yüksek teknolojili endüstrilerde bilgi dışsallıkları: izmir örneği

yüksek teknolojili endüstrilerde bilgi dışsallıkları: izmir örneği

Ege University
Working Papers in Economics 2013
http://www.iibf.ege.edu.tr/economics/tartisma
YÜKSEK TEKNOLOJİLİ ENDÜSTRİLERDE BİLGİ
DIŞSALLIKLARI: İZMİR ÖRNEĞİ
Burcu Türkcan
Neşe Kumral
Working Paper No: 13 / 03
April 2013
Department of Economics
Ege University
YÜKSEK TEKNOLOJĠLĠ ENDÜSTRĠLERDE BĠLGĠ DIġSALLIKLARI:
ĠZMĠR ÖRNEĞĠ1
Burcu TÜRKCAN2
NeĢe KUMRAL3
Özet
Bu çalışmada ilk önce bilgi türlerine dair farklı sınıflandırmalara yer verilmekte
sonra yüksek teknolojili endüstrilerde bilgi dışsallıkları konusu ele alınmaktadır. Bu
bağlamda çalışmanın birinci bölümünde bilgi dışsallıkları, kaynaklarına ve etkili
oldukları dönemlere göre tanımlanmakta ve yüksek teknolojili endüstrilere dair bazı
temel bilgiler verilmektedir. Çalışmanın amacının açıklandığı bölümün ardından
çalışmanın yöntemi bölümünde de bu alanda yapılmış ampirik çalışmaların
açıklandığı bir literatür analizi ve ardından da veri seti ve analiz metoduna yer
verilmektedir. Çalışmanın analiz bölümünde ise 1989 – 2008 zaman aralığında İzmir
için yapılmış olan uygulama sonuçlarına yer verilmektedir. Son olarak çalışmanın
sonuç bölümünde, uygulanan analizler sonucunda elde edilen bulgular doğrultusunda
İzmir ekonomisi için yapılan değerlendirmelere yer verilmektedir.
Anahtar Kelimeler: Bilgi Dışsallıkları, Bölgesel Toplam Faktör Verimliliği,
Yüksek Teknolojili Endüstriler
Abstract
In this study, knowledge externalities in high technology industries of Izmir have
been treated. In this context, the first section of this study has been devoted to the
definitions of knowledge externalities as to their sources and periods. Furthermore,
some basic information about high-technology industries have been introduced. After
the section in which the purpose of the study has been stated, the method of the study
has been also introduced. In this section a detailed literature analysis, data set and
method of analysis have been mentioned. Moreover, in the analysis section, the
empirical survey results conducted for Izmir in 1989 – 2008 period have been given.
Finally, in the conclusions, some basic evaluations about the regional economy of
Izmir have been expressed.
Keywords: Knowledge Externalities, Regional Total Factor Productivity, High
Technology Industries
1
Bu çalışma İzmir Valiliği Bilim, Sanayi ve Teknoloji İl Müdürlüğü tarafından yayınlanacak “Bilim,
Sanayi ve Teknoloji Politikalarının Yerele Yansıması: Ġzmir Örneği” konulu yayın için
hazırlanmıştır.
2
Arş. Gör. Dr., Ege Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İktisat Bölümü
3
Prof. Dr., Ege Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İktisat Bölümü
1
1. BĠLGĠ DIġSALLIKLARI VE YÜKSEK TEKNOLOJĠLĠ ENDÜSTRĠLER
Bir firma veya endüstrinin gerçekleştirmekte olduğu yenilikçi faaliyetleri
sonucunda yaratılan bilginin, bu faaliyetler gerçekleştirilirken katlanılan maliyetlere
ortak olmayan diğer firma veya endüstrilere ekonomik fayda yaratması durumu, bilgi
dışsallıkları olarak tanımlanmaktadır (Branstter, 1998: 521).
Dışsallık yaratan iki tür bilgi yaratımından söz etmek mümkündür. Birincisi,
firma, yeni veya geliştirilmiş bir ürün ürettiği halde, tam olarak fiyat
farklılaştırmamasına gidemeyebilir. Bu durumda var olan rekabet, ikame malların
satıcılarının satışlarının artmasına yol açabilir veya yine rekabet nedeniyle potansiyel
taklitçi firmalar piyasaya giriş yapabilir. Bu durumda, firma, oluşan artığın bir
kısmını malın alıcılarına devretmektedir. İkinci durumda yeni bir ürün üretimi ile
ortaya çıkarılan yeni teknolojik bilgi, tersine mühendislik ile oluşturulmuştur ve
genel bilgi havuzunun bir parçası olmaktadır. Başka firmalar, bu genel bilgi
havuzundaki bilgiyi kullanarak kendi yenilikçi faaliyetlerinde tamamlayıcı unsur
olarak kullanabilirler. Bu tür bilgi dışsallıkları hem içsel büyüme ve değişime yol
açmakta, hem de rekabetçi üstünlük sağlamaktadır (Branstter, 1998: 521-522).
Bilgi akımları ekonomilerde bilgi yayılmaları ve bilgi dışsallıkları olmak
üzere iki şekilde ortaya çıkmaktadır. Ancak literatürde Breschi ve Lissoni (2001),
Paci ve Usai (1999) ve Jaffe vd. (1993) çalışmalarında görülebileceği üzere bilgi
yayılmaları ve bilgi dışsallıkları sıklıkla yanlış bir ifadeyle birbiri yerine
kullanılmaktadır. Diğer yandan işlem maliyetleri yaklaşımı temelinde bu iki kavram
birbirinden farklı anlamlara gelmektedir. En temel tanımlamalarıyla işlem maliyetleri
ekseninde bilgi dışsallıkları, yenilikçilerin ürettikleri bilgiden, herhangi bir bedel
ödemeden diğer iktisadi ajanların fayda elde etmesidir (Foray, 2004: 36). Diğer
taraftan bilgi yayılmaları, yaratılan yenilikçi bilgiden, yeniliği yaratan haricindeki
iktisadi ajanların belli bir bedel karşılığında fayda elde etmesi olarak tanımlanabilir.
Piyasa Teorisi kapsamında 3 temel firma teorisinden biri İşlem Maliyetleri
Teorisi‟dir. İşlem Maliyetleri Teorisi, ilk olarak Ronald Coase (1937) tarafından
literatüre kazandırılmış bir teori olup firmalar arasındaki bilgi transferleri esnasında
gerçekleşen işlem maliyetlerini açıklamaya yöneliktir. Bu teori kapsamında firmanın
temel seçimi, bir girdi olarak bilgiyi kendi imkânlarıyla üretmek veya piyasadan
satın almaktır (Antonelli, 2008: 120-121). Bu görüşe göre, özellikle yeni teknolojik
bilgi, piyasada belli bir bedel karşılığında değişime konu olur. Patent ve lisans
alımları, patent kullanım hakları, yüksek teknolojili firmalar ile yapılan işbirlikleri,
yenilikçiler ile yenilik takipçileri arasındaki işlemlerin bazılarıdır ve bunlar
genellikle belli bir bedele tabidir (Antonelli, 2008: 137; Lambooy, 2010: 880).
Ancak tüm bu açıklamalar, piyasada gerçekleşen bilgi akımlarının daima
ücretli işlemler olduğu anlamına gelmez. Rekabetçi bir çevrede, ne zaman bir piyasa
ortaya çıkıyorsa, daima bir piyasa başarısızlığı da ortaya çıkıyor demektir.
Dışsallıklar da önemli iktisadi sonuçları olan temel piyasa başarısızlık türlerinden
biridir (Arrow, 1970: 16).
Bazı durumlarda yenilikçi firmalar, istem-dışı bir şekilde ilişki içerisinde
oldukları firmalara yenilikçi bilgileriyle ilgili bilgi aktarabilirler veya yarattıkları
yenilikler ilişkide oldukları firmalara öngörülemeyen faydalar sağlayabilir.
Dolayısıyla böylesi durumlarda piyasa başarısızlıkları geçerlidir ve yenilikçilerin
bilgi havuzlarından sızıntılar söz konusudur. Bu sızıntılar, Bedavacılık Sorunu (Free
2
Rider Theory) temelinde bilgi dışsallıkları anlamına gelmektedir (Olson, 1965).
Bedavacılık Sorunu, sosyal bir grup içerisindeki rasyonel iktisadi ajanların, birşey
elde ederken faydalarına göre maliyetlerini minimize etmeye çalışmaları ile ilgilidir
(Albenese & van Fleet, 1985: 244).
1.1. BĠLGĠ DIġSALLIKLARI ÇEġĠTLERĠ
Ekonomide pek çok etkileri olan bilgi dışsallıkları kaynaklarına ve etkili
oldukları dönemlere göre farklı şekillerde sınıflandırılmaktadır.
İlk olarak kaynaklarına göre bilgi dışsallıkları üçe ayrılmaktadır:
İhtisaslaşmaya dayalı bilgi dışsallıkları,
Rekabete dayalı bilgi dışsallıkları,
Çeşitliliğe dayalı bilgi dışsallıkları.
Etkili oldukları dönemler itibariyle ise bilgi dışsallıkları:
Statik bilgi dışsallıkları
Dinamik bilgi dışsallıkları
olmak üzere ikiye ayrılmaktadır (Türkcan, 2012: 12).
1.1.1. Kaynaklarına Göre Bilgi DıĢsallıkları
İhtisaslaşmaya dayalı bilgi dışsallıkları: Bu tür bilgi dışsallıkları MarshallArrow-Romer Bilgi Dışsallıkları şeklinde de adlandırılmaktadır. Bu dışsallık türü
belli bir endüstri içindeki firmalar arasındaki bilgi yayılımları ile ilgilidir. Aynı
alanda yerleşmiş iktisadi ajanlar arasında, yüz-yüze iletişime ve karşılıklı güvene
dayalı olarak bilgi ve yenilik yayılımı daha hızlı olur. Dolayısıyla coğrafi kümeler
daha fazla yenilik fırsatlarını beraberlerinde getirmektedir (Breschi ve Lissoni, 2001:
977-978)
Rekabete dayalı bilgi dışsallıkları: Porter, tıpkı Marshall, Arrow ve Romer
gibi, ihtisaslaşmış ve coğrafi olarak yoğunlaşmış endüstrilerdeki bilgi yayılımlarının
büyümeyi teşvik edeceğini iddia etmiştir. “Ancak Porter, yerel tekelin aksine yerel
rekabetin yenilik arayışını güçlendireceği ve yeniliğin benimsenmesini hızlandıracağı
görüşünü savunmaktadır (Glaeser vd., 1992: 1128). Porter‟ın modelinde, yerel
rekabet taklit etmeyi ve yenilikçi fikirlerin artışını hızlandırır. Bu tür rekabet,
yenilikçiye getirileri azaltmakla birlikte, aynı zamanda, yenilik yaratma konusundaki
baskıyı arttırır, zira teknolojik olarak gelişemeyen firmalar yenilikçi rakipleri
tarafından iflasa sürüklenmektedirler (Glaeser vd., 1992: 1131).
Çeşitliliğe dayalı bilgi dışsallıkları: Kaynaklarına yönelik olarak bilgi
dışsallıkları ile ilgili üçüncü teori, Jacobs‟un (1969) teorisidir. “Jacobs‟a göre
şehirlerde dışsallık yaratan kritik faktör, farklı iş alanlarındaki fikirlerin karşılıklı
değişimidir” (Glaeser vd., 1992: 1131 – 1132). Jacobs (1969), MAR ve Porter‟a
benzemeyen bir şekilde, en önemli bilgi transferinin çekirdek endüstrinin dışından
geldiğine inanmaktadır. Sonuç olarak, coğrafi ihtisaslaşmadan ziyade coğrafi olarak
yakın endüstrilerin çeşitliliği ve farklılığının yenilik ve büyümeyi teşvik edeceğini
iddia etmiştir (Glaeser vd., 1992: 1128).
3
1.1.2. Etkili Olduğu Dönemler Ġtibariyle Bilgi DıĢsallıkları
Statik bilgi dışsallıkları: Statik bilgi dışsallıkları geçerli olduğunda satıcıların
seçimleri, girdiler ve iş ortamını düzenleyicilere verilen cevaplar hemen sonuçları üretir
ve firmaların cari karar alma düzeylerini yükseltir (Henderson, 2003: 3).
Dinamik bilgi dışsallıkları: Kümülatif süreçlerin söz konusu olduğu, geçmiş
dönemlerdeki karar ve sonuçların cari dönem davranışlarını etkilediği durumda ise
dinamik bilgi dışsallıkları geçerlidir (Henderson, 2003: 4). “Dinamik bilgi dışsallıkları,
uzun dönem ilişkiler ve etkileşimlerin tarihi ile güçlenen yerel bilgi birikimleriyle
gerçekleşmekte, ekonomik aktörler arasındaki iletişim ile ortaya çıkmaktadır. İletişim ve
etkileşimin yoğun olduğu durumda fikir ve bilgiler hızla yayılmaktadır. İletişimin sıklığı
ise mekânsal yakınlık tarafından belirlenmektedir ve bu yakınlık özellikle büyük
kentlerde önemli bir dışsallık yaratmaktadır. Dinamik dışsallıklar genel olarak teknolojik
dışsallık niteliğindedir.” (Kıymalıoğlu ve Ayoğlu, 2006: 200).
1.2. YÜKSEK TEKNOLOJĠLĠ ENDÜSTRĠLER
Üretimlerinde yoğun bir şekilde yüksek teknolojili üretim tekniklerini
kullanan ve nihayetinde yüksek teknolojili çıktılar üreten endüstrilerdir. Teknoloji
yoğun endüstriler daha fazla yenilik üretirler, yeni pazarlara erişirler ve üretim
kaynaklarını daha üretken bir şekilde kullanırlar. Bu endüstriler, faaliyetlerinin yol
açtığı yayılmalar yoluyla diğer sektörlerin de üretim, verimlilik ve yenilik
performanslarını arttırmaya yardımcı olurlar. Bir ekonomide faaliyet gösteren
endüstrilerin hangilerinin yüksek teknolojili endüstriler olduklarının doğru
tanımlanması, iktisadi analizler açısından oldukça önemlidir. Bu tanımlamayı
yapabilmek adına uluslararası anlamda geçerli sınıflandırmaları kullanmak ise
analizlerin tutarlılığı açısından gerekmektedir (Hatzichronoglou,1997: 4). Bu
doğrultuda bu çalışmada OECD ve Avrupa Birliği‟nin endüstrileri teknoloji
yoğunluklarına göre ayırdıkları sınıflandırmalar kullanılmaktadır (bkz. Tablo Ek1).
Bu çalışmadaki temel hipotez, orta-yüksek ve yüksek teknolojili endüstrilerin
faaliyet gösterdikleri ekonomilerde bilgi dışsallıkları yaratan temel endüstriler
oldukları yönündedir.
2.
ÇALIġMANIN AMACI VE YÖNTEMĠ
2.1. ÇALIġMANIN AMACI
Bu çalışmada hem kaynaklarına hem de etkili oldukları döneme göre bilgi
dışsallıkları ayrımları dikkate alınarak İzmir‟de bölgesel toplam faktör verimliliğine
orta-yüksek ve yüksek teknolojili endüstrilerde yaratılan farklı türdeki bilgi
dışsallıklarının etkileri incelenmektedir. Çalışmanın temel amacı, İzmir
ekonomisinde hangi orta-yüksek ve yüksek teknolojili endüstrilerin bilgi dışsallıkları
yarattığını, yaratılan bilgi dışsallıklarının türlerini ve bunların bölgenin toplam faktör
verimliliğine etkilerini tespit etmektir.
4
2.2. ÇALIġMANIN YÖNTEMĠ (AMPĠRĠK ANALĠZ)
2.2.1 Ampirik Literatür
Bilgi dışsallıkları konusunun kökleri Klasik İktisat Okulu‟na dayanmakla
birlikte, özellikle 1990lardan bu yana ampirik literatürde bilgi dışsallıklarının
çeşitlerine ve ekonomideki etkilerine dair pek çok çalışma yapılmıştır. Bu
çalışmaların pek çoğu Avrupa ülkeleri üzerine olmakla birlikte önemli bir kısmı da
ABD ekonomisine yöneliktir. Avrupa ülkelerine yönelik yapılan ampirik
çalışmalardan Lesage veFischer (2012), Autant-Bernard ve LeSage (2011), Antonelli
vd. (2011), Zheng (2010), Fischer vd. (2009), Frenken vd.(2007), Suedekum
veBlien(2005), Van Stel ve Nieuwenhuijsen(2004), De Lucio vd. (2002) ve Paci
veUsai (1999), bilgi dışsallıklarının analize tabi tuttukları ekonomilerde pozitif
etkilerine dair bulgular elde etmişlerdir. Öte yandan Neffke vd. (2011) 1974 – 2004
zaman aralığında İsveç ekonomisi için yaptıkları analiz sonucunda, endüstrinin
olgunluğu arttıkça çeşitliliğe dayalı Jacobs bilgi dışsallıklarının ekonomiye
etkilerinin negatife dönebildiği bulgusunu elde etmişlerdir. Ayrıca Van der Panne
(2004) de rekabete dayalı Porter bilgi dışsallıklarının Hollanda‟da yenilik üzerine
negatif etkilerini tespit etmişlerdir. Combes (2000) ise 1984 – 1993 zaman aralığında
Fransa ekonomisinde her 3 bilgi dışsallığı türünün de negatif etkilerini tespit etmiştir.
ABD ekonomisine yönelik bilgi dışsallıkları çalışmaları içerisinde de Lim
(2007), Ketelhöhn (2006), Henderson (2003), King III vd. (2003), Henderson (1997)
veGlaeservd. (1992), bilgi dışsallıklarının ekonomiye yönelik pozitif etkilerini tespit
eden çalışmalardır. Diğer taraftan Feldman ve Audretsch (1999), 1982 yılı için
uyguladıkları analizde ABD‟de MAR bilgi dışsallıklarının yenilikçiliğe negatif
etkisini tespit etmişlerdir.
Türkiye ekonomisi için ise bilgi dışsallıklarına dair 1985 – 2000 yılları için
67 şehir ve 9 ana imalat sanayi endüstrisini kapsayan bir bilgi dışsallıkları analizi,
Kıymalio[luve Ayo[lu (2006) tarafından yapılmıştır.
Görüldüğü üzere ampirik literatürde bilgi dışsallıklarının ekonomiye
etkilerine dair bulgular genelde pozitif yöndedir. Ayrıca bu çalışmaların neredeyse
tümünde endüstriyel yığınlaşmanın ekonomiye etkileri pozitif yönde bulunmuştur.
2.2.2. Ekonometrik Analiz
2.2.2.1. Analizde Kullanılan Veri Seti, DeğiĢkenler ve Ekonometrik Modelleme
Bu çalışma kapsamında kullanılan imalat sanayi verileri Türkiye İstatistik
Kurumu (TÜİK) tarafından yayınlanan „İmalat Sanayi Özet İstatistikleri‟nden ve
„Yerel Birim Faaliyetlerine göre Bazı Temel Göstergeler‟ verilerinden temin
edilmiştir. Bu çalışma kapsamında ilk analiz için 1980-2001 yılları arasındaki
verilerden 1989-2001 zaman aralığı kullanılmıştır. Bu zaman aralığının seçilmesinin
temel sebebi 1980-1989 yılları arasında Türkiye‟de orta-yüksek ve yüksek teknolojili
endüstrilere dair verilerin hem çok sağlıklı olmaması hem de birkaç endüstri
haricinde orta-yüksek ve yüksek teknolojili endüstrinin üretime henüz başlamamış
olmasıdır. 2002 – 2008 yılları arasında ise 4 dijitli imalat sanayi verilerinin bölgeler
itibariyle mevcut olmaması nedeniyle orta-yüksek ve yüksek teknolojili endüstrileri
5
kapsayan iki dijitli endüstri kolları analize tabi tutulmuştur. Ancak ISIC Rev2
sınıflandırmasının NACE Rev1.1.‟e dönüştürülmesine yönelik ulusal veya uluslar
arası bir sistemin bulunmamasından ötürü 1989-2001 zaman aralığı için ayrı, 2001
yılı sonrası için ayrı ekonometrik analizler yapılması gerekliliği ortaya çıkmıştır.
Türkiye‟de bölgesel verilerin yayınlanmasında 2001 yılına dek ISIC Rev2
kodlama sistemi benimsenmiştir. Bu nedenle bu çalışmada 1989 – 2001 zaman
aralığı için Türkiye bölgeleri düzeyinde ISIC Rev2 kodlamasına göre orta-yüksek ve
yüksek teknolojili endüstrilerin analizine yer verilmektedir. Bu çalışma kapsamında
1989 – 2001 zaman aralığı için 4 dijit düzeyinde 26 adet orta-yüksek ve yüksek
teknolojili endüstri analize tabi tutulmaktadır. Söz konusu ISIC Rev2 endüstrilerinin
kodları ve açık isimleri çalışmanın ekler kısmında Tablo Ek2‟de verilmektedir.
2001 yılı sonrasında ise Türkiye‟de bölgesel veriler Avrupa Birliği‟nin
geliştirmiş olduğu NACE sınıflandırmasına göre yayınlanmıştır. Ayrıca 2001
yılından itibaren Türkiye‟de yayınlanan bölgesel imalat sanayi verileri en fazla 2 dijit
düzeyinde olduğundan, 2001 sonrası analizde 2 dijit düzeyinde endüstriler
kullanılmaktadır. Orta-yüksek ve yüksek teknolojili endüstriler sınıflamasına göre
NACE Rev1.1 sınıflamasında 2 dijit düzeyinde 15 endüstri tanımlanmakla birlikte
Türkiye‟de 2001 yılı sonrasında NACE Rev1.1 sınıflandırmasına göre verileri
bölgeler ve seneler itibariyle eksiksiz olan 8 endüstri kolu bulunduğundan, yalnızca 8
endüstri analize tabi tutulmuştur. Bu endüstri kollarının kodları ve açık isimleri
çalışmanın Ekler bölümünde Tablo EK3‟de yer almaktadır. Ekonometrik
uygulamada kullanılmak üzere patent verileri de 1989 – 2008 zaman aralığı için iller
bazında Türk Patent Enstitüsü (TPE)‟den temin edilmiştir.
2001 sonrası imalat sanayi verilerine bakıldığında 2002 yılı için maaş ve
ücretler, ciro ve maddi mallara ilişkin brüt yatırımlar verileri mevcut olmadığından
söz konusu verilerden, analiz kapsamında kullanılacak olan ciro verileri 2003-2008
döneminde bu verilerin büyüme oranları hesaplanarak 2003 verilerinden büyüme
oranları yardımıyla elde edilmiştir. Diğer taraftan tüm verilerde 2005 yılı verileri
eksiktir. Bu veriler de 2004 ve 2006 yıllarının verilerinin aritmetik ortalamaları
alınarak türetilmiş, böylelikle tüm verilerin 2002-2008 zaman aralığındaki sürekliliği
sağlanmaya çalışılmıştır. Ayrıca bu veriler içerisinde üretim verileri mevcut
olmadığından toplam faktör verimliliği hesaplamalarında 2001 yılı sonrası için ciro
verisi, üretime vekil veri olarak kullanılmıştır. Girdi verisine vekil veri olarak ise mal
ve hizmet satın alışları verisi kullanılmıştır.
2.2.2.2. Analiz DeğiĢkenleri ve Tahminlenen Model
Bu çalışma kapsamında tahminlenen modellerin bağımlı değişkeni İzmir‟in
bölgesel toplam faktör verimliliğidir. “TFV, insangücü, sermaye ve enerji gibi temel
üretim kaynaklarının etken kullanımının ve bunların oluşturduğu „sinerjinin‟ ve
ekonomik büyüme ile ilişkili olan teknolojik gelişme derecesinin bir ölçüsü olarak
kabul edilir. Yüksek TFV, ürün ve hizmetlerin üretiminde gerekli olan girdilerin,
malzemenin ne derece etkin kullanıldığını ve yönetildiğini de gösterir.” (Büyükkılıç,
2008:29).
Toplam Faktör Verimliliği hesabını açıklamak üzere öncelikle standart bir
Cobb-Douglas üretim fonksiyonunu düşünelim. Standart bir Cobb-Douglas Üretim
Fonksiyonu aşağıdaki şekilde tanımlanmaktadır:
6
Q = AK(1-α-β)LαMβ
(1)
Bu formülasyonda Q çıktı miktarını, K bir üretim girdisi olarak sermayeyi, L
emek girdisini ve M materyal girdileri ifade etmektedir. A ise üretim teknolojisini
gösteren teknik katsayı olarak tanımlanmaktadır. Böyle bir üretim fonksiyonunda
ölçeğe göre sabit getiriler varsayımı yapıldığında K, L ve M‟nin üssel değerlerinin
toplamı 1‟e eşit olmaktadır.
Formülün çözümünde kolaylık sağlamak için her iki tarafın doğal logaritması
alındığında aşağıdaki gibi bir denkleme ulaşılır:
lnQ(t) = lnA(t) + αlnL(t) + βlnM(t) + (1-α-β)lnK(t)
(2)
Böyle bir denklemi çözerken temel soru, girdilerin ağırlıklarını ifade eden
katsayıların nasıl hesaplanacağıdır. Burada Neoklasik bir yaklaşım benimsenirse;
çıktının girdilere göre esneklikleri toplam çıktıdaki paylarına göre belirlenir.
Dolayısıyla α, çıktıdaki emeğin payı; β, çıktıdaki materyal girdilerin payı ve (1-α-β)
ise çıktıdaki sermayenin payı olacaktır (Önder ve Lenger, 2003: 20).
Bu doğrultuda, bu çalışmada İzmir‟in bölgesel toplam faktör verimliliği
„Büyüme Muhasebesi Yöntemi‟ kullanılarak hesaplanmıştır. 1989 – 2001 dönemi
için bölgesel üretim, istihdam, sabit sermaye stoğu ve girdi verileri kullanılarak;
2001 sonrası dönem için bölgesel ciro (üretime vekil olarak), istihdam, sabit sermaye
stoğu ve mal hizmet satın alışları (girdiye vekil olarak) verileri kullanılarak
hesaplamalar yapılmıştır.TFV hesaplamasında kullanılan tüm veriler GSYİH
deflatörü kullanılarak deflate edilmiş ve böylelikle zaman içinde ortaya çıkan
enflasyonun aşındırıcı etkisinden arındırılmıştır.
Sabit sermaye stoğu verileri için Önder ve Lenger (2003) ile bir DPT yayını
olan Saygılı vd. (2005) „nin çalışmalarındaki veriler dikkate alınmıştır. 1989 – 2001
zaman aralığı için Saygılı vd. (2005) çalışmasındaki veriler kullanılırken; 2001
sonrası için Önder ve Lenger (2003)‟in çalışmasındaki bilgiler esas alınarak sabit
sermaye stoğu verileri tarafımızdan türetilmiştir. Verilerin bu şekilde türetilmesinde
Saygılı vd. (2005) çalışmasında verilen Türkiye‟de seneler itibariyle sermayenin artış
oranı verisi kullanılmıştır. Ardından Türkiye‟nin toplam imalat sanayi için reel sabit
sermaye stoğu, bölgelerin seneler itibariyle toplam imalat üretimindeki paylarına
göre bölgelere dağıtılmıştır. Böylelikle bölgesel reel sabit sermaye stoğu verisi
tarafımızdan oluşturulmuştur.
Bu hesaplamaların ardından bölgesel TFV‟ni hesaplamak üzere öncelikle
istihdamın, üretimin, girdilerin ve sabit sermaye stoğunun doğal logaritmaları
alınmıştır. Sonrasında ücretlerin çıktılara bölünmesi yöntemiyle istihdamın katsayısı
olan α; girdilerin çıktılara bölünmesi yöntemiyle girdinin katsayısı olan β ve bu iki
katsayının değerlerinin toplamının 1‟den çıkarılması ile de sermayenin katsayısı olan
(1-α-β) değerleri elde edilmiştir. Bu değerler sırasıyla doğal logaritması alınmış olan
istihdam, girdi ve sermaye verileri ile çarpılıp, elde edilen değerlerin toplamı da
üretimin doğal logaritmik değerinden çıkarılmıştır. Böylelikle analizin bağımlı
değişkeni olan seneler itibariyle bölgesel TFV değerleri elde edilmiştir.
Daha önceki bölümlerde de değinildiği üzere Neoklasik Büyüme
Modelleri‟nin temel savı, teknolojik ilerlemenin ekonomik büyümeyi beraberinde
7
getireceğidir. Bu yaklaşımla son yıllarda yapılmış birçok çalışmada TFV ekonomik
büyüme ve gelişmeyi gösterecek şekilde, bağımlı değişken olarak kullanılmıştır. Bu
çalışmaların başlıcaları: LeSage ve Fischer (2012), Gehringer (2011), Arimoto vd.
(2011), Antonelli vd. (2011), Zheng (2010), Fischer vd. (2009) ve Bode (2004)‟tür.
Ayrıca teknolojik bilgiyi yoğun şekilde üreten ve dışsallıklar yoluyla yayan ortayüksek ve yüksek teknolojili endüstrilerin TFV‟ni doğrudan etkileyerek bölgesel
ekonomik büyümeye katkıda bulunduğu bilinmektedir (Koo, 2005). Tüm bu
sebeplerle bu çalışma kapsamında da bölgesel TFV bölgesel ekonomik büyümeyi
ifade eden bağımlı değişken olarak kullanılmıştır.
Analizin bağımsız değişkenleri ise bilgi dışsallıklarını tanımlayan endeksler
ve yenilikçi yoğunluk değişkenidir.
Bilgi dışsallıkları endekslerini tanımlarken sektör verilerinin s = 1,….,s ve
bölge verilerinin r = 1,…..R olduğunu varsayalım. Tanımlanan bu değerlerden yola
çıkarak, Marshall-Arrow-Romer (MAR) dışsallıklarını da ifade eden yoğunlaşma
veya ihtisaslaşmanın tanımlaması şu şekilde yapılmaktadır:
MAR = (Xsrt/ Xrt) / (Xst/Xt)
(3)
Burada Xsrt, endüstrinin bölgedeki üretimini; Xrt, bölgedeki toplam üretimi;
Xst, endüstrinin ülkedeki üretimini ve Xt, ülkedeki toplam üretimi ifade etmektedir.
Bu oran, r bölgesinde yer alan s sektöründeki üretimin ülkenin s sektöründeki toplam
üretimine oranını ölçmektedir. MAR‟nin yüksek düzeyleri, s sektöründeki üretimin r
bölgesinde göreli olarak yoğunlaştığını göstermektedir.
Jacobs dışsallıklarını gösteren çeşitlilik ölçümü ise aşağıdaki gibi
yapılmaktadır:
s
Jacobs = - Σ [ Xkrt / (Xrt – Xkrt)]²
(4)
k=1, k≠s
Burada Xkrt, bölgede ilgili endüstrideki üretimi gösterirken, Xrt, bölgede tüm
endüstrilerin üretimini göstermektedir. Bu ölçümdeki ana fikir, r bölgesindeki k
sektöründeki üretimin r bölgesindeki diğer imalat sanayii üretimi toplamına oranını
ölçmektir. Eğer bu oran sektörlerin çoğunluğu için düşükse söz konusu bölgede
birçok çeşitlenmiş faaliyet var demektir. Jacobs endeksinin, yüksek değeri daha fazla
çeşitlilik anlamına gelmektedir.
Son olarak, Porter dışsallıklarını gösteren rekabet göstergesi şu şekilde
tanımlanmaktadır:
Porter= (Esrt/Xsrt) / (Est/Xst)
(5)
Bu denklemde Esrt, bölgede ilgili endüstrideki firmaların sayısını; Xsrt,
bölgede endüstrideki üretimi; Est, ülkede ilgili endüstrideki firmaların sayısını ve
Xst, ülkede ilgili endüstrinin üretimini ifade etmektedir.
Bu göstergede, Esrtr bölgesindeki s endüstrisindeki üretim birimlerinin
sayısıdır. Eğer r bölgesi ve s endüstrisi için üretim başına üretim birimlerinin sayısı
tüm ülkedeki s endüstrisine göre yüksekse, o bölgedeki s sektörü firmalarının göreli
olarak rekabetçi olduğu varsayılır.
8
Bu çalışmada1989-2001 dönemi için endeksler üretim değerleri üzerinden
hesaplanırken, 2001 sonrasında bu veriler yayınlanmadığından ilgili literatür takip
edilerek istihdam verileri üzerinden endeksler hesaplanmıştır.
Diğer bir bağımsız değişken olan yenilikçi yoğunluk değişkeni, Yenyo ismi
ile tahminleme tablolarında yer almaktadır. Yenilikçi yoğunlaşma, bölgeler
düzeyindeki patent başvurularının bölgesel istihdama oranının yüzdesel olarak
ifadesidir.
Yenyo= (Bölgesel Patent BaĢvuru Sayısı/Bölgesel Ġstihdam)*100
(6)
Yenilikçi yoğunlaşma, teknolojik çıktıları üreten orta-yüksek ve yüksek
teknolojili endüstrilerin iktisadi yığınlaşmasını gösteren bir değişken olma özelliğine
sahiptir (Türkcan, 2012: 76-78).
Analizde kullanılan tüm değişkenlere dair özet tablo aşağıda yer almaktadır.
Tablo 1: Analiz DeğiĢkenleri
TFV
MAR
Porter
Jacobs
Yenyo
Toplam Faktör Verimliliği
MAR Bilgi Dışsallığı
Porter Bilgi Dışsallığı
Jacobs Bilgi Dışsallığı
Yenilikçi Yoğunluk
Kaynak: Tablo yazarlar tarafından oluĢturulmuĢtur.
Not: Bağımsız değiĢkenlerin gecikmeli değerleri -1 ile gösterilmektedir.
Ekonometrik tahminlemede Antonellivd. (2011) ile LeSage ve Fischer (2012)
çalışmalarındaki modellemeler örnek alınmıştır. Antonelli vd. (2011) çalışmasındaki
yenilikçi yoğunluk değişkeni, bu çalışma kapsamında İzmir için hesaplanarak
analizlere dâhil edilmiştir.
TFV = β1+ β2MAR + β3Porter + β4Jacobs + β5MAR(-1) + β5Porter(-1) + β6Jacobs(-1) + β6Yenyo +
β6Yenyo(-1) + e (7)
1989 – 2001 zaman aralığı için zaman serisi analizinde En Küçük Kareler
(EKK) yöntemi ile tahminlemeler yapılırken 2001 yılı sonrasında analize tabi tutulan
verilerde zaman aralığının çok kısa olmasından ötürü panel veri analizi uygulaması
yapılmıştır.
3.
AMPĠRĠK BULGULAR
Tablo 2‟de 1989 – 2001 zaman aralığı için İzmir‟deki her bir orta yüksek ve
yüksek teknolojili endüstride yaratılan bilgi dışsallıklarının İzmir‟in bölgesel TFV‟ne
etkilerine dair tahminleme sonuçlarına yer verilmektedir. Tabloda ana değerler
bağımsız değişkenlerin katsayıları iken, parantez içerisindeki değerler bu katsayıların
istatistiki anlamlılıklarını gösteren olasılık değerleridir. Söz konusu tabloyu
oluşturmak üzere 26 endüstri için ayrı ayrı ekonometrik analiz yapılmıştır. Tüm
tahminlemelerde modelin uygunluğunu ve doğru belirlenmiş olduğunu gösteren bir
9
gösterge olarak R2 ve uyumlandırılmış R2 değerlerinin %90‟ın üzerinde olduğu tespit
edilmiştir.
10
Tablo 2: 1989 – 2001 Bilgi DıĢsallıkları Modeli Tahminleme Sonuçları
3854
3853
3852
3851
3849
3845
3844
3843
3842
3839
3833
3832
3831
3829
3825
3824
3823
3822
3821
3529
3523
3522
3521
3513
3512
3511
BĠLGĠ DIġSALLIKLARI MODELĠ
Sabit
Terim
MAR
5.957***
(0.0007)
5.544***
(0.001)
7.038***
(0.0003)
6.918***
(0.001)
6.568***
(0.0003)
6.948***
(0.000)
6.105***
(0.002)
6.645***
(0.0001)
6.296***
(0.001)
6.218**
(0.011)
6.779***
(0.005)
6.175***
(0.0004)
5.575***
(0.003)
5.784***
(0.0001)
6.284***
(0.0002)
6.877***
(0.000)
6.424***
(0.000)
6.356***
(0.000)
6.634***
(0.0009)
7.012***
(0.0001)
6.356***
(0.000)
6.280***
(0.0001)
6.624***
(0.0002)
6.429***
(0.0005)
6.356***
(0.000)
6.489***
(0.000)
0.029
(0.621)
-1.354*
(0.075)
-0.224**
(0.031)
-0.270
(0.123)
0.100
(0.978)
0.020
(0.709)
0.206
(0.614)
0.306
(0.313)
5.695
(0.230)
0.038
(0.875)
-0.404
(0.446)
0.064
(0.754)
2.964
(0.369)
0.493
(0.301)
0.264
(0.438)
0.984
(0.560)
-
-1.136
(0.151)
-0.108*
(0.085)
-
0.002
(0.936)
-0.112
(0.921)
-0.104
(0.426)
-
-0.415
(0.174)
Porter
0.013
(0.542)
-0.072
(0.526)
-0.065**
(0.030)
-0.438
(0.316)
-0.009
(0.630)
0.012**
(0.044)
0.236
(0.420)
0.002
(0.754)
0.011
(0.678)
0.012
(0.945)
-0.325
(0.520)
0.045
(0.649)
0.080
(0.471)
0.166
(0.200)
0.031*
(0.099)
0.160***
(0.015)
-0.243**
(0.042)
0.003
(0.530)
-
-0.389
(0.228)
-0.496
(0.121)
-
0.031
(0.578)
-0.009
(0.588)
0.055
(0.604)
-
-0.0003
(0.768)
Jacobs
-1.168
(0.930)
-27.494
(0.220)
6.959
(0.300)
-0.883
(0.236)
-65.603
(0.565)
-0.347**
(0.011)
-13.728
(0.258)
-37.029
(0.123)
2.773
(0.349)
-0.453
(0.555)
-0.348
(0.437)
-35.717
(0.405)
-13.190
(0.598)
-15.828
(0.292)
-3.797
(0.579)
9.037
(0.163)
-4.027
(0.620)
-4.339
(0.639)
-7.762
(0.283)
-4.339
(0.639)
-7.220
(0.619)
-9.244
(0.716)
-2.535
(0.805)
-4.339
(0.639)
8.860
(0.296)
MAR-1
0.036
(0.542)
0.008
(0.673)
1.546
(0.155)
0.439
(0.105)
0.141
(0.163)
0.028
(0.249)
0.158
(0.349)
0.277
(0.599)
-13.282
(0.577)
-0.015
(0.290)
0.127
(0.272)
-0.019*
(0.067)
0.367
(0.265)
-0.136
(0.538)
0.762
(0.117)
0.001
(0.871)
1.144
(0.490)
-0.038
(0.324)
0.239
(0.666)
0.069
(0.810)
0.308
(0.598)
0.249
(0.630)
0.047
(0.671)
0.082
(0.254)
0.162
(0.953)
0.012
(0.898)
0.520
(0.227)
0.265*
(0.098)
0.240
(0.657)
0.043
(0.235)
0.043
(0.233)
-0.030
(0.737)
3.073
(0.141)
0.004
(0.387)
-
27.380*
(0.059)
0.965
(0.135)
0.198
(0.318)
0.016
(0.724)
-0.139
(0.444)
-
-0.0001
(0.994)
0.046
(0.436)
0.501
(0.839)
0.002
(0.899)
0.330
(0.110)
0.244
(0.148)
-
-0.328
(0.244)
-0.005**
(0.049)
-19.749
(0.344)
-42.508*
(0.093)
39.527*
(0.070)
27.403
(0.416)
-30.724
(0.323)
38.619**
(0.020)
-8.240
(0.785)
-16.625
(0.242)
30.465
(0.223)
-1.005
(0.986)
17.160
(0.706)
-40.997
(0.514)
-22.216
(0.367)
-14.004
(0.324)
33.343
(0.248)
19.854**
(0.052)
0.344
(0.983)
-11.595
(0.352)
-13.061
(0.322)
23.988
(0.282)
-11.595
(0.352)
-15.099
(0.450)
-6.699
(0.731)
52.513
(0.309)
-11.595
(0.352)
8.641
(0.363)
13.665
(0.194)
18.948
(0.165)
-25.369
(0.274)
8.621
(0.123)
13.598**
(0.037)
10.372*
(0.055)
6.524
(0.370)
-9.687
(0.744)
-6.895
(0.705)
1.839
(0.650)
4.100
(0.168)
-8.361
(0.387)
12.104
(0.129)
-23.433
(0.208)
-8.273
(0.462)
2.934
(0.301)
13.261**
(0.028)
4.919
(0.205)
3.510
(0.820)
7.344
(0.221)
8.167
(0.324)
-18.664
(0.558)
-9.724
(0.713)
-7.915
(0.554)
-5.898
(0.657)
-19.588
(0.127)
-9.530
(0.375)
4.457
(0.280)
12.677*
(0.063)
5.374
(0.186)
16.743**
(0.018)
-7.801
(0.357)
2.594
(0.679)
3.327
(0.524)
9.717
(0.113)
10.662
(0.305)
-4.082
(0.622)
12.242
(0.122)
20.616**
(0.026)
3.327
(0.524)
9.717
(0.113)
0.702
(0.927)
9.742
(0.305)
-5.864
(0.856)
5.677
(0.789)
-15.660
(0.178)
18.145
(0.149)
3.327
(0.524)
9.717
(0.113)
Porter1
Jacobs1
Yenyo
Yenyo-1
Not: *
**
***
-
-
-
%10 istatistiki güven aralığı
%5 istatistiki güven aralığı
%1 istatistiki güven aralığı
11
20.675*
(0.088)
14.671*
(0.070)
3.118
(0.469)
Endüstriler açısından elde edilen bulguları yorumlayacak olursak; öncelikle
Kimyasal Gübreler ve Zirai Mücadele İlaçları Sanayii (3512)‟nde statik MAR bilgi
dışsallığının ortaya çıktığı ve İzmir‟in bölgesel TFV‟ne etkisinin negatif olduğu
görülmektedir. Ayrıca dinamik Jacobs bilgi dışsallığının da geçerli olduğu ve
bölgesel TFV‟ye bu bilgi dışsallığının da negatif etkili olduğu görülmektedir.
Sentetik Reçineler, Plastikler, Suni ve Sentetik Lifler Üretimi (3513)
endüstrisinde negatif etkili statik MAR ve Porter bilgi dışsallıkları ortaya çıkarken,
dinamik Jacobs bilgi dışsallığının bölgesel TFV‟ye etkisinin ise pozitif olduğu
görülmektedir.
Sabun, Temizleyici Maddeler, Kozmetik ve Tuvalet Malzemesi İmali ile Her
Türlü Temizlik Müstahzarları (3523) endüstrisinde ise statik Porter bilgi dışsallığının
bölgesel TFV‟ye etkisi pozitif iken statik Jacobs bilgi dışsallığının etkisi negatiftir.
Ayrıca dinamik Porter bilgi dışsallığının İzmir‟in bölgesel TFV‟ne etkisinin de
negatif olduğu görülmektedir.
Elektrik Sanayii Makinaları ve Cihazları İmali (3831) endüstrisinde dinamik
Porter bilgi dışsallığının ortaya çıktığı ve bu bilgi dışsallığının bölgesel TFV‟ne
etkisinin de pozitif olduğu görülmektedir.
Radyo, Televizyon ve Haberleşme Alet ve Cihazları İmali ve Montajı (3832)
endüstrisinde ise pozitif etkili statik Porter bilgi dışsallığının ortaya çıktığı
görülmektedir.
Elektrikli Ev Aletleri İmali (3833) endüstrisinde ise MAR ve Porter tarzı
statik bilgi dışsallıkları ortaya çıkmakta ve her ikisinin de bölgesel TFV‟ne etkisi
negatif olmaktadır. Öte yandan dinamik Jacobs bilgi dışsallığının da ortaya çıktığı
görülmekte ve bu bilgi dışsallığının etkisi de pozitif olmaktadır.
Elektrikli Ev Aletleri İmali (3843) endüstrisinde statik Jacobs bilgi
dışsallığının bölgesel TFV‟ne etkisinin negatif olduğu görülmektedir.
Motorsiklet ve Bisiklet İmali Montajı ve Tamiri (3844) endüstrisinde negatif
etkili statik MAR bilgi dışsallığının ortaya çıktığı gözlenmektedir.
Orta-yüksek ve yüksek teknolojili endüstriler sınıflandırmasında diğer
endüstriler başlığı altındaki 3854 kodlu endüstride negatif etkili dinamik Porter ve
Jacobs bilgi dışsallıklarının ortaya çıktığı görülmektedir.
Tüm bunların yanısıra istihdam başına patent başvurularının oransal değerini
gösteren yenilikçi yoğunlaşma değişkeninin sadece 3521 ve 3854 kodlu endüstrilerde
istatistiki olarak anlamlı olduğu ve bölgesel TFV‟ne etkisinin de pozitif olduğu
görülmektedir. Söz konusu değişkenin bir senelik gecikmeli değerinin ise 3513,
3822, 3832, 3833 ve 3844 nolu endüstrilerde istatistiki olarak anlamlı olduğu
bulgusu elde edilmiştir. Ayrıca tüm bu endüstrilerde söz konusu değişkenin bağımlı
değişkene etkisi pozitif olarak bulunmuştur. Bu durum, patent başvurularının
bölgesel ekonomiye etkisinin, başvurunun yapıldığı seneden ziyade, takip eden
yıllarda bölge ekonomisine katkıda bulunduğunu göstermektedir.
Bu sonuçlar toplu olarak değerlendirilecek olursa; 1989 – 2001 döneminde
İzmir‟de orta-yüksek ve yüksek teknolojili endüstrilerde yaratılan bilgi
dışsallıklarının ağırlıklı olarak statik bilgi dışsallığı türünde olduğu görülmektedir.
Bu bağlamda varlığı tespit edilen tüm bilgi dışsallıklarının %60‟ının statik, %40‟ının
12
dinamik bilgi dışsallıkları kategorilerinde olduğu görülmektedir. Diğer taraftan, söz
konusu dönemde en fazla ortaya çıkan bilgi dışsallıkları türlerinin Jacobs ve Porter
tarzı bilgi dışsallıkları olduğu görülmektedir. Porter bilgi dışsallıklarının yarısı
bölgesel TFV‟ye olumlu katkıda bulunurken Jacobs dışsallıklarının yalnızca %33‟ü
İzmir‟in bölgesel TFV‟ni arttırıcı etki yaratmaktadır. İhtisaslaşmaya dayalı MAR
bilgi dışsallıklarının ise bölgesel TFV üzerine etkisinin daima negatif olduğu
görülmektedir. Bu tespitler, İzmir‟de 1989 – 2001 döneminde imalat sanayi
bünyesinde faaliyet gösteren orta-yüksek ve yüksek teknolojili endüstrilerin az bir
kısmının ihtisaslaşmaya ancak önemli bir kısmının çeşitlilik ve rekabete dayalı
örgütlenme yapılarına sahip olduklarını göstermektedir. Tüm bunların yanı sıra söz
konusu dönemde ortaya çıkan bilgi dışsallıklarının genellikle ortaya çıktıkları
dönemde bölgenin TFV üzerine etkili oldukları, dolayısıyla bölge ekonomisi
üzerinde uzun dönemli bir verimlilik artışından ziyade kısa dönemli verimlilik
artışlarını beraberlerinde getirdikleri görülmektedir.
2001 sonrası dönemde İzmir‟de bilgi dışsallıkları analizi için ise 2002 – 2008
zaman aralığında verileri ulaşılabilir olan 8 adet orta-yüksek ve yüksek teknolojili
endüstrilerinin verileri kullanılmıştır. Daha önce de belirtildiği üzere bu endüstrilerin
kodları ve açık adları çalışmanın Ekler bölümündeki Tablo Ek3‟te verilmektedir.
Söz konusu zaman aralığı sadece 7 seneyi kapsadığından her bir endüstri
bazında zaman serisi analizi yapmak anlamlı olmamaktadır. Diğer taraftan kesit veri
analizi de, kesit veri boyutunun yeterli olmamasından ötürü, bu veri seti için
uygulanabilir bir metot değildir. Dolayısıyla hem zaman hem kesit boyutlarını
birarada dikkate alan panel veri analizi yöntemi bu çalışma kapsamında, 2002 – 2008
dönemi için kullanılmıştır.
Aşağıda panel veri analizinde GMM (Genelleştirilmiş Momentler Metodu) ile
yapılan tahminleme sonuçlarına yer verilmektedir. Tablodan görüleceği üzere panel
veri tahminlemesinde sadece statik bilgi dışsallıklarını ifade eden endekslerin düzey
değerleri ve yenilikçi yoğunlaşmanın düzey değeri alınmıştır. Dinamik bilgi
dışsallıklarını gösteren endeks değerlerinin bir gecikmeli değerleri ve yenilikçi
yoğunlaşma değişkeninin bir gecikmeli değeri, veri setinin zaman boyutu yeterince
uzun olmadığından analize tabi tutulmamıştır.
Tablo 3: 2002 – 2008 Bilgi DıĢsallıkları Modeli Tahminleme Sonuçları
DEĞĠġKEN KATSAYI
Sabit Terim 12.77350
0.311398
MAR
-1.041448
Porter
0.653012
Jacobs
-39.78706
Yenyo
OLASILIK
0.0000
0.1667
0.2182
0.0360
0.4026
Not: * %10 istatistiki güven aralığı
** %5 istatistiki güven aralığı
***%1 istatistiki güven aralığı
Yukarıdaki tablodan görüldüğü üzere söz konusu dönemde İzmir‟de bölgesel
TFV üzerine etkisi istatistiki olarak anlamlı bulunan tek statik bilgi dışsallığı türü
endüstriyel çeşitliliğe dayalı Jacobs bilgi dışsallığıdır ve bunun da bağımlı değişkene
13
etkisi pozitif olarak bulunmuştur. Diğer bir deyişle, analize tabi tutulan 8 OYTE‟de
endüstriyel çeşitliliğin bölgesel TFV‟ni arttırıcı etki yaptığı sonucuna ulaşılmaktadır.
Tüm bunların yanısıra, istihdam başına patent başvurusunu ifade eden yenilikçi
yoğunlaşma değişkeninin İzmir‟in TFV‟ne etkisi istatistiki olarak anlamsız
bulunmuştur. Bunun akla gelen ilk nedeni, verileri gizlilik ilkesi gereği TÜİK
tarafından yayınlanmadığından bu analizde yer verilememiş olan orta-yüksek ve
yüksek teknolojili endüstrilerde üretilen yeni bilginin bölgesel TFV‟ye asıl katkıyı
sağladığıdır.
SONUÇ
1989 – 2001 döneminde İzmir‟de orta-yüksek ve yüksek teknolojili
endüstrilerde yaratılan bilgi dışsallıklarının ağırlıklı olarak statik bilgi dışsallığı
türünde olduğu görülmektedir.
1989 – 2001 döneminde en fazla ortaya çıkan bilgi dışsallıkları türlerinin
Jacobs ve Porter tarzı bilgi dışsallıkları olduğu görülmektedir.
Porter bilgi dışsallıklarının yarısı bölgesel TFV‟ye olumlu katkıda bulunurken
Jacobs dışsallıklarının yalnızca %33‟ü İzmir‟in bölgesel TFV‟ni arttırıcı etki
yaratmaktadır.İhtisaslaşmaya dayalı MAR bilgi dışsallıklarının ise bölgesel TFV
üzerine etkisinin daima negatif olduğu görülmektedir.
Bu tespitler, İzmir‟de 1989 – 2001 döneminde imalat sanayi bünyesinde
faaliyet gösteren orta-yüksek ve yüksek teknolojili endüstrilerin az bir kısmının
ihtisaslaşmaya ancak önemli bir kısmının çeşitlilik ve rekabete dayalı örgütlenme
yapılarına sahip olduklarını göstermektedir. Tüm bunların yanı sıra söz konusu
dönemde ortaya çıkan bilgi dışsallıklarının genellikle ortaya çıktıkları dönemde
bölgenin TFV üzerine etkili oldukları, dolayısıyla bölge ekonomisi üzerinde uzun
dönemli bir verimlilik artışından ziyade kısa dönemli verimlilik artışlarını
beraberlerinde getirdikleri görülmektedir.
1989 – 2001 döneminde yenilikçi yoğunlaşma değişkeninin gecikmeli
değerinin bölgesel ekonomide daha fazla etkili olduğu görülmektedir. Bu durum,
patent başvurularının bölgesel ekonomiye etkisinin, başvurunun yapıldığı seneden
ziyade, takip eden yıllarda bölge ekonomisine katkıda bulunduğunu göstermektedir.
2001 yılı sonrası dönemde İzmir‟de bölgesel TFV üzerine etkisi istatistiki
olarak anlamlı bulunan tek statik bilgi dışsallığı türü endüstriyel çeşitliliğe dayalı
Jacobs bilgi dışsallığıdır ve bunun da bağımlı değişkene etkisi pozitif olarak
bulunmuştur. Tüm bunların yanısıra, istihdam başına patent başvurusunu ifade eden
yenilikçi yoğunlaşma değişkeninin İzmir‟in TFV‟ne etkisi istatistiki olarak anlamsız
bulunmuştur. Bunun akla gelen ilk nedeni, verileri gizlilik ilkesi gereği TÜİK
tarafından yayınlanmadığından bu analizde yer verilememiş olan orta-yüksek ve
yüksek teknolojili endüstrilerde üretilen yeni bilginin bölgesel TFV‟ye asıl katkıyı
sağladığıdır.
14
KAYNAKÇA
Albenese, Ryan ve Van Fleet, D. David. (1985). “Rational Behavior in Groups: The
Free-Riding Tendency”. The Academy of Management Review. Cilt 10. Sayı 2. Ss.
244 – 255.
Antonelli, Cristiano., Pier Paolo Patrucco ve Francesco Quatraro. (2011).
“Productivity Growth and Pecuniary Knowledge Externalities: An Empirical
Analysis of AgglomerationEconomies in EuropeanRegions”. EconomicGeography.
Cilt 87. Sayı. 1. Ss. 23 – 50.
Antonelli, Cristiano. (2008). Localised Technological Change – Towards the
Economics of Complexity. ABD ve Kanada. Routledge.
Arimoto, Yutaka, Kentaro Nakajima ve Tetsuji Okazaki. (2011). “Productivity
Improvement in the Specialized Industrial Clusters: The Case of theJapanese SilkReelingIndustry”. CEI WorkingPaper Series. Sayı 2011 – 10.
Arrow, Kenneth. (1970). “Political and Economic Evaluation of Social Effects and
Externalities”. The Analysis of Public Output. Ss. 1-30.
Autant-Bernard, Corinne ve James P. LeSage. (2011). “Quantifying Knowledge
Spillovers Using Spatial Econometric Models”. Journal of Regional Science. Cilt.
51. Sayı.3. Ss. 471-496.
Bode, Eckhardt. (2004). “Productivity Effects of Agglomeration Externalities”.
Third Spatial Econometrics Workshop. Strasbourg. 9 Haziran 2004.
Branstetter, Lee G. (1998).“Looking for International Knowledge Spillovers a
Review of the Literature with Suggestions for New Approaches” The Economics and
Econometrics of Innovation.Ss. 517-540.
Breschi, Stefano ve Francesco Lissoni. (2001). “Knowledge Spillovers and Local
Innovation Systems: A Critical Survey”. Industrial and Corporate Change. Cilt 10.
Sayı 4. Ss. 975 – 1005.
Büyükkılıç, Deniz. (2008). Verimlilik ve Toplam Faktör Verimliliği El Kitabı. Milli
Prodüktivite Merkezi Yayınları Sayı: 699. Ankara.
Coase, H. Ronald. (1937). “The Nature of the Firm”. Economica. Cilt 4. Sayı 16. Ss.
386 – 405.
Combes, Pierre-Philippe. (2000). “Economic Structure and Local Growth: France,
1984 – 1993”. Journal of Urban Economics. Sayı47. Ss. 329 – 355.
De Lucio, Juan J., Jose A. Herce ve Ana Goicolea. (2002). “The Effects of
Externalities on Productivity Growth in Spanish Industry”. Regional Science and
Urban Economics. Sayı 32. Ss. 241 – 258.
15
Fischer, Manfred M., Thomas Scherngell ve Martin Reismann. (2009).
“Knowledge Spillovers and Total Factor Productivity: Evidence Using a Spatial
Panel Data Model”. Geographical Analysis. Sayı 41. Ss.204-220.
Frenken, Koen, Frank vanOort, ve Thijus Verburg. (2007). “RelatedVariety,
UnrelatedVarietyandRegionalEconomicGrowth”. RegionalStudies. Cilt. 41. Sayı. 5.
Ss. 685 – 697.
Foray, Dominique. (2004). The Economics of Knowledge. The MIT Press.
Gehringer, Agnieszka. (2011). “Pecuniary Knowledge Externalities across
European Countries – Are there Leading Sectors?”. Industry and Innovation. Cilt. 18.
Sayı.4. Ss. 415 – 436.
Glaeser, Edward L., Hedi D. Kallal, Jose A. Scheinkman ve Andrei Shleifer.
(1992). “Growth in Cities”. Journal of Political Economy. Cilt. 100. Sayı. 6. Ss. 1126
– 1152.
Hatzichronoglou, Thomas. (1997). “Revision of the High-Technology Sector and
Product Classification”. OECD Science, Technology and Industry Working Papers.
1997/2. OECD Publishing.
Henderson, J. Vernon. (2003).”Marshall‟s Scale Economies”. Journal of Urban
Economics. Cilt. 53. Ss. 1-28.
Henderson, J. Vernon. (1997). “Externalities and Industrial Development”. Journal
of Urban Economics. Sayı 42. Ss. 449-470.
Jaffe, B. Adam, Trajtenberg, Manuel ve Henderson, Rebecca. (1993).
“Geographic Localization of Knowledge Spillovers as Evidenced by Patent
Citations”. The Quarterly Journal of Economics. Cilt 108. Sayı 3. Ss. 577 – 598.
Ketelhöhn, Niels W. (2006). “The Role of Clusters as Sources of Dynamic
Externalities in the US Semiconductor Industry”. Journal of Economic Geography.
Sayı. 6. Ss. 679 – 699.
Kıymalıoğlu, Ümit ve Damla Ayoğlu. (2006). “Türkiye‟de İllere Göre Dinamik
Yığılma Ekonomilerinin Belirlenmesi: Panel Veri Analizi”. İktisat, İşletme ve Finans
Dergisi. Cilt 21. Sayı 249.
Koo, Jun. (2005). “Technology Spillovers, Agglomeration and Regional Economic
Development”. Journal of Planning Literature. Ss. 20-99.
Lambooy, G. Jan. (2010). “Knowledge Transfers, Spillovers and Actors: The Role
of Context and Social Capital”. European Planning Studies. Cilt. 18. Sayı 6. Ss. 873
– 891.
16
LeSage, James P. ve Manfred M Fischer. (2012). “Estimates of the Impact of
Static and Dynamic Knowledge Spillovers on RegionalFactor Productivity”.
International Regional Science Review. Cilt. 35. Sayı:1. Ss. 103 – 127.
Lim, Up. (2007). “Knowledge Externalities, Spatial Dependence and Metropolitan
Economic Growth in the United States”. Environment and Planning A. Cilt. 39. Ss.
771 – 788.
Neffke, Frank, Martin Henning, Ron Boschma, Karl-Johan Lundquist ve LarsOlof Olander. (2011). “The Dynamics of Agglomeration Externalities along the Life
Cycle of Industries”. Regional Studies. Cilt. 45. Sayı. 1. Ss. 49-65.
Olson, Mancur. (1965). The Logic of Collective Action: Public Goods and the
Theory of Groups. Cambridge. MA: Harvard University Press.
Önder, Asiye Özlem ve Aykut Lenger. (2003). “Productivity in Turkish
Manufacturing Industry: A Comparative Analysis on the Basis of Selected
Provinces”. Yapı Kredi Economic Review. Cilt. 14. Sayı.1.
Paci, Raffaele ve Stefano Usai. (1999). “Externalities, Knowledge Spillovers and
the Spatial Distribution of Innovation”. GeoJournal. Sayı. 49. Ss. 381 – 390.
Saygılı, ġ., Cihan, C. ve Yurtoğlu, H. (2005). “Türkiye Ekonomisinde Sermaye
Birikimi, Verimlilik ve Büyüme: 1972 – 2003”. DPT Ekonomik Modeller ve
Stratejik Araştırmalar Genel Müdürlüğü.
TÜĠK. (2001). “Tüm Ekonomik Faaliyetlerin Uluslar arası Standart Sanayi
Sınıflaması- ISIC Rev2”. http://www.tuik.gov.tr
TÜĠK. “1987 – 2001 İmalat Sanayi İl ve Türkiye Özet Tablosu (Rev2)”.
TÜĠK. “2002 – 2008 Yerel Birim Faaliyetlerine Göre Bazı Temel Göstergeler”.
Türk Patent Enstitüsü (TPE). http://www.tpe.gov.tr
Türkcan, Burcu. (2012). “Yüksek Teknolojili Endüstriler ve Dinamik Bilgi
Dışsallıklarının Bölgesel Ekonomik Büyüme Üzerine Etkileri”. Ege Üniversitesi
Sosyal Bilimler Enstitüsü İktisat Anabilim Dalı. İzmir.
Van der Panne, Gerben. (2004). “Agglomeration Externalities: Marshall versus
Jacobs”. Journal of EvolutinaryEconomics. Sayı. 14. Ss. 593 – 604.
Van Stel, Adriaan J. ve Henry R. Nieuwenhuijsen. (2004). “Knowledge Spillovers
and Economic Growth: An Analysis Using Data of Dutch Regions in the Period 1987
– 1995”. Regional Studies. Cilt. 38. Sayı. 4. ss. 393 – 407.
Zheng, Xiao-Ping. (2010). “A Cointegration Analysis of Dynamic Externalities”.
Japan and the World Economy. Sayı. 22. Ss: 130 – 140.
17
EKLER
Tablo Ek 1: Teknoloji Yoğunluklarına göre SınıflandırılmıĢ Ġmalat Sanayi Endüstrileri
(ISIC Revizyon 2)
Ġleri teknoloji
Aerospace
Bilgisayarlar, ofis makineleri
Elektronik-İletişim
İlaçlar
ISIC Revizyon 2
3845
3825
3832
3522
Orta – Ġleri teknoloji
Bilimsel enstrümanlar
Motorlu taşıtlar
Elektrikli makineler
Kimyasallar
Diğer taşıma ekipmanları
Elektrikli olmayan makineler
385
3843
383 – 3832
351 – 352 – 3522
3842 – 3844 -3849
382 – 3825
Orta – DüĢük Teknoloji
Lastik ve plastik ürünler
Gemi yapımı
Diğer imalat
Demir harici metaller
Metalik olmayan mineral ürünleri
Fabrikasyonu yapılmış metal ürünleri
Petrol rafine etme
Demir içeren metaller
355 – 356
3841
39
372
36
381
351 – 354
371
DüĢük Teknoloji
Kağıt basımı
Tekstil ve giyim
Yiyecek, meşrubat ve tütün
Odun ve mobilya
34
32
31
33
Kaynak; Hatzichronoglou, T. (1997). “Revision of the High-Technology Sector and Product
Classification”. OECD Science, Technology and Industry Working Papers. 1997/2. OECD
Publishing.
18
Tablo Ek 2: Türkiye’de ISIC Rev2 Düzeyinde Orta-Yüksek ve Yüksek Teknolojili
Endüstriler
KOD
3511
3512
3513
3521
3522
3523
3529
3821
3822
3823
3824
3825
3829
3831
3832
3833
3839
3842
3843
3844
3845
3849
3851
3852
3853
3854
ĠSĠM
Ana Kimyasal Maddeler Sanayii
Kimyasal Gübreler ve Zirai Mücadele İlaçları Sanayii
Sentetik Reçineler, Plastikler, Suni ve Sentetik Lifler Üretimi (Zamk) (Cam Hariç)
Boya, Vernik ve Lake Sanayii: (Cam Macunu)
İlaç Sanayii
Sabun, Temizleyici Maddeler, Kozmetik ve Tuvalet Malzemesi İmali ile Her Türlü Temizlik
Müstahzarları
Başka Yerde Tasnif Edilmemiş Kimyasal Ürünler Sanayii: Alev, Saf Su İmali
İçten Yanmalı Motorlar ve Türbünler İmali ve Tamiri
Tarımsal Makine ve Teçhizat İmal Montaj ve Tamiri
Metal ve Ağaç İşleyen Makinalar İmal, Montaj ve Tamiri (Torna Tezgahı İmali)
Özel Endüstri Makinaları ve Teçhizatı İmali ve Tamiri Montajı (Metal ve Ağaç İşleyen
Makinalar Hariç) (Kompresör İmali)
Büro, Muhasebe ve Hesap Makinaları İmali, Montajı ve Tamiri
Başka Yerde Sınıflandırılmayan Makine ve Teçhizat İmali, Montajı ve Tamiri Sanayii
Elektrik Sanayii Makinaları ve Cihazları İmali
Radyo, Televizyon ve Haberleşme Alet ve Cihazları İmali ve Montajı
Elektrikli Ev Aletleri İmali
Başka Yerde Tasnif Edilmemiş Elektrikli Makine ve Aletleri İmali
Demiryolu Ulaşım Araçları İmal, Montaj ve Tamiri
Motorlu Kara Nakil Araçları İmali, Montajı ve Tamiri
Motorsiklet ve Bisiklet İmali Montajı ve Tamiri
Hava Nakil Araçları İmali, Montajı ve Tamiri
Başka Yerde Tasnif EdilmemişUlaşım Aracı İmali, Montajı ve Tamiri
Mesleki ve İlmi Aletler ile Başka Yerde Tasnif Edilmemiş Ölçme ve Kontrol Aletleri İmali
Fotoğrafçılık Malzemesi ve Optik Eşya İmali
Saat İmali
Diğer
Kaynak: TÜİK. (2001). “Tüm Ekonomik Faaliyetlerin Uluslar arası Standart Sanayi
Sınıflaması- ISIC Rev2”. http://www.tuik.gov.tr
Tablo Ek 3:Türkiye Bölgeleri için Analize Tabi Tutulan NACE Rev1.1 Düzeyinde
Orta-Yüksek ve Yüksek Teknolojili Endüstri Kolları
NACE Rev1.1 KODU
22
24
25
28
29
31
34
36
ENDÜSTRĠ KOLU ĠSMĠ
Basım ve Yayım; Plak, Kaset ve Benzeri Kayıtlı Medyanın Çoğaltılması
Kimyasal Madde ve Ürünlerin İmalatı
Plastik ve Kauçuk Ürünleri İmalatı
Makine ve Teçhizatı Hariç; Fabrikasyon Metal Ürünleri İmalatı
Başka Yerde Sınıflandırılmamış Makine ve Teçhizat İmalatı
Başka Yerde Sınıflandırılmamış Elektrikli Makine ve Cihazların İmalatı
Motorlu Kara Taşıtı, Römork ve Yarı Römork İmalatı
Mobilya İmalatı; Başka Yerde Sınıflandırılmamış Diğer İmalatlar
Kaynak: Eurostat. (1996). “NACE Rev1.1 Statistical Classification of EconomicActivities
in theEuropeanCommunity”. Lüksemburg.
19