Ekonomik karmaşıklık endeksi (EKE) ile gelir eşitsizliği arasındaki ilişki: OECD ülkeleri üzerine bir uygulama
The relationship between economic complexity index (ECI) and income inequality: An application on OECD countries
Yazar: CEREN KARAKAŞ
Danışman: DOÇ. DR. AYBERK ŞEKER
Bursa Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Uluslararası Ekonomi Politikası Ana Bilim Dalı / Uluslararası Ekonomi Politikası Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Ekonomi = Economics
Dizin: Ekonometrik analiz = Econometric analysis ; Ekonomik kompleksite endeksi = Economic complexity index ; Gayri safi yurtiçi hasıla = Gross domestic product ; Gelir dağılımı = Income distribution ; Gini katsayısı = Gini coefficient ; OECD ülkeleri = OECD countries

Özet:
Gelir, bir ekonomide belirli bir dönemde üretilen mal ve hizmetten elde edilen
kazancı ifade etmektedir. Ekonomide var olan toplumlar ve bireyler arasında
kazancın dağılımını etkileyen birçok unsur bulunmaktadır ve günümüzde ihtiyaçlara
ulaşma yollarının kolaylaşması gelir dağılımında eşitsizlik sorununu ortadan
kaldırmada etkili olmamaktadır. Gelir dağılımını etkileyen birçok faktör ve gelir
dağılımı türleri iktisat tarihinin başlangıcından itibaren iktisadi düşünce okulları ve
iktisadi düşünürler için inceleme konusu olmuştur. Bir ekonomide bireylerin bir
arada yaşayıp kazanç elde edebilmeleri ve ekonomideki refah seviyesinin
azalmaması için gelir eşitsizliği sorununun en aza indirilmesi gerekmektedir.
Ekonomilerin dünya pazarında geniş hacimli yer edinebilmeleri önemlidir. Dünya
pazarında yer edinebilmek için rekabet üstünlüğü sağlayan, yoğun teknoloji ve bilgi
içeren çeşitlendirilebilir mal üretimini gerçekleştirmek gerekmektedir. Üretilen malın
içerisinde yer alan bilgi, teknoloji ve kaliteyi ekonomik karmaşıklık endeksi ile
ölçmek mümkündür. Bu doğrultuda, çalışmada, ekonomik karmaşıklık endeksi
(EKE) ile gelir eşitsizliği arasındaki ilişki OECD ülkelerinde 2000-2020 yılları
arasındaki veriler dikkate alınarak incelenmiştir. Modelde araştırma değişkeni
ekonomik karmaşıklık endeksi olarak seçilmiştir. Bağımlı değişken OECD ülkelerine
ait gini katsayısı olarak; bağımsız değişkenler gayri safi yurtiçi hasıla, ticari açıklık
oranı ve OECD ülkelerine giren doğrudan yabancı yatırımların gayri safi yurtiçi
hasıla içerisindeki oranı olarak seçilmiş, analiz ve testler uygulamıştır. Kullanılan
analiz ve testler sırasıyla; yatay kesit bağımlılık testi, homojenlik testi, panel birim
kök analizi, panel zaman serisi analizleri (uzun dönem homojenlik –Hausman- testi),
havuzlanmış ortalama grup (PMG) tahmincisi ve Dumitrescu – Hurlin (2012) panel
nedensellik testleridir. Yatay kesit bağımlılık ve homojenlik testi sonuçlarına göre
modelde değişkenler arasında bağımlılık bulunamamış, panel birim kök analizine
göre ise değişkenlerin durağan yapıda oldukları sonucuna ulaşılmıştır. Panel zaman
serisi analizlerine göre ise OECD ülkeleri çerçevesinde uzun dönemde ekonomik
karmaşıklık endeksinde, ticari açıklık oranında ve doğrudan yabancı yatırımların
gayri safi yurtiçi hasıla içerisindeki payında görülen her 1 puanlık artış gini
katsayısını sırasıyla; %0,029, %0,043,ve %0,027 oranında azalttığı görülmüştür.
Gayri safi yurtiçi hasılada uzun dönemde meydana gelen %1'lik artışın sonucunda
ise gini katsayısının %0,021 oranında arttığı gözlemlenmiştir. Panel zaman serisi
analizi sonuçlarına göre uzun dönemde parametreler homojen bir yapıda olup
birimden birime değişiklik göstermemektedir. Panel nedensellik analizi sonuçlarına göre OECD ülkelerinde ekonomik karmaşıklık endeksi, gayri safi yurtiçi hasıla ve
ticari açıklık oranı ile gini katsayısı arasında iki yönlü nedensellik ilişkisinin var
olduğu sonucu ortaya çıkmıştır. Doğrudan yabancı yatırımların gayri safi yurtiçi
hasıla içerisindeki payı ile gini katsayısı arasında herhangi bir nedensellik ilişkisinin
bulunmadığı görülmüştür.

Abstract:
Income refers to the income obtained from the goods and services produced in an
economy in a certain period. There are many factors in the economy that affect the
distribution of earnings between societies and individuals, and today, facilitating the
ways to reach needs is not effective in eliminating the problem of inequality in
income distribution. Many factors and types of income distribution that affect
income distribution have been the subject of study for schools of economic thought
and economic thinkers since the beginning of economic history. In an economy, it is
necessary to minimize the problem of income inequality in order for individuals to
live together and earn profits and not to decrease the level of welfare in the economy.
It is important for economies to gain a large volume in the world market. In order to
gain a place in the world market, it is necessary to produce diversified goods that
provide competitive advantage and include intensive technology and information. It
is possible to measure the knowledge, technology and quality in the produced goods
with the economic complexity index.Accordingly, in this study, the relationship
between the economic complexity index (ECI) and income inequality was examined
by considering the data between 2000 and 2020 in OECD countries. In the model,
the research variable was chosen as the economic complexity index. As the
dependent variable, the Gini coefficient of OECD countries; The independent
variables were selected as gross domestic product, trade openness rate and the ratio
of foreign direct investments in OECD countries to gross domestic product, analysis
and tests were applied. The analyzes and tests used are respectively; cross-section
dependency test, homogeneity test, panel unit root analysis, panel time series
analysis (long-term homogeneity –Hausman- test), pooled mean group (PMG)
estimator and Dumitrescu – Hurlin (2012) panel causality tests. According to the
results of the cross-sectional dependence and homogeneity test, no dependency was
found between the variables in the model, and it was concluded that the variables
were stationary according to the panel unit root analysis. According to the panel time
series analysis, every 1% increase in the long-term economic complexity index, trade
openness rate and the share of foreign direct investments in gross domestic product
within the framework of OECD countries is the gini coefficient, respectively; It was
observed that it decreased by 0.029%, 0.043%, and 0.027%. As a result of the 1%
increase in the gross domestic product in the long term, it was observed that the gini
coefficient increased by 0.021%. According to panel time series analysis, it has a homogeneous structure in the long term and does not change from unit to unit.
According to the results of the panel causality analysis, it was concluded that there is
a two-way causality relationship between the economic complexity index, gross
domestic product and trade openness ratio and the gini coefficient in OECD
countries. It has been observed that there is no causal relationship between the share
of foreign direct investments in gross domestic product and the gini coefficient.