COMPARING THE IMPACT OF MACROECONOMIC INDICATORS ON THE FRAGILE STATES INDEX IN DEVELOPING COUNTRY GROUPS WITH PANEL DATA METHODS

Abstract

Ülkelerin yapısal kırılganlıklarına temelde birçok faktör neden olmaktadır. Bu unsurların tespiti, ülkelerin mevcut kırılganlık ve ortaya çıkan olumsuzluklar ile başa çıkabilmeleri için kritik öneme sahiptir. Ülkelerin kırılganlık ölçütünün artması sadece söz konusu ülkeler için baskı unsuru oluşturmamaktadır. Komşu ülkeler veya ticari etkileşimde bulunduğu ülkeler de bu durumdan negatif etkilenebilmektedir. Bu nedenle, kırılganlığa katkıda bulunan faktörlerin belirlenmesi ve ele alınması küresel bir meseledir. Kırılgan Devletler Endeksi (Fragile State Index) The Fund for Peace tarafından 179 ülke için 12 adet gösterge ile hesaplanan bir ölçüttür. Söz konusu endeks çeşitli sosyal, ekonomik, siyasi ve uyum göstergeleri değerlendirilerek hesaplanmaktadır. Sosyal göstergeler mülteci krizi ve demografik baskılar gibi faktörleri kapsamaktadır. Ekonomik göstergeler eşitsiz ekonomi ve vasıflı bireylerin göçü gibi konuları içermektedir. Siyasi göstergeler devletin meşruiyetini, insan haklarını ve hukukun üstünlüğünü değerlendirir. Son olarak, uyum göstergeleri güvenlik ve fraksiyonel elitlerin varlığını incelemektedir. Yüksek kırılganlık özelliği gösteren ülkeler genellikle düşük yönetim, ekonomik ve siyasi performansa sahip, içsel ve dışsal çatışma düzeyi yüksek ülkelerdir. Bu çalışma, temel düzeyde ekonomik performansın makroekonomik çıktıları olan enflasyon, işsizlik ve döviz kuru oynaklığı gibi göstergelerin ülkelerin kırılganlığını nasıl etkilediğini analiz etmeyi amaçlamaktadır. Çalışmada gelişmekte olan ülkeler beş ayrı grup olarak sınıflandırılarak (Yükselen ve Gelişmekte olan Avrupa ve Asya, Latin Amerika ve Karayipler, Orta Doğu ve Merkez Asya, Sahra altı Afrika) değişkenler arasındaki ilişki Panel EKK, Sabit etkiler ve Tesadüfi etkiler modelleri ile analiz edilmiştir. Ayrıca değişkenler arasında içsellik problemi olasılığı da dikkate alınarak araç değişkenler yöntemi ile aynı analizler tekrar edilmiştir. Son analiz yöntemi olarak durağanlık sınırlamasını da dikkate alan interaktif sabit etkiler (IFE-interactive fixed effects) modeli kullanılmış ve değişkenler arasındaki ilişki çok yönlü irdelenmiştir. Elde edilen bulgulara göre; enflasyonun Sahra altı Afrika ülkeleri dışında diğer ülke gruplarında kırılganlık üzerindeki etkisi pozitif ve istatistiki açıdan anlamlıdır. Döviz kuru oynaklığının kırılganlık üzerindeki etkisi Yükselen ve

Full text

7
ULUSLARARASI
İ
ZM
İ
R
İ
KT
İ
SAT
KONGRES
İ
/
17
-
18
Mayıs
2023
I
NTERNATIONAL
IZMIR
ECONOMICS
CONGRESS
/
May
17
-
18,
2023
26
GELİŞMEKTE OLAN ÜLKE GRUPLARINDA MAKROEKONOMİK
GÖSTERGELERİN KIRILGAN DEVLETLER ENDEKSİ ÜZERİNDEKİ
ETKİSİNİN PANEL VERİ YÖNTEMLER İLE KARŞILAŞTIRILMASI
COMPARING THE IMPACT OF MACROECONOMIC INDICATORS ON THE
FRAGILE STATES INDEX IN DEVELOPING COUNTRY GROUPS WITH PANEL
DATA METHODS
Alper DEMİRKOL
Yüksek Lisans Öğrencisi, Aydın Adnan Menderes Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü,
Ekonometri Anabilim Dalı,
(Sorumlu Yazar)
Tuğba AKIN
Doç. Dr., Aydın Adnan Menderes Üniversitesi, Ekonometri Bölümü, tugba.akin@adu.edu.tr
ÖZET
Ülkelerin yapısal kırılganlıklarına temelde birçok faktör neden olmaktadır. Bu unsurların
tespiti, ülkelerin mevcut kırılganlık ve ortaya çıkan olumsuzluklar ile başa çıkabilmeleri için
kritik öneme sahiptir. Ülkelerin kırılganlık ölçütünün artması sadece söz konusu ülkeler için
baskı unsuru oluşturmamaktadır. Komşu ülkeler veya ticari etkileşimde bulunduğu ülkeler
de bu durumdan negatif etkilenebilmektedir. Bu nedenle, kırılganlığa katkıda bulunan
faktörlerin belirlenmesi ve ele alınması küresel bir meseledir. Kırılgan Devletler Endeksi
(Fragile State Index) The Fund for Peace tarafından 179 ülke için 12 adet gösterge ile
hesaplanan bir ölçüttür. Söz konusu endeks çeşitli sosyal, ekonomik, siyasi ve uyum
göstergeleri değerlendirilerek hesaplanmaktadır. Sosyal göstergeler mülteci krizi ve
demografik baskılar gibi faktörleri kapsamaktadır. Ekonomik göstergeler eşitsiz ekonomi ve
vasıflı bireylerin göçü gibi konuları içermektedir. Siyasi göstergeler devletin meşruiyetini,
insan haklarını ve hukukun üstünlüğünü değerlendirir. Son olarak, uyum göstergeleri
güvenlik ve fraksiyonel elitlerin varlığını incelemektedir. Yüksek kırılganlık özelliği
gösteren ülkeler genellikle düşük yönetim, ekonomik ve siyasi performansa sahip, içsel ve
dışsal çatışma düzeyi yüksek ülkelerdir.
Bu çalışma, temel düzeyde ekonomik performansın makroekonomik çıktıları olan enflasyon,
işsizlik ve döviz kuru oynaklığı gibi göstergelerin ülkelerin kırılganlığını nasıl etkilediğini
analiz etmeyi amaçlamaktadır. Çalışmada gelişmekte olan ülkeler beş ayrı grup olarak
sınıflandırılarak (Yükselen ve Gelişmekte olan Avrupa ve Asya, Latin Amerika ve
Karayipler, Orta Doğu ve Merkez Asya, Sahra altı Afrika) değişkenler arasındaki ilişki Panel
EKK, Sabit etkiler ve Tesadüfi etkiler modelleri ile analiz edilmiştir. Ayrıca değişkenler
arasında içsellik problemi olasılığı da dikkate alınarak araç değişkenler yöntemi ile aynı
analizler tekrar edilmiştir. Son analiz yöntemi olarak durağanlık sınırlamasını da dikkate alan
interaktif sabit etkiler (IFE-interactive fixed effects) modeli kullanılmış ve değişkenler
arasındaki ilişki çok yönlü irdelenmiştir. Elde edilen bulgulara göre; enflasyonun Sahra altı
Afrika ülkeleri dışında diğer ülke gruplarında kırılganlık üzerindeki etkisi pozitif ve istatistiki
açıdan anlamlıdır. Döviz kuru oynaklığının kırılganlık üzerindeki etkisi Yükselen ve

7
ULUSLARARASI
İ
ZM
İ
R
İ
KT
İ
SAT
KONGRES
İ
/
17
-
18
Mayıs
2023
I
NTERNATIONAL
IZMIR
ECONOMICS
CONGRESS
/
May
17
-
18,
2023
27
Gelişmekte olan Avrupa ve Sahra altı Afrika ülkeleri için negatif, Yükselen ve Gelişmekte
olan Asya ülkeleri için pozitiftir. İşsizlik oranlarındaki artış ülkelerin kırılganlığını Yükselen
ve Gelişmekte olan Asya, Latin Amerika ve Karayipler ile Orta Doğu ve Merkez Asya
ülkelerinde artırırken Yükselen ve Gelişmekte olan Avrupa ülkelerinde azaltmaktadır.
Anahtar Kelimeler: Kırılgan Devletler Endeksi, Enflasyon, İşsizlik, Döviz Kuru Oynaklığı,
Panel Veri Analizi

7
ULUSLARARASI
İ
ZM
İ
R
İ
KT
İ
SAT
KONGRES
İ
/
17
-
18
Mayıs
2023
I
NTERNATIONAL
IZMIR
ECONOMICS
CONGRESS
/
May
17
-
18,
2023
28
ABSTRACT
Many factors mainly cause the structural fragilities of countries. Identifying these factors is
critical for countries to cope with existing fragilities and anticipating future adversities. An
increase in countries' fragility does not only put pressure on these countries. Neighboring or
trading countries can also be negatively affected by this situation. Thus, identifying and
addressing the factors that contribute to fragility is a global concern. The Fragile State Index
is a measure of The Fund for Peace calculated with 12 indicators for 179 countries. The index
is computed by evaluating various social, economic, political, and cohesion indicators. Social
indicators encompass factors such as the refugee crisis and demographic pressures. Economic
indicators include issues like an uneven economy and the emigration of skilled individuals.
Political indicators assess state legitimacy, human rights, and the rule of law. Finally, cohesion
indicators examine security and the presence of fractional elites. Countries that exhibit high
levels of fragility typically display poor governance, economic and political performance, and
heightened levels of internal and external conflict.
In the present study, developing countries are classified into five different groups countries
(Emerging and developing Europe and Asia, Latin America and the Caribbean, Middle East
and Central Asia, and Sub-Saharan countries), and the relationship between the variables is
analyzed with Panel OLS, Fixed effects and Random effects models. In addition, considering
the endogeneity problem among the variables, the same analyses were repeated with the
instrumental variables method. Furthermore, the same analyses are repeated with the
instrumental variables method, taking into account the possibility of endogeneity problems
among the variables. Additionally, the interactive fixed effects (IFE) model, which
incorporates the stationarity constraint, is employed as a final analysis method to enable an
examination of the relationship between the variables from various perspectives. According to
the findings, the effect of inflation on fragility is positive and statistically significant in all
country groups except for those in Sub-Saharan Africa. The impact of exchange rate volatility
on vulnerability is negative for Emerging and Developing European and Sub-Saharan African
countries but positive for Emerging and Developing Asian countries. Rising unemployment
rates in Emerging and Developing Asia, Latin America and the Caribbean, and the Middle
East and Central Asia increase a country's fragility while reducing it in Emerging and
Developing Europe.
Keywords: Fragile State Index, Inflation, Unemployment, Exchange Rate Volatility, Panel
Data Analysis

7
ULUSLARARASI
İ
ZM
İ
R
İ
KT
İ
SAT
KONGRES
İ
/
17
-
18
Mayıs
2023
I
NTERNATIONAL
IZMIR
ECONOMICS
CONGRESS
/
May
17
-
18,
2023
29
1. GİRİŞ
2020 yılında ortaya çıkan Covid-19 pandemisi ile birlikte hali hazırda sosyal, ekonomik ve
politik açıdan kırılgan olan ülkeler, küresel ticaret ve tedarik zincirlerinin durma noktasına
gelmesi sebebiyle ekonomik açıdan daha kırılgan bir noktaya gelmiştir. Covid-19 pandemisinin
olumsuz etkileri devam ederken, 2022 yılında yaşanan ve devam etmekte olan Rusya-Ukrayna
savaşına bağlı olarak petrol ve gıda fiyatlarının yükselmesi sebebiyle ülkeler üzerindeki
enflasyonist baskı artmıştır. Taylor (1993) kuralına göre ülkelerde borçlanma faiz oranları,
gerçekleşen-hedeflenen enflasyon arasındaki fark ve gerçekleşen-potansiyel büyüme
arasındaki fark ile aynı yönde değişmesi gerekmektedir. Ancak pandemi sebebiyle gelişmiş ve
gelişmekte olan ülkelerde ekonomik büyüme, potansiyel büyümelerinin çok altında kalmıştır.
2023 sonrasında küresel büyümenin orta vadede yaklaşık yüzde 3.3'e gerileyeceği tahmin
edilmektedir (IMF, 2022). Bu durum birçok ülkenin sıkılaştırıcı para politikası uygulayarak faiz
arttırmasına neden olmuştur. Nitekim ABD Merkez Bankası (FED) 03.05.2023 tarihinde 25
baz puan faiz artırımı yaparak gösterge faiz oranını %5.25 seviyesine çıkarmıştır. FED’in faiz
artırımına devam edeceği sinyali, özellikle yurt dışı finansmanda dışa bağımlı, dış borç ve USD
kuru duyarlılığı yüksek ülkelerin ekonomik kırılganlığını olumsuz etkilemektedir.
Gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerde ekonomik çıktı düzeyinin ve dolayısıyla ekonomik
büyümenin potansiyelin altında kalması ülkelerin işsizlik rakamlarının artmasına neden
olmuştur (Chong, Li ve Yip, 2021; Su vd., 2022). Pandemi krizinin olası etkileri net olmak ile
birlikte ülkelerin işsizlik rakamlarının gelecekte izleyeceği yol konusunda ciddi bir belirsizlik
bulunmaktadır (Petrosky-Nadeau ve Valetta, 2020). Bu belirsizlik ekonomik kırılganlığı
yüksek olan ülkelerde uzun vadede toplumsal refahın ve ülke kırılganlığının olumsuz
etkileneceği beklentisini de arttırmaktadır.
Ülkelerin yapısal kırılganlıklarına, temelde birçok faktör neden olmaktadır. Bu unsurların
tespiti, ülkelerin mevcut kırılganlık ve ortaya çıkan olumsuzluklar ile başa çıkabilmeleri için
kritik öneme sahiptir. Genelde düşük yönetim kapasitesine sahip olan kırılgan devletlerin para
politikası çıktıları olan enflasyon, döviz kuru oynaklığı, işsizlik ve ekonomik büyüme gibi
makroekonomik göstergelerin istikrarında zayıf kalmaktadır (Diallo, Gui-Diby ve İmam,
2023). Bu ülkeler çoğunluk yurtiçi finansman ihtiyacı dış finansman ile sağlamaktadır. Bu
sebeple dış finansman yaratan gelişmiş ülkelerin para politikası uygulamaları parasal yayılmaya
sebep olmakta (monetary spillover) ve gelişmekte olan ülkelerin para politikalarını
etkilemektedir (Aysan, Fendoğlu ve Kılınç, 2013; Takáts ve Vela, 2014). Aynı zamanda bu
bağımlılık söz konusu ülkelerin döviz kuru oynaklığının da artmasına neden olmaktadır.
Ülkelerin kırılganlık ölçütünün artması sadece söz konusu ülkeler için baskı unsuru
oluşturmamaktadır. Komşu ülkeler veya ticari etkileşimde bulunduğu ülkeler de bu durumdan
negatif etkilenebilmektedir. Bu nedenle, kırılganlığa katkıda bulunan faktörlerin belirlenmesi
ve ele alınması küresel bir meseledir.
Yüksek kırılganlık özelliği gösteren ülkeler genellikle düşük yönetim, ekonomik ve siyasi
performansa sahip, içsel ve dışsal çatışma düzeyi yüksek ülkelerdir. Ülkelerin para politikası
hedefleri olan fiyat ve döviz kuru istikrarı ile tam istihdam düzeyini sağlamada yaşadığı
sapmalar, söz konusu ülkelerin kırılganlığını ne düzeyde etkilemektedir? Bu çalışma ile bu
soruya ekonometrik yöntemler aracılığıyla cevap bulmaya çalışılacaktır. Bu amaçla çalışmada
ekonomik performansın makroekonomik çıktıları olan enflasyon, işsizlik ve döviz kuru
oynaklığı gibi göstergelerin ülkelerin kırılganlığı üzerindeki etkisi analiz edilmektedir.
Çalışmada gelişmekte olan ülkeler beş ayrı grup olarak sınıflandırılarak (Yükselen ve

7
ULUSLARARASI
İ
ZM
İ
R
İ
KT
İ
SAT
KONGRES
İ
/
17
-
18
Mayıs
2023
I
NTERNATIONAL
IZMIR
ECONOMICS
CONGRESS
/
May
17
-
18,
2023
30
Gelişmekte olan Avrupa ve Asya, Latin Amerika ve Karayipler, Orta Doğu ve Merkez Asya,
Sahra altı Afrika) değişkenler arasındaki ilişki Panel EKK, Sabit etkiler ve Tesadüfi etkiler
modelleri ile test edilmiştir. Ayrıca değişkenler arasında içsellik problemi olasılığı da dikkate
alınarak araç değişkenler yöntemi ile aynı analizler tekrar edilmiştir. Son analiz yöntemi olarak
durağanlık sınırlamasını da dikkate alan interaktif sabit etkiler (IFE-interactive fixed effects)
modeli kullanılmış ve değişkenler arasındaki ilişki çok yönlü irdelenmiştir.
Çalışmanın ikinci bölümünde çalışmaya konu olan kırılgan devletler indeksi açıklanarak,
ülkelerin kırılganlık verileri irdelenmiş; üçüncü bölümde is konuya ilişkin literatür özeti
sunulmuştur. Dördüncü bölümde ise ekonometrik yöntemler uygulanarak, sonuçlar
raporlanmıştır. Sonuç bölümünde ise elde edilen bulgular tartışılmıştır.
2. KIRILGAN DEVLETLER ENDEKSİ
The Fund for Peace kuruluşu tarafından 179 ülke için 12 adet gösterge ile Çatışma
Değerlendirme Yazılım Aracı (Conflict Assesment Software Tool-CAST) analiz platformu
temel alınarak hesaplanan Kırılgan Devletler Endeksi (Fragile State Index)1, söz konusu
ülkelerin çeşitli sosyal, ekonomik, siyasi ve uyum göstergeleri değerlendirilerek
hesaplanmaktadır. Kırılan Devletler Endeksinde düşük puan iyileşmeyi ifade ederken, yüksek
puan ise daha fazla istikrarsızlığı işaret etmektedir (Fragile State Index, 2015). Göstergelerde
ülkelerin 1 ve 1’e yakın puan almaları halinde düşük kırılganlık, 10 ve 10’a yakın puan almaları
halinde ise yüksek kırılganlık ifade edilmektedir. Örneğin; Somali ülkesinde, kamu
harcamaları yetersizliği ile birlikte para politikası uygulamasının olmaması durumu bu ülkeyi
8 puan ile yüksek kırılgan, İsveç ülkesinde eğitim, sağlık ve kamu harcamalarının yeterli
düzeyde uygulanması 2 puan ile değerlendirilerek bu ülkeyi düşük kırılgan ülke statüsünde
göstermektedir (CAST, 2014).
Tablo 1: Kırılgan Devletler Endeksi Bileşenleri
UYUM
GÖSTERGELERİ
Güvenlik Sistemi
Fraksiyonel Seçkinler
Toplumdaki Farklı Gruplar Arasındaki Bölünme ve
Ayrışmalar
EKONOMİK
GÖSTERGELER
Ekonomik Gerileme
Ekonomik Eşitsizlik
Vasıflı Bireylerin Göçü
SİYASİ
GÖSTERGELER
Devlet Düzeni
Kamu Hizmetleri
İnsan Hakları ve Hukukun Üstünlüğü
SOSYAL
GÖSTERGELER
Demografik Baskılar
Göçmenler ve Ülke İçi Göç Durumu
Dış Müdahale
1 Diallo, Gui-Diby ve İmam (2023) çalışmalarında kırılganlık göstergesi olarak Sistemik Barış Merkezinin (The Center for
Systemic Peace) yayınlamış olduğu Şiddet Olaylarının Büyüklüğü (The Magnitude of Episodes of Violence) göstergesini
kullanmış; bu çalışmada ise farklı olarak yazarlar tarafından ayrıntılı incelenen ve literatürde geniş yer bulacağı değerlendirilen
Kırılgan Devletler Endeksi kullanılmıştır.

7
ULUSLARARASI
İ
ZM
İ
R
İ
KT
İ
SAT
KONGRES
İ
/
17
-
18
Mayıs
2023
I
NTERNATIONAL
IZMIR
ECONOMICS
CONGRESS
/
May
17
-
18,
2023
31
3. LİTERATÜR ÖZETİ
Gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerin kırılganlık düzeyleri daha çok sermaye girişlerine olan
bağımlılığı ve cari açık/ GSYİH oranı gibi makroekonomik göstergelerin istikrarsızlığı üzerine
değerlendirilmekte çoğunlukla ekonomik göstergelere göre ölçümlenmektedir. Morgan Stanley
(2013) tarafından yayımlanan raporda ülkeler cari işlemler açığı, zayıf ekonomik büyüme,
enflasyon riski, yabancı sermayeye bağımlılık ve döviz kuru riski gibi göstergeler incelenerek
analiz edilmiş ve en kırılgan beş ülke (Hindistan, Endonezya, Brezilya, Türkiye ve Güney
Afrika) belirlenmiştir (Göçer ve Akın, 2016). Söz konusu göstergeler özelinde kırılgan kabul
edilen ülkeler için kırılganlığı etkileyen faktörlerin neler olduğu ile ilgili literatürde önemli
ölçüde çalışma bulmak mümkündür (Önder, Taş ve Hepşen, 2014; Ünver ve Doğru, 2015;
Göçer ve Akın, 2016; Şen, Kaya, Kaptan ve Cömert, 2019; Akın ve Güneş, 2022). Ancak
devletlerin kırılgan olma durumunu sadece ekonomik ve finansal göstergeler ile
değerlendirmek konunun kapsamını daraltmaktadır. Ülkelerin ekonomik, sosyal ve siyasi
koşullarını da dikkate alan endekslerin incelenmesi daha kapsamlı sonuçlar elde etmeye
yardımcı olacaktır. Nitekim Suriye iç savaşı,Covid-19 pandemisi ve Rusya-Ukrayna savaşı gibi
sağlık krizleri, iç ve dış çatışmalar sonucu oluşan olumsuzluklar ülkeleri sadece bireysel olarak
değil küresel açıdan tüm ülkeleri etkiler duruma gelmiştir.
Bertocchi ve Guerzoni (2012) 1992-2007 döneminde Sahra-altı Afrika ülkelerinde devlet
kırılganlığının ampirik belirleyicilerini probit ve araç değişkenler probit regresyon yöntemi ile
araştırmıştır. Kırılganlık endeksi olarak Ülke Politikası ve Kurumsal Değerlendirme (CPIA)
endeksi kullanılmış ve ekonomik faktörler özelinde enflasyonun artmasının söz konusu
ülkelerde kırılganlığı arttırdığı, büyümenin ise kırılganlığı azalttığı ancak araç değişkenler
yönteminde büyümenin kırılganlık üzerinde bir etkisinin olmadığı sonucuna ulaşmıştır. Baten
ve Mumma (2013) Asya, Batı ve Doğu Avrupa, Latin Amerika ve Karayipler, Orta Doğu ve
Sahra Altı Afrika ülkelerinde 1816-1999 döneminde yaşanan İç Savaşları Araç Değişkenler
EKK yöntemi ile incelemiş ve nüfus içindeki göreli ekonomik yoksunluğun (yani eşitsizliğin)
iç savaş başlatma eğilimi üzerinde güçlü ve tutarlı bir etkisi olduğunu bulmuştur. Feeny, Posso
ve Regan-Beasley (2015) çalışmasında Gelişmekte olan 82 Küçük Ada ülkesinde 2005-2011
dönemi için devletlerin kırılganlığını belirleyen faktörleri Logit ve OLS modelleri ile
incelemiştir. Kırılganlık endeksi olarak Bertocchi ve Guerzoni’de (2012) olduğu gibi Ülke
Politikası ve Kurumsal Değerlendirme (CPIA) endeksi kullanılmış ve ülkelerin demokrasi,
eğitim, ekonomik büyüme düzeyleri ile ülke yüzölçümü ve doğal kaynakların kırılganlık
düzeyinde önemli ölçüde etkili olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
Collier ve Hoeffler (2018) gelişmekte olan ülkelerden OECD ülkelerine olan insan göçünü iten
ve çeken faktörleri 1960-2000 dönemi için panel veri analiz yöntemi ile incelemiş; kültürel
farklılıkların ve gelir durumunun göçün önemli faktörlerden biri olduğu sonucuna ulaşmıştır.
Diallo, Gui-Diby ve İmam (2023) çalışmasında 110 gelişmekte olan ülke ve 1980-2018 dönemi
için ülkelerde şiddet olaylarının büyüklüğü ile makroekonomik değişkenler, ülkeler için
dezavantaj ve avantaj yaratan faktörlerin ilişkisini Panel sabit etkiler ve araç değişkenler
yöntemi ile analiz etmiştir. Temel modelinde döviz kuru oynaklığı, enflasyon ve işsizlikte
meydana gelen artışın ülke kırılganlığını pozitif etkilediği sonucu bulunmuştur. Konu ile ilgili
ampirik literatür incelendiğinde yapılan çalışmaların kısıtlı olduğu endeksleme yöntemi ile elde
edilen kırılganlık ölçütlerini etkileyen faktörler ile ilgili çalışmaların az olduğu
gözlemlenmiştir. Bu çalışmanın hem kullanılan bağımlı değişken hem de seçilen karşılaştırmalı

7
ULUSLARARASI
İ
ZM
İ
R
İ
KT
İ
SAT
KONGRES
İ
/
17
-
18
Mayıs
2023
I
NTERNATIONAL
IZMIR
ECONOMICS
CONGRESS
/
May
17
-
18,
2023
32
panel analiz yöntemleri sebebiyle literatüre katkı sağlayacağı değerlendirilmektedir.
4. AMPİRİK ANALİZ
4.1. Veri Seti
Bu çalışmada gelişmekte olan ülkeler, International Monetary Fund (IMF) verilerine göre beş
ayrı grup olarak sınıflandırılarak (Yükselen ve Gelişmekte olan Avrupa ve Asya, Latin Amerika
ve Karayipler, Orta Doğu ve Merkez Asya, Sahra altı Afrika) ekonomik performansın
makroekonomik çıktıları olan enflasyon, işsizlik ve döviz kuru oynaklığı gibi göstergelerin
ülkelerin kırılganlığını nasıl etkilediğini analiz etmeyi amaçlamaktadır. 80 ülkenin2 2007-2021
dönemi için Kırılgan Devletler Endeksi (FSI-endeks), Enflasyon (INF-%), işsizlik (UNP-%) ve
döviz kuru oynaklığı (EXCHR-USD döviz kuru oynaklığı3) değişkenleri The Global Economy
(www.theglobaleconomy.com) veri sisteminden yıllık veriler olarak elde edilmiştir. Analizler
E-views12 ve Stata15 paket programları aracılığıyla test edilmiştir.
4.2.Model
Bu çalışmada ekonomik performansı ölçmekte olan makroekonomik çıktılar; enflasyon, işsizlik
ve döviz kuru oynaklığı göstergelerinin Kırılgan Devletler Endeksi üzerindeki etkisi analiz
edilmektedir. Makroekonomik çıktılar ile Kırılgan Devletler Endeksi arasındaki ilişkinin
açıklanabilmesi için Yükselen ve Gelişen Asya, Yükselen ve Gelişen Avrupa, Latin Amerika
ve Karayipler, Orta Doğu ve Merkez Asya ve Sahra-Altı Afrika ülkeleri olarak 5 ayrı grupta
topladığımız ülke grupları için kurulan modeller aşağıda tanımlanmıştır:
𝑓𝑠𝑖
 =𝛽+𝛽𝑖𝑛𝑓+𝛽𝑒𝑥𝑐ℎ𝑟 +𝛽𝑢𝑛𝑝+𝜀 (1)
𝑓𝑠𝑖
 =𝛼+𝛼𝑖𝑛𝑓 +𝛼𝑒𝑥𝑐ℎ𝑟+𝛼𝑢𝑛𝑝+𝜀 (2)
𝑓𝑠𝑖
.. =𝜃+𝜃𝑖𝑛𝑓+𝜃𝑒𝑥𝑐ℎ𝑟+𝜃𝑢𝑛𝑝+𝜀 (3)
𝑓𝑠𝑖
.ğ. =𝜕+𝜕𝑖𝑛𝑓+𝜕𝑒𝑥𝑐ℎ𝑟+𝜕𝑢𝑛𝑝+𝜀 (4)
𝑓𝑠𝑖
 =𝜎+𝜎𝑖𝑛𝑓+𝜎𝑒𝑥𝑐ℎ𝑟+𝜎𝑢𝑛𝑝+𝜀 (5)
4.3.Yöntem
Çalışmada kesitlerin zaman boyutu mikro düzeyde olduğu için (2007-2021) mikro panel veri
analiz yöntemleri olan Havuzlanmış EKK, Sabit Etkiler ve Tesadüfi Etkiler Modelleri test
edilmiştir. Panel veri analiz yöntemlerinde değişen varyans ve otokorelasyon problemi sıklıkla
2 Yükselen ve gelişmekte olan Asya ülkeleri(Bangladesh, Brunei, Bhutan, China, India, Malaysia, Maldives, Nepal,
Philippines, Papua New Guinea, Sri Lanka, Thailand, Vietnam,); Yükselen ve gelişmekte olan Avrupa ülkeleri(Albania,
Bosnia and Herzegovina, Bulgaria, Croatia, Hungary, Moldova, Montenegro, North Macedonia, Poland, Romania, Russia,
Serbia, Turkey, Ukraine); Latin America ve Karayipler ülkeleri(Belize, Bolivia, Brazil, Chile, Colombia, Dominican
Republic, Haiti, Honduras, Jamaica, Mexico, Nicaragua, Paraguay, Peru, Trinidad and Tobago, Uruguay); Orta Doğu ve
Merkez Asya ülkeleri(Algeria, Azerbaijan, Bahrain, Egypt, Georgia, Iran, Jordan, Kazakhstan, Morocco, Oman, Pakistan,
Qatar, Saudi Arabia, Tunisia); Sagra-Altı Afrika ülkeleri(Angola, Benin, Burkina Faso, Cameroon, Chad, Equatorial Guinea,
Ethiopia, Gabon, Guinea-Bissau, Kenya, Lesotho, Mali, Mauritius, Namibia, Niger, Nigeria, Rwanda, Senegal, Sierra Leone,
South Africa, Tanzania, Togo)
3 Ülkelerin USD kuru oynaklığı Afonso ve Jalles (2012) çalışmaları izlenerek her ülke için USD kurunun 5 yıllık periyotlar
işin standart sapmaları hesaplanarak elde edilmiştir.

7
ULUSLARARASI
İ
ZM
İ
R
İ
KT
İ
SAT
KONGRES
İ
/
17
-
18
Mayıs
2023
I
NTERNATIONAL
IZMIR
ECONOMICS
CONGRESS
/
May
17
-
18,
2023
33
karşılaşılan sorunlardır. Bu sebeple analizlerde değişen varyans ve otokorelasyon problemine
karşı dirençli standart hatalar hesaplayan Period-SUR yöntemi kullanılmıştır. Açıklayıcı
değişkenlerin içsel (endonegeity) olma durumunda Araç Değişkenler Yöntemi (Instrumental
variables) genel bir çözüm sağlamaktadır (Wooldridge, 2002:83). Bu çalışmada panel
regresyon modelleri içsellik problemi de dikkate alınarak etkili bir araç değişkenler yöntemi
olan İki Aşamalı EKK tahmincisi ile tekrar analiz edilmiştir. İçsellik olasılığını da dikkate
almak için ikinci aşamada bağımsız değişkenlerin bir gecikmeli değerleri modele dahil
edilmiştir. Kullanılan bu yöntemler veri setini oluşturan değişkenlerin durağan olma koşulunu
dikkate almamaktadır. Bu sebeple parametre tahmincileri test edilirken elde edilen sonuçların
daha güçlü (robust) yorumlanabilmesi için eş bütünleşme tahminci olan İnteraktif Sabit Etkiler
(Interactive Fixed Effect-IFE) yöntemi test edilmiştir. Bai (2009) tarafından geliştirilen ve
temel bileşenler analizine dayanan IFE yöntemi, açıklayıcı değişkenlerin içselliği ve
gözlemlenemeyen ülkeye özgü etkilerin neden olduğu sorunlarla ilişkili yanlılıkları düzelten
bir modeldir (Kassouri ve Altıntaş, 2020:7) Aynı zamanda IFE modeli gözlenemeyen
heterojenliğin daha genel bir formunu dikkate almaktadır (Kim ve Oka, 2014). IFE yöntemi
değişen yaryans, otokorelasyon ve birimler arası korelasyon probleminden kaynaklanan
yanlılığı düzeltmektedir.
4.4.Ön Testler
4.4.1. Tanımlayıcı İstatistikler ve Korelasyon Analizleri
Tablo 2: Tanımlayıcı İstatistikler
Yükselen ve Gelişen Asya Ülkeleri
𝒇𝒔𝒊
𝒆𝒙𝒄𝒉𝒓
𝒊𝒏𝒇
𝒖𝒏𝒑
Mean 78.85 72.57 4.67 4.01
Median 79.0 2.0 4.0 3.7
Maximum 100.3 2013.4 23.1 11.7
Minimum 56.3 0.001 -1.4 0.25
Std. Dev. 9.699 296.89 3.85 2.21
Yükselen ve Gelişen Avrupa Ülkeleri
Mean 64.18 3.70 4.54 12.01
Median 65.95 0.78 3.3 9.79
Maximum 85.7 38.57 48.7 34.93
Minimum 39.8 0.021 -1.6 3.16
Std. Dev. 11.93 6.32 5.27 7.26
Latin Amerika ve Karayip Ülkeleri
Mean 70.51 50.04 5.12 6.95
Median 72.15 1.37 4.3 6.47
Maximum 108.0 639.1 22.8 16.8
Minimum 33.4 0.001 -1.1 2.02
Std. Dev. 15.48 132.0 3.57 3.53
Orta Asya ve Merkez Asya Ülkeleri
Mean 74.6 1697.24 6.27 8.09
Median 75.9 0.25 4.35 8.1
Maximum 104.1 114589.5 43.4 20.71
Minimum 43.7 0.0 -4.9 0.1
Std. Dev. 13.78 11744.6 7.04 5.23
Sub-Saharan Afrika Ülkeleri
Mean 85.10 75.28 5.53 7.78
Median 87.45 16.77 4.05 4.5
Maximum 113.3 2262.72 44.4 33.56
Minimum 37.2 0.54 -9.0 0.32
Std. Dev. 14.11 276.30 6.11 7.79

7
ULUSLARARASI
İ
ZM
İ
R
İ
KT
İ
SAT
KONGRES
İ
/
17
-
18
Mayıs
2023
I
NTERNATIONAL
IZMIR
ECONOMICS
CONGRESS
/
May
17
-
18,
2023
34
2007-2021 yıllarına ait 5 ayrı grupta analiz edilen ülkeler için betimleyici istatistikler Tablo
2’de gösterilmektedir. FSI bağımlı değişeni için Yükselen ve Gelişen Asya ülkeleri, Yükselen
ve Gelişen Avrupa ülkeleri, Latin Amerika ve Karayipler ülkeleri, Orta Doğu ve Merkez Asya
ülkeleri ve Sahra-Altı Afrika ülkelerinin maksimum, minimum ve standart sapma değerleri
incelediğinde bu ülkeler düşük bir standart sapma değerine sahiptir. Bu ülkelere ait bağımlı
değişkenlerin verileri ortalamaya yakınsama eğilimindedir. Bağımsız değişkenler
incelendiğinde EXCHR değişkeni ülke gruplarından yüksek standart sapma ile geniş bir
dağılım sergilerken, INF ve UNP değişkenleri daha düşük bir standart sapma ile ortalamaya
yakınsamaktadır. Bağımlı ve bağımsız değişkenlerimizin standart sapmaları dikkate
alındığında modelimizin heterojen bir yapıya sahip olduğunu görülmektedir.
Tablo 3: Korelasyon Analizi Sonuçları
Yükselen ve Gelişen Asya Ülkeleri
𝒇𝒔𝒊
𝒆𝒙𝒄𝒉𝒓
𝒊𝒏𝒇
𝒖𝒏𝒑
𝒇𝒔𝒊
1.0
𝒆𝒙𝒄𝒉𝒓
-0.099 1.0
𝒊𝒏𝒇
0.49*** 0.28*** 1.0
𝒖𝒏𝒑
-
0.21***
-
0.26***
-0.03 1.0
Yükselen ve Gelişen Avrupa Ülkeleri
𝒇𝒔𝒊
1.0
𝒆𝒙𝒄𝒉𝒓
-0.08 1.0
𝒊𝒏𝒇
0.41*** 0.05 1.0
𝒖𝒏𝒑
0.27*** -0.11 -
0.22***
1.0
Latin Amerika ve Karayip Ülkeleri
𝒇𝒔𝒊
1.0
𝒆𝒙𝒄𝒉𝒓
0.06 1.0
𝒊𝒏𝒇
0.13*** -0.07 1.0
𝒖𝒏𝒑
0.13*** 0.05 0.24*** 1.0
Orta Doğu ve Merkez Asya Ülkeleri
𝒇𝒔𝒊
1.0
𝒆𝒙𝒄𝒉𝒓
0.10 1.0
𝒊𝒏𝒇
0.42*** 0.49*** 1.0
𝒖𝒏𝒑
0.39*** 0.09 0.13* 1.0
Sub-Saharan Afrika Ülkeleri
𝒇𝒔𝒊
1.0
𝒆𝒙𝒄𝒉𝒓
0.05 1.0
𝒊𝒏𝒇
0.12*** 0.20*** 1.0
𝒖𝒏𝒑
-
0.48***
-
0.10***
-0.02 1.0

7
ULUSLARARASI
İ
ZM
İ
R
İ
KT
İ
SAT
KONGRES
İ
/
17
-
18
Mayıs
2023
I
NTERNATIONAL
IZMIR
ECONOMICS
CONGRESS
/
May
17
-
18,
2023
35
Tablo 3’te modele dahil edilen değişkenlerin korelasyon analizi sonuçları
gösterilmektedir. Korelasyon analizi sonuçlarına göre değişkenler arasında zayıf bir
korelasyon ilişkisi bulunmaktadır. Ülke grupları arasındaki zayıf korelasyon ilişkisi
model de çoklu doğrusal bağlantı problemi olmadığını göstermektedir.
4.1.Analiz Sonuçları
Her ülke grubu için enflasyon, döviz kuru oynaklığı ve işsizlik ile kırılgan devletler indeksi
değişkenleri arasındaki ilişki Panel EKK, Araç değişkenler ve İnteraktif sabit etkiler yöntemiyle
analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlar Tablo 4-Tablo 8’ de ayrı ayrı raporlanmıştır.
Tablo 4: Yükselen ve Gelişmekte Olan Asya ülkeleri analiz sonuçları
POOLED
OLS REM OLS FEM OLS POOLED
OLS-IV
FEM
OLS-IV
REM
OLS-IV IFE
𝑒𝑥𝑐
ℎ
𝑟
-0.011**
(0.03)
0.002
(0.59)
0.003
(0.47)
-0.02***
(0.00)
-0.03
(0.24)
-0.02**
(0.02)
0.065
(0.4)
𝑖𝑛𝑓
1.46***
(0.00)
0.51***
(0.00)
0.45***
(0.00)
2.94***
(0.00)
3.28
(0.11)
2.97***
(0.00)
-
0.0014
(0.17)
𝑢𝑛𝑓
-1.21*
(0.0968)
-0.63
(0.3934)
-0.54
(0.5380)
-1.41**
(0.0328)
-2.95
(0.2236)
-1.94**
(0.0247)
-0.055
(0.799)
𝐹
50.53
(0.0000)
𝐵𝑃
 423.49
(0.0000)
𝐻𝐴𝑈𝑆𝑀𝐴𝑁
1.90
(0.5914)
𝐻𝐴𝑈𝑆𝑀𝐴𝑁

0.60
(0.8968)
Not: Değişken varyans ve otokorelasyon problemi regresyon analizlerinde Newey-West çekirdek tahmincisi ile IFE analizinde
“Period Sur” yöntemi ile düzeltilmiştir. () içi değerler olasılık değerlerini ifade etmektedir. ***,** ve * sırasıyla %1,%5 ve
%10 anlamlılık düzeylerini ifade etmektedir.
Tablo 4’ deki sonuçlara göre Yükselen ve Gelişmekte olan Asya ülkelerinde REMOLS-
IV modeline göre enflasyondaki artış ülkelerin kırılganlığını arttırırken, işsizlik ve
döviz kuru oynaklığı azaltmaktadır. IFE modelinde ise değişkenler istatistiksel açıdan
anlamsız bulunmuştur.

7
ULUSLARARASI
İ
ZM
İ
R
İ
KT
İ
SAT
KONGRES
İ
/
17
-
18
Mayıs
2023
I
NTERNATIONAL
IZMIR
ECONOMICS
CONGRESS
/
May
17
-
18,
2023
36
Tablo 5: Yükselen ve Gelişmekte Olan Avrupa ülkeleri analiz sonuçları
POOLED
OLS REM OLS FEM OLS POOLED
OLS-IV
FEM
OLS-IV
REM
OLS-IV IFE
𝑒𝑥𝑐
ℎ
𝑟
-0.12
(0.7085)
-0.03
(0.7721)
-0.02
(0.8128)
-0.11
(0.7436)
-0.11
(0.7116)
-0.12
(0.6491)
0.207***
(0.000)
𝑖𝑛𝑓
1.12
(0.7085)
0.35***
(0.0000)
0.34***
(0.0001)
1.91***
(0.0001)
1.10***
(0.0028)
1.13***
(0.0009)
0.173***
(0.008)
𝑢𝑛𝑓
0.61**
(0.0514)
0.54***
(0.0019)
0.54***
(0.0031)
0.75**
(0.0129)
0.42**
(0.0347)
0.44**
(0.0163)
0.281***
(0.000)
𝐹
121.03
(0.0000)
𝐵𝑃
 884.22
(0.0000)
𝐻𝐴𝑈𝑆𝑀𝐴𝑁
0.42
(0.9361)
𝐻𝐴𝑈𝑆𝑀𝐴𝑁
 0.175
(0.9815)
Not: Değişken varyans ve otokorelasyon problemi regresyon analizlerinde Newey-West çekirdek tahmincisi ile IFE analizinde
“Period Sur” yöntemi ile düzeltilmiştir. () içi değerler olasılık değerlerini ifade etmektedir. ***,** ve * sırasıyla %1,%5 ve
%10 anlamlılık düzeylerini ifade etmektedir.
Tablo 5’de, tüm analiz sonuçların beklentilerle uyumlu şekilde hareket etmektedir. Döviz kuru
oynaklığı, enflasyon ve işsizlik değişkenlerinin kırılganlığı pozitif etkilediği görülmüştür.
Tablo 6: Latin Amerika ve Karayip ülkeleri analiz sonuçları
POOLED
OLS REM OLS FEM OLS POOLED
OLS-IV
FEM
OLS-IV
REM
OLS-IV IFE
𝑒𝑥𝑐
ℎ
𝑟
0.007
(0.7745)
-0.007***
(0.2038)
-0.008
(0.2062)
0.007
(0.7879)
-0.02*
(0.0643)
-0.02*
(0.0604)
0.146*
(0.052)
𝑖𝑛𝑓
0.47
(0.4019)
0.19
(0.2297)
0.19
(0.4614)
0.78
(0.2901)
0.54
(0.1757)
0.55
(0.1757)
-0.0017
(0.628)
𝑢𝑛𝑓
0.44
(0.6582)
0.03
(0.9265)
0.02
(0.9483)
0.44
(0.6865)
0.50
(0.2901)
0.51
(0.2540)
0.425***
(0.002)
𝐹
316.64
(0.0000)
𝐵𝑃
 1499.36
(0.0000)
𝐻𝐴𝑈𝑆𝑀𝐴𝑁
0.025
(0.9989)
𝐻𝐴𝑈𝑆𝑀𝐴𝑁

0.069
(0.9953)
Not: Değişken varyans ve otokorelasyon problemi regresyon analizlerinde Newey-West çekirdek tahmincisi ile IFE analizinde
“Period Sur” yöntemi ile düzeltilmiştir. () içi değerler olasılık değerlerini ifade etmektedir. ***,** ve * sırasıyla %1,%5 ve
%10 anlamlılık düzeylerini ifade etmektedir.
Tablo 6’da döviz kuru oynaklığı ve işsizlik beklenilen şekilde kırılganlığı artırırken enflasyon
beklentinin aksine istatistiksel olarak anlamsız çıkmıştır.

7
ULUSLARARASI
İ
ZM
İ
R
İ
KT
İ
SAT
KONGRES
İ
/
17
-
18
Mayıs
2023
I
NTERNATIONAL
IZMIR
ECONOMICS
CONGRESS
/
May
17
-
18,
2023
37
Tablo 7: Orta Doğu ve Merkez Asya ülkeleri analiz sonuçları
POOLED
OLS REM OLS FEM OLS POOLED
OLS-IV
FEM
OLS-IV
REM
OLS-IV IFE
𝑒𝑥𝑐
ℎ
𝑟
-0.0001
(0.0445)
0.00006
(0.2873)
0.00006
(0.3131)
-0.0006***
(0.0007)
-0.0002**
(0.0348)
-0.0002**
(0.0222)
0.0888**
(0.042)
𝑖𝑛𝑓
0.90
(0.0020)
0.15***
(0.0064)
0.14**
(0.0182)
1.73***
(0.0004)
0.74**
(0.0116)
0.80***
(0.0044)
0.000005
(0.773)
𝑢𝑛𝑓
0.92*
(0.0720)
0.62*
(0.0603)
0.58
(0.1206)
0.80*
(0.0874)
0.77
(0.2096)
0.80*
(0.0956)
0.793***
(0.000)
𝐹
156.33
(0.0000)
𝐵𝑃
 1021.67
(0.0000)
𝐻𝐴𝑈𝑆𝑀𝐴𝑁
0.613
(0.8934)
𝐻𝐴𝑈𝑆𝑀𝐴𝑁
 0.50
(0.9196)
Not: Değişken varyans ve otokorelasyon problemi regresyon analizlerinde Newey-West çekirdek tahmincisi ile IFE analizinde
“Period Sur” yöntemi ile düzeltilmiştir. () içi değerler olasılık değerlerini ifade etmektedir. ***,** ve * sırasıyla %1,%5 ve
%10 anlamlılık düzeylerini ifade etmektedir.
Tablo 7’de yer alan IFE yöntemi sonuçlarına göre döviz kuru oynaklığı ve işsizlik kırılganlığı
pozitif etkilemektedir. Enflasyon değişkenin ise istatistiksel olarak anlamsız çıktığı
görülmektedir.
Tablo 8: Sahra-Altı Afrika ülkeleri analiz sonuçları
POOLED
OLS REM OLS FEM OLS POOLED
OLS-IV
FEM
OLS-IV
REM
OLS-IV IFE
𝑒𝑥𝑐
ℎ
𝑟
-0.0007
(0.9230)
-0.001
(0.4377)
-0.001
(0.4383)
-0.002
(0.7887)
-0.004
(0.1980)
-0.004
(0.1821)
0.06
(0.193)
𝑖𝑛𝑓
0.26
(0.4248)
-0.02
(0.7314)
-0.03
(0.6862)
0.46
(0.3761)
0.31
(0.4129)
0.32
(0.3654)
-
0.002***
(0.010)
𝑢𝑛𝑓
-0.87***
(0.0092)
-0.36
(0.1926)
-0.28
(0.3701)
-0.88***
(0.0091)
-0.41
(0.3082)
-0.49
(0.1375)
-0.1616
(0.208)
𝐹
224.74
(0.0000)
𝐵𝑃
 1960.47
(0.0000)
𝐻𝐴𝑈𝑆𝑀𝐴𝑁
0.28
(0.9641)
𝐻𝐴𝑈𝑆𝑀𝐴𝑁
 0.278
(0.9641)
Not: Değişken varyans ve otokorelasyon problemi regresyon analizlerinde Newey-West çekirdek tahmincisi ile IFE analizinde
“Period Sur” yöntemi ile düzeltilmiştir. () içi değerler olasılık değerlerini ifade etmektedir. ***,** ve * sırasıyla %1,%5 ve
%10 anlamlılık düzeylerini ifade etmektedir.
Tablo 8’de tüm analiz yöntemleri dikkate alındığında kırılganlık endeksi üzerinde döviz kuru
oynaklığı ve işsizliğin etkisinin istatistiksel olarak anlamsız olduğu görülmektedir.
Enflasyonun ise IFE modelinde anlamlı olduğu ve kırılganlığı azalttığı görülmektedir.
5. SONUÇ
Kırılgan Devletler Endeksi, çeşitli sosyal, ekonomik ve siyasi göstergelere bağlı olarak bir
ülkenin sosyal, ekonomik ve siyasi istikrarsızlığa karşı kırılganlığının bir ölçüsüdür. Söz
konusu endeks demografik baskılar, göçmenler ve ülke içi göç edenler, insan hakları ihlalleri,
ekonomik gerileme ve devletin devamlılığı gibi birçok faktörü dikkate almaktadır. Ayrıca
endeksin, gelişmekte olan ülkelerin karşılaştığı karmaşık zorlukları anlamak; barış, güvenlik
ve kalkınmayı teşvik edecek etkili politikalar geliştirmek içinde önemli bir araç olduğu

7
ULUSLARARASI
İ
ZM
İ
R
İ
KT
İ
SAT
KONGRES
İ
/
17
-
18
Mayıs
2023
I
NTERNATIONAL
IZMIR
ECONOMICS
CONGRESS
/
May
17
-
18,
2023
38
değerlendirilmektedir. Covid-19 pandemisi ile birlikte sağlık riski de ülkelerin kırılganlığını
etkileyen bir başka faktör olmuştur. Ülkeler pandeminin etkisini ekonomik ve sosyal açıdan
azaltmaya çalışırken 2022 yılının başında ortaya çıkan ve etkileri hala devam eden Rusya-
Ukrayna savaşının ekonomik ve siyasi sonuçları gelişmekte olan ülkeler ile birlikte gelişmiş
ülkeleri de etkilemeye devam etmektedir. Bu çalışmada gelişmekte olan ülkelerin kırılganlık
düzeyi ile enflasyon, döviz kuru oynaklığı ve işsizlik gibi para politikası çıktıları arasındaki
ilişki irdelenmiştir. Çalışmada gelişmekte olan ülkeler Yükselen ve Gelişmekte olan Avrupa
ve Asya, Latin Amerika ve Karayipler, Orta Doğu ve Merkez Asya ve Sahra altı Afrika
ülkeleri olmak üzere 5 ayrı grupta incelenmiştir. Ampirik analizde ülke grupları arasındaki
farklılıkları daha iyi ortaya koyabilmek içi farklı varsayımları dikkate alan panel veri
yöntemleri (Havuzlanmış EKK, Sabit Etkiler, Tesadüfi Etkiler, Araç Değişkenler Yöntemi,
İnteraktif Sabit Etkiler gibi) kullanılmıştır. Analizler sonucunda elde edilen bulgular
incelendiğinde, Yükselen ve Gelişmekte olan Avrupa ve Orta Doğu ve Merkez Asya
ülkelerinde beklentiler ile uyumlu olarak enflasyon, döviz kuru oynaklığı ve işsizlik
değişkenlerinin kırılganlığı pozitif etkilediği görülmüştür. Yükselen ve Gelişmekte olan Asya
ülkelerinde ise araç değişkenler tesadüfi etkiler modeline göre enflasyondaki artış ülkelerin
kırılganlığını arttırırken, işsizlik ve döviz kuru oynaklığı azaltmaktadır. Söz konusu ülke grubu
için interaktif sabit etkiler modeli için değişkenler istatistiksel açıdan anlamsız bulunmuştur.
Latin Amerika ve Karayipler’de işsizlik ve döviz kuru oynaklığının kırılganlık üzerindeki
etkisi beklenti ile uyumlu iken enflasyon değişkeninin etkisi istatistiksel açıdan anlamsız
çıkmıştır. Sahra altı Afrika ülkelerinde ise değişkenler arasında istatistiksel açıdan güçlü ve
anlamlı bir ilişki bulunamamıştır. Elde edilen bulgular genel olarak irdelendiğinde kırılganlık
endeksi ile para politikası çıktıları arasındaki ilişki ülkeler arası karmaşık olup, birkaç
değişken ile açıklanamamaktadır. Siyasi istikrar, ekonomik büyüme, eğitim ve demografi gibi
ülkelere özgü avantaj ve dezavantaj yaratan faktörlerin hepsi bu eğilimlerin şekillenmesinde
rol oynamaktadır. Çalışmanın bu değişkenlerde dâhil edilerek genişletilmesi planlanmaktadır.
Para politikası çıktıları özelinde gelişmekte olan ülkelerin kırılganlık düzeylerini azaltmak
için; istihdam yaratmaları, ekonomik büyümeyi teşvik ederek yoksulluğu azaltmaları,
üretimde çeşitliliği artırarak yurt içi üretimi teşvik etmeleri önerilebilir. Genel olarak
kırılganlığın azaltılması, iyi yönetim, ekonomik kalkınma, sosyal katılım, güvenlik,
çatışmaların önlenmesi ve çevresel sürdürülebilirlik konularında sürekli bir kararlılık
gerektiren karmaşık ve çok yönlü bir süreçtir. Tüm bu hususları genelinde ele alan gelişmekte
olan ülkeler toplumsal refahı arttırarak ülkelerinde istikrar ve düzeni sağlayabilirler.

7
ULUSLARARASI
İ
ZM
İ
R
İ
KT
İ
SAT
KONGRES
İ
/
17
-
18
Mayıs
2023
I
NTERNATIONAL
IZMIR
ECONOMICS
CONGRESS
/
May
17
-
18,
2023
39
KAYNAKÇA
Afonso, A., & Jalles, J. T. (2012). “Fiscal volatility, financial crises and growth”. Applied Economics Letters,
19(18), 1821-1826.
Akin, T., & Gunes, S. (2022). “Sustainability of External Debt: Panel Cointegration Analysis of The Fragile Five”.
Journal of Mehmet Akif Ersoy University, Economics And Administrative Sciences Faculty.
Aysan, A. F., Fendoğlu, S., & Kilinc, M. (2015). “Macroprudential policies as buffer against volatile cross-border
capital flows.” The Singapore Economic Review, 60(01), 1550001.
Bai, J. (2009). “Panel data models with interactive fixed effects”. Econometrica, 77(4), 1229-1279.
Baten, J. and Mumme, C. (2013) “Does inequality lead to civil wars? A global long-term study using
anthropometric indicators (1816–1999),” European Journal of Political Economy, 32, 56–79.
doi:10.1016/j. ejpoleco.2013.06.007
Bertocchi, G., and A. Guerzoni. 2012. “Growth, History, or Institutions: What Explains State Fragility in Sub-
Saharan Africa?” Journal of Peace Research 49: 769–783. doi:10. 1177/0022343312452420.
Chong, T. T. L., Li, X., & Yip, C. (2021). “The impact of COVID-19 on ASEAN.” Economic and Political
Studies, 9(2), 166-185.
Collier, P., and A. Hoeffler. 2018. “Migration, Diasporas and Culture: An Empirical Investigation.” Kyklos 71
(1): 86–109. doi:10.1111/kykl.12163
Diallo, O., Gui-Diby, S. L., & Imam, P. A. (2023). “Do monetary policy outcomes promote stability in fragile
settings?”. Applied Economics, 1-17.
Feeny, S., Posso, A., & Regan-Beasley, J. (2015). “Handle with care: fragile states and the determinants of
fragility”. Applied Economics, 47(11), 1073-1085.
Fragile State Index (2015), “Fragile States Index Annual Report 2015”, The Fund for The Peace,
https://fragilestatesindex.org/wp-content/uploads/2017/05/Fragile-States-Index-Annual-Report-2015-
ver-9.pdf, Erişim Tarihi: 23.04.2023.
Göçer, I., & AKIN, T. (2016). “Kırılgan Beşlide Tasarruf-Yatırım Açığının Ekonomik Büyümeye Etkileri: Yeni
Nesil Bir Ekonometrik Analiz”. Ege Academic Review, 16(2).
IMF (2022), World Economic Outlook, April 2022 “War sets back the global recovery”,
https://www.imf.org/en/Publications/WEO/Issues/2022/04/19/world-economic-outlook-april-2022
Erişim Tarihi: 04.05.2023.
Kassouri, Y., & Altıntaş, H. (2020). “Human well-being versus ecological footprint in MENA countries: a trade-
off?”. Journal of environmental management, 263, 110405.
Kim, D., & Oka, T. (2014). “Divorce law reforms and divorce rates in the USA: an interactive fixed‐effects
approach”. Journal of Applied Econometrics, 29(2), 231-245.
Morgan Stanley (2013) “FX Pulse Preparing for Volatility” Global Outlook, 01.08.2013 http://www.
morganstanleyfa.com/public/projectfiles/dce4d168- 15f9-4245-9605-e37e2caf114c.pdf (05.02.2015)
Önder, E., Taş, N., & Hepsen, A. (2015). “Economic performance evaluation of Fragile 5 Countries after the Great
Recession of 2008-2009 using analytic network process and TOPSIS methods.” Journal of Applied
Finance & Banking, 5(1), 1-17.
Petrosky-Nadeau, N., & Valletta, R. G. (2020). “An unemployment crisis after the onset of COVID-19.” FRBSF
Economic Letter, 12, 1-5.
Su, C. W., Dai, K., Ullah, S., & Andlib, Z. (2022). “COVID-19 pandemic and unemployment dynamics in
European economies.” Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 35(1), 1752-1764.
Şen, H., Kaya, A., Kaptan, S., & Cömert, M. (2020). “Interest rates, inflation, and exchange rates in fragile EMEs:
A fresh look at the long-run interrelationships.” The journal of international trade & economic
development, 29(3), 289-318.
Takáts, E., & Vela, A. (2014). “International monetary policy transmission”. BIS paper, (78b).
Taylor, J. B. (1993, December). “Discretion versus policy rules in practice. In Carnegie-Rochester conference
series on public policy (Vol. 39, pp. 195-214).” North-Holland.
Ünver, Mustafa and Dogru, Bulent (2015): “The Determinants of Economic Fragility: Case of the Fragile Five
Countries.” Published in: Akdeniz İİBF Dergisi , Vol. 15, No. 31 (May 2015): pp. 1-24.
Wooldridge, J.M. (2002). “Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data” . Massachusetts Institute of
Technology. ISBN 0-262-23219-7. London, England.