Kantil Regresyon Yaklaşımı ile Türkiye'de Yoksulluğun Belirleyicilerinin Analizi

Öz

Yoksulluk, bireylerin temel ihtiyaçlarını karşılayamamasından kaynaklanan ve ekonomik, sosyal ve demografik boyutlarıyla toplumları derinden etkileyen çok yönlü bir olgu olarak değerlendirilmektedir. Sosyoekonomik özellikler, yaşam koşulları ve toplumsal dinamikler, yoksulluğun bireyler tarafından farklı şekillerde deneyimlenmesine neden olmakta ve bu durum, yoksulluk belirleyicilerinin detaylı bir analizini zorunlu kılmaktadır. Bu bağlamda, bu çalışma, Türkiye’de yoksulluğun mikro düzeydeki belirleyicilerini araştırmak amacıyla eşdeğer fert başına gelir temeline dayalı olarak kantil regresyon analizleri gerçekleştirmiştir. Çalışmada Türkiye İstatistik Kurumu tarafından hazırlanan “Hanehalkı Bütçe Anketi” 2019 yılı veri seti kullanılmıştır. Elde edilen bulgular, yaş arttıkça yoksulluk düzeyinin azaldığını, hanehalkı büyüklüğünün artmasıyla yoksulluk düzeyinin yükseldiğini ve konut büyüklüğünün artmasının yoksulluğu azalttığını göstermiştir. Ayrıca, eğitim düzeyi yüksek bireylerin ve ev sahibi olan hanehalkı reislerinin yoksulluk düzeyinin daha düşük olduğu, soba kullanan bireylerin kalorifer kullananlara göre daha yüksek bir yoksulluk düzeyi yaşadığı tespit edilmiştir. Sağlık hizmetlerine erişimde zorluk yaşayan bireylerin ise daha yüksek bir yoksulluk düzeyine sahip olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bu bulgular, yoksulluğun karmaşık ve çok boyutlu bir olgu olarak değerlendirilmesi gerektiğini vurgulamaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Yoksulluk
• Eşdeğer Fert Başına Kullanılabilir Gelir
• Türkiye Hanehalkı Bütçe Anketi
• Kantil Regresyon Analizi

Micro Level Analysis of Poverty in Turkey: Quantile Regression Approach

Öz

Yoksulluk, bireylerin temel ihtiyaçlarını karşılayamamasından kaynaklanan ve ekonomik, sosyal ve demografik boyutlarıyla toplumları derinden etkileyen çok yönlü bir olgu olarak değerlendirilmektedir. Sosyoekonomik özellikler, yaşam koşulları ve toplumsal dinamikler, yoksulluğun bireyler tarafından farklı şekillerde deneyimlenmesine neden olmakta ve bu durum, yoksulluk belirleyicilerinin detaylı bir analizini zorunlu kılmaktadır. Bu bağlamda, bu çalışma, Türkiye’de yoksulluğun mikro düzeydeki belirleyicilerini araştırmak amacıyla eşdeğer fert başına gelir temeline dayalı olarak kantil regresyon analizleri gerçekleştirmiştir. Çalışmada Türkiye İstatistik Kurumu tarafından hazırlanan “Hanehalkı Bütçe Anketi” 2019 yılı veri seti kullanılmıştır. Elde edilen bulgular, yaş arttıkça yoksulluk düzeyinin azaldığını, hanehalkı büyüklüğünün artmasıyla yoksulluk düzeyinin yükseldiğini ve konut büyüklüğünün artmasının yoksulluğu azalttığını göstermiştir. Ayrıca, eğitim düzeyi yüksek bireylerin ve ev sahibi olan hanehalkı reislerinin yoksulluk düzeyinin daha düşük olduğu, soba kullanan bireylerin kalorifer kullananlara göre daha yüksek bir yoksulluk düzeyi yaşadığı tespit edilmiştir. Sağlık hizmetlerine erişimde zorluk yaşayan bireylerin ise daha yüksek bir yoksulluk düzeyine sahip olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bu bulgular, yoksulluğun karmaşık ve çok boyutlu bir olgu olarak değerlendirilmesi gerektiğini vurgulamaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Poverty
• Disposable Income per Equivalent Individual
• Turkey Household Budget Survey
• Quantile Regression Analysis

Kaynakça

1. Acar, A. (2014). The dynamics of multidimensional poverty in Turkey (Doctoral dissertation).
2. Aktaş, F. (2019). Gelir Dağılımı ve Yoksulluk Arasındaki İlişki: Iğdır İli Üzerine Uygulama, (Yüksek Lisans Tezi), Erzurum: Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 33-34.
3. Arslan, R. ve Ayhan, E. E. (2017). “Hanehalkı Bireylerinin Yoksulluk Algısı Üzerine Bir Araştırma: Bartın İl Örneği”, Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, ICMEB17 Özel Sayısı, 645.
4. Buchinsky, M. (1998). Recent Advances in Ouantile Regression Models: A Practical Guideline for Empirical Recearch, Journal of Human Resources, 88-126.
5. Canbay, T. ve Selim, S. (2010). Türkiye'de Hanehalkı Yoksulluğu. Ege Academic Review, 10(2).
6. Chen, C. L. (2005). An Introduction to Quantile Regression and the QUANTREG Procedure, SAS Intitute Inc., Cary, NC, 2.
7. De Silva, I. (2008). Micro-Level Determinants of Poverty Reduction in Sri Lanka: A Multivariate Approach, International Journal of Social Economics, 35(3), 140-158. https://doi.org/10.1108/03068290810847833.
8. Demir Şeker, S. (2011). The dynamics of poverty in Turkey.Middle East Technical University Department of Economics, Ph. D. Thesis

9. Ertürk, Ş. P. (2010). Yoksulluk Olgusu: Elazığ Örneği, (Yüksek Lisans Tezi), Eskişehir: Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 9.
10. Evcim, N., Güneş, S. ve Karaalp-Orhan, H. S. (2020). Türkiye'de hanehalkı göreli yoksulluğunu etkileyen faktörler: Lojistik regresyon analizi. Sosyoekonomi, 28(43), 11-32.
11. Field, F. (1983). “The Minimum Wage”, London, Policy Studies Institute, 51.
12. Garza-Rodriguez, J., Ayala-Diaz, G. A., Coronado-Saucedo, G. G., Garza-Garza, E. G., Ovando-Martinez, O. (2021). Determinants of poverty in Mexico: A quantile regression analysis. Economies, 9(2), 60.
13. Gürsel, Seyfettin, Levent, Haluk, Selim, Raziye Ve Sarıca, Özlem (2000), Türkiye’de Bireysel Gelir Dağılımı ve Yoksulluk -Avrupa Birliği ile Karşılaştırma, İstanbul: Lebib Yalkın Yayınları.
14. Hao, L. ve Naiman, D. Q. (2007). Quantile Regression, The United States of America: Sage Publication, 6-7.
15. John, O. O. ve Nduka, E. C. (2009). Quantile Regression Analysis as a Robust Alternative to Ordinary Least Squares, Scientia Africana, 8(2), 61-65.
16. Karayılmazlar, E., ve Güler, A. (2015). Yoksulluk, Yoksulluğun Nedenleri, Sosyo-Ekonomik Etkileri, Türkiye Ve Dünyada Yoksulluğun Boyutları. Vergi Raporu.
17. Karcı, Z. (2017). Lojistik Regresyon Modeli ile Elde Edilen Tahminlerin Roc Eğrisi Yardımıyla Değerlendirilmesi: Türkiye’de Hanehalkı Yoksulluğu Üzerine Bir Araştırma, (Yüksek Lisans Tezi), 2017, Isparta: Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 10.
18. Kızılgöl, Ö. (2009). Türkiye’de Yoksulluk Sorunu: Ekonometrik Bir Bakış. Içinde Doktora Tezi. Dokuz Eylül Üniversitesi.
19. Kızılgöl, Ö. A. (2012). Türkiye’de eğitimde cinsiyet eşitsizliğinin yoksulluk üzerindeki etkisi. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 19(1), 179-191.
20. Koenker R. ve Hallock, K. F. (2001). Quantile Regression, The Journal of Economic Perspectives, Vol.XV, No:4, 2-143, 146.
21. Koenker, R. (2005). Quantile Regression, Econometric Society Monographs, Cambridge University Press, 12. Köse, B. (2009). Küreselleşen Dünyada Yoksulluk Olgusu, (Yüksek Lisans Tezi), Antalya: Akdeniz Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 36.
22. Kutluca, K. (2012). Türkiye’de Açlık ve Yoksulluk Sınırının Bölgesel Analizi: 2009-2011, (Yüksek Lisans Tezi), Ankara: Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 9.
23. Lacalle‐Calderon, M., Perez‐Trujillo, M., Neira, I. (2018). Does microfinance reduce poverty among the poorest? a macro quantile regression approach. The Developing Economies, 56(1), 51-65.
24. Lekobane, K. R., ve Seleka, T. B. (2017). Determinants of Household Welfare and Poverty in Botswana, 2002/2003 and 2009/2010. Journal of Poverty, 21(1), 42–60.
25. Peng, C., Fang, L., Wang, J. S. H., Law, Y. W., Zhang, Y., Yip, P. S. (2019). Determinants of poverty and their variation across the poverty spectrum: Evidence from Hong Kong, a high-income society with a high poverty level. Social Indicators Research, 144, 219-250.
26. Sen, A. (1999). Development as Freedom. Oxford University Press.
27. Şahin, S. Ç., ve Kılıç, İ. E. (2021). Poverty dynamics in Turkey: A multinomial logit model. Ekonomika, 100(2), 133-143.
28. Şengül, S., ve Cafrı, A. G. R. (2010). Yoksulluk Ölçümünde Engel ve Rothbarth Eşdeğerlik Ölçekleri. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19(2), 47-61.
29. Şenses, F. (2001). Küreselleşmenin Öteki Yüzü: Yoksulluk, 4.b., İletişim Yayınları, 91.
30. Uğurlu, D. (2021). Bursa İli Orhaneli İlçesi Kırsalında Yaşayanların Yoksulluk Araştırması, (Yüksek Lisans Tezi), Bursa: Bursa Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 9.
31. United Nations (2023). "Sustainable Development Goals Report 2023."
32. Van, M. H. (2022). Türkiye’de yoksulluğun mikro düzeyde belirleyicileri: Kantil regresyon analizi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(2), 105-129.
33. World Bank (2022). "Poverty and Shared Prosperity 2022."
34. Wright, R. E. (1996). Standardized Poverty Measurement, Journal of Economic Studies, 23 (4), p.3-17.
35. Yaşar, S., ve Taşar, M. O. (2019). Kavramsal olarak yoksulluk ve türkİye’de yoksullukla mücadele polİtİkalarinin etkİlerİ. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 19(38), 118-144.
36. Yıldırım, Ö. A. M. (2011). Dünyada ve Türkiye’de yoksulluğun analizi. Niğde Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4(2), 60-76.