Başlamadan not: Başlıkta yapmak istediğim şey, geçtiğimiz günlerde sosyal medyada bir arkadaşımın yönlendirmesi sayesinde farkına vardığım hüzünlü bir gerçeğe dikkat çekmek. Bir nevi “kamu spotu” olarak da değerlendirebilirsiniz bunu. Google scholar’da başlığında “A Tale of Two” geçen makaleleri aratınca karşınıza 2 milyon 210 bin [1] sonuç çıktığını biliyor muydunuz? Tamam bilimsel metoddur şudur budur; sonuca atlamadan dikkatli olmak, daha fazla araştırma yapmak lazım. “A Tale of Two”yu tırnak içine alıyorum, yine de 306 bin [2] sonuç çıkıyor arkadaş! Hadi cömert bir çıkarımla bunların 26 bininin gerçekten Charles Dickens’ın ölümsüz eserini* inceleyen akademik çalışmalar olduğunu varsayalım. Aynı tornadan çıkmış 280 bin başlık eder! Ahali, bu hususta gerçekten sesimizi çıkarmamız lazım. Hadi bunların bir kısmı gerçekten başlığına layık; mesela Balinski & Sönmez’in “A Tale of Two Mechanisms” makalesi var, şimdi haklarını yemeyelim, başlığının hakkını veriyor. Gelgelelim öyle yüz tane makale varsa, “A tale of two Herbig Ae stars, MWC 275 and AB Aurigae: comprehensive models for spectral energy distribution and interferometry” [3] gibi başlığa sahip bin tane makale var. Neyse, bu konuyu sürdürdükçe üzülüyorum. Sözün özü: akademisyenler pek sıkıcı, yaratıcılıktan uzak insanlar. Kendimden biliyorum.

Sevgili iktisadiyat.com takipçileri, öncelikle hoş geldiniz/hoş bulduk. Takdir edersiniz ki yerleşmiş ve belli bir kalite çizgisi yakalamış bir camiaya sonradan dâhil olmanın insan üzerinde yarattığı bazı baskılar var. Bunlardan bir kısmı “hâli hazırdaki seviyeye yaklaşabilecek miyim, gerçekten bu siteye katkıda bulunabilecek miyim?” kategorisi altına alınabilecek endişeler iken, geri kalanı da “acaba iktisat hakkında hiçbir şey bilmediğimin anlaşılmasını ne kadar geciktirebilirim?” gibisinden pratik kaygılar. Tecrübeyle sabit; bu pratik kaygılara bulunacak en kolay çözüm, okuyucuyla sohbet edercesine bir üslup geliştirip yazıları o şekilde yazmak. Ben şahsen böyle yapınca cahilliğimin bir nebze olsun gölgelendiğini hissediyorum – şu anda sergilediğim laubali tavırlar da tamamen o yüzden. Yoksa ciddi yazmasını da en iyi biz biliriz. Şimdilik böyle sizli bizli idare edin, sonra belki ben biraz daha iktisat öğrenince ciddiyete bürünürüz, olur mu?
Bu yazımda naçizane eğilmek istediğim konu, uygulamalı mikro iktisatçıların son otuz yıldır tartışa tartışa iyice birbirlerinin boğazına sarılmanın eşiğine geldikleri bir mesele: ekonometrik çıkarımlar yaparken modelinizi nasıl kurmanız gerektiği tartışması. Meseleyi çok basit şekilde görselleştirmek gerekirse, ringin bir köşesinde “indirgenmiş biçimi (reduced form) savunan bir grup iktisatçı, diğer yanda ise “yapısal biçimi (structural form) savunan bir başka grup getirebilirsiniz göz önüne. Bu kamplaşmayı konu alan bir yazı yazmak istememin iki temel sebebi var. Birincisi, söz konusu tartışmanın sığ bir ekonometrik tartışmadan ziyade iktisatçıların hem kendileri hem de iktisat biliminin asıl amacı hakkındaki görüşlerini yansıttıkları bir mecra olduğunu düşünüyorum; bu konudaki fikirlerime aşağıda değineceğim. İkinci sebep ise: bir şekilde Türkiye’deki akademik çevrelerde bu tartışmanın yeteri kadar dillendirilmediğine dair bir izlenim taşıyor olmam, nedendir bilinmez. Hâlbuki ilk noktayla ilintili olarak, bu tartışmanın daha fazla göz önünde olması gerektiğine inanıyorum, o yüzden böyle bir gizli gündemim de var. O hâlde başlayalım bakalım.
Nedir, ne değildir? (Çoğu kişinin bildiği şeyler, ufak bir tekrar)
Lisans seviyesinde aldığımız temel ekonometri dersinde aklımızda kalan bir şey varsa, o da insanın aklına gelebilecek en basit ekonometrik model, yani “doğrusal regresyon modeli (linear regression model)”dir sanırım. İşin detayına çok fazla kaçmadan anlatmakta fayda var: en basit hâliyle “x’i bir birim arttırırsak y kaç birim etkilenir?” sorusuna cevap vermeyi amaçlayan bir model bu. (Bir örnek üzerinden gitmekte fayda var: mesela çalışma iktisadı üzerine araştırma yaptığımızı ve “Fazladan bir çocuğa sahip olursa, bir kadının maddi kazancı ne kadar etkilenir?” sorusunu yanıtlamaya çalıştığımızı düşünelim.) Son derece de eski bir model aslına bakarsanız: kökenleri Gauss’a (erken 19. yy) kadar gitse de, “regresyon” terimini icat eden isim olarak Galton’u (geç 19. yy) da bu hikâyede anmak icap eder.** Gelgelelim, çoğumuzun hatırlayacağı üzere, doğrusal regresyon modeli her ne kadar kullanması ve analiz etmesi kolay olsa da (Stata’ya girip, veriyi yükleyip, “reg kazanç çocuksayısı” yazacaksınız) bir o kadar güvenilmez.