Journals / Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2023 / Cilt: 16 - Sayı: 1

The determinants of income poverty and material deprivation for Turkey: A multinomial probit model

Türkiye için gelir yoksulluğu ve maddi yoksunluğun belirleyicileri: Çok durumlu probit modeli

Pages
224–240
Publication Date
2023-01-31
DOI
—
🏛️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)

The findings indicate that education is the key factor influencing both income poverty and material deprivation for individuals in Turkey.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The purpose of this paper is to investigate the factors that affect income poverty and material deprivation of the individuals simultaneously for different sub-categories in Turkey.
📊
Key Findings & Data:The analysis was conducted with multinomial probit model by using cross-sectional data of TurkStat's Survey of Income and Living Conditions for the year of 2018.
💡
Conclusion & Impact:The findings indicate that education is the key factor influencing both income poverty and material deprivation for individuals in Turkey.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:2018 Verileri
⚙️Variables:Gelir yoksulluğu · maddi yoksunluk · çok durumlu probit modeli

Abstract

The purpose of this paper is to investigate the factors that affect income poverty and material deprivation of the individuals simultaneously for different sub-categories in Turkey. The analysis was conducted with multinomial probit model by using cross-sectional data of TurkStat's Survey of Income and Living Conditions for the year of 2018. The findings indicate that education is the key factor influencing both income poverty and material deprivation for individuals in Turkey. Accordingly, the probability of individuals being both income poor and materially deprived decreases as the level of education increases. In addition, variables such as age, gender, marital status, health, employment status and household size also have an impact on income poverty and material deprivation. Families with single parents and children, as well as the unemployed, have the highest probability of being materially deprived and income poor. While the probability of being income poor and materially deprived decreases as age increases, and men are more likely to be income poor and materially deprived than women, the effects of marital status and health differ in sub-categories. This implies that the effects of variables are not always in the same direction or magnitudes for income poor and materially deprived individuals, and in this context, income poverty and material deprivation should be evaluated differently, and policy-makers should also produce different policies for these two different situations.

Özet

Bu çalışmanın amacı, Türkiye için eş anlı olarak hem gelir yoksulluğu ve maddi yoksunluğu veya bunlardan birini tecrübe edip, diğerini etmeyen bireylerin bu durumlarına etki eden faktörleri incelemektir. TÜİK’in Gelir ve Yaşam Koşulları Araştırması’nın 2018 yılı mikro-kesit verileriyle çok durumlu bir probit model kurularak analiz gerçekleştirilmiştir. Elde edilen bulgular, Türkiye’de bireylerin hem gelir yoksulluğunu hem de maddi yoksunluğunu etkileyen en önemli değişkenin eğitim olduğunu göstermektedir. Buna göre eğitim düzeyi arttıkça bireylerin hem gelir yoksulu hem de maddi yoksun olma olasılıkları azalmaktadır. Eğitim değişkeninin yanında yaş, cinsiyet, medeni durum, sağlık, iş durumu ve hanehalkı büyüklüğü gibi değişkenler de gelir yoksulluğu ve maddi yoksunluk üzerinde etkilidir. Hane içerisinde gelir yoksulu ve maddi yoksun olma riski en yüksek gruplar ise tek ebeveyn ve çocuklardan oluşan aileler ve işsizlerdir. Yaş arttıkça gelir yoksulu ve maddi yoksun olma olasılığı azalmaktadır. Erkeklerin kadınlara göre gelir yoksulu ve maddi yoksun olma olasılıkları daha fazla iken, medeni durum ve sağlığın etkileri alt-kategorilerde farklılaşmaktadır. Bu da değişkenlerin, bireylerin gelir yoksulluğuna veya maddi yoksunluğuna etkilerinin her zaman aynı yönde olmadığını veya farklı büyüklüklerde olduğunu ve bu bağlamda gelir yoksulluğu ile maddi yoksunluğun farklı değerlendirilmesi gerektiğini göstermektedir. Politika-yapıcıların da bu iki farklı durum için farklı politikalar üretmesi gerekmektedir.

🔖

Cite This Article

UĞUR, M. S. (2023). The determinants of income poverty and material deprivation for Turkey: A multinomial probit model. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 16 - Sayı: 1, 224–240. https://ajindex.com/articles/880071

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (11)

  1. Acar, A., Anil, B. & Gursel, S. (2017). Mismatch between material deprivation and income poverty: The case of Turkey. Journal of Economic Issues, 51(3), 828-842.
  2. Acar, A. & Başlevent, C. (2014). Examination of the Transitions of Households into and out of Poverty in Turkey. BETAM Working Papers, No.15. Aran, M. A., Demir, S., Sarıca, Ö. & Yazici, H. (2010). Poverty and inequality changes in Turkey (2003-2006). State Planning Organization of the Republic of Turkey and the World Bank Welfare and Social Policy Analytical Work Program Working Paper, No.1. Aydin, K. & Güloğlu, T. (2011). Türkiye'de Nispi Yoksulluğun Sosyo-Ekonomik Analizi. Journal of Social Policy Conferences, 60, 89-118. Ayllón, S. & Gábos, A. (2017). The interrelationships between the Europe 2020 poverty and social exclusion indicators. Social Indicators Research, 130(3), 1025-1049.
  3. Berthoud, R. & Bryan, M. (2011). Income, deprivation and poverty: a longitudinal analysis. Journal of Social Policy, 40(1), 135-156.
  4. Betti, G., Cheli, B., Lemmi, A. & Verma, V. (2006). Multidimensional and Longitudinal Poverty: an Integrated Fuzzy Approach. In A. Lemmi & G. Betti (eds.), Fuzzy Set Approach to Multidimensional Poverty Measurement (p. 115-138). New York: Springer. Boarini, R. & Mira d'Ercole, M. (2006). Measures of material deprivation in OECD countries. OECD Social, Employment and Migration Working Papers N.37. OECD: Paris. Bowen, H. P. & Wiersema, M. F. (2004). Modeling limited dependent variables: Guidelines for researchers of strategic management. İçinde D. J. Ketchen & D. Bergh (eds.), Research methodology in strategy and management (Vol.1, 87-134).
  5. Elsevier Press.
  6. Bradshaw, J. & Finch, N. (2003). Overlaps in dimensions of poverty. Journal of Social Policy, 32(4), 513-525.
  7. Callan, T., Nolan, B. & Whelan, C. T. (1993). Resources, deprivation and the measurement of poverty. Journal of Social Policy, 22(2), 141-172.
  8. Cameron, A. C. & Trivedi, P. K. (2009). Microeconometrics Using Stata. Stata Press:
  9. Texas. Canbay, T. & Selim, S. (2010). Türkiye'de Hanehalkı Yoksulluğu. Ege Akademik Bakış, 10(2), 627-649.
  10. Cerioli, A. & Zani, S. (1990), A fuzzy approach to the measurement of poverty. In C. Dagum & M. Zenga (eds.), Income and wealth distribution, inequality and poverty (p.272-284), Springer Verlag: Berlin. Cheli, B. & Lemmi, A. (1995). A Totally Fuzzy and Relative Approach to the Multidimensional Analysis of Poverty. Economic Notes. Vol. 24 (1), p. 115-134.
  11. Chiappero-Martinetti, E. (1994). A New Appro