EĞİTİM, SAĞLIK VE İKTİSADİ BÜYÜME ARASINDAKİ İLİŞKİLER: TÜRKİYE İÇİN BİR ANALİZ

The Journal of Knowledge Economy & Knowledge Managemen / Volume: V SPRING EĞİTİM, SAĞLIK VE İKTİSADİ BÜYÜME ARASINDAKİ İLİŞKİLER: TÜRKİYE İÇİN BİR ANALİZ Hilal BOZKURT Öze: Çok sayıda ampirik araşırma beşeri sermayenin iki emel bileşeni olarak sağlık ve eğiim alanındaki ilerlemelerin, ikisadi büyüme performansı üzerinde poziif kakılar yaraığına işare emekedir. Bu çerçevede eğiim ve sağlık bileşenlerinden hangisinin büyüme üzerinde daha ekili olduğunu belirlemek için, her iki bileşene ayrı ayrı bakmak gerekecekir. Bu çalışmada sağlıkaki iyileşmelerin önemli gösergelerinden biri olan oralama yaşam süresi ile büyüme arasındaki ilişki ele alınmakadır. Yaşam beklenisinin yanı sıra, ikisadi büyümeye eki eden çok sayıda değişken vardır. fiziki yaırımlar (asarruf oranı) ve eğiim (okullaşma oranları) analizde yer alan diğer değişkenlerdir. 1980-2005 dönemine ilişkin yıllık değerler, İki Aşamalı Engle-Granger, Johansen Koinegrasyon ve Sock Wason yönemleri aracılığıyla es edilmişir. Elde edilen bulgulara göre, eğiim ve sağlık ayrı ayrı analize abi uulduklarında, ikisadi büyüme üzerinde poziif ekili olarak gözlenmekedir. Ancak her iki bileşenin büyüme üzerindeki ekisi birlike alındığında, dominan fakör sağlıkır. Anahar Kelimeler: Eğiim, Sağlık, Büyüme, THE RELATIONSHIP BETWEEN EDUCATION, HEALTH AND ECONOMIC GROWTH: AN ANALYSE FOR TURKEY Absrac: Many empirical anlysis indicae ha improvemens in he healh and educaion affec he economic growh posiively. Improvemen in he healh and educaion are analysed seperaely in order o deermine which componens are effecive on economic growh. In his sudy, we analysed relaionship beween economic growh and life expecancy. Apar from life expecancy, here are several variables affec he economic growh. Physical invesmens (saving rae) and educaion (schooling raes) are sample variables. The annual daa in beween 1980-2005 is esed via Two Sep Engle Granger, Johansen Coinegraion and Sock-Wason mehods. According o he findings, if educaion and healh being analysed seperaely, here is causal relaion from he healh and educaion o economic growh. Bu if he variables have been analysed ogeher, here is causal relaion from healh o growh.the healh is dominan facor. Keywords: Educaion, Healh, Economic Growh Giriş Bir ülkenin gelişmişlik düzeyini, sadece kişi başına düşen gelir düzeyi ile açıklamak yeerli değildir. Kişi başına düşen gelir düzeyinin yanısıra sosyal ve külürel oram da önemlidir. Bu durum, ikisadi büyümenin yanında ikisadi gelişmenin de önemini oraya koymuşur. Gerek ikisadi büyüme performansı gerekse ikisadi gelişme açısından özellikle son dönemlerde üzerinde durulan önemli hususlardan biri de beşeri sermayedir. Sağlık ve eğiim beşeri sermayenin emel bileşenleri olarak kabul edilmekedir. Birleşmiş Milleler Kalkınma Programı (UNDP) arafından yayınlanan ikisadi gelişme raporlarında, bu gösergelere ilişkin gelişmelere yer verilmekedir. Eğiim ve sağlık alanındaki iyileşmeler, insani gelişme sıralamasını göseren emel belirleyicilerdir. Eğiim harcamalarının yanı sıra sağlık alanındaki gelişmeler beşeri sermaye gücünü arırarak, ikisadi büyüme ve kalkınma sürecini olumlu isikamee gelişirir. Hemen belirmek gerekir ki; sağlık harcamaları ile eğiim harcamalarının hangisinin daha ekili olduğunu oraya koyma kaygısıyla yola çıkığımızda, beşeri sermayenin her iki bileşenine ayrı ayrı bakmaka fayda vardır. Bu çalışmada sağlıkaki iyileşmelerin önemli gösergelerinden biri olan oralama yaşam süresi ile büyüme arasındaki ilişki ele alınacakır. Konuyu daha eraflıca incelemek amacıyla, büyüme performansını ekileyen diğer emel değişkenler olarak, fiziki yaırımlar (asarruf oranı) ve eğiim (okullaşma oranları) ele alınmışır. Yrd. Doç.Dr. KOÜ İİBF İkisa Bölümü Öğreim Üyesi All righs reserved by The JKEM 7

Bilgi Ekonomisi ve Yöneimi Dergisi / 2010 Cil: V Sayı: I I. Lieraür Araşırması Sağlıkaki iyileşmeler nedeniyle oralama yaşam süresinin uzaması, bireyleri, becerilerini gelişirmek amacıyla gerçekleşirdikleri yaırım harcamalarını arırma yönünde güdüler (KALEMLİ vd.,2000). Bu güdü ile birlike, bireyler eğiime yönelik harcamalarını ve dolayısıyla eğiim sürelerini uzaabilir. Eğiim süresinin uzaması, kişilerin çalışma hayaına bir an önce kaılıp, ücre elde emelerinin önüne geçebilir. Ancak yaşam beklenisinin uzaması halinde, bu ür kısa vadeli bir maliyee kalanmak rasyonel bir davranış olarak değerlendirilebilir. Bireyler zaman ve para açısından maliyee kalanarak eğiim sürelerini uzaıp ulaşıkları kariyerleri sayesinde elde edecekleri kazançlardan (ücre vb.) yaşam beklenisinin iyileşmesi halinde uzun yıllar yararlanma olanağı elde edebileceklerdir. Konuya bu perspekifen bakıldığında, beşeri sermayenin iki emel bileşeni olan sağlık, eğiim ve bu bileşenlerin büyüme ilişkileri önem kazanmakadır. Sözü edilen ilişkiler bir çok eorik ve ampirik çalışmanın inceleme konusu olmuşur. Bu çalışmalarda, sağlık gösergesi olarak sağlık harcamalarının GSYİH içindeki payı, doğuşa yaşam beklenisi, anne ve bebek ölüm oranları, kişi başına düşen sağlık harcamaları gibi gösergeler kullanılmışır. Eğiim gösergesi olarak, eğiim süresi, eğiim harcamalarının GSYİH içindeki payı, okullaşma oranları (ilköğreim, yükseköğreim) gibi kavramlar yer almışır. Bu bölümde söz konusu çalışmalardan bazılarının bulgularına yer verilecekir. Tabloda yer alan çalışmalar özelenmek isendiğinde şu sonuçlara ulaşmak mümkündür: Gelir, sağlık ve eğiim gösergeleri karşılıklı ilişki halindedir. Gelirden sağlığa doğru kurulan ilişkinin yönü, sağlıkan gelire doğru yoğunlaşmaya başlanmışır. Sağlık gösergesi olarak genellikle doğuşa yaşam beklenisi ele alınmışır. Elde edilen genel bulgulara göre, yaşam beklenisindeki arış, gerek büyüme üzerinde gerekse eğiim yaırımları ya da eğiim süresi üzerinde poziif ekiye sahipir. Bunun yanında bazı çalışmalarda yaşam beklenisi için bir eşik değer vurgusu yapılmışır. Belirli bir eşik değere kadar (gelişmeke olan ekonomi) yaşam beklenisinin büyüme üzerindeki poziif ekisi, bu eşik değer aşıldıkan sonra negaife (gelişmiş ekonomi) dönmekedir. Gelişmenin ve ikisadi büyümenin sosyolojik boyularının keşfedilmeye başlanması, büyüme modellerinde alernaif yaklaşımların oraya aılmasına yol açmışır. 1980 lere kadar büyüme lieraürüne hakim olan Neoklasik Büyüme modellerinde fiziksel sermaye ve işgücü verimliliğinde arışın nasıl sağlanacağı üzerinde yoğunlaşılırken, büyüme olgusuna kısa dönemli bir dinamik gözü ile yaklaşılmışır. Romer (1994), Lucas (1988), Helpman ve Grossman (1994) gibi isimlerle birlike, büyüme lieraürü yeni kavramlar ve yaklaşımlarla anışmışır. Yeni İçsel Büyüme modelleri olarak adlandırılan bu yaklaşımlar, Neoklasik öğreinin eksik bırakığı ya da ihmal eiği beşeri sermaye kavramının önemini vurgulamakadır. Modelde, bilgi (eknoloji) dışsal değil, içsel bir dinamik olarak ele alınmakadır. Beşeri sermayeye yapılacak yaırımlarla sağlanacak eknolojik gelişmenin, reel hasıla üzerinde hem nicel hem de niel açıdan ekiler yaraacağı öne sürülmekedir. Sağlık alanında ilerlemelerin yanında eğiim seviyesinin yükselmesi, beşeri sermaye sokunun armasına yol açacak, bu da, ikisadi büyüme ve gelişme performansını poziif yönde ekileyecekir. 1 Bu haliyle içsel bir nielik kazanan beşeri sermaye, büyüme olgusuna da uzun 1 Beşeri sermayenin ekonomik büyüme performansını arırdığı görüşü, yeni büyüme eorisinin emel kakılarından biridir. Beşeri sermaye ile ekonomik büyüme arasındaki poziif ilişkiyi oraya koyan bazı örnek çalışmalar şunlardır: Lucas (1988) ın çalışması yeni büyüme lieraüründe öncü çalışmalardan biridir. Babaunde ve Adefabi (2005) ile Loening, Ludger J. (2002), iyi eğiimli işgücünün ikisadi büyüme performansını, üreim fonksiyonunda bir fakör olarak ve oplam fakör verimliliği aracılığı ile poziif yönde ekilediği hususuna dikkaleri çekmişlerdir. Tüm hakları BEYDER e aiir 8

The Journal of Knowledge Economy & Knowledge Managemen / Volume: V SPRING soluklu bakılmasına olanak anımaka ve büyümenin eksojen (dışsal) değil, endojen (içsel) karakerde olduğu vurgusu yapılmakadır. Aynı dönemde ekonomeri lieraüründeki gelişmeler ışığında bu alanda yapılan ampirik çalışmaların sayısı armış ve değişkenler arasında uzun dönemli ilişkiler, ekonomerik yönemlerle analiz edilmeye çalışılmışır. Bu çalışmada da, lieraürde yer alan benzer çalışmaların ışığında, eğiim, sağlık ve büyüme ilişkileri Türkiye için analiz edilecekir. Tablo 1:Eğiim, Sağlık ve Büyüme Arasındaki İlişkileri Analiz Eden Çalışmalar Yazar Bağımsız Değişkenler Bağımlı Değişken Sonuç Kalemli Özcan, Ölüm oranındaki azalma Eğiim yaırımları Poziif Şebnem vd., (2000) De la Croix ve Licandro (1999) Yaşam beklenisi Eğiim süresi Büyüme Gelişmeke olan ülkelerde poziif, Gelişmiş ekonomilerde Climen ve Doménech (2006) negaif Yaşam beklenisi Eğiim süresi Kısa yaşam beklenisi için negaif, uzun yaşam beklenisi için poziif Soares (2005) Çocuk ölümlerinde Büyüme Poziif azalma Jayachandran, Lleras- Anne ölüm riskinde Kadın yaşam beklenisi Poziif Muney (2007) azalma Kadın eğiim süresi Poziif Huang, Fulginii ve Peerson (2003) Yaşam beklenisi Büyüme Eğiim süresi Poziif Poziif Zhang ve Zhang (2005) Yaşam beklenisi Tasarruf oranı Ora öğreime kayı oranı Büyüme Doğum oranı Poziif Poziif Poziif Negaif Echevarría, (2004) Yaşam beklenisi Emeklilik yaşı Eğiim süresi Büyüme Poziif Poziif Belirli bir eşik değere kadar poziif Morand, (2004) Büyüme Yaşam beklenisi Poziif Bloom ve Canning Sağlıkaki gelişmeler Büyüme Poziif (1999) Scheffler (2004) Sağlıkaki gelişmeler Büyüme Poziif Bloom,Canning ve Yaşam beklenisi Büyüme Poziif Sevilla (2001) McDonald ve Robers Yaşam beklenisi Büyüme Poziif (2002) Mayer (2001) 50-70 yaş grubunda Büyüme Poziif sağlık alanında iyileşme Chakrabory (2004) Yaşam beklenisi Büyüme Poziif Bhargava, vd., (2001) Yaşam beklenisi Büyüme Poziif Tabaa (2005) Yaşam beklenisi Büyüme Kısa yaşam beklenisi için poziif, Uzun yaşam beklenisi için negaif Boucekkine, Croix ve Licandro ( 2002) Yaşam beklenisi Büyüme Belirli bir eşik değere kadar poziif, eşik değer aşıldıkan sonra negaif 2. Veri Sei ve Kaynaklar Modelde kullanılan değişkenler sağlık gösergesi olarak yaşam beklenisi (lnl) ve sağlık harcamalarının GSMH içindeki payı (lnhe), eğiim gösergesi olarak sırasıyla ilköğreim (lnp), oraöğreim (lnse) ve yüksek öğreim (lnh) okullaşma oranları kullanılmışır. Ayrıca analizde oplam asarruflar (lns) ve büyüme gösergesi olarak kişi başına düşen milli gelir (lny) All righs reserved by The JKEM 9

Bilgi Ekonomisi ve Yöneimi Dergisi / 2010 Cil: V Sayı: I değişkenleri yer almakadır. Tüm değişkenler 1980-2005 dönemine ilişkin yıllık ve logarimik değerleri ile analize abi uulmuşur. Veriler, Türkiye İsaisik Kurumu (TÜİK), Devle Planlama Teşkilaı (DPT), Human Developmen Repor (2001, 2004) inerne adreslerinden elde edilmişir. 3. Ampirik Analiz Makro ekonomik serilerinin birçoğunun orak rend içermesi, seriler arasında gerçeke var olmayan sahe ilişkilerin oraya çıkmasına neden olmakadır. İlk olarak Granger ve Newbold (1974), benzer olarak ooregresif ve harekeli oralama süreçleri için Granger, Hyung ve Jeon (2001) arafından ele alındığı gibi, durağan olmayan seriler arasında kurulan bir ilişki, sahe (spurious) regresyona yol açarak, yüksek R 2, yüksek isaisiklerine ve düşük Durbin- Wason (DW) es isaisiklerinin elde edilmesine yol açmakadır. Değişkenlerin farklarının alınması ise uzun dönem bilgisinin kaybolmasına sebep olmaka ve ancak kısa dönem ilişikilerinin elde edilmesine izin vermekedir. Granger (1981), bu gerçeklerden yola çıkarak hem sahe regresyon problemini aşmak, hem de uzun dönem bilgilerini de kullanabilmek için koinegrasyon yönemini önermişir. İki değişkenin yer aldığı bir model düşünüldüğünde, Dickey ve Fuller (1979,1981) arafından gelişirilen DF (Dickey-Fuller) ve ADF (Genişleilmiş Dickey Fuller) ve Phillips ve Perron (1988) gibi eslerle, her iki değişkenin de durağanlık merebesi aynı bulunursa (diyelim ki X ~ I(1), Y ~ I(1)), değişkenler arasında koinegrasyon araşırması yapılabilir. Serilerin düzey değerlerinin regresyon modelinde ahmin edilmesi ile elde edilen haa erimi durağan ise (u ~ I(0)), (1) nolu eşiliğe ulaşılır: ΔY = αδx + β ( y ax ) 1 + e 1 (1) Eşilike β kasayısının isaisiki olarak anlamlı olması önemlidir. Haa erimi durağan bulunmaz ise, bir diğer deyişle durağanlık merebesi modelde yer alan değişkenlerin durağanlık merebesi ile aynı ya da daha büyükse, seriler arasında koinegrasyon ilişkisi aranamaz (MADDALA,1992:598). Değişkenler arasında uzun dönemli ilişkinin varlığını araşıran birkaç yönem vardır. Öncelikle bu yönemlerin emel işleyişi açıklanacakır. -İki Aşamalı Engle-Granger Tahmin Yönemi Koinegrasyon ilişkisinin gözleneceği değişkenler arasındaki uzun dönemli ilişkiyi ahmin emek için Engle ve Granger (1987) arafından ileri sürülen İki Aşamalı Engle-Granger Tahmin Yönemi, bu alanda oraya aılan ilk yönemdir. Değişkenlerin düzey değerlerinin ahmin edilmesi ile bulunan haa eriminin, VAR modelinde yerine konması sureiyle işleyen bir sürece sahipir. Sisemdeki değişkenler I(1) iken, haa payının I(0) olması, nadiren sıfır oralamasından yani dengeden uzaklaşığı bir durumu ifade eder. Dengeden sapma çok nadiren meydana geldiği için değişkenler koinegredir. I(d) merebesinde olan üm değişkenler için bir x vekörü ~CI(d,b) olduğunda, α ( 0) değerinde bir vekör olarak anımlanabilir. Bu durumda e ~I(db), b 0 olacakır. Büün bu anımlamaları sağlayan α vekörü, koinegrasyonu sağlayan vekör olarak anımlanır. Büün bu şarlar göz önünde uulduğunda ve x, değişkenlere ilişkin vekörü ifade eiğinde, haa-düzelme göserimi aşağıdaki eşilik ifade edilir. x Tüm hakları BEYDER e aiir 10

The Journal of Knowledge Economy & Knowledge Managemen / Volume: V SPRING (1 α ' X B ) X = e = C ( B ) e X vekörünün elemanları (d-b) merebesinde durağan olacakır. O halde esin ana fikri, değişkenleri düzey değerleri ile ele alabileceğimiz bir sisemi gelişirmekir. Yönemde ilk aşama değişkenlerin durağan olup olmadıklarının ve durağan değillerse durağanlık merebelerinin araşırılmasıdır. Değişkenlerin aynı merebeden durağan olmaları gerekmekedir. DF, ADF veya PP esleri yardımı ile durağanlık merebeleri araşırıldıkan sonra, değişenlerin düzey değerlerinin yer aldığı regresyonun (2 nolu eşilik) ahmin edilmesinden elde edilen haa eriminin durağanlığı es edilir. y = α + βx + e (2) Haa eriminin durağanlığını espi emek üzere DF veya ADF yapılır. Haa eriminin durağan olup olmadığına karar verirken DF ve ADF eslerinde kullanılan kriik değerler kullanılamaz. Çünkü ahmin edilen haa erimleri koinegre sayısına bağlıdır. Bunun yerine Engle-Yoo (1987) arafından gelişirilen, 50, 100, 250 ve 500 gözlem için bulunan kriik değerler kullanılmalıdır. Diagnosik eslerle haa eriminin durağan olduğuna karar verilirse üçüncü aşamaya geçilir. Böylece x ve y değişkenlerinin durağanlık merebelerinin (d) aynı olduğu ve haa eriminin ise durağanlık merebesinin sıfır olduğu belirlenmiş olacakır. Ardından aynı merebeden durağan değişkenlerin ahmininden elde edilen ve durağan olduğu sapanan haa erimi, nedensellik yönünün belirleneceği Vekör Haa Düzelme modelinde (VEC) yerine konacakır: Δy Δx = α + α ( y 1 y = α + α ( y 2 x 1 1 β x 1 β x 1 1 1 ) + Σα ( i) Δy 11 ) + Σα ( i) Δy 21 i i + Σα ( i) Δx 12 i + Σα ( i) Δx 22 i + + y y (3) Bu eşiliklerde β, ikinci aşamada ifade edilen eşiliken gelen koinegrasyonu sağlayan vekör parameresidir. Demek ki eşiliğin sağ arafında üm değişkenlerin gecikmeli değerleri ve değişkenlerin düzey değerlerine ilişkin regresyondan gelen haa-düzelme erimi yer almakadır. Yukarıdaki eşiliği haa-düzelme erimi ile ( e 1) yaklaşık VAR (near VAR) modeline ilişkin bir göserime ulaşılır: ekrar yazacak olursak, Δy Δx = α + α y e 1 = α + α x e 2 1 1 + Σα ( i) Δy 11 i + Σα ( i) Δy 21 i + Σα ( i) Δx 12 i + Σα ( i) Δx 22 i + + y y (4) Denklemlerin kasayıları EKK ile elde edilir (ENGLE-GRANGER,1987) 2. ve ; beyaz gürülü sürecine sahip haa erimleridir. Modelde, kısa ve uzun dönem ilişkiler bir arada göserilmekedir. Tüm değişkenler durağan olduğu için VAR modeli gibi ahmin edilebilir. y y 2 Elde edilen EKK ahminleri uarlıdır. Koinegrasyon ilişkisinin gözlendiği EKK ahminleri ile doğrusal olmayan EKK ahmincilerinin aynı limi dağılımına sahip olduğu ve uarlı olduğu gözlenmişir (STOCK,1987: 1035-1056). All righs reserved by The JKEM 11

Bilgi Ekonomisi ve Yöneimi Dergisi / 2010 Cil: V Sayı: I Gecikme seviyesinin seçiminde 2 χ esi ve α ( i) = 0 şeklinde paramereler üzerine kısılamalar için F esi kullanılabilir. Son aşamada modelin uygunluğunun esine ve sonuçların yorumlanmasına geçilir. Öncelikle haa erimlerinin beyaz gürülü olup olmadığı incelenir. α y ve α x kasayıları uyarlama hızı kasayılarıdır. Diyelim ki ilk eşilikeki α kasayısı 0 olsun. Bu durumda α ( ) =0 olur. Bir y jk 12 i diğer deyişle, Δx, Δy nin granger nedeni değildir. Ayarlama hızı kasayılarından biri ya da her ikisi isaisiksel olarak anlamlı ise, bu değişkenler arasında koinegrasyon ilişkisine işare eder. Ayrıca anlamlı bulunan kasayının büyüklüğü ve yönü de önemlidir. Çünkü bu kasayı, aynı zamanda kısa dönemdeki dengesizliğin uzun dönemde ne oranda düzelileceğini ifade eder. (+) ise, dengeden uzaklaşma, (-) çıkarsa, dengeye yaklaşma vardır (Engle- Granger:1987). Engle-Granger yönemi, hesaplanması ve uygulanması praik bir yönemdir. Ancak birakım eksikliklere ya da güçlüklere sahipir. Sisemde ikiden fazla sayıda değişken olması durumunda bu sözü edilen güçlük yine karşımıza çıkmakadır. Bu yönem, çoklu koinegre vekörleri ayrışırma konusunda bir prosedüre sahip değildir (ENDERS,1995: 373-377). - Johansen Koinegrasyon Yönemi Engle-Granger yöneminde sözü edilen güçlük ve eksiklikler nedeniyle Johansen (1988) ve Sock ve Wason(1988) koinegrasyonu sağlayan vekörlerin ahmininin En Çok Benzerlik yönemi ile hesaplanmasına yönelik Johansen Koinegrasyon Yönemi ni öne sürmüşlerdir. Johansen yönemi, Dickey-Fuller yöneminin genelleşirilmiş bir göserimidir. X = Π1 X 1 +... + Π k X k + e, = 1,2,..., (5) Burada X, geçmiş değerleri ile ifade edilen değişkenler vekörünü simgelemekedir. Bu göserim, VAR modelini kullanarak değişkenleri, geçmiş dönem değerleri ile ifade eder. Modeli harekeli oralama göserimi ile ifade eiğimizde, aşağıdaki eşiliğe ulaşılır. A( e) = I Π e... Π 1 (6) k e k A marisinin rankı r, koinegre vekör sayısını vermekedir ve eşiliklerdeki p boyulu değişken vekörünün en fazla bir eksiği kadar (r<p) olabilir. Haa erimi e ise, beyaz gürülü sürecine sahipir. A( e) ' Π = αβ e= 1 = Π = I Π1... Π k, (7) ' ' П kasayılar marisi (pxr) boyulu α ve β marislerinin çarpımıdır. α, ayarlama hızı, β ise, sahip olduğu saır sayısının koinegre vekör sayısına eşi olduğu, en çok benzerlik ahmini ile elde edilen marisir. Durağanlık merebelerine karar verilen denklem sisemi, değişkenlerin gecikmeli değerlerinin yer aldığı VAR modeli şeklinde ifade edilir. Durağanlığın belirlenmesinde kullanılan DF ve ADF eslerinde olduğu gibi, serinin durağanlaşırılması için birinci farkının alınması gerekirse aşağıdaki forma ulaşılır: Tüm hakları BEYDER e aiir 12

The Journal of Knowledge Economy & Knowledge Managemen / Volume: V SPRING ΔX = Γ ΔX 1 1 +... + Γ k 1 ΔX k Γ = I + Π1 +... + Π i, i = 1,... k. i + ΠX k + e, (8) Π ; kasayılar marisidir(johansen:1988). Burada П kasayılar marisinin rankı bize önemli bilgiler verir. Çünkü rank, p (değişken vekörünün boyuunu ifade eder) ye eşise (rank=p) kasayılar vekörünün durağan olduğuna, rank sıfıra eşise, geleneksel VAR modeline, r<p ise, ' değişkenler arasında r ane koinegre vekör ilişkisi olduğuna karar verilir ( Π = αβ ). Koinegre vekör sayısı, değişkenler vekörünün boyuundan 1 eksik olmalıdır. Eşi olduğu durumda, değişkenlerin durağan olduğuna karar vereceğimiz için, koinegrasyon ilişkisinin araşırılmasına gerek kalmayacakır. Burada emel hipoez, ' β H : ' o ( Π = αβ ) (En fazla r ane koinegre vekör vardır). olmak üzere marisi, değişkenlerin uzun dönem ekilerini göseren bir marisir. Değişkenler koinegre oldukları için marisin sıfırdan farklı λ 1 λ2... λ n kadar karakerisik kökü (eigenvalue) olacakır. Eğer koinegrasyon ilişkisi yoksa, üm karakerisik kökler sıfıra eşi olur (JOHANSEN AND JUSELIUS,1990: 169-171). Karakerisik köklerin sıfıra eşi olup olmadığını, dolayısıyla koinegrasyon ilişkisinin varlığını irdelemek için iki es öne sürülmüşür: λ race n ( r) = T ln(1 λ i ) i= r+ 1 (9) λ max ( r, r + 1) = T ln(1 λ r+ 1 ) λ i ;β marisinden elde edilen karakerisik kökler veya özdeğerler, T;gözlem sayısı, olmak üzere birinci ese, genel bir alernaife karşı r ye eşi veya daha az sayıda koinegre vekörün olduğunu ileri süren emel hipoez değerlendirilir. Tüm karakerisik köklerin değeri sıfır olduğunda, esin değeri de sıfır olacakır. İkinci ese, emel hipoezde r kadar koinegre vekör olduğu savı, r+1 ane olduğunu ileri süren alernaif hipoeze karşı sınanır. Karakerisik kökler sıfıra eşise, λ değeri küçük olacakır. Tesler sonucunda elde edilen λ race, λ max isaisik değerlerinin karşılaşırılacağı kriik değerler Johansen and Juselius (1990) da belirilmişir (ENDERS,1995:390-391). Değişkenler arasındaki uzun dönemli ilişki, bir eşanlı model yapısı içinde incelenmekedir. Bu haliyle kasayılar marisinin en çok benzerlik ahmincileri, uarlı ahminler verirler. -Sock Wason Dinamik OLS Yönemi Engle-Granger arafından ileri sürülen Haa Düzelme modeli (Error Correcion Model-ECM), değişkenler arasında uzun dönemli ilişkiyi ele alan ilk ve emel yönemdir. Yönemin uygulanabilme kolaylığına ve birçok avanajlarına rağmen, bir analizde diğer yönemlerle max All righs reserved by The JKEM 13

Bilgi Ekonomisi ve Yöneimi Dergisi / 2010 Cil: V Sayı: I deseklenmesi, ikisadi yorum yapılmasını kolaylaşırır. Öe yandan, Engle-Granger ve Koinegrasyon yönemlerinde, eşiliğin sağ arafında yer alan bağımsız değişkenlerin içselliğinden kaynaklanabilecek sapmalar olabilir. Saikkonen(1991) ve Sock Wason(1993) arafından gelişirilmiş Dinamik En Küçük Kareler (Dynamic OLS) yönemi, bu arzdan sapmaların önüne geçilmesine ve uzun dönem denklemine dinamik unsurların ilave edilmesine imkan veren yönemlerdir. n i= 1 n + m2 ln y = α + δ ln x i + ζ Δx + ε (10) i, j i= 1 j= m1 (10) nolu eşilike, kısa dönem dinamiklerinin geçmiş ve gelecek değerlerine yer verilmesi sureiyle, ahmine dinamik bir yapı kazandırılmakadır. Yönemin işleyişi şu şekildedir: -İlk adımda, AIC, SW ve HQ krierleri ile kısa dönem dinamiklerinin gecikmeleri belirlenir. Genellikle bu değerler (-m1 ve +m2) eşi olarak ele alınır. -İkinci adımda model (gerekli deerminisik bileşenlerle), Newey Wes (1987,1994) ahmincisi kullanılarak, EKK yönemi alında ahmin edilir. Bu şekilde heeroskedasdisie ve ookorelasyonun varlığı alında varyansların büyük veya küçük ahmin edilmelerinden doğabilecek ahmin haaları, kasayıların isaisiğine uyarlanan Newey Wes ahmincisi 3 ile düzelilir. -(10) nolu denklemden elde edilen haa payının durağan olup olmadığı araşırıldığında, I(0) olduğu espi edilirse, koinegrasyon araşırmasına gidilebilir. 4. Ampirik Sonuçlar Arora (2001) de ele alındığı gibi, büyümenin endojen karakerde olup olmadığını belirlemek üzere aşağıdaki denklem ele alınmışır: m i= m Δln y = α + δ lnl + γ Δlnl i i, j + i + Denklemde y, kişi başına düşen gelir, l; yaşam beklenisini ifade emekedir. Büyümenin en önemli bileşenlerinden biri hiç kuşkusuz sağlık alanındaki gelişmelerdir. Bir insan için sağlıklı bir birey olmak her şeyin önünde gelir ve üm hayaın bileşenlerini doğrudan ekiler. Dolayısıyla sağlığın büyüme üzerindeki ekisinin geçici mi yoksa kalıcı mı olduğunu belirlemek önemlidir. Bu nokada hipoezi, denklemde yer alan δ kasayısının isaisiksel anlamlılığı üzerine oluşurmak gerekir. H 0 : δ = 0 H1 : δ 0 Modelin ahmini neicesinde hipoezin kabul edilmesi, büyümenin geçici, yani eksojen (dışsal) karakerde olduğu bilgisini verecekir. Sözü edilen bilgiye ulaşmak için çalışmanın ampirik analiz kısmında öncelikle, (11) nolu denklem, Türkiye verileri için incelenmişir. Ardından insani gelişme kavramının üç emel gösergesi olan büyüme, sağlık ve eğiim arasındaki ilişkiler, uzun dönem için ele alınmışır. Tahmin sonuçlarına geçmeden önce, modelde kullandığımız değişkenlerin birbirleri olan korelasyon değerlerine başvurulmuşur. ν (11) 3 2 / 9 Newey-Wes (1994) ahmincisi kullanılırken, q; runcaion gecikmesi;q= floor 4( N ) 100 ile bulunur. Floor, paranez içindeki sayının kendinden büyük olmayan en büyük amsayıyı veren bir fonksiyondur. Tüm hakları BEYDER e aiir 14

The Journal of Knowledge Economy & Knowledge Managemen / Volume: V SPRING Tablo 2: Değişkenler Arasındaki Korelasyon Değerleri Lnl Lny Lns Lnp Lnse Lnhe Lnh LnL 1.000 0.974 0.356 0.887 0.907 0.252 0.953 Lny 0.974 1.000 0.299 0.893 0.949 0.155 0.983 Ls 0.356 0.299 1.000 71 0.113 0.254 0.210 Lnp 0.887 0.893 71 1.000 0.893-02 0.906 Lnse 0.907 0.949 0.113 0.893 1.000-10 0.985 Lnhe 0.252 0.155 0.254-02 -10 1.000 78 Lnh 0.953 0.983 0.210 0.906 0.985 78 1.000 Tablo 2 den elde edilen sonuçlara göre kişi başına düşen gelir ile en yüksek korelasyona sahip değişkenler sırasıyla yüksek öğrenimde okullaşma oranı, doğuşa yaşam beklenisi, oraöğreim okullaşma oranı ve ilköğreim okullaşma oranı şeklinde sıralanmakadır. Tasarruf oranı ve sağlık harcamaları ile arasındaki korelasyon kasayıları ise anlamlı değildir. Doğuşa yaşam beklenisi ile en yüksek korelasyona sahip değişkenler ise kişi başına düşen gelir, yüksek öğrenimde okullaşma oranı, ora öğrenimde ve ilköğrenimde okullaşma oranı şeklinde sıralanmakadır. Tablodan gözlenebilecek bir diğer önemli sonuç şudur: Sağlık harcamaları ve asarruflar, ara kalan değişkenlerle oldukça düşük korelasyon değerine sahipir. Ancak sözü edilen değişkenlerin, düşük olmakla birlike en yüksek korelasyon ilişkisi doğuşa yaşam beklenisi iledir. O halde iki emel göserge, eğiim bileşenleri ve yaşam beklenisi arasında güçlü bir korelasyon ilişkisi vardır. Değişkenler arasında uzun dönemli ilişkiyi araşırabilmek için öncelikle, serilerin ne ürden bir rend izlediklerine karar vermek gerekir. Bu amaçla bir sonraki adımda değişkenlerin birim kök es sonuçlarına yer verilmişir. Tablo 3: Birim Kök Tesi Sonuçları Değişkenler ADF PP Düzey Birinci Fark Düzey Birinci Fark Lnl 0.364(0) -4.501(0)*** -2.693(2) -4.501(0)*** Lny -1.801(1) -6.569(0)*** -2.094(2) -6.583(1)*** Lns -2.276(0) -4.329(0)*** -2.27680) -4.347(1)*** Lnse -3.183(5) -4.567(4)*** -3.037(2) -4.139(7)** Lnhe -2.617(1) -3.974(2)*** -2.201(1) -3.826(0)*** Lnp -2.772(0) -5.718(0)*** -2.809(5) - 5.980(5)*** Lnh -0.753(2) -4.964(1)*** 0.137(17) -9.540(23)*** No : (***) %1, (**) %5 anlamlılığa işare emekedir. Kriik değerler, Mackinnon a aiir. Paranez içerisindeki değerler, AIC ile hesaplanan opimal gecikme uzunluklarıdır. PP esi için Newey-Wes ahmincisi kullanılmışır. Tablodan elde edilen bilgiler, üm değişkenlerin birinci merebeden fark durağan oldukları yönündedir. Bu sonuç, değişkenler arasında uzun dönemli ilişkinin araşırılabileceği ipucunu vermekedir. Yaşam beklenisindeki değişmenin büyüme üzerinde uzun dönemli eki bırakıp bırakmadığını ölçen (11) nolu eşilik, büyümenin sadece emek verimliliğindeki arışan ve bu durumun gösergesi olarak yaşam beklenisinden kaynaklandığını öngörmekedir. Denklem, DOLS yönemi ile ahmin edildiğinde aşağıdaki sonuçlara ulaşılmakadır: All righs reserved by The JKEM 15

Bilgi Ekonomisi ve Yöneimi Dergisi / 2010 Cil: V Sayı: I Tablo 4: Sock Wason DOLS Tahmin Sonuçları Değişkenler Kasayı isaisiği p olasılık değeri C -29.557-3.249 17 Lnl 8.288*** 35.982 00 Dlnl(-1) -3.707-3.643 02 Dlnl(-2) -5.972-13.556 72 dlnl(+1) 0.495 0.930 0.366 dlnl(+2) 3.868 4.185 00 R 2 Log-likelihood F Tesi AIC SW Ecm-ADF 0.993 45.789 439.90*** -3.515-3.312-4.587 Diagnosik Tesler Rese Tesi 2.247(0.133) Jarque Bera Mormallik Tesi 0.366(0.832) Breusch-Godfrey LM Tesi 2.794(0.245) Breusch-Pagan Godfrey Heeroskedasdisie Tesi 2.734(0.874) No:.(***) %1 anlamlılığa işare emekedir. Paranez içindeki değerler, p olasılık değerleridir. Değişkenlerin gecikmelerine 4 gecikmeden başlanmış, AIC,SW ve HQ k- rierleri gözeilerek gecikme yapısına karar verilmişir. DOLS ahmininden elde edilen haa eriminin ADF değeri, serinin I(0) olduğunu gösermekedir. Kriik değerler %1 için 4.12, %5 haa payı için 3.29 dur (ENGLE/YOO,1987:158). DOLS ahmininden elde edilen sonuçlara göre, doğuşa yaşam beklenisi ile kişi başına düşen gelir arasında uzun dönemli ve poziif yönlü bir ilişki vardır. Yaşam beklenisinde %1 lik arış, kişi başına geliri %8.28 kadar arıracakır. Büyüme, İçsel Büyüme modellerinde ele alındığı gibi endojen karakerdedir. Ek 1 de yer alan ve haa eriminin varyansına ilişkin değişmeyi ölçen CUSUM ve CUSUM-Q grafikleri ise kurulan modelin kararlı (dengeli) olduğu bilgisini vermekedir. Demek ki yaşam beklenisinde meydana gelecek iyileşmeler, gelir üzerinde kalıcı (uzun dönemli) ve poziif ekiler yaraacakır. DOLS modelinin ahmininden elde edilen sonuçları deseklemek için Johansen Koinegrasyon esi ve ardından nedenselliğin yönünü belirlemek üzere VEC modelleri ahmin edilmişir. Tablo 5: Yaşam Beklenisi ve Büyüme Koinegrasyon Tes Sonuçları Öz değerler İz isaisiği Max Özdeğer Kriik değer Sonuç İsaisiği %5 İz %5 Max Hipoez 0.539 20.994 17.828 20.261 15.892 r=0 Re 0.128 3.165 3.165 9.164 9.164 r 1 Kabul Tablodan elde edilen sonuç, yaşam beklenisi ile büyüme arasında bir ane koinegrasyon vekörünün bulunduğunu gösermekedir. Demek ki sözü edilen değişkenler arasında uzun dönemli ve kısa dönemli ilişki birlike incelenebilir. Uzun dönemli ilişkinin yönüne karar verebilmek için VEC modeli ahmin edildiğinde sonuçlar aşağıdaki gibidir: Tüm hakları BEYDER e aiir 16

The Journal of Knowledge Economy & Knowledge Managemen / Volume: V SPRING Tablo 6: Yaşam Beklenisi ve Büyüme VEC Sonuçları Bağımlı Değişken: Lny VEC (Kasayı ve -is) C 530 Trend 0.317 ecm(-1) -0.169(-2.647)*** dlny(-1) -0.621(-2.295)*** dlny(-2) -0.256(-0.665) dlnl(-1) 4.284(1.273) dlnl(-2) 3.455(0.932) R 2 0.440 Log-Likelihood 41.438 AIC -2.981 SW -2.640 ADF(ecm) -3.710** Kriik değerler %1 için 4.12, %5 için 3.29 dur (ENGLE/YOO,1987:158). VEC ahmininden normalleşirme neicesinde elde edilen eşilik aşağıdaki gibidir: lny=-68.624 +16.346lnl+0.118rend (6.136) [2.663] *İlk paranez kasayıların sandar haaları, köşeli paranez ise isaisikleridir. Elde edilen sonuçlara göre, yaşam beklenisi büyüme üzerinde uzun dönemde ekilidir. Yaşam beklenisinde iyileşmeler, büyümeyi poziif olarak besleyecekir. Ancak büyümeyi besleyen farklı kaynaklar vardır. Emek verimliliği, asarruf düzeyi ve eğiimde sağlanan gelişmeler, büyümenin beslendiği bu dinamiklerden bazılarıdır. Büyümenin uzun dönemli bir olgu olup olmamasının belirlenmesinin yanında, sözü edilen dinamiklerden hangisinden beslendiği de önem arz emekedir. (11) nolu denklem, ifade edildiği gibi, büyümenin emek verimliliğinde sağlanan iyileşme ile gerçekleşeceğini öngörmekedir. Bu ayırımı yapabilmek için, büyüme eşiliğine yaşam beklenisinin yanı sıra bir konrol değişkeni olarak öncelikle fiziki yaırımlar ilave edilebilir. Yaşam beklenisi yükseldikçe, bireyler daha uzun yaşayacaklarının bilincinde olarak, ileriki dönemler için yapacakları asarruflarını arırma kararı alabilirler. Aran asarruflar, yaırımların fiziksel olarak armasına yol açar. Aran yaırımların geirisi sabi ya da aran oranda ise, büyüme uzun dönemli olarak gerçekleşir. Eğer Neoklasik büyüme modelinde öngörüldüğü gibi, yaırımın geirisi azalan oranda ise büyümeye olan ekisi uzun soluklu olmayacakır. Fiziki (asarruflar) ve beşeri sermaye ile büyüme ilişkisi birlike ele alındığında aşağıdaki denkleme ulaşılır: Δln y = α + δ lnl + θ ln s + m i= m ς Δln s m + i + γ iδlnl + i + i= m Modelin ahmininde VEC ve DOLS yönemleri kullanılmışır. ν (12) All righs reserved by The JKEM 17

Bilgi Ekonomisi ve Yöneimi Dergisi / 2010 Cil: V Sayı: I Tablo 7: Yaşam Beklenisi, Tasarruflar ve Büyüme VEC ve DOLS Tahmin Sonuçları Bağımlı Değişken: Lny VEC (Kasayı ve -is) DOLS (Kasayı ve -is) C -31.3622(-64.545)*** ecm(-1) 0.886(3.128)*** dlny(-1) -1.317(-3.180)*** dlny(-2) -0.608(-1.629) dlns(-1) -0.167(-1.309) -0.138(-3.061)*** dlns(-2) -32(0.262) 31(1.240) dlns(+1) 0.200(2.471)** dlns(+2) 13(0.182) dlnl(-1) 4.991(1.424) -4.234(-9.198)*** dlnl(-2) 3.525(0.999) -6.307(-21.350)*** dlnl(+1) -0.635(-1.283) dlnl(+2) 2.075(1.723) Lns 0.181(1.972)* Lnl 8.025(53.503)*** R 2 Log-Likelihood AIC SW ADF(ecm) 0.512 43.027-3.04-2.65-3.441** 0.996 59.172-4.587-4.040-5.770*** Diagnosik Tesler Jarque Bera Mormallik Tesi 9.570(0.144) 15.447(00) Breusch-Godfrey LM Tesi 5.500(0.975) 2.922(87) Breusch-Pagan Godfrey 88.685(0.138) 3.800(0.955) Heeroskedasdisie Tesi Rese Tesi 0.414(0.519) No: (***) %1, (**) %5,(*) %10 anlamlığa işare emekedir. Değişken lere ilişkin gecikme yapısına AIC ve SW değerleri gözeilerek karar veril mişir. Ecm(-1) kasayısı yapılan ADF esine göre I(0)dır. ADF es isa isiği -3.441, Engle-Yoo (1987:158) kriik değeri %5 için -3.29 dur. VEC ahmininden normalleşirme neicesinde elde edilen eşilik aşağıdaki gibidir: lny=-38.796 +9.593lnl+25lns (0.500) (0.135) [19.174] [0.188] *İlk paranez kasayıların sandar haaları, köşeli paranez ise isaisikleridir. Eşiliğe göre, lnl kasayısı isaisiksel olarak anlamlı, lns ise değildir. Uzun dönemde, kişi başına düşen gelir üzerinde ekili olan değişken yaşam beklenisidir. Fiziki sermaye gösergesi olarak ele aldığımız asarruflar ise ekili bulunmamışır. Tablodan elde edilen VEC sonuçlarına göre, haa düzelme kasayısı (ecm) poziif faka anlamlıdır. Bu sonuç lny lnl ve lns arasında uzun dönemli ilişki olduğunu, ancak uzun dönemle kısa dönem arasındaki dengesizliği giderecek mekanizmanın çalışmadığını ifade emekedir. DOLS ahmin sonuçlarına göre lnl değişkeni anlamlı, faka lns anlamlı değildir (%10 haa payı ile anlamlı). Kasayılar açısından değerlendirildiğinde, lns ve lnl birlike ele alındığında lny üzerinde uzun dönemde daha ekili olan değişken lnl olmakadır. Demek ki yaşam beklenisindeki arışlar, fiziki sermayeden ziyade, büyüme üzerinde poziif yönde ekili olan fakördür. Öe yandan (11) ve (12) numaralı eşiliklerin ahmin edilmesiyle elde edilen δ kasayıları büyüklük açısından birbirlerinden çok farklı değildir. Bu sonuç bizi, yaşam beklenisinin yükselmesi nedeniyle gerçekleşen asarruf arışlarının uzun dönem büyüme üzerinde ekili olabileceği sonucuna göürmekedir. Tüm hakları BEYDER e aiir 18

The Journal of Knowledge Economy & Knowledge Managemen / Volume: V SPRING Fiziki sermayeden sonra, beşeri sermayenin iki önemli gösergesi olan eğiim ve yaşam beklenisi ile kişi başına gelir arasındaki ilişkileri oraya koymak üzere aşağıdaki sonuçlara ulaşılmışır. Öncelikle eğiim, ilköğreim, oraöğreim ve yüksek öğreim okullaşma oranları şeklinde ayrı ayrı sembolize edilmişir. Sözü edilen her bir değişkenin, sırasıyla büyüme üzerindeki ekisini belirlemek üzere VEC modeli ahmin edilmişir. Tablo 8:Kişi Başına Düşen Gelir ile Eğiim Değişkenleri Arasındaki VEC Modeli Sonuçları Bağımlı Değişken: Kişi Başına Düşen Gelir (1) (2) (3) lnh lny lnp lny lnse lny Kasayı ve -isaisiği C 73(4.113)*** 68(3.444)*** ecm(-1) 0.379(-1.897)** 79(-0.980) -0.266(-2.726)*** dlnh(-1) 0.241(-1.350) 0.310(1.422) dlny(-1) 0.134(-0.663) 0.152(0.725) -0.372(-2.013)** dlny(-2) dlnp(-1) 0.481(-1.717) dlnp(-2) 0.581(-2.153)*** dlnse(-1) -0.415(-1.890)** R 2 Log-likelihood F AIC SW Wald Wald(ecm ile birlike) ADF 0.267 0.347 0.388 40.430 39.772 42.600 2.433** 1.807 4.237*** 3.035 2.928-3.126 2.839 2.631-3.020 1.823 5.831** 3.574** 4.772** 5.800** 9.682*** -3.971(0)** -2.086(0) -3.188(0)* No: Paranez içindeki değerler, -isaisikleridir.(***) %1, (**) %5,(*)%10 anlamlılığa işare emekedir. Tablo kriik değerleri sırasıyla %1 için 4.12, %5 için 3.29 dur (ENGLE/YOO,1987:158). Tabloda (1)numaralı eşilik, yüksek öğrenim okullaşma oranından kişi başına gelire doğru olan haa düzelme modelini ifade emekedir. Haa düzelme kasayısı %5 düzeyinde anlamlı faka poziifir. Ancak Wald esi (ecm ile birlike) anlamlı olduğuna göre, lnh değişkeninden lny ye doğru uzun dönemli ilişki mevcuur. (2) nolu eşilik, ilköğreim okullaşma oranının kişi başına gelire ekisini gösermekedir. Ecm kasayısı anlamlı değildir. (3) nolu eşilik oraöğrenim okullaşma oranından kişi başına gelire olan ekisine ilişkindir. Elde edilen sonuçlara göre, gerek ecm kasayısı, gerekse wald esleri anlamlıdır. Uzun dönemde lnse, lny üzerinde ekilidir. İkinci eşilik dışındaki eşiliklerde, haa düzelme kasayıları seviyesinde durağandır. O halde yüksek öğreim ve ora öğreim okullaşma oranları ile büyüme arasında uzun dönemli ilişki vardır. Ancak ilkinde kısa dönemle uzun dönem arasındaki dengesizlik giderilememekedir. Elde edilen sonuçları deseklemek için bu kez aynı değişkenler DOLS modeli ile ahmin edilmişler ve aşağıdaki sonuçlara ulaşılmışır. All righs reserved by The JKEM 19

Bilgi Ekonomisi ve Yöneimi Dergisi / 2010 Cil: V Sayı: I Tablo 9:Kişi Başına Düşen Gelir ile Eğiim Değişkenleri Arasındaki DOLS Modeli Sonuçları C lnh lny lnp lny lnse lny (1) (2) (3) Kasayı ve -isaisiği -62(-0.528) -10.218(-8.513)*** 36.692(-10.257)*** dlnh(-1) -0.376(-1.530) dlnh(-2) -35(-0.138) dlnp(-1) -0.923(-1.660) dlnp(-2) -0.847(-1.490) dlnp(+1) 2.167(3.643)*** dlnp(+2) 2.535(3.790)*** dlnh(+1) -44(-0.153) dlnh(+2) 0.183(0.691) dlnse(-1) -1.109(-2.503)** dlnse(-2) 0.726(1.509) dlnse(+1) 08(21) dlnse(+2) 0.655(1.806) Lnh 0.573(18.518)*** Lnp 2.653(9.839)*** Lnse 0.837(14.320)*** R 2 Log-likelihood F AIC SW 0.968 0.876 0.943 34.991 20.699 28.994 91.510*** 21.20*** 50.386*** -2.761-1.399-2.189-2.462-1.101-1.891 Diagnosik Tesler Jarque Bera Mormallik Tesi 1.174(0.555) 0.651(0.721) 1.213(0.5459 Breusch-Godfrey LM Tesi 3.350(0.187) 8.918(11) 2.571(0.114) Breusch-Pagan Godfrey 8.847(0.115) 6.455(0.264) 4.644(0.460) Heeroskedasdisie Tesi Rese Tesi 12.561(00) 5.360(42) 13.513(00) Sonuçlar, VEC modeli ahmin sonuçları ile hemen hemen aynı yöndedir. Tüm eşiliklerde eğiim değişkeni, uzun dönemde büyümeyi ekiliyor gözlenmekedir. Ancak diagnosik eslerin bazılarında sorun gözlenmekedir. Bir sonraki aşamada eğiim değişkenleri sırasıyla yaşam beklenisi ile birlike büyüme eşiliğinde yer aldığında aşağıdaki modele ulaşılmakadır: Δln y = α + δ lnl + ω lneğ + m i= m η Δlneğ Eşiliğin DOLS sonuçları Tablo 10 daki gibidir: m + i + γ iδlnl + i + i= m ν (13) Tüm hakları BEYDER e aiir 20

The Journal of Knowledge Economy & Knowledge Managemen / Volume: V SPRING Tablo 10: Kişi Başına Düşen Gelir, Yaşam Beklenisi ve Eğiim Değişkenleri DOLS Tahmin Sonuçları lny lnl ve lnh lnl ve lnp lnl ve lnse (1) (2) (3) Kasayı ve -isaisiği C -26.171(-2.439)* - 33.159(-85.361)*** -36.692(-17.220)*** dlnh(-1) -0.454(-1.221) dlnh(-2) 0.182(1.236) dlnh(-3) 0.168(0.991) dlnl(-1) -6.498(-1.732) -3.727(-20.722)*** -7.056(-5.285)*** dlnl(-2) -5.189(-0.303) -9.575(-9.894)*** -6.536(-6.268)*** dlnl(-3) 18.227(2.066) 4.818(5.921)*** dlnl(+1) -0.644(-0.735) 86(0.209) 3.199(3.711)*** dlnl(+2) 2.307(1.442) 4.977(10.416)*** 2.804(1.688) dlnl(+3) 0.305(0.218) 2.407(6.550)*** dlnp(-1) -0.184(-7.217)*** dlnp(-2) -0.243(-6.026)*** dlnp(-3) 10(0.624) dlnp(+1) 0.227(4.374)** dlnp(+2) 0.242(7.049)*** dlnp(+3) -0.697(-19.601)*** dlnh(+1) -93(-0.935) dlnh(+2) -0.413(-1.491) dlnh(+3) -0.2508(-0.808) dlnse(-1) -29(-0.237) dlnse(-2) 0.381(1.867)* dlnse(+1) 0.359(4.609)*** dlnse(+2) 75(0.415) Lnl 7.447(2.404)* 8.129(80.659)*** 9.223(16.102)*** Lnh 46(0.188) Lnp 0.136(1.800) Lnse -0.124(-1.508) R 2 Log-likelihood F AIC SW ADF(ecm) 0.996 0.999 0.996 55.578 94.323 459.129 90.704*** 5373.09*** 312.85*** -4.272-8.349-4.583-3.525-7.604-4.036-4.965*** -4.358*** -5.378*** Diagnosik Tesler Jarque Bera Mormallik Tesi 1.292(0.640) 0.503(0.777) 24.723(0) Breusch-Godfrey LM Tesi 2.710(0.257) 0.791(0.373) 1.287(0.525) Breusch-Pagan Godfrey 12.938(0.531) 18.016(0.206) 3.842(0.954) Heeroskedasdisie Tesi Rese Tesi 6.995(08) 5.468(19) 0.141(0.707) No:.(***) %1, (**) %5,(*)%10 anlamlılığa işare emekedir. Paranez içindeki değerler, p ola sılık değerleridir. Değişkenlerin gecikmelerine, AIC ve SW krierleri gözeilerek karar verilmiş ir. (1), (2) ve (3) numaralı eşiliklerden elde edilen haa düzelme kasayılarının ADF es değer leri sırasıyla -4.965,-4.358 ve -5.174, Engle-Yoo (1987:158)ablo değerleri ise %1 için 4.12, %5 için 3.29 dur. Tablo 10 değerlendirildiğinde, üm eşiliklerde gözlenen; yaşam beklenisinin uzun dönemde kişi başına düşen gelir üzerinde ekili olduğu, eğiime ilişkin değişkenlerin ise anlamlı olmadığı şeklindedir. (13) nolu eşilik, VEC modeli ile ahmin edildiğinde de benzer sonuçlara ulaşılmışır. Tekrara yer vermemek için VEC modeli ahmin sonuçları burada verilmemişir. All righs reserved by The JKEM 21

Bilgi Ekonomisi ve Yöneimi Dergisi / 2010 Cil: V Sayı: I Eğiime ilişkin değişkenler, bireysel olarak ele alındığında, kişi başına gelir üzerinde uzun dönemde ekili gözlenmeke, ancak sözü edilen bu değişkenler yaşam beklenisi ile birlike değerlendirildiğinde isaisiksel anlamlılığını yiirmekedir. Bu nokada, yaşam beklenisinin büyüme üzerinde eğiim değişkenlerine göre dominan fakör olduğunu söyleyebiliriz. Ancak ahmin sonuçlarından gerek asarrufların arışı gerekse eğiimde okullaşma oranında sağlanan iyileşme, büyüme üzerinde uzun dönemli ekili değildir sonucuna ulaşmamak gerekir. Arora (2001) nın vurguladığı gibi, yaşam beklenisi üm bireyleri ve bireyin büün bir hayaını ilgilendirmekedir. Oysa okullaşma oranlarındaki iyileşme, sadece belirli bir yaş dönemine ilişkindir. İnsan hayaına ilişkin emel fakör yaşam süresinin ve yaşam kaliesinin yüksekliğidir. Daha uzun yaşama beklenisi, poansiyel olarak hem öğrenmeyi, hem iş ecrübesini hem de eğiime verilecek önemin armasını beraberinde geirmekedir. Dolayısıyla büyüme üzerinde ekili olan emel fakördür. SONUÇ Çalışmadan elde edilen bulgulara göre uzun dönemli büyüme üzerinde ekili olan birincil fakör, sağlık alanındaki gelişmelerdir. Bu gelişmeler özellikle yaşam beklenisi üzerinde ekilidir. Yaşam beklenisinin uzamasının fiziki yaırımlar ve eğiim yaırımları üzerinde yaraacağı domino ekisi, uzun dönem büyüme performansı üzerinde poziif yönde ekili olacakır. Bu sonuç, beşeri sermayenin emel dinamikleri olarak kabul edilen eğiim ve sağlıka iyileşmelerin zorunluluğunu oraya çıkarmakadır. Dolayısıyla gerek kamusal gerekse özel sekör poliika yapıcıları söz konusu zorunluluğu uzun vadeli planlarında göz ardı ememelidirler. KAYNAKÇA ARORA, Suchi. (2001), Healh, Human Produciviy, and Long-Term Economic Growh, The Journal of Economic Hisory, 61/ 3: 699-747. BABATUNDE, Musibau A./ ADEFABİ, Rasak Adeunji (2005), Long Run Relaionship beween Educaion and Economic Growh in Nigeria: Evidence from he Johansen s Coinegraion Approach, Paper presened a he Regional Conference on Educaion in Wes Africa: Consrains and Opporuniies, Dakar, Senegal, November 1s - 2nd: 1-22. BHARGAVA, Alok/JAMISON, Dean T./ LAU LJ / MURRAY, Chrisopher J. (2001), Modeling he Effecs of Healh on Economic Growh, Journal of Healh Economics, 20/3:423 440. BLOOM, David.E./ CANNING David /SEVILLA, Jaypee (2001), The Effec of Healh on Economic Growh: Theory and Evidence, NBER Working Paper Series, No. 8587: 1-26. BLOOM, David E/CANNING,David (1999), The Healh and Wealh of Naions, Science, 287, (5456), 2000), 1207-09. BOUCEKKINE, R., /de la CROIX, David / LICANDRO, Omar (2002), Vinage Human Capial Demographic Trends and Endogenous Growh, Journal of Economic Theory, 104/2: 340-375. CHAKRABORTY, S. (2004), Endegoneous Lifeime and Economic Growh, Journal of Economic Theory, 116: 119-37. CLIMENT, A.mparo C./ DOMÉNECH, R.afael (2006), Human Capial Inequaliy Life Expecancy and Economic Growh, Insiue of Inernaional Economics, Universiy of Valencia Working Papers, No:0604: 1-31. de la CROIX, David/ LICANDRO, Omar (1999), Life Expecancy and Endogenous Growh, Economics Leers, 65: 255-63. DİCKEY, David A./ FULLER, Wayne A. (1979), Disribuion of he Esimaors for Auoregressive Time Series wih a Uni Roo, Journal of American Saisical Associaion, 74: 427-431. Tüm hakları BEYDER e aiir 22

The Journal of Knowledge Economy & Knowledge Managemen / Volume: V SPRING DİCKEY, David A./ FULLER, Wayne A. (1981), Likelihood Raio Saisics for Auoregressive Time Series Analysis wih a Uni Roo, Economerica, 49:1057-1072. ECHEVARRÍA, Cruz A. (2004), Life Expecancy, Schooling Time, Reiremen, and Growh, Economic Inquiry, 42/4: 602-17. ENDERS, Waler (1995), Applied Economeric Time Series ( New York:John Wiley ve Sons.): 63-67. ENGLE, Rober F.,/YOO, Byung S. (1987), Forecasing and Tesing in Co-Inegraed Sysems, Journal of Economerics, 35: 143-159. ENGLE Rober F./ GRANGER, Clive W.J. (1987): Co-Inegraion and Error Correcion: Represenaion, Esimaion,and Tesing, Economerica, 55/2: 251-276. GRANGER, Clive W.J.(1981), Some Properies of Time Series Daa and Their Use in Economeric Model Specificaion, Journal of Economerics, 16: 121-130. GRANGER, Clive W.J./ HYUNG, N. /JEON, Y. (2001), Spurious Regressions wih Saionary Series, Applied Economics, 33: 899-904. GRANGER, Clive W.J. / NEWBOLD, P.(1974), Spurious Regressions in Economics, Journal of Economerics, 2: 111-20. GROSSMANN, Gene M. / HELPMAN, Elhanan (1994), Endogenous Innovaion In The Theory Of Growh, Journal of Economic Perspecives, 8/ 1: 23-44. HUANG, Rui/ FULGİNİTİ Lilyan E. / PETERSON,Wesley E. (2003), Invesing in Hope: AİDS, Life Expecancy and Human Capial Accumulaion: AIDS Proceedings of he 25 h Inernaional Conference of Agriculural Economiss (IAAE), 16-22 Augus, Durban, Souh Africa: 218-33. Human Developmen Repor (2001), Turkey, (New York) Human Developmen Repor (2004), Turkey, (New York) JAYACHANDRAN, Seema / ADRIANA, Lleras-Muney (2007), Life expecancy and human capial invesmens: Evidence from maernal moraliy declines, hp://www.sanford.edu/~jayachan/mmr.pdf, 1-50. JOHANSEN, Soren (1988): Saisical Analysis of Coinegraion Vecors, Journal of Economic Dynamics and Conrol, 12: 231-254. JOHANSEN, Soren / JUSELİUS, K. (1990): Maximum Likelihood Esimaion and Inference on Coinegraionwih Applicaions o he Demand for Money, Oxford Bullein of Economics and Saisic, 527/2: 169-210. Kalemli Özcan, Şebnem Reyder, Harl E. ve Weil, David N. (2000), Moraliy Decline Human Capial Invesmen and Economic Growh, Journal of Developmen Economics, 62, 1-23. LOENING, Ludger J. (2002) The Impac of Educaion on Economic Growh in Guaemala A Time-Series Analysis Applying an Error-Correcion Mehodology, Ibero-America Insiue for Economic Research (IAI) Geor-Augus-Universia Goingen, Nr:87: 1-45. LUCAS, Rober J. (1988), On he Mechanics of Economic Developmen, Journal of Moneary Economics, 22: 3-42. MADDALA, G.S. (1992),Inroducion o Economerics (New York: Macmillan Publishing Company). MAYER, David (2001), The Long-Term Impac of Healh on Economic Growh in Lain America, World Developmen, 29/6: 1025-33. MCDONALD, Sco / ROBERTS, Jennifer (2002), Growh and Muliple Forms of Human Capial in an Augmened Solow Model: A Panel Daa Invesigaion, Economics Leers, 74: 271-276. MORAND, Olivier F. (2004), Economic Growh Longeviy and he Epidemiological Transiion, The European Jounal of Healh and Economics, 5/2: 166 74. NEWEY, Whiney K. / WEST, Kennneh D., (1987), A Simple,Posiive Semi-Definie, Heeroskedasiciy and auocorrelaion Consisen Covariance Marix, Economerica, 55/3: 703-708. NEWEY, Whiney K. / WEST, Kennneh D. (1994), Auomaic Lag Selecion in Covariance Marix Esimaion, The Review of Economic Sudies, 61/ 4: 631-53. All righs reserved by The JKEM 23

Bilgi Ekonomisi ve Yöneimi Dergisi / 2010 Cil: V Sayı: I PHILLIPS, Peer C., B. /PERON, Pierre (1988), Tesing for a Uni Roo in Time Series Regression, Biomerika, 75/ 2: 335-346. ROMER, Paul M. (1994), The Orijins of Endogenous Growh, Journal of Economeric Perspecive, 8/1: 3-22. SAİKKONEN,Peni (1991), Asympoically Efficien Esimaion of Coinegraion Regressions, Economeric Theory,7/ 1: 1-21. SCHEFFLER, Richard M. (2004), Healh Expendiure and Economic Growh: An Inernaional Perspecive, Occasional Papers on Globalizaion, 1/10: 1 9. SOARES, Rodrigo R. (2005), Moraliy Reducions, Educaional Aainmen, and Feriliy Choice, The American Economic Review, 95/3: 580-601. STOCK, James H. (1987): "Asympoic Properies of Leas Squares Esimaors of Coinegraing Vecors," Economerica, 55/ 5: 1035-1056. STOCK, James H. /WATSON, Mark W. (1993), A Simple Esimaor of Coinegraing Vecors in Higher Order Inegraed Sysems, Economerica, 61/ 4: 783-820. STOCK, James H. / WATSON, Mark W. (1988), Tesing for Common Trends, Journal of he American Saisical Associaion, 83:1097-1107. TABATA, Ken (2005), Populaion Aging, he Coss of Healh Care for he Elderly and Growh, Journal of Macroeconomics, 27/3: 472-93. ZHANG, Jie/ ZHANG, Jansen (2005), The Effec of Life Expecancy on Feriliy, Saving, Schooling and Economic Growh: Theory and Evidence, Scandinavian Journal of Economics, 107/1: 45-66. Tüm hakları BEYDER e aiir 24

The Journal of Knowledge Economy & Knowledge Managemen / Volume: V SPRING EKLER: 1: (11) nolu eşiliğin DOLS ahmininden elde edilen CUSUM ve CUSUM-Q grafikleri 1.6 12 1.2 8 0.8 4 0 0.4-4 -8-0.4 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05-12 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 CUSUM of Squares CUSUM 2: lny, lnp,lnl DOLS Tahmini CUSUM ve CUSUM-Q Grafikleri 12 1.6 8 4 1.2 0.8 0-4 -8 0.4-12 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05-0.4 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 CUSUM CUSUM of Squares 3: lny, lnse ve lnl DOLS Tahmini CUSUM ve CUSUM-Q Grafikleri 12 1.6 8 4 1.2 0.8 0-4 0.4-8 -12 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004-0.4 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 CUSUM CUSUM of Squares 4: lny, lnh ve lnl DOLS Tahmini CUSUM ve CUSUM-Q Grafikleri 12 1.6 8 4 1.2 0.8 0-4 -8 0.4-12 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05-0.4 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 CUSUM CUSUM of Squares All righs reserved by The JKEM 25

Bilgi Ekonomisi ve Yöneimi Dergisi / 2010 Cil: V Sayı: I 5:lny, lns ve lnl DOLS Tahmini CUSUM ve CUSUM-Q Grafikleri 1 7.5 5.0 2.5 1.6 1.2 0.8-2.5-5.0-7.5-1 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 0.4-0.4 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 CUSUM CUSUM of Squares 6:lny, lnp ve lnl DOLS Tahmini CUSUM ve CUSUM-Q Grafikleri 1 7.5 5.0 2.5-2.5-5.0-7.5-1 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 1.6 1.2 0.8 0.4-0.4 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 CUSUM CUSUM of Squares 7:lny, lnse ve lnl DOLS Tahmini CUSUM ve CUSUM-Q Grafikleri 1 1.6 7.5 5.0 2.5-2.5-5.0-7.5-1 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 1.2 0.8 0.4-0.4 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 CUSUM CUSUM of Squares Tüm hakları BEYDER e aiir 26