Türkiye’de gelir eşitsizliği normalde de Avrupa veya ABD seviyesinin üstündedir ancak uygulanan yanlış makro politikalar sonucu 2022’de eşitsizlik Brezilya seviyesine ulaştı.
Gelir dağılımı bozukluğu çoğu ülkede sistematik olarak eksik ölçülür
Eşitsizliğin ölçülmesinde karşılaşılan en büyük ampirik zorluklardan biri, eşitsizlik tahminleri için birincil kaynak olan hanehalkı anketlerinin anketlere cevap vermeyen zengin haneler nedeniyle gelir dağılımının üst kısmını yakalayamamasıdır. Lustig (2020) anketlerde pratikte sık karşılaşılan problemleri aşağıdaki gibi özetlemektedir:
(i) Örneklem çerçeve nüfusu, hedef nüfusta seyrek görülen birimlerin örnekleme seçilme ihtimali düşük olduğundan seyreklik hatasının (sparseness) oluşmasına neden olur.
(ii) Örneklem çerçeve nüfusuna dahil olan birimlerin bir kısmı yanıt vermeyi reddedebilirler. Bu durum cevap veren nüfusun birim yanıtsızlığı (unit non-response bias) hatası ile oluşmasına yol açar.
(iii) Ayrıca, bütün bu hataların üst üste binmesiyle elde edilen örneklemde birimlerin anketteki gelir sorularının bazılarına eksik yanıt verenlerden kaynaklı yanlılık (item non-response bias) oluşur.
(iv) Aynı şekilde, doğru cevap verildiği halde, anket tasarımında kodlama üst sınırı oluşturulması sebebiyle, çok daha yüksek gelirlilerin ankette belirlenen üst sınırda gelire sahip şekilde yazılmasından dolayı da yanlılık (right-truncation/top coding bias) oluşur.
Nitekim geçtiğimiz yıl yayımladığımız makalemizde (Tekgüç ve Eryar, 2025) TÜİK’in hanehalkı anketlerinin, ücret, emekli aylığı gibi gelir tiplerini, yılına göre değişmekle birlikte yüzde 85-95 ölçeğinde iyi ölçtüğünü, ama faiz ve kâr gibi gelirleri yüzde 9-40 ölçeğinde yakalayabildiğini gösterdik. Diğer bir deyişle, anketlerdeki eksik gelirler, anketörlere kapısını açmayan, açsa da doğru beyanda bulunmayan zenginlerin elinde yoğunlaşmasını beklediğimiz faiz, kira ve kârlardır. Dolayısıyla da, anketlere dayalı eşitsizlik ölçümleri sistematik olarak aşağı yönlüdür ve gelir eşitsizliği politikalarının etkilerinin yanlış değerlendirilmesine yol açmaktadır.
Piketty ve onun ekolünden gelen öğrencilerin oluşturduğu WID veritabanındaki gelir tanımı Ulusal Gelirdir (UG) ve GSYİH’den Sabit Sermaye Tüketiminin düşülmesi ile bulunur. Ancak Ulusal Gelirin içinde Devletin Nihai Tüketim Harcamaları ve özel şirketler içindeki dağıtılmayan karlar da vardır ve TÜİK’in Gelir ve Yaşam Koşulları Anketi’nde (GYKA) ölçmeye çalıştığı kullanılabilir gelir tanımı içinde bu kalemler yoktur. Ulusal gelirden adım adım devletin nihai tüketim harcamalarını ve özel şirketlerin içeride tutulan kârları (dağıtılmayan kârlar) düşürmemiz halinde farklı gelir tanımlarına ulaşırız. GSYİH Hesaplarda kullanılabilir gelire en yakın kalem Yerleşik Hanehalkı Tüketim Harcamasıdır. Şekil 1’de GYKA ile ölçülen toplam kullanılabilir geliri makro verilerdeki bu üç alternatif gelir tanımı ile karşılaştırdığımızda üç alternatifte de zaman içinde benzer bir seyir gözlemliyoruz: 2005-2010 arasında yatay ve dalgalı bir seyir; 2011-2019 arasında yavaş yavaş bir artış; 2021 ve 2022’de hızlı bir düşüş ve 2023 ve 2024’te hızlı bir artış. Bu seyri nasıl açıklarız? 2005 ve 2019 arasında yapısal dönüşümle yavaş yavaş kayıtlı istihdamın payı artmış, bunun sonucunda toplam gelirler içinde ücretlerin ve emekli aylıklarının payı da artmıştır. Emeklilerin ve ücretlilerin anketörlere kapıyı açma ve gelirlerini doğru beyan etme ihtimali daha fazla olduğu için de anketler toplam geliri daha iyi ölçer olmuştur. Erinç Yeldan’ın yazısında gösterdiği gibi 2020 üçüncü çeyrek ve 2022 dördüncü çeyrek arasında makro verilerde işgücü ödemelerinin payı hızlıca düşerken sermaye gelirlerinin payı ise artmıştır. Doğuhan Sündal da yazısında (Şekil 3) Türkiye’nin ISO 500 firmalarının kâr oranlarını analiz ettiği yazısında ortalama kârların 2021 ve 2022’de en yüksek seviyeye ulaştığını tespit etmiştir. Faiz, kira ve kârlar TÜİK anketörlerine kapıyı açmayan hanelerde toplandığı için de anketin 2021 ve 2022 yıllarında ölçüm kapasitesi düşmüştür.
Şekil 1. GYKA Verileri ile Makro Verilerin Karşılaştırması
Kaynak: TÜİK Gelir Dağılımı verileri ve TÜİK GSYİH Harcama ve Gelir yöntemleri verileri. Notlar: GYKA: Gelir ve Yaşam Koşulları Anketi. Ulusal Gelir: GSYİH’den Sabit Sermaye Tüketimi (SST) düşülünce elde edilen gelir (net UG = GSYİH – SST). Kamu hariç net ulusal gelir: Ulusal gelirden devletin ve kâr amacı gütmeyen kuruluşların nihai tüketim harcamaları (G) düşüldükten sonra elde edilen gelir (Kamu hariç UG = GSYİH – SST – G = C + (I – SST) + (X –M); I toplam yatırımlar; X: ihracat; M: ithalat; C: yerleşik hanelerin nihai tüketim harcamaları).
Gelir eşitsizliği verilerini nasıl düzeltebiliriz?
En zenginlerle ilgili ölçüm problemleri için en makbul çözüm Piketty ve çeşitli ortak yazarlarının geliştirdiği vergi verileri ile düzeltmedir. Bu çözümü Türkiye’ye uygulamak Gelir İdaresi Başkanlığının (GİB) zengin gelir vergisi mükelleflerinin gelir matrah dağılımını yayınlamasını gerektirir. Bu veriler kısıtlı da olsa 1964-1980 arası için mevcuttur. Ancak 1980’den sonra GİB bu verileri yayınlamayı durdurmuştur. Ayrıca, GİB en zenginlerden gelir veya servet vergisi toplama konusunda cevval de değildir. Dolayısıyla ellerindeki verilerin gerçek vergilendirilebilir gelirleri ne kadar yansıttığı da şüphelidir.
Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası (TCMB) gelir, 2019 yılında servet ve finansal davranış anketini gerçekleştirmiştir (Hanehalkı Finansman ve Tüketim Araştırması, HAFTA). Eksik zengin sorununu azaltmak için zengin mahalleleri aşırı örneklemiş ve güvenlikli sitelere girmek için özel düzenlemeler yapmıştır (Ceritoglu & Sevinc, 2020; Betti vd., 2022). Ceritoglu vd. (2023) toplam hanehalkı harcanabilir geliri için Gini katsayısını 0,517 olarak bildirmektedir (TÜİK’in 2019 Gini katsayısı tahmini 0,402’dir). Bu alternatif yöntemin dezavantajı, zaman içinde sürekli hale getirilmediği için değişimleri gözlemleyememesidir.
Alternatif olarak, ulusal hesaplar ile hanehalkı anketleri arasındaki farkı, yani eksik ölçülen gelirleri, hanehalkı verilerine eklemlemek mümkündür. Bu tür çalışmalar halihazırda var olan verileri kullandıklarından, araştırmacıların zaman içindeki değişimi gözlemlemelerine olanak tanımaktadır. Lakner ve Milanovic (2013) anketlerden ve Ulusal Hesaplardan elde edilen gelirler arasındaki tutarsızlığı en üst yüzde 10’luk kesimin gelirine eklemeyi önermektedir. Alvaredo vd. (2019), tüm Orta Doğu ülkeleri için gelir eşitsizliği tahminlerini düzeltmek için Lübnan vergi verilerini ve ABD, Fransa ve Çin’in (görece en kaliteli servet verisi olan ülkeler) servet dağılımının ortalamasını kullandıkları hibrit bir yöntem önermişlerdir.
2025’te tamamladığımız TÜBİTAK projemizde[1], Türkiye verileri için alternatif imputasyon yöntemleri karşılaştırdık ve eksik gelirlerin ABD, Fransa ve Çin’in ortalama servet dağılımına göre dağıtılmasının Ceritoglu vd. (2023) bulgularına en yakın tahminleri verdiği bulduk (Güzelsoy ve Tekgüç, 2025). Başka ülkelerin servet dağılımı ile yapılan düzeltme Türkiye için nasıl bu kadar iyi sonuç verebilir? Çünkü yukarıda belirttiğimiz gibi anketlerde her gelir türü eşit derece eksik ölçülmez. Eksik ölçülen gelir tipleri servet sahiplerinin kâr, faiz ve kira gibi gelirlerdir. Bu yöntemin bir başka avantajı da mikro veri gerektirmemesidir ve bu yöntemle gerekli düzeltmeler ortalama gelir ve servet payları gibi halka açık özet verilerle hem güncel dönem için hem de geriye dönük olarak yapılıp zaman içindeki değişim tespit edilebilir.
Şekil 2 resmi ve düzeltilmiş gelir dağılımı istatistiklerini hem Gini katsayısı (üst panel) hem de en tepedeki yüzde 10’un gelirden aldığı pay üzerinden göstermektedir (alt panel). Düzeltilmiş Gini katsayısı tahminimiz TÜİK resmi verilerinden yaklaşık 10-12 puan daha yüksektir. Bu düzeltme miktarı Ceritoglu vd. (2023) bulgularına göre daha mütevazıdır. Benzer bir şekilde alt paneldeki en tepedeki yüzde 10’un ulusal gelirden aldığı pay tahminlerimiz de WID veri tabanındaki tahminlerden genelde 2 puan daha aşağıdadır (2022 için yüzde 54,5’a karşı yüzde 52). Görece mütevazi düzeltmelerimize rağmen bulgularımız Türkiye’deki eşitsizliğin yüksek olduğunu göstermektedir. Düzeltilmemiş resmi verilere göre bile Türkiye Avrupa’nın en eşitsiz ülkesidir. Resmi verilerde Türkiye’de eşitsizlik kabaca ABD’deki kadardır. Düzeltmeden sonra Türkiye’de gelir eşitsizliği ABD’den de ciddi olarak yüksektir. İki panelde de en dikkat çekici bulgu 2021-2023 arasındaki eşi görülmemiş bozulmadır. Yanlış makro politikalar sonucu sabit gelirlilerin gelirleri erimiş, kârlar ve rantiye gelirleri arttı, 2022’de Türkiye’de eşitsizlik Brezilya seviyesine ulaştı (Güzelsoy ve Tekgüç, 2025: EK C). 2023 seçimlerinden sonra yanlış makro politikalara son verilince eşitsizlik 2024’te uzun vadedeki seviyesine döndü. Muhtemelen Türkiye’de eşitsizliği yaratan yapısal etkenler Brezilya kadar derin değildir.
Şekil 2. Toplam Hane Geliri, Resmi ve Düzeltilmiş
Kaynak: TÜİK Gelir Dağılımı verileri, TÜİK Ulusal Hesaplar verileri ve kendi tahminlerimiz.
Notlar: GYKA: Gelir ve Yaşam Koşulları Anketi. Ulusal Gelir: GSYİH’dan Sabit Sermaye Tüketimi düşülünce elde edilen gelir (net UG = GSYİH – SST). Kamu hariç net ulusal gelir: Ulusal gelirden devletin ve kar amacı gütmeyen kuruluşların nihai tüketim harcamaları (G) düşüldükten sonra elde edilen gelir (Kamu hariç UG = GSYİH – SST – G = C + (I – SST)+ (X –M); I toplam yatırımlar; X: ihracat; M: ithalat; C: Yerleşik hanelerin nihai tüketim harcamaları).
Şekil 3, 2019 fiyatlarıyla ortalama, alttaki yüzde 50, ortadaki yüzde 40 ve tepedeki yüzde 10 hanenin toplam yıllık gelirini göstermektedir. Türkiye’de ortalama gelir ortadaki yüzde 40’ın (yani medyan ile yüzde 90’ıncı hanenin) ortalama gelirine çok yakındır. Toplam hane gelirleri çok az artsa da kişi başı gelir daha hızlı artmaktadır çünkü aynı dönemde Türkiye’de ortalama hane büyüklüğü ortalama dört kişiden 3,11 kişiye düştü. Ancak düzeltme yöntemimiz toplam hane gelirini gerektirdiği için tutarlılık açısından Şekil 3’te de toplam hane gelirini kullandık. Reel gelirleri hesaplarken 2020-2023 arasındaki enflasyonun eksik ölçülmesini de dikkate aldık (yazarın Katman Portal’daki enflasyon ölçümü yazısı için bakınız). Şekil 3’ten görüleceği üzere en tepedeki yüzde 10 ile alttaki yüzde 90 arasındaki fark o kadar büyüktür ki, alttaki yüzde 90’ın gelirindeki dalgalanmalar neredeyse görünmezdir. En tepedeki yüzde 10’un ortalama geliri 2005-2020 arasında alttaki yüzde 50’nin 11-12 katı, ortadaki yüzde 40’ın ise dört katıdır. En tepedeki yüzde 10’un geliri 2009 ve 2018 kriz yıllarında daha fazla düştü, büyüme yıllarında ise daha hızlı arttı. 2021-2023’teki yüksek enflasyon şoku ise esasen sabit gelirlilerin çoğunlukta olduğu alttaki yüzde 90’ı vurdu. 2022’de en tepedeki yüzde 10’un ortalama geliri alttaki yüzde 50’nin 15 katına, ortadaki yüzde 40’ın ise beş katına kadar arttı.
Şekil 3. 2019 Fiyatlarıyla Reel Toplam Hane Gelirleri
Notlar: Kaynak: TÜİK GYKA, TÜFE ve kendi varsayımlarımız. 2019-2023 yılları alternatif TÜFE endeks değerleri için bakınız. 2024 Aralık enflasyonu olarak TÜİK TÜFE’yi (yüzde 44,4) kullandık. 2019 Aralık ayında ortalama dolar kuru 5,84 TL idi. Aralık 2019’da aylık asgari ücret 2.021 TL idi. 2006-2024 arasında Türkiye’de hane büyüklüğü 4’ten 3,11’e düştü. Dolayısıyla ortalama kişi başı gelir artışı burada gösterilenden yaklaşık yüzde 30 daha fazladır.
Yanlış Tetkik -> Yanlış Teşhis -> Yanlış Tedavi. Daha iyi veriye ihtiyacımız var.
TÜİK gelir dağılımı bozukluğunu, benzer yöntem kullanan tüm ülkeler gibi eksik ölçmektedir, ancak ortada art niyet yoktur. Art niyet yoksa önerdiğimiz düzeltme yöntemini TÜİK kullanmalı mıdır? Burada önerdiğimiz düzeltme yöntemi pek çok varsayıma dayanır ve TÜİK’in bu kadar varsayıma dayalı bulguları resmi veri diye açıklaması doğru olmaz. Böyle alternatif tahminler üretmek tam da akademisyenlerin işidir. Ama daha iyi veriye de ihtiyaç vardır: en basitinden eldeki veriler ile en üst gelir grubunun geliri (dolayısıyla da tüketimi) yüzde 10 kadar eksik ölçüldüğü için enflasyon hedeflemesi gibi politikalar da yanlış tetik sonucu yanlış tedaviler uygulamaktadır. TÜİK ve TCMB’nin, Amerika’yı tekrar keşfetmesine gerek yok ve yapabileceği bir şey var: TCMB ekibinin bu amaçla geliştirdiği ve çok detaylı bir şekilde belgelendirdiği HAFTA anketini her yıl olmasa da düzenli olarak uygulamak ve en zenginlerin gelirleri, servetleri ve tüketimleri için daha güvenilir veriler üretmek.
Kaynakça
Alvaredo, F., Assouad, L., & Piketty, T. (2019). Measuring Inequality in the Middle East 1990–2016: The World’s Most Unequal Region? Review of Income and Wealth, 65(4), 685–711.
Betti, G., Ceritoğlu, E., Küçükbayrak, M., & Sevinç, Ö. (2022). Central Bank of The Republic of Turkey Household Finance and Consumption Survey Methodology. Working Papers 2201, Research and Monetary Policy Department, Central Bank of the Republic of Turkey.
Ceritoglu E. & Sevinc, Ö. (2020). Identification of Wealthy Households from the Residential Property Price Index Database for Sample Selection for Household Surveys. Working Papers 2010, Research and Monetary Policy Department, Central Bank of the Republic of Turkey.
Ceritoğlu, E., Cılasun, S. M., Küçükbayrak, M., & Sevinç, Ö. (2023). Household portfolios in Türkiye: Results from the household finance and consumption survey. Central Bank Review, 23(4), 100132. https://doi.org/10.1016/j.cbrev.2023.100132
Güzelsoy, H. & Tekgüç, H. (2025). Correcting for the Missing Rich: Imputing Missing Incomes into Household Data Proportional to Wealth Distribution. Luxembourg Income Study (LIS) Working Paper No. 903. https://www.lisdatacenter.org/wps/liswps/903.pdf
Lakner, C., & Milanovic, B. (2013). Global Income Distribution: From the Fall of the Berlin Wall to the Great Recession. World Bank Policy Research Working Paper 6719.
Lustig, N. (2020). The ‘Missing Rich’ in Household Surveys: Causes and Correction Approaches. ECINEQ, Society for the Study of Economic Inequality Working Paper 520.
Tekgüç, H. ve Eryar, D. (2025). Redistribution Trends in Turkey: Unintended Consequences vs. Deliberate Policies. Review of Development Economics, 29(4): 2196-2210. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/rode.13215
Tekgüç, H. (2025). Türkiye’de En Üst Gelirli Grubun Tespiti ve Vergilendirilmesi. TÜBİTAK Proje No 122G241 Proje Raporu. https://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/1337386/turkiyede-en-ust-gelirli-grubun-tespiti-ve-vergilendirilmesi
Notlar
-
TÜBİTAK 3005 Proje No 122G241. Hem proje bursiyerlerini hem de BİDEB ve STAR bursiyerlerini fonlayan TÜBİTAK SOBAG’a ne kadar teşekkür etsem azdır. Bu yazıda belirtilen görüşler ve varsa hatalar bana aittir ve ne TÜBİTAK’ı ne de proje bursiyerlerini bağlar. ↑