Akademik AraĢtırmalar ve ÇalıĢmalar Dergisi
Yıl: 2019, 11(21): 411-427
Journal of Academic Researches and Studies
Year: 2019, 11(21): 411-427
Makale Türü: AraĢtırma Makalesi
Paper Type: Research Paper
TÜRKĠYE'DE DIġ BORÇ-BÜYÜME ĠLĠġKĠSĠ: 1985-2018 DÖNEMĠ ÜZERĠNE BĠR
ĠNCELEME1
***
EXTERNAL DEBT-GROWTH RELATIONSHIP IN TURKEY: A STUDY OVER
THE 1985-2018 PERIOD
Eser ÇAPIK
Süleyman Demirel Üniversitesi
Sosyal Bilimler Enstitüsü
Ġktisat Anabilim Dalı
esercapik@hotmail.com
ORCID: 0000-0002-2754-023X
Prof. Dr. Levent KÖSEKAHYAOĞLU
Süleyman Demirel Üniversitesi
Ġktisadi ve Ġdari Bilimler Fakültesi
Ġktisat Bölümü
leventkosekahyaoglu@sdu.edu.tr
ORCĠD:0000-0002-5466-5396
Öz
Gelişmekte olan ülkelerde milli tasarrufların yetersiz olmasından dolayı yabancı kaynak kullanımına talep
yoğunlaşmış, bu kaynaklarla da milli gelir seviyesinin arttırılması amaçlanmıştır. Literatürde dış borçların
ekonomik büyümeye etkisi konusunda farklı yaklaşımlar mevcuttur. Çalışmada ilk olarak Türkiye’nin ekonomi
politikası dış borç ve büyüme kavramları çerçevesinde ele alınmış, ardından Türkiye’deki büyüme ve dış borç
arasındaki ilişkisi 1985-2018 dönemi ele kullanılarak analiz edilmiştir. Dış borcun ekonomik büyüme üzerindeki
etkisini incelemek amacıyla, En Küçük Kareler (EKK) yöntemiyle doğrusal regresyon analizi yapılmış ve
büyüme, dış borç stoku, sermaye stoku, iş gücü ve ihracat değişkenlerinin durağanlık sınamasını yapmak
amacıyla ARDL sınır testi kullanılmıştır. Değişkenler arasındaki uzun dönemli ilişkiyi test etmek amacıyla
Johansen Eş bütünleşme Testi kullanılmış, son olarak da değişkenler arasındaki ilişkinin yönünü belirlemek için
TYDL Yaklaşımına Dayalı Granger Nedensellik Analizi kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre; büyüme ve
dış borç arasında anlamlı bir nedensellik ilişkisinin olmadığı görülmektedir. Ayrıca, büyüme ve dış borç
stokundan iş gücüne doğru tek yönlü bir nedensellik ilişkisinin olduğu ve dış borç stokundan da ihracata doğru
tek yönlü bir nedenselliğin olduğu tespit edilmiştir.
Anahtar kelimeler: Dış borç, Büyüme, Eş bütünleşme, Nedensellik, Türkiye.
Abstract
Due to insufficient national savings in developing countries, the tendency to use foreign resources has increased
significantly and it is aimed to increase the national income level with these resources. However, there are
different approaches in the literature about the impact of external debt on economic growth. In this study, firstly
Turkey's economic policy was discussed in the framework of foreign debt and growth concepts and then the
relationship between growth and foreign debt in Turkey was analysed using data for the period 1985-2018.
Linear regression analysis was conducted to examine the effect of external debt on economic growth by
Ordinary Least Squares (OLS) method, and the causality relationship between variables representing GDP,
external debt, and current balance was analysed using co-integration and Granger tests. According to the
results; it is seen that there is no significant causality relationship between growth and external debt. In
addition, there is a one-way causality relationship from growth and external debt stock to the labor force, and
there is a one-way causality from external debt stock to exports.
Keywords: External debt, Growth, Cointegration, Causality, Turkey.
Bu çalıĢma, 2014 yılında tamamlanan “Türkiye'de DıĢ Borç-Büyüme ĠliĢkisi: 1979-2012 Dönemi Üzerine Bir Ġnceleme”
adlı Yüksek Lisans tezinden derlenerek hazırlanmıĢtır.
1
411
GeliĢ Tarihi / Received: 25.07.2019
Kabul Tarihi / Accepted: 13.11.2019
Akademik AraĢtırmalar ve ÇalıĢmalar Dergisi
Yıl: 2019, 11(21): 411-427
Makale Türü: AraĢtırma Makalesi
Journal of Academic Researches and Studies
Year: 2019, 11(21): 411-427
Paper Type: Research Paper
1. GĠRĠġ
DıĢ borçlar, geçmiĢte sadece olağanüstü durumlarda baĢvurulan kaynak niteliğindeyken günümüze
yaklaĢtıkça ülke ekonomilerinin sıkça baĢvurduğu bir finans kaynağı haline gelmiĢtir. DıĢ borçlanma,
özellikle geliĢmekte olan ülkelerin ekonomik kalkınmalarını sağlamak amacıyla da baĢvurdukları bir
finansman kaynağı olmuĢtur. DıĢ borç ile ekonomik büyüme arasındaki iliĢki karmaĢık bir yapıdadır.
DıĢ borçtaki artıĢ nedeniyle büyümenin azalması durumu, ülkeler için dikkat çeker bir boyuta
ulaĢmıĢtır. DıĢ borçlanma ile bir taraftan borç ve faiz ödemesi yükümlülükleri artmakta ve bu durum
gelecekteki büyümeyi negatif yönde etkilemektedir. Diğer taraftan ise, dıĢ borç kanalıyla toplumun
toplam tasarruf miktarı artmakta ve kalkınma için gerekli yatırımlara kaynak aktarılabilmektedir. Bu
pozitif katkı dikkate alınarak, dıĢ borçlanma sadece geliĢmekte olan ülkeler için değil, geliĢmiĢ
ülkeler için de önemli bir finansman kaynağı durumuna gelmiĢtir.
Türkiye, geliĢmekte olan bir ülke olmanın yanı sıra, yüksek sayılabilecek bir yıllık ortalama
büyüme oranına sahiptir. Ancak aynı zamanda dıĢ borç servisi açısından da en çok kaynak ayırması
gereken ülkelerden biridir. 1960-1980 döneminde Türkiye ithal ikameci bir ülke durumundayken, 24
Ocak 1980 kararlarından günümüze dek ihracata dayalı büyümeye yönelik yeni bir strateji
baĢlatmıĢtır. Bu strateji, Türkiye ekonomisini ihracat ve dıĢ talep kanalıyla büyümeye teĢvik etmiĢ ve
dünya ekonomisine açılarak diğer geliĢmiĢ ülkelerle rekabet etmek temel amaç durumuna gelmiĢtir.
Bu süreç sonunda; hızlı büyüyen, dıĢa açık ve borçlarını ödeyen bir ülke konumundaki Türkiye'ye
yönelik dıĢ yatırımlar artmıĢ ve yabancı yatırımcıları Türkiye‟ye borç vermesi konusunda teĢvik
etmiĢtir (Karagöl, 2012).
Türkiye ekonomisinin dıĢ borçlarının ve büyüme performansının tarihsel açıdan incelenmesi,
dıĢ borç-büyüme iliĢkisinin daha iyi anlaĢılması bakımından önem ifade etmektedir. Bu iliĢki
sorgulamak amacıyla, bu çalıĢmada Türkiye ekonomisinde 1970-2018 dönemindeki dıĢ borç-iktisadi
büyüme etkileĢimi analiz edilmiĢtir. ÇalıĢmanın birinci bölümünde, dıĢ borç ve ekonomik büyüme
kavramları teorik açıdan incelenerek tarihsel perspektiften değerlendirilmiĢtir. Ġkinci bölümde dıĢ
borç-büyüme iliĢkine yönelik literatür çalıĢmasına yer verilmiĢ ve son olarak üçüncü bölümde
Türkiye‟deki dıĢ borç-büyüme iliĢkisi üzerine ampirik bir çalıĢma yapılarak politika önerileri
geliĢtirilmiĢtir.
2. TÜRKĠYE’DE DIġ BORÇ VE EKONOMĠK BÜYÜMENĠN TARĠHSEL GELĠġĠMĠ
2.1. Türkiye’de DıĢ Borçların Tarihsel GeliĢimi
DıĢ borçlanma, herhangi bir devletin veya kamu kuruluĢunun çeĢitli sebeplerle dıĢ kaynaklardan gelir
sağladığı, ülkelerin ekonomik kalkınmalarına katkıda bulunmak amacıyla baĢvurdukları bir ekonomi
politikasıdır. Ülkeleri dıĢ borca iten iki temel yaklaĢım vardır. Bunlardan ilki ülkelerin ekonomik
kaynaklarına ilave bir kaynak temin etmek iken, ikincisi ise döviz cinsinden yeni ödeme olanakları
sağlayabilmektir (Eker ve Meriç, 1999: 87).
Türkiye Cumhuriyeti, ilk dıĢ borcunu Osmanlı Devletinden alınan dıĢ borç yükünün altına
girmekle gerçekleĢtirmiĢtir. Türkiye‟nin 1980-2000 yılları arasındaki borçlanma sürecine bakıldığında,
1980 yıllarında dıĢa açılma hamleleriyle birlikte dıĢ borçlanma konusu hız kazanmıĢ, özellikle 1990‟lı
yıllarda bu sürece bazı aktörler dâhil edilmiĢ, böylece iç ve dıĢ borçlanma yeni bir ivme kazanmıĢtır
(Onur, 2010: 14). 1990‟dan sonraki süreçte finansal piyasalarda maddi destek bulma imkânı ve dıĢ
borç ödemelerinde kolaylığın sağlanması, dıĢ borçlarımızın artarak devam ettiğinin açık göstergesidir.
Böylece borcun borçla ödendiği bir döneme doğru gidilmiĢtir (Kocaoğlu, 2005: 43).
1990‟lı yıllarda artarak devam eden dıĢ borç, 1994 yılında ise azalma yönelimine girmiĢtir.
Fakat 1995 yılında tekrar artıĢ trendi göstererek 76 milyon dolar seviyesine ulaĢmıĢtır. Uluslararası
para piyasalarında sağlanan kredilerden dolayı, dıĢ borç yükü bu dönemde üçe katlanmıĢtır. DıĢ borç
servis ödemelerinin ağırlaĢması hazineyi güç durumda bıraktığından, 1994-1996 yıllarında dıĢ
borçlanmaya çok az baĢvurulmuĢtur. Harcamaların azaltılamaması ve vergi dıĢındaki gelir hedeflerine
ulaĢılamaması, dıĢ borca olan ihtiyacı arttırmaya devam ettirmiĢtir.
1997‟li yıllara gelindiğinde ise destekli bütçenin denk olması gerektiğinden dolayı, reel anlamda
harcamaların azaltılması ve böylece bütçe gelirlerinde iyileĢtirmeler hedeflenmiĢtir. 1996-1997
412
Akademik AraĢtırmalar ve ÇalıĢmalar Dergisi
Yıl: 2019, 11(21): 411-427
Journal of Academic Researches and Studies
Year: 2019, 11(21): 411-427
Makale Türü: AraĢtırma Makalesi
Paper Type: Research Paper
yıllarında kamu borç oranının azalması neticesinde fark edilmiĢ, bunun için de 1999 yılında IMF ile
yapılan Stand By AntlaĢması dâhilinde iç borçlanmanın dıĢ borçlarla ikamesine karar verilmiĢtir. Bu
sebepten dolayı, 2000 yılında dıĢ borç stoku önemli ölçüde artıĢ göstererek 118,6 milyar dolar
seviyesine ulaĢmıĢtır (Ünsal, 2004: 93-106).
Tablo 1. 1990 -2019 Döneminde Türkiye‟de Brüt DıĢ Borç Stoku (Milyar $).
Yıllar
Kamu
1
TCMB
2
Özel
3
Türkiye(Brüt)
1+2+3
(GSYH
%Pay)
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019 (Ç. 1)*
33.268
35.280
36.476
39.640
41.741
42.003
40.192
39.068
41.339
44.107
50.081
47.129
64.533
70.844
75.668
70.411
71.587
73.525
78.334
83.513
89.109
95.830
106.307
118.936
121.268
116.638
123.374
136.557
140.560
148.346
8.342
7.215
6.730
7. 293
9.777
12.171
12.381
11.765
12.986
11.006
14.090
24.351
22.003
24.373
21.410
15.425
15.678
15.801
14.066
13.162
11.565
9.334
7.088
5.234
2.484
1.327
1.110
1.761
5.922
5.906
10.770
11.128
15.390
23.579
17.186
21.774
26.725
33.523
42.026
48.011
54.431
42.112
43.066
48.956
64.076
84.939
120.738
160.599
188.426
172.071
191.014
200.367
229.012
268.757
282.239
282.539
285.525
317.052
298.332
299.170
52.381
53.623
58.595
70.512
68.705
75.948
79.299
84.356
96.351
103.123
118.602
113.592
129.601
144.172
161.154
170.775
208.002
249.925
280.827
268.747
291.760
305.531
342.406
392.927
405.991
400.504
410.009
455.391
444.815
453.423
26,1
26,7
27,8
29,6
38,8
33,6
32,6
33,2
34,7
40,7
43,6
56,5
54,8
45,9
40,0
34,2
38,0
36,9
36,2
41,5
37,8
36,7
39,3
41,3
43,4
46,5
47,5
53,5
56.7
60.6
Kaynak: Hazine ve Maliye Bakanlığı (2019).
Türkiye ekonomisi, yüksek bir enflasyon oranı, bankacılık sektörünün iyice zayıfladığı ve ciddi
bir borç yükü ile 2000‟li yıllara girmiĢtir (Erkan, vd., 2012: 317). 1989 yılının son çeyreğinden bu
yana üçer aylık dönemler halinde yayınlanan Türkiye‟nin toplam dıĢ borç miktarı; kamu sektörünün,
özel sektörün ve merkez bankasının borçlarının toplanması sonucu oluĢmaktadır.
GeçmiĢten günümüze dek gerçekleĢen toplam dıĢ borç miktarlarına bakıldığında; 1990-2019‟un
ikinci çeyreği itibariyle Türkiye‟nin toplam brüt dıĢ borçlarının yaklaĢık 52 milyar dolardan 446
milyar dolara yükseldiği görülmektedir. Fakat dıĢ borcun değerlendirilmesinde asıl üzerinde durulması
gereken, dıĢ borcun GSYH‟ya oranıdır. Bu orana bakıldığında, 1990 yılında yüzde 26 düzeyinde olan
dıĢ borcun GSYH‟ya oranının 2019 yılı ikinci çeyreği itibariyle yüzde 60‟ın üzerine çıktığı
görülmektedir.
413
Akademik AraĢtırmalar ve ÇalıĢmalar Dergisi
Yıl: 2019, 11(21): 411-427
Journal of Academic Researches and Studies
Year: 2019, 11(21): 411-427
Makale Türü: AraĢtırma Makalesi
Paper Type: Research Paper
Tablo 1‟de görüldüğü üzere, 1990 yılı itibarıyla Türkiye‟de özel sektörün 10,7 milyar dolar
civarındaki dıĢ borcu 52,3 milyar dolar düzeyindeki toplam borçların sadece % 20‟sini oluĢtururken,
2019 yılı birinci çeyreği itibarıyla özel sektör borçları 299 milyar dolara ulaĢmıĢ ve 453 milyar
dolarlık toplam borç içindeki payı da yaklaĢık % 66 düzeyine kadar yükselmiĢtir. Bu sonuç,
Türkiye‟nin giderek artan toplam dıĢ borç yükünün önemli bir miktarının kamu borcu artıĢından
ziyade, özel sektör borçlarındaki artıĢtan kaynaklandığını göstermektedir. Yurt dıĢı faiz oranları çok
daha düĢük olduğu için dıĢ borca yönelmeleri ve yurt içinde yerli para cinsinden değil, yabancı para ile
dıĢ borç almaları firmaları kur riski sorunları ile karĢı karĢıya bırakmıĢtır.
2.2. Türkiye’de Ekonomik Büyümenin Tarihsel GeliĢimi
Ülke ekonomisinin temel değiĢkenlerinden biri olan ekonomik büyümeye bakıldığında ise, büyüme
kavramı bir ülkenin mal ve hizmet üretme kapasitesinin geliĢmesini ifade eder. Üretim kapasitesi,
ekonominin sermaye birikimine, teknoloji seviyesine ve sahip olduğu kaynakların miktarına bağlıdır
(Çolak, 2007: 666). Dolayısıyla büyümenin gerçekleĢmesinde, bilgi ve teknolojik beceri yetersizliği,
yurtiçi tasarruflarının gerekli yatırım seviyesinin altında kalması, ödemeler dengesinde döviz
gelirlerinin giderlerine oranla daha az gerçekleĢmesi, az geliĢmiĢ ülke ekonomilerinin sürekli büyüme
yoluna girmesi gibi birtakım engellerle karĢılaĢılmaktadır (Tanrıkulu,1983:16).
Tablo 2‟de Türkiye ekonomisinin büyüme trendine bakıldığında; 2001 krizinden bu yana iyi bir
performans sergilendiği, bu büyüme performansı dikkate alındığında 2010-2016 dönemleri arasında
Türkiye‟nin ortalama olarak % 6,3 büyüdüğü görülmektedir. OECD tahminlerine göre, Türkiye 20152025 döneminde % 4.9‟luk yıllık ortalama büyüme oranıyla OECD‟ye üye ülkeler arasındaki en hızlı
büyüyen ekonomiler arasında yer alacaktır (Altınöz, 2018).
Türkiye ekonomisi, 2008 küresel krizi döneminde yaĢanan küçülmenin ardından, 2011-2017
döneminde ciddi bir büyüme performansı sergilemiĢtir. 2018 yılından sonra ise büyüme oranı yeniden
bir yavaĢlama eğilimi sergilemeye baĢlamıĢ ve 2018 yılı büyüme oranı sadece yüzde 2,8 seviyesine
dek gerilemiĢtir. 2019 yılı için açıklanan ilk 2 çeyreklik veriler ise, sırasıyla yüzde 2,6 ve 1,5
oranlarında bir küçülmeyi göstermektedir.
Tablo 2. 1990 -2019 Döneminde Türkiye‟de Büyüme Göstergeleri (Milyar $).
Yıl
Büyüme Oranı (%)
1990
205.4
9.2
KiĢi BaĢına Milli Gelir
($)
2.794
1991
205.3
0.7
2.735
1992
215.6
5.0
2.842
1993
244.1
7.6
3.180
1994
181.2
-4.6
2.270
1995
231.3
7.8
2.897
1996
249.2
7.3
3.053
1997
259.8
7.5
3.144
1998
277.427
2.3
4.496
1999
253.382
-3.3
4.108
2000
271.546
6.6
4.316
2001
200.650
-5.9
3.119
2002
236.356
6.4
3.659
2003
314.049
5.6
4.718
2004
402.668.
9.6
6.040
GSYH (Milyar $)
414
Akademik AraĢtırmalar ve ÇalıĢmalar Dergisi
Yıl: 2019, 11(21): 411-427
Journal of Academic Researches and Studies
Year: 2019, 11(21): 411-427
Makale Türü: AraĢtırma Makalesi
Paper Type: Research Paper
2005
499.741
9.0
7.384
2006
547.585
7.1
8.035
2007
678.635
5.0
9.711
2008
774.367
0.8
10.854
2009
646.894
-4.7
9.038
2010
772.366
8.4
10.672
2011
831.691
11.1
11.335
2012
871.122
4.7
11.707
2013
950.350
8.4
12.519
2014
934.855
5.1
12.095
2015
861.879
6.0
10.948
2016
862.746
3.2
10.820
2017
852.618
7.5
10.499
2018
789.043
2.8
9.632
2019 (Ç1)*
171.549
-2.6*
9.647*
2019 (Ç2)**
174.579
-1.5**
9.693**
Kaynak: TÜĠK, Hazine ve Maliye Bakanlığı.
Not: 2007 yılı öncesi rakamlarda TÜĠK tarafından açıklanmıĢ olan büyüme hızları ve dünya bankası verilerinden elde edilen
kiĢi baĢına gelir kullanılmıĢtır. 2008-2019 ikinci çeyreğine kadarki dönem verileri ise Hazine ve Maliye Bakanlığı veri
tabanından elde edilmiĢtir.
2019 yılı ilk yarısında yaĢanan negatif büyüme oranı çift haneli yüksek enflasyonla birlikte
görüldüğü için, Türkiye ekonomisinin son dönemde bir „slumpflasyon‟ sürecine girdiğini söylemek
mümkündür.
3. DIġ BORÇ-BÜYÜME ĠLĠġKĠSĠNĠN TEORĠK TEMELLERĠ VE LĠTERATÜR TARAMASI
3.1. DıĢ Borç-Büyüme ĠliĢkisinin Teorik Temelleri
Ülkelerin ekonomik yapılarında önemli bir etkiye sahip olan dıĢ borçlanma, 1960 yıllarından itibaren
birçok iktisatçı tarafından ele alınmıĢtır. Bu konudaki ilk çalıĢma ise, Rosentein Rodan (1962)
tarafından gerçekleĢtirilmiĢtir. DıĢ borçlar son yıllarda, geliĢmiĢ ülkelerden geliĢmekte olan ülkelere
doğru bir sermaye geçiĢi özelliğini taĢımaktadır. Özellikle tasarruf açıklarını kapatmak, dıĢ
finansmanın yetersiz olması, cari iĢlemler bilançosu açıklarının kapatılması, milli geliri arttırmak,
gelir dağılımını yeniden sağlamak ve refaha ulaĢmak gibi sebeplerle geliĢmekte olan ülkeler geliĢmiĢ
ülkelerden borç talebinde bulunmaktadırlar (ġeker, 2006). Borçlanma, sadece geliĢmekte olan
ülkelerin değil, aynı zamanda geliĢmiĢ ülkelerin de baĢvurdukları bir finansman kaynağıdır (Akdoğan,
1993: 366).
DıĢ borca yönelik ekonomi literatürünün temelleri, ekonomik büyümenin gerçekleĢmesinde
devlet müdahalesinin gerekli olduğu görüĢüyle dıĢ borç teorilerine önemli katkısı olan Keynes ile
atılmıĢtır. GeliĢmekte olan ülkelerin büyüme süreçlerinde birtakım eksikliklerin olduğunu dolayısıyla
dıĢ borcun ekonomik büyüme noktasında ülke ekonomisine önemli katkıları olacağı görüĢünü
savunmuĢtur (Kara, 2001: 96). Keynesyen görüĢte, borçlanma bir gelir olarak görülmüĢ, devletin
ekonomik hayata karıĢmasının gerekliliği ve bunun yüksek oranda olması gerektiği savunulmaktadır.
Keynesyen yaklaĢımdaki “dış borç” kavramı, daha sonra Harrod–Domar büyüme modelinde “dış
açık” kavramı ve Chenery ve Strout‟da ise “ikili açık modeli” ile açıklanmaktadır (Yücesan, 2011:
62).
Chenery ve Strout‟un ikili açık modeline göre, geliĢmekte olan ülkeler, büyüme ve kalkınma
kapasitelerinin önünde engel oluĢturan iki tür önemli finansal açıkla karĢı karĢıyadır: Bu açıklardan
415
Akademik AraĢtırmalar ve ÇalıĢmalar Dergisi
Yıl: 2019, 11(21): 411-427
Journal of Academic Researches and Studies
Year: 2019, 11(21): 411-427
Makale Türü: AraĢtırma Makalesi
Paper Type: Research Paper
biri “tasarruf açığı”, diğeri ise “dış ticaret açığı” dır. Bu modele göre, geliĢmekte olan herhangi bir
ülke ihracat kapasitesinin düĢüklüğünden dolayı yeteri kadar döviz geliri elde edemiyorsa, iç
tasarruflarını da etkin kullanamaz. Bu durumda, söz konusu ülkeler döviz açığından dolayı
tasarruflarını yatırım mallarına dönüĢtüremeyeceklerinden, var olan tasarruf kapasitelerini de
gerçekleĢtirme imkânından yoksun kalabilmektedirler. Bundan dolayı, ihracatın arttırılamadığı
durumlarda kaynak açığı dıĢ finansmanla kapatılmalıdır (Kazgan, 1998: 43).
ÇağdaĢ büyüme teorileri içinde önemli bir yeri olan Harrod Domar modelinde, yatırımlar
büyümenin ana unsuru olarak ifade edilmektedir. Harrod Domar modeline göre, büyüme hızının
artması yatırım miktarının artmasına bağlıdır. Dolayısıyla yatırım katsayısının düĢük olması,
büyümenin gerçekleĢmesinde önemli bir engeldir. O halde, dıĢ borç alarak mevcut tasarruflara
katılmak büyüme hızının yükselmesini sağlayacaktır (Tanrıkulu, 1983: 17).
1950 yıllarında Solow‟un çalıĢmaları ile baĢlayıp sonraki süreçte bir takım yazarlar tarafından
geliĢtirilen Neo Klasik modele göre ise, çıktıdaki büyüme oranını belirleyen ana faktör sermayedeki
büyüme oranıdır. Sermayenin büyümesi ise tasarruflara bağlıdır (Pınar, 2006: 184). Çünkü tasarruflar
artarsa sermaye miktarı da artar, ancak bir defalık tasarruf artıĢı büyümeyi etkilememektedir.
Büyümeyi nüfus artıĢı ve teknolojik geliĢmeler de etkilemektedir. DıĢ borçlanma ve ekonomik
büyüme arasındaki iliĢkiyi ele alan bir diğer model ise, tüketim optimizasyonu teorisinin bir uzantısı
olan Zamanlar Arası Borçlanma modelidir. Bu modelde, hem Ģu andaki hem de gelecekteki gelir
tüketim miktarının borçlanmaya olan duyarlılığı tespit edilmektedir. Ayrıca ülkelerin tasarruf açığını
kapatmada uluslararası borçlanmanın rolü de vurgulamaktadır. Borçlanmayla birlikte ülkeler daha
fazla yatırım olanaklarına sahip olacak, böylece daha fazla büyüme imkânı elde edecektir (Nissanke
vd, 2001).
Borçla büyüme modelinde ise, ülkenin ekonomik büyümesinde dıĢ kaynakların yarar ve
maliyetlerine göre borç servis kapasitesi üzerinde durulmaktadır. DıĢ borç kullanımının ekonomik
büyüme sürecini nasıl etkilediğini ortaya koyan bu model, borcun sürdürülebilirliği üzerinde
yoğunlaĢmıĢtır (Yücesan, 2011: 70). Son olarak, dıĢ borç ekonomik büyüme iliĢkisini ele alan
sürdürülebilir yaklaĢımda, dıĢ borçların devam edilir nitelikte olması için yurt içi tasarrufların yurt dıĢı
tasarruflarına, yatırımlara ve ekonomik büyüme arasındaki iliĢkilere bağlı olması gerekmektedir.
Ekonomik büyümenin dıĢ borçlar neticesinde meydana gelebilmesi için, dıĢ borçlar sonucunda
gerçekleĢtirilen yatırımlar sonucunda elde edilen gelirin dıĢ borç maliyetini aĢmıĢ olması
gerekmektedir (Bilginoğlu ve Aysu, 2008: 10). DıĢ borç ekonomik büyüme iliĢkisi üzerinde yapılan
çalıĢmaların büyük bir bölümünün önemli bir ayağını oluĢturan borç fazlası teorisine göre ise, eğer
ülkenin sahip olduğu borç yükü geri ödeyebileceğinden fazla ise, bu durum gelecekte beklenilen yerli
ve yabancı yatırımların gerçekleĢmesine engel olur bu durum büyümenin olumsuz yönde
etkilenmesine neden olmaktadır (Çelik ve Direkçi, 2013).
3.2. DıĢ Borç-Büyüme ĠliĢkisi Üzerine Literatür Taraması
Son 20 yıldır birçok çalıĢmada dıĢ borç ve ekonomik büyüme arasındaki iliĢki incelenmiĢtir. Çoğu
çalıĢma dıĢ borcun, borçlu ülkelerin ekonomik büyümesini olumsuz yönde etkilediğini göstermiĢtir.
Birçok incelemede, güncel veriler kullanılarak bu konu üzerinde daha fazla araĢtırma yapılması
gerekli görülmüĢtür. Tablo 3‟de, Türkiye‟nin yanı sıra farklı ülke ve ülke grupları için dıĢ borçekonomik büyüme iliĢkisi üzerine yapılan ampirik çalıĢmaların bir özeti yer almaktadır.
Tablo 3. Literatür Taraması
Dönem
Ülke
Yöntem
Warner, (1992)
1982-1989
13 az geliĢmiĢ
ülke
EKKY
Kriz döneminde dıĢ borcun yatırımları
azaltmadığı sonucuna ulaĢmıĢtır.
Afxentiou,
(1993)
1971-1988
20 orta gelirli,
geliĢmekte olan
ülke
Granger nedensellik analizi
Yabancı kaynakların verimlik için dıĢ
borcun büyüme hızını azaltıcı bir etki
yarattığı sonucuna ulaĢmıĢtır.
Yazar
416
Bulgular
Akademik AraĢtırmalar ve ÇalıĢmalar Dergisi
Yıl: 2019, 11(21): 411-427
Journal of Academic Researches and Studies
Year: 2019, 11(21): 411-427
Makale Türü: AraĢtırma Makalesi
Paper Type: Research Paper
Chowdhury
(2001).
1982-1999
35 Ağır Borçlu
Yoksul Ülkeler
ve 25 orta gelirli
ülke
Panel veri analizi
Yabancı borçlanmadan kaynaklanan
ekonomik bozulmanın söz konusu ülke
grubu
için
sınırsız
olduğu
gösterilmektedir. Çok düĢük veya orta
derecede borçluluktan muzdarip diğer
düĢük ve orta gelirli ülkelerin de uzun
vadeli ekonomik büyüme üzerinde
benzer bir olumsuz etki yaĢadığı
gösterilmiĢtir.
Rockerbie,
(1994)
1965-1990
13 az geliĢmiĢ
ülke
EKKY
1982 borç krizinin kamu yatırımlarının
azalıĢı üzerinde anlamlı bir etki
yarattığını göstermiĢtir.
1950-1992
Türkiye
Granger nedensellik Testi
Toplam dıĢ borcun ekonomik büyüme
üzerinde olumsuz bir etkisi olduğu
bulunmuĢtur.
1956-1996
Türkiye
Var Analizi,
Granger nedensellik Testi
Borç servisi ile ekonomik büyüme
arasında tek yönlü nedensellik olduğu
ve borç servisinin uzun dönemde
ekonomik büyüme üzerinde olumsuz
etkisinin olduğu gösterilmiĢtir.
DıĢ borcun ekonomik büyümeye
olumsuz bir etkisi olduğu saptanmıĢtır.
Ulusoy
Küçükkale
(1996).
ve
Karagöl,
(2005).
Pattillo
(2002).
vd.,
1969-1998
93 geliĢmekte
olan ülke
Panel Data
ġimĢek
Kadılar,
(2010).
ve
1960-2004
Türkiye
EĢ
bütünleĢme,
nedensellik Testleri
Presbiter
(2012).
1990–2007
GeliĢmekte olan
ülkeler
Panel
veri
GenelleĢtirilmiĢ
Yöntemi
Bilginoğlu ve
Aysu, (2008).
1968-2005
Türkiye
EKKY
Türkiye'deki dıĢ borçların ekonomik
büyüme üzerinde negatif bir etkisinin
olduğu tespit edilmiĢtir.
Çöğürcü
ve
Çoban, (2011).
1980-2009
Türkiye
Johansen eĢ bütünleĢme testi
ve EKKY
Hem dıĢ borçların hem de nüfus artıĢ
hızının ekonomik büyüme üzerinde
negatif bir etkisi olduğu sonucuna
ulaĢmıĢlardır.
Ogunmuyiwa
(2002).
1970-2007
Nijerya
Dickey Fuller (ADF) testi,
Granger nedensellik testi,
Johansen eĢ bütünleĢme testi
ve Vektör Hata Düzeltme
Yöntemi (VECM).
ÇalıĢmada dıĢ borç ile ekonomik
büyüme arasında nedensellik olmadığı,
çünkü Nijerya'da borç ve büyüme
arasındaki nedenselliğin zayıf ve
önemsiz olduğu ortaya koyulmuĢtur.
Karagöl(2012)
1971-1986
Türkiye
Johansen
ve
Juselious
maksimum
olasılık
eĢbütünleĢme
tekniği
ve
Granger nedensellik analizi
Borç hizmetinden GSMH'ya kadar tek
yönlü
olumsuz
nedensel
iliĢki
bulunmuĢtur.
Jalles (2011).
1970-2005
72 GeliĢmekte
olan ülke
Panel
(GMM)
GenelleĢtirilmiĢ Momentler
Yöntemi Granger nedensellik
testi
Yolsuzluk kontrolünün geliĢmekte olan
ülkelerin
büyüme
performansını
etkilediğini ortaya koyulmuĢtur. Elde
edilen sonuçlarda, düĢük yolsuzluk
seviyesindeki ülkelerde, lineer olmayan
bir borç özelliği ile modellenmiĢ borcun
büyüme üzerindeki olumlu ve olumsuz
etkilerinin
önemli
olduğunu
gösterilmektedir.
Safdari
Mehrizi
(2011).
1974-2007
Ġran
(VAR) vektör otoregressif
modeli
DıĢ borcun GSYĠH ve özel yatırım
üzerinde olumsuz bir etkisi olduğu ve
kamu yatırımının özel yatırım ile pozitif
bir iliĢkisi olduğu gösterilmiĢtir.
ve
417
Granger
Türkiye‟de uzun dönemde ihracat artıĢı
ve beĢeri sermaye birikimi, uzun
dönemli
büyümeyi
desteklerken,
GSYĠH‟deki artıĢın beĢeri sermaye
birikimini beslediğini saptanmıĢtır.
analizi
Momentler
Kamu borcunun GSYĠH'nın yüzde
90'ına ulaĢana kadar çıktı büyümesi
üzerinde olumsuz bir etkisi olduğunu
göstermektedir.
Akademik AraĢtırmalar ve ÇalıĢmalar Dergisi
Yıl: 2019, 11(21): 411-427
Journal of Academic Researches and Studies
Year: 2019, 11(21): 411-427
Makale Türü: AraĢtırma Makalesi
Paper Type: Research Paper
Ajayi ve Oke
(2012).
1983-1990
Nijerya
OLS regresyon analizi
DıĢ borç yükünün ulus geliri ve ulusun
sermaye geliri üzerinde olumsuz etkisi
olduğu gösterilmiĢtir.
Cunningham
(1993).
1971-1987
On altı çok az
geliĢmekte olan
ülke
OLS regresyon analizi
Ağır borçlu geliĢmekte olan ülkelerde
borç yükünün artması ile ekonomik
büyümenin arasında önemli bir negatif
iliĢkinin olduğu ortaya koyulmuĢtur.
Clements vd.,
(2003).
1970–1999
55 düĢük gelirli
ülke
GMM
GenelleĢtirilmiĢ
Momentler Yöntemi
DıĢ borçların kamu yatırımlarını
etkilemesi sonucu ekonomik büyüme
üzerinde dolaylı bir negatif etkiye sahip
olduğu tespit edilmiĢtir.
4. VERĠ, MODEL VE YÖNTEM
Genel olarak dıĢ borç ile ekonomik büyüme arasındaki iliĢkinin yönü tam olarak ifade
edilememektedir. Ġncelenen literatür taramasından görüldüğü üzere, dıĢ borç ekonomik büyüme
iliĢkisinden elde edilen ampirik sonuçlar ülke ve ülke guruplarına göre önemli farklılık
göstermektedir. Bu çalıĢmada Türkiye‟nin 1985–2018 yılları arasında dıĢ borç ekonomik büyüme
iliĢkisi ortaya konulmaya çalıĢılmıĢ, dolayısıyla elde edilen bulgular Türkiye ekonomisi özelinde
değerlendirilmelidir. Genellikle tek ülke verilerinin, dünya çapında belli ülke veya bölgelere ait
çalıĢmalardan daha güvenilir sonuçlar verdiği düĢünülmektedir. Bu yüzden tek bir ülke için zaman
serisi analizi yapmak daha uygun görülmüĢtür (Sezgin, 1997). Analizde kullanılan değiĢkenlerde ele
alınması gereken yıl aralığında yetersiz veri olmasından dolayı, çalıĢmada zaman aralığı olarak 19902018 dönemi incelenmiĢtir. Kullanılan değiĢkenlere ait veriler, Dünya Bankası (2019) ve Dünya
Kalkınma Göstergeleri veri tabanından temin edilmiĢtir.
Analizde temel alınan model Karagöl (2012) çalıĢmasından yola çıkılarak oluĢturulmuĢ, ancak
söz konusu çalıĢmadan farklı olarak GSMH yerine, satın alma gücü paritesine göre hesaplanmıĢ kiĢi
baĢına gelir ve beĢeri sermaye yerine ihracat değiĢkenleri ele alınmıĢtır. ÇalıĢmada, Türkiye‟nin dıĢ
borç stoku ile büyüme arasındaki iliĢkiye odaklanılmıĢ ve standart düzeydeki bir üretim fonksiyonu
modeli kullanılmıĢtır.
Logaritması alınmıĢ değiĢkenlerin analizde kullanılacağı doğrusal denklemimiz Ģöyledir:
(1)
Burada
doğal logaritmayı, zamanı göstermekte ‟lar tahmin edilecek katsayıları temsil
ederken ise rassal hata terimidir. Bağımlı değiĢken olarak hesaplanan satın alma gücü paritesine göre
hesaplanmıĢ kiĢi baĢına gelir „büyüme oranını (Y) oluştururken, bağımsız değiĢken olarak ise kamu ve
özel sektör borçları toplamından oluĢan „toplam dış borç stoku (D), iĢ gücü(L), sermaye (K) ve son
değiĢken olarak da ihracat (X) ele alınmıĢtır. DeğiĢkenlere iliĢkin kısaltmalar Tablo 4‟te verilmiĢtir.
Tablo 4. Kullanılan DeğiĢkenler
DeğiĢkenler
Kısaltma
Satın alma Gücü Paritesine Göre KiĢi BaĢına DüĢen GSMH
Sermaye Stoku
ĠĢ Gücü
DıĢ Borç Stoku
Ġhracat
Kaynak
Dünya Bankası
Dünya Bankası
Dünya Bankası
Dünya Bankası
Dünya Bankası
**Sermaye stoku değiĢkeni yerine vekil değiĢken olarak 2010 yılı baz sabit dolar kuru alınarak hesaplanan Brüt sermaye
oluĢumu değiĢkeni kullanılmıĢtır.
Zaman serileri ile çalıĢılan bir veri seti mevcut ise, ilk olarak durağanlık testlerinin uygulanması
gerekmektedir. Bir zaman serisinin durağanlığı zaman içinde belirli bir değere yaklaĢmasını ifade eder
418
Akademik AraĢtırmalar ve ÇalıĢmalar Dergisi
Yıl: 2019, 11(21): 411-427
Journal of Academic Researches and Studies
Year: 2019, 11(21): 411-427
Makale Türü: AraĢtırma Makalesi
Paper Type: Research Paper
(Sevüktekin ve Nargeleçekenler, 2010: 229). Zaman serilerinde durağan olmayan seriler ile
çalıĢıldığında, sahte regresyon problemi ortaya çıkabilmektedir (Granger ve Newbold, 1974:111).
Böyle bir durumda değiĢkenler arasında iliĢki olmasa dahi, varmıĢ gibi bir sonucun ortaya çıkmasına
neden olmaktadır. Bu durum katsayıların yanlıĢ yorumlanmasına yol açar. Durağan olmayan seriler
birim kök içerirler ve serilerin durağanlığını test etmek için birim kök testleri kullanılır.
ÇalıĢmada ilk olarak EKKY (En Küçük Kareler Yöntemi) ile ADF birim kök testi kullanılarak
değiĢkenlerin durağanlığı test edilmiĢ, sonrasında ise seriler arasında eĢ bütünleĢme iliĢkisi var ise
vektör hata düzeltme modeline dayalı Toda-Yamamoto nedensellik testi uygulanmıĢtır. Böylece ele
alınan bağımlı ve bağımsız değiĢkenler arasında uzun dönemli bir nedensellik iliĢkisi olup olmadığı ve
nedenselliğin yönü incelenmiĢtir. EĢ bütünleĢme analizini kullanılarak dıĢ borçlanma ve büyüme
düzeyinin tahmininde uzun dönemli ve güncel veriler kullanılmıĢtır.
4.1. Regresyon analizleri
Tablo 5. Regresyon Analizi Sonuçları
DeğiĢkenler
lnL
lnK
lnD
lnX
C
Bağımlı değiĢken: LPPP
Yöntem: En Küçük Kareler Yöntemi
Katsayılar
Std. Hata
t- Ġstatistik değeri
1.584631
0.197050
0.017217
0.129566
-26.14608
0.103328
0.039960
0.042667
0.061952
1.356314
15.33594
4.931208
0.403514
2.091412
-19.27731
Prob (Olasılık
değeri)
0.0000
0.0000
0.6901
0.0473
0.0000
Tablo 5‟e göre regresyon denklemimizi aĢağıdaki gibi oluĢturabiliriz:
(2)
Denklem (2) „ye göre, büyüme ile toplam dıĢ borç stoku arasında istatistiksel olarak anlamsız
fakat iktisadi olarak pozitif yönlü bir iliĢki vardır. Denklemimizden elde edeceğimiz bir diğer sonuç
ise; iĢ gücünde meydana gelen bir birimlik değiĢim büyümeyi 1.584631 birim arttırırken, sermaye
stokundaki bir birimlik değiĢim büyümeyi 0.197050 birim artırmaktadır. Son olarak, ihracatta
meydana gelen bir birimlik değiĢim ise büyümeyi yine aynı yönde 0.129566 birim arttırmaktadır.
4.2. ARDL (Autoregressive Distibuted Lag) Sınır Testi
Genellikle literatürde en sık kullanılan eĢbütünleĢme testleri, hata terimine dayalı iki aĢamalı EngleGranger (1987) yöntemi ile sistem yaklaĢımına dayalı Johansen (1988) ve Johansen ve Jesulius (1990)
yöntemidir. Johansen (1988) gibi eĢ bütünleĢme testlerinde değiĢkenlerin aynı dereceden bütünleĢik
olmasını gerekmektedir. Ancak, uygulamada önemli engel taĢıyan bu kısıt Peseran vd. (2001)
tarafından önerilen ve değiĢkenler arasındaki iliĢkinin farklı dereceden de bütünleĢik olmasına imkân
sağlayan ARDL yaklaĢımı ile giderilmiĢtir. Modelde kullanılacak değiĢkenlerin düzeyde veya birinci
farkta durağan olmasının sınır testini uygulamaya engel olmaması, ARDL testinin önemli bir avantajı
niteliğindedir. Aynı zamanda istatistiksel olarak da daha anlamlı sonuçlar vermesi diğer bir avantajlı
yönünü oluĢturmaktadır. Sınır testi, değiĢkenler arasında uzun dönemli bir iliĢkinin var olup
olmadığını ortaya koymaktadır. Serinin durağanlık durumları, Augmented Dickey-Fuller (ADF)
(Dickey ve diğerleri, 1981, Phillips-Perron (PP) (Phillips vd., 1988) ve Kwiatkowski, Phillips,
Schmidt, Shin (KPSS) birim kök testleri kullanılarak incelenmiĢ ve sonuçlar Tablo 6‟da verilmiĢtir.
419
Akademik AraĢtırmalar ve ÇalıĢmalar Dergisi
Yıl: 2019, 11(21): 411-427
Journal of Academic Researches and Studies
Year: 2019, 11(21): 411-427
Makale Türü: AraĢtırma Makalesi
Paper Type: Research Paper
DeğiĢkenler
Düzey
Birinci fark
Tablo 6. Birim Kök Test Sonuçları
ADF
Test istatistiği
5.383475
1.257068
4.014076
4.203432
3.810224
-5.280250
-6.277812
-6.172451
-3.399817
-2.886011
lnG
lnK
lnL
lnD
lnx
lnG
lnK
lnL
lnD
lnX
PP
Test istatistiği
Olasılık
değeri
1.0000
0.9430
0.9999
0.9999
0.9999
0.0002
0.0000
0.0001
0.0015
0.0056
5.523430
1.257068
3.673082
4.623149
3.810224
-2.897565
-6.211472
-3.516886
-3.323520
-2.848545
Olasılık
değeri
1.0000
0.9430
0.9998
1.0000
0.9999
0.0054
0.0000
0.0011
0.0018
0.0061
Tablo 6 incelendiğinde; ADF ve PP testleri düzey değerleri 0,05 olasılık değerinden büyük
olduğu için, Ho hipotezi reddedilemez ve bu durumda seride birim kök sorununun olduğuna ve serinin
durağan olmadığına karar verilir. Serinin birinci farkı alınarak test sonuçları değerlendirildiğinde;
ADP ve PP testlerinde olasılık değeri 0,05 olasılık değerinden küçük olması Ho hipotezinin
reddedileceğini, seride birim kök sorunun bulunmadığını ve serinin durağan olduğunu gösterir.
Serilerde durağanlık koĢulu sağlanıp sağlanmadığını test etmede kullanılan bir diğer birim kök testi
ise, Kwiatkowski, Phillips, Schmidt, Shin (KPSS) testidir. Ancak KPSS testinde kurulan hipotezler,
ADF ve PP testinden farklı olarak her değiĢken için ayrı ayrı incelenmiĢtir.
Tablo 7. KPSS Birim Kök Testi
Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin Test
Ġstatistiği
lnG
Lm Stat
(Düzey)
0.677910
0.739000
0.463000
0.347000
%1
%5
%10
Asymptotic
Kritik Değerler
LM Stat(Düzey)
Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin Test
Đstatistiği
lnK
Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin Test Đstatistiği
lnL
Asymptotic Kritik
Değerler
LM Stat(Düzey)
0.637835
0.739000
0.463000
0.347000
%1
%5
%10
Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin Test Đstatistiği
lnD
0.095425
0.216000
0.146000
0.119000
%1
%5
%10
Asymptotic Kritik
Değerler
%1
%5
%10
Asymptotic Kritik
Değerler
420
LM Stat
(1.Fark)
0.085420
0.216000
0.146000
0.119000
LM Stat
(1.Fark)
0.110988
0.216000
0.146000
0.119000
LM Stat(Düzey)
0.140852
0.216000
0.146000
0.119000
Akademik AraĢtırmalar ve ÇalıĢmalar Dergisi
Yıl: 2019, 11(21): 411-427
Journal of Academic Researches and Studies
Year: 2019, 11(21): 411-427
Makale Türü: AraĢtırma Makalesi
Paper Type: Research Paper
Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin Test Đstatistiği
lnX
Asymptotic Kritik
Değerler
LM Stat(Düzey)
0.670218
0.739000
0.463000
0.347000
%1
%5
%10
LM Stat
(1.Fark)
0.070529
0.216000
0.146000
0.119000
Tablo 7‟ye göre; LM test istatistiği lnG, lnL ve lnX değiĢkenleri için düzey değerlerinde %1,
%5 ve %10 anlamlılık düzeylerinde KPSS testi kritik değerlerinden mutlak olarak büyük olduğu için,
Ho hipotezi reddedilir. Böylece serinin durağan olmadığına ve birim kök içerdiğine karar verilir.
Serinin birinci farkı alınarak seri durağan hale getirilmiĢ birim kök sorunu ortadan kalkmıĢtır. LM test
istatistiği lnD ve lnK değiĢkenleri için %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinde KPSS testi kritik
değerlerinden mutlak olarak küçük olduğundan, Ho hipotezi reddedilemez ve serinin durağan
olduğuna ve dolayısıyla birim kök içermediğine karar verilir.
4.3. EĢ BütünleĢme Analizi
EĢ bütünleĢme testi, uzun dönem serilerinde fark almaktan kaynaklanan bilgi kaybını ve
çözümsüzlüğünü önleyen bir analizdir. EĢ bütünleĢme analizine geçmeden önce, serilerin aynı
dereceden durağan oldukları tespit edilip sonrasında uygun gecikme uzunluğunun bulunması
gerekmektedir. EĢ bütünleĢme testinin ilk aĢamasında aynı mertebeden durağan olan seriler için uygun
gecikme sayısı bulunur. Uygun gecikme sayısının belirlenmesi için öncelikle VAR modeli kurulur.
Akaike ve Schwarz bilgi kriterleriyle gecikme sayısına karar verilir.
Ele aldığımız değiĢkenlerin tamamının birinci farkların alınması sonucunda durağanlıkları
sağlanmıĢ, aralarındaki uzun dönemli iliĢkiyi incelemek için bu test yapılmıĢ ve Tablo 8‟de görüldüğü
üzere uygun gecikme uzunluğu “1” olarak tespit edilmiĢtir.
Tablo 8. EĢ BütünleĢme Ġçin Uygun Gecikme Uzunluğunun Belirlenmesi
lag
LR
FPE
AIC
SC
HQ
0
NA
6.88e-09
-4.605435
-4.363493
-4.535765
1
2
3
206.4207*
28.55751
18.25230
1.62e-12*
2.10e-12
4.84e-12
-13.00340*
-12.98415
-12.88631
-11.55175*
-10.32279
-9.015239
-12.58537*
-12.21778
-11.77158
Not: LR: Olabilirlik Oranı, FPE: Son Tahmin Hatası
AIC: Akaike Bilgi Kriteri
SC: Schwarz Bayesci Bilgi Kriteri
HQ: Hannan-Quinn Bilgi Kriteri.
* ĠĢareti, ilgili kriterin uygun bulduğu gecikme uzunluğunu ifade etmektedir.
Tablo 8‟de mevcut bilgi kriterlerinin hepsinde gecikme uzunluğu “bir” olarak görülmektedir.
Söz konusu gecikme uzunluğunun, hata teriminin tüm varsayımlarını sağlaması gerekmektedir.
Ardından VAR(1) analizi yapılmıĢ, karakteristik polinom kökleri, otokorelasyon ve değiĢen varyansın
istikrar koĢullarını sağlayıp sağlamadığı test edilmiĢtir.
Tablo 9. Karakteristik Polinom Kökleri
Kök
Modulus
0.982818 - 0.054570i
0.984332
0.982818 + 0.054570i
0.984332
0.624520
0.624520
0.295213 - 0.320503i
0.435744
0.295213 + 0.320503i
0.435744
421
Akademik AraĢtırmalar ve ÇalıĢmalar Dergisi
Yıl: 2019, 11(21): 411-427
Journal of Academic Researches and Studies
Year: 2019, 11(21): 411-427
Makale Türü: AraĢtırma Makalesi
Paper Type: Research Paper
Tablo 9‟da görüldüğü gibi, ters köklerin hepsi birden küçüktür. Bu nedenle VAR(1) modelinin
istikrarlı olduğu tespit edilmiĢtir. Ayrıca ġekil 1‟de bir gecikmeli modelin karakteristik ters kökleri
gösterilmektedir. Bütün ters kökler birim çember içerisinde kalmaktadır ve bu durumda istikrar koĢulu
sağlanmıĢtır.
ġekil 1: Karakteristik Polinom Kökleri
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
1.5
1.0
0.5
0.0
-0.5
-1.0
-1.5
-1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
4.3.1. Otokolerasyon ve Değişen Varyans Test Sonuçları
Serilerde Otokorelasyon sorununun varlığını sınamak için Breusch-Godfrey Testi kullanılmıĢtır. Tablo
11‟de verilen olasılık değerlerinin 0.05‟ten büyük olduğu görülmektedir.
H0: otokorelasyon yoktur.
H1: otokorelasyon vardır.
Bu durumda, “H0: Otokorelasyon yoktur” hipotezinden hareketle, modelde üç gecikmeye kadar
otokorelasyon problemine rastlanmamıĢtır. %5 anlam düzeyinde hipotez kabul edilmiĢ, dolayısıyla
analizimizde otokorelasyonun olmadığı sonucuna ulaĢılmaktadır.
Tablo 10. VAR Otokolerasyon LM Test Sonuçları
Lag
1
2
3
LM test istatistiği
17.42121
16.59024
15.82745
Olasılık değeri
0.8660
0.8961
0.9199
VAR DeğiĢen varyans sorunu
Ki*kare
4.026004
Olasılık değeri
0.4025
Ġstikrar koĢulunu sağlamanın son aĢaması olan değiĢen varyans sorununun tespiti yapılmıĢtır DeğiĢen
varyansın varlığını sınamak için ise Breusch-Pagan-Godfrey Testi kullanılmıĢtır.
H0: DeğiĢen varyans yoktur.
H1: DeğiĢen varyans vardır.
DeğiĢen varyans testinin sonuçları Tablo 10‟da verilmiĢtir. %5 anlam düzeyinde hipotez kabul
edilmiĢ, dolayısıyla analizimizde değiĢen varyans sorununun olmadığı sonucuna ulaĢılmıĢtır.
4.4. Johansen EĢ bütünleĢme Testi
Ġkiden fazla değiĢken varsa birden fazla uzun dönem denge iliĢkisi ortaya çıkabilir. Bu durumda
Johansen eĢbütünleĢme testi kullanılır. Bu test özdeğer ve öz vektörlere bağlı olarak hesaplanır.
EĢ bütünleĢme vektörüne ait veriler Tablo 11‟de gösterilmiĢtir. Vektör sayılarının tahmini, Ġz
(Trace) Ġstatistiği ve Maksimum Özdeğer (Max Eigenvalue) Ġstatistiği yardımıyla yapılmaktadır
(Uysal, 2009: 173). Uzun dönem denkleminin iki ayrı yorumu bulunmaktadır. Bazı çalıĢmalar sadece
422
Akademik AraĢtırmalar ve ÇalıĢmalar Dergisi
Yıl: 2019, 11(21): 411-427
Journal of Academic Researches and Studies
Year: 2019, 11(21): 411-427
Makale Türü: AraĢtırma Makalesi
Paper Type: Research Paper
katsayıların iĢaretini (Juselius,1999) yorumlarken, bazı çalıĢmalar ise denklemden elde edilen
katsayıları (Tarı ve Yıldırım, 2009:103) yorumlamaktadır.
r(π) =0*
r (π )≤ 1
r (π )≤2
r (π )≤ 3
r (π )≤4
r(π) =0*
r (π )≤ 1
r (π )≤2
r (π )≤3
r (π )≤4
Ġz (Trace)Testi
83.46023
43.06134
20.18900
5.313313
0.058645
Max Öz değer
40.39890
22.87234
14.87568
5.254668
0.058645
Tablo 11. Johansen EĢ bütünleĢme Testi Sonuçları
Kritik Değer (%5)
69.81889
47.85613
29.79707
15.49471
3.841466
Kritik Değer
33.87687
27.58434
21.13162
14.26460
3.841466
Olasılık
0.0028
0.1311
0.4101
0.7747
0.8086
Olasılık
0.0072
0.1790
0.2977
0.7094
0.8086
r(π) = 0 ise eĢ bütünleĢme yoktur.
r(π) = 1 ise 1 tane eĢ bütünleĢme iliĢkisi vardır.
r(π) = 2 ise 2 tane eĢ bütünleĢme iliĢkisi vardır.
Ġz istatistiği ve Maksimum öz değer istatistiğine göre eĢ bütünleĢik vektör sayısı bire eĢittir.
Yani uzun dönemde bir tane eĢ bütünleĢme iliĢkisi vardır.
4.5. TYDL YaklaĢımına Dayalı Granger Nedensellik Analizi
Zaman serileri analizlerinde genellikle Engle ve Granger (1987) tarafından geliĢtirilen Engle- Granger
düzeltme modeli (ECM) ve Johansen ve Juselius (1990) tarafından geliĢtirilen vektör hata düzeltme
modeli (VECM), eĢbütünleĢme sorununu incelemek için sık kullanılan analizlerdendir. Fakat
Rambaldi ve Doran (1996)‟a göre; VECM modeli birim kök ve eĢbütünleĢme testlerini gerektirmekte
bu durum nedensellik sonuçlarının yanıltıcı olmasına neden olabilmektedir.
Yanıltıcı sonuçların ortaya çıkmasını engellemek amacıyla Yamada ve Toda (1998), küçük
örneklerde üç farklı nedensellik modelini incelemiĢtir. Bu üç nedensellik arasında, Toda ve Yamamoto
(1995) ve Dolado ve Lutkepohl (1996) tarafından geliĢtirilen TYDL nedensellik yaklaĢımının en
uygun olduğu sonucuna varmıĢtır. ÇalıĢmada değiĢkenler arasındaki nedensellik iliĢkisi TYDL
nedensellik tarzına uygun olarak araĢtırılmıĢtır. TYDL metodu iki adımdan oluĢmaktadır. Ġlk adımda
sistemdeki değiĢkenlerin maksimum gecikmelerinin belirlenmesi gerekmekte, ikinci adım olarak ise
gecikme belirlendikten sonra, VAR modelinin tanısal test kontrolleri olan otokorelasyon, değiĢen
varyans sorunları test edilmektedir. Gerekli adımlar gerçekleĢtirildikten sonra, TYDL nedensellik
yaklaĢımına geçilmiĢtir.
Toda-Yamamoto nedensellik testi, değiĢkenler arasındaki nedensellik iliĢkisinin yönünün
istatistiksel olarak belirlenmesinde kullanılır. H0 hipotezini istatistiksel olarak ret etmek mümkünse,
bu durumda olasılık değeri 0,05 olan H1 hipotezi kabul edilir ve sözü geçen değiĢkenler arasında
anlamlı bir nedensellik iliĢkisi olduğunu ifade eder.
Tablo 12. Toda-Yamamoto Nedensellik Test Sonuçları
Bağımlı değiĢken
lnG
lnL
lnK
Bağımsız
değiĢken
lnL
lnK
lnD
lnX
lnG
lnK
lnD
lnX
lnG
lnL
lnD
Chi-sq
Prob
ĠliĢkinin yönü
7.591167
1.363180
2.815343
3.743676
10.11301
6.470682
14.36327
5.974783
0.271313
4.796218
2.292268
0.0553
0.7142
0.4210
0.2905
0.0176
0.0908
0.0025
0.1128
0.9653
0.1873
0.5140
ĠliĢki yok
ĠliĢki yok.
ĠliĢki yok.
ĠliĢki yok.
lnG → lnL
ĠliĢki yok.
lnD → lnL.
ĠliĢki yok.
ĠliĢki yok.
ĠliĢki yok.
ĠliĢki yok.
423
Akademik AraĢtırmalar ve ÇalıĢmalar Dergisi
Yıl: 2019, 11(21): 411-427
Journal of Academic Researches and Studies
Year: 2019, 11(21): 411-427
Makale Türü: AraĢtırma Makalesi
lnD
lnX
Paper Type: Research Paper
lnX
lnG
lnL
lnK
lnX
lnG
lnL
lnK
lnD
1.851596
5.515382
5.033340
6.208473
1.533376
0.496421
7.256129
0.677511
11.28014
0.6038
0.1377
0.1694
0.1019
0.6746
0.9197
0.0642
0.8785
0.0103
ĠliĢki yok.
ĠliĢki yok.
ĠliĢki yok.
ĠliĢki yok.
ĠliĢki yok.
ĠliĢki yok.
ĠliĢki yok.
ĠliĢki yok.
lnD → lnX
Not: % 5 anlam düzeyinde; olasılık (Prob) değeri 0.05‟ten küçükse (büyükse), H0 hipotezi ret edilerek (kabul edilerek) ilgili
değiĢkenler arasında nedensellik iliĢkisi olduğu (olmadığı) sonucuna ulaĢılmıĢtır.
Tablo 12‟de görüldüğü üzere; %5 anlam düzeyinde dıĢ borç (lnD) ve büyüme (lnG) arasında
anlamlı bir nedensellik iliĢkisinin olmadığı, ancak büyümeden (lnG) iĢ gücüne (lnL) doğru tek yönlü
bir nedensellik iliĢkisinin olduğu görülmektedir. Ayrıca dıĢ borç stokundan (lnD) iĢ gücüne (lnL) ve
ihracata (lnX) doğru tek yönlü bir nedensellik durumu söz konusudur.
5. SONUÇ
Cumhuriyetin kuruluĢundan 1980‟li yıllara kadar Türkiye çok ciddi ekonomik sıkıntılarla
karĢılaĢmıĢtır. 1980‟li yıllardan itibaren Türkiye rekabet gücünü arttıracak politikalara uyum sağlama
çabası içine girmiĢ, bununla birlikte yüksek ihracat rakamlarına da ulaĢmıĢtır. Ayrıca bu süreç içinde
Türkiye sık sık krizlerle karĢılaĢmıĢ ve bu durumu aĢmak amacıyla farklı dönemlerde farklı önlemleri
kapsayan istikrar politikaları uygulamasına rağmen yeterli olmamıĢtır. 1998–2000 arasındaki dönemde
dıĢ borç stokunda artıĢ görülmüĢtür. Bu dönemde dünyada yaĢanan ekonomik kriz ihracat
imkânlarının azalmasına neden olmuĢ, dolayısıyla da ekonomide büyümenin gerçekleĢmesi için dıĢ
borçlanmaya baĢvurulmuĢtur. 2000–2001 kriz döneminde de yine dıĢ borç servisi artıĢını devam
ettirmiĢtir.
Bu çalıĢmada, 1985‟den günümüze kadar gelen dönemde Türkiye‟de dıĢ borç büyüme iliĢkisi
ele alınarak, büyüme üzerinde etkili olan değiĢkenler ve etki derecelerinin belirlenmesi amaçlanmıĢtır.
Bu amaca yönelik olarak, Türkiye ekonomisine ait 1990-2018 yılları arasındaki yıllık veriler
kullanılarak En Küçük Kareler Yöntemi (EKKY) ile dıĢ borcun ekonomik büyüme üzerindeki etkisi
incelenmiĢtir.
ÇalıĢmanın ampirik bölümünde, doğrusal regresyon analizi yapılarak dönemler arası değiĢen
ekonomik politikaların, dıĢ borç büyüme değiĢkenleri arasındaki iliĢkinin yönünde bir değiĢim
meydana getirip getirmediği test edilmiĢtir. Yapılan Regresyon analizi sonucunda büyüme ile toplam
dıĢ borç stoku arasında istatistiksel olarak anlamsız fakat iktisadi olarak pozitif yönlü bir iliĢki vardır.
ĠĢgücü, sermaye stoku ve ihracat ile büyüme arasında ise istatistiksel olarak anlamlı ve pozitif yönlü
bir iliĢkinin olduğu anlaĢılmıĢtır.
DıĢ borçlar büyümeyi doğrudan etkileyebildiği gibi emek ve sermayeyi de dolaylı olarak
etkileyebilmektedir. Bu amaçla çalıĢmanın ampirik kısmında kurulan büyüme modeli değiĢkenler
arasında uzun dönemli bir iliĢkinin olup olmadığını tespit etmek amacıyla esbütünlesme analizine tabi
tutulmuĢtur. Son olarak ekonomik büyüme ve dıĢ borç değiĢkenleri arasındaki iliĢkinin etkileĢim
yönünü tespit edebilmek için Toda-Yamamoto Granger nedensellik testi uygulanmıĢtır. Elde edilen
sonuçlara göre, dıĢ borç ile büyüme arasında herhangi bir nedenselliğin olmadığı büyüme ve dıĢ bor
stokundan iĢ gücüne doğru tek yönlü bir nedensellik iliĢkisinin olduğu, ayrıca dıĢ borç stokundan da
ihracata doğru da tek yönlü bir nedensellik durumunun olduğu görülmüĢtür.
ÇalıĢmanın ortaya koyduğu politika önerileri Ģu Ģekilde sıralanabilir. Öncelikle dıĢ borç ile
büyüme arasında anlamlı bir nedensellik iliĢkisinin olmaması, Türkiye için geçici bir süre dıĢ borç
alınarak büyüme hızının artırılmasına yönelik politikaların etkin olmayacağını vurgulamaktadır.
Ayrıca dıĢ borç stokundan iĢgücüne ve ihracata doğru tek yönlü bir nedensellik iliĢkisinin varlığı ise,
dıĢ tasarruflarla elde edilecek yenilik ve iĢgücü verimlilik artıĢlarının, rekabet gücü ve ihracat artıĢı ile
sonuçlanmasının mümkün olduğunu göstermektedir.
424
Akademik AraĢtırmalar ve ÇalıĢmalar Dergisi
Yıl: 2019, 11(21): 411-427
Journal of Academic Researches and Studies
Year: 2019, 11(21): 411-427
Makale Türü: AraĢtırma Makalesi
Paper Type: Research Paper
KAYNAKÇA
AKDOĞAN, A. (1993). Kamu Maliyesi, Gazi Büro Kitabevi, Ankara.
ALTINÖZ, U. (2018). “Türkiye Ekonomisinde Büyüme Performansı.”, Birlik Vakfı, Ġstanbul.
AFXENTIOU, P.C. (1993). “GNP growth and foreign indebtedness in middle-income developing
countries.”, International Economic Journal, 7(3), 81-92.
AJAYĠ, L. B., & OKE, M. O. (2012). “Effect of external debt on economic growth and development
of Nigeria”, International Journal of Business and Social Science, 3(12), 297-304.
AYSU, Y. (2011). “1980 sonrası Türkiye'nin dıĢ borç sorunu ve ekonomik büyüme üzerindeki etkisi.”,
Master Tezi, Adnan Menderes Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
BĠLGĠNOĞLU, M ve AYSU, A. (2008). “DıĢ Borçların Ekonomik Büyüme Üzerindeki Etkisi:
Türkiye Örneği.”, Erciyes Üniversitesi Ġktisadi ve Ġdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (31), 1-23.
ÇELĠK, S., & BAġKONUġ D. T. (2013). “Türkiye'de 2001 Krizi Öncesi Ve Sonrası Dönemler Ġçin
DıĢ Borç Ekonomik Büyüme ĠliĢkisi (1991-2010)”, Electronic Turkish Studies, 8(3).
ÇOLAK, Ö. F. (2007). Ġktisada GiriĢ, Gazi Kitapevi, Ankara, Eylül.
ÇÖĞÜRCÜ, Ġ. ve ÇOBAN, O. (2011). “DıĢ Borç Ekonomik Büyüme ĠliĢkisi: Türkiye Örneği (19802009)”, Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal ve Ekonomik AraĢtırmalar Dergisi,
133-149.
CHOWDHURY, A. (2001). “External debt and growth in developing countries: a sensitivity and
causal analysis”, WIDER-Discussion Papers.
CLEMENTS, B., Bhattacharya, R. and Nguyen, T. Q. (2003). “External Debt, Public Investment and
Growth in Low- Income Countries”, IMF Working Paper, No. WP/03/249, ss. 1–25.
CUNNINGHAM, R. T. (1993). “The effects of debt burden on economic growth in heavily indebted
developing nations”, Journal of economic development, 18(1), 115-126.
DICKEY, DAVID A. AND A. FULLER WAYNE (1981). “Likelihood Ratio Statistics for
Autoregressive Time Series with a Unit Root”, Econometrica 49 (4): 1057- 1072.
DOLADO, J. & LUTKEPOHL, H. S. (1996). “Making wald tests for cointegrated var systems,
Econometric Reviews”, 15(4), 369-386.
EKER, A. ve MERĠÇ, M. (2000). “Devlet borçları(kamu kredisi).”, Anadolu Matbaacılık, Ġzmir.
ERKAN, Ç., TUTAR, E., TUTAR, F. ve EREN, M.V. (2012). “Türkiye'nin DıĢ Borçlarının Analizi
(1980-2012).”, içinde International Conference on Eurasian Economies, (312-318).
GRANGER, C. W ve NEWBOLD, P. (1974). “Spurious regressions in econometrics, Journal of
Econometrics.”, 2(2), 111-120.
ENGLE, R. F., & GRANGER, C. W. (1987). “Co-integration and error correction: representation,
estimation, and testing”, Econometrica: journal of the Econometric Society, 251-276.
JALLES, J. T. (2011). “The impact of democracy and corruption on the debt-growth relationship in
developing countries”, Journal of Economic Development, 36(4), 41.
JUSELIUS, K. (1999). “Models and Relations in Economics and Econometrics.”, Journal of
Economic Methodology, Cil 6, ss. 259-290.
JOHANSEN, S. &JUSELIUS, K. (1990). “Maximum likelihood estimation and inference on
cointegration - with applications to the demand for Money”, Oxford Bulletin of Economics
and Statistics, 52, 169-210.
KARA, M. (2001). “Türkiye'nin Ekonomik Büyüme Sürecinde DıĢ Borç Çıkmazı.”, Süleyman
Demirel Üniversitesi Ġktisadi ve Ġdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(1).
KARAGÖL, E. (2005). “Türkiye‟nin DıĢ Borçları Özel Yatırımları Uzun Dönemde Olumsuz Yönde
Etkiliyor Mu?”, Ġktisat ĠĢletme ve Finans, 20(228), 125-130.
425
Akademik AraĢtırmalar ve ÇalıĢmalar Dergisi
Yıl: 2019, 11(21): 411-427
Journal of Academic Researches and Studies
Year: 2019, 11(21): 411-427
Makale Türü: AraĢtırma Makalesi
Paper Type: Research Paper
KARAGÖL, E. (2012). “The causality analysis of external debt service and GNP: The case of
Turkey”, Central Bank Review, 2(1), 39-64.
KAZGAN, G. (1998). Ekonomide DıĢa Açık Büyüme, Altın Kitaplar Yayınevi, Ġstanbul.
KOCAOĞLU, F. (2005). “1990 Sonrası Türkiye‟de DıĢ Borç Sorunu, DıĢ Borçların Sürdürebilirliği ve
DıĢ Borç Yönetimi.”, EskiĢehir Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek
Lisans Tezi.
KWIATKOWSKI, D., PHILLIPS, P. C., SCHMIDT, P., & SHIN, Y. (1992). “Testing the null
hypothesis of stationarity against the alternative of a unit root: How sure are we that economic
time series have a unit root?”, Journal of econometrics, 54(1-3), 159-178.
NISSANKE, M. ve FERRARINI, B. (2004). “Debt dynamics and contingency financing: theoretical
reappraisal of the HIPC Initiative.”, In Debt relief for poor countries (pp. 24-58). Palgrave
Macmillan, London.
OGUNMUYIWA, M. S. (2011). “Does external debt promote economic growth in Nigeria”, Current
Research Journal of Economic Theory, 3(1), 29-35.
ONUR, C. (2010). “Türkiye'de dıĢ borçların ekonomik büyümeye etkilerinin analizi.”, Doktora Tezi,
DEÜ, Sosyal Bilimleri Enstitüsü.
PATTILLO, C., POIRSON, H. ve RICCI, L. (2002). “External Debt and Growth'Finance and
Development.”, A Quarterly Magazine of the IMF, 39(2).
PHILLIPS, P. C., & PERRON, P. (1988). “Testing for a unit root in time series regression”.
Biometrika, 75(2), 335-346.
PINAR, A.(2006). Maliye politika Teori ve Uygulama, Naturel Yayınları, Ankara, Ekim.
RAMBALDI, A. N., & DORAN, H. E. (1996). “Testing for granger non-casuality in cointegrated
systems made easy”, Department of Econometrics, University of New England.
ROCKERBIE, D. W. (1994). “Did the debt crisis cause the investment crisis? Further
evidence.”, Applied Economics, 26(7), 731-738.
PRESBITERO, A. F. (2012). “Total public debt and growth in developing countries”, The European
Journal of Development Research, 24(4), 606-626.
SAFDARI, M., & MEHRIZI, M. A. (2011). “External debt and economic growth in Iran”, Journal of
Economics and International Finance, 3(5), 322-327.
SAKAL, M. (2003). “Türkiye'de mali disiplin sorunu: kamu
sürdürülebilirliği:(1988-2000 dönem analizi).”, Gazi Kitabevi.
açıkları
ve
borçlanmanın
SEVÜKTEKĠN, M ve NARGELEÇEKENLER, M. (2010). “Ekonometrik Zaman Serileri Analizi.”,
Nobel Yayın Dağıtım, Ankara.
SEZGĠN, S. (1997). “Country Survey X: Defense Spending in Turkey”, Defense and Peace
Economics, 8, 381-409.
ġEKER, M. (2006). “DıĢ Borçlanmaya Teorik Bir BakıĢ ve DıĢ Borçların Ekonomik
Etkileri.”, Sosyoekonomi, 3(3).
ġĠMġEK, M. ve KADILAR, C. (2010). “Türkiye‟de beĢeri sermaye, ihracat ve ekonomik büyüme
arasındaki iliĢkinin nedensellik analizi.”, CÜ Ġktisadi ve Ġdari Bilimler Dergisi, 11(1), 115140.
TANRIKULU, K.(1983). Türkiye‟de Ekonomik Büyüme ve DıĢ Borç ĠliĢkisinin Değerlendirilmesi.
Ġktisadi Planlama BaĢkanlığı Uzun Vadeli Planlar Dairesi Uzmanlık Tezi, Ankara.
TARI, R ve YILDIRIM, D. Ç.(2009). “Döviz Kuru Belirsizliğinin Ġhracata Etkisi: Türkiye Ġçin Bir
Uygulama.”, Celal Bayar Üniversitesi, Ġktisadi ve Ġdari Bilimler Fakültesi Yönetim ve
Ekonomi, Cilt 16, Sayı 2, ss. 95-105.
426
Akademik AraĢtırmalar ve ÇalıĢmalar Dergisi
Yıl: 2019, 11(21): 411-427
Journal of Academic Researches and Studies
Year: 2019, 11(21): 411-427
Makale Türü: AraĢtırma Makalesi
Paper Type: Research Paper
TODA, H. Y., & YAMAMOTO, T. (1995). “Statistical inference in vector autoregressions with
possibly integrated processes”, Journal of econometrics, 66(1-2), 225-250.
ULUSOY, A. ve KÜÇÜKKALE, Y. (1996). “Türkiye‟de DıĢ Borçların Ġktisadi Büyüme ve Enflasyon
Üzerine Etkisi.”, Ekonomik YaklaĢım Dergisi, 7(21), 13-25.
UYSAL D. vd. (2009). “DıĢ Borçlanma ve Ekonomik Büyüme ĠliĢkisi: Türkiye Örneği (1965–2007)”,
Atatürk Üniversitesi Ġktisadi ve Ġdari Bilimler Dergisi, Cilt: 23, Sayı: 4.
ÜNSAL, H. (2004). “Kamu Finansman Aracı Olarak DıĢ Borçlanma ve 1994 Sonrası Türkiye
Uygulaması.”, Ġktisat ĠĢletme ve Finans, 19(219), 93-106.
WARNER, A. M. (1992). “Did the debt crisis cause the investment crisis?.” The Quarterly Journal of
Economics, 107(4), 1161-1186.
YÜCESAN, M. (2011). Türkiye‟nin DıĢ Borçlarının Analizi ve Ekonomik Büyüme Üzerine Etkisi.
Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Üniversitesi, YayımlanmamıĢ Yüksek Lisans Tezi,
Manisa.
DÜNYA BANKASI,
14.06.2019.
Data
Bank,
https://databank.worldbank.org/home.aspx,
EriĢim
tarihi:
HAZINE VE MALIYE BAKANLIĞI, https://www.hmb.gov.tr/kamu-finansmani-istatistikleri, EriĢim
Tarihi:18.06.2019
(IMF), https://www.imf.org/en/publications/weo, EriĢim tarihi: 14.06.2019
TÜĠK Data, http://tuik.gov.tr/PreTablo.do?alt_id=1014, EriĢim tarihi: 14.06.2019.
427