dc.contributor.author | Peçe, Mehmet Akif | |
dc.contributor.author | Ceyhan, M. Said | |
dc.contributor.author | Akpolat, A. Gökçe | |
dc.date.accessioned | 2019-05-07T11:05:25Z | |
dc.date.available | 2019-05-07T11:05:25Z | |
dc.date.issued | 2016-05-11 | |
dc.identifier.issn | 2458-9381 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11772/1167 | |
dc.description.abstract | İktisat biliminin en önemli konularından biri de milli gelir dağılımı, başka bir deyimle gelir dağılımıdır. Gelir dağılımı dengesi konusu ise günümüzde hemen hemen tüm ülkelerin iktisat politikalarının en önemli hedeflerinden biri olarak göze çarpmaktadır. Gelir dağılımı konusu sadece sosyal bir sorun olmaktan öteye aynı zamanda ekonomik bir sorundur. Kişisel gelir dağılımının ölçülmesinde iki temel ölçüt kullanılmaktadır. Bunlardan biri Lorenz Eğrileri diğeri ise Gini katsayısıdır. Ekonometrik model ve analizlerde Lorenz eğrilerinden çok Gini katsayısı kullanılabilir. Bir ülkenin yıllar itibariyle Gini katsayıları ile makroekonomik ve sosyal göstergeleri arasında ilişkiler kurularak değişkenler arasındaki etkileşim ölçülebilmektedir. Bu bağlamda Gini Katsayısı bağımsız değişken olarak kabul edilerek örneğin iktisadi büyüme, enflasyon, işsizlik, dış açık ve iç açık vb. iktisadi göstergeler ile suç ve ceza gibi sosyal göstergeleri bağımlı değişken olarak kullanarak modellemeler yapılmak suretiyle, milli gelir dengesi veya dengesizliğin etkileme yönü ve etki dereceleri belirlenebilmektedir. Bu tür çalışmaların yapılması oldukça önem arz etmektedir. Zira ülkeler bu tür bilimsel çalışmaların sonucunda elde edilen verileri baz alarak ekonomi politikalarını belirleyip uyguladığında çok daha etkili ve rasyonel sonuçlar elde edebilmektedirler. Bu çalışmada Türkiye’nin 1977-2013 döneminde gelir dağılımının kişi başına reel GSYH üzerindeki etkisi analiz edilmiştir. Gelir dağılımı ölçütü olarak Gini katsayısı kullanılmıştır. Öncelikle değişkenler arasında eş bütünleşmenin varlığı Johansen(1988) eş bütünleşme testi ile tespit edilmiştir. Eş bütünleşme tespit edildikten sonra Toda-Yamamoto (1995) Granger nedensellik testi yardımıyla Gini katsayısından kişi başına reel GSYH’ya doğru bir Granger nedenselliği tespit edilmiştir. Nedenselliğin yönünün tespit edilmesinden sonra FMOLS, DOLS ve CCR modelleri ile eş bütünleşme regresyonları kurularak Gini katsayısı ile kişi başına reel GSYH arasında negatif yönlü bir ilişki olduğu ortaya çıkartılmıştır. Buna göre Gini katsayısı düştüğünde (yani gelir dağılımı iyileştiğinde) kişi başına reel GSYH artmaktadır. Yani gelir dağılımının iyileşmesinin Türkiye ekonomisinin 1977-2013 döneminde kişi başına reel GSYH’yı olumlu etkilediği sonucuna ulaşılmıştır. | en_US |
dc.description.abstract | One of the most important issues of economics is national income distribution, which is also called as income distribution. The issue of income distribution balance has been considered as one of the most basic targets of almost all countries’ economy policy makers in today’s world. The issue of income distribution is much beyond being a social issue, and it is also considered to have economic dimensions. Two basic criteria have been used in measuring personal income distribution. One of these is Lorenz Curve and the other is Gini Coefficient. In economic models and analysis, Gini coefficient is more commonly preferred compared to Lorenz Curve. By building relationships between Gini Coefficient and macroeconomic social indicators of a country, the interaction among variables can be measured. With this regard, Gini coefficient is taken as an independent variable such as economic growth, inflation, unemployment, external deficit and internal deficit which are economic indicators, and social indicators such as crime and punishment are taken as dependent variables, and then national income balance and the direction of unbalance influence and the degree of the influence can be determined with the relevant modelling performed. Carrying out such studies is quite important because countries can obtain more effective and rational results if they determine their economic policies under the light of the findings of such scientific researches.With this study, the income distribution of Turkey per capita between the years of 1977-2013 was investigated to find out its effects on real GDP. Gini coefficient was used as income distribution criterion. Firstly, the presence of cointegration was found out with Johansen (1988) cointegration test. After finding out the presence of cointegration, Granger causality was found out to be towards the real GDP per capita with Toda-Yamamoto (1995) Granger causality test. After finding out the direction of the causality, a negative relationship between Gini coefficient and real GDP per capita was revealed by building cointegration regression with FMOLS, DOLS and CCR models. According to that, as Gini coefficient goes down (which means a recovery in income distribution), the real GDP per capita also improves. In other words, it has been concluded that the improvement in income distribution is suggested to have positively affected the real GDP per capita between the years of 1977-2013 in Turkey. | en_US |
dc.language.iso | tur | en_US |
dc.publisher | International Journal of Cultural and Social Studies (IntJCSS) | en_US |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.subject | Gelir dağılımı | en_US |
dc.subject | Lorenz eğrisi | en_US |
dc.subject | Income distribution | en_US |
dc.subject | The Gini coefficient | en_US |
dc.subject | Lorenz curve | en_US |
dc.title | Türkiye'de gelir dağılımının ekonomik büyümeye etkisi üzerine ekonometrik bir analiz | en_US |
dc.title.alternative | The effect of economic growth in Turkey an econometric analysis on income distribution | en_US |
dc.type | article | en_US |
dc.relation.journal | International Journal of Cultural and Social Studies (IntJCSS) | en_US |
dc.contributor.department | Bartın Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İktisat Bölümü | en_US |
dc.contributor.authorID | https://orcid.org/0000-0002-2870-5008 | en_US |
dc.contributor.authorID | 37574 | en_US |
dc.contributor.authorID | 127303 | en_US |
dc.identifier.volume | 2 | en_US |
dc.identifier.issue | 1 | en_US |
dc.identifier.startpage | 135 | en_US |
dc.identifier.endpage | 148 | en_US |