The development of High-Technology Exports (HTE) contributes to the increase of competitiveness and growth in national production, the development of commercial and economic cooperation with foreign countries, and the diversification of the economy. In addition, high technology exports reduce the current account deficit of the country's economy. Therefore, high-tech industries have become indispensable for economic development in a country. The aim of this study is to examine the existence of spatial (neighbourhood) relations of countries in high-technology exports. In this study, Exploratory Regression analysis was applied to determine the model that best explains HTE among the variables. Moran Index was used for spatial autocorrelation, Geographical Weighted Regression (GWR) method for spatial regression analysis, and Ordinary Least Squares (OLS) method, to compare with the GWR method. The GWR model established in this study showed that countries have a weak or strong spatial relationship with their neighboring countries in terms of HTE. It has been observed that this spatial relationship is strong in the countries neighboring China, which ranks first in HTE, while the spatial relationship is weak in countries where HTE is low.
High Technology Export Geographic Information Systems Moran Index Geographically Weighted Regression.
Yüksek teknoloji ihracatının (YTİ) geliştirilmesi, ulusal üretimde rekabet gücünün ve büyümenin artmasına, yabancı ülkelerle ticari ve ekonomik işbirliğinin genişlemesine ve ekonominin çeşitlendirilmesine katkıda bulunur. Ayrıca yüksek teknoloji ihracatı ülke ekonomisinin cari açığını azaltmaktadır. Bu nedenle yüksek teknoloji endüstrileri, bir ülkedeki ekonomik gelişme için vazgeçilmez hale gelmiştir. Bu çalışmanın amacı, yüksek teknoloji ihracatında ülkelerin mekânsal (komşuluk) ilişkilerinin varlığını incelemektir. Çalışmada değişkenler arasında YTİ'yi en iyi açıklayan modeli belirlemek için keşifsel regresyon analizi uygulanmıştır. Mekansal otokorelasyon için Moran İndeksi, mekansal regresyon analizi için Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (CAR) yöntemi ve CAR yöntemi ile karşılaştırmak için Sıradan En Küçük Kareler (SEKK) yöntemi kullanılmıştır. Bu çalışmada kurulan CAR modeli, ülkelerin komşu ülkeleriyle YTİ açısından zayıf veya güçlü mekansal ilişkiye sahip olduğunu göstermiştir. YTİ'de ilk sırada yer alan Çin'e komşu ülkelerde bu mekansal ilişkinin güçlü olduğu, YTİ'nin düşük olduğu ülkelerde ise mekansal ilişkinin zayıf olduğu gözlemlenmiştir.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Import Export Management |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Early Pub Date | November 28, 2023 |
Publication Date | November 30, 2023 |
Submission Date | December 14, 2022 |
Published in Issue | Year 2023 Volume: 10 Issue: 3 |
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
The author(s) bear full responsibility for the ideas and arguments presented in their articles. All scientific and legal accountability concerning the language, style, adherence to scientific ethics, and content of the published work rests solely with the author(s). Neither the journal nor the institution(s) affiliated with the author(s) assume any liability in this regard.