Toplam Faktör Verimliliği (TFV), teknolojik ilerlemenin mutlak bir göstergesi değil, ölçülemeyen faktörlerin, piyasa güçlerinin ve metodolojik varsayımların bir bileşkesidir. Tek bir rakama indirgenen bu verimlilik ölçütü, “neyin” değiştiğini değil, sadece bir şeylerin değiştiğini söyleyen bir teşhis sinyali olarak okunmalı ve mutlaka mikro süreçlerle desteklenmelidir.
İktisat tartışmalarında sıkça karşımıza çıkan Toplam Faktör Verimliliği (TFV), genellikle tek bir rakamla ifade edilir. Bu rakamın artmasını teknolojik ilerlemeye, azalmasını ise verimlilik kaybına yormaya ya da firma düzeyinde bilgi birikimi göstergesi olarak kullanmaya (Bloom vd., 2013) yatkınlık gözlemlenmektedir. Peki, bu alışılagelmiş yargının dayandığı temeller ne kadar sağlam? Daha temel bir soruyla başlayalım: TFV aslında neyi ölçebilir neyi ölçemez?
TFV’ye dair ilk belirgin olgu, onun tek bir hesaplama yöntemi olmadığıdır. Aynı adlandırma, en az üç farklı ölçüm geleneğini bünyesinde barındırır. Bunlardan ilki büyüme muhasebesidir ve burada TFV, çıktının ölçülebilen girdilerle açıklanamayan kısmı olarak artık biçiminde elde edilir. İkincisi, firma düzeyinde üretim fonksiyonu tahmin edicileridir; bu yöntemde TFV, gözlemlenemeyen verimlilik bileşeninin bir tahmini olarak üretilir. Üçüncüsü ise sınır yaklaşımlarıdır ve bu yaklaşımlarda TFV benzeri ölçütlerdir, en iyi gözlemlenen uygulamaya göre etkinlik uzaklığı şeklinde tanımlanır. Bu ayrım basit bir teknik detay olmanın ötesindedir; zira aynı terim, farklı yöntemlerde farklı bileşenleri aynı kefeye koyabilmektedir.
Büyüme muhasebesi geleneğiyle başlayalım; zira bu konu etrafındaki tartışmalarda yaygın sezgi buradan beslenir. Mantık yalındır: Çıktı arttıkça, emek ve sermaye gibi girdiler de artar. Girdilerdeki artışların ağırlıklı toplamı, çıktı artışını tam olarak açıklayamıyorsa aradaki fark, TFV artışı olarak adlandırılır. Bu yaklaşım, büyümeyi girdi birikimi ve daha iyi üretim biçimleri olarak ikiye ayıran düzenli bir çerçeve sunar. Ancak aynı çerçeve bir uyarıyı da içinde barındırır. Zira artık TFV, yalnızca teknik yenilikleri değil, ölçüm hatalarını, göz ardı edilen değişkenleri, piyasa koşullarını ve hatalı varsayımları da kapsayabilir (Hulten, 2001).
Bu noktada rahatsız edici bir soru ortaya çıkar. Artık gerçekten teknoloji midir, yoksa yalnızca açıklayamadıklarımızın adı mı? Artığın cehalet ölçüsü diye anılması tam da bu nedenle şaşırtıcı değildir (Abramovitz, 1956). Bu ifade, ölçümden vazgeçme çağrısı değildir. Daha çok, ölçümün nerede suskun kaldığını hatırlatır. Ayrıca karşı argümanı da ciddiye almak gerekir. Eğer girdileri daha iyi ölçersek, artığın bir kısmı gerçekten küçülür. Girdi kalitesi ve bileşim değişimlerini daha iyi yakalamanın artığı azaltabileceğini savunan çizgi, ölçüm disiplinini güçlendirmiştir (Jorgenson & Griliches, 1967).
Bu tartışma bizi daha teknik ama çok somut bir ayrımın eşiğine getirir. Teknik değişim bazen sermaye mallarının ve ara girdilerin içine gömülüdür, bazen de aynı girdilerle daha iyi üretmeyi sağlayan süreç ve organizasyon değişimlerinden gelir. Bu iki kanalın ölçümde nereye yazıldığı, artığın ne kadarını teknoloji ya da teknik değişim olarak okuyabileceğimizi belirler. Sermaye stoğunu, işgücü niteliğini ve ara girdi kalitesini nasıl tanımladığınız, aynı ekonominin TFV hikayesini bile değiştirebilir (Mahadevan, 2003).
Büyüme muhasebesinin yorum sınırlarını keskinleştiren ikinci mesele, fiyatların nasıl kullanıldığıdır. Bu yaklaşım çoğu zaman faktör paylarını, marjinal ürünlere eşit sayan rekabetçi varsayımlara dayanır. Bu varsayımlar bozulduğunda, artığın içine piyasa gücü, düzenleme, fiyatlama davranışı ve kalite farklılıkları daha fazla karışabilir (Hulten, 2001). Bu karışım, TFV’nin politika tartışmalarındaki en yaygın hatasına kapı aralar. Aynı değeri hem teknoloji endeksi hem de refah performansı gibi okumak. Oysa artık, bazen üretim imkanının kaymasını değil, ekonominin nasıl çalıştırıldığını da anlatır.
Bu noktada başka bir soru daha eklenir. Ekonomi aynı kapasiteyle daha az çalıştırıldığında, artığın düşmesini teknoloji gerilemesi diye mi okuyacağız? Talep koşulları, kapasite kullanımı ve yatırım ritmi değiştiğinde, aynı üretim yapısı altında bile ölçülen TFV dalgalanabilir. Bu nedenle verimlilik farklılıklarını yalnızca arz taraflı bir teknik değişim anlatısına sıkıştırmayan okumalara ihtiyaç vardır (Paniccià vd., 2013).
Bu hatanın bir başka kaynağı, üretim fonksiyonu regresyonlarının büyüme modellerini test etmek için aşırı güvenle kullanılmasına yöneltilen eleştirilerde görünür. Bazı çalışmalar, üretim fonksiyonu tahminlerinin muhasebe kimlikleriyle zaten güçlü biçimde bağlantılı olabileceğini ve bu nedenle yüksek uyum ile makul katsayıların her zaman güçlü bir mekanizma kanıtı sayılmaması gerektiğini savunur (Brown, 1957; Felipe & McCombie, 2019). Bu itirazın en güçlü okuması şudur. TFV bir ayrıştırma aracıdır, otomatik bir açıklama aracı değildir. Elbette karşı görüşler de vardır ve kimlik tartışmasının kapsamı konusunda itirazlar geliştirilmiştir (Denison, 1969). Bu nedenle adil sonuç, TFV anlamsızdır değil, TFV’nin anlamı varsayımları kadar güçlüdür cümlesi olmalıdır.
İkinci ölçüm geleneği olan firma düzeyi üretim fonksiyonu tahminleyicileri, tam da bu varsayım yükünü azaltma iddiasıyla doğar. Buradaki temel sorun, girdilerin rastgele seçilmemesidir. Firmalar verimliliklerine göre yatırım yapar, işçi alır, ara girdi kullanır. Bu durumda sıradan regresyonlar eşanlılık yanlılığı üretir (Francis vd., 2020). Bu nedenle literatür, gözlenemeyen verimliliği daha tutarlı ayırmak için vekil değişken stratejileri[1] geliştirmiştir (Olley & Pakes, 1996; Levinsohn & Petrin, 2003).
Bu yöntemler TFV’yi her şeyin artığı olmaktan çıkarır mı? Kısmen evet. Çünkü artık burada, belirli bir karar sürecine dayalı olarak tahmin edilen gözlenemeyen bileşen haline gelir. Fakat yeni bir soru doğar. Bu kez de TFV, seçilen tanımlama stratejisinin ve zamanlama varsayımlarının TFV’si olur. Tanımlama koşulları zayıfsa, bazı girdilerin katsayıları pratikte iyi belirlenmeyebilir ve TFV tahmini, yöntemin çözmeye çalıştığı sorunları başka bir biçimde geri taşıyabilir (Ackerberg vd., 2015).
Firma düzeyi ölçümlerde yorum sınırını büyüten bir başka mesele de çıktı ölçüsüdür. Çoğu veri setinde fiziksel miktarlar yerine satış veya katma değer gibi parasal büyüklükler bulunur. Bu durumda hesaplanan şey, fiziksel verimlilikten çok gelir temelli bir performans endeksi olabilir. Fiyatlar, ürün kalitesi ve piyasa gücü verimlilik ölçüsüne karışabilir (Francis vd., 2020). Bu karışım, özellikle sektörler arası karşılaştırmalarda kritik hale gelir. Bir firma yüksek TFV’ye sahip görünüyor olabilir. Ama bu, daha etkin üretimden ziyade daha yüksek fiyatlama gücünü de yansıtıyor olabilir.
Üçüncü ölçüm geleneği olan sınır yaklaşımları ise tartışmayı en iyi pratik fikri üzerinden kurar. Bu yaklaşımda verimlilik, gözlenen en iyi performansa göre tanımlanır ve firmaların sınırdan uzaklığı teknik etkinlik açığı olarak yorumlanır. Bu, büyüme muhasebesinin örtük olarak etkin kabul ettiği firmaları açıkça tartışma alanına taşır (Mahadevan, 2003). Bunun da güçlü bir yanı vardır. Teknolojik ilerleme ile etkinlik artışını ayırma imkanı doğar. Fakat bedeli de vardır. Parametrik olmayan yöntemlerde sınır, uç gözlemler ve ölçüm hatalarına karşı hassastır ve istatistiksel çıkarımlar çoğu zaman ek duyarlılık analizlerine ihtiyaç duyar (Mahadevan, 2003).
Bu üç ölçüm geleneğini yan yana koyunca, TFV’nin neyi ölçtüğüne dair daha dürüst bir cümle kurabiliriz. Ayrıca tek bir ortalamaya bakmak çoğu zaman dinamizmi gizler. Aynı sektörde bazı firmalar hızla verimlilik kazanırken bazıları yerinde sayabilir, giriş çıkış ve yeniden tahsis mekanizmaları toplam performansı belirleyebilir. Bu durumda ortalama TFV, mikro süreçlerin bir sonucu olarak yükselir ya da düşer ve tek bir temsili firma hikayesi gerçekçi olmayabilir.
Sonuç
TFV tek bir mekanizmayı ölçmez. TFV, seçtiğiniz yönteme bağlı olarak teknoloji, organizasyon, beceri, ölçek, kapasite kullanımı, fiyatlama ve ölçüm hatalarının farklı bileşimlerini ölçer. Bu nedenle TFV, çoğu zaman bir teşhis sinyali gibi okunmalıdır. Bir şeylerin değiştiğini söyler ama neyin değiştiğini tek başına söylemez.
Buradan pratik bir okuma çerçevesine geçebiliriz. İlk adım, hangi TFV’nin kullanıldığını sormaktır. Artık temelli büyüme muhasebesi mi, üretim fonksiyonu tahmininden türetilen firma TFV’si mi, yoksa sınır yaklaşımı mı? İkinci adım, çıktı ölçüsünü netleştirmektir. Fiziksel çıktı mı, gelir mi, katma değer mi? Üçüncü adım, girdi kalitesinin nasıl ele alındığını kontrol etmektir. Emek niteliği ve sermaye bileşimi ölçülmediyse, artığın içine gizli girdi sızar. Dördüncü adım, piyasa yapısını ve fiyatlamayı hesaba katmaktır. Beşinci adım ise TFV’yi tek başına bırakmamaktır. TFV’nin yanında ürün yeniliği, giriş çıkış dinamikleri, yeniden tahsis ve yayılım göstergeleriyle bir hikaye kurmak gerekir. Verimlilik artışı, yalnızca ortalamanın yükselmesi değildir. Hangi firmaların büyüdüğü, hangilerinin gerilediği, hangi rutinlerin yayıldığı ve hangi yeniliklerin seçildiğiyle ilgilidir. Makro ölçüm ile mikro süreç arasındaki köprü kurulmadan, TFV’nin dili kaçınılmaz biçimde eksik kalır.
Kaynakça
Abramovitz, M. (1956). Resource and output trends in the United States since 1870. In Resource and output trends in the United States since 1870 (pp. 1-23). NBER.
Ackerberg, D. A., Caves, K., & Frazer, G. (2015). Identification properties of recent production function estimators. Econometrica, 83(6), 2411-2451.
Bloom, N., Schankerman, M., & Van Reenen, J. (2013). Identifying technology spillovers and product market rivalry. Econometrica, 81(4), 1347-1393.
Brown, E. P. (1957). The meaning of the fitted Cobb-Douglas function. The Quarterly Journal of Economics, 71(4), 546-560.
Denison, E. F. (1969). Some Major Issues in Productivity Analysis: An Examination of Estimates by Jorgenson and Grilches (Vol. 49, pp. 1-27). Office of Business Economics, Department of Commerce.
Felipe, J., & McCombie, J. (2020). The illusions of calculating total factor productivity and testing growth models: from Cobb-Douglas to Solow and Romer. Journal of Post Keynesian Economics, 43(3), 470-513.
Francis, D. C., Karalashvili, N., Maemir, H. B., & Rodriguez Meza, J. L. (2020). Measuring total factor productivity using the enterprise surveys: a methodological note (No. 9491). The World Bank.
Hulten, C. R. (2001). Total factor productivity: a short biography. In New developments in productivity analysis (pp. 1-54). University of Chicago Press.
J Jorgenson, D. W., & Griliches, Z. (1967). The explanation of productivity change. The review of economic studies, 34(3), 249-283.
Levinsohn, J., & Petrin, A. (2003). Estimating production functions using inputs to control for unobservables. The review of economic studies, 70(2), 317-341.
Mahadevan, R. (2003). To measure or not to measure total factor productivity growth?. Oxford Development Studies, 31(3), 365-378.
Metcalfe, J. S. (1997). The evolutionary explanation of total factor productivity growth: Macro measurement and micro process. Revue d’économie industrielle, 80(1), 93-114.
Olley, S., & Pakes, A. (1992). The dynamics of productivity in the telecommunications equipment industry.
Paniccià, R., Piacentini, P., & Prezioso, S. (2013). Total factor productivity or technical progress function? Post-Keynesian insights for the empirical analysis of productivity differentials in mature economies. Review of Political Economy, 25(3), 476-495.
Notlar
-
Burada ‘vekil değişken stratejileri’ ile kastedilen, gözlenemeyen firma verimliliğini yatırım ya da ara girdi kullanımı gibi firma kararları üzerinden dolaylı olarak izleyip üretim fonksiyonu tahmininde eşanlılık yanlılığını azaltmayı amaçlayan tanımlama yaklaşımlarıdır. ↑