Journals / Sosyal Siyaset Konferansları Dergisi / 2024 / Sayı: 87

Dynamics Of Income Distribution in the Five Fragile Countries: An Empirical Application

Kırılgan Beşli Ülkelerinde Gelir Dağılımının Dinamikleri: Ampirik Bir Uygulama

Oğuz Öztunç(Kırıkkale Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İktisat Anabilim Dalı)0000-0002-0296-6947
Seda Bayrakdar(Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi, Finansal Bilimler Fakültesi, Finans ve Bankacılık Bölümü)0000-0003-3879-6561
Pages
89–103
Publication Date
2024-12-31
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

According to the empirical results, it is concluded that increases in the broad money supply and human capital in the so-called Fragile Five countries increase income inequality, while increases in financial development reduce income inequality.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:One of the important topics of economic theory is the discussion of income distribution inequality.
📊
Key Findings & Data:In this study, the dynamics of income distribution in the countries called the Fragile Five (Brazil, India, Indonesia, South Africa and Türkiye), which have been frequently examined recently, will be determined using the CCE estimator between 1994 and 2017 with panel data analysis.
💡
Conclusion & Impact:According to the empirical results, it is concluded that increases in the broad money supply and human capital in the so-called Fragile Five countries increase income inequality, while increases in financial development reduce income inequality.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2017 Verileri
⚙️Variables:Gelir Eşitsizliği · Kırılgan Beşli Ülkeleri · Makroekonomi

Abstract

One of the important topics of economic theory is the discussion of income distribution inequality. The role of the state and social institutions in improving income distribution inequalities in almost every country, whether developed or developing, is undeniable. Therefore, determining the dynamics affecting income distribution is important in terms of correctly determining the economic policies to be implemented in the countries. In this study, the dynamics of income distribution in the countries called the Fragile Five (Brazil, India, Indonesia, South Africa and Türkiye), which have been frequently examined recently, will be determined using the CCE estimator between 1994 and 2017 with panel data analysis. The GINI Coefficient was used as the dependent variable in the model to represent the income distribution. To make a specific policy recommendation as a result of the analysis, the independent variables were divided into two as monetary policy variables (policy rate, money supply) and fiscal policy variables (public expenditures, tax revenues). In addition, according to the literature, per capita national income growth, inflation rate, trade openness, financial openness, financial development and human capital data were included in the model as control variables. It is thought that this study will contribute to the literature since there is no such analysis in terms of monetary and fiscal policies in the Fragile Five Countries. According to the empirical results, it is concluded that increases in the broad money supply and human capital in the so-called Fragile Five countries increase income inequality, while increases in financial development reduce income inequality.

Özet

İktisat teorisinin önemli konularından birisi gelir dağılımı eşitsizliği tartışmalarıdır. İster gelişmiş ister gelişmekte olsun neredeyse her ülkelerde gelir dağılımı eşitsizliklerinin iyileştirilmesinde devletin ve sosyal kurumların rolü yadsınamaz. Bu nedenle gelir dağılımını etkileyen dinamiklerin tespit edilmesi, ülkelerde uygulanacak iktisat politikalarının doğru belirlenebilmesi açısından önem kazanmaktadır. Çalışmada son dönemde sıklıkla incelenen Kırılgan Beşli (Brezilya, Hindistan, Endonezya, Guney Afrika ve Turkiye) adı verilen ülkelerde gelir dağılımının dinamikleri panel veri analizi ile 1994-2017 yıllarını kapsayan dönem için CCE tahmincisi kullanılarak tespit edilmeye çalışılacaktır. Modelde bağımlı değişken olarak gelir dağılımını temsil etmesi açısından GINI Katsayısı kullanılmıştır. Analiz sonucunda spesifik bir politika önerisi yapılabilmesi için bağımsız değişkenler ise para politikası değişkenleri (politika faizi, para arzı) ve maliye politikası değişkenleri (kamu harcamaları, vergi gelirleri) olarak ikiye ayrılmıştır. Ek olarak literatür uyarınca kişi başına düşen milli gelir büyümesi, enflasyon oranı, ticari açıklık, finansal açıklık, finansal gelişmişlik ve beşeri sermaye verileri kontrol değişkenler olarak modele dahil edilmiştir. Kırılgan Beşli Ülkelerinde para ve maliye politikaları uyarınca böyle bir analize rastlanmaması nedeniyle bu çalışmanın literatüre katkı yapacağı düşünülmektedir. Ampirik sonuçlar neticesinde, Kırılgan Beşli olarak adlandırılan ülkelerde geniş para arzında ve beseri sermayede meydana gelen artışların gelir eşitsizliğini artırdığı, bunun aksine finansal gelişmişlikte meydana gelen artışların ise gelir eşitsizliğini azalttığı sonucuna ulaşılmıştır.

🔖

Cite This Article

Öztunç, O., Bayrakdar, S. (2024). Dynamics Of Income Distribution in the Five Fragile Countries: An Empirical Application. Sosyal Siyaset Konferansları Dergisi, Sayı: 87, 89–103. https://doi.org/10.26650/jspc.2024.87.178222

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (51)

  1. Akbakay, Z., ve D. Barak. 2020. “Yükselen Piyasalarda Ekonomik Küreselleşme ve Gelir Eşitsizliği İlişkisi”. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi 16(1):17-34. doi: 10.17130/ijmeb.700812. google scholar
  2. Akbulut, E. 2021. “Türkiye’de Enflasyon, Faiz, Vergiler ve Gelir Dağılımı İlişkisi: Ampirik Analiz”. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi 17(1):147-69. google scholar
  3. Aktaş, E. E., ve S. Dokuzoğlu. 2022. “Enflasyon-Gelir Eşitsizliği İlişkisi: Gelişmiş ve Gelişmekte Olan Ülkeler için Panel Eşik Değer Analizi”. Sosyoekonomi 30(51):449-70. doi: 10.17233/sosyoekonomi.2022.01.22. google scholar
  4. Aman, A., U. Ahmad, ve S. M. Saleem. 2021. “Investigating the Link Between Macroeconomic Factors and Income Inequality of Asian Countries”. iRASD Journal of Economics 3(3). doi: 10.52131/joe.2021.0303.0052. google scholar
  5. Arslan, M. A., ve M. Ü. Şaşmaz. 2021. “Kamu Borçlarının Gelir Dağılımı Üzerindeki Etkisi: Avrupa Birliği Geçiş Ekonomileri Örneği”. International Journal of Management Economics and Business 17(3):660-80. doi: 10.17130/ijmeb.809634. google scholar
  6. Aydın, İ., ve B. Tuğrul. 2022. “Türkiye Eğitim Verisinin OECD Ülkeleri Ile Karşılaştırılması”. SETSCI - Conference Proceedings 14:1-7. doi: 10.36287/setsci.5.2.001. google scholar
  7. Ayres, J., M. Garcia, D. Guillen, ve P. Kehoe. 2021. “The History of Brazil”. Ss. 133-96 içinde A Monetary and Fiscal History of Latin America, 1960-2017, editör T. J. Kehoe ve J. P. Nicolini. Minneapolis Minnesota: University of Minnesota Press. google scholar
  8. Beyaz Sipahi, B. 2021. “Türkiye’de Eğitim Harcamaları Gelir Dağılımı ve Enflasyon İlişkisi: Eşbütünleşme Analizi”. Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi SBE Dergisi 11(2):553-67. doi: 10.30783/nevsosbilen.869412. google scholar
  9. Bozik, M. S. 2019. “Reel Faiz Oranı ve Gelir Eşitsizliği Üzerindeki Etkisi”. İktisat Politikası Araştırmaları Dergisi - Journal of Economic Policy Researches 6(2):107-20. doi: 10.26650/JEPR572329. google scholar
  10. Breusch, T. S., ve A. R. Pagan. 1980. “The Lagrange Multiplier Test and its Applications to Model Specification in Econometrics”. The Review of Economic Studies 47(1):239-53. doi: 10.2307/2297111. google scholar
  11. Bükey, A. M., ve B. I. Çetin. 2017. “Türkiye’de Gelir Dağılımına Etki Eden Faktörlerin En Küçük Kareler Yöntemi ile Analizi”. Maliye Araştırmaları Dergisi 3(1):103-17. google scholar
  12. Cengiz, V., ve S. Demir. 2023. “Trade Openness, Financial Openness and Income Inequality: Empirical Evidence for MIST Countries/ Ticari Açıklık, Finansal Açıklık ve Gelir Eşitsizliği İlişkisi: MIST Ülkeleri Için Ampirik Bulgular”. Uluslararası Ekonomi İşletme ve Politika Dergisi 7(1):16-27. doi: 10.29216/ueip.1181188. google scholar
  13. Coibion, O., Y. Gorodnichenko, L. Kueng, ve J. Silvia. 2012. “Innocent Bystanders? Monetary Policy and Inequality in the U.S.” google scholar
  14. Croissant, Y., ve G. Millo. 2019. Panel Data Econometrics with R. Hoboken, NJ Chichester: Wiley. google scholar
  15. Çınaroğlu, S. 2017. “Sağlık Harcamalarının Tahmininde Makine Öğrenmesi Regresyon Yöntemlerinin Karşılaştırılması”. Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering 22(2):179-200. doi: 10.17482/uumfd.338805. google scholar
  16. Doğan, E., ve C. Güler. 2021. “An Analysis of the Impacts of Financial Inclusion on Income Inequality in the Fragile Five Countries”. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi 43(1):1-20. doi: 10.14780/muiibd.960047. google scholar
  17. Feenstra, R. C., ve G. H. Hanson. 1996. “Globalization, Outsourcing, and Wage Inequality”. The American Economic Review 86(2):240-45. google scholar
  18. Feenstra, R. C., R. Inklaar, veM. P. Timmer. 2015. “The Next Generation of the Penn World Table”. American Economic Review 105(10):3150-82. doi: 10.1257/aer.20130954. google scholar
  19. Galor, O., ve D. Tsiddon. 1996. “Income Distribution and Growth: The Kuznets Hypothesis Revisited”. Economica 63(250):S103. doi: 10.2307/2554811. google scholar
  20. Greenwood, J., ve B. Jovanovic. 1990. “Financial Development, Growth, and the Distribution of Income”. The Journal of Political Economy 98(5,):1076-1107. google scholar
  21. Guliyev, H. 2023. “Heterojen Yapısal Kırılmaları Dikkate Alan Heterojen Panel Veri Tahmincilerinin Türetilmesi: G7 Ülkelerinde Ekonomik Büyüme İle Enerji Tüketimi Arasındaki İlişki”. Yayımlanmamış Doktora Tezi, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul. google scholar
  22. Gündüz, H. İ. 2014. “Panel Veri Modellerinde Parametre Homojenlik Testlerinin Performanslarının Karşılaştırılması ve Risk İle Getiri Oranı Arasındaki İlişkinin Analizi”. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul. google scholar
  23. Husain, S., K. Sohag, R. Hasan, ve S. M. R. Shams. 2020. “Interest Rate and Income Disparity: Evidence from Indonesia”. Strategic Change 29(6):665-72. doi: 10.1002/jsc.2381. google scholar
  24. International Labour Organization. 2008. World of Work Report 2008 - Income Inequalities In The Age Of Financial Globalization. Geneva: International Labour Organization. google scholar
  25. İsagiller, A. 2007. “Income Distribution And Economic Growth”. Sosyal Bilimler Dergisi (1):83-94. google scholar
  26. Khan, Z., ve M. A. Khan. 2023a. Do Fiscal and Monetary Policies Contribute to Income Distribution? Empirical Evidence from Central Asian Countries. preprint. In Review. doi: 10.21203/rs.3.rs-1756885/v1. google scholar
  27. Khan, Z., ve M. A. Khan. 2023b. “The Effect of Monetary Policy on Income Inequality: Empirical Evidence from Asian and African Developing Economies”. Journal of Central Banking Theory and Practice 12(3):133-58. doi: 10.2478/jcbtp-2023-0028. google scholar
  28. Levine, R. 2005. “Finance and Growth: Theory and Evidence”. Ss. 865-934 içinde Handbook of Economic Growth. C. 1, editör P. Aghion ve S. N. Durlauf. Elsevier. google scholar
  29. Magwedere, M. R., ve G. Marozva. 2022. “Monetary Policy and Inequality Links: Should Central Banks Be Concerned?” Global Business Review 097215092211152. doi: 10.1177/09721509221115227. google scholar
  30. de Melo Modenesi, A., K. da Costa, B. Modenesi, N. Montani, S. Kappes, ve F. N. da Costa. 2023. “Effects of Monetary Policy on Income Distribution: Evidence from Brazil”. IE/UFRJ Discussion Paper 029 | 2023 1-20. google scholar
  31. Moscone, F., ve E. Tosetti. 2009. “A Review and Comparison of Tests of Cross-Section İndependence in Panels”. Journal of Economic Surveys 23(3):528-61. doi: 10.1111/j.1467-6419.2008.00571.x. google scholar
  32. Odedokun, M. O., ve J. I. Round. 2004. “Determinants of Income Inequality and Its Effects on Economic Growth: Evidence from African Countries”. African Development Review 16(2):287-327. doi: 10.1111/j.1017-6772.2004.00093.x. google scholar
  33. Öztürk, Ş. 2014. “Güney Afrika’nın Siyah Ekonomik Güçlendirme Stratejisi”. Çalışma ve Toplum 4(43):125-60. google scholar
  34. Panetta, F. 2015. The Distributional Consequences of Monetary Policy. Amsterdam: De Nederlandsche Bank. google scholar
  35. Pesaran, M. H. 2004. “General Diagnostic Tests for Cross Section Dependence in Panels”. SSRN Electronic Journal. doi: 10.2139/ssrn.572504. google scholar
  36. Pesaran, M. H. 2007. “A Simple Panel Unit Root Test in the Presence of Cross-Section Dependence”. Journal of Applied Econometrics 22(2):265-312. google scholar
  37. Pesaran, M. H., ve T. Yamagata. 2008. “Testing Slope Homogeneity in Large Panels”. Journal of Econometrics 142(1):50-93. doi: 10.1016/j.jeconom.2007.05.010. google scholar
  38. Pesaran, M. H. 2006. “Estimation and Inference in Large Heterogeneous Panels with a Multifactor Error Structure”. Econometrica 74(4):967-1012. google scholar
  39. Piketty, T. 2014. Capital in the Twenty-First Century. Cambridge Massachusetts: The Belknap Press of Harvard University Press. google scholar
  40. Polat, M. A. 2021. “Vergilendirme Politikalarının Gelir Dağılımı Üzerindeki Etkileri: AB Ülkeleri ve Türkiye İçin Yeni Nesil Bir Panel Veri Analizi”. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi 12(29):131-48. doi: 10.21076/vizyoner.725562. google scholar
  41. Rappaport, J. 1999. How Does Labor Mobility Affect Income Convergence? FRBKC Research Working Papers. RWP 99-12. Kansas: Federal Reserve Bank of Kansas City. google scholar
  42. Solt, F. 2020. “Measuring Income Inequality Across Countries and Over Time: The Standardized World Income Inequality Database”. Social Science Quarterly 101(3):1183-99. doi: 10.31235/osf.io/mwnje. google scholar
  43. Şanlı, D. 2019. “Ekonomik Büyüme ve Nitelik Uyarlanmış Beşeri Sermaye İlişkisi: 1973-2013 Panel Veri Çalışması”. Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 19(3):551-71. doi: 10.11616/basbed.v19i49542.582413. google scholar
  44. Taghizadeh-Hesary, F., N. Yoshino, ve S. Shimizu. 2018. “The Impact of Monetary and Tax Policy on Income Inequality in Japan”. The World Economy 43(10):2600-2621. doi: 10.1111/twec.12782. google scholar
  45. T.C. Ticaret Bakanlığı. 2023. Endonezya Ülke Profili. T.C. Ticaret Bakanlığı Uluslararası Anlaşmalar ve Avrupa Birliği Genel Müdürlüğü. google scholar
  46. Villanthenkodath, M. A., ve M. K. Mahalik. 2022. “Does Real Interest Rate Reduce Income Inequality in India? Evidence from Multivariate Framework Analysis.” European Journal of Government and Economics 11(2):193-209. doi: 10.17979/ejge.2022.11.2.8652. google scholar
  47. Vomberg, A., ve S. Wies. 2021. “Panel Data Analysis: A Nontechnical Introduction for Marketing Researchers”. Ss. 1-58 içinde Handbook of Market Research, editör C. Homburg, M. Klarmann, ve A. E. Vomberg. Cham: Springer International Publishing. google scholar
  48. Yerdelen Tatoğlu, F. 2020a. İleri Panel Veri Analizi: Stata Uygulamalı. 4. Baskı. İstanbul: Beta Basım Yayım Dağıtım A.Ş. google scholar
  49. Yerdelen Tatoğlu, F. 2020b. Panel Zaman Serileri Analizi: Stata Uygulamalı. 3. Baskı. İstanbul: Beta Basım Yayım Dağıtım A.Ş. google scholar
  50. Yumuşak, İ. G., ve M. Bilen. 2000. “Gelir Dağılımı - Beşeri Sermaye İlişkisi ve Türkiye Üzerine Bir Değerlendirme”. K.Ü. Sosyal Bilimler Dergisi 1(1):77-96. google scholar
  51. Zheng, Z. 2020. “Inflation and Income Inequality in a Schumpeterian Economy With Menu Costs”. Economics Letters 186:108524. doi: 10.1016/j.econlet.2019.07.009. google scholar