GİRDİ KATSAYILARININ GÜNCELLENMESİ İÇİN RAS VE HEDEF PROGRAMLAMA MODELLERİNİN KULLANIMI

Bir ekonomideki sektörler arasında var olan karşılıklı ilişkilerin ekonominin bütünü çerçevesinde sayısal olarak incelenmesinin bir yolu da girdi-çıktı çözümlemesidir. Bu çözümlemede sektörler arası mal ve hizmet akışı ile sektörel diğer ekonomik büyüklükler, girdi-çıktı tabloları ya da diğer bir ifadeyle endüstriler arası işlemler tablosunda gösterilmektedir. Bu tablolar aracılığıyla sektörel üretim planlaması, sektörel fiyat ve maliyet analizleri, sektörel yatırım ve verimlilik analizleri yapılmasının yanında ekonominin yapısal analizi ve planlaması ile dönemler arasında karşılaştırmaların yapılması da mümkündür. Hazırlanması zaman alıcı ve maliyetli bir süreç olduğundan, girdi-çıktı tablolarının düzenli olarak her yıl yayınlanması pek mümkün olmamaktadır. Dolayısıyla bu tabloların, model ve iktisadi planlama çerçevesinde kullanılması gecikmelere neden olduğu gibi, kullanılan bilginin eskimesine de yol açmaktadır. Girdi-Çıktı(G-Ç) tablosundan hareketle hesaplanan ve girdiler ile çıktılar arasındaki ilişkiyi tanımlayan girdi katsayıları da bu tabloların gecikmesi ile güncelliğini yitirmektedir. Bu nedenle tabloların yayınlanması beklenilmeden temel olarak alınan bir girdi-çıktı tablosundan hareketle yeni girdi-çıktı katsayılarının hazırlanmasına ilişkin bir takım yöntemler geliştirilmiştir.Bu çalışmada Türkiye’de 2002 yılı için girdi katsayılarının tahmini, RAS ve hedef programlama modellerinden yararlanılarak yapılmış ve bu tahmin değerlerinin 2002 yılına ait gerçek girdi katsayıları ile uyumluluğunun bir testi yapılmıştır. Bunun için 1998 yılı tablosu temel tablo, 2002 yılının tablosu ise hedef yılı tablosu olarak alınmıştır. Çalışmanın yapılabilmesi için öncelikle 1998 yılına ait girdi-çıktı tablosu NACE sınıflandırmasına dönüştürülmüş ve sektör sayısı 59 ‘a indirgenmiştir. Hedef programlama modellerinin çözümünde LİNGO8 paket programı, RAS modelinin çözümünde TÜİK’den alınan paket program kullanılmıştır. Çözüm sonuçlarının gerçek değerleri ne derece yakaladığının testi için Theil istatistiği kullanılmıştır.

THE USE OF RAS AND GOAL PROGRAMMING MODELS IN ORDER TO UPDATE THE INPUT COEFFICIENTS

Input-output models are mathematical models which examine the relations within an economy in numerical terms. The fundamental part of this model is the input-output tables displaying the flow of goods and services. These inputoutput tables include the statistics of sector production, gross domestic product, foreign trade and sector value added, complied through different statistical resources. All these data are summed in input-output tables within a frame of consistency. With the input-output tables, it is possible to analyze and perform manufacturing planning, price and cost, sector investment and productivity as well as structural analyses of economy and making comparisons among the terms. Besides, the revision in national product calculations is available through the input-output tables. Despite all these, it is a costly and timeconsuming process to prepare input-output tables. Hence, it is not always possible to yearly-prepare input-output tables. Because of this, the use of inputoutput tables in model and economic planning leads to delays and outdated information. The input coefficients, also known as technology coefficients, calculated in input-output (I-O) tables also suffer from the delays and outdated information and data. For this reason, some methods were developed in preparing the inputoutput tables to get rid of the problems mentioned above. One of the methods employed in updating the input coefficients is linear programming model. In the estimation of input-output models with linear programming methods, there are different methods used by different researches. In this study, created through linear programming method, goal programming model was employed. Another method commonly employed in the estimation of input coefficients is RAS. This method in the simplest terms is the re-compilation of the latest input-output table in manner that will yield the sum of input and output for the targeted year The main objective of this study is to obtain the technology coefficients published in 2002 based on the 1998 table of input-output within the framework of mathematical modeling such as RAS and linear programming. It is observed that there is no standard in the input-output tables published in Turkey. The only table that complies with the European standards is the table published in 2002. In order for the mathematical models to be implemented, the table of 1998 should be in this standard too and in the same sector number. Hence, firstly using the conversion key prepared by TURKSTAT, the inputoutput table of 1988 was upgraded to the standards of European Union. In the analysis of the models, the table of 1988 input-output was considered as the base table, and the table of 2002, on the other hand, was considered target year input-output. The ij a values, denoting technology coefficients, were calculated through the table of 1998 and column and row sums related to sector intermediate input were computed using the input-output tables of 2002. For the estimation of the technology coefficients RAS and goal programming models were set up and the analyses were performed through LINGO 8 software. For RAS analysis, package program used by TURKSTAT was made use of. In order for the estimation result to test their achievement level, the Theil’s inequality test coefficient was used, which shows the cohesion level between the real values and estimated values under consideration. This inequality coefficient was computed along with Theil inequality coefficient subcomponents in order to examine the extent to which the estimated input-output coefficients capture the real coefficients. A value near to 0 (zero) shows the success of the estimation, while a near 1 value shows the opposite. When the achievement test results of the models used are examined, the most successful model is found out to be RAS model in computing the technology coefficient of the year 2002. Then follows goal programming.