Türkiye’de İller Arası Gelir Yakınsaması: Mekânsal Ekonometrik Yaklaşım
Öz
Ekonomik büyüme kuramlarının geçerliliğini araştırmak için ekonomiler arasındaki yakınsamanın esas alınması, illerin gelir dağılımının önemini ortaya koymaktadır. Türkiye için iller arası gelir yakınsamasının araştırıldığı bu çalışmada Türkiye Ekonomi Politikaları Araştırma Vakfı (TEPAV) tarafından gece ışıkları verisi ile hesaplanan kişi başı gayri safi yurtiçi hasıla verileri ile geleneksel yöntemlerle hesaplanan veriler kullanılarak karşılaştırma yapılmış ve il bazında incelemelerde bulunulmuştur. Model tahmininde mekânsal analiz uygulanmıştır. Modele ithalat, ihracat ve nüfus gibi ilave değişkenler eklenerek mutlak ve koşullu yakınsama hipotezleri altında oluşturulan mekânsal Durbin, mekânsal gecikmeli ve mekânsal hata modelleri maksimum olabilirlik (ML) metodu kullanılarak tahmin edilmiştir. Uygun model Wald testi kullanılarak belirlenmiştir. Elde edilen bulgular doğrultusunda; her iki veri seti analiz sonucuna göre de illerin gelir durumları arası yakınsamanın varlığı tespit edilmiştir.
Anahtar Kelimeler
maksimum olabilirlik , neoklasik yakınsama , mekansal analiz
Kaynakça
- ANSELIN, L. (2001). ‘‘Spatial Econometrics’’. in Baltagi, B. (Eds.), Companion to Theoretical Econometrics, Blackwell Scientific Publications, Oxford, 310-330.
- ANSELIN, L., BERA, A. K. (1998). ‘‘Spatial Dependence in Linear Regression Models with an Introduction to Spatial Econometrics’’. Handbook of Applied Economic Statistics, New York, 237-289.
- ANSELIN, L., HUDAK, S. (1992). “Spatial Econometrics in Practice: A Review of Software Options.” Regional Science and Urban Economics, 22, 509-536.
- ANSELIN, L., REY, S. J. (Eds.) (2010). Perspectives on Spatial Data Analysis. Advances in Spatial Science, Springer.
- ANSELIN, L., LE GALLO, J. & JAYET, H. (2008). ‘‘Spatial Panel Econometrics’’. in Matyas, L., Sevestre, P. (Eds.), The Econometrics of Panel Data, Fundamentals and Recent Developments in Theory and Practice 901-969, Kluwer, Dordrecht, 3. Edition.
- ARBIA, G. (2006). ‘‘Spatial Econometrics’’. Statistical Foundations and Applications to Regional Convergence. Berlin, Springer-Verlag.
- ARBIA, G., ELHORST J. P. ve PIRAS G. (2005). "Serial and Spatial Dependence in the Growth Process of EU Regions". Paper in Preparation for the Workshop on Spatial Econometrics, Kiel Institute for World Economics, Kiel, Germany, April 8-9.
- ARBIA, G., PIRAS, G. (2005) Convergence in Per-Capita GDP Across European Regions Using Panel Data Models Extended to Spatial Autocorrelation Effects.
- BALTAGI, B. H., LI D. (2006). ‘‘Prediction in the Panel Data Model with Spatial Correlation’’. Chapter 13 in Anselin, L., Florax R. J. G. M. & Rey S. J. (eds.). Advances in Spatial Econometrics: Methodology, Tools and Applications (pp: 283-295). Springer, Berlin . BAŞIHOŞ, S. (2016). ‘‘Gelişmişlik Göstergesi Olarak Gece Işıkları: Ulusal Ölçekte ve İl Bazında GSYH Tahmini’’. Türkiye Ekonomi Politikaları Araştırma Vakfı.
- BARRO, R.J., SALA-I MARTIN, X. (1990), “Economic Growth and Convergence Across United States”, www.nber.org/papers/w3419,
