econstor Make Your Publication Visible

Transkript

1 econstor Make Your Publcaton Vsble A Servce of Wrtschaft Centre zbwlebnz-informatonszentrum Economcs Erlat, Haluk Workng Paper Türkye'de Bölgesel Yakınsama Sorununa Zaman Dzs Yaklaşımı Dscusson Paper, Turksh Economc Assocaton, No. 202/64 Provded n Cooperaton wth: Turksh Economc Assocaton, Ankara Suggested Ctaton: Erlat, Haluk (202) : Türkye'de Bölgesel Yakınsama Sorununa Zaman Dzs Yaklaşımı, Dscusson Paper, Turksh Economc Assocaton, No. 202/64 Ths Verson s avalable at: Standard-Nutzungsbedngungen: De Dokumente auf EconStor dürfen zu egenen wssenschaftlchen Zwecken und zum Prvatgebrauch gespechert und kopert werden. Se dürfen de Dokumente ncht für öffentlche oder kommerzelle Zwecke vervelfältgen, öffentlch ausstellen, öffentlch zugänglch machen, vertreben oder anderwetg nutzen. Sofern de Verfasser de Dokumente unter Open-Content-Lzenzen (nsbesondere CC-Lzenzen) zur Verfügung gestellt haben sollten, gelten abwechend von desen Nutzungsbedngungen de n der dort genannten Lzenz gewährten Nutzungsrechte. Terms of use: Documents n EconStor may be saved and coped for your personal and scholarly purposes. You are not to copy documents for publc or commercal purposes, to exhbt the documents publcly, to make them publcly avalable on the nternet, or to dstrbute or otherwse use the documents n publc. If the documents have been made avalable under an Open Content Lcence (especally Creatve Commons Lcences), you may exercse further usage rghts as specfed n the ndcated lcence.

2 TÜRKİYE EKONOMİ KURUMU TARTIŞMA METNİ 202/64 http :// TÜRKİYE DE BÖLGESEL YAKINSAMA SORUNUNA ZAMAN DİZİSİ YAKLAŞIMI Haluk Erlat Bu çalışma "BÖLGESEL GELİŞME STRATEJİLERİ VE AKDENİZ EKONOMİSİ", başlığı le Prof. Dr. Haluk Erlat edtörlüğünde hazırlanan ve 2005 yılında TEK yayını olarak basılan ktapta yer almaktadır. Ağustos, 202

3 Türkye de Bölgesel Yakınsama Sorununa Zaman Dzs Yaklaşımı Haluk Erlat *. Grş Neoklask büyüme kuramının ülkelern ya da bölgelern yakınsamasına lşkn yaptığı öndey, dört değşk yaklaşım kullanılarak sınanmıştır. Bunları, önce Baumol (986) tarafından kullanılan ve daha sonra Barro ve Sala-- Martn (992) le Mankw, Romer ve Wel (992) tarafından formel hale getrlen kest yaklaşımı, Islam (995) n panel ver yaklaşımı, dağılım yaklaşımı (Quah, 993) ve zaman dzs yaklaşımı (Carlno ve Mlls (993), Bernard ve Durlauf (995)) dye sıralayablrz. Dört yaklaşımın da y br açıklaması Islam (2003) de bulunablnr. Tüm bu yöntemler, hem ülkelern hem de ülkelern çndek bölgelern ve llern yakınsamalarını sınamada kullanılmışlardır. Bzm bu çalışmadak lgmz knc uygulama alanına yönelktr. Türkye de bölgelern yakınsayıp yakınsamadığı konusu brçok araştırmacının lgsn çekmştr. Bu konuda yapılan lk çalışmalar Flztekn (998) le Tansel ve Güngör (998) e attr. Her k çalışma da dönemn kapsamaktadır, ancak Tansel ve Güngör şgücü vermllğnn yakınsamasını ele almışken, Flztekn kş başına GSYH nın yakınsamasını sınamaktadır. Vardıkları sonuçlar da farklıdır. Tansel ve Güngör hem mutlak hem de koşullu yakınsamanın olduğu sonucuna varırlarken, Flztekn yalnızca koşullu yakınsamanın olduğunu söylemektedr. Her k çalışmada da kest ve panel ver yaklaşımları kullanılmıştır. Temel, Tansel ve Güngör (997) çalışmasında se Markov-zncr yöntem kullanılarak, kş başına vermllğn ller arasındak dağılımının nasıl br seyr gösterdğne bakılmış ve k yakınsama kulübünün bulunduğu sonucuna varılmıştır. Bunlardan brsnn sanayleşmş ller arasında, öteknn se tarımsal ller arasında oluştuğu gözlemlenmstr. * Prof. Dr., Orta Doğu Teknk Ünverstes, Đktsat Bölümü.

4 252 BÖLGESEL GELĐŞME STRATEJĐLERĐ VE AKDENĐZ EKONOMĐSĐ Erk, Ateş ve Drekç (2000) dönemn ele almakta ve kest yaklaşımını kullanarak, yakınsama olmadığı sonucuna varmaktadır. Berber, Yamak ve Artan (2000) de dönem çn aynı sonuca varmaktadır. Bu k çalışmanın sonuçlarına, σ-yakınsama (yan, kş başına gelrn varyansının zaman çnde azalması) açısından, dönem çn Gezc and Hewngs (2004) ün, dönem çnse Altınbaş, Doğruel ve Güneş (2002) nn bulguları da destek vermektedr. Doğruel ve Doğruel (2003) n dönemn kapsayan panel ver çalışmasında se β-yakınsamanın (yan, büyüme hızı le dönem başındak gelr düzey arasında negatf br lşknn) olduğu ancak σ-yakınsamanın olmadığı sonucuna varılmaktadır. Son olarak, Karaca (2004) ün dönemn kapsayan ve kest regresyonlarına dayanan çalışmasında, Türkye nn ller arasında ne β ne de σ-yakınsamanın olmadığı sonucuna ulaşılmaktadır. Görüldüğü gb, yapılan çalışmalarda kesn br sonuca varılamamaktadır. Ayrıca, bu çalışmaların hç br tek tek bölgelern ya da llern yakınsayıp yakınsamadıkları hakkında blg vermemektedrler. Zaten kullandıkları yaklaşımlar böyle br blgy sağlamaya yönelk olarak düzenlenmemşlerdr. Zaman dzs yaklaşımının üstünlüğü se bze her l ya da bölgenn yakınsayıp yakınsamadığını sınama olanağı vermesdr. Dolayısıyla, bz bu çalışmada zaman dzs yaklaşımını kullanacağız. Bz bu çalışmayı btrdkten sonra, Türkye de bölgesel yakınsamanın sınanmasında zaman dzs yaklaşımını Öztürk (2004) ün de kullandığını öğrendk. Söz konusu çalışma da, bzmk gb, Carlno ve Mlls (993) den hareket etmekte, ancak ller ve bölgeler brer panel olarak ele almamaktadır. Öztürk (2004) lgl dzlere ayrı ayrı brm kök sınamaları uygulamakta ancak, bzden farklı olarak, determnstk ögelernde yapısal değşklkler olup olmadığını göz önüne almaktadır. Bz se, bu çalışmada Im, Pesaran ve Shn (2003) ve Pesaran (2003) ün panel brm kök sınama yöntemlern kullandık. Bunu zleyen bölümde, kullanacağımız model anlatıp, sınanacak hpotez tanımlayacağız. Üçüncü Bölümde sınama yöntemlern tanıtacağız. Dördüncü Bölümde verlerle lgl blgler, Beşnc Bölümde se ncelksel bulguları vereceğz. Son bölümde sonuçlar yer alacaktır. Bunun dışında, br yüksek lsans programı çn ödev olarak hazırlanan ve sınırlı br uygulamayı çeren br çalışma bulunmaktadır (Eren, 200). Burada Carlno ve Mlls (993) ün model aynen uygulanmakta ve Türkye nn yed coğraf bölgesnn dönem çn yakınsayıp yakınsamadığı sınanmakta ve yalnızca Karadenz bölgesnn yakınsadığı sonucuna varılmaktadır.

5 Haluk Erlat Kullanılan Model ve Sınanacak Olan Hpotez Zaman dzs yaklaşımı, kronolojk olarak, Carlno ve Mlls (993) ve Bernard ve Durlauf (995) tarafından gelştrlmştr. Carlno ve Mlls n amacı br ülkenn bölgeler arasında yakınsama olup olmadığını sınamak ken, Bernard ve Durlauf ülkelern yakınsayıp yakınsamadıklarını ele almışlardır. Bz modelmz gelştrp sınanacak hpotez tanımlarken Carlno ve Mlls esas alacağız. bölgesnn kş başına gelrnn logartmasını x t, x t nn yakınsamasını bekledğmz hedef kş başna gelrn logartmasını da x t le gösterelm. yt = xt xt olsun. y t nn k ögeden oluştuğunu varsayacağız: () Her bölgenn zaman çnde ulaşmaya çalışacağı ancak zamandan bağımsız olan, kş başına gelrn hedef gelrden olan farkının denge değer, k bunu y le göstereceğz, ve (), bu dengeden sapmalar, k bunu da u t le göstereceğz. Yan, t e y = y + u () t e e olacaktır. y nn bölgeler arasında farklılık göstermes, koşullu yakınsamanın sınanacağı anlamına gelmektedr. Dengeden sapmaları gösteren u t y se aşağıdak gb modellyoruz: u = v + β t + v t 0 t (2) Burada v 0 dengeden başlangıç yılındak sapmayı, β se determnstk yakınsama hızını göstermektedr. Yakınsamanın olması çn görel büyüme trendnden, yan v0 + βt den olan rassal sapmaların, yan v t nn durağan olması gerekmektedr. Bunu saptadıktan sonra, yakınsamanın β-yakınsama olup olmadığını v 0 ve β nn şaretlernn farklı olup olmadığına bakarak kontrol edeblrz. Örneğn, eğer v 0 > 0 se β < 0 olması beklenr; yan, eğer br bölgenn ks başına gelrnn hedef gelrden farkı başlangıç yılında y den büyükse, o zaman o bölgenn büyüme hızı β hedef gelrn büyüme hızından daha düşük olmalıdır. Bz bu çalışmada yalnızca v t lern durağan olup olmadıklarını sınamakla yetneceğz. Bu amaçla, denklem (2) y, denklem () de yerne koyarsak, y = α + β t + v (3) t t e

6 254 BÖLGESEL GELĐŞME STRATEJĐLERĐ VE AKDENĐZ EKONOMĐSĐ e fadesn elde ederz k buradaα = y + v0 dye tanımlanmıştır. v t lern durağan olup olmadıklarını sınayablmek çn, Loewy ve Papell (996) da olduğu gb, bunları br AR(q) sürec olarak, yan v t q = ρ jv,t j + ε t (4) j= dye modelleyp, denklem (3) ü burada yerne koyduğumuzda q q t = δ 0 + δ t + ( ρ j )y,t + j= j= y γ y + ε,t j t (5) fadesn elde ederz k burada q j = q q ρ + j= j ) α β j= δ 0 = ( jρj ve δ = β ( ρ ) dye tanımlanmışlardır. O zaman, denklem (3) tek j şokların, yan v t lern durağan olup olmadıklarının araştırılması, y t nn brm köke sahp olup olmadığının sınanması demek olacaktır çünkü, brm kökün q olması, = ρ olmasıdır. j j = Bu durumda, boş hpotez yakınsamanın olmadığı hpotez olacak ve H : yt = xt xt = I(), =,, N 0 K dye fade edlecektr. Alternatf hpotez se, bazı ler çn dye kurulacaktır. 3. Sınama Yöntemler H : yt = xt xt = I( 0 ) Kullanacağımız brm kök sınamaları, bölgelern ve llern heterojen br paneln kest brmler olarak ele alınmasına dayanmaktadır. Bunun k neden vardır: () Panel brm kök sınamalarının, Dckey-Fuller (ADF) sınaması gb, tek br dzye uygulanan sınamaların gücünü artırması beklenmektedr. () y t lern, büyük olasılıkla, kestler arasındak korelasyonları yüksek olacaktır ve bu korelasyonların brm kök sınamalarında göz önüne alınması gerekecektr.

7 Haluk Erlat 255 Heterojen panellerde 2 brm kök sınamasında kullanılan standart yöntem Im, Pesaran ve Shn (IPS) (2003) ün gelştrdğ yöntemdr. Bu yöntemde, panel oluşturan her dz çn ADF statstğ hesaplanır ve bunların artmetk ortalaması alınır. Formel olarak, p = q- dersek, aşağıdak N adet denklem En Küçük Kareler (EKK) le tahmn edlr, p yt = α0 + α t + β y,t + γ y,t j + ε t, =, K,N (6) j= ve β nn t-oranlarının ortalaması, yan t elde edlr. Bu ortalamaya dayanan sınama statstğ aşağıdak fade kullanılarak hesaplanır: IPS = N ( t N N N = N = Var( t IPS nn, önce T, sonra da N sonsuza gttğ zaman elde edlen asmtotk dağılımı standart normaldr. E( t β ) ve Var( t ) β Monte Karlo yöntemleryle hesaplanmış ve IPS (2003) de tablo olarak verlmştr. Tab, bu sonuç dzler arasında korelasyonun olmadığı varsayımı altında geçerldr. Ancak, söz konusu korelasyonu nasıl göz önüne alacağımız konusuna geçmeden önce, var olup olmadığını sınamamız gerekecektr. Bunu yapmak çn, (6) da yer alan N adet denklem, görünürde lşksz denklemler sstem (SUR) olarak ele alıp, her br denklemn EKK le tahmnnden elde edlen artıklarının sıfırdan anlamlı olarak farklı korelasyonlara sahp olup olmadıklarını sınarız. Bu amaç çn en çok kullanılan statstk Breusch ve Pagan (980) nn Lagrange Çarpanı (LM) statstğdr. Bu statstk, söz konusu artıklar arasındak bast korelasyon katsayılarının karelernn toplamına dayanır. Yan, söz konusu korelasyonları ˆ ρ = ˆ ρ = ( dye hesaplarsak, o zaman statstk j j T t= ˆ ε 2 t T t= / 2 ) ( E( t t β ˆ ε ˆ ε jt T β ) t= ˆ ε )) 2 jt ) / 2 (7) 2 Heterojen panelden kasıt, tahmn edlen denklemn her br kest çn farklı katsayılara sahp olmasıdır.

8 256 BÖLGESEL GELĐŞME STRATEJĐLERĐ VE AKDENĐZ EKONOMĐSĐ N N 2 CD = T ˆ ρ (8) LM j = j= + fadesnden elde edlr. Korelasyonun olmadığı boş hpotez altında, bu statstğn asmtotk dağılımı χ dr ve parametres de N(N-)/2. Bu sonuç 2 T varsayımı altında elde edlmştr. Dolayısıyla, bu sınama T nn N ye göre daha büyük olduğu durumlar çn geçerldr. Pesaran (2004) CD LM e uyguladığı br dönüşümle hem N nn hem de T nn büyük olduğu durumlarda kullanılablecek br statstk elde etmştr: CDLM 2 = ( CDLM ( N( N ) / 2)) (9) N( N ) CD LM2 statstğ, boş hpotez altında, önce T, sonra da N olduğu zaman asmtotk olarak N(0,) dağılımına sahp olacaktır. Ancak Pesaran (2004), N, T ye göre büyük olduğunda CD LM2 statstğn de kullanmanın doğru olmayacağını belrtmekte ve söz konusu durumlarda kullanılablecek alternatf br statstk önermektedr. Bu statstk artıkların arasındak korelasyonların ortalamasından başka brşey değldr: N N 2T CD = ( ˆ ρ j ) (0) N( N ) = j= + CD boş hpotez altında, N ve T hang sırada sonsuza gderlerse gtsnler, asmttotk olarak N(0,) dağılımına sahp olacaktır. Yukarıdak statstkler kullanarak dzler arasında korelasyon olduğunu saptadıktan sonra, brm kök sınarken söz konusu korelasyonu nasıl göz önüne alacağımız sorununa döneblrz. Doğal br yaklaşım, (6) dak denklemler br SUR sstem olarak ele almaya devam etmek ve bu bağlamda hem ortak (Taylor ve Sarno, 998), hem de her dz çn ayrı ayrı (Breuer, McNown ve Wallace, 2002) brm kök sınamaları yapmaktır. Ancak bu yaklaşım, N nn T ye göre küçük olduğu durumlar çn geçerldr. N nn büyük olduğu durumlar çn önerlen yöntemlernn çoğunluğunun ortak br yapısı olduğunu söyleyeblrz. Bu ortak özellk, panel oluşturan dzlern, ya kendlern ya da (6) dak denklemlern hata termlern, k ögeye ayırmaya dayanıyor. Đlk öge, tüm dzler çn ortak, knc öge se her dzye özgü. Đknc ögeler, dzlernn ortak ögeden arındırıldıktan sonra kalan kısımları oldukları çn, hç olmazsa asmtotk olarak brbrlernden bağımsız-

9 Haluk Erlat 257 dırlar. Ba ve Ng (2004), Phllps ve Sul (2003) le Moon ve Perron (2004) bu ayrıştırmayı doğrudan dzye uygularken 3, Pesaran (2003), (6) dak denklemlern hata termlerne uygulamaktadır ve, bunun sonucunda, kestlerarası korelasyon sorununa oldukça bast br çözüm getrmektedr. Bz de bu çalışmada söz konusu bast yöntem kullanacağız. Denklem (6) dak otoregresyonların, trend çermeyen, en bast hallern ele alalım: ve y = α + β y + ε, =, K,N () t 0 t,t t t ε = η f + u (2) olsun. Burada f t gözlemlenemeyen ortak ögey, u t de dzye özgü ögey göstermektedr. Denklem () ve (2) y braraya getrrsek, t t α 0 + β y, t + f t ut (3) y = η + fadesn elde ederz. Denklem (3) ü EKK le tahmn edeblmemz çn f t y gözlemleneblr hale getrmemz gerekr. Đş bastleştrmek çn (3) te α 0 = α 0, β = β ve η = η olduğunu varsayalım. O zaman (3) ün üzernden ortalamasını alırsak fadesne ulaşırız k burada, örneğn, t α + βyt y = 0 + ηf + u (4) y N t / = t t = yt N dr. Pesaran (2002), ut karesel ortalama (quadratc mean) anlamında 0 a yakınsadığı takdrde, f t nn de olasılık lmtnn (probablty lmt) N sonsuza gttğnde, yt α 0 βyt fadesne eşt olacağını göstermektedr. Dolayısıyla, yt α 0 βyt denklem (3) de f t nn yerne kullanılablr demektr. Bunu (3) de yerne koyduğumuzda aşağıdak denklem elde ederz: y t = ( α = c 0 ηα 0 ) 0 + β y, t + β y, t + η y + ϕ y t + η y η βy t t + u t t + u t (5) Brm kök sınamak çn bu denklem EKK le tahmn edp β nn t-oranını kullanablrz. Elde edlen statstğe Kest Açısından Genşletlmş ADF 3 Ba ve Ng (2004) ün yöntemn daha öncek br çalışmamızda (Erlat ve Özdemr, 2002) uyguladık ve lgnç sonuçlar elde ettk.

10 258 BÖLGESEL GELĐŞME STRATEJĐLERĐ VE AKDENĐZ EKONOMĐSĐ (Cross-Sectonally Augmented ADF) ya da kısaca CADF statstğ dyeceğz. Eğer hata termlernde otokorelasyon varsa o zaman denklem (5), br trend de ekleyerek, aşağıdak gb genelleştreblrz. t p p 0 + ct + y, t + γ j y, t j + ϕ yt + ηj j= j= 0 y = c β y + + u (6) CADF statstğnn krtk değerler Monte Karlo yöntemyle üretlmş ve Pesaran (2003) de tablolar halnde verlmştr. Bu bağlamda panel brm kök sınamak stedğmzde CADF statstklernn artmetk ortalamasını almak yetecektr: N CADF t j = CADF = (7) N Denklem (7) de verlen IPS statstğnden farklı olarak, bu ortalamayı standardze ederek N(0,) dağılımına sahp br statstk elde edlme yoluna gdlmemştr. Onun yerne, tıpkı tek tek CADF statstkler çn yapıldığı gb, krtk değerler Monte Karlo le üretlmş ve Pesaran (2003) de tablolar halnde verlmştr. 4. Verler 4 Verler dönemn kapsamakta ve k farklı kaynaktan gelmektedr. Bölgesel GSYH dzler, dönem çn, Özütün (980, 988) tarafından, Devlet Đstatstk Ensttüsü nce (DĐE) o sırada kullanılan yönteme uygun olarak hazırlanmıştır. DĐE mll gelr hesaplama yöntemn 987 den tbaren değştrmş ve bu yıldan başlayarak bölgesel GSYH dzlern kends üretmeye başlamıştır. Yen yöntemn esksne oranla daha genş br kapsama sahp olması, k dznn brleştrlmesnde bazı düzeltme şlemlernn yapılmasını gerektrmştr. Bz bu şlemler çn Flztekn (998) zledk; ayrıntılı açıklamalar çn Flztekn ve Tunalı (998) e bakılablr. Aşağıda br özetn sunuyoruz. DĐE yen yöntemle bölgesel GSYH ları hernekadar yalnızca 986 sonrası dönem çn hazırladıysa da, Türkye GSYH nı 968 e kadar ger götürmüştür. Bu durumda, Özütün (980, 988) den elde edlen, t yılında nc ldek gelr Z t le, mll gelr de Z t le gösterr ve DĐE ver tabanından elde edlen mll gelre X t dersek, o zaman nc ln gelrn, 987 önces dönem çn, aşağıdak gb hesaplayablrz: t 4 Bu bölüm büyük ölçüde Erlat (200) e dayanmaktadır. O çalışmada aynı ver set kullanılmıştır ancak dzlern son yılı 996 dır.

11 Haluk Erlat 259 Z t Yt = X t Z t Đknc br düzeltmenn de 990 ve sonrası çn yapılması gerekmştr arasında esk llerden br takım yen ller oluşturulmuştur. 990 da Nğde den Aksaray, Konya dan Karaman, Gümüşhane den Bayburt ayrılarak l yapılmıştır. Bunu 99 de Batman ın Srt ten, Şırnak ın Srt, Mardn ve Hakkar den, 992 de Bartın ın Zonguldak tan, 993 de Ardahan ve Iğdır ın Kars tan, 996 da Yalova nın Đstanbul dan, Karabük ün Zonguldak tan, Kls n Gazantep ten, 997 de Osmanye nn Adana dan ve 2000 de Düzce nn Bolu dan ayrılarak l olmaları zlemştr. Bz bu yen ller ayrıca ele almadık. Onlara at verler, ayrıldıkları llern verlerne ger ekledk. Örneğn, 990 ve sonrasında Nğde verler, Nğde artı Aksaray ın verlernden oluşmuştur. Ancak, Şırnak ın üç ayrı lden pay alınarak oluşturulması karşısında, bu ger ekleme şn tek b rle yapmayı doğru bulmadık. Dolayısıyla, Srt, Mardn ve Hakkar y, tüm dönem çn, tek br l olarak göz önüne aldık ve adını SMH koyduk. Dolayısıyla, hesaplamalara konu olan l sayısı 65 oldu. Dzler reel hale getrmek çn, Türkye GSYH nın altsektörlerne lşkn zımn fyat deflatörlern kullandık. Bu deflatörlern baz yılı 987 dr. Örneğn, nc ln reel tarımsal üretmn hesaplamak çn önce Çftçlk ve Hayvancılık, Ormancılık le Balıkçılık üretm, kend zımn deflatörler le deflate edld sonra da toplandı Yukarıda sözü edlen tüm DĐE kökenl verler, kendlernn ver tabanından elde edlmşlerdr. 5. Ncelksel Bulgular Ncelksel bulguları sunmadan önce x t nn, yan kş başına hedef gelrn nasıl seçldğ üzernde durmamız gerekyor. Bu hedef global br dz, örneğn ülkenn kş başına gelr, ya da en gelşmş l ya da bölgenn kş başına gelr olablr. (Đknc tür seçmler çn, örneğn, ülkelern yakınsaması bağlamında, Nahar ve Inder (2003) le Cheung ve Pascuel (2004) e bakılablr.) Panel o- luşturan brmlern ortak br teknoloj havuzundan yararlandıkları varsayımı altında, bz global hedef dzlern kullanmayı terch ettk. Bu global hedefn ne olacağı da ülkelern yakınsamasının mı, yoksa br ülke çndek bölgelern yakınsamasının mı sınandığına göre değşeblr. Ülkelern yakınsaması söz konusu se, x t ülkelern kş başına mll gelrlernn ortalaması olarak (bkz., örneğn, Flessg ve Strauss (200) le Strazcch, Lee ve Day (2004)) ya da söz konusu grup ülkenn kş başına mll gelr olarak (bkz. örneğn, L ve Papell (999)) seçleblr. Eğer ülke ç yakınsama sınanıyorsa, uygulama, Carlno ve Mlls (993) ü zleyerek, kş başına mll gelr ya da, eğer yakın-

12 260 BÖLGESEL GELĐŞME STRATEJĐLERĐ VE AKDENĐZ EKONOMĐSĐ sama br bölge çndek ller lglendryorsa, bölgenn kş başına gelrn seçmek şeklnde olmuştur. Bz de bu çalışmada aynı yolu zleyeceğz. Dolayısıyla, coğraf bölgelern yakınsamasına lşkn bulgular dışındak tüm bulgular k gruptan oluşacaktır. Đlk, her ln kş başına gelrnn mll gelre yakınsımasıyla lgl bulgular k bunlara kısaca, ulusal yakınsama dyeceğz; kncs se her ln kend bölgesnn kş başına gelrne yansımasıyla lgl bulgular, k bunlara da bölgesel yakınsama dyeceğz. Đknc grup bulgular heterojen br panel olarak ele alınıp, bunlarla lgl IPS ve CADF statstkler de sunulacaktır. Ulusal yakınsama le lgl IPS ve CADF statstkler, bölgesel bulguların analznden sonra verlecektr. Ncelksel bulguların lk bölgelern yakınsaması le lgldr ve k tablo halnde sunulacaktır. Đlk tablo brm kök sınamalarını 5, kncs se bölgesel otoregresyonların artıklarının korelasyonlarını ve bunlarla lgl statstkler çerecektr. Korelasyon bulguları bze ADF ve CADF sonuçlarına vereceğmz ağırlıklara karar vermekte yardımcı olacaklardır. Đllern yakınsamasıyla lgl bulgular se tek tek tablolar olarak sunulacaktır. Bunlarla lgl korelasyon sonuçları ayrı tablolar halnde verlmeyecek, ancak lgl sınama statstkler tablolara eklenecektr. Korelasyon sonuçlarının kullanılması gerektğnde, bunlardan 0.50 nn üzernde kalanlar şeklnde söz edlecektr Bölgelern Yakınsaması Đlkn Türkye nn bölgelern kest brmler olarak aldık ve yakınsayıp yakınsamadıklarına baktık. Burada bölgelerden kastımız coğraf bölgelerdr; yan, Akdenz, Güneydoğu Anadolu, Đç Anadolu, Doğu Anadolu, Ege, Karadenz ve Marmara bölgeler. Tab, Türkye çn bölgeler başka türlü de tanımlanablr. Örneğn, Devlet Planlama Teşklatı Türkye y onaltı fonksyonel 5 6 Brm kök tablolarındak p, denklem (6) dak geckme (lag) sayısıdır. Bunu seçerken, önce maksmum br p değer, p max, saptanmış (elmzde 27 gözlem olduğundan hareket ederek p max ı 5 seçtk), örnek büyüklüğü T- p max olarak sabtlenmş, sonra da p max brer brer a- zaltılarak elde edlen her model çn Akake Blg Krter (AIC), Schwartz Krter (SC) (bkz., örneğn, Greene (2003: 60)) ve en son geckmeye lşkn katsayının t-oranı hesaplanmıştır. AIC ve SC y mnmze eden p değerler le t-oranının %5 düzeyndek standart normal dağılımın krtk değern aştığı noktadak p değer bulunmuştur. Bu üç seçm yöntemnn en aşağı ksnn aynı p değern vermes hedeflenmştr. Ancak, her üç yöntem de farklı p değer vermşse, en büyük p değer seçılmıştr çünkü bu değer ne denl büyük olursa, hata termlernde otokorelasyon olma olasılığı o denl azalır. Zaten, seçlen p değerne sahp olan denklem yenden tahmn edlmş ve Ljung-Box statstğ (bkz., örneğn, Enders (2004: 68)) kullanılarak hata termnde otokorelasyon olup olmadığı araştırılmıştır. Eğer otokorelasyon bulunmuşsa, p değer bu sorun gderlene kadar artırılmıştır. Bu korelasyonlara lşkn tablolar, çok yer tutacakları çn, dışarıda bırakılmışlardır. Đlglenenlere, stemeler halnde bu tablolar gönderleblr.

13 Haluk Erlat 26 bölgeye ayırıyor. Her bölge, br merkez l ve onun tarafından etklenen ya da etklenecek br grup lden oluşuyor. Örneğn, Gezc ve Hewngs (2004) yakınsamayla lgl çalışmalarında bu bölgeler kullanıyorlar. Bölgelere lşkn brm kök sınama sonuçları Tablo de verlmştr. Buradan Akdenz bölgesnn ADF sınamasına göre, Đç Anadolu bölgesnn se hem ADF, hem de CADF sınamalarına göre yakınsadıklarını görüyoruz. IPS ve CADF sonuçlarından se panel olarak br yakınsamadan söz edlemyeceğ anlaşılmaktadır. Tablo 2 ye baktığımızda se, her üç kestler arası korelasyon sınamasının da anlamlı sonuçlar verdklern görüyoruz. Bunun özellkle CD LM çn geçerl olduğunu söyleyeblrz çünkü T nn (2) N den (7) çok Tablo Bölgelern Yakınsaması p ADF CADF Akdenz (0.08) ** Güneydoğu Anadolu (0.545) Đç Anadolu (0.073) * * Doğu Anadolu (0.60) Ege (0.327) Karadenz (0.965) Marmara (0.555) IPS (0.73) CADF Notlar:. Parantez çndek sayılar olasılık değerlerdr (p-values). ADF - çn MacKnnon (996) kullanılarak hesaplanmışlardır. IPS çn standart normal dağılım kullanılmıştır. 2. CADF ve CADF sınamalarının krtk değerler Pesaran (2003), Tablo A, c ve 3c'den alınmıştır. CADF sınaması çn krtk değerler, p = 0 (Tablo A) CADF sınaması çn krtk değerler, p > 0, N = 0, T = 30 (Tablo c) CADF sınaması çn krtk değerler, N = 0, T = 30 (Tablo 3c) * %0 düzeynde anlamlı. ** %5 düzeynde anlamlı.

14 262 BÖLGESEL GELĐŞME STRATEJĐLERĐ VE AKDENĐZ EKONOMĐSĐ daha büyük olduğu böyle br durumda kullanılması en uygun olan statstk odur. Buna ek olarak, yakınsayan k bölgeden Akdenz n Đç Anadolu Bölges le 0.50 den daha büyük br korelasyona, Đç Anadolu Bölgesnn se, buna ek olarak, Ege ve Marmara Bölgeleryle de 0.50 den büyük korelasyonlara sahp olduğunu görüyoruz. Özetlersek, olaya coğraf bölgeler düzeynde baktığımızda, bu bölgelern çoğunluğunda koşullu rassal (stochastc) yakınsama görülmemektedr. Yakınsama görülen bölgelerden Akdenz bölges, kestler-arası korelasyon göz önüne alınmadığında yakınsamakta, Đç Anadolu bölges se söz konusu korelasyon hem göz önüne alınmadığında, hem de alındığında yakınsamaktadır Tablo 2 Bölgesel Otoregresyonlardan Elde Edlen Korelasyonlar ve Đlgl Sınama Đstatstkler Akdnz G.D.A. Đç Ana. D.Ana Ege K.Dnz Marmara Akdenz.000 G.D.Ana Đç Ana Doğu.Ana Ege Karadenz Marmara CD (0.034) ** CD LM (0.624x0-4 ) *** CD LM (0.569x0-7 ) *** Notlar: Parantez çndek sayılar olasılık değerlerdr (p-values). CD ve CD LM2 2 statstklernn dağılımları N(0,), CD LM statstğnnk se χ 2 dr. ** %5 düzeynde anlamlı. *** % düzeynde anlamlı. 5.2 Đllern Yakınsaması. Akdenz Bölges: Bu bölgeye lşkn sonuçlar Tablo 3 de verlmştr. Bu bölgede yer alan yed lden üçü, Hatay, Mersn ve Kahramanmaraş, kş başına mll gelre yakınsama göstermektedr ve bu yakınsama hem kestler-arası korelasyon altında, hem de bu korelasyon göz önüne alınmadığında söz konusu olmaktadır. Ancak, korelasyon göz önüne alındığında yakınsamaya lşkn daha güçlü sonuçlar elde edlmektedr. Bölgesel kş başına gelre yakınsama sonuçlarına baktığımızda se yakınsayan l sayısının dörde çıktığını görüyoruz. Bunların ks yne Mersn ve Kahramanmaraş tır. Bunlara, bu kez, Adana

15 Haluk Erlat 263 ve Isparta katılmıştır. Adana dışındak ller çn, kestler-arası korelasyonu ele almak yne yakınsama sonuçlarını güçlendrmştr. Hatta Isparta, ancak söz konusu korelasyon göz önüne alınınca yakınsamaktadır. Panel brm kök sınamaları, IPS ve CADF de anlamı sonuçlar vermektedrler, ancak CADF yakınsama olmadığı hpotezn daha güçlü br bçmde reddetmektedr. Tablo 3 Akdenz Bölges Đllernn Yakınsaması Ulusal Yakınsama Bölgesel Yakınsama p ADF CADF p ADF CADF Adana (0.292) (0.028) ** * Antalya (0.38) (0.83) -.7 Burdur (0.565) (0.467) Hatay (0.05) * ** (0.6) Isparta (0.445) (0.375) *** Mersn (0.058) * ** (0.026) ** *** K. Maraş (0.05) * * (0.066) * *** IPS (0.008) ** CADF *** CD (0.04) ** CD LM (0.962x0-0 ) *** CD LM ( ) *** Notes:. Parantez çndek sayılar olasılık değerlerdr (p-values). ADF çn MacKnnon (996) kullanılarak hesaplanmışlardır. IPS, CD ve CD LM2 çn standart normal dağılım kullanılmıştır. 2 CD LM çnse χ dağılımı kullanılmıştır CADF ve CADF sınamalarının krtk değerler Pesaran (2003), Tablo A, c ve 3c'den a- lınmıştır. CADF sınaması çn krtk değerler, p = 0 (Tablo A) CADF sınaması çn krtk değerler, p > 0, N = 0, T = 30 (Tablo c) CADF sınaması çn krtk değerler, p > 0, N = 70, T = 30 (Tablo c) CADF sınaması çn krtk değerler, N = 0, T = 30 (Tablo 3c) * %0 düzeynde anlamlı ** %5 düzeynde anlamlı *** % düzeynde anlamlı

16 264 BÖLGESEL GELĐŞME STRATEJĐLERĐ VE AKDENĐZ EKONOMĐSĐ Kestler-arası bağımlılığa lşkn statstklere baktığımızda, hepsnn statstksel olarak anlamlı olduklarını görüyoruz. Đllern brbrleryle olan korelasyonlarını ele aldığımızda, bunun en çok Isparta yı (Antalya, Burdur ve Hatay le 0.50 nn üzernde korelasyon) etkledğn görüyoruz. Öte yandan, Antalya (Burdur, Isparta ve Hatay le 0.50 nn üzernde korelasyon) ve Hatay (Antalya ve Isparta le 0.50 nn üzernde korelasyon) se bundan pek etklenmş gözükmüyorlar. Burdur çnse (Hatay ve Isparta le 0.50 nn üzernde korelasyon) kesn br gelşme olmakla brlkte, genellkle uygulanan anlamlılık düzeylerndek krtk değerlern aşılmasına yeterl olmamaktadır. Tablo 4 Güneydoğu Anadolu Đllernn Yakınsaması Ulusal Yakınsama Bölgesel Yakınsama p ADF CADF p ADF CADF Adıyaman (0.463) (0.085) * Dyarbakır (0.662) (0.49) Gazantep (0.87) (0.824) SMH (0.604) (0.222) Şanlıurfa (0.574) (0.832) IPS (0.692) CADF CD (0.00) *** CD LM (0.06) ** CD LM (0.004) *** Notes:. Parantez çndek sayılar olasılık değerlerdr (p-values). ADF çn MacKnnon (996) kullanılarak hesaplanmışlardır. IPS, CD ve CD LM2 çn standart normal dağılım kullanılmıştır. CD LM çnse χ 2 0 dağılımı kullanılmıştır. 2. CADF ve CADF sınamalarının krtk değerler çn Tablo 3 e bakınız. * %0 düzeynde anlamlı ** %5 düzeynde anlamlı *** % düzeynde anlamlı. Güneydoğu Anadolu: Bu bölgeye lşkn bulgular Tablo 4 de yer almaktadır. Bu bölgede yer alan altı lden hçbr kş başına mll gelre yakınsamamaktadır. Bölgesel kş başına gelre yakınsamaya gelnce, yalnızca Adıyaman da, kest-korelasyonu olmadığı durumda yakınsama görülmekte, söz konusu korelasyon göz önüne alındığında bu yakınsama da ortadan kalkmaktadır.

17 Haluk Erlat 265 Korelasyon sınamalarının heps anlamlı olmakla beraber, bu anlamlılık daha önce ele aldığımız k durumdak kadar güçlü değldr. Đller arası korelasyonlarda se 0.50 nn üstünde yalnızca SMH ve Gazantep arasındak korelasyon vardır. Dolayısıyla, Güneydoğu Anadolu bölgesnn hçbr lnn, ne kş başına mll gelre ne de bölgesel kş başına gelre herhang br koşullu yakınsama gösterdğn söyleyemeyz. Tablo 5 Đç Anadolu Đllernn Yakınsaması Ulusal Yakınsama Bölgesel Yakınsama p ADF CADF p ADF CADF Ankara (0.675) (0.79) * Çankırı (0.287) (0.7) Eskşehr (0.987) (0.84) -2.9 Kayser (0.38) ** (0.998) Kırşehr (0.30) (0.323) ** Konya (0.006) *** ** (0.05) Nevşehr (0.067) * (0.5) Nğde (0.248) *** (0.0) ** Svas (0.656) * (0.783) Yozgat (0.03) ** (0.70) IPS (0.538) * CADF CD (0.99) CD LM (0.65x0-5 ) *** CD LM (0.606x0-8 ) *** Notlar:. Parantez çndek sayılar olasılık değerlerdr (p-values). ADF çn MacKnnon (996) kullanılarak hesaplanmışlardır. IPS, CD ve CD LM2 çn standart normal dağılım kullanılmıştır. CD LM çnse χ 2 45 dağılımı kullanılmıştır. 2. CADF ve CADF sınamalarının krtk değerler çn Tablo 3 e bakınız. * %0 düzeynde anlamlı ** %5 düzeynde anlamlı *** % düzeynde anlamlı. Đç Anadolu Bölges: Sonuçlar Tablo 5 de yer almaktadır. Bu bölgede yer alan on ln altısı kş başına mll gelre yakınsamaktadır. Bu llerden Konya kest-bağlantısı göz önüne alınsa da alınmasa da yakınsarken, Nevşehr ve Yozgat bu bağlantı göz önüne alınmadığı, Kayser, Nğde ve Svas se göz önüne alındığı zaman yakınsamaktadırlar. Bu altı lden yalnızca Nğde bölgesel kş başına gelre, kest-bağlantısı göz önüne alındığı durumda yakınsa-

18 266 BÖLGESEL GELĐŞME STRATEJĐLERĐ VE AKDENĐZ EKONOMĐSĐ maktadır. Bölgesel yakınsama gösteren ötek k l se Ankara ve Kırşehr dr ve bunlar çn de yalnızca CADF statstksel olarak anlamlı sonuç vermektedr. Panel sınamalarında da, IPS statstksel olarak anlamlı sonuç vermezken, CADF vermektedr. Tablo 6 Doğu Anadolu Đllernn Yakınsaması Ulusal Yakınsama Bölgesel Yakınsama p ADF CADF p ADF CADF Ağrı (0.700) ** (0.572) Bngöl (0.724) (0.567) Btls (0.00) *** (0.089) * Elazığ (0.54) * (0.53) Erzncan (0.23) (0.04) Erzurum (0.42) (0.268) ** Kars (0.747) (0.763) Malatya (0.3) (0.763) -.90 Muş (0.637) ** -.6 (0.906) Tuncel (0.073) * (0.092) * -.07 Van (0.754) (0.58) IPS (0.239) CADF CD (0.278) CD LM (0.63x0-9 ) *** CD LM ( ) *** Notlar:. Parantez çndek sayılar olasılık değerlerdr (p-values). ADF çn MacKnnon (996) kullanılarak hesaplanmışlardır. IPS, CD ve CD LM2 çn standart normal dağılım kullanılmıştır. CD LM çnse χ 2 55 dağılımı kullanılmıştır. 2. CADF ve CADF sınamalarının krtk değerler çn Tablo 3 e bakınız. * %0 düzeynde anlamlı ** %5 düzeynde anlamlı *** % düzeynde anlamlı Korelasyon sınamalarından CD statstğ anlamlı sonuç vermezken ötek k LM statstğ boş hpotez red etmektedrler. Đller arası korelasyonlar söz konusu olduğunda Ankara, Nğde ve Kırşehr n brden fazla korelasyonunun 0.50 den yüksek olduğunu, bunların arasında kend aralarındak korelasyonların da yer aldığını görüyoruz.

19 Haluk Erlat 267 v. Doğu Anadolu Bölges: Sonuçlar Tablo 6 da verlmştr. Onbr lden beş kş başına mll gelre yakınsamaktadırlar. Bunlardan ks çn, yan Btls ve Tuncel çn ADF statstğ anlamlı çıkarken, Ağrı, Elazığ ve Muş çn CADF statstğ anlamlı sonuç vermştr. Bölgesel yakınsama gösteren yalnızca üç l vardır. Btls ve Tuncel çn bu sonuç yne ADF statstğne dayanırken, Erzurum çn bu sonuç CADF sınamasından kaynaklanmaktadır. Kest-bağımlılığı sınamalarından CD anlamlı sonuç vermezken, LM sınamaları anlamlı çıkmıştır. Đller arasındak korelasyonlara gelnce, özellkle Btls n 0.50 nn üzernde çok sayıda korelasyonu olmakla brlkte, bunların hçbr ötek yakınsayan llerle değldr. Öte yandan, Tuncel ve Erzurum arasındak korelasyonu 0.50 nn üzerndedr. Tablo 7 Ege Bölges Đllernn Yakınsaması Ulusal Yakınsama Bölgesel Yakınsama p ADF CADF p ADF CADF Afyon (0.826) (0.344) *** Aydın (0.03) ** (0.264) * Denzl (0.369) (0.99) 0.83 Đzmr (0.057) * (0.09) ** Kütahya (0.47) (0.254) Mansa (0.592) (0.568) Muğla (0.436) *** (0.582) -.98 Uşak (0.224) (0.99) -3.0 IPS (0.24) CADF ** CD (0.083) * CD LM (0.076) * CD LM2.5 (0.065) * Notlar:. Parantez çndek sayılar olasılık değerlerdr (p-values). ADF çn MacKnnon (996) kullanılarak hesaplanmışlardır. IPS, CD ve CD LM2 çn standart normal dağılım kullanılmıştır. CD LM çnse χ dağılımı 2 kullanılmıştır CADF ve CADF sınamalarının krtk değerler çn Tablo 3 e bakınız. %0 düzeynde anlamlı ** %5 düzeynde anlamlı *** % düzeynde anlamlı v. Ege Bölges: Bu bölgenn sonuçları Tablo 7 de yer almaktadır. Aydın ve Đzmr ADF statstğ uyarınca, Muğla da CADF statstğ uyarınca kş başına mll gelre yakınsamaktadırlar. Üç lde de bölgesel yakınsama görülmektedr. Bunlardan ks yne Aydın ve Đzmr, ancak Đzmr yne CADF uyarınca yakın-

20 268 BÖLGESEL GELĐŞME STRATEJĐLERĐ VE AKDENĐZ EKONOMĐSĐ sarken, Aydın, bu kez, ADF uyarınca yakınsamaktadır. Yakınsayan üçüncü l olan Afyon da CADF uyarınca yakınsamaktadır. Panel sınamalarına gelnce, IPS boş hpotez reddetmezken CADF reddetmektedr. Korelasyon sınamalarının heps %0 düzeynde anlamlı çıkmaktadırlar. Đller arasındak korelasyonların heps 0.50 nn altındadır. Bu, korelasyon sınamalarının sonuçları hakkında kuşku uyandırırken, ADF sonuçlarının braz daha güvenlr olduğunu göstermektedr. v. Karadenz Bölges: Sonuçlar Tablo 8 de verlmştr. Bu bölgede yer a- lan ondört lden yalnızca ks, Kastamonu ve Rze kş başına mll gelre yakınsamaktadır. Kastamonu çn bu sonuca yalnızca kest-bağlantısı göz önüne alındığında varılırken, Rze her k durumda da yakınsamaktadır. Bölgesel yakınsamada durum braz daha umut vercdr. Şmd yakınsayan l sayısı beşe çıkmıştır. Rze ve Samsun hem kest-bağlantısı olduğu hem de olmadığı durumda yakınsarken, Gümüşhane kest-bağlantısı göz önüne alınmadığı durumda, Bolu ve Çorum se alındığı durumda yakınsamaktadır. Panel sınamalarının her ks de anlamlı sonuçlar vermektedrler. Korelasyon sınamalarına gelnce, CD statstksel olarak anlamlı çıkmazken, LM sınamaları anlamlı sonuçlar vermektedrler. Ancak, ller arasındak korelasyonların dağılımı CADF sonuçlarını yorumlamamıza yardımcı olamamaktadır. v. Marmara Bölges: Sonuçlar Tablo 9 da yer almaktadır. Buradan Bleck, Edrne ve Kocael nn kş başına mll gelre yakınsadığını görüyoruz. Bleck ve Edrne hem ADF hem de CADF uyarınca, Kocael se yalnızca ADF uyarınca yakınsamaktadır. Bleck ve Edrne bölgesel olarak da yakınsamakta ancak kendlerne Kocael değl Bursa katılmaktadır. Bleck çn her k statstk de anlamlı sonuç verrken, Bursa ve Edrne çn yalnızca ADF statstğ anlamlı sonuç vermektedr. Panel sınamaları açısından da, IPS anlamlı sonuç verrken CADF vermemektedr. Korelasyon sınamalarından CD boş hpotezn reddne yol açmazken, LM statstkler statstksel olarak anlamlı kest-bağıntısı olduğu sonucunu vermektedrler. Đllere lşkn korelasyonlardan yalnızca ks 0.50 den büyüktür ve bu da LM sınamalarına kuşkuyla yaklaşmanın doğru olacağını göstermektedr.

21 Haluk Erlat 269 Tablo 8 Karadenz Bölges Đllernn Yakınsaması Ulusal Yakınsama Bölgesel Yakınsama p ADF CADF p ADF CADF Amasya (0.296) (0.39) Artvn (0.67) (0.22) Bolu (0.588) (0.597) ** Çorum (0.48) (0.332) * Gresun (0.946) (0.227) Gümüşhane (0.593) (0.047) ** Kastamonu (0.886) ** (0.50) Ordu (0.997) (0.978) Rze (0.023) ** ** (0.047) ** * Samsun (0.296) (0.004) *** *** Snop (0.28) (0.292) Tokat (0.442) (0.553) Trabzon (0.452) (0.779) -.5 Zonguldak (0.886) (0.839) IPS -.56 (0.059) * CADF * CD (0.259) CD LM 8.80 (0.606x0-7 ) *** CD LM (0.6x0-0 ) *** Notlar:. Parantez çndek sayılar olasılık değerlerdr (p-values). ADF çn MacKnnon (996) kullanılarak hesaplanmışlardır. IPS, CD ve CD LM2 çn standart normal dağılım kullanılmıştır. 2 CD LM çnse χ 9 dağılımı kullanılmıştır. 2. CADF ve CADF sınamalarının krtk değerler çn Tablo 3 e bakınız. * %0 düzeynde anlamlı ** %5 düzeynde anlamlı *** % düzeynde anlamlı

22 270 BÖLGESEL GELĐŞME STRATEJĐLERĐ VE AKDENĐZ EKONOMĐSĐ Tablo 9 Marmara Bölges Đllernn Yakınsaması Ulusal Yakınsama Bölgesel Yakınsama p ADF CADF p ADF CADF Balıkesr (0.89) (0.323) Bleck (0.0) ** ** (0.008) *** *** Bursa (0.3) (0.066) * Çanakkale (0.59) (0.70) Edrne (0.030) ** * (0.065) * Đstanbul (0.724) (0.762) Kırklarel (0.432) (0.650) Kocael (0.008) *** (0.268) Sakarya (0.608) (0.597) Tekrdağ (0.446) (0.34) IPS (0.03) ** CADF CD (0.559) CD LM (0.0) ** CD LM (0.005) *** Notlar:. Parantez çndek sayılar olasılık değerlerdr (p-values). ADF çn MacKnnon (996) kullanılarak hesaplanmışlardır. IPS, CD ve CD LM2 çn standart normal dağılım kullanılmıştır. 2 CD LM çnse χ dağılımı kullanılmıştır CADF ve CADF sınamalarının krtk değerler çn Tablo 3 e bakınız. * %0 düzeynde anlamlı ** %5 düzeynde anlamlı *** % düzeynde anlamlı v. Ulusal Yakınsama: Bz, bu ana kadar, ulusal yakınsamayı tek tek ller açısından, yer aldıkları coğraf bölgeler bağlamında ele aldık. Şmd se aynı blgy, altmışbeş kest brmnden oluşan, heterojen br panel olarak ele alacağız. Bununla lgl olan IPS ve CADF statstkler le kest-bağımlılığını sınayan statstkler Tablo 0 da verlmşlerdr. Önce kest-bağımlılığı sınamalarının statstksel olarak çok anlamlı çıktıklarını belrtelm. Burada öneml olan sonuç, tab, CD ye lşkn olanıdır çünkü N, T nn neredeyse üç katı büyüklüğündedr. Đknc olarak, IPS ve CADF brm kök olduğu hpotezn reddetmektedrler. IPS nn olasılık değer CADF nknden yüksektr. Dolayısıyla, bz yalnızca bu panel brm kök sınamalarına bakmış olsaydık, Turkye nn llernn, dönemnde kş başına mll gelre koşullu yakınsama gösterdkler sonucuna varablrdk. Ancak, daha öncek bulgularımızdan blyoruz k böyle br sonuç yanıltıcı olacaktır. Bu bulgular onk ln ADF statstğ uyarınca, ondört ln de CADF

23 Haluk Erlat 27 IPS CADF CD CD LM CD LM2 Tablo 0 Panel Olarak Ulusal Yakınsama (0.0000) *** * (0.83x0 - ) *** (0.0000) *** (0.0000) *** Notlar:. Parantez çndek sayılar olasılık değerlerdr (p-values). IPS, CD ve CD LM2 çn standart normal dağılım kullanılmıştır. CD LM çnse χ dağılımı kullanılmıştır. 2. CADF sınamalarının krtk değerler Pesaran (2003), Tablo 3c'den alınmıştır. CADF sınaması çn krtk değerler, N = 70, T = 30 (Tablo 3c) * %0 düzeynde anlamlı *** % düzeynde anlamlı statstğ uyarınca ulusal yakınsama gösterdklern ortaya koymuştur. Kestbağımlılığı statstklerne dayanarak CADF sonuçlarına ağırlık versek ble, hatta, br adım öteye gdp, ADF ve CADF sonuçlarını braraya getrp yakınsayan l sayısının yrm 7 olduğunu söylesek ble, bu sayı yne de Türkye dek llern çoğunluğunu oluşturmamaktadır. 6. Sonuçlar Bu çalışmada, Türkye nn coğraf bölgelernn ve llernn zaman çnde yakınsayıp yakınsamadıklarını nceledk. Bunu zaman dzs yaklaşımını kullanarak yaptık. Bu yaklaşımda, coğraf bölgelern kş başına gelrlernn kş başına mll gelrden, llern kş başına gelrlernn de hem kş başına mll 7 Bu sayının yrm olmasının neden, yakınsayan llerden sekznn hem ADF hem de CADF uyarınca yakınsamış olmalarıdır.

24 272 BÖLGESEL GELĐŞME STRATEJĐLERĐ VE AKDENĐZ EKONOMĐSĐ gelrden, hem de kend coğraf bölgelernn kş başına gelrlernden olan farklarının durağan olup olmadıklarını, brm kök sınamları yaparak araştırdık. Sonuçlarımızı aşağıdak gb sıralayablrz:. Bölgelern yakınsama çn yapılan panel brm kök sınamaları statstksel olarak anlamlı sonuçlar vermemekle brlkte, k bölgenn, Akdenz ve Đç Anadolu bölgelernn, yakınsadığını gördük. Tab, bu sonuç, bölgelern br bütün olarak ele alındıklarında, koşullu yakınsama gösterdklerne lşkn br yargıya yeterl br destek oluşturmamaktadır. 2. Đllern kend bölgeler çnde yakınsayıp yakınsamadıklarına, yan, bölgesel kş başına gelre yakınsayıp yakınsamadıklarına baktığımızda, ulusal yakınsama gösteren k coğraf bölgelern llerne uygulanan panel brm kök sınamalarının da anlamlı sonuçlar verdklern görüyoruz. Akdenz bölges çn bu sonuç hem IPS hem de CADF sınamaları çn geçerlyken, Đç Anadolu bölges çn yalnızca CADF sınaması çn geçerldr. 3. Ger kalan bölgelerden Ege, Marmara ve Karadenz bölgelernde bölgesel yakınsamayla karşılaşırken, Doğu ve Güneydoğu Anadolu bölgelernde bölgesel yakınsamanın olmadığı sonucuna varıyoruz. 4. Altmışbeş l br panel olarak ele aldığımızda, her k brm kök sınamasının da ulusal yakınsamanın varlığı yolunda sonuç verdğn görüyoruz. Ancak, kest-bağımlılığı göz önüne alındığında bu sonuç gücünden kaybetmektedr. Tek tek ulusal yakınsama sonuçlarına baktığımızda da, durağan y t lere sahp l sayısının çoğunlukta olmadığı sonucuna varıyoruz. 5. Dolayısıyla, ster, Grş te sözünü ettğmz kest ya da panel yöntemler olsun, ster bzm sunduğumuz panel brm kök sınamalarının sonuçları olsun, ller ya da bölgeler br bütün olarak ele alan yaklaşımlara dayanarak Türkye de yakınsama olduğuna lşkn kesn sonuçlara varmak yanıltıcı olacaktır. Her ne kadar bzm sonuçlarımız, coğraf bölgelern ve llern çoğunluğunun yakınsamadığını gösteryorsa da, br bölümü yakınsamaktadır ve bu bulgular, tek tek ller açısından blgler çerdkler çn, Türkye de yakınsama konusunda daha gerçekç br tablo ortaya koymaktadırlar. Kaynaklar ALTINBAŞ, S., DOĞRUEL, F. ve GÜNEŞ, M. (2002), Türkye de Bölgesel Yakınsama: Kalkınmada Öncelkl Đller Poltkası Başarılı mı?, VI. ODTÜ Uluslararası Ekonom Kongresne sunulan bldr, -4 Eylül, Ankara.

25 Haluk Erlat 273 BAI, J. ve S. NG (2004), A PANIC Attack on Unt Roots and Contegraton, Econometrca, 72(4), BARRO, R.J. ve SALA-I-MARTIN, X. (992), Convergence, Journal of Poltcal Economy, 00, BAUMOL, W.J. (986), Productvty Growth, Convergence and Welfare: What the Long Run Data Show?, Amercan Economc Revew, 76, BERBER, M., YAMAK, R. ve ARTAN, S. (2000), Türkye de Yakınlaşma Hpoteznn Bölgeler Bazında Geçerllğ Üzerne Amprk Br Çalışma: Ulusal Bölge Blm ve Bölge Planlama Kongres Bldrler Ktabı, BERNARD, A. ve DURLAUF, S. (995), Convergence n Internatonal Output, Journal of Appled Econometrcs, 0, BREUER, J.B., McNOWN, R. ve WALLACE, M. (2002), Seres Specfc Unt Root Tests wth Panel Data, Oxford Bulletn of Economcs and Statstcs, 64, BREUSCH, T.S. ve PAGAN, A. (980), The Lagrange Multpler Test and Its Applcaton to Model Specfcaton n Econometrcs, Revew of Economc Studes, 47, CARLINO, G.A. ve MILLS, L.O. (993), Are U.S. Regonal Incomes Convergng? A Tme Seres Analyss, Journal of Monetary Economcs, 32, CHEUNG, Y.W. ve PASCUAL, A. G. (2004), Testng for Output Convergence: A Re-examnaton, Oxford Economc Papers, 56, DOĞRUEL, F. ve DOĞRUEL, A.S. (2003), Türkye de Bölgesel Gelr Farklılıkları ve Büyüme. A.H. Köse, F. Şenses ve Yeldan, E. (der.), Đktsat Üzerne Yazılar I: Küresel Düzen, Brkm, Devlet ve Sınıflar- Korkut Boratav a Armağan çnde. Đstanbul: Đletşm Yayınları, ENDERS, W. (2004), Appled Econometrc Tme Seres, 2nd Ed. New York: John Wıley EREN, O. (200), Stochastc Income Convergence n Regons of Turkey, , basılmamış çalışma. ERK, N., ATEŞ, S. and DĐREKÇĐ, T. (2000), Convergence and Growth Wthn GAP Regon (South Eastern Anatola Project) and Overall

26 274 BÖLGESEL GELĐŞME STRATEJĐLERĐ VE AKDENĐZ EKONOMĐSĐ Turkey s Regons. IV. ODTÜ Uluslararası Ekonom Kongresne sunulan bldr, 3-6 Eylül, Ankara. ERLAT, H. (200), The Contrbuton of Economc Factors to Turkey s Development, Labour Statstcs, Ankara: State Insttute of Statstcs. ERLAT, H. ve ÖZDEMĐR, N. (2002), A Panel Approach to Investgatng the Persstence n Turksh Real Exchange Rates, Tartışma Metn, Orta Doğu Teknk Ünverstes, Đktsat Bölümü. FĐLĐZTEKĐN, A. (998), Türkye de Đller Arasında Yakınsama, M. Aytaç, W. Işığıçok ve F. Acar (der.): III. Ulusal Ekonometr ve Đstatstk Sempozyumu Bldrler. Bursa: Uludağ Ünverstes Güçlendrme Vakfı Yayınları, No.3, FĐLĐZTEKĐN, A. ve TUNALI, Đ. (998), Denzl nn Đktsad Yapısı ve Yakın Dönem Gelşme Dnamkler, Tartışma Metn, Koç Ünverstes, Đktsad ve Đdar Blmler Fakültes. FLEISIG, A. ve STRAUSS, J. (200), Panel Unt Root Tests of OECD Stochastc Convergence, Revew of Internatonal Economcs, 9(), GEZĐCĐ, F. ve G.J.D. HEWINGS (2004), Regonal Convergence and the Economc Performance of Perpheral Areas n Turkey, Revew of Urban and Regonal Development Studes, 6(2), GREENE, W.H. (2003), Econometrc Analyss, 5th Ed. Upper Saddle Rver, N.J.: Prentce Hall. IM, K.S., PESARAN, M.H. ve SHIN, Y. (2003), Testng for Unt Roots n Heterogeneous Panels, Journal of Econometrcs, 5, ISLAM, N. (995), Growth Emprcs: A Panel Data Approach, Quarterly Journal of Economcs, 0, ISLAM, N. (2003), What Have We Learnd from the Convergence Debate?, Journal of Economc Surveys, 7(3), KARACA, O. (2004): Türkye de Bölgeler Arası Gelr Farklılıkları: Yakınsama Var mı?, basılmamış çalışma, Ekonomst Dergs, Araştırma Bölümü. LI, Q. ve PAPELL, D.H. (999), Convergence of Internatonal Output. Tme Seres Evdence for 6 OECD Countres, Internatonal Revew of Economcs and Fnance, 8,

27 Haluk Erlat 275 LOEWY, M.B. ve PAPELL, D.H. (996), Are U.S. Regonal Incomes Convergng? Some Further Evdence, Journal of Monetary Economcs, 38, MacKINNON, J.G. (996), Numercal Dstrbuton Functons for Unt Root and Contegraton Tests, Journal of Appled Econometrcs,, MANKIW, N.G., ROMER, D. ve WEIL, D. (992), A Contrbuton to the Emprcs of Economc Growth, Quarterly Journal of Economcs, 07, MOON, H.R.H. ve PERRON, B. (2004), Testng for a Unt Root n Panels wth Dynamc Factors, Journal of Econometrcs, 22(), NAHAR, S. ve INDER, B. (2002), Testng Convergence n Economc Growth for OECD Countres, Appled Economcs, 34, ÖZTÜRK, L. (2004), Ekonomk Lberalzasyonun Bölgeselsel Eştszlğe Etks: Bölgeler, Altbölgeler ve Đller Üzerne Br Uygulama. Atatürk Ü- nverstes, Sosyal Blmler Ensttüsü, Đktsat Anablm Dalına sunulan basılmamış doktora tez ÖZÜTÜN, E. (980), Türkye Gayr Saf Yurt Đç Hasılası (Đller Đtbaryle). Kaynak ve Yöntemler, Ankara: Devlet Đstatstk Ensttüsü Yayınları No ÖZÜTÜN, E. (988), Türkye Gayr Saf Yurt Đç Hasılasının Đller Đtbaryle Dağılımı, Đstanbul: Đstanbul Sanay Odası Yayınları No PESARAN, M.H. (2002), Estmaton and Inference n Large Heterogeneous Panels wth Cross-Secton Dependence, Department of Appled Economcs Workng Paper No.0305, Unversty of Cambrdge. PESARAN, M.H. (2003), A Smple Panel Unt Root Test n the Presence of Cross-Secton Dependence, Cambrdge Workng Papers n Economcs No.0346, Unversty of Cambrdge. PESARAN, M.H. (2004), General Dagnostc Tests for Cross-Secton Dependence n Panels, Cambrdge Workng Papers n Economcs No.0435, Unversty of Cambrdge. PHILLIPS, P.C.B. ve SUL, D. (2003), Dynamc Panel Data Estmaton and Homogenety Testng Under Cross-Secton Dependence, Econometrcs Journal, 6(),

28 276 BÖLGESEL GELĐŞME STRATEJĐLERĐ VE AKDENĐZ EKONOMĐSĐ QUAH, D. (993), Emprcal Cross-Secton Dynamcs n Economc Growth, European Economc Revew, 37, STRAZICICH, M.C., LEE, J. ve DAY, E. (2004), Are Incomes Convergng Among OECD Countres? Tme Seres Evdence wth Two Structural Breaks, Journal of Macroeconomcs, 26, TANSEL, A. ve GÜNGÖR, N.D. (998), Economc Growth and Convergence: An Applcaton to the Provnces of Turkey, , ERC Workng Paper No.98/9, Economc Research Center, Mddle East Techncal Unversty. TAYLOR, M. ve SARNO, L. (998), The Behavor of Real Exchange Rates Durng the Post-Bretton Woods Perod, Journal of Internatonal Economcs, 46, TEMEL, T., TANSEL, A. ve GÜNGÖR, N.D. (997), Sectoral Productvty Convergence Across Provnces n Turkey: Nonparametrc Estmates, ERC Workng Paper No.97/4, Economc Research Center, Mddle East Techncal Unversty