iç kapak-166

Türkiye’de Kamu Harcamalarının Ekonomik Büyümeye Etkisinin Sınır Testi Yaklaşımı ile Analizi
Türkiye’de Kamu Harcamalarının
Ekonomik Büyümeye Etkisinin Sınır
Testi Yaklaşımı ile Analizi
Esra KABAKLARLI
Perihan Hazel ER
Özet
Çalışmanın amacı Türkiye’de kamu harcamaları ile ekonomik büyüme
arasındaki ilişkiyi analiz etmektir. Wagner ve Keynes yaklaşımları çerçevesinde
çalışmada, Türkiye’de kamu harcamaları ve ekonomik büyüme arasındaki ilişki
Sınır Testi yaklaşımıyla 1930-2012 dönemi yıllık verileri kullanılarak test edilmiştir.
Türkiye açısından pek çok kez ele alınan bu konu daha çok kısa vadeli verilerle test
edilmiştir. Çalışmada farklı olarak Cumhuriyet sonrası sanayi planlarının başladığı
1930'lardan 2012 yılına kadar olan uzun dönem verileriyle ele alınmıştır. Analiz
sonuçlarına göre kısa dönemde ekonomik büyümedeki artış kamu harcamalarında
azalışa neden olurken uzun dönemde kamu harcamalarının gelir esnekliği sıfırdan
büyük çıkarak Wagner Yasası Musgrave modeline göre anlamlı sonuç doğurmuştur.
Anahtar Kelimeler: Kamu Harcamaları, Ekonomik Büyüme, Wagner Yasası,
Türkiye Ekonomisi, Sınır Testi Yaklaşımı
The Analysis of Effect of Public Expenditures on Economic Growth in Turkey
Through Bound Testing Approach
Abstract
The purpose of this study is to analyze the relationship between public
expenditures and economic growth. From the perspective of Wagner’s and Keynes’s
approaches, relationship between public expenditures and economic growth in
Turkish economy is tested using Bound Testing Approach and annual data for the
period of 1930-2012. This relationnship is discussed many times in terms of Turkey
and tested with short term datas many times. 1930s , in which the industrial plans
started after the Republic period, until to 2012 is considered in this paper with long

Arş.Gör.Dr., Selçuk Üniversitesi, İİBF, İktisat Bölümü, etalasli@selcuk.edu.tr
Arş.Gör., Selçuk Üniversitesi, İİBF, İktisat Bölümü, perihaner@selcuk.edu.tr

268
Maliye Dergisi  Sayı 166 Ocak-Haziran 2014
E. KABAKLARLI, P.H. ER
term datas differently. According to the analysis results, while an increase in
economic growth causes a decrease in public expenditures in short term, income
elasticity of public expenditures is greater than zero so Wagner’s law has significant
consequences in the long term according to Musgrave model.
Key Words: Public Expenditures, Economic Growth, Wagner’s Law, Turkish
Economy, Bound Testing Approach
JEL Classification Codes: H50, C32, O40
Giriş
Tarihsel süreçte özellikle İkinci Dünya Savaşı’ndan sonra ekonomik gelişme ve
refah artışı ile birlikte kamu sektörünün ekonomideki rolü ve büyüklüğü de giderek
artmıştır. Bu artış, kamu sektörünün büyüklüğü ile ilgili çalışmaların artmasına yol
açmış ve kamu harcamaları ve ekonomik büyüklük arasındaki ilişki yıllardır
iktisatçılar tarafından tartışılan en önemli konulardan biri haline gelmiştir.
Çalışmanın özgün tarafı kamu harcamaları ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi,
Türkiye iktisat tarihi açısından uzun bir perspektife yayarak Cumhuriyet'ten sonra
sanayi planlarının başladığı 1930'lı yıllardan 2012 yılına kadar ele alarak
incelemesidir. Literatüre baktığımız zaman bu alanda yapılmış zaman serileri
analizleri daha kısa vadeli verileri kapsarken çalışmamız uzun dönemde Türkiye
kamu harcamaları ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi Sınır Testi yaklaşımı ile
ele almaktadır. Çalışmada bu ekonomik büyüklükler arasındaki ilişkiyi ele alan
temelde iki farklı yaklaşım söz konusudur. Bu yaklaşımlar Wagner Yasası (Wagner
Hipotezi) olarak adlandırılan Kamu Harcamaları Artış Kanunu ve Keynes
Hipotezi’dir.
Alman politik iktisatçı Adolph Wagner’in “Kamu Harcamaları Artış Kanunu,”
kamu harcamalarındaki artışın ekonomik büyümeden kaynaklandığını ve ikisi
arasında pozitif bir korelasyon olduğunu savunan ilk çalışmadır (Henrekson, 1993:
406). Bu Yasaya göre ekonomi geliştikçe veya refah düzeyi arttıkça kamu
sektörünün büyüklüğü de artacaktır. Ayrıca kamu sektörü ekonomik büyümeden
daha hızlı bir şekilde artış göstermektedir. Bunun en önemli nedeni büyüyen özel
sektör ve piyasalarına artan talebin daha fazla kamu hizmeti gereksinimi
doğurmasıdır (Iyare ve Lorde, 2004: 816).
Wagner Yasası, kişi başına düşen gelir artışı ile birlikte kamu harcamalarının
gelir artış hızından daha yüksek oranda büyüyeceğini ifade etmektedir. Bir başka
deyişle, Wagner Yasası, kamu harcamaları talebinin gelir esnekliğinin oransal
olmayan gösterimler için 1’den büyük olması durumunu ifade eder (Koop ve Poirier,
1995: 123). Wagner Yasası’na göre milli gelirden kamu harcamalarına doğru bir
nedensellik ilişkisi bulunmakta olup kamu harcamaları içsel bir faktördür. Wagner’e
göre kamu harcamalarının zaman içinde artmasının üç nedeni vardır. Birincisi,
ülkeler sanayileşme sürecinde ilerledikçe asayiş, güvenlik, savunma ve adli
hizmetler gibi kamusal işlemler artacaktır. İkincisi, gelir arttıkça gelir esnekliği olan
eğitim, kültür, sağlık ve refah hizmetleri için yapılan kamu harcamaları artacaktır.
Üçüncüsü ise ekonomik kalkınma ve teknolojik gelişmeler sonucunda kamunun
ekonomiye yapacağı alt yapı yatırımları gibi özel sektörün karşılayamayacağı
yatırımlar da artış gösterecektir (Henrekson, 1993: 407; Brown ve Jackson, 1982:
96; Ay, 2006: 294).
Maliye Dergisi  Sayı 166 Ocak-Haziran 2014
269
Türkiye’de Kamu Harcamalarının Ekonomik Büyümeye Etkisinin Sınır Testi Yaklaşımı ile Analizi
Wagner’in analizinden sonra konuya ilişkin genel kabul görmüş diğer bir
yaklaşım ise Keynes Hipotezi kapsamındadır. Keynes Hipotezi’ne göre ise
nedenselliğin yönü, kamu harcamaları artışından ekonomik büyümeye doğrudur.
Diğer bir deyişle kamu harcamalarındaki artış toplam talep seviyesinde bir artışa yol
açarak ekonomik büyümeyi teşvik edecektir.
Singh ve Sahni (1984)’nin belirttiği gibi kamu harcamaları ve milli gelir
arasındaki ilişki Wagner ve Keynes’de farklı yollarla ele alınmıştır. Wagner’de
kamu harcamalarındaki artışı sağlayan milli gelirdeki büyüme olarak kabul edilirken
Keynes’de ise “kamu harcamalarındaki artışı milli gelir belirler” tezi
savunulmaktadır. Wagner’da kamu harcamaları içsel bir faktör iken Keynes’de
kamu harcamaları ekonomik büyümeyi etkileyen, toplam harcamalardaki kısa
dönemli dalgalanmaları düzenleyen dışsal bir faktördür (Singh ve Sahni, 1984: 630).
Bu çalışmada; Türkiye’de kamu harcamaları ve büyüme arasındaki ilişki 19302012 dönemi yıllık veriler ile “Sınır Testi Yaklaşımı” kullanılarak Wagner
yaklaşımının Türkiye ekonomisi için geçerli olup olmadığı araştırılmaktadır.
1. Türkiye’de Kamu Harcamalarının Gelişimi
Kamu harcamaları kavramı dar anlamda, para olarak yapılan harcamaların
tamamı; geniş anlamda ise devletin üstlenmiş olduğu fonksiyonları yerine
getirebilmesi için yaptığı bütün işlerin maliyetini oluşturan unsurların toplamı olarak
tanımlanmaktadır (Aksoy, 1994: 91).
İktisat literatüründe kamu harcamaları GSMH’ye yaptıkları etkiye göre cari,
yatırım ve transfer harcamaları şeklinde üçlü bir ayrıma tabi tutulmaktadır. Cari
harcamalar, GSMH’ye üretim ve fiyat düzeyi üzerinde etki yapan harcamaları
kapsar iken yatırım harcamaları daha çok üretim dengesi ile ilgili olan ve ek üretim
kapasitesi oluşturmaya yönelik harcamaları, transfer harcamaları ise karşılıksız ve
GSMH üzerinde dolaylı etkileri olan harcamaları içermektedir (Işık ve Alagöz,
2005: 65).
Tarih boyunca devletin toplum hayatı içinde üstlendiği fonksiyonlarda sürekli
artış olmuştur. Bu artışa paralel olarak kamu harcamaları da sürekli bir artış eğilimi
göstermiştir. Kamu harcamalarındaki sürekli artış ülkemizde de gerçekleşmiştir.
Örneğin 1930 yılından bugüne kadar devlet bütçesiyle yapılan harcamalar
incelendiğinde bu artış eğilimi açık bir şekilde görülmektedir.
Tablo 1: Kamu Harcamalarının GSMH İçerisindeki Payı (1930-1980) (%)
Cari
Harcamalar
1930
4,98
1935
5,75
1940
4,73
1945
4,67
1950
6,49
1955
4,56
1960
4,02
1965
5,36
1970
5,43
1975
6,18
1980
6,60
Kaynak: bumko.gov.tr
Yıllar
270
Yatırım
Harcamaları
1,61
0,70
0,66
0,83
1,42
2,23
2,79
2,68
2,53
2,87
3,13
Transfer
Harcamaları
1,67
2,64
2,10
1,55
2,08
1,36
1,49
2,11
2,86
4,19
6,60
Toplam Kamu
Harcamaları
8,25
9,10
7,48
7,04
9,99
8,15
8,30
10,15
10,82
13,24
16,38
Maliye Dergisi  Sayı 166 Ocak-Haziran 2014
E. KABAKLARLI, P.H. ER
Tablodan da görülebileceği üzere 1930-1980 döneminde kamu harcamalarında
artış söz konusudur. 1930 yılında kamu harcamalarının GSMH içindeki payı %8,2
iken 1950’de %9,99’a ve 1980’de de %16,3’e yükselmiştir. Kamu harcamalarının
artış nedenleri teknolojik gelişmeler, nüfus ve şehirleşmenin artması, savunma
harcamalarının artması ve bütçe tekniğindeki değişmeler olarak sıralanabilir
(Uluatam, 2003: 250).
Türkiye, 1980 yılına gelindiğinde piyasa ekonomisine geçmeye karar vermiş, bu
karara yönelik önemli düzenlemeler yapmıştır. Bu düzenlemeler arasında döviz kuru
ve kambiyo rejiminin serbestleştirilmesi, dış ticaret rejiminin liberalleştirilmesi,
sermaye hareketlerinin önündeki engellerin kaldırılması, devletin ekonomiye
müdahalesinin azaltılması, özelleştirme ve bazı yapısal değişiklikler gösterilebilir
(Şimşek, 2004: 40).
1980’li yılların kamu harcamaları politikası kamu tüketiminin azaltılmasına
yönelik bir harcama politikasıdır. Ancak tüm harcamaları kısıcı tedbirler
önerilmesine ve büyük bir kısmının uygulanmasına rağmen kamu harcamaları gerek
artan nüfus gerekse devletin kalkınma çabasındaki aktif rolüne uygun olarak sürekli
artan bir seyir izlemiştir (Ağcakaya, 2003: 216).
Tablo 2: Kamu Harcamalarının GSMH İçerisindeki Payı (1984-2012) (%)
Cari
Harcamalar
1984
4,87
1985
4,29
1989
5,43
1994
7,71
1997
6,48
1999
7,39
2000
8,77
2001
8,17
2002
8,51
2005
7,14
2007
7,81
2008
7,71
2009
9,00
2010
8,33
2011
8,15
2012
8,40
Kaynak: bumko.gov.tr
Yıllar
Yatırım
Harcamaları
2,71
2,51
1,92
2,16
1,28
1,42
1,48
1,48
1,73
1,75
1,96
2,28
2,56
2,98
2,90
2,83
Transfer
Harcamaları
6,89
6,96
5,36
8,54
12,18
13,43
16,60
18,37
23,30
13,63
14,43
13,89
16,59
15,48
13,19
14,21
Toplam Kamu
Harcamaları
14,47
13,76
12,72
18,41
19,95
22,24
26,85
28,02
33,54
22,51
24,20
23,88
28,16
26,79
24,24
25,44
Tablo 2’de görülebileceği üzere kamu harcamalarının GSMH içindeki payı
1980-1989 döneminde azalmıştır. Bunun en önemli nedeni olarak 1984 yılı
sonrasında kamu açıklarının yüksek reel faizli iç borçlanma yoluyla finanse edilmesi
ile oluşan faiz yükü ve personel harcamaları gösterilmektir (Karluk, 1999: 107).
1989 yılından sonra kamu harcamalarının finansmanında iç borçlanmaya ağırlık
verilmiş, araç olarak tahvil ve bono kullanılmıştır. Açığın finansmanında kullanılan
tahvil ve bono stokunun payı 1985 yılından itibaren artış göstermiştir. 1997 yılına
kadar kamu açıklarının finansmanında kullanılan Merkez Bankası kaynakları
enflasyonist baskı oluşturması nedeniyle bu yıldan itibaren kullanılmamaktadır
(Vardar, 2007: 97-98).
Maliye Dergisi  Sayı 166 Ocak-Haziran 2014
271
Türkiye’de Kamu Harcamalarının Ekonomik Büyümeye Etkisinin Sınır Testi Yaklaşımı ile Analizi
Şekil 1: Kamu Harcamaları/GSMH (%)
1930
1933
1936
1939
1942
1945
1948
1951
1954
1957
1960
1963
1966
1969
1972
1975
1978
1981
1984
1987
1990
1993
1996
1999
2002
2005
2008
2011
40
35
30
25
20
15
10
5
0
Cari
YATIRIM
TOPLAM TRANSFER
KAMU HARC
Kaynak: bumko.gov.tr
Ülkede 2002 yılına kadar yüksek faiz oranları, döviz sıkıntısı, borçlanma
gereksinimi, bu dönemdeki ekonomik krizler (1994, 2000 ve 2001 krizleri), siyasi
istikrarın bir türlü oluşmaması nedeniyle ekonomik istikrar bir türlü sağlanamamış
ve kamu harcamaları/GSMH oranı artan bir seyir izlemiştir. Ancak 2002 sonrası
siyasi istikrarın oluşumu, mali disiplini sağlamaya yönelik maliye politikaları,
AB’ye uyum çerçevesinde yapılan bazı yapısal düzenlemelerle kamu
harcamaları/GSMH oranının azalan bir seyir izlediğini söylemek mümkündür
(Kanca, 2011: 83).
Şekil 2: GSYH (%)
GSYH (%)
12,0
9,3
10,0
8,0
8,0
6,0
9,4
7,2 7,0 7,5
6,8
6,2
6,0
4,0 2,1
2,0
0,3
9,2 8,8
9,0
8,4
6,9
5,3
2,2
0,9
0,7
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
0,0
-2,0
-4,0
-6,0
-8,0
-3,4
-5,5
-5,7
-4,8
GSYH (%)
Kaynak: tuik.gov.tr
Genel olarak kamu harcamalarının GSMH’ye oranının artış gösterdiği
dönemlerde GSYH büyüme oranının arttığı, azalma gösterdiği dönemlerde azaldığı
272
Maliye Dergisi  Sayı 166 Ocak-Haziran 2014
E. KABAKLARLI, P.H. ER
gözlenmektedir. Böylece bu iki değişken arasında paralel bir seyir görülmektedir.
Sadece iki istisnai durum söz konusudur. Birincisi 1999 yılında meydana gelen
depreme bağlı olarak oluşan negatif büyümeye karşılık kamu harcamalarının
yükselmesidir. İkincisi de 2001 yılında oluşan ve Türkiye ekonomisinde büyük bir
daralmaya yol açan ekonomik kriz ve aynı yılda kamu harcamalarının GSMH’ye
oranındaki büyük artıştır. Bu her iki durumda da kamu harcamaları/GSMH ve
GSYH büyüme oranı zıt yönlü bir seyir izlemiştir.
2. Ampirik Literatür
Hem gelişmiş hem de gelişmekte olan ülkelerde kamu harcamaları ve ekonomik
büyüme arasındaki ilişki üzerine sayısız ampirik çalışma yapılmıştır.
Ram (1986), kamu harcamaları ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi hem 115
ülke için yatay kesit verileri kullanarak hem de tek tek 17 ülke için 1960-1980 yılları
arası zaman serisi verileri kullanarak En Küçük Kareler Yöntemi ile test etmiştir.
Analiz sonuçlarına göre daha düşük gelire sahip ülkelerde kamu harcamaları
ekonomik büyüme üzerinde daha fazla bir etkiye sahip olmakla birlikte genel olarak
tüm ülkelerde kamu harcamaları ekonomik büyüme üzerinde pozitif bir etki
yaratmaktadır.
Barro (1991), 98 ülke için 1960-1985 yılları arasını kapsayan çalışmasında, kişi
başına düşen yıllık ortalama reel GSYH ve reel kamu tüketim harcamalarının reel
GSYH’ye oranını değişken olarak kullanmıştır. Analiz sonuçlarına göre ekonomik
büyüme ve kamu tüketim harcamaları arasında negatif bir ilişki söz konusudur.
Ansari, Gordon ve Akuamoah (1997), Gana, Kenya ve Güney Afrika için
Wagner ve Keynes Hipotezlerini Granger ve Holmes-Hutton istatistiksel testlerini
kullanarak test etmişlerdir. Granger nedensellik test sonuçlarına göre; Gana için
kamu harcamaları ve milli gelir arasında nedensellik ilişkisinin bulunmadığı
görülmüştür. Diğer bir deyişle Gana için Wagner Yasası’nı, Güney Afrika için de
Keynes Hipotezi’ni destekler bulgular elde edilmişken Kenya için ne Wagner ne de
Keynes Hipotezi’ni destekleyici bulgulara rastlanmamıştır. Gana için yapılan
Holmes-Hutton test sonuçları Wagner Yasası’nı destekleyici yöndedir. Kenya için
yapılan test sonuçlarında da Granger test sonuçları ile uyumlu sonuçlara ulaşılmıştır.
Güney Afrika için yapılan analizden elde edilen sonuçlar ise Granger test sonuçları
ile uyuşmamaktadır.
Abu-Bader ve Abu-Qarn (2003), Mısır, İsrail ve Suriye için kamu harcamaları ve
ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi eşbütünleşme, hata düzeltme ve Granger
nedensellik testleri kapsamında incelemişlerdir. Ampirik bulgular, Mısır’da sivil
kamu harcamaları ve ekonomik büyüme arasında iki yönlü ilişkinin olduğunu ancak
askeri harcamalar söz konusu olduğunda bu ilişkinin olmadığını göstermektedir.
İsrail ve Suriye’de ise askeri ve sivil harcamalardan ekonomik büyümeye doğru tek
yönlü bir ilişki bulunmaktadır.
Yıldız ve Sarısoy (2012) kamu harcamaları ve ekonomik büyüme arasındaki
ilişkiyi hem Wagner hem de Keynes Hipotezi çerçevesinde OECD ülkeleri
bağlamında 1980-2010 dönemi verilerini kullanarak panel veri analizi ile test
etmişlerdir. Araştırmanın ampirik sonuçları, Wagner Yasası’nı ve Keynes
Hipotezi’ni %1 anlamlılık düzeyinde ortaya çıkarmıştır. Analiz sonuçları
değişkenler arasında istatistiksel olarak anlamlı bir uzun dönem ilişkisi bulunduğuna
işaret etmektedir. Bu sonuçlardan hareketle OECD ülkelerinde kamu harcamalarının
Maliye Dergisi  Sayı 166 Ocak-Haziran 2014
273
Türkiye’de Kamu Harcamalarının Ekonomik Büyümeye Etkisinin Sınır Testi Yaklaşımı ile Analizi
ekonomik büyümeden etkilendiği ve ekonomik büyümede önemli bir rol oynadığı
söylenebilir.
Konu hakkında Türkiye ile ilgili yapılan çalışmalar incelendiğinde, farklı
dönemleri kapsayan ve farklı modeller kullanılarak yapılan çalışmalarda oldukça
farklı sonuçlara ulaşıldığı görülmektedir.
Kar ve Taban (2003), kamu harcamaları bileşenleri olan eğitim, sağlık, sosyal
güvenlik ve altyapı yatırım harcamalarının büyüme üzerindeki etkilerini Türkiye
ekonomisi için 1971-2000 dönemi verilerini kullanarak eşbütünleşme yaklaşımı ile
analiz etmişlerdir. Analiz sonuçları, eğitim ve sosyal güvenlik harcamalarının
ekonomik büyümeye etkisinin pozitif, sağlık harcamalarının büyümeye etkisinin
negatif ve altyapı harcamalarının etkisinin ise istatistiksel olarak anlamsız olduğunu
göstermektedir.
Işık ve Alagöz (2005), 1985-2003 dönemi verileri yardımıyla, Türkiye’de
Wagner Yasası’nın geçerliliğini farklı beş model çerçevesinde incelemişlerdir. Bu
kapsamda, Johansen (1988) eş bütünleşme analizi ile değişkenler arasında uzun
dönem ilişkinin varlığı bulgusuna ulaşılmıştır. Modellerden elde edilen uzun dönem
gelir esneklikleri Wagner Yasası’nı geçerli kılacak şekilde 1.2243-5.1536 arasında
değerler alarak ekonomik büyümenin kamu harcamasını pozitif yönde etkilediğini
göstermektedir. Diğer taraftan yapılan Granger nedensellik testi sonuçları Model 1
ve 5’de Wagner Yasası’nı geçerli kılmaktadır. Diğer bir deyişle ekonomik
büyümeden kamu harcamalarına doğru tek yönlü bir nedensellik ilişkisi söz
konusudur. Buna karşılık 2, 3 ve 4 nolu modellerde ise çift yönlü bir nedensellik
ilişkisi tespit edilmiştir.
Ay (2006), 1980-2005 dönemi verilerini kullanarak Türkiye ekonomisi açısından
kamu harcamaları ve ekonomik büyüme ilişkisini VAR analizini kullanarak test
etmiştir. Sonuçlar, kamu harcamaları ile ekonomik büyüme arasında kısa dönemde
bir nedensellik ilişkisinin bulunmadığını buna karşılık uzun dönemde bulunduğunu
ortaya koymaktadır.
Tan, Mert ve Özdemir (2010), Türkiye ekonomisi için 1969-2003 dönemi
verilerini kullanarak Wagner ve Keynes Hipotezlerini test etmişlerdir. Bu kapsamda,
nedenselliğin yönünün test edilmesinde Gecikmesi-Genişletilmiş VAR modelleri
çerçevesinde Toda-Yomamato’nun önerdiği Wald test istatistiği kullanılmıştır.
Çalışmada kamu harcamaları; altyapı (enerji ve ulaştırma), eğitim ve sağlık
harcamaları şeklinde kamu yatırımları olarak ele alınmıştır. Analiz sonuçlarına göre
altyapı harcamalarından gayrisafi yurtiçi hasılaya doğru bir nedensellik ilişkisinin
varlığına, eğitim harcamaları ile gayrisafi yurtiçi hasıla arasında ise çift yönlü bir
nedensellik ilişkisinin varlığına rastlanılırken sağlık harcamaları ile gayrisafi yurtiçi
hasıla arasında bir nedensellik ilişkisine rastlanmamıştır.
Aytaç ve Güran (2010), Türkiye’de ekonomik sınıflandırmaya göre kamu
harcamaları ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi 1987-2005 yılları için yapısal
kırılmayı göz önüne alarak nedensellik ilişkisi ve vektör otoregresyon (VAR) analizi
kullanarak incelemişlerdir. Analiz sonuçlarına göre ekonomik büyümeden cari
harcamalara ve toplam harcamalara doğru tek yönlü nedensellik ilişkisi bulunurken
ekonomik büyümeyle transfer ve yatırım harcamaları arasında bir nedensellik
ilişkisine rastlanılmamıştır.
Altunç (2011), kamu harcamaları ve kamu harcamalarının bileşenleri ile
ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi Türkiye ekonomisi için 1960-2009 dönemi
274
Maliye Dergisi  Sayı 166 Ocak-Haziran 2014
E. KABAKLARLI, P.H. ER
verilerini kullanarak ARDL Sınır Testi yaklaşımı ve Vektör Otoregresif (VAR)
Granger nedensellik/Blok Dışsallık Wald Testi ile ele almıştır. Ampirik bulgular
kamu harcamaları ile ekonomik büyüme arasında Wagner Yasası’nı destekleyici
sonuçlar sunmaktadır. Ancak ekonomik kategoriye göre ayrıştırılmış kamu
harcamalarının bileşenlerinin analize dahil edilmesi durumunda nedenselliğin
yönünün değiştiği görülmektedir.
Yüksel ve Songur (2011), toplam kamu harcamaları, cari harcamalar, yatırım
harcamaları, borç faiz ödemeleri ve diğer transfer harcamalarının ekonomik büyüme
ile ilişkisini Türkiye ekonomisi için 1980-2010 dönemi verilerini kullanarak EngleGranger eşbütünleşme testi ve Granger nedensellik testi yardımıyla analiz
etmişlerdir. Analiz sonuçlarına göre, borç faiz ödemeleri hariç diğer tüm
değişkenlerin ekonomik büyüme ile arasında uzun dönemli bir ilişki ve cari
harcamalar ile toplam kamu harcamalarından ekonomik büyümeye doğru tek yönlü
bir nedensellik ilişkisi vardır.
3. Ampirik Analiz
3.1. Veri
Bu çalışmada 1930-2012 dönemine ve Türkiye konsolide bütçe harcama
kalemlerine ait yıllık veriler kullanılarak kişi başına düşen gelir arttıkça kamu
harcamalarının gelir esnekliğine bağlı olarak artış göstereceğini savunan Wagner
Yasası test edilmiştir. Çalışmada kullanılan bütün veriler değişkenlerin bağımlı
değişken üzerindeki etkisini ölçü birimlerinden bağımsız olarak sabit, % cinsinden
elde edilebilmek için doğal logaritmaya dönüştürülmüştür. Veriler, Maliye Bakanlığı
Bütçe ve Mali Kontrol Genel Müdürlüğü, Bütçe Gider ve Gelir Gerçekleşmeleri,
DPT’nin Temel Ekonomik Göstergeleri, DİE’nin İstatistiki Göstergeleri (19231998) ve Maliye Bakanlığının çeşitli yıllık ekonomik raporlarından alınmıştır. Kamu
harcamalarının ekonomik tasnifinde harcamalar reel harcamalar ve transfer
harcamaları şeklinde ikiye ayrılmaktadır. Ekonominin üretim kapasitesini doğrudan
etkileyen reel harcamalar kendi arasında cari harcamalar ve yatırım harcamaları
olmak üzere ikiye ayrılmaktadır (Akdoğan, 2003: 84). Çalışmada ekonomik
büyümeyi (GSYH) etkileyen reel harcama kalemleri (cari harcamalar ve yatırım
harcamaları) ile transfer harcamaları dikkate alınmıştır.
3.2. Ekonometrik Model
İlgili yazından yola çıkarak Chletsos ve Kollias (2001), Bagala, Dhawan ve Lee
(1999) gibi araştırmacıların kullandığı Wagner Yasası’nın Musgrave (1969)
versiyonu baz alınmıştır.
Söz konusu modeli yazacak olursak;
LRKHit = β1 + β2 LRGSYH+ εt
(1)
Burada LRKHit kamu harcama kaleminin GSYH içindeki yüzdesel payının
logaritmik değerini; LRGSYH ise kişi başına gayrisafi yurtiçi hasıla serisinin
logaritmik değerini göstermektedir. Wagner Yasası’nın farklı beş versiyonu
bulunmaktadır. Musgrave (1969)’e dayanan Model 3, Wagner Yasası’nın bütün
versiyonlarının en basit olanlarından birisi olup birçok çalışmada yaygın olarak
kullanılmıştır. Bu çalışmada, kamu harcamaları (cari, yatırım, transfer ve toplam
harcamalar) ve milli gelir arasında uzun dönemli bir ilişki olup olmadığının ve milli
gelirin kamu harcamalarına neden olup olmadığının ya da tersinin test edilmesi ile
Wagner ve Keynes Hipotezi’nin geçerliliği inceleme konusu yapılmaktadır.
Maliye Dergisi  Sayı 166 Ocak-Haziran 2014
275
Türkiye’de Kamu Harcamalarının Ekonomik Büyümeye Etkisinin Sınır Testi Yaklaşımı ile Analizi
Musgrave (1969) modelinde (Model 3), reel kamu harcamalarının reel gayrisafi
yurtiçi hasıla içerisindeki oranı, kişi başına düşen gayrisafi yurtiçi hasılanın bir
fonksiyonu olarak alınmakta ve modele göre Wagner Yasası’nın geçerli olabilmesi
için b katsayısının sıfırdan büyük olması gerekmektedir (Iyare ve Lorde, 2013: 286).
Tablo 3: Wagner Yasası’nın Beş Versiyonu
No
1
2
3
4
5
Fonksiyon
L(GE)= α + β L(GDP)
L(GE)= α + β L(GDP/ P)
L(GE/ GDP)= α + β L(GDP/ P)
L(GE/ P)= α + β L(GDP/ P)
L(GE/ GDP)= α + β L(GDP)
Versiyon
Peacock-Wiseman
Goffman
Musgrave
Gupta ve Michas
Mann
Yıl
1961
1968
1969
1967&1975
1980
Tablo 4: Değişkenlerin Tanımı
L
GE
GE/ GDP
GE/ P
GDP
P
Doğal Logaritma
Toplam Kamu Harcamaları
Reel Kamu Harcamalarının Reel GSYH İçindeki Payı
Kişi Başına Toplam Kamu Harcamaları
Gayrisafi Yurtiçi Hasıla
Nüfus
3.2.1. Birim Kök Analizi
Granger ve Newbold (1974), durağan olmayan zaman serileriyle çalışılması
halinde sahte regresyon problemiyle karşılaşılabileceğini belirterek durağanlık
varsayımının bozulması halinde oluşacak sorunları detaylıca incelemişlerdir.
Durağan olmayan serilerin kullanılması güvenilir olmayan ve sahte ilişki içeren
sonuçların elde edilmesine yol açabilecektir. Sahte regresyon parametreleri yüksek
R2 üretmiş ancak kalıntılar yüksek düzeyde otokorelasyon göstermiştir. Bu nedenle
zaman serileriyle yapılan regresyon analizlerinde değişkenler arasındaki ilişkinin
varlığını araştırmadan önce mutlaka analizlerde kullanılan değişkenlerin zaman
içinde gösterdikleri özelliklerin incelenmesi gerekmektedir (Sevüktekin ve
Nargeleçekenler, 2007: 312).
Tablo 5: ADF (Genişletilmiş Dickey-Fuller) Birim Kök Testi
Değişkenler
LCARI
LGSYH
LKAMU
LTRANSFER
LYATIRIM
276
ADF İstatistiği*
Düzey Değerler (Sabitli-Trendli)
1.Farklar
Test İstatistiği
Kritik Değer**
Test İstatistiği
Kritik Değer**
-3,414
3,813
-3,592
-1,884
-1,856
-3,465
-3,466
-3,465
-3,466
-3,466
-6,109
-1,945
-12,45
-12,11
-1,944
-1,944
Maliye Dergisi  Sayı 166 Ocak-Haziran 2014
E. KABAKLARLI, P.H. ER
Tablo 6: Phillips-Perron Birim Kök Testi
Değişkenler
LCARI
LGSYH
LKAMU
LTRANSFER
LYATIRIM
Phillips-Peron İstatistiği
Düzey Değerler (Sabitli-Trendli)
1.Farklar
Test İstatistiği
Kritik Değer**
Test İstatistiği
Kritik Değer**
-3,553
-3,154
-3,598
-2,551
-2,341
-3,465
-3,465
-3,465
-3,465
-3,465
-8,718
-6,672
-1,944
-1,944
-12,17
-12,53
-1,944
-1,944
Değişkenlere ait birim kök testi sonuçlarını içeren Tablo 5 ve 6’yı
incelediğimizde karşımıza farklı düzeylerde durağan seriler çıkmaktadır.
Eşbütünleşme için gerekli ancak tek başına yeterli olmayan şarta göre her bir
değişken aynı derecede entegre (bütünleşik) olmalı (sıfırdan büyük) ya da her bir
seri deterministik trend içermelidir (Granger, 1988). Modelde yer alan değişkenler
Augmented Dickey-Fuller (ADF) testi (Dickey ve Fuller, 1979) ve Phillips-Perron
(PP) testi (Phillips ve Perron, 1988) ile durağanlık açısından incelenmiştir. Sonuç
olarak ADF test istatistiğinin belli sayıdaki değişkenlerde Phillips-Perron (PP)
testinden daha güvenilir olduğu düşünüldüğünde (Davidson ve MacKinnon, 2004),
ADF birim kök testi sonuçlarına göre: LCARI, LTRANSFER, LYATIRIM I(1).
dereceden durağan iken LGSYH ve LKAMU değişkenleri düzeyde durağandır I(0).
3.2.2. Eşbütünleşme Analizi
Literatürde değişkenler arasındaki uzun dönem ilişkiyi ölçen ve hata kalıntılarına
dayanan Engle ve Granger (1987), Johansen (1988), Johansen ve Juselius (1990),
Gregory ve Hansen (1996), Lutkepohl ve Saikkonen (2000) gibi pek çok
koentegrasyon tekniği yer almaktadır. Ancak elde ettiğimiz birim kök testlerinin
sonuçlarına göre değişkenlerin bütünleşme derecelerinin aynı olmadığı sonucu
ortaya çıkmıştır. LCARI, LTRANSFER, LYATIRIM I(1). dereceden durağan iken
LGSYH ve LKAMU değişkenleri düzeyde durağandır I(0). Serilerin bütünleşme
derecelerinin farklı olması halinde Engle ve Granger (1987) tarafından geliştirilen
Engle-Granger bütünleşme yönteminin hem de Johansen (1988) ile Johansen ve
Juselius (1990) tarafından geliştirilen Johansen eşbütünleşme yaklaşımının
uygulanması mümkün olmayacaktır. Bu yaklaşımlar tüm serilerin düzeyde durağan
olmamasını ve aynı derecede farkı alındığında durağan hale gelmelerini yani
serilerin bütünleşme derecelerinin aynı olmasını gerektirmektedir.
İnceleyeceğimiz modeldeki değişkenlerin farklı derecelerde durağan olması ve
hiç birinin I(2) olmaması durumunu göze alarak eşbütünleşme için uygulanacak en
iyi yöntemin Pesaran ve Pesaran (1997) ile Pesaran ve Shin (1999) tarafından
geliştirilen ARDL (Autoregressive Distributed Lag) modeli olduğu görülmüştür.
Johansen (1988) ve Johansen ve Juselius (1990) tarafından gerçekleştirilen
eşbütünleşme testlerinin uygulanabilmesi için gerekli koşul tüm serilerin düzeyde
durağan olmamaları ve aynı derecede farkı alındığında durağan hale gelmeleridir.
Ancak zaman serilerinden bir veya daha fazlası düzey halinde durağan yani I(0) ise
bu testler ile eşbütünleşme ilişkisi Johansen yöntemiyle araştırılamaz. Pesaran vd.
(2001) tarafından geliştirilen Sınır Testinin Johansen eşbütünleşme yöntemine göre
avantajı serilerin I(0) veya I(1) olmalarına bakılmaksızın seriler arasında
Maliye Dergisi  Sayı 166 Ocak-Haziran 2014
277
Türkiye’de Kamu Harcamalarının Ekonomik Büyümeye Etkisinin Sınır Testi Yaklaşımı ile Analizi
eşbütünleşme ilişkisinin varlığını araştırılabilmesidir. Diğer yandan Sınır Testi
yaklaşımı düşük sayıda gözlemi içeren verilerle de sağlıklı sonuçlar vermektedir
(Narayan ve Narayan, 2004). Bunun için ilk önce kısıtlanmamış hata düzeltme
modeli, UECM (Unrestricted Error Correction Model) aralarındaki eşbütünleşme
ilişkisini araştırdığımız kamu harcamaları ve kişi başına düşen GSYH değişkenleri
için aşağıdaki model aracılığı ile oluşturulur.
Wagner Yasası UECM Modeli
m
m
LnKamut = β0 + ∑ β1i LnKamut-i +β0 + ∑ β2i Ln
i=1
+ 1 Ln
t-i + 0 LnKamut-1
i=0
t-1 +ut
(2)
Modelde yer alan parametrelerden β1i- β2i, parametreleri kısa dönem katsayıları
iken i, parametreleri uzun dönem katsayılarıdır. Eşbütünleşme ilişkisi için test
edilen boş hipotezde uzun dönem katsayıları i, nin 0'a eşit olduğu tezi
sınanmaktadır.
H0 : 0= 1= 2=0
Boş hipotezin Wald testi ile sınanması sonucunda, hesaplanan F istatistiği,
Pesaran vd. (2001) tarafından oluşturulan tablodaki değer ile karşılaştırılarak uzun
dönemde eşbütünleşme olup olmadığına karar verilir.
Hesaplanan F istatistiği tablodaki sınır değerinin altında ise eşbütünleşme
bulunmadığını belirten boş hipotezi kabul etmek zorunda kalırız. Bu durumda
açıklayıcı değişkenler I(0) olarak kabul edilir. Eğer hesaplanan F istatistiği tablodaki
sınır değerinin üzerinde ise boş hipotezi reddeder ve uzun dönem eş bütünleşmenin
varlığını kabul ederiz. Açıklayıcı değişkenler I(1) olarak kabul edilir. Diğer bir
durum olarak elde edilen F değeri tablodaki sınır değerlerinin arasında kalırsa
sonuçlar belirsizdir (Pesaran vd., 2001: 299).
Sınır Testi yönteminin uygulaması sırasında ilk önce yukarıdaki denklemde “m”
olarak ifade edilen gecikme uzunluğunun belirlenmesi gerekmektedir. Bu işlem de
ADF birim kök testinde olduğu gibi genelde AIC veya SC kullanılarak
yapılmaktadır. Ayrıca burada da testin sağlıklı sonuç vermesi için hata terimleri
serisinde ardışık bağımlılık olmaması gerekmektedir.
Tablo 7: Sınır Testi için Gecikme Sayısının Tespiti
M
AIC
Χ2bgab* F -İstatistiği
Χ2bgab* Olasılık
1
-1,20
0,21
0,92
2
-1,17
0,38
3
-1,15
0,64
4
-1,10
0,35
Not: *Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test. **Akaike Information Criteria (AIC).
Otokorelasyonsuz gecikme sayısı 1 olarak belirlendikten sonra Sınır Testi
yaklaşımıyla seriler arasında eşbütünleşme ilişkisinin araştırılmasına geçilmiştir.
Tablo 7'de Sınır Testi sonuçları yer almaktadır. “k”, (2) numaralı eşitlikte yer alan
bağımsız değişken sayısıdır. Kritik değerler Pesaran vd. (2001: 300)’nde yer alan
Tablodan alınmıştır. İki farklı durum için hesaplanan değerler rapor edilmiştir.
278
Maliye Dergisi  Sayı 166 Ocak-Haziran 2014
E. KABAKLARLI, P.H. ER
Modele eklenen sabit ve trendin anlamlı çıkması sonucunda Sınır Testi için trend ve
sabit içeren model dikkate alınmıştır. Bu analizde kullanılacak olan hipotezleri şu
şekilde oluşturabiliriz:
H0: Değişkenler arasında eşbütünleşme yoktur.
H1: Değişkenler arasında eşbütünleşme ilişkisi vardır
Kısıtlı trend ve sabit olmaması durumunda Sınır Testi sonucuna göre; Tabloda
hesaplanan F istatistiği Pesaran’ın üst kritik değerini %5 anlamlılık düzeyinde
aşmayıp iki sınır arasında kalarak belirsizlik gösterse de sınırı %10 anlamlılık
düzeyinde aştığı için seriler arasında eş bütünleşme ilişkisinin varlığı tespit
edilmiştir (3,74>3,51). Uzun ve kısa dönem ilişkiyi ve katsayıları belirlemek için
ARDL (Autoregressive Distribution Lag) modeli kurulabilir. Trend ve sabitin
olmadığı durumdaki modelde eşbütünleşme ilişkisi bulunmaktadır. 4,25 F istatistiği
%5 ve %10 anlamlılık seviyelerinde üst sınırı geçmektedir.
Tablo 8: Eşbütünleşme Analizi
k
F test
istatistiği
1
3,74
k
F test
istatistiği
1
4,25
Kısıtlı Trend ve Sabit Olmaması Durumunda Sınır Testi
Kritik Değerler %5
Kritik Değerler %10
Alt Sınır
Üst Sınır
Alt Sınır
Üst Sınır
I(0)
I(1)
I(0)
I(1)
3,62
4,16
3,02
3,51
Trend ve Sabit Olmaması Durumunda Sınır Testi
Kritik Değerler %5
Kritik Değerler %10
Alt Sınır
Üst Sınır
Alt Sınır
Üst Sınır
I(0)
I(1)
I(0)
I(1)
3,15
4,11
2,44
3,28
Uzun Dönem İlişki, ARDL Modeli
(2) numaralı eşitlikte formüle edilen değişkenler arasında eşbütünleşme tespit
edilmesinin ardından ikinci adım (3) numaralı eşitlikle formüle edilen uzun dönem
ARDL modelinin oluşturulmasıdır.
m
LnKamut =β0 + ∑m
(3)
i=1 β1i LnKamut-i +β0 + ∑i=0 β2i Ln
t-i +ut
Kamu harcamaları ve GSYH arasındaki uzun dönem ilişki yukarıdaki eşitlikte
uzun dönem ARDL (Autoregressive Distributed Lag) modeli kurularak
gösterilmektedir Uzun dönem ARDL modeli Microfit 5.01 istatistik programı
yardımıyla hesaplanmıştır. Program tarafından otomatik olarak belirlenen gecikme
uzunluklarının seçiminde AIC kullanılmıştır. Program tarafından ARDL(1, 0, 2)
modeli seçilmiştir.
Tablo 9: Model 1 için Uzun Dönem ARDL Katsayıları
Uzun Dönem Katsayıları ARDL (1, 0, 2)
Değişken
Katsayı
Std.Hata
t-ist
Olasılık
LnGSYH
0,43
0,045
9,58
0,000***
Not: Bağımlı değişken: LnKamu. Anlamlılık seviyeleri %10, %5, %1: *, **,***
Tablo 9'dan yola çıkılarak uzun dönem vektörü aşağıdaki gibi yazılabilir:
LnKamu= 0,43LnGSYH +ut (9,58)
Maliye Dergisi  Sayı 166 Ocak-Haziran 2014
(4)
279
Türkiye’de Kamu Harcamalarının Ekonomik Büyümeye Etkisinin Sınır Testi Yaklaşımı ile Analizi
Bu sonuca göre kamu harcamalarının gelir esnekliği 0’dan büyük (katsayı 0,43
ve t istatistiği 9,58) bulunan katsayı uygulanan Wagner Yasası Musgrave Modeline
göre anlamlıdır.
Uzun dönemde, GSYH’de %1 oranındaki artış toplam kamu harcamalarının
GSYH içindeki payını %0,43 oranında artırmaktadır. GSYH’deki artışın, milli gelir
içindeki kamu harcamalarının aldığı payı ve kamu yatırımlarını artırması
beklenmektedir. Diğer taraftan artan kamu harcamaları çarpan ve çoğaltan etkisiyle
iki yönlü olarak GSYH artışını yani ekonomik büyümeyi sağlamaktadır. Uzun
dönem ARDL modelinin GSYH bağımsız değişkenini oluşturan katsayısı iktisat
teorisine uygundur.
Kamu harcamaları bağımlı değişkeninin, uzun dönem ARDL modelinden elde
edilen bağımsız değişkene ait katsayısı, uzun dönem ilişkiyi destekleyecek şekilde
istatistik açıdan güçlü bir şekilde anlamlıdır (Tablo 9 olasılık değerleri).
Kısa Dönem İlişki, Hata Düzeltme Modeli (ECM)
Uzun dönem ilişki ile bağlantılı, modelin kısa dönem dinamiklerini gösteren ve
hata düzeltme modelinden (ECM) elde edilen katsayılar Tablo 10'da gösterilmiştir.
Tablo 10: Kısa Dönem ARDL Katsayıları, Bağımlı Değişken LnKamu
Kısa Dönem Katsayıları ARDL (2,3)
Değişken
Katsayı
-0,26
-0,33
-0,08
0,13
ECMt-1
-0,91
R2
Düzeltilmiş R2
0,36
0,32
Akaike Bilgi Kriteri (AIC)
Schwarz Bayesian Kriteri (SBC)
47,74
40,63
Std.Hata
0,11
0,07
-0,08
0,07
0,05
DW istatistiği
SER(regresyon
standart hata )
F istatistiği
t-ist
-2,41
-4,28
-1,24
1,82
-1,63
Olasılık
0,18
0,00
0,30
0,07
0,10
1,98
10,43
F(4,74)
Kısa Dönem ECM Modeline ilişkin formülasyon
= LNKAMU-LNKAMU(-1)
= LNKAMU(-1)-LNKAMU(-2)
= LNGSYH-LNGSYH(-1)
= LNGSYH(-1)-LNGSYH(-2)
= LNGSYH(-2)-LNGSYH(-3)
ECM = LNKAMU-.43434*LNGSYH
Kısa dönemde kamu harcamalarının bir dönem önceki değerindeki %1
oranındaki artış, kamu harcamalarını %0,26 oranında azaltmaktadır. Geçen yıla ait
kamu harcamalarının artışı bu yılki kamu harcamalarını azaltabilmektedir. Kısa
dönemde GSYH’de meydana gelen %1 oranındaki artış, kamu harcamalarını %0,33,
bir dönem önceki dönem GSYH ise %0,08 oranında azaltırken iki dönem önceki
280
Maliye Dergisi  Sayı 166 Ocak-Haziran 2014
E. KABAKLARLI, P.H. ER
GSYH’de meydana gelen %1’lik artış kamu harcamalarını %0,13 oranında
artırmaktadır.
Hata düzeltme katsayısı (ECM) -0,91 olarak hesaplanmıştır. İstatistiksel açıdan
%10 güvenirlik düzeyinde anlamlıdır. ECM katsayısının negatif ve istatistiksel
açıdan anlamlı olması bağımlı değişkende meydana gelen dengesizliğin bir dönem
sonra hangi oranda düzeltebileceğini (uyarlanma hızı) göstermektedir. Bu katsayının
negatif olması kısa dönemde hata düzeltme mekanizmasının çalıştığını ve meydana
gelen bir şoktan sonra hızlı bir şekilde uzun dönem değerine yaklaşıldığını
göstermektedir. Uzun dönem dengesizlikten yaklaşık %91 oranında denge değerine
yaklaşıldığını göstermektedir (Frimpong ve Oteng-Abayie, 2006: 14).
Hata düzeltme mekanizmasından elde edilen sonuçlar ışığında kısa ile uzun
dönem arasındaki dengesizliğin bir dönem sonunda (1 yıl) %91 oranında azaldığını
söyleyebiliriz. Kamu harcamaları serisinde uzun dönemden meydana gelen sapma
yaklaşık 1-1,5 yıl sonrasında (1/0,91) dengeye gelmektedir.
Kısa dönem ARDL modelinin belirlenmesinde kullanılan hata düzeltme modeli
değişkenlerin kısa ve uzun dönem ilişkilerini uyuşturma aracıdır (Göktaş, 2005:
149).
ARDL-UECM Modeli Diagnostik (Tanı) ve İstikrar Testleri
m
LnKamut = β0 + ∑m
i=1 β1i LnKamut-i +β0 + ∑i=0 β2i Ln
t-i +β0 +
LnKamu
+
Ln
+u
(5)
t
t-1 1
t-1
0
Modelden türetilen kısa ve uzun dönem ilişkilerin parametrelerinin hesaplanması
ve iktisat teorisi açısından yorumlanması önemlidir. Ancak bazı tanısal testler
modelin bazı yönlerden problemsiz olduğunu ve istikrar içerdiğini görmek için
yapılmalıdır. Çalışmada otokorelasyon, değişen varyans ve yapısal istikrar testleri
yapılarak modelin iyiliği ve uyumu kontrol edilmiştir. Model tahmin edildikten
sonra gerçekleştirilen otokorelasyon ve hata terimlerinin normalliği testleri modelin
güvenilir olduğunu göstermektedir. Breusch-Godfrey seri otokorelasyon LM testi
sonucunda otokorelasyon olmadığı sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca, CUSUM ve
CUSUMSQ testleri de modelin parametrelerinin seçilen dönem için istikrarlı
olduğuna işaret etmektedir.
Tablo 11: ARDL-VEC Model, Diagnostik Testleri (Model 1)
Değişen Varyans (Heteroscedasticity: Lagrange Multiplier
İstatistiği)
Değişen Varyans Heteroscedasticity F İstatistiği
Seri Korelasyon LM testi
İstatistikler
Olasılık
6,05
0,19
1,43
0,75
0,23
0,94
Şekil 3’de yer alan CUSUM ve CUSUMSQ şekillerinde çizilen noktalar %5
anlamlılık düzeyi içinde yer alırsa hesaplanan katsayıların analizin yapıldığı dönem
için istikrarlı olduğunu söyleyebiliriz. Yapısal kırılma testi (CUCUM) ve
(CUSUMSQ) için kurulan hipotezleri şu şekilde kurmak mümkündür:
H0: Modelde yapısal kırılma yoktur.
H1: Modelde yapısal kırılma vardır.
Maliye Dergisi  Sayı 166 Ocak-Haziran 2014
281
Türkiye’de Kamu Harcamalarının Ekonomik Büyümeye Etkisinin Sınır Testi Yaklaşımı ile Analizi
Şekil 3: CUSUM ve CUSUMSQ Testleri
CUSUM (Ardışık Hatalarının Kümülatif Toplamı)
Not: Düz çizgiler %5 anlamlılık düzeyinde kritik sınırları temsil etmektedir.
CUSUMSQ (Ardışık Hata Karelerinin Kümülatif Toplamı)
Not: Düz çizgiler %5 anlamlılık düzeyinde kritik sınırları temsil etmektedir.
Kaynak: Microfit 5.
CUSUM ve CUSUMSQ şekillerindeki alt ve üstteki düz çizgiler güven sınırını
göstermektedir. Güven sınırları dışına çıkıldığında yapısal kırılma olduğuna,
çıkılmadığında ise yapısal kırılma olmadığına karar verilmektedir. Bu doğrultuda
yapısal kırılma testlerine ait veriler değerlendirildiğinde modelde yapısal kırılmanın
olmadığına dair boş hipotez reddedilmemektedir. Yani kurulan modelde yapısal
kırılma söz konusu olmamaktadır. Modelin parametreleri %5 anlamlılık düzeyi
içindeki sınırda hareket ederek dengededir.
Sonuç
Bu çalışmada temel amaç, 1930-2012 dönemine ilişkin verilerle Türkiye’de
toplam kamu harcamaları ve özellikle de toplam kamu harcamalarını oluşturan alt
harcama kalemleri ekonomik tasnif ölçüt alınarak Wagner Yasası’nın Musgrave
modeli ile Türkiye açısından geçerliliğinin sınır testi yaklaşımı kapsamında
belirlenmesidir. Analiz sonuçlarına göre, uzun dönemde kamu harcamalarının gelir
esnekliğinin 0’dan büyük olması gerektiğini ileri süren Musgrave modelinden elde
282
Maliye Dergisi  Sayı 166 Ocak-Haziran 2014
E. KABAKLARLI, P.H. ER
edilen tüm bulgular Türkiye ekonomisinde Wagner Yasası’nın geçerli olduğunu
göstermektedir.
Analizden elde edilen bulgulara göre kamu harcamalarının gelir esnekliği 0’dan
büyük olduğu için bulunan katsayı uygulanan Wagner Yasası Musgrave modeline
göre anlamlıdır. Uzun dönemde, GSYH’de %1 oranındaki artış toplam kamu
harcamalarının GSYH içindeki payını %0,43 oranında artırmaktadır.
Kısa dönemde, kamu harcamalarının bir dönem önceki değerindeki %1
oranındaki artış, kamu harcamalarını %0,26 oranında azaltmaktadır. Geçen yıla ait
kamu harcamalarının artışının bu yılki kamu harcamalarını, artan bütçe açıklarının
olumsuz etkilerini bertaraf etmek için uygulanacak sıkı bütçe politikaları ile
azaltması beklenmektedir. Kısa dönemde GSYH’de meydana gelen %1 oranındaki
artış, kamu harcamalarını %0,33, bir dönem önceki dönem GSYH ise %0,08
oranında azaltırken, iki dönem önceki GSYH’de meydana gelen %1’lik artış kamu
harcamalarını %0,13 oranında artırmaktadır. Özetle çalışmamızın sonucuna göre;
1930-2012 Türkiye ekonomisi için Wagner Yasası Musgrave modeline göre uzun
dönemde modelin geçerliliği sağlanırken kısa dönemde modelin geçerliliği
bulunmamaktadır.
Kaynakça
Abu-Bader, S. ve Abu-Qarn, A. (2003), “Government Expenditures, Military
Spending and Economic Growth: Causality Evidence from Egypt, Israel, Syria”,
Journal of Policy Modelling, 25 (6-7), 567-583.
Ağcakaya, S. (2003), “Ülkemizde Konsolide Bütçe Harcamalarının Gelişimi (19802000)”, Selçuk Üniversitesi SBE Dergisi, 10, 215-226.
Akdoğan, A. (2003), Kamu Maliyesi, 9. Baskı, Gazi Kitabevi Tic. Ltd. Şti., Ankara.
Aksoy, Ş. (1994), Kamu Maliyesi, İstanbul, Filiz Kitabevi.
Altunç, Ö.F. (2011), “Kamu Harcamaları ve Ekonomik Büyüme İlişkisi: Türkiye’ye
İlişkin Ampirik Kanıtlar”, Yönetim ve Ekonomi, 18(2).
Ansari, M.I., Gordon, D.V. ve Akuamoah, C. (1997), “Keynes Versus Wagner:
Public Expenditure and National Income for Three African Countries”, Applied
Economics, 27, 543-557.
Ay, A. (2006), “Türkiye’de Wagner Teorisi Üzerine VAR Analizi”, SÜ İİBF Sosyal
ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 12, 293-314.
Aytaç D. ve Güran, M.C. (2010), “Kamu Harcamalarının Bileşimi Ekonomik
Büyümeyi Etkiler mi? Türkiye Ekonomisi İçin Bir Analiz”, Sosyoekonomi
(2), S.3.
Bagala, B., Dhawan, U. ve Lee, H.Y. (1999), ”Testing Wagner Versus Keynes
Using Disaggregated Public Expenditure Data For Canada”, Applied Economics,
31, 1283-1291.
Barro, R.J. (1991), “Economic Growth in a Cross-Section of Countries”, Quarterly
Journal of Economics, 106(2), 407-443.
Brown, C.V. ve Jackson, P.M. (1982), Public Sector Economics, Second Edition,
Printed and Bound in Great Britain by TJ Pres, Padstow.
Bütçe ve Mali Kontrol Genel Müdürlüğü (2013), www.bumko.gov.tr (Erişim Tarihi:
02.09.2013).
Chletsos, M. ve Kollias, C. (2001), ”Testing Wagner’s Law Using Disaggregated
Public.
Maliye Dergisi  Sayı 166 Ocak-Haziran 2014
283
Türkiye’de Kamu Harcamalarının Ekonomik Büyümeye Etkisinin Sınır Testi Yaklaşımı ile Analizi
Davidson, R. ve MacKinnon, J.G. (2004), Econometric Theory and Methods.
Dickey, D. ve Fuller, W. (1979), Distribution of the Estimators for Autoregressive
Time Series with a Unit Root, Journal of American Statistical Association 74,
427-431.
Engle, R.F. ve Granger, C.W. (1987), “Co-integration and Error Correction:
Representation, Estimation and Eesting”, Econometrica, 55(2), 251-276.
Frimpong, J.M. ve Oteng-Abayie, E.F. (2006), Bounds Testing Approach: An
Examination of Foreign Direct Investment, Trade, and Growth Relationships,
MPRA Paper 352 University Library of Munich, Germany.
Göktaş, Ö. (2005), Teorik ve Uygulamalı Zaman Serileri Analizi, Beşir Kitabevi,
İstanbul.
Granger, C.W.J. ve Newbold, P. (1974), "Spurious Regressions in Econometrics",
Journal of Econometrics, Elsevier, July, 2(2), 111-120.
Granger, C.W.J. (1988), “Causality, Cointegration and Control”, Journal of
Economic Dynamics and Control 12, 551-559.
Gregory, A.W. ve Hansen, B.E. (1996), "Residual-based Tests for Cointegration in
Models With Regime Shifts", Journal of Econometrics, Elsevier, January, 70(1),
99-126.
Henrekson, M. (1993), “Wagner’s Law-A Spurious Relationship”, Public Finance,
48, 406- 415.
Işık, N. ve Alagöz, M. (2005), “Kamu Harcamaları ve Büyüme Arasındaki İlişki”,
Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Ocak-Haziran, 24, 63-75.
Iyare S.O. ve Lorde, T. (2004), “Co-integration, Causality and Wagner’s Law: Tests
for Selected Caribbean Countries”, Applied Economics Letters, 11, 815-825.
Johansen, S. (1988), "Statistical Analysis of Cointegration Vectors," Journal of
Economic Dynamics and Control, Elsevier, 12(2-3), 231-254.
Johansen, S. ve Juselius, K. (1990), “Maximum Likelihood Estimation and
Inference on Cointegration-With Applications to the Demandfor Money”,
Oxford Bulletin of Economics and Statistics, Department of Economics,
University of Oxford, 52(2), 169-210, May.
Kanca, O.C. (2011), “Kamu Harcamalarının Ekonomik Büyüme Üzerin Etkisi 19802008 (Ampirik Bir Çalışma)” Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler
Dergisi, 25(1), 75-92.
Kar, M. ve Taban, S. (2003), “Kamu Harcamaları Çeşitlerinin Ekonomik Büyüme
Üzerine Etkileri”, AÜ SBF Dergisi, 58(3), 146-169.
Karluk, R. (1999), Türkiye Ekonomisi Tarihsel Gelişim Yapısal ve Sosyal Değişim,
6.Baskı, Beta Yayınları, İstanbul.
Koop, G. ve Poirier, D.J. (1995), “An Empirical Investigation of Wagner’s
Hypothesis by Using a Model Occurrence Framework”, Journalof Royal
Statistical Society A, 158, Part 1, 123-141.
Lutkepohl, H. ve Saikkonen, P. (2000), "Testing for the Cointegrating Rank of a
VAR Processwith a Time Trend" Journal of Econometrics, Elsevier, March,
95(1), 177-198.
Musgrave, R.A. (1969), Fiscal Systems, New Haven and London: Yale University
Press.
Narayan, S. ve Narayan P.K. (2004), Determinats of Demand of Fiji’sexports: An
EmpiricaL Investigation, The Developing Economics, XVII-1 95-112.
284
Maliye Dergisi  Sayı 166 Ocak-Haziran 2014
E. KABAKLARLI, P.H. ER
Pesaran, M.H. ve Shin, Y. (1999), An Autoregressive Distributed Lag Model in
Gapproachtoco Integration Analysis, In S. Strom (Ed.), Econometrics and
Economic Theory in the 20th Century, Cambridge: Cambridge University Press.
Pesaran, M.H. ve Pesaran, B. (1997), Working with Microfit 4.0: Interactive
Econometric Analysis. Oxford: Oxford University Press.
Pesaran, M., Hashem, S., Yongcheol S. ve Richard, J. (2001), “Bounds Testing
Approaches to the Analysis of Level Relationships”, Journal of Applıed
Econometrıcs 16, 289-326.
Phillips, P.C.B. ve Perron, P. (1988), “Testing for a Unit Root in Time Series
Regression”, Biometrika 75, 335-346.
Ram, R. (1986), “Government Size and Economic Growth: A New Framework and
Some Evidence from Cross-Section and Time Series Data”, The American
Economic Review, 76(1), 191-203.
Sevüktekin, M. ve Nargeleçekenler, M. (2007), Ekonometrik Zaman Serileri Analiz:
EViews Uygulamalı, Geliştirilmiş İkinci Baskı, Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
Singh, B. ve Sahni, B. (1984), “Causality Between Public Expenditure and National
Income”, The Review of Economics and Statistics, 66(4), 630-644.
Şimşek, M. (2004), “Türkiye’de Kamu Harcamaları ve Ekonomik Büyüme, 19652002”, Atatürk Üniversitesi İİBF Dergisi,18(1/2), 37-52.
Tan, B.K., Mert, M. ve Özdemir, Z.A. (2010), “Kamu Yatırımları ve Ekonomik
Büyüme İlişkisine Bir Bakış: Türkiye, 1969-2003”, Dokuz Eylül Üniversitesi
İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(1), 25-39.
Uluatam, Ö. (2003), Kamu Maliyesi, İmaj Kitabevi, Ankara.
Vardar, E. (2007), "Türkiye'de İç Borçlanmanın Gelişimi", TCMB Uzmanlık Tezi,
Ankara.
Yıldız, F. ve Sarısoy, S. (2012), “OECD Ülkelerinde Kamu Harcamaları ve
Ekonomik Büyüme İlişkisi Üzerine Ampirik Bir Çalışma”, Marmara
Üniversitesi İİBF Dergisi, 33(2), 517-540.
Yüksel, C. ve Songur, M. (2011), “Kamu Harcamalarının Bileşenleri İle Ekonomik
Büyüme Arasındaki İlişki: Ampirik Bir Analiz (1980-2010)”, Maliye Dergisi,
S.161,Temmuz-Aralık.
Maliye Dergisi  Sayı 166 Ocak-Haziran 2014
285