Vergi; devletin hükümranlık gücüne dayanarak kamu hizmetleri ve yatırımlarının finansmanı amacıyla gerçek ve tüzel kişiliklerden karşılıksız ve zorunlu olarak tahsil ettiği iktisadi değerleri ifade etmektedir. Vergileme politikası ekonomi politikalarının bir alt branşıdır. Bu politikaları etkileyen sosyolojik, ekonomik, finansal ve benzeri birçok faktör vardır. Günümüz küreselleşen dünyada bu faktörlerden biri de coğrafi faktörlerdir. Coğrafi faktörlerin jeopolitik faktörlerle ekonominin işleyişine ve ekonomi politikalarına yaptığı etki, jeo-ekonomi olarak ifade edilmektedir. Yeni gelişen bir ekonomi ve jeo-ekonomi sahası olarak vergilemenin jeopolitiği; yerel, bölgesel ve küresel ölçekte coğrafi faktörlerin vergileme politikalarının oluşumu ve sonuçlarına olan etkilerini incelemektedir. Bu etkilerin doğru bir şekilde saptanması için coğrafi faktörlerin ifade ettiği jeopolitik tipolojilerin belirlenmesi gerekmektedir. Bu bağlamda bu çalışmanın amacı; G-20 gelişmiş ekonomileri çerçevesinde kolonyal (denizel), karasal ve geçiş (karma, hem denizel hem karasal özellik gösteren ülkeler) jeopolitik tipolojilerine göre vergilemenin jeopolitiğinin nasıl farklılaştığını tespit etmektir. Kolonyal tipolojiye sahip ülkeler; ABD, Birleşik Krallık, Japonya, karasal tipolojiye sahip ülkeler; Almanya, Rusya Federasyonu, Kanada; geçiş tipolojisine sahip ülkeler; Brezilya, Çin, Hindistan olarak belirlenmiştir. Çalışmada panel robust regresyon ve panel VAR metodu kullanılmıştır. Çalışmanın gözlem aralığı aylık frekansta 1990-2019 arası dönemdir. Panel Robust Regresyon sonuçlarına göre: karasal tipolojide vergileme politikalarının etkinliği düşük bulunmuştur. Kolonyal tipolojide ise vergileme politikalarının etkinliği yüksek gözlemlenmiştir. Geçiş tipolojisinde ise vergileme politikaları etkilidir, ancak kolonyal tipolojiden daha az etkilidir. Ticari vergilerin büyümeye olan etkisi kolonyal ve karasal tipolojilerde pozitif iken, geçiş tipolojisinde negatif olarak görülmüştür. Robost regresyonda elde edilen statik sonuçlar; Panel VAR yöntemiyle dinamik analiz sonuçları ile de desteklenmiştir.
In the simplest terms, tax; refers to the economic values that the state collects from real and legal entities to finance public services and investments based on its sovereign power. Taxation policy is a sub-branch of economic policies. Many factors affect these policies, such as sociological, economic, etc. In today’s globalising world, one of these factors is geographical factors. The effect of geographical factors on the functioning of the economy and economic policies with geopolitical factors is expressed as geo-economy. The geopolitics of taxation as a newly developing economy and geo-economic field; examines the effects of geographical factors on the formation and results of taxation policies on a local, regional and global scale. To determine these effects accurately, it is necessary to determine the geopolitical typologies expressed by the geographical factors. In this context, the aim of this study is; It is to determine how the geopolitics of taxation differs according to the colonial (Marine), terrestrial and transition (Mixed, both maritime and terrestrial) geopolitical typologies within the framework of the G-20 developed economies. Countries with colonial typology; USA, UK, Japan, terrestrial typology; Germany, Russian Federation, Canada; Countries with a transitional typology; Brazil, China, and India. Panel robust regression and panel VAR method were used in the study. The observation interval of the study is the period between 1990-2019 at a monthly frequency. According to the panel’s Robust Regression results, taxation policies’ efficiency in terrestrial typology wae low. In the colonial typology, the effectiveness of taxation policies was observed to be high. Taxation policies are effective in the transitional typology but somewhat less so than in the colonial typology. While the effect of commercial taxes on growth was positive in colonial and continental typologies, it was negative in transition typology. Dynamic analysis with the Panel VAR method also supported static results obtained in robot regression.