Yüksek teknoloji ihracatının dinamikleri üzerine üç makale
Three essays on the dynamics of high technology export
Yazar: DEVRAN ŞANLI
Danışman: PROF. DR. AZİZ KONUKMAN
Gazi Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İktisat Ana Bilim Dalı / İktisat Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Ekonomi = Economics
Dizin: Gelirler = Incomes ; Yoğunlaşma = Concentration ; Yüksek teknoloji = High technology ; İhracat = Export

Özet:
Bu çalışmada yüksek teknoloji (HT) ihracatının üç farklı yönü üç farklı bölüm halinde ampirik yöntemler aracılığıyla ele alınmaktadır. 
İlk bölümde, yüksek teknoloji ihracatının işgücü başına gelire dolayısıyla refah düzeyine olan katkısı genişletilmiş Cobb-Douglas ve translog üretim fonksiyonu altında incelenmiştir. Cobb-Douglas modelinde; HT ihracatındaki yaşanacak %1'lik bir artış, işgücü başına gelir düzeyini %0,058 kadar artırmaktadır. Fiziki sermayenin çıktı esnekliği 0,657; beşeri sermayenin çıktı esnekliği ise 0,430 olarak hesaplanmıştır. Translog üretim yapısında ise HT ihracatının çıktı esnekliği 0,071 olarak hesaplanmıştır. Bu üretim yapısında diğer faktörlerin çıktı esneklikleri fiziki sermaye için yaklaşık olarak 0,668; beşeri sermayenin esnekliği ise 0,584 düzeyindedir. Bulgular beşeri sermayenin gelire doğrusal olmayan biçimde artarak artan, HT ihracatının ise azalarak artan bir eğri boyunca katkı verdiğini ve beşeri sermayenin ölçeğe göre artan getiriler koşulunun belirleyicisi olduğunu göstermektedir. Geliri belirleyen baskın faktör olması nedeniyle orta gelir tuzağından çıkmak için ülkelere salık verilen HT ihracatını artırma politikalarının ancak beşeri sermayeyi tamamlayan destekleyici bir unsur olabileceğini göstermektedir. Bu nedenle büyüme patikasında ülkelerin odaklanması gereken kritik faktör beşeri sermayedir.
İkinci bölümde, yüksek teknoloji ihracatında verimliliği yansıtan PRODY ve EXPY endeksi hesaplanarak, HT ihracatına ve EXPY endeksine etki eden makro iktisadi faktörlerin neler olduğu araştırılmaktadır. Elde edilen bulgular, HT ihracatını belirleyen en önemli faktörün beşeri sermaye olduğuna işaret etmektedir. Bunun yanı sıra, fiziki sermaye yatırımları ve Ar-Ge harcamalarının da HT ihracatı üzerinde belirgin bir etkisi bulunmaktadır. İncelenen dönem ve ülkelerde doğrudan yabancı yatırımların yarattığı yayılım etkisi anlamlıdır ancak bu etkinin boyutu ulusal teknolojik kapasiteyi oluşturan değişkenlerin boyutundan daha düşüktür.
Üçüncü bölümde, yüksek teknoloji sektöründe ürün yoğunlaşmaları dört farklı endeks yardımıyla hesaplanmıştır. Yoğunlaşmanın gelir boyunca nasıl değiştiği, kaynak laneti hipotezinin geçerli olup olmadığı ve ülke ölçeğinin ürün yoğunlaşmalarına etkisi analiz edilmektedir. Ampirik analizden elde edilen bulgulara göre, yoğunlaşma ve gelir arasındaki ilişkinin biçimi doğrusal ve negatif işaretlidir. İhracatın geneli için ileri sürülen U biçimli ilişkinin varlığı yüksek teknoloji sektöründe tespit edilmemiştir. Bir diğer önemli sonuç ise, doğal kaynak laneti hipotezi yüksek teknoloji sektörü için geçerli değildir. Ülkelerin sahip olduğu doğal kaynaklar yüksek teknoloji ihracatında yoğunlaşmayı azaltmakta, çeşitlenmeyi artırmaktadır.
Analiz, 1988-2017 yıllarını ve ağırlıklı olarak OECD ülkelerinden oluşan 49 ülkeyi kapsamaktadır. Regresyon analizlerinde kullanılan Driscoll-Kraay standart hatalar yöntemine ek olarak farklı yöntemlerle sağlamlık kontrolü yapılmış ve birbiriyle uyumlu sonuçlar elde edilmiştir.

Abstract:
In this study, three different aspects of high technology (HT) exports are discussed in three separate sections through empirical methods.
In the first chapter, the contribution of high technology exports to income per labor and to the welfare level is analyzed using the expanded Cobb-Douglas and translog production function. In the Cobb-Douglas model; a 1% increase in HT exports increases the level of income per labor by 0.058%. The output elasticity of physical capital is estimated at 0.657; human capital's output elasticity is estimated at 0.430. In the structure of translog production, the output elasticity of HT exports is estimated at 0.071. Output elasticities of other factors in translog production structure are approximately about 0.668 for physical capital, and 0.584 for human capital. These findings suggest that human capital contributes to income following a non-linear, increasingly positive curve, whereas HT exports contribute to income following a decreasingly positive curve. They also demonstrate that human capital is the determinant of the condition of increasing returns to scale, and primary driver of income. The policies of increasing high technology exports, which are recommended to countries to overcome the middle-income trap, can only be a supportive factor that complements human capital, which should be the primary focus for such countries.
In the second section, by calculating the PRODY and EXPY index, which reflect the productivity in high technology exports, the macroeconomic factors affecting HT exports and the EXPY index are investigated. The findings indicate that the most significant factor determining HT exports is human capital. Besides, physical capital investments and R&D expenditures significantly impact HT exports. The spillover effect of foreign direct investments in the examined period and countries is meaningful, but the magnitude of this effect is lower than the size of the variables that constitute the national technological capacity.
In the third section, product concentrations in the high technology sector are calculated using four different indices. The questions of how the concentration changes with income and whether the resource curse hypothesis is valid, and the effect of country scale on product concentrations are analyzed with panel regression methods. According to the findings of the empirical analysis, the form of the relationship between concentration and income is linear and has a negative sign. The existence of the U-shaped relationship, which is argued for the export in general, has not been found in the HT sector. Furthermore, the resource curse hypothesis does not appear relevant to the HT sector. The natural resources owned by countries reduce the concentration in high technology exports and increase diversification.
The analysis covers the years between 1988-2017 and 49 countries, mostly OECD members. The Driscoll-Kraay standard errors methods used in regression analysis and robustness are checked with different techniques, and the findings are coherent with each other.