Journals / İzmir İktisat Dergisi / 2021 / Cilt: 36 - Sayı: 1

The Impact of Product Space Variables on Growth Dynamics in Turkey NUTS-2 Regions

Ürün Uzayı Değişkenlerinin Türkiye İBBS Düzey 2 Bölgelerinde Büyüme Dinamiklerine Etkisi

Pages
229–246
Publication Date
2021-03-31
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Moreover, the government and the local development initiatives can play substantial role in designing regional industrial policies that promote latent/implicit industries with high productivity in which regions will gain comparative advantage given their current factor endowment.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Starting from a Neo-Classical growth model and assuming that productivity is an increasing function of entrepreneurs and productive knowledge/skill set is the technology shift parameter, a growth model has been derived and estimated for NUTS-2 regions of the Turkish Economy with 254 manufacturing industries for the period of 2004-2014.
📊
Key Findings & Data:The results obtained by using dynamic estimation methods that take into account the spatial effects indicated that, the method of product space can be used and has the potential to develop a permanent growth process in the Turkish Economy.
💡
Conclusion & Impact:Moreover, the government and the local development initiatives can play substantial role in designing regional industrial policies that promote latent/implicit industries with high productivity in which regions will gain comparative advantage given their current factor endowment.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2004-2014 Verileri
⚙️Variables:Ürün Uzayı · Evrimci Ekonomik Coğrafya · Yeni Yapısalcı İktisat

Abstract

Starting from a Neo-Classical growth model and assuming that productivity is an increasing function of entrepreneurs and productive knowledge/skill set is the technology shift parameter, a growth model has been derived and estimated for NUTS-2 regions of the Turkish Economy with 254 manufacturing industries for the period of 2004-2014. The results obtained by using dynamic estimation methods that take into account the spatial effects indicated that, the method of product space can be used and has the potential to develop a permanent growth process in the Turkish Economy. Moreover, the government and the local development initiatives can play substantial role in designing regional industrial policies that promote latent/implicit industries with high productivity in which regions will gain comparative advantage given their current factor endowment.

Özet

Neo-klasik büyüme modelinden hareketle ve üretken bilgi/beceri setinin teknolojiyi kaydıran faktör olduğu ve beklenen verimlilik seviyesinin girişimci sayısının artan bir fonksiyonu olduğu kabul edilerek türetilen büyüme modeli, Türkiye İBBS Düzey-2 bölgeleri, 254 imalat sanayi sektörü ve 2004-2014 dönemi için sınanmıştır. Mekânsal etkileri ve dinamik yapıyı dikkate alan tahmincilerden elde edilen bulgulara göre, Ürün Uzayı yaklaşımı kullanılarak sanayi politikalarının belirlenmesi, Türkiye ekonomisinin kalıcı bir iktisadi büyüme süreci yakalanmasına hizmet edebilecektir. Devlete veya yerel kalkınma inisiyatiflerine düşen rol bölgelerin mevcut bilgi/beceri seti dâhilinde karşılaştırmalı üstünlüğe sahip olduğu verimliliği yüksek gizil/örtük sektörleri tespit ederek bu sektörleri önceleyen politika tedbirlerinin şekillendirilmesi olacaktır.

🔖

Cite This Article

TUNCER, İ., COŞKUN, N. (2021). The Impact of Product Space Variables on Growth Dynamics in Turkey NUTS-2 Regions. İzmir İktisat Dergisi, Cilt: 36 - Sayı: 1, 229–246. https://ajindex.com/articles/373170

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (11)

  1. Anselin, L. (1988a). Spatial econometrics:methods and models. Kluwer Academic, Dordrecht Anselin, L. (1988b). Lagrange multiplier test diagnostics for spatial dependence and spatial heterogeneity. Geographical Analysis, 20(1), 1-17.
  2. Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. The Review of Economic Studies, 58(2), 277-297.
  3. Arellano, M., & Bover, O. (1995). Another look at the instrumental variable estimation of error-components models. Journal of Econometrics, 68(1), 29-51
  4. Arıcıoğlu, E., Coşkun, N. Tuncer, İ. (2017). Türkiye’de İBBS Düzey 2 bölgelerinin büyüme dinamikleri ve ekonomik karmaşıklık analizi-4: Tasarruf, Sürdürülebilir Büyüme ve Teknolojik Gelişme içinde. Editör: Erdoğdu, O.S., Dinç, D.T., Attar, M.A., ISBN: 978-975-8958-18-4,
  5. İmaj Yayınevi,
  6. Ankara,
  7. Türkiye. Blundell, R., & Bond, S. (1998). Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models. Journal of Econometrics, 87(1), 115-143.
  8. Boschma, R. A., & Frenken, K. (2003). Evolutionary economics and industry location. Review of Regional Research, 23(2), 183-200.
  9. Boschma, R. A., & Frenken, K. (2006). Applications of evolutionary economic geography. K. Frenken, (ed.). Applied Evo2 lutionary Economics and Economic Geography. Boschma, R., & Frenken, K. (2009). Some notes on institutions in evolutionary economic geography. Economic Geography, 85(2), 151-158.
  10. Boschma, R., & Frenken, K. (2010). The spatial evolution of innovation networks. A proximity perspective-3. The handbook of evolutionary economic geography içinde Geography (3-43). (No. 1001). Utrecht University. Coşkun, N., & Tuncer, İ. (2016). Ürün uzayı yaklaşımı göstergeleri bağlamında mekansal bağımlılığın Türkiye İBBS Düzey 2 bölgeleri için sınanması. Balkan Journal of Social Sciences/Balkan Sosyal Bilimler Dergisi, 5. Coşkun, N.; Tuncer, İ.; Lopcu, K. (2018). The Economic Complexity Approach to Development Policy: Where Turkey Stands in Comparison to OECD plus China? Topics in Middle Eastern and North African Economies 20 (1). Coşkun, N. (2019). Ürün Uzayı Yaklaşımı: Türkiye İBBS Düzey 2 Bölgeleri için bir Uygulama (Doktora Tezi, Mersin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Mersin). Dış Ticaret Müsteşarlığı, (2011). İl İl Dış Ticaret Potansiyeli. Elhorst, J. P. (2003). Specification and estimation of spatial panel data models. International Regional Science Review, 26(3), 244-268.
  11. Elhorst, J. P. (2010). Applied spatial econ