YAKINSAMA TEORİLERİ: TÜRKİYE VE AVRUPA BİRLİĞİ
BÖLGELERİ ÖRNEĞİ
Gülay DOĞAN
Danışman: Yrd. Doç. Dr. Sanlı ATEŞ
YÜKSEK LİSANS TEZİ
ADANA/2006
Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Müdürlüğüne,
Bu tez çalışması jürimiz tarafından İktisat Anabilim Dalında YÜKSEK LİSANS TEZİ olarak
kabul edilmiştir.
Başkan Yrd. Doç.Dr. Sanlı ATEŞ
(Danışman)
Üye Prof. Dr. Erhan YILDIRIM
Üye Yrd. Doç.Dr. Kenan LOPCU
Yukarıdaki imzaların, adı geçen öğretim elemanlarına ait olduklarını onaylarım.
21/09/2006
Prof.Dr. Nihat KÜÇÜKSAVAŞ
Enstitü Müdürü
Not:Bu tezde kullanılan özgün ve başka kaynaktan yapılan bildirişlerin, çizelge, şekil ve
fotoğrafların kaynak gösterilmeden kullanımı, 5846 Sayılı Fikir ve Sanat Eserleri
Kanunu’ndaki hükümlere tabidir.
i
ÖZET
YAKINSAMA TEORİLERİ: TÜRKİYE VE AB BÖLGELERİ ÖRNEĞİ
Gülay DOĞAN
Yüksek Lisans Tezi, İktisat Anabilim Dalı
Danışman: Yar. Doç. Dr. Sanlı ATEŞ
Eylül, 174 Sayfa
Farklı ekonomilerim gelir düzeylerinin birbirine yakınsama eğiliminde olup olmadığı
sorusu, Solow’un 1956 yılındaki ekonomik büyüme çalışmasıyla başlayan ve günümüze
kadar devam eden önemli sorulardan birisidir. Neoklasik Teori’de fiziksel sermaye
birikimi, büyümenin itici gücüdür. Sermaye stoku arttıkça, sermayenin marjinal getirisi
azalmaktadır. Böylece başlangıçta daha az sermaye birikimine sahip ülkeler, daha hızlı
bir büyüme sağlamakta ve göreli olarak daha zengin ülkelerin düzeylerine
yakınsamaktadırlar.
Bu çalışmanın amacı, Avrupa Birliği bölgeleri ve Türkiye’nin 67 ili arasında yakınsama
hipotezini test etmektir. Yöntem olarak söz konusu ekonomilerin başlangıç gelir
düzeyleri ile gelirlerinin ortalama büyüme oranları arasındaki ilişki araştırılmıştır ve
elde edilen sonuçlar mutlak yakınsama ölçütü olarak alınmıştır. AB Bölgeleri ve
Türkiye’nin 67 ili arasında yakınsama bulgusuna rastlanmamıştır. Ayrıca Türkiye’nin
67 ili arasında da bir yakınsama söz konusu değildir. Ancak AB bölgeleri kendi
içlerinde birbirlerine yakınsamaktadırlar.
Anahtar Kelimeler: Yakınsama, Büyüme Teorileri
ii
ABSTRACT
CONVERGENCE THEORIES: TURKEY AND EU REGIONS
Gülay DOĞAN
Master Thesis, Economics Department
Supervisor: Yard. Doç. Dr. Sanlı ATEŞ
September 2006, 174 Pages
The question of whether income levels of different economies tend to converge
repesents one of the important issues that was first discussed in 1956 by Solow in his
economic growth study and still has een discussed ever since. In the neoslassical theory,
physical capital accumulation is the driving force of output growth and dimishing
returns to physical capital is a key assumption of the neoclassical theory. As more and
more capital is employed, its marginal product diminishes. So the economies starting
out with a lower physical capital base will experience higher growth rates and
eventually converge to the rich ones.
In this context, this study aims to provide an assessment about income convergence
across the regions of European Union and Turkey’s 67 provinces. Income convergence
is analysed in terms of beta and sigma convergence. Empirically, convergence has been
tested by regressing the growth rates of the set of economies being studied on the initial
or starting level and growth rate is viewed as evidence for absolute convergence. No
evidence has been found for regional convergence of per capita income among regions
of EU and provinces of Turkey for the period 1980-2001. And also convergence doesn’t
occur among Turkey’s 67 provinces between 1980-2001 but EU regions converge
among themselves during 1980-2003.
Key Words: Convergence, Growth Theories
iii
ÖNSÖZ
"Göreli yoksul ülkelerin ya da bölgelerin büyüme oranlarının, zamanla daha zengin
olanlarının büyüme oranlarına ulaşıp ulaşamayacağı" sorusu ekonomi literatüründe
tartışılan önemli konulardan biri haline gelmiştir. Ülkelerin ya da bölgelerin gerek gelir
gerekse büyüme oranlarında oluşan farklılıklar, yaşam standartlarında önemli
farklılıklara yol açmaktadır. Afrika’nın, Güney Asya ve Latin Amerika’nın, gelişmiş
ülkelerden daha hızlı büyüyüp büyüyemeyeceği; Güney İtalya’nın, Kuzey İtalya’nın
yaşam seviyesini yakalayıp yakalayamayacağı; Almanya’nın doğu bölgelerinin, batı
bölgelerinde gözlenen refah düzeyine ulaşıp ulaşamayacağı sorularının odak noktası
yakınsama hipotezleri olmuştur.
Bu çalışma ile, Avrupa Birliği’nin bölgeleri ile Türkiye’nin illeri arasında yakınsama
olup olmadığı araştırılmıştır. Bu çalışmanın amacı, Avrupa Birliği ile üyelik yolunda
olan Türkiye’nin, kişi başına gelir açısından ne düzeyde Avrupa Birliği üyelerine
yaklaştığını inceleyebilmektir. Ayrıca homojen bir grup sergileyen birlik üyeleri
arasında da yakınsamanın var olup olmadığını araştırmaktır.
Bu çalışmanın yürütülmesinde benden yakın ilgi ve desteğini esirgemeyen değerli
hocam Yrd. Doç. Dr. Sanlı Ateş’e teşekkürlerimi sunmayı bir borç bilirim.
Ayrıca, çalışmanın çeşitli aşamalarında göstermiş oldukları katkılar için Prof.Dr. Erhan
Yıldırım’a ve Yrd. Doç. Dr. Kenan Lopcu’ya ve teşekkürlerimi sunarım.
Bu çalışma, İİBF 2005 YL9 numaralı proje kapsamında Çukurova Üniversitesi
Araştırma Fonu tarafından desteklenmiştir.
Gülay DOĞAN Adana, Eylül 2006
iv
İÇİNDEKİLER
Sayfa
ÖZET……………………………………………………………………………. i
ABSTRACT…………………………………………………………………….. ii
ÖNSÖZ…………………………………………………………………………. iii
TABLOLAR LİSTESİ………………………………………………………….. vii
ŞEKİLLER LİSTESİ……………………………………………………………. viii
GİRİŞ……………………………………………………………………………. 1
BİRİNCİ BÖLÜM
MÜŞTERİ İLİŞKİLERİ VE MÜŞTERİ ODAKLILIK KAVRAMLARI
1.1. Solow Büyüme Modeli…….……………………………………………… 7
1.1.1. Temel Yapı………………………………………………………… 7
1.1.2. Modelin Temel Eşitliği……………………………………………. 9
1.1.3. Tasarruf Oranındaki Değişikliklerin Etkisi………………………... 13
1.1.4. Solow Modeli Ve Yakınsama ……………………………………… 18
1.2. Tüketici Optimizasyonu (Ramsey-Cass-Koopmans Büyüme Modeli……… 20
1.2.1. Modelin Varsayımları………………………………………………. 20
1.2.1.1. Firmalar …………………………………………………….. 20
1.2.1.2. Hane Halkları ………………………………………………. 21
1.2.2. Hane Halkları ve Firmaların Davranışları……………………………. 22
1.2.2.1. Firmaların Davranışları……………………………………… 22
1.2.2.2. Hane Halklarının Davranışları……………………………….. 23
1.2.3. Ekonominin Dinamikleri……………………………………………... 24
1.2.3.1.Tüketimin Dinamiği…………………………………………... 24
1.2.3.2. Sermayenin Dinamiği……………………………………….. 25
1.3. Yakınsama Teorisi……………………….………………………….............. 29
1.3.1. Mutlak- b ve Koşullu- b Yakınsaması………………………………. 34
1.3.2. Yakınsama Hızının Hesaplanması ……………………………………. 37
1.4.Yeni Bir Kavram: Yakınsama Kulüpleri…….……………………….............. 39
1.4.1. Yakınsama Kulüpleri………………………………………………….. 43
v
1.5. Geliştirilmiş Solow Modeli…………….…………………………................... 52
İKİNCİ BÖLÜM
İÇSEL BÜYÜME TEORİLERİ VE YAKINSAMA
2.1. İçsel Büyüme Teorileri Ve Yakınsama …………………………............... 58
2.1.1. İçsel Büyüme Teorileri….…............................................................ 58
ÜÇÜNCÜ BÖLÜM
AMPİRİK ÇALIŞMALAR
3.1. Avrupa Birliği Örnekleri.…………………………………………………… 65
3.2. Türkiye Örnekleri…………………………..…............................................ 74
3.3. Diğer Çalışmalar ……………………………………................................... 76
DÖRDÜNCÜ BÖLÜM
AB ÜYESİ ÜLKELERİN BÖLGELERİ İLE TÜRKİYE İLLERİ ARASINDA
YAKINSAMA SÜRECİNİN VARLIĞININ SINANMASI
4.1. Uygulama ………………………………………………................................ 80
4.2. Avrupa Birliği’nde Yer Alan Bölgeler Arasında Yakınsamanın Sınanması… 82
4.2.1. Avrupa Birliği Bölgeleri Açısından b ve s -Yakınsaması…............ 83
4.2.2.Türkiye’nin 67 İli Açısından b ve s -Yakınsaması…………….. ...... 90
4.2.3.AB Bölgeleri ile Türkiye’nin 67 İli Açısından b ve s -Yakınsaması... 98
vi
4.3. İller Bazında Yakınsama Sonuçları………………………………..…………. 106
SONUÇ…………………………………………………………………………... 116
KAYNAKÇA……………………………………………………………………. 125
EK……………………………………………………………………………….. 110
ÖZGEÇMİŞ…………………………………………………………………..… 115
vii
TABLOLAR LİSTESİ
Sayfa
Tablo 2.1. Tablo 2.1 İçsel Büyüme Modelleri Ve Yakınsama ….......................... 64
Tablo 4.3.1. 1. İller Grubu b -yakınsaması Regresyon Sonuçları………………. 107
Tablo 4.3.2. 2. İller Grubu b -yakınsaması Regresyon Sonuçları…………........... 107
Tablo 4.3.3. 3. İller Grubu b -yakınsaması Regresyon Sonuçları……………… 108
Tablo 4.3.4. 4. İller Grubu b -yakınsaması Regresyon Sonuçları………………. 109
Tablo 4.3.5. 5. İller Grubu b -yakınsaması Regresyon Sonuçları……………...... 109
Tablo 4.3.6. 6. İller Grubu b -yakınsaması Regresyon Sonuçları……………...... 110
Tablo 4.3.7. 7. İller Grubu b -yakınsaması Regresyon Sonuçları……………...... 111
Tablo 4.3.8. 8. İller Grubu b -yakınsaması Regresyon Sonuçları……………...... 111
Tablo 4.3.9. 9. İller Grubu b -yakınsaması Regresyon Sonuçları……………...... 112
Tablo 4.3.10. 10. İller Grubu b -yakınsaması Regresyon Sonuçları…………..... 113
Tablo 4.3.11. 11. İller Grubu b -yakınsaması Regresyon Sonuçları…………..... 113
Tablo 4.3.12. 12. İller Grubu b -yakınsaması Regresyon Sonuçları…………..... 114
Tablo 4.3.13. 13. İller Grubu b -yakınsaması Regresyon Sonuçları………….....
viii
ŞEKİLLER LİSTESİ
Sayfa
Şekil 1.1.1. Solow Modeli’nde Sermaye Birikimi……………………………….. 11
Şekil 1.1.2 Solow Modeli’nde Sermayenin Dinamiği………………………….... 12
Şekil 1.1.3 Tasarruflardaki Değişmenin Yatırımlar Üzerindeki Etkisi................... 13
Şekil 1.1.4 Tasarruf Oranındaki Değişmelerin Yol Açtığı Etkiler.......................... 14
Şekil 1.1.5. Dengeli Büyüme Sürecinde Çıktı, Yatırım Ve Gelir........................... 16
Şekil 1.1.6 Neo-klasik Büyüme Modeli ......................…………………………... 18
Şekil 1.2.1 c’nin dinamiği....................................................................................... 24
Şekil 1.2.2 k’nin Dinamiği...................................................................................... 25
Şekil 1.2.3 Sermaye ve Tüketimin Grafiği.............................................................. 26
Şekil 1.2.4. c’nin çeşitli başlangıç değerleri için c ve k’nin hareketleri...........…... 28
Şekil 1.3.1 b -yakınsaması ve s -yakınsaması sürecine ilişkin üç olası durum ..... 31
Şekil 1.3.2 Mutlak Yakınsama ve b Eğrisi............................................................. 34
Şekil 1.4.1 İkiz tepelilik ......................................................................................... 40
Şekil 1.4.2 Koşullu Yakınsama …………………………...................................... 44
Şekil 1.4.3. Yakınsama Kulüpleri…………………………….........................….... 46
Şekil 1.4.4 Orta Dönemde Yakınsama Kulüpleri ......................………………..... 49
Şekil 1.5.1 k’nin dinamiği........................................................................................ 54
Şekil 1.5.2 h’nin dinamiği........................................................................................ 54
Şekil 1.5.3. Etkin İşgücü Başına Beşeri ve Fiziksel Sermayenin Dinamiği....…..... 55
Şekil 2.1.1 AK Modeli.............................................................................................. 60
Şekil 4.2.1 1.grup için b yakınsaması..................................................................... 83
Şekil 4.2.2 1. grup için σ-yakınsaması.................................................................... 84
Şekil 4.2.3 2. grup için b -yakınsaması.................................................................. 84
Şekil 4.2.4 2. grup için s -yakınsaması.................................................................. 85
Şekil 4.2.5 3. grup için b -yakınsaması……………………………………........ 86
Şekil 4.2.6. 3. grup için s -yakınsaması………................................................... 86
Şekil 4.2.7 5. grup için b -yakınsaması………………………………................ 87
Şekil 4.2.8 5. grup için s -yakınsaması……………………................................. 87
Şekil 4.2.9 6.grup için b -yakınsaması…………………………………………... 88
Şekil 4.2.10. 6. grup için s -yakınsaması……………………………………....... 88
ix
Şekil 4.2.11. 7. grup için b -yakınsaması………………………………………... 89
Şekil 4.2.12. 7. grup için s -yakınsaması……………………………………...... 89
Şekil 4.2.13. 8. grup için b -yakınsaması……….................................................. 90
Şekil 4.2.14. 8. grup için s -yakınsaması……………………………….............. 91
Şekil 4.2.15. 9. Grup İçin b -yakınsaması……………………............................ 92
Şekil 4.2.16. 9. Grup İçin s -yakınsaması……………………………………..... 92
Şekil 4.2.17. 10. Grup İçin b -yakınsaması……………………………………... 93
Şekil 4.2.18. 10. Grup İçins -yakınsaması…………………………………….... 93
Şekil 4.2.19. Akdeniz Bölgesi s -yakınsaması………………………………….. 94
Şekil 4.2.20. Marmara Bölgesi s -yakınsaması…………………………………. 95
Şekil 4.2.21. İç Anadolu Bölgesi s -yakınsaması………...................................... 95
Şekil 4.2.22. Ege Bölgesi s -yakınsaması……………………………….............. 96
Şekil 4.2.23. Güneydoğu ve Doğu Anadolu Bölgesi s -yakınsaması…………... 96
Şekil 4.2.24. Karadeniz Bölgesi s -yakınsaması……………………………….. 97
Şekil 4.2.25. 12. Grup b -yakınsaması……………………………………........... 98
Şekil 4.2.26. 12. Grups -yakınsaması…………………………………….......... 98
Şekil 4.2.27. 13. Grup b -yakınsaması………………………………………..... 99
Şekil 4.2.28. 13. Grups -yakınsaması…………………………………….......... 100
Şekil 4.2.29. 14. Grup b -yakınsaması………..................................................... 100
Şekil 4.2.30. 14. Grups -yakınsaması……………………………….................. 101
Şekil 4.2.31. 15. Grup için b -yakınsaması…………………….......................... 102
Şekil 4.2.32. 15. Grup içins -yakınsaması…………………………………….. 102
Şekil 4.2.33. AB ve Akdeniz Bölgesi s -yakınsaması ………………………… 103
Şekil 4.2.34. AB ve Güneydoğu-Doğu Anadolu Bölgeleri s -yakınsaması…… 103
Şekil 4.2.35. AB ve Marmara Bölgesis -yakınsaması ………………………… 104
Şekil 4.2.36. AB ve İç Anadolu Bölgesi s -yakınsaması……………………… 105
Şekil 4.2.37. AB ve Ege Bölgesi s -yakınsaması……….................................... 105
Şekil 4.2.38. AB ve Karadeniz Bölgesi s -yakınsaması……………………….. 106
Şekil 4.3.1. 1. İller Grubu b -yakınsaması…………………….. ………………. 107
Şekil 4.3.2 2. İller Grubu b -yakınsaması………………………….................... 108
Şekil 4.3.3 3. İller Grubu b -yakınsaması............................................................. 108
Şekil 4.3.4 4. İller Grubu b -yakınsaması............................................................. 109
x
Şekil 4.3.5. 5. İller Grubu b -yakınsaması............................................................. 110
Şekil 4.3.6 6. İller Grubu b -yakınsaması......................………………………… 110
Şekil 4.3.7 7. İller Grubu b -yakınsaması............................................................. 111
Şekil 4.3.8 8. İller Grubu b -yakınsaması.............................................................. 112
Şekil 4.3.9. 9. İller Grubu b -yakınsaması...........….............................................. 112
Şekil 4.3.10 10. İller Grubu b -yakınsaması.......................................................... 113
Şekil 4.3.11 11. İller Grubu b -yakınsaması........................................................... 114
Şekil 4.3.12 12. İller Grubu b -yakınsaması............................................................. 114
Şekil 4.3.13 13. İller Grubu b -yakınsaması………………………….................. 115
1
GİRİŞ
Yakınsama, “tek bir noktaya eğilim gösterme”, “gittikçe daha benzer hale gelme” ya da
“süreç içinde özdeşleşme” eylemi ya da durumu olarak ifade edilebilir. Iraksama terimi
ise yakınsama terimi ile karşıt bir anlama sahiptir. "Göreli yoksul ülkelerin ya da
bölgelerin büyüme oranlarının, zamanla daha zengin olanlarının büyüme oranlarına
ulaşıp ulaşamayacağı" sorusu ekonomi literatüründe tartışılan önemli konulardan biri
haline gelmiştir. Ülkelerin ya da bölgelerin gerek gelir gerekse büyüme oranlarında
oluşan farklılıklar, yaşam standartlarında önemli farklılıklara yol açmaktadır.
Üretimlerinde önemli artışlar sağlayan ekonomiler, sadece yaşam standartlarını
yükseltmezler aynı zamanda ekonomik, politik ve sosyal alanlarda da olumlu değişimler
sağlarlar. Afrika’nın, Güney Asya ve Latin Amerika’nın, gelişmiş ülkelerden daha hızlı
büyüyüp büyüyemeyeceği; Güney İtalya’nın, Kuzey İtalya’nın yaşam seviyesini
yakalayıp yakalayamayacağı; Almanya’nın doğu bölgelerinin, batı bölgelerinde
gözlenen refah düzeyine ulaşıp ulaşamayacağı sorularının odak noktası yakınsama
hipotezleri olmuştur (Barro, 1994, s.1). Büyüme literatüründe ilgi gören bu konu,
Japonya’nın savaş sonrası elde ettiği büyüme başarısıyla olduğu kadar, OECD ülkeleri
arasındaki büyüme farklılıklarıyla ve bir taraftan sanayileşmiş ülkeler diğer taraftan da
geleneksel tarım ekonomileri arasındaki büyüme farklılıklarıyla yakın bir ilişkiye
sahiptir. Angus Maddison (1982) ’ın öncü çalışması ve daha yakınlarda Birleşmiş
Milletler Büyüme Projesi ( Summers ve Heston (1991) ), bu yeni ilginin ampirik
kısımlarını oluşturmaktadır.
Yakınsama tartışmasının gerçek anlamda tarihsel kökenlerinin, Baumol’un (1986)
çalışmasına dayalı olduğunu kabul etmek belki de gerçekçi bir yorum olacaktır.
Yakınsama tartışmasının 1980’lerde gündeme gelmesinde birkaç nedenin etkili olduğu
görülmektedir. İlk olarak birçok ülkenin kişi başına reel gelirleri başta olmak üzere uzun
bir zaman aralığını kapsayan veri setleri bu yıllarda gündeme gelmiştir (Madison
(1982); Summers ve Heston (1984)) (Romer , 1994, s.3). Yine bu yıllarda içsel büyüme
modelleri, neoklasik modelin geçerliliğini yakınsama hipotezinin geçerliliğine
bağlamışlardır yani ülkeler ya da bölgeler arasında kişi başına reel gelir düzeyi ve
büyüme oranı cinsinden bir yakınsama olup olmadığı sınanmıştır.
2
Ancak bazı çalışmalara (Elmslie ve Millberg (1996)) göre aslında yakınsama tartışması
çok daha eskilere dayanmaktadır. Bu çalışmalara göre yakınsama konusuna dair ilk
tartışma David Hume’un James Oswald’a göndermiş olduğu “Ticaret Dengesi (Of The
Balance of Trade)” adlı yazısıyla başlamıştır. Hume’a göre zengin ülkeler bir süre sonra
sosyal, bilimsel ve ekonomik aktivitelerde kaçınılmaz olarak bir gerileme
yaşayacaklardır ve doğal bir eğilim olarak büyüme hızları zamanla yavaşlayacaktır.
Dolayısıyla da bütünleşme, azalan verimler ve serbest ticaret yoluyla da yoksul ülkeler
zamanla zengin ülkelere yakınsayacaktır. Hume’un bu fikirlerine bir karşılık olarak
Oswald ve Tucker’a göre artan verimler sayesinde en azından azalan verimlerin
işlememesinden dolayı zengin ülkelerin hem bilimsel anlamda sağladığı üstünlükler
hem de ekonomik faaliyetlerinden sağladığı geri dönüşümlü kazançlardan dolayı yoksul
ekonomilerin zengin ekonomilere yakınsaması gerçekleşmeyecektir. Tucker’a göre
zengin ülkeler ticaret ve servet anlamındaki liderliklerini uzun süreler boyunca korurlar
ayrıca zengin ülkeler sadece teknoloji anlamında en iyi araçlara sahip değillerdir, aynı
zamanda yenilik ve buluşlar için gerekli olan bilgi ve beceri anlamında da zengin
donanımlara sahiplerdir (Elmslie ve Milberg, 1996, s.156–160). Bu şekilde başladığı
varsayılan yakınsama tartışmaları günümüze kadar uzanmaktadır.
Asıl olarak neoklasik büyüme modelinden türetilen yakınsama kavramı, literatürde üç
farklı yaklaşımda incelenmektedir. Bunlardan ilki, Barro (1984), Baumol (1986), De
Long (1988) ve Barro ve Sala-i Martin (1991) tarafından belirli zaman aralığında kişi
başına gelir büyüme oranı ile başlangıç gelir düzeyleri arasındaki ilişkiyi inceleyen
yatay kesit yaklaşımıdır. İkinci yaklaşım, kişi başına gelirin uzun dönem öngörüleri
arasındaki ilişkiyi inceleyen zaman serisi yaklaşımıdır. Bu yaklaşımın mantığı şudur:
durağan seriler, uzun dönemde ortalamalarına ya da trendlerine geri dönerlerken
durağan olmayan seriler, şoklardan kalıcı etkilenirler ve yakınsama yolundan
sapabilirler. Bernard ve Durlauf (1994), Carlino ve Mills (1993) ve Loewy ve Papel
(1996) gibi birçok çalışma tarafından zaman serisi yaklaşımı ile incelenen yakınsama
analizlerine birim kök ve eşbütünleşme analizlerinin sonlu örneklerde düşük istatistiksel
güce sahip olması konusunda eleştiriler gelmiştir. Bu sebeple son yıllarda yakınsama
testlerinde üçüncü yaklaşım olan panel veri yaklaşımı ön plana çıkmaktadır.
3
Yakınsama tartışmalarına geçmeden büyüme teorilerine kısaca değinelim. Adam Smith
(1776), David Ricardo (1817) ve Thomas Malthus (1798) ve hemen sonra Frank
Ramsey (1928), Allyn Young (1928), Frank Knight (1944) ve Joseph Schumpeter
(1934) gibi klasik ekonomistler modern ekonomik büyüme teorilerine görüşleriyle
önemli katkılarda bulunmuşlardır. Bu görüşler, rekabetçi davranış ve denge
dinamiklerinin temel yaklaşımlarını, azalan verimlerin rolünü ve bunun fiziksel sermaye
ve beşeri sermaye birikimi ile olan ilişkisini kişi başına gelir ve nüfusun artış hızı
arasındaki karşılıklı ilişkiyi, emek uzmanlaşmasının artan düzeylerinde ve üretim
yöntemleri ile yeni malların ortaya çıkarılmasında teknolojik gelişmenin etkilerini ve
teknoloji gelişimi için bir itici güç olarak tekel gücünün rolünü içerir. Kronolojik bir
bakış açısıyla modern büyüme teorilerinin başlangıç noktası, Frank Ramsey’in 1928
yılındaki “A Mathematical Theory of Saving” adlı çalışması olarak alınabilir. Ramsey
çalışmasında, hane halkının dönemler arası optimizasyon kararlarını büyüme teorisine
uygulamıştır. Ancak ekonomistler Ramsey’in bu yaklaşımını 1960’lı yıllara kadar
benimsememişlerdir (Sala-i Martin ve Barro,1995, s.9,10).
Ekonomik büyüme teorilerine tarihsel bir perspektiften bakacak olursak, ilk olarak
Adam Smith’in görüşleriyle başlamalıyız. Adam Smith’in “Ulusların Zenginliği” adlı
eseri modern ekonominin temel taşıdır ve daha çok ulusal çıktı üzerine yoğunlaşmıştır.
Smith, ekonomik büyüme sürecini verimlilik ile ilişkilendirir. Verimliliğin artması
işbölümünün gelişmişlik derecesine bağlıdır ve daha geniş bir piyasa da işbölümünün
verimliliğini artıracaktır (Kindleberger, 1997, s.21-.42; Kurz, 1997, s.8–11). Smith de
Ricardo gibi büyümenin sermaye birikimi sonucu meydana geldiğini savunur. Ancak
Smith, Ricardo’nun aksine büyüme sürecine iyimser bir biçimde yaklaşır ve büyüme
sürecinde herhangi bir belirgin ve gözlenebilir bir engelden söz etmez (Kurz, 1997,
s.11–15). David Ricardo, büyüme konusundan ziyade gelir dağılımı ve dış ticaret
konularıyla ilgilidir (Kindleberger, 1997, s.48). Ricardo, tüm klasik ekonomistler gibi
ekonomik büyümenin üretim aktivitelerinden elde edilen ücretler üzerinden finanse
edildiğini ileri sürer. Karlar ise ücretlere bağlıdır. Ricardo’nun başlangıç noktası, her
ülkede toprak arzının kısıtlı olmasıdır (Hunt, 1989, s.15).
4
İşgücü, büyümeye bir engel oluşturamaz çünkü büyüme sürecinin kendi içinde yaratılır
ve büyümeye tek engel, (nonaccumable) biriktirilemeyen üretim faktörlerinden gelir ki
bu faktörler de doğal kaynaklar özellikle de topraktır. Yani Ricardo’nun belirttiği
süreçte sadece içsel büyüme söz konusudur (Kurz ve Salvadori, 1998, s.72 ). Toprak
faktörü kıt ve sabit olduğundan azalan marjinal verimler söz konusudur. Marjinal
toprakların kullanılmasıyla ücretler geçimlik düzeye düşecek, buna bağlı olarak karlar
da düşerek bir noktadan itibaren sıfır olacaktır ve büyüme sona erecektir (Dome, 1994,
s.31–32). Klasik modellerden Roy Harrod ve Evsey Domar’ın modeline geçiş uzun bir
süre almıştır. Yüzyılı aşkın süre ekonomistler büyüme konusundan çok etkin dağılım
konusuyla ilgilenmişlerdir. Büyüme o yıllarda düzenli ve hızlı bir şekilde sürekliliğini
korumuş ve bu yüzden ilgi daha çok politika problemlerine yoğunlaşmıştır. 1930’larda
Büyük Bunalım ve İkinci Dünya Savaşı’nın ardından Keynes’in Genel Teori’sinin bir
sonucu olarak ekonomik büyümeye yeniden ilgi artmış ve ekonomistler Avrupa ve
Kuzey Amerika dışındaki yoksulluk problemleriyle ilgilenmeye başlamışlardır
(Kindleberger, 1997, s.45).
Harrod (1939), çalışmasında amacının Keynesyen ekonomiye dinamik bir boyut
kazandırmak istediğini belirtir ve bu amaç Domar (1947)’ın makalesinde de açık bir
şekilde görülebilir. Bu iki ekonomistin öne sürdüğü büyüme modeli, ayrıca iki klasik
konuya yeniden ağırlık verir: çalışmanın odak noktası gelişme değil büyümedir ve
büyümenin tasarruflar üzerinden finanse edildiği varsayılır. Harrod (1939) “An Essay in
Dynamic Theory” adlı çalışmasında Schumpeter’ın olumsuz olarak cevapladığı soruyu
yeniden gündeme getirmiştir: Bir ekonominin belirli bir dönemde (explosive expansion)
durgunluk ya da genişleme süreçlerine girmeden her yıl aynı oranda büyüyerek,
istikrarlı bir büyüme oranını sürdürüp sürdüremeyeceğini araştırmıştır (Hunt, 1989,
s.28–29). Harrod-Domar Büyüme Modeli’nin vurguladığı temel prensip, net yatırımın
ikili etkisidir. Net yatırım bir yandan üretime yönelik bir talep oluştururken öte yandan
çıktı üretmek için ekonominin kapasitesini arttırmaktadır. Sonuç olarak bir ekonomide
herhangi bir dönemde gerçekleştirilen net yatırımın bir talep, bir de kapasite etkisi
olacaktır. Eğer herhangi bir dönemde net yatırım miktarı dönemin net tasarrufuna eşitse
ve eğer gelir ve çıktı düzeyinde denge olacaksa planlanan tasarrufla planlanan yatırım
birbirine eşit olmalıdır (Keynesgil durum).
5
Keynesgil modelde olmayan husus, bu net yatırım döneminin ayrıca kapasite etkisinin
olacağıdır. Net yatırım bu dönem ekonominin prodüktivite kapasitesini, gelecek dönem
potansiyel çıktısını arttıracaktır. Böylece genel olarak bir dönemden diğerine yatırım
yapılırsa, net yatırım sonucu oluşan prodüktivite kapasitesi tam olarak kullanılacak
şekilde toplam talep dönemden döneme artacaktır (Parasız , 1997, s.40).
Modelde, tasarruflar milli gelirin bir fonksiyonudur ve ortalama ile marjinal tasarruf
oranına eşittir. Üç büyüme kavramından bahsedilmektedir: Fiili büyüme oranı,
arzulanan büyüme oranı ve doğal büyüme oranı. Fiili büyüme oranı, dönem sonunda
gerçekleşen (ex-post) bir değeri ifade eder ve tasarruf eğiliminin (s), sermaye çıktı
oranına (C = DK / DY) bölünmesiyle elde edilir (G = s /C). Arzulanan büyüme oranı,
dönem başında (ex-ante) tasarruf edenlerin durumlarından memnun kalacak şekilde
planladıkları tasarruf eğiliminin, üreticilerin durumlarından memnun kalacak şekilde
planladıkları sermaye çıktı oranına ( ) r C bölünmesiyle bulunur. Arzulanan büyümenin
sürebilmesi için bu iki büyüme oranının birbirine eşit olması gerekir. Eğer w GñG
olursa, ekonomi planlananın üzerinde bir performans gösterir ve gelir artar. Artan gelir
zincirleme etkilerle tüketim, tasarruf ve yatırımı uyarır, ekonomi sürekli genişleyen bir
sürece girer. w GáG olursa, ekonominin performansı planlananın gerisinde kalır ve
sürekli daralan bir sürece girer. Doğal büyüme oranı ise ( ) n G , nüfusun artış hızı,
sermaye birikimi, teknolojik gelişme ve toplumun çalışma-boş zaman tercihi tarafından
sağlanan büyüme oranıdır, yani her anlamda tam istihdam var sayılır (Harrod, 1939,
s.30; www.capa-newschool.com ). Açıkçası, doğal büyüme oranı nüfusun artış hızı artı
teknoloji gelişme oranı olarak alınabilir. Doğal büyüme oranı bu şekilde belirlenirken,
arzulanan büyüme oranı daha çok beklentiler ve sermaye birikimine bağlıdır. Harrod-
Domar Büyüme Modeli ekonominin sadece dinamik denge koşulu yerine getirildiğinde
( ) w n G = G = G ,ekonominin istikrarlı bir biçimde büyüyebileceğini öne sürer. Diğer
durumlarda ekonomi denge durumundan uzaklaşacaktır. Bu Harrod’ın “kararsızlık
ilkesidir”, ki diğer ekonomistler bunu “bıçak sırtı” durumu olarak tanımlarlar.
6
Harrod-Domar Büyüme Modeli, sermaye stoku ve homojen bir çıktı arasındaki dinamik
ilişkiyi gösterir. Asıl katkısı, bir dönemin sermaye birikimi bir sonraki dönemin
çıktısının kaynağıdır (Kindleberger, 1997, s.42). Ancak görüldüğü gibi, bu büyüme
modeli tek faktörü dikkate alır yani ekonomik büyümeyi sadece fiziksel sermaye
stokuna bağlar. Diğer üretim faktörlerinin etkisini ve dolayısıyla da faktörlerin birbirleri
yerine ikame edilebilme olasılığını göz ardı eder. Bu iki eleştiri, neo-klasik büyüme
modelinin temelidir.
Neo-klasik büyüme kuramı, Solow (1956) ve Swan (1956)’ın öne sürdüğü hanehalkı
tüketim davranışının dışsal olarak ele alındığı model ile Cass (1965) ve Koopmans
(1965) öne sürdüğü ve hanehalkının tüketime dayalı zamanlar arası faydasının
maksimize edildiği modele dayandırılmaktadır.
Çalışmanın birinci bölümünde Robert Solow (1956)’un “A Contribution to the Theory
of Economic Growth” adlı çalışması temel alınarak Neoklasik Büyüme Modellerinden
bahsedilmektedir. Daha sonra tezimizin asıl konusunu oluşturan, Neoklasik büyüme
kuramının bir sonucu olarak ortaya atılan yakınsama teorileri tartışılmaktadır.
Yakınsama Teorileri bağlamında son yıllarda ortaya atılan yakınsama kulüpleri
kavramına değinilmektedir. Ardından Geliştirilmiş Solow Modeli hakkında bilgi
verilmektedir. İkinci bölümde ise neoklasik teoriye bir eleştiri niteliğinde ortaya atılan
İçsel Büyüme Modelleri ve bu modellerin yakınsama yorumları yer almaktadır. Son
bölümde ise yakınsama konusunda yapılan ampirik çalışmalar ve bizim Avrupa Birliği
ve Türkiye bölgeleri üzerine yapmış olduğumuz uygulama yer almaktadır.
7
BİRİNCİ BÖLÜM
NEOKLASİK BÜYÜMEMODELLERİ
1.1 Solow Büyüme Modeli
1.1.1 Temel Yapı
Neoklasik sentezin ekonomistlerinden biri olan Robert Solow, 1956 yılında “A
Contribution to the Theory of Economic Growth” adlı çalışmasında, Harrod’ın belirttiği
“kararsızlık ilkesinin” şüpheli bir durum olduğunu ortaya koymaktadır (Dome, 1994,
s.40). Solow (1956), Harrod Domar Modeli’nin uzun dönemde ortaya çıkacak
problemlere kısa dönem konularıyla bir çözüm aradığı yönünde eleştiride
bulunmaktadır. Robert Solow ayrıca ortaya attığı modelde Harrod-Domar’ın sabit
oranlar (emek ve sermayenin sabit oranda kullanılması) dışındaki bütün varsayımlarının
geçerli olduğunu belirtir (Solow, 1956, s.66). Aslında Robert Solow, Harrod-Domar
Büyüme Modeli’ni, neo-klasik üretim fonksiyonunu kullanarak neo-klasik büyüme
teorisinin özel bir durumu olarak nitelendirmiştir.
Solow Büyüme Modeli, dört değişken üzerinde yoğunlaşmaktadır: Çıktı (Y), fiziksel
sermaye (K), işgücü (L) ve “işgücü etkinliği” ya da bilgi olarak tanımlanan (A)
değişkeni. Bu girdiler herhangi bir t zamanında, çıktıyı (Y) üretmek için bir araya
gelirler (Romer, 1996, s.7):
Y = F(K(t), L(t), A(t) ) (1.1.1)
Bu üretim fonksiyonunda çıktının artması, fonksiyonun girdilerinin artmasına bağlıdır.
Bu üretim fonksiyonu, ölçeğe göre sabit getiriye sahiptir; yani girdileri iki katına
çıkardığımızda, çıktı da iki kat artmaktadır.
F = (cK,cAL ) = c.F(K, AL ) , c ³ 0 (1.1.2)
8
Ölçeğe göre sabit getiri, iki varsayımın bileşimine dayanmaktadır. Birinci olarak,
ekonominin uzmanlaşmaya bağlı olarak elde edilecek kazancın tükenmesine neden
olacak kadar büyük olduğu varsayılmaktadır. Küçük bir ekonomide sermaye ve emek
iki kat arttığında uzmanlaşmanın yanı sıra, üretimin iki kattan daha fazla artmasına
neden olacak yeterli olasılıklar vardır. Ancak Solow’un modeli ekonominin yeteri kadar
büyük olduğunu, eğer sermaye ve emek iki kat artarsa, yeni kullanılan girdilerin üretimi
iki kat arttıracağını varsaymaktadır. İkinci olarak sermaye, emek ve bilgi dışındaki
faktörlerin önemsiz olduğu varsayılmaktadır. Model, toprak ve diğer kaynakları göz
ardı etmektedir (Romer, 1996, s.8).
Ölçeğe göre sabit getiri varsayımından hareket ederek her iki tarafı AL terimine
bölüyoruz (yani üretim fonksiyonunu yoğunlaştırılmış biçimde yazabiliyoruz):
( AL ) AL F(K AL )
F K ,1 = 1 × ,
(1.1.3)
Barro ve Sala-i Martin, ekonominin durağan durum dengesine ulaşabilmesi için, üretim
fonksiyonunda yer alan teknoloji değişkeninin “Harrod-nötr” olarak yorumlanması
gerektiğini savunurlar. Veri bir sermaye-çıktı oranında, L
K L F
K F
.
.
oranı değişmiyorsa,
Harrod bu yeniliği Harrod-nötr olarak tanımlar. Çünkü bu değişken çıktıyı, işgücündeki
artışla aynı oranda arttırır ve “işgücü artışlı” teknolojik değişme adını alır (Sala-i-Martin
ve Barro, 1995, s.33). Bu tanımda sermaye-çıktı oranının sabitliği söz konusudur.
Meydana gelen bir teknolojik gelişme, bu oranın sabitliği yanında sermayenin marjinal
ürününün sabitliğini de sağlarsa bu gelişme Harrod anlamında tarafsız gelişmedir.
k = K / AL terimi etkin işgücü birimi başına sermayeyi, y = F(K / AL) / AL = Y / AL ve
terimi de etkin işgücü başına çıktı miktarını gösterir. Ayrıca buradan k = K / AL ,
y = Y / AL ve f (k) = F(k,1) olarak ifade edilebilir. Bu sonuçlara göre (1.1.3)
denklemini yeniden yazabiliriz: y=f(k). Bu terim de efektif işgücü başına çıktıyı, efektif
işgücü başına sermayenin bir fonksiyonu olarak göstermektedir.
( ) ( AL,1 )
f k = F K
(1.1.4)
9
( ) ( )a f k = K / AL (1.1.5)
f (k ) = k a f ¢(k ) =aka -1 (sermayenin marjinal verimliliği) ve
f ' ñ 0 ve
f '' = -(1-a )ak a-2 ve
' ' f á0. Marjinal verimlilik pozitiftir ve sermaye miktarı arttıkça
bu oran azalır. Etkin işgücü başına sermaye, azalan getiriyle çalışmaktadır (Romer,
1996, s.9).
Ayrıca model, sermayenin (veya işgücünün) marjinal verimliliğinin sermaye (işgücü)
sıfıra giderken sonsuza, sermaye (işgücü) sonsuza giderken sıfıra yaklaşacağı özelliğini
taşır:
= = ¥
®0 ®0
lim( ) lim( )
L
L
K
K F F
(1.1.6)
lim( ) = lim( ) = 0
®¥ L®¥
L
K
K F F
Bu koşullar “Inada Koşulları” olarak adlandırılır. Bu koşullar da ekonominin durağan
durum dengesine ulaşacağını garantiler (Inada, 1963, 120–125).
1.1.2Modelin Temel Eşitliği (k’nin Dinamiği)
Solow Modeli’nde teknoloji ve nüfusun artış hızı, dışsal ve sabittir. Daha sonra
değineceğimiz gibi, Solow Modeli’nin en büyük eksik yanı olarak teknolojinin dışsallığı
kavramı öne sürülmektedir.
Dışsal olarak varsayılan nüfus, n ile ifade edilen sabit bir oranda büyümektedir. L,
işgücü arzını ifade etmektedir.
L(t) = L(0)ent (1.1.7)
A(t) = A(0)egt (1.1.8)
10
Buradan hareketle iki değişkenin büyüme oranlarını buluruz:
L&(t) = nL(t) = L(0)ent (1.1.9)
A& (t) = gA(t) = gA(0)egt (1.1.10)
n,nüfus artış hızını ve g de, teknoloji gelişme hızını tanımlamaktadır. A(t)L(t) yani etkin
işgücü, n+g oranında büyümektedir (Solow, 1956, s.67; Mankiw, Romer ve Weil ,1992,
s.409).
Kapalı bir ekonomi varsayımından hareketle üretim, tüketim ve yatırıma
dönüşmektedir. Üretimin s gibi bir oranı yatırıma dönüşmektedir ve bu oran da dışsal ve
sabittir. Aynı şekilde sermayenin zaman içinde d gibi bir miktarı da yıpranmaktadır.
Bu durumda yurtiçi sermaye birikimini:
dt sY K
K& = dK = -d
şeklinde gösterebiliriz. Bu eşitlik, brüt yatırım miktarından (sY ) ,
üretim sürecinde meydana gelen aşınma ve yıpranmaların (dk ) çıkarılmasıyla elde
edilir (Romer, 1996, s.11).
= K -d
sY
K
dt
dK
, bu eşitlik de sermayenin marjinal
ürünü, s
d
oranının altına düştüğünde sermaye birikimindeki artışın duracağını
gösterir. Bu durumda (sermayenin birikimi durduğunda) kişi başına çıktı, durağan
durumdadır. Dolayısıyla da ekonomi durağan duruma yaklaştıkça, büyüme oranı düşer
(Rogers, 2003, s.115).Neoklasik model, sermaye birikiminin yarattığı büyüme sürecinin
üzerinde durmaktadır (Mankiw, 1995, s.276). Ayrıca modelde (nüfus artış hızı) ve A
(teknoloji) dışsal olarak varsayıldığından modelin dinamiğini belirleyen unsur, fiziksel
sermaye değişkenidir. Yukarıdaki denklemin her iki tarafını K terimine bölersek, etkin
işgücü başına sermayeyi elde etmiş oluruz:
= K -d
sY
K
K&
(1.1.11)
11
k* k
Başa baş yatırımlar
Gerçekleşen
yatırımlar
(n+g+δ)k
sf(k)
sf(k)
s
( ) nt
L t = Loe (1.1.12)
L = L + nt 0 ln ln (1.1.13)
L n
L
t
L = = ¶
¶ ln &
, nüfus artış hızıdır. (1.1.14)
AL
k = K ® ln k = ln K - ln L - ln A (1.1.15)
® k& / k = K& / K - L& / L - A& / A
k& = ( AL )- k(n + g +d )
K
K
sY
(1.1.16)
k& = sf (k )- k(n + g +d ) , bu eşitlik Solow Büyüme Modeli’nin temel denklemidir. Bu
denkleme göre; etkin işgücü başına sermaye stokundaki değişiklik, bu iki terim
arasındaki farka bağlıdır. sf (k ) terimi, ekonomideki fiili yatırımları; (n + g +d ) terimi
ise ekonomiyi durağan durum dengesinde tutmayı sağlayan gerekli yatırım miktarını
verir. k * , fiili yatırımlar ile gerekli yatırımların aynı olduğu düzeydir ve durağan
durum dengesini sağlamaktadır. Bu noktada etkin işgücü başına sermayedeki artış
sıfırdır (Şekil 1.1.1) (Sala-i-Martin, 1995, s.1343).
Şekil 1.1.1 Solow Modeli’nde Sermaye Birikimi (Romer, 1996, s.13)
12
k* k
k*
Şekil 1.1.2, sermayenin dinamiğini tanımlamaktadır. Eğer ekonomide etkin işgücü
sermaye miktarı, durağan denge durumunun altında ise fiili yatırımlar gerekli yatırımları
aşmaktadır ve k yükselmektedir. Aksine eğer ekonomide sermaye miktarı, durağan
denge durumunu aşarsa, fiili yatırımlar gerekli yatırımların altında kalmaktadır ve k
düşmektedir. İlk durumda sermaye birikimi pozitiftir, ikinci durumda ise negatiftir. Fiili
yatırımlar, ekonomiyi dengede tutacak gerekli yatırımlara eşit olduğunda k sabittir. Bu
modelde, ekonominin denge sermaye düzeyinin altında veya üstünde bir sermaye
stokuyla başlamış olması fark etmez; ikame olanağı ve azalan verimler, ekonomiyi
durağan duruma yakınsaması için zorlayacaktır (Islam, 2003, s.313).
Şekil 1.1.2 Solow Modeli’nde Sermayenin Dinamiği (Romer, 1996, s.14)
Ekonomi durağan duruma ulaştığında k = k * olarak gerçekleşmektedir. Bu durumda
sermaye ve etkin işgücü, n + g oranında büyümektedir. Ancak etkin işgücü başına
sermaye (k ) ve üretim (y), g oranında büyür. Buna göre dengeli büyüme sürecinde
kişi başına gelir düzeyindeki artışı sadece teknolojik gelişme oranı belirlemektedir
(Romer, 1996, s.14).
13
(n+g+δ)k
SYENİ f(k)
SESKİ f(k)
k*OLD k*NEW k
s
1.1.3. Tassaruf Oranındaki Değişikliklerin Etkisi
Tasarruf oranındaki artışlar (s), fiili yatırım eğrisini sağ yukarı kaydırır. Durağan durum
dengesi (k*), sağa kayar. k*’ın bu yeni değerine, k hemen tepkide bulunmaz. Çünkü bu
düzeyde fiili yatırımlar, gerekli yatırımları aşmıştır. k& pozitiftir ve k, k* değerine
ulaşıncaya kadar yükselir ve bu noktada sabit kalır. k sabitleştiğinde Y/L (kişi başına
çıktı), Af(k)’ya eşittir ve Y/L, A’nın büyüme oranı olan g oranında büyümektedir. k
yükselirken, hem A ve hem de k’deki artışlardan dolayı kişi başına çıktı oranı (Y/L)
büyür. Bu durumda Y/L’nin büyüme oranı g’yi aşar. k, yeni durağan denge durumu
k*’a ulaştığında Y/L’nin büyümesine sadece A’nın büyüme oranı katkıda bulunur ve g
oranı kadar değişim gösterir. Buna dayanarak tasarruf oranındaki süregelen
değişiklikler, kişi başına büyüme oranında geçici bir artışta bulunur (Şekil 1.1.3).
Şekil1.1.3 Tasarruflardaki Değişmenin Yatırımlar Üzerindeki Etkisi (Romer, 1996,
s.16)
14
Sonuç olarak tasarruf oranındaki değişmeler uzun dönemde büyüme etkisi yaratmaz,
sadece düzey etkisine sahiptir. Yani tasarruf oranındaki artış, ekonominin büyüme
ritmini değiştirmez. Bu da şu anlama gelmektedir: Herhangi bir zamanda ekonominin
dengeli büyüme çizgisini ve buna bağlı olarak kişi başına gelir düzeyini değiştirir, ancak
dengeli büyüme çizgisindeki kişi başına çıktının büyüme oranını etkilemez. Solow
Büyüme Modeli’nde sadece teknolojik gelişme büyüme etkisi yaratır, diğer tüm
değişkenler sadece düzey etkisine sahiptir.
Şekil 1.1.3 ise tasarruf oranındaki değişimlerin modeldeki diğer değişkenler üzerinde
yarattığı etkileri göstermektedir.
s
to t
k
to t
Y/L’nin
Büyüme
Oranı
to t to t
lnY/L
(a) (b)
(c)
(d)
15
c
Şekil 1.1.4 Tasarruf Oranındaki Değişmelerin Yol Açtığı Etkiler (Romer, 1996, s.17)
Tüketim üzerindeki etkisine bakacak olursak; etkin işgücü başına tüketim, kişi başına
gelir (f(k)) ile gelirin tüketime ayrılan kısmı ile çarpımına eşittir (1-s). o t anında s bir
sıçrama yapacak ve bu noktadan sonra sabit kalacaktır ancak k artmayacaktır.
Tasarruftaki bu ani sıçrama tüketim oranını tam karşıt yönde indirmektedir. Daha sonra
k (etkin işgücü başına sermaye) kademeli olarak artacak ancak s yüksek düzeyini
koruyacaktır. Etkin işgücü başına sermaye artış gösterdikçe, tüketim oranı da artış
gösterecektir. c*, ekonominin durağan durum dengeli büyüme sürecinde etkin işgücü
başına tüketimi göstersin. c*’ın değeri etkin işgücü başına çıktı oranından (f(k*)), etkin
işgücü başına yatırımın çıkarılması ile elde edilir (sf(k*)). Dengeli büyüme sürecinde,
fiili yatırımlar gerekli yatırımlara (n + g + d ) eşittir. Böylece:
c* = f (k*) - (n + g + d ) (1.1.17)
k*, modeldeki s ve diğer değişkenler (n, g,d ) tarafından belirlenir ve böylece
k* = k * (s,n, g,d ) şeklinde yazılabilir. Durağan durum tüketim oranının, tasarruf
oranının değişimi karşısındaki değişimi de şu şekildedir:
[ ( ) ( )]
s
f k s n g n g k s n g
s
c
¶
¶
= - + +
¶
¶ *( , , , ) * ' * ( , , , ) d
d d
(1.1.18)
to t
(e)
16
f(k)
(n+g+δ)k
s.f(k)
k*
y
k
k*
y
(n+g+δ)k
s.f(k
f(k)
k
s (tasarruf oranındaki)’deki artışın k* (etkin işgücü başına sermayenin durağan durum
değeri)’ı arttırdığını biliyoruz. Uzun dönemde tüketimde bir değişiklik (artması ya da
azalması), etkin işgücü başına sermayenin durağan durum değerinin marjinal
verimliliğinin ( f ' (k*)) , (n + g + d ) ’dan büyük olup olmamasına bağlıdır.
Eğer f ' (k*) , (n, g,d ) değerinden düşükse, büyümeden kaynaklanan çıktı artışları,
sermayeyi gereken düzeyde tutmak için yeterli olmayacaktır. Bu durumda sermayenin
gereken düzeyini sağlamak amacıyla tüketim düşecektir. Bu durumun aksi söz konusu
olduğunda ise tüketim artacaktır.
(a)
(b)
17
(n+g+δ)k
s.f(k)
f(k)
y
k*
k
Şekil 1.1.5 Dengeli Büyüme Sürecinde Çıktı, Yatırım Ve Gelir (Romer, 1996, s.17)
f ' (k*) , (n, g,d ) değerinden küçük ya da büyük olabilir (Şekil 1.1.5). Dengeli büyüme
sürecinde tüketim, gelirden gerekli yatırım miktarının çıkarılması ile bulunur yani f(k)
ile (n + g + d )k arasındaki mesafeye eşittir. 1.1.5 (a) şeklinde ( *) f ' k , (n + g + d ) ’dan
düşüktür ve ekonomi yeni dengeli büyüme sürecine ulaşsa bile, tasarruf oranındaki bir
artış tüketimi düşürür. 1.1.5 (b) şeklinde tam tersi bir durum söz konusudur yani uzun
dönemde s’deki bir artış tüketimi arttırır.
1.1.5 (c) şeklinde ise ( *) f ' k , (n, g,d ) değerine eşittir ve f(k) ve (n + g + d )k doğruları
k=k* düzeyinde paraleldir. Bu noktada sermayenin marjinal verimliliği büyüme oranına
eşittir. Böyle bir durumda s’deki marjinal bir değişikliğin uzun dönemde tüketim
üzerinde bir etkisi yoktur ve tüketim ekonominin tüm olası dengeli büyüme süreçleri
arasında en yüksek düzeyindedir. k*’ın bu değeri sermaye stokunun “altın ilke”si olarak
tanımlanır. Tasarruf oranı, altın ilke oranından büyükse aşırı sermaye birikimi olacaktır.
(c)
18
1.1.4 Solow Modeli Ve Yakınsama
Solow Modeli’ne göre ekonomiler, uzun dönemde başlangıç koşullarından bağımsız
olarak durağan durum büyüme oranlarına yakınsarlar. Durağan durum geliri, tasarruf
oranına ve nüfus artış hızına bağlıdır. Tasarruf oranları ne kadar fazla ise, kişi başına
durağan durum gelirleri de o kadar yüksek olur. Aksine nüfus artış hızı ne kadar fazla
ise, kişi başına durağan durum gelirleri o kadar düşük olur. Durağan durumda gelirin
büyüme oranı, sadece teknolojik ilerlemeye bağlıdır yani tasarruf oranından ve nüfus
artış hızından bağımsızdır. Solow Modeli’nde uzun dönemli büyüme, bütünüyle dışsal
unsurlar tarafından belirlenmektedir. Durağan durumda sermaye stoku, gelirle aynı
oranda büyür, bu yüzden de sermaye-çıktı
( ) Y
K
oranı sabittir. Ayrıca durağan
durumda; sermayenin marjinal verimliliği sabittir, ancak emeğin marjinal verimliliği,
teknolojik ilerleme oranında büyür (Mankiw, 1995, s.277; Rogers, 2003, s.115).
Sonuç olarak teknolojik ilerleme olmadığı zaman büyüme geçicidir ve tasarruf oranında
bir yükselmenin sonucu olarak büyümenin hızlanması da geçicidir. Bu özelliklere göre
büyüme dışsaldır yani model, uzun dönemli kişi başına büyüme konusuna bir açıklama
getirmemektedir, ancak bir ekonominin kişi başına gelirinin nasıl kendi durağan durum
düzeyine yakınsadığını ve başka ülkelerin kişi başına gelirlerine nasıl yakınsadığını
göstermektedir.
Şekil 1.1.6 Neo-klasik Büyüme Modeli (Sala-i-Martin, 1996, s.1343)
19
Yukarıda anlattıklarımızı grafik yardımıyla yeniden inceleyelim. Şekil 1.1.6, bize iki
fonksiyon göstermektedir: Birincisi yatay n+d doğrusu ve de negatif eğimli olan
( )
k
s.Af k
tasarruf eğrisi. Daha önce ifade ettiğimiz gibi büyüme oranı, bu iki ifade
arasındaki farka eşittir. Neo-klasiklerin sermayeye göre azalan verimler varsayımı,
tasarruf eğrisinin negatif eğimli olmasını garantiler. Ve de bu eğrinin negatif eğimli
olması, yatay olan doğruyu sadece bir noktada kesmesi demektir ki, bu nokta da
“durağan durum sermaye stoku” dur. Tasarruf eğrisinin negatif eğimli olmasından yola
çıkarak bazı varsayımlara gidebiliriz. Eğer ekonomiler aynı teknolojiye (A), aynı nüfus
artış hızına (n), aynı tasarruf oranına (s) ve de aynı sermaye aşınma oranına (δ)
sahipseler; bu ekonomiler tek bir durağan duruma yakınsayacaklardır. Eğer ekonomiler
arasındaki tek fark, başlangıç sermaye stoku oranları ise model, yoksul ülkenin zengin
ülkeden daha hızlı büyüyeceğini öne sürer. Öne sürülen bu hipotezin temel dayanağı,
sermayenin azalan marjinal verimidir. k göreli olarak düşük olduğunda, sermayenin
ortalama ürünü (f(k)/k) göreli olarak büyük olacaktır. Bu ürünün sabit bir bölümü
tasarruf edilip yatırım yapılacaktır. k düşük olduğunda, sermaye başına yatırım miktarı
(sf(k)/k) göreli olarak büyük olacaktır. Kişi başına sermaye (k), (n + d ) oranında değer
kaybedecektir ve k’nin büyüme oranı göreli olarak daha yüksek olacaktır. Sermaye
stoku daha az olan ekonomide, sermaye stokuna yapılan her ilave birim, çıktıda daha
fazla artışlar sağlayacaktır (Sala-i-Martin, 1995, s.1343).
Modele göre, ülkeler tasarruf oranları ve nüfusun büyüme oranlarına bağlı olarak kişi
başına gelir düzeyleri açısından farklı durağan durumlara yakınsarlar. Her ülkenin,
durağan durumundan olan başlangıç uzaklığına göre, farklı büyüme oranları olacaktır.
Neoklasik modelin ülkeler arasındaki büyüme farklılıklarını açıklayabilmesi için,
ülkelerin belirli bir zamanda aynı üretim fonksiyonunu kullandığını varsayması
gerekmektedir. Solow Modeli’ne göre ülkeler, kendi tasarruf oranlarına ve nüfus artış
hızlarına bağlı olarak farklı durağan durumlara ulaşırlar. Yani Solow Modeli,
kaçınılmaz olarak ülkeler arasında yakınsama oluşacaktır diye bir tahmin yürütmez.
Eğer ülkeler farklı durağan durumlarına sahipseler; belirli bir zaman sonunda zengin
ülkeler zengin, yoksul ülkeler yoksul olacaktır. Fakat ülkeler aynı durağan durum
koşullarına sahipse ve sadece başlangıç koşulları farklılık gösteriyorsa, model
yakınsama tahmin eder (Mankiw, 1995, s.281–284).
20
Neoklasik modelde, teknolojik ilerlemenin ayrıntıları şu varsayımlara dayanmaktadır:
1)Teknolojide yenilik yaratmak için hiçbir kaynağa ihtiyaç yoktur, 2)Teknolojiden
herkes eşit bir şekilde faydalanır, 3)Kimse teknolojiden faydalanmak için bir bedel
ödemez. Bu varsayımlar bizi şu sonuca götürür: Tüm ülkeler, teknolojik gelişmeyi eşit
şekilde paylaşırlar ve bu yüzden bu ülkeler durağan durumda aynı oranda büyürler.Bu
kavram, büyüme oranları açısından yakınsamayı tanımlar. Ayrıca tüm ülkeler, özdeş
üretim fonksiyonuna sahiptir. Bu da tüm ülkelerin durağan durum gelir düzeylerinin
aynı olmasını sağlar. Bu kavram ise, gelir düzeyleri açısından yakınsamayı tanımlar
(Islam, 2003, s.314).
1.2. Tüketici Optimizasyonu (Ramsey-Cass-Koopmans Büyüme Modeli
Bu model, Solow Modeli’ne alternatif olarak ortaya atılmıştır. Modelde ekonomik
kararlar mikro ekonomik seviyedeki kararlar tarafından belirlenmektedir. Model,
Ramsey (1928)’in modeli temel alınarak Cass ve Koopmans (1965) tarafından
geliştirilmiştir. İşgücü ve bilginin büyümesi dışsal olarak alınmaktadır. Ancak model,
sermaye birikiminin gelişimini rekabetçi piyasada maksimize eden hane halkları ve
firmaların etkileşiminden elde etmektedir. Sonuç olarak tasarruf oranı artık dışsal
değildir ve sabit olmasına da gerek yoktur. Modelde rekabetçi firmalar üretim yapmak
ve bu üretimi satmak amacıyla sermaye kiralamakta ve işgücü istihdam etmektedirler.
Sonsuza kadar yaşadığı varsayılan sabit sayıda hane halkı emek arz etmekte, sermaye
tutmakta, tüketim ve tasarruf yapmaktadır.
1.2.1. Modelin Varsayımları
1.2.1.1. Firmalar
Ekonomide çok sayıda türdeş firma vardır. Her biri için üretim fonksiyonu Y=F(K,L)
şeklindedir. Bu üretim fonksiyonunun varsayımları Solow Modeli’ndeki gibidir.
Firmalar rekabetçi faktör piyasalarından işgücü kiralamakta, emek istihdam etmektedir.
Bu üretimlerini de rekabetçi piyasalarda satmaktadırlar. Firmalar için Solow
Modeli’nde olduğu gibi A veridir ve dışsal olarak g oranında büyümektedir. Firmalar
hane halklarına aittir ve firmalar karlarını maksimize etmektedirler. Böylece firmaların
elde ettiği karlar hane halkına gitmektedir.
21
1.2.1.2. Hane Halkları
Ekonomide çok sayıda türdeş hane halkı vardır. Hane halkının boyutu n oranında
büyümektedir. Hane halkının her üyesi bir birim işgücü arz etmektedir ve sahip olduğu
sermayeyi firmalara kiralamaktadır. Hane halkı başlangıç sermayesi olarak K(0)/H’a
sahiptir. K(0) ekonomideki sermayenin başlangıç miktarı ve H hane halkının miktarıdır.
Hane halkı gelirini (emek ve sermaye arzı sonucu ve firmalardan kar şeklinde elde
ettiği) yaşam boyu faydasını maksimize edecek şekilde tüketim ve tasarruf arasında
bölüştürmektedir. Yani hane halklarının geliri işgücü ve sermaye gelirlerinden
oluşmaktadır. Hane halkının dönemler arası fayda fonksiyonu şu şekildedir:
( ) dt
H
U e tu C t L t
t
( ) ( ) 0
µ -r
= = ò (1.2.1)
C(t), her bireyin t anındaki tüketimi; u(.), veri zamandaki her bireyin faydasını veren
anlık fayda fonksiyonu; L(t), ekonomideki toplam nüfusu; L(t)/H ise hane halklarının
üyelerinin sayısını vermektedir. Son olarak r , özel indirgeme oranını ifade etmektedir.
r ne kadar büyük olursa, hane halkı gelecekteki tüketimi bu günkü tüketime daha az
tercih edecektir.
Anlık fayda fonksiyonu şu şekildedir:
,
1
( ( )) ( )
1
s
s
-
=
C t - u C t sñ0 , r - n - (1-s )gñ0 (1.2.2)
Bu fayda fonksiyonu “sabit ikame esneklikli risk etkinsizleştiren fayda fonksiyonu”
olarak tanımlanmaktadır.s , hane halkının tüketimini dönemler arası yayma arzusunu
belirlemektedir. s ne kadar küçük olursa, tüketim artışı karşısında marjinal fayda o
ölçüde yavaş azalır ve buna bağlı olarak hane halkı tüketimini daha geniş dönemlere
yayar.
22
s sıfıra çok yaklaşırsa, fayda fonksiyonu doğrusallaşmaktadır, yani hane halkı
indirgeme oranı ve tasarruflarından elde ettiği getiri oranı arasındaki küçük
farklılıklardan avantaj elde etmek için tüketimini dönemler arasında daha oynak hale
getirmektedir.
1.2.2 Hane Halkları ve Firmaların Davranışları
1.2.2.1 Firmaların Davranışları
Firmalar, ölçeğe göre sabit getirili üretim fonksiyonuyla tam rekabetçi bir piyasa
ortamında çalıştıklarından gelir, sermaye ve işgücü arasında marjinal verimliliklerine
göre bölüşülmektedir.
Sermayenin marjinal ürünü ¶F(K, L) / ¶K , f ' (k) ’ya eşittir ve f(.) üretim
fonksiyonunun yoğunlaştırılmış şeklidir. Piyasa rekabetçi olduğundan sermaye, marjinal
ürününü kazanmaktadır. Yıpranma olmadığından sermayenin reel getiri oranı, birim
zaman başına kazancına eşittir. Böylece t zamanındaki reel faiz oranı aşağıdaki eşitlikle
ifade edilir:
r(t) = f ' (k(t)) (1.2.3)
Efektif işgücünün marjinal ürünü ¶F(K, AL) / ¶L dir. f(.) cinsinden efektif işgücünün
marjinal ürünü f (k) - kf ' (k) ’ya eşittir. Böylece efektif işgücü başına reel ücretler de
aşağıdaki eşitlikle ifade edilebilir:
w(t) = f (k(t)) - k(t) f ' (k(t)) (1.2.4)
İşgücünün marjinal ürünü A¶F(K, AL) / ¶AL olduğundan, t zamanında bir işçinin geliri
A(t)w(t)’dir.
23
1.2.2.2 Hane Halklarının Davranışı
Temsili hane halkları faiz (r) ve ücret oranı (w)’yi veri olarak alırlar. Bütçe kısıtlarını
ise, kendileri için veri olan faiz ve ücret oranı altında yaşam boyu tüketimini, başlangıç
serveti artı yaşam boyu işgücü gelirini geçmeyecek şekilde oluşturmaktadırlar. Buna
göre bütçe kısıtı aşağıdaki gibidir.
dt
H
e A t w t L t
H
dt K
H
e C t L t
t
R t
t
R t ( ) ( ) (0) ( ) ( ) ( )
0
( )
0
( ) ò ò¥
=
¥ -
=
- £ +
(1.2.5)
Bu eşitlikte eR(t ) , (0,t) dönemindeki bileşik faizin etkisini, A(t)w(t)/H, t dönemindeki
işgücü gelirini göstermektedir. Eşitliğin sol yanındaki ifade sağ yanına alınırsa bütçe
kısıtı bir sermaye birikim sürecine dönüşür:
[ ] dt
H
e w t c t A t L t
H
e K
H
K s s
t
( ) R s (0) R s R t ( ) ( ) ( ) ( )
0
= ( ) + ò ( ) ( ) - =
-
(1.2.6)
Dönemler arası fayda fonksiyonunu etkin işgücü cinsinden yazabiliriz:
e e e c t dt
H
U A L gt nt
t
t
s
s
s r s
-
=
-
¥ -
=
- - ò 1
(0) (0) ( )
1
(1 )
0
1
(1.2.7)
Hane halkının amacı bütçe kısıtına bağlı olarak dönemler arası fayda fonksiyonunu
maksimize etmektir. Bunu sağlayan Langrange fonksiyonunun birinci sıra koşulu
aşağıdaki gibidir:
e n g c t e Rte n g t
H
A(0)1-r L(0) -r - -(1-r ) ( )-r = l - ( + )
(1.2.8)
l , Langrange çarpanıdır. Buradan tüketimin değişim oranı:
s
r t r sg
c
c - -
& = ( )
(1.2.9)
24
↑
↑ ċ < 0
ċ > 0
ċ = 0
k*
c
k
Bu eşitlik bize etkin işgücü başına tüketimin büyüme oranını vermektedir. Yalnızca
işgücü başına tüketimin büyüme oranı [(r(t) - rIs ] dikkate alındığında, tüketim ancak
ve ancak piyasa faiz oranı özel indirgeme oranını aştığı takdirde pozitif büyüme
göstermektedir. Diğer yandan s ne kadar küçük değer alırsa (yani tüketimdeki
değişmeye karşın, marjinal faydanın küçük oranlarda değişmesi) tüketimdeki
değişmelerin, reel faiz oranı ile indirgeme oranı arasındaki farka gösterdiği tepki de o
kadar büyük olacaktır.
1.2.3. Ekonominin Dinamikleri
1.2.3.1. Tüketimin Dinamiği
Şekil 1.2.1 c’nin dinamiği (Romer, 1996, 46)
Bu modelde tüm hane halkları türdeş kabul edildiğinden, yukarıdaki eşitlikle belirlenen
etkin işgücü başına tüketimin büyüme oranı aynı zamanda tüm ekonominin de tüketim
dinamiğini göstermektedir. Sermayenin marjinal ürünü reel faiz oranına eşit olduğundan
r(t) = f ' (k(t)) şeklinde eşitliği yeniden yazarız:
s
f k t r sg
c
c t - -
( ) = ( ( )) & '
(1.2.10)
25
←
k < 0
→
k > 0
k = 0
c
k
Eğer f (k(t)) = r +sg '
ise, tüketim zaman içinde değişmeden kalacaktır. Bu durum
ekonomide durağan durum etkin işgücü başına sermaye stokuna (k*) ulaşıldığını
göstermektedir. Ekonomi bu düzeyin altında bir etkin işgücü başına sermaye stokuna
sahipse (kák*) tüketim, durağan durum denge noktasına kadar artışını sürdürecektir.
Tüketim ve sermaye arasındaki bu dinamik süreç, Şekil 1.2.1 ile gösterilmiştir. Oklar
c’nin olası hareket yönünü göstermektedir. kák * ise c artmaktadır, kñk * ise c
azalmaktadır. k=k* eşitliği gerçekleştiğinde c& = 0 çizgisi, c’nin k’nin bu değeri için
sabit olduğunu göstermektedir.
1.2.3.2 Sermayenin Dinamiği
Şekil 1.2.2 k’nin Dinamiği (Romer, 1996, s.47)
Solow Modeli’nde olduğu gibi k& , fiili yatırım ile gerekli yatırım arasındaki farka eşittir.
Sermayenin yıpranmaya uğramadığı varsayıldığından gerekli yatırımlar (n+g)k
kadardır. Fiili yatırımlar ise, çıktı eksi tüketime eşittir. Bu durumda k& aşağıdaki
ifadeyle gösterilebilir:
k&(t) = f (k(t)) - c(t) - (n + g)k(t)
(1.2.11)
26
k = 0
ċ = 0
k
c
k*
E
Veri bir k düzeyinde k& =0, c(t) = f (k(t)) - c(t) - (n + g)k(t) fonksiyonu ile
tanımlanacaktır. Bu fonksiyonu sağlayan tüm k değerlerinin geometrik yeri, ekonominin
durağan durum etkin işgücü başına sermaye donanımını verecektir. Ekonomi durağan
durum değerindeyken ulaşılan en yüksek tüketim düzeyi ( f (k) = n + g '
(altın ilke) )
noktasında eğri bir dönüşüm yapmaktadır. Tüketim bu eğrinin üzerinde kalırsa k
düşmeye, altında kalırsa k artmaya başlar. Şekil 1.2.2’ de bu kuadratik davranışa sahip
eğriyle gösterilmiştir. Oklar k’nin hareket yönünü göstermektedir.
Şekil 1.2.3 Sermaye ve Tüketimin Grafiği (Romer, 1996, s.48)
Şekil 1.2.3’de oklar c’nin ve k’nin hareket yönünü göstermektedir. Örneğin c& = 0
konumunun solunda ve k& =0 konumunun üstünde c& pozitif ve k& negatiftir. Okların
yönü yukarı ve sol tarafa çevrilmektedir. c& = 0 ve k& =0 eğrilerinin üzerinde sadece c ve
k’nin biri değişmektedir. Örneğin c& = 0 çizgisinin üstünde ve k& =0 eğrisinin üzerinde c
sabittir ve k düşmektedir. Bu durumda ok sol tarafa yönelmektedir. Sonuç olarak E
noktasında hem tüketim hem de sermaye durağan durum değerlerindedir. Bu noktada
sistem hiçbir hareket göstermez. E noktası altın ilkenin sağlandığı noktanın altında yer
almaktadır. Yani E noktasında f (k*) = r -sg '
’dir.
27
Bu sonuç ,
1
( ( )) ( )
1
s
s
-
=
C t - u C t sñ0 , r - n - (1-s )gñ0 eşitliğindeki sınırlamadan
kaynaklanmaktadır ve yaşam boyu faydanın ıraksak olmayacağını ifade etmektedir.
Ekonomide ele alınan dönemde durağan durum değerinden daha küçük bir etkin işgücü
başına sermaye donanımı varsa, hem sermayenin hem de tüketimin büyümediği durağan
durum dengesine ulaşılıp ulaşılamayacağı tüketim düzeyinin ne olduğuna bağlıdır.
Şekil 1.2.4, olası c değerlerinde, ekonominin hareket yönlerini göstermektedir. Eğer
c(0), k& =0 eğrisinin üzerinde A gibi bir noktada ise c& pozitif ve k& negatiftir. Ekonomi
sürekli bir şekilde yukarı sol tarafa hareket edecektir. Eğer c(0), k& =0 eğrisinin üstünde
B gibi bir noktada ise ekonomi direkt olarak yukarı kayar, daha sonra ekonomi yeniden
sol yukarıya doğru hareket eder.
Eğer ekonomi k& =0 eğrisinin biraz aşağısında C gibi bir noktada ise, k& başlangıçta
pozitiftir, oldukça küçüktür ve c& yine pozitiftir. Bu durumda ekonomi başlangıçta
yukarı ve sağ tarafa doğru hareket eder, k& =0 eğrisini geçince k& negatif olur ve
ekonomi yeniden sol yukarı doğru hareket eder.
D noktası çok düşük bir başlangıç tüketiminin olduğu durumu göstermektedir. Burada
c& ve k& ’nin ikisi de pozitiftir. Ekonomi sağ yukarı doğru hareket eder fakat c(0) çok
küçük olduğundan ekonomi er geç c& =0 çizgisini geçer. Bu noktadan sonra c& negatif
olur ve k& pozitif kalır. Ekonomi aşağı sağ tarafa doğru hareket eder. Ekonomiyi
durağan durum dengesine götürecek olan en az bir başlangıç tüketim düzeyi (C ve D
noktası arasında kritik bir nokta) vardır ve F noktası ile gösterilmektedir. Bu kritik
seviyenin üzerindeki herhangi bir tüketim düzeyi için c& =0 çizgisine ulaşılmadan k& =0
eğrisi geçilir, ekonomide sürekli olarak tüketim artar ve sermaye düşer. Eğer tüketim
kritik seviyenin altında ise c& =0 çizgisine ulaşır, ekonomi düşen bir tüketim ve artan bir
sermaye yolunu izlemeye başlar. Eğer tüketim kritik seviyeye eşitse, ekonomi c ve
k’nin ikisinin de sabit olduğu noktaya yakınsar.
28
A
B
C
F 8
D
E
k = 0
c ċ = 0
k
k(0) k*
Şekil 1.2.4 c’nin çeşitli başlangıç değerleri için c ve k’nin hareketleri (Romer, 1996, 49)
Tüm olası c ve k hareketleri, s
f k t r sg
c
c t - -
( ) = ( ( )) & '
ve
k&(t) = f (k(t)) - c(t) - (n + g)k(t)
eşitliklerini doğrulayacak biçimde oluşmaktadır.
Sermayenin herhangi bir pozitif başlangıç değeri için hane halkının dönemler arası
optimizasyonu, sermaye stokunun dinamiği, hane halkının bütçe kısıtı ve k’nin negatif
olamayacağının gerekliliği ile tutarlı olan tek bir başlangıç c değeri vardır. k’nin bir
fonksiyonu olarak bu başlangıç değerini veren fonksiyon eyer noktası (saddle point)
olarak bilinmektedir. Bu durum Şekil 1.2.4’de gösterilmiştir. k’nin herhangi bir
başlangıç değeri için, başlangıç c değeri eyer noktasının üzerinde olmalıdır. Ekonomi
eyer noktası boyunca E noktasına doğru hareket etmektedir. E noktası, Pareto optimal
kaynak kullanımının sağlandığını da belirtmektedir.
Bu modelde ekonominin davranışı, E noktasına ulaştıktan sonra Solow Modeli’ne
benzemektedir. Ekonomi E noktasındaki durağan durum dengeli gelişme çizgisine
yerleştikten sonra etkin işgücü başına ulusal gelir (y), sermaye (k), tüketim (c) ve
dolayısıyla tasarruf oranı ((y-c)/y) sabittir. Bu değişkenlerin toplam büyüklükleri ise
(n+g) oranında büyümektedirler. İşgücü başına (etkin işgücü başına değil) sermaye,
çıktı ve tüketimin değişim oranı g’dir.
29
Solow Modeli ile Ramsey-Cass-Koopmans Modelleri’nde durağan durum dengeli
gelişme süreci arasındaki temel faklılık, Ramsey-Cass-Koopmans modelinde altın
ilkenin sağlandığı düzeyin üzerindeki sermaye stoklarında ekonominin dengeli büyüme
sürecini sağlayamamasıdır. Solow Modeli’nde tasarruf oranı yeterince yüksekse her
zaman için daha yüksekte tüketim olanağı sağlayan dengeli gelişme sürecine ulaşmak
olasıdır. Buna karşın Ramsey-Cass-Koopmans modelinde tasarruflar
içselleştirildiğinden her zaman daha yüksekte yer alan bir tüketim düzeyine
ulaşılamamaktadır. Eğer hane halkları daha yüksekte tüketimi tercih ediyorlarsa,
ulaşılan büyüme dengeli gelişme sürecinde olmayacaktır.
Bu modelde de uzun dönemli kişi başına büyüme oranı dışsal olarak varsayılan
teknoloji ilerleme düzeyine bağlıdır. Yakınsama konusunda da yeni katkılar
sağlayamamış ve koşullu yakınsama anlayışından öteye gidememiştir. Bu modellerde
bireylerin yaşamları boyunca düzgün bir tüketim biçimine sahip oldukları varsayılır.
Durağan durum dengesine yakınsama hızı, tüketimi ertelemenin şiddetine bağlıdır.
Tüketim ne kadar çok gelecek dönemlere ertelenirse, yakınsama hızı o ölçüde
artmaktadır.Mankiw (1992), Solow Modeli’ni ve Barro ve Sala-i Martin (1992) ise
Cass-Koopmans Modeli’ni, koşullu yakınsama hipotezinin biçimsel gösteriminde
kullanan ilk iktisatçılardır.
1.3. Yakınsama Teorisi
Farklı ekonomilerin gelir düzeylerinin birbirine yakınsama eğiliminde olup olmadığı
sorusu, yukarıda bahsettiğimiz Robert Solow’un 1956 yılındaki ekonomik büyüme
çalışmasıyla başlayan ve günümüze kadar devam gelen önemli sorulardan biridir. Daha
düşük sermaye yoğunluğuna sahip olan az gelişmiş ülkelerin marjinal sermaye
verimliliği daha yüksektir. Bu durum, gelişmiş ülkelerden azgelişmiş ülkelere doğru
sermaye akışına ve yakınsama sürecinin oluşmasına yol açacaktır. Yani Neoklasik
Büyüme Modeli, göreli yoksul ülke ya da bölgelerin zengin ülke ya da bölgelerden daha
hızlı büyüyeceklerini ve zamanla bu iki grubun kişi başına gelir düzeylerinin
yakınlaşacağını öngörmektedir.
30
Geleneksel yakınsama yaklaşımında öne sürülen iki temel ölçüt bulunmaktadır. Bunlar
b -yakınsaması ve s -yakınsamasıdır. Büyüme oranları ve gelir düzeyleri anlamında
yakınsama, b -yakınsaması olarak adlandırılır. Bu da sermayenin yoksul olduğu ülkede
yüksek marjinal verimliliğin olması sonucunda azalan verimler varsayımına bağlıdır.
Böylece benzer tasarruf oranları ile yoksul ülkeler daha hızlı büyüyecektir. Tüm
bunların bir sonucu olarak da başlangıç gelir düzeyi ve büyüme oranları arasında negatif
bir ilişki olacaktır.
Bir grup ülkenin kişi başına reel GSYİH değerlerine yönelik bir veriyi
inceleyelim. [ ] i t t T i t T i t Y Y , , , log , / + + g = /T i ekonomisinin t ve t+T dönemi arasındaki
reel GSYİH değerinin büyüme oranını göstersin, (Yi,t) de t zamanında i ekonomisinin
kişi başına reel GSYİH değerini göstermektedir.
( ) i t t T i t i t Y , , , g = a - b log , + e + (1.3.1)
β katsayısı, başlangıç gelir değişkeninin katsayısıdır ve burada bize bu değer yol
gösterici olmaktadır. b ñ0 ise, verinin mutlak β-yakınsaması sergilediğini
söyleyebiliriz.
Eğer incelenen ekonomilerin kişi başına GSYİH değerlerinin dağılımı zaman içinde
azalma eğiliminde ise, bu ekonomi grubu arasında σ-yakınsaması gerçekleşiyordur
diyebiliriz. σ-yakınsamasında ekonomilerin kişi başına gelirlerinin dağılımı
incelenmektedir ve dağılım ölçüsü olarak standart sapmanın azalması σ-yakınsamasının
varlığını gösterir. Bu durumda t T t s ás + ’dır. t s , t zamanında log(Yi,t)’nin standart
sapmasıdır. Eğer karşılaştırılan iki ekonominin reel GSYİH düzeyleri zamanla benzer
hale gelirse, yoksul ülkenin daha hızlı büyüdüğü bir durum gözlenir. b -yakınsaması ve
s -yakınsaması arasındaki ilişkiyi gösteren yakınsama durumlarını şekiller yardımıyla
özetlemeye çalışalım.
31
A
B
+
0 t t+T
(a)
A
B
+
+
0 t t+T
(b)
A
B
+
+
0 t t+T
(c)
Şekil 1.3.1 b -yakınsaması ve s -yakınsaması sürecine ilişkin üç olası durum (Sala-i-
Martin, 1996, s.1021)
İki ekonomi söz konusudur: A ve B. 1.3.1 şeklinden de anlaşılacağı gibi B ekonomisi,
başlangıç düzeyinde A ekonomisinden göreli olarak daha yoksuldur. İlk durumda daha
yoksul olan B ekonomisi, A ekonomisinden daha hızlı büyümektedir ve b -
yakınsaması söz konusudur. t dönemine göre t+T döneminde gelir dağılımı arasında
fark azaldığından, s -yakınsaması da gerçekleşmiştir. Ancak s -yakınsamasından söz
edebilmek için b -yakınsamasının gerçekleşmesi gerekmektedir. Eğer başlangıçta
yoksul olan ekonomi daha hızlı büyüme eğilimi gerçekleştirmezse, iki ekonominin gelir
dağılımları farkının azalması söz konusu olmaz.
Yani b -yakınsaması, s -yakınsaması için gerekli fakat yeterli bir koşul değildir.
Ayrıca b -yakınsamasının gerçekleşmesi (başlangıçta yoksul olan ekonominin daha
hızlı büyümesi), iki ekonominin kişi başına GSYİH düzeylerini zamanla daha benzer bir
hale gelmesini sağlayabilir. Bir başka deyişle, b -yakınsamasının varlığı s -
yakınsamasının gerçekleşmesini sağlayabilir. İkinci durumda zengin ülke konumunda
olan A ekonomisi, B ekonomisinden daha hızlı büyümekte ve b -yakınsaması
gerçekleşmemektedir. Dolayısıyla s -yakınsaması da söz konusu değildir. Şekil 1.3.1 (a
ve b)’de gelirin nihai dağılımı değişmektedir.
32
Şekil 1.3.1 (c)’de ise daha yoksul olan B ekonomisi, A ekonomisinden daha hızlı
büyümektedir ve t+T döneminde B ekonomisi daha zengin konumdadır. b -yakınsaması
gerçekleşmiştir. t+T döneminde iki ülkenin gelir düzeyleri arasındaki mesafe t
dönemindekiyle aynıdır ancak iki ekonomi arasında gelir dağılımı azalmamıştır
dolayısıyla s -yakınsaması gerçekleşmemiştir. Bu durumda da dağılım içinde bir
değişiklik söz konusudur ancak dağılımın kendisi değişmemiştir.
σ-yakınsaması, dünya gelir dağılımının zamanla azalıp azalmadığı ile ilgili bir
kavramdır. β-yakınsaması ise, veri dünya gelir dağılımında ekonomilerin büyümelerini
incelemektedir (Sala-i-Martin, 1996, s.1020–1022). Yani bir ekonominin büyüme
hızıyla ve ekonominin kişi başına gelirinin, ekonomiler arasında oluşan kişi başına gelir
ortalamalarına yakınsamasıyla ilgiliysek, β-yakınsamasından bahsederiz. Ekonomiler
arasındaki gelir dağılımının, geçmişte nasıl olduğunu ve gelecekte nasıl olacağını
irdeliyorsak, s -yakınsaması söz konusudur (Barro ve Sala-i-Martin, 1990, s.113).
Ayrıca s -yakınsamasının varlığı, bölgeler ya da ülkeler arasında kişi başına gelir
adaletsizliğinin azaldığını ve kişi başına gelirin eşitlenme eğilimine girdiğini gösterir
(Hossain, 2000, s.7).
Quah’a göre tek anlamlı parametre s -yakınsamasıdır ayrıca β-yakınsaması, σ-
yakınsaması için yeterince bilgi sağlamadığından üzerinde durulması gereksizdir. Quah,
daha sonra değineceğimiz “ikiz tepelilik” oluşumunun üzerinde durmaktadır (Quah,
1996, s.1047–1050). Quah’nın bu düşüncesine, Sala-i Martin (1996) ilgili makalesinde
şöyle bir örnek vermiştir. İki ekonomi ele alalım ve bu iki ekonomide aynı düzeyde
gelir dağılımı adaletsizliği gözlensin. 50 yıllık bir süre sonunda, bu iki ekonomide
gözlenen gelir indeksleri sabit kalmış olsun yani gelir dağılımları zaman içinde
azalmasın (s -yakınsaması gözlenmesin). A ülkesinin, tarıma dayalı bir ekonomi
olduğunu düşünelim. Topraklar, ayrıcalıklı bir sınıfa ait olsun ve bu topraklar da onların
çocuklarına miras bırakılsın. Ayrıcalıklı aileler ve onların çocukları zengin, toplumun
geri kalan kısmı da yoksul olacaktır ve hayatlarını bu şekilde sürdüreceklerdir. Buna
karşılık B ekonomisi de, endüstriyelleşmiş sektörlerle donatılmış bir ekonomi olsun.
Yaratıcı fikirleri olan ve bunları uygulayabilen becerikli girişimciler, toplumdaki
şirketlerin sahipleridir. Nüfusun geri kalanı da onlar için çalışmaktadırlar.
33
Ancak hizmet veren ailelerden bazılarının çocukları girişimcilik yeteneğine sahip olup,
bu ekonomide kendi şirketlerini kurup zengin olabilirler. Şirket sahibi olan bazı
girişimcilerin çocukları da, ebeveynleri kadar yaratıcı olamayıp, servetlerini
yitirebilirler. 50 yılın sonunda gelir dağılımı indeksi sabittir, ancak B ekonomisinde
servet yoksul ailelerin eline geçmiştir. B ekonomisi (mikro ekonomik açıdan) b -
yakınsaması göstermiştir. Yoksul ailelerin gelirleri, zengin ailelerin gelirlerinden daha
hızlı büyümüştür. Ancak A ekonomisinde b -yakınsamasından söz edilemez. Çünkü bu
ekonomide zengin ailelerin ve yoksul ailelerin gelirleri, 50 yılın sonunda bir değişiklik
göstermemiştir. ”Eğer bir ekonomi B ekonomisinin özeliklerini taşıyorsa, ne kadar
sürede zenginler yoksulların düzeyine, yoksullar da zenginlerin düzeyine gelir?”, “Ya
da A ekonomisini, B ekonomisinin yapısına kavuşturabilmek için neler yapılabilir?”.
Tüm bu soruların cevabı, b -yakınsaması ile ilgilidir. Ekonomiler arasında s -
yakınsaması gözlenmese bile, hala tartışılacak önemli kavramlar vardır. Dolayısıyla s -
yakınsaması gelir dağılımının zamanla nasıl değiştiğini göstermesi açısından, b -
yakınsaması da aynı dağılımda gelir hareketliliğinin nasıl geliştiğine yol göstermesi
açısından üzerinde durulup çalışılması gereken kavramlardır (Sala-i-Martin, 1996,
s.1328–1330).
Ayrıca Quah (1996)’a göre geleneksel yaklaşım, ekonomik büyüme ve yakınsama
süreçleri ile ilgili olarak bir kavram yanılgısına düşmüştür. Bir ekonomideki ekonomik
birimlerin teknoloji ve kapasite sınırlamalarının üstesinden gelerek çıktıda artışlar
sağlaması büyümeyle ilgili bir konudur. Bu süreç uygun bir şekilde işlediğinde
ekonominin büyüme başarısı olarak algılanabilir. Bu tür bir ekonomik gelişme sadece
yoksul ülkelerle ilgili değil aynı zamanda zengin ülkeleri de konu edinen bir süreçtir
yani aralarında bir ayrım yapmak gereksizdir. Büyümenin farklı bir boyutu ise, yoksul
ülkeler ve zengin ülkelerin göreli performanslarını belirleyen mekanizmadır: Yoksul
ekonomilerin büyüme oranları zengin ülkelerin büyüme oranlarını yakalar mı? Burada
asıl önemli olan konu yoksul ekonomilerdeki ekonomik gelişmenin zengin
ekonomilerdekinden farklı bir şekilde olup oluşmadığı konusudur. Quah’a göre
bahsedilen iki mekanizma birbiriyle ilişkilidir ancak farklı konulardır. Quah, ilk
yaklaşımı “büyüme mekanizması”, ikinci yaklaşımı ise “yakınsama mekanizması”
olarak nitelendirmiştir.
34
Yakınsama konusunda asıl önemli olan nokta, tek bir ekonominin kendi tarihsel
sürecindeki performansı değil ekonomilerin karşılaştırmalı olarak birbirlerine karşı nasıl
bir performans sergilediğidir. Quah çalışmasında “ikiz tepelilik” yani zengin ve fakir
ülkelerin kutuplaşmasının söz konusu olduğu bir dağılım üzerinde durmuştur.
1.3.1. Mutlak- b ve Koşullu- b Yakınsaması
b -yakınsamasını, “mutlak b -yakınsaması” ve “koşullu b -yakınsaması” olarak iki
grupta inceleyebiliriz. Koşullu yakınsama varsayımının kaynağı, üretim faktörlerine
göre azalan verimlilik varsayımıdır. Ekonomi büyüdükçe, sermaye işgücü oranı (K/L)
oranı artar, sermayenin verimliliği düşer ve de sonuç olarak tasarruflar ve sermaye
birikimi azalan oranda artar. Yani tercihler, teknoloji, nüfus artış hızları, hükümet
politikaları… Vb yönünden benzer olan ülkelerin başlangıç kişi başına geliri, kendi
uzun dönem değerinden ne kadar uzakta ise o kadar hızlı büyür (Barro, 1994, s.10–11;
Galor, 1996, s.1058–1059).
gSRy
      b-eğrisi
a(n+d+x)

y* y
0
Şekil 1.3.2 Mutlak Yakınsama ve b Eğrisi
Mutlak yakınsama hipotezinde ekonomilerin teknoloji, kurumsal yapı, tasarruf oranı
gibi faktörler açısından aynı durumda olduğu varsayılmaktadır. Koşullu yakınsama
hipotezinde ise ekonomiler arasındaki bu tür farklılıkları yaratacak değişkenler modele
eklenmektedir. Yani mutlak yakınsama, ülkelerin kişi başına gelirlerinin uzun dönemde
başlangıç gelirlerinden bağımsız olarak birbirine yakınsamasıdır.
35
Neoklasik model incelenen ülkeler arasında, tasarruf oranları, nüfus artış hızı ve
teknoloji gibi değişkenler benzer olmadığı sürece, mutlak yakınsama tahmin etmez.
Hızlı nüfus artış hızlarına ve düşük tasarruf oranlarına sahip olan ülkelerin, daha az
nüfus artış oranlarına ve daha yüksek tasarruf oranlarına sahip olan ülkelere göre daha
yoksul olmaları beklenir (Hossain, 2000, s.6). Koşullu yakınsama teorisinde,
ekonomilerin aynı parametrelere dolayısıyla da aynı durağan duruma sahip oldukları
varsayımını bir kenara bırakırız. Eğer ülkelerin farklı durağan durum dengeleri varsa,
koşullu yakınsama hipotezi geçerlidir (Mankiw, 1995, s.307).
Bunu da şu şeklide açıklayabiliriz: Neoklasik modelde dışsal olarak belirlenen tasarruf
oranları ve nüfus artış hızları, durağan durum gelir düzeyini belirler. Tasarruf oranları
ve nüfus artış hızı ülkeler arasında farklılık gösterdiği için, farklı ülkeler farklı durağan
durum düzeylerine ulaşırlar (Mankiw, Romer, Weil, 1992, s.407). Yani koşullu
yakınsamada ekonomiler yapısal olarak birbirine benzer değildir, servet ve gelir
ölçümleri aynı düzeye yakınsamaz ancak ekonomiler arasındaki farklılıklar durağan
hale gelir ve uzun dönemde büyüme oranları aynıdır. Buna karşın, mutlak yakınsama
(toplam yakınsama) hipotezi neoklasik kuramın belirttiği gibi, başlangıç koşulları farklı
iken ekonomiler dışsal olan teknolojik ilerleme ile belirlenen ortak kişi başına düzeye
yakınsarlar. Ayrıca daha sonra tekrar değineceğimiz gibi, mutlak yakınsama hipotezinde
tüm ekonomilerin yakınsayacağı tek bir denge düzeyi vardır. Ancak koşullu yakınsama
hipotezinde denge düzeyi ekonomiden ekonomiye farklılık gösterir ve her bir ekonomi
kendisine ait tek denge düzeyine yakınsar. Yani bu kavrama göre yakınsama her bir
ekonominin yapısal karakteristiklerine bağlıdır ve bu yapısal farklılıklar da farklı
ekonomilerin farklı durağan durum dengelerine sahip olmasını sağlayacaktır.
Neoklasik modelde bilindiği gibi tasarruf oranları ve nüfusun artış hızı dışsal olarak
alınmış ve bu iki değişkenin de durağan durumu belirlediği varsayılmıştır. Tasarruf ve
yatırım oranlarının da ülkeler arasında farklılık göstermesi, ülkeleri farklı durağan
durum dengelerine ulaştırır (Lall ve Yılmaz, 2000, s.3; Mankiw, Romer ve Weil, 1992,
s.407). Eğer çoklu denge söz konusu ise yakınsama kulüpleri söz konusudur ( Islam,
2003, 315).
36
Bir ekonominin uzun dönem dengesi, teknoloji, tercihler, nüfus artış hızı, hükümet
politikaları, faktör piyasalarının yapısı gibi faktörlere de bağlıdır. Dolayısıyla mutlak
yakınsama hipotezi, ülkeler arasında bu faktörlerin de yakınsamasını gerektirir. Bu
yüzden ampirik çalışmalarda mutlak yakınsama hipotezini destekleyen bulgulara pek
rastlanmaz. Neoklasik model, mutlak yakınsama hipotezinden ziyade koşullu
yakınsama hipotezine ulaşır. Dolayısıyla mutlak yakınsama hipotezini reddetmek,
neoklasik modeli geçersiz saymaz (Galor, 1996, s.1057). Ayrıca mutlak yakınsama
hipotezine ülkeleri konu alan çalışmalardan ziyade, bir ülkenin bölgelerini dikkate alan
çalışmalarda daha sık rastlanması olasıdır. Çünkü bu ekonomiler benzer yapısal
karakterlere sahiptir ve dolayısıyla daha homojen gruplardır.
Ancak şöyle bir ikilemi de belirtmeliyiz: İki ekonomi düşünelim. Birinci ekonomi
yoksul ama durağan durum dengesinde olsun. Bu ekonominin büyüme oranı, “0”
olacaktır yani büyüme gerçekleştiremeyecektir. İkinci ekonomi ise zengin ama durağan
durum düzeyinin altında bir sermaye stokuna sahip olsun. İkinci ekonominin büyüme
oranı, pozitif olacaktır ve birinci ekonomi daha yoksul olmasına rağmen ikinci
ekonominin büyüme oranı, birinci ekonomiden daha yüksek olacaktır. Bu durumda
farklı ekonomiler farklı teknolojiye ve değişkenlere sahipse, farklı durağan durum
dengelerine ulaşabilirler ve yukarıda anlatılanlar gerçekleşmeyebilir. Modelin belirttiği
kavram: Büyüyen bir ekonominin sermaye stoku arttıkça, büyüme oranı düşecek ve
durağan duruma ulaştığında “0” olacaktır.
Buna göre, neoklasik modelin varsayımı, bir ekonominin büyüme oranı, onu durağan
durumundan ayıran uzaklıkla pozitif yönde ilişkilidir. Ancak tüm ülkeler aynı durağan
duruma yakınsarlarsa, yoksul ülkelerin zengin ülkelerden daha hızlı büyüyeceği
varsayımı tutar. Çünkü ortak durağan durum dengesi gerçekleşirse, yoksul ülkeler
durağan durum dengelerinden daha uzakta olacaklardır. Yani eğer tüm ekonomiler aynı
durağan durum dengesine sahip olurlarsa, koşullu yakınsama ve mutlak yakınsama aynı
anda gerçekleşir (Sala-i-Martin, 1996, s.1027).
37
1.3.2. Yakınsama Hızının Hesaplanması
Yakınsamanın ya da durağan durum değerine hangi hızla yaklaşıldığının belirlenmesi,
sermaye stokundaki değişime göre belirlenir. Burada göz önünde bulundurulan şey,
sermayenin azalan getiri kavramıdır. Mankiw (1995)’e göre bazı ekonomistler
yakınsamanın azalan marjinal ürün özelliğinden kaynaklandığını ileri sürmektedir.
Ancak bu yorum Mankiw’e göre doğru değildir. Üretim fonksiyonunun ikinci türevi
f '' azalan marjinal ürünün bir göstergesidir ve bu da yakınsama oranını belirlemede
hiçbir rol oynamaz. Burada yakınsama, azalan ortalama ürün özelliğinden
kaynaklanmaktadır. Sermaye stoku arttıkça, oransal olarak aşınma oranı artar fakat gelir
ve yatırım daha az artar buna göre de sermayenin yüksek oranı daha düşük bir sermaye
büyüme oranına yol açar.
a ’nın (sermayenin toplam üretimdeki payı), aşağıda denklemde yer alan b katsayısı
üzerindeki etkisi önemlidir. Neoklasik modele göre 0áaá1, bñ0’dır (Sala-i Martin,
1996. s:1026). a katsayısı 1 değerine yaklaştıkça, azalan verimler ortadan kalkar, b
değeri (yakınsama hızı) 0’a yaklaşır. İkame olanağının artması b değerini yükseltir.
Yakınsama hızını tahmin edebilmek için, sermaye birikim denkleminden faydalanırız.
dk / dt = sf (k )- (n + g +d )k (1.3.2)
Sağ taraftaki denklem için, k * (durağan durum sermaye stoku) düzeyinde birinci
dereceden Taylor açılımı yaparsak:
dk / dt = (sf (k *)- (n + g +d )(k - k *) ) (1.3.3)
s teriminin yerine, durağan durum denklemindeki (sf (k *) = (n + g +d )k * )
çözümünü koyarız:
dk / dt = {( f ' (k *)/ f (k *) )-1 }(n + g +d )(k - k *) (1.3.4)
Eğer sermaye marjinal getirisini kazanıyorsa, durağan durum sermaye payı yani
a = f ' (k*)k * / f (k*) ’dır. Bu durumda:
38
dk / dt = -l(k - k *) ki l = (1-a)(n + g +d ) şeklinde yazabiliriz. l ,durağan durum
gelir düzeyi ile fiili düzeyi arasındaki farkın hangi hızda kapanacağını yani yakınsama
hızını gösterir. Diğer bir deyişle k’de k*’a yakınsama hızını belirlemektedir.
Aynı oran gelir için de geçerlidir. Gelir de durağan durum düzeyine, sermayeyle aynı
oranda yakınsar.
y = f ' (k *)k (1.3.5)
y - y* = f ' (k *)(k *-k ) (1.3.6)
y = l(y *-y) (1.3.7)
Logaritma cinsinden yazarsak;
( ) ( ) ( )( ( ) ( ) ) 2 1 1 1 ln yˆ t - ln yˆ t = 1- elT ln yˆ * t - ln yˆ t (1.3.8)
1 t ,başlangıç dönemi; 2 t , bir sonraki dönem ve ( ) * 2 1 T = t -t y
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 2 1 1 1 1 ln 1 ln ˆ
1
ln 1
1
ln yˆ t ln yˆ t 1 e s e n g e T y t
t
T
t
lT l d l
a
a
a
a - + + - -
-
- -
-
- = -
b = -(1- e-ll ) (1.3.9)
λ, bir ekonominin kendi durağan durum dengesine hangi hızla yaklaştığını gösterir.
Yoksul ülkelerin, zengin ülkelerle arasında oluşan gelir farklılıklarını ne hızda
kapattığını gösterir. Ancak koşullu yakınsama hipotezinde, yoksul ve zengin ülkelerin
durağan dengeleri farklıdır, bu yüzden de λ geçerliliğini yitirir (Islam, 2003, s.3;
Mankiw, 1995, s.310). b ne kadar büyük değer alırsa, ekonomi durağan duruma doğru
o kadar hızlı bir yakınsama sergileyecektir. Yakınsama değeri hesaplamalarında
genellikle “yarılanma ömründen” bahsedilir. Yarılanma ömrü, başlangıçtaki değer ile
durağan durum değeri arasındaki açıklığın yarılanması için geçecek süreyi
tanımlamaktadır.
39
Sala-i Martin (1996) Japonya’nın, Almanya’nın, İngiltere’nin, Fransa’nın, İtalya’nın,
İspanya’nın, Kanada ve ABD’nin bölgelerini kapsamlı bir şekilde incelemiş ve tüm bu
bölgeler arasında yılda yaklaşık %2 civarında bir koşullu yakınsamanın gerçekleştiği
sonucuna ulaşmıştır. Buna göre, ekonominin başlangıç gelir düzeyiyle durağan durumu
arasındaki farkın %50’si (yarılanma ömrü) 35 yılda, %75’i 70 yılda kapanmaktadır
(Sala-i-Martin, 1996, s.1030–1034).
1.4.Yeni Bir Kavram: Yakınsama Kulüpleri
Yakınsama analizlerinde ortaya çıkan kanıt eksikliği, Romer (1986) ve Lucas (1988)
tarafından yazılan makalelerin arkasındaki temel etkendir. Bu çalışmalar, teknolojik
gelişmeyi içselleştiren çok sayıda büyüme modelleri tarafından geliştirilmiştir ve
zamanla oluşan gelir farklılıkları davranışları ile ilgili olarak farklı sonuçlar tahmin
etmişlerdir. Bu tür modellerin özelliği, ekonomilerin tek bir denge durumundan ziyade
çoklu dengelere yakınsayacağı tahminidir. Tek bir durağan duruma yakınsamanın
olmadığı konusunda genel bir uzlaşma oluşurken, ülkeler arasında farklılık gösteren
çeşitli karakteristiklerin incelenmesini konu alan yeni çalışmalar ise koşullu
yakınsamanın varlığına işaret ederler (Mankiw, Romer ve Weil (1992), Barro (1994),
Levine ve Renelt (1991)).
Yakınsama hakkında ampirik literatürün birçoğunda görülen eksiklik, uygulanan
testlerde yatay kesit yönteme başvurulmasıdır. Friedman (1992) ve Quah (1993a)
yakınsamanın varlığını göstermek için bu tür testleri kullanmanın doğruluğu hakkındaki
şüphelerini öne sürmüşlerdir. Ortalama büyüme oranları ile başlangıç gelir arasındaki
ilişkiyi arayan klasik uygulamadan başka, yakınsamayı belirlemek için farklı yöntemler
vardır. Bunlar arasında: Bernard ve Durlauf (1996) koentegrasyon analizini kullanmıştır
ve Quah (1993a) dağılım dinamikleri yöntemini kullanmıştır (Ben-David, 1998, s.155).
Quah (1993), bu yöntemin sadece gerçeği yansıtacak şekilde geleneksel yaklaşımların
hatalarını düzeltmediğini aynı zamanda ekonomik büyüme ve yakınsama konularına
yeni teoriler kazandırdığını öne sürmektedir. Quah’a göre geleneksel yaklaşımlar sadece
üretim fonksiyonundaki fiziksel sermayenin katsayısıyla ilgilenmektedirler.
40
Büyüme oranları ile gelir düzeyleri arasındaki negatif bir ilişki yoksul ekonominin
zengin ekonomiyi yakalaması hakkında hiçbir fikir vermez (Quah, 1996, s.1046). Quah
yakınsama klüplerinin varlığını açıklamak için iki yaklaşım öne sürmektedir:İlki
birleşmelerin içsel oluşumu ile ilgilidir, ikincisi ise dağılımın başlangıç özelliklerine
dayanan yakınsama dinamiklerinin oluşumu ile ilgilidir. Bu potansiyel dinamikler,
(polarization) kutuplaşma ve (stratification) gruplara ayrılmadır.
Sonuç olarak dağılım ikiz tepelik (biomodality) bir özellik göstermektedir. Dağılımın
tepelilik niteliği kernel yoğunluğunun tahmin edilmesi ile saptanmaktadır. Buna göre
dağılımın kaç farklı gelir düzeyinin etrafında yoğunlaşma gösterdiği, kaç tepeli olduğu
belirlenmektedir. Ayrıca yakınsama bu kümeler arasında değil ancak kümelerin kendi
içlerinde gözlenebilmektedir. Ancak Quah (1996a), bu oluşumu dünya ekonomileri için
kanıtlamış olmasına karşın, Avrupa Bölgeleri açısından kanıtlayamamıştır (Mora, 2005,
s.15–18). Quah’nın modelinde, ülkeler içsel olarak kendilerine grup seçiyorlar yani
diğer ülkelerden ayrı tutulmuyorlar. Üretimde uzmanlaşama ölçek ekonomileri yaratıyor
ve (ideas) fikirler büyümenin motoru olarak görülüyor (Quah ,1996, s.1368).
Öncelikle Quah’nın “ikiz tepelilik” kavramını açıklayalım.
Şekil 1.4.1 İkiz tepelilik (Quah , 1996, s.1049)
41
Şekil 1.4.1, değişik zamanlar açısından ülkelerin kişi başına gelir dağılımını
açıklamaktadır ve yoksul ülkelerin zengin ülkeleri yakalayıp yakalayamadığını
göstermektedir. Dikey eksende artan gelir, yatay eksende de zaman gösterilmektedir. t
gibi bir zaman alalım. t zamanında bazı zengin ekonomiler şeklin üst kısmında, orta
gelirli ülkeler şeklin orta kısmında ve bazı yoksul ülkeler de şeklin alt kısmında
gösterilmiştir. Quah, t+s döneminde ekonomiler arasında “ikiz tepeliliğin” gözlendiğini
belirtiyor. Zengin ülkeler ve fakir ülkeler ayrı gruplarda toplanıyorlar ve gelir açısından
orta sınıfta yer alan grup, t+s döneminde ortadan kayboluyor.
Mesela t döneminde yoksul olan bir ekonomi, t+s döneminde zengin ülke gruplarının
seviyesine yükselebiliyor. Bu eğilimi “yakınsama” olarak adlandırabiliriz. Ancak
dünyada ülke grupları arasında uzun dönemler boyunca zengin ülkeler zengin, yoksul
ülkeler de yoksul kalabiliyor. t döneminde zengin ülkeler t+s döneminde de zengin, t
döneminde yoksul olan ülkeler t+s döneminde de yoksul olabiliyor. Yani bir süreklilik
oluşuyor. Kümelenme, gelir dağılımının yüksek ve düşük bölümlerinde oluşuyor.
Buradaki asıl sonuç, ülkeler arasında başlangıç gelir dağılımına bağlıdır. Eğer ülkeler
birbirine yakın gelirlerle başlarlarsa, tek bir birleşme oluşur ve tüm ülkeler eşitliğe
yakınsar. Eğer başlangıç gelirleri farklıysa, yakınsama kulüpleri oluşabiliyor.
Quah’a göre s -yakınsaması dikkate alındığında, ülkelerin iki gruba ayrıldığı
gözlemlenmektedir. Bu modelde yakınsama kulüpleri içsel olarak oluşuyor ve ülkeler
arasında gözlenen gelir dağılımı kutuplaşıyor. Dağılım yaklaşımı olarak s -yakınsaması
dikkate alınmaktadır ve tek bir ekonominin davranışı değil de bir bütün olarak gelir
dağılımındaki değişiklikler üzerinde durulmaktadır.
Ayrıca Quah, farklı beşeri sermaye stok düzeyleri ve diğer gözlemlenebilen değişkenleri
göz önüne alarak ekonomilerin gelir davranışlarını anlamaya çalışan bir araştırmacının
yanılgıya düşebileceğini öne sürmektedir. Çünkü araştırmacı koşullu yakınsamanın var
olduğunu ve beşeri sermayenin de büyümenin yatay kesit yapılarını açıkladığı sonucuna
varacaktır. Oysaki böyle bir sonuç yanıltıcıdır çünkü her şeyi açıklayan kulüp üyeliği
kavramıdır. Beşeri sermaye birleşme yapılarına içsel olarak tepki vermektedir, bu da
yüksek beşeri sermayenin zengin kulüp üyelerinde var olmasının nedeni olarak
algılanabilir.
42
Quah (1993, 1996b) kişi başına reel GSYİH ve işgücü verimliliğinin, her bir yıl için
dünya ortalaması dikkate alınarak hesaplanan uluslar arası dağılımın İkinci Dünya
Savaşı Sonrası dönemde tek tepelilikten ikiz tepeliliğe doğru bir seyir izlediğini
göstermiştir. Quah (1996b), 1961–1988 döneminde 109 ülkenin işgücü dağılımını
incelemiştir. 1961 yılında ikiz tepeliliğin yeni gelişmeye başladığını belirtmiştir.
1988’de bu olgu tamamen belirgin hale gelmektedir. Tepeler arasındaki uzaklık 1961’de
1,5 iken, 1988’de iki katına ulaşarak 3,0 olmaktadır. Yani ikiz tepelilik ve kutuplaşma
zamanla belirgin hale gelmiştir. Quah (1996b) ayrıca dünya ortalaması yerine her bir
ülkenin ticaret ortaklarının ve coğrafi koşularının ortalama verimlilik düzeylerini göz
önüne alarak yaptığı değerlendirmede de işgücü verimliliği dağılımının yine ikiz
tepelilik gösterdiği bulgusuna ulaşmıştır.
Sala-i Martin (2002), Quah’nın bu yaklaşımına eleştirisel bir açıdan yaklaşmış ve 1970–
1988 dönemini inceleyerek farklı bir yöntem kullanarak karşıt bulgulara ulaşmıştır.
Buna göre önce her ülkenin ulusal gelir dağılımı belirlenmeli, daha sonra uluslar arası
dağılımın dinamikleri ortaya konmalıdır. Sala-i Martin, 1970’de görülen ikiz tepeliliğin
1988’de ortadan kaybolduğunu öne sürmüştür.
Ayrıca Quah, ABD eyaletlerini 1949–1989 dönemleri açısından inceleyen bir çalışma
yapmıştır ve eyaletler arasında büyük oranda bir yakınsama olduğuna ulaşmıştır. Bu da
eyaletler arasında kümeleşme ya da yakınsama kulüplerinin oluşmadığını
göstermektedir (Quah , 1996, s.1368–1369; Quah, 1996, s.1049; Quah, 1997, s.2–6).
Jones (1997), dünya ortalaması yerine ABD’nin kişi başına GSYİH’sını göz önüne
alarak yaptığı çalışmada ülkelerin daha çok zenginleşme eğilimi içinde olduğu
sonucuna ulaşmıştır. Ülkelerin %51’inin ABD ile olan zenginlik açığının uzun dönemde
en iyi şartlarla %40 olabileceğini öne sürmüştür.
43
1.4.1 Yakınsama Kulüpleri
Daha önce değindiğimiz gibi eğer ülkelerin başlangıç koşulları özdeş ise yapısal
karakterleri açısından benzer olan ülkelerin kişi başına reel gelir düzeyleri birbirine
yakınsar. Kulüp yakınsaması kavramı çoklu durağan durum dengeleri ile
açıklanabilecek bir kavramdır ve neoklasik kuramla değil daha çok içsel büyüme
modelleri ile bağdaşmaktadır. Çünkü neoklasik kuramın öne sürdüğü koşullu yakınsama
hipotezinde tek bir durağan durum dengesinden bahsedilir. Ve dünyada gelir
dağılımının İkinci Dünya Savaşı sonrası dönemde daha çok çoklu denge durumu ile
karakterize edildiği yönünde baskın görüşler vardır. Ancak kulüp yakınsaması sonucuna
ulaşan çok sayıda farklı model bulunmaktadır ve henüz tek bir genel model üzerinde
uzlaşı sağlanamamıştır.
Başlangıçta benzer koşul ve konumlara sahip olan ülkeler uzun dönemde özdeş durağan
dengelere ulaşarak yakınsama kulüplerini oluşturacaklardır. Geçiş sürecinde bir kulübü
oluşturan ülkeler arasındaki eşitsizliğin azalması beklenmektedir. Asıl olarak yakınsama
kulüpleri hipotezi Baumol (1986) tarafından ortaya atılmıştır. Geniş gözlemlerde
yakınsamaya rastlanmaması, ülkeler açısından yakınsama eğiliminin yaşanabileceği
kulüpler yani bir nevi gruplar olabileceğini ortaya koymaktadır (De Long, 1988,
s.1138–1139). Yakınsama kulüplerine dahil olan ülkeleri, lider ülkeyle yakınsama
sürecinde olan ülkeler grubu olarak tanımlayabiliriz. Hikino ve Amsden (1994),
ülkelerin yakınsama kulüplerine dahil olabilmeleri için bazı özelliklere sahip olmaları
gerektiğini belirtmektedirler. Bu özellikler şunlardır: 1)Belirli bir düzeyde servet
birikimi, 2)Adaletli bir gelir dağılımı, 3)İyi eğitimli sivil hizmetlerin oluşması (Elmslie,
Milberg, 1996, s.156–157).
Yakınsama kulüpleri hakkında Galor (1996) ilginç açıklamalar yapmaktadır.
44
Şekil 1.4.2 Koşullu Yakınsama (Galor,1996,s.1058)
Eğer dinamik sistem, yerel çoklu bir durağan durum dengesi tarafından karakterize
ediliyorsa, koşullu yakınsamadan ziyade yakınsama kulüpleri oluşacaktır (Şekil 1.4.3).
Yapısal karakterleri bakımından özdeş olan ekonomiler başlangıç koşulları da benzer
ise, aynı durağan duruma yakınsarlar. Bu senaryoda geçici şoklar, bir ülkenin ekonomik
performansını sürekli etkileyebilir. Yani neoklasik özellikler veriyken, koşullu
yakınsama hipotezi büyüme modelinin tek hipotezi olarak ortaya çıkmaktadır (Galor,
1996, s.1057–1058). Şekil 1.4.2’de ekonomi tek bir durağan denge durumu tarafından
karakterize edilmektedir ve ekonomi bu dengeye yaklaştıkça büyüme hızı düşmektedir.
Koşullu yakınsama hipotezi, faktörlerin azalan verimlilik varsayımına bağlı olarak
gelişmektedir. Ekonomide büyüme gerçekleştikçe sermaye-işgücü oranı artar,
sermayenin marjinal verimliliği düşer ve tasarruf ve sermaye birikimi azalan oranda
artar.
45
Tek sektörlü modelde neoklasik kişi başına üretim fonksiyonu, K/L oranında
içbükeydir. Tasarruf oranı (homojen bireyler tarafından oluşturuluyor) da toplam
çıktının bir parçası olarak K/L oranının içbükey bir fonksiyonudur. Böylece sermayeişgücü
oranı tek bir durağan durum dengesi ile karakterize edilir ve koşullu yakınsama,
modelin tek hipotezi olarak ortaya çıkar (Şekil 1.4.2).
Ancak faktör donanımında heterojenlik meydana gelirse, Solow Büyüme Modeli çoklu
durağan denge durumları tarafından karakterize edilir. Faiz gelirinden elde edilen
tasarruf oranı, ücret gelirinden elde edilen tasarruf oranından farklılaşır. Söz konusu
olan bu sapma, işgücü ve sermaye geliri elde eden birimlerin tasarruf oranlarının
faklılaşmasıdır. Reel ücret ve faiz oranları sermaye stokunun birer fonksiyonu oldukları
ve birimlerin faktör donanımları farklılık gösterdiği için bu gelirlerden yapılan tasarruf
oranlarının farklılaşması çoklu bir denge durumu yaratacaktır. Tasarruflar tüm çıktı
yerine, çıktıdan elde edilen ücret payının bir parçası olduğu için ve ücretler de K/L
oranının içbükey bir fonksiyonu olmadığından dolayı; tasarrufların, K/L oranının
dışbükey bir fonksiyonu olacağı bir bölge oluşabilir. Aslında bir nevi bireylerin
heterojenliği analize katılmış olmaktadır. Neoklasik üretim teknolojisine rağmen K/L
oranında büyüme oranı yavaşlamayabilir ve bu durumda sistem, çoklu bir durağan
durum dengesi tarafından karakterize edilir ve yakınsama kulüpleri oluşur (Şekil 1.4.3).
Yani K/L oranı arttıkça büyüme yavaşlamayabilir. Yakınsama kulüpleri hipotezi, ölçeğe
göre sabit getiri ve azalan marjinal verimlilik varsayımlarıyla tutarlıdır. Ayrıca yeni
parametrelerin dahil edildiği durumlarda da kulüp yakınsaması tutarlılığını
koruyacaktır.
46
Şekil 1.4.3 Yakınsama Kulüpleri
Beşeri sermaye değişkenini temel büyüme modellerine dahil ettiğimizde yakınsama
kulüpleri, geçerli teorik bir hipotezdir. Yapısal karakterleri bakımından özdeş olup,
beşeri sermayenin başlangıç durumu ya da dağılımı yönünden farklılık gösteren ülkeler,
beşeri sermaye birikiminin artan sosyal getiriler varsayımının varlığı altında, farklı
durağan durum dengeleri etrafında toplanabilirler. Yapısal karakterleri ve başlangıç
çıktı düzeyleri bakımından benzer olup başlangıç gelir dağılımı yönünden farklılık
gösteren ekonomiler de, farklı durağan durum düzeyleri etrafında toplanabilirler. Ayrıca
doğurganlık oranı kavramının içselleşmesi, yakınsama kulüpleri hipotezini yaratan
mantıklı bir çerçeve oluşturabilir. Yapıları aynı olan fakat başlangıç fiziksel sermaye ve
beşeri sermaye düzeyleri farklı olan ülkeler, kişi başına çıktı ve doğurganlık oranı
açısından farklı durağan durum dengeleri etrafında toplanabilirler.
47
Koşullu yakınsama şu şekilde açıklanabilir: t+I zamanında işgücü
donanımı; = (1+ ) , ³ 0 + L n L n t I t (n,nüfusun artış hızı). Sermayenin t+I zamanındaki
donanımı; ( ) t I t t K = - K + S + 1 d ; t S , t zamanında toplam tasarrufları ve t d de t
zamanında yıpranma payını gösterir (d Î(0,1 ] ). Ölçeğe göre sabit getiriye sahip olan
neoklasik üretim fonksiyonuna göre üretim belirli bir zaman aralığında oluşmaktadır ve
zaman süresince de durağandır. t zamanında üretilen çıktı:
( ) ( ) ( ) t t t t t t I t t Y = F K L = L F K L = L f K , , / . t t t k = K / L , t zamanında üretimde kullanılan
sermaye-işgücü oranıdır. Ekonomi her dönemde toplam çıktının s gibi bir oranını
tasarruf eder, kalanını da tüketir. t zamanında toplam tasarruflar: ( ) ( ) t t t S = sY = s t f k
gibi bir eşitlikle gösterilebilir. Bu durumda t+1 döneminde sermaye-işgücü oranı:
( ) ( ) ( ) t
t t
t
t
t k
I n
k k sf k
L
K f
d
=
+
- +
= = +
+
+ 1
1
1
1 (1.4.1)
Şekil 1.4.2’de, ekonomi tek ve istikrarlı olan bir durağan durum tarafından karakterize
edilmektedir. K/L oranına bağlı olarak büyüme oranı düşmektedir. Teknoloji, nüfus
artış oranları, sermaye aşınma oranları, tasarruf oranları bakımından özdeş olan ülkeler,
başlangıç kişi başına çıktı düzeylerinden bağımsız olarak k durağan durum dengesine
ve dolayısıyla da birbirlerine yakınsarlar. Ülkeler arası başlangıç kişi başına sermayeçıktı
oranının ( ( ) ) o o f k gelişimi, koşullu yakınsamayı yansıtmaktadır.
Yakınsama kulüplerinde ise, tek sektörlü büyüme modelinde kişi başına çıktı ( ) t f k ,
işgücü ve sermayenin marjinal verimliliklerine bağlı olarak, işgücü payına ve sermaye
payına aktarılıyor. Bu durumda:
( ) ( ) ( ) t t t f k = w k + r k ki ( ) ( ) ( ) t t t t w k º f k - f ' k k ve ( ) ( ) t t r k º f ' k . (1.4.2)
Ayrıca tasarruf oranlarını da, ücret gelirinden sağlanan tasarruf oranı s w Î(0, I ) ve
faiz gelirinden sağlanan tasarruf oranı s r Î(0, I ) şeklinde gösterebiliriz. Bu durumda
sermaye-işgücü oranı:
48
( ) ( ) ( ) ( )
I n
k k s f k s s f kt kt
r w
t
w
t
t +
- + + -
= +
'
1
1 d º fk(t) (1.4.3)
Pozitif durağan durum dengesini de k cinsinden yazarsak:
s w ( f ( k )/ k )+ ( s r - sw )f ' ( k ) º n +d (1.4.4)
Bu durumda dinamik sistem, çoklu yerel durağan durum dengesi tarafından karakterize
edilmektedir ve yakınsama kulüpleri geçerli bir hipotezdir. İşgücünün aldığı ücret
üzerinden sağlanan tasarruflar, sermaye geliri tarafından sağlanan tasarruflardan daha
fazla ise çoklu durağan denge oluşmaktadır. (0, k V ) aralığında o k başlangıç gelirine
sahip olanlar, a k dengesine yakınsamaktadırlar. (k V ,¥) aralığında o k başlangıç gelir
düzeyine sahip olanlar daha yüksek bir durağan durum dengesi olan c k dengesine
yakınsamaktadırlar. Sermaye-işgücü oranının ülkeler arasındaki başlangıçtaki dağılımı,
giderek kutuplaşır.
Ölçeğe göre sabit getiri ve üretim faktörlerinin azalan verimi gibi neoklasik modelin
özelliklerine rağmen, sermaye-işgücü oranı azalan değildir. Eğer bu modelde tasarruflar
toplam çıktının sabit bir parçası olarak kabul edilseydi, koşullu yakınsama gerçekleşirdi.
Bu durumda ekonominin dinamik yapısı tek ve istikrarlı bir durağan denge tarafından
karakterize edilirdi. Ancak bireylerin tasarrufları toplam çıktıdan ziyade, çıktıdan
sağlanan ücret payının sabit bir oranıdır. Ücretlerin de, sermaye-işgücü oranının
içbükey bir fonksiyonu olma zorunluluğu yoktur. Yani üretim teknolojisinin neoklasik
karakteristiğine rağmen tasarrufların, sermaye-işgücü oranının dışbükey bir fonksiyonu
olmadığı bir durum olabilir. Bu yüzden de yakınsama kulüpleri oluşabilir. Yüksek bir
sermaye-işgücü oranı, hanehalkı için göreli yüksek ücretlere ve düşük doğurganlık
oranlarına neden olur. Ve ekonomide bu yüksek sermaye-işgücü oranı devam edebilir.
Tersi bir durum da söz konusu olabilir. Bu yüzden; yapıları bakımından özdeş olup
başlangıç fiziksel sermaye düzeyleri yönünden farklılık gösteren ekonomiler, kişi başına
çıktı ve doğurganlık oranı açısından farklı durağan durum dengelerine ulaşabilirler.
49
Yani gelir düzeyleri ile doğurganlık oranları arasında ters ilişki söz konusu ise, bu çoklu
dengeye sebep olabilir. Sermayenin hareketliliğinin artması, yakınsama kulüplerinin
oluşumunu zayıflatabilir. Ancak beşeri sermaye yeterince hareketli olmadığından dolayı
yakınsama kulüpleri hala geçerli bir hipotezdir.
Şekil 1.4.4 Orta Dönemde Yakınsama Kulüpleri (Galor, 1996, s.1068)
Veri bir teknoloji değişkeninde ( ) 1 T , dinamik sistem çoklu durağan durum tarafından
karakterize edilmektedir. Teknolojik gelişme, teknoloji değişkenini 2 T ‘ye ve dinamik
sistemi yukarı kaydırır (şekil 1.4.4). Sistem nitelik olarak değişir ve durağan durum
dengesi, tek bir dengeyle karakterize edilmeye başlar.
50
Sonuç olarak ülkeler arasında sermaye-işgücü oranının dağılımı tekdüze biçimde gelişir
ve t dönemindeki kutuplaşmanın yerini yakınsama alır (Galor, 1996, s.1059–1067,
Rogers, 2003, s.121).Ampirik çalışmalarda, dünyanın varlıklı ülkeleri arasında
yakınsama kulüplerine dair zayıf da olsa kanıtlar bulunmuştur. Yakınsama kulüpleri
hakimiyetinin en sık olarak bulunduğu yerler dünyanın en yoksul ülkeleridir. Gelir
göstergesinin en yüksek ve en alt kısımlarında yakınsamanın doğası farklılaşmaktadır;
üst gelir gruplarında yakalama hipotezi gözlemlenirken, alt gelir gruplarında aşağıya
doğru yakınsama gözlemlenmektedir (Ben-David, 1998, s.162–164). Yıllık ortalama
büyüme oranları ile başlangıç gelir düzeyleri arasındaki negatif bir ilişkinin test
edilmesi sonucunda, Baumol (1986) çalışmasında Maddison (1982) verilerini
kullanarak 16 gelişmiş ve zengin ülke için 1870–1979 dönemleri için negatif ve anlamlı
bir b -yakınsaması tahmin etmiştir. Ancak daha sonra örneklem ülke sayısını 72’ye
genişleterek yaptığı incelemede birden çok yakınsama kulübünün varlığına işaret
etmiştir ve zengin ülkeler grubu içinde bulunan ülkelerin kendi aralarında gelir
yakınsaması gösterdiği sonucuna ulaşmıştır ki Baumol bu yapılanmayı “yakınsama
kulübü” olarak adlandırmıştır. Ve bu grupların birbirleriyle neredeyse hiçbir yakınsama
göstermediğini belirtmiştir.
De Long (1988) ise Baumol (1986)’un çalışmasını iki nedenle hatalı bulmuştur. İlk
olarak üst gruplar arasında olduğu ileri sürülen yakınsama bulgularının, ex ante
(planlanan) bir seçimden çok varlıklı ülkelerin ex post (gerçekleşen) seçiminin bir
sonucu olduğunu belirtmiştir. Yani örneklemin 1979’da gözlenen zengin ve gelişmiş
ülkeler yerine (ex-post), 1870 yılı itibariyle zenginleşmesi ve gelişmesi beklenen
ülkeleri içermesi gerektiğini savunmuştur. De Long (1988), Baumol (1986)’un
örnekleminde yer alan ülkelerden Japonya’yı çıkararak 7 ülke dahil etmiştir (Arjantin,
Şili, Doğu Almanya, İrlanda, Yeni Zelanda, Portekiz ve İspanya) ve bu 22 ülkeli
çalışmada ıraksamanın var olduğunu göstermiştir. Dowrick ve Nguyen (1989),
Baumol’un bu çalışmasını ülkelerin girdi yoğunluklarındaki değişmeleri dikkate
almadığı için eleştirmektedir. Onlara göre yoksul ülkeler daha hızlı sermaye
derinleşmesi yaşadıkları ve/ya da işgücü katılım oranlarında artışlar olduğu için daha
hızlı büyümüşlerdir (Dowrick ve Nguyen, 1989, s.1010).
51
Ayrıca Ben-David’e (1998) göre de bu sonuçlar, kişi başına başlangıç geliri ile söz
konusu dönemde ülkelerin ortalama büyüme oranları arasındaki ilişkiden çıkarılmıştır
ve yakınsama sonucuna ulaşılmıştır. Bu bulguların ara dönemlerde neler olduğunu
belirtip belirtmediği her zaman açık değildir. Dahası, dünya sadece sınırlı bir ülke
grubuna ayrıldığından grup üyeliğinin sonuçlarının duyarlılığıyla ilgili sorunlar
oluşabilir. Ben-David (1998), örneklem seçimine yakınsama sonuçlarının duyarlılığını
aydınlatmak için 1960–85 döneminin bir analizini yapmıştır. Summers-Heston verisinde
yer alan 113 piyasa ekonomisini incelemiştir. Yukarıdaki örneklerden ziyade farklı ülke
gruplarıyla 1960’da kişi başına ülke sıralamasını temel alarak dünyanın piyasa
ekonomilerini 3 gelir grubuna ayırmıştır: zengin, orta gelirli ve yoksul. Zengin ülke
grubunu, 1985’de de 1960’da sahip olduğu dünya toplam üretim ve toplam nüfusunu
grup olarak koruduğundan hareket etmiştir. Orta gelirli grubu, düşük gelirli gruptan
ayıran çizgi, kişi başına gelir düzeyini yansıtan 2000$’dadır. Bu orandan daha fazla
üreten ülkeler ile bu orandan daha az üreten ülkeler arasında geniş bir fark vardır. 16
ülke en üst grubu kapsar ve bunların gelirleri en üstte olan ülkenin (ABD) 1960’daki
gelirinin %60-%100 arasında sıralanır. Orta gelirli grup, 15 ülkeden oluşur ve bunların
gelirleri ABD’nin gelirinin %25-60’ı arasında sıralanır. En yoksul grup, geriye kalan 82
ülkeden oluşur.
1960’da gruplar arasında eşitsizlik (kişi başına gelirlerin logaritmasının yıllık standart
sapmasıyla ölçümü), grubun ortalama gelir düzeyiyle pozitif yönde ilişkilidir. Dahası en
yoksul ülkeler arasındaki eşitsizlik yıldan yıla artmaktadır. Orta gelirli ülkeler arasında
gelir farkları zamanla artmıştır, sadece zengin ülkeler benzer durumlarını koruyor gibi
görünmektedirler ve bu bile ancak Venezüella’nın dışlanmasıyla gerçekleşmiştir. Daha
sonra bu ülkeleri daha çok sayıda gruplara ayırarak analizine devam etmiştir. Gruplar
arasındaki ayırma noktalarının 1960 ABD gelirlerine göre %20 aralıklarla kurulduğunu
varsaymıştır. Bu durumda ülkeler 5 ayrı grup oluşturmuştur. 1. grup, ABD gelirinin
%80–100 gelir oranıyla 4 en zengin ülkeden oluşur. 2. gruptaki gelirler, 1960 ABD
gelirinin %60–80 oranı arasında sıralanır ve 2. grupta 7 ülke vardır. 3. grupta (%40–60)
7, 3. grupta (%20–40) 18 ve 5. grupta (%0–20) 72 ülke vardır. Hiçbir zaman ıraksama
göstermeyen ülke grubu sadece grup 1 yani en zengin ülke grubudur. Geriye kalan her
gruptaki ülkeler ıraksama gösterir ki bu eşitsizlik düzeyleri grup yoksullaştıkça daha da
artmaktadır. Her iki durum da Baumol’un iddiasını desteklemektedir. Baumol, yoksul
ülkeler arasında eşitsizliğin daha fazla olduğunu öne sürmektedir.
52
Bu sonuçlar, zengin ülkeler arasında bir yakınsama kulübünün varlığını görsel olarak
destek sağlamada eksik olsa da, Baumol’un yoksul ülkeler arasında eşitsizliğin daha
fazla olduğu yönündeki iddiasını desteklemektedir. Sonuçların yoksul ülkelerde en
düşük düzeyde geçimi sınırlayan yaşam standartlarının bu gruplar arasında yakınsamaya
neden olabileceği tezini ortaya atmasıyla, Ben-David (1998), Solow Modeli’ni bir nevi
yenilediğini iddia etmektedir.Bandyopadhyay (2003) çalışmasında 1965’ten 1997’ye
kadar olan dönem boyunca Hindistan eyaletlerine ait gelirlerin yakınsamasını
incelemiştir. Güçlü kutuplaşma eğilimleri bulunmuştur ve gelirler ikiz tepelilik
sergilemiştir-iki yakınsama kulübü belirmiştir. 1965–70 dönemi boyunca, yakınsamaya
dair eğilimler görülür ki bu, 1970’ler, 1980’ler ve 1990’lar boyunca yavaş yavaş
dağılmıştır. Bu çalışmada altyapı ve eğitim düşük gelirli kulübün oluşmasını çok baskın
şekilde anlatır niteliktedir, bütçe açıkları ve sermaye harcaması yapıları da yüksek gelir
düzeylerinde kulüp oluşumunu anlatmaktadır.
1.4.Geliştirilmiş Solow Modeli
Mankiw, Romer ve Weil (1992), Solow Modeli’ni beşeri sermaye ile genişletmişlerdir.
Aslında onlara göre Solow Modeli kendi içinde tutarlı bir modeldir. Ancak Solow
Modeli beşeri sermayeyi dışladığı için tasarruf oranı (s) ve de nüfus artış hızının (n)
büyümeye etkisi büyüme regresyonlarında tutarlı sonuçlar vermemektedir. Ayrıca
sermaye esnekliği olan a ’nın değeri gerçekte olduğundan daha büyük tahmin
edilmektedir. Solow Modeli’nde üretim fonksiyonunda yer alan sermaye, yalnızca
fiziksel sermaye stokunu içermektedir. Ancak beşeri sermaye de ülkelerin üretim
fonksiyonlarında girdi olarak yer almalıdır. Kendrick (1976)’ya göre, 1969 yılında ABD
toplam sermaye stokunun yarısından fazlasını beşeri sermaye oluşturmaktaydı. Lucas
(1988) ise ilgili çalışmasında, fiziksel sermaye birikimine azalan verimler olmasına
rağmen, beşeri sermaye sabit tutulduğunda tüm üretken sermayeye (fiziksel artı beşeri
sermaye) getiriler sabit bir duruma dönüşmektedir şeklinde bir sonuca ulaşmıştır.
53
Mankiw, Romer ve Weil (1992), beşeri sermayenin de Solow Modeli’ne eklenmesiyle
“Geliştirilmiş Solow Modeli”ne ulaşmışlardır. Modele beşeri sermaye birikimi dahil
edilmezse, fiziksel sermaye birikimi ve nüfus artış hızı gelir üzerinde daha büyük
etkilere sahip olur. Ayrıca beşeri sermaye birikimi, tasarruf oranı ve nüfus artış hızıyla
ilişkili olabilir ve modele beşeri sermaye birikiminin dahil edilmemesi durumunda
tahmin edilen katsayılar yanıltıcı olabilir. Mankiw, Romer ve Weil’a göre “Geliştirilmiş
Solow Modeli”, ülkelerarası gelir farklılıklarının yaklaşık %80’ini açıklayabilmektedir.
Bu modele göre, yoksul ülkelerde fiziksel ve beşeri sermayenin getiri oranları daha
yüksektir. Ve “Geliştirilmiş Solow Modeli”’ nin neden bazı ülkelerin yoksul, neden
diğerlerinin zengin olduğu sorusuna tam bir yanıt sağladığını iddia etmektedirler.
Üretim fonksiyonu artık üç değişken içermektedir:
Y ( t ) = K( t )a H( t )b [ A( t )L( t ) ]1-b (1.5.1)
Y çıktı, K fiziksel sermaye, H beşeri sermaye, A teknoloji seviyesi ve L işgücünü
göstermektedir. Ekonomide toplam tasarruflar ya fiziksel sermaye ya da beşeri sermaye
şeklinde oluşmaktadır. y = Y / AL,k = K / AL ve h = H / AL ise etkin işgücü cinsinden
değişkenleri göstermektedir. k, etkin işgücü başına sermaye stokunu, h ise etkin işgücü
başına beşeri sermaye stokunu göstermektedir. ( y = ka hb ).
Sermaye stokundaki değişiklik K& = I - dK şeklinde ifade edilebilir. Bu eşitliğin her iki
tarafını AL terimine böleriz:
s y k
AL
K
k = -d
&
(1.5.2)
Kişi başına değişkenler açısından yazarsak:
n g k
AL
K
dt
k º d(K / AL) = - ( + )
&
& (1.5.3)
54
↓( k& < 0)
↑ ( k& > 0)
h
k
k& = 0
n = L& / L , g = A& / A ve k = K / AL ’dir. Bu eşitlikler bir önceki denklemde K& / AL ’nin
yerine konulursa aşağıdaki eşitliğe ulaşılır.
k(t) s y(t) (n g )k(t) s k h (n g )k(t) k k & = - + + d = a b - + + d (1.5.4)
Beşeri sermayenin, fiziksel sermaye ile aynı oranda yıprandığını varsayıyoruz. k& = 0
iken, s k h (n g )k(t) k a b = + + d . Buradan t dönemindeki etkin işgücü başına sermaye
stoku:
k = [s (n + g + d )]1/(1-a ) hb /(1-a ) k (1.5.10)
Bu koşulu sağlayan h ve k stokları Şekil 1.5.1 ve Şekil 1.5.2’de gösterilmiştir. b á1-a
olduğundan k’nin h’ye göre ikinci türevi negatiftir. k& , h’nin artan bir fonksiyonudur.
k& =0 eğrisinin sağında k& pozitiftir ve k& =0 eğrisinin solunda k& negatiftir.
Şekil 1.5.1 k’nin dinamiği
55
→
( h& > 0) ←
( h& < 0)
k
h
h& = 0
h = 0
k = 0
E
h
Şekil 1.5.2 h’nin dinamiği
Aynı işlemler beşeri sermaye için de yapılırsa:
h(t) s y(t) (n g )h(t) s k h (n g )h(t) h k & = - + + d = a b - + + d (1.5.5)
Bu eşitlikte de h& = 0 olduğunda s k h n g h h a l = ( + + d ) olmaktadır. Bu durum
k = [(n + g + d ) / s ]1/a h(1-l ) /a h eşitliğiyle de ifade edilebilir. 1- bña olduğundan bunun
ikinci türevi pozitiftir. Bu eğrinin üzerinde h& pozitif, altında ise negatiftir (Şekil 1.5.3).
k
Şekil 1.5.3 Etkin İşgücü Başına Beşeri ve Fiziksel Sermayenin Dinamiği
56
Ekonominin başlangıç konumu ne olursa olsun durağan durum dengesine (E noktasına)
ulaşır. Bu nokta iki tür sermayenin birlikte h& = 0 ve k& = 0 durumunu yerine getirdikleri
noktadır ve ekonomi durağan durum dengeli büyüme oranına sahiptir. Durağan durum
dengesinde k, h ve y sabittir; K, H ve Y de (n+g+d ) oranında büyür. Bu modelde uzun
dönemli büyüme hızı, teknolojik gelişmeye bağlıdır ve dışsaldır.
Ve k& = 0 , h& = 0 durumunda ekonomi durağan durum dengesindedir. Dolayısıyla
ekonominin yakınsayacağı durağan durum dengesi:
( )1/(1 )
1
* a b
b b
d
- -
-
+ +
=
n g
s s
k k h (1.5.6)
( ) a b
a a
d
- -
-
+ +
= 1/1
1
*
n g
s s
h k h (1.5.7)
Bu eşitlikleri üretim fonksiyonunda yerine koyarız ve logaritmaları alırsak kişi başına
geliri elde ederiz:
( ( )
( ) ) ( ) ( ) k h A o gt n g s s
L t
Y t ln
1
ln
1
ln
1
ln ln
a b
b
a b
a
d
a b
a b
- -
+
- -
+ + +
- -
+
= + -
(1.5.8)
Bu eşitlik bize kişi başına gelirin, nüfus artış hızı ile beşeri sermaye ve fiziki sermayeye
bağlı olduğunu göstermektedir.
Örnek olarak a + b =1/3 ise, ( k ln s ) teriminin katsayısı 1’e eşit olacaktır. Yüksek
tasarruf oranı daha yüksek gelire neden olduğundan dolayı, gelirin beşeri sermaye
birikimine ayrılan yüzdesi değişmese bile, yüksek tasarruf oranı daha yüksek beşeri
sermaye birikimine neden olur. Beşeri sermaye birikiminin varlığı, fiziksel sermaye
birikiminin gelir üzerindeki etkisini arttırır. Ancak tıpkı Solow Modeli’nde olduğu gibi
tasarruf oranındaki sürekli artışlar, ekonominin büyüme oranında geçici artışlara neden
olmaktadır.
57
Yakınsamanın ya da durağan durum değerine hangi hızla yaklaşıldığının belirlenmesi
için y*’nin yukarıdaki eşitlikte işgücü başına durgun durum gelir düzeyi ve y(t)’nin, t
zamanındaki y değeri olduğu varsayılsın. Durağan durum etrafında Taylor açılımı
yaparsak:
ln( ( ) ) = l( n + g +d )( 1-a - b )
dt
d y t (1.5.9)
l = ( n + g +d )( 1-a - b ) (1.5.10)
a + b =1/3 ve n + g + d =0.06 ise l =0.02 olur. Yarılanma ömrü (başlangıçtaki değer
ile durağan durum değeri arasındaki açıklığın yarısının kat edilmesi için geçecek süre),
35 yıldır. Beşeri sermayeyi dışlayan Solow Modeli, daha hızlı bir yakınsama tahmin
eder (b=0 ve l=0.04) ve Solow Modeli’nde yarılanma ömrü, 17 yıldır. Geliştirilmiş
Solow Modeli, daha düşük bir yakınsama oranı tahmin eder (Mankiw, Romer, Weil,
1992, s.415–428). Mankiw’e göre neoklasik modelde belirgin olan üç sorun vardır.
Bunlardan birincisi, neoklasik model gelir farklılığını gerçek dünyada gözlenenden daha
az bir düzeyde tahmin eder. İkincisi, daha hızlı bir yakınsama oranı öne sürer. Üçüncüsü
ise, ülkeler arasında getiri oranlarının farklılığını daha yüksek tahmin eder (Mankiw,
1995, s.289).
Mankiw de yatay kesit çözümlemeye giderek 98 ülkeli geniş bir örneklem (petrol
üreticisi olmayan) ile bunun bir kısmını oluşturan OECD ülkelerini 1960–1985
dönemlerini temel alarak incelemiştir. Bu çalışmada yakınsamaya rastlamıştır ve
yakınsama hızı (l), beşeri sermaye birikimi eklendiğinde 98 ülke için %0.606’dan
%1.370’e çıkmakta, OECD ülkeleri için ise %1.730’dan %2.030’a yükselmektedir. Her
ne kadar koşullu yakınsama sonucuna ulaşılsa da beşeri sermaye açısından modelle çok
tutarlı olmayan sonuçlara ulaşılmıştır (Mankiw, Romer D., Weil D., 1992, s.425). Islam
(1995) çalışmasında Mankiw, Romer ve Weil tarafından kullanılan veri setini 1960–
1985 dönemi açısından yani aynı dönemi göz önüne alarak panel veri yöntemiyle
yeniden analiz etmiştir. Çok düşük bir yakınsama hızına rastlanmakla birlikte, beşeri
sermaye birikimi katsayısı istatistiksel açıdan anlamlı çıkmıştır.
58
İKİNCİ BÖLÜM
İÇSEL BÜYÜME TEORİLERİ
2.1 İçsel Büyüme Teorileri Ve Yakınsama
2.1.1 İçsel Büyüme Teorileri
İçsel Büyüme Teorileri tam anlamıyla yeni bir model değildir. Aslında Harrod-Domar
Modeli’ndeki büyüme de içseldir. Ancak neoklasik üretim fonksiyonunun değişkenleri
yeniden sorgulanmıştır. Neoklasik yaklaşımda büyümenin temeli teknik gelişmedir ve
bu faktör de dışsal olarak ele alınmıştır. Yani teknoloji tüm ekonomiler için aynı
miktarda ve bedelsiz olarak elde edilebilecek bir kamu malı olarak görülür. Romer ise
büyümeyi neoklasik büyüme modelinde olduğu gibi dışsal etkide bulunan güçlerin
değil, ekonomik sistemin işleyişinin içsel bir sonucu olarak ele almıştır. Böylece bir
anlamda Romer, artan oranlı büyüme olasılığını ortaya koymaktadır. İçsel Büyüme
Teorileri’nin genel özelliği, azalan verimler olmamasıdır. Dışsallıkların varlığı, AR-GE
den kaynaklanan verimlilik artışları, işgücü ve sermayenin azalan getiriler varsayımıyla
çalışmaması gibi etkenler söz konusu olabilir. Aslında artan getiri durumu ve
dışsallıklar daha önce Marshall ve Young gibi iktisatçılar tarafından dile getirilmiştir.
Romer “Yakınsama Anlaşmazlığı (The Convergence Controversy)” çalışması altında
verilerin gelirler bakımından ülkeler arasında yakınlaşmaya doğru bir gidişin olmadığını
göstermektedir. Bu sonuç, teknolojik gelişmenin dışsal olduğu, ülkelerin aynı teknolojik
orana sahip olduğu temel ön kabullerine dayanan neoklasik büyüme modelini yanlışlar.
Neoklasik model bu kabullerle ülkeler arasında gelir düzeylerinde ve büyüme
oranlarında yakınlaşmaya doğru bir eğilim olacağını söyler. İçsel Büyüme Teorileri
farklı tasarruf ve yatırım oranlarına sahip ülkeler arasında büyüme oranlarında sürekli
farklılık olacağını söyler (Öğüt, 2004, s.2–5; Ercan, 2000, s.129–132 ).
59
Bazı ekonomistlere göre, İçsel Büyüme Modeli, Robert Solow tarafından daha önce
belirtilmiştir. Eğer üretim fonksiyonu neoklasik şartlara uygun olmazsa, ekonomi
durağan duruma ulaşamaz. Bu durumda da sermaye birikimi sürekli olarak büyümeye
neden olur (Mankiw, 1995, s.297). İçsel Büyüme Modelleri’nde gelirin durağan durum
düzeyi yoktur. Ülkeler aynı büyüme oranlarına ve tasarruf oranlarına sahip olsalar da,
bu ülkeler arasında kişi başına gelirdeki farklılıklar sürekli olabilir.
AK modelinde, sermayeye göre azalan verimler varsayımına yer verilmez.
Neoklasiklerde azalan verimler varsayımı, ekonomiyi durağan duruma götürmekteydi.
İçsel Büyüme Modelleri’nde böyle bir eğilim yoktur çünkü marjinal getiriler sermaye
birikimiyle yavaşlamaz (Cho, 1996, s.669). Tek sektörlü AK modeli kesin olarak
yakınsama hipotezini reddetmektedir (Mankiw, Romer ve Weil , 1992, s.24).
Doğrusal AK teknolojisi (A, teknolojik düzey; K, fiziksel sermayeyi, beşeri sermayeyi
göstermektedir) neoklasik kuramın iki varsayımıyla ters düşmektedir: sermayeye göre
azalan verimler kanunu ve daha önce bahsettiğimiz Inada koşulları. Neoklasik modelde
tasarruf oranları sabitti, 0ásá1. Kapalı bir ekonomide tasarruflar yurt içi yatırımlara
eşittir. Yurt içi yatırımlar ise, sermaye stokundaki net artış artı aşınma oranı olarak ifade
edilebilir. Sermaye stokundaki net artış kişi başına ifadeler açısından şu şekilde ifade
edilir:
k& = sAf (k) - (d + n)k (2.1.1)
k& , kişi başına sermaye stoku; Af(k), kişi başına terimler cinsinden üretim fonksiyonu;
d , aşınma oranı ve n ise nüfus artış hızıdır. A, teknoloji düzeydir ve A, d ve n sabit
değişkenler olarak alınmıştır. (1.4.1) denkleminin her iki tarafını k terimine bölersek,
sermaye stokunun büyüme oranı ile ifade edilmiş bir denklem elde ederiz:
sAf (k) / k ( n) k g = - d + (2.1.2)
d + n , negatif eğime sahip aşınma eğrisidir; sAf(k)/k ise tasarruf eğrisidir. (Solow
Modeli ve Yakınsama başlığı altında değindiğimiz bölümde Şekil 1.1.6’da
gösterilmiştir.)
60
Neoklasik teknik gelişme Af(k) yerine doğrusal Ak terimini yerleştirirsek sermaye
birikim denklemi şu şekilde ifade edilir:
sA ( n) k g = - d + (2.1.3)
s A, d +
n
Ekonomilerin büyüme oranı
Tasarruf
eğrisi
s
A
Yıpranma
Eğrisi
d+n
Şekil 2.1.1 AK Modeli (Sala-i-Martin, 1996, s.1344)
Aşınma yıpranma oranı,d +n düzeyinde yatay bir doğru ile gösterilmiştir. Tasarrufların
düzeyi neoklasik teoride olduğu gibi azalan bir eğime sahip değil aksine s.A düzeyinde
yine yatay bir doğru ile gösterilmiştir. Şekil 2.1.1, sAñd + A varsayımı altında
çizilmiştir. Yani iki doğru arasında pozitif ve sabit bir mesafe söz konusudur ki bu da
pozitif ve sabit bir büyüme oranı sağlamaktadır. İki ekonominin ( ( ) zengin, fakir k k yalnızca
başlangıç sermaye stokları farklılık göstersin. Bu durumda iki ekonominin de büyüme
oranları aynı olacaktır ve aralarında bir yakınsama söz konusu olmayacaktır.
Y& /Y = K& / K = sA - d , sAñ0 olduğu sürece, gelir büyümesi sürekli devam eder.
Neoklasik modelde, tasarruflar geçici bir süre büyümeye neden oluyordu ve ekonomi
durağan durum dengesine ulaştığında büyüme, tasarruf oranlarından bağımsız hale
geliyordu. Ancak AK Modeli’nde tasarruflar, sürekli olarak büyümeye neden olur.
Tasarruf oranları k’nın azalan bir fonksiyonu olarak belirtilirse, İçsel Büyüme Modelleri
yakınsama hipotezinin oluşabileceğini ifade eder. Bu yeni teoriler daha önce
değindiğimiz koşullu yakınsama kavramını ortaya atmışlardır. (Mankiw, 1995, s.296;
Sala-i-Martin, 1996, s.1345).
61
Böylece İçsel Büyüme Modelleri, neoklasik modelin dışsal nüfus artışı ve dışsal
teknolojik gelişme gibi varsayımlarını ortadan kaldırmıştır. Ayrıca daha çok tasarruf
eden ülkeler daha hızlı büyüyecektir ancak ülkeler aynı teknoloji ve tercih düzeylerine
sahip olsalar da bu ülkeler arasında yakınsama süreci gerçekleşmeyebilir (Mankiw,
Romer ve Weil, 1992, s.421).
Bu modellerde yakınsama süreci, neoklasik modelde olduğu kadar net değildir. Lucas’a
(1988) göre, beşeri sermaye ekonomik büyümeyi sağlayan başlıca araçtır ve beyin göçü
ülkelerin büyüme sürecinde uzaklaşma yaratabilecek bir faktördür. Başlangıçta daha
yüksek fiziksel ve beşeri sermayeye sahip ülkeler, diğer ülkelerden kalıcı biçimde daha
zengin olacaklardır. Ancak Romer’in (1990) görüşlerini takip eden bazı İçsel Büyüme
Modelleri’nde AR-GE faaliyetleri büyümenin motoru olarak ele alınmıştır. Dolayısıyla
da ülkeler arasında teknoloji ve gelir açıklarını vurgular niteliktedir. Ayrıca uluslar arası
düzeyde bilginin dışsallıklarına değinerek yakınsama yani bir anlamda yakalama
hipotezinin geçerliliğinden bahsederler.
İçsel Büyüme Modelleri, iktisadi büyüme sürecinin motoru olarak fiziksel sermaye
birikimindeki artan getiriler yanında, AR-GE faaliyetlerini ve beşeri sermaye birikimini
de dikkate almaktadırlar. Buna bağlı olarak İçsel Büyüme Teorileri’nin birçoğunun
temelinde, eksik rekabet kavramı vardır. Bu da genelde her bir firmanın ya da ülkenin
farklı ürünler üzerinde tekel gücü elde etmesini sağlar. Kar arayışı içinde olan firmalar,
AR-GE ya da yenilik yaratma yoluyla teknoloji üretirler. AR-GE, uzun dönem
verimliliğin ve tüketici refahının ana göstergesidir (Jones, 1995, s.500). Romer(1990),
Grossman ve Helpman (1991), teknolojik ilerlemeyi, yeni bir ürünün buluşu ya da var
olan ürünün verimliliğinde ya da kalitesinde sağlanan bir ilerleme olarak yorumlarlar
(Barro, 1994, s.22). Nelson ve Phelps(1966), bir ülke için teknolojik ilerleme oranını,
kendi teknoloji düzeyi ile dünya liderinin teknoloji düzeyi arasındaki farkın bir
fonksiyonu olarak ifade eder.
( lider i )
i T A A
Ai
A = -
&
(2.1.3)
62
Ai, i ülkesinin (takipçinin) teknoloji düzeyidir; lider A de teknolojik yenilikler açısından
dünya liderinin teknoloji düzeyidir. Biz bu kavramı, Romer (1990) ve Grossman ve
Helpman (1991) tarafından ileri sürülmüş modellere da dahil edebiliriz. Firmalar
yeniliklerin satışı sonucunda tekel karı elde etmeyi sağlayan patent haklarına sahip
olabilmek için, AR-GE çalışması yaparlar (Sala-i-Martin, 1995, s.1349). Ülkeler
arasında teknoloji transferi gerçekleşebilir. Dünya ekonomisi, yeni fikirlerin yaratılması
sonucu ortaya çıkan teknolojik gelişmeye dayalı olarak büyümektedir.
Ancak bunun yanında teknoloji transferi ve de teknolojinin yayılımı da önemlidir.
Örneğin Singapur, başka ülkelerde geliştirilen teknolojilerden etkin bir şekilde
faydalanmış ve hızlı büyüme oranlarına ulaşmıştır. Teknolojinin ülkeler arasında
yayılımı uzun zaman alabilir ancak bunun tamamen gerçekleşmesi tüm ülkelerin uzun
dönemde aynı büyüme oranlarına ulaşmasını sağlar (Hall ve Jones, 1997, s.3).
Teknolojiyi absorbe etmek, takipçi ülke için taklit masrafları dışında lider ülkeye göre
daha az maliyetlidir ve belirsizlik, lider ülkedeki kadar mevcut değildir. Bu
varsayımlara dayanarak takipçi ülke, teknoloji transferi ile lider ülkeden daha hızlı
büyüyerek bu ülkenin büyüme oranına yakınsayabilir (Barro, 1994, s.22).
Takipçi ülke, teknoloji açısından ne kadar gerideyse yakınsama o kadar hızlı
gerçekleşmektedir. Ancak teknoloji ithal edildikçe küçülmekte ve lider ülkenin
üretkenlik derecesine yaklaştıkça, büyüme potansiyeli yavaşlamaktadır (Moses, 1986,
s.387). Çünkü bazı mallar vardır ki taklit edilmesi çok kolaydır, ancak bazı mallar
vardır ki taklit süreci o kadar kolay değildir. Ülkeler ilk önceleri daha ucuz ve daha
kolay malları taklit ederler. Kolay mallar tükendiğinde, artık taklit edilmesi güç mallara
geçilmelidir. Bu üretkenlik farklılıkları ortadan kalktıkça, üretkenlik artışı da düşecek
ve maliyet artacaktır (Sala-i-Martin, 1995, s.1349). İkinci Dünya Savaşı’ndan sonraki
çeyrek yüzyıl, bu yakınsama hipoteziyle tutarlı bir durum sergilemiştir. ABD teknoloji
açısından diğer ülkelere göre üstün durumdaydı. Buna karşılık, Avrupa ve Japonya’nın
sosyal yeterliliği ve uygunluğu bu teknolojiyi adapte etme fırsatını bu ülkelere vermiştir
(Moses, 1994, s.4). ABD, bu lider pozisyonunu uzun süre korumuştur. Bu durum, ilk
önceleri diğerlerinin uyum sağlayamadığı bir konumdur ve buna bağlı olarak Japonya
ve Avrupa, ABD’nin bu üstünlüğünden yararlanarak hızlı büyüme oranları
sağlamışlardır (Moses ve David, 1994, s.33).
63
Teknoloji transferinde de bir nevi yakınsama kulüpleri oluşabilmektedir. Bazı ülkeler
gerek kurumları açısından gerekse de hükümet politikaları açısından, diğer ülkelere göre
daha iyi bir konumdadır ve lider ülkeleri yakalayabilme pozisyonundadır. Buna karşılık
diğer ülkeler o kadar geridedir ki lider ülkedeki teknolojiyi adapte ederek bu geri
kalmışlıktan fayda sağlayamazlar. Bu ülkelerin yerel yapıları ileri teknolojiyi adapte
edecek düzeyde olmadığından, geri kalmışlıktan fayda sağlayamazlar. Avantajlı ülkeler,
gelişmiş ülkelerin teknolojilerinden faydalanacak kadar onlara yakındır ve hızlı büyüme
oranlarına sahiptir (Blomsrtöm , Lipsey ve Zejan, 1992, s.15).
Teknoloji transferinde, sosyal yeterlilik önemli bir konu olarak karşımıza çıkmaktadır.
Sosyal yeterliliği kısaca, kurumların kalitesi ve toplumdaki güven düzeyi olarak
yorumlayabiliriz. Yüksek enflasyon, karaborsa piyasaları ve yüksek bütçe açıklarının
büyümeyle negatif ilişkisi vardır. Knock ve Keefer (1995) ,güvenli mülkiyet hakları ve
etkin, sabit hükümet politikaları ile ekonomik büyüme arasında çok güçlü bir ilişki
bulmuştur. Hall ve Jones (1999), sosyal altyapı ile gelir düzeyi arasında güçlü bir ilişki
bulmuştur. Temple ve Johnson (1988), yüksek sosyal ilerlemenin büyüme sürecini
hızlandırdığı sonucuna ulaşmıştır (Rogers, 2003, s.125).
Bir ekonominin altyapısı, ekonomik çevreyi düzenleyen kanunlar, kurumlar ve hükümet
politikalarının birleşimidir. Başarılı bir altyapı, üretimi teşvik eder, kişi başına sermaye
stokunu arttırır, eğitime katılım oranını yükseltir ve girdilerin verimlilik düzeyini
etkinleştirir (Hall ve Jones, 1997, s.8). Bir ülkenin güçlü teknoloji ve bilişim ağları
kurması, ülke içinde ve ülkeler arasında yakınsama sürecini başlatır (Elmslie ve
Milberg, 1996, s.157). Hatta günümüzde telekomünikasyonla ilgili alt yapıların ve
internetin günümüzde teknoloji yayımını kolaylaştırarak önemli ölçüde yakınsama
sağlayacağı belirtilmektedir.
Ayrıca neoklasik modelde politika uygulamalarının uzun dönem büyüme oranında
hiçbir etkisi yoktur, yoksul ekonomilerin zengin ekonomilerden daha hızlı büyüyerek
uzun dönemde aynı gelir seviyesine yakınsayacağından bahseder. Oysaki içsel büyüme
modellerinde hükümet politikaları, uzun dönem büyüme oranını, yatırımları ve AR-GE
faaliyetlerini teşvik ederek olumlu etkileyebilir. Yani AB’de başarılmaya çalışıldığı gibi
etkin bir bölgesel politika yakınsamayı sağlayabilir (Sanz ve Martin, 2001, s.5–7).
64
Son olarak içsel büyüme modellerini bir tabloyla özetleyelim:
Tablo 2.1 İçsel Büyüme Modelleri Ve Yakınsama, Kaynak: Martin, Sunley, 1998,
s:209
İçsel Büyüme
Teorileri
Yakınsama
Geliştirilmiş
Solow Modeli
Fiziki ve beşeri sermaye, dışsal teknoloji varsayımı.
Benzer sosyoekonomik yapıya sahip ülkelerde yavaş ve
koşullu yakınsama.
İçsel Büyüme
Modelleri
(Sermayeyi
dikkate alan)
Sermaye yatırımı, bilgi dışsallıkları yoluyla sabit getiriler.
Kümülatif ıraksama, kamu harcamaları ve vergileme söz
konusudur.
İçsel Büyüme
Modelleri
(Beşeri Sermaye)
Ekonomik ajanlar tarafından yapılan eğitim ve oryantasyon
yatırımları. Yakınsama, yatırımlardan geri dönüşüm
oranlarına, hükümet politikalarına, sektörel yapı ve ticarette
uzmanlaşma düzeyine bağlıdır.
İçsel Büyüme
Modelleri
(Schumpeterian
Yenilikçi)
Teknoloji yayılımı, transferi ve taklidi yoluyla oligopolist
üreticiler tarafından geliştirilen teknolojik faaliyetler. Çoklu
durağan dengeler ve sürekli ıraksama süreci olası durumdur.
Yakınsama kulüpleri ve yakalama hipotezi geçerli olabilir.
65
ÜÇÜNCÜ BÖLÜM
AMPİRİK ÇALIŞMALAR
3.1. Avrupa Birliği Örnekleri
1957 yılında 6 kurucu ülkenin (Belçika, Fransa, Almanya, İtalya, Lüksemburg ve
Hollanda) Roma Antlaşması’nı onaylamasıyla kurulan Avrupa Birliği birkaç kez
genişlemeye sahne olmuştur. AB’nin ilk yıllarında bölgesel uyum önemli bir politika
alanı olmamıştır. Kurucu üyeler, AB’de homojen bir ülkeler grubunu destekler
niteliktedir (Homojen grup da yakınsama teorilerini destekler nitelikteydi). Buna
uymayan sadece İtalya’nın güney bölgesiydi. 1973’te görülen genişlemeyle, Danimarka,
İrlanda ve İngiltere birliğe katıldı. Bu genişleme, bölgesel farklılıkları arttırdı.
Danimarka, birlik ülkelerinden fazla bir farklılık göstermiyordu. Fakat İrlanda ve
İngiltere’nin kuzey bölgesinde diğer ülkelere göre işsizlik oranı daha yüksekti ve kişi
başına düşen GSYİH oranı daha düşüktü. Yunanistan (1981) ‘ın, İspanya ve Portekiz
(1986) ‘in kişi başına gelirleri AB ortalamasına göre daha düşüktü ve bu ülkelerin
birliğe katılımıyla birlikte Bölgesel Politika oluşmaya başladı. Doğu ve Batı
Almanya’nın birleşmesiyle (1990), AB’ne 17 milyon insan daha katıldı. Doğu
Almanya’daki insanların gelirleri, birlik ortalamasının sadece %35’iydi. 1995’te
Finlandiya, İsveç ve Avusturya’nın birliğe katılması önemli bir problem yaratmadı.
AB’nin son genişlemesi ise, 2004 yılında yaşandı. Birliğe Güney Kıbrıs Rum
Cumhuriyeti, Estonya, Letonya, Litvanya, Çek Cumhuriyeti, Slovenya, Slovakya,
Macaristan, Polonya ve Malta katıldı. AB içinde görülen genişlemeler genelde
heterojenliği ve dengesizliği arttırmıştır (www.olis.oecd.org).Bu güne kadar birliğin
devam eden genişlemesi Avrupa’da hiç görülmemiş derin bir ekonomik bütünleşmeye
ulaşmıştır. Ve böylece bu süreç büyük bir başarı olarak düşünülebilir (Hanusch ve
Balzat, 2004, s.4–6).
66
Neoklasik teori, AB gibi ekonomik alanda birleşmiş tüm bölgelerde faktör gelirlerinin
birbirine yaklaşacağını tahmin eder. Sonuç olarak da malların, hizmetlerin, sermayenin,
işgücünün serbest dolaşımına engel olmayan tam rekabet piyasasında bölgesel
farklılıkların kalıcı olmayacağını tahmin eder (McDonald ve Dearden,1999, s.215).
Avrupa bütünleşmesinin ilk yıllarından bu yana gelir düzeyinde ve üretkenlik düzeyinde
eşitlik Avrupa Komisyonu’nun temel hedeflerinden biri olmuştur (Cappelen, Fagerberg
ve Verspagen, 1999, s.132). AB içinde sadece ülkeler arasında değil aynı zamanda
bölgeler arasında da farklılıklar vardır. 1990’lı yılların başında AB’nin en zengin
bölgelerinin toplam hasılası, en yoksul bölgelerin hasılasının 3,5 katıydı. Komisyon
1973’de yayınladığı bir raporda, yoksul ve zengin bölgeler arasındaki gelir
dengesizliğine dikkat çekmekteydi. Yani AB kuruluş yıllarından bu yana bölgeler arası
dengesizliği giderme hedefini benimsemiştir. Hatta bu amaca yönelik bölgesel
politikalar benimsemiştir. Bölgesel politikalar Avrupa bütçesinde “Ortak Tarım
Politikası”ndan sonra ikinci büyük payı alan politika konumundadır. AB Yapısal
Fonları 1989’da reforme edilmiştir. Amaç, üye ülkeler arasındaki farkı azaltmada ve
Avrupa Birliğinde ekonomik ve sosyal uyumu güçlendirmede bu fonların rolünü daha
da etkinleştirmektir. 1989’dan bu yana, finansal kaynaklar reel açıdan ikiye katlanmış
olan bu fonlara ayrılmıştır (Dura ve Atik, 2003, 303–309).
Bölgesel politika konusunda Roma Anlaşması, üye ülkelerin geri kalmış bölgelerinin
kalkındırılmasını ve bölgeler arasında görülen gelişmişlik farklarının giderilmesini
öngörür. Ortak bir bölgesel politika izlenmesi gereği, özellikle Paris Zirvesi’nde ön
plana çıkmıştır. Tek Pazar koşullarında yoksul bölgelerden zengin bölgelere doğru
oluşacak sermaye ve işgücü akımını önlemek için 1986’da Tek Avrupa Senedi ile Roma
Anlaşması’na yeni bir ilke eklenmiştir (Başlık V: Ekonomik ve Toplumsal Kaynaşma
İlkesi). Bu ilke, bölgeler arasındaki dengesizlikleri ve az gelişmiş bölgelerin geri
kalmışlığını ortadan kaldırmayı hedeflemektedir. AB, 2000’li yılların başında yeni bir
genişleme dönemine girdi. 1999 tarihli “Gündem 2000” adlı belgede ise, bölgeler
arasındaki servet ve ekonomik gelişme eşitsizliklerini azaltma gereksinimi vurgulandı
(Karluk, 1998, s.343).
67
Yakınsama teorileri sonucu ön plana çıkan bölgesel politikanın asıl amacı, bölgelerin
rekabet gücünü arttırmak ve eşitsizliği ortadan kaldırmaktır. Rekabet gücü sağlandığı
ölçüde, istihdam ve verimlilik de artış olacaktır. Topluluk farklı bölgelerin servet ve
ekonomik gelişme açısından oluşan eşitsizlikleri ve az gelişmiş bölgelerin geri
kalmışlığını azaltmayı hedeflemektedir. AB’nin ulaşmak istediği üç hedef vardır ve
kaynak tahsisi de bu hedeflere göre yapılmaktadır.
1.Kalkınmada geri kalmış bölgelerde yapısal uyumu ve gelişmeyi özendirmek,
2.Yapısal güçlüklerle karşılaşan, ekonomik ve toplumsal dönüşüm halindeki üyeleri
desteklemek,
3.Eğitim-öğretim, istihdam, sistem ve politikaların modernleştirilmesini ve
uyumlaştırılmasını desteklemek (McDonald ve Dearden, 1999, s.216).
Birçoklarına göre AB aslında hızlı ve uyumlu bir yakınsama süreci yaşamıştır ancak bu
durum, finansçı ülkelere bağlı olarak gerçekleşmiştir. Geçmişte başarının en önemli
faktörlerinden biri, zengin AB üye ülkelerinin yoksul ülkeleri destekleme isteğidir. Bu
dayanışmaya bağlı olarak kaynakların ve finansal fonların ulusal ve bölgesel düzeyde
yeniden dağılımı söz konusu olmaktadır. Sonuç olarak birliğin ana amaçlarından biri,
üye ülkeler arasında benzer üretkenlik ve gelir düzeyleri yaratmaktır. Ancak son
yıllarda finansçı ülkelerin dayanışmasına bağlı olarak önemli derecede bir değişmenin
geliştiğini gözlemleyebiliriz. Bu durum aslında Almanya’ya bağlıdır ki bu ülke her
zaman yaşam standartlarında bölgeler içi farklılıkları dengeleme amacına büyük bir
önem vermiştir. Aynı şekilde bölgeler içi uyum için çaba gösterme fikri işbirlikçi
federalizm kavramında yansıtılmıştır ki bu kavram Alman anayasasına derin bir şekilde
yerleşmiştir. Ancak son zamanlarda Almanya’nın bu amaçlarından uzaklaşma
eğiliminde olduğu açıktır. 1990 yılında Almanya birleşme süreci yaşadı ve daha sonraki
yıllarda iç bütünleşme sürecinde önemli problemler oluştu. Bu arada Alman nüfusunun
büyük bir çoğunluğu dayanışmanın kişisel kapasitesini tüketti. Daha yoksul bölgeler
için finansal destek sağlama isteğindeki azalış sadece Almanya’da içsel bütünleşme
süreciyle ilgili değildir. Yani Almanya’da değişen davranış tutumu sadece “isteklilik”
sorunu değildir, her şeyin ötesinde bir “kapasite” meselesidir.
68
Finansal açıdan yeniden dağıtım politikasının yürütülmesi için finansman kapsamı
olanağı giderek azalmaktadır ve bu durum sosyal, bölgesel ve Avrupa alanının büyüyen
boyutu için geçerlidir. Bu sürecin arkasındaki ana neden olarak Almanya birleşiminin
maliyetleri gösterilebilir. AB geneli açısından bakılırsa yeni AB ülkelerinin bütünleşme
sürecinin, AB’de en büyük ekonomiye sahip olan ve Avrupa bütünleşme sürecinin
lokomotifi olmaya alışmış Almanya gibi bir ülkenin bu içsel zorluklar nedeniyle gücünü
kaybetmesinden etkilenecektir. Almanya, Fransa ve İtalya gibi büyük üye ülkelerinin
reel ekonomik problemleriyle birlikte bu süreç etkin bir şekilde işlemeyebilir (Hanusch
ve Balzat, 2004, s.16–19). Ayrıca bölgesel büyümeyi başarmak için bölgelerin yeni
teknolojileri özümleme yeteneklerini arttırmak, endüstriyel yapıyı değiştirmek (tarımsal
ve geleneksel sektörlerden uzaklaşmak), işsizlikte uzun dönemli azalma kaydetmek gibi
uzun süreli politikaları da benimsemek gerekmektedir.
Aslında uluslar arası anlaşmalarla sağlanan birlik oluşumları yakınsamayı teşvik eder
niteliktedir. Uluslar ticaret engellerini azalttıkça ve faktör mobilitesi sağlandıkça,
büyüme modellerinin etkileri bu gibi alanlarda dünyanın geri kalan kısmına göre daha
net bir şekilde gözlenebilir. Buna bağlı olarak da yakınsama kavramının AB bölgeleri
arasında daha belirgin bir nitelik göstermesi olasıdır. 25 ayrı ülkenin oluşturduğu tek bir
ekonomik oluşumu inceleme açısından, AB özellikle ilginç bir inceleme alanı olarak
karşımıza çıkmaktadır (Bunyaratavej ve Hahn, 2003, s.13–15).
Birlik içinde yakınsamayı inceleyen ilk çalışma Barro ve Sala-i Martin tarafından
gerçekleştirilmiştir. Barro ve Sala-i Martin (1991), 1950–1985 yılları arasında 73
Avrupa Bölgesi’ni incelemiştir. Sala-i Martin (1996a,b) Avrupa’da 90 bölgeyi ve birçok
Avrupa ülkesinin kendi içindeki bölgeleri analiz etmiştir. Ve tüm bu çalışmalarda
yaklaşık %2 olan bir yakınsama hızı tahmin etmiştir. Nevan ve Gouryette (1995)
çalışmasında Barro ve Sala-i Martin’in yöntemlerini takip ederek AB içinde 73 bölgeyi
1950–1985 zaman aralığını dikkate alarak incelemiştir. 1980’lerin başında Avrupa’nın
güney kısmında çok güçlü olmamakla beraber yakınsama bulgularına rastlanmıştır.
69
Ancak bu etki 1990’ların başında neredeyse durma eğilimi göstermiştir. Birliğin kuzey
bölgelerinde ise tam tersi bir durum gözlenmiştir. İlk olarak durgun bir eğilim gösteren
kuzey bölgeler daha sonra hızlı bir şekilde yakınsamışlardır. Tüm bu sonuçlar, 1980
ortalarında uygulanan Tek Pazar uygulamasının sonuçlarını yansıtır niteliktedir.
Bulgular bu programın birlik içinde ortalama büyüme oranlarını etkilediği halde
yakınsamayı hızlandırmadığını ayrıca kuzey bölgelerin bu değişikliğe daha iyi bir
şekilde adapte olduğunu kanıtlar niteliktedir. Armstrong (1995) ise Sala-i Martin
(1991)’in çalışmasında Batı Almanya, Fransa, İngiltere, Belçika, Danimarka, Hollanda
ve İtalya gibi ülkelerin bölgelerini veri setine dahil ettiğini, daha düşük gelir seviyesine
sahip olan İspanya, Yunanistan, İrlanda, Portekiz ve Lüksemburg gibi ülkelerin
bölgelerine yer vermediğini ileri sürerek eleştiride bulunmuştur. Daha sonra bu
ülkelerde bulunan bölgeleri dahil ederek analiz yapmış ve 1970–1990 dönemi boyunca
yakınsama hızının %1’e düştüğünü gözlemlemiştir.
Button ve Pentescot (1995), Batı Avrupa Bölgeleri’ni birliğin kuruluş tarihini dikkate
alarak incelemiştir. Ancak 1980’lerde dahil olmak üzere herhangi bir yakınsama
eğilimine rastlamamıştır. Mauro ve Podrecca (1995), 1970–1991 dönemi boyunca
İtalyan bölgelerini dikkate almıştır. Zaman serisi yöntemiyle özellikle b -
yakınsamasının varlığını araştırmıştır. Ancak her ne kadar 1980’lere kadar zayıf da olsa
yakınsamaya rastlanmasına rağmen tüm dönemi dikkate alarak yakınsamanın sürekli bir
süreç olmadığına dikkat çekmiştir. Chatterji ve Dewhurst (1996) Büyük Britanya’yı kişi
başına gelir yakınsaması açısından incelemiştir. 1977–1991 dönemi boyunca yakınsama
kulüpleri oluşumuna rastlamıştır ve bölgelerin yakınsama hızlarının ekonomik iş
çevrimleri tarafından etkilendiğini ifade etmiştir. Yani ilişki ters yönlü olarak ortaya
çıkmaktadır, düşük büyüme dönemlerinde daha hızlı yakınsama süreci yaşanmıştır.
Lyberaki (1996) Yunanistan ekonomisi için yapmış olduğu çalışmada yakınlaşma
hipotezinin söz konusu olmadığını, hatta uzaklaşma (divergence) hipotezinin geçerli
olduğunu ifade etmiştir.
70
Galli (1997), sektörel düzeyde yakınsamanın varlığını araştırmıştır. 1960–1993 boyunca
AB içinde 20 sektörün işgücü üretkenliğini dikkate alarak panel veri yöntemiyle b -
yakınsamasını ve s -yakınsamasını incelemiştir. s -yakınsaması açısından, toplam
üretkenlikte yakınsama sonuçlarına ulaşsa da sektörel düzeyde tekbiçimli bir yakınsama
bulgusuna rastlanmamıştır. Haberleşme, dağıtım ve piyasa dışı hizmetler gibi
sektörlerde güçlü bir yakınsama görülürken, imalat gibi diğer sektörlerde ise belirgin bir
ıraksama eğilimi gözlenmiştir. b -yakınsaması açısından ise, çok esnek bir durağan
durum tanımı kullanılmasına rağmen, b -yakınsaması oldukça zayıf niteliktedir. Ayrıca
1960–1973 dönemi boyunca sektörlerin kendi içinde yakınsama çok güçlü olarak ortaya
çıkmıştır ancak bu eğilim 1985 yılından sonra ıraksamaya dönüşmüştür. Galli (1997) bu
bulguyu, tüm sektörleri etkileyen bilgi teknolojilerinin sağladığı radikal değişim
sürecinin bir sonucu olarak yorumlamıştır.
Bergstörm (1998), 1945–1990 dönemi boyunca 24 İsveç bölgesini kişi başına gelirleri
açısından analiz etmiştir. 1945–1970 arası ve 1970–1990 arası b -yakınsamasına
rastlamıştır, yakınsama hızını yılda %3–3,5 arası olarak tahmin etmiştir. Aynı zamanda
1945–1970 arası bu bölgeler arasında s -yakınsamasının varlığını da kanıtlamıştır.
Kangasharju (1998), 88 Fin bölgesini 1934–1993 dönemi boyunca gelir yakınsaması
düzeyinde incelemiştir. Ve 1964 yılından itibaren daha güçlü olmak üzere yakınsamanın
varlığına ulaşmıştır. Martin (1998), 104 AB bölgesini analiz etmiştir ve Sala-i Martin’in
daha uzun bir dönemi kapsayarak (1950–1990) ulaştığı yılda %2 yakınsama oranından
daha düşük bir yakınsama hızı saptamıştır. Siriopoulos ve Asteriou (1998),
Yunanistan’da bölgeler arasında yakınsamanın var olmadığı sonucuna ulaşmıştır ve
Yunanistan’ın kuzey ve güney bölgelerindeki düalist yapı devam etmektedir. Cappelen,
Fagerberg ve Verspagen (1999), 1960–1995 dönemi boyunca 9 AB ve 12 AB ülkeleri
arasında bölgeleri de göz önüne alarak kişi başına gelir açısından yakınsama analiz
yapmaktadır. 1960 ve 1980 arasında AB9’da hem bölgesel hem de ulusal düzeyde
dağılımda önemli bir azalma görülmüştür. Böylece Avrupa yakınsamaya doğru bir
patikada belirmiştir. 1980’den sonra yavaş bir düzeyde olmasına rağmen bu eğilim
ulusal düzeyde devam etmiştir.
71
Bölgesel bazda 1980’e kadar yakınsama süreci var olup, 1980’den sonra yakınsama
durmuştur. EU12 (Güney ülkeleri de içine alır), EU9 düzeyinden 1980 ve 1995 arası
hem bölgesel yakınsama hem de ulusal yakınsama göstererek ayrılır. Ortalama olarak
bu 3 yeni ülkenin (Avusturya, İsveç, Finlandiya) eski üyelerden daha hızlı büyüdüğünü
gösterir, bu da üretkenlikte yakalama sürecinin var olduğunu gösterir. Ancak bu
durumda da yakınsamaya doğru eğilim, bölgesel yakınsama düzeyinde olduğundan
ulusal düzeyde daha kuvvetlidir. Bölgesel düzeyde daha zayıf bir yakınsama vardır. Bu
da AB’de ülkelerin büyük oranda birbirlerine hala yakınsıyor olmalarına rağmen, tüm
ülkelerin bu süreçten aynı boyutta faydalanamadığını kanıtlamaktadır.
Lopez-Bazo, Vaya, Mora ve Surinach (1999)’ a göre, AB’nde GSYİH yönünden
yakınsama yaşanmıştır çünkü yoksul ülkelerdeki imalat ve hizmet sektörleri zengin
ülkelerden daha hızlı gelişmektedir. Bu da bu ülkelerdeki düşük işgücü maliyetlerinin
yeterli derecede sermaye çekmesine bağlanabilir. Button ve Lall (2000) ise İngiltere
ekonomisi için yapmış oldukları çalışmada özellikle son yirmi yılda koşullu yakınsama
hipotezinin geçerli olduğu yönünde bulgulara rastlamışlardır.
Cappelen, Castellaci, Fagerberg ve Verspagen (2001) çalışmasında 1990 öncesindeki
üye ülkeleri temel almıştır. 1950’lerin sonrasında AB’nin birçok üye ülkesi tarafından
karakterize edilen bölgesel yakınsama sürecinin 1980’lerde bir sona ulaştığını ve
bundan sonra da bu durumda çok az bir değişme olduğunu ifade etmişlerdir. Bu açıdan
yakınsamaya doğru herhangi bir eğilim olduğunda bunun ülke düzeyinde olduğunu ve
1980’ler boyunca AB’ne katılan yoksul Güney ülkelerinin AB ortalamasını yakalaması
ile ilgili olduğunu belirtmişleridir. Böylece bu ülkeler özellikle İspanya ve Portekiz
AB’ne üyeliğinden ileri düzeyde fayda sağlamışlardır. Ancak daha sonra bu ülkelerde
de yakınsama açısından durgunluk süreci başlamıştır. Böylece, destekten en yüksek
sonucu elde etmek için, desteğin yoksul bölgelerde yapısal değişimi kolaylaştıran ve
AR-GE yeteneğini arttıran politikalar tarafından eşlik edilmesi gerekir. Bu tür
politikalar uzun dönemli bir tabiatta olmalıdır.
72
Frank Barry(2001), İrlanda ekonomisinin AB ortalamasına göre yakınsama
performansını değerlendirmiştir. 1960 yılından 1980’lere kadar yakınsama
gözlenmemiştir. Ancak 1990’larda güçlü bir yakınsamaya rastlanmıştır. İrlanda’nın
doğrudan yabancı sermayeye dayanan bir strateji izlemesi, hızlı bir yakınsama süreci
sağlamıştır ayrıca Tek Pazar uygulaması da bu süreci hızlandırmıştır (Barry F., 2001,
s.6–20). Martin ve Sanz (2001), Yunanistan, İrlanda, Portekiz ve İspanya’nın 1960–
2000 dönemi boyunca kişi başına gelir açısından yakınsamasını incelemiştir. 1960
başlangıç yılından itibaren dört ülkenin de AB ortalamasına yakınsadığını, ancak
İrlanda’nın (geliri şu an AB’nin ortalamasının üstündedir) bu süreçte en başarılı
olduğunu, Yunanistan’ın ise sıralamada en sonda olduğunu göstermektedir. Ve bu
ülkeler, üyeliklerinin ardından yakınsama açısından daha başarılı duruma geçmişlerdir.
Birliğin bölgesel politikası, yakınsama sürecinin gerçekleşmesinde önemli rol
oynamaktadır. İrlanda, yapısal faaliyetlerden en çok faydalanan ülke olarak karşımıza
çıkmaktadır (GSYİH’ sının yaklaşık %5’i). Yakınsama sürecinde en kötü sonuçlar
ikinci sıradan gelen Yunanistan’a aittir. Dolayısıyla finansal yardımın sadece miktarı
önemli değildir, faydalanan ülkenin dağılımı yerine getirmede etkinliği de son derece
önemlidir.
Canova (2001), 1980–1992 dönemi arasında 144 AB bölgesini incelemiştir. Bu bölgeler
arasında yakınsama sürecinin 1980’lerde durma noktasına geldiğini belirtmiştir ve
kuzey-güney bölgeleri arasında da yakınsama kulübünün oluşumundan bahsetmek
mümkündür. Estrin, Urga ve Lazarova (2001), 1970–1998 dönemi boyunca birliğe son
katılan ülkelerin AB’ne merkezi planlama uygulamasının bir sonucu olarak herhangi bir
yakınsama göstermediklerini belirtmiştir. Crespo-Cuaresma, Ritzberger-Grünwald ve
Silgoner (2002), Avrupa entegrasyonunun AB üyelerinin ekonomik büyümelerinde
nasıl bir rol oynadığını panel veri yöntemiyle incelemiştir. AB üyeliğinin süresinin
üyelerin büyümelerinde önemli ve olumlu bir etkiye sahip olduğunu belirtmiştir. Herz
ve Vogel (2003), Polonya, Macaristan ve Çek Cumhuriyetinden oluşan 31 Merkez ve
Doğu Avrupa Bölgesi’ni dikkate alarak 1990–2002 dönemi boyunca yakınsama
hipotezinin varlığını incelemiştir. Bölgesel gelir farklılıkları 1990’ların ilk yarısına
kadar azalma eğilimi gösterse de genel olarak bölgesel yakınsamanın varlığına
ulaşamamışlardır.
73
Kutan ve Yiğit (2004) çalışmalarında, AB’ne son katılan 10 üye açısından panel birim
kök testleri yardımıyla parasal ve reel yakınsama analizi yapmışlardır. Fiyat düzeyleri
açısından güçlü bir yakınsama bulmakla beraber, reel yakınsama oldukça düşük
düzeydedir. 1993.01 döneminden 2001.02 dönemine kadar aylık çıktı (sektörel üretim)
düzeyleri incelenmiştir. Almanya, temel ülke olarak alınmıştır. Reel yakınsama, sektörel
üretim endeksi ile ölçülmüş, nominal yakınsama ise para politikası yakınsama testleri
ile değerlendirilmiştir. Fiyat düzeylerinde yakınsama süreçlerinde hızlı bir ilerleme
saptanmıştır, bu da AB ve bu ülkeler arasında önemli ticaret bağlantıları anlamına
gelmektedir. Ancak güçlü bir reel yakınsama sonucuna ulaşılmamıştır, bu sonuç da
avroya geçiş için takip edilen politikaların maliyetleriyle ilgili olabilmektedir. Bu
ülkeler tarafından avronun erken benimsenmesi reel yakınsamayı gerçekleştirmeden
refah düşürücü etki yapacaktır. Kutan ve Yiğit (2004), son katılan üyelerin AB’ne
verimlilik açısından yakınsamasını incelemişlerdir. Bu yeni üyeler kendi ülkelerine
AB’den önemli derecede doğrudan yabancı yatırım almaktadırlar ve son yıllarda
ticaretlerini önemli ölçüde arttırmış görünmektedirler. Analizde Fransa’nın kişi başına
geliri temel alınmıştır ve Çek Cumhuriyeti, Macaristan, Slovakya ve Polonya’nın bu
ölçüte yakınsaması oldukça hızlı gerçekleşmektedir. Ayrıca Polonya ve Macaristan’da
yüksek verimlilik kazançlarına karşın, Malta’nın birliğe yakınsamada başarısız kalması
AB ile olan ticaret ve doğrudan yatırım miktarlarındaki farklılıkları yansıtmaktadır. Bu
ülkeler verimlilik artışı ve yakınsama oranları açısından farklı performans
sergileyeceklerdir.
Bu ülkelerin üyelik süreçleri İspanya ve Portekiz’in üyelik süreçlerine benzemektedir.
AB’ne katılmanın maliyetleri ve kazançlarında bu ülkeler İspanya ve Portekiz’e benzer
süreçler yaşayacaklardır. Döviz kuru riski olmayan geniş ve zengin AB pazarı, bu
ülkelerin yakınsama sürecini kolaylaştıracaktır. Daha yaygın bir ticareti ve doğrudan
yabancı sermaye yatırımlarını teşvik eden politikalar serbest işgücü ve sermaye
piyasalarıyla yakınsama sürecinin başarılmasında önemli rol oynayacaktır. Matkowski
ve Prochniak (2005), birliğe en son katılan Çek Cumhuriyeti, Estonya, Macaristan,
Letonya, Litvanya, Polonya, Slovakya ve Slovenya ülkelerini 1993–2001 dönemi
boyunca gelir yakınsaması ve konjonktür yakınsaması açısından incelemiştir.
74
Öncelikle bu ülkelerin kendi içlerinde gelir yakınsaması açısından hem b -yakınsaması
hem de s -yakınsamasının varlığına rastlanmıştır. 1993-1997 dönemi boyunca oldukça
düşük bir b katsayısı söz konusudur (%0.85), ancak ikinci dönemde bu katsayı
yükselmiştir (%1.09). Bu yükselmenin nedeni de planlanan üyeliğe bağlanabilir. Ayrıca
yine kendi içlerinde konjonktür yakınsaması da söz konusudur. Konjonktür yakınsama
hesabı için sektörel üretim endeksi kullanılmıştır. Ayrıca bu ülkeler, gelir açısından da
AB ortalamasına yakınsamaktadırlar.
Hölscher (2002), merkezi sosyalist düzenden kapitalist düzene geçen Çek Cumhuriyeti,
Macaristan, Polonya ve Rusya’nın gelir dağılımını Lorenz eğrisi yardımıyla AB
ülkesine karşı analiz etmiştir. AB’nin en büyük ekonomisi olarak Almanya’yı temel
ülke olarak almıştır. Çalışmanın sonucuna göre Çek Cumhuriyeti, Macaristan ve
Polonya’nın gelir dağılımı geçiş dönemi boyunca ve geçiş dönemi öncesi sabit
kalmıştır. Ancak Rusya büyük bir atak sergilemiştir.
3.2. Türkiye Örnekleri
B. Saraçoğlu ve N. Doğan (2005) çalışmasında, 1985–2004 dönemine ait verilerle AB
ve aday ülkeler olmak üzere toplam 29 ülke içinde makro ekonomik değişkenlere ait
yakınsama hipotezini panel birim kök testleri yardımıyla test etmiştir. Çalışmada AB’ye
üye ve aday ülkeler bir grubu, geri alan 15 birlik üyesi diğer grubu oluşturmaktadır.
Üçüncü grupta ise Türkiye, Romanya, Hırvatistan ve Bulgaristan’dan oluşan dört aday
ülke yer almaktadır. Farklı alt gruplara ayrılan ülkeler için logaritmik göreli gelir
farklarına bakılmıştır. Analiz sonuçlarında birlik ülkelerinin kendi grup ortalamalarına
ıraksadığı sadece aday ülkelerin ortalamalarına yakınsadığı görülmüştür. Daha sonra
lider ülke olarak Fransa seçilmiştir ve ilk 15 üyenin Fransa’ya yakınsadığı hipotezi
kabul edilmiştir. Ayrıca üye ülkelerden Avusturya, İrlanda, İtalya, Estonya ve Litvanya,
aday ülkelerden de sadece Türkiye’nin Fransa’ya yakınsadığı hipotezi kabul edilmiştir.
Tansel ve Güngör (1997) çalışmalarında Türkiye’deki illeri işgücü üretkenlik seviyesi
ve üretkenlik büyüme oranı açısından incelemişlerdir. İller arasındaki kişi başına
üretimin dağılımı (sigma yakınsaması), kişi başına (gross provincial product (iller
bazında üretkenlik düzeyi)) GPP serilerinin standart sapmasıyla ölçülmüştür. Ayrıca bu
seriler il nüfusu yerine işgücüne bölünmüştür. 67 il ve bunun alt grubu olan doğu ve batı
illeri veri setine dahil edilmiştir.
75
1980’lerden sonra dışa açılamayla birlikte s -yakınsaması görülmektedir. İller doğu ve
batı olmak üzere alt gruplara ayrıldığında bu alt gruplar arasında önemli farklılıklar
görülmüştür. Türkiye’nin illeri arasında üretkenlik açısından mutlak yakınsama olduğu
belirtilmiştir. 1980–1995 döneminde, 1975–1995 dönemine göre daha hızlı bir
yakınsama süreci bulunmuştur. Bunun da nedeni ekonomik ve finansal liberizasyona
bağlanmaktadır, dolayısıyla bu reformlar ekonominin etkinliğini arttırmıştır. Ayrıca
homojen yoksul ve zengin iller arasında, toplam ile kıyasla daha güçlü bir
yakınsamadan söz edilebilir. Ayrıca analize beşeri sermayenin dahil edilmesi yakınsama
sürecini güçlendirmiştir. Çalışmaya göre Türkiye’de zorunlu eğitimin 5 yıldan 8 yıla
çıkartılması, iller arasındaki kişi başına çıktı yakınsamasını arttırıcı bir etken olabilir.
Filiztekin (1997), Tansel ve Güngör’ün çalışmasında kullanılan aynı veri setini 1975–
1990 dönemi için inceleyerek Türkiye’nin illeri arasında kişi başına gelirlerinde
ıraksama olduğu sonucuna ulaşmıştır. Filiztekin (1998), 1975–1995 dönemi için yaptığı
araştırmada sadece koşullu b -yakınsama bulgusuna ulaşmıştır, mutlak b -
yakınsamasının varlığını kanıtlayamamıştır. Tansel ve Güngör (1997), işgücü
üretkenliğini kullanmış ancak Filiztekin (1997) kişi başına geliri kullanmıştır.
Dolayısıyla nüfus ile işgücü arasında negatif bir ilişkinin olduğu ve bunun genelde
gelişmiş illere doğru gerçekleştiği bu negatif ilişkiyi doğrulamaktadır. Berber, Yamak
ve Artan (2000), yedi coğrafi bölgeyi göz önüne alarak 1975–1997 dönemi boyunca test
etmiştir ancak yakınsama sonucuna ulaşamamıştır.
Erk, Ateş ve Direkçi (2000), 1979–1997 yıllarını dikkate alan çalışmalarında
Türkiye’nin illeri arasında b -yakınsamasına rastlamamışlardır. Çünkü fiziksel sermaye
donanımları bakımından zengin bölgeler yeterince hızlı büyüme sağlayamamışlardır ve
yeterli beşeri sermaye birikimi yaratamamışlardır.
Aynı şekilde fiziksel sermaye birikimi bakımından göreli yoksul ülkeler de beşeri
sermaye birikimi yönünden fakirdir. 1979–1986 yılları arasında Marmara, Ege ve
Akdeniz Bölgeleri yüksek oranda bir uzaklaşma sergilemişlerdir. Bu bölgeler,
diğerlerine göre daha endüstriyelleşmiş bölgelerdir. Marmara Bölgesi de tek başına en
gelişmiş bölge olarak, 1983–1987 yılları hariç genellikle uzaklaşma sergilemiştir. GAP
bölgesinde ise, en yüksek gelire sahip olan Gaziantep ili, bölgedeki diğer illerle
uzaklaşma eğilimi göstermektedir. Diğer iller kendi arasında yakınsama sergilerler.
76
Özellikle Şanlıurfa ili, Gaziantep’ten en hızlı biçimde ıraksayan ilimizdir çünkü
Şanlıurfa’nın aldığı göç, bu ilin kişi başına gelirini düşürmektedir. Söz konusu büyüme
sürecini hızlandırmak için fiziksel sermaye yatırımları, beşeri sermaye yatırımları ile
tamamlanmalıdır. Aksi takdirde çok büyük finansal fedakarlıklar, beklenen kapasiteyi
yaratmak için yeterli olmayacaktır. Gezici ve Hewings (2002), bölgeler arasında
eşitsizliklerin artma eğiliminde olduğunu ancak bölgeler içinde eşitsizliğin 1980–1997
dönemi boyunca azalmış olduğunu göstermektedirler. Gezici ve Hewings (2004), 1980–
1997 yıllarına ait verilerle iller ve 16 bölge bazında yakınsamanın olmadığını tahmin
etmişlerdir. Ayrıca doğu ve batıdan oluşan yakınsama kulüplerinin oluşumundan da söz
edilebilir.
Doğruel ve Doğruel (2003), 1987–1999 döneminde iller arasında yakınsamaya ait
bulgulara rastlamamışlardır. Ancak gelişmiş bölgeler arasında s -yakınsamasının
varlığına rastlamışlardır. Orhan Karaca (2004) çalışmasında 1975–2000 döneminde
illerin kişi başına gelir düzeyleri arasında mutlak anlamda bir uzaklaşmanın söz konusu
olduğunu, bunun da ağırlıklı olarak 1980’li yıllarda yaşanan gelişmelerden
kaynaklandığını belirtmiştir. İllerin yapısal özelliklerinin göz önüne alınması halinde ise
uzaklaşma ortadan kalkmakta ama yakınsama bulgusuna ulaşılamamaktadır.
3.3. Diğer Çalışmalar
Lipsey ve Kravis (1987), 1950–1984 dönemi boyunca sanayileşmiş ülkeler arasında
güçlü bir yakınsama ilişkisi bulmuştur. Dowrick ve Nguyen (1989), Summers ve Heston
verilerini kullanarak OECD ülkeleri açısından yakınsama hipotezlerini incelemiştir.
İkinci Dünya Savaşı sonrasında kişi başına gelir ve TFV açısından yakınsamanın, savaş
sonrası yeniden yapılanmayla bir ilgisi olmadığını belirtmişlerdir. OECD ülkesi
olmayan ülkelerde de yakınsama hızı düşmüştür. Şili, Arjantin ve Venezüella gibi
ülkeler 1950’lerde zengin olmakla beraber daha sonraları nüfuslarına göre daha düşük
yatırım oranları gerçekleştirmişler ve yakınsama sürecinde başarısız olmuşlardır. OECD
ülkesi olan gelişmiş ülkeler, savaş dönemi sonrasında TFV açısından yakınsama
yaşamışlardır. Bu süreçte teknolojinin kamu malı niteliği, yaşam ve iş kalitesinin
artması ve sektörel üretkenlik artışında belirgin olan farklılıkların etkileri
olabilmektedir. OECD ülkelerinin sadece kişi başına gelirlerinin değil aynı zamanda
verimlilik düzeylerinin de yakınsadığı sonucuna ulaşmıştır.
77
Carlino ve Mills (1993), 1929–1990 dönemi boyunca ABD bölgeleri arasında zaman
serisi analizi yöntemiyle yakınsama sürecini araştırmıştır ve b -yakınsaması sonuçlarına
ulaşmıştır. Boyle ve McCarthy (1997), Summers ve Heston (1991) veri setini dikkate
alarak 1950–1988 dönemleri boyuca OECD ülkelerinin kişi başına gelirlerini analiz
etmişlerdir. 1972 yılına kadar hem b -yakınsamasına hem de s -yakınsamasına
rastlanmıştır. 1972 yılında sonra ise b -yakınsamasından söz edilmemektedir (Boyle
G.E ve McCarthy T.C, 1997, s.258–261). Sala-i Martin (1995), ABD eyaletleri arasında
yılda yaklaşık %2 oranında yakınsama saptamıştır.
Bernard ve Durlauf (1995), 1900–1987 dönemini dikkate alarak koentegrasyon tekniği
yardımıyla 15 OECD ülkesi açısından hiçbir yakınsama bulgusuna ulaşamamıştır.
Evans ve Karras (1996), 1870–1989 yılları arasında 56 ülkeyi dikkate alan
çalışmasında, 13 gelişmiş ülke arasında koşullu yakınsama eğilimine rastlamaktadır.
Lee (1997), 1961–1989 yılları arasında gelirin OECD ülkeleri arasındaki gelir
dağılımını incelemiş ve gelir farklılıklarının zamanla azaldığını bulmuştur. Ancak daha
geniş gözlemler dikkate alındığında dağılım 1961 yılında 0.77 iken 1989 yılında 1.24’e
çıkmaktadır. Hossain (2000) çalışmasında 1982–1997 yılları arasında Bangladeş’in
bölgeleri arasında kişi başına çıktı düzeyleri açısından yakınsama olup olmadığı
yönünde bir analiz yapmıştır. 1982–1991 yılları arasında kişi başına çıktı düzeyleri
açısından güçlü bir yakınsama olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
Ekonominin dışa açıldığı 1991–1997 döneminde ise, kişi başına çıktı düzeyleri
açısından bölgesel bir yakınsamaya rastlanmamıştır. 1982–1991 yılları arasında
Bangladeş’in bölgeleri arasında hem mutlak- b yakınsaması ve koşullu- b yakınsaması
hem de σ-yakınsaması gözlenmiştir (Hossain, 2000, s.20). Lall ve Yılmaz (2001), 1969–
1995 dönemi boyunca ABD eyaletleri arasında yakınsama analizi yapmıştır. 1980’lerde
ekonominin imalat sanayiden hizmet sektörüne doğru yol aldığını ancak bu eğilimin
birkaç eyaletin yakınsamasını olumsuz yönde etkilediğini belirtmiştir.
78
La Fuente (2003), 1970–1995 dönemi boyunca OECD ülkeleri açısından faktör
birikimini göz önüne alarak kişi başına gelir yakınsamasını incelemiştir. Kişi başına
yakınsamayı sağlayan faktörler olarak azalan verimler ve teknoloji difüzyonu karşımıza
çıkmaktadır. AR-GE yatırımları ve işgücü piyasası performansı yakınsamaya karşıt
faktörler olarak ortaya çıkmaktadır, beşeri sermaye ve fiziksel sermaye yatırımları ile
kamu harcamaları yakınsama üzerinde etkisiz faktörler olarak bulunmuştur. Ancak buna
karşın ABD, düşük yatırım oranlarına rağmen esnek bir işgücü piyasası, yüksek AR-GE
harcamaları ve mali disiplin sayesinde liderliğini sürdürmektedir. Avrupa ülkeleri ise
katı işgücü piyasaları ve düşük yatırım oranlarından zarar görmektedir. Evans ve Kim
(2005), 1960–1992 dönemi boyunca dinamik tesadüfi değişkenler modelini kullanarak
17 Asya ülkesi arasında kişi başına gelir açısından yakınsama olup olmadığını
sorgulamıştır ve bu ülkeler arasında yılda %2 civarında bir yakınsama hızı tahmin
etmiştir. Ayrıca sonuçlar, büyüme üzerinde yatırım oranının pozitif, nüfusun büyüme
oranının negatif etkisi olduğunu doğrular niteliktedir.
Yapılan ampirik çalışmalar dikkate alınırsa, yakınsama sürecinde doğrudan yabancı
sermaye yatırımlarının ve ülkelerin beşeri sermaye stoklarının önemli bir etkisi vardır.
Yakınsama sürecinin sağlıklı işleyebilmesi için yoksul ülkenin politik ve ekonomik
kurumları, ülkeye yapılacak olan yabancı sermaye yatırımlarını ve teknolojiyi destekler
nitelikte olmalıdır (Hossain, 2000, s.6). Çokuluslu şirketler tarafından yapılan doğrudan
yabancı sermaye yatırımları, genellikle teknolojinin uluslararası anlamda dağılımını
sağlayan bir araç olarak görülmektedir. Çokuluslu firmalar dünyada yapılan AR-GE
araştırmalarının önemli bir bölümünü üstlenmektedirler ve bu gün dünyanın ileri
teknolojileri onların kontrolü altındadır. Yeterince AR-GE araştırması yapamayan,
sınırlı yerli kaynaklara sahip olan az gelişmiş ülkelerin bu şirketlere ihtiyacı vardır
(Blomsrtöm, Lipsey ve Zejan, 1992, s.10).
Yeni teknolojiye tanıdık yabancı üretici, gelişmekte olan ülkelere teknolojiyi ucuz
maliyetlerle adapte edebilir. İkincisi bu tür yatırımlar, gelişmekte olan ülkelerin kredi
pazarlarında karşılaştığı sorunların üstesinden gelebilmeleri açısından önemlidir (Barro,
1994, s:23).
79
Beşeri sermaye ise büyümeyi iki yoldan etkileyebilir. Eğer beşeri sermaye (H) üretimin
bir fonksiyonu ise Y = f (A,K,H, L ), H’deki değişiklikler Y’yi yani büyümeyi etkiler.
Örneğin eğitimli ve yetenekli işçiler daha verimli olurlar. İkinci olarak da beşeri
sermaye, diğer faktörlerin birikim oranlarını etkiler. Romer (1990)’a göre bilgi ve
teknolojinin büyümesi, beşeri sermayenin düzeyine bağlıdır. Eğitimli ve yetenekli
insanlar daha yaratıcı ve yenilikçi olurlar. Beşeri sermayenin yüksek düzeyleri, sermaye
birikimini teşvik eder. Böylece takipçi ülkeler için teknoloji açısından yakınsama
sürecini hızlandırır. Benhabib ve Spiegel (1994), 78 ülke açısından beşeri sermaye
yatırımlarının büyümeye katkısını incelemiştir. Beşeri sermaye yatırımlarının yoksul
ülkelerde teknolojik yakınsama süreciyle, zengin ülkelerde de doğrudan bir etkiyle
büyüme süreçlerini hızlandırdığı sonucuna varmıştır (Rogers, 2003, s.123). Lider
ülkenin çok gerisinde olan bir ülke, eğer teknolojiyi yeterince özümseme yeteneğine
sahip değilse yakınsama süreci gerçekleşmeyebilir ve olduğu konumdan daha da geriye
gidebilir. Yapılan çalışmalarda özümleme yeteneğine en çok katkı sağlayan faktör
olarak faal nüfusun eğitimi bulunuyor (Soete ve Verspagen , 1993, s.105).
Ayrıca beşeri sermayenin, fiziksel sermayeye oranı ne kadar yüksekse, beşeri
sermayenin çıktıya oranı o kadar yüksek olur ve büyüme oranı yükselir. Ayrıca beşeri
sermaye yönünden zengin olan bir ülke, fiziksel sermaye yatırımlarına odaklanır. Bu
durumda beşeri sermayenin fiziksel sermayeye olan oranının yüksek olması, fiziksel
sermayenin GSYİH’a oranını arttırır. İkinci Dünya Savaşı sonunda fiziksel sermayenin
çok büyük bir oranı tahrip edilmişti ve geriye göreli olarak daha sağlam beşeri sermaye
kalmıştı. Japonya ve Almanya, buna bağlı olarak kısa sürede yeniden geliştiler. Bir
diğer açıdan beşeri sermayenin fazla olması, ücret oranlarını arttırır ve çocuk
yetiştirmek için harcanan zamanın maliyetlerini arttırır. Bu durum da daha düşük bir
doğurganlık oranı yaratır ve ailelerin çocuklarına beşeri sermaye yönünden daha fazla
yatırım yapmasını sağlar. Bu da üretimin büyüme oranını hızlandırır (Barro, 1994, s.10–
12).
80
DÖRDÜNCÜ BÖLÜM
AB ÜYESİ ÜLKELERİN BÖLGELERİ İLE TÜRKİYE İLLERİ ARASINDA
YAKINSAMA SÜRECİNİN VARLIĞININ SINANMASI
4.1 Uygulama
Bu bölümde Avrupa Birliği’nin bölgeleri ile Türkiye’nin illeri öncelikle farklı gruplar
oluşturularak kendi içlerinde, ardından da birleştirilerek test edilmiştir. Çalışmada,
geleneksel yakınsama yaklaşımında öne sürülen iki temel ölçüt b -yakınsaması (mutlak
anlamda) ve s -yakınsaması dikkate alınmıştır. b -yakınsaması, Barro ve Sala-i
Martin’in (1992) izlediği yöntemle aşağıdaki regresyon denklemi kullanılarak
hesaplanmıştır.
( i t T ) i t
T
i t T
i t Y u
T
e
Y
Y
T , ,
,
, log 1 log 1 + ú
û
ù
êë
é -
- = ÷
÷
ø
ö
ç ç
è
æ
-
-
-
b
a (4.1.1)
Burada T zaman aralığını, i t T Y , - başlangıç kişi başına reel geliri, i t Y , t yılındaki kişi
başına reel geliri göstermektedir. b , yakınsama hızını gösteren katsayıdır. Bu
katsayının pozitif işaretli olması yakınsamayı, negatif işaretli olması ise yakınsamanın
olmadığını (uzaklaşmayı) gösterir. Ancak her iki durumda da katsayının istatistiksel
olarak anlamlı olması gerekmektedir.
Çalışmamızda b katsayısı doğrusal en küçük kareler yöntemiyle elde edilmiştir.
Dolayısıyla ilgili katsayı, ú
û
ù
êë
é -
=
-
T
b e
1 bT formülünden yararlanılarak hesaplanmaktadır
ve elde edilen b katsayısı mutlak yakınsamayı ifade etmektedir.Mutlak yakınsama
hipotezinde ekonomilerin teknoloji, kurumsal yapı, tasarruf oranı gibi faktörler
açısından aynı durumda olduğu varsayılmaktadır. Koşullu yakınsama hipotezinde ise
ekonomiler arasındaki bu tür farklılıkları yaratacak değişkenler modele eklenmektedir.
Yani mutlak yakınsama, ülkelerin kişi başına gelirlerinin uzun dönemde başlangıç
gelirlerinden bağımsız olarak birbirine yakınsamasıdır.
81
Neoklasik model incelenen ülkeler arasında, tasarruf oranları, nüfus artış hızı ve
teknoloji gibi değişkenler benzer olmadığı sürece, mutlak yakınsama tahmin etmez.
Hızlı nüfus artışlarına ve düşük tasarruf oranlarına sahip olan ülkelerin, daha az nüfus
artış oranlarına ve daha yüksek tasarruf oranlarına sahip olan ülkelere göre daha yoksul
olmaları beklenir (Hossain, 2000, s.6).
Koşullu yakınsama teorisi ise, yapısal karakteristikleri (tercihler, teknolojiler, nüfus
büyüme oranı, hükümet politikaları vb.) benzer olan ülkelerin başlangıç koşullarından
bağımsız olarak uzun dönemde birbirine yakınsamasıdır (Galor, 1996, s.1056). Koşullu
yakınsama teorisinde, ekonomilerin aynı parametrelere dolayısıyla da aynı durağan
duruma sahip oldukları varsayımını bir kenara bırakırız. Eğer ülkelerin farklı durağan
durum dengeleri varsa, koşullu yakınsama hipotezi geçerlidir (Mankiw, 1995, s.307).
Yani koşullu yakınsamada ekonomiler yapısal olarak birbirine benzer değildir, servet ve
gelir ölçümleri aynı düzeye yakınsamaz ancak ekonomiler arasındaki farklılıklar
durağan hale gelir ve uzun dönemde büyüme oranları aynıdır. Buna karşın, mutlak
yakınsama (toplam yakınsama) hipotezi neoklasik kuramın belirttiği gibi, başlangıç
koşulları farklı iken ekonomiler dışsal olan teknolojik ilerleme ile belirlenen ortak kişi
başına düzeye yakınsarlar.
Mutlak yakınsama hipotezinde tüm ekonomilerin yakınsayacağı tek bir denge düzeyi
vardır. Bir ekonominin uzun dönem dengesi, teknoloji, tercihler, nüfus artış hızı,
hükümet politikaları, faktör piyasalarının yapısı gibi faktörlere de bağlıdır. Dolayısıyla
mutlak yakınsama hipotezi, ülkeler arasında bu faktörlerin de yakınsamasını gerektirir.
Ayrıca mutlak yakınsama hipotezine ülkeleri konu alan çalışmalardan ziyade, bir
ülkenin bölgelerini dikkate alan çalışmalarda daha sık rastlanması olasıdır. Çünkü bu
ekonomiler benzer yapısal karakterlere sahiptir ve dolayısıyla daha homojen
gruplardır.Eğer incelenen ekonomilerin kişi başına GSYİH değerlerinin dağılımı zaman
içinde azalma eğiliminde ise, bu ekonomi grubu arasında σ-yakınsaması
gerçekleşiyordur diyebiliriz. σ-yakınsamasında ekonomilerin kişi başına gelirlerinin
yayılımı incelenmektedir ve yayılım ölçüsü olarak standart sapmanın azalması σ-
yakınsamasının varlığını gösterir. Yakınsama Teorileri bölümünde bahsettiğimiz gibi,
b -yakınsaması σ-yakınsaması için gerekli fakat yeterli bir koşul değildir.
82
4.2 Avrupa Birliği’nde Yer Alan Bölgeler Arasında Yakınsamanın Sınanması
1980–2003 yılını kapsayan AB verileri farklı gruplar oluşturularak test edilmiştir. AB
verileri, 15 ülke ve bu ülkelere ait 41 bölgeden oluşmaktadır. Verilerimizde Belçika
(BE1 Région Bruxelles-capitale, BE2 Vlaams Gewest, BE3 Région Wallonne),
Danimarka, Almanya DE Germany (DE1 Baden-Württemberg, DE2 Bayern, DE5
Bremen, DE6 Hamburg, DE7 Hessen, DE9 Niedersachsen, DEA Nordrhein-Westfalen,
DEB Rheinland-Pfalz, DEC Saarland, DEF Schleswig-Holstein), Yunanistan (GR1
Voreia Elada, GR2 Kentriki Elada, GR3 Attiki, GR4 Nisia Aigaiou) , İspanya (ES1
Noroeste, ES2 Noreste, ES3 Comunidad de Madrid, ES4 Centro, ES5 Este, ES6 Sur,
ES7 Canarias), Fransa (FR1 Île de France, FR2 Bassin Parisien, FR3 Nord - Pas-de-
Calais, FR4 Est, FR5 Ouest, FR6 Sud-Ouest, FR7 Centre-Est, FR8 Méditerranée),
İrlanda, İtalya (ITC Nord Ovest, ITD Nord Est, ITE Centro, ITF Sud), Lüksemburg,
Hollanda (NL1 Noord-Nederland, NL2 Oost-Nederland, NL3 West-Nederland, NL4
Zuid-Nederland), Avusturya, Portekiz (PT1 Portugal (Continent)), Finlandiya, İsveç ve
İngiltere yer almaktadır. Bu ülkelerin kişi başına gelirlerine ait veriler iki seriden elde
edilmiştir. İlk seri ESA-79 esasına göre düzenlenmiştir, 1980-1996 dönemini
kapsamaktadır. Bu seri (www.dst.dk/library) sitesinden elde edilmiştir. İkinci seri ise
ESA-95 esasına göre düzenlenmiştir ve 1995-2003 dönemini kapsamaktadır. Bu seri
EUROSTAT’dan elde edilmiştir. İki seri büyüme oranları hesaplanarak birleştirilmiş ve
1980-2003 dönemini kapsayan bir seri haline dönüştürülmüştür.
Avusturya, Finlandiya, Hollanda’nın dört bölgesi ve Portekiz’in bir bölgesine ait veriler
1981 yılından itibaren mevcuttur. Fransa’nın sekiz bölgesine ait veriler ise 1982
yılından itibaren mevcuttur. Bu veriler çeşitli gruplar altında ele alınarak b ve s -
yakınsamasının varlığı analiz edilmiştir. Regresyon sonuçlarına göre negatif katsayı
yakınsamanın varlığını ortaya koymaktadır. Ayrıca s -yakınsamasının varlığı
araştırılırken, verilerin standart hataları ile zaman (1980-2003) arasındaki ilişki de
analiz edilmiştir. Regresyon sonuçlarına göre negatif katsayı yakınsamanın varlığını
ortaya koymaktadır. Ancak bu katsayının istatistiksel olarak da anlamlı olması
gerekmektedir. σ-yakınsamasını test etmek amacıyla, kişi başına gelirlerin standart
sapmaları hesaplanmıştır. Ayrıca sonuçların doğruluğunu test etmek amacıyla bu
verilerin, zamana göre regresyon sonuçları analiz edilmiştir. Çalışmamızın devamında
söz konusu gruplar ve regresyon sonçlarına yer verilmektedir.
83
4.2.1 Avrupa Birliği’nde Yer Alan Bölgeler Açısından b ve s -Yakınsaması
İlk olarak 1980–2003 dönemi göz önüne alınarak 13 ülke *(Belçika (3), Danimarka,
Almanya (10), Yunanistan (4), İspanya (7), Fransa, İrlanda, İtalya (4), Lüksemburg,
Hollanda, Portekiz, İsveç ve İngiltere) ve 28 bölge arasında yakınsama analizi
yapılmıştır. Şekil.1, söz konusu veri seti için b yakınsamasının varlığını
göstermektedir. Yatay eksende 1980 kişi başına gelirinin logaritması ve dikey eksende
de 1980–2003 yılları arası ortalama büyüme oranı gösterilmiştir.
Şekil, kişi başına gelirin büyüme oranı ile başlangıçtaki gelir seviyesi arasındaki
ilişkinin negatif olduğunu göstermektedir. Ayrıca regresyon katsayısı bunu doğrular
niteliktedir (negatif) ve istatistiksel olarak anlamlıdır (Tablo 2).
.04
.05
.06
.07
.08
.09
8.0 8.2 8.4 8.6 8.8 9.0 9.2 9.4
Y
G
Şekil 4.2.1 1.grup için b yakınsaması
Ülkelerin kişi başına reel gelirlerinin logaritması alınıp, standart sapmaları
hesaplanmıştır. Standart sapmalar azalan bir özellik göstermiştir. Bu grup açısından s -
yakınsaması söz konusudur. s -yakınsamasına rastlanması bölgeler ya da ülkeler
arasında kişi başına gelir adaletsizliğinin azaldığını ve kişi başına gelirin eşitlenme
eğilimi yönünde olduğunun bir kanıtıdır. Ayrıca denklem 4.1.2’den de anlaşılacağı gibi
regresyon katsayısı negatiftir ve anlamlıdır.
84
1. grup sigma yakınsaması
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
0,3
0,35
0,4
1970 1980 1990 2000 2010
zaman
standart sapma
Seri 1
Şekil 4.2.2 1. grup için σ-yakınsaması
t t s = - t+ e
(6,005) (-5,719)
6,2 0,0029 (4.1.2)
2. grup olarak 7 ülke (Danimarka, Yunanistan (4), İspanya (7), İrlanda, Portekiz, İsveç
ve İngiltere) ve 11 bölge 1980–2003 dönemi boyunca analiz edilmiştir. Bu ülkeler için
de şekilden de anlaşılacağı gibi b -yakınsaması söz konusudur. Regresyon katsayısı
(negatif) da bu ilişkiyi doğrular niteliktedir ve istatistiksel olarak anlamlıdır (Tablo3).
Şekil 4.2.3 2. grup için b -yakınsaması
Bu grup için de s -yakınsaması söz konusudur. Denklem 4.1.3’den de anlaşılacağı gibi
ilgili katsayı negatif ve anlamlıdır.
.04
.05
.06
.07
.08
.09
8.0 8.2 8.4 8.6 8.8 9.0 9.2 9.4
Y
G
85
2. Grup Sigma Yakınsaması
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
0,3
0,35
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
zaman
standart sapma
Seri 1
Şekil 4.2.4 2. grup için s -yakınsaması
t t s = - t+ e
(8,623) (-8,404)
10 0,0049 (4.1.3)
3. grupta ise 6 kurucu ülke (Belçika (3), Almanya (10), Fransa, İtalya (3), Lüksemburg,
Hollanda) ve bu ülkelerden bazılarına ait 16 bölge analiz edilmiştir. Şekil.4’den de
anlaşılacağı gibi bu ülkeler arasında b -yakınsaması söz konusu değildir. Regresyon
katsayısı (pozitif) da bu sonucu kanıtlar niteliktedir (Tablo 4). 4. grupta, kurucu ülkeler
12 bölge dahil edilmeyerek sadece ülkeler bazında test edilmiştir ancak yine yakınsama
bulgusuna ulaşılmamıştır (Tablo 5). Aslında bu analizde ulaşılan sonuçlar şaşırtıcıdır.
Çünkü kurucu ülkelerin oldukça homojen bir yapı sergiledikleri belirtilmektedir. Ayrıca
bu grup için sigma yakınsaması söz konusu değildir (Şekil 25). Denklem 4.1.4’te
ulaşılan sonuçlar da bu sonucu destekler niteliktedir.
86
Şekil 4.2.5 3. grup için b -yakınsaması
3. grup sigma yakınsaması
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
0,3
0,35
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
zaman
standart sapma
Seri 1
Şekil 4.2.6 3. grup için s -yakınsaması
t t s = - + + e
(-23,459) (-23,567)
21,54 0,0109 (4.1.4)
5.grupta ise veri eksikliği nedeniyle daha önce dahil edemediğimiz Fransa’nın 8 bölgesi
de analizde yer almıştır. 1982-2003 dönemi boyunca 5 ülke (Fransa (8), Almanya(10),
Hollanda (4), Avusturya ve Danimarka) ve bu ülkelerden bazılarına ait 22 bölge test
edilmiştir. Ancak bu grup için b -yakınsaması söz konusu değildir (Tablo 6).
87
.030
.035
.040
.045
.050
.055
.060
8.8 8.9 9.0 9.1 9.2 9.3 9.4 9.5 9.6
Y
G
Şekil 4.2.7 5. grup için b -yakınsaması
5. Grup Sigma Yakınsaması
0,16
0,165
0,17
0,175
0,18
0,185
0,19
1980 1985 1990 1995 2000 2005
zaman
standart sapma
Seri 1
Şekil 4.2.8 5. grup için s -yakınsaması
t t s = - + t+ e
(-5,447) (6,020)
1,669 0,0009 (4.1.5)
Bu grup açısından s -yakınsaması söz konusu değildir, grup açısından ıraksama söz
konusudur (Denklem (4.1.5)).
6. grupta ise 1981–2003 boyunca 15 AB ülkesi (Belçika (3), Danimarka, Almanya (10),
Yunanistan (4), İspanya (7), Fransa, İrlanda, İtalya (4), Lüksemburg, Hollanda (4),
Avusturya, Portekiz (1), Finlandiya, İsveç, İngiltere) ve 33 AB bölgesi analiz edilmiştir.
88
Şekilden de (Şekil 3.9) anlaşılacağı gibi bu ülkeler arasında b -yakınsaması sonucuna
rastlanmıştır. Regresyon katsayısı da negatif ve istatistiksel olarak anlamlıdır (Tablo 7).
.03
.04
.05
.06
.07
.08
8.0 8.2 8.4 8.6 8.8 9.0 9.2 9.4 9.6
Y
G
Şekil 4.2.9. 6.grup için b -yakınsaması
6. grup sigma yakınsaması
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
0,3
0,35
0,4
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
zaman
standart sapma
Seri 1
Şekil 4.2.10 6. grup için s -yakınsaması
t t s = - t + e
(7,966) (-7,689)
8,24 0,0039 (4.1.6)
6. grup açısından da s -yakınsaması söz konusudur. Regresyon sonuçları da bu sonucu
destekler niteliktedir. İlgili katsayı negatif ve anlamlıdır.
89
7. grupta 1980–2003 dönemi boyunca 9 AB ülkesi (İngiltere, İsveç, Hollanda,
Lüksemburg, İrlanda, Fransa, Almanya (10), Belçika (2), Danimarka) ve 12 AB bölgesi
test edilmiştir. Bu grup için de b -yakınsamasına rastlanmıştır. Regresyon katsayısı da
negatif ve anlamlıdır (Tablo 8). Ancak s -yakınsamasına rastlanmamıştır, grupta
ıraksama söz konusudur ( Tablo 4.6).
.04
.05
.06
.07
.08
.09
8.2 8.4 8.6 8.8 9.0 9.2 9.4
Y
G
Şekil 4.2.11 7. grup için b -yakınsaması
7. Grup Sigma Yakınsaması
0,18
0,19
0,2
0,21
0,22
0,23
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
zaman
standart sapma
Seri 1
Şekil 4.2.12 7. grup için s -yakınsaması
t t s = + t + e
(34,689) (64,389)
21 0,2015 (4.1.7)
90
4.2.2 Türkiye’nin 67 İli Açısından b ve s -Yakınsaması
1980–2001 yılları arasında Türkiye’nin 67 ili arasında yakınsama analizi yapılmıştır.
1980-1997 dönemine veri, Özötün (1999) veri setinden alınmıştır. 1980–2001 yılına at
olan veri seti TUİK’ten alınmıştır. Söz konusu veri setleri GSMH deflatörü (1987=100)
yardımıyla kişi başına sabit gelir şeklinde ifade edilmiştir. Ancak AB serisi avro para
birimi cinsinden ifade edildiği için, söz konusu illerin veri seti de avro para birimi
cinsinden ifade edilmiştir. Sabit seriden her bir il için her bir yıla göre yıllık büyüme
oranları elde edilmiştir. Daha sonra 1987 satın alma gücü (TL/$) verileri yardımıyla
sabit seri ABD doları cinsinden ifade edilmiştir. Büyüme oranları rakamlar kullanılarak,
ABD doları ile ifade edilmiş seri, 1980’e doğru geriye ve 2001 yılına doğru ileriye
türetilmiştir. Dolayısıyla 1987 satın alma gücü esasına dayanarak ABD doları ile ifade
edilmiş seri elde edilmiştir. Bu seri de daha sonra 1987 yılı avro/dolar paritesi dikkate
alınarak avro para birimi cinsinden ifade edilmiştir.
8. grupta 67 il kendi içinde analiz edilmiştir. Ancak regresyon katsayısı negatif çıksa da
katsayı istatistiksel olarak anlamlı değildir (Tablo 9).
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
.05
.06
6.4 6.8 7.2 7.6 8.0 8.4 8.8
Y
G
Şekil 4.2.13 8. grup için b -yakınsaması
91
8. Grup Sigma Yakınsaması
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
zaman
standart sapma
Seri 1
Şekil 4.2.14 8. grup için s -yakınsaması
8. grup için 1981-2003 dönemi s -yakınsaması söz konusu değildir. Regresyon
sonuçları da bu bulguyu destekler niteliktedir. İlgili katsayı negatiftir ancak istatistiksel
olarak anlamlı değildir.
t t s = - + e
(1,4544) (-1,2496)
3,4740 0,0015 (4.1.8)
9. grupta Türkiye’nin teknoloji açısından daha iyi performans gösteren 21 ili (Adana,
Ankara, Antalya, Balıkesir, Bilecik, Bolu, Bursa, Çanakkale, Edirne, Eskişehir,
Gaziantep, Hatay, İçel, İstanbul, İzmir, Kocaeli, Konya, Muğla, Tekirdağ, Kırklareli,
Zonguldak) ile 1980–2001 dönemi boyunca analiz edilmiştir. Regresyon katsayısı
negatif bir ilişki gösterse de istatistiksel olarak anlamlı değildir (Tablo 10). Dolayısıyla
da b -yakınsaması sonucuna ulaşılamamıştır.
92
Şekil 4.2.15 9. Grup İçin b -yakınsaması
9. Grup Sigma Yakınsaması
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
0,3
0,35
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
zaman
standart sapma
Seri 1
Şekil 4.2.16 9. Grup İçin s -yakınsaması
Bu iller grubu için de sigma yakınsaması söz konusu değildir. Regresyon sonuçları da
bu bulguyu destekler niteliktedir.
( 22,854) 0,0004
t 21,545 0,0109 t s = - + + e
-
(4.1.9)
.00
.01
.02
.03
.04
.05
.06
7.4 7.6 7.8 8.0 8.2 8.4 8.6
Y
G
93
10. grupta Türkiye’nin 21 yıllık dönemde teknoloji açısından daha kötü bir performans
sergileyen 21 ili (Adıyaman, Ağrı, Bingöl, Bitlis, Çankırı, Erzincan, Erzurum, Giresun,
Gümüşhane, Hakkari, Kars, Mardin, Muş, Ordu, Siirt, Sivas, Şanlıurfa, Tokat, Tunceli,
Van, Yozgat) test edilmiştir. Ancak bu illerin de regresyon katsayısı negatif bir ilişki
gösterse de, istatistiksel olarak anlamlı değildir (Tablo 11).
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
.05
6.4 6.6 6.8 7.0 7.2 7.4 7.6
Y
G
Şekil 4.2.17 10. Grup İçin b -yakınsaması
10. Grup Sigma Yakınsaması
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
0,3
0,35
0,4
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
zaman
standart sapma
Seri 1
Şekil 4.2.18 10. Grup İçins -yakınsaması
10. grup açısından da s - yakınsamasından söz edilememektedir. Regresyon
sonuçlarında da ilgili katsayı negatif ancak istatistiksel olarak anlamlı değildir.
94
t t s = - + e
(0,8666) (-0,7153)
1,7348 0,0007 (4.1.10)
11. grupta bölgelerin kendi içlerinde yakınsama analizi yapılmıştır. Akdeniz Bölgesi
için tablodan da görüleceği gibi istatistiksel olarak anlamlı katsayı elde edilmiştir ve bu
bölge için yakınsama söz konusudur. (Tablo 12,1). Marmara Bölgesi için regresyon
katsayısı negatiftir ancak istatistiksel olarak anlamlı değildir (Tablo 12,2). Dolayısıyla
da Marmara Bölgesi için yakınsama söz konusu değildir. İç Anadolu Bölgesi için de
regresyon katsayısı negatiftir ancak istatistiksel olarak anlamlı değildir (Tablo 12,3).
Karadeniz Bölgesi için de aynı şey söz konusudur ve katsayı istatistiksel olarak anlamlı
değildir (Tablo 12,4). Ege Bölgesi için yakınsamadan bahsedilemez (Tablo 12,5).
Güneydoğu ve Doğu Anadolu Bölgeleri birlikte analiz edilmiştir, ancak b -yakınsaması
sonucuna ulaşılmamıştır (Tablo 12,6).
Akdeniz Bölgesi Sigma Yakınsaması
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
0,3
0,35
0,4
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
zaman
standart sapma
Seri 1
Şekil 4.2.19 Akdeniz Bölgesi s -yakınsaması
Akdeniz Bölgesi açısından s -yakınsamasından söz etmek mümkündür. Regresyon
sonuçlarına göre ilgili katsayı negatif ve istatistiksel olarak anlamlıdır.
(6,859) ( 6,7131)
13,0114 0,0063
-
= - + t t s t e (4.1.11)
95
Marmara Bölgesi Sigma Yakınsaması
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
zaman
standart sapma
Seri 1
Şekil 4.2.20. Marmara Bölgesi s -yakınsaması
Marmara Bölgesi açısından da s -yakınsamasından söz edilebilir. İlgili katsayı negatif
ve istatistiksel olarak anlamlıdır.
t t s = - + e
(4,8035) (-4,6339)
9,153 0,0044 (4.1.12)
İç Anadolu Bölgesi Sigma Yakınsaması
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
zaman
standart sapma
Seri 1
Şekil 4.2.21. İç Anadolu Bölgesi s -yakınsaması
İç Anadolu Bölgesi açısından s -yakınsaması söz konusu değildir. Regresyon sonuçları
da bu bulguyu destekler niteliktedir.
96
t t s = - + e
(0,9415) (0,4969)
1,320 0,0004 (4.1.13)
Ege Bölgesi Sigma Yakınsaması
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
0,3
0,35
0,4
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
zaman
standart sapma
Seri 1
Şekil 4.2.22 Ege Bölgesi s -yakınsaması
Ege Bölgesi için s -yakınsaması söz konusu değildir. Regresyon sonuçlarında ilgili
katsayı bu bulguyu destekler niteliktedir. İlgili katsayı negatif ancak istatistiksel olarak
anlamlı değildir.
t t s = - t+ e
(0,6151) (-0,3961)
0,926 0,0003 (4.1.14)
Güneydoğu-Doğu Anadolu Bölgesi Sigma
Yakınsaması
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
zaman
standart sapma
Seri 1
Şekil 4.2.23. Güneydoğu ve Doğu Anadolu Bölgeleri s -yakınsaması
97
Güneydoğu ve Doğu Anadolu Bölgeleri açısından şekilde her ne kadar negatif yönde bir
eğilim olsa da, s -yakınsaması söz konusu değildir. Regresyon sonuçlarında ilgili
katsayı negatiftir, ancak istatistiksel olarak anlamlı değildir.
t t s = - t+ e
(2,162) (-2,022)
6,152 0,002 (4.1.15)
Karadeniz Bölgesi Sigma Yakınsaması
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
0,3
0,35
0,4
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
zaman
standart sapma
Seri 1
Şekil 4.2.24. Karadeniz Bölgesi s -yakınsaması
Karadeniz Bölgesi açısından s -yakınsaması söz konusu değildir. Regresyon
sonuçlarında da ilgili katsayı negatiftir ancak istatistiksel olarak anlamlı değildir.
t t s = - + t+ e
(-0,0340) (0,1660)
0,0769 0,0001 (4.1.16)
98
4.2.3 Avrupa Birliği’nde Yer Alan Bölgeler ile Türkiye’nin 67 İli Açısından b ve
s -Yakınsaması
Türkiye ve AB çeşitli gruplar altında 1980–2001 dönemi boyunca yakınsama açısından
analiz edilmiştir. 12. grupta Türkiye’nin 67 ili ve AB’den 13 ülke *(Belçika (3),
Danimarka, Almanya (10), Yunanistan (4), İspanya (7), Fransa, İrlanda, İtalya (4),
Lüksemburg, Hollanda, Portekiz, İsveç ve İngiltere) ve 28 bölge arasında yakınsama
analizi yapılmıştır. Ancak b -yakınsamasını destekleyecek yönde sonuçlara
ulaşılmamıştır. Regresyon katsayısı pozitiftir (Tablo 13). Bu da bize başlangıç kişi
başına gelir ile gelirin ortalama büyüme oranı arasında negatif yönlü bir ilişki
olmadığını göstermektedir.
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
.10
6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 9.5
Y
G
Şekil 4.2.25 12. Grup b -yakınsaması
12. Grup Sigma Yakınsaması
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
zaman
standart sapma
Seri 1
Şekil 4.2.26 12. Grups -yakınsaması
99
t t s = - + t+ e
(-8,9160) (9,204)
27,519 0,0142 (4.1.17)
Bu grup açısından sigma yakınsaması söz konusu değildir. Regresyon sonuçları da bu
bulguları destekler niteliktedir.
13. grupta, 9 AB ülkesi ve 13 AB bölgesi (Belçika (3), Danimarka, Almanya (10),
Fransa, İrlanda, Lüksemburg, Hollanda, İsveç, İngiltere) ile Türkiye'nin sanayileşme ve
teknoloji açısından 21 yıl boyunca daha iyi performans gösteren 26 ili (Adana, Ankara,
Antalya, Aydın, Balıkesir, Bilecik, Bolu, Bursa, Çanakkale, Denizli, Edirne, Eskişehir,
Gaziantep, Hatay, İçel, İstanbul, İzmir, Kocaeli, Konya, Manisa, Muğla, Nevşehir,
Tekirdağ, Kırklareli, Kütahya, Zonguldak) arasında yakınsama analizi test edilmiştir.
Ancak yine tablodan da anlaşılacağı gibi katsayılar b -yakınsaması bulgusunu destekler
nitelikte değildir (Tablo 14).
.00
.01
.02
.03
.04
.05
.06
.07
.08
.09
7.2 7.6 8.0 8.4 8.8 9.2 9.6
Y
G
Şekil 4.2.27 13. Grup b -yakınsaması
100
13. Grup Sigma Yakınsaması
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
zaman
standart sapma
Seri 1
Şekil 4.2.28 13. Grups -yakınsaması
t t s = - + + e
(-11,054) (12,954)
33 0,0170 (4.1.18)
Bu grup için de sigma yakınsamasına rastlanmamıştır. Ayrıca güçlü bir ıraksama
mevcuttur.
14. grupta AB’ne sonradan katılan 7 yeni üye (İngiltere, İrlanda, Danimarka,
Yunanistan (4), İspanya (7), Portekiz, İsveç) ve Türkiye’nin 67 ili arasında yakınsama
analizi test edilmiştir. b -yakınsamasını destekler yönde sonuçlara ulaşılmamıştır.
(Tablo 15).
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
.10
6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 9.5
Y
G
Şekil 4.2.29 14. Grup b -yakınsaması
101
14. Grup Sigma Yakınsaması
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
zaman
standart sapma
Seri 1
Şekil 4.2.30 14. Grups -yakınsaması
t t s = - + t+ e
(-8,357) (8,640)
21,679 0,0112 (4.1.19)
Bu grup için de s -yakınsamasından bahsedilememektedir. Grup açısından ıraksama
söz konusudur.
15. grupta Türkiye’nin 21 yıllık dönemde teknoloji ve sanayileşme açısından daha kötü
bir performans sergileyen 25 ili (Adıyaman, Afyon, Ağrı, Bingöl, Bitlis, Çankırı,
Erzincan, Erzurum, Giresun, Gümüşhane, Hakkari, Isparta, Kars, Kırşehir, Mardin,
Muş, Ordu, Siirt, Sinop, Sivas, Şanlıurfa, Tokat, Tunceli, Van, Yozgat) ile AB’nin 4
ülkesi ve 15 bölgesi (Yunanistan (4), İspanya (7), İtalya (4) ve Portekiz) arasında
yakınsama hipotezi test edilmiştir. Ancak b -yakınsaması bulgularına ulaşılamamıştır
(Tablo 16).
102
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
.10
6.4 6.8 7.2 7.6 8.0 8.4 8.8 9.2
Y
G
Şekil 4.2.31 15. Grup için b -yakınsaması
15. Grup Sigma Yakınsaması
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
zaman
standart sapma
Seri 1
Şekil 4.2.32 15. Grup içins -yakınsaması
t t s = - + t+ e
(-6,999) (7,227)
31,161 0,016 (4.1.20)
Bu grup açısından da s -yakınsamasından söz edilememektedir. Iraksama söz konudur.
103
16. grupta AB veri seti ile Türkiye’nin 6 coğrafi bölgesi (Doğu Anadolu ve Güneydoğu
Anadolu Bölgesi beraber alınmıştır) analiz edilmiştir. Ancak söz konusu bölgelerle, AB
bölgeleri arasında b -yakınsamasına rastlanmamıştır.(Tablolar 17,1-17,2-17,3-17,4-
17,5-17,6).
AB Ve Akdeniz Sigma Yakınsaması
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
zaman
standart sapma
Seri 1
Şekil 4.2.33 AB ve Akdeniz Bölgesi s -yakınsaması
t t s = - + + e
(-9,4205) (9,6717)
21,815 0,0112
AB ve Akdeniz Bölgesi açısından sigma yakınsaması söz konusu değildir. Hatta bu
grup açısından da ıraksama söz konusudur.
AB Ve Güneydoğu-Doğu Anadolu Bölgesi Sigma
Yakınsaması
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
zaman
standart sapma
Seri 1
Şekil 4.2.34 AB ve Güneydoğu-Doğu Anadolu Bölgeleri s -yakınsaması
104
t t s = - + + e
(-8,4140) (8,7033)
29,994 0,015 (4.1.21)
Bu grup açısından da s -yakınsaması söz konusu değildir. Bu grup açısından da
ıraksamadan söz etmek mümkündür.
AB Ve Marmara Bölgesi
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
zaman
standart sapma
Seri 1
Şekil 4.2.35 AB ve Marmara Bölgesis -yakınsaması
t t s = - + + e
(-9,2392) (9,4979)
18,566 0,0095 (4.1.22)
Bu grup açısından da s -yakınsaması söz konusu değildir. Regresyon sonuçlarına göre
ıraksamadan bahsetmek mümkündür.
105
AB Ve İç Anadolu Bölgesi Sigma Yakınsaması
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
zaman
standart sapma
Seri 1
Şekil 4.2.36 AB ve İç Anadolu Bölgesi s -yakınsaması
t t s = - + + e
(-8,7926) (9,0609)
22,138 0,0114 (4.1.23)
AB ve İç Anadolu Bölgesi arasında s -yakınsaması söz konusu değildir. Bu grup
açısından da ıraksama söz konusudur (Tablo 4.22)
AB Ve Ege Bölgesi Sigma Yakınsaması
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
Seri 1
Şekil 4.2.37 AB ve Ege Bölgesi s -yakınsaması
t t s = - + + e
(-9,992) (10,267)
21,234 0,0109 (4.1.24)
106
AB ve Ege Bölgesi arasında da s -yakınsaması söz konusu değildir. Regresyon
sonuçlarına göre bu bölgeler açısından da ıraksama söz konusudur.
AB Ve Karadeniz Bölgesi Sigma Yakınsaması
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
zaman
standart sapma
Seri 1
Şekil 4.2.38 AB ve Karadeniz Bölgesi s -yakınsaması
t t s = - + + e
(-6,953) (7,2011)
22,585 0,0117 (4.1.25)
AB ve Karadeniz Bölgesi arasında s -yakınsaması mevcut değildir. Bu bölge açısından
da ıraksama söz konusudur.
4.3 İller Bazında Yakınsama Sonuçları
1980-2001 dönemi boyunca AB’nin kişi başına gelir açısından en iyi performansı
gösteren bölgesi temel alınmıştır. Bu bölge Almanya’nın Hamburg (de6) bölgesidir.
Daha sonra Türkiye’nin her ili bu bölge bazında yakınsama analizine tabi tutulmuştur.
Her bir ilin kişi başına geliri, bu bölgenin kişi başına gelirine bölünerek oranlar elde
edilmiştir. Ayrıca ulaşılan sonuçların doğruluğunu test etmek amacıyla elde edilen
oranlar ile zaman (1980-2001) arasındaki ilişki test edilmiştir. Katsayının negatif olması
söz konusu il ile temel alınan bölge (Hamburg) arasında ıraksama olduğunu
göstermektedir. Regresyon sonuçlarına göre 66 il ile Hamburg arasında ıraksama söz
konusudur. Sadece Tunceli, Hamburg’a ne ıraksamakta ne de yakınsamaktadır.
107
İlk grubumuz, Adana, Adıyaman, Afyon, Ağrı ve Amasya illerinden oluşmaktadır.
Grafikte görülen ıraksama yönünde eğilimleri regresyon sonuçları da doğrular
niteliktedir.
Tablo 4.3.1 1. İller Grubu b -yakınsaması Regresyon Sonuçları
Katsayı (Q) t-istatitiği Olasılık R 2
Adana -0,005643 -1,042204 0,0000 0,844502
Adıyaman -0.005750 -1,092779 0,0000 0,856545
Afyon -0,003563 -7,669643 0,0000 0,746268
Ağrı -0,001800 -6,603462 0,0000 0,685363
Amasya -0,003974 -6,678536 0,0000 0,690416
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
gde6
Adana
Ad
Afyon
A¸r
Amasya
Şekil 4.3.1 1. İller Grubu b -yakınsaması
İkinci grupta Ankara, Antalya, Artvin, Aydın ve Balıkesir illeri, Hamburg bölgesi temel
alınarak yakınsama analizine tabi tutulmuştur. Regresyon sonuçları gruptaki her il ile
Hamburg bölgesi arasında ıraksama olduğunu göstermektedir.
Tablo 4.3.2 2. İller Grubu b -yakınsaması Regresyon Sonuçları
Katsayı (Q) t-istatitiği Olasılık R 2
Ankara -0,008792 -1,076852 0,0000 0,852899
Antalya -0,008607 -1,119051 0,0000 0,862285
Artvin -0,005270 -8,324775 0,0000 0,776041
Aydın -0,006331 -7,543083 0,0000 0,739916
Balkesir -0,006520 -10,01298 0,0000 0,833693
108
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
gde6
Ankara
Antalya
Artvin
Ayd
Bal
Şekil 4.3.2 2. İller Grubu b-yakınsaması
Üçüncü grupta Bilecik, Bingöl, Bitlis, Bolu ve Burdur illeri söz konusudur. Regresyon
sonuçları, her ilin Hamburg bölgesi ile ıraksadığını göstermektedir.
Tablo 4.3.3 3. İller Grubu b-yakınsaması Regresyon Sonuçları
Katsayı (Q) t-istatitiği Olasılık R2
Bilecik -0,007722 -1,012366 0,0000 0,836719
Bingöl -0,001309 -4,102903 0,0006 0,457021
Bitlis -0,002154 -7,498358 0,0000 0,737620
Bolu -0,002055 -2,663392 0,0149 0,261820
Burdur -0,004651 -6,896724 0,0000 0,703988
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
gde6
Bilecik
Bing²l
Bitlis
Bolu
Burdur
Şekil 4.3.3 3. İller Grubu b-yakınsaması
109
Dördüncü grupta Bursa, Çanakkale, Çankırı, Çorum ve Denizli illeri analiz edilmiştir.
Bu iller grubu için de regresyon sonuçları, her ilin Hamburg bölgesi ileıraksadığını
doğrular niteliktedir.
Tablo 4.3.4 4. İller Grubu b -yakınsaması Regresyon Sonuçları
Katsayı (Q) t-istatitiği Olasılık R 2
Bursa -0,008401 -12,86538 0,0000 0,892194
Çanakkale -0,005436 -8,604235 0,0000 0,787308
Çankırı -0,003433 -7,541943 0,0000 0,739857
Çorum -0,004122 -8,292149 0,0000 0,774673
Denizli -0,006926 -9,692739 0,0000 0,824483
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
gde6
Bursa
╬anakkale
╬ank
╬orum
Denizli
Şekil 4.3.4 4. İller Grubu b -yakınsaması
Beşinci grupta Diyarbakır, Edirne, Elazığ, Erzincan ve Erzurum illeri söz konusudur.
Regresyon sonuçları yine her ilin Hamburg bölgesi ile ıraksadığını göstermektedir.
Tablo 4.3.5 5. İller Grubu b -yakınsaması Regresyon Sonuçları
Katsayı (Q) t-istatitiği Olasılık R 2
Diyarbakır -0,005253 -13,42453 0,0000 0,900109
Edirne -0,003160 -4,688841 0,0001 0,523642
Elazığ -0,004485 -7,760582 0,0000 0,750706
Erzincan -0,004044 -8,096044 0,0000 0,766206
Erzurum -0,002879 -8,585765 0,0000 0,786588
110
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
gde6
Diyarbak
Edirne
Elaz
Erzincan
Erzurum
Şekil 4.3.5 5. İller Grubu b -yakınsaması
Altıncı grupta Eskişehir, Gaziantep, Giresun, Gümüşhane ve Hakkari illeri
incelenmiştir. Her bir ilin Hamburg bölgesine ıraksadığı sonucuna ulaşılmıştır.
Tablo 4.3.6 6. İller Grubu b -yakınsaması Regresyon Sonuçları
Katsayı (Q) t-istatitiği Olasılık R 2
Eskişehir -0,006832 -8,987398 0,0000 0,801535
Gaziantep -0,007090 -10,70847 0,0000 0,851490
Giresun -0,001691 -2,766016 0,0119 0,276695
Gümüşhane -0,001464 -4,937566 0,0001 0,549342
Hakkari -0,001935 -4,476529 0,0002 0,500491
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
gde6
Eski
Gaziantep
Giresun
G
Hakkari
Şekil 4.3.6 6. İller Grubu b -yakınsaması
111
Yedinci grupta Hatay, Isparta, İçel, İstanbul ve İzmir illeri yer almaktadır. Bu grup için
de regresyon sonuçlarına göre her il Hamburg bölgesine ıraksamaktadır.
Tablo 4.3.7 7. İller Grubu b -yakınsaması Regresyon Sonuçları
Katsayı (Q) t-istatitiği Olasılık R 2
Hatay -0,009210 -10,24272 0,0000 0,839889
Isparta -0,004224 -9,457241 0,0000 0,817250
İçel -0,012883 -6,508817 0,0000 0,679309
İstanbul -0,012296 -12,89558 0,0000 0,892644
İzmir -0,012127 -11,10854 0,0000 0,860530
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
gde6
Hatay
Isparta
õ¯el
õstanbul
õzmir
Şekil 4.3.7 7. İller Grubu b -yakınsaması
Tablo 4.3.8 8. İller Grubu b -yakınsaması Regresyon Sonuçları
Katsayı (Q) t-istatitiği Olasılık R 2
Kars -0,001017 -4,303975 0,0003 0,480846
Kastamonu -0,003190 -5,126281 0,0001 0,567836
Kayseri -0,004698 -9,741832 0,0000 0,825941
Kırklareli -0,002331 -2,372989 0,0278 0,219697
Kırşehir -0,003852 -8,276355 0,0000 0,774006
Sekizinci grupta Kars, Kastamonu, Kayseri, Kırklareli ve Kırşehir yer almaktadır.
Regresyon sonuçlarına göre her il Hamburg bölgesine ıraksamaktadır.
112
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
19 80
19 82
19 84
1986
19 88
1990
1992
1994
1996
1998
2000
gde6
Kars
Kastamonu
Kayseri
K
K
Şekil 4.3.8 8. İller Grubu b -yakınsaması
Dokuzuncu grupta Kocaeli, Konya, Kütahya, Malatya ve Manisa yer almaktadır.
Regresyon sonuçlarına göre her il Hamburg bölgesine ıraksamaktadır.
Tablo 4.3.9 9. İller Grubu b -yakınsaması Regresyon Sonuçları
Katsayı (Q) t-istatitiği Olasılık R 2
Kocaeli -0,019406 -8,774717 0,0000 0,793805
Konya -0,006740 -10,2435 0,0000 0,856468
Kütahya -0,005523 -9,495546 0,0000 0,828455
Malatya -0,002706 -6,289128 0,0000 0,664165
Manisa -0,005931 -9,186340 0,0000 0,808409
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
gde6
Kocaeli
Konya
K
Malatya
Manisa
Şekil 4.3.9 9. İller Grubu b -yakınsaması
113
10. grupta Kahramanmaraş, Mardin, Muğla, Muş ve Nevşehir yer almaktadır.
Regresyon sonuçlarına göre grupta yer alan her il Hamburg bölgesine ıraksamaktadır.
Tablo 4.3.10 10. İller Grubu b -yakınsaması Regresyon Sonuçları
Katsayı (Q) t-istatitiği Olasılık R 2
Kahramanmaraş -0,003573 -7,251752 0,0000 0,724472
Mardin -0,003810 -8,068138 0,0000 0,764968
Muğla -0,005525 -6,734818 0,0000 0,693992
Muş -0,001502 -7,687355 0,0000 0,747141
Nevşehir -0,005599 -8,963945 0,0000 0,800702
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
gde6
Kahramanmara
Mardin
Mu¸la
Mu
Nev
Şekil 4.3.10 10. İller Grubu b -yakınsaması
11. grupta Niğde, Ordu, Rize, Sakarya ve Samsun illeri yer almaktadır. Söz konusu iller
ile Hamburg bölgesi arasında ıraksama söz konusudur.
Tablo 4.3.11 11. İller Grubu b -yakınsaması Regresyon Sonuçları
Katsayı (Q) t-istatitiği Olasılık R 2
Niğde -0,001895 -3,415577 0,0027 0,368411
Ordu -0,002210 -5,721438 0,0000 0,620744
Rize -0,005602 -12,1512 0,0000 0,880705
Sakarya -0,006200 -6,444100 0,0000 0,674937
Samsun -0,005275 -9,071882 0,0000 0,804495
114
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
gde6
Nõ¸de
Ordu
Rize
Sakarya
Samsun
Şekil 4.3.11 11. İller Grubu b -yakınsaması
12. grupta Siirt, Sinop, Sivas, Tekirdağ, Tokat yer almaktadır. Regresyon sonuçlarına
göre bu gruptaki iller ile Hamburg bölgesi arasında ıraksama söz konusudur.
Tablo 4.3.12 12. İller Grubu b -yakınsaması Regresyon Sonuçları
Katsayı (Q) t-istatitiği Olasılık R 2
Siirt -0,005054 -5,984131 0,0000 0,641640
Sinop -0,003075 -8,246022 0,0000 0,772719
Sivas -0,002619 -8,023125 0,0000 0,762950
Tekirdağ -0,007563 -9,523289 0,0000 0,819320
Tokat -0,002825 -5,536597 0,0000 0,605164
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
gde6
Siirt
Sinop
Sivas
Tekirda¸
Tokat
Şekil 4.3.12 12. İller Grubu b -yakınsaması
115
13. grupta ise yedi il yer almaktadır: Trabzon, Tunceli, Şanlıurfa, Uşak, Van, Yozgat ve
Zonguldak. regresyon sonuçlarına göre sadece Tunceli ili ile Hamburg arasında
ıraksama söz konusu değildir. Tunceli ili için ilgili katsayı negatiftir ancak istatistiksel
olarak anlamlı değildir. Dolayısıyla Tunceli, Hamburg’a ne ıraksamakta ne de
yakınsamaktadır. Tunceli dışındaki her il ile Hamburg bölgesi arasında ıraksamadan
bahsedilebilir.
Tablo 4.3.13 13. İller Grubu b -yakınsaması Regresyon Sonuçları
Katsayı (Q) t-istatitiği Olasılık R 2
Trabzon -0,004409 -13,03454 0,0000 0,889415
Tunceli -0,000336 -0,749463 0,4623 0,889415
Şanlıurfa -0,002605 -6,470567 0,0000 0,676732
Uşak -0,004505 -11,76758 0,0000 0,873798
Van -0,003123 -8,378663 0,0000 0,778275
Yogat -0,003768 -8,366445 0,0000 0,777771
Zonguldak -0,002641 -3,888110 0,0009 0,430482
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
gde6
Trabzon
Tunceli
Õanl
U
Van
Yozgat
Zonguldak
Şekil 4.3.13 13. İller Grubu b -yakınsaması
116
SONUÇ
Neoklasik teorinin çok önemli sonuçlarından biri yakınsamadır. Yakınsama, ülkeler
arasındaki veya bölgeler arasındaki büyüme oranları ve gelir güzeyleri arasındaki
farklılıkların zaman içinde giderek azalacağı anlamına gelmektedir. Eğer ekonomiler
arasındaki tek fark başlangıç sermaye stoku oranları ise model, yoksul ülkenin zengin
ülkeden daha hızlı büyüyeceğini öne sürer. Öne sürülen bu hipotezin temel dayanağı,
sermayenin azalan marjinal verimidir. Sermaye stoku daha az olan ekonomide, sermaye
stokuna yapılan her ilave birim çıktıda daha fazla artışlar sağlayacaklardır. Daha düşük
sermaye yoğunluğuna sahip olan az gelişmiş ülkelerin marjinal sermaye verimliliği
daha yüksektir. Bu durum, gelişmiş ülkelerden azgelişmiş ülkelere doğru sermaye
akışına ve yakınsama sürecinin oluşmasına yol açacaktır. Yani neoklasik büyüme
modeli, göreli yoksul ülkelerin ya da bölgelerin zengin ülke ya da bölgelerden daha
hızlı büyüyeceklerini ve zamanla bu iki grubun kişi başına gelir düzeylerinin
yakınlaşacağını öngörmektedir.
Geleneksel yakınsama yaklaşımında öne sürülen iki temel ölçüt bulunmaktadır. Bunlar
b -yakınsaması ve s -yakınsamasıdır. Büyüme oranları ve gelir düzeyleri anlamında
yakınsama, b -yakınsaması olarak adlandırılır. Bu da sermayenin yoksul olduğu ülkede
yüksek marjinal verimliliğin olması sonucunda azalan verimler varsayımına bağlıdır.
Böylece benzer tasarruf oranları ile yoksul ülkeler daha hızlı büyüyecektir. Tüm
bunların bir sonucu olarak da başlangıç gelir düzeyi ve büyüme oranları arasında negatif
bir ilişki olacaktır. Bir grup ülkenin kişi başına reel GSYİH değerlerine yönelik bir
veriyi inceleyelim. [ ] i t t T i t T i t Y Y , , , log , / + + s = /T i ekonomisinin t ve t+T dönemi
arasındaki reel GSYİH değerinin büyüme oranını göstersin, (Yi,t) de t zamanında i
ekonomisinin kişi başına reel GSYİH değerini göstermektedir.
( ) i t t T i t i t Y , , , g = a - b log , + e +
117
β katsayısı, başlangıç gelir değişkeninin katsayısıdır ve burada bize bu değer yol
gösterici olmaktadır. b ñ0 ise, verinin mutlak β-yakınsaması sergilediğini
söyleyebiliriz. Eğer incelenen ekonomilerin kişi başına GSYİH değerlerinin dağılımı
zaman içinde azalma eğiliminde ise, bu ekonomi grubu arasında σ-yakınsaması
gerçekleşiyordur diyebiliriz. σ-yakınsamasında ekonomilerin kişi başına gelirlerinin
yayılımı incelenmektedir ve yayılım ölçüsü olarak standart sapmanın azalması σ-
yakınsamasının varlığını gösterir. Bu durumda t T t s ás + ’dır. t s , t zamanında
log(Yi,t)’nin standart sapmasıdır. Eğer karşılaştırılan iki ekonominin reel GSYİH
düzeyleri zamanla benzer hale gelirse, yoksul ülkenin daha hızlı büyüdüğü bir durum
gözlenir.
σ-yakınsaması, dünya gelir dağılımının zamanla azalıp azalmadığı ile ilgili bir
kavramdır. β-yakınsaması ise, veri dünya gelir dağılımında ekonomilerin büyümelerini
incelemektedir (Sala-i-Martin, 1996, s.1020–1022). Yani bir ekonominin büyüme
hızıyla ve ekonominin kişi başına gelirinin, ekonomiler arasında oluşan kişi başına gelir
ortalamalarına yakınsamasıyla ilgiliysek, β-yakınsamasından bahsederiz. Ekonomiler
arasındaki gelir dağılımının, geçmişte nasıl olduğunu ve gelecekte nasıl olacağını
irdeliyorsak, s -yakınsaması söz konusudur (Barro R., Sala-i-Martin, 1990, s.113).
Ayrıca s -yakınsamasının varlığı, bölgeler ya da ülkeler arasında kişi başına gelir
adaletsizliğinin azaldığını ve kişi başına gelirin eşitlenme eğilimine girdiğini gösterir
(Hossain, 2000, s.7).
Quah’a göre tek anlamlı parametre, s -yakınsamasıdır. Ayrıca β-yakınsaması, σ-
yakınsaması için yeterince bilgi sağlamadığından üzerinde durulması gereksizdir (Quah
D., 1996, s.1047–1050). Quah’nın bu düşüncesine, Sala-i Martin (1996) ilgili
makalesinde şöyle bir örnek vermiştir. İki ekonomi ele alalım ve bu iki ekonomide aynı
düzeyde gelir dağılımı adaletsizliği gözlensin. 50 yıllık bir süre sonunda, bu iki
ekonomide gözlenen gelir indeksleri sabit kalmış olsun yani gelir dağılımları zaman
içinde azalmasın (s -yakınsaması gözlenmesin). A ülkesinin, tarıma dayalı bir ekonomi
olduğunu düşünelim. Topraklar, ayrıcalıklı bir sınıfa ait olsun ve bu topraklar da onların
çocuklarına miras bırakılsın. Ayrıcalıklı aileler ve onların çocukları zengin, toplumun
geri kalan kısmı da yoksul olacaktır ve hayatlarını bu şekilde sürdüreceklerdir.
118
Buna karşılık B ekonomisi de, endüstriyelleşmiş sektörlerle donatılmış bir ekonomi
olsun. Yaratıcı fikirleri olan ve bunları uygulayabilen becerikli girişimciler, toplumdaki
şirketlerin sahipleridir. Nüfusun geri kalanı da onlar için çalışmaktadırlar. Ancak hizmet
veren ailelerden bazılarının çocukları, girişimcilik yeteneğine sahip olup, bu ekonomide
kendi şirketlerini kurup zengin olabilirler. Şirket sahibi olan bazı girişimcilerin
çocukları da, ebeveynleri kadar yaratıcı olamayıp, servetlerini yitirebilirler.
50 yılın sonunda gelir dağılımı indeksi sabittir, ancak B ekonomisinde servet yoksul
ailelerin eline geçmiştir. B ekonomisi (mikro ekonomik açıdan) b -yakınsaması
göstermiştir. Yoksul ailelerin gelirleri, zengin ailelerin gelirlerinden daha hızlı
büyümüştür. Ancak A ekonomisinde b -yakınsamasından söz edilemez. Çünkü bu
ekonomide zengin ailelerin ve yoksul ailelerin gelirleri, 50 yılın sonunda bir değişiklik
göstermemiştir. ”Eğer bir ekonomi B ekonomisinin özeliklerini taşıyorsa, ne kadar
sürede zenginler yoksulların düzeyine, yoksullar da zenginlerin düzeyine gelir?”, “Ya
da A ekonomisini, B ekonomisinin yapısına kavuşturabilmek için neler yapılabilir?”.
Tüm bu soruların cevabı, b -yakınsaması ile ilgilidir. Ekonomiler arasında s -
yakınsaması gözlenmese bile, hala tartışılacak önemli kavramlar vardır. Dolayısıyla s -
yakınsaması gelir dağılımının zamanla nasıl değiştiğini göstermesi açısından, b -
yakınsaması da aynı dağılımda gelir hareketliliğinin nasıl geliştiğine yol göstermesi
açısından üzerinde durulup çalışılması gereken kavramlardır (Sala-i-Martin, 1996,
s.1328–1330). b -yakınsamasını, “mutlak b -yakınsaması” ve “koşullu b -yakınsaması”
olarak iki grupta inceleyebiliriz. Yakınsama üretim faktörlerine göre azalan verimlilik
varsayımı ile ilgili bir kavramdı. Ekonomi büyüdükçe, sermaye işgücü oranı (K/L) oranı
artar, sermayenin verimliliği düşer ve de sonuç olarak tasarruflar ve sermaye birikimi
azalan oranda artar.
Mutlak yakınsamaya göre; tercihler, teknoloji, nüfus artış hızları, hükümet
politikaları…vb yönünden benzer olan ülkelerin başlangıç kişi başına geliri, kendi uzun
dönem değerinden ne kadar uzakta ise o kadar hızlı büyür. (Barro, 1994, s.10–11;
Galor, 1996, s.1058–1059).Mutlak yakınsama hipotezinde ekonomilerin teknoloji,
kurumsal yapı, tasarruf oranı gibi faktörler açısından aynı durumda olduğu
varsayılmaktadır. Koşullu yakınsama hipotezinde ise ekonomiler arasındaki bu tür
farklılıkları yaratacak değişkenler modele eklenmektedir.
119
Yani mutlak yakınsama, ülkelerin kişi başına gelirlerinin uzun dönemde başlangıç
gelirlerinden bağımsız olarak birbirine yakınsamasıdır. Neoklasik model incelenen
ülkeler arasında, tasarruf oranları, nüfus artış hızı ve teknoloji gibi değişkenler benzer
olmadığı sürece, mutlak yakınsama tahmin etmez. Hızlı nüfus artışlarına ve düşük
tasarruf oranlarına sahip olan ülkelerin, daha az nüfus artış oranlarına ve daha yüksek
tasarruf oranlarına sahip olan ülkelere göre daha yoksul olmaları beklenir (Hossain,
2000, s.6). Koşullu yakınsama teorisinde, ekonomilerin aynı parametrelere dolayısıyla
da aynı durağan duruma sahip oldukları varsayımını bir kenara bırakırız. Eğer ülkelerin
farklı durağan durum dengeleri varsa, koşullu yakınsama hipotezi geçerlidir (Mankiw,
1995, s.307).
Bunu da şu şeklide açıklayabiliriz: Neoklasik modelde dışsal olarak belirlenen tasarruf
oranları ve nüfus artış hızları, durağan durum gelir düzeyini belirler. Tasarruf oranları
ve nüfus artış hızı ülkeler arasında farklılık gösterdiği için, farklı ülkeler farklı durağan
durum düzeylerine ulaşırlar (Mankiw, Romer D., Weil D., 1992, s.407). Yani koşullu
yakınsamada ekonomiler yapısal olarak birbirine benzer değildir, servet ve gelir
ölçümleri aynı düzeye yakınsamaz. Buna karşın, mutlak yakınsama (toplam yakınsama)
hipotezi neoklasik kuramın belirttiği gibi, başlangıç koşulları farklı iken ekonomiler
dışsal olan teknolojik ilerleme ile belirlenen ortak kişi başına düzeye yakınsarlar. Ayrıca
daha sonra tekrar değineceğimiz gibi, mutlak yakınsama hipotezinde tüm ekonomilerin
yakınsayacağı tek bir denge düzeyi vardır (Lall S., Yılmaz S., 2000, s.3; Mankiw,
Romer D., Weil D., 1992, s.407).
Ancak koşullu yakınsama hipotezinde denge düzeyi ekonomiden ekonomiye farklılık
gösterir ve her bir ekonomi kendisine ait tek denge düzeyine yakınsar. Koşullu
yakınsama hipotezi, standart b -yakınsaması modelinin yeniden formüle edilmesidir.
Yani bu kavrama göre yakınsama her bir ekonominin yapısal karakteristiklerine bağlıdır
ve bu yapısal farklılıklar da farklı ekonomilerin farklı durağan durum dengelerine sahip
olmasını sağlayacaktır. Eğer çoklu denge söz konusu ise yakınsama kulüpleri söz
konusudur ( Islam, 2003, 315).
120
Bir ekonominin uzun dönem dengesi, teknoloji, tercihler, nüfus artış hızı, hükümet
politikaları, faktör piyasalarının yapısı gibi faktörlere de bağlıdır. Dolayısıyla mutlak
yakınsama hipotezi, ülkeler arasında bu faktörlerin de yakınsamasını gerektirir. Bu
yüzden ampirik çalışmalarda mutlak yakınsama hipotezini destekleyen bulgulara pek
rastlanmaz. Mutlak yakınsama hipotezine ülkeleri konu alan çalışmalardan ziyade, bir
ülkenin bölgelerini dikkate alan çalışmalarda daha sık rastlanmaktadır. Çünkü bu
ekonomiler benzer yapısal karakterlere sahiptir ve dolayısıyla daha homojen gruplardır
Ancak şöyle bir ikilemi de belirtmeliyiz: İki ekonomi düşünelim. Birinci ekonomi
yoksul ama durağan durum dengesinde olsun. Bu ekonominin büyüme oranı, “0”
olacaktır yani büyüme gerçekleştiremeyecektir. İkinci ekonomi ise zengin ama durağan
durum düzeyinin altında bir sermaye stokuna sahip olsun. İkinci ekonominin büyüme
oranı, pozitif olacaktır ve birinci ekonomi daha yoksul olmasına rağmen ikinci
ekonominin büyüme oranı, birinci ekonomiden daha yüksek olacaktır. Bu durumda
farklı ekonomiler farklı teknolojiye ve değişkenlere sahipse, farklı durağan durum
dengelerine ulaşabilirler ve yukarıda anlatılanlar gerçekleşmeyebilir. Modelin belirttiği
kavram: Büyüyen bir ekonominin sermaye stoku arttıkça, büyüme oranı düşecek ve
durağan duruma ulaştığında “0” olacaktır.
Buna göre, neoklasik modelin varsayımı, bir ekonominin büyüme oranı, onu durağan
durumundan ayıran uzaklıkla pozitif yönde ilişkilidir. Ancak tüm ülkeler aynı durağan
duruma yakınsarlarsa, yoksul ülkelerin zengin ülkelerden daha hızlı büyüyeceği
varsayımı tutar. Çünkü ortak durağan durum dengesi gerçekleşirse, yoksul ülkeler
durağan durum dengelerinden daha uzakta olacaklardır. Yani eğer tüm ekonomiler aynı
durağan durum dengesine sahip olurlarsa, koşullu yakınsama ve mutlak yakınsama aynı
anda gerçekleşir (Sala-i-Martin, 1996, s.1027).
Çalışmamızda Barro (1984), Baumol (1986), De Long (1988) ve Barro ve Sala-i Martin
(1991) tarafından uygulanmış olan belirli zaman aralığında kişi başına gelirin büyüme
oranı ile başlangıç gelir düzeyleri arasındaki ilişkiyi inceleyen yatay kesit yaklaşım
benimsenmiştir. İlişkiyi gösteren regresyon katsayısının negatif olması, yakınsamanın
söz konusu olduğunu belirtmektedir. Avrupa Birliği’nin bölgeleri ile Türkiye’nin
bölgeleri öncelikle farklı gruplar oluşturularak kendi içlerinde, ardından da
birleştirilerek test edilmiştir.
121
İlk olarak 1980–2003 dönemi göz önüne alınarak 13 ülke *(Belçika (2), Danimarka,
Almanya (10), Yunanistan (4), İspanya (7), Fransa, İrlanda, İtalya (4), Lüksemburg,
Hollanda, Portekiz, İsveç ve İngiltere) ve 27 bölge arasında yakınsama analizi
yapılmıştır. Bu grup için (mutlak) b yakınsamasının varlığından söz edilebilir. Bu grup
açısından 1987 yılından itibaren belirgin bir sigma analizi söz konusudur. Ülkelerin kişi
başına reel gelirlerinin logaritması alınıp, standart sapmaları hesaplanmıştır. Standart
sapmalar azalan bir özellik göstermiştir. s -yakınsamasına rastlanması bölgeler ya da
ülkeler arasında kişi başına gelir adaletsizliğinin azaldığını ve kişi başına gelirin
eşitlenme eğilimi yönünde olduğunun bir kanıtıdır.
Daha sonra örneklem daha da daraltılarak yine aynı dönem için 7 ülke (Danimarka,
Yunanistan (4), İspanya (7), İrlanda, Portekiz, İsveç ve İngiltere) ve 11 bölge analiz
edilmiştir. Bu ülkeler grubu için de (mutlak) b -yakınsaması söz konusudur. Bu grup
için de s -yakınsaması söz konusudur. Regresyon sonuçlarında ilgili katsayı negatif ve
anlamlıdır.
Üçüncü olarak 6 kurucu ülke (Belçika (2), Almanya (10), Fransa, İtalya, Lüksemburg,
Hollanda) ve bu ülkelerden bazılarına ait 16 bölge analiz edilmiştir. Ancak bu ülkeler
arasında b -yakınsaması söz konusu değildir. Ayrıca bu grup için sigma yakınsaması
söz konusu değildir (Şekil 25). Denklem 1.4.4’de ulaşılan sonuçlar da bu sonucu
destekler niteliktedir.
5.grupta ise veri eksikliği nedeniyle daha önce dahil edemediğimiz Fransa’nın 8 bölgesi
de analizde yer almıştır. 1982-2003 dönemi boyunca 5 ülke (Fransa (8), Almanya(10),
Hollanda (4), Avusturya ve Danimarka) ve bu ülkelerden bazılarına ait 22 bölge test
edilmiştir. Ancak bu grup için b -yakınsaması söz konusu değildir. Bu grup açısından
s -yakınsaması söz konusu değildir, grup açısından ıraksama söz konusudur (Denklem
(4.1.5)).
122
Veri sıkıntısı nedeniyle analizimize dahil edemediğiz Hollanda’nın bölgeleri, Portekiz
ve Avusturya ülkeleri dahil edilerek 1981–2003 boyunca 15 AB ülkesi (Belçika (2),
Danimarka, Almanya (10), Yunanistan (4), İspanya (7), Fransa, İrlanda, İtalya (4),
Lüksemburg, Hollanda (4), Avusturya, Portekiz (1), Finlandiya, İsveç, İngiltere) ve 32
AB bölgesi yakınsama hipotezleri doğrultusunda test edilmiştir. Bu ülkeler arasında da
b -yakınsaması sonucuna rastlanmıştır. Son olarak kuruluş yılların itibaren göreli olarak
başarılı bir performans sergileyen 9 AB ülkesi (İngiltere, İsveç, Hollanda, Lüksemburg,
İrlanda, Fransa, Almanya (10), Belçika (2), Danimarka) ve 12 AB bölgesi 1980–2003
dönemi boyunca analiz edilmiştir. Bu grup için de b -yakınsamasına rastlanmıştır. 6.
grup açısından da s -yakınsaması söz konusudur. Regresyon sonuçları da bu sonucu
destekler niteliktedir. İlgili katsayı negatif ve anlamlıdır.
7. grupta 1980–2003 dönemi boyunca 9 AB ülkesi (İngiltere, İsveç, Hollanda,
Lüksemburg, İrlanda, Fransa, Almanya (10), Belçika (2), Danimarka) ve 12 AB bölgesi
test edilmiştir. Bu grup için de b -yakınsamasına rastlanmıştır, Regresyon katsayısı da
negatif ve anlamlıdır (Tablo 8). Ancak s -yakınsamasına rastlanmamıştır, grupta
ıraksama söz konusudur ( Denklem 4.1.7)
Daha sonra Türkiye ile ilgili veriler göz önüne alınmıştır. 1980–2001 yılları arasında
Türkiye’nin 67 ili arasında yakınsama analizi yapılmıştır. Bu iller için b -yakınsaması
bulgularına rastlanmamıştır. 8. grup için 1981-2003 dönemi s -yakınsaması söz konusu
değildir. Regresyon sonuçları da bu bulguyu destekler niteliktedir. İlgili katsayı
negatiftir ancak istatistiksel olarak anlamlı değildir (4.1.8).
9. grupta Türkiye’nin teknoloji açısından daha iyi performans gösteren 21 ili (Adana,
Ankara, Antalya, Balıkesir, Bilecik, Bolu, Bursa, Çanakkale, Edirne, Eskişehir,
Gaziantep, Hatay, İçel, İstanbul, İzmir, Kocaeli, Konya, Muğla, Tekirdağ, Kırklareli,
Zonguldak) ile 1980–2001 dönemi boyunca analiz edilmiştir. Regresyon katsayısı
negatif bir ilişki gösterse de istatistiksel olarak anlamlı değildir. Ancak b -
yakınsamasını destekler nitelikte sonuçlara ulaşılamamıştır. Bu iller grubu için de sigma
yakınsaması söz konusu değildir. Regresyon sonuçları da bu bulguyu destekler
niteliktedir. İlgili katsayı negatiftir ancak istatistiksel olarak anlamlı değildir (Denklem
4.1.9).
123
Türkiye’nin 21 yıllık dönemde teknoloji açısından daha kötü bir performans sergileyen
21 ili (Adıyaman, Ağrı, Bingöl, Bitlis, Çankırı, Erzincan, Erzurum, Giresun,
Gümüşhane, Hakkari, Kars, Mardin, Muş, Ordu, Siirt, Sivas, Şanlıurfa, Tokat, Tunceli,
Van, Yozgat) test edilmiştir. Bu iller grubu için de b -yakınsaması sonucuna
ulaşılamamıştır.10. grup açısından da s - yakınsamasından söz edilememektedir.
Regresyon sonuçlarında da ilgili katsayı negatif ancak istatistiksel olarak anlamlı
değildir (Denklem 4.1.10).
11. grupta Türkiye bölgelerinin kendi içlerinde yakınsama analizi yapılmıştır. Sadece
Akdeniz Bölgesi için b -yakınsaması açısından olumlu bir sonuca rastlanmıştır.
Akdeniz Bölgesi açısından s -yakınsamasından söz etmek mümkündür. Regresyon
sonuçlarına göre ilgili katsayı negatif ve istatistiksel olarak anlamlıdır (Denklem
4.1.11). Marmara Bölgesi açısından da s -yakınsamasından söz edilebilir. İlgili katsayı
negatif ve istatistiksel olarak anlamlıdır. İç Anadolu Bölgesi açısından s -yakınsaması
söz konusu değildir. Regresyon sonuçları da bu bulguyu destekler niteliktedir. Ege
Bölgesi için s -yakınsaması söz konusu değildir. Regresyon sonuçlarında ilgili katsayı
bu bulguyu destekler niteliktedir. İlgili katsayı negatif ancak istatistiksel olarak anlamlı
değildir. Güneydoğu ve Doğu Anadolu Bölgeleri açısından şekilde her ne kadar negatif
yönde bir eğilim olsa da, s -yakınsaması söz konusu değildir. Regresyon sonuçlarında
ilgili katsayı negatiftir, ancak istatistiksel olarak anlamlı değildir. Karadeniz Bölgesi
açısından s -yakınsaması söz konusu değildir. Regresyon sonuçlarında da ilgili katsayı
negatiftir ancak istatistiksel olarak anlamlı değildir.
Uygulamanın son kısmında Türkiye ve AB çeşitli gruplar altında 1980–2001 dönemi
boyunca yakınsama açısından analiz edilmiştir. İlk olarak Türkiye’nin 67 ili ve AB’den
13 ülke *(Belçika (2), Danimarka, Almanya (10), Yunanistan (4), İspanya (7), Fransa,
İrlanda, İtalya (4), Lüksemburg, Hollanda, Portekiz, İsveç ve İngiltere) ve 27 bölge
arasında yakınsama analizi yapılmıştır. Ancak b -yakınsamasını destekleyecek yönde
sonuçlara ulaşılmamıştır. Bu grup açısından sigma yakınsaması söz konusu değildir.
Regresyon sonuçları da bu bulguları destekler niteliktedir.
124
Daha sonra 9 AB ülkesi ve 12 AB bölgesi (Belçika (2), Danimarka, Almanya (10),
Fransa, İrlanda, Lüksemburg, Hollanda, İsveç, İngiltere) ile Türkiye'nin sanayileşme ve
teknoloji açısından 21 yıl boyunca daha iyi performans gösteren 26 ili (Adana, Ankara,
Antalya, Aydın, Balıkesir, Bilecik, Bolu, Bursa, Çanakkale, Denizli, Edirne, Eskişehir,
Gaziantep, Hatay, İçel, İstanbul, İzmir, Kocaeli, Konya, Manisa, Muğla, Nevşehir,
Tekirdağ, Kırklareli, Kütahya, Zonguldak) arasında yakınsama analizi test edilmiştir.
Bu grup için de b -yakınsaması bulgusunu destekler nitelikte değildir. Bu grup için de
sigma yakınsamasına rastlanmamıştır. Ayrıca güçlü bir ıraksama mevcuttur.
AB’ne sonradan katılan 7 yeni üye (İngiltere, İrlanda, Danimarka, Yunanistan (4),
İspanya (7), Portekiz, İsveç) ve Türkiye’nin 67 ili arasında yakınsama analizi test
edilmiştir. b -yakınsamasını destekler yönde sonuçlara ulaşılmamıştır. Bu grup için de
s -yakınsamasından bahsedilememektedir. Grup açısından ıraksama söz konusudur.
Ardından Türkiye’nin 21 yıllık dönemde teknoloji ve sanayileşme açısından daha kötü
bir performans sergileyen 25 ili (Adıyaman, Afyon, Ağrı, Bingöl, Bitlis, Çankırı,
Erzincan, Erzurum, Giresun, Gümüşhane, Hakkari, Isparta, Kars, Kırşehir, Mardin,
Muş, Ordu, Siirt, Sinop, Sivas, Şanlıurfa, Tokat, Tunceli, Van, Yozgat) ile AB’nin 4
ülkesi ve 15 bölgesi (Yunanistan (4), İspanya (7), İtalya (4) ve Portekiz) arasında
yakınsama hipotezi test edilmiştir. Ancak b -yakınsaması bulgularına ulaşılamamıştır.
Bu grup açısından da s -yakınsamasından söz edilememektedir. Iraksama söz konudur.
AB veri seti ile Türkiye’nin 6 coğrafi bölgesi (Doğu Anadolu ve Güneydoğu Anadolu
Bölgesi beraber alınmıştır) analiz edilmiştir. Ancak söz konusu bölgelerle, AB bölgeleri
arasında b -yakınsaması ve s -yakınsaması bulgularına rastlanmamıştır.
Son olarak 1980-2001 dönemi boyunca AB’nin kişi başına gelir açısından en iyi
performansı gösteren bölgesi temel alınmıştır. Bu bölge Almanya’nın Hamburg (de6)
bölgesidir. Daha sonra Türkiye’nin her ili bu bölge bazında yakınsama analizine tabi
tutulmuştur. Her bir ilin kişi başına geliri, bu bölgenin kişi başına gelirine bölünerek
oranlar elde edilmiştir. Ayrıca ulaşılan sonuçların doğruluğunu test etmek amacıyla elde
edilen oranlar ile zaman (1980-2001) arasındaki ilişki test edilmiştir. Katsayının negatif
olması söz konusu il ile temel alınan bölge (Hamburg) arasında ıraksama olduğunu
göstermektedir. Regresyon sonuçlarına göre 66 il ile Hamburg arasında ıraksama söz
konusudur. Sadece Tunceli, Hamburg’a ne ıraksamakta ne de yakınsamaktadır.
125
KAYNAKÇA
Abramovitz, M. (1986) "Catching up, Forging Ahead, and Falling Behind" Journal of
Economic History, 46(2), 385–406
Abramovitz, M., David P. (1994) "Convergence and Deferred catch Up" ,Productivity
Leadership and the Waning of American Exceptionalism, 1–56
Altomonte C., C. Guaglioano (2004) " FDI and Convergence in the European Regions"
The Impact of European Integration and Enlargement on Regional Structural Change
and Cohesion (EURECO) (Financed by the EC Fifth Research Framework
Programme), 1-25
Ateş, S. (1996) "Ekonomik Büyümeye Yaklaşımlar ve Yakınsama Sorunu" Çukurova
Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(1), 79–103
Armstrong, H.W. (1995) "Convergence among Regions of the European Union, 1950–
1990" Papers in Regional Science 74, 143–152
Bandyopadhyay, S. (2003) "Convergence Club Empirics: Some Dynamics and
Explanations of Unequal Growth across Indian States" World Institute for Development
Economics Research, Discussion Paper No. 2003/77, 1–41
Barro, R.J. (1994) "Economic Growth and Convergence" International Center of
Economic Growth, San Francisco,California, 1–29
Barro, R.J., X. Sala-i Martin (1991) "Convergence across States and Regions", BPEA
1,1991, 107–181
Barro, R.J., X. Sala-i-Martin (1992) "Convergence" Journal of Political Economy,
100(2), 223–251
Barro, R.J., X. Sala-i-Martin (2003) "Economic Growth:Second Edition" Massachusetts
Institute of Technology Cambridge
126
Barro, W.J., X. Sala-i-Martin (1995) "Economic Growth", New York: McGraw Hill,
1995
Baumol, W.J (1986) "Productivity Growth, Convergence and Welfare: What the Long-
Run Data Show? " American Economic Revie"w, 76(5), 1072–85
Baumol, W.J, E.N Wolff (1988) "Productivity Growth, Convergence and Welfare:
Reply American Economic Review, 78(5), 1155–59
Barry F. (2003) "Economic Integration and Convergence Processes in the EU Cohesion
Countries" , University of College Dublin, 41(5), 897–921
Barry F. (2001) "Economic Policy, Income Convergence and Structural Change in the
EU Periphery" Europe and Globilization, London: Plagrave McMillan,1–30
Ben-David D. (1998) "Convergence Clubs and Subsistence Economies" Journal of
Development Economics, 55, 153–169
Berber, M., R. Yamak, S. Artan (2000) "Türkiye’de Yakınlaşma Hipotezinin Bölgeler
Bazında Geçerliliği Üzerine Ampirik Bir Çalışma:1975–1997" 9. Ulusal Bölge Bilimi
Ve Bölge Planlama Kongresi Bildiriler Kitabı, 51–59
Bergstörm, F. (1998) "Regional Policy and Convergence of Real per capita Income
among Swedish Counties " SSE/EFI Working Paper Series in Economics and Finance,
No:284, 1-24
Beri, T., H. Brücker (2001) "Eastern Enlargement and EU Labour Markets:Perceptions,
Challenges and Opportunities" Published in World Economies, 2(1), 1-22
Bernard, A.B., S.N Durlauf (1991) "Connvergence in International Output Movements"
National Bureau of Economic Research, Working Paper, No:3717
Bernard, A.B., S.N. Durlauf (1991) "Connvergence in International Output" Journal of
Applied Econometrics, 10(2): 97-108
127
Blomsrtöm, M., R. Lipsey;M. Zejan (1992) "What Explains Country Growth?",
Working Paper, (4132), 1-31
Boldrin, M., F. Canova (2003) "Regional Policies and EU Enlargement," CEPR
Discussion Papers, 3744, C.E.P.R. Discussion Papers
Boyle G.E., T.G. McCarthy (1997) "A Simple Measure of b Convergence" Oxford
Bullton of Economics and Statistics, 59, 2, 258-264
Brasili C., L. Gutierrez (2004) "Regional Convergence across European Union"
Department of Statistics University of Bologna, Italy, 1-13
Brücker, H. (2001) "The Impact of Eastern Enlargement on EU Labour Markets"
Deutsch Französisches Wirtschaftsforum, Berlin, 1-20
Bunyaratavej, K., E.D. Hahn (2003) "An Integrative Approach to Measuring Economic
Convergence: The Case of the European Union" Global Economy Journal, Vol.5, Issue
2, 1-15
Button, K., E. Pentescost (1995) "Testing for Convergence of the EU regional
Economies" Economic Inquiry, Vol.33, 664-671
Canova, F. (1999) "Testing for Convergence Clubs in Income per capita: A Predictive
Density Approach" EPBR Discussion Papers, 2201
Cappelen, A., J. Fagerberg, B. Verspagen (1999) "Lack of Regional Convergence" The
Economic Challenge for Europe: Adapting to Innovation Based Growth, Edward Elgar,
Cheltenham, 130-148
Carol M.G. (2000) "Regional Convergence and Regional Policy in the European Union"
Valdosta State University, 1-16
Carlino A.G., O.L. Mills (1993) "Are US Regional Incomes Converging? " Journal of
Monetary Economics, 32 (1993), 335-346
128
Cass, D. (1965) "Optimum Growth in an Aggregative Model of Capital Accumulation"
Review of Economic Studies, 32:3, 233-240
Chatterji, M, J.H. Dewhurst (1996) "Convergence Clubs and Relative Economic
Performance in Great Britain, 1977-1991" Regional Studies, 30:31-40
Cho D. (1996) "An Alternative Interpretation of Conditional Convergence Results"
Journal of Money,Credit and Banking,Part I, 28(4),669-681
Crespo-Cuaresma, J., D. Rtzberger-Grünwald, M.A. Silgoner (2002) "Growth,
Convernce and EU Membership" National Bank of Austria Working Paper, No:62
Dagloard C.J., J.W. Hansen (2004) "Capital Utilization and the Foundations of Club
Convergence" EPRU Working Paper Series, 1-13
De La Fuente, A. (2001) "Convergence Equations and Income Dynamics: The Sources
of OECD Convergence, 1970-1995, Economica, 70, 655-671
De Long, J.B. (1988) "Productivity Growth, Convergence, and Welfare:Comment"
American Economic Review,78(5),1138-1154
Derviş K., D. Gros, F. Öztrak, F. Bayar, Y. Işık (2003) "Relative Income Growth and
Convergence" Turkish Policy Quarterly, 3(4), 1-24
Doğruel F., S. Doğruel (2003) "Türkiye’de Bölgesel Gelir Farklılıkları ve Büyüme"
İktisat Üzerine Yazılar, İletişim Yayınları
Dowrick, S., D.T. Nguyen (1989) "OECD Comparative Economic Growth 1960-88"
American Economic Review,79(5),1010-1030
Dura, C., H. Atik (2003) "Avrupa Birliği, Gümrük Birliği ve Türkiye" Nobel Yayın
Dağıtım
129
Elmslie, B., W. Milberg (1996) "The Productivity Convergence Debate: A Theoretical
and Methodological Reconsideration" Cambridge Journal of Economics,20,153-182
Elmslie, B., A.J. Criss (1997) "Theories of Convergence and Growth in the Classical
Period:The Role of Science, Technology and Trade" (1997) Economica,University of
New Hampshire and Foothill College,Los Angeles,California,135-149
Ercan, N.Y. (2000) "İçsel Büyüme Teorisi: Genel Bir Bakış" DPT, Stratejik
Araştırmalar Daire Başkanlığı, Ankara, 129-138
Erk, N., S. Ateş, T. Direkçi (2000) "Convergence and Growth within GAP Region
(South Eastern Anatolia Project) and overall Turkey’s Regions IV. ODTÜ Uluslarası
Ekonomi Kongresi,13-16 Eylül,Ankara,1-30
Estrin, S., G. Urga, S. Lazarova, (2001) "Testing for Ongoing Convegence in Transition
Economies: 1970-1988" Journal of Comparative Economics, 29 (4), 677-691
Evans P., G. Karras (1996) "Convergence Revisited" Journal of Monetary Economics,
37, 249-265
Evans P., J.U. Kim (2005) "Estimating Convergence for Asian Economies Using
Dynamic Random Variable Models" Economics Letters, 86, 159-166
Filiztekin, A. (1998) "Convergence across Industries and Provinces in Turkey" Koç
Üniversity Working Paper,No.1998/08
Fischer, M., C. Stirböck (2004) "Regional Income Convergence in the Enlarged
Europe,1995-2000 A Spatial Econometric Perspective" Discussion Paper No:04-42,
Centre of European Economic Research, 1-28
Galor, O. (1996) "Convergence? Inferences from Theoretical Models" The Economic
Journal,I06,1056-1069
130
Gally, R. (1997) "Is There Long Run Industrial Convergen in Europe? " International
Review of Applied Economics 11, 333-368
Gezici, F., G.J.D. Hewings (2001) "Regional Convergence and the Economic
Performance of Peripheral Areas in Turkey" REAL Discussion Papers, No:01-T-13
Gezici, F., G.J.D. Hewings (2002) " Spatial Analysis of Regional Inequalities in
Turkey" Discussion Paper 02-T-11, Regional Economics Applications Laboratory,
University of Illinois, Urbana
Gezici, F., G.J.D. Hewings (2004) "Regional Convergence and the Economic
Performance of Peripheral Areas in Turkey" The Applied Regional Science Conference
(ARSC), Blackwell Publishing, RURDS Vol.16, No:2, 1-20
Grossman, G.M., E. Helpman (1991) "Innovation and Growth in the Global Economy"
Cambidge MA: MIT Press, 1991
Hall, R.,C. Jones (1997) "Levels of Avtivity across Countries" Prepared for the annual
meeting of the American Economic Association in New Orleans,January 5,E23,047,1-12
Hanusch, H., M. Balzat (2004) "A New Era in the Dynamics of European Integation"
Institut für Volkswirtschaftslehre, Beitrag Nr.261, 1-19
Harrod, R. (1939) "An Essay in Dynamic Theory" Economic Journal, 49(1): 14-33
Herz, B., L. Vogel (2003) "Regional Evidence in Central and Eastern Europe: Evidence
from a Decade of Transition" Witrschaftswissenschaftliche Diskussionpapiere, 13-03, 1-
28
Hossain, A. (2000) "Convergence of Per Capita Output Levels Across Regions of
Bangladesh,1982-1997" IMF Working Paper,C21-018,1-32
Hölscher J. (2001) "Income Distribution and Convergence in the Transition Process"
Luxembourg Study Working Paper No:275, 1-29
131
Inada, K. I. (1963) "On a Two-Sector Model of Economic Growth: Comments and a
Generelization" Review of Economic Studies, 30, 119-127
Islam, N. (2003) "What Have We Learnt from the Convergence Debate?" Journal of
American Surveys,17(3),309-361
Jones, C.I. (1995) "Time Series Tests of Endogenous Growth Models" Quarterly
Journal of Economics,114(1),83-116
Jones, C.I. (1997) "On the Evolution of the World Inome Distribution" Journal of
Economic Perspectives, 11(3), 19-36
Kangasharju, A. (1998) " b Convergence in Finland: Regional Differences in Speed of
Convergence" Applied Economics, 30(5), 679-687
Karaca, O. (2004) "Türkiye’de Bölgeler Arası Gelir Farklılıkları:Yakınsama Var Mı?"
Türkiye Ekonomi Kurumu,1-16
Karluk, R. (1998) "Avrupa Birliği ve Türkiye" Beta Basım Yayın Dğıtım A.Ş, 1. Baskı
Klenow, P.J., A. Rodriguez-Clare (1997) "Economic Growth:A Review Essay" Journal
of Monetary Economics,40,597-617
Kurz, H.D. (1997) " What Could the New Growth Theory Teach Adam Smith and
David Ricardo? " Economic Issues, 2, 1-20
Kurz, H.D., N. Salvadori (1998) " Endogenous Growth Models and the Classical
Tradition" Understanding Classical Economics, London: Routledge, 66-89
Kutan A. M., M. . Yiğit (2003) "Nominal and Real Sochastic Convergence of Transition
Economies and to the European Union: Evidence from Panel Data" Journal of
Comparative Economics, Vol.32, 23-36
132
Kutan A. M., M. . Yiğit (2004) " Productivity Growth and Real Convergence"
Departmental Working Papers from Bilkent University, 1-36
Kyrikilis, D. (2004) "Economic Convergence and Intra Regional Foreign Direct
Investment in the European Union" University of Macedonia Thessaloniki, Greece, 1-22
Lall, S., Yılmaz, S. (2001) "Regional Economic Convergence: Do Policy Instruments
Make Difference? " Annals of Regional Science, 35, 153-166
Lenain P. (2004) "Growth Prospects in Central Europe After EU Enlargement" OECD
Breakfast Series, Washington DC, 1-13
Lenain P., R. Lukasz (2004) "Enhancing Income Convergence in Central Europe After
EU Accession" Economics Department Working Papers No:392, Organization for
Economic Co-operation and Development, 1-21
Levine, R., D. Renelt (1992) "Sensitivity Analysis of Cross-Country Growth
Regressions" American Economic Review, 82, 942-963
Lipsey, R.E., I.B. Kravis, (1987) "Is the US a Spendthrift Nation?" NBER Working
Papers, 2274, National Bureau of Economic Research, Inc.
Loewy, M.B., D.H. Papel (1996) "Are US Regional Incomes Converging? Some
Further Evidence" Journal of Monetary Economices, 38, 587-598
Lopez-Bazo, E., E. Vaya, A. Mora, J. Surinach (1999) "Regional Economic Dynamics
and Convergence in the EU" The Annals of Regional Science, 33, 343-370
Lucas, R.E.Jr (1988) "On the Mechanics of Economic Development" Journal of
Monetary Economics, 22(3), 3-42
Lyberaki, A. (1996) "Greece-Eu Comperative Economic Performance at the National
and Regional Levels: why Divergence?" European Planning Studies, Vol.4, No:3
133
Madison, A. (2003) The World Economy: Historical Statistics Paris: OECD, 2003
Mankiw N.G. (1995) "Growth of Nations" Brookings Papers on Economic
Activity,1,175-326
Mankiw, N.G., D. Romer, D.N. Weil (1992) "A Contribution to the Empirics of
Economic Growth" Quarterly Journal of Economics,107(2),407-437
Martin, C., I. Sanz (2001) "Real Convergence and European Integration: The
Experience of the Less Developed EU Members" Interim Report, International Institute
for Applied Systems of Analysis ,1-44
Martin C., F. Uclazques, B. Funck (2001) "European Integration and Income
Convergence Lessons for Central and Eastern European Countries" World Bank
Technical Paper No:514, 1-48
Martin, P. (1998) "Can Regional Policies Affect Growth and Geography in Europe? "
The World Economy, 21, No:6, 757-774
Martin, R., P. Sunley (1998) " Slow Convergence? The New Endogenous Growth
Theory and Regional Development" Economic Geography, Vol.74 No:3, 201-227
Matkowski Z., M. Prochniak (2004) "Economic Convergence in the EU Accession
Countries" Warsaw School of Economics, 1-20
Mauro, L., E. Podrecca (1994) "The Case of Italian Regions: Convergence or Dualism?
" Economic Notes, Vol.23, n.3, 447-478
McDonald F., S. Dearden (1999) "European Economic Integration" Addison Wesley
Longman Limited, third edition, 1-438
Neven, D., C. Gouryette (1995) "Regional Convergence in the European Community "
Joural of Common Market Studies 99, 47-65
134
Öğüt, K. (2004) "İçsel (Endojen) Büyüme Kuramları" Aydınlanma (2003) Dergisi, 1-10
Parasız, İ. (1997) "Modern Büyüme Teorileri" Ezgi Kitabevi Yayınları, 1. Basko,
Ağustos 1997
Quah, D.T. (1996) "Twin Peaks : Growth and convergence in Models of Distribution
Dynamics" The Economic Journal,106,1045-1055
Quah, D.T. (1996a) "Empirics for Economic Growth and Convergence" European
Economic Review,40,1353-1373
Quah, D.T. (1997) "Empirics for Growth and Distribution: Stratification,polarization
and convergence clubs" Centre of Economic Performance Discussion Paper,324,1-24
Rogers, M. (2003) "A Survey of Economic Growth" The Economic
Record,79(224),112-135
Romer, P.M. (1990) "Endogenous Technological Change" Journal of Political
Economy, 98(5), 71-102
Romer, D. (1996) Advanced Macroeconomics,The McGraw-Hill Companies,Inc
Sala-i-Martin, X.X. (1996a) "Regional Cohesion:Evidence and Theories of Regional
Growth and Convergence" European Economic Review,40,1325-1352
Sala-i Martin, X.X. (1996b) "The Classical Analysis to Convergence Analysis" The
Economic Journal,106,1019-1036
Sanz, I., F.J. Velazquez (2001) "The evolution and convergence of the government
expenditure composition in the OECD countries: an analysis of the functional
distribution," European Economy Group Working Papers, 9, European Economy Group
Saraçoğlu B., N. Doğan (2005) " AB Ülkeleri ve Aday Ülkelerin Yakınsama Analizi"
Ulusal Ekomometri ve İstatistik Sempozyumu 26-27 Mayıs 2005, İstanbul, 1-10
135
Siriopoulos, C., D. Asteriou (1998) “Testing for Convergence Across the Greek
Regions”, Regional Studies, Vol.32.6, 537-546.
Soete, L., B. Verspagen (1991) "Technology and Growth: The Complex Dynamics of
Catching Up, Falling Behind and Taking Over" Explaining Economic
Growth,Maastrich Economic Research Institute on Innovation and Technology
(MERIT),101-127
Tansel, A., N.D. Güngör (1997) "Economic Growth and Convergence: An Application
to the Provinces of Turkey, 1975-1995", Working Paper 9908, 1-22
Toni, M., (2005) "Conditioning Factors on Regional European Clubs-A Distributional
Approach" ERSA Conference Papers European Regional Science Association, 1-25
INTERNET ADRESLERİ
http//www.dep.polimi.it/people/68/trade-structures and convergence.pdf
http://www.dunyagazetesi.com.tr/newshttp://www.elsevier.com
http://www.euintegration.net/indexphp?LANG=478-23k
http://europe.eu.int/comm/employment_social/free_movement/news7enlargement_en.p
df
http://www.imf.org
http://www.olis.oecd.org/olis/2004doc.nsf/eco.wpk(2004)15-17k
http://www.repec.org/oecdec/392.html-13k
http://www.wds.worldbank.org/servlet/WDS_IBank_Servlet?pcont=details&eid=00009
4946
136
EK.1.SİGMA YAKINSAMASI REGRESYON SONUÇLARI
Tablo 4.1. grup için Sigma Yakınsaması Regresyon Sonuçları
Bağımlı Değişken: Q
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 24
Gözlem Sayısı: 24
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 6,219592 1,035649 6,005500 0,0000
Z -0,002975 0,000520 -5,719927 0,0000
R 2 0,597935 Mean dependent var 0,295789
Düzeltilmiş R 2 0,579660 S.D. dependent var 0,027201
S.E. of regression 0,017635 Akaike Bilgi Kriteri -5
Sum squared resid 0,06842 Schwarz Kriteri -5
Log likelihood 64 F-istatistiği 33
Durbin-Watson istatistiği 0,699848 Olasılık (F-istatistiği) 0,000009
Tablo 4.2. 2. Grup σ-yakınsaması Regresyon Sonuçları
Bağımlı Değişken: Q
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 24
Gözlem Sayısı: 24
Değişken Katsayı Standart Sapma t-istatistiği Olasılık
C 10 1.178.403 8.623.013 0.0000
Z -0.004973 0.000592 -8.404.243 0.0000
R 2 0.762499 Mean dependent var 0.257859
Düzeltilmiş R 2 0.751704 S.D. dependent var 0.040269
S.E. of regression 0.020066 Akaike Bilgi Kriteri -4.899.929
Sum squared resid 0.008858 Schwarz Kriteri -4.801.758
Log likelihood 61 F-istatistiği 71
Durbin-Watson istatistiği 0.369253 Olasılık (F-istatistiği) 0.000000
137
Tablo 4.3. 3. Grup σ-yakınsaması Regresyon Sonuçları
Bağımlı Değişken: Q
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 24
Gözlem Sayısı: 24
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C -21,54584 0,955157 -23 0,0000
Z 0,010904 0,000480 23 0,0000
R 2 0.959175 Mean dependent var 0.169689
Düzeltimiş R 2 0.957320 S.D. dependent var 0.078727
S.E. of regression 0.016264 Akaike Bilgi Kriteri -5.320.009
Sum squared resid 0.005820 Schwarz Kriteri -5.221.838
Log likelihood 66 F-İstatistiği 517
Durbin-Watson istatistiği 0.890590 Olasılık (F-istatistiği) 0.000000
Tablo 4.4. 5. Grup σ-yakınsaması Regresyon Sonuçları
Bağımlı Değişken: Q
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 24
Gözlem Sayısı: 24
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 10 1.178.403 8.623.013 0.0000
Z -0.004973 0.000592 -8.404.243 0.0000
R 2 0.762499 Mean dependent var 0.257859
Düzeltimiş R 2 0.751704 S.D. dependent var 0.040269
S.E. of regression 0.020066 Akaike Bilgi Kriteri -4.899.929
Sum squared resid 0.008858 Schwarz Kriteri -4.801.758
Log likelihood 61 F-istatistiği 71
Durbin-Watson istatistiği 0.369253 Olasılık (F-istatistiği) 0.000000
138
Tablo 4.5. 6. Grup σ-yakınsaması Regresyon Sonuçları
Bağımlı Değişken: Q
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 23
Gözlem Sayısı: 23
Değişken Katsayı Standart Hata t-İstatistiği Olasılık
C 8.245.132 1.034.977 7.966.490 0.0000
Z -0.003995 0.000520 -7.689.181 0.0000
R 2 0.737905 Mean dependent var 0.287053
Düzeltimiş R 2 0.725424 S.D. dependent var 0.031543
S.E. of regression 0.016528 Akaike Bilgi Kriteri -5.284.540
Sum squared resid 0.005737 Schwarz Kriteri -5.185.801
Log likelihood 63 F-istatistiği 59
Durbin-Watson İstatistiği 0.635869 Olasılık (F-istatistiği) 0.000000
Tablo 4.6. 7. Grup σ-yakınsaması Regresyon Sonuçları
Bağımlı Değişken: Q
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 24
Gözlem Sayısı: 24
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 21 0.618151 34 0.0000
Z 0.201594 0.000310 649 0.0000
R 2 0.999948 Mean dependent var 423
Düzeltimiş R 2 0.999945 S.D. dependent var 1.425.524
S.E. of regression 0.010526 Akaike Bilgi Kriteri -6.190.294
Sum squared resid 0.002437 Schwarz Kriteri -6.092.123
Log likelihood 76 F-istatistiği 421825,8
Durbin-Watson istatistiği 0.146769 Olasılık (F-istatistiği) 0.000000
139
Tablo 4.7. 8. Grup σ-yakınsaması Regresyon Sonuçları
Bağımlı Değişken: Q
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 22
Gözlem Sayısı: 22
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 3.474.021 2.388.593 1.454.422 0.1613
Z -0.001500 0.001200 -1.249.653 0.2259
R 2 0.072426 Mean dependent var 0.489124
Düzeltimiş R 2 0.026048 S.D. dependent var 0.036183
S.E. of regression 0.035709 Akaike Bilgi Kriteri -3.740.346
Sum squared resid 0.025502 Schwarz Kriteri -3.641.160
Log likelihood 4.314.381 F-istatistiği 1.561.632
Durbin-Watson İstatistiği 0.408258 Olasılık (F-istatistiği) 0.225853
Tablo 4.8. 9. Grup σ-yakınsaması Regresyon Sonuçları
Bağımlı Değişken: Q
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 22
Gözlem Sayısı: 22
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 2.012.417 1.438.350 1.399.115 0.1771
Z -0.000865 0.000723 -1.197.597 0.2451
R 2 0.066913 Mean dependent var 0.289862
Düzeltimiş R 2 0.020259 S.D. dependent var 0.021724
S.E. of regression 0.021503 Akaike Bilgi Kriteri -4.754.762
Sum squared resid 0.009247 Schwarz Kriteri -4.655.576
Log likelihood 5.430.238 F-istatistiği 1.434.239
Durbin-Watson istatistiği 0.955402 Olasılık (F-istatistiği) 0.245075
140
Tablo 4.9 10. Grup σ-yakınsaması Regresyon Sonuçları
Bağımlı Değişken: Q
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 22
Gözlem Sayısı: 22
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 1.734.830 2.001.729 0.866666 0.3964
Z -0.000719 0.001006 -0.715314 0.4827
R 2 0.024946 Mean dependent var 0.302973
Düzeltimiş R 2 -0.023807 S.D. dependent var 0.029575
S.E. of regression 0.029925 Akaike bilgi kriteri -4.093.732
Sum squared resid 0.017910 Schwarz kriteri -3.994.547
Log likelihood 4.703.106 F-istatistiği 0.511674
Durbin-Watson istatistiği 1.012.507 Olasılık (F-istatistiği) 0.482683
Tablo 4.10 11. Grup σ-yakınsaması Regresyon Sonuçları
Bağımlı Değişken: Q
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 22
Gözlem Sayısı: 22
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 1.301.144 1.896.712 6.859.997 0.0000
Z -0.006397 0.000953 -6.713.151 0.0000
R 2 0.692622 Mean dependent var 0.278590
Düzeltimiş R 2 0.677253 S.D. dependent var 0.049911
S.E. of regression 0.028355 Akaike bilgi kriteri -4.201.511
Sum squared resid 0.016080 Schwarz kriteri -4.102.325
Log likelihood 4.821.662 F-istatistiği 4.506.639
Durbin-Watson istatistiği 1.385.539 Olasılık (F-istatistiği) 0.000002
141
Tablo 4.11 Marmara Bölgesi σ-yakınsaması Regresyon Sonuçları
Bağımlı Değişken: Q
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 22
Gözlem Sayısı: 22
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 9.153.946 1.905.668 4.803.536 0.0001
Z -0.004436 0.000957 -4.633.918 0.0002
R 2 0.517761 Mean dependent var 0.323280
Düzeltimiş R 2 0.493649 S.D. dependent var 0.040036
S.E. of regression 0.028489 Akaike bilgi kriteri -4.192.089
Sum squared resid 0.016232 Schwarz kiteri -4.092.904
Log likelihood 4.811.298 F-istatistiği 2.147.320
Durbin-Watson istatistiği 1.400.462 Olasılık (F-istatistiği ) 0.000160
Tablo 4.12 İç Anadolu Bölgesi σ-yakınsaması Regresyon Sonuçları
Bağımlı Değişken: Q
Yöntem: EKK
Sample: 1 22
Gözlem Sayısı: 22
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 1.320.394 1.402.326 0.941574 0.3576
Z -0.000488 0.000705 -0.692004 0.4969
R 2 0.023384 Mean dependent var 0.349984
Düzeltimiş R 2 -0.025447 S.D. dependent var 0.020702
S.E. of regression 0.020964 Akaike bilgi kriteri -4.805.490
Sum squared resid 0.008790 Schwarz kriteri -4.706.304
Log likelihood 5.486.039 F-istatistiği 0.478869
Durbin-Watson istatistiği 0.868570 Olasılık (F-istatistiği ) 0.496891
142
Tablo 4.13 Ege Bölgesi σ-yakınsaması Regresyon Sonuçları
Bağımlı Değişken: Q
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 22
Gözlem Sayısı: 22
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 0.926405 1.505.990 0.615147 0.5454
Z -0.000300 0.000757 -0.396163 0.6962
R 2 0.007786 Mean dependent var 0.329790
Düzeltimiş R 2 -0.041825 S.D. dependent var 0.022057
S.E. of regression 0.022514 Akaike bilgi kriteri -4.662.854
Sum squared resid 0.010138 Schwarz kriteri -4.563.668
Log likelihood 5.329.139 F-istatistiği 0.156945
Durbin-Watson istatistiği 0.882775 Olasılık (F-istatistiği) 0.696179
Tablo 4.14 Güneydoğu-Doğu Anadolu Bölgesi σ-yakınsaması Regresyon Sonuçları
Bağımlı Değişken: Q
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 22
Gözlem Sayısı: 22
Değişkem Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 6.152.025 2.845.056 2.162.356 0.0429
Z -0.002891 0.001429 -2.022.467 0.0567
R 2 0.169793 Mean dependent var 0.398020
Düzeltimiş R 2 0.128283 S.D. dependent var 0.045555
S.E. of regression 0.042532 Akaike bilgi kriteri -3.390.589
Sum squared resid 0.036180 Schwarz kriteri -3.291.404
Log likelihood 3.929.648 F-istatistiği 4.090.375
Durbin-Watson istatistiği 0.529105 Olasılık (F-istatistiği) 0.056706
143
Tablo 4.15 Karadeniz Bölgesi σ-yakınsaması Regresyon Sonuçları
Bağımlı Değişken: Q
Yöntem: EKK
Sample: 1 22
Gözlem Sayısı: 22
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatitiği Olasılık
C -0.076943 2.259.120 -0.034059 0.9732
Z 0.000189 0.001135 0.166093 0.8698
R 2 0.001377 Mean dependent var 0.298279
Düzeltimiş R 2 -0.048554 S.D. dependent var 0.032982
S.E. of regression 0.033773 Akaike bilgi kriteri -3.851.805
Sum squared resid 0.022812 Schwarz kriteri -3.752.619
Log likelihood 4.436.985 F-istatistiği 0.027587
Durbin-Watson istatistiği 1.126.923 Olasılık (F-istatistiği) 0.869751
Tablo 4.16 12. Bölge σ-yakınsaması Regresyon Sonuçları
Bağımlı Değişken: Q
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 22
Gözlem Sayısı: 22
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C -2.751.908 3.086.456 -8.916.076 0.0000
Z 0.014272 0.001551 9.204.186 0.0000
R 2 0.809009 Mean dependent var 0.889096
Düzeltimiş R 2 0.799460 S.D. dependent var 0.103036
S.E. of regression 0.046141 Akaike bilgi kriteri -3.227.708
Sum squared resid 0.042580 Schwarz kriteri -3.128.522
Log likelihood 3.750.479 F-istatitiği 8.471.705
Durbin-Watson istatistiği 0.652348 Olasılık (F-istatistiği) 0.000000
144
Tablo 4.17 13. Bölge σ-yakınsaması Regresyon Sonuçları
Bağımlı Değişken: Q
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 22
Gözlem sayısı: 22
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C -33 2.677.563 -12 0.0000
Z 0.017068 0.001345 13 0.0000
R 2 0.889498 Mean dependent var 0.695323
Düzeltimiş R 2 0.883973 S.D. dependent var 0.117514
S.E. of regression 0.040029 Akaike bilgi kriteri -3.511.941
Sum squared resid 0.032046 Schwarz kriteri -3.412.755
Log likelihood 41 F-istatitiği 161
Durbin-Watson istatistiği 1.239.991 Olasılık (F-istatistiği) 0.000000
Tablo 4.18 14. Bölge σ-yakınsaması Regresyon Sonuçları
Bağımlı Değişken: Q
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 22
Gözlem Sayısı: 22
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C -2.167.970 2.593.924 -8.357.877 0.0000
Z 0.011260 0.001303 8.640.310 0.0000
R 2 0.788706 Mean dependent var 0.732495
Düzeltimiş R 2 0.778142 S.D. dependent var 0.082328
S.E. of regression 0.038778 Akaike bilgi kriteri -3.575.411
Sum squared resid 0.030075 Schwarz kriteri -3.476.225
Log likelihood 4.132.952 F-istatistiği 7.465.495
Durbin-Watson istatistiği 0.606275 Olasılık (F-istatistiği ) 0.000000
145
Tablo 4.19 15. Bölge σ-yakınsaması Regresyon Sonuçları
Bağımlı Değişken: Q
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 22
Gözlem Sayısı: 22
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C -3.116.172 4.452.051 -6.999.409 0.0000
Z 0.016164 0.002237 7.227.070 0.0000
R 2 0.723109 Mean dependent var 1.013.396
Düzeltimiş R 2 0.709264 S.D. dependent var 0.123436
S.E. of regression 0.066556 Akaike bilgi kriteri -2.495.025
Sum squared resid 0.088595 Schwarz kriteri -2.395.840
Log likelihood 2.944.528 F-istatistiği 5.223.054
Durbin-Watson istatistiği 0.467253 Olasılık (F-istatistiği) 0.000001
Tablo 4.20 AB Ve Akdeniz Bölgesi σ-yakınsaması Regresyon Sonuçları
Bağımlı Değişken: Q
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 22
Gözlem Sayısı: 22
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatitiği Olasılık
C -2.181.586 2.315.777 -9.420.535 0.0000
Z 0.011252 0.001163 9.671.798 0.0000
R 2 0.823856 Mean dependent var 0.581756
Düzeltimiş R 2 0.815049 S.D. dependent var 0.080500
S.E. of regression 0.034620 Akaike bilgi kriteri -3.802.265
Sum squared resid 0.023971 Schwarz kriteri -3.703.079
Log likelihood 4.382.491 F-istatistiği 9.354.368
Durbin-Watson istatistiği 0.804628 Olasılık (F-istatistiği) 0.000000
146
Tablo 4.21 AB Ve Güneydoğu-Doğu Anadolu Bölgeleri σ-yakınsaması Regresyon Sonuçları
Bağımlı Değişken: Q
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 22
Gözlem Sayısı: 22
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C -2.999.452 3.564.804 -8.414.074 0.0000
Z 0.015587 0.001791 8.703.346 0.0000
R 2 0.791119 Mean dependent var 1.031.039
Düzeltimiş R 2 0.780675 S.D. dependent var 0.113794
S.E. of regression 0.053292 Akaike bilgi kriteri -2.939.537
Sum squared resid 0.056802 Schwarz kriteri -2.840.351
Log likelihood 3.433.491 F-istatistiği 7.574.823
Durbin-Watson istatitiği 0.559279 Olasılık (F-istatistiği) 0.000000
Tablo 4.21 AB Ve Marmara Bölgesi σ-yakınsaması Regresyon Sonuçları
Bağımlı Değişken: Q
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 22
Gözlem sayısı: 22
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatisiği Olasılık
C -1.856.600 2.009.464 -9.239.281 0.0000
Z 0.009588 0.001010 9.497.900 0.0000
R 2 0.818528 Mean dependent var 0.519589
Düzeltimiş R 2 0.809455 S.D. dependent var 0.068819
S.E. of regression 0.030041 Akaike bilgi kriteri -4.086.019
Sum squared resid 0.018049 Schwarz kriteri -3.986.833
Log likelihood 4.694.621 F-istatistiği 9.021.010
Durbin-Watson istatistiği 1.187.096 Olasılık (F-istatistiği) 0.000000
147
Tablo 4.22 AB Ve İç Anadolu Bölgesi σ-yakınsaması Regresyon Sonuçları
Bağımlı Değişken: Q
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 22
Gözlem Sayısı: 22
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C -2.213.886 2.517.885 -8.792.640 0.0000
Z 0.011462 0.001265 9.060.965 0.0000
R 2 0.804116 Mean dependent var 0.675494
Düzeltimiş R 2 0.794321 S.D. dependent var 0.082999
S.E. of regression 0.037641 Akaike bilgi kriteri -3.634.916
Sum squared resid 0.028338 Schwarz kriteri -3.535.730
Log likelihood 4.198.408 F-istatistiği 8.210.108
Durbin-Watson istatistiği 0.802887 Olasılık (F-istatistiği) 0.000000
Tablo 4.23 AB Ve Ege Bölgesi σ-yakınsaması Regresyon Sonuçları
Bağımlı Değişken: Q
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 22
Gözlem Sayısı: 22
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C -2.123.440 2.124.994 -9.992.687 0.0000
Z 0.010961 0.001068 1.026.748 0.0000
R 2 0.840537 Mean dependent var 0.583825
Düzeltimiş R 2 0.832564 S.D. dependent var 0.077636
S.E. of regression 0.031768 Akaike bilgi kriteri -3.974.217
Sum squared resid 0.020184 Schwarz kriteri -3.875.031
Log likelihood 4.571.639 F-istatistiği 1.054.212
Durbin-Watson istatistiği 1.068.782 Olasılık (F-istatistiği) 0.000000
148
Tablo 4.24 AB Ve Karadeniz Bölgesi σ-yakınsaması Regresyon Sonuçları
Bağımlı Değişken: Q
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 22
Gözlem Sayısı: 22
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C -2.258.528 3.247.873 -6.953.868 0.0000
Z 0.011750 0.001632 7.201.109 0.0000
R 2 0.721665 Mean dependent var 0.802888
Düzeltimiş R 2 0.707749 S.D. dependent var 0.089815
S.E. of regression 0.048554 Akaike bilgi kriteri -3.125.754
Sum squared resid 0.047151 Schwarz kriteri -3.026.569
Log likelihood 3.638.330 F-istatistiği 5.185.597
Durbin-Watson istatistiği 0.653892 Olasılık (F-istatistiği) 0.000001
149
EK 2. REGRESYON SONUÇLARI
Tablo 1. 1. Grup
Bağımlı Değişken: Y
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 40
Gözlem Sayısı: 40
Değişken Katsayı Standart Sapma t-ist Olasılık
C 9,945.770 0,250519 40 0.0000
G -21 4,407.708 -4,789.899 0.0000
R 2 0,376468 Mean dependent var 8,761194
Düzeltilmiş R 2 0,360059 S.D. dependent var 0,316135
Regresyonun Standart Hatası 0,252896 Akaike Bilgi Kriteri 0,137031
Hata Terimleri Toplamı 2,430346 Schwarz Kriteri 0,221475
Log likelihood -0,740622 F-istatistiği 23
Durbin-Watson İstatistiği 1,562297 Olasılık (F-istatistiği) 0,000026
Tablo 2. 2. grup
Bağımlı Değişken: Y
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 18
Gözlem Sayısı: 18
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 10 0,326104 30 0,0000
G -22 5 -4 0,0007
R 2 1 Mean dependent var 8,528144
Düzeltilmiş R 2 0,491646 S.D. dependent var 0,297521
Regresyonun Standart Hatası 0,212129 Akaike Bilgi Kritteri -0,158802
Hata Terimleri Toplamı 0,719981 Schwarz Kriteri -0,059872
Log likelihood 3,429222 F-istatistiği 17
Durbin-Watson İstatistiği 2,201118 Olasılık (F-istatistiği) 0.,000713
150
Tablo 3. 3. grup
Bağımlı Değişken: Y
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 22
Gözlem Sayısı: 22
Değişken Katsayı Standart Sapma t-istatistiği Olasılık
C 9 0.309530 28 0,0000
G 5 6 1 0,3848
R 2 0,037981 Mean dependent var 8,951870
Düzeltilmiş R 2 -0,010120 S.D. dependent var 0,171187
Regresyonun Standart Hatası 0,172051 Akaike Bilgi Kriteri -0,595545
Hata Terimleri Toplamı 0,592030 Schwarz Kriteri -0,496359
Log likelihood 8,550995 F-istatistiği 0,789603
Durbin-Watson İstatistiği 1,775064 Olasılık (F-istatistiği) 0,384783
Tablo 4. 4. Grup İçin
Bağımlı Değişken: Y
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 6
Gözlem Sayısı: 6
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 9 0,091209 97 0,0000
G 3,045981 1,644191 1,852571 0,1376
R 2 0,461788 Mean dependent var 8,983895
Düzeltilmiş R 2 0,327235 S.D. dependent var 0,051027
Regresyonun Standart Hatası 0,041854 Akaike Bilgi Kriteri -3,248081
Hata Terimleri Toplamı 0,007007 Schwarz Kriteri -3,317494
Log likelihood 12 F-istatistiği 3,432018
Durbin-Watson istatistiği 1,656950 Olasılık (F-istatistiği) 0,137579
151
Tablo 5. 5. Grup
Bağımlı Değişken: Y
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 27
Gözlem sayısı: 27
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 9.367442 0.312711 29.95556 0.0000
G -5.544449 6.394521 -0.867062 0.3942
R 2 0.029194 Mean dependent var 9.097740
Düzeltilmiş R 2 -0.009638 S.D. dependent var 0.166296
Regresyonun Standart Hatası 0.167095 Akaike Bilgi Kriteri -0.669321
Hata Terimleri Toplamı 0.698019 Schwarz Kriteri -0.573333
Log likelihood 11.03584 F-istatistiği 0.751797
Durbin-Watson stat 1.656177 Olasılık (F-istatistiği) 0.394154
Tablo 6. 6. Grup İçin
Bağımlı Değişken: Y
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 47
Gözlem sayısı: 47
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 9,938434 0,217965 46 0.0000
G -20 3,939374 -5,033884 0,0000
R 2 0,360250 Mean dependent var 8,855936
Düzeltilmiş R 2 0,346033 S.D. dependent var 0,301600
Regresyonun Standart Hatası 0,243899 Akaike Bilgi Kriteri 0,057493
Hata Terimleri Toplamı 2,676895 Schwarz Kriteri 0,136223
Log likelihood 0,648907 F-istatistiği 25
Durbin-Watson istatistiği 1,403852 Olasılık (F-istatistiği) 0,000008
152
Tablo 7. 7. Grup
Bağımlı Değişken: Y
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 21
Included observations: 21
Gözlem Sayısı
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 9,423740 0,227024 42 0,0000
G -8,979564 4,192657 -2,141736 0,0454
R 2 0,194473 Mean dependent var 8,945236
Düzeltilmiş R 2 0,152077 S.D. dependent var 0,200547
Regresyonun Standart Hatası 0,184669 Akaike Bilgi Kriteri -0,450109
Hata Terimleri Toplamı 0,647951 Schwarz Kriteri -0,350630
Log likelihood 6,726142 F-istatistiği 4,587034
Durbin-Watson istatistiği 1,607066 Olasılık (F-istatistiği) 0,045388
Tablo 8. 8. Grup
Bağımlı Değişken: Y
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 67
Gözlem Sayısı: 67
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatitiği Olasılık
C 7.481847 0.135272 55.30984 0.0000
G -2.882198 4.778877 -0.603112 0.5485
R 2 0.005565 Mean dependent var 7.406624
Düzeltilmiş R 2 -0.009734 S.D. dependent var 0.426533
Regresyonun Standart Hatası 0.428604 Akaike Bilgi Kriteri 1.172828
Hata Terimleri Toplamı 11.94057 Schwarz Kriteri 1.238639
Log likelihood -37.28972 F-istatistği 0.363744
Durbin-Watson istatistiği 1.854311 Olasılık (F-istatistiği) 0.548533
153
Tablo 9. 9. Grup
Bağımlı Değişken: Y
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 67
Gözlem Sayısı: 67
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatitiği Olasılık
C 8.009682 0.121796 65.76326 0.0000
G -6.112666 3.940792 -1.551126 0.1374
R 2 0.112398 Mean dependent var 7.840207
Düzeltilmiş R 2 0.065682 S.D. dependent var 0.255158
Regresyonun Standart Hatası 0.246636 Akaike Bilgi Kriteri 0.128589
Hata Terimleri Toplamı 1.155760 Schwarz Kriteri 0.228067
Log likelihood 0.649820 F-istatistiği 2.405993
Durbin-Watson stat 2.274708 Olasılık (F-istatistiği) 0.137369
Tablo 10. 10. Grup İçin
Bağımlı Değişken: Y
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 21
Gözlem Sayısı: 21
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 7.106207 0.113635 62.53532 0.0000
G -6.799333 4.365305 -1.557585 0.1358
R 2 0.113230 Mean dependent var 6.947567
Düzeltilmiş R 2 0.066558 S.D. dependent var 0.239022
Regresyonun Standart Hatası 0.230931 Akaike Bilgi Kriteri -0.003003
Hata Terimleri Toplamı 1.013253 Schwarz Kriteri 0.096475
Log likelihood 2.031531 F-istatistiği 2.426071
Durbin-Watson istatistiği 1.438409 Olasılık (F-istatistiği) 0.135833
154
Tablo 11. 11. Grup (BÖLGELER)
Tablo 11.1 Akdeniz Bölgesi
Bağımlı Değişken: Y
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 7
Gözlem Sayısı: 7
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 8.185031 0.202747 40.37074 0.0000
G -23.75398 7.984298 -2.975087 0.0310
R 2 0.639019 Mean dependent var 7.628459
Düzeltilmiş R 2 0.566823 S.D. dependent var 0.314174
Regresyonun Standart Hatası 0.206777 Akaike Bilgi Kriteri -0.079392
Hata Terimleri Toplamı 0.213784 Schwarz Kriteri -0.094846
Log likelihood 2.277871 F-istatistiği 8.851140
Durbin-Watson istatistiği 2.069395 Olasılık (F-istatistiği) 0.030975
Tablo 11.2 Marmara Bölgesi
Bağımlı Değişken: Y
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 10
Gözlem Sayısı: 10
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 8.170721 0.305799 26.71924 0.0000
G -10.69549 9.749224 -1.097061 0.3045
R 2 0.130770 Mean dependent var 7.854922
Düzeltilmiş R 2 0.022116 S.D. dependent var 0.330017
Regresyonun Standart Hatası 0.326347 Akaike Bilgi Kriteri 0.775146
Hata Terimleri Toplamı 0.852019 Schwarz Kriteri 0.835663
Log likelihood -1.875728 F-istatistiği 1.203543
Durbin-Watson istatistiği 2.327297 Olasılık (F-istatistiği) 0.304536
155
Tablo 11.3 İç Anadolu Bölgesi
Bağımlı Değişken: Y
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 9
Gözlem Sayısı: 9
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 7.871798 0.424604 18.53913 0.0000
G -15.83639 16.49976 -0.959795 0.3691
R 2 0.116296 Mean dependent var 7.481961
Düzeltilmiş R 2 -0.009947 S.D. dependent var 0.369452
Regresyonun Standart Hatası 0.371285 Akaike Bilgi Kriteri 1.049437
Hata Terimleri Toplamı 0.964968 Schwarz Kriteri 1.093265
Log likelihood -2.722467 F-istatistiği 0.921207
Durbin-Watson istatistiği 0.561674 Olasılık (F-istatistiği) 0.369129
Tablo 11.4. Karadeniz Bölgesi
Bağımlı Değişken: Y
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 15
Gözlem Sayısı: 15
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 7.453394 0.254803 29.25157 0.0000
G -3.921538 7.813970 -0.501862 0.6242
R 2 0.019006 Mean dependent var 7.333038
Düzeltilmiş R 2 -0.056455 S.D. dependent var 0.324394
Regresyonun Standart Hatası 0.333425 Akaike Bilgi Kriteri 0.764766
Hata Terimleri Toplamı 1.445236 Schwarz Kriteri 0.859173
Log likelihood -3.735748 F-istatistiği 0.251866
Durbin-Watson istatistiği 1.409943 Olasılık (F-istatistiği) 0.624156
156
Tablo 11.5 Ege Bölgesi
Bağımlı Değişken: Y
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 8
Gözlem Sayısı: 8
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 7.511099 0.491541 15.28073 0.0000
G 3.721974 17.23688 0.215931 0.8362
R 2 0.007711 Mean dependent var 7.614334
Düzeltilmiş R 2 -0.157670 S.D. dependent var 0.300180
Regresyonun Standart Hatası 0.322979 Akaike Bilgi Kriteri 0.789858
Hata Terimleri Toplamı 0.625892 Schwarz Kriteri 0.809719
Log likelihood -1.159433 F-istatistiği 0.046626
Durbin-Watson istatistiği 1.752257 Olasılık (F-istatistiği) 0.836195
Tablo 11.6 Güneydoğu Anadolu ve Doğu Anadolu Bölgesi
Bağımlı Değişken: Y
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 19
Gözlem Sayısı: 19
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 7.200888 0.151665 47.47900 0.0000
G -7.570711 6.135707 -1.233877 0.2340
R 2 0.082195 Mean dependent var 7.036755
Düzeltilmiş R 2 0.028206 S.D. dependent var 0.322126
Regresyonun Standart Hatası 0.317550 Akaike Bilgi Kriteri 0.642939
Hata Terimleri Toplamı 1.714247 Schwarz kriteri 0.742353
Log likelihood -4.107916 F-istatistiği 1.522454
Durbin-Watson istatistiği 1.859058 Olasılık (F-istatistiği) 0.234036
157
Tablo 12. 12. Grup
Bağımlı Değişken: Y
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 107
Gözlem Sayısı: 107
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 6.886928 0.124909 55.13553 0.0000
G 26.75056 2.919726 9.162011 0.0000
R 2 0.444275 Mean dependent var 7.913005
Düzeltilmiş R 2 0.438983 S.D. dependent var 0.763942
Regresyonun Standart Hatası 0.572201 Akaike Bilgi Kriteri 1.739861
Hata Terimleri Toplamı 34.37843 Schwarz Kriteri 1.789820
Log likelihood -91.08255 F-istatistiği 83.94245
Durbin-Watson istatistiği 1.469208 Olasılık (F-istatistiği) 0.000000
Tablo 13. 13. Grup
Bağımlı Değişken: Y
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 47
Gözlem Sayısı: 47
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 7.435280 0.165268 44.98927 0.0000
G 21.70254 3.715852 5.840528 0.0000
R 2 0.431185 Mean dependent var 8.313787
Düzeltilmiş R 2 0.418544 S.D. dependent var 0.615621
Regresyonun Standart Hatası 0.469431 Akaike Bilgi Kriteri 1.367030
Hata Terimleri Toplamı 9.916441 Schwarz Kriteri 1.445760
Log likelihood -30.12520 F- istatistiği 34.11177
Durbin-Watson istatistiği 1.460665 Olasılık (F-istatistiği) 0.000001
158
Tablo 14. 14. Grup
Bağımlı Değişken: Y
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 85
Gözlem Sayısı: 85
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 7.040103 0.116313 60.52743 0.0000
G 17.84007 3.012627 5.921766 0.0000
R 2 0.297011 Mean dependent var 7.644122
Düzeltilmiş R 2 0.288541 S.D. dependent var 0.610993
Regresyonun Standart Hatası 0.515361 Akaike Bilgi Kriteri 1.535349
Hata Terimleri Toplamı 22.04453 Schwarz Kriteri 1.592823
Log likelihood -63.25233 F- istatistiği 35.06732
Durbin-Watson istatistiği 1.450929 Olasılık (F-istatistiği) 0.000000
Tablo 15. 15. Grup
Bağımlı Değişken: Y
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 44
Gözlem Sayısı: 44
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 6.430759 0.169949 37.83932 0.0000
G 30.81949 3.756132 8.205115 0.0000
R 2 0.615821 Mean dependent var 7.668418
Düzeltilmiş R 2 0.606673 S.D. dependent var 0.828096
Regresyonun Standart Hatası 0.519346 Akaike Bilgi Kriteri 1.571898
Hata Terimleri Toplamı 11.32827 Schwarz Kriteri 1.652997
Log likelihood -32.58176 F- istatistiği 67.32391
Durbin-Watson istatistiği 1.093093 Olasılık (F-istatistiği) 0.000000
159
Tablo 16.1. AB ve Akdeniz
Bağımlı Değişken: Y
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 44
Gözlem Sayısı: 47
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 7.845940 0.243141 32.26908 0.0000
G 13.92608 4.352560 3.199515 0.0025
R 2 0.185327 Mean dependent var 8.592488
Düzeltilmiş R 2 0.167223 S.D. dependent var 0.513595
Regresyonun Standart Hatası 0.468689 Akaike Bilgi Kriteri 1.363867
Hata Terimleri Toplamı 9.885130 Schwarz Kriteri 1.442597
Log likelihood -30.05089 F- istatistiği 10.23689
Durbin-Watson istatistiği 1.575444 Olasılık (F-istatistiği) 0.002524
Tablo 16.2 AB ve Marmara Bölgesi
Bağımlı Değişken: Y
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 50
Gözlem Sayısı: 50
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 7.936323 0.232327 34.16019 0.0000
G 12.13993 4.213834 2.880971 0.0059
R 2 0.147424 Mean dependent var 8.579939
Düzeltilmiş R 2 0.129662 S.D. dependent var 0.483367
Regresyonun Standart Hatası 0.450942 Akaike Bilgi Kriteri 1.284222
Hata Terimleri Toplamı 9.760739 Schwarz Kriteri 1.360703
Log likelihood -30.10556 F- istatistiği 8.299995
Durbin-Watson istatistiği 1.508180 Olasılık (F-istatistiği) 0.005910
160
Tablo 16.3. AB ve İç Anadolu Bölgesi
Bağımlı Değişken: Y
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 49
Gözlem Sayısı: 49
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 7.470964 0.247281 30.21246 0.0000
G 20.06441 4.497746 4.460992 0.0001
R 2 0.297464 Mean dependent var 8.526232
Düzeltilmiş R 2 0.282516 S.D. dependent var 0.595337
Regresyonun Standart Hatası 0.504277 Akaike Bilgi Kriteri 1.508578
Hata Terimleri Toplamı 11.95188 Schwarz Kriteri 1.585795
Log likelihood -34.96016 F- istatistiği 19.90045
Durbin-Watson istatistiği 1.340586 Olasılık (F-istatistiği) 0.000051
Tablo 16.4. AB ve Ege Bölgesi
Bağımlı Değişken: Y
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 48
Gözlem Sayısı: 48
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 7.640031 0.259037 29.49400 0.0000
G 17.31978 4.654682 3.720938 0.0005
R 2 0.231352 Mean dependent var 8.570050
Düzeltilmiş R 2 0.214643 S.D. dependent var 0.531898
Regresyonun Standart Hatası 0.471370 Akaike Bilgi Kriteri 1.374428
Hata Terimleri Toplamı 10.22074 Schwarz Kriteri 1.452395
Log likelihood -30.98628 F- istatistiği 13.84538
Durbin-Watson istatistiği 1.317133 Olasılık (F-istatistiği) 0.000539
161
Tablo 16.5. AB ve Güneydoğu Anadolu Bölgesi ile Doğu Anadolu Bölgesi
Bağımlı Değişken: Y
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 59
Gözlem Sayısı: 59
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 6.747819 0.199912 33.75392 0.0000
G 31.08414 3.916010 7.937709 0.0000
R 2 0.525029 Mean dependent var 8.205866
Düzeltilmiş R 2 0.516696 S.D. dependent var 0.871687
Regresyonun Standart Hatası 0.605998 Akaike Bilgi Kriteri 1.869429
Hata Terimleri Toplamı 20.93229 Schwarz Kriteri 1.939854
Log likelihood -53.14816 F- istatistiği 63.00722
Durbin-Watson istatistiği 1.405035 Olasılık (F-istatistiği) 0.000000
Tablo 16.6 AB Ve Karadeniz Bölgesi
Bağımlı Değişken: Y
Yöntem: EKK
Örneklem: 1 55
Gözlem Sayısı: 55
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık
C 7.010571 0.263094 26.64662 0.0000
G 26.58518 4.907108 5.417688 0.0000
R 2 0.356416 Mean dependent var 8.371697
Adjusted R-squared 0.344273 S.D. dependent var 0.715198
Regresyonun Standart Hatası 0.579146 Akaike Bilgi Kriteri 1.781160
Hata Terimleri Toplamı 17.77671 Schwarz Kriteri 1.854154
Log likelihood -46.98190 F- istatistiği 29.35135
Durbin-Watson istatistiği 1.327517 Olasılık (F-istatistiği) 0.000002
ÖZGEÇMİŞ
Gülay DOĞAN
KİŞİSEL BİLGİLER
DOĞUM YERİ VE TARİHİ : Adana – 02.05.1981
CİNSİYETİ : Bayan
MEDENİ HALİ : Bekar
E-MAİL : ayladogan81@hotmail.com
EĞİTİM DURUMU
2003 - 2006 :Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İktisat Anabilim
Dalı Yüksek Lisans Programı
1999 - 2003 :Çukurova Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi İktisat
Bölümü Lisans Programı
1992 - 1999 :Özel Çukurova Bilfen Lisesi
YABANCI DİL : İngilizce
( 2006 KPDS puanı 80, 2004 ÜDS puanı 83)
: Almanca