تعداد نشریات | 23 |
تعداد شمارهها | 383 |
تعداد مقالات | 3,036 |
تعداد مشاهده مقاله | 2,760,827 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 1,950,061 |
بررسی اثر بحران کووید-19 بر نابرابری درآمد: شواهدی از کشورهای توسعه یافته و در حال توسعه | ||
مطالعات اقتصاد بخش عمومی | ||
دوره 3، شماره 2، تیر 1403، صفحه 247-270 اصل مقاله (1.72 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22126/pse.2024.10530.1121 | ||
نویسندگان | ||
جلال ویسی* 1؛ حسین جعفری1؛ سعید کریمی پتانلار2؛ احمد جعفری صمیمی3 | ||
1دانشگاه مازندران | ||
2دانشیار گروه اقتصاد دانشگاه مازندران | ||
3استاد تمام گروه اقتصاد دانشگاه مازندران | ||
چکیده | ||
شیوع کرونا ویروس جدید از دسامبر 2019 در ووهان چین، اثرات منفی زیادی بر کشورهای سراسر جهان به وجود آورد. این بحران در ابتدا تنها به عنوان یک تهدید برای سلامت عمومی شناخته میشد؛ اما با همهگیری آن در اغلب کشور جهان، به یک بحران جدی برای اقتصاد جهانی تبدیل شد. شوک ناشی از بحران کووید-19اثرات مختلفی را بر وضعیت اقتصادی کشورهای جهان برجای گذاشته است. نابرابری درآمد یکی از مهمترین بخشهایی است که تحت تاثیر این بحران قرار گرفته است. لذا هدف پژوهش حاضر، بررسی اثر شوک ناشی از این بحران بر نابرابری درآمد برای (22) کشور توسعه یافته و (46) کشور در حال توسعه طی سال های (2020 تا 2022 میلادی) با استفاده از مدل خود رگرسیون برداری پنلی (PVAR)به صورت فصلی است. نتایج حاکی از آن است که بحران کووید-19، هم درکشورهای توسعه یافته و هم در کشورهای درحال توسعه باعث افزایش نابرابری درآمد شده است. آنچه که از نتایج توابع واکنش به ضربه قابل استنباط می باشد؛ این است که با شروع همهگیری این بحران اثر شوک مالیات مستقیم، درجه باز بودن تجارت، شاخص سخت گیری و نرخ ابتلا به کووید-19 بر ضریب جینی در هر دو گروه از کشورها منجر به افزایش نابرابری درآمد شده است. همچنین در کشورهای توسعه یافته اثر شوک شاخص توسعه انسانی بر ضریب جینی منفی بوده اما در کشورهای در حال توسعه این اثر مثبت بوده و باعث افزایش نابرابری درآمدی شده است. نتایج تجزیه واریانس خطای پیشبینی برای هر دو گروه از کشورها نشان میدهد که شاخص سختگیری عامل مسلط در توضیحدهندگی تجزیه واریانس خطای پیشبینی ضریب جینی است. | ||
کلیدواژهها | ||
کووید-19؛ نابرابری درآمد؛ مالیات مستقیم | ||
سایر فایل های مرتبط با مقاله
|
||
مراجع | ||
رضا قلیزاده، مهدیه؛ جعفری، حسین و عبدالحسینی، مرتضی. (1402). «بررسی تاثیر اقتصادی مداخلات غیردارویی دولتها طی دوره شیوع ویروس کووید-19: مقایسه کشورهای توسعه یافته و در حال توسعه». سیاست گذاری اقتصادی. 15(29)،40-79. https://doi.org/10.22034/epj.2023.20074.2435
سخائی، عمادالدین؛ خورسندی، مرتضی؛ محمّدی، تیمور و ارباب، حمیدرضا. (1399). «بررسی آثار شوک ناشی از ویروس کرونا بر اقتصاد ایران: کاربرد الگوی خودرگرسیون برداری جهانی». اقتصاد و الگو سازی،11(2)، 125-153. https://dorl.net/dor/20.1001.1.24765775.1399.11.2.5.6
Abdel-Latif, M. M. (2020). The enigma of health literacy and COVID-19 pandemic. Public health, 185, 95.https://doi.org/10.1016/2.puhe.2020.06.030 Almeida, V., Barrios Cobos, S., Christl, M., De Poli, S., Tumino, A., & Van Der Wielen, W. (2020). Households' income and the cushioning effect of fiscal policy measures during the Great Lockdown (No. 06/2020). JRC Working Papers on Taxation and Structural Reforms. https://hdl.handle.net/10419/248819 Arndt, C., Davies, R., Gabriel, S., Harris, L., Makrelov, K., Robinson, S., ... & Anderson, L. (2020). Covid-19 lockdowns, income distribution, and food security: An analysis for South Africa . Global food security, 26, 100410 https://doi.org/10.1016/j.gfs.2020.100410 Barro, R. J. (2013). Health and economic growth. Annals of economics and finance, 14(2), 329-366.http://down.aefweb.net/AefArticles/aef140202Barro.pdf. Bell, C., & Lewis, M. (2005). Economic implications of epidemics old and new. Available at SSRN 997387. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.997387 Blaskó, Z., & Schnepf, S. V. (2020). Educational inequalities in Europe and physical school closures during Covid-19. Fairness Policy Brief Series, 4, 2020. https://ec.europa.eu/jrc/en/research/crosscutting-activities/fairness Blaskó, Z., Costa, P. D., & Schnepf, S. V. (2022). Learning losses and educational inequalities in Europe: Mapping the potential consequences of the COVID-19 crisis. Journal of European Social Policy, 32(4), 361-375. https://doi.org/10.1177/09589287221091687 Blundell, R., Costa Dias, M., Cribb, J., Joyce, R., Waters, T., Wernham, T., & Xu, X. (2022). Inequality and the COVID-19 Crisis in the United Kingdom. Annual review of Economics, 14, 607-636. https://doi.org/10.1146/annurev-economics-051520-030252 Blundell, R., Costa Dias, M., Joyce, R., & Xu, X. (2020). COVID‐19 and Inequalities. Fiscal studies, 41(2), 291-319. https://doi.org/10.1111/1475-5890.12232 Bottan, N., Hoffmann, B., & Vera-Cossio, D. (2020). The unequal impact of the coronavirus pandemic: Evidence from seventeen developing countries. PloS one, 15(10), e0239797. https://doi.org/ 10.1371/journal.pone.0239797 Cattan, S., Farquharson, C., Krutikova, S., Phimister, A., Salisbury, A., & Sevilla, A. (2021). Home learning experiences through the COVID-19 pandemic (No. R195). IFS Report. https://doi.org/10.1920/re.ifs.2021.0195 Chetty, R., Friedman, J. N., Hendren, N., Stepner, M., & The Opportunity Insights Team. (2020). How did COVID-19 and stabilization policies affect spending and employment? A new real-time economic tracker based on private sector data (Vol. 91, pp. 1689-1699). Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research. http://www.nber.org/papers/w27431 Crossley, T. F., Fisher, P., & Low, H. (2021). The heterogeneous and regressive consequences of COVID-19: Evidence from high quality panel data. Journal of public economics, 193, 104334. https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2020.104334 Dang, H. A. H., & Nguyen, C. V. (2021). Gender inequality during the COVID-19 pandemic: Income, expenditure, savings, and job loss. World Development, 140, 105296. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2020.105296 Dauderstädt, M. (2022). International inequality and the COVID-19 pandemic. Intereconomics, 57(1), 40-46. https://doi.org/10.1007/s10272-022-1026-9 Delaporte, I., & Pena, W. (2020). Working from home under Covid-19: Who is affected? Evidence from Latin American and Caribbean countries. Evidence From Latin American and Caribbean Countries (April 1, 2020). CEPR COVID Economics, 14. https://ssrn.com/abstract=3610885 Fang, H., Ge, C., Huang, H., & Li, H. (2020). Pandemics, global supply chains, and local labor demand: evidence from 100 million posted jobs in China (No. w28072). National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0239797 Huber, S. G., & Helm, C. (2020). COVID-19 and schooling: evaluation, assessment and accountability in times of crises—reacting quickly to explore key issues for policy, practice and research with the school barometer. Educational assessment, evaluation and accountability, 32(2), 237-270. https://doi.org/10.1007/s11092-020-09322-y Keogh-Brown, M. R., & Smith, R. D. (2008). The economic impact of SARS: how does the reality match the predictions?. Health policy, 88(1), 110-120. https://doi.org/10.1016/j.healthpol.2008.03.003 Lee, G., & Warner, M. (2007). The political economy of the SARS epidemic: the impact on human resources in East Asia. Routledge. https://doi.org/10.4324/9780203934814 Lu, L., Peng, J., Wu, J., & Lu, Y. (2021). Perceived impact of the Covid-19 crisis on SMEs in different industry sectors: Evidence from Sichuan, China. International Journal of Disaster Risk Reduction, 55, 102085. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2021.102085 Noy, I., Doan, N., Ferrarini, B., & Park, D. (2020). Measuring the economic risk of COVID‐19. Global Policy, 11(4), 413-423. https://doi.org/10.1111/1758-5899.12851 Preston, S. H. (1975). The changing relation between mortality and level of economic development. Population studies, 29(2), 231-248. https://doi.org/10.1093/ije/dym075 Ray, D., & Subramanian, S. (2022). India’s lockdown: An interim report. In The impact of COVID-19 on India and the global order: A multidisciplinary approach (pp. 11-61). Singapore: Springer Nature Singapore. https://doi.org/10.1007%2Fs41775-020-00094-2 Rezagholizadeh, M., Jafari, H., & Abdolhosseiny, M. (2023). Investigating the economic impact of non-pharmaceutical interventions by governments during the outbreak of the Covid-19 virus: Comparison of developed and developing countries. The Journal of Economic Policy, 15(29), 40-79. (In Persian). https://doi.org/10.22034/epj.2023.20074.2435. Romer, P. M. (1989). Human capital and growth: Theory and evidence. https://doi.org/10.1016/0167-2231(90)90028-J Sakhaei, E., Khorsandi, M., Mohammadi, T., & Arbab, H. (2020). Investigating the Effects of Shock Caused by Covid-19 Virus on the Iran's Economy: A GVAR Approach. Journal of Economics and Modelling, 11(2), 125-153. (In Persian). https://dorl.net/dor/20.1001.1.24765775.1399.11.2.5.6 Schult, J., Mahler, N., Fauth, B., & Lindner, M. A. (2022, April). Long-term consequences of repeated school closures during the COVID-19 pandemic for reading and mathematics competencies. In Frontiers in Education (Vol. 13). Frontiers Media SA. https://doi.org/10.3389/feduc.2022.867316 Schultz, T. W. (1964). Changing relevance of agricultural economics. Journal of Farm Econom ics, 46(5), 1004-1014. http://dx.doi.org/10.3991/ijim.v15i08.21565 Wahyuningsih, S., Qohar, A., Satyananda, D., & Atan, N. A. (2021). The Effect of Online Project-Based Learning Application on Mathematics Students' Visual Thinking Continuum in Covid-19 Pandemic. International Journal of Interactive Mobile Technologies, 15(8). http://dx.doi.org/10.3991/ijim.v15i08.21565 Wilkinson, R. G. (1997). Socioeconomic determinants of health: Health inequalities: relative or absolute material standards?. Bmj, 314(7080), 591. https://doi.org/10.1136/bmj.314.7080.591 Zhang, D. (2021). The impact of lockdown policies on labor market outcomes of the Chinese labor force in 2020: Evidence based on an employee tracking survey. China Economic Quarterly International, 1(4), 344-360. https://doi.org/10.1016/j.ceqi.2021.11.002 | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 315 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 112 |