Röportaj Serisi-15: Konuk = Doç.Dr.Kemal Yıldız (Ekonomi)

Yeni yılda ilk konuğum “11 Soru 11 Cevap” röportaj serimin on beşinci konuğu; İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi’nde üniversite eğitimine başlayıp doktorasına kadar eğitim hayatını burada sürdüren, ardından New York Üniversitesi Ekonomi Bölümü’nde doktorasını yaparken uzun süre araştırma görevlisi olarak görev yapan, sonrasında tekrar İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi’ne dönerek
İktisadi, İdari ve Sosyal Bilimler Fakültesi İktisat Bölümü bünyesinde görev yapan ve aynı zamanda bölüm başkanı Sayın Doç. Dr. Kemal Yıldız olacaktır. Röportaj teklifimi kırmayıp kabul ettiği için kendisine teşekkür ederim. Hocam, izninizle sorularıma geçiyorum
Soru 1: Hocam nasılsınız, hayatınız nasıl geçiyor? Bu alana yönelmenizde temel etkenler nelerdi kısaca bahsedebilir misiniz?
Cevap 1: Teşekkür ederim, iyiyim. Umarım siz de iyisinizdir. Hayatım büyük ölçüde akademik çalışmalar, öğrenciler ve idari sorumluluklar arasında geçiyor; hâlâ araştırma yapabilmek ve yeni fikirler üzerinde düşünebilmek benim için temel motivasyon kaynağı. İktisada, özellikle de matematiksel iktisada yönelmemin temelinde lise yıllarında matematiğe duyduğum ilgi yatıyor. Bununla birlikte, matematiği yalnızca çok dar bir çevrenin anlayabildiği soyut problemler için değil, gündelik hayatın içindeki sosyal meselelerle ilişkilendirmek beni daha fazla cezbediyordu. Bu bakımdan Alfred Renyi’nin Matematik Üzerine Diyaloglar kitabı benim için ufuk açıcı olmuştu. Kitapta matematiğin yalnızca doğa bilimlerinde değil, sosyal bilimlerde de merkezi bir rol oynayabileceği ve farklı alanlar arasında ortak bir dil oluşturabileceği fikri savunuluyordu. Matematik ve sosyal bilimleri bir arada düşünmeye başladığımda, bu iki alanı en kuvvetli biçimde buluşturan disiplinin iktisat olduğunu fark ettim. 
Soru 2: Oyun teorisi ve mekanizma tasarımı gibi soyut konuların, gerçek dünyadaki ekonomik davranışları anlamada sağladığı en güçlü avantaj sizce nedir? 
Cevap 2: Bence oyun teorisi ve mekanizma tasarımı gibi soyut alanların en büyük katkısı, ekonomik problemlere farklı açılardan bakabilme yeteneği kazandırmasıdır. Bu alanların sunduğu asıl değer, ortaya konan modelleri bire bir uygulamakta değil; bu modeller üzerinde düşünürken, sorunların farklı boyutlarını sistematik biçimde zihnimizden geçirebilme imkânı sunmasında yatıyor. Soyut modellerle çalışmak, ilk bakışta fark edilmeyen stratejik etkileşimleri ve dinamikleri görmeyi, aktörlerin nasıl tepki verebileceğini daha iyi kestirmeyi mümkün kılıyor. Bu da araştırmacıya ve politika yapıcıya, somut kararlar öncesinde daha güçlü bir öngörü ve muhakeme çerçevesi kazandırıyor. 
Soru 3: Araştırmalarınızda rasyonellik kavramını sıkça ele alıyorsunuz. (“bounded rationality” sınırlı rasyonellik) Sizce insan davranışlarını modellemek için “sınırlı rasyonellik” yaklaşımı yeterince kapsayıcı mı, yoksa hâlâ boşluklar var mı? 
Cevap 3: Sınırlı rasyonellik, tek bir modele ya da dar bir çerçeveye indirgenebilecek bir yaklaşım değil. Bu nedenle elbette hâlâ eksikleri ve açıklamakta zorlandığı alanlar var; hatta muhtemelen hiçbir zaman tamamen “yeterli” olmayacak. Ancak bu durum, yaklaşımın bir zayıflığından çok, doğasının bir sonucu. İnsan davranışının karmaşıklığıyla karşılaştıkça, mevcut modellerin yetersiz kaldığı noktalar yeni sınırlı rasyonellik modellerinin ortaya çıkmasına zemin hazırlıyor. Bu anlamda sınırlı rasyonellik, tamamlanmış bir teori olmaktan ziyade, sürekli genişleyen ve kendi sınırları üzerinden beslenen bir araştırma programı olarak görülmelidir.
Soru 4: “Choice with Affirmative Action” (“Pozitif Ayrımcılıkla Seçim”) gibi çalışmalarınız, toplumsal eşitlik politikalarıyla matematiksel modelleri bir araya getiriyor. Bu dengeyi kurmakta en zorlandığınız nokta nedir?
Cevap 4: Pozitif ayrımcılık uygulamalarında, gerek politika düzeyinde gerekse bizim bu konudaki kuramsal çalışmalarımızda gerilim noktası aynı yerde ortaya çıkıyor. Bir yandan tarihsel olarak dezavantajlı grupların durumunu iyileştirme hedefi var; diğer yandan bu hedefe ulaşmanın, kaçınılmaz olarak, bu tür bir politika olmasa belirli pozisyonları elde edecek, örneğin üniversite yerleştirmelerinde daha başarılı olmuş adayların aleyhine sonuçlar doğurması söz konusu. Bu durum, bireysel düzeyde bakıldığında “hak edilmiş” görünen bir sonucun değiştiriliyor olması hissini yaratabiliyor. Yapılan müdahalenin amacı, tek tek bireylerin performansını değil, tarihsel eşitsizliklerin uzun vadeli etkilerini dikkate almak. Tam da bu nedenle pozitif ayrımcılık, normatif açıdan son derece zorlayıcı bir denge problemine işaret ediyor: kısa vadede adalet duygusunu zedeleme riski ile uzun vadede yapısal eşitsizlikleri azaltma hedefi arasında gerçek bir açmaz söz konusu.
Soru 5: Bugünlerde oyun teorisi veya seçim teorisinde sizi en çok heyecanlandıran yeni yönelim ya da açık problem nedir? 
Cevap 5: Doğrusu ne oyun kuramında ne de seçim kuramında şu anda etrafında belirgin bir araştırma izleği oluşmuş ve beni özellikle sürükleyen bir alan görüyorum. Güncel olarak “moda” olan pek çok konu, büyük ölçüde daha önce kapsamlı biçimde çalışılmış problemlerin tersyüz edilmesiyle elde edilen varyasyonlar niteliğinde; ya da iktisatta hâlihazırda var olan bazı çalışmaların yanına ``AI‘‘ başlığı ekleyerek kartezyen bir bakış açısıyla genişletmeye çalışan yapılardır. Bununla birlikte, öneminin giderek artacağına inandığım bir konu var: bireysel seçimlerin nasıl toplulaştırıldığı. Yalnızca toplulaştırılmış gözlemlerimiz varken, bireysel seçim davranışları ile bu toplulaştırılmış sonuçlar arasında nasıl bir bağ kurulabileceği sorusu. Bu meselenin bir yönü, iktisatta sıklıkla başvurulan “temsili ajan”yaklaşımıyla da doğrudan ilişkilidir ve bu bağlamda kuramsal açıdan hâlâ önemli açıklıklar barındırmaktadır. 
Soru 6: Ekonomi eğitiminin geleceği açısından, veri bilimi ve yapay zekâ gibi alanlarla entegrasyon hakkında ne düşünüyorsunuz? 
Cevap 6: Veri bilimi, kabaca bakıldığında, önemli bir kısmı iktisat eğitimine dayanan, geri kalan kısmı ise istatistik, bilgisayar mühendisliği ve bilgisayar bilimleriyle beslenen disiplinlerarası bir alan. Nitekim dünyanın önde gelen üniversitelerinde, iktisat bölümlerinin öncülüğünde ya da ortaklığında bu tür programlar hızla yaygınlaşıyor; Türkiye’de de benzer programların açılmaya başladığını görüyoruz. Bu gelişme, ekonomi eğitiminin doğal bir evrimi olarak değerlendirilmeli. 
Yapay zekâya gelince, bunun iktisadı diğer disiplinlerden köklü biçimde ayıran özel bir etkisi olduğunu düşünmüyorum. Yapay zekâ, esasen güçlü bir araç. İnternetin yaygınlaşması ya da tarımda saban yerine traktörün kullanılmaya başlanması gibi, üretkenliği artıran ve çalışma biçimlerimizi dönüştüren bir teknoloji. Elbette hayatımızda ve akademide önemli değişiklikler yaratacak; ancak bu değişimin, internetin ilk yıllardaki marjinal etkisinden bile daha sınırlı ve zamana yayılan bir dönüşüm olacağını tahmin ediyorum. Önemli olan, bu araçlarla yaşamayı ve onları eleştirel biçimde kullanmayı öğrenmek. 
Soru 7: Doktora sürecinizi New York Universitesinde tamamladınız. Bu dönemde sizi bugün hâlâ etkileyen bir akademik deneyiminizi paylaşır mısınız? 
Cevap 7: Doktoraya başlarken, akademisyen olma fikrini zihnimde şekillendiren şey hocalarımdı. Onlar, bu yolun nasıl yüründüğünü bize adeta yaşayarak gösteriyorlardı. Özgürlükçü bir akademik ortamda yetişmiş biri olarak, çevremde yalnızca alanlarında son derece yetkin değil, aynı zamanda dervişhane denebilecek bir yaşam anlayışına sahip, mütevazı ve örnek insanlar vardı. Gençken, NYU gibi Amerika’daki iyi okulların da büyük ölçüde bu tür insanlarla dolu olduğu yanılsamasına kapılıyorsunuz. Oraya gittiğimde fark ettiğim şey, bunun genelleştirilebilir bir durum olmadığıydı. Elbette son derece yetenekli, çok zeki ve aynı zamanda insani vasıfları güçlü akademisyenler vardı; ancak bunlar açıkça azınlıktaydı. Sevindirici olan taraf şuydu: bu kişiler aynı zamanda yaptıkları işin de en iyileri arasındaydı ve benim onlarla çalışma, zaman geçirme ve doğrudan temas kurma şansım oldu. Bunu, Amerikan kapitalizminin akademi üzerindeki üstyapısal etkileriyle açıklamak mümkündür; ancak bu değerlendirmeyi uzun uzadıya açmak istemem. Şunu söyleyebilirim ki, bu deneyim benim için öğretici oldu. Orada kalıp ruhumu yoracak bu sistemin bir parçası olmaktansa, daha insani, belki sadece daha aşina bulduğum ülkemin elit akademik “faunasına” dönmeyi ve burada eksik olduğunu düşündüğüm yönleri geliştirmeye çalışmayı tercih ettim. Bugün akademik ve kişisel duruşum üzerinde etkisi olan temel deneyim de, esasen budur. 
Soru 8: Bir araştırma fikrini seçerken sezgi mi, literatürdeki boşluk mu, yoksa toplumsal fayda mı sizin için belirleyici olur? 
Cevap 8: Bir araştırma fikrinin ortaya çıkış aşamasında benim için belirleyici olan unsur büyük ölçüde sezgi. İlk kıvılcım genellikle “burada ilginç bir şey var” hissiyle doğuyor. Ancak bu sezgisel fikir ortaya çıktıktan sonra, bunun anlamlı bir akademik çalışmaya dönüşüp dönüşemeyeceğini değerlendirmek kaçınılmaz olarak literatürdeki boşluklara bakmayı gerektiriyor. Bu aşamada, çalışmanın gerekli olup olmadığı, mevcut bilgi birikimine gerçekten yeni bir katkı yapıp yapmadığı netleşiyor. Çalışma olgunlaşıp vücut bulduktan sonra ise toplumsal bir fayda üretmesini ancak temenni edebilirim; bunu baştan planlamak çoğu zaman mümkün olmuyor, fakat ortaya çıkan sonuçların daha geniş bir çerçevede anlamlı olmasını umut ediyorum.
Soru 9: Genç araştırmacılara özellikle iktisadın matematiksel tarafına ilgi duyan öğrencilere hangi temel alışkanlıkları önerirsiniz? 
Cevap 9: Bu alanda ilerlemek isteyenlerin çok çalışmaya alışmaları kaçınılmazdır. Bunun yanında, matematiğe yönelik bir sevgi ve becerinin yanı sıra, bu alanda bir sezgi inşa etmeleri de gerekir. Basma alıp tavsiyelerin ötesine geçecek olursam, belki de en önemli öneri, kişinin kendisiyle baş başa kalabilmeyi öğrenmesi olur. Zaman zaman daha dervişhane bir hayatı sınamak, yalnızlıkla ve yoğun düşünmeyle barışık olabilmek, bu anlamda kendini geliştirmek önemli olabilir. Buna ek olarak, çevreye dikkatle bakmayı, hem bireysel hem de toplumsal düzeyde derinlemesine gözlem yapabilme yeteneğini edinmeyi de özellikle vurgulamak isterim. Bütün bunları, tavsiyelerin çoğu zaman pek de işe yaramadığını bilen biri olarak söylüyorum. 
Soru 10: Ekonomik karar modellerinin gelecekte nörobilim, biyofizik veya davranışsal fizik modelleriyle kesişmesi hakkında ne düşünüyorsunuz? 
Cevap 10: Bu konuda geleceğe bakmaya bile gerek yok. Aslında iktisat, özellikle karar teorisi ve davranış modelleri, en azından 1950’lerden bu yana nörobilim, psikoloji ve fizikten beslenerek birlikte evriliyor. Bu disiplinlerarası etkileşim, dönemsel bir moda değil; yapısal ve kalıcı bir süreç. Ben bu ortak evrimleşmenin önümüzdeki yıllarda da benzer bir doğrultuda devam edeceğini, farklı alanların kullandığı kavram ve araçların iktisadi modelleri daha da zenginleştireceğini düşünüyorum.
Soru 11: Sizce bu tür disiplinler arası yaklaşımlar teorik ekonominin yönünü değiştirebilir mi? 
Cevap 11: Son olarak, eklemek istediğiniz bir konu var mı hocam? Bu tür disiplinler arası yaklaşımların teorik ekonominin yönünü tamamen “değiştirmesinden” ziyade, yönünü bulmasında kaçınılmaz biçimde etkili olacağını düşünüyorum. Teorik iktisat, tarihsel olarak zaten farklı disiplinlerle etkileşim içinde gelişti; bu etkileşim derinleştikçe hangi soruların sorulacağı ve hangi araçların kullanılacağı da doğal olarak şekilleniyor. 
Eklemek istediğim özel bir husus yok. İlginiz için çok teşekkür ederim. Umarım bu söyleşi okuyucular için hem faydalı hem de keyifli bir deneyim olmuştur.
Çok sağ olun var olun hocam. Değerli ve faydalı cevaplarınız  için ayrıca teşekkür ederim. Yeni yılda başarılarınız ve sağlığınız daim olsun. Tekrar görüşebilmek ümidiyle sizlerle tanışmaktan büyük bir memnuniyet duyduğumu belirtir, saygı, sevgi ve teşekkürlerimi sunarım.