TÜRKYE DE KAMU HARCAMALARI EKONOMK BÜYÜME LKS * ktisat, letme ve Finans (ubat 997), Yıl: 2, Sayı: 3, ss: 5-4 Nebiye Yamak Yakup Küçükkale 2 I. Giri Kamu sektörünün toplam ekonomik faaliyetler içerisindeki payının, ekonomik gelimeyle birlikte artması olgusuna Wagner Yasası denilmektedir. Adolph Wagner in XIX. yüzyılda çeitli ülkelerin ekonomilerini inceleyerek varmı olduu bu sonuç, kamu harcamalarında artı kanunu olarak da bilinmektedir. Wagner, kamu harcamalarının artı yönünde bir trend takip etmesini, devletin ekonomik ve sosyal yapı içerisindeki rolünün zamanla artmasına balamıtır. Söz konusu yasa, 96 yılında, Peacock ve Wiseman tarafından, ngiltere economies için sınanmı ve yasanın geçerli olduu tespit edilmitir. Ancak, ekonometrik yöntemlerle yapılmı olan bu analizin sonucunda, kamu harcamalarındaki artı eiliminin nedenleri Wagner den daha farklı açıklanmıtır. Peacock ve Wiseman a göre, ekonomik gelime dönemlerinde kamu gelirlerinin artması, kamu giderlerinin artmasına neden olmakta, fakat ekonomik gerileme dönemlerinde kamu giderleri eski seviyesine inmedii için kamu giderleri sürekli olarak artmaktadır. Wagner yasası, özellikle 970 li yılların sonlarından itibaren, farklı ülkeler için test edilmitir [Mann (975), Wagner ve Weber (977), Heller (985), Ram (987), Courakis, Moura-Roque ve Tridimas (993), vd...]. Bu çalımaların çounda, çift logaritmik regresyon denklemi yapısında, ekonomik faaliyetlerin kamu harcamaları deikeninin çeitli varyasyonları üzerindeki etkisinin büyüklüüne bakılarak, yasanın geçerli olup olmadıı test edilmitir. Eer kamu harcamalarının ekonomik büyümeye olan elastikiyeti bir den büyükse (bazı spesifikasyonlara göre sıfır dan büyükse) yasanın geçerli, aksi takdirde yasanın geçersiz olduu belirtilmitir. Ancak, Henrekson (990) ve Oxley (994) tarafından da ifade edildii gibi, bu çalımalarda kullanılan ekonometrik yöntemler, yasanın geçerli ya da geçersiz olduunu tam olarak tespit etmek için uygun deildir. Her eyden önce, modelde kullanılan deikenlerin zaman serisi özellikleri incelenmeden oluturulan çift logaritmik bir regresyon denkleminin tahmin edilmesi, Granger ve Newbold (974) un da ifade ettii gibi, gerçekte olmayan ilikilerin varmı gibi gösterilmesine (spurious regressions) neden olabilmektedir. Dier taraftan, deikenlerin zaman serisi özellikleri uygun dahi olsa, sadece elastikiyet deerlerine bakılarak yasanın test edilmesi uygun olmayabilir. Nitekim, oluturulan regresyon denklemlerinde, deikenlerin hangisinin baımlı ve hangisinin baımsız olacaı, yasanın ifadesine uygun olarak belirlenmitir. Yani, ekonomik faaliyetlerin Granger anlamda neden ve kamu sektörü büyüklüünün ise sonuç deikeni olduu balangıçta kabullenilmi ve dolayısıyla incelemeye tabi tutulan ilikinin ekonomik faaliyetlerden kamu sektörüne doru yönsedii varsayılmıtır. Oysa, Wagner Yasasının geçerliliinin test edilebilmesi için, elastikiyet büyüklüklerinin belirlenmesinin yanı sıra, nedensellik testinin de yapılması gerekmektedir. Nitekim, ekonomik faaliyetlerin sonuç ve kamu sektörü büyüklüünün neden deikeni olduu bir ilikide, ekonomik faaliyetlerin neden ve kamu sektörü büyüklüünün sonuç deikeni olarak alınıp logaritmik formda oluturulmu bir regresyona koulması durumunda, anlamlı bir iliki bulunabilir. Fakat, bulunan bu anlamlı * Bu çalıma, DE nin 996 yılı Aratırma Sempozyumu nda sunulmu olan bildirinin gözden geçirilmi halidir. Doç. Dr., KTÜ BF ktisat Bölümü 2 Ar. Gör., KTÜ DBE ktisat Bölümü
iliki, baımlı ve baımsız deikenlerin yerlerinde kullanılmamı olması nedeniyle yasanın geçerliliini ispatlamaktan uzaktır. Bu çalımadaki amaç, Türkiye de kamu harcamaları ile iktisadi büyüme arasındaki ilikiyi Wagner yasası kapsamında, yukarıda verilen ekonometrik problemleri dikkate alarak, uygun bir ekilde test etmektir 3. Çalımada kullanılan veriler yıllık olup 950-994 dönemini kapsamaktadır. II. Ekonometrik Yöntem Literatürde, kamu harcamaları-büyüme ilikisinin Wagner Yasası yönünden test için, yaygın olarak kullanılan be ayrı spesifikasyon vardır. Wagner Yasasının yorumlanı ekline göre, bu spesifikasyonlarda kullanılan baımlı ve baımsız deiken ölçütlerinin farklılık gösterdikleri gözlemlenmektedir. Bu spesifikasyonlar aaıda gösterildii gibidir: Model : LRKH t = α + βlrgsmh t + ε t () Model 2: LRKH t = α + βlkbdrgsmh t + ε t (2) Model 3: LRKHP t = α + βlkbdrgsmh t + ε t (3) Model 4: LKBDRKH t = α + βlkbdrgsmh t + ε t (4) Model 5: LRKHP t = α + βlrgsmh t + ε t (5) Peacock-Wiseman (96) test versiyonuna göre (Model ), kamu harcamaları milli gelirin bir fonksiyonudur ve milli gelir arttıkça kamu harcamaları da artacaktır. () nolu denklemde; LRKH, reel kamu harcamaları serisinin logaritmik deerini ve LRGSMH, reel gayri safi milli hasıla sersinin logaritmik deerini göstermektedir. Wagner Yasasının geçerli olabilmesi, kamu harcamalarının gelir elastikiyetinin (β nın) den büyük olmasına balanmıtır. Goffman (968) a göre ise (Model 2), Wagner Yasasının geçerlilii, reel kamu harcamalarının gelir elastikiyetinin den büyük olmasına balıdır. Burada; LKBDRGSMH, kii baına düen reel gayri safi milli hasıla serisinin logaritmik deerini göstermektedir. Bu durumda, hesaplanan β katsayısı den büyük ise, Wagner Yasası geçerli, aksi takdirde geçersiz kabul edilecektir. Model 3 te Musgrave (969) test versiyonu görülmektedir. Bu versiyona göre, Wagner Yasasının geçerlilii, kamu harcamalarının toplam ekonomik faaliyetler içerisindeki payının kii baına düen milli gelire olan elastikiyetinin 0 dan büyük olmasına balıdır. Burada, LRKHP, reel kamu harcamalarının reel gayri safi milli hasıla içindeki payının logaritmik deerini göstermektedir. Wagner Yasası gerei burada da β nın sıfırdan büyük olması beklenmektedir. Michas (975) test versiyonu, Model 4 te gösterildii gibidir. Bu versiyona göre, kii baına düen reel kamu harcamalarının (LKBDRKH) kii baına düen reel gayri safi milli hasıla elastikiyetinin den büyük olması durumunda, Wagner Yasası geçerli olacaktır. Model 5, Peacock ve Wiseman ın Model deki denklemlerinin gelitirilmi bir versiyonudur. Bu versiyona göre, reel kamu harcamalarının reel gayri safi milli hasıla içindeki payının, reel gayri safi milli hasıla elastikiyetinin 0 dan büyük olması, Wagner Yasasının geçerli olduu anlamına gelecektir. Model çözümlerinde kullanılacak deikenlerin duraan olup olmadıkları ve eer duraan iseler hangi seviyede duraan oldukları Dickey-Fuller (979, 98) tarafından gelitirilen ADF test teknii ile belirlenmitir. ADF test tekniinde kullanılan prosedür (6) nolu denklemde gösterilmitir. 3 Kamu harcamaları serisi olarak, konsolide bütçenin gider gerçeklemeleri serisi alınmıtır.
Yt = α + γtrend + ρy + δ Y + ε k t i t i t (6) i= ADF testi, tahmin edilen (6) nolu regresyon denkleminde ρ=0 olup olmadıını test eder. H 0 hipotezi, yani ρ=0 reddediliyorsa, Y deikeninin orijinal seviyesinde duraan olduuna, aksi durumda duraan olmadıına hükmedilir. Orijinal seviyesinde duraan bulunmayan bir serinin birinci farkının duraan olup olmadıının belirlenmesi için, yukarıdaki test ilemi, serilerin birinci farkları için tekrarlanır. Bu test, seriler duraan bulununcaya kadar ikinci ve hatta üçüncü farkları için de yinelenir. (6) nolu regresyon denkleminde (ρ=0) için hesaplanan geleneksel t-istatistiinin MacKinnon (99) tarafından verilen kritik deerler ile karılatırılarak, genel alternatifine karı sınanması, deikenin test edilen seviyesinde duraan olup olmadıının belirlenmesini salar. ADF testinin salıklı sonuç vermesi, her eyden önce tahmin edilen regresyon denkleminin ardıık baımlılık probleminden uzak olmasına balıdır. Söz konusu denklemde ardıık baımlılık probleminin giderilmesi, baımlı deikenin birinci farkının k dönemlik gecikmesinin açıklayıcı deiken olarak modele katılmasını gerektirmektedir. ADF testine tabi tutulan deikenlerin k (gecikme) sayısı, Schwartz ın bilgi kriteri yardımıyla belirlenmitir. Bilindii üzere iki deiken arasında ko-entegrasyon (uzun dönem) analizinin gerçekletirilebilmesi için, analize tabi tutulan her bir deikenin en az birinci derecede entegre olmaları gerekmektedir. Aynı zamanda deikenlerin entegre dereceleri de eit olmalıdır. Çalımada kullanılan ko-entegrasyon testlerinden ilki Engel Granger (EG) tarafından gelitirilen iki aamalı test tekniidir. EG tekniinde, duraan olmayan iki seriden biri dierinin üzerine regress edilmi ((7) nolu denklem) ve bu regresyon denkleminden elde edilen hata terimlerinin, RES, duraan olup olmadıına bakılarak ((8) nolu denklem) koentegrasyon testi gerçekletirilmitir. Eer hata terimleri duraan bulunmusa, iki seri arasında uzun dönem ilikisinin mevcut olduu sonucuna varılmıtır. der bir ifadeyle, bu serilerin uzun dönemde birlikte hareket ettikleri, aksi durumda ise, serilerin ko-entegre olmadıkları dier bir ifadeyle uzun dönemde aynı stokastik trendi paylamadıkları sonucu çıkarılmıtır. log Y t = α + β log X t + RES t (7) k RESt = η + γ i RESt i + λres + ε i= t t (8) Uzun dönem ilikilerinin tespiti amacıyla yapılan bir dier ko-entegrasyon test teknii ise Johansen-Juselius (990) tekniidir. Johansen-Juselius (JJ) ko-entegrasyon teknii, duraan olmayan serilerin farkları ile seviyelerini içeren VAR (Vector Auto Regression) tahmininden oluur. Seviyelerinde duraan olmayan iki seri (X ve Y) düünülsün. Bu durumda, Z, X ve Y serilerini içeren bir vektör olmak kaydıyla, JJ tahmini için oluturulan VAR modeli aaıdaki gibi olacaktır: Z Γ Z... Γ Z ΠZ + ε (9) t = t +... + k t k+ + t k Burada; Γ i, (i =, 2,..., k-) Z t vektörünün birinci farkının gecikmelerini ifade eden deikenlerin parametreler matrisini; Π, deikenlerin seviyelerine ilikin parametre matrisini ve ε de VAR modelinin kalıntılarını ifade etmektedir. ΠZ matrisi, Z vektöründe yer alan deikenlerin seviyelerine ilikin dorusal kombinasyonlar içerdiinden, bu matrise bakarak modelin uzun dönem özellikleri hususunda bilgi edinmek mümkündür. Otoregresif modeldeki t
gecikme dönem sayısının tespiti için, Sims (980) in gelitirdii En Yüksek Olabilirlik Rasyo Testi kullanılmıtır. Bu test uygulanırken, VAR modeli, balangıçta seçilen en yüksek gecikme sayısı için tahmin edilmi, bu kısıtsız model, gecikme dönem sayısının birer birer azaltıldıı kısıtlı modele karı en yüksek olabilirlik rasyo istatistii ile test edilmitir. kısıtlı modelin red edildii yerdeki gecikme dönem sayısı, otoregresyonun gecikme uzunluu olarak kullanılmıtır. Aralarında uzun dönem ilikisi aranan deikenler arasındaki ko-entegrasyon ilikileri, iki test istatistii yardımıyla deerlendirilmitir. Bunlardan biri z, dier Maksimum Özdeer Test istatistiidir. z testi, Π matrisinin (deikenlerin seviye deerlerini içeren vektörün katsayılar matrisinin) rankını inceler ve matris rankının r ye eit ya da r den küçük olduunu ifade eden H 0 hipotezini test eder 4. Maksimum özdeer test istatistii ise, ko-entegre vektörün r olduunu ifade eden H 0 hipotezini, r+ olduunu ifade eden alternatifine karı test eder. Her iki test istatistiinin kritik deerleri, Johansen ve Juselius (990) tarafından verilmitir. Eer Π matrisinin rankı sıfır ise, Z matrisini oluturan deikenlerin birbirleriyle ko-entegre olmadıkları sonucuna ulaılır. Aynı matrisin rankı bir ise, Z matrisindeki iki deikenin uzun dönemde birlikte hareket ettikleri sonucu elde edilir. Çalımada, deikenler arasındaki nedensellik ilikisinin tespitinde ise Geniletilmi Granger Nedensellik Testi kullanılmıtır. Granger (988) a göre ko-entegre deikenler arasında (tek yönlü dahi olsa) nedensellik ilikisi de bulunmaktadır. X ve Y gibi iki ko-entegre seri düünüldüünde, bu iki seri arasındaki nedensellik analizinde kullanılacak olan Hata Düzeltme modeli aaıdaki gibi ifade edilebilir: k m X t = α0 + αs X t s + α 2m Yt m + ψrest s= i= εt n p 2 Yt = β 0 + β j X t j + β 2h X t h + ψ 2RESt j= h= ε 2t + (0) + () Burada, RES ko-entegrasyon denkleminin hata terimlerini temsil etmektedir. Granger nedensellik testi uygulanırken, tahmin edilen (0) nolu denklemde α 2m lar grup halinde ve/veya ψ sıfıra eit bulunmusa, Y nin Granger anlamda neden ve X in sonuç deikeni olmadıı eklindeki sıfır hipotezi reddedilemez. Aksi durumda X in neden Y nin de sonuç olduuna karar verilir. Aynı ekilde, () nolu denklemde β 2h lar bir grup halinde ve/veya ψ 2 sıfıra eit bulunmusa, X in Granger anlamda Y ye neden olmadıı sonucu çıkarılır. Tersi durumda ise, X in neden ve Y nin sonuç deikeni olduuna karar verilir. III. Bulgular Çalımada kullanılan deikenlerden her birinin birinci derece entegre oldukları, Geniletilmi Dckey-Fuller (ADF) birim-kök test yöntemiyle tespit edilmitir. ADF test sonuçları Tablo de gösterildii gibidir. ADF testinden elde edilen bulgular çerçevesinde, her bir model ayrı ayrı çalıtırılmı ve bulunan hata terimlerinin duraan olup olmadıkları yine ADF teknii ile test edilmitir. Bilindii üzere, seviyelerinde duraan olmayan iki deikenin bir araya gelmesi sonucunda elde edilen hata terimlerinin duraan olması, Engle-Granger teknii gerei, söz konusu iki deiken arasında ko-entegrasyon ilikisinin var olduunu göstermektedir. Ayrıca, kullanılan ekonometrik yöntem çerçevesinde, Wagner Yasasının geçerli olabilmesi için, modellerde yer alan deikenler arasında uzun dönem ilikisinin de var olması gerekmektedir. Bu çalımada, her bir model için uzun dönem ilikileri, Engle-Granger (987) ve Johansen-Juselius (990) 4 Burada r ko-entegrasyon vektör sayısını gösterir.
ko-entegrasyon test teknikleri kullanılarak analiz edilmitir. Engle-Granger ko-entegrasyon test sonuçları ve elastikiyet katsayıları (β lar) Tablo 2 de sunulmutur. Hesaplanan ADF-t istatistiklerine göre, her bir modelde yer alan deiken çiftleri arasında ko-entegrasyon ilikisinin var olduu belirlenmitir. Tablo : Duraanlık (ADF) Test Sonuçları Deiken Trendli ADF-t istatistii Trendsiz ADF-t istatistii LRKH -2.8909 (0) [-3.536] -0.9437 () [-2.9303] LRGSMH -.9446 () [-3.562] -.74080 () [-2.9303] LKBDRKH -2.989 (0) [-3.536] -0.9930 () [-2.9303] LKBDRGSMH -2.267 () [-3.562] -.49520 () [-2.9303] LRKHP -2.5208 () [-3.562] -.6800 () [-2.9303] LRKH -8.8483 (0) [-3.562]* -8.9240 (0) [-2.9303]* LRGSMH -4.979 () [-3.589]* -4.77980 () [-2.9320]* LKBDRKH -8.8222 (0) [-3.562]* -8.9990 (0) [-2.9303]* LKBDRGSMH -5.525 () [-3.589]* -5.40 () [-2.9320]* LRKHP -9.3800 (0) [-3.562]* -9.50620 (0) [-2.9303]* Not: Tabloda parantez içi deerler, Schwartz bilgi kriterine göre belirlenen gecikme dönem sayılarını göstermektedir. Köeli parantez içindeki deerler, McKinnon %5 kritik deerleridir. Ayrıca, I() olan deikenler, yani birinci derece entegre olan deikenler * üst indisi ile gösterilmitir. Model Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Tablo 2: Engle-Granger Ko-entegrasyon Test Sonuçları Modeller β Parametreleri ADF-t statistikleri.36-3.946 (0) [-3.4779]* 2.75-4.4276 (0) [-3.4779]* 0.74-4.305 (0) [-3.4779]*.74-4.305 (0) [-3.4779]* 0.36-3.946 (0) [-3.4779]* Not: Tabloda parantez içi deerler, gecikme dönem sayılarını ve köeli parantez içindeki deerler de McKinnon %5 kritik deerlerini göstermektedir. * üst indisi, deikenler arasında ko-entegrasyon ilikisi olmadıı eklindeki H 0 hipotezinin reddedildiini ifade etmektedir. Ayrıca, Johansen-Juselius ko-entegrasyon testi için gerekli olan istatistikler hesaplanmı ve modellerin tamamında r= olarak belirlenmitir. z Testi ve Maksimum Özdeer statistik deerleri Tablo 3 te sunulmutur. Tablo 3: Johansen-Juselius Ko-entegrasyon Test Sonuçları [VAR()] Maksimum Özdeer statistii z statistii Deikenler r = 0 r r = 0 r LRKH-LRGSMH LRKH-LKBDRGSMH LRKHP-LKBDRGSMH 6.4045 [4.9000] 9.4934 [4.9000] 7.965 [4.9000] 4.668 [8.760] 3.9099 [8.760] 4.482 [8.760] 2.023 [7.9530] 23.4034 [7.9530] 2.3447 [7.9530] 4.668 [8.760] 3.9099 [8.760] 4.482 [8.760] LKBDRKH-LKBDRGSMH 7.965 [4.9000] 4.482 [8.760] 2.3447 [7.9530] 4.482 [8.760] LRKHP-LRGSMH 6.4045 [4.9000] 4.668 [8.760] 2.023 [7.9530] 4.668 [8.760] Not: Köeli parantez içindeki deerler %5 düzeyindeki kritik deerlerdir. Tablo 3 teki veriler dorultusunda elde edilen vektörlere göre, söz konusu be model için uzun dönem ilikileri aaıdaki ekilde belirlenmitir. Model : LRKH t =.3277 LRGSMH t Model 2: LRKH t = 2.7934 LKBDRGSMH t
Model 3: LRKHP t = 0.7392 LKBDRGSMH t Model 4: LKBDRKH t =.729 LKBDRGSMH t Model 5: LRKHP t = 0.3277 LRGSMH t JJ ko-entegrasyon test sonuçlarından da açıkça görüldüü üzere, Wagner Yasasının geçerliliini ifade eden ilikiler uzun dönem açısından gerekli ve yeterli artları salamılardır. Nitekim, Model, 2 ve 4 te hesaplanan β katsayıları bir den büyük, Model 3 ve 5 için de sıfır dan büyük çıkmıtır. Johansen-Juselius ko-entegrasyon testi sonucunda elde edilen bu elastikiyetler, daha önce Engle-Granger testinden elde edilen elastikiyetlerle büyük bir uyum göstermitir. Gerek EG ve gerekse JJ testlerine göre belirlenen uzun dönem ilikileri, yasanın geçerliliini ispatlayan bir görüntü çizmi olsalar da, çalımanın baında da ifade edildii gibi, modeller, tamamen yasanın ifadesine uygun düecek ekilde oluturulmutur. Oysa, neden deikeni olarak kullanılan bir deiken sonuç, ve aynı ekilde, sonuç deikeni olarak kullanılan bir deiken de neden deikeni olabilir. Neden ve sonuç deikenlerinin yerinde kullanılmadıı bir durumda, eer bu iki deiken kendi aralarında bir korelasyon içeriyorlarsa, yine anlamlı bir sonuç bulunabilecektir. Bu nedenle, aralarında kısa dönem ilikileri aranan deikenler arasında, nedensellik testinin yapılması daha güvenilir sonuçlar elde edilmesini salayacaktır. Çalımada her bir model için yapılan nedensellik testlerinin sonuçları Tablo 4 te özetlenmitir. Tablo 4: Nedensellik Test Sonuçları Modeller Baımlı Baımsız F-Test statistii Hata Düzeltme Deiken Deiken Parametresi Model Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 LRKH(2) LRGSMH(4) LRKH(2) LKBDRGSMH(4) LRKHP() LKBDRGSMH(4) LKBDRKH(2) LKBDRGSMH(4) LRKHP() LRGSMH(4) LRGSMH() LRKH() LKBDRGSMH() LRKH() LKBDRGSMH() LRKHP() LKBDRGSMH() LKBDRKH() LRGSMH() LRKHP() 0.23 [0.647] 0.083 [0.774].60 [0.288] 0.337 [0.565] 0.0005 [0.982] 0.063 [0.803] 0.502 [0.482] 0.063 [0.803] 0.04 [0.904] 0.083 [0.774] -0.555 [-3.25]*** -0.056 [-.05] -0.594 [-3.69]*** -0.07 [-0.28] -0.506 [-3.08]*** -0.053 [-0.96] -0.599 [-3.48]*** -0.053 [-0.96] -0.452 [-2.78]*** -0.056 [-.05] Not: Tabloda parantez içi deerler gecikme dönem sayılarını, köeli parantez içindeki deerler kritik deerleri ve *** üst indisi ise bulunan test istatistiinin % düzeyinde anlamlı olduunu göstermektedir. Nedensellik testlerinde elde edilen sonuçlar, her bir model için, ekonomik büyümeyi ifade eden deikenin neden ve kamu sektörü büyüklüünü ifade eden deikenin de sonuç deikeni olduunu göstermektedir. Bu durumda, yasanın geçerliliini test etmek amacıyla kurulan modellerin nedensellik açısından doru oluturulduunu söylemek mümkündür. IV. Sonuç Bu çalımada, kamu harcamaları ile ekonomik büyüme arasındaki ilikiler, koentegrasyon ve nedensellik testleri kapsamında incelenmitir. Gerek Engle-Granger gerekse Johansen-Juselius ko-entegrasyon test sonuçları, Türkiye de kamu harcamaları ile ekonomik büyüme arasında uzun dönem ilikisinin var olduunu göstermitir. Ayrıca, kamu harcamaları ile ekonomik büyüme arasında nedensellik açısından da anlamlı ve beklenen yönde ilikiler tespit edilmitir. Ekonomik büyüme, Granger anlamda kamu harcamalarını pozitif yönde etkilerken, kamu harcamaları ekonomik büyümeyi herhangi bir ekilde etkilememektedir.
Nitekim, parametre tahmin sonuçlarından da görülecei üzere, ekonomik büyüme gerçekletikçe kamu harcamaları da artmaktadır. Ülkemizde özelletirme çalımalarının hızlandıı son yıllarda, kamu kesiminin toplam ekonomi içindeki payının giderek azalması gerektii eklindeki görüler, bu çerçevede geçersiz gözükmektedir. Ayrıca, ekonomik büyüme nedeniyle ortaya çıkan kamu harcamaları artıından veya kamu kesiminin toplam ekonomik faaliyetler içerisindeki payının artmasından da rahatsızlık duymak gereksiz ve yersiz olacaktır. Abstract The Relationship Between Public Expenditure And Economic Growth In Turkey Few studies in the literature have investigated the validity of Wagner s Law of expanding public expenditure by using time series tests. In the tradition of Wagner s Law, this paper attempts to empirically investigate the relationship between public expenditure expansion and economic growth in Turkey for the period of 950-994. Results of cointegration tests indicate that long-run movements in presence of this correlation appears to be due to Granger causality running from public expenditure expansion to economic growth, not the other way around supporting Wagner s Law for the case of Turkey.
Kaynakça Courakis, A.S., Moura-Roque, F., Tridimas, G., Public Expenditure Growth in Greece and Portugal: Wagner s Law and Beyond, Applied Economics, 25, 993, pp: 25-34. Dickey, D.A., and Fuller, W.A., Distribution of the Estimators for Autoregressive Series with a Unit Root, Journal of the American Statistical Association, 74, 979, pp: 427-43. Dickey, D.A., and Fuller, W.A., Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit Root, Econometrica, 49, pp: 057-072. Engle, R.F., and Granger, C.W.J., Cointegration and Error Correction: Representation, Estimation and Testing, Econometrica, 55, 987, pp: 25-276. Heller, P.S., Diverging Shares in the Nominal and Real Government Expenditure in GDP: Implications for Policy, National Tax Journal, 34, 985, pp: 6-74. Henrekson, M., Wagner s Law-A Spurious Relationship?, FIEF Working Paper, 990, Stockholm. Goffman, I.J., On the Empirical Testing of Wagner s Law: A Technical Note, Public Finance, 22, 967, pp: 423-46. Granger, C.W.J., Some Recent Developments in a Concept of Causality, Journal of Econometrics, 39, 988, pp: 23-228. Granger, C.W.J., and Newbold, P., Spurious in Econometrics, Journal of Economics, 2, 974, pp: -20. Johansen, S., Statistical Analysis of Cointegration Vector, Journal of Economic Dynamics and Control, 2, 988, pp: 23-254. Johansen, S., and Juselius, K., Maximum Likelihood Estimation and Inference on Cointegration with Applications to the Demand for Money, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 52, 990, pp: 69-20. Mann, A.J., Wagner s Law: An Econometric Test for Mexico, National Tax Journal, 33, 980, pp: 89-20. MacKinnon, J.G., Critical Values for Co-integration Tests, UC San Diego Discussion Paper, 990, 90-4. Michas, N.A., Wagner s Law of Public Expenditure: What is the Appropriate Measurement for a Valid Test?, Public Finance, 30, 975, pp: 77-85 Musgrave, R., Fiscal System, Yale University Press, 969 Oxley, L., Cointegration, Causality and Wagner s Law: A Test for Britain 870-93, Scottish Journal of Political Economy, 4(3), 994, pp: 286-298 Peacock, A.T., and Wiseman, J., The Growth of Public Expenditure in the United Kingdom, Princeton University Press, 96, Princeton. Ram, R., Wagner s Hypothesis in Time-Series and Cross-Section Perspectives: Evidence from Real Data for 5 Countries, Review of Economics and Statistics, 62, 987, pp: 94-204. Sims, C.A., Macroeconomics and Reality, Econometrica, 48, 980, pp: -49. Wagner, R.E., and Weber, W.E., Wagner s Law, Fiscal Institutions and the Growth of Government, National Tax Journal, 30, 977, pp: 59-68 Yaser, B.S., and Rajan, T.R.T., Share of Government in Gross National Product, METU Studies in Development, 2, 985, pp: 07-8.