ULUSLARARASI GÖÇ HAREKETLERİNİN TEMEL MAKROEKONOMİK GÖSTERGELER İLE İLİŞKİSİ: G7 ÜLKELERİ İÇİN PANEL VERİ ANALİZİ

Abstract

Uluslararası göç hareketlerinin nedenlerinin belirlenmesi günümüzde önemli bir beşerî sermaye olarak kabul edilen insan faktörünün mobilitesinin kontrol edilmesi açısından uygulanması muhtemel politikalara yön vermektedir. Bu kapsamda, çalışmanın amacı göçe ev sahipliği yapan G7 ülkelerinde göçmen nüfusun söz konusu göç kararında etkili olan çekici faktörleri ekonomik değişkenler bakımından belirlemektir. Bu amaçla temel makroekonomik göstergelerden kişi başına GSYH, işsizlik oranı, enflasyon oranı ve ekonomik küreselleşme endeksi temel açıklayıcı değişkenler olarak benimsenmiş ve ilgili veriler yıllık olarak 2000-2017 dönemi için temin edilmiştir. Panel ARDL tahmin yöntemi benimsenerek uygulanan analiz bulgularına göre uzun dönemde kişi başına GSYH ve ekonomik küreselleşmedeki artışların G7 ülkelerine yönelik göçün çekici unsurları olarak belirlenirken, enflasyon oranındaki bir artış göçmen sayısında azalışa neden olmaktadır. İşsizlik oranının ise uzun dönemde göçmen nüfus üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkisine rastlanmamıştır.

Full text

86
Nişantaşı Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
Year/Yıl 2020, Vol./Cilt 8 Issue/Sayı 2, 86-93.
A R A Ş T I R M A M A K A L E S İ / R E S E A R C H A R T I C L E
ULUSLARARASI GÖÇ HAREKETLERİNİN TEMEL MAKROEKONOMİK
GÖSTERGELER İLE İLİŞKİSİ: G7 ÜLKELERİ İÇİN PANEL VERİ ANALİZİ**
Prof. Dr. Serdar ÖZTÜRK*
Öğr. Gör. Buket ALTINÖZ*
*Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi,
İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İktisat
Bölümü
e-posta:
serdarozturk@nevsehir.edu.tr
0000-0003-0650-0244
* Nişantaşı Üniversitesi, Meslek
Yüksekokulu, Muhasebe ve Vergi
Uygulamaları Pr.
e-posta:
buket.altinoz@nisantasi.edu.tr
0000-0002-4276-4821
ÖZET
Uluslararası göç hareketlerinin nedenlerinin belirlenmesi günümüzde önemli bir beşerî sermaye olarak kabul edilen
insan faktörünün mobilitesinin kontrol edilmesi açısından uygulanması muhtemel politikalara yön vermektedir. Bu
kapsamda, çalışmanın amacı göçe ev sahipliği yapan G7 ülkelerinde göçmen nüfusun söz konusu göç kararında etkili
olan çekici faktörleri ekonomik değişkenler bakımından belirlemektir. Bu amaçla temel makroekonomik
göstergelerden kişi başına GSYH, işsizlik oranı, enflasyon oranı ve ekonomik küreselleşme endeksi temel açıklayıcı
değişkenler olarak benimsenmiş ve ilgili veriler yıllık olarak 2000-2017 dönemi için temin edilmiştir. Panel ARDL
tahmin yöntemi benimsenerek uygulanan analiz bulgularına göre uzun dönemde kişi başına GSYH ve ekonomik
küreselleşmedeki artışların G7 ülkelerine yönelik göçün çekici unsurları olarak belirlenirken, enflasyon oranındaki
bir artış göçmen sayısında azalışa neden olmaktadır. İşsizlik oranının ise uzun dönemde göçmen nüfus üzerinde
istatistiksel olarak anlamlı bir etkisine rastlanmamıştır.
Anahtar Kelimeler: Göç, Ekonomik Büyüme, Küreselleşme, G7 Ülkeleri, Panel ARDL.
Jel Kodları: F22; O47; F69; C23.
THE RELATIONSHIP BETWEEN INTERNATIONAL MIGRATION MOVEMENTS AND
MAIN MACROECONOMIC INDICATORS: PANEL DATA ANALYSIS FOR G7 COUNTRIES
ABSTRACT
Determining the causes of international migration movements gives direction to possible policies to be implemented
in terms of controlling the mobility of the human factor, which is accepted as an important human capital today. In
this context, the aim of this study is to determine the pull factors affecting the migration decision of the immigrant
population in terms of economic variables in the G7 countries hosting to migration. For this purpose, GDP per capita,
unemployment rate, inflation rate and economic globalization index, which are among the basic macroeconomic
indicators, are adopted as the main explanatory variables and the relevant data are obtained annually for the 2000-
2017 period. According to the analysis results applied by adopting the panel ARDL estimation method, while the
increase in per capita GDP and economic freedom are determined as the pull factors of migration towards G7
countries, an increase in the inflation rate causes a decrease in the number of immigrants. On the other hand, a
statistically significant effect of the unemployment rate on the immigrant population is not observed in the long run..
Keywords: Migration, Economic Growth, Globalization, G7, Panel ARDL.
Jel Codes: F22; O47; F69; C23.
**Bu çalışma Prof. Dr. Serdar ÖZTÜRK danışmanlığında Buket ALTINÖZ tarafından Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi Sosyal
Bilimler Enstitüsü İktisat Ana Bilim Dalında hazırlanan doktora tezinden türetilmiştir.
Geliş Tarihi/Received: 04.11.2020
Kabul Tarihi/Accepted: 29.11.2020
Yayım Tarihi/Printed Date: 20.12.2020
Kaynak Gösterme: Öztürk, S. ve Altınöz, B. (2020). “Uluslararası Göç Hareketlerinin Temel Makroekonomik
Göstergeler ile İlişkisi: G7 Ülkeleri İçin Panel Veri Analizi”. Nişantaşı Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 2(8) 86-93.

Uluslararası Göç Hareketlerinin Temel Makroekonomik Göstergeler ile İlişkisi: G7 Ülkeleri İçin Panel Veri
Analizi
NUSBD
Serdar ÖZTÜRK ve Buket ALTINÖZ
87
Nişantaşı Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
Year/Yıl 2020, Vol./Cilt 8 Issue/Sayı 2, 86-93
GİRİŞ
Uluslararası göç küreselleşme sürecinin en belirgin işaretlerinden biri olarak değerlendirilmekle
birlikte, günümüzde ülkeler, bölgeler ve kıtalar arasındaki göç akımlarının artması giderek daha
entegre bir dünyada insanların ulusal sınırlar dışında bir fırsat arayışını yansıtmaktadır. En
genel anlamıyla göç kavramı geçici veya kalıcı bir ikamet değişikliğini ifade ederken, daha
spesifik olarak, bir kişinin veya bir grup insanın siyasi ve idari sınırları aşarak ve kendi iradesi
ile belirli bir coğrafi birimden diğerine doğru hareket etmesi olarak tanımlanmaktadır (Noja vd.,
2018). Küresel tahminler 2019 yılında dünyada yaklaşık 272 milyon uluslararası göçmen
olduğunu ve bu rakamın küresel nüfusun yüzde 3,5’i kadar olduğunu göstermektedir (Dünya
Göç Raporu, 2020). Günümüzde ağırlıklı olarak gelişmişlik düzeyi yüksek ve sanayileşmiş
ülkelere yönelik küresel göç hareketinin yoğunluğu dikkat çekmektedir. Dolayısıyla gelişmiş
ülkelere yönelik bu hareketin nedenlerinin belirlenmesi, hem gelişmekte olan ülkelerin insan
sermayesi kaybını önlemeye yönelik politikalar geliştirmesinde, hem de küresel demografik
düzensizliklerin hafifletilmesinde önem arz etmektedir.
Göçe yönelik açıklamaların temelinde kaynak ülkenin sahip olduğu itici faktörler ve ev sahibi
ülkelerin sahip olduğu çekici faktörler ön plana çıkmaktadır. Bu bağlamda göç sebep ve
sonuçları olan bir kavramdır (Çelik, 2006:150). Göç kararı, esasen, ekonomik ve ekonomik
olmayan sayısız faktör tarafından etkilenen karmaşık bir karardır. Göçün ekonomik nedenleri
temelde neo-klasik kuram tarafından açıklanmaktadır. Kuramın makro bakış açısı göçün emek
zengini ülkeler ile sermaye zengini ülkeler arasındaki ücret farklılıklarının bir sonucu olduğu
görüşüne dayanmaktadır. Mikro perspektiften ise bu kuram, bireylerin yüksek gelir elde etme
güdüsüyle hareket ettiklerini ifade eder (Sirkeci ve Yaylacı, 2019: 21-22). Dolayısıyla göçün
ekonomik nedenlerinin temelinde bireylerin daha yüksek yaşam standartlarına sahip olma
arayışı yer almaktadır ve bu durum doğrudan o ülkenin işgücü piyasalarının istikrarı ve ülkenin
ekonomik gelişmişlik seviyesi ile ilişkilidir. Diğer bir deyişle, özellikle GSYH artışı ülkelerin refah
seviyesinin yükselmesi ve sürdürülmesi için imkân vermektedir ve bu kapsamda literatürde göç
ve refah arasındaki ilişkiyi araştıran çalışmalara rastlamak mümkündür (Giulietti vd., 2013;
Boubtane vd., 2013; Grau veLopez, 2017).
Bu çalışmanın amacı G7 ülkelerinin kişi başına GSYH, işsizlik, enflasyon ve küreselleşme düzeyi
gibi temel makroekonomik göstergelerinin bu ülkelerdeki göçmen nüfusa etkisini
araştırmaktadır. Bu amaçla panel Autoregressive Distributed Lag (ARDL) yaklaşımı
benimsenmiştir. Bu temel amaç etrafında çalışma mevcut literatüre birtakım avantajlar
sağlamaktadır. Öncelikle ilgili literatürde yaygın bir şekilde göçmen nüfusun ev sahibi ülkeye
olan etkileri özellikle ekonomik değişkenler bakımından ele alınmaktadır (Beenstock ve Fisher,
1997; Muysken ve Ziesemer, 2013; D’Kancs ve Lecca, 2017; El-Bahlawan ve Al-Maadeed, 2018;
Aslan ve Altınöz, 2020). Bununla birlikte, her göç hareketi aynı zamanda bir beşerî sermaye
hareketi olarak değerlendirildiğinde göç veren ülkenin önemli bir işgücü kaybı yaşamasına
sebebiyet vermektedir (Ünsal, 2019:57). Dolayısıyla göçmen nüfusun göç alan ülkeye olan
etkilerinin ötesinde, bu ülkelerin sahip olduğu çekici faktörleri belirlemek söz konusu beşerî
sermaye kaybının önlenmesi bakımından göç veren ülkeye yol gösterici niteliktedir. Ayrıca bu
çalışmada panel ARDL tahmin yönteminden faydalanılarak ilgili literatüre güncel bir ampirik
bakış açısı kazandırılmaktadır. Bu çalışmada panel ARDL’nin dayandığı pooled mean group
(PMG) ve mean group (MG) tahmincilerinden faydalanılmıştır. Her iki tahminci açıklayıcı
değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki hem kısa dönem hem de uzun dönem etkilerini
sunmaktadır. Böylece çalışmanın amacı ile uyumlu olarak göçmen nüfus üzerinde etkili olan ev
sahibi ülkenin ekonomik dinamikleri kısa ve uzun vadeli olarak tespit edilmiştir.
Çalışma temel amaç ve katkılar etrafında çalışmanın izleyen bölümünde göçün nedenlerine
yönelik yapılmış olan ampirik çalışmalar sunulmuştur. Sonraki kısım temel ampirik model, veri
seti ve araştırma metodolojini kapsamaktadır. Ardından ampirik bulgular açıklanarak, son
olarak sonuç bölümünde temel bulgular ışığında bir takım politika önerisi yapılacaktır.

Uluslararası Göç Hareketlerinin Temel Makroekonomik Göstergeler ile İlişkisi: G7 Ülkeleri İçin Panel Veri
Analizi
NUSBD
Serdar ÖZTÜRK ve Buket ALTINÖZ
88
Nişantaşı Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
Year/Yıl 2020, Vol./Cilt 8 Issue/Sayı 2, 86-93
1. Literatür Araştırması
Literatürde göçün nedenlerini araştıran çok sayıda çalışmaya rastlamak mümkün olsa da
ampirik çalışmalar oldukça sınırlıdır. Yapılan çalışmalar göç hareketlerinin sosyal, demografik,
politik ve ekonomik gibi pek çok dinamiğe bağlı olduğunu birtakım analizlerle göstermekle
birlikte, bu başlık altında çalışmanın amacı ile uygun olarak göçün ekonomik belirleyicilerine yer
veren ampirik çalışmalar sunulmaktadır.
Mayda (2010) 14 OECD ülkesine yönelik göçün 1980-1995 veri dönemindeki belirleyicilerini
farklı açılardan ampirik olarak ele almıştır. Çalışmanın temel amacı hedef ve kaynak ülkelerdeki
ortalama gelirin göç üzerindeki etkisini analiz etmektir. Bunun yanı sıra coğrafi, kültürel ve
demografik faktörlerin etkisi de analize dahil edilmiştir. Elde edilen sonuçlar hedef ülkedeki
gelir fırsatlarının göç oranlarını önemli ölçüde artırdığını göstermiştir. Bununla birlikte, kaynak
ülkedeki GSYH’nın etkisi negatif fakat hedef ülkedeki pozitif etkiye göre oldukça küçük ve
önemsizdir. Dolayısıyla bu sonuç gelirin göç hareketleri üzerinde önemli bir çekici faktör etkisi
olduğu söylenebilir. Naude (2010) 45 Sahra Altı Afrika ülkesinden göçün nedenlerini 1965-2005
dönemi verileri ile araştıran bir analiz gerçekleştirmiştir. Çalışmada söz konusu ülkelerdeki
uluslararası göçün en önemli belirleyicilerinin iç çatışmalar ve iş fırsatları arayışı olduğunu öne
süren ampirik kanıtlara ulaşılmıştır. Daha spesifik olarak ise şiddetli çatışmaları ve GSYH
büyüme farklılıkların dış göç üzerindeki etkisinin oldukça büyük olduğu yapılan analiz
sonucunda ortaya konmuştur.
Boubtane vd. (2013) göçmen nüfus, işsizlik ve GSYH ilişkisini ev sahibi ülke açısından
Bootstrapped panel Granger nedensellik analizi uygulayarak OECD ülkelerine ait 1980-2005
dönemi yıllık verileri ile test etmişlerdir. Elde edilen sonuçlara göç işsizliğin sadece Portekiz’de
göç üzerinde negatif bir nedensel etki ortaya çıkardığı, buna karşın hiçbir ülkede göçün işsizliğe
neden olmadığı sonucuna ulaşmışlardır. Ayrıca, Fransa, İzlanda, Norveç ve İngiltere’de büyüme
göç üzerinde pozitif bir nedensellik etkisine sahipken, hiçbir ülkede göçün büyümenin nedeni
olmadığı ortaya konmuştur. Giulietti vd. (2013) Avrupa Birliği ülkelerinde işsizlik yardımlarının
bu ülkelere yönelik göç için çekici bir faktör olup olmadığını araştırmayı amaçlamışlardır. OLS
tahmin yaklaşımı ile ulaştıkları sonuçlar işsizlik yardımlarının orda düzeyde bir etkiye sahip
olduğunu gösterirken, GMM yaklaşımı benimsendiğinde bu etki oldukça küçük ve önemsizdir.
Jennissen (2013) Batı Avrupa’da net göçün ekonomik belirleyicilerini 1960-1998 dönemi için ele
almıştır. Analiz sonuçları GSYH’nın pozitif, işsizliğin negatif ve anlamlı bir etkisi olduğunu
göstermiştir.
Clemens (2014) göç ve gelişme düzeyi arasındaki ilişkiyi araştırmıştır. Ulaşılan sonuçlar üst-orta
gelir düzeyini geçtikten sonra ev sahibi ülke açısından göç baskısının azaldığını göstermektedir.
Bir diğer deyişle, yoksul ülkelerde kalkınma düzeyi daha fazla göç anlamına gelirken, belirli bir
gelir düzeyini aştıktan sonra gelişen kalkınma dışarıya göç hareketini azaltmaktadır. Docquier
vd. (2014) 138 kaynak ülke ve 30 ev sahibi ülkeye ait 2000-2010 yıllarını kapsayan bir veri seti
ile analiz gerçekleştirmişlerdir. Ulaşılan sonuçlar ev sahibi ülkedeki kişi başına düşen gelirin
potansiyel göçmen havuzunun genişlemesinde önemli bir belirleyici olduğunu ortaya
koymuştur. Dolayısıyla ev sahibi ülkenin ekonomik büyüme düzeyi göçmenler için göç
fırsatlarının ana ekonomik kaynağını temsil etmektedir.
Grau ve Lopez (2017) Avrupa’daki göçmen nüfusun göç kararında etkili olan faktörleri tespit
etmeyi amaçlamıştır. Söz konusu çalışmada ele alınan temel belirleyiciler ekonomi, nüfus, sağlık
ve çevresel sürdürülebilirlik etrafında şekillenmiştir. Ayrıca analiz iki veri setini içermektedir.
Hem Avrupa Birliği üye ülkelerinin tamamına (EU-28) hem de Euro Birliğine (EU-19) dayanan
iki ayrı veri seti 2000-2014 dönemi için elde edilmiş ve buna göre GMM tahmin yaklaşımından
faydalanılmıştır. Sonuçlar özellikle 2008-2014 döneminde Avrupa’da yaşanan göçmen krizinin
GSYH ve kamu borcu ile büyük ölçüde ilişkili olduğunu göstermiştir. Ayrıca sonuçlar Euro
bölgesindeki ülkelerin incelenen değişkenlerdeki varyasyona diğerlerine kıyasla daha duyarlı
olduğunu ortaya koymuştur.

Uluslararası Göç Hareketlerinin Temel Makroekonomik Göstergeler ile İlişkisi: G7 Ülkeleri İçin Panel Veri
Analizi
NUSBD
Serdar ÖZTÜRK ve Buket ALTINÖZ
89
Nişantaşı Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
Year/Yıl 2020, Vol./Cilt 8 Issue/Sayı 2, 86-93
Dao vd. (2018) göç ve ekonomik gelişme arasındaki ilişkiyi OECD ülkeleri için analiz etmişlerdir.
Sonuçlar finansal teşvik ve kısıtlamalar gibi mikroekonomik itici güçlerin göç üzerinde sınırlı bir
etkiye sahip olduğunu göstermiştir. Bunun aksine nüfusun yetenek düzeyi gibi makrokonomik
faktörlerin göç üzerinde daha belirgin bir etkisine ulaşılmıştır. Genel olarak, bu çalışmadan elde
edilen bulgular yerli nüfustaki eğitim düzeyinin artması ve bu kesimin göç eğiliminin yüksek
olması nedeniyle ülke dışına göç hareketinin ekonomik gelişme ile birlikte arttığını
göstermektedir. Drazenovic vd. (2018) göç verme karanında etkili olan ekonomik ve ekonomik
olmayan faktörleri çekim modeli ile analiz etmişlerdir. Çalışmada Hırvatistan’dan ve diğer yeni
AB üyesi ülkelerden çekirdek AB ülkelerine göç akışları 2000-2016 dönemi için ele alınmıştır.
Elde edilen sonuçlar GDP ve işgücü piyasasının göç kararında büyük ölçüde etkili olduğunu
göstermiştir. Arif (2020) 103 kaynak ve ev sahibi ülkenin karşılıklı uluslararası göç akışı
üzerinde etkili olan ekonomik, politik ve sosyal faktörleri PPML yöntemi ile tespit etmeyi
amaçlamıştır. Elde edilen sonuçlar ekonomik özgürlüğün önemli bir çekici faktör olduğunu
açıklarken, ekonomik faktörler aynı zamanda göçün önemli itici faktörleri olarak tespit
edilmiştir.
2. Model, Veri Seti ve Metodoloji
Ekonomik değişkenlerin uluslararası göç üzerindeki etkisini araştırmak üzere oluşturulan temel
bir panel veri modeli şu şekildedir:
Modelin bağımlı değişkeni OECD Uluslararası Göç veri tabanından temin edilmiştir ve G7
ülkelerine 2000-2017 yılları arasında gelen yabancı nüfusun yıllara göre toplam değerini ifade
etmektedir. Açıklayıcı değişkenler sırasıyla, kişi başına GSYH (log_gdppc), toplam işsiz sayısının
toplam işgücüne oranı (log_unemp), enflasyon oranı (log_inf) ve ekonomik küreselleşme
endeksini (log_glob) ifade eder. Tüm değişkenler modele logaritmik bir şekilde dahil edilmiştir.
Çalışmanın analiz kısmında öncelikle değişkenlerin birim kök içerip içermeği Im-Pesaran_shin
(IPS) birim kök testi ile tespit edilmiştir. IPS testi panelde yer alan tüm verilerin heterojen bir
katsayıya sahip olduklarını ifade etmektedir. Panelde birim kök olduğunu ifade eden boş
hipoteze karşı panelde birim kök olmadığı şeklinde oluşturulan alternatif hipotez sınanmaktadır.
Bu testin matematiksel gösterimi aşağıdaki gibidir (Im vd., 2003):
serilerin durağanlıkları incelendikten sonra açıklayıcı değişkenlerin GSYH üzerindeki etkilerini
test etmek için Pesaran vd. (1999), tarafından geliştirilen panel autoregressive distributed lag
(ARDL) modeli kullanılmıştır.
Panel ARDL modeli, ortalama grup tahmincisine (MG), havuzlanmış ortalama gruba (PMG) ve
dinamik sabit etkiler (DFE) modeline dayanmaktadır. Temel bir panel ARDL denklemi aşağıdaki
gibi oluşturulmuştur (Pesaran vd., 1999):
burada Y bağımlı değişkeni, X bağımsız değişkeni ifade etmektedir. MG tahmincisi uzun dönem
parametrelerinin ağırlıklandırılmamış ortalamasını almaktadır ve MG tahmincisi ARDL
parametreleri üzerine herhangi bir kısıt koymamaktadır. Belirli değişkenlerin paneli oluşturan
birimler arasında aynı olmasına izin vermemesi MG tahmincisinin eksikliğidir. Bu eksiklik de
PMG tahmincisi kullanılarak giderilmektedir. Böylece Panel ARDL’nin uzun dönemde
homojenliği ve kısa dönemde heterojenliğe izin verdiği görülmektedir. MG ve PMG

Uluslararası Göç Hareketlerinin Temel Makroekonomik Göstergeler ile İlişkisi: G7 Ülkeleri İçin Panel Veri
Analizi
NUSBD
Serdar ÖZTÜRK ve Buket ALTINÖZ
90
Nişantaşı Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
Year/Yıl 2020, Vol./Cilt 8 Issue/Sayı 2, 86-93
modellerinden hangisinin kullanılacağı yönündeki seçim sorununun çözülmesi için Pesaran vd.
(1999) tarafından uzun dönemde parametrelerin homojenliğinin test edilmesi için Hausman
(1978) testinin yapılmasının uygun olacağı belirtilmiştir. Uzun dönemde homojenlik
varsayımıyla birlikte PMG tahmincisinin etkin ve tutarlı bir test olduğu kabul edilmektedir.
3. Analiz Bulguları
Başlıca ekonomik değişkenlerin uluslararası göç üzerinde etkisini G7 ülkeleri için ele alan bu
çalışmada öncelikle serilere ilişkin birim kök sınaması yapılmış ve test sonuçları Tablo 1’de
sunulmuştur. IPS birim kök testi sonuçları sabitli modelde log_inf, sabitli ve trendli modelde hem
log_inf hem de log_unemp değişkenlerinin düzeyde durağan olduğunu, diğer serilerin ise I(1)
entegrasyon derecesine sahip olduğunu göstermektedir. Bu durum farklı derecelerden durağan
olan serilere yönelik katsayı tahminine imkân veren en uygun yöntem olarak panel ARDL
yaklaşımından benimsenmesi için gerekli olan koşulun sağlandığı anlamına gelir.
Tablo 1. Birim Kök Testi Sonuçları (IPS)
Sabitli
Sabitli ve Trendli
Düzey
Fark
Düzey
Fark
log_goc
-1.20269
-6.28734*
0.14955
-5.99129*
log_gdppc
1.55213
-5.15004*
-1.23605
-3.31851*
log_unemp
-0.92458
-3.86815*
-1.43347**
-2.45133*
log_ınf
-3.94872*
-7.51589*
-4.28959*
-5.63040*
log_glob
-0.36611
-5.67750*
-0.96773
-5.84690*
* ve ** sırasıyla %1 ve %10 istatistiksel anlamlılık düzeylerini ifade eder.
Birim kök sınamasının ardından uzun dönemde değişkenler arasında eşbütünleşme ilişkisinin
varlığını ortaya koymak için Pedroni panel eşbütünleşme analizinden faydalanılmıştır. Elde
edilen sonuçlar Tablo 2’de yer almaktadır. Buna göre seriler arasında güçlü uzun dönemli
ilişkilerin varlığını gösteren altı sonuç elde edilmiştir.
Tablo 2. Pedroni Eşbütünleşme Testi Sonuçları
Within-dimension
İstatistik
Olasılık
İstatistik
Olasılık
Panel v-Statistic
-1.568994
0.9417
-1.558203
0.9404
Panel rho-Statistic
1.295176
0.9024
1.229153
0.8905
Panel PP-Statistic
-2.613516
0.0045
-3.327362
0.0004
Panel ADF-Statistic
-2.464604
0.0069
-3.393443
0.0003
Between-dimension
İstatistik
Olasılık
Group rho-Statistic
2.407979
0.9920
Group PP-Statistic
-5.664635
0.0000
Group ADF-Statistic
-4.084735
0.0000

Uluslararası Göç Hareketlerinin Temel Makroekonomik Göstergeler ile İlişkisi: G7 Ülkeleri İçin Panel Veri
Analizi
NUSBD
Serdar ÖZTÜRK ve Buket ALTINÖZ
91
Nişantaşı Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
Year/Yıl 2020, Vol./Cilt 8 Issue/Sayı 2, 86-93
Eşbütünleşme ilişkisinin varlığını değişkenlerin uzun dönemde birbirleriyle ilişkili oldukları
hakkında bir fikir vermekle birlikte, açıklayıcı değişkenlerin bağımlı değişken üzerinde kısa ve
uzun dönemde nasıl bir etkide bulunduğunu tespit etmek için katsayı tahmin yönteminden
faydalanmak kaçınılmazdır. Bu doğrultuda çalışmada uygulanan panel ARDL metodunun
dayandığı PMG ve MG tahmin sonuçları Tablo 3’te sunulmuştur.
Tablo 3. Panel ARDL Kısa ve Uzun Dönem Katsayı Tahmin Sonuçları
PMG
MG
Kısa dönem
Katsayı
Olasılık
Katsayı
Olasılık
ECT
-0.4526288
0.006
-0.8126357
0.000
D.log_gdppc
-1.142425
0.568
-1.08296
0.608
D.log_unemp
-0.2973873
0.366
0.1725312
0.512
D.log_ınf
0.1496362
0.595
0.3203785
0.316
D.log_glob
-1.337945
0.245
0.3656265
0.781
Cons.
0.5603364
0.015
4.902183
0.511
Uzun dönem
Katsayı
Olasılık
Katsayı
Olasılık
log_gdppc
0.3264558
0.085
-1.530184
0.761
log_unemp
-0.0213224
0.911
-1.672407
0.293
log_ınf
-0.3571672
0.033
-0.3112599
0.119
log_glob
1.718417
0.000
-2.456423
0.389
Hausman testi
Chi^2
Olasılık
H0: PMG geçerlidir
1.99
0.738
* ve ** sırasıyla %1 ve %10 istatistiksel anlamlılık düzeylerini ifade eder.
Tablo 3’te yer alan PMG tahmin sonuçlarına göre kısa dönemde açıklayıcı değişkenlerin göçmen
sayısına herhangi bir etkisi yoktur. Uzun dönemde ise kişi başına GSYH hasıladaki bir artış
göçmen sayısını yaklaşık yüzde 0,32 artırmaktadır. Bu sonuç Mayda (2010), Naude (2010),
Jennissen (2013), Docquier vd. (2014) ve Drazenovic vd. (2018)’nin bulguları ile uyumludur.
Bununla birlikte ekonomik küreselleşme endeksi benzer şekilde pozitif etkiye sahipken,
enflasyon oranının artmasıyla birlikte göçmen sayısında bir azalış ortaya çıkmaktadır. İşsizlik
oranına ait katsayısı ise negatif olsa bile istatistiksel olarak anlamlı değildir. İşsizliğe ilişkin elde
edilen bu sonuç literatürde yer alan Boubtane vd. (2013) ve Giulietti vd. (2013) ile uyumludur.
Dolayısıyla kişi başına GSYH ve ekonomik küreselleşme göç kararında çekici birer faktör olarak
kabul edilirken, enflasyon oranı caydırıcı bir unsur olarak ifade edilebilir. PMG sonuçlarına ek
olarak MG sonuçları da Tablo 3’te sunulmuş ve hem kısa hem de uzun dönem katsayılarına
ilişkin istatistiksel olarak anlamlı sonuçlara ulaşılamamıştır. Ancak yapılan Hausman test
sonucunda PMG tahmin yönteminin geçerliliğinin söz konusu olması nedeniyle MG sonuçları
geçerliliğini yitirmektedir.
Sonuç
Günümüzde her alanda yoğun bir şekilde hissedilen küreselleşme, sınırlar arası hareketlilikte
yoğunlaşmaya neden olarak uluslararası göç konusunu da kapsamaktadır. Göç hem göç alan hem
de göç veren ülke için etkileri olan dinamik bir olgudur. Bunun en temel nedeni göçün insan
faktörüne dayalı olmasıdır. Bu kapsamda göç aslında temelinde insan faktörünün yer aldığı bir
beşerî sermaye hareketi olarak alınmaktadır. Buna bağlı olarak özellikle gelişmekte olan

Uluslararası Göç Hareketlerinin Temel Makroekonomik Göstergeler ile İlişkisi: G7 Ülkeleri İçin Panel Veri
Analizi
NUSBD
Serdar ÖZTÜRK ve Buket ALTINÖZ
92
Nişantaşı Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
Year/Yıl 2020, Vol./Cilt 8 Issue/Sayı 2, 86-93
ülkelerden gelişmiş ülkelere doğru gerçekleşen göç hareketi göç veren ülkeler açısından uzun
vadede bir beşerî sermaye kaybı olarak nitelendirilebilir. Dolayısıyla söz konusu göçün önüne
geçmek ve bu göçü tersine çevirebilmek göçün nedenlerini belirlemek ile doğrudan bağlantılıdır.
Gelişmiş ülkelerdeki çekici faktörleri tespit etmek bu kapsamda bir araştırma gerekliliğidir.
Buna ilişkin olarak bu çalışmada G7 ülkelerinin göçmen nüfusu bağımlı değişken olmak üzere bu
ülkelere göçü teşvik eden çekici unsurların ekonomik değişkenler bağlamında belirlenmesi
amaçlanmıştır. Bu amaç etrafında 2000-2017 dönemini kapsayan bu çalışmada panel ARDL
yaklaşımının dayandığı PMG ve MG tahmincilerinden yararlanılmıştır.
Ampirik sonuçlar uzun dönemde GSYH ve ekonomik küreselleşme artışının göçmen nüfusu
artırıcı etkisini ortaya koyarken, enflasyon oranının göçmen nüfusu azalttığını göstermiştir.
Buna karşın işsizlik oranının istatistiksel olarak anlamlı bir etkisi tespit edilememiştir. Bu
kapsamda gelişmiş bir ülke örneğinin sahip olduğu çekici unsurlar ekonomik bir sınıflandırma
kapsamında özellikle GSYH ile ekonomik küreselleşme artışı ve enflasyon oranındaki düşüşler
olarak belirlenmektedir. Bu sonuç gelişmiş ülkelere yönelik göçlerin kaynak ülkelerinde beşerî
sermaye kayıplarının önüne geçmek için bazı politikaları gündeme getirmektedir. Öncelikle
ekonomik olarak ülkedeki güven ortamı bireylerin göç kararı vermesini önlemede oldukça
önemlidir. Bu ise her şeyden önce ekonomik büyümenin sürdürülebilir bir şekilde sağlanması ve
kişi başına gelir düzeyini artırarak mümkündür. Kişi başına gelirin bir ülkenin refah seviyesinin
de bir göstergesi olduğu bilinmektedir ve ülkenin vatandaşlarına yönelik eğitim kalitesinde
saplayacağı bir artış doğrudan kişi başına gelir artışı üzerinde etkili olmaktadır. Zira eğitim
kalitesi yükseldikçe eğitimli bireylerin yurtiçi üretime katkısı o ölçüde yüksek olmaktadır. Kişi
başına gelir artışını sağlamanın bir diğer yolu ise ihracat artışı sağlamaktır. Ayrıca devlet
harcamaları ile ve özellikle teşvik ve sübvansiyonlarla üretim artışına katkıda bulunan alanlara
yönelik programlar GSYH ve böylece kişi başına geliri artıracaktır. Bir diğer çekici faktör olarak
tespit edilen ekonomik küreselleşme göz önüne alındığında, mal ve hizmet ticaretinin,
uluslararası sermaye akışı ve teknolojilerin hızlı yayılmasının göç kararında etkili olduğu
söylenebilir. Dolayısıyla ekonomik olarak dünya ile entegrasyon sağlamak göç veren kaynak
ülkelerin beşerî sermaye çıkışlarına engel olmak ve hatta göç akışını tersine çevirebilmek için
göç politikalarında ağırlık verilmesi gereken bir konudur. Son olarak fiyatlar genel düzeyinin
yükselmesini önlemek ve buna ilişkin olarak enflasyonist politikalardan kaçınmak kaynak
ülkeden bireylerin göç etmesini büyük ölçüde engelleyecektir.
Kaynakça
Arif, I., (2020). “The Determinants of International Migration: Unbundling The Role of Economic,
Political and Social Institutions”. World Economy, 1(1), 5-15.
Aslan, A. ve Altinoz, B., (2020). “The Relationship Between Unemployment and Immigration
With Linear and Nonlinear Causality Tests: Evidence From The United States”. Economic Journal
of Emerging Markets, 12(1), 13-24.
Beenstock, M. ve Fisher, J., (1997). “Thee Macroeconomic Effects of Immigration: Israel in The
1990s”. Weltwirtschaftsliches-Archiv, CXXXXIII, 330-358.
Boubtane, E., Coulibaly, D. ve Rault, C., (2013). “Immigration, Unemployment and GDP in The
Host Country: Bootstrap Panel Granger Causality Analysis on OECD Countries”. Economic
Modelling, 33, 261-269.
Clemens, M. A., (2014). Does Developments Reduce Migration?. IZA Discussion Papers, No. 8592.
Çelik, F., (2006). “İç Göçlerin İtici ve Çekici Güçler Yaklaşımı ile Analizi”. Erciyes Üniversitesi
İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 27(Temmuz-Aralık), 149-170.
D’Kancs, A. ve Lecca, P., (2017). Long-term Social, Economic and Fiscal Effects of Immigration
Into The EU: The Role of The Integration Policy, JRC Working Papers in Economics and Finance,

Uluslararası Göç Hareketlerinin Temel Makroekonomik Göstergeler ile İlişkisi: G7 Ülkeleri İçin Panel Veri
Analizi
NUSBD
Serdar ÖZTÜRK ve Buket ALTINÖZ
93
Nişantaşı Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
Year/Yıl 2020, Vol./Cilt 8 Issue/Sayı 2, 86-93
https://ec.europa.eu/jrc/en/publication/long-term-social-economic-and-fiscal-effects-
immigration-eu-role-integration-policy-jrc-working
Dao, T. H., Docquier, F., Parsons, C. ve Peri, G., (2018). “Migration and Developments: Dissecting
the Anatomy of The Mobility Transition”. Journal of Development Economics, 132, 88-101.
Docquier, F., Peri, G. ve Ruyssen, I., (2014). “The Cross-country Determinants of Potential and
Actual Migration”. International Migration Review, 48, 37-99.
Drazenovic, I., Kunovac, M. ve Pripuzic, D., (2018). Dynamics and Determinants of Migration -
The case of Croatia and Experience of New EU Member States. The Twenty-Fourth Dubrovnik
Economic Conference. June 3-5, Dubrovnic, Croatia.
Giulietti, C., Guzi, M., Kahanec, M. ve Zimmermann, K., (2013). Unemployment benefits and
immigration: Evidence ftom the EU. International Journal of Manpower, 34(1), 24-38.
Grau, A. J. G. ve Lopez, F. R., (2017). Determinants of immigration in Europe. The relevance of life
expectancy and environmental sustainability. Sustainability, 9, 1093.
Hausman, J., (1978). “Specification Tests in Econometrics”. Econometrica, 46(6), 1257-1271.
Im, K. S., Pesaran, M. H. ve Shin, Y., (2003). “Testing For Unit Roots in Heterogeneous Panels”.
Journal of Econometrics, 115, 53-77.
Jennissen, R., (2013). “Economic Determinants of Net International Migration in Western
Europe”. European Journal of Population, 19, 171-198.
Mayda, A. M., (2010). “International Migration: A Panel Data Analysis of The Determinants of
Bilateral Ows”. Journal of Population Economics, 23(4), 1249-1274.
Muysken, J.ve Ziesemer, T. H. W,. (2013). “A Permanent Effect of Temporary Immigration on
Economic Growth”. Applied Economics, 45(28), 4050-4059.
Naude, W., (2010). “The Determinants of Migration From Sub-Saharan African Countries”.
Journal of African Economies, 19(3), 330-356.
Noja, G. G., Cristea, S. M., Yüksel, A., Panzaru, C. ve Dracea, R. M. (2018). “Migrants’ Role in
Enhancing The Economic Developments of Host Countries: Empirical Evidence From Europe”.
Sustainability, 10(3), 894.
Pesaran, M. H., Shin, Y. ve Smith, R. P., (1999). “Pooled Mean Group Estimation of Dynamic
Heterogeneous Panels”. Journal of the American Statistical Association, 94(446).
Sirkeci, İ. ve Yaylacı, F. G., (2019). “Küresel Hareketlilik Çağında Göç Kuramları ve Temel
Kavramlar”. Filiz Göktuna Yaylacı (der.) içinde, Kuramlar ve Uygulama Boyutları ile Türkiye’de
Sığınmacı, Mülteci ve Göçmenlerle Sosyal Hizmetler (sf. 15-39) Londra: Transnational Press
London.
Ünsal, A., (2020). “Uluslararası Göç Kavramı ve Uluslararası Göçün Ülke Ekonomileri Üzerinde
Muhtemel Etkileri”. Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi, 18, 50-61.
World Migration Report (2020). https://publications.iom.int/system/files/pdf/wmr_2020.pdf,