Doğrudan Yabancı Yatırımlar İçin Çekim Modelinin Kullanımı

3. ÇEKİM MODELİ VE UYGULAMA ALANLARI

3.3. Doğrudan Yabancı Yatırımlar İçin Çekim Modelinin Kullanımı

Bu çalışmadaki modeller panel veri yöntemi kullanılarak tahmin edilmiştir. 2001-2012 dönemine ait olan veriler kesintisiz olduğu için veriler dengeli panel (balanced panel) şeklinde oluşturulmuş ve analizlerde dengeli panel özellikleri kullanılmıştır.

Panel veri setleri birçok yatay kesit gözleminin zaman serileri kullanarak bir araya getirilmesiyle oluşturulmaktadır. Ekonometrik analizlerde panel veri setleri kullanımının diğer veri setlerine göre bazı avantajları olduğu gibi bazı dezavantajları da mevcuttur.

Panel veri analizinde önemli bir nokta sabit etkiler veya rastsal etkiler tahmini arasında bir seçim yapmaktır. Sabit etkiler modeli panel gruplarına ait zamana bağlı olmayan bazı özelliklerin açıklayıcı değişkenleri etkilediğini ve aralarında korelasyon olduğunu varsayar ve bu zamana bağlı olmayan etkileri gidererek sadece açıklayıcı değişkenlerin etkilerinin görülmesini sağlar. Rastsal etkiler modeli ise panel grupları arasındaki varyasyonun rastsal olduğunu ve açıklayıcı değişkenler ile arasında korelasyon olmadığını varsayar. İki metodun hangisinin daha uygun olduğuna karar vermek için standart olarak Hausman Testi uygulanır. Çekim modelimizde uygulanan Hausman Testi sonucu sabit etki modelinin daha uygun olduğu görülmüştür.

Tablo 3.2. Hausman Testi Sonucu

(b) (B) (b-B) Sqrt (diag (V_b V_B))

fixed random Difference S.E.

Lgdphm 1,135578 0,8481719 0,2874065 0,0641354 Lgdphs 0,7153651 0,663541 0,0518241 0,063312 lcortaxhs -0,1475467 -0,3925013 0,2449546 0,1148441 Lgovhm -0,372142 1,860576 -2.232718 0,2836603 Lgovhs -0,5179205 0,2047344 -0,7226548 0,2452084 Lfinhs 0,2114842 0,1501662 0,0613179 0,0346405

b =consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg

B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic

72₇₂

Fakat sabit etki modelinde her ülke ikilisi için kukla değişken gerekmesinden dolayı bu modelin tam olarak uygulanabilmesi için 3.540 adet kukla değişken kullanılması gerekmekte ve şu an kullanılan istatistik yazılımının kapasitesi buna

yetmemektedir.82_{Sabit etkiler tahmin yönteminde yıllara göre değişmeyen}

değişkenler (mesafe, ortak dil, komşuluk) dışlandığı için çalışmada rastsal etkiler tahmin yöntemi kullanılmıştır. Böylece, incelenen ülkeler arasındaki mesafe, ortak dil kullanılması ve komşuluğu gibi kukla değişkenlerinin doğrudan yabancı yatırımları nasıl etkilediği görülebilecektir.

Analizde kullanılan değişkenler ev sahibi ülke (home country-hm) ve/veya kaynak ülke (host country-hs) için ayrı ayrı tahmin edilmiştir. Uygulanan modelde çekim modelinin temel değişkenleri dışında birçok farklı değişken kullanılmasına

rağmen, tutarlı olan değişkenler modele dahil edilmiştir.83_{Gdphm ve gdphs kaynak}

ülke ve ev sahibi ülke GSYH’lerini; cortaxhs ev sahibi ülkenin kurumlar vergisi oranını; taxhs ev sahibi ülkenin toplam vergi oranını, govhm ve govhs kaynak ve ev sahibi ülkenin yönetişim endeksini; finhs ise kaynak ülkenin finansal ve bankacılık düzenlemelerindeki yeterliliğini ifade etmektedir. Bu değişkenler haricinde çekim modelinin temel değişkenlerinden dist iki ülke arasındaki uzaklığı, contig iki ülkenin komşu olup olmadığı, lang iki ülkenin aynı dili konuşup konuşmadığı ve colony iki ülkenin geçmişte kolonyal bir bağ içinde olup olmadığını göstermektedir.

3.3.2. Çekim Modelinin Seçilme Nedenleri ve Çalışmanın Önemi

Bu çalışmada çekim modelinin kullanım amacı, 2001-2012 yılları arasında ülkelerin karşılıklı olarak yaptığı DYY akımlarının belirleyicilerini incelemektir. Seçilen dönem, 2008 ve 2009 yıllarında DYY’leri önemli ölçüde etkileyen son finansal krizi de kapsadığı için krizin değerlendirilmesine imkân tanımaktadır. Çalışmada, her bir ülke ikilisinin birbirleriyle olan DYY akımlarının esas alınması, daha fazla gözlem ile çalışılmasına olanak tanıyarak yapılan analizin güvenilirliğini artırmaktadır.

82_{Bu çalışmadaki bütün istatistiki analizler STATA 12. paket programı kullanılarak yapılmıştır.} 83_{Modelde tahmin edilen tüm değişkenler 2012 güncel değerlerine göre EK 4’te yer almaktadır.}

yetmemektedir.82_{Sabit etkiler tahmin yönteminde yıllara göre değişmeyen}

rağmen, tutarlı olan değişkenler modele dahil edilmiştir.83_{Gdphm ve gdphs kaynak}

3.3.2. Çekim Modelinin Seçilme Nedenleri ve Çalışmanın Önemi

Bugüne kadar IMF, UNCTAD ve Eurostat DYY’ler ile ilgili veri tabanına sahip olmakla birlikte, ülke ikilileri açısından bir veri setine sahip olmadıkları için kapsamlı bir çalışma yapılamamıştır. Yalnızca OECD, OECD üye ülkeleri için ülke ikililerine ilişkin DYY veri tabanına sahiptir. Dolayısıyla yapılan çalışmalar genellikle 30 OECD ülkesinin kendi aralarında yapılan DYY akımları ya da belirli bir coğrafyadaki ülke grupları ile sınırlı kalmıştır. Yapılmış çalışmalardan en kapsamlı

analiz sonuçlarına ise, Eurostat, OECD, WIIW84_{ve Statistical Yearbook of China veri}

kaynaklarının derlenmesi neticesinde ulaşılmıştır.

UNCTAD, ilk kez 2014 yılı Nisan ayında 206 ekonomiye ait ülke ikilileri veri setini yayımlamıştır. Dolayısıyla Nisan ayından itibaren her ülkeye ilişkin DYY akımlarını belirleyen faktörlerin çekim hipotezi çerçevesinde incelenmesine olanak sağlanmıştır. Bu çalışmada, ilgili veri tabanı kullanılmış ve 206 ülke arasından farklı

coğrafyalarda bulunan 60 gelişmiş ve GOÜ seçilmiştir.85_{Dolayısıyla bu çalışmada, en}

güncel ve tek bir veri kaynağı temel alınarak farklı coğrafyadan ülkelerle çalışılmıştır.

3.3.3. Modelde Karşılaşılan Temel Ekonometrik Sorunlar 3.3.3.1. İçsellik

Çekim modeli çalışmalarında, gelirin (ekonomik büyüklük) dışsal bir değişken

olarak kullanılabileceği gösterilmiştir.86_{Öte yandan, bazı ampirik ve teorik çalışmalar}

doğrudan yabancı yatırımların da geliri etkileyebileceği tezini desteklemektedir. Herhangi bir içsellik (endogeneity) problemi varsa, bu gelirin DYY üzerindeki etkisinin yanıltıcı olduğu sonucunu doğurur. Bu problemi çözmek için Anderson’un

önerdiği şekliyle87_{, gelirin gecikmeli değerlerinin enstrümantal değişkenler olarak}

kullanıldığı farklı bir model oluşturulmuş ve bunun diğer değişken katsayıları üzerinde etkisinin olup olmadığı incelenmiştir. Çıkan sonuç, diğer değişken katsayılarının önemli derecede etkilenmediğidir. Dolayısıyla, eğer modelde içsellik problemi varsa bile, bu çekim modelinin temel varsayımlarını etkileyecek oranda değildir ve gelir değişkeni tahminlerde dışsal olarak kabul edilebilir.

84_{WIIW (Viyana Uluslararası Ekonomik Çalışmalar Enstitüsü): Merkez, Doğu ve Güney Avrupa} coğrafyasına ait DYY veri seti sunmaktadır.

85_{Çalışmada yer alan ülkelerin listesi EK 3’te yer almaktadır.} 86_{Bergstrand, 1985: 478.}

3.3.3.2. Çoklu eşdoğrusallık

Modeldeki tüm değişkenler çoklu eşdoğrusallık (multicollinearity) olup olmadığını görmek amacıyla test edilmiştir. Korelasyon katsayılarının sıfıra çok yakın değerlerde olması çoklu eşdoğrusallığın var olmadığını göstermektedir.

Tablo 3.3. Bağımsız Değişkenler Arasındaki Korelasyon Katsayıları

3.3.3.3. Değişen varyans

Modelde kullanılan denklemlerde, hata teriminin dağılımının bağımsız değişkenlere bağlı olduğu durumda ortaya çıkan değişen varyans (heteroscedasticity) probleminin modeldeki varlığı Breusch Pagan testi kullanılarak incelenmiş ve robust regresyon teknikleri kullanılarak giderilmeye çalışılmıştır.

Tablo 3.4. Breusch ve Pagan Testi Sonucu

Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects: lfdi[kod,t] = Xb + u[kod] + e[kod,t]

Estimated results: Var sd = sqrt(Var) Lfdi 6,178618 2,485683 E 1,285455 1,133779 U 2,228856 1,492935 Test: Var(u)=0 chibar2(01) = 12254.57 Prob > chibar2 = 0.0000 lfinhs -0.0341 -0.0915 -0.0144 -0.0251 0.0637 -0.0092 0.0076 -0.0000 0.0021 0.4945 1.0000 lgovhs -0.0111 0.0222 -0.1576 -0.0108 0.0274 0.0171 -0.0519 0.0001 -0.0002 1.0000 lgovhm 0.0393 -0.0003 -0.1539 -0.0077 0.0364 0.0233 0.0013 -0.2564 1.0000 ltaxhs 0.3697 0.0001 0.0148 0.0693 -0.0146 0.0125 -0.0000 1.0000 lcortaxhs -0.0305 0.1732 0.0526 0.0012 0.0266 0.0154 1.0000 colony 0.0637 0.0701 -0.0622 0.2070 0.2573 1.0000 comlang_off 0.0865 0.0698 -0.0106 0.1716 1.0000 contig 0.0231 0.0241 -0.3574 1.0000 ldist 0.0893 0.0817 1.0000 lgdphs 0.0137 1.0000 lgdphm 1.0000 lgdphm lgdphs ldist contig comlan~f colony lcorta~s ltaxhs lgovhm lgovhs lfinhs

Belgede Türkiye’nin Doğrudan Yabancı Yatırım Potansiyelinin Çekim Modeli Kullanılarak Belirlenmesi (sayfa 86-90)