklık Özel-kamu kukla değişkeni İleri bağlantı katsayısı Geri bağlantı katsayısı Varyans Parametreleri γ u terimine a v terimine a δ 3.47 5.3 δ -.39-58.48 δ -.69-5.4 δ 3 -.36 -.5 δ 4 -.5 -.95 δ 5 -.4-3.4 + v = v u. 7.4 s γ = u u v /.5 4.3.3.7 Yukarıda belirtilen temel önermeler bağlamında yoğunlaşmadaki % lik bir artış teknik etkinsizlik seviyesini %.39 oranında azaltmaktadır. Dışa açıklıktaki % lik bir artış ise teknik etkinsizlik etkileri değerini %.69 oranında azaltmaktadır. Bu bulgular beklentilere uygun bir sonuç olup arz yönlü tekelleşme eğilimine ilişkin bir gösterge olarak tanımlanmaktadır. Özellikle Türkiye gibi yüksek ve GSYİH nın yarısından daha fazla dış ticaret hacmi olan bir ekonomide, firmalar hangi büyüklükte ve önemde piyasa hakimiyetine sahip olsalar da dış rekabeti ihmal edemezler. Bu nedenle firmalar büyüdükçe, gelirleri, dış 3
ticaret hacimleri ve teknoloji ve bilimi kullanma olanakları arttıkça teknoloji geliştirme ve etkinlik arttırma çabalarına girişebilirler. Bu nedenlerle piyasa hakimi firmalar özellikle etkinliklerini arttırmaya ve pazar paylarını yabancı rakiplerine kaptırmamaya çalışacaklardır. Bu nedenle yoğunlaşma oranı ve dış ticaret hacmi ile ilgili analizden elde edilen sonuçlar beklentilere uygundur. Yoğunlaşma oranı ve dış ticaret hacmine ilişkin hesaplanan t değerleri % 5 anlamlılık düzeyinde istatiksel olarak anlamlıdır. SFA yöntemi çerçevesinde özel/kamu kesimi bütününden oluşan modelde, özel sektörün piyasa koşullarına daha fazla uyumu ve esnek geçişliliği dikkate alınarak modele dahil edilen Özel-kamu kukla değişkeni (ÖK) hem modelin güvenirliğini arttırmış hem de alt sektörlerin etkinlik göstergelerini daha anlamlı hale getirmiştir. Bu bulgu teori çerçevesinde beklentiye uygun düşmektedir. Zira analiz dönemi içinde özel sektörün etkinsizliğindeki azalış (%.36) oldukça önemli bir sonuç olarak görülebilir. Bu değişken ise % düzeyinde anlamlıdır. İleri bağlantı katsayısındaki % lik bir artış etkinsizliği %.5 oranında azaltırken, geri bağlantı katsayısındaki % lik bir artış %.4 oranında azaltmaktadır. İleri ve geri bağlantı katsayılarının anlamlılığı, üretim süreci çıktı talebi açısından değerlendirildiğinde geriye bağlantı katsayısı endüstride girdi tedarikindeki gecikmeler veya piyasa daralmasına (finansman yetersizliği, ihracat rejimindeki değişmeler, yönetim etkinliği vb) bağlı olarak açıklanabilir. İleri bağlantı katsayısının anlamlılığı ise daha ziyade ihracat rejimindeki değişmeler ve piyasa genişlemesine bağlı olarak yorumlanabilir. Ayrıca varyans parametreleri de hem istatiksel olarak anlamlı hem de küçüktür. Varyansın küçük olması istenilen bir sonuçtur. Bu sayede hata kareleri en küçüğe indirgenmiş ve etkin sonuçlar elde edilmiştir. 4.. Sektörel Bazlı Teknik Etkinlikler Çalışmanın metodolojisinde belirtildiği gibi yirmi sekiz özel, altı kamu kuruluşu ile oluşturulan alt sektörler referans olarak alınmış ve SFA tahmin edicilerinden hareketle etkinlik göstergeleri elde edilmiştir. Tablo 6 da görüldüğü gibi özel firmaların oluşturduğu alt sektörlerin ortalama teknik etkinlik seviyesi.866 olup en düşük teknik etkinliğe kodlu trikotaj ürünleri imalatı (.55) sektörü, en yüksek teknik etkinlik seviyesine ise 8 kodlu motorlu kara taşıtlarının imalatı (.983) sektörü sahiptir. Ortalama teknik etkinlik seviyesindeki en az artışa kodlu trikotaj ürünleri imalatı (.948), en yüksek artışa ise kodlu yapı malzemeleri dışındaki, ateşe dayanıklı olmayan seramik eşya imalatı (.4) sahiptir. Bu başlık altında etkinlik seviyesine a panel şeklinde düzenlenmiş ayrıntılı sonuçların ortalaması verilmiştir. Teknolojik değişme ise sadece yıllar ibariyle incelenebilmiştir. 4
Kamu firmalarının oluşturduğu alt sektörlerin ortalama teknik etkinlik düzeyi.73 dür. 3 kodlu tekstil elyafının hazırlanması ve iplik haline getirilmesi, tekstil dokumacılığı (.459), en yüksek teknik etkinliğe 9 kodlu şeker imalatı (.94) sahiptir. Teknik etkinlik seviyesindeki en düşük ortalama değişim demir-çelik dışındaki ana metal sanayide (.98) en yüksek ortalama değişim ise demir-çelik ana sanayide(.5) görülmektedir. Tablo 6: Sektörel Bazlı Teknik Etkinlik Seviyeleri * Sıra no Alt sektör OTES 3 Sıra no OTES deki değişme Sıra no Sıralanmış OTES Sıra no Sıralanmış OTES deki değişim Değişimin önem derecesi* 53.739.983 3**.459.948 -- 54.969..55 6.965 -- 3 54.99 3.997 34.6 4.97 -- 4 54.876 4. 9.663 34.98 -- 5 543.873 5.997 3.67 8.98 -- 6 544.968 6.997 3.683 3.983 -- 7 549.778 7.985 8.7.983 -- 8 553.964 8.998.739 7.985 -- 9 554.965 9.3 4.77 3.99-6.879.8 7.778 7.993-7.954.996.83.995-73.55.948 6.87.996-3 8.67 3.99 5.873 3.997-4 4.77 4.97 4.876 5.997-5 43.96 5..879 6.997-6 44.974 6. 33.89 5.997-7 5.98 7. 4.897 9.998-8 59.7 8.98 3.9 3.998-9 5.663 9.999 3.99.998-6.957.995 7.9 8.998-69.83.4 9.94 9.999-694.957.998 5.943.. 3 7.966 3..954 7.. 4 7.897 4.4.957 5.. 5 93.943 5.997.957 8.. 6 3.87 6.965 5.96 3.. 7 33.9 7.993 8.964 6. + 8 34.983*** 8. 9.965 3. + 9 54.94 9.998 3.966 9.3 + 3 549.683 3. 6.968 4.4 + 3 6.9 3.998.969 33.5 + 3 7.459 3.983 6.974 4. + 33 7.89 33.5 7.98.8 ++ 34 7.6 34.98 8.983.4 ++ Ort.84.995 *(-) düşük düzeyde azalışı, (--) önemli düzeyde azalışı, (+) düşük düzeyde artışı, (++) önemli düzeyde artışı tanımlamaktadır. (.) ise değişim olmadığını göstermektedir. Burada ortalamalar etkinlik değerleri verilmiştir **Koyu renkli değerler kamu kesimine atir. * Bu ve takip eden tablolardaki kodların açık tanımlaması Ek deki tabloda verilmiştir. 3 OTES: Ortalama teknik etkinlik seviyesini tanımlamaktadır. 5
4.. Endüstriyel Etkinlik Karşılaştırılmasına İlişkin Yakınsama Analizi Yakınsama analizine ilişkin varsayım bu araştırma açısından alt sektörler bağlamında zaman içinde başlangıç etkinlik seviyesi düşük seviyede olanlardan yüksek olanlara doğru bir yakınsamanın olup olmadığı test edilmiştir. Bu kapsamda geleceğe ilişkin kestirimlerde bulunabilmek için referans olabilecek bir polika önermesinin sınanması için kullanılmıştır. Bu yöntem ile SFA analizlerinden elde edilen başlangıç yılına a teknik etkinlik değerleri baz alınarak teknik etkinlik seviyesindeki değişme ve koşullu değişkenler yardımı ile etkinlik seviyelerinin birbirlerine zaman içerisinde yaklaşıp yaklaşmadığı analiz edilmiştir. Koşullu bağımsız değişkenler olarak üretimden satışlar ve stok değişkenleri kullanılmış ve talep eksenli yakınsama/ıraksama parametreleri elde edilmeye çalışılmıştır. Buna bağlı olarak önce koşulsuz -yakınsaması/ıraksaması sınanmış daha sonra koşullu - yakınsaması/ıraksama analizi yer verilmiştir. Bu yaklaşım çerçevesinde yapılan analiz sonuçları elde edilen parametresi ve koşul değişkenlerin katsayı işaretleri hem teorik olarak (endüstrilerin teknik etkinlik ıraksaması) hem de istatistiki ölçütler açısından beklentilerimizle uygunluk sergilememektedir (Ek ). Bu bağlamda bu sınamalardan güvenilir tahmin ediciler elde edilemediği için (sigma)- yakınsaması aracılığı ile alt sektörlere ilişkin non-parametrik bir karşılaştırma yapılmış ve analiz sonuçları -yakınsaması ile değerlendirilmiştir. Tablo 7 den anlaşılacağı gibi yıllar ibariyle 993- döneminde 997 yılı hariç ( TES =.839, =.45) ıraksama gözlenmektedir. Tablo 7: -yakınsaması Yıllar Ortalama -yakınsaması Varyasyon katsayısı 993.854.3.5 994.85.33.56 995.85.37.6 996.833.54.85 997.839.45.7 998.87.46.77 999.83.47.77.86.59.93 -yakınsamasına ilişkin bu non-parametrik göstergeler çerçevesinde endüstriler arasında zayıf düzeyde de olsa bir ıraksama olduğu görülmektedir. Bu durum TİBİS işletmelerine ilişkin her bir alt sektörün farklı teknolojiler kullanması ve farklı mal grupları üretmesi ile açıklanabilir. Dolayısıyla örneğin gıda sanayi ile elektronik sanayinin teknolojik değişme hızındaki farklılık ıraksama beklentisi ile paralel düşmektedir. Bu çalışmada beklentimize 6
paralel bir sonuç elde edilmiş olmakla birlikte ıraksamanın güçlü olmaması analiz bütünlüğü içinde değerlendirilmelidir. Nekim daha önce belirtildiği gibi birçok alt sektörde teknoloji değişme hızında bir gerileme olduğu görülmektedir. 5. Sonuç ve Değerlendirmeler Bu çalışmada etkinlik TİBİS kuruluşlarının kaynak kullanımı ve etkinlik yapısının belirlenmesi yanında, etkinlik ölçümü için hangi yöntemin kullanılacağına karar vermek için süreç testleri kullanılması çalışmanın önemli bir farklılığını oluşturmaktadır. Yapılan testler sonucunda uygulanmasına karar verilen SFA sonuçlarına göre özel kesimde bulunan alt sektörler kamu kesiminde bulunan alt sektörlere göre daha yüksek etkinlik seviyesine sahip olduğu belirlenmiştir. Bunun nedenleri ise şu şekilde açıklanabilir: Etkinliğin en üst düzeyde olması için faktörler arası bileşim oranının optimumda olması gerekir. Bu temel kural kamu firmalarında yıllarca uygulanamamıştır. Yatırım yapılması gerekirken özelleştirme beklentisi ve mali polikalar nedeniyle kaynak donanımına ilişkin yeni düzenlemeler yapılamamıştır. Ayrıca atıl emek faktörü başka istihdam alanlarına kaydırılamamıştır. Yani istenmeyen ve atıl girdiler güçlü eliminasyona tabi tutulamamıştır. Fakat özel firmalar kamu firmaları gibi siyasi etkiye ve ekonomik nedenler dışında herhangi bir kısıta bağlı olmadığından optimum faktör bileşimini daha iyi kurmaktadır. Özel kesimin ortalama olarak daha yüksek teknik etkinliğe sahip olması gibi bir sonuç temel olarak bu nedenlerden kaynaklanmaktadır. Ayrıca bu kuruluşların oluşturduğu alt sektörlerin teknik etkinlik seviyeleri ve yoğunlaşma oranları arasındaki ilişki incelendiğinde, bu iki değişken arasında yakın bir ilişki görülmektedir. Yani yoğunlaşma oranı yüksek olan alt sektörler de teknik etkinlik de yüksektir. Bu durum ölçek ekonomilerinden yararlanmak için büyük ölçekte kurulan ve dışa açık bir ekonomi olan Türkiye de dış dünyayla rekabet etme gücü ile ilişkilendirildiğinde; AR-GE gibi pahalı ve bilgi gerektiren faaliyetlerde bulunabilen alt sektörlerin, bulundukları rekabetçi ortam nedeniyle yüksek düzeyde etkinlik seviyesine sahip olduklarını gösterir. Yoğunlaşma oranı-sfa etkinlik seviyesi sonuçları arasındaki paralelliği Sperman Sıra Korelasyon Katsayısı sonuçları doğrulamaktadır. Bu iki değişken için Sperman Sıra Korelasyon katsayısı tablo değerinden (r:.65>.364) büyüktür. Dolayısıyla yoğunlaşma ile teknik etkinlik arasında pozif bir korelasyon gözlenmiştir. Ancak gıda imalatı, fırın imalatı gibi geleneksel mal üreten alt sektörlerin, yüksek katma değer yaratan ürünlere göre etkinlik düzeyleri daha düşük olduğu için bu alt sektörlerin evrensel rekabet gücünün giderek azaldığı söylenebilir. Sadece özel kesimde bulunan kuruluşlar göz önüne alındığında da ise şu değerlendirmeler yapılabilir: Bu kuruluşlar yapısal farklılıklar bakımından iki gruba ayrılabilir. Birinci grupta 7
tekstil ürünleri imalatı ve gıda maddeleri imalatı bulunmaktadır. Bunlar, tarımsal hammaddeye dayalı, düşük katma değer yaratan alt sektörlerdir. İkinci grupta ise büyük sermayeye ihtiyaç duyan, dışa açık, etkin kaynak kullanılmaması durumunda rekabet yetersizliğinden dolayı ulusal kayıplara yol açan kuruluşlar bulunmaktadır. Bunlar, makine teçhizat, kara taşıtları imalatı, kimyasal madde üretimi, metalik olmayan mineral üretimi gibi rekabetçi alt sektörlerden oluşmaktadır. Bu kuruluşların etkinlik seviyeleri karşılaştırıldığında farklılığın nedenleri yoğunlaşma oranına, yönetim etkinliğine, finansman yetersizliğine, ileri ve geriye bağlantılardaki akışkanlığa bağlanabilir. Bu sonuçlar özellikle Türkiye gibi hızla büyüyen piyasaya sahip ekonomilerde istikrarsızlıktan dolayı firmaların teknoloji yatırımı yapma riskine girmemeleriyle açıklanabilir. Genişleyen piyasa ile birlikte çok sık krizlerle karşılaşıldığı için olumsuz konjonktürel sürecin etkisiyle teknoloji geliştirme çabası içerisine gidilmemiştir. Başka bir ifadeyle rant ekonomisinin reel kaynak tahsisini bozmasından dolayı Türkiye deki birçok işletme faaliyet dışı gelirlerini, faaliyet içi gelirleri kadar anlamlı görmektedir. Bu tespten hareketle analize konu olan kuruluşların mevcut üretimlerini artırmaya yönelik ilave yatırım yapma çabası içinde olmadıkları söylenebilir. Yukarıda belirtilen temel hususlardan dolayıdır ki teknolojik ilerleme ve kaynak kullanım etkinliğini arttırmak için AR-GE çalışmalarına ayrılan kaynağın arttırılması, bu kuruluşların rekabeti sürdürebilmesi için en temel polika argümanı olarak görülmektedir. Yakınsama analizine ilişkin sonuçlardan da bazı çıkarımlar yapılabilir. Başlangıç etkinlik seviyesi düşük olan alt sektörlerin, zaman içerisinde yüksek olan alt sektörlerin etkinlik seviyesine yakınsayıp yakınsamadığını belirlemek için ise koşulsuz ve koşullu yakınsama analizleri yapılmıştır. Bu sınamalardan güvenilir tahmin ediciler elde edilemediği için - yakınsaması aracılığı ile alt sektörlere ilişkin non-parametrik bir karşılaştırma yapılmış ve analiz sonuçları -yakınsaması ile değerlendirilmiştir. Bu bağlamda -yakınsamasına ilişkin non-parametrik göstergeler çerçevesinde endüstriler arasında zayıf düzeyde de olsa bir ıraksama olduğu görülmektedir. Bu durum TİBİS işletmelerine ilişkin her bir alt sektörün farklı teknolojiler kullanması ve farklı mal grupları üretmesi ile açıklanabilir. Örneğin gıda sanayi ile elektronik sanayinin teknolojik değişme hızındaki farklılık ıraksama beklentisi ile paralel düşmektedir. Bu çalışmada beklentimize paralel bir sonuç elde edilmiş olmakla birlikte ıraksamanın güçlü olmaması analiz bütünlüğü içinde değerlendirilmelidir. Nekim daha önce belirtildiği gibi birçok alt sektörde teknoloji değişme hızında bir gerileme gözlenmektedir Sonuç olarak çalışmadan elde edilen bütün bulgular bir bütün halinde değerlendirildiğinde kalkınma sürecindeki Türkiye nin alt sektörler bazında ilk beş yüz imalat sanayi kuruluşuna 8
ilişkin (43 firma) etkinlik göstergeleri (993-) sürdürülebilir kalkınma hedefi ile kabul edilebilir bir paralellik göstermemektedir. Bu dönemde, teknolojide ve kaynak kullanım etkinliğinde alt sektörler ibariyle kısmen bir iyileşme ve gelişme görülmekle birlikte toplulaştırılmış düzeyde sürdürülebilir kalkınmanın dinamiğini oluşturacak bir etkinlik seviyesi elde edilememiştir. Bu etkinlik seviyesindeki genel düşüş üç şekilde yorumlanabilir: Bunlardan birincisi, ulusal ekonominin karşı karşıya kaldığı krizlerdir (994, ). İkincisi, finans ekonomisindeki genişlemenin doğurduğu rantlardan dolayı, birçok yatırımcının yüksek faiz hadleri ile bağlantılı faaliyet dışı karlara yönelmesidir. Üçüncüsü, Türkiye ekonomisinin konjonktürel durumuyla ilgili olarak yatırımcıların riskten kaçmaya çalışmalarıdır. 9
KAYNAKÇA Aigner, D., Lovell, C.A.K. and Schmidt, P. (977), Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models, Journal of Econometrics, 6:-37. Baumol, W.J. (986). Productivy Growth, Convergence, and Welfare: What the Longrun Data Show, The American Economic Review, 76(5):7-85. Barro, R.J. ve Sala-i Martin, X. (99). Convergence, The Journal of Polical Economy, ():3-5 Battese, G.E. (99), Frontier Production Functions and Technical Efficiency: A Survey of Empirical Applications in Agricultural Economics, Agricultural Economics, 7: 85-8 Battese, G.E. ve Coelli, T.J. (995), A Model for Technical Inefficiency Effects in a Stochastic Frontier Production Function for Panel Data, Empirical Economics,, 35-33 Bernard, A.B. ve Jones, C.I. (996). Productivy Across Industries and Countries: Time Series Theory and Evidence, The Review of Economics and Statistics, 78():35-46. Bravo, B.E. ve Pinheriro, A.E. (997). Technical, Economic and Allocative Efficiency in Peasant Farming: Evidence From The Dominican Republic, The Developing Economies, 35(): 48-67 Cass, D. (965). Optimum Growth in an Aggregative Model of Capal Accumulation, Review Economic Studies, 3: 33-4 Coelli,T.J. (996). Measurument of Total Factor Productivy Growth and Biases in Technolojical Change in Western Australian Agriculture, Journal of Applied Econometrics, (). Coelli, T., Rao, P. ve Battase, G. (998), An Introduction to Efficiency and Productivty Analysis, Kluwer Academic Publishes. Coelli, T. (996). A. Guide to FRONTIER Version 4.: A Computer Program for Stochastic Frontier Production and Cost Function Estimation, CEPA Working Paper 96/7 Dollar, D. ve Wolff, E.N. (988). Covergence of Industry Labor Productivy among Advanced Economies 963-98, The Review of Economics and Statistics, 7(4):549-558. Hausman, J.A. (978). Specification Tests in Estimation, Econometrica, 46(5): 5-7. Kök, R. ve Deliktaş, E. (3) Endüstri İktisadında Verimlilik Ölçme ve Strateji Geliştirme Teknikleri. Kumbhakar, S.C. (99). Estimation of Technical Inefficiency in Panel Data Models Wh Firm- And Time-Specific Effects, Economics Letters, 36(): 43-48. Meeusen, W. ve Van Den Broeck, J. (977). Efficiency Estimation from Cobb-Douglas Production Functions wh Composed Error, International Economic Review, 8(): 435-444 Önder, Ö., Deliktaş, E.ve Lenger, A. (3) Efficiency Change in Selected Provinces in Turkey: A Stochastic Frontier Analysis, Emerging Markets Finance and Trade, 39(): 98-3 Ramsey, F.P. (98), A Mathematical Theory of Saving, Economic Journal, 38: 543-559 Richmond, J. (974). Estimating the Efficiency of Production, International Economic Review, 5(): 55-5