Yöntem ve Veri Seti

Bir ekonomik ölçüm yöntemi olarak ekonometrik analizler, istatistiksel teknikler ve veri setleri kullanılarak iktisadi değişkenler arasındaki ilişkilerin çözümlenmesinde sıklıkla kullanılmaktadır. Ekonometrik analizlerde zaman serileri, yatay kesit veriler ve panel veriler olmak üzere üç çeşit veri türü bulunmaktadır (Tatoğlu, 2016: 1).

Zaman serisi verileri, değişkenlerin belli bir belli bir zaman periyodundaki (gün, ay, yıl, mevsim gibi) değişim değerlerini içermektedir. Yatay kesit veriler, tek bir zaman noktasında, başka bir ifadeyle zamanın belirli bir noktasında farklı birim değişkenleri ifade etmektedir. Panel veri ise çeşitli dönemlerde bireyler, firmalar, sektörler, ülkeler ve hanehalkı gibi birimlerden oluşan yatay kesit gözlemlerinin, belli bir zaman periyodunda bir araya toplanması olarak yorumlanabilmektedir (Baltagi, 2005: 1).

Yatay kesit veriler, birçok birime ilişkin yalnızca bir dönemin bilgisini vermekte, zaman serisi verileri tek bir birimin dönemlere göre bilgisini içermekte iken panel veri hem

dönemlere hem de birimlere göre bilgi vermekte (Tatoğlu, 2016: 3) olup yatay kesit ve zaman serisi birleşiminden oluşmaktadır. Bu çerçevede panel veri analizi, panel veriler kullanılarak iktisadi ilişkilerin tahmin edilmesi olarak tanımlanabilir. Çalışmanın bu bölümünde yapılan ampirik analizlerde, panel veri analiz yöntemi kullanılarak kamu alımlarının bazı ölçütlerle ilişkisi ortaya koyulmaya çalışılmıştır. Panel veri kullanımının sağladığı bazı avantajlardan bahsedersek Baltagi; Hsiao ve Klevmarken’in yaptığı çalışmalardan hareketle panel veri kullanımının avantajlarını bazı başlıklar altında şu şekilde toplamıştır (2005: 4-7):

 Zaman serileri ve yatay kesit verilerin; bireyler, firmalar, ülkeler ve şehirler vb. ilgili olması ve bu birimlerin heterojen yapıda olması sebebiyle heterojenlik yanlı sonuçlar elde etme riskini taşımaktadır. Bu anlamda panel veri heterojenliğin kontrol edilebilmesine olanak sağlar.

 Panel veri ile yapılan analizler daha bilgilendirici veriler ve daha fazla değişkenlik sağlamaktadır. Aynı zamanda açıklayıcı değişkenler arasında daha az çoklu doğrusal bağlantılar (multicollinearity) içermesi sebebiyle daha fazla serbestlik derecesi ve verimlilik sağlamaktadır. Gözlem sayısı fazladır ve gözlem sayısı artışına bağlı olarak serbestlik derecesini büyümektedir.

 Panel veri aracılığıyla, dinamik ayarlamalar daha iyi incelenebilir.

 Panel veri kolayca tespit edilemeyen etkilerin belirlenmesi ve ölçülebilmesi için daha uygundur.

 Panel veriler, yatay kesit veya zaman serisi verilerinin kullanılmasına kıyasla daha karmaşık modellerin analiz edilmesine imkân sağlamaktadır.

Panel veri analizinin sağladığı avantajların yanı sıra bazı dezavantajları ve kısıtlamaları bulunmaktadır. Dezavantajlar aşağıdaki şekilde sıralanmıştır:

 Panel veri ile yapılan analizlerinde verilerin toplanması ve düzenlenmesi sürecinde bazı sorunlarla karşılaşılması ve verilerin bazı nedenlerden dolayı kısıtlanması,

 Belirsiz sorular, cevapların hatırlanamaması, yanıtların kasıtlı olarak çarpıtılması, cevapların yanlış kaydedilmesi gibi nedenlerden kaynaklı verilerin kısıtlanması ve ölçüm hataların ortaya çıkabilmesi,

 Genelde verilerin birim boyutu fazla olmakla birlikte zaman serisi boyutunun kısa süreli verileri içermesi,

 Veri setinin geniş olması sebebiyle ölçüm hatalarının fazla olması, hata teriminin çoğu zaman sapmalı olması ve bu sapmaların tutarsız ve anlamlı olmayan tahminlere sebebiyet vermesi şeklinde sıralanabilir (Baltagi, 2005, 7-9; Hsiao, 2003, 5-11, Tatoğlu, 2016: 14).

Son yıllarda yapılan çalışmalarda panel veri yönteminin giderek yaygınlaştığı görülmektedir. Yapılacak bir panel veri analizinde yatay kesit ve zaman serisine dayalı serilerin birlikte analiz edilmesine olanak tanıyan N sayıda ekonomik birim ve Y sayıda gözlemden oluşan panel veri modeli aşağıdaki şekilde gösterilebilir:

Yit = a + βit Xkit + uit [i = 1……,N; t = 1,……, T]

Burada i = 1,…., N yatay kesiti, t = 1,…., T zaman periyodunu, Y bağımlı değişkeni,  sabit terimi, β eğim parametrelerini, Xk bağımsız (açıklayıcı) değişkenleri, u hata terimini, i alt indisi hane halkı, birey, firma gibi birimleri, t alt indisi ise gün, ay, yıl gibi zamanı ifade etmektedir (Tatoğlu, 2016: 4). Ayrıca Yit, bağımlı değişkenin t zamanında i birim için değerini; Xkit ise k bağımsız (açıklayıcı) değişkenin t zamanında i birim için değerini temsil etmektedir.

Ekonometrik analizlerde kullanılacak model için hangi tahmin yönteminin seçileceği önemli problemlerden biridir. Panel veri regresyon analizlerinde, tek yönlü sabit etkiler modeli, çift yönlü sabit etkiler modeli, tesadüfi etkiler modeli, dinamik panel analizi, genelleştirilmiş en küçük kareler (EKK) yöntemi gibi birçok yöntem kullanılmaktadır. Kullanılacak model, yapılacak incelemenin örneklem seçimi ile gözlenemeyen etkilerin bulunduğu bileşenler dikkate alınarak seçilir. Bu iki model arasındaki en temel farklardan birisi birim etkilerin bağımsız değişkenlerle korelasyonlu olup olmadığı hususudur.

Her bir yatay kesitin kendine ait bir değeri varsa sabit etkiler (fixed effects) söz konusu olmaktadır. Başka bir ifadeyle birimler arası farklılıklar sabittir ve sabit terimdeki (intercept) farklılıklar ile ifade edilebilmektedir. Bu modelin başlıca varsayımı birim etkilerin modeldeki açıklayıcı değişkenlerle ilişkisiz olmasının mümkün olmadığı argümanıdır. Eğer birim etkilere tesadüfi bir değişken gibi davranılıyorsa, yani birim etkiler tesadüfi olarak seçilmekte ise tesadüfi etkiler (random effects) söz konusudur. Tesadüfi etkiler modelinde, bağımsız değişkenler, birim etki ve hata teriminin birbiriyle korelasyonsuz olduğu ve faktörlerin tesadüfi bir kalıntı tarafından özetlendiği kabul edilir.

Bu modellerin hangisinin kullanılacağının tespiti için birtakım testler yapılabilmektedir. Sabit etkili ve tesadüfi etkili modeller arasında seçim yapmak için kullanılan ölçüm yöntemlerinden biri Hausman Testidir. Hausman testinde H0 hipotezi, birim (zaman) etkiler ile bağımsız (açıklayıcı) değişkenler arasında korelasyon olmadığı varsayımını göstermekte ve bu durumda tesadüfi etkiler modelinin daha etkin olduğu kabul edilmektedir. H0 hipotezinin reddedilmesi halinde ise sabit etkiler modelinin daha uygun olacağı öngörülmektedir (Gujarati, 2004: 651). Hipotezlerde,

H0: E(uit/Xit)=0 durumunda tesadüfi etkiler modeli tercih edilir.

H1: E(uit/Xit) ≠0 durumunda sabit etkiler modeli tercih edilir.

Bu kapsamda yapılacak analiz çalışmasında, kamu alımlarının ilk olarak makroekonomik çerçevede büyüme, kamu harcamaları ile kamu sermaye harcamalarının GSYH içerisindeki payı ile ilişkisi ve ikinci olarak sektörel çerçevede eğitim, sağlık, sosyal koruma ve genel hizmetler ile ilişkisi incelenmiştir. Örneklemdeki ülkeler, Avustralya, Avusturya, Belçika, Kanada, Çek Cumhuriyeti, Danimarka, Estonya, Finlandiya, Fransa, Almanya, Yunanistan, Macaristan, İzlanda, İrlanda, İsrail, İtalya, Japonya, Kore, Letonya, Lüksemburg, Meksika, Hollanda, Yeni Zelanda, Norveç, Polonya, Portekiz, Slovak Cumhuriyeti, Slovenya, İspanya, İsveç, İsviçre, Türkiye, Birleşik Krallık, ABD olarak belirlenmiş, ayrıca bazı analizlerde OECD ülkelerinin ortalama ve/veya toplam değerleri de dikkate alınmıştır. Veri seti aşağıdaki şekildedir:

kakh OECD Kamu Alımlarının GSYH oranı içerisindeki payı (%) Kamu Alımlarının Kamu Harcamaları içerisindeki payı (%) Bağımsız Değişkenler

khgsyh OECD Kamu Harcamalarının GSYH içindeki payı (%)

byme OECD Büyüme

cap OECD Kamu Sermaye Harcamalarının GSYH içerisindeki payı (%) kamuborcugdp OECD Kamu Borcunun GSYH içerisindeki payı (%)

genelkamuhizmetleri OECD Genel Kamu Hizmetleri Alım Harcamalarının Kamu Alımları içerisindeki payı (%)

salik OECD Sağlık Alımları Harcamalarının Kamu Alımları içerisindeki payı (%)

etm OECD Eğitim Alımları Harcamalarının Kamu Alımları içerisindeki payı (%)

sosyalkoruma OECD Sosyal Koruma Alım Harcamalarının Kamu Alımları içerisindeki payı (%)

merkezoran OECD Merkezi Alımların Kamu Alımları içerisindeki payı (%) yereloran OECD Yerel Alımların Kamu Alımları içerisindeki payı (%)

Yapılan analizlerde kamu alımlarının ülke GSYH’leri içerisindeki payı (kagsyh) ile kamu alımlarının kamu harcamaları içerisindeki payı (kakh), bağımlı değişkenler olarak esas alınmıştır. Seçilen model denklemlerine göre büyüme, kamu harcamaları, kamu harcamalarının GSYH içindeki payı, kamu borçlarının GSYH içindeki payı, eğitim, sağlık, genel kamu hizmetleri ve sosyal koruma alım harcamaları ise bağımlı değişkenin açıklayıcıları olarak, yani bağımsız değişken olarak seçilmiştir. Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişki aşağıda yer alan regresyon modelleri çerçevesinde analiz edilmektedir.

kagsyhit = βo + β1khkagsyhit+ β2 büyümeit+ β3capkit + β4kamuborcugdpit + Uit (1) kakhit = βo + β1khkagsyhit+ β2 büyümeit + β3capkit + β4kamuborcugdpit + Uit (2) kagsyhit = βo + β1genelkamuhizmetleriit+ β2salikit + β3etmit+ β4sosyalkorumait + Uit (3) kakh_it =βo + β1genelkamuhizmetlerii_it+ β2salik_it + β3etm_it + β4sosyalkoruma_it + U_it ⁽⁴⁾

(1) nolu denklemde t, 2007 ile 2016 arası zaman periyodunu temsil etmektedir. i, seçilen ülkelere ait yatay kesiti ifade etmektedir. Veri seti dengeli panel durumundadır.⁵⁹ Denklemdeki bağımlı değişken olarak kamu alımlarının GSYH içerisindeki payı (%) oran olarak esas alınmıştır. Bağımlı değişkeni açıklayan bağımsız değişkenler ise kamu harcamalarının GSYH içerisindeki payı, kamu sermaye harcamalarının GSYH içerisindeki payı, kamu borcunun GSYH içerisindeki payı ve büyüme olarak belirlenmiştir. OECD’den elde edilen veriler kapsamında kamu alımı yapan ülkeler 34 başlık altında toplanmıştır. Bu model ile kamu alımlarının GSYH içindeki payı ile kamu harcamalarının GSYH içindeki payı, büyüme ve kamu sermaye harcamalarının GSYH içindeki payı arasındaki ilişkiye bakılmaktadır.

(2) nolu denklemde t, 2007 ile 2016 arası zaman periyodunu temsil etmektedir. i, seçilen ülkelere ait yatay kesiti ifade etmektedir. Veri seti dengeli panel durumundadır.

Denklemdeki bağımlı değişken kamu alımlarının kamu harcamaları içerisindeki % payıdır. Kamu harcamalarının GSYH içerisindeki payı, büyüme, kamu sermaye harcamalarının GSYH içerisindeki payı ve kamu borcunun GSYH içerisindeki payı ise bağımlı değişkenin açıklayıcıları olarak değerlendirilmiştir. OECD’den elde edilen veriler kapsamında kamu alımı yapan ülkeler 34 başlık altında toplanmıştır. Bu model ile kamu alımlarının kamu harcamaları içerisindeki payı ile kamu harcamalarının GSYH

59 Panel veri setlerinde, her birimin tüm zaman serisi boyunca gözlemi varsa dengeli panel, bazı birimler için bazı zamanlarda gözlem sayısı aynı değilse, yani bazı zamanlar kayıpsa dengesiz panel olarak söz konusu olmaktadır (Tatoğlu, 2016: 5).

içindeki payı, büyüme ve kamu sermaye harcamalarının GSYH içindeki payı arasındaki ilişkiye bakılmaktadır.

(3) nolu denklemde t, 2012 ile 2015 arası zaman periyodunu temsil etmektedir.

i, seçilen ülkelere ait yatay kesiti ifade etmektedir. Veri seti dengeli panel durumundadır. Denklemdeki bağımlı değişken kamu alımlarının GSYH içerisindeki payıdır. Genel kamu hizmetleri, sağlık, eğitim ve sosyal koruma alım harcamaları ise bağımlı değişkenin açıklayıcıları olarak değerlendirilmiştir. OECD’den elde edilen veriler kapsamında kamu alımı yapan ülkeler 31 başlık altında toplanmıştır. Bu modelde ise kamu alımlarının GSYH içerisindeki payı ile genel kamu hizmetleri, sağlık, eğitim ve sosyal koruma alım harcamaları arasındaki ilişki incelenmektedir.

(4) nolu denklemde t, 2012 ile 2015 arası zaman periyodunu temsil etmektedir. i, seçilen ülkelere ait yatay kesiti ifade etmektedir. Veri seti dengeli panel durumundadır.

Denklemdeki bağımlı değişken kamu alımlarının kamu harcamaları içerisindeki payıdır.

Genel kamu hizmetleri, sağlık, eğitim ve sosyal koruma alım harcamaları ise bağımlı değişkenin açıklayıcıları olarak değerlendirilmiştir. OECD’den elde edilen veriler kapsamında kamu alımı yapan ülkeler 31 başlık altında toplanmıştır. Bu model ile kamu alımlarının kamu harcamaları içerisindeki payı ile genel kamu hizmetleri, sağlık, eğitim ve sosyal koruma alım harcamaları arasındaki ilişki analiz edilmektedir.