Vulnerability And Resilience of Türkiye’s Industrial Sectors to Economic Shocks: A Panel Data Analysis for 2000-2025

Öz

This study examines the vulnerability and resilience patterns of Türkiye’s industrial sectors against economic shocks over the period 2000-2025 using panel data methods. The analysis is based on a balanced panel dataset covering 23 industrial subsectors and 26 years under the industrial activities of mining, manufacturing, energy, and water-waste management in Türkiye’s national accounts system. The dataset was constructed by harmonising the official 1998, 2002, 2012, and 2023 benchmark input-output tables published by the Turkish Statistical Institute into a common sectoral structure, estimating annual intermediate years through the RAS procedure, and calibrating the series to official national accounts control totals. The annual average deviation rate ranges between 0.0% and 0.9%, while the overall average deviation rate is only 0.3%. Therefore, the study relies on a macro-consistent long-run sectoral panel data infrastructure. The 2009 Global Financial Crisis, the 2016 coup attempt and state of emergency period, and the 2020 COVID-19 pandemic are modeled as distinct economic shocks with different transmission channels. The main dependent variable is sectoral gross value-added growth. Export, import, household consumption, and employment growth are used in robustness analyses. Model selection tests support the fixed-effects specification. Since autocorrelation, heteroskedasticity, and cross-sectional dependence are detected, the final estimations use Driscoll-Kraay robust standard errors. The findings show that the 2009, 2020, and 2016 shock indicators were associated with industrial Gross Value Added growth being approximately 24.4, 20.0, and 6.5 percentage points lower, respectively. The interaction model demonstrates that the effects of shocks differ according to export intensity, import dependence, domestic demand linkage, and labour intensity. The study concludes that industrial vulnerability in Türkiye is not a uniform sectoral attribute; rather, it is a multi-channel process shaped by external demand exposure, imported input dependence, domestic demand conditions, labour structure and long-term structural transformation.

Anahtar Kelimeler

• Sectoral resilience
• Economic crises
• manufacturing industry
• Turkish economy

Türkiye Sanayi Sektörlerinde Ekonomik Şoklara Karşı Kırılganlık ve Dayanıklılık: 2000-2025 Dönemi Panel Veri Analizi

Öz

Bu çalışma, Türkiye sanayi sektörlerinin 2000-2025 döneminde ekonomik şoklara karşı gösterdiği kırılganlık ve dayanıklılık örüntülerini panel veri yöntemiyle incelemiştir. Analiz, Türkiye İstatistik Kurumu Ulusal Hesaplar Sistemi'nde sanayi ana sektörü kapsamında yer alan madencilik, imalat sanayi, enerji ve su- atık yönetimi faaliyetlerini içeren 23 alt sektör ve 26 yıldan oluşan dengeli panel veri setine dayanmaktadır. Kullanılan veri altyapısı, Türkiye İstatistik Kurumu’nun 1998, 2002, 2012 ve 2023 yılları resmi girdi-çıktı tablolarının ortak sektörel yapıya uyumlaştırılması, ara yılların RAS yöntemiyle kalibre edilmesi ve ulusal hesaplar ile kontrol toplamlarıyla tutarlılık testlerinin yapılmasıyla oluşturulmuştur. Veri setinde yıllık ortalama sapma oranı %0,0 ile %0,9 arasında değişmiş, genel ortalama sapma oranı %0,3 düzeyinde gerçekleşmiştir. Bu yönüyle çalışma makro-tutarlı uzun dönemli bir sektörel panel veri altyapısı kullanmıştır. Çalışmada 2009 Küresel Finansal Krizi, 2016 Darbe Girişimi ve Olağanüstü Hâl dönemi ile 2020 pandemi şoku farklı aktarım kanallarına sahip ekonomik şoklar olarak modellenmiştir. Temel bağımlı değişken sanayi sektörünün safi katma değer büyümesidir. İhracat, ithalat, hane halkı tüketimi ve istihdam büyümeleri ise sağlamlık analizlerinde kullanılmıştır. Model seçim testleri sabit etkiler modelini desteklemiş; otokorelasyon, değişen varyans ve yatay kesit bağımlılığı nedeniyle nihai tahminlerde Driscoll-Kraay dirençli standart hataları kullanılmıştır. Bulgular, 2009, 2020 ve 2016 yılları şok göstergelerinin sanayi sektörü Gayri Safi Katma Değer büyümesinin sırasıyla yaklaşık 24,4, 20,0 ve 6,5 puan daha düşük olmasıyla ilişkili bulunduğunu göstermiştir. Etkileşimli model sonuçları, şok etkilerinin ihracat yoğunluğu, ithalat bağımlılığı, iç talep bağlantısı ve emek yoğunluğu gibi yapısal özelliklere göre farklılaştığını ortaya koymuştur. Çalışma, Türkiye sanayisinde krizlere karşı kırılganlığın tekil bir sektör özelliği değil, dış talep, ithal girdi, iç talep, emek yapısı ve uzun dönemli yapısal dönüşümün birlikte oluşturduğu çok kanallı bir süreç olduğunu göstermiştir.

Anahtar Kelimeler

• Sektörel dayanıklılık
• Ekonomik krizler
• imalat sanayi
• Türkiye ekonomisi

Destekleyen Kurum

Bu çalışma herhangi bir kurum veya kuruluş tarafından finansal olarak desteklenmemiştir.

Etik Beyan

Bu çalışma ikincil veriler kullanılarak hazırlanmış olup etik kurul izni gerektirmemektedir.

Teşekkür

Çalışmada kullanılan resmi verileri kamuoyu ve biz araştırmacıların istifadesine sunduğu için Türkiye İstatistik Kurumu’na teşekkür ederim. Özellikle 1998,2002,2012 ve 2023 yılı girdi-çıktı tabloları Türkiye ekonomisinin yapısal analizi için harika bir veri altlığı oluşturmaktadır..

Kaynakça

1. Akyüz, Y., & Boratav, K. (2003). The making of the Turkish financial crisis. World Development, 31(9), 1549-1566. https://doi.org/10.1016/S0305-750X(03)00108-6
2. Bacharach, M. (1970). Biproportional matrices and input-output change. Cambridge University Press.
3. Baltagi, B. H. (2021). Econometric analysis of panel data (6th ed.). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-53953-5
4. Baqaee, D. R., & Farhi, E. (2022). Supply and demand in disaggregated Keynesian economies with an application to the COVID-19 crisis. American Economic Review, 112(5), 1397-1436. https://doi.org/10.1257/aer.20201229
5. Bayar, A. A., Günçavdı, Ö., & Levent, H. (2023). Evaluating the impacts of the COVID-19 pandemic on unemployment, income distribution and poverty in Turkey. Economic Systems, 47(1), 101046. https://doi.org/10.1016/j.ecosys.2022.101046
6. Bonadio, B., Huo, Z., Levchenko, A. A., & Pandalai-Nayar, N. (2021). Global supply chains in the pandemic. Journal of International Economics, 133, 103534. https://doi.org/10.1016/j.jinteco.2021.103534
7. Boschma, R. (2015). Towards an evolutionary perspective on regional resilience. Regional Studies, 49(5), 733-751. https://doi.org/10.1080/00343404.2014.959481
8. Brinca, P., Duarte, J. B., & Faria-e-Castro, M. (2021). Measuring labor supply and demand shocks during COVID-19. European Economic Review, 139, 103901. https://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2021.103901

9. Choi, I. (2001). Unit root tests for panel data. Journal of International Money and Finance, 20(2), 249-272. https://doi.org/10.1016/S0261-5606(00)00048-6 del Rio-Chanona, R. M., Mealy, P., Pichler, A., Lafond, F., & Farmer, J. D. (2020). Supply and demand shocks in the COVID-19 pandemic: An industry and occupation perspective. Oxford Review of Economic Policy, 36(Supplement_1), S94-S137. https://doi.org/10.1093/oxrep/graa033
10. Driscoll, J. C., & Kraay, A. C. (1998). Consistent covariance matrix estimation with spatially dependent panel data. The Review of Economics and Statistics, 80(4), 549-560. https://doi.org/10.1162/003465398557825