AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAn unexpected industrial digitalization shock in the neighboring country reduces the unemployment rate in the relevant country by 2.31 units.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
: Industrial revolutions affect labor force markets and labor demand through product and process innovations. Therefore, it is expected that industrial digitalization affects unemployment rates through product and process innovations. In this context, the aim of this study covering the period of 2013-2017 is to analyze whether spatial factors are effective in determining the effect of industrial digitalization on the unemployment rate for 31 OECD countries. The Dynamic Spatial Panel Data based on random effects was used. The independent variables of the model are unemployment rate of the previous period, industrial digitalization level and spatial impact factor. The dependent variable of the model is unemployment rate. The all variables included the model is significant statistically. According to the study, while there is a positive relationship between unemployment rate of the previous rate and current unemployment rate, there is a negative relationship between industrial digitalization and current unemployment rate. A one-unit increase in the unemployment rate of the previous period inreases the current unemployment rate by 2.16 units, and a one-unit increase in the industrial digitalization level decreases the current unemployment rate by 6.54 unit. An unexpected industrial digitalization shock in the neighboring country reduces the unemployment rate in the relevant country by 2.31 units.
Özet
Endüstriyel devrimler, ürün ve süreç yenilikleri kanalıyla işgücü piyasalarını ve iş gücü talebini etkilemektedir. Dolayısıyla endüstriyel dijitalleşme sürecinin de ürün ve süreç yenilikleri kanalıyla işsizlik oranlarını etkilemesi beklenmektedir. Bu bağlamda, 2013-2017 dönemini kapsayan bu çalışmanın amacı endüstriyel dijitalleşmenin işsizlik oranı üzerindeki etkisini belirlemede mekânsal faktörlerin etkili olup olmadığını analiz etmektir. Çalışma endüstriyel dijitalleşme endeksi verilerine ulaşılabilen 31 OECD ülkesini kapsamaktadır. Çalışmada rassal etkilere dayalı dinamik mekânsal panel veri analizi kullanılmıştır. Modelin bağımlı değişkeni işsizlik oranı iken modelin bağımsız değişkenleri bir önceki dönemin işsizlik oranı, endüstriyel dijitalleşme düzeyi ve mekânsal etki faktörüdür. Modele dâhil edilen bütün değişkenler istatistiksel olarak anlamlıdır. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre bir önceki dönemin işsizlik oranı cari dönem işsizlik oranını pozitif etkilerken, endüstriyel dijitalleşme düzeyi ile cari işsizlik oranı arasında negatif ilişki bulunmaktadır. Bununla birlikte negatif mekânsal bağımlılık söz konusudur. Bir önceki dönemin işsizlik oranında meydana gelen bir birimlik artış, cari işsizlik oranını 2,16 birim artırırken, endüstriyel dijitalleşme düzeyindeki 1 birimlik artış, işsizlik oranını 6,54 birim azaltmaktadır. Mekânsal etki katsayısı -2,31’dir. Mekânsal etki faktörünün negatif ve istatistiksel olarak anlamlı olması coğrafi yakınlığın işsizliği azaltıcı bir etkiye yarattığı anlamına gelmektedir. Bu durumda komşu ülkede gerçekleşecek beklenmedik bir endüstriyel dijitalleşme şoku ilgili ülkede işsizlik oranını 2,31 birim azaltmaktadır.