ekon
ŞERİFE SILA ÖZEN
2026-01-04
GİNİ ENDEKSİ
Literatür incelemesi
Ülkeler genelinde, nüfus arasında gelir ve kaynakların eşitsiz dağılımı, çağımızın belirleyici sorunudur. Hem gelişmiş hem de gelişmekte olan ekonomilerde, zengin ve fakir arasındaki gelir eşitsizliği açığı (Lorenz eğrisine dayalı ondalık oranlar ve Gini katsayısı ile ölçüldüğü gibi) yüksek seviyelerdedir ve artmaya devam etmektedir. Gelir eşitsizliği aşırı derecede yüksek olduğunda, sosyal hoşnutsuzluğu körükler ve sosyal ve siyasi huzursuzluk tehdidini artırır. Benzer şekilde, Alesina ve Perotti:1, yüksek gelir eşitsizliğinin, “ darbe, devrim, kitlesel şiddet olasılığını artırarak veya daha genel olarak politika belirsizliğini artırarak ve mülkiyet haklarını tehdit ederek, yatırımı olumsuz etkilediğini ve sonuç olarak büyümeyi azalttığını ” savunmaktadır.Zaten yüksek olan gelir eşitsizliği seviyesi ve birçok ülkedeki yükselen eğilimler ile ekonomiler için potansiyel olumsuz sonuçlar göz önüne alındığında, gelir eşitsizliğinin nedenlerini ve ekonomik kalkınma üzerindeki sonuçlarını inceleyen önemli bir literatür olduğunu tespit ettik. Bunlar arasında, gelir eşitsizliğini ekonomik büyümeye bağlayan çeşitli iletim mekanizmalarını belirleyen eşitsizlik-büyüme ilişkisinin teorik analizleri de yer almaktadır. Bunlar şunları içerir: (i) Ekonomik kalkınma düzeyi, (ii) Teknolojik kalkınma düzeyi, (iii) Sosyo-politik huzursuzluk, (iv) Tasarruf oranı, (v) Kredi piyasalarının kusurluluğu, (vi) Siyasi ekonomi, (vii) Kurumlar ve (viii) Doğurganlık oranı. Bu modellere dayanarak, gelir eşitsizliği ile büyüme arasındaki ilişkinin negatif, pozitif veya sonuçsuz olabileceğini bulduk. Ekonomik gelişme düzeyi ve teknolojik gelişme üzerine teoriler, eşitsizlik ve büyüme arasındaki ilişkinin, gelişme düzeyi arttıkça pozitiften negatife değiştiğini göstermektedir. Yüksek gelir eşitsizliğinden kaynaklanan sosyo-politik huzursuzluğun büyümeyi engelleyebileceğini veya artırabileceğini savunan sosyo-politik huzursuzluk modeli de sonuçsuz sonuçlar vermektedir. Ek olarak, siyasi ekonomi teorileri, kredi piyasalarının kusurluluğu, kurumlar ve doğurganlık oranı gelir eşitsizliğinin büyüme ile negatif ilişkili olduğunu göstermektedir. Gelir eşitsizliği ile büyüme arasındaki pozitif ilişkiyi destekleyen tek teori tasarruf oranı teorisidir.Bu tür teorik belirsizlik göz önüne alındığında, gelir eşitsizliği ve büyüme arasındaki ilişkiye dair ampirik bulguların şiddetle tartışılması şaşırtıcı değildir. Alesina ve Rodrik,Persson ve Tabellini ve Perotti tarafından yapılan erken ampirik çalışmalar , eşitsizliğin büyüme üzerinde olumsuz bir etki yarattığını bildirmiştir. Bu olumsuz ilişki, daha sonraki birçok çalışma tarafından da doğrulanmıştır (örneğin, Panniza, Bununla birlikte, olumsuz bir ilişkiye dair kanıtlar, eşitsizlik-büyüme ilişkisi hakkında olumlu sonuçlar bildiren çalışmalar tarafından sorgulanmıştır. Ek olarak, birçok çalışma sonuçsuz bulgular ortaya koymuştur; çoğu çalışma, ilişkinin yüksek gelirli ülkelerde pozitif, düşük gelirli ülkelerde ise negatif olduğunu bildirmektedir.Birkaç çalışma ise eşitsizlik ve büyüme arasında bir ilişki bulamamıştır.Gelir eşitsizliği ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkiye dair olumsuz sonuçlar veren çalışmalar; Eşitsizlik-büyüme ilişkisini inceleyen en eski ampirik çalışmalar 1990’larda yapılmış ve sıradan en küçük kareler (OLS) ve iki aşamalı en küçük kareler (2SLS) tahmin tekniklerini kullanmıştır. Alesina ve Rodrik, 1960-1985 dönemi için 46 ülkede dağıtım politikaları ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi incelemiştir. Daha yüksek gelir eşitsizliğinin düşük büyüme ile birlikte olduğunu bulmuşlardır. Benzer şekilde, Persson ve Tabellini, 1960-1985 dönemi için 56 ülkede eşitsizliğin büyüme üzerindeki etkisini incelemiş ve eşitsizliğin büyüme üzerinde olumsuz bir etki yarattığını bulmuştur. Perotti, benzer tahmin tekniklerini kullanarak 67 ülkede gelir dağılımı, demokratik kurumlar ve büyüme arasındaki ilişkiyi analiz etti ve eşitsizlik düzeyi düşük olan ülkelerin insan sermayesine yüksek yatırımlar yapma eğiliminde olduğunu ve bunun da ekonomik büyümeye yol açtığını buldu. 2000’li yıllarda yapılan çalışmalar, ele alınan sorunu çözmek için farklı tahmin teknikleri geliştirdi. Örneğin, Panizza [46], 1940-1980 dönemi için Amerika Birleşik Devletleri’nde gelir eşitsizliği ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi yeniden değerlendirmek için standart sabit etki (FE) ve genelleştirilmiş momentler yöntemini (GMM) kullandı. Bu çalışmanın sonuçları, gelir eşitsizliğinin ekonomik büyümeyi olumsuz etkilediğini belgeledi. Çin’de yapılan bir diğer tek ülke çalışması ise Wan ve ark. tarafından 1987-2001 dönemi boyunca eşitsizlik ve ekonomik büyüme arasındaki kısa ve uzun vadeli ilişkiyi araştırdı. Üç aşamalı en küçük kareler yöntemini kullanarak, Çin için ilişkinin doğrusal olmayan ve negatif olduğunu buldular. Son zamanlarda, Iyke ve Ho, otoregresif dağıtılmış gecikme (ARDL) tahmin tekniğini kullanarak 1967-2012 yılları arasında İtalya’da gelir eşitsizliği ve büyümeyi inceledi. Yaptıkları çalışma, gelir eşitsizliğinin hem kısa hem de uzun vadede büyümeyi etkilediğini ortaya koydu. Yani, gelir eşitsizliği ülkedeki büyümeyi yavaşlattı. Çok ülkeli çalışmalarda Knowles, 1960-1990 yılları arasındaki karşılaştırılabilir verileri ve OLS’yi kullanarak 40 ülkede eşitsizlik ve büyüme arasındaki ilişkiyi yeniden inceledi. Bu araştırma, tüm örneklem için eşitsizlik ve ekonomik büyüme arasında negatif bir ilişki buldu. Ülkeler gelir düzeyine göre bölündüğünde, düşük gelirli ülkelerde anlamlı negatif bir ilişki, yüksek ve orta gelirli ülkelerde ise anlamsız bir ilişki buldu. Malinen, gelir eşitsizliğinin bir ölçüsü olarak Gini endeksini kullanarak 60 ülkeyi (gelişmiş ve gelişmekte olan ekonomiler) kapsayan bir örneklem üzerinde araştırma yaptı. Gelir eşitsizliği ve ekonomik kalkınma arasındaki durağan durum korelasyonunu analiz etmek için panel dinamik OLS ve panel dinamik görünüşte ilişkisiz regresyon (SUR) yöntemlerini kullanan panel eşbütünleşme yöntemleri kullanıldı. İncelenen dönemde, bulgular gelir dağılımı ve ekonomik kalkınma arasında negatif bir durağan durum korelasyonu ortaya koydu. Ayrıca, gelişmiş ülkelerde, gelir eşitsizliği uzun vadede düşük ekonomik büyüme ile ilişkilendirildi. Gelişmiş ülkelere odaklanan bir başka çalışma: Örneğin Cingano, 1980 ile 2012 yılları arasında OECD (Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü) ülkelerinde gelir eşitsizliğinin ve ekonomik büyümenin etkisini inceledi. GMM kullanan araştırmacı, bu ülkelerde gelir eşitsizliğinin ekonomik büyümeyi olumsuz etkilediğini buldu. Ayrıca, çalışma, gelir eşitsizliğinin büyümeyi etkilediği iletim kanalının insan sermayesi olduğunu doğruladı. Braun vd.tarafından yapılan araştırma , gelir eşitsizliğinin farklı finansal kalkınma düzeylerinde büyüme üzerindeki etkisiyle ilgili modellerinin ana tahminini test etti. 1978 ile 2012 yılları arasındaki dönemde 150 ülke üzerinde havuzlanmış OLS, dinamik panel ve araçsal değişkenler (IV) tahminlerini kullanarak, daha büyük gelir eşitsizliğinin daha düşük ekonomik büyüme ile ilişkili olduğunu buldular. Ek olarak, bu etkinin ekonomilerde finansal kalkınma düzeyi arttığında önemli ölçüde azaldığını da buldular. Royuela vd. tarafından yapılan bir başka çalışma…, 2003-2013 yılları arasında 15 OECD ülkesindeki 200’den fazla karşılaştırılabilir bölge için gelir eşitsizliği-büyüme ilişkisini test etti. Bruan ve diğerlerinin benzer tahmin tekniklerini kullanarak , OECD bölgelerinde eşitsizlik ve büyüme arasında genel olarak negatif bir ilişki olduğunu gösterdiler. Son zamanlarda, Breunig ve Majeed 152 ülkede eşitsizliğin ve ekonomik büyümenin etkisini yeniden incelediler. Çalışma, 1956-2011 dönemi için GMM yöntemini kullandı ve eşitsizliğin büyüme üzerinde olumsuz bir etkisi olduğunu buldu. Ayrıca, hem yoksulluk hem de eşitsizlik dikkate alındığında, eşitsizliğin büyüme üzerindeki olumsuz etkisinin yoksulluk oranlarının yüksek olduğu ülkelerde yoğunlaştığını tespit ettiler. Gelir eşitsizliği ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkiye dair olumlu sonuçlar veren çalışmalar; Pozitif bir ilişki bulan bir çalışma, 1960 ile 1990 yılları arasında Amerika Birleşik Devletleri’nde eşitsizliğin büyümeyi destekleyip desteklemediğini araştıran Partridge’in çalışmasıdır . OLS kullanan bu çalışma şu sonuçları vermiştir: Birincisi, çalışma döneminde eşitsizlik ile ekonomik büyüme arasında pozitif bir ilişki bulunmuştur. Yani, eşitsizliği yüksek olan Amerikan eyaletleri daha hızlı büyümüştür. İkincisi, çalışma, ortanca seçmenin refahının büyüme üzerinde olumlu bir etkisi olduğunu bildirmiştir. Bu, nüfus arasında gelir ve kaynakların eşitsiz dağılımının ekonomik aktiviteyi teşvik ettiğini ve bunun da ekonomiyi büyüttüğünü ima etmektedir. Başka bir tek ülke çalışmasında, Rangel ve ark. 1991-2000 yılları arasında Brezilya’da doğrusal korelasyon ve ters U şekli hipotezini araştırarak büyüme ve gelir eşitsizliğine odaklanmıştır. Uzun vadede, gelir eşitsizliği ve büyümenin birlikte hareket etme eğiliminde olduğunu bulmuşlardır. Sonuçlar ayrıca gelir eşitsizliği ve ekonomik büyüme arasında ters U hipotezinin varlığını da doğruladı. Bhorat ve Van der Westhuizen, 1995-2005 dönemi için Güney Afrika’da ekonomik büyüme, yoksulluk ve eşitsizlik arasındaki ilişkiyi araştırdılar. Çalışmada, dağılımdan bağımsız bir ölçü, yoksulluk eşitsizliği esneklik tahminleri ve marjinal orantılı ikame oranı kullanıldı. Araştırmacılar, incelenen dönemde büyüme dönemlerinde gelir ve kaynak dağılımında bir kayma olduğunu ve dolayısıyla gelir eşitsizliğinin ekonomik büyümedeki artışlarla birlikte artma eğiliminde olduğunu buldular. Daha sonra, Shahbaz ve Majeed, her ikisi de ARDL tekniğini kullanarak Pakistan’da gelir eşitsizliği-büyüme ilişkisini incelediler; ilk araştırma 1971-2005 yıllarını, ikincisi ise 1975-2013 yıllarını kapsıyordu. Her iki çalışma da incelenen dönemde Pakistan’da gelir eşitsizliği ve ekonomik büyüme arasında pozitif bir korelasyon tespit etti. Majeed ayrıca, yoksul nüfusun büyüme sürecine katılmaması nedeniyle büyümenin sürdürülemez hale geldiğini savundu. Birden fazla ülke üzerinde yapılan çalışmalar da olumlu sonuçlar bildirdi. Örneğin, Li ve Zou, gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler grubu için 1947-1994 yılları arasında eşitsizlik ve büyüme arasındaki ilişkiyi yeniden inceledi. FE ve RE yöntemlerini ve genişletilmiş verileri kullanarak, yüksek gelir eşitsizliğinin ekonomik büyümede artışa neden olduğunu buldular. Daha sonra, Forbes de 1966-1995 yılları arasında 45 ülkede eşitsizlik-büyüme ilişkisini yeniden değerlendirdi. FE ve RE, Chamberlain’in ᴫ matris prosedürü ve Arrelano ve Bond’un GMM’si kullanılarak elde edilen bulgular, kısa ve orta vadede gelir arttıkça ekonomik büyümenin de artma eğiliminde olduğunu gösterdi. Scholl ve Klasen tarafından yapılan yakın tarihli bir çalışma , geçiş (Sovyet sonrası) ülkelerinin rolüne özel önem vererek eşitsizlik-büyüme ilişkisini yeniden ele aldı. Çalışma, Forbes tarafından 1961-2012 dönemi boyunca 122 ülkelik bir örneklem üzerinde kullanılan spesifikasyona dayanmaktadır . FE, GMM ve IV tahmin tekniklerini kullanarak, genel örneklemde eşitsizlik ve büyüme arasında, geçiş ülkeleri tarafından yönlendirilen pozitif bir ilişki buldular.
WDI YÜKLEME
library(WDI)df <- WDI(
country = c('CHE','POL','TUR','NOR','PER','ARG'),
indicator = c(
gini = "SI.POV.GINI",
gdp_pc = "NY.GDP.MKTP.KD.ZG",
unemployment = "SL.UEM.TOTL.NE.ZS"
),
start = 2005,
end = 2010
)head(df)## country iso2c iso3c year gini gdp_pc unemployment
## 1 Argentina AR ARG 2005 47.8 8.851660 11.506
## 2 Argentina AR ARG 2006 46.4 8.047152 10.078
## 3 Argentina AR ARG 2007 46.3 9.007651 8.470
## 4 Argentina AR ARG 2008 45.0 4.057233 7.837
## 5 Argentina AR ARG 2009 43.8 -5.918525 8.645
## 6 Argentina AR ARG 2010 43.7 10.125398 7.714names(df) <- c("ulke", "ulkekodu", "isokodu", "sene", "gini","kisi_gelir","issizlik")library(reshape2)
data_genis <- dcast(df, sene ~ ulke, value.var="gini")head(data_genis)## sene Argentina Norway Peru Poland Switzerland Turkiye
## 1 2005 47.8 30.6 50.4 35.8 NA 42.6
## 2 2006 46.4 26.4 50.3 34.7 33.9 39.6
## 3 2007 46.3 27.1 50.0 34.0 34.3 38.4
## 4 2008 45.0 27.0 47.5 33.5 33.8 39.0
## 5 2009 43.8 26.2 47.0 33.4 32.9 39.0
## 6 2010 43.7 25.7 45.5 33.2 32.6 38.8tsveri <- ts(data_genis, start=2005, frequency=1)head(tsveri)## sene Argentina Norway Peru Poland Switzerland Turkiye
## [1,] 2005 47.8 30.6 50.4 35.8 NA 42.6
## [2,] 2006 46.4 26.4 50.3 34.7 33.9 39.6
## [3,] 2007 46.3 27.1 50.0 34.0 34.3 38.4
## [4,] 2008 45.0 27.0 47.5 33.5 33.8 39.0
## [5,] 2009 43.8 26.2 47.0 33.4 32.9 39.0
## [6,] 2010 43.7 25.7 45.5 33.2 32.6 38.8Ülkelerin Gini Endeksi Grafiği Ve Yorumlanması
library(ggplot2)
ggplot(tsveri, aes(x = sene, y = Turkiye)) +
geom_line() +
ggtitle("Turkiye Gini Endeksi") +
xlab("Sene") +
ylab("Gini")
Gini endeksi; gelir dağılımı eşitsizliğini ölçer. 0’a yaklaştıkca gelir
dağılımı daha adil, 100’e yaklaştıkça daha adaletsizdir. 2005 ve 2007
arasında daha adil hale gelmiş. 2008 ve 2009 döneminde iyileşmenin
durulduğunu gösteriyor. 2010’da adil olmaya yakın hafif bir eğilim
göstermiştir. 2005 yılı en adaletsiz yıl. Bu durum yüksek gelir
eşitsizliği yani alt ve üst gruplar arasındaki fark fazla 2006 yılında
keskin bir düşüş yaşanmış. Gelir dağılımında belirgin iyileşme olmuş.
buna neden olan sonuçlar ekonomik büyüme, sosyal transferler, asgari
ücret veya istihdam artışı nedenleriyle düşüş yaşamış olabilir. 2008
yılında tekrar artmaya başlamış. Küresel finansal krizin etkileride ilk
bu dönemde hissedilmeye başlamış.2009’da ne iyileşme ne de kötüleşme
krizin etkileri dengelenmiş ama iyileşmede yaşanmamış. 2008 küresel
finansal kriz sonrası Türkiye’de gelir dağılımındaki iyileşmenin
duraklamasının nedeni ne olabilir? sorusunun cevabı: 1. işsizliklerdeki
artış en önemli temel nedenlerden bir tanesi. Firmalar üretimi kıstı,
işten çıkarmalar arttı.(özellikle düşük vasıflı işçiler, geçiçi ve kayıt
dışı çalışanlar daha hızlı çıkartıldı.) Üst gelir grupları (sermaye,
mevduat, rant) gelirine sahip oldukları için işsiz kalma riski
taşımadılar. 2. Ücret gelirleri düşerken sermaye gelirlerinin korunması,
reel ücretler baskılandı, asgari ücret artışları yapılmadı. Finansal
varlık sahipleri, Döviz ve faiz geliri eldedenler krizden az etkilendi.
Gelir kaybı herkes için eşit olmadı. 3. Kayıt Dışı istihdamın artması;
firmalar maliyeti azaltmak için kayıt dışı çalışmaya başladı. Sosyal
güvence yok, daha düşük ücret, gelir istikrarsızlığı bu durum alt gelir
grubunu kalıcı olarak zayıflattı.4.Sosyal trafsferlerin yetersiz kalması
kriz öncesi dönemde gelir dağılımını iyileştiren; sosyal yardımlar,
transfer harcamaları kriz sonrasında yetersiz kaldı. 5. krizin
etkilerinin kalıcı olması; işsiz kalan bireyler, eski işlerine geri
dönemediler. Daha düşük ücretlere razı oldular. Sonuç olarak küresel
kriz gelir dağılımındaki olumlu trendi tersine çevirmiştir.
library(ggplot2)
ggplot(tsveri, aes(x = sene, y = Argentina)) +
geom_line() +
ggtitle("Argentina Gini Endeksi") +
xlab("Sene") +
ylab("Gini")
2005 yılında oldukça yüksek eşitsizlik var.Gelir dağılımı belirgin biçimde adaletsiz. 2001 arjantin krizinin etkileri yansımış. 2006’da keskin düşüş, gelir dağılımında hızlı iyileşme, büyümenin istihdama yansıdığı dönem 2007’de düşüş yavaşlıyor ama devam ediyor. gelir dağılımında istikrarlı iyileşme sürüyor. 2008’de belirgin düşüş yaşanmış, Küresel krize rağmen gelir dağılımı iyileşmiş, Krizin alt gelir gruplarına etkisi sosyal politikalarla sınırlanmış.2009’da en büyük düşüşlerden biri gelir eşitsizliği ciddi biçimde azalmış, 2010’da düşüş devam ediyor, dönemin en adil gelir dağılımı 2008 Küresel Krize rağmen arjantin’de gelir dağılımı neden iyileşti? 2001 ve 2002 büyük krizden sonra, 2003 yüksekbüyümme sürece girmiş, Kamu borcunu yeniden yapılandırmış, mali manevra alanı kazanmış. Bu sayede sosyal harcamaları kısmak zorunda kalmamış, aksine arttırmış. Yeniden dağıtımcı; sosyal transflerleri arttırmış, gelir dağılımını hedefleyen harcamları kısmamış, Ve politikalar uygulamıştır. Örnek olarak, düşük gelirli ailelere nakit transferleri yapmış, çocuk yardımları , sosyal yardım kapsamasını genişletmiş. Böylece alt grupların geliri mutlak ve göreli artmış. Asgari ücret ve Ücret politikaları; asgari ücret enfalasyonun üzerinde arttırılmış, toplu sözleşmeler teşvik edilmiş, reel ücretlerdeki sert düşüşleri önlemiştir.İstihdam odaklı kriz yönetimi; kamu destekli istihdam programları, kamu sektöründe işten çıkarma yapılmaması için KOBİ’lere destek. Sermaye gelirlerinin sınırlandırılması; daha sıkı regülasyon,karların sınırlandırılması, sermaye hareketleri üzerinde dolaylı kontrol. Enformel sektörün Görece korunması; küçük ölçekli üretim, yerel piyasa tamamen çökmedi. Alt gelir grrupları asgari gelir üretmeye devam etti. Devletin Ekonomideki aktif rolü(Heterodoks yaklaşım); Krizi ‘piyasa kendi düzeltir’ anlayışıyla değil, devlet müdahalesiyle yönetti. Böylelikle gelir dsğılımını ikincil değil, birincil hedef haline getirdi.
library(ggplot2)
ggplot(tsveri, aes(x = sene, y = Norway)) +
geom_line() +
ggtitle("Norway Gini Endeksi") +
xlab("Sene") +
ylab("Gini")
2005 yılında dönemin en yüksek eşitsizlik değeri, 2006 yılında keskin
düşüş, belirgin iyileşme var. bunun nedenleri, vergi ve transfer
sisteminin etkisi, sosyal devlet mekanizmalarının güçlenmesi 2007
yılında hafif artış ama geçici bir artış, 2008 yılında küresel krizin
başladığı yıl olmasına rağmen gelir dağılımı bozulmamış. 2009 yeniden
düşüş, krizin etkilerine rağmen eşitsizlik azalmıştır. 2010 yılında
gelir dağılımı en adil seviyeye ulaşmıştır. 2008 krizine rağmen
norveç’te neden bozulma yok? çünkü, güçlü sosyal devlet; evrensel sosyal
güvenlik sistemi, işsizlik sigortası, gelir kaybını telafi eden
transferler krizin bireyler üzerindeki etkisi eşit dağıtılmıştır.
İlerleyici(Artan oranlı) vergi sistemi; yüksek gelirden yüksek vergi,
kriz yükü üst gelir gruplarına daha fazla yansıtılmış. Petrol gelirleri
ve egemen varlık fonu; norveç’in petrol gelirleri, kriz döneminde mali
tampon görevi görmüştür. Kamu harcamaları kısılmamıştır. Sosyal
politiklar kesintiye uğramamış.
library(ggplot2)
ggplot(tsveri, aes(x = sene, y = Peru)) +
geom_line() +
ggtitle("Peru Gini Endeksi") +
xlab("Sene") +
ylab("Gini")
2005’de yüksek gelir eşitsizliği, Latin Amerika ülkeleri için tipik bir başlangıç seviyesi 2006 çok sınırlı düşüş iyileşme yavaş ve kırılgan 2007 hafif düşüş devam ediyor, hala çok eşitsiz 2008 keskin düşüş en dikkat çekici kırılma noktası küresel krize rağmen, gelir dağılımında ciddi iyileşme 2009 düşüş sürüyor. 2010 en düşük değer 2008 Küresel krizine rağmen neden iyileşme var? Peru ekonomisi:Bakır,Altın Maden ihracatına dayalıdır. Kriz döneminde: Çin ve Asya talebi sayesinde Emtia gelirleri tamamen çökmemiştir.Kamu gelirleri korunmuştur. Büyümenin Alt Gelir Gruplarına Yayılması,Kırsal kesimde:Tarım gelirleri artmıştır,Kentleşme ve istihdam: Alt gelir gruplarına iş imkânı sağlamıştır.Sosyal Programların Genişlemesi,Nakit transfer programları,Eğitim ve sağlık destekleri,Yoksulluk odaklı politikalar.Alt gelir grubunun geliri göreli olarak artmıştır.Krizin Etkisinin Sınırlı Kalması,Finansal sistem:Küresel finansla sınırlı entegrasyon Bankacılık krizi yaşanmamıştır.
library(ggplot2)
ggplot(tsveri, aes(x = sene, y = Poland)) +
geom_line() +
ggtitle("Poland Gini Endeksi") +
xlab("Sene") +
ylab("Gini")
2005–2007:Gini hızlı biçimde düşüyor → gelir eşitsizliği azalıyor.AB üyeliği (2004) sonrası büyüme daha geniş kesimlere yayılmış.2008 (Küresel kriz yılı):Beklenenin aksine Gini artmıyor, düşüş yavaşlayarak devam ediyor.Krizin yükü alt gelir gruplarına orantısız biçimde bindirilmemiş.2009–2010:Küçük ama istikrarlı düşüş sürüyor.Sosyal ve ekonomik tampon mekanizmaları çalışmış.Polonya, krizi eşitsizliği artırmadan atlatan nadir ülkelerden biri.Polonya 2008 Küresel Krizine Karşı Ne Yaptı? Güçlü Sosyal Transferler ve Refah Harcamaları,İşsizlik yardımları ve sosyal destekler kesilmedi.Düşük gelirli hanelerin gelir kaybı devlet transferleriyle dengelendi.Bu sayede alt gelir grubu krizden görece az etkilendi. Gini’nin düşmeye devam etmesinin ana nedeni.Mali Disiplini Koruyarak Genişlemeci Politika,Aşırı kemer sıkma politikaları uygulanmadı.Kamu harcamaları ani şekilde daraltılmadı.Kriz sırasında talep tamamen çökmedi.Avrupa’da kemer sıkmaya giden ülkelere kıyasla daha dengeli bir yol.Bankacılık Sisteminin Sağlamlığı Polonya bankaları:ABD tipi toksik finansal ürünlere fazla maruz değildi.Daha sıkı regülasyonlara sahipti. Banka batışları yaşanmadı.Finansal kriz reel sektöre sınırlı yansıdı.Esnek Döviz Kuru (Zloty),Zloty kriz sırasında değer kaybetti.Bu durum:İhracatı destekledi.İstihdam kaybını sınırladı.İşsizliğin patlamaması, gelir eşitsizliğini baskıladı AB Fonları ve Kamu Yatırımları,AB yapısal fonları kriz döneminde de akmaya devam etti.Altyapı ve bölgesel kalkınma yatırımları sürdü.Özellikle düşük gelirli bölgeler desteklendi.Bölgesel eşitsizlikler sınırlanmış oldu.İşgücü Piyasasında Görece Koruma,Toplu işten çıkarmalar sınırlı kaldı.Kısmi zamanlı ve esnek çalışma modelleri kullanıldı. Gelir kaybı “işsizliğe düşmeden” yönetildi.Alt sınıflar sistem dışına itilmedi.
library(ggplot2)
ggplot(tsveri, aes(x = sene, y = Switzerland)) +
geom_line() +
ggtitle("Switzerland Gini Endeksi") +
xlab("Sene") +
ylab("Gini")## Warning: Removed 1 row containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_line()`).
2008 (Küresel Kriz);Gini zirveden aşağı dönüyor.Eşitsizlik artışı duruyor.Finans sektörünün darbe almasıyla üst gelirlerin payı düşmeye başlıyor. 2009–2010;Gini hızlı ve net biçimde düşüyor,Gelir dağılımı daha eşit hale geliyor.Kriz sonrası politikaların etkisi çok net.İsviçre 2008 Küresel Krizine Karşı Ne Yaptı? Bankacılık Sektörüne Doğrudan Müdahale (UBS Kurtarma)Dev banka UBS devlet tarafından kurtarıldı.Finansal sistemin çökmesi engellendi.Krizin tüm ekonomiye yayılması önlendi.Derin işsizlik ve gelir çöküşü yaşanmadı.Güçlü Sosyal Güvenlik Sistemi İşsizlik sigortası etkin biçimde çalıştı.Gelir kaybı yaşayan haneler desteklendi.Sosyal harcamalar kısılmadı.Alt ve orta sınıf korununca Gini düştü.Finans Sektöründe Üst Gelirlerin Daralması,Bonuslar ve yüksek maaşlar ciddi şekilde azaldı.Üst gelir grubu reel gelir kaybı yaşadı.Eşitsizlik üstten sıkışarak azaldı.Para Politikası: Güçlü Merkez Bankası Müdahalesi,İsviçre Merkez Bankası faizleri düşürdü.Likidite sağlandı.Deflasyon riski azaltıldı.Reel ücretlerde sert düşüş engellendi.Kısa Çalışma (Kurzarbeit Benzeri) Uygulamaları İşten çıkarmak yerine çalışma saatleri azaltıldı.Devlet gelir kaybının bir kısmını karşıladı.İşsizliğin patlaması önlendi.Mali Alanın Gücü,Kriz öncesi düşük kamu borcu,Devletin hızlı ve etkili müdahale edebilmesi,Kemer sıkmaya gitmeden kriz yönetildi.
Basit Regresyon
NY.GDP.MKTP.KD.ZG Gayri safi yurt içi hasıla (yıllık %) büyümesi SL.UEM.TOTL.NE.ZS İşsizlik, toplam (% toplam işgücünün) (ulusal tahmin)
Regresyon formülü:
$$ _{it} = 0 + 1 ,{it} + 2 ,{it} + {it}
$$
model <- lm(
gini ~ kisi_gelir + issizlik,
data = df
)
summary(model)##
## Call:
## lm(formula = gini ~ kisi_gelir + issizlik, data = df)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -9.110 -4.784 -2.010 4.377 14.357
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 32.2907 2.5963 12.437 8.49e-14 ***
## kisi_gelir 0.9062 0.2857 3.172 0.00333 **
## issizlik 0.2909 0.2971 0.979 0.33481
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 6.708 on 32 degrees of freedom
## (1 observation deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.2698, Adjusted R-squared: 0.2242
## F-statistic: 5.913 on 2 and 32 DF, p-value: 0.006527- Katsayı Tahminlerinin Ayrıntılı Yorumu
2.1. Kişi Başına Gelir (kisi_gelir)
Kişi başına gelir değişkeninin katsayısı 0.906 olarak tahmin edilmiştir ve bu katsayı %1 anlamlılık düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır (p = 0.0033). Bu sonuç, kişi başına gelirde meydana gelen artışların gelir dağılımını iyileştirmek yerine eşitsizliği artırıcı bir etki yaratabileceğini göstermektedir.
Bu bulgu, özellikle gelişmekte olan veya gelir dağılımı zaten bozuk olan ülkelerde, ekonomik büyümeden elde edilen kazançların toplumun tüm kesimlerine eşit şekilde yansımadığı durumlarla tutarlıdır. Başka bir ifadeyle, gelir artışları daha çok yüksek gelir gruplarında yoğunlaşmakta ve bu durum Gini katsayısının yükselmesine neden olmaktadır.
2.2. İşsizlik Oranı (issizlik)
İşsizlik oranının katsayısı 0.291 olarak tahmin edilmiş olsa da, bu katsayı istatistiksel olarak anlamlı değildir (p = 0.335). Bu durum, işsizlik oranındaki değişimlerin Gini katsayısı üzerinde doğrudan ve güçlü bir etki yaratmadığını göstermektedir. Bu sonuç birkaç şekilde açıklanabilir: İşsizliğin gelir eşitsizliği üzerindeki etkisi dolaylı olabilir. Etki gecikmeli (lagged) olarak ortaya çıkabilir. Farklı ülkelerde işsizlik ile gelir dağılımı arasındaki ilişki yapısal olarak farklı olabilir. Dolayısıyla, işsizlik değişkeninin anlamsız çıkması, modelin yanlış kurulduğu anlamına gelmemekte; aksine ilişkinin daha karmaşık olabileceğine işaret etmektedir.
2.3. Sabit Terim (Intercept)
Sabit terim 32.29 olarak tahmin edilmiştir ve oldukça anlamlıdır. Bu değer, kişi başına gelir ve işsizlik oranı sıfır olduğunda beklenen Gini katsayısını göstermektedir. Pratikte bu durum gerçekleşmese de, sabit terim modelin seviyesini belirlemesi açısından önemlidir.
- Modelin Genel Başarısının Değerlendirilmesi 3.1. R-Kare ve Açıklayıcılık Gücü
Modelin R-kare değeri 0.27 olarak bulunmuştur. Bu sonuç, kullanılan bağımsız değişkenlerin Gini katsayısındaki toplam değişimin yaklaşık %27’sini açıkladığını göstermektedir. Sosyo-ekonomik analizlerde gelir dağılımı gibi karmaşık olgular için bu düzeyde bir açıklayıcılık makul ve kabul edilebilir bir sonuçtur.
3.2. F-İstatistiği
Modelin F-istatistiği istatistiksel olarak anlamlıdır (p = 0.0065). Bu sonuç, modelde yer alan bağımsız değişkenlerin en az birinin Gini katsayısını açıklamada anlamlı bir katkı sağladığını göstermektedir. Başka bir ifadeyle, model bütün olarak geçerlidir.
- Artıklar ve Model Varsayımları
Artıkların dağılımı incelendiğinde, pozitif ve negatif değerlerin dengeli olduğu görülmektedir. Bununla birlikte, artık standart hatasının 6.7 olması, gelir eşitsizliği gibi çok boyutlu bir değişken için kabul edilebilir bir seviyededir. Bir gözlemin eksik veri nedeniyle analiz dışı bırakılmış olması sonuçları ciddi biçimde etkilememektedir.
- Genel Değerlendirme ve Sonuç
Bu çalışmanın bulguları, kişi başına gelir artışlarının her zaman gelir eşitsizliğini azaltmadığını, bazı durumlarda aksine eşitsizliği artırabildiğini göstermektedir. İşsizlik oranının etkisinin ise bu model kapsamında anlamlı olmadığı görülmüştür. Bu durum, gelir eşitsizliğinin yalnızca makroekonomik göstergelerle değil, aynı zamanda kurumsal yapı, vergi sistemi ve sosyal politikalar gibi faktörlerle de yakından ilişkili olduğunu düşündürmektedir.
library(stargazer)##
## Please cite as:## Hlavac, Marek (2022). stargazer: Well-Formatted Regression and Summary Statistics Tables.## R package version 5.2.3. https://CRAN.R-project.org/package=stargazerstargazer(
model,
type = "text",
title = "Basit Doğrusal Regresyon Sonuçları",
dep.var.labels = "Gini Katsayısı",
covariate.labels = c("Kişi Başına Gelir", "İşsizlik")
)##
## Basit Doğrusal Regresyon Sonuçları
## ===============================================
## Dependent variable:
## ---------------------------
## Gini Katsayısı
## -----------------------------------------------
## Kişi Başına Gelir 0.906***
## (0.286)
##
## İşsizlik 0.291
## (0.297)
##
## Constant 32.291***
## (2.596)
##
## -----------------------------------------------
## Observations 35
## R2 0.270
## Adjusted R2 0.224
## Residual Std. Error 6.708 (df = 32)
## F Statistic 5.913*** (df = 2; 32)
## ===============================================
## Note: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01Çoklu regresyon
Çoklu regresyon formülü
\[ \text{Gini}_{it} = \beta_0 + \beta_1 \text{KişiGelir}_{it} + \beta_2 \text{İşsizlik}_{it} + \beta_3 \text{Yıl}_{t} + \varepsilon_{it} \]
model2 <- lm(
gini ~ kisi_gelir + issizlik + sene,
data = df
)summary(model2)##
## Call:
## lm(formula = gini ~ kisi_gelir + issizlik + sene, data = df)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -9.035 -4.837 -2.009 4.357 14.350
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -40.27281 1483.68330 -0.027 0.97852
## kisi_gelir 0.91093 0.30615 2.975 0.00563 **
## issizlik 0.29353 0.30647 0.958 0.34558
## sene 0.03613 0.73865 0.049 0.96131
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 6.815 on 31 degrees of freedom
## (1 observation deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.2699, Adjusted R-squared: 0.1992
## F-statistic: 3.82 on 3 and 31 DF, p-value: 0.01941Gelir dağılımı (Gini), kişi başına gelir ve işsizlikten nasıl etkileniyor? Bu etki zaman içinde (sene) değişiyor mu? Kişi Başına Gelir (kisi_gelir): Kişi başına gelir arttıkça Gini endeksi de artıyor.Yani büyüme:toplumun tamamına eşit dağılmıyor.Üst gelir gruplarına daha fazla yarıyor.Kriz öncesi büyüme dönemlerinde gelir eşitsizliği artabiliyor.finans,sermaye gelirleri, yüksek vasıflı işgücü büyümeden daha fazla pay alıyo.Pozitif ve anlamlı İşsizlik (issizlik):Pozitif ama anlamsız (p ≈ 0.35) İşsizlik artsa bile Gini üzerinde net ve güçlü bir etki yok. Bunun nedeni:işsizlik sigortası,sosyal transferler,kayıt dışı istihdam İşsizlik artıyor ama eşitsizlik otomatik olarak patlamıyor.Sene:Tamamen anlamsız(p ≈ 0.96)Gelir dağılımı kendiliğinden zamanla düzelmiyor.Yıllar geçiyor diye eşitsizlik azalmıyor ya da artmıyor. büyümenin niteliği,kriz yönetimi,sosyal politika, Bu da şunu destekliyor: 2008 krizi, yıl olduğu için değil; nasıl yönetildiği için Gini’yi etkiledi. Regresyon sonuçları, kişi başına gelirin gelir eşitsizliğini artırıcı yönde ve istatistiksel olarak anlamlı bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir. Buna karşın işsizlik oranı ve zaman değişkeni anlamlı değildir. Bu bulgu, gelir dağılımındaki değişimlerin zamanın kendisinden değil, büyümenin dağılım biçiminden ve uygulanan ekonomik politikalardan kaynaklandığını ortaya koymaktadır.
model3 <- lm(
gini ~ kisi_gelir + issizlik + sene + ulke,
data = df
)summary(model3)##
## Call:
## lm(formula = gini ~ kisi_gelir + issizlik + sene + ulke, data = df)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1.7941 -0.3872 0.1206 0.3962 1.6700
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 1350.17138 208.95459 6.462 7.57e-07 ***
## kisi_gelir 0.03179 0.04612 0.689 0.497
## issizlik 0.07976 0.09388 0.850 0.403
## sene -0.65035 0.10385 -6.262 1.26e-06 ***
## ulkeNorway -17.72842 0.80394 -22.052 < 2e-16 ***
## ulkePeru 3.30723 0.67578 4.894 4.45e-05 ***
## ulkePoland -11.51119 0.53147 -21.659 < 2e-16 ***
## ulkeSwitzerland -11.16478 0.73343 -15.223 1.82e-14 ***
## ulkeTurkiye -6.07243 0.54381 -11.166 2.03e-11 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.8694 on 26 degrees of freedom
## (1 observation deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.99, Adjusted R-squared: 0.987
## F-statistic: 322.8 on 8 and 26 DF, p-value: < 2.2e-16