Çekim Modeli ve Panel Veri Analizi ile İller Arası Ticaretin İncelenmesi: Çorum İli Örneği

Öz

Bu çalışmanın amacı Çorum ilinin diğer 80 il ile arasındaki ticari satışların Newton’un Çekim Modeli ve panel veri analizi kullanılarak incelenmesidir. 2006-2021 dönemine ilişkin verilerin kullanıldığı bu araştırmada Çekim Modeline dayalı model panel en küçük kareler yöntemi ile tahmin edilmiştir. Çekim Modeline göre, birbirleri ile ticaret yapan ülkelerin ticaret hacimlerini belirleyen parametreler, toplam gelirleri ile aralarındaki mesafedir. Poisson Pseudo Maksimum Olabilirlik (PPML) yönteminin uygulandığı çalışma sonucunda elde edilen bulgular modelin teorik beklentiler ile uyumlu sonuçlar ortaya koyacağını doğrulamaktadır; iller arası mesafenin artması ticari satış miktarını olumsuz etkilerken, illerin toplam gelirindeki artış ticareti olumlu etkilemektedir. Çalışmada Çorum ilinin satış yaptığı ilin toplam gelirinin Çorum ilinin o ile olan satış miktarını pozitif yönde etkilediği aralarındaki uzaklığın ise negatif yönde etkilediği bulgusuna ulaşılmıştır. Sonuç kısmında Çorum ilinin ticaret hacminin arttırılması amacıyla çeşitli politika önerileri sunulmuştur.

Anahtar Kelimeler

• Çekim Modeli
• Çorum
• İller arası ticaret
• Panel Veri Analizi
• Poisson Pseudo En Çok Olabilirlik Tahmincisi

Investigation on Interprovincial Trade by Gravity Model and Panel Data Analysis: the Case of Çorum

Öz

This study aims to examine the commercial sales between Çorum province and 80 other provinces using Newton's Gravity Model and panel data analysis. In this research, where data for the period 2006-2021 was used, the model based on the Gravity Model was estimated by the panel least squares method. According to the Gravity Model, the parameters determining the trade volumes of countries trading with each other are their total income and the distance between them. The findings obtained as a result of the study in which the Poisson Pseudo Maximum Likelihood (PPML) method was applied confirm that the model will produce results consistent with theoretical expectations; while the increase in the distance between provinces negatively affects the amount of commercial sales, the increase in the total income of the provinces affects trade positively. The study found that the total income of the province to which Çorum sells positively affects the sales amount of Çorum province to that province, while the distance between them negatively affects it. In the conclusion, various policy suggestions are presented to increase the trade volume of Çorum province.

Anahtar Kelimeler

• Gravity Model
• Çorum
• Inter-Provincial Trade
• Panel Data Analysis
• Poisson Pseudo Maximum Likelihood Estimator

Kaynakça

1. Atıcı, C. & Güloğlu, B. (2006). Gravity Model of Turkey's fresh and processed fruit and vegetable export to the EU. Journal of International Food & Agribusiness Marketing, 18(3-4), 7-21. https://doi.org/10.1300/J047v18n03_02.
2. Çağlar, H. N. & Türküz, E. (2019). Multi-Dimensional panel data Gravity Model: An analysis of APEC countries. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(20), 1007-1027. https://doi.org/10.36543/kauiibfd.2019.043
3. Çelik, M. Y. & Abaz, Ö. (2021). Çekim Modeli ile iç ticaretin analizi: Kastamonu örneği. Sakarya İktisat Dergisi, 10(2), 115-139. Erişim Adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/sid/issue/62742/950314.
4. Dinç, T. (2012). Türkiye’nin dış ticaret akımlarını belirleyen etmenler: Panel Çekim Modeli yaklaşımı. Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar Dergisi, 49(565), 5-12. Erişim Adresi: http://www.ekonomikyorumlar.com.tr/files/articles/152820005521_1.pdf.
5. Erkahraman, B. D. (2018). Türkiye dış ticareti belirleyicilerinin Çekim Modeli çerçevesinde analizi. Bülent Ecevit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
6. Gourieroux, C., Monfort, A. & Trognon, A. (1984). Pseudo Maximum Likelihood Methods: Theory. Econometrica, 52(3), s. 681–700. https://doi.org/10.2307/1913471
7. Gül, H. & Yerdelen Tatoğlu, F. (2019). Turizm talebinin panel Çekim Modeli ile analizi. Turizm Akademik Dergisi, 6(1), 49-60. Erişim Adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/cuiibfd/issue/4159/380959.
8. Kaplan, F. (2016). Türkiye’nin meyve ve sebze ihracatı: Bir Çekim Modeli uygulaması. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 11(42), 77-83. Erişim Adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/jyasar/issue/19157/203482

9. Karayolları Genel Müdürlüğü (2022). 9 Ocak 2023 tarihinde https://www.kgm.gov.tr/SiteCollectionDocuments/KGMdocuments/Root/Uzakliklar/ilmesafe.xls adresinden alınmıştır.
10. Kien, N. T. (2009). Gravity Model by panel data approach: An empirical application with implications for the ASEAN free trade area. ASEAN Economic Bulletin, 26(3), 266-277. https://doi.org/10.1353/ase.0.0056.
11. Newton, I. (1687). Philosophiae naturalis principia mathematica. Jussu Societatis Regiae ac Typis Josephi Streater. Prostat apud plures bibliopolas. https://doi.org/10.5479/sil.52126.39088015628399
12. Ramsey, J. B. (1969). Tests for Specification Errors in Classical Linear Least-Squares Regression Analysis. Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), 31(2), 350–371. http://www.jstor.org/stable/2984219
13. Silva, J. M. C. S. & Tenreyro, S. (2006). The log of gravity. Review of Economics & Statistics, 88(4), 641-658. https://doi.org/10.1162/rest.88.4.641.
14. Swamy, P. A. V. B. & Arora, S. S. (1972). The exact finite sample properties of the sstimators of coefficients in the error components regression models. Econometrica, 40(2), 261–275. https://doi.org/10.2307/1909405.
15. T.C. Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı (2021). Girişimci Bilgi Sistemi. 9 Ocak 2023 tarihinde https://gbs.sanayi.gov.tr adresinden alınmıştır.
16. Tinbergen, J. (1962) Shaping the world economy: Suggestions for an international economic policy. The Twentieth Century Fund, New York. http://hdl.handle.net/1765/16826
17. TÜİK (2022). Adrese Dayalı Nüfus Kayıt Sistemi. 9 Ocak 2023 tarihinde https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=45500 adresinden alınmıştır.
18. Wallace, T. D., & Hussain, A. (1969). The use of error components models in combining cross section with time series data. Econometrica, 37(1), 55–72. https://doi.org/10.2307/1909205.
19. Wansbeek, T. & Kapteyn, A. (1982). A class of decompositions of the variance-covariance matrix of a generalized error components model. Econometrica, 50(3), 713–724. https://doi.org/10.2307/1912609.
20. Westerlund, J. & Wilhelmsson, F. (2011) Estimating the Gravity Model without Gravity Using Panel Data. Applied Economics, 43(6), s. 641-649. https://doi.org/10.1080/00036840802599784
21. Yaşar, E. & Korkmaz, İ. (2018). Çekim Modelinin İller Arası Ticaret İlişkilerine Uygulanması: Kütahya Örneği. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 56, 97-114. https://dergipark.org.tr/tr/pub/dpusbe/issue/36761/394239
22. Yerdelen Tatoğlu, F. (2021). Panel Veri Ekonometrisi Stata Uygulamalı. Beta Yayıncılık: İstanbul.
23. Yılmaz, R. (2020). İller Arası Ticaretin Belirleyicileri: Tekirdağ İli Örneği. Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi, 9 (2), 69-74. https://dergipark.org.tr/tr/pub/ssrj/issue/54392/730891
24. Yücel, M. H. (2021). Investigation on trade of Çorum with surrounding provinces by Gravity Model. Hitit Sosyal Bilimler Dergisi, 14(1), s. 287-301. https://doi.org/10.17218/hititsbd.884454