پژوهش ها و چشم اندازهای اقتصادی

پژوهش ها و چشم اندازهای اقتصادی

عوامل تأثیرگذار بر سرعت همگرایی شاخص فلاکت در استان‌های ایران طی دوره 1399-1385

نویسندگان
1 دکتری اقتصاد، گروه اقتصاد، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه لرستان، خرم‌آباد، ایران
2 دکتری اقتصاد بخش عمومی، رئیس اداره آمار اقتصادی بانک مرکزی جمهوری اسلامی
3 دکترای اقتصادسنجی و اقتصاد مالی، معاون اداره آمار اقتصادی بانک مرکزی جمهوری اسلامی ایران
4 استادیار دانشگاه آزاد اسلامی، واحد فیروزکوه، گروه اقتصاد، فیروزکوه. ایران
چکیده
در این مطالعه، به بررسی تأثیر رشد اقتصادی، فناوری اطلاعات و ارتباطات (فاوا)، سرمایه انسانی و بی انضباطی پولی بانک ها بر همگرایی شاخص فلاکت در استان‌ها در دوره زمانی 1399-1385 با استفاده از اقتصادسنجی فضایی پرداخته ‌شده است. نتایج حاصل از برآورد مدل‌ها، نشان داد که رشد اقتصادی و سرمایه انسانی، تأثیر منفی و معنی دار، فاوا و بی انضباطی پولی بانک ها، تأثیر مثبت و معنی دار بر همگرایی شاخص فلاکت در استان‌ها دارند. سرعت همگرایی بتای شرطی برآورد شده با حضور رشد اقتصادی، فناوری اطلاعات و ارتباطات (فاوا)، سرمایه انسانی و بی انضباطی پولی بانک ها، بیشتر از حالت همگرایی مطلق می‌باشد. با توجه به سرعت همگرایی، درحالت همگرایی مطلق، سالانه حدود 9/10درصد و در حالت همگرایی شرطی، سالانه حدود 6/12 درصد از اختلاف میان نرخ رشد فعلی شاخص فلاکت استان ها و شاخص فلاکت تعادلی بلندمدت استان ها بر طرف می شود. ضریب وقفه فضایی متغیر وابسته نیز نشان داد که شاخص فلاکت هر استان، می‌تواند تحت تأثیر تغییرات شاخص فلاکت استان های مجاور قرار گیرد.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Factors Affecting the Convergence Speed of Misery Index in the Provinces of Iran Over the Period 2006-2020

نویسندگان English

Maryam Khodaverdi samani 1
Gholamreza Nemati 2
Alireza Kashefi 3
Parvaneh Salatin 4
1 Ph.D. of Economics, Department of Economics and Accounting, Faculty of Economics, Lorestan University, Lorestan, Iran
2 Ph.D. of Economics, Management of Economic Statistics Department of the Central Bank of the Islamic Republic of Iran
3 Ph.D. in Econometrics and Financial Economics, Semnan University, Assistant of Economic Statistics Department of the Central Bank of the Islamic Republic of Iran
4 Assistant Professor, Department of Economics, Firoozkooh Branch, Islamic Azad University, Firoozkooh, Iran
چکیده English

Aim and Introduction

Today, planners and decision makers of countries need timely and accurate evaluation of their decisions and policies. The issue of time and precision is so important that it provides the possibility of implementing possible changes and modifications of patterns and plans, and prevents wasting resources and opportunities. Fortunately, various indicators have provided such a possibility to evaluate these policies and decisions. Misery index is one of the most important measures of social welfare. This index is obtained from the linear combination of inflation and unemployment. This index was introduced by Aokan (1999) and expanded by Barro (1996). An increase in the misery index is associated with many social and economic costs, such as an increase in crime, poverty, divorce, a decrease in social security, damage to mental health, the collapse of families, a decrease in health expenses, and a decrease in life expectancy. Inflation causes the imposition of welfare costs by reducing the value of people’s financial assets, and on the other hand, it harms production by creating uncertainty in the decisions of institutions for investment and creating other costs. Inflation leads to sub - optimal allocation of resources, economic inefficiency and social, cultural and political disorder of the society. Unemployment like inflation is the cause of chaos in the economic conditions of the society. Unemployment has caused people to suffer from social problems such as crimes, addiction and moral corruption. Unemployment causes people to be caught in social problems such as crime, addiction and moral corruption.

Methodology

Knowledge and awareness of the state of misery index in the regions of the country in certain time horizons are very important for the planners of the region and economic policy makers of the country. Considering the importance of the misery index, this question is raised: Which factors affect the convergence of the misery index in the provinces? In this regard, several studies have been conducted in the field of misery index. However, none of the studies have investigated the influence of the factors affecting the convergence of the misery index in the provinces using spatial econometrics.

In economic literature, there are several methods for investigating the convergence. Absolute beta convergence and conditional beta convergence have been used in this study. Absolute beta convergence is formed independently of initial conditions and other characteristics of an economy.

For this purpose, using theoretical foundations and empirical studies, the variables of economic growth, monetary indiscipline, human capital, and information and communications technology (ICT) were added to the convergence model as explanatory variables. Absolute beta convergence and conditional beta convergence models have been estimated using the spatial econometric method over the period 2006-2020.

In this study, after defining the spatial weight matrix, the unit root test is used to examine the "stationary" of the variables. Moran test and Lagrange multiplier test are used to detect spatial autocorrelation and examine the presence of spatial effects, respectively. Chow's test is used to determine whether the data is a panel, and Hausman's spatial test is used to use the fixed or random effect method. Finally, the model is estimated, and effects of space spillovers are analyzed with "spatial econometrics method" by accounting for direct and indirect effects in Stata software.

The calculations of the overflow coefficients of each province on other provinces and the drawing of maps were done using R software and Maptools, Spdep and IMPact function packages for the year 2019.

The statistical data including inflation and unemployment rates are used to calculate misery index. Gross domestic product, population, number of university graduates (as human capital index) are extracted from statistical yearbook of the provinces and Statistical Center of Iran. The penetration coefficient of the internet (as ICT indicator) is extracted from Ministry of Communications and Information Technology, as well as facilities and deposits after deducting legal trust are gathered from the Central Bank of Iran. The statistical population of this study is the provinces of Iran except for Alborz province.

The results of stationary test using Levin, Lin and Chu (2002) method showed that all variables are stationary at level. Also, the null hypothesis of Moran's test regarding the absence of spatial effects in absolute convergence model and conditional convergence model was rejected. Therefore, the presence of spatial effects in absolute and conditional convergence models was confirmed. According to the conducted tests, the spatial auto-regression method (SAC) was used in this study. The results of the spatial Hausman test also showed that the models should be estimated using the fixed effects method.





Findings

The results of estimating the models showed that economic growth and human capital have a negative and significant effect, ICT and monetary indiscipline of banks have a positive and significant effect on the convergence of the misery index in the provinces. According to the speed of convergence, in the case of annual absolute convergence of about 10.9 % and in the case of conditional convergence of about 12.6 % , the gap between the " current growth rate of the misery index " of the provinces and the " long - term equilibrium misery index " of the provinces will be resolved. In the case of conditional convergence, the time required to eliminate half of the aforementioned gap is about 5.5 years. It should be noted that in this study, the misery index is a negative variable. The interpretation of the beta coefficient means that there is an opposite relationship between the initial situation and the average growth rate of the misery index: That is, regions with a lower "misery index" move towards the average misery index with a higher speed and higher growth rate than other regions. This means that the economic situation of the provinces is getting worse. Therefore, it is expected that the provinces will converge to their long - term equilibrium misery index and the gap between the current growth rate of the province's misery index and its long - term equilibrium will be resolved.

Discussion and Conclusion

According to the positive and significant effect of the monetary indiscipline index on the convergence of the misery index in the provinces, it can be said that with the increase of monetary indiscipline in the banks, liquidity has increased at the community level. Consequently, it has caused an increase in the general level of prices and an increase in the misery index. On the other hand, due to the economic situation of Iran, the existence of economic and banking sanctions and the impossibility of financing and investing in foreign sectors, the government's credit facilities and debt to banks have increased, and the monetary indiscipline index of banks is increasing, and as a result, the liquidity risk of banks is increasing. As a result, the lending power of banks will decrease, that is, it is not possible to grant large bank loans to drive the productive and entrepreneurial sectors into spur the economic growth of the provinces, and this will cause a decrease in employment, a decrease in the level of production, and then an increase in unemployment. This is why the misery index increases in the provinces. The spatial coefficient of the interval of the dependent variable is positive and significant. The existence of a positive and significant coefficient of the spatial dependence variable shows the positive effect of the poverty index of neighboring provinces on each other, so the distance between the provinces of the country has an effect on the convergence of the poverty index.

کلیدواژه‌ها English

convergence
Misery Index
Spatial Econometrics
آزاد، محمد، (1385). تجارت جهانی الکترونیک و فناوری اطلاعات. سخن گستر.
ابونوری، اسمعیل وکاشفی،علی(1397). اثرات کارایی بانکی و ‌انضباط پولی بر رشد اقتصادی استان‌های ایران. پژوهشنامه اقتصاد کلان, 13(25), 154-180.
پورعبادالهان، کویچ، محسن، فلاحی، فیروز، آذری، زهرا، (1396)"بررسی عوامل موثر بر همگرایی سطح عمومی قیمت ها بین استان های ایران"، فصلنامه پژوهشنامه بازرگانی، 21( 82)، 153-175.
پندار، مهدی، و وفایی، الهام ( 1398 ) همگرایی شاخص فلاکت در کشورهای منتخب سند چشم انداز توسعه ۱۴۰۴ ایران: رویکرد ناهار و ایندر. نشریه پژوهشنامه اقتصاد کلان، 27(14)،149-173.
حیدری، حسن؛ دباغ، رحیم، و سنگینآبادی، بهرام )1390 .)تاثیر آموزش عالی بر رشد اقتصادی در کشور ایران: کاربرد رهیافت آزمون کرانهها. نشریه پژوهش و برنامهریزی در آموزش عالی، 16(1 ،)136-1.
خانزادی، آزاد، مرادی، سارا، حیدریان، مریم (1395):"بررسی و تحلیل اثرات نامتقارن شوک‌های درآمدهای نفتی بر شاخص فلاکت در ایران با روش تصحیح خطای برداری" فصلنامه اقتصاد کاربردی، 3، 4(پیاپی11) ، 129-152.
ختائی، محمود و همکاران ( 1378 ) :"گسترش بازارهای مالی و رشد اقتصادی"؛بانک مرکزی جمهوری اسلامی ایران،تهران : موسسه تحقیقات پولی و بانکی.
خلیلی عراقی، منصور و کبیری رنانی، بهار (1396): بررسی عوامل مؤثر بر رشد جمعیت شهرستان‌های ایران: رهیافت اقتصادسنجی فضایی. فصلنامه پژوهش‌ها و سیاست‌های اقتصادی، 25(83): 7-32.
جعفری صمیمی، احمد، و تقی نژاد عمران، وحید ( 1383):" رابطه بین تورم و رفاه، مطالعه ای تجربی در اقتصاد ایران. نشریه پژوهش های اقتصادی، 4(4)، 59-88.
دادگر، یداله، نظری، روح الله (1392) :"بررسی تاثیر شاخص فلاکت بر جرم و جنایت در ایران" فصلنامه مطالعات و سیاست های اقتصادی، 9(19) ، 63-86.
ذکی، یاشار، احمدی، سید عباس ، عباسی شواری، محمد جلال، ادیب نیا، زهرا(1399):" تحلیل فضایی اثرات بیکاری و بیکاری تحصیل-کردگان بر جغرافیای سیاسی ایران" فصلنامه نامه انجمن جمعیت شناسی ایران، 15(29) ، 151-178.
رضایی ، هادی، علیزاده ، محمد، نادی ، یونس (1396)" بررسی تاثیرات سرریز فضایی شاخص فلاکت بر مخارج سلامت در کشورهای منتخب در حال توسعه" فصلنامه مدیریت بهداشت و درمان(نظام سلامت)، 8، 1 ( پیاپی23)، 57-67.
سلامی، فریبا، فقه مجیدی، علـی و محمـدی، احمـد(1395) بررسـی همگرایـی درآمدی بین اسـتان هـای ایـران بـا تأکیـدبـر روش تحلیـل خوشـه ای، فصـلنامه پژوهش هاو سیاست های اقتصادی.24(80)167-194.
سلاطین، پروانه، قلمزن نیکو کاملیا، غفاری صومعه، نیلوفر " تاثیر بازارهای مالی بر شاخص فلاکت : رهیافت داده های تلفیقی"، فصلنامه علمی پژوهشی اقتصاد مالی، 10(35). 145-131 .
سلاطین، پروانه، مومنی فراهانی، مریم، محمدی، سمانه" تاثیر شاخص فلاکت بر رشد اقتصادی: رهیافت داده های پانل " فصلنامه مطالعات آینده پژوهی و سیاستگذاری دوره 3 شماره 2، تابستان1396، صفحات 51-64.
سلطانی، رویا، کیمیا گری، علی محمد، ابراهیمی صدرآبادی، مهناز(1398)" توسعه رابطه رگرسیونی چند متغیره بین عوامل موثر بر نرخ بیکاری، فصلنامه مدیریت فردا، 18، ( 58)139 -148.
سلیمانی مقام، یحیی، نادمی، یونس، چگینی، مهدی، (1399) تاثیر شاخص فلاکت بر میزان ارتکاب جرائم در استان های ایران" فصلنامه مدل سازی اقتصادی، 11،( 42) ،157-186.
شاه آبادی, ابوالفضل, امیری, بهزاد, گنجی, مهسا. (1396). تاثیر شاخص حکمرانی بر تورم در کشورهای منتخب G77. غصلنامه علمی پژوهشی اقتصاد مقداری14(3)161-185.
شهبازی، کیومرث، غلامی، امیر، فلاحی، فیروز، 1391) همگرایی شاخص قیمت در استان های ایران" فصلنامه مدلسازی اقتصادی، 6 ، 4(پیاپی20) ، 111-128.
شاعری، حمیده (1392): تفاوت سرمایه انسانی زنان و مردان بر رشد اقتصادی در گروه کشورهای منتخب. پایان نامه کارشناسی ارشد دانشگاه آزاد اسلامی واحد فیروزکوه.
شاه آبادی، ابوالفضل، قربانی گلپرور، مهیا (1395):" تاثیرشاخص فلاکت بر هزینه های سلامت در ایران" فصلنامه مدلسازی اقتصادی، 10، 1( پیاپی33) . 133-.157
شاه ابادی، ابوالفضل و حیدر خانی، فاطمه (1399) "تاثیر مولفه های اقتصاد دانش بنیان بر شاخص فلاکت در کشورهای منتخب" فصلنامه برنامه ریزی و بودجه، 25، (3) ، 95-.116
علیزاده کوشکوهی، الهام ( 1394 ):" اثر متغیرهای کلان اقتصادی بر شاخص فلاکت در اقتصاد ایرا ن" پایان نامه کارشناسی ارشد رشته اقتصاد، دانشکده امور اقتصادی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران مرکزی.
غفاری، هادی، صفایی شکیب، علی، موسیوند، مریم،(1396) نرخ بیکاری بهینه در ایران: رویکرد بهینه یابی پویا" فصلنامه مطالعات اقتصادی کاربردی ایران (مطالعات اقتصادی کاربردی) 6، (23)، 117-136.
فتح‌آبادی، مهدی (1387): بررسی تأثیر سرمایه انسانی بر بهره‌وری نیروی کار در بخش‌های اقتصادی ایران (رهیافت داده‌های پانل). پایان‌نامه کارشناسی ارشد دانشگاه آزاد اسلامی واحد فیروزکوه.
کـازرونی، سـید علیرضـا،اصـغرپور، حسـین و رضـایی، خدیجـه(1393) : بررسـی همگرایی سطح عمومی قیمـت هـا بـین اسـتانهـای ایـران، فصـلنامه پژوهشـنامه بازرگانی،45،70-23.
کاشفی، علیرضا (1398) "اثرکارایی بانک‌ها بر رشد اقتصادی ایران بر حسب استان‌ها با استفاده از مدل اقتصادسنجی فضایی تابلویی" پایان نامه دکترای علوم اقتصادی – اقتصادسنجی، دانشکده اقتصاد، مدیریت و علوم اداری دانشگاه سمنان.
لمسو سماکوش، مهدیه ( 1398 ):" تاثیر سیاست های پولی و مالی بر شاخص فلاکت در ایران" پایان نامه کارشناسی ارشد رشته اقتصاد، دانشکده علوم اجتماعی و اقتصاد، دانشگاه الزهرا.
مرادی، پرهام ( 1393 )" بررسی ارتباط بین اندازه دولت و شاخص فلاکت در ایران"، پایان نامه کارشناسی ارشد، پژوهشگاه علوم انسانی و مطالعات فرهنگی، پژوهشکده اقتصاد.
محمدی، احمد، سروه عبدالکریمی، آذر، فقه مجیدی، علی، (1398) " بررسی همگرایی شاخص قیمت مصرف کننده بین استان های ایران با استفاده از روش تحلیل خوشه ای" فصلنامه تحقیقات اقتصادی، 54،(2 ) ، 393-369.
معمارنژاد، عباس، و دیزجی، منیره (1389 ). اثر فناوری اطلاعات و ارتباطات بر تورم در کشورهای منتخب. نشریه مدیریت بهره وری، 4(14)20-1.
کازرونی، سید علیرضا، اصغرپور ، حسین، رضایی، خدیجه، (1393)" مقایسه درجه همگرایی سطح قیمت کالاها با خدمات بین استان های ایران" فصلنامه تحقیقات اقتصادی، 49،( 3)، 599-620.
علمی، زهرا ( میلا)، سعادت ، محمد جواد (1387) "وابستگی فضایی بیکاری منطقه ای در استان مازندران (رویکرد اقتصادسنجی فضایی)" فصلنامه اقتصاد مالی( اقتصاد مالی و توسعه)، 1،( 2 )، 23-38.
عباسی نژاد، حسین، صادقی، مینا ، رمضانی، هادی ( 1393 )"بررسی رابطۀ جرایم اجتماعی و متغیر های اقتصادی در ایران"، برنامه ریزی و بودجه 3، ( 19). 69-91.
نوبهار، الهام، قربانی، فهیمه، حداد مقدم، ملیحه،(1388):" بررسی رابطه بین بیکاری و خالص مهاجرت: رهیافت اقتصادسنجی فصایی" فصلنامه پژوهش ها و سیاست های اقتصادی، 29، (98)، 135-176.
هادیان، ابراهیم و زینب رضایی سخا. تأثیر شوکهای اقتصادی بر نرخ بیکاری در ایران، فصلنامه اقتصاد مقداری6(1)50-27.
Al-Manaser, D.S.,& Al-Qudah,A.M.(2018). The Impact of Higher Education Output Unemployment Rate in Jordan. International Journal of Academic Research in Accoounting, Finance and Management Science.8(2),65-72.
Al-Khateb.M، E. Helpman and X. J. Guo.(2009). ICT and Spillover: A Panel Analysis. Department of Information Systems, National university of Singapore.
Arakelian, V. (2016). Inflation convergence in the EMU. Journal of
Empirical Finance.
Balash, V., & Balash O., & Faizliev, A., & Chistopolskaya, E. (2020), Economic Growth Patterns: Spatial Econometric Analysis for Russian Regions. Information, (11):289.
Barro R.J., & Sala-i-Martin X. (1992), Convergence, Journal of Political Economy, (100): 223-251.
Barro R.J., & Sala-i-Martin X. (1995), Economic Growth, McGraw Hill, NewYork.
Baba, C. (2008). Understanding the law of one price deviations: Local
distribution services and price discrimination. Journal of the Japanes
and International Economies, 21(2), 237-259.
Becker, G.S. (2002). ‘The age of human capital’. Education in the Twenty-First Century. Retrieved from the World Wide Web: http://economics.dlut.edu.cn/uploadfiles/20081106200614853.pdf, accessed
Becker, G. (1968). Crime and Punishment: An Economic Approach. The Journal of Political Economy, 76(2), 169–217
Cantor, D. & Land, K. C. (1985). Unemployment and Crime rate in the post-world war II United States: A theoretical and empirical analysis. American Sociological Review, 50(3), 317-332.
Christou C., Cunado J., & Gupta R. (2018). Price Convergence Patterns across U.S. States. Panoeconomicus, Advance online publication.
Cecchetti, S.G., Mark, N.C. & Sonora, R.J. (2002). Price index
convergence among United Statescities. International Economic
Review, 43(4), 1081-1099
Cressie N. Statistics for spatial data.
Wiley Interscience; 1993.
Cohen, I. K., Ferretti, F., & McIntosh, B. (2014). Decomposing the Misery Index: A Dynamic Approach. Cogent Economics & Finance, 2(1), 991089. https://doi.org/10.1080/23322039.2014.991089
Čermák,D., Mikešová, R., Stachová, J., (2016). "Regional differences in political trust: Comparing the Vysocina and Usti Regions". Communist and Post-Communist Studies. 49(2), 137-146.
Deller, S. C., Shields, M., & Tomberlin, D. (1996). Price differentials and trends in state income levels: a research note. The Review of Regional Studies, 26(1), 99-113
Dumagan, Jesus. Gurmukh Gill (2002), “Industry-level Effects of Information Technology use on productivity and Inflation”, chapter IV.
Dayanandan, A., & Ralhan, M. (2005). Price index convergence among provinces and cities across
Dos, S., & Bhattacharya, K. (2008). Price convergence across regions in India. Empirical Economics, 34(2): 299– 313.
Fan, C.S., & Wei, X. (2006). Price index convergence in china. The Review of Economics and Statistics, 88(4): 682 – 697.
Güçlü, M. (2017). "Regional Unemployment Disparities in Turkey." Journal for Economic Forecasting, XX(2), 94-108.
Geda, A., N. Jong, M. S. Kimenyi and G. Mwabu, (2005), “Determinants of Poverty in Kenya: A Household Level Analysis”, Department of Economics Working Paper Series.
Grossman, G. M (2017). Trade, Knowledge Spillovers, and Growth. NBER Working Paper, No. W3485.
Haung, H. C., Liu, W. H., & Yeh, C. C. (2012). Convergence in price
levels across US cities. Economics Letters, 114(3), 245-248
Ikeno, H. (2014). Long-run analysis on convergence of Japanese local price levels: A pairwise approach. Economic Modelling, 42, 390-397.
Ikeno, H. (2014). Long-run analysis on convergence of Japanese local
price levels: A pairwise approach. Economic Modelling, 42, 390-397
Julius, De Anne, D. (1999), "Back to the future of low Global Inflation", The Maxwell fry Global finance Lecture, University of Birmingham, Wednesday, 20 October.
Levine, L. (2012). Examine the relationship between inflation rate and economic growth, Congressional Research Service, 211-310.
Lee, H. & Khatri Y. (2003) Information Technology and Productivity Growth in Asia; Washington: International Monetary Fund, wp/03/15.
Mankiw, N.G., & Romer, D., & Weil, D.N. (1992), A contribution to the empirics of economic growth”, Quarterly Journal of economic, (107): 407-437.
Marcus J. The effect of unemployment on the mental health of
spouses Evidence from plant closures in
Germany. Journal of Health Economics
2013; 32 (3): 546–558.
Mefteh, H., Bouhajeb, M., & Smaoui, F. (2016). Higher education, Graduate unemployment, Poverty and Economic growth in Tunisia, 1990-2013. Atlantic Review of Economics: Revista Atlántica de Economía, 1(1), 9.
Morshed, A., & Ahn, S., & Lee, M. (2005). Price convergence among Indian cities: A cointegration approach. Working Paper, Southern Illinois University Carbondale

Moon, S.(2017).Inter-Region Relative Price Convergence in
Korea. East Asian Economic Review, 21(2), 123-146.
Nagayasu, J., & Inakura, N. (2009). PPP: Further evidence from
Japanese regional data. International Review of Economics
Finance, 18(3), 419-427.
Pogoy, A. M., Balo, V. T., Plaisent, M., & Bernard, P. (2016). Global Implication of Fractals on Misery Index across Countries. International Journal of Global Business, 9(1), 30-38.
Phillips, P.C., & Sul, D. (2007). Transition modeling and econometric convergence tests. Econometrica, 75(6), 1771-1855
Ruprah, I. J., & Luengas, P. (2011). Monetary Policy and Happiness: Preferences over Inflation and Unemployment in Latin America. The Journal of Socio-Economics, 40(1), 59-66.
Romer, D. (2012). Advanced Macroeconomics: Mcgraw-Hill.
Selim, M., & Hassan, M. K. (2019). Interest-Free Monetary Policy and Its Impact on Inflation and Unemployment Rates. ISRA International Journal of Islamic Finance, 11(1), 46-61. https://doi.org/10.1108/IJIF-06-2018-0065
Schultz, T.W. (1971) Investment in Human Capital. New York. The Free Press
Süleyman Emre Özcan, Sezgin Açıkalın (2015), Relationship between Misery Index and Lottery Games: The Case of Turkey, International Journal of Humanities and Social Science Vol. 5, No. 7(1); July 2015.
Solow, R.M. (1956), A contribution to the theory of economic growth, Quarterly journal of economics, (70): 65-94
Sadrosky, Perry (2011), "Financial Development and Energy Consumption in Central andEastern European Frontier Economies", Energy Policy, Vol. 39, PP. 999–1006.
Shiller RJ. Why do people dislike inflation? In christana D. Romer & D.
H. Romer, eds. Reducing Inflation: Motivation and Strategy. Chicago:
University of Chicago press; 1997: 1- 15.
Schreyer, P.(2015). The Contribution of Information and Communication Technology to Output Growth: A study of G7 Countries. STI working paper 2000/2, Paris, OECD.
Tule, K. M., Egbuna, E. N., Dada, E., & Ebuh, G. U. (2017). A Dynamic Fragmentation of the Misery Index in Nigeria. Cogent Economics & Finance, 5(1), 1336295.
Teles, V. K. (2004) ‘The Effects of Macroeconomic Policies on Crime’,Economics Bulletin, vol. 11,no. 1, pp. 1—9.
Tang, C. F. & Lean, H. H. (2009). New evidence from the Misery index
in the Crime function. Economics Letters, 102(2), 112-115.
Wimanda, R.E. (2009). Price variability and price convergence: Evidence from Indonesia. Journal of Asian Economics, 20(4): 427–442
Wissner، M.(2011). “ICT on inflation in developing countries, 1995-2005”, Studies in Comparative International Development, 37_(1), pp. 3–33.
Yazgan, E., & Yilmazkuday, H. (2011). Price-level convergence: New evidence from U.S. cities. Economic Letters, 110(2): 76-78