Gelir eşitsizliğinin insani gelişme endeksini (İGE) nasıl etkilediğini açıklamak çok boyutlu yoksulluk sorununun nereden kaynaklandığını anlamak için çok önemlidir. Bu çalışma, Brezilya, Rusya, Hindistan, Çin ve Güney Afrika Cumhuriyeti (BRICS) için İGE ve gelir dağılımı eşitsizliğini gösteren Gini katsayısını birlikte analiz etmeyi ve böylece gelir dağılımı eşitsizliğinin İGE’yi nasıl etkilediğini anlamayı amaçlamaktadır. Bu kapsamda BRICS ülkelerinin 1990-2018 dönemi Gini katsayısı bağımsız değişken, İGE de bağımlı değişken olarak modele dahil edilmiş ve panel veri analizi yöntemi ile analiz edilmiştir. Ayrıca modele açıklayıcı değişken olarak ekonomik büyüme eklenmiştir. Bu analizde, yatay kesit bağımlılığı ve eşbütünleşme testi yapıldıktan sonra katsayı homojenliği bulunamadığı ve birimler arasında korelasyon olduğu için katsayı tahmini için Artırılmış Ortalama Grup Tahmincisi (AMG) kullanılmıştır. Sonuç olarak BRICS ülkeleri grubunda Gini katsayısı ile İGE arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişkinin olmadığı tespit edilmiştir. Ancak ülke bazlı analizler incelendiğinde Gini katsayısındaki değişimlerin Brezilya ve Rusya'da İGE'yi etkilediği görülmektedir. Bu etki Brezilya'da ters yönlü iken Rusya'da doğrusaldır.
Understanding how income inequality affects the human development index (HDI) is crucial to understand where the multidimensional poverty problem originates from. The Gini coefficient expresses income inequality and allows the comparison of income distributions between countries. This study aims to use the HDI and the Gini coefficient, which shows the income distribution inequality, to analyse Brazil, Russia, India, China, and the Republic of South Africa (BRICS countries) and thus to understand how the income distribution inequality influences the human development index values. In this context, the Gini coefficient of the BRICS countries for the period 1990-2018 was analyzed with the panel data analysis method as the independent and the HDI data as the dependent variable. In addition, the economic growth variable was added as an explanatory variable to the model. In this analysis, the Augmented Mean Group Estimator (AMG) was used because the coefficient homogeneity could not be found after the cross-section dependence and cointegration test was performed and there was a correlation between the units. As a result, it was determined that there was no statistically significant relationship between the Gini coefficient and the HDI among BRICS countries. However, country-based showed that the changes in the Gini coefficient affected HDI in Brazil and Russia. While the direction of this effect was opposite in Brazil, it was linear in Russia.
Alan : Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler
Dergi Türü : Ulusal
Benzer Makaleler | Yazar | # |
---|
Makale | Yazar | # |
---|