Özet
Bu çalışmada üretim, tüketim ve sermaye arasındaki dengeyi analiz eden ve içsel büyüme teorilerinin başlangıç noktası olan Ramsey-Cass-Koopmans (RCK) ekonomik büyüme modelinin Türkiye için geçerliliği test edilmeye çalışılmıştır. Kurumsal sektörler (mali ve mali olmayan şirketler, hanehalkı ve devlet) ayrımında 2009-2018 dönemine ait panel veri seti kullanılan bu çalışmada, ARDL hata düzeltme model spesifikasyonu kullanılarak üretim, tüketim ve sermaye uyumu araştırılmıştır. Modeldeki kısa ve uzun dönem esneklik katsayılarının istatistiksel anlamlılığının güvenilir olması amacıyla bootstrap yaklaşımıyla yeni kritik değerler hesaplanmış ve istatistiksel anlamlılıklar bu yeni kritik değerlere göre değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçları kıyaslamak amacıyla, EKK, sabit etkiler ve tesadüfi etkiler tahmin sonuçlarına da çalışmada yer verilmiştir. Sonuç olarak, RCK büyüme modelinin Türkiye’de geçerli olduğuna dair bir bulguya rastlanmamıştır. Bu sonuç, analiz döneminde Türkiye’deki kurumsal sektörlerin üretim, tüketim ve sermaye büyümelerini uyumlu bir şekilde dengeleyen bir ekonomik büyüme yapısına sahip olmadığını ima etmektedir.
Anahtar Sözcükler: Ramsey-Cass-Koopmans Büyüme Modeli, Sermaye birikimi, Uzun ve kısa dönemli ilişki, Panel veri analizi, Panel ARDL, Kurumsal sektörler.
IS RAMSEY-CASS-KOOPMANS ECONOMIC GROWTH MODEL VALID FOR THE INSTITUTIONAL SECTORS IN TURKEY?
Abstract
In this study, it is attempted to test for Turkish economy the validity of Ramsey-Cass-Koopmans (RCK) economic growth model which analyse the balance between production, consumption and capital, and which is the starting point of growth theory. The panel dataset prepared for the institutional sectors (financial and non-financial companies, household and government) and covering the period of 2009-2018 is analysed in the study. The existence of production, consumption and capital optimization is investigated using the ARDL error correction model specification. New critical values are calculated with the bootstrap approach and statistical significance is evaluated according to these new critical values in order to ensure the statistical significance of short- and long-term elasticity coefficients obtained in panel ARDL estimation. The short- and long-term elasticity coefficients estimates obtained from OLS, fixed effects and random effects estimators are also included in the study in order to compare the estimation results. Although the standard OLS, fixed and random effects approaches all show the opposite direction, it is concluded that the RCK economic growth model is not valid for the analysis period in Turkey according to the results of the Panel ARDL approach evaluated with bootstrapped critical values. This result implies that the institutional sectors do not have an economic structure that harmoniously balances their production, consumption and capital growth in the analysis period.
Keywords: Ramsey-Cass-Koopmans Growth Model, Capital accumulation, Long and short-term relationship, Panel data analysis, Panel ARDL, Institutional sectors.
Ekonomik büyüme 1950’li yıllardan itibaren hem yerli hem de yabancı literatürde çok önemli bir yere sahip olmuştur. Literatüre bakıldığında ekonomik büyüme modellerinin, dışsal faktörlere dayandırıldığı Neo-klasik modellerden tüm faktörlerin içselleştirildiği modellere doğru günümüze kadar evrildiği görülmektedir. Modern ekonomik büyüme teorileri başlangıç noktası olarak Ramsey (1928) çalışmasını esas almaktadır. Ramsey (1928) yaptığı çalışmada, hane halkının dönemler arası tüketim-tasarruf optimizasyon kararlarını büyüme teorisiyle açıklamaktadır. Harrod (1939) - Domar (1946) büyüme modeli, sermaye ve işgücü esnekliklerin benzer olduğu bir üretim fonksiyonuyla, ekonomik büyümede dengesizlikler ortaya çıktığını belirtmişlerdir (Sanlı 1998). Ramsey (1928), Harrod (1939) ve Domar (1946) çalışmalarının ortak noktasının Keynesyen statik teoriyi büyüme teorisiyle dinamikleştirme yaklaşımları olduğu söylenebilir.
Solow (1956) ortaya koyduğu model ile ekonomik büyümeyi Neo-klasik bakış açısıyla açıklamaya çalışmıştır. Ölçeğe göre sabit getirili üretim fonksiyonu, rekabetçi piyasalar, dışsal tasarruf eğilimi ve dışsal teknoloji varsayımları bu modeli durağan durumda çözmeye uygun hale getirmiştir. Solow (1956) büyümenin motoru yani itici gücü olarak tasarruf eğilimini değil, model dışında belirlenen dışsal faktörleri işaret etmiştir. Cass (1965) ve Koopmans (1963) yapmış oldukları çalışmada, Solow (1956) çalışmasındaki gibi tasarruf oranının sabit varsayılamayacağını diğer bir ifade ile tasarruf oranının zaman içerisinde değişeceğini ve büyüme sürecini doğrudan etkileyeceğini iddia etmişlerdir. (Ramsey 1928)-(Cass 1965)-(Koopmans 1963) (RCK) modeli yukarıda ifade edilen eksiklikleri tamamlaması açısından önemlidir.
RCK modelinin en önemli avantajı Solow (1956) modelinin dışsal tasarruf oranını içselleştirmesidir. Yani Solow (1956) modelinde hane halkları tüketim-tasarruf kararlarını belirleyememektedir. Solow (1956) modelinin bu kısıtlayıcı varsayımı nedeniyle RCK modeli daha uygun bir başlangıç olmuştur. Uygunluğun birinci nedeni tasarrufların (ve dolayısıyla tüketim kararlarının) içselleşmesi, ikinci nedeni ise iktisadi bireylerin mikro özelliklerinden başlayarak kurgulanan bir varsayımlar zincirine sahip olmasıdır. Diğer bir ifade ile ekonominin mikro özelliklerinden yararlanılarak makro bulgulara erişme imkânı sağlamaktadır.
Lucas (1988) ve P. Romer (1990) tarafından yapılan çalışmalar ışığında Solow (1956) modelinde belirlenemeyen ve büyümenin itici gücü olduğu iddia edilen dışsal faktörlerin “bilgi,” “teknoloji” ya da “buluşlar” olduğu konusunda ortak bir fikir oluşmuş ve bu dışsal faktörler içselleştirilerek “içsel büyüme modelleri” literatürü ortaya çıkmıştır. Lucas (1988) ve P. Romer (1990) “fikirler” ve “beşerî sermaye” gibi ekonomik girdileri ön plana çıkardıkları çalışmalarında, başlangıç modeli olarak Solow (1956) modelini değil RCK modelini ele almışlardır.
Teknoloji seviyesi, doğal kaynaklar ve işgücü verimliliği gibi arz yönlü faktörlerin potansiyel büyüme oranını; özel kesim iç talebi, kamu harcamaları ve dış talep gibi talep yönlü faktörlerin potansiyelden sapmaları belirlediği literatürde kabul görmektedir. Bu nedenle, sermaye birikiminin ve üretim hacminin arttırılması gibi faktörlerin uzun dönemde, konjonktürel hareketler ile kamu harcamalarındaki değişimlerin kısa dönemde etkili olduğu anlaşılmaktadır (P. M. Romer 1989).
Bu çalışmanın amacı yabancı literatürde sıkça işlenmiş ancak yerli literatürde değinilmemiş olan RCK modelinin 2009-2018 döneminde Türkiye ekonomisindeki geçerliliğini test etmektir. Yabancı literatürdeki çalışmaların aksine, bu çalışmada RCK modeli ilk kez ARDL hata düzetme modeli çerçevesinde tahmin edilmiş ve ekonominin kurumsal sektörleri ayrımında analiz edilmiştir. Kurumsal sektör istatistiklerinden oluşturulan panel veri seti kullanılarak, çeşitli panel tahmin yöntemlerinden elde edilen sonuçlar ile panel ARDL tahmininden elde edilen sonuçlar kıyaslanmıştır. Ayrıca, panel ARDL yönteminin katsayı tahminleri değerlendirilirken bootstrap tekniği ile bu çalışmada üretilen kritik değerler kullanılmıştır.
Giriş bölümünün ardından RCK modeli ile ilgili literatürde ulaşılabilen çalışmaların irdelendiği literatür bölümü verilmiştir. Model, veri ve yöntem bölümünde RCK modelinin Türkiye ekonomisi için geçerliliğinin testinde kullanılan model, veri ve yönteme ilişkin bilgiler verilmiştir. Bulgular kısmında çalışmada elde edilen sonuçlar karşılaştırmalı bir şekilde sunulmuştur. Sonuç bölümünde çalışma ve bulguları genel olarak değerlendirilmiştir.
Saygılı, Cihan, and Yurtoğlu (2005) çalışmasına göre, (Smith 1776) çalışmasında sermaye birikiminin ekonomik gelişme için gerekli olduğu fikri yer almaktadır ve sermaye birikimi olursa uzmanlaşma ve iş bölümü gerçekleşmektedir. Benzer şekilde Marx (1818) sermaye birikiminin getirdiği mekanikleşmeyi yoğun olarak analiz etmiştir. Devamında gelen iktisat okullarının da (Keynesyen ve Post-Keynesyen) ekonomik büyümenin en temel unsuru olarak yatırımları yani sermaye birikimini ele aldığı ve talep/yatırım/içsel-dışsal ekonomiler/verimlilik/büyüme döngüsünü öngördüğü anlaşılmaktadır. Hatta, yatırımlardan teknolojik gelişmeye doğru bir nedenselliğin olduğu da iddia edilmektedir. Örneğin, yatırımların teknolojik gelişmenin bir fonksiyonu olarak varsayıldığı Kaldor (1957) tarafından yapılan çalışma örnek olarak verilebilir. Maddison (1994) çalışmasında kişi başına gelir ve sermaye stoku arasında pozitif bir ilişki olduğu ve lider ülkeler sermaye birikim süreçleriyle diğer ülkelerden ayrıldığını iddia etmektedir. Bulutay (1995) çalışmasına göre sermaye birikimi dikkate alınmadan ülkelerin ekonomik büyümeleri açıklanamaz. DeLong and Summers (1992) ve Levine and Renelt (1992) tarafından yapılan çalışmalarda yatırımların ekonomik büyüme üzerindeki etkisi hakkında olumlu sonuçlar elde etmişlerdir.
Literatürde sermaye birikiminin ekonomik büyüme üzerindeki etkisi hakkında tersine bulgular elde eden çalışmalar da bulunmaktadır. Örneğin, King and Levine (1993) çalışmasında yazarlar sermaye birikimi ekonomik büyümenin nedeni değil, ancak bir sonucu olabileceğini iddia etmektedirler. Bu iddialarının arka planında Solow (1956) modelinde ortaya atılan üretim sürecindeki sermayenin azalan marjinal verime sahip olması nedeniyle uzun dönemli ekonomik büyümeyi etkilemeyeceği düşüncesinin olduğunu ifade etmektedirler. Benzer şekilde Blomström, Lipsey, and Zejan (1996) tarafından yapılan nedensellik testlerinin sermaye birikiminden ekonomik büyümeye doğru bir etkileşimden ziyade ekonomik büyümeden sermaye birikimine doğru bir etkileşim olduğunu ifade etmektedirler. Yazarlar, yatırımların etkin kullanımı, eğitim, doğrudan yabancı sermaye yatırımları ve düşük nüfus artışı gibi etkenlerin ekonomik büyümeyi etkilediğini iddia etmektedirler.
RCK modelinin uygulamalara konu olduğu çalışmalara bakıldığında kullanılan yöntemler açısından sınırlılık olduğu göze çarpmaktadır. Kullanılan en genel yöntem Conway, Rina, and Reiner (2009) çalışmasında da olduğu gibi optimizasyon (dinamik optimizasyon ya da kalibrasyon) yöntemleridir. Katsayıların daha önceden dışsal olarak belirlendiği modellere dinamik optimizasyon yöntemi ile tüketim ve büyüme patikaları ortaya çıkarılmaktadır. Conway, Rina, and Reiner (2009) çalışması çeşitli fayda fonksiyonlarının RCK modeli üzerindeki etkinliğini araştırmıştır. Yazarlar tüm fayda fonksiyonu tiplerinde tüketim patikalarının yakınsadığını gözlemişlerdir. İterasyon yönteminin kullanıldığı diğer bir çalışma olan Trimborn (2007) modele hükümet (kamu harcamaları) eklenmiş ve daha önceden belirlenmiş parametrelerde zaman içinde meydana gelen şokların tüketim patikası üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Trimborn (2007) hükümet tarafından belirlenen tüketim vergisinin beklenmedik bir şekilde değişmesi ile fayda fonksiyonundaki dönemler arası ikame parametresine bağlı olarak tüketimin belirgin şekilde değiştiğini iddia etmektedir.
King and Rebelo (1993) yapmış oldukları çalışmada iterasyon yöntemini kullanarak, RCK modelindeki temel varsayımların etkinliğini araştırmıştır. Sonuçta, geçerli tahminlerin ancak sermayenin üretimdeki payının yüksek olduğu varsayımı ile elde edilebileceğini iddia etmektedir. Litina and Palivos (2008) literatürdeki çalışmaların aksine RCK modelinin hem içsel hem de dışsal büyüme durumunda tasarruf oranının dinamiklerini ele almıştır. Tasarruf oranının yüksek, düşük ve durağan olduğu durumlarda, sermayenin payı, faktör ve ikame elastikiyetini içeren durumlar ortaya çıkarılmıştır. Ayrıca, tasarruf oranının sabit sayılması durumunda RCK modeli ile Solow (1956) modelinin birbirine çok benzediğini iddia etmiştir.
Vita (2011) tarafından yapılan çalışmada RCK modelini farklı bir şekilde ele almıştır. Çan eğrisi biçimindeki gelir-çevre kirliliği ilişkisini azalan faiz oranları ve gelirdeki büyüme ile açıklamıştır. Sosyal refahı maksimize ve çevre kirliliğini minimize etmenin, faiz oranı aracılığı ile gerçekleşeceğini iddia etmektedirler. Yazarlara göre Iskonto oranından daha düşük bir faiz oranı hem ekonomik büyümeye hem de çevre dostu araçlarda gelişmeye neden olmaktadır. RCK modelinin fakir ve gelişmekte olan ülkeler için geçerli olduğunu izah eden Rappaport (2006), sermaye girdisi talebinin yükleme maliyetlerini arttırdığını ve sermaye kıtlığının yatırımdan caydıran en önemli faktör olduğunu vurgulamıştır. Tablo @ref(tab:dagilimm2)’de Thaler (1981), King and Rebelo (1990), Loewenstein and Prelec (1992), Laibson (1997), Caselli and Ventura (2000) ve Maliar and Maliar (2006) çalışmaları özetlenmiştir.
| Kaynak | Yöntem | Bulgular |
|---|---|---|
| Thaler (1981) | Dinamik Optimizasyon | Gelişmekte olan ülkeler için yatırımların sermaye birikimine birebir etkisini vurgulamıştır. |
| King ve Rebelo (1990) | RCK modelindeki sermaye birikimini fiziki ve beşerî sermaye biçimde değerlendirerek kalibrasyon yöntemi ile oluşturduğu modeli tahmin etmiştir. | İki sektörlü içsel büyüme modeli ile Neo-klasik büyüme modelinin kıyaslandığı çalışmada, gelir vergisindeki %10’luk artışın maliyetinin içsel büyüme modellerinde, Neo-klasik büyüme modellerine kıyasla 4 kat daha fazla olduğunu iddia etmektedir. |
| Loewenstein ve Prelec (1992) | RCK modelini tek denkleme indirgeyerek, dönemler arası tüketim kararlarındaki aşırılıkları (anomali) araştırmıştır. | Tasarruf oranının RCK modeli ile içselleştirilebileceğini, bununla birlikte ıskonto oranının da içsel olarak tahmin edilmesi gerektiğini iddia etmektedir. |
| Laibson (1997) | Kalibrasyon Modeli | Tüketim harcamaları ve faiz oranları arasındaki ilişkinin pozitif olabileceğini, ancak tasarrufların sermaye birikimine etkisinin yüksek olduğu durumda bunun geçerli olacağını vurgulamıştır. |
| Caselli ve Ventura (2000) | Teorik model önerisinde bulunulan çalışmada, CES (sabit ikame esnekliği) üretim fonksiyonu ile RCK modelini geliştirmiştir. | RCK modeli varsayımlarını genişleterek, Kuznets eğrisi aracılığı ile tüketim, servet ve gelir üzerindeki etkilerini göstermiştir. |
| Maliar ve Maliar (2006) | Dinamik Optimizasyon ve RCK modelinin log-lin biçimini kullanarak, yarı-geometrik ıskonto oranını kullanmıştır. | Deterministtik durumda, her bir log-lin modelinin durağan bir dengeye ulaştığını, stokastik durumda ise böyle tek bir çözümün mümkün olmadığını iddia etmektedir. |
RCK modeli ekonomik büyümeyi hane halklarının tasarruf eğilimine bağlamaktadır. Ancak tasarruf eğilimi arttıkça tüketilen miktar azalacak ve tüketici tatmini de azalacaktır. Dolayısıyla, tüketim ile tasarruf arasındaki hassas denge, büyüme ile hane halklarının tatmini arasındaki dengeye sıkı sıkıya bağlıdır. RCK modeli, tüketim-tasarruf kararlarını içselleştirerek tüketici faydasını maksimize edebildiğinden hem tüketim faydasının maksimize edilebildiği hem de bu kısıtta meydana gelen en yüksek büyüme oranının gerçekleştiği modeldir. RCK modeli uzun vadeli ekonomik büyümeyi sermaye birikimi ve tüketim artışı açısından açıklamayı amaçlamaktadır (Groth 2015) ve (Gourinchas 2014).
Bu çalışmada RCK modelinin testi için literatürden farklı bir yol izlenmiştir. RCK modelinin geçerliliği, çıktı, tüketim ve sermaye arasında kısa ve uzun dönemli dinamik bir ilişkinin varlığının testi ile gerçekleştirilecektir. Bu durumda ekonomik çıktıdaki büyüme, tüketim miktarındaki büyümenin ve sermaye birikiminin bir fonksiyonu olarak @ref(eq:n1) şeklinde yorumlanmaktadır.
\[\begin{equation} \Delta Y_t = f(\Delta C_t, \Delta {K}_t-\delta K_t) (\#eq:n1) \end{equation}\]
@ref(eq:n1) numaralı eşitlikte; \(\Delta Y\) toplam çıktıdaki büyümeyi, \(\Delta C\) çıktıdan tüketilen kısımdaki büyümeyi, \(\Delta K-\delta K\) ise sermaye birikiminden sermayenin aşınan kısmının çıkarılmasıyla elde edilen sermayedeki net değişimi yani sermaye birikimini ifade etmektedir. \(t\) ise \(t = 1,\dots,T\) zaman boyutunu ifade edilmektedir. Gösterimde kolaylık olması açısından @ref(eq:n1) numaralı ifadedeki her bir büyüme oranı küçük harflerle ifade edilir ve \(i = 1,\dots,n\) olmak üzere \(n\) adet yatay kesiti ifade eden “i” alt indisi tanımlanırsa @ref(eq:n2) ifadesi elde edilir.
\[\begin{equation} y_{i,t} = f(c_{i,t}, k_{i,t}) (\#eq:n2) \end{equation}\]
Pesaran, Shin, and Smith (1999) çalışmasında gösterilen panel ARDL(1,1,1) hata düzeltme modelinin toplamsal biçimde gösterimi çerçevesinde @ref(eq:n2) numaralı eşitlik yeniden yazılarak @ref(eq:n3) numaralı eşitlik elde edilir.
\[\begin{equation} \Delta y_{i,t} = \phi_i (y_{i,t-1} - \theta_0 - \theta_1c_{i,t}+\theta_2k_{i,t}) + \delta_{1,i}\Delta c_{i,t} + \delta_{2,i}\Delta k_{i,t} + \epsilon_{i,t} (\#eq:n3) \end{equation}\]
@ref(eq:n3) numaralı eşitlikte; \(i = 1,\dots,N\) yatay kesitleri ve \(t = 1,\dots,T\) zaman boyutunu göstermek üzere, \(\phi\) her bir yatay kesit için hata düzeltme katsayılarını, \(\theta\) uzun dönem esneklik katsayılarını, \(\delta\) ise kısa dönem esneklik katsayılarını ifade etmektedir. \(\epsilon\) ise \(\epsilon_{it} = \epsilon_{i1},\dots,\epsilon_{iT}\) şeklinde \(i\) ve \(t\) açısından bağımsız dağılan sıfır ortalamalı ve sabit varyansla dağılan (\(N(0,\sigma_i^2)\)) hata terimini temsil etmektedir.
Bu model yapısıyla yatay kesitler arasında uzun dönemde homojen parametre tahmini sağlarken, kısa dönem için heterojen parametre tahminini (her bir yatay kesit için ayrı parametre tahminini) mümkün kılmaktadır. Eş-bütünleşme ve hata düzeltme süreçleri aynı denklemde ifade edilirken, modelde kullanılan değişkenlerin seviyesinde ya da birinci farkında durağan (\(I(0)|I(1)\)) olup olmadığına bakılmaksızın @ref(eq:n3) numaralı eşitlik tahmin edilebilir (Pesaran, Shin, and Smith 1999).
Eurostat (2013) tarafından yapılan çalışmaya göre ulusal hesaplar sisteminin bir alt bileşeni olan kurumsal sektörler hesabı, ekonominin kurumsal birimlerini aşağıdaki şekilde sınıflandırmaktadır.
Hanehalkı sektörü ülkedeki tüm hanehalklarını kapsar ve hane halkı firmalarını da içerir. Bunlar bağımsız mülkiyetleri ve bağımsız bir yasal statüye sahip olmayan çoğu ortaklığı kapsar. Bu nedenle hane halkı sektörü, tüketime ek olarak, çıktı ve girişimci gelirlerini de üretmektedir. Mali olmayan şirketler sektörü, piyasaya mal üreten veya mali olmayan hizmetler sunan tüm özel ve kamu tüzel şirketlerini kapsamaktadır. Devlet sektörü, merkezi, yerel yönetim ve sosyal güvenlik fonlarından oluşmakta ancak kamu işletmelerini kapsamamaktadır. Mali şirketler sektörü, parasal mali kuruluşlar (büyük ölçüde bankalara eşdeğer), yatırım fonları, sigorta şirketleri ve emeklilik fonları gibi mali aracılık yapan tüm özel ve kamu kuruluşlarından oluşmaktadır. Dünyanın geri kalanı hesabı ise yerleşik olmayanlarla yapılan işlemler ve yerleşik olmayanlar üzerindeki yerleşiklerin mali talepleri veya ters yöndeki işlemleri kapsamaktadır (Eurostat 2013). Bu çalışmada dünyanın geri kalanı kapsam dışında tutulmuştur.
RCK modelinin Türkiye’deki kurumsal sektörler için geçerliliğinin test edilebilmesi için ilgili sektörlere ait toplam çıktı büyümesi, toplam tüketim büyümesi ve sermaye birikimi değişkenleri gerekmektedir. Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) ilk kez 2016 yılında yayımladığı “Kurumsal Sektör Hesapları” çalışmasında (TUİK 2016) bu değişkenlere yer vermiş ve 2009-2018 yıllarını kapsayacak şekilde verileri yayımlamıştır ((TUİK 2019a) ve (TUİK 2019b)).
Tablo @ref(tab:dagilimm3)’de TÜİK tarafından yayımlanan kurumsal sektör hesapları verilerinden derlenen bir tablo sunulmuştur. Kurumsal sektörlerin çıktı, tüketim ve sermaye birikimi dağılımına bakıldığında sermaye birikimi düzeyinin düşük olduğu Türkiye ekonomisinde ekonomik çıktının büyük bir kısmının tüketime ayrıldığı anlaşılmaktadır. 2009-2018 yılları arasında üretilen toplam çıktıdan ortalama olarak tüketime ayrılan payın %87.21, sermaye birikimine ayrılan payın ise %7.34 olduğu görülmektedir. Toplam çıktıdan tüketime ayrılan ortalama payın en düşük olduğu sektör mali şirketler iken, en yüksek tüketim yapan sektör mali olmayan şirketlerdir. Çıktısından sermaye birikimine ayırma oranı ortalama olarak en yüksek hanehalkı ve devlet sektörleridir (sırasıyla %11.61 ve %11.57).
| Sektör* | Ortalama Tüketim (Milyar TL) | Ortalama Sermaye Birikimi (Milyar TL) | Ortalama Çıktı (Milyar TL) | Ortalama Tüketim Eğilimi (%) | Ortalama Sermaye Biriktirme Eğilimi (%) |
|---|---|---|---|---|---|
| i=1 | 1716.73 | 110.28 | 1855.61 | 92.52 | 5.94 |
| i=2 | 30.08 | 1.79 | 68.57 | 43.86 | 2.61 |
| i=3 | 164.26 | 23.21 | 200.60 | 81.89 | 11.57 |
| i=4 | 362.98 | 56.06 | 482.90 | 75.17 | 11.61 |
| Toplam | 2274.05 | 191.34 | 2607.67 | 87.21 | 7.34 |
Note: 1 Sektör i = 1: Mali olmayan şirketler, Sektör i = 2: Mali şirketler, Sektör i = 3: Genel devlet, Sektör i = 4: Hanehalkları ve hane halklarına hizmet veren kar amacı gütmeyen kuruluşlar
Bu çalışmada kurumsal sektörler hesabı veri setinden kullanılan değişkenler; Çıktı = \(P.1\), Tüketim = \(P.1-B.8g\) ve Sermaye birikimi = \(P.5 -P.51C\) şeklinde hesaplanmıştır. \(P.1\), kurumsal sektörler hesabında sektörün toplam çıktısını; \(B.8g\), sektörün toplam tasarrufunu; \(P.5\) sektörün sermaye oluşumunu; \(P.51C\), sektörün sermayesindeki aşınmayı ifade etmektedir.
Kurumsal sektör hesapları cari fiyatlarla Türk Lirası cinsinden hesaplandığı için fiyat etkisini içinde barındırmaktadır. Analizlerde fiyat etkisinin dışlanması için ilgili gayri safi yurtiçi hasıla deflatörleri kullanılarak çıktı, tüketim ve sermaye birikimi değişkenleri reel hale getirilmişlerdir. Reel hale dönüştürülen çıktı ve tüketim değişkenlerinin her bir kurumsal sektör için bir önceki yıla göre farkları alınarak çıktı büyümesi (\(y_{i,t}\)) ve tüketim büyümesi (\(c_{i,t}\)) değişkenleri elde edilmiştir. Sermaye birikimi değişkeni hali hazırda bir önceki yıla göre cari yılda biriken net sermayeyi \(k_{i,t}\) göstermektedir. Böylelikle \(n\) yatay kesit sayısını, \(T\) zaman birimi sayısını ve \(N\) ise toplam gözlem sayısını göstermek üzere \(n = 4, T = 9, N = 36\) dengeli bir panel veri seti oluşturulmuştur.
Tanımlayıcı istatistikler Tablo @ref(tab:dagilimm4)’de verilmiştir. Tablo @ref(tab:dagilimm4)’de tüm sektörlere ilişkin çıktıdaki değişim, tüketimdeki değişim ve sermaye birikimi değişkenlerinin normal dağıldığı görülmektedir (Eğiklik ve Basıklık değerleri sırasıyla \(\pm1\) ile \(\pm3\) aralığında ve J-B Test P. değeri \(> 0.01\) koşuluna uymaktadır).
| Sektör | İstatistik | Çıktı değişimi | Tüketim değişimi | Sermaye birikimi |
|---|---|---|---|---|
| i=1 | Minimum | 6.73 | 15.50 | -25.98 |
| i=1 | Ortalama | 11.35 | 24.11 | 6.64 |
| i=1 | Maksimum | 18.52 | 39.46 | 41.03 |
| i=1 | Standart Sapma | 4.10 | 8.47 | 19.20 |
| i=1 | Eğiklik | 0.42 | 0.63 | 0.07 |
| i=1 | Basıklık | -1.38 | -1.20 | -0.81 |
| i=1 | J-B Test Değeri | 0.72 | 1.04 | 0.03 |
| i=1 | J-B Test P. | 0.70 | 0.59 | 0.98 |
| i=2 | Minimum | 2.88 | 32.13 | -19.82 |
| i=2 | Ortalama | 24.55 | 60.48 | 13.98 |
| i=2 | Maksimum | 48.81 | 79.90 | 47.76 |
| i=2 | Standart Sapma | 15.57 | 13.47 | 23.51 |
| i=2 | Eğiklik | 0.14 | -0.74 | -0.04 |
| i=2 | Basıklık | -1.61 | -0.27 | -1.71 |
| i=2 | J-B Test Değeri | 0.62 | 1.23 | 0.70 |
| i=2 | J-B Test P. | 0.73 | 0.54 | 0.70 |
| i=3 | Minimum | 54.58 | 81.41 | 42.32 |
| i=3 | Ortalama | 135.41 | 118.62 | 125.82 |
| i=3 | Maksimum | 253.41 | 149.52 | 236.23 |
| i=3 | Standart Sapma | 65.78 | 18.56 | 69.93 |
| i=3 | Eğiklik | 0.58 | -0.41 | 0.32 |
| i=3 | Basıklık | -1.20 | -0.29 | -1.59 |
| i=3 | J-B Test Değeri | 0.92 | 0.42 | 0.77 |
| i=3 | J-B Test P. | 0.63 | 0.81 | 0.68 |
| i=4 | Minimum | -2.21 | 1.00 | -9.17 |
| i=4 | Ortalama | 3.04 | 1.86 | -0.02 |
| i=4 | Maksimum | 10.10 | 2.67 | 11.37 |
| i=4 | Standart Sapma | 4.42 | 0.60 | 6.63 |
| i=4 | Eğiklik | 0.31 | -0.02 | 0.20 |
| i=4 | Basıklık | -1.68 | -1.79 | -1.42 |
| i=4 | J-B Test Değeri | 0.88 | 0.81 | 0.47 |
| i=4 | J-B Test P. | 0.64 | 0.67 | 0.79 |
Note: 1 Sektör i = 1: Mali olmayan şirketler, Sektör i = 2: Mali şirketler, Sektör i = 3: Genel devlet, Sektör i = 4: Hanehalkları ve hane halklarına hizmet veren kar amacı gütmeyen kuruluşlar
Panel ARDL model tahmininde ele alınması gereken önemli bir konu yatay kesit bağımlılığıdır. Bu çalışmada yatay kesit birimler kurumsal sektörler olması nedeniyle, hanehalkı, devlet, mali ve mali olmayan şirketler arasında çıktı, tüketim ve sermaye büyümesi açısından bir etkileşim olup olmadığının belirlenmesi tahmin yöntemini doğrudan etkileyecektir. Eğer yatay kesit bağımlılığı varsa ve model tahmininde dikkate alınmazsa Pooled Mean Group (PMG) tahmincisi tutarsız sonuçlar üretir (Pesaran 2006). Bu çalışmada Breusch and Pagan (1980) önerilen \(LM_{BP}\) testi, Pesaran (2004) tarafından önerilen \(CD\) ve \(CD_{LM}\) testleri ile Baltagi, Feng, and Kao (2012) çalışmasında önerilen ve \(LM_{BCS}\) testleri ile yatay kesti bağımlılığı ölçülmeye çalışılmıştır.
| Testler | Test İstatistiği | p-değeri |
|---|---|---|
| Breusch-Pagan LM | 10.80 | 0.0948 |
| Pesaran CD | -2.28 | 0.0225 |
| Scaled LM | 1.39 | 0.1659 |
| Bias-corrected Scaled LM | 1.14 | 0.2562 |
Tablo @ref(tab:cdtest)’de yatay kesit bağımlılığı test sonuçları sunulmuştur. Tablodaki p-değerlerinin 0.01’den büyük olması “yatay kesit bağımlılığının bulunmadığı” sıfır hipotezinin tüm testler için reddedilemediğini göstermektedir. Böylece yatay kesitler arasında yatay kesit bağımlılığı olmadığı sonucuna varılabilmektedir. Bu sonuç, herhangi bir kurumsal sektörün çıktı büyümesinde meydana gelen bir şokun, diğer kurumsal sektörlerin çıktı-tüketim-sermaye ödünleşmesini etkilemediği şeklinde yorumlanabilir.
Literatürde birçok panel veri tahmin yöntemi bulunmaktadır (Wooldridge 2010). Bu çalışmada, @ref(eq:n3) numaralı eşitlikte ifade edilen panel ARDL gösterimindeki modelin hata düzeltme katsayısı \((\phi)\), kısa dönem \((\delta_1\ , \delta_2)\) ve uzun dönem esneklik katsayılarının \((\theta_0\ , \theta_1\ , \theta_2)\) tahmini sırasıyla, en küçük kareler (EKK), sabit etkiler, tesadüfi etkiler ve Pesaran, Shin, and Smith (1999) çalışmasında önerilen PMG tahmincisi ile yapılmıştır.
Tüm tahmincilerden elde edilen hata düzeltme ile kısa ve uzun dönem esneklik katsayıları kıyaslama amacıyla raporlanırken yorumlamada PMG tahmincisinin katsayı tahminleri esas alınmıştır. Ancak, @ref(sec:veri) bölümünde ifade edilen panel verinin \(N = 4\) ve \(T = 9\) olmak üzere yatay kesit ve zaman boyutları @ref(eq:n3) numaralı eşitliğin ahmininde PMG tahmincisinin tutarlığına ve asimptotik dağılımına zarar verebilecektir. Tahmincilerin güvenilirliğinin arttırılması amacıyla küçük boyutlu panel verilerde “bootstrap” yaklaşımıyla üretilen kritik değerlerin kullanılması önerilmektedir. Literatürde panel veri analizinde bootstrap tekniğini kullanan çalışmalara Kónya (2006), M. C. Chou (2013) ve Cai, Sam, and Chang (2018) örnek verilebilir. özellikle nedensellik ve eş-bütünleşme testlerinde bootstrap tekniğinin güvenilir kritik değerler ürettiği görülmektedir.
Literatürde çok çeşitli bootstrap prosedürü mevcuttur. Bu çalışmada, Cameron, Gelbach, and Miller (2008) ve W. L. Chou, Ng, and Yang (2015) çalışmalarında önerilen yaklaşım ARDL yaklaşımına uyarlanmıştır. Örneklem hacmi küçük olduğu için bootstrap tekrarlama uzunluğu 10,000 olarak belirlenmiştir (Hounkannounon 2008). Çalışmada izlenen tahmin prosedürü aşağıda özetlenmiştir.
Bu çalışmada RCK büyüme modelinin geçerliliği, @ref(eq:n3) numaralı eşitlikte ifade edilen panel ARDL gösterimindeki model kullanılarak ve Türkiye’deki dört kurumsal sektöre ait 2009-2018 dönemi verilerini kapsayan panel veri ile test edilmeye çalışılmıştır. Bootstrap Panel ARDL tahmininin yanı sıra standart EKK, sabit etkiler ve tesadüfi etkiler tahminleri de kıyaslama amacıyla bu bölümde raporlanmıştır. Hata düzeltme, kısa ve uzun dönem esneklik katsayılarına ilişkin tahmin sonuçları tablolar halinde verilmiştir. Panel ARDL tahminlerinin test istatistikleri Pesaran, Shin, and Smith (1999) çalışmasında kullanılan kritik değerlerle değil, bootstrap yaklaşımıyla üretilen kritik değerlerle karşılaştırılmıştır. Zaman boyutunun kısa olması sebebiyle uygun gecikme uzunluğu 1 olarak alınmıştır.
@ref(eq:n3) numaralı eşitlikte ifade edilen model katsayıları için bootstrap yaklaşımıyla üretilen test istatistiği dağılımlarının %90, %95 ve %99 güven düzeyine karşılık gelen kritik değerleri Tablo @ref(tab:dagilimm)’de raporlanmıştır. Tabloda ayrıca standart normal dağılıma ait değerler de kıyaslama amacıyla raporlanmıştır. Görüldüğü üzere bootstrap ile elde edilen kritik değerler standart dağılıma göre daha yüksektir. Bu da @ref(eq:n3) numaralı modelden elde edilen katsayı tahminlerinin istatistiksel olarak anlamlı olabilmesi için daha yüksek test istatistiklerine gerek duyulacağını göstermektedir.
| Katsayı | 90% | 95% | 99% |
|---|---|---|---|
| \(\delta_{1,i}\) | 3.25 | 3.59 | 5.16 |
| \(\delta_{2,i}\) | 4.21 | 4.28 | 5.66 |
| \(\phi_i\) | -5.06 | -9.7 | -11.08 |
| \(\theta_{1}\) | 2.03 | 2.04 | 2.69 |
| \(\theta_{2}\) | 9.49 | 10.33 | 10.89 |
| Standart Normal Dağılım | \(\pm\) 1.28 | \(\pm\) 1.64 | \(\pm\) 2.32 |
Tablo @ref(tab:dagilimm5)’de @ref(eq:n3) numaralı modelin hata düzeltme ve kısa dönem esneklik katsayı tahminlerine ilişkin sonuçlar bulunmaktadır. Tablodan da görüldüğü üzere; EKK, sabit ve tesadüfi etkiler tahmincilerine göre \(\phi\) yani hata düzeltme katsayısı negatif ancak %1 anlamlılık düzeyinde istatistiksel olarak anlamsız bulunmuştur. Benzer şekilde PMG tahmincisinin tahmin ettiği (her bir yatay kesit için) \(\phi\) katsayıları da negatif ancak %1, %5 ya da %10 anlamlılık düzeylerinde istatistiksel olarak anlamsız bulunmuştur. PMG tahmincisinin test istatistiklerinin bootstrap yöntemiyle üretilen kritik değerler ile kıyaslanması nedeniyle katsayıların anlamsızlığı daha zayıf bir şekilde reddedilememiştir. Diğer taraftan, EKK, sabit ve tesadüfi etkiler tahminlerinden elde edilen kısa dönem esneklik katsayıları \((\delta_1,\ \delta_2)\) %1 anlamlılık düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur. Ancak, PMG tahmincisinin test istatistikleri bootstrap ile elde edilen kritik değerler ile kıyaslandığında yatay kesitler için tahmin edilen uzun dönem katsayılar istatistiksel olarak anlamsız bulunduğu görülmüştür.
| Yöntem | Sektör | Katsayı | Tahmin | Standart Hata | Test İstatistiği | p-değeri | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | EKK | - | \(\delta_{1,i}\) | 0.805 | 0.206 | 3.910 | 0.0005 |
| 2 | EKK | - | \(\delta_{2,i}\) | 0.731 | 0.047 | 15.416 | 0.0000 |
| 3 | EKK | - | \(\phi_i\) | -0.422 | 0.195 | -2.164 | 0.0391 |
| 4 | SE | - | \(\delta_{1,i}\) | 0.864 | 0.272 | 3.181 | 0.0052 |
| 5 | SE | - | \(\delta_{2,i}\) | 0.694 | 0.053 | 13.008 | 0.0000 |
| 6 | SE | - | \(\phi_i\) | -0.406 | 0.215 | -1.886 | 0.0755 |
| 7 | TE | - | \(\delta_{1,i}\) | 0.806 | 0.206 | 3.911 | 0.0001 |
| 8 | TE | - | \(\delta_{2,i}\) | 0.733 | 0.047 | 15.446 | 0.0000 |
| 9 | TE | - | \(\phi_i\) | -0.415 | 0.195 | -2.134 | 0.0328 |
| ddC | PMG | i=1 | \(\delta_{1,i}\) | 0.732 | 0.432 | 1.696 | 0.6055 |
| ddK | PMG | i=1 | \(\delta_{2,i}\) | 0.296 | 0.076 | 3.892 | 0.8222 |
| ec1 | PMG | i=1 | \(\phi_i\) | -0.037 | 0.045 | -0.819 | 0.3213 |
| ddC1 | PMG | i=2 | \(\delta_{1,i}\) | 0.828 | 0.294 | 2.816 | 0.7803 |
| ddK1 | PMG | i=2 | \(\delta_{2,i}\) | 0.273 | 0.290 | 0.944 | 0.4265 |
| ec2 | PMG | i=2 | \(\phi_i\) | -0.246 | 0.213 | -1.153 | 0.3541 |
| ddC2 | PMG | i=3 | \(\delta_{1,i}\) | 0.161 | 0.264 | 0.610 | 0.2664 |
| ddK2 | PMG | i=3 | \(\delta_{2,i}\) | 0.317 | 0.272 | 1.164 | 0.4642 |
| ec3 | PMG | i=3 | \(\phi_i\) | -0.468 | 0.282 | -1.662 | 0.4753 |
| ddC3 | PMG | i=4 | \(\delta_{1,i}\) | -1.176 | 3.952 | -0.298 | 0.0542 |
| ddK3 | PMG | i=4 | \(\delta_{2,i}\) | -0.051 | 0.169 | -0.301 | 0.2136 |
| ec4 | PMG | i=4 | \(\phi_i\) | -0.649 | 0.168 | -3.864 | 0.6726 |
Note: 1 EKK: En küçük kareler, SE: Sabit etkiler, TE: Tesadüfi etkiler, PMG: Pooled Mean Group, Sektör i = 1: Mali olmayan şirketler, Sektör i = 2: Mali şirketler, Sektör i = 3: Genel devlet, Sektör i = 4: Hanehalkları ve hane halklarına hizmet veren kar amacı gütmeyen kuruluşlar
Tablo @ref(tab:dagilimm6)’de ise @ref(eq:n3) numaralı modelin uzun dönem katsayı tahminlerine ilişkin sonuçlar bulunmaktadır. EKK, sabit ve tesadüfi etkiler tahmincilerine göre \((\theta_{1}, \ \theta_{2})\) yani uzun dönem katsayıları pozitif ve %1 anlamlılık düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur. Sadece sabit etkiler tahmininde \(\theta_{1}\) tahmini istatistiksel olarak anlamsız bulunmuştur. Buna karşın PMG tahmincisinin elde ettiği \((\theta_{1}, \ \theta_{2})\) katsayıları da %1, %5 ya da %10 anlamlılık düzeylerinde istatistiksel olarak anlamsız bulunmuştur.
| Yöntem | Katsayı | Tahmin | Standart Hata | Test İstatistiği | p-değeri |
|---|---|---|---|---|---|
| EKK | \(\theta_{1}\) | 0.262 | 0.072 | 3.615 | 0.0010 |
| EKK | \(\theta_{2}\) | 0.816 | 0.052 | 15.579 | 0.0000 |
| SE | \(\theta_{1}\) | 0.514 | 0.314 | 1.635 | 0.1162 |
| SE | \(\theta_{2}\) | 0.703 | 0.074 | 9.510 | 0.0000 |
| TE | \(\theta_{1}\) | 0.253 | 0.068 | 3.741 | 0.0002 |
| TE | \(\theta_{2}\) | 0.823 | 0.051 | 16.292 | 0.0000 |
| PMG | \(\theta_{1}\) | 3.055 | 1.752 | 1.744 | 0.5886 |
| PMG | \(\theta_{2}\) | 0.957 | 0.146 | 6.554 | 0.4110 |
Note: 1 EKK: En küçük kareler, SE: Sabit etkiler, TE: Tesadüfi etkiler, PMG: Pooled Mean Group
EKK, sabit etkiler, tesadüfi etkiler ve PMG tahminlerine ilişkin teşhis istatistikleri Tablo @ref(tab:dagilimm7)’de sunulmuştur. Tablodaki JB testi, Jarque-Bera normal dağılım testini; GQ testi, Goldfeld-Quandt değişen varyans testini ve BG testi ise Breusch-Godfrey otokorelasyon testini ifade etmektedir (Wooldridge (2010)). Test istatistiklerinin p-değerlerine bakıldığında, sorun olmadığına dair boş hipotezlerin reddedilemediği görülmektedir. Dolayısıyla, model tahminlerinin hata terimlerinde normal dağılım, otokorelasyon ve değişen varyans problemlerinin olmadığı iddia edilebilir.
| Yöntem | \(R^2\) | {R^2} | JB Testi | JB p-değeri | GQ Testi | GQ p-değeri | BG Testi | BG p-değeri |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| EKK-UDM | 0.964 | 0.962 | 0.541 | 0.763 | 1.229 | 0.342 | 1.812 | 0.178 |
| SE-UDM | 0.852 | 0.764 | 0.041 | 0.980 | 1.550 | 0.195 | 1.756 | 0.185 |
| TE-UDM | 0.971 | 0.969 | 0.600 | 0.741 | 1.257 | 0.326 | 1.823 | 0.177 |
| EKK-HDM | 0.970 | 0.962 | 4.260 | 0.119 | 1.761 | 0.151 | 3.007 | 0.083 |
| SE-HDM | 0.971 | 0.949 | 0.197 | 0.906 | 1.570 | 0.204 | 1.230 | 0.267 |
| TE-HDM | 0.970 | 0.967 | 4.406 | 0.110 | 1.742 | 0.155 | 2.785 | 0.095 |
| ARDL(1,1,1) | 0.841 | 0.721 | 2.695 | 0.260 | 1.357 | 0.288 | 1.866 | 0.172 |
Note: 1 EKK-UDM: En küçük kareler ile tahmin edilen uzun dönem modeli, SE-UDM: Sabit etkiler ile tahmin edilen uzun dönem modeli, TE-UDM: Tesadüfi etkiler ile tahmin edilen uzun dönem modeli, EKK-HDM: En küçük kareler ile tahmin edilen hata düzeltme modeli, SE-HDM: Sabit etkiler ile tahmin edilen hata düzeltme modeli, TE-HDM: Tesadüfi etkiler ile tahmin edilen hata düzeltme modeli, ARDL(1,1,1): Pooled Mean Group ile ARDL tahmini
Farkı yöntemlerle tahmin edilen @ref(eq:n3) numaralı ARDL modelinin tahmin sonuçlarına göre ekonomik çıktı büyümesi, tüketim büyümesi ve sermaye birikimi arasında kısa veya uzun dönemli istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki mevcut olmadığı anlaşılmaktadır. Özelikle EKK, sabit etkiler ve tesadüfi etkiler tahminleri zayıf da olsa uzun dönemli bir ilişkinin varlığını gösterse de bootstrap yaklaşımıyla hesaplanan kritik değerler ile kıyaslanan PMG tahminleri böyle bir ilişkiyi göstermemektedir.
Tüketim ve sermayedeki değişimlerinin çıktı büyümesi üzerinden etkilerini gösteren, hata düzeltme katsayılarının negatif olması ve kısa ve uzun dönem katsayılarının çoğunlukla kabul edilebilir aralıkta \((\pm1)\) olmasına rağmen, özellikle PMG ile tahmin edilen tüm katsayıların istatistiksel olarak anlamsız olması nedeniyle Türkiye’deki kurumsal sektörler ayrımında RCK modelinin geçersiz olduğu iddia edilebilir.
Ekonomik büyümenin kaynakları ve dinamiği uzun yıllardır yerli ve yabancı literatürde tartışılagelen bir konu olmuştur. Çeşitli girdilerin ekonomik büyümeyi içsel ya da dışsal olarak etkilediği modellerin yanında, RCK modeli ekonomik büyümeyi tüketim ve tasarruf arasında bir optimizasyon olarak tanımlamıştır. Özellikle ekonomik çıktıdaki büyüme, tüketim büyümesi ve sermaye birikiminin optimum bir noktada dengeye geldiğini varsayan RCK modelinde literatürde optimizasyon problemi olarak çözüm aranmıştır.
Bu çalışmada ilk kez RCK modelini üretim, tüketim ve sermaye arasında kısa ve uzun dönemli bir denge problemi olarak ele alınmış ve ARDL hata düzeltme modeli çerçevesinde test edilmiştir. TÜİK tarafından yayımlanan kurumsal sektörler hesabı veri seti de çalışmanın kurumsal sektörler ayrımında panel veri analizine imkan sağlamıştır. Literatürden anlaşıldığı üzere bu çalışmanın, Türkiye için kurumsal sektörlere ilişkin verilerin ekonometrik analizde kullanılması açısından da bir ilk olduğu değerlendirilmektedir. Veri setinin yatay kesit ve zaman boyutları açılarından dar olması çalışmada kullanılan panel ARDL tahmini sonuçlarında şüphe yaratmaması için katsayı tahminleri, bootstrap yöntemi ile elde edilen dağılımlar kullanılarak test edilmiştir. Panel ARDL tahmin yönteminden elde edilen kısa ve uzun dönem esneklik katsayıları EKK, sabit etkiler ve tesadüfi etkiler tahminleriyle de kıyaslanmıştır.
Yapılan uygulamada, çıktı büyümesi, tüketim büyümesi ve sermaye birikimi arasında uzun dönemde bir eş bütünleşme ilişkisi EKK, sabit etkiler, tesadüfi etkiler ve ARDL tahminleri tutarsız sonuçlar vermiştir. Özellikle EKK, sabit etkiler ve tesadüfi etkiler tahminleri uzun dönemde eş bütünleşme olduğunu ima ederken, ARDL tahmini bootstrap ile elde dilen kritik değerler kullanıldığında eş bütünleşme olmadığını göstermektedir. Kısa dönem esneklik katsayıları için de benzer bir durum geçerlidir. EKK, sabit etkiler ve tesadüfi etkiler tahminlerinde kısa dönemde çıktı büyümesi, tüketim büyümesi ve sermaye birikimi arasında bir istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki varken, ARDL tahmini sonuçları bunun aksini göstermektedir.
Sonuç olarak, Türkiye’de RCK büyüme modelinin kurumsal sektörler ayrımında geçerli olmadığı sonucuna varılmıştır. Bu sonuç, Türkiye’de mali ve mali olmayan şirketlerin, hanehalkı ve devlet sektörlerinin üretim, tüketim ve sermaye büyümelerini uyumlu bir şekilde arttıran bir ekonomik büyüme yapısına 2009-2018 döneminde sahip olmadıklarını ima etmektedir. RCK modelinin geçerli olmamasında, Türkiye’deki kurumsal sektörlerin yüksek büyümeyi, yüksek tüketim büyümesi ve düşük sermaye birikimi ile elde etmelerinin sebep olduğu değerlendirilmektedir.
Prof. Dr., Karadeniz Teknik Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, yamak@ktu.edu.tr↩︎
Dr., Hacettepe Üniversitesi, Ankara, Türkiye, e-posta: alpaykocak@hacettepe.edu.tr↩︎
Bu çalışma, birinci yazarın ikinci yazar danışmanlığında hazırladığı 249856 numaralı yüksek lisans tezinden üretilmiştir.↩︎