Does the Income Elasticity of Imports Differ According to the Technology Intensity of Goods?

Abstract

This study aims to measure whether the income elasticities of imported goods differ according to the technology intensity of the goods. For this purpose, panel data of Turkey, Mexico, Thailand, Brazil, China, India, Russia, Indonesia, Romania, Argentina, Chile, and Czechia for the period 1998-2021 were used. By separating the imported goods according to their technology intensity, five different models have been created: imports of raw material-intensive goods, imports of labor-intensive goods, imports of capital-intensive goods, imports of research-intensive goods that can be easily imitated, and imports of research-intensive goods that are difficult to imitate. In the analysis of the study, import data were used as dependent variables, income, real exchange rate index, and population data were used as independent variables. According to the analysis results of Driscoll and Kraay (1998), it was determined that the highest coefficient of income elasticity occurred in the import of capital-intensive goods and the lowest coefficient in the import of labor-intensive goods. It has been observed that the income elasticity coefficient of imports of research-intensive goods that are difficult to imitate is higher than the income elasticity coefficient of imports of research-intensive goods that are easily imitated. According to the findings, it has been observed that the increase in income, by changing consumer tastes and preferences, increases the demand for imports of labor-intensive goods (0.83) less than the income increase rate, and increases the import demand for capital-intensive goods (1.17) more than the income increase rate. As a result of these results, it has been found that the income elasticity of imports differs according to the technology density of the goods.

Keywords

• Import demand function
• Technology intensity
• Import income elasticity
• Panel data analysis
• Import management

İthalatın Gelir Esnekliği Malların Teknoloji Yoğunluğuna Göre Farklılaşır Mı?

Abstract

Bu çalışmanın amacı ithalatı yapılan malların gelir esnekliklerinin malların teknoloji yoğunluklarına göre farklılaşıp farklılaşmadıklarını ölçmektir. Bu amaç doğrultusunda Türkiye, Meksika, Tayland, Brezilya, Çin, Hindistan, Rusya, Endonezya, Romanya, Arjantin, Şili ve Çekya’nın 1998-2021 dönemine ait panel verileri kullanılmıştır. İthalatı yapılan malların teknoloji yoğunluklarına göre ayrılması ile hammadde yoğun mal ithalatı, emek yoğun mal ithalatı, sermaye yoğun mal ithalatı, kolay taklit edilebilen araştırma yoğun mal ithalatı ve zor taklit edilebilen araştırma yoğun mal ithalatı olmak üzere beş farklı model oluşturulmuştur. Çalışmanın analizinde ithalat verileri bağımlı değişken, gelir, reel döviz kuru endeksi ve nüfus verileri bağımsız değişkenler olarak kullanılmıştır. Yapılan Driscoll ve Kraay (1998) analiz sonuçlarına göre gelir esnekliğine ait en yüksek katsayısının sermaye yoğun mal ithalatında en düşük katsayısının ise emek yoğun mal ithalatında gerçekleştiği tespit edilmiştir. Zor taklit edilebilen araştırma yoğun mal ithalatının gelir esneklik katsayısının, kolay taklit edilebilen araştırma yoğun mal ithalatının gelir esneklik katsayısından yüksek olduğu gözlemlenmiştir. Elde edilen bulgulara göre gelir artışının tüketici zevk ve tercihlerini değiştirerek emek yoğun mal ithalat talebini (0,83) gelir artış oranından daha az arttırdığı, sermaye yoğun mal ithalat talebini (1,17) gelir artış oranından daha fazla arttırdığı görülmüştür. Bu sonuçlar itibariyle ithalatın gelir esnekliğinin malların teknoloji yoğunluğuna göre farklılaştığı bulgusuna erişilmiştir.

Keywords

• İthalat talep fonksiyonu
• Teknoloji yoğunluğu
• İthalat gelir esnekliği
• Panel veri analizi
• İthalat yönetimi

References

1. Alakbarov, N., Özkaya, M. H., Gündüz, M., ve Şaşmaz, M. Ü. (2018). Türkiye'nin ithalat talep fonksiyonunun yapısal kırılmalı eşbütünleşme analizi ile tahmini. AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 18(4), 67-84.
2. Altıntaş, H., ve Türker, O. (2014). The dynamics of export and import functions in Turkey : cointegration an multivariate granger causation analysis. International Journal of Asian Social Science 4(5), 676-689.
3. Apaydın, C., ve Kurt, A. S. (2019). Türkiye için ithalat talep fonksiyonu tahmini. İşletme Fakültesi Dergisi 20(1), 127-139.
4. Bayraktutan, Y., ve Bıdırdı, H. (2010). Türkiye ithalatının temel belirleyicileri. Ege Akademik Bakış 10(1), 351-369.
5. Chakraborty, M., ve Maitra, B. (2022). Import demand function in India under the liberalised trade regime. The Indian Economic Journal 70(1), 53-70, https://doi.org/10.1177/00194662211063563.
6. Chang, T., Ho, Y.-H., ve Huang, C.-j. (2005). A reexamination of South Korea's aggregate import demand function: the bounds test analysis. Journal of Economic Development 30(1), 119-128.
7. Chudik, A., ve Pesaran, M. H. (2015). Common correlated effects estimation of heterogeneous dynamic panel data models with weakly exogenous regressors. Journal of Econometrics 188, 393-420.
8. Çelik, A. (2019). Ülkelerin faktör yoğunlukları bakımından rekabet gücünün ölçümü: BRICS-T özelinde karşılaştırmalı bir analiz. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 14(55), 339-357, https://doi.org/10.19168/jyasar.512727.

9. Driscoll, J. C., ve Kraay, A. C. (1998). Consistent covariance matrix estimation with spatially dependent panel data. Review of economics and statistics 80(4), 549-560.
10. Erkan, B. (2011). SITC teknoloji sınıflandırmasına ilişkin açıklanmış karşılaştırmalı üstünlüklerin belirlenmesi: Türkiye ve diğer N-11 ülkelerinin karşılaştırılması. Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar 48(558), 35-48.
11. Gafar, J. S. (1988). The determinants of import demand in trinidad and Tobago: 1967–84. Applied Economics 20(3), 303-313.
12. Greene, H. W. (2003). Econometric analysis. ABD: Prentice Hall.
13. Hill, R. C., Griffiths, W. E., ve Lim, G. C. (2011). Principles of econometrics. ABD: John Wiley & Sons.
14. Hungerland, W.-F., ve Altmeppen, C. (2021). What is a product anyway? Applying the Standard International Trade Classification (SITC) to historical data. Historical Methods: A Journal of Quantitative and Interdisciplinary History 54(2), 65-79, https://doi.org/10.1080/01615440.2020.1853644.
15. Isik, C., Ongan, S., Ozdemir, D., Ahmad, M., Irfan, M., Alvarado, R., ve diğerleri. (2021). The increases and decreases of the environment Kuznets curve (EKC) for 8 OECD countries. Environmental Science and Pollution Research (28), 28535–28543, https://doi.org/10.1007/s11356-021-12637-y
16. Karabulut, Ş. (2018). Türkiye’de dış ticaret ve milli gelir ilişkisinin ampirik analizi (1970-2016). Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi , Prof. Dr. Harun TERZİ Özel Sayısı, 425-442.
17. Karluk, R. (2013). Uluslararası ekonomi teori-politika. İstanbul: Beta Basım Yayım Dağıtım.
18. King, A. (1993). The functional form of import demand: the case of UK motor vehicle imports, 1980-90. Journal of Economic Studies 20(3), 36-50.
19. Koçak, İ. F., ve Özmen, M. (2012). Türkiye’nin fasıllara göre ithalat talep fonksiyonunun ekonometrik tahmini. Çukurova Üniversitesi İİBF Dergisi 16(2), 95-110.
20. Konstantakopoulou, I. (2020). Further evidence on import demand function and income inequality. Economies 8(91), 1-12.
21. Narayan, P. K., ve Smyth, R. (2005). The determinants of aggregate import demand in Brunei Darussalam: an empirical assessment using a cointegration and error correction approach. The Singapore Economic Review, 50(2), 197-210, https://doi.org/10.1142/S0217590805001974.
22. Narayan, S., ve Narayan, P. K. (2005). An empirical analysis of Fiji’s import demand function. Journal of Economic Studies 32(2), 158-168.
23. Pesaran, M. H. (2004). General diagnostic tests for cross section dependence in panels. Available at SSRN 572504.
24. Pesaran, M. H. (2007). A simple panel unit root test in the presence of cross-section dependence. Journal of Applied Econometrics 22(2), 265-312, https://doi.org/10.1002/jae.951.
25. Pesaran, M. H., ve Yamagata, T. (2008). Testing slope homogeneity in large panels. Journal of econometrics, 142(1), 50-93, https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2007.05.010.
26. Sarıçoban, K., Kösekahyaoğlu, L., ve Erkan, B. (2017). G20 ülkelerinin teknoloji yoğunluklarına göre ihracat rekabet güçlerinin belirlenmesi. Sosyal Bilimler Dergisi 11, 594-609, https://doi.org/10.16990/SOBIDER.3451.
27. Sinha, D. (1997). Determinants of import demand in Thailand. International Economic Journal 11(4), 73-83.
28. Solak, A. O., ve Beşkaya, A. (2013). Türkiye’nin net petrol ithalatının fiyat ve gelir esneklikleri: ARDL modelleme yaklaşımı ile eşbütünleşme analizi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 9(18), 19-29, https://doi.org/10.11122/ijmeb.2013.9.18.423.
29. Tang, T. C. (2003). An empirical analysis of China’s aggregate import demand function. China Economic Review 14, 142-163.
30. UNSD. (2008, 08 13). https://unstats.un.org/unsd/trade/sitcrev4.htm. Standard International Trade Classification, Revision 4: https://unstats.un.org/unsd/trade/sitcrev4.htm adresinden alındı
31. Ün, T. (2018). Panel veri modellerinin varsayımlarının testi. S. Güriş, Uygulamalı Panel Veri Ekonometrisi içinde (ss. 75-100). İstanbul: Der Yayınları.
32. Vacu, N. P., ve Odhiambo, N. M. (2020). The determinants of import demand: a review of international literature. Acta Universitatis Danubius. Œconomica 16(5), 101-117.
33. Vergil, H., ve Bahtiyar, B. (2017). Ekonomik büyüme farklılıklarının açıklamasında sosyal sermayenin etkisi: güven düzeyi üzerinden karşılaştırmalı bir analiz. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, ICMEB17, 673-686.
34. Wang, Y.-H., ve Lee, J.-D. (2012). Estimating the import demand function for China. Economic Modelling 29, 2591-2596.
35. Wei, H. (2016). Measuring the technological structure of Chinese imports. Review of Development Economics, 20(1), 261-271, https://doi.org/10.1111/rode.12203.
36. Yerdelen Tatoğlu, F. (2020). Panel veri ekonometrisi Stata uygulamalı. İstanbul: Beta.
37. Yoon, I.-H., ve Kim, Y.-M. (2019). Estimating import demand function for the United States. Asia-Pacific Journal of Business 10(2), 13-26.
38. Yücel, F. (2006). Dış ticaretin belirleyicileri üzerine teorik bir yaklaşım. Sosyoekonomi 2, 47-68.