Anahtar Kelimeler: DıĢ borç stoku, yatay kesit bağımlılığı, yapısal kırılmalı panel veri analizi, Türkiye ve Avrupa Birliği.

DIġ BORÇ STOKUNUN ĠHRACAT PERFORMANSI ÜZERĠNDEKĠ ETKĠSĠNE AB ÜLKELERĠ VE TÜRKĠYE PERSFEKTĠFĠNDEN BĠR BAKIġ Güven DELĠCE 1 Mehmet MERCAN 2 Sevgi SEZER 3 ÖZET Bu çalıģmada; Avrupa Birliği ne üye 15 ülke (AB-15) ve Türkiye ekonomisinde, 1985-2011 döneminde, dıģ borç stokunun ihracat üzerindeki etkileri incelenmiģtir. Analizde öncelikle, Pesaran (2004) CDLM testiyle paneli oluģturan ülkeler arasında yatay kesit bağımlılığının varlığı araģtırılmıģtır. Serilerin durağanlığı, Pesaran (2006) tarafından geliģtirilen, yatay kesit bağımlılığını dikkate alan CADF (Cross-Sectionally Augmented Dickey-Fuller) yeni nesil panel birim kök ve Basher ve Westerlund (2009) tarafından geliģtirilen çoklu yapısal kırılmalı panel eģ-bütünleģme yöntemleriyle incelenmiģtir. Analiz sonucunda seriler arasında eģ-bütünleģme iliģkisinin varlığı tespit edilmiģtir. Mark vd. (2005) tarafından geliģtirilen GörünüĢte ĠliĢkisiz Dinamik EĢ-bütünleĢme Regresyonu (DSUR) yöntemiyle tahmin edilen eģ-bütünleģme analizi sonuçlarına göre dıģ borç stokunun, ihracat üzerinde azaltıcı etkiye sahip olduğu bulgusuna ulaģılmıģtır. Anahtar Kelimeler: DıĢ borç stoku, yatay kesit bağımlılığı, yapısal kırılmalı panel veri analizi, Türkiye ve Avrupa Birliği. A GLANCE AT THE EFFECTS OF EXTERNAL DEBT STOCK ON EXPORT PERFORMANCE FROM THE PERSPECTIVE OF EU COUNTRIES AND TURKEY ABSTRACT In this study, the effects of external debt stock on export performance during 1985-2011 were studied on the 15 member countries in European Union (EU-15) and Turkish economy. In this research, firstly, using Pesaran (2004) CDLM test, the existence of cross-sectional dependence among the countries which constitutes the panel, was investigated. Both Cross-Sectional Augmented Dickey- Fuller (CADF) second generation panel unit root technique developed by Pesaran (2006) and Panel Cointegration with Multiple Structural Breaks technique, developed by Basher andwesterlund (2009), were used to analyze the stationary of the series. As a result of analysis, co-integration relationship among the series was determined. According to the results of co-integration analysis estimated by Dynamic Seemingly Unrelated Co-integrating Regressions (DSUR) technique, developed by Mark et al. (2005), negative effect of external debt stock on export performance was found. Keywords: External debt stock, crossectional dependency, Structural Break Panel Data Analysis, Turkey and European Union Jel Kodları: F34, F40, C33, O52. 1 Doç. Dr., Cumhuriyet Üniversitesi ĠĠBF., e-mail: guvendelice@yahoo.com; 2 ArĢ. Gör., Hakkari Üniversitesi ĠĠBF., e-mail: mmercan48@gmail.com; mehmetmercan@hakkari.edu.tr 3 Öğr. Gör., Uludağ Üniversitesi Karacabey Meslek Yüksekokulu, e-mail : sevgis700@hotmail.com; ssezer@uludag.edu.tr 1

1.GĠRĠġ Toplumsal refah düzeyinin artırılması yüksek oranlı ve sürdürülebilir ekonomik büyümenin gerçekleģtirilmesine bağlıdır. Diğer taraftan, yüksek ihracat performansına sahip ekonomilerin yüksek GSYĠH artıģı sağladıkları konusunda ortak bir kabul vardır. Söz konusu iki değiģken arasında bu tür bir iliģkinin varlığı birçok araģtırmaya konu olmuģtur. Bazı çalıģmalarda analize borç ve ithalat değiģkenleri de dahil edilmiģ ve bunların ihracat ve ekonomik büyüme üzerindeki etkileri araģtırılmıģtır. Ġhracat gelirleri önemli bir dıģ borç geri ödeme kaynağıdır. Bu nedenle borçlu ülkeler için ekonomik büyüme ile ihracat arasındaki nedensel iliģkinin dıģ borçların rolünü de dikkate alacak Ģekilde yeniden ele alınması gerekmektedir. Bu konuda ilgili literatürde yeterince çalıģma yapılmamıģtır. DıĢ borç oranının yüksek olduğu ülkelerde ihracattan elde edilen kaynaklar yatırım yerine dıģ borç servisine yönlendirileceği için ihracat artıģı ve ekonomik büyüme arasındaki beklenen pozitif iliģki oluģmamaktadır. Borç yükü, yatırımları ve sermaye birikimini kısıtlamakta ve bu yönüyle ekonomik büyümeyi olumsuz yönde etkilemektedir. Diğer taraftan yüksek borç, ülkenin kredi derecelendirmesini olumsuz etkilemekte, gelecekte üretim üzerinde yüksek vergi beklentisi yaratarak, özel sektör tarafından planlanan verimli yatırımların yapılmasını engellemekte ve istikrar programlarını olumsuz etkileyebilmektedir. Ekonomik büyümenin yavaģlaması da nihai tahlilde ihracatı olumsuz etkilemektedir. Gerek mali, gerekse ekonomik amaçlarla devletlerin yapmıģ oldukları borçlanmalar, kamu maliyesi disiplini içerisinde incelenen ve aynı zamanda üzerinde sıklıkla tartıģılan konulardan biridir. Günümüzde, devlet borçları, hemen her ülkede büyük miktarlara ulaģarak, kamu maliyesi ve genel ekonomi için önemli bir sorun haline gelmiģtir. 20. Yüzyılın ikinci çeyreği içinde, borçlanmayı olağanüstü bir gelir kaynağı olarak gören klasik iktisadî yaklaģımlar, yerini, yine borçlanmayı bir iktisat politikası aracı olarak kullanma eğiliminde olun talep yönlü yaklaģımlara bırakmıģ; birçok ülkede, iç ve dıģ borçlar önemli ölçüde artıģ göstermiģtir. KüreselleĢme sürecinin yaģandığı yüzyılımızda hemen hemen tüm geliģmekte olan ülkelerin ortak sorunu olan borç sorunu ciddi boyutlara ulaģmıģtır. Bu ülkelerde düģük gelir seviyesi tasarruf düzeyinin düģük olmasına ve ulusal gelirden yatırımlara ayrılan payın düģük kalmasına yol açarak, yeterli sermaye birikimine imkân vermemektedir. Söz konusu ülkelerde teknoloji üretme konusundaki yetersizlikler yatırım malları ithalini zorunlu hale getirmekte; bu ülkeler kalkınmaları bakımından ihtiyaç duydukları ithal mallarının fazlalığı nedeniyle tasarruf açıkları yanında dıģ ticaret açıklarıyla da karģılaģmakta ve dıģ ödemeler konusunda sıkıntıya düģmektedirler. Bu kapsamda dıģ borçlanma yurtiçi tasarruf açığının 2

ve/veya döviz açığının giderilmesi çerçevesinde yoğun bir Ģekilde gündeme gelmektedir. Özellikle 2008 küresel mali kriziyle birlikte borç sorununun geliģmiģ ülkeler için de potansiyel bir tehdit oluģturduğu açığa çıkmıģtır. Yüksek oranlı ve sürdürülebilir ekonomik büyümenin gerçekleģtirilmesi konusu, geliģmiģ veya geliģmekte olan bütün ekonomilerin ortak sorunudur. Ekonomik kalkınma ve büyüme sürecini etkileyen birçok değiģken vardır. Bu değiģkenler içerisinde dıģ ticaret genel olarak ekonomik büyümenin motoru olarak değerlendirilmekte ve onun bir parçası olan ihracat bütün ülkeler için ilerleme ve refah artıģının önemli bir bileģeni olarak görülmektedir. Konuyla ilgili literatürde ekonomik büyüme-ihracat ve büyüme-dıģ borçlar arasındaki iliģkiler yoğun olarak incelenmiģtir. Ancak dıģ borçların ihracat performansına etkileri konusunda spesifik çalıģmaların yetersizliği göze çarpmaktadır. Bu çalıģmanın amacı, söz konusu değiģkenler arasındaki iliģkiyi Türkiye ve AB-15 ülkeleri bağlamında panel veri yöntemiyle test ederek, literatürdeki bu boģluğun doldurulmasına katkı sağlayabilmektir. ÇalıĢmada Türkiye ve AB-15 ülkelerinde 1980-2011 dönemine ait yıllık veriler kullanılarak ihracat kazançları ve dıģ borç stoku arasındaki nedensellik incelenmiģtir. Türkiye Avrupa Birliği ne aday ülke statüsünde olup, taraflar arasında önemli ticari bağlar bulunmaktadır. Dolayısıyla bu ülkelerde ihracat ve ekonomik büyüme arasındaki iliģkilerin analizinin önemli yansımaları olacaktır. Diğer taraftan, söz konusu analize bu değiģkenleri önemli ölçüde etkileyen dıģ borç stokunun dahil edilmesi analizin sonuçlarını daha anlamlı hale getirecektir. Konuyla ilgili literatürde AB ülkeleri ve Türkiye de ihracat ve dıģ borçlar arasındaki nedenselliğin yapısını ve yönünü inceleyen çalıģmalara tarafımızdan rastlanmamıģtır. ÇalıĢma üç bölümden oluģmaktadır. Birinci bölümde konuyla ilgili teorik mülahazalara yer verilmiģtir. Ġkinci bölüm literatür incelemesine ayrılmıģtır. Üçüncü bölümde ise, söz konusu değiģkenler arasındaki nedensellik iliģkileri analiz edilmiģtir. 2. TEORĠK ÇERÇEVE DıĢ borçlar ve ihracat, ekonomik büyüme üzerinde doğrudan ve dolaylı olarak önemli etkileri olan iki değiģkendir. AĢağıda bu iki değiģkenin büyüme üzerindeki etkileri teorik çerçevede ele alınacaktır. Borçlanma verginin alternatifi olarak görülmektedir. Vergiler yoluyla finansmana gidilmediği durumda borçlanmaya baģvurulabilmektedir. Bu durumda borçlanma verginin ertelenmesine yol açmakta, kamusal faaliyetleri gerçekleģtirmek için yapılan harcamalar ile vergi ve diğer gelirlerin toplamı arasında bir fark olduğu zaman, devlet borçlanarak aradaki 3

farkı karģılama yoluna gitmektedir. Bu durumun oluģmasında özellikle, modern ekonomik düģüncenin getirdiği, ekonomide bütçe denkliğinin önemli olmadığı, önemli olanın makro ekonomik dengelerin sağlanması olduğu fikrinden hareketle, borçlanmanın bütçe denkliğini sağlayıcı normal bir kamu geliri olarak görülmeye baģlamasının önemli bir etkisi bulunmaktadır. Böylece, borçlanma normal bir kamu geliri niteliğine dönüģmektedir. Fakat bu durum, devletleri ilerleyen dönemde bir borç kısır döngüsü ile karģı karģıya bırakabilmektedir. Bunun sonucunda da borçlanmanın, borcun borçla finansmanı (refinansman) Ģekline dönüģerek, sürekli bir finansman aracı haline geldiği görülmektedir (Meriç, 2003: 1). 19. yüzyılda devletin küçültülmesi taraftarı olan Klasik iktisatçılar, kamu harcamalarının temelde verimsiz olduğunu ve zorunlu kamu harcamalarının vergi ile finanse edilmesi gerektiğini savunmaktaydılar. Buna göre, bütçe denk olmalı, kamu gelirleri kadar harcama yapılmalıdır. Böylece özel tasarruflar özel yatırımlara aktarılarak ekonomide etkinlik sağlanacak, savaģ ve benzeri gibi önceden kestirilemeyen ve zorunlu haller dıģında devlet borçlanmaya baģvurmayacaktı (Czada, 1987: 348-349; Ġnce, 2001: 4). Neo-Klasik yoruma göre ise, kamu açıklarının finansmanında borçlanma ya da vergilerin tercihi aynı sonuçları doğuracak yaklaģımlardır. Her ikisinde de özel sektörden kamu sektörüne bir kaynak aktarımı söz konusu olacaktır. Devletin borçlanmaya gitmesi, kamu kesimi ile özel kesim arasında bir rekabete yol açacaktır. Yatırımlar için ayrılan kaynakların kamu kesimi tarafından vergiler yoluyla alınması, özel yatırımların faiz oranlarındaki değiģmeye bağlı olarak dıģlama etkisine (crowding-out) uğramasına yol açacaktır (ġeker, 2006: 76). 1930 lu yıllarda yaģanan ekonomik bunalımla birlikte, devletin sadece kamusal düzeni sağlaması değil, aynı zamanda büyüme ve istihdamı sağlaması da önemli bir amaç fonksiyonu olarak gündeme gelmiģtir. Bu durumda kamu borçlanmasının yeni bir görevi daha ortaya çıkmıģtır: Krizin sebeplerinden olan özel talep yetersizliğini kamu harcamaları yoluyla gidermek. Vergilerle finansman özel talebi kısacağından önerilmemekte, bunun yerine kullanılmayan tasarrufların krediye dönüģtürülmesi veya Merkez Bankasında kredi kullanılması önerilmektedir. Bu Ģekilde devlet, eksik istihdam durumunda, eğer büyümeyi sürdürecekse, net borçlanma yapması gerekir görüģü hâkim olmuģtur (Czada, 1987: 355). Keynesyen iktisatçılara göre ise, ekonomilerde bütçe dengesinin sağlanması zorunlu değildir. Açık bütçe politikası, modern iktisatçıların savunduğu bütçe politikasıdır. Durgunluk dönemlerinde baģarılı bir Ģekilde uygulanılan açık bütçe politikaları ülkelerin ekonomik kalkınmalarına olumlu etkilerde bulunmaktadır. Borçlanma ile iç kaynakların gerçekleģtiremeyeceği kadar büyük yatırımlar finanse edilmektedir. Etkin bir Ģekilde yapılan yatırımlar zaman içinde milli geliri artırıcı etkide bulunarak, borçların ödenme aģamasında 4

sıkıntılar yaģanmasını engelleyebilmektedir. Keynesyen düģünceye göre, borçların yükü gerçek anlamda gelecek dönemlere yansımaz. Çünkü bugün alınan bir borç, gelecek nesillerin daha iyi Ģartlarda yaģamasına imkân tanıyacaktır. Daha iyi Ģartlarda yaģamanın karģılığı olarak da faiz miktarı kadar ek yük taģıyacaklardır. Devletlerin borçlanmasını, asla gerçek bir gelir olarak görmeyen Klasik GörüĢ, devletin asıl gelir kaynağının vergi ve vergi benzeri gelirler olduğunu ifade ederken, Keynes borçlanmanın devletin gereğinde baģvurabileceği normal bir kamu geliri olarak kabul edilmesini sağlamıģtır. Ancak bu anlayıģ, 1980 lerde dünya borç krizinin yaģanmasında etkili olmuģ ve borçlanmanın sınırlandırılması düģüncelerinin önünü açmıģtır. Bu sınırlama fiilen Avrupa Birliği nde uygulama alanı bularak, Maastricht Kriterleri içerisinde borçlanmanın GSYĠH nın % 60 ı ile sınırlandırılmasını getirmiģtir (Meriç, 2003: 1). Yurt içi harcamaların yurtiçi kaynaklarla finanse edilmesinde karģılaģılan güçlükler, ekonomideki özel sektör ve kamu kesimi açısından dıģ borçlanma seçeneğini adeta bir zorunluluk haline getirmekte ve bu durum, özellikle geliģmekte olan ülkeler açısından giderek büyüyen bir problem haline dönüģmektedir. DıĢ borç sorunu, bu çerçevede, borcun sürdürülebilirliği temelinde ele alınmakta olup; konuya iliģkin literatürün oluģmaya baģladığı 1980 li yıllardan itibaren ilgi ve dikkat çeken bir inceleme alanı halini almıģtır. DıĢ borçlanma, sermaye birikiminin yetersiz olması, kalkınmanın finansmanı, yurtdıģına teknoloji ya da hammadde bağımlılığı, ödemeler dengesi açıkları, kamu açıkları vadesi gelmiģ borçlara finansman sağlamak gibi ekonomik nedenlerin yanı sıra; coğrafi Ģartların olumsuzluğu, askeri harcamaların yüksekliği, hızlı nüfus artıģı gibi siyasal ve sosyal nedenlerden de kaynaklanabilmektedir (Cangöz, 1996: 1; Evgin, 1996: 15). DıĢ borçlanma bir ülkenin cari yurtiçi üretimin sınırlarının ötesinde tüketim ve yatırım yapmasını mümkün kılar; yurtiçi tasarrufları harekete geçirerek ve sermaye fazlası olan ülkelerden tasarrufları çekerek sermaye birikimini finanse eder. Bu anlamda dıģ borçlanma daha hızlı büyümeye yol açabilir. DıĢ borçlanma, özel yatırımlar üzerinde daha az dıģlama etkisi oluģturması ve enflasyonist baskı riskini azaltması anlamında iç borçlara göre daha çekicidir. Üstelik dıģ finansmana baģvurulması daha fazla mali ve parasal disiplini teģvik edebilir. Çünkü bu finansman türü hükümetin reel borç yükünü azaltmak için enflasyon yaratma güdüsünü ortadan kaldırabilir. Ancak ampirik çalıģmalarda bu olumlu faktörlerin varlığı her zaman doğrulanmamaktadır. ElveriĢsiz koģullarda ve aģırı bir Ģekilde yurtdıģından borçlanma gelecekteki politikaları ve dolayısıyla büyümeyi kısıtlayan borç servis yükümlülükleri ortaya çıkarabilmektedir (Bkz. Delice ve IĢık, 2011). 5

Ekonomik büyümeyi etkileyen diğer önemli değiģken ihracattır. Ġhracat kazançları ödemeler bilançosu üzerindeki baskıyı hafifletecek ve dıģ Ģokların ulusal ekonomi üzerindeki etkisini azaltabilecek en önemli döviz kaynağıdır. Yüksek ihracat performansına sahip ekonomilerin yüksek GSYĠH artıģı sağladıkları konusunda ortak bir kabul vardır. Bunun tersi de geçerlidir. Ġhracat ve hasıla arasında bu tür bir bağın varlığı bir çok araģtırmanın konusu olmuģtur. DıĢ borçlar ve ihracat arasında önemli karģılıklı etkileģimler söz konusudur. Teorik olarak geliģmekte olan ülkeler açısından ihracat artıģı, ithal edilen sermaye malları talebinde bir artıģı mümkün kılar. Bu da sermaye birikim oranını artırır ve dolayısıyla büyümeyi uyarır. Diğer taraftan, ihracat gelirleri önemli bir dıģ borç geri ödeme kaynağıdır. Bu nedenle borçlu ülkeler için ekonomik büyüme ile ihracat arasındaki nedensel iliģkinin dıģ borç servisinin rolünü de dikkate alacak Ģekilde ele alınması gerekmektedir. Borç yükü fazla olan ülkelerde ihracattan elde edilen kaynaklar yatırım yerine dıģ borç servisine yönlendirileceği için, ihracat artıģı ve ekonomik büyüme arasındaki beklenen pozitif iliģki oluģmayabilmektedir (Ahmed et al, 2000:594). Bu göstergeler arasındaki iliģkiler incelenirken bazı oranlara bakılması gerekecektir. Örneğin, ihracat alacaklarının yüzdesi olarak borç servisi borç yükünün göstergelerinden biridir. Bir ülkenin borç geri ödeme kabiliyeti ve kredi değerliliğini gösteren bu oran arttıkça, borç verenler ve finansal kurumlar ülkenin borç ödeyemez duruma düģmesini önlemek için borçların yeniden yapılandırılmasına gidebilirler. Dünya Bankası na göre bir ülkenin borç servisi ihracat kazançlarının %20 sini aģarsa, o ülkenin borcu sürdürülemez düzeye gelmiģ olur. Uzun vadede diğer göstergelerden daha kullanıģlı olan borç göstergesi, borç servis yükümlülüğünün GSYĠH ya oranıdır. Borç ödemelerinin ülkenin geliri üzerindeki yükünü gösteren bu oran arttıkça borç ödeme yükü de artacaktır (Afzal, vd., 2009:3). 3. LĠTERATÜR Konuyla ilgili yapılmıģ çalıģmalarda genellikle iki değiģkenli (bivariate) modeller kullanılmıģ; dıģ borç ve ihracat değiģkenlerinin ayrı ayrı ekonomik büyüme ile nedensellik iliģkisinin olup olmadığı analiz edilmiģtir. Bir ülkenin ihracatındaki artıģlarla ekonomik büyümesi arasında nedenselliği ortaya koymak için zaman serisi verilerinin kullanıldığı çalıģmalarda ihracat-öncülüğünde büyüme hipotezini destekleme anlamında karma sonuçlar ortaya çıkmıģtır. Bunlardan bazıları ihracat ve büyüme arasında nedensel bir bağ bulurken, diğerleri bu bağları ortaya koymada baģarılı olamamıģlardır. Örneğin, Abdulai ve Jaquet (2002), ihracattan GSYĠH ya doğru nedensel bir iliģki bulmuģlardır. Ahmad (2001), ihracat 6

öncülüğünde büyümeyi destekleyen tahminler yapmıģtır. Vohra (2001), Hindistan, Pakistan, Filipinler, Malezya ve Tayland da ihracatın ekonomik büyüme üzerinde pozitif bir etkisinin olduğu sonucuna ulaģmıģtır. Islam (198) 1967-91 döneminde 15 Asya ülkesi için söz konusu nedenselliği araģtırmıģ ve bu ülkelerin 2/3 ünde ihracat artıģının büyümeye neden olduğunu tespit etmiģtir. Bazı çalıģmalarda analize baģka değiģkenler dahil edilmiģ (borç ve ithalat) ve bunların söz konusu iki değiģken (ihracat ve ekonomik büyüme) üzerindeki etkileri araģtırılmıģtır. Ancak, söz konusu çalıģmalarda da karma sonuçlar elde edilmiģtir. Genel olarak değerlendirildiğinde bu çalıģmalardan elde edilen kanıtlar, ihracat artıģı ve GSYĠH artıģı arasındaki iki yönlü nedenselliğin zayıf olduğunu, ancak örnek ülkelerin önemli bir kısmında ihracat ve ekonomik büyümenin birlikte hareket ettiklerini (cointegrated) göstermektedir. Ġki değiģkenli çalıģmaların diğer kısmında dıģ borçlar ile ekonomik büyüme iliģkilerin analizi yer almaktadır. DıĢ borçlarla ilgili literatürde yapılmıģ olan çalıģmaların büyük çoğunluğu, dıģ borçlar ve ekonomik büyüme üzerine yoğunlaģmıģtır. Konuyla ilgili bazı çalıģmalarda da, dıģ borçlar ve makroekonomik değiģkenlere etkileri genel anlamda ele alınmıģtır. Örneğin, Chowdhury (1994), dıģ borcun GSMH üzerindeki (ve tersi) etkilerini, eģanlı bir denklemler sistemini kullanmak suretiyle incelemiģtir. ÇalıĢmada Asya ve Pasifikten seçilmiģ ülkelerin 1970-88 dönemine ait verileri çerçevesinde panel veri analizi yapılmıģtır. Modelin sonuçlarına göre, bu ülkelerde kamu ve özel sektör dıģ borcunun GSMH düzeyi üzerindeki etkileri nispeten önemsizdir. Were (2001), Kenya da 1970-1995 döneminde dıģ borçların ekonomik büyüme ile iliģkisini ele aldığı çalıģmasında, dıģ borçların önemli bir bölümünün kamu kesimine ait olduğunu, ekonomik büyümenin söz konusu borçlardan dolayı olumsuz etkilendiğini göstermiģtir. Pattilo vd. (2002), 93 ülkenin 1969-1998 yılları arasındaki verilerini kullanarak yaptıkları panel veri analizinde, ortalama olarak dıģ borç stoku/ihracat oranının %160-170 düzeyini veya dıģ borç stoku/gsyġh oranının %35-40 düzeyini aģması durumunda dıģ borçların ekonomik büyümeyi olumsuz etkilediği sonucuna ulaģmıģlardır. Söz konusu değerlerin altındaki düzeylerde ise, dıģ borçlar ile ekonomik büyüme arasında pozitif bir iliģki bulunmaktadır. Schclarek (2004), 59 geliģmekte olan ülke ve 24 sanayileģmiģ ülkeyi örnek alarak bu iliģkiyi analiz etmiģ ve geliģmekte olan ülkelerde dıģ borçlar ve ekonomik geliģme arasında negatif yönlü iliģki tespit etmiģtir. Levy ve Chovdhury nin (1993), çalıģmalarının sonuçlarına göre, bir ülkenin borçluluk düzeyi ne kadar yüksek olursa, ülkenin borç kaldıracı o kadar yüksek, dıģ kredi kaynakları sınırlı ve finansal sorunların yaģanma sıklığı o kadar yüksek olmakta, bütün bunlar da GSMH yı doğrudan ve dolaylı bir Ģekilde olumsuz olarak etkilemektedir. Abu Bakar ın 7

(2008) çalıģmasında Malezya da 1970-2005 döneminde dıģ borçlar ve ekonomik büyüme iliģkisi incelenmiģtir. Diğer çalıģmalardan farklı olarak Bakar ın çalıģmasında dıģ borçlar ve ekonomik büyüme arasında pozitif iliģki bulunmuģtur. Söz konusu dönemde dıģ borçlardaki % 1 lik artıģın uzun dönemde ekonomik büyümeyi % 1.29 oranında artırdığı ortaya konulmuģtur. Yine Türkiye için Karagöl ün (2006) 1960-2002 dönemini ele alan çalıģmasında, etki tepki fonksiyonu ve VAR ayrıģtırması bulguları söz konusu değiģkenlerin uzun dönemde birlikte hareket ettiklerini ancak dıģ borçlara verilen Ģokun ekonomik büyümeyi pozitif yönde etkilediğini göstermiģtir. Ġpek ve YaĢar (2008), yaptıkları çalıģmada 1989-2007 döneminde Türkiye de dıģ borçlar ve ekonomik büyüme arasında uzun dönemde negatif bir iliģkinin olduğu yönünde bulgulara ulaģılmıģtır. Ceylan ve Durkaya (2011) çalıģmalarında, Türkiye ekonomisinde ekonomik büyüme ve borç stoku arasındaki uzun dönem iliģkinin simetrik olup olmadığını 1987-2007 üç aylık zaman serileri vasıtasıyla araģtırmıģlardır. Bu amaçla EG doğrusal eģ-bütünleģme yaklaģımın yanında asimetrik uyarlamaya izin veren TAR ve M-TAR eģ-bütünleģme modellerini kullanmıģlardır. Elde edilen bulgular, ele alınan dönemde Türkiye ekonomisinin aģırı borçluluk sınırının üzerinde olduğunun sinyallerini verdiği, kamu borçlanmasının verimli yatırımlarda kullanılmaması ve borç geri ödemesi için yeterli kaynağın sağlanamamasının Türkiye yi bir borç kısır döngüsünün içine sürüklediğini tespit etmiģlerdir. Sürdürülebilir büyüme için gerekli ek sermaye ihtiyacının ise yurtiçi tasarruf oranının ve doğrudan yabancı sermaye yatırımlarının artırılmasıyla karģılanabileceği sonucuna ulaģmıģlardır. Safia nın (2008) çalıģmasında 1976-2003 arası dönem için 24 geliģmekte olan ülke inceleme konusu yapılmıģtır. ÇalıĢmada, kiģi baģına gelir ile borç yükünün GSYĠH ya oranı arasındaki iliģkiler araģtırılırken; aynı zamanda borç servisinin ihracata oranı, dıģa açıklık ve yurtiçi yatırımlar gibi değiģkenler de kullanılmıģtır. Elde edilen bulgularda gelir ile borç yükü arasında negatif yönlü iliģkiler bulunurken, bunun dıģ borcun sürdürülemez noktada olması halinde daha derinden ortaya çıktığı tespit edilmiģtir. Diğer taraftan, borç yükünün yurtiçi yatırımlar üzerinde sıkıģtırma etkileri yarattığı ve dıģa açıklığın da yatırım iklimini pozitif etkileyerek büyümeye dolaylı yansımalarının olduğu belirtilmiģtir. Yukarıda sözü edilen iki değiģkenli çalıģmaların yanı sıra modele üçüncü bir değiģken olarak ithalat, sermaye giriģleri gibi göstergelerin dahil edildiği çalıģmalar da mevcuttur. Örneğin, Olgun vd. (1998), zaman serilerini kullanarak, 1965-97 dönemi için Türkiye ekonomisine ait verilerle sermaye giriģleri, borç stoku, yatırımlar ve ekonomik büyüme arasındaki iliģkileri ampirik olarak test etmiģlerdir. ÇalıĢmanın sonuçlarına göre, borç stoku ve borç servisi arasında istatistiksel olarak önemli iki yönlü bir iliģki vardır. Borç stokundaki 8

bir artıģ borç servisinin artmasına neden olabilmektedir. Borç servis oranındaki artıģ daha sonra borç stokunda artıģ meydana getirmektedir. ÇalıĢmanın bir diğer önemli bulgusu, borç servisinin ekonomik büyüme oranının etkilememesidir. Karagol (2002),Türkiye için zaman serilerini kullanarak, ekonomik büyüme, dıģ borç servisi ve sermaye giriģleri arasındaki karģılıklı etkileģimi incelemiģtir. Elde edilen sonuçlara göre, borç servisi ve büyüme arasında iki yönlü bir iliģki söz konusudur. Borç servis oranındaki artıģ ekonomik büyümeyi olumsuz etkilemekte; büyüme oranındaki azalıģ bir ekonominin borç servis kabiliyetini zayıflatmaktadır. Diğer bazı çalıģmalarda ise modele üçüncü değiģken olarak borç servisi eklenmiģtir. Örneğin, Baharumshah ve Rashid (1999), Malezya ekonomisinde imalat ve tarım sektörünün ihracatının toplulaģtırılmamıģ verilerini kullanarak söz konusu değiģkenler arasında uzun vadeli nedensellik iliģkisi bulmuģlardır. Benzer Ģekilde Khalid ve Cheng Singapur için bu üç değiģken arasındaki uzun vadeli iliģkiyi destekler sonuçlara ulaģmıģlardır. Shirazi ve Manap (2004) yine bu üç değiģken arasında uzun vadeli iliģki bulmuģlardır (Aktaran, Afzal vd., 2009: 5). Presbitero (2008), 1980-2004 dönemini ve 114 ülkeyi kapsayan çalıģmasında dıģ borçların, GSYĠH ya ve ihracata oranı ile kiģi baģına gelir reel ekonomik büyümesi iliģkilerini araģtırmıģtır. ÇalıĢmada düģük büyüme oranı ile borcun GSYĠH ya oranının yüksekliği arasında ters yönlü korelasyonun varlığı tespit edilirken; borç yönetimini disipline edici politikalar uygulayan HIPC grubunun güven ortamı oluģturarak, daha fazla kaynak giriģi ve yabancı yatırım çekebildikleri görülmüģtür. Ahmed vd. (2000), Güney ve Güney Doğu Asya ülkeleri için üç değiģkenli nedensellik analizi yapmıģlar ve ihracat, dıģ borç ve ekonomik büyüme arasında ortak bir karģılıklı etkileģim olmadığı sonucuna ulaģmıģlardır. Amoateng ve Amoako-Adu nun (1996) ulaģtıkları sonuçlar ise, ekonomik büyüme, ihracat ve dıģ borç servisi arasında nedensellik iliģkisinin olduğunu göstermektedir. Ayrıca bu çalıģmada ihracat öncülüğünde ekonomik büyüme ve büyüme öncülüğünde ihracat artıģı hipotezlerine destek bulunmuģtur. Diğer yandan, Ribeiro (2001) Portekiz ekonomisi için söz konusu değiģkenler arasında herhangi bir nedensel iliģki bulamamıģtır. 9

4. ANALĠZ 4.1 Veri Seti ve Yöntem Analizde; Avrupa Birliği ne üye 15 ülke (AB-15) 4 ve Türkiye'ye ait, 2001Q4-2011Q4 dönemi üç aylık verileri kullanılmıģtır. ÇalıĢmada; toplam mal ve hizmet ihracatı (export-x) ve toplam dıģ borç stoku (External Debt-ED) değiģkenleri kullanılmıģtır. DıĢ borç verileri Avrupa Komisyonu Ġstatistik Kurumu (Eurostat) web sayfasından alınmıģ 5, ülkelerin Gayri Safi Yurtiçi Hâsılalarına (GSYĠH) oranlanılarak kullanılmıģtır. Ġhracat verileri ise IMF nin veri tabanında, International Financial Statistics den (IFS) endeks olarak alınmıģtır (2005=100). Analiz için Gauss-9 programı, bu program için hazırlanan kodlar 6 ve Stata-11 paket programı kullanılmıģtır. ÇalıĢmada, seriler arasındaki eģ-bütünleģme iliģkisini incelemeden önce paneli oluģturan yatay kesitler (ülkeler) arasındaki bağımlılığın olup olmadığı ilk kez Breusch-Pagan (1980) tarafından ortaya atılan LM testi (Lagrange Multiplier) ve Pesaran vd. (2008) tarafından sapması düzeltilen LM 7 adj testiyle incelenmiģtir. Seriler için birim kök testi olarak; yatay kesit bağımlılığını (YKB) ve serilerdeki yapısal kırılmaları dikkate alan ikinci kuģak birim kök testlerinden, Pasaran (2006) tarafından geliģtirilen CADF (Cross-Sectionally Augmented Dickey Fuller) testi kullanılmıģtır. EĢ-bütünleĢme katsayılarının homojenliği, yani açıklayıcı değiģkenin katsayılarının yatay kesitten (ülkeden) yatay kesite değiģip değiģmediği; Pesaran ve Yamagata (2008) tarafından geliģtirilen Slope Homogeneity Testi yle incelenmiģtir. Seriler arasındaki eģ-bütünleģme iliģkisinin varlığı; Basher ve Westerlund (2009) tarafından geliģtirilen, yatay kesit bağımlılığını ve eģ-bütünleģme denklemindeki yapısal kırılmaları göz önünde bulunduran çoklu yapısal kırılmalı eģ-bütünleģme testi yle 8 analiz edilmiģtir. Uzun döneme ait bireysel ve panelin geneline ait eģ-bütünleģme katsayıları; Mark vd. (2005) tarafından geliģtirilen ve YKB göz önünde bulunduran GörünüĢte ĠliĢkisiz Dinamik EĢ-bütünleĢme Regresyonu (DSUR) 9 yöntemiyle hesaplanmıģtır. 4.2. Yatay Kesit Bağımlılığının Test Edilmesi Seriler arasında YKB varken, bu durum dikkate alınmadan analiz yapılması elde edilecek sonuçları önemli ölçüde etkilemektedir. YKB nın yapılacak birim kök ve eģ- 4 Avusturya, Belçika, Danimarka, Finlandiya, Fransa, Almanya, Yunanistan, Ġrlanda, Ġtalya, Lüksemburg, Hollanda, Portekiz, Ġspanya, Ġsveç ve Ġngiltere. 5 http/www.epp.eurostat.ec.europa.eu 6 Kodlar için Pamukkale Üniversitesi Ekonometri Bölümü öğretim üyeleri sayın Doç. Dr. Bülent GÜLOĞLU ve Yrd. Doç. Dr. ġaban NAZLIOĞLU na teģekkür ediyoruz. 7 Adjusted Crossectionally Dependence Lagrange Multiplier 8 Multiple structural break co-integration test 9 Dynamic Seemingly Unrelated Cointegrating Regressions. 10

bütünleģme testleri seçilirken göz önünde bulundurulması; yapılan analizin sonuçlarını sapmalı ve tutarsız hale getirecektir. (Breusch and Pagan, 1980; Pesaran, 2004). Bu nedenle analize baģlamadan önce, serilerde ve eģ-bütünleģme denkleminde YKB nın varlığının test edilmesi gerekmektedir. Seriler arasında YKB nin varlığı; zaman boyutu yatay kesit boyutundan büyük olduğunda (T>N), Berusch-Pagan (1980) CDLM1 testiyle; zaman boyutu yatay kesit boyutuna eģit olduğunda(t=n), Pesaran (2004) CDLM2 testiyle; zaman boyutu yatay kesit boyutundan küçük olduğunda ise (T<N), Pesaran (2004) CDLM testiye kontrol edilmektedir. Bu çalıģmada 16 ülke (N=16) ve 41 dönem (T=41) olduğu için, Berusch-Pagan (1980) CDLM testi kullanılmıģtır. Bu test, grup ortalaması sıfır fakat bireysel ortalama sıfırdan farklı olduğunda, sapmalı olmaktadır. Pesaran, vd. (2008), bu sapmayı, test istatistiğine varyansı ve ortalamayı da ekleyerek düzeltmiģlerdir. Bu nedenle ismi düzeltilmiģ LM testi olarak ifade edilmektedir. LM test istatistiği ilk haliyle aģağıdaki gibidir. (1) Daha sonra yapılan düzeltmeyle Ģu hale gelmiģtir. (2) Burada; ortalamayı, varyansı temsil etmektedir. Buradan elde edilecek olan test istatistiği, asimtotik olarak standart normal dağılım göstermektedir (Pesaran, vd. 2008). Testin hipotezleri: H 0 : Yatay kesit bağımlılığı yoktur. H 1 : Yatay kesit bağımlılığı vardır. Test sonucunda elde edilecek olasılık değeri 0.05 ten küçük olduğunda, %5 anlamlılık düzeyinde, H 0 hipotezi reddedilmekte ve paneli oluģturan birimler arasında YKB olduğuna karar verilmektedir (Pesaran, 2008). Bu çalıģmada, değiģkenlerde ve eģ-bütünleģme denkleminde YKB nin varlığı, Gauss kodları yardımıyla ayrı ayrı LM adj testi ile kontrol edilmiģ ve Tablo 1 deki sonuçlar elde edilmiģtir. Tablodan görülebileceği gibi, ihracat (X),dıĢ borç stoku (ED) değiģkenlerine ve eģbütünleģme denklemine ait olasılık değerleri 0.05 ten küçük olduğu için, H 0 hipotezleri, güçlü biçimde reddedilmiģ, serilerde ve eģ-bütünleģme denkleminde YKB nin olduğuna karar verilmiģtir. Bu durumda paneli oluģturan ülkeler arasında, YKB vardır. Ülkelerden birine gelen bir dıģ borç stoku veya ihracat Ģoku, diğer ülkeleri de etkilemektedir. Bu nedenle, bu 11

ülkelerdeki karar vericiler ekonomi politikalarını belirlerken, diğer ülkelerin uyguladıkları politikaları ve bu ülkelerin dıģ borç stoğunu ve ihracatlarını etkileyen Ģokları da göz önünde bulundurmalıdırlar. Ayrıca, çalıģmada kullanılan X ve ED serileri için, analizin bundan sonraki aģamalarında birim kök analizi yapılırken, YKB yi dikkate alan birim kök testleri kullanılmalıdır. DeğiĢkenler ve EĢ-BütünleĢme Denklemi Tablo 1:Yatay Kesit Bağımlılığı (LM adj ) Testleri Sonuçları X ED Eş-Bütünleşme Denklemi Test Ġst. ve Prob Test Ġst. ve Prob Test Ġst. ve Prob CD LM1 (Breusch,Pagan 1980) 959.81 (0.00) 1302.77 (0.00) 1512.44 (0.00) CD LM2 (Pesaran 2004 CDLM) 54.21 (0.00) 76.348 (0.00) 89.882 (0.00) CD LM (Pesaran 2004 CD) -4.145 (0.00) -2.261 (0.01) 34.851 (0.00) Bias-adjusted CD test (Pesaran vd. 2008) 22.341 (0.00) 28.623 (0.00) 69.033 (0.00) Seriler arasında eģ-bütünleģme iliģkisinin varlığı ve eģ-bütünleģme denklemi tahmin edilirken de YKB yi dikkate alan test yöntemlerinin kullanılması gerekmektedir. Bu yüzden çalıģmanın bundan sonraki aģamalarında, YKB yi dikkate alan ikinci nesil panel birim kök testleri ve panel eģ-bütünleģme analizi yöntemleri kullanılmıģtır. 4.3. Panel Birim Kök Testi Verilerin hem zaman, hem de yatay kesit boyutuna iliģkin bilgiyi dikkate alan panel birim kök sınamalarının, sadece zaman boyutuyla ilgili bilgiyi göz önüne alan zaman serisi birim kök sınamalarından, istatistiksel anlamda daha güçlü olduğu kabul edilmektedir. Çünkü yatay kesit boyutunun analize eklenmesiyle, verideki değiģkenlik artmaktadır (Bkz. Im, vd., 2003; Maddala ve Wu, 1999; Pesaran, 2006; Beyaert ve Camacho, 2008). Panel birim kök sınamasında karģılaģılan ilk sorun, paneli oluģturan yatay kesitlerin birbirinden bağımsız olup olmadıklarıdır. Panel birim kök testleri bu noktada; birinci ve ikinci kuģak testler olmak üzere ikiye ayrılmaktadır. Birinci kuģak testler de homojen ve heterojen modeller olmak üzere ikiye ayrılmaktadır. Levin, vd. (2002), Breitung (2005) ve Hadri (2000) homojen model varsayımına dayanırken; Im vd. (2003), Maddala ve Wu (1999), Choi (2001) heterojen model varsayımına dayanmaktadırlar. Birinci kuģak birim kök testleri, paneli oluģturan yatay kesit birimlerinin bağımsız olduğu ve paneli oluģturan birimlerden birine gelen Ģoktan, tüm yatay kesit birimlerinin aynı düzeyde etkilendikleri varsayımına dayanmaktadır. Hâlbuki günümüzde ulus ekonomilerinin birbiriyle iliģkili olduğu düģünülürse, paneli oluģturan yatay kesit birimlerinden birine gelen bir Ģoktan, birimlerin farklı düzeyde etkilenmesi daha gerçekçi bir yaklaģımdır. Bu eksikliği gidermek için, yatay kesit birimleri arasındaki YKB nı göz önünde bulundurarak birim kök 12

analizi yapan ikinci nesil birim kök testleri geliģtirilmiģtir. BaĢlıca ikinci nesil birim kök testleri ise MADF (Taylor ve Sarno, 1998), SURADF (Breuer, vd., 2002), Bai ve Ng (2004),CADF (Pesaran, 2006) ve PANKPSS (Carrion-I Silvestre vd. 2005) tir. Bu çalıģmada kullanılan X ve ED değiģkenleri için paneli oluģturan ülkeler arasında YKB tespit edildiği için serilerin durağanlığı, YKB olduğu durumda kullanılabilen, ikinci kuģak birim kök testlerinden Pesaran (2006) tarafından geliģtirilen CADFtesti ile incelenmiģtir. CADF ile paneli oluģturan serilerdeki her bir yatay kesit biriminde (her bir ülke için) birim kök testi yapılabilmektedir. Böylece serilerin durağanlığı, panelin geneli için ve her bir yatay kesit için ayrı ayrı da hesaplanabilmektedir (Güloğlu ve Ġspir, 2011). Her ülkenin zaman etkilerinden farklı etkilendiğini varsayan ve mekânsal otokorelasyonu dikkate alan CADF testi, T>N ve N>T durumunda kullanılmaktadır. Bu test istatistiği değerlerini, Pesaran ın (2006) CADF kritik tablo değerleriyle karģılaģtırarak, her ülke için durağanlık test edilmektedir. CADF kritik tablo değeri, CADF istatistiği değerinden büyükse boģ hipotez reddedilir ve sadece o ülkenin serisinin durağan olduğu sonucuna ulaģılır. CADF test istatistiği aģağıdaki Ģekilde tahmin edilir: (4) Burada, her ülkenin gözlenemeyen ortak etkilerini, bireysel-spesifik hatayı (3) gösterir. Denklem (7), (8) ve birim kök hipotezleri Ģu Ģekilde yazılabilir: (5) H 0 : tüm i ler için (Seri durağan değildir.) H 1 : i=1,2,,.,n 1, i=n 1 +1, N 1 +2,,N. (Seri durağandır.) Ayrıca her bir yatay kesite (ülkelere) ait birim kök test istatistiklerinin ortalaması alınarak panelin geneli için birim kök test istatistiği olan CIPS (Cross-Sectionally Augmented IPS) elde edilebilir (Pesaran, 2006). CIPS istatistiği Ģu Ģekilde ifade edilir: Paneli oluģturan her ülke için birim kök istatistiği (CADF) ve panelin geneli için test istatistiği CIPS)ve Pesaran (2006) tarafından hesaplanan kritik değerler Tablo 2 te verilmiģtir. Ülkeler Tablo 2: CADF Birim Kök Testi Sonuçları Test İstatistiği Kritik Değer Değişkenler X ΔX ED ΔED %1 %5 %10 Avusturya -4.741* -7.9517* -1.9097-7.0476* -4.51-3.79-3.44 Belçika -1.905-7.3431* 0.9534-2.5755-4.51-3.79-3.44 (6) 13

Danimarka -2.922-5.8860* -1.9832-4.1510** -4.51-3.79-3.44 Finlandiya -0.150-6.7106* -1.2679-3.4123-4.51-3.79-3.44 Fransa -4.00** -7.5701* -1.5891-5.2632* -4.51-3.79-3.44 Almanya -1.940-5.6804* -0.6596-4.2951** -4.51-3.79-3.44 Yunanistan -2.163-4.5475* -1.7415-2.9040-4.51-3.79-3.44 Ġrlanda -4.666* -5.5871* -0.0707-3.3576-4.51-3.79-3.44 Ġtalya -0.607-5.6286* -2.3645-2.8127-4.51-3.79-3.44 Lüksemburg -3.076-5.3775* -1.7955-3.8815** -4.51-3.79-3.44 Hollanda -0.155-1.9374-1.9904-5.2458* -4.51-3.79-3.44 Portekiz -4.05** -5.2280* -2.7840-2.8876-4.51-3.79-3.44 Ġspanya -0.514-7.2756* -2.0695-2.4610-4.51-3.79-3.44 Ġsveç -4.36** -9.5842* -2.4078-5.2813* -4.51-3.79-3.44 Ġngiltere -3.520-5.2664* -2.3620-5.8178* -4.51-3.79-3.44 Türkiye -2.258-4.1005* -1.8756-6.6199* -4.51-3.79-3.44 Panel(CIPS) -2.565-5.9797* -1.6199-4.250* -2.93-2.76-2.66 Note:* ve ** sırasıyla %1 ve %5 anlamlılık düzeyinde serilerin durağan olduğunu göstermektedir. Test modeli olarak, X değiģkeni için sabitli, ED değiģkeni için sabit ve trendli model seçilmiģtir. Trendlere serilerin grafiklerine bakılarak karar verilmiģtir. Anlamlılık düzeyi olarak %5 seçilmiģtir. Tablodaki sonuçlar incelendiğinde, panelin geneli için, serilerin düzeyde durağan olmayıp, birinci farkları alındığında durağan hale geldiği yani, I(1) oldukları görülmüģtür. Bu durumda, bu seriler arasındaki eģ-bütünleģme iliģkisinin varlığının testine geçilebileceğine karar verilmiģtir. Çünkü eģ-bütünleģme analizinin yapılabilmesi için serilerin I(1) olması ön koģuldur. 4.4. EĢ-bütünleĢme Katsayılarının Homojenliğinin Test Edilmesi (Slope Homogeneity Tests) EĢ-bütünleĢme denkleminde eğim katsayısının homojen olup olmadığını belirlemeye yarayan bir testtir. Bu konudaki ilk çalıģmalar, Swamy (1970) ile baģlamıģtır. Pesaran ve Yamagata (2008), Swamy testini geliģtirmiģtir.bu testte; (7) ġeklindeki genel bir eģ-bütünleģme denkleminde, eğim katsayılarının, yatay kesitler arasında farklı olup olmadığı test edilmektedir. Testin hipotezleri: H 0 : Eğim katsayıları homojendir. H 1 : Eğim katsayıları homojen değildir. (7) no lu regresyon modelini önce panel OLS (Ordinary Least Squares) ile sonra da AğırlıklandırılmıĢ Sabit Etkiler (Weighted Fixed Effect ) modeli ile tahmin ederek, gerekli test istatistiğini oluģturmaktadır. Pesaran ve Yamagata (2008), hipotezleri test edebilmek için iki farklı test istatistiği geliģtirmiģlerdir: 14

Büyük Örneklemler Ġçin: (8) Küçük Örneklemler Ġçin: (9) sayısını ve Burada N; yatay kesit sayısını, S; Swamy test istatistiğini, k; açıklayıcı değiģken standart hatayı ifade etmektedir. Homojenlik testi sonuçları, Tablo 3'te verilmiģtir. Tablo 3: Homojenlik Testi Sonuçları Test Ġstatistiği Olasılık Değeri 20.528 0.000 21.303 0.000 Tablo 3'te hesaplanan testlerin olasılık değerleri 0.05 ten küçük olduğu için, H 0 reddedilmiģtir. EĢ bütünleģme denkleminde, sabit terim ve eğim katsayılarının homojen olmadığına karar verilmiģtir. Bu durumda, paneli oluģturan yatay kesitler için yapılacak eģbütünleģme yorumları geçerlidir ve güvenilebilir (Pesaran and Yamagata, 2008). 4.5. Yapısal Kırılmalı Panel EĢ-BütünleĢme Testi Yapısal kırılma olduğu halde yapısal kırılmalara yer vermeyen testler sapmalı sonuçlar vermektedir (Charemza ve Deadman, 1997). Basher ve Westerlund (2009) tarafından geliģtirilen bu test, YKB nın olduğu durumda yapısal kırılmaları dikkate alarak, düzeyde durağan olmayan fakat birinci farkı alındığı zaman durağan olan seriler arasında eģbütünleģme iliģkisinin varlığını test etmektedir. Bu test sabit terimde ve trendde kırılmalara izin vermektedir. GeliĢtirilen test istatistiği: (10) Burada dir. ise tam değiģtirilmiģ EKK türü etkin bir tahminciden elde edilmiģ kalıntılar vektörüdür. de ye dayalı uzun dönem varyans tahmincisidir. Z(M) yatay kesit ortalamaları alınarak sadeleģtirildiğinde aģağıdaki Ģekle dönüģür. (11) hipotezleri: Elde edilen bu test istatistiği, standart normal dağılım göstermektedir. Testin 15

H 0 : Seriler arasında eģ-bütünleģme iliģkisi vardır. H 1 : Bazı yatay kesitler için, seriler arasında eģ-bütünleģme iliģkisi yoktur. EĢ-bütünleĢme iliģkisi incelenirken, paneli oluģturan ülkeler arasında YKB olmadığında, test istatistikleri 1.645 kritik değeri ile karģılaģtırılırken, YKB olduğunda ise olasılık değerleri, 0.05 ile karģılaģtırılmaktadır (%5 anlamlılık düzeyi için). Hesaplanan testin olasılık değeri, 0.05'ten büyük olduğunda, H 0 kabul edilmekte ve seriler arasında eģbütünleģme iliģkisinin varlığına karar verilmektedir. EĢ-bütünleĢme test sonuçları Tablo 4'te göstermektedir. Tablo 4: Çoklu Yapısal Kırılmalı Panel EĢ-BütünleĢme Test Sonuçları Asimtotik Boostrap LM Test Olasılık Karar Olasılık Karar Ġstatistiği Değeri Değeri Kırılmalar dikkate alınmazsa: Sabitte -1.705 0.956 Sabitte ve Trendde 0.317 0.376 Kırılmalar dikkate alınırsa: Sabitte -1.705 0.956 Sabitte ve Trendde 12.039 0.000 EĢ-bütünleĢme iliģkisi vardır. EĢ-bütünleĢme iliģkisi vardır. EĢ-bütünleĢme iliģkisi vardır. EĢ-bütünleĢme iliģkisi yoktur. 0.922 0.487 0.937 0.751 Paneli oluģturan bütün ülkelerde X ve ED serileri arasında eģbütünleģme iliģkisi vardır. Paneli oluģturan bütün ülkelerde X ve ED serileri arasında eģbütünleģme iliģkisi vardır. Paneli oluģturan bütün ülkelerde X ve ED serileri arasında eģbütünleģme iliģkisi vardır. Paneli oluģturan bütün ülkelerde X ve ED serileri arasında eģbütünleģme iliģkisi vardır. Not: Olasılık değerleri, Boostrap kullanılarak 1000 döngü (replication) ile elde edilmiģtir. Tablo 4 teki sonuçlar incelendiğinde, YKB'nın ve yapısal kırılmaların dikkate alınıp alınmaması, eģ-bütünleģme iliģkisinin varlığı konusundaki kararı önemli ölçüde etkilemektedir. Örneğin yapısal kırılmaların dikkate alındığı seçenekte (sabitte ve trendde), YKB nın olmadığı durumda seriler arasında eģ-bütünleģme iliģkisi yokken (prob=0.000), YKB nın olduğu durumda ise eģ-bütünleģme iliģkisinin olduğu görülmektedir (prob=0.650). Burada ülkeler arasındaki YKB ve eģ-bütünleģme denklemlerindeki yapısal kırılmalar göz önünde bulundurulduğunda, panelin genelinde seriler arasında eģ-bütünleģme iliģkisinin var olduğuna karar verilmiģtir. Tablo 5: EĢ-bütünleĢme Denkleminde Paneli OluĢturan AB-15 Ülkeleri ve Türkiye nin Yapısal Kırılma Sayıları ve Tarihleri Ülkeler Kırılma sayısı 1.Kırılma Tarihi 2.Kırılma Tarihi 3.Kırılma Tarihi 16

Avusturya 0 Kırılma Yok Kırılma Yok Kırılma Yok Belçika 0 Kırılma Yok Kırılma Yok Kırılma Yok Danimarka 0 Kırılma Yok Kırılma Yok Kırılma Yok Finlandiya 0 Kırılma Yok Kırılma Yok Kırılma Yok Fransa 0 Kırılma Yok Kırılma Yok Kırılma Yok Almanya 0 Kırılma Yok Kırılma Yok Kırılma Yok Yunanistan 0 Kırılma Yok Kırılma Yok Kırılma Yok Ġrlanda 0 Kırılma Yok Kırılma Yok Kırılma Yok Ġtalya 0 Kırılma Yok Kırılma Yok Kırılma Yok Lüksemburg 0 Kırılma Yok Kırılma Yok Kırılma Yok Hollanda 2 2005q3 2007q3 Kırılma Yok Portekiz 2 2005q3 2007q3 Kırılma Yok Ġspanya 2 2004q3 2006q1 Kırılma Yok Ġsveç 2 2004q3 2006q1 Kırılma Yok Ġngiltere 0 Kırılma Yok Kırılma Yok Kırılma Yok Türkiye 2 2004q3 2006q1 Kırılma Yok Not: Olasılık değerleri, Boostrap kullanılarak 1000 döngü ile elde edilmiģtir. Maksimum kırılma sayısı 3 olarak alınmıģtır. Test yönteminin, tespit ettiği yapısal kırılmalar incelendiği zaman; Hollanda, Portekiz, Ġspanya ve Ġsveç için 2004 ve 2005 yılları Avrupa Birliği nin Euro ya geçtiği dönemi, 2006 ve 2007 yılları ise 2008 Küresel ekonomik krizin öncesini belirtmektedir. Yapısal kırılma tespit edilen ülkelerden Portekiz, Ġspanya, Ġsveç ve Türkiye nin, incelenen ülkeler arasında yüksek dıģ borç stoku dikkat çekmektedir. 4.6. Uzun Dönem EĢ-BütünleĢme Katsayılarının Tahmin Edilmesi ÇalıĢmanın bu kısmında, seriler arasında eģ-bütünleģme iliģkisi tespit edildikten sonra uzun dönem bireysel eģ-bütünleģme katsayıları; Mark vd.(2005) tarafından geliģtirilen ve YKB yi göz önünde bulunduran DSUR ile tahmin edilecektir. Bu analizde, eģ-bütünleģme analizinde elde edilen yapısal kırılma noktaları, kukla değiģkenlerle analize dâhil edilmiģtir. DSUR, zaman boyutu, yatay kesit boyutundan büyük olduğunda tutarlı ve asimtotik normal dağılım sağlayan sonuçlar üretebilen ve yatay kesit birimleri için ayrı ayrı uzun dönem denge değerlerini hesaplayabilen bir tahmincidir (Mark vd., 2005). DSUR eģ-bütünleģme tahmincisi panelin geneli için geçerli olacak olan uzun dönem eģ-bütünleģme katsayısı ile, her bir yatay kesite ait uzun dönem eģ-bütünleģme katsayılarınıda YKB altında hesaplamaktadır.dsur tahmincisinin sonuçları, Tablo 6 da veriliģtir. Tablo 6: Uzun Dönem EĢ-BütünleĢme Katsayıları Ġhracat = f (DıĢ Borç Stoku) Ülke ED (DıĢ Borç Stoğu) t istatistiği Avusturya -1.017-3.685* Belçika 0.031 1.292*** Danimarka 0.325 5.000* Finlandiya -0.27-1.731** Fransa 0.009 0.257 17

Almanya -1.089-11.837* Yunanistan 1.035 3.935* Ġrlanda -0.038-2.714* Ġtalya -0.444-5.842* Lüksemburg 0.005 0.625 Hollanda -0.435-3.246* Portekiz -0.361-5.641* Ġspanya 0.22 9.565* Ġsveç 0.152 3.102* Ġngiltere 1.438 6.119* Türkiye -0.955-3.963* Panel -0.013-2.166* Not: t istatistiğinin hesaplanmasında; Newey-West değiģen varyans standart hatası kullanılmıģtır. *, **, *** ifadeleri sırasıyla %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeyini göstermektedir. Tablodan izlenebileceği gibi, ele alınan AB-15 ülkeleri ve Türkiye için beklentilerimizle uyumlu olarak dıģ borç stokunun, ihracatı azaltıcı yönde etkilediği görülmüģtür. DıĢ borç stokunun, %1 artması, ihracatın %0.013 oranında azalmasına yol açmaktadır. Bu sonuç istatistiki olarak anlamlıdır ve yorumlanabilir düzeydedir. Ülke ekonomilerinin yüksek borç stoku olması durumunda kur artıģları ile borç yükü artacaktır. Borç yükü kur artıģları ile ihraç mallarının görece ucuzlayarak ihracat gelirlerinin artmasına bağlı refah artıģını azaltacaktır. Karar vericilerin sürdürülebilir büyüme için dıģ borç stoğunu azaltıcı düzenlemeleri yapmaları kaçınılmazdır. Ülkeler özelinde incelendiği zaman dıģ borç stokunun ihracat üzerindeki etkisi incelenen ülkelerden 14 ünde istatistiki olarak anlamlıdır. Ülkelerden 8 inde dıģ borç stokunun ihracatı azaltıcı yönde, 6 ülkede ise arttırıcı yönde etkilediği görülmüģtür. DıĢ borç stokunun ihracat üzerindeki azaltıcı etkisinin en yüksek olduğu ülkeler; Avusturya, Finlandiya, Almanya, Ġrlanda, Ġtalya, Hollanda, Portekiz ve Türkiye dir. Belçika, Danimarka, Yunanistan, Ġspanya, Ġsveç ve Ġngiltere ise, dıģ borç stokundaki artıģların ihracat üzerindeki etkisinin pozitif olduğu ülkelerdir. Avusturya, Finlandiya, Almanya, Ġrlanda, Ġtalya, Hollanda, Portekiz ve Türkiye ekonomileri için dıģ borç stokundaki %1 lik artıģ ihracatı sırasıyla %1.017, %0.27, %1.089, %0.038, %0.444, %0.435, %0.361 ve %0.955 oranında azaltmaktadır. 5. SONUÇ VE DEĞERLENDĠRME Ġhracat gelirleri ve GSYĠH artıģı arasındaki nedenselliğin yönünü araģtıran ihracat öncülüğünde ekonomik büyüme analizine yönelik ampirik incelemelerin sonuçları anlamlı değerlendirmeler yapmaya yetecek düzeyde değildir. Çift değiģkenli nedensellik analizinin en önemli eksikliği konuyla ilgili diğer değiģkenleri (dıģ borçlar gibi) analize dahil etmemesidir. 18

Bu çalıģmada literatürdeki söz konusu eksiklik dikkate alınarak, dıģ borç stoku ve ihracat iliģkisi Türkiye ve AB-15 ülkeleri bağlamında 2001Q4-2011Q4 dönemi üç aylık verileri kullanılarak analiz edilmiģtir. Modelde çoklu yapısal kırılmaları dikkate alan ve yatay kesit bağımlılığını, yani incelenen ülkelerden herhangi birisinde meydana gelen makroekonomik Ģokun diğer ülkeleri de etkileyeceği varsayımını, göz önünde bulunduran panel veri analizi yöntemleri kullanılmıģtır. Paneli oluģturan ülkeler arasında YKB nin varlığı, Berusch-Pagan (1980) tarafından bulunan ve Pesaran vd. (2008) tarafından sapması düzeltilen CDLM testi ile incelenmiģ ve bu ülkelerin dıģ borç stoku ve ihracat serileri arasında eģ-bütünleģme denkleminde YKB olduğuna karar verilmiģtir. Türkiye hariç tüm ülkelerin aynı entegrasyona üye olmaları bunda etkili olmuģ olabilir. Analizde serilerde birim kökün varlığı, Pesaran (2006) tarafından geliģtirilen ve serilerdeki YKB yi dikkate alan CADF testiyle analiz edilmiģ ve serilerin düzeyde durağan olmayıp, birinci farkları alındığında durağan hale geldikleri görülmüģtür. Bu durumda seriler arasındaki eģ-bütünleģme iliģkisinin incelenebilmesi için önkoģulun sağlandığı belirlenmiģtir. Seriler arasında eģ-bütünleģme iliģkisinin varlığı, Basher ve Westerlund (2009) tarafından geliģtirilen, yatay kesit bağımlılığı ve yapısal kırılmaları dikkate alan test ile analiz edilmiģ ve seriler arasında eģ-bütünleģme iliģkisinin var olduğu belirlenmiģtir. EĢ-bütünleĢme katsayılarının homojenliği, Pesaran ve Yamagata (2008) tarafından geliģtirilen Slope Homojenite testi ile incelenmiģ ve katsayıların homojen olmadığı, yani paneli oluģturan ülkeler için yapılacak eģ-bütünleģme yorumlarının güvenilir olduğu bulunmuģtur. Uzun dönem eģ-bütünleģme katsayıları, Mark vd. (2005) tarafından geliģtirilen YKB yi göz önünde bulunduran DSUR yöntemiyle tahmin edilmiģ ve paneli oluģturan ülkelerin genelinde dıģ borç stokunun ihracatı azaltıcı yönde etkilediği görülmüģtür. Panelin geneli için eģ-bütünleģme katsayısı istatistiki olarak anlamlı olduğu için bu yorum geçerlidir. Ülkeler ayrı ayrı incelendiğinde ise katsayıları istatistiki olarak anlamlı olan 14 ülkeden 8 inde dıģ borç stokunun ihracatı azaltıcı yönde etkilediği, 6 sında ise dıģ borç stokunun ihracatı arttırıcı yönde etkilediği görülmüģtür. DıĢ borç stoku ekonomik büyümeyi olumsuz etkilemekte, bu da ihracat performansına yansımaktadır Sonuç olarak, bir ülke ekonomisi için dıģ borcun milli gelire oranı ülkeye borç vermeyi planlayan uluslararası finans kesimlerince dikkate alınan göstergelerden birini oluģturmaktadır. Ülkenin dıģ borcunun yüksek olması uluslararası piyasalarda ülkeden daha yüksek faiz talep edilmesine ve bu nedenle ülkenin milli gelir ve kaynaklarının azalmasına 19

neden olmaktadır. DıĢ borç sorununun Türkiye ekonomisi açısından uzun bir geçmiģi vardır. Ġncelemeye konu olan AB-15 ülkelerinde ise, özellikle 2008 küresel finans krizinin ardından bu sorun görünür olmaya baģlamıģtır. Burada esas sorun kaynağı, yapılan borçlanmaların sıklıkları ve geri ödeme miktarlarıdır. Büyük bütçe açıklarının var olduğu ekonomilerde açıkların finanse edilmesi için dıģ borçlanma yolunun tercih edilmesi borçların devamlılığına ve ülke ekonomisinin yükünün daha da artmasına neden olmaktadır. KAYNAKÇA Abdulai, Awudu and Jaquet, Philippe, (2002). Exports and Economic Growth: Cointegration and Causality Evidence for Cote d'ivoire, African Development Review, June Afzal, Muhammad, Hafeez ur Rehman, and Jamshaid ur Rehman, (2008). Causal Nexus between Economic Growth, Export and External Debt Servicing: The Case of Pakistan. Retrieved December 14, 2009 from http://www.pide.org.pk/psde/pdf/32.pdf, (EriĢim tarihi: 05.10.2012) Ahmad, Jaleel, (2001). Causality between Exports and Economic Growth: What Do the Econometric Studies Tell Us? Pacific Economic Review, February; 6(1): 147-67 Ahmed, Qazi Masood, Mohammad Sabihuddin Butt, and Shaista Alam, (2000). Economic Growth, Export, and External Debt Causality: The case of Asian Countries, The Pakistan Development Review, 39(4), part II, pp. 591-608. Amoateng, K., and B. Amoako-Adu, (1996). Economic Growth, Export and External Debt Causality: The Case of African Countries, Applied Economics 28, 21-27. Bai, Jushan and NG, Serana, (2004). A Panic Attack on Unit Roots and Cointegration, Econometrica, 72(4): 1127-1178. Basher, Syed A. and Westerlund, Joakim, (2009). Panel Cointegration and the Monetary Exchange Rate Model, Economic Modelling, 26: 506-513. Breitung, Jorg, (2005). A Parametric Approach to the Estimation of Cointegrating Vectors In Panel Data, Econometric Review, 24 (2): 151-173. Breuer, Boucher, Mcnown, Robert and Wallace, Myles, (2002). Series-Specific Unit Root Test With Panel Data, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 64(5): 527-546. Breusch, T. S. and Pagan, A. R., (1980). The Lagrange Multiplier Test and Its Applications to Modelspecification Tests in Econometrics, Review of Economic Studies, 47(1): 239-53. 20