Cinsiyete Göre Nüfus Yaşlanması ve Gelir Eşitsizliği: Panel Fourier Nedensellik Analizi

Öz

Dünya genelinde demografik geçiş süreciyle birlikte nüfusun hızlı bir şekilde yaşlanması gerçekleşmektedir. Yaşlı kesimlerde genç kesimlere göre eşitsizliklerin daha fazla olma eğilimi taşıması dolayısıyla nüfusta meydana gelen yaşlılığın gelir eşitsizliğini artırabilen önemli bir etmen olduğu düşünülmektedir. Nüfusta meydana gelen yaşlılık ekonomik ve sosyal etkileri bakımından üzerinde araştırılması gereken bir konu haline gelmiştir. Yaşlı nüfusta meydana gelen artış ekonomik yapıdaki determinantların da değişimine neden olmuştur. Bu değişiklikler, aktif çalışan genç nüfus ile yaşlı nüfus arasında işgücünün arzı, tüketim, tasarruf, sosyal harcamalar ve beşeri sermaye bakımından konuların farklı hale gelmesine neden olmuştur. Yaşa bağlı olarak gerçekleşen eşitsizlikler farklı dönemlerde karşımıza çıkmakla birlikte yaşlılık dönemindeki eşitsizlikler büyük öneme sahiptir. Bu çalışmada 1988-2021 döneminde G-20 ülkeleri için cinsiyete göre nüfus yaşlanması ve gelir eşitsizliği ilişkisi incelenmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda kullanılan Panel Fourier Toda Yamamoto nedensellik analizi sonucunda, toplam yaşlı nüfustan gelir eşitsizliğine doğru % 1 anlamlılık düzeyinde nedensellik sonucu elde edilmiştir. Cinsiyete göre nüfus yaşlanmasından gelir eşitsizliğine doğru nedensellik ilişkisi bulunamamıştır.

Anahtar Kelimeler

• Cinsiyete Göre Nüfus Yaşlanması
• Gelir Eşitsizliği
• Panel Fourier Nedensellik Analizi

Population Aging and Income Inequality by Gender: Panel Fourier Causality Analysis

Öz

The demographic transition process is rapidly aging the population worldwide. Since inequalities tend to be greater in the elderly compared to the young, it is thought that old age in the population is an important factor that can increase income inequality. Old age in the population has become a subject that needs to be investigated in terms of its economic and social effects. The increase in the elderly population has also caused the determinants in the economic structure to change. These changes have led to differences in labor supply, consumption, savings, social expenditures, and human capital between the young active working population and the older population. Although inequalities that occur due to age appear in different periods, inequalities in old age are of great importance. This study aims to examine the relationship between population aging and income inequality by gender for the G-20 countries in the period 1988-2021. As a result of the Panel Fourier Toda Yamamoto causality analysis used for this purpose, a causality result was obtained at a significance level of 1% from the total elderly population to income inequality. No causality relationship was found from population aging to income inequality according to gender.

Anahtar Kelimeler

• Population Ageing By Gender
• Income IneQuality
• Panel Fourier Causality Analysis

Kaynakça

1. Ando, A., & Modigliani, F. (1963).The life-cycle hypothesis of saving: aggregate implications and tests. American Economic Review, 53(1), 55-84.
2. Arslan, F. (2023). Makroekonomik şokların tüketim harcamalarına etkisi: Türkiye örneği. International Journal Of Economics, Politics, Humanities & Social Sciences, 6(4), 286-307, Https://Doi.Org/10.59445/İjephss.1343740
3. Asandaş, N., & Işık, N.(2021). Ekonomik kalkınma ve gelir dağılımının yoksulluk üzerindeki etkisi: ekonometrik bir uygulama. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 13(3), 101-116.
4. Atkinson, A. (1971). Distribution of wealth and individual life cycle. Oxford Economic Papers, 23( 2), 239-254.
5. Aziz, Ö. T., Chrıstopher., C., & John, E. J. (2015). The distributional impact of population ageing in New Zealand. New Zealand Economic Papers, 49(3), 207-226.
6. Baktemur, F. İ. (2021). Gelişmekte olan ülkelerde gelir ile tüketim arasındaki eşbütünleşme ilişkisi. Çağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18(1), 1-8.
7. Bloom, D., & Wıllıamson, J. (1998). Demographic transitions and economic miracles ın emerging Asia. The World Bank Economic Review, 12(3), 419-455.
8. Bloom, D., Canning, D., & Fink, G, F. (2007). Jocelyn fertility, female labor force participation and the demographic dividend, Nber, Working Paper No: 13583

9. Cafrı, R., &; Acci, Y. (2023). Nüfus yaşlanması gelir eşitsizliğini artırıyor mu? Panel asimetrik heterojen nedensellik analizinden kanıtlar. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13 (1), 105-122. doi: 10.18074/ckuiibfd.1187318
10. Castillo, W. I. G., Wu, C. S., & Osei‐Kusi, F. (2025). Human capital, ıncome ınequality, and health: analysing heterogeneous dynamics across ıncome groups. Asia & the Pacific Policy Studies, 12(2), e70008.
11. Chen, X., Bihong, H., & Shaoshuai, L. (2018). Population aging and inequality: evidence from China. Dünya Ekonomisi, 41( 8), 1976-2000.
12. Dornbusch, R., S. Fischer., & R. Startz, (2007). Makroekonomi (9. B). Ankara: Gazi Kitabevi.
13. Dong, Z., Tang, C., & Wei, X.(2018). Does population aging intensify income inequality? evidence from China. Journal Of The Asia Pacific Economy, 23(1), 66-77.
14. Drosdowskı, T., Stöver, B., & Wolter, M, I.(2015). The impact of ageing on income inequality. Gws Discussion Paper, 2015(16), 1-19.
15. Durgun, A., & Ezanoğlu, Z. (2022). Yaşlanan nüfus milli geliri nasıl etkiler? G-20 ülkelerinden kanıtlar. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(3), 1806-1825.
16. Durgun, B., & Durgun, Ö.(2023). Gelir eşitsizliği ve insani gelişme ilişkisi: Türkiye örneği. Kastamonu Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(1), 45-73.
17. Dünya Bankası (2024). World Development Indicators. 25 Şubat 2024 tarihinde https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators adresinden erişildi.
18. Elhini, M. (2015). Inequality in Egypt: age-adjusted gini coefficient. International Journal Of Social Sciences And Education Research, 5(4), 434-446.
19. Enders, W., & Jones, P. (2014). On the use of the flexible fourier form ın unit root tests, endogenous breaks, and parameter instability, Recent Advances İn Estimating Nonlinear Models: With Applications İn Economics And Finance, 59-83.
20. Faik, J. (2012). Impacts of an ageing society on macroeconomics and income inequality–the case of Germany since the 1980s. Ecine Working Paper Series.
21. Fisunoğlu, H., M., Tekin, İ., & Laleh, M. M. (2018). Demografik geçiş ile gelir ve tüketim eşitsizliği ilişkisi: Oecd ülkeleri üzerine ampirik bir analiz. Hacettepe Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 36(4), 95-116.
22. Fougère, M., & Mérette, M. (1999). Population aging and economic growth ın seven Oecd countries. Ekonomik Modelleme, 16(3), 411-427.
23. Friedman, M. (1957). A theory of the consumption function. Princeton: Princeton University Press,.
24. Goldstein, J., & Ronald, L. (2014). How large are the effects of population aging on economic inequality? Vienna Yearbook Of Population Research, 12, 193-209.
25. Hanewald, K., Ruo, J., & Zining, L (2021). Why ıs inequality higher among the old? evidence from China. China Economic Review, 66, 101592.
26. Hwang, S. (2016). Public pensions as a great equalizer? decomposition of old-age ıncome ınequality ın South Korea, 1998-2010. Journal Of Aging & Social Policy, 28(2), 81-97.
27. Kang, S, J. (2009). Aging and inequality of income and consumption in Korea. Journal Of International Economic Studies, 23, 59-72.
28. Karagöz, H. (2021). Nüfus yaşlanmasının ekonomik büyüme üzerindeki etkileri: OECD ülkeleri örneği. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(42), 1544-1565.
29. Kenanoğlu, M. E., & Aydın, M. (2022). Yaşlanan nüfusun servet dağılımı üzerindeki etkisi: seçilmiş ülkeler üzerine bir değerlendirme. Finans Ekonomi Ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 7(4), 758-774.
30. Kim, J. I., & Kim, G. (2017). Socio-ecological perspective of older age life expectancy: income, gender inequality, and financial crisis in Europe. Globalization and health, 13, 1-8.
31. Kökalan, Ç. F. (2019). Nüfus yaşlanması: kamu ve sosyal politikalar üzerindeki etkisi. V. Kalınkara (Ed.). İçinde Yaşlılık Yeni Yüzyılın Gerçeği. (S. 197-215). Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık
32. Lin, C. H., Lahiri, S., & Po-Hsu, C. (2015). Population aging and regional income inequality in Taiwan: a spatial dimension. Social Indicators Research, 122( 3), 757-777.
33. Mankiw, G. N. (2010). Macroeconomics (7th Ed.,) New York: Worth Publishers.
34. Ma, D., Zhou, K., Xu, J., & Qian, Y. (2023). Industrial structure improvement, population aging and migration: an empirical study based on Chinese provincial panel data. Plos Bir , 18(10), E0291718.
35. Nazlıoğlu, S., Görmüş, N. A., & Soytas, U. (2016). Oil prices and real estate investment trusts (REITs): Gradual-shift causality and volatility transmission analysis. Energy economics, 60, 168-175.
36. Nazlıoğlu, Ş., & Karul, Ç. (2017). Panel LM unit root test with gradual structural shifts. In 40th International Panel Data Conference, 7(8), 1-26.
37. Pesaran, H.(2004). General diagnostic tests for cross section dependence in panels. Cambridge Working Papers. Economics, 1240(1), 1
38. Pesaran, H., & Yamagata, T. (2008). Testing slope homogeneity in large panels. Ekonometri Dergisi, 142( 1), 50-93.
39. Primiceri, G., & Van Rens, T. (2009). Heterogeneous life cycle profiles, income risk and consumption ınequality. Parasal Ekonomi Dergisi, 56(1), 20-39.
40. Rougoor, W., Van Marrewijk, C., & Jiaotong, X. (2014). Demography and growth: two forces leading to rising global income inequality. (SEO Discussion Paper; No. 77). SEO Economisch Onderzoek. http://www.seo.nl/uploads/media/Demography_and_growth.pdf
41. Schmidt, P., & Phillips, P. C. (1992). LM tests for a unit root in the presence of deterministic trends. Oxford Bulletin Of Economics and Statistics, 54(3), 257-287.
42. Shen, D., Liang, H., & Shi, W. (2023). Rural population aging, capital deepening and agricultural labor productivity. Sustainability, 15(10), 8331.
43. Solt, F. (2021). Measuring income inequality across countries and over time: the standardized world ıncome ınequality databasei. Social Science Quarterly, 101(3), 1183-1199. Swııd Version 9.6.
44. Tekin, İ, Fisunoğlu, H. M., & Laleh M. M. (2018). Demografik geçiş ile gelir ve tüketim eşitsizliği ilişkisi: Oecd ülkeleri üzerine ampirik bir analiz. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 36(4), 95-116.
45. Uğur, B., & Dallı, T. (2021). Dış ticaretin ekonomik büyümeye etkisi: G-20 ülkeleri örneği. Karadeniz Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 2(2), 1-18.
46. United Nations (2023). 25 Şubat 2024 tarihinde Https://Www.Un.Org/Development/Desa/Pd/Sites/Www.Un.Org.Development.Desa.Pd/Files/Undesa_Pd_2024_Wpa2023-Report.Pdf adresinden erişildi.
47. Uyanık, Y., & Başyiğit, R. (2018). Demografik yapı içinde yaşlı nüfusun görünümü ve aktif yaşlanma yaklaşımı perspektifinde politika örnekleri. İş Ve Hayat, 4( 8), 273-310.
48. Ünsal, E. (2000). Makro iktisat (3. B), Ankara: İmaj Yayıncılık.
49. Ünsal, E. (2017). Makro iktisat (11. Bs), Ankara: Murat Yayınları.
50. Wang, Q., Li, L., & Li, R. (2023). Uncovering the ımpact of income inequality and population aging on carbon emission efficiency: an empirical analysis of 139 countries. Total Environmental Science, 857, 159508.
51. Yamada, T. (2012). Income risk, macroeconomic and demographic change, and income inequality in Japan. Journal Of Economic Dynamics & Control, 36, 63-84.
52. Yılancı, V., & Görüş M., S. (2020). Ekonomik küreselleşmenin MENA bölgelerindeki ekolojik ayak izini öngörme gücü var mı? fourier fonksiyonlu panel nedensellik testi. Environmental Science And Pollution Research, 27(32), 40552-40562.
53. Yılmaz, T. Z., & Rakıcı, C.(2024). Sosyal koruma harcamalarının gelir eşitsizliği üzerindeki etkisi: Türkiye örneği, Sosyoekonomi, 32(59), 383-404.
54. Zhong, H. (2011). The impact of population aging on ıncome inequality ın developing countries: evidence from rural China. China Economic Review, 22(1), 98-107.
55. Zhu, G(2013). Age-specific rise of ıncome and consumption inequality. Discussion Paper, 2013(21), 1-18.