TÜRKİYE VE BRIC ÜLKELERİ ARASINDAKİ TİCARET HACMİNİN BELİRLEYİCİLERİ: PANEL ÇEKİM MODELİ ANALİZİ

İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Yıl: 11 Sayı: 21 Bahar 2012 / 1 s.403-424 TÜRKİYE VE BRIC ÜLKELERİ ARASINDAKİ TİCARET HACMİNİN BELİRLEYİCİLERİ: PANEL ÇEKİM MODELİ ANALİZİ Rana ATABAY BAYTAR 60* ÖZET BRIC terimi, gelecek 40 yıl içinde dünyanın en güçlü ekonomileri olması beklenen büyüyen piyasaları ifade etmektedir. Bu ülkelerin; Fransa, Almanya, İtalya, Japonya, İngiltere ve ABD den oluşan G6 ülkelerinin ekonomik büyüme rakamlarını yakalayacakları ve sonrasında bu ülkelerin, gelişmiş ekonomilerdeki yavaşlayan büyümeyi ve nüfusu dengeleyecek yeni talep büyümesinin ve harcama gücünün ana motoru haline geleceği tahmin edilmektedir. Türkiye nin de içinde bulunduğu onbir ülkenin (N-11) daha, BRIC ülkelerine benzer bir ekonomik performans göstermesi ve dünya ekonomisinde söz sahibi olması beklenmektedir. Buna göre, Türkiye ve beraberinde üç ülke daha (Meksika, Endonezya ve Güney Kore), 2050 perspektifinde, bu gruptaki en fazla potansiyel sahibi ve umut vaat eden ülkeleri olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu bağlamda Türkiye nin dünya ekonomisindeki konumu ve BRIC ülkeleriyle olan dış ticareti de giderek önem kazanmaktadır. Çalışmada, Türkiye ve BRIC ülkeleri arasındaki ticaret hacmi, panel çekim modeli kullanılarak analiz edilmiş ve diğer çalışmalardan farklı olarak modele; bu endekslerin, Türkiye nin BRIC ülkeleriyle olan ticaretini ne yönde etkilediklerini araştırmak için Ticaret Bağlılık Endeksi, İthalat Nüfuz Endeksi ve İhracat Eğilim Endeksi dâhil edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Türkiye, BRIC Ülkeleri, Panel Çekim Modeli THE DETERMINANTS OF TRADE VOLUME BETWEEN TURKEY AND BRIC COUNTRIES: A GRAVITY MODEL ANALYSIS ABSTRACT The acronym BRIC expresses the growth markets which are expected to become the most powerful economies in the next 40 years. These countries are estimated to catch up with G6 countries economic growth figures and to become the main engine of new increase in demand and spending power to balance the slowing economic growth and population in the developed economies. The N-11 countries including Turkey are expected to have a similar economic performance of BRIC countries and to have an effect in the world economy. As a result of this, Turkey with other 3 countries, Mexico, Indonesia and South Korea, emerge as the most potential owner and promising countries in the perspective of 2050. In this content, Turkey s position in the world economy and foreign trade with BRIC countries are becoming increasingly important. In this study, the trade volume between Turkey and BRIC countries was analyzed using panel gravity model and unlike other studies Trade Dependency Index, Import Penetration Index and Export Propensity Index is included to find out how these indices affect the Turkey s trade with the BRIC countries. Keywords: Turkey, BRIC Countries, Panel Gravity Model 60 * Dr., İstanbul Ticaret Üniversitesi, Meslek Yüksekokulu, Dış Ticaret Programı, Küçükyalı İSTANBUL 403

Rana Atabay Baytar 1. GİRİŞ BRIC kısaltması, Goldman Sachs ekonomisti Jim O Neill in 2001 yılında, bu ülkelerin ekonomik güçler olarak ortaya çıkacağını açıkladığı yazısında ortaya çıkmıştır. Aradan geçen on yılda bu terim, dünyanın en büyük gelişmekte olan ekonomilerinin büyüyen gücünü ve G7 ekonomilerine potansiyel meydan okumasını gösterir hale gelmiştir. Bunun yanı sıra, 2011 yılında Güney Afrika nın da katılımıyla BRICS haline gelen bu ülkelerin sadece bir kısaltma olarak mı kalacağı yoksa bir entegrasyon haline mi geleceği belirsizliğini sürdürmektedir. Ekonomik performanslarındaki, demografik yapılarındaki ve jeopolitik çıkarlarındaki farklılıklar bu ülkelerin hem tek başına hem de grup olarak gelecek performansları hakkındaki soruları arttırmaktadır. Hepsi dünya GSYH sının %1 ni oluşturan ve G20 üyesi olan N-11 ülkelerinin içinde olan ve de 2050 yılında aynı ekonomik performansı göstermesi veya BRIC e dâhil edilmesi beklenen Türkiye nin de dünya ekonomisindeki yeri ve önemi gittikçe artmaktadır. Bu bağlamda, Türkiye nin bu ülkelerle olan dış ticareti de önem kazanmaktadır. Çalışmada, Türkiye nin BRIC ülke grubuyla olan dış ticaret hacminin belirleyicileri panel çekim modeli yöntemiyle araştırılmıştır. 2. BRIC ÜLKELERİNİN ORTAYA ÇIKIŞ SÜRECİ VE DÜNYA EKONOMİ- SİNDEKİ YERİ Kısa adı BRIC (Brazil, Russia, India, China Brezilya, Rusya, Hindistan, Çin) olan ve gelecek 40 yıl içinde dünyanın en güçlü ekonomileri olması beklenen büyüyen piyasaları (growth market (O Neill (2011)) anlatan terim ilk olarak, 2001 yılında kurumsal yatırım şirketi Goldman Sachs ın Ekonomik Araştırma Grup Başkanı Jim O Neill tarafından hazırlanan bir araştırma raporunda 61 görülmektedir. 2003 yılında Ekonomist Dominic Wilson ve Roopa Purushotaman (2003) tarafından hazırlanan raporda ise 40 yıldan daha az bir sürede BRIC ülkelerinin; Fransa, Almanya, İtalya, Japonya, İngiltere ve ABD den oluşan G6 ülkelerini yakalayacakları ve sonrasında bu ülkelerin, gelişmiş ekonomilerdeki yavaşlayan büyümeyi ve nüfusu dengeleyecek yeni talep büyümesinin ve harcama gücünün ana motoru haline geleceği varsayımında bulunulmuştur. BRIC ülkelerinin sahip oldukları insan kaynağı ve doğal kaynaklar göz önüne alındığında bu büyüme önlenemez gibi görünmektedir. Goldman Sachs, bu dört ülke birliğini seçerken kesin bir ölçüt kullanmamasına rağmen bunlar, 2001 sonrası 40-50 yılda dünya ekonomisinde daha büyük bir güç haline gelme potansiyeli olan büyük gelişen ülkeler olarak kabul edilmiştir (Wilson and Purushotaman, 2003). Bu potansiyele sahip olmalarının nedenlerinden biri, Hindistan ve Çin in kişi başına gelirlerinin düşük olmasına rağmen kalabalık nüfuslu ülkeler oldukları için ekonomilerindeki çıktı miktarının dünya ekonomisinde önemli bir düzeyde olmasıdır. Diğer bir neden ise bu ülkelerin, ekonomik büyüme için potansiyel sahibi ülkeler olmalarıdır (Cooper, 2006;2). Dört ülkenin de belirgin farklılıklarının olduğu bilinmekle beraber bu aynı zamanda, onların sahip oldukları potansiyelin nedenlerin- 61 Goldman Sachs, Global Economics Paper No. 66, Building Better Global Economic BRICs, 30 November 2001 (by Jim O Neill). Bu rapor, BRIC ülkelerinin dünya ekonomisindeki büyüyen payını 10 yıllık bir projeksiyonla göstermektedir. Çalışmanın ana konusu, BRIC ülkelerini birleştirerek G7 üyelerinin yeniden düzenlenmesidir. 404

İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Yıl: 11 Sayı: 21 Bahar 2012 / 1 s.403-424 den biridir: BRIC ülkeleri arasındaki çeşitlilik, bu ülkelerin kaynak bolluğu ve kaynak bağımlılığı arasında sağladıkları denge ve bu ülkeler arasındaki coğrafi eğilim, bu ekonomilerin dünya ekonomisine bütünleyici bir şekilde katılımına izin vermektedir. (O Neill, Wilson, Purushotaman, Stupnytska, 2005; 3). BRIC ülkelerinin her biri farklı özelliklere sahiptir. Brezilya, Latin Amerika daki en büyük ülke olmakla beraber ülkenin gelecekte ekonomik etki yaratacak gücü, zengin doğal kaynaklarından kaynaklanmaktadır. Çok sayıda ülke, Çin dâhil, doğal kaynaklarından yararlanmak için Brezilya da büyük yatırımlar yapmaktadır. Rusya da, Brezilya gibi doğal kaynak yönünden zengin olmakla beraber, özellikle bilim ve mühendislik alanlarında güçlü insan gücüne sahiptir. Hindistan ve Çin in önemli sayıda insan sermayesi mevcuttur ve bu ülkelerin ekonomileri oldukça hızlı gelişme göstermektedir (Hitt, Li, Worthington, 2005). BRIC ülkelerinin piyasalarının çekiciliğinden ötürü, bu ülkelerdeki firmalar, özellikle gelişmekte olan ülke piyasalarına girmek isteyen çokuluslu şirketlerle ortaklık kurarken daha fazla pazarlık gücüne sahiptir. BRIC firmaları yabancı ortaklarından, daha fazla bilgi ve kaynak edinebilmekle beraber, özellikle Çin ve Hindistan da yerel firmaların, bu şirketlere nazaran daha fazla yeteneklerinin olması muhtemeldir; bu ülkeler, yabancı ortaklarından edindikleri bilgi ve kaynakları daha hızlı kullanabilmektedirler. Bunun yanı sıra, bu ülkelerin yabancı ortaklarından, daha fazla bilgi ve kaynak edinme yeteneklerinden ötürü BRIC firmaları, kendilerine göre daha az olgun gelişmekte olan piyasaların yeteneklerini de kullanmaktadırlar. Sonuç olarak, BRIC firmaları, diğer gelişmekte olan piyasalarla karşılaştırıldığında, çokuluslu şirketlere nazaran karşılaştırmalı üstünlüğe sahiplerdir (Hitt, Li, Worthington, 2005). BRIC ülkelerinin iç politikaları ve ekonomileri de benzememektedir. Hepsi federal devletler olmakla beraber Hindistan da parlamenter demokrasi, Brezilya da başkanlık sistemi mevcuttur. Çin, Marksist Halk Cumhuriyeti iken Rusya otoriter demokrasidir. Dört ekonominin her biri, yüzyıllar boyunca tanınan politik oluşumlar paylaşmakla beraber farklı kültürel ve dilsel gelenekleri bünyesinde barındırmaktadır (Armijo,2007;8). Bu farklılıkların getirdiği heterojen yapı, bu ülkelerin başarısındaki nedenlerden biri olarak karşımıza çıkmaktadır. BRIC ülkelerinin önemi, ekonomik büyüklüklerinden kaynaklanmaktadır. OECD üyesi olmayan en büyük dört ekonomi olan bu ülkelerden başka hiçbir gelişmekte olan ekonominin yıllık GSYH sı 1 trilyon$ ın üzerinde değildir. Rusya dışında diğer üç ülke, 2008 krizi sürecinde de çoğu ülkeden daha fazla büyüme göstermişlerdir. Tablo 1 de görüldüğü üzere Çin, dünyanın en büyük ihracatçısı haline gelmiş ve BRIC ülkeleri kendi aralarındaki ticareti de arttırmıştır; 2010 yılında Çin-Hindistan ticareti 60 milyar$ ı aşmıştır. Aynı zamanda Çin, Doğu Asya nın hızlı sanayileşen ülkeleri için en büyük piyasa haline gelmekle beraber 2008 yılında, dünya toplamının %22 si olan 6.5 milyon ton ile en fazla karbon dioksit salınımına sahip ülke haline gelmiştir. Rusya ve Hindistan ise üçüncü ve dördüncü sırada yer almaktadır. 405

Rana Atabay Baytar Tablo 1: BRIC Ülkeleri Arasında Gerçekleşen Toplam Ticaret Hacmi 2001-2010, (000$) BRA- CHN BRA- IND BRA- RUS CHN- BRA CHN- IND CHN- RUS IND- BRA IND- CHN IND- RUS RUS- BRA RUS- CHN RUS- IND 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 3.230.511 4.074.972 6.681.162 9.152.222 12.189.516 16.391.711 23.366.568 36.443.061 36.101.975 56.379.045 828.198 1.226.920 1.039.440 1.208.622 2.340.844 2.412.844 3.122.782 4.665.945 5.605.938 7.734.723 1.566.919 1.680.250 2.055.381 2.466.082 3.639.565 4.385.982 5.450.706 7.984.849 4.280.668 6.062.751 3.698.157 4.469.402 7.985.547 12.346.965 14.819.733 20.289.600 29.740.543 48.670.899 42.399.500 62.560.099 3.594.926 4.945.035 7.594.602 13.614.037 18.700.493 24.858.745 38.668.535 51.844.266 43.380.848 61.760.271 10.669.266 11.927.432 15.757.995 21.225.527 29.101.226 33.386.814 48.218.473 56.908.611 38.796.723 55.526.067 501.494 700.461 700.928 1.203.496 1.852.974 2.452.518 2.777.501 4.409.879 4.679.202 6.890.546 2.750.091 4.151.453 6.182.287 10.149.771 17.350.853 23.468.231 34.067.749 41.679.950 40.983.423 58.689.107 1.318.180 1.316.853 1.481.224 1.846.241 2.742.637 2.746.567 3.608.591 5.542.070 4.402.043 4.984.776 1.114.310 1.534.073 1.735.775 1.738.110 2.951.369 3.713.000 5.237.590 6.711.368 4.593.000 5.799.156 7.242.513 9.238.075 11.566.269 14.851.298 20.312.327 28.668.000 39.573.250 55.916.050 39.528.880 58.813.800 1.665.952 2.127.472 3.320.090 3.153.291 3.098.398 3.893.000 4.342.640 6.945.062 7.461.454 7.548.989 Kaynak: COMTRADE Database Dünya ekonomisinde BRIC ülkeleri, makroekonomik performans açısından da ayırt edici bir görünüme sahiptir. Dört ekonomi, dünya döviz rezervleri toplamının %40 ına sahiptir ve en büyük on döviz rezervi sahibi ülke arasında yer almaktadır. Çin, 2,4 trilyon$ lık döviz rezervi ile birinci sırada ve aynı zamanda Japonya dan sonra ikinci en büyük net kreditördür. 1992 yılında piyasa reformlarına başladığında Rusya nın döviz rezervi hiç yokken bugün 420 milyar$ olmuştur. BRIC ülkelerinin sahip oldukları döviz rezervlerinin 1/6 sı, IMF gibi bir fon oluşturmaya yeterli boyuttadır (The Economist, 15th April 2010). BRIC ülkelerinin sahip oldukları yabancı varlıklar, 2008 küresel krizine karşı da bu ülkeleri korumuş ve bu ülkeleri finansal güçler haline getirmiştir. Batılı ülkeler rekor bütçe açıklarını ve artan borçlarını dizginlemek için mücadele ederken, BRIC ülkelerinin kamu borcu düzeyleri genellikle durağan olduğundan çoğu yatırım bankası, bu dönemde BRIC ülkelerini önermiştir. BRIC ülkelerinin günümüzde geldiği noktayı daha iyi anlayabilmek için 2001 tarihli Goldman Sachs raporunda öngörülen rakamlarla bugün ortaya çıkan rakamları karşılaştırmanın doğru olacağı kanaatindeyim. 2001 raporundaki öngörülere göre, BRIC ülkelerindeki güçlü büyümenin aynı hızda devam etmesi halinde bu ülkelerin 2010 yılı sonunda dünya ekonomisinden çok daha büyük bir pay alacağı tahmin edilmektedir. En iyi senaryolara göre bu ülkelerin dünya GSYH sından alacağı payın yüzde 8 olacağı belirtilmiş ancak Dünya Bankası rakamlarına göre, 2010 yılında bu rakam yüzde 17 olarak gerçekleşmiştir. Çin in Almanya nın ekonomik büyüklüğüne erişeceği tahminine karşılık, Şubat 2011 itibariyle, Çin, Japonya yı geçmiş ve Almanya nın iki katına yakın bir ekonomik büyüklüğe sahip hale gelmiştir. Brezilya nın ise, İtalya nın ekonomik büyüklüğüne yaklaşacağı öngörülmüş ve Brezilya 2010 yılını, 2.1 trilyon$ lık GSYH ile İtalya nın da önünde, dünyanın yedinci büyük ekonomisi olarak tamamla- 406

İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Yıl: 11 Sayı: 21 Bahar 2012 / 1 s.403-424 mıştır (Tablo 2). Bunun yanı sıra, 2001 yılındaki 2.6 trilyon$ lık GSYH sına rağmen, 2010 yılında BRIC ekonomileri, 11 trilyon$ ı aşkın GSYH yaratmıştır. Tablo 2: BRIC ve G7 Ülkelerinin GSYH ları Kaynak: World Bank World Development Indicators GSYH verileri Geçen elli yıl boyunca dünya ekonomisinin oldukça değiştiği ve önümüzdeki elli yıl boyunca da, bu ülkelerin dünya GSYH sından aldıkları paydaki artışla orantılı olarak oldukça değişeceği öngörülmektedir. BRIC ekonomilerini, G6 ekonomileriyle karşılaştırdığımızda; 2025 yılında bu ülkelerin, G6 ülkelerinin büyüklüğünün yarısına ulaşacağı ve 2050 yılında ise, G6 ülkelerinden sadece ABD ve Japonya nın en büyük altı ekonomi arasında yer alacağı öngörülmektedir. BRIC ekonomilerinin küresel ekonomi politika belirleyicileri olarak daha önemli bir konuma geleceği ve hatta G7 veya G8 benzeri bir gruplaşmanın bir parçası haline geleceği öngörülmüştür ancak bu gerçekleşmemiştir. Bu dört ekonominin dışişleri bakanları 2006 yılında New York ta siyasi görüşmelere başlamış ve ilki 2009 yılında Rusya-Ekaterinburg da BRIC Zirvesi gerçekleştirmişlerdir. 2010 yılında gerçekleşen ikinci zirvede, Güney Afrika nın da BRIC ülkelerine katılımı konusunda karar birliğine varılmış ve 2011 yılında gerçekleşen son zirve ise bu ülkelerin dolara olan bağımlılık derecelerini azaltmayı hedefleyen bir dizi önlem kararıyla son bulmuştur. BRIC ülkelerinin nüfusu, geçtiğimiz elli yılda iki kattan daha fazla artmakla beraber, bu artışın önümüzdeki birkaç on yıl içinde, Hindistan dışında, azalacağı beklentisi mevcuttur. Gelişmiş ülkelerde yaşlı nüfusun artmasına yönelik beklentilere rağmen, bu artışın BRIC ülkelerinde daha hızlı olacağı tahmin edilmektedir. 2060 yılında, ortalama yaş, gelişmiş ekonomilerde 40 tan 44 e ve BRIC ülkelerinde ise 32 den 45 e çıkacaktır (Wilson, Burgi, Carlson, 2011). Yaşlanan ve küçülen iş gücü pazarının da, geçtiğimiz on yılda küresel büyümenin yarısını üstlenmiş olan BRIC ülkelerindeki büyüme oranlarını düşüreceği öngörülmektedir. Goldman Sachs ın 7 Aralık 2011 tarihli The BRICS 10 Years on: Halfway Through the Great Transformation başlıklı raporunda; 407

Rana Atabay Baytar BRIC ülkelerindeki yavaşlamanın etkisiyle küresel büyümenin bu onyılda yüzde 4.3 ile zirvesini kaydedeceği ve 2020 lerde yüzde 3.9 lara gerileyeceği belirtilmektedir. Raporda, BRIC ülkelerinin uzun vadeli ekonomik büyüme oranlarının muhtemelen zirveye ulaştığı tespiti yapılmıştır. Bu ülkelerde çalışma yaşındaki nüfusun artış hızının yavaşlaması ve nihayetinde azalmasıyla da daha küçük bir yeni işgücü arzı ortaya çıkacağı belirtilen rapora göre bu durum, BRIC ülkelerinin potansiyel büyüme oranlarına sınır koyacaktır. Rapora göre, BRIC ülkeleri 2050 itibariyle dünyanın en büyük ekonomileri olarak ABD ve Japonya ya katılsa da bu dört ülkenin dünya ekonomik büyümesine katkısı azalması beklenmektedir. 3. TÜRKİYE VE BRIC ÜLKELERİ Dünya ekonomisinde en hızlı gelişen yükselen piyasalar olarak adlandırılan BRIC ülkelerinin, 2050 yılında G7 ülkelerinden iki kata daha fazla üretim yapacağı tahmin edilirken, Türkiye nin de içinde bulunduğu onbir ülkenin (N-11) daha bu sınıflamaya dâhil olacağı beklenmektedir. Buna göre, Türkiye ve beraberinde üç ülke daha (Meksika, Endonezya ve Güney Kore), 2050 perspektifinde, bu gruptaki en fazla potansiyel sahibi ve umut vaat eden ülkeleri olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu bağlamda Türkiye nin dünya ekonomisindeki konumu ve BRIC ülkeleriyle olan dış ticareti de giderek önem kazanmaktadır. Geçen elli yılda dünya ekonomisinde giderek daha fazla söz sahibi olan BRIC ülkelerinin ve önümüzdeki kırk yılda G7 ülkeleri arasında olması tahmin edilen Türkiye nin son elli yıllık büyüme oranları aşağıdaki grafikte gösterilmektedir. Şekil 1: BRIC Ülkeleri ve Türkiye de Büyüme, (%) Kaynak: World Bank World Development Indicators (*) 1960-2010 408

İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Yıl: 11 Sayı: 21 Bahar 2012 / 1 s.403-424 Şekil 1, 1980 sonrasında sabit fiyatlarla yıllık ortalama GSYH artışının Çin de %10, Hindistan da %6, Brezilya da %2,5, Rusya da ise %0,6 olarak gerçekleştiğini göstermektedir. Bundan hareketle, Çin ve Hindistan ın yüksek işgücü potansiyeli yanında son 20 30 yıldaki büyüme performansı ile dünyanın en büyük gelişmekte olan ekonomileri haline geldiğini söylemek mümkündür. Rusya ve Brezilya nın 1980 sonrasında oldukça düşük seyreden ekonomik büyümesi ise bu iki ülkenin dünyanın en büyük ekonomileri arasına doğal kaynak zenginliğine bağlı olarak zaten yüksek olan milli gelirleri sayesinde katıldığını gösteriyor (Öz, 2010). 2002 yılına kadar konjonktürel hareketlerin görüldüğü Türkiye de, 2002 sonrası yüksek oranda büyüme oranları görülmektedir. 2009 da Türkiye de de önemli oranda bir küçülme kaydedilmiş olsa da, 2010 da %8,9 oranında bir büyüme sağlanmıştır. Büyüme trendlerine bakıldığında Türkiye nin, BRIC ortalamasının altında, ancak G7 ortalamasının üzerinde bir büyüme trendine sahip olduğu görülmektedir. Yakın geleceğin küresel ekonomik gücü olması beklenen BRIC ülkeleriyle Türkiye nin mevcut dış ticaret verileri Tablo 3 te sunulmuştur. Tablo 3: Türkiye BRIC Dış Ticaret Verileri, 2001-2010 (milyar$) Kaynak: United Nations, COMTRADE Database Tablo 3 ten de görüldüğü üzere, Türkiye nin BRIC ülkelerine olan ihracatı sekiz kat, ithalatı ise on kata yakın artış göstermiştir. Bunun yanı sıra, aynı dönem içinde BRIC ülkelerinin Türkiye nin dış ticareti içindeki payı da artmıştır. 409

Rana Atabay Baytar Goldman Sachs gibi, Pricewaterhouse Coopers da Dünya Bankası verilerinden hareketle 2050 yılında dünya ekonomisinin alacağı şekille ilgili bir rapor hazırlamıştır. Raporda, aralarında Türkiye nin de olduğu E7 (Emerging Gelişmekte olan 7 / Çin, Hindistan, Brezilya, Rusya, Meksika, Endonezya ve Türkiye) ülkelerinin, 2030 da satın alma paritesi baz alınarak yapılan hesaplamalara göre kırk yıl sonra ekonomik büyümede G7 ülkelerini geride bırakacağı; sabit fiyatlarla yapılan hesaplamalara göre ise bu durumun 2050 de gerçekleşeceği belirtilmektedir. Gelişmekte olan ülkelerin, gelişmiş ülkelere oranla çok daha hızlı bir büyüme sürecine girdiğinin belirtildiği raporda, Şu an dünyanın en büyük 10 ekonomisinden 9 u gelişmiş ülkelere ait fakat 2050 de bu rakam 4 e düşecek yorumu yapılmıştır (Hawksworth and Cookson; 2008). Rapora göre; satın alma gücü paritesine göre 2009 milli geliri 1 trilyon dolar olan Türkiye nin, 2025 te 2 trilyon 109 milyar dolara ulaşması, 2050 yılında ise 5 trilyon 298 milyar dolarla dünya sıralamasında İngiltere ve Fransa nın ardından 12 nci sıraya oturması beklenmektedir. 40 yılda Türkiye nin milli gelirinin, İtalya ve Kanada dan 2 trilyon dolar daha fazla olacağı tahmin edilmektedir. 4. TEORİ VE LİTERATÜR Çekim modeli, ekonomik entegrasyon konusundaki ampirik çalışmalarda sıklıkla kullanılmaktadır. Model, ekonomik entegrasyon dışında ülkeler arasındaki sermaye akımları, göç ve turizm konularına da başarıyla uygulanmaktadır. Modelin temeli, Newton un Evrensel Çekim Yasası na dayanmaktadır. Newton un çekim modeli; iki göksel cisim arasındaki çekimin, kütleleri ile doğru ve aralarındaki mesafe ile ters orantılı olduğunu söylemektedir. En temel haliyle, ikili ticaretin çekim modeline göre; iki ülke arasındaki ticaret, ülkelerin GSYH ları ile doğru ve aralarındaki mesafe ile ters orantılıdır(frankel, 1997;50). Temel çekim modeline göre, iki ülke arasındaki ticaret hacmi aynı zamanda nüfusun, coğrafi uzaklığın ve ortak dil, ortak sınır, kültürel yakınlık, ortak bölgesel ticaret anlaşmasının varlığı gibi bir takım kukla değişkenlerin fonksiyonudur(amin, Hamid and Saad, 2009;20). Uluslararası ticaret akımlarına ilk kez Tinbergen (1962) tarafından uygulanan ve Pöyhönen (1963) tarafından geliştirilen çekim modelinin önemi, ikili ticaret konularını açıklamadaki ampirik başarısı ile artmıştır (Stack, 2009; 774). Çekim yasası uluslararası ticaret akımları için yeniden yazıldığında aşağıdaki denkleme ulaşılır:!!" =!!"#!!!.!"#!!!"#$!" (1) (1) numaralı denklemde; NT ij, i ülkesinden j ülkesine ticaret akımını; GDP i and GDP j, ülkelerin GSYH larını; DIST ij, i ülkesi ve j ülkesi arasındaki mesafeyi ve G, sabit katsayıyı göstermektedir. Buna göre; ikili ticaret, ülkelerin arasındaki mesafe ile ters ve GSYH ları ile doğru orantılıdır. Ticaret yapan ülkeler arasındaki mesafe ne kadar az fakat ülkelerin GSYH ları ne kadar fazla olursa iki ülke arasındaki ticaretin o kadar fazla olması beklenmektedir(genç, Artan, Berber, 2011; 212). Yapılan çalışmalara ilaveten standart çekim modeline birçok düzenlemeler ve eklemeler yapılmıştır. Çekim 410

İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Yıl: 11 Sayı: 21 Bahar 2012 / 1 s.403-424 modelinin teorik yapısına katkılar Anderson (1979), Bergstrand (1985, 1989, 1990), Deardorff (1995), Anderson ve Wincoop (2001) tarafından gerçekleştirilmiştir. Linnemann (1966), ülkelerin ekonomik büyüklüklerinin ölçülmesi yaklaşımına ülkelerin nüfusunu da dâhil etmiş (Yihong and Weiwei, 2006; 9); Krugman (1991), bölgeselleşme sürecinde coğrafi yakınlığın önemini ortaya koyarken Frankel ve diğerleri (1995) ise, kültürel bağları ve ortak dilleri olan ülkelerin birbirleriyle daha fazla ticaret yaptıklarını bulgulamışlardır. Literatürde, ülkeler arasındaki ticaret akımlarının belirleyicilerini açıklamak için kullanılan temel çekim modeli aşağıdaki şekildedir:!!" =!!!"#!!!!"#!!!!"!!!!!"!!!!!"#$!"!!!!" (2) (2) nolu denklemde; T ij, i ülkesinden j ülkesine ticaret akımını; GDP i ve GDP j, ülkelerin GSYH larını; DIST ij, i ülkesi ve j ülkesi arasındaki mesafeyi ve POP i ve POP j ise i ve j ülkelerinin nüfusunu göstermektedir. Türkiye Cumhuriyeti nin 100. yılı olması nedeniyle oluşturulan 2023 perspektifinde ve Türkiye nin önemli dış ticaret partnerleri olan Avrupa Birliği (AB) üyesi ülkelerde gözlenmekte olan ekonomik resesyon koşulları altında ortaya çıkan durum karşısında, BRIC ülkelerinin, Türkiye nin dış ticareti açısından önemi bir kere daha ortaya çıkmaktadır. Yapılan araştırmalar sırasında BRIC ülkeleri ve Türkiye arasındaki ticaret akımlarını inceleyen tek bir çalışmaya rastlanmıştır (Sandalcılar; 2012). Panel çekim modelinin kullanıldığı çalışmada, Türkiye nin BRIC ülkeleriyle olan dış ticaretini ülkelerin GSYH larının, nüfuslarının ve ortak sınıra sahip olmalarının pozitif yönde; ülkeler arasındaki coğrafi uzaklığın ise negatif yönde etkilediği tespit edilmiştir. Çalışmada ayrıca Türkiye nin bu ülkelerle olan ticari potansiyeli tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çekim modeli sonuçlarına dayanarak tahmin edilen değerlerin potansiyel ticaret olarak kabul edildiği çalışmaya göre Türkiye; Brezilya, Hindistan ve Çin ile ticari potansiyelinin altında bir ticaret gerçekleştirirken Rusya ile ise tam tersi bir durum söz konusudur. Literatürde Türkiye nin BRIC ülkeleriyle olan ticari potansiyelini analiz eden tek bir çalışmaya karşın BRIC ülkelerinin ticaret akımlarını, çekim modeli kullanarak inceleyen birçok çalışma mevcuttur. Batra (2004, 2006), genelleştirilmiş çekim modeli aracılığıyla öncelikle dünya ticaret akımlarını incelemiş, ardından da Hindistan ın ticaret potansiyelini tahmin etmeye çalışmıştır. Toplam mal ticareti için tek bir çekim modeli kurarak yapılan tahminler sonucu elde edilen sonuçlara göre Hindistan için en fazla ticaret potansiyeli taşıyan bölgeler Asya Pasifik, Batı Avrupa ve Kuzey Amerika dır. Güney Asya Bölgesel İşbrliği Teşkilatı (South Asian Association for Regional Cooperation - SAARC) içinde Pakistan, Güneydoğu Asya Uluslar Birliği (Association of South East Asian Nations - ASEAN) içinde ise Filipinler ve Kamboçya dır. Çin, İngiltere, İtalya ve Fransa ise Hindistan ile ticaretin genişlemesi için maksimum potansiyele sahip ülkelerdir. Bhattacharyya ve Banerjee (2006) çalışmalarında, çekim modelinin Hindistan ın 20. 411

Rana Atabay Baytar yüzyılın ikinci yarısında gerçekleştirdiği ticaret akımlarını açıklamakta yeterli olup olmadığını incelemişler ve çekim modelinin bu akımların %43 ünü açıkladığını; Hindistan ticaretinin, ticaret hacmine daha az, mesafeye ise daha iyi yanıt verdiğini; sahip oldukları sömürgeci mirasın Hindistan ın ticaretini belirlemede hâlâ önemli bir etken olduğunu ve Hindistan ın gelişmekte olan ülkelerden ziyade gelişmiş ülkelerle ticaret yapmakta olduğunu saptamışlardır. Bhattacharya and Bhattacharyay (2007) çalışmalarında, çekim modeli kullanarak, farklı tercihli ticaret düzenlemeleri ve serbest ticaret anlaşmaları nedeniyle Hindistan ın ve Çin in ithalatlarında ortaya çıkan kazanç ya da kayıpları açısından muhtemel faydaları incelemişlerdir. Yazarların çalışmada, yıllar boyunca gerçekleşen ticaretin yönünü ve bir ülkenin ticaret ortağıyla uyumunu görmek için hesapladıkları, iki ülke arasındaki Ticaret Yoğunluk Endekslerinin de (Trade Intensity Indices) ortaya koyduğu üzere, Hindistan ve Çin arasında belirgin bir ticaret potansiyeli mevcut olmakla beraber bu potansiyelin arttırılması gerekmektedir. Çalışmada elde edilen ampirik bulgular; kısa dönemde Hindistan ın potansiyel kazancının yüksek tarifeler nedeniyle Çin e kıyasla daha az olduğunu fakat uzun dönemde, tarife düzeylerinin Çin le başabaş gelmesinden ötürü, Hindistan ın kazançlarının Çin den daha fazla olduğunu göstermektedir. Çin ve Hindistan ın ihracat performanslarını karşılaştırmalı olarak inceleyen Kalirajan and Singh (2007) çalışmalarında, dışsal büyüme teorisi temelli performans ölçümleri kullanmışlar ve Hindistan ın ihracat performansının Çin in oldukça gerisinde olduğunu bulgulamışlardır. Pradhan (2009), Hindistan ın ihracat akımlarını analiz etmek için genelleştirilmiş çekim modeli kullanmıştır. Hindistan ın Körfez Arap Ülkeleri İşbirliği Konseyi (Gulf Cooperation Council - GCC) bölgesinde en yüksek ihracat potansiyelinin sırasıyla Umman, Katar, Bahreyn ve Kuveyt olarak gerçekleştiğini ve olası bir Serbest Ticaret Bölgesi senaryosu karşısında, Hindistan ın GCC ülkelerine ihracat potansiyelinin hızlı bir şekilde artacağını bulgulamıştır. Eichengreen, Rhee and Tong (2004), Çin in ithalat talebindeki artışı, ihracat piyasalarındaki artan etkisinden ayırarak ve çekim modeli kullanarak, Çin in ihracatındaki büyümenin diğer Asya ülkeleri üzerindeki etkilerini analiz etmiştir. Yazarlar, Çin ihracatının, diğer Asya ülkelerinin ihracatını dışlama eğiliminde olduğunu bulgulamışlardır. Ancak bu etki, az gelişmiş Asya ülkelerindeki sermaye malları piyasalarında değil, tüketim malları piyasalarında ve makine ve ekipmanları ihracatı yapan daha gelişmiş Asya ülkelerinde daha çok hissedilmiştir. Bu sebeple az gelişmiş veya gelişmiş Asya ülkeleri, Çin in yükselişinden farklı şekillerde etkilenmiştir. Yihong and Weiwei (2006) çalışmalarında, çekim modeli aracılığıyla İhracat Benzerlik Endeksi (Export Similarity Index) kullanarak, Çin i altı ana ASEAN üyesi ülke ile karşılaştırmış ve Çin in ASEAN piyasasındaki ihracat potansiyelini hesaplamışlardır. Bussiére and Schnatz (2006), 1980-2003 yılları arasında Çin in, dünya ticaretinin yaklaşık %90 ını gerçekleştiren 61 ülkeyle olan ticareti, çekim modeli aracılığıyla incelemişlerdir. Yazarlar, kullandıkları ticaret yoğunluk ölçütü ile Çin in, dünya piyasalarına iyi entegre olduğunu bulgulamışlardır. Bunun yanı sıra Çin in diğer ülkelerle 412

İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Yıl: 11 Sayı: 21 Bahar 2012 / 1 s.403-424 olan ticaret yoğunluğunu karşılaştırmışlar ve Çin in ABD, Kanada, Avustralya ve bir kaç Latin Amerika ülkesiyle iyi entegre olduğu sonucuna varmışlardır. Euro Bölgesi ülkelerinden; Lüksemburg ve Portekiz küçük bir entegrasyon gösterirken Almanya, Fransa, Hollanda, Belçika ve İspanya nın uluslararası ticaret açısından Çin e en fazla bağlı ülkeler olduğu bulgulanmıştır. Tamura and Xu (2007), 1999-2003 yılları arasındaki veriler ile Çin in uluslararası rekabet edebilirliğini Ricardo teorisi temelli çekim modeli kullanarak analiz ettiği çalışmasında Çin in, Japonya ve ABD nin peşinden Almanya kadar rekabetçi olduğunu bulgulamışlardır. Yazarlara göre, Çin deki düşük ücretler, rekabet edebilirliğine katkıda bulunmakla beraber, ücret seviyelerinin Çin in rekabet edebilirliğine etkisi giderek azalmaktadır. Türkiye ile ilgili yapılan çalışmalarda, çekim modeli kullanılarak doğrudan yabancı yatırımların belirleyicileri tahmin edilmeye çalışıldığı gibi Türkiye nin çeşitli bölgesel entegrasyonlarla olan işbirliğinin dış ticarete yansımaları da incelenmiştir. Karagöz ve Karagöz (2009), yatay kesit verilerine dayalı çekim modeli kullanarak Türkiye nin küresel ticareti üzerinde hangi faktörlerin etkili olduğu tahmin etmeye çalışmışlar ve elde edilen katsayı tahminlerinden hareketle hangi ülkelerle ticaretin potansiyel genişleme vaat ettiğini araştırmışlardır. Genç, Artan ve Berber (2011) çalışmalarında, 1997-2007 dönemi için Karadeniz Ekonomik İşbirliği bölgesindeki ticari akımların belirleyicilerini panel çekim modeli kullanarak analiz etmişlerdir. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre, ihracatçı ve ithalatçı ülkelerin GSYH ları ve nüfusları bölgedeki ticaret akımlarını pozitif olarak etkilemektedir. Diğer taraftan, üye ülkelerin başkentlerinin birbirine olan uzaklığı ticaret akımlarını negatif olarak etkilerken, ülkelerin ortak sınıra sahip olmaları ve aynı dili konuşmaları ticaret akımlarını pozitif olarak etkilemektedir. Türkiye nin Asya-Pasifik ülkeleriyle ticaret potansiyelini araştıran Karagöz ve Saray (2010) çalışmalarında, Türkiye ve Asya-Pasifik ülkeleri arasındaki ticaret hacminin; ülkelerin ekonomik büyüklüklerinden pozitif ve uzaklıktan negatif yönde etkilendiğini elde etmişlerdir. Nüfus değişkeninin ise anlamsız olduğunu belirtmişlerdir. Diğer yandan, çekim modeline göre; Papua Yeni Gine, Peru, Myanmar, Mexico, Lao ve Brunei Sultanlığı nın Türkiye nin ticaret hacminin genişlemesinde potansiyel ülkeler olduğunu bulgulamışlardır. Türkiye ile ilgili yapılan çekim modeli çalışmalarında Gümrük Birliği ve Avrupa Birliği önemli bir yer tutmaktadır. Antonucci ve Manzocchi (2005), 1967-2001 dönemi için Türkiye nin ticaret akımlarını panel çekim modeli kullanarak incelemiş ve Türkiye nin Avrupa Birliği ne girmesinin fark yaratıp yaratamayacağını analiz etmişlerdir. 1990-2005 dönemi için Türkiye nin Euro Bölgesindeki ticaret potansiyelini çekim modeli ile analiz eden Özdeşer ve Ertaç (2010) ise AB ye üye olma ve parasal birliğe geçmesi sonrasında Türkiye nin AB12 ile potansiyel ticaret hacminin yüzde 40 artacağı sonucuna varmışlardır. Türkiye nin tarafı olduğu ikili ve çok taraflı ekonomik ve ticari anlaşmaların, Türkiye nin 113 ülkeye olan ihracatı üzerinde etkisi olup olmadığı 1996-2006 yılları 413

Rana Atabay Baytar arası verileri ile Genel Çekim Modeli çerçevesinde analiz eden Özkaya (2011), imzalanan ikili anlaşmaların Türkiye nin ihracatı üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkisi olmadığı ve Gümrük Birliği Anlaşmasının dışında Türkiye nin tarafı olduğu çok taraflı anlaşmaların Türkiye nin ihracatı üzerinde istatistiksel olarak anlamlı pozitif etkisi olduğu sonucuna varmıştır. 5. EKONOMETRİK BULGULAR Çalışmada, Türkiye ve BRIC ülkeleri arasındaki ticaret akımının belirleyicileri 2001-2010 dönemine ilişkin olarak panel çekim modeli kullanılarak analiz edilmektedir. Ampirik analiz, Türkiye ve dört BRIC ülkesini (Brezilya, Rusya, Hindistan, Çin) kapsamaktadır. Bu bölümde, çalışmada kullanılan panel regresyon analizi ve panel birim kök testleri teorik açıdan tanıtılmakta, çalışmanın veri seti ve modeli üzerinde durulmaktadır. Ayrıca, elde edilen ampirik bulgular değerlendirilmektedir. 5.1. Panel Regresyon Analizi Zaman boyutuna sahip kesit verilerini kullanarak ilişkilerin tahmin edilmesi yöntemine panel veri analizi denilir. Bu analizde, zaman serileri ile kesit serileri bir araya getirilerek hem zaman hem de kesit boyutuna sahip veri seti oluşturulmaktadır. Panel veri analizi 1980 lerden bu yana artan bir ilgi görmektedir. Bunun sebebi, panel verilere ulaşmanın kolaylaşması ve büyük veri tabanları ile çalışma imkanı sağlayan, gelişmiş bilgisayar desteğidir. Panel veri analizinin zaman serisi ya da yatay kesit verilerinden birini barındıran analizlere göre birçok avantajı vardır. Bunlar; gruplar arası heterojenlik etkilerinin daha iyi kontrol edilmesi, açıklayıcı değişkenler arasındaki çoklu bağlantıyı azaltmanın mümkün olması, ekonometrik tahmin edicilerin etkinliğinin artırılması şeklinde sıralanabilir (Sezgin, 2006). Sabit, eğim katsayısı ve hata terimi hakkında yapılan varsayımlara bağlı olarak panel veri regresyonunun farklı şekillerde tahmin edildiği görülmektedir. Sabit ve eğim katsayısının zaman ve yatay kesitler arasında sabit olduğu ve hata teriminin zaman ve yatay kesitler boyunca olan farklılıkları yakalayabildiği varsayılabilir. Bütün birimlerin verilerinin bir havuzda toplandığı ve bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki etkilerinin analiz edildiği bu model Havuzlanmış Regresyon Modeli ya da Sabit Katsayılar Modeli olarak tanımlanmaktadır (Wooldridge, 2003; 250). Panel veri analizinde bağımlı değişken için, N sayıda bireyin (grubun) T dönemlik bir zaman serisi verileri kullanılarak yapılır. Bu çerçevede genel panel veri denklemi aşağıdaki gibi yazılmaktadır. y = β + β X + β X + ε t=1,,t ve i=1,,n (3) it 1it 2it 2it 3it 3it it Panel veri analizinin en basit şekli, tüm katsayıların tüm yatay-kesit bireyleri için sabit tutulması durumudur. y = β + β X + β X + ε (4) it 1 2 2it 3 3it it Bu denklem, tüm bağımsız değişkenlerin yatay kesit bireylerinin hepsini aynı dere- 414

İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Yıl: 11 Sayı: 21 Bahar 2012 / 1 s.403-424 cede etkilediğini öngörmektedir. Eğer bağımsız değişkenlerin farklı bireyleri, farklı şekilde etkilediğine inanılıyorsa bu denklem yetersiz kalacaktır. Bu noktada diğer önemli bir konu ise, başlangıç noktasının (β 1 ) nasıl tanımlanacağıdır. Başlangıç noktası, tüm bireyler için sabit tutulabilir veya böyle bir kısıt konulmayarak, farklı yatay kesit bireyler için farklı başlangıç noktalarının olmasına izin verilebilir (Baltagi, 2005;16). Panel verilerin analizinde en çok bilinen bu yöntemde, havuzlanmış verilerin (pool data) kesit ve zaman boyutu ihmal edilerek geleneksel en küçük kareler (EKK) tahmincisi kullanılabilmektedir. Ancak bu modelde, tahmin edilen parametre sayısı kullanılan gözlem sayısını aşabilmekte, böylece model tahmin edilmesinde güçlükler yaşanabilmektedir. Bu tür sıkıntıları aşabilmek için panel veri analizlerinde hata terimlerinin özellikleri ve katsayıların değişebilirliği ile ilgili farklı varsayımlarda bulunarak farklı modeller elde edilebilmektedir (Wooldridge, 2003; 301). Sabit başlangıç noktası kısıtının kaldırılması durumunda, başlangıç noktası tanımlanması için, Sabit Etkiler Modeli (Fixed Effects Model) ve Tesadüfi Etkiler Modeli {Random Effects Model) olarak bilinen iki alternatif yöntem bulunmaktadır. Sabit Etkiler Modelinde (SEM), başlangıç noktasının tüm yatay kesit bireyleri için farklı sabit bir değer alacağı öngörülmektedir. y = β + β X + β X + ε β1j β (5) 1i it 1i 2i 2it 3i 3it it Literatürde SEM, En Küçük Kareler Kukla Değişkeni Modeli olarak da adlandırılır. Kukla değişkene ait katsayıların performans testi F istatistiğine dayanmaktadır. Sıfır hipotezi, etkin tahmin modelinin gruplara özgü sabit kesişim katsayılarının değişmediğini varsayan Klasik En Küçük Kareler Modeli olduğunu ifade ederken, alternatif hipotez SEM modelinin uygunluğunu belirtmektedir (Baltagi, 2005; 21). Sabit Etkiler Modeli nin yoğun bir şekilde kullanım bulmasına rağmen, çok sayıda yatay kesitin söz konusu olması serbestlik derecesi kaybına neden olabilmektedir. Ayrıca, bu modelin bir diğer kusuru da, zaman içinde değişmeyen değişkenler için uygun olmamasıdır. Bu nedenlerden ötürü Tesadüfi Etkiler Modeli önerilmektedir. Burada yatay kesit birimlere veya birimlere ve zamana göre meydana gelen değişiklikler, modele hata teriminin bir bileşeni olarak dâhil edilmektedir (Pazarlıoğlu ve Gürler; 2007). Bu modelde de, tesadüfi etkilerin yatay kesitten yatay kesite değiştiği, ancak zaman içinde değişmediği; yatay kesit birimler arasında değişmediği, ancak zaman içerisinde değişim gösterdiği ya da hem yatay kesit birimler arasında hem de zamana göre değişim gösterdiği kabul edilebilir (Hodoshima ve diğerleri, 2000; 518). Tesadüfi Etkiler Modeli, başlangıç noktasını tesadüfi değişken olarak tanımlamaktadır. Buna göre başlangıç noktaları, β 1 sabit değeri ve sıfır aritmetik ortalamalı u i tesadüfi değişkeninin toplamından oluşmaktadır (Baltagi, 2005; 19) y = β + β X + β X + ε β1 j β i + µ (6) i it 1i 2i 2it 3i 3it it 415

Rana Atabay Baytar Uygulamalarda, olası tahmin modelleri arasında seçim yapılabilmesi için bazı istatistiksel testler gerçekleştirilmektedir. Modellerdeki tüm değişkenler ülkeler ve zamanlar arasında değişebildiği için temel soru, verinin ülkeler ve zamanlar arasında toplanıp toplanmayacağıdır (pool data). Bu ülke spesifik etkiler ile zaman spesifik etkilerin ortak anlamlılığının belirlenmesi için Chow testi kullanılmaktadır. Burada boş hipotez altında etkin tahmin edici pool EKK iken alternatif hipotez altında etkin tahminci ise sabit etki (fixed effect) modelidir. Ayrıca, çalışmada boş hipotezin tesadüfi etkinin olmaması şeklinde olduğu Breusch Pagan testi ile tesadüfi bireysel etkinin anlamlılığı test edilmektedir. Boş hipotezin reddedilmesi tesadüfi etki modelinin pool EKK modeline karşı tercih edilmesi gerektiğine işaret etmektedir. Son olarak, model seçiminde sabit etki mi yoksa tesadüfi etki modelinin mi uygun olduğuna karar verilmesi için Hausman spesifikasyon testi kullanılmakta ve bu testte boş hipotez bireysel etkilerin modeldeki diğer regresörlerle ilişkisiz olduğunu (tesadüfi etkinin varlığını) belirtmektedir. Boş hipotezin reddedilmesi ise sabit etki modelinin tesadüfi etki modeline tercih edilmesi gerektiğini göstermektedir. 5.2. Veri Seti ve Model Çalışmada, Türkiye ve dört BRIC ülkesinin, 2001-2010 dönemine ait yıllık verileri kullanılmıştır. GSYH ve nüfus verileri World Bank World Development Indicators dan; dış ticaret verileri United Nations Commodity Trade Statistics Database (COMTRADE) den; mesafe verileri http://www.daftlogic.com/projectsgoogle-maps-distance-calculator.htm internet sitesinden elde edilmiştir. Mesafe great circle yöntemine göre ve kilometre cinsinden hesaplanmıştır. Çalışmada, diğer çalışmalardan farklı olarak; Ticaret Bağımlılık Endeksi (Trade Dependence Index), İthalat Nüfuz Endeksi (Import Penetration Index) ve İhracat Eğilim Endeksi (Export Propensity Index) de analize dâhil edilmiş ve bu endekslerin Türkiye nin BRIC ülkeleriyle olan ticaretini ne yönde etkiledikleri araştırılmıştır. Adı geçen endeksler; http://www. unescap.org/tid/publication/tipub2491.pdf internet sitesinden edinilerek, yazar tarafından hesaplanmıştır. Çalışma, aşağıdaki Havuzlanmış Regresyon Modeli kullanılarak analiz edilmiştir. Çalışmada kullanılan model aşağıdaki şekildedir:!"!" =!! +!!!"#!" +!!!"!!" +!!!"#!" +!!!!" +!!!!!" +!!!"!" +!!!"#!" +!!!"!!" +!!!"#!" +!!" Analizlerin elde edilmesinde Eviews 7.1 ile Stata 10.0 sürümleri ve SAS yazılımı kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan değişkenler, Tablo 4 te tanımlanmıştır. 416

İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Yıl: 11 Sayı: 21 Bahar 2012 / 1 s.403-424 Tablo 4: Değişkenlerin Tanımları Tanım Gayri Safi Yurtiçi Hâsıla (GSYH), milyar$ İthalat, milyar$ İhracat, milyar$ Nüfus Ticaret Bağımlılık Endeksi, % İthalat Nüfuz Endeksi, % İhracat Eğilim Endeksi, % Mesafe, km Değişkenler GDP IM EX POP TDI IPI EPI DIS Ticaret Bağımlılık Endeksi (TDI), ticaret istatistiklerinde sıklıkla kullanılan endekslerden biridir. Bu endeks, Dışa Açıklık Endeksi (openness index) olarak da adlandırılmaktadır. Endeks, ekonomik büyüklük, tarifeler, tarife dışı engeller, döviz kuru rejimi gibi birçok faktörden etkilenmekle beraber endeks değerinin yüksekliği genellikle daha açık bir ekonomiyi göstermektedir. Çalışmada endeks şu şekilde hesaplanmıştır:!"# = Σ!!!" + Σ!!!"!"#! 100 (7) (7) nolu denklemde; d, çalışılan ülkeyi (Türkiye), s, diğer ülkelerin tamamını (BRIC ülkeleri); X, toplam ihracat miktarını; M, toplam ithalat miktarını; GDP d, çalışılan ülkenin GSYH sını göstermektedir. İthalat Nüfuz Endeksi (IPI) ve İhracat Eğilim Endeksi (EPI), bir ekonominin dışsal şoklara karşı kırılganlığını ölçmek için kullanılmaktadır. IPI, kendi kendine yeterlik endeksi self sufficiency index olarak da adlandırılmakta ve yurtiçi talebin ne kadarının ithalat ile karşılandığını, diğer bir deyişle bir ülkenin, gerçekleştirdiği ithalat ile pazar payına hâkim olma derecesini ölçmektedir. IPI, yeniden ihracat ile arttırılabilmekte ve ekonomik büyüklükle negatif ilişkili olma eğilimindedir. Düşük IPI rakamları, verimlilik açısından uygun bir politika hedefi değildir. Endeksin hesaplanması şu şekildedir:!"! = Σ!!!"!"#! Σ!!!" + Σ!!!" (8) (8) nolu denklemde; d, çalışılan ülkeyi (Türkiye), s, diğer ülkelerin tamamını (BRIC ülkeleri); X, toplam ihracat miktarını; M, toplam ithalat miktarını; GDP d, çalışılan ülkenin GSYH sını göstermektedir. 417

Rana Atabay Baytar İhracat Eğilim Endeksi (EPI), ihracatın, GSYH içindeki payını ölçmektedir. Endeks, yurtiçindeki üreticilerin yabancı piyasalara güven derecesini göstermektedir. Dışa açıklık endeksine yakın olmakla beraber, belirgin dışsal şoklar için daha iyi bir göstergedir ve politika hedefi olarak kullanılabilir. EPI de, IPI gibi yeniden ihracat ile arttırılabilir ve ekonomik büyüme ile negatif ilişkilidir. Ancak IPI nin aksine, EPI nin yüksek olması, verimlilik açısından uygun bir politika hedefi olmamaktadır. Endeksin hesaplanma yöntemi aşağıdaki şekildedir: (9) (9) nolu denklemde; d, çalışılan ülkeyi (Türkiye), s, diğer ülkelerin tamamını (BRIC ülkeleri); X, toplam ihracat miktarını; GDP d, çalışılan ülkenin GSYH sını göstermektedir. Tablo 5: Değişkenlerin Tanımlayıcı İstatistikleri DIS EPI GDP IM IPI POP TDI TV EX Mean 4691.000 1.540295 1.30E+12 2.41E+11 2.145533 5.61E+08 3.718465 5.32E+11 2.91E+11 Median 4222.000 1.215193 9.17E+11 1.41E+11 1.571300 1.87E+08 3.379190 2.90E+11 1.42E+11 Maximum 10594.00 3.731234 5.88E+12 1.29E+12 6.589893 1.34E+09 8.172094 2.87E+12 1.58E+12 Minimum 0.000000 0.461356 1.96E+11 4.14E+10 0.438683 64544914 1.014315 7.27E+10 3.13E+10 Std. Dev. 3781.612 0.973791 1.19E+12 2.77E+11 1.518575 5.36E+08 1.788235 6.43E+11 3.70E+11 Skewness 0.335751 1.068352 2.221831 2.205279 1.385009 0.442026 0.500664 2.238486 2.195720 Kurtosis 1.822778 2.815753 7.964567 7.299458 4.173502 1.280579 2.465880 7.189097 6.907576 Jarque-Bera 3.826598 9.582198 92.48555 79.03823 18.85440 7.787408 2.683212 78.31626 71.98728 Probability 0.147593 0.008303 0.000000 0.000000 0.000081 0.020370 0.261425 0.000000 0.000000 6. BULGULAR VE DEĞERLENDİRİLMESİ Bu bölümde, model seçim testleri ve modellerin anlamlılık sınamaları ile sonuçların yorumları detaylı olarak ele alınmıştır. Bütün zaman serileri analizinde olduğu gibi, hem zaman hem de yatay kesit analizini bir arada gerçekleştiren panel veri analizlerinde de değişkenler arasında sahte ilişkilere neden olunmaması için değişkenlerin durağan olması gerekmektedir. Çalışmada panel birim kök testlerinden Levin, Lin ve Chu (2002) testi ile ortak birim kök süreçleri araştırılırken, bunun yanı sıra her birim için (ülkeler) Im, Pesaran ve Shin (2003) testi ile birim kök süreci test edilmiştir. Birimlerden bağımsız serilerde durağanlık ise Genelleştirilmiş Dickey Fuller (ADF) (1979) birim kök sınama yöntemi ile incelenmiştir. Durağanlık sonuçları Tablo 6 da gösterilmiştir. 418

İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Yıl: 11 Sayı: 21 Bahar 2012 / 1 s.403-424 Tablo 6: Panel Birim Kök Test Sonuçları Bütün zaman serilerinde olduğu gibi panel veri analizlerinde de otokorelasyon önemli bir sorundur. Bilindiği üzere, regresyon analizlerinin temel varsayımlarından birisi farklı gözlemler için aynı hatalar arasında ilişkinin (korelasyon) olmamasıdır. Eğer hata terimleri birbirleri ile ilişkili ise bu durum otokorelasyon ya da serisel korelasyon olarak adlandırılır. Veri setinde otokorelasyonun olup olmadığı Wooldridge (2002) otokorelasyon testi ile araştırılmıştır. Tablo 7: Otokorelasyon ve Heteroskedasticity Test Sonuçları Wooldridge Otokorelasyon Testi Sonuçları F değeri Olasılık 243.12 0.156 Greene Heteroskedasticity Testi Sonuçları chi2 (5) = 456.87 Prob>chi2 = 0.332 Yukarıdaki tabloya göre; Wooldridge (2002) tarafından önerilen otokorelasyon test istatistiği sonucuna göre, modelde otokorelasyon yoktur şeklinde kurulan boş hipotez reddedilmiştir. Diğer bir deyişle, denklemlerdeki hata terimleri arasında otokorelasyon problemi yoktur. Modelde değişen varyanslılık probleminin gözlenip gözlenmediği ise Greene (2003) tarafından geliştirilen heteroskedasite testi ile sınanmış ve yapılan analizlerde değişken varyansın olmadığını belirten H 0 hipotezi kabul edilmiştir. Çalışmada mesafe değişkeni düzeyde durağan yani I(0), tüm değişkenler birinci mertebe fark alındığında durağan yani I(1) olarak elde edilmiştir. Tahminleme için mesafe değişkeni düzeyde modele dâhil edilirken, diğer değişkenler birinci mertebeden fark alınarak çalışılacaktır. Çalışmada, hangi panel regresyon modelin seçileceğinin belirlenmesi için uygulanan Chow ve Breush Pagan (BP) test sonuçları Tablo 8 de verilmiştir. Chow testi için H 0 hipotezi pooled regresyon H 1 hipotezi SEM model iken BP testinde H 0 hipotezi pooled regresyon ve H 1 TEM model olarak ele alınır. 419

Rana Atabay Baytar Tablo 8: Panel Regresyon Tahmin Yöntemi Seçim Test Sonuçları Test p değeri Karar Chow(F testi) 0.223 Ho kabul BP(χ 2 testi) 0.329 Ho kabul Her iki test sonucunda da pooled regresyon kullanılması uygun olmuştur. Bu durumda Hausman testine gerek kalmamış ve pooled model tahmin sonuçları Tablo 9 da verilmiştir. Böylece tahmin edilen regresyon sonuçlarının güvenilirlik içinde yorumlanacağı anlaşılmıştır. Buna göre çalışmadan elde edilen bulgular aşağıdaki tabloda gösterilmiştir. Tablo 9: Pooled Model Tahmin Sonuçları Dependent Variable: FTV* Method: Panel Least Square Sample (adjusted): 2002 2010 Cross-sections included: 5 Total panel (balanced) observations: 45 Variable Coefficient St. Error t-statistic Prob. FTDI 5.66E+10 2.93E+09 19.32482 0.0000 FPOP -1.105744 25.30584-0.043695 0.9654 FIPI -6.06E+10 3.13E+09-19.35858 0.0000 FIM 1.002856 0.005997 167.2251 0.0000 FGDP -0.001478 0.000902-1.638994 0.1099 FEX 1.004263 0.004569 219.8055 0.0000 FEPI -5.67E+10 2.89E+09-19.61351 0.0000 DIS 30933.78 41195.60 0.750900 0.4576 C 2.64E+08 2.73E+08 0.969817 0.3386 R-squared 0.899976 Mean dependent var 8.16E+10 Adjusted R-squared 0.899971 S.D. dependent var 1.68E+11 S.E. of regression 9.11E+08 Akaike info criterion 44.27508 Sum squared resid 2.99E+19 Schwarz criterion 44.63641 Log likelihood -987.1893 Hannan-Quinn criter. 44.40978 F-statistic 186572.4 Durbin-Watson stat 1.927573 Prob(F-statistic) 0.000000 * Bağımlı ve bağımsız değişkenlerin başında bulunan (F) harfleri, değişkenlerin 1. Dereceden farklarının alındığını göstermektedir. 420

İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Yıl: 11 Sayı: 21 Bahar 2012 / 1 s.403-424 Buna göre çalışmada ticaret hacmi (FTV) bağımlı değişken ve GSMH (FGDP), nüfus (FPOP), ihracat miktarı (FEX), ithalat miktarı (FIM), uzaklık (DIS), Ticaret Bağımlılık Endeksi (FTDI), İhracat Eğilim Endeksi (FEPI) ve İthalat Nüfuz Endeksi (FIPI) bağımsız değişken olarak ele alınmıştır. Bu bağlamda; genel literatürün aksine GDP değişkeni, TV üzerinde anlamsız bir değişkendir. Bunun yanı sıra nüfus değişkeni de anlamlı bir değişken çıkmamıştır ve mesafe de beklendiği üzere ticaret hacmi üzerinde anlamsız ve etkisizdir. Dışa açıklık endeksi olarak da adlandırılan TDI değişkeni ticaret hacmi üzerinde pozitif etkili yani attırıcı özelliktedir. Yurtiçi talebin ne kadarının ithalat ile karşılandığını gösteren IPI değişkeni anlamlı ve TV üzerinde azaltıcı etkili bir değişkendir. IM ve EX değişkeni TV üzerinde arttırıcı ve anlamlı değişkenlerdir. Yurtiçindeki üreticilerin yabancı piyasalara güven derecesini gösteren EPI değişkeni ise TV üzerinde azaltıcı anlamlı etkiye sahiptir. Tüm bu değişkenler bağımlı değişken olan TV yi yaklaşık %90 oranında açıklamakta geri kalan %10 luk kısım modele dâhil edilemeyen değişkenlerin etkisini göstermektedir. Söz konusu oran oldukça yüksek bir açıklayıcı gücün göstergesidir. 7. SONUÇ Geçen elli yıl boyunca dünya ekonomisinin oldukça değiştiği ve önümüzdeki elli yıl boyunca da, BRIC ülkeleri dünya GSYH sından aldıkları paydaki artışla orantılı olarak oldukça değişeceği öngörülmektedir. Büyüyen piyasalar olarak adlandırılan bu ülkelerin, bu yüzyılın ortalarında ekonomik büyüklüklerinin, G7 ekonomilerinin iki katı olacağı tahmin edilmektedir. Türkiye nin de içinde bulunduğu onbir ülkenin (N- 11) daha BRIC ülkelerine benzer ekonomik performans göstermesi beklenmektedir. Buna göre, Türkiye ve beraberinde üç ülke (Meksika, Endonezya ve Güney Kore), 2050 perspektifinde, bu gruptaki en fazla potansiyel sahibi ve umut vaat eden ülkeleri olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu bağlamda Türkiye nin dünya ekonomisindeki konumu ve BRIC ülkeleriyle olan dış ticareti de giderek önem kazanmaktadır. Çalışmada BRIC grubuna katılması muhtemel olan ve büyüyen piyasalar arasında gösterilen Türkiye nin bu grupla olan ticareti analiz edilmiştir. Panel çekim modelinin kullanıldığı analizde Türkiye nin BRIC ülkeleriyle olan dış ticaretinde ülkelerin GSYH ları, nüfusları ve aralarındaki mesafe anlamsız çıkarken, ithalat, ihracat değişkenleri anlamlı ve ticaret hacmini arttırıcı etkide bulunmaktadır. Çalışmada, 3 farklı endeks kullanılmış ve bu endekslerin Türkiye ve BRIC ülkeleri arasındaki ticareti ne yönde etkilediği de araştırılmıştır. Bu endekslerden Ticaret Bağımlılık Endeksi nin ticaret hacmini pozitif yönde etkilediği; İthalat Nüfuz Endeksi nin ve İhracat Eğilim Endeksi nin ticaret hacmini negatif yönde etkilediği sonucuna ulaşılmıştır. 421

Rana Atabay Baytar KAYNAKÇA Amin, Ruzita Mohd, Zarina Hamid and Norma MD Saad (2009), Economic Integration Among ASEAN Countries: Evidence from Gravity Model, EADN Working Paper No.40, February. Anderson, E. J. (1979) A Theoretical Foundation for the Gravity Equation, American Economic Review, 69(1), ss. 106-116. Armijo, Leslie Elliott, The BRICs Countries (Brazil, Russia, India, and China) As Analytical Category: Mirage or Insight?, Asian Perspective, Vol.31, No.4, 2007, (7-42). Baltagi, Badi H. (2005), Econometric Analysis of Panel Data, John Wiley & Sons, Canada. Batra, Amita (2006) India s Global Trade Potential: The Gravity Model Approach, Gobal Economic Review, Vol.35, No.3, (327-361) Bergstrand, J. (1985) The Gravity Equation in International Trade: Some Microeconomic Foundations and Empirical Evidence, The Review of Economics and Statistics, 67(3), ss. 474-481. Bergstrand, J. (1989) The Generalized Gravity Equation, Monopolistic Competition, and the Factor-Proportions Theory in International Trade, The Review of Economics and Statistics, 71(1), ss. 143-153. Bhattacharya, Swapan K. and Biswa N. Bhattacharyay (2007), Gains and Losses of India-China Trade Cooperation A Gravity Model Impact Analysis, CESifo Working Paper No.1970, April. Bhattacharyya, Ranajoy and Tathagata Banerjee (2006), Does the Gravity Model Explain India s Direction of Trade? A Panel Data Approach, Indian Institute of Management, WP NO.2006-09-01. Bussiére, Matthieu and Bernd Schnatz (2006)i, Evaluating China s Integration in World Trade With a Gravity Model Based Benchmark, ECB Working Paper Series, No. 693, November. Cooper, Julian (2006), Russia as a BRIC: Only A Dream?, University of Birmingham European Research Institute, European Research Working Paper Series No. 13, July. Deardorff, A. V. (1995) Determinants of Bilateral Trade: Does Gravity Work in a Neoclassical World?, NBER Working Paper No. 5377. Dickey, D.A. and W.A. Fuller (1979), Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root, Journal of the American Statistical Association, 74, pp. 427-431. Eichengreen, Barry, Yeongseop Rhee and Hui Tong (2004), The Impact of China on the Exports of Other Asian Countries, NBER Working Paper No.10768, September. Frankel, Jeffrey A. (1997), Regional Trading Blocs in the World Economic System, Institute for International Economics Publ., October. Genç, Murat Can, Seyfettin Artan ve Metin Berber (2011), Karadeniz Ekonomik İşbirliği Bölgesinde Ticaret Akımlarının Belirleyicileri: Çekim Modeli Yaklaşımı, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 25, Sayı 2, ss.207 224. Greene, W.H. (2003), Econometric Analysis, 5th Ed., Chapter 13. Pearson Education Inc, Hawksworth, John and Gordon Cookson (2008), The World in 2050 Beyond the BRICs: A Broader Look at Emerging Market Growth Prospects, Pricewaterhouse Coopers LLP, March. Hitt, M.A., H. Li and W.J. Worthington (2005), Emerging markets as learning laboratories: Learning behaviors of local firms and foreign entrants in different institutional contests, Management and Organization 422