Egitim Ve Surdurulebilir Buyume

E⁄‹T‹M ve SÜRDÜRÜLEB‹L‹R BÜYÜME Türkiye Deneyimi, Riskler ve F›rsatlar

Haziran 2006 (Yay›n No. TÜS‹AD-T/2006-06-420) M e fl r u t i y e t C a d d e s i , N o . 7 4 3 4 4 2 0 Te p e b a fl › / ‹ s t a n b u l Te l e f a x : ( 0 2 1 2 ) 2 4 9 1 3 5 0 Te l e f o n : ( 0 2 1 2 ) 2 4 9 0 7 2 3

.

© 2006, TÜS‹AD Tüm haklar› sakl›d›r. Bu eserin tamam› ya da bir bölümü, 4110 say›l› Yasa ile de¤iflik 5846 say›l› FSEK uyar›nca, kullan›lmazdan önce hak sahibinden 52. Maddeye uygun yaz›l› izin al›nmad›kça, hiçbir flekil ve yöntemle ifllenmek, ço¤alt›lmak, ço¤alt›lm›fl nüshalar› yay›lmak, sat›lmak, kiralanmak, ödünç verilmek, temsil edilmek, sunulmak, telli/telsiz ya da baflka teknik, say›sal ve/veya elektronik yöntemlerle iletilmek suretiyle kullan›lamaz.

ISBN : 975-8458-99-X LEB‹B YALKIN YAYIMLARI VE BASIM ‹fiLER‹ ANON‹M fi‹RKET‹ Oto Sanayii, Barbaros Cad. No.78 34396 4. Levent-‹STANBUL Tel: (0212) 282 39 00 Faks: (0212) 280 99 34

ÖNSÖZ TÜS‹AD, özel sektörü temsil eden sanayici ve ifladamlar› taraf›ndan 1971 y›l›nda, Anayasam›z›n ve Dernekler Kanunu’nun ilgili hükümlerine uygun olarak kurulmufl, kamu yarar›na çal›flan bir dernek olup gönüllü bir sivil toplum örgütüdür. TÜS‹AD, demokrasi ve insan haklar› evrensel ilkelerine ba¤l›, giriflim, inanç ve düflünce özgürlüklerine sayg›l›, yaln›zca asli görevlerine odaklanm›fl etkin bir devletin varoldu¤u Türkiye’de, Atatürk’ün ça¤dafl uygarl›k hedefine ve ilkelerine sad›k toplumsal yap›n›n geliflmesine ve demokratik sivil toplum ve laik hukuk devleti anlay›fl›n›n yerleflmesine yard›mc› olur. TÜS‹AD, piyasa ekonomisinin hukuksal ve kurumsal altyap›s›n›n yerleflmesine ve ifl dünyas›n›n evrensel ifl ahlak› ilkelerine uygun bir biçimde faaliyette bulunmas›na çal›fl›r. TÜS‹AD, uluslararas› entegrasyon hedefi do¤rultusunda Türk sanayi ve hizmet kesiminin rekabet gücünün art›r›larak, uluslararas› ekonomik sistemde belirgin ve kal›c› bir yer edinmesi gerekti¤ine inan›r ve bu yönde çal›fl›r. TÜS‹AD, Türkiye’de liberal ekonomi kurallar›n›n yerleflmesinin yan›s›ra, ülkenin insan ve do¤al kaynaklar›n›n teknolojik yeniliklerle desteklenerek en etkin biçimde kullan›m›n›; verimlilik ve kalite yükseliflini sürekli k›lacak ortam›n yarat›lmas› yoluyla rekabet gücünün art›r›lmas›n› hedef alan politikalar› destekler. TÜS‹AD, misyonu do¤rultusunda ve faaliyetleri çerçevesinde, ülke gündeminde bulunan konularla ilgili görüfllerini bilimsel çal›flmalarla destekleyerek kamuoyuna duyurur ve bu görüfllerden hareketle kamuoyunda tart›flma platformlar›n›n oluflmas›n› sa¤lar.

TÜS‹AD Büyüme Stratejileri Dizisi kapsam›nda haz›rlanan bu çal›flma, 2005 y›l›nda TÜS‹AD-Koç Üniversitesi Ekonomik Araflt›rmalar Forumu taraf›ndan Türkiye için Sürdürülebilir Büyüme Stratejileri Konferans› bünyesinde haz›rlanan tart›flma tebli¤lerinden E¤itim ve Büyüme adl› çal›flman›n geniflletilmifl halidir. E¤itim ve Sürdürülebilir Büyüme: Türkiye Deneyimi, Riskler ve F›rsatlar bafll›kl› bu rapor, Bankac›l›k Düzenleme ve Denetleme Kurumu Araflt›rma Dairesi’nden Bafluzman Say›n fieref Sayg›l› ve Devlet Planlama Teflkilat› Ekonomik Modeller Dairesi’nden Daire Baflkan› Say›n Cengiz Cihan ve TÜS‹AD Ankara Daimi Temsilcisi Zafer Ali Yavan taraf›ndan haz›rlanm›flt›r.

Haziran 2006

ÖZGEÇM‹fi Dr. fieref SAYGILI 1966 y›l›nda Artova’da do¤an fieref SAYGILI, ekonomi alan›nda lisans ve yüksek lisans e¤itimini 1992 ve 1995 y›llar›nda Orta Do¤u Teknik Üniversitesi’nde, doktora e¤itimini ise 1999 y›l›nda University of Kent at Canterbury (‹ngiltere) ekonomi bölümünde tamamlam›flt›r. 1993-2002 y›llar› aras›nda Devlet Planlama Teflkilat›’nda planlama uzman yard›mc›s› ve planlama uzman› olarak görev yapt›ktan sonra Bankac›l›k Düzenleme ve Denetleme Kurumu’nda çal›flmaya bafllam›flt›r. Halen bu kurumun Araflt›rma Dairesinde bafl uzman olarak çal›flmaktad›r. Ekonomik büyüme, verimlilik, teknolojik geliflme, büyüme ve finans iliflkisi ile kurumsal yönetim konular›nda çal›flmalar yapmaktad›r.

Cengiz C‹HAN 1974 y›l›nda Turhal’da do¤an Cengiz Cihan, istatistik alan›nda lisans ve iktisat alan›nda yan dal yaparak 1997 y›l›nda Orta Do¤u Teknik Üniversitesi’nden mezun olmufltur. 2002 y›l›nda iktisat alan›nda yüksek lisans derecesini ayn› üniversiteden alm›flt›r. 2002 y›l›nda University of Sydney’de bafllad›¤› ekonomi doktoras› program›nda doktora tezini Mart 2005 tarihinde sunmufltur. 1997 y›l›nda Devlet Planlama Teflkilat› Ekonomik Modeller Dairesi Baflkanl›¤›’nda planlama uzman yard›mc›s› olarak göreve bafllam›flt›r. Halen ayn› birimde planlama uzman› olarak görev yapmaktad›r. Çekirdek enflasyon, teknolojik geliflim, befleri sermaye, sermaye birikimi, etkinlik ve verimlilik, içsel büyüme modelleri, iktisadi büyüme, zaman serileri analizleri, makroekonometrik modeller gibi konularda çeflitli çal›flmalar› bulunmaktad›r.

Zafer Ali YAVAN 1962 y›l›nda Ankara’da do¤an Zafer Ali Yavan, ekonomi dal›nda lisans derecesini 1985 y›l›nda Ortado¤u Teknik Üniversitesi’nden, Yüksek lisans derecesini 1991 y›l›nda University of Salford’dan alm›flt›r. 1993 y›l›nda University of Pennsylvania Ekonomi Bölümü’nde "Zaman Serisi Econometri ve Büyük Ölçekli Makro ekonometrik Modelleme" alan›nda doktora sonras› e¤itimini alm›flt›r. 1996 y›l›ndan bu yana Ortado¤u Teknik Üniversitesi’nde "Uygulamal› Zaman Serisi Analizleri" dersi veren, 1997-2000 y›llar› aras›nda ise Devlet Planlama Teflkilat›’nda Ekonomik Modelleme Bölümü Yöneticili¤i yapan Zafer Ali Yavan 2000 y›l›ndan bu yana TÜS‹AD’›n Ankara Daimi Temsilcisi olarak görev yapmaktad›r.

‹Ç‹NDEK‹LER 1. G‹R‹fi ....................................................................................................................13 2. E⁄‹T‹M‹N EKONOM‹K BÜYÜME VE VER‹ML‹L‹K ARTIfiINDAK‹ ROLÜ ....................................................................19 2.1. Teorik Çerçeve ..............................................................................................21 2.2. Uygulamal› Çal›flmalar ..................................................................................25 3. TÜRK‹YE EKONOM‹S‹N‹N BÜYÜME YAPISI....................................................33 3.1. Türkiye Ekonomisinde Büyümenin Kaynaklar› ..........................................35 3.2. Türkiye Ekonomisinin Göreceli Verimlilik Performans› ..............................38 4. TÜRK‹YE’DE BEfiER‹ SERMAYE GÖSTERGELER‹............................................47 4.1. Nüfusun E¤itim Durumu ..............................................................................49 4.2. E¤itime Ayr›lan Kaynaklar ............................................................................62 4.3. E¤itimde F›rsat Eflitli¤i....................................................................................75 4.4. E¤itimde Nitelik Boyutu ................................................................................81 5. TÜRK‹YE EKONOM‹S‹NDE E⁄‹T‹M-VER‹ML‹L‹K ‹L‹fiK‹S‹............................87 5.1. Araflt›rma Yöntemi ve Kullan›lan De¤iflkenler ............................................90 5.2. Araflt›rma Bulgular› ........................................................................................99 5.3. Türkiye Ekonomisi ‹çin Büyüme Senaryolar› ............................................121 6. GENEL DE⁄ERLEND‹RME VE TEMEL POL‹T‹KA ÖNER‹LER‹ ....................131 KAYNAKLAR ............................................................................................................142 EK TABLOLAR..........................................................................................................149

Tablo Listesi Tablo 3.1. Tablo 3.2. Tablo 4.1. Tablo Tablo Tablo Tablo Tablo Tablo Tablo

4.2. 4.3. 4.4. 4.5. 4.6. 4.7. 4.8.

Tablo 4.9. Tablo 4.10. Tablo 4.11. Tablo 4.12. Tablo 4.13. Tablo 4.14. Tablo 4.15. Tablo 4.16. Tablo 4.17. Tablo 4.18. Tablo 4.19.

Baz› OECD Ülkelerinde Büyümenin Kaynaklar› (%) ..........................38 Ülkelerin Göreceli Verimlilik Düzeylerinin Geliflimi (ABD= 100) ............................................................................................41 Baz› Ülkelerde E¤itim Kademeleri ‹tibar›yla Yetiflkin Nüfusun (25-64 yafl) E¤itim Durumu, 2003 (%) ..................................51 ‹flgücünün Ortalama E¤itim Süresi (Y›l) ..............................................52 15+ Yafl Nüfusun Okur-Yazarl›k Oran› (%) ..........................................53 E¤itim Kademeleri ‹tibar›yla Okullaflma Oranlar›, (%) ........................54 Türkiye’de Yüksekö¤retime Yerleflen Ö¤rencilerin Da¤›l›m› (%) ......56 Alanlar ‹tibar›yla Üniversite Mezunlar›n›n Da¤›l›m› (%), 2003............57 Zorunlu E¤itimin Süresi (y›l), 2002 ......................................................58 Ortaö¤retim-Üst Bölümündeki Ö¤rencilerin Okul Programlar›, 2003..........................................................................59 Yafl Gruplar›na Göre Okullaflma Oran›, 2003 ......................................61 E¤itime Yap›lan Harcamalar›n Milli Gelire Oran› % ............................64 Kademeler ‹tibar›yla E¤itim Harcamalar›n›n Milli Gelire Oran› %, 2002 ....................................................................65 Tüm E¤itim Kademeleri ‹tibar›yla Kamu ve Özel Sektörün E¤itim Kurumlar›na Yapt›¤› Harcamalar›n Da¤›l›m› %, 2002 ..............66 E¤itim Yat›r›mlar›n›n Toplam Yat›r›mlar ‹çerisindeki Pay› ve GSY‹H’ye Oran›, 1970-2004, (%) ............................................67 Kamu E¤itim Harcamalar›n›n ve Yat›r›mlar›n›n GSY‹H ile Konsolide Bütçe ‹çindeki Paylar› (%) ................................68 E¤itim Kademeleri ‹tibar›yla Ö¤retmen Bafl›na Ö¤renci Say›s› ........................................................................................70 Devlet Okullar›ndaki Ö¤retmen Maafllar›-ABD $ ve SAGP’ne Göre, 2003 ........................................................................72 Ö¤retmen Maafllar›n›n Kifli Bafl›na Milli Gelire Oran› (%), 2003 ......................................................................................74 E¤itim Kademeleri ‹tibar›yla K›z Ö¤rencilerin Oran› (Okul Öncesi E¤itim), % ............................................................77 E¤itim Kademeleri ‹tibar›yla K›z Ö¤rencilerin Oran› (‹lkö¤retim), % ......................................................................................78

Tablo 4.20. E¤itim Kademeleri ‹tibar›yla K›z Ö¤rencilerin Oran› (Ortaö¤retim), % ....................................................................................79 Tablo 4.21. E¤itim Kademeleri ‹tibar›yla K›z Ö¤rencilerin Oran› (Yüksekö¤retim), % ..............................................................................80 Tablo 4.22. E¤itim Göstergelerinde Bölgesel Dengesizlikler (%) ..........................81 Tablo 4.23. OECD Taraf›ndan 15 Yafl grubu Ö¤rencilerine Yap›lan PISA Matematik Testi Sonuçlar›, 2003 ..................................................84 Tablo 4.24. OECD Taraf›ndan 15 Yafl grubu Ö¤rencilerine Yap›lan PISA Problem Çözme Yetene¤i Testi Sonuçlar›, 2003 ........................85 Tablo 5.1. De¤iflken Tan›mlar› ve Özet ‹statistikler (‹nsan Sermayesi De¤iflkeni: Okullaflma Oran›) ..................................91 Tablo 5.2. De¤iflken Tan›mlar› ve Özet ‹statistikler (‹nsan Sermayesi De¤iflkeni: ‹flgücünün Ortalama E¤itim Y›l›) ..........92 Tablo 5.3. Analizlerde Kullan›lan Ülkelerin Gözlem Aral›klar› ............................92 Tablo 5.4. Ba¤›ml› De¤iflken: 1981-2000 Dönemindeki ‹flgücü Verimlili¤i Art›fl› ........................................................................101 Tablo 5.5. Ba¤›ml› De¤iflken: 1981-2000 Dönemindeki ‹flgücü Verimlili¤i Art›fl› ........................................................................104 Tablo 5.6. Ba¤›ml› De¤iflken: 1981-2000 Dönemindeki ‹flgücü Verimlili¤i Art›fl› ........................................................................106 Tablo 5.7. Ba¤›ml› De¤iflken: 1981-2000 Dönemindeki ‹flgücü Verimlili¤i Art›fl› ........................................................................107 Tablo 5.8. Ba¤›ml› De¤iflken: 1981-2000 Dönemindeki ‹flgücü Verimlili¤i Art›fl› ........................................................................108 Tablo 5.9. Ba¤›ml› De¤iflken: 1982-2002 Dönemindeki ‹flgücü Verimlili¤i Art›fl› ........................................................................112 Tablo 5.10. Ba¤›ml› De¤iflken: 1982-2002 Dönemindeki ‹flgücü Verimlili¤i Art›fl› ........................................................................113 Tablo 5.11. Ba¤›ml› De¤iflken: 1982-2002 Dönemindeki ‹flgücü Verimlili¤i Art›fl› ........................................................................115 Tablo 5.12. Ba¤›ml› De¤iflken: 1982-2002 Dönemindeki ‹flgücü Verimlili¤i Art›fl› ........................................................................116 Tablo 5.13. Senaryolarda Kullan›lan Varsay›mlar ..................................................123 Tablo 5.14. E¤itim De¤iflkeninin ‹çerildi¤i Analizlerde Senaryo Sonuçlar› ..........126 Tablo 5.15. E¤itim De¤iflkeninin ‹çerilmedi¤i Analizlerde Senaryo Sonuçlar› ....127 Tablo 5.16. E¤itimin Büyümeye Katk›s› (%) ..........................................................128

EK Tablo Ek 1. Tablo Ek 2. Tablo Tablo Tablo Tablo Tablo Tablo Tablo

Ek Ek Ek Ek Ek Ek Ek

3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.

Tablo Ek 10. Tablo Ek 11. Tablo Ek 12. Tablo Ek 13.

E¤itim-‹ktisadi Büyüme ‹liflkisi Üzerine Yap›lm›fl Uygulamal› Çal›flmalar ....................................................................151 Çeflitli Ülkelerde Göreceli ‹flgücü Verimlili¤i Art›fl Oranlar›, 1975-2002 (ABD=1) ................................................158 15 Yafl ve Üstü Nüfusun Ortalama E¤itim Süresi (Y›l) ..................159 Okul Öncesi E¤itimde Brüt Okullaflma Oran› (%) ........................160 ‹lkö¤retim Kademesinde Brüt Okullaflma Oran› (%) ....................161 Ortaö¤retim Kademesinde Brüt Okullaflma Oran› (%)..................162 Yüksekö¤retim Kademesinde Brüt Okullaflma Oran› (%) ............163 Yüksekö¤retime Yerleflen Ö¤rencilerin Say›s› (kifli)......................164 Okul Öncesi E¤itimde Ö¤retmen Bafl›na Ö¤renci Say›s› (kifli) ........................................................................165 ‹lkö¤retim Kademesinde Ö¤retmen Bafl›na Ö¤renci Say›s› (kifli) ........................................................................166 Ortaö¤retim Kademesinde Ö¤retmen Bafl›na Ö¤renci Say›s› (kifli) ........................................................................167 Yüksekö¤retim Kademesinde Ö¤retmen Bafl›na Ö¤renci Say›s› (kifli) ........................................................................168 De¤iflkenlerin Ülkelere göre Basit ‹statistikleri ..............................169

Grafik Listesi Grafik 3.1. Türkiye Ekonomisinde Büyüme ve Sermaye Birikimi H›z› ................36 Grafik 3.2. Türkiye Ekonomisinde Toplam Faktör Verimlili¤i Düzeyi ..................37 Grafik 3.3. Göreceli ‹flgücü Verimlili¤i Düzeyi (1975) ve Art›fl Oran› (1975-2002), % (ABD=100)....................................................................39 Grafik 3.4. Düflük ‹flgücü Verimlili¤i Performans›na Sahip Ülkeler (ABD=100)..............................................................................................40 Grafik 3.5. Yüksek ‹flgücü Verimlili¤i Art›fl›na Sahip Ülkeler (ABD=100) ............41 Grafik 4.1. E¤itim Yat›r›mlar›n›n Toplam Yat›r›mlar ve Milli Gelir ‹çerisindeki Pay› (%) ............................................................67 Grafik 5.1. Türkiye’de Göreceli Verimlilik ve E¤itim Göstergeleri (%) ................89 Grafik 5.2. Göreceli Okullaflma Oran› ve ‹flgücü Verimlili¤inde Art›fl,% (Ortaö¤retim)........................................................................................120 Grafik 5.3. Göreceli Okullaflma Oran› ve ‹flgücü Verimlili¤inde Art›fl, % ..........120 Grafik 5.4. ‹flgücünün Ortalama E¤itim Y›l› ve Verimlilik Art›fl› (%) ..................121 Grafik 5.5. 2006-2020 Döneminde GSY‹H Art›fl Oranlar› (Yüzde) ......................128 Grafik 5.6. 2006-2020 Döneminde GSY‹H Düzeyi Tahminleri (Milyar ABD $) ....................................................................................129 Grafik 5.7. 2006-2020 Döneminde Kifli Bafl›na Düflen Gelir Düzeyi (ABD $) ................................................................................................129

1

B Ö L Ü M

G‹R‹fi

1. G‹R‹fi Genel olarak insan sermayesi, özelde ise e¤itim modern ekonomik ve toplumsal yap›n›n en temel yap› tafllar›ndan birisidir. Günümüzde, çok say›da ülkede e¤itime ayr›lan kaynaklar milli gelirin yüzde 6’s›na ulaflm›fl, baz› e¤itim kademelerinde okullaflma oran› yüzde 100’ü bulmufl, zorunlu e¤itim uygulamalar› en temel ulusal politikalardan biri haline gelmifl, kamu kaynaklar›n›n tahsisinde ise e¤itim en öncelikli alanlardan biri olmufltur. Geliflmifl ve geliflmekte olan ülkeler genelinde, toplam yat›r›mlar›n milli gelirdeki pay›n›n yüzde 20 dolay›nda oldu¤u kabul edilirse, e¤itim harcamalar› toplam yat›r›mlar›n 1/3’üne eflit hale gelmifltir. Di¤er yandan, Cohen ve Soto (2001) taraf›ndan yap›lan hesaplamalara göre, 1960 y›l›nda yüksek gelirli ülkelerde 8,7 y›l, düflük gelirli ülkelerde ise 2,1 y›l olan iflgücünün ortalama e¤itim süresi 2000 y›l›nda, s›ras›yla, 12,1 y›la ve 5,7 y›la ulaflm›flt›r. ‹flgücüne kat›lma yafl›n›n 15-64 yafl aral›¤› olarak kabul edildi¤i dikkate al›n›rsa, 49 y›ll›k potansiyel çal›flma döneminin verimli geçmesi için bireylerin, ortalama olarak, bu sürenin yaklafl›k 1/4’lük bölümünü kadar formel e¤itim almalar› oldukça çarp›c›d›r. Formel e¤itim d›fl›ndaki e¤itim kademeleri de dikkate al›nd›¤›nda, kaynak tahsisinde e¤itimin tafl›d›¤› önem daha da belirginlik kazanmaktad›r. Di¤er birçok faaliyete göre e¤itimin en temel özelli¤i birey, firma ve toplumlar›n gelece¤ine yat›r›m yap›lmas›yla iliflkili olmas›d›r. Bu itibarla e¤itim, ekonomik ve sosyal yaflamdaki dönüflümde, di¤er bir ifadeyle refah düzeyi ve yaflam kalitesinin art›r›lmas›nda, kritik bir rol üstlenmektedir. E¤itim, ekonomik boyutta büyüme, rekabet gücü ve verimlilik art›fl›, sosyal boyutta ise yoksullukla mücadele, gelir da¤›l›m›n›n iyilefltirilmesi, kat›l›mc›l›k, sosyal uyum ve çevrenin korunmas› gibi politika alanlar›n›n merkezinde yer almaktad›r. Ekonomik ve sosyal dönüflümdeki stratejik önemi e¤itimi birey, firma ve ülkeler için en önemli yat›r›m mal› konumuna getirmifl; e¤itimin niteliksel ve niceliksel olarak iyilefltirilmesi ve e¤itimde f›rsat eflitli¤inin sa¤lanmas› politika gündeminin ön s›ras›na yerleflmifltir. Bu çal›flman›n temel amac›, üzerinde çok say›da teorik ve uygulamal› çal›flma yap›lan e¤itim ve ekonomik büyüme (verimlilik art›fl›) iliflkisini yeni ve kapsaml› e¤itim de¤iflkenleri ve ülke grubunu kullanarak incelemektir. Bu genel amac›n ötesinde, çal›flma Türkiye ekonomisinin büyüme yap›s›n› e¤itim göstergeleri çerçeve-

15

sinde inceleyerek önümüzdeki dönemdeki politika uygulamalar›na ›fl›k tutmay› amaçlamaktad›r. Bu kapsamda, çal›flma üç farkl› yönden önem tafl›maktad›r. Bunlardan birincisi, çal›flmada Türkiye’nin insan sermayenin geliflimi aç›s›ndan dünyadaki konumu niceliksel ve niteliksel göstergeler kullan›larak ortaya konulmaktad›r. Yetiflkin nüfusun e¤itim durumu, e¤itim kademelerinde okullaflma oranlar›, e¤itime ayr›lan kaynaklar, e¤itimde f›rsat eflitli¤i ile ö¤rencilerin matematiksel ve problem çözme becerileri bu göstergelerden baz›lar›d›r. ‹kinci olarak, çal›flma Türkiye ekonomisinde verimlilik ve e¤itim aras›ndaki iliflkiyi bir ekonomik büyüme modeli çerçevesinde ve farkl› geliflmifllik düzeyindeki 50 dolay›ndaki ülkeyle karfl›laflt›rmal› olarak incelemektedir. Modelde ilkö¤retim, ortaö¤retim ve yüksekö¤retim kademelerindeki okullaflma oranlar› ve iflgücünün ortalama e¤itim süresi gibi iktisat yaz›n›nda yayg›n olarak kullan›lan e¤itim göstergeleri yan›nda, okul öncesi e¤itim kademesindeki okullaflma oran›n›n ve bu gösterge ile yüksekö¤retimdeki okullaflma oran› aras›ndaki etkileflimin verimlilik art›fl›na yapt›¤› katk› araflt›r›lmaktad›r. E¤itim göstergeleri yan›nda, verimlilik art›fl›nda önem tafl›yan fiziki yat›r›mlar, do¤rudan yabanc› sermaye yat›r›mlar›, d›fla aç›kl›k oran›, ihracata dönüklük oran› ve istihdam›n sektörel bileflimi tan›mlanan ekonomik büyüme modelinin di¤er de¤iflkenleridir. Modelin ekonometrik olarak tahmin edilmesinde ise panel veri ve çapraz kesit yöntemleri kullan›lmaktad›r. Çal›flman›n di¤er bir önemli boyutunu, oluflturulan ekonomik büyüme modelinden elde edilen sonuçlar kullan›larak, insan sermayesinin gelifltirilmesinde elde edilecek baflar›n›n ekonomik büyüme oran› ve refah art›fl›na yapaca¤› katk›ya yönelik öngörüler oluflturmaktad›r. Bu çerçevede, çal›flmada farkl› politika senaryolar› alt›nda Türkiye ekonomisinin 2006-2020 döneminde ulaflabilece¤i ekonomik performans incelenmekte ve yüksek ekonomik büyüme h›z›na ulaflmada insan sermayesinin kritik bir rol üstlenebilece¤inin alt› çizilmektedir. Çal›flma oldukça çarp›c› sonuçlar ortaya koymaktad›r. Bunlardan birincisi, Türkiye ekonomisinde büyüme ve verimlilik art›fl› performanslar›n›n zay›f oldu¤udur. Türkiye ekonomisi 1975-2002 döneminde sergilemifl oldu¤u zay›f büyüme ve verimlilik art›fl› sonucunda geliflmifl ülkelere yak›nsama baflar›s› gösterememifltir. Çal›flma, gerek nicelik gerekse nitelik yönünden, insan sermayesinin gelifltirilmesinde Türkiye’nin dünyadaki konumunun oldukça yetersiz oldu¤unu ortaya koymaktad›r. ‹nsan sermayesinin gelifltirilmesine yeterli kaynak ayr›lmamas›, e¤itimde

16

f›rsat eflitsizli¤i ve e¤itim niteliksel boyutu Türk e¤itim sisteminin önemli sorunlar› olarak dikkat çekmektedir. Farkl› geliflme düzeylerindeki 50 dolay›nda ülke verisini kullanarak yap›lan büyüme modeli tahminleri, yüksek ekonomik büyüme ve verimlilik art›fl›na ulaflmada insan sermayesinin gelifltirilmesinin önem tafl›d›¤›n› ortaya koymaktad›r. Bu çerçevede, konu üzerine daha önce yap›lan çal›flmalar›n birço¤unun bulgusuna paralel olarak, ilkö¤retim, ortaö¤retim ve yüksekö¤retimde okullaflma oran› ve iflgücünün ortalama e¤itim süresindeki iyileflmenin verimlilik art›fl›na önemli katk› yapt›¤› sonucuna ulafl›lm›flt›r. Ekonomik büyüme modeli tahmin sonuçlar› okul öncesi e¤itim kademesindeki okullaflma oran› ile bu oran ve yüksekö¤retimdeki okullaflma oran› aras›ndaki etkileflimin verimlilik art›fl› sa¤lamada önem tafl›d›¤›n› göstermifltir. Okul öncesi e¤itim kademesindeki okullaflma oran› ve yüksekö¤retimdeki okullaflma oran› aras›ndaki etkileflim e¤itim sürecine anaokulu kademesinden bafllayarak yüksekö¤retimi tamamlayan bireyleri ifade etmekte olup, ulaflt›¤›m›z bulgular bu bireylerin benzeri bir süreçten geçmeyen yüksekö¤retim mezunlar›na k›yasla ekonomideki verimlilik art›fl›na daha fazla katk› yapt›¤›n› ortaya koymaktad›r. Okul öncesi e¤itim ve yüksekö¤retim aras›nda bir tamamlay›c›l›k iliflkisi oldu¤unu gösteren bu bulgu, politika uygulamalar› aç›s›ndan büyük önem tafl›maktad›r. Okul öncesi e¤itimde okullaflma oran›n›n 2003 y›l› itibar›yla Türkiye’de yüzde 12,5 dolay›nda oldu¤u dikkate al›n›rsa, bu bulgu çok daha büyük önem kazanmaktad›r. E¤itim göstergeleri ile verimlilik art›fl› aras›ndaki pozitif iliflkinin incelenen dönem içerisinde güçlendi¤i sonucuna var›lm›flt›r. Yetenek ve baflar› aras›ndaki iliflkinin daha da güçlenmesine, 1990’l› y›llarla birlikte h›zl› geliflme gösteren Bilgi ve ‹letiflim Teknolojilerinin (B‹T) önemli katk› yapt›¤› düflünülmektedir. Di¤er yandan, e¤itimin zaman içerinde artan önemi, son çeyrek as›rl›k dönemin di¤er bir özelli¤i olan, ekonomilerin d›fla aç›lmas›n›n sa¤layaca¤› faydan›n e¤itim ile yak›ndan iliflkili oldu¤una da iflaret etmektedir. Bu bulgular e¤itimin günümüz ekonomileri için çok daha önemli bir politika arac› konumuna geldi¤ini göstermektedir. Türkiye ekonomisinde verimlilik art›fl› ile e¤itim göstergeleri (iflgücünün ortalama e¤itim süresi ve okullaflma oranlar›) aras›ndaki ba¤›n kopuk oldu¤u sonucuna var›lm›flt›r. E¤itimin bu niceliksel göstergelerinin verimlilik art›fl›na dönüflmemesinde, bu alana aktar›lan kaynaklar›n yetersizli¤i yan›nda, e¤itimin niteli¤indeki sorun-

17

lar ile e¤itimli insan gücünün verimlilik art›fl›na katk›s›n› sa¤lay›c› iflgücü piyasas›, iyi yönetiflim, adil rekabet ortam›, fiziki altyap›, sermaye birikimi, Ar-Ge gibi verimlilik ile iliflkili di¤er alanlardaki yetersizliklerin önem tafl›d›¤› vurgulanmaktad›r. Büyüme modeli tahmininden elde edilen sonuçlar›n kullan›ld›¤› öngörü senaryolar›, yat›r›m oran›n›n art›r›lmas› ve verimlilik art›fl› ile insan sermayesi aras›ndaki ba¤›n güçlendirilmesi durumunda, Türkiye’nin geçmifl dönemde yüzde 4,5-yüzde 5 aral›¤›nda bulunan potansiyel büyüme oran›n› 2006-2020 döneminde, yüzde 7 dolay›na ç›karabilece¤ini göstermektedir. ‹nsan sermayesi ile verimlilik art›fl› aras›ndaki ba¤›n güçlendirilmesinin y›ll›k büyüme oran›na katk›s›n›n 1,5-2 puan aral›¤›nda olabilece¤i tahmin edilmifltir. Çal›flman›n geriye kalan k›sm› dört ana bölümden oluflmaktad›r. ‹kinci bölümde, insan sermayesinin ekonomik büyüme sürecindeki rolü teorik aç›dan ele al›nmakta ve bu konu üzerine yap›lm›fl olan uygulamal› çal›flmalar›n bulgular› özetlenmektedir. Üçüncü bölümde, Türkiye ekonomisinin büyümenin yap›s› ve verimlilik performans› geçmifl dönemde uygulanm›fl olan büyüme stratejisi ›fl›¤›nda tart›fl›lmaktad›r. Niceliksel ve niteliksel göstergeler itibar›yla, Türkiye’nin insan sermayesinin gelifltirilmesi aç›s›ndan dünyadaki konumu dördüncü bölümde ele al›nmaktad›r. Verimlilik art›fl› ile insan sermayesi aras›ndaki iliflkinin bir ekonomik büyüme modeli çerçevesinde incelenmesi beflinci bölümün konusunu oluflturmaktad›r. Bu bölümde ayr›ca, elde edilen tahmin sonuçlar› ve insan sermayesinin gelifltirilmesine iliflkin farkl› varsay›mlar kullan›larak, Türkiye ekonomisinin 2006-2020 döneminde ulaflabilece¤i ekonomik büyüme oran›na yönelik öngörülerin sonuçlar› aktar›lmaktad›r. Çal›flman›n bulgular›n›n de¤erlendirmesi ve temel baz› politika önerileri son bölümü oluflturmaktad›r.

18

2

B Ö L Ü M

E⁄‹T‹M‹N EKONOM‹K BÜYÜME VE VER‹ML‹L‹K ARTIfiINDAK‹ ROLÜ

2. E⁄‹T‹M‹N EKONOM‹K BÜYÜME VE VER‹ML‹L‹K ARTIfiINDAK‹ ROLÜ ‹nsan sermayesinin temel bileflenlerinden olan e¤itim, ekonomik ve sosyal boyutlar› itibar›yla geliflme sürecinin en önemli kaynaklar›ndan biri olagelmifltir. E¤itimin geliflme ve kalk›nma sürecinde önem tafl›yan di¤er faktörlerden fark›, sadece ekonomik de¤il ayn› zamanda sosyal boyutlar› itibar›yla bu süreçlere yön verebilmesidir. Bu bölümde, öncelikle e¤itimin veya daha genel anlam›yla insan sermayesinin büyüme ve verimlilik art›fl› ile sosyal yaflamdaki dönüflümde oynad›¤› rol teorik aç›dan ele al›nacak, sonras›nda ise e¤itimin büyüme ve verimlilik art›fl› üzerine yapt›¤› katk›y› inceleyen uygulamal› çal›flmalar›n bulgular› özetlenecektir.

2.1. Teorik Çerçeve ‹nsan sermayenin do¤as› ve ekonomik büyüme, verimlilik ve rekabet gücünü art›rmadaki önemi iktisat yaz›n›nda önemli bir yer tutmaktad›r. Becker (1964), Nelson ve Phelps (1966) ve Mincer (1974) çal›flmalar›yla akademik yaz›nda insan sermayesi üzerine artan ilgi, 1980’li y›llar›n ortas›ndan itibaren içsel büyüme modelleriyle birlikte yeni bir ivme kazanm›flt›r. Genel olarak, bu çal›flmalar formal e¤itim ve yaparak ö¤renme, görerek ö¤renme gibi çeflitli informal ö¤renme biçimleriyle flekillenen insan sermayesini bireylerin üretken yeteneklerinin bir göstergesi olarak ele almaktad›r. Bu çerçevede, insan sermayesi bir yandan bireylerin sahip oldu¤u bilgiyi temsil ederken, di¤er yandan bireylerin di¤er bireylerden ö¤renme ve de¤iflen koflullara uyum yetene¤inin bir göstergesidir. Özü itibar›yla ‹çsel Büyüme modelleri, iflgücü, sermaye ve toprak gibi geleneksel üretim faktörlerinin azalan getiriye sahip olmalar› nedeniyle büyümenin dinami¤ini oluflturamayaca¤›n›, bunlar›n yerine artan getiriye sahip olan bilginin büyümenin sürükleyici gücü oldu¤unu ortaya koymaktad›r. Zira, geleneksel üretim faktörleri kullan›ld›kça de¤er kayb›na u¤rar iken, bilginin de¤eri kullan›ld›kça ve paylafl›ld›kça artmaktad›r. Di¤er yandan, geleneksel üretim faktörlerinin bir faaliyette kullan›l›rken (veya bir mekanda bulunurken) ayn› anda bir baflka faaliyette (veya mekanda) kullan›lmas› mümkün de¤ilken, bilgi böylesi bir s›n›rlamaya tabi de¤ildir. Bilginin ayn› anda farkl› faaliyetlerde kullan›l›yor (paylafl›l›yor) olmas› de¤erine de¤er katmaktad›r. Bilginin bu nitelikleri kimi zaman onu ayr› bir üretim faktörü konumuna getirmekte, kimi zaman ise ona geleneksel üretim faktörlerinin azalan getiriye (de¤er kayb›na) maruz kalmas›n› engelleyici bir ifllev yüklemektedir. Aç›kt›r

21

ki, yeni bilgiyle donanm›fl insangücü (iflçiler, firma sahipleri ve yöneticiler) ve yeni teknolojileri içeren yat›r›m mallar› (makine-teçhizat, bilgisayar, bina, vb.) ile ara mallar› üretim sürecinde verimlilik art›fl›n› da beraberinde getirecektir. Sürdürülebilir büyüme kavram›n›n d›fl ticaret teorisine yans›mas›, geleneksel faktörlerin donan›m›na ba¤l› olan rekabetçi üstünlüklerin yerini (dinamik) teknolojik yetenek art›fl›n›n; ticaretin sa¤layaca¤› (statik) etkinlik kazan›mlar›n›n yerini ise teknoloji rant›n›n almas› biçiminde olmaktad›r. Teknoloji rant› uluslararas› ticaretin sunaca¤› kazan›mlar›n ülkeler aras›nda paylafl›m›nda belirleyici olmakta, bu ranta ulaflma imkan› olamayan ülkeler göreceli ve hatta mutlak anlamda, bir yoksullaflma sürecine girebilmektedir [Dowrick (1997)]. Bu kapsamda, d›fla aç›lman›n ekonomilere "kal›c›" faydalar sa¤lamas› uluslararas› iflbölümünde yüksek katma de¤er yaratan sektörlerde uzmanlaflma ve/veya statik kazan›mlar› dinamik kazan›mlara dönüfltürecek önkoflullar›n varl›¤›na ba¤l›d›r. Yüksek katma de¤er yaratan sektörlerde uzmanlaflma ülkenin teknolojik yenilik yetene¤ine ba¤l›d›r; ihracat art›fl›n›n kayna¤›nda verimlilik art›fl›n›n olabilmesi için ise bilgiye yap›lan yat›r›mlar ve di¤er teknolojik yap›lar büyük önem tafl›maktad›r [Wolff (1997), Gustavsson, Hansson ve Lundberg (1997), Fagerberg (1997)]. Büyüme ve d›fl ticarette uzmanlaflma süreçlerine yönelik oluflturulan bu yeni yaklafl›m›n en önemli sonucu, karar al›c›lara refah art›fl› (zenginleflme) sürecinin "kal›c›" k›l›nmas› için çok önemli bir "politika arac›" sunmas›d›r. Bu çerçevede, öne ç›kan yaklafl›m, 1970’li y›llar sonras›nda çok say›da ülkede uygulamaya konulan piyasa ekonomisinin güçlendirilmesi ve ekonominin d›fla aç›lmas› politikalar›n›n sürdürülebilir büyüme evresine ulafl›labilmesi için yeterli olmayaca¤›d›r. Zira, e¤itim, Ar-Ge faaliyetleri gibi bilgi ve bilgi ile iliflkili di¤er pek çok faktörün üretim ve tüketim düzeylerinin belirlenmesinin sadece fiyat mekanizmas›na b›rak›lmas›, bu kritik faktörlerde "gere¤inden az üretime ve/veya tüketime" ve sonuçta verimlilik art›fl›n›n s›n›rlanmas›na neden olacakt›r. D›flsall›klar›n kayna¤›n› oluflturan ve kamusal mal boyutu da bulunan bu faktörlerde, toplumsal fayda bireysel faydadan büyük olmakta ve bu ba¤lamda, bilginin üretim ve tüketiminin art›r›lmas› için kamusal otoritelerin bu alanlara müdahalesi zorunlu olmaktad›r. Bu kapsamda, do¤ru araçlarla ve yeterli kaynakla bilgi üretim ve tüketim süreçlerine müdahale edebilen kamusal otoriteler sürdürülebilir büyümenin asli aktörlerinden biri olmaktad›rlar. Ekonomik ve sosyal boyutlar› olan bilgi üretimi ve tüketimi kararlar›, belirli bir getiri (fayda) beklentisiyle al›nmaktad›r. Dolay›s›yla, gelece¤e yap›lan yat›r›m ola-

22

rak adland›r›labilecek bu yat›r›mlar›n da bir alternatif (f›rsat) maliyeti vard›r. Bilgiye yap›lacak yat›r›m›n getirisinin düflük olmas› veya alternatif alanlara yap›lacak yat›r›m›n getirisinin yüksek olmas› durumunda, bireyler veya firmalar geleceklerine yapacaklar› yat›r›m› gözden geçireceklerdir1. Burada kamu otoritelerine düflen temel görev, bilgiye yap›lacak yat›r›m›n getirisini art›racak önlemleri alarak bilgiye yönelik faaliyetleri özendirmektir. Bu noktada, kamu kaynaklar› yan›nda bilgiye ayr›lacak bireysel (özel) kaynaklar›n da büyük önem tafl›d›¤›n›n alt› çizilmelidir. Bu çerçevede, kifli ve firmalar›n bilgi edinimini ve kullan›m›n› özendirecek fikri mülkiyet haklar›, adil rekabet ortam›, iyi yönetiflim gibi faktörlerde sa¤lanacak geliflmeler büyük önem tafl›maktad›r. Di¤er birçok alanda da geçerli oldu¤u gibi, bilgi ancak ekonomik ve sosyal süreçlere uyguland›¤›nda anlam kazanmaktad›r. Dolay›s›yla, bilginin uygulama alan› bulaca¤› fiziki, sosyal ve idari yap›lar›n varl›¤› büyük önem tafl›maktad›r. Bu kapsamda, üretim faaliyetlerini özendiren ekonomik istikrar, kurumsallaflma ve adil rekabet ortam› gibi unsurlar dikkate al›nmal›d›r. Sürdürülebilir büyüme performans›na ulaflmada, bilgiye yönelik kaynaklar›n art›r›lmas› kadar, bilginin alternatif maliyetinin düflürülmesi de önem tafl›maktad›r. Makroekonomik istikrar, adil bir rekabet ortam›, etkin iflleyen bir adalet sistemi (yolsuzlukla mücadele) ve iyi yönetiflim bilgiye yap›lacak yat›r›mlar›n alternatif maliyetini azaltacak bafll›ca önlemlerdir. Ekonomik büyüme sürecinin sürdürülebilir k›l›nmas›n›n ön flart› olan bilgi, günümüz ekonomik büyüme yaz›n›n›n önde gelen yaklafl›mlar›ndan olan ‹çsel Büyüme Teorilerinde iki farkl› yönden ele al›nmaktad›r. Bunlardan birincisinde bilginin kayna¤›nda Ar-Ge ve teknolojik yeniliklere yap›lan yat›r›mlar bulunmaktad›r [Romer (1986, 1990), Aghion ve Howitt (1992, 1998), Grossman ve Helpman (1991)]. ‹kinci grup modellerde ise insan sermayesine yap›lan yat›r›mlar bilginin kayna¤› olarak ele al›nmaktad›r. Bu modellerin bafll›calar›ndan olan ve R. E. Lucas taraf›ndan ortaya konulan büyüme modelinde insan sermayesinden kaynaklanan d›flsall›klar içsel büyümeye neden olmaktad›r [Lucas (1988)]. Lucas büyüme modelinde insan sermayesi iki farkl› kanaldan büyüme veya verimlili¤e etki etmektedir: Bunlardan ilki olan "içsel etkiler" bireylerin beceri düzeyleri ile ilgilidir ve sadece ilgili

(1) Baz› ülke örnekleri ve konu ilgili daha genifl bir tart›flma için bkz. Pissarides (2000).

23

bireylerin verimlili¤ini etkilemektedir. Dolay›s›yla, e¤itim ve di¤er ö¤renme araçlar›yla kazan›lan beceriler bireyleri daha verimli k›lmaktad›r. ‹kinci etki ise "d›flsal etki" olarak adland›r›lmaktad›r ve bireyler aras›ndaki bilgi paylafl›m›ndan kaynaklanan d›flsall›klar› temsil etmektedir. D›flsall›klar, insan sermayesinin iyileflmesi sonucu di¤erlerinden ö¤renme (bilgi paylafl›m›) olas›l›¤›n›n artmas›ndan kaynaklanmaktad›r. Bilgi paylafl›m›n›n artmas› ise hem bilgi stokunu art›rmakta, hem de sermaye ve emek gibi geleneksel üretim faktörlerinin daha etkin kullan›m›na neden olarak verimlilik art›fl› ve büyümeye neden olmaktad›r. Özetle, bu modelde insan sermayesi bir yandan bilimsel ve teknolojik bilginin bireyler vas›tas›yla tafl›nmas› anlam›na gelmekte, di¤er yandan ortalama insan sermayesi düzeyinin artmas› bireyler aras›nda bilgi paylafl›m›n› art›rmaktad›r. Ekonomik geliflme sürecinin en temel özelliklerinden biri kaynaklar›n düflük verimlilik alanlar›ndan yüksek verimlilik alanlar›na aktar›lmas›d›r. Bu sürecin etkin bir flekilde yürütülmesinde e¤itim önem tafl›maktad›r. E¤itim bir yandan iflgücünün hareketlili¤ini (uyum gücünü) art›r›rken, di¤er yandan nitelikli iflgücü düzeyini art›rarak sermayenin de hareketlilik kazanmas›na katk› yapmaktad›r. ‹nsan sermayesi ile teknoloji, fiziki yat›r›mlar ve ekonomilerin d›fla aç›lmas› süreci aras›nda tamamlay›c›l›k iliflkisi vard›r. E¤itimle donan›m› art›r›lan iflgücü, yat›r›mlar›n verimini art›racak ve dolay›s›yla yat›r›mlar ivme kazanacakt›r. Nitelikli iflgücü yeni teknolojilerin gelifltirilmesi, uygulanmas› ve uyarlanmas› için bir zorunluluktur. Di¤er yandan, ekonomilerin d›fla aç›lmas› sonucu artacak bilgi ve teknolojiye ulaflma imkanlar›n›n katma de¤er art›fl›na dönüfltürülmesi nitelikli iflgücünün varl›¤›na ba¤l›d›r [O’Connor ve Lunati (1999)]. ‹nsan sermayesi, ekonomik büyümenin finansman›nda, geliflmifl ülkelerdeki yeni teknolojilerin di¤er ülkelere yay›lmas›nda ve ekonomilerde rekabet ortam›n›n iyileflmesinde önem tafl›yan do¤rudan yabanc› sermaye yat›r›mlar›n› da etkilemektedir. ‹nsan sermayesi, do¤rudan yabanc› sermaye yat›r›mlar›n›n düzeyi yan›nda, niteli¤ine de etki ederek ülkelerin bu kaynaktan elde edecekleri getiriyi de art›rmaktad›r.2 E¤itim, özellikle kad›nlar›n iflgücüne kat›l›m›n› art›rarak, ülkelerin insangücü potansiyellerinin etkin kullan›lmas›n› sa¤lamaktad›r [Temple (2000)].

(2) Do¤rudan yabanc› sermaye yat›r›mlar› ve insan sermayesi aras›ndaki iliflki üzerine yap›lm›fl uygulamal› çal›flmalar›n bulgular› için bkz. Miyamoto (2003), O’Conner ve Lunati (1999).

24

E¤itimli insangücü farkl› talep yap›s› nedeniyle üretim faaliyetlerinin bileflimini ve niteli¤ini etkilemektedir. Daha kaliteli, farkl›laflt›r›lm›fl nitelikler tafl›yan ve belirli standartlarla uyumlu mallara yönelik talep firma örgütlenmesinde ve kaynak tahsis süreçlerinde de¤iflimi özendirecektir. E¤itim, giriflimcilerin donan›mlar›n› art›rarak üretim sürecinin daha etkin yürütülmesini sa¤lamaktad›r. E¤itim, ekonomik faydalar yan›nda bir dizi sosyal fayday› da beraberinde getirerek kalk›nma sürecine önemli katk› yapmaktad›r. Yoksullukla mücadele ve gelir da¤›l›m›n›n daha eflitlikçi bir yap›ya kavuflturulmas›nda en temel rolü oynayan etkenlerin bafl›nda e¤itim gelmektedir. Do¤ald›r ki, e¤itim yoluyla donan›mlar› iyileflen bireylerin daha yüksek bir ücretle istihdam edilmeleri mümkün olabilecektir. Bu kapsamda, e¤itim düflük gelire sahip kesimlerde yoksullu¤un kuflaktan kufla¤a aktar›lmas›n› engelleyecek temel araçlardan biridir. E¤itim, demokratikleflme, kat›l›mc›l›k, insan haklar› ve sosyal uyum gibi ça¤dafl toplumsal de¤erlerin yerleflmesinde ve politik istikrar›n tesisinde büyük önem tafl›maktad›r. Elbette ki, e¤itimin sosyal ve toplumsal faydalar› bunlarla s›n›rl› de¤ildir. E¤itimden beklenen di¤er sosyal ve toplumsal etkilerden bafll›calar› afla¤›daki flekilde özetlenebilir [Helliwell (2001), OECD (2001)]: a) Gelecek kuflaklar›n e¤itimini özendirir (e¤itimli bireylerin çocuklar›na iyi e¤itim sunma çabas› daha yüksektir), b) Bireylerin daha uzun ve sa¤l›kl› yaflamas›na etki eder (e¤itimli bireylerin sa¤l›klar›na daha duyarl› olmas›) ve nüfus art›fl h›z›n›n kontrol edilmesine katk›da bulunur, c) Tak›m çal›flmas› ve iletiflim becerileri gibi baz› insan sermayesi unsurlar› geliflme sürecinde önem tafl›yan sosyal sermayeye katk›da bulunur, d) Sosyal normlar›n de¤iflen koflullara uyumunu kolaylaflt›r›r, e) Suç oranlar›n›n azalmas›na neden olur, f) Çevreye daha duyarl› bireylerin yetiflmesini sa¤lar.

2.2. Uygulamal› Çal›flmalar ‹nsan sermayesine yap›lan yat›r›mlar›n birey, firma, bölge ve ülke düzeyinde getirisi üzerine çok say›da uygulamal› çal›flma bulunmaktad›r. Afla¤›da, ülke ve böl-

25

ge düzeyinde yap›lan baz› uygulamal› çal›flmalar›n sonuçlar› sunulmaktad›r3. Bulgular› özetlenen çal›flmalar oldukça güncel olup, geçmifl dönemde h›zl› geliflme gösteren ülkelerin deneyimlerine öncelik verilmifltir. Bu çal›flmalar, genel olarak, insan sermayesi ile verimlilik art›fl› ve ekonomik büyüme aras›nda güçlü bir ba¤ oldu¤unu göstermektedir. ‹ktisat yaz›n›nda ekonomik büyümeyle insan sermayesi aras›ndaki iliflki genellikle "yak›nsama" teorisi kapsam›nda ele al›nmakta, ve düflük gelirli ülkelerin zengin ülkeleri yakalamas›n›n önkoflullar›ndan birinin insan sermayesinin iyilefltirilmesi oldu¤u sonucuna var›lmaktad›r. Örne¤in, Nelson ve Phelps’e göre befleri sermaye ülkelerin teknolojik aç›dan geri kalm›fll›¤›n› azalt›c› (teknolojik yak›nsama) yönde yay›lma (difüzyon) etkisi yaratmaktad›r [Nelson ve Phelps (1966)]. Bu yaklafl›m paralelinde, Benhabip ve Spiegel (1994)’in yapt›klar› çal›flma önemli bulgular ortaya koymaktad›r. Öncelikle, farkl› befleri sermaye düzeylerine sahip olmalar› ülkelerin farkl› büyüme performanslar› sergilemesine neden olmaktad›r. ‹kincisi, ülkeler sahip olduklar› befleri sermaye düzeyleriyle orant›l› bir biçimde lider ülke konumundaki ülkeye yak›nsayabilmektedirler. Son olarak, befleri sermaye stoku en yüksek düzeyde olan ülkenin teknoloji üretebilme kapasitesi aç›s›ndan lider ülke konumunda olabilece¤i ve bu konumunun befleri sermaye stokundaki üstünlü¤ün devam›na ba¤l› oldu¤u sonucuna ulafl›lmaktad›r. Papageorgiou (2003), iktisadi büyümeyi befleri sermaye düzeyi yerine art›fl› ile iliflkilendirmifltir. Bu çal›flmada da Benhabib ve Spiegel (1994) çal›flmas›nda oldu¤u gibi, befleri sermayenin iktisadi büyümeyi iki flekilde etkileyebilece¤i vurgulanm›flt›r. Bu amaçla, befleri sermaye Romer (1990) çal›flmas›ndaki teorik varsay›mlar çerçevesinde, ilkö¤retim ve ilkö¤retim sonras› e¤itim olarak ikiye ayr›lm›fl ve ilkö¤retim seviyesinde e¤itim görenlerin fiziki üretim süreçlerinde çal›flabilece¤i, ilkö¤retim sonras› e¤itim görenlerin ise teknoloji odakl› (AR-GE amaçl›) faaliyetlerde çal›flabilece¤i varsay›lm›flt›r. Çal›flman›n ampirik sonuçlar›, befleri sermayenin teknolojik yenilik kapasitesini art›r›c› yönde etkisinin ancak geliflmifl ülkelere özel bir durum oldu¤unu göstermektedir. Di¤er yandan, befleri sermayenin teknolojik geri kalm›fll›¤› azalt›c› yönde etkisinin ise geliflmekte olan ülkelerde anlaml› sonuçlar verdi¤i tespit edilmifltir. Az geliflmifl ülkelerde ise befleri sermayenin düflük katma de-

(3) Sözkonusu çal›flmalara yönelik ayr›nt›l› bilgi için Bkz. Tablo Ek 1.

26

¤er yaratt›¤› sonucuna var›lm›flt›r. Bunun temel nedeni olarak ise az geliflmifl ülkelerin yeteri düzeyde nitelikli insan gücüne sahip olamamas› gösterilmifltir. Wolff (2001), e¤itimle iktisadi büyüme aras›ndaki iliflkiyi üç farkl› teorik çerçevede ampirik olarak s›namaktad›r. Bunlar, befleri sermaye modelleri, yak›nsama modelleri ve teknolojik geliflmeyle befleri sermayenin etkileflim içinde bulundu¤u modeller olarak adland›r›lmaktad›r. Befleri sermaye modellerinde verimlilik art›fl› ile okullaflma düzeyleri aras›nda pozitif bir iliflkinin oldu¤u varsay›lmaktad›r. Bu do¤rultuda yap›lan analizde geleneksel üretim faktörlerinin tamam› beklenen iflarette ve istatistiki olarak da anlaml› düzeyde tahmin edilmifltir. Ancak, befleri sermaye göstergesi olarak kullan›lan ilkö¤retimdeki okullaflma oran› ile lise ve dengi okullardaki okullaflma oran› beklenen iflarette tahmin edilmesine ra¤men istatistiki olarak anlaml› bulunmam›flt›r. Di¤er yandan, yüksekö¤retimdeki okullaflma oran›n›n iktisadi büyümeyle pozitif yönlü bir iliflkiye sahip oldu¤u sonucuna ulafl›lm›flt›r. ‹kinci yaklafl›m olarak kullan›lan yak›nsama modellerinin temel özelli¤i, e¤itimin ekonomik geliflmenin sa¤lanmas›nda bir önkoflul olarak ele al›nmas›d›r. Di¤er bir deyiflle, befleri sermaye geliflimi belli bir düzeye ulaflmadan iktisadi geliflmenin arzulan düzeye yükselmesi mümkün olmayacakt›r. Bu kapsamda yap›lan analizlerde, befleri sermayenin iktisadi büyümenin temel aç›klay›c›lar›ndan biri oldu¤u sonucuna var›lm›flt›r. Son olarak, teknolojik geliflmeyle befleri sermayenin etkileflim içinde bulundu¤u modellerle befleri sermayenin ekonomik büyümeye olas› etkileri incelenmifltir. Bu tarz modeller, verimlilik art›fl›n›n Ar-Ge harcamalar›yla yak›n iliflki içinde bulundu¤unu ifade etmekte olup, Ar-Ge faaliyetlerinin art›r›lmas› için gerekli olan en temel girdinin iflgücünün niteli¤i oldu¤u belirtilmektedir [Nelson ve Phelps (1966)]. Yap›lan analizlerde okullaflma oranlar› ve iflgücünün ortalama e¤itim düzeyi ile iktisadi büyüme aras›nda pozitif bir iliflkinin oldu¤u tahmin edilmifltir. Ancak, teknolojik geliflmeyle befleri sermayenin etkileflimini temsil eden Ar-Ge harcamalar›n›n GSY‹H içindeki pay›n›n e¤itim göstergeleriyle çarp›lmas› sonucu oluflturulan de¤iflkenin iktisadi büyümeyle olan pozitif iliflkisi istatistiki olarak anlaml› (güçlü) bulunmam›flt›r. Petrakis ve Stamatakis (2002) çeflitli befleri sermaye göstergelerini geliflmifllik düzeyleri farkl› olan ülkelerin iktisadi büyüme performanslar›n› analiz etmek için kullanm›fl ve ülkelerin geliflmifllik farkl›l›klar›n›n e¤itim düzeyi farkl›l›klar›yla tutarl› bir seyir izledi¤i sonucuna ulaflm›flt›r. Yap›lan analiz sonuçlar›, az geliflmifl ve geliflmekte olan ülkelerde özellikle ilkokul ile lise ve dengi okullardaki e¤itimin ekono-

27

mik büyümeye katk›lar›n›n güçlü oldu¤unu göstermifltir. Öte yandan, geliflmifl ülkeler olarak adland›r›lan OECD ülkelerinde ise yüksekokul veya üniversite e¤itiminin büyümeye katk›s›n›n daha fazla oldu¤u sonucuna ulafl›lm›flt›r. Bu bulgu, iktisat yaz›n›nda birçok baflka ampirik çal›flma taraf›ndan da desteklenmektedir [McMahon (1998), Kiso (1993), Esim (1994), Barro ve Sala-i-Martin (1995), Mankiw ve di¤. (1992), Psacharopoulos (1994), Cohn ve Addison (1998)]. Agiomirgianakis ve di¤. (2002) e¤itimin iktisadi büyümeye katk›s›n› içsel büyüme teorisi kapsam›nda analiz etmifllerdir. Bu çal›flmadaki temel farkl›l›klardan birisi kullan›lan ekonometrik yöntemdir. Yap›lan analizlerde, öncelikle kullan›lan tüm de¤iflkenlerin dura¤anl›k dereceleri s›nanm›fl, ikinci aflamada yak›n zamanda ekonometri yaz›n›nda önemli bir geliflme olarak adland›r›lan dinamik panel yöntemi kullan›larak tahmin sonuçlar›na ulafl›lm›flt›r. Analizler, 93 ülke için yap›lm›fl ve e¤itimin iktisadi büyümeyle iliflkisinin pozitif yönde oldu¤u sonucuna var›lm›flt›r. Ayr›ca, çeflitli e¤itim kademelerinin büyümeyle iliflkisi incelendi¤inde e¤itim düzeyi yükseldikçe büyümeye katk›s›n›n da artt›¤› tahmin edilmifltir. Lee ve Lee (1995) çal›flmas› da e¤itim ile ekonomik geliflmifllik aras›ndaki iliflkiyi incelemektedir. Bu çal›flman›n di¤er çal›flmalardan temel farkl›l›¤›, Uluslararas› E¤itsel Baflar›n›n De¤erlendirilmesi Derne¤i (IEA) taraf›ndan çeflitli ülkelerdeki ö¤rencilere uygulanan test s›nav›n›n sonuçlar›n›n befleri sermaye göstergesi olarak kullan›lmas›d›r. Analiz sonuçlar›, befleri sermayenin niteli¤ini gösteren bu de¤iflken ile ekonomik büyüme aras›nda güçlü bir iliflki oldu¤unu ortaya koymufltur. Hojo (2003), e¤itimin ekonomik büyümeyle iliflkisinin dolayl› bir biçimde de olabilece¤ini vurgulamaktad›r. Di¤er bir deyiflle, bir ülkenin e¤itimde gösterdi¤i geliflmeler ilgili ülkenin verimlilik art›fl›na neden olacakt›r. Verimlilik art›fl› da ekonomik büyüme h›z›n› art›r›c› yönde bir etki gösterecektir. Bu çerçevede yap›lan ekonometrik analizler sonucunda e¤itim ile ekonomik büyüme aras›ndaki iliflkinin dolayl› bir biçimde olabilece¤i sonucuna var›lm›flt›r. O’Neill (1995) taraf›ndan yap›lan çal›flma ise befleri sermayenin ülkeler aras›ndaki gelir farkl›l›klar›n›n azalmas›na yapt›¤› katk›y› de¤erlendirmektedir. Bu çerçevede, ülkelerin gelir düzeyi farkl›l›klar› üç temel bileflene ayr›flt›r›lmaktad›r. Bunlardan birincisi, ülkeler aras›ndaki e¤itim düzeyi farkl›l›¤›d›r. Bu bileflen befleri sermayenin iktisadi büyüme üzerindeki niceliksel etkisini göstermektedir. ‹kinci bileflen ise iktisadi kalk›nma üzerinde e¤itimin yaratt›¤› getiri etkisidir. Bu etki, özellikle ge-

28

liflmifl ülkelerle geliflmekte olan ve az geliflmifl ülkelerin e¤itim harcamalar›ndaki farkl›l›klardan kaynaklanmaktad›r. Son bilefleni ise ilk iki analizde dahil edilemeyen di¤er tüm faktörlerin kapsand›¤› art›k k›s›m oluflturmaktad›r. Yap›lan analizlerde her üç bileflenin de ülkelerin geliflmifllik farkl›l›klar›n› aç›klamada önemli oldu¤u sonucuna ulafl›lm›flt›r. Tallman ve Wang (1994) taraf›ndan yap›lan çal›flmada befleri sermaye Tayvan ekonomisinde büyümenin belirleyicileri aras›nda gösterilmektedir. Befleri sermaye niteliksel ve niceliksel olarak üç farkl› göstergeyle temsil edilmifltir. Çal›flmada, vas›fs›z iflgücünün büyümeye katk›s›n›n oldukça s›n›rl› düzeyde oldu¤u tespit edilmifltir. Di¤er yandan, iflgücünün niteli¤indeki art›fl›n iktisadi büyümeye katk›s›n›n önemli oldu¤u sonucuna var›lm›flt›r. Di¤er bir ifadeyle, çal›flma Tayvan ekonomisinin kalk›nma sürecinde befleri sermayenin niceliksel art›fl›ndan ziyade niteliksel iyileflmenin etkili oldu¤unu vurgulamaktad›r. Lin (2004), yüksekö¤retimin Tayvan ekonomisi üzerindeki etkilerini araflt›rm›flt›r. Çal›flmada yüksekö¤retim dört alt gruba ayr›lmaktad›r. Bunlar, s›ras›yla, befleri bilimler ve güzel sanatlar, iflletme ve sosyal bilimler, mühendislik ve do¤al bilimler ve tar›msal bilimlerdir. Ayr›ca, çal›flmada befleri sermaye stoku göstergesi olarak yüksekokul ve üniversite e¤itimlerini tamamlayanlar›n toplam istihdam içindeki pay› kullan›lm›flt›r. Genel ekonomi için yap›lan analizlerde befleri bilimler ve güzel sanatlar d›fl›ndaki bölümlerin mezunlar›yla iktisadi büyüme aras›ndaki iliflkinin istatistiki olarak anlaml› ve pozitif oldu¤u bulunmufltur. Lin (2003), Tayvan ekonomisindeki ekonomik büyümenin e¤itim ve teknolojik geliflmeyle olan iliflkisini incelemifl ve bu iki de¤iflken aras›nda güçlü bir iliflki oldu¤u sonucuna ulaflm›flt›r. E¤itimin iktisadi büyümeyle olan iliflkisini inceleyen baz› çal›flmalarda befleri sermaye stoku göstergesi kullan›lm›flt›r. Bu çerçevede, Armer ve Liu (1993) Tayvan için kulland›klar› ampirik modelde befleri sermaye stokunu, farkl› e¤itim kademelerini tamamlayanlar›n toplam› olarak hesaplam›fllard›r. Yap›lan analizlerde, ilkö¤retim ile lise ve dengi e¤itimin ekonomik büyümeyle pozitif yönde bir iliflkisinin oldu¤u tespit edilmifltir. Lee ve di¤. (1994) çal›flmas›nda ise Güney Kore ve Tayvan’›n iktisadi büyümesinde e¤itim ve teknolojik geliflimin etkileri araflt›r›lm›fl olup, Güney Kore’de teknolojik geliflimin iktisadi büyüme üzerinde önemli bir etkisi oldu¤u, Tayvan’da ise e¤itimin büyümeye katk›s›n›n daha önemli oldu¤u sonucuna ulafl›lm›flt›r.

29

McMahon (1998) da befleri sermaye ile iktisadi geliflmifllik aras›ndaki iliflkiyi Do¤u Asya ülkeleri için analiz etmifltir. Bu çal›flmada befleri sermaye stoku okullaflma oranlar›yla temsil edilmifltir. Yap›lan ekonometrik tahmin sonuçlar›na göre lise ve dengi okullar ile yüksek ö¤renimdeki okullaflma oranlar›n›n ilkö¤retimdeki okullaflma oran›na göre ekonomik büyümeye katk›lar› daha yüksek bulunmufltur. Lau ve di¤. (1991) e¤itimin ekonomik büyümeye etkilerini geliflmekte olan ülkeler kapsam›nda araflt›rm›fllard›r. Analizlerde 5 farkl› bölgeden (Güney Asya, Afrika, Do¤u Asya, Latin Amerika ve Orta-Do¤u ve Kuzey Afrika) 58 geliflmekte olan ülke bulunmaktad›r. Çal›flmada dört farkl› befleri sermaye göstergesinin iktisadi geliflmeyle iliflkisi bölgesel farkl›l›klar› kapsayan ve kapsamayan biçimde iki farkl› modelle s›nanm›flt›r. Bölgesel farkl›l›klar› içeren modelde, ilkö¤retimdeki ortalama e¤itim süresi de¤iflkeninin Afrika ve Do¤u Asya bölgeleri ülkeleri için anlaml› ve tutarl› sonuçlar verdi¤i gözlemlenmifltir. Lise ve dengi okullardaki ortalama e¤itim süresinin büyümeye katk›s›n›n ise tüm bölgelerdeki ülkeler için önemli oldu¤u sonucuna ulafl›lm›flt›r. Befleri sermaye göstergesi olarak kullan›lan üçüncü gösterge ise ortalama e¤itim süresidir. Bu de¤iflkenle yap›lan analizlerde Afrika ve Güney Asya ülkeleri hariç di¤er bölge ülkelerinde e¤itimin iktisadi büyümeye katk›s›n›n önemli oldu¤u sonucuna ulafl›lm›flt›r. Son de¤iflken olarak kullan›lan ilkö¤retim ile lise ve dengi okullardaki ortalama e¤itim sürelerinin büyümeyle olan iliflkisinin Afrika, Güney Asya ve Latin Amerika bölgeleri hariç di¤er bölge ülkelerinde pozitif yönde oldu¤u tahmin edilmifltir. Bölgesel farkl›l›klar› gözetmeden yap›lan modellerde ise befleri sermaye göstergesi olarak kullan›lan dört göstergeden lise ve dengi okullardaki ortalama e¤itim sürelerinin iktisadi büyümeyle olan iliflkisinin güçlü ve pozitif oldu¤u tahmin edilmifltir. Sonuç olarak, bu çal›flma e¤itimin büyümeyle yak›n iliflki içinde oldu¤unu göstermekte olup, e¤itimin iktisadi büyümeye etkisinin bölgesel farkl›l›klar gösterebilece¤ini ifade etmektedir. Goetz ve Hu (1996) taraf›ndan yap›lan çal›flmada, ABD’nin güneyindeki alt bölgelerin iktisadi geliflmesinde befleri sermaye düzeyinin do¤rudan ve dolayl› katk›s› s›nanmaktad›r. Bu ba¤lamda, befleri sermayenin sa¤lad›¤› dolayl› katk›, befleri sermaye art›fl›n›n analiz edilen dönemin bafllang›ç y›l›ndaki gelir düzeyi ile olan etkileflimiyle ölçülmüfltür. Yap›lan s›nama sonuçlar›, befleri sermaye düzeyi yüksek olan bölgelerin geliflmifllik düzeylerinin de yüksek oldu¤unu göstermektedir. Lau ve di¤. (1993), Brezilya’n›n eyaletleri aras›ndaki iktisadi geliflmifllik farklar› ile befleri sermaye aras›ndaki iliflkiyi s›nam›fl olup, befleri sermaye göstergesi olarak

30

kullan›lan iflgücünün ortalama e¤itim süresinin reel üretime katk›s›n›n oldukça önemli oldu¤u sonucuna varm›flt›r. Martin ve Herranz (2004), çal›flmalar›nda ‹spanya’n›n 19 bölgesindeki geliflmifllik farkl›l›klar›n› geleneksel üretim faktörleri yan›nda, befleri sermaye ile de aç›klamaya çal›flm›fllard›r. Bu ba¤lamda, öncelikle tüm bölgeler için yap›lan analizlerde befleri sermaye dahil tüm üretim faktörlerinin iktisadi büyümeyle iliflkisi beklenen yönde ve anlaml› bulunmufltur. Ayr›ca, kifli bafl›na gelir düzeyi olarak ortalamadan düflük ve yüksek olan bölgeler için yap›lan analizlerde befleri sermayenin iktisadi büyümeyi etkileme gücünün gelir düzeyi düflük bölgelerde daha zay›f oldu¤u tespit edilmifltir. Türkiye’de insan sermayesinin mikro ve makro düzeyde getirisi üzerine s›n›rl› say›da çal›flma bulunmaktad›r. Ulaflabildi¤imiz çal›flmalar›n bir bölümü e¤itim ile ücret aras›ndaki iliflkiyi incelemektedir [Tansel (1994, 1999), Sar› (2002), Akçomak ve Kasnako¤lu (2003)]. Minsergil bir ücret denkleminin tahmin edildi¤i bu çal›flmalarda, e¤itimin ücretler üzerine önemli etkisi oldu¤u sonucuna var›lmaktad›r. E¤itimin ekonomik büyüme üzerine etkisi konusunda yap›lan çal›flmalardan Güngör (1997)’de toplulaflt›r›lm›fl üretim fonksiyonu yöntemi kullan›larak e¤itimin 67 ildeki sanayi büyümesine etkisi s›nanmaktad›r. Bu çal›flman›n bulgular›na göre, 1980-1990 döneminde sanayi sektöründe çal›flanlar›n ortalama e¤itim düzeyleri bu sektördeki üretime pozitif yönde etkide bulunmaktad›r. Taymaz (2001) ve Sayg›l› (1998) befleri sermayenin sanayi sektörlerinde verimlilik art›fl›na olumlu katk› yapt›¤› sonuçlar›na ulaflmaktad›r. Taymaz (2001), 1987-1997 dönemini ve 67 sanayi sektörünü kapsayan verileri kulland›¤› analizinde, toplam istihdam içerinde teknik personelin (mühendisler ve teknisyenler) oran›n› insan sermayesi göstergesi olarak tan›mlayarak sektörel teknolojik geliflme oran› aç›klamaya çal›flmakta ve insan sermayesinin teknolojik geliflmenin önemli bir aç›klay›c›s› oldu¤u sonucuna varmaktad›r. Sayg›l› (1998) ise insan sermayesine iliflkin ayn› göstergenin, 1985-1993 döneminde imalat sanayi sektörlerindeki toplam faktör verimlili¤i art›fl›n›n sadece teknolojik de¤iflme bileflenini olumlu etkiledi¤ini belirtmektedir. Çal›flmada ayr›ca, insan sermayesi-verimlilik art›fl› iliflkisinin sadece ileri teknoloji grubu sektörler için geçerli oldu¤u sonucuna ulafl›lmaktad›r.

31

3

B Ö L Ü M

TÜRK‹YE EKONOM‹S‹N‹N BÜYÜME YAPISI

3. TÜRK‹YE EKONOM‹S‹N‹N BÜYÜME YAPISI Sürdürülebilir büyüme kavram›n›n en temel özelli¤i, büyümenin kayna¤›nda verimlilik art›fl›n›n bulunmas›d›r. Bu çerçevede, insan sermayesinin güçlendirilmesi baflta olmak üzere, verimlilik art›r›c› yap›sal politikalar›n uygulanmas› sonras›nda ülkelerin potansiyel büyüme oranlar› ve rekabet güçleri artacak, refah art›fl› kal›c› hale gelecektir. Bu bölümünün temel amac›, geçmifl dönemde uygulanan büyüme stratejileri ›fl›¤›nda, Türkiye ekonomisinin verimlilik art›fl› sa¤lamada ulaflt›¤› baflar›y› de¤erlendirmektedir. Bu amaçla, öncelikle Türkiye ekonomisinde büyümenin kaynaklar› incelenecek, izleyen alt bölümde ise di¤er ülkelerle karfl›laflt›rmal› olarak Türkiye’nin uzun dönem verimlilik art›fl› performans› ele al›nacakt›r.

3.1. Türkiye Ekonomisinde Büyümenin Kaynaklar› Türkiye, 1980’li y›llarla birlikte, büyüme modeli olarak ekonominin d›fla aç›lmas›n› ve piyasa ekonomisinin güçlendirilmesini benimsemifltir. Bu modelde, iç talep yerine d›fl talebin, kamunun ekonomiye aktif müdahalesi yerine fiyat mekanizmas› ve özel kesimin öncü rolünün ekonomik büyümeye yön vermesi kabul edilmektedir. Piyasa ekonomisinin güçlendirilmesi ve ekonominin d›fla aç›lmas›n›n uyaraca¤› sermaye birikimi ve verimlilik art›fl›n›n büyüme h›z›n› art›rmas› beklenmifltir. Önceki dönemden farkl› olarak, artan rekabet bask›s› ve geniflleyen d›fl pazar imkanlar› sonucu ortaya ç›kacak verimlilik art›fl›n›n “büyümenin kayna¤›”nda daha büyük pay sahibi olmas› hedeflenmifltir. Ancak, Türkiye’nin büyüme deneyimi üzerine yap›lan uygulamal› çal›flmalar, büyümenin kayna¤›nda verimlilik art›fl›n›n artan ölçüde rol oynamas› amac›n›n gerçekleflmedi¤ini ortaya koymaktad›r. Zay›f verimlilik art›fl› yan›nda, bu faktörle yak›ndan iliflkili olan sermaye birikim h›z›nda önemli düflüfl görülmüfltür. Verimlilik art›fl› ve sermaye birikiminde görülen zay›flama özellikle 1990’l› y›llar ve 2000’li y›llar›n bafl›nda büyüme oran›nda ciddi dalgalanmalara neden olarak Türkiye ekonomisinin sürdürülebilir büyüme yap›s›n›n çok uza¤›nda kalmas›na yol açm›flt›r (bkz. Grafik 3.1).

35

Grafik 3.1. Türkiye Ekonomisinde Büyüme ve Sermaye Birikimi H›z› 15

10

Yüzde

5

0

-5

-10 72

74

76

78

80

82

84

86

88

Milli Gelir Art›fl›

90

92

94

96

98

00

02

Sermaye Stoku Art›fl›

Türkiye ekonomisinde toplam faktör verimlili¤inin 1972-2003 dönemindeki geliflimi incelendi¤inde, küresel ve ülke düzeyindeki olumsuzluklara ba¤l› olarak, verimlilik düzeyinin 1970’li y›llar›n ikinci yar›s›nda önemli bir gerileme gösterdi¤i; ekonominin d›fla aç›lmas› ve rekabet ortam›nda sa¤lanan iyileflme sonucu 1980’li y›llarda ise önemli bir art›fl gösterdi¤i sonucuna var›lmaktad›r. Sermaye birikimi h›z›nda meydana gelen yavafllama da dikkate al›n›r ise, 1980’li y›llarda ortaya ç›kan verimlilik art›fl›n›n önemli ölçüde mevcut kaynaklar›n daha etkin kullan›m›ndan kaynakland›¤› söylenebilir. 1990’l› y›llarda ise verimlilik art›fl› oldukça yavafllam›fl, 2002 y›l›yla birlikte önemli bir toparlanma e¤ilimi görülmekle birlikte, 1997-2003 döneminin bütününde verimlilik art›fl› gözlenmemifltir (bkz. Grafik 3.2)4,5.

(4) Toplam faktör verimlili¤i, Solow yöntemi kullan›larak tahmin edilmifltir. Bu yöntemde, toplam faktör verimlili¤indeki art›fl sermaye birikimindeki ve istihdamdaki art›fl ile aç›klanamayan üretim art›fl›n› ifade etmektedir. Hesaplamalar ve ayr›nt›l› de¤erlendirmeler için bkz. Sayg›l›, Cihan ve Yurto¤lu (2001, 2005a, 2005b). (5) Grafik 3.2’de sunulan TREND TFV toplam faktör verimlili¤i düzeyindeki uzun dönem geliflmeleri temsil etmektedir. Bu göstergenin elde edilmesinde Solow art›¤› yöntemiyle tahmin edilen y›ll›k bazdaki toplam faktör verimlili¤i de¤erleri Hodrick-Prescott (HP) trend yöntemi uygulan›larak k›sa dönemli konjonktürel etkilerden ar›nd›r›lmaktad›r.

36

Grafik 3.2. Türkiye Ekonomisinde Toplam Faktör Verimlili¤i Düzeyi 4.4 4.2

Endeks

4.0 3.8 3.6 3.4 3.2 3.0 72

74

76

78

80

82

84

86

TFV

88

90

92

94

96

98

00

02

TREND TFV

Yat›r›m, iflgücü ve verimlilik art›fl› itibar›yla, büyümenin kaynaklar› di¤er baz› OECD ülkeleriyle k›yaslamal› olarak incelendi¤inde, Türkiye ekonomisinin geçmifl dönem büyümesinin kayna¤›nda yat›r›m›n pay›n›n oldukça yüksek, verimlilik art›fl›n›n pay›n›n ise s›n›rl› oldu¤u sonucuna var›lmaktad›r (bkz. Tablo 3.1). 1972-2000 döneminde büyümenin yaklafl›k yüzde 70’lik bölümü sermaye birikiminden kaynaklan›rken, verimlilik art›fl›n›n büyümeye katk›s› yüzde 11 ile s›n›rl› kalm›flt›r. Son y›llarda verimlilik art›fl›nda gözlenen iyileflme dikkate al›nd›¤›nda, 1972-2003 döneminde verimlilik art›fl›n›n pay› yüzde 14’e yükselmektedir. Bu itibarla, birçok OECD ülkesinde yüzde 50 dolay›nda olan verimlilik art›fl›n›n büyümeye katk›s›n›n Türkiye ekonomisinde oldukça yetersiz oldu¤unu söylemek mümkündür. Son olarak, Tablo 3.1’in dipnotunda da belirtildi¤i üzere, incelenen di¤er OECD üyesi ülkelerde ve Türkiye ekonomisinde büyümenin kaynaklar›n›n tahmin edilmesinde üretim faktörlerinin ç›kt› esnekli¤i kullan›lm›flt›r. Sermaye birikimi ve iflgücü olarak kabul edilen bu üretim faktörlerinin ç›kt› esnekli¤inin ise söz konusu faktörlerin milli gelirden ald›klar› paya eflit oldu¤u varsay›lm›flt›r. Yapt›¤›m›z hesaplamalar, Türkiye’de ücret gelirlerinin milli gelir içerisindeki pay›n›n yüzde 50 dolay›nda oldu¤unu ve bu oran›n di¤er OECD ülkelerinin oldukça gerisinde kald›¤›n› göstermektedir.6 Bu durum ise, sermaye birikimindeki ve kurumsal yap›daki zay›fl›k gibi

(6) Di¤er OECD ülkelerinde ücret gelirlerinin milli gelire oran›n›n yüzde 60-70 aral›¤›nda de¤iflti¤i görülmüfltür.

37

nedenlerin yan› s›ra, Türkiye’de iflgücünün niteli¤inin yetersiz oldu¤u yönünde ön bilgi olarak de¤erlendirilebilir. Tablo 3.1. Baz› OECD Ülkelerinde Büyümenin Kaynaklar› (%)

Ülkeler ABD Kanada Japonya Belçika Danimarka Finlandiya Fransa Almanya ‹talya ‹sveç Türkiye*

Dönem Aral›¤›

Milli Gelir Art›fl›

Sermaye Birikiminin Katk›s›

‹stihdam›n Katk›s›

Toplam Faktör Verimlili¤inin Katk›s›

1970-2000 1970-2000 1970-2000 1970-2000 1970-2000 1970-2000 1970-2000 1992-2000 1980-2000 1979-2000 1972-2000 1972-2003

3,06 3,21 3,45 2,56 2,49 3,10 2,62 1,71 1,55 2,18 4,12 3,88

33,8 30,4 62,2 36,8 23,5 30,0 44,7 52,7 55,4 29,9 69,2 68,0

40,5 49,0 12,2 5,8 14,4 0,4 -8,0 -15,9 9,5 4,9 19,5 17,9

25,1 18,7 26,0 57,0 61,7 69,3 63,2 64,2 35,3 63,5 11,3 14,1

(*) Türkiye için toplam faktör verimlili¤i sermayenin üretim esnekli¤i 0,507 ve istihdam›n üretim esnekli¤i 0,493 baz al›narak “Solow art›¤›” yöntemiyle hesaplanm›flt›r. ‹stihdam›n üretim esnekli¤i ücret ödemelerinin milli gelir içerisindeki pay›na karfl›l›k gelmektedir. Ücret gelirlerinin hesaplanmas›nda bir ücret karfl›l›¤› çal›flmayanlar›n ekonomideki ortalama ücret seviyesi düzeyinde ücret geliri elde ettikleri varsay›lm›flt›r. Sermayenin üretim esnekli¤inin hesaplanmas›nda ise ölçe¤e göre sabit getiri varsay›m› kullan›lm›flt›r. Hesaplama yöntemine iliflkin ayr›nt›l› bilgi için bkz. Sayg›l›, Cihan, Yurto¤lu (2001, 2005a, 2005b). Kaynak: Sayg›l›, Cihan, Yurto¤lu (2001, 2005a, 2005b).

3.2. Türkiye Ekonomisinin Göreceli Verimlilik Performans› Bir ülkenin verimlilik art›fl› sa¤lamada ulaflt›¤› baflar›y› gerçek anlamda de¤erlendirebilmek, di¤er ülkelerle karfl›laflt›rmal› bir analiz yap›lmas›n› gerektirmektedir. Bu çerçevede, iflgücü verimlili¤i düzeyi ve art›fl oran› itibar›yla Türkiye’nin dünyadaki konumu Grafik 3.3’de sunulmaktad›r. Bu flekilde kullan›lan veriler, ekonomik büyüme yaz›n›n bafll›ca tart›flma konular›ndan olan yak›nsama kavram›yla uyumlu olarak, ABD ekonomisinin ilgili y›llardaki de¤eri baz al›narak hesaplanm›flt›r. Grafikte sunulan verimlilik göstergeleri ABD ekonomisi baz al›narak hesapland›¤›ndan, bu göstergeler “göreceli iflgücü verimlili¤i düzeyi”ni ve “göreceli iflgücü verimlili¤indeki art›fl oran›”n› ifade etmektedir.

38

Grafik 3.3. Göreceli ‹flgücü Verimlili¤i Düzeyi (1975) ve Art›fl Oran›* (1975-2002), % (ABD=100) 120 Lüksemburg

100

Arjantin

80 ‹rlanda

60 Peru

40

Jameika

G.Kore

20 Zimbabve

Türkiye

Tayland

Çin

0 -4

-2

0

2

4

6

(*) ‹flgücü bafl›na Milli Gelir 1995 y›l› ABD Dolar› ve 1995 SAGP’ye göredir. ‹flgücü ölçütü olarak 15-64 yafl aras› nüfus kullan›lm›flt›r. Kaynak: WDI (2004) verileri kullan›larak taraf›m›zca hesaplanm›flt›r.

Göreceli iflgücü verimlili¤i art›fl›n›n negatif olmas› ilgili ülkedeki verimlilik art›fl›n›n ABD ekonomisindeki verimlilik art›fl›ndan daha düflük oldu¤u anlam›na gelmektedir (1975-2002 dönemindeki göreceli iflgücü verimlili¤i art›fl oranlar› için bkz. Tablo Ek 2). Göreceli iflgücü verimlili¤i düzeyi ise ilgili y›lda ABD ekonomisindeki iflgücü verimlili¤i düzeyinin 100 olarak kabul edilmesiyle elde edilmifltir. Dolay›s›yla, flekildeki dikey eksende yer alan göreceli iflgücü verimlili¤i de¤erinin 100’den küçük olmas› ilgili ülkenin ABD’ye oranla (1975 y›l›nda) daha düflük verimlilik düzeyine sahip oldu¤unu göstermektedir. Yak›nsama teorisi, ilgili ülkedeki verimlilik (kifli bafl›na gelir) düzeyinin bafllang›ç y›l›nda düflük olmas› durumunda, izleyen dönemde verimlilik art›fl h›z›n›n (kifli bafl›na gelir art›fl›n›n) daha yüksek olmas›n› beklemektedir. Di¤er bir ifadeyle, verimlilik düzeyi ile art›fl oran› aras›nda negatif bir iliflkinin olmas› beklenmektedir. Grafikte sunulan veriler bu aç›dan de¤erlendirildi¤inde, yak›nsama olgusunun sadece belirli bir grup ülke için geçerli oldu¤u görülmektedir. fieklin sol alt bölümünde bulunan Türkiye, Arjantin, Peru gibi ülkeler analizden hariç tutulursa, verimlilik seviyesi ile verimlilik art›fl oran› aras›ndaki beklenen negatif iliflki belirginlik kazanmaktad›r. Bu bulgu, göreceli verimlilikte art›fl gösteremeyen Türkiye’nin de dahil ol-

39

du¤u ülkeler grubunda verimlilik art›fl› sa¤lamada önemli yap›sal sorunlar›n bulundu¤una iflaret etmektedir. Grafik 3.4 ve Grafik 3.5’te 1975-2002 döneminde verimlilik art›fl› sa¤lamada baflar›l› ve baflar›s›z baz› ülke örnekleri yer almaktad›r. Tablo 3.2’de ise incelenen tüm ülkelerin 1975 ve 2002 y›llar›nda göreceli verimlilik ligindeki konumlar› sunulmaktad›r. Bu dönemde baflar›l› olan ülkelerden ‹rlanda’n›n konumu 22 basamak ve G. Kore’nin konumu 15 basamak artarken, Türkiye’nin s›ralamadaki yeri sadece 1 basamak yükselmifltir. En baflar›s›z ülkeler olarak göze çarpan Arjantin’in konumu 6 basamak, Peru’nun konumu ise 10 basamak gerileme göstermifltir. Özellikle bafllang›ç döneminde benzer verimlilik düzeyine sahip ülkelerin (örne¤in G. Kore ve Türkiye) 1975 ve 2002 gibi çok da uzun olmayan bir zaman aral›¤›nda oldukça farkl› verimlilik art›fl› göstermesi, verimlilik art›fl› ile iliflkili olan faktörler üzerine yap›lacak araflt›rmalar›n bulgular›n› çok önemli hale getirmektedir. Grafik 3.4. Düflük ‹flgücü Verimlili¤i Performans›na Sahip Ülkeler (ABD=100) 70 Arjantin

60

Yüzde

50 Peru

40 30

Jameika

Türkiye Zimbabve

20 10 0 0

1

2

3 1975

4

5

6

2002

(*) ‹flgücü bafl›na Milli Gelir 1995 y›l› ABD Dolar› ve 1995 SAGP’ye göredir. ‹flgücü ölçütü olarak 15-64 yafl aras› nüfus kullan›lm›flt›r. Kaynak: WDI (2004) verileri kullan›larak taraf›m›zca hesaplanm›flt›r.

40

Grafik 3.5. Yüksek ‹flgücü Verimlili¤i Art›fl›na Sahip Ülkeler (ABD=100) 180 160

Lüksemburg

140 120

‹rlanda

100 80 G.Kore

60

Tayland Çin

40 20 0 0

1

2

3 1975

4

5

6

2002

(*) ‹flgücü bafl›na Milli Gelir 1995 y›l› ABD Dolar› ve 1995 SAGP’ye göredir. ‹flgücü ölçütü olarak 15-64 yafl aras› nüfus kullan›lm›flt›r. Kaynak: WDI (2004) verileri kullan›larak taraf›m›zca hesaplanm›flt›r.

Tablo 3.2. Ülkelerin Göreceli Verimlilik Düzeylerinin Geliflimi (ABD= 100) S›ra No Ülke 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

‹sviçre Lüksemburg ABD Hollanda Belçika Norveç Yeni Zelanda Kanada Avustralya Danimarka Fransa Avusturya ‹talya ‹sveç ‹srail

1975 Y›l›

S›ra No

108,8 106,1 100,0 98,9 91,4 91,2 91,0 90,1 83,4 83,3 83,2 83,2 82,9 80,1 76,9

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

Ülke Lüksemburg ‹rlanda Norveç ABD Belçika Avusturya Hollanda ‹talya Fransa ‹sviçre Danimarka Avustralya Kanada Almanya Finlandiya

41

2002 y›l› 165,8 103,7 102,4 100,0 95,0 89,9 86,6 84,9 84,5 80,5 80,3 80,0 79,5 77,4 77,2

S›ralamadaki De¤iflim + + + 0 + + + + +

S›ra No Ülke 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49

Almanya ‹zlanda ‹spanya ‹ngiltere Yunanistan Finlandiya Arjantin Japonya ‹rlanda Meksika Çek Cum. Portekiz Slovakya Peru Macaristan Uruguay Brezilya Rusya Polonya Tunus fiili Ürdün Jamaika Paraguay G. Kore Türkiye Filipinler Malezya Zimbabve M›s›r Tayland Endonezya Hindistan Çin

1975 Y›l› 76,7 76,6 71,7 70,6 67,5 67,0 65,8 62,8 57,1 46,4 45,3 42,6 40,6 39,5 37,0 35,6 33,2 33,0 25,2 24,8 24,4 23,7 22,0 21,4 20,6 20,4 20,3 19,1 13,9 9,8 8,8 6,5 5,9 2,6

S›ra No

Ülke

16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49

‹zlanda ‹ngiltere Japonya ‹sveç ‹spanya ‹srail Yeni Zelanda Yunanistan Portekiz G, Kore Macaristan Çek Cum. Arjantin fiili Slovakya Meksika Malezya Polonya Uruguay Tunus Brezilya Rusya Ürdün Peru Türkiye Paraguay Tayland Filipinler M›s›r Çin Jamaika Endonezya Hindistan Zimbabve

Kaynak: World Bank WDI (2004) verileri kullan›larak hesaplanm›flt›r.

42

2002 y›l› 75,9 75,6 70,6 70,2 68,5 62,1 62,1 59,9 49,8 46,9 40,6 38,4 35,7 33,6 32,7 31,2 30,1 29,0 24,1 24,0 23,0 21,7 20,5 18,6 18,3 17,0 16,4 14,1 13,8 10,9 10,0 9,1 8,4 6,9

S›ralamadaki De¤iflim + + + + + + + + + 0 + + + + + 0 0 -

Verimlilik art›fl› ile insan sermayesi aras›ndaki iliflki üzerine ayr›nt›l› analizler yapmadan önce, Türkiye ekonomisindeki düflük verimlilik art›fl›n›n nedenleri üzerine genel bir çerçeve sunulmas› yararl› olacakt›r. Çeyrek as›rd›r uygulanmakta olan piyasa ekonomisinin güçlendirilmesi ve d›fla aç›kl›¤a (ihracata) dayanan büyüme stratejisi göz önünde bulunduruldu¤unda, kan›m›zca, piyasa ekonomisinin kurumsallaflt›r›lmas› ve rekabet gücünün dinamik k›l›nmas› alanlar›ndaki zay›fl›klar Türkiye ekonomisinin düflük verimlilik art›fl› performans› sergilemesinde önem tafl›maktad›r. Büyüme modelinin d›fl talep ve piyasa mekanizmas›n›n güçlendirilmesine dayand›r›lmas›n›n ekonomik ve sosyal alanlara yapaca¤› yans›malar›n özellikle kamunun uygulayaca¤› tamamlay›c› politikalara ba¤l› olaca¤› konusunda genifl bir fikir birli¤i bulunmaktad›r. Bu kapsamda, ülke deneyimleri ve teorik yaklafl›mlar ekonomilerin d›fla aç›lmas› ve büyüme sürecinin piyasa dinamiklerine b›rak›lmas› hususunda afla¤›daki temel noktalar›n önemine iflaret etmektedir. Piyasa ekonomisinin temel özelli¤i, iktisadi birimlerin tüketim ve yat›r›m kararlar›n›n kamusal otoriteler yerine fiyat mekanizmas› taraf›ndan yönlendirilmesidir. Bu modelin bafll›ca özellikleri ve kamunun bu modeldeki yeri ana hatlar›yla afla¤›daki flekilde özetlenebilir: 1) Fiyat mekanizmas›n›n birey ve firmalar› sa¤l›kl› biçimde yönlendirebilmesi “ekonomik istikrar›n sa¤lanmas›”na ba¤l›d›r. Ekonomik istikrar›n sa¤lanamad›¤› durumda, do¤al olarak, “fiyatlar›n” birey ve firmalara do¤ru bilgiler sunmas› mümkün de¤ildir. Ekonomik istikrar›n sa¤lanamad›¤› durumda piyasa ekonomisi ifllevselli¤ini yitirecek, kamunun aktif yönlendirme araçlar› da terkedilmifl oldu¤undan, ekonomik ve sosyal boyutlar›yla kalk›nma süreci bu durumdan oldukça olumsuz etkilenecektir. 2) Sadece fiyat mekanizmas›n›n ifllevsel k›l›nmas› “sürdürülebilir büyüme” için yeterli de¤ildir. Bu kapsamda, d›flsall›klar ve bölünememezlik gibi nedenlerle fiyat mekanizmas›n›n etkin sonuçlar ortaya koyamad›¤› e¤itim, sa¤l›k ve Ar-Ge gibi alanlarda kamunun aktif müdahalesi kritik önemdedir. Bilgi asimetrisinin yo¤un oldu¤u bankac›l›k, tam rekabet koflullar›n›n sa¤lanmas›nda güçlükler bulunan enerji ve ulaflt›rma-haberleflme gibi faaliyet alanlar›nda kamunun etkin düzenleme ve gözetim ifllevi büyük önem tafl›maktad›r.

43

3) Ekonomik faaliyetlerin “kurall›l›k” esas›na göre yürütülmesi gerekmektedir. Bu kapsamda, adil rekabet ortam›n›n ve f›rsat eflitli¤inin tesisi büyük önem tafl›maktad›r. Kamu ve özel sektörde kurumsallaflma, kay›t d›fl›l›¤›n önlenmesi, adalet sisteminin etkin çal›flmas›, fikri mülkiyet haklar›n›n korunmas› ile bireylere ve firmalara güvenli bir ortam›n sunulmas› gerekmektedir. Ancak, Türkiye ekonomisinin piyasa ekonomisi kurallar› çerçevesinde yeniden yap›land›r›lmas› dikkate al›nd›¤›nda, yukar›da ana hatlar›yla sunulan ve yeni büyüme modelinin temelini oluflturan boyutlar›n geçmifl dönemin önemli bir bölümünde ihmal edildi¤i söylenebilir. Ekonominin d›fla aç›lmas› ve uluslararas› iflbölümüne iliflkin olarak ise afla¤›da dört madde alt›nda özetlenen hususlar önem tafl›maktad›r: 1) Artan rekabet bask›s›, geniflleyen pazar ölçe¤i, uzmanlaflma ve d›fl finansman imkanlar›na eriflim gibi kanallarla d›fla aç›lma, büyüme sürecinde olumlu etkide bulunabilir. Ekonomilerin d›fla aç›lmas› statik faydalar sunmakla birlikte, otomatik olarak “dinamik büyüme evresi”ne geçilmesini sa¤lamamaktad›r. Bu kapsamda, d›fla aç›lma kendi bafl›na yeterli de¤ildir ve büyüme performans› üzerinde “geçici” bir etki yapmaktad›r. 2) D›fla aç›lman›n ekonomiye “kal›c›” faydalar sa¤lamas› uluslararas› iflbölümünde yüksek katma de¤er yaratan sektörlerde uzmanlaflma ve/veya statik kazan›mlar› dinamik kazan›mlara dönüfltürecek önkoflullar›n varl›¤›na ba¤l›d›r. Üretim ve ihracat yap›s›n›n yo¤unlukla düflük katma de¤er yaratan sektörlerden oluflmas› ve/veya ihracat art›fl›n›n kayna¤›nda verimlilik art›fl›n›n olmamas› “uluslararas› ticarette eflitsiz bölüflümü” gündeme getirerek ülkenin mutlak ve/veya göreceli olarak “yoksullaflma süreci”ne girmesine neden olabilecektir. 3) D›fl pazarlardaki rekabet gücünün kayna¤›n› düflük ücret ve yüksek döviz gibi unsurlar›n oluflturmas› durumunda, ihracat düzeyinin korunmas› veya art›r›lmas› ücret seviyesinin ve ülke paras›n›n de¤erinin sürekli ve artan ölçüde bask› alt›nda tutulmas›n› gerektirecektir. Bu durum ise ekonomik ve sosyal aç›lardan sürdürülebilir de¤ildir. D›fla aç›lmayla birlikle artan d›fl finansman imkanlar›n›n do¤rudan yat›r›mlar yerine k›sa vadeli portföy yat›r›mlar› biçiminde olmas› ülkeyi ulusal ve küresel düzeydeki risklere karfl› oldukça duyarl› bir konuma getirmektedir.

44

4) D›fl ticarette uzmanlaflma yap›s›n›n yüksek katma de¤er üreten sektörler lehine de¤ifltirilmesinde ve ihracat art›fl›n›n kal›c› k›l›nmas›nda ülke ve firmalar›n üretkenlik yetene¤i kritik bir önem tafl›maktad›r. Bunun yan›nda, do¤rudan yabanc› sermaye yat›r›mlar› ve yeni teknolojilere daha kolay eriflim gibi d›fla aç›lma sürecinin sundu¤u potansiyellerin de¤erlendirilmesi, nitelikli insangücü baflta olmak üzere, ülkelerin üretim yeteneklerinin gelifltirilmesiyle do¤rudan iliflkilidir. Bu yeteneklerin gelifltirilmesi ise kamu ve özel kesimde verimlilik art›r›c› faaliyetlere odaklan›lmas›n› gerektirmektedir. Dolay›s›yla, d›fla aç›lmaya paralel olarak uygulamaya konulacak tamamlay›c› reformlar ve politikalar politikalar ihracata dayal› büyüme stratejisinin baflar›s› için büyük önem tafl›maktad›r. Yukar›da belirtildi¤i üzere, yaklafl›k bir çeyrek as›rd›r Türkiye’de uygulanmakta olan büyüme politikas›n›n temel özelliklerinden olan piyasa ekonomisinin güçlendirilmesi ve ekonominin d›fla aç›lmas› süreçlerinin baflar›yla uygulanmas›nda ortak noktay› insan sermayesinin gelifltirilmesi oluflturmaktad›r. Di¤er bir ifadeyle, nüfusun bilgi ve beceri düzeyinin yükseltilmesi yeni büyüme modelinin ana unsurlar›n› kesen bir nitelik tafl›maktad›r. Ancak, Türkiye’de geçmifl dönemde uygulanm›fl olan büyüme stratejisi genel hatlar›yla de¤erlendirildi¤inde, stratejinin önemli yap› tafllar›n›n eksik oldu¤u ve uygulamaya konulan politikalar›n ifllevsel k›l›nmas› için gerekli olan, iflgücünün niteli¤inin iyilefltirilmesi baflta olmak üzere, birçok tamamlay›c› unsurun ihmal edildi¤i söylenebilir. Sonuçta, uygulanm›fl olan ekonomik ve sosyal politikalar “dinamik büyüme yap›s›”n›n kayna¤›n› oluflturan verimlilik art›fl› sa¤lamada yetersiz kalm›flt›r. ‹zleyen bölümde, Türkiye’de insan sermayesinin düzeyi, niteli¤i ve geliflimi di¤er ülkelerle karfl›laflt›rmal› olarak incelenerek Türkiye ekonomisinin geçmifl dönem büyüme yap›s›n›n de¤erlendirilmesine ve gelecek dönemde uygulamaya konulacak sosyal ve ekonomik politikalara ›fl›k tutulmaya çal›fl›lacakt›r.

45

4

B Ö L Ü M

TÜRK‹YE’DE BEfiER‹ SERMAYE GÖSTERGELER‹

4. TÜRK‹YE’DE BEfiER‹ SERMAYE GÖSTERGELER‹ Bu bölümde, insan sermayesinin temel unsuru olan e¤itim alan›nda Türkiye’nin dünyadaki konumu çok say›da niteliksel ve niceliksel gösterge kullan›larak incelenmektedir. Böylelikle, e¤itim ve verimlilik aras›ndaki iliflkinin ekonomik büyüme modelleri tahmin edilerek incelendi¤i izleyen bölüme altyap› oluflturulmas› amaçlanmaktad›r. Birinci alt bölümde nüfusun e¤itim durumu çok say›da ülkeyle karfl›laflt›rmal› olarak incelenecek, takip eden alt bölümde ise e¤itime aktar›lan kaynaklar›n niteli¤i ve bileflenleri de¤erlendirilecektir. E¤itimde f›rsat eflitli¤i boyutu üçüncü alt bölümde ele al›nacak, dördüncü alt bölümde ise geçmifl dönemde izlenen politikalar›n en önemli yans›mas› olan “e¤itimde nitelik boyutu” incelenecektir.

4.1. Nüfusun E¤itim Durumu Bir ülkedeki insan sermayesinin en temel göstergelerinden birisi nüfusunun e¤itim düzeyidir. Nüfusun e¤itim düzeyine iliflkin olarak afla¤›da ele al›nan göstergeler, Türkiye’de insan sermayesinin, son y›llarda iyileflme e¤ilimi göstermekle birlikte, analizde kapsanan di¤er birçok ülkeye oranla, oldukça yetersiz oldu¤unu ortaya koymaktad›r. 25-64 yafl aras›ndaki bireyleri kapsayan yetiflkin nüfus ele al›nd›¤›nda, 2003 y›l› itibar›yla Türkiye nüfusunun yaklafl›k üçte ikisinin ilkö¤retim düzeyi veya alt›nda e¤itime sahip olduklar› görülmektedir (bkz. Tablo 4.1). Ortaö¤retimden mezun olanlar yetiflkin nüfusun yüzde 26,4’lük bölümünü olufltururken, yüksekö¤retim mezunlar›n›n oran› sadece 9,7’dir. Di¤er OECD üyesi ülkelerdeki yetiflkin nüfus oldukça farkl› bir e¤itim yap›s›na sahiptir. Türkiye hariç tutuldu¤unda, Tablo 4.1’deki 27 OECD ülkesinde yetiflkin nüfusun yüzde 57,4’ü ortaö¤retim kurumlar›ndan mezun iken, yüksekö¤retim kurumlar›ndan mezunlar›n oran› yüzde 24,7’dir. Yetiflkin nüfusun e¤itim düzeyi cinsiyetler itibar›yla incelendi¤inde, kad›nlar›n yüzde 72,3’lük, erkeklerin ise yüzde 56,9’luk bölümünün ilkö¤retim düzeyi veya alt› e¤itime sahip olduklar› görülmektedir. Ortaö¤retimden mezunlar yetiflkin kad›n nüfusun sadece yüzde 20’sini olufltururken, bu oran yetiflkin erkek nüfus için yüzde 31,7’dir. Kad›n ve erkek yetiflkin nüfusun e¤itim durumlar› aras›ndaki dengesizlik aç›s›ndan, Türkiye OECD ülkeleri aras›nda dikkat çekmektedir. Çocuklar›n e¤itiminin kad›nlar›n e¤itimi ile çok yak›ndan iliflkili oldu¤u dikkate al›nd›¤›nda, bu durum Türkiye’de insan sermayesinin iyilefltirilmesi önündeki çok önemli bir engeli teflkil etmektedir.

49

Yetiflkin nüfusun e¤itim durumuna iliflkin di¤er bir gösterge olan iflgücünün ortalama e¤itim süresi yukar›da sunulan de¤erlendirmeleri desteklemektedir (bkz. Tablo 4.2). Barro ve Lee (2000) taraf›ndan yap›lan tahminlere göre Türkiye’de iflgücünün ortalama e¤itim süresi 2000 y›l›nda 5,3 y›l ile ilkö¤retim düzeyinin alt›nda olup, bu süre yazarlar taraf›ndan incelenen çok say›da ülkenin alt›nda kalmaktad›r. 2000 y›l› itibar›yla, Türkiye’de iflgücünün ortalama e¤itim süresi Çin, Arjantin, fiili, M›s›r, Meksika, Filipinler ve Paraguay gibi Türkiye’ye benzer veya daha düflük ekonomik geliflmifllik düzeyine sahip ülkelerin gerisinde kalmaktad›r (bkz. Tablo Ek 3). 1985-2000 döneminde Türkiye’de iflgücünün ortalama e¤itim y›l› göstergesi iyileflme göstermifltir. 1985 y›l›nda 3,69 olan iflgücünün ortama e¤itim y›l›, y›ll›k ortalama yüzde 2,43 oran›nda artarak 2000 y›l›nda 5,29 y›la ulaflm›flt›r. Ancak, analizdeki 50 dolay›ndaki ülkenin ortalamas›na göre, Türkiye’de iflgücünün e¤itim y›l› dönem bafl›nda di¤er ülkelerin yüzde 51,5’i iken, dönem sonunda bu ülkelerin yüzde 63’üne yükselebilmifltir. Bu durum, iflgücünün ortalama e¤itim süresinde yaflanan geliflmelere ra¤men, Türkiye’nin insan sermayesi alan›nda halen kritik efli¤in alt›nda oldu¤u yönünde de¤erlendirilebilir. ‹flgücünün ortalama e¤itim süresinin Türkiye’de oldukça düflük bir düzeyde bulunmas›n›n alt›nda yatan nedenlerden birisi, herhangi bir e¤itim kademesini tamamlamayanlar›n (okuma-yazma bilmeyenler) yetiflkin nüfus içerisinde önemli a¤›rl›¤a sahip olmas›d›r. Zira, 15 yafl ve üzeri nüfus esas al›nd›¤›nda, okuma-yazma bilmeyenlerin pay› yüzde 13,5 gibi önemli bir düzeyde seyretmeye devam etmektedir (bkz. Tablo 4.3). Okuma-yazma bilmeyenlerin pay›nda geçmifl dönemde yaflanan iyileflmede 1980’li y›llarda uygulamaya konulan k›sa dönemli okuma-yazma kurslar›n›n rol oynad›¤› dikkate al›n›rsa, Türkiye’de insan sermayesinin gelifltirilmesine gerekli önemin verilmedi¤i belirginlik kazanmaktad›r. Günümüzde, ülkelerin refahlar›n› art›rmada nüfusun okur-yazarl›k oran›ndan ziyade, bilgi toplumu ve bilgisayar okur-yazarl›¤› gibi kavramlar›n öne ç›kt›¤› dikkate al›n›rsa, Türkiye’nin çok temel alanlarda önemli eksiklikler tafl›maya devam etmesinin önümüzdeki dönemde de olumsuz ekonomik ve sosyal yans›malar› olaca¤› söylenebilir.

50

51

Ortaö¤retim Yüksekö¤retim 31,2 31,3 64,1 14,5 53,7 28,7 50,4 44,0 76,5 11,7 67,0 31,5 51,9 33,3 61,1 23,4 73,4 24,0 44,8 18,1 82,4 15,1 54,4 25,9 69,1 10,1 46,5 37,4 57,0 29,5 31,5 15,4 63,6 24,1 46,6 30,9 56,4 31,0 68,4 14,2 24,7 10,8 87,7 11,1 44,6 24,9 59,2 33,4 69,7 27,0 26,4 9,7 56,4 28,0 56,9 38,4 56,3 24,2 55,2 42,9

Erkek ‹lkö¤retim 31,5 15,7 16,3 5,5 6,9 1,0 15,9 14,0 2,4 33,7 1,9 20,5 17,2 16,4 9,0 49,8 11,0 21,3 12,1 16,0 64,6 0,5 28,0 8,2 3,0 56,9 13,7 5,1 17,8 1,2 Ortaö¤retim Yüksekö¤retim 38,5 29,9 67,5 16,8 55,5 28,3 53,2 41,3 79,2 13,3 68,2 30,3 54,1 29,8 63,5 22,5 69,1 28,5 46,3 19,7 83,2 14,5 53,7 25,8 72,3 10,1 44,3 39,4 55,7 35,3 31,7 18,5 62,1 26,4 50,6 28,1 58,2 29,3 71,3 12,7 26,6 8,7 87,7 11,3 46,0 25,1 60,8 31,0 61,1 35,8 31,7 11,4 57,5 28,6 57,0 37,9 57,4 24,7 58,5 40,3

Kad›n ‹lkö¤retim 43,5 27,0 18,2 5,6 15,4 1,1 13,1 17,0 2,9 39,8 2,5 17,9 23,8 15,8 18,2 56,0 12,9 23,6 12,3 18,8 64,3 16,3 31,4 6,6 3,7 72,3 17,6 4,2 21,5 2,6

Ortaö¤retim Yüksekö¤retim 23,9 32,7 60,7 12,3 52,0 29,6 47,7 46,7 73,9 9,7 65,3 33,2 49,7 36,9 58,5 24,0 77,8 19,4 43,4 16,6 81,5 15,7 55,1 26,5 66,0 10,0 48,8 35,5 58,3 23,5 31,3 12,7 65,1 21,8 42,7 33,7 54,4 32,5 65,7 15,6 22,9 12,8 71,4 10,9 43,2 24,7 57,5 35,9 78,2 18,1 20,1 7,7 55,1 27,3 56,8 38,9 54,5 23,7 51,9 45,5

Kaynak: OECD Education At A Glance (2005) verileri kullan›larak taraf›m›zca hesaplanm›flt›r. Not: (1) Avustralya, Avusturya, Japonya, Y. Zelanda ve Polonya’da tan›m farkl›l›¤› nedeniyle lower-secondary e¤itim kademesi okul öncesi ve ilkö¤retim kademesi olarak de¤erlendirilmifltir. (2) ‹talya ve Hollanda için 2002 y›l› verileridir. (3) ‹lkö¤retim verileri okul öncesi e¤itimi de kapsamaktad›r.

Avustralya Avusturya Belçika Kanada Çek Cum. Danimarka Finlandiya Fransa Almanya Yunanistan Macaristan ‹rlanda ‹talya Japonya G. Kore Meksika Hollanda Yeni Zelanda Norveç Polonya Portekiz Slovak Cum. ‹spanya ‹sveç ‹sviçre Türkiye ‹ngiltere ABD Ülkeler Ort. ‹srail

Toplam ‹lkö¤retim 37,5 21,4 17,2 5,6 11,2 1,1 14,5 15,5 2,6 36,8 2,2 19,2 20,5 16,1 13,6 53,1 11,9 22,5 12,2 17,4 64,5 0,5 29,7 7,4 3,4 63,9 15,5 4,6 19,3 1,9

Tablo 4.1. Baz› Ülkelerde E¤itim Kademeleri ‹tibar›yla Yetiflkin Nüfusun (25-64 yafl) E¤itim Durumu, 2003 (%)

Tablo 4.2. ‹flgücünün Ortalama E¤itim Süresi (Y›l)

Türkiye Di¤er Ülkeler (a¤›rl›kl› ortalama)-1 Di¤er Ülkeler (basit ortalama)-2 Türkiye/(1) Türkiye/(2)

1985

1990

1995

2000

3,69

4,15

5,12

5,29

1985-2000 Dönem Ortalama Art›fl› (%) 2,43

5,90

6,49

6,73

7,02

1,17

7,16 62,5 51,5

7,78 63,9 53,4

8,11 76,0 63,1

8,40 75,3 63,0

1,07 ——-

Kaynak: Barro ve Lee (2000) çal›flmas› kullan›larak hesaplanm›flt›r.

Ülkelerin gelecek dönemde sahip olacaklar› insan sermayesine iliflkin en temel göstergelerden birisi okullaflma oran›d›r. Bu kapsamda, genç nüfusun gerçek anlamda Türkiye’nin önemli bir rekabet avantaj› haline gelmesi için ça¤›n gerekleriyle uyumlu bir flekilde bilgiyle donat›lmas› gerekmektedir. Farkl› e¤itim kademelerindeki (brüt) okullaflma oranlar›na iliflkin göstergeler geçmifl dönemde h›zl› bir iyileflme göstermesine ra¤men, di¤er birçok ülkeyle k›yasland›¤›nda Türkiye yetersiz bir konumda bulunmaktad›r (bkz. Tablo 4.4). 19702000 döneminde okullaflma oran› lise ve dengi e¤itim kademesinde yüzde 26’dan yüzde 73,3’e, yüksekö¤retimde ise yüzde 5’den yüzde 23,8’e yükselmifltir. ‹lkö¤retimde brüt okullaflma oran› yüzde 100 dolay›nda seyretmifl iken, okul öncesi e¤itim yüzde 0,1’den yüzde 6,1’e yükselmifltir. Okullaflma oranlar›ndaki geliflim son y›llarda da devam etmektedir. 2003 y›l›nda (brüt) okullaflma oran›, okul öncesi e¤itimde yüzde 12,5, ilkö¤retimde yüzde 96,1, ortaö¤retimde yüzde 96,4 ve yüksekö¤retimde 36,8 olarak gerçekleflmifltir (DPT (2006)).

52

53

86,5 98,1 94,5 73,5 73,7 —91,5 56,5 82,0 93,0 68,4 87,6 52,9 31,6 33,1 56,1 79,8 68,1 55,1 58,1 79,8 71,5 81,8 98,2 80,2 27,4 93,3 57,6

88,7 98,3 95,3 77,6 77,5 —92,9 63,0 84,8 93,7 72,3 89,6 59,9 35,4 36,9 62,8 82,9 72,4 62,3 64,9 83,0 75,6 85,0 98,5 84,4 36,3 94,1 64,2

1975 91,1 98,6 96,2 81,3 81,8 —94,3 68,4 87,4 94,4 76,0 91,4 67,1 39,3 41,0 69,0 86,1 76,3 69,2 71,2 85,9 79,4 87,8 98,8 87,5 44,9 95,0 70,1

1980 93,2 98,8 97,1 84,6 84,4 —95,3 73,9 89,6 95,1 79,1 92,8 73,4 43,2 45,2 74,6 88,8 79,7 75,6 76,3 88,4 82,7 90,0 99,0 90,2 52,6 95,8 75,8

1985

Kaynak: Dünya Bankas›, WDI (2005) Not: Okur-yazarl›k oranlar›nda 15 yafl ve üstü nüfus kullan›lmaktad›r.

Yunanistan Macaristan ‹talya Meksika Portekiz Slovak Cum. ‹spanya Türkiye Ülkeler Ort. Arjantin Brezilya fiili Çin M›s›r Hindistan Endonezya ‹srail Jameika Ürdün Malezya Paraguay Peru Filipinler Rusya Tayland Tunus Uruguay Zimbabve

1970

Tablo 4.3. 15+ Yafl Nüfusun Okur-Yazarl›k Oran› (%)

94,9 99,1 97,7 87,3 87,2 —96,3 77,9 91,5 95,7 82,0 94,0 78,3 47,1 49,3 79,5 91,4 82,2 81,5 80,7 90,3 85,5 91,7 99,2 92,4 59,1 96,5 80,7

1990 96,2 99,2 98,2 89,5 89,9 —97,0 81,8 93,1 96,3 84,7 94,9 81,9 51,1 53,3 83,5 93,3 84,8 86,5 84,3 91,9 87,8 93,5 99,4 94,1 64,7 97,1 84,7

1995 97,2 99,3 98,4 90,5 92,2 —97,6 86,5 94,5 96,8 86,4 95,8 90,9 —57,2 86,8 94,8 86,9 89,8 88,7 93,3 89,9 92,6 99,6 92,6 71,0 97,6 88,7

2000 97,3 99,3 98,5 —92,5 99,7 97,7 —97,5 96,9 —95,9 ——61,3 87,3 95,1 87,3 90,3 —91,6 90,2 —99,6 —72,1 97,6 89,3

2001 97,4 99,4 98,5 —92,9 —97,8 —97,2 97,0 —95,7 ———87,9 95,3 87,6 90,9 ——85,0 —99,6 —73,2 97,7 90,0

2002

Tablo 4.4. E¤itim Kademeleri ‹tibar›yla Okullaflma Oranlar›, (%) 1970

1975

1980

1985

1990

1995

2000

—16,9 29,9 —-

0,1 22,7 43,5 0,2

0,5 27,4 49,8 1,0

5,0 30,5 56,3 8,9

4,7 33,8 60,3 7,8

7,3 37,2 65,0 11,2

6,1 43,2 73,4 8,3

107,5 91,3 98,9 108,7

107,6 102,8 99,6 108,0

96,4 102,1 100,7 95,7

113,3 109,1 102,8 110,2

99,1 110,9 103,0 96,2

106,7 109,2 104,4 102,2

91,9 108,2 105,7 86,9

26,0 38,2 54,7 47,5

29,5 48,8 62,2 47,4

34,6 55,0 69,3 49,9

41,6 56,1 75,8 54,9

47,3 60,6 79,4 59,6

57,0 71,2 91,3 62,4

73,3 75,0 98,2 74,6

5,0 8,8 12,7

7,8 10,9 17,0

5,4 14,3 19,7

8,9 16,0 22,8

13,1 17,9 27,9

19,5 20,9 35,3

23,8 25,9 43,8

39,4

45,9

27,4

39,0

47,0

55,2

54,3

Anaokulu Türkiye Di¤er Ülkeler (a¤›rl›kl› ortalama) Di¤er Ülkeler (basit ortalama) Türkiye/Di¤er Ülkeler(Basit Ort.)(%) ‹lkö¤retim Türkiye Di¤er Ülkeler (a¤›rl›kl› ortalama) Di¤er Ülkeler (basit ortalama) Türkiye/Di¤er Ülkeler(Basit Ort.)(%) Lise ve Dengi Türkiye Di¤er Ülkeler (a¤›rl›kl› ortalama) Di¤er Ülkeler (basit ortalama) Türkiye/Di¤er Ülkeler(Basit Ort.)(%) Yüksekö¤retim Türkiye Di¤er Ülkeler (a¤›rl›kl› ortalama) Di¤er Ülkeler (basit ortalama) Türkiye/Di¤er Ülkeler(Basit Ort.)(%)

Kaynak: UNESCO-Institute for Statistics Not: (1) Di¤er Ülkeler grubu anaokulunda 47, di¤er e¤itim kademelerinde ise 48 ülkenin verisini kapsamaktad›r. Ortalamalar hesaplan›rken, verisi bulunan ülkeler dikkate al›nm›flt›r. (2) Okullaflma oranlar› brüt düzeylerdir.

Analizde incelenen ülkelerin ortalamas› ile karfl›laflt›r›ld›¤›nda, Türkiye’de (brüt) okullaflma oranlar›n›n h›zl› bir art›fl gösterdi¤i ortaya ç›kmaktad›r. Örne¤in, 1970 y›l›nda di¤er ülkeler ortalamas›n›n sadece yüzde 47,5 olan lise ve dengi e¤itim kademelerindeki okullaflma oran› 2000 y›l›nda yüzde 74,6’ya ulaflm›flt›r. Bu oran yüksekö¤retimde ise yüzde 39,4’den yüzde 54,3’e ç›km›flt›r.7 Okullaflma oran›ndaki h›zl› art›fla ra¤men, 2000’li y›llar itibar›yla baz› e¤itim kademelerinde ulafl›lan düzeylerin yetersiz oldu¤u görülmektedir. Bu durum sonraki e¤itim kademelerinin temelini oluflturmas› aç›s›ndan büyük önem arz eden okul ön-

(7) Ülkeler itibar›yla (brüt) okullaflma oranlar›n›n geliflimi için bkz. Tablo Ek 4 - Tablo Ek 7.

54

cesi e¤itim kademesinde oldukça çarp›c›d›r. TÜS‹AD taraf›ndan 2005 y›l›nda yay›nlanan “Do¤ru Bafllang›ç: Türkiye’de Okul öncesi E¤itim” bafll›kl› raporda da belirtildi¤i gibi, erken çocukluk e¤itimi bir yandan çocuklar›n biliflsel, sosyal, duygusal ve fiziki geliflimi, di¤er yandan sonraki e¤itim kademeleriyle aras›ndaki iliflkisi aç›s›ndan büyük önem tafl›makta; kapsaml› ve nitelikli bir erken çocukluk e¤itimi insan sermayesinden elde edilecek getiride hayati önem tafl›maktad›r (Bekman ve Gürlesel (2005)). Türkiye’de okullaflma oranlar›ndaki h›zl› art›fl› de¤erlendirirken, göz önünde bulundurulmas› gereken noktalardan birisi, özellikle yüksekö¤retimde yayg›n e¤itimin önemli yer tutmas›d›r. Tablo 4.5, 1983-2004 döneminde yüksekö¤retim kurumlar›na yerlefltirilen ö¤rencilerin örgün ve yayg›n e¤itim kurumlar›na göre da¤›l›m›n› sunmaktad›r. Tabloda sunulan verilere göre, yüksekö¤retimdeki ö¤rencilerin önemli bir bölümünü yayg›n e¤itim görenler oluflturmaktad›r. 2004 y›l›nda yayg›n ö¤retim kurumlar›na yerlefltirilenler yüksekö¤retim kurumlar›na yerlefltirilenlerin yüzde 37,9’unu oluflturmaktad›r. Bu oranlar lisans programlar› için yüzde 39,2, önlisans programlar› için 36,3’tür.8 Dolay›s›yla, Türkiye’de yüksekö¤retimde okullaflma oran›n›n h›zl› art›fl göstermesinde yayg›n ö¤retim kurumlar›n›n önemli rol oynad›¤› söylenebilir. Benzeri bir durum, aç›k lise uygulamas›yla birlikte ortaö¤retimde de görülmektedir. Türkiye’de yüksekö¤retimle ilgili sorunlardan bir di¤eri üniversite mezunlar›n›n alanlara göre da¤›l›m›nda yaflanmaktad›r. Afla¤›da yer alan Tablo 4.6’da baz› ülkelerde üniversite mezunlar›n›n temel alanlar itibar›yla da¤›l›m› sunulmaktad›r. Türkiye’de üniversite mezunlar›n›n alanlar› incelendi¤inde, temel baz› alanlarda yetersizlikler bulundu¤u dikkati çekmektedir. Bilgisayar ile ilgili alanlar ve sa¤l›k bilimleri alanlar›ndan mezunlar›n pay› di¤er ülkelerin gerisinde bulunurken, ziraat (tar›m), fen-edebiyat fakültelerinin e¤itim ile ilgili bölümleri ve e¤itim fakültelerinden mezunlar›n pay› di¤er ülkelere göre oldukça yüksektir. Türkiye’nin sa¤l›k bilimleri alan›nda yaflad›¤› insan gücü yetersizli¤i, bilgisayar ile ilgili faaliyetlerin ekonomik büyüme sürecinde tafl›d›¤› önem ve iflsizlik oran›n›n üniversite mezunlar› aras›ndaki yüksekli¤i dikkate al›nd›¤›nda, bu durum Türkiye’de e¤itim planlamas›n›n iflgücü talebi ile arz› aras›nda uyumu ihmal etti¤inin önemli bir göstergesi olarak de¤erlendirilebilecektir. (8) Yüksekö¤retim kurumlar›na yerlefltirilen ö¤rencilerin örgün ve yayg›n ö¤retim kurumlar› itibar›yla geliflimi için bkz. Tablo Ek 8.

55

56

64,5 49,0 43,4 41,1 39,0 37,3 39,4 40,1 40,7 33,5 27,6 35,2 36,4 33,4 33,0 36,4 34,2 36,4 35,4 27,7 33,8 33,5

21,3 18,8 18,2 17,4 18,9 19,5 16,7 17,4 17,8 15,6 14,1 20,1 19,9 21,7 23,7 24,1 25,5 26,8 27,5 25,9 29,0 28,6

14,2 32,2 38,4 41,5 42,2 43,1 43,9 42,5 41,4 31,1 31,5 23,3 21,6 23,5 23,9 25,9 28,2 22,4 23,5 17,5 22,7 21,6

—————————19,8 26,8 21,4 22,1 21,4 19,4 13,5 12,2 14,3 13,6 28,9 14,6 16,3

Aç›kö¤retim Lisans Programlar› Önlisans Programlar› 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

Toplam

Kaynak: DPT (2006), Ekonomik ve Sosyal Göstergeler 1950-2005. Not: 2002 y›l›nda Meslek Yüksek Okullar›na S›navs›z Geçifl Sistemi uygulanmaya bafllanm›flt›r. Bu kapsamda üniversiteye girifl için baflvuran aday say›s›na 2002 y›l›nda S›navs›z Geçifl için baflvuran 282688 aday, 2003 y›l›nda 94273 aday ve 2004 y›l›nda da 115000 aday bu uygulamadan yararlanm›flt›r.

1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

Örgün Ö¤retim Lisans Programlar› Önlisans Programlar›

Tablo 4.5. Türkiye’de Yüksekö¤retime Yerleflen Ö¤rencilerin Da¤›l›m› (%)

57

11,0 10,6 13,7 7,8 15,2 11,7 16,9 15,1 9,6 18,1 12,3 18,3 20,3 1,4 6,5 11,8 7,8 8,1 6,2 9,7 5,1 12,1 9,5 17,2 15,5 12,4

Befleri Bil. ve Güzel San. 37,7 38,3 36,3 26,1 24,6 23,5 39,0 27,9 41,3 29,1 34,6 36,4 22,2 41,6 34,4 37,6 21,0 28,2 31,1 31,8 21,3 35,5 23,9 30,6 41,7 41,6

Sosyal, ‹kt.‹d. Bil. ve Hukuk 2,7 1,8 3,1 3,3 1,1 5,0 3,1 1,9 8,1 0,8 3,1 1,8 4,5 0,5 2,3 2,2 2,8 5,1 6,3 4,2 0,9 1,5 2,2 0,7 2,4 —-

Hizmetler 7,3 17,5 11,3 17,1 9,7 21,3 12,4 17,3 7,9 8,0 15,7 20,8 27,9 16,0 10,7 5,2 8,9 13,0 16,3 15,1 20,8 13,2 11,6 9,2 6,4 11,5

Mühendislik 1,0 2,7 3,2 3,7 1,3 2,4 0,3 2,1 3,6 1,2 2,2 3,2 1,1 2,1 2,3 1,5 1,1 2,0 4,0 3,0 0,8 1,5 3,9 0,9 1,0 0,7

Ziraat 13,8 9,1 14,2 10,4 31,0 21,8 2,6 14,5 8,1 12,0 16,5 6,1 7,9 10,6 20,5 14,8 27,3 15,5 9,3 12,4 24,1 10,9 8,7 11,9 8,7 5,7

Sa¤l›k Bil. 5,6 7,1 8,8 5,1 5,2 3,7 13,1 9,6 1,7 8,2 6,7 4,7 9,0 3,3 3,1 7,1 2,3 4,6 5,6 6,4 5,3 7,7 9,2 12,5 6,0 11,9

Fen Bil. 9,2 2,8 2,5 2,8 1,6 3,8 3,0 3,9 1,1 9,0 1,1 —1,9 7,8 1,8 6,7 6,2 1,4 3,8 3,6 3,8 5,8 1,0 6,2 3,9 —-

Bilgisayar

0,0 0,1 0,0 6,5 0,0 0,0 0,3 0,0 0,0 3,2 0,6 2,9 0,0 0,0 0,7 0,7 3,6 0,0 0,0 0,1 0,0 0,6 0,0 0,0 1,2 0,0

Di¤er

Kaynak: OECD Education At A Glance (2005) verileri kullan›larak taraf›m›zca hesaplanm›flt›r. Not: (1) Bilgisayar mezunlar› Fen Bilimleri içerisinde yer almaktad›r. (2) E¤itim: Education; Befleri Bilimler ve Güzel Sanatlar: Humanities and Art; Sosyal, ‹ktisadi-‹dari Bilimler ve Hukuk: Social sciences, Business and Law; Hizmetler: Services; Mühendislik: Engineering, Manufacturing and Construction; Ziraat: Agriculture; Sa¤l›k Bilimleri: Health and Welfare; Fen Bilimleri: Life Sciences, Physical Sciences, Mathematics and Statistics; Bilgisayar: Computing terimlerini temsil etmektedir.

Avustralya Avusturya Belçika Çek Cum. Danimarka Finlandiya Fransa Almanya Macaristan ‹rlanda ‹talya Japonya (1) G. Kore Meksika Hollanda Yeni Zelanda Norveç Portekiz Slovak Cum. ‹spanya ‹sveç ‹sviçre Türkiye ‹ngiltere ABD ‹srail (1)

E¤itim (Fen-Edebiyat) E¤itim Fak.) 11,8 9,9 7,0 17,3 10,4 6,8 9,3 7,7 18,8 10,4 7,3 5,8 5,2 16,7 17,7 12,2 18,9 22,2 17,4 13,7 17,8 11,3 30,0 10,8 13,1 16,2

Tablo 4.6. Alanlar ‹tibar›yla Üniversite Mezunlar›n›n Da¤›l›m› (%), 2003

Ülkelerin gelecek dönemde sahip olabilecekleri insan sermayelerini de¤erlendirmede kullan›lacak di¤er bir gösterge zorunlu e¤itim süredir. Bu uygulama k›z çocuklar› ile düflük gelirli ailelerin çocuklar›n›n temel e¤itim imkan›na kavuflmalar› ve bir bütün olarak ülkelerin insan sermayelerinin iyilefltirilmesi aç›s›ndan büyük önem tafl›maktad›r. Ekonomik ve sosyal kalk›nma süreçlerinde tafl›d›¤› önem nedeniyle, zorunlu e¤itim oldukça genifl bir ülke grubunda uygulanagelmektedir. Türkiye, 1997 y›l›nda uygulamaya konulan 8 y›ll›k zorunlu e¤itim ile insan sermayesinin gelifltirilmesi aç›s›ndan önemli bir ad›m atm›flt›r9. Ancak, di¤er ülke uygulamalar› da dikkate al›nd›¤›nda, zorunlu e¤itim süresinin art›r›lmas›n›n önem tafl›d›¤› görülmektedir (bkz. Tablo 4.7). Tablo 4.7. Zorunlu E¤itimin Süresi (y›l), 2002 Ülke Arjantin Avustralya Avusturya Belçika Brezilya Kanada fiili Çin Çek Cum. Danimarka M›s›r Finlandiya Fransa Almanya Yunanistan Macaristan ‹zlanda Hindistan Endonezya ‹rlanda ‹srail ‹talya Jameika Japonya

Y›l 10 11 9 13 8 11 8 9 10 10 8 10 11 13 9 10 11 9 9 10 11 9 6 10

Ülke Ürdün G. Kore Lüksemburg Meksika Hollanda Yeni Zelanda Norveç Paraguay Peru Filipinler Polonya Portekiz Rusya Slovak Cum. ‹spanya ‹sveç ‹sviçre Tayland Tunus Türkiye ‹ngiltere ABD Uruguay Zimbabve

Y›l 10 9 10 10 13 12 11 9 11 7 9 9 10 10 11 10 9 9 11 9 12 12 10 7

Kaynak: OECD Education At A Glance (2005) verileridir.

(9) OECD taraf›ndan yay›nlanan Education At A Glance (2005) tarihli yay›nda Türkiye için zorunlu e¤itim süresi 9 y›l olarak belirtilmektedir. Bu durumun, anaokulunun zorunlu e¤itim kapsam›na al›nmas›ndan kaynakland›¤› düflünülmektedir.

58

Türk e¤itim sisteminin eksikliklerine yönelik olarak gündeme getirilen elefltirilerden birisi de mesleki ve teknik e¤itime gere¤ince önem verilmemesidir. Tablo 4.8’de çeflitli ülkelerde lise ve dengi e¤itim kademesinde mesleki e¤itimin a¤›rl›¤› sunulmaktad›r. Bu e¤itim kademesinde mesleki e¤itimin OECD ülkeleri genelinde önemli yer tuttu¤u, mesleki e¤itim içerinde uygulamal› mesleki e¤itimin Danimarka, Almanya ve ‹sviçre gibi ülkelerde büyük bir a¤›rl›¤a sahip oldu¤u görülmektedir. OECD ülkeleri geneliyle karfl›laflt›r›ld›¤›nda, Türkiye’de mesleki e¤itimin pay›n›n düflük oldu¤u, uygulamal› mesleki e¤itimin pay›n›n ise yüzde 8,4 ile incelenen OECD ülkelerinin ortalamas›n›n önemli ölçüde gerisinde oldu¤u görülmektedir. E¤itim programlar›n›n kapsam› sadece ülkelerin genç nüfusuyla s›n›rl› de¤ildir. Bu çerçevede, hayat boyu e¤itim anlay›fl›yla nüfusun tüm kesimlerinin ihtiyaçlar›na yönelik programlar›n gelifltirilmesi ve etkili bir flekilde uygulanmas› önemli ekonomik ve sosyal yans›malar› olan bir politika arac›d›r. Yafl gruplar› itibar›yla çeflitli ülkelerde okullaflma oranlar› Tablo 4.9’da verilmektedir. Tablodaki OECD ülkeleri ortalamas›nda 30-39 yafl grubundaki nüfusun yüzde 5,4’ünün, 40 ve üstü yafl grubundaki nüfusun ise yüzde 1,6’n›n e¤itim programlar› kapsam›nda oldu¤u görülmektedir. Türkiye’de ise bu oranlar karfl›laflt›r›lamayacak ölçüde düflük düzeydedir.

Tablo 4.8. Ortaö¤retim-Üst Bölümündeki Ö¤rencilerin Okul Programlar›, 2003

Avustralya Avusturya Belçika Çek Cum. Danimarka Finlandiya Fransa Almanya Yunanistan Macaristan ‹rlanda ‹talya Japonya G. Kore Meksika

Genel

Meslek Öncesi

Mesleki

Mesleki ve Uygulamal›

35,8 20,8 29,7 20,5 46,4 41,2 43,6 37,8 64,0 50,2 71,7 36,2 74,5 69,3 89,1

—7,4 —0,2 0,3 ————37,0 28,3 37,8 0,8 ——-

64,2 71,8 70,3 79,3 53,3 58,8 56,4 62,2 36,0 12,8 —26,0 24,7 30,7 10,9

—34,7 3,4 37,2 53,3 10,9 11,7 49,0 —12,8 —————-

59

Hollanda Yeni Zelanda Norveç Polonya Portekiz Slovak Cum. ‹spanya ‹sveç ‹sviçre Türkiye ‹ngiltere ABD Ülkeler Ort. Arjantin Brezilya fiili Çin M›s›r Hindistan Endonezya ‹srail Jameika Ürdün Malezya Paraguay Peru Filipinler Rusya Tayland Tunus Uruguay

Genel

Meslek Öncesi

Mesleki

Mesleki ve Uygulamal›

30,9 100,0 40,8 45,7 71,5 24,6 62,8 47,1 35,0 62,0 30,8 100,0 51,2 19,3 95,3 63,1 95,9 36,1 99,9 64,7 65,0 99,5 75,1 85,1 79,6 100,0 100,0 67,4 70,6 94,6 81,3

————0,4 ———————14,0 —————————5,3 ——————2,3 —-

69,1 —59,2 54,3 28,1 75,4 37,2 52,9 65,0 38,0 69,2 —50,2 80,7 4,7 36,9 4,1 63,9 0,1 35,3 35,0 0,5 19,6 14,9 20,4 ——32,6 29,4 3,0 18,7

23,6 ————38,9 4,3 —58,9 8,4 ——26,7 ———————3,8 ——————————-

Kaynak: OECD Education At A Glance (2005) verileridir. Not: (1) Mesleki ve Uygulamal› Okullarda okuyanlar Mesleki Okullar Bölümü içinde de¤erlendirilmektedir. (2) Avustralya’da Mesleki ve Uygulamal› Okullarda okuyan ö¤renciler Mesleki Okullar içinde kapsanm›flt›r. (3) ‹ngiltere’de Meslek Öncesi Okullarda okuyan ö¤renciler Mesleki Okullar içinde yer almaktad›r.

60

Tablo 4.9. Yafl Gruplar›na Göre Okullaflma Oran›, 2003

Avustralya Avusturya Belçika Çek Cum. Danimarka Finlandiya Fransa Almanya Yunanistan Macaristan ‹rlanda ‹talya Japonya G. Kore Meksika Hollanda Yeni Zelanda Norveç Polonya Portekiz Slovak Cum. ‹spanya ‹sveç ‹sviçre Türkiye ‹ngiltere ABD Ülkeler Ort. Arjantin Brezilya fiili Çin M›s›r Hindistan Endonezya ‹srail Jameika Ürdün

4 Yafl ve Alt› Grubu (1) 41,8 65,6 120,7 82,8 88,0 40,2 118,9 78,7 28,5 82,6 26,1 104,1 79,8 19,9 42,1 36,4 88,1 80,4 30,6 70,3 72,4 115,9 81,1 22,7 0,0 77,2 51,5 64,7 41,3 16,4 28,3 15,7 7,3 2,5 0,0 102,4 6,3 16,3

5-14 Yafl Grubu (2) 98,2 98,5 100,3 99,8 99,1 94,6 101,4 97,6 96,7 100,4 100,4 101,9 100,7 93,2 96,9 99,7 100,1 98,1 94,2 105,3 97,3 102,5 98,6 99,3 82,0 100,5 97,1 98,3 104,3 91,8 90,8 85,9 86,8 65,7 89,2 96,8 82,4 90,6

15-19 Yafl Grubu (3) 82,1 77,3 93,9 90,1 84,7 86,0 87,2 89,0 82,6 83,4 84,4 77,8 —81,7 43,9 84,9 67,0 85,3 88,2 70,9 79,7 78,5 86,8 83,1 34,8 75,9 75,4 79,0 71,3 73,9 70,2 13,7 ——51,5 65,6 40,3 42,2

61

20-29 Yafl Grubu (4) 33,4 18,1 29,0 16,6 31,9 40,4 20,4 26,7 25,8 22,3 19,3 19,3 —27,3 9,7 24,9 28,7 28,6 29,0 21,9 13,2 21,9 34,5 20,8 6,0 26,3 22,2 23,8 27,6 22,2 3,0 ———3,9 20,7 ——-

30-39 Yafl 40 Yafl ve Üstü Grubu (5) Grubu (6) 15,1 6,8 3,3 0,3 8,4 3,4 2,9 0,2 5,7 0,9 10,9 2,3 2,4 —2,9 0,2 0,5 0,0 4,9 0,5 2,8 —2,7 0,0 ——1,9 0,4 3,4 0,5 3,0 0,8 11,3 4,5 7,0 1,8 4,4 —3,6 0,5 1,8 0,2 2,8 0,4 13,6 3,4 3,6 0,3 0,3 0,0 15,7 7,8 5,9 1,7 5,4 1,6 6,8 1,4 7,8 2,3 0,8 0,3 ——————0,0 0,0 5,0 0,9 ————-

Malezya Paraguay Peru Filipinler Rusya Tayland Tunus Uruguay Zimbabve

4 Yafl ve Alt› Grubu (1)

5-14 Yafl Grubu (2)

15-19 Yafl Grubu (3)

20-29 Yafl Grubu (4)

13,6 9,4 50,2 0,0 80,7 55,4 —25,4 0,0

90,1 95,0 98,5 82,4 94,2 97,4 86,8 98,6 81,6

56,0 55,0 55,5 52,3 29,3 59,8 57,3 71,8 30,0

8,4 7,1 9,6 4,1 —13,5 3,9 22,6 —-

30-39 Yafl 40 Yafl ve Üstü Grubu (5) Grubu (6) 1,2 0,8 1,9 0,4 —1,4 —4,6 —-

0,2 0,2 0,5 ——0,3 —0,6 —-

Kaynak: OECD Education At A Glance (2005) verileridir. 4 Yafl ve Alt› Grubu, ilgili yafl grubundaki ö¤rencilerin ayn› yafl grubundaki toplam nüfusa oran›d›r. 5-14 Yafl Grubu, ilgili yafl grubundaki ö¤rencilerin ayn› yafl grubundaki toplam nüfusa oran›d›r. 15-19 Yafl Grubu, ilgili yafl grubundaki ö¤rencilerin ayn› yafl grubundaki toplam nüfusa oran›d›r. 20-29 Yafl Grubu, ilgili yafl grubundaki ö¤rencilerin ayn› yafl grubundaki toplam nüfusa oran›d›r. 30-39 Yafl Grubu, ilgili yafl grubundaki ö¤rencilerin ayn› yafl grubundaki toplam nüfusa oran›d›r. 40 Yafl ve Üstü Grubu, ilgili yafl grubundaki ö¤rencilerin ayn› yafl grubundaki toplam nüfusa oran›d›r. (7) ‹rlanda’da 40 Yafl ve Üstü Grubu 30-39 Yafl Grubu içinde yer almaktad›r. (8) Tunus’da 4 Yafl ve Alt› Grubu 5-14 Yafl Grubu içinde yer almaktad›r. (9) Arjantin, Brezilya, Malezya, Paraguay ve Peru, Uruguay verileri 2002 y›l› de¤erlerini temsil etmektedir.

Not: (1) (2) (3) (4) (5) (6)

4.2. E¤itime Ayr›lan Kaynaklar Türkiye ekonomisinde e¤itime ayr›lan kaynaklar di¤er birçok ülkeyle k›yaslanmayacak ölçüde düflüktür. Di¤er yandan, geçmifl dönemde okullaflma oranlar› ve iflgücünün ortalama e¤itim süresinde meydana gelen art›fla ra¤men, bu alana yönelen kaynaklarda benzeri bir geliflme yaflanmam›flt›r. Afla¤›da yer alan Tablo 4.10’da ülkeler itibar›yla e¤itim harcamalar›n›n milli gelire oran› sunulmaktad›r. 2002 y›l›nda, e¤itime yap›lan harcamalarda Türkiye yüzde 3,8’lik oran ile OECD üyesi ülkeler aras›nda en düflük de¤ere sahiptir. Bu oran›n OECD üyesi d›fl›nda olan ve Türkiye ile benzeri geliflmifllik düzeyine sahip ülkelerin de önemli ölçüde gerisinde kald›¤› görülmektedir. E¤itim harcamalar›n›n milli gelire oran›, tabloda yer alan OECD ülkeleri ortalamas›nda yüzde 5,7 iken, G. Kore’de yüzde 7,1’e, Yunanistan’da yüzde 4,1’e, Portekiz’de yüzde 5,8’e, Polonya’da yüzde 6,1, ‹srail’de yüzde 9,2, Tayland’da yüzde 6,8 ve Hindistan’da yüzde 4,8’e ulaflmaktad›r.

62

Di¤er yandan, farkl› bir hesaplama yöntemi kullanan baz› çal›flmalar Türkiye’de e¤itime ayr›lan kaynaklar›n milli gelire oran›n›n di¤er OECD ülkelerine yak›n oldu¤unu ortaya koymaktad›r. Örne¤in, Dünya Bankas›’nca 2005 y›l›nda yay›nlanan ve dershane ve özel ders gibi faaliyetlerin de kapsand›¤› bir Raporda Türkiye’de e¤itime ayr›lan kaynaklar›n milli gelire oran›n›n yüzde 7’ye ulaflt›¤› hesaplanmaktad›r. Ancak, genel ekonomide yüzde 50 düzeyde bir kay›t d›fl›l›k bulundu¤u dikkate al›nd›¤›nda, bu konu üzerine yap›lacak kapsaml› çal›flmalar›n oldukça faydal› sonuçlar ortaya koyaca¤› düflünülmektedir. Tablo 4.11’de e¤itim kademelerine göre yap›lan e¤itim harcamalar›n›n milli gelire oran› sunulmaktad›r. Tablodaki veriler tüm e¤itim kademelerinde Türkiye’de e¤itim harcamalar›n›n milli gelire oran›n›n incelenen di¤er ülkelerin çok büyük bir bölümünün alt›nda kald›¤›n› göstermektedir. Bu durum, genç nüfus yap›m›z dikkate al›nd›¤›nda önemli bir sorun olarak karfl›m›za ç›kmaktad›r. E¤itime yap›lan harcamalar kamu sektörü ve özel sektör ayr›m›nda de¤erlendirildi¤inde, incelenen ülkeler aras›nda önemli farkl›l›klar oldu¤u ortaya ç›kmaktad›r (bkz. Tablo 4.12). 2002 y›l›nda Türkiye’de toplam e¤itim harcamalar› içerisinde kamunun pay› yüzde 88,7 olup, bu oran OECD ülkeleri ortalamas›na benzerlik göstermektedir. Ancak, bu oran de¤erlendirilirken, Türkiye’de kifli bafl›na gelir düzeyinin düflüklü¤ü, gelir da¤›l›m›ndaki bozukluk ve bölgesel geliflme farkl›l›klar› göz önünde bulundurulmal›d›r. Tablo 4.13’de 1970-2004 döneminde Türkiye ekonomisinde e¤itim yat›r›mlar›n›n toplam yat›r›mlar içerisindeki pay› ve bu yat›r›mlar›n milli gelire oran› sunulmaktad›r. Her iki gösterge de, zorunlu e¤itim uygulamas›n›n bafllat›ld›¤› y›l› kapsayan 1997-2004 dönemine kadar olan dönemde iyileflme göstermemifltir (bkz. Grafik 4.1).

63

Tablo 4.10. E¤itime Yap›lan Harcamalar›n Milli Gelire Oran› %

Avustralya Avusturya Belçika Çek Cum. Danimarka Finlandiya Fransa Almanya Yunanistan Macaristan ‹rlanda ‹talya Japonya G. Kore Meksika Hollanda Yeni Zelanda Norveç Polonya Portekiz Slovak Cum. ‹spanya ‹sveç ‹sviçre Türkiye ‹ngiltere ABD Ülkeler Ort. fiili Hindistan ‹srail Jameika Paraguay Peru Filipinler Tayland Uruguay

Kamu

2002 Özel

Toplam

4,44 5,42 6,05 4,19 6,83 5,89 5,69 4,44 3,88 5,01 4,10 4,59 3,50 4,18 5,12 4,64 5,58 6,66 5,46 5,71 4,01 4,34 6,69 5,70 3,39 4,99 5,33 5,03 4,04 3,40 7,49 6,12 4,50 2,74 3,13 4,60 2,62

1,53 0,26 0,31 0,24 0,28 0,11 0,38 0,89 0,19 0,57 0,29 0,32 1,20 2,88 1,14 0,45 1,19 0,26 0,66 0,09 0,20 0,54 0,18 0,53 0,43 0,91 1,89 0,66 3,20 1,40 1,70 5,94 2,10 1,90 2,04 2,20 0,21

5,97 5,67 6,36 4,43 7,11 6,00 6,07 5,33 4,06 5,58 4,38 4,91 4,69 7,06 6,26 5,09 6,77 6,93 6,13 5,80 4,21 4,89 6,86 6,23 3,82 5,90 7,23 5,69 7,27 4,77 9,19 12,06 6,56 4,64 5,17 6,80 2,83

Kaynak: OECD Education At A Glance (2005) verileridir.

64

Kamu

1995 Özel

Toplam

4,47 5,93 —4,70 6,06 6,20 5,90 4,50 3,06 4,88 4,73 4,65 3,52 —4,60 4,50 4,83 6,77 5,68 5,27 4,56 4,54 6,10 5,42 2,33 4,80 5,02 4,92 2,85 3,34 6,90 —3,10 —3,00 4,00 3,30

1,20 0,32 —0,70 0,22 —0,42 0,92 —0,61 0,53 —1,15 —0,97 0,40 —0,37 ——0,13 0,85 0,11 ——0,70 2,22 0,69 2,20 0,15 1,50 ——————-

5,68 6,12 —5,40 6,28 6,31 6,32 5,42 3,17 5,49 5,27 —4,67 —5,57 4,87 —7,14 —5,31 4,69 5,39 6,23 —2,35 5,50 7,23 5,45 5,05 3,49 8,40 ——————-

Tablo 4.11. Kademeler ‹tibar›yla E¤itim Harcamalar›n›n Milli Gelire Oran› %, 2002

Avustralya Avusturya Belçika Çek Cum. Danimarka Finlandiya Fransa Almanya Yunanistan Macaristan ‹rlanda ‹talya Japonya G. Kore Meksika Hollanda Yeni Zelanda Norveç Polonya Portekiz Slovak Cum. ‹sveç ‹sviçre Türkiye ‹ngiltere ABD Ülkeler Ort. Arjantin fiili Hindistan ‹srail Jameika Malezya Paraguay Peru Tayland Uruguay

Okul Öncesi

‹lkö¤retim

0,10 0,55 0,59 0,46 0,81 0,38 0,67 0,53 —0,79 —0,44 0,19 0,16 0,61 0,38 0,31 1,02 0,52 0,35 0,48 0,52 0,21 —0,47 0,49 0,48 0,30 0,50 0,07 0,94 0,76 0,07 0,45 0,28 0,54 0,34

3,24 2,53 1,45 1,81 3,03 2,48 2,75 2,17 1,18 1,95 2,25 2,19 2,05 2,74 3,33 2,65 3,12 2,83 2,88 3,05 1,61 3,19 2,80 1,79 1,38 3,10 2,44 2,23 3,10 2,44 2,78 6,39 2,50 3,53 2,69 2,69 1,58

Ortaö¤retim Yüksekö¤retim 1,01 1,25 2,81 1,05 1,20 1,39 1,47 1,44 1,48 1,36 0,80 1,28 0,90 1,39 0,80 0,77 1,50 1,43 1,16 1,17 1,16 1,37 1,72 0,82 2,91 1,02 1,33 1,10 1,45 1,38 2,49 1,60 2,71 0,98 0,40 0,06 0,33

Kaynak: OECD Education At A Glance (2005) verileridir. Not: ‹leri düzey e¤itim dahildir. 65

1,61 1,11 1,37 0,94 1,91 1,76 1,10 1,08 1,22 1,24 1,26 0,95 1,08 2,21 1,39 1,27 1,49 1,46 1,51 1,02 0,87 1,75 1,37 1,17 1,15 2,62 1,38 1,09 2,21 0,84 2,07 2,56 2,65 1,60 0,93 0,61 0,58

Toplam 5,97 5,67 6,36 4,43 7,11 6,00 6,07 5,33 4,06 5,58 4,38 4,91 4,69 7,06 6,26 5,09 6,77 6,93 6,13 5,80 4,21 6,86 6,23 3,82 5,90 7,23 5,73 4,74 7,27 4,77 9,19 12,06 8,06 6,55 4,64 4,62 2,83

Tablo 4.12. Tüm E¤itim Kademeleri ‹tibar›yla Kamu ve Özel Sektörün E¤itim Kurumlar›na Yapt›¤› Harcamalar›n Da¤›l›m› %, 2002

Avustralya Avusturya Belçika Çek Cum. Danimarka Finlandiya Fransa Almanya Yunanistan Macaristan ‹rlanda ‹talya Japonya G. Kore Meksika Hollanda Yeni Zelanda Norveç Polonya Portekiz Slovak Cum. ‹spanya ‹sveç Türkiye ‹ngiltere ABD Ülkeler Ortalamas› Arjantin fiili Hindistan ‹srail Jameika Malezya Paraguay Peru Filipinler Uruguay

Kamu

Özel

74,19 93,33 94,17 94,51 96,07 97,84 92,10 83,31 95,39 89,83 93,44 92,64 74,52 58,30 81,05 90,32 82,47 96,22 89,17 98,42 95,26 88,36 96,69 88,74 84,42 73,81 88,25 83,10 54,85 71,95 79,05 49,63 99,91 67,78 59,08 59,99 92,33

25,81 6,67 5,83 5,49 3,93 2,16 7,90 16,69 4,61 10,17 6,56 7,36 25,48 41,70 18,95 9,68 17,53 3,78 10,83 1,58 4,74 11,64 3,31 11,26 15,58 26,19 11,75 16,90 45,15 28,05 20,95 50,37 0,09 32,22 40,92 40,01 7,67

Kaynak: OECD Education At A Glance (2005) verileridir.

66

Tablo 4.13. E¤itim Yat›r›mlar›n›n Toplam Yat›r›mlar ‹çerisindeki Pay› ve GSY‹H’ye Oran›, 1970-2004, (%) Toplam Yat›r›mlar ‹çindeki Pay

GSY‹H ‹çindeki Pay

2,5 2,0 2,0 2,2 2,8 3,3 5,1

0,5 0,5 0,4 0,5 0,7 0,8 1,0

1970-1974 1975-1979 1980-1984 1985-1989 1990-1994 1995-1999 2000-2004

Kaynak: DPT (2006)’de yer alan veriler kullan›larak taraf›m›zca hesaplanm›flt›r.

E¤itime yap›lan toplam harcamalarda da benzeri bir durum görülmektedir. 1980 y›l›nda yüzde 2,5 olan cari ve yat›r›m harcamalar›ndan oluflan kamu kesimi toplam e¤itim harcamalar›n›n milli gelire oran›, 8 y›ll›k zorunlu e¤itimin bafllad›¤› 1997 y›l›na kadar sistematik bir iyileflme göstermemifltir (bkz. Tablo 4.14). Kamu sektörünün kaynak tahsisinde de benzeri bir durum söz konusudur. Kamu kesimi konsolide bütçesi içerisinde e¤itim harcamalar›n›n pay› 1983 y›l›nda yüzde 13,1 iken, 2002’de yüzde 11,4’e düflmüfl, bu harcamalar›n çok büyük bir bölümünü yat›r›m harcamalar›ndan ziyade, cari harcamalar oluflturmaya devam etmifltir (bkz. Tablo 4.14). Grafik 4.1. E¤itim Yat›r›mlar›n›n Toplam Yat›r›mlar ve Milli Gelir ‹çerisindeki Pay› (%) 7.0 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0

Yat›r›mlar

Milli Gelir

67

04 20

20 02

20 00

19 98

4

96 19

19 9

2 19 9

19 90

88 19

19 86

19 84

0

8

19 82

19 8

19 7

19 76

19 74

19 72

19 70

0.0

68

Kaynak: DPT (2006)

1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003

2,46 2,17 2,01 1,88 2,11 2,05 2,65 3,27 3,63 4,06 4,10 3,12 2,72 2,51 2,23 3,70 4,28 3,79 3,93 4,02 —-

E¤itim Harcamalar›n›n GSY‹H ‹çindeki Pay› 0,30 0,24 0,21 0,21 0,25 0,31 0,30 0,36 0,39 0,46 0,47 0,32 0,28 0,37 0,53 0,60 0,66 0,58 0,55 0,46 0,46

E¤itim Yat›r›mlar›n›n GSY‹H ‹çindeki Pay› 13,1 12,6 13,3 11,8 12,4 12,6 15,8 19,1 17,6 20,0 16,7 13,5 12,3 9,4 8,0 13,5 12,2 10,1 14,5 11,4 15,0

E¤itim Harcamalar›n›n Konsolide Bütçe ‹çindeki Pay› 1,6 1,4 1,4 1,3 1,5 1,9 1,8 2,1 1,9 2,3 1,9 1,4 1,3 1,4 1,5 2,1 1,9 1,5 2,0 1,3 1,1

E¤itim Yat›r›mlar›n›n Konsolide Bütçe ‹çindeki Pay›

Tablo 4.14. Kamu E¤itim Harcamalar›n›n ve Yat›r›mlar›n›n GSY‹H ile Konsolide Bütçe ‹çindeki Paylar› (%)

E¤itim alan›nda okullaflma oranlar› ve iflgücünün e¤itim süresinde meydana gelen geliflmelerin bu alana yönelik kaynaklar›n geliflimiyle paralellik arz etmemesi, do¤al olarak, e¤itimin hangi koflullarda yürütüldü¤ünü gösteren di¤er niceliksel göstergelerdeki yetersizliklere yans›maktad›r. E¤itim birimlerinde yeterli nitelikte ve say›da insan gücü istihdam edilememesi, fiziki altyap›daki yetersizlikler, modern e¤itim tekniklerinin uygulanamamas› bu göstergelerden baz›lar›d›r. E¤itime ayr›lan kaynaklar›n okullaflma oranlar›ndaki art›flla paralellik arz etmemesinin en somut yans›mas› ö¤retmen bafl›na ö¤renci say›lar›nda (s›n›f büyüklükleri) gerçekleflmifltir. 1970-2002 döneminde baz› ülkelerde e¤itim kademeleri itibar›yla ö¤retmen bafl›na ö¤renci say›s›ndaki geliflmeler Tablo Ek 9-Tablo Ek 12’de verilmektedir. Türkiye d›fl›ndaki 47 ülkenin ortalamas› ile Türkiye verisi afla¤›da yer alan Tablo 4.15’de sunulmaktad›r. 1980-2002 dönemi esas al›nd›¤›nda, analizdeki ülkeler ortalamas›nda s›n›f büyüklüklerinin genellikle iyileflme gösterdi¤i ortaya ç›kmaktad›r. Bu dönem içerinde s›n›f büyüklü¤ü okul öncesi e¤itimde 28,3’ten 17,5’e, ilkö¤retimde 25,3’ten 19,2’ye, ortaö¤retimde 17,1’den 16’ya gerilemifl, yüksekö¤retimde ise 13,5’ten 16’ya yükselmifltir. Türkiye’de ise s›n›f büyüklükleri di¤er ülkeler ortalamas›n›n oldukça üzerinde seyretmifl ve di¤er ülkeler ortalamas›na oran olarak ilgili dönemde genel olarak kötüleflme göstermifltir. 1980 y›l› baz al›n›rsa, 2002 y›l›na kadar olan 20 y›ll›k dönemde Türkiye’de ortalama s›n›f büyüklü¤ünün yüksekö¤retimde önemli ölçüde artt›¤› (kötüleflti¤i), di¤er e¤itim kademelerinde ise önemli bir de¤iflikli¤in olmad›¤› görülmektedir. 2002 y›l› itibar›yla, Türkiye’de s›n›f büyüklü¤ü di¤er ülkeler ortalamas›n›n ilkö¤retimde yüzde 38, ortaö¤retimde yüzde 23 ve yüksekö¤retimde 56 üzerinde gerçekleflmifltir. Türkiye’de s›n›f büyüklü¤ünün di¤er ülkeler ortalamas›n›n alt›nda bulundu¤u e¤itim kademesi, okullaflma oran›n›n oldukça s›n›rl› düzeyde oldu¤u okul öncesi e¤itim kademesidir.

69

Tablo 4.15. E¤itim Kademeleri ‹tibar›yla Ö¤retmen Bafl›na Ö¤renci Say›s› 1970

1975

1980

1985

1990

1995

2000

2001

2002

22,7 29,8 76,2

19,9 29,5 67,5

17,9 28,3 63,3

20,0 25,2 79,4

16,8 22,8 73,7

16,9 20,1 84,1

16,0 18,8 85,1

16,0 18,7 85,6

17,0 18,5 91,9

37,8 29,2 129,5

31,9 26,4 120,8

26,6 25,3 105,1

31,2 23,0 135,7

30,4 21,2 143,4

28,2 20,3 138,9

30,3 19,4 156,2

27,5 19,3 142,5

26,5 19,2 138,0

27,6 17,3 159,5

21,9 17,2 127,3

19,8 17,1 115,8

21,1 16,9 124,9

23,9 15,0 159,3

22,5 15,3 147,1

18,4 16,0 115,0

16,8 15,8 106,3

19,7 16,0 123,1

18,4 11,1

21,0 12,8

11,4 13,5

20,5 15,4

21,8 15,6

27,6 15,0

24,0 15,9

24,0 16,0

25,0 16,0

165,8

164,1

84,4

133,1

139,7

184,0

150,9

150,0

156,3

Okul Öncesi Türkiye Di¤er Ülkeler (basit ort.) Türkiye/Di¤er Ülkeler(%) ‹lkö¤retim Türkiye Di¤er Ülkeler(basit ortalama) Türkiye/Di¤er Ülkeler(%) Ortaö¤retim Türkiye Di¤er Ülkeler (basit ortalama) Türkiye/Di¤er Ülkeler(%) Yüksekö¤retim Türkiye Di¤er Ülkeler(basit ortalama) Türkiye/Di¤er Ülkeler(%)

Kaynak: UNESCO-Institute for Statistics. 2000-2002 döneminde Türkiye’ye ait ilkö¤retim ve ortaö¤retim verileri DPT (2006)’den al›nm›flt›r. Not: Di¤er Ülkeler grubu anaokulunda 46, yüksekö¤retimde 47 ve di¤er e¤itim kademelerinde 48 ülkenin verisini kapsamaktad›r. Ortalamalar hesaplan›rken, verisi bulunan ülkeler dikkate al›nm›flt›r.

E¤itim alan›na yönlendirilen kaynaklar ve bunun e¤itim faaliyetleri üzerine etkisini de¤erlendirmede kullan›labilecek di¤er bir gösterge ö¤retmen maafllar›d›r. Bu göstergeye yönelik veriler Tablo 4.16 ve Tablo 4.17’de yer almaktad›r. Tablo 4.16’da Devlet okullar›nda hizmet veren ö¤retmelerin çal›flma deneyimlerine ve çal›flt›klar› okul kademelerine göre maafl düzeyleri ve ilgili ülkedeki kifli bafl›na gelir düzeyleri verilmektedir. Tablodaki ö¤retmen maafllar› ve kifli bafl›na gelir düzeyleri ABD dolar› ve sat›nalma gücü paritesine göre ifade edilmektedir. Tablo 4.17’da ise ö¤retmen maafllar›n›n kifli bafl›na milli gelire oran› sunulmaktad›r. 2000 y›l›nda Türkiye’de ilkö¤retim kademesinde ö¤retmen maafllar› (y›ll›k) bafllang›ç düzeyi için 12,900 ABD Dolar›, en yüksek düzey için ise 16,850 ABD Dolar›d›r. Lise ve dengi e¤itim kademesi için ise bu rakamlar, s›ras›yla 11,950 ABD Dolar› ve 15,900 ABD Dolar›d›r. Tablodaki OECD üyesi ülkelerin ortalamas›yla karfl›laflt›r›ld›¤›nda, üç nokta dikkat çekmektedir.

70

Bunlardan birincisi, her iki e¤itim kademesinde de ö¤retmen maafllar›n›n OECD üyesi ülkeleri ortalamas›n›n önemli ölçüde alt›nda oldu¤udur. Tabloda sunulan verilere göre Türkiye’de ö¤retmen maafllar› di¤er OECD üyesi ülkeleri ortalamas›n›n yüzde 56’s› ile yüzde 38’i aras›nda de¤iflmektedir. ‹kinci olarak, bafllang›ç düzeyindeki ö¤retmen maafllar› ile en yüksek ö¤retmen maafllar› aras›ndaki fark›n Türkiye’de daha düflük oldu¤u görülmektedir. ‹lkö¤retim kademesinde en yüksek ö¤retmen maafl› en düflük maafl›n yüzde 30 üzerindeyken, bu oran OECD ülkeleri ortalamas›nda yüzde 66’d›r. Benzeri bir durum lise ve dengi e¤itim kademesi için de geçerlidir. Son olarak, Türkiye’de ilkö¤retim kademesinde ö¤retmen maafllar› lise ve dengi e¤itim kademesinin üzerindeyken, OECD ülkeleri ortalamas›nda tersi bir durum geçerlidir. En düflük ö¤retmen maafl› esas al›nd›¤›nda, Türkiye’de ilkö¤retim kademesindeki maafl lise ve dengi e¤itimin yüzde 8 üzerindeyken, OECD ülkeleri ortalamas›nda yüzde 7,5 alt›ndad›r.

71

Tablo 4.16. Devlet Okullar›ndaki Ö¤retmen Maafllar›-ABD $ ve SAGP’ne Göre, 2003 ‹lkö¤retim Yeni En Bafllayanlar Yüksek Avustralya Avusturya Belçika Çek Cum. Danimarka Finlandiya Fransa Almanya Yunanistan Macaristan ‹rlanda ‹talya Japonya G. Kore Meksika Hollanda Yeni Zel. Norveç Polonya Portekiz Slovak Cum. ‹spanya ‹sveç Türkiye ‹ngiltere ABD Ülkeler Ort. Arjantin fiili Hindistan ‹srail Jameika Malezya Paraguay

28642,1 24474,5 27070,3 13808,1 32938,8 27022,5 23105,9 38216,3 22990,3 11701,2 24457,6 23750,8 24513,9 27213,9 12688,5 30070,8 18131,7 29719,4 6256,8 20149,8 5770,9 29972,8 24487,7 12903,3 28607,9 30339,4 23038,7 6901,3 11709,5 11734,7 12330,7 13354,4 9229,7 7949,6

42057,2 48977,0 44625,7 23434,9 37075,8 31785,1 45861,4 49585,7 33858,5 19886,1 45910,0 34869,5 57327,1 74964,8 27695,7 43712,6 35077,8 36805,5 10353,9 53085,1 9570,1 43816,0 32955,7 16851,2 41807,0 53562,9 38288,9 11611,8 18436,6 18163,3 21054,4 16520,0 17469,9 7949,6

Ortaö¤retim-Alt Bölümü Ortaö¤retim-Üst Bölümü Yeni En Yeni En Kifli Bafl›na Bafllayanlar Yüksek Bafllayanlar Yüksek Gelir Düzeyi 28864,9 25438,6 27070,3 13808,1 32938,8 30335,7 25563,8 39649,7 22990,3 11701,2 25294,6 25602,3 24513,9 27092,3 16267,5 31187,8 18131,7 29719,4 6256,8 20149,8 5770,9 33701,6 25277,6 —28607,9 30351,7 24251,5 9459,2 11709,5 14251,7 12330,7 13354,4 13479,8 12400,2

42077,5 51269,5 46222,9 23434,9 37075,8 36444,2 48439,8 50948,8 33858,5 19886,1 45910,0 38306,3 57327,1 74843,2 35055,6 47977,3 35077,8 36805,5 10353,9 53085,1 9570,1 48351,7 33566,6 —41807,0 52602,8 40411,9 15928,9 18436,6 23197,3 21054,4 16520,0 29151,2 12400,2

72

28864,9 25775,6 33588,4 16816,8 32330,7 34373,5 26034,6 42880,7 22990,3 13286,2 25294,6 25602,3 24513,9 27092,3 —31492,4 18131,7 29719,4 6256,8 20149,8 5770,9 34614,0 26278,2 11952,3 28607,9 30470,9 24915,6 9459,2 11709,5 17312,9 12330,7 13354,4 13479,8 12400,2

42077,5 54139,4 58278,8 25988,4 45425,0 42138,6 48957,0 54928,5 33858,5 24184,6 45910,0 40058,3 59055,2 74843,2 —63585,7 35077,8 36805,5 10353,9 53085,1 9570,1 49712,5 35609,9 15900,2 41807,0 52744,6 42163,8 15928,9 19302,2 27381,0 21054,4 16520,0 29151,2 12400,2

28780 29740 28920 15600 31050 27460 27640 27610 19900 13840 30910 26830 28450 18000 8980 28560 21350 37910 11210 17710 13440 22150 26710 6710 27690 37750 23650,0 11410 9810 2880 19440 3790 8970 4690

Peru Filipinler Tayland Uruguay

‹lkö¤retim Ortaö¤retim-Alt Bölümü Yeni En Yeni En Bafllayanlar Yüksek Bafllayanlar Yüksek 5668,8 5668,8 5606,4 5606,4 9889,6 11756,2 9889,6 11756,2 6047,5 28345,5 6047,5 28345,5 4850,4 7016,7 4850,4 7016,7

Ortaö¤retim-Üst Yeni Bafllayanlar 5606,4 9889,6 6047,5 5277,9

Bölümü En Yüksek 5606,4 11756,2 28345,5 7444,2

Kifli Bafl›na Gelir Düzeyi 5080 4640 7450 7980

Kaynak:Ücret verileri OECD Education At A Glance (2005)’den, Kifli Bafl›na Düflen Milli Gelir ise Dünya Ban kas› WDI (2005)’den al›nm›flt›r. Not: (1) Ortaö¤retim Alt Bölümü: Lower Secondary School; Ortaö¤retim Üst Bölümü: Upper Secondary School kavramlar›n› temsil etmektedir. (2) KBG: Kifli bafl›na düflen milli gelir düzeyini temsil etmektedir.

Ö¤retmen maafllar›n›n kifli bafl›na milli gelire oran›n›n verildi¤i Tablo 4.17 incelendi¤inde, 2003 y›l›nda Türkiye’de bu oran›n OECD ülkeleri ortalamas›n›n üzerinde oldu¤u görülmektedir. OECD ülkeleri genelinde, e¤itim kademelerinde yeni ifle bafllayan ö¤retmen maafllar›n›n kifli bafl›na milli gelir düzeyine yak›n oldu¤u, en yüksek ö¤retmen maafl›n›n ise kifli bafl›na gelirden yüzde 62 ile yüzde 78 oran›nda daha yüksek oldu¤u görülmektedir. Türkiye’de ise en düflük ö¤retmen maafl›, kifli bafl›na gelirden yüzde 78 ile yüzde 92 oranlar›nda daha yüksektir. Türkiye’de en yüksek ö¤retmen maafl›n›n ise kifli bafl›na milli gelirin 2,5 kat›na yak›n oldu¤u görülmektedir. Ancak, bu noktada Türkiye’de oldukça yayg›n olarak gözlenen kay›t d›fl› ekonomi olgusunun yap›lan hesaplamalar› önemli ölçüde etkileyece¤i belirtilmelidir. Zira, Türkiye ekonomisindeki kay›t d›fl›l›k oran›n›n yüzde 50 oldu¤u varsay›m› alt›nda yapt›¤›m›z hesaplamalar sonras›nda, en düflük ö¤retmen maafl›n›n kifli bafl›na milli gelire oran› ilkö¤retim kademesi için OECD ülkeleri ortalamas›na yak›n bir düzeye, lise ve dengi e¤itim kademesinde ise bu ülkeler ortalamas›n›n alt›na gerilemektedir.10 En yüksek ö¤retmen maafllar›n›n kifli bafl›na milli gelire oran› ise her iki e¤itim kademesinde OECD ülkeleri ortalamas›n›n önemli ölçüde alt›nda bulunmaktad›r. Di¤er yandan, ülkedeki ortalama gelir düzeyinden ba¤›ms›z olarak, asgari maafl düzeyinin ö¤retmenlerin bilgilerini yenileyebilmesini saylayabilecek bir rakam olmas›n›n büyük önem tafl›d›¤› vurgulanmal›d›r. Ö¤retmen maafllar›na yönelik olarak belirtilmesi gereken bir di¤er nokta, G. Kore ve Hindistan gibi ekonomilerinin rekabet güçlerini art›rmak amac›yla kapsaml› politikalar uygulamaya koyan ülkelerde bütün e¤itim kademelerinde ö¤retmen maafllar›n›n kifli bafl›na milli gelire oran›n›n oldukça yüksek düzeylerde oldu¤udur. (10) OECD taraf›ndan 2004 y›l›nda yay›nlanan Türkiye Raporu’na göre, istihdam göstergesi itibar›yla kay›t d›fll›k oran› yüzde 50 dolay›ndad›r.

73

Tablo 4.17. Ö¤retmen Maafllar›n›n Kifli Bafl›na Milli Gelire Oran› (%), 2003 ‹lkö¤retim Yeni En Bafllayanlar Yüksek Avustralya Avusturya Belçika Çek Cum. Danimarka Finlandiya Fransa Almanya Yunanistan Macaristan ‹rlanda ‹talya Japonya G. Kore Meksika Hollanda Yeni Zel. Norveç Polonya Portekiz Slovak Cum. ‹spanya ‹sveç Türkiye Türkiye (1) ‹ngiltere ABD Ülkeler Ort. Arjantin fiili Hindistan ‹srail Jameika Malezya Paraguay Peru Filipinler Tayland Uruguay

99,5 82,3 93,6 88,5 106,1 98,4 83,6 138,4 115,5 84,5 79,1 88,5 86,2 151,2 141,3 105,3 84,9 78,4 55,8 113,8 42,9 135,3 91,7 192,3 96,1 103,3 80,4 97,4 60,5 119,4 407,5 63,4 352,4 102,9 169,5 111,6 213,1 81,2 60,8

146,1 164,7 154,3 150,2 119,4 115,8 165,9 179,6 170,1 143,7 148,5 130,0 201,5 416,5 308,4 153,1 164,3 97,1 92,4 299,7 71,2 197,8 123,4 251,1 125,6 151,0 141,9 161,9 101,8 187,9 630,7 108,3 435,9 194,8 169,5 111,6 253,4 380,5 87,9

Ortaö¤retim-Alt Bölümü Yeni En Bafllayanlar Yüksek 100,3 85,5 93,6 88,5 106,1 110,5 92,5 143,6 115,5 84,5 81,8 95,4 86,2 150,5 181,2 109,2 84,9 78,4 55,8 113,8 42,9 152,2 94,6 ——103,3 80,4 102,5 82,9 119,4 494,9 63,4 352,4 150,3 264,4 110,4 213,1 81,2 60,8

146,2 172,4 159,8 150,2 119,4 132,7 175,3 184,5 170,1 143,7 148,5 142,8 201,5 415,8 390,4 168,0 164,3 97,1 92,4 299,7 71,2 218,3 125,7 ——151,0 139,3 170,9 139,6 187,9 805,5 108,3 435,9 325,0 264,4 110,4 253,4 380,5 87,9

Ortaö¤retim-Üst Bölümü Yeni En Bafllayanlar Yüksek 100,3 86,7 116,1 107,8 104,1 125,2 94,2 155,3 115,5 96,0 81,8 95,4 86,2 150,5 —110,3 84,9 78,4 55,8 113,8 42,9 156,3 98,4 178,1 89,1 103,3 80,7 105,4 82,9 119,4 601,1 63,4 352,4 150,3 264,4 110,4 213,1 81,2 66,1

146,2 182,0 201,5 166,6 146,3 153,5 177,1 198,9 170,1 174,7 148,5 149,3 207,6 415,8 —222,6 164,3 97,1 92,4 299,7 71,2 224,4 133,3 237,0 118,5 151,0 139,7 178,3 139,6 196,8 950,7 108,3 435,9 325,0 264,4 110,4 253,4 380,5 93,3

Kaynak: Ücret verileri OECD Education At A Glance (2005)’den, Kifli Bafl›na Düflen Milli Gelir ise Dünya Bankas› WDI (2005)’den al›nm›fltur. Not: Türkiye için milli gelirin yar›s›n›n kay›t d›fl›nda oldu¤u varsay›m›yla yap›lan hesaplamad›r.

74

4.3. E¤itimde F›rsat Eflitli¤i Sa¤l›kl› bir toplumsal yap› ve sürdürülebilir ekonomik büyüme performans›na ulaflmada en temel araçlardan birisi e¤itim sisteminin f›rsat eflitli¤i temel ilkesi çerçevesinde oluflturulmas›d›r. Bu itibarla, e¤itimde f›rsat eflitli¤inin sa¤lanmas› ülkelerin insan sermayesinin gelifltirilmesine verdikleri önemin bafll›ca göstergelerindendir. E¤itimde f›rsat eflitli¤inin de¤erlendirmesine yönelik çok say›da gösterge bulunmaktad›r. Yukar›daki alt bölümlerde incelenen okullaflma oranlar› ve okur-yazarl›k oran› göstergelerinin yan› s›ra, k›z çocuklar›n›n e¤itimi, e¤itime ayr›lan kaynaklar›n mekansal (co¤rafi) da¤›l›m›, yoksul aile çocuklar›na yönelik etkili bir burs sisteminin varl›¤› bu göstergelerden baz›lar›d›r. Bu alt bölümde, e¤itim kademelerinde ö¤rencilerin cinsiyetlere göre da¤›l›m› ve co¤rafi bölgeler itibar›yla çeflitli e¤itim göstergeleri incelenmektedir. Tablo 4.18-Tablo 4.21, e¤itim kademeleri ayr›m›nda, baz› ülkelerde 1970-2002 döneminde k›z ö¤rencilerin toplam ö¤renci say›s› içerisindeki pay›n›n geliflimini sunmaktad›r. Tablolarda sunulan bilgilere göre, Türkiye’de k›z ö¤rencilerin e¤itim imkan›ndan yararlanmalar› özellikle ortaö¤retim ve yüksekö¤retim kademelerinde önemli bir sorun olmaya devam etmektedir. Nitekim, son dönemlerde sa¤lanan geliflmelere ra¤men, ortaö¤retim kademesinde k›z ö¤rencilerin oran› 2003 y›l›nda ancak yüzde 42’ye ulaflabilmifltir. Bu oran›n, incelenen ülkeler aras›nda en düflük oran olmas› oldukça düflündürücüdür. Ortaö¤retim kademesinde k›z ö¤renci oran›n›n düflüklü¤ü, do¤al olarak, yüksekö¤retim kademesine de yans›maktad›r. Ortaö¤retim kademesinde oldu¤u gibi, yüksekö¤retim kademesinde k›z ö¤rencilerin oran› yüzde 42 olup, bu oran incelenen ülkeler aras›nda en düflük düzeylerden birisidir. Okul öncesi e¤itim kademesinde görece dengeli bir da¤›l›m bulunmakla birlikte, bu kademedeki okullaflma oran›n›n çok düflük bir düzeyde bulunmas› nedeniyle, hem erkek hem de k›z çocuklar›n ciddi bir f›rsat eflitsizli¤i ile karfl› karfl›ya bulunduklar› unutulmamal›d›r. E¤itim göstergeleri bölgeler itibar›yla incelendi¤inde (bkz. Tablo 4.22), Türkiye’de f›rsat eflitsizli¤inin önemli bir sorun oldu¤u görülmektedir. En temel insan sermayesi göstergesi olan okur-yazarl›k oran›, kifli bafl›na gelirin en yüksek oldu¤u Marmara Bölgesi’nde yüzde 92,4 iken, Do¤u Anadolu Bölgesi’nde yüzde 77,7’ye, Güney Do¤u Anadolu Bölgesi’nde ise yüzde 73,2’ye düflmektedir. Marmara Bölgesi’nde yüzde 88,1 olan kad›nlarda okur-yazarl›k oran› ise Do¤u ve Güney Do¤u

75

Anadolu bölgelerinde, s›ras›yla, yüzde 65,9’a ve yüzde 60,2’ye gerilemektedir. Üniversite bitirenlerin 22 yafl ve üzeri nüfus içerindeki pay›n›n en yüksek oldu¤u bölge yüzde 10,3 ile ‹ç Anadolu olmakta, bu oran Karadeniz Bölgesi’nde yüzde 5,9’a, Güney Do¤u Anadolu Bölgesi’nde ise yüzde 6’ya inmektedir. Ülke genelinde ciddi bir sorun yaflanmad›¤› düflünülen ilkokullarda (brüt) okullaflma oran› bölgeler itibar›yla önemli farkl›l›klar göstermektedir. Nitekim, bu oran Marmara Bölgesinde yüzde 115,7 olmakla birlikte, Karadeniz Bölgesinde yüzde 87,4, Do¤u Anadolu Bölgesinde yüzde 86,4 olarak ölçülmektedir. Liselerde okullaflma oran› da bölgeler aras›nda ciddi farkl›l›klar arz etmekle birlikte, bu kademedeki okullaflma oran›ndaki dengesizlik mesleki ve teknik liselerde daha çarp›c› boyutlara ulaflmaktad›r. Mesleki ve teknik liselerde okullaflma oran› Marmara Bölgesi’nde yüzde 29,3 iken, Do¤u Anadolu Bölgesi’nde yüzde 9,3’e, Güney Do¤u Anadolu Bölgesi’nde ise yüzde 6,6’ya gerilemektedir. E¤itim göstergeleri itibar›yla yukar›da sunulan bölgesel dengesizlikler Türkiye’de ciddi düzeyde f›rsat eflitsizli¤i sorunu bulundu¤unu göstermesinin yan› s›ra, ülke kaynaklar›n›n etkin kullan›m›, yerel/bölgesel büyüme potansiyellerinden üst düzeyde yararlanma ve sosyal uyum gibi alanlarda Türkiye’nin önemli yetersizlikler tafl›d›¤›na da iflaret etmektedir. Di¤er yandan, bölgeler aras›nda görülen dengesizlikler yan›nda, ayn› bölge ve/veya kent içerisinde de e¤itim göstergelerinde yayg›n olarak önemli dengesizlikler bulundu¤u dikkate al›n›rsa, insani sermayenin gelifltirilmesinde Türkiye’nin kapsaml› politikalara ihtiyaç duydu¤u daha da belirginlik kazanmaktad›r. Ayr›ca, Türkiye’de özellikle son y›llarda daha da yayg›nl›k kazanan özel ders ve dershane faaliyetleri bir boyutuyla e¤itim sistemindeki yetersizli¤i, di¤er bir boyutuyla ise artan f›rsat eflitsizli¤ini iflaret etmektedir.

76

Tablo 4.18. E¤itim Kademeleri ‹tibar›yla K›z Ö¤rencilerin Oran› (Okul Öncesi E¤itim), % Arjantin Avustralya Avusturya Belçika Brezilya Kanada fiili Çin Çek Cum. Danimarka M›s›r Finlandiya Fransa Almanya Yunanistan Macaristan ‹zlanda Hindistan Endonezya ‹rlanda ‹srail ‹talya Jameika Japonya Ürdün G. Kore Lüksemburg Malezya Meksika Hollanda Yeni Zelanda Paraguay Peru Filipinler Polonya Portekiz Rusya ‹spanya ‹sveç ‹sviçre Tayland Tunus Türkiye ‹ngiltere ABD Uruguay

1970 50,6 —49,0 49,0 50,3 48,6 52,2 —51,0 48,4 50,8 50,0 48,9 —48,5 48,1 —46,8 48,7 48,7 —49,0 —48,9 43,8 44,2 49,8 —50,5 48,7 49,5 51,1 51,9 48,2 —48,4 —51,2 ——48,0 —45,3 48,7 —48,7

1975 50,3 48,7 49,0 48,9 49,7 48,6 34,9 —51,0 48,5 49,4 37,7 49,2 —48,4 48,3 —45,0 49,4 48,7 48,1 49,0 53,7 48,9 42,4 44,2 49,0 —49,5 48,7 49,2 53,5 49,4 48,4 —47,6 —51,2 ——48,3 —44,9 48,8 —31,6

1980 52,2 48,6 49,1 49,0 49,5 48,8 34,4 —50,0 49,0 49,1 34,9 48,8 —48,8 48,2 —45,4 35,1 48,4 47,4 49,1 51,5 48,9 42,7 45,2 48,6 —49,6 48,5 48,6 58,0 50,4 56,7 —48,3 —50,2 —48,5 48,6 —44,6 48,7 47,4 39,0

1985 50,3 48,4 48,8 48,8 49,5 48,7 49,3 47,1 50,0 48,9 48,6 38,8 48,6 —48,8 48,7 49,1 45,3 38,0 48,3 48,4 48,5 49,9 49,0 44,9 47,1 48,3 —49,9 49,1 48,8 50,0 50,2 51,7 —48,6 —49,3 —48,6 53,4 —48,1 47,4 49,4 49,8

Kaynak: Dünya Bankas›, WDI (2005) verileridir.

77

1990 47,7 48,8 48,6 48,7 49,3 48,7 49,4 47,5 48,1 48,9 48,7 45,2 48,8 —48,7 48,0 56,3 45,5 40,4 48,2 48,3 48,9 50,2 49,2 45,5 47,5 48,6 49,2 49,8 49,3 48,8 50,0 48,0 49,4 —48,5 —49,4 —48,8 49,3 —47,3 49,0 48,1 49,9

1995 50,7 48,8 48,4 48,6 49,1 48,7 49,2 46,8 48,7 48,7 47,9 48,9 48,8 48,0 49,1 48,4 48,8 45,9 50,7 48,2 48,1 47,9 48,9 49,2 45,9 46,8 48,8 49,5 49,7 48,7 48,5 49,8 50,0 49,8 48,4 47,8 46,7 48,7 50,0 48,5 49,1 47,8 47,2 48,7 48,4 49,8

2000 50,0 48,9 47,5 49,0 49,0 48,5 49,0 45,5 49,5 49,0 48,0 49,0 49,0 48,0 49,0 48,0 48,5 48,5 50,0 —48,5 48,0 50,5 49,0 46,5 47,5 49,0 49,5 50,0 48,5 49,0 49,5 50,0 50,0 49,0 —46,9 49,0 48,5 48,5 49,0 47,5 47,5 49,0 49,0 49,0

2001 50,0 49,0 47,7 49,0 49,0 48,2 49,0 45,2 49,2 49,0 48,0 49,0 49,0 48,0 49,0 48,0 48,7 48,7 50,5 —48,7 48,0 50,2 49,0 46,7 47,7 49,0 50,2 50,0 48,2 49,0 49,2 50,0 50,0 49,0 —47,0 49,0 48,2 48,7 49,0 47,7 47,7 49,0 49,5 49,0

2002 50,0 49,0 48,0 49,0 49,0 48,0 49,0 45,0 49,0 49,0 48,0 49,0 49,0 48,0 49,0 48,0 49,0 49,0 51,0 —49,0 48,0 50,0 49,0 47,0 48,0 49,0 51,0 50,0 48,0 49,0 49,0 50,0 50,0 49,0 —47,0 49,0 48,0 49,0 49,0 48,0 48,0 49,0 50,0 49,0

Tablo 4.19. E¤itim Kademeleri ‹tibar›yla K›z Ö¤rencilerin Oran› (‹lkö¤retim), % Arjantin Avustralya Avusturya Belçika Brezilya Kanada fiili Çin Çek Cum. Danimarka M›s›r Finlandiya Fransa Almanya Yunanistan Macaristan ‹zlanda Hindistan Endonezya ‹rlanda ‹srail ‹talya Jameika Japonya Ürdün G. Kore Lüksemburg Malezya Meksika Hollanda Yeni Zelanda Norveç Paraguay Peru Filipinler Polonya Portekiz Rusya Slovak Cum. ‹spanya ‹sveç ‹sviçre Tayland Tunus Türkiye ‹ngiltere ABD Uruguay Zimbabve

1970 49,4 48,5 48,6 48,5 49,7 48,6 49,5 —49,0 49,3 37,8 47,5 48,8 —48,0 48,2 48,7 37,3 45,6 49,0 48,0 48,4 49,9 48,9 44,0 47,9 49,2 46,8 47,9 49,0 48,4 51,2 47,0 45,9 —48,1 48,7 ——49,9 49,1 49,4 46,8 39,0 42,3 48,8 —47,8 44,1

1975 49,2 48,5 48,7 48,7 49,3 48,8 49,2 45,2 49,0 48,5 38,3 48,4 50,9 —48,1 48,5 48,9 38,1 45,5 48,8 48,8 48,6 49,9 48,8 46,5 48,4 49,2 48,0 47,6 49,1 48,6 48,7 47,4 45,6 50,5 48,3 48,2 ——48,9 48,9 49,3 47,3 39,1 44,6 48,8 —48,7 45,8

1980 49,2 48,6 48,7 48,7 48,6 48,7 48,9 44,6 49,0 48,8 40,2 48,7 48,5 —48,3 48,6 50,0 38,6 46,2 48,9 48,8 48,6 49,5 48,7 47,7 48,5 48,5 48,6 48,8 49,4 48,7 48,8 47,6 47,9 48,6 48,6 47,9 49,2 —48,6 48,8 49,0 48,2 41,6 45,4 48,7 48,8 48,7 49,3

1985 49,4 48,6 48,3 49,0 47,8 48,2 48,7 44,8 48,0 48,9 43,2 48,8 48,3 —48,4 48,7 48,8 40,2 47,9 48,8 49,5 48,6 48,1 48,8 47,7 48,5 48,7 48,6 48,7 49,3 48,6 48,9 47,8 48,2 48,9 48,4 47,7 49,3 —48,3 48,8 49,0 48,5 44,5 47,2 48,8 48,7 48,7 48,5

Kaynak: Dünya Bankas›, WDI (2005) verileridir.

78

1990 51,2 48,6 48,7 49,2 47,8 48,3 48,8 46,2 48,9 49,0 44,4 48,7 48,4 —48,5 48,8 44,8 41,4 48,7 48,8 49,4 48,6 49,7 48,8 48,4 48,5 50,7 48,6 48,5 49,6 48,4 48,7 48,3 48,2 48,8 48,6 47,6 49,2 —48,5 48,8 49,1 48,6 45,8 47,1 49,0 48,4 48,7 49,7

1995 49,2 48,6 48,5 48,5 47,9 48,4 48,6 47,3 48,5 48,8 42,0 48,9 48,5 48,5 48,4 48,5 48,9 43,2 48,3 48,6 48,8 48,3 49,3 48,8 48,9 47,8 50,0 48,7 48,4 48,4 48,7 48,7 48,5 48,6 48,5 48,4 47,6 48,8 48,9 48,2 49,0 48,6 48,4 47,1 47,3 48,8 48,5 48,6 49,3

2000 49,0 48,9 48,8 48,9 48,0 48,8 48,2 47,2 48,1 48,9 47,1 49,0 48,9 48,8 48,2 48,1 49,0 45,8 48,8 48,9 48,9 48,2 49,0 48,9 49,0 47,2 49,3 48,9 48,8 48,1 48,2 48,9 48,2 48,9 48,8 48,8 47,9 49,0 48,5 48,1 49,0 48,9 48,1 47,8 47,1 48,9 48,9 48,2 49,1

2001 49,0 48,9 48,9 48,9 48,0 48,9 48,1 47,1 48,1 49,0 47,6 49,0 48,9 48,9 48,1 48,1 49,0 46,4 48,9 48,9 49,0 48,1 49,0 49,0 49,0 47,1 49,1 48,9 48,9 48,1 48,1 49,0 48,1 48,9 48,9 48,9 47,9 49,0 48,8 48,0 49,0 48,9 48,1 47,9 47,0 49,0 48,9 48,1 49,0

2002 49,0 49,0 49,0 49,0 48,0 49,0 48,0 47,0 48,0 49,0 48,0 49,0 49,0 49,0 48,0 48,0 49,0 47,0 49,0 49,0 49,0 48,0 49,0 49,0 49,0 47,0 49,0 49,0 49,0 48,0 48,0 49,0 48,0 49,0 49,0 49,0 48,0 49,0 49,0 48,0 49,0 49,0 48,0 48,0 47,0 49,0 49,0 48,0 49,0

Tablo 4.20. E¤itim Kademeleri ‹tibar›yla K›z Ö¤rencilerin Oran› (Ortaö¤retim), % Arjantin Avustralya Avusturya Belçika Brezilya Kanada fiili Çin Çek Cum. Danimarka M›s›r Finlandiya Fransa Almanya Yunanistan Macaristan ‹zlanda Hindistan Endonezya ‹rlanda ‹srail ‹talya Jameika Japonya Ürdün G. Kore Lüksemburg Malezya Meksika Hollanda Yeni Zelanda Norveç Paraguay Peru Filipinler Polonya Portekiz Rusya Slovak Cum. ‹spanya ‹sveç ‹sviçre Tayland Tunus Türkiye ‹ngiltere ABD Uruguay Zimbabve

1970 52,5 —46,4 48,4 50,5 48,8 53,1 —50,0 —32,2 50,9 51,2 —42,8 42,6 44,0 27,9 34,2 51,0 51,3 44,5 —49,1 34,1 37,9 47,3 41,0 38,5 44,8 —48,6 49,9 42,8 —50,9 45,3 ——41,8 48,2 47,6 41,8 27,6 28,5 48,4 —53,0 39,4

1975 52,4 48,7 45,9 48,8 53,4 49,3 53,1 39,2 50,0 —34,2 52,2 48,9 —42,9 45,2 44,7 30,1 38,3 51,2 52,4 46,2 53,7 49,3 40,7 40,8 48,7 41,0 39,4 46,8 49,2 48,9 49,5 70,4 —50,4 48,6 ——48,0 50,9 49,5 43,8 33,7 31,5 49,0 —46,0 41,5

1980 53,7 49,6 46,2 49,7 53,8 49,4 52,9 39,3 50,3 48,5 36,9 51,7 53,4 —45,6 46,4 46,7 31,7 34,3 51,7 52,4 48,0 52,6 49,4 44,7 45,5 44,3 47,6 46,7 47,7 49,4 50,0 41,6 45,5 53,2 50,2 47,9 50,6 —49,8 51,4 46,3 35,1 36,5 33,6 49,5 49,3 52,9 61,3

1985 52,4 49,5 46,6 49,2 53,4 48,7 51,6 39,8 50,3 48,7 39,6 52,9 50,8 —47,6 48,6 47,0 33,3 43,4 51,2 51,3 48,6 52,4 49,3 47,6 47,3 48,5 49,1 48,3 47,8 49,8 50,0 43,4 46,8 50,0 50,6 50,2 50,4 —50,6 49,2 46,5 39,2 40,1 35,2 49,7 48,9 45,2 37,8

Kaynak: Dünya Bankas›, WDI (2005) verileridir.

79

1990 50,7 49,7 46,8 49,1 53,0 48,8 51,4 41,4 48,1 49,2 43,2 53,3 50,2 —48,0 48,9 48,0 35,6 44,5 51,0 50,7 48,8 51,5 49,1 47,0 47,7 49,3 50,8 49,7 46,9 49,4 49,7 50,2 46,4 49,9 50,1 52,9 51,5 —50,4 49,9 47,2 48,3 43,1 37,4 49,7 49,2 44,8 46,7

1995 53,1 48,6 47,4 50,6 52,6 48,6 51,5 45,2 49,6 49,5 45,5 52,9 48,6 48,0 48,8 49,7 48,3 37,4 45,7 50,5 49,7 48,8 50,9 49,1 50,3 48,5 49,8 51,2 49,4 47,5 48,4 47,5 50,9 47,6 50,4 48,8 51,2 51,8 48,7 51,3 52,7 47,2 49,1 47,1 39,5 52,4 48,8 53,7 45,6

2000 51,3 48,2 47,2 50,9 52,2 48,9 49,7 46,4 49,2 49,9 46,4 52,0 48,9 48,1 —49,2 49,5 41,3 48,0 50,9 48,5 48,3 50,3 49,0 49,4 47,5 50,1 51,1 50,4 48,6 —48,6 50,2 47,9 50,8 ——51,2 48,9 50,1 53,0 47,1 49,7 49,9 41,3 53,3 48,2 52,5 47,4

2001 51,2 48,1 47,1 50,9 52,1 48,9 49,3 46,7 49,1 49,9 46,7 52,0 48,9 48,0 —49,1 49,8 42,1 48,5 50,9 48,2 48,1 50,1 49,0 49,2 47,2 50,1 51,1 50,7 48,8 —48,8 50,1 47,9 50,9 ——51,1 48,9 50,0 53,0 47,0 49,9 50,4 41,6 53,7 48,1 52,2 47,7

2002 51,0 48,0 47,0 51,0 52,0 49,0 49,0 47,0 49,0 50,0 47,0 52,0 49,0 48,0 —49,0 50,0 43,0 49,0 51,0 48,0 48,0 50,0 49,0 49,0 47,0 50,0 51,0 51,0 49,0 —49,0 50,0 48,0 51,0 ——51,0 49,0 50,0 53,0 47,0 50,0 51,0 42,0 54,0 48,0 52,0 48,0

Tablo 4.21. E¤itim Kademeleri ‹tibar›yla K›z Ö¤rencilerin Oran› (Yüksekö¤retim), % Arjantin Avustralya Avusturya Belçika Brezilya Kanada fiili Çin Çek Cum. Danimarka M›s›r Finlandiya Fransa Almanya Yunanistan Macaristan ‹zlanda Hindistan Endonezya ‹rlanda ‹srail ‹talya Jameika Japonya Ürdün G. Kore Lüksemburg Malezya Meksika Hollanda Yeni Zelanda Norveç Paraguay Peru Filipinler Polonya Portekiz Rusya Slovak Cum. ‹spanya ‹sveç ‹sviçre Tayland Tunus Türkiye ‹ngiltere ABD Uruguay Zimbabve

1970 42,7 32,7 29,4 36,2 37,7 —38,4 —36,0 36,7 26,5 48,4 ——31,4 42,8 24,7 21,3 25,1 34,3 44,3 37,7 43,3 28,2 29,9 24,3 41,9 —20,1 27,7 39,2 30,2 42,1 34,3 55,6 47,4 44,4 ——26,7 42,4 —41,8 20,6 18,9 33,2 41,3 ——-

1975 47,6 40,6 37,8 41,2 38,7 44,9 45,0 32,6 38,6 44,3 30,0 38,6 47,8 —37,0 48,3 36,8 23,3 36,0 34,3 48,8 38,9 46,5 32,3 33,4 25,5 42,2 —31,6 32,6 36,5 37,7 27,4 32,1 67,8 54,2 45,0 ——36,2 40,4 —39,8 25,7 16,2 36,1 45,0 43,9 —-

1980 50,4 45,3 42,0 44,3 48,3 50,1 43,2 18,2 40,4 48,9 31,5 48,2 50,7 —41,5 49,7 49,7 26,3 29,5 40,6 51,4 42,6 49,8 32,8 45,6 22,6 35,3 38,5 32,8 39,7 40,6 47,8 27,1 35,2 53,4 55,7 48,3 56,1 —43,7 46,7 30,3 29,7 29,7 25,9 36,6 51,4 53,0 —-

1985 52,5 47,6 45,4 45,7 51,5 44,9 43,4 15,9 41,9 49,3 29,8 48,8 50,3 —48,9 53,5 55,5 29,9 31,0 43,2 46,9 46,1 53,5 34,9 45,0 29,7 34,4 44,5 35,7 41,0 45,7 52,0 33,0 38,1 57,7 55,7 53,7 57,4 —49,1 52,2 32,1 21,5 35,6 32,4 45,5 52,5 51,3 16,3

Kaynak: Dünya Bankas›, WDI (2005) verileridir.

80

1990 54,8 52,7 45,7 48,3 52,4 54,2 48,0 27,1 43,6 52,0 36,2 52,2 53,1 —40,5 50,3 57,4 33,1 35,2 45,9 49,2 47,5 57,3 39,6 48,3 31,6 31,7 43,0 41,1 44,4 51,8 53,0 46,9 41,1 55,3 56,0 55,7 54,9 —51,0 53,8 34,7 44,8 39,4 33,7 48,2 54,5 55,8 28,2

1995 57,1 50,1 48,4 49,9 53,4 53,2 45,7 35,4 46,8 54,0 —52,7 54,8 44,6 48,3 53,2 58,8 36,0 34,9 50,6 54,4 52,9 61,5 44,2 46,1 35,1 33,3 47,9 47,4 47,5 55,4 55,3 53,1 44,5 56,7 56,5 56,5 55,9 49,6 52,8 55,3 37,7 53,0 43,7 36,6 50,5 55,5 60,8 34,8

2000 60,3 54,3 51,8 52,8 56,2 56,0 47,2 41,4 50,1 56,4 —53,9 54,1 47,6 51,1 54,8 62,7 38,7 42,8 54,7 56,7 56,0 66,8 44,9 50,2 35,6 53,1 51,0 49,0 50,5 58,8 59,3 56,9 48,0 55,4 58,0 57,0 56,0 51,3 52,8 59,1 42,7 52,6 48,1 40,8 54,5 55,9 64,0 37,4

2001 59,2 54,2 52,7 53,1 56,1 56,0 47,3 42,7 51,2 57,4 —54,1 54,8 48,3 51,4 55,3 63,2 39,1 45,9 55,1 56,5 56,2 68,8 45,1 48,9 36,0 52,8 53,0 49,3 50,7 58,6 59,6 57,2 48,8 55,6 57,9 57,0 56,0 52,1 53,1 59,5 43,3 52,1 53,9 41,4 55,2 56,3 63,7 36,7

2002 59,0 54,0 53,0 53,0 56,0 56,0 47,5 44,0 51,0 58,0 —54,0 55,0 49,0 51,0 57,0 63,0 38,0 44,0 55,0 56,0 56,0 69,9 45,0 51,0 36,0 53,0 55,0 50,0 51,0 58,8 60,0 58,0 51,1 55,0 58,0 57,0 56,0 52,0 53,0 59,0 44,0 52,9 55,0 42,0 55,0 56,0 65,3 40,8

Tablo 4.22. E¤itim Göstergelerinde Bölgesel Dengesizlikler (%)

Okur-Yazarl›k Bölge Oran› Marmara 92,4 ‹ç Anadolu 90,3 Ege 89,8 Akdeniz 88,2 Karadeniz 85,8 D. Anadolu 77,7 Güneydo¤u Anadolu 73,2

Kad›nlarda Okur-Yazarl›k Oran› 88,1 85,0 84,2 82,0 78,5 65,9 60,2

Üniversite Mezunlar›n›n 22+ Yafl Nüfusa Oran› 9,95 10,31 8,42 8,28 5,92 6,13 4,99

‹lkokul Kademesinde Okullaflma Oran› 115,7 93,0 100,1 97,7 87,4 86,4 94,1

Lise Kademesinde Okullaflma Oran› 41,1 41,6 39,7 42,2 31,7 26,3 27,3

Mesleki ve Teknik Liselerde Okullaflma Oran› 29,4 21,7 25,4 16,6 23,0 9,3 6,6

Kaynak: DPT (2003) Not: Okur-yazarl›k oranlar› ve üniversite mezunlar› oranlar› 2000 y›l›, di¤er veriler 2000-2001 dönemi verileridir.

4.4. E¤itimde Nitelik Boyutu E¤itim sisteminin en temel amaçlar›ndan birisi düflünme, alg›lama ve problem çözme yetene¤i geliflmifl bireyler yetifltirmektir. Yeniliklere aç›k, yarat›c›, de¤iflen koflullara uyum sa¤layabilen, tak›m çal›flmas›na yatk›n, ça¤dafl de¤erleri benimsemifl bireyler yetifltirmek e¤itim sistemlerinin en temel baflar› göstergeleri haline gelmifltir. E¤itimin niteli¤ine yönelik göstergelerin di¤er bir boyutu, önceki alt bölümlerde ele al›nan niceliksel göstergeler yan›nda, e¤itim programlar›n›n içeri¤i ve ailede verilen e¤itim gibi çok say›da faktörün etkisini bir bütün olarak yans›tmas›d›r. Bu ba¤lamda, e¤itimin niteli¤ine iliflkin göstergeler bir ülkedeki befleri sermayeye iliflkin olarak oldukça kritik bir önem tafl›maktad›r. Afla¤›da yer alan Tablo 4.23 ve Tablo 4.24’te OECD taraf›ndan 2003 y›l›nda yap›lan ve üye ülkelerdeki 15 yafl grubu ö¤rencileri kapsayan PISA (Programme for International Student Assessment/ Uluslararas› Ö¤renci De¤erlendirme Program›) s›nav› sonuçlar› sunulmaktad›r. Tablo 4.23’te matematiksel becerilerin ölçüldü¤ü s›nav sonuçlar›, Tablo 4.24’te ise problem çözme (problem solving) yetene¤ine iliflkin s›nav›n sonuçlar› yer almaktad›r. Matematiksel becerilerin s›nand›¤› sorularda ö¤rencilerin matematiksel kavramlara yönelik bilgileri ve bu kavramlar› kullanma yetene¤i ölçülmeye çal›fl›l-

81

maktad›r. Bu s›nav›n sonuçlar›n›n yeni teknolojiler alan›nda ve uluslararas› rekabet gücünde ülkelerin gelecek y›llarda dünyadaki konumunu de¤erlendirmede kullan›labilece¤i belirtilmektedir. Sorun çözme yetene¤inin s›nand›¤› sorularda günlük hayatta karfl›lafl›labilecek sorunlara yönelik anlama, kavramlaflt›rma ve problem çözme (trouble shooting) gibi beceriler ölçülmeye çal›fl›lmaktad›r. Sorun çözme yetene¤indeki baflar›n›n ise karar süreçlerine kat›l›m, ö¤renme yetene¤i ve kiflisel geliflim gibi alanlarda ülkelerin gelecek dönemde ulaflabilece¤i baflar›n›n bir göstergesi olarak ele al›nabilece¤i belirtilmektedir (OECD, 2005). Matematiksel beceri ve sorun çözme yetene¤ine yönelik olarak yap›lan s›navlar›n sonuçlar› iki farkl› yönden de¤erlendirilebilir. Bunlardan birincisi, ülkelerin ald›klar› ortalama baflar› düzeylerinin (skorlar›n) karfl›laflt›r›lmas›, ikincisi ise her bir ülke ö¤rencilerinin ulaflt›klar› baflar› düzeylerinin kendi içerisindeki standart sapmalar›n›n (da¤›l›mlar›n›n) karfl›laflt›rmas›d›r. 2003 y›l›nda yap›lan PISA sonuçlar›na göre Türkiye 27 OECD ülkesi aras›nda Meksika’dan sonra en düflük baflar› düzeyine (skora) sahip ülkedir. Matematik s›nav›nda OECD üyesi ülke ö¤rencilerinin baflar› ortalamas› 500 puan olmas›na karfl›n, Türk ö¤rencilerin ald›klar› notlar›n ortalamas› 423’tür. Sorun çözme yetene¤ine iliflkin s›navda ise Türk ö¤rencilerin baflar› düzeyi daha da gerileyerek 408’e düflmektedir. Her iki s›navdaki baflar› düzeyinin oldukça düflük olmas› yan›nda, Türk ö¤rencilerin ald›klar› notlar›n kendi içerisindeki da¤›l›m› (standart saplamas›) da oldukça dikkat çekicidir. Türkiye d›fl›ndaki ülkelerde ö¤renciler taraf›ndan ulafl›lan baflar› düzeylerinin standart sapmas› genellikle 1,7-3,5 aras›nda de¤iflmesine ra¤men, Türkiye için bu de¤erler matematik s›nav›nda 6,7, sorun çözme yetene¤i s›nav›nda ise 6 olarak ölçülmüfltür. Ö¤rencilerin baflar› düzeyleri aras›ndaki farkl›l›klar›n, Türkiye’den daha düflük ortalama baflar›ya sahip olan, Meksika’dan yüksek olmas› oldukça düflündürücüdür. Ö¤rencilerin elde ettikleri baflar› düzeylerinin belirli aral›klar (dilimler) itibar›yla da¤›l›m› incelendi¤inde, Türkiye’de en baflar›l› dilimde olanlar›n yüzde pay› OECD ortalamas›n›n oldukça alt›ndad›r. Buna ra¤men, Türkiye göreceli olarak en yüksek baflar›y› bu dilimde göstermifltir. Ancak, en düflük baflar›y› gösterenlerin toplam ö¤renci say›s› içerindeki pay› dikkate al›nd›¤›nda, Türkiye’nin sadece Meksika’y› geçti¤i görülmektedir.

82

Di¤er yandan, OECD ülkeleri genelinde ö¤rencilerin önemli bölümü orta düzeyde yo¤unlafl›rken, Türkiye’deki yo¤unlaflma, belirgin olarak, en düflük baflar› diliminde olmaktad›r. Matematik s›nav›nda orta düzey olarak de¤erlendirilebilecek III. düzeyde OECD ülkeleri genelinde ö¤rencilerin yüzde 23,7’si bulunmaktayken, Türkiye’de I. düzeyin alt› olarak tan›mlanan en alt düzeydeki ö¤renciler yüzde 27,7 ile en büyük ö¤renci grubunu oluflturmaktad›r. Sorun çözme yetene¤i testinde ise ö¤rencilerin yo¤unlaflmas› OECD ülkeleri genelinde yine orta düzey olarak de¤erlendirilebilecek “II. düzey”de bulunmas›na karfl›n, Türkiye’de ö¤rencilerin yüzde 51,2’si I. düzeyin alt›ndaki en baflar›s›z grupta yer almaktad›r. Temel bulgular› yukar›da özetlenen OECD PISA s›nav› sonuçlar› Türk e¤itim sisteminin oldukça köklü sorunlarla karfl›ya oldu¤una iflaret etmektedir. Ortaya ç›kan bu sonuçta Türkiye’de e¤itime ayr›lan kaynaklar, ö¤retmen bafl›na ö¤renci say›s› gibi niceliksel göstergelerdeki zay›fl›k yan›nda, e¤itim programlar›n›n içeri¤indeki yetersizliklerin de önemli rol oynad›¤›n› söylemek mümkündür. Alt› çizilmesi gereken di¤er bir nokta ise, ortalama baflar›daki düflüklük yan›nda, ö¤rencilerin baflar›lar› aras›ndaki farkl›l›¤›n en yüksek oldu¤u ülkenin Türkiye olmas›d›r. Bu durum, nitelikli e¤itim hizmetine ulaflmadaki f›rsat eflitsizli¤in Türkiye’de oldukça ciddi boyutlarda yafland›¤›n› gösterir niteliktedir. E¤itim sisteminde say›larla ölçülebilen nitelik sorunu yan›nda, mevcut nitelikli iflgücünü talep eden, etkin bir flekilde de¤erlendiren ve gerekli flekilde ödüllendiren yap›n›n yetersizli¤inin de ülkemiz için önemli bir sorun teflkil etti¤i düflünülmektedir. Fikri mülkiyet haklar›n›n yeterince korunmad›¤›, ifle al›nma, atama, terfi gibi konularda objektif ölçütlerin yeteri kadar yerleflmedi¤i, bilgiye yat›r›mdan ziyade daha kolay getiri elde etme yollar›n›n halen daha geçerli oldu¤u ve üretim faaliyetlerinin önemli bir bölümünün nitelikli insan gücü talep eden yap›dan uzak oldu¤u düflünürse, Türkiye’de befleri sermaye ile ilgili sorunlar›n çok boyutlu bir özellik tafl›d›¤› söylenebilir.

83

84

524 506 529 532 516 514 544 511 503 445 490 503 466 534 542 385 538 523 495 490 466 498 485 509 527 423 483 500

2,1 3,3 2,3 1,8 3,5 2,7 1,9 2,5 3,3 3,9 2,8 2,4 3,1 4,0 3,2 3,6 3,1 2,3 2,4 2,5 3,4 3,3 2,4 2,6 3,4 6,7 2,9 0,6

SS 4,3 5,6 7,2 2,4 5,0 4,7 1,5 5,6 9,2 17,8 7,8 4,7 13,2 4,7 2,5 38,1 2,6 4,9 6,9 6,8 11,3 6,7 8,1 5,6 4,9 27,7 10,2 8,2

Kaynak: OECD Education At A Glance (2005) verileridir. Not: SS, ülke içindeki standart sapmay› temsil etmektedir.

Avustralya Avusturya Belçika Kanada Çek Cum. Danimarka Finlandiya Fransa Almanya Yunanistan Macaristan ‹rlanda ‹talya Japonya G. Kore Meksika Hollanda Yeni Zelanda Norveç Polonya Portekiz Slovak Cum. ‹spanya ‹sveç ‹sviçre Türkiye ABD Ülkeler Ort.

Not Ort. 10,0 13,2 9,3 7,7 11,6 10,7 5,3 11,0 12,4 21,2 15,2 12,1 18,7 8,6 7,1 27,9 8,4 10,1 13,9 15,2 18,8 13,2 14,9 11,7 9,6 24,6 15,5 13,2

18,6 21,6 15,9 18,3 20,1 20,6 16,0 20,2 19,0 26,3 23,8 23,6 24,7 16,3 16,6 20,8 18,0 19,2 23,7 24,8 27,1 23,5 24,7 21,7 17,5 22,1 23,9 21,1

24,0 24,9 20,1 26,2 24,3 26,2 27,7 25,9 22,6 20,2 24,3 28,0 22,9 22,4 24,1 10,1 23,0 23,2 25,2 25,3 24,0 24,9 26,7 25,5 24,3 13,5 23,8 23,7

23,3 20,5 21,0 25,1 20,8 21,9 26,1 22,1 20,6 10,6 18,2 20,2 13,4 23,6 25,0 2,7 22,6 21,9 18,9 17,7 13,4 18,9 17,7 19,8 22,5 6,8 16,6 19,1

14,0 10,5 17,5 14,8 12,9 11,8 16,7 11,6 12,2 3,4 8,2 9,1 5,5 16,1 16,7 0,4 18,2 14,1 8,7 7,8 4,6 9,8 6,5 11,6 14,2 3,1 8,0 10,6

5,8 3,7 9,0 5,5 5,3 4,1 6,7 3,5 4,1 0,6 2,5 2,2 1,5 8,2 8,1 0,0 7,3 6,6 2,7 2,3 0,8 2,9 1,4 4,1 7,0 2,4 2,0 4,0

I. Düzeyin Alt›nda I. Düzey II. Düzey III. Düzey IV. Düzey V. Düzey VI. Düzey (358 Puandan (358-420 Puan (421-482 Puan (483-544 Puan (545-606 Puan (607-668 Puan (668 Puandan Düflük) Aras›) Aras›) Aras›) Aras›) Aras›) Yüksek)

Tablo 4.23. OECD Taraf›ndan 15 Yafl Grubu Ö¤rencilerine Yap›lan PISA Matematik Testi Sonuçlar›, 2003

85

530 506 525 529 516 517 548 519 513 448 501 498 469 547 550 384 520 533 490 487 470 492 482 509 521 408 477 500

2,0 3,2 2,2 1,7 3,4 2,5 1,9 2,7 3,2 4,0 2,9 2,3 3,1 4,1 3,1 4,3 3,0 2,2 2,6 2,8 3,9 3,4 2,7 2,4 3,0 6,0 3,1 0,6

SS 9,4 13,6 13,6 8,5 12,1 10,5 4,6 11,7 14,2 32,7 16,1 12,5 24,7 9,9 5,2 58,1 10,7 9,9 19,4 17,5 23,9 17,5 20,1 12,0 11,4 51,2 23,7 17,3

I. Düzeyin Alt›nda (405 Puandan Düflük)

Kaynak: OECD Education At A Glance (2005) verileridir. Not: SS, ülke içindeki standart sapmay› temsil etmektedir.

Avustralya Avusturya Belçika Kanada Çek Cum. Danimarka Finlandiya Fransa Almanya Yunanistan Macaristan ‹rlanda ‹talya Japonya G. Kore Meksika Hollanda Yeni Zelanda Norveç Polonya Portekiz Slovak Cum. ‹spanya ‹sveç ‹sviçre Türkiye ABD Ülkeler Ortalamas›

Not Ort. 25,8 32,3 24,4 27,0 29,4 30,2 22,1 28,1 27,7 36,1 31,8 36,9 34,7 20,0 21,6 29,7 30,5 25,3 32,6 37,2 36,5 34,4 35,5 32,4 26,8 32,5 33,7 30,4

I. Düzey (405-499 Puan Aras›) 39,1 36,8 33,7 40,0 37,0 39,2 43,3 37,5 36,4 24,3 34,9 38,3 30,0 34,5 40,8 10,9 35,8 36,5 33,1 33,6 31,0 34,0 32,9 38,2 38,7 12,4 30,3 34,2

II. Düzey (499-592 Puan Aras›) 25,7 17,2 28,3 24,5 21,5 20,1 30,1 22,7 21,7 7,0 17,2 12,3 10,6 35,6 32,4 1,3 23,0 28,3 14,9 11,7 8,6 14,1 11,6 17,4 23,1 3,9 12,3 18,2

III. Düzey (592 Puandan Yüksek)

Tablo 4.24. OECD Taraf›ndan 15 Yafl Grubu Ö¤rencilerine Yap›lan PISA Problem Çözme Yetene¤i Testi Sonuçlar›, 2003

5

B Ö L Ü M

TÜRK‹YE EKONOM‹S‹NDE E⁄‹T‹M-VER‹ML‹L‹K ‹L‹fiK‹S‹

5. TÜRK‹YE EKONOM‹S‹NDE E⁄‹T‹M-VER‹ML‹L‹K ‹L‹fiK‹S‹ Önceki bölümde sunulan analizin bulgular›ndan birisi, Türkiye’de geçmifl dönem içerisinde gerek okullaflma oranlar›, gerekse iflgücünün e¤itim y›l› göstergelerinde iyileflme yaflanmas›na ra¤men, bu iyileflmenin e¤itimin di¤er göstergeleriyle paralellik arz etmemesidir. Ulusal ekonomi aç›s›ndan ele al›nd›¤›nda, bu durumun yans›mas› düflük büyüme oran› ve s›n›rl› verimlilik art›fl› olmaktad›r. Verimlilik art›fl›n›n büyüme performans›n›n en dinamik unsuru oldu¤u dikkate al›nd›¤›nda, insan sermayesi göstergeleri ile verimlilik art›fl›n› iliflkilendirebilmek ve bu iliflkiden yararlanarak öngörülerde bulunmak ve politikalar gelifltirmek büyük önem arz etmektedir. Afla¤›da yer alan Grafik 5.1’de farkl› geliflme düzeyindeki 50 dolay›ndaki ülkenin ortalamas›na göre, Türkiye ekonomisinde (göreceli) iflgücü verimlili¤i ve (göreceli) okullaflma oranlar›n›n geliflimi bir arada sunulmaktad›r. Buna göre, geçmifl dönemde Türkiye’de bütün e¤itim kademelerinde göreceli okullaflma oran› art›fl göstermesine karfl›n göreceli iflgücü verimlili¤inde s›n›rl› düzeyde de olsa bir gerileme yaflanm›flt›r. Grafik 5.1. Türkiye’de Göreceli Verimlilik ve E¤itim Göstergeleri (%) 80 70 60 50 40 30 20 1975

1980

1985

1990

Lise ve Dengi Verimlilik

1995

2000

Yüksekö¤retim Ortalama E¤itim Süresi

Bu bölümde, yukar›daki grafikte sunulan e¤itim-verimlilik iliflkisi bir büyüme modeli çerçevesinde incelenmektedir. Bu kapsamda, afla¤›daki alt bölümlerde öncelikle büyüme modelinde kullan›lan de¤iflkenler ve tahmin yöntemi aktar›lacak, takip eden alt bölümde ise büyüme modelinin tahmininden elde edilen sonuçlar

89

sunulacakt›r. Büyüme modelinden elde edilen sonuçlar›n kullan›ld›¤› ve e¤itimin temel bir politika arac› olarak ele al›nd›¤›, 2006-2020 dönemini kapsayan ekonomik büyüme öngörüleri son alt bölümü oluflturmaktad›r.

5.1. Araflt›rma Yöntemi ve Kullan›lan De¤iflkenler Ekonomi yaz›n›nda insan sermayesinin ülkelerin ekonomik performanslar› üzerine etkisinin s›nanmas›nda yayg›n olarak kullan›lan yöntem insan sermayesi göstergelerini büyüme oran› veya verimlilik art›fl›n› aç›klayan bir de¤iflken olarak ele almakt›r. Bu analiz tek bir ülkenin zaman içerisinde gösterdi¤i performans› de¤erlendirmek için yap›labilece¤i gibi, bir ülke grubunun zaman içerinde gösterdi¤i performans› de¤erlendirmek için de yap›labilir. Tek bir ülkeden ziyade, bir grup ülkenin incelenmesi bir dizi avantaj sunmaktad›r. Bu avantajlar›n bafl›nda, söz konusu analizde herhangi bir ülkenin göstermifl oldu¤u performans› di¤er ülkelerle karfl›laflt›rmal› olarak de¤erlendirmenin mümkün olmas› gelmektedir. Büyüme oran› veya verimlilik art›fl› ile insan sermayesi aras›ndaki iliflkinin incelenmesinde önem tafl›yan di¤er bir nokta, insan sermayesi d›fl›ndaki büyüme oran› veya verimlilik art›fl› ile iliflkili di¤er faktörlerin etkisinin kontrol edilmesidir. Böylelikle, insan sermayesindeki iyileflmenin söz konusu performans göstergelerine olan etkisinin ayr›flt›r›lmas› mümkün olmaktad›r. Bu bölümde, insan sermayesinin sürdürülebilir ekonomik büyümenin temelini oluflturan verimlilik art›fl›na olan etkisi incelenecektir. Bu amaçla, tan›mlanacak olan modelde insan sermayesi göstergeleri verimlilik art›fl›n› aç›klay›c› bir de¤iflken olarak ele al›nacakt›r. Model, farkl› geliflme düzeylerindeki 49 ülkeyi kapsamaktad›r. Bafllang›ç y›l› çal›flan bafl›na milli gelir düzeyi, toplam yat›r›mlar, do¤rudan yabanc› sermaye yat›r›mlar›, ihracat ve d›fla aç›kl›k oranlar› ile tar›m sektöründe çal›flanlar›n toplam istihdam içindeki pay› gibi yap›sal faktörler insan sermayesi d›fl›ndaki verimlilik art›fl›n› aç›klayan di¤er de¤iflkenler (kontrol de¤iflkenleri) olarak kullan›lmaktad›r. Çal›flman›n gözlem aral›¤› 1982-2002 dönemi olup, panel veri analizi temel ekonometrik yöntem olarak benimsenmifltir. Oluflturulan modellerde ba¤›ml› (aç›klanan) de¤iflken olan verimlilik art›fl›, iflgücü bafl›na düflen katma de¤er miktar›n›n ortalama art›fl›d›r. ‹nsan sermayesini temsil eden de¤iflkenler olarak iflgücünün ortalama e¤itim düzeyi, okul öncesi (anaokul), ilkö¤retim, ortaö¤retim ve yüksekö¤retimdeki okullaflma oranlar› kullan›lm›flt›r. ‹nsan sermayesinin iflgücünün ortalama e¤itim süresiyle temsil edildi¤i durumda gözlem aral›¤› 1980-2000 dönemi olmaktad›r.

90

Oluflturulan ekonomik büyüme modelinin di¤er bir özelli¤i, insan sermayesinde meydana gelecek y›ll›k bazdaki de¤iflmelerin eflanl› olarak verimlilik art›fl›na dönüflemeyebilece¤inin dikkate al›nmas›d›r. ‹nsan sermayesinin iyileflmesi ve verimlilik art›fl› gibi unsurlar›n yap›sal nitelikler tafl›d›¤›ndan hareketle, bu de¤iflkenlerin 5 y›ll›k ve 7 y›ll›k dönemdeki ortalama de¤iflimleri aras›ndaki iliflkinin incelenmesi yoluna gidilmifltir. Çal›flmada kullan›lan verilerin ço¤unlu¤u Dünya Bankas›n›n 2004 y›l› Dünya Kalk›nma Göstergelerinden (World Development Indicators 2004), Birleflmifl Milletler E¤itim, Bilim ve Kültür Teflkilat›n›n ‹statistik Enstitüsü veri taban›ndan (UNESCO, Institute for Statistics) ve Barro ve Lee (2000) çal›flmas›ndan al›nm›flt›r. Ayr›ca Uluslararas› Finans ‹statistikleri (IMF-IFS Mart 2005) ile Uluslararas› Çal›flma Örgütü (ILO) verilerinden de yararlan›lm›flt›r. Veri setiyle ilgili tan›mlar, kullan›lan verinin temel istatistiki özellikleri ve analizlerde kapsanan ülkelere ait gözlem aral›klar› Tablo 5.1 - Tablo 5.3’te aktar›lmaktad›r. Ayr›ca, ülkeler itibar›yla kullan›lan tüm de¤iflkenlerin ortalama ve standart sapmalar› Tablo Ek 13’te yer almaktad›r. Analizlerde kullan›lan de¤iflkenlerin temel özellikleri ise afla¤›da sunulmaktad›r. Tablo 5.1. De¤iflken Tan›mlar› ve Özet ‹statistikler (‹nsan Sermayesi De¤iflkeni: Okullaflma Oran›) De¤iflken Kodu De¤iflkenin Tan›m›

Ortalama

‹flgücü bafl›na düflen milli gelirin ortalama art›fl h›z›,% 1,38 YLFBAZ Bafllang›ç y›l›ndaki kifli bafl›na düflen milli gelir düzeyi 27475,9 IR Toplam yat›r›mlar›n GSY‹H içindeki yüzde pay› 22,6 FDI Do¤rudan yabanc› sermaye yat›r›mlar›n›n GSY‹H içindeki yüzde pay› 3,7 X Toplam mal ve hizmet ihracat›n›n GSY‹H içindeki yüzde pay› 32,5 XM ‹hracat ve ithalat›n GSY‹H içindeki yüzde pay› 68,8 AGRL Tar›m sektörünün toplam istihdam içindeki yüzde pay› 16,8 ENPRE Okul öncesi e¤itim kademesi okullaflma oran›, % 52,8 ENPRI ‹lkö¤retimde okullaflma oran›, % 103,1 ENSEC Ortaö¤retimde okullaflma oran›, % 83,5 ENTER Yüksekö¤retimde okullaflma oran›, % 29,4

En Yüksek

En Düflük

Standart Sapma

YLF

9,01

-8,05

2,32

85016,0 39,5

333,9 12,8

23014,2 4,6

27,0

0,2

4,3

111,0 252,9

7,9 13,6

17,4 40,5

66,0 113,5 126,5 149,4 86,5

0,4 0,3 71,6 29,7 2,1

16,7 31,9 8,8 25,9 17,8

Not: Özet istatistikler 1982-2002 dönemi için hesaplanm›flt›r. Zaman aral›¤› 3 alt dönemi içermektedir.

91

Tablo 5.2. De¤iflken Tan›mlar› ve Özet ‹statistikler (‹nsan Sermayesi De¤iflkeni: ‹flgücünün Ortalama E¤itim Y›l›) De¤iflken Kodu De¤iflkenin Tan›m›

Ortalama

‹flgücü bafl›na düflen milli gelirin ortalama art›fl h›z›,% YLFBAZ Bafllang›ç y›l›ndaki kifli bafl›na düflen milli gelir düzeyi IR Toplam yat›r›mlar›n GSY‹H içindeki yüzde pay› FDI Do¤rudan yabanc› sermaye yat›r›mlar›n›n GSY‹H içindeki yüzde pay› X Toplam mal ve hizmet ihracat›n›n GSY‹H içindeki yüzde pay› XM ‹hracat ve ithalat›n GSY‹H içindeki yüzde pay› AGRL Tar›m sektörünün toplam istihdam içindeki yüzde pay› EDUYEAR ‹flgücünün ortalama e¤itim y›l›

En Yüksek

Standart En Düflük Sapma

YLF

1,52

10,46

-9,05

2,52

27958,7

84655,1

313,0

23062,5

23,0

40,3

12,0

4,8

3,4

22,3

0,1

3,9

31,9

109,3

7,7

16,7

63,5

205,4

14,0

36,7

17,1 7,9

72,0 12,1

0,4 3,3

17,1 2,2

Not: Özet istatistikler 1981-2000 dönemi için hesaplanm›flt›r. Zaman aral›¤› 4 alt dönemi içermektedir.

Tablo 5.3. Analizlerde Kullan›lan Ülkelerin Gözlem Aral›klar›* Ülkeler Arjantin Avustralya Avusturya Belçika Brezilya Kanada fiili Çin Çek Cumhuriyeti Danimarka M›s›r Finlandiya Fransa Almanya Yunanistan Macaristan ‹zlanda Hindistan Endonezya ‹rlanda ‹srail ‹talya Jameika Japonya Ürdün

Gözlem Aral›¤› 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1990-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002

Ülkeler Güney Kore Lüksemburg Malezya Meksika Hollanda Yeni Zelanda Norveç Paraguay Peru Filipinler Polonya Portekiz Rusya Slovakya ‹spanya ‹sveç ‹sviçre Tayland Tunus Türkiye ‹ngiltere ABD Uruguay Zimbabve

Gözlem Aral›¤› 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1990-2002 1982-2002 1989-2002 1984-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002 1982-2002

(*) Çal›flmada, befleri sermayeyi temsilen iflgücünün ortalama e¤itim düzeyi kullan›ld›¤›nda tüm de¤iflkenler için gözlem aral›¤› 1981-2000 dönemini kapsamaktad›r.

92

Verimlilik Art›fl› (YLF) Bu gösterge, oluflturulan ekonomik büyüme modelinin ba¤›ml› (aç›klanan) de¤iflkeni olup, ülkelerin 1995 ABD dolar› fiyatlar›yla GSY‹H düzeylerinin toplam iflgücüne oran› baz al›narak hesaplanm›flt›r. ‹flgücü bafl›na düflen milli gelir düzeyi ülkelerdeki k›smi verimlilik düzeyinin bir göstergesidir. Burada vurgulanmas› gereken en önemli husus, yap›lan tüm ekonometrik analizlerde 1982-2002 döneminin bir bütün olarak de¤il, üç alt dönemde itibar›yla analiz edilmesidir11. 1982-1988 birinci dönemi, 1989-1995 aral›¤› ikinci dönemi ve 1996-2002 y›llar› aras› da son dönemi oluflturmaktad›r. Bu çerçevede, iflgücü bafl›na düflen milli gelir düzeyinin ilgili dönemlerdeki ortalama art›fl oran› oluflturulan ekonometrik modellerin ba¤›ml› de¤iflkeni olmaktad›r. Böylelikle, incelenen ülkelerdeki verimlilik art›r›c› faktörlerdeki geliflmelerin orta-uzun vadeli bir dönem içerisinde verimlilik art›fl›na yans›yabilece¤i kabul edilmektedir. Bafllang›ç Y›l› Verimlilik Düzeyi (YLFBAZ) Neoklasik iktisat yaz›n›nda s›kça kullan›ld›¤› üzere, ülkelerin bafllang›ç y›l›ndaki milli gelir (verimlilik) düzeyleri bu ülkelerin büyüme (verimlilik art›fl) h›zlar›n› aç›klamada önem tafl›maktad›r [Barro (1991, 1996), Barro ve Sala-i-Martin (1995), Mankiw ve di¤. (1993), Romer (1993)]. Bafllang›ç y›l›ndaki verimlilik düzeyinin baz y›l› etkisini ve geliflmifl ülkelerdeki bilgi ve teknolojiden yararlanabilme imkan›n› temsil edebilece¤i kabul edilmektedir. Bu de¤iflkenin katsay›s›n›n büyüme modelinde negatif olmas› beklenmektedir. Di¤er bir ifadeyle, bafllang›ç y›l›nda düflük verimlilik düzeyine sahip ülkelerin takip eden dönemde daha yüksek verimlilik art›fl› göstermesi beklenmektedir. Toplam Yat›r›mlar (IR) Ekonomik büyüme ve verimlilik art›fl›n›n temel kaynaklar›ndan olan fiziki yat›r›mlar, bu çal›flmada toplam fiziki yat›r›mlar›n (yerli ve yabanc› sermaye yat›r›mlar› toplam›) GSY‹H içindeki pay› olarak ele al›nm›flt›r. Burada dikkat edilmesi gereken husus, oluflturulan ekonometrik modellerin ba¤›ml› de¤iflkeninin iflgücü bafl›na düflen gelir miktar›ndaki art›fl oran› olmas› sebebiyle, yat›r›m de¤iflkeninin verimlilik art›fl›n› aç›klamada kullan›lmas›d›r. Bu de¤iflken ekonomik büyüme yaz›n›nda yay(11) Tablo 5.2’de belirtildi¤i gibi, befleri sermaye göstergesi olarak iflgücünün ortalama e¤itim düzeyi kullan›ld›¤›nda gözlem aral›¤› 1981-2000 dönemini kapsamakta olup, ekonometrik analizlerde 1981-2000 dönemi bir bütün olarak de¤il de dört alt dönemde incelenmektedir. Bu alt dönemler 1981-1985, 1986-1990, 1991-1995 ve 1996-2000 y›llar› aras›n› içermektedir.

93

g›n olarak kullan›lmakta ve ülkelerin üretim kapasitelerindeki art›fl›n bir göstergesi olarak de¤erlendirilmektedir [De Long and Summers (1992), Levine and Renelt (1992)]. Daha aç›k bir ifadeyle, yat›r›mlar geliflmifl ülkelerdeki teknolojilerin makine-teçhizat yoluyla di¤er ülkelere aktar›lmas›na imkan vermekte, ölçek ekonomilerinin oluflmas›n› sa¤lamakta ve yaparak ö¤renme, görerek ö¤renme gibi çeflitli ö¤renme süreçlerinin oluflmas›na katk› yapmaktad›r. Çal›flmada, toplam fiziki yat›r›mlar›n GSY‹H içindeki pay›n›n ortalamas› her bir alt dönem için ayr› ayr› hesaplanmaktad›r. Ayr›ca, fiziki sermaye birikimi ile ba¤›ml› de¤iflken olan verimlilik art›fl› aras›nda herhangi bir gecikmeli iliflki bulunmad›¤› varsay›lm›flt›r. Di¤er bir deyiflle, cari dönemdeki fiziki yat›r›mlar›n cari dönemdeki iflgücü bafl›na milli gelirdeki art›fl› aç›klad›¤› kabul edilmifltir. Do¤rudan Yabanc› Yat›r›mlar(FDI) Toplam yat›r›mlar yerli ve yabanc› kaynakl› olmas›na göre ayr›flt›r›labilir. Bu çerçevede, çal›flmada kullan›lan fiziki sermaye yat›r›mlar›, yurtiçi kaynakl› ve yurt d›fl›ndan gelen fiziki yat›r›mlar›n toplam› olarak hesaplanmaktad›r. Do¤rudan yabanc› sermaye yat›r›mlar›n›n oluflturan modellerde aç›klay›c› de¤iflken olarak kullan›ld›¤› durumlarda, yurtiçi kaynakl› fiziki yat›r›mlar da ayr› bir de¤iflken olarak ele al›nmaktad›r. Modellerde, do¤rudan yabanc› yat›r›mlar›n GSY‹H içindeki ortalama pay› her bir alt dönem için ayr› ayr› hesaplanm›flt›r. Do¤rudan yabanc› sermaye yat›r›mlar›, içsel büyüme modelleriyle birlikte neoklasik iktisat yaz›n›nda önemli bir politika de¤iflkeni olmufltur [Romer (1993), Coe ve Helpman (1995)]. Bunun temel nedeni ise, sermaye stokuna yapaca¤› katk› yan›nda, teknolojik geliflme sürecinde do¤rudan yabanc› sermaye yat›r›mlar›n›n di¤er ülkelerdeki bilgi stokuna ulaflmada önemli bir araç olarak kabul edilmesidir. Bu çerçevede, yabanc› firmalar›n gerek bilgi birikimlerini gerekse örgütlenme yap›lar›n› yat›r›m yapt›klar› ülkelere getirerek teknolojik geliflmelerin ülkeler aras›nda yay›lmas›na yard›mc› olduklar› düflünülmektedir. Ayr›ca, artan do¤rudan yabanc› sermaye yat›r›mlar›n›n ilgili ülkede rekabet bask›s›n› art›rabilece¤i de öne sürülmektedir. Tar›m Sektöründe ‹stihdam Edilenlerin Pay› (AGRL) Bu gösterge, verimlilik art›fl› modelinde ülkeler aras›ndaki yap›sal farkl›l›klar› ve tar›m sektöründen kaynaklanabilecek etkinlik sorununu kapsamak amac›yla kullan›lm›flt›r. Bu amaçla, her bir alt dönem için tar›m sektöründe istihdam edilenlerin toplam istihdam içindeki pay›n›n ortalamas› hesaplanm›flt›r. Büyüme modelinde bu de¤iflkenin katsay›s›n›n negatif olmas› beklenmektedir.

94

Toplam Mal ve Hizmet ‹hracat› Oran› (X) ‹çsel büyüme modellerinin politika yap›c›lar›na sa¤lad›¤› önemli bir politika de¤iflkeni olan d›fl ticaret, gerek büyüme oran› gerekse verimlilik art›fl›n› aç›klamada ekonomik büyüme yaz›n›nda yayg›n olarak kullan›lmaktad›r [Stern ve Porter (2000), Dollar (1992), Sachs ve Warner (1995), Romer ve Rivera-Batiz (1991), Cihan ve Dutta (2005)]. Ülkelerin ihracat oran›, rekabet bask›s›, artan pazar ölçe¤i, di¤er ülkelerden ö¤renme, uzmanlaflma düzeyi gibi verimlilik art›fl›nda önem tafl›yan unsurlar› temsil etmekte ve de¤iflkenin büyüme modelinde pozitif iflarete sahip olmas› beklenmektedir. Bu çal›flmada ihracat göstergesi olarak toplam mal ve hizmet ihracat›n›n GSY‹H içindeki ortalama pay› her bir alt dönem için ayr› ayr› kullan›lmaktad›r. D›fla Aç›kl›k Oran› (XM) D›fla aç›lman›n ülkelerin uluslararas› rekabete aç›lma düzeyini gösterdi¤i ve bu ülkelere yeni teknolojilere ulaflabilmenin alt yap›s›n› sa¤lad›¤› kabul edilmektedir. Bu nedenle, d›fla aç›kl›k göstergesi olarak tan›mlanan mal ve hizmet ihracat› ile ithalat›n›n milli gelire oran› verimlilik art›fl›n› aç›klayan bir faktör olarak ele al›nmaktad›r. Mal ve hizmet ihracat› ile ithalat›n›n toplam›n›n GSY‹H içindeki pay› alt dönemler itibar›yla hesaplanm›flt›r. ‹flgücünün Ortalama E¤itim Süresi (EDUYEAR) ‹flgücünün ortalama e¤itim süresi (y›l›) uygulamal› çal›flmalarda befleri sermaye birikimini temsil etmekte yayg›n olarak kullan›lan de¤iflkenlerden birisidir. ‹flgücünün ortalama e¤itim süresi 15-64 yafl nüfus için befler y›ll›k dönemlerle hesaplanm›fl olup, gözlem aral›¤› 1980-2000 dönemini kapsamaktad›r. Di¤er bir deyiflle, bu verinin kullan›ld›¤› ekonometrik modeller 4 alt dönemi (1981-1985, 1986-1990, 1991-1995, ve 1996-2000) içermektedir. Bu de¤iflken Baro ve Lee (2000) çal›flmas›ndan al›nm›flt›r. De¤iflken modele logaritmas› al›narak dahil edilmektedir. Yap›lan çok say›da uygulamal› çal›flmada, ülkelerin geliflmifllik derecesiyle iflgücünün ortalama e¤itim süresi aras›nda güçlü bir iliflkinin bulundu¤u ifade edilmektedir. Di¤er bir deyiflle, az geliflmifl ülkelerde ortalama e¤itim süresinin düflüklü¤ü istihdam›n vas›fs›z oldu¤unu göstermekte, bu da bu ülkelerin ürettikleri katma de¤erin düflük olmas›na neden olmaktad›r. Böylelikle, e¤itim düzeyi düflük olan ülkelerin verimlilik düzeylerinin ve büyüme h›zlar›n›n da düflük olmas› beklenebilir. Ayr›ca, iflgücünün ortalama e¤itim süresinin düflük oldu¤u ülkelerin geliflmifl ülkelere yak›nsamas›n›n (koflullu yak›nsama) da oldukça zay›f olaca¤› vurgulanmaktad›r.

95

Okul Öncesi E¤itimde Okullaflma Oran› (ENPRE) Uygulamal› çal›flmalar›n önemli bir bölümünde befleri sermaye birikimi göstergesi olarak farkl› e¤itim kademelerindeki okullaflma oranlar› kullan›lmaktad›r [Barro (1991, 1996), Barro ve Sala-i-Martin (1995), Mankiw ve di¤. (1992), Romer (1993)]. Bu çerçevede, bu çal›flmada her bir e¤itim kademesindeki okullaflma oran› befleri sermaye birikiminin göstergesi olarak ele al›nmaktad›r. Bu kademelerden, okul öncesi e¤itimin befleri sermayeyi temsilen kullan›lmas› bu çal›flman›n özgün noktalar›ndan birini oluflturmaktad›r. Okul öncesi e¤itim, kendi bafl›na bir e¤itim kademesi olmamakla birlikte, di¤er e¤itim kademelerine alt yap› oluflturmas› nedeniyle büyük önem tafl›maktad›r. Okul öncesi e¤itimde okullaflma oranlar›n›n ekonomideki verimlilik düzeyine katk›s›n›n belli bir gecikmeyle gelebilece¤i varsay›lm›flt›r. 15 olarak kabul edilen iflgücüne kat›lma yafl› dikkate al›narak, okul öncesi e¤itim alm›fl bireylerin asgari 7 y›ll›k bir gecikme sonras›nda verimlilik art›fl›na katk›da bulunabilece¤i düflünülmüfltür. Bu de¤iflkenle ilgili veri k›s›t› daha uzun bir gecikme süresi varsay›m› yap›lmas›n› engellemifltir. Bu çerçevede, 1982-2002 dönemindeki iflgücü bafl›na düflen gelir düzeyindeki art›fl›n 1975-1995 dönemindeki okul öncesi e¤itimdeki okullaflma oranlar›yla iliflkilendirilebilece¤i varsay›m› yap›lm›fl olmaktad›r. Ayr›ca, di¤er de¤iflkenlerde oldu¤u gibi, okul öncesi e¤itimin okullaflma oran› da üç alt döneme (1975-1981, 1982-1988, ve 1989-1995) ayr›flt›r›larak ekonometrik analizlerde kullan›lmaktad›r. ‹lkö¤retimdeki Okullaflma Oran› (ENPRI) Temel bir e¤itim kademesi olmas›na karfl›n, ilkö¤retim kademesindeki okullaflma oran› da büyüme ve/veya verimlilik art›fl›n› aç›klamaya yönelik modellerde yayg›n olarak kullan›lan bir befleri sermaye birikimi göstergesidir. Burada dikkat edilmesi gereken husus, zorunlu e¤itimin genellikle bu e¤itim kademesini kapsamas›ndan dolay›, ilkö¤retimdeki okullaflma oran›n›n di¤er e¤itim kademelerine göre özellikle son y›llarda oldukça yüksek düzeylere ulaflm›fl olmas›d›r. Okullaflma oran›n›n ülkeler aras›nda benzerlik göstermeye bafllamas› bu e¤itim kademesinin büyüme farkl›l›klar›n› aç›klama gücünü zay›flatacakt›r. Okul öncesi e¤itim kademesinde oldu¤u gibi, çal›flmam›zda, bu e¤itim kademesindeki bireylerin ekonomik faaliyetlere kat›lmalar›n›n belli bir gecikmeyle olaca¤› ve bu gecikmenin 4 y›l olaca¤› varsay›lm›flt›r. Bu süre, ilgili e¤itim kademesine bafllama ve bitirme yafllar›n›n ortanca de¤eri al›narak hesaplanm›flt›r. ‹lkö¤retimdeki okullaflma oran› da, s›ras›yla 1978-1984, 1985-1991 ve 1992-1998 alt dönemlerine bölünerek analizlerde kullan›lm›flt›r.

96

Ortaö¤retimde Okullaflma Oran› (ENSEC) Büyüme modelinde kullan›lan ortaö¤retimde okullaflma oran›, 1980-2000 dönemini kapsamakta olup, di¤er e¤itim kademelerinde oldu¤u gibi, ekonomik faaliyetlerle iliflkisinin belli bir gecikmeyle ortaya ç›kaca¤› varsay›lmaktad›r. Ortaö¤retime bafllama ve bitirme yafl›n›n ortanca de¤eri iflgücü istatistikleri tan›m›nda belirtilen 15 yafl›n üzerinde oldu¤undan, bu e¤itim kademesinden mezun olacaklar›n iflgücüne kat›l›m yafl›n› aflacaklar› vurgulanmal›d›r. Bu çerçevede, ortaö¤retimde bulunan yafl grubunun 16 yafl ile 18 yafl aras›nda olmas›ndan dolay›, ortanca de¤er olarak 17 yafl al›nm›fl ve buna ba¤l› olarak bu e¤itim kademesinde bulunanlar›n ekonomik faaliyetlere katk›lar›n›n 2 y›ll›k bir gecikmeyle olaca¤› öngörülmüfltür. Yap›lan ekonometrik analizlerde gözlem aral›¤› di¤er de¤iflkenlerde oldu¤u gibi 3 alt döneme (1980-1986, 1987-1993, 1994-2000) ayr›lm›flt›r. Yüksekö¤retimde Okullaflma Oran› (ENTER) Yüksekö¤retim kademesinin kapsad›¤› yafl grubu, bir önceki e¤itim kademesinde oldu¤u gibi, Uluslararas› Çal›flma Örgütünce (ILO) tan›mlanan iflgücü yafl›n› (15 yafl) aflmaktad›r. Di¤er yandan, bu e¤itim grubundaki okullarda e¤itim süresi 2 y›l ile 6 y›l aras›nda de¤iflmektedir. Dolay›s›yla, yüksekö¤retim kademesinde bulunanlar›n e¤itim süresinin ortanca de¤erinin 4 y›ll›k bir gecikmeyle iflgücüne kat›laca¤› varsay›lm›flt›r. Ayr›ca, gözlem aral›¤› olarak 1979-1999 dönemi al›nm›fl olup, di¤er okullaflma oranlar›nda oldu¤u gibi analizler 3 alt dönem (1979-1985, 1986-1992, 1993-1999) kapsam›nda yap›lm›flt›r. Yukar›da da ifade edildi¤i gibi, bu çal›flmada oluflturulan tüm büyüme modellerinde ilgili gözlem aral›¤› alt dönemlere bölünerek panel analiz yöntemiyle tahmin edilmektedir. Bu çerçevede, oluflturulan alt dönem say›s› insan sermayesi göstergesinin niteli¤ine ba¤l› olarak de¤iflmektedir. ‹nsan sermayesi göstergesi olarak iflgücünün ortalama e¤itim süresi kullan›ld›¤›nda 4 alt dönem bulunmaktayken, çeflitli e¤itim kademelerine ait okullaflma oranlar› kullan›ld›¤›nda 3 alt dönem için analiz yap›lmaktad›r. Büyüme modellerinin tahmininde zaman serisi ve çapraz-kesit (cross-section) yöntemleri yerine panel veri yönteminin kullan›lmas›n›n çok say›da faydas› bulunmaktad›r. Örne¤in, zaman serisi yönteminde tek bir ülke veya ülkeler grubu analiz edilebilmekteyken, panel veri yönteminde çok say›da ülke bir arada incelenebilmektedir. Di¤er yandan, ülkeler aras›ndaki yap› farkl›l›klar› çapraz-kesit yöntemin-

97

de kontrol edilemezken, panel veri yönteminde bu sorun giderilebilmektedir [Hsiao (1985, 1986), Baltagi (1995)]. Panel analizde ülkeler aras›ndaki yap› farkl›l›klar›n› incelemek amac›yla büyüme modeline sabit etki veya rassal etki katsay›s› dahil edilmektedir. Bu çal›flmadaki büyüme modellerinde analizdeki ülkelerin zamana göre de¤iflmeyen karakteristikleri sabit etkiler yöntemiyle incelenmekte ve böylece daha anlaml› sonuçlara ulafl›lmas› amaçlanmaktad›r. Panel veri yönteminin çaprazkesit yöntemine göre bir di¤er avantaj›, kulland›¤› gözlem say›s›n›n daha fazla olmas›d›r. Bu tür analizlerde gözlem say›s›n›n artmas›yla serbestlik katsay›s› ve dolay›s›yla tahmin edilen katsay›lar›n etkinli¤i artacakt›r. Ayr›ca, panel veri analizi kullan›larak oluflturulan modeller çok yönlü davran›flsal iliflkileri çapraz-kesit yöntemine göre daha iyi biçimde analiz edebilmektedir. Ekonometrik olarak tahmin edilecek büyüme veya verimlilik art›fl› modeli matematiksel olarak afla¤›daki flekilde ifade edilebilir: YLFi,t=αi-β1log(YLFBAZi,t)+β2IR-FDIi,t+β3FDIi,t+β4Xi,t-β5AGRLi,t+γ1EDUi,t+ui,t

(1)

YLFi,t=αi-β1log(YLFBAZi,t)+β2IRi,t-FDIi,t+β3FDIi,t+β4Xi,t-β5AGRLi,t+γ2EDURi,t+γ3EDUTURi,t+wi,t

(2)

Yukar›daki eflitlik (1)’de, i ülkeleri temsil etmekte (i= 1,…,48), t zaman dilimlerini göstermekte (t= 1, …,4), α ülkelere özgü ve zamana göre de¤iflmeyen faktörlere karfl›l›k gelmekte, β sembolleri verimlilik art›fl›n› aç›klayan insan sermayesi d›fl›ndaki de¤iflkenlerin katsay›lar›n› temsil etmekte, γ1 verimlilik art›fl›n›n insan sermayesi de¤iflkenine (EDU) olan esnekli¤ini (duyarl›l›¤›n›) göstermektedir. Eflitliklerdeki u ve w ise istatistiki hata terimleridir. Eflitlik (2)’de biri analizdeki Türkiye haricindeki ülkeler (EDUR), di¤eri Türkiye için (EDUTUR) olmak üzere iki farkl› insan sermayesi de¤iflkeni tan›mlanm›flt›r. Bu kapsamda, γ2 Türkiye d›fl›ndaki ülkelerde verimlilik art›fl›n›n insan sermayesine olan esnekli¤ini, γ3 ise Türkiye ekonomisinde verimlilik art›fl›n›n insan sermayesine olan esnekli¤ini temsil etmektedir. Sonuç itibar›yla, eflitlik (1) analizdeki tüm ülkeler genelinde insan sermayesinin verimlilik art›fl›na etkisini incelemek için tan›mlanm›fl iken, eflitlik (2) Türkiye ve di¤er ülkelerde insan sermayesinin verimlilik art›fl›na etkisini karfl›laflt›rmak için oluflturulmufltur. Dolay›s›yla, eflitlik (2)’nin ekonometrik olarak tahmin edilmesi sonras›nda, _2 ve _3 katsay›lar›n›n karfl›laflt›r›lmas›, di¤er ülkelere göre Türkiye’de insan sermayesinin verimlilik art›fl›na katk›s›n›n ne düzeyde oldu¤u yönünde önemli bir bulgu sunacakt›r. Eflitlik (1) olarak tan›mlanm›fl olan verimlilik art›fl› modeli kullan›larak da Türkiye’de insan sermayenin verimlilik art›fl›na katk›s›n› di¤er ülkelerle karfl›laflt›rmal› ola-

98

rak incelemek mümkündür. Bu kapsamda, söz konusu eflitli¤in insan sermayesi de¤iflkeni dahil ve hariç olmak üzere tahmin edilmesi sonras›nda, ülkelere özgü sabit etkiler katsay›s›n›n nas›l de¤iflti¤i karfl›laflt›r›labilir. ‹nsan sermayesi de¤iflkeninin modelden ç›kar›lmas› durumunda sabit etki de¤erinin s›n›rl› düzeyde de¤iflmesi o ülkede insan sermayesi ile verimlilik art›fl› aras›ndaki ba¤›n zay›f oldu¤u yönünde yorumlanabilecektir. Yukar›da sunulan büyüme modellerinin tahmininde insan sermayesi göstergesi olarak iflgücünün ortalama e¤itim y›l› ve çeflitli kademelerdeki okullaflma oranlar› kullan›lacakt›r.

5.2. Araflt›rma Bulgular› Bu alt bölümde, panel veri analizi kullan›larak oluflturulan ekonomik büyüme modellerinin ekonometrik tahmin sonuçlar› de¤erlendirilecektir. Bu ba¤lamda, ilk olarak iflgücünün ortalama e¤itim y›l› göstergesi incelenecek, ikinci aflamada ise e¤itim kademelerine ait okullaflma oranlar›n›n ekonomik büyümeye katk›lar› de¤erlendirilecektir. ‹flgücünün ortalama e¤itim süresinin insan sermayesi göstergesi olarak ele al›nd›¤› analizde, öncelikle insan sermayesi olmaks›z›n elde edilen tahmin sonuçlar› tart›fl›lacakt›r. ‹kinci aflamada ise Türkiye’nin de dahil oldu¤u 47 ülke için insan sermayesinin modele dahil edilmesiyle elde edilen tahmin sonuçlar› sunulacakt›r. Tablo 5.4, büyüme modelinde insan sermayesi olmaks›z›n yap›lan tahmin sonuçlar›n› göstermektedir. Tahmin edilen bu modelde, tüm aç›klay›c› de¤iflkenler istatistiki olarak anlaml› bulunmufltur. Ayr›ca, her bir de¤iflkenin iktisadi büyüme oran›yla iliflkisinin beklenen yönde oldu¤u tespit edilmifltir12. Bu ba¤lamda, yak›nsama h›z›n›n yüzde 8,3 civar›nda oldu¤u tahmin edilmifltir. Di¤er bir ifadeyle, bafllang›ç y›l›nda düflük verimlilik düzeyine sahip ülkeler di¤erlerine oranla daha yüksek bir verimlilik art›fl›na sahiptirler. Ayr›ca, yurtiçi fiziki yat›r›mlar ve do¤rudan yabanc› sermaye yat›r›mlar›n›n verimlilik art›fl›n› olumlu etkiledi¤i, ihracata dönüklük oran› yüksek ülkelerin daha yüksek verimlilik art›fl›na sahip olduklar› sonucuna ulafl›lm›flt›r. Son olarak, tar›m sektöründe çal›flanlar›n toplam istihdam içindeki pay› ise beklendi¤i gibi büyüme ile ters yönlü bir iliflkiye sahiptir. Di¤er bir deyiflle, tar›m sektöründe istihdam›n azalmas› verimlilik art›fl›na pozitif yönlü katk› yapmaktad›r. Tahmin sonuçlar›nda dikkat çeken bir baflka nokta, do¤rudan yabanc› sermaye yat›r›mlar›n›n verimlili¤e katk›s›n›n yurtiçi yat›r›mlardan daha büyük olmas›d›r. Bu

99

bulgu, do¤rudan yabanc› sermaye yat›r›mlar›n›n verimlilik art›fl›na çok daha fazla katk› sa¤lad›¤› fleklinde yorumlanabilece¤i gibi, firma sat›n almalar› ve/veya birleflmeleri fleklindeki yabanc› sermaye yat›r›mlar›n›n yüksek verimlilikte çal›flan firmalar› seçtikleri fleklinde de de¤erlendirilebilir. Dolay›s›yla, bu bulgular›n mikro bazl› çal›flmalarla detayl› bir flekilde incelenmesinin gerekli oldu¤u düflünülmektedir. Ülkelere özgü ve zamana göre de¤iflim göstermeyen “sabit etkiler” Tablo 5.4’ün alt bölümünde sunulmaktad›r. Sabit etkilerin, büyüme modelinde aç›k olarak yer almayan, ancak bafllang›ç y›l›ndaki bilgi stoku, hukuki ve kurumsal yap› gibi verimlilik art›fl›n› etkileyen yap›sal faktörlerin etkisini bir bütün olarak yans›tt›¤› varsay›lmaktad›r. Dolay›s›yla, fiziki yat›r›m ve d›fla aç›kl›k gibi modelde aç›k olarak yer alan faktörlerin etkileri hariç tutuldu¤unda, yüksek sabit etki de¤erine sahip ülkelerin yüksek verimlilik art›fl h›z›na ulaflmalar› beklenmektedir. Türkiye’ye ait sabit etki de¤eri 0,714 olup, bu büyüklük analizdeki 47 ülke aras›nda 29. s›rada bulunmaktad›r. Bu itibarla, modelde aç›k olarak yer almayan faktörler dikkate al›nd›¤›nda, verimlilik art›fl› sa¤lamada Türkiye’nin di¤er ülkelerin geneline göre zay›f bir konumda oldu¤u söylenebilir. Tablo 5.5’te ise Tablo 5.4’ten farkl› olarak iflgücünün ortalama e¤itim y›l› de¤iflkeni verimlilik art›fl› modeline eklenmektedir. Bu modelde insan sermayesi de¤iflkeninin katsay›s›n›n 0,043 oldu¤u görülmektedir. Bu katsay› yüzde 10 anlaml›l›k düzeyinde s›f›rdan farkl›d›r. Di¤er bir ifadeyle, yüzde 90’l›k güven aral›¤›nda, iflgücünün ortalama e¤itim süresindeki art›fl›n verimlilik art›fl›na pozitif yönde katk› sa¤lad›¤› söylenebilir.

(12) Bu çal›flmada oluflturulan tüm modellerde, ülkelerin bafllang›ç y›l›ndaki iflgücü bafl›na düflen gelir düzeylerinin do¤al logaritmas› al›nm›flt›r. Öte yandan, iflgücünün ortalama e¤itim y›l› d›fl›ndaki de¤iflkenlerin tamam› oransal biçimde oldu¤undan herhangi bir logaritmik dönüflüm yap›lmam›flt›r. Ayr›ca, tahmin edilen de¤iflkenlerin katsay› büyüklükleri de¤erlendirilirken verilerin befler y›ll›k dönemlerden oluflan 4 alt dönem halinde modelde bulundu¤u dikkate al›nmal›d›r.

100

Tablo 5.4. Ba¤›ml› De¤iflken: 1981-2000 Dönemindeki ‹flgücü Verimlili¤i Art›fl› De¤iflken ‹smi YLFBAZ IR-FDI FDI AGRL X Ülkeler Arjantin Avustralya Avusturya Belçika Brezilya Kanada fiili Çin Çek Cumhuriyeti Danimarka M›s›r Finlandiya Fransa Almanya Yunanistan Macaristan ‹zlanda Hindistan Endonezya ‹rlanda ‹srail ‹talya Jamaika Japonya

Katsay› -0,083 0,215 0,442 -0,095 0,065

Standart Sapma 0,012 0,055 0,074 0,031 0,026 Sabit Etkiler

Sabit Katsay›s› 0,783 0,819 0,853 0,829 0,727 0,808 0,722 0,571 0,647 0,850 0,637 0,836 0,856 0,851 0,809 0,683 0,839 0,593 0,614 0,824 0,810 0,837 0,620 0,878

R2 Düzeltilmifl R2 F-istatisti¤i F-istatisti¤inin Olas›l›k Düzeyi Gözlem Say›s›

t-istatisti¤i

Olas›l›k Düzeyi

-7,143 3,909 5,960 -3,078 2,491

0,0001 0,0001 0,0001 0,0024 0,0135

Ülkeler Ürdün Güney Kore Malezya Meksika Hollanda Yeni Zelanda Norveç Paraguay Peru Filipinler Polonya Portekiz Rusya Slovakya ‹spanya ‹sveç ‹sviçre Tayland Tunus Türkiye ‹ngiltere ABD Uruguay

Sabit Katsay›s› 0,630 0,773 0,669 0,712 0,814 0,793 0,851 0,642 0,660 0,621 0,695 0,778 0,631 0,626 0,815 0,832 0,855 0,667 0,658 0,714 0,811 0,864 0,743

Özet ‹statistikler 0,683 0,549 65,1 0,000001 173

Not: (1) White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance testi uygulanarak standart sapmalar hesaplanm›flt›r. (2) Tahmin yöntemi olarak Pooled Least Square kullan›lm›flt›r.

101

Tablo 5.5’teki modelde bulunan di¤er de¤iflkenlerin verimlilik art›fl›n› aç›klamada önem tafl›maya devam ettikleri görülmektedir. Burada dikkati çeken noktalardan birisi, insan sermayesi de¤iflkeninin modele dahil edilmesiyle birlikte yak›nsama teriminin ve yurtiçi yat›r›mlar›n katsay›lar›n›n artmas›, tar›m sektörü istihdam›n›n katsay›s›n›n ise azal›fl göstermesidir. ‹nsan sermayesi de¤iflkeninin modele dahil edilmesiyle birlikte, yak›nsama h›z› katsay›s› 0,08’den 0,09’a ç›kmaktad›r. Bu durum, yak›nsama sürecinde insan sermayesinin oldukça önemli oldu¤unu göstermektedir. ‹ktisat yaz›n›nda önemli yer tutan yak›nsama kavram› mutlak ve koflullu olmak üzere iki biçimde de¤erlendirilmektedir. Mutlak yak›nsama, ülkelerin sadece bafllang›ç y›l›ndaki düflük milli gelir düzeylerinin iktisadi büyüme sürecinde önde olan ülkeleri yakalayabilmek için yeterli olabilece¤ini ifade etmektedir. fiartl› yak›nsama ise yak›nsaman›n ancak belirli koflullar›n sa¤lanmas› durumunda gerçekleflece¤ini vurgulamaktad›r. Fiziki sermaye, befleri sermaye, d›fla aç›kl›k, teknolojik altyap› gibi temel faktörlerin mutlaka belli bir eflik düzeyine ulaflm›fl olmalar› yak›nsama için gereken asgari koflullardan baz›lar›d›r. Tablo 5.5’te sunulan tahminler koflullu yak›nsaman›n öngörüsüne paralel olarak, geliflmekte olan ülkelerin geliflmifl ülkelerin verimlilik düzeyine yaklaflmas›nda iflgücünün niteli¤ini iyilefltirmelerinin önem tafl›d›¤›n› göstermektedir. ‹flgücünün ortalama e¤itim y›l› de¤iflkeninin verimlilik art›fl› modeline eklenmesi sonras›nda yurtiçi yat›r›mlar›n›n katsay›s› 0,215’ten 0,233’e ç›kmaktad›r. Bu durum yat›r›mlar›n verimi ile iflgücünün e¤itimi (niteli¤i) aras›nda bir tamamlay›c›l›k iliflkisi olabilece¤ine iflaret etmektedir. Di¤er bir deyiflle, daha e¤itimli iflgücünün varl›¤› fiziki yat›r›mlardan elde edilecek getirinin artmas›na neden olmaktad›r. Aç›kt›r ki, bu bulgu sürdürülebilir büyüme yap›s›na ulaflmada izlenecek politikalar aç›s›ndan büyük önem tafl›maktad›r. E¤itim ile tar›m sektöründeki istihdam›n verimi aras›ndaki iliflkiye yönelik olarak yap›lan tahmin sonuçlar› Türkiye aç›s›ndan büyük önem arz etmektedir. Zira, elde edilen sonuçlar tar›mdaki verimlilik sorununun giderilmesinde iflgücünün e¤itim y›l›n›n art›r›lmas›n›n önemli rol oynad›¤›n› göstermektedir. ‹flgücünün ortalama e¤itim süresinin verimlilik art›fl› modelinde kapsanmas›yla, tar›m sektörü istihdam›n›n toplam istihdam içerisindeki oran› de¤iflkeninin katsay›s› -0,095’ten -0,064’e gerilemektedir.

102

‹nsan sermayesinin verimlilik art›fl›ndaki önemini de¤erlendirmenin di¤er yöntemi, iflgücünün e¤itim y›l› de¤iflkeninin modele dahil edilmesi sonras›nda ülkelere özgü sabit etkilerin nas›l de¤iflti¤inin de¤erlendirilmesidir. Bu çerçevede, insan sermayesinin verimlilik art›fl›n› aç›klayan bir de¤iflken olarak modele dahil edilmesinin sabit etki katsay›s›n› azaltmas› beklenmektedir. Zira, verimlilik art›fl›na insan sermayesinin yapt›¤› katk›, modeldeki insan sermayesi de¤iflkeni taraf›ndan kapsanmaktad›r. Bu azal›fl hangi ülkede ne kadar büyük boyutta ise, bu durum ele al›nan insan sermayesi göstergesinin ilgili ülkenin verimlilik art›fl›nda daha büyük önem tafl›d›¤›na iflaret edecektir. Nitekim, Tablo 5.4 ve Tablo 5.5’te sunulan sabit etkiler karfl›laflt›r›ld›¤›nda, verimlilik art›fl› modeline insan sermayesi de¤iflkeninin kat›lmas› sonras›nda sabit etkilerin küçüldü¤ü görülmektedir. Ülkeler baz›nda incelendi¤inde, Türkiye’ye ait sabit terimin analizdeki 47 ülkeye göre daha düflük bir düzeyde azal›fl gösterdi¤i ortaya ç›kmaktad›r. Türkiye ait sabit terim 0,0545 puan azal›fl göstermifltir. Bu gösterge (sabit etki katsay›s›ndaki azal›fl) itibar›yla Türkiye 47 ülke aras›nda 41. s›rada bulunmaktad›r. Bu durum, iflgücünün e¤itim y›l›ndaki art›fl›n Türkiye’de verimlilik art›fl›na katk›s›n›n oldukça s›n›rl› düzeyde oldu¤u yönünde önemli bir iflaret olarak kabul edilebilir. Sabit etkilerdeki de¤iflim dikkate al›nd›¤›nda, iflgücün e¤itim y›l›ndaki art›fl› verimlilik art›fl›na dönüfltürmede, geçen dönemde h›zl› ekonomik büyüme sergileyen G. Kore ve Çin’in baflar›l› oldu¤u dikkat çekmektedir. Benzeri bir de¤erlendirme ABD, Kanada, Avustralya, ‹srail ve Yeni Zelanda için de geçerlidir. Endonezya, M›s›r, Jamaika, Tunus ve Brezilya ise iflgücünün e¤itim y›l›ndaki art›fl› verimlilik art›fl›na yans›tmakta baflar›s›z olan ülke örnekleridir.

103

Tablo 5.5. Ba¤›ml› De¤iflken: 1981-2000 Dönemindeki ‹flgücü Verimlili¤i Art›fl› De¤iflken ‹smi YLFBAZ IR-FDI FDI AGRL X EDUYEARTÜRK‹YE DAH‹L Ülkeler Arjantin Avustralya Avusturya Belçika Brezilya Kanada fiili Çin Çek Cumhuriyeti Danimarka M›s›r Finlandiya Fransa Almanya Yunanistan Macaristan ‹zlanda Hindistan Endonezya ‹rlanda ‹srail ‹talya Jamaika Japonya

Katsay› -0,086 0,233 0,444 -0,064 0,057 0,043

Standart Sapma 0,015 0,061 0,075 0,027 0,026 0,022 Sabit Etkiler

Sabit Katsay›s› 0,7176 0,7465 0,7944 0,7703 0,6839 0,7352 0,6604 0,4994 0,5782 0,7855 0,5825 0,7711 0,8012 0,7824 0,7397 0,6146 0,7767 0,5272 0,5595 0,7630 0,7393 0,7838 0,5679 0,8123

R2 Düzeltilmifl R2 F-istatisti¤i F-istatisti¤inin Olas›l›k Düzeyi Gözlem Say›s›

t-istatisti¤i

Olas›l›k Düzeyi

-5,906 3,812 5,943 -2,418 2,210 1,893

0,0001 0,0002 0,0001 0,0171 0,0290 0,0608

Ülkeler Ürdün Güney Kore Malezya Meksika Hollanda Yeni Zelanda Norveç Paraguay Peru Filipinler Polonya Portekiz Rusya Slovakya ‹spanya ‹sveç ‹sviçre Tayland Tunus Türkiye ‹ngiltere ABD Uruguay

Sabit Katsay›s› 0,5672 0,6980 0,6156 0,6517 0,7549 0,7172 0,7808 0,5853 0,5995 0,5456 0,6168 0,7276 0,5576 0,5555 0,7600 0,7644 0,7878 0,5991 0,6133 0,6595 0,7474 0,7867 0,6838

Özet ‹statistikler 0,692 0,558 5,2 0,000001 173

Not: (1) White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance testi uygulanarak standart sapmalar hesaplanm›flt›r. (2) Tahmin yöntemi olarak Pooled Least Square kullan›lm›flt›r.

104

Tablo 5.6’da veri setinden Türkiye’nin ç›kar›lmas›yla yap›lan tahmin sonuçlar› sunulmaktad›r. Türkiye’nin analiz d›fl›nda tutulmas›yla Türkiye’deki insan sermayesi (ve di¤er de¤iflkenler) ile verimlilik iliflkisi üzerine ön bilgilere ulafl›lmas› amaçlanmaktad›r.13 Öncelikle, Türkiye’nin analizden ç›kar›lmas› sonras›nda yak›nsama h›z›n›n daha yüksek oldu¤u sonucuna ulafl›lm›flt›r. Bu durum, Türkiye’nin geliflmifl ülkelerdeki verimlilik düzeyine yak›nsama h›z›n›n di¤er ülkeler ortalamas›n›n alt›nda oldu¤unu göstermektedir. ‹kinci olarak, Türkiye’nin model d›fl›nda tutulmas›yla, analizdeki ülkeler genelinde insan sermayesinin verimlilik art›fl›na katk›s› 0,043’ten 0,062’ye yükselmektedir. Sabit etkileri kullanarak yapt›¤›m›z de¤erlendirmeleri de teyit eden bu bulgu, iflgücünün ortalama e¤itim süresindeki art›fl›n verimlili¤e katk›s›n›n di¤er ülkeler ortalamas›na göre Türkiye’de daha zay›f olabilece¤ini iflaret etmektedir. Üçüncü olarak, insan sermayesi de¤iflkeninde gözlenen durumun di¤er tüm kontrol de¤iflkenleri için de geçerli oldu¤u görülmektedir. Verimlilik art›fl›n› aç›klay›c› de¤iflkenlerin tümünde katsay› büyüklükleri, Türkiye’nin analize dahil edildi¤i modele göre daha büyük de¤erlere sahiptir. Bu tahminler, e¤itim dahil olmak üzere, verimlilik art›fl›n› aç›klamas›n› bekledi¤imiz faktörlerin, di¤er ülkeler geneline göre, Türkiye’de verimlilik art›fl›na daha az katk› yapt›¤› yönünde de¤erlendirilebilir. Bu bulgu, Türkiye’nin geçmifl dönemde yaflam›fl oldu¤u istikrars›z ve düflük büyüme sorununun afl›lmas› aç›s›ndan önem tafl›maktad›r. Zira, e¤itimin yan› s›ra di¤er de¤iflkenler ile verimlilik art›fl› aras›nda ba¤›m zay›f olmas›, ülkemiz firmalar›n›n verimlilik art›fl›na odaklanmas›n› engelleyen daha sistemik bir sorunun varl›¤›n›n göstergesi olarak yorumlanabilir.

(13) Ekonomi yaz›n›ndaki kimi uygulamal› çal›flmalarda, baz› ülke veya ülke gruplar›n›n analiz d›fl›nda b›rak›lmas› sonras›nda tahmin edilen parametrelerde meydana gelecek de¤iflime bak›larak d›flar›da b›rak›lan ülke veya ülke gruplar›n›n analizdeki di¤er ülkelerden farkl›l›klar› incelenmektedir (bkz. örne¤in Rousseau ve Sylla (2001), Rousseau ve Wachtel (2002), Woo (2003)).

105

Tablo 5.6. Ba¤›ml› De¤iflken: 1981-2000 Dönemindeki ‹flgücü Verimlili¤i Art›fl› De¤iflken ‹smi

Model

YLFBAZ

-0,088 (-6,064)a 0,271 (4,518)a 0,470 (6,347)a -0,057 (-2,075)b 0,055 (2,172)b 0,063 (2,766)a

IR-FDI FDI AGRL X EDUYEARTÜRK‹YE HAR‹Ç Özet ‹statistikler R2

0,706 0,577 5,5 0,000001 169

R2

Düzeltilmifl F-istatisti¤i F-istatisti¤inin Olas›l›k Düzeyi Gözlem Say›s›

(*) Katsay› tahminlerinin alt›nda, parantez içinde gösterilen rakamlar ilgili de¤iflkenin t-istatisti¤i de¤erini göstermektedir. (δ) Kontrol de¤iflkeni ihracata dönüklük oran›d›r. (a) %1’lik düzeyde istatistiki olarak anlaml› oldu¤unu göstermektedir. (b) %5’lik düzeyde istatistiki olarak anlaml› oldu¤unu göstermektedir. Not: (1) White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance testi uygulanarak standart sapmalar hesaplanm›flt›r. (2) Tahmin yöntemi olarak Pooled Least Square kullan›lm›flt›r.

Tablo 5.7’de verimlilik art›fl› modeline ihracata dönüklük oran› (ihracat›n milli gelire oran›) yerine d›fla aç›kl›k oran›n›n (ihracat ve ithalat toplam›n›n milli gelire oran›) dahil edilmesi durumunda elde edilen tahminlerin sonuçlar› sunulmaktad›r. Ancak, bu tabloda sunulan modellerde, Türkiye’deki insan sermayesi-verimlilik art›fl› iliflkisi, Türkiye ve di¤er ülkeler için ayr› insan sermayesi de¤iflkenleri tan›mlanarak incelenmektedir (bkz. Bölüm 5.1, eflitlik (2)). Elde edilen sonuçlar, yukar›da belirtilenlerle ayn› yöndedir. Di¤er ülkeler genelinde iflgücünün ortalama e¤itim süresindeki art›fl ile verimlilik art›fl› aras›nda pozitif yönlü güçlü bir ba¤ bulunmas›na karfl›n, bu iliflkinin Türkiye ekonomisi için geçerli olmad›¤› sonucuna ulafl›lmakta-

106

d›r.14 D›fla aç›kl›k oran›yla ilgili olarak ise, tahmin sonuçlar› ülkelerin daha fazla d›fl rekabete aç›lmas›n›n verimlilik art›fl›n› pozitif yönde etkiledi¤ini göstermektedir. Tablo 5.7. Ba¤›ml› De¤iflken: 1981-2000 Dönemindeki ‹flgücü Verimlili¤i Art›fl› De¤iflken ‹smi

Model 1

Model 2

Model 3

YLFBAZ

-0,082 (-7,094)a 0,196 (3,531)a 0,424 (5,591)a -0,097 (-3,170)a 0,034 (2,425)b —-

-0,087 (-7,216)a 0,254 (4,352)a 0,456 (7,156)a -0,061 (-2,487)a 0,028 (2,560)a

EDUYEARTÜRK‹YE HAR‹Ç

—-

-0,085 (-7,358)a 0,217 (3,858)a 0,430 (5,712)a -0,067 (-1,946)b 0,029 (2,600)a 0,042 (1,796)c —-

EDUYEARTÜRK‹YE

—-

—-

IR-FDI FDI AGRL XM EDUYEARTÜRK‹YE DAH‹L

R2 Düzeltilmifl R2 F-istatisti¤i F-istatisti¤inin Olas›l›k Düzeyi Gözlem Say›s›

Özet ‹statistikler 0,682 0,548 64,9 0,000001 173

0,690 0,556 51,0 0,000001 173

—0,061 (3,126)a -0,082 (3,850)a 0,704 0,572 47,2 0,000001 173

(*) Katsay› tahminlerinin alt›nda, parantez içinde gösterilen rakamlar ilgili de¤iflkenin t-istatisti¤i de¤erini göstermektedir. (δ) Kontrol de¤iflkeni ihracata dönüklük oran›d›r. (a) %1’lik düzeyde istatistiki olarak anlaml› oldu¤unu göstermektedir. (b) %5’lik düzeyde istatistiki olarak anlaml› oldu¤unu göstermektedir. (c) %10’luk düzeyde istatistiki olarak anlaml› oldu¤unu göstermektedir. Not: (1) White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance testi uygulanarak standart sapmalar hesaplanm›flt›r. (2) Tahmin yöntemi olarak Pooled Least Square kullan›lm›flt›r.

(14) Türkiye ekonomisinde iflgücünün ortalama e¤itim y›l›n›n verimlilik art›fl›na katk›s›n›n ayn› yöntemle s›nand›¤›, ancak verimlilik art›fl› modeline d›fla aç›kl›k oran› yerine ihracata dönüklük oran›n›n dahil edildi¤i bir baflka çal›flmam›zda da burada sunulan bulgulara paralel sonuçlara ulafl›lm›flt›r. (bkz. Sayg›l›, Cihan ve Yavan (2005)).

107

‹nsan sermayesi ile verimlilik aras›ndaki iliflkinin zaman içerinde nas›l bir de¤iflim geçirmekte oldu¤u, gerek akademik kayg›lar gerekse politika uygulamalar› aç›s›ndan, büyük önem tafl›maktad›r. Bu soruya yönelik olarak, afla¤›da yer alan Tablo 5.8’deki modeller oluflturulmufltur. Bu tablodaki modellerin daha önceki analizlerden temel fark›, insan sermayesi göstergesinin verimlilik art›fl›yla iliflkisinin befler y›ll›k 4 alt dönemde ayr› ayr› tan›mlanm›fl olmas›d›r. Bu amaçla, tüm dönem gözlemlerinin yer ald›¤› e¤itim de¤iflkeni yan›nda, ilk dönem hariç di¤er 3 alt dönem ayr› ayr› modele dahil edilmifltir. Bu alt dönemlerde, insan sermayesi de¤iflkenlerinin ilgili dönem d›fl›ndaki de¤erleri “s›f›r” olarak tan›mlanm›flt›r. Tablo 5.8. Ba¤›ml› De¤iflken: 1981-2000 Dönemindeki ‹flgücü Verimlili¤i Art›fl› De¤iflken ‹smi

Model 1

YLFBAZ IR-FDI FDI EDUYEARTÜRK‹YE DAH‹L EDUYEARTÜRK‹YE DAH‹L,90 EDUYEARTÜRK‹YE DAH‹L,95 EDUYEARTÜRK‹YE DAH‹L,00 X XM AGRL

R2 Düzeltilmifl R2 F-istatisti¤i F-istatisti¤inin Olas›l›k Düzeyi Gözlem Say›s›

Model 2

-0,099

-0,098

(-8,694)a 0,274 (5,199)a 0,371 (5,130)a -0,016 (-0,626) 0,180 (3,682)a 0,193 (3,481)a 0,316 (4,424)a 0,054 (2,154)b —-

(-8,648)a 0,257 (4,798)a 0,357 (4,864)a -0,018 (-0,690) 0,185 (3,758)a 0,196 (3,516)a 0,316 (4,423)a

-0,089 (-2,701)a Özet ‹statistikler 0,740 0,617 41,6 0,000001 173

—0,029 (2,101)b -0,092 (-2,799)a 0,739 0,617 41,1 0,000001 173

(*) Katsay› tahminlerinin alt›nda, parantez içinde gösterilen rakamlar ilgili de¤iflkenin t-istatisti¤i de¤erini göstermektedir. (a) %1’lik düzeyde istatistiki olarak anlaml› oldu¤unu göstermektedir. (b) %5’lik düzeyde istatistiki olarak anlaml› oldu¤unu göstermektedir. Not: (1) White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance testi uygulanarak standart sapmalar hesaplanm›flt›r. (2) Tahmin yöntemi olarak Pooled Least Square kullan›lm›flt›r.

108

Elde edilen sonuçlar, e¤itimli insan gücünün verimlilik art›fl›na yapt›¤› katk›n›n dönem içerisinde art›fl gösterdi¤ini ortaya koymaktad›r. Zira, ilk dönemde verimlilik art›fl› ile iflgücünün e¤itim süresi aras›nda anlaml› bir iliflki bulunamaz iken, izleyen dönemde pozitif bir iliflki tahmin edilmifl, analizin son dönemi olan 1996-2000 döneminde ise söz konusu iliflkide ciddi bir güçlenme oldu¤u tespit edilmifltir. Bu bulgular›, verimlilik art›fl› sa¤lamada insan gücüne yap›lan yat›r›m›n günümüzde çok daha büyük önem arz etti¤i biçiminde yorumlamak mümkündür. Zira, özellikle 1990’l› y›llarda önemli biçimde at›l›m gösteren bilgi ve iletiflim teknolojileri bilgiye ulaflmay›, bilgiyi kullanmay› ve bilgiyi üretmeyi çok daha önemli hale getirmifltir. Ancak, elde etti¤imiz sonuçlar›n da gösterdi¤i gibi, bu imkanlardan yararlanmak, di¤er baz› faktörler yan›nda, insan gücü kapasitesinin art›r›lmas›n› gerektirmektedir. Afla¤›daki tahmin sonuçlar›nda sunulan büyüme modellerinde insan sermayesi göstergesi olarak çeflitli e¤itim kademelerindeki (okul öncesi, ilkö¤retim, lise ve dengi okullar, yüksekö¤retim) okullaflma oranlar› kullan›lmaktad›r. Bölüm 5.1’de yer alan eflitlik (2)’de belirtildi¤i üzere, Türkiye ekonomisi özelinde tahminlerde bulunmak amac›yla, büyüme modeline Türkiye’ye özgü insan sermayesi de¤iflkeni eklenmifltir. Bu de¤iflken her bir e¤itim kademesi için sadece Türkiye’de ilgili dönemdeki okullaflma oran›n› göstermektedir (Okul öncesi e¤itim için DUMPRE, ‹lkö¤retim için DUMPRI, Ortaö¤retim için DUMSEC, Yüksekö¤retim için DUMTER de¤iflkenleri). Ayr›ca, okul öncesi e¤itim kademesinin incelendi¤i modellerde, Türkiye’nin bu göstergede oldukça düflük bir bafllang›ç düzeyine sahip olmas›ndan kaynaklanabilecek istatistiki sorunlar› s›n›rland›rmak amac›yla, Türkiye’yi temsil eden bir kukla de¤iflken (DUMTUR) eklenmifltir. Tablo 5.9 - Tablo 5.11’de sunulan tahmin sonuçlar›, önceki büyüme modellerinden elde edilen sonuçlara paralellik arz etmektedir15. Modellerde kullan›lan de¤iflkenlerin hepsi verimlilik art›fl›n› aç›klamada anlaml› bulunmufltur. Ayr›ca, fiziki yat›r›mlar›n verimlilik art›fl›na olan etkisi incelendi¤inde, do¤rudan yabanc› sermaye yat›r›mlar›n›n verimlilik art›fl› üzerinde daha büyük etki yaratt›¤› görülmektedir. Yine önceki sonuçlara benzer flekilde, ihracat yo¤unlu¤unun d›fla aç›kl›k göstergesine göre yak›nsamada daha etkili oldu¤u tahmin edilmektedir.

(15) ‹nsan sermayesinin iflgücünün ortalama e¤itim y›l›yla temsil edildi¤i modellerle karfl›laflt›r›ld›¤›nda, aç›klay›c› de¤iflkenlerin katsay› büyüklükleri aras›ndaki farkl›l›klar modellerde zaman dilimlerinin ve gözlem aral›¤›n›n farkl› olmas›ndan kaynaklanmaktad›r.

109

Analizdeki ülkeler genelinde, verimlilik art›fl› ile e¤itim kademelerindeki okullaflma oranlar› aras›nda güçlü bir ba¤ oldu¤u tahmin edilmifltir. Bu ba¤ okul öncesi e¤itim ve ilkö¤retimde görece zay›f olmakla birlikte, di¤er e¤itim kademeleri için oldukça güçlüdür. Okullaflma oranlar› ve verimlilik aras›nda ba¤›n incelenmesinde iki farkl› yöntem kullan›labilir. Bunlardan birincisi, okullaflma oran› de¤iflkenlerinin katsay›lar›n›n incelenmesidir. ‹kinci yöntem ise farkl› okullaflma oran› göstergelerinin yer ald›¤› modellerdeki yak›nsama katsay›lar›n› karfl›laflt›rmakt›r. Her iki yöntem de benzer sonuçlar› verecektir, fakat burada önemli olan nokta, karfl›laflt›r›lan modellerdeki kontrol de¤iflkenlerinin ayn› olmas› gere¤idir. Bu yöntemleri kullanarak yapt›¤›m›z de¤erlendirmeler neticesinde, iflgücü verimlili¤i art›fl›n› aç›klamada, yüksekö¤retimin daha etkili oldu¤u; ortaö¤retim kademesi ile okul öncesi e¤itim kademesinin benzer etkiler yaratt›¤›; en zay›f etkinin ise ilkö¤retim kademesinde oldu¤u sonucuna var›lmaktad›r. ‹lkö¤retim kademesinde, okullaflma oran›nda ülkeler aras›nda önemli farkl›l›klar›n olmamas›n›n bu sonuçta rol oynam›fl oldu¤u düflünülmektedir. Okul öncesi e¤itim kademesi için elde edilen sonuçlar de¤erlendirilirken ise, bu e¤itim kademesinin tek bafl›na bir e¤itim kademesi olmay›p, takip eden e¤itim kademeleri için önemli bir altyap› oluflturdu¤u unutulmamal›d›r. Ayr›ca, veri k›s›t› nedeniyle bu e¤itim kademesi için varsayd›¤›m›z gecikme yap›s›n›n geçerli olmamas› durumunda elde edilecek sonuçlar›n bu durumdan etkilenece¤i de belirtilmelidir. Okul öncesi e¤itim kademesinin nitelikli insan gücü yetifltirmedeki önemini ve bu de¤iflkene yönelik yukar›da aktar›lan veri k›s›t› sorununu dikkate alarak, panel analiz yerine çapraz-kesit yöntemi kullan›larak verimlilik art›fl› modeli tekrar tahmin edilmifltir. Yap›lan tahminlerde, okul öncesi e¤itimin sonraki e¤itim kademelerinin altyap›s›n› oluflturmas›ndan hareketle, bu e¤itim kademesi ile yüksek ö¤retim aras›ndaki iliflki incelenmifltir. Bu amaçla, her iki de¤iflkenin çarp›m›yla oluflturulan yeni e¤itim de¤iflkeninin verimlilik art›fl›na etkisi tahmin edilerek, bu e¤itim kademeleri aras›ndaki olas› tamamlay›c›l›k iliflkisinin varl›¤› araflt›r›lm›flt›r. Çapraz-kesit yönteminde, önceki analizlerde kullan›lan ülke grubu yer almakla birlikte, analiz dönemi tek bir dönemden (1982-2002) oluflmaktad›r. Bu çerçevede, verimlilik art›fl› bu dönemin bütününde meydana gelen ortalama art›fl, di¤er de¤iflkenler ise söz konusu dönemdeki ortalama düzeyleri ile modellere eklenmektedir. Yak›nsama terimi, bafllang›ç y›l› olan 1982 y›l›ndaki iflgücü verimlili¤i düzeyi ile mo-

110

delde yer almaya devam etmektedir. E¤itim de¤iflkenleri ise, gecikme yap›s› dikkate al›narak hesaplanm›flt›r. Bu çerçevede, modellerde kullan›lan okul öncesi e¤itim ile yüksekö¤retim kademesinin okullaflma oranlar›, s›ras›yla 1970-1990 ve 19791999 dönemleri ortalamas› olarak ele al›nm›flt›r. Böylelikle, bireylerin okul öncesi e¤itim kademesini tamamlamas›ndan 12 y›l sonra iflgücüne kat›labilecekleri yönünde daha esnek bir varsay›m yap›lm›flt›r. Oluflturulan dört modele ait tahmin sonuçlar› Tablo 5.12’de verilmektedir. Model 1’de e¤itim d›fl›ndaki verimlilik art›fl›n› aç›klamada kullan›lan de¤iflkenler modelde yer almaktad›r. D›fla aç›kl›k, ihracata dönüklük ve tar›m sektörünün toplam istihdam içerisindeki pay› de¤iflkenleri istatistiki alarak anlaml› sonuçlar vermedi¤inden model kapsam› d›fl›nda tutulmufltur. Model 2’de yüksek ö¤retim kademesinde okullaflma oran› analize dahil edilmektedir. Daha önceki analizlerde oldu¤u gibi, bu modelde ülkeler aras›ndaki yak›nsama katsay›s›n›n art›fl göstermesi ve/veya e¤itim de¤iflkeninin pozitif yönlü ve istatistiki olarak görece anlaml› olmas› verimlilik art›fl› sa¤lamada yüksek ö¤retim kademesinde okullaflma oran›n›n artmas›n›n önem tafl›d›¤›n› göstermektedir. Model 3’te ise oluflturulan okul öncesi e¤im kademesi de¤iflkeni ile yüksek ö¤retim de¤iflkeninin etkileflimi (çarp›m›) büyüme modeline eklenmektedir. Elde edilen tahmin sonuçlar›, okul öncesi e¤itim de¤iflkeniyle yüksekö¤retim de¤iflkeninin çarp›lmas› sonucu oluflturulan yeni de¤iflkenin, hem katsay› büyüklü¤ü, hem de yak›nsama de¤iflkeninin katsay›s›na yapt›¤› etkinin, salt yüksekö¤retim de¤iflkeninin katsay›s› ile yak›nsama katsay›s›na etkisinden daha fazla oldu¤unu göstermektedir. Son olarak, Model 4’te yüksek ö¤retim de¤iflkeni ve bu de¤iflkenle okul öncesi e¤itim de¤iflkeninin çarp›m› ayn› anda büyüme modeline dahil edilmektedir. Bu de¤iflkenler aras›ndaki yak›n iliflki nedeniyle Model 4’teki e¤itim de¤iflkenlerinin istatistiki anlaml›l›k düzeyleri düflük olmakla birlikle, söz konusu de¤iflkenlerin katsay› büyüklükleri okul öncesi e¤itimin bireyleri daha verimli k›lmada önem tafl›d›¤› yönünde bilgi sunmaktad›r. Genel olarak de¤erlendirildi¤inde, yukar›daki sonuçlar, okul öncesi e¤itim kademesinden geçen yüksekö¤retim mezunlar›n›n verimlilik art›fl›na katk›s›n›n daha büyük oldu¤unu göstermektedir. Di¤er bir ifadeyle, bireylerin daha verimli olmas› kapsam›nda, okul öncesi e¤itim ile yüksekö¤retim aras›nda tamamlay›c›l›k iliflkisi vard›r. Do¤al olarak bu sonuç, politika uygulamalar› aç›s›ndan büyük önem tafl›maktad›r.

111

Tablo 5.9. Ba¤›ml› De¤iflken: 1982-2002 Dönemindeki ‹flgücü Verimlili¤i Art›fl›*δ De¤iflken ‹smi YLFBAZ IR IR-FDI FDI DUMTUR ENPRE DUMPRE ENPRI

Model 1

Model 2

Model 3

Model 4

-0,070 (-5,92)a

-0,065 (-5,87)a 0,210 (3,20)a

-0,078 (-6,26)a

-0,084 (-6,05)a

—-

—-

0,206 (3,18)a 0,325 (4,59)a

0,231 (3,61)a 0,306 (4,80)a

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—0,192 (3,03)a 0,348 (4,84)a 0,020 (3,02)a 0,019 (1,59)c -0,056 (-0,49) —-

DUMPRI

—-

ENSEC

—-

——-

0,071 (2,22)b -0,415 (-1,13) —-

DUMSEC

—-

—-

ENTER

—-

—-

0,022 (2,45)b -0,123 (-3,97)a —-

DUMTER

—-

—-

—-

AGRL

—-

-0,066 (-3,04)a 0,066 0,080 (2,91)a (3,56)a Özet ‹statistikler 0,786 0,758 0,646 0,606 49,7 52,7 0,00001 0,00001 135 138

-0,056 (-1,86)c 0,064 (2,92)a

0,058 (4,24)a -0,231 (-4,17)a -0,055 (-2,11)b 0,065 (3,03)a

0,791 0,651 49,8 0,00001 133

0,805 0,675 54,5 0,00001 133

X

R2 Düzeltilmifl R2 F-istatisti¤i F-istatisti¤inin Olas›l›k Düzeyi Gözlem Say›s›

——-

(*) Katsay› tahminlerinin alt›nda, parantez içinde gösterilen rakamlar ilgili de¤iflkenin t-istatisti¤i de¤erini göstermektedir. (δ) Kontrol de¤iflkeni ihracata dönüklük oran›d›r. (a) %1’lik düzeyde istatistiki olarak anlaml› oldu¤unu göstermektedir. (b) %5’lik düzeyde istatistiki olarak anlaml› oldu¤unu göstermektedir. (c) %10’luk düzeyde istatistiki olarak anlaml› oldu¤unu göstermektedir. Not: (1) White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance testi uygulanarak standart sapmalar hesaplanm›flt›r. (2) Tahmin yöntemi olarak Pooled Least Square kullan›lm›flt›r.

112

Tablo 5.10. Ba¤›ml› De¤iflken: 1982-2002 Dönemindeki ‹flgücü Verimlili¤i Art›fl›*δ De¤iflkenler YLFBAZ IR DUMTUR ENPRE DUMPRE ENPRI DUMPRI ENSEC DUMSEC ENTER DUMTER XM

R2 Düzeltilmifl R2 F-istatisti¤i F-istatisti¤inin Olas›l›k Düzeyi Gözlem Say›s›

Model 1

Model 2

Model 3

Model 4

-0,054 (-5,33)a 0,157 (2,28)b 0,015 (1,94)b 0,019 (1,50)c -0,220 (-1,70)c

-0,052 (-5,69)a 0,162 (2,41)a

-0,064 (-6,54)a 0,193 (2,86)a

-0,069 (-6,26)a 0,219 (3,65)a

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

——-

0,066 (2,09)b -0,381 (-1,22)

0,043 (5,81)a -0,135 (-4,62)a

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

0,039 (3,41)a Özet ‹statistikler 0,734 0,733 0,572 0,576 48,1 60,5 0,00001 0,00001 141 141

0,036 (3,33)a

0,076 (7,16)a -0,230 (-4,21)a 0,032 (3,11)a

0,758 0,615 68,8 0,00001 141

0,782 0,654 80,7 0,00001 144

0,041 (3,50)a

——-

(*) Katsay› tahminlerinin alt›nda, parantez içinde gösterilen rakamlar ilgili de¤iflkenin t-istatisti¤i de¤erini göstermektedir. (δ) Kontrol de¤iflkeni ihracata dönüklük oran›d›r. (a) %1’lik düzeyde istatistiki olarak anlaml› oldu¤unu göstermektedir. (b) %5’lik düzeyde istatistiki olarak anlaml› oldu¤unu göstermektedir. (c) %10’luk düzeyde istatistiki olarak anlaml› oldu¤unu göstermektedir. Not: (1) White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance testi uygulanarak standart sapmalar hesaplanm›flt›r. (2) Tahmin yöntemi olarak Pooled Least Square kullan›lm›flt›r.

113

Yap›lan tahminler, Türkiye’de farkl› e¤itim kademelerinde “okullaflma oranlar› ile verimlilik art›fl› aras›ndaki ba¤›n kopuk” oldu¤unu ortaya koymaktad›r. ‹flgücünün ortalama e¤itim süresi de¤iflkeninde oldu¤u gibi, analizdeki di¤er ülkeler ortalamas›yla karfl›laflt›r›ld›¤›nda, Türkiye’deki okullaflma oranlar›nda görülen art›fl›n verimlilik art›fl›na yol açmad›¤› hemen hemen tüm e¤itim de¤iflkenlerinde aç›k bir flekilde ortaya ç›kmaktad›r. Tablo 5.11’de yer alan Model 1’de ise Türkiye’de okul öncesi e¤itim ile verimlilik art›fl› aras›ndaki iliflkinin di¤er ülkeler genelinden daha yüksek görünmesinde ise modele eklemifl oldu¤umuz Türkiye kontrol de¤iflkeninin (DUMTUR) etkisi olabilir. Zira, bu de¤iflkenin eklenmedi¤i durumlarda, Türkiye’de okul öncesi e¤itim ile verimlilik art›fl› aras›ndaki iliflki di¤er e¤itim kademeleriyle benzerlik tafl›maktad›r. Türkiye’nin hangi e¤itim kademesinde di¤er ülkeler ortalamas›na göre daha zay›f oldu¤una yönelik bir de¤erlendirme, ilgili de¤iflkenin di¤er ülkeler için yap›lan katsay› tahmini ile Türkiye’ye iliflkin de¤iflkenin katsay› tahminleri karfl›laflt›r›larak yap›labilir. Buna göre, lise ve dengi e¤itim kademesi görece en zay›f e¤itim kademesi olarak görülmekte ve bunu s›ras›yla, yüksekö¤retim ve ilkö¤retim izlemektedir. Bu s›ralama yap›l›rken okul öncesi ve ilkö¤retim kademelerinde Türkiye’nin di¤er ülkelerden katsay› farkl›l›¤›n›n istatistiki olarak anlaml› olmad›¤› (bkz. Tablo 5.95.10) modeller dikkate al›nm›flt›r. Ancak, bu sonuçlar de¤erlendirilirken, e¤itim siteminin bir bütün olarak düflünülmesi gerekti¤i ve bir e¤itim kademesindeki zay›fl›¤›n izleyen e¤itim kademelerine de kaç›n›lmaz olarak etkilerde bulunaca¤› da dikkate al›nmal›d›r. Di¤er yandan, burada yap›lan de¤erlendirmelerin brüt okullaflma oranlar›ndaki art›fl gibi niceliksel bir göstergenin verimlili¤e katk›s›n› de¤erlendirmeye yönelik oldu¤u unutulmamal›d›r. Ayr›ca, özellikle ilkö¤retim kademesinde ülkeler aras›nda okullaflma oranlar›nda önemli bir farkl›l›¤›n kalmamas›, ancak ortaö¤retim ve yüksek ö¤retimde okullaflma oranlar›nda ülkeler aras›ndaki farkl›l›¤›n devam etmesinin bu sonuçta etkili oldu¤u düflünülmektedir.

114

Tablo 5.11. Ba¤›ml› De¤iflken: 1982-2002 Dönemindeki ‹flgücü Verimlili¤i Art›fl›*δ De¤iflkenler YLFBAZ IR-FDI FDI DUMTUR ENPRE DUMPRE ENPRI DUMPRI ENSEC DUMSEC ENTER DUMTER

R2 Düzeltilmifl R2 F-istatisti¤i F-istatisti¤inin Olas›l›k Düzeyi Gözlem Say›s›

Model 1

Model 2

Model 3

Model 4

-0,064 (-5,68)a 0,192 (3,13)a 0,390 (5,88)a 0,030 (5,68)a 0,027 (2,11)b 0,209 (3,25)a

-0,058 (-6,23)a 0,182 (3,06)a 0,383 (5,93)a

-0,064 (-6,51)a 0,199 (3,26)a 0,365 (5,77)a

-0,069 (-6,18)a 0,224 (3,67)a 0,348 (5,92)a

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

——-

0,022 (0,90) -0,451 (-2,09)b

0,027 (2,99)a -0,160 (-2,59)a

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

—-

0,766 0,618 53,7 0,00001 135

Özet ‹statistikler 0,760 0,611 66,4 0,00001 137

0,768 0,625 69,6 0,00001 137

——0,063 (4,57)a -0,169 (-2,64)a 0,782 0,646 75,2 0,00001 137

(*) Katsay› tahminlerinin alt›nda, parantez içinde gösterilen rakamlar ilgili de¤iflkenin t-istatisti¤i de¤erini göstermektedir. (d) Kontrol de¤iflkeni ihracata dönüklük oran›d›r. (a) %1’lik düzeyde istatistiki olarak anlaml› oldu¤unu göstermektedir. (b) %5’lik düzeyde istatistiki olarak anlaml› oldu¤unu göstermektedir. (c) %10’luk düzeyde istatistiki olarak anlaml› oldu¤unu göstermektedir. Not: (1) White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance testi uygulanarak standart sapmalar hesaplanm›flt›r. (2) Tahmin yöntemi olarak Pooled Least Square kullan›lm›flt›r.

115

Tablo 5.12. Ba¤›ml› De¤iflken: 1982-2002 Dönemindeki ‹flgücü Verimlili¤i Art›fl›*δ De¤iflkenler Sabit Terim YLFBAZ IR-FDI FDI ENTER ENPRE*ENTER Özet ‹statistikler R2 Düzeltilmifl R2 F-istatisti¤i F-istatisti¤inin Olas›l›k Düzeyi Gözlem Say›s›

Model 1 -0,014 (0,53) -0,0025 (-1,17) 0,189 (3,16)a 0,409 (3,73)a

Model 2

Model 3

Model 4

0,000072 (0,03) -0,0054 (-1,98)b 0,200 (3,39)a 0,425 (3,93)a 0,0345 (1,67)c

0,013 (0,42) -0,0057 (-2,06)b 0,184 (2,94)a 0,373 (3,36)a

—-

—-

0,0397 (1,64)c

0,014 (0,46) -0,0064 (-2,19)b 0,188 (2,98)a 0,390 (3,43)a 0,0209 (0,81) 0,0247 (0,77)

0,293 0,244 6,06 0,002 48

0,335 0,273 5,42 0,001 48

0,313 0,247 4,78 0,003 47

0,323 0,241 3,92 0,005 47

—-

—-

(*) Katsay› tahminlerinin alt›nda, parantez içinde gösterilen rakamlar ilgili de¤iflkenin t-istatisti¤i de¤erini göstermektedir. (δ) Okul öncesi e¤itim kademesi ile yüksekö¤retim aras›ndaki iliflki, her iki e¤itim kademesindeki okullaflma oran›n›n çarp›m›ndan elde edilmifltir. (a) %1’lik düzeyde istatistiki olarak anlaml› oldu¤unu göstermektedir. (b) %5’lik düzeyde istatistiki olarak anlaml› oldu¤unu göstermektedir. (c) %10’luk düzeyde istatistiki olarak anlaml› oldu¤unu göstermektedir. Not: (1) White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance testi uygulanarak standart sapmalar hesaplanm›flt›r. (2) Tahmin yöntemi olarak Pooled Least Square kullan›lm›flt›r.

Sonuç olarak, yukar›da sunulan analizler, çal›flmada kapsanan ülkeler genelinde insan sermayesi göstergeleri ile verimlilik art›fl› aras›nda güçlü bir ba¤ oldu¤unu ortaya koymufltur. Di¤er yandan, ortalama e¤itim süresi ile verimlilik aras›ndaki iliflkinin zaman içerisinde güçlendi¤i sonucuna var›lm›flt›r. Bunlara ek olarak, e¤itim kademesi yükseldikçe insan sermayesinin verimlilik art›r›c› etkisinin güçlendi¤i sonucuna var›lm›flt›r. Ayr›ca, okul öncesi e¤itimin yüksekö¤retim mezunlar›n›n verimlili¤ini art›rd›¤› ortaya konulmufltur. Türkiye özelinde ise oldukça zay›f olan verimlilik art›fl› performans›yla e¤itim göstergeleri aras›nda beklenen yönde bir iliflkiye

116

ulafl›lamam›flt›r. E¤itim göstergeleri yan›nda, fiziki yat›r›mlar, do¤rudan yabanc› sermaye yat›r›mlar›, d›fla aç›kl›k oran› ve tar›msal istihdam›n toplam istihdam içindeki pay› göstergelerinin verimlili¤e katk›s›n›n di¤er ülkeler geneline göre Türkiye’de daha zay›f oldu¤u görülmüfltür. Bu durum, Türkiye ekonomisinde incelenen dönemde üretim birimlerinin verimlilik art›fl› sa¤lamaya odaklanmas›n› engelleyen önemli yap›sal engeller bulundu¤u yönünde iflaret vermektedir. Türkiye’nin e¤itim göstergeleri ile verimlilik performans› aras›ndaki iliflkiyi, ekonometrik yöntem yan›nda, daha basit bir analiz yard›m›yla da incelemek mümkündür16. ‹nsan sermayesi göstergeleri ile verimlilik aras›ndaki iliflki aç›s›ndan Türkiye’nin dünyadaki konumunun ortaya konulmas› amac›yla afla¤›daki flekiller oluflturulmufltur. Grafiklerde analiz kapsam›ndaki 49 ülke verisi kullan›larak her bir ülke için iflgücü verimlili¤i ve insan sermayesi göstergelerinde 1981-2002 döneminde sergilenen göreceli performans bir arada sunulmaktad›r. Bu göstergeler itibar›yla göreceli performanslar›n elde edilmesinde, öncelikle her bir y›l için analizdeki tüm ülkeleri kapsayan ortalama iflgücü verimlili¤i ve insan sermayesi de¤erleri hesaplanm›flt›r. ‹kinci aflamada ise her bir ülkenin ilgili y›ldaki düzeyi analizdeki ülkeler ortalamas›na bölünerek, göreceli iflgücü verimlili¤i ve insan sermayesi de¤erlerine ulafl›lm›flt›r. Üçüncü aflamada ise ülkelerin incelenen dönem boyunca göreceli verimlilik ve insan sermayesi göstergelerinde sergiledikleri performans (art›fl oran›) tüm ülkelerin genel ortalamas›ndan ç›kar›lm›flt›r. Böylelikle, her bir gösterge için analizdeki ülkeler genel ortalaman›n alt›nda (eksi de¤ere sahip olanlar) ve üzerinde (art› de¤ere sahip olanlar) baflar› sa¤layanlar olmak üzere iki gruba ayr›lm›flt›r. ‹nsan sermayesi ve verimlilik göstergelerinin ayn› grafikte sunulmas›yla ise analizdeki ülkelerin dört gruba da¤›l›m› sa¤lanm›flt›r. Grafiklerin I. bölgesinde hem iflgücü verimlili¤i hem de insan sermayesi göstergesinde ortalaman›n üzerinde baflar› gösteren ülkeler bulunmaktad›r. Di¤er bir ifadeyle, bu bölgedeki ülkeler insan sermayesinin gelifltirilmesinde sa¤lad›klar› niceliksel art›fl› verimlilik art›fl›na baflar›yla dönüfltürebilen ülkelerdir.

(16) Grafik 5.2-5.4’e iliflkin de¤erlendirmeler ‹flletme ve Finans Dergisinin Mart 2006 say›s›nda yay›nlanan "Türkiye Ekonomisinde Befleri Sermaye-Verimlilik ‹liflkisi" bafll›kl› çal›flma esas al›narak yap›lm›flt›r.

117

Grafiklerdeki II. bölgede iflgücü verimlili¤ini art›rmada baflar›s›z, ancak niceliksel insan sermayesi göstergelerini iyilefltirmede baflar›l› ülkeler yer alacakt›r. Böylesi bir durumda bulunan ülkelerde e¤itim sisteminin niteli¤inde/kalitesinde önemli sorunlar olmas›, insan sermayesi göstergelerinde belirli bir eflik de¤ere henüz ulafl›lamam›fl olmas› ve/veya e¤itim ile verimlilik aras›ndaki ba¤›n kurulmas›nda önem tafl›yan di¤er alanlarda (örne¤in fiziki yat›r›mlardaki yetersizlik, iyi yönetim ilkelerindeki zay›fl›k, rekabet ortam›n›n yeterince geliflmemesi, vb.) önemli eksiklikler olmas› beklenebilir. Hem insan sermayesi hem de verimlilik göstergesini iyilefltirmede önemli sorunlar› bulunan ülkeler III. bölgede yer almaktad›r. Göreceli olarak her iki göstergede önemli sorun yaflayan ülkelerin iç ve/veya d›fl floklara maruz kalm›fl olmas› veya bafllang›ç y›llar›nda hem insan sermeyesi hem de verimlilik göstergelerinde oldukça yüksek bir düzeyde bulunuyor olmas› muhtemel görülmektedir. Dördüncü bölgedeki ülkeler ise göreceli iflgücü verimlili¤ini h›zla art›rabilmekle birlikte, insan sermayesi göstergelerini iyilefltirmede ortalaman›n alt›nda kalmaktad›r. Bu bölgede bulunacak ülkelerin özellikle insan sermayesinin niceliksel göstergelerinde belirli s›n›r de¤erlere ulaflm›fl olmalar› nedeniyle, e¤itimin niteli¤inde iyilefltirmelere yönelmeleri ve/veya e¤itim d›fl›ndaki di¤er verimlilik art›r›c› faktörlerde (örne¤in araflt›rma ve gelifltirme harcamalar›, ulusal yenilik sistemi, do¤rudan yabanc› sermaye yat›r›mlar›, vb.) önemli baflar›lar göstermifl olmalar› beklenebilir. Yukar›da aç›klanan biçimde oluflturulan Grafik 5.2’de ortaö¤retim, Grafik 5.3’te yüksekö¤retim, Grafik 5.4’te ise iflgücünün ortalama e¤itim y›l› göstergeleri sunulmaktad›r. Türkiye’de okullaflma oran›n›n oldukça düflük olmas› nedeniyle okul öncesi e¤itim kademesi ve okullaflma oran›n›n çok say›da ülkede yüzde 100’e ulaflmas› nedeniyle ilkö¤retim kademesi analiz kapsam› d›fl›nda tutulmufltur. Grafiklerde Türkiye, tutarl› bir biçimde, insan sermayesi göstergesi ile verimlilik art›fl› aras›ndaki iliflkinin kopuk oldu¤u II. bölgede bulunmaktad›r. Bu sonuç itibar›yla, ekonometrik modeller kullanarak yapt›¤›m›z analiz ile burada yap›lan analiz ayn› sorucu ortaya koymaktad›r. Arjantin, Brezilya, Peru ve Zimbabve; Türkiye ile ayn› bölgede bulunan ülkelerden baz›lar›d›r. Grafiklerdeki dört bölge içerisinde, insan sermayesi göstergelerindeki iyileflmenin baflar›yla verimlilik art›fl›na dönüfltürüldü¤ü ülkeleri gösteren I. bölgede Çin, G. Kore, Tayland, Malezya ve Portekiz gibi ülkeler bulunmaktad›r. Geçen dönemde piyasa ekonomisine geçifl süreci yafla-

118

yan ülkelerden Rusya ve Slovak Cumhuriyeti’nin III. bölgede olmas› dikkat çekmektedir. Japonya, Hindistan, Polonya ve Macaristan ise IV. bölgedeki ülkelerden baz›lar›d›r. Gerek ekonomik büyüme modelinin tahmininden elde edilen bulgular gerekse flekiller yard›m›yla yap›lan analiz, Türkiye’de insan sermayesinin niceliksel göstergelerinde meydana gelen iyileflmelerin verimlilik art›fl›na dönüflmedi¤ini ortaya koymaktad›r. Analiz kapsam›ndaki di¤er ülkeler geneliyle paralel olmayan bu sonuçta 4 temel faktörün rol oynad›¤› düflünülmektedir. Bunlardan birincisi, çal›flman›n 4. bölümünde ayr›nt›l› olarak ele al›nd›¤› üzere, insan sermayesinin okullaflma oranlar› ve iflgücünün ortalama e¤itim y›l› gibi say›sal göstergelerindeki iyileflmelerin e¤itime ayr›lan kaynaklar, s›n›f büyüklü¤ü ve f›rsat eflitli¤i gibi baflka say›sal göstergelerle paralellik arz etmemifl olmas›d›r. Bu durum, do¤al olarak, çal›flmada incelenen insan sermayesi göstergelerinin yapay olarak artmas›na ve e¤itimin niteli¤inde önemli sorunlar oluflmas›na neden olacakt›r. Di¤er yandan, yine çal›flman›n 4. bölümünde belirtildi¤i üzere, geçen dönemde yaflanan görece h›zl› orandaki art›fla ra¤men, incelenen insan sermayesi göstergelerinde henüz kritik eflik düzeyleri afl›lmam›fl olabilir. Zira, 2000 y›l› itibar›yla Türkiye’de iflgücünün ortalama e¤itim süresi, di¤er ülkeler ortalamas›n›n sadece yüzde 63’üne, orta ve yüksekö¤retimde okullaflma oranlar› ise yüzde 74,6 ve yüzde 54,3’üne ulaflabilmifltir. Okul öncesi e¤itimde okullaflma oran› ise halen daha di¤er ülkelerle karfl›laflt›r›lamayacak ölçüde düflük düzeydedir. Bu durum ise insan sermayesinin verimlilik art›fl›na katk› yapmas›n› s›n›rland›r›c› bir ifllev görmüfl olabilir. E¤itim programlar›n›n niteli¤indeki sorunlar›n da Türkiye’de niceliksel insan sermayesi göstergelerinin verimlilik art›fl›na yans›mamas›na neden olmas› oldukça muhtemeldir. Zira, 4. bölümde ele al›nan OECD PISA s›nav sonuçlar›na göre Türk ö¤renciler matematiksel beceri ve sorun çözme yetene¤i gibi alanlarda oldukça yetersiz bir konumda bulunmaktad›r. Elbette ki, bu sorunun oluflmas›nda okullardaki e¤itimin niteli¤i yan›nda, ailede verilen e¤itim baflta olmak üzere, baflka faktörlerin de etkisinin bulundu¤u göz ard› edilmemelidir. Son olarak, yap›lan analizlerde insan sermayesi yan›nda, yat›r›m ve d›fla aç›kl›k gibi incelenen di¤er faktörlerin de verimlilik art›fl›na katk›s›n›n Türkiye’de görece s›n›rl› oldu¤u sonucuna ulafl›lm›flt›r. Bu durum, Turkiye’de üretim birimlerinin verimlilik art›fl›na odaklanmas›n› engelleyen daha sistematik sorunlar›n varl›¤›na ifla-

119

ret etmektedir. Geçmifl dönemde kronik boyutlara ulaflm›fl olan belirsizlik ortam›, kurumsallaflma ve adil rekabet ortam›n›n tesisindeki yetersizlikler, üretim faaliyetlerinin düflük katma de¤er yaratan yap›s› ve teknolojik geliflim ile ilgili di¤er alanlardaki zay›fl›klar bu sorunlar›n bafll›calar› olarak ele al›nabilir. Grafik 5.2. Göreceli Okullaflma Oran› ve ‹flgücü Verimlili¤inde Art›fl,% (Ortaö¤retim) (Yüksekö¤retim) 10 Zimbabve 8 II. BÖLGE

I. BÖLGE

Okullaflma Oran›

6 Portekiz

Brezilya 4

Tayland

2 Arjantin

Endonezya

Türkiye 0

-4

-2

0 -2 Slovak Cum. -4

Jameika Rusya

2

4

Çin

6

G. Kore

Japonya

III. BÖLGE

IV. BÖLGE -6 Verimlilik

Grafik 5.3. Göreceli Okullaflma Oran› ve ‹flgücü Verimlili¤inde Art›fl,% 8 I. BÖLGE

II. BÖLGE

Okullaflma oran›

6

Malezya

G. Kore

Çin

4 Türkiye Zimbabve

Lüksemburg 2 Tayland

Slovak Cum. 0 -4

Jameika

-2

0

2

Peru

4

Hindistan

-2

Japonya Rusya

-4 IV. BÖLGE

III. BÖLGE -6 Verimlilik

120

6

Grafik 5.4. ‹flgücünün Ortalama E¤itim Y›l› ve Verimlilik Art›fl› (%) 25 Zimbabve 20

‹flgücünün Ort. E¤itim Y›l›

II. BÖLGE

I. BÖLGE

15

10 Türkiye 5 Peru

Portekiz Hindistan

Çin

G. Kore

0 -5

Jameika

-3

-1

1 -5

3

5

7

Polonya

Rusya Macaristan III. BÖLGE

IV. BÖLGE

-10

-15 Verimlilik

5.3. Türkiye Ekonomisi ‹çin Büyüme Senaryolar› Önceki alt bölümde sunulan analizler ve Türkiye’de büyüme yap›s›n›n incelendi¤i 3. bölümde yap›lan de¤erlendirmeler, geçen yaklafl›k çeyrek as›rl›k dönemde Türkiye ekonomisinin verimlilik art›fl› sa¤lamakta yeterince baflar› sa¤layamad›¤›n› ve bu durumun, insan sermayesi baflta olma üzere, verimlilik art›r›c› faktörlerdeki zay›fl›kla iliflkilendirebilece¤ini ortaya koymufltur. Büyümenin kayna¤›nda verimlilik art›fl›n›n önemli yer tutmamas› ise büyüme oran›n› ve refah art›fl›n› s›n›rland›rm›flt›r. Bu bölümde, insan sermayesi ile verimlilik art›fl› aras›nda güçlü bir iliflkinin kurulabilmesi durumunda Türkiye ekonomisinin 2006-2020 döneminde ulaflabilece¤i büyüme oran› ve refah düzeyine yönelik senaryo analizleri sunulmaktad›r. Senaryo analizlerinin ç›k›fl noktas›n› önceki alt bölümde yap›lan büyüme modeli tahminleri oluflturmaktad›r. Büyüme modelinin seçiminde, mümkün oldu¤unca az say›da varsay›m gerektiren modelin seçilmesinin uygun olaca¤› düflünülmüfltür. Bu çerçevede, insan sermayesini ortaö¤renimdeki brüt okullaflma oran›n›n temsil etti¤i, bafllang›ç y›l› verimlilik düzeyi, toplam fiziki yat›r›mlar›n›n milli gelire oran› ve d›fla aç›kl›k oran›n›n verimlilik art›fl›n›n aç›klay›c› de¤iflkenleri olarak kabul edildi¤i Tablo 5.10’de yer alan Model 3’teki tahmin sonuçlar› esas al›nm›flt›r.

121

Seçilen büyüme modeli dikkate al›nd›¤›nda, Türkiye’nin 2006-2020 döneminde ulaflabilece¤i büyüme oran›na yönelik öngörülerde bulunmak iki temel konuda varsay›mlar yap›lmas›n› gerektirmektedir. Bunlardan birincisi, modeldeki aç›klay›c› de¤iflkenlerin düzeylerinin 2006-2020 döneminde nas›l bir seyir izleyece¤idir. Bu konuya yönelik varsay›mlar ele al›nan 3 senaryo baz›nda afla¤›da aç›klanmaktad›r. ‹kinci olarak, Türkiye için büyüme modelindeki aç›klay›c› de¤iflkenlerin katsay›lar›n›n belirlenmesi gerekmektedir. Bu konuya yönelik olarak, okullaflma oran› d›fl›ndaki di¤er de¤iflkenlerin katsay›lar›n›n Tablo 5.10’da Model 3’te sunulan ve yaklafl›k 50 ülkenin 1982-2002 dönemindeki verileri kullanarak elde edilen katsay›lar›n Türkiye’nin 2006-2020 dönemi için geçerli olmaya devam edece¤i kabul edilmifltir. Öngörü modellerinin temelini oluflturan okullaflma oran› de¤iflkeninin katsay›s›na yönelik varsay›mlar ise ele al›nan senaryolar baz›nda afla¤›da aç›klanmaktad›r. Türkiye ekonomisinin büyüme performans›na yönelik tahminler 3 senaryodan oluflmaktad›r. Baz senaryo olarak de¤erlendirilebilecek I. senaryoda Türkiye’nin geçmifl dönemdeki performans›n›n korunaca¤› varsay›lmaktad›r. Makul senaryo olarak adland›r›labilecek II. senaryoda insan sermayesi d›fl›ndaki verimlilik art›fl›yla iliflkili de¤iflkenlerin düzeylerinde orta düzeyde bir iyileflmenin olaca¤›, insan sermayesi de¤iflkenin verimlilik art›fl› ile iliflkisinin (verimlilik art›fl›n›n insan sermayesine olan esnekli¤i/duyarl›l›¤›) önceki alt bölümde incelenen 50 dolay›ndaki ülkenin ortalamas›na dönem sonunda yak›nsayaca¤› kabul edilmektedir. III senaryo olan iyimser senaryoda ise insan sermayesinin verimlilik art›fl›yla iliflkisinin dönem içerisinde güçlenerek 2014 y›l›ndan sonra önceki alt bölümün analizinde yer alan ülkeler genelinin üzerine ç›kaca¤›, di¤er aç›klay›c› de¤iflkenlerin düzeylerinin ise ciddi oranda art›fl gösterece¤i varsay›lm›flt›r. Her üç senaryoda da yak›nsama katsay›n›n verimlilik art›fl›na katk›s›n›n, di¤er ülkeler ortalamas›na eflit olaca¤› kabul edilmifltir. Senaryo analizlerinde kullan›lan varsay›mlar Tablo 5.13’te sunulmaktad›r. Birinci senaryoda, yat›r›mlar›n GSY‹H içindeki pay›n›n, geçmifl dönem performans› baz al›narak, ilgili dönem (2006-2020) boyunca yüzde 20 düzeyini koruyaca¤› varsay›lmaktad›r. Benzer flekilde, mal ve hizmet ihracat› ile ithalat› toplam›n›n GSY‹H’ya oran›n›n (d›fla aç›kl›¤›n) yüzde 45 oran›nda olmaya devam edece¤i öngörülmektedir. Öte yandan, ortaö¤retimdeki brüt okullaflma oran›n›n yak›n dönemde ulaflt›¤› yüzde 97 civar›ndan, 2006-2020 dönemi boyunca yüzde 100 olarak gerçekleflece¤i varsay›lmaktad›r. Ancak, geçmifl dönemde oldu¤u gibi, bu insan sermayesi göstergesinin verimlilik art›fl›na katk› yapmamaya devam edece¤i kabul edil-

122

mektedir. Bu varsay›mlar alt›nda, Türkiye ekonomisinde büyüme h›z› geçmifl dönemdekine benzer görünüm arz edecek, iflgücü verimlili¤indeki art›fl yak›nsama katsay›s›, fiziki yat›r›mlar ve d›fla aç›kl›k oran›ndan kaynaklanmaya devam edecektir. Dolay›s›yla, insan sermayesinin büyüme modeline dahil edilmesi veya model d›fl›nda tutulmas› kifli bafl›na düflen gelir düzeyi ve ekonomik büyüme oran› aç›s›ndan herhangi bir farkl›l›k yaratmayacakt›r. ‹kinci senaryoda ise geçmifl dönemde yüzde 20 dolay›nda toplam fiziki yat›r›mlar›n GSY‹H içindeki pay›n›n 2006-2020 döneminde tedrici bir art›fl göstererek dönem sonunda yüzde 25 düzeyine ulaflaca¤› varsay›lm›flt›r. Benzer flekilde, d›fla aç›kl›k oran›n›n da, istikrarl› bir art›fl göstererek, dönem sonunda yüzde 60 seviyesinde olaca¤› öngörülmüfltür. E¤itim de¤iflkeni olarak kullan›lan ortaö¤retimdeki okullaflma oran›n›n ise bir önceki senaryoda oldu¤u gibi dönem boyunca yüzde 100 olarak gerçekleflece¤i varsay›lm›flt›r. Ancak, verimlilik ile insan sermayesi aras›nda pozitif bir iliflkinin aflamal› olarak kurulaca¤› ve bu kapsamda, verimlilik art›fl›n›n insan sermayesine olan duyarl›l›k düzeyinin 2020 y›l› itibariyle analizdeki di¤er ülkelerin geçmifl dönem ortalamas›na ulaflaca¤› kabul edilmifltir. Bu itibarla, verimlilik art›fl› ile insan sermayesi aras›nda pozitif bir iliflkinin kurulmas›nda, orta ö¤retimdeki okullaflma oran›n›n art›fl›ndan ziyade, bu kademedeki e¤itimin niteli¤inde bir iyileflmenin yaflanmas› öngörülmektedir. Bu senaryoda, büyümenin ve kifli bafl›na gelir düzeyinin birinci senaryodan daha yüksek olmas› beklenmektedir. Bunun temel nedeni, Türkiye özelinde verimlilik art›fl›n›n insan sermayesine olan duyarl›l›¤›n›n (esnekli¤inin) di¤er ülkelerin ortalamas›na yak›nsamas› varsay›m›d›r. Ayr›ca, yat›r›mlar›n GSY‹H içindeki pay›n›n ve d›fla aç›kl›k oran›n›n da 2006-2020 dönemi için önceki senaryodan daha yüksek olarak kabul edilmesi iflgücü verimlili¤i art›fl›n›n daha h›zl› olmas›na katk› yapmaktad›r. Tablo 5.13. Senaryolarda Kullan›lan Varsay›mlar

Senaryo I Senaryo II Senaryo III

Yat›r›mlar›n GSY‹H ‹çindeki Pay› (%)

Ortaö¤retimde Brüt Okullaflma Oran› (%)

D›fla Aç›kl›k Oran› (%)

20 25 30

100 100 100

45 60 70

123

Üçüncü senaryoda ise yat›r›mlar›n GSY‹H içindeki pay›n›n 2014 y›l› itibar›yla yüzde 30 oran›na yükselece¤i ve 2020 y›l›na kadar olan dönemde de bu seviyede kalaca¤› öngörülmüfltür. D›fla aç›kl›k oran›n›n ise yüzde 70 düzeyinde gerçekleflece¤i varsay›lmaktad›r. Ortaö¤retimdeki okullaflma oran›n›n yüzde 100 ile di¤er senaryolarla uyumlu olaca¤›, ancak verimlilik art›fl›n›n bu göstergeye duyarl›l›¤›n›n 2014 y›l›nda di¤er ülkelerin ortalamas›na yak›nsayaca¤›, izleyen y›llarda ise di¤er ülkelerin ortalamas›n›n üzerine ç›kaca¤› öngörülmüfltür. Dolay›s›yla bu senaryoda di¤er iki senaryodan daha yüksek bir büyüme performans›na ve kifli bafl› gelir düzeyine ulafl›lmaktad›r. Yukar›da özetlenen varsay›mlar kullan›larak 2006-2020 dönemine iliflkin yap›lan kifli bafl›na düflen gelir düzeyi, GSY‹H düzeyi ve büyüme tahminleri Tablo 5.14 ve Tablo 5.15’de verilmektedir. ‹lk senaryoda, e¤itimin büyümeye katk›s›n›n olmamas›n›n nedeni, oluflturulan modelde Türkiye özelinde e¤itimle iflgücü verimlili¤i aras›ndaki kopuklu¤un geçmifl dönemde oldu¤u gibi devam etmesinin varsay›lmas›d›r. ‹kinci senaryoda ise e¤itimin büyüme oran›na katk›s›n›n ortalama yüzde 8,5 civar›nda olaca¤› tahmin edilmifltir. Bu ba¤lamda, 2006-2020 dönemindeki GSY‹H büyümesi e¤itim dahil edildi¤inde y›ll›k ortalama yüzde 5,6 civar›ndayken, e¤itimin dahil edilmemesi durumunda bu oran y›ll›k ortalama yüzde 5,1 olacakt›r. Üçüncü senaryoda ise, e¤itimin büyüme oran›na katk›s›n›n ortalama yüzde 14,3 dolay›nda gerçekleflece¤i tahmin edilmifltir. ‹lgili dönemdeki y›ll›k ortalama büyüme h›z›n›n ise e¤itim dahil oldu¤unda yüzde 6,5 ve e¤itim olmaks›z›n da yüzde 5,5 civar›nda olaca¤› hesaplanm›flt›r. 2020 olarak kabul edilen dönem sonu esas al›nd›¤›nda, e¤itimin büyümeye katk›s› II. senaryoda yüzde 21, III. senaryoda ise yüzde 26 dolay›na yükselmektedir (bkz. Tablo 5.16). Yukar›daki üç senaryo analizine ek olarak, I. ve II. senaryodaki baz› varsay›mlar›n ortak oldu¤u bir baflka senaryo analizi daha yap›lm›flt›r. Bu analizde, I. senaryoda oldu¤u gibi, yat›r›m ve d›fl ticaret de¤iflkenlerinin düzeyleri geçmifl dönem ortalamas› olarak ele al›n›rken, II. senaryoda oldu¤u gibi e¤itim ile verimlilik art›fl› aras›ndaki ba¤›n güçlenerek dönem sonunda çal›flmada incelenen ülkeler ortalamas›na gelece¤i varsay›lm›flt›r. Bu durumda, 2006-2020 döneminde Türkiye’nin ulaflabilece¤i ortalama büyüme oran› y›ll›k %5,3 olmaktad›r. E¤itim d›fl›ndaki faktörlerden kaynaklanan milli gelir art›fl› %4,78 olurken, e¤itim kaynakl› milli gelir art›fl› %0,052 olmaktad›r. Bu faktörlerin milli gelir art›fl›na katk›s› ele al›nd›¤›nda, e¤itimin pay› %9,8, di¤er faktörlerin katk›s› ise %90,2 olarak hesaplanmaktad›r.

124

Grafik 5.6’da 2006-2020 dönemi için yap›lan üç senaryo analizi çerçevesinde tahmin edilen GSY‹H düzeyleri verilmektedir. Geçmifl dönem performans›n›n devam etmesi varsay›m› alt›nda oluflturulan ilk Senaryoya göre 2006 y›l›nda 333 Milyar ABD dolar düzeyinde olan GSY‹H düzeyinin, 2014 ve 2020 y›llar›nda s›ras›yla 482 milyar ve 641 milyar ABD dolar› seviyesine ulaflaca¤› tahmin edilmektedir. ‹kinci senaryoda ise 2006 y›l›nda 334 milyar dolar olan GSY‹H düzeyi 2014 y›l›nda 504 milyar dolara ve 2020 y›l›nda 723 milyar dolara ulaflmaktad›r. Türkiye’nin Avrupa Birli¤ine (AB) tam üyelik hedefi paralelinde oluflturulan son senaryoda 2006 y›l›nda 335 milyar dolar olan GSY‹H düzeyinin, 2014 y›l›nda 531 milyar dolara ve 2020 y›l›nda da 819 milyar dolara ulaflaca¤› öngörülmektedir. Grafik 5.7, senaryolar kapsam›nda tahmin edilen kifli bafl›na düflen gelir düzeyini göstermektedir. Kifli bafl›na düflen gelir düzeyi hesaplan›rken kullan›lan nüfus verisi DPT, TÜ‹K ve Hacettepe Üniversitesi Nüfus Etütleri Enstitüsü taraf›ndan A¤ustos 2005 tarihinde yay›nlanan “1990-2050 Dönemi Nüfus Projeksiyonlar›” bafll›kl› çal›flmadan al›nm›flt›r.

125

126

GSY‹H Düzeyi 334,0 351,1 369,2 388,3 408,5 429,9 452,7 477,0 503,6 532,4 563,6 597,8 635,6 676,8 722,7 —-

GSY‹H Büyümesi Kifli Bafl›na (%) Düflen Gelir 5,1 4577 5,1 4753 5,1 4937 5,2 5133 5,2 5339 5,2 5558 5,3 5792 5,4 6041 5,6 6315 5,7 6611 5,9 6932 6,1 7283 6,3 7674 6,5 8099 6,8 8573 5,6 —-

SENARYO II GSY‹H Düzeyi 334,5 352,3 371,5 392,1 414,4 438,8 465,7 495,9 531,0 569,0 610,5 655,8 705,7 759,7 818,9 —-

GSY‹H Büyümesi (%) 5,3 5,3 5,4 5,6 5,7 5,9 6,1 6,5 7,1 7,2 7,3 7,4 7,6 7,7 7,8 6,5

SENARYO III Kifli Bafl›na Düflen Gelir 4584 4769 4968 5183 5417 5673 5959 6281 6658 7067 7509 7990 8520 9090 9714 —-

(2) Kifli bafl›na düflen GSY‹H düzeyi de 2004 y›l› fiyatlar› ve 2004 y›l› ortalama ABD dolar› baz al›narak hesaplanm›fl olup birimi ABD Dolar›d›r.

Not: (1) GSY‹H düzeyi 2004 y›l› fiyatlar› ve 2004 y›l› ortalama ABD dolar› baz al›narak hesaplanm›fl olup birimi Milyar ABD Dolar›d›r.

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2006-2020

GSY‹H Düzeyi 333,1 349,0 365,6 383,0 401,0 419,8 439,5 460,0 482,0 505,0 529,3 555,0 582,4 610,7 640,6 —-

GSY‹H Büyümesi Kifli Bafl›na (%) Düflen Gelir 4,8 4564 4,8 4724 4,8 4890 4,7 5063 4,7 5242 4,7 5429 4,7 5623 4,7 5826 4,8 6044 4,8 6272 4,8 6511 4,8 6762 4,9 7031 4,9 7308 4,9 7599 4,8 —-

SENARYO I

Tablo 5.14. E¤itim De¤iflkeninin ‹çerildi¤i Analizlerde Senaryo Sonuçlar›

127

GSY‹H Düzeyi 333,7 350,4 367,9 386,3 405,6 425,8 447,0 469,4 493,4 518,9 545,9 574,7 605,5 637,8 672,1 —-

GSY‹H Büyümesi Kifli Bafl›na (%) Düflen Gelir 5,0 4573 5,0 4743 5,0 4920 5,0 5107 5,0 5301 5,0 5505 5,0 5719 5,0 5945 5,1 6188 5,2 6444 5,2 6715 5,3 7002 5,4 7311 5,3 7632 5,4 7972 5,1 —-

SENARYO II GSY‹H Düzeyi 334,2 351,5 369,9 389,5 410,2 432,2 455,6 480,6 507,8 536,6 567,2 599,8 634,8 671,4 710,3 —-

GSY‹H Büyümesi (%) 5,2 5,2 5,2 5,3 5,3 5,4 5,4 5,5 5,7 5,7 5,7 5,7 5,8 5,8 5,8 5,5

SENARYO III Kifli Bafl›na Düflen Gelir 4580 4759 4948 5149 5362 5588 5829 6086 6367 6664 6977 7308 7664 8034 8426 —-

(2) Kifli bafl›na düflen GSY‹H düzeyi de 2004 y›l› fiyatlar› ve 2004 y›l› ortalama ABD dolar› baz al›narak hesaplanm›fl olup birimi ABD Dolar›d›r.

Not: (1) GSY‹H düzeyi 2004 y›l› fiyatlar› ve 2004 y›l› ortalama ABD dolar› baz al›narak hesaplanm›fl olup birimi Milyar ABD Dolar›d›r.

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2006-2020

GSY‹H Düzeyi 333,1 349,0 365,6 383,0 401,0 419,8 439,5 460,0 482,0 505,0 529,3 555,0 582,4 610,7 640,6 —-

GSY‹H Büyümesi Kifli Bafl›na (%) Düflen Gelir 4,8 4564 4,8 4724 4,8 4890 4,7 5063 4,7 5242 4,7 5429 4,7 5623 4,7 5826 4,8 6044 4,8 6272 4,8 6511 4,8 6762 4,9 7031 4,9 7308 4,9 7599 4,8 —-

SENARYO I

Tablo 5.15. E¤itim De¤iflkeninin ‹çerilmedi¤i Analizlerde Senaryo Sonuçlar›

Tablo 5.16. E¤itimin Büyümeye Katk›s› (%) Senaryo II

Senaryo III

2006

2,0

1,9

2007

2,4

2,6

2008

2,8

3,6

2009

3,4

4,8

2010

4,1

6,6

2011

4,9

8,9

2012

5,9

11,8

2013

7,0

15,5

2014

8,1

19,8

2015

9,6

20,8

2016

11,2

21,7

2017

13,1

22,6

2018

15,2

23,3

2019

17,9

24,6

2020

20,7

25,7

8,5

14,3

2006-2020

Grafik 5.5. 2006-2020 Döneminde GSY‹H Art›fl Oranlar› (Yüzde)

10.0 Senaryo II

8.0 Senaryo III 6.0 4.0

Senaryo I

2.0 0.0 1990

1995

2000

2005

-2.0 -4.0 -6.0 -8.0

128

2010

2015

2020

Grafik 5.6. 2006-2020 Döneminde GSY‹H Düzeyi Tahminleri (Milyar ABD $) 900 800 Senaryo II 700 Senaryo III

600 500

Senaryo I

400 300 200 100 0 1990

1995

2000

2005

2010

2015

2020

Grafik 5.7. 2006-2020 Döneminde Kifli Bafl›na Düflen Gelir Düzeyi (ABD $) 10000

9000 Senaryo II 8000

7000 Senaryo III 6000 Senaryo I 5000

4000

3000 1990

1995

2000

2005

2010

2015

2020

Birinci senaryoya göre 2006 y›l›nda 4564 dolar düzeyine ulaflacak olan kifli bafl›na gelirin 2014 y›l›nda 6000 dolar civar›na, 2020 y›l›nda da 7600 dolar düzeyine yükselmesi öngörülmektedir. Ülkelerin refah düzeyindeki geliflimi gösteren kifli bafl›na düflen gelir miktar›ndaki art›fl geliflmifl ülkelere yak›nsama süreci aç›s›ndan

129

önem tafl›maktad›r. Bu ba¤lamda, Türkiye’de kifli bafl›na gelir düzeyinin 2006-2020 döneminde y›ll›k ortalama yüzde 3,7 oran›nda artaca¤› tahmin edilmektedir. AB’ye tam üyelik perspektifi dikkate al›nd›¤›nda, ilgili dönemde refah düzeyinin y›ll›k ortalama yüzde 3,7 oran›nda artmas› kan›m›zca AB’ye yak›nsamak için oldukça s›n›rl› bir geliflme olacakt›r. Zira, bu dönemde di¤er ülkeler de belli bir h›zda büyüyece¤inden Türkiye’nin göreceli konumundaki iyileflme yetersiz kalabilecektir. ‹kinci senaryoda ise 2006 y›l›nda 4577 dolar olan kifli bafl›na gelirin, 2014 ve 2020 y›llar›nda s›ras›yla 6300 ve 8600 dolar civar›na ulaflaca¤› tahmin edilmekte olup, ilgili dönemde kifli bafl›na düflen gelir düzeyinin y›ll›k ortalama yüzde 4,6 oran›nda artaca¤› öngörülmektedir. Yak›nsama sürecinin baflar›l› bir biçimde sürdürülmesi aç›s›ndan bu oranda bir refah art›fl›na ulafl›lmas›, Türkiye’nin gelecek dönemde gerek AB’ye tam üye olmas›, gerekse sürdürülebilir büyümeyi sa¤layabilmesi aç›s›ndan olumlu yönde bir geliflme olacakt›r. Üçüncü ve son senaryoda, kifli bafl›na gelir düzeyi 2006 y›l›nda 4584 dolar, 2014 y›l›nda 6700 dolar ve 2020 y›l›nda 9700 dolar olarak tahmin edilmektedir. Tüm senaryolar içinde en iyimser senaryo olarak nitelendirilebilecek bu senaryoda, kifli bafl›na düflen GSY‹H düzeyindeki y›ll›k ortalama art›fl yüzde 5,5’e ulaflmaktad›r. Türkiye ekonomisinin AB’ye yak›nsama sürecinde böyle bir performans sergileyebilmesi ise ancak sürdürülebilir bir büyüme yap›s›n›n tesis edilmesiyle mümkün olabilecektir. Bu çerçevede insan sermayesinin niteli¤inin art›r›lmas› baflta olmak üzere, üretim yap›s›n› yüksek katma de¤er yaratan bir yap›ya dönüflecekyap›sal de¤iflim politikalar›n›n uygulanmas› büyük önem tafl›maktad›r. Yukar›daki senaryo analizlerine göre, insan sermayesinin verimlilik art›fl›na katk› yapmas›n› sa¤layan önlemlerin al›nmamas› durumunda, Türkiye ekonomisinin zay›f büyüme performans› göstermesi kaç›n›lmazd›r. Nitekim, insan sermayesinin büyümeye katk›s›n›n olmad›¤› durumda fiziki yat›r›mlar›n milli gelire oran›n›n yüzde 30, d›fl› aç›kl›k oran›n›n ise yüzde 70 gibi oldukça iyimser de¤erlere ulaflmas› durumunda bile büyüme oran› yüzde 5,5 gibi s›n›rl› bir düzeyde kalacakt›r. Dolay›s›yla gerek sürdürülebilir büyüme, gerekse geliflmifl ülkelerin refah düzeyine yak›nsama insan sermayesi ile verimlilik art›fl› aras›nda güçlü bir ba¤›n kurulmas› ile yak›ndan iliflkilidir. Yapt›¤›m›z senaryo analizleri, insan sermayesinin iyilefltirilmesinde sa¤lanacak baflar› neticesinde, büyüme h›z›n›n yüzde 7 gibi oldukça yüksek bir düzeye ulaflabilece¤ini göstermektedir.

130

6

B Ö L Ü M

GENEL DE⁄ERLEND‹RME VE TEMEL POL‹T‹KA ÖNER‹LER‹

6. GENEL DE⁄ERLEND‹RME VE TEMEL POL‹T‹KA ÖNER‹LER‹ Modern ekonomik ve toplumsal yap›n›n oluflumunu aç›klamakta yayg›n olarak kullan›lan faktörlerin bafl›nda birey, firma ve ülkelerin kaynak tahsis süreçlerinde insan sermayesinin gelifltirilmesine öncelik vermeleri gelmektedir. ‹nsan sermayesinin iyilefltirilmesi amac›yla kaynaklar›n en fazla yönlendirildi¤i alanlar›n bafl›nda ise e¤itim gelmektedir. E¤itimin getirisi üzerine mikro (ücret, kar, giriflimcilik, vb.) ve makro (ekonomik büyüme, verimlilik art›fl›, teknolojik geliflme, rekabet gücü, vb.) düzeyde yap›lan çal›flmalar söz konusu kaynak tahsisinin oldukça anlaml› bir strateji oldu¤unu ortaya koymaktad›r. Bunun da ötesinde, yap›lan teorik ve uygulamal› çal›flmalar, e¤itime yap›lan yat›r›mlar›n toplumsal faydas›n›n bireysel faydadan oldukça yüksek oldu¤unu ortaya koymakta; insan sermayesinin gelifltirilmesini esas alan kamu politikalar›n›n ise ekonomik ve toplumsal dönüflüm süreçlerinde önemli bir rol üstlenece¤ini belirtmektedir. Bu kapsamda, e¤itimin f›rsat eflitli¤i temelinde ve yüksek nitelikte sunulmas› büyük önem tafl›maktad›r. E¤itimin birey, firma ve ülkelere sunmufl oldu¤u f›rsatlar refah art›fl›yla s›n›rl› de¤ildir. Sosyal uyum, gelir da¤›l›m›n›n iyilefltirilmesi ve yoksullukla mücadelede, kat›l›mc›l›k ve politik istikrar, çevrenin korunmas› gibi yaflam kalitesinin önemli bileflenleri de e¤itimle yak›ndan iliflkilidir. Ülke ve firma deneyimlerinin ve teorik yaklafl›mlar›n ortaya koymufl oldu¤u bir di¤er önemli sonuç, ekonomik ve sosyal dönüflüm sürecinde önem tafl›yan politika de¤iflkenlerinin birço¤unun birbirleriyle yak›n etkileflimde oldu¤udur. Bu kapsamda, di¤er birçok politika de¤iflkeni için de geçerli oldu¤u gibi, salt e¤itim faktörüne odaklanarak ne sürdürülebilir ekonomik büyüme yap›s›na ulaflmak, ne de kalk›nma sürecinde baflar›l› olmak mümkün de¤ildir. Di¤er bir ifadeyle, sürdürülebilir büyüme ve kalk›nmada e¤itim gerekli, ancak yeterli de¤ildir. ‹ktisat yaz›n› ve ülke deneyimleri teknoloji ile e¤itim, fiziki yat›r›m ile e¤itim, iyi yönetiflim ile e¤itim, do¤rudan yabanc› sermaye yat›r›mlar› ile e¤itim, sosyal sermaye ile e¤itim, talep yap›s› ile e¤itim, rekabet gücü ile e¤itim, vb. aras›nda yak›n bir tamamlay›c›l›k (karfl›l›kl› ba¤›ml›l›k) iliflkisi oldu¤unu iflaret etmektedir. Nitelikli insan sermayesi yetersiz oldu¤unda; a) Teknolojik yenilik faaliyetlerini art›rmaya yönelik di¤er politikalar (Ar-Ge harcamalar›n›n art›r›lmas›, üniversite sanayi iflbirli¤i, vb.) etkisiz kalacak,

133

b) Fiziki yat›r›mlar ve insan gücü etkin kullan›lamayacak, c) ‹yi yönetiflim ilkeleri hayata geçirilemeyecek, d) Do¤rudan yabanc› sermaye yat›r›mlar› yetersiz kalacak ve/veya düflük katma de¤er yaratan alanlara yönelecek, e) Sosyal normlar›n de¤iflen koflullara uyumu yetersiz kalacak, f) Kaliteli mal ve hizmet üretimini uyaran iç talep yetersiz olacak, g) Rekabet gücü merdiveninde üst basamaklara t›rman›lamayacakt›r. Di¤er yandan, hiç flüphe yok ki, söz konusu de¤iflkenlerde (yat›r›mlar, iyi yönetiflim ilkeleri, Ar-Ge harcamalar›) iyileflme sa¤lanmaks›z›n sadece e¤itimli insan gücünü art›rmaya yönelik politikalar›n uygulamaya konulmas› beyin göçüne ve e¤itimli iflsizler ordusunun büyümesine neden olacakt›r. Büyüme ve kalk›nma stratejisinin tasar›m› boyutunda, yukar›da sunulan de¤erlendirmeler ekonomilerin en temel amaçlar›ndan olan zenginleflme (refah) döngüsüne– Virtious Circle- ulaflmada e¤itimin ateflleyici bir ifllev görebilece¤ini ifade etmektedir. Zira, hem ekonomik ve hem de sosyal amaçlarla olan yak›n ba¤›, e¤itimi politika önceliklerinin belirlenmesinde gündemin üst s›ras›na tafl›maktad›r. Son olarak, formel e¤itim insan sermayesinin iyilefltirilmesinde çok büyük önem tafl›makla birlikte, yaparak ö¤renme, görerek ö¤renme, örtük bilgi (tacit knowledge), grup çal›flmas›, a¤ tarz› iliflkiler (Networks) gibi ö¤renme sürecinde önem tafl›yan di¤er olgular›n ve bu olgular›n formel ö¤renme biçimleriyle etkilefliminin öneminin alt› çizilmelidir. Türkiye ekonomisinin geçmifl dönem performans› ele al›nd›¤›nda, bu çal›flmada elde edilen bulgular afla¤›daki flekilde özetlenebilir: a) Baflar›l› ülke deneyimlerinin aksine, Türkiye ekonomisinde geçmifl dönem büyüme oran› düflük ve oldukça istikrars›z bir seyir izlemifltir. Teknoloji seçimine odaklanmaks›z›n yap›lan makine ithalat› büyümenin temel dinami¤ini oluflturmufl, verimlilik art›fl› sa¤lamada ve iflgücünün etkin kullan›m›nda yetersiz kal›nm›flt›r. b) Son üç y›ll›k dönemde büyüme oran›nda ve verimlilik art›fl›nda sa¤lanan iyileflmeye ra¤men, sermaye birikim h›z›n›n yaklafl›k son çeyrek as›rl›k dö-

134

nemde göstermifl oldu¤u zay›flama uzun dönemli sürdürülebilir büyüme oran›na ulaflmada önemli bir k›s›t oluflturabilecek niteliktedir. c) Ekonomik büyümenin kaynaklar›n›n sa¤l›ks›z bir yap› arz etmesinde, geçmifl dönemin genelinde, insan sermayesi baflta olmak üzere verimlilik art›r›c› politika araçlar›n›n ihmal edilmesi ve 1980’li y›llarla birlikte uygulamaya konulan büyüme modelinin özünü oluflturan fiyat mekanizmas›n›n etkin ifllemesini sa¤lay›c› kurumsallaflma ve ekonomik istikrar gibi alanlarda yetersiz kal›nmas› önemli rol oynam›flt›r. d) Di¤er birçok ülkeyle k›yasland›¤›nda Türkiye’de insan sermayesi göstergeleri zay›ft›r. Son dönemlerde baz› niceliksel göstergelerde sa¤lanan iyileflmelere ra¤men, okul öncesi e¤itim, ortaö¤retim ve yüksekö¤retim kademelerinde okullaflma oranlar› ile iflgücünün ortalama e¤itim süresinde Türkiye birçok ülkenin oldukça gerisinde kalmaktad›r. Bu göstergelerin ötesinde, okur-yazarl›k gibi çok temel ve bilgisayar okur-yazarl›¤› gibi günümüzün temel insan sermayesi bileflenlerinde önemli sorunlar bulunmaktad›r. ‹flgücünün ortalama e¤itim süresi 5,3 y›l ile ilkokul düzeyindedir. Yetiflkin nüfusun 2/3’ü ilkö¤retim düzeyinde e¤itime sahiptir. Çocuklar›n e¤itimi ile yak›ndan iliflki olan kad›nlar›n e¤itimlili¤inde önemli yetersizlikler bulunmaktad›r. Bu durum, Türkiye’de insan sermayesinin gelifltirilmesi önünde önemli bir engel teflkil etmektedir. e) Türkiye’de iflgücünün ortalama e¤itim süresi ve okullaflma oranlar›nda geçmifl dönemde meydana gelen iyileflmeler bu alana ayr›lan kaynaklarla desteklenmemifltir. E¤itim kurumlar›na yönlendirilen kaynaklar di¤er birçok ülkeye göre oldukça düflük düzeydedir. Geçen dönem içerisinde s›n›f büyüklüklerinin iyileflme göstermemesi bunun en somut yans›mas› olmufltur. f)

Okullaflma oranlar› ve okur-yazarl›k oran› göstergelerinin yan› s›ra, k›z çocuklar›n›n e¤itimi, e¤itime ayr›lan kaynaklar›n mekansal (co¤rafi) da¤›l›m› ve ö¤rencilerinin baflar›lar› aras›ndaki farkl›l›klar gibi göstergeler e¤itimde f›rsat eflitsizli¤inin Türkiye’nin ciddi bir sorunu oldu¤una iflaret etmektedir.

g) OECD taraf›ndan yap›lan PISA s›nav›n›n sonuçlar› Türk e¤itim sistemin, en temel amaç olan düflünme, alg›lama ve problem çözme yetene¤i geliflmifl bireyler yetifltirmekten uzak oldu¤unu göstermektedir.

135

h) E¤itim sisteminde say›larla ölçülebilen nitelik sorunu yan›nda, mevcut nitelikli iflgücünü talep eden, etkin bir flekilde de¤erlendiren ve gerekli flekilde ödüllendiren yap›n›n yetersizli¤inin de Türkiye için önemli bir sorun teflkil etti¤i düflünülmektedir. Fikri mülkiyet haklar›n›n yeterince korunmad›¤›, ifle al›nma, atanma, terfi gibi konularda objektif ölçütlerin yeteri kadar yerleflmedi¤i, bilgiye yat›r›mdan ziyade daha kolay getiri elde etme yollar›n›n halen daha geçerli oldu¤u ve üretim faaliyetlerinin önemli bir bölümünün nitelikli insan gücü talep eden yap›dan uzak oldu¤u düflünürse, Türkiye’de insan sermayesi ile ilgili sorunlar›n çok boyutlu bir özellik tafl›d›¤› söylenebilir. Bu çal›flmada, büyüme ve kalk›nman›n dinamikleri sorunsal›n›n en önemli boyutlar›ndan olan e¤itim ve verimlilik art›fl› iliflkisi, yeni ve kapsaml› e¤itim de¤iflkenleri ve oldukça genifl bir ülke grubunun verisi kullan›larak incelenmifltir. Çal›flma temel olarak, e¤itim-verimlilik iliflkisi çerçevesinde, farkl› geliflme evrelerinde bulunan ülkelerin deneyimleri ile Türkiye’nin bu süreçteki yerini ortaya koymay› ve elde edilen bulgular ›fl›¤›nda ülkemizin gelecek dönemine yönelik öneriler gelifltirmeyi amaçlam›flt›r. Çal›flmada Türkiye’de insan sermayesinin göstergelerinin incelenmesi yan›nda, oluflturulan ekonomik büyüme modelleri yard›m›yla niceliksel insan sermayesi göstergelerinin verimlilik art›fl›na katk›s› irdelenmifltir. Bu kapsamda, Türkiye dahil 50 dolay›ndaki ülkede 1982-2002 dönemindeki insan sermayesi-verimlilik iliflkisi incelenmifl, insan sermayesi göstergeleri olarak ise ilkö¤retim, ortaö¤retim ve yüksekö¤retim kademelerindeki okullaflma oranlar› ve iflgücünün ortalama e¤itim süresi gibi iktisat yaz›n›nda yayg›n olarak kullan›lan göstergeler yan›nda, okul öncesi e¤itim kademesindeki okullaflma oran› da ele al›nm›flt›r. Okul öncesi e¤itim kademesindeki okullaflma oran› ve yüksekö¤retimdeki okullaflma oran› aras›ndaki etkileflim de incelenerek, bireylerin daha verimli olmas› kapsam›nda bu e¤itim kademeleri aras›nda tamamlay›c›l›k iliflkinin varl›¤› s›nanm›flt›r. Büyüme modelinde insan sermayesi göstergelerine odaklan›lmakla beraber, verimlilik art›fl›nda önem tafl›yan di¤er bir dizi politika de¤iflkeni de inceleme kapsam›na al›nm›flt›r. Fiziki yat›r›mlar, do¤rudan yabanc› sermaye yat›r›mlar›, d›fla aç›kl›k oran›, ihracata dönüklük oran› ve istihdam›n sektörel bileflimi de¤iflkenleri verimlilik art›fl›na katk›lar› s›nanan di¤er de¤iflkenler olmufltur.

136

Yapt›¤›m›z çal›flma, insan sermayesi-verimlilik iliflkisinin ortaya konulmas› ve Türkiye’de bu iliflkinin geçerlili¤inin s›nanmas› aç›s›ndan önem arz etmektedir. Sürdürülebilir büyüme yap›s›n›n nas›l oluflturulmas› gerekti¤i sorusunun ülkemiz politika gündeminin ön s›ralar›na yükselmeye bafllad›¤› günümüzde, afla¤›da genel hatlar›yla sunulan bulgular büyük önem tafl›maktad›r. a) Benzeri di¤er çal›flmalar›n ço¤unlu¤unun bulgular› teyit edilerek, ilkö¤retim, ortaö¤retim ve yüksekö¤retimde okullaflma oran› ile iflgücünün ortalama e¤itim süresindeki iyileflmenin verimlilik art›fl›na önemli katk› yapt›¤› bulgusuna ulafl›lm›flt›r. Di¤er yandan, okul öncesi e¤itim kademesindeki okullaflma oran›n›n da verimlilik art›fl›n› olumlu etkiledi¤i sonucuna var›lm›flt›r. Bu bulgunun da ötesinde, okul öncesi e¤itim sürecinin yüksekö¤retimi daha ifllevsel k›ld›¤› ortaya konulmufltur. Politika uygulamalar› aç›s›ndan büyük önem tafl›yan bu sonuç, e¤itim sisteminin bir bütün olarak ele al›nmas› gerekti¤ini; temel e¤itim kademelerinde verilebilecek yarat›c›l›k, de¤iflime aç›kl›k ve tak›m çal›flmas›na yatk›nl›k gibi günümüzün vazgeçilmez de¤erlerinin bireylerin iktisadi ve sosyal davran›fl biçimlerine önemli katk› yaparak, a¤›rl›kla bilimsel bilginin sunuldu¤u yüksekö¤retim kademesini daha ifllevsel k›ld›¤›na iflaret etmektedir. Öte yandan, okul öncesi e¤itimde okullaflma oran›n›n birçok geliflmifl ülkede yüzde 100’e ulaflt›¤›, di¤er e¤itim kademeleriyle karfl›laflt›r›ld›¤›nda Türkiye’de okullaflma oranlar›n›n incelenen ülkeler ortalamas›ndan fark›n›n en fazla bu e¤itim kademesinde oldu¤u göz önünde bulundurulur ise, okul öncesi e¤itimin güçlendirilmesi ve yayg›nlaflt›r›lmas› Türkiye’nin e¤itim alan›nda alaca¤› en stratejik karar olacakt›r. b) Verimlilik art›fl› ve dolay›s›yla da ekonomik büyüme aç›s›ndan, geliflmekte olan ülkelerin geliflmifl ülkeleri yakalamas› (convergence) kendili¤inden oluflan bir süreç olmay›p, e¤itim baflta olmak üzere, di¤er verimlilik art›r›c› politika de¤iflkenlerinin bu sürecin gerçekleflmesinin önkoflullar› olduklar› sonucuna ulafl›lm›flt›r. Söz konusu politika de¤iflkenlerinin yerine getirdi¤i bu kritik ifllev, kamu ve özel kesim politikalar›n›n kapsaml› ve tutarl› bir flekilde tasarlan›p, taviz verilmeksizin uygulanmas›n›n sürdürülebilir büyümenin ve kalk›nman›n bafllang›ç noktas›n› oluflturdu¤unu göstermektedir. c) E¤itim göstergeleri ile verimlilik art›fl› aras›ndaki iliflkinin incelenen dönem içerisinde güçlenme e¤ilimi gösterdi¤i sonucuna var›lm›flt›r. 1980’li y›llarda

137

ivme kazanan ve ilerleyen dönemde daha da güçlenen küreselleflme sürecinin en temel özelliklerinden birisi bilginin ülkeler, firmalar ve bireyler aras›nda çok daha h›zl› yay›lmaya bafllamas›d›r. Bu dönemde önemli geliflme gösteren biliflim ve iletiflim teknolojileri ve ülke ekonomilerinin d›fla aç›lmas› bilginin yay›l›m h›z›n› art›rm›flt›r. Bu kapsamda, söz konusu bulguyu, bilgiye ulaflma, bilgiyi kullanma ve bilgiyi dönüfltürme yeteneklerini, e¤itim baflta olmak üzere, gerekli nitelik ve nicelikte yat›r›m yaparak art›ran ülkelerin yeni dönemin sundu¤u f›rsatlar› daha iyi de¤erlendirdi¤i biçiminde yorumlamak mümkündür. Dolay›s›yla, son y›llarda dünya ekonomisinde yaflanan geliflmeler, ekonomik ve sosyal faktörleri ayn› anda etkileme gücüne sahip olan e¤itimi günümüz ekonomileri için oldukça kritik bir politika arac› konumuna getirmektedir. d) ‹ncelenen dönemin baflar›l› ülke örnekleri olan G. Kore, ‹rlanda ve Çin gibi ülkelerde verimlilik art›fl› ile e¤itim aras›nda güçlü ba¤›n kurulmufl oldu¤u sonucuna var›lm›flt›r. E¤itim ile verimlilik aras›nda baflar›l› ülke örneklerinde gözlenen bu güçlü ba¤, kamu ve özel kesimdeki karar al›c›lara önemli bir misyon ve sorumluluk yüklemektedir. e) Çal›flmada, Türkiye ekonomisinde verimlilik art›fl›n›n görece zay›f oldu¤u sonucuna var›lm›flt›r. Türkiye’nin uzun dönemli verimlilik art›fl›, çal›flmada incelenen 50 dolay›nda ülkenin ortalamas›n›n alt›nda kalm›flt›r. f) ‹ncelenen dönemde, baz› niceliksel e¤itim göstergelerinde Türkiye’nin di¤er ülkelere olan göreceli konumunda h›zl› bir iyileflme yaflanm›flt›r. Bu niceliksel göstergelerden en h›zl› iyileflme okul öncesi ve yüksekö¤renim kademelerindeki okullaflma oranlar›nda görülmüfltür. Okul öncesi e¤itimdeki h›zl› iyileflme düzey fark›ndan kaynaklanmakta, yüksekö¤retim kademesinde ise son y›llarda bu alana özel sektörün kat›l›m› ve kamu kesiminin yüksek ö¤renimi ülke geneline yayma politikas› ile yayg›n e¤itim uygulamas› etkili olmufltur. g) Türkiye ekonomisinde verimlilik art›fl› ile e¤itim göstergeleri aras›ndaki ba¤›n kopuk oldu¤u sonucuna var›lm›flt›r. Farkl› yöntemler kullanarak ulaflm›fl oldu¤umuz bulgular, tutarl› bir biçimde ayn› sonucu iflaret etmektedir. Verimlilikle ba¤›n en zay›f oldu¤u e¤itim kademelerinin, s›ras›yla, ortaö¤retim ve yüksekö¤retim oldu¤u tespit edilmifltir. Okul öncesi e¤itim kademesi ile

138

verimlilik aras›ndaki ba¤›n görece güçlü oldu¤u, ancak bunun da önemli ölçüde bu kademedeki okullaflma oran› düzeyinin çok düflük olmas›yla iliflkili oldu¤u düflünülmektedir. Bu bulgular, önemli bir finansman k›s›t› ile karfl› karfl›ya olan kamu ve özel kesimlerimize kaynak tahsisi süreçlerinde ›fl›k tutucu niteliktedir. Ancak, bu noktada, e¤itim sürecinin bir bütün oldu¤unun da alt› çizilmelidir. h) Ele al›nan e¤itim göstergeleri ile verimlilik art›fl› aras›ndaki ba¤›n kopuk olmas›n›n 4 temel nedeni oldu¤u düflünülmektedir. Bunlardan birincisi, okullaflma oranlar› ve iflgücünün ortalama e¤itim y›l› gibi say›sal göstergelerindeki iyileflmelerin e¤itime ayr›lan kaynaklarla paralellik göstermemesi neticesinde, bu göstergelerin yapay olarak iyileflme göstermifl olmas›d›r. ‹kinci olarak, geçen dönemde yaflanan görece h›zl› orandaki art›fla ra¤men, incelenen e¤itim göstergelerinde henüz kritik eflik afl›lmam›fl olabilir. Zira, 2000 y›l› itibar›yla Türkiye’de iflgücünün ortalama e¤itim y›l›, di¤er ülkeler ortalamas›n›n sadece yüzde 63’üne, orta ve yüksekö¤retimde okullaflma oranlar› ise di¤er ülkelerin yüzde 74,6 ve yüzde 54,3’üne ulaflabilmifltir. Okul öncesi e¤itimde okullaflma oran› ise di¤er ülkelerle karfl›laflt›r›lamayacak ölçüde düflük düzeydedir. Bu durum ise insan sermayesinin verimlilik art›fl›na katk› yapmas›n› s›n›rland›r›c› bir ifllev görmüfl olabilir. Üçüncü olarak, e¤itimin niteli¤indeki sorunlar›n da Türkiye’de niceliksel insan sermayesi göstergelerindeki iyileflmenin verimlilik art›fl›na yans›mamas›na neden olmas› oldukça muhtemeldir. Son olarak, tahmin edilen ekonomik büyüme modellerinin ortaya koydu¤u gibi, Türkiye insan sermayesi yan›nda, yat›r›m, ekonominin d›fla aç›kl›k düzeyi ve tar›m sektörünün toplam istihdam içerisinde pay› gibi verimlilik art›fl›yla iliflki di¤er alanlarda da yetersiz bir konumdad›r. Bu durum, Türkiye’de üretim birimlerinin verimlilik art›fl›na odaklanmas›n› engelleyen daha sistemik sorunlar›n varl›¤›na iflaret etmektedir. Bu çerçevede, geçmifl dönemde kronik boyutlara ulaflm›fl olan belirsizlik ortam› yan›nda, kurumsallaflma ve adil rekabet ortam› gibi üretim birimlerinin verimlilik art›fl›na odaklanmas›n› teflvik eden faktörlerdeki yetersizliklerin önem tafl›d›¤› düflünülmektedir. Ayr›ca, üretim faaliyetlerinin a¤›rl›kla düflük katma de¤er üreten yap›da olmas› ve teknolojik geliflimle ilgili alanlardaki yetersizliklerin de bu sonuçta rol oynad›¤› söylenebilir. i) E¤itim ile verimlilik aras›ndaki iliflkinin kopuk olmas›nda rol oynayabilecek bir dizi baflka faktör de bulunmaktad›r. Unutulmamal›d›r ki, e¤itim sistemi-

139

miz nitelikli bireyler yetifltirse bile iflgücü piyasas›, iyi yönetiflim, rekabet ortam›, fiziki altyap›, sermaye birikimi, Ar-Ge faaliyetleri gibi verimlilik art›fl› ile yak›ndan iliflkili baflka faktörler dikkate al›nmaks›z›n, salt e¤itim sistemine odaklanmak e¤itimden beklenen sonuçlar›n ortaya ç›kmas›n› engelleyecektir. Di¤er yandan, bireylerin davran›fl ve becerilerini flekillendiren faktörlerin sadece okullarda verilen e¤itimle s›n›rl› olmad›¤›n›n alt› çizilmelidir. Bu çerçevede, insan sermayesinin iyilefltirilmesinde, ailede verilen e¤itim baflta olmak üzere, bireylerin gelifliminde önem tafl›yan di¤er faktörlerin de dikkate al›nmas› önem tafl›maktad›r. j) Çal›flmada, e¤itim göstergeleri yan›nda, verimlilik art›fl›n› aç›klamakta kullan›lan di¤er de¤iflkenlerin (yat›r›m, do¤rudan yabanc› sermaye yat›r›mlar›, d›fla aç›kl›k, ihracat oran› ve istihdam›n sektörel yap›s›) verimlilik art›fl› sa¤lama sürecinde önem tafl›d›klar› sonuçlar›na ulafl›lm›flt›r. E¤itim göstergelerinde oldu¤u gibi, verimlilik art›fl› sürecinde Türkiye’nin bu faktörlerden de yeterince yararlanamad›¤› sonucuna ulafl›lm›flt›r. k) Çal›flmada, insan sermayesi ile verimlilik art›fl› aras›nda güçlü bir iliflkinin kurulabilmesi durumunda Türkiye ekonomisinin 2006-2020 döneminde ulaflabilece¤i büyüme oran› ve refah art›fl›na yönelik senaryo analizleri de sunulmaktad›r. Oluflturulan senaryolar, insan sermayesinin verimlilik art›fl›na katk› yapmas›n› sa¤layan önlemlerin al›nmamas› durumunda, Türkiye ekonomisinin zay›f büyüme performans› sergilemesinin kaç›n›lmaz oldu¤unu göstermektedir. Nitekim, insan sermayesinin büyümeye katk›s›n›n olmad›¤› durumda, büyüme oran› iyimser senaryoda bile yüzde 5,5 gibi s›n›rl› bir düzeyde kalmaktad›r. ‹nsan sermayesi ile verimlilik art›fl› aras›nda güçlü bir ba¤ kurulmas› durumunda ise bu oran yüzde 7 dolay›na yükselmektedir. Bu ba¤lamda, insan sermayesinin güçlendirilmesi durumunda, büyüme oran›n›n 1-1,5 puan art›fl gösterece¤i tahmin edilmektedir. Geliflme sürecinin önemli bir boyutunu ülke kaynaklar›n›n harekete geçirilerek daha etkin bir kaynak da¤›l›m›na ulaflmak oluflturdu¤una göre e¤itim, ekonomik ve sosyal boyutlar› itibar›yla, dönüflüm sürecinin en düflük uyum maliyetiyle ve etkin bir flekilde yap›lmas›n› sa¤layacak araç olmaktad›r. Di¤er yandan, sosyal, kültürel, ekonomik ve teknolojik boyutlar itibar›yla, sürekli de¤iflim gösteren küresel ve yerel koflullara h›zl› flekilde uyum sa¤layan toplumlar baflar›l› oldu¤una göre, yeniliklere aç›k ve yarat›c› bireyler yetifltirebilen e¤itim sistemi toplumlar›n refah seviyesi-

140

nin art›r›lmas›nda kilit rolü üstlenecektir. Bu çerçevede, baflar›l› ülke deneyimleri ve ülkemiz ihtiyaçlar› dikkate al›narak, e¤itimde nitelik boyutunun fiziki altyap›, ekonominin ihtiyaçlar›, e¤itim müfredat›, e¤itmenler ve e¤itim programlar› gibi unsurlar kapsanarak iyilefltirilmesi gerekmektedir. E¤itimin sosyal boyutu, bu alana yönelik politikalar tasarlan›rken ihmal edilmemelidir. Ekonomik büyüme ve yaflam kalitesi aras›ndaki ba¤›n oluflturulmas›nda e¤itim kritik bir rol üstlenmektedir. E¤itim, üretim boyutunda verimlilik art›fl›na katk› yaparak kifli bafl›na gelir düzeyini yükseltmekte; sosyal boyutta ise üretilen de¤erlerin eflitlikçi bir biçimde paylafl›lmas›nda, özgürlüklerin gelifltirilmesinde, demokratik ve kat›l›mc› bir toplum yap›s›na kavuflulmas›nda ve kaliteli bir ortamda yaflan›lmas›nda önemli bir rol oynamaktad›r. Aç›kt›r ki, en önemli kayna¤›m›z olarak gördü¤ümüz genç insan gücümüzün ülkemiz için bir avantaja dönüflmesi; en kronik sorunlar›m›zdan olan yoksulluk olgusunun kuflaktan kufla¤a aktar›lmas›n›n engellenmesi ve gelir da¤›l›m›n›n iyilefltirilmesi insan sermayesinin gelifltirilmesinden geçmektedir. Kan›m›zca, insan sermayesinin ekonomik ve sosyal boyutlar› aras›ndaki iç-içeli¤in tüm toplumsal kesimlerce kan›ksan›p gerekli ad›mlar›n at›lmas›, Türkiye’nin sürdürülebilir büyüme sürecine girmesinde büyük önem tafl›maktad›r. Yukar›da genel hatlar›yla sunulan bulgular ve de¤erlendirmeler, Türkiye’de insan sermayesi-verimlilik iliflkisini güçlendirmek için “Ne Yap›lmal›?” sorusuna verilecek yan›t›n somutlaflt›r›lmas›n› gerektirmektedir. Yukar›da sunulan baz› önerileri tekrar etmek pahas›na, oluflturulmas›na hayati önem atfetti¤imiz temel politika perspektifini afla¤›daki flekilde özetlemek mümkündür. “E¤itim ve getirisi aras›nda ba¤ kurulmal›d›r. E¤itim, birey, firma ve ülkelerin geleceklerine yapt›klar› yat›r›m oldu¤una göre, di¤er yat›r›mlarda oldu¤u gibi, bu birimler yapt›klar› yat›r›m›n karfl›l›¤›n› almal›d›r. Sürdürülebilir ekonomik büyümenin dinami¤ini verimlilik art›fl› oluflturmakta, verimlilik art›fl› ise bilgiye, teknolojiye ve üretime yat›r›m yapanlar›n ödüllendirildi¤i bir sistemin oluflturulmas›n› gerektirmektedir. Bireyler baz›nda ele al›nd›¤›nda, bilgi ve beceriyi esas alan istihdam, terfi ve ücret politikas›; firmalar baz›nda ele al›nd›¤›nda, bilgiye yat›r›m yapanlar› ödüllendiren ekonomik ve sosyal ortam; ülke düzeyinde ele al›nd›¤›nda ise yeniliklere aç›k, yarat›c› ve tak›m çal›flmas›na yatk›n bireyler yetifltiren bir e¤itim sistemi, Türkiye’nin sürdürülebilir büyüme ve kalk›nma evresine geçiflinde hayati önem tafl›maktad›r.”

141

KAYNAKLAR Aghion P. ve P. Howitt (1992), “A Model of Growth Through Creative Destruction” Econometrica, Cilt 60, No. 2, sf. 323-351. Aghion, P and P. Howitt (1998), Endogenous Growth Theory, MIT Press, Cambridge. Agiomirgianakis, G., D. Asteriou ve V. Monastiriotis (2002), “Human Capital and Economic Growth Revisited: A Dynamic Panel Data Study”, International Advances in Economic Research, Cilt 8, Say› 3, sf. 1977-87. Akçomak, S. ve Z. Kasnako¤lu (2003), “The Determinants of Earning Differentials in Ankara and ‹stanbul ”, METU Studies in Development, Cilt 30, Say› 1, sf. 1-17. Armer, M. ve C. Liu (1993), “Education’s effect on economic growth in Taiwan”, Comparative Education Review, Cilt. 37, Say›. 3, sf. 304-21. Baltagi, B. H. (1995), Econometric Analysis of Panel Data, John Wiley&Sons Ltd., Chichester, ‹ngiltere. Barro, R. J. (1991), “Economic Growth in a Cross Section of Countries”, Quarterly Journal of Economics, Cilt. 106, sf. 407-43. Barro, R. J. (1996), “Determinants of Economic Growth: A Cross-Country Empirical Study”, NBER Working Paper Series, No. 5698, A¤ustos. Barro, R. J. ve X. Sala-i-Martin (1995), Economic Growth, McGraw-Hill, New York. Barro, R. J. ve J. W. Lee (2000), “International Data on Educational Attainment: Updates and Implications”, CID Working Paper, No. 42, Nisan. Becker, G. (1964), “Human Capital: A Theoretical and Emprical Analysis with Special Reference to Education”, National Bureau of Economic Research, New York. Bekman, S. ve C. F. Gürlesel (2005), Do¤ru Bafllang›ç: Türkiye’de Okul Öncesi E¤itim, TÜS‹AD, Yay›n No:TÜS‹AD-T/2005-05/396, ‹stanbul. Benhabib, J. ve M. M. Spiegel (1994), “The Role of Human Capital in Economic Development. Evidence from Aggregate Cross-Country Data”, Journal of Monetary Economics, Cilt 34, sf. 143-73.

142

Cihan, C. ve D. Dutta (2005), “Trade Liberalisation and Economic Growth in Turkey: An Empirical Model of Endogenous Growth Analysis”, School of Economics and Political Science Working Papers, No. 2005-7, The University of Sydney, Avustralya. Coe, D. T. ve E. Helpman (1995), “International R&D Spillovers”, European Economic Review, Cilt 39, sf. 859-87. Cohn, E. ve J. T. Addison (1998), “The economic returns to lifelong earning in OECD countries”, Education Economics, Cilt 6, sf. 253-307. Cohen, D. ve M. Soto (2001), “Growth and Human Capital: Good Data, Good Results”, OECD Technical Papers, No. 179, Eylül. De Long, J. B. ve L. Summers (1992), “Equipment Investment and Economic Growth”, Quarterly Journal of Economics, Cilt: 106, say› 2, sf. 445-502. Devlet Planlama Teflkilat› (2003), ‹llerin ve Bölgelerin Sosyo-Ekonomik Geliflmifllik S›ralamas› Araflt›rmas›, Ankara. Devlet Planlama Teflkilat› (2004), Ekonomik ve Sosyal Göstergeler 1950-2003, Ankara. Devlet Planlama Teflkilat› (2005), Nüfus Projeksiyonlar› 1990-2050. Devlet Planlama Teflkilat› (2006), Ekonomik ve Sosyal Göstergeler 1950-2005, Ankara. Dollar, D. (1992), “Outward-oriented Developing Countries Really Do Grow More Rapidly: Evidence from LDCs, 1976-85”, Economic Development and Cultural Change, Cilt 40, Say› 3, sf. 523-44. Dowrick, S. (1997), “Trade and Growth: a Survey”, içinde Fagerberg ve di¤. (der.) Technology and International Trade, sf. 107-126, Edvard Elgar Publishing limited, Cheltenham, ‹ngiltere. Esim, S. (1994), “Contribution of secondary education to economic development in S. Korea, Malaysia and Thailand”, Second Draft, Education and Social Policy Department, The World Bank. Fagerberg, J. (1997), “Competitiveness Scale and R&D”, içinde Fagerberg ve di¤. (der.) Technology and International Trade, sf. 38-55, Edvard Elgar Publishing limited, Cheltenham, ‹ngiltere.

143

Grossman, G. M. ve E. Helpman (1991), Innovation and Growth in the Global Economy, The MIT Pres, Cambridge, Massachusetts. Gustavsson, P, P. Hansson ve L. Lundberg (1997), “Technical Progress, Capital Accumulation and Changing International Competitiveness”, içinde Fagerberg ve di¤. (der.) Technology and International Trade, sf. 20-37, Edvard Elgar Publishing limited, Cheltenham, ‹ngiltere. Güngör, N. D. (1997), “Education and Economic Growth in Turkey 1980-1990: A Panel Study”, METU Studies in Development, Cilt 24, Say› 2, sf. 185-214. Helliwell, J. F. (2001), “The Contribution of Human Capital and Social Capital to Sustained Economic Growth and Well-Being”, (http://www.oecd.org/dataoecd/25/10/1825902.pdf adresinden ulafl›labilir). Hojo, M. (2003), “An Indirect Effect of Education on Growth”, Economics Letters, Cilt 80, sf. 31-34. Hsiao, C. (1985), “Benefits and Limitations of Panel Data”, Econometric Reviews, Cilt 4, sf. 121-74. Hsiao, C. (1986), Analysis of Panel Data, Cambridge University Press, Cambridge. Hu, D. ve S. J. Goetz (1996), “Economic Growth and Human Capital Accumulation: Simultaneity and Expanded Convergence Test”, Economics Letters, Cilt 51, sf. 355-62. ILO (2005), Yearbook of Labor Statistics, http://www.ilo.org/public/english/bureau/stat/child/actrep/yearbook.htm adresinden al›nm›flt›r. IMF (2005), International Finance Statistics, Mart 2005 tarihli CD’den al›nm›flt›r. Kiso, I (1993), “Secondary education and economic development in Japan: A case study of key policy decisions affecting the development of secondary education in Japan”, Ministry of Education, Japan. Lau, J. L., D. T. Jamison ve F. F. Louat (1991),”Education and Productivity in Developing Countries”, World Bank Working Paper Series, No. 612, Nisan. Lau, J. L., D. Jamison, S. Liu ve S. Rivkin (1993), “Education and Economic Growth”, Journal of Development Economics, Cilt 41, sf. 45-70.

144

Lee, D. W. ve T. H. Lee (1995), “Human Capital and Economic Growth. Tests Based on the International Evaluation of Education Achievement”, Economics Letters, Cilt 47, sf. 219-25. Levine, R. ve D. Renelt (1992), “A Sensitivity Analysis of Cross-Country Growth Regressions”, American Economic Review, Cilt 82 , say› 4, sf. 942-63. Lin, T. C. (2003), “Education, Technical Progress, and Economic Growth: The Case of Taiwan”, Economics of Education Review, Cilt 22, sf. 213-20. Lin T. C. (2004), “The Role of Higher Education in Economic Development: An Empirical Study of Taiwan Case”, Journal of Asian Economics, Cilt 15, sf. 355-71. Lucas, R. E. (1988), “On the Mechanics of Economic Development”, Journal of Monetary Economics, Cilt 22, sf. 3-42. Mankiw, N. G., D. Romer, ve D. N. Weil (1992), “A Contribution to the Empirics of Economic Growth”, Quarterly Journal of Economics, Cilt. 107, sf. 407-37. Martin, M. G. ve A. A. Herranz (2004), “Human Capital and Economic Growth in Spanish Regions”, International Advances in Economic Research, Cilt 10, Say› 4, sf. 257-64. McMahon, W. W. (1998), “Education and Growth in East Asia”, Economics of Education Review, Cilt 17, Say› 2, sf. 159-72. Mincer, J. (1974), Human Behaviour and Social Institutions, National Bureau of Economic Research, New York. Miyamoto, K. (2003), “Human Capital Formation and Foreign Direct Investment in Developing Countries”, OECD Working Paper, No:211, Haziran. Nelson, R. R. ve Phelps, E. S. (1966), “Investment in Humans, Technological Diffusion, and Economic Growth”, American Economic Review, Cilt. 56, sf. 69-75. O’Connor D. ve M. R. Lunati (1999), Economic Opening and the Demand for Skills in Developing Countries: A review of Theory and Evidence” OECD Working Paper, No: 149, Haziran. OECD (2001), The Well-being of Nations: The Role of Human and Social Capital, Paris.

145

OECD (2004), Türkiye Raporu, Paris. OECD (2005), Education At A Glance, Paris. O’Neill, D. (1995), “Education and Income Growth:Implications for Cross-Country Inequality”, Journal of Political Economy, Cilt 103, Say› 6, sf. 1289-1301. Papageorgiou, C. (2003), “Distinguishing Between the Effects of Primary and Postprimary Education on Growth”, Review of Development Economics, Cilt 7, Say› 4, sf. 622-35. Petrakis, P.E. ve D. Stamatakis (2002), “Growth and Educational Levels: A Comparative Analysis”, Economics of Education Review, Cilt 21, sf. 513-21. Pissarides, C. A. (2000), “Human Capital and Growth: A Synthesis Report”, OECD Working Paper, No. 168, Kas›m. Romer, P (1986), “Increasing Returns and Long Run Growth”, Journal of Political Economy, Cilt. 94, sf. 1002-37. Romer, P. (1990), “Endogeneous Technological Change”, Journal of Political Economy, Cilt. 98, Cilt 5 Sf. 71-102. Romer P. (1993), “Idea Gaps and Object Gaps in Economic Development”, Journal of Monetary Economics, Cilt 32, sf. 543-73. Romer P. ve L. Rivera-Batiz (1991), “International Trade with Endogenous Technological Change”, European Economic Review, Cilt 35, sf. 971-1004. Rousseau, P. L. ve R. Sylla (2001), “Financial Systems, Economic Growth, and Globalization”, NBER Working Paper Series, No. 8323, Haziran. Rousseau, P. L. ve P. Wachtel (2002), “Inflation thresholds and finance-growth nexus”, Journal of International Money and Banking, Cilt 21 sf. 777-793. Sachs, J. ve A. Warner (1995), “Economic Reform and the Process of Global Integration”, Brookings Papers on Economic Activity, say›.1, sf. 1-118. Sar›, R. (2002), “Kazançlar ve E¤itim ‹liflkisi: ‹l Baz›nda Yeni Veri Taban› ile Kan›t ”, METU Studies in Development, Cilt 29, Say› 3-4, sf. 367-80. Sayg›l›, fi. (1998), Technical Change, Efficiency, Exports and Growth in Turkey, Yay›nlanmam›fl Doktora tezi, University of Kent at Canterbury.

146

Sayg›l›, fi. ve C. Cihan (2006), “Türkiye Ekonomisinde Befleri Sermaye-Verimlilik Art›fl› ‹liflkisi”, ‹flletme ve Finans, Cilt 21, Say› 240, sf. 18-35. Sayg›l›, fi., C. Cihan ve H. Yurto¤lu (2001), “Productivity and Growth in OECD Countries: An Assessment of the Determinants of Productivity”, Yap› Kredi Economic Review, Cilt 12, Say› 2, sf. 49-66. Sayg›l›, fi, C. Cihan ve H. Yurto¤lu (2005a), Türkiye Ekonomisinde Sermaye Birikimi, Verimlilik ve Büyüme: 1972-2003, DPT, Yay›n No.2686, Ankara. Sayg›l›, fi, C. Cihan ve H. Yurto¤lu (2005b), Türkiye Ekonomisinde Sermaye Birikimi, Verimlilik ve Büyüme (1972-2003): Uluslararas› Karfl›laflt›rma ve AB’ye Yak›nsama Süreci (2014), TÜS‹AD-DPT, TÜS‹AD Büyüme Stratejileri Yay›n Dizisi, No.6, Yay›n No: TÜS‹AD-T/2005-12/413, ‹stanbul. Sayg›l›, fi, C. Cihan ve Z. Yavan (2005), “Human Capital and Productivity Growth: A Comparative Analysis of Turkey”, METU Studies In Development, In Memory of Merih Celasun, Cilt 32, sf. 489-516. Stern, S. ve M. E. Porter (2000), “Measuring The Ideas Production Function: Evidence From International Patent Output”, NBER Working Paper, Say› 7891. Tallman, E. W. ve P. Wang (1994), “Human Capital and Endogenous Growth. Evidence from Taiwan”, Journal of Monetary Economics, Cilt 34, sf. 101-24. Tansel, A. (1994), “Wage Employment, Earnings and Returns to Schooling for Men and Women in Turkey”, METU Studies in Development, Cilt 13, Say› 4, sf. 305-20. Tansel, A. (1999), “Türkiye’de ve Seçilmifl Ülkelerde E¤itimin Getirisi”, METU Studies in Development, Cilt 26, Say› 3-4, sf. 453-72. Taymaz, E. (2001), Ulusal Yenilik Sistemi: Türkiye ‹malat Sanayinde Teknolojik De¤iflim ve Yenilik Süreçleri, Ankara: TÜB‹TAK/TTGV/D‹E. Temple, J. (2000), “Growth Effects of Education and Social Capital in OECD Countries”, OECD Working Papers , No.263. UNESCO ‹statistik Enstitüsü, Çeflitli E¤itim Verileri (veriler May›s 2005 tarihinde http://www.uis.unesco.org/ev_en.php?ID=2867_201&ID2=DO_TOPIC adresinden al›nm›flt›r).

147

World Bank (2004), World Development Indicators, CD’den al›nm›flt›r. World Bank (2005), How Much Does Turkey Spend on Education? Development of National Education Accounts to Measure and Evaluate Education Expenditures. Wolff, E. N. (1997), “Productivity Growth and Shifting Comparative Advantage on Industry Level”, içinde Fagerberg ve di¤. (der.) Technology and International Trade, sf. 1-19, Edvard Elgar Publishing limited, Cheltenham, ‹ngiltere. Wolff, E. N. (2001), “The Role of Education in the Postwar Productivity Convergence among OECD Countries”, Industrial and Corporate Change, Cilt 10, No.3, sf. 735-59. Woo, J. (2003), “Economic, political, and institutional determinants of public deficits”, Journal of Public Economics, Cilt 87, sf. 387-426.

148

EK TABLOLAR

151

1965-1985

1965-1985

Benhabib ve Spiegel (1994)- (I)

Benhabib ve Spiegel (1994)- (II)

Benhabib ve Spiegel (1994)-(IV)

1965-1985

Benhabib ve 1965-1985 Spiegel (1994)- (IIIB)

Benhabib ve 1965-1985 Spiegel (1994)- (IIIA)

1960-1985

Zaman Aral›¤›

Barro (1991)

Çal›flma

Befleri Sermaye de¤iflkeni için Okur-Yazar oran› kullan›ld›¤›nda 96 Ülke, Barro-Lee (1993) çal›flmas›ndan al›nan Befleri Sermaye verisi kullan›ld›¤›nda ise 97 Ülke ‹flgücünün ortalama e¤itim süresi de¤iflkeni kullan›ld›¤›nda 80 Ülke, Barro-Lee (1993) çal›flmas›ndan al›nan Befleri Sermaye verisi kullan›ld›¤›nda 97 Ülke, okur-yazar oran› kullan›ld›¤›nda ise 115 Ülke ‹flgücünün ortalama e¤itim süresi de¤iflkeni kullan›ld›¤›nda 109 Ülke, Barro-Lee (1993) çal›flmas›ndan al›nan Befleri Sermaye verisi kullan›ld›¤›nda 101 Ülke, okur-yazar oran› kullan›ld›¤›nda ise 102 Ülke 78 Ülke

78 Ülke

98 Ülke

Örneklem Büyüklü¤ü

Çapraz-Kesit Yöntemi

Çapraz-Kesit Yöntemi

Çapraz-Kesit Yöntemi

Çapraz-Kesit Yöntemi

Çapraz-Kesit Yöntemi

Çapraz-Kesit Yöntemi

Tahmin Yöntemi

GSY‹H art›fl oran›

GSY‹H düzeyi

GSY‹H düzeyi

GSY‹H art›fl oran›

GSY‹H art›fl oran›

GSY‹H art›fl oran›

Ba¤›ml› De¤iflken

-

Baz y›l›nda (1960) kifli bafl›na düflen GSY‹H düzeyi ‹stihdam›n art›fl oran› Sermaye Stokunun art›fl oran› ‹flgücünün ortalama e¤itim süresi düzeyi

- Baz y›l›nda (1960) kifli bafl›na düflen GSY‹H düzeyi - Baz y›l› (1960) Befleri Sermaye Düzeyi - Kamu Harcamalar›n›n GSY‹H içindeki pay› - Baz y›l›nda (1960) kifli bafl›na düflen GSY‹H düzeyi - ‹stihdam›n art›fl oran› - Sermaye Stokunun art›fl oran› - ‹flgücünün ortalama e¤itim süresinin art›fl oran› - Baz y›l›nda (1960) kifli bafl›na düflen GSY‹H düzeyi - ‹stihdam›n art›fl oran› - Sermaye Stokunun art›fl oran› - Barro ve Lee (1993) çal›flmas›ndan al›nan Befleri Sermayenin art›fl oran› - Okur-yazar oran›n›n art›fl oran› - Toplam yat›r›mlar›n GSY‹H içindeki pay›n›n ortalamas› - Baz y›l›ndaki (1965) toplam istihdam düzeyi - Baz y›l›nda (1965) iflgücünün ortalama e¤itim süresi - Baz y›l›nda (1965) Barro ve Lee (1993) çal›flmas›ndan al›nan befleri sermaye düzeyi - Baz y›l›nda (1960) okur-yazar oran› - Toplam yat›r›mlar›n GSY‹H içindeki pay›n›n ortalamas› - Son y›ldaki (1985) toplam istihdam düzeyi - Son y›ldaki (1985) iflgücünün ortalama e¤itim süresi - Son y›ldaki (1985) Barro ve Lee (1993) çal›flmas›ndan al›nan Befleri Sermaye düzeyi - Son y›ldaki (1985) okur-yazar oran›

Aç›klay›c› De¤iflkenler

Tablo Ek 1. E¤itim-‹ktisadi Büyüme ‹liflkisi Üzerine Yap›lm›fl Uygulamal› Çal›flmalar

152

1965-1985

Zaman Aral›¤›

Tek ülke analizi kapsam›nda Tayvan için yap›lm›flt›r.

Tallman ve Wang (1994)-(I)

Cobb-Douglas üretim fonksiyonu

Çapraz-Kesit Yöntemi

Çapraz-Kesit Yöntemi

Çapraz-Kesit Yöntemi

Tahmin Yöntemi

Kifli bafl›na düflen gelir düzeyi

GSY‹H art›fl oran›

GSY‹H art›fl oran›

GSY‹H art›fl oran›

Ba¤›ml› De¤iflken - Yak›nsama de¤iflkeni17 - ‹stihdam›n art›fl oran› - Sermaye Stokunun art›fl oran› - ‹flgücünün ortalama e¤itim süresi düzeyi - ‹flgücünün art›fl oran› - Sermaye Stokunun art›fl oran› - ‹flgücünün ortalama e¤itim süresi düzeyi - ‹flgücünün ilkö¤retimdeki ortalama e¤itim süresi - ‹flgücünün ilkö¤retim sonras›ndaki ortalama e¤itim süresi - Yerel teknolojik yenilik de¤iflkeni18 - ‹mitasyon de¤iflkeni19 - ‹flgücünün art›fl oran› - Sermaye Stokunun art›fl oran› - ‹flgücünün ortalama e¤itim süresi düzeyi - ‹flgücünün ilkö¤retimdeki ortalama e¤itim süresi - ‹flgücünün ilkö¤retim sonras›ndaki ortalama e¤itim süresi - Yerel teknolojik yenilik de¤iflkeni - ‹mitasyon de¤iflkeni - Kifli Bafl›na Gayri Safi Sabit Sermaye Stoku - ‹stihdam düzeyi - 6 y›ll›k e¤itim sürecini tamamlayanlar›n say›s› (ilkokul) (lise ve dengi okullar›) - En az 15 y›ll›k e¤itim sürecini tamamlayanlar›n say›s› (yüksekokul veya üniversite)

Aç›klay›c› De¤iflkenler

(19) ‹mitasyon de¤iflkeni Benhabib ve Spiegel (1994) çal›flmas›nda yer alan teknolojik lider konumundaki ülkenin kifli bafl›na düflen gelir düzeyinin ilgili ülkenin kifli bafl›na düflen gelir düzeyine oran› ile iflgücünün ortalama e¤itim süresi veya iflgücünün ilkö¤retim sonras›ndaki ortalama e¤itim süresinin çarp›lmas›yla temsil edilmektedir.

(18) Yerel teknolojik yenilik de¤iflkeni, iflgücünün ortalama e¤itim süresi veya iflgücünün ilkö¤retim sonras›ndaki ortalama e¤itim süresi ile temsil edilmifltir.

(17) Yak›nsama de¤iflkeni olarak ilgili ülkenin iflgücünün ortalama e¤itim süresi düzeyi ilgili dönemdeki en yüksek kifli bafl›na gelir düzeyinin ilgili ülkenin kifli bafl›na düflen gelire oran›yla çarp›lmas›yla hesaplanm›flt›r.

1965-1989

Ülkeler gelir düzeylerine göre üç gruba ayr›lm›fl olup yüksek ve orta gelir grubunda 27 Ülke, düflük gelir grubunda ise 26 Ülke yer almaktad›r.

Ülkeler gelir düzeylerine göre üç gruba ayr›lm›fl olup her grupta 26 ülke yer almaktad›r. Ayr›ca 78 Ülkenin tamam› da kullan›lm›flt›r. 80 Ülke

Örneklem Büyüklü¤ü

Papageorgiou 1965-1987 (2003)-(II)

Papageorgiou 1965-1987 (2003)-(I)

Benhabib ve Spiegel (1994)-(V)

Çal›flma

153

1965-1989

1982-1994

Tallman ve Wang (1994)-(III)

Petrakis ve Stamatakis (2002)

97 Ülke (29 geliflmifl ülke, 68 az geliflmifl ülke)

Ülkeler gelir düzeylerine göre üç gruba (geliflmifl, yeni geliflmifl, az geliflmifl) ayr›lm›fl olup her grupta 8 ülke bulunmaktad›r. 93 Ülke

Tek ülke analizi kapsam›nda Tayvan için yap›lm›flt›r.

Tek ülke analizi kapsam›nda Tayvan için yap›lm›flt›r.

Örneklem Büyüklü¤ü

Çapraz-Kesit Yöntemi

Dinamik Panel Analizi

Çapraz-Kesit

Cobb-Douglas üretim fonksiyonu

Cobb-Douglas üretim fonksiyonu

Tahmin Yöntemi

Kifli bafl›na düflen gelir düzeyi

Kifli bafl›na düflen gelir düzeyi art›fl›

Kifli bafl›na düflen gelir düzeyi art›fl›

Kifli bafl›na düflen gelir düzeyi art›fl›

Kifli bafl›na düflen gelir düzeyi art›fl›

Ba¤›ml› De¤iflken - Kifli Bafl›na Gayri Safi Sabit Sermaye Stoku art›fl› - ‹stihdam düzeyi art›fl› - 6 y›ll›k e¤itim sürecini tamamlayanlar›n say›s› (ilkokul) art›fl› -12 y›ll›k e¤itim süreci tamamlayanlar›n say›s› (lise ve dengi okullar) art›fl› - En az 15 y›ll›k e¤itim sürecini tamamlayanlar›n say›s› (yüksekokul veya üniversite) art›fl› - Kifli Bafl›na Gayri Safi Sabit Sermaye Stoku art›fl› - Kifli Bafl›na Gayri Safi Sabit Sermaye Stokunun bir y›ll›k gecikmesinin art›fl› - ‹stihdam düzeyi art›fl› - Toplam e¤itimi tamamlama düzeyi endeksi I20 - Toplam e¤itimi tamamlama düzeyi endeksi II21 - Özel yat›r›mlar›n GSY‹H içindeki pay› - ‹flgücünün ilkokulu bitirme oran› - ‹flgücünün lise ve dengi okullar› bitirme oran› - ‹flgücünün yüksekokulu veya üniversiteyi bitirme oran› - Kifli Bafl›na Sabit Sermaye Stoku art›fl› - ‹lkokuldaki okullaflma oran› - Lise ve dengi okullardaki okullaflma oran› - Yüksekokul veya üniversitedeki okullaflma oran› - Lise ve dengi okullardaki okullaflma oran› - Toplam yat›r›mlar›n GSY‹H içindeki pay› - Toplam iflgücü düzeyi

Aç›klay›c› De¤iflkenler

(21) Bu endeks, ilkokul, ortaokul ve yüksekokul e¤itim düzeylerine s›ras›yla 1, 2, ve 4 katsay›lar›n›n çarp›lmas›yla a¤›rl›kland›r›larak hesaplanm›flt›r.

(20) Bu endeks, ilkokul, ortaokul ve yüksekokul e¤itim düzeylerine s›ras›yla 1, 1.4, ve 2 katsay›lar›n›n çarp›lmas›yla a¤›rl›kland›r›larak hesaplanm›flt›r.

Agiomirgianakis, 1960-1987 Asteriou ve Monastiriotis (2002) O’Neill 1967-1985 (1995)

1965-1989

Zaman Aral›¤›

Tallman ve Wang (1994)-(II)

Çal›flma

154

1965-2000

1965-2000

1970-71 ile 1985 y›llar› aras›n› kapsamaktad›r.

Lin (2003)

Lin (2004)

Lee ve Lee (1995)-(I)

17 Ülke

Tek ülke analizi kapsam›nda Tayvan için yap›lm›flt›r.

Tek ülke analizi kapsam›nda Tayvan için yap›lm›flt›r.

ABD’nin Güney Bölgesindeki 1265 alt-bölge

Örneklem Büyüklü¤ü

Çapraz-Kesit Yöntemi

Cobb-Douglas üretim fonksiyonu Cobb-Douglas üretim fonksiyonu

‹ki aflamal› LS

Tahmin Yöntemi

Kifli bafl›na düflen gelir düzeyi art›fl›

GSY‹H art›fl oran›

GSY‹H art›fl oran›

Kifli bafl›na düflen kiflisel gelir düzeyi art›fl›

Ba¤›ml› De¤iflken - Baz y›l›nda (1980), 25 yafl ve üstü nüfustaki yüksekokul veya üniversite mezunlar›n›n toplam nüfus içindeki pay› - Baz y›l›nda (1980), kifli bafl›na düflen kiflisel gelir düzeyi - 25 yafl ve üstü nüfustaki yüksekokul veya üniversite mezunlar›n›n toplam nüfus içindeki pay›n›n art›fl› - Gayri Safi Sabit Sermaye Stoku art›fl› - ‹flgücünün art›fl oran› - ‹stihdamdaki formel e¤itimin ortalama süresi22 - Gayri Safi Sabit Sermaye Stoku art›fl› - ‹flgücünün art›fl oran› - ‹stihdamdaki formel e¤itimin ortalama süresi - Toplam yüksekokul veya üniversite mezunu say›s› - Yüksekokul veya üniversitedeki mezunlar›n e¤itim alanlar›na göre say›s›23 - 1970 ve1971 y›llar›ndaki kifli bafl›na düflen GSY‹H düzeyinin ortalamas› - Baz y›l›ndaki (1970-71) bilim s›nav› test sonuçlar›24 - Toplam yat›r›mlar›n GSY‹H içindeki pay› - ‹flgücünün art›fl oran›

Aç›klay›c› De¤iflkenler

(24) Uluslararas› E¤itsel Baflar›n›n De¤erlendirilmesi Derne¤i (IEA) taraf›ndan 21 ülkede lise ve dengi okullarda okuyan ö¤rencilere Bilim, Edebiyat, Yurttafll›k bilgisi, Okuma ve ‹ngilizce konular›ndan her birisi için test s›nav› yap›lmaktad›r. ‹lgili çal›flmada bu konulardan Bilim s›nav› sonuçlar› befleri sermaye stoku göstergesi olarak kullan›lm›flt›r.

(23) E¤itim alanlar› s›ras›yla Befleri Bilimler ve Güzel Sanatlar, E¤itim Bilimleri, Hukuk, ‹flletme ve Sosyal Bilimler, Mühendislik ve Do¤al Bilimler, T›p ve Tar›msal Bilimler olarak s›n›fland›r›lm›flt›r.

(22) ‹stihdam düzeyinin formel e¤itimdeki ortalama e¤itim süresi ilkokul, lise ve dengi okullar›n ilk k›sm›, lise ve dengi okullar›n son k›sm› ile yüksekokul ve üniversite mezunlar›n›n s›ras›yla 6, 9, 12, 16 katsay›lar›yla çarp›l›p toplam istihdam düzeyine bölünmesiyle elde edilmifltir.

1980-1990

Zaman Aral›¤›

Goetz ve Hu (1996)

Çal›flma

155

58 geliflmekte olan ülke

58 geliflmekte olan ülke

17 Ülke

Örneklem Büyüklü¤ü

Cobb-Douglas üretim fonksiyonu kapsam›nda Panel Analiz

Cobb-Douglas üretim fonksiyonu kapsam›nda Panel Analiz

Çapraz-Kesit Yöntemi

Tahmin Yöntemi

GSY‹H düzeyi

GSY‹H düzeyi

Kifli bafl›na düflen gelir düzeyi art›fl›

Ba¤›ml› De¤iflken - 1970 ve1971 y›llar›ndaki kifli bafl›na düflen GSY‹H düzeyinin ortalamas› - Baz y›l›ndaki (1970-71) bilim s›nav› test sonuçlar› - ‹lkokuldaki okullaflma oran› - Lise ve dengi okullardaki okullaflma oran› - 25 yafl ve üstü nüfustaki ortalama e¤itim süresi - Baz y›l›nda (1970-71), lise ve dengi okullarda ö¤retmen bafl›na düflen ö¤renci miktar› - Baz y›l›ndaki (1970-71) okur-yazarl›k oran› - Sermaye stoku düzeyi - ‹stihdam düzeyi - Ülkelerin co¤rafi büyüklü¤ü - ‹flgücünün ortalama e¤itim süresi düzeyi - ‹flgücünün ilkokuldaki ortalama e¤itim süresi - ‹flgücünün lise ve dengi okullardaki ortalama e¤itim süresi - ‹flgücünün ilkokul ile lise ve dengi okullardaki ortalama e¤itim süresi - Sermaye stoku düzeyi - ‹stihdam düzeyi - Ülkelerin co¤rafi büyüklü¤ü - Bölgelere göre25 ‹flgücünün ortalama e¤itim süresi düzeyi - Bölgelere göre ‹flgücünün ilkokuldaki ortalama e¤itim süresi - Bölgelere göre ‹flgücünün lise ve dengi okullardaki ortalama e¤itim süresi - Bölgelere göre ‹flgücünün ilkokul ile lise ve dengi okullardaki ortalama e¤itim süresi

Aç›klay›c› De¤iflkenler

(25) Bu çal›flmada, geliflmekte olan ülkeler 5 bölgeye ayr›lm›flt›r. Bunlar s›ras›yla Afrika, Güney Asya, Orta Do¤u ve Kuzey Afrika, Latin Amerika ile Güney Asya bölgeleridir.

1965-1985

1965-1985

Lau, Jamison ve Louat (1991)-(I)

Lau, Jamison ve Louat (1991)-(II)

1970-71 ile 1985 y›llar› aras›n› kapsamaktad›r.

Zaman Aral›¤›

Lee ve Lee (1995)-(II)

Çal›flma

156

‹spanya’da ortalama kifli bafl›na düflen gelir düzeyinin alt›nda kalan 11 alt bölgesi için ‹spanya’da ortalama kifli bafl›na düflen gelir düzeyinin üstünde kalan 8 alt bölgesi için 24 OECD Ülkesi

1996-2000

1950-1990

1996-2000

‹spanya’n›n 19 alt bölgesi için

Örneklem Büyüklü¤ü 90 Ülke

1996-2000

Zaman Aral›¤› 1960-1985

Çapraz-Kesit

Çapraz-Kesit

Çapraz-Kesit a¤›rl›klar›yla

Tahmin Yöntemi ‹ki aflamal› genellefltirilmifl moment metoduyla çapraz-kesit yöntemi Çapraz-Kesit

Çal›flan bafl›na düflen gelir düzeyi art›fl›

Kifli bafl›na düflen gelir düzeyi

Kifli bafl›na düflen gelir düzeyi

GSY‹H düzeyi

Ba¤›ml› De¤iflken GSY‹H art›fl oran›

- Kamu yat›r›mlar›n›n GSY‹H içindeki pay›n›n art›fl› - Özel yat›r›mlar›n GSY‹H içindeki pay›n›n art›fl› - Befleri sermaye stoku düzeyi - Kamu yat›r›mlar›n›n GSY‹H içindeki pay›n›n art›fl› - Özel yat›r›mlar›n GSY‹H içindeki pay›n›n art›fl› - Befleri sermaye stoku düzeyi - Kamu yat›r›mlar›n›n GSY‹H içindeki pay›n›n art›fl› - Özel yat›r›mlar›n GSY‹H içindeki pay›n›n art›fl› - Befleri sermaye stoku düzeyi - 1955 y›l› için çal›flan bafl›na düflen nispi gelir düzeyi26 - Toplam yat›r›mlar›n GSY‹H içindeki pay› - Toplam AR-GE harcamalar›n›n GSY‹H içindeki pay› - Toplam iflgücü art›fl› teknolojik geliflme oran› - ‹lkokuldaki okullaflma oran› - Lise ve dengi okullardaki okullaflma oran› - Yüksekokul veya üniversitedeki okullaflma oran› - 25 yafl ve üstü nüfusta ilkokul veya daha üst e¤itim kademelerinden; lise ve dengi okullardan veya daha üst e¤itim kademelerinden; yüksekokul veya üniversiteden mezun olanlar›n toplam nüfus içindeki pay› - ‹flgücünün ortalama e¤itim süresi düzeyi - 25 yafl ve üstü nüfustaki ortalama e¤itim süresi

Aç›klay›c› De¤iflkenler - GSY‹H düzeyi - Nüfus art›fl› - Teknolojik geliflme oran› - Lise ve dengi okullardaki okullaflma oran›

(26) Çal›flan bafl›na düflen nispi gelir düzeyi, 1955 y›l› için ilgili ülkenin çal›flan bafl›na düflen gelir düzeyinin ABD’nin çal›flan bafl›na gelir düzeyine oran› olarak hesaplanm›flt›r.

Martin ve Herranz (2004)-(I) Martin ve Herranz (2004)-(II) Martin ve Herranz (2004)-(III) Wolff (2001)-(I)

Çal›flma Hojo (2003)

157

1960-1990

Wolff (2001)-(III)

23 OECD Ülkesi

23 OECD Ülkesi

Örneklem Büyüklü¤ü

Çapraz-Kesit Yöntemi

Çapraz-Kesit Yöntemi

Tahmin Yöntemi Ba¤›ml› De¤iflken

Çal›flan bafl›na düflen gelir düzeyi art›fl›

Çal›flan bafl›na düflen gelir düzeyi art›fl›

- 1965 y›l› için çal›flan bafl›na düflen nispi gelir düzeyi27 - Toplam yat›r›mlar›n GSY‹H içindeki pay› - Toplam AR-GE harcamalar›n›n GSY‹H içindeki pay› - Toplam iflgücü art›fl› ve teknolojik geliflme oran› - Lise ve dengi okullardaki okullaflma oran›n›n art›fl› - Yüksekokul veya üniversitedeki okullaflma oran›n›n art›fl› - 25 yafl ve üstü nüfusta lise ve dengi okullardan veya daha üst e¤itim kademelerinden mezun olanlar›n toplam nüfus içindeki pay›n›n art›fl› - 25 yafl ve üstü nüfusta yüksekokul veya üniversiteden mezun olanlar›n toplam nüfus içindeki pay›n›n art›fl› - ‹flgücünün ortalama e¤itim süresi düzeyinin art›fl› - 25 yafl ve üstü nüfustaki ortalama e¤itim süresinin art›fl› - 1955 y›l› için çal›flan bafl›na düflen nispi gelir düzeyi28 - Toplam yat›r›mlar›n GSY‹H içindeki pay› - Toplam AR-GE harcamalar›n›n GSY‹H içindeki pay› - Toplam iflgücü art›fl›, Amortisman oran›, ve Teknolojik geliflme oran› - 25 yafl ve üstü nüfusta ilkokul veya daha üst e¤itim kademelerinden; lise ve dengi okullardan veya daha üst e¤itim kademelerinden; yüksekokul veya üniversiteden mezun olanlar›n toplam nüfus içindeki pay›n›n, AR-GE harcamalar›n›n GSY‹H içindeki pay›yla ortak etkileflimi - ‹flgücünün ortalama e¤itim süresi düzeyi - 25 yafl ve üstü nüfustaki ortalama e¤itim süresi

Aç›klay›c› De¤iflkenler

Çal›flan bafl›na düflen nispi gelir düzeyi, 1955 y›l› için ilgili ülkenin çal›flan bafl›na düflen gelir düzeyinin ABD’nin çal›flan bafl›na gelir düzeyine oran› olarak hesaplanm›flt›r.

Çal›flan bafl›na düflen nispi gelir düzeyi, 1965 y›l› için ilgili ülkenin çal›flan bafl›na düflen gelir düzeyinin ABD’nin çal›flan bafl›na gelir düzeyine oran› olarak hesaplanm›flt›r.

1960-1990

Zaman Aral›¤›

Wolff (2001)-(II)

Çal›flma

Tablo Ek 2. Çeflitli Ülkelerde Göreceli ‹flgücü Verimlili¤i Art›fl Oranlar›, 1975-2002 (ABD=1) S›ra No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49

Ülke Çin G. Kore Tayland ‹rlanda Malezya Lüksemburg Hindistan M›s›r Endonezya fiili Polonya Portekiz Finlandiya Japonya Norveç Macaristan Avusturya ‹ngiltere Belçika ‹talya Fransa Almanya ‹zlanda Tunus Danimarka Avustralya ‹spanya Türkiye Yunanistan Kanada ‹sveç Hollanda Ürdün ‹srail Paraguay ‹sviçre Slovakya Filipinler Brezilya Çek Cumhuriyeti Yeni Zelanda Uruguay Meksika Rusya Arjantin Zimbabve Peru Jamaika ABD

‹flgücü Verimlili¤i Art›fl Oran› (%) 5,43 3,09 2,34 2,23 1,69 1,67 1,32 1,29 1,28 1,18 1,16 0,58 0,52 0,44 0,43 0,35 0,29 0,25 0,14 0,09 0,06 0,03 -0,03 -0,12 -0,14 -0,15 -0,17 -0,41 -0,44 -0,46 -0,49 -0,49 -0,53 -0,79 -0,83 -1,11 -1,18 -1,34 -1,35 -1,36 -1,41 -1,43 -1,46 -1,55 -2,24 -2,58 -2,75 -2,88 ——

Kaynak: WDI (2004) verileri kullan›larak hesaplanm›flt›r.

158

Tablo Ek 3. 15 Yafl ve Üstü Nüfusun Ortalama E¤itim Süresi (Y›l) Arjantin Avustralya Avusturya Belçika Brezilya Kanada fiili Çin Çek Cum. Danimarka M›s›r Finlandiya Fransa Almanya Yunanistan Macaristan ‹zlanda Hindistan Endonezya ‹rlanda ‹srail ‹talya Jameika Japonya Ürdün Kore Malezya Meksika Hollanda Yeni Zelanda Norveç Paraguay Peru Filipinler Polonya Portekiz Rusya Slovak Cum. ‹spanya ‹sveç ‹sviçre Tayland Tunus Türkiye ‹ngiltere ABD Uruguay Zimbabve

1985 7,1 10,3 7,5 8,6 3,5 10,8 6,7 4,9 —9,1 3,6 7,8 6,9 9,8 7,3 8,9 7,8 3,6 4,0 7,8 9,4 6,2 4,4 8,7 5,2 8,7 5,5 5,2 8,5 11,5 9,2 5,2 6,0 6,7 8,8 3,9 9,8 —5,8 9,5 10,2 5,2 3,3 3,7 8,5 11,6 6,9 2,7

1990 8,1 10,4 7,8 8,9 4,0 11,0 7,0 5,9 9,2 9,6 4,3 9,4 7,0 9,9 8,0 8,9 8,1 4,1 4,0 8,8 9,4 6,5 4,7 9,0 6,0 9,9 6,0 6,7 8,8 11,3 11,6 6,1 6,2 7,3 9,5 4,9 10,5 8,9 6,4 9,5 10,1 5,6 3,9 4,2 8,8 11,7 7,1 5,0

Kaynak: Barro ve Lee (2000)

159

1995 8,5 10,7 8,1 9,1 4,5 11,4 7,3 6,1 9,3 9,4 5,0 9,7 7,4 10,0 8,3 8,8 8,5 4,5 4,6 9,1 9,5 6,9 5,0 9,2 6,5 10,6 6,5 7,0 9,1 11,5 11,7 6,1 7,3 7,9 9,6 5,5 9,8 9,1 6,8 11,2 10,3 6,1 4,5 5,1 9,1 11,9 7,3 5,2

2000 8,8 10,9 8,4 9,3 4,9 11,6 7,6 6,4 9,5 9,7 5,5 10,0 7,9 10,2 8,7 9,1 8,8 5,1 5,0 9,4 9,6 7,2 5,3 9,5 6,9 10,8 6,8 7,2 9,4 11,7 11,9 6,2 7,6 8,2 9,8 5,9 10,0 9,3 7,3 11,4 10,5 6,5 5,0 5,3 9,4 12,1 7,6 5,4

Tablo Ek 4. Okul Öncesi E¤itimde Brüt Okullaflma Oran› (%) Avustralya Avusturya Belçika Çek Cum. Danimarka Finlandiya Fransa Almanya Yunanistan Macaristan ‹rlanda ‹talya Japonya G. Kore Meksika Hollanda Yeni Zelanda Norveç Polonya Portekiz Slovak Cum. ‹spanya ‹sveç ‹sviçre Türkiye ‹ngiltere ABD Ülkeler Ortalamas› Arjantin Brezilya fiili Çin M›s›r Hindistan Endonezya ‹srail Jameika Ürdün Malezya Paraguay Peru Filipinler Rusya Tayland Tunus Uruguay Zimbabve

1970

1975

1980

1985

1990

1995

2000

2001

—31,7 99,4 —78,0 16,6 65,2 81,7 30,9 60,4 104,4 56,0 32,5 2,7 12,3 —19,9 ——3,1 —30,1 ———16,0 —43,6 22,8 4,2 21,6 14,7 1,2 2,3 6,0 ——7,6 9,5 10,2 5,5 2,3 —4,0 —15,2 —-

74,5 47,1 107,3 —82,8 19,8 78,2 84,7 35,8 71,4 102,1 68,3 40,2 4,1 13,4 110,8 51,5 71,5 —9,3 73,9 33,2 49,4 50,2 0,1 34,1 48,7 54,5 34,9 6,5 33,8 16,4 1,9 3,4 5,9 61,7 63,1 9,5 13,1 12,5 12,2 3,1 —5,5 2,9 17,9 —-

68,1 62,7 102,8 82,3 88,0 23,6 76,6 87,8 53,3 96,6 97,6 77,6 41,1 8,3 24,1 108,1 73,1 76,5 44,2 20,2 77,2 43,0 53,5 53,2 0,5 42,0 53,2 60,6 41,4 14,3 52,7 18,3 3,2 5,2 8,3 72,9 67,2 10,5 18,1 15,3 14,4 4,3 63,3 9,9 4,0 21,1 —-

71,6 71,5 110,5 88,8 93,5 28,2 88,9 91,0 55,8 91,4 107,1 85,5 45,3 42,7 54,9 105,4 90,5 81,9 45,4 29,8 80,7 50,5 58,1 57,3 5,0 50,1 58,9 68,2 49,1 26,6 82,3 20,4 4,5 3,3 11,6 77,8 71,9 11,2 25,1 18,7 20,2 6,0 69,2 20,6 5,6 24,9 —-

71,3 70,5 105,2 96,3 99,3 33,6 83,5 94,3 56,3 115,4 102,3 92,9 47,8 56,1 63,6 98,6 74,7 87,7 46,6 53,2 84,3 58,6 62,9 59,7 4,7 51,9 63,5 71,7 65,7 49,5 82,0 22,7 6,1 3,6 16,3 82,9 76,9 15,6 34,6 26,7 29,3 12,0 75,6 43,0 7,9 42,2 —-

93,0 78,5 118,3 91,4 82,6 41,7 84,0 87,8 60,0 109,9 112,2 96,2 48,6 84,4 71,2 101,1 77,3 98,8 46,2 61,8 69,8 71,6 70,4 95,8 7,3 29,3 70,7 76,3 51,6 57,1 95,8 28,9 8,2 4,9 18,4 70,4 78,7 18,7 47,8 45,1 35,9 12,2 71,6 57,1 11,6 40,8 —-

97,9 82,3 112,2 91,8 89,8 53,6 113,7 101,3 69,8 79,0 112,7 96,2 84,3 78,6 75,3 96,4 86,8 79,0 49,2 69,7 81,3 102,3 74,0 95,1 6,1 82,3 —83,1 60,4 61,5 77,5 26,5 11,9 25,8 18,8 112,5 82,0 30,5 95,4 28,9 59,5 30,3 87,0 87,6 16,6 62,5 38,6

104,2 ———————————————86,8 ———————6,8 ——66,0 60,6 67,3 ————20,3 —86,8 31,0 88,7 30,3 —33,0 91,9 85,7 19,8 62,7 38,7

Kaynak: UNESCO Veri taban›ndan yararlan›lm›flt›r. Not: 2001 y›l› Türkiye verisi DPT (2006) yay›n›ndan al›nm›flt›r.

160

Tablo Ek 5. ‹lkö¤retim Kademesinde Brüt Okullaflma Oran› (%) Avustralya Avusturya Belçika Çek Cum. Danimarka Finlandiya Fransa Almanya Yunanistan Macaristan ‹rlanda ‹talya Japonya G. Kore Meksika Hollanda Yeni Zelanda Norveç Polonya Portekiz Slovak Cum. ‹spanya ‹sveç ‹sviçre Türkiye ‹ngiltere ABD Ülkeler Ortalamas› Arjantin Brezilya fiili Çin M›s›r Hindistan Endonezya ‹srail Jameika Ürdün Malezya Paraguay Peru Filipinler Rusya Tayland Tunus Uruguay Zimbabve

1970

1975

1980

1985

1990

1995

2000

2001

114,8 104,1 108,0 —95,9 81,9 116,9 97,0 107,2 97,7 107,4 108,6 99,5 103,4 105,9 101,6 110,0 89,1 101,3 94,9 —122,8 94,1 79,7 107,5 103,5 87,6 101,6 105,4 119,2 104,3 90,9 67,6 77,8 80,0 95,9 118,8 72,0 88,7 108,4 106,6 108,3 —81,4 100,4 112,1 70,1

106,8 101,0 104,5 —104,2 102,3 109,4 98,0 104,4 98,8 104,2 105,3 99,5 106,9 110,9 99,1 106,7 100,8 100,4 116,8 —111,2 101,1 84,9 107,6 105,1 89,1 103,2 106,1 87,3 112,1 121,9 70,0 80,9 86,0 96,5 99,0 86,5 94,5 103,0 113,5 108,6 —83,6 96,5 106,6 70,2

112,0 98,6 103,9 95,5 95,5 96,2 111,1 99,1 102,9 96,4 99,9 99,9 101,1 109,9 120,4 100,2 111,0 99,5 99,6 123,2 93,7 109,0 96,5 83,8 96,4 102,9 99,3 102,1 106,1 97,8 109,0 112,6 73,1 83,3 107,2 95,0 103,1 81,6 92,6 105,6 113,7 111,9 102,0 98,9 102,1 107,0 85,1

106,8 100,1 99,0 99,2 98,6 102,5 108,6 100,1 104,2 99,1 99,9 96,5 101,7 97,0 117,6 99,2 106,9 96,9 101,1 128,7 95,9 110,0 97,9 82,6 113,3 104,2 99,1 102,5 105,0 99,6 105,0 123,2 85,4 96,0 117,0 96,8 100,5 71,8 100,7 105,3 120,5 107,4 103,6 96,1 115,1 106,9 136,0

107,7 101,9 100,5 96,4 98,3 98,8 108,5 101,1 97,8 94,5 102,8 103,1 99,7 104,9 113,9 102,4 105,6 100,4 98,3 123,4 98,2 108,6 99,8 90,3 99,1 104,2 102,3 102,3 106,3 106,3 99,9 125,2 93,8 97,2 115,2 94,9 101,3 70,9 93,7 105,4 118,5 111,3 109,2 99,1 113,3 108,6 115,7

101,0 101,0 102,9 104,0 101,5 99,2 106,1 101,9 93,9 103,2 103,8 100,9 102,5 95,3 114,7 107,4 99,0 99,1 98,1 127,6 102,8 109,0 105,9 96,7 106,7 115,1 101,8 103,8 112,8 117,6 98,8 117,5 99,8 100,2 113,4 98,2 101,5 71,3 103,4 109,8 122,9 114,1 110,7 86,5 116,8 108,1 114,3

102,0 103,3 105,2 104,3 102,0 101,7 105,0 103,2 96,6 101,6 —100,9 100,7 100,1 110,3 107,7 100,0 101,5 99,5 121,2 103,0 107,1 110,0 107,3 91,9 101,0 100,3 103,4 120,1 150,7 102,7 113,9 96,6 98,8 109,7 113,9 99,7 97,8 96,9 113,2 121,3 112,5 108,9 96,4 112,9 109,4 96,2

102,4 ———————————————99,0 ———————94,5 ——98,6 119,6 148,5 ————110,9 —100,5 98,6 95,2 111,8 —112,1 113,8 97,7 111,6 108,3 99,0

Kaynak: UNESCO Veri taban›ndan al›nm›flt›r. Not: 2001 y›l› Türkiye verisi DPT (2006) yay›n›ndan al›nm›flt›r. 161

Tablo Ek 6. Ortaö¤retim Kademesinde Brüt Okullaflma Oran› (%) Avustralya Avusturya Belçika Çek Cum. Danimarka Finlandiya Fransa Almanya Yunanistan Macaristan ‹rlanda ‹talya Japonya G. Kore Meksika Hollanda Yeni Zelanda Norveç Polonya Portekiz Slovak Cum. ‹spanya ‹sveç ‹sviçre Türkiye ‹ngiltere ABD Ülkeler Ortalamas› Arjantin Brezilya fiili Çin M›s›r Hindistan Endonezya ‹srail Jameika Ürdün Malezya Paraguay Peru Filipinler Rusya Tayland Tunus Uruguay Zimbabve

1970

1975

1980

1985

1990

1995

2000

2001

82,1 88,8 81,1 —93,0 101,9 73,4 —62,8 63,4 73,8 60,8 86,6 41,6 22,5 75,0 76,8 83,5 62,1 56,1 —56,2 86,0 60,0 26,0 73,1 83,7 69,6 44,4 25,9 37,4 24,3 28,4 24,2 16,1 56,9 45,6 32,8 34,2 15,9 30,7 45,8 —17,4 22,7 58,8 7,5

71,7 90,6 83,5 —95,1 88,6 81,6 —77,9 63,0 87,2 70,6 91,8 56,3 35,5 88,8 80,7 88,0 71,7 54,9 —72,9 78,2 96,5 29,5 82,4 84,4 75,9 53,8 26,3 47,4 46,2 40,3 25,5 20,0 65,7 59,1 47,5 45,7 20,0 45,5 53,9 —25,1 21,1 60,5 8,4

71,2 92,6 90,9 98,7 104,8 99,7 84,6 97,7 81,2 69,5 89,7 71,8 93,2 78,1 48,6 92,5 83,1 93,9 77,1 37,2 —86,9 87,9 93,9 34,6 83,5 91,2 82,1 56,2 33,5 52,5 45,9 50,5 29,9 29,0 72,9 66,7 59,1 47,7 27,4 58,8 64,2 95,7 28,8 27,0 61,5 7,7

80,1 98,6 101,5 90,5 105,4 105,7 90,1 98,0 90,5 72,1 97,8 73,1 95,4 91,6 56,5 117,1 85,2 97,3 78,2 57,3 87,4 98,5 90,8 96,3 41,6 83,7 97,3 88,1 70,2 35,4 66,9 39,7 61,4 37,9 41,3 80,3 59,4 52,2 52,9 31,5 62,8 64,4 96,8 30,5 38,9 71,9 41,6

81,7 103,7 102,9 91,2 109,2 116,4 98,5 98,3 93,3 78,6 100,5 82,8 97,1 89,8 53,3 119,5 89,1 103,0 81,5 67,4 87,4 104,1 90,2 99,1 47,3 85,5 93,1 91,3 71,1 38,4 73,5 48,7 76,2 44,4 44,0 85,4 65,3 44,6 56,3 30,9 67,3 73,2 93,3 30,1 44,9 81,3 49,5

142,5 104,3 146,3 98,7 121,1 115,9 111,3 104,0 95,3 97,8 115,9 93,9 103,4 100,9 61,2 137,4 112,4 116,2 96,3 110,7 93,7 122,1 136,5 100,2 57,0 133,1 97,4 108,3 72,7 50,2 69,5 65,8 76,5 48,8 51,5 88,0 65,7 55,3 58,7 41,1 69,7 77,5 85,7 54,1 60,4 82,4 47,3

160,7 98,6 154,4 94,7 129,6 125,9 107,7 98,9 95,7 99,7 113,9 95,9 102,5 94,2 73,5 124,4 112,4 114,6 101,3 113,6 87,3 114,2 148,8 99,6 73,3 157,9 94,1 110,6 96,7 105,3 85,5 68,2 85,3 48,5 56,8 93,2 83,3 86,2 69,3 59,9 87,7 77,1 83,3 82,8 77,6 98,0 42,7

153,8 ———————————————113,2 ———————76,0 ——114,3 99,6 107,5 ————57,9 —83,6 86,3 69,6 63,5 —81,9 92,0 —79,1 101,4 42,9

Kaynak: UNESCO Veri taban›ndan yararlan›lm›flt›r. Not: 2001 y›l› Türkiye verisi DPT (2006) yay›n›ndan al›nm›flt›r. 162

Tablo Ek 7. Yüksekö¤retim Kademesinde Brüt Okullaflma Oran› (%) Avustralya Avusturya Belçika Çek Cum. Danimarka Finlandiya Fransa Almanya Yunanistan Macaristan ‹rlanda ‹talya Japonya G. Kore Meksika Hollanda Yeni Zelanda Norveç Polonya Portekiz Slovak Cum ‹spanya ‹sveç ‹sviçre Türkiye ‹ngiltere ABD Ülkeler Ortalamas› Arjantin Brezilya fiili Çin M›s›r Hindistan Endonezya ‹srail Jameika Ürdün Malezya Paraguay Peru Filipinler Rusya Tayland Tunus Uruguay Zimbabve

1970

1975

1980

1985

1990

1995

2000

2001

16,3 12,0 17,0 —18,9 13,1 18,8 —13,1 9,4 11,9 16,7 17,6 7,4 5,4 19,6 16,3 15,9 13,2 6,6 —8,7 21,8 10,2 5,0 14,4 47,0 14,8 13,4 4,7 9,1 0,1 6,9 4,9 2,5 18,5 5,0 2,1 —4,2 10,5 16,8 —3,1 2,6 ——-

23,0 18,1 22,4 —30,1 27,6 24,6 —17,7 12,0 16,8 25,6 26,3 8,8 10,2 25,5 24,4 22,1 16,5 10,3 —19,6 29,5 14,0 7,8 18,7 54,5 21,1 26,6 10,1 14,8 0,6 11,7 5,1 2,3 23,4 6,1 5,2 —6,6 13,1 16,4 —3,3 3,9 15,1 1,6

25,4 21,9 26,0 17,3 28,3 32,2 25,3 22,9 17,1 14,1 18,1 27,0 30,5 14,7 14,3 29,3 27,0 25,5 18,1 10,7 11,5 23,2 30,8 18,3 5,4 19,1 55,5 22,6 21,8 11,1 12,3 1,7 16,1 5,2 3,8 29,4 6,7 13,4 4,1 8,6 17,3 24,4 46,2 14,7 4,8 16,7 1,3

27,7 26,4 32,2 15,8 29,1 34,1 29,8 27,9 24,2 15,4 22,3 25,5 27,8 34,0 15,9 31,8 33,1 29,6 17,1 12,3 14,6 28,5 30,0 21,0 8,9 21,7 60,2 25,8 35,7 11,2 15,6 2,9 18,1 6,0 5,9 33,1 4,4 13,1 5,9 9,1 22,4 24,9 53,7 19,0 5,5 22,3 3,9

35,5 35,2 40,2 16,0 36,5 48,9 39,6 33,9 36,1 14,0 29,3 32,1 29,6 38,6 14,5 39,8 39,7 42,3 21,7 23,2 18,6 36,7 32,0 25,7 13,1 30,2 75,2 32,5 38,8 11,2 20,7 3,0 15,8 6,1 9,2 33,5 6,8 16,1 7,3 8,3 30,4 28,2 52,1 16,7 8,5 29,9 5,2

72,9 47,4 56,3 21,8 48,2 70,4 51,0 46,1 42,3 23,6 39,6 42,3 41,7 52,0 15,3 48,0 59,6 58,6 35,0 38,8 20,2 47,8 46,7 32,6 19,5 49,6 80,9 44,7 37,7 12,9 28,2 5,3 20,2 6,6 11,3 40,9 7,8 16,0 11,7 10,1 27,1 29,0 42,0 20,1 13,0 28,5 6,5

63,2 57,2 58,3 29,8 58,9 85,3 53,6 —61,0 39,8 47,3 49,9 47,7 77,6 20,5 55,0 69,2 70,0 55,5 50,2 30,3 56,8 70,0 42,1 23,8 59,0 70,7 54,0 52,2 16,2 37,1 12,7 —10,6 14,4 52,7 16,1 29,0 26,3 15,8 —30,5 62,8 35,6 21,3 36,6 3,6

64,6 ————————————82,0 ——71,7 ———————24,5 ——60,7 56,6 17,9 ————15,1 —16,9 30,5 26,0 17,7 —30,4 68,4 36,8 22,8 37,6 4,2

Kaynak: UNESCO Veri taban›ndan al›nm›flt›r. Not: 2001 y›l› Türkiye verisi DPT (2006) yay›n›ndan al›nm›flt›r. 163

164

67881 72931 67916 68139 68202 70465 76484 78707 81335 87086 114388 130460 139744 137540 147850 153348 153223 160247 166963 169835 187192 192632

22373 27946 28515 28883 33065 36868 32338 34158 35633 40656 58658 74513 76602 89578 106158 101593 114356 117873 129462 158895 160606 164251

14982 47999 60000 68911 73828 81356 85056 83388 82767 80917 130606 86472 82895 96732 106701 109145 126262 98764 110779 107754 125878 124136

51644 111080 79381 84733 88404 86664 57049 54634 63144 64167 177641 80890 93848

Aç›kö¤retim Lisans Programlar› Önlisans Programlar› 105236 148876 156431 165933 175095 188689 193878 196253 199735 260303 414732 370826 383974 412254 447373 421135 448475 440028 471371 614125 554566 574867

Toplam

Not: (1) 2002 y›l›nda Meslek Yüksek Okullar›na S›navs›z Geçifl Sistemi uygulanmaya bafllanm›flt›r. Bu kapsamda üniversiteye girifl için baflvuran aday say›s›na 2002 y›l›nda S›navs›z Geçifl için baflvuran 282688 aday, 2003 y›l›nda 94273 aday ve 2004 y›l›nda da 115000 aday bu uygulamadan yararlanm›flt›r.

Kaynak: DPT (2006)

1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

Örgün Ö¤retim Lisans Programlar› Önlisans Programlar›

Tablo Ek 8. Yüksekö¤retime Yerleflen Ö¤rencilerin Say›s› (kifli)

Tablo Ek 9. Okul Öncesi E¤itimde Ö¤retmen Bafl›na Ö¤renci Say›s› (kifli) Avusturya Belçika Çek Cum. Danimarka Finlandiya Fransa Almanya Yunanistan Macaristan ‹rlanda ‹talya Japonya G. Kore Meksika Hollanda Yeni Zelanda Norveç Polonya Portekiz Slovak Cum. ‹spanya ‹sveç ‹sviçre Türkiye ‹ngiltere ABD Ülkeler Ort. Arjantin Brezilya fiili Çin M›s›r Hindistan Endonezya ‹srail Jameika Ürdün Malezya Paraguay Peru Filipinler Rusya Tayland Tunus Uruguay

1970 27,2 25,6 13,1 —21,4 51,2 —31,7 18,2 —33,1 22,9 13,4 35,3 30,8 39,3 —19,7 24,8 —39,5 ——22,7 ——27,6 19,2 22,0 ——38,9 42,9 26,2 29,3 —35,8 —29,4 36,9 34,6 —47,0 —31,0

1975 27,7 25,1 13,5 —24,8 44,9 —26,2 16,1 30,8 28,7 24,4 14,9 38,2 25,2 29,1 5,5 24,9 23,6 —37,4 ——19,9 ——25,3 19,4 21,4 49,6 26,2 42,0 53,3 23,7 32,8 39,9 33,0 —22,0 38,6 39,1 —34,5 —43,7

1980 23,4 22,4 14,9 —23,4 35,6 —22,4 16,2 28,8 17,3 21,9 19,9 33,1 18,3 34,9 4,6 23,4 19,8 14,3 33,2 ——17,9 ——22,3 21,6 22,7 91,3 28,0 47,4 67,2 27,1 36,2 36,9 26,6 —15,8 33,7 37,9 10,7 27,2 —42,4

1985 22,3 19,8 14,6 15,8 18,4 35,8 —21,0 12,7 28,6 15,4 19,2 33,9 29,6 16,8 41,6 4,1 17,4 20,0 13,7 28,5 ——20,0 ——21,4 19,1 23,0 42,3 26,9 43,0 59,7 21,6 32,2 37,7 20,9 32,4 16,9 30,6 40,9 9,6 20,3 —27,4

Kaynak: UNESCO Veri taban›ndan al›nm›flt›r.

165

1990 20,9 16,3 11,0 13,9 13,7 30,6 —16,3 11,6 28,1 14,3 18,3 22,4 26,0 17,2 39,7 3,9 13,6 18,7 11,6 24,8 ——16,8 25,7 —18,9 18,1 24,1 24,8 26,3 24,8 49,3 17,4 30,0 32,2 23,2 30,5 18,5 24,6 41,2 9,1 22,6 26,1 44,5

1995 17,1 16,6 11,7 10,2 12,2 23,6 20,0 14,9 10,9 24,5 13,9 17,6 25,1 23,6 14,3 14,7 6,3 13,3 17,9 10,8 19,3 19,6 14,7 16,9 29,7 27,5 17,2 15,0 20,2 29,6 31,0 24,4 40,8 16,8 —26,9 22,2 24,8 22,5 23,1 36,6 8,0 22,5 22,6 25,7

2000 16,0 15,0 16,1 6,0 13,0 18,0 19,0 15,0 11,0 14,7 13,0 30,0 23,0 22,0 14,0 14,0 5,1 12,0 17,0 10,0 16,0 9,0 16,0 16,0 24,0 22,0 15,7 21,0 19,0 24,0 26,0 22,0 37,5 16,0 —24,0 21,5 27,0 25,5 28,5 30,0 7,0 25,0 20,0 28,0

2001 16,0 15,0 14,5 —12,0 18,0 19,0 14,0 10,0 —13,0 30,0 22,0 22,0 —12,5 —13,0 17,0 10,0 15,0 10,0 16,0 16,0 24,0 19,0 16,3 24,0 19,0 24,5 —23,0 40,0 13,0 —21,0 21,0 25,0 25,7 27,7 30,0 7,0 —19,0 28,0

2002 15,0 14,0 13,0 —12,0 18,0 19,0 13,0 10,0 —12,0 30,0 22,0 22,0 —11,0 —13,0 17,0 10,0 14,0 10,0 —17,0 24,0 19,0 16,0 24,0 19,0 25,0 —24,0 40,0 13,0 —20,0 23,0 26,0 27,0 32,0 7,0 —19,0 29,0

Tablo Ek 10. ‹lkö¤retim Kademesinde Ö¤retmen Bafl›na Ö¤renci Say›s› (kifli) Avustralya Avusturya Belçika Çek Cum. Danimarka Finlandiya Fransa Almanya Yunanistan Macaristan ‹rlanda ‹talya Japonya G. Kore Meksika Hollanda Yeni Zelanda Norveç Polonya Portekiz Slovak Cum. ‹spanya ‹sveç ‹sviçre Türkiye ‹ngiltere ABD Ülkeler Ort. Arjantin Brezilya fiili Çin M›s›r Hindistan Endonezya ‹srail Jameika Ürdün Malezya Paraguay Peru Filipinler Rusya Tayland Tunus Uruguay Zimbabve

1970 28,0 21,4 19,8 27,0 9,4 22,2 26,0 —30,9 17,7 23,5 21,6 26,4 56,9 45,9 29,7 —19,6 23,0 33,6 —34,0 20,0 —37,8 23,3 —27,2 19,2 28,0 50,0 29,1 38,0 41,5 28,9 17,2 46,7 38,8 31,0 32,3 35,5 28,6 —34,7 47,5 29,5 —-

1975 20,8 19,0 19,4 27,0 8,5 18,5 22,5 —30,2 15,7 31,0 18,9 25,7 51,8 44,8 27,6 —13,2 20,7 20,2 —21,2 20,4 —31,9 20,0 —24,1 18,2 21,8 34,9 29,0 35,4 42,1 29,5 16,4 32,3 34,7 31,9 29,4 39,1 29,0 —28,0 40,0 23,8 40,7

1980 19,3 14,5 18,1 29,4 6,9 14,4 24,0 —24,1 15,4 28,7 16,2 25,1 47,5 39,1 23,2 —8,8 21,3 18,0 —28,3 6,8 —26,6 18,3 —21,6 19,8 25,6 34,4 26,6 34,0 54,9 32,4 15,0 41,4 31,8 27,3 27,4 37,5 30,4 27,9 23,2 38,5 22,4 43,9

1985 15,9 10,5 16,5 29,4 11,6 15,3 18,0 —23,4 14,7 26,8 13,5 23,9 38,3 33,6 16,7 19,9 6,8 17,9 16,8 —25,3 6,6 —31,2 18,8 14,2 19,4 20,0 23,8 31,1 24,9 31,9 57,9 25,3 16,7 35,2 31,3 24,1 25,1 34,8 30,9 26,5 19,3 31,6 25,1 39,5

1990 16,7 10,8 10,6 23,1 11,4 16,2 13,6 —18,7 12,5 26,7 11,5 20,7 35,6 30,5 17,2 18,0 9,0 16,3 14,1 —22,0 6,2 —30,4 19,8 15,7 17,8 18,3 23,0 26,7 21,9 24,9 60,6 23,2 17,9 36,6 25,1 20,4 24,7 29,1 32,9 22,3 22,1 27,8 21,9 35,8

Kaynak: UNESCO Veri taban›ndan al›nm›flt›r. Not: 2001 y›l› Türkiye verisi DPT (2006) yay›n›ndan al›nm›flt›r.

166

1995 18,1 12,5 12,1 19,1 10,0 16,5 18,7 17,0 15,0 11,3 22,5 11,2 19,4 31,8 28,3 14,7 18,4 10,8 15,4 12,4 21,0 17,3 11,2 12,0 28,2 18,6 16,0 17,0 16,8 23,6 26,8 23,3 27,0 63,0 22,3 14,9 32,5 20,8 19,9 22,6 28,2 34,7 18,9 20,4 24,5 20,1 39,1

2000 17,3 13,0 12,0 18,0 10,0 16,0 19,0 15,0 13,0 11,0 20,0 11,0 20,0 32,0 27,0 16,6 18,0 11,7 11,0 13,0 19,0 14,0 11,0 14,0 30,0 18,0 15,0 16,5 20,0 25,0 32,0 19,0 22,0 40,0 22,0 12,0 34,0 21,1 19,0 22,6 29,0 35,0 17,0 20,0 23,0 21,0 37,0

2001 —13,0 12,0 17,0 —16,0 19,0 14,0 13,0 10,0 19,0 11,0 20,0 32,0 27,0 —17,0 10,8 11,0 11,0 19,0 14,0 11,0 14,0 28,0 17,0 15,0 15,8 18,0 23,0 32,5 20,0 22,0 41,0 21,0 12,0 30,0 20,0 20,0 24,7 29,0 35,0 17,0 19,0 22,0 21,0 38,0

2002 —13,0 12,0 17,0 —16,0 19,0 14,0 12,0 10,0 19,0 11,0 20,0 31,0 27,0 —18,0 10,0 11,0 11,0 18,0 14,0 11,0 —26,0 17,0 15,0 15,7 17,0 25,0 33,0 21,0 22,0 41,0 20,0 15,0 —20,0 19,0 27,0 25,0 35,0 17,0 21,0 22,0 21,0 39,0

Tablo Ek 11. Ortaö¤retim Kademesinde Ö¤retmen Bafl›na Ö¤renci Say›s› (kifli) Avustralya Avusturya Belçika Çek Cum. Danimarka Finlandiya Fransa Almanya Yunanistan Macaristan ‹rlanda ‹talya Japonya G. Kore Meksika Hollanda Yeni Zelanda Norveç Polonya Portekiz Slovak Cum. ‹spanya ‹sveç ‹sviçre Türkiye ‹ngiltere ABD Ülkeler Ort. Arjantin Brezilya fiili Çin M›s›r Hindistan Endonezya ‹srail Jameika Ürdün Malezya Paraguay Peru Filipinler Rusya Tayland Tunus Uruguay Zimbabve

1970 ———12,4 —15,8 15,8 ——20,7 —11,5 18,2 36,5 14,5 ——9,6 10,2 16,6 —21,5 10,1 —27,6 ——17,2 7,3 13,2 —21,8 25,0 21,9 13,1 10,2 —23,0 25,6 9,4 17,3 33,1 ——27,8 ——-

1975 14,9 ——12,0 —12,7 18,5 ——16,3 14,3 11,3 17,3 37,1 17,3 ——9,7 11,5 15,7 —22,7 8,3 —21,9 ——16,3 7,7 14,5 15,2 21,0 27,6 23,5 13,4 7,5 —21,1 27,3 10,7 23,8 31,5 ——23,0 ——-

1980 12,9 13,7 —12,3 —13,2 19,6 —18,7 10,1 15,1 10,2 17,2 39,1 17,7 ——9,8 17,9 12,4 —20,9 9,0 —19,8 ——16,1 8,0 14,2 15,8 17,9 24,0 25,2 15,2 6,3 —20,7 22,8 14,2 28,7 34,1 ——20,5 —19,8

1985 12,1 11,4 —13,1 —11,9 16,8 —16,1 7,7 16,4 9,5 17,9 35,0 17,2 ——9,8 16,4 13,6 —21,0 8,3 —21,1 ——15,3 7,8 14,6 17,0 17,0 20,4 27,0 15,3 6,7 29,1 17,5 22,1 15,2 20,8 32,3 —18,3 18,1 —30,4

Kaynak: UNESCO Veri taban›ndan al›nm›flt›r.

167

1990 12,4 9,8 7,2 12,9 8,6 11,9 12,5 —14,1 6,0 16,6 8,7 16,7 25,2 16,7 15,7 16,0 9,9 18,2 10,4 14,0 16,7 7,1 —23,9 13,0 —13,5 8,2 14,4 15,3 14,4 19,2 29,0 13,1 6,7 23,1 14,5 19,3 13,9 19,7 33,1 13,0 16,7 17,1 —26,9

1995 12,5 9,9 8,5 10,4 8,9 12,0 12,5 15,3 9,8 10,2 14,7 10,2 14,0 24,7 16,2 21,8 15,0 9,9 20,9 11,4 14,0 15,2 10,1 —22,5 14,1 15,4 13,9 13,5 16,5 13,3 15,6 16,6 32,3 14,3 7,6 20,2 16,6 18,7 10,9 19,0 33,6 12,1 21,0 19,0 —25,9

2000 12,7 10,0 9,2 12,9 10,0 13,5 12,0 14,0 9,0 10,7 14,6 10,0 14,0 21,0 17,0 15,4 13,0 9,7 13,0 10,0 12,0 11,0 14,0 12,0 16,1 18,0 15,0 13,0 12,0 22,0 29,0 19,0 17,0 33,0 14,0 8,0 19,0 18,4 18,0 12,6 21,0 36,0 11,5 23,4 19,0 15,0 25,0

2001 —10,0 9,6 11,9 ——11,0 14,0 9,0 11,0 —10,0 14,0 20,0 17,0 13,0 13,0 9,3 12,0 9,0 13,0 11,0 13,0 11,0 —19,0 15,0 12,5 14,5 19,0 31,0 19,0 17,0 32,0 14,0 8,0 20,0 19,0 18,0 13,0 20,0 38,0 —24,2 20,0 14,0 24,0

2002 —11,0 10,0 11,0 ——11,0 14,0 9,0 11,0 —11,0 13,0 18,0 17,0 13,0 —9,0 12,0 9,0 13,0 11,0 13,0 ——20,0 15,0 12,6 17,0 19,0 33,0 19,0 17,0 33,0 14,0 10,0 —18,0 18,0 12,0 19,0 37,0 —25,0 —18,0 26,0

Tablo Ek 12. Yüksekö¤retim Kademesinde Ö¤retmen Bafl›na Ö¤renci Say›s› (kifli) Avusturya Belçika Çek Cum. Finlandiya Fransa Almanya Yunanistan Macaristan ‹rlanda ‹talya Japonya G. Kore Meksika Hollanda Yeni Zelanda Norveç Polonya Portekiz Slovak Cum. ‹spanya ‹sveç Türkiye ‹ngiltere ABD Ülkeler Ort. Arjantin Brezilya Çin M›s›r Hindistan Endonezya Jameika Ürdün Malezya Paraguay Peru Filipinler Rusya Tayland Tunus Uruguay

1970

1975

1980

1985

1990

1995

2000

2001

2002

8,6 —7,5 9,5 ———8,2 ——12,0 19,3 ——11,4 9,8 —17,5 ———18,4 —14,8 12,5 12,2 10,0 3,7 16,4 —12,4 12,2 14,4 —8,5 11,8 22,5 —7,4 ——-

9,2 —8,7 9,7 ——18,5 8,9 11,3 —11,7 20,8 11,8 —11,8 10,0 —10,1 —18,2 —21,0 —16,7 13,2 13,2 11,8 3,2 23,4 12,9 8,4 15,3 14,9 —11,0 16,9 24,2 —14,4 14,4 14,0

9,7 —10,8 9,9 ——11,5 7,3 11,3 —11,3 30,6 12,0 —10,0 10,2 —8,6 —16,3 —11,4 —26,5 13,2 10,6 12,8 5,9 24,2 13,0 9,9 17,0 19,0 10,4 14,0 19,4 29,2 —12,8 7,9 9,4

13,0 —9,2 10,7 ——15,3 6,7 11,7 23,0 9,6 42,4 11,2 —11,5 10,6 —8,3 —19,7 —20,5 13,0 17,6 15,0 12,0 12,3 8,6 26,8 14,8 18,8 12,5 23,3 11,4 18,0 17,3 24,6 —33,2 8,0 12,3

13,5 9,8 10,0 11,6 16,2 8,4 20,1 5,9 16,1 26,0 10,0 23,2 9,8 12,0 9,9 15,0 —12,9 —18,6 8,9 21,8 14,6 16,4 14,1 12,8 11,7 7,7 27,7 17,4 16,2 14,2 22,4 11,9 23,0 16,2 27,9 11,7 19,8 15,1 10,5

9,1 11,5 9,7 12,6 15,8 7,9 21,3 9,8 14,1 25,2 9,3 21,5 9,4 11,0 15,6 14,0 9,5 11,7 10,3 18,0 8,2 27,6 20,4 15,6 14,1 12,9 11,7 10,9 28,6 20,8 14,6 18,2 20,5 14,1 29,5 13,6 25,4 11,5 31,8 17,4 8,2

9,0 16,0 12,0 16,0 16,0 8,0 23,5 14,0 15,0 22,0 8,0 21,0 10,0 11,0 15,0 12,0 20,0 11,2 12,0 15,0 12,0 24,0 21,0 13,0 14,9 16,0 15,0 16,0 29,6 24,0 14,0 23,0 27,5 18,0 36,0 14,2 26,0 12,5 36,0 18,0 9,0

8,0 16,0 12,5 16,0 16,0 8,0 25,0 15,0 15,0 23,0 8,0 21,0 10,0 12,0 15,0 12,0 21,0 11,1 12,0 14,0 11,0 24,0 23,0 14,0 15,1 15,0 15,0 18,0 29,8 25,0 13,0 23,0 25,0 18,0 —14,6 25,0 14,0 34,0 20,0 8,0

8,0 15,0 13,0 16,0 16,0 8,0 24,0 16,0 14,0 22,0 8,0 20,0 10,0 12,0 14,0 12,0 21,0 11,0 13,0 13,0 11,0 25,0 23,0 14,0 15,0 16,0 15,0 18,0 30,0 26,0 15,0

Kaynak: UNESCO Veri taban›ndan al›nm›flt›r.

168

27,0 18,0 —15,0 22,0 13,0 34,0 20,0 8,0

Tablo Ek 13. De¤iflkenlerin Ülkelere göre Basit ‹statistikleri De¤iflken Kodu YLFARJANT‹N YLFAVUSTRALYA YLFAVUSTURYA YLFBELÇ‹KA YLFBREZ‹LYA YLFKANADA YLFfi‹L‹ YLFÇ‹N YLFÇEK CUMHUR‹YET‹ YLFDAN‹MARKA YLFMISIR YLFF‹NLAND‹YA YLFFRANSA YLFALMANYA YLFYUNAN‹STAN YLFMACAR‹STAN YLF‹ZLANDA YLFH‹ND‹STAN YLFENDONEZYA YLF‹RLANDA YLF‹SRA‹L YLF‹TALYA YLFJAME‹KA YLFJAPONYA YLFÜRDÜN YLFG.KORE YLFLÜKSEMBURG YLFMALEZYA YLFMEKS‹KA YLFHOLLANDA YLFY.ZELANDA YLFNORVEÇ YLFPARAGUAY YLFPERU YLFF‹L‹P‹NLER YLFPOLONYA YLFPORTEK‹Z YLFRUSYA YLFSLOVAKYA YLF‹SPANYA YLF‹SVEÇ

Birimi Ortalamas› YLF 1995 ABD$ fiyatlar›yla Art›fl H›z› (%) -0,86 Art›fl H›z› (%) 1,47 Art›fl H›z› (%) 1,88 Art›fl H›z› (%) 1,68 Art›fl H›z› (%) -0,05 Art›fl H›z› (%) 1,27 Art›fl H›z› (%) 2,41 Art›fl H›z› (%) 7,99 Art›fl H›z› (%) 0,13 Art›fl H›z› (%) 1,80 Art›fl H›z› (%) 2,00 Art›fl H›z› (%) 2,15 Art›fl H›z› (%) 1,58 Art›fl H›z› (%) 1,62 Art›fl H›z› (%) 0,98 Art›fl H›z› (%) 1,34 Art›fl H›z› (%) 1,05 Art›fl H›z› (%) 3,39 Art›fl H›z› (%) 2,30 Art›fl H›z› (%) 4,20 Art›fl H›z› (%) 0,74 Art›fl H›z› (%) 1,33 Art›fl H›z› (%) -0,12 Art›fl H›z› (%) 1,75 Art›fl H›z› (%) -1,51 Art›fl H›z› (%) 5,00 Art›fl H›z› (%) 4,14 Art›fl H›z› (%) 2,91 Art›fl H›z› (%) -0,83 Art›fl H›z› (%) 1,31 Art›fl H›z› (%) 0,64 Art›fl H›z› (%) 2,20 Art›fl H›z› (%) -0,90 Art›fl H›z› (%) -1,55 Art›fl H›z› (%) -0,32 Art›fl H›z› (%) 2,71 Art›fl H›z› (%) 2,40 Art›fl H›z› (%) -2,58 Art›fl H›z› (%) 0,46 Art›fl H›z› (%) 1,72 Art›fl H›z› (%) 1,52

169

Standart Sapmas› 6,36 2,13 1,16 1,36 3,19 2,43 5,01 2,98 4,47 1,50 1,97 3,09 1,29 1,52 2,24 3,92 3,09 1,89 4,64 3,05 2,27 1,13 2,87 1,78 5,45 3,69 2,97 4,44 3,58 1,62 2,35 1,76 2,77 6,41 3,75 3,71 2,69 7,38 5,20 1,56 2,00

De¤iflken Kodu YLF‹SV‹ÇRE YLFTAYLAND YLFTUNUS YLFTÜRK‹YE YLF‹NG‹LTERE YLFABD YLFURUGUAY YLFZ‹MBABVE YLFBAZARJANT‹N YLFBAZAVUSTRALYA YLFBAZAVUSTURYA YLFBAZBELÇ‹KA YLFBAZBREZ‹LYA YLFBAZKANADA YLFBAZfi‹L‹ YLFBAZÇ‹N YLFBAZÇEK CUM. YLFBAZDAN‹MARKA YLFBAZMISIR YLFBAZF‹NLAND‹YA YLFBAZFRANSA YLFBAZALMANYA YLFBAZYUNAN‹STAN YLFBAZMACAR‹STAN YLFBAZ‹ZLANDA YLFBAZH‹ND‹STAN YLFBAZENDONEZYA YLFBAZ‹RLANDA YLFBAZ‹SRA‹L YLFBAZ‹TALYA YLFBAZJAME‹KA YLFBAZJAPONYA YLFBAZÜRDÜN YLFBAZG.KORE YLFBAZLÜKSEMBURG YLFBAZMALEZYA YLFBAZMEKS‹KA YLFBAZHOLLANDA YLFBAZY.ZELANDA YLFBAZNORVEÇ YLFBAZPARAGUAY YLFBAZPERU YLFBAZF‹L‹P‹NLER

Birimi Ortalamas› Art›fl H›z› (%) 0,23 Art›fl H›z› (%) 3,92 Art›fl H›z› (%) 1,24 Art›fl H›z› (%) 1,19 Art›fl H›z› (%) 2,20 Art›fl H›z› (%) 1,67 Art›fl H›z› (%) -0,70 Art›fl H›z› (%) -1,30 YLFBAZ 1995 ABD$ fiyatlar›yla 1995 ABD$ fiyatlar›yla 17848 1995 ABD$ fiyatlar›yla 33518 1995 ABD$ fiyatlar›yla 50052 1995 ABD$ fiyatlar›yla 53128 1995 ABD$ fiyatlar›yla 9743 1995 ABD$ fiyatlar›yla 32161 1995 ABD$ fiyatlar›yla 6922 1995 ABD$ fiyatlar›yla 334 1995 ABD$ fiyatlar›yla 10011 1995 ABD$ fiyatlar›yla 51170 1995 ABD$ fiyatlar›yla 2263 1995 ABD$ fiyatlar›yla 42544 1995 ABD$ fiyatlar›yla 49897 1995 ABD$ fiyatlar›yla 46458 1995 ABD$ fiyatlar›yla 25994 1995 ABD$ fiyatlar›yla 9388 1995 ABD$ fiyatlar›yla 44591 1995 ABD$ fiyatlar›yla 556 1995 ABD$ fiyatlar›yla 1310 1995 ABD$ fiyatlar›yla 30338 1995 ABD$ fiyatlar›yla 32242 1995 ABD$ fiyatlar›yla 36406 1995 ABD$ fiyatlar›yla 4011 1995 ABD$ fiyatlar›yla 59531 1995 ABD$ fiyatlar›yla 7679 1995 ABD$ fiyatlar›yla 10363 1995 ABD$ fiyatlar›yla 59989 1995 ABD$ fiyatlar›yla 6413 1995 ABD$ fiyatlar›yla 10118 1995 ABD$ fiyatlar›yla 49915 1995 ABD$ fiyatlar›yla 33651 1995 ABD$ fiyatlar›yla 48729 1995 ABD$ fiyatlar›yla 5029 1995 ABD$ fiyatlar›yla 8192 1995 ABD$ fiyatlar›yla 3049

170

Standart Sapmas› 1,57 4,69 2,64 4,75 1,47 1,91 5,81 5,12 ———————————————————————————————————-

De¤iflken Kodu YLFBAZPOLONYA YLFBAZPORTEK‹Z YLFBAZRUSYA YLFBAZSLOVAKYA YLFBAZ‹SPANYA YLFBAZ‹SVEÇ YLFBAZ‹SV‹ÇRE YLFBAZTAYLAND YLFBAZTUNUS YLFBAZTÜRK‹YE YLFBAZ‹NG‹LTERE YLFBAZABD YLFBAZURUGUAY YLFBAZZ‹MBABVE IRARJANT‹N IRAVUSTRALYA IRAVUSTURYA IRBELÇ‹KA IRBREZ‹LYA IRKANADA IRfi‹L‹ IRÇ‹N IRÇEK CUMHUR‹YET‹ IRDAN‹MARKA IRMISIR IRF‹NLAND‹YA IRFRANSA IRALMANYA IRYUNAN‹STAN IRMACAR‹STAN IR‹ZLANDA IRH‹ND‹STAN IRENDONEZYA IR‹RLANDA IR‹SRA‹L IR‹TALYA IRJAME‹KA IRJAPONYA IRÜRDÜN IRG.KORE IRLÜKSEMBURG IRMALEZYA IRMEKS‹KA

Birimi Ortalamas› 1995 ABD$ fiyatlar›yla 5300 1995 ABD$ fiyatlar›yla 15782 1995 ABD$ fiyatlar›yla 8495 1995 ABD$ fiyatlar›yla 7740 1995 ABD$ fiyatlar›yla 28454 1995 ABD$ fiyatlar›yla 45817 1995 ABD$ fiyatlar›yla 79999 1995 ABD$ fiyatlar›yla 2252 1995 ABD$ fiyatlar›yla 4747 1995 ABD$ fiyatlar›yla 4776 1995 ABD$ fiyatlar›yla 29591 1995 ABD$ fiyatlar›yla 42308 1995 ABD$ fiyatlar›yla 12238 1995 ABD$ fiyatlar›yla 1448 IR Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) 19,3 Yüzde oran (%) 23,7 Yüzde oran (%) 23,1 Yüzde oran (%) 19,8 Yüzde oran (%) 20,0 Yüzde oran (%) 20,3 Yüzde oran (%) 20,7 Yüzde oran (%) 32,4 Yüzde oran (%) 28,3 Yüzde oran (%) 19,5 Yüzde oran (%) 22,3 Yüzde oran (%) 23,0 Yüzde oran (%) 20,3 Yüzde oran (%) 22,1 Yüzde oran (%) 21,7 Yüzde oran (%) 22,3 Yüzde oran (%) 20,5 Yüzde oran (%) 21,6 Yüzde oran (%) 25,2 Yüzde oran (%) 19,5 Yüzde oran (%) 21,2 Yüzde oran (%) 20,3 Yüzde oran (%) 26,0 Yüzde oran (%) 28,6 Yüzde oran (%) 25,5 Yüzde oran (%) 31,9 Yüzde oran (%) 21,9 Yüzde oran (%) 31,8 Yüzde oran (%) 19,1

171

Standart Sapmas› ——————————————2,66 1,81 0,73 1,47 1,93 1,43 4,11 4,19 2,33 1,48 5,77 4,76 1,43 1,25 1,68 1,91 2,52 1,26 2,75 3,06 2,56 1,66 4,85 1,82 4,99 4,11 2,09 7,26 1,56

De¤iflken Kodu IRHOLLANDA IRY.ZELANDA IRNORVEÇ IRPARAGUAY IRPERU IRF‹L‹P‹NLER IRPOLONYA IRPORTEK‹Z IRRUSYA IRSLOVAKYA IR‹SPANYA IR‹SVEÇ IR‹SV‹ÇRE IRTAYLAND IRTUNUS IRTÜRK‹YE IR‹NG‹LTERE IRABD IRURUGUAY IRZ‹MBABVE FDIARJANT‹N FDIAVUSTRALYA FDIAVUSTURYA FDIBELÇ‹KA FDIBREZ‹LYA FDIKANADA FDIfi‹L‹ FDIÇ‹N FDIÇEK CUMHUR‹YET‹ FDIDAN‹MARKA FDIMISIR FDIF‹NLAND‹YA FDIFRANSA FDIALMANYA FDIYUNAN‹STAN FDIMACAR‹STAN FDI‹ZLANDA FDIH‹ND‹STAN FDIENDONEZYA FDI‹RLANDA FDI‹SRA‹L FDI‹TALYA FDIJAME‹KA

Birimi Ortalamas› Yüzde oran (%) 21,4 Yüzde oran (%) 20,9 Yüzde oran (%) 22,8 Yüzde oran (%) 22,5 Yüzde oran (%) 21,1 Yüzde oran (%) 21,6 Yüzde oran (%) 20,6 Yüzde oran (%) 25,7 Yüzde oran (%) 20,9 Yüzde oran (%) 29,9 Yüzde oran (%) 23,0 Yüzde oran (%) 18,9 Yüzde oran (%) 22,9 Yüzde oran (%) 31,3 Yüzde oran (%) 26,9 Yüzde oran (%) 21,5 Yüzde oran (%) 17,6 Yüzde oran (%) 18,4 Yüzde oran (%) 13,3 Yüzde oran (%) 17,0 FDI Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) 2,5 Yüzde oran (%) 3,9 Yüzde oran (%) 1,9 Yüzde oran (%) 6,0 Yüzde oran (%) 1,9 Yüzde oran (%) 4,9 Yüzde oran (%) 5,3 Yüzde oran (%) 3,2 Yüzde oran (%) 6,7 Yüzde oran (%) 5,7 Yüzde oran (%) 1,8 Yüzde oran (%) 7,4 Yüzde oran (%) 4,4 Yüzde oran (%) 3,0 Yüzde oran (%) 1,1 Yüzde oran (%) 3,1 Yüzde oran (%) 2,3 Yüzde oran (%) 0,3 Yüzde oran (%) 1,7 Yüzde oran (%) 10,1 Yüzde oran (%) 2,1 Yüzde oran (%) 1,2 Yüzde oran (%) 3,8

172

Standart Sapmas› 0,97 2,75 3,77 1,42 4,04 3,44 2,90 2,77 4,78 2,82 1,87 2,69 2,78 7,47 3,78 4,21 1,64 1,15 2,34 4,29 2,51 1,49 1,81 4,40 2,00 3,71 4,17 2,35 4,38 9,30 0,95 9,27 4,14 3,44 0,52 3,12 2,59 0,36 1,39 15,69 1,67 0,79 2,55

De¤iflken Kodu FDIJAPONYA FDIÜRDÜN FDIG.KORE FDILÜKSEMBURG FDIMALEZYA FDIMEKS‹KA FDIHOLLANDA FDIY.ZELANDA FDINORVEÇ FDIPARAGUAY FDIPERU FDIF‹L‹P‹NLER FDIPOLONYA FDIPORTEK‹Z FDIRUSYA FDISLOVAKYA FDI‹SPANYA FDI‹SVEÇ FDI‹SV‹ÇRE FDITAYLAND FDITUNUS FDITÜRK‹YE FDI‹NG‹LTERE FDIABD FDIURUGUAY FDIZ‹MBABVE AGRLARJANT‹N AGRLAVUSTRALYA AGRLAVUSTURYA AGRLBELÇ‹KA AGRLBREZ‹LYA AGRLKANADA AGRLfi‹L‹ AGRLÇ‹N AGRLÇEK CUMHUR‹YET‹ AGRLDAN‹MARKA AGRLMISIR AGRLF‹NLAND‹YA AGRLFRANSA AGRLALMANYA AGRLYUNAN‹STAN AGRLMACAR‹STAN AGRL‹ZLANDA

Birimi Ortalamas› Yüzde oran (%) 0,8 Yüzde oran (%) 1,7 Yüzde oran (%) 1,3 Yüzde oran (%) —Yüzde oran (%) 4,8 Yüzde oran (%) 2,1 Yüzde oran (%) 10,7 Yüzde oran (%) 7,5 Yüzde oran (%) 4,1 Yüzde oran (%) 1,6 Yüzde oran (%) 2,2 Yüzde oran (%) 1,6 Yüzde oran (%) 3,1 Yüzde oran (%) 6,3 Yüzde oran (%) 1,6 Yüzde oran (%) 3,5 Yüzde oran (%) 4,0 Yüzde oran (%) 8,0 Yüzde oran (%) 7,6 Yüzde oran (%) 2,2 Yüzde oran (%) 2,1 Yüzde oran (%) 0,6 Yüzde oran (%) 9,9 Yüzde oran (%) 2,6 Yüzde oran (%) 0,6 Yüzde oran (%) 0,3 AGRL Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) 0,6 Yüzde oran (%) 5,5 Yüzde oran (%) 7,7 Yüzde oran (%) 2,7 Yüzde oran (%) 25,5 Yüzde oran (%) 4,3 Yüzde oran (%) 16,9 Yüzde oran (%) 55,0 Yüzde oran (%) 9,0 Yüzde oran (%) 5,2 Yüzde oran (%) 36,5 Yüzde oran (%) 9,0 Yüzde oran (%) 3,9 Yüzde oran (%) 3,7 Yüzde oran (%) 23,1 Yüzde oran (%) 12,5 Yüzde oran (%) 9,9

173

Standart Sapmas› 0,40 2,12 1,07 —2,12 1,00 9,21 3,24 2,69 1,88 2,30 1,10 1,92 12,01 0,78 3,53 3,94 8,11 5,96 1,56 1,23 0,52 8,65 1,31 0,56 0,18 0,21 0,56 1,26 0,35 2,49 0,65 2,49 6,81 3,04 1,34 4,83 2,27 2,93 0,92 4,62 5,19 1,20

De¤iflken Kodu AGRLH‹ND‹STAN AGRLENDONEZYA AGRL‹RLANDA AGRL‹SRA‹L AGRL‹TALYA AGRLJAME‹KA AGRLJAPONYA AGRLÜRDÜN AGRLG.KORE AGRLLÜKSEMBURG AGRLMALEZYA AGRLMEKS‹KA AGRLHOLLANDA AGRLY.ZELANDA AGRLNORVEÇ AGRLPARAGUAY AGRLPERU AGRLF‹L‹P‹NLER AGRLPOLONYA AGRLPORTEK‹Z AGRLRUSYA AGRLSLOVAKYA AGRL‹SPANYA AGRL‹SVEÇ AGRL‹SV‹ÇRE AGRLTAYLAND AGRLTUNUS AGRLTÜRK‹YE AGRL‹NG‹LTERE AGRLABD AGRLURUGUAY AGRLZ‹MBABVE XARJANT‹N XAVUSTRALYA XAVUSTURYA XBELÇ‹KA XBREZ‹LYA XKANADA Xfi‹L‹ XÇ‹N XÇEK CUMHUR‹YET‹ XDAN‹MARKA XMISIR

Birimi Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) X Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) Yüzde oran (%)

174

Ortalamas› 65,5 50,4 13,0 5,3 8,5 26,7 6,9 13,3 17,9 3,0 24,7 23,1 4,2 10,2 6,0 10,8 3,8 44,9 24,4 28,9 14,0 8,0 11,8 3,6 4,9 57,8 27,4 44,7 1,6 2,9 4,2 67,4

Standart Sapmas› 2,66 5,57 3,23 4,67 2,45 5,58 1,60 5,32 6,72 1,28 5,41 2,61 0,71 0,90 1,21 13,39 3,19 4,62 3,64 31,14 1,70 1,47 4,35 0,97 0,81 7,58 4,67 4,84 0,56 0,29 0,48 2,22

10,3 17,9 40,3 72,0 10,0 32,6 29,6 18,1 57,4 36,8 20,5

4,33 2,36 5,37 6,21 2,33 7,32 4,24 6,42 7,49 3,70 4,75

De¤iflken Kodu XF‹NLAND‹YA XFRANSA XALMANYA XYUNAN‹STAN XMACAR‹STAN X‹ZLANDA XH‹ND‹STAN XENDONEZYA X‹RLANDA X‹SRA‹L X‹TALYA XJAME‹KA XJAPONYA XÜRDÜN XG.KORE XLÜKSEMBURG XMALEZYA XMEKS‹KA XHOLLANDA XY.ZELANDA XNORVEÇ XPARAGUAY XPERU XF‹L‹P‹NLER XPOLONYA XPORTEK‹Z XRUSYA XSLOVAKYA X‹SPANYA X‹SVEÇ X‹SV‹ÇRE XTAYLAND XTUNUS XTÜRK‹YE X‹NG‹LTERE XABD XURUGUAY XZ‹MBABVE XMARJANT‹N XMAVUSTRALYA XMAVUSTURYA XMBELÇ‹KA XMBREZ‹LYA

Birimi Ortalamas› Yüzde oran (%) 31,7 Yüzde oran (%) 23,0 Yüzde oran (%) 26,2 Yüzde oran (%) 19,8 Yüzde oran (%) 45,3 Yüzde oran (%) 35,9 Yüzde oran (%) 9,1 Yüzde oran (%) 29,2 Yüzde oran (%) 67,3 Yüzde oran (%) 35,3 Yüzde oran (%) 23,1 Yüzde oran (%) 47,3 Yüzde oran (%) 10,9 Yüzde oran (%) 45,7 Yüzde oran (%) 34,9 Yüzde oran (%) 114,3 Yüzde oran (%) 82,5 Yüzde oran (%) 22,2 Yüzde oran (%) 57,1 Yüzde oran (%) 29,9 Yüzde oran (%) 39,7 Yüzde oran (%) 27,0 Yüzde oran (%) 15,1 Yüzde oran (%) 34,9 Yüzde oran (%) 25,9 Yüzde oran (%) 30,0 Yüzde oran (%) 32,2 Yüzde oran (%) 53,6 Yüzde oran (%) 21,8 Yüzde oran (%) 35,6 Yüzde oran (%) 37,8 Yüzde oran (%) 39,9 Yüzde oran (%) 40,4 Yüzde oran (%) 18,9 Yüzde oran (%) 26,2 Yüzde oran (%) 9,7 Yüzde oran (%) 21,3 Yüzde oran (%) 28,1 XM Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) 18,9 Yüzde oran (%) 37,1 Yüzde oran (%) 80,5 Yüzde oran (%) 141,3 Yüzde oran (%) 18,9

175

Standart Sapmas› 6,54 2,69 4,15 1,89 14,86 2,96 3,03 8,14 16,09 4,14 3,39 6,78 1,75 8,48 6,32 17,77 24,78 6,53 4,76 2,85 3,61 7,17 3,07 11,37 2,13 2,44 12,44 16,02 4,74 5,93 3,69 15,04 4,90 6,01 1,91 1,41 3,15 8,61 5,99 4,33 10,93 12,00 4,03

De¤iflken Kodu XMKANADA XMfi‹L‹ XMÇ‹N XMÇEK CUMHUR‹YET‹ XMDAN‹MARKA XMMISIR XMF‹NLAND‹YA XMFRANSA XMALMANYA XMYUNAN‹STAN XMMACAR‹STAN XM‹ZLANDA XMH‹ND‹STAN XMENDONEZYA XM‹RLANDA XM‹SRA‹L XM‹TALYA XMJAME‹KA XMJAPONYA XMÜRDÜN XMG.KORE XMLÜKSEMBURG XMMALEZYA XMMEKS‹KA XMHOLLANDA XMY.ZELANDA XMNORVEÇ XMPARAGUAY XMPERU XMF‹L‹P‹NLER XMPOLONYA XMPORTEK‹Z XMRUSYA XMSLOVAKYA XM‹SPANYA XM‹SVEÇ XM‹SV‹ÇRE XMTAYLAND XMTUNUS XMTÜRK‹YE XM‹NG‹LTERE XMABD XMURUGUAY XMZ‹MBABVE

Birimi Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran

Ortalamas› 63,2 57,9 34,8 116,3 69,8 49,9 59,7 45,7 52,4 46,7 91,2 71,9 19,4 55,4 128,1 83,2 44,8 102,8 20,0 119,1 68,3 220,3 158,8 43,6 110,0 59,2 72,6 63,8 31,9 73,2 53,2 67,5 57,0 112,0 44,5 67,6 73,0 80,1 85,7 40,8 53,4 21,2 41,0 57,2

(%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%)

176

Standart Sapmas› 13,53 6,96 11,37 16,45 6,41 9,50 9,23 4,49 7,20 3,29 30,22 5,82 5,70 13,45 26,71 9,00 5,90 12,22 3,45 15,94 9,51 29,23 43,53 14,40 8,81 5,75 3,38 16,46 4,66 23,46 6,64 4,21 19,79 32,54 9,23 9,90 6,32 25,55 8,63 11,53 3,25 2,77 4,05 18,04

De¤iflken Kodu

Birimi

EDUYEARARJANT‹N EDUYEARAVUSTRALYA EDUYEARAVUSTURYA EDUYEARBELÇ‹KA EDUYEARBREZ‹LYA EDUYEARKANADA EDUYEARfi‹L‹ EDUYEARÇ‹N EDUYEARÇEK CUM. EDUYEARDAN‹MARKA EDUYEARMISIR EDUYEARF‹NLAND‹YA EDUYEARFRANSA EDUYEARALMANYA EDUYEARYUNAN‹STAN EDUYEARMACAR‹STAN EDUYEAR‹ZLANDA EDUYEARH‹ND‹STAN EDUYEARENDONEZYA EDUYEAR‹RLANDA EDUYEAR‹SRA‹L EDUYEAR‹TALYA EDUYEARJAME‹KA EDUYEARJAPONYA EDUYEARÜRDÜN EDUYEARG.KORE EDUYEARLÜKSEMBURG EDUYEARMALEZYA EDUYEARMEKS‹KA EDUYEARHOLLANDA EDUYEARY.ZELANDA EDUYEARNORVEÇ EDUYEARPARAGUAY EDUYEARPERU EDUYEARF‹L‹P‹NLER EDUYEARPOLONYA EDUYEARPORTEK‹Z EDUYEARRUSYA EDUYEARSLOVAKYA EDUYEAR‹SPANYA EDUYEAR‹SVEÇ EDUYEAR‹SV‹ÇRE EDUYEARTAYLAND

Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l Y›l

Ortalamas›

Standart Sapmas›

8,1 10,6 7,9 9,0 4,2 11,2 7,1 5,8 9,3 9,4 4,6 9,2 7,3 10,0 8,1 9,0 8,3 4,3 4,4 8,7 9,4 6,7 4,9 9,1 6,1 10,0 —6,2 6,5 8,9 11,5 11,1 5,9 6,8 7,5 9,4 5,0 10,0 9,1 6,6 10,4 10,3 5,8

0,75 0,28 0,37 0,32 0,60 0,39 0,37 0,62 0,17 0,24 0,85 0,97 0,44 0,18 0,60 0,12 0,46 0,60 0,48 0,69 0,11 0,44 0,36 0,32 0,72 0,96 —0,57 0,91 0,38 0,20 1,28 0,49 0,78 0,69 0,45 0,88 0,34 0,19 0,62 1,06 0,16 0,58

EDUYEAR Y›l

177

De¤iflken Kodu EDUYEARTUNUS EDUYEARTÜRK‹YE EDUYEAR‹NG‹LTERE EDUYEARABD EDUYEARURUGUAY EDUYEARZ‹MBABVE ENPREARJANT‹N ENPREAVUSTRALYA ENPREAVUSTURYA ENPREBELÇ‹KA ENPREBREZ‹LYA ENPREKANADA ENPREfi‹L‹ ENPREÇ‹N ENPREÇEK CUM. ENPREDAN‹MARKA ENPREMISIR ENPREF‹NLAND‹YA ENPREFRANSA ENPREALMANYA ENPREYUNAN‹STAN ENPREMACAR‹STAN ENPRE‹ZLANDA ENPREH‹ND‹STAN ENPREENDONEZYA ENPRE‹RLANDA ENPRE‹SRA‹L ENPRE‹TALYA ENPREJAME‹KA ENPREJAPONYA ENPREÜRDÜN ENPREG.KORE ENPRELÜKSEMBURG ENPREMALEZYA ENPREMEKS‹KA ENPREHOLLANDA ENPREY.ZELANDA ENPRENORVEÇ ENPREPARAGUAY ENPREPERU ENPREF‹L‹P‹NLER ENPREPOLONYA ENPREPORTEK‹Z

Birimi Ortalamas› Y›l 4,2 Y›l 4,6 Y›l 9,0 Y›l 11,8 Y›l 7,2 Y›l 4,6 ENPRE Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) 47,5 Yüzde oran (%) 72,0 Yüzde oran (%) 66,4 Yüzde oran (%) 108,7 Yüzde oran (%) 30,2 Yüzde oran (%) 58,5 Yüzde oran (%) 69,0 Yüzde oran (%) 21,2 Yüzde oran (%) 89,3 Yüzde oran (%) 89,7 Yüzde oran (%) 4,7 Yüzde oran (%) 28,8 Yüzde oran (%) 82,4 Yüzde oran (%) 89,0 Yüzde oran (%) 53,1 Yüzde oran (%) 98,3 Yüzde oran (%) 93,6 Yüzde oran (%) 4,0 Yüzde oran (%) 12,0 Yüzde oran (%) 103,4 Yüzde oran (%) 75,0 Yüzde oran (%) 84,5 Yüzde oran (%) 71,8 Yüzde oran (%) 44,7 Yüzde oran (%) 12,9 Yüzde oran (%) 36,6 Yüzde oran (%) 93,1 Yüzde oran (%) 28,0 Yüzde oran (%) 45,3 Yüzde oran (%) 104,2 Yüzde oran (%) 75,2 Yüzde oran (%) 83,6 Yüzde oran (%) 22,4 Yüzde oran (%) 21,8 Yüzde oran (%) 7,4 Yüzde oran (%) 44,9 Yüzde oran (%) 34,1

178

Standart Sapmas› 0,73 0,77 0,39 0,21 0,29 1,26 8,25 5,02 8,74 4,67 18,15 2,82 19,42 3,84 5,74 6,16 1,97 6,31 3,84 2,98 6,90 13,43 19,11 0,61 4,22 3,44 6,47 9,13 5,52 3,27 3,07 26,99 4,99 12,84 20,84 4,58 10,39 9,32 9,51 7,89 3,52 1,54 17,77

De¤iflken Kodu ENPRERUSYA ENPRESLOVAKYA ENPRE‹SPANYA ENPRE‹SVEÇ ENPRE‹SV‹ÇRE ENPRETAYLAND ENPRETUNUS ENPRETÜRK‹YE ENPRE‹NG‹LTERE ENPREABD ENPREURUGUAY ENPREZ‹MBABVE ENPRIARJANT‹N ENPRIAVUSTRALYA ENPRIAVUSTURYA ENPRIBELÇ‹KA ENPRIBREZ‹LYA ENPRIKANADA ENPRIfi‹L‹ ENPRIÇ‹N ENPRIÇEK CUMHUR‹YET‹ ENPRIDAN‹MARKA ENPRIMISIR ENPRIF‹NLAND‹YA ENPRIFRANSA ENPRIALMANYA ENPRIYUNAN‹STAN ENPRIMACAR‹STAN ENPRI‹ZLANDA ENPRIH‹ND‹STAN ENPRIENDONEZYA ENPRI‹RLANDA ENPRI‹SRA‹L ENPRI‹TALYA ENPRIJAME‹KA ENPRIJAPONYA ENPRIÜRDÜN ENPRIG.KORE ENPRILÜKSEMBURG ENPRIMALEZYA ENPRIMEKS‹KA ENPRIHOLLANDA ENPRIY.ZELANDA

Birimi Ortalamas› Yüzde oran (%) 70,2 Yüzde oran (%) 78,2 Yüzde oran (%) 51,6 Yüzde oran (%) 58,3 Yüzde oran (%) 61,3 Yüzde oran (%) 26,6 Yüzde oran (%) 6,3 Yüzde oran (%) 3,3 Yüzde oran (%) 42,0 Yüzde oran (%) 58,9 Yüzde oran (%) 29,3 Yüzde oran (%) —ENPRI Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) 108,0 Yüzde oran (%) 107,0 Yüzde oran (%) 100,7 Yüzde oran (%) 101,8 Yüzde oran (%) 106,6 Yüzde oran (%) 101,3 Yüzde oran (%) 103,5 Yüzde oran (%) 119,7 Yüzde oran (%) 100,1 Yüzde oran (%) 98,6 Yüzde oran (%) 87,8 Yüzde oran (%) 99,4 Yüzde oran (%) 108,1 Yüzde oran (%) 100,7 Yüzde oran (%) 99,5 Yüzde oran (%) 98,5 Yüzde oran (%) 99,0 Yüzde oran (%) 94,4 Yüzde oran (%) 112,3 Yüzde oran (%) 104,9 Yüzde oran (%) 97,4 Yüzde oran (%) 100,6 Yüzde oran (%) 101,1 Yüzde oran (%) 101,2 Yüzde oran (%) 77,4 Yüzde oran (%) 101,6 Yüzde oran (%) 92,8 Yüzde oran (%) 97,6 Yüzde oran (%) 116,0 Yüzde oran (%) 102,2 Yüzde oran (%) 104,8

179

Standart Sapmas› 4,23 3,81 11,97 5,83 14,41 19,09 2,78 2,54 8,89 6,83 9,62 —3,75 3,34 1,36 1,81 11,13 1,89 3,79 3,81 2,81 2,01 9,46 1,47 2,00 2,03 4,06 3,17 0,98 6,29 4,80 10,36 4,23 2,29 1,82 0,76 10,10 4,90 5,55 3,31 2,43 3,80 4,55

De¤iflken Kodu ENPRINORVEÇ ENPRIPARAGUAY ENPRIPERU ENPRIF‹L‹P‹NLER ENPRIPOLONYA ENPRIPORTEK‹Z ENPRIRUSYA ENPRISLOVAKYA ENPRI‹SPANYA ENPRI‹SVEÇ ENPRI‹SV‹ÇRE ENPRITAYLAND ENPRITUNUS ENPRITÜRK‹YE ENPRI‹NG‹LTERE ENPRIABD ENPRIURUGUAY ENPRIZ‹MBABVE ENSECARJANT‹N ENSECAVUSTRALYA ENSECAVUSTURYA ENSECBELÇ‹KA ENSECBREZ‹LYA ENSECKANADA ENSECfi‹L‹ ENSECÇ‹N ENSECÇEK CUM. ENSECDAN‹MARKA ENSECMISIR ENSECF‹NLAND‹YA ENSECFRANSA ENSECALMANYA ENSECYUNAN‹STAN ENSECMACAR‹STAN ENSEC‹ZLANDA ENSECH‹ND‹STAN ENSECENDONEZYA ENSEC‹RLANDA ENSEC‹SRA‹L ENSEC‹TALYA ENSECJAME‹KA ENSECJAPONYA ENSECÜRDÜN

Birimi Ortalamas› Yüzde oran (%) 99,2 Yüzde oran (%) 106,8 Yüzde oran (%) 118,6 Yüzde oran (%) 110,8 Yüzde oran (%) 99,0 Yüzde oran (%) 125,6 Yüzde oran (%) 108,6 Yüzde oran (%) 98,3 Yüzde oran (%) 109,0 Yüzde oran (%) 101,0 Yüzde oran (%) 89,6 Yüzde oran (%) 95,2 Yüzde oran (%) 112,0 Yüzde oran (%) 103,1 Yüzde oran (%) 106,1 Yüzde oran (%) 100,3 Yüzde oran (%) 107,9 Yüzde oran (%) 111,7 ENSEC Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) 72,6 Yüzde oran (%) 104,9 Yüzde oran (%) 100,2 Yüzde oran (%) 119,3 Yüzde oran (%) 48,8 Yüzde oran (%) 100,3 Yüzde oran (%) 69,3 Yüzde oran (%) 52,3 Yüzde oran (%) 90,3 Yüzde oran (%) 113,2 Yüzde oran (%) 69,8 Yüzde oran (%) 112,9 Yüzde oran (%) 99,2 Yüzde oran (%) 99,8 Yüzde oran (%) 91,5 Yüzde oran (%) 83,2 Yüzde oran (%) 98,6 Yüzde oran (%) 42,2 Yüzde oran (%) 44,4 Yüzde oran (%) 103,9 Yüzde oran (%) 84,1 Yüzde oran (%) 83,2 Yüzde oran (%) 67,2 Yüzde oran (%) 98,0 Yüzde oran (%) 57,7

180

Standart Sapmas› 1,19 2,25 3,02 2,46 0,96 2,20 4,08 3,20 0,73 4,52 7,04 3,92 5,72 4,84 4,86 1,82 1,48 15,70 10,38 34,80 4,25 23,92 21,76 5,66 8,30 10,15 4,42 8,84 10,42 7,91 9,91 2,90 4,31 11,86 8,39 6,44 8,22 8,99 5,84 9,21 7,55 3,76 13,34

De¤iflken Kodu ENSECG.KORE ENSECLÜKSEMBURG ENSECMALEZYA ENSECMEKS‹KA ENSECHOLLANDA ENSECY.ZELANDA ENSECNORVEÇ ENSECPARAGUAY ENSECPERU ENSECF‹L‹P‹NLER ENSECPOLONYA ENSECPORTEK‹Z ENSECRUSYA ENSECSLOVAKYA ENSEC‹SPANYA ENSEC‹SVEÇ ENSEC‹SV‹ÇRE ENSECTAYLAND ENSECTUNUS ENSECTÜRK‹YE ENSEC‹NG‹LTERE ENSECABD ENSECURUGUAY ENSECZ‹MBABVE ENTERARJANT‹N ENTERAVUSTRALYA ENTERAVUSTURYA ENTERBELÇ‹KA ENTERBREZ‹LYA ENTERKANADA ENTERfi‹L‹ ENTERÇ‹N ENTERÇEK CUM. ENTERDAN‹MARKA ENTERMISIR ENTERF‹NLAND‹YA ENTERFRANSA ENTERALMANYA ENTERYUNAN‹STAN ENTERMACAR‹STAN ENTER‹ZLANDA ENTERH‹ND‹STAN ENTERENDONEZYA

Birimi Ortalamas› Yüzde oran (%) 91,9 Yüzde oran (%) 78,6 Yüzde oran (%) 57,1 Yüzde oran (%) 57,9 Yüzde oran (%) 119,7 Yüzde oran (%) 96,0 Yüzde oran (%) 106,7 Yüzde oran (%) 36,8 Yüzde oran (%) 68,2 Yüzde oran (%) 71,5 Yüzde oran (%) 91,8 Yüzde oran (%) 78,4 Yüzde oran (%) 88,6 Yüzde oran (%) 87,8 Yüzde oran (%) 105,0 Yüzde oran (%) 112,2 Yüzde oran (%) 97,9 Yüzde oran (%) 42,0 Yüzde oran (%) 49,1 Yüzde oran (%) 49,8 Yüzde oran (%) 108,1 Yüzde oran (%) 95,3 Yüzde oran (%) 78,9 Yüzde oran (%) 39,1 ENTER Yüzde oran (%) Yüzde oran (%) 35,2 Yüzde oran (%) 44,2 Yüzde oran (%) 35,4 Yüzde oran (%) 41,1 Yüzde oran (%) 11,8 Yüzde oran (%) 76,2 Yüzde oran (%) 21,4 Yüzde oran (%) 3,7 Yüzde oran (%) 19,8 Yüzde oran (%) 38,0 Yüzde oran (%) 19,7 Yüzde oran (%) 51,0 Yüzde oran (%) 38,8 Yüzde oran (%) 34,6 Yüzde oran (%) 33,1 Yüzde oran (%) 18,5 Yüzde oran (%) 27,8 Yüzde oran (%) 6,3 Yüzde oran (%) 8,1

181

Standart Sapmas› 6,63 8,43 6,57 7,19 12,75 12,58 10,28 9,62 8,12 5,69 9,08 28,07 5,03 2,57 10,28 27,66 2,43 16,82 15,49 10,97 29,37 1,98 9,99 13,53 6,87 20,61 11,18 11,96 1,31 14,21 7,65 2,07 4,11 9,58 6,75 18,41 10,48 9,21 12,27 6,80 8,20 1,20 3,07

De¤iflken Kodu ENTER‹RLANDA ENTER‹SRA‹L ENTER‹TALYA ENTERJAME‹KA ENTERJAPONYA ENTERÜRDÜN ENTERG.KORE ENTERLÜKSEMBURG ENTERMALEZYA ENTERMEKS‹KA ENTERHOLLANDA ENTERY.ZELANDA ENTERNORVEÇ ENTERPARAGUAY ENTERPERU ENTERF‹L‹P‹NLER ENTERPOLONYA ENTERPORTEK‹Z ENTERRUSYA ENTERSLOVAKYA ENTER‹SPANYA ENTER‹SVEÇ ENTER‹SV‹ÇRE ENTERTAYLAND ENTERTUNUS ENTERTÜRK‹YE ENTER‹NG‹LTERE ENTERABD ENTERURUGUAY ENTERZ‹MBABVE

Birimi Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran Yüzde oran

Ortalamas› 29,9 36,2 34,0 7,0 33,8 15,8 39,7 5,6 8,8 15,3 39,1 43,9 42,8 9,5 24,8 27,1 30,7 24,1 48,6 18,0 36,9 38,2 26,2 19,3 9,2 13,1 33,9 69,4 25,5 4,3

(%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%)

182

Standart Sapmas› 9,56 6,34 8,38 2,18 6,69 3,78 17,35 3,12 5,28 1,49 8,06 14,33 15,09 1,20 4,56 3,25 10,77 12,90 4,50 4,73 11,04 11,18 6,83 4,90 4,35 5,92 14,40 10,11 5,48 1,80