Learning by exporting and heterogeneity in post-entry effects
İhracat yaparak öğrenme ve ihracat başlangıcı sonrası etkilerde heterojenlik
- Tez No: 529532
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İZAK ATİYAS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonomi, Economics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonomi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 33
Özet
Bu çalışmada 2006-2015 yıl aralığını içeren ve Türk imalat firmalarını barındıran zengin mikro panel veri tabanını kullanarak ihracata giriş ve Türk imalat firmalarının verimliliği arasındaki ilişkiyi inceliyoruz. Seçime bağlı yanlılık sorununu azaltmak için eğilim skorları yeniden ağırlıklandırma (propensity score reweighting) ve eğilim skorları eşleştirmesi (propensity score matching) methodlarını kullanıyoruz. Bu çalışmanın bir diğer amacı da firma yaşı, ithalat durumu, ithalat yoğunluğu, ihracat yoğunluğu ve gelir seviyesine göre ihracat istikameti gibi bazı firma özelliklerinin uygulamanın etkilerinde heterojenliğe sebep olup olmadığını araştırmaktır. Çalışmamızın ana sonuçları şöyle sıralanabilir: i) Hem kendi kendini seçme ve ihracat yaparak öğrenme hipotezleri doğrulanmıştır; ii) İhracat yoğunluğunda artış ihracata başlayan firmaların verimliliklerinde ilave artışa sebebiyet vermektedir.; iii) İhracata başlayan firmalardan hem düşük gelirli hem de yüksek gelirli ülkelere ihracat yapanların verimliliklerinin ihracata başlayan diğer firmalarınkine göre daha fazla arttığı görülmüştür; iv) İthalat durumu, ithalat yoğunluğu ve firma yaşının uygulamanın etkisi üzerinde herhangi bir etkisi olmadığı bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
We examine the relationship between export entry and productivity of Turkish manufacturing firms using a rich longitudinal micro dataset of Turkish manufacturing firms in the period between 2006 and 2015. To alleviate the selection bias problem, we employ propensity score reweighting and propensity score matching methods. Another goal of this study is to investigate whether some characteristics, namely firm age, import status, import intensity, export intensity and export destinations by income level, lead to heterogeneity in treatment effects. Our main findings can be listed as follows: i) Both self-selection and learning by exporting hypotheses are verified; ii) Increasing export intensity leads to additional productivity gains for export starters; iii) There is some evidence indicating that starter firms that export to both high income and low income destinations experience larger productivity gains; iv) No noteworthy evidence is found regarding impact of import status, import intensity and age on the treatment effect.
Benzer Tezler
- Machine-learning approaches for neurological disorder diagnosis from genomic and neuroimaging data
Genomik ve nörogörüntüleme verilerinden nörolojik bozukluk teşhisi için makine öğrenmesi yaklaşımları
İSMAİL BİLGEN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Export behavior of Turkish manufacturing firms, 1989-2010 periods
1989-2010 yılları arası imalat sanayi firmalarının ihracat davranışları
ASLIHAN ATABEK DEMİRHAN
- Long term competitive advantage effect on company value with fuzzy logic and machine learning applications
Bulanık mantık ve makine öğrenmesi uygulamaları ile uzun vadeli rekabet avantajının şirket değeri üzerine etkisi
ZEKERİYA BİLDİK
Doktora
İngilizce
2024
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KAYA TOKMAKÇIOĞLU
- Decision-making process for house plan layout generation through deep learning algorithms: A hybrid model proposal
Derin öğrenme algoritmaları aracılığı ile konut planı yerleşimi için karar verme süreci: Hibrit bir model önerisi
GİZEM ÖZEROL ÖZMAN
Doktora
İngilizce
2024
MimarlıkGazi ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMRA ARSLAN SELÇUK
PROF. DR. ARZU SORGUÇ