Bir önceki yazımda, tam karantina uygulamasını geciktirmenin artan maliyetlerini araştıran çalışmamıza değinmiştim. Bu yazıda COVID-19’un Türkiye ekonomisi üzerindeki etkilerini ve çözüm önerilerini içeren araştırmamızın ilk sonuçlarını paylaşmak istiyorum. Koç Üniversitesi’nden Cem Çakmaklı, Sevcan Yeşiltaş, Muhammed Ali Yıldırım ve University of Maryland’den Şebnem Kalemli-Özcan ile beraber yürüttüğümüz araştırmamızda, belirli varsayımlar altında elde ettiğimiz sonuçlar şöyle özetlenebilir:
Ekonomi üzerinde en az hasar, ülke çapında uygulanacak bir aylık tam karantina uygulaması ile mümkün.
* Tam karantina uygulaması geciktiği sürece salgını kontrol altına almak zorlaşıyor ve karantinada geçmesi gereken süre (ve dolayısıyla ekonomik maliyet) artıyor.
* Alternatif karantina senaryolarının GSYH üzerindeki etkileri şöyle:
– İngiltere’nin krizin başında denediğine benzer şekilde, hiçbirşey yapılmadan virüsün doğal süreci ile yayılıp ömrünü tamamlaması durumunda GSYH yüzde 11 azalıyor. Ancak korona Covid-19 salgını nedeniyle ölüm sayısının en yüksek olduğu bu alternatif insani açıdan kabul edilebilir değil.
– Şu andaki uygulamaya benzer kısmi bir karantina uygulaması ile GSYH yüzde 17 azalıyor,
– Çin’deki uygulamaya benzer şekilde, tam karantina uygulaması bugün uygulamaya konduğu takdirde salgın 42 günde kontrol altına alınıyor ve GSYH yüzde 7,8 azalıyor
-Tam karantina uygulamasında bir günlük gecikme olduğunda salgın 44 günde kontrol altına alınabiliyor ve GSYH’deki daralma yüzde 8,2 oluyor.

Tam karantina ve kaynak aktarımı

Yukarıdaki rakamları karantinanın maliyetini kabaca gözler önüne seren ve bu dönemdeki zararları omuzlaması gereken bir destek paketinin asgari maliyeti olarak yorumlamak gerek. Bunun iki sebebi var:
1- Modelimizde karantina döneminde gelir akışı duran şirketlerin hayatta kaldığını ve karantina biter bitmez tekrar üretime geçeceklerini varsayıyoruz. Bu varsayımın doğrulanabilmesi için karantina döneminde üretimini durduran ekonomik birimleri ayakta tutabilmek gerekiyor. Bunun için ise bu dönemde yaşanan gelir kaybının transferlerle ekonomiye geri aktarılması, bu şekilde şirketlerin borçlarını ödeyebilmesi, çalışanların işlerini kaybetmemeleri gerekiyor. Yani geç kalmadan uygulanacak tam karantina durumunda GSYH’nın yüzde 7,8’i kadar bir kaynak aktarımı ile ekonomik birimleri hayatta tutmak gerekiyor.
2- Modelde dış borç bulunmuyor. 2020 yılında ödenmesi gereken dış borcun GSYH’nin yüzde 23’ü olduğunu ve global kriz ortamında bu borcu serbest piyasada çevirebilmenin imkansız hale geldiğini düşünürsek, ekonomik destek paketinin TL ve döviz olarak iki boyutu olacağını söylemek mümkün.
Bir önceki yazımda bahsettiğim üzere, krizi kontrol altına almak için gereken finansmanın iki koldan sağlanması uygun olacaktır:

* Gereken kaynağın bir kısmının iyi açıklanmış, hedefleri çok net belirlenmiş bir plan dahilinde para basarak sağlanması, diğer kısmının da uluslararası bir kuruluştan döviz cinsinden temin edilmesi gerekir.

* Uluslararası bir kuruluşun devreye girmesi, sırf dış finansman açısından değil, para basılmasını gerektirecek olan programa olan güvenin sağlanması ve enflasyonist risklerin en aza indirilmesi açısından da kritiktir.

Modele ait genel çerçeve

Şimdi bu sonuçları elde ettiğimiz model hakkında bilgi vereyim. Modelde başlangıç noktası olarak salgının yayılma hızını aldık. Ekonomi üzerindeki hasarı tespit edebilmek için öncelikle salgının ne hızda yayılacağını tespit edip daha sonra bunun arz üzerindeki etkilerini ölçtük. Ekonomik bir modelde bazı varsayımlar yapmak gerekiyor. Bu varsayımlar gerçeğe ne kadar yakın olursa modelin gücü de artıyor. Pandemi yayılımının hızını tahmin etmek için epidemiyoloji çalışmalarında da kullanılan SIR (Susceptible-Infected-Recovered – Şüpheli-Enfekte-İyileşmiş) (SIR) modelini çalışmamızda esas aldık. Hızla gelişmekte olan COVID-19 literatüründe yaygın olarak kullanılan bu model bize virüsün yayılma hızı hakkında bilgi veriyor. Modelde kullandığımız, salgının yayılma ve iyileşme oranlarına dair varsayımları diğer ülke örneklerinden hesaplayarak Türkiye’ye uyarladık.
İkinci aşamada sektör bazlı veriye inerek her bir sektörde gerekli olan insan ilişkisini hesaba katarak virüsün yayılma hızını sektörel düzeyde ayrıştırdık. Bu noktada, her bir sektör için hesaplanan vaka sayısına göre arzda yaşanacak düşüşü hesapladık. Arzdaki azalmayi hesaplarken modele sadece hastalığa yakalanan kişileri değil bu kişilere bakan yakınlarını da dahil ettik.
Salgının arz üzerindeki etkilerini hesaplarken sektörler arası iletişimi de göz önünde bulundurmak gerekiyor. Bu amaçla girdi çıktı tablolarından yararlanarak her bir sektörde yaşanacak arz kaybının o sektördeki çıktıyı kullanarak üretim yapan diğer sektörler üzerindeki etkisini belirledik. Bu çerçeveye ithalatı da ekleyerek ithal aramalı girdisinde yaşanan aksamaların yerli üretim zinciri üzerindeki etkilerini modele dahil etmiş olduk.
Salgının talep üzerindeki etkilerini hesaplarken kredi kartı harcamalarındaki değişimin sektörel dağılımından yararlandık. Son aşamada, talepteki düşüşü arzdaki düşüşe eklerken arz ve talepteki değişimleri karşılaştırıp en çok hangi taraf değişmişse üretimin o kadar değişeceğini varsaydık. Mesela bir sektörde arz 100 birim, talep 50 birim düştüyse toplam üretimin 100 birim azalacağını varsaydık.

Neden tam karantina?

Araştırmamızdan çıkan en önemli sonuçlardan birini tekrarlayacak olursak: Başarılı bir şekilde uygulanacak tam karantina uygulaması, virüsü en hızlı şekilde kontrol altına almak sureti ile en düşük ekonomik maliyeti sağlıyor. “Tam karantina” senaryosunda sadece en gerekli olan sektörlerin açık olduğunu varsayıyoruz. Karantinanın başarılı olması için Güney Kore benzeri bir uygulama ile hasta olanların sıkı bir şekilde takip edilmesi gerekiyor. Toplam vaka sayısı 3000’e indiği zaman salgının kontrol altına alındığını, mevcut vakaların başarıyla takip edilebileceğini ve hayatın normale dönebileceğini varsayıyoruz.

Gecikmenin maliyeti çok büyük

Tam karantina uygulamasında geç kalınan her gün, vaka sayısını ve dolayısı ile salgının kontrol altına alınması için geçecek süreyi arttırarak beraberinde gelecek ekonomik maliyeti de artırıyor. Örneğin bugün itibariyle, toplam vaka sayısı yaklaşık 70,000 iken tam karantina uygulandığında 42 günlük bir sürede salgın kontrol altına alınabildiğinden GSYH’daki düşüş yüzde 7.8 ile sınırlı kalıyor. Sadece bir günlük gecikme olduğunda vaka sayısı 10,000‘den fazla artıyor. Modelde vaka sayısındaki artışın sadece test edilmiş rakamları gösteren resmi vaka sayısındaki artıştan daha hızlı olduğunu varsayıyoruz. Bu durumda 42 günlük tam karantina salgını kontol altına almaya yetmiyor. Virüs 100 gün sonra tekrar artmaya başlıyor. Prematüre şekilde karantinayı vaktinden erken sonlandırmak hiçbir işe yaramadığı gibi o süre içindeki üretim kaybı da boşa gidiyor. Bu nedenle bir günlük gecikmenin bedeli olarak ekonomiyi fazladan 2 gün kapatmanız gerekiyor ki bu da ekonomik maliyeti bir anda GSYH’nın yüzde 8,2’ine çıkarıyor. Eğer iki günlük gecikme olursa bu sefer karantina süresi 46 güne çıkarken GSYH’daki düşüş yüzde 8,6’ya çıkıyor. Yani gecikme olan her gün GSYH üzerinde yaklaşık yüzde 0.4 ilave kayıp doğuruyor.

Tam karantina uygulamasındaki gecikmenin maliyetini gösteren bu üç senaryoyu şekilde vaka sayısı üzerinden gözlemlemek mümkün. Mavi çizgi, vaka sayısı 70,000’e çıkar çıkmaz uygulamaya konulacak olan tam karantina durumunda (ki bu durum ilk vakadan 33 gün sonra başlıyor) salgının ne kadar sürede kontrol altına alınabileceğini gösteriyor. Şekilde gri ile gösterilen bölge bu senaryo altında karantina süresini gösteriyor. 74. gün itibariyle salgın sona eriyor. Kırmızı çizgi, karantinanın bir gün gecikme ile gelmesi halinde süresinin uzayarak 44 güne çıktığı senaryoyu, yeşil çizgi de karantinanın iki gün gecikmesi durumunda toplam süresinin 46 güne çıktığı senaryoyu gösteriyor.
Burada ana hatları ile anlattığım çalışmamızdaki sayıların bazı varsayımlar altına elde edildiğini ve kesin rakam verebilmenin mümkün olmadığının altını çizmek gerek. Ancak rakamlar yaklaşık değerler olsa da bir şey çok net: Beklemek ekonomik maliyetleri katlanarak artırıyor ve finansman bulma imkanları da o ölçüde zorlaşıyor.
Çalışmamıza ait detayları yakın zamanda paylaşacağımız araştırma raporumuzdan takip etmek mümkün olacak.