Jamovi ile Vergi Politikası ve Analizleri

Vergi politikası, devletin gelir toplama, ekonomik davranışları yönlendirme ve gelir dağılımını iyileştirme hedeflerini aynı anda dengelemesini gerektiren stratejik bir alanıdır. Vergi tabanının genişliği, oranların seviyesi ve yapısı, istisna–muafiyet–indirim (vergi harcamaları) mimarisi, idari kapasite ve kayıt dışılıkla mücadele politikaları; bütçe disiplininden yatırımlara, istihdamdan fiyat istikrarına kadar uzanan geniş bir etki yelpazesine sahiptir. Bu kadar çok boyutlu ve dinamik bir alanın kanıta dayalı yönetimi, sağlam veri modelleriyle desteklenmiş, şeffaf ve tekrarlanabilir analiz akışları gerektirir.
Jamovi, açık kaynak ve kullanıcı dostu arayüzüyle, vergi politikası çalışmalarını veri temizleme–keşif–modelleme–senaryo–raporlama hattında düzenleyen pratik bir istatistiksel laboratuvardır. Bu yazı, jamovi üzerinde vergi politikasını incelemek için uçtan uca bir yol haritası sunar: veri kaynaklarının birleştirilmesi, tanımlayıcı ve görsel keşifler, esneklik (elasticity) ve buoyancy tahminleri, doğal deneyler ve farkların farkı (DiD), araç değişkeni (IV) ile nedensellik arayışları, vergi harcaması ölçümü, kayıt dışılık olasılık modellemesi, sektör ve bölge heterojenliklerinin haritalandırılması ve politika senaryoları. Her bölüm; uygulamalı adımlar, örnek olaylar, dikkat edilmesi gereken metodolojik nüanslar ve somut raporlama ipuçlarıyla desteklenmiştir.

1) Analitik kapsam ve temel kavramlar

Vergi politikasını analiz ederken üç kavramsal eksen netleştirilmelidir:

1. Gelir hedefi: Bütçe sürdürülebilirliği, açık/GSYH hedefi.

2. Etkinlik hedefi: Ekonomik kararların bozucu etkilerini en aza indirmek; vergi kama(ları)nın işgücü arzı, yatırımlar ve tüketim üzerindeki etkileri.

3. Adalet hedefi: Dikey/yatay adalet; artan oranlılık, vergi adaleti, yeniden dağıtım.
   Jamovi’de aksiyona geçmeden önce bu eksenlere karşılık gelen göstergeler (tahsilat oranı, vergi tabanı genişliği, Gini değişimi, istihdam–yatırım–fiyat göstergeleri) belirlenir.

2) Veri kaynakları, entegrasyon ve etik

Vergi tahsilat tabloları (tür bazında: gelir, kurumlar, KDV, ÖTV, gümrük vergileri, damga vb.), mikro vergi denetim sonuçları (uyum, ceza, denetim yoğunluğu), makro seriler (GSYH, TÜFE/ÜFE, işsizlik, yatırım, tüketim) ve sosyal göstergeler (yoksulluk, gelir dağılımı) birlikte kullanılır. Jamovi, CSV/XLSX/ODS/SAV dosyalarını doğrudan içe aktarır.

• Reelleştirme: Nominal vergi serileri TÜFE/GSYH deflatörü ile reel hale getirilir.

• Frekans uyumu: Aylık vergi serileri çeyreklik GSYH ile eşlenirken toplulaştırma (sum/average) tercihleri “Compute” içinde belgelendirilir.

• Etik: Mikro verilerde anonimleştirme ve maskeleme süreçleri kayıt altına alınır; dönüşümler tekrarlanabilirlik için jamovi içinde izlenebilir biçimde tutulur.

3) Jamovi’de veri temizleme ve kalite kontrolleri

• Aykırı gözlemler: Vergi affı/yeniden yapılandırma dönemlerinde sıçrayan tahsilatlar kutu grafikleri ile saptanır; kukla değişkenlerle (dummy) işaretlenir.

• Eksik değerler: Kısa boşluklar enterpolasyon, uzun boşluklar harici veri ile tamamlanır; doldurma adımı raporda açıkça belirtilir.

• Tutarlılık: Alt kalem toplamlarının genel toplamla eşleşmesi; KDV iç–dış kota ayrışmalarının mantık kontrolü.

4) Tanımlayıcı istatistikler ve görsel keşif

Jamovi’nin Descriptives ve Exploration modülleriyle:

• Vergi türlerinin payları (dolaylı/dolaysız) “stacked bar” grafikte;

• Mevsimsellik (özellikle KDV/ÖTV) sezonluk çizimlerle;

• Vergi uyumu göstergeleri (tahsilat/tahakkuk) çizgi ve kutu grafikleriyle;

• Bölgesel/ sektörel dağılımlar “treemap/heatmap” ile görselleştirilir.
  İlk keşif, model kurulumunda hangi değişkenlerin öne çıktığını sezgisel olarak gösterir.

5) Esneklik (elasticity) ve buoyancy tahminleri

Vergi gelirinin konjonktüre yanıtı, log–log modellerle ölçülür:

$$\log (\text{Vergi Geliri})=\alpha +\beta \log (\text{GSYH})+ϵ$$

• β (esneklik): β>1 ise gelirler büyümeye göre daha hızlı artar; krizlerde hızla erir.

• Buoyancy: Yasal ve idari değişiklikleri de içeren geniş tanımlı yanıt.
  Jamovi’de Linear Regression penceresinde log dönüşümler Compute ile yapılır; güven aralıkları ve varsayım testleri (normallik, homoskedastisite) rapora eklenir.

6) Vergi kompozisyonu ve etkinlik: Çoklu regresyon

Bağımlı değişken: Dolaysız vergilerin toplam içindeki payı.
Bağımsızlar: Kişi başına GSYH (reel), işsizlik, tasarruf oranı, kayıt dışılık endeksi, kurumsal kalite göstergesi.
Jamovi’de standartlaştırılmış katsayılar (β) etki büyüklüklerini kıyaslamayı kolaylaştırır. Bulgular politika diline şu şekilde çevrilir: “Kişi başına GSYH’deki %1’lik artış, dolaysız payını ortalama 0,3–0,5 puan yükseltme eğilimi gösteriyor; işsizlik artışı ise payı düşürüyor.”

7) Kayıt dışılık olasılık modellemesi (lojistik)

Bağımlı: Kayıt dışı olma (0/1)
Bağımsızlar: Firma ölçeği, sektör, bölge, denetim yoğunluğu, efektif vergi oranı.
Logistic Regression ile olasılık tahmini yapılır; odds ratio’lar yorumlanır. Örn. denetim yoğunluğundaki bir birim artışın kayıt dışı olasılığını %x azalttığı bulgusu, denetim planlamasını optimize etmek için kullanılır.

8) Vergi harcamaları (tax expenditures) ve görünmez maliyet

Muafiyet–istisna–indirimlerin gerçekte bütçe dışı harcama olduğu varsayımıyla:

• Beklenen tahsilat (standart oranlar ve taban) – Fiili tahsilat = Vergi harcaması
  Jamovi’de “Compute” ile fark serisi oluşturulur; ardından çıktı göstergeleri (yatırım, Ar-Ge, istihdam, ihracat) ile regresyon kurularak maliyet–fayda değerlendirilir. Bulgular, hedefleme isabetini ve “ölü ağırlık kaybı”nı (deadweight loss) sayısallaştırır.

9) Doğal deneyler ve Farkların Farkı (DiD)

Örnek: Belirli illerde KDV indirimi veya stopaj teşviği.

• Tedavi grubu: Teşviğin uygulandığı iller; Kontrol grubu: Uygulanmayan iller.

• Öncesi–sonrası: Uygulama dönemi kuklası.
  Jamovi’de DiD için Tedavi × Sonrası etkileşimi eklenir. Katsayı, politikanın ortalama nedensel etkisini verir.

10) Araç değişkeni (IV/2SLS) ile nedensellik

Vergi oranı ↔ büyüme arasında ters nedensellik olabilir. Araç değişkeni olarak dışsal şoklar (uluslararası emtia fiyatları, bölgesel politika takvimi vb.) kullanılır. Jamovi, R ekosistemi eklentileriyle IV prosedürlerini destekler; relevance (ilk aşama gücü) ve exogeneity testleri raporda şeffafça sunulur.

11) Tüketim vergileri ve fiyat dinamikleri

KDV/ÖTV gibi dolaylı vergiler, fiyatları ve enflasyonu etkiler. Basit gecikmeli modeller (ARDL benzeri yapı) jamovi’de gecikmeli değişkenler üretilerek kurulabilir. İletim katsayıları; kısa vadede fiyat geçişkenliği, orta vadede talep etkisi üzerinden yorumlanır.

12) İşgücü vergileri, istihdam ve ücret kama(ları)

Gelir vergisi–SGK primi kombinasyonu, vergi–prim kaması yaratır. Jamovi’de sektör–bölge bazında istihdam ve ücret verileriyle çoklu modeller kurulur; etkileşim terimleri (kama*beceri düzeyi) farklı beceri grupları üzerindeki etkileri ayrıştırır.

13) Yatırım teşvikleri ve firma davranışı

Kurumsal vergi oranı indirimi veya vergi kredisi, yatırım kararlarını nasıl etkiler? Jamovi’de firma panel verisiyle sabit etkiler yaklaşımı (R eklentisi ile) veya basit fark-öncesi/sonrası tasarımı uygulanır. Teşvikin marjinal yatırım üzerinde anlamlı etkisi olup olmadığı sınanır; sektör heterojenlikleri raporlanır.

14) Bölgesel eşitsizlik ve vergi kapasitesi

Kişi başı vergi gelirleri, ekonomik yapı ve uyum kültürüyle değişir. Jamovi’de bölge kuklaları ve mekânsal komşuluk göstergeleri (yakınlık, ticaret bağları) ile bölgesel desenler keşfedilir; eşitleme–paylaşım politikalarının tasarımına girdi sağlanır.

15) Dijital ekonomi, platformlar ve yeni vergi tabanları

Dijital hizmet vergisi, KDV’nin e-ticarette tahsili, sınır ötesi dijital satışlar… Jamovi’de platform hacimleri, kayıt dışılık göstergeleri ve tahsilat performansı birlikte modellenir. Eşik/inflection etkileri için parça-wise (piecewise) regresyon denenebilir.

16) Çevresel vergiler ve davranışsal tepkiler

Karbon vergisi ve yakıt ÖTV’sinin emisyon, enerji tüketimi ve yakıt ikamesi üzerindeki etkileri; jamovi’de fiyat esnekliğive çapraz esneklik yaklaşımıyla ölçülür. Düşük gelirli haneler için telafi edici transferlerin gerekli olup olmadığı dağılım analizleriyle değerlendirilir.

17) Vergi idaresi: Denetim stratejisi ve uyum

Denetim yoğunluğu, ceza oranı ve elektronik faturalama gibi idari reformların uyuma etkisi lojistik/çoklu regresyonlarla sınanır. Jamovi’nin model diyagnostikleri (VIF, artık analizi) politika güvenilirliğini artırır; aşırı-az denetim tuzaklarına dikkat çekilir.

18) Senaryo ve stres testleri

• Oran şoku: KDV’de 2 puan indirim → kısa vadeli gelir kaybı, orta vadeli taban genişlemesi.

• Taban genişlemesi: E-fatura kapsamının %30 genişlemesi → tahsilat/tahakkuk oranında artış.
  Jamovi’de “Compute” ile parametre tabloları ve what-if senaryoları kurulur; açığın/GSYH, vergi/GSYH, fiyat etkisi, istihdam etkisi gibi göstergeler raporlanır.

19) Gelir dağılımı ve yeniden dağıtım

Vergi–transfer sonrası Gini/Palma/Theil endeksleri jamovi’de hesaplanarak vergi politikasının dağılımsal etkisi ölçülür. Bootstrap güven aralıklarıyla belirsizlik sunulur; yatay/dikey adalet ilkeleri tartışılır.

20) Raporlama, şeffaflık ve paydaş iletişimi

Jamovi tabloları ve grafiklerinin dışa aktarımı; etki büyüklüğü, güven aralığı ve politika uygulanabilirliği üçlüsünün birlikte sunulması esastır. Bulgular, teknik izahatın yanı sıra “vatandaş dostu” özetlerle (infografik, SSS) paylaşılmalıdır.

21) Örnek olay A: KDV oran indirimi ve kayıt dışılık

Tedavi: Oranı düşürülen mal grupları; Kontrol: Değişmeyenler. DiD katsayısı, faturalı satışlarda artış ve fişleşme davranışındaki değişimi nedensel olarak yakalar. Jamovi’de etkileşim terimi sonucu; kısa vadeli gelir kaybının orta vadeli taban genişlemesiyle telafi edilip edilmediğini gösterir.

22) Örnek olay B: Kurumlar vergisi indiriminde yatırım etkisi

Sektörel panelde sabit etkiler yaklaşımıyla (R eklentisi üzerinden) marjinal yatırım yanıtı ölçülür. Etkileşim terimleri, finansmana erişimi zayıf KOBİ’lerde etkinin daha yüksek olup olmadığını test eder.

23) Örnek olay C: Denetim yoğunluğu artışı ve uyum

Bölge bazında denetim artışı sonrası fatura/ciro oranı ve tahsilat performansı karşılaştırılır. Jamovi lojistik modeli, “denetim artışı → kayıt dışılık olasılığı”nı sayısallaştırır; marjinal etkiler ısı haritası olarak sunulur.

24) Jamovi’de pratik iş akışı (şablon)

1. Veri içe aktar – reelleştir – frekans uyumu

2. Keşifsel grafikler – mevsimsellik – korelasyon

3. Esneklik ve buoyancy regresyonları

4. Kayıt dışılık için lojistik model

5. Vergi harcaması fark serisi ve çıktı regresyonları

6. DiD/IV ile nedensellik denemeleri

7. Senaryo ve stres testleri

8. Rapor – belirsizlik–etki–uygulanabilirlik çerçevesi

25) Sınırlılıklar ve sağlamlık

Ölçüm hataları, veri eksikleri, eşanlılık ve seçim yanlılığı tartışılır. Alternatif spesifikasyonlar (log/lineer, gecikme uzunluğu), alt örneklem ve placebo testleriyle bulguların dayanıklılığı sınanır.

Vergi politikası, bir ülkenin ekonomik dokusuna işleyen en güçlü kurumsal araçlardan biridir. Gelir toplama ihtiyacı ile ekonomik teşvikleri dengelemenin, büyüme hedefleri ile gelir adaletini kaynaştırmanın, basit idari kurallarla karmaşık davranış setlerini yönlendirmenin zanaatıdır. Bu zanaatin bilimle birleştiği yer ise veridir—yalnızca toplanan değil, doğru temizlenen, uygun dönüştürülen, anlamlı biçimde görselleştirilen, sağlam yöntemlerle test edilen ve şeffafça paylaşılan veri.
Bu bağlamda jamovi, vergi politikası analizi için pratik ve erişilebilir bir üretim bandı sunar. Kullanıcı dostu arayüzü, güçlü dönüşüm–görselleştirme araçları ve R ekosistemiyle köprüleri sayesinde jamovi; bir araştırmacının da, bir bakanlık uzmanının da, bir belediye maliye ekibinin de ihtiyaç duyduğu “uçtan uca” analitik omurgayı sağlar. Bu omurga, üç kritik yetkinliği kurumlara kazandırır:

(1) Stratejik netlik: Esneklik ve buoyancy tahminleri, vergi tabanının konjonktüre ne kadar duyarlı olduğunu ortaya koyar. Bu sayede, döngü karşıtı (countercyclical) vergi stratejileri tasarlanabilir: iyi zamanlarda otomatik yastıklama, kötü zamanlarda tabanın erozyonunu sınırlama. Jamovi’nin log–log modelleri ve senaryo tabloları, “oran/ taban/ idari kapasite” üçlüsünü rakamlaştırarak bu netliği sağlar.

(2) Nedensel güvenilirlik: Doğal deney ve DiD tasarımları, araç değişkeni yaklaşımları ve gecikmeli spesifikasyonlar; “ne oldu?” sorusundan “neden oldu?” sorusuna geçişi mümkün kılar. Vergi indiriminin kayıt dışılığı azaltıp azaltmadığı, kurumlar vergisi teşviğinin yatırımı gerçekten artırıp artırmadığı, denetim yoğunluğunun uyumu ne ölçüde yükselttiği jamovi üzerinde kurulan sağlam kurgularla test edilebilir. Böylece kararlar, niyet beyanlarından değil, ampirik kanıtlardan beslenir.

(3) Dağılımsal hassasiyet: Vergi politikalarının gelir dağılımı ve yoksulluk üzerindeki etkileri, yalnızca makro toplamlarla değil, bölge–sektör–hane ayrımlarında görünür kılındığında adil tasarım mümkün olur. Jamovi’de heterojenlik analizi, etkileşim terimleri ve alt örneklem testleri; örneğin aynı KDV indiriminin düşük gelirli hanelerdeki reel tüketimi nasıl desteklediğini, yüksek gelirli gruplarda ise tasarrufa mı kaçtığını ölçer. Bu ölçümler, telafi edici transferler veya hedefli muafiyetler için sağlam bir temel üretir.

Vergi harcamalarının gölgeden çıkarılıp görünür kılınması, bu yazının altını çizdiği bir başka kritik adımdır. Standart oranlarla beklenen tahsilat–fiili tahsilat farkının jamovi’de sayısallaştırılması, “ne kadar vergi geliri vazgeçildi, karşılığında hangi çıktı üretildi?” sorusunu gündeme taşır. Eğer teşvikler, beklenen yatırım veya istihdam etkisini doğurmuyorsa, politika düzeltmesi erdem değil zorunluluktur.

İdari kapasite boyutu ise, vergi politikasının sahada hayat bulduğu yerdir. E-fatura kapsamasının genişletilmesi, vergi mükellefi yolculuğunun basitleştirilmesi, denetim yoğunluğunun risk skorlarına dayalı kurgulanması; jamovi’de kurulacak uyum olasılığı modelleri ve marjinal etki ısı haritalarıyla hedefe erişir. Denetimin ne kadar ve nereye yoğunlaştırılacağı; ceza oranlarının caydırıcılığı ile gönüllü uyumu teşvik arasında ince bir ayar gerektirir. Bu ayar, veriyle mümkündür.

Son kertede, iyi vergi politikası; sade kurallar, geniş taban, makul oranlar, güçlü idare ve yüksek şeffaflık kombinasyonudur. Jamovi, bu kombinasyonun “ölç–öğren–iyileştir” döngüsünü hızlandırır:

• Ölç: Tanımlayıcılar, esneklikler, uyum olasılıkları, dağılımsal etkiler.

• Öğren: Nedensel tasarımlar, sağlamlık kontrolleri, karşılaştırmalı analizler.

• İyileştir: Senaryolar ve stres testleriyle parametre ayarı; gereksiz/etkisiz muafiyetlerin tasfiyesi; hedefli, delile dayalı teşviklerin tasarımı.

Bu yazıda sunduğumuz jamovi akışı, doğrudan kurumunuza veya araştırmanıza uygulanabilir: veri entegrasyonu ve reelleştirme adımlarını standardize edin; esneklik/uyum/dağılım eksenlerinde temel modelleri kurun; DiD/IV ile nedensellik çıtasını yükseltin; politika masasına etki büyüklüğü–belirsizlik–uygulanabilirlik üçlüsünde konuşan bir rapor koyun. Böylelikle vergi politikasını, yalnızca gelir toplama aracı olmaktan çıkarıp; büyüme, adalet ve güvenüreten, toplumsal sözleşmeyi güçlendiren bir stratejiye dönüştürebilirsiniz.

Veri, modern dünyanın en değerli varlıklarından biri haline gelmiştir ve iş dünyasında, araştırmada ve karar verme süreçlerinde kritik bir rol oynamaktadır. Biz, veri analizi konusundaki tutkulu bir topluluk olarak, veri biliminin ve analizinin gücünü vurguluyoruz. Web sitemiz, işletmelerden akademisyenlere ve veri meraklılarına kadar herkesin veri analizi becerilerini geliştirmesine yardımcı olmayı amaçlayan bir kaynaktır. Misyonumuz, veri analizi sürecini anlaşılır ve erişilebilir hale getirmek, verilerin içinde gizlenen değeri açığa çıkarmak ve daha bilinçli kararlar almalarını desteklemektir.

Web sitemiz, geniş bir veri analizi yelpazesi sunmaktadır. Hangi sektörde olursanız olun veya hangi veri analizi aracını kullanıyorsanız kullanın, ihtiyaçlarınıza uygun hizmetler sunuyoruz. SPSS, R, Python, Excel veya diğer analiz araçlarını kullanarak veri madenciliği, hipotez testleri, regresyon analizi, zaman serisi tahmini, segmentasyon ve daha fazlasını içeren çeşitli analiz türlerini kapsarız. Ayrıca, öğrenmeyi kolaylaştırmak için zengin kaynaklar, öğreticiler ve interaktif araçlar sunuyoruz.