Makale Bilgileri / Article Information

Yıl / Year: 2025 | Cilt / Volume: 9 | Sayı / Issue: 3 | Sayfa / Page(s): 34-65
Sayı Yayın Zamanı / Issue Published: 30 / 12 / 2025 | Özgün Araştırma Makalesi
DOI:

Öz/Özet

Bu çalışma, yoksulluğu etkileyen sosyal faktörleri geniş bir ülke örneklemi ve uzun dönemli panel veri seti kullanarak incelemektedir. Araştırma, eğitim, sağlık, sosyal sermaye, kurumsal kalite ve demografik faktörlerin yoksulluk üzerindeki etkilerini Avrupa Birliği (AB), OECD (Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü), MENA (Orta Doğu ve Kuzey Afrika) bölgesi, Sahra Altı Afrika, Latin Amerika ve Asya-Pasifik ülke grupları arasında karşılaştırmalı olarak analiz etmektedir. Metodolojik olarak çalışmada sistem GMM (Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi) tahmincisi, eşik regresyon modelleri, mekansal ekonometri ve makine öğrenmesi tekniklerini birleştiren hibrit yaklaşım benimsenmiştir. Bulgular, eğitim düzeyinin yoksulluk azaltmada en güçlü faktör olduğunu (elastikiyet: -0.73), ancak bu etkinin ülke gruplarına göre önemli farklılıklar gösterdiğini ortaya koymaktadır. OECD ülkelerinde kurumsal kalite faktörleri daha belirleyici iken, MENA bölgesinde demografik faktörler ve Sahra Altı Afrika'da sağlık göstergeleri öne çıkmaktadır. Bununla birlikte COVID-19 pandemisinin yoksulluk dinamiklerini önemli ölçüde etkilediği ve sosyal belirleyicilerin etkilerinde yapısal değişiklikler yarattığı tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler: Yoksulluk, sosyal faktörler, panel veri analizi, COVID-19 etkisi

Abstract

This study examines the social factors affecting poverty using a large country sample and a long-term panel dataset. The study comparatively analyzes the effects of education, health, social capital, institutional quality, and demographic factors on poverty across country groups in the European Union (EU), OECD (Organization for Economic Co-operation and Development), MENA (Middle East and North Africa), Sub-Saharan Africa, Latin America, and Asia-Pacific. Methodologically, the study adopts a hybrid approach combining the system GMM (Generalized Method of Moments) estimator, threshold regression models, spatial econometrics, and machine learning techniques. The findings reveal that education level is the strongest factor in poverty reduction (elasticity: -0.73), but this effect varies significantly across country groups. While institutional quality factors are more decisive in OECD countries, demographic factors are prominent in the MENA region and health indicators are prominent in Sub-Saharan Africa. Furthermore, the COVID-19 pandemic has been found to significantly impact poverty dynamics and create structural changes in the effects of social determinants.

Keywords: Poverty, social factors, panel data analysis, COVID-19 impact

48 kere |     52 kere