YOLSUZLUĞUN ÇEVRE ÜZERİNE ETKİLERİNİ İNCELEYEN

Fredriksson ve Svensson (2003) bu çalışmada politik istikrarsızlık ve yolsuzluğun çevre politikalarına etkisini incelemektedirler. Çalışmada oluşturulan modelde politik istikrarsızlığın yolsuzluğun düşük olduğu ortamda çevre yasalarının sıkılığı üzerinde negatif bir etki yaratacağı; fakat yolsuzluğun yüksek olduğu durumda çevre yasalarının sıkılığı üzerinde pozitif bir etki yaratacağı önermesi yapılmaktadır. Yolsuzluk çevre yasalarının sıkılığını azaltırken politik istikrarsızlık arttıkça bu etkinin azalması beklenmektedir. Çalışmada 63 GÜ ve

90

GOÜ’ye ait 1990 yılı yatay kesit verileri kullanılmaktadır. Çevre yasalarının sıkılığını temsil eden veriler için 1992 yılında gerçekleştirilen BM Çevre ve Kalkınma Konferansı’nda yapılan anket sonuçlarıyla oluşturulmuş ve Eliste ve Fredriksson (2002) tarafından derlenmiş olan endeksi kullanılmaktadır. Yolsuzluk verisi olarak Politik Risk Hizmetleri’nin oluşturduğu Uluslararası Ülke Risk Kılavuzu’ndaki (ICRG) 0-6 aralığındaki kamu yolsuzluğu endeksi tersine çevrilerek kullanılmıştır. Politik istikrarsızlık verisi hükümet krizlerinin sayısının 1981-1990 dönemi ortalaması kullanılarak elde edilen değerler kullanılmaktadır.

OECD’ye üye ülkeler gölge değişkenler yardımıyla gelişmiş ülkeler olarak değerlendirilmeye alınmıştır. Demokrasi için oluşturulan gölge değişken ise her yıl Dünya Özgürlükler Raporu’nu hazırlayan Freedom House’un sunduğu verilerden derlenmiştir. Kişi başı GSYH ve Tarım istihdamı verileri ise Dünya Bankası veri tabanından alınmıştır. Uygulama sonuçlarına göre gelir arttıkça çevresel kalite talebinin arttığı anlamlı olarak tespit edilmiştir. Tarım istihdamının da çevresel kaliteyi anlamlı olarak pozitif yönde etkilediği görülmektedir.

Yolsuzluğun dahil edildiği modelde yolsuzluğun çevresel kalite talebinde negatif bir etki yarattığı görülmektedir. Yolsuzluk ve politik istikrarsızlık etkileşim terimi modele dahil edildiğinde ise anlamlı ve pozitif sonuçlar ortaya koyarak politik istikrarsızlık ve yolsuzluğun çevresel yasalarının sıkılığı üzerinde etkilerinin birbiri ile ilişkili olduğu görülmektedir.

Welsch (2004) bu çalışmada yolsuzluk ve çevre arasındaki ilişkinin ters U şeklinde olması öngörülen ÇKE kapsamında yolsuzluğun bu ilişkiyi çevre yasalarının etkinliğini azaltmak kaydıyla kirliliği arttırarak (doğrudan etki) ve kişi başı geliri düşürerek iktisadi faaliyetlerin azalmasına neden olarak (dolaylı etki) etkilediğini öngörmektedir. Bu nedenle yolsuzluğun nihai çevresel etkisinin başlangıçta bilinemeyeceğine vurgu yapmaktadır. Yazar; kirliliği gelirin ve yolsuzluğun bir fonksiyonu olarak, geliri de yolsuzluğun bir fonksiyonu olarak ele aldığı ve bu iki fonksiyonu birleştirerek hem dolaylı hem de doğrudan etkileri ortaya koyduğu eşitlikle teorik temelini oluşturduğu bu çalışmanın uygulama kısmında 12 farklı kirlilik göstergesini kullanmaktadır. 122 ülkeye ait yatay kesit verilerinden oluşan bağımlı değişken verileri Hava Yönetim Bilgi Sistemi

91

(AMIS), Küresel Çevre İzleme Sistemi (GEMS), EDGAR kapsamındaki Küresel Atmosfer Araştırmaları, Çevresel Sürdürülebilirlik Endeksi ve Dünya Bankası 2000 yılı Kalkınma Göstergeleri Raporu’ndan elde edilmiştir. Kişi başı gelir ve yetişkin okuma yazma oranı verileri Dünya Bankası Kalkınma Raporu’ndan elde edilmiştir. Kişi başı fiziksel sermaye verisi ise Hall ve Jones (1999) çalışmasından elde edilmiştir. Petrol üreten ülkeler Petrol İhraç Eden Ülkeler Örgütü (OPEC) üyesi olmaları göz önüne alınarak gölge değişken olarak modele dahil edilmiştir.

Yolsuzluğun toplam etkisi tüm kirlilik göstergelerinde pozitif yönde olup gelir seviyelerine göre farklı derecede etkiler yaratmaktadır. Politik süreçler açısından değerlendirildiğinde düşük gelirli ülkelerde yolsuzluğun çevre üzerindeki etkisi daha şiddetli olmaktadır. Bu nedenle yolsuzluğun düşük gelirli bölgelerde düşürülmesi hem iktisadi hem de çevre koşullarının iyileştirilmesi için büyük önem taşımaktadır.

Pellegrini ve Gerlagh (2006) bu çalışmada çevre politikalarında belirleyici olan yolsuzluk ve demokrasi kavramların etkilerini incelemektedir. Uygulamalar sonucunda yolsuzluğun anlamlı olarak çevre politikalarına etkisini tespit ederken demokrasi için istatistiksel olarak anlamlı olmayan sonuçlar elde etmiştir.

Çalışmada bağımlı değişken olarak çevre yasalarının etkinliğini ölçen Esty ve Porter (2001) tarafından derlenmiş Çevresel Düzenleme Rejimleri Endeksi ve 1992 yılındaki BM Yeryüzü Konferansı’dan önce derlenen raporların Dasgupta vd. (1995) tarafından derlenmesiyle elde edilen çevre politikalarının sıkılığı endeksi kullanılmıştır. Bağımsız değişkenlerden yolsuzluk için Şeffaflık Örgütü’nün 1998 yılına ait Yolsuzluk Algı Endeksi (YAE) kullanılmaktadır.

Demokrasi göstergesi olarak da Maryland ve Mason Üniversiteleri’nde Jaggers ve Gurr (1995) tarafından derlenen Polity IV endeksi kullanılmaktadır. Gelir verileri Summer ve Heston veri tabanından, Şehirleşme verileri Dünya Bankası veri tabanından ve okullaşma oranı verileri Uluslararası Eğitim Verileri adı altında Barro ve Lee veri tabanından alınmıştır. EKK (En Küçük Kareler) yönteminin kullanıldığı tahminlerde gelir arttıkça çevre yasalarının daha da sıkılaştığı buna karşın yolsuzluğun çevre yasalarının sıkılığını negatif etkilediği istatistiksel olarak anlamlı sonuçlarla kanıtlanmıştır. Demokrasi değişkeni hiçbir modelde anlamlı

92

sonuçlar ortaya koyamamıştır. Şehirleşme oranı arttıkça çevre yasalarının gevşediği ve okullaşma oranı arttıkça çevre yasalarının sıkılaştığı istatistiksel olarak anlamlı sonuçlarla tespit edilmiştir.

Cole (2007) bu çalışmasında yolsuzluk ve çevre kirliliği arasındaki ilişkiyi 94 ülkenin 1987 -2000 dönemine ait verileri ile analiz etmektedir. Kirliliği temsilen bağımlı değişken olarak kişi başı sülfür ve karbon salınımları verileri sırasıyla Stern (2005) çalışmasından ve Dünya Bankası verilerinden elde edilmiştir. Yolsuzluk verisi ICRG kaynağından elde edilmiş olup alternatif yolsuzluk verisi Kaufmann vd. (2004) çalışmasından alınmıştır. Gelir, ticari açıklık, sanayinin GSYH içindeki payı, ticari açıklık oranı, işçi başına sermaye miktarı, beşeri sermayeyi temsilen okur-yazar oranı, nüfus artış hızı, enflasyon oranı verileri Dünya Bankası veri tabanından alınmıştır. Zamanla değişmeyen açıklayıcı değişkenlerin bulunması nedeniyle sabit etkiler modelinin kullanılması uygun olmadığı için rassal etkiler modeli ile panel veri analizi gerçekleştirilmiştir.

Bu yöntemi Hausman testi de desteklemektedir. Hem gelir hem de kirlilik için analiz edilen modellerde ilk olarak yolsuzluğun gelir ile negatif bir ilişki sergilediği anlamlı olarak tespit edilmiştir. Yazar yolsuzluğun içsellik problemini dikkate almadığını söyleyerek eleştirdiği Welsch (2004) uygulamasındaki bu eksikliği yolsuzluğun araç değişkenini kullanarak gidermektedir. Alternatif yolsuzluk verisi kullanıldığında da tahmin sonuçlarında yolsuzluk anlamlı ve daha etkili bir şekilde geliri negatif yönde etkilemektedir. Yolsuzluk farklı 4 modelde de kirliliği istatistiksel olarak anlamlı derecede pozitif yönde etkilemektedir.

Kirliliğin sadece yolsuzluk ve gelir ile açıklandığı temel modele diğer açıklayıcı değişkenler eklendiğinde yolsuzluk ve gelir istatistiksel olarak hala anlamlı ve aynı yönde etkiler ortaya koymaktadır. Açıklayıcı değişkenler olan sanayinin GSYH içindeki payı kirliliği her iki bağımlı değişkende de pozitif ve anlamlı olarak etkilemektedir. Ticari açıklık sülfür için anlamlı ve negatif yönde etkiler ortaya koyarken karbon için anlamlı olamayan negatif etkiler ortaya koymuştur.

Biswas vd. (2011) bu çalışmada kayıt dışı ekonominin kirlilik üzerine etkisini ve bu etkinin yolsuzlukla ilişkisini 100 ülkenin 1999-2005 dönemine ait verileri ile analiz etmektedir. Yazar kayıt dışı ekonominin çevre yasalarını

93

uymamak için uygun bir ortam yaratması nedeniyle kirliliği arttırıcı bir etkinin beklendiğini ve yolsuzluk eğiliminin yüksek olduğu bir ülkede rüşvet karşılığında kayıt dışı ekonomi faaliyetlerinin görmezden gelindiğini öngörmektedir. Panel veri analizi sonuçlarına göre kayıt dışı ekonomi ne kadar büyük ise yolsuzluğun da o kadar fazla olacağı tespit edilmiştir. Sülfür yerine alternatif kirlilik göstergesi olarak karbon salınımları kullanılmıştır. Kayıt dışı ekonomi verisi resmi yoldan ölçülebilmesi mümkün olmadığı için Çoklu Göstergeler Çoklu Nedenler (MIMIC) modelinin kullanıldığı Schneider vd. (2010) çalışmasında 1999-2006 dönemi için hesaplanmış kayıt dışı ekonomi verileri bu çalışmada kullanılmıştır. Bu veriye alternatif olarak da Dünya Ekonomik Forumu anketleri ile elde edilen Küresel Rekabet Raporu’nda belirtilen kayıt dışı ekonomi göstergeleri kullanılmıştır.

Yolsuzluk için Politik Risk Hizmetleri’nin yolsuzluk endeksi kullanılmaktadır.

Demokrasi için yönetim endeksi, uluslararası piyasalara entegrasyon için Dünya Bankası verilerinden elde edilen dışa açıklık oranı verileri, ekonominin sektör yapısını temsilen Dünya bankası verilerinden elde edilen imalat hacmini GYSH oranı verileri, enerji verimliliği verileri, nüfus yoğunluğu verileri, şehirleşme verileri modellere kontrol değişkenleri olarak dahil edilmiştir. Sülfür ve karbon salınımlarının bağımsız değişken olduğu tüm sabit etkiler modellerinde kayıt dışı ekonomi pozitif ve anlamlı bir etki yaratmaktadır. Yolsuzluk ve kayıt dışı ekonomi değişkenleri ile oluşturulan etkileşim teriminin işareti de pozitif ve anlamlıdır. Bu sonuçlardan kayıt dışı ekonominin kirlilik arttırıcı pozitif etkisinin yolsuzluk seviyeleri ile daha da artacağı sonucuna varılmıştır.

5.4. TİCARET VE YOLSUZLUK İLİŞKİSİNİ İNCELEYEN