Vergi Gelirleri, Ekonomik Büyüme ve Enflasyonun Yolsuzluk Üzerine Etkileri: Türkiye Örneği (1995-2022).

Öz

Alan yazın incelemesi yolsuzluk olgusunun, enflasyon üzerine etkisinin incelendiği oldukça geniş kapsamlı bir literatürün olduğunun bilgisini vermektedir. Bununla birlikte enflasyonun, yolsuzluk üzerindeki etkisinin irdelendiği çalışmaların ise literatürün kısıtlı bir alanını oluşturduğu görülmektedir. Söz konusu nedene bağlı olarak bu çalışmada 1995-2022 zaman aralığında Türkiye ekonomisinde vergi gelirleri, ekonomik büyüme ve enflasyonun yolsuzluk üzerindeki etkilerinin değerlendirilmesi amaçlanmaktadır. Amaç bağlamında değişkenler arasındaki eşbütünleşme ilişkisine yönelik olarak ARDL sınır testi metodolojisi takip edilmektedir. Modele ilişkin uzun vadeli ampirik kanıtlar, vergi gelirleri ve enflasyonun, yolsuzluk üzerinde istatistiki olarak anlamlı, GSYH’nin ise anlamsız olduğunu göstermektedir. Bu kapsamda vergi gelirlerinde meydana gelen %1’lik bir artış, yolsuzluğu yaklaşık olarak %1,77; enflasyonda meydana gelen %1’lik bir artış ise yolsuzluğu yaklaşık olarak %0,89 oranında artırmaktadır. Kısa vadeli tahmin bulguları, değişkenlerin düzey değerlerine ve/veya gecikme durumlarına göre heterojenlikler içermektedir. Aynı zamanda kısa vadeden uzun vadeye geçiş hızını gösteren hata düzeltme teriminin anlamlı olduğuna ulaşılmaktadır. Modele ilişkin tanısal inceleme testlerine ait otokorelasyon, spesifikasyon, normal dağılım ve değişen varyans varsayımlarının sağlandığı görülmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Yolsuzluk
• ARDL Sınır Testi
• Türkiye.

Effects of Tax Revenues, Economic Growth and Inflation on Corruption: The Case of Türkiye (1995-2022)

Öz

A review of the literature reveals that there is an extensive literature on the effects of corruption on inflation. However, it is seen that the studies examining the effect of inflation on corruption constitute a limited area of the literature. For this reason, this study aims to evaluate the effects of tax revenues, economic growth and inflation on corruption in the Turkish economy in the 1995-2022 time period. For this purpose, ARDL bounds testing methodology is followed for the cointegration relationship between the variables. The long-run empirical evidence for the model shows that tax revenues and inflation have a statistically significant impact on corruption, while GDP is insignificant. In this context, a 1% increase in tax revenues increases corruption by approximately 1.77%, while a 1% increase in inflation increases corruption by approximately 0.89%. The short-term estimation findings are heterogeneous depending on the level values and/or lags of the variables. At the same time, the error correction term indicating the speed of transition from short to long term is found to be significant. Diagnostic tests of the model for autocorrelation, specification, normal distribution and heteroscedasticity are also found to be significant.

Anahtar Kelimeler

• Corruption
• ARDL Bound Test
• Türkiye

Kaynakça

1. Ajaz, T. & Ahmad, E. (2010). The effect of corruption and governance on tax revenues. The Pakistan Development Review, Vol.49, No.4, 405-417.
2. Akça, H., Ata, A. Y., & Karaca, C. (2012). Inflation and corruption relationship: Evidence from panel data in developed and developing countries. International Journal of Economics and Financial Issues, 2 (3), 281-295.
3. Alam, M. B., & Hossain S. (2024). Investigating the connections between China’s economic growth, Use of renewable energy, and research and development concerning CO2 emissions: An ARDL Bound Test Approach. Technological Forecasting & Social Change, 201, 1-12.
4. A-Mahrubi, F. (2000). Corruption and inflation. Economics Letters, 66, 199-202.
5. Ayee, J.R.A. (2002). Corruption and the future of the public service in Africa. Verfassung und Recht in Übersee / Law and Politics in Africa, Asia and Latin America, Vol.35, No.1, 6-22.
6. Bağdigen, M. & Beşkaya, A. The impact of corruption on government revenues: The Turkish case. Yapı Kredi Economic Review, Vol.16, No.2, 31-54.
7. Bakırtaş, D. (2012). Yolsuzluğun vergi gelirleri üzerindeki etkisi: Türkiye örneği. Yönetim ve Ekonomi, Cilt.19, Sayı.2, 87-98.
8. Berksoy, T. & Yıldırım N. E. (2017). Yolsuzluk kavramına genel bir bakış: Problemler ve çözüm önerileri. Journal of Awareness, Cilt.2, Sayı.1, 1-18.

9. Cooray, A., Dzhumashev, R. & Schneider, F. (2017). How does corruption affect public debt? An empirical analysis. World Development, Vol.90, 115-127.
10. D’agostino, G., Dunne, J.P. & Pieroni, L. (2016). Government spending, corruption and economic growth. World Development, Vol.84, 190-205.
11. Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74 (366), 427-431.
12. Dökmen, G. (2012). Yolsuzlukların vergi gelirleri üzerindeki etkisi: Dinamik panel veri analizi. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 13 (1), 41-51.
13. Dünya Bankası, https://databank.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.KD.ZG/1ff4a498/Popular-Indicators#, (E.T. 28 Ocak 2025).
14. Efeoğlu, R., Azgün, S., & Emsen, Ö. (2020). Makroekonomik performans göstergelerinin yolsuzluğa etkisi. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 9(3), 2116-2137.
15. Engin, R. & İpek, S. (2022). Kamu kesiminde yolsuzluk algısı ve uluslararası şeffaflık örgütü. (Ed.Özhan Çetinkaya & Tolga Demirbaş), Prof.Dr. Figen Altuğ’a Armağan İçinde. Ekin Yayınevi, Bursa.
16. Engle, R. F., & Granger, C. W. (1987). Co-Integration and error correction: Representation, estimation, and testing. Econometrica, 55(2), 251-276.
17. Erkal, G., Akıncı M., & Yılmaz, Ö. (2014). Yolsuzluk ve iktisadi büyüme ilişkisi: OECD ve AB ülkeleri üzerine panel sınır testi analizi. Sayıştay Dergisi, 92, (143-162).
18. Eyo, A. (2017). Corruption and the challenge to sustainable public procurement (SPP). European Procurement & Public Private Partnership Law Review, Vol.12, No.3, 253-265.
19. Ghura, D. (1998). Tax revenue in Sub-Saharan Africa: Effects of economic policies and corruption. IMF Working Papers, 98/135.
20. Gregory, A., & Hansen, B. (1996). Residual-Based tests for cointegration in models with regime shifts. Journal of Econometrics, 70(1), 99-126.
21. Gründler, K. & Niklas, P. (2019). Corruption and economic growth: New empirical evidence. Ifo Working Paper, No.309, Leibniz Institute for Economic Research at the University of Munich, Munich.
22. Gül, K. & Akyol, H. (2022). Yolsuzluklar, ekonomik büyüme ve çevre vergileri ilişkisinin gözden geçirilmesi: OECD ülkeleri örneği. Karadeniz Teknik Üniversitesi SBE Sosyal Bilimler Dergisi, Sayı.24, 267-293.
23. Hendry, D. F., Pagan, A. R., & Sargan, J. D. (1984). Dynamic specification. In: Griliches, Z., & Intriligator, M. D. (Eds.), Handbook of Econometrics, Elsevier, Amsterdam, Vol. II: 1023-1100.
24. Hıçkıran, Y. (2025). Gelişmekte olan ülkelerde enflasyon-yolsuzluk ilişkisi üzerine bir inceleme, Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Bilecik.
25. Igbinediona, S. A., & Osobase, A. (2025). Grand corruption in the Global South: Legal, political and economic analysis of assets recovery in Nigeria. Journal of Economic Criminology, 9, 1-12. https://doi.org/10.1016/j.jeconc.2025.100164
26. Johansen, S. (1988). Statistical analysis of cointegration vectors. Journal of Economic Dynamics and Control, 12(2-3), 231-254.
27. Johansen, S., & Juselius, K. (1990). Maximum likelihood estimation and inference on cointegration-with applications to the demand for money. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 52, 169-210.
28. Konat, G. & Arslan, A. (2020). Yolsuzluğun ekonomik büyümeye olan etkileri: Ekonometrik bir analiz. OPUS-Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, Cilt.16, Sayı.28, 1452-1479.
29. Koyuncu, J.Y., & Koyuncu, C. (2025). Daha fazla yolsuzluk daha az vergi geliri anlamına mı gelir?: Türkiye’den kanıt. Balkan ve Yakın Doğu Sosyal Bilimler Dergisi, 11, 43-49.
30. Liu, Y. & Feng, H. (2014). Tax structure and corruption: Cross-Country evidence. International Center for Public Policy Working Paper 14-27.
31. MacKinnon, J. G. (1996) Numerical distribution functions for unit root and cointegration tests. Journal of Applied Econometrics, 11, 601-618. https://www.jstor.org/stable/2285154
32. Malanski, E. E. & Povoa A.C.S. (2021). Economic growth and corruption in emerging markets: Does economic freedom matter?. International Economics, 166, 58-70.
33. Martinez-Vazquez, J., Arze, F. J. & Boex, J. (2004). Corruption, fiscal policy, and fiscal management. USAID.
34. Mercan, S. Ş. A. (2021). Yolsuzluk ve vergi gelirleri ilişkisinin analizi. Vergi Dünyası Dergisi, Yıl.40, Sayı.473, 11-29.
35. Monterio, M.R., Brandao, E., Fernando M. & Martins, F.V.D.S. (2011). A panel data econometric study of corporate tax revenue in European Union: Structural cyclical business and institutional determinants, FEP Working Papers, 437.
36. Odabaşı, Y. & Yarıkan, K.İ. (2019). Yolsuzluğun aktarım kanalları yoluyla ekonomik büyümeye etkisinin KEİ ülkeleri açısından değerlendirilmesi. Ekev Akademi Dergisi, Sayı.80, 537-550.
37. OECD,https://dataexplorer.oecd.org/vis?lc=en&df[ds]=DisseminateArchiveDMZ&df[id]=DF_DP_LIVE&df[ag]=OECD&df[vs]=&av=true&pd=1990%2C2022&dq=TUR%2BOECD%, (E.T. 28 Haziran 2025).
38. Peseran, M. H., & Peseran, B. (1997). Working with Microfit 4: Interactive Econometric Analysis.
39. Pesaran, M. H., & Shin, Y. (1995). An auto-regressive distributed lag modelling approach to cointegration analysis. Cambridge Working Papers in Economics: 9514, Faculty of Economics, University of Cambridge.
40. Pesaran, M. H., & Shin, Y. (1998). An autoregressive distributed-lag modelling approach to cointegration analysis. Econometrics and Economic Theory in the 20th Century: The Ragnar Frisch Centennial Symposium, 31, 371-413.
41. Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. J. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289-326.
42. Phillips, P. C., & Perron, P. (1988). Testing for a unit root in time series regression. Biometrika, 75 (2), 335-346.
43. Potanlar, S.K., Samimi, A.J. & Roshan, A. R. (2010). Corruption and tax revenues: New evidence from some developing countries. Australian Journal of Basic and Applied Sciences, 4 (9), 4218-4222.
44. Saha, S. & Ali, M.S.B. (2017). Corruption and economic development: New evidence from the Middle-Eastern and North African countries. Economic Analysis and Policy, 54, 83-95.
45. Salati, L., Mbagoa, M., & Mosha, D. (2025). Bidirectional relationship between corruption and economic performance in Tanzania, Journal of Economic Criminology, 7, 1-10. https://doi.org/10.1016/j.jeconc.2024.100121
46. Shahid, R., Shahid, H., Shijie, L., & Jian, G. (2024). Developing nexus between economic opening-up, environmental regulations, rent of natural resources, green innovation, and environmental upgrading of China - empirical analysis using ARDL bound-testing approach. Innovation and Green Development, 3, 1-11.
47. Shleifer, A. & Vishny, R.W. (1993). Corruption. The Quarterly Journal of Economics, Vol.108, No.3, 599-617.
48. Swalehen, M. (2011). Economic growth with endogenous corruption: An empirical study. Public Choice, 146, 23-41.
49. Şahin, G. (2022). Doğal gaz talep tahmininin yapay sinir ağları ile modellenmesi: Danimarka örneği. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 24 (1), 360-385.
50. Şahin, G., & Atan, M. (2018). Avrupa Birliği’nde beşeri sermaye ve çevresel sürdürülebilirlik arasındaki ilgileşim üzerine bir sınama. Akademik Bakış Uluslararası Hakemli Sosyal Bilimler Dergisi, (68), 56-74.
51. Şahin, G., Çelebi Boz, F. & Başak, İ. S. (2025). Sağlık, çevre, kentleşme ve gelir arasındaki ilişkilerin yeni sanayileşmiş ülkeler özelinde irdelenmesi: CS-ARDL modeli ampirik kanıtları. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 71(EYS'25 Özel Sayısı), 73-92.
52. The World Bank (1997), Helping countries combat corruption, The Role of the World Bank.
53. Ticaret Ekonomisi, https://tr.tradingeconomics.com/turkey/corruption-index, (E.T. 28 Haziran 2025).
54. Topal, M. H., & Ünver, M. (2016). Yolsuzluğun belirleyicileri: Kırılgan ekonomiler için panel eş-bütünleşme analizi. Balkan ve Yakın Doğu Sosyal Bilimler Dergisi, 02(02), 58-68.
55. Transparency International, What is corruption?, https://www.transparency.org/en/what-is-corruption, (E.T. 22 Ocak 2025).
56. Verma, R. (2007). Savings, investment and growth in India: an application of the ARDL bounds testing approach. South Asia Economic Journal, 8(1), 87-98.
57. Wang, Z., Danish, K., Zhang, B. & Wang, B. (2018). The moderating role of corruption between economic growth and CO2 emissions: Evidence from BRICS economies. Energy, Vol.148, 506-513.
58. Yılancı, C.T. & Şaşmaz, M.Ü. (2023). The effect of corruption on the tax revenue: Case of EU transition economies. İstatistik Araştırma Dergisi, 13 (1), 73-84.