Geri Dön

Essays in production networks, productivity and inflation connectedness

Üretim ağlarında denemeler, verimlilik ve enflasyon bağlantılılık

  1. Tez No: 669663
  2. Yazar: NURİYE MELİSA BİLGİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. KAMİL YILMAZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonomi, Economics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Koç Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İktisat (İngilizce) Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 154

Özet

Bu tez, firma ve endüstri seviyesindeki üretim ağları ve bunların firma düzeyinde verimlilik ve zaman içindeki performansındaki rolleri ve sektörler arasında enflasyon şoklarının güçlendirilmesi üzerine üç bölümden oluşmaktadır. İlk bölüm firma heterojenliği, üretim ağları ve üretkenlik arasındaki etkileşimi analiz ediyor. 2006-2017 verilerinin ayrıntılı bir analizi, Türk imalat firmaları arasındaki girdi-çıktı bağlantılarının şoklar için bir güçlendirme mekanizması sağladığını göstermektedir. Firma düzeyindeki üretim ağlarının asimetrisini destekleyen güçlü kanıtlar bulduktan sonra, üretim ağlarında üretkenlik ve firma performansı arasındaki etkileşimi yakalayan basit bir model oluşturuyorum. Ampirik sonuçlar, bir firmanın üretim ağının karmaşıklığı, üretkenliği ve ihracat pazarlarına giriş kararı arasındaki yakın ilişkiyi göstermektedir. Bu çalışma, şirketlerin üretim ağlarındaki diğer firmalarla ağ yoluyla öğrenme hipotezini önerirken, sofistike bir üretim ağının parçası iseler nasıl daha üretken hale geldiklerine dair kanıt sağlar. Üretkenlik kazanımlarının, firmanın tedarik zincirindeki konumu, endüstri sınıfı ve ihracat noktalarının çeşitliliği ile ilişkili olduğu gösterilmiştir. İkinci bölüm, imalat endüstrisinde arz ve talep şoklarının nasıl yayıldığını analiz etmek için Diebold-Yılmaz Connectedness metodolojisini 17 ABD imalat sektörü için üretici fiyat enflasyonuna (1947-2018) ve endüstriyel üretim büyüme serisine (1976-2018) uygular. Ampirik sonuçlar, arz (talep) şoklarının, fiyat / maliyet artışları (üretim / girdi kullanımı azalır) şeklinde girdi-çıktı ağı aracılığıyla aşağı yönde (yukarı yönde) iletildiğini göstermektedir. Daha ayrıntılı olarak, çalışma, toplam ve tanecikli girdi-çıktı ağının sırasıyla sistem çapında ve ikili üretici fiyat enflasyonu bağlantılılık ölçütlerine neden olan Granger'ı ölçtüğünü göstermektedir. Girdi-çıktı ağından enflasyona bağlılığa kadar Granger nedenselliği, küresel petrol ve metal fiyat artışları gibi arz yönlü büyük şokların yaşandığı dönemlerde daha güçlüdür. Benzer şekilde, girdi-çıktı ağının da Granger'in 1981-84 Volcker enflasyonundaki düşüş ve 2008'deki Büyük Durgunluk gibi büyük toplam talep şoklarının yaşandığı zamanlarda endüstriyel üretim bağlantısına neden olduğu gösterilmiştir. Üçüncü bölüm, dış şoklara ABD'den daha açık bir ekonomi olan Güney Kore'de girdi-çıktı ağları ile enflasyon şoklarının imalat sanayilerine aktarımı arasındaki ilişkiyi araştırıyor. 1971-2020 için dinamik enflasyon bağlantılılık ölçütlerini kullanarak, üretim ağlarının 1973-74 ve 1979-80 petrol fiyatı şokları gibi arz şokları dönemlerinde enflasyon şoklarının artmasından sorumlu olduğunu gösteriyoruz. Aksine, eğer şoklar 1997 Doğu Asya Mali Krizi gibi talep tarafından kaynaklanıyorsa, üretim ağları sektörler arası enflasyon aktarımı ile zayıf bir şekilde ilişkilidir.

Özet (Çeviri)

This thesis consists of three chapters on the firm- and industry-level production networks and their role in firm-level productivity and performance over time, as well as the amplification of inflation shocks across sectors. The first chapter analyzes the interaction between firm heterogeneity, production networks, and productivity. A detailed analysis of 2006-2017 data shows that input-output linkages across Turkish manufacturing firms provide an amplification mechanism for shocks. After finding strong evidence that supports the asymmetry of the firm-level production networks, I build a simple model that captures the interaction between productivity and firm performance in production networks. Empirical results demonstrate the close relationship between the sophistication of a firm's production network, its productivity, and its entry decision to export markets. This study provides evidence on how firms become more productive if they are part of a sophisticated production network while proposing a hypothesis of learning-by-networking with other firms in their production network. It is shown that productivity gains correlated with the firm's position in the supply chain, industry class, and the diversity of its export destinations. The second chapter applies the Diebold-Yilmaz Connectedness methodology to producer price inflation (1947-2018) and industrial production growth series (1976-2018) for 17 U.S. manufacturing sectors to analyze how supply and demand shocks propagated in the manufacturing industry. The empirical results show that supply (demand) shocks are transmitted downstream (upstream) through the input-output network in the form of price/cost increases (production/input use decreases). Going into further detail, the paper shows that the aggregate and granular input-output network measures Granger-cause the system-wide and pairwise producer price inflation connectedness measures, respectively. The Granger causality from the input-output network to the inflation connectedness is stronger during periods of major supply-side shocks, such as the global oil and metal price hikes. Similarly, it is shown that the input-output network also Granger cause the industrial production connectedness during times of major aggregate demand shocks, such as the Volcker disinflation of 1981-84 and the Great Recession of 2008. The third chapter investigates the relationship between input-output networks and the transmission of inflation shocks across manufacturing industries in South Korea, an economy that is more open to external shocks than the United States. Using the dynamic inflation connectedness measures for 1971-2020, we show that production networks are responsible for the amplification of inflation shocks during times of supply shocks, such as the oil price shocks of 1973-74 and 1979-80. On the contrary, production networks are weakly associated with inflation transmission across sectors if the shocks originate from the demand-side such as the East Asian Financial Crisis of 1997.

Benzer Tezler

  1. Essays in R&D and network externalities

    Ar-ge ve ağ dışsallıkları üzerine çalışmalar

    BURAK DİNDAROĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    EkonometriUniversity at Albany, State University of New York

    Ekonomi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GERALD MARSCHKE

  2. Türk tarımının kapitalizme geçiş sürecinin incelenmesi: Teknoloji merkezli bir deneme

    A Research of transition process to capitalism in Turkish agriculture: An essay centered on technology

    ÖZGÜR TEOMAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    EkonomiHacettepe Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ŞAHİNÖZ

  3. Yenilenebilir enerji kaynaklı mikro şebekelerde enerji yönetimi

    Energy management in micro grids based on renewable energy resources

    BEHÇET KOCAMAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURETTİN ABUT

  4. A comparative investigation of lexical networks of Turkish learners of English as a foreign language: A corpus based study

    İngilizceyi yabancı dil olarak öğrenen Türk öğrencilerin kelime ağlarının karşılaştırmalı araştırması: Derlem tabanlı bir çalışma

    İHSAN ÜNALDI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    DilbilimÇukurova Üniversitesi

    İngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YASEMİN KIRKGÖZ

  5. Essays on electricity price modeling and forecasting

    Elektrik fiyatlarının modellenmesi ve tahmini üzerine makaleler

    UMUT UĞURLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKTAY TAŞ