TÜRKİYE’ DE KADINLARIN İŞGÜCÜNE KATILIM ORANININ TOPLAMSAL MODELLER VE PANEL VERİ MODELLERİYLE İNCELENMESİ

Year 2021, , 142 - 153, 29.06.2021

Rabia Ece Omay

https://doi.org/10.48145/gopsbad.927419

Cited By: 1

Abstract

Bu çalışmada, Türkiye’de kadınların işgücüne katılımını etkileyen faktörlerin belirlenmesi ve işgücüne katılım oranının farklı istatistiksel metodlar ile modellenmesi hedeflenmiştir. Bu amaçla, 2015-2020 periyodu için İstatistiki Bölge Birimleri Sınıflaması (İBBS) Düzey 1’ de yer alan 12 bölge dikkate alınarak, işgücüne katılım oranı, istihdam oranı, işsizlik oranı ve kadınların işgücüne katılımını etkileyen en önemli faktörler arasında olan eğitim düzeyi değişkenleri dikkate alınarak, tek yönlü rassal etki panel veri modeli kurulmuştur. Ardından, söz konusu belirleyicilerinin aynı zamanda doğrusal olmayan etkilerini de ortaya koymak için 1988-2019 periyodu dikkate alınarak pürüzlülük ceza yaklaşımı ile her bir belirleyicinin işgücüne katılımı oranı üzerindeki etkisi için doğal kübik splayn kullanılarak toplamsal ve kısmi toplamsal modeller kurulmuştur. Kurulan modeller, düzeltilmiş R2, sapma, genelleştirilmiş çaprak geçerlilik ve Akaike bilgi kriteri kullanılarak karşılaştırılmış ve en uygun model seçilmiştir. Yapılan analizler göstermiştir ki, kadınların işgücüne katılım oranını üzerinde işsizlik, istihdam ve nüfus değişkenlerinin aynı zamanda doğrusal olmayan etkileri de söz konusudur.

Keywords

İşgücüne katılım oranı, Rassal etkili model, Tek yönlü model, Toplamsal Model

INVESTIGATION OF FEMALE LABOR FORCE PARTICIPATION RATE WITH ADDITIVE MODELS AND PANEL DATA MODELS IN TURKEY

Abstract

In this study, it is aimed to determine the factors affecting the participation of women in the labor force in Turkey and to model the labor force participation rate with different statistical methods. For this purpose, 12 regions included in Statistical Region Units Classification (NUTS) Level 1 for the period of 2015-2020 were taken into consideration. Then, a one-way random effect panel data model was constructed by taking into account the variables of the labor force participation rate, employment rate, unemployment rate and education level, which are among the most important factors affecting women's labor force participation. Then, it is aimed to reveal the nonlinear effects of these determinants. For this purpose, considering the period of 1988-2019, additive and semiparametrik additive models were constructed by using the natural cubic spline for the effect of each determinant on the labor force participation rate with the roughness penalty approach. The constructed models were compared using adjusted R-square, deviation, generalized cross validity and Akaike information criterion, and the most suitable model was selected. These analyzes show that the unemployment rate, employment rate and population variables also have non-linear effects on the female labor force participation rate.

Keywords

Labour force participation rate, Random effect model, One-way model, Additive model

References

• Akgeyik, T. (2017), “Türkiye’ de Kadınların İşgücü Piyasasına Katılımını Etkileyen Faktörler: TÜİK Verileri Üzerine Bir Analiz”, Sosyal Siyaset Konferansları, Sayı:70-2016/1, s.31-53.
• Amemiya, T. (1971), “The Estimation of the Variances in a Variance-Components Model”, International Economic Review, Vol. 12, No. 1, pp. 1-13.
• Baltagi, B. H. (2005), “Econometric Analysis of Panel Data”, England.
• Croissant, Y. ve Millo, G. (2013), “Panel Data Econometrics in R: The plm Package”, http://cran.r-project.org/web/packages/plm/vignettes/plm.pdf.
• Dayıoğlu, M. ve Kırdar, M.G. (2010), “Türkiye’ de Kadınların İşgücüne Katılımında Belirleyici Etkenler ve Eğilimler”, Türkiye Cumhuriyeti Devlet Planlama Teşkilatı ve Dünya Bankası Refah ve Sosyal Politika Analitik Çalışma Programı, Sayı:5, Ankara.
• Fuller, W. A. ve Battese, G.E. (1973), “Transformations for Estimation of Linear Models with Nested Error Structure”, Journal of the American Statistical Association, Vol. 68, No. 343, pp. 626-632.
• Fuller, W. A. ve Battese, G.E. (1974), “Estimation of Linear Models with Cross Error Structure”, Journal of Econometrics, 2, 67-78.
• Gündoğdu, A. (2018), “Kadınların İşgücüne Katılımını Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesi: Türkiye Uygulaması”, Yüksek Lisans Tezi, Namık Kemal Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Çalışma İktisadı Anabilim Dalı, 2018.
• Green, P.J. ve Silverman, B W. (1994), “Nonparametric Regression and Generalized Linear Model”, Chapman & Hall, New York, USA.
• Hastie, T. ve Tibshirani, R J. (1999), “Generalized Additive Models. Chapman & Hall, London”.
• Kılıç, D. ve Öztürk, S. (2014), “Türkiye’ de Kadınların İşgücüne Katılımı Önündeki Engeller ve Çözüm Yolları: Bir Ampirik Uygulama”, Amme İdaresi Dergisi, Cilt 47, Sayı 1, sayfa 107-130.
• Kızılgöl, Ö.A. (2012), “Kadınların İşgücüne Katılımının Belirleyicileri: Ekonometrik Bir Analiz”, Doğuş Üniversitesi Dergisi, 13 (1) 2012, 88-101.
• Özer, B. ve Biçerli, K. (2003), “Türkiye’ de Kadın İşgücünün Panel Veri Analizi”, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 3 (1), sayfa 55-85.
• SBB-a (2020), “T.C. Kalkınma Bakanlığı, On Birinci Kalkınma Planı (2019-2023), Kadının Kalkınmadaki Rolü, Özel İhtisas Komisyonu Raporu”, https://www.sbb.gov.tr/wp-ontent/uploads/2020/04/KadininKalkinmadakiRoluOzelIhtisasKomisyonuRaporu.pdf
• SBB-b (2019). “T.C. Cumhurbaşkanlığı Strateji ve Bütçe Başkanlığı, On Birinci Kalkınma Planı (2019-2023)” https://www.sbb.gov.tr/wp-content/uploads/2019/11/ON_BIRINCI_KALKINMA-PLANI_2019-2023.pdf
• Swamy, P. A. V. B. ve Arora, S. S. (1972), “The Exact Finite Sample Properties of the Estimator of Coefficient in the Error Components Regression Models”, Econometrica, Vol. 40, No. 2, pp. 261-275.
• Torres, O. ve Reyna (2010), “Getting Started in Fixed/Random Effect Models Using R”, http://dss.princeton.edu/training/ Tunalı H., Göksu, Y.D. (2018), “Türkiye’de Kadınların İşgücüne Katılımının Belirleyicileri Üzerine Ekonometrik Bir Analiz”, Uluslararası Ekonomik Araştırmalar Dergisi, Cilt:4, Sayı:1, s.29-45.
• TÜİKa (2021) Türkiye İstatistik Kurumu, Şubat 2021 İşgücü İstatistikleri Haber Bülteni, Sayı: 37487, 12 Nisan 2021. https://tuikweb.tuik.gov.tr/PreHaberBultenleri.do;jsessionid=xQ4Bg2lQQKfY2DkHCdxCCsHvG6J4QSZ3m2M2xcHJ7rrxgR7JkJvX!-1039774422?id=37487
• Uraz, A., Aran, M., Hüsamoğlu, M., Şanalmış, D. O. ve Çapar, S. (2010), “Türkiye’ de Kadınların İşgücüne Katılımında Son Dönemde Gözlenen Eğilimler”, Türkiye Cumhuriyeti Devlet Planlama Teşkilatı ve Dünya Bankası Refah ve Sosyal Politika Analitik Çalışma Programı, Sayı:2, Ankara.
• Uyar, G. (2015) “Panel Verilerle Regresyon Modelleri”, Yüksek Lisans Tezi, Anadolu Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Anabilim Dalı, Haziran, 2015.
• Üçler, K. ve Kızılkaya, O. (2014), “Kadın İstihdamının Boşanma ve Doğurganlık Üzerine Etkileri: Türkiye Üzerine Bölgesel Panel Veri Analizi”, Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl:2, Sayı: 2/2, sayfa 28-43.
• Wahba. G. (1990), Spline Model For Observational Data. Siam, Philadelphia.
• Wallace, T. D. ve Hussain, A. (1969), “The Use of Error Components Models in Combining Cross Section with Time Series Data”, Econometrica, Vol. 37, No. 1, pp. 55-72.
• Yenilmez, F. Ve Kılıç, E. (2018), "Türkiye’de İşgücüne Katılma Oranı-İşsizlik Oranı İlişkisi: Cinsiyet ve Eğitim Düzeyine Dayalı Bir Analiz", Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, C. 13, S. 2, 55 – 76.
• Yıldırım, K. ve Doğrul, G. (2008), “Çalışmak ya da Çalışmamak”: Türkiye’ de Kentsel Alanlarda Yaşayan Kadınların İşgücüne Katılmama Kararlarının Olası Belirleyicileri, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt/Vol.:8- Sayı/No: 1, s. 239–262.