Türkiye için enerjiyle genişletilmiş üretim fonksiyonu tahmini
Estimating energy-augmented production function for Turkey
Yazar: MEHMET FIRAT OLGUN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN AĞAN KARADUMAN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İktisat Ana Bilim Dalı / İktisat Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Ekonometri = Econometrics ; Ekonomi = Economics
Dizin: ARDL Sınır Testi = Autoregressive Distributed Lag Bounds Test ; Enerji üretimi = Energy generation ; Gayri safi yurtiçi hasıla = Gross domestic product ; Ridge regresyon = Ridge regression ; Tahmin = Estimation ; Tahmin teknikleri = Estimation techniques ; Türk ekonomisi = Turkish economy ; Üretim = Production ; Üretim fonksiyonları = Production functions ; Üretim tahmini = Production estimate

Özet:
Dünyada enerji tüketiminin hızla artması enerjinin ülkelerin üretim sürecinde temel bir faktör haline gelmesini sağlamıştır. Özellikle gelişmekte olan ülkelerde nüfusun hızlı bir şekilde artması ve sanayinin gelişmesi enerjiye olan talebi hızla artırmaktadır. Enerji, emek ve sermaye gibi zorunlu bir üretim faktörü olduğundan, ülkelerin ekonomik büyüme potansiyelini de yansıtan önemli bir faktördür. Bu kapsamda çalışmanın amacı Türkiye için emek ve sermayeye ek olarak enerjiyi de girdi olarak alan üretim fonksiyonu tahmini gerçekleştirmektir. Çalışma 1963-2017 dönemine ait yıllık veriler ile gerçekleştirilmiştir. GSYİH (Gayri Safi Yurtiçi Hasıla) ve üretim girdileri arasındaki uzun dönemli ilişkinin varlığı Cobb-Douglas tipi üretim fonksiyonu kullanılarak ARDL (Auto Regressive Distributed Lag) modeli ile saptanmaya çalışılmıştır. Elde edilen bulgular üretim faktörleri ve çıktının eşbütünleşik olduğunu göstermektedir. Üretim faktörlerine ait uzun dönem çıktı esneklikleri istatistiksel olarak anlamlıdır ve beklenildiği üzere pozitiftir. Öte yandan kısa dönem dinamikleri açıklayan hata düzeltme modeli sonuçları da beklentilerle uyumlu sonuçlar sergilemiştir. Daha sonra üretim faktörleri arasındaki ikame esnekliklerinin tahmin edilmesi için Translog üretim fonksiyonu kullanılmıştır. Translog üretim fonksiyonu spesifikasyonu gereği çoklu doğrusal bağıntı sorununu da beraberinde getirmektedir. Bu yüzden Translog üretim fonksiyonu tahmininde çoklu doğrusal bağıntı durumunda kullanılan Ridge regresyon tahmin yöntemi uygulanmıştır. Ridge regresyon tahmin sonuçları üretim faktörleri arasındaki ikame esnekliklerinin birden farklı olmadığını göstermektedir.

Abstract:
The significant increase in energy consumption in the world made energy a key factor in the production process. The demand for energy has rapidly increased in line with industrialization especially in developing countries. Energy becomes a necessary production factor as labor and capital which reflects the potential economic growth of a country. In this context, the purpose of the study is to estimate the production function in which energy is also included as input in addition to labor and capital for Turkey. In the study, the annual data for the period between 1963 and 2017 period is under investigation. The existence of the long-term relationship between GDP (Gross Domestic Product) and the production factors is detected by using ARDL (Auto Regressive Distributed Lag) model based on the Cobb-Douglas type production function. The findings show that production factors and output are cointegrated. The estimated long-run output elastiticies with respect to the production factors are statistically significant and positive as expected. The results of the error correction model which shed light on the short term dynamics are also in line with the expectations. Then, the translog production function is used to estimate substitution elasticities between the production factors. The translog production function bring about the problem of multicollinearity because of its econometric specification. Therefore, Ridge regression method is employed to overcome the multicollinearity problem. The estimation results of the Ridge regression indicate that the estimated substitution elasticities between the production factors are not different from one.