Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

AN INVESTIGATION OF THE IMPACT OF THE COVID-19 OUTPUT ON INDUSTRIAL PRODUCTION: THE CASE OF OECD COUNTRIES

Yıl 2023, Cilt: 13 Sayı: 2, 403 - 419, 31.07.2023

Öz

Covid-19, which emerged in China and spread throughout the world, spread rapidly and seriously affected the economies of the countries. In the past, humanity had to face with many epidemics and states struggled with various economic losses. The rapid globalization of the world plays a major role in the epidemics becoming pandemics. The economies of the countries were severely affected by the epidemic, social distance, staying at home and travel restrictions disrupted many sectors, so various economic measures had to be taken. In this situation, where supply and demand shocks were experienced, economies were exposed to the deterioration of foreign trade balance due to the decrease in investments, the decrease in production volume and price increases. In this study; The effects of the Covid-19 pandemic on industrial production in OECD countries between March 2020 and April 2022 were analyzed by panel data method. As a result of the analysis, it was concluded that the increase in the number of Covid-19 cases and the number of people who lost their lives due to Covid-19 reduced industrial production in OECD countries.

Kaynakça

  • Altıntaş, H. ve Mercan, M. (2015). Ar-Ge Harcamaları ve ekonomik büyüme ilişkisi: OECD ülkeleri üzerine yatay kesit bağımlılığı altında panel eş bütünleme analizi. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 70(2), s. 345-376.
  • Bai, J. ve Ng, S. (2004). A panic attack on unit roots and cointegration. Econometrica, 72(4), s. 1127-1177.
  • Baltagi, B. (2005). Econometric analysis of panel data (Third edition). West Sussex: John Wiley & Sons Ltd.
  • Baltagi, B. H. (2008). Econometric analysis of panel data (Fourth edition). West Sussex: John Wiley & Sons.
  • Bangake, C. ve Eggoh, J. (2012). Pooled mean group estimation on international capital mobility in African countries. Research in Economics, 66(1), s. 7-17.
  • Breitung, J. (2000). The local power of some unit root tests for panel data. İçinde B. H. Baltagi (Edt.), Nonstationary Panels, Panel Cointegration, and Dynamic Panels, s. 161-177. Amsterdam: Advances in Econometrics.
  • Caporale, G., Sova, A ve Sova, R. (2022). Trade flows, private credit and the COVID-19-pandemic: Panel evidence from 35 OECD countries. CESifo Working Paper No. 9400, s. 1-9.
  • Chang, Y. (2002). Nonlinear IV unit root tests in panels with cross-sectional dependency. Journal of Econometrics, 110(2), s. 261-292.
  • Choi, I. (2001). Unit root tests for panel data. Journal of International Money and Finance, 20(2), s. 249-272.
  • Demirel, B. (2021). Covid-19 salgın dönemi Türkiye'nin para politikasının değerlendirilmesi. İçinde T. Münyas (Edt.), Verilerle Pandemi Sürecinde Türkiye (s. 3-4). Ankara: Nobel Yayıncılık.
  • Eberhardt, M. ve Teal, F. (2010). Productivity analysis in global manufacturing production. University of Oxford.
  • Eberhardt, M ve Bond, S. (2009). Cross-section dependence in nonstationary panel models: A novel estimator. Nordic Econometric Meeting. Lund.
  • Eren, B., Göker, İ. ve Karaca, S. (2021). Covid-19 Pandemisinin finansal piyasalara etkisi: Gelişmiş ülkeler üzerine bir analiz. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 39(Covid-19 Özel Sayısı), s. 69-90.
  • GitHub. (2022). Data on COVID-19 (coronavirus) by our world in data. Temmuz 27, 2022 tarihinde https://github.com/owid/covid-19-data/tree/master/public/data adresinden alındı.
  • Harris, R. ve Tzavalis, E. (1999). Inference for unit roots in dynamic panels where the time dimension is fixed. Journal of Econometrics, 91(2), s. 201-226.
  • Im, K. ve Pesaran, M. (2003). On the panel unit root tests using nonlinear ınstrumental variables. SSRN: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=482463 adresinden alındı
  • Kaddour, H. (2000). Testing for stationarity in heterogeneous panel data. 3(2), s. 148-161.
  • Kılınç, E. C. (2021). Covid-19 salgını ve işsizlik oranları ilişkisi: OECD ülkeleri örneği. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(24), s. 922-945.
  • Koçbulut, Ö. ve Altıntaş, H. (2016). İkiz açıklar ve Feldstein-Horioka Hipotezi: OECD ülkeleri üzerine yatay kesit bağımlılığı altında yapısal kırılmalı panel eşbütünleşme analizi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 0(48), s. 145-174.
  • Küçükefe, B. (2020). Clustering macroeconomic impact of Covid-19 in OECD countries and China. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 5(Özel Sayı), s. 280-291.
  • Levin, A., Lin, C. ve Chu, C. (2002). Unit root tests in panel data: Asymptotic and nite-sample properties. Journal of Econometrics, 108, s. 1-24.
  • Maddala, G. ve Wu, S. (1999). A comparative study of unit root tests with panel data and a new simple test. Special İssue, s. 631-652.
  • Martinho, V. J. (2021). Impact of Covid‐19 on the convergence of GDP per capita in OECD countries. Regional Science Policy & Practice, 13(1), s. 55-72.
  • Moon, R. ve Perron, B. (2004). Testing for a unit root in panels with dynamic factors. Journal of Econometrics, 122(1), s. 81-126.
  • Moreira, A. ve Hick, R. (2021). COVID-19, the great recession and social policy: Is this time different? Social Policy & Administration , 55(11), s. 261-279.
  • OECD. (2022). Industrial production. Temmuz 26, 2022 tarihinde https://data.oecd.org/industry/industrial-production.htm adresinden alındı
  • Pesaran, H. ve Smith, R. (1995). Estimating long-run relationships from dynamic heterogeneous panels. Journal of Econometrics, 68(1), s. 79-113.
  • Pesaran, H., Shin, Y. ve Smith, R. (1999). Pooled mean group estimation of dynamic heterogeneous panels. Journal of the American Statistical Association, 94(446), s. 621-634.
  • Pesaran, H., Ullah, A. ve Yamagata, T. (2008). A Bias-Adjusted LM test of error crosssection independence. Econometrics Journal, 11, s. 105-127.
  • Pesaran, H. ve Yamagata, T. (2008). Testing slope homogeneity in large panels. Journal of Econometrics, s. 50-93.
  • Pesaran, M. H. (2004). General diagnostic tests for cross section dependence in panels. Cambridge Working Papers in Economics 0435.
  • Pesaran, M. H. (2007). A simple panel unit root test in the presence of cross-section dependence. Journal of Applied Econometrics, 22, s. 265-312.
  • Pirotte, A. (1999). Convergence of the static estimation toward the long run effects of dynamic panel data models. Economics Letters, 63(2), s. 151-158.
  • Tarı, R. (2018). Panel veri regresyon modelleri. Ekonometri (s. 475-495). İstanbul: Umuttepe Yayınları.
  • Tatoğlu, F. Y. (2021). Panel veri- temel kavramlar. Panel Veri Ekonometrisi (s. 1-19). İstanbul: Beta Yayınevi.
  • Tugcu, C. T. (2018). Panel Data analysis in the energy-growth nexus (EGN). İçinde A. N. Menegaki (Edt.), The Economics and Econometrics of the Energy-Growth Nexus (EGN) (s. 255-271). Academic Press.
  • Wildman, J. (2021). COVID‑19 and income inequality in OECD countries. The European Journal of Health Economics, 22(3), s. 455-462.
  • Yeng, H. ve Deng, P. (2021). The impact of Covid-19 and goverment intervention on stock markets of OECD countries. Asian Economics Letters, 1(4), s. 1-6.
  • Yugang, H. ve Ziqian, Z. (2022). Energy and economic effects of the COVID-19 pandemic: Evidence from OECD countries. Sustainability, 14(19), s. 1-13.

COVİD-19 SALGINININ SANAYİ ÜRETİMİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİNİN İNCELENMESİ: OECD ÜLKELERİ ÖRNEĞİ

Yıl 2023, Cilt: 13 Sayı: 2, 403 - 419, 31.07.2023

Öz

Çin’de ortaya çıkan ve dünya geneline yayılan Covid-19, hızlı bir şekilde yayılarak ülke ekonomilerini ciddi bir şekilde etkilemiştir. Geçmişte de insanlık birçok salgın ile yüzleşmek durumunda kalmış ve devletler çeşitli ekonomik zararlar ile mücadele etmiştir. Dünyanın hızla globalleşmesi, salgınların pandemi haline gelmesinde büyük rol oynamaktadır. Ülke ekonomileri salgından ciddi ölçüde etkilenmiş, sosyal mesafe, evde kalma ve seyahat kısıtlamaları birçok sektörü sekteye uğratmış, bu nedenle çeşitli iktisadî tedbirler alınmak zorunda kalınmıştır. Arz ve talep şoklarının yaşandığı bu durumda ekonomiler, yatırımların azalmasından dış ticaret dengesinin bozulmasına, üretim hacminde meydana gelen azalmaya ve fiyat artışlarına maruz kalmışlardır. Bu çalışmada; 2020 Mart – 2022 Nisan dönemleri arasında OECD ülkelerinde Covid-19 pandemisinin sanayi üretimi üzerindeki etkileri panel veri yöntemi ile analiz edilmiştir. Yapılan analiz sonucunda Covid-19 vaka sayısı ve Covid-19 nedeniyle hayatını kaybedenlerin sayısındaki artışın OECD ülkelerinde sanayi üretimini azalttığı sonucuna ulaşılmıştır.

Kaynakça

  • Altıntaş, H. ve Mercan, M. (2015). Ar-Ge Harcamaları ve ekonomik büyüme ilişkisi: OECD ülkeleri üzerine yatay kesit bağımlılığı altında panel eş bütünleme analizi. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 70(2), s. 345-376.
  • Bai, J. ve Ng, S. (2004). A panic attack on unit roots and cointegration. Econometrica, 72(4), s. 1127-1177.
  • Baltagi, B. (2005). Econometric analysis of panel data (Third edition). West Sussex: John Wiley & Sons Ltd.
  • Baltagi, B. H. (2008). Econometric analysis of panel data (Fourth edition). West Sussex: John Wiley & Sons.
  • Bangake, C. ve Eggoh, J. (2012). Pooled mean group estimation on international capital mobility in African countries. Research in Economics, 66(1), s. 7-17.
  • Breitung, J. (2000). The local power of some unit root tests for panel data. İçinde B. H. Baltagi (Edt.), Nonstationary Panels, Panel Cointegration, and Dynamic Panels, s. 161-177. Amsterdam: Advances in Econometrics.
  • Caporale, G., Sova, A ve Sova, R. (2022). Trade flows, private credit and the COVID-19-pandemic: Panel evidence from 35 OECD countries. CESifo Working Paper No. 9400, s. 1-9.
  • Chang, Y. (2002). Nonlinear IV unit root tests in panels with cross-sectional dependency. Journal of Econometrics, 110(2), s. 261-292.
  • Choi, I. (2001). Unit root tests for panel data. Journal of International Money and Finance, 20(2), s. 249-272.
  • Demirel, B. (2021). Covid-19 salgın dönemi Türkiye'nin para politikasının değerlendirilmesi. İçinde T. Münyas (Edt.), Verilerle Pandemi Sürecinde Türkiye (s. 3-4). Ankara: Nobel Yayıncılık.
  • Eberhardt, M. ve Teal, F. (2010). Productivity analysis in global manufacturing production. University of Oxford.
  • Eberhardt, M ve Bond, S. (2009). Cross-section dependence in nonstationary panel models: A novel estimator. Nordic Econometric Meeting. Lund.
  • Eren, B., Göker, İ. ve Karaca, S. (2021). Covid-19 Pandemisinin finansal piyasalara etkisi: Gelişmiş ülkeler üzerine bir analiz. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 39(Covid-19 Özel Sayısı), s. 69-90.
  • GitHub. (2022). Data on COVID-19 (coronavirus) by our world in data. Temmuz 27, 2022 tarihinde https://github.com/owid/covid-19-data/tree/master/public/data adresinden alındı.
  • Harris, R. ve Tzavalis, E. (1999). Inference for unit roots in dynamic panels where the time dimension is fixed. Journal of Econometrics, 91(2), s. 201-226.
  • Im, K. ve Pesaran, M. (2003). On the panel unit root tests using nonlinear ınstrumental variables. SSRN: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=482463 adresinden alındı
  • Kaddour, H. (2000). Testing for stationarity in heterogeneous panel data. 3(2), s. 148-161.
  • Kılınç, E. C. (2021). Covid-19 salgını ve işsizlik oranları ilişkisi: OECD ülkeleri örneği. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(24), s. 922-945.
  • Koçbulut, Ö. ve Altıntaş, H. (2016). İkiz açıklar ve Feldstein-Horioka Hipotezi: OECD ülkeleri üzerine yatay kesit bağımlılığı altında yapısal kırılmalı panel eşbütünleşme analizi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 0(48), s. 145-174.
  • Küçükefe, B. (2020). Clustering macroeconomic impact of Covid-19 in OECD countries and China. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 5(Özel Sayı), s. 280-291.
  • Levin, A., Lin, C. ve Chu, C. (2002). Unit root tests in panel data: Asymptotic and nite-sample properties. Journal of Econometrics, 108, s. 1-24.
  • Maddala, G. ve Wu, S. (1999). A comparative study of unit root tests with panel data and a new simple test. Special İssue, s. 631-652.
  • Martinho, V. J. (2021). Impact of Covid‐19 on the convergence of GDP per capita in OECD countries. Regional Science Policy & Practice, 13(1), s. 55-72.
  • Moon, R. ve Perron, B. (2004). Testing for a unit root in panels with dynamic factors. Journal of Econometrics, 122(1), s. 81-126.
  • Moreira, A. ve Hick, R. (2021). COVID-19, the great recession and social policy: Is this time different? Social Policy & Administration , 55(11), s. 261-279.
  • OECD. (2022). Industrial production. Temmuz 26, 2022 tarihinde https://data.oecd.org/industry/industrial-production.htm adresinden alındı
  • Pesaran, H. ve Smith, R. (1995). Estimating long-run relationships from dynamic heterogeneous panels. Journal of Econometrics, 68(1), s. 79-113.
  • Pesaran, H., Shin, Y. ve Smith, R. (1999). Pooled mean group estimation of dynamic heterogeneous panels. Journal of the American Statistical Association, 94(446), s. 621-634.
  • Pesaran, H., Ullah, A. ve Yamagata, T. (2008). A Bias-Adjusted LM test of error crosssection independence. Econometrics Journal, 11, s. 105-127.
  • Pesaran, H. ve Yamagata, T. (2008). Testing slope homogeneity in large panels. Journal of Econometrics, s. 50-93.
  • Pesaran, M. H. (2004). General diagnostic tests for cross section dependence in panels. Cambridge Working Papers in Economics 0435.
  • Pesaran, M. H. (2007). A simple panel unit root test in the presence of cross-section dependence. Journal of Applied Econometrics, 22, s. 265-312.
  • Pirotte, A. (1999). Convergence of the static estimation toward the long run effects of dynamic panel data models. Economics Letters, 63(2), s. 151-158.
  • Tarı, R. (2018). Panel veri regresyon modelleri. Ekonometri (s. 475-495). İstanbul: Umuttepe Yayınları.
  • Tatoğlu, F. Y. (2021). Panel veri- temel kavramlar. Panel Veri Ekonometrisi (s. 1-19). İstanbul: Beta Yayınevi.
  • Tugcu, C. T. (2018). Panel Data analysis in the energy-growth nexus (EGN). İçinde A. N. Menegaki (Edt.), The Economics and Econometrics of the Energy-Growth Nexus (EGN) (s. 255-271). Academic Press.
  • Wildman, J. (2021). COVID‑19 and income inequality in OECD countries. The European Journal of Health Economics, 22(3), s. 455-462.
  • Yeng, H. ve Deng, P. (2021). The impact of Covid-19 and goverment intervention on stock markets of OECD countries. Asian Economics Letters, 1(4), s. 1-6.
  • Yugang, H. ve Ziqian, Z. (2022). Energy and economic effects of the COVID-19 pandemic: Evidence from OECD countries. Sustainability, 14(19), s. 1-13.
Toplam 39 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Makro İktisat (Diğer)
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

Sabri Kaan Halıcı 0000-0003-4776-6321

Nazan Şahbaz Kılınç 0000-0003-1956-3965

Yayımlanma Tarihi 31 Temmuz 2023
Gönderilme Tarihi 7 Mart 2023
Yayımlandığı Sayı Yıl 2023 Cilt: 13 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Halıcı, S. K., & Şahbaz Kılınç, N. (2023). COVİD-19 SALGINININ SANAYİ ÜRETİMİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİNİN İNCELENMESİ: OECD ÜLKELERİ ÖRNEĞİ. Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13(2), 403-419.

İletişim

Telefon Numarası: +90 0318 357 35 92

Faks Numarası: +90 0318 357 35 97

e-mail: sbd@kku.edu.tr

Posta Adresi: Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Müdürlüğü, Merkez Yerleşke, 71450, Yahşihan-KIRIKKALE

Creative Commons Lisansı
Bu eser Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.