Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular- Türkiye İstatistik Kurumu (TUİK) yıllık Hanehalkı kullanılabilir gelir verileri kullanılarak, 2006-2016 yılları arasında İstatistiki Bölge Birimleri Sınıflamasına göre 12 bölge arasında (İBBS-1.Düzey) ikişerli karşılaştırmalar yapılmış ve belirli bölgelerin çalışmada ele alınan dönemde diğerlerine göre gelir dağılımı açısından baskın olduğu gösterilmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Amaç- Bu çalışmada, klasik yaklaşımlara göre yeni sayılabilecek bir ölçüt olan SSD kriteri ile, Türkiye’de farklı gelir düzeylerine ilişkin dağılımların bölgelerarası düzeyde karşılaştırılması amaçlanmaktadır. Yöntem- İkinci dereceden stokastik baskınlık (SSD) kriteri Gini katsayısına dayanarak bölgeler arasında gelir dağılımı açısından karşılaştırma yapma olanağı sunmaktadır. Bulgular- Türkiye İstatistik Kurumu (TUİK) yıllık Hanehalkı kullanılabilir gelir verileri kullanılarak, 2006-2016 yılları arasında İstatistiki Bölge Birimleri Sınıflamasına göre 12 bölge arasında (İBBS-1.Düzey) ikişerli karşılaştırmalar yapılmış ve belirli bölgelerin çalışmada ele alınan dönemde diğerlerine göre gelir dağılımı açısından baskın olduğu gösterilmiştir. Aynı yöntem ile yine Gini katsayıları dikkate alınarak ilgili yıllarda kaydedilen katsayının yıllar arasındaki etkinliği de incelendiğinde, belirli yılların diğer yıllara göre Gini katsayısı açısından daha etkin olduğu gözlenmiştir. Sonuç- SSD kriteri gelir dağılımı analizinde kullanılabilecek bir ölçüm aracıdır. Dolayısıyla bu çalışmada SSD kriterinin Lorenz eğrisine göre daha fazla bilgi sağladığı gösterilmeye çalışılmaktadır.
Abstract
Purpose- In this study, by using second order stochastic dominance criteria which is a new criterion compared to classical approaches, it is aimed to compare the distributions of the regions with different income levels in Turkey. Methodology- Second order stochastic dominance (SSD) criteria provides comparison between the regions in terms of their income distribution based on Gini coefficient. Findings- By using annualy equivalised household disposable income data from Turkish Statistical Institute (TUİK), between 2006-2016 years, binary comparisons were made among the regions (NUTS-1) and it has been shown that certain regions dominate the some others in terms of income distribution in the period covered in the study. Also via same approach we observed that certain years are more effective in terms of Gini coefficient than other years. Conclusion- SSD criteria is a measure that can be used in income distribution analysis. Therefore, in this study we tried to show that the SSD criteria provides more information than the Lorenz curve.