Türkiye'de Sanayi ve Tarım Sektörü Faaliyetleri ile İktisadi Büyüme Arasındaki İlişkiler: Kaldor Büyüme Yasasının Analizi
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2020
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
İktisadi büyüme gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerin politika yapıcılarınınen temel uğraş konularının başında yer almaktadır. Bu çalışmanın amacı da1961-2017 yılları arası Türkiye’de tarım ve sanayi üretimi ile iktisadi büyümearasındaki ilişkileri analiz etmektir. Değişkenler arasındaki ilişkiler önceJohansen eşbütünleşme, sonrasında ise Granger nedensellik testleri ile analizedilmiştir. Analizlerde değişkenlerde tespit edilen yapısal kırılmalar dadikkate alınmıştır. Yapılan analizler neticesinde değişkenler arasındaeşbütünleşme ilişkisi gözlemlenmiştir. Ayrıca çalışmada, Türkiye’deKaldor’un birinci ve üçüncü yasasını destekler sonuçlara ulaşılamamıştır.Test sonuçlarına göre iktisadi büyüme sanayileşmeyi pozitif yönde,sanayileşme ise tarım sektörünü negatif yönde etkilemektedir. Son olarakiktisadi büyüme tarım sektörünü negatif, tarım sektörü iktisadi büyümeyipozitif yönde etkilemektedir. Amaç: Çalışmada Türkiye için Nicholas Kaldor’un (1966; 1968) öne sürdüğüsanayileşme sürecinin iktisadi büyümeye ve pozitif dışsallığı ile diğersektörlere olumlu katkısının olup olmadığını sınanması amaçlanmaktadır.Bu amaç doğrultusunda Türkiye’nin gayri safi yurt içi hasıla, sanayi vetarım üretimine ait 1961-2017 dönemi verileri kullanılarak Kaldor’unbüyüme yasası analiz edilmektedir.Yöntem: Çalışmada değişkenler arasındaki ilişkiler altı aşamadaincelenmiştir. Birinci aşamada değişkenlerde var olan anlamlı yapısalkırılmalar Bai ve Perron (1998, 2003) tarafından geliştirilen testlebelirlenmiştir. İkinci aşamada değişkenlerin durağanlık düzeyleri gelenekselbirim kök testlerinden olan Genelleştirilmiş Dickey-Fuller (ADF), PhillipsPerron (PP) ve Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS) birim kök testleriile Zivot ve Andrews (1992) tarafından geliştirilen yapısal kırılmalı birimkök testleri (ZA) yardımıyla belirlenmiştir. Üçüncü aşamada değişkenlerarasında uzun dönemli ilişkileri saptayabilmek amacıyla JohansenEşbütünleşme Analizi kullanılmıştır. Dördüncü aşamada değişkenlerarasındaki nedensellik ilişkileri Vektör Hata Düzeltme Modeline dayalıGranger nedensellik analizi kullanılarak tespit edilmiştir. Beşinci aşamadatespit edilen nedenselliklerin yönünü belirlemek amacıyla Etki-Tepkianalizleri kullanılmıştır. Son olarak, altıncı aşamada nedensellik testiylebulunan nedensellik ilişkisinin inceleme dönemi dışında da geçerli olupolmadığı belirlemek amacıyla Varyans Ayrıştırma Analizindenyararlanılmıştır. Üçüncü aşamadan son aşamaya kadar olan süreç zaman serisi analizlerinde sıklıkla kullanılan ve Sims (1980) tarafından geliştirilenVektör Otoregresif (VAR) modellerine dayanmaktadır. Birinci aşamada eldeedilen yapısal kırılma tarihleri VAR modeline dahil edilerek diğer aşamalaruygulanmıştır.Bulgular: Yapılan kırılmalı analizlerde değişkenlerde yapısal kırılmalarınolduğu belirlenmiştir. Elde edilen kırılma tarihleri dikkate alınarakdeğişkenler arasındaki eşbütünleşme ve nedensellik ilişkileri test edilmiştir.Johansen eşbütünleşme test sonuçlarına bakıldığında, değişkenler arasındahem iz hem de maksimum olabilirlik test istatistiklerine göre anlamlıeşbütünleşme ilişkisi olduğu bulgusuna ulaşılmıştır. Bunun anlamı LGDP,LAGR ve LIND arasında uzun dönemli anlamlı ilişkiler vardır. Buaşamadan sonra yapılan Granger nedensellik testi sonuçlarına göre kısadönemde LAGR’dan LGDP’ye doğru tek yönlü, LIND’den LAGR’a tekyönlü, LGDP’den LIND’e ise tek yönlü nedensellik ilişkisi olduğugörülmektedir. Uzun dönemde ise LGDP’den ve LIND’den LAGR’a doğrutek yönlü nedensellik ilişkisi olduğu tespit edilmiştir. Elde edilennedensellik sonuçlarının yönünü belirlemek amacıyla etki-tepkifonksiyonları incelenmiştir. Etki-tepki fonksiyonlarına göre LAGR’dameydana gelen bir şok LGDP’yi yaklaşık 5 dönem pozitif yönde etkilemektesonrasında ise etki kaybolmaktadır. LGDP’de meydana gelen bir şokunLAGR’ı genellikle negatif etki ettiği görülmektedir. LIND, LAGR’i 7 dönemnegatif yönde etkilemekte sonrasında ise etki kaybolmaktadır. LGDP iseLIND’i tüm periyod boyunca pozitif yönde etkilemektedir. Son olarakyapılan Varyans ayrıştırma analiz sonuçlarına göre iktisadi büyümedekideğişmenin %1.5’i LIND’den, %8.5’i LAGR’dan, %90’ı ise kendi şoklarındankaynaklanmaktadır. LAGR’daki değişmenin %5’i LIND’den, %50’si kendişokundan, %45’i ise LGDP den kaynaklanmaktadır. LIND’deki birdeğişmenin ise % 68’i kendi şokundan, %20’si LAGR’den, %12’i iseLGDP’de meydana gelen şoklarla açıklanmaktadır.Sonuç: Elde edilen bulgulara göre iktisadi büyümenin sanayi üretiminidestekler nitelikte olmaması Türkiye’de sanayi sektörünün katma değeriyüksek çıktıları ortaya koyamamasından kaynaklanabilir. AyrıcaTürkiye’nin imalat sanayiinde ithal girdi bileşenlerinin yüksek olmasıiktisadi büyümeyi artırıcı etkisinin olmamasının en büyük nedenlerindenbiridir. Bununla birlikte Mamgain’a (1999) ait çalışmada da vurgulandığıgibi küreselleşme süreci neticesinde ortaya çıkan faktörlerin Kaldor’unmodeline dahil edilmesinde fayda görülmektedir. Dünya Bankası verilerinegöre Türkiye’de sanayi sektörünün 2018 yılı itibariyle milli gelir içerisindekipayı %29,5 civarındadır. Malezya’da bu oran %38.3, Güney Kore’de %35.1,Tayland’da %35, Endonezya’da %39.7 olarak gerçekleşmiştir. Sanayileşmesüreci ile iktisadi büyüme hızlarını artıran bu ülkelere nazaran Türkiye’ninsanayi üretimi daha düşük seviyelerde görülmektedir. Diğer bir bulgu isesanayi üretimindeki artışın tarım üretimini negatif yönde etkilemesidir. TheWorld Bank (2019b) verilerine göre sanayi sektörünün milli gelir içerisindekipayı arttıkça tarımsal üretimin payı devamlı surette azalmaktadır. Türkiye’nin 1990 yılında tarımsal üretimin katma değeri milli gelirin%17.5’ini oluştururken bu oran 2018 yılında %5.8 olarak gerçekleşmiştir.Sanayileşme süreci ile birlikte işgücünün diğer sektörlerden sanayisektörüne doğru kayması doğal bir süreç olarak dünya tarihi boyuncagözlemlenen bir sonuçtur. Lakin bu süreçte beklenti Kaldor’un da ifadeettiği gibi gizli işsizliğin daha yoğun olduğu tarım sektöründeki atılişgücünün sanayi sektörüne doğru kayma
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Kaynak
İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
9
Sayı
1
