KALKINMAYI ETKİLEYEN FAKTÖRLER

KALKINMAYI ETKİLEYEN FAKTÖRLER :  SAĞLIK ,EĞİTİM,GELİR VE SERMAYE YATIRIMLARI     

1.GİRİŞ

Dünya tarihinde ülkelerin ekonomik amaçları sürekli olarak değişim ve gelişimi içerisinde olmuştur. Hemen hemen tüm ülkeler ekonomik istikrar, kalkınma ve büyüme, gelir ve servetdağılımı gibi belli başlı ekonomik sorunlar üzerinde yoğunlaşmak durumundadırlar.

Ekonomik gelişmişlik seviyeleri farklılık arz etse de bu sorunlar içerisinde

ekonomik büyüme ve kalkınma, dünya savaşlarından sonra tüm ülkelerin ilgilenmek

zorunda oldukları bir alandır. Gelişmiş ülkelerde büyüme, az gelişmiş veya gelişmekte

olan ülkelerde kalkınma sorunu esas olarak yatırımlara dayanmaktadır. Çünkü yatırımlar,

gerek milli gelirin artması, gerekse ekonomide olumlu yapısal değişikliklerin ortayaçıkmasında en önemli unsurlardan biridir

Geri kalmış ülkelerin sosyo  kültürel ve ekonomik bakımdan düzenlemeler yaparak gelişmiş ülkelere yetişme çabalarıdır. Bu çabalara, milli gelirin ve üretimin arttırılması, sosyal ve ekonomik yapının değiştirilmesi, halkın değer yargılarının dünya standartlarında gelişmesi gibi değişimleri dahil edebiliriz. Özellikle 20. yüzyılda ekonomik, sosyal, politik ve kültürel alanda ortaya çıkan

degisimler hızla yayılarak yeni bir dünya düzeninin kurulmasına neden olmustur.

Dünya genelindeki kaynakların kıtlıgı, özel teşebbüsün  dogasında var olan daha

çok kâr elde etme güdüsü ve teknoloji alanındaki olaganüstü gelismeler

küresellesme olgusunu ortaya çıkararak ülke ekonomilerini birbirine

yaklastırmıs, kapalı ekonomi modellerini ortadan kaldırmıstır. Gelismekte olan ülkelerin kalkınma hedefleri, sürdürebilir bir ekonomik

büyümenin gerçeklestirilmesini, yatırımların artırılmasını, uluslararası

piyasalarda rekabet gücünün artırılmasını, daha fazla istihdam olanagı

yaratılmasını ve teknolojik gelismenin sürekli hale getirilmesini zorunlu

kılmaktadır. Dünya genelindeki liberallesme ve küresellesme egilimleri

karsısında, gelismekte olan ülkelerin mevcut kaynak potansiyellerini artırmaya

çalısmaları kaçınılmaz hale gelmektedir. Tanımlarından da anlasılabilecegi gibi

gelismekte olan ülkeler genellikle yapısal kısıtlı olan ve sermaye birikimi

yetersizligi çeken ülkelerdir. Tasarruf açıgı bulunan bu ülkeler için dıs finansman

kaynaklarından yararlanmak zorunlu ve vazgeçilemez bir seçenek olarak ortaya

çıkmaktadır. Sermaye ihraç eden ülkelerin sermaye

birikimi fazlalarını degerlendirmelerini saglayan ve rekabet güçlerini artıran

dogrudan yabancı sermaye yatırımları, sermaye ithal eden ülkelerde de

ekonomik büyümeye, üretim ve ihracat kapasitesinin artmasına, teknolojik

gelismeye, yenilikçi yönetim ve pazarlama yöntemlerinin yayılmasına, istihdamın

ve isgücü niteliginin artmasına katkıda bulunmaktadır. 1980’li yıllara kadar

sermaye ihraç eden gelismis ülkeler arasında gerçeklesen dogrudan yabancı

sermaye yatırımları, yasanan borç krizlerinden sonra gelistirilen çesitli tesvik

tedbirleri yoluyla gelismekte olan ülkelere de yönelmeye baslamıstır. Biz bu çalışmada kalkınmanın ülkelerini belirliyecelerine ilişkin verileri ele aldık. bu verilerin kalkınmayı nelerden etkiledigini incelemektedir. Sağlık,eğitim,gelir ve sermaye yatırımları arasında ilşiki olup olmadıgını belirlemek için 1960 -2010 dönemi için Türkiye ‘ye ait verileri kullanarak söz konusu degişkenler arasındaki ilişkiler tespit edilmiştir ve elde edilen bulgular degerlendirilmiştir.

2.özet

3.kalkınmanın ülkere ve Türkiye ‘ye göre ekonomik modelleri

Sağlığın iktisadi kalkınma ile olan ilişkisi ,iktisadi kalkınma yazınında beşeri sermayeye olan ilginin artması ile önem kazanmıştır. Beşeri sermaye yaklaşımları ilk dönemlerde eğitime ağırlık vermekle beraber ,sağlığında kalkınmanın önemli bir halkası olduğuna vurgu yapmışlardardır .  Kalkınma ile sağlık arasındaki ilişkilerde genel kanı , yaşam kalitesini etkileyen önemli bir rol oldugu yönündedirÜlkenin kalkınmışlık düzeyi arttıgında sağlık hizmetlerinde de bir artış görmekteyiz.

 Eğitim etkinliklerinin nitelik düzeyinin ise bireyin yaşadığı toplumun ekonomik, sosyal, politik ve kültürel gelişiminin niteliği üzerine etki ettiği kabul edilmektedir. Bilimsel araştırmalar eğitim düzeyi ile kalkınmanın unsurları olan ekonomik büyüme, siyasal ve toplumsal gelişme arasında doğrusal ilişkiler olduğunu ortaya çıkarmıştır. İnsan kaynağının, özellikle sosyal iyileşmeye ve buna bağlı olarak ekonomik gelişmeye katkısı oldukça büyüktür. Eğitim iktisatçılarına göre ekonomik kalkınmanın temel noktası eğitimdir. Eğitimin amacı hem ülkenin hem de halkın her çeşit istek ve ihtiyaçlarını karşılamaktır. Türkiye`de nüfusun eğitim durumu, ekonomik ve toplumsal göstergeleri ile gelişmiş ülkelerin verileri karşılaştırıldığında, Türkiye`nin ekonomik göstergelerinin gelişmiş ülkelerin ortalamasına yakın olmadığı belirlenmiştir. Türkiye`nin gerekli önlemleri alarak nüfusun eğitim düzeyini yükseltmesi, kalkınma açısından önem taşımaktadır.Ülkelerde eğitim artığı zaman o ülkenin geliride artmış olur.

 Çalışmada Gelir Dağılımını Düzelterek Kalkınmayı Hızlandıracak Politika Önermeleri Ortaya Koyabilmek İçin Kalkınma İle Gelir Arasındaki İlişkinin Araştırılması Amaçlanmıştır.Ülkelerin geliri artıgında kalkınmada da bir artış olur.Bundan dolayı gelir ve kalkınma ile ilgili pozitif bir ilişki vardır.

Kalkınma ile yatırım sermayesi ....

4.ECONOMETRİK MODEL

Kalkınmaları belirleyen faktörlerin belirlenmesine ilişkin tahmin edilecek modelin değişkenlerinin açıklanması oldukça önemlidir. Bu makalede bağımlı değişken olarak Türkiye’de ki kalkınma kullanılmaktadır. Sağlık,Eğitim,Gelir ve Yatırım Harcamaları  bağımsız değişken olarak analizlerde yer almaktadır. Ekonometrik tahminlerde doğrudan  kalkınmalar ile açıklayıcı değişkenler, çoklu regresyona tabi tutulduğunda hata terimlerinin normal dağılmaması gibi ekonometrik sorunlarla karşılaşıldığından tahmin edilen modeller genellikle basit regresyon şeklinde gerçekleştirilmiştir. Analizlere başlamadan önce kullanılacak değişkenlerin ve bu değişkenlerin bağımlı değişkeni ile etkileşim dinamiklerinin açıklanması yerinde olacaktır.

Y=β1+β2(x₁)+β3(x₂)+β4(x₃)+β5(x₄)+u

Y=Kalkınma

X₁₌Sağlık

X₂=Eğitim

X₃=Gelir

X₄=Yatırım Harcamaları

Bu modelimizde bağımlı değişken y üzerinde etkili olan x ’in dışındaki diğer faktörleri temsil eder. Bu “diğer etkenlere “gözlenemeyen ( unobserved ) faktörler deriz. Amaç: bağımlı değişken y’yi, bağımsız değişken x ile açıklamak. Eğer u’nun temsil ettiği diğer faktörler sabit tutulursa, yani,  Δu = 0 olursa, bu halde, x’ in y üzerindeki doğrusal etkisi şudur: Böylece, β1, regresyonun egim katsayısı (slope) olmaktadır. u’nun temsil ettiği faktörler sabit iken (“ ceteris paribus” varsayımı), x’ deki bir
birim değişmenin y’de yaratacağı değişmeyi gösterir. Regresyonun sabit terimi (intercept) βo, x=0
iken y’nin alacağı değeri gösterir ve ekonomik yorumu üzerinde pek durulmaz.

Y=β₁+β_2health+β_3education+β_4income+β_5cap.inv.+u

5. Veri Setleri, Metot Ve Kapsamı

1960-2010 dönemleri arasında  kalkınma ve sağlık,eğitim,gelir ve yatırım harcamaları arasındaki ilişkiyi inceleyen ,veriler yıllıktır.Veri setinde elli bir gözlem vardır.Bu çalışmada veriler ekonometrik veri serileri sitesinden alınmıştır.Bu çalışmada bağımlı değişkenler ise sağlık,eğitim ,gelir ve yatırım harcamalarıdır.Son olarak analiz aşamasında E-views programı kullanılmıştır.Ayrıca modelleri En Küçük Kareler (OLS) metoduna göre hesaplanmıştır ve bu aşamada regresyon metodu kullanılmıştır.

6.E-views

 1960-2010 Döneminde Türkiye de ki kalkınma oranı

time	development	health	education	income	capital investment
1960	16056	6618	4609	1552	96,0
1961	2299	986	568	133	17,1
1962	14782	4977	5135	1397	113,0
1963	8463	3324	2225	903	53,7
1964	110057	34948	44239	7537	920,5
1965	13669	4850	4314	970	119,0
1966	15221	4686	4292	1354	122,2
1967	3106	1166	792	300	21,9
1968	4258	2585	781	180	19,0
1969	59724	19742	18985	6204	400,2
1970	27219	10396	8510	2460	197,3
1971	4658	1775	1594	311	31,9
1972	3397	1236	935	334	27,2
1973	44305	17996	11975	3964	360,3
1974	21259	8515	5613	2058	148,7
1975	10198	4084	2457	945	70,8
1976	9394	3580	2538	854	67,4
1977	14414	5731	3785	1564	87,3
1978	16500	7139	4249	1507	96,9
1979	4925	1846	1219	456	29,3
1980	19646	7313	5978	1678	156,8
1981	30039	11305	8322	2172	205,8
1982	35647	14641	9186	3885	264,0
1983	20313	6540	7183	1491	138,3
1984	8882	3848	2212	962	54,4
1985	20911	8828	5310	1814	136,8
1986	2838	1224	695	234	18,7
1987	6095	2597	1367	626	43,1
1988	5606	1865	1918	478	50,9
1989	4658	1559	1405	391	35,0
1990	32695	11191	9506	3545	278,3
1991	5344	2317	1415	402	36,7
1992	85785	32636	20103	7122	583,1
1993	27327	10987	7106	2566	190,0
1994	2680	1282	612	192	14,6
1995	42581	16763	11024	3898	293,0
1996	10988	4218	2978	1056	73,3
1997	10840	3545	3285	918	85,0
1998	51322	20213	13434	5035	329,7
1999	4515	1702	1095	400	27,9
2000	13204	5597	3254	1315	85,9
2001	2842	1257	747	201	17,3
2002	22021	8276	6719	2129	132,8
2003	67750	25322	20071	6023	500,1
2004	5944	2290	1648	564	46,7
2005	2066	712	563	183	14,5
2006	22261	8689	6265	2130	190,5
2007	19292	6362	5908	1603	163,3
2008	7037	2955	1793	776	36,6
2009	19945	7252	5844	1745	137,3
2010	1407	582	343	133	11,7

Dependent Variable: DEVELOPMENT
Method: Least Squares
Date: 01/06/13   Time: 01:06
Sample: 1960 2010
Included observations: 51
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-859.1705	875.5424	-0.981301	0.3313
INCOME	11.69556	0.342913	34.10652	0.0000
R-squared	0.959579	Mean dependent var		19929.12
Adjusted R-squared	0.958755	S.D. dependent var		22102.16
S.E. of regression	4488.723	Akaike info criterion		19.69495
Sum squared resid	9.87E+08	Schwarz criterion		19.77071
Log likelihood	-500.2212	Hannan-Quinn criter.		19.72390
F-statistic	1163.255	Durbin-Watson stat		2.218941
Prob(F-statistic)	0.000000

 Biz bu tabloda doğrudan kalkınma ile gelir arasındaki tek değişkenli basit regresyon modelini E-views programında inceledik.Görüldügü üzere R-squared değişkenlerin azlıgından dolayı modeli açıklamakta eksik kalmıştır.Bu yüzden belirli degişkenin etkilerini çogaltarak daha anlamlı hale getirebiliriz.

Y= β₁₊ β_2income

 Tek değişkenli regresyon modelinde açıklıyacıların verileri :

β₁₌-859.1705

β₂₌11.69556

Dependent Variable: DEVELOPMENT
Method: Least Squares
Date: 01/05/13   Time: 12:40
Sample: 1960 2010
Included observations: 51
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-237.0465	180.8705	-1.310587	0.1965
HEALTH	1.462945	0.130178	11.23805	0.0000
EDUCATION	0.777287	0.118763	6.544847	0.0000
INCOME	1.355198	0.395764	3.424260	0.0013
CAPITAL_INVESTMENT	16.25159	7.929218	2.049584	0.0461
R-squared	0.998466	Mean dependent var		19929.12
Adjusted R-squared	0.998333	S.D. dependent var		22102.16
S.E. of regression	902.4840	Akaike info criterion		16.54107
Sum squared resid	37465958	Schwarz criterion		16.73047
Log likelihood	-416.7974	Hannan-Quinn criter.		16.61345
F-statistic	7485.723	Durbin-Watson stat		2.573327
Prob(F-statistic)	0.000000

Y=β₁+β_2health+β_3education+β_4income+β_5cap.inv.+U

β₁₌-237.0465

β₂₌1. 462945

β₃₌0. 777287

β₄₌1. 355198

β₅₌16. 25159

 

Tahmin edicinin ekonometrik yorumları :

β_{1=Sabit olduğu için Y} yi etkileyen bir değişkenimiz yoktur yani C yi ifade eder

β_{2=Sağlıkta ki bir birimlik artış} , kalkınmayı da 1.46 oranında arttırmıştır.Bu yüzden aralarında pozitif bir ilişki vardır.

β_{3=Eğitimdeki bir birimlik artış, kalkınmayı  0.77 birim  arttırmıştır.Bu yüzden aralarında pozitif bir ilişki vardır.}

β₄ =Gelirde ki bir birimlik değişim kalkınmayı da 1.35 birim arttırmıştır.Bu yüzden aralarında pozitif bir ilişki vardır

β₅ = Yatırım harcamalarındaki bir birimlik değişim kalkınmayı da 16.2 arttırmıştır .Bu yüzden

aralarında pozitif bir ilişki vardır.

Development = -237.0465+1. 462945*health+0. 777287*education+1. 355198*income+16. 25159*cap.inv.+error

7.TEST ANALİZLERİ HİPOTEZ VE TAHMİN EDİCİLER

T-statistic:

1-

HO:β₂=0

H1:β₂≠0

α = 0.05

prob :8.7426

0.05<8.7426

Burada sağlığın kalkınmaya etkisi olup olmadığını t-istatistiğinden bakarak anlayabiliriz.%5 anlamlılık düzeyinde α değeri p value’dan küçük olduğu için H₀ hipotezi red edilemez.Dolayısıyla X₂ değeri doğrudan kalkınmayı  anlamsız kılar,yani etkileyici faktör değildir.

2-

HO:β₃=0

H1:β₃≠0

α =0.05

Prob :4.3988

0.05<4.3988

Burada eğitimin kalkınmaya etkisi olup olmadığı t-istatistiğinden bakarak anlayabiliriz.%5 anlamlılık düzeyinde α değeri p value2dan küçük olduğu için H₀ hipotezi red edilemez.Dolayısıyla X₂ değeri doğrudan kalkınmayı anlamsız kılar,yani etkisiz faktör değildir.

3-

H0:β₄=0

H1:β₄≠0

α =0.05

prob:0.001

0.05>0.01

Burada gelirin kalkınma etkisi olup olmadığına t-istatistiğinden bakarak anlayabiliriz.%5 anlamlılık düzeyinde α prob değerinden büyük olduğundan dolayı H₀ hipotezi reddedilir.Dolayısıyla kalkınma değerimiz gelir değerimizi etkileyen bir faktördür.

4-

HO:β₅=0

HO: β₅=0

α =0.05     PROB :0.0461

0.05>0.04

Burada yatırım sermayesi kalkınma etkisi olup olmadığına t-istatistiğinden bakarak anlayabiliriz.%5 anlamlılık düzeyinde α prob değerinden büyük olduğundan dolayı H₀ hipotezi reddedilir.Dolayısıyla kalkınma değerimiz yatırım sermayesi değerimizi etkileyen bir faktördür.

F-statistic

H₀: β₂= β₃= β4= β₅=0

H₁: β₂= β₃= β4= β₅≠0

PROB(f-statistic)=4.4968

α =0.05

0.05<4.4968

BütünX değerlerinin denklemde Y’yi etkileyip etkilemediğini tespit etmek için f-istatistiğinde inceleme yaparız α =0.05<4.4968 olduğu için H₀ hipotezi rededilemez.Tablodaki değişkenler bütün olarak doğrudan kalkınmayı etkilemez.

R-squared

R2 doğrudan kalkınma 0.998466 oranında açıklar.
0<0.998466 <1 olduğu için R2’miz hakkındaki yorum şöyledir:
Kalkınma değerini bu değişkenler %99 oranında açıklar.1’e yakın olduğu için kuvvetlidir.fakat 1’e çok yakın bir değer olduğu için güçlüdür.

Sum squared resid

RSS: 37465958.87

Regresyon modeli ile açıklanamayan bir veri kümesindeki varyans miktarını ölçmek için kullanılan bir istatistik tekniğidir. Kareler kalan miktar regresyon fonksiyonu ve veri seti arasındaki kalan hata miktarının bir ölçüsüdür.Hatalardan kalan karelerin toplam değeri 37465958.87

S.E. of regression :902.4840

Varyansın karekökü standart hatamızı vermektedir.

SIRADAN KORELASYON KATSAYISI

	DEVELOPMENT	9HEALTH	EDUCATION	INCOME	CAPITAL_INVESTMENT
DEVELOPMENT	1.000000
HEALTH	0.992052	1.000000
EDUCATION	0.969329	0.935146	1.000000
INCOME	0.979581	0.984617	0.919184	1.000000
CAPITAL_INVESTMENT	0.990894	0.972877	0.984435	0.955763	1.000000

TEK TARAFLI  LOG Dependent Variable: LOG(DEVELOPMENT) Method: Least Squares
Date: 01/05/13   Time: 12:35
Sample: 1960 2010
Included observations: 51
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	8.485069	0.101206	83.83927	0.0000
HEALTH	2.40E-05	7.28E-05	0.329170	0.7435
EDUCATION	-2.67E-05	6.65E-05	-0.401309	0.6901
INCOME	0.000500	0.000221	2.259557	0.0286
CAPITAL_INVESTMENT	-4.78E-05	0.004437	-0.010764	0.9915
R-squared	0.784880	Mean dependent var		9.391423
Adjusted R-squared	0.766174	S.D. dependent var		1.044320
S.E. of regression	0.504986	Akaike info criterion		1.564324
Sum squared resid	11.73052	Schwarz criterion		1.753719
Log likelihood	-34.89026	Hannan-Quinn criter.		1.636697
F-statistic	41.95859	Durbin-Watson stat		2.270907
Prob(F-statistic)	0.000000

Health deki bir birimlik değişim development’ı  % 2.40E-05 oranında artar.

-Education daki bir birimlik değişim development’ı  %-2.67E-05 azalır.

-İncome daki bir birimlik değişim development’ı  % 0.000500 artar.

-Capital investment daki bir birimlik değişim development’ı  %-4.78E-05 azalır.

Ln(Y_development )=β₁+β_2health+β_3education+β_4income+β_5cap.inv.+U

Dependent Variable: LOG(DEVELOPMENT)
Method: Least Squares
Date: 01/05/13   Time: 12:33
Sample: 1960 2010
Included observations: 51
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	1.757561	0.135561	12.96506	0.0000
LOG(HEALTH)	0.464839	0.023164	20.06759	0.0000
LOG(EDUCATION)	0.305669	0.036601	8.351418	0.0000
LOG(INCOME)	0.096496	0.023889	4.039408	0.0002
LOG(CAPITAL_INVESTMENT)	0.127555	0.037370	3.413305	0.0013
R-squared	0.999197	Mean dependent var		9.391423
Adjusted R-squared	0.999128	S.D. dependent var		1.044320
S.E. of regression	0.030844	Akaike info criterion		-4.026856
Sum squared resid	0.043762	Schwarz criterion		-3.837461
Log likelihood	107.6848	Hannan-Quinn criter.		-3.954483
F-statistic	14318.17	Durbin-Watson stat		2.376293
Prob(F-statistic)	0.000000

Ln(Y_development)=β₁+ln(β_2health)+ln(β_3education)+ln(β_4income )+ln(β_5cap.inv)_{. +U}

Health’in development ‘a göre esnekliği 0.464839 olduğunu görüyoruz.

-Educatioan’un development’a göre esnekliği 0.305669 olduğunu görüyoruz.

-İncome’ ın development ‘a ğöre esnekliği 0.096496 olduğunu görüyoruz.

-Capital-investment’in development’a göre esnekliği 0.127555 olduğunu görüyoruz.

-

 8.Amprik bulgular : Anova ve Jarque-Bera

ANOVA TABLE FOR THE TWOVARIABLE REGRESSION MODEL

SOURCE OF VARİATİON	SS*	df	MSSt
Due to regression (ESS)	4463462499.1	4	22316731249.55
Due to resiudals (RSS)	37465957.87	46	814477.345
TSS	4500928456.97	50	27400.0638

·         Due to Variation(SS*) : Ʃŷ2= β22 Ʃxi2 : SS*

DF: x bağımsız değişken sayısı

Due to Regression(ESS) : (β22 Ʃxi2)/(DF) : (MSST)

Due to Residual(RSS) : Ʃ ȗi2 : (SS*)

Due to residual(RSS) : n-2 : (df)

RSS/DF : Ʃ ȗi2/n-2 : (MSST)

TSS: Ʃyi2 : (ss*)

TSS: n-1 : (df)

TSS: ESS/RSS

Sum of squares=(β22 Ʃxi2)/(DF) bu şekilde bulunabilir.

Jarque-Bera

P-value :0.00000

α =0.05

0.00000<0.05 olduğu için H₀ hipotezi red edilir.

Jarque-Bera= 60.80309
P-value = 0.000000
α = 0.05
0.00000<0.05 olduğu için H0 red edilİr. Bu yüzden u’ lar normal dağılmamıştır. Bu yüzden U ‘lar normal dağılmıştır
Aynı zamanda JB=60.80309 > 66.78906 olduğunu ki kare tablosundan 0.05 anlamlılık düzeyinde hesaplayıp bu sonuca ulaştığını görürüz ve doğruluğunu teyit ederiz.