Gelir Dağılımı Çalışmaları İçin Bir Alternatif: Texas Üniversitesi Eşitsizlik Projesi Veri Setleri

Abstract

Gelir eşitsizliği iktisat yazınında ele alınan en önemli konulardan biridir. Neoliberal modelle birlikte 1980’li yıllardan itibaren hem ülkeler arasında hem de ülke içinde gelir eşitsizliği artmaktadır. Ancak, özellikle gelişmekte olan ülkelerde geniş bir dönemi kapsayan sağlıklı veriye ulaşmak çok güçtür. Bu çalışma, gelir dağılımı yazınında sıklıkla kullanılan ancak bazı önemli sorunlar içeren Deininger ve Squire (DS) veri setine alternatif olan, fakat özellikle Türkçe yazında yaygın olarak kullanılmayan Texas Üniversitesi Eşitsizlik Projesi - Birleşmiş Milletler Endüstriyel Kalkınma Organizasyonu/ University of Texas Inequality Project United Nations Indusrial Development Organization (UTIP-UNIDO) ve Tahmin Edilmiş Hanehalkı Gelir Eşitsizliği/Estimated Household Income Inequality (EHII) veri setlerini tanıtmayı amaçlamaktadır. Bu setler imalat sanayindeki ücret eşitsizliğinin Theil indeksinin gruplar arası bileşeni ile hesaplanması ve Gini katsayısı formatına dönüştürülmesi ile oluşturulmuştur. Dolayısıyla, bu çalışma genel bir gelir eşitsizliği yazın incelemesi olmayıp, spesifik olarak sadece bu veri setlerini kullanan bazı UTIP çalışmalarına değinmektedir.

Income inequality is one of the most important issues in the economic literature. Since the 1980s, in line with neoliberal model, income inequality has increased both between and within countries. However, it is not easy to have high quality data for long period of time particulary for the developing countries. This study aims to introduce the University of Texas Inequality Project - United Nations Industrial Development Organization (UTIP- UNIDO) and Estimated Household Income Inequality (EHII) data sets, which are not commonly utilized in the Turkish literature, as alternative to Deininger ve Squire (DS) data set that has some serious problems. These data sets have been constructed by calculating pay inequality in the manufacturing sector by utilizing between-group components of Theil Index and by transforming it into Gini coefficient form. Therefore, this work is not a general literature survey on income inequality but rather it deals with some particular works by UTIP that uses these data sets.