Türkiye için bir ex ante politika etki analizi
Covid-19’un hızla yayılması karşısında hemen her ülkede sosyal mesafelendirmeye yönelik olarak insanların bir arada bulunduğu mekanlar kapatıldı ve ulaşıma önemli kısıtlar getirildi. Bu tedbirler salgının yayılma hızını kısmen düşürebildi, Çin ve Güney Kore gibi bazı ülkelerde kontrol altına alınmasını sağladı.
Covid-19 tedbirleri sonucu pek çok ekonomik faaliyetin aniden daralması ve tedarik zincirlerinin kopması sonucu küresel düzeyde bir ekonomik krizle karşı karşıyayız. Küresel ekonomik kriz nedeniyle bazı ülkeler ekonomi politikalarını hızla değiştirmeye başladılar. Özellikle krizden en çok etkilenen sektörlere ve toplum kesimlerine yönelik destek programları açıklamaya başladılar.
Bu çalışmada Covid-19 salgınının Türkiye ekonomisine etkilerini ve bu olumsuz etkileri azaltmaya yönelik politika seçeneklerinin ne kadar başarılı olabileceğini inceliyoruz.[1] Burada özetlediğimiz ex ante etki analizi, ekonomi politikalarının hangi değişkenlere ne düzeyde etkide bulunacağını ve politikaların maliyetini tahmin etmemize olanak sağlıyor.
Özet
Covid-19 salgınının ve ekonomi politikalarının etkilerinin incelenmesi kapsamında sektörleri iki gruba ayırabiliriz: Covid-19 tedbirleri kapsamında faaliyeti kısıtlanan sektörler ve diğer sektörler. “Kısıtlanan sektörler” idari tedbirler nedeniyle faaliyeti durdurulan veya büyük ölçüde azalan hava yolu taşımacılığı, konaklama, lokanta, seyahat, perakende ticaret gibi sektörleri kapsıyor.
Sektör düzeyinde en yeni veriler 2017 yılı için mevcut. Bu verilere göre, 2017 yılında kısıtlanan sektörlerde 7,3 milyon kişi çalışıyordu ve bu sektörlerde 204 milyar dolarlık katma değer yaratıldı. Bu katma değeri işçiler (ücret geliri 60 milyar), işyerleri (firma ve serbest meslek sahipleri geliri 98 milyar) ve devlet (KDV ve özel tüketim vergisi, 60 milyar) arasında paylaşıldı. (İşçiler ve işyerleri daha sonra gelirlerinin bir kısmını devlete gelir vergisi olarak ödedi.) Diğer sektörlerde çalışan 20,9 milyon kişi 647 milyar dolarlık katma değer üretti.
Bu iki grup sektör üretim ve tüketim düzeyinde etkileşim içerisinde. Üretim düzeyinde girdi-çıktı ilişkisi var: örneğin hava yolu taşımacılığı için petrol girdisi kullanılıyor, bu nedenle kısıtlanan sektörde üretimin düşmesi girdi üreten diğer sektörlerde de üretimin düşmesine yol açabilir. Tüketim düzeyinde, kısıtlanan sektörlerdeki işçiler, kendi ürünleri yanı sıra diğer sektörlerin de ürünlerini tüketiyorlar, bu nedenle kısıtlanan sektörlerde çalışanların gelirindeki azalma, diğer sektörlerin ürünlerine olan talebi düşürüyor. Bu ilişkileri aşağıdaki şekilde özetleyebiliriz.
Covid-19 tedbirleri sonucu kısıtlanan sektörlerin üretimi büyük ölçüde kesiliyor. Bu çalışmanın 3. senaryosundaki varsayımlara göre Covid-19 tedbirleri 2017 yılında uygulansaydı, kısıtlanan sektörlerin üretimi (ve dolayısıyla bu sektörlerin ürettiği gelir) %46 azalacaktı ve istihdam aynı oranda azalsa 3,4 milyon kişi işsiz kalacaktı. Aşağıdaki şekilde bu daralmanın etkisini gösteriyor. Şekilde kişi yaklaşık 0,5 milyon kişiyi gösteriyor; maviler çalışan, sarılar işsiz kalanlar.
Kısıtlanan sektörlerde üretimin düşmesi diğer sektörlerden olan talebi azalttığı için, diğer sektörlerin de üretimi düşüyor. Gelirlerin düşmesi ve çalışan sayısının azalması talebi daraltıyor ve sonuçta diğer sektörlerde de üretim ve gelir kayıpları yaşanıyor. Bu etkileşimi girdi-çıktı (IO) tablosu aracılığı ile tahmin edebiliyoruz. Tahminlerimize göre diğer sektörlerin üretimindeki daralma %16 oluyor (2017 verilerine göre, yıllık bazda, 107 milyar dolar) ve 3,3 milyon kişi daha işinden oluyor ve işsizlik oranı %28’e çıkıyor.
Bu etkileri azaltmak için ne yapılabilir?
Bazı ekonomik faaliyetlerin kısıtlanması bir idari karar sonucu oldu. Bu idari karardan etkilenen ve işsiz kalan kişilere, serbest meslek sahiplerine ve küçük aile işletmelerine varlıklarını yönelik koşulsuz ve net ücretlerine/tüketim harcamalarına yakın bir ücret/gelir desteği sağlanabilir. Bu politika ile hem Covid-19 tedbirlerinden doğrudan ve çok ciddi şekilde etkilenen kesimler desteklenmiş olacak, hem bu kesimlerin tüketimi devam edeceği için diğer sektörlerdeki kayıplar azaltılacak, hem de iş sürekliliği sağlandığı için krizden çıkış süreci hızlandırılacak.
Ücret/gelir desteğinin etkisi aşağıdaki şekilde özetleniyor. Destek sonucu diğer sektörlerin üretimi, destek olmaması durumuna göre, %14 (76 milyar dolar) artıyor, artan istihdam sonucu işsizlik oranı %28’den %22,5’e düşüyor.
Sonuç olarak, ücret/gelir desteği Covid-19 tedbirlerinin olumsuz ekonomik etkisinin yaklaşık yarısını telafi edebiliyor.
Ücret/gelir desteklerinin büyüklüğü ne kadar?
Tahminlere göre bu desteğin büyüklüğü yaklaşık 54 milyar dolar. Fakat artan üretim ve gelir sonucu devletin vergi gelirleri de artıyor ve desteğin devlete net maliyeti 34 milyar dolar oluyor (GSYİH’nın sadece %4’ü).
Covid-19 tedbirleri sonucu özellikle kısıtlanan sektörlerde üretim ve istihdam kaybı çok ani olduğu için, ekonomik ve sosyal kayıpların azaltılması için desteğin de herhangi bir koşul aranmadan işini ve işyerini kaybeden herkese çok hızlı bir şekilde verilmesi gerekli.
Burada özetlenen sonuçların hangi varsayımlar altında ve nasıl bir yöntem ile tahmin edildiğine ilişkin detaylı bilgiyi aşağıdaki bölümlerde sunuyoruz.
___________________________________________
Model
Kullandığımız modelin merkezinde sektörler arası ilişkileri gösteren girdi-çıktı (IO) tablosu bulunuyor. IO tablosu, sektörler arası mal ve hizmet akışlarının yanı sıra her sektörün ürettiği katma değerin bileşenleri (ücretler ve işletme artığı) ile üretilen ürünlerin nasıl kullanıldığını (özel tüketim, devlet tüketimi, yatırım ve ihracat) gösteriyor.
Türkiye için en yeni IO tablosundan (2012 tablosu) gerekli katsayıları hesapladık. Sektörel düzeyde en yeni veriler 2017’a ait olduğu için, 2017 milli gelir, üretim, istihdam, ücret, kamu finansmanı ve bilanço verilerini derledik ve IO tablosu sektörleri ve değişkenleri ile uyumlu hale getirdik.
Modelde Covid-19 tedbirlerinin ve politikaların etkisini dört aşamada tahmin ediyoruz.
- İlk aşamada tedbirlerin veya politikaların hangi sektörlerin talebini ne kadar etkilediğini varsayıyoruz (özel tüketim talebi, yatırım talebi, vb.). Model içinde hesaplanmayan bu etkiler dışsal etkiler olarak tanımlanıyor.
- İkinci aşamada, IO tablosu katsayılarını kullanarak talepte varsayılan düşüş sonucu tüm sektörlerin üretiminin ne kadar azalacağını hesaplıyoruz. Örneğin lokantaların faaliyetlerini durdurması sonucu bu sektöre girdi sağlayan ham madde üreticileri, lojistik gibi sektörlerin de üretiminde daralma yaşanacak. Tüm sektörlerin üretim düzeyindeki azalmayı hesapladıktan sonra bunun katma değer, ücret, vergi gelirleri gibi diğer değişkenlere etkilerini hesaplıyoruz.
- Üçüncü aşamada, her sektörün üretimindeki düşüşe bağlı olarak o sektörde çalışanların ücretleri ile iş yeri sahiplerinin gelirlerindeki azalmayı hesaplıyoruz. Gelirdeki azalma sonucu özel tüketim talebi de azalacak, bunun sonucu olarak tüketim malı üreten tüm sektörler ile bunlara girdi sağlayan sektörlerin üretiminde de düşüş olacaktır. Bu aşamada üretimdeki düşüşün yol açtığı gelir kaybının üretimde tekrar ne kadar düşüşe yol açtığını hesaplıyoruz.
- Tüm sektörlerdeki toplam üretim düşüşünü hesapladıktan sonra, ücret ve ücret dışı gelir ve tüketim verilerinden vergi gelirlerini ve firma bilançolarındaki değişimi hesaplıyoruz.
Çalışmada 2017 verilerini kullandığımız için elde ettiğimiz sonuçlar, 2017’de Covid-19 salgını olsaydı ne olacağını gösteriyor. 2017’den günümüze geçen sürede ekonomik yapı çok fazla değişmediği için bu sonuçların (oransal olarak) günümüzde de yaklaşık olarak geçerli olacağı söylenebilir. Parasal büyüklükleri karşılaştırmak için GSYİH’nın 2017’de 851, 2019’da ise 754 milyar dolar olduğunu hatırlatalım. (Dolar bazında 2019 GSYİH’sı 2017’den daha düşük.) Son olarak, analiz sonuçları temel bazı varsayımlara dayandığı, her varsayımın etkisini de ayrıca hesapladık. Böylece okuyucu farklı kendi varsayımları sonuçların ne olabileceğini de yaklaşık olarak kestirebilir.
Covid-19 tedbirleri sonucu olası kayıplar
Covid-19 tedbirlerinin ekonomi üzerindeki etkilerini iki gruba ayırabiliriz:
- Ekonomik faaliyetlere getirilen kısıtlamaların etkileri
- Beklentiler ve davranışlardaki değişmelerin etkileri
Ekonomik faaliyetlere getirilen kısıtlamaların etkilerini hesaplamak oldukça kolay. Örneğin lokantaların kapanması veya uçak seferlerinin durdurulması sonucu bu sektörlerin talebi ve üretimindeki düşüş ve bu düşüşlerin diğer sektörler üzerindeki etkisi IO tablosu aracılığı ile hesaplanabiliyor.
Ekonomik faaliyetlerdeki ani daralma ve salgının ne zaman biteceğinin bilinmemesi ekonomideki belirsizlikleri artırıyor ve ekonomik birimlerin beklentilerini değiştiriyor. Bu belirsizlikler sonucu ekonomik birimler tedbirli olmak için yatırım ve tüketim harcamalarında kısıtlamaya gidebiliyor.
Covid-19 kısıtlamalarının olası etkilerini senaryo yaklaşımı ile tahmin ediyoruz. Bu çalışmada üç senaryo tanımladık (parantez içindeki kodlar IO tablosu kodlarıdır):
- Senaryo 1. Bu senaryoda alınan tedbirler sonucu hava yolu taşımacılığı (H51), konaklama ve yiyecek (I), seyahat acentaları, tur operatörleri (N79), gösteri sanatları, kütüphane, müze (R90-R92), spor, eğlence ve dinlence (R93) sektörlerinde özel tüketim talebi ve ihracatın % 80 azaldığını varsayıyoruz.[2] Hepsi hizmet sunan bu sektörlerdeki faaliyetler Covid-19 tedbirleri ile belirsiz bir süre büyük ölçüde veya tamamen durduruldu. Bu sektörlere ek olarak, alışverişin kısıtlanması sonucu tekstil ve giyim (C13_C15), petrol ürünleri (C19), bilgisayar ve elektronik ürünler (C26), otomobil – motorlu kara taşıtları (C29), mobilya ve mamul eşyalar (C31_C32), otomobil ticareti ve onarımı (G45), perakende ticaret (G47) ve kara taşımacılığı (H49) sektörlerinde özel tüketim ve ihracat talebinin % 30 azaldığını varsayıyoruz. Bu sektörlerdeki talep düşüşüne karşı, temel eczacılık ürünleri ve telekom hizmetlerinde özel tüketim ve ihracat talebinin % 20 arttığını varsaydık. Ayrıca konaklama ve lokanta talebinin düşmesi sonucu hane halklarının toplam gıda tüketimini değiştirmeyecek şekilde balık (A03) ve gıda-içecek (C10_C12) talebinin % 13 artırdık. Bu senaryoda diğer ürünlere olan özel tüketim ve ihracat talebi değişmiyor. Ayrıca tüm sektörler için devlet tüketimi ve yatırım talebinin değişmediğini varsayıyoruz.
- Senaryo 2. Birinci senaryodaki varsayımlara ek olarak, beklentilerdeki değişme sonucu tüm yatırım talebinin % 20 ve tüm sektörlerin özel tüketim ve ihracat talebinin % 5 azalacağı varsayıldı.
- Senaryo 3. Birinci senaryodaki varsayımlara ek olarak, beklentilerdeki değişme sonucu tüm yatırım talebinin % 10 ve tüm sektörlerin özel tüketim ve ihracat talebinin % 2.5 azalacağı varsayıldı. Bu senaryo 1. ve 2. senaryonun arasında bir ekonomik daralmaya karşılık gelmektedir.
Senaryolarda özellikle ihracata ilişkin varsayımın oldukça iyimser olduğunu vurgulayalım. İhracattaki düşüş, diğer talep kanallarına göre oldukça küçük düzeyde tutuldu. Bunun bir nedeni AB ülkelerindeki gelir desteği sonucu ihracat talebindeki düşüşün sınırlı olacağına ilişkin örtük varsayım.
Senaryolardaki varsayımların sonuçlara katkısını ayrı ayrı görmek amacıyla öncelikle her varsayımın etkisini birbirinden bağımsız olarak hesapladık. Şekil 1 ve Şekil 2’de bu varsayımlar sonucu GSYİH ve toplam istihdamdaki değişim görülüyor. Varsayımlar birlikte geçerli olduğunda toplam etki, iki etkinin toplamına eşit olacaktır.[3] Şekillerdeki turuncu çizgiler birinci ve üçüncü senaryoların toplam etkisini göstermektedir.
Şekillerde görüldüğü gibi konaklama ve yiyecek özel tüketim ve ihracat talebinde % 80 kesinti sonucu GSYİH % 5,89, istihdam ise % 7,81 azalıyor. İstihdamdaki daralmanın GSYİH’dan daha yüksek olmasının nedeni konaklama ve yiyecek sektörünün emek yoğun bir sektör olması. Senaryo 1’deki tüm etkiler birleştirildiğinde GSYİH ve istihdamdaki daralma yaklaşık % 18 ve % 19’a ulaşıyor. Bu kısıtlara ek olarak, yatırımların % 20 azalması GSYİH’da % 7,97, talebin % 5 düşmesi de % 5,15 ek daralmaya yol açıyor.
Tablo:1 Covid-19 Kısıtlamalarının etkileri:
Tablo 1’de üç senaryo için sonuçlar özetlendi. Tablonun ilk sütununda 2017 yılı gerçekleşen değerleri bulunuyor (parasal değişkenler karşılaştırma yapılabilmesi amacıyla 2017 cari fiyatlarıyla dolar olarak hesaplandı). Senaryo sütunlarında o senaryo altında gerçekleşecek değişim (parasal olarak ve temel yıla oranla) görülüyor. Örneğin 2017 yılında Türkiye’nin GSYİH’sı 851 milyar dolardı. Senaryo 1’in bir yıl süre ile geçerli olması durumunda GYİH 151 milyar dolar düşecektir. Bir başka deyişle, Covid-19’dan dolayı zorunlu olarak uygulanan kısıtlamalar (Senaryo 1’deki varsayımlar altında) GSYİH’de % 18 düşüşe yol açacak.
GSYİH’daki düşüş 2. senaryoda % 29 ve 3. senaryoda % 24’e çıkıyor. İlk bakışta bu oranların yüksek olduğu düşünülebilir, fakat bu tahminler tamamen Senaryolarda özetlenen iyimser sayılabilecek varsayımlara dayanıyor.[4] Tablo 1’deki tahminlerin yıllık bazda verildiği, bu nedenle, örneğin kısıtların 3 ay sürmesi durumunda bu sayıların 1/4’ünün alınması gerektiği vurgulanmalı. Her üç senaryoda da, varsayımlara bağlı olarak, kamu tüketimi değişmiyor.
Tahminlere göre toplam ücret gelirlerinde % 16-25 düşüş bekleniyor. İşletme artığında beklenen azalma ise % 18-30 düzeyinde. İşletme artığı firmaların işletme kârları (gayri safi işletme artığı) ile serbest meslek sahipleri ve küçük aile işletmelerinin gelirlerini kapsıyor.
İstihdama bakıldığında, toplam işgücü talebinin % 18-29 azalması bekleniyor. Tarımda istihdam koşulları farklı olduğu için tarım dışı istihdamı ayrıca hesapladık. Tahminlere göre tarım dışı işgücü talebindeki azalma % 19-29 düzeyinde. Kayıt dışı işgücü talebindeki düşüş kayıtlı işgücünden daha daha fazla (% 21-32). Erkek işgücüne olan talep kadın işgücüne olan talepten biraz daha fazla azalıyor. Bunun en önemli nedeni, kadınların daha büyük bir kısmının kamu hizmetleri, eğitim ve sağlık gibi kamu personel oranının daha çok olduğu ve Covid-19 kısıtlarından daha az etkilenen sektörlerde çalışması. Kısıtlardan en çok etkilenen sektörlerde genç işçi oranı yüksek olduğu için, genç işçilerde talep daralması % 22-33 düzeyine çıkıyor. Bir başka deyişle, kısıtlardan en çok etkilenecek olanlar kayıt dışı çalışanlar ve gençler.
Azalan tarım dışı işgücü talebinin aynı oranda işten çıkarma ile sonuçlanması halinde işsizlik oranı, 2017 koşullarında, % 11’den % 24-31 düzeyine çıkması söz konusu. Tarımda istihdam kaybı yaşanması durumunda bu oranlar daha da yükselecektir.[5]
Bu çalışmada politikaların etkisi incelendiği için kamu gelirlerine ilişkin tahminler de yapıldı. Bu tahminlere göre KDV, SGK primleri ve kurumlar vergisi gelirlerinde (SGK devlet katkısı düşüldükten sonra) % 19-30 gelir düşüşü öngörülüyor. Kamu gelirlerindeki azalmanın nedeni ücret ve ücret dışı gelirlerin ve tüketimin düşmesi.
Son olarak, faaliyeti duran işyerlerinin ilişkide bulundukları firmaları da olumsuz etkilemesi beklenir. Örneğin kapanan işyerlerinde borçların ödenmesi sorunlu olacağı için, borç verenlerin de bundan olumsuz etkilenmesi söz konusu. (Yukarıda özetlenen senaryolarda bu etkiler göz önüne alınmadı.) Bu etkilerin olası büyüklüğü konusunda bir fikir vermesi için, sektörel bazda üretimdeki düşüşler oranında firma bilanço değerleri hesaplandı. Firmaların 2017 yılında mali kuruluşlara 185 milyar dolar kısa vadeli ve 397 milyar dolar uzun vadeli borcu bulunuyordu. Senaryolara göre bu borçların % 18-32’si talepteki düşüşten doğrudan etkileniyor. Bu sayılar bankalar üzerinde oluşabilecek baskılar konusunda genel bir fikir verebilir.
Olası Covid-19 politikaları ve etkileri
Covid-19 kısıtlamalarının ekonomik faaliyetler üzerindeki olumsuz etkilerini azaltmak için kapsamlı ve şimdiye kadar görülmemiş ölçekte ekonomik tedbirler alınıyor. Geleneksel para ve maliye politikalarının, piyasaların bir bütün olarak durduğu koşullarda geçerli olmayacağı açık. Bu nedenle ekonomi politikalarının mevcut durumdan olumsuz etkilenen insanların varlıklarını idame ettirebilmesi ve Covid-19 salgınına karşı korunabilmesine odaklanması gerekiyor. Değerli iktisatçı Gülçin Özkan’ın vurguladığı gibi ekonomiyi kurtarmaya can kurtararak başlamak gerekli.[6]
İşini kaybedenlere gelir desteği verilmesi sadece desteği alanlara değil, herkese faydalı
Bu kapsamda ilk ve en önemli politika, Covid-19 kısıtlamalarından dolayı işini kaybeden insanlara gelir desteği sağlanması olmalı. Gelir desteği politikasının iki nedeni/gerekçesi var:
- İlk olarak, Covid-19 salgınının engellenmesi ve toplumun salgından zarar görmemesi için bazı faaliyetler kamu tarafından idari kararla durduruldu. Toplumun sağlığı nedeniyle faaliyeti durdurulan ve gelirini kaybeden insanlara toplumun destek olması gerekiyor.
- İkinci olarak, bu yönde bir gelir desteği ekonomik daralmayı azaltıyor ve sadece destek olunan kişilere değil, tüm topluma olumlu katkıda bulunuyor.
Ekonomi politikalarının etkilerini analiz etmek için 3. senaryoyu temel aldık ve üç politikanın etkilerini inceledik.
- Politika 1. Bu politikada Covid-19 kısıtlamaları nedeniyle işsiz kalanlara gelir desteği yapılıyor. Gelir desteğinin miktarı, çalışanların brüt gelirleri + işveren SGK payının % 65’i düzeyinde. Gelir desteğinin tamamının (faaliyeti kısıtlanan sektörler dışında) özel tüketim olarak kullanılacağını varsayıyoruz. Gelir desteği sadece kayıtlı çalışanlara değil, kayıt dışı çalışıp işsiz kalanlara da sağlanıyor (kayıt dışı çalışanların oranı % 25).
- Politika 2. Covid-19 kısıtlamaları sonucu serbest meslek sahipleri ve aile işletmelerinin de gelirlerinde (karma gelir) kayıp yaşanıyor. Bu politikada, 1. politikaya ek olarak, karma gelir kaybının yol açtığı tüketim daralması kadar bir gelir desteği sağlanıyor. Bu desteğin miktarı, işletme artığındaki azalışın % 35’i düzeyinde.
- Politika 3. Bu politikada sağlanan gelir destekleri sonucu ortamın daha az kötü olacağı ve bunun sonucu olarak yatırım ve özel tüketim talebinin temel alınan senaryodakinin yarısı kadar (yatırımlarda % 5, özel tüketimde % 1.25) gerçekleşeceği varsayılıyor.
Önerilen politikaların etkilerine ilişkin tahminler Tablo 2’de yer alıyor. Bu tabloda ilk sütunda 2017 yılı verileri var. İkinci sütun, herhangi bir politika uygulanmadığı zaman 3. senaryo varsayımları altında gerçekleşecek durum. Diğer sütunlarda da önerilen politikaların etkilerine ilişkin tahminler var.
Tablo 2: Gelir Politikalarının Etkileri
Herhangi bir politika uygulanmaması durumunda 3. senaryoya göre GSYİH’da 202 milyar dolarlık bir daralma öngörülüyor. İşsiz kalanlara gelir desteği verilmesi durumunda (Politika 1) GSYİH’daki azalma 167 milyar dolara iniyor. Bir başka deyişle Politika 1 GSYİH’da (ücretler, işletme artığı ve KDV gelirleri toplamında) 34 milyar dolarlık bir artış sağlıyor. Bu politikanın toplam maliyeti 26 milyar dolar (“Covid-19 destek” satırı) fakat GSYİH’daki artış sonucu kamu gelirleri de kısmen artıyor ve Politika 1’in kamuya net maliyeti sadece 18 milyar dolar oluyor. Bu politikada işsizlik oranı % 27,8’dan % 26,0’ya düşüyor.
Politika 2’de ek gelir desteği ile Covid-19 desteklerinin maliyeti 54 milyar dolara çıkıyor fakat artan kamu gelirleri ile net maliyet 38 milyar dolar oluyor. Bunun karşılığı olarak GSYİH’da azalma % 23,5 değil, % 15,5’de, işsizlik oranı da % 27,9 değil % 23,7’de kalıyor.
Politika 3’ün maliyeti Politika 2 ile aynı, fakat beklentilerdeki değişim sonucu yatırımdaki düşme % 10 düzeyinde değil, % 5 düzeyinde. Bu gerçekleşirse GSYİH’deki düşüş % 13,6 oluyor. Kamunun net 34 milyar dolarlık desteğine karşın milli gelirdeki artış (Senaryo 3’e göre) 84 milyar dolara ulaşıyor.
Türkiye’de kısa çalışma ödeneği ve işsizlik yardımı gibi gelir desteği sağlayan uygulamalar var, fakat ekonomik daralmanın hızı ve büyüklüğü göz önüne alındığında (prim gün sayısı gibi koşullara bağlı olan) bu uygulamaların yeteri kadar koruma ve destek sağlayamayacağı açık.
Bu çalışmada özetlenen gelir politikalarının yeni istihdam politikaları ile desteklenmesi daha etkili olmalarını sağlayacaktır. Mevcut koşullarda yeni istihdam, özellikle Covid-19 salgınına karşı mücadele kapsamında sağlıktan lojistiğe kadar çok farklı alanlarda yaratılabilir. Bu konuda yerel yönetimler dahil tüm kamuya önemli görevler düşüyor.
Gelir destekleri istihdam kayıplarının yaklaşık yarısını telafi edebilir
Analiz sonuçlarına göre, iş ve gelirini kaybedenlere gelir desteği Covid-19’un ekonomik etkilerinin azaltılması açısından son derece önemli ve etkili. Gelir politikaları gelir ve istihdam kayıplarının yaklaşık yarısının telafi edilmesi sağlayabiliyor. Bu nedenle (Covid-19 kısıtlamaları Mart ayında başladığı için) Şubat ayında çalışan herkese işsiz kalması durumunda bir koşul aranmaksızın net ücreti kadar gelir desteği sağlanmalı. Gelir desteği kayıt dışı çalışırken işinden olan (mevcut durumda hiçbir güvencesi olmayan) işçileri de aynı şekilde kapsamalı; bu kriz kayıt dışı çalışanların kayıt altına alınması için bir fırsat olabilir. Gelir desteği alan kişiler ücretsiz izinli sayılarak iş sözleşmesinin sürekliliği de sağlanmalı. Bu sayede ekonomi toparlanmaya başladığı zaman karşılaşılabilecek uyum maliyetleri azalacaktır.
Türkiye’de önemli bir nüfusu temsil eden serbest meslek sahipleri ve aile işletmeleri de iş veya işyerlerini kaybetmeleri durumunda ortalama ücretler baz alınarak gelir desteğinden yararlandırılmalı.[7]
Covid-19 salgını 2. Dünya Savaşı’ndan sonra yaşanan en büyük küresel ekonomik krize dönüşüyor. Hızlı bir şekilde bu koşullara uygun ekonomi politikaları uygulayan ülkeler bu krizi en hafif hasar ile atlatabilecek. Uygun ekonomi politikalarını tasarlamak için sağlıklı bir tartışma sürecinin gerekli olduğu açık.
Erol Taymaz
Bilim Akademisi üyesi
ODTÜ İktisat Bölümü öğretim üyesi
Veri kaynakları
IO Tablosu, Yıllık Sanayi ve Hizmet İstatistikleri, GSYİH ve Hane Halkı İşgücü İstatistikleri: TUIK (http://tuik.gov.tr)
Firma bilançoları : Girişimci Bilgi Sistemi (https://gbs.sanayi.gov.tr/)
Vergi gelirler: Gelir İdaresi Başkanlığı (https://www.gib.gov.tr/)
SGK prim ödemeleri: SGK (https://veri.sgk.gov.tr/)
Notlar ve diğer kaynaklar:
[1] 24 Mart günü Sarkaç’ta çalışmanın ilk sonuçları yayınlanmıştı (bkz. https://sarkac.org/2020/03/covid-19-tedbirlerinin-ekonomik-etkileri-ve-politika-onerileri/). Bu çalışmada analizin kapsamını (tüm sektörler ve kayıtlı/kayıt dışı tüm çalışanları içerecek şekilde) genişletiyoruz ve ekonomi politikalarının etkilerine bakıyoruz.
[2] Burada “talep azalması “ile kastedilen bu sektörlerin faaliyetinin kısıtlanması sonucu arz ve talepteki zorunlu kesintidir.
[3] Daha doğru bir ifade ile, iki varsayımın oransal etkileri e1 ve e2 ise, ikisinin birden olduğu durumda toplam etki, e12 = (1 + e1)(1 + e2) – 1 olacaktır.
[4] Capital Investment’ın tahminlerine göre Çin GSYİH’sı 2020’nin ilk üç ayında (bir önceki yılın aynı dönemine göre) % 20 düştü. ABD ve AB ülkeleri için ikinci 3-aylık dönem (henüz) % 12.0-12.5 daralma bekleniyor (bkz. Capital Investments, https://www.capitaleconomics.com/the-economic-effects-of-the-coronavirus/#gdp-forecasts).
[5] Bu çalışmada 2017 verilerini kullandığımız için başlangıç işsizlik oranı olarak 2017 yılı oranını (% 10.9) kullandık. 2019 yılı işsizlik oranı % 13.7’di. Senaryolardaki işsizlik oranını hesaplarken tarımdaki istihdamın değişmeyeceğini varsaydık.
[6] Gülçin Özkan, “Ekonomiyi kurtarmaya can kurtararak başlayabiliriz”, T24 [https://t24.com.tr/yazarlar/gulcin-ozkan/ekonomiyi-kurtarmaya-can-kurtararak-baslayabiliriz,26076]
[7] Türkiye’deki mülteci ve sığınmacıların da bu süreçten çok olumsuz etkilenmemesi için özel tedbirler alınması gerektiğini vurgulanmalı.