İktisat yazınında üretim artışı, fiyatlar genel düzeyi ve işgücü piyasası arasındaki ilişki uzun süredir tartışılan temel konular arasında yer almaktadır. Enflasyon ve işsizlik oranları, ülkelerin ekonomik performansını şekillendiren önemli değişkenler olarak hem kısa hem de uzun dönemde büyüme süreçleriyle yakından ilişkilendirilmektedir. Bu bağlamda, istikrarlı bir ekonomik yapının sürdürülebilmesi için fiyat düzeyindeki dalgalanmaların kontrol altında tutulması ve işgücünün etkin biçimde değerlendirilmesi büyük önem taşımaktadır.

Literatürde, enflasyon oranlarının yükselmesinin ekonomik belirsizliği artırarak yatırım ve tasarruf davranışlarını olumsuz etkilediği ifade edilmektedir. Aynı şekilde, işsizlik oranlarının artması üretim sürecinde emek faktörünün yeterince kullanılmamasına yol açmakta ve büyüme potansiyelini sınırlamaktadır. Bu nedenle enflasyon, işsizlik ve büyüme arasındaki ilişkiler, farklı ülke örnekleri ve dönemler üzerinden çok sayıda teorik ve ampirik çalışmaya konu olmuştur.

Bu çalışma, 2000–2020 dönemi kapsamında Türkiye, İspanya ve Şili ekonomilerinde enflasyon ve işsizlik oranlarının ekonomik büyüme üzerindeki etkilerini zaman serisi regresyon analizi yardımıyla incelemektedir. Her ülke için oluşturulan basit ve çoklu regresyon modelleri aracılığıyla değişkenler arasındaki ilişkiler ortaya konulmakta ve elde edilen sonuçlar karşılaştırmalı olarak değerlendirilmektedir.

LİTERATÜR

Enflasyon ve Ekonomik Büyüme

Enflasyon ile ekonomik büyüme arasındaki ilişki iktisat literatüründe farklı teorik yaklaşımlar çerçevesinde incelenmektedir. Monetarist yaklaşıma göre, yüksek ve oynak enflasyon oranları ekonomik belirsizliği artırmakta, uzun vadeli yatırım kararlarını olumsuz etkilemekte ve sonuç olarak ekonomik büyümeyi yavaşlatmaktadır. Friedman (1977), fiyat istikrarının sürdürülebilir büyüme için temel bir koşul olduğunu vurgulamıştır.

Buna karşılık, bazı Keynesyen yaklaşımlar düşük ve ılımlı enflasyon oranlarının toplam talebi artırarak üretim ve istihdamı teşvik edebileceğini ileri sürmektedir. Ancak ampirik çalışmalar, özellikle gelişmekte olan ülkelerde yüksek enflasyonun büyüme üzerinde genellikle olumsuz etkilere sahip olduğunu göstermektedir.

İşsizlik ve Ekonomik Büyüme

İşsizlik ile ekonomik büyüme arasındaki ilişki çoğunlukla Okun Yasası çerçevesinde ele alınmaktadır. Okun (1962), ekonomik büyümedeki artışların işsizlik oranlarında düşüşe yol açtığını belirtmiştir. Bu bağlamda, ekonomik büyüme ile işsizlik arasında negatif yönlü bir ilişki beklenmektedir.

Ancak bu ilişkinin gücü, ülkelerin işgücü piyasası yapısına, ekonomik esnekliğine ve dönemsel koşullara bağlı olarak değişebilmektedir. Özellikle ekonomik kriz dönemlerinde bu ilişkinin zayıfladığı gözlemlenmektedir.

VERİ SETİ (DATA)

Bu çalışmada kullanılan tüm veriler World Bank (Dünya Bankası) veri tabanından elde edilmiştir.

#Ülkeler: Türkiye, İspanya, Şili

Dönem: 2000–2020

Frekans: Yıllık

Değişken

Değişken Açıklama
GDP_GROW Ekonomik büyüme oranı (%)
INF Enflasyon oranı (%)
UNEMP İşsizlik oranı (%)

ANALİZ

Verinin Çekilmesi ve Düzenlenmesi (R KODU)

knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, warning = FALSE, message = FALSE)

library(WDI)
library(tidyverse)
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.6
## ✔ forcats   1.0.1     ✔ stringr   1.6.0
## ✔ ggplot2   4.0.1     ✔ tibble    3.3.0
## ✔ lubridate 1.9.4     ✔ tidyr     1.3.2
## ✔ purrr     1.2.0     
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
ulkeler <- c("TUR", "ESP", "CHL")

gostergeler <- c(
  GDP_GROW = "NY.GDP.MKTP.KD.ZG",
  INF = "FP.CPI.TOTL.ZG",
  UNEMP = "SL.UEM.TOTL.ZS"
)

veri <- WDI(
  country = ulkeler,
  indicator = gostergeler,
  start = 2000,
  end = 2020
) %>% drop_na()

turkiye <- veri %>% filter(iso2c == "TR")
ispanya <- veri %>% filter(iso2c == "ES")
sili <- veri %>% filter(iso2c == "CL")

REGRESYON ANALİZLERİ

Basit Regresyonlar

Türkiye – Basit Regresyon

tr_simple <- lm(GDP_GROW ~ INF, data = turkiye)
summary(tr_simple)
## 
## Call:
## lm(formula = GDP_GROW ~ INF, data = turkiye)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -10.4582  -2.1405   0.3338   3.1358   5.4206 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)  6.03218    1.37475   4.388 0.000316 ***
## INF         -0.07305    0.06256  -1.168 0.257351    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 4.284 on 19 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.06697,    Adjusted R-squared:  0.01786 
## F-statistic: 1.364 on 1 and 19 DF,  p-value: 0.2574

Yorum: Türkiye’de enflasyon katsayısı negatif işaretlidir. Bu durum, fiyat istikrarsızlığının ekonomik büyümeyi olumsuz etkilediğini göstermektedir. Bulgular monetarist yaklaşım ile uyumludur

##İspanya – Basit Regresyon

es_simple <- lm(GDP_GROW ~ INF, data = ispanya)
summary(es_simple)
## 
## Call:
## lm(formula = GDP_GROW ~ INF, data = ispanya)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -9.8206 -2.0795  0.8931  1.6836  5.3621 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
## (Intercept)  -0.7892     1.2275  -0.643   0.5279  
## INF           1.0233     0.4940   2.072   0.0522 .
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 3.392 on 19 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.1843, Adjusted R-squared:  0.1413 
## F-statistic: 4.292 on 1 and 19 DF,  p-value: 0.05216

Yorum: İspanya’da enflasyonun ekonomik büyüme üzerindeki etkisi sınırlıdır. Avrupa Birliği çerçevesinde uygulanan para politikalarının fiyat istikrarını desteklediği söylenebilir.

Şili

Basit Regresyon

cl_simple <- lm(GDP_GROW ~ INF, data = sili)
summary(cl_simple)
## 
## Call:
## lm(formula = GDP_GROW ~ INF, data = sili)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -9.4418 -1.6281  0.1506  2.5379  3.5985 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
## (Intercept)   2.9578     1.4611   2.024   0.0572 .
## INF           0.1118     0.4101   0.273   0.7881  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 3.099 on 19 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.003897,   Adjusted R-squared:  -0.04853 
## F-statistic: 0.07433 on 1 and 19 DF,  p-value: 0.7881

Yorum: Şili’de enflasyonun büyüme üzerindeki etkisi zayıftır. Ekonomik büyümenin daha çok dış ticaret ve emtia fiyatlarından etkilendiği düşünülmektedir.

Çoklu Regresyonlar

Türkiye – Çoklu Regresyon

tr_multi <- lm(GDP_GROW ~ INF + UNEMP, data = turkiye)
summary(tr_multi)
## 
## Call:
## lm(formula = GDP_GROW ~ INF + UNEMP, data = turkiye)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -7.4823 -2.4978  0.4792  2.6012  5.9857 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
## (Intercept) 24.51848    6.92125   3.542  0.00233 **
## INF         -0.16766    0.06442  -2.602  0.01801 * 
## UNEMP       -1.59588    0.58860  -2.711  0.01430 * 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 3.709 on 18 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.3375, Adjusted R-squared:  0.2639 
## F-statistic: 4.585 on 2 and 18 DF,  p-value: 0.02458
tr_multi <- lm(GDP_GROW ~ INF + UNEMP, data = turkiye)
summary(tr_multi)
## 
## Call:
## lm(formula = GDP_GROW ~ INF + UNEMP, data = turkiye)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -7.4823 -2.4978  0.4792  2.6012  5.9857 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
## (Intercept) 24.51848    6.92125   3.542  0.00233 **
## INF         -0.16766    0.06442  -2.602  0.01801 * 
## UNEMP       -1.59588    0.58860  -2.711  0.01430 * 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 3.709 on 18 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.3375, Adjusted R-squared:  0.2639 
## F-statistic: 4.585 on 2 and 18 DF,  p-value: 0.02458

Yorum:

İşsizlik katsayısının negatif ve anlamlı olması Okun Yasası ile uyumludur. Çoklu modelin açıklama gücü basit modele kıyasla daha yüksektir.

İspanya – Çoklu Regresyon

es_multi <- lm(GDP_GROW ~ INF + UNEMP, data = ispanya)
summary(es_multi)
## 
## Call:
## lm(formula = GDP_GROW ~ INF + UNEMP, data = ispanya)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -10.4751  -0.9750   0.4901   1.4772   5.4616 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept)   1.6871     3.5819   0.471    0.643
## INF           0.7566     0.6172   1.226    0.236
## UNEMP        -0.1228     0.1666  -0.737    0.471
## 
## Residual standard error: 3.433 on 18 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.2082, Adjusted R-squared:  0.1202 
## F-statistic: 2.366 on 2 and 18 DF,  p-value: 0.1224

Yorum:

İspanya’da işsizlik oranı ekonomik büyüme üzerinde belirgin bir etkiye sahiptir. Özellikle kriz sonrası dönemde işgücü piyasasının büyüme açısından kritik olduğu görülmektedir.

##Şili – Çoklu Regresyon

cl_multi <- lm(GDP_GROW ~ INF + UNEMP, data = sili)
summary(cl_multi)
## 
## Call:
## lm(formula = GDP_GROW ~ INF + UNEMP, data = sili)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -8.7044 -2.1812  0.4443  2.2424  4.0164 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept)  5.73150    4.03885   1.419    0.173
## INF          0.07144    0.41874   0.171    0.866
## UNEMP       -0.30988    0.41987  -0.738    0.470
## 
## Residual standard error: 3.137 on 18 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.03315,    Adjusted R-squared:  -0.07427 
## F-statistic: 0.3086 on 2 and 18 DF,  p-value: 0.7383

Yorum:

Şili’de enflasyon ve işsizlik birlikte ele alındığında dahi büyümeyi açıklama gücü sınırlı kalmaktadır.

ZAMAN SERİSİ GRAFİKLERİ (DETAYLI)

Ekonomik Büyüme

ggplot(veri, aes(x = factor(year), y = GDP_GROW, fill = country)) +
  geom_col(position = "dodge") +
  labs(
    title = "Yıllara Göre Ekonomik Büyüme Performansı",
    x = "Yıl",
    y = "Büyüme (%)",
    fill = "Ülke"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5))

Yorum: Türkiye’de büyüme daha dalgalı, İspanya’da daha istikrarlı, Şili’de ise dönemsel şoklara duyarlı bir yapı sergilemektedir.

Enflasyon

ggplot(veri, aes(x = year, y = INF, color = country)) +
  geom_line(size = 1.2) +
  geom_point(size = 2, shape = 21, fill = "white") +
  labs(
    title = "Ülke Bazında Enflasyon Oranları (2000–2020)",
    x = "Yıl",
    y = "Enflasyon (%)",
    color = "Ülke"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(panel.grid.minor = element_blank())

İşsizlik

ggplot(veri, aes(x = year, y = UNEMP, color = country)) +
  geom_line(size = 1.2) +
  geom_point(size = 2, shape = 21, fill = "white") +
  labs(
    title = "Ülkelere Göre İşsizlik Oranları (2000–2020)",
    x = "Yıl",
    y = "İşsizlik Oranı (%)",
    color = "Ülke"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(panel.grid.minor = element_blank())

ARAŞTIRMANIN KISITLARI

Bu çalışmada, Türkiye, İspanya ve Şili ekonomilerinde enflasyon ve işsizlik oranlarının ekonomik büyüme üzerindeki etkileri zaman serisi regresyon analizi yardımıyla incelenmiştir. Ancak elde edilen bulguların doğru bir şekilde değerlendirilebilmesi için çalışmanın sahip olduğu bazı kısıtların açıkça belirtilmesi gerekmektedir.

İlk olarak, çalışmada kullanılan veri seti yıllık frekansta olup, 2000–2020 dönemini kapsayan 21 gözlemden oluşmaktadır. Gözlem sayısının sınırlı olması, özellikle regresyon analizlerinde katsayı tahminlerinin istatistiksel gücünü azaltabilmekte ve anlamlılık testlerinin güvenilirliğini sınırlayabilmektedir. Daha uzun dönemleri kapsayan ya da üç aylık veya aylık frekansta veriler kullanılması, daha sağlam ve genellenebilir sonuçlar elde edilmesine katkı sağlayabilir.

İkinci olarak, bu çalışmada ekonomik büyüme yalnızca enflasyon ve işsizlik oranı gibi iki makroekonomik değişken aracılığıyla açıklanmaya çalışılmıştır. Oysa ekonomik büyüme; sermaye birikimi, doğrudan yabancı yatırımlar, dış ticaret hacmi, kamu harcamaları, finansal gelişmişlik, eğitim seviyesi, teknolojik ilerleme ve kurumsal yapı gibi çok sayıda faktörden etkilenmektedir. Bu değişkenlerin modele dâhil edilmemesi, eksik değişken yanlılığı (omitted variable bias) riskini beraberinde getirmektedir.Üçüncü olarak, analizlerde klasik En Küçük Kareler (OLS) yöntemi kullanılmıştır. Zaman serisi verilerinde sıklıkla karşılaşılan durağanlık, otokorelasyon ve değişen varyans (heteroskedastisite) gibi sorunlar bu çalışmada ayrıntılı biçimde test edilmemiştir. Bu tür ekonometrik sorunların varlığı, tahmin edilen katsayıların yanlı veya tutarsız olmasına yol açabilir.

Buna ek olarak, ülkeler arasında yapısal ve kurumsal farklılıklar bulunmasına rağmen her ülke için aynı model yapısı kullanılmıştır. Türkiye, İspanya ve Şili’nin ekonomik yapıları, para politikası uygulamaları, işgücü piyasası dinamikleri ve dışa açıklık düzeyleri birbirinden farklıdır. Bu durum, elde edilen sonuçların ülkeler arası karşılaştırmalarda sınırlı bir çerçevede değerlendirilmesini gerektirmektedir.

Son olarak, küresel finans krizi (2008) ve COVID-19 pandemisi (2020) gibi olağanüstü dönemler modele kukla değişkenler aracılığıyla dâhil edilmemiştir. Bu tür küresel şoklar ekonomik büyüme üzerinde önemli ve ani etkiler yaratabilmektedir. Bu etkilerin ayrı bir şekilde modele dâhil edilmemesi, bazı yıllara ilişkin sonuçların yorumlanmasını güçleştirmektedir.

Bu nedenlerle, çalışmadan elde edilen bulguların mutlak doğrular olarak değil, belirli varsayımlar ve kısıtlar çerçevesinde değerlendirilmesi gerekmektedir.

SONUÇ

Bu çalışmada, 2000–2020 dönemi için Türkiye, İspanya ve Şili ekonomilerinde enflasyon ve işsizlik oranlarının ekonomik büyüme üzerindeki etkileri zaman serisi regresyon analizi kullanılarak incelenmiştir. Çalışma kapsamında her ülke için ayrı ayrı basit ve çoklu regresyon modelleri tahmin edilmiş ve elde edilen sonuçlar karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir.

Elde edilen bulgular, ekonomik büyüme ile enflasyon ve işsizlik arasındaki ilişkilerin ülkeden ülkeye önemli ölçüde farklılık gösterdiğini ortaya koymaktadır. Türkiye ekonomisinde, hem enflasyon hem de işsizlik oranının ekonomik büyüme üzerinde negatif ve görece daha belirgin etkilere sahip olduğu görülmüştür. Bu bulgu, fiyat istikrarının ve işgücü piyasası etkinliğinin Türkiye açısından ekonomik büyümenin sürdürülebilirliği için kritik öneme sahip olduğunu göstermektedir.

İspanya ve Şili örneklerinde ise enflasyon ve işsizlik oranlarının ekonomik büyüme üzerindeki etkilerinin daha sınırlı ve zayıf olduğu gözlemlenmiştir. Bu durum, söz konusu ülkelerde ekonomik büyümenin daha çok dış ticaret, sermaye hareketleri, verimlilik artışları ve küresel ekonomik koşullar gibi faktörler tarafından şekillendirildiğine işaret etmektedir.

Zaman serisi grafiklerinden elde edilen bulgular da bu sonuçları desteklemektedir. Türkiye’de ekonomik büyüme oranlarının daha dalgalı bir seyir izlediği, İspanya’da belirli dönemlerde kriz kaynaklı düşüşler yaşandığı ve Şili’de ise görece daha istikrarlı ancak dış şoklara duyarlı bir yapı bulunduğu görülmektedir. Enflasyon ve işsizlik oranlarındaki farklı eğilimler, ülkelerin uyguladıkları ekonomik politikaların ve yapısal özelliklerin bir yansımasıdır.

Genel olarak, bu çalışma ekonomik büyüme analizlerinde tek tip bir model yaklaşımının her ülke için aynı derecede geçerli olmadığını ortaya koymaktadır. Ülke spesifik koşulların, kurumsal yapıların ve makroekonomik dinamiklerin dikkate alınması, daha sağlıklı ve gerçekçi sonuçlar elde edilmesi açısından büyük önem taşımaktadır.

Sonuç olarak, bu çalışma; farklı ekonomik yapılara sahip üç ülke örneği üzerinden, ekonomik büyüme ile enflasyon ve işsizlik arasındaki ilişkilerin çok boyutlu ve ülkeye özgü bir nitelik taşıdığını göstermektedir. Gelecekte yapılacak çalışmalarda daha uzun zaman serileri, daha fazla makroekonomik değişken ve gelişmiş ekonometrik yöntemler kullanılarak bu ilişkilerin daha derinlemesine incelenmesi önerilmektedir.