Vergi, İhracat Ve Enflasyonun Ekonomik Büyümeye Etkisi

T.C.

TRAKYA ÜNİVERSİTESİ

İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ

EKONOMETRİ BÖLÜMÜ

PROJE ÇALIŞMASI

TÜRKİYE’DE ENFLASYON, İHRACAT, VERGİ

VE SÜBVANSİYONLARIN EKONOMİK

BÜYÜME İLE İLİŞKİSİ

1090707009 ARZU BULUT [email protected]

1090707029 YAVUZ ANIL TEMUÇİN [email protected]

EDİRNE-2013

İÇİNDEKİLER

1.GİRİŞ ............................................................................................................................................................. 2

2. EKONOMİK BÜYÜME .................................................................................................................................... 6

2.1. EKONOMİK BÜYÜME VE ENFLASYON İLİŞKİSİ .............................................................................................. 6

2.2. EKONOMİK BÜYÜME VE İHRACAT İLİŞKİSİ ................................................................................................... 8

2.3. VERGİLERİN EKONOMİK BÜYÜME ÜZERİNDEKİ ETKİLERİ ........................................................................... 10

2.4. SÜBVANSİYONLARIN EKONOMİK BÜYÜME ÜZERİNDEKİ ETKİLERİ ............................................................. 11

3. EKONOMETRİK METODOLOJİ ..................................................................................................................... 12

3.1. ÇOKLU DOĞRUSAL REGRESYON MODELİ ................................................................................................... 12

3.2. TEMEL VARSAYIMLAR ................................................................................................................................ 13

4. VERİ SETİ .................................................................................................................................................... 16

5. EKONOMETRİK BULGULAR ......................................................................................................................... 17

5.1. MODEL SEÇİMİ ........................................................................................................................................... 17

5.2. KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER .................................................................................................................. 27

6. UYGUN MODEL........................................................................................................................................... 30

6.1. GRAFİKLER ................................................................................................................................................. 30

6.2. VARSAYIMLAR ........................................................................................................................................... 31

6.3. CUSUM TESTİ.............................................................................................................................................. 36

6.4. CUSUM SQUARE TESTİ ............................................................................................................................... 37

6.5. RAMSEY RESET SPESİFİKASYON HATASI TESTİ ............................................................................................ 37

6.6. MODEL 7 ...................................................................................................................................................... 38

7. SONUÇ ........................................................................................................................................................ 40

8. KAYNAKÇA ................................................................................................................................................. 41

2

1.GİRİŞ

Bir ekonominin en önemli sorunlarından birisi, ekonomik oranının nasıl artırılabileceğidir. Bu

sorunun çözümünde en önemli yollardan birisi de, ihracatı artırmaktadır. Çünkü ihracattaki artış

ekonomideki mal ve hizmetlerin üretiminide artırmaktadır. İhracat ve ekonomik büyüme arasındaki

ilişki ekonomi literatüründe çok tartışılan konulardan biridir. İktisatçılar arasındaki en yaygın kanı,

ihracatın ekonomik büyümeyi olumlu etkilediği yönündedir.

Michaely (1977), Balassa (1978), Krueger (1978), Feder (1982), Kavoussi (1984), Marin

(1992), Oxley (1993), Thornton (1996), ihracattan ekonomik büyü- meye doğru bir nedensellik

olduğunu ortaya koyan çalışmalardan bazılarıdır. Findlay (1984), Vernon (1996), Segerstrom v.d

(1990), ekonomik büyümeden ihracata doğru tek yönlü bir nedensellik olduğunu sonucuna

ulaşmışlardır. Ekonomik büyüme ve ihracat arasında iki yönlü nedensellik olduğunu ifade eden çeşitli

çalışmalara ise Bhagwati (1988), Helpman and Krugman (1985), Kunst ve Marin (1989), Ghartey

(1993), Doraisami (1996) ve Grossman and Helpman (1991) örnek olarak verilebilir.

Gelişmekte olan ülkeler için de bu konuda pek çok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmalardan

bazıları şunlardır: Awokuse (2005) Kore, Mah (2005) Çin için yaptığı ça- lışmada, ihracat ve büyüme

arasında iki yönlü nedensellik ilişkisi tespit etmişlerdir.

Mallick (2002) Hindistan için yaptığı çalışmada, kısa ve uzun dönemde ihracattan büyümeye

doğru nedensellik tespit ederken, Kemal v.d (2002) yine Hindistan için yaptığı çalışmada kısa

dönemde büyümeden ihracata, uzun dönemde ise ihracattan büyümeye doğru nedensellik olduğu

sonucuna ulaşmışlardır. Love ve Chandra (2004) ise Hindistan, Pakistan ve Sri Lanka için yaptıkları

çalışmada Hindistan ve Pakistan için ihracat ve büyüme arasında iki yönlü nedensellik tespit

ederlerken Sri Lanka için Granger nedensellik olmadığı sonucuna ulaşmışlardır.

.

Saatçioğlu ve Karaca (2004) ekonomik büyümeden ihracata doğru bir nedensellik ilişkisi

tespit etmişlerdir. Demirhan ve Akçay ( 2005) ihracat artışı ve ekonomik büyüme arasındaki

nedensellik ilişkisini araştırmışlar ve kişi başına düşen reel gayri safi yurt içi hâsıla, reel ihracat ve

reel ithalat arasında uzun dönemli bir ilişkinin bulunduğu sonucuna ulaşmışlardır.

Vergiler toplumsal ihtiyaçların karşılanması, sosyoekonomik hayata müdahale edilmesi

amacıyla gerçekleştirilen kamu harcamalarının finansmanında, devletin en önemli gelir kaynağını

oluşturmaktadır. Mali ve mali olmayan söz konusu amaçların hayata geçirilmesi için vergilemenin

adil olması, ekonomide refah kaybına neden olmaması ve istikrar ortamını desteklemesi önem arz

etmektedir. Bu sayede bir taraftan kamu harcamalarını karşılayabilecek düzeyde gelir elde

edebilecekken diğer taraftan da vergilerin ekonomik ve sosyal yapı üzerindeki muhtemel olumsuz

3

etkileri en aza indirilecektir. Vergilerin etki alanı içerisinde yer alan değişkenler arasında başta

ekonomik büyüme olmak üzere mikro ve makro ölçekte çok sayıda unsur yer almaktadır. İktisadi

literatürde artan vergilerin, tüketim hızını düşüreceği kabul görmektedir. Ancak son dönemlerde

yapılan çalışmalarda vergilerin ekonomik büyüme üzerindeki yansıması analiz edilirken, özellikle

dolaysız ve dolaylı vergi ayrımına gidilmektedir.

Vergilerin ekonomik büyüme üzerindeki etkileri ile ilgili olarak ilk kez çalışma yapanlardan

biri Solow’dur. Solow’un geliştirdiği neo- klasik büyüme modeli, ölçeğe göre getirilerin sabit olduğu,

sermayeni marjinal verimliliğinin azaldığı, tekolojinin dışsal olarak belirlendiği, faktörler arası

ikamenin mümkün olduğu ve bağımsız bir yatırım fonksiyonunun bulunmadığına yönelik

varsayımlar çerçevesinde şekillendirmiştir. Standart neo- klasik büyüme modelinin bu varsayımları

çerçevesinde Cobb- Douglas tipi bir makroekonomik üretim fonksiyonu yardımıyla uzun dönem ve

durağan durum büyüme oranının ‘sıfır’ olduğu sonucuna ulaşılmaktadır. Bu çıkarım ise prodüktivite

büyümesinin sabit ve vergi politikalarından etkilenmeyeceği anlamına gelmektedir. (Kibritçioğlu,

1998:8)

Türkiye ekonomisinde de vergi gelirleri ile ekonomik büyüme ilişkisi son dönemlerde en fazla

değerlendirilen konular arasında yer almaktadır. Durkaya ve Ceylan (2006) yaptıkları çalışmada,

dolaylı ve dolaysız vergi gelirleri ile ekonomik büyümeye yönelik ilişkisini de hata düzelteme modeli

ve Granger nedensellik analizi kullanarak test etmişlerdir. Ulaşılan bulgulara göre dolaysız vergiler ile

ekonomik büyüme arasında çift yönlü bir nedensellik bağıntısı bulunurken dolaylı vergiler ve

ekonomik büyüme arasında nedensel ilişki tespit edilememiştir. Yılmaz ve Tezcan (2007) vergi

hasılatı ve sabit sermaye yatırımlarının ekonomik büyümeye olan etkisini 1980- 2005 dönemi yıllık

verilerinden hareketle birim kök, Johansen- Juselius koentegrasyon testi ve Granger nedensellik

alizinden yararlanarak sınamışlardır. Ampirik uygulamalardan GSMH ile dolaysız vergiler arasında

pozitif, dolaylı vergiler arasında da negatif yönlü bir ilişki bulunduğu tespit edilmiştir.

Devlet, çeşitli sosyal ve ekonomik amaçları gerçekleştirmek üzere sübvansiyon verebilir.

Örneğin; geniş halk kitlelerinin tükettiği bir malın fiyatını düşük tutarak aradaki farkı bütçe gelirinden

karşılayabilir. Buradaki amaç tüketicinin korunmasıdır. Tersine, üreticiyi korumak amacıyla da

üreticiye, piyasa fiyatına ek bir ödemede bulunabilir. Bunun gibi, ihracatı özendirmek üzere,

ihracatçıya ülkeye kazandırdığı döviz başına belirli bir sübvansiyon ödeyebilir. Sübvansiyon, dolaysız

veya dolaylı yollarla yapılabilir. Örneğin; birim üretim başına para olarak verilen sübvansiyonlar birinci

gruba girer. Oysa üretici veya ihracatçıya düşük faizli kredi verilmesi, vergide indirim, malın

girdilerinin ucuz fiyatlardan sağlanması vs. gibi uygulamalar da ikinci gruba örnektir.

Devlet tarafından yapılan sübvansiyonun, ekonomik büyüme oranı üzerindeki etkilerini

araştıran Frenkel ve Trauth, götürü vergilerle finanse edilen sübvansiyonun, ar-ge sektörüne

yapılması durumunda, bu sektördeki firma ve çalışanlarının gelirlerini artıracağını ve ar-ge sektöründe

meydana gelen ücret artışının diğer sektörde(imalat) bulunan beşeri sermayeyi bu sektöre çekerek

4

büyümeyi artıracağını öne sürmektedirler. Sonuçta imalat sanayinde fiziki sermaye malları

üretenlerle, ar-ge sektöründe beşeri sermayenin gelirlerini artırıcı bir sübvansiyon politikası, büyüme

oranını optimal düzeye yaklaştırarak artıracaktır.

Enflasyon ve ekonomik büyüme ilişkisini inceleyen çalışmalarda, enflasyonun büyümeyi kısa

dönemde pozitif etkilediğini savunan çalışmaların yanında; bu ilişkinin hem kısa hem de uzun

dönemde negatif yönlü olduğunu savunan çalışmalarda bulunmaktadır. Özellikle, 1970’li yıllara kadar

enflasyonun ciddi bir problem olarak değerlendirilmemesi nedeniyle enflasyonun, ekonomik büyüme

üzerindeki etkisinin pozitif olduğuna dair görüşlerin yaygın olduğu görülmektedir. Fakat toplam talebi

arttırıcı Keynesyen politikalar sonucu enflasyon artarken ekonomik büyümenin olumsuz etkilenmesi,

enflasyonun ekonomik büyümeyi pozitif etkilediğine dair görüşlerin zamanla etkisini yitirmesine

neden olmuştur. Dolayısıyla da 1980’den sonra, yüksek hatta ılımlı bir enflasyonun, büyüme ve

yatırımları negatif etkilediği, bu nedenle enflasyon ile istikrarlı bir ekonomik büyümenin imkânsız

olacağını düşünen birçok çalışma olduğuna değinilmektedir. (Terzi ve Oltulular, 2004,19).

Enflasyon ve ekonomik büyüme üzerinde yapılan en güncel çalışmalardan biri

Frenandez Valdovinos’a (2003) aittir. Fernandez Valdovinos, Lucas’ın 1980 yılında yaptığı

çalışmadaki metodolojiyi uygulayarak Brezilya, Bolivya, Peru, Paraguay, Meksika, Kosta Rika,

Kolombiya ve Şile’de enflasyon ve büyüme arasındaki ilişkiyi araştırmıştır. Lucas paranın miktar

teorisinden yola çıkarak yaptığı çalışmada, dolaşımdaki para miktarındaki bir değişimin, diğer

faktörler aynı kalmak koşuluyla fiyatlarda ve nominal faizlerde de aynı oranda bir değişime neden

olduğunu ortaya koymuştur. Lucas kullandığı verilerin konjonktürden bağımsız olması için, daha açık

bir ifade ile uzun vadede fiyatları, belirli bir yönde hareket etme eğiliminin etkisinden

kurtarmak için filtre kullanmıştır. Valdovinos da, Burns ve Wesley’nin 1946 yılındaki konjonktür

tanımından yola çıkarak kullandığı verilerdeki düşük frekanslı verileri ve trendleri izole etmiştir.

Orijinal verilerde enflasyonla büyüme arasında negatif yönde çok zayıf bir korelasyon

gözlemlerken, filtrelenmiş verilerde çok açık bir negatif ilişki tespit etmiştir.

Enflasyon ve ekonomik büyüme ilişkisi üzerinde yapılan çalışmalar negatif ilişkiyi

göstermekle beraber, bu ilişkinin derecesi ve kritik değerleri, ülkeden ülkeye değişmektedir.

Sarel (1996)%8’in üstünde gerçekleşen enflasyon oranının büyümeyi olumsuz

etkilediğini, %8’in altında gerçekleşen enflasyon oranının ise büyüme üzerinde pozitif etkisi

olabileceğini söylemiştir. Ghosh ve Philips (1998) bu eşiği %2.5 olarak bulmuş ama %5-%10

aralığınında da, istatistiksel olarak bir sorun olmadığını belirtmişlerdir. Burdekin (2003) ise,

endüstri ülkeleri ve gelişmekte olan ülkeler olarak bir ayrıma gitmiş ve farklı eşik değerleri elde

etmiştir. Buna göre gelişmekte olan ülkelerdeki eşik değerini %3 olarak bulurken, endüstri

ülkelerinde %8 rakamına ulaşmıştır.

5

Khan ve Senhadji (2001) aynı sınıflandırmaya sahip veri setleriyle tam tersi sonuçlar elde

etmişlerdir. Büyüme üzerinde pozitif etki yaratan enflasyon aralığını, endüstri ülkeleri için %1-

%3, gelişmiş ülkeler için %7-%11 olarak bulmuşlardır. Eski Bundesbank başkanı Otmar

Emminger enflasyon hakkında büyüme üzerindeki pozitif etkisi için, enflasyonist politikaların

uygulanması uzun vadede kötü sonuçlar doğurabileceğini söylemiştir.

Dennis Logue ve Richard James Sweeney, yirmi dört ülkenin yıllık verilerle yaptıkları

araştırmada, enflasyonla, enflasyonun tahmin edilebilirliği ve değişkenliği hakkında pozitif ilişki

bulmuşlardır. Yüksek enflasyon ve enflasyondaki değişkenlik, üretimde, yatırımlarda ve dolayısıyla

büyümede belirsizliğe yol açmaktadır.

Enflasyon hakkında çalışmaları olan Okun’un (1971) saptamalarına göre eğer bir ülkede

yüksek enflasyon varsa, devlet bu enflasyonu kontrol altında tutabilmek ve düşürebilmek için

mali ve finansal politikalarında tutarlı olamayacaktır. Yüksek e n f l a s y o n u n y o l açtığı

fiyatlardaki dalgalanmalar, reel büyümede de istikrarsızlığa neden olacaktır.

Ülkemizde Diboğlu ve Kibritçioğlu (2004), enflasyon ve büyüme hareketlerini; ticaret, arz,

ödemeler dengesi, mali ve parasal şoklar olarak ayırarak incelemişlerdir. Ampirik sonuçlar şokların

kısa vadede enflasyon üzerinde önemli etkisi olduğunu göstermiştir.

Bu çalışmanın amacı, enflasyon, ihracat, vergi ve sübvansiyonların ekonomik büyümeyi ne

yönde etkilediğini zaman serisi verilerinden yaralanarak analiz etmektir. Çalışmanın ikinci ve teori ve

literatüre yer verilmektedir, izleyen kısımlarda ekonometrik metodoloji ve kullanılan verilerle,

ekonometrik analiz ele alınmaktadır. Analizden elde edilen bulgular verilmektedir. Altıncı kısımda da

çalışma sonlandırılmaktadır.

6

2. EKONOMİK BÜYÜME

Ekonomik büyüme bir ülkenin, talep edilen mal ve hizmetleri üretebilme kapasitesinin

gelişmesi olarak tanımlanabilir. Bir ülkenin üretken kapasitesi de üretilen mal ve hizmetlerin miktarı

ve kalitesi ile birlikte kullanılan teknoloji ile ilgi olduğuna göre, ekonomik büyüme de bu

değişkenlerin gelişmesi ve genişlemesi ile ilgilidir. Üretim kapasitesinin genişlemesi büyümenin arz

yönüyle ilişkiliyken, bu kapasitenin kullanımı büyümenin talep yönüyle ilgilidir. ( Cornwall, 1994: 237,

251).

Büyüme sonucunda elde edilen mal ve hizmetlerin miktarı ve üretken kapasitenin artması

kadar, bu mal ve hizmetlerin ve kapasitenin, gerek halk, gerekse devlet tarafından nasıl

değerlendirildiği de çok önemlidir. Üretilen mal ve hizmetlerin, kullanılabilir potansiyel kapasitenin ne

kadarı ile üretildiği toplam üretim miktarı etkilenmese de, üretimde kullanılan kaynakları

etkileyecektir (Peterson ve Estenson, 1992: 545,547).

Yine, üretilen mevcut mal ve hizmetlerin saysı kadar, kişi başına düşen mal ve hizmetlerin

sayısı da önemlidir. Eğer ekonomik büyümeden söz ediliyorsa, her bireyin kullanılabilir mal ve hizmet

alternatiflerinin artıyor olması gerekir. Bu kritere göre ekonomik büyümenin en anlamlı ölçümü, birim

zamanda kişi başı gerçek çıktı/hâsıla miktarıdır. Nüfus boyutu da burada önem kazanmaktadır. Eğer

nüfus artış hızı büyüme hızından daha yüksekse, pozitif ekonomik büyümeden söz etmek mümkün

değildir (Petrucci, 2003: 545,547).

2.1. EKONOMİK BÜYÜME VE ENFLASYON İLİŞKİSİ

Enflasyon terimi, ekonomide, ürün ve genel fiyat seviyesindeki artışı belirtmek için kullanılır

(Kibritçioğlu, 2002: 45). Fiyatlardaki artışın enflasyon olarak adlandırılması için sürekli ve kalıcı olması

şarttır. Aynı zamanda bu fiyat artışının piyasadaki tüm mal ve hizmetlerin fiyatında gözlenmesi gerekir

(TCMB, 2004).

7

Enflasyon ve ekonomik büyüme ilişkisini inceleyen çalışmalarda, enflasyonun büyümeyi kısa

dönemde pozitif etkilediğini savunan çalışmaların yanında; bu ilişkinin hem kısa hem de uzun

dönemde negatif yönlü olduğunu savunan çalışmalarda bulunmaktadır. Özellikle, 1970’li yıllara kadar

enflasyonun ciddi bir problem olarak değerlendirilmemesi nedeniyle enflasyonun, ekonomik büyüme

üzerindeki etkisinin pozitif olduğuna dair görüşlerin yaygın olduğu görülmektedir. Fakat toplam talebi

arttırıcı Keynesyen politikalar sonucu enflasyon artarken ekonomik büyümenin olumsuz etkilenmesi,

enflasyonun ekonomik büyümeyi pozitif etkilediğine dair görüşlerin zamanla etkisini yitirmesine

neden olmuştur. Dolayısıyla da 1980’den sonra, yüksek hatta ılımlı bir enflasyonun, büyüme ve

yatırımları negatif etkilediği, bu nedenle enflasyon ile istikrarlı bir ekonomik büyümenin imkânsız

olacağını düşünen birçok çalışma olduğuna değinilmektedir. (Terzi ve Oltulular, 2004,19).

Tablo 2.1: Enflasyon ve Büyüme Hakkında Yapılan Ampirik Çalışmalar (Dünya’daki Örnekler)

Türkiye’de, Diboğlu ve Kibritçioğlu (2004), enflasyon ve büyüme hareketlerini; ticaret, arz,

ödemeler dengesi, mali ve parasal şoklar olarak ayrıştırmışlardır. Ampirik sonuçlar, ticari şokların kısa

vadede enflasyon üzerinde önemli etkisinin olduğunu göstermiştir. Uzun vadede ise, para politikaları

ve ödemeler dengesi enflasyona yön vermiştir. Bütçe açıklarının enflasyon üzerinde zayıf bir etkisi

vardır. Büyüme ise, ticari şoklardan ve arz şoklarından etkilenir. Bir diğer araştırmada, Artan ve

Berber (2004), 1987-2003 dönemini kapsayan bir veri setiyle çalışarak, enflasyon ile ekonomik

büyüme arasında negatif korelasyon tespit etmiştir. Bu korelasyona göre enflasyon %10 arttığında,

büyüme %1.9 oranında azalmaktadır. 1987 ve 2003 dönemine ait verilerin nedensellik analizi ise

ilişkinin yönünün enflasyondan büyümeye doğru olduğunu göstermiştir.

8

2.2. EKONOMİK BÜYÜME VE İHRACAT İLİŞKİSİ

İhracat, bir malın yabancı ülkelere döviz karşılığı yapılan satışıdır. İhracat; enerji, yatırım malları

ve ara malları gibi önemli ithalatın finansmanı için gerekli olan kıt döviz kaynaklarını sağlamada, bir

ülkenin büyüme sürecinde oldukça önemlidir. (Şimşek ve Kadılar, 2005: 1). İhracatın ekonomik

büyüme üzerindeki bazı önemli etkileri şöyle özetlenebilir:

İhracat rekabeti arttırır. Uluslararası piyasalara girişte artan rekabet, önemli gelişmiş kaynak

tahsisi, teknik bilginin yayılması, daha iyi yönetim ve daha büyük boyutlu girişimciliğin

getirdiği güven ve ihracat dışı sektörlere dışsallıklar sağlayan, yani yeni teknolojilerin

yayılmasına imkân veren etkilerle ekonomideki genel verimlilik düzeyini yükselterek

özellikle yüksek nitelik kazandıran yeni becerilerin elde edilmesine ve etkili bir fiyat

mekanizmasının oluşumuna katkı sağlamaktadır.

Dış ticaret verimlilik artışının yanısıra yeni teknolojilerin elde edilmesini ve yayılmasını

sağlayarak ekonomik büyüme oranını da arttırmaktadır.

İhracat, rekabet avantajlarından yararlanma imkânları sağlar. Ayrıca içeride ve dışarıda

çeşitli yeni fırsatlar ortaya çıkarır. İşgücü maliyetlerinin düşürülmesi, yerli mallara dış talebin

artması, bunun yeni yatırımları uyarması, böylece bu sektörlere daha çok yatırımların

yapılması, uzmanlaşma ve karşılaştırmalı üstünlüklerden yararlanma bu fırsatlara

verilebilecek bazı örneklerdir.

İç pazarı dar olan ekonomiler ancak ihracat yoluyla ekonomik ölçekte üretim yapma

imkânlarını elde ederler.

İhracatın promosyonu döviz girdilerini arttırarak dış ödemelerdeki döviz baskısını azaltır.

Böylece mal ve hizmet ithalatının da artmasına imkan sağlar. İhracat artışı, aynı zamanda çeşitli

girdiler ve sermaye malları gibi ülkede bulunmayan, yerli üretimi arttırmada önemli rol oynayan

ithalat kapasitesini genişleterek ekonomik büyümede itici rol oynamaktadır. (Şimşek, 2003:2).

İhracat ve ekonomik büyüme arasındaki ilişki ekonomi literatüründe çok tartışılan konulardan

biridir. İktisatçılar arasındaki en yaygın kanı, ihracatın ekonomik büyümeyi olumlu etkilediği

yönündedir. Son 30 yılda pek çok gelişmekte olan ülke, daha önce uyguladıkları ithal ikamesine

dayalı büyüme politikalarını terk ederek, ihracata yönelik büyüme politikasına geçmiştir. 1980

yılında aynı tercihi yapan Türkiye de bu ülkelerden biridir. Ancak ihracat ile ekonomik büyüme

arasındaki ilişkide nedenselliğin yönü ihracattan büyümeye doğru olabileceği gibi büyümeden

9

ihracata doğru da olabilir. Ayrıca ihracat ile ekonomik büyüme arasındaki karşılıklı bir nedensellik

ilişkisinin olması ya da aralarındaki herhangi bir nedensellik ilişkisinin bulunmaması da mümkündür.

(Saatçioğlu ve Karaca, 2004.31).

Michaely (1977), Balassa (1978), Krueger (1978), Feder (1982), Kavoussi (1984), Marin

(1992), Oxley (1993), Thornton (1996), ihracattan ekonomik büyü- meye doğru bir nedensellik

olduğunu ortaya koyan çalışmalardan bazılarıdır. Findlay (1984), Vernon (1996), Segerstrom v.d

(1990), ekonomik büyümeden ihracata doğru tek yönlü bir nedensellik olduğunu sonucuna

ulaşmışlardır. Ekonomik büyüme ve ihracat arasında iki yönlü nedensellik olduğunu ifade eden

çeşitli çalışmalara ise Bhagwati (1988), Helpman and Krugman (1985), Kunst ve Marin (1989),

Ghartey (1993), Doraisami (1996) ve Grossman and Helpman (1991) örnek olarak ve rilebilir.

Gelişmekte olan ülkeler için de bu konuda pek çok çalışma yapılmıştır. Bu çalış- malardan bazıları

şunlardır: Awokuse (2005) Kore, Mah (2005) Çin için yaptığı ça- lışmada, ihracat ve büyüme arasında

iki yönlü nedensellik ilişkisi tespit etmişlerdir.

Mallick (2002) Hindistan için yaptığı çalışmada, kısa ve uzun dönemde ihracattan büyümeye

doğru nedensellik tespit ederken, Kemal v.d (2002) yine Hindistan için yaptığı çalışmada kısa

dönemde büyümeden ihracata, uzun dönemde ise ihracattan büyümeye doğru nedensellik olduğu

sonucuna ulaşmışlardır. Love ve Chandra (2004) ise Hindistan, Pakistan ve Sri Lanka için yaptıkları

çalışmada Hindistan ve Pakistan için ihracat ve büyüme arasında iki yönlü nedensellik tespit

ederlerken Sri Lanka için Granger nedensellik olmadığı sonucuna ulaşmışlardır.

Bu konuda Türkiye için de bazı çalışmalar yapılmıştır. Yiğidim ve Köse (1997) “ekonomik büyümeyi

en çok etkileyen değişken ithalattır.” bulgusuna ulaşmışlardır. Çetintaş (2004) ihracat ve ekonomik

büyüme arasında uzun dönemde iki yönlü bir nedenselliğin olduğunu göstermiştir. Değer (2006)

kısa vadede gözlenen ihracat ve ekonomik büyüme arasındaki anlamlı ilişkilerin, uzun vadede de

varlığını sürdürdüğünü ifade etmiştir.

10

Saatçioğlu ve Karaca (2004) ekonomik büyümeden ihracata doğru bir nedensellik ilişkisi

tespit etmişlerdir. Demirhan ve Akçay ( 2005) ihracat artışı ve ekonomik büyüme arasındaki

nedensellik ilişkisini araştırmışlar ve kişi başına düşen reel gayri safi yurt içi hâsıla, reel ihracat ve

reel ithalat arasında uzun dönemli bir ilişkinin bulunduğu sonucuna ulaşmışlardır.

2.3. VERGİLERİN EKONOMİK BÜYÜME ÜZERİNDEKİ ETKİLERİ

Vergi, ekonomik birimlerden siyası cebir altında ve karşılıksız olarak devlete kaynak

aktarılmasıdır. Kamu hizmeti yapmak durumunda olan devlet, bunu yaparken mal ve hizmet

üretiminde bulunur. Gerekli üretim faktörlerini sağlarken kamu fonlarını kullanır. Bu fonlar

içerisinde vergi gelirlerinin oranı yüksektir. Devlet, vergi adı altında çok çeşitli araçlar kullanmakta,

daha doğrusu bireylerin ödeme gücünden, türlü fırsatlardan yararlanarak pay almaktadır. Bireylerin

gelir elde etmesi, kurumların kazanç sağlaması, gelirleri harcanması, istihsal ve satış nedenleriyle ya

da miras ve hibe yoluyla malların el değiştirmesi, bir servete sahip olma, sahip olunan servetin

değerinde artış görülmesi gibi olaylar, devletin vergi koymasının belli başlı fırsat ve nedenlerini

oluşturmaktadır.

Vergilerin ekonomik büyüme üzerindeki etkileri ile ilgili olarak ilk kez çalışma yapanlardan

biri Solow’dur. Solow’un geliştirdiği neo- klasik büyüme modeli, ölçeğe göre getirilerin sabit olduğu,

sermayeni marjinal verimliliğinin azaldığı, tekolojinin dışsal olarak belirlendiği, faktörler arası

ikamenin mümkün olduğu ve bağımsız bir yatırım fonksiyonunun bulunmadığına yönelik

varsayımlar çerçevesinde şekillendirmiştir. Standart neo- klasik büyüme modelinin bu varsayımları

çerçevesinde Cobb- Douglas tipi bir makroekonomik üretim fonksiyonu yardımıyla uzun dönem ve

durağan durum büyüme oranının ‘sıfır’ olduğu sonucuna ulaşılmaktadır. Bu çıkarım ise prodüktivite

büyümesinin sabit ve vergi politikalarından etkilenmeyeceği anlamına gelmektedir. (Kibritçioğlu,

1998:8)

Türkiye ekonomisinde de vergi gelirleri ile ekonomik büyüme ilişkisi son dönemlerde en

fazla değerlendirilen konular arasında yer almaktadır. Durkaya ve Ceylan (2006) yaptıkları

çalışmada, dolaylı ve dolaysız vergi gelirleri ile ekonomik büyümeye yönelik ilişkisini de hata

11

düzelteme modeli ve Granger nedensellik analizi kullanarak test etmişlerdir. Ulaşılan bulgulara göre

dolaysız vergiler ile ekonomik büyüme arasında çift yönlü bir nedensellik bağıntısı bulunurken

dolaylı vergiler ve ekonomik büyüme arasında nedensel ilişki tespit edilememiştir. Yılmaz ve Tezcan

(2007) vergi hasılatı ve sabit sermaye yatırımlarının ekonomik büyümeye olan etkisini 1980- 2005

dönemi yıllık verilerinden hareketle birim kök, Johansen- Juselius koentegrasyon testi ve Granger

nedensellik alizinden yararlanarak sınamışlardır. Ampirik uygulamalardan GSMH ile dolaysız vergiler

arasında pozitif, dolaylı vergiler arasında da negatif yönlü bir ilişki bulunduğu tespit edilmiştir.

2.4. SÜBVANSİYONLARIN EKONOMİK BÜYÜME ÜZERİNDEKİ ETKİLERİ

Devlet, çeşitli sosyal ve ekonomik amaçları gerçekleştirmek üzere sübvansiyon verebilir.

Örneğin; geniş halk kitlelerinin tükettiği bir malın fiyatını düşük tutarak aradaki farkı bütçe gelirinden

karşılayabilir. Buradaki amaç tüketicinin korunmasıdır. Tersine, üreticiyi korumak amacıyla da

üreticiye, piyasa fiyatına ek bir ödemede bulunabilir. Bunun gibi, ihracatı özendirmek üzere,

ihracatçıya ülkeye kazandırdığı döviz başına belirli bir sübvansiyon ödeyebilir. Sübvansiyon, dolaysız

veya dolaylı yollarla yapılabilir. Örneğin; birim üretim başına para olarak verilen sübvansiyonlar birinci

gruba girer. Oysa üretici veya ihracatçıya düşük faizli kredi verilmesi, vergide indirim, malın

girdilerinin ucuz fiyatlardan sağlanması vs. gibi uygulamalar da ikinci gruba örnektir.

Devlet tarafından yapılan sübvansiyonun, ekonomik büyüme oranı üzerindeki etkilerini

araştıran Frenkel ve Trauth, götürü vergilerle finanse edilen sübvansiyonun, ar-ge sektörüne

yapılması durumunda, bu sektördeki firma ve çalışanlarının gelirlerini artıracağını ve ar-ge sektöründe

meydana gelen ücret artışının diğer sektörde(imalat) bulunan beşeri sermayeyi bu sektöre çekerek

büyümeyi artıracağını öne sürmektedirler. Sonuçta imalat sanayinde fiziki sermaye malları

üretenlerle, ar-ge sektöründe beşeri sermayenin gelirlerini artırıcı bir sübvansiyon politikası, büyüme

oranını optimal düzeye yaklaştırarak artıracaktır.

12

3. EKONOMETRİK METODOLOJİ

3.1. ÇOKLU DOĞRUSAL REGRESYON MODELİ

Basit doğrusal regresyon modelinin bağımlı değişkenini etkileyecek, bağımlı değişkendeki

değişmelerin nedeni olabilecek değişkenlerin eklenmesi ile oluşturulan modeller çoklu regresyon

modeli denir. Çoklu regresyon modeli de basit regresyon modeli gibi, doğrusal veya doğrusal olmayan

fonksiyonlarla ifade edilir. Değişkenler arasında doğrusal ilişki olduğu varsayımı ile doğrusal

fonksiyonla ifade edilen çoklu regresyon modellerine çoklu doğrusal regresyon modelleri adı

verilmektedir.

Anakütle çoklu doğrusal regresyon modeli,

Yi =β1 +β2Xi2 +β3Xi3+…+βkXik+εi şeklinde ifade edilir.

Bağımlı değişken Y’ deki değişmeler X2,X3,….Xk bağımsız değişkenleri tarafından

açıklanmaktadır. Bağımsız değişkenler X2’den başlayarak tanımlandığından modelde toplam k

değişken ve (k-1) bağımsız değişken yer almaktadır. Sabit katsayı β1 ve eğim parametreleri β2,β3,…βk

olduğundan tahmin edilecek parametre sayısı k’dır.

Çoklu doğrusal regresyon modelinin parametreleri basit doğrusal regresyon modelinin

parametreleri gibi aynı yöntemlerle tahmin edilebilir. Bu işlemler değişken sayısının çokluğu nedeni

ile biraz daha karmaşıklaşmakla birlikte, elde edilen sonuçlar aynı olacaktır. Bu yöntemler;

En Küçük Kareler Yöntemi

En Çok Benzerlik Yöntemi

En İyi Doğrusal Sapmasız Tahmin Yöntemi

Momentler Yöntemi

Parametrelerin Matrislerle Tahmini dir.

13

3.2. TEMEL VARSAYIMLAR

Çoklu doğrusal regresyonda da basit doğrusal regresyonda olduğu gibi elde edilen sonuçların

geçerliliği temel varsayımların geçerliliğine bağlıdır. Çoklu regresyonda basit regresyonun varsayımları

aynen geçerli olup iki ilave varsayım daha vardır. Çoklu doğrusal regresyonun temel varsayımları,

Normallik

Sıfır ortalama

Sabit varyans

Otokorelasyon olmaması

Bağımsız değişkenlerin tesadüfi değişken olması

Çoklu doğrusal bağlılık olmaması

n>k olmasıdır.

3.2.1. Normallik

Regresyonun temel varsayımlarından biri olan normallik varsayımı anakütle hata teriminin

normal dağıldığını varsayar. Doğrusal regresyon modelindeki her bir hata teriminin, sıfır ortalama ve

sabit varyansla normal dağıldığı varsayımı,

E(εi)=0

E(εi2)=σ2

E(εi εj)=0

εi ˷ N(0, σ2) i≠j

olarak ifade edilebilir.

Normallik varsayımı, parametre tahminlerinin istatistiksel olarak anlamlılığının testi ve aralık

tahminleri için gereklidir. Bu varsayım geçersiz ise testler ve aralık tahmini yapılamaz. Normallik

varsayımı geçerli değilse ve diğer varsayımlar geçerli ise parametrelerin nokta tahminleri elde edilir

ve bu parametre tahminleri sapmasız en iyi doğrusal sapmasız tahminci olma özelliğini taşırlar. Fakat

bu parametreler için anlamlılık testleri ve aralık tahminleri yapılamaz..

14

3.2.2. Sıfır Ortalama

Bu varsayım hata terimlerinin beklenen değerini sıfır olacağını ifade etmektedir.

E(εi)=0

Normallik varsayımı ve sıfır ortalama varsayımına göre hata terimleri ±∞ aralığında sıfır

ortalama etrafında normal dağılmaktadır.

3.2.3. Sabit Varyans

Bu varsayım her bir hata teriminin dağılımının aynı varyansa sahip olması gerektiğini ifade

etmektedir.

E[ εi – E(εi)]2 = E(εi)

2=σ2

Bu varsayıma göre Xi’nin alacağı değerler ile oluşan εi ‘lerin varyansı her bir Xi için aynı

olacaktır. Oysa uygulamada Xi birbirinden çok farklı büyüklükte değerler alabilmekte ve bu durumda

bu varsayım geçerli olmamaktadır. Sabit varyans varsayımının geçerli olmaması durumu değişen

varyans olarak adlandırılmaktadır.

3.2.4. Otokorelasyon Olmaması

Hata terimleri arasında ilişki olması otokorelasyon olarak adlandırılır. İstenen otokorelasyon

olmamasıdır. Bu varsayıma göre bir hata terimi kendinden önce veya sonra yer alan hata terimlerini

etkilemeyecektir.

E[εi – E(εi)] E[εj – E(εj)]=E(εi,εj)=0 i≠j

15

3.2.5. Bağımsız Değişkenlerin Tesadüfi Değişken Olması

Bu varsayıma göre bağımsız değişkenler tesadüfi değişken olmayacak. Yani, tekrarlanan

örnekler için Xi değerleri sabit olacaktır .Xi ‘lerin tesadüfi değişken olması durumunda ise Xi’ler ile

hata terimi εi arasındaki ilişki olmayacaktır.

3.2.6. Çoklu Doğrusal Bağlılık Olmaması

Bağımsız değişkenlerden ikisi veya daha fazlası arasında kuvvetli doğrusal ilişki olması durumu

çoklu doğrusal bağlılık olarak adlandırılmaktadır. Tam çoklu doğrusal bağlılık olduğunda, sistem

çözülememekte, yani parametreler tahmin edilememekte veya bazı temel varsayımlar geçerli

olmamaktadır. Bu nedenle, sonuçların geçerliliği için modelde çoklu doğrusal bağlılık olmamalıdır.

3.2.7. n>k Olması

Çoklu regresyonda tahmin edilecek parametre sayısı k’dır. Bu nedenle gözlem sayısı k’dan az

ise parametreler tahmin edilmeyecektir. Gözlem sayısı, tahmin edilecek parametre sayısına eşit (n=k)

ise bu durumda da gerekli serbestlik derecesi sağlanamayacaktır. Bu nedenle n>k olması

gerekmektedir.

16

4. VERİ SETİ Çalışmamızda belirtildiği üzere vergi ve sübvansiyonlar, üretici fiyatları endeksi ve ihracatın

gayrisafi yurtiçi hasıla ile ilişkisi incelenecektir. Veri seti olarak 2003-2012 yılları alınmıştır.

Değişkenlerin önce logaritmik dönüşümleri kullanılmıştır ancak gerekli varsayımları

sağlanamadığından, değişkenlerin birinci farkları da alınmıştır. Çalışmamızda

D(LOGGAYRI_SAFI_YURTICI_HA): Gayrisafi Yurtiçi Hasıla, D(LOGUFE): Üretici Fiyatları Endeksi,

D(LOGIHRACAT): İhracat, D(LOGVERGI_SUBVANSIYON_CAR): Vergi ve sübvansiyonlar olarak

adlandırılmıştır. Veriler TCMB’ dan 3 aylık olarak alınmıştır.

obs D(LOGGYRI_SFI_YRTICI_HA) D(LOGUFE) D(LOGIHRACAT) D(LOGVERGI_SUBVNSYON)

2003Q1 NA NA NA NA

2003Q2 0.032708 0.001344 0.029586 -0.041072

2003Q3 0.084832 0.000882 0.104736 0.030909

2003Q4 -0.020740 0.011861 -0.045921 -0.000304

2004Q1 -0.010828 0.021941 -0.065735 0.089364

2004Q2 0.039890 0.025933 0.130381 -0.025233

2004Q3 0.080537 0.009140 0.097120 0.045990

2004Q4 -0.019281 0.012503 -0.043256 0.005062

2005Q1 -0.029039 -0.002711 -0.088040 0.049370

2005Q2 0.037370 0.008828 0.068978 -0.012198

2005Q3 0.072196 -0.000254 0.073817 0.023167

2005Q4 -0.022236 0.003942 -0.048014 -0.007315

2006Q1 -0.032497 0.008026 -0.067881 0.070277

2006Q2 0.059679 0.023190 0.130119 -0.013591

2006Q3 0.064986 0.016476 0.087635 0.013865

2006Q4 -0.024985 -0.000842 -0.048980 -0.021800

2007Q1 -0.029952 0.003133 -0.048528 -0.003467

2007Q2 0.034050 0.008594 0.057511 0.016949

2007Q3 0.057874 0.004418 0.044566 0.021314

2007Q4 -0.024155 0.006404 -0.045919 -0.007278

2008Q1 -0.008153 0.015546 0.015371 0.022007

2008Q2 0.045398 0.038257 0.073356 0.035104

2008Q3 0.039893 0.001253 0.047253 -0.013835

2008Q4 -0.051273 -0.008971 -0.060068 -0.055899

2009Q1 -0.049769 -0.005746 -0.036581 -0.020176

2009Q2 0.041114 0.006563 -0.004402 0.061373

2009Q3 0.058798 0.001656 0.075168 0.015935

2009Q4 -0.012389 0.008306 -0.014924 0.006517

2010Q1 -0.023368 0.013886 -0.072684 0.013065

2010Q2 0.042813 0.013920 0.076164 0.051284

2010Q3 0.046409 0.000216 0.019826 0.017103

2010Q4 -0.000315 0.009368 0.002894 0.037857

2011Q1 -0.008714 0.020136 0.010122 -0.025666

2011Q2 0.039340 0.009069 0.055704 0.071268

2011Q3 0.043925 0.007356 0.091773 -0.014460

2011Q4 -0.015010 0.017239 -0.021814 0.030660

2012Q1 -0.016123 0.005733 -0.024526 -0.055462

2012Q2 0.028860 0.000645 0.072313 0.039982

17

5. EKONOMETRİK BULGULAR

5.1. MODEL SEÇİMİ

5.1.1. Model 1

Modelin R2, yani belirlilik katsayısına bakıldığı zaman 0,995055 değerini almıştır. Çoklu

regresyon modellerinde basit regresyon modellerinde olduğu gibi bu değer 0 ≤ R2 ≤ 1 olacaktır,

F testi ile çoklu doğrusal regresyonda sabit parametre dışındaki parametrelerin tümünün

birden anlamlılığını test etmektedir.

Hipotezler:

H0 = Sabit parametre hariç tüm bağımsız değişkenler anlamsızdır. (β2 = β3 = …. Βk= 0)

Ha = Sabit parametre hariç tüm bağımsız değişkenler anlamlıdır. (β2 ≠ β3 ≠ …. Βk≠ 0)

F istatistiğinin olasılık değerine baktığımız zaman 0,05’ten küçük olduğu görülmektedir. H0

reddedilir. Sabit parametre hariç tüm bağımsız değişkenler anlamlıdır.

Bağımlı Değişken: GAYRI_SAFI_YURTICI_HASIL

Bağımsız Değişkenler Katsayılar Satandart Hata t-istatistik Olasılık

MAAS__UCRET_CARI_ 7.602235 1.940069 3.918538 0.0005

SAGLIK_ISLERI_VE_SOSYAL_ 23.95270 4.211962 5.686827 0.0000

EGITIM_CARI_ -17.66397 4.069787 -4.340269 0.0001

UFE 160062.1 321062.8 0.498538 0.6217

VERGI_SUBVANSIYON_CARI_ 2.140555 0.436405 4.904971 0.0000

KAMU_SEKTORU_CARI_ 2.046.239 1.019811 2.006488 0.0539

IHRACAT 1.043628 0.244775 4.263619 0.0002

C -2.15E+12 2.01E+12 -1.073105 0.2918

R-squared 0.995055

Adjusted R-squared 0.993901 Mean dependent var 2.17E+13

S.E. of regression 5.55E+11 S.D. dependent var 7.10E+12

Sum squared resid 9.24E+24 Akaike info criterion 57.10642

Log likelihood -1077.022 Schwarz criterion 57.45118

F-statistic 862.3595 Hannan-Quinn criter. 57.22909

Prob(F-statistic) 0.000000 Durbin-Watson stat 1.847900

18

Daha sonra parametrelerin anlamlılığına bakılır. Bu nedenle modeldeki değişkenlerin t-istatistik

değerlerine bakılır. Hipotezler şu şekilde kurulur:

H0 = Parametreler anlamlı değildir.

Ha = Parametreler anlamlıdır.

Eğer t-istatistiklerinin olasılık değeri 0,05’ten küçükse H0 hipotezi reddedilir, büyükse kabul

edilir. Modele bakıldığında UFE değişkeninin ve C sabitinin 0,05’ten büyük olduğu görülür. Yani H0

kabul edilir. Bu nedenle UFE değişkeni modelden çıkarılarak, model tekrar tahmin edilmelidir.

Ancak model anlamlı ve R2’ nin yüksek olması nedeniyle, regresyon varsayımlarına da

bakılmalıdır. Çünkü bunlar çoklu doğrusal bağıntının göstergesi olabilir.

Çoklu Doğrusal Bağıntı Varsayımı

Çoklu regresyon analizi yaparken en çok dikkat edilmesi gereken varsayımlardan birisi çoklu

doğrusal bağıntıdır. Vif kriteri kullanılarak bakılmıştır.

Tablo sonuçlarına bakıldığında Vif değerlerinin hiçbiri 5’ten küçük değildir. Çoklu doğrusal

bağıntı vardır. Varsayım sağlanamamıştır. Diğer varsayımlara bakmanın gereği yoktur.

Variance Inflation Factors

Coefficient Uncentered Centered

MAAS__UCRET_CARI_ 3.763868 1419.506 162.3905

SAGLIK_ISLERI_VE_SOSYAL_ 17.74062 290.4547 27.51420

EGITIM_CARI_ 16.56316 1090.907 158.5997

UFE 1.03E+11 2890.276 124.5322

VERGI_SUBVANSIYON_CARI_ 0.190450 187.1807 15.89947

KAMU_SEKTORU_CARI_ 1.040015 91.11843 14.13909

IHRACAT 0.059915 210.5069 24.16465

C 4.03E+24 496.8896 NA

19

5.1.2. Model 2

Bağımlı Değişken: GAYRI_SAFI_YURTICI_HASIL


MAAS__UCRET_CARI_ 7.442028 1.889938 3.937710 0.0004

SAGLIK_ISLERI_VE_SOSYAL_ 25.02928 3.572155 7.006772 0.0000

EGITIM_CARI_ -16.81772 3.653782 -4.602825 0.0001

VERGI_SUBVANSIYON_CARI_ 2.194639 0.417552 5.255972 0.0000

KAMU_SEKTORU_CARI_ 2.369293 0.777866 3.045887 0.0047

IHRACAT 1.107465 0.206067 5.374288 0.0000

C -1.19E+12 5.41E+11 -2.201617 0.0353

R-squared 0.995014




Log likelihood -1077.179 Schwarz criterion 57.36370



UFE’yi çıkarttıktan sonra kurduğumuz modele bakınca değişkenlerin t-istatistik olasılık

değerlerinin hepsinin 0,05’ten küçük olduğu görülmektedir. Yukarıdaki hipotezlere göre baktığımızda

H0 reddedilir ve parametrelerin anlamlı olduğu söylenir. Ancak tek başına parametre anlamlılığı

model seçmekte yeterli değildir. Çoklu regresyon analizinin birçok varsayımı vardır ve doğru

sonuçlara ulaşmak için bunlarında sağlanması gereklidir.

Otokorelasyon Varsayımı

Modelde otokorelasyon olup olmadığını test etmek için Breusch-Godfrey Otokorelasyon LM testi

kullanılmıştır. Tek tek otokorelasyon derecelerine bakılmıştır. 6. derecede(gecikmede) bir soruna

rastlanılmıştır.

Hipotezler şu şekilde kurulur:

H0 = Otokokorelasyon yoktur.

Ha = Otokorelasyon vardır.

Ki-kare olasılık değerlerine bakılarak yorum yapılır. Eğer ki-kare olasılık değeri 0,05’ten

küçükse H0 reddedilir, büyükse kabul edilir. Tabloya bakıldığında 0,0197<0,05 olduğu görülmektedir.

Bu sonuçlara göre otokorelasyon sorunu vardır. H0 reddedilir. Varsayım sağlanamamıştır. Sonuçları

daha net görebilmek artıkların otokorelasyon tablosu aşağıda verilmiştir.

Breusch-Godfrey Otokorelasyon LM Test:

F-statistic 2.738129 Prob. F(6,25) 0.0348

Obs*R-squared 15.06908 Prob. Chi-Square(6) 0.0197

20

Tablodan da 6. Derecede (gecikmede) otokorelasyon sorunu olduğu görülmektedir.



doğrusal bağıntıdır. Vif kriteri kullanılarak bakılmıştır.



Variable Variance VIF VIF

MAAS__UCRET_CARI_ 3.571865 1380.559 157.9350

SAGLIK_ISLERI_VE_SOSYAL_ 12.76029 214.1054 20.28178

EGITIM_CARI_ 13.35012 901.1288 131.0092

VERGI_SUBVANSIYON_CARI_ 0.174349 175.6137 14.91696

KAMU_SEKTORU_CARI_ 0.605076 54.32925 8.430413

IHRACAT 0.042464 152.8998 17.55177

C 2.93E+23 37.00501 NA

Vif kriterine göre bakıldığında, elde edilen sonuçların 5’ten küçük alınması önerilir. Tabi ki bir

önbilgi, detay vs. gibi durumlar varsa bu değişebilir. Ancak çoğu araştırmacı bu kriter 5’ten küçük

olduğu zaman çoklu doğrusal bağıntının bulunmadığını söylemektedir.



21

5.1.3. Model 3

Bağımlı Değişken: LOGGAYRI_SAFI_YURTICI_HA


LOGUCRET 0.530257 0.103932 5.101963 0.0000

LOG_EGITIM_CARI_ -0.529345 0.091101 -5.810529 0.0000

LOGSAGLIK_ISLERI_VE_SOSY 0.402860 0.051108 7.882503 0.0000

LOGVERGI_SUBVANSIYON_CAR 0.271525 0.039818 6.819199 0.0000

LOGKAMU 0.046019 0.008340 5.518077 0.0000

LOGIHRACAT 0.283063 0.040702 6.954583 0.0000

C 3.421731 0.400178 8.550530 0.0000

R-squared 0.995014




Log likelihood -1.077.179 Schwarz criterion 5.736370



Değişkenlerin logaritma dönüşümleri alınarak model tahmin edilmeye çalışılmıştır. Logaritma

alınmasının amacı, hem sonuçları daha net bir şekilde görebilmek hem de bu dönüşümle varsayımları

sağlamaya çalışmaktır.

Model 3’deki parametrelerin anlamlılığına bakıldığında hepsinin 0,05’ten küçük olduğu

görülmektedir. Yukarıda kurduğumuz hipotezlere göre H0 reddedilir. Yani parametreler anlamlıdır.

Ancak yüksek R2 ve F istatistik değerinin olumlu olması çoklu doğrusal bağıntı göstergesi olabilir.

Varsayımlara bakılmalıdır.



doğrusal bağıntıdır. İlk olarak bu varsayıma bakılır. Tablo sonuçlarına bakıldığında Vif değerlerinin

hiçbiri 5’ten küçük değildir. Çoklu doğrusal bağıntı vardır. Varsayım sağlanamamıştır.




LOGUCRET 0.010802 281112.8 131.6633

LOG_EGITIM_CARI_ 0.008299 581101.5 138.2043

LOGSAGLIK_ISLERI_VE_SOSY 0.002612 174357.1 31.26494

LOGVERGI_SUBVANSIYON_CAR 0.001585 122949.6 14.38615

LOGKAMU 6.95E-05 8.701.653 7.605370

LOGIHRACAT 0.001657 133938.4 21.28534

C 0.160142 80616.41 NA

22

5.1.4. Model 4

Bağımlı Değişken: D(LOGGAYRI_SAFI_YURTICI_HA)

Bağımsız Değişkenler Katsayılar Satandart Hata t-istatistik Olasılı

k

D(LOGUCRET) 0.479944 0.122724 3.910766 0.0005

D(LOG_EGITIM_CARI_) -0.482465 0.092788 -5.199639 0.0000

D(LOGSAGLIK_ISLERI_VE_SOSY) 0.389590 0.091592 4.253539 0.0002

D(LOGVERGI_SUBVANSIYON_CAR) 0.181136 0.058455 3.098722 0.0042

D(LOGKAMU) 0.039577 0.017085 2.316436 0.0275

D(LOGIHRACAT) 0.324341 0.048059 6.748768 0.0000

C 0.001016 0.003409 0.298000 0.7678

R-squared 0.944363

Adjusted R-squared 0.933236 Mean dependent var 0.014915

S.E. of regression 0.010188 S.D. dependent var 0.039428

Sum squared resid 0.003114 Akaike info criterion -6.166637

Log likelihood 121.0828 Schwarz criterion -5.861869

F-statistic 84.86881 Hannan-Quinn criter. -6.059192


Model 3’de değişkenlerin logaritma dönüşümleri alınarak model tahmin edilmeye

çalışılmıştır. Ancak logaritma dönüşümleri sonunda da çoklu doğrusal bağlantı sorunuyla

karşılaşılmıştır.

Model 4’te logaritması alınmış değişkenlerin, birinci farkları alınarak tahmin edilmeye

çalışılmıştır.

Parametrelerin anlamlılığına bakıldığında bütün bağımsız değişkenlerin t-istatistik

değerlerinin olasılıkları 0,05’ten küçüktür. Yani parametreler anlamlıdır. Ancak C sabit parametresinin

olasılık değerlerine bakıldığında 0,7678>0,05 olduğu görülmektedir. C parametresi anlamsızdır. Ancak

yüksek R2 ve F istatistik değerinin olumlu olması çoklu doğrusal bağıntı göstergesi olabilir.

Varsayımlara bakılmalıdır.

23


Tablo sonuçlarına bakıldığında Vif değerlerinden ücret, kamu ve sağlık harcamalarının 5’ten

büyük olduğu görülmektedir. Çoklu doğrusal bağıntı vardır. Varsayım sağlanamamıştır. Diğer

varsayımlara bakmanın gereği yoktur.

5.1.5. Model 5

Model 4’te eğitim harcamalarının katsayısı negatif çıkmıştır. İktisadi açıdan eğitim

harcamalarının büyümeye pozitif etkisi olduğunu düşünerek bu değişken çıkarılarak tekrar model

kurulmuştur.



D(LOGIHRACAT) 0.492452 0.048232 10.21005 0.0000

D(LOGKAMU) 0.075987 0.021139 3.594582 0.0011


D(LOGUCRET) 0.146808 0.141980 1.034004 0.3091


C -0.007241 0.004092 -1.769664 0.0866

R-squared 0.894223










D(LOGUCRET) 0.015061 4.448490 3.215007

D(LOG_EGITIM_CARI_) 0.008610 9.887563 9.112610

D(LOGSAGLIK_ISLERI_VE_SOSY) 0.008389 8.856901 8.397047

D(LOGVERGI_SUBVANSIYON_CAR) 0.003417 1.605676 1.424956

D(LOGKAMU) 0.000292 12.77748 12.57259

D(LOGIHRACAT) 0.002310 3.478881 3.242335

C 1.16E-05 4.143063 NA

24

Model 5’ün parametrelerinin anlamlılıklarına bakıldığında ÜCRET değişkeni ve C

parametresinin t-istatistik olasılıkları 0,05’ten büyük çıkmıştır. Yani bu parametreler anlamsızdır. H0

kabul edilir. Ancak regresyon varsayımlarına bakılması gereklidir. Çünkü yüksek R2 ve F istatistik

değerinin olumlu olması çoklu doğrusal bağıntı göstergesi olabilir.






D(LOGIHRACAT) 0.002326 1.904436 1.774944

D(LOGKAMU) 0.000447 10.63124 10.46.077


D(LOGUCRET) 0.020158 3.236070 2.338768


C 1.67E-05 3.244079 NA

25

5.1.6. Model 6

Model 5’te anlamsız çıkan ÜCRET değişkeni çıkarılarak model tekrar kurulmuştur.



D(LOGIHRACAT) 0.508309 0.045778 1.110367 0.0000

D(LOGKAMU) 0.068994 0.020050 3.441112 0.0016



C -0.004650 0.003239 -1.435973 0.1607

R-squared 0.890575







Model 6’in anlamlılık değerlerine bakıldığında bağımsız değişkenlerin t-istatistik olasılık

değerleri 0,05’ten küçük olduğu ancak C parametresinin 0,05’ten büyük olduğu görülmektedir. Yani C

parametresi anlamsızdır. Ancak yine de çoklu doğrusal bağlantıya bakmakta yarar vardır. Çünkü

yüksek R2 ve F istatistik değerinin olumlu olması çoklu doğrusal bağıntı göstergesi olabilir.

Tablodaki Vif değerlerine bakıldığında kamu ve sağlık harcamalarının 5’ten büyük olduğu

görülmektedir. Çoklu doğrusal bağlantı vardır. Varsayım sağlanamamaktadır.




D(LOGIHRACAT) 0.002096 1.711904 1.595504

D(LOGKAMU) 0.000402 9.543110 9.390085



C 1.05E-05 2.027853 NA

26

5.1.7. Model 7

Son olarak LOGUFE, LOGIHRACAT ve LOGVERGISUBVANSIYON bağımsız değişkenleriyle bir

model kurulmuştur. UFE’ nin tekrar modele alınmasının sebebi enflasyonun etkilerinin de modele

katılmak istenmesidir. Çünkü Türkiye enflasyonist bir ekonomiye sahiptir. Enflasyonun göz önüne

alınmadığı bir model doğru sonuçlar vermeyecektir. Model sonuçları aşağıdadır:

Model 7’deki parametrelerin anlamlılıklarına bakıldığı zaman, UFE, IHRACAT, VERGI ve

SUBVANSIYON değişkenlerinin t-istatistik olasılık değerleri 0,05’ten küçüktür. Yani H0 hipotezi

reddedilir. Parametreler anlamlıdır. Sabit parametre C’ye baktığımız zaman olasılık değerinin 0,05’ten

büyük olduğunu görüyoruz. Fakat bu değer çift taraflı tabloya göre hesaplanmıştır. T-istatistik

değerini (n>30 old. İçin Z tablo kullanılır) t tek taraflı tabloya göre bakarsak tablo değeri 0,05 hata

payı ile şu şekilde hesaplanır:

(0,5-0,05)=0,45 tablodan 0,45’e denk gelen tablo değerine bakıldığında (n>30 Z tablo) 1,64

bulunur.

Hesaplanan istatistik değeri 1,999395’tir. Hesaplanan tablo değeri 1,64’tür.

Hesaplanan değer, tablo değerinden büyük olduğu için H0 reddedilir, Ha kabul edilir. Yani C

parametresi anlamlıdır.

(NOT: Bütün regresyon varsayımlarına bakılmıştır ve Model 7 tüm varsayımları sağlamıştır.

Sonuçlar bir bölüm sonra gösterilmiştir.)

Ancak sahip olduğumuz veri seti 3’er aylık (mevsimsel ya da çeyreklik) olduğundan,

mevsimsel etkinin var olup olmadığına bakılmalıdır. Çünkü mevsimsel etkinin dışlanması sonuçları

etkileyebilir. Bu nedenle dummy (kukla) değişkenler eklenerek mevsimsel etkiler açıklanmaya

çalışılmıştır.


Bağımsız Değişkenler Katsayılar Standart Hata t-istatistik Olasılık

D(LOGUFE) -0.595496 0.284623 -2.092228 0.0442

D(LOGIHRACAT) 0.577513 0.041285 13.98849 0.0000


C 0.006783 0.003392 1.999395 0.0539

R-squared 0.865781







27

5.2. KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER

Kukla değişkenler sabit, eğim ve hem eğim hem sabit şeklinde modele eklenebilir. Hangisinin

uygun olduğunu bulmak için 3 kalıpta denenmiştir.

D t1=1 yaz D t1= 0, D t2=1 sonbahar D t2= 0, D t3=1 kış D t3= 0, D t1= 0 D t2= 0 D t3= 0 ilkbahar

5.2.1. Hem Sabit Hem Eğimi Etkileyen Model

Hem sabit hem eğimi etkileyen modelin denklemi aşağıdaki gibidir:

D(LOGGAYRI_SAFI_YURTICI_HA) = C(1)*D(LOGUFE) + C(2)*D(LOGIHRACAT) +

C(3)*D(LOGVERGI_SUBVANSIYON_CAR) + C(4) + C(5)*D1 + C(6)*D2 + C(7)*D3 +

C(8)*D(LOGUFE)*D1 + C(9)*D(LOGIHRACAT)*D1 + C(10)*D(LOGVERGI_SUBVANSIYON_CAR)*D1 +

C(11)*D(LOGUFE)*D2 + C(12)*D(LOGIHRACAT)*D2 + C(13)*D(LOGVERGI_SUBVANSIYON_CAR)*D2

+ C(14)*D(LOGUFE)*D3 + C(15)*D(LOGIHRACAT)*D3 +

C(16)*D(LOGVERGI_SUBVANSIYON_CAR)*D3



D(LOGUFE) 1.147423 0.323529 3.546580 0.9019

D(LOGIHRACAT) 0.055837 0.100434 0.555960 0.5841

D(LOGVERGI_SUBVANSIYON_CAR) -0.020669 0.075268 -0.274607 0.7863

C -0.030684 0.006042 -5.078215 0.7040

D1 0.013891 0.010383 1.337808 0.1953

D2 0.063241 0.008932 7.079985 0.0954

D3 0.062432 0.008049 7.756969 0.0651

D(LOGUFE)*D1 -1.595486 1.010835 -1.578384 0.1294

D(LOGIHRACAT)*D1 -0.039324 0.344315 -0.114208 0.9102

D(LOGVERGI_SUBVANSIYON_CAR)*D1 0.585224 0.427801 1.367980 0.1858

D(LOGUFE)*D2 -1.494951 0.584198 -2.558981 0.7183

D(LOGIHRACAT)*D2 0.235689 0.140611 1.676176 0.1085


D(LOGUFE)*D3 -0.763507 0.402741 -1.895778 0.0718

D(LOGIHRACAT)*D3 -0.014708 0.126470 -0.116296 0.9085


R-squared 0.982197







28

Modele bakıldığında hepsinin t-istatistik olasılık değerleri 0,05’ten büyüktür. Yani H0 hipotezi

(parametreler anlamlı değildir) kabul edilir. Bu nedenle kukla değişkenler hem sabit hem de eğimi

etkileyen modelle mevsimsel etkileri açıklayamamaktadır. Sadece sabiti ve sadece eğimi etkileyen

modellere bakılacaktır.

5.2.2. Sadece Eğimi Etkileyen Model

Sadece eğimi etkileyen model aşağıdaki gibidir:

D(LOGGAYRI_SAFI_YURTICI_HA) = C(1)*D(LOGUFE) + C(2)*D(LOGIHRACAT) + C(3)*D(LOGVERGI_SUBVANSIYON_CAR) + C(4) + C(5)*D(LOGUFE)*D1 + C(6)*D(LOGIHRACAT)*D1 + C(7)*D(LOGVERGI_SUBVANSIYON_CAR)*D1 + C(8)*D(LOGUFE)*D2 + C(9)*D(LOGIHRACAT)*D2 + C(10)*D(LOGVERGI_SUBVANSIYON_CAR)*D2 + C(11)*D(LOGUFE)*D3 + C(12)*D(LOGIHRACAT)*D3 + C(13)*D(LOGVERGI_SUBVANSIYON_CAR)*D3



D(LOGUFE) -0.479528 0.501669 -0.955866 0.3487

D(LOGIHRACAT) 0.601088 0.144909 4.148027 0.1054


C 0.008002 0.006602 1.212072 0.2373

D(LOGUFE)*D1 0.648436 2.042242 0.317512 0.7536

D(LOGIHRACAT)*D1 0.186603 0.443777 0.420489 0.6779

D(LOGVERGI_SUBVANSIYON_CAR)*D1 -0.318602 0.797451 -0.399525 0.6930

D(LOGUFE)*D2 -0.035484 1.140240 -0.031119 0.9754

D(LOGIHRACAT)*D2 -0.001478 0.236172 -0.006258 0.9951


D(LOGUFE)*D3 0.838803 0.711243 1.179348 0.2498

D(LOGIHRACAT)*D3 -0.310102 0.225490 -1.375234 0.1818

D(LOGVERGI_SUBVANSIYON_CAR)*D3 -0.083633 0.194642 -0.429675 0.6713

R-squared 0.911414







Modele bakıldığında dummy değişkenlerin hiçbirinin t-istatistik olasılık değerlerinin 0,05’ten küçük

olmadığı görülüyor. Bu sonuçlarla H0 hipotezi (parametreler anlamlı değildir) kabul edilir. Bu nedenle

kukla değişkenler mevsimsel etkileri açıklayamamaktadır.

29

5.2.3. Sadece Sabiti Etkileyen Model

Sadece sabiti etkileyen model aşağıdaki gibidir:

D(LOGGAYRI_SAFI_YURTICI_HA) = C(1)*D(LOGUFE) + C(2)*D(LOGIHRACAT) + C(3)*D(LOGVERGI_SUBVANSIYON_CAR) + C(4) + C(5)*D1 + C(6)*D2 + C(7)*D3

Modele bakıldığında hepsinin t-istatistik olasılık değerleri 0,05’ten büyüktür. Yani H0 hipotezi

(parametreler anlamlı değildir) kabul edilir. Bu nedenle kukla değişkenler mevsimsel etkileri

açıklayamamaktadır.



D(LOGUFE) 0.336749 0.215217 1.564693 0.1281

D(LOGIHRACAT) 0.207048 0.060809 3.404893 0.0619


C -0.019766 0.004820 -4.100996 0.4223

D1 0.004082 0.004475 0.912185 0.3689

D2 0.062177 0.008642 7.194622 0.6210

D3 0.038259 0.007618 5.022128 0.1068

R-squared 0.953503







30

6. UYGUN MODEL

6.1. GRAFİKLER

Bütün grafiklere bakıldığında logaritma dönüşümlü grafiklerde trend gözlemlenmektedir. Fark

alınarak bu trend etkisi de yok edilmiştir. Fark alınmış grafikleri de şekildeki gibidir.

12.9

13.0

13.1

13.2

13.3

13.4

13.5

13.6

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

LOGGayri Safi Yurtici Hasila(Cari)

-.06

-.04

-.02

.00

.02

.04

.06

.08

.10

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

FARKGSYIH

6.96

7.00

7.04

7.08

7.12

7.16

7.20

7.24

7.28

7.32

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

LOGUFE

-.01

.00

.01

.02

.03

.04

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

FARKUFE

12.3

12.4

12.5

12.6

12.7

12.8

12.9

13.0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

LOGIHRACAT

-.10

-.05

.00

.05

.10

.15

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

FARKIHRACAT

12.1

12.2

12.3

12.4

12.5

12.6

12.7

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

LOGVergi-Subvansiyon(Cari)

-.06

-.04

-.02

.00

.02

.04

.06

.08

.10

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

FARKVERGI

31

6.2. VARSAYIMLAR

Yukarıda da gösterildiği üzere Model 7’de parametreler anlamlı çıkmıştır. Hatırlatmak gerekir

ki, C parametresinin anlamlılığına tek taraflı tabloya göre bakılmıştır ve H0 reddedilmiştir(H0=

parametreler anlamlı değildir). Parametreler anlamlıdır. Şimdi çoklu regresyonun diğer varsayımlarına

bakılacaktır.

6.2.1. Çoklu Doğrusal Bağıntı Varsayımı




D(LOGUFE) 0.081010 2.113531 1.145444

D(LOGIHRACAT) 0.001704 1.170593 1.090999


C 1.15E-05 1.870792 NA

Tabloya bakıldığında Vif kriteri 3 değişken içinde 5’ten küçük olarak çıkmıştır. Yani değişkenler

arasında çoklu doğrusal bağlantı sorunu yoktur.



D(LOGUFE) -0.595496 0.284623 -2.092228 0.0442

D(LOGIHRACAT) 0.577513 0.041285 13.98849 0.0000


C 0.006783 0.003392 1.999395 0.0539

R-squared 0.865781







32

6.2.2. Otokorelasyon Varsayımı













33

Yukarıdaki tüm otokorelasyon testlerine baktığımızda hepsinin ki-kare olasılıklarının 0,05’ten büyük

olduğu görülmektedir. H0 kabul edilir(otokorelasyon yoktur).













34

Otokorelasyon durumlarının tam olarak görülmesi amacıyla, artıkların corelogram grafikleri şekildeki

gibidir. Tablodan da görüldüğü gibi otokorelasyon sorunu bulunmamaktadır.

6.2.3. Sabit Varyans Varsayımı

Bir diğer varsayım değişen varyans varsayımıdır. Değişen varyans White testi:

Hipotezler şu şekilde kurulur:

H0 = Değişen varyans yoktur. (Sabit varyanslıdır.)

Ha = Değişen varyans vardır. (Sabit varyanslı değildir.)

Tablodaki olasılık değerlerine bakıldığında 0,05’ten büyük oldukları görülmektedir. H0 kabul edilir.

Değişen varyans sorunu yoktur.

Değişen Varyans Testi: White



Scaled explained SS 5.785026 Prob. Chi-Square(9) 0.7612

35

6.2.4. Normallik Varsayımı

Hipotezler aşağıdaki gibidir:

H0 = Artıklar normal dağılmaktadır.

Ha = Artıklar normal dağılmamaktadır.

Olasılık değeri 0,05’ten büyük olduğu için H0 kabul edilir. Yani artıklar normla dağılmaktadır.

6.2.5. Sıfır Ortalama Varsayımı

Artıkların ortalamalarının sıfıra eşit olması demektir.

RESID

Mean 3.56E-18

Median 0.001455

Maximum 0.023462

Minimum -0.033134

Std. Dev. 0.014445

Skewness -0.323994

Kurtosis 2.557.639

Jarque-Bera 0.949009

Probability 0.622193

Sum 9.37E-17

Sum Sq. Dev. 0.007511

Observations 37

0

1

2

3

4

5

6

-0.03 -0.02 -0.01 0.00 0.01 0.02

Series: ResidualsSample 2003Q2 2012Q2Observations 37

Mean 2.63e-18Median 0.001455Maximum 0.023462Minimum -0.033134Std. Dev. 0.014445Skewness -0.323994Kurtosis 2.557639

Jarque-Bera 0.949009Probability 0.622193

36

Tablodan da görüldüğü gibi artıkların ortalaması 0,0035632157884929 yaklaşık olarak sıfırdır.

Bu varsayımda sağlanmıştır.

6.2.6. n > k varsayımı

Gözlem sayısı 38’dir. Bu nedenle n parametre sayısından büyüktür.

6.2.7. Bağımsız Değişkenlerin Tesadüfi Olmaması

Bağımsız değişkenler belirli değerleri belirli olasılıklarla alan, değerleri denemelerin

sonuçlarında değişmeyen değişkenlerdir. Alacakları değerler örnekten örneğe de değişmeyerek

tekrarlanan örnekler için aynı kalacaktır. Aynı bağımısız değişkenlerin yer aldığı farklı örnekler

alınabilir. Farklı örneklerde yer alan, aynı bağımsız değişkenlerin, aynı gözlemleri için değerler

değişmeyecektir. Örneğin, bir ülkenin her hangi bir yıldaki milli gelirinin aynı yıl hangi örnekte yer

alırsa alsın ülkenin milli gelirinin aynı kalması, değişmemesi gibi. İktisadi olaylarda bağımsız

değişkenlerin tesadüfi değişken olması karşılaşılacak bir durum değildir. Bu nedenle bu varsayımda

sağlanmıştır.

6.3. CUSUM TESTİ

Grafikte görüldüğü gibi, 2003-2012 tarihleri arasında kırılmaya rastlanmamıştır.

-20

-15

-10

-5

0

5

10

15

20

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

CUSUM 5% Significance

37

6.4. CUSUM SQUARE TESTİ

Cusum Square testi Cusum’a göre daha duyarlı bir testtir. Grafiğe bakıldığında kırılma

olmadığı görülmektedir.

6.5. RAMSEY RESET SPESİFİKASYON HATASI TESTİ

Ramsey RESET Spesifikasyon Hatası Testi

Value df Probability

t-statistic 0.378977 32 0.7072

F-statistic 0.143624 (1, 32) 0.7072

Likelihood ratio 0.165693 1 0.6840

F-test summary:

Sum of Sq. df Mean Squares

Test SSR 3.36E-05 1 3.36E-05

Restricted SSR 0.007511 33 0.000228

Unrestricted SSR 0.007478 32 0.000234

Unrestricted SSR 0.007478 32 0.000234

LR test summary:

Value df

Restricted LogL 104.7911 33

Unrestricted LogL 104.8740 32

-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

CUSUM of Squares 5% Significance

38

Tablodan olasılık değerlerine bakıldığı zaman 0,05’ten büyük oldukları görülmektedir. H0

hipotezi kabul edilir( spesifikasyon hatası yoktur).

Sonuç olarak Model 7’nin çoklu regresyon varsayımlarını sağladığı bulunmuştur. Bundan

sonraki aşamalar Model 7 üzerinden devam etmiştir.

6.6. Model 7

R2 İncelemesi

Modelin R2, yani belirlilik katsayısına bakıldığı zaman 0,865781 değerini almıştır. Çoklu

regresyon modellerinde basit regresyon modellerinde olduğu gibi bu değer 0 ≤ R2 ≤ 1 olacaktır.

Belirlilik katsayısı, bağımlı değişkendeki değişmelerin alınan örnek için bağımsız değşkenler

tarafından açıklanma oranını verir. 0,865781 yeterli bir orandır.

Düzeltilmiş R2 İncelemesi

Düzeltilmiş belirlilik katsayısı modellerin karşılaştırılmasında kullanılırken, modelde yer alacak

en uygun bağımsız değişken grubunun belirlenmesi içinde kullanılmaktadır. Düzeltilmiş R2 < R2

olmalıdır. Değerlere bakıldığında 0.853579 < 0.865781 olduğu görülmektedir.

F Testi İncelemesi

F testi ile çoklu doğrusal regresyonda sabit parametre dışındaki parametrelerin tümünün

birden anlamlılığını test etmektedir.

Hipotezler:



D(LOGUFE) -0.595496 0.284623 -2.092228 0.0442

D(LOGIHRACAT) 0.577513 0.041285 13.98849 0.0000


C 0.006783 0.003392 1.999395 0.0539

R-squared 0.865781







39

H0 = Sabit parametre hariç tüm bağımsız değişkenler anlamsızdır. (β2 = β3 = …. Βk= 0)

Ha = Sabit parametre hariç tüm bağımsız değişkenler anlamlıdır. (β2 ≠ β3 ≠ …. Βk≠ 0)

F istatistiğinin olasılık değerine baktığımız zaman 0,05’ten küçük olduğu görülmektedir. H0 reddedilir.

Sabit parametre hariç tüm bağımsız değişkenler anlamlıdır.

Modeldeki diğer sonuçlara bakıldığında Durbin-Watson değeri 2,283477 olduğu

görülmektedir. Bu değer R2 = 0.865781 değerinden yüksektir. Yalancı regresyon durumu olmadığı

görülür. Ayrıca gecikme kriterlerine bakıldığı zaman en küçük olanın Akaike bilgi kriteri olduğu

görülmektedir.

Sonuç olarak Model 7’yi kullanarak Büyümeye etki eden faktörler olarak İhracat, Vergi ve Üfe

değişkenlerini çoklu doğrusal regresyon kullanarak açıklamakta ekonometri ve iktisat açıdan bir sorun

yoktur. Model katsayıları yorumlanabilir.

40

7. SONUÇ

Bu çalışmada, enflasyon, ihracat, vergi ve sübvansiyonların ekonomik büyümeyi ne yönde

etkilediği zaman serisi verilerinden yararlanılarak analiz edilmiştir. Bu çerçevede enflasyon, ihracat,

vergi ve sübvansiyonlar ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkiler incelenip, birlikte anlamlı bir

ekonometrik model kurulması amaçlanmıştır. Değişkenler 2003-2012 yılları için araştırılmıştır. Bu

çalışmada bağımlı değişken gayri safi yurt içi hasıla (büyüme), açıklayıcı değişkenler üretici fiyat

endeksi(enflasyon), ihracat, vergi ve sübvansiyonlardır. Değişkenlerin önce logaritmik dönüşümleri

kullanılmıştır ancak gerekli varsayımlar sağlanamadığından, değişkenlerin birinci farkları da alınmıştır.

Literatürde dört değişkenin bir arada değerlendirildiği bir çalışmaya rastlanılmamıştır. İkili

ilişkilerinin üzerinden araştırma yapışmıştır. Vergi ve sübvansiyonlar, ihracat sabit tutulduğunda

enflasyon bir birim arttığında ekonomik büyüme 0.59 birim azalacaktır. Bu bağlamda, kuramsal

kısımda bahsedilen Sarel, Valdovinos’un hipotezinin geçerli olduğu ifade edilebilir.

Vergi ve sübvansiyonlar, enflasyon sabit tutulduğunda ihracat bir birim arttığında ekonomik

büyüme ekonomik büyüme 0.57 birim artacaktır. Bu bağlamda, “ihracat ekonomik büyümeyi olumlu

yönde etkiler” hipotezinin geçerli olduğu ifade edilebilir.

İhracat, enflasyon sabit tutulduğunda vergi ve sübvansiyonlar bir birim arttığında ekonomik

büyüme 0.28 birim artacaktır. Devletin uyguladığı vergi ve sübvansiyon politikaları ekonomik

büyümeyi arttırdığı ifade edilebilir.

Enflasyon, ihracat, vergi ve sübvansiyonlar sıfır olduğunda ekonomik büyümenin ortalama

değeri 0,0068 birimdir.

41

8. KAYNAKÇA

Alptekin, V ve Mucuk M. ‘Türkiye’de Vergi ve Ekonomik Büyüme İlişkisi: Var Analizi (1975-2006)’

Maliye Dergisi, Sayı 155, s.159-174, 2008.

Artan,S ve Berber, M.’ Türkiye’de Enflasyon-Ekonomik Büyüme İlişkisi: ( Teori, Literatür Ve Uygulama)

‘ İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 18, Sayı 3-4, s.104-117,2004.

Atamtürk, B. ‘Büyüme Teorileri ve Imf Politikaları’ Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 22, Sayı 1,

s.89-103, 2007.

Çağlayan, E ve Güriş, S. ‘Ekonometri :Temel Kavramlar’ Genişletilmiş 3. Baskı, İstanbul: Der Yayınları,

2010,s. 179-247

Çiloğlu,İ. ‘ Teşvik Politikalarının Yönlendirme Gücü’ Hazine Dergisi,Sayı 13, s.29-48, 2000.

Demirhan, E. ‘ Büyüme ve İhracat Arasındaki Nedensellik İlişkisi :Türkiye Örneği’ Ankara Üniversitesi

SBF Dergisi, 60-4, s.76-88.

Şimşek, M. ' İhracata Dayalı-Büyüme Hipotezinin Türkiye Ekonomisi Verileri ile Analizi, 1960-2002’

D.E.Ü.İ.İ.B.F.Dergisi, 18, Sayı 2, s.43-63,2003.

Taştan, H. ‘ Türkiye’de İhracat, İthalat ve Ekonomik Büyüme Arasındaki Nedensellik İlişkilerinin

Spektral Analizi’ Ekonomi Bilimler Dergisi, 2, Sayı 1, s. 87-98, 2010.

Documents

Vergi, İhracat Ve Enflasyonun Ekonomik Büyümeye Etkisi