The Relationship between Military Expenditures and Economic Growth: Panel Data Analysis for G-20 Countries

Eurasian Academy of Sciences Eurasian Business & Economics Journal 2016 Volume:6 S:62 73 Published Online July 2016 (http://busecon.eurasianacademy.org) http://dx.doi.org/10.17740/eas.econ.2016.v6 06 The Relationship between Military Expenditures and Economic Growth: Panel Data Analysis for G-20 Countries Kutluk Kağan SÜMER * * İstanbul Üniversitesi E-mail: kutluk@istanbul.edu.tr Copyright 2016 Kutluk Kağan SÜMER. This is an open access article distributed under the Eurasian Academy of Sciences License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. ABSTRACT As though it is a frequently researched topic that the relationship between military expenditures and economic growth, it is ignored that the level of military expenditures of countries based on their rival and allied countries or international organizations which they are members. Accordingly, in study, the relationship between military expenditures and economic growth is examined with the panel data analysis for 19 G-20countries. In this study two groups of Panel data models are applied. First panel group is military exporter. Second is military importer. The results of study support that feedback hypothesis exists for the U.S., growth hypothesis is valid for G-20 Countries and Turkey. Keywords: Military Expenditures, Economic Growth; Panel Data, Causality JEL Classification: O10, N4 Askeri Harcamalar ve Büyüme Arasındaki İlişki: G-20 Ülkeleri İçin Bir Panel Veri Analizi ÖZET Askeri harcamalar ve ekonomik büyüme ilişkisi son yıllarda sıklıkla araştırılan bir konu olmakla birlikte ülkelerin askeri harcama düzeylerini genellikle rakip ve müttefik ülkelere göre ya da üyesi oldukları askeri ve siyasi uluslararası kuruluşlara göre belirledikleri olgusu göz ardı edilmektedir. Bu çalışmada, 19 G-20 ülkesi için askeri harcamalar ve ekonomik büyüme ilişkisi Panel veri yöntemleri ile incelenmiştir. Bu çalışmada, panel veri modelleri iki grupta uygulanmıştır. İlk panel grubu askeri ürünler ihracatçısı G-20 ülkelerini kapsamaktadır. İkinci gurupta askeri ürünler ithalatçısı G-20 ülkeleri bulunmaktadır. Çalışma sonucunda ABD için geri besleme hipotezinin; G-20 Ülkeleri ve Türkiye için ise büyüme hipotezinin desteklendiği görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Askeri Harcamalar, Ekonomik Büyüme, Panel Veri, Nedensellik

E Eurasian Business & Economics Journal 2016, Volume: 5 63 Askeri harcamalar ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi inceleyen çalışmalara öncü olarak kabul edilen, Benoit (1973, 1978) tarafından yapılan çalışmaya ve bu çalışmadaki bulgulara dayanan guns and butter hipotezi üzerine kurulmuş olan ilk hipotez büyüme hipotezi (growth hypothesis) olarak adlandırılmaktadır. Bu hipoteze göre askeri harcamalardan ekonomik büyümeye doğru tek yönlü pozitif bir nedensellik ilişkisi mevcuttur. İkinci hipotez ise guns or butter argümanı üzerine kurulu olan, askeri harcamalardan ekonomik büyümeye doğru tek yönlü fakat negatif işaretli bir nedensellik ilişkisinin mevcut olduğu görüşünü savunan ve büyümeyi engelleyici hipotez (growth detriment hypothesis) şeklinde adlandırılan hipotezdir. Üçüncü hipotez, askeri harcamalar ile ekonomik büyüme arasında çift yönlü nedensellik ilişkisinin geçerli olduğu görüşüne dayanan ve geri besleme hipotezi (feedback hypothesis şeklinde adlandırılan hipotezdir. Bu hipoteze göre askeri harcamalar, ekonomik büyüme üzerinde bir etkiye sahip iken; ekonomik bakımdan daha fazla (az) gelişen ülkeler, askeri harcamalar için daha fazla (az) kaynak ayırmaktadırlar (Kollias vd., 2004: 557). Son hipotez ise yansızlık hipotezi (neutrality hypothesis) şeklinde adlandırılan ve askeri harcamalar ile ekonomik büyüme arasında herhangi bir nedensellik ilişkisi olmadığı görüşünü savunan hipotezdir. Bu hipoteze göre hem askeri harcamalar, ekonomik aktiviteleri etkilememekte hem de ekonomik gelişim, askeri harcama düzeyinin belirlenmesinde etkili olmamaktadır. a. Ekonomik Büyüme Ekonomik büyüme kavramı bir ülkedeki tarım, sanayi ve hizmetler sektörlerindeki toplam üretimin artmasından başka bir şey değildir. Ulusal üretimi belirleyen temel unsurları çağdaş kalkınma ve büyüme teorileri, mevcut üretim faktörleri ve artış hızları, eğitim ve araştırma faaliyetleri ve teknolojik değişmeler olarak üç grupta toplamaktadır. Aşağıda bu temel unsurlar ve bu unsurların içeriği bir tablo halinde özetlenmiştir. (Tablo-1) a.mevcut Üretim Faktörleri ve Kullanım Durumu (1) İşgücü Emek miktarı İstihdam düzeyi Haftalık çalışma saati Emeğin eğitim ve beceri düzeyi (2) Sermaye. Birikimi (3) Teknoloji ve Bilgi Düzeyi (4) Kaynak Kullanımında Etkinlik Derecesi Kaynakların dağıtımı Organizasyon yöntemleri Üretim artırıcı teşvikler b.büyüme Hızları

64 Askeri Harcamalar ve Büyüme Arasındaki İlişki: G-20 Ülkeleri İçin Bir Panel Veri Analizi (1) İşgücündeki artışlar Emek miktarındaki artış İstihdam düzeyindeki artışlar Haftalık çalışma saatindeki değişmeler Eğitim ve beceri düzeyindeki gelişmeler (2) Sermaye birikiminin artışı (3) Teknoloji ve bilgi düzeyindeki gelişmeler Araştırma ve eğitime ayrılan kaynakların miktarı Yeniliklerin teşviki Kaynak dağılımının yeniliklere uygun yeniden dağıtımı Tablo-1:Ulusal Üretimi Belirleyen Temel Unsurlar b. Savunma Harcamaları Askeri amaçlı üretimin, daha somut bir deyimle, savunma bütçesinin belirlenmesi, birbirini tamamlayan, iki değişik yaklaşımla dayalıdır. Bu yaklaşımlardan birincisi dış politika yaklaşımıdır. Bu yaklaşımda önce ulusun dünya görüşü (daha teknik bir deyimle ulusal değerleri) ve dış politikası belirlenir. Sonra da bu dış politikanın gerçekleşmesi için gerekli strateji ve bu stratejiye uygun askeri güç planlanır. Bu askeri gücün gerektireceği maliyet savunma bütçesinin ne olacağını belirler. İkinci yaklaşıma iç politika yaklaşımı adı verilir. Bu yaklaşımda ulusal gelişme hedefleri ve bu hedeflere ayrılması mümkün kaynaklar belirlenir. Bu kaynak dağılımında savunma bütçesinin azami sınırı ortaya çıkınca, bu sınır içinde gerçekleştirilmesi mümkün askeri güç alternatifleri belirlenir ve daha sonra da bu alternatiflerden ulusal savunma hedeflerine en uygun düşeni seçilir. Yukarıda da belirttiğimiz gibi, aslında bu iki yaklaşımı da birbirini tamamlayan iki yaklaşım olarak ele almak zorunluluğu vardır. Aşağıdaki şekil (Şekil-1) iç ve dış politika yaklaşımlarının bir arada ulusal değerler bütününü tayin edişini göstermektedir. Şekilde sol tarafta dış politika amaçları başlığı altında dış politika yaklaşımı sağ tarafta iç politika amaçları başlığı altında iç politika yaklaşımları gösterilmiştir. Bir ulusun, dünya politikasındaki gelişmeleri ve bu gelişmelerin kendi güvenliğini nasıl etkileyeceğini dikkate almadan, savunma bütçesini belirlemesi imkânsızdır. Aynı şekilde ulusal ekonomik gücü dikkate almadan da, dış politika hedefleri belirlemek rasyonel olmaz.

E Eurasian Business & Economics Journal 2016, Volume: 5 65 Şekil-1: İç ve Dış Politika Yaklaşımlarının Birlikte Değerlendirilmesi Kaynak: Harp Ekonomisi; Harp Akademisi Komutanlığı Yayınları; İstanbul; 1985 c. Savunma Harcamaları ve Ekonomik Büyüme İlişkileri Peki gerçekte savunma harcamaları ile ekonomik büyüme arasındaki ilişki nasıl tarif edilebilir? Bu ilişkiyi kısaca devlet harcamalarındaki artışın beraberinde piyasada toplam talep üzerinde bir artışa sebep olması; söz konusu talep artışının artarak sanayii canlandırması ve artan sanayii üretiminde beraberinde ekonomiyi büyütmesi olarak tarif etmek mümkündür. Fakat söz konusu büyümenin (üretim artışının) maliyeti beraberinde enflasyon artışını getirmektedir. Talep şoku başta kısa dönemli üretim artışları yaratmakla beraber uzun vadede tabi üretim düzeyini değiştirmez. Faiz haddi ve enflasyon seviyelerinde bir artışa sebep olur. Tabi bu tanım ani bir şok dalgası halindeki hükümet ve savunma harcamaları için geçerli bir kavramdır. Oysa uzun süreli savunma harcamalarında ekonomi bir şokla karşılaşmayacağı için ekonominin genel dengesi söz konusu şok etkisini absorbe edecektir. Amerikan ekonomisi incelenecek olursa savunma sanayii araştırmaları yapan ve savunma sanayii sistemleri üreten pek çok orta ve büyük boy işletmeye göze çarpacaktır. Bu işletmeler gerek ürettikleri yeni teknolojiler gerekse diğer sektörlerden aldıkları girdiler ve diğer sektörlere verdiği çıktılar açısından Amerikan ekonomisinde önemli bir rol oynamaktadır. Diğer sektörlerden aldığı girdiler ve diğer sektörlere verdiği çıktılar tabirleri irdelenecek olursa örneğin savunma sanayii bilimsel araştırma sektöründen çok büyük destek almakta ve bu

66 Askeri Harcamalar ve Büyüme Arasındaki İlişki: G-20 Ülkeleri İçin Bir Panel Veri Analizi sektörü maddi olarak desteklemektedir. Aynı şekilde ürettiği yeni teknolojiler vasıtasıyla iletişim, ulaştırma gibi sektörleri desteklemektedir. Bu gün kullandığımız cep telefonu gibi iletişim teknolojileri ve havacılık teknolojileri savunma sanayiinin birer çıktısı durumundadır. Bu çıktı teknolojiler ulaştırma ve iletişimi gerek kolaylaştırarak gerekse hızlandırarak mal ve hizmet üretimi üzerine pozitif etki yapmış dolayısıyla büyüme üzerinde önemli rol oynamışlardır. Bunu bir üretim şoku olarak değerlendirmek de mümkündür. Piyasada yaşanan üretim (arz) yönlü bir şok hem milli geliri arttırmış olacak hem de fiyatlar genel düzeyini aşağıya çekmiş olacaktır. Bu tip arz şokları genellikle yeni teknolojiler sayesinde olmaktadır. Sanayii devrimi bu tip arz şoklarına en güzel örneklerden biridir. İktisat politikası açısından toplam arzı arttıracak, teşvikler gerek fiyat düzeyini düşürmek gerekse üretimi arttırmak açısından para ve maliye politikalarından daha tesirli olacaktır. Diğer taraftan geleneksel iktisadın çok ünlü iki ekonomisti olan David RICARDO ve Adam SIMITH e göre askeri harcamalar üretici olmayan sadece kendi sektörü içinde hapis olmuş sadece tüketen ve lüzumsuz harcamalardır. Büyümeye etkileri olamaz. Birleşmiş milletlerin 1973 ekonomik kalkınma raporuna göre ise savunma harcamaları gelişmekte olan ülke ekonomileri için büyümeye önemli bir engel olarak gösterilmektedir. Öte taraftan Paul Kennedy (1987) yılında iki kutuplu bir dünyada ABD ve Sovyetlerin silah pazarlarını örnek vererek askeri harcamalarını azaltan tarafın dünya silah ticaretindeki payını kaybederek önemli bir ekonomik pazar kaybedeceğini dile getirmiştir. Kennedy e göre her şeye rağmen silah ticareti üretim üzerinde etkisi olan bir ekonomik aktivitedir. Bu arada milletlerin hayatta kalabilmeleri için hasımlarına karşı savunma ve bunun için yapılan savunma harcamaları zaruridir. Panel Veri Analizi Ekonomik araştırmalarda farklı veri türleri kullanılmaktadır. Bu veri türleri ancak yapılarına uygun modellerle incelenebilmektedir. Zaman serisi ve yatay dikey kesit verileri ile ayrı ayrı analizler yapılabilmektedir. Zaman boyutuna sahip kesit serilerini kullanarak ekonomik ilişkilerin tahmin edilmesi yöntemine panel veri analizi adı verilmektedir. Bu analizde zaman serileri ile kesit serileri bir araya getirilerek, hem zaman hem de kesit boyutuna sahip veri seti oluşturulmaktadır. Günümüzde birçok çalışmada zaman ve yatay kesit verilerinin birleştirilmesi ile elde edilen veri setleri oluşturulmaya başlanmıştır. Panel veri modeli aşağıdaki eşitlikteki gibi ifade edilmektedir: Y it = 1it + 2it X 2it +...+ kit X kit + e it (1) i=1,...,n t=1,...,t

E Eurasian Business & Economics Journal 2016, Volume: 5 67 Burada N birimleri, t ise zamanı göstermektedir. Y değişkeni, birimden birime ve bir zaman periyodundan ardışık zaman periyoduna farklı değerler alan bağımlı bir değişken olduğunda, kesit boyutu için i, zaman periyodu için t olmak üzere iki alt indisle ifade edilmektedir. Bu genel model, sabit ve regresyon parametrelerinin her zaman periyodunda her bir birey için ayrılmasına izin vermektedir. Panel veri sadece yatay kesit ya da sadece zaman serisi ile karşılaştırıldığında çeşitli avantajlara sahip bulunmaktadır. Panel veri kullanmanın avantajları şunlardır. Panel veri modellerinde gözlem sayısı kesit ve zaman serilerine göre daha fazla olacaktır. Bu durumda elde edilecek parametre tahminleri daha güvenilir olacak ve tahmin edilen modeller daha az kısıtlayıcı varsayıma dayanacaktır. Oysa sadece zaman serisi veya kesit verisi ile yapılan çalışmalarda, sapmalı sonuçlar elde etme riski söz konusu olacağından birimlerin farklıkları ayrıntılı olarak kontrol edilemez. Ayrıca panel veri modelleri tamamıyla kesit ya da zaman serilerinden daha karmaşık davranış modellerinin kurulmasına ve test edilmesine olanak tanır. Bununla birlikte dışlanan değişkenler, zaman serisi veya yatay kesit verisi kullanılarak yapılan çalışmalarda tahmin sonuçlarında sapmaya yol açarken; dışlanan değişken veya değişkenlerin birimlere veya zamana göre değişmeyen değişkenler olması durumunda, panel veri kullanımı sapmanın kontrol altına alınmasını sağlamaktadır. Panel veri kullanmanın diğer bir avantajı da; yatay kesit verisi kullanılarak yapılan tahminlerde, sadece birimler arasındaki farklıklar incelenebilirken, panel veri kullanılarak hem birimler hem de bir birim içerisinde zaman içerisinde meydana gelen farklılıklar birlikte incelenebilmektedir. (Baltagi, 1995;3-5, Hsiao,1986;2-3) Denklem (1) ile ifade edilen modelde, katsayılar farklı birimler için farklı zaman periyotlarında farklı değerler almaktadır. Bu durumda tahmin edilen parametre sayısı, kullanılan gözlem sayısını aşmakta, yani model tahmin edilememektedir. Bu dezavantaj yüzünden panel veri ile yapılan çalışmalarda daha çok hata terimlerinin özellikleri ve katsayıların değişebilirliği ile ilgili farklı varsayımlarda bulunarak farklı modeller elde edilebilmektedir. Farklı varsayımlarla elde edilen modeller Sabit Etkili ve Tesadüfi Etkili modellerdir. Her iki modelde de, eit hatalarının tüm zaman dönemlerinde ve tüm bireyler için bağımsız ve N (0, e 2 ) şeklinde dağıldığı varsayılmaktadır. (Griffits, 1993; 571-573) Sabit Etkili Modeller Panel veri kullanılarak yapılan çalışmalarda birimler arasındaki farklılıklardan veya birimler arasında ve zaman içinde meydana gelen farklıklardan kaynaklanan değişmeyi, modele dahil etmenin bir yolu; mevcut değişmenin regresyon modelinin katsayılarının bazılarında veya tümünde değişmeye yol açtığını varsaymaktadır. Katsayıların birimlere veya birimler ile zamana göre değiştiğinin varsayıldığı modellere Sabit Etkili Modeller denmektedir. Modelin genel formülasyonu, birimler arasındaki farklılıkların sabit terimdeki farklılıklarda yakalanabildiğini varsaymaktadır. (Pazarlıoğlu, 2001) Bu amaçla panel veri modeli kukla değişken yardımıyla tahmin edilmektedir. 1 nolu model ele alındığında, 1it 1 ; 2it 2 ; 3it 3 (2)

68 Askeri Harcamalar ve Büyüme Arasındaki İlişki: G-20 Ülkeleri İçin Bir Panel Veri Analizi olduğu varsayılmaktadır. Burada yalnızca sabit parametre değişmekte ve sabit terim zamana göre değil ama kesit bazında farklılıklar göstermektedir. Yani zaman boyutu sabit tarafından muhafaza edilmesine rağmen bireyler arasındaki davranışlarında farklılık gösterdiği ifade edilmektedir. 1 no lu model, Y it = 1i + 2i X 2it +...+ ki X kit + e it (3) haline gelir. Bu modeli 1it ifadesi açılarak yeniden yazılırsa, Y it = 11 D 1i + 12 D 2i +...+ 1N D Ni + 2i X 2it + ki X kit + e it D X e (4b) (4a) elde edilir. Burada N birey ve K 1 tane açıklayıcı değişken vardır. Ayrıca; 1, 1 0, ğ,, 1, 0, ğ Bu modelde, sabit katsayı yer almadığından N sayıda birim arasındaki farklılık N sayıda kukla değişken kullanılarak incelenmektedir. Tesadüfi Etkili Modeller Panel veri ile yapılan çalışmalarda, birimlere veya birimlere ve zamana göre meydana gelen farklılıklardan kaynaklanan değişim Sabit Etkili Modeller kullanılarak incelenebileceği gibi, Tesadüfi Etkili Modeller kullanılarak da incelenebilmektedir. Tesadüfi etkili modellerde, birimlere veya birimlere ve zamana göre meydana gelen değişiklikler, modele hata teriminin bir bileşeni olarak dahil edilmektedir. Bunun temel sebebi sabit etkili modellerde karşılaşılan serbestlik derecesi kaybının önlenmek istenmiş olmasıdır (Baltagi, 1995; 13). Çünkü tesadüfi etkiler modelinde önemli olan birime veya birime ve zaman özel katsayıların bulunması değil, birime veya birime ve zamana özel hata bileşenlerinin bulunmasıdır. Ayrıca tesadüfi etkiler modelinde, sadece gözlenen örnekteki kesit, birimler ve zamana göre meyanda gelen farklılıkların etkisini değil, örnek dışındaki etkileri de dikkate almaktadır. (Greene,2003). Tesadüfi etkiler modelini şu şekilde açıklayabiliriz. (3) nolu modelde 1i tesadüfi değişken olarak alınıp, 1i = 1 + i (5) şeklinde modellenmektedir. 1 anakütle ortalama sabiti olup bilinmeyen parametredir ve i, birey davranışlarındaki bireysel farklılıkları dikkate alan gözlenemeyen tesadüfi hatalardır.

E Eurasian Business & Economics Journal 2016, Volume: 5 69 i ler birbirlerinden ve e it lerden bağımsızdır. (5) nolu eşitlik (3) nolu modelde yerine konulursa; Y it = ( 1 + i ) + 2 X 2it +...+ k X kit +e it (6a) = (6b) elde edilir. (6b) deki ifade hata bileşen modelinin genel biçimidir. hata bileşen ifadesi eit+ i teriminden kaynaklanmaktadır. Bu terim iki bileşenden meydana gelmektedir: eit tüm hataları gösterirken, i, bireysel spesifik hata, bireysel farklılıkları ve sabit zamana göre bireyler arasındaki değişmeyi gösterir. Hausman Testi Birim veya birim ve zaman farklılıklarını temsil eden katsayıların yani tesadüfi etkili modelin hata terimi bileşenlerinin modeldeki bağımsız değişkenlerden ilişkisiz olduğu hipotezinin geçerliliği, Hausman tarafından önerilen test istatistiği ile incelenebilmektedir (Greene, 2003). Bu durumda sabit etki model parametre tahmincileri ile tesadüfi etkili modelin parametre tahmincileri arasındaki farkın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığının incelenmesi gerekmektedir. İki model arasında tercih yapabilmek için Hausman test istatistiği kullanılmaktadır. Hausman test istatistiği Tesadüfi etkiler tahmincisi doğrudur. sıfır hipotezi altında k serbestlik dereceli ki-kare dağılımı göstermektedir. Gerçekleşmesi durumunda tesadüfi etkili modelin hata terimleri bileşenlerinin bağımsız değişkenler ile ilişkili olmadığı kararı verilebilecektir. Bu durumda sabit etkili modeli tercih edilecektir. KULLANILAN VERİ SETİ Çalışmada SIPRI Military Expenditure Database SIPRI 2014 ve IMF verileri kullanılmıştır. G-20 ülkelerine ait savunma harcamaları SIPRI den GSMH verileri ise IMF veri tabanından temin edilmiştir. 1992-2013 yılları arasında 22 yıllık gözlemle çalışılmıştır. Kullanılan veriler gerek savunma harcamalarının gerekse GSMH verilerinin logaritmik halleridir. Böylece aradaki direk elastikiyetler elde edilmiştir. AMPİRİK SONUÇLAR Yapılan modelleme çalışmaları ve Hausman testi sonrasında Tesadüfi etkiler modeline karar verilmiş; kurulan tesadüfi etkiler modellerine spesifikasyon ve varsayımlardan sapmalarla ilgili testler yapıldıktan sonra robust tahmin modelleri kurulmuştur. Bu modelleme aşaması esnasında bütün G-20 ülkelerini kapsayan bir model, silah ihracatçısı ülkeleri kapsayan bir model, silah ithalatçısı ülkeleri kapsayan bir model olmak üzere üç farklı panel veri ekonometrisi modeli kurulmuştur. Son olarak Türkiye ye özel bir klasik ekonometrik model kurulumuştur. Buradaki temel amaç ülke guruplarına göre parametrelerin testi ola gelmiştir. Son olarak kurulan Türkiye özelindeki klasik ekonometrik model spesifikasyon ve varsayımlardan sapmalarla ilgili testler yapıldıktan sonra kabul edilmiştir.

70 Askeri Harcamalar ve Büyüme Arasındaki İlişki: G-20 Ülkeleri İçin Bir Panel Veri Analizi Tüm G-20 Ülkeleri Random-effects GLS regression Number of obs = 418 Group variable: id Number of groups = 19 R-sq: within = 0.7520 Obs per group: min = 22 between = 0.8950 avg = 22.0 overall = 0.8727 max = 22 Wald chi2(1) = 33.02 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 19 clusters in id) Robust gdp Coef. Std. Err. z P> z [95% Conf. Interval] milexp.0224114.0039001 5.75 0.000.0147675.0300554 _cons 788.8614 278.9806 2.83 0.005 242.0695 1335.653 sigma_u 861.53752 sigma_e 529.93581 rho.72550311 (fraction of variance due to u_i) Model incelendiğinde savunma harcamalarının G-20 genelinde pozitif bir etkiye sahip olduğu görülmektedir. Askeri harcamalarda %1 lik bir artış GSMH de %0,022 lik bir artış yaratma gücüne sahiptir. İHRACATÇI 6 ÜLKE Random-effects GLS regression Number of obs = 132 Group variable: id Number of groups = 6 R-sq: within = 0.8340 Obs per group: min = 22 between = 0.9827 avg = 22.0 overall = 0.9567 max = 22 Wald chi2(1) = 714.07 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 6 clusters in id) Robust gdp Coef. Std. Err. z P> z [95% Conf. Interval] milexp.0198616.0007433 26.72 0.000.0184048.0213183 _cons 1284.485 438.7239 2.93 0.003 424.602 2144.368 sigma_u 579.52611 sigma_e 589.61387 rho.49137228 (fraction of variance due to u_i) Model incelendiğinde savunma harcamalarının silah ihracatçısı altı ülke için de pozitif bir etkiye sahip olduğu görülmektedir. Askeri harcamalarda %1 lik bir artış GSMH de %0,020 lik bir artış yaratma gücüne sahiptir.

E Eurasian Business & Economics Journal 2016, Volume: 5 71 İTHALATÇI 13 ÜLKE Random-effects GLS regression Number of obs = 286 Group variable: id Number of groups = 13 R-sq: within = 0.9325 Obs per group: min = 22 between = 0.6307 avg = 22.0 overall = 0.7129 max = 22 Wald chi2(1) = 327.54 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 13 clusters in id) Robust gdp Coef. Std. Err. z P> z [95% Conf. Interval] milexp.0469735.0025955 18.10 0.000.0418864.0520605 _cons 230.7736 199.9117 1.15 0.248-161.0461 622.5934 sigma_u 806.36521 sigma_e 216.49311 rho.9327648 (fraction of variance due to u_i) Model incelendiğinde savunma harcamalarının silah ithalatçısı on üç ülke için de pozitif bir etkiye sahip olduğu görülmektedir. Askeri harcamalarda %1 lik bir artış GSMH de %0,046 lık bir artış yaratma gücüne sahiptir. Silah ithalatçısı bu ülkelerde daha büyük bir elastikiyete sahip olması ilginçtir. TÜRKİYE Source SS df MS Number of obs = 22 -------------+------------------------------ F( 1, 20) = 448.13 Model 1079864.38 1 1079864.38 Prob > F = 0.0000 Residual 48194.2289 20 2409.71144 R-squared = 0.9573 -------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.9551 Total 1128058.6 21 53717.0764 Root MSE = 49.089 gdp Coef. Std. Err. t P> t [95% Conf. Interval] milexp.0508466.0024019 21.17 0.000.0458363.055857 _cons -155.6379 29.44665-5.29 0.000-217.0626-94.21332 Model incelendiğinde savunma harcamalarının Türkiye için de pozitif bir etkiye sahip olduğu görülmektedir. Askeri harcamalarda %1 lik bir artış GSMH de %0,050 lik bir artış yaratma gücüne sahiptir. Buradan Türkiye de milli gelirin savunma harcamaları elastikiyetinin G-20 içerisinde çok yüksek olduğu söylenebilir.

72 Askeri Harcamalar ve Büyüme Arasındaki İlişki: G-20 Ülkeleri İçin Bir Panel Veri Analizi SONUÇ İlk model incelendiğinde savunma harcamalarının G-20 genelinde pozitif bir etkiye sahip olduğu görülmektedir. Askeri harcamalarda %1 lik bir artış GSMH de %0,022 lik bir artış yaratma gücüne sahiptir. İkinci model incelendiğinde savunma harcamalarının silah ihracatçısı altı ülke için de pozitif bir etkiye sahip olduğu görülmektedir. Askeri harcamalarda %1 lik bir artış GSMH de %0,020 lik bir artış yaratma gücüne sahiptir. Üçüncü model incelendiğinde savunma harcamalarının silah ithalatçısı on üç ülke için de pozitif bir etkiye sahip olduğu görülmektedir. Askeri harcamalarda %1 lik bir artış GSMH de %0,046 lık bir artış yaratma gücüne sahiptir. Silah ithalatçısı bu ülkelerde daha büyük bir elastikiyete sahip olması ilginçtir. Türkiye ye ait model incelendiğinde savunma harcamalarının Türkiye için de pozitif bir etkiye sahip olduğu görülmektedir. Askeri harcamalarda %1 lik bir artış GSMH de %0,050 lik bir artış yaratma gücüne sahiptir. Buradan Türkiye de milli gelirin savunma harcamaları elastikiyetinin G-20 içerisinde çok yüksek olduğu söylenebilir. Tartışma: Savunma harcamaları açısından G-20 ülkeleri incelendiğinde zaten gelişmiş olan bu ülkelerde savunma harcamalarını büyüme üzerinde pozitif bir etkiye sahip olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bu pozitif etki zaten sanayileşmiş bu ülkelerde önemle savunma harcamalarının teknoloji yaratma etkisinden de kaynaklanmaktadır. Silah ihracatçısı 13 ülkede ve Türkiye de milli gelirin savunma harcamaları elastikiyetinin G-20 içerisinde çok yüksek olması tartışılması gereken bir konudur. Türkiye de savunma sanayiinin güçlenmesinin ve artan savunma harcamalarının gelir yaratma etkisi modeller sonunda da açıkça görülebilmektedir. REFERENCES Baltagı B.H., (1995), Econometric Analysis Of Panel Data, John Wiley & Sons Ltd, England Benoit, E. (1973) Defense and economic growth in developing countries. Boston: D.C. Heath & Company. Greene, W.H. (2003), Econometric Analysis, Prentice Hall, New Jersey Grıffıts, W. E. R & Carte H. (1993). Learning And Practicing Econometrics, John Wiley, New York, Günlük-Şenesen G., "The Role Of Defence On External Indebtedness: An Assessment Of Turkey", Defence And Peace Economıcs, Vol.15, No.2, Pp.145-156, 2004 Günlük-Şenesen G., "Türkiye de Savunma Harcamaları Ve Ekonomik Etkileri, 1980-2001, Kitap", Tesev, İstanbul, 2002 Harp Ekonomisi; Harp Akademisi Komutanlığı Yayınları; İstanbul; 1985

E Eurasian Business & Economics Journal 2016, Volume: 5 73 Hsıao C. (1986) Analysis Of Panel Data, Cambridge University Press IMF Database IMF 2014 Kennedy, Paul M.; Rise and Fall of the Great Powers: Economic Change and Military Conflict from 1500 to 2000 Kollias, C., & Paleologou, S.M, (2013). Guns, Highways And Economic Growth İn The United States. Econ. Model. 30: 449-455.. Kollias, C., Naxakis, C., & Zaranga, L., (2004). Defence Spending And Growth İn Cyprus: A Causal Analysis. Defence And Peace Economics 15: 299-207 Pazarlıoğlu,.M. V. (2001) 1980-1990 Döneminde Türkiye de İç Göç Üzerine Ekonometrik Model Çalışması, V.Ulusal Ekonometri Ve İstatistik Sempozyumu, 19-22 Eylül 2001, Adana Pazarlıoğlu, Gürler; Telekomünikasyon Yatırımları Ve Ekonomik Büyüme: Panel Veri Yaklaşımı; 8. Türkiye Ekonometri Ve İstatistik Kongresi 24-25 Mayıs 2007 İnönü Üniversitesi Malatya SIPRI Military Expenditure Database SIPRI 2014 Sümer K.K., "Savunma Harcamalarının Ekonomik Büyüme Üzerine Etkisinin İncelenmesi", Harp Akademileri Komutanlığı Güvenlik Stratejileri Dergisi, Ss.80-91, 2005 Tatoğlu, Ferda (2012) Yerdelen Panel Veri Ekonometrisi; Beta Basım A.Ş.; Istanbul; 2012 Yildirim, J., Sezgin, S. & Ocal, N., (2005), Military Expenditure And Economic Growth İn Middle Eastern Countries: A Dynamic Panel Data Analysis. Defence And Peace Economics 16(4): 283-295