Su Kalitesi İndeksi (Water Quality Index, WQI), belirli bir bölgedeki yüzey suyu kalitesini bileşik bir puanla temsil eden bir çevresel kalite göstergesidir; bu çalışmada WQI yükseldikçe su kalitesi iyileşmekte ve su kirliliği azalmaktadır. Araştırma, Endonezya'nın 34 iline ait 2017–2022 dönemindeki 204 il-yıl gözlemini kullanarak yerel yönetimlerin çevre koruma harcamalarının, merkezi yönetimin atıksu yönetimi harcamalarının ve temiz su hizmet sağlayıcı şirketlerinin su kaynağı bakım harcamalarının WQI ile ilişkisini sabit etkiler panel modeliyle incelemektedir.

Araştırmanın teorik başlangıç noktası, kamu harcamalarının kirlilik üzerinde ölçek etkisi, kompozisyon etkisi ve teknik etki olmak üzere üç mekanizma oluşturabileceğidir. Bu mekanizmalar teorik olarak kuadratik bir ilişki meydana getirebilir: kamu harcamasındaki ilk artış ekonomik faaliyet ölçeğini genişleterek kirliliği artırabilir, daha yüksek harcama düzeylerinde ise üretimin daha temiz sektörlere yönelmesi ve daha temiz teknolojilerin kullanılması çevresel kaliteyi iyileştirebilir. Ancak kaynak çalışmanın tam kontrollü kuadratik modeli ve likelihood ratio model karşılaştırması bu U-biçimli yapıyı desteklememiştir. Bu nedenle ana sonuçlar doğrusal model üzerinden yorumlanmıştır.

Tam doğrusal modelde yerel yönetim çevre koruma harcamasının katsayısı 0,00328 ve p = 0,069'dur. Kaynağın kullandığı %10 anlamlılık düzeyinde bu ilişki istatistiksel olarak anlamlıdır: diğer model değişkenleri sabitken IDR 1 milyar daha yüksek yerel çevre koruma harcaması yaklaşık 0,00328 WQI puanlık daha yüksek su kalitesiyle ilişkilidir. Temiz su hizmet sağlayıcı şirketlerinin su kaynaklarını koruma harcaması için katsayı 0,340 ve p = 0,026'dır; bu değişkenin WQI ile ilişkisi hem daha yüksek katsayılı hem de %5 düzeyinde anlamlıdır. Bir yıl gecikmeli merkezi hükümet atıksu yönetimi harcaması ise −0,00747 ve p = 0,661 ile anlamlı bulunmamıştır.

Bu sonuçlar “kamu harcaması kesin olarak su kalitesini şu kadar artırır” biçiminde deneysel nedensellik kanıtı değildir. Araştırma gözlemsel panel veriye dayanmaktadır. İl ve yıl sabit etkileri, kontrol değişkenleri ve Dumitrescu–Hurlin panel Granger tanılaması ters nedensellik ve gözlenmeyen heterojenlik riskini azaltmaya çalışsa da bütün olası zamanla değişen karıştırıcıları ortadan kaldırmaz.

Araştırmanın temel problemi

Temiz su miktarının yeterli olması ile kullanılabilir suyun kaliteli olması aynı sorun değildir. Kaynak, Endonezya'daki birçok ilin su miktarı açısından görece düşük su stresi yaşamasına rağmen yüzey suyu kalitesinin istenen düzeye ulaşmadığını vurgulamaktadır. 2022 itibarıyla hiçbir ilin yüzey suyu kalitesi “iyi” kategorisi olarak kullanılan 70 puanın üzerine çıkmadığı, sekiz ilin ise 50'nin altında kaldığı belirtilmektedir.

Araştırmanın temel sorusu şudur: kamu ve kamu dışı aktörlerin çevre ve su yönetimi için yaptığı harcamalar gerçekten il düzeyindeki yüzey suyu kalitesiyle ilişkili midir ve farklı harcama türlerinin etkileri aynı mıdır?

Çalışma özellikle üç harcama kanalını ayırmaktadır:

• LOC: İl yönetimi ile o il içindeki bütün regency/municipality yönetimlerinin çevre koruma harcamalarının toplamı.
• CEN: Merkezi hükümet birimlerinin atıksu yönetim sistemi harcamalarının bir yıllık gecikmeli değeri.
• WAT: Temiz su hizmet sağlayıcı şirketlerinin su kaynaklarının bakımına yaptığı harcama.

WAT kaynakta “non-government sector spending” kapsamında ele alınmaktadır; ancak kaynak aynı zamanda bu hizmet sağlayıcıların önemli bölümünün bölgesel kamu işletmeleri olduğunu belirtmektedir. Dolayısıyla burada “kamu dışı” ifadesi otomatik olarak tamamen özel sektör anlamına gelmemektedir.

Su Kalitesi İndeksi Yükseldiğinde Ne Anlama Geliyor?

Bu çalışmada WQI yükseldiğinde yüzey suyu kalitesi iyileşmekte ve kirlilik azalmaktadır; dolayısıyla regresyondaki pozitif katsayı çevresel kalite açısından olumlu, negatif katsayı ise diğer koşullar sabitken daha düşük su kalitesi yönünde yorumlanmalıdır.

WQI nasıl oluşturuluyor?

Kaynak, Endonezya WQI göstergesini belirli bir bölge ve zamandaki yüzey suyu kalite parametrelerinin bileşik indeksi olarak tanımlamaktadır. İndeks, izleme noktalarında ölçülen on su kalitesi parametresinin kirlilik indeksi dönüşümüyle kalite standardı puanına çevrilmesine dayanmaktadır.

Bu ayrım çok önemlidir. Makalenin teorik literatüründe “pollution level” yükseldikçe çevresel durum kötüleşir; ampirik modelde kullanılan WQI ise bunun ters yönlü kalite göstergesidir. Bu nedenle teorik olarak “kirliliğin azalması” ampirik modelde “WQI'nin artması” olarak görünür.

Çalışmanın teorik çerçevesi: Kamu harcaması kirliliği nasıl etkileyebilir?

Kaynak, López ve çalışma arkadaşlarının kamu harcamaları ile çevre arasındaki teorik yaklaşımını kullanmaktadır. Kamu mallarına yönelik harcamaların kirlilik üzerinde üç temel etkisi bulunmaktadır.

1. Ölçek etkisi: Kamu harcaması ekonomik üretimi ve bütün sektörlerin faaliyet hacmini artırabilir. Kirletici sektörlerin üretimi de büyürse çevresel baskı artabilir. Bu mekanizma tek başına değerlendirildiğinde daha yüksek kamu harcaması daha fazla kirlilik yaratabilir.

2. Kompozisyon etkisi: Kamu harcaması, ekonomik yapının daha az kirletici sektörlere doğru kaymasına yardımcı olabilir. Temiz sektörlerin göreli payı yükselirse toplam üretim devam ederken çevre üzerindeki baskı azalabilir.

3. Teknik etki: Eğitim, araştırma, çevre koruma ve diğer kamusal hizmetler insan sermayesini ve teknoloji kullanımını artırabilir. Firmalar kirletici girdileri daha temiz üretim teknikleriyle değiştirebildiğinde aynı ekonomik faaliyet daha düşük kirlilikle gerçekleştirilebilir.

Kaynak, düşük harcama düzeylerinde ölçek etkisinin; daha yüksek harcama düzeylerinde ise kompozisyon ve teknik etkilerin daha güçlü hale gelmesi durumunda kuadratik bir ilişki oluşabileceğini öngörmektedir.

Augmented Environmental Kuznets Curve Bu Çalışmada Neyi Test Ediyor?

Çalışmanın genişletilmiş Environmental Kuznets Curve mantığı, yerel çevre koruma harcamasının ilk aşamada ölçek etkisi üzerinden WQI'yi düşürüp daha yüksek harcama seviyelerinde kompozisyon ve teknik etkiler sayesinde WQI'yi artırabileceği kuadratik bir ilişkiyi test etmektedir; ancak tam model ve likelihood ratio karşılaştırması bu kuadratik yapıyı istatistiksel olarak desteklememiştir.

Neden teorik olarak U-biçimli bir WQI ilişkisi bekleniyor?

Klasik Environmental Kuznets Curve kirlilik düzeyi açısından ters U biçiminde düşünülür: ekonomik büyümenin ilk aşamalarında kirlilik artabilir, daha ileri aşamalarda daha temiz teknoloji ve ekonomik yapı nedeniyle azalabilir.

Bu çalışmada bağımlı değişken kirliliğin kendisi değil, ters yönde hareket eden WQI olduğundan hipotezin yönü tersine çevrilmektedir. Başlangıçta WQI'nin düşmesi, ardından belirli bir harcama düzeyinden sonra yükselmesi beklenmektedir. Matematiksel olarak bu, LOC için negatif doğrusal katsayı ve \(LOC^2\) için pozitif katsayı ile temsil edilebilir.

Kuadratik model denklemi

Kaynakta verilen temel model:

\[ WQI_{it} = \alpha + A_i'\gamma + \lambda_t + \rho_{11}LOC_{it} + \rho_{12}(LOC_{it})^2 + \rho_2CEN_{it} + \rho_3WAT_{it} + \delta_1LnIND_{it} + \delta_2LnHH_{it} + \delta_3RAIN_{it} + \varepsilon_{it} \]

Formül neyi hesaplıyor? Denklem, bir ilin belirli yıldaki WQI değerini yerel, merkezi ve şirket düzeyindeki çevre/su harcamalarıyla; ekonomik ve demografik kontrol değişkenleriyle; il sabit etkileriyle ve yıl sabit etkileriyle ilişkilendirmektedir.

\(WQI_{it}\): \(i\) ilinin \(t\) yılındaki Water Quality Index değeridir.

\(\alpha\): genel sabit terimdir.

\(A_i'\gamma\): ile özgü sabit etkidir. Zaman içinde değişmeyen coğrafya, havza özellikleri, kültür veya çevresel farkındalık gibi gözlenmiş veya gözlenmemiş sabit il özelliklerinin kontrol edilmesine yardımcı olur.

\(\lambda_t\): yıl sabit etkisidir. COVID-19, ülke çapındaki mali politikalar veya belirli bir yılda bütün illeri etkileyen ortak şokların etkisini kontrol etmeye yardımcı olur.

\(LOC_{it}\): il ve o il içindeki regency/municipality yönetimlerinin toplam çevre koruma harcamasıdır; birimi milyar Endonezya rupisidir.

\((LOC_{it})^2\): yerel harcamanın karesidir. Kaynak bunu kompozisyon ve teknik etkilerin birlikte ortaya çıkarabileceği doğrusal olmayan ilişkiyi test etmek için kullanmaktadır.

\(CEN_{it}\): merkezi hükümetin atıksu yönetimi sistemine yaptığı harcamanın bir yıllık gecikmeli değeridir; milyar rupidir.

\(WAT_{it}\): temiz su hizmet sağlayıcı şirketlerinin su kaynaklarının bakımına yaptığı harcamadır; milyar rupidir.

\(LnIND_{it}\): büyük ve orta ölçekli imalat işletmesi sayısının doğal logaritmasıdır.

\(LnHH_{it}\): hane sayısının doğal logaritmasıdır.

\(RAIN_{it}\): ildeki toplam yağıştır.

\(\varepsilon_{it}\): modelde yer almayan diğer etkileri kapsayan hata terimidir.

Yerel çevre koruma harcaması neden farklı yönetim düzeylerini birleştiriyor?

Kaynak, su kirliliği kontrolünün Endonezya'da birden fazla yerel yönetim düzeyinin ortak sorumluluğunda olduğunu açıklamaktadır. Bir il sınırı içindeki çevre koruma faaliyetleri yalnız il yönetimi tarafından değil, regency ve municipality yönetimlerince de uygulanmaktadır. Bu nedenle LOC değişkeni bu yönetimlerin çevre koruma harcamalarını il bazında toplulaştırmaktadır.

Merkezi hükümet harcaması neden bir yıl gecikmeli?

Merkezi hükümetin atıksu yönetimi harcaması aynı yıl yerine bir yıl gecikmeli kullanılmaktadır; çünkü büyük atıksu altyapı yatırımları sermaye oluşumu niteliğindedir ve yapılan harcamanın çevresel çıktısının aynı yıl ortaya çıkması beklenmeyebilir.

Kaynak buna karşılık yerel çevre koruma harcamasının sermaye oluşumu payının yaklaşık %20 olduğunu ve temiz su şirketlerinin su kaynağı bakım harcamalarının daha doğrudan etki gösterebileceğini belirtmektedir.

Kontrol değişkenleri neden seçildi?

Ekonomik faaliyet su kirliliğini etkileyebilir. Ancak kaynak, doğrudan sanayi sektörünün ekonomik payını kontrol değişkeni yapmanın “bad control” sorununa yol açabileceğini belirtmektedir; çünkü kamu harcamasının kendisi ekonomik kompozisyonu etkileyebilir. Bunun yerine büyük ve orta ölçekli sanayi işletmelerinin sayısı kullanılmaktadır.

Hane sayısı evsel faaliyetlerin ve atıksu yönetimi gereksiniminin göstergesi olarak kullanılmaktadır. Kaynak, kentleşme oranının yıllık yayımlanmaması nedeniyle hane sayısını alternatif değişken olarak seçmektedir.

Yağış ise iklim ve hidrolojik koşulları kontrol etmektedir. Çok düşük yağış nehir debisini düşürerek kirletici konsantrasyonunu artırabilir.

Sabit Etkiler Modeli Neden Kullanıldı?

Sabit etkiler panel modeli, harcama kararlarının rastgele verilmemesi nedeniyle OLS'de oluşabilecek yanlılığı azaltmak için illerin zaman içinde değişmeyen özelliklerini ve bütün illeri aynı yılda etkileyen ortak şokları kontrol etmeye çalışır; ancak zaman içinde değişen ve modelde bulunmayan bütün karıştırıcıları ortadan kaldırmadığı için sonuçlar randomize deneysel nedensellik olarak yorumlanmamalıdır.

İl sabit etkisi neyi kontrol ediyor?

Kaynak örnek olarak bir ilin sahip olduğu nehir havzası sayısı, nehirlerin coğrafi özellikleri, kültür ve çevresel farkındalık gibi zaman içinde çok az değişen özellikleri vermektedir. Bu farklılıklar hem çevre harcaması hem su kalitesiyle bağlantılı olabileceğinden sabit etkiler modeli bunların sabit kısmını ayırmaya çalışmaktadır.

Yıl sabit etkisi neyi kontrol ediyor?

Belirli bir yılda bütün illeri etkileyen ortak şoklar yıl sabit etkileriyle kontrol edilmektedir. Kaynak COVID-19 pandemisini ve 2021 National Economic Recovery politikasını örnek göstermektedir.

Ters nedensellik neden kontrol edildi?

Su kalitesi kötüleştiğinde yönetimlerin sonraki yıl daha fazla çevre bütçesi ayırması mümkündür. Böyle bir durumda harcama ile WQI arasındaki ilişki yalnız “harcama → su kalitesi” yönünde olmayabilir.

Kaynak bu riski değerlendirmek için Dumitrescu–Hurlin panel Granger nedensellik testini kullanmıştır. Ana regresyon 2017–2022 dönemindeyken testin zaman boyutunu artırabilmek için yalnız bu tanılama amacıyla 2015–2023 dönemindeki ek WQI ve harcama gözlemleri kullanılmıştır.

Yazarlar, WQI'nin yerel çevre koruma harcamasını Granger-nedenlediğine dair kanıt bulunmadığını belirtmektedir. Ancak kaynak Z-tilde test istatistiğini ve exact p-değerini yayımlamamaktadır. Bu nedenle Verianla tarafından sayı üretilmemiştir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Örneklem ve veri kaynakları

Ana analiz Endonezya'nın bütün 34 ilini ve 2017–2022 arasındaki altı yılı kapsamaktadır:

\[ 34\ il \times 6\ yıl = 204\ il\text{-}yıl\ gözlemi \]

Temel betimsel istatistikler

LOC dağılımının ortalama 694,84 milyar IDR iken medyanın 391,41 milyar IDR olması ve maksimumun 5.046,38 milyar IDR'ye ulaşması, iller arasında harcama büyüklüklerinin belirgin biçimde farklı olduğunu göstermektedir.

Kuadratik modelin ilk görünümü

İlk basit modelde negatif LOC ve pozitif \(LOC^2\) katsayıları teorik U-biçimli ilişkiye uyumlu görünmektedir. Ancak yıl sabit etkileri, diğer harcama kanalları ve kontrol değişkenleri modele eklendikçe hem LOC hem de LOC² istatistiksel olarak anlamsız hale gelmektedir.

Bu sonuç, başlangıçta gözlenen doğrusal olmayan ilişkinin kontroller karşısında sağlam olmadığını göstermektedir. Yazarlar bu nedenle kuadratik ilişkinin ekonomik büyüklüğünü ayrıca yorumlamamıştır.

Likelihood ratio testi neden kullanıldı?

Kuadratik model, doğrusal modele göre ek olarak \(LOC^2\) terimini içermektedir. Likelihood ratio testi, bu ek karmaşıklığın model uyumunu anlamlı biçimde iyileştirip iyileştirmediğini değerlendirmek için kullanılmıştır.

Kaynak LR testinin kuadratik terimin model uyumunu anlamlı biçimde geliştirmediğini gösterdiğini belirtmektedir. Bu nedenle ana bilimsel yorum doğrusal modelden yapılmıştır.

Kaynak exact LR test istatistiği ve p-değerini yayımlamamaktadır. Dolayısıyla bu değerler Verianla tarafından tahmin edilmemiştir.

Ana doğrusal model sonuçları

Modelde il sabit etkileri ve yıl sabit etkileri bulunmaktadır. N = 204 ve R² = 0,267'dir.

Yerel hükümet harcamasının katsayısı ne anlatıyor?

LOC katsayısı 0,00328'dir. LOC milyar IDR biriminde olduğundan modelin doğrusal yorumunda, diğer değişkenler sabitken IDR 1 milyar daha yüksek yerel çevre koruma harcaması 0,00328 puan daha yüksek WQI ile ilişkilidir.

Kaynak p = 0,069 değerini %10 anlamlılık düzeyinde kabul etmekte ve bunu %93,1 güven düzeyi ifadesiyle anlatmaktadır.

Katsayı pozitif olsa da büyüklüğü küçüktür. Yazarlar bu nedenle yerel yönetim çevre harcamasının istatistiksel olarak anlamlı fakat ekonomik büyüklük açısından sınırlı olduğunu vurgulamaktadır.

Kaynağın ekonomik büyüklük hesabı

2017–2022 döneminde yerel çevre koruma harcamasının ortalama büyümesi %17,11 ve ortalama harcama 694,84 milyar IDR'dir. Kaynak bu iki değerden yaklaşık 118,89 milyar IDR ek harcama hesaplamaktadır.

\[ 694{,}84 \times 0{,}1711 \approx 118{,}89\ \text{milyar IDR} \]

Doğrusal model katsayısı kullanıldığında:

\[ 118{,}89 \times 0{,}00328 \approx 0{,}39 \]

Kaynak sonucu yaklaşık 0,389 WQI puanı olarak vermektedir.

2022 ulusal WQI hedefinin yakalanması için gereken artışın 1,42 puan olduğu belirtilmektedir. Yazarlar tüm yükün yalnız yerel yönetim harcamasına verildiği basit doğrusal hesapta yaklaşık IDR 432 milyar ek harcama gerektiğini tahmin etmektedir.

Bu IDR 432 milyar değeri bir bütçe garantisi veya deneysel maliyet-etkinlik sonucu değildir. Mevcut doğrusal katsayının hedef farkına uygulanmasından oluşan model-temelli hesaplamadır.

Temiz su hizmet sağlayıcılarının harcaması neden daha güçlü görünüyor?

WAT katsayısı 0,340 ve p = 0,026'dır. Bir milyar IDR ek su kaynağı bakım harcaması, diğer değişkenler sabitken 0,340 WQI puanı daha yüksek değerle ilişkilidir.

Bu katsayı LOC'nin 0,00328 katsayısından çok daha büyüktür. Kaynak, su hizmet sağlayıcılarının harcamasının doğrudan su kaynağı bakımına yönelmesi nedeniyle çevresel çıktıya daha kısa ve doğrudan bir aktarım zincirine sahip olabileceğini tartışmaktadır.

Bununla birlikte iki katsayıyı yalnız sayısal büyüklük üzerinden “100 kat daha verimli” şeklinde yorumlamak uygun değildir. Harcama kapsamı, faaliyet türü, ölçek, kurum yapısı ve seçim mekanizmaları birbirinden farklıdır. Çalışma bir randomize maliyet-etkinlik deneyi değildir.

Merkezi hükümet harcaması neden anlamlı çıkmadı?

CEN katsayısı −0,00747 ve p = 0,661'dir. Kaynak, bir yıllık gecikme kullanılmış olmasına rağmen merkezi hükümetin büyük ölçekli atıksu altyapı projelerinin etkisinin daha uzun sürede ortaya çıkabileceğini tartışmaktadır.

Merkezi hükümet projeleri il sınırlarını aşan veya ulusal stratejik altyapı niteliğinde olabilir. Büyük inşaat projelerinde harcama gerçekleşmesi ile ölçülebilir yüzey suyu kalite iyileşmesi arasında bir yıldan uzun süre bulunabilir.

Dolayısıyla “merkezi hükümet harcaması su kalitesine hiçbir katkı sağlamaz” sonucu çıkarılamaz. Çalışmanın söylediği yalnız bu harcama proxy'sinin bir yıllık gecikmeli değeri için 2017–2022 panelinde anlamlı WQI ilişkisi bulunmadığıdır.

Hane sayısının sonucu

LnHH katsayısı −7,625 ve p = 0,098'dir. Hane sayısı logaritmik olduğu için kaynak, yaklaşık %1 hane artışını WQI'de yaklaşık 0,0762 puanlık azalmayla ilişkilendirmektedir:

\[ -7{,}625 \times 0{,}01 \approx -0{,}07625 \]

Kaynak bunu evsel atıksu baskısıyla ilişkilendirmekte ve 2022 National Socioeconomic Survey verisine göre hanelerin yalnız %13,22'sinin atıksu yönetim sistemi kullandığını belirtmektedir.

Sanayi işletmesi sayısı

LnIND için katsayı −4,049 ve p = 0,430'dur. İşaret düşük WQI yönünde olsa da istatistiksel olarak anlamlı değildir. Bu nedenle çalışma büyük ve orta ölçekli imalat işletmesi sayısının WQI üzerinde güvenilir bağımsız etkisi bulunduğunu göstermemektedir.

Yağış sonucu

RAIN katsayısı 0,00254 ve p = 0,044'tür. Kaynak daha yüksek yağışın daha yüksek WQI ile ilişkili olduğunu ve düşük yağışın su akışını azaltarak kirletici konsantrasyonunu yükseltebileceğini tartışmaktadır.

Ancak Tablo 1 RAIN değişkenini toplam yağış olarak tanımlamakta ve logaritmik dönüşüm belirtmemektedir. Buna karşılık kaynak tartışmasında “yağışta %1 azalma WQI'yi 0,0000254 puan azaltır” ifadesi bulunmaktadır. Düzey değişkenindeki katsayının doğrudan yüzde değişime çevrilmesi için gereken ölçekleme kaynakta açıklanmadığından bu yüzde yorumu kaynak-içi bir raporlama belirsizliği olarak korunmalıdır.

Üst %25 harcama alt örneklemi neden analiz edildi?

Kaynak, kuadratik ilişkinin resmi testlerde desteklenmemesine rağmen harcama dağılımının farklı bölümlerinde ekonomik büyüklüğün değişip değişmediğini keşifsel olarak incelemiştir.

Harcama dağılımı dört çeyreğe ayrılmıştır. Kaynak ilk çeyrekte negatif, ikinci çeyrekte zayıf pozitif, üçüncü çeyrekte sürdürülemeyen ve dördüncü çeyrekte daha belirgin pozitif bir örüntü tanımlamaktadır. Ancak bu gözlem tam örneklemde güvenilir kuadratik ilişki kanıtı değildir.

Ana ek analiz, LOC değerinin IDR 775,04 milyarın üzerinde olduğu en yüksek %25'lik gözlem grubuna odaklanmaktadır.

En yüksek harcama grubunda LOC katsayısı 0,00349'a yükselmekte ancak büyüklük değişimi sınırlı kalmaktadır. WAT katsayısı ise 0,726'ya yükselmekte ve p = 0,007 ile anlamlıdır.

Kaynak bu bulguyu, su kaynağı bakımına doğrudan yönelen harcamaların özellikle yüksek yerel çevre bütçesine sahip bölgelerde daha güçlü WQI ilişkisi gösterebildiği şeklinde yorumlamaktadır.

Ancak bu alt örneklem analizi kaynak tarafından keşifsel olarak sunulmaktadır. IDR 775,04 milyar değeri kanıtlanmış biyolojik veya ekonomik “eşik” değildir ve gelecekte her bölge için uygulanacak kesin politika sınırı olarak kullanılmamalıdır.

Yerel çevre harcamasının aktarım mekanizması

Kaynak, pozitif LOC katsayısını ölçek etkisine karşı kompozisyon ve teknik etkilerin net olarak daha baskın olabileceği biçiminde yorumlamaktadır.

Önerilen aktarım kanallarından biri yerel yönetimlerin kirletici faaliyetler üzerindeki denetimidir. Yeterli çevre bütçesi, atıksu standartlarının uygulanmasını ve arıtma gereksinimlerinin denetlenmesini destekleyebilir.

İkinci mekanizma ekonomik kompozisyondur. Kaynak, tarım, madencilik ve imalat gibi görece daha kirletici sektörlerin ekonomik yapıdaki payının azalmasının su kirliliğini düşürebileceğini tartışmaktadır.

Üçüncü mekanizma teknik etkidir. Kamu harcaması insan sermayesi ve temiz teknoloji kullanımını destekleyebilir. Ancak yazarlar bu aktarımın otomatik olmadığını ve araştırma-geliştirme veya teknoloji benimseme gibi ek uyarıcılar gerekebileceğini açıkça belirtmektedir.

Bu mekanizmalar teorik ve yorumlayıcı çerçevedir. Çalışma firma düzeyinde teknoloji kullanımı veya denetim sayısı üzerinden ayrı aracılık analizi yapmamıştır.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• Kontrol değişkenleri ve yıl sabit etkileri eklendiğinde yerel çevre harcaması için öngörülen kuadratik ilişki sağlam değildir.
• Likelihood ratio karşılaştırması kuadratik terimin eklenmesinin model uyumunu anlamlı biçimde iyileştirmediğini göstermektedir.
• Ana doğrusal modelde LOC, WQI ile pozitif ve %10 düzeyinde anlamlı ilişkilidir.
• WAT, WQI ile pozitif ve %5 düzeyinde anlamlı ilişkilidir.
• Bir yıl gecikmeli CEN katsayısı istatistiksel olarak anlamlı değildir.
• Hane sayısı artışı WQI ile negatif ve %10 düzeyinde anlamlı ilişki göstermektedir.
• Yağış değişkeni pozitif ve %5 düzeyinde anlamlıdır.
• Büyük ve orta ölçekli sanayi işletmesi sayısının bağımsız etkisi anlamlı değildir.
• Üst %25 LOC alt örnekleminde WAT katsayısı tam örnekleme göre daha yüksek raporlanmıştır.
• Dumitrescu–Hurlin tanılamasında WQI'nin yerel harcamayı Granger-nedenlediğine dair kanıt bulunmadığı belirtilmiştir.

Çalışmanın desteklemediği sonuçlar

• Kamu harcamaları ile WQI arasındaki kuadratik/U-biçimli ilişki ana modelde doğrulanmamıştır.
• Merkezi hükümet atıksu harcamalarının su kalitesi üzerinde hiçbir etkisinin olmadığı gösterilmemiştir; yalnız bir yıllık gecikmeli proxy anlamlı bulunmamıştır.
• Bir ilde IDR 1 milyar ek harcamanın WQI'yi kesin olarak 0,00328 puan artıracağı deneysel olarak kanıtlanmamıştır.
• WAT katsayısının LOC'den büyük olması, su hizmet sağlayıcı harcamasının her koşulda aynı oranda daha maliyet-etkin olduğunu kanıtlamaz.
• IDR 775,04 milyarlık alt örneklem sınırı kanıtlanmış politika eşiği değildir.
• Çalışma bütün su kirliliği kaynaklarını doğrudan ölçmemektedir.
• Çalışma bütün Endonezya çevre harcamalarını yalnız su kirliliğine özgü harcama olarak kabul etmemektedir; bu durum aynı zamanda önemli bir sınırlılıktır.
• Panel Granger testi randomize deneysel nedenselliğin yerine geçmez.

Çalışmanın temel sınırlılıkları

LOC ölçüm kapsamı: Yerel yönetim harcaması yalnız su kalitesine özgü değildir. “Environmental protection” fonksiyonu doğal kaynak koruma, mekânsal planlama ve arazi yönetimi gibi başka faaliyetleri de içerebilir.

2020 öncesi sınıflandırma sorunu: Kaynak, 2020 Ministry of Home Affairs düzenlemesi öncesinde atıksu yönetimi harcamalarının çevre koruma fonksiyonu altında her zaman aynı biçimde kodlanmamış olabileceğini belirtmektedir.

Merkezi harcama proxy'si eksik olabilir: Merkezi yönetimde su kalitesi ve atıksu yönetiminden sorumlu bazı müdürlüklerin harcamaları il bazında ayrıştırılamadığı için CEN değişkeni gerçek toplam merkezi harcamayı olduğundan düşük temsil edebilir.

Kamu dışı sektör proxy'si eksik olabilir: WAT yalnız temiz su hizmet sağlayıcı şirketlerinin su kaynağı bakım maliyetlerini içermektedir. Diğer işletmelerin çevresel kontrol harcamaları için yeterli veri bulunmamaktadır.

Kısa zaman boyutu: Ana panel yalnız 2017–2022 dönemini kapsamaktadır. Büyük altyapı projelerinin çevresel etkisinin ortaya çıkması bu süreden daha uzun olabilir.

Gözlemsel tasarım: Sabit etkiler ve kontroller önemli olsa da zaman içinde değişen bütün gözlenmeyen faktörler ortadan kaldırılamaz.

LR test raporlaması: Kaynak doğrusal model seçimini LR testine dayandırmakta ancak exact test istatistiği ve p-değerini yayımlamamaktadır.

Granger test raporlaması: Kaynak ters nedensellik olmadığını Z-tilde p-değerine dayandırmakta ancak exact sayı yayımlanmamaktadır.

Yağış yorumunun ölçeği: RAIN düzey değişkeni olarak tanımlanırken tartışmada yüzde değişim dili kullanılmaktadır. Bu dönüşümün matematiksel ayrıntısı kaynakta açıklanmamıştır.

Gelecek araştırmalar için kaynak önerileri

Kaynak, 2020 sonrası daha ayrıntılı veriler biriktikçe genel çevre koruma fonksiyonu yerine doğrudan atıksu yönetimi alt fonksiyon harcamalarının kullanılmasını önermektedir.

Ayrıca yerel yönetimlerin fonksiyonel harcama kodlamasındaki sınıflandırma hatalarını azaltmak amacıyla su ve atıksu kalitesine doğrudan bağlı program düzeyindeki harcama kodlarının incelenebileceği belirtilmektedir.

Merkezi yönetimin bölgesel olarak ayrılamayan su kalitesi harcamalarının ve temiz su şirketleri dışındaki firmaların çevresel kontrol maliyetlerinin veri kapsamına alınması da ölçüm eksikliklerini azaltabilir.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün çalışma: The Role of Government Spending in Water Pollution Control.

Yazarlar: Ari Anggrayni Ramadhan, Benedictus Raksaka Mahi.

Yazar sırası: Kaynak PDF ve resmî makale kaydındaki sıra korunmuştur.

Eş katkı: Kaynak PDF'de eşit katkı veya eş birinci yazarlık beyanı görünmemektedir.

Sorumlu yazar: Ari Anggrayni Ramadhan.

Kurumlar: Ari Anggrayni Ramadhan — BPS-Statistics Indonesia. Benedictus Raksaka Mahi — Faculty of Economics and Business, Universitas Indonesia.

Dergi: Economics Development Analysis Journal.

Yayımlayıcı: Universitas Negeri Semarang bünyesindeki Department of Economic Development; güncel dergi sayfası Asosiasi Pendidikan Ekonomi LPTK'yi de yayımlayıcı yapının parçası olarak göstermektedir.

Cilt / sayı / sayfalar: Volume 14, Number 4, 522–536.

Sayı yılı: 2025.

Article ID: 21415.

DOI: 10.15294/edaj.v14i4.21415.

Makale geçmişi: PDF'de Received October 2025; Accepted January 2026; Published February 2026.

Resmî metadata farkı: Resmî makale sayfası yayın tarihini 25 Ocak 2026 göstermektedir. PDF ise Published February 2026 yazmaktadır. İki kayıt arasındaki tarih farkı sessizce uzlaştırılmamıştır.

Kaynak türü: Hakemli nicel panel veri araştırma makalesi.

Hakemlik: Derginin resmî politika sayfaları double-blind peer review sürecini belirtmektedir.

Preprint durumu: Kaynak PDF'de ayrı bir preprint sürümü belirtilmemektedir.

Lisans: Kaynak PDF yalnız © 2026 Universitas Negeri Semarang ibaresini taşımaktadır. Derginin eski resmî copyright sayfası CC BY 3.0 politikasını göstermektedir; ancak makaleye özgü PDF üzerinde Creative Commons lisans satırı bulunmadığından lisans kesinliği makalenin kendi dosyasından doğrulanamamaktadır.

Finansman: Kaynak PDF'de ayrı finansman beyanı bulunmamaktadır.

Çıkar çatışması: Kaynak PDF'de ayrı çıkar çatışması beyanı bulunmamaktadır.

Veri erişilebilirliği: Kaynak PDF'de ayrı Data Availability bölümü bulunmamaktadır.

CRediT / yazar katkıları: Kaynak PDF'de ayrı CRediT veya ayrıntılı yazar katkıları bölümü bulunmamaktadır.

İnsan/hayvan katılımcı: Çalışma insan katılımcı veya hayvan deneyi kullanmamaktadır; idari, çevresel ve ekonomik ikincil panel verilerini analiz etmektedir.

Ana araştırma dönemi: 2017–2022.

Ana örneklem: Endonezya'nın 34 ili × 6 yıl = 204 il-yıl gözlemi.

Ters nedensellik tanılama dönemi: Dumitrescu–Hurlin panel Granger testi için yalnız tanılama amacıyla 2015–2023 dönemi kullanılmıştır; bu ek yıllar ana regresyonlara dahil edilmemiştir.

Bağımlı değişken: Water Quality Index. Yüksek WQI daha iyi su kalitesi anlamına gelir.

Ana bağımsız değişken: LOC — il ve regency/municipality yönetimlerinin çevre koruma harcamalarının il bazında toplamı.

Karşılaştırmalı harcama değişkenleri: CEN — bir yıllık gecikmeli merkezi hükümet atıksu yönetimi harcaması; WAT — temiz su hizmet sağlayıcı şirketlerinin su kaynağı bakım harcaması.

Kontroller: LnIND, LnHH ve RAIN; ayrıca il ve yıl sabit etkileri.

Teorik yapı: López ve çalışma arkadaşlarının kamu harcamalarındaki ölçek, kompozisyon ve teknik etkileri ile Augmented Environmental Kuznets Curve yaklaşımı.

İlk hipotez: Yerel çevre koruma harcaması ile WQI arasında kuadratik ilişki.

Kuadratik model sonucu: Basit modelde beklenen işaret yapısı görülse de tam modelde LOC ve LOC² anlamlı değildir.

LR model seçimi: Kaynak ek kuadratik terimin model uyumunu anlamlı biçimde iyileştirmediğini bildirir ve doğrusal modeli seçer. Exact LR test istatistiği ve p-değeri yayımlanmamıştır.

Ana doğrusal sonuç: LOC = 0,00328; p = 0,069. CEN = −0,00747; p = 0,661. WAT = 0,340; p = 0,026. LnIND = −4,049; p = 0,430. LnHH = −7,625; p = 0,098. RAIN = 0,00254; p = 0,044. R² = 0,267; N = 204.

Üst %25 alt örneklem: LOC > IDR 775,04 milyar olan 51 gözlemde LOC = 0,00349; p = 0,086 ve WAT = 0,726; p = 0,007.

Ekonomik büyüklük hesabı: Kaynak ortalama %17,11 LOC büyümesinin yaklaşık IDR 118,89 milyar ek harcamaya ve doğrusal katsayıyla yaklaşık 0,389 WQI puanlık artışa karşılık geldiğini hesaplamaktadır. 1,42 puanlık hedef açığını yalnız LOC üzerinden kapatmak için yaklaşık IDR 432 milyar tahmin edilmektedir.

Nedensellik sınırı: Sabit etkiler ve Granger tanılamasına rağmen araştırma gözlemseldir. Katsayılar randomize deneysel nedensellik veya politika garantisi değildir.

WAT yorum sınırı: Kaynak WAT'ı “non-government spending” olarak sınıflandırmaktadır; ancak aynı çalışma birçok temiz su hizmet sağlayıcı şirketinin bölgesel kamu işletmesi olduğunu belirtmektedir. Bu nedenle WAT doğrudan “özel sektör harcaması” ile eş anlamlı kullanılmamalıdır.

Yağış raporlama notu: RAIN toplam yağış düzey değişkeni olarak tanımlanmıştır; kaynağın %1 değişim üzerinden verdiği yorumun ölçek dönüşümü ayrıca açıklanmamıştır.