Research Article
BibTex RIS Cite

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

Year 2020, Volume: 20 Issue: 47, 313 - 338, 02.10.2020
https://doi.org/10.21560/spcd.vi.525500

Abstract

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.    

References

  • 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.
Year 2020, Volume: 20 Issue: 47, 313 - 338, 02.10.2020
https://doi.org/10.21560/spcd.vi.525500

Abstract

References

  • 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.
There are 16 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Journal Section Articles
Authors

Ferit Çobanoğlu 0000-0002-7706-2993

Halil İbrahim Yılmaz 0000-0002-4956-1496

Publication Date October 2, 2020
Published in Issue Year 2020 Volume: 20 Issue: 47

Cite

APA Çobanoğlu, F., & Yılmaz, H. İ. (2020). TÜRKİYE’DE HANEHALKI SORUMLUSUNUN TOPLAM GELİRİNE ETKİ EDEN BELİRLEYİCİLERİN KANTİL REGRESYON YÖNTEMİ İLE ANALİZİ. Sosyal Politika Çalışmaları Dergisi, 20(47), 313-338. https://doi.org/10.21560/spcd.vi.525500
AMA Çobanoğlu F, Yılmaz Hİ. TÜRKİYE’DE HANEHALKI SORUMLUSUNUN TOPLAM GELİRİNE ETKİ EDEN BELİRLEYİCİLERİN KANTİL REGRESYON YÖNTEMİ İLE ANALİZİ. Sosyal Politika Çalışmaları Dergisi. October 2020;20(47):313-338. doi:10.21560/spcd.vi.525500
Chicago Çobanoğlu, Ferit, and Halil İbrahim Yılmaz. “TÜRKİYE’DE HANEHALKI SORUMLUSUNUN TOPLAM GELİRİNE ETKİ EDEN BELİRLEYİCİLERİN KANTİL REGRESYON YÖNTEMİ İLE ANALİZİ”. Sosyal Politika Çalışmaları Dergisi 20, no. 47 (October 2020): 313-38. https://doi.org/10.21560/spcd.vi.525500.
EndNote Çobanoğlu F, Yılmaz Hİ (October 1, 2020) TÜRKİYE’DE HANEHALKI SORUMLUSUNUN TOPLAM GELİRİNE ETKİ EDEN BELİRLEYİCİLERİN KANTİL REGRESYON YÖNTEMİ İLE ANALİZİ. Sosyal Politika Çalışmaları Dergisi 20 47 313–338.
IEEE F. Çobanoğlu and H. İ. Yılmaz, “TÜRKİYE’DE HANEHALKI SORUMLUSUNUN TOPLAM GELİRİNE ETKİ EDEN BELİRLEYİCİLERİN KANTİL REGRESYON YÖNTEMİ İLE ANALİZİ”, Sosyal Politika Çalışmaları Dergisi, vol. 20, no. 47, pp. 313–338, 2020, doi: 10.21560/spcd.vi.525500.
ISNAD Çobanoğlu, Ferit - Yılmaz, Halil İbrahim. “TÜRKİYE’DE HANEHALKI SORUMLUSUNUN TOPLAM GELİRİNE ETKİ EDEN BELİRLEYİCİLERİN KANTİL REGRESYON YÖNTEMİ İLE ANALİZİ”. Sosyal Politika Çalışmaları Dergisi 20/47 (October 2020), 313-338. https://doi.org/10.21560/spcd.vi.525500.
JAMA Çobanoğlu F, Yılmaz Hİ. TÜRKİYE’DE HANEHALKI SORUMLUSUNUN TOPLAM GELİRİNE ETKİ EDEN BELİRLEYİCİLERİN KANTİL REGRESYON YÖNTEMİ İLE ANALİZİ. Sosyal Politika Çalışmaları Dergisi. 2020;20:313–338.
MLA Çobanoğlu, Ferit and Halil İbrahim Yılmaz. “TÜRKİYE’DE HANEHALKI SORUMLUSUNUN TOPLAM GELİRİNE ETKİ EDEN BELİRLEYİCİLERİN KANTİL REGRESYON YÖNTEMİ İLE ANALİZİ”. Sosyal Politika Çalışmaları Dergisi, vol. 20, no. 47, 2020, pp. 313-38, doi:10.21560/spcd.vi.525500.
Vancouver Çobanoğlu F, Yılmaz Hİ. TÜRKİYE’DE HANEHALKI SORUMLUSUNUN TOPLAM GELİRİNE ETKİ EDEN BELİRLEYİCİLERİN KANTİL REGRESYON YÖNTEMİ İLE ANALİZİ. Sosyal Politika Çalışmaları Dergisi. 2020;20(47):313-38.