T.C ZONGULDAK KARAELMAS ÜNİVERSİTESİ

SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İKTİSAT ANABİLİM DALI

Yüksek Lisans Tezi

BÜYÜME VE VERİMLİLİK: TÜRKİYE ÖRNEĞİ (1968-2006)

Tezcan Abasız

Zonguldak 2006

T.C ZONGULDAK KARAELMAS ÜNİVERSİTESİ

SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İKTİSAT ANABİLİM DALI

Yüksek Lisans Tezi

BÜYÜME VE VERİMLİLİK: TÜRKİYE ÖRNEĞİ (1968-2006)

Hazırlayan Tezcan Abasız

Tez Danışmanı Doç. Dr. Hasan Vergil

Zonguldak 2006

ÖZET

Kurum : Z.K.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü, İktisat Anabilim Dalı

Tez Başlığı : Büyüme ve Verimlilik: Türkiye Örneği (1968-2006)

Tez Yazarı : Tezcan Abasız

Tez Danışmanı : Doç. Dr. Hasan Vergil

Tez Türü, Yılı : Yüksek Lisans Tezi, 2006

Sayfa Adedi : 100

Büyüme ve verimlilik ilişkisinin incelenmesine yönelik yapılan çalışmalar iktisat

literatüründe büyük bir geçmişe sahip olmasına rağmen konuyla ilgili daha modern

yaklaşımlar Solow Büyüme Modeli ile yeni ve farklı bir boyut kazanarak gündeme gelmiştir.

Böylece tarihsel süreçte geliştirilen teknik analizlerin yardımı sonucu verimlilik olgusunun

büyüme üzerinde etkilerinin sınanması ve büyümenin kaynaklarının ayrıştırılmasına yönelik

çalışmalar hız kazanmıştır.

Tarihsel açıdan verimlilik ya da Toplam Faktör Verimlilik (TFV) kavramlarının ortaya

çıkışı ve bu süreçle ilgili teorilerin ağırlıklı olarak içsel büyüme çerçevesinde anlatıldığı bu

çalışmada 1968-2004 dönemleri yıllık verileri kullanılarak Türkiye için Toplam Faktör

Verimliliğinin tahmini ve TFV’nin büyüme üzerine etkisi analiz edilmiştir. TFV’nin tahmini

için üç ayrı model En Küçük Kareler yöntemi kullanılarak tahmin edilmiştir. Tahmin edilen

büyüme oranları arasındaki yüksek korelasyon ilişkisinin varlığı kullanılan yöntemlerin

tutarlı olduklarını göstermektedir. Elde edilen TFV düzeyleriyle Türkiye’de TFV’nin

büyüme üzerinde etkilerini tespit etmek için regresyon tahmin yöntemi ve büyümenin

kaynaklarına ayrıştırılması yöntemini içeren ekonometrik bir analiz yapılmıştır. Diğer

çalışmalardan farklı olarak talepteki dalgalanmaların ve durağan durumdaki bir ekonominin

göz önüne alındığı bu çalışmada, TFV düzeyinin büyüme üzerinde pozitif yönde etki ettiği

sonucuna ulaşılmıştır. Ortalama olarak, ekonomik büyümenin %30’luk bir bölümünün TFV

artışlarından kaynaklandığı çalışmada yer alan diğer bulgular arasındadır. Ayrıca, farklı

modellerden elde edilen hesaplamalara göre büyümenin diğer üretim faktörlerine göre daha

çok fiziki sermaye birikiminden kaynaklandığı tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler: Ekonomik Büyüme, Toplam Faktör Verimliliği, Büyümenin Kaynakları, Türkiye

ABSTRACT

Institution : ZKU Institute of Social Sciences, Department of Economics

Title : Growth and Productivity: The Case of Turkey (1968-2006)

Author : Tezcan Abasız

Adviser : Associate Prof. Dr. Hasan Vergil

Type of Thesis, Year : MSc. Thesis, 2006

Page Number : 100

Although the studies about growth and productivity relationship has an old history in

the economy literature, modern approaches on this topic has came to an agenda in a new and

different dimension with Solow Growth Model. Consequently, many studies have been done

on the testing the effects of productivity on growth by the assistance of technical analyses

that was developed in the historical process.

In this study, first, the rise of the productivity (or total factor productivity-TFP)

concept and theories related to this topic have been historically explained. Then, total factor

productivity and the effects of total factor productivity on economic growth have been

estimated for Turkey using the data for the years between 1968-2004. TFP levels obtained

with three different models using the Least Squares Error method. High correlations between

estimated economic growth rates indicate that the estimations are consistent estimations. In

order to determine the efftects of TFP on growth using the estimated TFP levels, two

approaches, namely, he regression approach and the decomposition of sources of growth

approach, have been employed. Apart from the other studies, considering volatilities in

demand and stable economy, it is obtained that TFP levels has positive effects on economic

growth. It is found that, as an average, 30% of the economic growth is due to the TFP

increases. In addition, the calculations from different models show that economic growth

arises mostly because of the physical capital accumulation rather than other production

factors.

Keywords: Economic Growth, Productivity, Total Factor Productivity, Sources of Growth, Turkey.

iii

ÖNSÖZ

Rekabetin giderek önem kazandığı günümüzde ülkeler arasındaki büyüme

farklılıklarının açıklanabilmesi iktisat literatüründe önemli bir konu haline gelmiştir.

Bu anlamda, Toplam Faktör Verimlilik (TFV) kavramı ve bileşenleri; büyüme

farklılıklarının ortaya çıkış nedenlerinin, ayrıca büyümenin kaynaklarını ayrıştırma

sürecinde büyümenin itici gücü olarak hangi üretim faktörünün daha etkin olarak

üretimde kullanıldığının belirlenebilmesi açısından oldukça önemli bir kavram

olmaktadır. Bu sebeple, tezin ele alınış amacı temel olarak Türkiye’de TFV’nin

büyüme üzerindeki olası etkilerini açıklayabilmek ve üretim faktörlerinin büyüme

oranları içindeki yüzdelik paylarını belirleyebilmektedir.

Bu çalışmada Türkiye için TFV’nin büyüme üzerindeki etkisini incelemek için

TFV tahminleri yapılarak hem regresyon yöntemi hem de büyümenin ayrıştırılması

yöntemi kullanılarak TFV’nin büyüme üzerine etkisi analiz edilmiştir. Tüm

yöntemlerde TFV’nin büyüme üzerine pozitif yönde etki ettiği bulunmuştur.

Çalışmanın çok kısa bir süre içinde hazırlanmasına yardımcı olan, yüksek

lisans eğitimim ve tez çalışma süreci boyunca benden hiçbir zaman desteğini

esirgemeyen, bana katlanan, bana her konuda yardımcı olan ve kendisinden çok şey

öğrenmeyi umut ettiğim çok değerli hocam ve tez danışmanım Sayın Doç. Dr. Hasan

VERGİL’e, hiçbir zaman benden maddi ve manevi desteğini esirgemeyen,

eleştirileriyle çalışmaya değer katan ve kendilerinden çok şey öğreneceğim

hocalarım Sayın Yrd. Doç. Dr. Şevket TÜYLÜOĞLU ve Sayın Yrd. Doç. Dr.

Ramazan AKSOY’a, tezin yazım aşamasında neler yapabileceği konusunda

fikirleriyle yol gösterici olan çok değerli hocam Sayın Doç. Dr. Salih BARIŞIK’a ve

çalışmalarını benimle paylaşarak Milli Prodüktivite Merkezi’nin sağladığı tüm

imkanlardan yararlanmama olanak sağlayan Sayın Dr. Halit SUİÇMEZ hocama

teşekkürü bir borç bilirim.

iv

İÇİNDEKİLER

ÖZET ...................................................................................................................................... ii

ABSTRACT........................................................................................................................... iii

ÖNSÖZ .................................................................................................................................. iv

İÇİNDEKİLER ...................................................................................................................... v

ŞEKİLLER LİSTESİ.......................................................................................................... viii

GRAFİKLER LİSTESİ........................................................................................................ ix

KISALTMALAR LİSTESİ ................................................................................................... x

GİRİŞ ...................................................................................................................................... 1

1. VERİMLİLİK VE VERİMLİLİK ÖLÇÜM YÖNTEMLERİ ...................................... 3 1.1. Verimlilik Kavramı ........................................................................................... 3

1.1.1. Fiziksel Verimlilik (Mühendislik Verimliliği)........................................... 6 1.1.2. Ekonomik Verimlilik (Parasal Verimlilik) ................................................ 7

1.2. Verimliliğin İktisadi Büyümedeki Önemi......................................................... 9

1.3. Verimliliği Etkileyen İktisadi Faktörler ve Verimliliğin Sosyal, Kültürel, Ahlaki ve İktisadi Etkileri ...................................................................................... 11

1.4. Verimliliği Ölçme Yöntemleri ........................................................................ 17 1.4.1. Kısmi Verimlilik ...................................................................................... 20 1.4.2. Toplam Faktör Verimliliği ....................................................................... 23 1.4.3. Üretim Fonksiyonları Yoluyla Verimliliğin Ölçümü............................... 25

2. BÜYÜME VE VERİMLİLİK İLİŞKİSİ........................................................................ 28 2.1. Solow Öncesi Büyüme Modellerinde Büyüme ve Verimlilik İlişkileri.......... 29

2.2. Solow Büyüme Modeli ve Verimlilik ............................................................. 32

2.3. İçsel Büyüme ve Verimlilik ............................................................................ 36 2.3.1. Beşeri Sermaye ve Verimlilik .................................................................. 38 2.3.2. Mankiw, Romer, Weil Modeli ve Verimlilik........................................... 40 2.3.3. Teknoloji ve Verimlilik............................................................................ 42 2.3.4. Bilgi Üretimi, Dışsallıklar, Yayılma Etkisi ve Verimlilik ....................... 44 2.3.5. Dış Ticaret ve Verimlilik ......................................................................... 46 2.3.6. Kamu Politikası ve Verimlilik ................................................................. 48 2.3.7. AR-GE Modeli ve Verimlilik .................................................................. 52

2.4. Büyüme ve Verimlilik Üzerine Yapılan Ampirik Çalışmalar......................... 53

v

2.4.1. Türkiye Üzerine Yapılan Yabancı Literatürdeki Çalışmalar ................... 53 2.4.2. Türkiye Üzerine Yapılan Yerli Literatürdeki Çalışmalar ........................ 58

3. TOPLAM FAKTÖR VERİMLİLİĞİNİN BÜYÜME ÜZERİNE ETKİSİ: AMPİRİK ANALİZ................................................................................................................................ 63

3.1. Toplam Faktör Verimliliği Tahmininde Kullanılacak Modeller..................... 63

3.2. Toplam Faktör Verimliliğinin Büyüme Üzerine Etkilerinin İncelendiği Modeller ................................................................................................................. 66

3.2.1. Ekonometrik Yöntem-Regresyon Tahmini .............................................. 66 3.2.2. Büyümenin Kaynakları Yöntemi ............................................................. 67

3.3. Veri Setinin Tanıtılması .................................................................................. 68

3.4. Toplam Faktör Verimliliğinin Elde Edilmesi İçin Model 1’in Tahmini......... 70 3.4.1. Durağanlığın Sınanması ve Diğer Testlerin Uygulanması ...................... 70 3.4.2. Toplam Faktör Verimliliğinin Elde Edilmesi İçin Birinci Modelin Tahmin Sonuçları ............................................................................................................ 73

3.5. Toplam Faktör Verimliliğinin Elde Edilmesi İçin Model 2’nin Tahmini....... 76 3.5.1. Durağanlığın Sınanması ........................................................................... 76 3.5.2. Toplam Faktör Verimliliğinin Elde Edilmesi İçin İkinci Modelin Tahmin Sonuçları ............................................................................................................ 77

3.6. Mankiw, Romer, Weil Modelinin Tahmini-Model 3...................................... 80 3.6.1. Model 3 İçin Durağanlığın Sınanması ..................................................... 80 3.6.2. Model 3’ün Tahmin Sonuçları ................................................................. 81

3.7. Toplam Faktör Verimliliğinin Büyüme Üzerine Etkilerinin Tahmini ............ 84 3.7.1. Regresyon Tahmini Yöntemi ................................................................... 84 3.7.2. Büyümenin Kaynaklarına Ayrıştırılması Yöntemi .................................. 88

SONUÇ ................................................................................................................................. 90

KAYNAKÇA........................................................................................................................ 94

vi

TABLOLAR LİSTESİ

Sayfa

Tablo 2.1: Türk İmalat Sanayi Sektörü Üzerine Yapılan Diğer Çalışmalar ... 62

Tablo 3.1: Değişkenlerin Tanımlanması …………………………………… 69

Tablo 3.2: ADF Birim Kök Test Sonuçları ………………………………… 73

Tablo 3.3: Engle-Granger Artıklarına Dayalı Eş-Bütünleşme Analizi ……... 74

Tablo 3.4: Model 1’in Tahmin Sonuçları ……………………………...…… 75

Tablo 3.5: Model 2 İçin Birim Kök Sınaması ……………………………… 77

Tablo 3.6: Model 2 İçin Hata Terimlerinin Seviyede Durağanlılığı ……….. 77

Tablo 3.7: Model 2 İçin EKK Tahmini …………………………………….. 78

Tablo 3.8: Model 3 İçin Birim Kök Sınaması (MRW Modeli) …………….. 81

Tablo 3.9: Model 3 İçin Hata Terimlerinin Seviyede Durağanlılığı ……….. 81

Tablo 3.10: MRW Modelinin Tahmini (Model 3, 1968-2006 Dönemi) …….. 82

Tablo 3.11: Büyüme Oranları Arasındaki Korelasyon Matrisi (1968-2004) ... 84

Tablo 3.12: Büyüme ve Verimlilik Denklemine Ait Değişkenlerin Durağanlılığı ……………………………………………………. 86

Tablo 3.13: Büyüme ve Verimlilik İçin Ko-entegrasyon Sonuçları …………. 87

Tablo 3.14: Büyüme ve Verimlilik Denkleminin Tahmini (1968-2004 Dönemi) ………………………………………………………… 88

Tablo 3.15: Faktörlerin Büyümeye Katkıları ………………………………... 90

vii

ŞEKİLLER LİSTESİ

Sayfa

Şekil 1.1: Verimlilik Tuzağı ………………………………………………….. 13

Şekil 1.2: Teknolojik Gelişme ve Verimlilik ……………...…………………. 14

Şekil 1.3: Verimliliğin Ölçülmesine Dair Yaklaşımlar ………………………. 17

Şekil 1.4: Çıktıdaki Değişimin Kaynaklarına Ayrıştırılması ………………… 19

viii

GRAFİKLER LİSTESİ

Sayfa

Grafik 3.1: 1968-2006 Dönemi Büyüme ve TFV Düzeyi ……………………... 76

Grafik 3.2: 1968-2006 Dönemi TFV Düzeyinin Seyri ………………………… 79

Grafik 3.3: MRW Modelinde TFV Düzeyindeki Gelişme …………………….. 83

ix

KISALTMALAR LİSTESİ

ADF : (Augmented Dickey-Fuller) Genişletilmiş Dickey-Fuller Testi

AIC : (Akaike Information Criterion) Akaike Bilgi Kriteri

AR-GE : Araştırma Geliştirme

CES : Sabit Esnekli Üretim Fonksiyonu (Constant Elasticity of

Substitution)

Çev. : Çeviren

DİE : Devlet İstatistik Enstitüsü

DPT : Devlet Planlama Teşkilatı

EKK : En Küçük Kareler

GSYİH : Gayri Safi Yurtiçi Hasıla

IFS : Uluslararası Finansal İstatistikleri (International Financial

Statistic)

IMF : Uluslararası Para Fonu (International Monetary Fund)

L : Logaritma

MPM : Milli Prodüktivite Merkezi

MRW : Mankiw Romer Weil

NICs : Sanayileşmekte Olan Ülkeler (New Industrialized Countries)

NIEs : Yeni Sanayileşen Ülkeler (New Industrialized Economies)

No. : Numara

OECD : Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü (Organization for

Economic Coperation and Development)

PWT : Penn World Tables

R : Reel

SBE : Sosyal Bilimler Enstitüsü

TFV : Toplam Faktör Verimliliği

TÜİK : Türkiye İstatistik Kurumu

WDI : Dünya Kalkınma Göstergeleri (World Development Indicators)

x

GİRİŞ

Tanımından ölçülmesine kadar birçok sorunu içinde barındıran verimlilik

kavramı, ülkelerin büyüme-kalkınma çabalarının değerlendirilmesinde temel bir

göstergedir. Refah düzeyini artırmak isteyen ülkelerin sahip oldukları kaynakları

doğru amaçlarla, doğru biçimde kullanabilme olanaklarını araştırma sorunu bu

ülkelerin sürdürmeye çalıştıkları büyüme çabalarının ortak yanıdır. Bu büyüme

çabasında ekonomilerde nüfusun yanı sıra gelir artışı ile birlikte tüketimin

çeşitlenerek artması bir yandan yeni kaynakların aranmasını zorunlu kılarken diğer

yandan da mevcut kaynakların en etkin şekilde kullanılması sorununu gündeme

getirmiştir.

Toplumların ihtiyaçlarının sonsuz, kaynaklarının kıt olması nedeniyle; yüksek

refah düzeyine ulaşmak ve bunu sürekli hale getirmek isteyen ülkeler için verimlilik

olgusu önemli bir kavram olmaktadır. Günümüz gelişmiş ülkelerini bulundukları

yüksek refah düzeyine taşıyan temel etken, bu ülkelerdeki verimlilik tekniklerinin

geliştirilmesi ve bunların yaygınlaştırılması bilincinin var olması yatmaktadır. Bu

anlamda verimlilik düzeyinin büyümenin itici gücünü oluşturması, büyüme ve

verimlilik ilişkisinin önemini ortaya koymaktadır.

Türkiye’ de büyüme ve verimlilik ile ilgili çalışmalar sayıca kısıtlı olmasına

karşın son yıllarda verimlilik olgusu ve öneminin daha sık bir biçimde vurgulanmaya

başladığı gözlenmektedir. Genelde büyüme ve verimlilik üzerine yapılan çalışmalar

firma ya da sektörel bazda olduğundan ekonominin tümü için yapılan çalışmalar

sınırlı sayıda ve genellikle daha önceki dönemler için yapılmıştır. Makro anlamda

verimlilik ölçümünün yapıldığı bu çalışmada TFV’nin büyümeye ne şekilde katkı

sağladığı araştırılmıştır. Makro analiz kapsamında yapılan TFV analizleri büyümeye

katkı sağlayan faktörlerin belirlenmesinde ve politika çıkarsamalarında yol

göstericidir. Bu çalışmada ayrıca, diğerlerinden farklı olarak talepte meydana gelen

dalgalanmaların kapasite kullanım oranlarında ya da TFV üzerinde meydana

getireceği olumsuzluklar kukla değişken yardımıyla ortadan kaldırılmıştır. 1968-

2006 dönemi Türkiye’ de verimlilik düzeyinin farklı modellerle tahmin edilmesi ve

2

elde edilen verimlilik düzeylerinin büyüme üzerinde etkilerinin ilgili değişkenlerle

birlikte 1968-2004 dönemi için sınanması bu çalışmanın amacını oluşturmaktadır.

Çalışmanın birinci bölümünde verimlilik ölçüm yöntemleri mikro ve makro

bazda anlatılmaktadır. Ayrıca bu bölümde ek olarak verimlilik kavramının önemine,

verimliliği etkileyen faktörlere ve verimliliğin etkilendiği etmenlere ve alternatif

ölçüm yöntemlerine de yer verilmiştir.

İkinci bölümde verimlilik kavramının tarihsel süreçte ele alınışı ve büyüme

teorileri çerçevesinde kavramın hangi olgularla ilişkili olduğu ağırlıklı olarak içsel

büyüme modelleri çerçevesinde sözel ve matematiksel formda açıklanmaktadır.

Büyüme ve verimlilik ilişkisi, sözü edilen formlarda açıklanarak iki değişken

arasında var olan ilişkiler bu bölümde ortaya konulmaktadır.

Çalışmanın son bölümünde ise yıllık gayri safi yurtiçi hasıla, sabit sermaye ve

beşeri sermaye stoku, kukla ve istihdam değişkenlerinden oluşan üç farklı model

sabit getiri varsayımı altında Cobb-Douglass üretim fonksiyonu kullanılarak EKK

(En Küçük Kareler) yöntemi ile tahmin edilmiştir. 1968-2006 dönemi Türkiye’ de

EKK yöntemi ile tahmin edilen modellerden elde edilen verimlilik (Toplam Faktör

Verimliliği) düzeyleri 1968-2004 dönemi için gayri safi yurtiçi hasıla, ihracat, ithalat,

özel kesim sabit sermaye yatırımları ve kukla değişkenlerinden oluşan modellerde

büyüme üzerine etkisi araştırılmış, tüm modellerde TFV düzeyinin büyümeyi olumlu

yönde etkilediği sonucuna ulaşılmıştır.

Sonuç bölümünde ise çalışmanın genel bir değerlendirmesi yapılmış,

büyümenin Türkiye’ de TFV artışlarına dayandırılması için gerekli öneriler

sunulmuştur.

1. VERİMLİLİK VE VERİMLİLİK ÖLÇÜM YÖNTEMLERİ

Ekonomi sisteminin içerisinde var olan kıt kaynakların sayısız ihtiyaçları

karşılamak için gerekli mal ve hizmetleri üretmesi konusunda karşılaşmış olduğu

sınırsız problemler mevcuttur. İhtiyaçların sonsuz ve kaynakların kıt olduğu bir

sistem içinde üretim girdilerinin etkin ve verimli kullanılarak yüksek refah düzeyine

ulaşılması ve bu noktada gelir artışlarının dolayısıyla büyümenin sürekli kılınması

önemli olmaktadır. Kıt kaynaklarını herhangi bir nedenle verimli alanlara

yöneltemeyen, (etkin biçimde kullanamayan) ülkeler uluslararası büyüme yarışında

geri kalmakta ve diğer ülkelerle arasındaki refah farkı zamana bağlı olarak

artmaktadır. Dolayısıyla kaynakların zaman içinde ve diğer ekonomilere kıyasla

verimli kullanılması ve bu verimliliğin sürekli artışlar göstermesi bir ekonomi

açısından kaçınılmaz olacaktır. Bu anlamda verimlilik, verimlilik ölçüm yöntemleri

ve dolayısıyla verimlilik-büyüme ikilisinin önemi gerek dünyada gerekse literatürde

büyük önem ve pay kazanmaktadır.

1.1. Verimlilik Kavramı

Verimlilik kavramı özünde üretim teorisine ve onun temelini oluşturan üretim

fonksiyonuna dayanmaktadır. Bu bağlamda en geniş anlamıyla verimlilik üretilen

mal ve hizmet toplamı ile bu üretimde kullanılan faktör toplamı arasındaki oran

olarak tanımlanabilir (Oyeranti, 2000:3). Diğer bir tanımlamaya göre verimlilik;

üretim sürecindeki girdilerin bu sürecin sonucunda yaratılan çıktı veya çıktılara

katkısını tanımlar (Köse, 1992:3).

Toplam Çıktı Verimlilik = Ağırlıklandırılmış Girdi

>1 (1.1)

Bu oran en az girdi bileşiminde maksimum çıktının ne olacağını gösterir.

Burada verimlilik oranının yükseltilebilmesi için iki alternatif vardır. Birincisi eldeki

girdi kalemleri veri alınarak (yani paydadaki değerler sabit kabul edilerek) en yüksek

çıktı miktarına ulaşılmasıdır. İkincisi ise belli bir çıktı miktarı veri alınarak (yani

paydaki değerler sabit kabul edilerek) en az girdi miktarı ile gerçekleştirilebilecek

üretim düzeyidir.

4

Yukarıdaki verimlilik tanımıyla belirtilen 1.1 nolu eşitlikteki verimlilik

katsayısı oldukça kolay saptanabilecek bir değişken olduğu izlenimini vermektedir.

Ancak, belli bir zaman noktasına ait tek başına bir verimlilik katsayısı bir şey ifade

etmez. Verimlilik katsayısının bir anlam ifade edebilmesi için farklı zaman

noktalarında aynı işlemin yapılması ve elde edilen sonuçların karşılaştırılması

gerekmektedir. Verimlilik analizleri, verimlilik katsayısının zaman içindeki

değişmeleri izlenerek yapılır. Bu analiz çerçevesinde, daha önce sabit bir girdi

bileşimiyle üretim sürecinde ortaya çıkan aynı miktar ve nitelikteki mal ve hizmet

bugün, öncekine kıyasla aynı girdi miktarı ile daha fazla mal ve hizmet üretebiliyorsa

verimlilik artmış denilmektedir. Aynı şekilde öncekine eşit üretimi bugün daha az

girdi kullanarak yapılabilirse verimlilik artmış demektir. Tersine sonuçlar ise

verimlilik düzeyinin düştüğüne işaret edecektir. Genel bir tanım çerçevesinde

verimlilik tanımının böylesine basitlik içermesine karşın aslında çok karmaşık bir

kavramdır. Tanımından ölçülmesine kadar hem teoride hem de pratikte çok önemli

güçlükler yaratmaktadır. Özellikle verimlilik oranlarının dinamik bir analizle zaman

içinde değişmesi, azalış ve artış nedenleri ve sonuçlarının farklı açılardan

yorumlanabilmesi birçok karmaşıklığa yol açabilmektedir (Olaoye, 1985:323).

Verimlilik kavramının çok sayıda değişkenle anlam bakımından ilişkili olması

kavramın mikro mu yoksa makro düzeyde mi ifade edilmesine göre değişmektedir.

Öncelikle; mikro anlamda, verimlilik kavramı ile ilgili bazı terminolojilere yer

vermekte yarar vardır.

• Verimlilikle ilgili anlam bakımından birbiriyle yakın olan kavramlardan bir

tanesi verimdir. Verim, işleri doğru bir biçimde yapmaktır ve girdilerden

yararlanma derecesini göstermektedir (Akal, 1992:20). Yanlış işleri doğru

biçimde yapmak faaliyetinde de yüksek verim vardır. Ancak verimlilik düşüktür.

Üretimde, hizmette veya yaşamın herhangi bir başka faaliyetinde verimlilikten

söz edebilmek için doğru seçilmiş işlerin doğru biçimde yapılması zorunludur.

Kısacası verim çoğu kez üretim süreci sonunda elde edilen çıktının miktar olarak

büyüklüğü ile anlaşılmaktadır.

5

• Verimliliği işletme düzeyinde algılayanlar genellikle karlılık (rantabilite) ile

verimliliği birbirine karıştırmaktadırlar. Kar ve verimlilik aynı anlama

gelmemekle beraber aralarında yakın ilişki olan kavramlardır. Karlılığın yüksek

olması için bir taraftan üretim maliyeti ve sermaye maliyetinin düşük tutulmasına

çalışılmalı diğer taraftan da üretim miktarının ve fiyatının yüksek düzeyde olması

sağlanmalıdır. İşletmenin verimliliği düşük olsa da karlılığı yüksek olabilir.

Karlılık, faaliyetin parasal yönüyle ilgilidir. Verimlilik ise faaliyetin üretim

yönüyle ilgili olduğundan karlılığın yüksek oluşu verimlilik hakkında tam olarak

bilgi vermeyebilir (Eren, 1987:79-80).

• Anlamları verimlilikle birbirine yakın olduğu için kavram kargaşasına yol açan

başka bir kavram da etkinliktir. Etkinlik kavram olarak iktisadi sistem içindeki

üretilen nihai mal ve hizmetlerin mümkün olan ekonomik, teknolojik, sosyal vb.

bütün yollardan en yüksek düzeye çıkarılması ya da amaçların gerçekleştirebilme

derecesidir (Tokat, 1995:138). Dolayısıyla mal ve hizmetlerin ekonomik ve

teknolojik yollardan en yüksek düzeye çıkarılması etkinliği artırdığı kadar

verimliliği de arttırır. Ancak çıktıların para birimi cinsinden ölçülemediği

durumlarda faaliyetlerin değerlendirilmesinde daha geniş kapsamlı olan etkinlik

bir ölçü olarak verimlilik kavramının yerine kullanılabilir.

• Verimlilikle ilgili anlam bakımından, bu kavrama yakın olan bir başka bir

kavram rasyonelliktir. Akla uygunluk anlamında kullanılan bu kavram

verimlilikle ilişkilendirilebilir. Rasyonellik, belirli koşullar altında verilen

amaçları en iyi şekilde gerçekleştirmeye olanak sağlayan bir davranış biçimi

olarak tanımlanabilir. Böyle bir tutum ya da yapılan bir tercih verilen amaç

mümkün olan en yüksek düzeyde gerçekleştirebildiği oranda rasyoneldir. Bu

durumda rasyonellik ve etkinlik aynı anlamı taşımaktadır. Ekonomide rasyonellik

genel olarak minimum maliyetle belirli bir sonuca ulaşmak ya da belirli

kaynaklarla, mümkün olan en. yüksek düzeyde ürün elde etmek anlamına

gelmektedir (Külünk, 1976:183).

6

• Verimlilikle ilgili mikro düzeyde yapılan analizler genelde işletmelerin randıman

hesaplamalarında kullanılmaktadır. Bunlar fiziksel verimlilik (mühendislik

verimliliği) ve ekonomik verimliliktir (parasal verimlilik).

1.1.1. Fiziksel Verimlilik (Mühendislik Verimliliği)

Verimlilik oranını oluşturan girdi ve çıktı faktörlerinin homojenlik derecesine

göre ayırt edilmesinde fiziki birimler (ton metre gibi) rol oynuyorsa verimlilik oranı,

fiziksel verimlilik derecesini verecektir. Bu kavram daha çok mühendislik dalında

kullanılan bir verimlilik türüdür. Fiziki miktarları açısından, ne kadar üretim faktörü

kullanılarak ne kadar üretim gerçekleştiğini ölçmek temel amaçtır. Eşitlik 1.2 fiziksel

verimliliğin basit formülüzasyonunu göstermektedir.

Üretim Faktörlerinin Fiziksel Miktarı Fiziki GirdiFiziksel Verimlilik = = Üretimin Fiziki Miktarı Fiziki Çıktı

(1.2)

1.2 nolu eşitlik basit verimlilik denkleminin (eşitlik 1.1) çarpmaya göre tersini

vermektedir. Çünkü; fiziksel açıdan hiçbir zaman fiziksel çıktı, fiziksel girdiye eşit

olamaz. Sebep olarak; üretim süreçlerinde bir takım sürtünme ve sıcaklık kayıpları

buna örnek gösterilebilir (Şahin, 1983:72). Söz konusu kayıplar nedeniyle üretim

faktörleri mal ve hizmete dönüşürken bazı fiziksel kayıplara uğrarlar. Dolayısıyla her

zaman fiziki üretim miktarı üretim faktörlerinin fiziki miktarından daha az olmak

durumundadır.

Fiziksel verimliliğin mümkün olduğu kadar % 100’e doğru yükseltilmeye

çalışılması bazen işletmenin karını olumlu olarak etkiler. Ancak bunun için anormal

bir verimlilik artışı harcaması yapmamış olması gerekir. Örneğin fiziksel verimliliği

yükseltirken üretim zamanı uzayabilir ve başta işçilik gideri olmak üzere bir takım

anormal maliyetlere yol açabilir. Hemen belirtmek gerekir ki fiziksel verimlilik en

basit ve kaba verimlilik oranı olmakla beraber kapsamı, anlamı ve yorumu en

tartışmasız olan verimlilik tanımıdır (Berksoy, 1983:11). Ancak çıktı ve girdilerin

her zaman tek bir fiziki birim altında toplamanın güçlüğü ve ekonominin tümü için

dahil olan girdi veya girdiler toplamını oluşturan birimlerin homojenlik özelliğinin

azalması, makro düzeyde üretimde heterojen faktörlerin bir araya toplanması miktar

7

itibariyle fiziksel bir birim kullanılmasını olumsuz yönde etkileyerek girdi çıktı

toplamına giren faktörlerin parasal değerlerinden oluşan bir verimlilik oranı

kullanılmasına yol açacaktır. Bu eksiklik bir alt bölümde değinileceği üzere

ekonomik verimlilik ya da parasal verimlilik yaklaşımıyla giderilmeye çalışılmıştır.

1.1.2. Ekonomik Verimlilik (Parasal Verimlilik)

Fiziki birimlerin heterojen ürünler veya girdiler nedeniyle kullanılmasının

olanaksız olduğu durumda toplam çıktının belirlenmesi için fiyat birimleri kullanmak

daha uygun olacaktır. Bu şekilde elde edilen verimlilik oranlarına fiziki verimlilik

oranlarından ayırmak amacıyla parasal verimlilik denmektedir. Bu ölçüm

yönteminde hem çıktının hem de girdinin parasal birimlerle ifade edilme zorunluluğu

yoktur. Özellikle tek bir girdi açısından verimlilik ölçülüyorsa, girdi homojen

birimlerden oluştuğu ölçüde fiziki bir birimle ölçme olanağı olabilir (Gürak,

2001:11). Ancak parasal verimlilik ölçümü sırasında bazı noktalara dikkat etmek

gerekir. Çıktının parasal değeri hesaplanırken çıktı, farklı nitelikte mal ve

hizmetlerden oluşuyorsa her mal kendi piyasa fiyatıyla çarpılır, bunların toplanması

toplam çıktıyı verir. İşletme düzeyinde üretilen malları Q1, Q2, Q3; bu malların piyasa

fiyatlarını da sırasıyla P1, P2, P3 ile gösterilirse toplam çıktı (Q);

Q = P Q P Q P Q+ +

n

K = k p k p k p+ +

n

1 1 2 2 3 3 ve n tane mal için toplam çıktı eşitlik 1.3’teki gibidir.

i ii=1

Q = PQ∑ (1.3)

Aynı şekilde birden fazla değişik nitelikte girdiler üretimde söz konusu ise

toplam girdi (K); burada k, üretime katılan girdiler

(homojen olmayan) p ise bu girdilerin fiyatlarını göstermektedir ve n tane mal için

gerekli toplam girdi, eşitlik 1.4’te gösterilmiştir.

1 1 2 2 3 3

i ii=1

K = k p∑ (1.4)

Bu durumda parasal verimlilik 1.5 nolu eşitlikte görülebilir.

8

n

i i1 1 2 2 3 3 i=1

n1 1 2 2 3 3

i ii=1

PQP Q P Q P QQ = Parasal Verimlilik

K k p k p k p k p

+ += =

+ +

∑

∑ (1.5)

Eğer fiziki bir birimle ifade edilecek tek bir girdi açısından verimlilik ölçümü söz

konusu ise,

11

QVerimlilik k∂

=∂

(k1 girdisinin Parasal Verimliliği) aynı şekilde;

22

QVerimlilik k∂

=∂

(k2 girdisinin Parasal Verimliliği) şeklinde olacaktır.

Parasal ifadelerle verimlilik ölçümleri yapıldığında fiyat değişimlerinin göz önünde

bulundurulması gerekmektedir. Çünkü fiyatlar, miktarlardan bağımsız olarak

değişirse ve bu değişme dikkate alınmazsa elde edilecek sonuç girdinin üretkenliği

üzerine yanlış bilgi verecektir (Eksen, 2001:16-17). Örneğin bir ölçümde aynı

miktarda girdilerin ürettiği çıktı toplamını oluşturan çıktı miktarlarında bir değişme

olmaksızın çıktı fiyatında bir artış meydana gelirse çıktı toplamı artacağından parasal

verimlilik oranı artmış olacaktır. Halbuki oranın artışı sadece fiyatların değişmesi

sebebiyle olmuştur. Yoksa girdilerin üretkenliği yine aynıdır. Bu tür yanılgılardan

kaçınmak için cari fiyatlar yerine sabit fiyatların kullanılması daha uygundur. Diğer

bir deyişle girdi ve çıktı miktarları sabit ağırlıklarla parasal ifadelere dönüştürülür.

Örneğin (0) dönemi baz yıl seçildiyse (1) ve (2) dönemlerinde yapılacak verimlilik

ölçümlerinde çıktı ve girdilerin parasal ifadelere dönüştürülmesi işlemi (0) dönemi

fiyatları kullanılarak yapılacaktır. Bu durumda (Q) çıktı miktarlarını, (P) çıktı

fiyatlarını, (k) girdi miktarlarını, (p) ise girdi fiyatlarını ifade etmek üzere;

1 0 1 0 1 01 1 2 2 3 31 0 1 0 1 01 1 2 2 3 3

Q .P Q .P Q .Pk .p k .p k .p

+ ++ +

= (1) döneminde Parasal Verimlilik

2 0 2 0 3 01 1 2 2 3 32 0 2 0 2 01 1 2 2 3 3

Q .P Q .P Q .Pk .p k .p k .p

+ ++ +

= (2) döneminde Parasal Verimlilik

Burada, her iki döneme ait verimlilik oranında da dönemin çıktı ve girdi miktarlarına

baz yılın (0) fiyatları uygulanarak değişkenler fiyat etkisinden arındırılmış ve

9

dolayısıyla fiyattaki dalgalanmaların verimlilik ölçümünü saptırması önlenmiş

olmaktadır1. Makro anlamda verimlilik ölçümüne geçmeden önce konu

bütünlüğünün sağlanması açısından verimliliğin önemi, verimliliğin etkileri ve

verimliliği etkileyen faktörler anlatılacaktır.

1.2. Verimliliğin İktisadi Büyümedeki Önemi

Dünya üzerinde sahip olunan kıt kaynakların daha verimli kullanabilme

olanaklarını araştırma sorunu ülke ve toplumların sürdürmeye çabaladıkları büyüme

ve kalkınma çabalarının ortak yanıdır. Nüfusun yanı sıra gelir artışıyla birlikte

tüketimin çeşitlenerek artması bir yandan yeni kaynakların aranmasını zorunlu

kılarken bir yandan yeni kaynakların en verimli şekilde kullanılması sorununun

önemini artırmıştır. Bunun sonucu olarak daha çok üretme eğilimi giderek kaynakları

daha verimli şekilde kullanılması gerekliliğinin sonucunu doğurmuştur. Bu amaçla

çeşitli verimlilik tekniklerinin geliştirilmesi ve bunların kullanımının

yaygınlaştırılması zorunluluğunu doğurmuştur. Günümüzün gelişmiş ülkelerin

bulundukları gelişmişlik düzeyine ulaştıran temel etken bu zorunluluğun bilincine

daha önce varmış olmalarıdır. Söz konusu ülkeler günümüzde de sahip oldukları

düzeyi koruyabilmek ve giderek daha da yükseltebilmek için bu doğrultudaki

çabalarını artırarak sürdürmektedirler.

Gerek gelişmiş ülkelerde gerekse gelişmekte olan ülkelerde verimlilik büyük

bir öneme sahip olmasına rağmen toplumlar verimliliği artırmanın temelinde yatan

sorunları henüz çözümleyememişlerdir. Ekonomik, toplumsal dolayısıyla da kültürel

gelişme yönünden büyük önem taşıyan ve evrensel nitelikte olan kaynakların verimli

kullanımı sorununda temel öğe olan verimlilik kavramının doğru biçimde

algılanması bu bağlamdaki tartışmaların giderilmesine yönelik bir atılım olacaktır

(Kiminori, 1992:319). Bir ülkede verimliliğin ölçülüp araştırılması her şeyden önce

ülkelerin kaynaklarının ne şekilde kullanıldığının belirlenmesine yardımcı olacak

büyüme ve onunla ilişkili kavramların yorumlanmasında önemli bir rol oynayacaktır.

1 Bu ağırlıklandırma yöntemi için genelde kullanılan yöntem Laspeyres endeksi metodudur. Baz dönem ağırlıklı bu endeksler, temel yılın fiyatları ile cari dönem girdi ve çıktı fiyatlarının çarpımı ile oluşturulmaktadır.

10

Ülkeler bazında verimlilik artışlarından geri kalmak, üretim ve yeni üretim

teknolojilerinde geri kalmakla eş anlamlıdır (Fisunoğlu, 1987:61). Çünkü verimlilik

bir ülkenin yükselen yaşam standardını gösteren en genel ölçüdür. Verimlilik

artışlarından geri kalmak dünya piyasalarına düşük kaliteli ürünler satmak demek

olacaktır. Düşük üretim maliyetleri dünya piyasalarında rekabeti zorlaştıracak şekilde

yüksek olacaktır. Düşük verimlilikle çalışan bir ekonominin sermaye stokunun

düşük, teknolojisinin geri, işgücü eğitim düzeyinin yetersiz, yönetim ve yönetim

işgücü ilişkilerinin geri olduğu anlaşılır.

Verimlilik özellikle iktisadi kalkınmadaki rolünün arz ve talep yönüyle yani

gelişmekte olan ülkeler bakımından büyük önem taşımaktadır. Bu ülkelerde elde

edilen gayrisafi milli hasılanın reel gelir üzerinde yapacağı olumlu etki genellikle

enflasyonist ortam sebebiyle azalmakta olup toplumun gelirden yapacağı tasarruf

miktarının kısıtlanmasına ve yatırımların sınırlı olmasına yol açmaktadır.

Yatırımların miktarı yetersiz kalınca verimlilik düzeyi de düşük bir seviyede kalarak

beraberinde düşük verimli yatırımların yol açtığı reel gelir seviyesinde eskisine

nazaran daha az bir hasıla elde edilir. Görülüyor ki verimlilik ve verimlilik artışına

neden olan faktörler ekonomilerin daha yüksek bir gelir seviyesine ulaşmasında

insanların refah seviyelerinin yükseltilmesinde rol oynayan faktörlerden birisidir

(Taymaz, 2001:19). Dolayısıyla gelişmekte olan ülkelerin ekonomilerinde enflasyon

olgusunun varlığı verimliliği bir nevi verimsizlik kısır döngüsüne çevirecektir.

Verimlilik artışları ekonomik büyümeyi gerçekleştirdiği gibi bunu aynı

zamanda istikrar içinde enflasyona neden olmadan sağlaması bakımından da çok

önemlidir. Özellikle az gelişmiş ülkelerde yatırımların artmasına paralel olarak süre

gelen enflasyonist eğilimler verimliliğin arttırılmasına yönelik çalışmaların hız ve

önem kazanmasıyla etkisini kaybetmekte ve ekonomik kalkınmanın reel

değişkenlerle istikrar içinde sağlanması açısından da büyüme olgusu reel gelir

olgusuna bağlı olarak artış trendini yakalamaktadır (Kongor, 1974:3-7).

Verimliliğin diğer önemli bir yanı ve ölçülmesini gerekli kılan bir yönü de

faktörlerin gelirden alacakları payların belirlenmesinde oynadığı roldür. Ortaya çıkan

gelirin üretim faktörleri arasında bölüşümü büyük önem taşımaktadır. Çalışanlar

11

açısından ücret artışlarının yalnızca toplu pazarlık güçlerine bağlı olarak belirlenmesi

zaman zaman yine enflasyonist baskılara yol açabilmektedir (Turan, 2000:42). Oysa

ücret ve gelirdeki aşınmanın fiyat endekslerindeki artışları yansıtması yoluyla

önlemenin yanı sıra verimlilik artışlarına bazı ek düzenlemelerin de yapılması hem

gelir dağılımındaki bozulmayı hem de enflasyonu arttırıcı etkileri önleyici bir unsur

olarak ortaya çıkar. Verimlilik artışının ücret ve gelirdeki artış anlamına geldiğinin

kişilerce anlaşılması onların bir yandan kalkınma olgusu içinde önemli bir yer

tuttuğu bilincinde olmasına diğer taraftan verimlilik artışına katkıda bulunma

yönünde güdülenmiş olmalarına olanak sağlayacaktır (Prokopenko, 1994:9).

Tüketiciler açısından da verimlilik kavramı ve artışı son derece önemlidir.

Üretilen nihai mal ve hizmetlerin fiyatlandırılmasında ürünün ara girdi maliyetlerine

işgücü ve sermaye gibi birincil girdi maliyetlerin eklenmesi etkili olmaktadır.

dolayısıyla girdilerin verimliliği ile fiyatları arasında sıkı bir ilişki vardır. Verimlilik

artışı normal olarak fiyatların düşme yönünde esnekliğini artırmaktadır (Tsionas,

2003:119).

Oluşumu açısından pek çok temel ekonomik değişkenle ilgili olan bu kavram

sonuçları bakımından tüm bireyleri ve toplumun çeşitli kesimlerini ilgilendirerek

verimlilik artışı sonucu elde edilen kazançların göz önünde bulundurulması açısından

önemlilik arz etmektedir. Tüketiciler, fiyatların düşmesinden; işçiler, ücretlerin

artmasından, çalışma koşullarının iyileştirilmesi ve çalışma sürelerinin

kısalmasından, ülke bazında ise büyüme kalkınma olgusunun yaşanılmasından dolayı

verimlilik önem taşımaktadır (Lovell, 1999:1183).

1.3. Verimliliği Etkileyen İktisadi Faktörler ve Verimliliğin Sosyal, Kültürel, Ahlaki ve İktisadi Etkileri

Verimliliği etkileyen faktörler bir ülkenin iktisadi büyümesinde etkinliğin

sürdürülebilmesi açısından oldukça önemlidir. Verimliliğin artırılması çabası uzun

vadede toplumu refaha, bu çabaya erişilmemesi ise fakirliğe götürür. Verimlilik

hareketi kaynakların iyi bir şekilde kullanılmasını, üretim maliyetlerinin

düşürülmesini, işsizliğin azaltılmasını, reel ücretlerin artırılmasını ve toplumun bütün

kesimlerinin hayat standartlarının yükseltilmesini amaçlar (Erbeşler, 1984:27).

12

Verimliliği etkileyen tüm faktörler büyüme ve büyümeyi karakterize eden diğer tüm

değişkenleri etkilemektedir. Bunlardan bir tanesi piyasa büyüklüğüdür. Ekonomiler

geliştikçe iktisadi hayat karmaşık ve zor bir hale gelmektedir. Çünkü her gün yeni

işler yapılmakta, yeni iktisadi faaliyet alanları ortaya çıkmakta, yeni teşebbüsler

kurulmakta ve piyasa genişlemektedir. Bir ürün için piyasanın büyüklüğü bu ürünü

üretmede kullanılan kaynakların verimliliğini etkiler. Piyasanın genişlemesi ile

birlikte klasik anlamda ortaya çıkan işbölümü ve uzmanlaşmanın sağladığı ölçek

ekonomilerinin sağladığı dışsallıklar artan getiriye yol açmaktadır. Sonuçta, artan

getirinin ortaya çıkması nedeniyle kaynakların etkinliği ve verimliliği artmaktadır.

Verimlilik aynı zamanda bir ülkenin mallarının uluslararası piyasadaki rekabet

gücünü de belirler. Aynı malı üreten ülkelere kıyasla, bir ülkenin emek

verimliliğinde düşme olursa rekabet açsından bir dengesizlik doğar. Üretim

maliyetlerindeki artışın aynen fiyatlara yansıtılması durumunda tüketiciler ikame

olanaklarını kullanacaklarından ülke endüstrilerinin satışlarında düşme olacaktır.

Yüksek maliyetlerin fiyatlara yansıtılmayıp firmalarca karşılanması durumunda ise

karları düşecektir (Gürak, 2001:11). Bu, ya üretimin ya da reel ücretlerin düşürülerek

üretim maliyetlerinin sabit tutulması demektir. Rekabetin giderek arttığı ve dış ticaret

kısıtlamalarının giderek kalktığı günümüzde ekonomilerin pazardan pay alabilmeleri

aynı zamanda rakiplerine karşı rekabet üstünlüğü sağlamak için yeni yöntemler

geliştirmeleri, verimliliğe doğru atılan adımları zorunlu hale kılar.

Rakipleriyle aynı verimlilik düzeyine ulaşamayan kimi ülkeler ulusal paralarını

devalüe ederek sorunlarını çözmeye çalışırlar. Ancak bunun, ithal mallarında

meydana getirdiği enflasyon artışları sonucu ülkedeki enflasyon yükseldiğinden söz

konusu ülkelerdeki reel gelirin düşmesine yol açar. Bu nedenle düşük verimlilik;

enflasyona, ödemeler dengesi açığına, düşük büyüme hızı ve işsizliğe yol açar.

Verimliliğin düşük olması sebebiyle ortaya çıkan verimlilik kısır döngüsü ve neden

olduğu etkiler arasındaki ilişki basit bir şemayla Şekil 1.1’de gösterilmiştir.

Verimlilikte meydana gelen bir azalma üretim maliyetlerine yansıyarak yurtiçi

malların fiyatlarının hem yerli piyasada hem de yurtdışı piyasalarda yüksek düzeyde

olmasına neden olacaktır. Fiyatlardaki artış bu mallara olan talebi azaltacağından

13

satış miktarlarında bir azalma olacaktır ve toplam hasıla düzeyi düşecektir. Talebin

fiyattaki yükselme sebebiyle azalması üretim miktarını düşüreceğinden kapasite

kullanım oranları gerileyerek yatırımlar ve sermaye birikimi azalma eğilimi

gösterecektir. Sonuçta, kişi başına düşen sermaye stokundaki azalmalar verimlilik

düzeyini olumsuz olarak etkileyerek maliyetlerin yükselmesine neden olacaktır.

Sürekli devam eden bu döngü yüksek enflasyon, işsizlik, düşük büyüme gibi

yukarıda sayılan diğer olumsuzluklara da neden olacaktır (Korkmaz, 1997:51).

Şekil 1.1: Verimlilik Tuzağı

Kapasite kullanım oranlarında azalma

Fiyatlardaki Artış (yerli mallar ve ihraç malları)

Düşük Verimlilik Artışı

Sermaye birikiminde gerileme (Yetersiz

sermaye/emek oranı)

Birim maliyetlerde artış(emek ve enerji)

Satışlarda yavaşlama (İç ve dış piyasa)

Kaynak: Gboyega A. Oyeranti; 2000, Concept and Measurement of Productivity, s:11, http://www.cenbank.org/OUT/PUBLICATIONS/OCCASIONALPAPERS/RD/2000/ABE-00-1.PDF (15.07.2006).

Verimliliği etkileyen diğer bir faktör ise teknolojidir. Teknoloji mal ve hizmet

üretimine ilişkin işlemlerin gerçekleştirildiği üretim sürecindeki değişmeleri olumlu

yönde etkiler. Üretim için gerekli olan girdiden daha fazla çıktıyı sağlamada ya da

çıktı sabitken daha az girdi kullanarak üretimde bulunabilme imkanı sağlamaktadır.

Teknoloji faktörünün verimlilik üzerindeki etkisi Şekil 1.2’de gösterildiği gibidir.

14

Şekil 1.2: Teknolojik Gelişme ve Verimlilik

Çalışılan Saat Başına Sermaye

Reel GSMH

PF1

PF2

Kaynak: Michael Parkin, Melanie Powell, Kent Matthews; 1997, Economics, Third Edition, Addison Wesley, s. 661.

Şekilde PF1 ve PF2 verimlilik fonksiyonunu göstermektedir. Verimlilik

fonksiyonu, teknoloji veri iken sermaye faktörü miktarındaki değişmelerin kişi

başına düşen Reel GSMH’yı nasıl etkilediğini göstermektedir. Aynı şekilde

sermaye/emek oranı sabitken teknolojik bir gelişmenin yaşanılması sonucunda

verimlilik fonksiyonu yukarıya doğru hareket ederek kişi başına düşen Reel GSMH

değerini artırmaktadır. Sermaye stokundaki artış ve teknolojik gelişme verimlilik

fonksiyonunu sürekli olarak yukarıya doğru kaydıracaktır. Ancak gerek sermayenin

azalan verimlere tabi olması gerekse teknolojik gelişme hızının düşük olması

sebebiyle istenilen büyüme rakamları ve verimlilik düzeyi gerçekleştirilememektedir.

Bunun nedeni olarak AR-GE faaliyetlerinin yüksek maliyet unsurları içermesi

gösterilebilir. Ayrıca bu faaliyetlerin üretim sürecine dahil edilebilmesi ve yeni

teknolojinin yaratılması için gerekli yatırımın üretilen teknolojiyi amorti etmesi uzun

yıllar sürmektedir. Teknolojik gelişme ortamında sağlanacak verimlilik artışları

işgücü verimliliği üzerinde pozitif bir korelasyona sahip iken istihdam üzerinde

politika seçicilerin kararları doğrultusunda farklı etkilere sahiptir. Verimlilik artışı

işgücünün aynı zaman süreci içinde daha fazla üretim yapması veya başka bir açıdan

bakıldığında aynı işin daha az işgücüyle yapılabilmesi anlamında olduğundan üretim

miktarı veri kabul edilmek şartıyla verimlilik artışı sürekli hale geldiğinde işgücü

15

sayısı verimlilik artışı devam edeceği sürece bir azalış trendi izler. Bunun anlamı

teknoloji ilerledikçe sağlanan verimlilik artışıyla beraberinde istihdam imkanlarının

kısıtlanmasını getirecektir. Kısa vadede durum böyle olmakla birlikte kullanılacak

teknolojinin emek ya da sermayeden tasarruf eden bir gelişme seyri gösterip

göstermemesine bağlı olarak değişecek uzun dönemde sağlanacak üretim artışları ve

verimlilik artışları gibi olgularla yeni istihdam alanları yaratılacaktır (Sathaye ve

Mongia, 1998:4).

Verimliliği etkileyen başka bir faktör ekonomik faaliyet düzeyidir. Ekonominin

tümünde veya belli bazı sanayi dallarında düşük bir faaliyet düzeyinin verimliliğe

yapacağı olumsuz etkiler bir kısım kaynakların üretimden çekilmesiyle bir dereceye

kadar telafi edilebilir. Fakat bazı sanayi kollarında üretimden çekilen kaynakların

diğer sanayi dallarında istihdam edilememesi halinde düşük verimlilikten doğan

kayıpların yerini işsizlikten doğan kayıplar alacaktır. Ekonominin durgunluk

devrelerinde karların düşmesi ve iflas tehlikeleri firmaları ve içinde bulundukları

işverenleri ihmal ettikleri verimliliği artırma imkanları aramaya zorlayacaktır

(Gürsoy, 1985: 26).

Kaynakların dağılımı da verimlilik üzerinde etkili olmaktadır. Ekonomideki

kaynakların tam olarak ve etkin bir şekilde kullanılması yeterli olmayıp verimliliği

yüksek olan iş kollarında da üretim için gerekli olan girdilerin tam ve etkin

kullanılması da sağlanmalıdır. Herhangi bir sanayi dalında verimlilik artışı olmasa

bile kaynakların verimi az olan faaliyet alanlarından daha verimli faaliyet alanlarına

kaydırılmasıyla ekonominin bütününde verimlilik geniş ölçüde artırılabilir. Yine dış

ticaret serbestisi olan ülkeler, kaynak donanımlarına en uygun alanlarda üretimi

gerçekleştirmek yüksek maliyetli üretimlerini ithalatta temin etmek suretiyle uluslar

arası planda kaynakların en etkili şekilde kullanmış sayılarak verimlilik üzerinde

etkili olacaklardır (Proudman, 2005:793-798).

Verimlilik aynı zamanda hammadde arzı ve kalitesinden de etkilenmektedir.

Geçmiş yıllarda Türkiye’de yaşanan döviz dar boğazı nedeniyle hammadde sıkıntısı

ve düzensiz teslimat üretimin ve verimliliğin geniş ölçüde azalmasında önemli rol

oynamıştır.

16

Kurum ve kuruluşların çalışma koşulları üzerine yapmış oldukları

düzenlemeler de verimliliği etkiler. Çalışma hayatındaki son gelişmeler işletmeleri

yapısal değişikliklere gitmek zorunda bırakmıştır. İşletmelerin söz konusu

düzenlemelerdeki başarı sorunları, kendi mesleki ilişki ağlarını, sistemlerinin

yönetim biçimlerini, ücret ve teşvik politikalarını sistemli ve yansız olarak yeniden

değerlendirmeleriyle artacaktır. Çalışanın değişik araç ve yöntemleri kullanarak

değişik işlemler yapması ve bunu yaparken de ödüllendirilmesi işe olan bağlılığını ve

motivasyonunu artırarak verimli olmasını sağlayacaktır (Gürsoy, 1985:44).

Gelişmiş ülkelerin çoğunda istihdam seviyesini yükselterek üretimi artırma

imkanları bugün için zayıftır. Ancak diğer bir kısım gelişmiş ülkelerle gelişmekte

olan ülkelerin büyük çoğunluğunda görülen işsizlik ve az çalışma durumu

kullanılmayan veya az kullanılan kaynakların seferber edilmesiyle hissedilebilir bir

gelişmenin sağlanabileceğini göstermiştir. Yüksek verimlilik oldukça önemli, hatta

birçok ülkede yüksek hayat standardına ulaşmanın tek değilse bile en etkili aracıdır.

Düşük verimlilik kısır döngüsünün yalnızca verimlilik artışıyla kırılabileceği

açıktır. Artan ulusal verimlilik, kaynakların optimum kullanımına değil aynı

zamanda toplumun ekonomik sosyal ve politik yapısında daha iyi bir denge

kurulmasına da yardımcı olur. Sosyal amaçlar ve hükümet politikaları milli gelirin

dağılımını ve kullanımını büyük ölçüde belirler. Bu ise sonuçta birey ve toplumun

verimliliğini belirleyen siyasal; eğitsel ve güdüsel çalışma ortamını etkiler (Can,

1994:29).

Kapasite kullanımında meydana gelen artışlar da verimlilik üzerinde etkili rol

oynar. Gelişmekte olan ülkelerde atıl kapasite çok daha sık görülen sıradan

ekonomik bir olgudur. Atıl kapasite özellikle gelişmekte olan ülkeler için aşina bir

durum olduğundan ve tam kapasiteye yaklaştıkça üretim, miktar ve değer olarak

artacağından verimliliği artırmanın bir yolu da kapasite kullanım oranlarını ve

böylece sabit fiziksel sermayenin teknik etkinliğini artırmaktan geçer (Shebeb,

2002:78).

17

1.4. Verimliliği Ölçme Yöntemleri

Verimlilik kavramının ortaya çıkmasından sonra bu kavramla ilgili analizlerin

nasıl yapılması gerektiği konusu önem kazanmıştır. Genel olarak verimlilik

ölçümleri ekonomi, endüstri veya firma düzeyinde olmak üzere üç ayrı düzeyde

yapılmaktadır. İktisadi analizler için ekonomi düzeyinde yapılan çalışmalar hem

zaman içindeki gelişmeleri izlemek hem de ülkelerarası durum değerlendirmeleri

yapabilmek açısından yararlıdır.

Endüstri ve firma düzeyinde yapılan çalışmalarda da belli bir sektördeki

hesaplanan mikro anlamdaki verimlilik değerlerinin zaman içindeki gelişmelerini

incelemek mümkündür. Verimlilik kavramı ve verimlilik ölçümü uygulanacak makro

ve mikro düzeyde değişebilmektedir. Verimlilik kavramına yöneltilen yaklaşım ve

kavramlar açısından ölçümler aşağıdaki başlıklar altında Şekil 1.3’te

gösterilmektedir.

Şekil 1.3: Verimliliğin Ölçülmesine Dair Yaklaşımlar Sınır Fonksiyonu

Yaklaşımı

• Malmquist Verimlilik İndeksi

• Skotastik ve Deterministik Yaklaşımlar

Parametrik İndeks Yaklaşımı

Parametrik Olmayan İndeks Yaklaşımı

Sınırsız ÜretimFonksiyonu Yaklaşımı

Parametrik Olmayan İndeks Yaklaşımı

Parametrik İndeks Yaklaşımı

• Büyüme Muhasebesi Yaklaşımı

• Divisia İndesi • Exact İndeksi • Tornqvist İndeksi

• Ekonometrik Yaklaşım

Kaynak: Gboyega A. Oyeranti; 2000. “Concept and Measurement of Productivity,” s:19, http://www.cenbank.org/OUT/PUBLICATIONS/OCCASIONALPAPERS/RD/2000/ABE-00-1.PDF (15.07.2006).

Verimliliğin ölçülmesine dair yaklaşımlar Şekil 1.3’te olduğu gibi iki gurupta

incelenebilir; sınırsız üretim fonksiyonu yaklaşımı (zaman serileri oluşturularak en

küçük kareler yönteminin uygulanması) ve sınır fonksiyonu (panel veri oluşturularak

18

doğrusal programlama yönteminin uygulanması). Bu iki yaklaşım kendi arasında da

iki guruba ayrılır. Genel olarak kullanılan parametrik ve parametrik olmayan bu iki

yöntemin temel hareket noktası, üretim fonksiyonu baz alınarak büyüme muhasebesi

çerçevesinde verimlilik ölçümünün yapılabilmesine imkan sağlamasıdır.

Büyüme muhasebesi; büyümenin temel bileşenleri olan emek ve sermaye

faktörünün çıktıdaki değişmeye olan katkılarının belirlenmesini esas alır. Ancak

çıktıdaki değişmenin bu faktörler tarafından açıklanamayan kısmı olarak adlandırılan

“artık” verimlilik düzeyini yada teknolojik gelişme düzeyini göstermesi bakımından

yöntemin çıkış noktasını oluşturmaktadır (Bosworth ve Collins, 2003:115).

Parametrik olmayan yaklaşımlarda (Divisia, Exact, Tornqvist) ise verimlilik

düzeyi farklı özellik taşıyan (homojen olmayan) girdi ve çıktıların tek bir endekste

toplanarak ifade edilmesiyle bulunacaktır. Girdi ve çıktıların tek bir endekste

toplanabilmesi için gerekli olan ağırlıkların oluşturulması ve girdilerin gelirden

alacakları payların belirlenmesi önemlidir (Lawrence ve Diwert, 1999:8-9)2.

Malmquist Verimlilik İndeksi, sabit teknoloji altında girdilerin farklı zamana

ait elde edilecek çıktılara uzaklığını3 (girdi vektörü veri iken çıktı vektörünün

maksimum olmasını ifade eder) göstermektedir. Üretim teknolojisi üzerine herhangi

bir sınırlama koymaksızın girdi ve çıktı için doğrusal programlama yöntemiyle

verimlilik ölçümü yapan bu yöntemde her bir girdi ve çıktı için üretim eğrisi

oluşturularak üretim teknolojileri belirlenir. Belirlenen teknoloji düzeyi ise verimlilik

oranını verecektir (Deliktaş, 2001:155,156,158).

Stokastik ve deterministik yaklaşımlarda ise, doğrusal programlama

yöntemiyle etkinlik ölçümü yapılarak verimliliğin kaynaklarına ayrıştırılması esastır

(Han, Kalirajan ve Singh, 2004:102). Malmquist İndeksinde olduğu gibi uzaklık

fonksiyonları hesaplanarak verimlilik ölçülmeye çalışılır. Bu yönteme göre

verimliliğin ayrıştırılması veya stokastik veya deterministik yaklaşıma göre

2 Ayrıntılı bilgi için Mawson ve diğerleri (2003:8-9)’ne bakınız. 3 Uzaklık fonksiyonunun hesaplanabilmesi için de veri zarflama analizi yapılması gerekmektedir. Malmquist ve veri zarflama analizi için Kausmanen ve Sipiainen (2004)’e bakınız.

19

büyümenin açıklanamayan kısmının kaynaklarına ayrıştırılması Şekil 1.4’e göre

şöyle olmaktadır.

Şekil 1.4: Çıktıdaki Değişimin Kaynaklarına Ayrıştırılması

Kaynak: Gaofeng Han, Kaliappa Kalirajan, Nirvikar Singh; 2004, “Productivity, Efficiency and Economic Growth: East Asia and the Rest of the World,” The Journal of Devoloping Areas, Cilt 37, No: 2, s. 105.

Çıktı (Y)

Girdi (X) X1 X2

y1 y1

y*1 y*

1

y**1 y**

1

y2 y2

y*2

y*2

y**2

TE1

TE2

Ekonomi birinci ve ikinci dönem itibariyle üretim sınırı (1) ve üretim sınırı (2)

eğrileri üzerinde faaliyette bulunmaktadır. Çıktıdaki değişme ise y2-y1’dir. Çıktıdaki

değişimin kaynakları ise;

Çıktıdaki Değişimin Kaynağı = (y1*-y1) + (y1

**-y1*) + (y2-y1

**) + (y2**-y2

*)

= (y1*-y1) + (y1

**-y1*) + (y2

*-y2) + (y2*-y1

**)

= [(y1*- y1) - (y2

*-y2)] + [(y1**-y1

*)] + [(y2*-y1

**)]

= [TE1-TE2] + TC + ∆y

Teknolojik değişimin ölçümü, birinci dönemdeki teknik etkinlikteki (TE1=y1*-

y1) değişim ile ikinci dönemdeki teknik etkinlikteki (TE2= y2*-y2) değişim arasındaki

farka, teknolojik değişme ise (y1**-y1

*) uzaklığına eşit olmaktadır. Girdi kaynaklı

büyüme ise (∆y= y2*-y1

**) değerine eşittir. Birinci ve ikinci dönem üretim sınırı

eğrisi üzerindeki bu noktalar, doğrusal programlama yöntemiyle maksimum ve

20

minumum kısıtlar konularak vektör çözümlemesi yapıldığında verimliliğin ölçülmesi

ve verimliliğe kaynaklık eden değişimlerin tespit edilmesi mümkün olmaktadır

(Gounder ve Xayavong, 2004:2, 8, 12).

1.4.1. Kısmi Verimlilik

Üretim sürecinde üretim faktörleri veya temel girdiler olarak nitelenen işgücü

ve sermaye belli bir organizasyon çerçevesinde bir araya getirilerek ihtiyaçları

gidermeye yönelik mal ve hizmet üretirler. Girdi ve çıktı ilişkisi içindeki verimlilik

kavramı, toplam üretimin üretim sürecine katılmış ve belli bir birimle ölçülmüş olan

her bir girdiye ayrı ayrı oranlanması kısmi verimlilik kavramını ortaya çıkarmaktadır.

Kısmi verimlilik üretim sürecinde kullanılan girdilerin ortalama verimliliklerindeki

değişimi göstermekte olup basitçe çıktı ile girdinin büyüme oranları arasındaki fark

olarak tanımlanabilir (Maddison, 1987:649).

Bu şekliyle yapılan tanımlama doğrultusunda üretim faktörlerine göre emek,

sermaye ve diğer girdilerin verimliliklerinden bahsetmek mümkündür. Bu aynı

zamanda belli bir dönem içinde söz konusu faktörden sağlanan tasarrufları

göstermesi bakımından uygun bir ölçüdür. Yalnız kısmi verimlilik katsayıları ele

alınan faktörden elde edilecek tasarrufları ölçmesi bakımından faydalı olmakla

birlikte belli bir üretim faaliyetinden elde edilen verimlilik artışlarının ölçüsü

değildir. Nedeni olarak kısmi verimlilik katsayılarının faktör ikamelerinden ve

üretim faaliyetindeki genel verimlilik artışlarından etkileniyor olması gösterilebilir

(McCombie, 2001:269-270). Başka bir deyişle, üretimin çok sayıda faktör tarafından

etkilenmesine karşın kısmi verimlilik analizlerinde iktisatta çok bilinen ve kullanılan

“diğer koşulların aynı kalması” varsayımının yapılarak verimliliği etkileyen diğer

faktörlerin göz ardı edilmesi buna örnek gösterilebilir. Girdilerin kısmi verimlilikleri

ölçülmek istendiğinde emek girdisi için kısmi verimlilik ölçümü toplam üretimin (Q)

emek girdisine göre kısmi türevi alınarak bulunur ve eşitlik 1.6’da olduğu gibi

gösterilir.

LPL

=∂Q∂ (1.6)

21

Aynı şekilde, kısmi verimlilik sermaye girdisiyle ölçülecekse,

KP =K∂Q∂ (1.7)

toplam üretimin sermaye faktörüne göre kısmi türevi alınması suretiyle sermayenin

kısmi verimliliği denklem 1.7’deki gibi ölçülür. Burada PL ve PK sırasıyla emek ve

sermaye verimliliklerini Q toplam üretim düzeyini, K ve L sırasıyla sermaye ve emek

girdilerini göstermektedir. Örneğin emek girdisinin toplam girdi içindeki yüzdesi

büyükse ve zaman içinde emek faktörü miktar olarak değişirken diğer üretim

faktörleri miktarında herhangi bir değişme olmuyorsa hesaplanan emek verimliliği

(PL) üretim faaliyetindeki verimlilik değişmesini doğru olarak yansıtabilir. Aksi

halde zaman içinde üretim sürecindeki girdiler arasında ikame olasılığı ortaya

çıkacağından verimlilikte meydana gelen değişme diğer girdinin kullanım

miktarındaki artıştan kaynaklanabilmektedir (Köse, 1992:6-7). Böyle bir durum

verimlilik artışının girdilerde yapılan gerçek tasarrufunu yansıtmaz; çünkü üretim

faktörlerinden birinden sağlanılan tasarruf diğerinin daha fazla kullanılması yoluyla

giderilmiş olmaktadır; bu sermaye verimliliği için de geçerlidir.

İşgücü ve sermaye verimliliklerinin nitelik açısından gösterdiği en önemli fark;

işgücü verimlilik düzeyinin nadiren düşmesi ve uzun dönemde daima pozitif değerler

olmasına karşın sermaye verimliliğinin ya küçük pozitif değerler ya da iktisadi

daralma döneminde oldukça yüksek negatif değerler almasıdır. Bu fark,

değişkenlerin işgücünün akım, sermayenin ise stok değişken olarak

tanımlanmasından kaynaklanmaktadır. Diğer bir deyişle, akım değişken belirli bir

zaman boyutu içindeki hareketi göstermesine karşın stok değişkenler belirli bir

dönemdeki durumu yansıtır ve o an itibarıyla sabittir. Bu sebeple, analizi edilen

dönemin içerisindeki üretim değişmelerine bağlı olarak sermaye verimliliği pozitif

veya negatif değerler alabilir (Köse, 1992:5).

Kısmi verimliliği etkileyen faktörler emek ve sermaye verimliliğini etkileyen

faktörler olarak da ortaya çıkabilmektedir. Emek faktörünün yaş, cinsiyet bileşimi,

kabiliyet, yetişme ve fiziki kapasite gibi unsurlarındaki değişimi kısmi verimlilik

ölçümlerini değiştirebilir. Emek faktörü üzerine yapılan eğitim çalışmaları sayesinde

22

işin daha iyi yapılması ortaya çıkacak öğrenme ve bilgi süreci maliyet yapısına

olumlu etki yaparak verimlilik düzeyinin yükselmesine neden olacaktır.

İşgücünün üretimi artırma çabalarını teşvik edecek ücret politikaları, risk,

hastalık, kaza gibi konularda iş güvenliği sağlama da kısmi verimliliğe etkisi olan

faktörlerdir. Hammaddelerin yapısındaki fiziki ve kimyasal değişmelerle birlikte

hammadde kullanışındaki etkinliğin artması bunun yanında hammaddenin israf

olmasını engelleyen çaba ve gayretler de kısmi verimlilik üzerinde etkilidir.

Kısmi verimliliği etkileyen diğer üretim faktörü sermayenin verimliliğidir.

Kısmi sermaye verimliliğini etkileyen değişimler şunlardır:

Sermaye stokuna yapılan ilaveler genellikle ileri teknolojik yapıyı kapsadıkları

için sermaye girdilerinin üretimde verimliliklerini artırıcı yönde rol oynadığı

söylenebilir. Sermaye teçhizatının eskimesi ve iktisadilik özelliğinin ortadan

kalkması neticesinde bu faktörlerin üretimden çekilerek yeni üretim teçhizatlarının

ikame edilmesi maliyetlerin azalması yönünde bir baskı yaparak verimliliği

dolayısıyla sermaye verimliliğini etkilemektedir.

Kısmi verimlilik, girdilerin verimlilik düzeylerini ve değişim yönlerini ayrı ayrı

ortaya koymakla birlikte değişimin nedenleri hakkında bilgi vermez. Bunun nedeni

olarak toplam üretimin tek bir girdi ile ilişkilendirilmekte ve diğer girdilerde olması

muhtemel değişmelerin üretime ve dolayısıyla verimlilik değişmelerine yapabileceği

etkilerin ihmal edilmekte olduğu gösterilebilir. Diğer bir deyişle toplam üretim ile

girdilerin bir tanesi arasındaki ilişki saptanırken diğer girdi ve koşulların değişmediği

varsayımı yapılmaktadır. Gerçek hayatta genellikle üretime katılan girdilerin nitelik

ve nicelikleri sabit kalmamakta veya girdiler dışındaki faktörlerin toplam üretim

düzeyi üzerinde etkili olduğu gözlenmektedir. Bu söylenenler daha önce değinildiği

üzere “ceteris paribus” varsayımı altında yapılan kısmi verimlilik ölçümünün

verimlilik değişimlerini tam olarak yansıtamaması ve yetersiz kalmasından

kaynaklanmaktadır. Bu eksikliklerin giderilmesine yönelik ortaya farklı bir yaklaşım

olan Toplam Faktör Verimliliği kavramı çıkmaktadır.

23

1.4.2. Toplam Faktör Verimliliği

Verimlilikte meydana gelen artışların bir ekonominin üretim potansiyeli

üzerindeki etkileri düşünüldüğünde toplam üretim düzeyi içindeki emek ve sermaye

girdilerinin ayrı ayrı ele alınması yoluyla hesaplanan verimlilik düzeylerine

dayanarak ekonominin, etkinliğindeki değişim üzerine doğru ve tam tahmin

yapılması beklenemez. Ekonominin etkinliğindeki değişim, üretimde kullanılan tüm

girdilerdeki birleşik verimlilik değişmelerinin ölçülmesi ile mümkündür.

Toplam faktör verimliliği, toplam üretimin tek tek girdilere oranlanması yerine,

üretime katılan girdilerin toplamına oranlanmasıyla elde edilir. Böylece birden çok

kısmi verimlilik oranı yerine üretimde kullanılan faktörlerin etkinlik derecesini

gösteren tek bir verimlilik oranı elde edilmiş olur.

Toplam faktör verimliliği en basit şekliyle aşağıdaki gibi ifade edilebilir

(Felipe, 1997:4).

bKa.LPT +

=Q (1.8)

Toplam verimliliğin (PT) üretime katılan girdilerin üretim sürecinde eşit

ağırlıkta rol oynadıkları varsayılmaktadır. Oysaki; gerçekte farklı girdiler, üretim

sürecinde farklı öneme dolayısıyla farklı ağırlıklara sahiptir. Bu nedenle toplam

verimlilik oranının paydasını oluşturan girdiler toplamının ağırlıklandırılmış bir

toplam olması ölçümün daha sağlıklı yapılabilmesi için yararlıdır. Buradaki en büyük

sorun ağırlıkların emek ve sermaye için öngörülen a ve b katsayılarının tahmin

edilmesinden doğmaktadır. Genellikle, girdilerin üretimden aldıkları pay ya da girdi

fiyatları ağırlıklandırmada kullanılmaktadır. Böylece a ve b’nin tahmini mümkün

olmaktadır. Bunun yanında üretim fonksiyonlarının kullanılması yoluyla a ve b

ağırlıklarının değerleri tahmin edilebilir.

Toplam faktör verimliliği şu şekilde de gösterilebilir. Üretim düzeyi (Q), emek

(L) ve sermaye (K) girdisinin katma değer (A) ile ilişkilendirilmesi sonucu bir eşitlik

elde edilir. Bu fonksiyonel ilişki

24

Q = A. f (L, K)

şeklindedir. Fonksiyonun toplam diferansiyeli alınmasıyla 1.9 nolu eşitliğe ulaşılır.

dQ = dAf(L,K) + AfL.dL+AfK.dK (1.9)

Çıktıdaki değişimi anlamak için 1.9 nolu eşitliğin her iki tarafını üretim seviyesine

oranlanması suretiyle 1.10 nolu eşitliğe ulaşılır.

QAf

QA.fK)f(L,

QQ KL .. ++=dKdLdAdQ (1.10)

Yukarıdaki denklemin sağ tarafındaki ikinci terimi emek girdisi (L) ile üçüncü terimi

sermaye girdisi (K) ile çarpıp bölünmesi durumunda 1.11 nolu eşitliğe ulaşılır.

KK)f(L,KfL

K)f(L,LfAQ KL ˆ..ˆ..ˆˆ ⎥

⎦

⎤⎢⎣

⎡+⎥

⎦

⎤⎢⎣

⎡+= (1.11)

Burada fL ve fK sırasıyla emeğin ve sermayenin marjinal verimliliğini

göstermektedir. Aynı zamanda parantez içindekiler emek ve sermayenin gelirden

aldıkları payı gösterir (yada faktörlerin çıktı esnekliklerini). Rekabetçi bir piyasa

modelinde faktörlere marjinal ürünleri ödenir. Bu nedenle p

A.fL =w ve

pA.fK =

r

yazılır. Burada w ücret, p çıktı fiyatı, r ise sermaye maliyetini göstermektedir. AfL ve

AfK sırasıyla emek ve sermayenin fiziki ürün verimliliğini göstermektedir. Ölçeğe

göre sabit getiri varsayımı altında faktör ödemeleri toplam üretimin tümünü oluşturur

ve sermaye faktörü ile işgücünün gelirdeki payının toplamı bire eşittir. Bu aynı

zamanda üretimin faktörlere göre esnekliğini gösterir. Emeğin gelirdeki payına θ

dersek sermayenin gelirdeki payı 1-θ olur. Emeğin gelirdeki payı p.QL =θ w.L ,

sermayenin gelirdeki payı ise p.QK =θ r.K

ˆˆˆˆ

olmaktadır. Buradan θK=1-θL yazılırsa ve

bu eşitlik 1.11 nolu denklemde yerine yazılırsa 1.12 nolu eşitliğe ulaşılır.

K).-(1LAQ LL θθ ++= (1.12)

25

Katma değerin notasyonu olarak gösterilen A’nın  değeri bize toplam faktör

verimliliğini verecektir. Â (dA/A)’yı yalnız bırakıldığında 1.13 nolu eşitliğe

ulaşılarak toplam faktör verimliliği ölçülür.

ˆ ˆ ˆ K̂A Toplam Faktör Verimliliği = Q- (1 )L LLθ θ⎡ ⎤= + −⎣ ⎦

(1.13)

Toplam faktör verimliliği eşitliğinin elde edilme sürecinde 1.13 nolu verimlilik

özdeşliği kullanılarak üretim artışı oranından ( ) kendi paylarıyla ağırlıklandırılmış

faktör artış oranları toplamı çıkarıldığında toplam verimlilikteki değişme bir “artık”

değer olarak bulunur. Çıktıdaki değişmeye ( ) yani büyümeye etki eden emek ve

sermaye faktörünün katkılarını ayrıştırarak geri kalan  değerine teknolojik gelişme-

artık değer veya toplam faktör verimlilik düzeyini vermektedir.

Q̂

Q̂

Günümüzde ise bu artık değerin teknoloji ile ilişkisinin mevcut olmadığı, elde

edilen değerin büyüme sürecinde olduğu gibi kaynaklarına ayrıştırılarak büyüme

üzerindeki etkisinin gözlenmesi gerekliliği vurgulanmıştır. Daha önce de belirtildiği

üzere “artık” aslında kaynak geliştirmenin, eğitimin, ölçeğe göre getirinin,

endüstriyel tasarımın, araştırma-geliştirme faaliyetleri gibi benzer faktörlerin

etkilerini taşımaktadır (Bosworth ve Collins, 2003:190).

1.4.3. Üretim Fonksiyonları Yoluyla Verimliliğin Ölçümü

Bu yaklaşım verimlilik ve büyüme ölçümüne ilişkin literatürde en çok

kullanılan yöntemlerden birisidir. Toplam faktör verimlilik oranının paydasını

oluşturan girdiler toplamının bir toplam olması, emek ve sermaye faktörü için

öngörülen katsayıların tahmin edilememe sorunundan kaynaklı problemlerin ortadan

kalkması için üretim fonksiyonlarının kullanılması büyüme ve verimlilik ilişkisi

içinde ortaya çıkan olgunun test edilmesi açısından yararlı olmaktadır.

İktisat yazınında oldukça sık rastlanan bu modellerde; üretim, teşebbüsün ve

ekonominin tümü için ana etkinlik unsuru olarak kabul edilmekte bu nedenle de

üretim fonksiyonları yoluyla hesaplanan verimlilik ve büyüme değerleri üretim

fonksiyonunun verimliliğinin ölçümü olarak kabul edilmektedir (Stiroh, 2001:39).

26

Üretim fonksiyonu genelde çeşitli girdi unsurlarının bir fonksiyonu olarak

değerlendirilip üretim sonucunda ortaya çıkan mal ve hizmetlerin üretim faktörleri

ile ilişkisini iktisat teorileri varsayımıyla matematiksel olarak ifade etmektedir.

Üretim fonksiyonunun biçimi, ölçek ekonomileri, faktörlerin ikame olanaklarını ve

teknolojik değişimin tanımlanması üzerine birtakım sınırlamalar koymaktadır.

Ölçeğe göre sabit getiri varsayımı altında yapılacak olan bir tahminde ortaya çıkacak

artan getiri durumu hesaplanacak toplam faktör verimliliği değerini olduğundan daha

yüksek gösterecektir. Yine aynı şekilde üretim faktörleri arasındaki ikame

olanaklarının göreceli yüksekliği üretim faktörlerinin homojen bir yapıya sahip

olması yanında teknolojide meydana gelecek bir değişmenin faktörlere aynı oranda

etki ettiği sonucunu göstermektedir.

Sonuç olarak üretim fonksiyonu ile verimlilik dolayısıyla büyüme arasında sıkı

bir bağıntı vardır. Bu bağıntı verimlilikte meydana gelen değişmeleri üretim

fonksiyonları cinsinden tahmin etmeyi mümkün kılar. Eğer analizde kullanılacak

üretim fonksiyonunun matematiksel formülü ve varsayımları biliniyorsa verimlilik

değişmeleri ölçülebilmekte dolayısıyla çıktıdaki-büyümedeki değişmelerin

kaynakları tespit edilebilmektedir. Uygulamada üretim ve firma teorisi

varsayımlarını karşılayan ve teknolojik gelişmenin etkisini belirleyebilen üretim

fonksiyonları kullanılmaktadır. Ekonometrik kısımda uygulanacak model olan Cobb-

Douglas fonksiyonu bunların en basiti ve en yaygın olarak kullanılanıdır. Kısaca

Cobb-Douglas üretim fonksiyonu aşağıdaki gibi gösterilebilir.

Q=A.KαLβ (1.14)

1.14 nolu eşitlikte gösterilen üretim fonksiyonu; üretim ve girdiler arasında doğrusal

olmayan bir ilişkiyi göstermekte olup Q, A, K, L sırasıyla çıktı seviyesi, teknoloji

düzeyi, sermaye ve emek faktörü gibi bileşenlerden oluşmaktadır. Bu fonksiyonda α

ve β şeklinde gösterilen notasyonların toplamı toplam faktör düzeyindeki değişmeleri

gösterecektir. Bu değişim α ile emeğin çıktı esnekliğine, β ile sermayenin çıktı

esnekliğine bağlı olarak toplam da değişecektir. Toplam olarak ifade edilen α+β

değerleri ölçeğe göre getirinin üç durumunu göstermektedir.

27

α+β<1 ölçeğe göre azalan getiri

α+β=1 ölçeğe göre sabit getiri

α+β>1 ölçeğe göre artan getiri

Üretim ve girdiler arasında doğrusal olmayan bir ilişki öngören Cobb-Douglas

üretim fonksiyonu ilgili istatistiki veriye regresyon analizi uygulanıp bulunabilmesi

modelin doğrusal olarak tahmin edilmesini gerektirir. Bu gereklilik fonksiyonun çift

taraflı logaritmasının alınması ile mümkün olmaktadır. Ölçeğe göre sabit getiri ve

teknolojinin sabit olması varsayımları altında üretim fonksiyonu aşağıdaki gibi

tekrardan yazılabilir.

Q=A.KαL1-α (1.15)

1.15 nolu eşitlikte belirtilen fonksiyonun doğal logaritması alınması yoluyla elde

edilen doğrusal fonksiyon aşağıdaki gibi gösterilebilir.

InQ=InA+αInK+(1-α)InL (1.16)

1.16 nolu eşitliğin her iki yanından InL çıkarıldığında

InQ- InL= InA+αLnK+(1-α) InL- InL (1.17)

1.17 nolu eşitliğe ulaşılır. Gerekli düzenlemeler yapıldığında aşağıdaki eşitliğe

ulaşılır.

InQ- InL= InA+αLnK+LnL-αLnL-LnL

1.17 nolu denklem son hali olarak aşağıdaki denklem şeklinde gösterilir.

Ln(Q/L)=LnA+αLn(K/L)

LnA=Ln(Q/L)-αLn(K/L) (1.18)

1.18 nolu eşitliğe göre doğal logaritma cinsinden kişi başına sermaye stokunun

sermayenin çıktı esnekliği olan α katsayısı kadarlık bölümü çıkarıldığında elde

edilen değer toplam faktör verimlilik düzeyine eşit olmaktadır.

2. BÜYÜME VE VERİMLİLİK İLİŞKİSİ

Belli bir ekonomide çıktı; nihai mal ve hizmet üretimi için gerekli olan fiziki

sermaye, işgücü, doğal kaynaklar gibi üretim faktörlerinin girişimciler tarafından

farklı teknolojik bilgiler ışığında ve farklı oranlarda birleştirilmesiyle mümkün

olmaktadır. Bu girdilerin üretim sürecine dahil edilip elde edilen çıktının bir önceki

dönemin fiili üretim düzeyine kıyasla artan oranda bir trend izleyerek ekonominin

tamamına yayılması “büyüme” kavramına ulaşılmasına imkan sağlamaktadır.

Ekonomik büyüme; bir ekonominin toplam üretim düzeyinde bir önceki

döneme göre meydana gelen yüzde değişmeleri ifade etmektedir. Bu artışlar, ancak

uzun dönemde ülkenin üretim ölçeğinin genişlemesi veya üretim faktörlerinin daha

üretken-verimli kullanılması durumunda ortaya çıkacaktır. Dolayısıyla üretimde

meydana gelecek artışın kaynağı olarak üretim kapasitesinde meydana gelen artışlar

gösterilebilir. Üretim kapasitesindeki artıştan kaynaklanmayan üretim-gelir artışları

büyüme olarak kabul edilip edilmeyeceği problemi ortaya çıkmaktadır. Çünkü bir

ekonomide mal ve hizmet üretimindeki artış iki kaynaklı olabilmektedir (Blanchard,

1997:121). Birincisi, eksik istihdamdaki bir ekonominin bu durumdan çıkışı sırasında

meydana gelen üretim artışlarının ortaya çıkardığı kısa dönemli iş çevrimlerine

dayalı büyümedir. Kısa dönemde kapasite kullanım oranlarındaki artış nedeniyle

ortaya çıkan mal ve hizmet üretimindeki artışlar buna örnek olarak verilebilir; ikinci

olarak, tam istihdam veri iken ekonomik yapıya yeni faktör bileşimlerinin ilave

edilmesi ve teknolojinin gelişmesi sonucunda üretim sürecinde ortaya çıkan

verimlilik artışlarının orta veya uzun dönemde büyümeye yol açmasıdır. Uzun

dönemde üretim kapasitesindeki genişlemelere bağlı olarak bu şekilde ortaya çıkan

mal ve hizmet üretimindeki artışlar bu ikincisine örnek olarak gösterilebilir. Hemen

belirtmek gerekir ki; gelişmekte olan ülkeler göz önüne alındığında genelde eksik

istihdamda oldukları bir gerçektir ve büyüme olgusu bu ülkeler için tam istihdam

seviyesine gelinceye kadar kalkınma problemlerinden birisi olarak tanımlanabilir

(Swan, 1956:337).

29

2.1. Solow Öncesi Büyüme Modellerinde Büyüme ve Verimlilik İlişkileri

Sanayi devrimine kadar bireylerin yaşam standartlarında sürekli veya belirgin

bir biçimde ilerleme olmamıştır. Dolayısıyla Sanayi Devrimi öncesi toplumlar

dikkate değer herhangi bir ekonomik büyüme olmaksızın yaşamış olup bunun

gerisinde teknik yeniliğin dolayısıyla verimlilik bilincinin oluşmaması ve sermayenin

birikmemiş olması yatmaktadır (Tezel, 1997:22).

Toplumsal gelişmenin ilk evrelerinde emeğin üretkenliği son derece düşük

düzeyde gerçekleşmiştir. Aynı dönem içinde tek bir üretim faktörünün olduğu

üretimin sadece emek girdisi ve yine emek tarafından üretilmiş sermaye girdisiyle

gerçekleşeceği düşüncesi hakimdi (Lau, 1996:22). Lenger’e göre bu düşünce son

derece doğaldır; çünkü dönemin koşulları itibariyle üretim araçları ve ekipmanları

modern olmaktan uzak hatta oldukça ilkeldi. İş bölümü ve uzmanlaşma yoktu.

Oysaki emek ve diğer girdilerin üretkenliği hem toplumsal gelişmelerle hem de

üretim araçlarıyla yakından ilgilidir. Avcılık ve toplayıcılık hayatından yerleşik

düzene geçilmesiyle insanlar toprağı işlemeye başlamışlar, üretim ve verimliliği

artırma çabası içinde bulunarak yaptıklarının verimlilik olduğunu bilmeksizin

ekonomik faaliyetlerde yer almışlardır (Lenger, 1997:26).

Verimlilik kavramının ilk kez kullanıldığı 16. yüzyılda, kaynakların verimli

kullanılmasına yönelik çeşitli strateji ve politikaların geliştirilmesi ve uygulanmasına

yönelik arayışlar anılan yüzyılda iktisadi hayata egemen olan merkantilist düşüncede

yer almıştır. İktisadi büyümenin belirleyicisi olarak değerli madenleri ve dış ticarette

fazlalık oluşturmayı temel alan bu düşünce sisteminde değerli madenlerin yer

altından çıkarılma yöntemleri ve çıkarılan madenin zenginleştirilerek kullanıma

elverişli duruma getirilmesi süreci büyüme ve verimlilik içinde değerlendirilir

(Rosenberg, 1960:561). Bu sebeple maden cevherinin zenginleştirilmesi, değerinin

yükseltilmeye çalışılması verimlilik artışı olarak kabul edilerek merkantilist

düşüncenin var olmasında yatan temel varsayım olan değerli maden stoku rezervi ve

cevher değerinin arttırılmasına yönelik tüm çabalar büyümeyi ve verimlilik olgusunu

gerçekleştiren faktörler şeklinde değerlendirilmektedir (Odabaşı, 1997:17-18).

30

Merkantilizme karşı bir tepki olarak ortaya çıkan Fizyokratik düşünce doğanın

gücü anlamına gelmekte ve ekonomik büyüme daha çok tarım sektöründe meydana

gelen tarımsal ürünlerindeki bir artış olarak görülmektedir (Ertüzün, 1984:24). Ürün

hasılasındaki artışın bağlı olduğu faktör ise doğa koşullarıdır ve üretim miktarını

etkileyebilen başlıca etkendir. Ekonomide tek etkin ve üretken sektör olarak atfedilen

tarım sektörü kendine verilenden (kendine harcanan emekten) kat kat fazlasını verme

yani fazlalık yaratma özelliğine sahiptir (Gürkan, 1989:24). Tarımda azalan verim

ilkesi geçerlidir. Bu ilke, üretim faktörlerinden bir tanesinin veri iken diğerinin

miktarının artırılması halinde toplam ürün miktarı bir noktaya kadar sürekli

artacağını, sonrasında artışların azalacağını ve sonrasında da bu artışların sıfırlanarak

azalış yönünde bir trend sergileyeceğini göstermektedir. Ekonominin çeşitli kesimleri

arasında bir tür dolanım ilişkisi olduğu önsavını kabul eden bu düşünce sistemi ile

üretim tarzının değiştirilmesinin verimliliğe etkisi ortaya konulmuş, daha büyük

sermaye sayesinde daha iyi işletilen toprağın daha fazla ürün getireceği ve daha

büyük gelir sağlayacağı belirtilmiştir (Tokta, 2002:13).

Toprağın sabit olarak alındığı, üretim fonksiyonunda emek ve sermayenin yer

aldığı çıktı bileşimini kullanan klasikler; nüfus, gelir, uzmanlaşma, teknoloji, azalan

verimler yasası ve fiziki sermayenin oluşumuna teknolojinin katkısı gibi modern

iktisadi büyüme teorilerinde yer alan konularda genel ekonomik denge içinde

büyüme ve verimlilik ilişkisini açıklamaya çalışmışlardır (Gübe, 1997:17). Klasik

düşünce sisteminin öncüsü olarak kabul edilen A. Smith’e göre tasarrufların yatırıma

dönüşmesi büyüme için bir ön koşul olarak gösterilirken tasarruf-yatırım ikilisiyle

sağlanan sermaye birikiminin işbölümü ve uzmanlaşmaya yol açacağı belirtilir

(Tinbergen, 1962:47). Smith; emek verimliliğini, piyasa büyüklüğünün (genişliğinin)

artan bir fonksiyonu olarak öne sürer. Piyasanın genişlemesi, işbölümü ve

uzmanlaşmanın artması içsel ve dışsal ekonomiler yaratacak, böylece emek

faktöründe artan verim kanunu geçerli olacaktır (Hiç, 1994:27). Çünkü ekonomi

geliştikçe ortaya çıkan artan getiri maliyetlerin düşmesine ve verimliliğin artmasına

neden olmaktadır. Bunun sebebi olarak emeğin verimini artıracak sermaye birikimi

ve teknoloji gibi faktörlerin piyasanın genişliğine bağlı olarak ortaya çıkabileceği

gösterilebilir. Bununla birlikte toplumların zenginliğe ulaşmalarında rol oynayan

31

mübadele gücünü sınırlayacak faktörün yine piyasaların yeterince büyük olmaması

yatmaktadır (Tezel, 2000:126). Yalnız; Smith’e göre büyüme kendi kendine başlayan

bir süreç olarak ortaya çıkmakta, fakat kar haddi faiz haddine ve minimum risk

primini karşılayacak düzeye düşerek artan verim kanunu geçerliliğini yitirmektedir.

Çünkü, başlangıçta kaynaklara oranla sermaye stoku küçük olduğu için kar oranları

yüksektir. Bu durum sermaye stokundaki artışın hızlanmasına neden olur. Bu artış,

işgücü talebini artıracağı için ücretler de yüksektir. Ancak sermaye stoku arttıkça kar

hadleri düşer. Çünkü Smith’e göre sermaye azalan verimler kanununa tabidir.

Sermaye stokundaki artış, nüfus artış oranına paralel olarak seyrederse ücret haddi

yüksek kalmaya devam eder. Sonuçta sermaye stoku çok büyür ücretlerin

yüksekliğine bağlı olarak nüfus artar ve ekonomi “toprak ve iklimi, kanunları ve

kurumları, itibariyle, duruma göre, ulaşabileceği nihai zenginliğe” erişir (Kazgan,

1989:79).

Klasik ekolün diğer temsilcisi olan Ricardo, üretim faktörlerinin toplam hasıla

içindeki pay ya da bölüşüm sorunuyla ilgilenerek azalan getiri kanununu

benimsemiştir. Çünkü; klasik düşüncede sabit katsayılı üretim fonksiyonunun

kabulü, emek ve sermaye girdisinin sabit bir bileşim altında üretime dahil olmasını

gerektirmektedir. Bu varsayımın kabulü, üretim faktörlerinin fiyatı olan ücret ve

faizlerde meydana gelen bir değişme sonucunda emek ve sermayenin ikamesinin

mümkün olmadığını göstermektedir. Teknolojik gelişme hızının tarım kesiminde

düşük olması, ülke içinde tarıma elverişli arazilerin sınırlı olması gibi sebeplerden

ötürü verimlilik düşük düzeyde gerçekleşmektedir. Çünkü, sermaye ve işgücü

arttıkça tarımsal üretimi artırmak için ekime açılmamış toprak üzerinde daha fazla

emek ve sermaye girdisi kullanarak üretim miktarının arttırılmaya çalışılması

faktörlerin marjinal verimliliklerinin azalmasına neden olur. Bu durum uzun

dönemde karların azalmasına, devam eden süreçte ise yatırımların azalmasına ve

sonuç olarak da ekonominin durgunluğa girmesine neden olur (Suiçmez, 1999:9).

Keynes genelde büyüme mekanizmasını kamu harcamaları yoluyla başlatma

sorunu ile ilgilenmiş, büyüme halindeki ekonominin geleceği ile ilgilenmeyerek

yapmış olduğu analizi statik bir yapı içinde bırakarak çözüm yolu bulmaya

32

çalışmıştır; çünkü Keynes, ekonominin verimlilik potansiyelini belirleyen kriterlerde

zaman içinde meydana gelecek değişmelerle ilgilenmeyerek analizinde, mevcut

emeğin kalitesi ve miktarı, teknoloji, rekabet şartları gibi olguları veri olarak

kullanmıştır. Keynes ekonominin eksik istihdamda da dengeye gelebileceğini ve tam

istihdama ulaşmak için yapılacak tüm politikaların verimlilik için bir ön koşul

olduğunu kabul eder (Akyüz, 1980:76). Verimlilik Keynes’de çarpan

mekanizmasıyla harekete geçer ve talebin bir fonksiyonu olarak görülür. Talebi

etkilemenin yolu maliye politikası ile kamu harcamalarını azaltma ve artırmadan

geçmektedir. Ekonomide istihdam ve talep yüksekse verimlilik gerçekleşmiş

sayılmaktadır.

Harrod-Domar modelinde büyüme ise, sermaye-hasıla oranı (K/Y=k) veri iken

sermaye birikimi tarafından belirlenir. Sermaye stokuna yapılacak olan artı emek

ilavesinin büyümeyi artırmadığı, emek ve sermaye faktörlerinin ikamesinin olmadığı

görüşü modelde hakimdir. Dolayısıyla verimlilik artışlarının faktör arzındaki artışlara

bağlı olduğu görüşü modelde yer almaz. Uzun dönemde sermaye stokuna yapılan net

ilavelerin verimlilik yoluyla büyüme üzerinde etkili olması beklenmektedir (Gürkan,

1989:38). Çünkü üretim fonksiyonu dolayısıyla büyüme tek bir üretim faktörü

tarafından belirlenmektedir: Bu faktör sermaye birikimidir. Sermaye birikimi ile

üretimin birbirine lineer olarak bağlantılı olduğu vurgulanan g=s/k eşitliğinde g,

büyüme oranını; s, marjinal tasarruf oranını; 1/k ise sermaye hasıla oranının tersini

ya da sermayenin verimliliğini göstermektedir. Dolayısıyla bu yaklaşımda büyüme

oranını (b) artırmak için ya tasarruf oranı (s) artırılmalı ya da sermayenin verimliliği

(1/k) artırılmalıdır.

2.2. Solow Büyüme Modeli ve Verimlilik

1950’li yıllardan itibaren modern ekonomik büyüme teorileri üzerinde yapılan

çalışmaların en önemlisi Solow (1956) tarafından gerçekleştirilen neoklasik büyüme

modeli, tam rekabet ve sermayenin azalan getirisi olduğu varsayımlarına dayanır.

Modelde yatırım yapanlarla tasarruf yapanlar aynı oldukları için ayrı bir yatırım

fonksiyonuna ihtiyaç duyulmamaktadır. Modelde ayrıca teknolojik gelişme dışsal bir

faktördür. Solow modeliyle özdeşleşen neoklasik model üretim fonsiyonu ve

33

sermaye birikimi fonksiyonu denklemleri etrafında kurulmuştur: 2.1 nolu denklem

üretim fonksiyonunu göstermektedir.

y = f (k) (2.1)

Bu fonksiyonda etkin emek başına çıktı (y) artışı, etkin emek başına sermaye

stoku (k) artışına bağlıdır. Yani büyümenin gerçekleşmesi için etkin emek başına

sermaye stokunun artması gerekmektedir. Bunun için de sermaye birikimi

fonksiyonuna ihtiyaç vardır1.

k = s f (k) – (d+n+Φ) k (2.2)

2.2 nolu denkleme göre bir ekonominin sermaye stokundaki değişme bütün

tasarrufların yatırıma dönüşmesi varsayımı altında toplam yatırımlarla (s(fk)) üretim

sürecinde gerçekleşen amortisman (d), nüfus (n), emek birikimli teknolojik gelişme

(Φ) oranları toplamının farkına eşittir2. Neoklasik büyüme modelinin yukarıda

özetlenen varsayımları altında Cobb-Douglas tipi bir makro ekonomik üretim

fonksiyonu kullanılmaktadır. Böyle bir üretim fonksiyonu sermaye hasıla oranının

fiilen değişik oranlar almasını mümkün kılar. Fonksiyonun yardımıyla uzun dönemli

veya durağan durum büyüme oranının sıfır olduğu sonucuna ulaşılmakta; başka bir

deyimle, hükümet politikalarının uzun dönemde ekonomik büyüme üzerindeki etkisi

oldukça zayıf kalmaktadır (Shaw, 1992:611).

Büyümenin kaynaklarına ilişkin tartışmaların odağında yer alan büyüme

muhasebesi yöntemi ile büyümenin belirleyicileri, üretim bazlı analizlerle ortaya

1 Kişi başına çıktı ya da gelir değeri, tüketim ve tasarruf değerleri arasında bölüşülür. Kişi başına gelirin marjinal tüketim eğilimi oranına denk gelen kısmı harcanmakta geriye kalan kısım ise tasarruf edilerek yatırımlara kaynaklık etmektedir. Dolayısıyla y=c+s, i=sy olur. Kişi başına düşen çıktı miktarı, kişi başına düşen sermaye miktarının bir fonksiyonu olduğundan (y=f(k)) i=sy denkleminde yerine konularak i=sf(k) eşitliği elde edilir. İşçi başına yatırımın, işçi başına sermayenin bir fonksiyonu olduğunu gösteren bu eşitlikte sermaye miktarı belli aşınma ve eskimeye (d) uğrar. Sermaye stokundaki değişme ∆k=i-dk-nk-Φk gösterilebilir. Tasarrufların yatırıma aktarılması varsayımı ile i=sf(k) yazılabileceğinden ∆k=sf(k)-dk-nk-Φk şeklinde gösterilir. Gerekli düzenlemeler yapıldığı takdirde 2.2 nolu sermaye birikimi denklemine ulaşılır. 2 Emeğin %n gibi bir oranda büyümesi, teknolojik gelişmeye bağlı olarak da emek etkinliğinin %Φ gibi bir oranda büyümesi etkin emeğin n+Φ oranında büyümesine neden olur. Böyle bir durum ise sermaye stokunun etkin emek başına düşen miktarını azaltmaktadır. Bunun ortadan kalkması ya da etkin emek başına düşen sermaye stokunu sabit tutmak için daha fazla sermaye birikimine ihtiyaç vardır.

34

konulmaya çalışılır. Cobb-Douglas tipi üretim fonksiyonu kullanılan modelde

teknoloji, emek ve sermaye yanında bir üretim faktörü olarak fonksiyonda yer

almaktadır. Bir ülke veya bir bölgenin mal ve hizmet üretimi basit bir üretim

fonksiyonu çerçevesinde emek, sermaye ve teknoloji düzeyi olmak üzere aşağıdaki

gibi ele alınsın.

Y=A(t) F[K(t), L(t)]

InY(t) = InA(t)+InF[K(t), L(t)]

(2.3)

Solow (1956)’a göre 2.3 nolu denklemde çıktı düzeyi (Y); fiziki sermaye (K),

emek (L) ve modelde dışsal olarak kabul edilen teknolojik gelişme düzeyine

bağlanmıştır. 2.3 nolu eşitliğin logaritması alındığında,

(2.4)

2.4 nolu eşitliğe ulaşılır. Bu eşitliğin zamana göre türevi alındığında ise

K LF FY(t) A(t) = K(t)+ L(t)Y(t) A(t) F[K(t), L(t)] F[K(t), L(t)]

+ (2.5)

Denklemine ulaşılır. 2.5 nolu denklemde çıktıdaki değişimin anlaşılabilmesi

için faktörlerin hasıla içindeki paylarının gösterilmesi gerekmektedir. F[K(t), L(t)] =

Y(t)/A(t) eşitliği denklem 2.5’te yerine konulduğunda,

K LA(t)F K(t) A(t)F L(t)Y(t) A(t) K(t) L(t) = +Y(t) A(t) Y(t) K(t) Y(t) L(t)

+ (2.6)

2.6 nolu denkleme ulaşılır. Rekabetçi bir piyasa modelinde, üretim faktörlerine

marjinal ürünleri ödenir. dY/dK=A.dF/dK=A.FK ve dY/dL=A.dF/dL=A.FL

Y(t) A(t) K(t) K(t) L(t) L(t) = r wY(t) A(t) Y(t) K(t) Y(t) L(t)

+ + (2.7)

Burada r ve w sırasıyla sermaye ve emeğin fiyatını göstermektedir. Aynı

şekilde K(t)rY(t)

ve L(t)wY(t)

sırasıyla sermaye faktörünün gelirden aldığı payı ve emek

faktörünün gelirden aldığı payı göstermektedir. Emek ve sermayenin gelirden almış

35

oldukları paylara sırasıyla β ve α şeklinde gösterilirse Solow Artığına3 2.8 nolu

denklemde ulaşılabilir.

Y(t) A(t) K(t) L(t) = Y(t) A(t) K(t) L(t)

α β+ +

α(t)+ β(t)=1 (2.8)

Denklem 2.8’e göre büyümedeki değişimin kaynağı olarak teknolojik

gelişmedeki değişim, sermaye birikimi ve emek girdisindeki değişimlerle

gösterilebilir. Bu üretim fonksiyonuna göre üretim, bu girdilerin artan bir

fonksiyonudur ve veri sermaye işgücü düzeyinde üretim teknolojik gelişme (A’daki

değişim) yoluyla artırılmaktadır. Üretim faktörlerinin miktarındaki değişmeye bağlı

olmayan yalnızca teknolojik değişmelere bağlı olan mal ve hizmet miktarındaki

artışlara toplam faktör verimliliği (Solow Artığı) adı verilmektedir. Toplam faktör

verimliliği (TFV) kavramı ilk bakışta tüm üretim faktörlerindeki verimlilik artışından

kaynaklanan bir büyümeyi çağrıştırsa da model aslında büyüme ölçümünden ziyade

büyümenin hangi üretim faktöründeki artıştan kaynaklandığını ve hangi oranlarda

arttığını göstermektedir. Çünkü Toplam Faktör Verimliliği veya Solow Artığı sadece

teknolojik ilerlemeden kaynaklandığı varsayılan büyüme oranını göstermektedir.

Eğer Toplam Faktör Verimliliği sadece teknolojik ilerlemeden değil, aynı zamanda

sermaye ve emek kullanımındaki artıştan kaynaklanan büyümeyi de kapsasaydı

Toplam Faktör Verimliliği kavramı ve içeriği birbirine daha uyumlu olacaktı

(Hulten, 2000:23). Artık olarak değerlendirilen Toplam Faktör Verimlilik düzeyi

büyümenin bir görüntüsü şeklinde yorumlanırken teknolojinin dışsal faktörlere

bağlanması ve verimlilikte meydana gelen değişmelerin faktör birikimi ile

ilişkilendirilmesi ülkelerarasındaki büyüme farklılıklarının açıklanamamasına neden

olmuştur (Limam ve Miller, 2006). 2.1 ve 2.2 nolu eşitliklerden anlaşılacağı üzere

ülkelerin birbirinden farklı büyüme oranlarına sahip olmaları o ülkelerin farklı işgücü

büyüme ve teknolojik gelişme oranlarına sahip olmalarıyla açıklanmaktadır. Çünkü

3 Teknolojik gelişmeden kaynaklı verimlilik artışı şeklinde açıklanan ve aynı zamanda TFV olarak da adlandırılan Solow Artığı kavramı sadece teknolojik ilerlemeden kaynaklandığı varsayılan büyüme oranını da göstermektedir. Bu tanımlama doğrultusunda Solow Artığı, büyümenin üretim faktörleri tarafından açıklanamayan kısmını oluşturmaktadır. Bununla birlikte bu kavram, üretim faktörlerinin teknolojik gelişme ile birlikte etkinliğinin arttırılması ve girdilerden teknoloji yoluyla en yüksek veriminin ne şekilde elde edileceğini gösterir.

36

modele göre daha çok yatırım yapan ve daha düşük nüfus artış oranına sahip ülkeler

daha zengin olacaklardır. Bunun sebebi olarak kişi başına daha çok sermaye

birikimimin sağlanmasıyla emek verimliliğinin artırılmış olması yatmaktadır. Ayrıca

modelde sermayenin azalan getiriye sahip olması nedeniyle teknolojik gelişme

olmaksızın büyüme sonunda durağan duruma girmektedir. Modelde teknolojik

gelişme, sermaye verimliliğinin düşme yönünde gösterdiği eğilimi ortadan kaldırıp

kişi başına düşen sermaye miktarının artmasına ve sermaye birikiminin oluşumuna

katkı sağlayarak verimliliğin artmasına neden olur. Neoklasik modelde ülkelerin

birbirinden farklı büyüme oranlarına sahip olmaları ve bunun teoride açıklanamaması

modelin eleştiri noktası olmuştur ve bu eleştiriler içsel büyüme teorileri ile bertaraf

edilmeye çalışılmıştır.

2.3. İçsel Büyüme ve Verimlilik

Neoklasik modelde kullanılan ölçeğe göre azalan getiriye dayalı üretim

fonksiyonu, gelişmiş ülkelerde gözlenen büyüme olgusunun ekonomik sisteme dışsal

olan teknolojik gelişmeyi verimlilik artışları ile açıklanmasını gerekli kılıyordu.

Dolayısıyla ekonomik kararların büyüme üzerinde etkisi olmamaktaydı. 1980’lerin

ortalarına kadar iktisat literatüründe egemenliğini sürdüren neoklasik model

öngörülerinin o günün büyüme şartlarını açıklamada yetersiz ve eksik kalması

sonucu ortaya aslında pek de yeni olmayan büyüme modelleri çıkmıştır. Neoklasik

modele alternatif olarak geliştirilen içsel büyüme teorileri azalan verimlerin aksine

artan verimlere dayalı üretim fonksiyonları kullanmaktadır4. Bu varsayımın

temelinde ise üretim süreci esnasında bir yan ürün olarak ortaya çıkan bilginin,

üretimi gerçekleştiren firma ve içinde bulunduğu endüstrilerin üretiminde verimlilik

artışı sağlamasına yol açması yatmaktadır (Demir, 2002:23). Başka bir deyişle içsel

4 İçsel büyüme modellerinde kullanılan artan verimlere dayalı üretim fonksiyonları, neoklasik üretim fonksiyonundan yeniden üretilmeyen üretim faktörlerinin çıkarılması ve beşeri sermayeyi de içerecek şekilde geniş sermaye tanımının neoklasik üretim fonksiyonuna ilave edilmesiyle ortaya çıkmıştır. İçsel büyüme teorileri varsayımlarının geçerliliğine hizmet etmesi düşünülerek oluşturulan AK modelinde sermayenin artması (K) ya da teknolojik gelişme düzeyinin (A) artması sonucu sermaye birikiminin azalan verimlere tabi olmadan büyümenin mümkün olabileceği varsayılmaktadır. Y=AKαLβ şeklindeki neoklasik üretim fonksiyonu sabit getiri varsayımı altında (α+β=1) ve modelde yeniden üretilebilir kaynaklar girdi olarak kullanılması için β=0 kabul edilerek Y=AKα fonksiyonuna ulaşmak mümkündür. Daha ayrıntılı bilgi http://www.tcd.ie/Economics/staff/whelanka/topic2.pdf web adresinden ulaşılabilir.

37

büyüme teorileri artan verimliliği; içsel bir değişken olan teknolojik değişme ve

teknolojik değişmeye neden olan beşeri sermaye, kamu politikaları, dış ticaret, bilgi

gibi faktörlerle açıklamaktadır (Leung ve Quah, 1996:539). Bu alandaki çalışmalar

büyümenin kendi dinamikleri içinde bir takım faktörlerin5 etkileşimiyle içsel olarak

gerçekleştiğini ileri sürmesi bakımından neoklasik modelden önemli ölçüde

ayrılmaktadır. İçsel büyüme teorisinin neoklasik büyüme teorisinden ayıran en

önemli farkı, iktisadi büyümenin iktisat içi endojen unsurların ürünü olduğunu,

sistemi dışarıdan etkileyen güçlerin sonucu olmadığını savunmasıdır (D.Romer,

1994:3).

Büyüme teorisine yeni bir bakış açısı getiren bu içsel büyüme teorileri yeni bir

teknolojik değişim sunmaktan ziyade bu teknolojik gelişmeye neden olan etkin insan

gücünü sermaye olarak tanımlamıştır. Bilginin üretimde girdi olarak kullanımının

yaygınlaştığı varsayımı ile sermaye mallarındaki verimliliğin azalma yönünde eğilim

sergilemeyeceğini varsaymaktadır. Çünkü bir ülke belli sektörlere yatırım yaptıkça o

konuyu öğrenecek; dolayısıyla, birim maliyetleri düşürerek o konuda karşılaştırmalı

üstünlüğe sahip olacaktır.

Verimlilik kavramını esas alan içsel büyüme modelleri beşeri sermayeyi Arrow

(1962) anlamında yaparak-öğrenme sürecini yaratan fiziksel sermaye yatırımları

olarak dikkate almaktadır. Yaparak öğrenme modellerinde fiziksel sermaye

yatırımları yoluyla ortaya çıkan öğrenme süreci (çalışılan süre arttıkça) ekonomide

üreticiler arasında yayılarak, tüm ekonominin bundan yararlanmasını (pozitif

dışsallık) ve verimlilik artışını sağlayacaktır. Yani fiziksel sermayeden kaynaklanan

azalan getiri, bu yolla sabit getiriye ya da artan getiriye dönüşmektedir. Daha çok

fiziksel sermaye yatırımı, dışsal yararları artırarak, tüm üreticilerin teknoloji

düzeyinin gelişmesini sağlar. Bu anlamda fiziksel sermaye, büyümenin asıl itici gücü

olarak görülmektedir. Sonuç olarak büyüme ve verimlilik sermaye birikiminin

yaşanıldığı alanda gerçekleşecektir (Karp, 2001:75).

5 İçsel büyüme teorilerine kaynaklık eden faktörler beşeri sermaye, teknoloji, araştırma geliştirme faaliyetleri, dış ticaret, kamu politikaları gibi faktörlerdir.

38

Romer (1986) ve Lucas (1988) içsel büyüme modellerinde fiziki sermayenin

çıktıdaki büyümeyi açıklamak için tek başına yeterli bir faktör olmadığını dile

getirmektedirler. Gayrisafi yurt içi hasıladaki büyüme oranlarının ülkelerarasında

farklılık göstermesi; Grossman ve Helpman (1991) ve Romer (1990) tarafından

teknolojik değişmeye; Parente ve Prescott (1996) tarafından yeni teknolojiye

ulaşmada engellerin ortadan kaldırılmasına; Romer (1986), Barro (1991) MRW

(Mankiw, Romer, Weil, 1992) tarafından beşeri sermaye ve dış ticarete bağlanmıştır.

2.3.1. Beşeri Sermaye ve Verimlilik

Fiziksel sermayeden başka, büyüme modellerinde zaman içindeki hareketi

içselleştirebilen beşeri sermayenin de dışsallık yaratarak verimliliği artırabileceği ve

dolayısıyla uzun dönemde kişi başına çıktının artış oranını veya büyüme oranını

etkileyeceğini ileri süren modeller ortaya atılmıştır. Beşeri sermayeyi içeren içsel

büyüme modellerinde, beşeri sermaye üretimi ile ilgili yapılan temel varsayım beşeri

sermayenin ve dolayısıyla etkin emek miktarının çalışılan süre arttıkça arttığıdır

(Sequeira, 26.11.2005). Başka bir deyişle sermayenin çalışma sırasında üretildiği

yani yaparak öğrenmenin gerçekleştiği varsayılmaktadır. Bu sebeple beşeri sermaye

ile birlikte ortaya çıkan bilginin üretim sürecinde kullanımının yaygınlaştığı

varsayımı ile oluşturulan büyüme denklemlerinde sermaye mallarına yapılan

yatırımın verimliliğinin azalmayacağı ya da sermaye birikiminin azalan

verimliliğinin önlenmesinin mümkün olabileceği öne sürülmektedir (Yay, 2000:183).

Üretim faktörleri içinde önemli bir konuma sahip olan sermaye faktörü son

yıllara kadar fiziki sermaye kapsamında değerlendirilmekteydi. Ancak kişisel ve

toplumsal özelliklerin üretime olan etkisinin giderek önem kazanması, söz konusu

özelliklerin üretim faktörü şeklinde tanımlanmasına ve sermaye kavramının tekrar

ele alınmasına neden olmuştur. Bu bağlamda sermaye olarak adlandırılan değerler

üretime pozitif katkısı olan her türlü maddi ve maddi olmayan iktisadi unsurlar

olarak değerlendirilebilir. Bu bölümde beşeri sermaye teorileri öz olarak ana

hatlarıyla sunulacaktır. Burada amaç, detaylı ayrıntılarla konuyu sunmak olmayıp

büyüme ve verimlilik kavramının beşeri sermaye kapsamında çeşitli iktisatçılar

tarafından nasıl ele alındığını ortaya koymak olacaktır. Bu anlamda yol gösterici

39

çalışma olması bakımından Mankiw, Romer ve Weil (MRW,1992) çalışmasından

yararlanılmıştır.

Lucas (1988) beşeri sermayeyi bireylerin fiziksel, entellektüel ve teknik

kapasitesi olarak tanımlayarak beşeri sermayenin iktisadi büyüme sürecinde oynadığı

role dikkat çekmektedir. Fiziksel sermaye gibi bir üretim faktörü olan beşeri

sermayede azalan değil artan verimlere dayalı bir sürecin işlediğini vurgulamaktadır.

Lucas, Cobb-Douglas tipi üretim fonksiyonundan hareket ederek büyüme ve gelir

farklılıklarıyla uyumlu standart neoklasik piyasa şartlarının geçerli olduğu 2.9 nolu

üretim fonksiyonunu ele almaktadır.

β 1-β ya

t t t tY =A.K t[u N h ] h (2.9)

Burada K fiziki sermayeyi (sabit sermaye stoku cinsinden), u çalışılan süreyi, h ise

beşeri sermaye düzeyini göstermektedir. Denklem 2.9’a göre büyüme; beşeri

sermayenin etkinliği ile birlikte ortaya çıkacak dışsallıkların (y) çalışılmayan

zamana6 (1-u) bağlı olarak gerçekleşeceği vurgulanmaktadır. Modelde, sosyal bir

aktivite olduğu kabul edilen beşeri sermaye birikimi fiziki sermayenin doğal bir

parçası olarak görülmemiş daha çok okullaşma oranı ile bazı özel çaba ve

harcamalara bağlanarak çalışma dışı zamanla (1-u) ilişkilendirilmiştir. Oysa beşeri

sermaye birikimi bütün bunlarla birlikte yaparak öğrenme, hizmet içi eğitim ve fiziki

sermaye gibi faktörlerle de yakından ilgilidir (Demir, 2002:3). Bu modelin önerdiği

temel sonuç; miktarı fiziksel sermaye gibi içsel olarak belirlenen beşeri sermayenin

dışsallık yaratarak verimlilik artışını ve dolayısıyla büyümeyi etkileyebileceğidir.

Aynı zamanda, kişi başına gelirin sürekli artış eğiliminde olmasını sağlayan bir

faktör olarak büyüme analizinde yer alabileceği sonucu da çıkartılabilir. Böylece,

büyüme için gerekli olan toplam faktör verimliliğinin çalışma dışı zamanla doğrudan

ilişkilendirilmesiyle birlikte emek verimliliğinde meydana gelen artış, neoklasik

anlamda “artık” değeri oluşturabilecektir. Bu değer, ülkelerarasındaki farklı gelişme

performanslarının açıklanmasında beşeri sermaye aracılığıyla yaratılan dışsallıkların

önemini ortaya koymaktadır.

6 Toplam zamanın 1 olması varsayımı altında beşeri sermayenin üretim faaliyetinde bulunduğu payı (u), 1-u ise beşeri sermayenin doğrudan üretim faaliyetinde bulunmamasına rağmen çalışma dışı zamanda kazandığı beceri elde etme ve beceri kazanma oranını göstermektedir (Tüylüoğlu, 1995:54).

40

2.3.2. Mankiw, Romer, Weil Modeli ve Verimlilik

Mankiw, Romer, Weil (MRW,1992) tarafından geliştirilen model, neoklasik

anlamda Solow modeline beşeri sermayeyi ekleyerek büyüme sürecini içsel bir

yaklaşımla açıklamaya çalışmıştır. Model basit anlamda Cobb-Douglas üretim

fonksiyonunu kullanmaktadır ve 2.10 nolu eşitlikteki gibi ifade edilebilmektedir.

α β 1-α-βY(t) = K(t) H(t) (A(t)L(t)) (2.10)

Burada t dönemindeki büyüme ya da çıktı düzeyi (Y(t)), sırasıyla t dönemindeki

fiziki sermaye düzeyine; (K(t)), t dönemindeki beşeri sermaye düzeyine; (H(t)), t

dönemindeki teknoloji düzeyine; (A(t)) ve t dönemindeki işgücü düzeyine (L(t))

bağlı olarak değişecektir. 2.10 nolu eşitlik kişi başına değerler cinsinden yazılacak

olursa,

Y K H

α β

α β

y = k = h = AL AL AL

(2.11)

α βy=k h

zamana göre türevi alınmış fiziki sermaye ve beşeri sermaye birikim fonksiyonu 2.12

ve 2.13 nolu eşitliklerde görülebilir.

kk(t) = s y(t)-(n+g+δ)k(t) k = s k h (t)-(n+g+δ)k(t) (2.12)

hh(t) = s y(t)-(n+g+δ)h(t) (2.13) h= s k h (t)-(n+g+δ)k(t)

sk ve sh sırasıyla fiziki sermayenin toplam çıktıdaki payı ve beşeri sermaye

birikiminin toplam çıktıdaki payını (ortaokul seviyesindeki eğitimlilerin toplam

işgücü içindeki payı olarak da nitelendirilebilir) göstermektedir. 2.12 ve 2.13 nolu

eşitliklerden ekonominin durağan duruma ulaşması sonucunda ( ve )

kişi başına beşeri sermaye stoku ve kişi başına sabit sermaye stoku aşağıdaki gibidir.

k(t)=0 h(t)=0

11-β β 1-α-βk hs sk*=

n+g+δ⎛ ⎞⎜ ⎟⎝ ⎠

(2.14)

41

1α 1-α 1-α-βk hs sh*=

n+g+δ⎛ ⎞⎜ ⎟⎝ ⎠

(2.15)

Y(t) α αIn =InA(0)+g(t)+ In(s)- In(n+g+δ)L(t) 1-α 1-α

⎡ ⎤⎢ ⎥⎣ ⎦

7 (2.16)

Kişi başına değerler cinsinden kişi başına sabit sermaye stoku ve kişi başına beşeri

sermaye stokunu içeren 2.14 ve 2.15 nolu denklemler, eşitlik 2.16’da yerine

konulduğunda denklem 2.17’ye ulaşılır.

kY(t) α+β α β In =InA(0)- In(n+g+δ)+ In(s )+ In(s )L(t) 1-α-β 1-α-β 1-α-β

⎡ ⎤⎢ ⎥⎣ ⎦

h

8

(2.17)

Eşitlik 2.17, kişi başına çıktı düzeyinin nüfus artış düzeyine, beşeri ve fiziki sermaye

birikimine bağlı olduğunu göstermektedir. MRW modelinde beşeri sermayenin

ulusal gelirdeki payı ya da etkinlik derecesi belirlenmekte, buna karşılık diğer

modellerde, büyümeyi olumlu yönde etkileyen beşeri sermaye birikimi için gerekli

kaynakların neler olabileceği sorgulanmaktadır. MRW’ye göre farklı tasarruf oranlarına

ve nüfus artış hızlarına sahip ekonomiler, kendilerine özgü durağan durum dengesine

ve kişi başına gelir düzeylerine sahip olacaklardır9. Bu nedenle gelir farklılıkları,

kararlı bir yapıdadır. Ülkelerin büyüme oranlarının birbirinden farklı oluşunda

toplam faktör verimliliğinin bileşimi kabul edilen okullaşma oranının ya da MRW

artığı olarak kabul edilen [Ins-In(g+n+δ)] değerinin var olması yatmaktadır (Holtz-

Eakin, 1992:6).

7 Durağan durumdaki genişletilmiş Solow modeli 7 ve 8 nolu denklemlerin tasarruf ve sabit teknoloji düzeyi ile genelleştirilmiş halini göstermektedir (MRW, 1992:410). 8 In(Y/L)=InA+α/(1-α)[Ins-In(g+n+δ)] burada s yatırımların gayrisafi yurt içi hasıla içindeki payını, n nüfusun büyüme oranını, α sermayenin gelirden aldığı payı, δ yıpranma oranını, g ise emek girdisinin büyüme oranını temsil etmektedir. MRW artığı olarak adlandırılan kısım ise [Ins-In(g+n+δ)] olarak değerlendirilir. 9 Literatürde yakınsama ya da yaklaşma hipotezi olarak da adlandırılan bu yaklaşım MRW modelinde koşullu yakınsamayı yani kişi başına değerler cinsinden çıktı ve sermaye stoku denge seviyesinin nüfus ve tasarruf oranlarına bağlı olarak büyüme ile birlikte hareketini temsil etmektedir.

42

2.3.3. Teknoloji ve Verimlilik

Romer’in (1990) çalışmasında araştırma-geliştirme (AR-GE) sektöründeki

beşeri sermayenin içerilmemiş teknoloji yoluyla elde etmiş olduğu buluşların uzun

dönemli büyüme üzerinde etkisi olduğunu savunmaktadır. Teknolojik gelişme bu

anlamda iki şekilde ele alınabilir. Birincisi, içerilmiş teknolojik gelişme

(soyutlanmış); kullanılan tüm emek ve makineler üzerinde eşit ve benzer şekilde

etkisini gösteren, yatırımlardan dolayısıyla sermaye stokundan soyutlanmış türden

bir teknolojik gelişmedir (Yıldırım, 1973:10). Belirli bir maliyeti olmayıp

gerçekleşmesi için zamanın geçmesi yeterlidir. İçerilmiş teknolojik gelişmenin

olması için sermaye yatırımlarının yapılması gereklidir. İkincisi olarak; içerilmemiş

teknolojik gelişme ise yatırımlardan dolayısıyla sermaye birikiminden bağımsız

olmayıp mevcut sermaye stoku ve işgücü etkinliğinin belli bir girdi bileşiminden elde

edilen çıktı miktarının zaman içinde sürekli olarak artması şeklindedir. Her dönemde

mevcut sermaye stoku en son teknik bilgi düzeyinin gerektirdiği yeni üretim

araçlarına dönüştürülmekte ve işgücü en iyi şekilde eğitilmektedir. Sonuç olarak

teknik gelişmenin sağlanması yeni yatırımları gerektirmemekte, mevcut faktörlerin

etkinliği artırılmaktadır (Felipe, 1997:19).

Romer (1990) çalışmasını Arrow’a (1962) dayandırarak ekonomideki faaliyet

alanlarını üç guruba ayırmıştır: Yeni bilgiyi üretebilmek için mevcut bilgi stokunu ve

beşeri sermayeyi kullanan AR-GE sektörü; AR-GE sektörünün ürettiği dizaynları

kullanarak son-nihai sektör (final goods production) için girdi sağlayan ara malları

üreten sektör (intermediate-goods sector) ve son-nihai sektör (Romer, 1990:79). Bu

şekilde sektör ayrımına giden Romer de Cobb-Douglas üretim fonksiyonu

kullanmıştır. Model, eşitlik 2.18’de görülebilir.

i

∞α β 1-α-β

Y Yi=1

Y(H , L, x) = H L x∑ (2.18)

Burada HY, L, x, α ve β sırasıyla, emek, fiziki ve beşeri sermayenin AR-GE

sektöründeki payını, son-nihai sektörde çalışan emek miktarını, fiziki sermaye olarak

tanımlanmış ara malları (makine veya üretim teçhizatı), beşeri sermayenin çıktıdaki

payını ve son parametre β ise emeğin çıktıdaki payını göstermektedir. Üç sektörlü

43

yapı üzerine inşa edilen modelde; bilgi, üretim sürecine yeni ve daha modern bir ara

girdinin üretilmesini sağlayacak bir şekilde rol oynar. Aynı şekilde bu girdinin

üretilmesiyle birlikte ekonomideki toplam bilgi stoku artarak AR-GE sektöründeki

beşeri sermayenin verimliliği artırılmış olur (Romer, 1990:79-80). AR-GE

sektöründeki yeni teknolojik tasarımlar için Romer tarafından sunulan ve teknolojik

gelişme düzeyindeki değişimleri gösteren fonksiyon aşağıda eşitlik 2.19’da

gösterilmektedir.

∞

α β 1-α-β

α β 1-α-β

AA = δH A (2.19)

Burada A, yeni bilginin modern bir ara girdi üretebilme ya da teknolojik bilgi

düzeyini; δ, verimlilik düzeyini; HA ise AR-GE sektöründeki beşeri sermaye düzeyini

göstermektedir. Fiziki sermaye olarak tanımlanmış ara malları üretim endeksini

gösteren x’in 2.18 nolu denklemde sınırlı integrali alınması yoluyla, son-nihai

sektördeki üretim fonksiyonu aşağıda 2.20 nolu eşitlikte gösterebilmek mümkündür.

α β 1-α-βY Y

0

Y(H , L, x) = H L x(i) di∫ (2.20)

2.19 ve 2.20 nolu denklemlerden çıkartılacak temel sonuç AR-GE sektörüne daha

çok beşeri sermaye istihdamının sağlanması ve AR-GE sektöründe bilgi birikim

düzeyinin artması beşeri sermaye verimini artıracağıdır. Romer, ekonominin

genelinde meydana gelen verimlilik artışlarının kaynağında AR-GE sektörü

faaliyetlerinden kaynaklanan olumlu dışsallıkların payının olduğunu varsaymaktadır

çünkü AR-GE sektöründe yeni bir ara malın üretiminin gerçekleştirilmesiyle ortaya

çıkan teknik bilginin maliyetsiz bir girdi olarak üretimde kullanılması toplam çıktı

düzeyinin, kadar artmasını sağlar. Böylece ülkelerarası gelir

farklılıklarının açıklanmasında ya da büyümenin belirleyicisi olarak kabul edilen

toplam faktör verimlilik düzeyinin ifadesi ile eşdeğer olabileceği ve

Solow anlamında bu ifadenin “artık” şeklinde değerlendirilebileceği söylenebilir.

YH L x(i)

YH L x(i)

Bu modelde toplam faktör verimliliği, AR-GE sektöründe istihdam edilen

beşeri sermayenin verimliliğine bağlıdır. Dolayısıyla AR-GE faaliyetlerinin karlılığı

artarsa bu faaliyetler için çok kaynak ayrılacak, kişi başına beşeri sermaye stoku

44

artacak ve büyüme oranı artış seyri izleyecektir. Modelde araştırma faaliyetleri

sadece yeni buluş ya da bir dizayn yaratmakla kalmaz aynı zamanda bilgi stokunu da

artırır. Ekonomide bilgi stokunun artması AR-GE sektöründeki beşeri sermayenin

verimini de artırır. Bu aynı zamanda hızlı büyüme için gerekli itici gücün kaynağını

da belirtir (Wolff ve Nadiri, 1993:315-317).

2.3.4. Bilgi Üretimi, Dışsallıklar, Yayılma Etkisi ve Verimlilik

Romer’le ilk defa ortaya çıkan içsel büyüme teorilerinin temelinde Arrow’un

ortaya attığı yaparak öğrenme fikri yatmaktadır. Öğrenme süreci, pratik ve

deneyimden kaynaklanmaktadır. Pratik ve deneyim kombinizasyonu sonucunda

ortaya çıkan öğrenmeden kaynaklı verimlilik artışı, maliyetleri düşürerek mal ve

hizmet kalitesinin yükselmesine ve üretim hızının artmasına neden olur. Arrow

(1962) buna, yaparak öğrenme adını vermiştir. Arrow’un yaparak öğrenme modeline

göre üretim sonucunda, zamana bağlı olarak öğrenmenin meydana geldiğini ve yol

açtığı maliyet düşüklüğü sebebiyle ürün gelişimi ve farklılaştırılmasının ortaya

çıktığını ileri sürer (Arrow, 1962:155, 157). Dolayısıyla bunun ekonominin

genelindeki üretim seviyesi ile bağlantısı kurularak çıktı seviyesi ile öğrenme

sürecinin orantılı olduğunu ve bu olguların öğrenmeye bağlı olarak ortaya çıktığı bir

süreç sonucunda büyümenin gerçekleştiğini savunmaktadır (Ambler, 1999:761).

Fiziksel sermaye yatırımları yoluyla toplumun bilgi stokunu genişletmesi ve bilginin

topluma pozitif dışsallık yaratacak biçimde üreticiler arasında yayılması sonucu

büyümenin ve verimlilik artışının sağlanacağı ayrıca varsayılmıştır. Fiziksel

sermayeden kaynaklanan azalan getiri, bu yaparak öğrenme ile sabit getiriye

dönüşmektedir. Daha çok fiziksel sermaye yatırımı, dışsal yararları artırarak, tüm

üreticilerin teknolojik düzeyinin gelişmesini sağlar. Bu anlamda fiziksel sermaye,

büyümenin asıl itici gücü olarak görülmektedir. Çünkü; öğrenmenin, içerilmiş

teknolojik gelişmeden kaynaklı sermaye mallarında biriktirilmiş olması verimlilik

artışına neden olur (Arrow, 1962:157).

Romer (1990) bu modelden farklı olarak, ekonomideki artan getiriye yol açan

pozitif dışsallıkların AR-GE sektörü faaliyetlerinden kaynaklandığını öne

sürmektedir. Ona göre büyümeyi beşeri sermaye bağlamında açıklamaya yönelik

45

içsel büyüme modelleri, beşeri sermayeyi iki anlamda ele almaktadırlar. Birincisi,

birey ile kendisinde taşıdığı bilgi-beceridir ve bireyin yaşamı sona erdiğinde ortadan

kalkar; ikincisi, salt teknolojik bilgidir ve nesilden nesile aktarılarak devamlılığı

sağlanır. Romer, kendi modelinde bu varsayımı terk eder ve beşeri sermaye (H) ile

teknolojik bilgiyi (A) iki ayrı değişken olarak açık biçimde formüle eder. Teknik

bilgi, bireyin varlığından bağımsız kılındığından dolayı da, kısıt altında kalmamakta,

sınırsızca büyüyebilmektedir (2.19 ve 2.20 nolu eşitlikler). Üretim girdilerini,

rekabete konu olabilen ve rekabete konu olamayan girdiler olarak ayıran Romer

üretim fonksiyonunu iki girdiye göre (F(A, X)) ele almış, öğrenmeye göre, rekabete

konu olmayan girdiler iki katına çıkarıldığında, üretim daha yüksek bir oranda

artacağını savunmuştur. Bu varsayım, X girdisinin rekabete konu olan ve tükenebilir

nitelikte bir girdi; A girdisinin de rekabete konu olmayan, yeniden üretilmesi için ek

maliyet gerektirmeyen ve yaparak öğrenme ile çoğaltılabilen nitelikte olduğu

görüşünden kaynaklanmaktadır. Buna göre A asıl üretken girdi olduğundan, F

fonksiyonu içbükey olarak yazılamaz (Romer, 1990:76). Yani, F(λA, λX)> λF(A, X).

Çünkü; bilgi, artan getiriyle çalışan bir sermaye malı olarak kullanılmaktadır.

Tüketim malı üretim fonksiyonu, bilgi girdisi dışındaki değişkenlerin sabit tutulduğu

genel dışbükey bir fonksiyondur. Ayrıca Romer, azalarak artan üretim fonksiyonu ile

sermayenin azalan marjinal verimini ve ek yatırımın gelişmekte olan ülkelerde de

yüksek getirisi olacağını öngörmektedir (Akyüz, 1977:49). Çünkü sermayenin

homojen ve ülkeler arasında tam hareketli olduğu varsayımı ile gelişmiş ülkelerden,

gelişmekte olan ülkelere doğru doğrudan yabancı sermaye yatırımları (girdi

maliyetlerinden kurtulmak) ve portfolyö yatırımları (faiz oranlarından yararlanma)

gibi sermaye akımı oluşmaktadır. Yabancı sermayenin bu şekilde gelişmekte olan

ülkelere gitmesi, bu ülkelerin üretim ve teknoloji üzerinde dışsallıklar oluşturarak

büyümeye doğru giden yolda gelişmekte olan ülkeler için kaçırılmaması gereken

fırsatlar olarak görülebilir. Zaten gelişmekte olan ülkeler iktisadi yapılarında, faktör

donanımlarına bağlı olarak emek yoğun bir üretim sistemi ve düşük teknoloji

düzeyini barındırmaktadır.

Romer’de yine aynı şekilde fikir ve yeni bilgilerin yayılmasını artırmak için

devlet müdahalesinin gerekliliği vurgulanmıştır. Ekonomik birimler yatırım

46

yaptığında iki etki ortaya çıkar: Birincisi ekonomik birimler kendi içindeki üretimin

daha kaliteli daha hızlı ve daha az maliyetli yapılabileceğini öğrenmektedir. İkinci

olarak ortaya çıkan yeni bilgiler dışsallıklar sonucu sosyal bilgi haline gelerek

ülkedeki toplam bilgi stokunu arttıracaktır. Bu ise diğer ekonomik birimlerin

verimini artırarak yapılan yatırımların ülkenin tamamını olumlu yönde etkileyecek

düzeyde olmasını sağlamaktadır. Romer’de pozitif dışsallıklar neticesinde ortaya

çıkacak büyüme ve verimlilik düzeyi yine ölçeğe göre artan getiri fonksiyonu

kullanılmasıyla bağlantılı olarak ortaya çıkacaktır (Mayes, 1996:13, 52).

2.3.5. Dış Ticaret ve Verimlilik

İktisadi analiz içinde ticaretin yerini vurgulayan ilk ekonomistler Smith ve

Ricardo’dur. Smith dış ticareti, verimlilik seviyesinin yükselmesine ve “artık” değer

oluşumunun gerçekleşmesini sağlayan bir kanal olarak görmektedir. Dış ticarette

serbestleşme ile birlikte dışa açılma ve dış ticaretin büyüme üzerine etkileri iktisat

teorisyenleri ve uluslararası mali kuruluşlar arasında araştırma geliştirme ve

analizleri için önemi kabul edilen bir konudur. Dış ticaret karşılaştırmalı üstünlükler,

rekabet imkanları, bilgi ve teknoloji transferi gibi sebeplerle büyümeyi artırmaktadır

(Bulutay, 1995:29).

İhracat, verimlilik ve ekonomik büyüme ilişkisi birçok iktisatçı tarafından

incelenmekle birlikte dış ticaretin verimliliği artırıcı bir etki yaptığı tezi yukarıda

belirtildiği üzere klasik okul öğretisine kadar uzanmaktadır. Dış ticaret politikalarının

ekonomilerin verimlilik performansları üzerine etkileri hakkında en sık ileri sürülen

hipotezlerden birisi Verdoorn Yasası’nın bir uzantısıdır. Verdoorn Yasası10

verimlilik artışlarının üretim artışlarıyla açıklanabileceği savına dayanmakta ve

üretimde meydana gelen artışın pazar darlığının yarattığı kısıtları gidererek meydana

getireceği ölçek ekonomilerinin olumlu verimlilik etkilerini ön plana çıkarmaktadır.

Ölçek ekonomilerinin dış ticarete yönelik etkisi, geniş bir iç piyasaya sahip ülkelerin

üretim artışı ve karşılaştırmalı üstünlük elde ederek daha düşük maliyetli bir üretim

sürecini gerçekleştirmek suretiyle ekonomilerinin verimlilik performanslarını olumlu

yönde etkilemesi şeklinde olmaktadır (Rodriguez ve Rodrick, 2000:95).

10 Ayrıntılı bilgi için Verdoorn; 1956’ya bakınız.

47

Dış ticaretin verimlilik üzerine etkisi, genelde gelişmekte olan ülkeler üzerinde

olmaktadır. Gelişmekte olan ülkeler dış ticaretlerini serbestleştirerek teknoloji

transferi yoluyla dünya bilgi stokuna ulaşabilecekler ve zaman içinde dünya

ticaretindeki gelişmenin de etkisiyle potansiyel olarak serbestleşmeden azami

faydayı sağlayacaklardır. Bilgi stoku, sermaye mallarına gömülü olarak

bulunmaktadır. Bu malların ithali sonucunda saklı bilgi ortaya çıkarak teknolojik

gelişme ve buna bağlı olarak üretim verimliliği artışından yararlanma olanağı

olacaktır (Frankel ve Romer, 1999:381). Teknolojik bilginin yayılabilmesi ve

gelişmekte olan ülkelerce massedilebilmesi için, bu bilgiyi öğrenip uygulamaya

geçirebilecek beşeri sermaye birikiminin yeterli düzeyde olması gerekmektedir

(Lucas, 1993:254-255). Çünkü; uluslararası ticaretle birlikte dışa açıklık arttığı

zaman uzmanlık isteyen girdilerin miktarı da artacaktır. Böylece; fiziksel sermayenin

gelişmiş ekonomilerden gelişmekte olan ülkelere yeterince akmayışının nedenini de,

dış ticaret bağlamında beşeri sermaye düzeylerindeki yetersizliklere bağlanmaktadır

(Lucas, 1990:94-95).

Grossman ve Helpman (1991) dış ticaretin büyümeye olan etkilerini, konuyla

ilgili literatürde özellikle gelişmiş ekonomilerden gelişmekte olan ekonomilere bilgi

transferinin yol açtığı verimlilik, Lucas (1990) anlamında, bağlamında ele almıştır.

Ayrıca; Grossman ve Helpman’ın (1991) çalışmasına göre, dış ticarette birleşmeye

katılan ülkelerin kaynak donanımları birbirlerinden farklıysa, beşeri sermayenin

fiyatı beşeri sermaye stoku göreli olarak küçük olan ülkede artarken, AR-GE sektörü

ürünleri de giderek pahalılaşacaktır. Karşıt donanıma sahip ülkede bu süreç, ters

yönde işleyecektir. Bu durumda, daha gelişmiş olan ülke daha düşük büyüme oranına

sahip olacak, daha zayıf beşeri sermaye stokuna sahip olan ülke, serbest ticarete

açılmanın sonucu olarak, kaynakların yeniden tahsisinden yararlanarak daha hızlı

büyüyerek verimliliğini artıracaktır (Grossman ve Helpman, 1991:59). Dış ticarete

açılan ülkelerin bu girişimden en çok kazancı sağlayabilmeleri için, ölçek

ekonomilerin oluşabileceği piyasalar yaratmalıdırlar ve üretim sektörlerini, AR-GE

ile beşeri sermaye yoğun sektörlere doğru genişletmelidirler.

48

Romer’e göre mal farklılaştırması yoluyla yapılan serbest ticaret yalnızca gelir

ya da servet etkisi değil, aynı zamanda büyüme etkisi de yaratır. Piyasa

genişlediğinde AR-GE faaliyetleri ve büyüme artar. Piyasa genişliğinde nüfus ölçü

olarak alınmamakta, beşeri sermaye stoklarına bakılmaktadır. Beşeri sermaye

stokunun büyük olduğu piyasalarda çalışan firmalar ya da ülkeler, daha hızlı büyüme

gösterirler. Büyüme toplam nüfusun değil, beşeri sermayenin bir fonksiyonudur

(Romer, 1990:98). Ticarete konu olan mallar miktar olarak arttığı zaman ölçek

ekonomilerinden yararlanarak ve maliyetleri düşük tutarak üretilen mallar daha

düşük fiyatlarla pazarlanabilmektedir. Bu ise rekabet için verimliliğin şart olduğunun

göstergesidir. Ayrıca teknolojik üstünlük ve verimlilik artışından dolayı dış ticaretin

ülke için yararlı olması beklenebilir.

2.3.6. Kamu Politikası ve Verimlilik

Kamu politikalarının büyüme ve verimlilik üzerine etkileri daha önceki alt

başlıklarda değinildiği üzere beşeri sermayenin gelişimini sağlayabilmesi için gerekli

olan altyapı yatırımlarının gerçekleşmesinden geçmektedir. Dolayısıyla kamu

tarafından yapılacak bu altyapı yatırımları üretim faaliyetinde bulunan özel

girişimciler tarafından bir girdi olarak kabul edilerek özel sektör sermayesinin

verimliliği artırılmış olacaktır. Özel kesimin ekonomi genelindeki kaynakların

üretkenliğini kullanmada yetersiz kalarak kamu mallarını üretememesi aslında kamu

politikası modelinin çıkış noktasıdır. Hükümetler, şahsi geliri vergilendirerek

büyümeyi etkileyen kamu kaynaklı girdilerin özel kesim girdileriyle aynı oranda

artışını sağlayabileceklerinden kişi başına gelir ve tüketim artışına katkıda

bulunabilirler (Ercan, 2002:134).

Barro’nun (1990) kamu politikası modelinde, kamu harcamalarının üretim

fonksiyonları üzerindeki dışsal etkileri yoluyla büyüme etkilenmektedir. Yani

kamunun toplam ekonomi içerisindeki büyüklüğü, önemli bir değişkendir. Kamu

sektörünce sağlanan mal ve hizmetlerin özel sektörün üretim faktörlerinden biri

olduğu varsayılmakta ekonomik büyüme genel olarak yatırımların hacmine

bağlanmaktadır. Genelde bu kamunun, özel sektör faaliyetlerinin verimliliğini

arttırıcı yöndeki altyapı yatırımlarından geçmektedir. Bireyin tüketim düzeyini

49

gerçekleştirebilmesi için devletin kamu harcaması yapması gerekmektedir.

Toplumsal getiriyle özel getiri arasındaki farklılaşmayı ele alan Barro, büyüme

modelleri bağlamında, vergilerle finanse edilen kamu harcamalarının, üretim ve

fayda fonksiyonlarına yapacağı etkileri incelemektedir. Aşağıdaki eşitliklerde

Barro’nun modeli görülebilir. Hanehalkı dönemler arası fayda fonksiyonunu

maksimize etmek için tüketim düzeyini belirler. Bu tüketim fonksiyonu eşitlik

2.21’de verilmiştir.

∞- t

0

U = u(c)e dtρ∫ 1-σc 1u(c) = 1 σ

−−

(2.21)

Hane halkı tüketimin faydasını maksimum yapmak isterse;

c 1 = .( )c

f ρσ

′−

f

(2.22)

Denklem 2.21 ve 2.22’deki değişkenler tanımlanacak olursa; U, u, α, ρ, σ, c.

Sırasıyla bu değişkenler; toplam faydayı, bireyin faydasını, hane halkının

birikimlerinin bütçesi içindeki payı, zaman tercihi sabit oranı, marjinal faydayı,

tüketim düzeyini göstermektedir. ′ burada sermayenin marjinal verimini gösterir

ve 2.22 nolu eşitlikte yerine A, teknoloji düzeyi konulursa denklem 2.23’e

ulaşılır.

f ′

c 1 = = .(A- )c

γ ρσ

c(0) = k(0).(A- )

(2.23)

2.23 nolu eşitlik tüketimin kişi başına büyüme oranını vermektedir. Durağan durum

büyüme oranının gerçekleştiği veri başlangıç sermaye stoku altında durağan durum

başlangıç tüketim düzeyi 1.24 nolu eşitlikte görüldüğü gibidir.

(2.24) γ

Hükümet tüm ekonomik karar birimlerine karşılığı olmaksızın çeşitli hizmetleri (g)

üreterek vermektedir. Bu hizmetlerin bedava kullanımından kaynaklanan talep

tıkanıklarının ve dışsallıkların olmadığı varsayılmıştır (Barro, 1990:106). Bu

durumda özel sektördeki firmaların üretimi k ve g ile birlikte dikkate aldıklarında

50

ölçeğe göre azalan değil, sabit ya da artan getiri mevcuttur. Kamusal mal ya da

hizmetlerin ücretsiz sağlandığı ve ölçeğe göre sabit getiri varsayımı altında özel

sektördeki nihai mal üretim fonksiyonu aşağıdaki gibidir;

g = (k, g) = k.k

γ ⎛ ⎞Φ Φ⎜ ⎟⎝ ⎠

(2.25)

Φ burada zamanlar arası ikame esnekliğini göstermektedir. Bu eşitlik tekrardan

Cobb-Douglas üretim fonksiyonu cinsinden tekrar yazılırsa,

g = Ak k

αγ ⎛ ⎞⎜ ⎟⎝ ⎠

(2.26)

2.26 nolu eşitlikte; α, hanehalkının sahip olduğu; beşeri sermaye, fiziki sermaye,

menkul değer toplamının bütçesi içindeki payını gösterir. Hanehalkının tüketimi

yukarıdaki eşitliklere göre yapabilmesi için devletin harcama yapması gerekmekte ve

bunu sabit oranda bir vergi alarak karşılamaktadır. Devletin kamu harcamaları

karşısında alacağı vergi denk bütçe varsayımı altında aşağıdaki eşitlikteki gibidir.

gg = T = . = .k. .k

yτ τ ⎛ ⎞Φ ⎜ ⎟⎝ ⎠

(2.27)

2.27 nolu eşitlikte T; kamu gelirlerini, τ; vergi oranını göstermektedir. Kamu

harcamaları sırasında sermayenin marjinal verimindeki değişimi anlayabilmek için

k’ya göre kısmi türev alınırsa;

g g = . .(1 . ) = . .(1 )k k

gkγ η

γ⎛ ⎞′Φ −Φ Φ −⎜ ⎟∂ ⎝ ⎠

∂ (2.28)

2.28 nolu eşitliğe ulaşılır. η, burada veri sermaye stoku altında γ’nin (tüketimin

büyümesi) g’ye göre esnekliğini vermektedir. 2.28 nolu eşitliğe göre, özel sektör

üretici firmaların sermaye ve üretimlerindeki değişimler karşısında, kamu hizmetleri

miktarında herhangi bir değişme olmamaktadır. Vergi dikkate alındığında 2.23 nolu

eşitlikteki hanehalkının tüketim davranışı aşağıdaki şekilde olacaktır.

c 1 = = (1 ). . .(1 )c k

gγ τ η ρσ⎡ ⎤⎛ ⎞− Φ − −⎜ ⎟⎢ ⎥⎝ ⎠⎣ ⎦

(2.29)

51

u eşitliğe göre g ve T, γ aynı yönde hareket ettikçe g/k, η ve tüketimdeki değişim (γ)

sabit kalacaktır. Tüketim c(0) gibi bir düzeyden başlayarak, γ oranında büyür; kişi

başına sermaye ve üretim de benzer şekilde k(0) ve y(0) düzeylerinden başlar ve γ

oranında büyürler. Yani ekonomi bir durağan durumdan diğerine hareket etmemekte,

sürekli olarak γ oranında büyümenin olduğu durağan durum büyümeyi korumaktadır.

Başlangıç dönemindeki kişi başına tüketim harcamaları şöyle belirlenmektedir.

c(0) = k(0). (1- ).kgτ γ⎡ ⎛ ⎞Φ −⎜ ⎟⎢ ⎝ ⎠⎣ ⎦

⎤⎥ (2.30)

Kamu harcamalarının ekonomideki payı ve vergi oranının büyüklüğü, durağan

durum büyüme oranı üzerinde iki etki yaratır. τ’deki bir artış γ’yi azaltır, buna

karşılık g/γ’deki artış ∂y/ ∂k’yı artırır ya da büyüme oranını yükseltir. Hükümetin

ekonomi içindeki etkinliği göreli anlamda küçükse ikincisi, büyükse birincisi baskın

konumda olur. Yani; vergiden önce kamu harcamaları özel kesim sermayesinin

marjinal verimini artırırken vergi sonrası bu süreç tersine işlemektedir. Bu ilişki

Cobb-Douglas fonksiyonunda görülebilir. Cobb-Douglas tipi fonksiyonda kamu

harcamaları ile büyüme arasındaki esneklik (η), α’ya eşittir. Bu dikkate alınarak

kamu harcamalarının hasıladaki payı değiştirildiğinde durağan durum büyüme oranı

üzerinde etki şöyle belirlenecektir.

1d g = . .( 1)( / ) kd g yγ

σ′Φ Φ − (2.31)

Denklem 2.31 kamu harcamalarını finanse etmek için alınan gelir vergisi, tüketim ve

tasarruf düzeylerini düşürerek, büyüme oranının zayıflamasına yol açar (Barro,

1990:113).

Sonuç olarak kamu harcamalarının ulusal gelirdeki payı ile kişi başına ulusal

gelir büyüme oranı arasında içsel bir bağlantı kurmaya çalışan Barro’nun

yaklaşımındaki belirgin nokta, kamu ve özel hizmetleri sabit getiri varsayımı altında

modellenmesidir. Hükümetler ekonomik büyümeyi gerçekleştirmek için hem yatırım

yapacak hem de yatırımların artırılması için özel sektörü vergi teşvikleri,

sübvansiyon gibi politika araçlarıyla destekleyecektir. Özel sektör yatırımları bir

52

taraftan sermaye stokunu artırırken dolaylı olarak artan vergi gelirleri de kamu

mallarının üretiminde faktörlerin satın almasında kullanılacaktır. Modele göre bilgi

transferini tamamlamak üzere işgücünün yeni bilgiye adaptasyonunun sağlanması

için eğitime önem verilmesi beşeri sermayenin verimliliğini artırarak büyümeye

olumlu katkı sağlayacaktır (Evonson ve Singh, 2006).

2.3.7. AR-GE Modeli ve Verimlilik

AR-GE’ye dayalı içsel büyüme modeli, bilgi ve teknolojiyi içselleştirerek

neoklasik büyüme modelinin gelişmiş ülkeleri içine düşürdüğü durağan durum

çıkmazından kurtarmayı ve gerçek dünyaya uyan bir denge sistemi kurmayı

amaçlamıştır. Model, dışsallıklar ve bilgi taşmalarının olduğu monopollü rekabet

piyasasını esas almıştır. Modelde ekonomik faaliyetler; biri imalat diğeri AR-GE

olmak üzere iki sektörde sürmektedir. İmalat sektöründe tüketim ve yatırım malları,

AR-GE sektöründe ise büyümeyi sağlayacak teknik bilgi ve buluşlar üretilmektedir.

AR-GE sektöründe yeni dizayn ve teknoloji üretmeye çalışmakta diğer yandan bu

yenilikleri üretim süreçlerinde içselleştirmektedirler. Buna aynı zamanda yeni bilgi

ve teknolojilerden doğan pozitif dışsallıkların eklenmesiyle gelişmiş ülkelerde azalan

verimler ve durağan durum ortaya çıkmamaktadır.

AR-GE modelinde, teknolojik yenilikler firma içinde değil araştırma

sektöründe ortaya çıkar ve patent haklarıyla korunur. Romer’in modelinde AR-GE

sektöründeki bilgi birikimi esas itibari ile kamusal nitelikte bir mal olarak

görülmekte ve ekonomik birimlerin yeni keşfedilen teknolojiyi kullanabilmek için bir

ödemede bulunmaları gerekmektedir. Yeni teknolojiyi karşılığını ödeyerek kullanan

sermaye malları sektöründe bu sebeple eksik rekabet durumu söz konusudur. Yalnız

yeni bir teknik bilgi üzerinde mülkiyet hakkının tam olarak uygulanmayışı araştırma

geliştirme sektörüne yönelik yatırım yapma isteğini ortadan kaldırabilir. Bu durumda

kamunun AR-GE sektörüne teşvik anlamında sübvansiyon yapması gerekmektedir.

Araştırma geliştirme faaliyetleri sonucunda yeni bir ürün ortaya çıkabilir ya da

yatırım malları çeşitliliği artabilir. Bunun sonucu da verimliliğin artmasıdır.

53

2.4. Büyüme ve Verimlilik Üzerine Yapılan Ampirik Çalışmalar

Gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerdeki büyümenin kaynakları üzerine yapılan

çalışmalardan elde edilen bulgular genelde içsel büyümeye dayalı beşeri sermaye,

teknoloji, dış ticaret ve kamu politikaları gibi modellerin geçerliliğinin sınanmasına

dayalıdır. Modellerin çözümü farklı yöntemler kullanılarak yapılsa da amaç,

büyümenin kaynaklarına ayrıştırılması sürecinde klasik üretim faktörlerinin dışında

kalan ve büyümenin bu faktörler tarafından açıklanamayan kısmının tespit

edilmesidir. Solow (1956) ve Denison (1962) ile başlayan bu süreç günümüzde farklı

ve gelişmiş yöntemlerin uygulanması sonucu daha da önem kazanan bir konu olması

bakımından son yıllarda iktisat literatüründe sıkça rastlanan araştırma konularından

birisini oluşturmaktadır. Genelde büyüme ve verimlilik ilişkisinin araştırılmasına

yönelik literatür ağırlıklı olarak yabancı kaynaklı olmakla birlikte Türkiye ekonomisi

üzerine yapılan çalışmaların firma yada sektörel bazda oluşu, ekonominin tümü için

verimlilik ölçümünün sınırlı sayıda çalışmaya dayanmasına neden olmuştur.

Aşağıda, literatürde büyüme ve verimlilik üzerine önde gelen çalışmalar özetle

sunulacaktır.

2.4.1. Türkiye Üzerine Yapılan Yabancı Literatürdeki Çalışmalar

Young (1992) büyüme muhasebesi yöntemi uygulayarak toplam faktör

verimliliği ölçümünü Tornqvist11 indeksi ile oluşturmuştur. Gerekli veri seti Penn

World Table (PWT) veri tabanından elde edilerek sabit sermaye stoku için %6

yıpranma varsayımı altında sürekli envanter yöntemini kullanarak büyüme ve

verimlilik ilişkisini test etmiştir. Emek ve sermaye faktörünü ayrı ayrı analize katarak

bu faktörlerin çıktı üzerindeki etkilerini test eden çalışmasında Türkiye de dahil 118

11 Uzaklık fonksiyonundan hareketle hesaplanan Tornquist TFV indeksi Malmquist indeksinde olduğu gibi verimlilikteki değişimleri iki ayrı bileşene göre inceler. Bunlar, etkinlik değişimi ve teknik değişmedir. Etkinlik değişimi, karar birimlerinin etkin sınıra yaklaşma sürecinin bir değerlendirmesini verirken, teknik değişme etkin sınırın zaman içindeki değişimini verir. Ortak teknolojiye göre her bir veri noktasının farklarının oranlarını hesaplayarak, iki veri noktası arasındaki toplam faktör verimliliğindeki değişmeyi ölçer. Bu ölçüm için uzaklık fonksiyonu kullanılmaktadır. Uzaklık fonksiyonu çok-girdili, çok-çıktılı üretim teknolojilerini, maliyet minimizasyonu ya da kar maksimizasyonu gibi hedefleri belirtmeden, tanımlamada kullanmaktadır. Girdi uzaklık fonksiyonu, çıktı vektörü verildiğinde, oransal olarak en çok büzülen girdi vektörüne bağlı olarak üretim teknolojisi tanımlanır. Benzer olarak, çıktı uzaklık fonksiyonu, girdi vektörü verildiğinde, oransal olarak genişleyen girdi vektörüne bağlı olarak üretim teknolojisini tanımlar.

54

ülkeyi analizine katan Young; genel olarak Singapur, Çin ve Hong Kong ülkelerini

temel almıştır. 1970-1990 dönemi Singapur için toplam faktör verimliliğinin çıktı

üzerindeki etkisi yaklaşık olarak -%0,004 (istatiksel olarak anlamsız) ile -%0,06

arasında değiştiğini bulan Young aynı dönem için Hong Kong ve Çin için toplam

faktör verimliliğinin çıktı üzerindeki etkisini %35 olarak bulmuştur. Kişi başına artış

yüzdesi aynı değer olan Türkiye ve Çin için TFV yüzdelik artış oranı sırasıyla 0,8 ve

0,13’tür. Türkiye’de TFV artış oranı Çin’den daha yüksek olmakla birlikte TFV’nin

çıktıdaki değişimi açıklama düzeyi Çin’den daha düşüktür. Bu husus, Çin’deki

üretim faktörlerinin daha yüksek bir teknoloji altında üretime dahil edildiğini

gösterir.

Kim ve Lau (1994) 1960-1990 dönemi bütün ülkelerdeki veri sanayi üretimini

baz alarak girdi-çıktı ilişkisini yansıtan bir model olarak meta-üretim fonksiyonu12

kullanmışlardır. Modellerinde bağımlı değişken olarak GSYİH’yı; bağımsız değişken

olarak da emek, sermaye ve diğer çalışmalardan farklı olarak bu değişkenlerin ikili

kombinasyonlarını sınır üretim yaklaşımı ile test etmişlerdir. Kim ve Lau, üretim

fonksiyonunun amaçlarına hizmet etmesi açısından ABD’yi baz alarak 9 ülke13 için

teknoloji düzeyi hesaplamışlardır. Çalışmanın genelinden çıkartılan temel sonuç,

yeni sanayileşen ekonomilerin TFV artış hızı G5 ülkelerindeki artış hızından yüksek

olmasına rağmen bu ülkelerde çıktı düzeyinde görülen artış hızının düşük olmasıdır.

Yeni sanayileşen ülkelerde TFV artış hızının yüksek bir düzeyde olması sermaye

faktörünün bu ülkelerde kıt oluşu sebebiyle marjinal getirisinin yüksek olmasından

kaynaklanmaktadır. Çıktıdaki artış düzeyinin G5 ülkeleri seviyesinden daha düşük

olması ise üretim teknolojilerinin daha yüksek çıktı bileşimini üretmede yetersiz

olduğunun göstergesidir.

12 Zaman serisi ve yatay kesit verilerinin birleştirilmesi ile oluşturulan üretim fonksiyonunu temsil etmektedir. 13 G5 (Britanya, Fransa, Almanya, Japonya, ABD) ve NIEs (Hong Kong, China, Kore Cumhuriyeti, Singapur ve Çin) (New Industrialized Economies).

55

Collins ve Bosworth (2003) çalışmasında ise 2.32 nolu eşitlikleri kullanarak

1960-2000 dönemi için Türkiye’nin de bulunduğu 84 ülkeyi 614 bölgeye ayırarak

büyümenin kaynaklarını ayrıştırma yoluna gitmişlerdir.

α 1-α

t t t t tQ =A K (H L ) (2.32) ∆In(Y/L)=α[∆In(K/L)]+(1-α)∆InH+∆InA

Sermaye stoku için yıpranmanın %5 olarak kabul edildiği ve sermayenin çıktı

esnekliğinin (α) 0,3515 olarak varsayımı ile elde edilen sonuçlara göre bütün ülke

gurupları içerisinde sermaye birikiminin büyüme üzerinde daha fazla etkili olduğu

görüşü tespit edilmiştir. Ayrıca 1960-2000 dönemi için 84 ülkeyi kapsayan genel

çalışmada ise kişi başına çıktıdaki büyümeyi %2,3 olarak hesaplayan Collins ve

Bosworth bunun %1’nin kişi başına sermaye birikiminden, %0,3’ünün kişi başına

sermaye birikiminden ve %0,9’unun da TFV artışlarından kaynaklandığını

bulmuşlardır.

Diğer bir çalışma ise McCombie (2000) tarafından 1909-1949 dönemi büyüme

muhasebesi yöntemi kullanılarak ABD imalat sanayisinde büyümenin kaynaklarını

tespit etmiştir. Elde edilen sonuçlara göre emek (0,65) ve sermaye (≈0,35)

faktörlerinin hasıla içindeki paylarının literatürde anılan 1/3 kuralına uyum

göstermesine rağmen anılan dönem içinde TFV’nin ortalama yıllık artış düzeyinin

%4,53 (0,657’nin ters logaritması) gibi düşük düzeyde olduğu belirlenmiştir16.

Bununla birlikte çıktıdaki değişimin %99,2’sinin modeldeki değişkenler tarafından

açıklanabilmesi modelin başarılı olduğunu göstermektedir.

Han, Kalirajan ve Singh (2004) çalışmasında Türkiye’nin de içinde bulunduğu

45 ülkenin beşer yıllık dönemler halinde sınır üretim fonksiyonu kullanarak stokastik

ve deterministik bir yaklaşımla büyümenin kaynaklarına ayrıştırma yoluna

gitmişlerdir. Elde edilen sonuçlara göre Türkiye’de 1970-1975 döneminde çıktıdaki

14 Doğu Asya Ülkeleri (8), Latin Amerika Ülkeleri (22), Sanayi Ülkeleri (22), Güney Asya Ülkeleri (4), Türkiye’nin de içinde bulunduğu Orta Doğu ve Kuzey Afrika Ülkeleri (9), Sahra Altı Afrika Ülkeleri (19). 15 Sermaye faktörünün hasıla içindeki payının 1/3 olması gerekliliği (1/3 Kuralı). Ayrıntılı bilgi için Parkin, Powell ve Matthews; 1997:660’a bakınız. 16 Yazarın belirttiği üzere tüm değişkenlerin birinci farkında durağan olmalarına karşın seviyesinde kullanılabilecekleri tezini savunması yatmaktadır (s.282).

56

artış %3,8 iken bunun %1’lik bir kısmı teknolojik gelişme ve TFV büyümesinden

geri kalan %3,7’lik kısmın ise üretim faktörleri arzında meydana gelen artıştan

kaynaklandığı bulunmuştur. Büyümenin genel olarak girdi kaynaklı bir artış

sonucunda meydana geldiği ve büyümenin itici gücünün emek faktörü olduğu

yapılan çalışmada ayrıca ortaya konulmuştur.

Gounder ve Xayavong (2004) çalışmalarında sınırlı üretim fonksiyonu

kullanarak Yeni Zelanda imalat sanayisi için 1978-1999 periyodunda büyümenin

kaynaklarını belirlemişlerdir. Modelde TFV dört bileşene ayrıştırılmış17 ve

büyümenin Yeni Zelanda’da teknolojik değişme ile birlikte teknolojik süreçten (dışa

açıkla birlikte sermaye yoğun malların ithalinin sağlanması) kaynaklandığı

belirtilmiştir. Yalnız bu bulgu incelenen dönemin tümü için geçerliyken beş yıllık

periyodlar halinde incelenen dönemde ise TFV’nin diğer bileşenlerinin de büyüme

üzerinde etkili olduğu gözlemlenmiştir.

Limam ve Miller (2006) gelişmiş ve gelişmekte olan 80 ülke18 gurubu için

sınırlı üretim fonksiyonu ve Cobb-Douglas üretim fonksiyonu kullanarak büyümenin

kaynaklarını 1960-1989 döneminde belirlemeye çalışmışlardır. Elde edilen sonuçlara

göre bütün ülke gurupları için teknoloji düzeyinin (sabit katsayı yada TFV) büyüme

üzerinde etkili ve anlamlı olduğu, emek ve sermaye faktörlerinin literatürde anılan

1/3 kuralı ile örtüştüğü bulunmuştur. Sermaye girdisinin büyüme için belirleyici bir

faktör olduğu ve sermaye stoku yaşını ifade eden değişkenin (sermaye malının

kullanım süresinin) TFV ya da büyüme üzerinde istatiksel olarak negatif (-0,00017)

ve anlamlı bir etkide bulunduğu ortaya konulmuştur. Türkiye’nin de içinde

bulunduğu Batı Ülkeleri gurubunda büyümenin %76 ve %21’lik kısmının sermaye

ve emek faktörü ile %0,02 ile %3,8’lik kısmının ise beşeri sermaye ve TFV

artışlarından kaynaklandığı ayrıca ortaya konulmuştur.

Senhadji (1999) 1960-1994 dönemini kapsayan süreçte 2.32 nolu eşitliği

kullanarak 66 ülke için büyüme ve verimlilik ilişkisini araştırmıştır. Çalışmada

17 Bu bileşenler teknolojik süreç, teknik etkinlik, ölçek etkisi, tahsisat etkisi’nden oluşan bileşenlerdir. 18 Türkiye’nin de içinde bulunduğu 5 ülke gurubu. Afrika (24), Doğu Asya (6), Latin Amerika (18), Güney Asya (9), Türkiye’nin de içinde bulunduğu Batı ülkeleri gurubu (23).

57

büyümenin girdi artışına dayanan bir olgu olduğu vurgulanmakla birlikte TFV’nin

büyüme üzerinde incelenen ülkeler için kısmen etkili olduğu da dile getirilmiştir.

Çalışmanın asıl amacı sermayenin çıktı esnekliği ya da gelirden aldığı payın değerine

bağlı olarak TFV değişimi yansıtmak olmuştur19.

Sekkad (2003) 1960-1998 döneminde Türkiye’nin de içinde bulunduğu 9 ülke

için Cobb-Douglas üretim fonksiyonu kullanarak büyümenin kaynaklarını

belirlemiştir20. Sonuçlara göre incelenen ülke gurupları için sermaye faktörünün

büyüme üzerinde daha etkili olduğu görülmekle birlikte TFV artışının büyümeye

katkısı sınırlı kalmaktadır. Türkiye’de emek, sermaye faktörleri ile birlikte TFV’nin

büyümeye katkıları 1960-1980 dönemi için sırasıyla %12,54; %79,34; %8,1; 1981-

1990 dönemi için emek faktörünün büyümeye olan katkısı %22,24; sermaye

faktörünün büyümeye olan katkısı %46,72 ve TFV’nin büyümeye olan katkısı ise

%30,84’tür. 1991-1997 dönemi için emek ve sermaye faktörünün büyümeye katkıları

sırasıyla %36,36 ve %74,74 iken TFV büyümeye katkısı negatif ve %-11,36 olarak

bulunmuştur.

Nishimuzi ve Robinson (1984) gelişme düzeyleri birbirinden farklı ülkeleri ele

alarak imalat sanayi sektöründe büyümenin kaynaklarını büyüme muhasebesi

yöntemi uygulayarak ayrıştırmışlardır. TFV’nin ve üretim faktörlerinin alt sektörler

itibariyle imalat sanayi sektörüne katkılarına göre Türkiye’de incelenen 1963-1976

döneminde TFV’nin büyümeye katkısının en yüksek olduğu sektörler gıda ve metal

eşya alt sektörleri olarak belirlenmiş emek faktörüne nazaran sermayenin büyümeye

katkısının yüksek düzeyde olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Aynı şekilde imalat

sanayide üretim artışının %12’lik bir kısmının TFV artışlarından kaynaklandığı da

çalışmada ayrıca vurgulanmaktadır.

19 Sermayenin çıktı esnekliğinin (α) yüksek bir değer alması TFV üzerinde azaltıcı bir etkiye sahiptir. α değerinin yüksek olması sermaye stokunun (K) büyümeye olan katkısının düşük, emek faktörünün (L) ise yüksek bir düzeyde olmasına neden olur. Dolayısıyla bu sermaye faktörünün emekten daha hızlı artacağını göstermekle birlikte matematiksel olarak bu ilişki 49 nolu eşitlikten çıkartılabilir. Çalışmada Türkiye için hesaplanan α düzeyi verilerin seviyede kullanılması bakımından 0,63 değerine; birinci farkında kullanılması bakımından da 0,46 değerine eşit olmaktadır. 20 Regresyon tahmininden elde edilen R2 0,18 çıkmıştır. Denklemin açıklayıcı gücünün bu denli düşük çıkması; ülkelerin ticaret ortaklarının büyüklüğüne, imalat sanayinin toplam ihracat içindeki payına, büyüme oranlarında meydana gelen standart sapmaların büyüklüğüne, dışa açıklık ve enflasyon gibi kukla değişkenlerin t istatistiklerinin çok düşük düzeyde kalmasına bağlanmıştır.

58

Mankiw, Romer ve Weil (1992) çalışmalarında Solow modeline beşeri

sermaye unsurunu katarak 1960-1985 dönemi petrol ihracatçısı olmayan (98) ülkeler,

orta-gelişmişlik düzeyindeki ülkeler (75) ve OECD ülkeleri (22) için MRW

Denklemini21 kullanarak faktörlerin büyümeye katkılarını belirlemeye çalışmışlardır.

Regresyon çözümünden elde edilen sonuçlara göre Solow modeline fiziki sermaye

yanında beşeri sermayenin de eklenmesi, ülkelerarası büyüme farklılıklarının ve

verimlilik potansiyellerinin büyük bir yüzdelik bölümünün (%78) açıklanabileceği

ortaya konulmuştur22. Beşeri sermayenin incelenen ülke gurupları içinde en etkili

olduğu gurup %76’lık bir oranla OECD ülkeleridir.

2.4.2. Türkiye Üzerine Yapılan Yerli Literatürdeki Çalışmalar

Türkiye ekonomisinde büyümenin kaynakları ve bunları etkileyen faktörlerle

ilgili olarak literatürde makro anlamda fazla sayıda çalışma yoktur. Yapılan

çalışmalar genelde firma bazlı ve kısmi verimlilik ölçümlerini temel alan

analizlerden ibarettir. Büyüme için büyük önem taşıyan verimlilik artışlarının hangi

faktörlerden kaynaklandığı belirleyebilmek Türkiye’de son 20-30 yıldır üzerinde

durulan ve önemi gittikçe artan bir konu olmakla birlikte ekonominin tümünü ele

alan çalışmalar son dönemde ivme kazanmıştır.

Deliktaş (2002) çalışmasında 1990-2000 dönemi için imalat sanayi sektörü23

için stokastik ve deterministik bir yaklaşımı ele alarak Malmquist ve veri zarflama

analizi kullanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre yıllık ortalama teknik etkinlik düzeyi

en yüksek olan alt sektör %93,7 bir oranla kağıt ve kağıt ürünleri sanayi sektörüdür.

Kaynak kullanım etkinliğinin (etkinsizliğin24) en düşük olduğu sektör (en yüksek

olduğu) %69,4 (%30,6) gibi bir oranla taş ve toprağa dayalı sanayi sektörüdür.

21 MRW Modeli ve Verimlilik alt başlığında açıklandığı üzere MRW denklemi görüldüğü gibidir.

k hY ( t) α + β α β In = In A (0 )- In (n + g + δ )+ In (s )+ In (s )L ( t) 1 -α -β 1 -α -β 1 -α -β

⎡ ⎤⎢ ⎥⎣ ⎦

22 Modele beşeri sermayenin eklenmemesi durumunda üretim faktörleri büyümenin ancak %59’nu açıklamaktadır (MRW, 1992:414). 23 Zaim ve Taşkın (1997) çalışmalarında imalat sanayi sektörü için Malmquist indeksi kullanarak 1974-1991 döneminde imalat sanayide TFV’nin büyümeye olan katkısını %27,3 olarak bulmuş alt sektörler bazında ise makine ve ekipman üreten sektörlerdeki TFV’nin imalat sanayiye katkısı %54,99 olarak tespit etmişlerdir. 24 1-TE düzeyi kaynak kullanımındaki başarısızlığı ya da etkinsizliği göstermektedir.

59

Toplam faktör verimlilik değişme endeksine göre ise teknolojik ilerlemenin

görüldüğü en yüksek sektörler sırasıyla orman ürünleri sanayi (1,025) ve metal eşya

(1,013) alt sektörleridir.

Tuncer ve Özuğurlu (2004) çalışmalarında büyüme muhasebesi yöntemi

uygulayarak 1982-2000 dönemi için Türkiye’de büyümenin kaynaklarını tespit

etmişlerdir. Elde edilen sonuçlara göre sermaye ve üretkenlik (TFV) katkılarının çıktı

büyümesine etkileri oldukça fazlayken emek faktörünün büyümeye olan katkısı

altyapı ve hizmetler sektörü hariç sınırlı seviyede kalmaktadır. Tarım sektöründe

TFV’nin hasılaya katkısı %104,2; emek faktörünün %-22; sermayenin ise %17,8

olarak bulunmuştur. Madencilik ve taş ocakçılığı sektöründe emek, sermaye ve

TFV’nin katkıları sırasıyla %-84,6; %59,8 ve %120,7’dir. İmalat sanayi sektöründe

emek, sermaye ve TFV’nin büyümeye katkıları ise sırasıyla, %5,8; %69,6 ve %24,6

olarak bulunmuştur. Dolayısıyla sermaye birikimi ve üretkenlik artışlarının

Türkiye’de büyümenin itici gücünü oluşturduğunu ve bu gücün yoğun bir şekilde

hissedildiği imalat sanayi sektörünün büyüme olgusunu karakterize ettiği

söylenebilir.

Saygılı, Cihan ve Yurtoğlu (2001 ve 2005)’nun çalışmalarında büyüme

muhasebesi yöntemi kullanarak 1972-1997 dönemi Türkiye ve OECD ülkeleri için

karşılaştırmalı TFV ölçümü yapılmış ve kişi başına çıktı düzeyindeki artışın TFV

düzeyi yada teknolojik gelişme düzeyindeki artışla birlikte pozitif yönlü bir ilişki

içinde olduğu tespit edilmiştir. Büyüme muhasebesi yönteminden elde edilen

sonuçlara göre Belçika, Finlandiya, İsveç ve Danimarka’da TFV’nin büyümeye olan

katkıları yaklaşık %50’ler civarındayken analize sonradan katılan ABD ve Türkiye

için %15’ler civarında kalmıştır. Ayrıca TFV’nin Planlı Dönem dahilinde büyümeye

katkıları üç, dört, beş, altı, yedi ve sekizinci plan doğrultusunda sırasıyla %6,5; %8,7;

%27,6; %12; %15,9 düzeyinde gerçekleşmiştir.

Akan (2001) çalışmasında kişi başına değerler cinsinden Collins ve Bosworth

Modelini (2.32 nolu eşitlik) sabit ikame esnekli üretim fonksiyonu kullanarak 1970-

1999 dönemi Türk imalat sanayi sektörü için girdi ve çıktı ilişkisinin ne yönde

geliştiğini ortaya koymuştur. Üretim fonksiyonundan elde edilen sonuçlara göre

60

1970-999 dönemi için imalat sanayinde ölçeğe göre artan getiri ortaya çıkmış

(α+β=1,49) ve teknolojik değişme hızı %0,65 gibi düşük seviyede kalmıştır. Üretim

artışının faktörler tarafından açıklanamayan kısmı olan TFV düzeyi teknolojik

gelişmeye değil de ölçek büyüklüğüne bağlanmış ve emek faktörünün çıktı

esnekliğine bağlı olarak büyümeye katkısı en yüksek faktör olduğu tespit edilmiştir.

Canpolat (2000) 1950-1990 dönemi Collins ve Bosworth Modelini seviye

itibari ile kullanarak faktörlerin büyümeye olan katkılarını tespit etmiştir.

Regresyondan elde edilen sonuçlara göre tüm katsayı tahminleri istatistiksel olarak

anlamlı olmakla birlikte büyümede meydana gelen değişimlerin faktörler tarafından

ancak %37’lik bir kısmı açıklanabilmektedir. İncelen dönem içerisinde teknoloji

düzeyi ya da TFV düzeyinin yıllık ortalama %2,3’lük bir hızla büyümekte olduğu

sermaye birikiminin büyümeye katkısının %53 gibi yüksek bir düzeyde olduğu tespit

edilerek anılan dönemde sermaye birikiminin büyümenin itici gücü olduğu çalışmada

vurgulanmıştır.

İsmihan ve Kıvılcım (2004) çalışmalarında 1960-2004 dönemi Türkiye

Ekonomisi’de büyümenin kaynaklarını, faktörlerin hasıla üzerine olan katkılarını

büyüme muhasebesi yöntemi ve ko-entegrasyon testi uygulayarak belirlemişlerdir.

Elde edilen sonuçlara göre sermayenin çıktı esnekliğinin 0,50 olması varsayımı

altında teknolojik gelişmenin ya da TFV’nin 1980’li dönemde büyümeye katkısının

%48,2 gibi yüksek bir düzeyde olduğu bulunmuştur. 1960-2004 dönemi boyunca

teknolojik gelişme düzeyi yıllık ortalama %0,6 gibi bir oranla büyürken TFV’nin

büyümeye katkısı %20’ler civarında gerçekleştiği ve genel olarak büyümenin

sermaye birikiminden kaynaklandığı TFV’nin bazı dönemler hariç büyüme üzerinde

etkisinin sınırlı olduğu tespit edilmiştir.

Eser (1991) Türkiye imalat sanayi sektörü üzerine yapılan çalışmaları incelenen

dönem ve zaman aralığının kısa olması nedeniyle tablolaştırmıştır. Tablo 2.1 bu

çalışmaları göstermektedir. Bu tabloya göre, örneğin Yıldırım (1989) çalışmasında

Türkiye imalat sanayi sektöründe 1963-1967, 1967-1972 ve 1972-1977 dönemleri

için büyüme muhasebesi yöntemi uygulayarak TFV düzeyinin ortalama yıllık artış

hızlarını sırasıyla %5,9, %1,5 ve %1,6 gibi oldukça düşük düzeylerde kaldığını tespit

61

etmiştir. Aynı şekilde Özmucur ve Karataş (1990) 1973-1979 döneminde -%2,1;

Eser (1991) -%2,8 gibi imalat sanayide büyümeye negatif bir TFV katkısı olduğu

tespit etmişlerdir.

Tablo 2.1: Türk İmalat Sanayi Sektörü Üzerine Yapılan Diğer Çalışmalar

Kaynak Dönem TFV Artş Düzeyi 1963-1967 3,2 1967-1970 1,3 1970-1973 2,5 1973-1976 -1,1

Krueger ve Tuncer (1982)

1963-1976 2,1 Nishimuzi ve Robinson (1986) 1963-1976 1,3

1967-1972 1,4 1972-1977 1,6 1977-1983 -3,9 Yıldırım (1989)

1967-1983 0,5 1973-1979 -2,1 1979-1985 0,6 Özmucur ve Karataş (1990) 1973-1985 -0,7 1965-1976 1,5 1976-1981 -1,4 1981-1988 1,5 Uygur (1990)

1965-1988 0,4 1973-1979 -2,9 Eser (1991) 1980-1985 2,4 1970-1976 0,1 1976-1981 -1,4 1981-1988 1,9 Aydoğuş (1990)

1970-1988 0,7 Kaynak: Uğur Eser; 1991, “Türkiye İmalat Sanayisinde Verimlilik, Teknolojik Gelişme ve Büyümenin Kaynakları,” MPM Yayınları, Yayın No:454.

Yapılan çalışmalardan elde edilen bulgulara göre gelişmekte olan ülkelerde

genelde TFV’nin büyümeye olan katkısı sınırlı olmakla birlikte büyümenin daha çok

girdi arzındaki artıştan kaynaklandığı ortaya konulmuştur. Genelde bu ülkelerde

62

emek faktörünün büyümeye katkısı daha fazla olmakla birlikte gerçekte; emek

girdisinin büyümeye katkısı, sermaye birikiminin veya kişi başına düşen sermaye

stokunun emek faktörünün marjinalitesini artırmasında yatmaktadır. Dolayısıyla

gelişmekte olan ülkelerde yaşanan hızlı sermaye birikim süreci emeğin kalitesini

artırırken aynı zamanda büyümeye olan katkısını da maksimize eder. Böylesine bir

sonucun bu ülkelerde ortaya çıkmasında sermaye stokunun kıtlığı sonucunda

marjinal verimliliğinin yüksek olması yatmaktadır. Yalnız sermaye birikim hızının

yükselmeye başladığı dönemlerde ise üretim; emek faktörü yerine ikame edilen

sermaye faktörünün (tercih edilen iktisat politikalarına göre) daha fazla katkısıyla

mümkün olacaktır. Kaynakların yeniden dağılım süreci, üretken ya da verimlilik

düzeyi yüksek olan sektörlere doğru olması ise büyüme üzerine en etkili faktörün

sermaye olduğunu göstermektedir. Sermaye stokunun büyüme sürecinde üretime

katkısının yeterli düzeyde olmaması sermayenin az olması ve eskiliği, üretimin

geleneksel üretim araçlarıyla yapılması, maliyetlerin yüksek olması nedeniyle artan

nüfusa kolaylıkla iş bulamama, araştırma-geliştirme ve teknoloji üretme çabalarının

düşüklüğü gibi faktörler sayılabilir.

3. TOPLAM FAKTÖR VERİMLİLİĞİNİN BÜYÜME ÜZERİNE ETKİSİ: AMPİRİK ANALİZ

3.1. Toplam Faktör Verimliliği Tahmininde Kullanılacak Modeller

Bu bölümde TFV verileri hazır olmadığı için üretilmesi ya da tahmin edilmesi

gereklidir. TFV düzeyinin tahmin edilebilmesi sürecinde veriler makro ve kişi başına

değerler cinsinden kullanılarak TFV düzeyleri elde edilmiştir. TFV’nin tahmin

edilmesi sürecinde Verimlilik Ölçme Yöntemleri Alt başlığındaki yöntemlerden

ekonometrik yaklaşım seçilerek TFV düzeyleri ölçeğe göre sabit getiri varsayımı

altında Cobb-Douglas üretim fonksiyonu kullanılmıştır. Bu süreçte TFV düzeyleri

1968-2006 dönemi için üç farklı modelle tahmin edilmiştir. İkinci aşamada TFV’nin

büyüme üzerinde etkisinin anlaşılabilmesi için regresyon tahmini yöntemi ile elde

edilen TFV düzeyleri, bağımlı değişkenin logaritmik gayrisafi yurtiçi hasıla olarak

tanımlandığı modelde diğer açıklayıcı değişkenlerle1 birlikte 1968-2004 dönemi için

büyüme ve verimlilik denkleminde yer almıştır.

TFV’nin tahmininde kullanılacak Birinci Model; Canpolat (2001) Sekkat

(2003) ve Çoban (2004)’ın çalışmalarına dayanmaktadır.

0 1 2 3 0LRGSYİH InA LRSSS LİSTH LREGTM KUKLAβ β β λ= + + + +

(3.1)

3.1 nolu eşitliğe göre logaritmik düzeyde reel gayrisafi yurt içi hasılanın

belirleyicileri (LRGSYİH); logaritmik reel sabit sermaye stoku (LRSSS), logaritmik

istihdam (LISTH), logaritmik beşeri sermaye stoku (LEGTM), kukla değişken

(KUKLA) ve teknoloji düzeyini gösteren A0 olarak tespit edilmiş ve tahmin sürecinde

bu değişkenler yer almıştır. İktisadi dalgalanmalar sebebiyle kapasite kullanım

oranlarında meydana gelen değişimlerin TFV üzerindeki etkisinin bertaraf edilmesi

düşünülerek modele ayrıca KUKLA2 değişken eklenerek Canpolat (2001) Sekkat

(2003) ve Çoban (2004) modelleri geliştirilmiştir. Böyle bir yaklaşımın temel

gerekçesi olarak Griliches ve Lichtenberg (1984)’de büyüme oranlarındaki

1 Diğer açıklayıcı değişkenler; ihracat, ithalat, kapasite kullanım oranlarındaki değişme ve özel kesim yatırım değerlerinden oluşmaktadır. 2 KUKLA değişken, veri setinin tanıtılması alt başlığında ayrıntılı olarak tanıtılacaktır.

64

gerilemenin ancak kısa dönemli dalgalanmalardan kaynaklanabileceği görüşü

yatmaktadır. Ayrıca büyüme oranlarında meydana gelen dalgalanmaların etkisi

iktisadi değişkenleri ve aralarındaki ilişkileri de geçersiz kılacağından bu değişken

ikinci ve üçüncü modele de eklenmiştir. Bu modelde teknoloji düzeyinde, sabit

sermaye stokunda, istihdam düzeyinde ve beşeri sermaye düzeyinde meydana gelen

artışların büyümeyi pozitif yönde etkilemesi beklenmektedir. Aynı şekilde kapasite

kullanım oranlarında meydana gelen azalmaların ise büyümeyi negatif yönde

etkilemesi beklenmektedir. Bu beklentiler doğrultusunda katsayıların β1>0, β2>0,

β3>0 ve λ0<0 çıkması beklenmektedir. Bu model, gelişme düzeyini A0 sabitine

dayandırarak TFV düzeyi hakkında bilgi vermektedir. Üretim faktörlerinin çıktı

esnekliklerinin ve büyümeye en çok katkısı olan faktörün belirlenmesi sürecinde

sağladığı kolaylıklardan ötürü bu model tahmin sürecinde regresyon denklemi olarak

kullanılmıştır. Bu modelde TFV düzeyleri teknoloji katsayısını veren InA’nın yalnız

bırakılmasıyla hesaplanır3.

TFV’nin kişi başına verilerle tahmin edildiği İkinci Model; Solow (1956),

Collins ve Bosworth (2003) çalışmalarına dayanmaktadır. Modelin kurulumu

aşağıdaki eşitlikte olduğu gibidir.

Ly InA Lk Lh KUKLA (3.2) 0 1 2 0β β λ= + + +

3.2 nolu eşitliğe göre logaritmik düzeyde kişi başına çıktı düzeyinin (Ly)

belirleyicileri olarak; logaritmik kişi başına sermaye stoku, logaritmik kişi başına

beşeri sermaye stoku (Lh), kukla değişken (KUKLA) ve teknoloji düzeyini gösteren

A0 sabiti tespit edilerek tahmin sürecinde bu değişkenler kullanılmıştır. Kişi başına

çıktı düzeyine; teknolojik gelişme düzeyi, kişi başına sermaye stoku ve kişi başına

beşeri sermaye stokunun pozitif katkısının olması beklenmektedir. Aynı şekilde

kapasite kullanım oranlarında meydana gelen dalgalanmalar ise büyüme üzerinde

olumsuz etkiler oluşturmaktadır. Bu beklentiler doğrultusunda katsayıların β1>0,

β2>0 ve λ0<0 çıkması beklenmektedir. Değişkenlerin kişi başına değerler cinsinden

çıktı, sabit sermaye stoku ve beşeri sermaye değerleri itibariyle logaritmik formda

3 0 1 2 3 0InA LRGSYİH LRSSS LİSTH LREGTM KUKLAβ β β λ= − − − +

65

kullanıldığı bu model, Toplam Faktör Verimlilik düzeyi hakkında bilgi vermektedir.

Değişkenlerin kişi başına değerler cinsinden kurulduğu bu modelde TFV düzeyi şu

şekilde hesaplanır.

( ) - *[ ( )] (1- )*1 1InA In y In k Inh KUKLAβ β λ= − + (3.3)

3.3 nolu eşitliğe göre doğal logaritma cinsinden kişi başına sermaye stokunun,

sermayenin çıktı esnekliği4 olan β1 katsayısı kadarlık bölümü çıkarıldığında ve buna

ilave olarak beşeri sermayenin emeğin çıktı esnekliği olan (1- β1) kadarlık bölümü ve

KUKLA değişkenin λ kadarlık kısmı eklendiğinde TFV düzeyi logaritma cinsinden

elde edilir. Elde edilen logaritmik TFV değerinin anti logaritması ise toplam faktör

verimliliğin düzey değerine eşit olmaktadır.

TFV’nin tahminin de üçüncü model, Mankiw, Romer ve Weil (1992)

çalışmasına dayanmaktadır. Model, KUKLA değişkenin eklenip genişletilmesiyle

aşağıdaki formda kullanılmıştır5.

0(0) ( )1- - 1- - 1- -

In InA In n g d In In KUKLAİSTH RGSYİH RGSYİH

λα β α β α β

= + + + + + +⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎣ ⎦ ⎣ ⎦⎣ ⎦

RGSYİH RSSS EGTMα β α β+⎡ ⎤ ⎡ ⎤ ⎡ ⎤

Bu model diğerlerinden farklı olarak kişi başına logaritmik değerleri (kişi başına çıktı

hariç) ilgili değişkenlerin gayrisafi yurt içi hasıladaki paylarına göre belirlemektedir.

Logaritmik düzeyde kişi başına çıktı düzeyinin RGSYİH ⎞In

İSTH⎛ ⎡ ⎤

⎟⎜ ⎢ ⎥⎣ ⎦⎝ ⎠

belirleyicileri olarak;

logaritmik kişi başına sermaye stoku RSSS ⎞InRGSYİH

⎛ ⎡ ⎤⎟⎜ ⎢ ⎥⎣ ⎦⎝ ⎠, logaritmik kişi başına beşeri

sermaye stoku, sermaye stokunun zamana göre türevi ( ))(In n g d+ + , kukla

değişken (KUKLA) ve teknoloji düzeyini gösteren InA(0) sabiti tespit edilmiş ve

tahmin sürecinde bu değişkenler kullanılmıştır. Kişi başına çıkı düzeyi üzerinde

teknoloji düzeyi, kişi başına beşeri ve fiziki sermaye değerlerinin pozitif katkıları

4 Toplam Faktör Verimlilik düzeyi faktörlerin toplam hasıladaki paylarının (1/3)’e göre ağırlıklandırılmasına göre tespit edilmektedir. Literatürde sermayenin çıktı esnekliği 0.35 emek faktörünün ise 0.65 olarak kabul edilmiştir. 5 Model 3’ün bu formda gösterilmesinden önceki adımları ise 2.3.1. Beşeri Sermaye ve Verimlilik alt başlığında tanıtılmıştır.

66

olmakla birlikte kapasite kullanım oranlarındaki düşüşlerin ve sermaye birikiminin

zamana göre türevini ifade eden (n+g+d) değişkeninin negatif etkisi olmaktadır. Bu

beklentiler doğrultusunda katsayıların (α+β)/(1-α-β)<0, (α)/(1-α-β) >0, (β)/(1- α+β)

>0 çıkması beklenmektedir. Modelde g ve d artış hızları MRW (1992)’de olduğu

gibi 0,05 olarak sabit varsayılmış, n değeri ise nüfus artış oranları kullanılarak

(n+g+d) değişkeni (0,5+n) şeklinde genişletilmiştir. Bahsedildiği üzere modelde

durağan durumdaki sermaye stokunun zamana göre türevini ifade eden

( )In n g d+ + değişkenin katsayı işareti negatif çıkmak zorundadır. Bu zorunluluk

dengeli büyüme için gerekli olan kişi başına sermaye oranını sabit tutabilmek için

gerekli yatırım miktarının ne yönde değişmesi gerekliliğinden kaynaklanmaktadır.

Çünkü; n (nüfus artış oranı), g (etkin emek büyüme oranını) ve d (sermayenin

yıpranması) parametrelerinde herhangi bir artma eğilimi (azalma) meydana

geldiğinde kişi başına değerler azalacaktır (artacaktır). Durağan durum noktasında; n,

g ve d meydana gelen değişmelerin büyüme üzerinde etkilerinin daha iyi

anlaşılabilmesi ve TFV’nin hesaplanma sürecinde daha gerçekçi değerlere

ulaşılabilmektedir. Bu modelde TFV düzeyi aşagıdaki eşitlikte olduğu gibi

hesaplanır.

0(0) RGSYInA InİST

( )1- - 1- - 1- -

İH RSSS EGTMIn n g d In In KUKLAH RGSYİH RGSYİH

α β α β λα β α β α β+⎡ ⎤ ⎡ ⎤ ⎡ ⎤= + + + − − +⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎣ ⎦ ⎣ ⎦⎣ ⎦

3.2. Toplam Faktör Verimliliğinin Büyüme Üzerine Etkilerinin İncelendiği Modeller

3.2.1. Ekonometrik Yöntem-Regresyon Tahmini

Regresyon tahmini (Ekonometrik yöntem) yönteminde Türkiye’de iktisadi

büyümenin kaynaklarını ve TFV’nin büyüme üzerinde etkisini araştırmak amacıyla

1968-2004 dönemine ait verilerin kullanıldığı dışa açık Keynesyen Model

kullanılmıştır. Bu bölümde Model 1, Model 2 ve Model 3’ün tahmini ile elde edilen

TFV düzeylerinin büyüme üzerine etkilerinin olup olmadığının sınanması aşağıdaki

denkleme göre yapılmıştır.

LRGSYİH=α0+β1LRSSYÖ+β2LRİHRCT+β3 LRİTHLT+ β4LTFV+ β5KUKLA (3.4)

67

3.4 nolu eşitliğe göre logaritmik reel gayrisafi yurtiçi hasılanın (LRGSYİH)

belirleyicileri olarak; logaritmik düzeyde özel sektör reel sabit sermaye yatırımları

(LRSSYÖ), logaritmik reel ihracat (LRİHRCT), logaritmik reel ithalat (LRİTHLT)

kukla değişken (KUKLA); Model 1, Model 2 ve Model 3’ten elde edilen logaritmik

düzeydeki TFV (LTFV1, LTFV2 ve LTFV3) değişkenleri kullanılmıştır6. Özel kesim

sabit sermaye yatırımları, ihracat ve TFV düzeyi, büyüme üzerinde pozitif etkiye

sahipken bu etki ithalat ve kapasite kullanım oranlarında meydana gelen

dalgalanmalar sebebiyle negatiftir. Bu nedenle katsayı işaretlerinin beklentiler

doğrultusunda β1>0, β2>0, β4>0, β3<0 ve β5<0 çıkması beklenmektedir.

3.2.2. Büyümenin Kaynakları Yöntemi

Büyümenin kaynaklarına ayrıştırılması süreci Collins ve Bosworth (2003),

Aiyar ve Feyrer (2002) çalışmalarına dayanılarak elde edilmiştir. Kişi başına çıktı

düzeyinin (y) belirleyicileri olarak kişi başına sermaye (k), kişi başına beşeri sermaye

(h) ve TFV düzeyi verilsin. Buna göre bu faktörlerin büyümeye olan katkıları

tespitinde kullanılacak yöntem aşağıdaki eşitliklerde olduğu gibidir.

y=k+h+TFV

k=Var (k)+0,5*[Cov (k, h)+Cov (k, TFV)]+Cov (h, TFV)

h=Var (h)+0,5*[Cov (k, h)+Cov (h,TFV)]+Cov (k, TFV)

TFV=Var (TFV)+0,5*[Cov (k, TFV)+Cov (h, TFV)]+Cov (k, h)

Yukarıdaki eşitliklere göre büyümenin kaynaklarını ayrıştırma süreci; ilgili

değişkenin kendi varyansı ile diğer değişkenlerle olan kovaryans toplamının yarısına,

yine aynı değişkenin dışında kalan faktörlerin kovaryans değerlerinin ilave edilmesi

sonucunda gerçekleşecektir.

6 Y=C+I+G+X-M, dışa açık Keynesyen modelde gelir (Y), tüketim düzeyi (C), yatırım (I), kamu harcamaları (G), ithalat (M) ve ihracat (X) tarafından belirlendiği için modelde yatırım, ihracat ve ithalat değişkenleri kullanılmıştır.

68

3.3. Veri Setinin Tanıtılması

Verilerin tamamı 1968-2004 dönemi için Dünya Bankası World Development

Indicators (WDI) veritabanından alınmıştır. 2005 ve 2006 yılları için gerekli olan

veriler ise Devlet Planlama Teşkilatı (DPT) ve Türkiye İstatistik Kurumu

(TÜİK=DİE) veri tabanı ve yıllıklarından yararlanılarak genişletilmiştir. Ayrıca

nüfus artış oranları da incelenen dönem için Dünya Bankası’ndan alınmıştır.

Nominal serilerin reel hale getirilebilmesi için GSYİH (1987=100) deflatörü

kullanılmıştır. 2004 sonrası deflatör değerleri için de 2005 yılında gerçekleşen, 2006

yılında ise beklenen deflatör artış oranları temel alınmış ve deflatör değerleri

genişletilmiştir7. 3.1. bölüm alt başlığında TFV’yi tahmin etmek ve TFV’nin büyüme

üzerindeki etkilerini test edebilmek için açıklanan regresyon modellerinde

kullanılacak değişkenler Tablo 3.1’de sunulmuştur.

Tablo 3.1: Değişkenlerin Tanımlanması

DEĞİŞKENLER Değişkenlerin Tanımı

LRGSYİH Logaritması Alınmış Reel Gayrisafi Yurtiçi Hasıla

LİSTH Logaritması Alınmış İstihdam

LEGTM Logaritması Alınmış Beşeri Sermaye Stoku

LRSSS Logaritması Alınmış Reel Sabit Sermaye Stoku

Lk Logaritması Alınmış Kişi Başına Sermaye Stoku

Lh Logaritması Alınmış Kişi Başına Beşeri Sermaye Stoku

KUKLA Daralma Dönemi için 1 Değeri, Genişleme Dönemi İçin 0 değeri Alır.

Beşeri sermaye stoku değerlerinin zaman serisi analizlerini yapmaya elverişli

olmayacak bir zaman boyutuna sahip olması nedeniyle bu değişken yerine ikamesi

çok yakın olan bir seri oluşturulmuştur. Bu serinin oluşturulması sürecinde DPT

tarafından sabit sermaye stokunun eğitim sektörüne ayrılan yüzdelik oranları

kullanılmıştır8. Bu değişkenin regresyon denkleminde kullanılması sonucu elde

7 http://www.econstats.com/weo/V021.htm ve http://www.econstats.com/weo/C166V021.htm web adreslerinden deflatör değerlerine erişilebilir. 2005 değeri için %8, 2006 değeri içi de %6,2 artış oranı kullanılarak deflatör değerleri genişletilmiştir. 2005 ve 2006 deflatör değerleri Deflatör Değeri2005=Deflatör2004X(1+artış yüzdesi) yöntem dahilinde genişletilmiştir. 8 “Beşeri Sabit Sermaye Stoku=Sabit Sermaye Stoku X DPT Tarafından Eğitim Sektörüne Ayrılan Yüzdelik Oranları” formülü kullanılarak beşeri sermaye serisi oluşturulmuştur.

69

edilen bulgular literatürde yapılan çalışmalardan elde edilen sonuçlara da büyük

uyum göstermiştir. Ayrıca değişkenlerin istihdama (İSTH’e) oranlanması ise kişi

başına değerler cinsinden verilerin regresyonda kullanılmasını sağlayacaktır.

TFV ölçümünde en büyük sorun sabit sermaye verilerine dayanarak sabit

sermaye stokunun hesaplanabilmesidir. Sermaye stokunun hesaplanmasında

literatürde en çok kullanılan tekniklerden biri olan Harberger Yaklaşımı9

uygulamadaki kolaylığı açısından bu çalışmaya en uygun yöntem olarak seçilmiştir.

Sermaye stoku; bilindiği üzere üretimde kullanılan makine, bina, teçhizat ve arazi

gibi unsurlardan meydana gelmektedir. Sermaye stoku, geçmiş dönem yatırımlarının

birikimi olduğuna göre başlangıç dönemi sermaye stokunu hesaplanabilmesi için

yeterince geriye giden uzun dönemli yatırım serisine ihtiyaç vardır. Sermaye

sokunun elde edilme süreci aşağıdaki gibidir.

Kt=(1-d)Kt-1+It (3.5)

3.5 nolu denklemde Kt, t dönemindeki başlangıç sermaye sokunu; d sermayenin

aşınma oranını It ise t dönemindeki sabit sermaye yatırımlarını göstermektedir. Buna

göre 3.5 nolu eşitlikteki denklemin her iki tarafından Kt-1 (sermaye stokunun t-1

dönemindeki değeri) çıkartılıp yine aynı terime bölünmesi durumunda 3.6 nolu

eşitliğe ulaşılır.

t t-1 t

t-1 t-1

=-d+K K

K -K I

(3.6)

Eşitliğin sol tarafı sermaye stokunun büyüme oranını göstermekle birlikte uzun

dönemde durağan durum denge noktasındaki değerine de eşittir. Bu noktada sermaye

stokunun büyüme hızı aynı zamanda çıktının büyüme hızına da eşit olacağından

denklem 3.6 tekrardan gy=-d+It/Kt-1 şeklinde yazılabilir. Buradan Kt-1 terimi yalnız

bırakıldığında başlangıç dönemi sermaye stokunun hesaplanabilmesi için gerekli

olan 3.7 nolu denkleme ulaşılır.

9 Sabit sermaye stokunun hesaplanabilmesi diğer yaklaşımlar Lawrence ve Diwert (1999), Nehru ve Dhareshvar (1993) çalışmalarında görülebilir.

70

tt-1

y

K =d+g

I

(3.7)

Sabit sermaye Stokunu hesaplamak için 3.7 nolu eşitlikte sermaye stoku için

yıpranma oranını gösteren d katsayısı MRW modelinde olduğu gibi 0,05; büyüme

oranı (gy) için ise reel GSYİH ortalama büyüme hızı 0,04410 kabul edilmiştir.

Modellerin; ölçeğe göre sabit getiri varsayımı altında yapılacak regresyon

çözümlemesinde devresel dalgalanmalar nedeniyle Griliches ve Lichtenberg

(1984)’te olduğu gibi kapasite kullanımında meydana gelen değişmelerin TFV’ye

olası etkilerini engellemek için kukla değişken kullanılmıştır. Kukla değişken

aşağıdaki gibi tanımlanmıştır.

0 In(Yt/Yt-1) ≥ In(Yt-1)/In(Yt-2) KUKLA= 1 In(Yt/Yt-1) < In(Yt-1)/In(Yt-2)

Kukla değişken kullanımı ile iç talepte meydana gelen dalgalanmaların kapasite

kullanım üzerinde ve dolayısıyla TFV üzerinde yol açtığı etkilerin giderilmesine

çalışılarak daha sağlıklı sonuçlar elde edilmesi amaçlanmıştır.

3.4. Toplam Faktör Verimliliğinin Elde Edilmesi İçin Model 1’in Tahmini

3.4.1. Durağanlığın Sınanması ve Diğer Testlerin Uygulanması

Zaman serilerinde istatistik yöntemlerin uygulanıp doğru sonuçlar elde

edilmesi için, seride trendin olmaması ve durağan olması gerekir. Fakat zaman serisi

analizindeki değişkenlerin özellikleri gereği, artış ya da azalış yönünde bir eğilime

sahip oldukları görülmektedir. Bu durumda regresyon sonuçları geçersiz olmaktadır.

Bu nedenle trendin ortadan kaldırılması ve zaman serisinin durağanlaştırılması

gerekmektedir (Utkulu, 1993:303). Eğer iki zaman serisi arasında bir ilişkiden

bahsediliyor ve aralarında istatistiksel bakımdan anlamlı bir ilişki bulunuyorsa bu

ilişkinin gerçek mi, yoksa sahte mi olduğunu anlamak için birim kök testi ile serilerin

kaçıncı dereceden durağan olduklarının saptanması gerekmektedir. Eğer her iki seri

10 Büyüme oranı, Maraşlıoğlu ve Tıktık (1994) çalışmalarından yararlanılarak dönemler halinde elde edilen ortalama büyüme oranının ağırlıklı ortalaması olarak hesaplanmıştır. Literatürde ayrıca uzun dönem büyüme oranının limitini veren trend büyüme hızı da bu değişken yerine ikame edilmektedir.

71

de aynı dereceden durağan ve bütünleşmiş çıkıyorsa bu ilişki gerçek bir ilişkidir ve

regresyon gerçektir denir (Tarı, 1999:369). Bu serilere de eş bütünleşmiş seriler

denir. Diğer bir anlatımla regresyonun gerçek olması için serilerin eş bütünleşmiş

seriler (aynı dereceden durağan seriler) olması gerekir. Eğer bir zaman serisinin

ortalaması, varyansı ve kovaryansı zamandan bağımsız ve sonlu ise bu zaman

serisine kovaryans durağan denir. Bir zaman serisi d kez farkı alındıktan sonra

durağan hale geliyorsa, bu serinin d dereceden bütünleştiği söylenir ve I(d) şeklinde

gösterilir. İktisadi zaman serilerinin durağanlığı Dickey ve Fuller tarafından

geliştirilen ve uygulamada yaygın olarak kullanılan testlerden yararlanılarak

belirlenebilir. Değişik yöntemler olmakla birlikte, durağanlık için kullanılan en

yaygın ve en geçerli yöntem birim kök testleri olmaktadır. Bu çalışmada kullanılan

verilerin birim kök içerip içermediği ADF (Genişletilmiş Dickey-Fuller) testi

kullanılarak araştırılmıştır. Serilerin durağanlık sınaması için Augmented Dickey-

Fuller (ADF) testinde sabitsiz, sabitli, sabitli ve trendli bir süreç izlendiği

varsayılarak aşağıdaki modeller tahmin edilmiştir.

m

m

t

m

t t-1 i t-i+1 ti=2

∆Y =λY + β ∆Y +ε∑ (sabitsiz ve trendsiz model)

t 0 t-1 i t-i+1i=2

∆Y = +λY + β ∆Y +εα ∑ (sabitli model)

t 0 t-1 i t-i+1 ti=2

∆Y = +λY + TREND+ β ∆Y +εα γ ∑ (sabitli ve trendli model)

Burada ∆ birinci sıra fark operatörü; tε , durağan hata terimi, m optimal gecikme

uzunluğudur. ADF testinin yapılmasındaki temel amaç regresyon içerisinde

otokorelasyonun varlığına izin vermemektir dolayısıyla aynı fark operatörü yine

denklemin sağ tarafında açıklayıcı değişken olarak yer almaktadır. Durağanlığın

sağlanabilmesi için 2 temel koşulun yerine getirilmiş olması gerekir.

72

• λ ‘ların negatif çıkması (λ <0)

• λ için hesaplanan değerin MacKinnon tablo değerinden büyük olması

gerekliliği. Çünkü ADF istatisliği “ t dağılımına” sahip değildir. Kurulacak olan

hipotezler ise aşağıdaki gibidir.

H0 = Zaman serisi durağan değildir (Birim kök var).

H1 = Zaman serisi durağandır (Birim kök yoktur).

Eğer, hesaplanan λ Dickey-Fuller test istatistiğinin mutlak değeri (yani λ ),

MacKinnon kritik eşik değerlerinin mutlak değerinden küçükse H0 : λ = 0 hipotezi

kabul edilir ve incelenen zaman serisinin durağan olmadığına karar verilir. Eğer

bunun tam tersi bir sonuç çıkarsa, H0 hipotezi reddedilir ve zaman serisinin durağan

olduğu sonucuna varılır. Birim kök testleri sonucu elde edilen sonuçlar Tablo 3.2’de

sunulmuştur.

Tablo 3.2: ADF Birim Kök Test Sonuçları

DEĞİŞKENLER SABİTLİ SABİTLİ VE TRENDLİ SABİTSİZ VE TRENDSİZ

LRGSYİH -0.587786 -2.842331 6.177551 LRSSS -2.134705 0.462706 15.77663 LİSTH -1.135756 -2.234658 5.002850

LEGTM 1.626557 -1.488359 3.026615 ∆LRGSYİH -6.887225* -6.812470* -3.783394* ∆LRSSS -2.214739* -2.497468* -2.577206** ∆LİSTH -6.546682* -6.596085* -4.201825* ∆LEGTM -5.998434* -8.643.244* -5.296278*

Notlar: * =%1, **= %10 anlamlılık düzeyinde katsayının anlamlı olduğunu göstermektedir. Optimal gecikme uzunlukları için Akaike Bilgi Kriterinden (AIC) yararlanılmıştır.

Değişken sembollerinin önündeki R harfi ilgili değişken serisinin reel olduğunu, L

harfi ilgili değişken serisine logaritmik dönüşümün yapıldığını göstermektedir. Tablo

3.2’de sunulan analiz sonuçlarına göre bütün serilerin seviye değerleri için ADF test

istatistiğinin mutlak değeri, MacKinnon Kritik Değerleri’nin mutlak değerinden

küçük olduğundan serilerin birim kök içerdiği, yani durağan olmadığını ifade eden

H0 hipotezi kabul edilmiştir. Bu sonuçlar bütün serilerin seviyelerinde durağan

73

olmadığını göstermektedir. Söz konusu serilerin farklarının alınması durumunda ise

bütün serilerin I(1) de durağan oldukları sonucuna varılmıştır. Genelde birinci

farkında durağan olan serileri regresyona tabi tutmak uzun dönemli ilişkilerin

ortadan kalkmasına neden olabilir. Aynı düzey değerinden durağan ya da entegre

olan seriler düzey değerleri üzerinden regresyona koşularak sahte regresyon

tanımlamasından uzaklaşmaktadır (Gujarati, 1995:726). Seriler arasında ko-

entegrasyon ilişkisinin olup olmadığını tespit etmek için Engle-Granger yöntemi

uygulanmıştır. Bunun için seviye itibari ile model tahmin edildikten sonra modelden

elde edilen hata terimlerinin birim kök içermemesi gerekmektedir (Ertek, 1996:392).

Engle-Granger yöntemine göre yapılan ko-entegrasyon test sonucu Tablo 4’te

görülmektedir.

Tablo 3.3: Engle-Granger Artıklarına Dayalı Eş-Bütünleşme Analizi

KRİTİK DEĞERLER DEĞİŞKEN ADF TEST

İSTATİSTİĞİ 1% 5% 10%

HATATERİMİ -7.849241 -4.96 -4.42 -4.13

Notlar: Kritik değerler Davidson ve MacKinnon (1993)’da türetilen asimtotik kritik değerlerdir. Optimal gecikme uzunluklarının belirlenmesi için Akaike Bilgi Kriterinden (AIC) yararlanılmıştır.

Tablo 3.3’te regresyondan elde edilen hata terimlerine seviye itibari ile uygulanan

birim kök sınaması sonuçları yer almaktadır. Buna göre değişkenler arasında ko-

entegrasyon vardır.

3.4.2. Toplam Faktör Verimliliğinin Elde Edilmesi İçin Birinci Modelin Tahmin Sonuçları

Değişkenlerin aynı düzeyde durağan olması (I(1)) ve elde edilen hata

terimlerinin seviye itibariyle durağanlığının sağlanması (ko-entegrasyon ilişkisinin

varlığı) değişkenlerin regresyon modelinde düzey değerleri üzerinden tahmin

edilmesine imkan tanımaktadır. Tablo 3.4, değişkenlerin orijinal düzeyde ve

logaritmik formda kullanıldığı büyüme denkleminin sabit getiri varsayımı altındaki

regresyon tahminini göstermektedir.

74

Tablo 3.4: Birinci Modelin Tahmin Sonuçları

BAĞIMLI DEĞİŞKEN LRGSYİH [GÖZLEM SAYISI=39]

DEĞİŞKENLER KATSAYI STANDART HATA T İSTATİSTİĞİ P DEĞERİ

SABİT 6.153439 2.812539 2.187859 0.0357LİSTH 0.580803 0.324635 1.789096 0.0825LRSSS 0.462528 0.088687 5.215296 0.0000

LEGTM 0.036315 0.017840 2.035630 0.0496KUKLA -0.079721 0.009994 -7.977191 0.0000

ÖZET İSTATİSTİKLER F İstatistiği 2256.922 0.000000

DW 2.491528 2R 0.995807 2R 0.996248

J-B 1.235841 0.539064

SC 2 (2)χ 4.059287 0.131382

ARCH 2 (2)χ 1.510172 0.219113

WHITE 5.540648 0.476558

Notlar: DW=Durbin-Watson İstatistiğini, J-B=Jarque-Bera normallik testidir, SC=Breusch-Godfrey seri korelasyon LM testidir, ARCH= hata terimleri arasındaki değişen varyansı, WHITE değişen varyans testini göstermektedir. SC ve ARCH testinde optimal gecikme uzunluklarının belirlenmesi için Akaike Bilgi Kriterinden (AIC) yararlanılmıştır.

Modelde bağımsız değişken katsayı istatistikleri sıfırdan farklı çıkmıştır.

Modelde otokorelasyon, değişen varyans ve ARCH etkisi yoktur. Bağımlı

değişkendeki değişimin tamamına yakın bir bölümü bağımsız değişkenler tarafından

açıklanması (%99) modelin başarı derecesini göstermektedir. Aynı şekilde Tablo

3.4’ten elde edilen sonuçlara göre istihdam değişkeni hariç tüm katsayı tahminleri

istatiksel olarak bir değişken için %10 seviyesinde diğerleri için %5 seviyesinde

sıfırdan farklı çıkmış ve katsayı işaretleri beklentiler doğrultusunda bulunmuştur.

Emek faktörünün büyümeye katkısı ya da emek girdisinin çıktı esnekliği %58 olarak

bulunmuştur. Sermaye faktörünün büyümeye katkısı ise %46 ve beşeri sermayenin

büyümeye katkısı ise %3’tür. Elde edilen değerler 1/3 kuralına yakındır ve Model 1’e

göre büyümenin ana kaynağı girdi arzındaki artıştan kaynaklanmaktadır. Bu anlamda

emek faktörü büyümenin itici gücünü oluşturmaktadır. Bu modelde sabit terimin anti

logaritması; teknolojik gelişme katsayısını verecektir. Elde edilen sabit ise 470,33

değeri teknoloji düzeyini göstermektedir. Kapasite kullanım oranlarında meydana

75

gelen devresel dalgalanmaların büyümeyi %7 gibi büyük bir oranla azalttığı da elde

edilen bulgular arasındadır. Grafik 3.1, Model 1’den elde edilen tahmini büyüme ve

TFV düzeylerini göstermektedir.

Grafik 3.1: 1968-2006 Dönemi Büyüme ve TFV Düzeyi (Model 1)

-.08

-.06

-.04

-.02

.00

.02

.04

.06

1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

BÜYÜME

4.00E+11

6.00E+11

8.00E+11

1.00E+12

1.20E+12

1.40E+12

1.60E+12

1.80E+12

1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

TOPLAM FAKTÖR VERiMLiLiGi

Kor(TFV,Büyüme)=0,137090 Büyüme % TFV

YIL

Grafik 3.1’e göre büyüme oranlarında meydana gelen daralma ve genişlemelere TFV

düzeyinin anında uyum gösterdiği gözlenmektedir ve bu anlamda TFV düzeyi

Limam ve Miller (2006)’in belirttiği üzere büyümenin aynası gibi görünmektedir.

TFV düzeyinde meydana gelen sert düşüşler genelde krizlerin yaşanıldığı dönemle

birlikte ekonomide yapısal dönüşümlerin gerçekleştiği yıllara rastlamaktadır. Aynı

şekilde büyüme oranlarında meydana gelen istikrasızlık da TFV üzerinde etkili

olmakla birlikte 1968-2006 dönemi için TFV düzeyinde bazı yıllardaki sert düşüşler

hariç, eğilim hep artma yönünde gerçekleşmiştir. Hemen belirtmek gerekir ki birinci

modelden elde edilen tahmini büyüme oranları ve TFV düzeyleri arasındaki

korelasyon ilişkisi (%13,7) zayıf çıkmıştır. Günlük hayattaki şartlara uygun olmayan

bu durum Stiroh ve Steindel (2001) tarafından belirtildiği üzere, neoklasik teorinin

tek mal ve ölçeğe göre sabit getiri varsayımı kabul etmesinden kaynaklanmaktadır.

76

3.5. Toplam Faktör Verimliliğinin Elde Edilmesi İçin Model 2’nin Tahmini

3.5.1. Durağanlığın Sınanması

Bu bölümde, Türkiye’de iktisadi büyümenin kaynaklarını ve TFV düzeylerini

araştırmak amacıyla 1968-2006 dönemine ait GSYİH (Gayrisafi Yurtiçi Hasıla),

Sabit Sermaye ve Beşeri Sermaye Stoku ve istihdam verileri logaritmik seviyede

kullanılarak düzey ve kişi başına yıllık değerler olarak test edilmiştir.

Kişi başına değerler cinsinden ele alınan bu modelde öncelikle serilerin birim

kök içerip içermediği test edilecektir. Durağanlık testi için yine ADF testine

başvurulacaktır. Test sonuçları için gerekli istatistikler aşağıdaki gibidir.

Tablo 3.5: Model 2 İçin Birim Kök Sınaması

DEĞİŞKENLER SABİTLİ SABİTLİ VE TRENDLİ SABİTSİZ VE TRENDSİZ

Y -0.321904 -3.202331 3.855772 H 1.237013 -1.471998 1.499243 K -1.243757 -0.661942 9.962645 ∆y -8.313024* -8.194148* -6.248090* ∆h -6.007291* -8.676419* -2.689734* ∆k -5.262013* -5.448560* -0.759282

Notlar: * =%1, **= %10 anlamlılık düzeyinde katsayının anlamlı olduğunu göstermektedir. Optimal gecikme uzunlukları için Akaike Bilgi Kriterinden (AIC) yararlanılmıştır.

Tablo 3.5’e göre değişkenlerin tümü birinci farkında MacKinnon tablo

değerinden büyük olduğu için seriler durağan halde ve birim kök içermemektedir.

Eğer bir ekonometrik analizde ele alınan seriler trendin etkisiyle durağan değilse, ya

da her biri aynı dereceden bütünleşik (entegre) ise o zaman iki seri arasında bir

eşbütünleme söz konusudur ve elde edilen regresyon sahte değil gerçek bir ilişkinin

göstergesi olmaktadır. Seriler arasında ko-entegrasyon ilişkisini test etmek için

Engle-Granger testi kullanılmıştır. Test sonuçları Tablo 3.6’de verilmiştir.

Tablo 3.6: Model 2 İçin Hata Terimlerinin Seviyede Durağanlılığı

KRİTİK DEĞERLER DEĞİŞKEN ADF TEST

İSTATİSTİĞİ 1% 5% 10%

HATATERİMİ -7.582696 -4.64 -4.10 -3.81

Notlar: Kritik değerler Davidson ve MacKinnon (1993)’da türetilen asimtotik kritik değerlerdir. Optimal gecikme uzunluklarının belirlenmesi için Akaike Bilgi Kriterinden (AIC) yararlanılmıştır.

77

Tablo 3.6’ya göre hata terimi seviyesinde asimtotik kritik değerlerinden büyük

olduğu için birim kök içermediği görülmektedir. Uzun dönemli ilişkinin de varlığını

gösteren bu durum (ko-entegrasyonun varlığı) sonucu seriler regresyon çözümünde

düzey itibari ile test edileceklerdir.

3.5.2. Toplam Faktör Verimliliğinin Elde Edilmesi İçin İkinci Modelin Tahmin Sonuçları

Bu alt bölümde Solow (1956), Collins ve Bosworth (2003) çalışmalarındaki

yöntemlere göre kişi başına değerler cinsinden seriler hesaplanarak modeller tahmin

edilmiştir. Ayrıca bu modeller teknolojik değişme katsayısını vermekle birlikte TFV

düzeyi ve gelişimi hakkında fikir verici olması bakımından dönüşüm yapılmamış

verilerin kullandığı orijinal düzey regresyon modellerinden (Model 1’e göre) daha

avantajlıdır. Model 1’de olduğu gibi kapasite kullanım oranlarında meydana gelen

dalgalanmaların volatilitesi sebebiyle büyüme ve toplam faktör verimliliğine olası

olumsuz etkileri yok etmek amacıyla denkleme KUKLA değişken ayrıca eklenmiştir.

Tablo 3.7: Model 2 İçin EKK Çözümü

BAĞIMLI DEĞİŞKEN L(RGSYİH/LİSTH)=LKBC GÖZLEM DEĞERİ=39

DEĞİŞKENLER KATSAYI STANDART HATA T İSTATİSTİĞİ P DEĞERİ

SABİT 7.066790 0.141918 49.79478 0.0000 k 0.490891 0.015831 31.00868 0.0000 h 0.033822 0.015901 2.127081 0.0405

KUKLA -0.079081 0.009672 -8.176325 0.0000 ÖZET İSTATİSTİKLER

F İstatistiği 1174.815 0.000000

DW 2.425882 2R 0.989324 2R 0.990167

J-B 1.035212 0.595946

SC 2 (1)χ 2.774456 0.115838

WHITE 5.531596 0.354494

ARCH 2 (1)χ 1.508956 0.219298

Notlar: DW=Durbin-Watson İstatistiğini, J-B=Jarque-Bera normallik testidir, SC=Breusch-Godfrey seri korelasyon LM testidir, ARCH= hata terimleri arasındaki değişen varyansı, WHITE değişen varyans testini göstermektedir. SC ve ARCH testinde optimal gecikme uzunluklarının belirlenmesi için Akaike Bilgi Kriterinden (AIC) yararlanılmıştır.

78

1968-2006 dönemi için modelin EKK yöntemi ile tahmini Tablo 3.7’de

gösterilmektedir. Tablo 3.7’den elde edilen sonuçlar Model 1’in EKK çözümünün

yer aldığı Tablo 3.4’teki çözümle hemen hemen örtüşmektedir. Modelde bağımsız

değişken katsayı istatistikleri %1 ve %5 anlamlılık düzeylerinde sıfırdan farklı

çıkmıştır. Aynı zamanda katsayı işaretleri beklentiler doğrultusunda bulunmuştur.

Modelde otokorelasyon, değişen varyans ve ARCH etkisi yoktur. Büyümedeki

değişimin tamamına yakın (%99,01) bir bölümünün açıklayıcı değişkenler tarafından

belirlenmesi modelin başarılı olması yönünde bir kanıt teşkil etmektedir. Kişi başına

sermaye ve kişi başına beşeri sermaye birikiminin çıktı esneklikleri, hasıla içindeki

payı ya da büyümeye katkısı sırasıyla 0,49; 0,03 olarak bulunmuştur. Görünürde

olmayan istihdam değişkeninin büyümeye katkısı ise 0,48 olması bakımından

regresyon çözümlemesinden elde edilen bulgular Model 1 ile büyük bir uyum

göstermektedir. Teknoloji düzeyi olarak adlandırılan sabit katsayının anti logaritması

alınarak elde edilen değer 1172,38 olarak bulunmuş ve teknolojik gelişmenin

seviyesi Model 1’e göre daha yüksek bulunmuştur.

Grafik 3.2: 1968-2006 Dönemi TFV Düzeyinin Seyri (Model 2)

2.00E+07

4.00E+07

6.00E+07

8.00E+07

1.00E+08

1.20E+08

1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

TOPLAM FAKTÖR VERiMLiLiGi

-.08

-.06

-.04

-.02

.00

.02

.04

.06

1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

BÜYÜME

Kor(TFV,Büyüme)=0,065743 TFV Büyüme %

Modelin katsayı işaretleri iktisat teorilerine de uygun düşmektedir.

Değişkenlerin kişi başına değerler cinsinden kullanıldığı bu model TFV

verimliliğinin gelişimi hakkında bilgi vermesi bakımından düzey verilerinin

79

kullanıldığı modele göre avantajlıdır. Buna göre Grafik 3.2, Model 2’ye göre TFV ve

büyümenin 1968-2006 dönemi seyrini göstermektedir. 1987 fiyatları ile 1968-2006

dönemi ortalama TFV düzeyi 48150627 olarak hesaplanmıştır. Grafik 3.2, şekil

itibariyle Saygılı, Cihan ve Yurtoğlu (2005)’nun çalışmalarındaki 1972-2003 dönemi

için Türkiye ekonomisinde sermaye birikimi ve verimlilik ilişkisini inceledikleri

grafikle büyük bir uyum içindedir. Grafiğe göre TFV düzeyine ilişkin birkaç önemli

noktaya değinilebilir:

Birinci olarak, Türkiye Ekonomisi’nin 1930-1980’li yıllarını kapsayan gelişme

sürecinde tüketim malları üretiminden ara ve yatırım malları üretiminde

yoğunlaşmayı hedefleyen ithal ikameci sanayileşme politikası uygulamasına

gidilmiştir. Ancak 1970’li yılların sonlarına doğru ortaya çıkan dış borç yükü,

hammadde sıkıntısı, atıl kapasite, ithalatın yapılamaması, yatırımların durma

noktasına gelmesi sebebiyle TFV düzeyi 1980 yılında dip yapmıştır. 80 döneminden

itibaren yükselen bir trend sergileyen TFV’nin bu yükselişi, dünya ekonomisiyle

bütünleşmeyi ve serbest pazar koşullarına göre yeniden yapılanmayı temel unsur

kabul eden dışa dönük sanayileşme politikasının uygulanmaya konulduğu döneme

rastlar. Bu dönemden itibaren TFV’de sert düşüşler yaşanılsa da eğilim hep

yükselme yönünde olmuştur.

Grafikten çıkartılabilecek bir diğer önemli nokta TFV’nin ortalama düzeyi ile

ilgilidir. Değinildiği üzere; 48150627’lik bir ortalamaya sahip TFV düzeyinin bu

ortalamaya sahip olması 1994 yılına rastlamaktadır. Aynı şekilde 1994-2006 dönemi

için ortalama TFV düzeyi 75853228 ya tekabül eder ki bu durum 2001 krizinin güçlü

bir şekilde hissedildiği dönem olarak bilinir. 1968-1980 dönemi için ortalama TFV

düzeyi 31044391 olmakla birlikte 1972 ve 1973’teki dip noktasını negatif eğimde

yakalaması TFV’nin bir bakıma büyümenin görüntüsü olduğunu gösterir.

TFV düzeyinin tavan yaptığı 1969 ve 1993 dönemleri arasında 34387625’lik

bir ortalama yaparak diğer olgulara ters düşen bir dönem için (1976) tavan yapmıştır.

Bu ise TFV düzeyinde meydana gelen sert düşüşlerin kalıcılığından ve riskle aynı

anlama gelen standart sapmanın anılan dönem boyunca yüksek olmasından

80

kaynaklanmaktadır11. Kişi başına değerler cinsinden ifade edilen bu denklem

faktörlerin büyümeye olan katkılarını vermesi bakımından da oldukça kullanışlıdır.

3.6. Mankiw, Romer, Weil Modelinin Tahmini-Model 3

3.6.1. Model 3 İçin Durağanlığın Sınanması

Diğer modellerde olduğu gibi birim kök testi bu modelde de yine ADF test

istatistiği kullanılarak durağanlık sınanmıştır. Tablo 9’a göre seriler birinci farkında

durağan hale gelerek birim kökten kurtarılmıştır. Yani bütün değişkenler I(1)

düzeyinde durağandır

Tablo 3.8: Model 3 İçin Birim Kök Sınaması (MRW Modeli)

DEĞİŞKENLER SABİTLİ SABİTLİ VE TRENDLİ SABİTSİZ VE TRENDSİZ

L(RGSYİH/İSTH) -0.321904 -3.202331 3.855772L(RSSS/RGSYİH) -1.106070 -1.401332 1.838324

L(EGTM/RGSYİH) -0.345948 -1.585301 -0.470154L(n+g+d) -0.337624 -2.653285 1.688291

∆ L(RGSYİH/İSTH) -8.313024* -8.194148* -6.248090*∆ L(RSSS/RGSYİH) -5.799966* -5.848812* -2.903634*∆ L(EGTM/RGSYİH) -2.426669 -3.985455** -2.448861

∆ L(n+g+d) -4.909640* -4.026905** -4.675067*Notlar: * =%1, **= %10 anlamlılık düzeyinde katsayının anlamlı olduğunu göstermektedir. Optimal gecikme uzunlukları için Akaike Bilgi Kriterinden (AIC) yararlanılmıştır

Tablo 3.8’e göre değişkenlerin tümü birinci farkında MacKinnon tablo değerinden

büyük olduğu için seriler durağan halde ve birim kök içermemektedir. Ekonometrik

analizde ele alınan serilerin her biri aynı dereceden durağan olduğu için iki seri

arasında bir eşbütünleşme olup olmadığını tespit etmek için yapılan Engle-Granger

test sonuçları Tablo 3.9’da verilmiştir.

Tablo 3.9: Model 3 İçin Hata Terimlerinin Seviyede Durağanlılığı

KRİTİK DEĞERLER DEĞİŞKEN ADF TEST

İSTATİSTİĞİ 1% 5% 10%

HATATERİMİ -7.233191 -4,96 -4,42 -4,13

Notlar: Kritik değerler Davidson ve MacKinnon (1993)’da türetilen asimtotik kritik değerlerdir. Optimal gecikme uzunluklarının belirlenmesi için Akaike Bilgi Kriterinden (AIC) yararlanılmıştır.

11 Bilindiği üzere risk ne kadar yüksekse elde edilecek gelir de bir o kadar yüksek olacaktır. Bu aynı zamanda büyüme oralarında meydana gelen dalgalanmalara da bağlanabilir.

81

Tablo 3.9’a göre hata terimi seviyesinde asimtotik kritik değerlerinden büyük olduğu

için birim kök içermediği görülmektedir. Bir diğer deyişle değişkenler arasında ko-

entegrasyon vardır ve bu ilişkinin varlığı serilerin regresyon çözümünde diğer

modellerde olduğu gibi düzey itibari ile tahmin edilmesine imkan vermektedir.

3.6.2. Model 3’ün Tahmin Sonuçları

Bu alt başlıkta, Mankiw, Romer ve Weil (1992) çalışmalarında kişi başına

değerler cinsinden elde ifade ettikleri regresyon modeli kullanılmıştır. Modele ek

olarak iç talepte meydana gelen dalgalanmaların kapasite kullanım oranları üzerine

ya da TFV üzerinde yol açtığı etkileri gidermek için KUKLA değişken eklenmiştir.

1968-2006 dönemi için MRW modelinin EKK tahmini Tablo 3.10’da verilmiştir.

Tablo 3.10: MRW Modelinin Çözümü (Model 3, 1968-2006 Dönemi)

BAĞIMLI DEĞİŞKEN L(RGSYİH/İSTH) [GÖZLEM SAYISI=39]

DEĞİŞKENLER KATSAYI STANDART HATA T İSTATİSTİĞİ P DEĞERİ

SABİT 11.84027 1.206134 9.816710 0.0000

L(RSSS/RGSYİH) 0.846673 0.077390 10.94029 0.0000

L(EGTM/RGSYİH) 0.015614 0.036667 0.425836 0.6729

L(n+g+d) -1.118511 0.445505 -2.510658 0.0170

KUKLA -0.139366 0.021479 -6.488380 0.0000ÖZET İSTATİSTİKLER

F İstatistiği 226.1265 0.000000

DW 2.339718 2R 0.959510 2R 0.963772

J-B 1.477317 0.477754

SC 2 (1)χ 1.918117 0.166064

WHITE 8.853331 0.263359

ARCH 2 (1)χ 1.415129 0.234207

Notlar: DW=Durbin-Watson İstatistiğini, J-B=Jarque-Bera normallik testidir, SC=Breusch-Godfrey seri korelasyon LM testidir, ARCH= hata terimleri arasındaki değişen varyansı, WHITE değişen varyans testini göstermektedir. SC ve ARCH testinde optimal gecikme uzunluklarının belirlenmesi için Akaike Bilgi Kriterinden (AIC) yararlanılmıştır. Modelde otokorelasyon probleminden kaçınmak için modele ayrıca AR(1) süreci eklenmiştir.

Tablo 3.10, modelin katsayıları itibariyle diğer modellerden elde edilen

değerlerle uyum göstermemektedir. Modelde otokorelasyon, değişen varyans ve

82

ARCH etkisi yoktur. Ayrıca logaritmik düzeyde kişi başına çıktı düzeyindeki

değişimin %96,37 si modeldeki değişkenler tarafından açıklanması modelin başarılı

bir tahmin yaptığını göstermektedir. Bağımsız değişkenlerin; Model 1 ve Model

2’deki bağımsız değişkenlerin çıktı esnekliklerine göre farklılık göstermesi

faktörlerin gayri safi yurtiçi hasıla içindeki paylarının kişi başına değerler cinsinden

ifade edilmesi ve serilerin bu şekilde dönüşümünün sağlanması yatmaktadır.

Modelde bağımsız değişken katsayı istatistikleri sıfırdan farklı çıkmıştır.

Aynı şekilde Tablo 3.10’dan elde edilen sonuçlara göre katsayı tahminleri

beşeri sermaye (h) değişkeni hariç %5 seviyesinde istatiksel olarak sıfırdan farklı

çıkmış ve katsayı işaretleri beklentiler doğrultusunda bulunmuştur. Elde edilen

sonuçlara göre fiziki sermaye birikiminde %1’lik bir artış olması durumunda büyüme

oranı %0,84 artacaktır. Aynı şekilde beşeri sermaye birikiminde %10’luk bir artış

büyümeyi %0,1 artıracaktır. Talepte meydana gelen dalgalanmalar sebebiyle kapasite

kullanım oranlarındaki %1’lik bir düşme eğilimi büyümeyi %0,13 azaltacaktır.

Teknoloji düzeyi olan sabit katsayının anti logaritması alınarak elde edilen

138727,94 değeri her iki modele (Model 1 ve Model 2) göre daha yüksek bir

teknoloji düzeyinin varlığını göstermektedir. Bu modele göre büyümenin en önemli

belirleyicisi kişi başına sermaye birikimidir. Grafik 3.3, Model 3’e göre tahmin

edilen büyüme ve TFV düzeyindeki gelişmeleri göstermektedir.

Grafik 3.3: MRW Modelinde TFV Düzeyindeki Gelişme (1968-2006)

-.16

-.12

-.08

-.04

.00

.04

.08

.12

1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

BÜYÜME

20000

30000

40000

50000

60000

70000

1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

TOPLAM FAKTÖR VERiMLiLiGi

Kor(TFV,Büyüme)=0,173180 Büyüme % TFV

YIL YIL

83

Grafik 3’e göre büyüme oranlarında meydana gelen dalgalamalara TFV

değerlerinin de uyduğu gözlenmektedir. Model 1 ve Model 2’den farklı olarak TFV

düzeyinde 1969-1972 dönemi çok sert düşüşler yaşanılmıştır. Aynı dönemde büyüme

oranı %6’lar civarındayken TFV düzeyinde artma yönünde oldukça yüksek bir

eğilim görülmektedir. Bununla birlikte ekonominin daralma dönemlerinde TFV

düzeyinde çok sert düşüşler yaşanılmıştır. Pozitif büyüme oranlarından negatif

büyüme oranlarına geçiş sürecinde TFV’nin bu duruma gösterdiği tepki oldukça sert

olmuştur. Aynı şekilde büyüme oranlarının sıfır doğrusuna yaklaştığı durumda ise

TFV’deki düşüşler hissedilmemektedir. Sonuç olarak TFV düzeyi büyüme ile

hareket etmekte ve büyüme oranlarındaki dalgalanmalara anında tepki vermektedir.

Bu tepki daha çok pozitif büyüme oranından negatif büyüme oranına geçildiği

süreçte çok güçlü bir dip yapma, negatif büyüme oranından pozitif büyüme oranına

geçildiği süreçte ise tavan yapma yönünde kendini göstermektedir.

Üç model için elde edilen tahmini büyüme oranları arasındaki korelasyon

ilişkisi Tablo 3.11’de verilmiştir.

Tablo 3.11: Büyüme Oranları Arasındaki Korelasyon Matrisi (1968-2004)

BÜYÜME ORANLARI Model 1’in Tahmini Büyüme Oranı

Model 2’nin Tahmini

Büyüme Oranı

Model 3’ün Tahmini

Büyüme Oranı

Gerçek Büyüme Oranı

Model 1’in Tahmini Büyüme Oranı 1 0.998 0.910 0.4725

Model 2’nin Tahmini Büyüme Oranı 0.998 1 0.912 0.3680

Model 3’ün Tahmini Büyüme Oranı 0.910 0.912 1 0.45

Gerçek Büyüme Oranı 0.4725 0.3680 0.45 1

Tablo 3.11’deki sonuçlara göre birinci ve ikinci modeldeki tahmini büyüme

oranları arasında pozitif yönde kuvvetli bir ilişki bulunmuşken korelasyon katsayısı

Model 3’ten elde edilen büyüme oranlarıyla daha zayıf bir ilişki içindedir. Daha önce

değinildiği üzere Model 3’te faktörlerin gayrisafi yurt içi hasıla içindeki paylarının

kişi başına değerler cinsinden tanımlanması ve buna ek olarak sermaye birikiminin

zamana göre türevini ifade eden (n+g+d) değişkeninin modelde yer alması

84

korelasyon katsayısındaki zayıf ilişkinin nedeni olarak gösterilebilir. Modellerden

tahmin edilen büyüme oranları ile gerçek büyüme oranları arasındaki korelasyon

katsayısı % 40 civarında çıkmıştır.

3.7. Toplam Faktör Verimliliğinin Büyüme Üzerine Etkilerinin Tahmini

TFV’nin büyüme üzerine etkisi iki yöntemle analiz edilecektir. Birincisi

regresyon tahmini yöntemi, ikincisi ise büyümenin kaynaklarına ayrıştırılması

yöntemidir. Regresyon tahmini yönteminde büyüme olgusunun açıklanabilmesi için

tahmin sürecinde kullanılacak değişkenlerin çeşitliliği büyüme ile bu değişkenler

arasındaki karşılıklı dinamik etkileşimleri ortaya koymaktadır. Bu nedenle elde

edilecek ampirik bulgular ve politika çıkarımları arasında bir tamamlayıcılık ilişkisi

bulunmaktadır. Bununla birlikte elde edilen sonuçların uygulanmakta olan ekonomik

programlara yol gösterici olması ve uygulanabilirliği açısından iktisadi büyümenin

yanı sıra ekonomik yapıdaki değişimin de ele alınması büyümenin bu yolla daha iyi

bir şekilde açıklanmasına ve doğru algılanmasına neden olur.

TFV’nin büyüme üzerine etkisinin incelendiği ikinci yöntem ise büyümenin

kaynaklarına ayrıştırılması yöntemidir. Bu yöntemde elde edilen TFV düzeylerinin

ilgili değişkenlerle aralarındaki varyans ve kovaryans ilişkisine bakılarak

değişkenlerin büyümedeki yüzdelik değişimin ne kadarlık bir bölümünün kendileri

tarafından açıklandığı ortaya konulmaktadır.

3.7.1. Regresyon Tahmini Yöntemi

Büyüme literatüründe ampirik uygulamaya yönelik geliştirilen modellerde

kullanılan değişkenler genelde makro bazda verilerdir. Büyüme üzerinde etkili

olabilecek makro dışı değişkenler ve bunların ilişkileri kurulan modellerde ihmal

edilmektedir. Oysaki, büyüme ve büyümeyi karakterize eden olgular çeşitli ve çok

sayıdadır. Genelde büyümeyi etkileyen olgular ekonomik bazlı olmakla birlikte

sosyal ve siyasal etkilerin meydana getirebileceği köklü değişimler de büyüme

üzerinde etkili olabilir. Türkiye Ekonomi Kurumu’nun bir araştırmasına göre bu

değişkenler12 nüfus yoğunluğu, nüfus artışı gibi demografik bileşenler, eğitimle ilgili

12 Ayrıntılı bilgi için TEK (2003)’e bakınız.

85

gelişmeler, sağlık ve altyapıyla ilgili değişimler, demokrasi düzeyi, politik hak ve

özgürlükler, savaşların varlığı ve süresi, bölgesel etkiler, etnik ve dil çeşitliliği gibi

olgular şeklinde sıralanmıştır.

Sosyal ve siyasal değişimlerin büyüme üzerindeki etkilerinin ihmal edildiği ve

TFV düzeylerinin büyüme üzerindeki etkilerinin sınandığı model 3.2.1 alt bölüm

başlığında 3.4 nolu eşitlik olarak verilmişti. Eşitlikteki değişkenler dışa açık bir

ekonominin durumunu yansıtabilecek bir yapıya sahiptir. Modelde özel kesim sabit

sermaye yatırım değerleri kamuya göre daha etkin kullanılabileceği düşüncesi ile bu

modelde yer almış ve bu serinin oluşturulması sürecinde DPT tarafından sabit

sermaye stokunun özel kesim sektörüne ayrılan yüzdelik oranları kullanılarak bu seri

oluşturulmuştur13.

Tablo 3.12: Büyüme ve Verimlilik Denklemine Ait Değişkenlerin Durağanlılığı

KRİTİK DEĞERLER

DEĞİŞKENLER SABİTLİ SABİTLİ VE

TRENDLİ SABİTSİZ VE

TRENDSİZ

LRGSYİH -0.718772 -2.741448 5.794420

LRSSYÖ -0.154599 -3.683591*** 2.294931

LİTHLT -2.324226 -0.148750 3.224300

LRİHRCT -1.147397 -2.465600 2.865555

TFV1 -0.852136 -3.976218** 2.282489

TFV2 1.830042 -2.287698 2.096805

TFV3 0.443697 -3.225412 3.134516

∆ LRGSYİH -6.648946 * -6.597325 * -1.751539***

∆LRSSYÖ -3.819868 * -3.743133** -2.405610**

∆LITHLT -5.669089* -4.547105* -0.693396

∆LİHRCT -6.995762* -7.048640 * -5.568367*

∆TFV1 -6.156544* -6.053594* -5.452750*

∆LTFV2 -6.846155* -4.716649* 0.145468

∆LTFV3 -2.202955* -4.866098* -0.054829

Notlar: *=%1, **=%5, ***=%10 anlamlılık düzeylerinde MacKinnon Tablo Değerlerinden büyük olduğunu göstermektedir. TFV1 ve TFV2, Model 1 ve Model 2’nin çözümü ile elde edilen Solow artığını; TFV3 ise Model 3 ile çözülen MRW artığını göstermektedir.

13 “Özel Kesim Sabit Sermaye Yatırımı=Sabit Sermaye Yatırımları X DPT tarafından özel kesim sektörüne ayrılan yüzdelik oranlar” denklemi kullanılarak Özel Kesim Sabit Sermaye Yatırım serisi oluşturulmuştur

86

Aynı şekilde ihracat ve ithalat değerleri ise IMF, IFS (International Financial

Statistic) veri tabanından 1968-2004 dönemi için yıllık olarak kullanılmıştır. İhracat

ve ithalat değişkenleri 1987=100 bazlı GSYİH deflatörü14 ile reel hale getirilerek

fiyat etkisinden kurtarılmıştır. TFV değerlerinin elde edilişi sürecinde talepteki

dalgalanmaların büyümeye var olan etkileri göz önüne alınarak oluşturulan modelde

serilerin durağanlık testi ADF testinin uygulanması yoluyla analiz edilmiş ve

sonuçlar Tablo 3.12’de verilmiştir. Tablo 3.12’ye göre, %1 anlamlılık düzeyinde

değişkenlerin tümü birinci farkında sabitli model için birim kök içermemekte ve

durağan hale gelerek şok etkisi taşımadığı gözlenmiştir.

Serilerin, regresyon çözümünde seviye itibari ile tahmin edilebilmesi için hata

değişkenler arasında ko-entegrasyon olması gerekmektedir. Bunun için elde edilecek

ADF test istatistiğinin ko-entegrasyon testi için gerekli olan asimtotik kritik

değerlerden büyük olma zorunluluğu vardır. Engle-Granger test sonuçları Tablo

3.13’te verilmiştir. Tablo 3.13’ten elde edilen Engle-Granger test sonuçlara göre

ADF test istatistik değerleri %1 anlamlılık düzeyinde modelin tablo kritik değerlerini

geçmiştir. Bu nedenle hata terimleri seviyede durağan hale gelmiştir. Bu sonuç aynı

zamanda değişkenlerin uzun dönemde birlikte hareket ettikleri göstermesi

bakımından da ko-entegrasyon ilişkisinin de varlığını göstermektedir. Dolayısıyla

regresyon çözümünde kullanılacak değişkenler modelde seviye itibari ile

kullanılmıştır.

Tablo 3.13: Büyüme ve Verimlilik İçin Ko-entegrasyon Sonuçları

KRİTİK DEĞERLER DEĞİŞKEN ADF TEST

İSTATİSTİĞİ 1% 5% 10% HATATERİMİ1 -6.772121 -4,96 -4,42 -4,13

HATATERİMİ2 -7.141844 -4,96 -4,42 -4,13

HATATERİMİ3 -6.916538 -4,96 -4,42 -4,13

Notlar: Kritik değerler Davidson ve MacKinnon (1993)’da türetilen asimtotik kritik değerlerdir. Optimal gecikme uzunluklarının belirlenmesi için Akaike Bilgi Kriterinden (AIC) yararlanılmıştır.

14 Dünya Bankası World Devolopment Indicators (WDI) veri tabanından 1968-2004 dönemi 1987=100 bazlı deflatör kullanılarak ithalat ve ihracat değişkenleri reel hale getirilmiştir.

87

Büyüme ve verimlilik denkleminin EKK yöntemi altında regresyon tahmini

Tablo 3.14’te görülmektedir.

Tablo 3.14 : Büyüme ve Verimlilik Denkleminin Tahmini (1968-2004 Dönemi)

MODEL 1 MODEL 2 MODEL 3 DEĞİŞKENLER KATSAYI P DEĞERİ KATSAYI P DEĞERİ KATSAYI P DEĞERİ

SABİT 3.884590 0.1071 22.25815 0.0000 28.49940 0.0000 LRIHRCT -0.016663 0.2044 -0.049479 0.1153 -0.051841 0.0244 LİTHLT 0.012737 0.3740 0.058801 0.0862 0.006932 0.7898 LRSSYÖ 0.074352 0.0613 0.179960 0.0596 6.313349 0.0000 KUKLA 0.070983 0.0000 -0.018811 0.0734 -0.015114 0.0513 LTFV 0.958420 0.0000 0.227757 0.0023 0.147824 0.0120

ÖZET İSTATİSTİKLER F İstatistiği 6038.767 0.000000 1050.840 0.000000 1915.220 0.000000

DW 2.089846 2.137940 2.097522 2R 0.999200 0.995422 0.997483 2R 0.999035 0.994474 0.996962

J-B 0.872966 0.646305 1.383068 0.500807 0.169471 0.918755

SC 2 (1)χ 1.220290 0.269304 1.009971 0.314910 0.534223 0.464837

ARCH 2 (3)χ 5.576510 0.134133 0.718392 0.396672 0.145343 0.703026

WHITE 7.355586 0.600150 10.27267 0.328866 6.667583 0.671684

Notlar: DW=Durbin-Watson İstatistiğini, J-B=Jarque-Bera normallik testidir, SC=Breusch-Godfrey seri korelasyon LM testidir, ARCH= hata terimleri arasındaki değişen varyansı, WHITE değişen varyans testini göstermektedir. SC ve ARCH testinde optimal gecikme uzunluklarının belirlenmesi için Akaike Bilgi Kriterinden (AIC) yararlanılmıştır.

Üç farklı modelle tahmin edilen TFV düzeyi büyüme denkleminde açıklayıcı

değişken olarak yer almaktadır. Model 1’in regresyon tahmini sonuçlarına göre

otokorelasyon ya da değişen varyans gibi zaman serilerinde görülebilen ve daha

sağlıklı bir tahmin yapılabilme sürecini ortadan kaldıran yapısal problemlerin etkisi

modelde görülmemektedir. Model 1’in bir bütün halinde anlamlı olması ve

denklemin açıklayıcı gücünün %99 gibi yüksek bir düzeyde oluşu modelin başarılı

olması yönünde bir kanıt teşkil etmektedir. Logaritmik düzeyde ihracat (LRİHRCT),

logaritmik düzeyde ithalat (LRİTHLT) değişkenleri ve katsayı işaretleri beklentiler

doğrultusunda ve istatiksel olarak anlamlı çıkmamıştır. Bunun dışında kalan özel

kesim sabit sermaye yatırımları değişkeni %10, KUKLA değişken ve TFV değişkeni

%1 anlamlılık düzeyinde sıfırdan farklı bulunmuştur. Ayrıca sabit sermaye

yatırımlarında meydana gelecek %1’lik bir artış büyümeyi %0,06 oranında, TFV

88

düzeyinde meydana gelecek %1’lik bir artış ise büyümeyi %0,95 oranında

artıracaktır.

Model 2’den elde edilen bulgulara göre de tahmin sonuçlarını etkileyebilecek

değişen varyans ve otokorelasyon gibi zaman serilerine ait yapısal problemler

bulunmamaktadır. Birinci modelde olduğu gibi ithalat ve ihracat değişkenleri

anlamsız çıkmıştır. Sabit sermaye yatırımlarındaki %1’lik bir artış büyümeyi %0,17;

TFV düzeyinde meydana gelebilecek %1’lik bir artış ise büyümeyi %0,22

artıracaktır. Bununla birlikte talepte meydana gelecek bir dalgalanma sebebiyle

kapasite kullanım oranlarında yaşanılan %1’lik bir düşüş büyümeyi -%0,01 oranında

düşürecektir.

Model 3’ten elde edilen sonuçlara göre ise modelde değişen varyans ve

otokorelasyon problemi olmamakla birlikte diğer iki modelde olduğu gibi burada da

ihracat ve ithalat değişkenleri anlamsız çıkmıştır. Bununla birlikte özel kesim

yatırım, kukla ve TFV değişkenleri %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinde sıfırdan

farklı bulunmuştur. TFV düzeyinde meydana gelecek %1’lik bir artış büyümeyi

%0,14 artıracaktır.

Model 1 ve Model 2’den elde edilen Solow artığı ile Model 3’ten elde edilen

MRW artığının (TFV) büyüme ve verimlilik denkleminde kullanılmaları sonucu elde

edilen bulgulara göre TFV’nin büyüme üzerinde pozitif ve anlamlı bir ilişkisi olduğu

görülmektedir.

3.7.2. Büyümenin Kaynaklarına Ayrıştırılması Yöntemi

3.2.2 alt bölüm başlığında verilen eşitliklere göre yapılan hesaplamalara göre

1968-2006 döneminde Model 2 için çıktıdaki yıllık ortalama büyümenin %24,91’i

beşeri sermaye birikiminden, %46,29’u fiziki sermaye stokundan %31,69’u ise TFV

artışlarından kaynaklanmaktadır. Bu sonuçlar literatürde elde edilen sonuçlara

89

yakındır15. Elde edilen sonuca göre 1968-2006 döneminde büyümeye en büyük

katkıyı fiziki sermaye stoku sağlamaktadır.

Tablo 3.15: Faktörlerin Büyümeye Katkıları

Faktörlerin Büyümeye Katkıları Değişkenler

Model 2 Model 3

k %46,29 %31,11

h %24,91 %37

x=In(n+g+d) - -%1

TFV %31,69 %31,87

Notlar: k değişkeni kişi başına fiziki sermaye stokunu, h değişkeni kişi başına beşeri sermaye stokunu, x değişkeni sermaye stokunun zamana göre türevini, TFV ise Toplam Faktör Verimliliğini göstermektedir.

Model 3’te büyümenin kaynaklarına bakıldığında; sermaye stokunun

büyümeye katkısı %31,11, beşeri sermaye birikiminin büyümeye katkısı %37,

TFV’nin büyümeye katkısı %31,87 ve sermaye birikiminin zamana göre türevi olan

In(n+g+d) değişkeninin büyümeye katkısı ise -%1 olarak bulunmuştur.

15 Örneğin Sekkat (2003)’ın çalışmasında 1981-1990 dönemi Türkiye ekonomisi için emek faktörünün büyümeye olan katkısını %22,24; sermaye faktörünün büyümeye olan katkısını %46,72 ve TFV’nin büyümeye olan katkısını ise %30,84’tür. İsmihan ve Kıvılcım (2004) TFV’nin büyümeye olan katkısını 1980-2004 dönemi için %35,9 olarak bulmuştur. Ayrıca Türkiye’ye yönelik literatür kısmında, Türkiye’yi de içine alan çalışmalardan elde edilen sonuçlara göre sermaye birikiminin büyümenin itici gücü olduğu, beşeri sermayenin büyümeye katkısının ise düşük düzeyde kaldığı tespit edilmiştir.

SONUÇ

Günümüzde ülkelerarası büyüme farklılıklarının açıklanmasında yatan temel

olgu ülkelerin kaynak kullanımında göstermiş oldukları performans düzeyleridir. Bu

anlamda gelişmiş ülkelerde, büyüme üzerinde hangi üretim faktörünün daha etkili

olduğu ve bu faktörün verimliliğini teknolojik gelişme dahilinde artırabilme çabası

yıllardır süren araştırma konularından birini oluşturmuştur.

İktisadi büyümenin kaynaklarını araştırma sürecinde klasik anlamdaki üretim

faktörlerinin büyümeyi açıklamada yetersiz kalışı yeni teorilerin ortaya çıkmasına ve

büyümenin ilave olarak başka bir faktörle açıklanmasına neden olmuştur. Bu faktör

yeni büyüme teorilerinde beşeri sermaye olarak tanımlanmıştır. Yeni teorilerle ortaya

çıkan beşeri sermaye olgusunun üretim fonksiyonlarına dahil edilmesiyle birlikte

büyümenin kaynaklarına ayrıştırılması süreci daha farklı bir boyut kazanmış,

ülkelerarası büyüme farklılıklarının açıklanmasında daha gerçekçi sonuçlara

ulaşılmıştır. Dolayısıyla, büyümenin üretim faktörleri tarafından açıklanamayan

kısmı olarak tanımlanan TFV düzeyinin ya da faktörlerin üretim etkinliğinin

artırılmasına yönelik teknolojik gelişmenin önemi gittikçe artan bir boyut

kazanmıştır.

Ekonomilerin daha yüksek bir gelir seviyesine ulaşmasında, insanların refah

seviyelerinin yükselmesinde başlıca faktör olan verimlilik olgusu Türkiye’ de yakın

bir geçmişe kadar ihmal edildiği söylenebilir. Bu çalışmada Türkiye için 1968-2006

dönemi yıllık verileri kullanılarak elde edilen TFV düzeylerinin iki farklı yaklaşım

altında büyüme üzerinde etkilerinin incelenmesi amaçlanmıştır. Bunu

gerçekleştirmek için ilk önce üç farklı modelle TFV düzeyleri tahmin edilmiş ve

daha sonra elde edilen TFV düzeyleri kullanılarak TFV düzeylerinin büyüme

üzerinde etkileri analiz edilmiştir. Tahminlerden elde edilen bulgular şu şekilde

özetlenebilir:

Değişkelerin orijinal düzeyde kullanıldığı birinci modelden elde edilen

sonuçlara göre emek, beşeri sermaye ve fiziki sermaye stokunun çıktı esneklikleri

sırasıyla; 0,58, 0,03 ve 0,46 olarak bulunmuştur. Bu anlamda büyümenin anılan

91

dönem içerisinde itici gücü emek faktörü olarak nitelendirilebilir. Modelden elde

edilen TFV düzeyleri ise Türkiye ekonomisinde yaşanan yapısal dönüşümlerin

etkisini taşımakla birlikte büyümeye olan katkısı, kriz dönemlerindeki sert düşüşler

hariç hep pozitif yönde olmuştur.

Değişkenlerin kişi başına değerler cinsinden kullandığı ikinci modelde ise kişi

başına beşeri sermaye ve kişi başına fiziki sermaye stokunun çıktı esneklikleri

sırasıyla 0.03 ve 0,49 olarak bulunmuştur. Böylece anılan dönem içinde büyümenin

itici gücü, sermaye birikimi olarak tespit edilmiştir. Elde edilen bulgular

değişkenlerin orijinal düzeyde kullanıldığı modellerden elde edilen sonuçlara göre

büyük uyum göstermiştir. Modelden elde edilen TFV düzeyleri ise anılan dönemdeki

büyümenin karakterize ettiği olguları taşımakla birlikte eğilim hep pozitif yönde

gerçekleşmiştir. Bu anlamda TFV düzeyleri büyümenin bir bakıma görüntüsünü

oluşturmaktadır. Aynı şekilde çıktıdaki ortalama büyümenin %24,1’ i beşeri sermaye

birikiminden %46,29’ u fiziki sermaye birikiminden, %31,69’ u ise TFV

artışlarından kaynaklanmaktadır. Dolayısıyla 1968-2006 dönemi büyümenin

kaynakları içinde fiziki sermaye birikiminin payı yüksektir. Beşeri sermayenin payı

ise düşük kalmıştır.

Değişkenlerin kişi başına değerler olarak kullandığı üçüncü model Mankiw,

Romer ve Weil modelinde ise beşeri sermaye ve fiziki sermaye stokunun çıktı

esneklikleri sırasıyla 0,84 ve 0,01 olarak bulunmuştur. Model 1 ve Model 2’ ye göre

elde edilen sonuçlara MRW modeli büyük bir uyum gösterememiştir. Değişkenlerin

kişi başına değerler cinsinden tanımlanması sürecinde, LRGSYİH (Logaritmik Reel

Gayrisafi Yurt içi Hasıla) serisinin kullanılması bu uyumsuzluğu ortaya çıkaran

temel etkendir. Çıktıdaki ortalama büyümenin %31,1’ i fiziki sermaye birikiminden,

%37’ si beşeri sermaye birikiminden, -%1’ i sermaye birikiminin zamana göre

türevinden, %31,87’ si ise TFV artışlarından kaynaklanmaktadır. Model beşeri

sermayenin verimliliğini ön plana çıkarması açısından elde edilen bulgularla uyum

göstermiştir.

TFV’nin ekonomik büyüme üzerine etkisini incelemek için TFV’nin diğer

bağımsız değişkenlerle birlikte kullanıldığı Keynesyen açık ekonomi modelinde, üç

92

modelden elde edilen regresyon tahmini sonuçlarına göre TFV’de meydana gelen

%1’lik bir artışın büyüme oranlarını ortalama olarak sırasıyla %0.95, %0.22 ve

%0.14 seviyelerinde artırdığı bulunmuştur. Ayrıca ikinci yöntem olan büyümenin

kaynaklarına ayrıştırılması analizinde ise kişi başına değerlerin kullanıldığı Model 2

ve Model 3’e göre çıktıdaki yüzde birlik ortalama büyümenin %31,69’u ve

%31,87’lik bir bölümü TFV artışlarından kaynaklandığı tespit edilmiştir.

Çalışmadan elde edilen ampirik bulgulara göre Türkiye’de büyümenin, TFV

artışlarına dayandırılarak gelişmiş ülkelerdeki yüksek refah düzeyine ulaşılabilmesi

için yapılması gerekenler şu şekilde sıralanabilir: Tüm modellerde beşeri sermayenin

ekonomik büyüme üzerine etkisi küçük çıkmıştır. Bu nedenle büyümeye sınırlı katkı

sağlayan beşeri sermayenin oluşumu ve gelişimine önem verilmelidir. Bu anlamda

eğitim sektörüne daha çok yatırım yapılmalı ve beşeri sermaye değerleri

oluşturulmalıdır. Çalışmada büyümenin itici gücü olarak tespit edilen fiziki sermaye

birikimi üretken yatırımlarla birlikte desteklenmeli ve bu yatırımların istihdamı

arttırıcı yönde olmasına dikkat edilmelidir. Talepteki yapısal değişimlere bağlı olarak

kapasite kullanım oranlarında meydana gelecek düşüşlerin büyüme üzerinde

meydana getirebileceği olumsuz etkilerin giderilebilmesi için daha istikrarlı bir

ekonomi ortamında üretim faaliyetlerinde bulunulmalıdır. Piyasada istikrarı

engelleyen tüm olgular ortadan kaldırılmalıdır. Sermaye stokunun zamana göre

türevini ifade eden değişkenin büyüme üzerinde negatif etkisinin çıkması sebebiyle

iktisadi ve teknik anlamda eskiyen sabit sermaye stokunun teknolojik bilgi içeren

makine ekipmanlarıyla donatılarak yenilenmesi ve bu süreçte bu teknolojiyi

kullanabilecek beşeri sermayenin yetiştirilmesine yine önem verilmelidir. Kişi başına

sermaye stokunu azaltan, dolayısıyla durağan durumda bulunan bir ekonomideki

büyümeyi yavaşlatan unsur olarak tespit edilen nüfus artış oranlarının önüne

geçilmelidir.

Bu çalışmada, büyümeyi karakterize eden ve büyüme üzerinde farklı etkileri

olabilecek makro dışı sosyal ve siyasal değişkenlerin yer almaması bir eksiklik

olarak görülebilir. Bu anlamda bahsedilen faktörlerin makro değişkenlerle göz

önünde bulundurulduğu bir çalışma daha eksiksiz kabul edilebilir. Bununla birlikte

93

verimlilik performansı açısından ülke karşılaştırmalı bir panel data analizinin

yapılması da çalışmanın bir diğer eksikliğini kapatabilir. Zaman boyutu itibariyle

daha geniş dönemleri içine alan bir çalışma daha farklı sonuçlara ulaşılabilmesi adına

tercih edilebilir.

KAYNAKÇA

Aiyar, Shekhar ve James Feyrer (2002); “A Contribution to the Empirics of Total Factor Productivity,” http://www.dartmouth.edu/~jfeyrer/tfp.pdf, (Erişim Tarihi: 20.07.2006).

Akal, Zuhal (1992); İşletmelerde Performans Ölçüm ve Denetimi, Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları, Ankara.

Akan, Yusuf (2001); “Türk İmalat Sanayinde Faktör İkamesi, Teknolojik Gelişme ve Ölçeğe Göre Getiri: Yeni CES Üretim Fonksiyonu Yaklaşımı,” Verimlilik Dergisi, Cilt 4, s. 179-192.

Akyüz, Yılmaz; 1977, Sermaye Bölüşümü Büyüme, Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Fakültesi Yayınları, Yayın No: 400, Ankara.

Ambler, Steve (1999); “Learning by Doing,” Journal of Economic Dynamics and Control, Cilt 23, No: 5-6, s. 751-776.

Arrow, Kenneth (1962); “The Economic Implacation of Learning by Doing,” Review of Economic Studies, Cilt 29, No: 23, s. 155-173.

Barro, J.Robert (1990); “Government Spending in a Simple In a Simple Model of Endogenous Growth,” The Journal of Political Economy, Cilt 98, No: 5, s. 103-125.

Barro, Robert (1991); “Economic Growth in a Cross Section of Countries,” Quarterly Journal of Political Economy, Cilt 104, s. 407-433.

Berksoy, Taner (1983); Verimlilik Kavramı, Tanımı ve Çeşitleri, Milli Prodüktivite Merkezi Seminer Notları.

Blanchard, Owen (1997); Macroeconomics, Practice Hall, New Jersey.

Bulutay, Tuncer (1995); Yeni Büyüme Kuramları ve Büyüme, Kalkınma Konusunda Diğer Bazı Yaklaşımlar, Devlet Planlama Teşkilatı Yayınları, Ankara.

Can, Abdullah (1991); Verimliliğe Yeni Bir Yaklaşım: Çalışma Hayatının Kalitesinin Geliştirilmesi, Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları, Ankara.

Can, Bülent Bilmez (1997); “Gelişme Ekonomisinde Yeni Arayışlar: Endojen Büyüme Teorileri,” İktisat Dergisi, Sayı 374, Aralık 1997, s. 64-73.

Canpolat, Naci (2000); “Türkiye’ de Beşeri Sermaye Birikimi ve Ekonomik Büyüme,” Hacettepe Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, Cilt 18, Sayı 2, s. 265-281.

Çoban, Orhan (2004); “Beşeri Sermayenin İktisadi Büyüme Üzerine Etkisi: Türkiye Örneği,” İstanbul Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi, No: 34, s. 131-141.

Davidson, Russell ve James G. MacKinnon (1993); Estimation and Inference in Econometrics, Oxford University Pres.

Deliktaş, Ertuğrul (2002); “Türkiye Özel İmalat Sanayinde Etkinlik ve Toplam Faktör Verimliliği Analizi,” Orta Doğu Teknik Üniversitesi Gelişme Dergisi, Cilt 29, Sayı 3-4, s. 247-284.

95

Demir, Osman (2002); “İçsel Büyüme Kapsamında Devletin Değişen Rolü,” Cumhuriyet Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi.

Eksen, Hatice (2001); Verimlilik Ölçme ve Değerlendirme Modelleri: Uygulamalı Bir Proje, Milli Prodüktivite Merkezi GAP Bölge Müdürlüğü, Gaziantep.

Erbeşler, Ayfer (1984); İşgücü Verimililiğini Artırmaya Yönelik Organizasyon Modelleri, Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları, Yayın No: 305, Ankara.

Eren, Erol (1987); İşletmelerde Stratejik Planlama ve Yönetim, İstanbul Üniversitesi Yayınları, Yayın No: 3448, İstanbul.

Ertek, Tümay (1996); Ekonometriye Giriş, Beta Yayınları, İstanbul.

Ertüzün, Tevfik (1984), İktisat Politikası Modelleri, İstanbul Üniversitesi Yayınları, Yayın No: 503, İstanbul.

Eser, Uğur (1991); “Türkiye İmalat Sanayisinde Verimlilik, Teknolojik Gelişme ve Büyümenin Kaynakları,” Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları, Yayın No: 454, Ankara.

Evanson, Robert ve Punjabi Singh (2006); “Economic Growth, International Technological Spillovers and public Policy: Theory and Empirical Evidence from Asia,” Economic Growth Centre Discussion Paper, No: 777, http//www.econ.yale.edu/growth.pdf/cdp777.pdf, (Erişim Tarihi: 21.03.2006).

Felipe, Jesus;1997; “Total Factor Productivity Growth in East Asia: A Critical Survey,” EDRC Report Series, No: 6.

Fisunoğlu, Mahir (1987); “Az Gelişmiş Ülkelerde ve Türkiye’ de Verimlilik Kalkınma İlişkisi,” Verimlilik Dergisi (Özel Sayı), s. 60-102.

Frankael, Jeffrey ve David Romer (1999); “Does Trade Cause Growth?,” American Economic Review, Cilt 89, No: 3, s. 370-387.

Gaofeng Han, Kaliappa Kalirajan, Nirvikar Singh (2004); “Productivity, Efficiency and Economic Growth: East Asia and the Rest of the World,” The Journal of Devoloping Areas, Cilt 37, No: 2, s. 99-118.

Gounder, Rukmani ve Vilaphonh Xayavong (2004); “A Decomposition of Total Factor Productivity Growth in New Zeland’s Manufacturing Industries: A StochasticFrontierApproach,” http://www.nzae.org.nz/conferences/2004/26_ Xayavong_Gounder.pdf, (Erişim Tarihi: 21.06.2006).

Grossman, Gene ve Elhanan Helpmann (1991); “Quality Ladders in The Theory of Growth,” Review of Economic Studies, Cilt 58, No: 1, s. 43-61.

Gujarati, Damador N. (1995); Basic Econometrics, 3rd Edition, McGraw-Hill, New- York.

Gübe, Yalçın (1997); “İktisadi Büyüme İhracat Performansı,” Hazine Dergisi, Sayı 6 Nisan 1997.

Gürak, Hasan (2001); “Makro Verimlilik ve Teknoloji,” Verimlilik Dergisi, Cilt 3, s. 7-14.

Gürkan, Ömer (1989); Ekonomik Büyüme ve Kalkınma, Derya Kitabevi, Trabzon.

96

Gürsoy, Bedri (1985); Verimlilik Üzerine Düşünceler, Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları, Yayın No: 324, Ankara.

Griliches, Zvi ve Frank Lichtenberg (1984); R&D and Productivity Growth at the Industry Level: Is there Stil a Relationship, University of Chicago Pres, Chicago.

Hulten, Charles (2000); “Total Factor Productivity: A Short Biography,” NBER Working Paper, WP.7471.

Hiç, Mükerrem (1994); Büyüme ve Gelişme Ekonomisi, Filiz Kitabevi, İstanbul.

İsmihan, Mustafa ve Metin-Özcan Kıvılcım (2005); “Sources of Growth in the Turkish Economy, 1960-2004,” 12th Annual Conference, Mısır: Kahire.

Jones ve Manueli (1997); “The Sources of Growth,” Journal of Economic Dynamics and Control, Cilt 21, s. 75-114.

Karadağ, Metin, A. Özlem Önder, Ertuğrul Deliktaş; t.y. “TFP Change in The Turkish Manufacturing Industry in the Selected Provinces: 1990-1998,” http://www.econturk.org/Turkisheconomy/ P085.pdf, (ErişimTarihi: 27.10.2005).

Karp, Larry (2001); “Learning by Doing and the Choice of Technology the Role of Patience,” Journal of Economic Theory, Cilt 100, No: 1, s. 73-91.

Kazgan, Gülten (1989); İktisadi Düşünce ve Politik İktisadın Evrimi, Beşinci Baskı, Remzi Kitabevi, İstanbul.

Kim, Jong ve Lawrence J. Lau (1994); “The Sources of Economic Growth in the East Asian Newly Industrialized Countries,” Journal of the Japanese and International Economies, Cilt 8, No: 3, s. 235-271.

Kiminori, Matsuyama (1992); “Agricultural Productivity, Comparative Advantage and Economic Growth,” Journal of Economic Theory, Cilt 58, Sayı 2, s. 317-334.

Kongar, Bilge (1974); Verimlilik Ölçme Yöntemleri: İşgücü Verimliliği, Devlet Planlama Teşkilatı, Ankara.

Korkmaz, Adil (1997); Türk İmalat Sanayinde Verimlilik Göstergeleri, Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları, Yayın No: 607, Ankara.

Köse, A. Haşim (1992); Büyüme ve Verimlilik, Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları, Yayın No: 471, Ankara.

Küçükkalay, Mesut (2001); “İktisadi Kalkınma ve Nüfus Artışı Paradoksu Üzerine Yorumlar,” Osman Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Sayı 1.

Külünk, Mümtaz (1976); “Verimlilik Üzerine,” Verimlilik Dergisi, Cilt 5, Nisan 1976, s. 175-191.

Lau, Lawrence J. (1996); “The Sources of Asian Pasific Economic Growth,” Canadian Journal of Economics, Cilt 39, s. 448-454.

Lawrence Denis ve Erwin Diwert; 1999, “Measuring New Zealand’ s Productivity,” New Zealand Treasury WP, WP: 99-5.

97

Lenger, Aykut (1997); “Verimlilik Kavramında Sorunsaldan Çıkış veya Yeni Bir Kargaşaya Doğru İlk Adım Denemesi,” Verimlilik Dergisi, Sayı 4, s. 25-32.

Leung, Charles Ka Yui ve Danny Quah (1996); “Convergence, Endogenous Growth and Productivity Disturbances,” Journal of Monetary Economics, Cilt 38, No: 3, s. 521-544.

Limam, Yasmina Reem ve Stephen M. Miller (2004); “Explaining Economic Growth: Factor Accumulation, Total Factor Productivity Growth, and Production Efficiency Improvement,” Forthcoming in QuarterlyReview of Economics and Finance, http://www.econ.uconn.edu/working/2004-20.pdf, (Erişim Tarihi: 29.06.2006).

Lovell, Chian (1999); Production Frontiers and Productive Efficiency, Oxford University Pres, s. 1116-1209.

Lucas, Robert (1988); On the Mechanics of Economic Devolopment, Journal of Monetary Economics, Cilt 22, s. 3-42.

Lucas, Robert E. (1990); “Why Doesn’ t Capital Flow from Rich to Poor Countries,” The American Economic Review, Cilt 80, No: 2, s. 92-96.

Lucas, Robert E. (1993); “Making a Miracle,” Econometrica, Cilt 61, No: 2, s. 251-272.

Mankiw, Gregory, David Romer ve David N. Weil (1992); “A Contribution to the Empirics Of Economic Growth,” Quarterly Journal of Economics, Cilt 107, No 2, s. 407-437.

Maraşlıoğlu, Hayri ve Ahmet Tıktık (1994); Türkiye Ekonomisinde Sektörel Gelişmeler: Üretim, Sermaye Birikimi ve İstihdam 1968-1988, Devlet Planlama Teşkilatı Yayınları, Yayın No: 2271, Ankara.

Mawson, Peter, Kenneth I, Nathan McLennan (2003); “Productivity Measurement: Alternative Approaches and Estimates,” New Zelland Treasury WP, WP:03/12,

McCombie, John S.L (2000/2001); “The Solow Residual, Technical Change, and Aggregate Production Functions,” Journal of Post Keynesian Economics, Cilt 23, No: 2, s. 267-297.

Mongia, Puran ve Jayant Sathaye (1998); “Productivity Growth and Technical Change in India’s Energy Intensive Industries: A Survey,” http://ies.lbl.gov/ iespubs/41838.pdf, (Erişim Tarihi: 27.06.2006).

Nehru, Vikram ve Ashok Dhareshvar (1993); “A New Database on Physical Capital Stock: Sources, Methodology and Results,” Revista De Analisis Economico, Cilt 8, No: 1, s. 37-59.

Nishimuzi, Mieko ve S. Robinson (1984); “Trade Policies and Productivity Change in Semi-Industrialized Countries,” Journal of Devolopment Economics, Cilt 16, No: 1-2.

Odabaşı, Mesut (1997); Verimlilik Diye Diye, Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları, Ankara.

98

Olaoye, İsiaka (1985); “Total Factor Productivity Trend in Nigerian Manufacturing,” Nigerian Journal of Economic and Social Studies, Cilt 27, No: 3, s. 317-345.

Oyeranti, Gboyega A. (2000); “Concept and Measurement of Productivity,” http://www.cenbank.org/OUT/PUBLICATIONS/OCCASIONALPAPERS/RD/2000/ABE-00-1.PDF, (Erişim Tarihi: 15.07.2006).

Pack, Howard (1994); “Endogenous Growth Theory: Intellectual Appeal and Empirical Shortcomings,” Journal of Economic Perspectives, Cilt 8, No: 1, s. 55-72.

Parente, Stephan L. Ve Edward C. Prescott (1996); “Barriers to Technology Adaption and Devolopment,” Journal of Political Economy, Cilt 102, No: 2, s. 298-321.

Parkin, Michael, Melanie Powell ve Kent Matthews (1997); Economics, 3th Edition, Addison-Wesley.

Prokopenko, Joseph (1992); Verimlilik Yönetimi: Uygulamalı El Kitabı, (Çev. Olcay Baykal, Nevda Atalay), Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları, Yayın No: 476, Ankara.

Proudman, Charles (2005); “Allocative Efficiency,” Europen Economic Review, Cilt 49, s. 775-807.

Rodriquez, Francisco ve Dani Rodrick (2000); “Trade Policy and Economic Growth: A Skeptics Guide to Cross National Evidence” NBER Macroeconomics Annual, Cambridge MIT Press.

Romer, David (1994); Advanced Macroeconomics, The Mc-GrawHill.

Romer, Paul M. (1986); “Increasing Returns and Long-Run Growth,” Journal of Political Economy, Cilt 94, s. 1002-1037.

Romer, Paul M. (1990); “Engogenous Technological Change,” Journal of Political Economy, Cilt 98, s. 71-102.

Rosenberg, Nathan (1960); “Some Institutional Aspects of the Wealth of Nations,” Journal of Political Economy, Cilt 68, No: 6, s. 557-570.

Saygılı, Şeref, Cengiz Cihan ve Hasan Yurtoğlu (2005); Türkiye Ekonomisinde Sermaye Birikimi Verimlilik ve Büyüme: 1972-2003, Devlet Planlama Teşkilatı Yayın No: 2686, Ankara.

Sekkat, Khalid (2003); “The Sources of Growth in Morocco: An Empirical Analysis in a Regional Perspective,”

http://www.gdnet.org/pdf2/gdn_library/global_research_projects/explaining_growth/Morocco_sourcesofgrowth_final.pdf, (Erişim Tarihi: 21.06.2006).

Senhadji, Abdelhak (1999); “Sources of Economic Growth: An Extansive Growth Accounting Exercise,” IMF Working Paper, WP/99/77.

Sequeira, Tiago Neves (2003); “Human Capital Composition, Growth and Devolopment in a R&D Endogenous Gowth Model,” http//portal.fe.unl.pt/FEUNL/bibliotecas/BAN/wpFEUNL/WP2003/wp434.pdf, (Erişim Tarihi: 26.11.2005).

99

Shaw, Georigan (1992); “Policy İmplications of Endogenous Growth Theory,” The Economic Journal, Cilt 102, s. 611-621.

Shebeb, Bassim (2002); “Productivity Growth and Capacity Utilization,” Economic Issues, Cilt 7, s. 71-89.

Solow, Robert (1956); “A Contribution to the Theory of Economic Growth,” The Quarterly Journal of Economics, Cilt 70, s. 65-94.

Suiçmez, Halit (2001); “Türkiye Ekonomisinde Verimlilik, Durgunluk ve Durgunluğu Aşmada Verimlilik Politikası,” Verimlilik Dergisi, Sayı 1, s. 7-34.

Suiçmez, Halit (2004); Türkiye’ de Büyüme Verimliliğe Dayanmalıdır, Milli Prodüktivite Merkezi İçi Çalışma, Ankara.

Stiroh, Kevin (2001); “What Drives Productivity Growth,” FRBNY Economic Policy Review, s: 37-59, http://www.newyorkfed.org/research/epr/01v07n1/0103stir.pdf, (Erişim Tarihi: 04.03.2005).

Stiroh, Kevin J. ve Steindel, Charlese (2001); “Productivity Growth: What is It, and Why Do We Care About IT?”, Business Economics Cilt. 36, No: 4, s:13-31.

Swan, Trevor (1956); “Economic Growth and Capital Accumulation,” Economic Record, Cilt 32, s. 334-361.

Şahin, Mehmet (1983); “İşletme Verimliliğinin Ölçülmesinde Kullanılan Kavramlar,” Anadolu Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, Cilt 1, Sayı 2.

Şenses, Fikret (1987); “Gelişmekte Olan Ülkelerde ve Türkiye’ de verimlilik-Kalkınma Sorunları,” Verimlilik Dergisi, Cilt.1, s. 35-40.

Tarı, Recep (1999); Ekonometri, Alfa Yayınları, İstanbul.

Taymaz, Erol (2001); Ulusal Yenilik Sistemi: Türkiye İmalat Sanayinde Teknolojik Değişim ve Yenilik Süreçleri, Devlet İstatistik Enstitüsü, Ankara.

Taymaz, Erol ve Halit Suiçmez (2005); “Türkiye’ de Verimlilik, Büyüme ve Kriz,” Türkiye Ekonomi Kurumu.

Tezel, Yahya Sezai (1997); İktisadi Büyüme, Ankara Yayıncılık, Ankara.

Tezel, Yahya Sezai (2000); İktisadi Büyüme, İkinci Baskı, İmaj Yayınevi, Ankara.

Tinbergen, Joseph (1962); “Kalkınma Teorisi Bir Ekonometricinin Görüşü,” (Çev. Ferda Gönün), Planlama Dergisi, Devlet Planlama Teşkilatı, Cilt 2, Sayı, s. 2, 36-53, Ankara.

Tokat, Mehmet (1995); “Verimliliği Artırmanın En Etkin Yolu Verimlilik Bilincini Oluşturmaktır,” Verimlilik Dergisi, Milli Prodüktivite Merkezi Özel Sayı (25.Yıl), s. 129-144.

Tokta, Yasemin (2002); “Geçmişten Günümüze Verimlilik,” Verimlilik Dergisi, Sayı 3, s. 7-35.

Tsionas, Edward (2003); “Inflation and Productivity: Emprical Evidence From Europe,” Review of International Economics, Cilt 11, No: 1, s. 114-129.

100

Tuncer, İsmail ve Yasemin Özuğurlu (2004); “Türkiye Ekonomisinde Büyüme ve Sektörel Üretkenlik Analizleri: Bölgesel Karşılaştırmalar 1980-2000,” Türkiye Ekonomi Kurumu TartışmaMetni 2004/24, http://www.tek.org.tr/dosyalar/ ismail_tuncer.pdf, (Erişim Tarihi: 20.08.2005).

Turan, Güngör (2000); “Sendikaların Verimlilik Üzerine Etkileri,” Verimlilik Dergisi, Sayı 3.

Tüylüoğlu, Şevket (1995); “İçsel Büyüme Modelleri, Teorik Çerçeve-Ampirik Bulgular,” Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Üniversitesi, Kütahya.

Utkulu, Utku (1993); “Cointegration Analysis: An Introductory Survey with Applications to Turkey,” Birinci Uluslararası İstatistik Sempozyumu, İzmir.

Verdoorn (1956); “Complementarity and Long-Range Projections,” Econometrica (Pre-1986), Vol 24, No: 4, s. 429-450.

Wolf, Edward ve M. Ishaq Nadiri (1993); “Spillover Effects, Linkage Structure and Research and Devolopment,” Structural Change and Economic Dynamics, Cilt 4, No: 2, s. 310-321.

Yıldırım, Erhan (1989); “Total Factor Productivity Growth in Turkish Manufacturing Industry Between 1963-1983,” ODTÜ Gelişme Dergisi, Cilt 16, Sayı 3-4, s. 65-96.

Yıldırım, Nuri (1973); Neoklasik İktisadın Teknolojik Gelişme Yaklaşımı, Siyasal Bilgiler Fakültesi Yayınları, Yayın No: 367, Sevinç Matbaası, Ankara.

Young, Alwayn (1992); “Lessons From The East Asian NICS: A Contrarian View,” NBER Working Paper, No: 4482.

Zaim, Osman ve Fatma Taşkın (1997); “The Comparative Performance of the Public Enterprise Sector in Turkey: A Malmquist Productivity Index Approach,” Journal of Comparative Economics, Cilt 25, s. 129-157.