Nobel ekonomi ödülünün bu yıl yaşayan en kıdemli ekonometricilerden olan Norveçli Haavelmo'ya verilmesiyle "ekonometri" kelimesi bir kez daha iktisatçı olmayan çevrelerde de yankılandı, ekonometrinin günümüz iktisat biliminde sahip olduğu yerin önemi de bir kez daha vurgulanmış oldu. Konunun iyice uzağında olanlar biraz Yunanca bilgileri varsa ekonomi ve metre kelimelerden ekonomiyle ilgili bir şeylerin ölçüldüğünü tahmin ettiler, ekonometrinin üniversitelerin iktisat programlarının standart bir parçası olmadığı dönemde yetişmiş iktisatçılar da yeni kuşak yayınlarda sık sık karşılaştıkları, R karelerin, t, F, Durbin-Watson testlerinin, güvenlik aralıklarının, otokorelasyonun ve heteroskedastisitenin harman olduğu bu garip disiplinin ne olduğu konusunda bir kez daha düşünme fırsatı buldular.
Ekonometrinin bir disiplin olarak oluşmaya başladığı dönemde iktisat çevrelerinde yarattığı skeptik tepkilerin üstesinden gelip hâkim iktisat paradigması içinde kendine bir yer açmasının üzerinden epey zaman geçti. Bugün ekonometrinin neoklasik iktisat dünyasında sahip olduğu yer sarsılmaz sağlamlıkta gözükmektedir. Artık iktisatçı olmayan çevrelere hitap eden popüler çalışmalarda bile bol sayıda ekonometrik denklem yer almakta, üniversitelerin iktisat pogramlarında ekonometrinin ağırlığı gittikçe artmakta, iktisatçılar gittikçe daha fazla zamanlarını ekonometri programlarıyla donatılmış bilgisayarların ekranları başında geçirmektedirler, İktisat-ekonometri ilişkisindeki en önemli gelişme ise, ampirik çalışmanın hem fiiliyatta, hem de teorik düzlemde ekonometrik çalışmayla özdeşleştirilmesinin çok büyük yaygınlık kazanmasıdır. Her türlü ampirik veri iktisatçının karşısına ekonometri prizmasından yansıtılmakta ve bunlar her bilim adamının önünde saygıyla eğilmek zorunda olduğu gerçek hayatın doğrulan olarak sunulmaktadır. Matematiksel denklemlerin kesinliğine duyulan hayranlık ve rakamların yalan söylemeyeceği inancıyla ekonometri, neoklasik iktisadın "normatif iktisat" ve "pozitif iktisat" ayrımındaki pozitif kesimin en pozitif unsuru haline gelmiştir. Peki ekonometri gerçekten elektrik mühendisliği, ya da en azından sistematik zooloji kadar pozitif midir?
İktisadî ilişkilerin matematik denklemleriyle ifade edilmesi, Keynesçi makroiktisatla yaygınlık kazanmıştır. Çünkü, Keynes'in öngördüğüşekilde ekonomiye yapılacak sistematik devlet müdahalelerinin başarılı olması için iktisadî ilişkilerin nicel boyutlarıyla bilinmesi gerekir. Böylece, "tüketim, gelir düzeyi ile doğru orantılıdır" gibi "gevşek" bir ifade yerine, aynı ilişkiyi
C= aY
gibi matematiksel bir bağıntı şeklinde belirtmek adet oldu. Burada C tüketim, Y gelir düzeyi, a ise 0 ile l arasında bir katsayıdır. Gelir düzeyinde her birim artışa karşılık tüketim düzeyi a birim artmaktadır. Ancak kısa sürede bu tür kesin, veya istatistik diliyle ifade edersek deterministik bağıntıların gerçek ilişkilerin tasvirinde yetersiz olduğu anlaşıldı. Diyelim ki a katsayısı 0,8 olsun.
C = 0,8Y
Eğer sokaktan yüz kişi çevirip her birine belirli bir miktar parayı hibe ettikten sonra bunların tüketim davranışlarını gözlersek, tümünün de tüketimlerini verdiğimiz paranın %80'i oranında arttırmayacakları aşikârdır. Kimi paranın tamamını harcarken, kimi de hiç harcamayacak, fakat büyük ihtimalle çoğunluk bu iki ucun arasında bir yerde olacaktır. Harcama artışlarının ortalaması da, pekâlâ gelir artışının %80'i olabilir. Bu durumda ilk başta ortaya attığımız bağıntı bir anlamda haklılık kazanmaktadır. Ama yalnızca bir anlamda... Çünkü 0,8 oranı ortalamada doğru olmakla birlikte tek tek vakaların önemli bölümü, hatta belki de hepsi bu orandan az veya çok sapmalar göstermektedir. Demek ki söz konusu olan matematiksel kesinlik taşıyan deterministik bir bağıntı değil, tesadüfi bir bileşen içeren stokastik bir bağıntıdır. Bu durumda muhtemel sapmaları da nazarı itibara alarak tek bir bireyin tüketim gelir bağlantısı
C=0,8Y+u
olarak gösterilebilir. Burada u hata olarak bilinen ve ortalamadan (daha doğrusu beklenen değerden) sapmaları gösteren bir rastlantı değişkenidir.
Bu noktada karşımıza, genel tüketim eğiliminin gerçeğe en yakın olarak hesaplanması sorunu çıkmaktadır. Her bireyin tüketim ve gelir artışı miktarlarından oluşan sayı çiftlerini Kartezyen koordinatlarda gösterirsek bir nokta kümesi elde ederiz. Aslında bu noktalar tüketim ve gelir arasında hiçbir doğrusal bağlantıya işaret etmemekte, bir doğru üzerine oturmamaktadırlar. Fakat biz iki değişken arasında doğrusal bir bağıntı olduğunu, ama noktaların çeşitli dış etkenler yüzünden meydana gelen tesadüfi sapmalar kadar doğrudan kaydıklarını varsaymaktayız. Bu durumda yapılacak iş, noktaların ardında yatan genel eğilimi tahmin edecek şekilde bunların arasından geçen bir doğru çizmektir. İşte bu doğrunun eğimi örneğimizdeki a katsayısını verecektir. Tam da bu aşamada, tahminî doğrunun hangi kıstaslarla çizileceği sorusu gündeme gelir; çünkü seçilecek yönteme göre a katsayısının değeri değişecektir. Bulunan en iyi çözüm doğruyu doğrunun altında ve üstünde kalan noktaların doğruya olan uzaklıklarının (yani sapmaların) karelerinin toplamını en aza indirecek şekilde çizmektir. En küçük kareler yöntemi olarak bilinen bu prosedür ekonometrinin klasik ve en yaygın tahmin yöntemidir. Bu şekilde elde edilen bir denkleme regresyon adı verilir.
Bu kısa teknik bilgiden sonra, konunun bizi ilgilendiren kısmına geri dönebiliriz. Ekonometrik regresyon, iktisadî tahlil aracı olarak ne derece güvenilirdir? Ampirik verileri, ekonometrik tekniklerin süzgecinden geçirmek, iktisatçıya ne gibi avantajlar sağlar? Önce güvenilirliği ele alalım... Bu kavramı şu anlamda kullanıyorum: Yapılan bir regresyonun iki değişken arasında bir bağıntı olduğunu göstermesi, bu iki değişken arasında gerçekten böyle bir bağıntı bulunduğunu ne ölçüde garanti eder? Sonuç olarak en dağınık nokta kümesinin ortasından da bir doğru geçirilebilir. Klasik istatistik geleneği, dolayısıyla ekonometri bu tehlikeye karşı yapılan regresyonların anlamlı olmasını sağlamak için sapmaların boyutu ve örneklem uzayının genişliğiyle ilgili kıstaslara dayanan güvenilirlik testlerine başvurur. Hataların regresyon doğrusundan uzaklığı belli bir sınırın üstüne çıktığında ve/veya örnek sayısı belli bir sınırın altına düştüğünde elde edilen sonuçlar anlamlı sayılmamaktadır.
Peki, gerek regresyon elde etme alanındaki son derece geliştirilmiş, karmaşık teknikler, gerekse kılı kırk yaran güvenilirlik testlerinin ekonometrik sonuçlan tartışılmaz kıldığı söylenebilir mi? Örneklerle görelim:
Fisher'in meşhur para denklemini bütün iktisatçılar bilir:
MV = PT
M piyasada tedavül eden para miktarı, P genel fiyat düzeyi, V paranın devir hızı, T ise gerçeklesen mübadele işlemi sayısıdır. Neoklasik iktisada göre bu bir özdeşliktir ve T ve V değişkenleri kısa dönemde az çok sabittir. Böylece bu bağıntı para arzıyla fiyat düzeyi arasında bir doğru orantıya dönüşür.
1975 yılında Mills, İngiltere'deki para arzının artış oranıyla enflasyon oranı arasındaki korelasyonu hesaplamıştır. Bir yıl sonra ise Llewellyn ve Wittcomb adlı iki araştırmacı ruhlu İngiliz yurttaşı enflasyon oranıyla başka bir değişken arasında, aynı ekonometrik yöntemleri kullanarak daha yüksek bir korelasyon bulmuşlardır.
Bu değişken İskoçya'daki dizanteri vakalarının sayısıdır. (The Times, 4-6 April 1977).
İngiliz ekonometricisi David Hendry'nin yaptığı küçük bir çalışma sonucunda da, 1958-68 arasında İngiltere'deki kümülatif yağış miktarı ile enflasyon arasındaki korelasyon, enflasyon ile para arzındaki artış arasındaki korelasyondan daha yüksek çıkmışta (Econometrics, Alchemy or Science? Economica, no. 47,1980)
Evet, ekonometrinin çok gelişmiş teknikleriyle aralarında bir ilişki olmasını beklemediğimiz değişkenler arasında korelasyon saptanabilmektedir. Bu böyle olduğu gibi, arasında bir bağıntı bulmayı umduğumuz değişkenler arasında ekonometrik bir bağıntı yaratma şansımız da oldukça yüksektir. Eğer doğrusal fonksiyon biçiminde anlamlı bir korelasyon çıkmıyorsa logaritmik veya yarı-logaritmik fonksiyonları deneyebiliriz, normal değişkenler yerine gecikmeli veya ağırlıklı (varyanslarına göre) değişkenler kullanabiliriz. Bu tür manipülasyonların bir veya birkaçının kullanılmasıyla herhangi iki değişken arasında korelasyon meydana getirme şansı ihmal edilemeyecek düzeydedir.
Kısaca ifade etmek gerekirse, ekonometrik sonuçlar hiç bir biçimde kesin değildir. Bu sonuçlarla herhangi bir hipotez kanıtlanamaz veya çürütülemez. Ampirik veriler ekonometri süzgecinden geçince daha açıklayıcı veya daha kesin olmadıkları gibi, sağduyu elden bırakıldığında daha yanıltıcı da olabilirler. Tabiî bütün bunlardan ekonometrinin hiç bir işe yaramayan bir çeşit göz boyama olduğu anlamı çıkartılmamalıdır, özellikle çok sayıda değişken arasındaki ilişkilerin incelenmesi söz konusu olduğunda ekonometri yararlı, hatta vazgeçilmez bir tekniktir. Tabiî tuzaklarını ve sınırlarını bilerek kullanmak şartıyla...
Bu arada ekonometrinin yalnızca geçmişe ait verilerin tasnifi ile mi uğraştığı sorusu akla gelebilir. Ekonometrinin bir araştırma (yeni bulgular keşfetme) ve geleceği tahmin etme aracı olarak değeri nedir?
Bu sorulara iyimser bir yanıt vermek oldukça zordur. İlkin, bu alanlarda da ekonometrinin genel teknik sınırlamalarının geçerli olduğunu hatırlamak gerekir. Ekonometrinin gerçek anlamda bir araştırma aracı olması metodolojik olarak mümkün değildir. Bir ekonometrik modelin araştırmacıya neler söyleyip neler söyleyemeyeceği zaten ilk başta model kurulup değişkenler saptanırken belirlenmektedir. Regresyon sonuçlarının araştırmacıya kendisinin daha önce aklına gelmemiş olan bir hususu bildirmesi imkansızdır.
Geleceği tahmin alanında da ekonometri, hele neoklasik varsayımların hizmetinde bir ekonometri, parlak bir tablo sergilememektedir. Ekonometrik tahminler esas olarak belirli değişkenler arasındaki ilişkilerin şimdiye dek nasıl olduysa bundan böyle de aynı şekilde olacağı varsayımına dayanır. Tahmin işlemi, geçmişe ait bağıntıların geleceğe yönelik izdüşümlerinin elde edilmesinden ibarettir. Oysa kapitalizmin seyrinin doğrusal bir süreklilik arzetmediği açıktır. Bu üretim tarzında meta üretimi ile üretilen değişim değerinin gerçekleşmesinin birbirinden kopuk olması, ekonomiyi anarşik bir işleyişe mahkum kılar. Ekonomik süreçlerin inişli çıkışlı bir seyir izlemesi ve eşitsiz gelişme özellikleri göstermesi bu sistemin yapısal bir zorunluluğudur. Buna, neoklasik iktisadın gözden kaçırdığı (kimi zaman da göz ardı ettiği) bir noktayı eklemek gerekir: İktisadî süreçler boşlukta cereyan etmezler. Toplumsal, siyasî ve ideolojik dinamiklerle karşılıklı etkileşim içinde gelişir ve nihaî belirlenimlerine bu etkileşim sonucunda ulaşırlar. Bütün bunlardan ötürü, şimdiye kadar yapılageldiği haliyle ekonometrik tahminlerin kapitalizmin seyrini önceden görebileceğini sanmak, en azından saflık olur.
Sonuç olarak ekonometrinin, hatta genel olarak istatistiğin ne derece yararlı (veya zararlı!) olduğu sorusunun cevabı ancak tekniğin nasıl kullanıldığına bakarak yanıtlanabilir. Bu bağlamda, toplumsal tarihin bütünsel bir süreç olduğunun bilincinde olan, kapitalizmin iç çelişkilerini göz önünde bulunduran ve objektif bir değer teorisinden hareket eden bir iktisadın ekonometriden nasıl yararlanabileceği sorusu da ekonometrinin ve iktisadın gündemindeki önemini korumaktadır.
İktisat Dergisi Aralık 1989 Sayı 301