Türkiye’de Kamu Harcamalarının Ekonomik Büyümeye Etkisinin Sınır Testi Yaklaşımı ile Analizi Türkiye’de Kamu Harcamalarının Ekonomik Büyümeye Etkisinin Sınır Testi Yaklaşımı ile Analizi Esra KABAKLARLI Perihan Hazel ER Özet Çalışmanın amacı Türkiye’de kamu harcamaları ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi analiz etmektir. Wagner ve Keynes yaklaşımları çerçevesinde çalışmada, Türkiye’de kamu harcamaları ve ekonomik büyüme arasındaki ilişki Sınır Testi yaklaşımıyla 1930-2012 dönemi yıllık verileri kullanılarak test edilmiştir. Türkiye açısından pek çok kez ele alınan bu konu daha çok kısa vadeli verilerle test edilmiştir. Çalışmada farklı olarak Cumhuriyet sonrası sanayi planlarının başladığı 1930'lardan 2012 yılına kadar olan uzun dönem verileriyle ele alınmıştır. Analiz sonuçlarına göre kısa dönemde ekonomik büyümedeki artış kamu harcamalarında azalışa neden olurken uzun dönemde kamu harcamalarının gelir esnekliği sıfırdan büyük çıkarak Wagner Yasası Musgrave modeline göre anlamlı sonuç doğurmuştur. Anahtar Kelimeler: Kamu Harcamaları, Ekonomik Büyüme, Wagner Yasası, Türkiye Ekonomisi, Sınır Testi Yaklaşımı The Analysis of Effect of Public Expenditures on Economic Growth in Turkey Through Bound Testing Approach Abstract The purpose of this study is to analyze the relationship between public expenditures and economic growth. From the perspective of Wagner’s and Keynes’s approaches, relationship between public expenditures and economic growth in Turkish economy is tested using Bound Testing Approach and annual data for the period of 1930-2012. This relationnship is discussed many times in terms of Turkey and tested with short term datas many times. 1930s , in which the industrial plans started after the Republic period, until to 2012 is considered in this paper with long Arş.Gör.Dr., Selçuk Üniversitesi, İİBF, İktisat Bölümü, etalasli@selcuk.edu.tr Arş.Gör., Selçuk Üniversitesi, İİBF, İktisat Bölümü, perihaner@selcuk.edu.tr 268 Maliye Dergisi Sayı 166 Ocak-Haziran 2014 E. KABAKLARLI, P.H. ER term datas differently. According to the analysis results, while an increase in economic growth causes a decrease in public expenditures in short term, income elasticity of public expenditures is greater than zero so Wagner’s law has significant consequences in the long term according to Musgrave model. Key Words: Public Expenditures, Economic Growth, Wagner’s Law, Turkish Economy, Bound Testing Approach JEL Classification Codes: H50, C32, O40 Giriş Tarihsel süreçte özellikle İkinci Dünya Savaşı’ndan sonra ekonomik gelişme ve refah artışı ile birlikte kamu sektörünün ekonomideki rolü ve büyüklüğü de giderek artmıştır. Bu artış, kamu sektörünün büyüklüğü ile ilgili çalışmaların artmasına yol açmış ve kamu harcamaları ve ekonomik büyüklük arasındaki ilişki yıllardır iktisatçılar tarafından tartışılan en önemli konulardan biri haline gelmiştir. Çalışmanın özgün tarafı kamu harcamaları ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi, Türkiye iktisat tarihi açısından uzun bir perspektife yayarak Cumhuriyet'ten sonra sanayi planlarının başladığı 1930'lı yıllardan 2012 yılına kadar ele alarak incelemesidir. Literatüre baktığımız zaman bu alanda yapılmış zaman serileri analizleri daha kısa vadeli verileri kapsarken çalışmamız uzun dönemde Türkiye kamu harcamaları ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi Sınır Testi yaklaşımı ile ele almaktadır. Çalışmada bu ekonomik büyüklükler arasındaki ilişkiyi ele alan temelde iki farklı yaklaşım söz konusudur. Bu yaklaşımlar Wagner Yasası (Wagner Hipotezi) olarak adlandırılan Kamu Harcamaları Artış Kanunu ve Keynes Hipotezi’dir. Alman politik iktisatçı Adolph Wagner’in “Kamu Harcamaları Artış Kanunu,” kamu harcamalarındaki artışın ekonomik büyümeden kaynaklandığını ve ikisi arasında pozitif bir korelasyon olduğunu savunan ilk çalışmadır (Henrekson, 1993: 406). Bu Yasaya göre ekonomi geliştikçe veya refah düzeyi arttıkça kamu sektörünün büyüklüğü de artacaktır. Ayrıca kamu sektörü ekonomik büyümeden daha hızlı bir şekilde artış göstermektedir. Bunun en önemli nedeni büyüyen özel sektör ve piyasalarına artan talebin daha fazla kamu hizmeti gereksinimi doğurmasıdır (Iyare ve Lorde, 2004: 816). Wagner Yasası, kişi başına düşen gelir artışı ile birlikte kamu harcamalarının gelir artış hızından daha yüksek oranda büyüyeceğini ifade etmektedir. Bir başka deyişle, Wagner Yasası, kamu harcamaları talebinin gelir esnekliğinin oransal olmayan gösterimler için 1’den büyük olması durumunu ifade eder (Koop ve Poirier, 1995: 123). Wagner Yasası’na göre milli gelirden kamu harcamalarına doğru bir nedensellik ilişkisi bulunmakta olup kamu harcamaları içsel bir faktördür. Wagner’e göre kamu harcamalarının zaman içinde artmasının üç nedeni vardır. Birincisi, ülkeler sanayileşme sürecinde ilerledikçe asayiş, güvenlik, savunma ve adli hizmetler gibi kamusal işlemler artacaktır. İkincisi, gelir arttıkça gelir esnekliği olan eğitim, kültür, sağlık ve refah hizmetleri için yapılan kamu harcamaları artacaktır. Üçüncüsü ise ekonomik kalkınma ve teknolojik gelişmeler sonucunda kamunun ekonomiye yapacağı alt yapı yatırımları gibi özel sektörün karşılayamayacağı yatırımlar da artış gösterecektir (Henrekson, 1993: 407; Brown ve Jackson, 1982: 96; Ay, 2006: 294). Maliye Dergisi Sayı 166 Ocak-Haziran 2014 269 Türkiye’de Kamu Harcamalarının Ekonomik Büyümeye Etkisinin Sınır Testi Yaklaşımı ile Analizi Wagner’in analizinden sonra konuya ilişkin genel kabul görmüş diğer bir yaklaşım ise Keynes Hipotezi kapsamındadır. Keynes Hipotezi’ne göre ise nedenselliğin yönü, kamu harcamaları artışından ekonomik büyümeye doğrudur. Diğer bir deyişle kamu harcamalarındaki artış toplam talep seviyesinde bir artışa yol açarak ekonomik büyümeyi teşvik edecektir. Singh ve Sahni (1984)’nin belirttiği gibi kamu harcamaları ve milli gelir arasındaki ilişki Wagner ve Keynes’de farklı yollarla ele alınmıştır. Wagner’de kamu harcamalarındaki artışı sağlayan milli gelirdeki büyüme olarak kabul edilirken Keynes’de ise “kamu harcamalarındaki artışı milli gelir belirler” tezi savunulmaktadır. Wagner’da kamu harcamaları içsel bir faktör iken Keynes’de kamu harcamaları ekonomik büyümeyi etkileyen, toplam harcamalardaki kısa dönemli dalgalanmaları düzenleyen dışsal bir faktördür (Singh ve Sahni, 1984: 630). Bu çalışmada; Türkiye’de kamu harcamaları ve büyüme arasındaki ilişki 19302012 dönemi yıllık veriler ile “Sınır Testi Yaklaşımı” kullanılarak Wagner yaklaşımının Türkiye ekonomisi için geçerli olup olmadığı araştırılmaktadır. 1. Türkiye’de Kamu Harcamalarının Gelişimi Kamu harcamaları kavramı dar anlamda, para olarak yapılan harcamaların tamamı; geniş anlamda ise devletin üstlenmiş olduğu fonksiyonları yerine getirebilmesi için yaptığı bütün işlerin maliyetini oluşturan unsurların toplamı olarak tanımlanmaktadır (Aksoy, 1994: 91). İktisat literatüründe kamu harcamaları GSMH’ye yaptıkları etkiye göre cari, yatırım ve transfer harcamaları şeklinde üçlü bir ayrıma tabi tutulmaktadır. Cari harcamalar, GSMH’ye üretim ve fiyat düzeyi üzerinde etki yapan harcamaları kapsar iken yatırım harcamaları daha çok üretim dengesi ile ilgili olan ve ek üretim kapasitesi oluşturmaya yönelik harcamaları, transfer harcamaları ise karşılıksız ve GSMH üzerinde dolaylı etkileri olan harcamaları içermektedir (Işık ve Alagöz, 2005: 65). Tarih boyunca devletin toplum hayatı içinde üstlendiği fonksiyonlarda sürekli artış olmuştur. Bu artışa paralel olarak kamu harcamaları da sürekli bir artış eğilimi göstermiştir. Kamu harcamalarındaki sürekli artış ülkemizde de gerçekleşmiştir. Örneğin 1930 yılından bugüne kadar devlet bütçesiyle yapılan harcamalar incelendiğinde bu artış eğilimi açık bir şekilde görülmektedir. Tablo 1: Kamu Harcamalarının GSMH İçerisindeki Payı (1930-1980) (%) Cari Harcamalar 1930 4,98 1935 5,75 1940 4,73 1945 4,67 1950 6,49 1955 4,56 1960 4,02 1965 5,36 1970 5,43 1975 6,18 1980 6,60 Kaynak: bumko.gov.tr Yıllar 270 Yatırım Harcamaları 1,61 0,70 0,66 0,83 1,42 2,23 2,79 2,68 2,53 2,87 3,13 Transfer Harcamaları 1,67 2,64 2,10 1,55 2,08 1,36 1,49 2,11 2,86 4,19 6,60 Toplam Kamu Harcamaları 8,25 9,10 7,48 7,04 9,99 8,15 8,30 10,15 10,82 13,24 16,38 Maliye Dergisi Sayı 166 Ocak-Haziran 2014 E. KABAKLARLI, P.H. ER Tablodan da görülebileceği üzere 1930-1980 döneminde kamu harcamalarında artış söz konusudur. 1930 yılında kamu harcamalarının GSMH içindeki payı %8,2 iken 1950’de %9,99’a ve 1980’de de %16,3’e yükselmiştir. Kamu harcamalarının artış nedenleri teknolojik gelişmeler, nüfus ve şehirleşmenin artması, savunma harcamalarının artması ve bütçe tekniğindeki değişmeler olarak sıralanabilir (Uluatam, 2003: 250). Türkiye, 1980 yılına gelindiğinde piyasa ekonomisine geçmeye karar vermiş, bu karara yönelik önemli düzenlemeler yapmıştır. Bu düzenlemeler arasında döviz kuru ve kambiyo rejiminin serbestleştirilmesi, dış ticaret rejiminin liberalleştirilmesi, sermaye hareketlerinin önündeki engellerin kaldırılması, devletin ekonomiye müdahalesinin azaltılması, özelleştirme ve bazı yapısal değişiklikler gösterilebilir (Şimşek, 2004: 40). 1980’li yılların kamu harcamaları politikası kamu tüketiminin azaltılmasına yönelik bir harcama politikasıdır. Ancak tüm harcamaları kısıcı tedbirler önerilmesine ve büyük bir kısmının uygulanmasına rağmen kamu harcamaları gerek artan nüfus gerekse devletin kalkınma çabasındaki aktif rolüne uygun olarak sürekli artan bir seyir izlemiştir (Ağcakaya, 2003: 216). Tablo 2: Kamu Harcamalarının GSMH İçerisindeki Payı (1984-2012) (%) Cari Harcamalar 1984 4,87 1985 4,29 1989 5,43 1994 7,71 1997 6,48 1999 7,39 2000 8,77 2001 8,17 2002 8,51 2005 7,14 2007 7,81 2008 7,71 2009 9,00 2010 8,33 2011 8,15 2012 8,40 Kaynak: bumko.gov.tr Yıllar Yatırım Harcamaları 2,71 2,51 1,92 2,16 1,28 1,42 1,48 1,48 1,73 1,75 1,96 2,28 2,56 2,98 2,90 2,83 Transfer Harcamaları 6,89 6,96 5,36 8,54 12,18 13,43 16,60 18,37 23,30 13,63 14,43 13,89 16,59 15,48 13,19 14,21 Toplam Kamu Harcamaları 14,47 13,76 12,72 18,41 19,95 22,24 26,85 28,02 33,54 22,51 24,20 23,88 28,16 26,79 24,24 25,44 Tablo 2’de görülebileceği üzere kamu harcamalarının GSMH içindeki payı 1980-1989 döneminde azalmıştır. Bunun en önemli nedeni olarak 1984 yılı sonrasında kamu açıklarının yüksek reel faizli iç borçlanma yoluyla finanse edilmesi ile oluşan faiz yükü ve personel harcamaları gösterilmektir (Karluk, 1999: 107). 1989 yılından sonra kamu harcamalarının finansmanında iç borçlanmaya ağırlık verilmiş, araç olarak tahvil ve bono kullanılmıştır. Açığın finansmanında kullanılan tahvil ve bono stokunun payı 1985 yılından itibaren artış göstermiştir. 1997 yılına kadar kamu açıklarının finansmanında kullanılan Merkez Bankası kaynakları enflasyonist baskı oluşturması nedeniyle bu yıldan itibaren kullanılmamaktadır (Vardar, 2007: 97-98). Maliye Dergisi Sayı 166 Ocak-Haziran 2014 271 Türkiye’de Kamu Harcamalarının Ekonomik Büyümeye Etkisinin Sınır Testi Yaklaşımı ile Analizi Şekil 1: Kamu Harcamaları/GSMH (%) 1930 1933 1936 1939 1942 1945 1948 1951 1954 1957 1960 1963 1966 1969 1972 1975 1978 1981 1984 1987 1990 1993 1996 1999 2002 2005 2008 2011 40 35 30 25 20 15 10 5 0 Cari YATIRIM TOPLAM TRANSFER KAMU HARC Kaynak: bumko.gov.tr Ülkede 2002 yılına kadar yüksek faiz oranları, döviz sıkıntısı, borçlanma gereksinimi, bu dönemdeki ekonomik krizler (1994, 2000 ve 2001 krizleri), siyasi istikrarın bir türlü oluşmaması nedeniyle ekonomik istikrar bir türlü sağlanamamış ve kamu harcamaları/GSMH oranı artan bir seyir izlemiştir. Ancak 2002 sonrası siyasi istikrarın oluşumu, mali disiplini sağlamaya yönelik maliye politikaları, AB’ye uyum çerçevesinde yapılan bazı yapısal düzenlemelerle kamu harcamaları/GSMH oranının azalan bir seyir izlediğini söylemek mümkündür (Kanca, 2011: 83). Şekil 2: GSYH (%) GSYH (%) 12,0 9,3 10,0 8,0 8,0 6,0 9,4 7,2 7,0 7,5 6,8 6,2 6,0 4,0 2,1 2,0 0,3 9,2 8,8 9,0 8,4 6,9 5,3 2,2 0,9 0,7 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 0,0 -2,0 -4,0 -6,0 -8,0 -3,4 -5,5 -5,7 -4,8 GSYH (%) Kaynak: tuik.gov.tr Genel olarak kamu harcamalarının GSMH’ye oranının artış gösterdiği dönemlerde GSYH büyüme oranının arttığı, azalma gösterdiği dönemlerde azaldığı 272 Maliye Dergisi Sayı 166 Ocak-Haziran 2014 E. KABAKLARLI, P.H. ER gözlenmektedir. Böylece bu iki değişken arasında paralel bir seyir görülmektedir. Sadece iki istisnai durum söz konusudur. Birincisi 1999 yılında meydana gelen depreme bağlı olarak oluşan negatif büyümeye karşılık kamu harcamalarının yükselmesidir. İkincisi de 2001 yılında oluşan ve Türkiye ekonomisinde büyük bir daralmaya yol açan ekonomik kriz ve aynı yılda kamu harcamalarının GSMH’ye oranındaki büyük artıştır. Bu her iki durumda da kamu harcamaları/GSMH ve GSYH büyüme oranı zıt yönlü bir seyir izlemiştir. 2. Ampirik Literatür Hem gelişmiş hem de gelişmekte olan ülkelerde kamu harcamaları ve ekonomik büyüme arasındaki ilişki üzerine sayısız ampirik çalışma yapılmıştır. Ram (1986), kamu harcamaları ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi hem 115 ülke için yatay kesit verileri kullanarak hem de tek tek 17 ülke için 1960-1980 yılları arası zaman serisi verileri kullanarak En Küçük Kareler Yöntemi ile test etmiştir. Analiz sonuçlarına göre daha düşük gelire sahip ülkelerde kamu harcamaları ekonomik büyüme üzerinde daha fazla bir etkiye sahip olmakla birlikte genel olarak tüm ülkelerde kamu harcamaları ekonomik büyüme üzerinde pozitif bir etki yaratmaktadır. Barro (1991), 98 ülke için 1960-1985 yılları arasını kapsayan çalışmasında, kişi başına düşen yıllık ortalama reel GSYH ve reel kamu tüketim harcamalarının reel GSYH’ye oranını değişken olarak kullanmıştır. Analiz sonuçlarına göre ekonomik büyüme ve kamu tüketim harcamaları arasında negatif bir ilişki söz konusudur. Ansari, Gordon ve Akuamoah (1997), Gana, Kenya ve Güney Afrika için Wagner ve Keynes Hipotezlerini Granger ve Holmes-Hutton istatistiksel testlerini kullanarak test etmişlerdir. Granger nedensellik test sonuçlarına göre; Gana için kamu harcamaları ve milli gelir arasında nedensellik ilişkisinin bulunmadığı görülmüştür. Diğer bir deyişle Gana için Wagner Yasası’nı, Güney Afrika için de Keynes Hipotezi’ni destekler bulgular elde edilmişken Kenya için ne Wagner ne de Keynes Hipotezi’ni destekleyici bulgulara rastlanmamıştır. Gana için yapılan Holmes-Hutton test sonuçları Wagner Yasası’nı destekleyici yöndedir. Kenya için yapılan test sonuçlarında da Granger test sonuçları ile uyumlu sonuçlara ulaşılmıştır. Güney Afrika için yapılan analizden elde edilen sonuçlar ise Granger test sonuçları ile uyuşmamaktadır. Abu-Bader ve Abu-Qarn (2003), Mısır, İsrail ve Suriye için kamu harcamaları ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi eşbütünleşme, hata düzeltme ve Granger nedensellik testleri kapsamında incelemişlerdir. Ampirik bulgular, Mısır’da sivil kamu harcamaları ve ekonomik büyüme arasında iki yönlü ilişkinin olduğunu ancak askeri harcamalar söz konusu olduğunda bu ilişkinin olmadığını göstermektedir. İsrail ve Suriye’de ise askeri ve sivil harcamalardan ekonomik büyümeye doğru tek yönlü bir ilişki bulunmaktadır. Yıldız ve Sarısoy (2012) kamu harcamaları ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi hem Wagner hem de Keynes Hipotezi çerçevesinde OECD ülkeleri bağlamında 1980-2010 dönemi verilerini kullanarak panel veri analizi ile test etmişlerdir. Araştırmanın ampirik sonuçları, Wagner Yasası’nı ve Keynes Hipotezi’ni %1 anlamlılık düzeyinde ortaya çıkarmıştır. Analiz sonuçları değişkenler arasında istatistiksel olarak anlamlı bir uzun dönem ilişkisi bulunduğuna işaret etmektedir. Bu sonuçlardan hareketle OECD ülkelerinde kamu harcamalarının Maliye Dergisi Sayı 166 Ocak-Haziran 2014 273 Türkiye’de Kamu Harcamalarının Ekonomik Büyümeye Etkisinin Sınır Testi Yaklaşımı ile Analizi ekonomik büyümeden etkilendiği ve ekonomik büyümede önemli bir rol oynadığı söylenebilir. Konu hakkında Türkiye ile ilgili yapılan çalışmalar incelendiğinde, farklı dönemleri kapsayan ve farklı modeller kullanılarak yapılan çalışmalarda oldukça farklı sonuçlara ulaşıldığı görülmektedir. Kar ve Taban (2003), kamu harcamaları bileşenleri olan eğitim, sağlık, sosyal güvenlik ve altyapı yatırım harcamalarının büyüme üzerindeki etkilerini Türkiye ekonomisi için 1971-2000 dönemi verilerini kullanarak eşbütünleşme yaklaşımı ile analiz etmişlerdir. Analiz sonuçları, eğitim ve sosyal güvenlik harcamalarının ekonomik büyümeye etkisinin pozitif, sağlık harcamalarının büyümeye etkisinin negatif ve altyapı harcamalarının etkisinin ise istatistiksel olarak anlamsız olduğunu göstermektedir. Işık ve Alagöz (2005), 1985-2003 dönemi verileri yardımıyla, Türkiye’de Wagner Yasası’nın geçerliliğini farklı beş model çerçevesinde incelemişlerdir. Bu kapsamda, Johansen (1988) eş bütünleşme analizi ile değişkenler arasında uzun dönem ilişkinin varlığı bulgusuna ulaşılmıştır. Modellerden elde edilen uzun dönem gelir esneklikleri Wagner Yasası’nı geçerli kılacak şekilde 1.2243-5.1536 arasında değerler alarak ekonomik büyümenin kamu harcamasını pozitif yönde etkilediğini göstermektedir. Diğer taraftan yapılan Granger nedensellik testi sonuçları Model 1 ve 5’de Wagner Yasası’nı geçerli kılmaktadır. Diğer bir deyişle ekonomik büyümeden kamu harcamalarına doğru tek yönlü bir nedensellik ilişkisi söz konusudur. Buna karşılık 2, 3 ve 4 nolu modellerde ise çift yönlü bir nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir. Ay (2006), 1980-2005 dönemi verilerini kullanarak Türkiye ekonomisi açısından kamu harcamaları ve ekonomik büyüme ilişkisini VAR analizini kullanarak test etmiştir. Sonuçlar, kamu harcamaları ile ekonomik büyüme arasında kısa dönemde bir nedensellik ilişkisinin bulunmadığını buna karşılık uzun dönemde bulunduğunu ortaya koymaktadır. Tan, Mert ve Özdemir (2010), Türkiye ekonomisi için 1969-2003 dönemi verilerini kullanarak Wagner ve Keynes Hipotezlerini test etmişlerdir. Bu kapsamda, nedenselliğin yönünün test edilmesinde Gecikmesi-Genişletilmiş VAR modelleri çerçevesinde Toda-Yomamato’nun önerdiği Wald test istatistiği kullanılmıştır. Çalışmada kamu harcamaları; altyapı (enerji ve ulaştırma), eğitim ve sağlık harcamaları şeklinde kamu yatırımları olarak ele alınmıştır. Analiz sonuçlarına göre altyapı harcamalarından gayrisafi yurtiçi hasılaya doğru bir nedensellik ilişkisinin varlığına, eğitim harcamaları ile gayrisafi yurtiçi hasıla arasında ise çift yönlü bir nedensellik ilişkisinin varlığına rastlanılırken sağlık harcamaları ile gayrisafi yurtiçi hasıla arasında bir nedensellik ilişkisine rastlanmamıştır. Aytaç ve Güran (2010), Türkiye’de ekonomik sınıflandırmaya göre kamu harcamaları ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi 1987-2005 yılları için yapısal kırılmayı göz önüne alarak nedensellik ilişkisi ve vektör otoregresyon (VAR) analizi kullanarak incelemişlerdir. Analiz sonuçlarına göre ekonomik büyümeden cari harcamalara ve toplam harcamalara doğru tek yönlü nedensellik ilişkisi bulunurken ekonomik büyümeyle transfer ve yatırım harcamaları arasında bir nedensellik ilişkisine rastlanılmamıştır. Altunç (2011), kamu harcamaları ve kamu harcamalarının bileşenleri ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi Türkiye ekonomisi için 1960-2009 dönemi 274 Maliye Dergisi Sayı 166 Ocak-Haziran 2014 E. KABAKLARLI, P.H. ER verilerini kullanarak ARDL Sınır Testi yaklaşımı ve Vektör Otoregresif (VAR) Granger nedensellik/Blok Dışsallık Wald Testi ile ele almıştır. Ampirik bulgular kamu harcamaları ile ekonomik büyüme arasında Wagner Yasası’nı destekleyici sonuçlar sunmaktadır. Ancak ekonomik kategoriye göre ayrıştırılmış kamu harcamalarının bileşenlerinin analize dahil edilmesi durumunda nedenselliğin yönünün değiştiği görülmektedir. Yüksel ve Songur (2011), toplam kamu harcamaları, cari harcamalar, yatırım harcamaları, borç faiz ödemeleri ve diğer transfer harcamalarının ekonomik büyüme ile ilişkisini Türkiye ekonomisi için 1980-2010 dönemi verilerini kullanarak EngleGranger eşbütünleşme testi ve Granger nedensellik testi yardımıyla analiz etmişlerdir. Analiz sonuçlarına göre, borç faiz ödemeleri hariç diğer tüm değişkenlerin ekonomik büyüme ile arasında uzun dönemli bir ilişki ve cari harcamalar ile toplam kamu harcamalarından ekonomik büyümeye doğru tek yönlü bir nedensellik ilişkisi vardır. 3. Ampirik Analiz 3.1. Veri Bu çalışmada 1930-2012 dönemine ve Türkiye konsolide bütçe harcama kalemlerine ait yıllık veriler kullanılarak kişi başına düşen gelir arttıkça kamu harcamalarının gelir esnekliğine bağlı olarak artış göstereceğini savunan Wagner Yasası test edilmiştir. Çalışmada kullanılan bütün veriler değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki etkisini ölçü birimlerinden bağımsız olarak sabit, % cinsinden elde edilebilmek için doğal logaritmaya dönüştürülmüştür. Veriler, Maliye Bakanlığı Bütçe ve Mali Kontrol Genel Müdürlüğü, Bütçe Gider ve Gelir Gerçekleşmeleri, DPT’nin Temel Ekonomik Göstergeleri, DİE’nin İstatistiki Göstergeleri (19231998) ve Maliye Bakanlığının çeşitli yıllık ekonomik raporlarından alınmıştır. Kamu harcamalarının ekonomik tasnifinde harcamalar reel harcamalar ve transfer harcamaları şeklinde ikiye ayrılmaktadır. Ekonominin üretim kapasitesini doğrudan etkileyen reel harcamalar kendi arasında cari harcamalar ve yatırım harcamaları olmak üzere ikiye ayrılmaktadır (Akdoğan, 2003: 84). Çalışmada ekonomik büyümeyi (GSYH) etkileyen reel harcama kalemleri (cari harcamalar ve yatırım harcamaları) ile transfer harcamaları dikkate alınmıştır. 3.2. Ekonometrik Model İlgili yazından yola çıkarak Chletsos ve Kollias (2001), Bagala, Dhawan ve Lee (1999) gibi araştırmacıların kullandığı Wagner Yasası’nın Musgrave (1969) versiyonu baz alınmıştır. Söz konusu modeli yazacak olursak; LRKHit = β1 + β2 LRGSYH+ εt (1) Burada LRKHit kamu harcama kaleminin GSYH içindeki yüzdesel payının logaritmik değerini; LRGSYH ise kişi başına gayrisafi yurtiçi hasıla serisinin logaritmik değerini göstermektedir. Wagner Yasası’nın farklı beş versiyonu bulunmaktadır. Musgrave (1969)’e dayanan Model 3, Wagner Yasası’nın bütün versiyonlarının en basit olanlarından birisi olup birçok çalışmada yaygın olarak kullanılmıştır. Bu çalışmada, kamu harcamaları (cari, yatırım, transfer ve toplam harcamalar) ve milli gelir arasında uzun dönemli bir ilişki olup olmadığının ve milli gelirin kamu harcamalarına neden olup olmadığının ya da tersinin test edilmesi ile Wagner ve Keynes Hipotezi’nin geçerliliği inceleme konusu yapılmaktadır. Maliye Dergisi Sayı 166 Ocak-Haziran 2014 275 Türkiye’de Kamu Harcamalarının Ekonomik Büyümeye Etkisinin Sınır Testi Yaklaşımı ile Analizi Musgrave (1969) modelinde (Model 3), reel kamu harcamalarının reel gayrisafi yurtiçi hasıla içerisindeki oranı, kişi başına düşen gayrisafi yurtiçi hasılanın bir fonksiyonu olarak alınmakta ve modele göre Wagner Yasası’nın geçerli olabilmesi için b katsayısının sıfırdan büyük olması gerekmektedir (Iyare ve Lorde, 2013: 286). Tablo 3: Wagner Yasası’nın Beş Versiyonu No 1 2 3 4 5 Fonksiyon L(GE)= α + β L(GDP) L(GE)= α + β L(GDP/ P) L(GE/ GDP)= α + β L(GDP/ P) L(GE/ P)= α + β L(GDP/ P) L(GE/ GDP)= α + β L(GDP) Versiyon Peacock-Wiseman Goffman Musgrave Gupta ve Michas Mann Yıl 1961 1968 1969 1967&1975 1980 Tablo 4: Değişkenlerin Tanımı L GE GE/ GDP GE/ P GDP P Doğal Logaritma Toplam Kamu Harcamaları Reel Kamu Harcamalarının Reel GSYH İçindeki Payı Kişi Başına Toplam Kamu Harcamaları Gayrisafi Yurtiçi Hasıla Nüfus 3.2.1. Birim Kök Analizi Granger ve Newbold (1974), durağan olmayan zaman serileriyle çalışılması halinde sahte regresyon problemiyle karşılaşılabileceğini belirterek durağanlık varsayımının bozulması halinde oluşacak sorunları detaylıca incelemişlerdir. Durağan olmayan serilerin kullanılması güvenilir olmayan ve sahte ilişki içeren sonuçların elde edilmesine yol açabilecektir. Sahte regresyon parametreleri yüksek R2 üretmiş ancak kalıntılar yüksek düzeyde otokorelasyon göstermiştir. Bu nedenle zaman serileriyle yapılan regresyon analizlerinde değişkenler arasındaki ilişkinin varlığını araştırmadan önce mutlaka analizlerde kullanılan değişkenlerin zaman içinde gösterdikleri özelliklerin incelenmesi gerekmektedir (Sevüktekin ve Nargeleçekenler, 2007: 312). Tablo 5: ADF (Genişletilmiş Dickey-Fuller) Birim Kök Testi Değişkenler LCARI LGSYH LKAMU LTRANSFER LYATIRIM 276 ADF İstatistiği* Düzey Değerler (Sabitli-Trendli) 1.Farklar Test İstatistiği Kritik Değer** Test İstatistiği Kritik Değer** -3,414 3,813 -3,592 -1,884 -1,856 -3,465 -3,466 -3,465 -3,466 -3,466 -6,109 -1,945 -12,45 -12,11 -1,944 -1,944 Maliye Dergisi Sayı 166 Ocak-Haziran 2014 E. KABAKLARLI, P.H. ER Tablo 6: Phillips-Perron Birim Kök Testi Değişkenler LCARI LGSYH LKAMU LTRANSFER LYATIRIM Phillips-Peron İstatistiği Düzey Değerler (Sabitli-Trendli) 1.Farklar Test İstatistiği Kritik Değer** Test İstatistiği Kritik Değer** -3,553 -3,154 -3,598 -2,551 -2,341 -3,465 -3,465 -3,465 -3,465 -3,465 -8,718 -6,672 -1,944 -1,944 -12,17 -12,53 -1,944 -1,944 Değişkenlere ait birim kök testi sonuçlarını içeren Tablo 5 ve 6’yı incelediğimizde karşımıza farklı düzeylerde durağan seriler çıkmaktadır. Eşbütünleşme için gerekli ancak tek başına yeterli olmayan şarta göre her bir değişken aynı derecede entegre (bütünleşik) olmalı (sıfırdan büyük) ya da her bir seri deterministik trend içermelidir (Granger, 1988). Modelde yer alan değişkenler Augmented Dickey-Fuller (ADF) testi (Dickey ve Fuller, 1979) ve Phillips-Perron (PP) testi (Phillips ve Perron, 1988) ile durağanlık açısından incelenmiştir. Sonuç olarak ADF test istatistiğinin belli sayıdaki değişkenlerde Phillips-Perron (PP) testinden daha güvenilir olduğu düşünüldüğünde (Davidson ve MacKinnon, 2004), ADF birim kök testi sonuçlarına göre: LCARI, LTRANSFER, LYATIRIM I(1). dereceden durağan iken LGSYH ve LKAMU değişkenleri düzeyde durağandır I(0). 3.2.2. Eşbütünleşme Analizi Literatürde değişkenler arasındaki uzun dönem ilişkiyi ölçen ve hata kalıntılarına dayanan Engle ve Granger (1987), Johansen (1988), Johansen ve Juselius (1990), Gregory ve Hansen (1996), Lutkepohl ve Saikkonen (2000) gibi pek çok koentegrasyon tekniği yer almaktadır. Ancak elde ettiğimiz birim kök testlerinin sonuçlarına göre değişkenlerin bütünleşme derecelerinin aynı olmadığı sonucu ortaya çıkmıştır. LCARI, LTRANSFER, LYATIRIM I(1). dereceden durağan iken LGSYH ve LKAMU değişkenleri düzeyde durağandır I(0). Serilerin bütünleşme derecelerinin farklı olması halinde Engle ve Granger (1987) tarafından geliştirilen Engle-Granger bütünleşme yönteminin hem de Johansen (1988) ile Johansen ve Juselius (1990) tarafından geliştirilen Johansen eşbütünleşme yaklaşımının uygulanması mümkün olmayacaktır. Bu yaklaşımlar tüm serilerin düzeyde durağan olmamasını ve aynı derecede farkı alındığında durağan hale gelmelerini yani serilerin bütünleşme derecelerinin aynı olmasını gerektirmektedir. İnceleyeceğimiz modeldeki değişkenlerin farklı derecelerde durağan olması ve hiç birinin I(2) olmaması durumunu göze alarak eşbütünleşme için uygulanacak en iyi yöntemin Pesaran ve Pesaran (1997) ile Pesaran ve Shin (1999) tarafından geliştirilen ARDL (Autoregressive Distributed Lag) modeli olduğu görülmüştür. Johansen (1988) ve Johansen ve Juselius (1990) tarafından gerçekleştirilen eşbütünleşme testlerinin uygulanabilmesi için gerekli koşul tüm serilerin düzeyde durağan olmamaları ve aynı derecede farkı alındığında durağan hale gelmeleridir. Ancak zaman serilerinden bir veya daha fazlası düzey halinde durağan yani I(0) ise bu testler ile eşbütünleşme ilişkisi Johansen yöntemiyle araştırılamaz. Pesaran vd. (2001) tarafından geliştirilen Sınır Testinin Johansen eşbütünleşme yöntemine göre avantajı serilerin I(0) veya I(1) olmalarına bakılmaksızın seriler arasında Maliye Dergisi Sayı 166 Ocak-Haziran 2014 277 Türkiye’de Kamu Harcamalarının Ekonomik Büyümeye Etkisinin Sınır Testi Yaklaşımı ile Analizi eşbütünleşme ilişkisinin varlığını araştırılabilmesidir. Diğer yandan Sınır Testi yaklaşımı düşük sayıda gözlemi içeren verilerle de sağlıklı sonuçlar vermektedir (Narayan ve Narayan, 2004). Bunun için ilk önce kısıtlanmamış hata düzeltme modeli, UECM (Unrestricted Error Correction Model) aralarındaki eşbütünleşme ilişkisini araştırdığımız kamu harcamaları ve kişi başına düşen GSYH değişkenleri için aşağıdaki model aracılığı ile oluşturulur. Wagner Yasası UECM Modeli m m LnKamut = β0 + ∑ β1i LnKamut-i +β0 + ∑ β2i Ln i=1 + 1 Ln t-i + 0 LnKamut-1 i=0 t-1 +ut (2) Modelde yer alan parametrelerden β1i- β2i, parametreleri kısa dönem katsayıları iken i, parametreleri uzun dönem katsayılarıdır. Eşbütünleşme ilişkisi için test edilen boş hipotezde uzun dönem katsayıları i, nin 0'a eşit olduğu tezi sınanmaktadır. H0 : 0= 1= 2=0 Boş hipotezin Wald testi ile sınanması sonucunda, hesaplanan F istatistiği, Pesaran vd. (2001) tarafından oluşturulan tablodaki değer ile karşılaştırılarak uzun dönemde eşbütünleşme olup olmadığına karar verilir. Hesaplanan F istatistiği tablodaki sınır değerinin altında ise eşbütünleşme bulunmadığını belirten boş hipotezi kabul etmek zorunda kalırız. Bu durumda açıklayıcı değişkenler I(0) olarak kabul edilir. Eğer hesaplanan F istatistiği tablodaki sınır değerinin üzerinde ise boş hipotezi reddeder ve uzun dönem eş bütünleşmenin varlığını kabul ederiz. Açıklayıcı değişkenler I(1) olarak kabul edilir. Diğer bir durum olarak elde edilen F değeri tablodaki sınır değerlerinin arasında kalırsa sonuçlar belirsizdir (Pesaran vd., 2001: 299). Sınır Testi yönteminin uygulaması sırasında ilk önce yukarıdaki denklemde “m” olarak ifade edilen gecikme uzunluğunun belirlenmesi gerekmektedir. Bu işlem de ADF birim kök testinde olduğu gibi genelde AIC veya SC kullanılarak yapılmaktadır. Ayrıca burada da testin sağlıklı sonuç vermesi için hata terimleri serisinde ardışık bağımlılık olmaması gerekmektedir. Tablo 7: Sınır Testi için Gecikme Sayısının Tespiti M AIC Χ2bgab* F -İstatistiği Χ2bgab* Olasılık 1 -1,20 0,21 0,92 2 -1,17 0,38 3 -1,15 0,64 4 -1,10 0,35 Not: *Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test. **Akaike Information Criteria (AIC). Otokorelasyonsuz gecikme sayısı 1 olarak belirlendikten sonra Sınır Testi yaklaşımıyla seriler arasında eşbütünleşme ilişkisinin araştırılmasına geçilmiştir. Tablo 7'de Sınır Testi sonuçları yer almaktadır. “k”, (2) numaralı eşitlikte yer alan bağımsız değişken sayısıdır. Kritik değerler Pesaran vd. (2001: 300)’nde yer alan Tablodan alınmıştır. İki farklı durum için hesaplanan değerler rapor edilmiştir. 278 Maliye Dergisi Sayı 166 Ocak-Haziran 2014 E. KABAKLARLI, P.H. ER Modele eklenen sabit ve trendin anlamlı çıkması sonucunda Sınır Testi için trend ve sabit içeren model dikkate alınmıştır. Bu analizde kullanılacak olan hipotezleri şu şekilde oluşturabiliriz: H0: Değişkenler arasında eşbütünleşme yoktur. H1: Değişkenler arasında eşbütünleşme ilişkisi vardır Kısıtlı trend ve sabit olmaması durumunda Sınır Testi sonucuna göre; Tabloda hesaplanan F istatistiği Pesaran’ın üst kritik değerini %5 anlamlılık düzeyinde aşmayıp iki sınır arasında kalarak belirsizlik gösterse de sınırı %10 anlamlılık düzeyinde aştığı için seriler arasında eş bütünleşme ilişkisinin varlığı tespit edilmiştir (3,74>3,51). Uzun ve kısa dönem ilişkiyi ve katsayıları belirlemek için ARDL (Autoregressive Distribution Lag) modeli kurulabilir. Trend ve sabitin olmadığı durumdaki modelde eşbütünleşme ilişkisi bulunmaktadır. 4,25 F istatistiği %5 ve %10 anlamlılık seviyelerinde üst sınırı geçmektedir. Tablo 8: Eşbütünleşme Analizi k F test istatistiği 1 3,74 k F test istatistiği 1 4,25 Kısıtlı Trend ve Sabit Olmaması Durumunda Sınır Testi Kritik Değerler %5 Kritik Değerler %10 Alt Sınır Üst Sınır Alt Sınır Üst Sınır I(0) I(1) I(0) I(1) 3,62 4,16 3,02 3,51 Trend ve Sabit Olmaması Durumunda Sınır Testi Kritik Değerler %5 Kritik Değerler %10 Alt Sınır Üst Sınır Alt Sınır Üst Sınır I(0) I(1) I(0) I(1) 3,15 4,11 2,44 3,28 Uzun Dönem İlişki, ARDL Modeli (2) numaralı eşitlikte formüle edilen değişkenler arasında eşbütünleşme tespit edilmesinin ardından ikinci adım (3) numaralı eşitlikle formüle edilen uzun dönem ARDL modelinin oluşturulmasıdır. m LnKamut =β0 + ∑m (3) i=1 β1i LnKamut-i +β0 + ∑i=0 β2i Ln t-i +ut Kamu harcamaları ve GSYH arasındaki uzun dönem ilişki yukarıdaki eşitlikte uzun dönem ARDL (Autoregressive Distributed Lag) modeli kurularak gösterilmektedir Uzun dönem ARDL modeli Microfit 5.01 istatistik programı yardımıyla hesaplanmıştır. Program tarafından otomatik olarak belirlenen gecikme uzunluklarının seçiminde AIC kullanılmıştır. Program tarafından ARDL(1, 0, 2) modeli seçilmiştir. Tablo 9: Model 1 için Uzun Dönem ARDL Katsayıları Uzun Dönem Katsayıları ARDL (1, 0, 2) Değişken Katsayı Std.Hata t-ist Olasılık LnGSYH 0,43 0,045 9,58 0,000*** Not: Bağımlı değişken: LnKamu. Anlamlılık seviyeleri %10, %5, %1: *, **,*** Tablo 9'dan yola çıkılarak uzun dönem vektörü aşağıdaki gibi yazılabilir: LnKamu= 0,43LnGSYH +ut (9,58) Maliye Dergisi Sayı 166 Ocak-Haziran 2014 (4) 279 Türkiye’de Kamu Harcamalarının Ekonomik Büyümeye Etkisinin Sınır Testi Yaklaşımı ile Analizi Bu sonuca göre kamu harcamalarının gelir esnekliği 0’dan büyük (katsayı 0,43 ve t istatistiği 9,58) bulunan katsayı uygulanan Wagner Yasası Musgrave Modeline göre anlamlıdır. Uzun dönemde, GSYH’de %1 oranındaki artış toplam kamu harcamalarının GSYH içindeki payını %0,43 oranında artırmaktadır. GSYH’deki artışın, milli gelir içindeki kamu harcamalarının aldığı payı ve kamu yatırımlarını artırması beklenmektedir. Diğer taraftan artan kamu harcamaları çarpan ve çoğaltan etkisiyle iki yönlü olarak GSYH artışını yani ekonomik büyümeyi sağlamaktadır. Uzun dönem ARDL modelinin GSYH bağımsız değişkenini oluşturan katsayısı iktisat teorisine uygundur. Kamu harcamaları bağımlı değişkeninin, uzun dönem ARDL modelinden elde edilen bağımsız değişkene ait katsayısı, uzun dönem ilişkiyi destekleyecek şekilde istatistik açıdan güçlü bir şekilde anlamlıdır (Tablo 9 olasılık değerleri). Kısa Dönem İlişki, Hata Düzeltme Modeli (ECM) Uzun dönem ilişki ile bağlantılı, modelin kısa dönem dinamiklerini gösteren ve hata düzeltme modelinden (ECM) elde edilen katsayılar Tablo 10'da gösterilmiştir. Tablo 10: Kısa Dönem ARDL Katsayıları, Bağımlı Değişken LnKamu Kısa Dönem Katsayıları ARDL (2,3) Değişken Katsayı -0,26 -0,33 -0,08 0,13 ECMt-1 -0,91 R2 Düzeltilmiş R2 0,36 0,32 Akaike Bilgi Kriteri (AIC) Schwarz Bayesian Kriteri (SBC) 47,74 40,63 Std.Hata 0,11 0,07 -0,08 0,07 0,05 DW istatistiği SER(regresyon standart hata ) F istatistiği t-ist -2,41 -4,28 -1,24 1,82 -1,63 Olasılık 0,18 0,00 0,30 0,07 0,10 1,98 10,43 F(4,74) Kısa Dönem ECM Modeline ilişkin formülasyon = LNKAMU-LNKAMU(-1) = LNKAMU(-1)-LNKAMU(-2) = LNGSYH-LNGSYH(-1) = LNGSYH(-1)-LNGSYH(-2) = LNGSYH(-2)-LNGSYH(-3) ECM = LNKAMU-.43434*LNGSYH Kısa dönemde kamu harcamalarının bir dönem önceki değerindeki %1 oranındaki artış, kamu harcamalarını %0,26 oranında azaltmaktadır. Geçen yıla ait kamu harcamalarının artışı bu yılki kamu harcamalarını azaltabilmektedir. Kısa dönemde GSYH’de meydana gelen %1 oranındaki artış, kamu harcamalarını %0,33, bir dönem önceki dönem GSYH ise %0,08 oranında azaltırken iki dönem önceki 280 Maliye Dergisi Sayı 166 Ocak-Haziran 2014 E. KABAKLARLI, P.H. ER GSYH’de meydana gelen %1’lik artış kamu harcamalarını %0,13 oranında artırmaktadır. Hata düzeltme katsayısı (ECM) -0,91 olarak hesaplanmıştır. İstatistiksel açıdan %10 güvenirlik düzeyinde anlamlıdır. ECM katsayısının negatif ve istatistiksel açıdan anlamlı olması bağımlı değişkende meydana gelen dengesizliğin bir dönem sonra hangi oranda düzeltebileceğini (uyarlanma hızı) göstermektedir. Bu katsayının negatif olması kısa dönemde hata düzeltme mekanizmasının çalıştığını ve meydana gelen bir şoktan sonra hızlı bir şekilde uzun dönem değerine yaklaşıldığını göstermektedir. Uzun dönem dengesizlikten yaklaşık %91 oranında denge değerine yaklaşıldığını göstermektedir (Frimpong ve Oteng-Abayie, 2006: 14). Hata düzeltme mekanizmasından elde edilen sonuçlar ışığında kısa ile uzun dönem arasındaki dengesizliğin bir dönem sonunda (1 yıl) %91 oranında azaldığını söyleyebiliriz. Kamu harcamaları serisinde uzun dönemden meydana gelen sapma yaklaşık 1-1,5 yıl sonrasında (1/0,91) dengeye gelmektedir. Kısa dönem ARDL modelinin belirlenmesinde kullanılan hata düzeltme modeli değişkenlerin kısa ve uzun dönem ilişkilerini uyuşturma aracıdır (Göktaş, 2005: 149). ARDL-UECM Modeli Diagnostik (Tanı) ve İstikrar Testleri m LnKamut = β0 + ∑m i=1 β1i LnKamut-i +β0 + ∑i=0 β2i Ln t-i +β0 + LnKamu + Ln +u (5) t t-1 1 t-1 0 Modelden türetilen kısa ve uzun dönem ilişkilerin parametrelerinin hesaplanması ve iktisat teorisi açısından yorumlanması önemlidir. Ancak bazı tanısal testler modelin bazı yönlerden problemsiz olduğunu ve istikrar içerdiğini görmek için yapılmalıdır. Çalışmada otokorelasyon, değişen varyans ve yapısal istikrar testleri yapılarak modelin iyiliği ve uyumu kontrol edilmiştir. Model tahmin edildikten sonra gerçekleştirilen otokorelasyon ve hata terimlerinin normalliği testleri modelin güvenilir olduğunu göstermektedir. Breusch-Godfrey seri otokorelasyon LM testi sonucunda otokorelasyon olmadığı sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca, CUSUM ve CUSUMSQ testleri de modelin parametrelerinin seçilen dönem için istikrarlı olduğuna işaret etmektedir. Tablo 11: ARDL-VEC Model, Diagnostik Testleri (Model 1) Değişen Varyans (Heteroscedasticity: Lagrange Multiplier İstatistiği) Değişen Varyans Heteroscedasticity F İstatistiği Seri Korelasyon LM testi İstatistikler Olasılık 6,05 0,19 1,43 0,75 0,23 0,94 Şekil 3’de yer alan CUSUM ve CUSUMSQ şekillerinde çizilen noktalar %5 anlamlılık düzeyi içinde yer alırsa hesaplanan katsayıların analizin yapıldığı dönem için istikrarlı olduğunu söyleyebiliriz. Yapısal kırılma testi (CUCUM) ve (CUSUMSQ) için kurulan hipotezleri şu şekilde kurmak mümkündür: H0: Modelde yapısal kırılma yoktur. H1: Modelde yapısal kırılma vardır. Maliye Dergisi Sayı 166 Ocak-Haziran 2014 281 Türkiye’de Kamu Harcamalarının Ekonomik Büyümeye Etkisinin Sınır Testi Yaklaşımı ile Analizi Şekil 3: CUSUM ve CUSUMSQ Testleri CUSUM (Ardışık Hatalarının Kümülatif Toplamı) Not: Düz çizgiler %5 anlamlılık düzeyinde kritik sınırları temsil etmektedir. CUSUMSQ (Ardışık Hata Karelerinin Kümülatif Toplamı) Not: Düz çizgiler %5 anlamlılık düzeyinde kritik sınırları temsil etmektedir. Kaynak: Microfit 5. CUSUM ve CUSUMSQ şekillerindeki alt ve üstteki düz çizgiler güven sınırını göstermektedir. Güven sınırları dışına çıkıldığında yapısal kırılma olduğuna, çıkılmadığında ise yapısal kırılma olmadığına karar verilmektedir. Bu doğrultuda yapısal kırılma testlerine ait veriler değerlendirildiğinde modelde yapısal kırılmanın olmadığına dair boş hipotez reddedilmemektedir. Yani kurulan modelde yapısal kırılma söz konusu olmamaktadır. Modelin parametreleri %5 anlamlılık düzeyi içindeki sınırda hareket ederek dengededir. Sonuç Bu çalışmada temel amaç, 1930-2012 dönemine ilişkin verilerle Türkiye’de toplam kamu harcamaları ve özellikle de toplam kamu harcamalarını oluşturan alt harcama kalemleri ekonomik tasnif ölçüt alınarak Wagner Yasası’nın Musgrave modeli ile Türkiye açısından geçerliliğinin sınır testi yaklaşımı kapsamında belirlenmesidir. Analiz sonuçlarına göre, uzun dönemde kamu harcamalarının gelir esnekliğinin 0’dan büyük olması gerektiğini ileri süren Musgrave modelinden elde 282 Maliye Dergisi Sayı 166 Ocak-Haziran 2014 E. KABAKLARLI, P.H. ER edilen tüm bulgular Türkiye ekonomisinde Wagner Yasası’nın geçerli olduğunu göstermektedir. Analizden elde edilen bulgulara göre kamu harcamalarının gelir esnekliği 0’dan büyük olduğu için bulunan katsayı uygulanan Wagner Yasası Musgrave modeline göre anlamlıdır. Uzun dönemde, GSYH’de %1 oranındaki artış toplam kamu harcamalarının GSYH içindeki payını %0,43 oranında artırmaktadır. Kısa dönemde, kamu harcamalarının bir dönem önceki değerindeki %1 oranındaki artış, kamu harcamalarını %0,26 oranında azaltmaktadır. Geçen yıla ait kamu harcamalarının artışının bu yılki kamu harcamalarını, artan bütçe açıklarının olumsuz etkilerini bertaraf etmek için uygulanacak sıkı bütçe politikaları ile azaltması beklenmektedir. Kısa dönemde GSYH’de meydana gelen %1 oranındaki artış, kamu harcamalarını %0,33, bir dönem önceki dönem GSYH ise %0,08 oranında azaltırken, iki dönem önceki GSYH’de meydana gelen %1’lik artış kamu harcamalarını %0,13 oranında artırmaktadır. Özetle çalışmamızın sonucuna göre; 1930-2012 Türkiye ekonomisi için Wagner Yasası Musgrave modeline göre uzun dönemde modelin geçerliliği sağlanırken kısa dönemde modelin geçerliliği bulunmamaktadır. Kaynakça Abu-Bader, S. ve Abu-Qarn, A. (2003), “Government Expenditures, Military Spending and Economic Growth: Causality Evidence from Egypt, Israel, Syria”, Journal of Policy Modelling, 25 (6-7), 567-583. Ağcakaya, S. (2003), “Ülkemizde Konsolide Bütçe Harcamalarının Gelişimi (19802000)”, Selçuk Üniversitesi SBE Dergisi, 10, 215-226. Akdoğan, A. (2003), Kamu Maliyesi, 9. Baskı, Gazi Kitabevi Tic. Ltd. Şti., Ankara. Aksoy, Ş. (1994), Kamu Maliyesi, İstanbul, Filiz Kitabevi. Altunç, Ö.F. (2011), “Kamu Harcamaları ve Ekonomik Büyüme İlişkisi: Türkiye’ye İlişkin Ampirik Kanıtlar”, Yönetim ve Ekonomi, 18(2). Ansari, M.I., Gordon, D.V. ve Akuamoah, C. (1997), “Keynes Versus Wagner: Public Expenditure and National Income for Three African Countries”, Applied Economics, 27, 543-557. Ay, A. (2006), “Türkiye’de Wagner Teorisi Üzerine VAR Analizi”, SÜ İİBF Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 12, 293-314. Aytaç D. ve Güran, M.C. (2010), “Kamu Harcamalarının Bileşimi Ekonomik Büyümeyi Etkiler mi? Türkiye Ekonomisi İçin Bir Analiz”, Sosyoekonomi (2), S.3. Bagala, B., Dhawan, U. ve Lee, H.Y. (1999), ”Testing Wagner Versus Keynes Using Disaggregated Public Expenditure Data For Canada”, Applied Economics, 31, 1283-1291. Barro, R.J. (1991), “Economic Growth in a Cross-Section of Countries”, Quarterly Journal of Economics, 106(2), 407-443. Brown, C.V. ve Jackson, P.M. (1982), Public Sector Economics, Second Edition, Printed and Bound in Great Britain by TJ Pres, Padstow. Bütçe ve Mali Kontrol Genel Müdürlüğü (2013), www.bumko.gov.tr (Erişim Tarihi: 02.09.2013). Chletsos, M. ve Kollias, C. (2001), ”Testing Wagner’s Law Using Disaggregated Public. Maliye Dergisi Sayı 166 Ocak-Haziran 2014 283 Türkiye’de Kamu Harcamalarının Ekonomik Büyümeye Etkisinin Sınır Testi Yaklaşımı ile Analizi Davidson, R. ve MacKinnon, J.G. (2004), Econometric Theory and Methods. Dickey, D. ve Fuller, W. (1979), Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root, Journal of American Statistical Association 74, 427-431. Engle, R.F. ve Granger, C.W. (1987), “Co-integration and Error Correction: Representation, Estimation and Eesting”, Econometrica, 55(2), 251-276. Frimpong, J.M. ve Oteng-Abayie, E.F. (2006), Bounds Testing Approach: An Examination of Foreign Direct Investment, Trade, and Growth Relationships, MPRA Paper 352 University Library of Munich, Germany. Göktaş, Ö. (2005), Teorik ve Uygulamalı Zaman Serileri Analizi, Beşir Kitabevi, İstanbul. Granger, C.W.J. ve Newbold, P. (1974), "Spurious Regressions in Econometrics", Journal of Econometrics, Elsevier, July, 2(2), 111-120. Granger, C.W.J. (1988), “Causality, Cointegration and Control”, Journal of Economic Dynamics and Control 12, 551-559. Gregory, A.W. ve Hansen, B.E. (1996), "Residual-based Tests for Cointegration in Models With Regime Shifts", Journal of Econometrics, Elsevier, January, 70(1), 99-126. Henrekson, M. (1993), “Wagner’s Law-A Spurious Relationship”, Public Finance, 48, 406- 415. Işık, N. ve Alagöz, M. (2005), “Kamu Harcamaları ve Büyüme Arasındaki İlişki”, Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Ocak-Haziran, 24, 63-75. Iyare S.O. ve Lorde, T. (2004), “Co-integration, Causality and Wagner’s Law: Tests for Selected Caribbean Countries”, Applied Economics Letters, 11, 815-825. Johansen, S. (1988), "Statistical Analysis of Cointegration Vectors," Journal of Economic Dynamics and Control, Elsevier, 12(2-3), 231-254. Johansen, S. ve Juselius, K. (1990), “Maximum Likelihood Estimation and Inference on Cointegration-With Applications to the Demandfor Money”, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, Department of Economics, University of Oxford, 52(2), 169-210, May. Kanca, O.C. (2011), “Kamu Harcamalarının Ekonomik Büyüme Üzerin Etkisi 19802008 (Ampirik Bir Çalışma)” Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 25(1), 75-92. Kar, M. ve Taban, S. (2003), “Kamu Harcamaları Çeşitlerinin Ekonomik Büyüme Üzerine Etkileri”, AÜ SBF Dergisi, 58(3), 146-169. Karluk, R. (1999), Türkiye Ekonomisi Tarihsel Gelişim Yapısal ve Sosyal Değişim, 6.Baskı, Beta Yayınları, İstanbul. Koop, G. ve Poirier, D.J. (1995), “An Empirical Investigation of Wagner’s Hypothesis by Using a Model Occurrence Framework”, Journalof Royal Statistical Society A, 158, Part 1, 123-141. Lutkepohl, H. ve Saikkonen, P. (2000), "Testing for the Cointegrating Rank of a VAR Processwith a Time Trend" Journal of Econometrics, Elsevier, March, 95(1), 177-198. Musgrave, R.A. (1969), Fiscal Systems, New Haven and London: Yale University Press. Narayan, S. ve Narayan P.K. (2004), Determinats of Demand of Fiji’sexports: An EmpiricaL Investigation, The Developing Economics, XVII-1 95-112. 284 Maliye Dergisi Sayı 166 Ocak-Haziran 2014 E. KABAKLARLI, P.H. ER Pesaran, M.H. ve Shin, Y. (1999), An Autoregressive Distributed Lag Model in Gapproachtoco Integration Analysis, In S. Strom (Ed.), Econometrics and Economic Theory in the 20th Century, Cambridge: Cambridge University Press. Pesaran, M.H. ve Pesaran, B. (1997), Working with Microfit 4.0: Interactive Econometric Analysis. Oxford: Oxford University Press. Pesaran, M., Hashem, S., Yongcheol S. ve Richard, J. (2001), “Bounds Testing Approaches to the Analysis of Level Relationships”, Journal of Applıed Econometrıcs 16, 289-326. Phillips, P.C.B. ve Perron, P. (1988), “Testing for a Unit Root in Time Series Regression”, Biometrika 75, 335-346. Ram, R. (1986), “Government Size and Economic Growth: A New Framework and Some Evidence from Cross-Section and Time Series Data”, The American Economic Review, 76(1), 191-203. Sevüktekin, M. ve Nargeleçekenler, M. (2007), Ekonometrik Zaman Serileri Analiz: EViews Uygulamalı, Geliştirilmiş İkinci Baskı, Ankara: Nobel Yayın Dağıtım. Singh, B. ve Sahni, B. (1984), “Causality Between Public Expenditure and National Income”, The Review of Economics and Statistics, 66(4), 630-644. Şimşek, M. (2004), “Türkiye’de Kamu Harcamaları ve Ekonomik Büyüme, 19652002”, Atatürk Üniversitesi İİBF Dergisi,18(1/2), 37-52. Tan, B.K., Mert, M. ve Özdemir, Z.A. (2010), “Kamu Yatırımları ve Ekonomik Büyüme İlişkisine Bir Bakış: Türkiye, 1969-2003”, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(1), 25-39. Uluatam, Ö. (2003), Kamu Maliyesi, İmaj Kitabevi, Ankara. Vardar, E. (2007), "Türkiye'de İç Borçlanmanın Gelişimi", TCMB Uzmanlık Tezi, Ankara. Yıldız, F. ve Sarısoy, S. (2012), “OECD Ülkelerinde Kamu Harcamaları ve Ekonomik Büyüme İlişkisi Üzerine Ampirik Bir Çalışma”, Marmara Üniversitesi İİBF Dergisi, 33(2), 517-540. Yüksel, C. ve Songur, M. (2011), “Kamu Harcamalarının Bileşenleri İle Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişki: Ampirik Bir Analiz (1980-2010)”, Maliye Dergisi, S.161,Temmuz-Aralık. Maliye Dergisi Sayı 166 Ocak-Haziran 2014 285