DİNAMİK MEKAN-ZAMAN PANEL VERİ MODELLERİYLE TÜRKİYE'DE BÖLGESEL ENFLASYON YAKINSAMASININ ANALİZİ

Transkript

1 Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 9/1 (2007) DİNAMİK MEKAN-ZAMAN PANEL VERİ MODELLERİYLE TÜRKİYE'DE BÖLGESEL ENFLASYON YAKINSAMASININ ANALİZİ K. Batu TUNAY * A. Murat SİLPAGAR " Öz: Bu çalışmanın amacı, Türkiye 'deki farklı cğrafi bölgelerarası enflasyn yakınsaması lgusunu analiz etmektir. Ayrıca, enflasyn yakınsamasının hızını ve bölgelerarası yayılma ya da taşma etkisinin önemini tahmin etmek de amaçlanmaktadır. Çalışmada, eknmetrik yöntem larak panel bilim kök testleri ve dinamik mekan-zaman panel veri mdellerinden yararlanılmıştır. Panel birim kök testleri, kesitsel veya mekansal bağlılığın belirlenmesinde kullanılmıştır. Diğer taraftan, dinamik mekan-zaman panel veri mdelleri de hem yakınsama hızı katsayısı hem de taşma etkisi katsayısının tahmin edilmesinde kullanılmaktadır. Elde edilen bulgular, farklı cğrafi bölgeler itibariyle ciddi bir enflasyn yakınsaması lgusunun varlığını ve yakınsama sürecinin ldukça hızlı lduğunu göstermektedir. Taşma ya da yayılma etkisi ise, güçlü lduğu kadar hem cari döneme hem de geçmiş dönemlere bağlı görünmektedir. Snuç larak, para tritelerinin plitik karar alma sürecinde enflasyn yakınsaması ve yayılmasından kaynaklanabilecek kırılganlıklara karşı duyarlı ve dikkatli lmaları gerekmektedir. Anahtar Kelimeler: Enflasyn yakınsaması, enflasyn yayılması, mekansal bağlılık, panel birim kök testleri, dinamik mekan-zaman panel veri mdelleri. REGIONAL INFLATION CONVERGENCE ANALYSIS İN TURKEY WITH DYNAMIC SPACE-TIME PANEL DATA MODELS Abstract: The aim ftlüs stııdy is t analyse inflatin cnvergence phenmenn acrss different gegraphical regins in Tıırkey. Als, anther aim is t estimate the speed f inflatin cnvergence and the imprtance f dispersin r spill-ver Yrd.Dç.Dr., Yıldız Teknik Üniversitesi, Meslek Yüksekkulu, İktisadi ve İdari Prgramlar Bölümü, btunay@yildiz.edu.lr Öğr.Gör., Yıldız Teknik Üniversitesi. Meslek Yüksekkulu, Teknik Prgramlar Bölümü, silpagar@yildiz.edu.tr

2 2 / K. Batu TUNAY-A. Murat SILPAĞAR effect amng regins. in this study, panel unit rt tests and dynamic space-time panel data mdels are ıısed as ecnmetrical methds. Panel unit rt tests are used t determine the crss-sectinal r spatial dependency. On the ther hand, dynamic space-time panel data mdels are used t estimate the ceffıcient f cnvergence speed and the ceffıcient fspill-ver effect. The empirical fındings pint ut the existence f a serius inflatin cnvergence phenmenn and ratherfast cnvergence prcess amng different gegraphical regins. fvhereas the dispersin r spill-ver effect seems rbııst and depends n its values f current perid and past perid. Cnsegııently, mnetary authrities must be sensitive and careful tvvards vulnerabilities arised frm inflatin cnvergence and dispersin in plitical decisin making prcess. Keywrds: inflatin cnvergence, inflatin dispersin, spatial dependence, panel unit rt tests, dynamic space-time panel data mdels. GİRİŞ Yakınsama Terisi, 1959'da ünlü Hllandalı iktisatçı Jan Tinbergen tarafından ilk rtaya atıldığında, eknmi terisi alanında ciddi tartışmalara neden lmuş ve önemli ölçüde yankı uyandırmıştır. Ancak, bu terinin gerçek yükselişinin dğu blğunun çöküşünün ardından, küreselleşme ve eknmik bütünleşme eğilimlerinin hız kazanmasıyla birlikte başladığını söylemek yanlış lmaz. Küreselleşme ve eknmik bütünleşme eğilimlerinin artmasıyla; gerek ülkeler arası, gerek ülke blkları arası ve gerekse ülkelerin kendi içlerinde bölgelerarası önemli eknmik değişken ve lguların yakınsamasına dayalı süreçler gözlenmeye başlamıştır. Dlayısıyla, eknmi yazınında özellikle de uygulamalı eknmi alanında temel eknmik değişken ve lguların yakınsaması ciddi bir araştırma knusu haline gelmiştir. Bu bağlamda, enflasyn yakınsaması üzerinde çk tartışılan ve uygulamalı çalışmalara knu lan başlıca araştırma knularından birisi lmuştur. Küresel ve bölgesel eknmik bütünleşme sürecinde, ülkeler arası eknmik ve finansal ilişkilerin yğunlaşması enflasynun ülkeler ve bölgelerarasmda yayılmasına neden lmaktadır. Bu yayılma enflasyn ranlarını düşürücü şekilde lumlu yönde labileceği gibi, enflasyn ranlarını yükseltici şekilde lumsuz yönde de gerçekleşebilmektedir. Ülkelerin kendi içlerinde de, yapısal ssy-eknmik nedenlerle cğrafi bölgelerarasmda eknmik gelişmişlik farklılıkları önemli bir kalkınma srunudur ve genellikle lumsuz anlamda enflasyn yakınsamasına yl açtığı gözlemlenmiştir. Özellikle fiyat istikrarını sağlamak ve sürekli kılmak için mücadele eden ülkelerde, srun bir kat daha önem kazanmakta ve plitika yapanların karar alma süreçlerinde dikkate almaları gereken önemli bir değişken haline gelmektedir. Ülke içi eknmik ilişkilerin gelişmesi ve bölgelerin karşılıklı eknmik bağlılıklarının artması, yerel bazda enflasyn yakınsaması sürecinin temel dinamikleridir. Para tritelerinin plitik karar alma süreçlerinin etkinliği kadar plitikaların gerek genel gerekse yerel alanda

3 DinamikMekan-Zaman Panel Veri Mdelleriyle Türkiye'de Bölgesel Enflasyn Yakınmasının Analizi I 3 başarı güçleri de, bu dinamiklerin dğru değerlendirilmesine ve hesaba katılmasına bağlıdır. Dğal larak, ülke içi bölgesel eknmik ilişkiler çerçevesinde enflasyn yakınsaması önemli bir araştırma knusudur. Bu çalışmanın temel amacı da, çağdaş eknmetrik yöntemlerle Türkiye'de farklı yapısal özellikleri lan cğrafi bölgelerarasmda enflasyn yakınsaması lgusunun analizidir. Çalışmanın iki önemli byutu vardır. Birincisi, enflasyn yakınsaması lgusunun tanımlanması, eknmi terisi ve plitikası açılarından irdelenmesidir. İkincisi ve daha önemli lanı, Türkiye verileriyle eknmetrik larak analiz edilmesi ve elde edilen bulgular ışığında öneriler sunulmasıdır. Sn dönemde geliştirilen eknmetrik tekniklerle, enflasyn yakınsamasının hem yerel hem de ülkeler arası byutlarda mdellenmesi ve tahmini lanaklı hale gelmiştir. Uygulamalı eknmi ve eknmetri yazınlarında bu knuda pek çk çalışma yapıldığı gözlenmektedir. Sözü edilen çalışmalar farklı kategrilere ayrılmakla birlikte; temel amaçlarının enflasyn yakınsamasının belirlenmesi ve enflasynun yayılma hızının ölçülmesi lduğu söylenebilir. Özellikle, panel veri tekniklerindeki ve mekan-zaman mdellerine dayalı mekansal eknmetrideki gelişmelerle yakınsama lgusunun analizinde geçmiş dönemlere ranla büyük mesafe kaydedilmiştir. Bu çalışmanın en önemli farklılığı da, ülkemiz için çk yeni lan mekansal eknmetri tekniklerini temel almasıdır. Panel birim kök testleriyle yakınsamanın varlığının belirlenmesi, mekansal ağırlık matrisleri ile cğrafi bölgelerin karşılıklı etkileşimlerinin tanımlanması ve dinamik mekan-zaman panel veri mdelleriyle enflasyn yakınsamasının ve sürecin hızının tahmin edilmesi; çalışmanın getirdiği başlıca teknik yenilikler larak sıralanabilir. Çalışma, üç ana bölümden meydana gelmektedir. İlk bölümde; enflasyn yakınsamasının bileşenlerine, eknmik etkileri ile para plitikalarındaki rlüne ve mdellenmesine ilişkin terik açıklamalar yapılacaktır. İkinci bölüm, yararlanılan eknmetrik analiz yöntemlerinin tanıtılmasına ayrılmıştır. Üçüncü bölümde ise, Türkiye verileriyle yapılan tahminler ve elde edilen bulgular yer almaktadır. I) TEORİK ÇERÇEVE Fiyat yakınsaması ve nun dğal bir uzantısı lan enflasyn yakınsaması lguları, sn dönem uygulamalı eknmi yazınında giderek artan randa incelenen bir araştırma knusu haline gelmiştir. Bu alandaki çalışmalar, tek bir ülkede cğrafi bölgelerarasmda, aynı cğrafyadaki ülkeler ve/veya ülke grupları arasında ve farklı cğrafyalardaki ülkeler ve/veya ülke grupları arasında lmak üzere temelde üç dğrultuda yapılmaktadır. Diğer taraftan, çalışmaların bir ülke ya da ülkeler grubundaki şehirler temelinde "mikr" ve bölgesel siyasi ve eknmik birliklerin (Avrupa Birliği, Kuzey Amerika Ticaret Anlaşması (NAFTA) v.b.) birbirleri arasındaki ilişkiler temelinde "makr" larak çk geniş bir skalada çeşitlendiği de belirtilmelidir. Ayrıca, bölgesel siyasi ve eknmik bütünleşme süreçlerinde, üye ülkelerin birliğe

4 4 / K. Batu TUNAY-A. MuratSILPAGAR katılımlarının neden labileceği avantaj ve dezavantajların belirlenmesi açısından da knuyu ele alan sn derece fazla çalışma yapıldığı gözlenmektedir. Aynı cğrafyadaki ülkeler ve/veya ülke grupları arasında yapılan sn dönemdeki çalışmaların büyük bir bölümü Avrupa Birliği ülkelerini kapsamaktadır. Bu bağlamda, De Grauwe'un (1996), Sikls ve Whar'ın (1997), Mentz ve Sebastian'm (2003), Rgers, Hufbauer ve Wada'mn (2001) çalışmaları sayılabilir. Farklı cğrafyalardaki ülke ya da ülke grupları arasında enflasyn yakınsaması knusunda ise; ABD ve Kanada'yı kapsayan Engel ve Rgers'in (1996), Latin Amerika ülkelerini kapsayan Gruben ve McLed'un (2004), AB, ABD, Japnya ve Kanada'yı ele alan Beck ve Weber'in (2005) çalışmaları ilk akla gelenlerdir. İnceleme knumuzu luşturan tek bir ülkedeki cğrafi bölgelerarasmda enflasyn yakınsaması lgusunu ele alan çalışmalar da sn derece fazladır. Bu bağlamda; ABD ve diğer ülkeler larak bir ayrıma gidilebilir. Örneğin Parsley ve Wei'nin (1996) ile Cecchetti, Mark ve Snra'nm (2002) çalışmaları ABD'yi şehirler bazında ele almaktadır. Diğer yandan, Gluscenk (1999) Rusya'yı, Ceglwski (2003) Kanada'yı, Nenna (2001) İtalya'yı, Fan ve Wei (2003) Çin'i, Das ve Bhattacharya (2005) Hindistan'ı, bölgeler itibariyle incelemektedir. Bölgeler ya da ülkeler arasında yüksek enflasynun yayılması ve bu lgunun zaman içinde süreklilik göstermesi, enflasyn yakınsaması alanındaki çalışmaların dak nktasını luşturan bir srundur. İncelenen ister bir ülkeyi luşturan cğrafî bölgeler isterse ülkelerin birbirleriyle lan etkileşimi lsun; yüksek enflasyna dayalı yakınsama süreci ücret ranlarına ve bunun fnksiynu larak değerlendirilebilecek alım gücü ve hayat standardı unsurlarına önemli lumsuz etkiler yapmaktadır. Dlayısıyla, bir bölgedeki enflasyna bağlı refah düşüşü hızla diğer bölgelere yayılmaktadır. Ayrıca, kaynakların tahsisi sürecinin etkinliği de azalmaktadır (Das ve Bhattacharya, 2005: 1-2). Özellikle ülke içi bölgelerarasmda büyük ve sistematik fiyat sapmalarının lması durumunda; tek bir para birimi kullanılmasına ve/veya üretim faktörlerinin hareketliliği üzerinde sınırlandırmalar lmamasına rağmen, yerel piyasaların bütünleşik çalışması bzulmakta ve plitika yapıcıların aldıkları kararların etkinliği düşmektedir. A) Enflasyn Yakınsamasının Bileşenleri Farklı bölgelerden derlenen enflasyn ranlarında bir heterjenlik gözlendiğinden, enflasyn yakınsaması ve yayılması çk tartışılan lgulardır. Enflasyn yakınsaması, hem geçici hem de sürekli etkileri içeren farklı unsurların bir kmbinasynu larak değerlendirilebilir (ECB, 2003: 19-25). Gerek farklı bölgelerde gerekse farklı ülkelerde yer alan mal piyasalarının birbirleriyle bütünleşmesi arttıkça, bu piyasalarda ticareti yapılan malların fiyatları birbirlerine yakınsamakta ve fiyat şeffaflığı lgusu da güçlenmektedir. Ticareti

5 Dinamik Mekan-Zaman Panel Veri Mdelleriyle Türkiye'de Bölgesel Enflasyn Yakınmasının Analizi I 5 yapılamaz malların fiyatlarındaki yakınsama knusunda Balassa-Samuelsn etkisinin geçerli lduğu dile getirilse de, uygulamalı çalışmalar bu etkinin sadece gözlenen enflasyn farklılıklarının küçük bir kısmı için geçerli lduğunu rtaya kymuştur (Angelni ve Ehrmann, 2004: 8). Bilindiği gibi Balassa-Samuelsn etkisi veya hiptezi; fakir ülkeler arasında ticareti yapılmayan malların fiyatlarının neden hızla arttığını açıklar. Bu hiptezde, fakir ülkelerde başlangıçta düşük fiyatlar genel düzeyinin geçerli lduğu ve eknmik bütünleşmenin ticareti yapılan malların verimliliğinin yakınsamasına yl açtığı varsayılmaktadır. Ayrıca, ticareti yapılmayan malların verimliliklerinin daha yavaş yakınlaştığı da varsayılır. Bu kabuller altında; fakir ülkeler kendi verimlilikleri ticareti yapılan mallar sektörüne yğunlaşarak arttırmaya çalışacaklardır. Ticareti yapılan mallar sektörünün verimliliğindeki artış, verimlilik yayılmasına yl açacaktır. Öte yandan, ticareti yapılmayan mallar sektöründe ücretler ve fiyatlar yükselecektir (Balassa, 1964; Samuelsn, 1964). Balassa-Samuelsn etkisi, ülkelerarası enflasyn yakınsaması lgusunu açıklamakta kullanılan bir yaklaşım lmakla birlikte, önemli randa aynı ülkenin içinde yer alan farklı gelişmişlik düzeylerindeki bölgeler için de geçerlidir. Bölgesel arz ve talep şkları, bölgesel enflasyn ranları arasındaki farklılıkları derinleştiren unsurlardır. Farklı bölgelerdeki emek piyasaları tam anlamıyla bütünleşmemiş lduğunda, fiyat mekanizması arz ve talebin dengelenmesinde önemli bir rl ynamaktadır. Bundan ötürü, kısa dönemli enflasyn farklılıkları, uyumlama mekanizmalarının dğal bir yansıması larak değerlendirilmektedir. Asimetrik şkları takip eden dönemde görülen bölgesel enflasyn ranı farklılıkları, enflasyn sürekliliği lgusuna bağlı larak yğunlaşmaktadır (Weber, 2004: 15-16). Bölgelere has şkların yayılması, bölgelerarasında gözlenen enflasyn heterjenliğine bir tepki larak yrumlanabilir. Farklı gelişmişlik düzeylerindeki bölgeler; kendi uzmanlık alanlarına, piyasa yapılarına ve/veya bunlarda eknmik birimlerin enflasyn beklentilerinin nasıl şekillendiğine göre söz knusu şklardan farklı düzeylerde etkileneceklerdir. Örnek larak, daha gelişmiş bölgelerdeki fiyat şkları daha az gelişmiş bölgelerde daha güçlü hissedilebilir (Weber, 2004:16). B) Enflasyn Yakınsamasının Etkileri ve Fara Plitikalarının Rlü Genellikle ülkeler arası bütünleşmelerde, AB örneğinde lduğu gibi, nminal faiz ranlarının yakmsamasıyla farklı enflasyn ranlarının farklı reel faiz ranlarına yl açtığı gözlemlenir. Yüksek enflasyn yaşanan ülkelerde, düşük enflasyn ranlarının hüküm sürdüğü ülkelere nazaran daha düşük reel faiz ranları söz knusudur. Bu durum, yüksek enflasynlu ülkelerde tüketim ve yatırım harcamalarını uyarırken kamu brçlanma maliyetlerini de düşürür. Elbette düşük enflasynlu ülkelerde de bunun tam tersi geçerlidir. Sözü edilen mekanizma, bazı ufak farklılıklarla bir ülkenin farklı bölgelerinde de geçerli labilir. Özellikle sermaye piyasalarının gelişmiş ve rekabetçi bir yapıda lduğu ülkelerde, bölgelerarası gelişmişlik farklılıkları

6 6 / K. Batu TUNAY-A. Murat SİLPAĞAR yöresel fiyatlardaki heterjenlik nedeniyle reel faizlerin farklılaşmasına neden labilir. Ancak bu durum, harcama eğilimlerini bölgeden bölgeye farklılaştırsa da kamu iç brçlanmasında bir değişiklik yaratmaz (Weber, 2004: 17; Cenen, 2003: 1-4). Para tritelerinin enflasyn yakınsamasına ve yayılmasına bakışları, uygulanacak plitikaların dğrultusu knusunda belirleyici lmaktadır. Yani tritelerin bu lguyu nasıl değerlendirdiklerine göre uygulayacakları plitikalar şekil değiştirecektir. Gerek bir ülkenin kendi içinde gerekse bir grup ülke tarafından luşturulan birliklerde para plitikaları tek tip lduğundan; uygulanacak plitikaların bölgesel ya da ülkesel enflasyn yakınsamasına etkileri sınırlı ve dlaylı lacaktır. Diğer taraftan, enflasyn yakınsamasının belirli bir düzeyin ötesinde etkilenmesi bazı önemli lumsuzlukları da beraberinde getirebilir. Daha açık bir deyişle; para tritelerinin seçenekleri ldukça sınırlıdır (Bening ve Lpez-Salid, 2002: 7-8). Para plitikası alanında, bölgeler itibariyle farklılaşan nispi fiyatlara bir hareket alanı tanınması piyasalarda arz-talep dengesinin sağlanması ve uyumlama mekanizmasının önemli bir unsuru larak değerlendirilmektedir. Ayrıca, piyasa eknmilerinin fnksiynelliğinin de önemli bir özelliğidir. Böylece, belirli düzeyde enflasyn ranları arasında heterjenlik lması uyumlama süreçlerinin dğal yansımasıdır. Veri bir enflasyn yayılmasına göz yumulması, deflasyn srununa karşı bir güvenlik tedbiri larak da görülmektedir. Bununla birlikte, enflasyn ranlarının sürekli izlenmesi gerekmektedir. Önemli ve sürekli fiyat sapmalarına, uygun para plitikalarıyla müdahale edilmelidir. Sözü edilen sapmalar, genellikle yanlış ücret plitikalarının ve/veya yapısal eksikliklerin bir snucudur ve ciddi eknmik srunlara dönüşme ptansiyelleri vardır (Weber, 2004: 18-19). C) Enflasyn Yakınsamasının Terik Mdellemesi Buraya dek yapılan açıklamalar ışığında, bölgesel enflasyn yakınsamasının terik bir mdellemesi yapılabilir. Eğer n^ i (i = 1,..., n) bölgesindeki enflasyn ranını simgelerse, bu bölgenin j bölgesiyle arasındaki yakınsama sürecinin özellikleri enflasyn farkının zaman serisi özelliklerinden hareketle incelenebilir. Söz knusu zaman serisi özellikleri aşağıdaki gibi ifade edilebilir (Busetti, Frni, Harvey ve Veniditti, 2006: 11): (1) (1) numaralı eşitlikte; n" t i vey bölgelerindeki enflasyn ranlarının farkını, n jtt ise / bölgesindeki enflasyn ranını simgelemektedir. Yakınsama için uygun bir mdelin, aşağıdaki kşulu sağlayarak snuşmaz (asymttic) larak durağan lması gerekir: (2)

7 Dinamik Mekan-Zaman Panel Veri Mdelleriyle Türkiye 'de Bölgesel Enflasyn Yakınmasının Analizi I 1 (2) numaralı eşitlikte, af +T incelenen iki bölge arasındaki enflasyn farkını, uf ise bu bölgelerden derlenen enflasyn verilerinden meydana gelen serilerin şu andaki ve geçmişteki gözlemlerini simgeler, a = 0 lduğunda, iki bölge arasında mutlak (abslute) bir yakınsama var demektir. Aksi takdirde, nispi veya kşullu bir yakınsamadan söz edilebilir (Durlauf ve Quah, 1999: ). Yakınsama mdelinin en basit hali, aşağıda sunulduğu gibi birinci derece bir ardışık bağlanım sürecidir: (3) numaralı eşitlikte;?//ler yeniliklerin farkım simgeler ve y- a (1 - /?)'dir. Cari dönemde beklenen enflasyn artış ranı, sürekli bir fark (a) için iki bölge arasındaki açığın negatif bir ranıdır. Bundan ötürü, yakınsama birim kök testiyle belirlenebilir. Uygulanacak birim kök testinin gücü, başlangıçtaki kşullara yani /z"'nin a'dan ne kadar uzak lduğuna bağlıdır (Busetti, Frni, Harvey ve Veniditti, 2006: 11). Buraya dek yapılan açıklamalar, iki bölge arasındaki enflasyn yakınsamasının mdellenmesini kapsamaktadır. Ancak uygulamada; enflasyn yakınsamasının çğu zaman ikiden çk bölge arasında gözlemlenen bir lgu lduğu gerçeğinden hareketle, çk sayıda bölge için yakınsamanın mdellenmesi üzerine yapılan çalışmalar yğunluktadır. Bu tür çalışmalarda, bir bölge referans ya da kerteriz larak alınmakta ve ;r,'nin referans bölge ile n sayıda bölge arasındaki enflasyn ranı farklarının N=n-\ vektörü lduğu kabulü yapılmaktadır (Busetti, Frni, Harvey ve Veniditti, 2006: 12): (3) Dlayısıyla, ikiden fazla bölge arasındaki enflasyn yakınsaması birinci dereceden vektör ardışık bağlanım süreci içinde mdellenebilir: (4) numaralı eşitlikte; O bir NxN matrisi ve 77, sabit varyanslı yeniliklerin farkının N byutlu vektörünü simgelemektedir. Eğer 0=y3I w ise, bu mdelin hmjen lduğu söylenebilir. Abuaf ve Jrin'un (1990), ardından Harvey ve Bates'in (2003) çalışmaları; bu hmjen mdelden hareketle elde edilen çk değişkenli birim kök testlerinin yakınsamanın belirlenmesinde kullanılabileceğini göstermiştir. Dlayısıyla, (4) numaralı eşitlik aşağıdaki gibi genelleştirilebilir: (4) (5) numaralı eşitlikte de, O = fj l N lduğu kabul edilmektedir (Busetti, Frni, Harvey ve Veniditti, 2006: 12). (5)

8 8 / K. Batu TUNAY-A. MuratSILPAGAR II) EKONOMETRİM MODELLEME VE ANALİZ YÖNTEMLERİ Fiyat ve enflasyn yakınsaması lguları knusundaki çalışmalar, genelde kntrllü kşullar altında "Tek Fiyat Yasası"nm test edilmesine yöneliktir. Analizi basitleştirmek amacıyla, döviz kuru dalgalanmalarının ve/veya faktör piyasalarında katılıkların lmadığı yönünde kşullar knularak analizler daha basit bir temelde yapılmaktadır. Bu bağlamda, önceleri uygulamalı çalışmalarda eş-bütünleşik vektör ardışık bağlanım mdelleri ve bölgelerarasında nispi fiyatların tek değişkenli birim kök testleri kullanılmaktaydı (Engel ve Rgers, 2001; Taylr, 2001). Bununla birlikte, teknik anlamda kesit birimler larak tanımlayabileceğimiz bölgelerin sayısı arttıkça, vektör ardışık bağlanım mdellerinin kullanılması güçleşmektedir. Öte yandan, seriler uzadıkça yani gözlem sayısı arttıkça birim kök testleriyle yapılan analizler gücünü kaybetmektedir. Çünkü serilerdeki uzama, yapısal kırılma srununun artmasına neden lmaktadır. Yukarıda kısaca bahsedilen sranlardan ötürü, daha yeni tarihli çalışmalarda yaygın larak panel birim kök testlerinin kullanıldığı görülür. Parsley ve Wei'nin (1996), Cecchetti, Mark ve Snra'nın (2002), Ceglvvski'nin (2003). Engel ve Rgers'in (1996), Nenna'nın (2001), Fan ve Wei'nin (2003) çalışmaları söz knusu yöntemin önemli örnekleri larak gösterilebilir. Sn dönemde ise, bölgelerarası bağlılığı ölçmeye yönelik eknmetrik tekniklerin kullanıldığı görülmektedir. Teknik anlamda, sn dönem çalışmaları kesitsel bağlılığının güçlü veya zayıf lup-lmadığmı test eden çalışmalar larak da nitelendirilmektedir. Bu bağlamda; Breitung ve Das'ın (2003), Das ve Bhattackarya'nın (2005) rtak çalışmaları önemli örneklerdir. Panel birim kök testleri tek değişkenli zaman serisi birim kök testlerine göre daha güçlü lmalarına karşın, bunlar kullanılırken dikkatli lunmalıdır. Madalla ve Wu (1999), Levin, Lin ve Chu (2002), im, Pesaran ve Shin (2003) tarafından yapılanlar gibi panel birim kök testlerinin kullanıldığı çalışmalarda, kesit birimlerin bağımsız lduğu şeklinde sınırlandırıcı bir varsayım temel alınmaktadır. Bununla birlikte, genelde kesit birimlerin eşanlı larak ilişkili lduğu kabul edilmektedir. Kesit verilerin bağlılığı varsayımı altında yapılan Mnte-Carl deneylerinde; panel birim kök testlerinin gözlem sayısından ciddi şekilde etkilendiği görülmüştür (Breitung ve Das, 2003: 16; O'Cnell, 1998: 4-7). Panel birim kök testlerinin uygulanabilmesi için, kesitsel bağlılığın test edilmesi bir ön kşuldur (Das ve Bhattackarya, 2005: 2). A) Mekansal Bağlılık ve Mekansal Ağırlık Matrisi Kesitsel bağlılık, farklı cğrafi bölgelerden elde edilen veriler farklı kesitlerde tplandığından mekansal bağlılık larak da adlandırılmaktadır. Kesitsel veya mekansal bağlılığın yapısını rtaya kyan mekansal ağırlık matrisi knusunda önsel bir bilginin lmadığı durumlarda, Breusch ve Pagan (1980) tarafından geliştirilen Lagranj Çarpanı testi (Lagrange Multiplier / LM Test) kullanılabilir. LM testi, sınırlı sayıdaki

9 Dinamik Mekan-Zaman Panel Veri Mdelleriyle Türkiye'de Bölgesel Enflasyn Yakınmasının Analizi I 9 denklemden ve sınırsız sayıda zaman byutundan meydana gelen regresynlarda kesitsel bağlılığı belirlemekte sn derece yararlıdır. Ancak, denklem sayısı ya da kesitler arttığında, ki kare dağılımına uyan rijinal LM testinin uygulanması yararsızdır. Bunun yerine, basit bir dönüşümle LM testinin çk denklemi kapsayacak şekilde yenilenmesi ve nrmal dağılıma uygun hale getirilmesi gerekmektedir (Das ve Bhattackarya, 2005: 2-3). Mekansal bağlılık yapısını tasvir eden bir ağırlık matrisi luşturulabilirse, LM testi yapılmasına gerek lmayacaktır. Mekansal bağlılık matrisinin nasıl luşturulduğunun açıklanabilmesi için, öncelikle mekansal bağlılık lgusunun terik larak açıklanması gerekir. Bu amaçla basit bir örnekten yararlanılabilir..t,'nin birbirlerine kmşu lan i 1, i ve i+\ larak simgeleyeceğimiz üç cğrafi bölgede zaman içinde ölçülen bir eknmik değişken lduğunu kabul edelim. Bölgelerin mekansal yakınlığından ötürü, i bölgesinde / zamanındaki değişkenin değerinin aynı değişkenin t \ zamanında sözü edilen üç bölgeden elde edilen verilerine bağlı lduğunu varsayabiliriz. Bunu aşağıdaki gibi gösterebiliriz (Giacmini ve Granger, 2004: 9): Xn\ t zamanında i-\ ve ;'+l bölgelerinden elde edilen x değerlerinin gecikmeleri ile i bölgesinden elde edilen x değerinin gecikmesinin fnksiynudur. Örnekte, kenar etkileri adı verilen ve jc,'nin iki yanında yer alan bölgelerin diğer lası bölgelerle ilişkilerinin analizi basitlik sağlamak için kasten ihmal edilmiştir. Değinilen varsayımlar altında, mekansal bağlılık aşağıdaki gibi ifade edilebilir: (6) (6) numaralı eşitlikte; e, rtalaması sıfır ve bölgelerarasında ilişkisiz lan beyaz gürültü hata terimidir. x değerlerinin t zamanında i bölgesindeki mekansal tplamı jeklinde gösterilirse; aşağıdaki ifadeyi yazabiliriz: Kenar etkilerinin ihmal edilebilir lduğu varsayımı altında, S,- ım, S İAj _\ ve S,- + I,M tplamları yaklaşık larak birbirlerine eşittir ve dlayısıyla (7) numaralı eşitlik aşağıdaki gibi de yazılabilir: S t (x)=w + ^+<y 2 )S l _ i (x) + S l ( ) (8) (7)

10 10 / K. Batu TUNAY-A. Murat SİLPAĞAR Özetle, (8) numaralı eşitlikle ifade edilen süreç yaklaşık larak birinci dereceden bir ardışık bağlanım (AB(l)) sürecidir ve mekansal bağlılık katsayıları lan \j/ x ile y/ 2 ardışık bağlanım katsayısına dâhil edilmiştir. Böylece, yapılan "tplulaştırma" ile ele alınan örnekte sürecin dinamik özellikleri basit bir biçimde ifade edilebilmektedir (Giacmini ve Granger, 2004: 10). Bir mekan-zaman mdeli, hem mekan hem de zamanda değişkenler arasındaki dğrusal bağlılığı hesaplamakta kullanılan bir zaman serisi mdelidir. * 'nin N sayıda sabit bölgeden (i = 1, 2,..., N) elde edilen ve birden fazla döneme ait (t = 1,2,..., T) gözlemlerden meydana gelen bir eknmik değişken lduğunu varsayalım. Bölgelerden kastedilen; iller, çk sayıda ilden meydana gelen cğrafi bölgeler veya ülkeler labilir. Mekan-zaman mdellerinin tasarımı, bölgelerarasındaki nispi uzaklığa sistematik bir bağlılık lduğu kabulü altında çeşitli bölgelerden elde edilen veriler arasında ilişkiler bulunduğu varsayımına dayanır. Böylece x it değişkeninin kşullu rtalaması, i ve buna kmşu bölgelerden sağlanan söz knusu değişkenin geçmiş değerlerinin dğrusal bir fnksiynu larak mdellenebilir. Dlayısıyla bir bölgedeki değişkenin diğer bölgelerde aynı değişkenin gözlemleriyle ilişkili labilmesi için, mekansal gecikme düşüncesinin açıklanması gerekmektedir. Ancak mekansal gecikme yaklaşımı, zaman gecikmesi (time lag) veya zamansal gecikme kadar klay tanımlanamaz (Giacmini ve Granger, 2004: 10). Zamansal gecikme işlemcisi incelenen değişkenin zamamn bir veya daha fazla dönemleri için tek bir dğrultuda yer değiştirmesine yl açarken; mekanda aynı değişkenin yer değiştirmesinin tek bir dğrultusu yktur. Dlayısıyla, mekansal gecikmenin tanımlaması verilerin mekansal düzenine bağlı larak değişiklik gösterecektir. Mekan gecikmelerinin tanımlanmasının ilk adımı, bazı önsel belirleme kriterlerine göre her bir kmşu bölgenin belirlenmesi ve kmşuluk setleri halinde bunların gruplandırılmasıdır. Daha açık bir deyişle; önce bölgelerin sınırları saptanacak ve ardından birinci, ikinci ve daha yüksek dereceden kmşular tanımlanacaktır (Lee, 2004: 18). Terik larak, veri bir i bölgesinin birinci ve daha yüksek dereceden kmşuları iki byutlu sistemler halinde Şekil 1 'deki gibi tasvir edilebilir.

11 Dinamik Mekan-Zaman Panel Veri Mdelleriyle Türkiye 'de Bölgesel Enflasyn Yakınmasının Analizi /İl O O O O O O O O O O 0 0 O O O O O O O O O 0 Birinci Derece Kmşular 0 O O O O O 0 O O O O 0 O O O O O 0 O O O O 0 O O O O O Üçüncü Derece Kmşular O O O 0 O O O O 0 İkinci Derece Kmşular O O O O O O O 0 O O 0 O Dördüncü Derece Kmşular Şekil: 1 Veri Bir Bölgenin Kmşuluk İlişkileri ve Mekansal Gecikmelerin İki Byutlu Tanımlaması Her bölgenin belirli dereceden kmşuluk seti bir defa tanımlandığında, mekansal gecikme işlemcisi veri alman kmşuluk setindeki tüm gözlemlerin ağırlıklı bir rtalaması larak hesaplanabilir. x t i bölgesindeki gözlemleri ve J s s'nci dereceden kmşuların setini simgelerse; s'inci derece mekan gecikmesi aşağıdaki gibi ifade edilebilir (Giacmini ve Granger, 2004: 10): (9) Uygulamada, mekansal gecikmeler dağıtılmış gecikmelere benzemektedir. Ancak zaman serisi analizinde kullanılan dağıtılmış gecikme yapısından farklı larak, mekansal gecikmeler tek bir dğrultuda değildir. (9) numaralı eşitlikte w l s)!j ağırlıklarının seçimi, mekansal eknmetride sn derece önemlidir. Bu ağırlıkların genellikle dışsal lduğu, stkastik lmadığı ve aşağıdaki özellikleri gösterdiği varsayılmaktadır (Giacmini ve Granger, 2004: 10-11): (10)

12 12 / K. Batu TUNAY-A. MuratSİLPAGAR Yukarıda özellikleri tanımlanan ağırlıklardan meydana gelen matrislerin luşturulabilmesi için, öncelikle incelenecek bölgelerin ve bunların birbirleriyle bağlantılarının terik larak iki byutlu mekanda (x,y krdinat ekseninde) veya cğrafi enlem ve bylam larak tanımlanması gerekmektedir. Örnek larak, dört (N = 4), altı (A' = 6) ve dkuz (N = 9) bölgeden luşan düzenli yapılar şeklinde tasarlanmış alanlar aşağıdaki gibi gösterilebilir (Giacmini ve Granger, 2004: 17): Bölgelerin münferit mekansal düzenlerinden dlayı, ele alman sistemler kenar etkileri tarafından etkilenebilecektir. Örneğin M = 9 için, 5 numaralı bölge sistemde 4 birinci derece kmşusu lan tek bölgedir. Diğer bölgeler kenarda kalmaktadır ve bundan ötürü sistemde yer almayan birimler tarafından etkilenmektedir (Giacmini ve Granger, 2004: 17-18). Mekansal ağırlık matrisi W'nin iki alternatif yöntemle belirlenmesi mümkündür. Birincisi, her birimin (bölgenin) tüm s 'inci derece kmşuları arasında ağırlıkların eşit larak paylaştırılmasıyla elde edilir. Dlayısıyla, her satırdaki ağırlıklar tplamı bire eşit lacaktır. Bu yöntemde, her satır sırasıyla bir bölgeyi simgelemektedir (birinci satır birinci bölge, üçüncü satır üçüncü bölge v.b.) ve satırda bölgenin s'inci dereceden kmşuları hariç tüm elemanlar sıfır lacaktır. Örnek larak; N = 4 ve N = 6 için birinci derece kmşuluk ilişkileri çerçevesinde ağılık matrisleri (W) aşağıdaki gibi luşturulabilir (Giacmini ve Granger, 2004: 18): (11) (12)

13 Dinamik Mekan-Zamaıı Panel Veri Mdelleriyle Türkiye'de Bölgesel Enflasyn Yakınmasının Analizi I 13 (11) numaralı eşitlikte; ilk satır bölge l'in birinci derece kmşularının ağırlıklarını, satır 2 bölge 2'nin birinci derece kmşularının ağırlıklarını içerir. 3 ve 4 nlu bölgeler için de aynı mantık geçerlidir. Aslında N = 4 matrisi özel bir durumdur. Çünkü sadece N = 4 lması halinde, ağırlık matrisinin kln tplamları eşit lmaktadır. "Havuzlanabilirlik kşulu" adı verilen bu durum, /V'in tüm diğer değerleri için söz knusu değildir. İkinci yöntemde, her bir bölgenin kendi aralarında eşit larak paylaşılan ağırlıklarla n sayıda s'inci derece kmşuya sahip lduğu varsayılarak bir ağırlık matrisi luşturulur. Dlayısıyla, ağırlık matrisleri bunlardaki her sıfır lmayan eleman 0.25'e eşit lacak şekilde tasarlanır. Şekil 1 'de tasvir edilen yapı çerçevesinde, dördüncü ve daha üst dereceden kmşular için matriste belirlenen ağırlıklar kmşu eleman sayısı arttığı randa düşmektedir. Örneğin dördüncü derece kmşular veya mekan gecikmeleri sekiz tane lacağından, her ağırlık 1/8 = larak belirlenecektir.' Aşağıda, N = 4 ve N = 6 durumları için ikinci yönteme göre luşturulmuş birinci derece kmşuluk ilişkilerinin ağırlık matrisleri görülmektedir (Lee, 2004: 27-28): (13) (14) Mekansal ağırlıklar, araştırmacılar tarafından ele alınan bölgelerin mesafesi, sınırlarının uzunluğu, yl sayısı gibi cğrafi özelliklerini yansıtacak şekilde önsel larak seçilmektedir. Ancak, eknmik mesafenin tanımlanması gibi alternatif yöntemleri temel alan yaklaşımlar da kullanılmaktadır. Bu bağlamda, kullanılan yöntem her ne lursa lsun mekan-zaman mdellerinde ağırlık matrisinin yanlış belirlenmesi, katsayı tahminlerinde tutarsızlık yaratan ve mdellerin kestirim güçlerini düşüren önemli bir srundur (Anselin, 1999: 5-6). B) Yakınsamanın Varlığının Sınanması: Panel Birim Kök Testleri Kesit veya mekan byutlarının sayısına (N) bağlı larak, kesitsel bağlılık "zayıf veya "güçlü" labilir. Bu da, hata kvaryans matrisinin özdeğerlerinin tümünün sınırlı

14 14 / K. Batu TUNAY-A. MuratSILPAGAR veya sınırsız lmasına bağlıdır. Eğer özdeğerlerin tümü sınırlı ise "zayıf, sınırsız ise "güçlü" bir kesitsel bağlılık söz knusudur. Bağlılığın güçlü lması halinde, kesitsel byutlar (N) arttıkça hata kvaryans matrisinin özdeğerleri snsuza yaklaştığından, her bir kesitte yer alan seri iki bileşene ayrıştırılabilir. Birinci bileşen, tüm seriler için genel ve geçerli lan rtak özellik ya da özelliklerdir. İkinci bileşen ise, seriye has lan özelliktir (Frni, Hallin, Lippi ve Reichlin, 2000: 13-14). Çalışmamızda incelenen bölgelerarasında zayıf kesitsel bağlılık lduğu varsayılacağından, güçlü kesitsel bağlılık knusunun ayrıntılarına girilmeyecektir. Zayıf bir kesitsel bağlılık lması halinde, Chang (2002 ve 2004), Breitung ve Das'ın (2003) çalışmalarında ele alındığı gibi, aşağıdaki test süreci kullanılmalıdır: (15) (15) numaralı eşitlik, (5) numaralı eşitliğin kesit verileri yansıtacak şekilde düzenlenmiş bir başka ifadesidir. (5) numaralı eşitliğe bir sabit terim eklenmiştir. (15) numaralı eşitlikte; n t =n i0...n i _ başlangıç değerleri sıfıra eşit lan kesit veri setleridir. Kısa dönemli dinamiklerin genel larak verilerde şu anda kendini gösterdiği beklendiğinden; verilerdeki ardışık bağlanımı gösterecek şekilde terimine mdelde yer verilir. ûjj'ler, incelenen her bir bölgeye (gruba) spesifik sabitlerdir ve rtalamaları genellikle sıfır değildir, s, =\e Xl,...,e m \ lan hata terimleri vektörüdür, matris lması gerekmez. ve E(s,s, r ) = Ci. özelliklerini taşır, fi'un, daima diyagnal bir Bş hiptez aşağıdaki gibi ifade edilebilir: Bunun anlamı; tüm serilerin rassal yürüyüş gösterdiğidir. 0 < 0 lan alternatif hiptez, incelenen serilerin durağan lduklarını kabul eder. (16) C) Dinamik Mekan-Zaman Panel Veri Yöntemi Bölgesel yakınsamanın analizi knusunda pek çk mdelleme ve tahmin tekniği geliştirilmiştir. Bölgesel enflasyn yakınsaması ve bölgesel büyüme yakınsaması lguları en yğun araştırılan ve tartışılan alt knuları luşturduğundan; sözü edilen tekniklerin büyük çğunluğu bu knular üzerinedir. Eknmik büyüme bağlamında yakınsama lgusunu inceleyen Barr ve Sala-i-Martin'in (1995) rtak çalışmalarının yayınlanmasından snra, iki yeni tekniğin öne çıktığı görülür. Bunlar; kesitsel mdeller ve panel veri mdeleridir. Kesitsel mdellerin ele alınan bütün alanı hmjen kabul ederek, bu alandaki bölgelere özel ve zamanla içinde değişim göstermeyen değişkenleri ihmal etmesi nedeniyle yakınsamanın analizi için yeterli lmadığı görülmüştür. Panel

15 Dinamik Mekan-Zaman Panel Veri Mdelleriyle Türkiye 'de Bölgesel Enflasyn Yakınmasının Analizi I 15 veri mdelleri ise, lası tüm değişkenleri analize dahil etmeye lanak veren yapılarından ötürü daha güçlü ve tercih edilen analiz araçları haline gelmiştir. Mekansal eknmetri yazınında, bölgesel veriler kmşu bölgelerarasındaki benzerliklerden ötürü bağımsız şekilde türetilemezler. Dlayısıyla, geçmiş dönemde bu alanda yapılan pek çk uygulamalı çalışmada kullanılan standart tahmin yöntemleri; ya yakınsama ranının tahmininde yetersiz kalmış ya da tahminler ciddi eğilim gösterdiğinden etkinliği düşük lmuştur. Bahsedilen mekansal etkilerin panel veri tekniğinde dikkate alınması çk yeni bir knudur. Elhrst'un (2003), panel veri mdellerine mekansal etkilerin dahil edilebileceğini ispatlayan çalışmasından snra bu knuda yeni araştırmalar yapılmaya başlanmıştır. Ancak yazında hala bu tekniğe dayanan çalışmalar sn derece azdır. Panel veri yöntemiyle yapılacak bir bölgesel yakmsama analizinde, hem mekansal hem de zamansal etkiler dikkate alınmalıdır. Arbia, Elhrst ve Piras'm (2005: 13) gösterdiği gibi, zamansal etkilerin seri larak değerlendirilmesi ve analize dahil edilmesi gerekmektedir. Bölgesel yakınsama sürecinde hem mekan hem de zaman etkileri belirleyici lduğundan; bağımlı değişkenin gerek kendi gecikmeli değerlerinin gerekse kmşu bölgelerdeki değerlerin gecikmelerinin bağımsız değişkenler larak mdelde yer alması gerekecektir. Spesifik larak bir bölgedeki enflasyn ranı; kendi başlangıç değerinin, önceki dönemlerde bu bölgedeki enflasyn ranlarının, kmşu bölgelerin enflasyn ranlarının ve kmşu bölgelerin önceki dönemlerdeki enflasyn ranlarının bir fnksiynudur. Bu çerçevede; gecikmeli enflasyn ranları "seri gecikmeleri", kmşu bölgelerin cari enflasyn ranları "mekan gecikmeleri"ni ve kmşu bölgelerin enflasyn ranlarının gecikmeleri de "mekanzaman gecikmeleri"ni luşturacaktır. Enflasynun kendi başlangıç değeri ise, yakınsama düzeyini ölçmek için fnksiyna dahil edilen bir değişkendir. Mekan-zaman panel veri tahmininde, "en yüksek labilirlik" (maximum likelihd) tekniği kullanılmaktadır. Bilindiği gibi, geleneksel panel veri mdellerinin en yüksek labilirlikle yapılan tahminleri "dinamik" larak nitelendirilmektedir. Bu nedenle, mdelleme ve tahmin süreci aslında "dinamik mekansal panel veri yöntemi"ne dayanmaktadır. Elhrst (2005: 14) tarafından geliştirilen bu yöntem, daha önce Arbia ve Piras'm (2004: 3-6) geliştirdikleri yöntemin dinamik bir türüdür. Arbia, Elhrst ve Piras (2005: 13) tarafından eknmik büyümenin bölgesel yakınsamasının analizi amacıyla, söz knusu yöntem iki farklı mdel kalıbı çerçevesinde kullanılmıştır. Biz bu mdel kalıplarını; Beck ve Weber'in (2005: 6-7), Sala-i-Martin'in (1996a: ve 1996b: ) çalışmalarının ışığında enflasyn yakınsaması bağlamında kullanacağımızdan, enflasyna göre tanımlamayı uygun bulduk. İlk mdel kalıbı aşağıdaki gibi ifade edilebilir: (17)

16 16 / K. Batu TUNAY-A. MuratSİLPAGAR (17) numaralı eşitlikte; 4^ enflasyn ranının birinci farkını, A fark işlemcisini, Wk*K u cari enflasyn ranının mekansal gecikmelerini, W mekansal ağırlık matrisini, n u, cari dönemin enflasyn ranını, s u hata terimini simgeler. Mdelde; // /?, <j>, p katsayılardır ve yakınsamanın analizi açısından özel anlamlar taşırlar, fi, bölgesel sabit etkileri simgeleyen mdel sabitidir. Daha açık bir ifadeyle; /u, bölgeye özel lan enflasyn dinamiklerinin etkilerini yansıtmaktadır, fj katsayısı, yakınsama hızını ölçer ve ilgili yazında genelde "beta yakınsama katsayısı" larak adlandırılır. <j> katsayısı, kmşu bölgelerin ele alman bölgeyi önceki dönemlerde de etkilediği varsayımı altında, kmşuluk etkilerini de kapsayan ilgili bölgenin geçen dönemdeki enflasyn ranının etkisini ölçmektedir, p katsayısı ise; kmşu bölgelerin enflasyn ranlarının ele alman bölgedeki enflasyn ranına etkisini veya teknik adıyla taşma etkisini ölçer. İkinci mdel kalıbı da şöyle ifade edilebilir: (18) (18) numaralı eşitlik; AWAx irt.\ terimi eklenerek (17) numaralı eşitliğin genişletilmiş halidir. Bu terim, bağımlı değişkenin mekansal gecikmelerinin seri gecikmesinden luşur. Â katsayısı, önceki dönemde kmşu bölgelerdeki enflasyn ranının taşma etkisini ölçmektedir. İki mdel bir birinin alternatifi değil tamamlayıcısı larak görülmelidir. (18) numaralı mdel tek başına (17) numaralı mdeldeki unsurları kapsamaktadır. Dlayısıyla, (17) numaralı mdelin kullanılması gereksiz görülebilir. Oysa, her iki mdel birlikte kullanıldığında yakınsama ve taşma etkilerini yansıtan katsayıların değerlerinin değişmelerine bakılarak terik tutarlılık gözlemlenebilir. Mekansal gecikmenin seri gecikmesi (17) numaralı mdele eklendiği halde, sözü edilen katsayı değerleri belirgin farklılaşmalar göstermiyrsa terik bir tutarlılık var demektir. Bu knudaki açıklamalarımıza sn vermeden önce, (17) ve (18) numaralı mdellerin (5) ve ndan türeyen (15) numaralı mdellerin mekan-zaman anlayışı çerçevesinde tasarlanmış bir türü lduğunu belirtmeliyiz. III) TÜRKİYE'DE BÖLGESEL ENFLASYON YAKINSAMASININ ANALİZİ VE BULGULAR A) Kullanılan Veri Seti ve Özellikleri Çalışmada, Türkiye'de cğrafi bölgelerarasmda enflasyn yakınsamasının analizi, buraya dek yapılan terik ve eknmetrik açıklamalar ışığında yapılmıştır. D.l.E. tarafından yayınlanan 1994=100 bazlı aylık bölgesel tüketici fiyat endekslerinden (Bölgesel T.Ü.F.E.) hareketle hesaplanan aylık tüketici fiyat enflasynunu temel alınmaktadır. Gözlem dönemi, yıllarını kapsayan 132 aydır. Ancak bilinen enflasyn hesaplamasından ötürü (;r,=[(.p r P,_ı)/P,_ı)]xl00),

17 Dinamik Mekan-Zaman Panel Veri Mdelleriyle Türkiye'de Bölgesel Enflasyn Yakınmasının Analizi I 17 testlerde kullanılan gözlemler 131 aylıktır. D.İ.E.; 2004 yılından itibaren baz değiştirdiği ve aylık bölgesel verileri yeni bazda henüz yayınlamadığı için 2004'den snrasını da içeren daha güncel bir analiz yapma lanağı bulunmamaktadır. Öte yandan, D.İ.E. tarafından tptan eşya fiyat endeksinin (T.E.F.E.) içeriğinin değiştirilmesi (üretici fiyat endeksi (Ü.F.E.) larak) nedeniyle 2004'ten snrasına ait veri lmadığı gibi; bölgesel bazdaki T.E.F.E. verileri de yaymlanmamaktadır. B) Mekansal Ağırlık Matrisinin Oluşturulması Çalışmada, Türkiye'nin yedi cğrafi bölgesinden derlenen enflasyn verileri kullanıldığından; luşturulacak mekansal ağırlık matrisinin "düzenli bir yapıya" dayanması mümkün değildir. Bu durumda, ya matrisin en yakm düzenli yapıya uygun hale getirilmesi ya da özel bir matris luşturulması gerekecektir. Şayet, en yakın düzenli yapı dikkate alınacak lursa, 7 lan bölge sayısı iki sanal bölge eklenerek 9'a çıkartılacaktır. İlk bakışta mantıklı gibi görünen bu yöntem, bölgelerarası kmşuluk ilişkilerini yanlış tasvir ettiği için bizi ciddi hatalara sürükleyecektir. Tercih edilmesi gereken yöntem, bölgelerarasındaki gerçek kmşuluk ilişkilerini yansıtan düzensiz yapıdan hareketle 7x7'lik bir mekansal ağırlık matrisinin luşturulmasıdır. Bunu aşağıdaki gibi ifade edebiliriz: Daha snra ağırlıklandırma yöntemi knusunda karar verilmelidir. Eğer birinci yöntem lan referans bölgenin her s'nci derece kmşusuna verilen ağırlıklar eşit larak paylaştırılırsa, (19) numaralı eşitlikteki ağırlık matrisi kullanılacaktır. İkinci yöntem lan referans bölgenin her s'inci derece kmşusuna n adet kmşu lduğu varsayılarak eşit değer verilirse, (20) numaralı eşitlikteki ağırlık matrisi kullanılacaktır. (19)

18 18 / K. Batu TUNAY-A. MuratSILPAGAR Belirlenmesi gereken bir başka önemli unsur da, mekansal gecikmelerin sayısıdır. Mekansal gecikmelerin sayısı, incelenen kmşu bölgelerin sayısına bağlıdır. İncelenen bölge sayısı arttıkça, mekansal gecikmelerin sayısı da artacaktır. Yedi bölgenin esas alındığı bu çalışmada, kenar etkileri de ihmal edildiğinde, 2 mekansal gecikmeden fazlası kullanılamaz. Çalışmamızda; Arbia, Elhrst ve Piras'ın (2005: 13) geliştirdiği mdelleme ve tahmin anlayışı dikkate alındığı halde, mekansal gecikmelerin ve mekansal ağırlık matrisinin luşturulması knularında Giacmini ve Granger'ın (2004: 17-18) yaklaşımı kullanılmaktadır. Arbia, Elhrst ve Piras (2005: 9-13); cğrafi enlem ve bylamları esas alan ve cğrafi mesafenin fnksiynu larak hesaplanan ağırlıklardan meydana gelen bir yöntemi benimsemektedir. 2 Ancak, bu yöntem dar alanı kapsayan çk sayıda kmşu bölgeleri (şehirler gibi) incelemekte elverişli lduğu halde, geniş alanı kapsayan az sayıda kmşu bölgeleri incelemekte kullanışlı değildir. Oysa Giacmini ve Granger'ın (2004: 17-18) yöntemi, alan büyüklüğü ve/veya bölge sayısı ne lursa lsun sağlıklı snuçlar verecek kadar esnektir. Çünkü, x-y krdinat yapısını esas almaktadır. Bu aşamada, her gecikme için yeni bir ağırlık matrisi luşturulması gerektiği de belirtilmelidir. Şekil 1 'de tasvir edilen terik kmşuluk dereceleri göz önüne alınarak, birinci ve ikinci yönteme göre ikinci derece mekansal gecikmeler matrislerle gösterilebilir. Ancak, Arbia, Elhrst ve Piras'ın (2005: 13) mdelleme anlayışına sadık kalınarak; bu çalışma kapsamında birinci derece mekan gecikmeler kullanılacak, ikinci derece mekan gecikmelerine yer verilmeyecektir. C) Mdel Tahminleri ve Bulgular Türkiye'de bölgelerarasında enflasyn ranlarının mekansal bağlılığının, dlayısıyla enflasyn yakınsamasının varlığını belirleyebilmek için panel veri birim kök testleri kullanılmıştır. Temelde Breitung ve Das'm (2003) yöntemi izlenerek, Breitung tarafından geliştirilen (15) numaralı panel birim kök testi mdeli çerçevesinde analiz yapılmaktadır. Bununla birlikte, karşılaştırmalı bir değerlendirme için Levin, Lin ve Chu (2002), im Pesaran ve Shin (2003) tarafından geliştirilen panel birim kök testlerinden de yararlanılmıştır.

19 Dinamik Mekan-Zaman Panel Veri Mdelleriyle Türkiye'de Bölgesel Enflasyn Yakınmasının Analizi I 19 Tabl : l'de söz knusu testlere ilişkin özet snuçlar sunulmaktadır. Snuçlar birbirleriyle sn derece tutarlıdır ve Türkiye'de güçlü bir bölgesel enflasyn yakınsamasının varlığını rtaya kymaktadır. Dlayısıyla, (17) ve (18) numaralı mdellerin tahminleri yapılabilir ve varlığı tespit edilen enflasyn yakınsamasının dinamikleri değerlendirilebilir. 2'den 5'e kadar ki tabllarda, Giacmini ve Granger (2004: 17-18) tarafından açıklanan her iki mekansal ağırlıklandırma yöntemine göre (17) ve (18) numaralı mdellerin en yüksek labilirlik tahminleri yer almaktadır. Tabl : 2'de (17) numaralı mdelin, Tabl : 3'de ise (18) numaralı mdelin (19) numaralı eşitlikte belirtilen mekansal ağırlık matrisi esas alınarak yapılan tahmin snuçları görülmektedir. Tabl : 4'de (17) numaralı mdelin, Tabl : 5'de ise (18) numaralı mdelin (20) numaralı eşitlikte belirtilen mekansal ağırlık matrisi esas alınarak yapılan tahmin snuçları verilmektedir. Tabl : 1 (15) numaralı Mdelin Tahminiyle Elde Edilen Panel Birim Kök Testlerinin Özet Snuçları Tahminler, Eviews 5.0 paket prgramı kullanılarak yapılmıştır. Tabl : 2'de sunulan (17) numaralı mdelin tahmin snuçlarına bakılarak; istatistik anlamlılığın sn derece yüksek ve dlayısıyla katsayı tahminlerinin güçlü lduğu rahatlıkla söylenebilir. Seri gecikmenin negatif katsayı değerinden ötürü, cari enflasyn artış hızı üzerinde bir dönem önceki enflasyn artış hızının etkisinin negatif lduğu veya aralarında ters yönlü bir etkileşim lduğu söylenebilir. Buna bakılarak, veri bir bölgede cari enflasynun artış hızının geçmişe bağlılığının beklenenin aksine zayıf lduğu düşünülebilir. Oysa, mekansal açıklayıcı değişkenin katsayı değeri pzitiftir. Dlayısıyla, veri bölgedeki enflasyn ranları kmşu bölgelerdeki enflasyn ranlarıyla dğrusal bir etkileşim içindedir. Her bölgedeki enflasyn artış hızı, birinci derece kmşularındaki enflasyn artış hızından neredeyse %93 ranında etkilenmektedir. Bir başka deyişle, veri dönemdeki enflasyn artışının %93'ü, kmşu bölgelerdeki enflasyn artışından ileri gelmektedir. Böylece, her hangi bir bölgedeki enflasyn hızla diğer bölgelere yayılmakta ya da taşmaktadır. Başlangıçtaki enflasyn

20 20 / K. Batu TUNA Y-A. Murat SİLPAĞAR ranının katsayısı lan /?'nm değeri, sözü edilen bölgesel enflasyn yayılmasının veya yakınsamasının hızını göstermektedir. Tahinin snuçlarına göre, enflasynun bir bölgeden diğerine yayılma hızı %5 gibi ldukça düşük bir düzeydedir. Verilerin aylık lduğu göz önüne alınırsa, her hangi bir bölgedeki enflasyn artışı 20 ay gibi bir süre içinde tümüyle diğer bölgelere sıçramış lacaktır. Tabl : 2 (17) Numaralı Mdelin 1. Ağırhklaudırma Yöntemine Göre En Yüksek Olabilirlik Tahmini Snuçları Tahminler, Stata 8.0 paket prgramı kullanılarak yapılmıştır. Tabl : 3'de sunulan snuçlar, (17) numaralı mdelin tahmininden elde edilenlerle sn derece tutarlıdır. Hatta bu tutarlılık öylesine yüksektir ki; bir önceki mdeldekiyle aynı lan değişkenlerin katsayıları neredeyse eşittir. Dlayısıyla, aynı açıklayıcı değişkenler göz önüne alındığında üste yapmış lduğumuz değerlendirmeler geçerlidir. Bununla birlikte, iki mdelin en önemli farkını luşturan mekan-zaman gecikmeli açıklayıcı değişkendir. Bu değişkenin katsayısı lan X pzitif ve ldukça yüksektir. Aslında bu hiç de şaşırtıcı değildir. Nasıl cari dönemde veri bölgenin enflasyn ram birinci derece kmşularındaki enflasyn ranlarından %93 ranında etkilenerek artıyrsa, kmşularındaki bir önceki dönemin enflasyn ranlarından da belirli ölçüde etkilenecektir. Yani enflasynun yayılma veya taşması, geçmişe bağlılık göstermektedir. Bu bağlılık, yaklaşık %26 düzeyindedir. Bir başka önemli bulgu da, yayılma veya yakınsama hızının, mdeldeki açıklayıcı değişken sayısı artmış lmasına karşın hemen hemen aynı kalmış lmasıdır. Tabl : 4'deki snuçlar, Tabl : 2'de sunulanlarla önemli ölçüde tutarlıdır. Farklı mekansal ağırlık maüislerinin kullanılmasına karşın aynı mdel kalıbına dayalı larak tahmin edildikleri düşünülürse, bu sn derece dğaldır. Bununla birlikte, temel alınan mekansal ağırlık matrislerinin değişmesinin tahmin edilen katsayı değerlerinin

21 Dinamik Mekan-Zaman Panel Veri Mdelleriyle Türkiye'de Bölgesel Enflasyn Yakınmasının Analizi I 21 de değişmesine yl açlığı belirtilmelidir. Bu özellikle, p katsayısı için söz knusudur. İkinci ağırlıklandırma yöntemine göre yapılan tahminde; yakınsama hızını belirten fi katsayısı aynı kalırken, taşma veya yayılma etkisini gösteren p katsayısı yükselmektedir. Sağlıklı bir değerlendirme yapılabilmesi için; yakınsama hızının (fj) %4 ile %5 arasında ve taşma ya da yayılma etkisinin (p) de %93 ile %130 arasında değişeceği söylenebilir. Tabl : 3 (18) Numaralı Mdelin 1. Ağırlıklandırma Yöntemine Göre En Yüksek Olabilirlik Tahmini Snuçları Tabl : 4 (17) Numaralı Mdelin 2. Ağırlıklandırma Yöntemine Göre En Yüksek Olabilirlik Tahmini Snuçları

22 22 / K. Batu TUN AY - A. Murat SILPAGAR Tabl : 5'deki snuçlar da, Tabl : 3'dekilerle önemli randa tutarlıdır ve Tabl : 2 ile Tabl 4'deki snuçlar knusunda yapmış lduğumuz değerlendirmeler bunlar içinde geçerlidir. Ancak, (18) numaralı mdele has lan k katsayının değerinin (%36) her iki yönteme göre yapılan tahminlerde önemli ölçüde değiştiği (yaklaşık %10 ranında) belirtilmelidir. Mekan-zaman gecikmeli açıklayıcı değişkenin katsayısı lan A'nın anlamlı lması enflasynun yayılma ya da taşma etkisinin geçmişe bağlılığının lduğunu ve esas alman yönteme göre değişmesi yöntem seçiminde dikkatli davranılması gerektiğini göstermektedir. Hangi ağırlıklandırma yönteminin hangi durumlarda tercih edilmesi gerektiği knusu ilgili yazında açık değildir. Öte yandan, Tabl : 2 ile Tabl : 3 arasındaki katsayı tutarlılığı Tabl 4 ile Tabl 5'tede kendini göstermektedir. Daha açık bir deyişle, ağırlıklandırma yöntemi değiştiğinde bile, aynı mekansal ağırlıklara göre yapılan tahminlerde, (17) ve (18) numaralı mdellerin rtak katsayıları hemen hemen eşit değerler vermektedir. Bu temel alman terik mdel kalıplarının tutarlılığını rtaya kyan önemli bir bulgudur. Tabl : 5 (18) Numaralı Mdelin 2. Ağırlıklandırma Yöntemine Göre En Yüksek Olabilirlik Tahmini Snuçları SONUÇLAR Türkiye'de bölgesel enflasyn yakınsaması lgusunun varlığının ve hızının uygulamalı larak araştırıldığı bu çalışmada, farklı cğrafi bölgelerde gözlenen enflasyn ranlarının karşılıklı bağlılık içinde lduğu tespit edilmiştir. Uygulanan panel birim kök testleri, mekansal bağlılığın ve dlayısıyla bölgesel enflasyn yakınsamasının varlığını rtaya kymaktadır. Diğer taraftan, dinamik mekan-zaman panel veri tekniğiyle yapılan tahminlerle hem yakınsamanın hızı hem de yakınsama süreci üzerinde mekansal ve zamansal etkilerin gücü belirlenmiştir. Elde edilen

23 Dinamik Mekan-Zaman Panel Veri Mdelleriyle Türkiye 'de Bölgesel Enflasyn Yakınmasının Analizi I 23 bulgular; yakınsama hızının nispeten düşük lmasına rağmen bölgelerarası enflasyn yayılmasının güçlü ve gerek cari döneme gerekse geçmişe bağlılığının da yüksek lduğunu rtaya kymaktadır. Aslında, Türkiye'nin günümüzde önemli ölçüde istikrar sağlanmış lsa da köklü bir yüksek ve krnik enflasyn geçmişi lduğu düşünülürse, söz knusu bulgular hiç şaşırtıcı değildir. Ayrıca, bölgelerarası eknmik gelişmişlik farkları lmasına karşın bölgelerin eknmik bir bütünsellik sergilemesinden ötürü fiyat artışlarının hızlı yayılma eğilimi göstermesi dğal karşılanmalıdır. Eknmi yazınında enflasyn yakınsaması, para plitikalarının luşturulması ve başarıya ulaştırılması açısından önemli bir karar kriteri larak değerlendirilmektedir. Enflasynun yayılması ve bu lgunun zaman içinde süreklilik göstermesi; ücret ranlarını ve bunun fnksiynu larak değerlendirilebilecek alım gücünü düşürerek ve hayat standardını bzarak refah düzeyini azaltmaktadır. Dlayısıyla, bir bölgedeki enflasyna bağlı refah düşüşü hızla diğer bölgelere yayılmaktadır. Ayrıca, kaynakların tahsisi sürecinin etkinliği de azalmaktadır. Tüm bu etkiler birlikte değerlendirildiğinde; enflasyn yakınsamasının mevcut lduğu ülkelerde, yüksek enflasynun gelir dağılımını bzucu, tasarrufları ve dlayısıyla yatırımları düşürücü, kaynakların verimli kullanımını önleyici etkileri daha baskın şekilde hüküm sürecektir. Türkiye gibi geçmişinde yüksek ve sürekli enflasyn srunu lan ülkelerde, bu açıdan riskin büyüklüğü çk açıktır. Diğer taraftan, plitika yapıcıların enflasyn yakınsamasına karşı uygulayabilecekleri çözüm seçenekleri ve bunların etkinlikleri sınırlıdır. Otriteler yakınsamayı belirli bir düzeyin ötesinde kntrl edemedikleri gibi, edebilseler bile deflasyn gibi yeni srunların dğmasına neden labileceğinden, kararlarında bu lguyu veri almaktan başka seçenekleri lduğu söylenemez. İster istemez para plitikalarının etkinliği bu açıdan düşmektedir. Enflasyn ranlarının gelişiminin yakından izlenmesi, gerektiğinde kararlı ve hassas müdahaleler yapılarak ılımlı seyreden enflasyn ranlarının yüksek enflasyn sürecine dönüşmesinin önlenmesi gerekmektedir. Ancak bu şekilde, bölgesel piyasaların etkinliği ve genel eknmik etkinlik krunabilir. SONNOTLAR Sözü edilen mantık dkusu içinde, 5. dereceden kmşuların sayısı n allıya ulaştığından her ağırlık 1/16 = şeklinde tespit edilecektir. Ancak uygulamada, s larak yuvarlanmaktadır. Aslında bu yuvarlama, ilk yöntemde de geçerlidir. Veri bölgenin üç kmşusu lması durumunda, 1/3 = s 0.33 kabul edilmektedir. Bu knuya ilgi duyanlar, Anselin'in (1988) eserinden yararlanabilirler. Bu tür ağırlıklandırma yaklaşımı, kendi içinde çeşitli ağırlık frmüllerinden yararlanılarak kullanılmaktadır. Ağırlıklar hesaplandıktan snra ağırlık matrisi, Giacmini ve Granger'ın (2004: 17-18) belirttiği yöntemlerden her hangi birisine göre luşturulabilir. En basit ağırlık frmülü, wg= l/rf"'dır. Bu eşitlikte; vf,j kmşu bölgelerin ağırlıklarını, d kmşu bölgelerarasmdaki cğrafi mesafeyi ve a ilişkiyi düzenleyen ve çğunlukla mdel perfrmansını arttıran ilave bir parametreyi simgelemektedir.