TÜRKİYE'DE HANEHALKI SORUMLUSUNUN TOPLAM GELİRİNE ETKİ EDEN BELİRLEYİCİLERİN KANTİL REGRESYON YÖNTEMİ İLE ANALİZİ

Bu çalışmada, Türkiye’de hanehalkı sorumlusunun elde etmiş olduğu yıllık toplam gelirindeki farklılık, kantil regresyon yöntemi ile analiz edilmiştir. Araştırmada, Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) Başkanlığı'ndan sağlanan “Hanehalkı Bütçe Araştırması 2015 yılı” mikro veri setinden yararlanılmıştır. Çalışmada, hanehalkı sorumlusunun yıllık toplam geliri (TYG) bağımlı değişken olarak alınırken, bağımsız değişkenler olarak ise hanehalkı sorumlusu için; cinsiyet (C), yaş (Y) sağlık sigortasına sahip olma durumu (SS), günlük faaliyete engel fiziksel ya da zihinsel problem olup-olmadığı (GFFZP), çalışmaya engel fiziksel ya da zihinsel problem olup-olmadığı (CFZP), eğitim durumu (ED), medeni durum (MD) ve çalışma durumu (CD) alınmıştır. Koşullu medyan regresyonu analizine göre, hanehalkı sorumlusunun elde etmiş olduğu yıllık toplam gelirinin medyanı 18880 TL olarak belirlenmiştir. Hanehalkı sorumlusunun elde etmiş olduğu yıllık toplam gelirinin 25. yüzdebirlik değeri 12360 TL olarak belirlenirken, 75. yüzdebirlik değeri 30000 TL olarak belirlenmiştir. Hanehalkı sorumlusunun elde etmiş olduğu yıllık toplam gelirinin 5. yüzdebirlik değeri 3810 TL olarak hesaplanmış iken, 95. yüzdebirlik değeri 60000 TL olarak belirlenmiştir. Sabit (robust) kantil regresyon analizinde, bağımsız değişkenlerin hepsinin, TYG değişkeni üzerindeki etkisinin istatiksel olarak önemli olduğu belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler:

Kantil Regresyon, Kantiller Arası Aralık, Koşullu Ortalama, Medyan, Özyükleyici

PDF

___

Bayar, A. A. (2012). Ticari serbestlik döneminde gelir ve ücret eşitsizliği: Türkiye örneği. Yayınlanmamış Doktora Tezi. İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
Baum, C. F. (2013), Quantile Regression, Erişim Tarihi: 07 Ocak 2019, http://fmwww.bc.edu/ec-cs.
Cameron, A. C., Trivedi, P. K. (2010). Microeconometrics Using Stata. Rev. ed. College Station, TX: Stata Press.
Corey, D. L., Phelps, G., Ball, D. L., Demonte, J., Harrison, D. (2012). Explaining Variation in Instructional Time: An Application of Quantile Regression. Educational Evaluation and Policy Analysis, 34, 146-163.
Çalışkan, Ş. (2007). Eğitimin Getirisi (Uşak İli Örneği). Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12, 235-252.
Çobanoğlu, F., Yılmaz, H. İ. (2018). Hanehalkı Sorumlusunun İşyeri Faaliyet Türü ve Yıllık Toplam Gelirine Etki Eden Faktörlerin Belirlenmesi. Tarım Ekonomisi Dergisi, 24, 145-157.
Davino, C., Furno, M., Vistocco, D. (2013). Quantile Regression: Theory and Applications. John Wiley & Sons.
DPT (2001). Gelir Dağılımının İyileştirilmesi ve Yoksullukla Mücadele Özel İhtisas Komisyonu Raporu. Sekizinci Beş Yıllık Kalkınma Planı, Devlet Planlama Teşkilatı.
Goodman, A., Johnson, P., Webb, S. (1997). Inequality in the UK. Oxford University Press, New York.
Gürler, Ö. K., Birecikli, Ş. Ü., Eryavuz, A. K. (2018). Türkiye’de Hanehalkı Tüketim ve Gıda Harcamalarının Kantil Regresyon Yöntemiyle Araştırılması. International Journal of Economic and Administrative Studies, 18. EYİ Özel Sayısı, 219-238.
Hao, L., Naiman, D. Q. (2007). Quantile Regression. California: Sage Publications.
Kızılgöl, Ö. A. (2012). Kişisel Kazançların Belirleyicileri: Türkiye Örneği. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 17, 373-384.
Koenker, R., Bassett, G. (1978). Regression Quantiles. Econometrica, 46, 33-50.
Machado, J. A. F., Mata, J. (2005). Counterfactual Decomposition of Changes in Wage Distributions Using Quantile Regression. Journal of Applied Econometrics, 20, 445-465.
Pede, W. O., Paris, T. R., Luis, J. S., McKinley, J. D. (2012). Determinants of Household Income: A Quantile Regression Approach for Four Rice-Producing Areas in the Philippines. Asian Journal of Agriculture and Development, 9, 65-76.
Stata (2017). STATA Treatment Effects Reference Manual: Potential Outcomes/Counterfactual Outcomes, Release 15. A Stata Press Publication, STATACorp LLC, College Station, Texas.