Türkiye Ekonomisine İlişkin Kısa ve Uzun Dönem Büyüme Modelleri

Transkript

1 Türkiye Ekonomisine İlişkin Kısa ve Uzun Dönem Büyüme Modelleri Caner ÇOLAK 1, Yasin UZUN 2, Metehan ÜNAL 3 Özet Büyüme modellerindeki amaç kısa dönemli ve uzun dönemli olmak üzere iki modelle Türkiye de büyüme üzerinde etkili olan faktörlerin belirlenmesi ve geleceğe yönelik tahminlerin yapılmasıdır. Kısa dönemli denklem, literatürdeki köprü modelleri çerçevesinde Ardışık Bağımlı Gecikmesi Dağıtılmış (Auto Regressive Distributed Lag- ARDL) yöntemiyle ve uzun dönemli denklem ise Tamamen Değiştirilmiş En Küçük Kareler- Fully Modified Least Quares (FMOLS) yöntemiyle tahmin edilmiştir. Uzun dönemli büyüme modelinin sonuçlarına göre Türkiye nin GSYH sı sabit sermaye yatırımlarındaki, bütçe harcamalarındaki ve para arzındaki artışlardan pozitif yönde etkilenmektedir. İhracat ve ithalattaki artışlar da GSYH yı artırıcı yönde etkide bulunmaktadır. Nüfus artışı ve eğitim seviyesindeki artış da Solow ve beşeri sermaye modellerinin yaklaşımına uygun olarak büyümeyi pozitif yönde etkileyen değişkenlerdir. Kısa vadeli denklem sonuçları ise büyümenin sanayi üretimindeki artıştan pozitif yönde etkilenirken reel kurdaki değerlenmeden negatif yönde etkilendiğini göstermektedir. Çalışmada 1994Q1 2011Q3 arası çeyreklik veriler kullanılmıştır. Anahtar Kelimeler: Büyüme, Köprü Modelleri, ARDL, FMOLS JEL Kodları: F13, C22 1 Ekonomi Bakanlığı, Dış Ticaret Uzman Yrd. (irtibat yazarı) Adres: Ekonomi Bakanlığı, 17. Kat, Emek, Ankara. Tel: (0312) E-posta: colakc@ekonomi.gov.tr 2 Ekonomi Bakanlığı, Dış Ticaret Uzman Yrd. 3 Ekonomi Bakanlığı, Dış Ticaret Uzman Yrd Yazarlar Sn. Doç. Dr. Bülent Güloğlu na, Sn. Dr. Güzin Bayar a ve Sn. Selman Tokpunar a katkılarından dolayı teşekkür ederler. 1

2 1. GİRİŞ Ekonomik büyümenin kaynakları ve ekonomik büyüme süreci geçmişten günümüze tüm iktisatçıların ortak olarak ilgilendikleri konuların başında gelmektedir. Özellikle Türkiye gibi gelişmekte olan ülkelerde sürdürebilir ekonomik büyümenin gelişmiş ülkeler ile aralarındaki gelişmişlik farkının azaltılması adına büyük önem arz ettiği bilinen bir gerçektir. Bu çalışmada zaman serisi yöntemleri kullanılarak büyüme modellerinin oluşturulacak ve söz konusu modeller kullanılarak kısa ve uzun döneme ilişkin büyüme tahminleri yapılacaktır. Farklı ekoller tarafından oluşturulan ekonomik büyüme teorilerinin, büyüme sürecine yaklaşımı da farklı olmaktadır. Örneğin Smith, Malthus, Ricardo gibi klasik ekolü temsil eden iktisatçılar ekonomik büyüme analizi yaparken arz üzerinde yoğunlaşarak, talep üzerinde fazla durmamışlardır lerin sonunda gerçekleşen marjinalist devrim ile büyüme konusuna duyulan ilgi azalmakla birlikte, 1929 da yaşanan büyük ekonomik çöküş ile büyüme konusu tekrar gündeme gelmiştir. Keynes, 1936 yılında yazdığı meşhur Para, Faiz ve İstihdamın Genel Teorisi kitabında piyasanın tam istihdam dengesine ulaşmak adına devlet müdahalesine ihtiyaç duyduğunu göstermiştir. Keynesyen görüşün büyüyen bir ekonomide geçerliliğini araştıran Harrod (1939) ve Domar (1946) ın çalışmaları modern büyüme teorisinin temelini oluşturur.1956 yılında neoklasik büyüme modelinin ortaya çıkışına kadar büyüme teorisine egemen olan Harrod- Domar büyüme modeli, toplam üretim fonksiyonunu kullanarak, ekonomik büyüme ile sermaye stoğu ihtiyacı arasındaki ilişkiyi inceler. Klasik görüşün aksine Harrod-Domar büyümenin temelinde doğal kaynaklar yerine sermaye birikiminin olduğu görüşünü savunur. Ancak Harrod-Domar büyüme modeli sermaye ile emek arasında ikâme edilebilirliğin mümkün olmadığını varsaydığı için ampirik çalışmalarda etkin sonuçlar elde edememiştir. Solow (1956) ve Swan (1956), sermaye ve işgücünün kolaylıkla birbirleri yerine ikâme edilebileceğini savunmuş, böyle sermaye-hasıla oranının sabit olmayacağını, içsel bir değişken olarak modele dâhil edilebileceğini ifade etmişlerdir.solow ve Swan çalışmalarında, ekonomik büyümeyi, işgücünün niteliksel ve niceliksel değişimi, sermaye stokundaki değişim, doğal kaynaklardaki değişim ve teknolojik gelişme ile açıklıyorlardı. Solow, modelinde teknolojik gelişme ve bilgi birikimini artık olarak tanımlamış, artığın, üretim 2

3 faktörleri dışındaki faktörlerin ekonomik büyüme üzerindeki etkisini temsil ettiğini vurgulamıştır li yılların ikinci yarısında Solow büyüme modelinin savunduğunun tersine üretim faktörlerinde meydana gelen artışın, ekonomik büyüme üzerindeki etkisinin sanıldığı kadar büyük olmadığını, yaptıkları bazı ampirik çalışmalar ile tespit eden Baumol (1986) ve Romer (1986) gibi iktisatçılar, literatüre içsel büyüme modelleri olarak geçen bir yaklaşımı getirmişlerdir.lucas (1988) ise beşeri sermayeyi büyümenin kaynağı olarak Solow un modeline eklemiştir. Neoklasik iktisatçılar teknolojik gelişmenin olmadığı durumda, ekonomik büyümenin sıfıra yaklaşacağını savunur. Halbuki,Solow büyüme modeline göre, teknolojik gelişme içseldir ve dolayısıyla teknolojik gelişmenin temelinde bilgi birikimi yatar. Bu sebeple, sadece bilgi, sürekli bir ekonomik büyümeye kaynaklık edebilir. Ekonomi yöneticileri açısından kritik önemi haiz bulunan büyüme oranlarının, doğru tahmin edilmesi ve gerçeğe yakın sonuçların ortaya konularak politika yapıcılara ışık tutulması ekonomi yönetimi açısından elzemdir. Bu bakımdan, gerçekleştirilecek çalışmalarda ülke bazında büyümeyi etkileyen temel ölçütler öncelikle belirlenmeli ve geniş bir perspektiften bakmak suretiyle sağlıklı tahminler yapılmalıdır. Ekonomiye ilişkin güncel veriler derlenerek kısa dönemli tahminlerin ortaya konulması ile ekonomi yöneticilerinin önlerini daha sağlıklı görmeleri sağlanabilirken, sermaye, işgücü, teknoloji gibi etkileri daha uzun döneme yayılan temel değişkenler göz önüne alınarak, uzun vadeli tahminler ortaya konulabilir. Böylece, ülke ekonomisinin uzun vadede geniş bir fotoğrafı çekilerek temel problemler ve yapılması gerekenler daha rahat masaya yatırılabilir. Bu bağlamda, büyüme konusundaki ampirik modeller incelendiğinde, temelde iki çeşit modelleme yaklaşımı tespit edilmektedir. Kısa dönemli tahminlerde genellikle köprü modelleri kullanılmakta, uzun döneme ilişkin tahminler içinse, büyüme ile diğer makroekonomik değişkenler arasındaki uzun vadeli ilişkileri ortaya koyan zaman serisi modelleri tercih edilmektedir. Köprü modelleri ile kısa dönemli büyüme tahminleri yapılırken ekonomi üzerinde temel değişimleri gösteren aylık veriler kullanılmaktadır. Söz konusu aylık veriler ile kısa dönemli (1-2 çeyrek ilerisi için) büyüme oranlarına ilişkin tahminlerde bulunması sebebiyle bu modellere köprü modelleri ismi verilmektedir.iacoviello(2001), İtalya ekonomisine ilişkin yapmış olduğu kısa dönem büyüme tahmininde köprü modelini kullanmış ve söz konusu modelin kısa dönem konusunda gerçeğe yakınsonuçlar verdiğini tespit etmiştir. Baffigivd. (2004), Almanya, Fransa, İtalya ve Avro Bölgesi nin kısa dönem büyüme analizini, vektör otoregresif (VAR), otoregresif bütünleşik hareketli ortalama(arima) ve köprü 3

4 modellerini kullanarak yapmış, köprü modellerinin kısa vadeli büyüme tahminleri açısından diğer temel modellere göre daha başarılı sonuçlar elde ettiğini ortaya koymuştur. Benzer bir çalışma, Golinelli vd. (2006) tarafından ABD, Japonya, Almanya, Fransa, İngiltere, İtalya, Kanada ve bölgesel bazda G7 ülkeleri, AB ülkeleri ve Avro Bölgesi üzerinde yapılmış olup aynı sonuçlara ulaşılmış, köprü modellerin tahmin gücünün diğer modellerden daha üstün olduğu tespit edilmiştir.giannonevd. (2006) ve Angelini vd. (2008) çalışmalarında, köprü modeli kullanılarak kısa dönem büyüme tahmini yapılan diğer çalışmalara nazaran daha çok sayıda bağımsız değişken kullanmak suretiyle kısa dönem ekonomik büyüme tahmini yapmış ve köprü modellerin başarılı sonuçlar elde ettiğini tespit etmişlerdir. Uzun vadeli büyüme tahminlerinde başarı sergileyemeyen köprü modellerinin, kısa vadeli tahminler için kullanılması daha sağlıklı tahmin sonuçları elde etmemize olanak sağlamaktadır. Uzun döneme ilişkin ekonomik büyüme konusunda literatürde çok sayıda çalışma bulunmaktadır.ghatak vd. (2005), dönemi için Eşbütünleşme ve Granger Nedensellik testi yardımıyla Malezya ihracatının milli gelir üzerine etkisini incelemiş ve Malezya geleneksel ihracat sektörünün milli gelir ve dolayısıyla ekonomik büyüme üzerinde negatif etkisi bulunduğunu tespit etmiştir. Tarı vd. (2006) tarafından yapılan araştırmada, 1991Q1-2004Q3 çeyreklik verileri ile VAR modeli kullanılarak Türkiye'nin yılları arasında yaşadığı istikrarsız büyüme oranlarının nedenleri üzerinde durulmuş, Türkiye'de gözlenen cari açık ve yüksek kamu kesimi borçlanma gereği ve bu nedenle oluşan yüksek reel faizin ekonomik büyümeyi olumsuz etkileyen başlıca unsurlar olduğu saptanmıştır. Aslan ve Küçükaksoy (2006), ekonomik büyüme ve finansal gelişme ilişkisinin yönünü incelemiş, ilişkinin yönünün finansal gelişmeden, ekonomik büyümeye doğru olduğunu ortaya koymuşlardır. Ahmed vd. (2007) ve Bouis vd. (2011) beşeri sermaye eklenmiş Solow büyüme modeline çeşitli politika değişkenleri ekleyerek büyümeye etki eden temel faktörleri belirlemeye çalışmıştır.ahmed vd. (2007) Sahra Altı Afrika ülkelerini konusunda gerçekleştirmiş olduğu büyüme analizinde, en küçük kareler yöntemi(ekk) ile genelleştirilmiş moment metodu (GMM) yöntemlerini karşılaştırmış, GMM nin daha başarılı sonuçlar elde ettiğini saptamıştır.bouis vd. (2011) birleşik ortalama grup (pooledmeangroup) yöntemi ile OECD ve OECD-dışı ülkeler için ekonomik büyümenin politik ve kurumsal belirleyicilerini fiziksel sermaye birikimi, beşeri sermaye stoku ve nüfus artışı değişkenlerini kullanarak tahmin etmeye çalışmış ve beşeri sermayenin diğer değişkenlere göre uzun vadeli büyüme üzerinde daha etkili olduğu saptanmıştır.korkmaz, Çevik ve Birkan (2010), Türkiye deki finansal dışa açıklığın ekonomik büyüme ve krizler üzerindeki etkisini hata 4

5 düzeltme modeli ile incelemiş, finansal dışa açıklığın ekonomik büyümeyi arttırdığını tespit etmişlerdir. Çalışmamızın amacı, Türkiye ekonomisinin kısa ve uzun dönemli büyüme oranlarını analiz ederek bir tahmin modeli oluşturmaktır. Çalışmamızda kısa dönemli tahmin için sözü edilen köprü modelleri kullanılmaktadır. Türkiye ekonomisine ilişkin kısa dönem büyüme tahmini yapılırken kullanılacak bağımsız değişkenlerden bazılarıithalat, ihracat, uluslararası doğrudan yatırımlar ve imalat sanayi kapasite kullanım oranı gibi istatistik açıklama sıklığı daha fazla olan verilerdir. Uzun dönem büyüme tahmini analizimizde ise beşeri sermaye eklenmiş Solow büyüme modeli temelinde vergiler, kamu harcamaları, Ar&Ge faaliyetleri, ticari dışa açıklık, finansal gelişmişlik düzeyi ve enflasyon verileri kullanılarak model oluşturulmuştur. 2. KISA DÖNEM BÜYÜME ANALİZİ 2.1. VERİLER VE YÖNTEM VERİLER Çalışmamızda, gayri safi yurt içi hasıla (GSYH) verileri sabit fiyatlarla TÜİK ten alınmıştır. Kısa dönemde büyümenin belirleyicileri olarak görülen değişkenlerden TÜİK tarafından yayınlanan 2005 bazlısanayi üretim endeksi(uretimendeks) ve TCMB tarafından yayınlanan 2007 bazlı reel kesim güven endeksi(guvenendeksi) kullanılmıştır. İhracat (ihracat) ve ithalat (ithalat) verileri Ekonomi Bakanlığı Bilgi Sisteminden alınmış olup, sırasıyla (TÜİK ten alınan) ihracat birim değer endeksi ve ithalat birim değer endeksleri kullanılarak sabit fiyatlara çevrilmiştir.büyüme üzerindeki bir başka doğrudan etkisi olduğunu düşündüğümüz değişken olan kapasite kullanım oranı (kapasitekullanim) verileri ise TÜİK tenve Merkez Bankasından alınmıştır. Para piyasasınınbüyüme üzerindeki etkisini gözlemlemek amacıyla reel efektif döviz kuru(reelefektifdoviz), özel sektör kredi hacmi(krediozelsektor) ve doğrudan yabancı yatırımlar(fdi) verileri kullanılmış olup, verilertcmb verileridir. Söz konusu verilerden özel sektör kredi hacmi(krediozelsektor) ve doğrudan yabancı yatırımlar(fdi) fiyat endeksine oranlanarak sabit rakamlara çevrilmiştir. Son olarak ise trafiğe çıkan araçlarınbüyüme ile pozitif bir ilişkisi olduğu düşünüldüğü için, TÜİK tarafından yayınlanan trafik siciline kaydı yapılan taşıt sayısı(kaydiyapilantasit) verileri kullanılmıştır. Modelde kullanılan değişkenlerin açıklamalarına Tablo 1 de yer verilmiştir: 5

6 Tablo 1: Kısa Dönem Büyüme Modelinde Kullanılan Değişkenler ve Açıklamaları Değişken Açıklama GDP 1998 sabit fiyatlarıyla GSYİH BUYUME GSYİH büyüme oranı FDI Doğrudan yabancı sermaye yatırımı KAPASITEKULLANIM Kapasite kullanım oranı GUVENENDEKSI 2007 bazlı reel kesim güven endeksi ENFLASYON 1994 bazlı fiyat endeksindeki % artış oranı - TÜFE FIYATENDEKS 1994 bazlı TÜFE fiyat endeksi URETIMENDEKS 2005 bazlı sanayi üretim endeksi IHRACAT İhracat değerleri ITHALAT İthalat değerleri KREDIHACIM Bankaların (MB hariç) özel sektöre verdiği kredi tutarı KAYDIYAPILANTASITSAYISI Trafiğe kaydı yapılan otomobil sayısı REELEFEKTIFDOVIZ TÜFE bazlı (2003=100) Reel efektif döviz kuru Bahse konu olan verilerin tamamı 1994 yılından itibaren güncel verilere kadar aylık çekilmiş olup, aylık veriler çeyreklik verilere dönüştürülmüştür. Sonuç olarak, çalışmamızda 1994Q1 2011Q3 arası çeyreklik veriler kullanılmıştır BİRİM KÖK TESTLERİ Ekonometrik modellerde kullanılan zaman serilerinin durağan olup olmamaları modelin ampirik sonuçları ile ilgili büyük öneme sahip sonuçlar barındırır. Durağan olmayan seriler arasında eşbütünleşme ilişkisi de yoksa, sahte regresyon sorunu yaşanır; hesaplanan katsayılara güvenilemez.yani aslında aralarında herhangi bir ilişki bulunmayan değişkenler, serilerin durağan olmaması nedeniyle ilişkili gibi görünebilirler.dolayısıyla zamana serisi kullanılan analizlerde ilk olarak modelde kullanılan değişkenlerin durağan olup olmadıklarının belirlenmesi gerekir. Çalışmamızda, kısa dönem büyüme analizinde kullanılan değişkenler zaman serisi olduklarından öncelikle bütünleşme dereceleri araştırılmıştır. Bu amaçla serilere Dickey ve Fuller (1979) tarafından geliştirilen ADF, Phillips ve Perron (1988) tarafından geliştirilen PP ve Kwiatkowski, Phillips, Schmidt ve Shin (1992) tarafından geliştirilen KPSS birim kök testleri uygulanmıştır. Tablo 2 de kısa dönem büyüme analizinde kullanılan serilere uygulanan birim kök testlerinin sonuçları yer almaktadır. 6

7 Tablo 2: Kısa Dönem Büyüme Analizi ne İlişkin Birim Kök Testleri Sonuçları AugmentedDickey- Fuller Testi Phillips-Perron Testi KPSS Değişken Adı Test İstatistiği Prob. Değeri Test İstatistiği Prob. Değeri Test İstatistiği %5 Kritik Değer FDI FIYATENDEKS D(FIYATENDEKS) GUVENENDEKS IHRACAT D(IHRACAT) ITHALAT D(ITHALAT) KAPASITEKULLANIM KAYDIYAPILANTAŞIT D(KAYDIYAPILANTAŞIT) KREDIHACIM D(KREDIHACIM) D 2 (KREDIHACIM) REELEEFEKTIFDOVIZ D(REELEEFEKTIFDOVIZ) URETIMENDEKS D(URETIMENDEKS) ENFLASYON GDP D(GDP) D 2 (GDP) BUYUME D(BUYUME) Kısa dönem büyüme analizinde yer alan değişkenlere ilişkin gerçekleştirilen 3 birim kök testi sonucunda serilerin farklı bütünleşme derecelerine sahip oldukları tespit edilmiştir. fdi, guvenendeks, kapasitekullanim, enflasyon ve buyume serileri düzeyde durağan I(0) iken, fiyatendeks, ihracat, ithalat, kapasitekullanim, reelefektifdoviz, uretimendeksve gdp serilerinin birinci derecede bütünleşik I(1) olduğu görülmüştür. Ayrıca yapılan 3 birim kök testi de kredihacim in ikinci derecede bütünleşik I(2) olduğunu göstermektedir. 7

8 YÖNTEM Bu bölümdemevcut döneme ilişkinbüyüme tahminlerinde (nowcast)kullanılacak bir model oluşturulması amaçlanmaktadır. Kısa dönem tahmini için literatür taramasında da belirtilen, Köprü Modeli kullanılmaktadır. Politika yapıcıları için ulusal hesaplara ait verilerin mümkün olan en kısa gecikmelerle elde edilmesi büyük önem arz etmektedir. Çeyreklik dönemlerle hesaplanan GSYH Türkiye de yaklaşık 3 aylık bir gecikme ile açıklanabilmektedir. Söz konusu süre içerisinde mevcut (nowcast) ya da takip eden (forecast) GSYH düzeyini tahmin etmek amacıyla köprü modellerine dayalı bir literatürgelişmektedir. Köprü modelleri farklı değişken yapılarıyla FED ve Avrupa Merkez Bankası tarafından da kullanılmaya başlanmıştır (Angelini vd., 2008). Köprü modelleri temel olarak aylık olarak elde edilebilen değişkenler kullanılarak çeyreklik bir veri olangsyh nın tahmin edilebilmesi amacına dayanmaktadır. Analizimizde çeyreklik GSYH daki meydana gelen artış bağımlı değişken olarak kullanılırken, açıklayıcı değişkenler görece kısa gecikmelerle elde edilebilen aylık ekonomik gerçekleşmeler ve anket sonuçlarından oluşmaktadır. Çalışmamızda Iacoviello (2001) nunmetodolojisinden yararlanılacaktır: Y t = a + β 1 Y t-1 + β 2 IP t + β 2 IP t-1 + β 3 TREND + β 4 CSI t + β 5 CLI t Iacoviello (2001), 1985:Q2-2000:Q2 dönemi verilerini kullanarak İtalya için bir ve iki çeyreklik GSYİH tahmini yapmıştır. Söz konusu modelde IP sanayi üretim endeksini, CSI üretim ve fiyat beklentileri ve inşaat endeksi gibi anket göstergelerinin ortalamasını, CLI ise iş dünyası beklenti anketini temsil etmektedir. Klasik ARIMA modellerinin aksine referans alınan modelde GSYİH nın eski değerlerinden ziyade aylık değişkenler daha ağırlıklıdır. Literatürde köprü modelinde kullanılan temel değişkenler incelendiğinde;angelini vd., (2008) tarafından inşaat göstergeleri, perakende satışlar, trafiğe kaydı yapılan taşıt sayısı, işsizlik oranı, M1 para arzı, iş dünyası beklenti anketi gibi değişkenlerin kullanıldığı,iacoviello (2001) nunise sanayi üretim endeksi, üretim ve fiyat beklentileri ve inşaat endeksi ile iş dünyası beklenti anketine modelinde yer verdiği görülmektedir.baffigi vd. (2002) nın modellerinde ise sanayi üretim endeksi, trafiğe kaydı yapılan taşıt sayısı, perakende satışlar, tüketici güven endeksi, net siparişler, ihracat, reel döviz kuru ve ithalat gibi değişkenlerin yer 8

9 aldığı görülmektedir. Giannonevd. (2006) çalışmasında farklı bir yöntem izleyerek200 adet değişkeni, enflasyon (sektör bazında üretici ve tüketici fiyat endeksleri), sanayi üretimi (sektörel üretim ve kapasite kullanım vb.), para arzı ve krediler (çeşitli para arzı ve kredi göstergeleri), işgücü ve ücretler (işsizlik oranı, işgücü katılım oranı, saat başı ücret vb.), finans (faiz oranı, döviz kuru ve çeşitli ülkelerin finansal endeksleri vb.) gibi faktörler altında birleştirerek modellemiştir. Literatürde köprü modelinde kullanılan göstergeler dikkate alınarak ve Iacoviello (2001) nunmetodolojisi Türkiye de yayınlanan aylık ekonomik gerçekleşmeler ve anketler, ya da anketlerin ortalamaları alınarak oluşturulan endeksler, kullanılarak aşağıdaki şekilde güncellenmiştir: Y t = a + β 1 Y t-1 + β 2 KK t + β 3 TREND + β 4 X t + β 5 Z t Denklemde KK imalat sanayi kapasite kullanım oranını, X ekonomik gerçekleşme değişkenlerini, Z ise anket değişkenlerini temsil etmektedir. Modelde kullanılabilecek aylık göstergeler ve kaynakları aşağıda yer almaktadır: İhracat İthalat (Ekonomi Bakanlığı) Uluslararası Doğrudan Yatırım (Ekonomi Bakanlığı) Enflasyon Oranı (TCMB) İmalat Sanayi Kapasite Kullanım Oranı (TCMB) Yurtiçi Krediler (Parasal Durum TCMB) Cari Yılsonu Yıllık GSYH Büyüme Beklentisi (TCMB) Trafiğe Kaydı Yapılan Taşıt Sayısı (TÜİK) Dış Ticaret Beklenti Anketi (Ekonomi Bakanlığı) Reel Kesim Güven Endeksi (TCMB TÜİK) Sanayi Ciro ve Sipariş Endeksleri (TÜİK) Satın Alma Gücü Endeksi (TÜİK) Genel Ekonomik Durum Endeksi (TÜİK) İş Bulma Olanakları Endeksi (TÜİK) 9

10 2.2. REGRESYON ANALİZİ EşbütünleşmeYöntemi nin uygulanabilmesi için serilerin aynı durağanlık derecelerine sahip olmaları gerekmektedir. Düzeyde durağan seriler için ise literatürde daha çok VAR yöntemi uygulanmaktadır. Ancak incelenen serilerin durağanlık dereceleri farklı olduğunda ise VAR yöntemi geçerliliğini yitirmektedir. Eş bütünleşme dereceleri farklı olan serilere eşbütünleşme yönteminin uygulanamama sorununu Pesaran ve Shin (1995) ve Pesaran vd. (2001) tarafından geliştirilen sınır testi (bounds test) ortadan kaldırmaktadır. Gecikmesi Dağıtılmış Ardışık Bağımlı Model (Autoregressive Distributed Lag-ARDL) yaklaşımı olarak ifade edilen bu yöntemin avantajı değişkenlerin bütünleşme dereceleri farklı olduğunda dahi değişkenler arasında eşbütünleşme ilişkisinin var olup olmadığının araştırmasıdır. Kısa dönem analizinde kullanılan serilerin bütünleşme derecelerinin farklı olması sebebiyle ARDL yöntemi kullanılmıştır. Bu yönteme göre analizde yer alacak değişkenlerin bir dönem farkı alınarak, bir dönem gecikmesi alınarak ve bir dönem farkını aldığımız değişkenlerin de bir dönem gecikmeleri alınarak model kurulmuştur (iki ve üç dönem farkların yer aldığı modeller de denenmiş, ancak katsayıları anlamlı çıkmadığından modelden çıkarılmıştır). Modelin tahmin edilmesi neticesinde istatistiksel olarak anlamsız olduğu tespit edilen değişkenlerin modelden dışlanması suretiyle kurulan modelin son hali şu şekildedir: ARDL yöntemi ile tahmin edilen yukarıdaki modelde yer alan değişkenler arasında eşbütünleşme ilişkisi olup olmadığı sınır testi yaklaşımıyla (Pesaran vd. (2001))sınanmaktadır.Boş hipotez eşbütünleşme olmadığı şeklindedir; bir başka deyişle, bağımsız değişkenlerin bir dönem gecikmeli değerlerinin katsayıları boş hipotez altında sıfır olmalıdır. Bu hipotez aşağıda gösterilmektedir: : : ı ı ı 10

11 Söz konusu sınama sonuçlarına Tablo 3 de yer verilmektedir. Tablo 3:Wald Testi Sonuçları Test İstatistiği Değer df Olasılık F-statistic (8, 54) Chi-square NullHypothesis: C(2)=C(3)=C(4)=C(5)=C(6)=C(7)=C(8)=C(9)=0 NullHypothesisSummary: NormalizeKısıt (= 0) Değer Std. Hata. C(2) C(3) C(4) E-05 C(5) C(6) C(7) C(8) C(9) Hipotezlerin sınanması amacıyla F veya Wald testleri kullanılabilmektedir. Ancak, F istatistiğinin standart olmaması nedeniylepesaranvd. nin (2001) hesapladığı kritik değerlerin kullanılması gerekmektedir. Bu kritik değerler iki kısımdan oluşmaktadır: birincisinde bütün değişkenlerin I(1) olduğu varsayılırken diğerinde bütün değişkenlerin I(0) olduğu varsayılmaktadır. Bu durumda, bu değerler arasında bir bant oluşmaktadır. Eğer hesaplanan F-istatistiği üstsınır değerinin üzerinde kalıyorsa, boş hipotez reddedilir. Aksi durumda, yani hesaplanan değer altsınır değerin altında kalıyorsa boş hipotez kabul edilir. Ancak, eğer, hesaplanan değer bandın arasında kalıyorsa herhangi bir sonuca ulaşmak mümkün değildir. Bahsedilen değerler Tablo 4 de karşılaştırılmıştır: Tablo 4 :Eşbütünleşme Sonuçları K F istatistiği Alt Sınır (%1) Üst Sınır (%1) 10 19,93 3,74 5,06 Kritik değerler Paseranv.d.(2001)'den alınmıştır. Gerçekleştirilen test sonucunda Tablo4 de de görüldüğü gibi F-istatistiği 19,93 olarak bulunmuştur. Kritik değerler ise Paseranv.d. (2001) te alt sınır 3.74 ve üst sınır 5,06 olarak verilmektedir. Hesaplanan F-değeri kritik değerin üst-sınırından (5,06) daha yüksek olduğu için eş bütünleşme % 1 düzeyinde desteklenmektedir. Eşbütünleşmenin varlığına ilişkin elde 11

12 edilen bu sonuçtan sonra uygulanan regresyon sonucunda elde edilen kısa dönem katsayı tahminleri Tablo 5 desunulmaktadır. Tablo 5:ARDL Modeli Test Sonuçları DependentVariable: D(GDP) Method: LeastSquares Date: 12/21/11 Time: 12:06 Sample (adjusted): 1994Q3 2011Q3 Includedobservations: 69 afteradjustments Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. D(GDP(-1)) FDI(-1) FIYATENDEKSI(-1) GDP(-1) E IHRACAT(-1) ITHALAT(-1) KREDIHACIM(-1) REELEFEKTIFDOVIZ(-1) URETIMENDEKS(-1) D(FIYATENDEKSI) D(IHRACAT) D(ITHALAT(-1)) D(REELEFEKTIFDOVIZ(-1)) D(URETIMENDEKS(-1)) C R-squared Meandependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid 3.48E+13 Schwarzcriterion Loglikelihood Hannan-Quinncriter F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Tablo 5 deki kısa dönem denkleminin sonuçlarına göre, bağımlı değişken olan GSYH deki değişim ile GSYH nin bir dönem gecikmeli değerindeki değişim arasında pozitif ve anlamlı bir ilişki vardır. Bu sonuç, GSYH ye ilişkin beklentilerin geçmiş dönem GSYH rakamlarına göre şekillendiğinin önemli bir göstergesidir. GSYH deki değişim ile aralarında pozitif yönlü ilişki bulunan; bir önceki dönemde gerçekleştirilen ihracat ve ithalat miktarları ile bir önceki dönemde gerçekleşen özel sektör kredi hacmi hem istatistiksel olarak anlamlı hem de iktisadi beklentilere uygun olması sebebiyle dikkat çekmektedir. Tüketici fiyat endeksinde meydana gelen değişim, bir önceki dönemde gerçekleştirilen doğrudan yabancı yatırım miktarı ve bir önceki dönemde gerçekleşen reel efektif döviz kurunda meydana gelen değişim ile GSYH deki değişim arasında tespit edilen negatif yönlü ilişki de istatistiki açıdan anlamlıdır. 12

13 TL nin reel olarak değerlenmesinin GSYH üzerinde olumsuz etkisi olduğu gözlemlenmektedir. 3. UZUN DÖNEM BÜYÜME 3.1. VERİLER VE YÖNTEM VERİLER Çalışmamızda uzun dönem büyüme modelimizde Genişletilmiş Solow Modelinde kullanılan fiziki ve beşeri sermaye ile nüfus artış oranının yanı sıra literatürde büyümenin belirleyicileri arasında sayılan devletin ekonomideki ağırlığı, finansal piyasaların gelişme düzeyi, dış ticarete açıklık ve fiyat seviyesini temsil eden değişkenler kullanılmaktadır. Fiziki sermayeyi temsilen sabit sermaye yatırımları (fizikselsermaye) kullanılmaktadır. Sabit sermaye yatırımları TUİK den 1998 sabit TL fiyatlarıyla alınmıştır. Ayrıca sabit sermaye yatırımlarının GSYİH ya oranı (fizikselsermaye_gdp) da aynı kaynaktan fiziki sermayeyi temsil eden alternatif bir seri olarak alınmıştır. Beşeri sermayeyi temsilen lise okullaşma oranı (egitimlise) ve yükseköğrenimdeki okullaşma oranı (egitimuniversite) kullanılmıştır. Okullaşma oranının sadece yıllık tutulan bir olması nedeniyle çalışmamızda lise ve yükseköğrenim okullaşma oranının çeyreklik dönemlerde aynı olduğu varsayılarak söz konusu veri aynı yıl içerisindeki dört çeyrekte aynı değeri alacak şekilde çeyrekliğe çevrilmiştir. Benzer şekilde nüfus artış oranı yıllık olarak hesaplanan bir veridir. Nüfus verisinin çeyrekliğe çevrilmesi amacıyla farklı bir yöntem uygulanmış ve yıllık nüfus artış oranı dört eşit parçaya bölünerek her çeyrek dönemde aynı oranda artış yaşanacak şekilde çeyreklik veriler oluşturulmuştur. Devletin ekonomideki ağırlığını temsilen vergi gelirleri (vergigeliri) ve kamu harcamaları (butceharcamasi) seçilmiştir. Vergi gelirleri Kalkınma Bakanlığı ve TCMB den alınmıştır. Veriler cari fiyatlarla aylık TL olarak çekilmiş ve çeyreklik veriye dönüştürülmüştür. Kamu harcamaları da vergi gelirleri ile aynı şekilde elde edilmiştir. M2 para arzı (m2) TCMB den cari fiyatlarla TL olarak alınmıştır. Benzer şekilde mevduat (mevduat) miktarı da TCMB den cari fiyatlarla aylık TL olarak çekilmiş ve çeyreklik veriye çevrilmiştir. Özel sektöre verilen toplam kredi miktarı (krediozelsektor), TCMB den mevduat bankaları, kalkınma ve yatırım bankaları ile katılım bankalarının özel sektöre sağladığı toplam krediler aylık TL olarak çekilerek elde edilmiştir. Çalışmamızda yer alan tüm cari TL cinsinden veriler 1994 bazlı TÜFE ile defle edilmiştir. 13

14 Dış ticarete açıklık seviyesini temsilen ithalat (ithalat), ihracat (ihracat) ve dış ticaret hacmi (disticarethacim) değerleri ile söz konusu değişkenlerin GSYİH ya oranları (ihracat_gdp, ithalat_gdp) seçilmiştir. İhracat ve ithalat verileri Ekonomi Bakanlığı veri sisteminden cari dolar olarak alınmış; fiyat etkilerinden arındırmak için 1994 bazlı dış ticaret ihracat ve ithalat birim değer endekslerine bölünmüştür. Reel efektif döviz kuru (reelefektifdoviz) TCMB den iki farklı baz yıla sahip seri olarak çekilmiş ve ardından 2003=100 olacak şekilde tek bir seri haline getirilmiştir. Fiyat endeksi (fiyatendeks) TUİK den 1994bazlı TÜFE olarak çekilmiştir. Enflasyon oranı (enflasyon) fiyat endeksindeki % değişim olarak hesaplanmıştır. GSYİH (gdp), TUİK den 1998 sabit fiyatlarıyla alınmıştır. Büyüme oranları (buyume) ise TUİK den 1998 bazlıgsyih daki değişim oranı olarak çekilmiştir. Modelde kullanılan değişkenlerin açıklamalarına Tablo 6 da yer verilmiştir Tablo 6: Uzun Dönem Büyüme Modelinde Kullanılan Değişkenler ve Açıklamaları Değişken BUTCEHARCAMASI BUYUME DISTICARETHACIM EGITIMLISE EGITIMUNIVERSITE ENFLASYON FIYATENDEKS FIZIKSELSERMAYE FIZIKSELSERMAYE_GDP GDP IHRACAT IHRACAT_GDP ITHALAT ITHALAT_GDP KREDIOZELSEKTOR M2 MEVDUAT NDG REELEFEKTIFDOVIZ VERGIGELIRI Açıklama Kamu harcamaları GSYH büyüme oranı Dış ticaret hacmi (ihracat + ithalat) Brüt Lise okullaşma oranı Brüt yükseköğrenim okullaşma oranı 1994 bazlı fiyat endeksindeki % artış oranı - TÜFE 1994 bazlı TÜFE fiyat endeksi Sabit sermaye yatırımları Sabit sermaye yatırımlarının GSYİH'ya oranı 1998 sabit fiyatlarıyla GSYİH İhracat değerleri İhracatın GSYİH'ya oranı İthalat değeri İthalatın GSYİH'ya oranı Bankaların (MB hariç) özel sektöre kullandırdığı kredi tutarı M2 para arzı Bankaların (MB hariç) bulundurdukları mevduat tutarı Nüfus artışı + amortisman + teknolojik gelişme hızı TÜFE bazlı (2003=100) Reel efektif döviz kuru Vergi gelirleri 14

15 BİRİM KÖK TESTLERİ Her bir değişkenin birim kök testleri, kısa dönemli modelde de olduğu gibi, ADF, PP ve KPSS yöntemleriyle yapılmış olup, sonuçları Tablo-6 da yer almaktadır. Tablo 7: Uzun Dönem Büyüme Analizi ne İlişkin Birim Kök Testleri Sonuçları AugmentedDickey- Fuller Testi Phillips-Perron Testi KPSS Değişken Adı T-İstatistiği Prob. Prob. %5 Kritik T-İstatistiği T-İstatistiği Değeri Değeri Değer BUTCEHARCAMASI D(BUTCEHARCAMASI) BUYUME D(BUYUME) DISTICARETHACIM D(DISTICARETHACIM) EGITIMLISE D(EGITIMLISE) EGITIMUNIVERSITE D(EGITIMUNIVERSITE) D 2 (EGITIMUNIVERSITE) ENFLASYON D(ENFLASYON) FIYATENDEKS D(FIYATENDEKS) D 2 (FIYATENDEKS) FIZIKSELSERMAYE D(FIZIKSELSERMAYE) FIZIKSELSERMAYE_GDP D(FIZIKSELSERMAYE_GDP) GDP D(GDP) D 2 (GDP) IHRACAT D(IHRACAT) IHRACAT_GDP D(IHRACAT_GDP) ITHALAT D(ITHALAT) ITHALAT_GDP D(ITHALAT_GDP) KREDIOZELSEKTOR D(KREDIOZELSEKTOR) D 2 (KREDIOZELSEKTOR) M D(M2)

16 MEVDUAT D(MEVDUAT) NDG D(NDG) REELEFEKTIFDOVIZ D(REELEFEKTIFDOVIZ) VERGIGELIRI D(VERGIGELIRI) Uzun dönem büyüme analizinde yer alan değişkenlere ilişkin gerçekleştirilen 3 birim kök testi sonucunda değişkenlerin tamamına yakınının durağan olmadığı ve birinci derecede bütünleşik olduğu I(1) görülmektedir. Sadece fizikselsermaye_gdpve buyumedüzeyde durağan I(0) dır. Düzeyde durağan I(0) olmaları ve uzun dönem büyüme analizinde yöntem olarak FMOLS nin benimsenmiş olması sebebiyle fizikselsermaye_gdpve serisine analizde yer verilmemiş; onların yerine fiziksel sermaye ve GDP değişkenlerinin kendisi kullanılmıştır. Ayrıca krediozelsektor un ikinci derecede bütünleşik I(2) olması sebebiyle analizde bu serinin birinci farkına yer verilmiştir. Bunların yanı sıra M2 ve mevduat değişkenlerinde diğer iki birim kök testi serilerin birinci derecede bütünleşik I(1) olduklarına işaret ederken, KPSS testi serilerin ikinci derecede bütünleşik I(2) olduklarını göstermektedir. ADF ve PP birim kök testleri aynı sonucu verdiğinden değişkenlerin I(1) olduğu kabul edilmiştir. Değişkenlerin logaritmalarının alınması, serilerde doğrusal bir dönüşüm sağladığından durağanlık sonuçlarını değiştirmemektedir YÖNTEM Çalışmamızda Türkiye için uzun dönem büyüme tahmini Mankiw vd. (1992) tarafından kullanılan beşeri sermaye eklenmiş Solow büyüme modeli ile,cobb-douglas üretim fonksiyonu kullanılmıştır: Y t = K t α H t β (A t L t ) 1-α-β Denklemde Y gayri safi yurtiçi hasılayı, K fiziki sermayeyi, H beşeri sermayeyi, A teknoloji seviyesini ve L işgücünü temsil etmektedir. L ve A dışsal olarak sırasıyla n ve g hızında büyümektedir. Bu nedenle efektif işgücü olarak tanımlanan A t L t (n+g) hızında 16

17 büyümektedir. A hem teknolojik gelişmeyi hem de verimliliği artıran kurum ve politikaları temsil etmektedir. Yukarıdaki denklem, Mankiw vd. (1992) deki metodoloji yardımıyla dönüştürülerek aşağıdaki kişi başı üretimi gösteren denklem elde edilmektedir: lny t = ln A + g t (α+β)/(1-α-β) ln(n+g+δ) + α/(1-α-β) ln(s k ) + β/(1-α-β) ln(s h ) Denklemde δ amortisman oranını, S k fiziki sermaye yatırımını ve S h ise beşeri sermaye yatırımı göstermektedir. Mankiw vd. (1992) de lna=a+µ (a sabit) olduğu varsayılmaktadır. Ayrıca ln(n+g+δ) ifadesi, amortisman ve teknolojik gelişmenin büyüme hızının pratikte ölçümü ile zorluklar nedeniyle ln(n+0,05) olarak kabul edilmektedir. Son olarak Bouis vd.(2011) ve Ahmed ve Suardi(2007) nin varsayımları altında çalışmamızda kullanılacak model aşağıdaki şekilde oluşmaktadır: lny t = a + β 2 lns k + β 2 lns h + β 3 ln(n+g+δ) + β 4 X t + µ t Denklemde yer alan X t terimi yardımcı ekonomik değişkenleri temsil etmektedir. Çalışmamızda beşeri sermaye eklenmiş Solow büyüme modelinin yanısıra literatürde büyümenin belirleyicilerinden olduğu belirtilen vergiler vekamu harcamaları (Barro, 1990; Easterly ve Rebelo, 1993; Lee ve Gordon, 2005; OECD, 2003; Ahmed ve Suardi 2007; Bouis vd. 2011), dış ticarete açıklık (Knight vd., 1993; Frankel ve Romer, 1999; Ahmed ve Suardi 2007; Wacziarg ve Welch, 2008; Bouisvd. 2011), finans sektörü gelişme düzeyi (King ve Levine, 1993; Levine, 2005 ve OECD, 2003; Ahmed ve Suardi 2007) ve enflasyon (Grier ve Tullock, 1989; Fischer, 1991; OECD, 2003; Ahmed ve Suardi 2007; Bouisvd. 2011) gibi faktörleri temsil edecek değişkenler kullanılmaktadır REGRESYON ANALİZİ Uzun dönem büyüme regresyon analizi Türkiye de büyümenin uzun dönemli kaynaklarını incelemek ve ileriye dönük büyüme tahminleri yapmak açısından önemlidir. Bağımlı değişken, çeyreklik dönemlerde GSYH miktarıdır. Solow Modelinde bağımlı değişken olarak kişi başı GSYH kullanılmasına rağmen, çalışmamızın ileriki aşamalarında 17

18 büyüme tahminlerinin metodolojik olarak daha kolay yapılmasına imkan vermek amacıyla modelde GSYH kullanılmıştır. Beşeri Sermaye eklenmiş Solow Modeli sermayeyi ikiye ayırarak fiziksel sermaye ve beşeri sermayenin büyüme üzerindeki etkisini incelemektedir. fizikselsermaye ve egitimuniversite serileri fiziksel ve beşeri sermayeyi temsilen kullanılan değişkenlerdir. Söz konusu değişkenlerin büyüme üzerindeki etkisinin pozitif olması beklenmektedir. Ayrıca Solow Modelinde şeklinde gösterilen nüfus artışı, teknolojik gelişme ve amortisman oranlarının toplamını ndg değişkeni temsil etmektedir. Literatürde enflasyonun genelde büyümeyi negatif etkilediği görülmektedir. Enflasyonun ekonomi üzerindeki olumsuz etkisi nedeniyle enflasyonun büyüme üzerindeki etkisinin negatif olması beklenmektedir. Bütçe harcamalarının etkisiliteratürdebazı çalışmalarda negatif bazı çalışmalarda pozitif olarak bulunmaktadır. Devletin ekonomideki ağırlığı büyümeyi olumlu ya da olumsuz etkileyebilmektedir. Kamu harcamalarının ekonomik büyümeyi destekleyecek şekilde düzenlenerek büyümeyi olumlu yönde etkilemesi söz konusu olabileceği gibi sorumsuz şekilde artan kamu harcamalarının özel sektörü dışlayarak başta finansal sistem olmak üzere, ekonomiyi olumsuz etkilemesi ihtimali de bulunmaktadır. İhracat ve ithalat değerleri ekonominin dışa açıklık seviyesinin büyüme üzerindeki etkisi incelemek amacıyla kullanılmaktadır. Literatürde dışa açıklığın büyüme üzerindeki etkisi pozitif olarak görülmektedir. Türkiye ekonomisinin dışa açılma ile birlikte yaşadığı ekonomik gelişme ve ihracat büyüme stratejisi odaklı göz önünde bulundurulduğunda ihracatın etkisinin pozitif olması beklenmektedir.ithalat değişkeni milli gelir denkleminde negatif olarak yer almasına karşın, Türkiye de üretimin ithal ara malı ve yatırım malı bağımlılığı gözönünde bulundurulduğunda, pozitif olması beklenmektedir. Türkiye nin yüksek oranda büyüdüğü dönemlerde ithalatımızın da yüksek oranda arttığı gözlemlenmektedir. Modelimizde kullanacağımız değişkenler arasında eşbütünleşme olup olmadığı Johansen yaklaşımı ile test edilmiş ve değişkenler arasında 3 adet eşbütünleşme denklemi olduğu görülmüştür. Johansen eş bütünleşme testi sonuçları Tablo 8 de yer almaktadır. 18

19 Tablo 8: JohansenEşbütünleşme Testi Örneklem (adjusted): 1994Q1 2011Q3 Gözlem sayısı: 60 (ayarlamalardan sonra) Trend Varsayımı: Lineer deterministiktrend Seriler: LOG(GDP) LOG(BUTCEHARCAMASİ) LOG(FIZIKSELSERMAYE) LOG(NDG) LOG(M2) LOG(IHRACAT) LOG(ITHALAT) LOG(ENFLASYON) LOG(EGITIMUNIVERSITE) Gecikme (birinci farkta): 1 to 2 Sınırlanmamış EşbütünleşmeRank Testi (Trace-İz) Hipotez İz 0.05 No. of CE(s) Özdeğer İstatistiği Kritik Değerler Prob.** Sıfır En fazla En fazla 2* En fazla En fazla İz testi 3 adet eşbütünleşme denkleminin varlığını göstermektedir (0.05 önem düzeyinde) * hipotezin (0.05 önem düzeyinde) reddedilmesini gösterir **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-değerleri Regresyon denklemi Eviews7.1 programı kullanarak, Tamamen Değiştirilmiş Sıradan En Küçük Kareler (FullyModifiedOrdinaryLeastSquares (FMOLS)) yöntemiyle tahmin edilmiştir. FMOLS tahmin edicisi bir eşbütünleşme tahmin yöntemi olup, hem içsellik (endogeneity) sorununu halletmekte, hem de uzun vadeli ilişkileri göstermektedir. Bu sebeple FMOLS tahmin edicisi tercih edilmiştir. Bütün değişkenler esneklik değerlerinin ortaya konulması maksadıyla logaritmaları alınarak modele dahil edilmiştir. Regresyon sonuçlarına göre modelde kullanılan dışa ticarete açıklık, kamu harcamaları, enflasyon, para arzı ile fiziki ve beşeri sermayenin pozitif olarak etkilediğini göstermektedir. Modelde yer alan değişkenler istatistiksel olarak anlamlıdır. Modelin %98 lik R2 oranı, modelde yer alan değişkenlerin büyümedeki değişimlerin %98 gibi büyük bir oranını açıklayabildiğini göstermektedir. Devletin ekonomideki ağırlığının büyüme üzerindeki etkisini incelemek üzere modele eklenen butceharcamasi değişkeni büyümeyi pozitif etkilemektedir. Butceharcamasi değişkeninin katsayısı 0,02 olup, kamu harcamalarındaki %1 lik bir artışın GSYİH yı %0,02 artırdığını göstermektedir. Literatürde kamu harcamalarının büyüme üzerindeki etkisi konusunda bir mutabakat olmayıp ampirik çalışmalarda farklı sonuçlar ortaya çıkmıştır. Kamu harcamalarının ve dolasıyla ortaya çıkan bütçe açıklarının ekonomi üzerindeki olumsuz 19

20 etkilerini vurgulayan çalışmaların yanı sıra, devlet harcamalarının alt yapı yatırımlarını ve kamu mallarını sağlamasının üretime pozitif katkısının olacağını belirten çalışmalar bulunmaktadır. Türkiye için kamu harcamalarının GSYH üzerinde pozitif etkisinin ağır bastığı söylenebilir. Türkiye nin dış ticarete açıklık durumunu temsilen modele eklenen ihracat ve ithalat değişkenlerinin büyümeyi beklentilere uygun olarak pozitif etkilediği görülmektedir. Söz konusu değişkenlerin 0,11 ve 0,10 olan katsayılarının oldukça yakın olması ihracat ve ithalatın büyümeyi benzer şekilde etkilediği sonucunu ortaya koymaktadır. İhracat ve ithalatın büyümeyi etkilediği mekanizmalar farklı olmasına rağmen etkilerinin benzer olması dikkat çekicidir. Model sonuçlarına göre ihracat ve ithalattaki %1 erlik artış büyümeyi ortalama %0,11 civarında artırmaktadır. Tablo 9:Regresyon Analizi DependentVariable: LOG(GDP) Method: FullyModifiedLeastSquares (FMOLS) Date: 12/20/11 Time: 19:09 Sample (adjusted): 1994Q2 2011Q3 Includedobservations: 66 afteradjustments Long-runcovarianceestimate (Prewhiteningwithlags = 0 from SIC maxlags = 4, Bartlettkernel, Newey-West automaticbandwidth = , NW automaticlaglength = 3) Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. LOG(BUTCEHARCAMASI) LOG(FIZIKSELSERMAYE) LOG(NDG) LOG(M2) LOG(IHRACAT) LOG(ITHALAT) LOG(ENFLASYON) LOG(EGITIMUNIVERSITE) C R-squared Meandependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Sumsquaredresid Durbin-Watson stat Long-runvariance İncelenen ampirik çalışmalarda genel olarak enflasyon oranının büyümeyi negatif etkilediği görülmektedir. Ekonomi literatüründe enflasyonun büyümeyi kısa dönemde pozitif etkilediği (Phillips eğrisi ilişkisi) uzun dönemde ise enflasyon ile büyüme arasında bir ilişki 20

21 olmadığı kabul edilmektedir. Model sonuçları Türkiye de enflasyonun büyümeyi pozitif etkilediğini göstermektedir; enflasyonda yaşanan %1 lik artış GSYH yı %0,02 artırmaktadır. Bu sonucu güçlendiren diğer bir sonuç para arzını gösteren M2 değişkeninin modelde ortaya koyduğu büyüme üzerindeki etkidir. Ekonomi literatüründe hükümetler kısa dönemde para arzını artırarak büyümeyi olumlu yönde etkileyebilmektedir. Uzun dönemde ise para arzındaki artışın sonucu ortaya çıkan enflasyonun büyümeyi etkilememesi gibi para arzı artışının da büyüme üzerinde etkisi olmadığı varsayılmaktadır. Model sonuçları Türkiye örneğinde M2 deki %1 lik artışın GSYH yı %0,07 oranında artırdığını göstermektedir. Beşeri sermaye eklenmiş Solow Modelinde fiziki ve beşeri sermaye büyümeyi pozitif etkileyen unsurlar olarak tanımlanmaktadır. Diğer taraftan, literatür taraması amacıyla incelenen ampirik çalışmaların bir kısmında beşeri sermayeyi temsil eden okullaşma oranlarının büyümeyi olumsuz etkilediği yönünde sonuçlara yer verilmektedir. Modelimizde genel ekonomi literatürü ile paralel şekilde beşeri sermayeyi temsilen kullanılan egitimuniversite büyümeyi pozitif yönde etkilemektedir. egitimuniversitedeğişkeninde yaşanan %1 lik artış GSYİH yı %0,07 artırmaktadır. Benzer şekilde fizikselsermaye değişkeninin büyüme üzerindeki etkisi de beklendiği gibi pozitiftir. fizikselsermaye deki %1 lik artış GSYİH yı %0,2 oranında artırmaktadır. Son olarak, nüfus (NDG) değişkeni yukarıda bahsedildiği şekilde büyümeyi pozitif etkilemektedir. Ampirik çalışmalarda pratikte ölçümü ile ilgili zorluklar nedeniyle ln(n+0,05) olarak kabul edilen ln(n+g+δ) ifadesi temel olarak nüfus artışından etkilenmektedir. Türkiye örneğinde de toplam nüfustaki %1 lik artışıngsyh yı %0,13 oranında artırdığı gözlemlenmektedir. 4. KISA VE UZUN DÖNEM MODELLERİN TAHMİN YETENEKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Yukarıdaki bölümlerde sonuçları verilen iki modelin, kısa dönemli yaklaşımla oluşturulan köprü modelinin ve uzun dönemli yaklaşımla tahmin edilen FMOLS modelinin öngörü performansı aşağıda değerlendirilmektedir. Tablo 10 da kısa dönem (Köprü) modeli ve uzun dönem (Genişletilmiş Solow) modellerin sabit fiyatlarla GSYH tahminleri ve gerçekleşen GSYH değerleri yer almaktadır. GSYİH gerçekleşmeleri ve tahminleri çeyreklik, yıllık ve dört yıllık toplamlar olarak 21

22 hesaplanmıştır. GSYH değerlerinin farklı uzunluklarda hesaplanması, Köprü ve Genişletilmiş Solow modellerinin farklı dönemlerdeki tahmin güçlerini ölçerek karşılaştırmaktır. Ayrıca tablonun sağ tarafında her iki modelin tahmin güçlerini gösteren kestirim hataları bulunmaktadır. Hata payları gerçekleşen GSYH ile modellerin tahmin ettiği GSYH lar arasındaki yüzde sapmalar olarak hesaplanmıştır. Tabloda yeşil renkle işaretlenen hücreler hata paylarının daha küçük gerçekleştiği tahminleri göstermektedir. Tabloda görülen ilk sonuç, dönem uzunluğu arttıkça hata paylarının iki model tahminlerinde de genel olarak azaldığıdır. Literatür taramasında incelenen çalışmalarda Köprü modellerin kısa süreli tahminlerde daha başarılı olduğu, Genişletilmiş Solow modelinin ise uzun dönem büyüme tahmin güçlerinin daha yüksek olduğu belirtilmektedir. Bununla birlikte, Tablo 9 da yer alan hata payları Türkiye verisi ile yapılan büyüme tahminlerinde bahse konu dönem ayrımının geçerli olmadığını göstermektedir. Her iki model de farklı uzunluktaki dönemlerde benzer performans göstermekte ve hata paylarının büyüklükleri ile ilgili olarak kısa ve uzun dönem ayrımı yapılamamaktadır. Hem Köprü hem de Genişletilmiş Solow modelleri genel olarak makul tahmin sonuçları vermektedir ancak kısa ve uzun dönem performansları arasında net bir ayrım yapılamamaktadır. 22

23 Tablo 10:Kısa ve Uzun Dönem Modellerin Çeyreklik, Yıllık ve Dört Yıllık Tahminleri ve Hata Payları TAHMİN GERÇEK TAHMİN GERÇEK HATA PAYI (%) UZUN DÖNEM MODEL HATA PAYI (%) KISA DÖNEM MODEL 2008Q1 23,333,827 24,445,513 23,632,544 24,445, Q2 25,266,023 25,226,375 26,327,045 25,226, Q3 30,013,379 28,009,692 27,567,883 28,009, Q4 23,809,757 24,240,150 23,306,641 24,240, Q1 20,627,024 20,842,792 20,601,691 20,842, Q2 22,737,180 23,267,231 23,547,673 23,267, Q3 28,084,054 27,233,060 27,857,461 27,233, Q4 24,712,088 25,660,031 25,430,328 25,660, Q1 23,136,150 23,389,627 22,008,628 23,389, Q2 25,518,204 25,644,642 26,610,421 25,644, Q3 28,671,742 28,795,192 28,671, Q4 28,148,556 28,032,802 27,872,804 28,032, Q1 24,946,365 26,205,423 27,681,625 26,205, Q2 28,286,535 27,904,922 26,880,475 27,904, Q3 32,475,469 31,028,948 31,531,965 31,028, TAHMİN GERÇEK TAHMİN GERÇEK HATA PAYI (%) UZUN DÖNEM MODEL HATA PAYI (%) KISA DÖNEM MODEL ,791,589 72,827,149 72,726,596 72,827, ,350,526 67,399,398 68,812,118 67,399, ,109,167 72,690,285 72,792,038 72,690, ,025,426 76,880,473 76,303,437 76,880, ,447,782 83,806,886 84,906,012 83,806, ,806,852 89,974,454 88,953,907 89,974, ,820,295 95,505,705 96,027,899 95,505, ,247,957 72,596,586 99,949, ,368, ,422, ,921, ,834, ,921, ,160,348 97,003,114 97,437,154 97,003, ,802,911 77,067, ,287, ,738, ,708,370 85,139,293 86,094,066 85,139, TAHMİN GERÇEK TAHMİN GERÇEK HATA PAYI (%) UZUN DÖNEM MODEL HATA PAYI (%) KISA DÖNEM MODEL ,276, ,797, ,634, ,797, ,322, ,883, ,837, ,655, ,094, ,131, ,652, ,802,