SESSION 5C: Turizm II 755 Turizm ile Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişki: Akdeniz Ülkeleri Üzerine Bir Panel Veri Analizi Relationship between Tourism and Economic Growth: A Panel Data Analysis on Mediterranean Countries Asst. Prof. Dr. Ali Rıza Aktaş (Akdeniz University, Turkey) Dr. Fatih Kaplan (Bingöl University, Turkey) Ph.D. Candidate Seyfettin Kocaman (Akdeniz University, Turkey) Abstract In this study, unit root tests, co-integration tests and long term co-efficient tests are researched with panel data of GDP and tourism receipts for mediterranean countries between 1995-2011. In the study, as research method tests, first generation root tests (Levin-Lin, Breitung, Im-Pesaran and Shin(IPS), Fisher ADF, Fisher PP and Hadri estimators) and second generation unit root tests (CADF-CIPS estimators) have been used. In order to test cointegration, Pedroni, Kao, Johansen-Fisher and Westerlund co-integration tests have been used, to estimate the long-term coefficients PMGE (Pooled Mean Group Estimation) has been used. As a result of the econometric applications, a cointegration relationship between growth and tourism revenue in the long term with the correlation of.05 has been found. 1 Giriş Turizm, boş zamanın ve tasarrufun nasıl kullanılacağına ilişkin ekonomik bir kararla başlayan ve yatırım, tüketim, istihdam, dışsatım ve kamu gelirleri gibi ekonomik yönleri bulunan bir sosyo-ekonomik olaydır. Turizm başlangıçta insanların gezme ve değişik yerler görme merakından doğmuş, özellikle 1950 li yıllardan sonrada hızla gelişerek daha geniş kitlelere ve uzak mesafelere yayılmıştır. Günümüzde parasal ve toplumsal bir olay haline gelen turizmin yarattığı ekonomik ve politik etkiler, ülke ekonomilerinde ve özellikle uluslararası ekonomik ve politik ilişkilerde önemli sonuçlar doğurmaktadır. Turizm bugün dünya ekonomisi içerisinde gelir sağlayıcı faktörlerin başında yer almakta, büyük oranda yatırım yapılan ve gelişen bir sektör haline gelmektedir. Turizm bir ülkenin ekonomik, sosyal ve kültürel alanlarda kazanım elde etmesini sağlayan en önemli hizmet sektörlerinden biri olarak kabul edilmektedir. Bu nedenle turizm potansiyeli bulunan gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler özellikle uluslararası turizm faaliyetlerine ağırlık vererek, hem ekonomik gelişmelerini hızlandırmak hem de geliri tabana yaymak suretiyle ülkedeki refah düzeyini yükseltmeyi amaçlamaktadırlar. Turizm yönlü büyüme stratejini belirleyen ülkeler, turizm sektörüyle hizmet ihracatı yaparak daha fazla döviz girdisi, istihdam ve dolayısıyla ulusal gelir sağlayabilmektedirler. Milli gelir ve istihdamın artmasıyla vergi tabanının genişlemesi devletin vergi gelirlerinde belirgin bir artışın olmasına neden olacaktır. Artan vergi gelirleri merkezi ve mahalli idarelerce yapılan yatırımları artırarak ülkenin gelişmesine yardımcı olacaktır. Turizm gelirleri milli gelir içinde yer almakta ve ekonomide bir çoğaltan etkisi yaratmakta, ortaya çıkan çarpan etkisi de ekonomi üzerinde olumlu etki yapmakta ve birçok sektörü desteklemektedir. Turizmi bünyesinde barındıran hizmet sektörü kuşkusuz emek yoğun bir sektördür. Sermayenin yetersiz fakat emeğin yoğun olarak bulunduğu Türkiye gibi gelişmekte olan ülkelerde, turizm sektörünün büyümesi, ülkenin milli gelirinin arttırılmasında bir fırsat olarak görülmektedir. Söz konusu emek yoğun ülkeler, turizm sektörünün büyümesi ile hizmet ihracatlarını arttırarak, ülkelerine döviz girdisi sağlayıp, istihdam seviyelerini ve dolayısıyla milli gelirlerini arttırmaktadırlar (Yamak ve diğ., 2012). Turizm faaliyetleri dünya ekonomisinde giderek artan oranlı bir gelişim göstermektedir. Birçok ülkede turizm, GSMH ile istihdamın önemli bir bölümünü meydana getirmektedir. Buna ilave olarak turizmden elde edilen uluslararası döviz gelirleri ülkelerin mevcut bütçe açıklarını finanse etmeye yardımcı olmaktadır.turizm gelirinin zengin ülkelerden daha fakir ülkelere, gelişmişlerden gelişmekte ve az gelişmiş ülkelere doğru dağılımına katkı yaparak ülkeler arasında yakınsamaya da neden olmaktadır. Böylece turizm bölgesel gelişmeye de yardımcı olmakta ve bölgesel ekonomik farklılıkların azaltılmasına olanak sağlamaktadır. Dolayısıyla sektöre yapılacak ulusal/uluslararası yatırımlar, kısa sürelerde etkisini göstererek geri kalmış bölgelerin ilerlemesine olumlu yönde etki edebilecektir (Bahar ve Bozkurt, 2010). Uygarlık seviyelerinin artması, ülkelerin yakınlaşması, hayat standartlarının yükselmesi ve çalışma saatlerinin azalması sayesinde günümüz insanları daha çok seyahat etmeye başlamıştır. Artan bu seyahat eğilimleri sonucu turizm olayı coğrafi olarak daha geniş bir alana yayılmış ve bütün dünya ziyaretçileri tarafından kullanılan bir olgu haline gelmiştir. Geniş ölçekli ve çok boyutlu bir toplumsal olay olan bu harekete, bugün dünya nüfusunun yaklaşık %12,5 i katılmaktadır (Alaeddinoğlu ve Can, 2007).
756 INTERNATIONAL CONFERENCE ON EURASIAN ECONOMIES 2013 Dünya savaşının hemen ardından 1918-1920 yılları arası modern turizmin başlangıcı olarak kabul edilmektedir. Bu dönemde turizm, otel, motel, ulaşım araçları ve yolları, plajlar, eğlence ve spor alanları, konaklama tesisleri ve tüm altyapısıyla büyük bir sektör haline gelmiştir. Günümüzde ise, teknolojik ilerlemeler, yaşam standartlarında ortaya çıkan iyileşmeler, küreselleşmenin beraberinde getirdiği seyahat serbestliği, turizm aktivitelerine katılan insan sayısının hızla artmasına neden olmuştur. Bunun doğal bir sonucu olarak da turizm sektörü dünyanın en hızlı gelişen sektörlerinden biri halini almıştır. Öyle ki, dünya turizmi 1980 90 döneminde %60, 1990 2000 döneminde %52 artış göstermiştir. 1980 yılında 280 milyon olan turist sayısı 2000 yılında 698 milyona ulaşmıştır. Bu rakam 2007 yılında 903 milyona, 2008 yılında 922 milyona ulaşmış, 2009 yılında 880 milyona gerilemiştir. 2010 yılında turizme katılanların sayısı 940 milyon iken, 2011 yılında turizme katılanların sayısı 983 milyona ulaşmıştır (UNWTO, 2012). Rakamlardan da anlaşılacağı üzere turizm sektörü büyük bir hızla büyümekle birlikte bazı dönemlerde gerek terör sebebiyle gerekse ekonomik konjonktür sebebiyle küçük düşüşler yaşasa da genel olarak büyüme trendini devam ettirmiştir. Bunun bir göstergesi olarak Dünya Turizm Örgütü 2020 yılında 1600 milyon turistin turizm aktivitelerine katılacağını ve bunu ekonomik sonucunun 2 trilyon dolar olacağını tahmin etmektedir. Bu açıdan bakıldığında yeni gelişmelere sahne olacağı beklenen turizm sektörünün önümüzdeki dönemde de en hızlı büyüyen sektörlerden biri olacağı beklenmektedir. Dünya genelinde turizm hareketliliklerine bakıldığında, Avrupa destinasyonu uluslararası turizm hareketliliklerinin en yoğun yaşandığı destinasyon konumundadır. Avrupa destinasyonu dünya turizm hareketliliği içerisinde 1990 yılında %58 lik bir pay alırken 2011 yılında bu oran yıllar itibariye azalarak %53 e düşmüş olmasına rağmen en yüksek hareketliliğin yaşandığı bölge konumundadır. Tablo 1 de uluslar arası turizm hareketliliklerinin Dünya genelinde bölgeler itibariyle dağılımı gösterilmektedir. Turist Sayısı (Milyon Kişi) 1990 1995 2000 2005 2009 2010 2011 Bölgeler Avrupa 250.80 303.50 388.80 449.20 476.80 492.90 516.60 Asya Pasifik 58.70 86.10 113.90 152.70 179.50 204.40 215.30 Amerika 99.30 108.50 130.80 136.50 146.90 155.80 162.00 Orta Doğu 8.20 9.30 14.00 22.60 32.60 35.80 36.00 Afrika 9.80 11.50 14.90 19.30 25.60 28.00 29.30 Diğer 7.80 8.60 11.20 18.40 21.60 23.00 24.00 Toplam (Dünya) 434.60 527.50 673.60 798.70 883.00 939.90 983.20 Akdeniz Bölgesi 152.16 172.08 232.27 238.80 246.06 256.80 274.21 Dünya Turizm Hareketleri İçinde Akdeniz Bölgesinin Payı(%) Avrupa Destinasyonu İçerisinde Akdeniz Bölgesinin Payı (%) 35,01 32,62 34,48 29,90 27,87 27,32 27,89 60,67 56,70 59,74 53,16 51,61 52,10 53,08 Tablo 1: Uluslararası Turizm Hareketlerinin Dünya Genelinde Bölgesel Dağılımı Kaynak: UNWTO, Tourism Highlights, 2012. Avrupa bölgesinde yer alan ve dünya turizminden büyük pay alan ülkelerin de bulunduğu Akdeniz bölgesi içerisinde gerek turizm hareketleri açısından en fazla yoğunlaşma gerekse de turizmden en fazla gelir elde eden ülkeler, Fransa, İspanya, İtalya, Türkiye ve Yunanistan dır. Tablo 2 de Akdeniz bölgesi içerisinde en fazla turizm yoğunlaşmasının yaşandığı ilk beş ülkeye ilişkin turizm hareketliliklerine ve turizm gelirlerine ilişkin veriler gösterilmektedir. Akdeniz bölgesi içerisinde turizmden en büyük payı alan kuzeybatı Akdeniz bölgesi (%66.66) içerisinde, Dünya da birinci sırada gelen Fransa nın 2011 verilerine göre 79.50 milyon turist sayısı ile istikrarlı şekilde birinciliğini sürdürdüğü görülmektedir. Dünya turizminde de ikinci sırada yer alan İspanya nın 2011 yılı turist sayısı ise 56.69 milyondur. Dünya üçüncüsü İtalya ise 2011 yılında 46.11 milyon turisti ağırlamıştır. Kuzeydoğu Akdeniz bölgesi içerisinde iki güçlü rakip, Türkiye ve Yunanistan bulunmaktadır. 2000 yılı itibariyle Türkiye turist sayısında yıllık ortalama %16,2 lik bir artışla ve 2005 yılında 20,27 milyon turist sayısıyla bu bölgede birinci sırada yer almıştır. 2011 yılı itibari ile Kuzeydoğu Akdeniz bölgesine gelen 55.68 milyon turistin 29.34 milyonunun Türkiye yi tercih ettiği görülmektedir. Yıllar içindeki turist sayısı artışları incelendiğinde 2005 yılından sonra da artış oranın en yüksek olduğu ülke Türkiye dir. Kuzeydoğu Akdeniz bölgesinin Akdeniz havzası içindeki turist payı 1990 yılında %10 iken 2011 yılında bu pay %20 lere ulaşmıştır. Akdeniz bölgesi içerisinde yer alan ülkelerden dünya turizm gelirlerinden en büyük payı alan ülkelerin başında gelen ülkelerin başında Fransa ve İspanya gelmektedir. 2011 yılı verilerine göre İspanya dünya turizm gelirlerinden 67.5 milyar dolarlık bir pay alarak Akdeniz bölgesi ülkeleri arasında ilk sırada yer almaktadır. İspanya yı sırasıyla 65 milyar dolar ile Fransa ve 45 milyar dolar ile İtalya takip ederken 28 milyar dolar turizm geliriyle Türkiye takip etmektedir. Akdeniz bölgesi ülkelerinin turizm gelirlerinde 2000 yılına göre en yüksek artış Türkiye de gerçekleşmiştir. Nitekim, Türkiye nin 2000 yılında 7.6 milyar dolar olan Turizm gelirleri geçen
SESSION 5C: Turizm II 757 11 yıllık sürede %207 oranında artarak 28 milyar dolara ulaşmıştır. Turizm gelirlerinde ikinci en yüksek artış %106 oranıyla İspanya da gerçekleşmiş olup bu ülkeleri sırasıyla Fransa (%69), Yunanistan ve İtalya (%58) takip etmektedir. Bu çalışmada, Akdeniz bölgesinde yer alan ve dünya turizm hareketliliği içerinde önemli bir yere sahip olan Fransa, İspanya, İtalya, Türkiye ve Yunanistan ın turizm gelirlerinin GSMH leri üzerinde etkisinin olup olmadığı 1995-2011 dönemine ait yıllık panel veriler ile araştırılmaktadır. Bu amaç doğrultusunda, çalışmanın birinci bölümünde söz konusu ülkeler ait sayısal veriler verilmekte, bu ülkelerin dünya ve bölge turizmi içerisindeki yeri ve önemi incelenmektedir. Böylece çalışmada kullanılan örneklemin önemi ortaya konulmaktadır. Uygulamanın yapıldığı çalışmanın ikinci bölümünde, çalışmada kullanılan veriler ve yöntem tanıtılmakta, uygulama sonucunda ulaşılan bulgular sunulmaktadır. Çalışma, genel bir değerlendirmenin yapıldığı sonuç bölümüyle sona ermektedir. Ülkeler Turist Sayısı (Milyon Kişi) Turizm Gelirleri (Milyar $) Ülkeler 2000 2005 2010 2011 2000 2005 2010 2011 Fransa 77.19 76 77.14 79.50 Fransa 38.53 51.69 56.28 65.17 İspanya 47.89 55.55 52.67 56.69 İspanya 32.66 53.07 59.04 67.54 İtalya 41.18 36.51 43.62 46.11 İtalya 28.71 38.37 40.06 45.37 Türkiye 9.58 20.27 27.00 29.34 Türkiye 7.64 19.72 24.78 28.06 Yunanistan 13.09 14.27 15.00 16.42 Yunanistan 9.26 13.45 12.58 14.98 İlk Beş Toplam 188.93 202.6 215.43 228.06 Toplam 116.79 176.31 192.75 221.12 Akdeniz Bölgesi 232.27 238.80 256.80 274.21 Toplamı İlk Beş Payı 81.34% 84.84% 83.89% 83.17% Tablo 2: Akdeniz Bölgesi İçerisinde Yer Alan İlk Beş Ülkenin Turizm Hareketlerinin ve Turizm Gelirlerinin Dağılımı Kaynak: UNWTO, Tourism Highlights, 2012. 2 Panel Veri Seti ve Birim Kök Testleri Çalışmada, 1995-2011 dönemi kapsayan, Fransa, İspanya, İtalya, Türkiye ve Yunanistan a ait GSMH ile turizm geliri verileri kullanılmıştır. Veriler Dünya Bankası nın World Development Indicators (WDI) veri tabanından alınmıştır. GSMH ve turizm gelirlerinin logaritmaları alınarak analizleri yapılmıştır. Panel veri analizlerinde kullanılan değişkenlerin durağan olması gerekmektedir. Durağanlık bir serinin ortalamasının, varyansının ve iki dönem arasındaki ortak varyansının zaman içerisinde sabit kalması durumunu ifade etmektedir (Gujarati, 2009). GDP TOUR Sabitli Sabitli ve Trendli Sabitli Sabitli ve Trendli Levin,Lin&Chu -1.1361 c -3.57992 a -0.20274-4.84385a Breitung --- 0.30683 --- -2.49306a Im,Pesaran&Shin 1.98576 c -2.02042 b 2.01433-2.78371a Fisher ADF-Chi-square 5.18050 20.1613 b 2.64304 24.7891a Fisher ADF-ChoiZ 1.16451-2.16788 b 2.18983-2.77450a Fisher PP-Chi-square 0.89510 2.99661 1.95899 8.80035 Fisher PP--ChoiZ 3.31129 1.46268 3.26465-0.11190 Hadri-Ztest 4.26114 a 4.65992 a 4.97750a 2.16765a Hadri-HeteroZtest 3.42554 a 3.61827 a 4.84897a 2.65228a Birinci Farkında Levin,Lin&Chu -2.36695 a 0.45420-9.43958a -8.76898a Breitung --- -2.30777 a --- -0.56717 Im,Pesaran&Shin -1.17638 0.45016-6.65521a -5.49203a Fisher ADF-Chi-square 13.3478 5.78659 55.1898a 44.2462a Fisher ADF-ChoiZ -1.58252 c 0.41084-5.74413a -4.81065a Fisher PP-Chi-square 7.14503 4.19396 36.0061a 31.3678a Fisher PP--ChoiZ 0.13351 1.72696-4.08948-3.27292a Hadri-Ztest 0.21233 2.52205 a 0.89544 8.01004a Hadri-HeteroZtest 0.34345 2.55651 a 2.29495a 14.8792a Tablo 3: Birinci Nesil Birim Kök Testleri Sonuçları Not: a, b ve c sırasıyla % 1, % 5 ve % 10 önem düzeylerini göstermektedir. Optimal gecikme uzunluğu için SIC dikkate alınmıştır.
758 INTERNATIONAL CONFERENCE ON EURASIAN ECONOMIES 2013 Uygulamada, panel verilerin durağan olup olmadıklarının tespit edilmesine yönelik olarak geliştirilen I. ve II. nesil panel birim kök testleri kullanılmıştır. I. nesil panel birim kök testleri birimler arasında korelasyonun (yatay kesit bağımlılığın) olmadığı varsayımına ve/veya temel hipotez (H0 = yatay kesit bağımlılık yoktur) ine dayanmaktadır. I. nesil birim kök testleri içerisinde yer alan Levin-Lin&Chu, Breitung, Im-Pesaran&Shin, Fisher ADF, Fisher PP ve Hadri testleri sıkça kullanılan testlerdendir (Tatoğlu, 2012). Yapılan birinci nesil birim kök testleri sonucunda, değişkenlerin bazılarının seviyede bazılarının ise birinci farkta [I(1)] durağan hale geldikleri tespit edilmiştir. Ele alınan değişkenlerin farklı seviyelerde durağan olmaları, yatay kesit bağımlılık probleminin olup olmadığı sorusunu akla getirmiştir. Çünkü birinci nesil birim kök testleri birimler arasında korelasyon olmadığı varsayımı altında yapılmaktadır. Bu nedenle birimler arası korelasyonun varlığı/yokluğu, yatay kesit bağımlılığı araştıran Breush- Pagan (B-P), Pesaran (CDLM), Friedman (FR), Frees (FRS) testleri ile araştırılmıştır (Tatoğlu, 2012, s.215-220). B-P, CDLM, FR ve FRS testleri sonucunda H0 hipotezi reddedilirse, birimler arasında yatay kesit bağımlılığın var olduğu kabul edilecektir. Modeller İstatistik Olasılık Breush- Pagan (1980) 101.415 a 0.0000 Friedman (1937) 33.735 a 0.0000 Frees (1995) 2.344 a alpha = 0.10 : 0.1521 alpha = 0.05 : 0.1996 alpha = 0.01 : 0.2928 Pesaran (2004) 3.798 a 0.0000 Tablo 4: Birimlerarası Korelasyon Testi Not: a, b ve c sırasıyla % 1, % 5 ve % 10 önem düzeylerini göstermektedir. Optimal gecikme uzunluğu için SIC dikkate alınmıştır. Tablo 4 te görüldüğü gibi CDLM, FR,FRS ve BP testleri sonucunda, birimler arasında yatay kesit bağımlılığın olmadığını ileri süren H0 hipotezi % 1 önem düzeyinde reddedilmiştir. Bu nedenle çalışmada kullanılan değişkenlere, yatay kesit bağımlılığı dikkate alan ve II. nesil birim kök testleri olarak adlandırılan tahminciler içerisinde yer alan Pesaran ın CADF-CIPS birim kök testi uygulanmıştır. CADF-CIPS testi, standart ADF birim kök testinin bireysel serilerin birinci farkları ve gecikme seviyelerinin yatay kesit ortalamalarıyla genişletilmiş şeklidir (Pesaran, 2007). Değişkenler CADF-CIPS Birim Kök Testi Sabitli Sabitli/Trendli GDP -2.713 a -4.421 a TOUR -2.35 a -3.185 a Tablo 5: İkinci Nesil Birim Kök Testi Sonuçları Not: a, b ve c sırasıyla % 1, % 5 ve % 10 önem düzeylerini göstermektedir. Optimal gecikme uzunluğu için SIC dikkate alınmıştır.kritik değerler Pesaran ın (2007) makalesindeki Tablo C den temin edilmiştir. Tablo 5 te görüldüğü gibi CADF Testi sonucunda elde edilen CIPS istatistiklerine göre, çalışmada ele alınan tüm değişkenlerin seviyeleri ile [1(0)] durağan hale geldikleri, yani birim kök içermedikleri tespit edilmiştir. 2.1 Panel Eş Bütünleşme Testleri Çalışmanın bu kısmında GSMH ile turizm gelirleri arasında bir eşbütünleşmenin olup olmadığı sınanmaktadır. Bu bağlamda, Pedroni, Kao, Johansen-Fisher ve Westerlund eşbütünleşme testleri panel veri setine uygulanacaktır. Pedroni (1999) seriler arasında eşbütünleşme yoktur şeklinde dördü panel ve üçü grup test istatistiği olmak üzere yedi adet panel eşbütünleşme testi önermiştir. Kao (1999), birimlerde eşbütünleşme vardır şeklindeki hipotezi sınamak için kalıntı temelli test önermiştir (Baltagi, ve diğ., 2000; Baltagi, 2005). Johansen-Fisher panel eşbütünleşme testi Johansen ve Juselius eş bütünleşme testinin panel verilere uygulanmasıdır. Westerlund (2007), hata düzeltme temelli dört adet panel eşbütünleşme testi önermiştir. Pedroni, Kao ve Johansen-Fisher eş bütünleşme testleri birimler arası korelasyonun olmadığı varsayımında yapılırken, Westerlund eş bütünleşme testi birimler arası korelasyon olması durumunda etkin sonuçlar verebilmektedir. Yapılan Pedroni, Kao, Johansen-Fisher ve Westerlund eşbütünleşme testleri Sonuçları Tablo 6 da yer verilmiştir. Pedroni eşbütünleşme sonucuna göre panel ADF ve grup ADF test istatistikleri istatistiki olarak anlamlıdır. Bu testlerin anlamlı çıkması panel verilerinde eşbütünleşmenin var olduğu göstermektedir. Kao eş bütünleşme testi sonucuna göre ise ADF test istatistiği %1 de anlamlıdır, yani eş bütünleşme vardır. Johansen-Fisher eş bütünleşme testi, en az bir adet eş bütünleşmenin bulunduğunu ifade etmektedir. Westerlund eş bütünleşme testine ise ürettiği dört istatistikten üçünün anlamlı sonuçları vermesi, yine eş bütünleşmenin var olduğu ifade etmektedir. Pedroni, Kao, Johansen-Fisher ve Westerlund eşbütünleşme testleri sonucunda, GSMH ile turizm gelirlerinin panel verilerinin eşbütünleşik olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Modeldeki eşbütünleşme varlığını kabul ettikten sonra, uzun dönem eşbütünleşme katsayısı tespit edilmiştir.
SESSION 5C: Turizm II 759 GSMH nin bağımlı, turizm gelirlerinin bağımsız değişken olduğu modelde uzun dönem etkisinin tahmin edilmesi amacıyla dinamik en küçük kareler yöntemi kullanılacaktır. Modeli tahmin ederken, PMGE (Pooled Mean Group Estimation) veya MGE (Mean Group Estimation) tahmincilerinin tutarlılığını test etmek için Hausman testi uygulanmış (Paseran ve diğ., 2004), PMGE nin yapılmasına karar verilmiştir. Yapılan PMGE nin sonuçları Tablo 7 de sunulmuştur. Pedroni Kao Johansen-Fisher Westerlund İstatistik İstatistik İstatistik İstatistik Panel v -0.429162 Fisher istatistiği trace test Gt -8.021 a Panel 1.834006 ADF 47.02 a Panel PP 1.217606 None Fisher istatistiği -2.676982 a max-eigen test Ga -2.233 Panel ADF -1.912046 b 38.65 a Fisher istatistiği Grup 2.271544 trace test Pt -11.034 a At most 1 19.68 b Grup PP 1.385223 Fisher istatistiği max-eigen test Grup ADF -2.717718 a 19.68 b Pa -9.023 a Tablo 6: Eş Bütünleşme Testleri Sonuçları Not: a, b ve c sırasıyla % 1, % 5 ve % 10 önem düzeylerini göstermektedir. ec SR D.GDP Katsayısı Std Hatası Olasılık TOUR 1.10121 0.081214 0.01 EC -0.49232 0.029125 0.00 0.012467 0.140826 0.13 TOUR D1. 1.9340210 2.923014 0.01 Sabit Terim Tablo 7: PMGE Sonuçları Yapılan PMGE tahmincisinin sonucuna göre, hata düzeltme parametresi (-0.50) negatif ve anlamlıdır. İki değişken arasında uzun dönemli bir ilişki mevcuttur. Buna göre, bir dönemde (yani bir yılda) oluşan dengesizliklerin yaklaşık %50 i, bir sonraki dönemde düzelecek ve uzun dönem dengesine yaklaşması sağlanacaktır. Ayrıca, turizm gelirlerinin uzun dönem parametresi (1.4) anlamlı ve pozitif işaretli, fakat kısa dönem parametresi (0.01) pozitif ve anlamsızdır. Uzun dönemde turizm gelirlerinde meydana gelecek %1 bir artış, GSMH i %1.1 oranında artıracaktır. 3 Sonuç Turizm, cari işlemler hesabındaki uluslararası hizmetler kısmında yer almakta olup ülkeler için önemli bir gelir kalemi niteliğindedir. Turizm bu özelliği sayesinde, milli gelir artışına ve ülkelerin kalkınmasına katkı sağlamaktadır. Önemli bir gelir kaynağı olarak kabul edilen turizm ülkelere sağladığı döviz gelirleri ile ülkelerin dış ve bütçe açıklarının finansmanına yaptığı katkı bakımımdan büyük öneme sahiptir. Turizmin ülke ekonomilere yapmış olduğu bu katkılardan dolayı turizm ile ekonomik büyüme arasındaki ilişki, literatürde son dönemlerde dikkat alınan ve üzerine birçok araştırma yapılan önemli bir konu haline gelmiştir. Bu çalışmanın ana amacı, dünya ve bölge turizm içerisinde önemli yere sahip olan beş büyük Akdeniz ülkesin turizm gelirlerinin GSMH lerine olan etkilerini araştırmaktır. Çalışmada panel verilerinin eşbütünleşik bulunması sonucunda elde edilen uzun dönem katsayılarına göre, bir yıl içerisinde oluşan dengesizliklerin %50 sinin, bir sonraki dönemde düzeleceğini ifade etmektedir. Elde edilen bu sonuca göre, mevcut turizm gelirlerinde bir süreklilik olduğunu, her ne kadar da olsa her şey etkilenen turizm sektörünün bir yıl gibi kısa bir ortaya çıkabilecek olumsuzlukları bir sonraki yıl ortadan kaldırabilecek potansiyele sahip olduğunu göstermektedir. Ayrıca, turizm gelirlerindeki artışın uzun dönemde GSMH i üzerinde pozitif etki yapması, iktisat teorisi bakımında beklentiler yönündedir.
760 INTERNATIONAL CONFERENCE ON EURASIAN ECONOMIES 2013 Kaynakça Alaeddinoğlu, F. ve A. Can, (2007). Türk Turizm Sektöründe Tur Operatörleri Ve Seyahat Acenteleri Operatörleri Ve Seyahat Acenteleri, Ticaret ve Turizm Eğitim Fakültesi Dergisi, 2: ss.50-66. Baltagi, Badi H., (2005). Econometric Analysis of Panel Data, 3rd edition, John Wiley&Sons Ltd., West Sussex, England. Baltagi, B.H., H. Bai ve Chihwa Kao, (2000). Nonstationary Panels, Cointegration in panels: A Survey, Center for Policy Research Working Paper No. 16, http://www.maxwell.syr.edu/uploaded Files/cpr/publications/working_papers/wp16.pdf Bahar, O. ve K. Bozkurt, (2010). Gelişmekte Olan Ülkelerde Turizm-Ekonomik Büyüme İlişkisi: Dinamik Panel Veri Analizi, Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, 21,(2), (Güz), ss.255-265. Domar, N. Gujarati, (2009). Temel Ekonometri, (Çev. Ü. Şenesen ve G. G. Şenesen), Ayhan Matbaası, İstanbul. Pesaran, M. Hashem, (2007). A Simple Panel Unit Root Test in the Presence of Cross Section Dependence, Journal of Applied Econometrics, 22, ss.265 312. Pesaran, H. M., Shin, Y. ve Smith R., (2004). Pooled Mean Group Estimation Of Dynamic Heterogenous Panels, ESE Discussion Paper 16: pp.1-26. Pesaran, M. H., Y. Shin, ve R. Smith, (1999). Pooled Mean Group Estimation of Dynamic Heterogeneous Panels, Journal of the American Statistical Association, 94: pp.621 34. Pedroni, Peter (1999). Critical Values for Cointegration Tests in Heterogeneous Panels with Multiple Regressors, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, Special Issue, pp. 653-670. Tatoğlu, Ferda Yerdelen, (2012). Panel Veri Ekonometrisi Stata Uygulamalı, Beta Yayınları, İstanbul, 2012. UNWTO, (2012). Tourism Highligths, 2012 Edition. Westerlund, J., (2007). Testing For Error Correction in Panel Data, Oxford Bulletin Of Economics and Statistics, 69, (6): pp.709-747. Yamak, N., B., Tanrıöver ve F. Güneysu, (2012). Turizm Ekonomik Büyüme İlişkisi: Sektör Bazında Bir İnceleme, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 26 (29), ss.205-220. Yıldız, Z., (2011). Turizmin Sektörünün Gelişimi Ve İstihdam Üzerindeki Etkisi, Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 3, (5): ss.54-71.