3. TÜRKİYE NİN SOSYO-EKONOMİK DURUMU, ANALİZİ VE GELİŞME ÖNGÖRÜLERİ

3. TÜRKİYE NİN SOSYO-EKONOMİK DURUMU, ANALİZİ VE GELİŞME ÖNGÖRÜLERİ 1980 sonrası Türkiye ye bakıldığında; ekonominin dünya ile bütünleşmesinin arttığı, ithalat ve ihracatın dünyada ticareti yapılır mallara doğru hızla kaydığı, buna karşılık kamu kesimindeki harcamaların kontrol altına alınamaması ve etkin bir vergi sistemi olmaması nedeni ile, bütçenin giderek artan oranda açık verdiği söylenebilir. Bütçe açıkları dış ve iç borçlanma ile finanse edilmiş ve giderek artan reel faizler yüzünden borçlar hızla yükselmiş ve 1990 ların sonunda çevrilmesi zor bir noktaya gelmiştir. Bu yapının daha da kötüleşmesinde, yüksek enflasyonun getirdiği belirsizlik ortamı ile yatırımların azalması ve yapılan yatırımların verimli alanlar yerine riskli alıcılara kayması da rol oynamıştır. Bu oluşumlar sonucu Türkiye makroekonomi açısından kararsız bir denge üzerinde hareket etmek zorunda kalmaktadır. Bu da büyüme hızında yıllar itibari ile büyük dalgalanmalar olarak kendini göstermektedir. Bu bağlamda, daha detaylı analiz yapabilmek amacı ile Türkiye nin sosyo-ekonomik durumunun önemli sayılabilecek göstergeleri incelenmiş ve daha sonra da sosyo-ekonomik yapının, Türkiye deki yolcu ve yük taşımacılıkları üzerine etkilerini saptamak üzere, ulaşım türlerinin her biri için yolcu ve yük taşımacılığının karakteristik tahmin denklemleri elde edilmeye çalışılmıştır. 3.1. NÜFUS VE DEMOGRAFİK YAPI Türkiye nin nüfusu 1980-2002 döneminde giderek daha az artış göstermektedir. Tablo 3.1.1. de de görüldüğü gibi, nüfus artış hızı düzenli fakat yavaş bir biçimde düşmektedir. Bu durum, şehirleşme oranının ve eğitim düzeyinin yükselmesi ile paralellik göstermektedir. Öte yandan, Tablo 3.1.2. de görüldüğü gibi, Türkiye de okuma yazma bilenlerin oranı hızla yükselmektedir. Genç nüfus yapısı ve ilkokul/ilköğretimin zorunlu olması, eğitim düzeyinin yükselmesinde en önemli etkendir. Özellikle Marmara, Ege ve Akdeniz bölgelerinde okuryazarlık oranı Türkiye ortalamasının çok üzerindedir. 3-1

Tablo 3.1.1. Nüfus sayım sonuçları ve yıl ortası nüfus tahminleri Yıl Yıl ortası nüfus tahmini (000) Yıl Yıl ortası nüfus tahmini (000) 1980 44.439 1992 58.374 1981 45.540 1993 59.491 1982 46.688 1994 60.612 1983 47.864 1995 61.737 1984 49.070 1996 62.873 1985 50.306 1997 64.015 1986 51.433 1998 65.157 1987 52.561 1999 66.293 1988 53.715 2000 67.420 1989 54.893 2001 68.529 1990 56.154 2002 69.626 1991 57.262 2003 70.712 Sayım yapılan yıllar koyu renkle belirtilmiştir. Tablo 3.1.2 Okur yazarlık durumuna göre nüfus Okuma yazma bilmeyen Okur yazar oranı (%) Okuma yazma bilmeyenlerin oranı (%) Yıl Toplam Okur yazar 1935 9.463.414 1.775.428 7.687.986 18,76 81,24 1945 11.358.823 3.234.006 8.124.817 28,47 71,53 1950 14.611.203 4.115.806 10.456.328 28,17 71,56 1955 14.580.594 5.606.157 8.926.585 38,45 61,22 1960 16.313.853 6.212.058 10.091.232 38,08 61,86 1965 18.229.606 8.419.557 9.795.325 46,19 53,73 1970 20.620.929 11.008.101 9.612.828 53,38 46,62 1975 24.000.330 14.754.625 9.195.625 61,48 38,31 1980 27.257.443 17.882.419 9.364.742 65,61 34,36 1985 31.622.163 24.007.567 7.593.191 75,92 24,01 1990 36.718.428 29.078.072 7.622.893 79,19 20,76 2000 47.583.832 41.149.399 6.424.419 86,48 13,50 3-2

Okur yazarlık oranı 100.00% 90.00% 80.00% 70.00% 60.00% 50.00% Okuma yazma bilenlerin oranı 40.00% Okuma yazma bilmeyenlerin oranı 30.00% 20.00% 10.00% 0.00% 1935 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 2000 Şekil 3.1.1. Okuma yazma bilenlerin ve bilmeyenlerin toplam nüfusa oranlarının yıllara göre gelişimi 3.2. KENTLEŞME Endüstrileşmenin şehirlerde yoğunlaşması ve iç göç nedenleri ile şehirleşme oranı düzenli olarak artmaktadır (Tablo 3.2.1). Bu oranın sanayileşmiş ülkelerdeki % 80 ler düzeyine doğru yükselmesi beklenmelidir. Tablo 3.2.1.Şehir ve köy nüfusları Şehir Köy Şehirleşme oranı (%) Yıl Toplam nüfus Toplam nüfus (şehir / toplam nüfus) 1927 3.305.879 10.342.391 24,22 1935 3.802.642 12.355.376 23,53 1940 4.346.249 13.474.701 24,39 1945 4.687.102 14.103.072 24,94 1950 5.244.337 15.702.851 25,04 1955 6.927.343 17.137.420 28,79 1960 8.859.731 18.895.089 31,92 1965 10.805.817 20.585.604 34,42 1970 13.691.101 21.914.075 38,45 1975 16.869.068 23.478.651 41,81 1980 19.645.007 25.091.950 43,91 1985 26.865.757 23.798.701 53,03 1990 33.326.351 23.146.684 59,01 2000 44.006.274 23.797.653 64,90 3-3

Şehir ve köy nüfusu dağılımındaki çarpıcı durum Şekil 3.2.1 de daha açık bir şekilde görülebilmektedir. Köyler, milli gelirden nüfusu ile orantılı bir pay alamadığı için iç göç artışı durdurulamamaktadır. Köy nüfusunun azalması ile gelir dağılımının daha dengeye gelmesi beklenebilir. Kentleşme durumu 50,000,000 45,000,000 40,000,000 35,000,000 30,000,000 25,000,000 20,000,000 15,000,000 10,000,000 5,000,000 0 Şehir Köy 1927 1935 1940 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 2000 Şekil 3.2.1. Yıllara göre şehirleşme durumu 3.3. İSTİHDAMIN SEKTÖREL VE İSTİHDAM TÜRÜNE GÖRE DURUMU İşsizlik oranı genel ekonomik dalgalanmalara uyum göstermektedir (Tablo 3.3.1). Genel dağılım %8 ler civarında olmakla birlikte tarımdaki gizli işsizlik bu rakamlara yansımamaktadır. Özellikle genç nüfus içinde işsizlik oranı genel ortalamadan daha yüksektir. Tablo 3.3.1.Toplam nüfus işgücü ve işsizlik oranları Yıl İşgücü (*1000 kişi) İşsizlik oranı (%) 1988 19.392 8,4 1989 19.931 8,6 1990 20.150 8 1991 20.684 8 1992 20.815 8,3 1993 19.772 8,7 1994 21.176 8,4 1995 21.500 7,5 1996 21.804 6,5 1997 21.824 6,7 1998 22.399 6,8 1999 23.187 7,6 2000 22.031 6,6 2001 22.269 8,5 2002 22.699 10,6 3-4

Tablo 3.3.2 de görüldüğü gibi, kent nüfusundaki işsizlik oranı kır nüfusuna göre daha fazla dalgalanma göstermektedir. Bu durum kent nüfusunun sanayi ve hizmetler kesiminde yoğun olarak çalışması ve milli gelirde görülen sert dalgalanmalardan etkilenmesi nedeni ile ortaya çıkmaktadır. Tablo 3.3.2. Kent ve kır nüfusu işgücü ve işsizlik oranları Yıl Kent Nüfusu İşgücü Kent Nüfusu İşsizlik oranı (%) Kır Nüfusu İşgücü Kır Nüfusu İşsizlik oranı (%) 1988 8.324 13,1 11.068 5 1989 8.466 13,1 11.465 5,3 1990 8.767 12 11.384 4,9 1991 9.035 12,5 11.649 4,6 1992 9.624 12,3 11.191 4,9 1993 9.602 12,3 10.169 5,3 1994 10.221 12,1 10.955 5 1995 10.349 10,5 11.151 4,7 1996 10.576 9,6 11.228 3,5 1997 11.031 9,7 10.793 3,6 1998 11.481 10,3 10.919 3,2 1999 11.935 11,3 11.253 3,8 2000 12.071 8,8 9.960 4 2001 12.380 11,5 9.889 4,8 2002 12.926 14,3 9.773 5,8 Tarımda ise işsizlik daha durağan kalmakta ancak tarım üretimini engelleyen doğal olaylardan etkilenmektedir. Ayrıca, daha önce de belirtildiği gibi, gizli işsizlik tarımda işsizliğin rakamlara tam olarak yansımasını önlemektedir (Şekil 3.3.1). işsizlik oranları 16 14 12 10 8 Kent Kır 6 4 2 0 Yıl 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 Şekil 3.3.1. Kent ve kır nüfusu işsizlik oranları 3-5

3.4. GAYRİ SAFİ YURTİÇİ HASILA Türkiye nin milli geliri ortalama %5 cıvarında büyürken, bu büyüme dalgalanmalı bir şekilde gerçekleşmektedir (Tablo 3.4.1 ve Şekil 3.4.1).. Tablo 3.4.1. Gayri safi yurtiçi hasıla 1987 yılı fiyatlarıyla harcamalar yöntemiyle Değer Pay Gelişme hızı Yıl Milyar TL % % 1996 104.940 100,0 7,4 1997 112.892 100,0 7,6 1998 116.541 100,0 3,2 1999 111.083 - -4,7 2000 119.147 100,0 7,3 2001 110.389 100,0-7,4 Hızlı büyüme dönemlerini, büyük resesyon dönemleri izlemektedir. Bu yapı ile, ortalama %5 büyüme gerçekleşse de, etkisi daha zayıf olmaktadır ve ekonomide durağanlık sağlanamamaktadır. Bu durum da ekonomik kararların sağlıklı verilmesini önlemektedir GSYİH 125,000 120,000 115,000 110,000 105,000 100,000 95,000 1996 1997 1998 1999 2000 2001 Değer (Milyar TL) Şekil. 3.4.1. Gayrisafi yurtiçi hasılanın yıllara göre dağılımı 3.5. GAYRİ SAFİ MİLLİ HASILA Türkiye de milli gelir içinde tarım ve sanayinin payı azalırken, hizmetler sektörünün payı yükselmektedir (Tablo 3.5.1). Bu durum genelde bütün sanayileşen ülkelerde görülen bir olgudur. 3-6

Tablo 3.5.1. İktisadi faaliyet kollarına göre gayri safi milli hasıla (000.000TL) Yıl GSMH Tarım Sanayi Hizmetler Ulaştırma ve Haberleşme (UveH) UveH nin GSMH içindeki payı UveH nin Hizmetler içindeki payı 1980 50.869.915 12.287.951 10.424.178 28.157.787 5.791.524 11,38% 20,57% 1981 53.316.849 12.066.633 11.453.641 29.796.576 6.370.448 11,95% 21,38% 1982 54.963.216 12.463.165 12.032.940 30.467.110 6.817.106 12,40% 22,38% 1983 57.279.000 12.359.289 12.837.433 32.082.278 7.132.516 12,45% 22,23% 1984 61.349.830 12.438.263 14.187.937 34.723.630 7.758.060 12,65% 22,34% 1985 63.989.099 12.396.028 15.116.141 36.476.930 7.651.559 11,96% 20,98% 1986 68.314.878 12.836.768 17.099.707 38.378.403 7.855.596 11,50% 20,47% 1987 75.019.388 12.882.700 18.679.589 43.457.099 8.660.344 11,54% 19,93% 1988 76.108.143 13.911.021 19.073.840 43.123.282 8.760.873 11,51% 20,32% 1989 77.347.305 12.845.404 20.007.946 44.493.955 9.044.749 11,69% 20,33% 1990 84.591.717 13.746.287 21.872.603 48.972.828 10.123.335 11,97% 20,67% 1991 84.887.074 13.662.907 22.504.221 48.719.946 10.085.119 11,88% 20,70% 1992 90.322.516 14.248.581 23.910.622 52.163.313 10.898.944 12,07% 20,89% 1993 97.676.586 14.129.023 25.897.718 57.649.845 12.080.563 12,37% 20,96% 1994 91.733.010 14.044.544 24.432.971 53.255.495 11.835.117 12,90% 22,22% 1995 99.028.241 14.230.305 27.475.756 57.322.180 12.510.986 12,63% 21,83% 1996 106.079.777 14.878.622 29.335.160 61.865.995 13.458.089 12,69% 21,75% 1997 114.874.198 14.549.630 32.336.972 67.987.596 14.485.052 12,61% 21,31% 1998 119.303.117 15.952.685 32.922.163 70.428.269 15.198.324 12,74% 21,58% 1999 112.043.830 15.064.386 31.247.893 65.731.551 14.883.956 13,28% 22,64% 2000 119.144.472 15.641.800 33.170.615 70.332.057 15.655.071 13,14% 22,26% 2001 107.783.063 14.710.538 30.721.579 62.350.947 14.820.119 13,75% 23,77% 2002 116.165.493 15.839.299 33.502.214 66.823.979 15.618.058 13,44% 23,37% Şekil 3.5.1. sektörlere göre gelir dağılımını daha açık bir şekilde göstermektedir. Gerçekte önemli olan, sanayi sektöründe üretilen malların dünya ticaretine konu olan ürünler olmasıdır. Bu sağlanıyorsa, göreli olarak küçük bir sanayi, ekonomi için olumludur. GSMH-Sektörler 140000000 120000000 100000000 80000000 60000000 40000000 20000000 0 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 3-7 2000 2002 Şekil 3.5.1. Sektörlere göre gayri safi milli hasılanın dağılımı GSMH Tarım Sanayi Hizmetler

3.6. KİŞİ BAŞINA GELİR Tablo 3.6.1 de görüldüğü gibi; 1998 yılına kadar sürekli artış gösteren kişi başına milli gelir, bu yıldan sonra giderek düşme eğilimi göstermiş ve 2001 yılında en düşük düzeyine inmiştir. Tablo 3.6.1. Kişi başına millî gelir, 1987 yılı alıcı fiyatlarıyla Yıl Gelir 1995 1.606.454 1996 1.691.944 1997 1.838.576 1998 1.880.016 1999 1.741.293 2000 1.756.309 2001 1.572.820 3.7. GELİR DAĞILIMI Türkiye de gelir dağılımı bozuktur. Diğer ülkeler ile karşılaştırma yapıldığında en dengesiz gelir dağılımına sahip olduğumuz görülebilir. Bu yapı sosyal dengesizliklerin ortaya çıkmasına neden olacak bir ortam hazırlamaktadır. Son yıllarda gelir dağılımındaki bozulmayı önleyici politikalar izlense de sonuçlarının kalıcı olup olmadığını görmek için henüz erkendir. Tablo 3.7.1 Yüzde 20'lik dilimlere göre yıllık kullanılabilir hanehalkı gelirlerinin Dağılımı (%) Türkiye Kent Kır % 20'lik Dilimler 1987 1994 2002 1987 1994 2002 1987 1994 2002 Birinci % 20 5,2 4,9 5,3 5,4 4,8 5,5 5,2 5,6 5,2 Ikinci % 20 9,6 8,6 9,8 9,3 8,2 9,7 10 10,1 10,3 Üçüncü % 20 14,1 12,6 14 13,6 11,9 13,9 15 14,8 14,7 Dördüncü % 20 21,2 19 20,8 20,7 17,9 20,5 22 21,8 21,7 Besinci % 20 49,9 54,9 50,1 50,9 57,2 50,4 47,8 47,7 48 Kaynak: http://www.hazine.gov.tr/stat/egosterge 3.8.YATIRIM/GSMH Tablo 3.8.1 de görüldüğü gibi; kamu yatırımları 1998 de en yüksek düzeye ulaşmış daha sonra dalgalanmakla birlikte düşüş seyri göstermiştir. Özel yatırımlar ise 1998 yılında en düşük seviyesindeyken giderek artmaktadır. 3-8

Tablo 3.8.1.Yatırım / GSMH Yıl Kamu Yatırım / GSMH oranı Özel Yatırım / GSMH oranı 1996 5,3 19,3 1997 6,3 18,8 1998 6,6 15,3 1999 6,2 17,4 2000 6,6 Kaynak: http://www.hazine.gov.tr/stat/egosterge 17,7 3.9. ULUSLARARASI TİCARET Tablo 3.9.1 de görüldüğü gibi, dış ticaretin milli gelir içindeki payı yükselme eğilimindedir. Türkiye nin dış piyasalarla bütünleşmesi ve küreselleşme, hem ihracatta hem de ithalatta artışa yol açmaktadır. Buna karşın, Türkiye her dönem dış ticaret açığı vermektedir. Bu açığı, sermaye hareketleri de karşılayamadığından, dış borçlanmaya gidilmektedir. Bu nedenle Türkiye nin dış borç yükü de hızla artmaktadır. Milli gelirdeki hızlı dalgalanmalar, dış ticaret rakamlarında sert dalgalanmalara neden olmaktadır. Dış ticarette, ihracat, ithalatı karşılamakta yetersiz kalmaktadır. Bununla birlikte, Türkiye ihracatını hem mal hem de ülke olarak çeşitlendirmeyi başarmıştır. Milli gelirin ithalata bağımlılığının düşürülememesi ise halen bir sorun olarak görülmektedir (Tablo 3.9.2). Tablo 3.9.1. İthalat ve ihracat değerleri (000$) Yıl İthalat Değer İhracat Değer Yıl İthalat Değer İhracat Değer 1980 7.909.443 2.910.122 1992 22.871.055 14.714.629 1981 8.933.365 4.702.934 1993 29.428.370 15.345.067 1982 8.842.664 5.745.973 1994 23.270.019 18.105.872 1983 9.235.001 5.727.833 1995 35.709.011 21.637.041 1984 10.756.922 7.133.602 1996 43.626.642 23.224.465 1985 11.343.375 7.958.008 1997 48.558.721 26.261.072 1986 11.104.770 7.456.724 1998 45.921.392 26.973.952 1987 14.157.805 10.190.047 1999 40.671.272 26.587.225 1988 14.335.396 11.662.021 2000 54.502.821 27.774.906 1989 15.792.143 11.624.692 2001 41.399.083 31.334.216 1990 22.302.126 12.959.288 2002 51.270.196 35.761.981 1991 21.047.014 13.593.462 3-9

Tablo 3.9.2. Dış ticaret göstergeleri Dış ticaret hacmi İhracatın GSMH İthalatın GSMH İhracat/ithalat (%) Yıl (000.000$) içindeki payı (%) içindeki payı (%) 1980 36,8 10.819,6 4,3 11,6 1981 52,6 13.636,3 6,6 12,5 1982 65 14.588,6 8,9 13,8 1983 62 14.962,8 9,5 15,3 1984 66,3 17.890,5 12,1 18,2 1985 70,2 19.301,4 11,9 17 1986 67,1 18.561,5 9,9 14,8 1987 72 24.347,9 11,9 16,5 1988 81,4 25.997,4 12,9 15,8 1989 73,6 27.416,8 10,8 14,7 1990 58,1 35.261,4 8,6 14,8 1991 64,6 34.640,5 9,1 14 1992 64,3 37.585,7 9,3 14,5 1993 52,1 44.773,4 8,6 16,5 1994 77,8 41.375,9 13,7 17,6 1995 60,6 57.346,1 12,7 21 1996 53,2 66.851,1 12,6 23,8 1997 54,1 74.819,8 13,7 25,2 1998 58,7 72.895,3 13,1 22,2 1999 65,4 67.258,5 14,4 22 2000 51 82.277,7 13,9 27,3 2001 75,7 72.733,3 21,5 28,4 2002 69,8 87.032,2 19,9 28,5 3.10. MEVCUT DURUMUN GENEL DEĞERLENDİRMESİ İrdelenen dönemde nüfus artış hızı yavaşlamakla beraber, ekonomik büyüme üzerinde olumlu bir etki yaratacak düzeye inmemiştir. Hızlı iç göç, kent nüfusunu oransal olarak artışına yol açmış fakat yatırımların azlığı ve finansal yatırımların artması nedeni ile işgücü talebi yükselememiştir. Bunların sonucunda, işsizlik oranı yükselmiş ve düşüş sağlanamamıştır. Enflasyonun yüksek olması ve sözleşmelerin geçmiş enflasyonu telafi edecek şekilde yapılması, enflasyonu bir sarmal halinde yükseltecek bir ortamı hazırlamıştır. Enflasyonun getirdiği belirsizlik ortamı, reel faizleri yükseltirken kamu kesiminin borçlanma gereksinimi, yüksek faizleri besleyen ikinci bir unsur olmuştur. Bunun sonucunda finans sektörü hızla şişmiş ve gerçek olmayan bir büyüme görülmüştür. 2001 yılında finans sektörü, bu zayıf yapıyı taşıyamayarak krize girmiştir. Bu kriz, reel kesime de yansıyarak önemli bir üretim düşüşüne yol açmıştır. IMF ile birlikte oluşturulan politikalar sonucu, enflasyon düşmeye, kamu kesimine harcama disiplini getirilmeye ve reel faizler aşağıya çekilmeye başlamış, finans sektörü disiplin altına alınıp güçlendirilmeye çalışılmıştır. 3-10

Bütün bu olumlu gelişmelere karşın, 2004 yılında Türkiye ekonomisi hala kırılgan bir yapıya sahiptir. Dengeler kalıcı hale gelmemiştir. Kamu kesimi reformu yapılamamış, borçlanma gereksinimindeki azalış salt reel faizdeki düşüşten kaynaklanmıştır. Daralan iç pazar yerine dış pazara yönelen sanayici, tekrar iç piyasanın canlanması ile iç pazara dönebilir ve ithalatın yüksek olması nedeni ile dış ticarette büyük sorunlar yaşanabilir. Yukarıda verilen bilgiler ışığında, Türkiye nin bir geçiş aşamasında olduğu söylenebilir. Bu süreç sonunda ya ekonomisini düzeltecek ve istikrarlı bir makroekonomiye kavuşacak ya da derin bir krizle tekrar geriye dönüş sürecine girecektir. 3.11. TÜRKİYE NİN SOSYOEKONOMİK GELİŞİMİ İLE TÜRLERE GÖRE TAŞIMACILIK ARASINDAKİ İLİŞKİ Yukarıda ayrıntılı olarak irdelenen sosyo-ekonomik yapının, Türkiye deki yolcu ve yük taşımacılıkları üzerine etkilerini saptamak üzere, 1980-2000 yıllarına ait sosyoekonomik değişkenler açıklayıcı değişken olarak ele alınıp, ulaşım türlerinin herbiri için yolcu ve yük taşımacılığının karakteristik tahmin denklemleri elde edilmeye çalışılmıştır. Söz konusu tahminler kapsamında kullanılan veriler Ek.1 de görülmektedir. Tahmin denklemlerinin elde edilmesi sırasında E-views programı kullanılmıştır. En iyi tahmin değerlerine ise logaritmik regresyonla ulaşılmıştır. Tahmin edilen denklemler ileriye doğru uzun dönemli tahminler yapılmasında kullanılacaktır. Bu nedenle değişkenler arasında olan uzun dönemli ilişkilerin varlığının araştırılması varsa da buna uygun yöntemlerle tahminlerin yapılması gerekmektedir. Bu çalışma sırasında tahmin edilecek denklemlerde yer alan bütün değişkenler için birim kök sınamaları Augmented Dickey-Fuller testi ile yapılmıştır. Eğer değişenler durağan değilse, fark alınarak durağanlaştırma yoluna gidilmemiştir. Uzun dönem ilişkinin varlığını test etmek için aynı bütünleşme derecesindeki değişkenler için denklem En Küçük Kareler yöntemiyle tahmin edilmiş ve bu denklemin hata terimlerinin durağanlığı test edilmiştir. Eğer hata terimleri durağan ise tahmin edilen denklemdeki değişkenler arasındaki uzun dönemli ilişkileri yakalıyor demektir. Değişkenlerin durağan çıkmaması durumunda değişkenlerin farkları üzerinden ve varsa eşbütünleşmeden yararlanarak Hata Düzeltmeli Denklem tahminine gidilmemesinin amacı bu denklemlerin uzun dönem tahminleri için kullanılacak olmasıdır. Burada amaç ekonometrik bir çalışmadan çok ileriyi tahmin amaçlı kullanılabilecek bir denkleme ulaşmaktır. Şekil 3.11.1. de özellikle tahminin önem taşıdığı üç değişken karayolu ton-km, demiryolu ton-km ve denizyolu groston-km değişkenlerinin 1980-2000 dönemindeki gelişmesi verilmektedir. Bu grafikten de görüldüğü gibi karayolu taşımacılığı zaman içinde hızla gelişirken demiryolu ve denizyolu taşımacılığı geride kalmıştır. Değişkenlerin ölçeklerinin bu derece farklılaşmasının getirdiği sorunları çözmek amacıyla aynı değişkenler logaritmik ölçek ile Şekil 3.11.2. de verilmektedir. Şekil 3.11.2. den görüleceği gibi denizyolu ile taşıma incelenen dönem içinde en az payı almakla beraber artış hızı en yüksek taşıma alanıdır. Bu durum 1980 sonrası Türkiye nin dış ticaretinin hızla artması ve bu dışticaret taşımacılığının çok büyük bir 3-11

kısmının denizyoluyla yapılmasından kaynaklanmaktadır. Demiryolu taşımasının ise son yirmi yılda diğer taşıma türlerine göre durağan kaldığı görülebilmektedir. Karayolu ile taşımada artış hızı 1991 den sonra yükselmiştir. 200000 160000 120000 80000 40000 0 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 KARA_TON_KM DEN_TON DEM_TON_KM Şekil 3.11.1. Karayolu ton-km, demiryolu ton-km ve denizyolu groston-km değişkenlerinin 1980-2000 dönemindeki gelişimi 400000 40000 4000 400 40 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 KARA_TON_KM DEN_TON DEM_TON_KM Şekil 3.11.2. Karayolu ton-km, demiryolu ton-km ve denizyolu groston-km değişkenlerinin logaritmik ölçekle değerlendirilmesi 3-12

Değişkenlerle yapılan ön çalışmalarda doğrusal denklemlerin yeterli olmadığı RESET test sonuçları ile görüldüğünden ve varyans açısından durağanlığı sağlamak amacıyla modeller çift logaritmik kalıp olarak tahmin edilmiştir. Bu yaklaşım ile katsayıların esneklik olarak tahmin edilmesi de sağlanmış olmaktadır. Tablo 3.11.1. de modelleme çalışmalarında yer alan değişkenler için yapılan birim kök sınama testleri sonuçları verilmektedir. Birim kök sınamalarında değişkenlerin logaritmik değerleri kullanılmıştır. Birim kök sınamaları için Augmented Dickey Fuller denklemi kullanılmıştır. Değişkenlerin düzey olarak test edildiği test denklemlerine sabit terim ve trend değişkeni katılırken, birinci farkların testlerinde hiçbir denklemde trend değişkeni anlamlı olarak bulunmadığından yalnız sabit terim alınmıştır. Gecikmeli değişkenin gecikme uzunluğu Akaike Information Criteria enaz yapan değer olarak seçilmiştir. Tablo 3.11.1. Modelleme çalışmalarında yer alan değişkenlerin birim kök sınama testi sonuçları Değişken ADF test Gecikme istatistiği uzunluğu Log(Kara_ton_km) -2,51 0 Log(Dem_ton_km) -3,09 1 Log(Den-ton) -1,97 0 Log(GSMH) -0,96 4 Log(Disticaret) -1,45 3 Log(Nufus) -1,09 0 Log(Turist) -1,51 1 Log(Kara_ton_km) -4,60 0 Log(Dem_ton_km) -8,65 4 Log(Den-ton) -4,85 0 Log(GSMH) -3,82 3 Log(Disticaret) -4,11 4 Log(Nufus) -5,96 0 Log(Turist) -4,75 0 Düzey testlerinde ADF test istatistiği kritik değeri %5 de 3,65 Birinci fark testlerinde ADF test istatistiği kritik değeri %5 de 3,06 Tablo 3.11.1. de elde edilen sonuçlar analize dahil olan değişkenlerin birim kök içerdiğini, I(1) olduğunu göstermektedir. Bu durumda değişkenlerin stokastik trend içerdiğinden trend değişkeni konularak detrendize edilmesi sağlıklı bir yaklaşım olmayacaktır. Daha önce belirtildiği gibi amaç uzun dönemli tahminler yapmak olduğundan birinci farklar üzerinden denklemleri tahmin edilmeye de gidilmemiştir. Bunun yerine logaritmik düzey olarak alınan değişkenlerle tahmin edilen denklemlerin hata terimlerinun durağanlığı ADF testi ile kontrol edilmiştir. Alternatif ulaşım yollarına ait tahminler En Küçük Karelerle yapılmıştır. Denklemler eşanlı denklem sistemi haline getirilip eşanlılık sapması ve etkinlik arttırılabilirdi. Modellenen değişkenler arasında karşılıklı etkileşim demiryolu ile karayolu arasında çıkmıştır. Sistem eşanlı olarak tahmin edilmeye çalışılmışsa da sonuçlar tatminkar olmamıştır. Ayrıca bu modelin ileriki yıllarda ulaşım yollarında 3-13

yüklerin ne olacağının saptanması amacıyla kullanılacağı ve yapısal bir analizde yararlanılmayacağı nedeni ile sistem yaklaşımından vazgeçilmiştir. Projenin ileriki safhalarında model değişkenleri VAR veya Bayesian VAR olarak da tahmin edilerek sonuçlar karşılaştırılacaktır. 3.11.1. Demiryolu Yük Taşımacılığı (Ton-km) Tahmin Denklemi Demiryolu ton-km değişkenindeki değişmeleri açıklamak için aşağıdaki statik denklem tahmin edilmiştir: log( Dem _ ton _ km) = β0 +β1 log(gsmh) +β2 log(disticaret) +β3 log(kara _ ton _ km) + ε Bu denklemde yer alabilecek denizyolu, havayolu taşımacılığı, nüfus gibi diğer değişkenler için yapılan dışlanmış değişken testleri, Likelihood Ratio test, denkleme başka bir açıklayıcı değişken eklenmesinin açıklama gücünü arttırmadığını göstermiştir. Denenen değişkenlerden birisi de arz yönünden bir sınır olup olmadığını test etmek amacıyla kullanılan hat uzunluğu değişkenidir. Bu değişkende istatistiksel olarak anlamsız bulunmuştur. Demiryolu ton-km değişkenindeki hareketlerin %87 si milli gelir, dış ticaret hacmi ve karayolu yük taşıması değişkenlerindeki hareketlerle açıklanabilmektedir. Dış ticaret dışındaki bütün değişkenler %95 güven sınırında anlamlıdır. Diş ticaret değişkeni de %6,5 düzeyinde anlamlıdır. Milli gelirdeki %1 lik bir artış demiryolu ton-km değişkenini %0,24 arttırırken, dış ticaretteki %1 lik bir artış aynı değişkende %0,42 lük bir artış yaratmaktadır. Rakip karayollarındaki taşımadaki %1 lik bir artış ise demiryolu ton-km değişkenini %0,39 azaltmaktadır. Tablo 3.11.2., elde edilen demiryolu yük taşımacılığı tahmin denklemine ilişkin ayrıntıları vermektedir. Tablo 3.11.2. Demiryolu yük taşımacılığı (ton-km) denklemi Dependent Variable: LOG(DEM_TON_KM) Method: Least Squares Sample: 1980 2000 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C 4.635243 5.674905 0.816797 0.4253 LOG(GSMH) 0.236944 0.040963 5.784581 0.0005 LOG(DISTICARET) 0.422357 0.214397 1.969972 0.0654 LOG(KARA_TON_KM) -0.390061 0.133702-2.917393 0.0096 R-squared 0.867250 Mean dependent var 8.961370 Adjusted R-squared 0.843824 S.D. dependent var 0.158934 S.E. of regression 0.062809 Akaike info criterion -2.527781 Sum squared resid 0.067065 Schwarz criterion -2.328824 Log likelihood 30.54170 F-statistic 37.02010 Durbin-Watson stat 1.095273 Prob(F-statistic) 0.000000 Şekil 3.11.3., demiryolu yük taşımacılığı (ton-km) için 1980-2000 yılları arasında gerçekleşen değerler (actual) ile, oluşturulan tahmin denklemi değerleri (fitted) arasındaki ilişkiyi ortaya koymaktadır. Şekilde residual olarak belirtilen değerler ise, tahmin hatasını ortaya koymaktadır. 3-14

9.4 9.2.15.10.05.00 9.0 8.8 8.6 8.4 -.05 -.10 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 Residual Actual Fitted Şekil 3.11.3. Demiryolu yük taşımacılığında (ton-km) gerçek ve tahmini değerler arasındaki ilişki Tahmin hatalarının durağanlığının testi sabit ve trend değişkeninin yer almadığı Augmented Dickey Fuller testi ile gerçekleştirilmiştir. Olası otokorelasyonları önlemek için AIC ile gecikme uzunluğu saptanarak açıklanan değişkenin geçmiş değerleri açıklayıcı değişken olarak test denklemine alınmıştır. Gecikme uzunluğu 1 iken ADF test istatistiği 3,13 olarak tahmin edilmiş ve kritik değer %5 düzeyinde 0,96 olduğundan hata terimlerinin durağan olduğu sonucuna varılmıştır. 3.11.2 Denizyolu Yük Taşımacılığı Tahmin Denklemi Denizyolu yük taşımacılığı (groston-gt) değişkenindeki değişmeleri açıklamak için aşağıdaki statik denklem tahmin edilmiştir: log( Den _ ton ) = β 0 + β1 log(gsmh ) + β 2 log( Disticaret ) + ε Bu denklemde yer alabilecek diğer değişkenler -denizyolu, havayolu taşımacılığı, nüfus- gibi değişkenler için yapılan dışlanmış değişken testleri, Likelihood Ratio test, denkleme başka bir açıklayıcı değişken eklenmesinin açıklama gücünü arttırmadığını göstermiştir. GSMH %95 ve Dışticaret değişkeni %90 güven sınırında anlamlıdır. Denizyolu yük taşımacılığı (GT) değişkenindeki hareketlerin %98 i milli gelir ve dış ticaret hacmi değişkenlerindeki hareketlerle açıklanabilmektedir. Milli gelirdeki %1 lik bir artış, groston olarak adlandırılan değişkeni %2,18 arttırırken, dış ticaretteki %1 lik bir artış, aynı değişkende %0,51 lik bir artış yaratmaktadır (Tablo 3.11.3.). 3-15

Şekil 3.11.4. denizyolu yük taşımacılığı (GT-km) için 1980-2000 yılları arasında gerçekleşen değerler (actual) ile, oluşturulan tahmin denklemi değerleri (fitted) arasındaki ilişkiyi ortaya koymaktadır. Şekilde residual olarak belirtilen değerler ise, tahmin hatasını ortaya koymaktadır. Tablo 3.11.3. Denizyolu yük taşımacılığı (GT) denklemi Dependent Variable: LOG(DEN_TON) Method: Least Squares Sample: 1980 2000 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C -31.99917 9.433620-3.392036 0.0032 LOG(GSMH) 2.185502 0.687326 3.179716 0.0052 LOG(DISTICARET) 0.516040 0.300247 1.385658 0.0828 R-squared 0.986852 Mean dependent var 12.10567 Adjusted R-squared 0.985391 S.D. dependent var 0.875380 S.E. of regression 0.105804 Akaike info criterion -1.522889 Sum squared resid 0.201502 Schwarz criterion -1.373672 Log likelihood 18.99033 F-statistic 675.5225 Durbin-Watson stat 1.467816 Prob(F-statistic) 0.000000 14.3.2 13 12.1.0 11 10 -.1 -.2 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 Residual Actual Fitted Şekil 3.11.4. Denizyolu yük taşımacılığında (GT) gerçek ve tahmini değerler arasındaki ilişki Tahmin hatalarının durağanlığının testi sabit ve trend değişkeninin yer almadığı Augmented Dickey Fuller testi ile gerçekleştirilmiştir. Gecikme uzunluğu 0 iken ADF test istatistiği 3,29 olarak tahmin edilmiş ve kritik değer %5 düzeyinde 1,96 olduğundan hata terimlerinin durağan olduğu sonucuna varılmıştır. 3-16

3.11.3. Karayolu Yük Taşımacılığı (Ton- km) Tahmin Denklemi Karayolu ton-km değişkenindeki değişmeleri açıklamak için aşağıdaki statik denklem tahmin edilmiştir: log( Kara_ ton_ km) = β0 +β1 log(gsmh) +β2 log(disticaret ) +β3 log(dem_ ton_ km) +β4dum+ε 1990 Irak savaşının etkilerini göstermek için 1990-1992 yılları için 1 değerini alan dummy değişken de modele katılmıştır. Bu denklemde yer alabilecek diğer değişkenler -denizyolu, havayolu taşımacılığı, nüfus- gibi değişkenler için yapılan dışlanmış değişken testleri, Likelihood Ratio test, denkleme başka bir açıklayıcı değişken eklenmesinin açıklama gücünü arttırmadığını göstermiştir. Tüm değişkenler %95 sınırında anlamlıdır. Karayolu ton-km değişkenindeki hareketlerin %99 sı açıklanabilmektedir. Milli gelirdeki %1 lik bir artış, karayolu ton-km değişkenini %0,50 arttırırken, dış ticaretteki %1 lik bir artış, aynı değişkende %0,74 luk bir artış yaratmaktadır. Demiryolu taşımacılığındaki %1 lik artış, kara taşımacılığında %0,76 azalmaya sebep vermektedir. Yapma değişken beklendiği gibi negatif ve anlamlı bir katsayıya sahiptir (Tablo 3.11.4). Şekil 3.11.5., karayolu yük taşımacılığı (ton-km) için 1980-2000 yılları arasında gerçekleşen değerler (actual) ile, oluşturulan tahmin denklemi değerleri (fitted) arasındaki ilişkiyi ortaya koymaktadır. Şekilde residual olarak belirtilen değerler ise, tahmin hatasını ortaya koymaktadır. Tablo 3.11.4. Karayolu yük taşımacılığı (ton- km) tahmin denklemi Dependent Variable: LOG(KARA_TON_KM) Method: Least Squares Sample: 1980 2000 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C 1.243655 3.074498 0.404507 0.6912 LOG(GSMH) 0.502975 0.225400 2.231477 0.0403 LOG(DISTICARET) 0.735755 0.097691 7.531414 0.0000 LOG(DEM_TON_KM) -0.758992 0.106121-7.152110 0.0000 DUM -0.230877 0.021559-10.70927 0.0000 R-squared 0.996444 Mean dependent var 11.19425 Adjusted R-squared 0.995556 S.D. dependent var 0.503178 S.E. of regression 0.033545 Akaike info criterion -3.747604 Sum squared resid 0.018004 Schwarz criterion -3.498908 Log likelihood 44.34984 F-statistic 1121.016 Durbin-Watson stat 2.203649 Prob(F-statistic) 0.000000 3-17

12.4 12.0 11.6 11.2.08.04 10.8 10.4.00 -.04 -.08 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 Residual Actual Fitted Şekil 3.11.5. Karayolu yük taşımacılığı (ton-km) tahmini ve gerçek değerler arasındaki ilişki Tahmin hatalarının durağanlığının testi sabit ve trend değişkeninin yer almadığı Augmented Dickey Fuller testi ile gerçekleştirilmiştir. Gecikme uzunluğu 0 iken ADF test istatistiği 5,71 olarak tahmin edilmiş ve kritik değer %5 düzeyinde 1,96 olduğundan hata terimlerinin durağan olduğu sonucuna varılmıştır. 3.11.4. Karayolu Taşıt km Tahmin Denklemi Karayolu taşıt-km değişkenindeki değişmeleri açıklamak için aşağıdaki statik denklem tahmin edilmiştir: log( Tasit_ km) = β0 +β1 log(gsmh) +β2 log(disticaret ) +β3 log(dem_ ton_ km) +β4dum+ε 1990 Irak savaşının etkilerini göstermek için 1990-1992 yılları için 1 değerini alan dummy değişken de modele katılmıştır. Bu denklemde yer alabilecek diğer değişkenler -denizyolu, havayolu taşımacılığı, nüfus, motorlu araç sayısı- gibi değişkenler için yapılan dışlanmış değişken testleri, Likelihood Ratio test, denkleme başka bir açıklayıcı değişken eklenmesinin açıklama gücünü arttırmadığını göstermiştir. Tüm değişkenler %95 sınırında anlamlıdır. Karayolu taşıt- km değişkenindeki hareketlerin %99 u milli gelir, dış ticaret hacmi ve demiryolu taşınan yük hacmi değişkenlerindeki hareketlerle açıklanabilmektedir. Milli gelirdeki %1 lik bir artış, karayolu taşıt-km değişkenini %0,72 arttırırken, dış ticaretteki %1 lik bir artış, aynı değişkende %0,44 lük bir artış yaratmaktadır. Demiryolu ton-km taşımadaki %1 lik bir artış ise karayolu taşıt-km değişkenini %0,58 azaltmaktadır (Tablo 3.11.5.). 3-18

Tablo 3.11.5. Karayolu taşıt-km tahmin denklemi Dependent Variable: LOG(TASIT_KM) Method: Least Squares Sample: 1980 2000 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C -2.334898 6.033149-0.387011 0.7038 LOG(GSMH) 0.723597 0.342307 2.113882 0.0414 LOG(DISTICARET) 0.441911 0.191702 2.305199 0.0349 LOG(DEM_TON_KM) -0.580074 0.208244-2.785548 0.0132 DUM -0.087970 0.042305-2.079425 0.0540 R-squared 0.978709 Mean dependent var 10.21015 Adjusted R-squared 0.973386 S.D. dependent var 0.403496 S.E. of regression 0.065826 Akaike info criterion -2.399349 Sum squared resid 0.069329 Schwarz criterion -2.150653 Log likelihood 30.19316 F-statistic 183.8688 Durbin-Watson stat 0.969378 Prob(F-statistic) 0.000000 Şekil 3.11.6., karayolu taşıt-km için 1980-2000 yılları arasında gerçekleşen değerler (actual) ile, oluşturulan tahmin denklemi değerleri (fitted) arasındaki ilişkiyi ortaya koymaktadır. Şekilde residual olarak belirtilen değerler ise, tahmin hatasını ortaya koymaktadır. 11.2 10.8 10.4.2.1 10.0 9.6.0 -.1 -.2 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 Residual Actual Fitted Şekil 3.11.6. Karayolu taşıt-km değerlerinin gerçek ve tahmini değerler arasındaki ilişki Tahmin hatalarının durağanlığının testi sabit ve trend değişkeninin yer almadığı Augmented Dickey Fuller testi ile gerçekleştirilmiştir. Gecikme uzunluğu 0 iken ADF test istatistiği 2,09 olarak tahmin edilmiş ve kritik değer %5 düzeyinde 1,96 olduğundan hata terimlerinin durağan olduğu sonucuna varılmıştır. 3-19

3.11.5.Havayolu Dış Hat Yolcu Sayısı Tahmin Denklemi Havayolu dış hat yolcu sayısındaki değişmeleri açıklamak için aşağıdaki statik denklem tahmin edilmiştir: log( Uc_ dis_ hat) = β0 +β1 log(gsmh) +β2 log(turist) + ε Bu denklemde yer alabilecek diğer değişkenler -denizyolu, karayolu taşımacılığı, nüfus- gibi değişkenler için yapılan dışlanmış değişken testleri, Likelihood Ratio test, denkleme başka bir açıklayıcı değişken eklenmesinin açıklama gücünü arttırmadığını göstermiştir. Tüm değişkenler %95 sınırında anlamlıdır. Havayolu dış hat yolcu sayısı değişkenindeki hareketlerin %98 i milli gelir ve Türkiye ye gelen turist sayısı değişkenlerindeki hareketlerle açıklanabilmektedir. Milli gelirdeki %1 lik bir artış havayolu yolcu sayısı değişkenini %1,56 arttırırken, dış ticaretteki %1 lik bir artış aynı değişkende %0,70 lik bir artış yaratmaktadır (Tablo 3.11.6.). Tablo 3.11.6. Havayolu dış hat yolcu sayısı tahmin denklemi Dependent Variable: LOG(UC_DIS_HAT) Method: Least Squares Sample(adjusted): 1984 2000 Included observations: 17 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C -18.50762 7.328363-2.525478 0.0242 LOG(GSMH) 1.560527 0.491711 3.173667 0.0068 LOG(TURIST) 0.700729 0.203359 3.445771 0.0039 R-squared 0.977390 Mean dependent var 16.07931 Adjusted R-squared 0.974160 S.D. dependent var 0.699914 S.E. of regression 0.112511 Akaike info criterion -1.372753 Sum squared resid 0.177221 Schwarz criterion -1.225715 Log likelihood 14.66840 F-statistic 302.5940 Durbin-Watson stat 0.920153 Prob(F-statistic) 0.000000 Şekil 3.11.7., havayolu dış hat yolcu sayısı için 1980-2000 yılları arasında gerçekleşen değerler (actual) ile, oluşturulan tahmin denklemi değerleri (fitted) arasındaki ilişkiyi ortaya koymaktadır. Şekilde residual olarak belirtilen değerler ise, tahmin hatasını ortaya koymaktadır. 3-20

17.2 16.8 16.4 16.0.2.1.0 15.6 15.2 14.8 -.1 -.2 -.3 84 86 88 90 92 94 96 98 00 Residual Actual Fitted Şekil 3.11.7. Havayolu dış hat yolcu sayısı tahmini ve gerçek değerler arasındaki ilişki Tahmin hatalarının durağanlığının testi sabit ve trend değişkeninin yer almadığı Augmented Dickey Fuller testi ile gerçekleştirilmiştir. Gecikme uzunluğu 0 iken ADF test istatistiği 2,74 olarak tahmin edilmiş ve kritik değer %5 düzeyinde 1,96 olduğundan hata terimlerinin durağan olduğu sonucuna varılmıştır. 3.11.6. Havayolu İç Hat Yolcu Sayısı Tahmin Denklemi Havayolu iç hat yolcu sayısını açıklamak için aşağıdaki statik denklem tahmin edilmiştir: log( Ic _ yolcu _ sayisi ) = β 0 + β1 log(gsmh ) + β 2 log( Nufus ) + ε 1990 Irak savaşının etkilerini göstermek için 1990-1992 yılları için 1 değerini alan dummy değişken de modele katılmıştır. Bu denklemde yer alabilecek diğer değişkenler -denizyolu, havayolu taşımacılığı, nüfus, motorlu araç sayısı- gibi değişkenler için yapılan dışlanmış değişken testleri, Likelihood Ratio test, denkleme başka bir açıklayıcı değişken eklenmesinin açıklama gücünü arttırmadığını göstermiştir. Tüm değişkenler %95 sınırında anlamlıdır. Havayolu iç hat yolcu sayısı değişkenindeki hareketlerin %92 si milli gelir ve nüfus değişkenlerindeki hareketlerle açıklanabilmektedir. Milli gelirdeki %1 lik bir artış havayolu iç hat yolcu sayısı değişkenini %1,20 arttırırken, nüfustaki %1 lik bir artış ise havayolu iç hat yolcu sayısı değişkenini %2,12 arttırmaktadır (Tablo 3.11.7.). Şekil 3.11.8., havayolu iç hat yolcu sayısı için 1980-2000 yılları arasında gerçekleşen değerler (actual) ile, oluşturulan tahmin denklemi değerleri (fitted) 3-21

arasındaki ilişkiyi ortaya koymaktadır. Şekilde residual olarak belirtilen değerler ise, tahmin hatasını ortaya koymaktadır. Tablo 3.11.7. Havayolu iç hat yolcu sayısı tahmin denklemi Dependent Variable: LOG(UC_IC_HAT) Method: Least Squares Sample: 1980 2000 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C -40.51247 7.549896-5.365964 0.0000 LOG(GSMH) 1.197326 0.314096 3.812140 0.0074 LOG(NUFUS) 2.119468 0.823738 2.571292 0.0213 R-squared 0.922462 Mean dependent var 15.46880 Adjusted R-squared 0.913847 S.D. dependent var 0.614840 S.E. of regression 0.180467 Akaike info criterion -0.454977 Sum squared resid 0.586228 Schwarz criterion -0.305759 Log likelihood 7.777257 F-statistic 107.0727 Durbin-Watson stat 2.051765 Prob(F-statistic) 0.000000 16.5 16.0 15.5 15.0.4.2.0 14.5 14.0 -.2 -.4 -.6 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 Residual Actual Fitted Şekil 3.11.8. Havayolu iç hat yolcu sayısı tahmini ve gerçek değerler arasındaki ilişki Tahmin hatalarının durağanlığının testi sabit ve trend değişkeninin yer almadığı Augmented Dickey Fuller testi ile gerçekleştirilmiştir. Gecikme uzunluğu 0 iken ADF test istatistiği 4,56 olarak tahmin edilmiş ve kritik değer %5 düzeyinde 1,96 olduğundan hata terimlerinin durağan olduğu sonucuna varılmıştır. 3-22

3.11.7. Havayolu Yolcu Taşımacılığı (Yolcu-km) Tahmin Denklemi Havayolu yolcu-km sayısını açıklamak için aşağıdaki statik denklem tahmin edilmiştir: log( Yolcu _ km) = β 0 + β1 log(gsmh ) + β 2 log( Turist ) + ε Bu denklemde yer alabilecek diğer değişkenler -denizyolu, karayolu taşımacılığı, nüfus, motorlu araç sayısı- gibi değişkenler için yapılan dışlanmış değişken testleri, Likelihood Ratio test, denkleme başka bir açıklayıcı değişken eklenmesinin açıklama gücünü arttırmadığını göstermiştir. Tüm değişkenler %94 sınırında anlamlıdır. Havayolu yolcu-km değişkenindeki hareketlerin %98 i milli gelir ve Türkiye ye gelen turist sayısı değişkenlerindeki hareketlerle açıklanabilmektedir. Milli gelirdeki %1 lik bir artış havayolu yolcu-km değişkenini %0,72 arttırırken, Türkiye ye gelen turist sayısındaki %1 lik bir artış ise aynı değişkeni %0,17 arttırmaktadır (Tablo 3.11.8.). Tablo 3.11.8. Havayolu yolcu taşımacılığı (yolcu-km) tahmin denklemi Dependent Variable: LOG(YOLCU_KM) Method: Least Squares Sample(adjusted): 1984 2000 Included observations: 17 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C -2.694279 2.328891-1.156894 0.2667 LOG(GSMH) 0.715410 0.156262 4.578288 0.0004 LOG(TURIST) 0.166060 0.064626 2.569565 0.0223 R-squared 0.980574 Mean dependent var 11.82715 Adjusted R-squared 0.977798 S.D. dependent var 0.239963 S.E. of regression 0.035755 Akaike info criterion -3.665472 Sum squared resid 0.017898 Schwarz criterion -3.518435 Log likelihood 34.15652 F-statistic 353.3357 Durbin-Watson stat 0.778355 Prob(F-statistic) 0.000000 Şekil 3.11.9., havayolu yolcu taşımacılığı (yolcu-km) için 1980-2000 yılları arasında gerçekleşen değerler (actual) ile, oluşturulan tahmin denklemi değerleri (fitted) arasındaki ilişkiyi ortaya koymaktadır. Şekilde residual olarak belirtilen değerler ise, tahmin hatasını ortaya koymaktadır. Tahmin hatalarının durağanlığının testi sabit ve trend değişkeninin yer almadığı Augmented Dickey Fuller testi ile gerçekleştirilmiştir. Gecikme uzunluğu 0 iken ADF test istatistiği 2,88 olarak tahmin edilmiş ve kritik değer %5 düzeyinde 1,96 olduğundan hata terimlerinin durağan olduğu sonucuna varılmıştır. 3-23

12.2 12.0.10.05 11.8 11.6 11.4 11.2.00 -.05 84 86 88 90 92 94 96 98 00 Residual Actual Fitted Şekil 3.11.9. Havayolu yolcu taşımacılığı (yolcu-km) tahmini ve gerçek değerler arasındaki ilişki 3.12. YOLCU VE YÜK TAŞIMACILIĞININ İLERİYE YÖNELİK PROJEKSİYONLARI Önceki bölümlerde oluşturulan tahmin modellerinin sonuçları bir bütün olarak irdelendiğinde, Şekil 3.12.1. de görülen bir ağ yapısı ortaya çıkmaktadır. Bu yapının değerlendirilmesinden de anlaşılabileceği gibi GSMH ve Dış Ticaretin; havayolu, demiryolu ve karayolu yük ve yolcu taşımacılığı tahminlerinde belirleyici bir rol oynadığı görülmektedir. Bunun yanısıra demiryolu ve karayolu yük taşımacılığı arasında da önemli bir etkileşim göze çarpmaktadır. Böylesi bir etkileşim, diğer taşıma türleri için gerek yolcu gerekse de yük taşımacılığında gözlenmemiştir. HAVAYOLU İÇHAT YOLCU DEMİRYOLU TON-KM TURİST NÜFUS GSMH HAVAYOLU YOLCU-KM HAVAYOLU DIŞHAT YOLCU DENİZYOLU GROSTON KARAYOLU TON-KM DIŞ TİCARET KARAYOLU TAŞIT-KM Şekil 3.12.1. Yolcu ve yük taşımacılığına ilişkin tahmin sisteminin yapısı 3-24

Yukarıda irdelenen taşıma değişkenleri, makroekonomik değişkenlere bağlı olduğundan, bu değişkenlerin gelecek değerlerinin tespiti için makroekonomik ortamın gelecekte nasıl bir görünüm arzedeceğinin saptanması gerekmektedir. İleriyi tahmin teknikleri içinde kalitatif ya da teknolojik tahmin teknikleri adı altında toplanan tahmin yaklaşımları, çoğunlukla uzun dönem tahminleri için kullanılırlar. Sayısal tahmin tekniklerinde temel prensip geçmişin gelecekte de tekrar edeceği şeklindedir. Kısa dönemde bu prensibin doğruluğu daha kolay savunulabilirken, orta ve uzun döneme geçtikçe, bu prensibin korunması imkansızlaşmaktadır. Sayısal tahmin teknikleri, geçmiş verilerdeki ilişkileri ve dinamiği yakalayıp kısa dönemde bunların değişmeyeceği kabulu ile ileriyi tahmin eder. Teknolojik tahminlerde ise, geçmiş veriler önemli rol oynamakla birlikte, bunlara ek olarak, tahmine katılanların hayal güçleri, yetenekleri ve uzmanlıkları da tahminlerin etkinliğinde büyük önem taşır. Teknolojik tahminlerde sayısal tahmin yöntemlerinde olduğu gibi kesin olarak adım adım ne yapılacağına ilişkin bir bilgi olmadığı gibi, yapılan tahminler tek bir sayısal değer şeklinde de değildir. Kısa dönemlerde tahminler matematiksel ve istatistiksel modellere dayanırken, uzun dönemli tahminler uzman bilgi, deneyim ve görüşlerine dayanır. İçinde bulunduğumuz dünyanın çok hızlı değişmesi teknolojik tahminlerin önemini daha da arttırırken, geçmişin tekrarı prensibine dayanan kısa dönemli tahmin teknikleri tahmin ufkunu kısaltmaktadır. Bu bağlamda, kısa dönemli tahminlerin çekildiği bölgeleri de teknolojik tahminler doldurmaktadır. Bu nedenle, bu çalışmada yolcu ve yük taşımacılığına ilişkin projeksiyonların gerçekleştirilmesi için senaryo analizinden yararlanılması doğru olacaktır. Söz konusu senaryo analizlerine ikinci raporda yer verilecektir. 3-25

EK.1.1 Taşımacılık Tahmin Denklemlerinin Veri Seti Yıl Nüfus GSMH Tarım Sanayi Hizmetler İthalat İhracat disticaret tasit_km yolcu_km ton_km dem_ton_km uc_ic_hat uc_dıs_hat den_ton 1980 44439 50869915 12287951 10424178 28157787 7909443 2910122 10820 16514 79204 38603 5167337 1621998 1836167 43210 1981 45540 53316849 12066633 11453641 29796576 8933365 4702934 13636 15957 76491 39007 6090971 2638294 2003478 51051 1982 46688 54963216 12463165 12032940 30467110 8842664 5745973 14589 16595 80010 40567 6212328 2635532 2037956 52217 1983 47864 57279000 12359289 12837433 32082278 9235001 5727833 14963 17260 83690 42189 6301285 2958405 2433294 59049 1984 49070 61349830 12438263 14187937 34723630 10756922 7133602 17891 17949 87539 43878 7678755 3282100 2855282 79477 1985 50306 63989099 12396028 15116141 36476930 11343375 7958008 19301 18667 91567 45634 7958963 3066263 3261626 85829 1986 51433 68314878 12836768 17099707 38378403 11104770 7456724 18562 19824 97609 48463 7396090 3266409 3606019 102493 1987 52561 75019388 12882700 18679589 43457099 14157805 10190047 24348 23016 112034 58832 7403018 4049182 4854517 124916 1988 53715 76108143 13911021 19073840 43123282 14335396 11662021 25997 24443 123236 62480 8148544 4327889 6510289 153725 1989 54893 77347305 12845404 20007946 44493955 15792143 11624692 27417 25983 131001 66416 7706544 4696520 7147043 177083 1990 56154 84591717 13746287 21872603 48972828 22302126 12959288 35261 27041 134991 65710 8030575 5347723 8282242 201854 1991 57262 84887074 13662907 22504221 48719946 21047014 13593462 34641 26056 131029 61969 8093331 4009724 7009740 172286 1992 58374 90322516 14248581 23910622 52163313 22871055 14714629 37586 28514 142172 67704 8383313 5445021 11050037 267438 1993 59491 97676586 14129023 25897718 57649845 29428370 15345067 44773 30807 146029 97843 8517324 7393941 13270590 326447 1994 60612 91733010 14044544 24432971 53255495 23270019 18105872 41376 31251 140743 95020 8338625 8784310 13549976 340310 1995 61737 99028241 14230305 27475756 57322180 35709011 21637041 57346 34833 155202 112515 8631928 10354828 17429851 405344 1996 62873 106079777 14878622 29335160 61865995 43626642 23224465 66851 41015 167871 135781 9018476 10862498 19918123 470086 1997 64015 114874198 14549630 32336972 67987596 48558721 26261072 74820 46384 180967 139789 9717061 6810720 21983214 579780 1998 65157 119303117 15952685 32922163 70428269 45921392 26973952 72895 49947 186159 152210 8466024 13238832 20960847 516424 1999 66293 112043830 15064386 31247893 65731551 40671272 26587225 67259 49866 175236 150974 8445722 12931771 17079887 468456 2000 67420 119144472 15641800 33170615 70332057 54502821 27774906 82278 56151 185681 161552 9895346 13339039 21633495 570271 Değişkenlerin birimleri va açıklamaları Ek1.2. de verilmiştir. 3-26

Ek1.2. Analizlerde Kullanılan Değişkenlerin Birimleri Değişken Açıklama Nüfus *1000 GSMH *1.000.000 TL - 1987 fiyatlarıyla harcamalar yöntemiyle Tarım *1.000.000 TL - 1987 fiyatlarıyla harcamalar yöntemiyle Sanayi *1.000.000 TL - 1987 fiyatlarıyla harcamalar yöntemiyle Hizmetler *1.000.000 TL - 1987 fiyatlarıyla harcamalar yöntemiyle İthalat *1000 $ İhracat *1000 $ disticaret Dış ticaret hacmi, *1.000.000 $ tasit_km Karayolu taşımacılığı taşıt-km yolcu_km Karayolu yolcu taşımacılığı yolcu-km ton_km Karayolu yük taşımacılığı ton-km dem_ton_km Demiryolu yük taşımacılığı (ton-km) uc_ic_hat Havayolu iç hat yolcu sayısı uc_dıs_hat Havayolu dış hat yolcu sayısı den_ton Denizyolu yük taşımacılığı (GT) 3-27