Durağanlık Analizi

Zaman serisi analizinde en önemli kavramlardan birisi durağanlık kavramıdır. Durağan seri zaman içinde ortalaması, varyansı ve kovaryansı değişmeyen seridir. Bu nedenle; durağan bir seride ortalamaya dönme eğilimi vardır (Granger ve Newbold, 1974: 111-120).

Makroekonomik zaman serileri genellikle durağan değildir. Bu özelliğe sahip olan seriler birinci veya ikinci farkları ya da logaritmaları alınarak durağan hale getirilmektedir. Serilerin durağanlaştırılmasının nedeni, hata terimine ait varsayımların yapılabilmesi içindir. Böylelikle hata terimlerinin ortalaması sıfır, varyansı sabit olmakta ve ortalama etrafında düzenli dağılmaktadır. Durağan olmadığında ise ortalamadan uzaklaşmaktadır.

Çalışmada kullanılan verilerin de zaman serisi olması nedeniyle ilk olarak durağanlık analizinin yapılması gerekmektedir.

Zaman serilerinin durağanlığının analizi amacıyla birim kök testine başvurulmaktadır. Ampirik çalışmalarda en çok kullanılan birim kök testi (Dickey-Fuller Testidir). Dickey-Fuller testi, bir serinin durağan olup olmadığının belirlenmesinde kullanılan bir test olup sabit terim veya trendin olup olmadığına bağlı olarak serinin duranlığını ölçmektedir. Hata terimleri arasında otokorelasyon olması durumunda ise Genişletilmiş Dickey Fuller testi kullanılır. Modelimizde kullanılan değişkenlerin de durağanlık analizi Genişletilmiş Dickey Fuller (ADF) testi ile yapılmıştır. Amaç gecikmeli değerlerin kullanılması ile otokorelasyonun ortadan kaldırılmasıdır.

Tablo 3.25’de ADF istatistiği elde edilirken optimum gecikme uzunluğu seçiminde Schward Kriteri (SIC) kullanılmıştır. (k) değerleri seçilen gecikme düzeyini göstermektedir. Parantez içindeki değerler ise %1 seviyesinde Mac Kinnon kritik değerlerini göstermektedir.

Tablo 3.25’ de Dickey-Fuller birim kök testi sonuçlarına göre; modelde kullanılan değişkenlerin kendi seviyesinde durağan olmadığı birinci farkının

durağan olduğu görülmektedir. Örneğin; KKSY değişkeni için sabit terimli modelde ADF değeri mutlak değer içerisindeki %1 Mac Kinnon kritik değerinden küçük olduğundan kendi seviyesinde durağan değildir. KSSY değişkeninin birinci dereceden farkı alındığında (ΔKKSY) elde edilen ADF değeri mutlak değer içerisinde % 1 Mac Kinnon kritik değerinden büyük olduğu için |-8.789550 | > |-3.527045 | ΔKKSY durağan hale gelmiştir. Diğer tablo değerlerine baktığımızda ele alınan tüm değişkenlerin kendi seviyelerinde durağan olmadıkları birinci dereceden farklarının I(1) durağan olduğu görülmektedir. Bu ise, bütün serilerin birinci derecede I(1) entegre olduklarını ve birim kök içermediklerini göstermektedir.

Tablo 3.25 : ADF Birim Kök Testi Sonuçları

%1 anlamlılık düzeyinde durağan hale geldikleri görülmektedir. Dolayısıyla

Series Sabitli %1 kritik

modelde yer alan değişkenler I(1) seviyesinde entegre olduklarından, değişkenler arasında eşbütünleme olup olmadığına bakılması gerekmektedir

3.3.4. VAR Analizi ile Uygun Gecikme Sayısının Tespiti

Tüm değişkenlerin birinci farkları ile durağan olmaları, bu değişkenler arasında uzun dönemli bir ilişkinin olabileceğini göstermektedir. VAR modeli oluşturulurken en önemli konu uygun gecikme sayısının belirlenmesidir.

VAR analizi, özellikle denklemlerde kullanılan değişkenlere ait gecikme sayısının tespitinde önemli rol oynamaktadır. Gecikme sayısı belirlenirken otokorelasyon probleminin olmadığı gecikme sayısının seçilmesi gerekmek- tedir. Optimal gecikme sayısının belirlenmesinde Akaike bilgi kriteri (AIC), Schwarz kriteri (SC), Son tahmin hatası kriteri (FPE), Hannan-Ouinn Kriteri (HQ) gibi bilgi kriterleri göz önünde bulundurulmaktadır. Ancak, uygulamalı çalışmalarda veri sayısının az olması nedeniyle, bu kriterlerden hangisi küçük örneklerde daha sapmasızdır sorusunun cevaplandırılması önem kazanmış ve Lutkepolh Monte Carlo Simülasyonu çerçevesinde yapmış olduğu çalışmada Schwarz kriteri (SC) değerlerinin diğer kriterlere göre daha sapmasız olduğunu ortaya koymuştur. Bu nedenle modelde yer alan değişkenlerin gecikme uzunluğunun belirlenmesinde Schwarz Kritik değeri kullanılmıştır. Bu kriterleri minimum yapan gecikme uzunluğu optimal olarak kabul edilmektedir.

Uygun gecikme seviyesi için elde edilen sonuçlar aşağıdaki tabloda sunulmuştur. Tablo 3.26’da Schwarz kriterine göre uygun gecikme uzunluğu k=1’dir. Burada VAR analiziyle çalışmaya ait ileriki testlerin bu gecikme sayısı esas alınarak yapılması amaçlanmıştır.

Tablo 3.26 : VAR Modeli İçin Uygun Gecikme uzunluğunun Seçimi

3.3.5. Johansen Eşbütünleme Analizi

Eş bütünleme analizi; durağan olmayan iki ya da daha fazla zaman serisi arasındaki uzun dönem denge ilişkisinin olup olmadığını bulmak için kullanılan bir yöntemidir. Eğer seriler ortak bütünlenen ise, uzun dönemde bunları dengeye getirecek, ortalamadan sapmaların büyümesini önleyecek mekanizmalar vardır. Eğer değişkenler ortak bütünlenen iseler, uzun dönem parametreleri tutarlıdır (Demir ve Sever ,2008:111).Eşbütünleme analizi, durağan olmayan değişkenleri durağanlaştırmak için yapılan fark alma işleminin sebep olduğu potansiyel bilgi kaybını önlemektedir (Granger, 1981:121-130).

Seriler arasındaki eş bütünleme ilişkisini belirlemede yaygın olarak Engle ve Granger, Johansen ve Juselius tarafından önerilen yöntemler kullanılmaktadır. Engle ve Granger eş bütünleme yöntemi; durağan olmayan iki seriden birinin diğerinin üzerine regres edilmesi suretiyle elde edilen hata terimlerinin durağanlığına bakmaktadır. Eğer hata terimleri serisi durağan ise,seriler arasında eş bütünleme ilişkisinin var olduğunu ifade etmektedir. Bu

GECİKME UZUNLUĞU

KRİTER

LOGL LR FPE AIC SC HQ 0 -221.5408 NA 3.98e-05 6.895174 7.094234 6.973832

1 _221.3020 791.7492 1.77e-10* -5.433395 -4.039978* -4.882789*

2 _{248.9151 44.34829 2.34e-10} -5.179246 -2.591472 -4.156693

3 _{291.3758 60.47426 2.06e-10} -5.375023 -1.592892 -3.880523

4 332.9786 51.68841* 2.00e-10 -5.544807 -0.568319 -3.578360

5 _{368.4908 37.66449 2.58e-10} -5.530026 0.640819 -3.091631

6 _{421.5490 46.62686 2.29e-10} -6.046939* 1.318263 -3.136598

yöntem ikiden fazla değişken içeren modeller için tercih edilmemektedir. (Artan ve Berber, 2004: 23).

Çalışmamızda kullanılan değişkenler arasındaki uzun dönemli ilişki Johansen ve Juselius’un eşbütünleme analiziyle incelenmiştir. Johansen Eşbütünleme analizi durağan olmayan değişkenler arasındaki uzun dönemli ilişkileri test etme imkanı vermektedir. Bu test tekniğine göre; maksimum özdeğer istatistiği veya iz istatistiği değerleri, istatistiksel olarak koentegre vektörlerin önemli olduğunu gösteriyorsa seriler arasında uzun dönemli durağan bir ilişki olduğu kabul edilir. Hesaplanan iz istatistiği ve maksimum özdeğer istatistiği sonuçları, tablo kritik değerleri ile karşılaştırılır. Testler, istatistiksel olarak koentegre vektörlerin önemli olduğunu gösteriyorsa seriler arasında uzun dönemli bir ilişki olduğu kabul edilir (Johansen ve Juselius,1990: 172-200). Değişken sayısı ikiden fazla ise Johansen testi en çok kullanılan testtir.

Eşbütünleme analizinin gerçekleştirilebilmesi için analize tabi tutulan her bir değişkenin aynı dereceden bütünleşik olmaları gerekmektedir.

Değişkenlerin farklı dereceden bütünleşik olmaları eşbütünleme analizlerinin yapılmasına olanak vermemektedir. Eğer her iki seri de aynı dereceden durağan (bütünleşmiş) ise bu ilişki gerçek ilişkidir. Bu serilere eş bütünleşmiş seriler denir ( Çolak, 2001: 26). Zaman serileri arasında eşbütünleme var ise regresyon gerçektir. Diğer bir anlatımla regresyonun gerçek olması için, serilerin eş bütünleşmiş seriler (aynı dereceden durağan seriler olması) gerekir. Eğer seriler arasında bir eşbütünleme ilişkisi varsa yani uzun dönemde birlikte hareket ediyorlarsa, düzey değerleriyle yapılacak analizde sahte regresyon problemiyle karşılaşılmayacaktır.

Modelde yer alan değişkenlerin I(1)’de durağan olması değişkenler arasında uzun dönemli bir ilişkinin olup olmadığının incelenmesini gerektirmektedir. Bu nedenle uzun dönemde söz konusu değişkenler arasında anlamlı bir ilişkinin olup olmadığını tespit edebilmek için Johansen-Juselius testi kullanılmıştır. Çünkü; Johansen eşbütünleme testinin gerçek-

leştirilebilmesi için modeldeki tüm değişkenlerin aynı dereceden entegre olması gerekmektedir.Bu sonuca göre; çalışmamızda eşbütünleme analizine giren değişkenlerin düzey değerlerinde durağan değilken aynı dereceden farkları alındığında durağan hale geldiği görülmüş ve eşbütünleme analizinin önkoşulu sağlanmıştır.

Johansen eşbütünleme analizinin sonuçları Tablo 3.27’de gösteril-miştir. Buna göre; eşbütünleme testinde sonuçlar İz istatistiği ve Maksimum Özdeğer istatistiği olmak üzere iki ayrı istatistiğe göre değerlendirilmektedir.

Hesaplanan test istatistiklerinin %5 anlamlılık düzeyindeki kritik değerlerden

daha yüksek olması nedeniyle, İz testi ve Maksimum Öz Değer testine göre sıfır eşbütünleşik vektör olarak belirlenen temel hipotez reddedilmek- tedir.

Tablo 3.27’ de eş bütünleme testi sonuçları, %5 anlamlılık düzeyinde değişkenler arasında bir adet koentegre vektörün varlığını göstermektedir.

Test istatistiği 0.05 kritik değerden büyük olduğu için Ho: seriler arasında eş bütünleme yoktur hipotezi reddedilmiştir. Üçüncü satır, sıfır hipotezinin reddini gösterir. İz istatistiği 111.6639 > 95.75366, Maksimum Özdeğer istatistiği 43.64772 > 40.07757’tir. Bu sonuçlar seriler arasında uzun dönemli bir ilişkinin varlığını göstermektedir. Tahmin edilen sonuçlara göre, % 5 anlamlılık düzeylerine göre eşbütünleme olmadığını ileri süren H0 yokluk hipotezi, her iki test için de reddedilmiştir. Hem iz değerlerine göre hem de max özdeğerlere göre modelimizdeki değişkenlerle 1 tane eşbütünleme denklemi yazılabilir. Yani bir tane eşbütünleme ilişki söz konusudur.

Değişkenler arasında eş bütünleşmenin bulunması gerçek bir uzun dönemli ilişki anlamına gelmektedir. Johansen eşbütünleme testi içerisindeki birinci değişken özel sektör yatırım harcamalarıdır. Özel sektör yatırım harcama- larına göre yapılan normalleşme eşbütünleme katsayılarının yorumlanması aşağıdaki gibidir.

Tablo 3.28: Özel Sektör Yatırım Harcamalarına Göre Normalleştirilen Eşbütünleme Katsayılar Tablosu

Normalleştirilen eş bütünleşik katsayılar (Standart hatalar)

LYAT LKKSY LRGSMH LBOR LTEFE LFAZ 1.000000 0.070999 -3.754912 0.082711 -0.267484 0.347729

(0.01640) (0.38930) (0.02709) (0.06758) (0.07385)

Özel sektör yatırım harcamalarına göre normalleştirme sonucu aşağıdaki gibi elde edilmiştir:

LYAT= -0.070999 LKKSY + 3.754912 LRGSMH - 0.082711 LBOR+ 0.267484 LTEFE –0.347729 LFAZ

Johansen eşbütünleme testinde birinci değişken olan özel sektör yatırım harcamalarına göre yapılan normalleşme eşbütünleme katsayı tablosuna göre; kamu kesimi sabit sermaye yatırımlarındaki artış özel sektör yatırım harcamalarını azaltmıştır. Katsayı (-0.070999)’ dir. Yani kamu yatırım harcamalarının özel sektör yatırımları üzerindeki etkisi negatiftir.

Kamu yatırımlarındaki %1‘ lik değişme, özel yatırımı % 0.07 negatif yönde etkilemektedir. Bu durum kamunun yatırım harcamalarının özel sektör yatırımlarını dışladığını göstermektedir. Bu sonuç; kamu sermaye yatırımları- nın özel kesim için tamamlayıcı değil aksine rakip olmasından kaynaklanmak-tadır. Çalışmaya göre; RGSMH’ daki artışın özel kesim yatırım harcamalarını arttıran bir değişken olduğu görülmektedir. RGSMH değişkeninin pozitif çıkması özel yatırım harcamalarının belirlenmesinde RGSMH’ nın önemli bir faktör olduğunu göstermektedir.

Diğer bir açıklayıcı değişken olan iç borç stokunun özel yatırım harcamaları üzerinde önemli azaltıcı etkisinin bulunduğu; yani kamu iç borçlanmasının dışlama etkisi yarattığı görülmüştür. Çünkü; kamunun tahvil veya hazine bonosu aracılığıyla iç borçlanması özel kesimin yatırım amaçlı kullanacağı fon miktarını azaltmaktadır. Artan kamu harcamalarının finansmanını sağlamak için devletin borçlanması faizlerin yükselmesine bunun sonucunda da hem özel sektörün yatırım için kullanacağı kaynak miktarının azalmasına hem de yükselen faizlerin yatırım maliyetlerini yükseltmesi nedeniyle özel yatırım harcamalarının düşmesine yol açmaktadır.

İç borçlar yatırım maliyetlerinde yüklemeye neden olarak , özel sektörün verimli alanlara yatırım yapmasını engellemektedir.

Kamunun iç borçlarındaki artışla birlikte faiz oranlarındaki artış girişimcilerin yatırım maliyetlerini arttıracağından faiz oranlarıyla özel sektör yatırım harcamaları arasında negatif yönlü ilişkinin ortaya çıktığı görülmektedir. Katsayının (–0.347729) olması devlet iç borçlanma faiz oranlarının özel sektör yatırım harcamalarını azalttığını göstermektedir.

Özellikle tasarruf düzeylerinin yetersiz olması nedeniyle borçlanmaların faiz

oranları üzerinde baskı yaratması öncelikle özel sektörün reel yatırımlarını olumsuz yönde etkilemektedir. Bu değerlendirme dışlama etkisi (crowding-out) olarak isimlendirilen etkinin sonucu olarak ortaya çıkmaktadır.

Diğer yandan Türkiye’de borç stokunun artan faiz yükü nedeniyle yükseldiği ve borçlanmanın önemli bir kısmının faiz ödemelerinde kullanıldığı görülmektedir. Özellikle 1990'lı yıllarda kamu açığı ve buna bağlı olarak borç stokundaki hızlı artış aynı zamanda faiz oranları üzerinde baskı yaratarak faizlerin yükselmesine neden olmuş, büyüme ve yeni yatırımlar için kısıtlı kaynakları çok daha maliyetli hale getirmiştir. Bu da özel sektörün yatırımlarını olumsuz yönde etkilemiştir.

3.3.6. Granger Nedensellik Testi

Johansen eşbütünleme testi uzun dönem ilişkisinin varlığını göstermesine karşılık, bu ilişkinin yönü hakkında bilgi vermez. Analizde kullanılan değişkenler arasındaki nedensellik yapısı bu nedenle Granger nedensellik testi ile belirlenmiştir. İki değişken arasında nedensellik ilişkisinin araştırılmasında temel neden; değişkenler arasındaki ilişkinin karşılıklı mı olduğu yoksa ilişkinin tek yönlü mü olduğunun belirlenmesine yöneliktir. Bunun için Granger nedensellik analizi yapılarak değişkenler arasındaki etkileşimin yönü belirlenmiştir. Granger testi, iktisadi değişkenlerin gelecek dönemlerine ilişkin öngörü yapabilme olanağı sağlamış olmaktadır.

Değişkenler arasında uzun dönemli ilişkinin varlığı (eşbütünleme ilişkisi) tespit edildikten sonra eşbütünleşik seriler arasında en azından tek yönlü nedensellik ilişkisi olması gerektiğine yönelik düşünceler doğrultusunda, oluşturulan VECM modelinden yola çıkarak Granger nedensellik analizi yapılmıştır. Hata düzeltme modeli bağımlı ve açıklayıcı değişkenler arasındaki sahte ilişkiyi önlediğinden hata teriminin de içine alındığı değişkenlerin birer gecikmeli değerleri için Granger nedensellik analizi sonuçlarına yer verilmiştir.

Çalışmamızdaki seriler eşbütünleşik olduğu için standart Granger Nedensellik testi geçerli olmayacaktır. Bu nedenle çalışmada Hata Düzeltme ile Geliştirilmiş Granger Nedensellik sonuçları Tablo 3.29 gösterilmiştir.

Tablo 3.29: Hata düzeltme İle Granger Nedensellik Test Sonuçları

Hipotezler Ki-kare Olasılık Değeri KKSY→ YAT 8.444 0.003*

YAT → KKSY 0.435 0.509 RGSMH→YAT 8.269 0.004*

YAT→RGSMH 1.460 0.226 BORÇ→YAT 3.199 0.073**

YAT→ BORÇ 2.735 0.098 FAİZ→YAT 7.821 0.005*

YAT→FAİZ 2.466 0.116 ENF→YAT 4.589 0.032*

YAT→ENF 2.292 0.129

* %5 ve ** %10 seviyesinde anlamlılığı göstermektedir.

Tablo 3.29’ daki sonuçlara göre; kamu kesimi sabit sermaye yatırım- larından özel sektör yatırımlarına doğru tek yönlü bir nedensellik ilişkisi vardır. Olasılık değeri %5 anlamlılık düzeyinden küçük olduğu için H0: kamu kesimi sabit sermaye yatırımları özel sektör yatırımlarının nedeni değildir hipotezi reddedilmiştir. Nedensellik testi başlangıçta elde edilen sonuçları destekler niteliktedir. Buna göre; kamu kesimi sabit sermaye yatırımları özel sektör yatırımlarını etkilemektedir. Ancak özel sektör yatırımlarından kamu kesimi sabit sermaye yatırımlarına doğru bir nedensel ilişki söz konusu değildir.

Bir başka değişken olan RGSMH ile özel sektör yatırımları arasındaki ilişki özel yatırım harcamalarının belirlenmesinde ekonomik büyümenin önemli bir faktör olduğunu göstermektedir. Faiz oranları ile özel sektör yatırımları

arasındaki ilişki ise %5 anlamlılık seviyesinde tek yönlü bir nedenselliği göstermektedir. Türkiye’de iç borç faizlerinin yüksek olması özel kesim yatırımlarını olumsuz etkileyerek dışlama etkisine neden olmaktadır. Yüksek faiz oranları özel sektörün fon kaynaklarını azaltıp yatırım ve üretim imkanlarını daraltmaktadır.

Türkiye' de kamunun, yüksek faizli, vergiden muaf ve risksiz borçlan- ması ekonomideki tasarrufların büyük bir kısmının kamu kesimine akmasını sağlamıştır. Buna paralel olarak, özel sektörün, talep ettiği fonların maliyetini yükseltmiştir. Çünkü; bankalar mevduat kaynaklarını yüksek getiri sağlayan ve özel sektöre açacağı kredilere göre avantajlı olan borçlanma senetlerine plase etmeyi tercih etmiş ve özel sektörün dışlanmasına neden olmuştur.

Granger nedensellik test sonuçlarına göre; iç borçlanma ile özel yatırımlar arasında da iç borçlanmadan özel yatırımlara doğru %10 anlamlılık düzeyinde bir ilişki vardır. Bu sonuçlar Türkiye ekonomisinde 1989:1-2006:4 döneminde kamunun iç borçlanmasının özel sektör yatırımları üzerinde önemli azaltıcı etkisinin bulunduğunu göstermektedir. İç borç stokunun sürekli artması ve kamunun finansman ihtiyacının borçlanma yoluyla giderilmesi özel sektör yatırımlarını olumsuz etkileyerek dışlama etkisi yaratmıştır.

problem olarak görülmektedir. 1980’ lerden sonra, ortaya çıkan kamu mali disiplinindeki hızlı bozulma, kamu açıklarının artması ve bunun sonucunda borç stokundaki hızlı büyüme, Türkiye’nin önemli bir sorunu olarak ortaya çıkmıştır. Kamu açıklarının artması beraberinde düşük büyüme hızı, enflasyon, işsizlik gibi ekonomik ve sosyal sorunları da getirmiştir.

Türkiye ekonomisinde kamu finansman açıklarının oluşmasındaki neden; kamu harcamalarındaki artışla birlikte vergi gelirlerinin arttırılamamasıdır. Sürekli artan kamu harcamaları vergi ve vergi dışı finansman kaynaklarının daha fazla kullanımını kaçınılmaz hale getirmiştir.

Kamu açıklarının finansmanı için vergi oranlarının arttırılmasında karşılaşılan güçlükler hükümetlerin iç ve dış borçlanmaya başvurmasına neden olmuştur.

Devlet vergi yolu ile finansmana gitmediği durumda borçlanmaya başvurmaktadır.Bu nedenle; borçlanma verginin alternatifi olarak görülmüştür.

Borçlanmanın zamanla normal bir kamu geliri niteliğine dönüşmesi, devleti ilerleyen dönemde borç kısır döngüsü ile karşı karşıya bırakmış, bunun sonucunda da borcun borçla finansmanı (röfinansman) şekline dönüşerek, sürekli bir finansman aracı haline getirmiştir.

Türkiye’de, özellikle 1978’li yıllardan sonra, kamu kesimi açıkları gerek mali piyasaları ve gerekse reel piyasaları olumsuz yönde etkilemiştir.

Kamunun mali sistem içinde büyük oranda fon talep etmesi ve kamu kesimi açıklarını finanse etmek için özel kesim fon kullanıcıları ile yoğun bir rekabete girip piyasa ortalamasının üzerinde faiz ödeyerek fon sağlamaya çalışması, özel kesim için kullanılabilir fon arzının daralmasına ve sonuçta özel kesimin piyasadan dışlanmasına neden olmuştur.

Kamu kesimi açıklarının faiz oranları üzerinde yükseltici etki yaratması üretken yatırımlarda dışlama etkisine yol açmıştır. Yatırımlar azalarak toplam

üretim artışı düşük seviyede gerçekleşmiş, yüksek faiz oranları bankaların özel sektöre kullandıracağı kredi miktarının düşmesine ve özel kesimin yüksek faizle kredi alıp üretim yapamamasına neden olmuştur.

Kamu açıklarının iç borçlanmayla finansmanı arttıkça özel kesimin fon kaynakları azalmış, özel yatırımlar, istihdam ve büyüme bundan olumsuz etkilenmiştir. Devlet, artan kamu açıklarını finanse etmek ve vadesi gelen borçların anapara ve faizlerini ödemek için tekrar borçlanmak zorunda kalmıştır. Borçlanma arttıkça faiz oranları artmış, vadeler kısalmış ve devlet yatırım yapamaz hale gelmiştir. Yüksek faiz oranları özel sektörün yatırım yapmak yerine kamuya borç vermesine neden olmuş, kamunun elde ettiği fonları borç ödemelerinde kullanılması ise yeni yatırımların yapılamaması sonucu kamu ve özel sektör yatırımlarını azaltmıştır.

Türkiye’de kamu kesimi iç borçlanması, temel makroekonomik değişkenleri negatif yönde etkilemiştir. Bu değişkenler; faiz oranları, gelir dağılımı, enflasyon, büyüme ve özel yatırım harcamalarıdır. Özellikle kamunun aşırı borçlanarak faiz oranlarını yükseltip, özel yatırım harcama- larını olumsuz yönde etkilemesi, Türkiye’de borçlanmanın ekonomi üzerinde yarattığı en önemli etkilerin başında gelmektedir.

İç borçlanma politikalarının bilinçli bir şekilde uygulanması durumunda ekonomi üzerinde yük teşkil etmesi engellenebilir. Bunun için borçlanma sonucu elde edilen kaynağın hangi alanlarda kullanıldığı önem taşımaktadır.

Borçlanmayla elde edilen kaynağın verimli yatırım harcamalarında kullanılmasıyla borçların ödenmesiyle ilgili sorunlar önlenebilir. Ayrıca, yatırımları, üretimi ve ihracatı artırıcı, rant ekonomisi yerine üretim ekonomisini güçlendirici yönde teşvikler etkin bir şekilde kullanılmalıdır.

Türkiye ekonomisinde 1989:1-2006:4 döneminde kamu iç borçlanma- sının özel sektör yatırımları üzerindeki dışlama etkisi ekonometrik model ile tahmin edilmiştir. Çalışmada yapılan ekonometrik model sonuçlarına göre;

Türkiye’de iç borç faiz oranları ile özel yatırım harcamaları arasında ters yönlü

bir ilişki olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Faiz oranlarındaki artış yatırımları olumsuz yönde etkilemiş, iç borçların artmasına bağlı olarak faizlerin yüksek olması ülkedeki özel kesim yatırımlarının dışlanmasına (crowding out) neden olmuştur. Kamu iç borçlanmasının söz konusu olduğu dönemlerde özel sektör yatırımları üzerinde azaltıcı etkisinin bulunduğu görülmüştür. Ayrıca, özel kesim yatırımları üzerinde önemli bir dışlayıcılık etkisini ortaya çıkartan bir diğer faktörün, kamu kesimi sabit sermaye yatırımlarının olduğu anlaşılmaktadır.

Ülkemizde kamu iç borçlanmasının bir sonucu olan, dışlama etkisinin ortadan kaldırılabilmesi için; kamunun iç borçlanma gereksiniminin azaltılması gerekmektedir. Türkiye’de iç borç sorununu çözebilmek için; vergi gelirlerinin arttırılması, kamu kesimi finansmanında vergilemenin etkin kullanılması bunun için kayıt dışı ekonominin kayıt altına alınması gerekmektedir. Bununla birlikte bütçenin disipline edilerek iç borçların sınırlandırılmasına yönelik çalışmalar yapılmalıdır.

KAYNAKÇA

AÇBA, Sait; Devlet Borçlanması , Afyon, Adım Yayıncılık, 1996.

ARGADNA, Silvia, CASELLİ, Francesco, LANE , Timothy, “ Fiscal Discipline And The Cost Of Public Debt Service: Some Estimates For OECD Countries”, NBER Working Paper Series, 2004.

(Erişim) : http://www.NBER.Org/Papers/W10788 (03.07.2009)

AMIRKHALKHALI, Saleh, DAR, Atul, AMIRKHALKHALI ,Samad,“ Government

AMIRKHALKHALI, Saleh, DAR, Atul, AMIRKHALKHALI ,Samad,“ Government