Author:
Abstract
Endüstrileşme kavramı, teknolojide meydana gelen gelişmeler ile artan verimliliğin ekonomik büyümeye yansımalarını ifade ederken, diğer taraftan ülkelerin ekonomik refahı ve sosyal anlamda değişimini de belirtmektedir. Endüstri 4.0 olarak bilinen son sanayi devrimi, akıllı üretim sistemlerinin, gelişmiş bilgi ve iletişim teknolojilerinin sanayileşmede meydana getirdiği değişimler ile oldukça önemli hale gelmiştir. Bu nedenle çalışma, G-20 ülkelerinde Endüstri 4.0’ ın gelişimini, 2000-2020 dönemi için panel veri analizi kullanarak uzun ve kısa dönemdeki ilişkiyi test etmeyi amaçlamıştır. Çalışmada birimler arası yatay kesit bağımlılığının var olduğu belirlenmiş, ikinci kuşak CIPS birim kök testi ile durağanlık analizi yapılmıştır. Değişkenler I(0) ve I(1) düzeyinde durağan oldukları için Panel ARDL analizi kullanılmış, Swamy-S Homojenlik testi ile serilerin heterojen olduğu tespit edilmiş, uzun ve kısa dönem ilişkisinin belirlenmesinde PMG tahmincisinden yararlanılmıştır. PMG tahmincisi sonuçlarına göre modellerde hata düzeltme katsayısının negatif ve anlamlı olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
Keywords
Abstract
While the concept of industrialization expresses the reflection of the increasing productivity with economic developments on economic growth, on the other hand, it is also suggests economic welfare of countries and their change in social sense. The recent industrial revolution, known as Industry 4.0, has become highly important with the changes smart production systems and developed information and communication systems formed in industrialization. Therefore, the study has aimed to test the development of Industry 4.0 in G-20 countries and the relationship in the long and short term, using panel data analysis for long and short terms. In the study, it was identified that there was horizontal cross sectional dependency between units. Since the variables are stationary at the levels of (0) and I(1), Panel ARDL analysis was used; it was identified that series was homogenous by means of Swamy-S Homogeneity Test, PMG predictor was identified in identifying long and short relationship. According to the results of PMG predictor, it was concluded that error correction coefficient in the models was negative and significant.