Economic income level
is one of the most important factors determining the behavior of individuals
and society. In almost all social areas, the quality of life and satisfaction
rates are decreasing or increasing parallel to the economic level. The main purpose
of this study is to analyze the effects of income inequality on health and
social problems in Turkey. Multivariate adaptive regression splines
(MARSplines) algorithm was used as data analysis method. The dataset consists
of economic and non-economic variables. The common feature of all these
variables is that they can directly evaluate people's lives through social and
health issues and have the potential to change in proportion to their income
level. For this reason, the dependent variable of the regression model was
determined as the gini coefficient, which is a measure of income inequality,
and its relationship with the related dataset was examined. The results show
that all independent variables have an impressive potential of income
inequality at certain levels. In addition, using the MARSplines algorithm, a
relationship model that can explain approximately 99% of the data set was
created. These results, with respect to Turkey based data-set, reveals that
there is a strong correlation between individuals' welfare and income
inequality. Numerical values of the coefficients of the parameters taking place
in the model reveal the direction and size of the effect of the variables on
the relationship
Ekonomik gelir
seviyesi, bireylerin ve toplumun davranışlarını belirleyen en önemli
faktörlerden biridir. Neredeyse her tür sosyal alanda yaşam kalitesi ve
memnuniyet oranları ekonomik seviyeye paralel olarak azalmakta veya
artmaktadır. Bu çalışmanın temel amacı, Türkiye'de gelir eşitsizliğinin sağlık
ve sosyal problemler üzerindeki etkisini analiz etmektir. Veri analiz yöntemi
olarak, çok değişkenli adaptif regresyon katmanları (Multivariate adaptive
regression splines (MARSplines)) algoritması kullanılmıştır. Veri seti, ekonomik
ve ekonomik olmayan değişkenlerden oluşmaktadır. Bu sebeple, regresyon
modelinin bağımlı değişkeni, bir gelir eşitsizliği ölçü birimi olan, gini
katsayısı olarak belirlendi ve bu değişkenin ilgili TÜİK veri kümesi ile olan
ilişkisi incelendi. Sonuçlar, tüm bağımsız değişkenlerin belirli seviyelerde
gelir eşitsizliğini etkileyici bir potansiyele sahip olduğunu ortaya
koymaktadır. Ayrıca, MARSplines algoritması kullanılarak veri setinin yaklaşık %
99'unu açıklayabilen bir ilişki modeli oluşturulmuştur. Bu sonuçlar, Türkiye
özelinde, gelir eşitsizliği ve bireylerin refah düzeyleri arasında kuvvetli bir
ilişkinin olduğunu ortaya koymaktadır. İlgi değişkenlerin model içinde sahip
oldukları katsayıların sayısal değerleri, değişkenin ilişki üzerindeki
etkisinin yönünü ve büyüklüğünü ortaya koymaktadır.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | December 29, 2019 |
Acceptance Date | December 2, 2019 |
Published in Issue | Year 2019Volume: 3 Issue: 2 |