FİNANSAL GELİŞMİŞLİK VE GELİR DAĞILIMI BAĞLAMINDA TÜRKİYE’NİN FİNANSAL KUZNETS EĞRİSİ

ISPEC INTERNATIONAL CONGRESS ON MULTIDISCIPLINARY STUDIES November 12-13, 2021 / Adana, TURKEY (THE PROCEEDINGS BOOK) WEB: https://www.ispecongress.org/multidisipliner E-MAIL: ispeckongresi@gmail.com FİNANSAL GELİŞMİŞLİK VE GELİR DAĞILIMI BAĞLAMINDA TÜRKİYE’NİN FİNANSAL KUZNETS EĞRİSİ Doç. Dr. Utku ALTUNÖZ Sinop Üniversitesi ORCID: 0000-0002-0232-3108 Özet Çalışmada gelir dağılımı ile finansal gelişme ilişkisinden yola çıkarak Finansal Kuznets Eğrisi hipotezinin ve klasik kuznets eğrisinin Türkiye ekonomisi için geçerliliğini sınamaktır. Bu amaçla ARDL sınır testi yaklaşımı tercih edilmektedir. Analizden elde edilen bulgulara göre Türkiye’de finansal Kuznets eğrisinin var olduğu ve gelir dağılımı ile finansal gelişmişlik seviyesi arasındaki ilişkinin ters U şeklinde olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Yine elde edilen sonuçlara göre gelir dağılımı ile GSYİH değişkeni arasındaki ilişki ters U şeklinde olmayıp klasik kuznets eğrisi Türkiye’de geçersizdir. Özellikle Finansal Kuznets Eğrisi hipotezinin geçerli olduğu Türkiye ekonomisinde gelir dağılımında var olan adaletsizliğin ve eşitsizliğinin azaltılması amacına yönelik politikalar benimsenecekse ekonomik büyümeden ziyade önceliğin finansal gelişmenin arttırılmasının verilmesinin daha akılcı bir ekonomi politikası olacağı anlaşılmaktadır. Anahtar Kelimeler: Gelir Dağılımı, Finansal Kuznets, ARDL Sınır Testi TURKEY'S FINANCIAL KUZNETS CURVE IN CONTEXT OF FINANCIAL DEVELOPMENT AND INCOME DISTRIBUTION Abstract The aim of the study is to test the validity of the Financial Kuznets Curve hypothesis and the classical Kuznets curve for the Turkish economy based on the relationship between income distribution and financial development. For this purpose, ARDL limit test approach is preferred. According to the findings obtained from the analysis, it was concluded that there is a financial Kuznets curve in Turkey and the relationship between income distribution and financial development level is in an inverted U shape. In addition, according to the results obtained, the relationship between income distribution and GDP variable is not in an inverted U shape and the classical Kuznets curve is invalid in Turkey. If a policy to reduce income inequality is to be followed, especially in the Turkish economy, where the Financial Kuznets Curve hypothesis is valid, it is understood that it would be a more rational policy to increase financial development rather than economic growth in these countries. Keywords: Income Distribution, Financial Kuznets, ARDL Bounds Test Giriş Ekonomi yönetiminde söz sahibi olanların temel görevlerinden biri gelir dağılımlarında meydana gelen uçurumları ortadan kaldırmaktır. Özellikle liberal politikaların da etkisiyle kalkınmanın itici güçlerinden birini de finansal gelişmeler oluşturmaktadır. Finansal gelişme temel olarak bankacılık ve hisse senedi piyasalarının yanında finansal aktiflere yatırım yapılabilen, aynı zamanda borçlanmak isteyenlere çeşitli fon ve kredilerin sağlandığı sektördür. Bu sektörde hem iç hem de dış kaynaklar yer almaktadır. 115 ISPEC INTERNATIONAL CONGRESS ON MULTIDISCIPLINARY STUDIES November 12-13, 2021 / Adana, TURKEY (THE PROCEEDINGS BOOK) WEB: https://www.ispecongress.org/multidisipliner E-MAIL: ispeckongresi@gmail.com Finansal gelişme ile tasarruf sahipleri fonlarını daha etkin kullanmakta, böylece tasarruflar yatırımlara dönüştürülerek ekonomi daha iyi bir performans gösterebilmektedir Türkiye’de kişisel gelir dağılımı konusundaki bilimsel çalışmaların betimleyici olmalarının temel nedeni konuyla alakalı sınırlı sayıda yapılan anketler ve dolayısıyla veri yetersizliğidir. Bundan dolayı Türkiye'de gelir dağılımının seyrine yönelik bilgiler oldukça sınırlıdır. Bu eksikliğin giderilmesi, gelir dağılımındaki seyrin ve bilhassa büyüme ve gelir dağılımı ilişkilerin bilinmesi ve buna dönük politikaların geliştirilmesi açısından önem taşımaktadır. Çalışmada Türkiye ekonomisi için finansal gelişim, ülkede kullandırılan toplam krediler ve doğrudan yabancı yatırımları ile gelir dağılımı arasındaki ilişkinin 1992-2019 yılları için analizi amaçlanmaktadır. Bunun yanında klasik ve finansal kuznets eğrilerinin geçerliliği büyüme ve finansal gelişim endeksi değişkenleri ve bu değişkenlerin kareleri ile analiz edilmektedir. Ulusal ve uluslararası literatürde finansal ve klasik kuznets eğrilerini aynı anda inceleyen çalışmaların yok denecek kadar az olması nedeniyle çalışmanın literatüre katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Ayrıca kredi kullanımı ve doğrudan yabancı yatırımcı değişkenlerinin de analize eklenmesiyle çalışmanın özgünlüğünü arttıracağı beklenmektedir. Bu amaç doğrultusunda çalışmanın ilk aşamasında teorik çerçeve ele alınacak olup bir sonraki bölümde ulusal ve uluslararası literatüre yer verilecektir. Son bölümde ise ekonometrik analizle değişkenler arası ilişkiler analiz edilip tahminler raporlanacaktır. 1. Kuznets Hipotezi. Gelir Dağılımı Ölçüm Yöntemleri ve Türkiye’nin Gelir Dağılımındaki Gelişmeler Simon Kuznets (1955), iktisadi büyüme ve kalkınmayla beraber gelir dağılımında önce bozulma meydana geleceğini fakat gelir artışı devam ettikçe gelir dağılımındaki adaletsizliğin azalacağını ileri sürmüştür. Kuznets’e göre gelişmekte olan ülkelerde gelir gelişmiş ülkelere göre daha dengesiz dağılım göstermektedir. Bunun sonucunda ekonomik kalkınmanın başlangıcında büyüyen gelir eşitsizliği kalkınma aşamasının ileri aşamalarını olumsuz yönde etkileyecektir (Kuznets, 1955: 1-15). Ters U şeklinde gösterilen bu eğri ilerleyen zamanlarda daha başka değişkenler arası ilişkilere de uyarlanmıştır. Panayotou (1993) tarafından öne sürülen ve literatürde çerveresel kuznets eğrisi olarak adlandırılan durumda kişi başına düşen gelir düzeyi ile çevre kirliliği göstergeleri arasındaki ilk önce doğru, sonra ise zıt yönlü ters-U şeklinde bir seyir izlemektedir. Greenwood ve Jovanovic (1990) ise finansal gelişme ile gelir eşitsizliği arasında benzer bir ilişki olacağını öner sürmüş ve bu ilişkiyi finansal Kuznets eğrisi olarak adlandırmıştır. Ekonomik gelişmelerde finansal sistemlerin oynadığı rol yadsınamaz. Finansal piyasalarda ödünç alınabilir fonları borç alabilecek durumdaki ekonomik birimlerin söz konusu fonları tüketim ve yatırım harcamalarına yönlendirmeleri ekonomik ve finansal gelişme ve kalkınma üzerinde pozitif bir etki oluşturmaktadır. Finansal gelişme ve kalkınma beşeri ve fiziki birikimini arttırmak suretiyle ekonomik büyümeye katkı sağlamaktadır. Bu bağlamda ülkelerde finansal sistemin gelişmişlik seviyesi gelişime katkı sağlayacak politikaların uygulanması da önem taşımaktadır ( Hepsağ, 2017: 135). Finansal gelişme ve kalkınma ile gelir eşitsizliği arasındaki teorik çerçeve Kuznets(1955) görüşleri çerçevesinde iki farklı hipotezle literatüre girmiştir. Bunlardan ilki Greenwood ve Jovanovic (1990) tarafından geliştirilen ters U Eğrisi ikincisi ise Galor ve Zeira (1993) tarafından geliştirilen doğrusal hipotezdir. Gelir dağılımı eşitsizliğini ölçmek amacıyla 1912 yılında Corrado Gini tarafından geliştirilen Gini katsayısı Lorenz Eğrisinden faydalanmaktadır. 116 ISPEC INTERNATIONAL CONGRESS ON MULTIDISCIPLINARY STUDIES November 12-13, 2021 / Adana, TURKEY (THE PROCEEDINGS BOOK) WEB: https://www.ispecongress.org/multidisipliner E-MAIL: ispeckongresi@gmail.com Max Lorenz tarafından geliştirilen Lorenz eğrisi, gelirin nüfusa dağılımındaki eşitsizliğinin grafiksel ifadesidir. Eğri, bir karenin köşegenini uç noktalarda keser. Hesaplamalar sonucu 0 ile 1 arasında bir değer alır ve bu değer eşitsizliğin arttığı anlamına gelir. Şekil 1: Lorenz Eğrisi Kaynak: Demir, 2020: Çevrim içi Şekil 1’de dikey eksen gelirin birikimli paylarını, yatay eksen ise nüfusun birikimli paylarını (%) göstermektedir. Toplumu oluşturan gelirin tümü dikey eksende, geliri paylaşan nüfusun bütünü ise yatay eksende bulunmaktadır. Mutlak eşitlik kesik çizgili 45 derecelik doğru ile gösterilmekte olup doğru üzerindeki tüm noktalar nüfusun belli bir yüzdesi gelirin aynı yüzdesini almaktadır. Bu bağlamda kesikli çizgiden uzaklaşıldıkça gelir dağılımındaki eşitlik de artacaktır. Sol alttan başlayan ilk olarak yatay daha sonra dikey eksen boyunca devam eden ters L şeklindeki iki doğru parçası ise tam eşitsizliği ifade etmektedir. Özetle gini katsayısı 0 ise gelirin nüfusu oluşturanlar arasında mutlak eşitliğe göre dağıldığını gösterirken katsayının bir olması, milli gelirin yurttaşlar arasında tam eşitsiz olarak dağıldığını ifade etmektedir. Herhangi bir dağılım için, lorenz eğrisi birikimli dağılım fonksiyonu F(X) ya da olasılık yoğunluk fonksiyonu f(X) terimleriyle eşitlik (1)’deki gibi ifade edilebilmektedir (Dumlu ve Aydın,2008: 375). 𝐋(𝐅) = ∫ 𝐱(𝐅) ∫ 𝐱𝐟(𝐱)𝐝𝐱 𝐱𝐟(𝐱)𝐝𝐱 = 𝐅 ∫𝟎 𝐱 𝐅 𝐝𝐅 (1) 𝟏 ∫𝟎 𝐱(𝐅 )𝐝𝐅 Şekil 1 de Lorenz eğrisinde gini Katsayısı, Lorenz eğrisi ile köşegen arasında kalan alanın, tam eşitlik doğrusu altında kalan alana oranıdır. Tam eşitlik doğrusu ile lorenz eğrisi arasında kalan alan şekil 1 de B olarak gösterilmiştir. Lorenz eğrisi altında kalan alan ise A ile gösterilmiştir. Bu bağlamda gini katsayısı eşitlik (2)’deki gibi ifade edilmektedir. Gini katsayısı=B / (B+A) (2) Gini katsayısı 0,20 değerinden düşükse düşük eşitsizliği, 0.20-0.50 değerleri arasında olması orta düzeyde eşitsizliği, 0,50 değerinin üzerinde ise yüksek eşitsizliği ifade etmektedir. 117 ISPEC INTERNATIONAL CONGRESS ON MULTIDISCIPLINARY STUDIES November 12-13, 2021 / Adana, TURKEY (THE PROCEEDINGS BOOK) WEB: https://www.ispecongress.org/multidisipliner E-MAIL: ispeckongresi@gmail.com Gelir dağılımını ölçme yöntemlerinden biri de yüzde payları yöntemidir. Bu yöntemde haneler %1’lik 100, %5’lik 20, %10’luk 10 ve %20’lik 5 şeklinde gruplandırılmak suretiyle grupların toplam gelirden elde ettikleri paylar kıyaslanır. Bu yöntemin yanında Pareto Katsayısı yöntemi de gelir dağılımı ölçümünde tercih edilmektedir. Pareto katsayısı yöntemi belli gelir seviyesiyle bu geliri elde edenlerin sayısı arasında belirli bir ilişki olduğu düşüncesine dayanmaktadır. Söz konusu katsayı, gelir seviyesi arttıkça bireylerin üst gelir grubuna yükselme olasılığının nasıl arttığını yaklaşık olarak gösteren bir ölçü olarak da yorumlanmaktadır (Kubar,2011:233). Pareto formülü eşitlik (3) teki gibi ifade edilmektedir. N= (3) Kafa Sayısı Endeksi = Q/N (4) Eşitlik (3)’te N, geliri olan nüfusu, A parametreyi ve a ise yaklaşık değeri 1,5 olan diğer bir parametreyi ifade etmektedir. Gelir dağılımını ölçmek için kullanılan yoksulluk ölçütlerinden biri de kafa sayısı endeksidir. Kafa sayısı endeksi eşitlik (4)’deki gibi hesaplanmaktadır. (Göğül, 2012:42). Eşitlik (4)’de Q, yoksulluk sınırının altındaki toplam nüfusu ifade ederken N, toplam nüfusu ifade etmektedir. Oranın artması yoksulluğun arttığı anlamına gelmekte olup, oran yoksulluğu karşı uygulanan politikaların başarılı olup olmaması konusunda bilgi vermektedir., Atkinson Eşitsizlik Ölçüsü diğer gelir dağılımı ölçüm yöntemidir. Türkiye’de her ne kadar milli gelir 10.000 doların üzerinde olsa da gelir dağılımının adaletsiz oluşu en temel problemdir. 1980 kararları sonrasında ihracat odaklı kalkınma stratejisi benimseyen Türkiye’de net ücret gelirinin iş gücü maliyetine oranı istihdam oranını belirleyen önemli bir faktördür. Söz konusu oranın düşük olması, diğer bir ifadeyle emek kesimine yapılan ödemelerin yüksek kamusal kesintilere uğraması nedeniyle ele geçen net tutarın düşüktür. 90’lı yıllarla birlikte meydana gelen sermaye hareketliliğindeki artış makroekonomik göstergelerdeki bozulmada önemli bir rol oynamıştır. Türkiye ekonomisi son yıllarda gelir dağılımı konusunda önemli aşamalar kaydetmesine rağmen, sorun tam olarak çözüme kavuşturulamamıştır. Bu durum Tablo 1’den izlenebilmektedir. 118 ISPEC INTERNATIONAL CONGRESS ON MULTIDISCIPLINARY STUDIES November 12-13, 2021 / Adana, TURKEY (THE PROCEEDINGS BOOK) WEB: https://www.ispecongress.org/multidisipliner E-MAIL: ispeckongresi@gmail.com Tablo 1: Türkiye’nin Gini Katsayısı ve P80/P20 Oranı (2006-2019) Tarih Gini katsayısı P80 / P20 Oranı 2006 0,428 9,6 2007 0,406 8,1 2008 0,405 8,1 2009 0,415 8,5 2010 0,402 7,9 2011 0,404 8,0 2012 0,402 8,0 2013 0,400 7,7 2014 0,391 7,4 2015 0,397 7,6 2016 0,404 7,7 2017 0,399 7,5 2018 0,408 7,6 2019 0,395 7,4 Kaynak: TÜİK (2019 Gelir ve Yaşam Koşulları Raporu) Tablo 1’e göre görüldüğü gibi 13 yıl içinde gerek gini katsayısı gerekse P80/P20 oranında herhangi bir düzelme olmamıştır. 2006 yılında 0,428 olan gini katsayısı 2019 yılına gelindiğinde 0,395’e, P80/P20 oranı ise 9,6’dan 7,4’ya inmiştir. Diğer bir ifadeyle toplumun en zengin %20’sinin gelirinin en yoksul %20’sinin gelirine oranı şeklinde hesaplanan P80/P20 oranı 2,2 puan azalmıştır. Grafik 1: Türkiye’de Yüzde 20'lik fert grupları Kaynak: TÜİK (2019 Gelir ve Yaşam Koşulları Raporu) Grafik 1’de en üstte yer alan bölüm son yüzde %20 ‘yi (en yüksek fert gelirini) ifade ederken en alttaki bölüm ise ilk %20’yi (en düşük fert gelirini) ifade etmektedir. 119 ISPEC INTERNATIONAL CONGRESS ON MULTIDISCIPLINARY STUDIES November 12-13, 2021 / Adana, TURKEY (THE PROCEEDINGS BOOK) WEB: https://www.ispecongress.org/multidisipliner E-MAIL: ispeckongresi@gmail.com Grafik 1’e göre en yüksek gelirli %20’nin toplam gelirdeki payı, 2019 yılında bir önceki yılla karşılaştırıldığında 1,3 puan azalmış ve %46,3 olarak gerçekleşmiştir. En düşük gelirli %20'lik grubun payı da 0,1 puan artarak %6,2 şeklinde gerçekleşmiştir. Bu durum Grafik 2’de izlenebilmektedir. Grafik 2: Türkiye’de P80/P20 Oranı (2006-2019) Kaynak: TÜİK (2019 Gelir ve Yaşam Koşulları Raporu) Grafik 2’deki dikkat çekici nokta 2006 yılına göre son yıllarda istikrarlı olmasa da belli oranda azalışın olmasıdır. Oranın küçülmesi gelir eşitsizliğinin azalması anlamına gelmektedir. TÜİK tarafından 2019 yılına kadar açıklanan bölgesel anlamda Gini katsayısı paylaşımı 2019 yılı itibariyle yerini P80/P20 oranına bırakmıştır. Bu durum Tablo 2’de izlenebilmektedir. Yıllar 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Yıllar 2019 Tablo 2: Türkiye’de Bölgesel Gelir Dağılımı Durumu (2013-2019) En Yüksek Gini Katsayılı İller ve En Düşük Gini Katsayılı İller ve Bölgeler Bölgeler Doğu Karadeniz 0,315 Akdeniz Bölgesi 0.399 Zonguldak, Karabük, Bartın 0,304 Erzurum, Erzincan, Bayburt 0.413 Kırıkkale, Aksaray, Niğde, Nevşehir, Kırşehir Şanlıurfa, Diyarbakır 0,420 0,308 Zonguldak, Karabük, Bartın 0,315 Adana, Mersin 0.414 Erzurum, Erzincan, Bayburt 0,291 İstanbul 0.443 Malatya, Elazığı, Bingöl 0,305 İstanbul 0.444 P80/P20 Oranına Göre Geliri En P80/P20 Oranına Göre Geliri En Yüksek İl Düşük İl İstanbul 7,8 Zonguldak, Karabük, Bartın 4,2 Kaynak: TÜİK tarafından yazar tarafından derlenmiştir. 120 ISPEC INTERNATIONAL CONGRESS ON MULTIDISCIPLINARY STUDIES November 12-13, 2021 / Adana, TURKEY (THE PROCEEDINGS BOOK) WEB: https://www.ispecongress.org/multidisipliner E-MAIL: ispeckongresi@gmail.com Tablo 2’ye göre Türkiye’de bölgeler ve iller arasında ciddi farklar olduğu gibi bu farklar yıl bazında da istikrarlı değildir. Gini katsayısı olarak raporlanan 2013-2018 yıllarına bakıldığında en düşük gini katsayılı illerin ortalaması 3, en yüksek gini katsayılı illerin de ortalaması 0,41 dir. 2019 yılını incelediğimizde İstanbul gelir dağılımı eşitsizliğinde 7,8’lik P80/P20 oranı ile geliri en yüksek il sıralamasında ilk sırada yer alırken Zonguldak, Karabük, Bartın 4,2’lik P80/P20 oranı ile gelir dağılımı en düşük iller sıralamasında son üçü paylaşmaktadır. P80/P20 oranı 4,2 olan Zonguldak, Karabük ve Bartın bölgesi, en düşük oranlı şehirler olarak karşımıza çıkmaktadır. Bunun anlamı bu üç şehrin oluşturduğu bölgede gelir eşitsizliğinin görece daha az olmasıdır. 2. Literatür Chen (2003), Afrika, Asya ve Latin Amerika ülkelerinden seçtiği 43 ülke için Kuznets eğrisinin geçerliliğini analiz ettiği çalışmasında panel veri analizini kullanmış olup değişkenler arasındaki ilişkinin ters-U formunda olduğu sonucuna varmıştır. Ang (2008), Hindistan ekonomisi için finansal Kuznets Eğrisi’nin geçerliliğini 1951-2004 periyodu için analiz ettiği çalışmasında enflasyon, kişi başı GSYH, gini katsayısı ve dışa açıklık değişkenlerini tercih etmiştir. Ulaşılan sonuçlara göre yabancı ve yerli finansal sektör yatırımlarının gelir dağılımı adaletsizliğini arttırdığı anlaşılmıştır. Law ve Tan (2009), Malezya ekonomisi için finansal kuznets eğrisinin geçerliliğini 1980-2000 yılları için analiz ettikleri çalışmalarında ARDL sınır testi yaklaşımını kullanmışlardır. Finansal gelişmişlik, gini katsayısı, kişi başına GSMH, kurumsallaşma ve enflasyon değişkenlerinin analize dahil edildiği çalışmada ekonomik büyüme, artan kurumsallaşma ve azalan enflasyonun gelir dağılımı adaletsizliğini düşürdüğü anlaşılmıştır. Malinen (2012) büyüme ile gelir eşitsizliği arasındaki ilişkiyi incelediği çalışma sonucunda uzun dönemli bir denge ilişkisinin var olduğunu ve bu ilişkinin gelişmiş ülkelerde negatif olduğunu ileri sürmektedir. Hoi ve Hoi (2012), Vietnam ekonomisi için 2002-2008 yıllarını kapsayan analizlerinde gelir dağılımı üzerinde finansal gelişmişliğin etkisini incelemişlerdir. Panel veri ile yapılan analiz sonucunda finansal gelişmişliğin gelir dağılımındaki adaletsizliği azalttığı fakat iki değişken arasında ter U şeklinde bir ilişkinin var olmadığı anlaşılmıştır. Park ve Shin (2015), gelir eşitsizliği üzerinde finansal gelişmişliğin oynadığı rolü 162 gelişmekte olan Asya ülkesi ile 1960-2011 yılları için araştırmışlardır. Panel veri analizinin tercih edildiği çalışmada çalışmada gelir dağılımı ile finansal gelişmişlik ilişkisinin derecesi ve yönü ülkeden ülkeye değişiklik göstermiş olup analize konu tüm ülkelerde ilişkinin U-şeklinde olduğu ifade edilmektedir. Kanberoğlu ve Arvas (2014), Türkiye ekonomisinde gelir dağılımında finansal gelişmişliğin etkisini sınır testi yaklaşımı ile 1980-2012 dönemi için analiz ettikleri çalışmalarında ihracatın ithalatı karşılama oranı, enflasyon, özel sektör kredi kullanımı, GSYİH ve gini değişkenlerini kullanmışlardır. Ulaşılan sonuçlara göre özel sektör kredi kullanımı ve enflasyon değişkenleri gelir eşitsizliğini azaltırken ihracatın ithalatı karşılama oranı değişkeni gelir eşitsizliğini arttırmaktadır. Altunöz (2015) gelir ile finansal kalkınma arasındaki ilişki bağlamında Kuznets eğrisinin geçerliliğini Türkiye için 1991-2014 yılları için analiz ettiği çalışmasında kişi başı GSYİH, ticaret ve özel sektör tarafından kullanılan krediler değişkenlerinin gelir adaletsizliği ile mücadelede olumlu bir etkiye sahip olduğu sonucuna ulaşmıştır. Topuz ve Dağdemir (2016) Kuznets Eğrisi geçerliliğini 94 farklı ülke çin 19952011 yılları için analiz ettikleri çalışmalarında Kuznets eğrisinin geçerliliğine ulaşmışlardır. Söz konusu çalışma bulgularına göre Kuznets hipotezini desteklemektedir. 121 ISPEC INTERNATIONAL CONGRESS ON MULTIDISCIPLINARY STUDIES November 12-13, 2021 / Adana, TURKEY (THE PROCEEDINGS BOOK) WEB: https://www.ispecongress.org/multidisipliner E-MAIL: ispeckongresi@gmail.com Düşük ve düşük-orta gelirli ülkeler ile üst-orta gelirli ülkelerde gelir eşitsizliği, ekonomik büyüme ile artarken; yüksek gelirli ülkelerde gelir eşitsizliği ekonomik büyüme ile azalmaktadır. Destek vd. (2017) Türkiye için Kuznets eğrisinin geçerliliğini analiz ettikleri çalışmalarında 1977-2013 yılları için enflasyon oranındaki ve kamu harcamalarındaki artışın gelir eşitsizliğini arttırdığı sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca milli gelirdeki artışın gelir dağılımını olumlu etkilediği anlaşılmıştır. Sonuç olarak incelenen dönemde Finansal Kuznets eğrisinin ters-U şeklinde olduğu görüşü desteklenmiştir. Hepsağ (2017) G7 ülkeleri için finansal Kuznets Eğrisi’nin geçerliliğini analiz ettiği çalışmasında ARDL sınır testi yöntemini kullanmıştır. Çalışma sonuçlarına göre İtalya ve Almanya ekonomileri için finansal Kuznets Eğrisi’nin geçeli olduğu, Kanada, İngiltere ve Amerika Birleşik Devletleri (ABD)’nde ise geçerli olmadığı anlaşılmıştır. 3.Kuznet Eğrisinin Türkiye İçin Analizi: Veri, Yöntem ve Metodoloji Bu bölümde Türkiye Ekonomisi için Finansal Kuznets eğrisinin ters U şeklinde teoriye uygun olup olmadığı 1992-2019 yılları için analiz edilecektir. Analize dahil olan değişkenler tablo 3’te izlenebilmektedir. Sembol logGİNİ logGSYİH (logGSHİY) logkredi logFGE (logFGE) logDYY Tablo 3: Değişkenler, Sembolleri ve Kaynakları Kaynağı 𝐃𝐞ğ𝐢ş𝐤𝐞𝐧 Gini Katsayısı OECD ve Dünya Bankası Gayrisafi Yurtiçi Hasıla (Cari) TÜİK ve Dünya Bankası (Cari)karesi Gayrisafi Yurtiçi Hasıla TÜİK ve Dünya Bankası Toplam Kredi / GSYH Bankalar Birliği ve TUİK Finansal Gelişme Endeksi IMF Finansal Gelişme Endeksi karesi IMF Doğrudan Yabancı Yatırımları /GSYİH Ticaret Bakanlığı Tablo 3’e göre gelir dağılımı değişkeni olarak gini katsayısı kullanılırken ekonomik gelişmişlik değişkenleri olarak cari fiyatlarla GSYİH (2013), ülkeye yapılan net girişleri gösteren doğrudan yabancı yatırımlarının GSYİH’ye oranı ve finansal kurumların ve piyasaların; derinlik, erişim ve etkinlik açısından ne kadar geliştiğini ölçen finansal gelişme endeksi kullanılmıştır. Kredi değişkeni olarak kullandırılan kamu ve özel sektör kredileri toplamı GSYİH’ye oranlanmıştır. Finansal Kuznets Eğrisi hipotezi özünde ters U şeklinde ve doğrusal olmayan şekilde bir ilişkiden hareket ettiği için FGE ve GSYİH değişkenlerinin kareleri de modelde yer almaktadır. Tüm değişkenler logaritmaları alınarak analize dahil edilmiş olup her biri yıllık değerlerdir. Ekonomik modellerin temel amacı değişkenler arasındaki uzun dönemli ilişkilerin araştırılmasıdır. Bu analizlerde en çok karşılaşılan sorunlardan biri değişkenler arasındaki sahte regresyondur. Bu bağlamda söz konusu sorunun olmaması için analize dahil olan değişkenlerin durağan olmaları, birim kök içermemeleri gerekmektedir. Bu durumun tespiti birim kök testleri ile gerçekleştirilmektedir. Analizde Philips-perron (PP) birim kök testi kullanılmaktadır. PP birim kök testini tercih edilmesinin nedeni literatürde çok sık tercih edilen Dickey-Fuller birim kök testinde hata terimlerinin istatistiksel olarak bağımsız olduklarını ve sabit varyansa sahip oldukları varsayılır. Phillips ve Perron (1988) Dickey-Fuller’ın (DF) hata terimleri ile ilgili olan bu varsayımı genişletmişlerdir (Altunöz, 2013 :187). 122 ISPEC INTERNATIONAL CONGRESS ON MULTIDISCIPLINARY STUDIES November 12-13, 2021 / Adana, TURKEY (THE PROCEEDINGS BOOK) WEB: https://www.ispecongress.org/multidisipliner E-MAIL: ispeckongresi@gmail.com DF’de kullanılan regresyon denklemleri PP birim kök testinde de olduğu gibi kullanılmaktadır; Bununla birlikte otokorelasyon sorunu bir önceki terimin parametresinin (δ) τ istatistiğinde parametrik denilemeyecek düzeltme yapılarak ortadan kaldırmaktadır. Bu amaçla kurulan regresyon eşitlik (5)’de izlenebilmektedir. ∆𝑌 = 𝛽′𝐷 + 𝜋𝑌 (5) + 𝑢 𝑣𝑒 𝑢 ~𝐼(0) PP birim kök testi sonuçları tablo 4’te izlenebilmektedir. Tablo 4: Philips Perron Birim Kök Test Sonuçları 𝐏𝐡𝐢𝐥𝐢𝐩𝐬 𝐏𝐞𝐫𝐫𝐨𝐧 𝐁𝐢𝐫𝐢𝐦𝐤ö𝐤 𝐓𝐞𝐬𝐭𝐢 Seri 𝐃ü𝐳𝐞𝐲𝐝𝐞 𝐁𝐢𝐫𝐢𝐧𝐜𝐢 𝐅𝐚𝐫𝐤ı 𝐀𝐥ı𝐧𝐝ığı𝐧𝐝𝐚 𝐓𝐫𝐞𝐧𝐝𝐬𝐢𝐳 𝐓𝐫𝐞𝐧𝐝𝐥𝐢 𝐓𝐫𝐞𝐧𝐝𝐬𝐢𝐳 𝐓𝐫𝐞𝐧𝐝𝐥𝐢 -1.241(0) -1.411 (0) -6.412(1)* -6.871(1)* logGİNİ -0.101(0) -4.331(0) -5.121(1)* -5.931(1)* logGSYİH 0,416(0)* 0,591(0)* logGSYİH -1.311(0)* -1.431(0)* logkredi -4,910(0)* -5,910(0)* logFGE -6,181(0)* -6,718(0)* logFGE -0.451(0) -1.972(0) -6.312(1)* -5.786(1)* logDYY 𝑁𝑜𝑡: ∗,∗∗ 𝑣𝑒 ∗∗ ∗ 𝑠𝚤𝑟𝑎𝑠𝚤𝑦𝑙𝑎 %1, %5 𝑣𝑒 %10 𝑎𝑛𝑙𝑎𝑚 𝑑ü𝑧𝑒𝑦𝑖𝑛𝑑𝑒 𝑑𝑢𝑟𝑎ğ𝑎𝑛𝑙𝚤ğ𝚤 𝑖𝑓𝑎𝑑𝑒 𝑒𝑡𝑚𝑒𝑘𝑡𝑒𝑑𝑖𝑟. Tablo 4’e göre de görüldüğü toplam kredi ve finansal gelişmişlik endeksi değişkenleri düzeyde %1 anlam seviyesinde durağanken geri kalan tüm değişkenler birinci farkları alındığında trendli ve trendsiz %1 anlam seviyesinde durağan hale gelmiştir. Büyüme değişkeninin birinci durağanken karesi alındığında seviyede durağandır. Perron (1989) analizlerde yapısal kırılma durumlarında hatalı sonuçlar doğabileceğini dile getirmektedir. Zivot ve Andrews (1992) tarafından geliştirilen birim kök testi 3 farklı model tavsiye etmektedir. A modelinde serinin tek seferde kırılma olacağını varsaymakta ve sabit terim kukla değişken içermektedir. B modelinde ise trend fonksiyonunun eğiminde tek seferlik kırılma öngörülmekte ve eğim katsayısı kukla değişkeni kapsamaktadır. C modelinde ise hem sabit katsayı hem de eğitim katsayısı kukla değişken içerip ilk iki modeli birleştirmektedir. Söz konusu durum eşitlik (6), (7) ve (8) de görülmektedir (Zivot ve Andrews, 1992: 261). Model A: 𝑌 = 𝜇 + 𝐵 + 𝛿𝑌 ModelB: 𝑌 = 𝜇 + 𝐵 + 𝛿𝑌 ModelC: 𝑌 = 𝜇 + 𝐵 + 𝛿𝑌 + ∅ 𝐷𝑈(𝜆) + ∑ 𝛿 ∆𝑌 + 𝜀 + ∅ 𝐷𝑇(𝜆) + ∑ 𝛿 ∆𝑌 + 𝜀 + ∅ 𝐷𝑈(𝜆) + ∅ 𝐷𝑇(𝜆) + ∑ 𝛿 ∆𝑌 (6) (7) (8) +𝜀 Modellerde kukla değişkenler DU ve DT ile ifade edilmektedir. DU, seviyede, DT ise eğimde kırılmayı ifade etmektedirler. 123 ISPEC INTERNATIONAL CONGRESS ON MULTIDISCIPLINARY STUDIES November 12-13, 2021 / Adana, TURKEY (THE PROCEEDINGS BOOK) WEB: https://www.ispecongress.org/multidisipliner E-MAIL: ispeckongresi@gmail.com 1 ,𝑡 > 𝑇 𝑡 − 𝑇𝜆 𝑡 > 𝑇 𝑫𝑻(𝜆) = 𝑂, 𝑡 < 𝑇 𝑂, 𝑡 < 𝑇 Burada, 𝑡 = 1,2, … . 𝑇 zamanı ifade ederken kırılma tarihi 𝑇 ve kırılma noktasını 𝜆 = ifade etmektedir. Birim kök test sonuçları tablo 5’de görülmektedir. 𝑫𝑼(𝜆) = Tablo 5: Zivot - Andrews Birim Kök Sınama Sonuçları Zivot-Andrews Birim Kök Testi 𝐌𝐨𝐝𝐞𝐥 𝐀 𝐌𝐨𝐝𝐞𝐥 𝐁 𝐌𝐨𝐝𝐞𝐥 𝐂 -Seriler K t TB t TB t TB logGINI 1 -3,18** 2002: Q1 -3,01* 2001: Q3 -5,42** 2000: Q3 2000: Q3 -7.65 2001: Q2 -7,00 2001: Q2 logGSYİH 0 -7,66 𝟐 2 -7,67 2000: Q3 -7,91 2001: Q2 -7,21 2001: Q2 𝐥𝐨𝐠𝐆𝐒𝐘İ𝐇 2001:Q1 -3,11 2001: Q2 -4,12 2001: Q2 logkredi 1 -2,61 1 -6,99 2008:Q3 -7,90 2008:Q3 -8,11 2008:Q3 logFGE 𝟐 2008:Q3 -8,01 2008:Q3 -8,34 2008:Q3 2 -7,99 𝐥𝐨𝐠𝐅𝐆𝐄 -9,94 2008: Q2 logDYY 5 -8,94* 2008: Q2 -9,90 2007: Q3 Not: **ve * sırasıyla %5 ve %1 anlam seviyesini ifade etmektedir. Kritik seviyeler Model A için -5.19 ve -4.21; Model B:-5,25 ve -4.90; Model C: -6.60 ve 6.11’dir. Gecikme sayısı k ile ifade edilmektedir. Tablo 5’teki zaman serilerinin yapısal kırılmaları Zivot- Andrews Birim Kök testi vasıtasıyla dikkate alınmıştır. Test sonuçlarına göre gini ve kredi değişkenleri üç model için de önem seviyelerinde sıfır hipotezi reddedilememiş ve bu sonuç GİNİ ve kredi değişkeninin tablodaki kırılma tarihleri ile birlikte durağan olmadığı anlamına gelmektedir. Diğer değişkenler içinse boş hipotez her bir model sonucuna göre reddedilmiş, bundan dolayı birinci dereceden bütünleşik olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Edilen sonuçlara göre bağımlı değişken 1. Farkta durağanken diğer analize konu olanların bazıları seviyede bazıları ise birinci farkta durağan hale gelmiştir. ARDL Sınır Testi Yaklaşımı seviye ve ilk dereceden durağanlığa sahip değişkenler için eş bütünleşme analizine olanak sağlamakta olup önemli kısıt bağımlı değişkenin seviyede durağan olmaması ve analize konu olan hiçbir değişkenin ikinci dereceden bütünleşik olmamasıdır (Pesaran vd., 2001). Elde edilen birim kök testi sonuçlarına göre ARDL yaklaşımının en uygun model olduğuna karar verilmiştir. Sınır testi en küçük kareler (EKK) yöntemiyle kısıtlı hata düzeltme modeli tahminine dayanmaktadır. Sınır testi tahmin edilen model eşitlik (9) da izlenebilmektedir. 𝑔𝑖𝑛𝑖 = 𝛼 + ∑ 𝛼 𝑔𝑖𝑛𝑖 + ∑ 𝛼 𝐺𝑆𝑌İ𝐻 + ∑ ∑ 𝛼 𝐷𝑌𝑌 + 𝛽 𝑔𝑖𝑛𝑖 + 𝛽 𝐺𝑆𝑌İ𝐻 +𝛽 𝑘𝑟𝑒𝑑𝑖 (9) 𝛼 𝑘𝑟𝑒𝑑𝑖 + 𝛽 𝐹𝐺𝐸 + ∑ 𝛼 𝐹𝐺𝐸 + + 𝛽 𝐷𝑌𝑌 + 𝜀 124 ISPEC INTERNATIONAL CONGRESS ON MULTIDISCIPLINARY STUDIES November 12-13, 2021 / Adana, TURKEY (THE PROCEEDINGS BOOK) WEB: https://www.ispecongress.org/multidisipliner E-MAIL: ispeckongresi@gmail.com Eşitlik (9)’da delta değişkenlerin gecikmelerinin farkını ifade ederken n gecikme uzunluğunu ifade etmektedir. Analizde ardışık bağımlılığın test edilmesi için Breusch-Godfrey ve gecikme uzunluğu belirlemede Akaike Bilgi Kriteri (AIC) ve Schwarz Bilgi Kriteri (SIC) tercih edilmiştir. ARDL Sınır testi yaklaşımı eşitlik (9) kullanılarak boş hipotezin test edilmesi yolu ile gerçekleştirilmektedir. Bu bağlamda wald testi ile ede edilen F istatistiklerinin olması gerektiği gibi işlemesi için hata terimlerinde oto korelasyon olmamalıdır. Hipotezler aşağıdaki şekilde kurulmuştur. 𝐻 = 𝛽 = 𝛽 = 𝛽 = 𝛽 = 𝛽 = 0 (Gini ve bağımsız değişkenler arasında uzun dönemli ilişki yoktur) 𝐻 ≠ 𝛽 ≠ 𝛽 ≠ 𝛽 ≠ 𝛽 ≠ 𝛽 ≠ 0 (Gini ve bağımsız değişkenler arasında uzun dönemli ilişki vardır) Gecikme uzunluğunun tespitine ait sonuçlar 6 numaralı tabloda sunulmuştur. 𝐓𝐚𝐛𝐥𝐨 𝟔: 𝐒ı𝐧ı𝐫 𝐓𝐞𝐬𝐭𝐢 𝐢ç𝐢𝐧 𝐆𝐞𝐜𝐢𝐤𝐦𝐞 𝐔𝐳𝐮𝐧𝐥𝐮ğ𝐮𝐧𝐮𝐧 𝐓𝐞𝐬𝐩𝐢𝐭𝐢 𝐦 𝐀𝐈𝐂 𝐒𝐈𝐂 𝐗 𝟐 (𝟏)𝐁𝐑𝐄𝐔𝐒𝐂𝐇 − 𝐆𝐎𝐃𝐅𝐑𝐄𝐘 𝐗 𝟐 (𝟒)𝐁𝐑𝐄𝐔𝐒𝐂𝐇 − 𝐆𝐎𝐃𝐅𝐑𝐄𝐘 1 5.76 6.53 12.12(0.000) ** 16.511(0.010) ** 2 5.78 6.58 11.31 (0.001) * 12.77(0.014) * 3 5.96 6.22 10.120(0.005) 14.51(0.024) 4 5.18 6.09 10.21(0.071) 12.88(0.040) 5 5.10 6.03 12.191 (0.010) * 12.31(0.0100) * 6 5.75 6.11 10.111(0.0144) 16.16(0.071) 7 5.80 6.50 15.221(0.112) 18.71(0.0243) 8 5.82 6.29 8.1119(0.5516) 10.07(0.8511) Not:, * ve ** sırasıyla %1 ve %5 anlam seviyesini ifade etmektedir. Olasılık değerleri parantez içinde gösterilmiştir. Schwartz ve Akaike bilgi kriterleri ile ulaşılan sonuçlara göre elde edilen değerlerin en küçük olduğu gecikme uzunluğu 5 tir. BREUSCH- GODFREY testiyle yapılan otokorlesyon testi sonuçlarına göre gecikme uzunluğu 5 olan değerde oto korelasyon problemi mevcuttur. Bu nedenle ikinci en küçük değer olan 4’te otokorelsayon sorunu olmamasından dolayı gecikme uzunluğu 4 olarak belirlenmiştir. Sınır testi analizlerinde bir sonraki aşama eş bütünleşme ilişkisinin varlığının analizidir. Bu amaçla F istatiği test sonucu F-istatistiği üst sınır değerinin üzerindeyse ise değişkenler arasında eş bütünleşme ilişkisinin varlığına ulaşılmış olur. Tersi durumda boş hipotez kabul edilir. Eğer elde edilen F değeri alt ve üst sınır değerlerinin arasında değer alırsa herhangi bir yorum yapılamamaktadır. F istatistiği sonuçları tablo 7’de izlenebilmektedir. Tablo 7: F İstatistiği Testi Sonuçları (Wald Testi) %𝟏𝟎 𝐀𝐧𝐥𝐚𝐦 𝐒𝐞𝐯𝐢𝐲𝐞𝐬𝐢𝐧𝐝𝐞 𝐤𝐫𝐢𝐭𝐢𝐤 𝐃𝐞ğ𝐞𝐫𝐥𝐞𝐫 k (bağımsız Değişken sayısı) F İstatistiği Alt sınır I(0) Üst sınır (I) 7,11 3,12 4,14 k (bağımsız Değişken sayısı) Tablo 7’de Wald testi sonuçlarına göre F istatistiğinin üst sınırın üzerinde olup değişkenler arasında uzun dönemli ilişkinin varlığı tespit edilmiştir. Sınır Sınaması sonuçları ve tahmin edilen uzun dönem ARDL modellerine ait sonuçlar Tablo 8’de izlenebilmektedir. 125 ISPEC INTERNATIONAL CONGRESS ON MULTIDISCIPLINARY STUDIES November 12-13, 2021 / Adana, TURKEY (THE PROCEEDINGS BOOK) WEB: https://www.ispecongress.org/multidisipliner E-MAIL: ispeckongresi@gmail.com Tablo 8: Uzun Dönem ARDL Modellerine Ait Tahmin Sonuçları Değişkenler Katsayılar t İstatistikleri logFGE 0,077 10,976 * -0,010 - 11,801* 𝑙𝑜𝑔𝐹𝐺𝐸 logGSYİH 12,689 8,312* -3,921 -0,809 𝑙𝑜𝑔𝐺𝑆𝑌İ𝐻 logkredi -0,091 -7,312* logDYY 0,080 5,553* Not: %1 anlamlılığı ifade etmektedir. Tablo 8’de ulaşılan sonuçlara göre GSYİH karesi dışında tüm katsayılar %5 seviyesinde anlamlıdır. FGE ve FGE karesi değişkenleri %5 anlamlılık seviyesinde istatistiksel olarak anlamlıdır. Ayrıca FGE değişkeni pozitif değer almışken FGE değişkeninin karesi negatif değer almıştır. Bu sonuç Türkiye’de Finansal Kuznets Eğrisi hipotezinin geçerli olduğunu ortaya koymaktadır. Diğer bir ifadeyle finansal gelişme ile gelir dağılımı eşitsizliği arasında ters-U şeklinde bir ilişki mevcuttur. Türkiye ekonomisinde finansal gelişme artışına paralel olarak gelir dağılımındaki eşitsizlik artmakta, belli bir eşik değerinin ardından ise finansal gelişmedeki artış gelir dağılımındaki eşitsizliği azalmaktadır. Ayrıca Klasik Kuznets Eğrisi hipotezinin analizinde GSYİH değişkeninin %5 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı olup GSYİH değişkeninin karesinin katsayısı anlamsızdır. Bu sonuç Türkiye’de ekonomik büyüme ile gelir dağılımı eşitsizliği arasında ters-U şeklindeki ilişkinin olmadığını göstermektedir. Ayrıca kredi kullanımı gelir dağılımı üzerinde olumlu bir etkiye sahipken doğrudan yabancı yatırımlarının gelir dağılımı adaletsizliğini arttırdığı anlaşılmaktadır. Tablo 9: Uzun Dönem Tahminlerine Yönelik Tanısal Testler Tanısal Testler R = 0,72 Düzeltilmiş R = 0,70 F İstatistiği: 5,440(0,00) ARCH-LM: 2,34(0,10) Breusch − Godfrey LM: 0,34(0,09) Jarque-Berra Normallik: 0,053(0,70) Ramsey Reset:1,88(0,01) Tablo 9’daki Teşhis testleri incelendiğinde otokorelasyon sorunu Breusch-Godfrey LM Testi ile sınanmış olup herhangi bir oto korelasyon sorununa rastlanmamıştır. Ayrıca değişen varyans probleminin olmadığı ARCH LM Testi ile, model kurma sorununun olmadığı ise Ramsey Reset testi ile anlaşılmıştır. Ayrıca Jarque-Bera Normallik testi, hata teriminin normal dağılıma sahip olduğunu ifade etmektedir. Kısa Dönem İlişkisi Hata düzeltme modeli ile değişkenler arasındaki kısa dönemli ilişkilerin analiz için kullanılan model eşitlik (10)’da izlenebilmektedir. ∆𝑔𝑖𝑛𝑖 = 𝛼 + ∑ 𝛼 ∆𝑔𝑖𝑛𝑖 + ∑ 𝛼 ∆𝐺𝑆𝑌İ𝐻 + ∑ 𝛼 ∆𝑘𝑟𝑒𝑑𝑖 + ∑ 𝛼 ∆𝐹𝐺𝐸 + ∑ 𝛼 ∆𝐷𝑌𝑌 + 𝛽 𝑔𝑖𝑛𝑖 + 𝛽 𝐺𝑆𝑌İ𝐻 +𝛽 𝑘𝑟𝑒𝑑𝑖 + 𝛽 𝐹𝐺𝐸 + 𝛽 𝐷𝑌𝑌 + 𝐸𝐶𝑇 + 𝜀 126 (10) ISPEC INTERNATIONAL CONGRESS ON MULTIDISCIPLINARY STUDIES November 12-13, 2021 / Adana, TURKEY (THE PROCEEDINGS BOOK) WEB: https://www.ispecongress.org/multidisipliner E-MAIL: ispeckongresi@gmail.com Eşitlik (10)’da hata düzeltme terimi (ECT), uzun dönem ilişkisinden ulaşılan hata terimleri serisinin bir dönem gecikmeli değerini ifade etmektedir. Değerin negatif ve 0 ile 1 arasında olması beklenir. Kısa dönem tahmin sonuçları Tablo 10’da izlenebilmektedir. Tablo 10: ARDL (4,1,0,1) Hata Düzeltme Modeli Sonuçları Değikenler Katsayı t İstatistiği logFGE 0.08 2.102(0.00)*** -1.011 -2.49(0.02) logFGE logGSYİH 10,.008 -2.610(0.00)*** -1.121 3.111(0.00)*** logGSYİH logkredi -1.221 2.032(0.60)* logDYY 0.241 1.601(0.00)** ECT -1.09 -3.71(0.00)*** C 0.004 -0,0323(0,889) Not: ***,** ve * sırasıyla %1, %5 ve %10 düzeyinde istatistiksel olarak anlamlılığı göstermektedir. ECT (Hata düzeltme teriminin) (-1) ile (-2) değerleri arasında olması sürecin uzun dönemli denge değerleri çevresinde gittikçe azalan dalgalanmalarla dengeye ulaşıldığını ifade ederken hata düzeltme teriminin (-2) den küçük veya pozitif değer alması dengeden uzaklaşıldığını ifade eder ( Eriçok ve Yılancı,2003: 90). Ulaşılan (-1.09) hata düzeltme terimi, kısa dönemde meydana gelecek dengesizliklerin uzun dönemde ortadan kalktığını ifade etmektedir. Kısa dönem tahminlerine yönelik tanısal testler tablo 11’de izlenebilmektedir. Tablo 11: Kısa Uzun Dönem Tahminlerine Yönelik Tanısal Testler Tanısal Testler R = 0,74 Düzeltilmiş R = 0,74 F İstatistiği: 5,610(0,00) ARCH-LM:2,39(0,10) Breusch − Godfrey LM: 0,34(0,09) Jarque-Berra Normallik :0,05361(0,70) Ramsey Reset:1,88(0,01) Tablo 11’deki Teşhis testleri incelendiğinde otokorelasyon sorunu Breusch-Godfrey LM Testi ile sınanmış olup herhangi bir oto korelasyon sorununa rastlanmamıştır. Ayrıca değişen varyans probleminin olmadığı ARCH LM Testi ile, model kurma sorununun olmadığı ise Ramsey Reset testi ile anlaşılmıştır. Ayrıca Jarque-Bera Normallik testi, hata teriminin normal dağılıma sahip olduğunu ifade etmektedir. Brown vd. (1975) ekonometrik analizlerde hata terimine ulaşmak için analize dahil edilen uzun dönem katsayılarının istikrarlı olup olmadığını ölçmek amacıyla gerçekleştirilen Cusum ve CusumQ analizlerini gerçekleştirmişlerdir. Cusum ve CusumQ grafikleri şekil 2 de izlenebilmektedir. 127 ISPEC INTERNATIONAL CONGRESS ON MULTIDISCIPLINARY STUDIES November 12-13, 2021 / Adana, TURKEY (THE PROCEEDINGS BOOK) WEB: https://www.ispecongress.org/multidisipliner E-MAIL: ispeckongresi@gmail.com Şekil2: Cusum ve CusumQ Grafikleri Şekil 2’de Cusum (soldaki grafik) ve CusumQ (sağdaki grafik) kesik çizgiler arasında olup modelin istikrarlı olduğu anlaşılmaktadır. Sonuç Çalışmada Türkiye ekonomisi için finansal gelişme ile gelir dağılımı eşitsizliğinin ters-U şeklinde ortaya konulan ilişkinin varlığı analiz edilmektedir. Ekonometrik analiz sonuçlarına göre Türkiye’de Finansal Kuznets Eğrisi hipotezinin geçerli olduğu ve finansal gelişme ile gelir dağılımı eşitsizliği arasında ters-U şeklinde bir ilişkinin varlığına ulaşılmıştır. İlaveten analize eklenen kredi kullanımının gelir dağılımını arttırıcı, doğrudan sermaye yatırımlarının da gelir dağılımını bozucu etkiye sahip olduğu anlaşılmıştır. Çalışmada ayrıca klasik Kuznets Hipotezi de gini katsayısı-GSYİH değişkenleri ile analiz edilmiş olup Türkiye’de ters U şeklinde bir ilişkinin varlığına ulaşılamamıştır. Ekonometrik analizde ulaşılan bulguların ekonomik politikalarının planlanması ve hayata geçirilmesine katkı sağlaması bakımından önemli bulgular olduğu düşünülmektedir. Finansal Kuznets Eğrisi hipotezinin geçerli olduğu Türkiye ekonomisinde gelir adaletsizliği ve dağılımının azaltılmasına yönelik bir politika izlenecekse, finansal gelişmenin ekonomik büyümeden daha öncelikli tutulması ve finansal gelişmenin arttırılmasının daha akılcı bir politika olacağı anlaşılmaktadır. Elde edilen sonuçlar bütün olarak değerlendirildiğinde Türkiye ekonomisi için finansal kalkınmanın, ekonomik kalkınmanın önemli unsurlarından biri olduğu anlaşılmaktadır. Finansal sistemin verimli ve etkin olduğu bir ülkede gelir dağılımı eşitsizliklerinin azalacağı ve ülkede yaşayanların refah düzeylerinde artış olası görünmektedir. Konuyla alakalı yapılacak ileriki çalışmalar için finansal piyasaların etkinliğini arttıracak finansal büyüklük, kurumsal kalite gibi değişkenlere ait optimal veri seti oluşumuyla daha sağlıklı tespitlere ulaşılacağı düşünülmektedir. Kaynaklar Altunöz U. (2013). Türkiye’de Enflasyon, Büyüme ve Finansal Derinleşme İlişkisinin Ampirik Analizi, Sütçüimam Üniversitesi İİBF dergisi sayı 2: 175-194. Altunöz,U.(2015). Tüketim Fonksiyonu ve Türkiye İçin Gelir Tüketim İlişkisinin Ampirik Analizi, International Conference on Euroasian Economies, 871-875. Ang, J.B. (2008). Finance and Inequality: The Case of India, Monash University, Department of Economics, Discussion Paper, No. 8, 1-25 Brown, R., L, James D. ve Jonathan M. E. (1975). Tech-niques for Testing the Constancy of Regression Relationships over Time, Journal of the Royal Statistical Society, 37(2), pp. 149-192. 128 ISPEC INTERNATIONAL CONGRESS ON MULTIDISCIPLINARY STUDIES November 12-13, 2021 / Adana, TURKEY (THE PROCEEDINGS BOOK) WEB: https://www.ispecongress.org/multidisipliner E-MAIL: ispeckongresi@gmail.com Chen, B-L. (2003), “An inverted-U relationship between inequality and longrun growth”, Economic Letters, 78(2), 205-212. Demir, C. (2020). Lorenz Eğrisi ve Gelir Adaleti Analizi, (Çevrim içi), https://www.matematiksel.org/gelir-dagilimi-adaletsizligi/, Erişim:14.9.2020. Destek, M. A., Okumuş, İ., & Manga, M. (2017). Türkiye’de finansal gelişim ve gelir dağılımı ilişkisi: Finansal kuznets eğrisi. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 18(2), 153-165. Dumlu, U. ve Aydın, Ö. ((2008). "Ekonometrik Modellerle Türkiye için 2006 Yılı Gini katsayısı Tahmini", Ege Akademik Bakış, 8 (1), 373-393 Galor, O. & J. Zeira (1993), “Income Distribution And Macroeconomics”, The Review of Economic Studies, 60(1), 35–52 Göğül, P. K. (2012). Düşük Gelirli Bireylerin Gelir Dağılımı ve Yoksulluk Sorununa Yönelik Kamu Politikası Algısı: Diyarbakır Örneği, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yayımlanmamış Doktora Tezi. Greenwood, J. & B. Jovanovic (1990), “Financial Development, Growth and The Distribution of Income”, The Journal of Political Economy, 98 (5), 1076–1107. Hepsağ, A. (2017). Finansal Kuznets Eğrisi Hipotezi: G-7 Ülkeleri Örneği. Sosyal Güvenlik Dergisi (Journal of Social Security). 7(2), 135-156. Hoi, C. M., ve Hoi, L. Q. (2013). Financial Development andIncomeInequality in Vietnam: An Empirical Analysis. Bangladesh Journal of Pharmacology, 8(4), 361-364. Kanberoğlu, Z., veArvas, M. A. (2014). Finansal Kalkınma ve Gelir Eşitsizliği: Türkiye Örneği, 1980-2012. Sosyoekonomi, 21(21). Kubar, Y. (2011). Bir İktisat Politikası Amacı Olarak Gelir Dağılımı: Türkiye Örneği (1994–2007) Analizi. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 1 (2), 227-246. Kuznets, S. (1955), "Economic Growth and Ineome Inequality", American Economic Review, 45-1, 1-28. Law, S.H ve Tan, H.Y.B (2009). The Role of Financial Development on IncomeInequality in Malaysia, Journal of Economic Development 34(2), 153- 168. Malinen T. (2012), “Estimating the long-run relationship between income inequality and economic development”. Empirical Economics, forthcoming. Panayotou, T. (1993), Empirical Tests and Policy Analysis of Environmental Degradation at Different Stages of Economic Development, ILO, Technology and Employment Programme, Geneva. (çevrim iç) https://www.ilo.org/public/libdoc/ilo/1993/ 93B09_31_engl.pdf , Erişim Tarihi:23.7.2020. Park, D., veShin, K. (2015). Economic Growth, Financial Development, and Income Inequality. Asian Development Bank Economics Working Paper Series, (441). Perron, P. (1989). “The Great Crash, the Oil Price Shock, and the Unit Root Hypothesis”, Econometrica, 57(6), pp. 1361-1401. Pesaran, M. H., Shin, Y. ve R. J. Smith (2001). "Bounds Testing Approaches to the Analysis of Level Relationships", Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289-326. Topuz,S.G. ve Dağdemir,Ö.(2016). Ekonomik Büyüme ve Gelir Eşitsizliği İlişkisi: Kuznets Ters-U Hipotezi’nin Geçerliliği, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 11(3),115-130. Zivot, E. ve Andrews, D. (1992). Further Evidence on the Great Crash, the Oil-Price Shock, and the Unit-Root Hypothesis, Journal of Business-Economic Statistics, 10, 3, 251270 129