Dış Borç Stoğunun İhracat Performansına Etkisine AB Ülkeleri ve

DIġ BORÇ STOKUNUN ĠHRACAT PERFORMANSI ÜZERĠNDEKĠ ETKĠSĠNE AB
ÜLKELERĠ VE TÜRKĠYE PERSFEKTĠFĠNDEN BĠR BAKIġ
Güven DELĠCE1
Mehmet MERCAN2
Sevgi SEZER3
ÖZET
Bu çalıĢmada; Avrupa Birliği‟ne üye 15 ülke (AB-15) ve Türkiye ekonomisinde, 1985-2011
döneminde, dıĢ borç stokunun ihracat üzerindeki etkileri incelenmiĢtir. Analizde öncelikle, Pesaran
(2004) CDLM testiyle paneli oluĢturan ülkeler arasında yatay kesit bağımlılığının varlığı
araĢtırılmıĢtır. Serilerin durağanlığı, Pesaran (2006) tarafından geliĢtirilen, yatay kesit bağımlılığını
dikkate alan CADF (Cross-Sectionally Augmented Dickey-Fuller) yeni nesil panel birim kök ve
Basher ve Westerlund (2009) tarafından geliĢtirilen çoklu yapısal kırılmalı panel eĢ-bütünleĢme
yöntemleriyle incelenmiĢtir. Analiz sonucunda seriler arasında eĢ-bütünleĢme iliĢkisinin varlığı tespit
edilmiĢtir. Mark vd. (2005) tarafından geliĢtirilen GörünüĢte ĠliĢkisiz Dinamik EĢ-bütünleĢme
Regresyonu (DSUR) yöntemiyle tahmin edilen eĢ-bütünleĢme analizi sonuçlarına göre dıĢ borç
stokunun, ihracat üzerinde azaltıcı etkiye sahip olduğu bulgusuna ulaĢılmıĢtır.
Anahtar Kelimeler: DıĢ borç stoku, yatay kesit bağımlılığı, yapısal kırılmalı panel
veri analizi, Türkiye ve Avrupa Birliği.
A GLANCE AT THE EFFECTS OF EXTERNAL DEBT STOCK ON EXPORT
PERFORMANCE FROM THE PERSPECTIVE OF EU COUNTRIES AND TURKEY
ABSTRACT
In this study, the effects of external debt stock on export performance during 1985-2011 were
studied on the 15 member countries in European Union (EU-15) and Turkish economy. In this
research, firstly, using Pesaran (2004) CDLM test, the existence of cross-sectional dependence among
the countries which constitutes the panel, was investigated. Both Cross-Sectional Augmented DickeyFuller (CADF) second generation panel unit root technique developed by Pesaran (2006) and Panel Cointegration with Multiple Structural Breaks technique, developed by Basher andWesterlund (2009),
were used to analyze the stationary of the series. As a result of analysis, co-integration relationship
among the series was determined. According to the results of co-integration analysis estimated by
Dynamic Seemingly Unrelated Co-integrating Regressions (DSUR) technique, developed by Mark et
al. (2005), negative effect of external debt stock on export performance was found.
Keywords: External debt stock, crossectional dependency, Structural Break Panel
Data Analysis, Turkey and European Union
Jel Kodları: F34, F40, C33, O52.
1
Doç. Dr., Cumhuriyet Üniversitesi ĠĠBF., e-mail: [email protected];
ArĢ. Gör., Hakkari Üniversitesi ĠĠBF., e-mail: [email protected]; [email protected]
3
Öğr. Gör., Uludağ Üniversitesi Karacabey Meslek Yüksekokulu, e-mail : [email protected];
[email protected]
2
1
1.GĠRĠġ
Toplumsal refah düzeyinin artırılması yüksek oranlı ve sürdürülebilir ekonomik
büyümenin gerçekleĢtirilmesine bağlıdır. Diğer taraftan, yüksek ihracat performansına sahip
ekonomilerin yüksek GSYĠH artıĢı sağladıkları konusunda ortak bir kabul vardır. Söz konusu
iki değiĢken arasında bu tür bir iliĢkinin varlığı birçok araĢtırmaya konu olmuĢtur. Bazı
çalıĢmalarda analize borç ve ithalat değiĢkenleri de dahil edilmiĢ ve bunların ihracat ve
ekonomik büyüme üzerindeki etkileri araĢtırılmıĢtır. Ġhracat gelirleri önemli bir dıĢ borç geri
ödeme kaynağıdır. Bu nedenle borçlu ülkeler için ekonomik büyüme ile ihracat arasındaki
nedensel iliĢkinin dıĢ borçların rolünü de dikkate alacak Ģekilde yeniden ele alınması
gerekmektedir. Bu konuda ilgili literatürde yeterince çalıĢma yapılmamıĢtır. DıĢ borç oranının
yüksek olduğu ülkelerde ihracattan elde edilen kaynaklar yatırım yerine dıĢ borç servisine
yönlendirileceği için ihracat artıĢı ve ekonomik büyüme arasındaki beklenen pozitif iliĢki
oluĢmamaktadır. Borç yükü, yatırımları ve sermaye birikimini kısıtlamakta ve bu yönüyle
ekonomik büyümeyi olumsuz yönde etkilemektedir. Diğer taraftan yüksek borç, ülkenin kredi
derecelendirmesini olumsuz etkilemekte, gelecekte üretim üzerinde yüksek vergi beklentisi
yaratarak, özel sektör tarafından planlanan verimli yatırımların yapılmasını engellemekte ve
istikrar programlarını olumsuz etkileyebilmektedir. Ekonomik büyümenin yavaĢlaması da
nihai tahlilde ihracatı olumsuz etkilemektedir.
Gerek mali, gerekse ekonomik amaçlarla devletlerin yapmıĢ oldukları borçlanmalar,
kamu maliyesi disiplini içerisinde incelenen ve aynı zamanda üzerinde sıklıkla tartıĢılan
konulardan biridir. Günümüzde, devlet borçları, hemen her ülkede büyük miktarlara ulaĢarak,
kamu maliyesi ve genel ekonomi için önemli bir sorun haline gelmiĢtir. 20. Yüzyılın ikinci
çeyreği içinde, borçlanmayı olağanüstü bir gelir kaynağı olarak gören klasik iktisadî
yaklaĢımlar, yerini, yine borçlanmayı bir iktisat politikası aracı olarak kullanma eğiliminde
olun talep yönlü yaklaĢımlara bırakmıĢ; birçok ülkede, iç ve dıĢ borçlar önemli ölçüde artıĢ
göstermiĢtir. KüreselleĢme sürecinin yaĢandığı yüzyılımızda hemen hemen tüm geliĢmekte
olan ülkelerin ortak sorunu olan borç sorunu ciddi boyutlara ulaĢmıĢtır. Bu ülkelerde düĢük
gelir seviyesi tasarruf düzeyinin düĢük olmasına ve ulusal gelirden yatırımlara ayrılan payın
düĢük kalmasına yol açarak, yeterli sermaye birikimine imkân vermemektedir. Söz konusu
ülkelerde teknoloji üretme konusundaki yetersizlikler yatırım malları ithalini zorunlu hale
getirmekte; bu ülkeler kalkınmaları bakımından ihtiyaç duydukları ithal mallarının fazlalığı
nedeniyle tasarruf açıkları yanında dıĢ ticaret açıklarıyla da karĢılaĢmakta ve dıĢ ödemeler
konusunda sıkıntıya düĢmektedirler. Bu kapsamda dıĢ borçlanma yurtiçi tasarruf açığının
2
ve/veya döviz açığının giderilmesi çerçevesinde yoğun bir Ģekilde gündeme gelmektedir.
Özellikle 2008 küresel mali kriziyle birlikte borç sorununun geliĢmiĢ ülkeler için de
potansiyel bir tehdit oluĢturduğu açığa çıkmıĢtır.
Yüksek oranlı ve sürdürülebilir ekonomik büyümenin gerçekleĢtirilmesi konusu,
geliĢmiĢ veya geliĢmekte olan bütün ekonomilerin ortak sorunudur. Ekonomik kalkınma ve
büyüme sürecini etkileyen birçok değiĢken vardır. Bu değiĢkenler içerisinde dıĢ ticaret genel
olarak ekonomik büyümenin motoru olarak değerlendirilmekte ve onun bir parçası olan
ihracat bütün ülkeler için ilerleme ve refah artıĢının önemli bir bileĢeni olarak görülmektedir.
Konuyla ilgili literatürde “ekonomik büyüme-ihracat” ve “büyüme-dıĢ borçlar”
arasındaki iliĢkiler yoğun olarak incelenmiĢtir. Ancak dıĢ borçların ihracat performansına
etkileri konusunda spesifik çalıĢmaların yetersizliği göze çarpmaktadır. Bu çalıĢmanın amacı,
söz konusu değiĢkenler arasındaki iliĢkiyi Türkiye ve AB-15 ülkeleri bağlamında panel veri
yöntemiyle test ederek, literatürdeki bu boĢluğun doldurulmasına katkı sağlayabilmektir.
ÇalıĢmada Türkiye ve AB-15 ülkelerinde 1980-2011 dönemine ait yıllık veriler kullanılarak
ihracat kazançları ve dıĢ borç stoku arasındaki nedensellik incelenmiĢtir.
Türkiye Avrupa Birliği‟ne aday ülke statüsünde olup, taraflar arasında önemli ticari
bağlar bulunmaktadır. Dolayısıyla bu ülkelerde ihracat ve ekonomik büyüme arasındaki
iliĢkilerin analizinin önemli yansımaları olacaktır. Diğer taraftan, söz konusu analize bu
değiĢkenleri önemli ölçüde etkileyen dıĢ borç stokunun dahil edilmesi analizin sonuçlarını
daha anlamlı hale getirecektir. Konuyla ilgili literatürde AB ülkeleri ve Türkiye‟de ihracat ve
dıĢ borçlar arasındaki nedenselliğin yapısını ve yönünü inceleyen çalıĢmalara tarafımızdan
rastlanmamıĢtır.
ÇalıĢma üç bölümden oluĢmaktadır. Birinci bölümde konuyla ilgili teorik
mülahazalara yer verilmiĢtir. Ġkinci bölüm literatür incelemesine ayrılmıĢtır. Üçüncü bölümde
ise, söz konusu değiĢkenler arasındaki nedensellik iliĢkileri analiz edilmiĢtir.
2. TEORĠK ÇERÇEVE
DıĢ borçlar ve ihracat, ekonomik büyüme üzerinde doğrudan ve dolaylı olarak önemli
etkileri olan iki değiĢkendir. AĢağıda bu iki değiĢkenin büyüme üzerindeki etkileri teorik
çerçevede ele alınacaktır.
Borçlanma verginin alternatifi olarak görülmektedir. Vergiler yoluyla finansmana
gidilmediği durumda borçlanmaya baĢvurulabilmektedir. Bu durumda borçlanma verginin
ertelenmesine yol açmakta, kamusal faaliyetleri gerçekleĢtirmek için yapılan harcamalar ile
vergi ve diğer gelirlerin toplamı arasında bir fark olduğu zaman, devlet borçlanarak aradaki
3
farkı karĢılama yoluna gitmektedir. Bu durumun oluĢmasında özellikle, modern ekonomik
düĢüncenin getirdiği, ekonomide bütçe denkliğinin önemli olmadığı, önemli olanın makro
ekonomik dengelerin sağlanması olduğu fikrinden hareketle, borçlanmanın bütçe denkliğini
sağlayıcı normal bir kamu geliri olarak görülmeye baĢlamasının önemli bir etkisi
bulunmaktadır. Böylece, borçlanma normal bir kamu geliri niteliğine dönüĢmektedir. Fakat bu
durum, devletleri ilerleyen dönemde bir borç kısır döngüsü ile karĢı karĢıya bırakabilmektedir.
Bunun sonucunda da borçlanmanın, borcun borçla finansmanı (refinansman) Ģekline
dönüĢerek, sürekli bir finansman aracı haline geldiği görülmektedir (Meriç, 2003: 1).
19. yüzyılda devletin küçültülmesi taraftarı olan Klasik iktisatçılar, kamu
harcamalarının temelde verimsiz olduğunu ve zorunlu kamu harcamalarının vergi ile finanse
edilmesi gerektiğini savunmaktaydılar. Buna göre, bütçe denk olmalı, kamu gelirleri kadar
harcama yapılmalıdır. Böylece özel tasarruflar özel yatırımlara aktarılarak ekonomide etkinlik
sağlanacak, savaĢ ve benzeri gibi önceden kestirilemeyen ve zorunlu haller dıĢında devlet
borçlanmaya baĢvurmayacaktı (Czada, 1987: 348-349; Ġnce, 2001: 4). Neo-Klasik yoruma
göre ise, kamu açıklarının finansmanında borçlanma ya da vergilerin tercihi aynı sonuçları
doğuracak yaklaĢımlardır. Her ikisinde de özel sektörden kamu sektörüne bir kaynak aktarımı
söz konusu olacaktır. Devletin borçlanmaya gitmesi, kamu kesimi ile özel kesim arasında bir
rekabete yol açacaktır. Yatırımlar için ayrılan kaynakların kamu kesimi tarafından vergiler
yoluyla alınması, özel yatırımların faiz oranlarındaki değiĢmeye bağlı olarak dıĢlama etkisine
(crowding-out) uğramasına yol açacaktır (ġeker, 2006: 76).
1930‟lu yıllarda yaĢanan ekonomik bunalımla birlikte, devletin sadece kamusal düzeni
sağlaması değil, aynı zamanda büyüme ve istihdamı sağlaması da önemli bir amaç fonksiyonu
olarak gündeme gelmiĢtir. Bu durumda kamu borçlanmasının yeni bir görevi daha ortaya
çıkmıĢtır: Krizin sebeplerinden olan özel talep yetersizliğini kamu harcamaları yoluyla
gidermek. Vergilerle finansman özel talebi kısacağından önerilmemekte, bunun yerine
kullanılmayan tasarrufların krediye dönüĢtürülmesi veya Merkez Bankasında kredi
kullanılması önerilmektedir. Bu Ģekilde “devlet, eksik istihdam durumunda, eğer büyümeyi
sürdürecekse, net borçlanma yapması gerekir” görüĢü hâkim olmuĢtur (Czada, 1987: 355).
Keynesyen iktisatçılara göre ise, ekonomilerde bütçe dengesinin sağlanması zorunlu değildir.
Açık bütçe politikası, modern iktisatçıların savunduğu bütçe politikasıdır. Durgunluk
dönemlerinde baĢarılı bir Ģekilde uygulanılan açık bütçe politikaları ülkelerin ekonomik
kalkınmalarına
olumlu
etkilerde
bulunmaktadır.
Borçlanma
ile
iç
kaynakların
gerçekleĢtiremeyeceği kadar büyük yatırımlar finanse edilmektedir. Etkin bir Ģekilde yapılan
yatırımlar zaman içinde milli geliri artırıcı etkide bulunarak, borçların ödenme aĢamasında
4
sıkıntılar yaĢanmasını engelleyebilmektedir. Keynesyen düĢünceye göre, borçların yükü
gerçek anlamda gelecek dönemlere yansımaz. Çünkü bugün alınan bir borç, gelecek nesillerin
daha iyi Ģartlarda yaĢamasına imkân tanıyacaktır. Daha iyi Ģartlarda yaĢamanın karĢılığı
olarak da faiz miktarı kadar ek yük taĢıyacaklardır. Devletlerin borçlanmasını, asla gerçek bir
gelir olarak görmeyen Klasik GörüĢ, devletin asıl gelir kaynağının vergi ve vergi benzeri
gelirler olduğunu ifade ederken, Keynes borçlanmanın devletin gereğinde baĢvurabileceği
normal bir kamu geliri olarak kabul edilmesini sağlamıĢtır. Ancak bu anlayıĢ, 1980‟lerde
dünya borç krizinin yaĢanmasında etkili olmuĢ ve borçlanmanın sınırlandırılması
düĢüncelerinin önünü açmıĢtır. Bu sınırlama fiilen Avrupa Birliği‟nde uygulama alanı
bularak,
Maastricht
Kriterleri
içerisinde
borçlanmanın
GSYĠH‟nın
%
60‟ı
ile
sınırlandırılmasını getirmiĢtir (Meriç, 2003: 1).
Yurt içi harcamaların yurtiçi kaynaklarla finanse edilmesinde karĢılaĢılan güçlükler,
ekonomideki özel sektör ve kamu kesimi açısından dıĢ borçlanma seçeneğini adeta bir
zorunluluk haline getirmekte ve bu durum, özellikle geliĢmekte olan ülkeler açısından giderek
büyüyen bir problem haline dönüĢmektedir. DıĢ borç sorunu, bu çerçevede, borcun
sürdürülebilirliği temelinde ele alınmakta olup; konuya iliĢkin literatürün oluĢmaya baĢladığı
1980‟li yıllardan itibaren ilgi ve dikkat çeken bir inceleme alanı halini almıĢtır. DıĢ
borçlanma, sermaye birikiminin yetersiz olması, kalkınmanın finansmanı, yurtdıĢına teknoloji
ya da hammadde bağımlılığı, ödemeler dengesi açıkları, kamu açıkları vadesi gelmiĢ borçlara
finansman sağlamak gibi ekonomik nedenlerin yanı sıra; coğrafi Ģartların olumsuzluğu, askeri
harcamaların yüksekliği, hızlı nüfus artıĢı gibi siyasal ve sosyal nedenlerden de
kaynaklanabilmektedir (Cangöz, 1996: 1; Evgin, 1996: 15). DıĢ borçlanma bir ülkenin cari
yurtiçi üretimin sınırlarının ötesinde tüketim ve yatırım yapmasını mümkün kılar; yurtiçi
tasarrufları harekete geçirerek ve sermaye fazlası olan ülkelerden tasarrufları çekerek sermaye
birikimini finanse eder. Bu anlamda dıĢ borçlanma daha hızlı büyümeye yol açabilir. DıĢ
borçlanma, özel yatırımlar üzerinde daha az dıĢlama etkisi oluĢturması ve enflasyonist baskı
riskini azaltması anlamında iç borçlara göre daha çekicidir. Üstelik dıĢ finansmana
baĢvurulması daha fazla mali ve parasal disiplini teĢvik edebilir. Çünkü bu finansman türü
hükümetin reel borç yükünü azaltmak için enflasyon yaratma güdüsünü ortadan kaldırabilir.
Ancak ampirik çalıĢmalarda bu olumlu faktörlerin varlığı her zaman doğrulanmamaktadır.
ElveriĢsiz koĢullarda ve aĢırı bir Ģekilde yurtdıĢından borçlanma gelecekteki politikaları ve
dolayısıyla büyümeyi kısıtlayan borç servis yükümlülükleri ortaya çıkarabilmektedir (Bkz.
Delice ve IĢık, 2011).
5
Ekonomik büyümeyi etkileyen diğer önemli değiĢken ihracattır. Ġhracat kazançları
ödemeler bilançosu üzerindeki baskıyı hafifletecek ve dıĢ Ģokların ulusal ekonomi üzerindeki
etkisini azaltabilecek en önemli döviz kaynağıdır. Yüksek ihracat performansına sahip
ekonomilerin yüksek GSYĠH artıĢı sağladıkları konusunda ortak bir kabul vardır. Bunun tersi
de geçerlidir. Ġhracat ve hasıla arasında bu tür bir bağın varlığı bir çok araĢtırmanın konusu
olmuĢtur.
DıĢ borçlar ve ihracat arasında önemli karĢılıklı etkileĢimler söz konusudur. Teorik
olarak geliĢmekte olan ülkeler açısından ihracat artıĢı, ithal edilen sermaye malları talebinde
bir artıĢı mümkün kılar. Bu da sermaye birikim oranını artırır ve dolayısıyla büyümeyi uyarır.
Diğer taraftan, ihracat gelirleri önemli bir dıĢ borç geri ödeme kaynağıdır. Bu nedenle borçlu
ülkeler için ekonomik büyüme ile ihracat arasındaki nedensel iliĢkinin dıĢ borç servisinin
rolünü de dikkate alacak Ģekilde ele alınması gerekmektedir. Borç yükü fazla olan ülkelerde
ihracattan elde edilen kaynaklar yatırım yerine dıĢ borç servisine yönlendirileceği için, ihracat
artıĢı ve ekonomik büyüme arasındaki beklenen pozitif iliĢki oluĢmayabilmektedir (Ahmed et
al, 2000:594).
Bu göstergeler arasındaki iliĢkiler incelenirken bazı oranlara bakılması gerekecektir.
Örneğin, ihracat alacaklarının yüzdesi olarak borç servisi borç yükünün göstergelerinden
biridir. Bir ülkenin borç geri ödeme kabiliyeti ve kredi değerliliğini gösteren bu oran arttıkça,
borç verenler ve finansal kurumlar ülkenin borç ödeyemez duruma düĢmesini önlemek için
borçların yeniden yapılandırılmasına gidebilirler. Dünya Bankası‟na göre bir ülkenin borç
servisi ihracat kazançlarının %20‟sini aĢarsa, o ülkenin borcu sürdürülemez düzeye gelmiĢ
olur. Uzun vadede diğer göstergelerden daha kullanıĢlı olan borç göstergesi, borç servis
yükümlülüğünün GSYĠH‟ya oranıdır. Borç ödemelerinin ülkenin geliri üzerindeki yükünü
gösteren bu oran arttıkça borç ödeme yükü de artacaktır (Afzal, vd., 2009:3).
3. LĠTERATÜR
Konuyla ilgili yapılmıĢ çalıĢmalarda genellikle iki değiĢkenli (bivariate) modeller
kullanılmıĢ; dıĢ borç ve ihracat değiĢkenlerinin ayrı ayrı ekonomik büyüme ile nedensellik
iliĢkisinin olup olmadığı analiz edilmiĢtir. Bir ülkenin ihracatındaki artıĢlarla ekonomik
büyümesi arasında nedenselliği ortaya koymak için zaman serisi verilerinin kullanıldığı
çalıĢmalarda ihracat-öncülüğünde büyüme hipotezini destekleme anlamında karma sonuçlar
ortaya çıkmıĢtır. Bunlardan bazıları ihracat ve büyüme arasında nedensel bir bağ bulurken,
diğerleri bu bağları ortaya koymada baĢarılı olamamıĢlardır. Örneğin, Abdulai ve Jaquet
(2002), ihracattan GSYĠH‟ya doğru nedensel bir iliĢki bulmuĢlardır. Ahmad (2001), ihracat
6
öncülüğünde büyümeyi destekleyen tahminler yapmıĢtır. Vohra (2001), Hindistan, Pakistan,
Filipinler, Malezya ve Tayland‟da ihracatın ekonomik büyüme üzerinde pozitif bir etkisinin
olduğu sonucuna ulaĢmıĢtır. Islam (198) 1967-91 döneminde 15 Asya ülkesi için söz konusu
nedenselliği araĢtırmıĢ ve bu ülkelerin 2/3‟ünde ihracat artıĢının büyümeye neden olduğunu
tespit etmiĢtir. Bazı çalıĢmalarda analize baĢka değiĢkenler dahil edilmiĢ (borç ve ithalat) ve
bunların söz konusu iki değiĢken (ihracat ve ekonomik büyüme) üzerindeki etkileri
araĢtırılmıĢtır. Ancak, söz konusu çalıĢmalarda da karma sonuçlar elde edilmiĢtir.
Genel olarak değerlendirildiğinde bu çalıĢmalardan elde edilen kanıtlar, ihracat artıĢı
ve GSYĠH artıĢı arasındaki iki yönlü nedenselliğin zayıf olduğunu, ancak örnek ülkelerin
önemli bir kısmında ihracat ve ekonomik büyümenin birlikte hareket ettiklerini (cointegrated)
göstermektedir.
Ġki değiĢkenli çalıĢmaların diğer kısmında dıĢ borçlar ile ekonomik büyüme iliĢkilerin
analizi yer almaktadır. DıĢ borçlarla ilgili literatürde yapılmıĢ olan çalıĢmaların büyük
çoğunluğu, dıĢ borçlar ve ekonomik büyüme üzerine yoğunlaĢmıĢtır. Konuyla ilgili bazı
çalıĢmalarda da, dıĢ borçlar ve makroekonomik değiĢkenlere etkileri genel anlamda ele
alınmıĢtır. Örneğin, Chowdhury (1994), dıĢ borcun GSMH üzerindeki (ve tersi) etkilerini,
eĢanlı bir denklemler sistemini kullanmak suretiyle incelemiĢtir. ÇalıĢmada Asya ve
Pasifikten seçilmiĢ ülkelerin 1970-88 dönemine ait verileri çerçevesinde panel veri analizi
yapılmıĢtır. Modelin sonuçlarına göre, bu ülkelerde kamu ve özel sektör dıĢ borcunun GSMH
düzeyi üzerindeki etkileri nispeten önemsizdir. Were (2001), Kenya‟da 1970-1995 döneminde
dıĢ borçların ekonomik büyüme ile iliĢkisini ele aldığı çalıĢmasında, dıĢ borçların önemli bir
bölümünün kamu kesimine ait olduğunu, ekonomik büyümenin söz konusu borçlardan dolayı
olumsuz etkilendiğini göstermiĢtir. Pattilo vd. (2002), 93 ülkenin 1969-1998 yılları arasındaki
verilerini kullanarak yaptıkları panel veri analizinde, ortalama olarak dıĢ borç stoku/ihracat
oranının %160-170 düzeyini veya dıĢ borç stoku/GSYĠH oranının %35-40 düzeyini aĢması
durumunda dıĢ borçların ekonomik büyümeyi olumsuz etkilediği sonucuna ulaĢmıĢlardır. Söz
konusu değerlerin altındaki düzeylerde ise, dıĢ borçlar ile ekonomik büyüme arasında pozitif
bir iliĢki bulunmaktadır. Schclarek (2004), 59 geliĢmekte olan ülke ve 24 sanayileĢmiĢ ülkeyi
örnek alarak bu iliĢkiyi analiz etmiĢ ve geliĢmekte olan ülkelerde dıĢ borçlar ve ekonomik
geliĢme arasında negatif yönlü iliĢki tespit etmiĢtir.
Levy ve Chovdhury‟nin (1993), çalıĢmalarının sonuçlarına göre, bir ülkenin borçluluk
düzeyi ne kadar yüksek olursa, ülkenin borç kaldıracı o kadar yüksek, dıĢ kredi kaynakları
sınırlı ve finansal sorunların yaĢanma sıklığı o kadar yüksek olmakta, bütün bunlar da
GSMH‟yı doğrudan ve dolaylı bir Ģekilde olumsuz olarak etkilemektedir. Abu Bakar‟ın
7
(2008) çalıĢmasında Malezya‟da 1970-2005 döneminde dıĢ borçlar ve ekonomik büyüme
iliĢkisi incelenmiĢtir. Diğer çalıĢmalardan farklı olarak Bakar‟ın çalıĢmasında dıĢ borçlar ve
ekonomik büyüme arasında pozitif iliĢki bulunmuĢtur. Söz konusu dönemde dıĢ borçlardaki
% 1‟lik artıĢın uzun dönemde ekonomik büyümeyi % 1.29 oranında artırdığı ortaya
konulmuĢtur. Yine Türkiye için Karagöl‟ün (2006) 1960-2002 dönemini ele alan
çalıĢmasında, etki – tepki fonksiyonu ve VAR ayrıĢtırması bulguları söz konusu değiĢkenlerin
uzun dönemde birlikte hareket ettiklerini ancak dıĢ borçlara verilen Ģokun ekonomik
büyümeyi pozitif yönde etkilediğini göstermiĢtir. Ġpek ve YaĢar (2008), yaptıkları çalıĢmada
1989-2007 döneminde Türkiye‟de dıĢ borçlar ve ekonomik büyüme arasında uzun dönemde
negatif bir iliĢkinin olduğu yönünde bulgulara ulaĢılmıĢtır. Ceylan ve Durkaya (2011)
çalıĢmalarında, Türkiye ekonomisinde ekonomik büyüme ve borç stoku arasındaki uzun
dönem iliĢkinin simetrik olup olmadığını 1987-2007 üç aylık zaman serileri vasıtasıyla
araĢtırmıĢlardır. Bu amaçla EG doğrusal eĢ-bütünleĢme yaklaĢımın yanında asimetrik
uyarlamaya izin veren TAR ve M-TAR eĢ-bütünleĢme modellerini kullanmıĢlardır. Elde
edilen bulgular, ele alınan dönemde Türkiye ekonomisinin aĢırı borçluluk sınırının üzerinde
olduğunun sinyallerini verdiği, kamu borçlanmasının verimli yatırımlarda kullanılmaması ve
borç geri ödemesi için yeterli kaynağın sağlanamamasının Türkiye‟yi bir borç kısır
döngüsünün içine sürüklediğini tespit etmiĢlerdir. Sürdürülebilir büyüme için gerekli ek
sermaye ihtiyacının ise yurtiçi tasarruf oranının ve doğrudan yabancı sermaye yatırımlarının
artırılmasıyla karĢılanabileceği sonucuna ulaĢmıĢlardır.
Safia‟nın (2008) çalıĢmasında 1976-2003 arası dönem için 24 geliĢmekte olan ülke
inceleme konusu yapılmıĢtır. ÇalıĢmada, kiĢi baĢına gelir ile borç yükünün GSYĠH‟ya oranı
arasındaki iliĢkiler araĢtırılırken; aynı zamanda borç servisinin ihracata oranı, dıĢa açıklık ve
yurtiçi yatırımlar gibi değiĢkenler de kullanılmıĢtır. Elde edilen bulgularda gelir ile borç yükü
arasında negatif yönlü iliĢkiler bulunurken, bunun dıĢ borcun sürdürülemez noktada olması
halinde daha derinden ortaya çıktığı tespit edilmiĢtir. Diğer taraftan, borç yükünün yurtiçi
yatırımlar üzerinde sıkıĢtırma etkileri yarattığı ve dıĢa açıklığın da yatırım iklimini pozitif
etkileyerek büyümeye dolaylı yansımalarının olduğu belirtilmiĢtir.
Yukarıda sözü edilen iki değiĢkenli çalıĢmaların yanı sıra modele üçüncü bir değiĢken
olarak ithalat, sermaye giriĢleri gibi göstergelerin dahil edildiği çalıĢmalar da mevcuttur.
Örneğin, Olgun vd. (1998), zaman serilerini kullanarak, 1965-97 dönemi için Türkiye
ekonomisine ait verilerle sermaye giriĢleri, borç stoku, yatırımlar ve ekonomik büyüme
arasındaki iliĢkileri ampirik olarak test etmiĢlerdir. ÇalıĢmanın sonuçlarına göre, borç stoku
ve borç servisi arasında istatistiksel olarak önemli iki yönlü bir iliĢki vardır. Borç stokundaki
8
bir artıĢ borç servisinin artmasına neden olabilmektedir. Borç servis oranındaki artıĢ daha
sonra borç stokunda artıĢ meydana getirmektedir. ÇalıĢmanın bir diğer önemli bulgusu, borç
servisinin ekonomik büyüme oranının etkilememesidir. Karagol (2002),Türkiye için zaman
serilerini kullanarak, ekonomik büyüme, dıĢ borç servisi ve sermaye giriĢleri arasındaki
karĢılıklı etkileĢimi incelemiĢtir. Elde edilen sonuçlara göre, borç servisi ve büyüme arasında
iki yönlü bir iliĢki söz konusudur. Borç servis oranındaki artıĢ ekonomik büyümeyi olumsuz
etkilemekte;
büyüme
oranındaki
azalıĢ
bir
ekonominin
borç
servis
kabiliyetini
zayıflatmaktadır.
Diğer bazı çalıĢmalarda ise modele üçüncü değiĢken olarak borç servisi eklenmiĢtir.
Örneğin, Baharumshah ve Rashid (1999), Malezya ekonomisinde imalat ve tarım sektörünün
ihracatının toplulaĢtırılmamıĢ verilerini kullanarak söz konusu değiĢkenler arasında uzun
vadeli nedensellik iliĢkisi bulmuĢlardır. Benzer Ģekilde Khalid ve Cheng Singapur için bu üç
değiĢken arasındaki uzun vadeli iliĢkiyi destekler sonuçlara ulaĢmıĢlardır. Shirazi ve Manap
(2004) yine bu üç değiĢken arasında uzun vadeli iliĢki bulmuĢlardır (Aktaran, Afzal vd.,
2009: 5). Presbitero (2008), 1980-2004 dönemini ve 114 ülkeyi kapsayan çalıĢmasında dıĢ
borçların, GSYĠH‟ya ve ihracata oranı ile kiĢi baĢına gelir reel ekonomik büyümesi iliĢkilerini
araĢtırmıĢtır. ÇalıĢmada düĢük büyüme oranı ile borcun GSYĠH‟ya oranının yüksekliği
arasında ters yönlü korelasyonun varlığı tespit edilirken; borç yönetimini disipline edici
politikalar uygulayan HIPC grubunun güven ortamı oluĢturarak, daha fazla kaynak giriĢi ve
yabancı yatırım çekebildikleri görülmüĢtür.
Ahmed vd. (2000), Güney ve Güney Doğu Asya ülkeleri için üç değiĢkenli nedensellik
analizi yapmıĢlar ve ihracat, dıĢ borç ve ekonomik büyüme arasında ortak bir karĢılıklı
etkileĢim olmadığı sonucuna ulaĢmıĢlardır. Amoateng ve Amoako-Adu‟nun (1996) ulaĢtıkları
sonuçlar ise, ekonomik büyüme, ihracat ve dıĢ borç servisi arasında nedensellik iliĢkisinin
olduğunu göstermektedir. Ayrıca bu çalıĢmada ihracat öncülüğünde ekonomik büyüme ve
büyüme öncülüğünde ihracat artıĢı hipotezlerine destek bulunmuĢtur. Diğer yandan, Ribeiro
(2001) Portekiz ekonomisi için söz konusu değiĢkenler arasında herhangi bir nedensel iliĢki
bulamamıĢtır.
9
4. ANALĠZ
4.1 Veri Seti ve Yöntem
Analizde; Avrupa Birliği‟ne üye 15 ülke (AB-15)4 ve Türkiye'ye ait, 2001Q4-2011Q4
dönemi üç aylık verileri kullanılmıĢtır. ÇalıĢmada; toplam mal ve hizmet ihracatı (export-X)
ve toplam dıĢ borç stoku (External Debt-ED) değiĢkenleri kullanılmıĢtır. DıĢ borç verileri
Avrupa Komisyonu Ġstatistik Kurumu (Eurostat) web sayfasından alınmıĢ 5, ülkelerin Gayri
Safi Yurtiçi Hâsılalarına (GSYĠH) oranlanılarak kullanılmıĢtır. Ġhracat verileri ise IMF‟nin
veri tabanında, International Financial Statistics‟den (IFS) endeks olarak alınmıĢtır
(2005=100). Analiz için Gauss-9 programı, bu program için hazırlanan kodlar 6 ve Stata-11
paket programı kullanılmıĢtır.
ÇalıĢmada, seriler arasındaki eĢ-bütünleĢme iliĢkisini incelemeden önce paneli
oluĢturan yatay kesitler (ülkeler) arasındaki bağımlılığın olup olmadığı ilk kez Breusch-Pagan
(1980) tarafından ortaya atılan LM testi (Lagrange Multiplier) ve Pesaran vd. (2008)
tarafından sapması düzeltilen LMadj7 testiyle incelenmiĢtir. Seriler için birim kök testi olarak;
yatay kesit bağımlılığını (YKB) ve serilerdeki yapısal kırılmaları dikkate alan ikinci kuĢak
birim kök testlerinden, Pasaran (2006) tarafından geliĢtirilen CADF (Cross-Sectionally
Augmented Dickey Fuller) testi kullanılmıĢtır. EĢ-bütünleĢme katsayılarının homojenliği, yani
açıklayıcı değiĢkenin katsayılarının yatay kesitten (ülkeden) yatay kesite değiĢip değiĢmediği;
Pesaran ve Yamagata (2008) tarafından geliĢtirilen Slope Homogeneity Testi‟yle
incelenmiĢtir. Seriler arasındaki eĢ-bütünleĢme iliĢkisinin varlığı; Basher ve Westerlund
(2009) tarafından geliĢtirilen, yatay kesit bağımlılığını ve eĢ-bütünleĢme denklemindeki
yapısal kırılmaları göz önünde bulunduran “çoklu yapısal kırılmalı eĢ-bütünleĢme testi”yle8
analiz edilmiĢtir. Uzun döneme ait bireysel ve panelin geneline ait eĢ-bütünleĢme katsayıları;
Mark vd. (2005) tarafından geliĢtirilen ve YKB göz önünde bulunduran GörünüĢte ĠliĢkisiz
Dinamik EĢ-bütünleĢme Regresyonu (DSUR)9 yöntemiyle hesaplanmıĢtır.
4.2. Yatay Kesit Bağımlılığının Test Edilmesi
Seriler arasında YKB varken, bu durum dikkate alınmadan analiz yapılması elde
edilecek sonuçları önemli ölçüde etkilemektedir. YKB‟nın yapılacak birim kök ve eĢ4
Avusturya, Belçika, Danimarka, Finlandiya, Fransa, Almanya, Yunanistan, Ġrlanda, Ġtalya, Lüksemburg,
Hollanda, Portekiz, Ġspanya, Ġsveç ve Ġngiltere.
5
http/www.epp.eurostat.ec.europa.eu
6
Kodlar için Pamukkale Üniversitesi Ekonometri Bölümü öğretim üyeleri sayın Doç. Dr. Bülent GÜLOĞLU ve
Yrd. Doç. Dr. ġaban NAZLIOĞLU‟na teĢekkür ediyoruz.
7
Adjusted Crossectionally Dependence Lagrange Multiplier
8
Multiple structural break co-integration test
9
Dynamic Seemingly Unrelated Cointegrating Regressions.
10
bütünleĢme testleri seçilirken göz önünde bulundurulması; yapılan analizin sonuçlarını
sapmalı ve tutarsız hale getirecektir. (Breusch and Pagan, 1980; Pesaran, 2004). Bu nedenle
analize baĢlamadan önce, serilerde ve eĢ-bütünleĢme denkleminde YKB‟nın varlığının test
edilmesi gerekmektedir.
Seriler arasında YKB‟nin varlığı; zaman boyutu yatay kesit boyutundan büyük
olduğunda (T>N), Berusch-Pagan (1980) CDLM1 testiyle; zaman boyutu yatay kesit
boyutuna eĢit olduğunda(T=N), Pesaran (2004) CDLM2 testiyle; zaman boyutu yatay kesit
boyutundan küçük olduğunda ise (T<N), Pesaran (2004) CDLM testiye kontrol edilmektedir.
Bu çalıĢmada 16 ülke (N=16) ve 41 dönem (T=41) olduğu için, Berusch-Pagan (1980) CDLM
testi kullanılmıĢtır. Bu test, grup ortalaması sıfır fakat bireysel ortalama sıfırdan farklı
olduğunda, sapmalı olmaktadır. Pesaran, vd. (2008), bu sapmayı, test istatistiğine varyansı ve
ortalamayı da ekleyerek düzeltmiĢlerdir. Bu nedenle ismi düzeltilmiĢ LM testi olarak ifade
edilmektedir. LM test istatistiği ilk haliyle aĢağıdaki gibidir.
(1)
Daha sonra yapılan düzeltmeyle Ģu hale gelmiĢtir.
(2)
Burada;
ortalamayı,
varyansı temsil etmektedir.
Buradan elde edilecek olan test istatistiği, asimtotik olarak standart normal dağılım
göstermektedir (Pesaran, vd. 2008). Testin hipotezleri:
H0: Yatay kesit bağımlılığı yoktur.
H1: Yatay kesit bağımlılığı vardır.
Test sonucunda elde edilecek olasılık değeri 0.05‟ten küçük olduğunda, %5 anlamlılık
düzeyinde, H0 hipotezi reddedilmekte ve paneli oluĢturan birimler arasında YKB olduğuna
karar verilmektedir (Pesaran, 2008).
Bu çalıĢmada, değiĢkenlerde ve eĢ-bütünleĢme denkleminde YKB‟nin varlığı, Gauss
kodları yardımıyla ayrı ayrı LMadj testi ile kontrol edilmiĢ ve Tablo 1‟deki sonuçlar elde
edilmiĢtir. Tablodan görülebileceği gibi, ihracat (X),dıĢ borç stoku (ED) değiĢkenlerine ve eĢbütünleĢme denklemine ait olasılık değerleri 0.05‟ten küçük olduğu için, H 0 hipotezleri, güçlü
biçimde reddedilmiĢ, serilerde ve eĢ-bütünleĢme denkleminde YKB‟nin olduğuna karar
verilmiĢtir. Bu durumda paneli oluĢturan ülkeler arasında, YKB vardır. Ülkelerden birine
gelen bir dıĢ borç stoku veya ihracat Ģoku, diğer ülkeleri de etkilemektedir. Bu nedenle, bu
11
ülkelerdeki karar vericiler ekonomi politikalarını belirlerken, diğer ülkelerin uyguladıkları
politikaları ve bu ülkelerin dıĢ borç stoğunu ve ihracatlarını etkileyen Ģokları da göz önünde
bulundurmalıdırlar. Ayrıca, çalıĢmada kullanılan X ve ED serileri için, analizin bundan
sonraki aĢamalarında birim kök analizi yapılırken, YKB‟yi dikkate alan birim kök testleri
kullanılmalıdır.
Tablo 1:Yatay Kesit Bağımlılığı (LMadj) Testleri Sonuçları
DeğiĢkenler ve EĢ-BütünleĢme
Eş-Bütünleşme
X
ED
Denklemi
Denklemi
Test Ġst. ve Prob Test Ġst. ve Prob Test Ġst. ve Prob
CD LM1 (Breusch,Pagan 1980)
959.81 (0.00)
1302.77 (0.00)
1512.44 (0.00)
CD LM2 (Pesaran 2004 CDLM)
54.21 (0.00)
76.348 (0.00)
89.882 (0.00)
CD LM (Pesaran 2004 CD)
-4.145 (0.00)
-2.261 (0.01)
34.851 (0.00)
Bias-adjusted CD test (Pesaran
22.341 (0.00)
28.623 (0.00)
69.033 (0.00)
vd. 2008)
Seriler arasında eĢ-bütünleĢme iliĢkisinin varlığı ve eĢ-bütünleĢme denklemi tahmin
edilirken de YKB‟yi dikkate alan test yöntemlerinin kullanılması gerekmektedir. Bu yüzden
çalıĢmanın bundan sonraki aĢamalarında, YKB‟yi dikkate alan ikinci nesil panel birim kök
testleri ve panel eĢ-bütünleĢme analizi yöntemleri kullanılmıĢtır.
4.3. Panel Birim Kök Testi
Verilerin hem zaman, hem de yatay kesit boyutuna iliĢkin bilgiyi dikkate alan panel
birim kök sınamalarının, sadece zaman boyutuyla ilgili bilgiyi göz önüne alan zaman serisi
birim kök sınamalarından, istatistiksel anlamda daha güçlü olduğu kabul edilmektedir. Çünkü
yatay kesit boyutunun analize eklenmesiyle, verideki değiĢkenlik artmaktadır (Bkz. Im, vd.,
2003; Maddala ve Wu, 1999; Pesaran, 2006; Beyaert ve Camacho, 2008).
Panel birim kök sınamasında karĢılaĢılan ilk sorun, paneli oluĢturan yatay kesitlerin
birbirinden bağımsız olup olmadıklarıdır. Panel birim kök testleri bu noktada; birinci ve ikinci
kuĢak testler olmak üzere ikiye ayrılmaktadır. Birinci kuĢak testler de homojen ve heterojen
modeller olmak üzere ikiye ayrılmaktadır. Levin, vd. (2002), Breitung (2005) ve Hadri (2000)
homojen model varsayımına dayanırken; Im vd. (2003), Maddala ve Wu (1999), Choi (2001)
heterojen model varsayımına dayanmaktadırlar.
Birinci kuĢak birim kök testleri, paneli oluĢturan yatay kesit birimlerinin bağımsız
olduğu ve paneli oluĢturan birimlerden birine gelen Ģoktan, tüm yatay kesit birimlerinin aynı
düzeyde etkilendikleri varsayımına dayanmaktadır. Hâlbuki günümüzde ulus ekonomilerinin
birbiriyle iliĢkili olduğu düĢünülürse, paneli oluĢturan yatay kesit birimlerinden birine gelen
bir Ģoktan, birimlerin farklı düzeyde etkilenmesi daha gerçekçi bir yaklaĢımdır. Bu eksikliği
gidermek için, yatay kesit birimleri arasındaki YKB‟nı göz önünde bulundurarak birim kök
12
analizi yapan ikinci nesil birim kök testleri geliĢtirilmiĢtir. BaĢlıca ikinci nesil birim kök
testleri ise MADF (Taylor ve Sarno, 1998), SURADF (Breuer, vd., 2002), Bai ve Ng
(2004),CADF (Pesaran, 2006) ve PANKPSS (Carrion-I Silvestre vd. 2005) ‟tir.
Bu çalıĢmada kullanılan X ve ED değiĢkenleri için paneli oluĢturan ülkeler arasında
YKB tespit edildiği için serilerin durağanlığı, YKB olduğu durumda kullanılabilen, ikinci
kuĢak birim kök testlerinden Pesaran (2006) tarafından geliĢtirilen CADFtesti ile
incelenmiĢtir. CADF ile paneli oluĢturan serilerdeki her bir yatay kesit biriminde (her bir ülke
için) birim kök testi yapılabilmektedir. Böylece serilerin durağanlığı, panelin geneli için ve
her bir yatay kesit için ayrı ayrı da hesaplanabilmektedir (Güloğlu ve Ġspir, 2011). Her ülkenin
zaman etkilerinden farklı etkilendiğini varsayan ve mekânsal otokorelasyonu dikkate alan
CADF testi, T>N ve N>T durumunda kullanılmaktadır. Bu test istatistiği değerlerini,
Pesaran‟ın (2006) CADF kritik tablo değerleriyle karĢılaĢtırarak, her ülke için durağanlık test
edilmektedir. CADF kritik tablo değeri, CADF istatistiği değerinden büyükse boĢ hipotez
reddedilir ve sadece o ülkenin serisinin durağan olduğu sonucuna ulaĢılır. CADF test
istatistiği aĢağıdaki Ģekilde tahmin edilir:
(3)
Burada,
(4)
bireysel-spesifik hatayı
her ülkenin gözlenemeyen ortak etkilerini,
gösterir. Denklem (7), (8) ve birim kök hipotezleri Ģu Ģekilde yazılabilir:
(5)
H0:
H1:
tüm i‟ler için
(Seri durağan değildir.)
i=1,2,,….,N1,
i=N1+1, N1+2,…,N. (Seri durağandır.)
Ayrıca her bir yatay kesite (ülkelere) ait birim kök test istatistiklerinin ortalaması
alınarak panelin geneli için birim kök test istatistiği olan CIPS (Cross-Sectionally Augmented
IPS) elde edilebilir (Pesaran, 2006). CIPS istatistiği Ģu Ģekilde ifade edilir:
(6)
Paneli oluĢturan her ülke için birim kök istatistiği (CADF) ve panelin geneli için test
istatistiği CIPS)ve Pesaran (2006) tarafından hesaplanan kritik değerler Tablo 2‟te verilmiĢtir.
Tablo 2: CADF Birim Kök Testi Sonuçları
Ülkeler
Değişkenler
Avusturya
Belçika
Test İstatistiği
X
-4.741*
-1.905
ΔX
-7.9517*
-7.3431*
ED
-1.9097
0.9534
Kritik Değer
ΔED
-7.0476*
-2.5755
%1
-4.51
-4.51
%5
-3.79
-3.79
%10
-3.44
-3.44
13
Danimarka
-2.922 -5.8860* -1.9832 -4.1510**
-4.51
-3.79
-3.44
Finlandiya
-0.150 -6.7106* -1.2679
-3.4123
-4.51
-3.79
-3.44
Fransa
-4.00** -7.5701* -1.5891 -5.2632*
-4.51
-3.79
-3.44
Almanya
-1.940 -5.6804* -0.6596 -4.2951**
-4.51
-3.79
-3.44
Yunanistan
-2.163 -4.5475* -1.7415
-2.9040
-4.51
-3.79
-3.44
Ġrlanda
-4.666* -5.5871* -0.0707
-3.3576
-4.51
-3.79
-3.44
Ġtalya
-0.607 -5.6286* -2.3645
-2.8127
-4.51
-3.79
-3.44
Lüksemburg
-3.076 -5.3775* -1.7955 -3.8815**
-4.51
-3.79
-3.44
Hollanda
-0.155
-1.9374 -1.9904 -5.2458*
-4.51
-3.79
-3.44
Portekiz
-4.05** -5.2280* -2.7840
-2.8876
-4.51
-3.79
-3.44
Ġspanya
-0.514 -7.2756* -2.0695
-2.4610
-4.51
-3.79
-3.44
Ġsveç
-4.36** -9.5842* -2.4078 -5.2813*
-4.51
-3.79
-3.44
Ġngiltere
-3.520 -5.2664* -2.3620 -5.8178*
-4.51
-3.79
-3.44
Türkiye
-2.258 -4.1005* -1.8756 -6.6199*
-4.51
-3.79
-3.44
Panel(CIPS)
-2.565 -5.9797* -1.6199
-4.250*
-2.93
-2.76
-2.66
Note:* ve ** sırasıyla %1 ve %5 anlamlılık düzeyinde serilerin durağan olduğunu göstermektedir.
Test modeli olarak, X değiĢkeni için sabitli, ED değiĢkeni için sabit ve trendli model seçilmiĢtir.
Trendlere serilerin grafiklerine bakılarak karar verilmiĢtir. Anlamlılık düzeyi olarak %5
seçilmiĢtir.
Tablodaki sonuçlar incelendiğinde, panelin geneli için, serilerin düzeyde durağan
olmayıp, birinci farkları alındığında durağan hale geldiği yani, I(1) oldukları görülmüĢtür. Bu
durumda, bu seriler arasındaki eĢ-bütünleĢme iliĢkisinin varlığının testine geçilebileceğine
karar verilmiĢtir. Çünkü eĢ-bütünleĢme analizinin yapılabilmesi için serilerin I(1) olması ön
koĢuldur.
EĢ-bütünleĢme Katsayılarının Homojenliğinin Test Edilmesi (Slope
Homogeneity Tests)
EĢ-bütünleĢme denkleminde eğim katsayısının homojen olup olmadığını belirlemeye
4.4.
yarayan bir testtir. Bu konudaki ilk çalıĢmalar, Swamy (1970) ile baĢlamıĢtır. Pesaran ve
Yamagata (2008), Swamy testini geliĢtirmiĢtir.Bu testte;
(7)
ġeklindeki genel bir eĢ-bütünleĢme denkleminde,
eğim katsayılarının, yatay kesitler
arasında farklı olup olmadığı test edilmektedir. Testin hipotezleri:
H0:
Eğim katsayıları homojendir.
H1:
Eğim katsayıları homojen değildir.
(7) no‟lu regresyon modelini önce panel OLS (Ordinary Least Squares) ile sonra da
AğırlıklandırılmıĢ Sabit Etkiler (Weighted Fixed Effect ) modeli ile tahmin ederek, gerekli
test istatistiğini oluĢturmaktadır. Pesaran ve Yamagata (2008), hipotezleri test edebilmek için
iki farklı test istatistiği geliĢtirmiĢlerdir:
14
Büyük Örneklemler Ġçin:
(8)
Küçük Örneklemler Ġçin:
(9)
Burada N; yatay kesit sayısını, S; Swamy test istatistiğini, k; açıklayıcı değiĢken
sayısını ve
standart hatayı ifade etmektedir. Homojenlik testi sonuçları, Tablo 3'te
verilmiĢtir.
Tablo 3: Homojenlik Testi Sonuçları
Test Ġstatistiği
Olasılık Değeri
20.528
0.000
21.303
0.000
Tablo 3'te hesaplanan testlerin olasılık değerleri 0.05‟ten küçük olduğu için, H 0
reddedilmiĢtir. EĢ bütünleĢme denkleminde, sabit terim ve eğim katsayılarının homojen
olmadığına karar verilmiĢtir. Bu durumda, paneli oluĢturan yatay kesitler için yapılacak eĢbütünleĢme yorumları geçerlidir ve güvenilebilir (Pesaran and Yamagata, 2008).
4.5. Yapısal Kırılmalı Panel EĢ-BütünleĢme Testi
Yapısal kırılma olduğu halde yapısal kırılmalara yer vermeyen testler sapmalı sonuçlar
vermektedir (Charemza ve Deadman, 1997). Basher ve Westerlund (2009) tarafından
geliĢtirilen bu test, YKB‟nın olduğu durumda yapısal kırılmaları dikkate alarak, düzeyde
durağan olmayan fakat birinci farkı alındığı zaman durağan olan seriler arasında eĢbütünleĢme iliĢkisinin varlığını test etmektedir. Bu test sabit terimde ve trendde kırılmalara
izin vermektedir. GeliĢtirilen test istatistiği:
(10)
Burada
‟dir.
ise tam değiĢtirilmiĢ EKK türü etkin bir
tahminciden elde edilmiĢ kalıntılar vektörüdür.
de
ye dayalı uzun dönem varyans
tahmincisidir. Z(M) yatay kesit ortalamaları alınarak sadeleĢtirildiğinde aĢağıdaki Ģekle
dönüĢür.
(11)
Elde edilen bu test istatistiği, standart normal dağılım göstermektedir. Testin
hipotezleri:
15
H0: Seriler arasında eĢ-bütünleĢme iliĢkisi vardır.
H1: Bazı yatay kesitler için, seriler arasında eĢ-bütünleĢme iliĢkisi yoktur.
EĢ-bütünleĢme iliĢkisi incelenirken, paneli oluĢturan ülkeler
arasında YKB
olmadığında, test istatistikleri 1.645 kritik değeri ile karĢılaĢtırılırken, YKB olduğunda ise
olasılık değerleri, 0.05 ile karĢılaĢtırılmaktadır (%5 anlamlılık düzeyi için). Hesaplanan testin
olasılık değeri, 0.05'ten büyük olduğunda, H0 kabul edilmekte ve seriler arasında eĢbütünleĢme iliĢkisinin varlığına karar verilmektedir. EĢ-bütünleĢme test sonuçları Tablo 4'te
göstermektedir.
Tablo 4: Çoklu Yapısal Kırılmalı Panel EĢ-BütünleĢme Test Sonuçları
Asimtotik
Olasılık
Değeri
Kırılmalar dikkate alınmazsa:
LM Test
Ġstatistiği
Sabitte
-1.705
Sabitte ve
Trendde
0.956
0.317
0.376
Boostrap
Olasılık
Değeri
Karar
EĢ-bütünleĢme
iliĢkisi vardır.
0.922
EĢ-bütünleĢme
iliĢkisi vardır.
0.487
Karar
Paneli oluĢturan bütün
ülkelerde X ve ED
serileri arasında eĢbütünleĢme iliĢkisi vardır.
Paneli oluĢturan bütün
ülkelerde X ve ED
serileri arasında eĢbütünleĢme iliĢkisi vardır.
Kırılmalar dikkate alınırsa:
EĢ-bütünleĢme
iliĢkisi vardır.
Paneli oluĢturan bütün
ülkelerde X ve ED
Sabitte
-1.705
0.956
0.937
serileri arasında eĢbütünleĢme iliĢkisi vardır.
EĢ-bütünleĢme
Paneli oluĢturan bütün
Sabitte ve
iliĢkisi yoktur.
ülkelerde X ve ED
12.039
0.000
0.751
Trendde
serileri arasında eĢbütünleĢme iliĢkisi vardır.
Not: Olasılık değerleri, Boostrap kullanılarak 1000 döngü (replication) ile elde edilmiĢtir .
Tablo 4‟teki sonuçlar incelendiğinde, YKB'nın ve yapısal kırılmaların dikkate alınıp
alınmaması,
eĢ-bütünleĢme
iliĢkisinin
varlığı
konusundaki
kararı
önemli
ölçüde
etkilemektedir. Örneğin yapısal kırılmaların dikkate alındığı seçenekte (sabitte ve trendde),
YKB‟nın olmadığı durumda seriler arasında eĢ-bütünleĢme iliĢkisi yokken (prob=0.000),
YKB‟nın olduğu durumda ise eĢ-bütünleĢme iliĢkisinin olduğu görülmektedir (prob=0.650).
Burada ülkeler arasındaki YKB ve eĢ-bütünleĢme denklemlerindeki yapısal kırılmalar göz
önünde bulundurulduğunda, panelin genelinde seriler arasında eĢ-bütünleĢme iliĢkisinin var
olduğuna karar verilmiĢtir.
Tablo 5: EĢ-bütünleĢme Denkleminde Paneli OluĢturan AB-15 Ülkeleri ve Türkiye‟nin
Yapısal Kırılma Sayıları ve Tarihleri
Ülkeler
Kırılma sayısı
1.Kırılma Tarihi
2.Kırılma Tarihi
3.Kırılma Tarihi
16
Avusturya
0
Kırılma Yok
Kırılma Yok
Kırılma Yok
Belçika
0
Kırılma Yok
Kırılma Yok
Kırılma Yok
Danimarka
0
Kırılma Yok
Kırılma Yok
Kırılma Yok
Finlandiya
0
Kırılma Yok
Kırılma Yok
Kırılma Yok
Fransa
0
Kırılma Yok
Kırılma Yok
Kırılma Yok
Almanya
0
Kırılma Yok
Kırılma Yok
Kırılma Yok
Yunanistan
0
Kırılma Yok
Kırılma Yok
Kırılma Yok
Ġrlanda
0
Kırılma Yok
Kırılma Yok
Kırılma Yok
Ġtalya
0
Kırılma Yok
Kırılma Yok
Kırılma Yok
Lüksemburg
0
Kırılma Yok
Kırılma Yok
Kırılma Yok
Hollanda
2
2005q3
2007q3
Kırılma Yok
Portekiz
2
2005q3
2007q3
Kırılma Yok
Ġspanya
2
2004q3
2006q1
Kırılma Yok
Ġsveç
2
2004q3
2006q1
Kırılma Yok
Ġngiltere
0
Kırılma Yok
Kırılma Yok
Kırılma Yok
Türkiye
2
2004q3
2006q1
Kırılma Yok
Not: Olasılık değerleri, Boostrap kullanılarak 1000 döngü ile elde edilmiĢtir. Maksimum kırılma sayısı
3 olarak alınmıĢtır.
Test yönteminin, tespit ettiği yapısal kırılmalar incelendiği zaman; Hollanda, Portekiz,
Ġspanya ve Ġsveç için 2004 ve 2005 yılları Avrupa Birliği‟nin Euro‟ya geçtiği dönemi, 2006
ve 2007 yılları ise 2008 Küresel ekonomik krizin öncesini belirtmektedir. Yapısal kırılma
tespit edilen ülkelerden Portekiz, Ġspanya, Ġsveç ve Türkiye‟nin, incelenen ülkeler arasında
yüksek dıĢ borç stoku dikkat çekmektedir.
4.6. Uzun Dönem EĢ-BütünleĢme Katsayılarının Tahmin Edilmesi
ÇalıĢmanın bu kısmında, seriler arasında eĢ-bütünleĢme iliĢkisi tespit edildikten sonra
uzun dönem bireysel eĢ-bütünleĢme katsayıları; Mark vd.(2005) tarafından geliĢtirilen ve
YKB‟yi göz önünde bulunduran DSUR ile tahmin edilecektir. Bu analizde, eĢ-bütünleĢme
analizinde elde edilen yapısal kırılma noktaları, kukla değiĢkenlerle analize dâhil edilmiĢtir.
DSUR, zaman boyutu, yatay kesit boyutundan büyük olduğunda tutarlı ve asimtotik normal
dağılım sağlayan sonuçlar üretebilen ve yatay kesit birimleri için ayrı ayrı uzun dönem denge
değerlerini hesaplayabilen bir tahmincidir (Mark vd., 2005). DSUR eĢ-bütünleĢme tahmincisi
panelin geneli için geçerli olacak olan uzun dönem eĢ-bütünleĢme katsayısı ile, her bir yatay
kesite ait uzun dönem eĢ-bütünleĢme katsayılarınıda YKB altında hesaplamaktadır.DSUR
tahmincisinin sonuçları, Tablo 6‟da veriliĢtir.
Tablo 6: Uzun Dönem EĢ-BütünleĢme Katsayıları Ġhracat = f (DıĢ
Borç Stoku)
Ülke
ED (DıĢ Borç Stoğu)
t istatistiği
Avusturya
-1.017
-3.685*
Belçika
0.031
1.292***
Danimarka
0.325
5.000*
Finlandiya
-0.27
-1.731**
Fransa
0.009
0.257
17
Almanya
Yunanistan
Ġrlanda
Ġtalya
Lüksemburg
Hollanda
Portekiz
Ġspanya
Ġsveç
Ġngiltere
Türkiye
Panel
-1.089
1.035
-0.038
-0.444
0.005
-0.435
-0.361
0.22
0.152
1.438
-0.955
-0.013
-11.837*
3.935*
-2.714*
-5.842*
0.625
-3.246*
-5.641*
9.565*
3.102*
6.119*
-3.963*
-2.166*
Not: t istatistiğinin hesaplanmasında; Newey-West değiĢen varyans
standart hatası kullanılmıĢtır. *, **, *** ifadeleri sırasıyla %1,
%5 ve %10 anlamlılık düzeyini göstermektedir.
Tablodan izlenebileceği gibi, ele alınan AB-15 ülkeleri ve Türkiye için
beklentilerimizle uyumlu olarak dıĢ borç stokunun, ihracatı azaltıcı yönde etkilediği
görülmüĢtür. DıĢ borç stokunun, %1 artması, ihracatın %0.013 oranında azalmasına yol
açmaktadır. Bu sonuç istatistiki olarak anlamlıdır ve yorumlanabilir düzeydedir. Ülke
ekonomilerinin yüksek borç stoku olması durumunda kur artıĢları ile borç yükü artacaktır.
Borç yükü kur artıĢları ile ihraç mallarının görece ucuzlayarak ihracat gelirlerinin artmasına
bağlı refah artıĢını azaltacaktır. Karar vericilerin sürdürülebilir büyüme için dıĢ borç stoğunu
azaltıcı düzenlemeleri yapmaları kaçınılmazdır.
Ülkeler özelinde incelendiği zaman dıĢ borç stokunun ihracat üzerindeki etkisi
incelenen ülkelerden 14‟ünde istatistiki olarak anlamlıdır. Ülkelerden 8‟inde dıĢ borç
stokunun ihracatı azaltıcı yönde, 6 ülkede ise arttırıcı yönde etkilediği görülmüĢtür. DıĢ borç
stokunun ihracat üzerindeki azaltıcı etkisinin en yüksek olduğu ülkeler; Avusturya,
Finlandiya, Almanya, Ġrlanda, Ġtalya, Hollanda, Portekiz ve Türkiye‟dir. Belçika, Danimarka,
Yunanistan, Ġspanya, Ġsveç ve Ġngiltere ise, dıĢ borç stokundaki artıĢların ihracat üzerindeki
etkisinin pozitif olduğu ülkelerdir. Avusturya, Finlandiya, Almanya, Ġrlanda, Ġtalya, Hollanda,
Portekiz ve Türkiye ekonomileri için dıĢ borç stokundaki %1‟lik artıĢ ihracatı sırasıyla
%1.017, %0.27, %1.089, %0.038, %0.444, %0.435, %0.361 ve %0.955 oranında
azaltmaktadır.
5. SONUÇ VE DEĞERLENDĠRME
Ġhracat gelirleri ve GSYĠH artıĢı arasındaki nedenselliğin yönünü araĢtıran ihracat
öncülüğünde ekonomik büyüme analizine yönelik ampirik incelemelerin sonuçları anlamlı
değerlendirmeler yapmaya yetecek düzeyde değildir. Çift değiĢkenli nedensellik analizinin en
önemli eksikliği konuyla ilgili diğer değiĢkenleri (dıĢ borçlar gibi) analize dahil etmemesidir.
18
Bu çalıĢmada literatürdeki söz konusu eksiklik dikkate alınarak, dıĢ borç stoku ve ihracat
iliĢkisi Türkiye ve AB-15 ülkeleri bağlamında 2001Q4-2011Q4 dönemi üç aylık verileri
kullanılarak analiz edilmiĢtir. Modelde çoklu yapısal kırılmaları dikkate alan ve yatay kesit
bağımlılığını, yani incelenen ülkelerden herhangi birisinde meydana gelen makroekonomik
Ģokun diğer ülkeleri de etkileyeceği varsayımını, göz önünde bulunduran panel veri analizi
yöntemleri kullanılmıĢtır.
Paneli oluĢturan ülkeler arasında YKB‟nin varlığı, Berusch-Pagan (1980) tarafından
bulunan ve Pesaran vd. (2008) tarafından sapması düzeltilen CDLM testi ile incelenmiĢ ve bu
ülkelerin dıĢ borç stoku ve ihracat serileri arasında eĢ-bütünleĢme denkleminde YKB
olduğuna karar verilmiĢtir. Türkiye hariç tüm ülkelerin aynı entegrasyona üye olmaları bunda
etkili olmuĢ olabilir.
Analizde serilerde birim kökün varlığı, Pesaran (2006) tarafından geliĢtirilen ve
serilerdeki YKB‟yi dikkate alan CADF testiyle analiz edilmiĢ ve serilerin düzeyde durağan
olmayıp, birinci farkları alındığında durağan hale geldikleri görülmüĢtür. Bu durumda seriler
arasındaki eĢ-bütünleĢme iliĢkisinin incelenebilmesi için önkoĢulun sağlandığı belirlenmiĢtir.
Seriler arasında eĢ-bütünleĢme iliĢkisinin varlığı, Basher ve Westerlund (2009) tarafından
geliĢtirilen, yatay kesit bağımlılığı ve yapısal kırılmaları dikkate alan test ile analiz edilmiĢ ve
seriler arasında eĢ-bütünleĢme iliĢkisinin var olduğu belirlenmiĢtir.
EĢ-bütünleĢme katsayılarının homojenliği, Pesaran ve Yamagata (2008) tarafından
geliĢtirilen Slope Homojenite testi ile incelenmiĢ ve katsayıların homojen olmadığı, yani
paneli oluĢturan ülkeler için yapılacak eĢ-bütünleĢme yorumlarının güvenilir olduğu
bulunmuĢtur.
Uzun dönem eĢ-bütünleĢme katsayıları, Mark vd. (2005) tarafından geliĢtirilen
YKB‟yi göz önünde bulunduran DSUR yöntemiyle tahmin edilmiĢ ve paneli oluĢturan
ülkelerin genelinde dıĢ borç stokunun ihracatı azaltıcı yönde etkilediği görülmüĢtür. Panelin
geneli için eĢ-bütünleĢme katsayısı istatistiki olarak anlamlı olduğu için bu yorum geçerlidir.
Ülkeler ayrı ayrı incelendiğinde ise katsayıları istatistiki olarak anlamlı olan 14 ülkeden
8‟inde dıĢ borç stokunun ihracatı azaltıcı yönde etkilediği, 6‟sında ise dıĢ borç stokunun
ihracatı arttırıcı yönde etkilediği görülmüĢtür. DıĢ borç stoku ekonomik büyümeyi olumsuz
etkilemekte, bu da ihracat performansına yansımaktadır
Sonuç olarak, bir ülke ekonomisi için dıĢ borcun milli gelire oranı ülkeye borç
vermeyi planlayan uluslararası finans kesimlerince dikkate alınan göstergelerden birini
oluĢturmaktadır. Ülkenin dıĢ borcunun yüksek olması uluslararası piyasalarda ülkeden daha
yüksek faiz talep edilmesine ve bu nedenle ülkenin milli gelir ve kaynaklarının azalmasına
19
neden olmaktadır. DıĢ borç sorununun Türkiye ekonomisi açısından uzun bir geçmiĢi vardır.
Ġncelemeye konu olan AB-15 ülkelerinde ise, özellikle 2008 küresel finans krizinin ardından
bu sorun görünür olmaya baĢlamıĢtır. Burada esas sorun kaynağı, yapılan borçlanmaların
sıklıkları ve geri ödeme miktarlarıdır. Büyük bütçe açıklarının var olduğu ekonomilerde
açıkların finanse edilmesi için dıĢ borçlanma yolunun tercih edilmesi borçların devamlılığına
ve ülke ekonomisinin yükünün daha da artmasına neden olmaktadır.
KAYNAKÇA
Abdulai, Awudu and Jaquet, Philippe, (2002). “Exports and Economic Growth: Cointegration
and Causality Evidence for Cote d'Ivoire”, African Development Review, June
Afzal, Muhammad, Hafeez ur Rehman, and Jamshaid ur Rehman, (2008). Causal Nexus
between Economic Growth, Export and External Debt Servicing: The Case of Pakistan.
Retrieved December 14, 2009 from http://www.pide.org.pk/PSDE/pdf/32.pdf,
(EriĢim tarihi: 05.10.2012)
Ahmad, Jaleel, (2001). “Causality between Exports and Economic Growth: What Do the
Econometric Studies Tell Us?” Pacific Economic Review, February; 6(1): 147-67
Ahmed, Qazi Masood, Mohammad Sabihuddin Butt, and Shaista Alam, (2000). Economic
Growth, Export, and External Debt Causality: The case of Asian Countries, The
Pakistan Development Review, 39(4), part II, pp. 591-608.
Amoateng, K., and B. Amoako-Adu, (1996). “Economic Growth, Export and External Debt
Causality: The Case of African Countries,” Applied Economics 28, 21-27.
Bai, Jushan and NG, Serana, (2004). “A Panic Attack on Unit Roots and Cointegration”,
Econometrica, 72(4): 1127-1178.
Basher, Syed A. and Westerlund, Joakim, (2009). “Panel Cointegration and the Monetary
Exchange Rate Model”, Economic Modelling, 26: 506-513.
Breitung, Jorg, (2005). “A Parametric Approach to the Estimation of Cointegrating Vectors In
Panel Data”, Econometric Review, 24 (2): 151-173.
Breuer, Boucher, Mcnown, Robert and Wallace, Myles, (2002). “Series-Specific Unit Root
Test With Panel Data”, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 64(5): 527-546.
Breusch, T. S. and Pagan, A. R., (1980). “The Lagrange Multiplier Test and Its Applications
to Modelspecification Tests in Econometrics”, Review of Economic Studies, 47(1):
239-53.
20
Cangöz, M, CoĢkun, (1996). “DıĢ Borçların Makroekonomik Dengelerle EtkileĢimi”, Hazine
Dergisi, Ekim.
Carrıon-I-Silvestre, Josep Lluis, Barrıo-Castro, Tomas Del and Lopez-Bazo, Enrique, (2005).
“Breaking the Panels: An Application to the GDP Per Capita”, Econometrics Journal,
8: 159-175.
Ceylan, Servet ve Durkaya, Mehmet, (2011). DıĢ Borç Ekonomik Büyüme ĠliĢkisi: Asimetrik
Ko-Entegrasyon Analizi, Ġktisat ĠĢletme ve Finans, 26 (301), 91-115.
Charemza, Wojciech W. and Deadman, Derek F., (1997). New Directions in Econometric
Practice: General to Specific Modelling, Cointegration and Vector Autoregression,
Second Edition, Edward Elgar Publishing, Chelthenham, UK.
Choi, In, (2001). “Unit Roots Tests for Panel Data”, Journal of International Money and
Finance, 20: 229-272.
Chowdhury, K., (1994). A structural analysis of external debt and economic growth:
someevidence from selected countries in Asia and the Pacific, Applied Economics, 26,
pp.1121- 1131.
Czada, Peter, (1987). Wirtseharfspolitik: Aktüelle Problemfelder. Berlin: Felgentreff und
Goebel KG.
Delice, Güven ve Nihat IĢık, (2010). “Yoksul Ülkelerde DıĢ Borçların Sürdürülebilirliği ve
Uluslararası GiriĢimler: Ağır Borç Yükü Altındaki Ülkeler (HIPC) Ġnisiyatifi”, Finans,
Politik ve Ekonomik Yorumlar Dergisi, Cilt 47, Sayı 550, ss. 53-76.
Evgin, Tülay, (2000). Dünden Bugüne DıĢ Borçlarımız. T.C. BaĢbakanlık DıĢ Ticaret
MüsteĢarlığı AraĢtırma ve Ġnceleme Dizisi, No:26, Ankara.
Güloğlu, B. ve Ġspir, S., (2011). “Doğal ĠĢsizlik Oranı mı? ĠĢsizlik Histerisi mi? Türkiye Ġçin
Sektörel Panel Birim Kök Sınaması Analizi.” Ege Akademik BakıĢ, Cilt: 11(2): 205215.
Hadri, Kaddour, (2000). “Testing for Stationarity in Heterogenous Panels”, Econometrics
Journal 3: 148-161.
Im, Kyung, Pesaran, Hashem and Shin, Yongcheol, (2003). “Testing for Unit Roots in
Heterogenous Panels”, Journal of Econometrics, 115(1): 53-74.
Islam, Muhammed N., (1998). “Export Expansion and Economic Growth: Testing for
Cointegration and Causality” Applied-Economics, March; 30(3): 415-25
Ġnce, Macit, (2001). Devlet Borçları ve Türkiye, Altıncı Baskı, Gazi Kitabevi:Ankara.
Karagol, Erdal, (2002). External Debt And Economic Growth Relationship Using The
Simultaneous Equations, VI. METU (Middle East Technical University, The
21
International Economic Conference in Economics, 11-14 September 2002, Ankara,
Turkey.
Levin, Andrew, Lin, Chien-Fu and Chu, Chia-Shang James, (2002). “Unit Root Tests in Panel
Data: Asymptotic and Finite Sample Properties”, Journal of Econometrics, 108: 1-24.
Levy, A and Chowdhury, K., (1993). An integrative analysis of external debt, capital
accumulation and production in Latin America, Asia-Pacific and Sub-Saharan Africa,
Journal of Economics and Finance, 17(3),pp.105-119.
Maddala, G.S. and Wu, Shaoven, (1999). “A Comparative Study of Unit Root Tests with
Panel Data and a New Simple Test”, Oxford Bulletin of Economics and Statistics 61:
631-652.
Mark, N. C.,Ogaki, M. Sul, D., (2005). “Dynamic Seemingly Unrelated Cointegrating
Regressions”, Review of Economic Studies 72: 797–820.
Meriç, Metin, (2003). „Borçlanmanın Konsolide Bütçe Kaynak Yapısı Üzerindeki Etkisi”,
Türkiye‟de Kamu Borçlanması (Ekonomik ve Sosyal Etkileri, Beklentiler), XVIII.
Türkiye Maliye Sempozyumu, 12-16 Mayıs, Girne-KIBRIS, Marmara Üniversitesi
Maliye AraĢtırma Merkezi (Yayın No:16), Ġstanbul, ss. 489-523.
Olgun, H. Disbudak, U. and Okem, G., (1998). Macroeconomic interactions among capital
inflows, debt servicing and growth, paper presented in Middle East Technical
University (METU) II Economic Conference, Ankara.
Pattillo, Catherine; Poirson, Helene and Ricci, Luca, (2002). External Debt and Growth.
Finance and Development, 39 (2), 32-36.
Pesaran, Hashem, (2006). “A SimplePanel UnitRootTest inThePresence of Cross-section
Dependence”, Journal of Applied Econometrics, 22:265–312.
Pesaran, Hashem, (2006). “Estimation and Inference in Large Heterogeneous Panels with a
Multifactor Error Structure”, Econometrica, 74(4): 967-1012.
Pesaran, M. Hashem and Yamagata, Takashi, (2008). “Testing Slope Homogeneity in Large
Panels”, Journal of Econometrics, 142(1): 50–93.
Pesaran, M. Hashem, (2004). “General Diagnostic Tests for Cross Section Dependence in
Panels”, Cambridge Working Papers in Economics, 435.
Pesaran, M. Hashem, Ullah, Aman and Yamagata, Takashi, (2008). “A Bias-Adjusted LM
Test of Error Cross-Section Independence”, Econometrics Journal, 11(1): 105-127.
Presbitero, Andrea F. (2008). “The Debt-Growth Nexus in Poor Countries: A Reassessment”,
Economics: The Open-Access, Open-Assessment E-Journal, 2: 1-28.
22
Ribeiro Ramos, Francisco F., (2001). “Exports, Imports, and Economic Growth in Portugal:
Evidence from Causality and Cointegration Analysis” Economic Modeling, December;
8(4): 613-23
Safia, Shabbir (2008). Does External Debt Affect Economic Growth: Evidence from
Developing Countries? International Research Journal of Finance and Economics,
pp.
1450-2887.
(http://aysps.gsu.edu/ECON_MA_ShabbirS.pdf)
(EriĢim
tarihi:
12.08.2012).
Swamy, P.A.V.B. (1970). “Efficient Inference in a Random Coefficient Regression Model”,
Econometrica, 38 (2) : 311-323.
ġeker, Murat, (2006). “DıĢ Borçlanmaya Teorik Bir BakıĢ ve DıĢ Borçların Ekonomik
Etkileri”, Sosyo-Ekonomi Dergisi, (Ocak-Haziran).
Taylor, Mark and Sarno, Lucio, (1998). “The Behaviour of Real Exchange Rates During the
Post-Bretton Woods Period”, Journal of International Economics, 46: 281-312.
Vohra, Rubina, (2001). “Export and Economic Growth: Further Time Series Evidence from
Less-Developed Countries” International Advances in Economic Research, August;
7(3): 345-50.
23