Balkan Ülkelerine Ait İşsizliğin Mekânsal Panel Ekonometri Yaklaşımı İle Analizi

Year 2021, Volume: 10 Issue: 19, 26 - 35, 30.06.2021

Yıldırım Demir

Abstract

Coğrafik olarak komşuluk sınırları olan bölgeler bir etkileşim içindedir. Bu etkileşim aradaki mesafeye göre değişim göstermektedir. Sınır komşulukları olan ülkeler arasındaki etkileşimleri analiz etmek için mekânsal ekonometri yaklaşımı kullanılabilir. Mekânsal ekonometri, kesit veya panel verideki mevcut mekânsal etkiyi içeren ekonometrik yöntemlerden oluşan ekonometrinin bir alt alanı olarak tanımlanmaktadır. Bu çalışmada; materyal olarak, sınır komşulukları bulunan Balkan ülkelerine ait 1991-2020 yılları arasındaki işsizlik verileri kullanılmıştır. Yöntem olarak ise mekânsal ekonometri ve mekânsal panel ekonometri yaklaşımları kullanılmış ve sınır komşulukları bulunan Balkan ülkeleri arasındaki işsizlik yakınsaması incelenmiştir. Çalışmada öncelikle Moran’s I ve LM (hata ve gecikme için) testleri ile mekânsal bağımlılık belirlendikten sonra, yapılan analizlerle SAR ve SEM modellerinin ve son olarak da Hausman testi ile rassal etki modelinin uygun olacağına karar verilmiştir. Sonuç olarak; sınır komşulukları bulunan balkan ülkelerinin işsizlik konusunda birbirini etkilediği ve bunlar arasında mekânsal bir ilişkinin olduğu söylenebilir.

Keywords

Balkan Ülkeleri, İşsizlik, Mekânsal Bağımlılık, Mekânsal Ekonometri, Mekânsal Panel Ekonometri

References

• Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics Methods and Models, Dordrecht: Kluwer Academic Publishers.
• Anselin, L. (1999). Spatial Econometrics. (Erişim: 24.10.2020), http://www.csiss.org/aboutus/presentations/files/baltchap.pdf
• Anselin, L. (2001). Spatial Econometrics: Badi H. Baltagi (Ed.), A Companion to Theoretical Econometrics (s.310-330). Oxford: Blackwell.
• Anselin, L., Bera, A. K., Florax, R., & Yoon, M. J. (1996). Simple Diagnostic Tests for Spatial Dependence. Regional Science and Urban Economics, 26, 77–104.
• Aral, N., & Aytaç M. (2018). Türkiye’de İşsizliğin Mekânsal Analizi. Marmara Üniversitesi Öneri Dergisi, 13(49), 1-20.
• Baltagi, B.H., (2005). Econometric Analysis of Panel Data, Chichester: John Wiley and Sons.
• Baktemur, F. İ. (2016). Spatial (Mekansal) Ekonometrik Modeller: Yöntem ve Uygulama. Doktora Tezi. Adana: Çukurova Üniversitesi.
• Bayer, C., & Jüßen, F. (2007). Convergence in West German Regional Unemployment Rates. German Economic Review, 8(4), 510-535.
• Burridge, P. (1980). On the Cliff-Ord Test for Spatial Correlation. J. R. Statist. Soc. B, 42(1), 107-108.
• Conley, T. G., & Topa, G. (2002). Socio-Economic Distance and Spatial Patterns in Unemployment. J. Appl. Econ., 17, 303-327.
• Çetin, I., Keser, H.Y., & Ay, S. (2019). Green Crimes as a Dark Side of Globalization: Gagari Chakrabarti & Chitrakalpa Sen (Ed.), The Globalization Conundrum—Dark Clouds behind the Silver Lining Global Issues and Empirics (s.159-183). Singapore: Springer Nature.
• Darmofal, D. (2006). Spatial Econometrics and Political Science. (Erişim: 25.10.2020), https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc /download?doi=10.1.1.536.405&rep=rep1&type=pdf
• Elhorst, J. P. (2003). Specification and Estimation of Spatial Panel Data Models. International Regional Science Review, 26(3), 244–268.
• Elhorst, J. P. (2014). Spatial Econometrics from Cross-Sectional Data to Spatial Panels. London: Springer.
• Erer, D., & Erer, E. (2014). AB Ülkelerinde Küreselleşmenin İşsizlik Üzerine Etkileri: Mekânsal Panel Veri Analizi. Çukurova Üniversitesi İİBF Dergisi, 18 (2), 21-36.
• Fischer, M. M., & Wang, J. (2011). Spatial Data Analysis: Models, Methods and Techniques. Berlin: Springer.
• Fotheringham, A. S., Charlton, M., & Brunsdon, C. (1997). Measuring Spatial Variations in Relationships with Geographically Weighted Regression: Manfred M. Fischer & Arthur Getis (Ed.), Recent Developments in Spatial Analysis Spatial Statistics, Behavioural Modelling, and Computational Intelligence (s.60-82). Berlin: Springer.
• Güriş, S., & Çağlayan, T. (2018). Mekânsal Yapı İktisadi Büyümeyi Etkiler mi: OECD Ülkeleri Örneği. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 10(19), 277-290.
• Griffith, D. A. (2003). Spatial Autocorrelation and Spatial Filtering: Gaining Understanding Through Theory and Scientific Visualization. New York: Springer.
• Karaca, O. (2004). Türkiye’de Bölgelerarası Gelir Farklılıkları: Yakınsama Var mı?. (Erişimi: 01.12.2020), http://www.tek.org.tr/dosyalar/O-KARACA.pdf
• Kelejian, H. H., & Prucha, I. R. (1997). Estimation of Spatial Regression Models with Autoregressive Errors by Two-Stage Least Squares Procedures: A Serious Problem. Internatıonal Regıonal Scıence Revıew, 20, 103-111.
• Koraalp Orhan, H. S., & Gülel F. E. (2016). Türkiye’de Bölgesel İşsizlik: Mekânsal Panel Veri Analizi. SGD, 6(2), 47-67.
• LeSage, J. P. (1998). Spatial Econometrics. (Erişim: 14.11. 2020), https://perhuaman.files.wordpress.com/2014/06 /econometrics-toolbox-matlab -james-p-lesage.pdf.
• LeSage, J. P. (1999). The Theory and Practice of Spatial Econometrics. (Erişim: 12.11. 2020), https://www.spatial-econometrics.com/html/sbook.pdf.
• Lesage, J., & Pace, R. K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics. New York: CRC Press.
• Ord, K. (1975). Estimation Methods for Models of Spatial Interaction. Journal of the American Statistical Association, 70(349), 120-126.
• Özkubat, G., & Selim, S. (2019). Türkiye’de İllerin Sosyo-Ekonomik Gelişmişliği: Bir Mekânsal Ekonometrik Analiz. Alphanumeric journal, 7(2), 449-470.
• Özmen, M., & Baktemur, F. İ. (2016). Kurucu AB Ülkeleri Arasındaki Faiz Farklılıklarının Mekansal Analiz İle İncelenmesi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 25(1), 109-124.
• Paelinck, J. H. P., & Klaassen, L. H. (1979). Spatial Econometrics Studies in Spatial Analysis. Farnborough: Saxon House.
• Quah, D. T. (1996). Aggregate and Regional Disaggregate Fluctuations. Empirical Economics, 21, 137-62.
• Sharma, V., Roy, S., & Choudhury, N. (2019). FDI, Trade and Economic Growth: A Panel Approach to EU and BRICS: Gagari Chakrabarti & Chitrakalpa Sen (Ed.), The Globalization Conundrum—Dark Clouds behind the Silver Lining Global Issues and Empirics (s.55-64). Singapore: Springer Nature.
• Tselios, V. (2009). Growth and Convergence in Income Per Capita and Income Inequality in the Regions of the EU. Spatial Economic Analysis, 4(3), 343-370.
• WORLDBANK (2020). (Erişim: 20.11.2020), https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators
• Vega S. H., & Elhorst J. P. (2013). On Spatial Econometric Models, Spillover Effects, and W. 53rd Congress of the European Regional Science Association: "Regional Integration: Europe, the Mediterranean and the World Economy", 27-31 August 2013, Palermo.