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

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.

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

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.

___

  • Acar, İ. (2015), Türkiye’de gelir dağılımı, Hak-İş Uluslararası Emek ve Toplum Dergisi, 4(8), 42-59.
  • Anderson, G. (1996). Nonparametric tests of stochastic dominance in income distributions. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1183-1193.
  • Alabaş, M. M. (2015). Türkiye’de Bölgesel düzeyde gelir dağılımı eşitsizliğinin incelenmesi. IV. Türkiye Lisansüstü Çalışmalar Kongresi Bildiriler Kitabı II, 255-271.
  • Aran, M., Demir, S., Sarıca, Ö. & Yazıcı, H. (2010). Poverty and inequality changes in Turkey (2003-2006). Ankara, Türkiye: World Bank. [Available online at: http://hdl.handle.net/10986/27836.]. Erişim Tarihi: 12.03.2020.
  • Atkinson, A.B. (1970). On the measurement of inequality. Journal of Economic Theory, 2, 244–263.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • Dasgupta, P., Sen, A. & Starrett, D. (1973). Notes on the measurement of inequality. Journal of economic theory, 6(2), 180-187.
  • Davidson, R. & Duclos J.Y. (2000). Statistical ınference for stochastic dominance and for the measurement of poverty and ınequality. Econometrica, 68(6), 1435-1464.
  • Dorfman, R. (1979). A formula for the Gini coefficient. The review of economics and statistics, 146-149.
  • Ersungur, Ş. M. ve Polat, Ö. (2006). Türkiye’de bölgeler arasında yakınsama analizi. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(2), 335-343.
  • 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.
  • 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.
  • Filiztekin, A. (2009). Türkiye'de bölgesel farklar. [Çevrim-içi: http://research.sabanciuniv.edu/11643/1/BolgeselFarklar_YKY.pdf ], Erişim Tarihi: 20.02.2020.
  • Filiztekin, A. ve Çelik, M. A. (2010). Türkiye’de bölgesel gelir eşitsizliği (Regional income inequality in Turkey). Megaron, 5(3), 116-127.
  • Foster, J. E. & Shorrocks, A. F. (1988). Poverty orderings. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 173-177.
  • Giorgi, G. M. & Gigliarano, C. (2017). The Gini concentration index: a review of the inference literature. Journal of Economic Surveys, 31(4), 1130-1148.
  • Güven, A. (2007), Türkiye’de ı̇ller arası gelir eşitsizliğinde teşvik politikasının rolü: bir ayrıştırma analizi, Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi, 7(14), 20-38.
  • Hadar, J. & Russell, W. R. (1969). Rules for ordering uncertain prospects. The American Economic Review, 25-34.
  • Hanoch, G. & Levy, H. (1969). The efficiency analysis of choices involving risk. The Review of Economic Studies, 36(3), 335-346.
  • Hepaktan, E. ve Alkaya A. (2001), Türkiye’de gelir dağılımının bölgesel yönden ı̇ncelenmesi, Yönetim ve Ekonomi, 8(2) , 39-54.
  • Karaca, O. (2004), Türkiye’de bölgeler arası gelir farklılıkları: yakınsama var mı?, Türkiye Ekonomi Kurumu Tartışma Metni, 2004/7.
  • Kuştepeli, Y. R. ve Halaç, U. (2004). Türkiye'de genel gelir dağılımının analizi ve iyileştirilmesi, Dokuz Eylül Dergisi, 6(4).
  • Le Breton, M., Michelangeli, A. & Peluso, E. (2012). A stochastic dominance approach to the measurement of discrimination. Journal of Economic Theory, 147(4), 1342-1350.
  • Litchfield, J. A. (1999). Inequality methods and tools, text for World Bank’s site on inequality, poverty and socio-economic performance. [Available online at: http://www.worldbank.org.], Retrieved on January 15, 2020.
  • Lorenz, M.O. (1905). Methods of measuring the concentration of wealth. Quarterly Publications of the American Statistical Association, 9 (New Series, No. 70), 209–219.
  • Maasoumi, E. & Heshmati, A. (2000). Stochastic dominance amongst Swedish income distributions. Econometric Reviews, 19(3), 287-320.
  • Mehdi, T. (2019). Stochastic dominance approach to OECD’s Better Life Index. Social Indicators Research, 143(3), 917-954.
  • Mehdi, T. (2020). Testing for stochastic dominance up to a common relative poverty line. Econometrics, 8(1), 5.
  • Özdemir, M. Ç. (2019). Özellikli objektif gelir eşitsizliği ölçüm yöntemleri üzerine değerlendirmeler. Sakarya Üniversitesi Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Seçme Yazılar-III, 35. [Çevrim-içi: https://ceko.sakarya.edu.tr/en/icerik/17557/91339/select-articles], Erişim Tarihi: 2.01.2020.
  • Öztürk, L. (2005), Bölgelerarası gelir eşitsizliği: ı̇statistiki bölge birimleri sınıflandırması’na (İBBS) göre eşitsizlik ı̇ndeksleri ı̇le bir analizi, 1965-2001, Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi, 95-110.
  • Quirk, J. P. & Saposnik, R. (1962). Admissibility and measurable utility functions. The Review of Economic Studies, 29(2), 140-146.
  • Rothschild, M. & Stiglitz, J. E. (1973). Some further results on the measurement of inequality. Journal of Economic Theory, 6(2), 188-204.
  • Sen, A. (1973). Poverty, inequality and unemployment: Some conceptual issues in measurement. Economic and Political Weekly, 1457-1464.
  • Shorrocks, A. F. (1983). Ranking income distributions. Economica, 50(197), 3-17.
  • Şenesen, Ü. (2003). Bölgesel gelir dağılımı. Balkan, N. Ve Savran, S. (Ed.), Neoliberalizmin Tahribati (127-138). İstanbul : Metis Yayınları.
  • Şık, A. ve Öztürk, Z. (2019). Türkiye’de bölgesel gelir eşitsizliğinin nedenleri: bölgeler arası bir karşılaştırma. Gözen, M. Ç. ve Soylu Ö. B. (Ed.), Dünden Bugüne Ekonomi Yazıları III (41-54), İzmit: Umuttepe Yayınları.
  • Tekbaş, A. ve Dökmen, G. (2007). Türkiye’de vergi yükünün bölgesel dağılımı. Maliye Dergisi, 153, 195-214.
  • Thistle, P. D. (1989). Ranking distributions with generalized Lorenz curves. Southern Economic Journal, 1-12.
  • Totaktlıoğlu, İ. ve Atan, M. (2007). Türkiye'de bölgeler arası gelişmişlik düzeyi ve gelir dağılımı eşitsizliği: Kuznets eğrisi geçerli mi?. Ekonomik Yaklaşım, 18(65), 25-58.
  • TUİK, Gelir Dağılımı ve Yaşam Koşulları İstatistikleri, [Çevrim-içi: http://www.tuik.gov.tr], Erişim Tarihi: 26.20.2018.
  • Yamak, R. ve Yamak N. (1999), Türkiye’de gelir dağılımı ve ı̇ç göç, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 1(1), 16-28.
  • Yitzhaki, S. (1982). Stochastic dominance, mean variance, and Gini's mean difference. The American Economic Review, 72(1), 178-185.
  • Yitzhaki, S. (1983). On an extension of the Gini index of inequality. International Economic Review, 24(3), 617-628.