Analysis of food inflation convergence in NUTSII regions of Türkiye

Year 2024, Volume: 17 Issue: 1, 26 - 42, 31.01.2024

Arif İğdeli

https://doi.org/10.25287/ohuiibf.1273647

Abstract

In this research, it is examined whether the increase in food inflation observed in Turkey in recent years due to global factors as well as the slowdown in food inflation convergence among regions. In this context, the research aims to analyze the food inflation convergence among NUTS II regions. Since it takes into account the effect of global shocks, tests that take structural break into account are used. In addition, first and second generation tests that do not take into account the structural break are also used and the all test findings are compared. The findings differ according to the consideration of horizontal cross-section dependence and structural break. In addition, the findings also vary according to the a priori determination of the structural break. According to the findings of the test taking into account the soft break, the existence of food inflation convergence among regions except TR83 region is found. The second generation test findings also support this result. In line with the findings, it is concluded that the increase in food inflation observed in Turkey in recent years is not due to the slowdown in food inflation convergence across regions.

Keywords

Convergence, Food Inflation, Sructural Break

Türkiye'nin düzey II bölgelerinde gıda enflasyonunun yakınsaması

Abstract

Bu araştırmada son yıllarda Türkiye’de gözlenen gıda enflasyonu artışının küresel faktörlerin yanında bölgeler arasındaki gıda enflasyonu yakınsamasının yavaşlamasından mı kaynaklandığı incelenmektedir. Bu bağlamda araştırmada Düzey II bölgeleri arasında gıda enflasyonu yakınsamasının analiz edilmesi amaçlanmaktadır. Küresel şokların etkisini hesaba katmasından dolayı araştırmada yapısal kırılmayı dikkate alan panel birim kök testleri kullanılmıştır. Ayrıca yapısal kırılmayı dikkate almayan birinci ve ikinci nesil panel birim kök testleri de kullanılarak tüm test bulguları mukayese edilmiştir. Yatay kesit bağımlığının ve yapısal kırılmanın dikkate alınmasına göre bulgular farklılaşmaktadır. Ayrıca yapısal kırılmanın önsel olarak belirlenme durumuna göre de bulgular değişkenlik göstermektedir. Yumuşak kırılmayı dikkate alan test bulgularına göre TR83 bölgesi hariç diğer bölgeler arasında gıda enflasyonu yakınsamasının varlığı tespit edilmiştir. İkinci nesil test bulguları da bu sonucu desteklemektedir. Bulgular doğrultusunda son yıllarda Türkiye’de gözlenen gıda enflasyonu artışının bölgeler arasındaki gıda enflasyonu yakınsamasının yavaşlamasından kaynaklanmadığı sonucuna varılmıştır.

Keywords

Yakınsama, Gıda Enflasyonu, Yapısal Kırılma

References

• Ahmed, M., Khan, A. M., Bibi, S. & Zakaria, M. (2017). Convergence of per capita CO2 emissions across the globe: Insights via wavelet analysis. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 75, 86-97.
• Akdi, Y.& Şahin, A. (2007). Enflasyon yakınsaması: Türkiye örneği. Finans, Politik & Ekonomik Yorumlar, 44(514),69-74.
• Apergis, N., Lau, C. K. M., Öğücü Şen, F. & Wang, S. (2021). Market integration between Turkey and Eurozone countries. Emerging Markets Finance and Trade, 57(9), 2674-2686.
• Bai, H. & Ng, S. (2010). Panel unit root tests with cross-section dependence: A further investigation. Econometric Theory, 26, 1088-1114.
• Bai, J. & Ng, S. (2004). A panic attack on unit roots and cointegration. Econometrica, 72(4), 1127-1177.
• Becker, R., Enders, W. & Lee, J. (2006). A stationarity test in the presence of an unknown number of smooth breaks. Journal of Time Series Analysis, 27(3), 381-409.
• Belke, M. & Al, İ.(2019).Türkiye’de bölgesel enflasyon yakınsaması: Panel birim kök testlerinden kanıtlar. International Journal of Economics and Innovation, 5(2), 301-323.
• Carrion-i- Silvestre, J. L., Barrio-Castro, T. & Lopez-Bazo, E. (2005). Breaking the panels: An application to the GDP per capita. The Econometrics Journal, 8(2), 159-175.
• Cavlak, N. & Selvi, M. S. (2022). Gıda fiyatlarındaki aşırı artışların olası nedenleri ve Covid 19’un etkisi. The Journal of Food, 47(1), 42-54.
• Çakır, M. & Gündüz, L. (2022). Price level convergence in Turkey. Applied Economics Letters, 29(20), 1921-1926.
• Das, S. & Bhattacharya, K. (2008). Price convergence across regions in India. Empirical Economics, 34, 299-313.
• Duran, H. E. (2016). Inflation differentials across regions in Turkey. South East European Journal of Economics and Business, 11(1), 7-17.
• Durlauf, S. N. &P. A. Johnson (1995). Multiple regimes and cross-country growth: Theory and policy implications. Journal of Political Economy, 98, 1008-1038.
• Enders, W. & Lee, J. (2012). A unit root test using a Fourier series to approximate smooth breaks. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 74(4), 574-599.
• Fan, X., Wang, X., Xu, Z. & Skare, M. (2022). Food price inflation convergence: An international study from 2000-2020. British Food Journal, 125(3), 794-809.
• FAO (2023). Food Price Index. https://www.fao.org/worldfoodsituation/foodpricesindex/en/ Goshu, D. (2015). The dynamics of food price convergence in Ethiopia. Ethiopian Journal of Economics, 24(1), 31-57.
• Güloğlu, B. & İspir, M. S. (2011). Doğal işsizlik oranı mı? İşsizlik Histerisi mi? Türkiye için sektörel panel birim kök sınaması analizi. Ege Academic Review,11(2),205-215.
• Güriş, S., Çağlayan Akay, E. & Bülbül, H. (2020). Enflasyon yakınsamasının Fourier birim kök testleri ile incelenmesi: Kırılgan beşli örneği. Social Sciences Research Journal, 9(3), 85-92.
• Hadri, K. & Kuruzomi, E. (2011). A locally optimal test for no unit root in cross-sectionally dependent panel data. Hitotsubashi Journal of Economics, 52(2), 165-184.
• Hadri, K. (2000). Testing for stationarity in heterogeneous panel data. Econometrics Journal, 3, 148-161.
• Islam, N. (2003). What have we learnt from the convergence debate? Journal of Economic Surveys, 17(3), 309-362.
• Işık, S. & Özbuğday, F. C. (2021). The impact of agricultural input cost on food prices in Turkey: A case study. Agricultural Economics, 67(3), 101-110.
• Karaca, O. (2004). Türkiye’de bölgelerarası gelir farklılıkları: Yakınsama var mı? Discussion Paper, No: 2004/7, Turkish Economic Association, Ankara.
• Karanasos, M., Koutroumpis, P., Karavias, Y., Kartsaklas, A. & Arakelian, V. (2016). Inflation convergence in the EMU. Journal of Empirical Finance, 39, 241-253.
• Liantokis, A. (2012). Food price inflation rates in the Euro Zone: Distribution Dynamics and convergence analysis. Economics Research International, 1-15.
• Lopez, C. & Papell, D. H. (2012). Convergence of Euro inflation rates. Journal of International Money and Finance, 31, 1440-1458.
• Maddala, G. S. & Wu, S. (1999). A comperative study of unit root tests with panel data and new simple test. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 61, 631-652.
• Nazlioglu, S. & Karul, C. (2017). A panel stationarity test with gradual shifts: Re-investigate the international commodity price shocks. Economic Modelling, 61, 181-192.
• Perron, P. (1989). The great crash, the oil price shock, and the unit root hypothesis. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1361-1401.
• Pesaran, M. H. (2007). A simple panel unit root test in the presence of cross section dependence. Journal of Applied Econometrics, 22, 265-312.
• Sevinç, H., Bozkurt, E. &Sevinç, D. E. (2016).Ekonomik büyümede kadın istihdamının rolü. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 17(1),57-69.
• Solow, R. M. (1956). A contribution to the theory of economic growth. The Quarterly Journal of Economics, 70(1), 65-94.
• Şahin Kutlu, Ş. (2021). Türkiye’de gıda enflasyonunun belirleyicileri: SWAR modelinden kanıtlar. EKEV Akademi Dergisi, 87, 581-598.
• Tasic, N. (2007). Food price convergence and trade in the Balkans. Eastern European Economics, 45(2),6-22.
• TCMB (2017). Gıda komitesi çalışmaları. Enflasyon Raporu,46,1-6.
• Tıraşoğlu, M. & Yurttagüler, İ. M. (2018). Inflation convergence in BRICS countries: A comprehensive unit root test analysis. The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information System, 6(2), 311-324.
• Tinbergen, J. (1959). On the theory of trend movements, Selected Papers, Edited by, Amsterdam: North Holland, 182-221.
• Topallı, N. (2021). Düşük gelirli ülkelerde kişi başına karbondioksit emisyonu duraganlığının test edilmesi: Doğrusal olmayan birim kök analizi. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 6(3), 608-626.
• TUİK (2023). Statistical Database of Turkey. https://biruni.tuik.gov.tr/medas/?kn=102&locale=tr
• Tunay, K. B. & Silpagar, A. M. (2007). Dinamik mekan-zaman panel veri modelleriyle Türkiye’de bölgesel enflasyon yakınsamasının analizi. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(1),1-27.
• Woo, K. Y., Lee, S. K. & Chan, A. T. Y. (2020). Food price convergence in Canada: A nonparametric nonlinear cointegration analysis. Economics Bulletin, 40(3), 2361-2371.
• Yerdelen Tatoğlu, F. (2018). Panel Zaman Serileri Analizi Stata Uygulamalı. İstanbul, Beta Yayınevi.
• Yeşilyurt, F. (2014). Regional inflation convergence: The case of Turkey. Ege Academic Review, 14(2), 305-314.
• Yılmazkuday, H. (2013). Inflation targeting, flexible exchange rates and inflation convergence. Applied Economics, 45(5), 593-603. Yin, Y. & Wu, S. (2001). Stationarity tests in heterogeneous panels. In Nonstationary Panels, Panel Cointegration, and Dynamic Panels (Vol. 15, pp. 275-296). Emerald Group Publishing Limited.