TÜRKİYE DE İL BAZINDA TURİZM TALEBİ BELİRLEYİCİLERİNİN MİLLİYETLERE GÖRE DEĞİŞKENLİK ANALİZİ Mert Topcu a ve Utku Büyükılgaz b,* a Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi, İktisat Bölümü b Marmara Üniversitesi, İktisat Bölümü Doktora Öğrencisi ÖZET Önemli bir turizm destinasyonu olan Türkiye de turizm, hizmet sektörünün en önemli kalemlerinden biridir. Bu nedenle turizm talebinin belirleyicilerinin doğru saptanması, turizm politikalarının geliştirilmesi için oldukça mühimdir. Ampirik literatürde turizm talebinin belirleyicilerini makro boyutta ele alan birçok çalışma mevcuttur. Ancak bu ilişkiyi iller bazında ele alan çalışmaların sayısı oldukça sınırlıdır. Mevcut çalışmaların aksine, bu çalışmada il bazında yabancı turist akımının belirleyicileri milliyete göre analiz edilmektedir. Bu kapsamda, 1996-2016 döneminde Türkiye deki önemli destinasyonların turizm talebi, panel veri nedensellik yöntemiyle analiz edilmiştir. Analiz sonucu elde edilen bulgular, tüm kentlerde gelir, döviz kuru ve seyahat maliyetleri değişmelerinin turizmi etkilediğini göstermektedir. Milliyet bazlı sonuçlar ise turist gönderen ülkelere ve ev sahibi kente göre heterojen bulgular ortaya koymaktadır. Anahtar Kelimeler: Turizm Talebi; Türkiye; Panel Veri JEL Kodları: C23; Z30 * Sorumlu Yazar, Adres: Marmara Üniversitesi Göztepe Kampüsü, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İstanbul. E-mail: utkubuyukilgaz@gmail.com.
1. Giriş Turizm, en hızlı gelişen sektörlerden biri olarak, dünya ekonomisi içindeki payını yıldan yıla arttırmaktadır. Dünya Seyahat ve Turizm Konseyi (WTTC) ne göre 2016 yılı itibariyle dünyada turizmden elde edilen gelirin 7,6 trilyon doları bulması ve 292 milyon insanın turizm sektöründe istihdam ediliyor olması bu ifadenin doğruluğunu destekler niteliktedir. Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından 2016 yılı için raporlanan 22.107.440 dolarlık gelir, turizmin tüm dünyada olduğu gibi Türkiye de de önemli bir sektör olduğunun göstergesidir Türkiye de turizm 1980 lerden itibaren artan devlet desteğiyle yıllar içinde gelişme göstermiştir. Hem tarihi mekanları hem de sahip olduğu sahilleriyle bir cazibe merkezi olan Türkiye için turizm, önemli gelir kaynaklarından biri haline gelmiştir. TÜİK verilerine göre 2000 yılında 10.428.153 olan ülkeye gelen yabancı turist sayısının, 2016 itibariyle 25.352.213 olması turizmdeki gelişmenin göstergelerindendir. 1980 yılında 400 milyon dolar olan turizm gelirinin günümüzde 22 milyar dolara kadar çıkması, turizmdeki gelişmeyi ispatladığı gibi turizmin ekonomi içindeki önemini de göstermektedir. Literatürde turizmdeki gelişme ile ekonomik büyüme arasındaki nedenselliği inceleyen çalışmalar, elde ettikleri sonuçlara göre çeşitlilik göstermektedir. Bu sonuçlar ise, turizm ekonomisi literatüründe dört farklı hipotezin oluşmasına neden olmuştur. Bu hipotezlerden ilki, nedenselliğin yönünün turizmden büyümeye doğru olduğunu ifade eden turizme dayalı büyüme hipotezidir Bu hipotezi destekleyen çalışmalara göre (örneğin, bknz: Balaguer & Cantavella-Jorda, 2002; Narayan, 2004; Brida vd., 2009; Belloumi, 2010; Cortes- Jimenez & Pulina, 2010; vd.) turizm sektöründeki gelişmeler ekonominin büyümesine katkı sağlamaktadır. İkincisi, nedenselliğin yönünün büyümeden turizme doğru ifade eden büyümeye dayalı turizm hipotezidir. Bu hipotezi destekleyen çalışmalara göre (örneğin, bknz:
Oh, 2005; Tang, 2011; Lee, 2012; vd.) ekonomik aktivitenin genişlemesi sonucu turizm sektörünü canlanmaktadır. Üçüncüsü, turizm ile büyüme arasında çift yönlü nedensellik olduğunu ortaya koyan geri besleme hipotezidir. Bu hipotezi destekleyen çalışmalara göre (örneğin, bknz: Dritsakis, 2004; Kim vd. 2006; Apergis & Payne, 2012; vd.) turizm sektörünün itici gücüyle ekonomi genişlerken; büyüyen ekonomi de turizm sektörünün canlanmasına sebep olmaktadır. Son hipotez ise iki değişken arasında bir nedensellik bağı bulunmadığını ileri süren ilgisizlik hipotezidir. Bu hipotezi destekleyen çalışmalara göre (örneğin, bknz: Figini ve Vici, 2010; Brida vd., 2011; Ekanayake ve Long, 2012; vd.) turizm sektörü ile ekonomik aktivite birbirini etkilememektedir. Turizm ekonomisi literatüründe yapılan çalışmalar genellikle ülkeler ve/veya ülke grupları üzerine olup, kent düzeyinde yapılan çalışmaların sayısı oldukça sınırlıdır 1. Ayrıca, kent düzeyinde yapılan çalışmaların tamamı, bütün ülkelerden gelen turistlerin büyümeye aynı katkı yapacağını varsaymaktadır. Bu noktadan hareketle, bu çalışmanın amacı Türkiye de il bazında turizm talebi belirleyicilerinin milliyetlere göre değişkenlik gösterip göstermediğinin analiz edilmesidir. Çalışma plan şu şekildedir: ikinci bölümde Türkiye ekonomisi üzerinden literatür taraması yapılacak, üçüncü bölümde model ve veri tanıtılacak, dördüncü bölümde ampirik yöntem ve bulgular sunulacak, son bölümde ise elde edilen bulgular değerlendirilecektir. 2. Literatür Taraması: Türkiye Örneklemi Turizm ekonomisi literatüründe Türkiye yi ele alan çok sayıda çalışma bulunmakta, bu çalışmaların da birçoğu turizm ve büyüme arasındaki nedenselliği incelemektedir. Turizme dayalı büyüme hipotezini Türkiye için test eden çalışmalardan Gündüz ve Hatemi-J (2005), 1963-2002 arası verileri kullanarak yaptıkları çalışmada bu hipotezi destekler sonuçlar elde 1 Bu durum Türkiye ekonomisi için de geçerlidir (bknz: başlık 2. Literatür Taraması)
etmiştir. Ertuğrul ve Mangır (2015), 1998-2011 verileriyle yine benzer sonuçlar elde ederken, Katırcıoğlu (2009) ise, 1960-2006 yılları için Türkiye de turizme dayalı büyüme hipotezinin geçerli olmadığı sonucuna ulaşmıştır. Akan ve Işık (2009), 1970-2007 arasında yabancı ziyaretçi harcamalarının ekonomik büyüme üzerinde tek yönlü etkisi olduğunu saptarken, Gökovalı (2010), turizm gelirlerinin büyümeye pozitif yönde etki yaptığı sonucuna ulaşmıştır. Bahar (2006), uzun dönemde turizm ve büyüme ilişkisini ele aldığı çalışmasında, turizm gelirlerinden büyümeye tek yönlü bir nedensellik ilişkisi belirlemiştir. Aslan (2016), ekonomik büyüme ve turizm arasındaki uzun dönemdeki ilişkiyi, yabancı turistlerin harcama türleri üzerinden incelediği çalışmasında, spor aktiviteleri ve turlar için yapılan harcamaların turizm-büyüme ilişkisini açıklamakta daha etkili olduğu sonucuna varmış ve bu sonuçlar ışığında politika önerilerinde bulunmuştur. Arslantürk ve Atan (2012) 1987-2009; Bal vd. (2016) 1972-2014; Panahi vd. (2015) ise 1970-2011 dönemleri için turizmin büyümeyi pozitif yönde etkilediğini ortaya koymuşlardır. Çil Yavuz (2006), 1992-2004 dönemi verilerini kullandığı çalışmasında, turizm gelirlerindeki artış ile ekonomik büyüme arasında nedensellik ilişkisi olmadığı sonucuna varmıştır. Kızılgöl ve Erbaykal (2008), 1992-2006 dönemine ait üçer aylık turizm gelirleri ve GSYİH verileri üzerinden yaptıkları analizde nedenselliğin yönünü büyümeden turizme doğru bulmuşlardır. Turan Koyuncu (2015), turizm gelirleri, cari açık, büyüme hızı ve reel döviz kuru verilerini 1980-2014 dönemi için ele alan çalışmasında, büyüme ve turizm gelirleri arasında çift yönlü bir ilişki olduğunu ortaya koymuştur. Küçükaltan ve Terzioğlu (2013), ise 1987-2012 döneminde turizm talebi ile GSYİH arasında kısa dönemde çift yönlü nedensellik ilişkisi olduğu sonucuna ulaşmışlardır. Turizm talebi ve döviz kuru ilişkisi, literatürde sıklıkla karşılaşılan bir diğer konudur. Şen ve Şit (2015) reel döviz kurunun Türkiye nin turizm gelirine olan etkisini 2000-2012
yılları için test ettikleri çalışmalarında, reel döviz kurunun turizm geliri üzerinde etkili olduğu sonucuna ulaşmışlardır. Aktaş vd. (2014), döviz kuru oynaklığı ile turizm gelirleri arasındaki ilişkiyi incelemiş ve pozitif yönlü oynaklığın turizm gelirlerini arttırdığı sonucuna ulaşmışlardır. Bozkurt ve Pekmezci (2015), 1996-2012 dönemine ait döviz kuru ve turist sayısı verileri üzerinden yaptıkları analizde, döviz kuru şoku ile turizm talebi arasında uzun dönemde negatif bir nedensellik ilişkisi belirlemişlerdir. Agiomirgianakis vd. (2014), ise Türkiye de döviz kuru oynaklığının turist akımı üzerindeki etkisini araştırdıkları çalışmada, kurdaki oynaklığın turist akımını ciddi bir şekilde etkilediğini ortaya koymuşlardır. Türkiye için il bazında turizm talebini inceleyen çalışma sayısı az olmakla beraber, var olan çalışmalar da mekansal ekonometrik analiz uygulamaktadır. Bu çalışmalardan Türkcan (2015), illerdeki turizm işletme belgeli tesislere giriş yapan yabancı turist sayısı, havaalanlarına iniş kalkış yapan tarifesiz uçak sayısı, turizm işletme belgeli tesislerin yatak sayısı, bir önceki senenin yabancı turist sayısı, illerin denize kıyısı olması ve illerin dünya kültür mirası listesinde olan en az bir kültür varlığına sahip olması gibi değişkenler üzerinden yaptığı analizde, illerin denize kıyısı olması dışındaki değişkenlerin turizm talebini pozitif etkilediği sonucuna varmıştır. Çakır Zeytinoğlu ve Sadıç (2013) ise çok boyutlu ölçekleme analizi uyguladıkları çalışmalarında, 2001, 2006 ve 2011 yılları turist sayısı, tesis sayısı, oda sayısı, yatak sayısı ve kalış süresi verilerini kullanmışlardır. 38 il üzerinden yaptıkları analizin sonucunda Antalya, Muğla ve İstanbul un diğer illere göre merkeze daha uzak konumlarda olduklarını ortaya koymuşlardır. 3. Model ve Veri Bu çalışmanın amacı, Türkiye de il bazında turizm talebi belirleyicilerinin milliyetlere göre değişkenlik gösterip göstermediğinin analiz edilmesidir. Bu kapsamda Türkiye nin başlıca turist illerinden Antalya, İstanbul, İzmir ve Muğla ya gelen turist ile bir turizm talep
fonksiyonu kurulmuştur. Bu fonksiyon dahilinde 7 farklı ülkeden (Amerika, Rusya, Fransa, Almanya, İtalya, İspanya ve İngiltere) gelen turistler modele dahil edilmiştir. Denklem (1) bu fonksiyonu ifade etmektedir: t= f (y, e, c) (1) Burada, t ilgili ülkelerden gelen turist sayısını, y ilgili ülkelerin gelir düzeyini, e döviz kurunu, c ise seyahat maliyetlerini temsil etmektedir. Turist sayıları, milliyetlerine göre ülkeye havayolu ile giriş yapan turist sayıları kullanılarak ölçülmüştür. Gelir düzeyi, turist gönderen ülkelerdeki kişi başına gelir (2010 sabit fiyatlarıyla, $ cinsinden) kullanılarak ölçülmüştür. Döviz kuru, reel efektif döviz kuru endeksi (2010=100) ile temsil edilmektedir. Seyahat maliyetleri ise, literatürle uyumlu olarak, ilgili ülkelerin seyahat merkezine ulan uzaklığının petrol fiyatlarına oranlanması ile elde edilen bir endeks ile temsil edilmiştir. Turizm verileri TUİK veri tabanından, gelir ve döviz kuru verileri Dünya Bankası Dünya Gelişim Göstergeleri (WB-WDI) veri tabanından, seyahat mesafeleri verileri Travelmath sisteminden, reel petrol fiyatı verileri (ithal edilen ham petrol, varil başına $) ise Enerji Bilgi İdaresi (EIA) veri tabanından derlenmiştir. Çalışmada kullanılan panel veri 1996-2016 dönemine ait zaman serileri kullanılarak oluşturulmuştur. Modeldeki tüm değişkenler analize doğal logaritmaları alınarak dahil edilmiştir. 4. Yöntem ve Bulgular Her ekonometrik analizde olduğu gibi, sistemdeki değişkenler arasındaki ilişkinin tespitinden önce ilk yapılması gereken değişkenlerin birim kök içerip içermediğinin tespit edilmesidir. Bu amaçla çalışmada panel veri ekonometrisinde sıklıkla kullanılan Im, Pesaran ve Shin (2003) tarafından geliştirilen birim kök testi kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar Tablo
1 de sunulmaktadır. Tabloya göre tüm destinasyonlarda tüm değişkenler düzeylerinde durağan değilken, birinci farkları alındığında durağa hale gelmektedir. Durağanlık analizini takiben, nedensellik analizi son dönemlerde Dumitrescu ve Hurlin (2012) tarafından geliştirilen heterojen panel nedensellik tekniği analiz edilmiştir. Analiz sonuçları Tablo 2 de sunulmaktadır. Buna göre dört kentte de ev sahibi ülkelerin gelirinin değişmesinin turizmin etkilediğini ortaya koymaktadır. Benzer şekilde, dört kentteki döviz kuru ve seyahat maliyetleri değişmeleri de turizm faaliyetini istatistiksel olarak anlamlı bir biçimde etkilemektedir. Genel olarak, turizm ile gelir arasında Antalya, İstanbul ve Muğla da tek yönlü (gelirden turizme); İzmir de ise çift yönlü nedenselliğe rastlanmıştır. Döviz kuru ile turizm arasında Antalya, İstanbul ve İzmir de çift yönlü; Muğla da ise tek yönlü (döviz kurundan turizme) nedenselliğe rastlanmıştır. Seyahat maliyetleri ve turizm arasında ise tüm kentlerde tek yönlü (seyahat maliyetlerinden turizme) nedensellik tespit edilmiştir. Analiz sonuçları turist gönderen ülkelerin milliyetlerine göre değerlendirildiğinde ise, bulgular ülkeden ülkeye farklılık arz etmektedir. Ancak, birkaç ülke için homojen bulgular da mevcuttur. Örneğin, Fransa dan gelen turist sayısı, ülkenin gelir düzeyinden bağımsızdır. Benzer şekilde, Amerika ve Fransa dan gelen turist sayısı ve döviz kuru arasında da herhangi bir nedensel bağ bulunmamaktadır. Bu bulgular, analize dahil edilen tüm kentler için benzerdir. 5. Sonuç Bir ihracat kalemi olan turizmin milli geliri arttırma özelliği, bütün ülkeler için önemli bir sektör haline gelmesini sağlamaktadır. İstihdamı arttırması, döviz geliri sağlaması ve diğer sektörler üzerinde yarattığı pozitif dışsallıklar sayesinde özellikle gelişmekte olan ülkelerin kalkınmasına katkıda bulunmaktadır. Hızla gelişen turizm sektörünün geleceğine yönelik yapılan tahminler, dünya ekonomisi içindeki payının artacağı yönündedir. Hem döviz
kazandırması, hem de kazandırdığı dövizin maliyetinin diğer sektörlerden daha az olması, turizmin Türkiye için önemini her geçen gün arttırmaktadır. Bu çalışmanın amacı, 1996-2016 döneminde panel nedensellik tekniği ile Türkiye de il bazında turizm talebi belirleyicilerinin milliyetlere göre değişkenlik gösterip göstermediğinin analiz edilmesidir. Elde edilen bulgular, dört kentte de ev sahibi ülkelerin gelirinin değişmesinin turizmin etkilediğini ortaya koymaktadır. Mevcut literatürle uyumlu olarak, dört kentteki döviz kuru ve seyahat maliyetleri değişmeleri de turizm faaliyetini istatistiksel olarak anlamlı bir biçimde etkilemektedir. Milliyetlere göre yapılan analiz sonuçları ise her bir destinasyona göre heterojen bulgular ortaya koymaktadır. Kaynakça Agiomirgianikis, G. Serenis, D. & Tsounis, N. (2014), Exchange Rate Volatility and Tourist Flows into Turkey, Journal of Economic Integration, Vol:29, No:4, Akan, Y. ve Işık, C. (2009), Yabancı Ziyaretçi Harcamalarının Ekonomik Büyümeye Etkisi (1970-1007), Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, Cilt:20, Sayı:2 Aktaş, A.R. Özkan, B. Kaplan, F. & Brumfield, R.G. (2014), Exchange Rate Volatility: Effects on Turkish Incomes, Managament Studies, Vol:2, No:8, doi: 10.17265/2328-2185/2014.08.001 Apergis, N. & Payne, J. E. (2012), Research Note: Tourism and growth in the Caribbean evidence from a panel error correction model, Tourism Economics, 18(2) Arslantürk, Y. ve Atan, S. (2012), Dynamic Relation Between Economic Growth, Foreign Exchange and Tourism Incomes: An Econometric Perspective on Turkey, Journal of Business, Economics & Finance, Volume:1, Issue:1 Aslan, A. (2016), Does Tourism Cause Growth? Evidence from Turkey, Current Issues in Tourism, 19:12, DOI: 10.1080/13683500.2015.1015970 Bahar, O. (2006), Turizm Sektörünün Türkiye nin Ekonomik Büyümesi Üzerindeki Etkisi: VAR Analizi Yaklaşımı, Yönetim ve Ekonomi, Cilt:13, Sayı:2 Bal, H. Akça, E. E. ve Bayraktar, M. (2016), The Contribution of Tourism to Economic Growth: A Research on the Turkey, Akademik Yaklaşımlar Dergisi, Cilt: 7, Sayı:1
Balaguer, J. & Cantavella-Jorda, M. (2002), Tourism as a long-run economic growth factor: the Spanish case, Applied Economics, 34:7 Belloumi, M. (2010), The Relationship between Tourism Receipts, Real Effective Exchange Rate and Economic Growth in Tunisia, International Journal of Tourism Research, 12 Brida, J. G., Punzo, L. F., & Risso, W. A. (2011). Research note: Tourism as a factor of growth the case of Brazil. Tourism Economics, 17(6), 1375-1386. Brida J. G., Pereyra, J. S., Risso, W. A., Such Devasa, M. J., Aguirre, S. Z. (2009), The Tourism-Led Growth Hypothesis: Empirical Evidence From Colombia, Tourismos: An International Multidisciplinary Journal of Tourism, Vol:4, No:4 Bozkurt, K. ve Pekmezci, A. (2015), Turizm Talebi ve Döviz Kuru Şokları: Türk Turizm Sektörü için Ekonometrik Bir Analiz, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 10(2) Cortes-Jimenez, I. & Pulina, M. (2010), Inbound tourism and long-run economic growth, Current Issues in Tourism, 13:1 Çakır Zeytinoğlu, F. ve Sadıç, C. (2013), Türkiye deki İllerin Turizm Verileri Açısından Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi İle İncelenmesi, Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt:15, Sayı:2 Çil Yavuz, N. (2006), Türkiye de Turizm Gelirlerinin Ekonomik Büyümeye Etkisinin Testi: Yapısal Kırılma ve Nedensellik Analizi, Doğuş Üniversitesi Dergisi, Cilt:7, Sayı:2 Dritsakis, N. (2004), Tourism As A Long-Run Economic Growth Factor: An Empirical Investigation for Greece Using Causilaty Analysis, Tourism Economics, 10(3) Dumitrescu, E. I., & Hurlin, C. (2012). Testing for Granger non-causality in heterogeneous panels. Economic Modelling, 29(4), 1450-1460. Ekanayake, E. M. & Long, A. E. (2012). Tourism development and economic growth in developing countries. The International Journal of Business and Finance Research, 6 (1), 51-63. Ertuğrul, H.M. & Mangır, F. (2015), The tourism-led growth hypothesis: empirical evidence from Turkey, Current Issues in Tourism, 18:7, DOI:10.1080/13683500.2013.868409 Figini, P. & Vici, L. (2010). Tourism and growth in a cross section of countries. Tourism Economics, 16 (4), 789-805.
Gökovalı, Ü. (2010), Contribution of Tourism to Economic Growth in Turkey, Anatolia, 21:1, DOI: 10.1080/13032917.2010.9687095 Gündüz, L. & Hatemi-J, A. (2005), Is the tourism-led growth hypothesis valid for Turkey?, Applied Economic Letters, 12:8, DOI:10.1080/13504850500109865 Im, K. S., Pesaran, M. H., & Shin, Y. (2003). Testing for unit roots in heterogeneous panels. Journal of econometrics, 115(1), 53-74. Katırcıoğlu, S.T. (2009), Revisiting the tourism-led growth hypothesis for Turkey using the bounds test and Johansen approach for cointegration, Tourism Management, 30, doi:10.1016/j.tourman.2008.04.004 Kızılgöl, Ö. ve Erbaykal, E. (2008), Türkiye de Turizm Gelirleri İle Ekonomik Büyüme İlişkisi: Bir Nedensellik Analizi, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, C.13, S.2 Kim, H.J., Chen, M. H., Jang, S. (2006), Tourism expansion and economic development: The case of Taiwan, Tourism Management, 27, doi:10.1016/j.tourman.2005.05.011 Küçükaltan, D. & Terzioğlu, M.K. (2013), Economic impact of tourism demand: evidence from Turkey, Anatolia, 24:3, DOI: 10.1080/13032917.2013.781045 Lee, C. G. (2012), Tourism, trade and income: evidence from Singapore, Anatolia, 23:3 DOI: 10.1080/13032917.2012.701596 Narayan, P. K. (2004), Economic impact of tourism on Fiji s economy: empirical evidence from the computable general equilibrium model, Tourism Economics, 10(4) Panahi, H., Mamipour, S. & Nazari, K. (2015), Tourism and economic growth: a timevarying parameter approach, Anatolia, 26:2, DOI: 10.1080/13032917.2014.914043 Proença, S. & Soukiazis, E. (2008), Tourism as an economic growth factor: a case study for Southern European countries, Tourism Economics, 14(4) Oh, C.O. (2005), The contribution of tourism development to economic growth in the Korean economy, Tourism Management, 26 Şen, A. ve Şit, M. (2015), Reel Döviz Kurunun Türkiye nin Turizm Gelirleri Üzerindeki Etkisinin Ampirik Analizi, Journal of Yasar University, 10:40 Tang, C. F. (2011), Is the Tourism-led Growth Hypothesis Valid for Malaysia? A View from Disaggregated Tourism Markets, International Journal of Tourism Research, 13, DOI:10.1002/jtr.807
Turan Koyuncu, F. (2015), Turizm GelirininTürkiye nin Makroekonomik Performansına Katkısı: Ekonometrik Bir Çözümleme, Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, Cilt:8, Sayı:38 Türkcan, E. (2015), Türkiye de İller Bazında Yabancı Turist Akımının Belirleyicileri, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 10(2) Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) The World Travel & Tourism Council (WTTC) Travelmath Database www.travelmath.com/distance World Bank World Development Indicators Database (WDI) Energy Information Agency Database (EIA) Ekler Tablo 1: Birim Kök Testi Sonuçları Panel Değişken IPS (Düzey) IPS (Birinci Fark) t 1.889 [0.97] -1.606 [0.05] Antalya y 0.001 [0.50] -2.642 [0.00] e 1.429 [0.92] -1.731 [0.04] c 4.499 [1.00] -5.464 [0.00] t 0.862 [0.80] -4.939 [0.00] İstanbul y 0.001 [0.50] -2.642 [0.00] e 1.429 [0.92] -1.731 [0.04] c 4.499 [1.00] -5.464 [0.00] t -1.037 [0.14] -7.517 [0.00] İzmir y 0.001 [0.50] -2.642 [0.00] e 1.429 [0.92] -1.731 [0.04] c 4.499 [1.00] -5.464 [0.00] t 3.037 [0.99] -3.556 [0.00] Muğla y 0.001 [0.50] -2.642 [0.00] e 1.429 [0.92] -1.731 [0.04] c 4.499 [1.00] -5.464 [0.00] Not: Testler trendli olarak tahmin edilmiştir. Gecikme uzunluğu Schwarz Bilgi kriterine göre maksimum 4 olarak belirlenmiştir. Köşeli parantez içindeki rakamlar olasılık değerlerini (p-value) göstermektedir.
Tablo 2: Nedensellik Testi Sonuçları Panel/Yatay Antalya Kesit y t t y e t t e c t t c Havuzlanmış 7.597 [0.00] 0.744 [0.64] 5.478 [0.00] 2.075 [0.04] 10.11 [0.00] 0.975 [0.96] ABD 24.00 [0.00] 0.717 [0.39] 3.880 [0.14] 1.728 [0.18] 11.10 [0.00] 0.253 [0.61] Rusya 10.44 [0.00] 0.004 [0.94] 14.47 [0.00] 4.748 [0.02] 13.37 [0.00] 0.411 [0.52] Fransa 0.118 [0.73] 0.023 [0.87] 0.262 [0.87] 1.171 [0.18] 4.012 [0.13] 4.248 [0.03] Almanya 4.503 [0.03] 0.001 [0.97] 1.534 [0.46] 3.141 [0.07] 11.48 [0.00] 0.100 [0.75] İtalya 3.067 [0.07] 3.328 [0.06] 6.715 [0.03] 0.001 [0.99] 14.94 [0.00] 0.001 [0.96] İspanya 0.567 [0.45] 1.013 [0.31] 10.80 [0.00] 1.703 [0.19] 8.404 [0.01] 1.520 [0.21] İngiltere 10.47 [0.00] 0.191 [0.66] 0.685 [0.71] 1.486 [0.22] 7.486 [0.02] 0.295 [0.58] Panel/Yatay İstanbul Kesit y t t y e t t e c t t c Havuzlanmış 8.992 [0.00] 0.842 [0.39] 2.276 [0.01] 3.958 [0.00] 6.969 [0.00] 3.126 [0.68] ABD 26.91 [0.00] 0.810 [0.32] 2.126 [0.14] 2.757 [0.25] 11.57 [0.00] 1.206 [0.75] Rusya 13.31 [0.00] 0.002 [0.87] 4.221 [0.03] 8.465 [0.01] 11.26 [0.00] 0.375 [0.94] Fransa 0.391 [0.82] 0.001 [0.97] 0.300 [0.58] 3.904 [0.14] 0.001 [0.97] 0.886 [0.82] Almanya 5.810 [0.05] 0.004 [0.94] 0.965 [0.32] 5.192 [0.07] 7.881 [0.00] 3.257 [0.35] İtalya 3.969 [0.13] 3.348 [0.05] 6.785 [0.00] 0.044 [0.97] 2.657 [0.09] 4.441 [0.21] İspanya 0.642 [0.72] 1.252 [0.38] 0.043 [0.83] 1.222 [0.54] 8.751 [0.00] 11.41 [0.00] İngiltere 11.90 [0.00] 0.297 [0.57] 1.490 [0.22] 6.122 [0.04] 6.660 [0.00] 0.304 [0.95] Panel/Yatay İzmir
Kesit y t t y e t t e c t t c Havuzlanmış 11.25 [0.00] 2.764 [0.04] 5.051 [0.00] 3.849 [0.00] 11.76 [0.00] 1.333 [0.53] ABD 7.275 [0.02] 1.221 [0.54] 2.027 [0.36] 0.001 [0.97] 2.154 [0.34] 0.002 [0.98] Rusya 11.27 [0.00] 4.821 [0.08] 18.92 [0.00] 10.01 [0.00] 11.50 [0.00] 2.628 [0.10] Fransa 2.285 [0.31] -0.37 [1.00] 0.245 [0.88] 5.978 [0.01] 8.982 [0.01] 0.026 [0.86] Almanya 4.944 [0.08] 2.375 [0.30] 0.982 [0.61] 4.608 [0.03] 16.74 [0.00] 0.248 [0.61] İtalya 16.66 [0.00] 2.520 [0.28] 8.187 [0.01] 0.001 [0.99] 9.295 [0.00] 0.246 [0.61] İspanya 10.79 [0.00] 1.664 [0.43] 1.856 [0.39] 2.040 [0.15] 10.41 [0.00] 0.055 [0.81] İngiltere 25.54 [0.00] 7.123 [0.02] 3.139 [0.20] 4.304 [0.03] 23.28 [0.00] 6.126 [0.01] Panel/Yatay Muğla Kesit y t t y e t t e c t t c Havuzlanmış 4.775 [0.00] 2.393 [0.29] 3.967 [0.00] 1.383 [0.47] 10.30 [0.00] 1.075 [0.88] ABD 15.87 [0.00] 0.205 [0.90] 0.385 [0.53] 2.854 [0.10] 20.27 [0.00] 0.469 [0.49] Rusya 0.120 [0.72] 8.539 [0.01] 4.115 [0.04] 4.120 [0.04] 8.865 [0.01] 0.556 [0.45] Fransa 6.355 [0.01] -0.12 [1.00] 0.280 [0.59] 0.306 [0.58] 22.07 [0.00] 0.682 [0.40] Almanya 2.691 [0.09] 2.036 [0.36] 9.054 [0.00] 0.015 [0.90] 2.996 [0.22] 1.476 [0.22] İtalya 0.795 [0.37] 4.525 [0.10] 2.631 [0.09] 2.081 [0.14] 12.83 [0.00] 1.227 [0.26] İspanya 4.428 [0.03] 2.285 [0.31] 8.415 [0.00] 0.133 [0.71] 3.167 [0.20] 0.240 [0.62] İngiltere 3.162 [0.07] -0.70 [1.00] 2.880 [0.08] 0.171 [0.67] 1.913 [0.38] 2.873 [0.09] Not: Tablodaki rakamlar Wald istatistiklerine göre raporlanmıştır. Gecikme uzunlukları Schwarz Bilgi kriterine göre belirlenmiştir. Köşeli parantez içindeki rakamlar olasılık değerlerini (p-value) göstermektedir.