Bu çalışmanın amacı ekonomik karmaşıklık seviyesinin ekonomik büyüme üzerindeki etkisini ölçmektir. Çalışmada, Avrupa kıtasında yer alan 13 geçiş ülkesinin (Arnavutluk, Bulgaristan, Çek Cumhuriyeti, Estonya, Hırvatistan, Kuzey Makedonya, Letonya, Litvanya, Macaristan, Polonya, Romanya, Slovakya, Slovenya) 1995-2017 dönemine ait yıllık verileri kullanılarak panel zaman serisi analizi yapılmıştır. Gelişmişlik seviyesine göre ülkeleri iki gruba ayırarak yapılan analizde birimler arası korelasyonun test edilmesi amacıyla Pesaran (2015) CDNT Testi uygulanmıştır. Değişkenlere ait birim kökün varlığı Im, Pesaran ve Shin (IPS) testi ve Yatay Kesit Genişletilmiş Im, Pesaran ve Shin (CIPS) birim kök testleri ile sınanmıştır. Modelde parametrelerin homojenliği Swamy S testi ile, birimler arası korelasyon ise Breusch-Pagan LM testi ile araştırılmıştır. Model, birimler arasında korelasyon ve heterojenitenin olduğu modellerde en iyi sonucu veren Görünürde İlişkisiz Regresyon (SUR) tahmincisiyle tahmin edilmiştir. Tahmin sonuçlarına göre birinci grubu oluşturan ülkelerde ekonomik karmaşıklığın ekonomik büyüme üzerindeki etkisinin pozitif ve oldukça güçlü olduğu, ikinci grup ülkelerinde ise istatistiksel olarak anlamlı bir etkisinin olmadığı görülmüştür. Bu bağlamda, ekonomik büyümelerini hızlandırmaları açısından birinci grubu oluşturan ülkeler ihracat sepetlerinde bulunan ürünlerin karmaşıklığına yakın ürünler üretmeli ve bu ürünlerin ihracatını yapmalıdır. Diğer taraftan ikinci grubu oluşturan ülkelerde ise ekonomik büyümenin en önemli unsuru olarak bulunan yurtiçi yatırımların, daha sofistike ürünlerin üretilmesine yönlendirilmesi ve bu ürünlerin ülkenin ihracat sepetine dâhil edilmesi ekonomik büyümeyi artıracak bir strateji olarak değerlendirilebilir.
The aim of this study is to measure the impact of economic complexity on economic growth. A panel time series analysis was conducted for 13 transition countries -Albania, Bulgaria, Czech Republic, Estonia, Croatia, Northern
Macedonia, Latvia, Lithuania, Hungary, Poland, Romania, Slovakia, Slovenia- in the European continent using annual data for 1995-2017 period. In the analysis, the countries were divided into two groups based on their development level. The Pesaran (2015) CDNT test was applied in order to investigate the correlation between the units. The presence of the unit root between the variables was tested with Im, Pesaran and Shin (IPS) and Cross-Sectionally Im, Pesaran and Shin (CIPS) unit root tests. The homogeneity of the parameters in the model was investigated with the Swamy S test and the correlation between the units was investigated with Breusch-Pagan LM test. The model was estimated with the Seemingly Unrelated Regression (SUR) estimator, which yields the best results in models with correlation and heterogeneity between units. According to the estimation results, economic complexity has a strong positive effect on economic growth in the first group of countries, but has no statistically significant effect in the second group of countries. Therefore, in order to accelerate their economic growth
rates the first group of countries should keep manufacturing and exporting the products with similar complexity of the products currently exist in their export baskets. On the other hand, since domestic investments were found to be the most important element of economic growth in the second group of countries, directing domestic investments to the production of more sophisticated products and including these products in the export baskets of these countries can be considered as a strategy to increase economic growth.