Ulaştırma, ülkelerin gelişiminde ve ekonomik faaliyetlerin işleyişinde önemli bir role sahiptir. Ulaştırma, malların üretiminde ve dağıtımında oldukça önemlidir. Ulaştırma altyapısı ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin belirlenmesi, büyüme odaklı bir ekonomide, ulaştırma politikalarının etkili tasarımı ve uygulanmasında büyük bir öneme sahip olacaktır. Ulaştırma altyapısının geliştirilmesi ekonomik büyümeye yardımcı olacağı düşünülmektedir. Bu çalışmada, Türkiye’deki lojistikteki gelişimin ekonomik büyüme üzerindeki etkisi incelenmiştir. Ekonomik büyümenin göstergesi olarak ekonomik büyüme oranı(growth); lojistik gelişimin göstergeleri olarak ise kara(road) ve demir yolu(rail) uzunlukları, toplam ulaştırma(railroad) ile gayrisafi sabit sermaye oluşumu(gfcf) değeri kullanılmıştır. Çalışmadaki veriler OECD ve TÜİK veri tabanından elde edilmiştir. Veri aralığı olarak 1984-2016 dönemi aralığında yıllık veriler kullanılmıştır. Bu kapsamda analizde kullanılacak serilerin durağanlıkları birim kök testleriyle incelenmiştir. Birim kök testleri analizi sonucunda, growth değişkeni I(0) (düzeyde) durağan; road, rail ve gfcf değişkenleri ise I(1) (birinci farkta) durağan olarak bulunmuştur. Çalışmada farklı dereceden durağan olan değişkenler arasındaki eşbütünleşme ilişkisinin incelenmesine olanak sağlayan ARDL sınır testi yaklaşımı kullanılmıştır. Uygun ARDL modeli seçimi önemlidir ve bu amaçla AIC(Akaike Information Criterion) bilgi kriterinden yararlanılmıştır. ARDL modeli tahmini sonucunda değişkenler arasında eşbütünleşme olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Modelin otokorelasyon, değişen varyans, tanımlama hatası ve normallik varsayımlarına bakılmıştır. Yapılan testler sonucunda modelde otokorelasyon ve değişen varyans sorunlarının olmadığı görülmüştür. Ayrıca, modelin fonksiyonel biçiminin doğru şekilde tanımlandığı ve normallik varsayımını sağladığı yapılan sınamalar sonucunda elde edilmiştir. Değişkenler arasındaki kısa dönemli ilişkilerin olup olmadığını görmek için hata düzeltme modeli kurulmuştur. Bu modelde yer alan hata düzeltme katsayısı negatif ve istatistiksel olarak anlamlı olarak bulunmuştur. Diğer ifadeyle, uzun dönem dengesi bulunun değişenler, herhangi bir şokun ardından eski dengesine ulaşacaktır.
Transport has an important role in the development of countries and the functioning of economic activities. Transportation is very important in the production and distribution of goods. In a growth-oriented economy, determining the relationship between transportation infrastructure and economic growth will be of great importance in the design and implementation of transport policies. The development of transportation infrastructure is thought to help economic growth. In this study, the impact on economic growth logistics development in Turkey is examined. Economic growth rate(growth) as indicator of economic growth, road and rail lengths(road and rail), the sum of road and rail lengths(railroad) and gross fixed capital formation(gfcf) value are used. The data in the study are obtained from the OECD and TURKSTAT database. Annual data are used as the data range in the period of 1984-2016. In this context, the stationary of series to be used in this analysis is examined by unit root tests. As a result of analysis of unit root tests, growth variable is found to be stationary I(0) (level); road, rail, railroad and gfcf are found to be stationary in I(1) (first difference). In study, ARDL bounds testing approach is used which allows to examine the cointegration relationship between variables which are stationary. The selection of the appropriate for ARDL model is important and the AIC(Akaike Information Criterion) has been used for this purpose. As a result of ARDL model estimation, it is concluded that there is cointegration between variables. Autocorrelation, heteroscedasticity, idendification error and normality assumptions are exmined. As a result of the tests performed, it is seen that there was no autocorrelation and heteroscedasticity problems in the model. In addition, the functional form of the model is defined correctly and the normality assumption has been obtained as a result of the tests. Error correction model is established to see whether there are short-term relationship between variables. The error correction coefficient in this model is found to be negative and statistically significant. In other words, those who have long-term equilibrium will reach their former balance after any shock.