Publication: Gelir dağılımına etki eden faktörlerin panel veri modelleri ile analizi
Abstract
Geçmişten günümüze kadar iktisatçılar sınırsız ihtiyaçları olan bireylerin kıt kaynaklarla bu ihtiyaçlarını nasıl karşılanacağını tartışmışlardır. Gelirlerin dağılımı hep gündemde olan bir konu olmuştur. İktisatçılar ve ekonometristyenler bireylerin ya da ülkelerin gelir dağılımını etkileyen faktörleri ve bu faktörlerin gelir dağılımı ile aralarındaki ilişkinin yönünü ve şiddetini bulmayı amaçlamışlardır. Çünkü bu faktörler bulunduğunda gelir dağılımının adaletinin sağlanabileceğini düşünülmektedir. Bu sebeple yazmış olacağımız tezin amacı gelir dağılımını etkileyen iktisadi açıdan uygun olan faktörlerin panel veri analizi ile anlamlı olup olmadığını incelemektir. Tezimizin hedefi ise öncelikle gelir kavramını açıklayarak gelir dağılımının kavramsal çerçevesi ve teorik temellerine değinmek, gelir dağılımın türlerini (bireysel gelir dağılımı, fonksiyonel gelir dağılımı, sektörel gelir dağılımı, bölgesel gelir dağılımı vb.) açıklayarak ülkemizden ve diğer ülkelerden konu ile ilgili örnekler vermek, iktisadi ekollerin gelir dağılımı konusundaki düşüncelerine değinmek, gelir dağılımının hesaplama yöntemlerinden olan Lorenz eğrisi yöntemi, gini katsayısı yöntemi yüzde paylar analizi gibi yöntemleri açıklamak ve bu konuda daha önceki yapılan çalışmalara da atıfta bulunarak geçmişten günümüze gelir dağılımını etkileyen faktörlere değinmektir. Bunlara ek olarak teorileri sadece teoride bırakmayıp ekonometri bilimini de işin içine katarak çalışmamızın sonunda panel veri analizi yaparak açıklanma oranı yüksek anlamlı değişkenlere sahip varsayımlardan sapma olmadan bir model elde ederek gelir dağılımını etki eden faktörlerin ülkelere göre farklılaşıp farklılaşmadığını incelemektir. Bu sebeple yazacağımız tezde panel veri yaklaşımlarını, panel veri analizi türlerini açıklamayı planlamaktayız. Kullanacağımız yöntem ülkelerin gelir dağılımını ölçme yöntemlerinden biri olan gini katsayısını bağımlı değişken olarak modelimize dahil ederek panel veri analizi tahminlemektir.
From the past to the present, economists have discussed how individuals with unlimited needs can satisfy these needs with limited resources. Income distribution has always been an issue on the agenda. Economists and econometrists aimed to find the factors affecting the income distribution of individuals or countries and the direction and intensity of the relationship between these factors and income distribution. Because when these factors are found, it is thought that the justice distribution can be achieved. For this reason, the purpose of the thesis is to examine whether the economically appropriate factors affecting income distribution are meaningful with panel data. The aim of our thesis is to explain the conceptual framework and theoretical foundations of income distribution by explaining the concept of income, explaining the types of income distribution (individual income distribution, functional income distribution, sectoral income distribution, regional income distribution, etc.) and to give examples from our country and other countries, To mention the thoughts of schools on income distribution, to explain methods such as Lorenz curve method, gini coefficient method, percentage share analysis, which are among the calculation methods of income distribution, and to refer to the factors affecting income distribution from the past to the present by referring to the previous studies on this subject. In addition to we do not mention the theories only in theory, but also include econometrics science at the end of our study, by analyzing panel data, obtaining a model without deviating from the assumptions with significant variables with high explanation rate, and examining whether the factors affecting income distribution differ by country. For this reason, we plan to explain panel data approaches and panel data analysis types in our thesis. The method we will use is to analyze panel data by including the gini coefficient, which measures the income distribution of countries, as a dependent variable in our model.
From the past to the present, economists have discussed how individuals with unlimited needs can satisfy these needs with limited resources. Income distribution has always been an issue on the agenda. Economists and econometrists aimed to find the factors affecting the income distribution of individuals or countries and the direction and intensity of the relationship between these factors and income distribution. Because when these factors are found, it is thought that the justice distribution can be achieved. For this reason, the purpose of the thesis is to examine whether the economically appropriate factors affecting income distribution are meaningful with panel data. The aim of our thesis is to explain the conceptual framework and theoretical foundations of income distribution by explaining the concept of income, explaining the types of income distribution (individual income distribution, functional income distribution, sectoral income distribution, regional income distribution, etc.) and to give examples from our country and other countries, To mention the thoughts of schools on income distribution, to explain methods such as Lorenz curve method, gini coefficient method, percentage share analysis, which are among the calculation methods of income distribution, and to refer to the factors affecting income distribution from the past to the present by referring to the previous studies on this subject. In addition to we do not mention the theories only in theory, but also include econometrics science at the end of our study, by analyzing panel data, obtaining a model without deviating from the assumptions with significant variables with high explanation rate, and examining whether the factors affecting income distribution differ by country. For this reason, we plan to explain panel data approaches and panel data analysis types in our thesis. The method we will use is to analyze panel data by including the gini coefficient, which measures the income distribution of countries, as a dependent variable in our model.