Dergiler / Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi / 2021 / Cilt: 8 - Sayı: 2

Türkiye’de Bireysel Gelir Dağılımlarının Stokastik Baskınlık Kriteri ile Bölgelerarası Değerlendirmesi

Regional Evaluation of Individual Income Distribution in Turkey with Stochastic Dominance Criteria

Sayfa
239–262
Yayın Tarihi
2021-07-01
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Çalışmada elde edilen bulguların bölgelere göre politika geliştirme sürecinde karar alıcılar açısından değerlendirilebilir nitelikte olduğu düşünülmektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Ülkemizde gelir dağılımı analizi için kullanılan en yaygın yaklaşımlar yüzde paylar ve Lorenz Eğrisi üzerinden hesaplanan Gini katsayısıdır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Parametrik olmayan bir yaklaşım olarak stokastik baskınlık, klasik yaklaşımlardan farklı bir yorumla gelir dağılımları arasında mikro düzeyde karşılaştırma sağlamaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Çalışmada elde edilen bulguların bölgelere göre politika geliştirme sürecinde karar alıcılar açısından değerlendirilebilir nitelikte olduğu düşünülmektedir.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:2007-2016 Verileri
⚙️Değişkenler:Stokastik sıralama · gelir dağılımı · gelir eşitsizliği

Özet

Ülkemizde gelir dağılımı analizi için kullanılan en yaygın yaklaşımlar yüzde paylar ve Lorenz Eğrisi üzerinden hesaplanan Gini katsayısıdır. Parametrik olmayan bir yaklaşım olarak stokastik baskınlık, klasik yaklaşımlardan farklı bir yorumla gelir dağılımları arasında mikro düzeyde karşılaştırma sağlamaktadır. Lorenz eğrisinin hesaplama süreci stokastik baskınlık kriteri ile direkt ilişkilidir. İkinci Dereceden Stokastik Baskınlık (SSD) kriteri günümüzde daha çok finans alanında yapılan analizlerde kullanılırken Lorenz Eğrisi gelir dağılımı eşitsizliği üzerine yapılan analizlerde kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Türkiye’de bölgeler arası gelir dağılımının keşfedilmesi amacıyla, TÜİK’in Gelir ve Yaşam Koşulları Araştırması 2007-2016 yılları arası anketleri İstatistiki Bölge Birimleri Sınıflamasına göre Düzey-1’e göre incelenmiştir. Bölgeler arası gelir dağılımı farklılıkları SSD kriteri ile karşılaştırılmakta ve bireysel gelirlerin birbirlerine baskınlığı incelenmektedir. Bireysel gelir dağılımlarının karşılaştırmalarından elde edilen sonuçlara göre; İstanbul ve Doğu Karadeniz diğer bölgelere en fazla sayıda baskınlık sağlayan bölgelerdir. Güney Doğu Anadolu bölgesinin hiçbir bölgeye karşı bireysel gelir dağılımları açısından baskın olmayan bir bölge olduğu söylenebilmektedir. Dolayısıyla SSD kriteri açısından değerlendirildiğinde gelir eşitsizliğinin, özellikle diğer bölgelere göre fazla sayıda baskınlık alabilen bölgeler ile baskınlık alamayan bölgeler arasında büyük boyutta olduğu söylenebilir. Çalışmada elde edilen bulguların bölgelere göre politika geliştirme sürecinde karar alıcılar açısından değerlendirilebilir nitelikte olduğu düşünülmektedir.

Abstract

The most common approaches used for income distribution analysis are the percentile shares and the Gini coefficient calculated on Lorenz curve. As another nonparametric approach, stochastic dominance provides different interpretation opportunities for comparison between income distributions. While the second order stochastic dominance criterion is a term mostly used in finance; Lorenz Curve is used in the analysis of income distribution inequality. In order to be discovered in terms of regional income distribution in Turkey, the Turkey Statistics Institute Survey of Income and Living Conditions survey years 2007-2016 were used. According to the comparison of individual income distributions among regions, while the regions that provide the highest number of dominance are Istanbul and East Blacksea, South East Anatolia region cannot second order stochastically dominate any region. Therefore, when considered in terms of the second order stochastic dominance criteria, it can be said that the income inequality is large, especially between regions that can dominate other regions with a large number and regions that cannot. The results obtained are considered to be evaluable in the policy development process by regions.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

FİDAN, N. (2021). Türkiye’de Bireysel Gelir Dağılımlarının Stokastik Baskınlık Kriteri ile Bölgelerarası Değerlendirmesi. Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, Cilt: 8 - Sayı: 2, 239–262. https://ajindex.com/articles/218759

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (16)

  1. Acar, İ. (2015), Türkiye’de gelir dağılımı, Hak-İş Uluslararası Emek ve Toplum Dergisi, 4(8), 42-59.
  2. Anderson, G. (1996). Nonparametric tests of stochastic dominance in income distributions. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1183-1193.
  3. Alabaş, M. M. (2015). Türkiye’de Bölgesel düzeyde gelir dağılımı eşitsizliğinin incelenmesi. IV. Türkiye Lisansüstü Çalışmalar Kongresi Bildiriler Kitabı II, 255-271.
  4. Aran, M., Demir, S., Sarıca, Ö. & Yazıcı, H. (2010). Poverty and inequality changes in Turkey (2003-2006).
  5. Ankara, Türkiye: World Bank. [Available online at: http://hdl.handle.net/10986/27836.]. Erişim Tarihi: 12.03.2020.
  6. Atkinson, A.B. (1970). On the measurement of inequality. Journal of Economic Theory, 2, 244–263.
  7. Bishop, J. A., Chakraborti, S. & Thistle, P. D. (1989). Asymptotically distribution-free statistical inference for generalized Lorenz curves. The Review of Economics and Statistics, 725-727.
  8. Bishop, J. A., Formby, J. P. & Smith, W. J. (1991). International comparisons of income inequality: Tests for Lorenz dominance across nine countries. Economica, 461-477.
  9. Coşkun, M. N. (2012). Türkiye'de Yoksulluk: Bölgesel Farklılıklar ve Yoksulluğun Profili (No. 2012/59). Discussion Paper. Ankara, Türkiye: Turkish Economic Association. [Çevrim-içi: http://www.tek.org.tr/files/disc/dt115.pdf]. Erişim Tarihi: 12.03.2020.
  10. Dasgupta, P., Sen, A. & Starrett, D. (1973). Notes on the measurement of inequality. Journal of economic theory, 6(2), 180-187.
  11. Davidson, R. & Duclos J.Y. (2000). Statistical ınference for stochastic dominance and for the measurement of poverty and ınequality. Econometrica, 68(6), 1435-1464.
  12. Dorfman, R. (1979). A formula for the Gini coefficient. The review of economics and statistics, 146-149.
  13. Ersungur, Ş. M. ve Polat, Ö. (2006). Türkiye’de bölgeler arasında yakınsama analizi. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(2), 335-343.
  14. Ferreira, F. H. & Litchfield, J. (1996). Growing apart: inequality and poverty trends in Brazil in the 1980s. LSE STICERD Research Paper, (23). [Available online at: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1094768 ]. Retrieved on January 15, 2020.
  15. Filiztekin, A. (2008). Türkiye'de bölgesel farklar ve politikalar, Türk Sanayicileri ve İş Adamları Derneği, TÜSİAD-T/2008-09/471. [Çevrim-içi: http://research.sabanciuniv.edu/8885/1/bolgeselfarklar.pdf ], Erişim Tarihi: 20.02.2020.
  16. Filiztekin, A. (2009). Türkiye'de bölgesel farklar. [Çevrim-içi: http://research.sabanciuniv.ed