FACTORS INFLUENCING UNEMPLOYMENT DURATION IN TURKEY

Yıl 2015, Cilt: 11 Sayı: 26, 57 - 76, 01.09.2015

Durdu Karasoy Nihal Ata Tutkun Volkan Bulut

https://doi.org/10.17130/ijmeb.2015.11.26.828

Cited By: 3

Öz

Unemployment has always a great importance in Turkey. The aim of this study is to analyze the unemployment duration in Turkey and factors affecting this duration by using survival analysis methods. The analyses were made by using the actual data of Turkish Employment Agency 471368 people and the results are discussed. The factors influencing unemployment duration are examined with Cox regression, which makes the assumption of constant hazards ratio and extendend Cox regression model with nonproportional hazards and accelerated failure time models. Our results indicate that the best model obtained from the gamma regression model. We have obtained sex, marital status, age, education level, vocational course, city of application as important factors that affect the unemployment duration in Turkey

Anahtar Kelimeler

Survival Analysis, Proportional Hazards, Cox Regression, Parametric Models, Unemployment Duration

TÜRKİYEDE’DEKİ İŞSİZLİK SÜRESİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLER

Öz

Birçok ülkede olduğu gibi, Türkiye’de de işsizlik, olumsuz sosyoekonomik etkileri nedeniyle en büyük problemlerden biridir. Bu çalışmanın amacı, Türkiye’deki işsizlik süresini ve bu süreyi etkileyen faktörleri yaşam çözümlemesi yöntemleriyle analiz etmektir. Bu amaç için, Türkiye İş Kurumu’nun verileri 471368 kişi kullanılarak analizler yapıldı ve sonuçlar tartışıldı. İşsizlik süresini etkileyen faktörler, sabit tehlike oranı varsayımı yapan Cox regresyon modeli, orantısız tehlikeler durumunda, genişletilmiş Cox regresyon modeli ve hızlandırılmış başarısızlık süresi modelleri kullanılarak araştırıldı. Analiz sonucunda, gamma regresyon modeli en iyi model olarak elde edildi ve cinsiyet, medeni durum, eğitim durumu, kurs, il ve yaş değişkenlerinin Türkiye’deki işsizlik süresini etkileyen faktörler olduğu görüldü.

Anahtar Kelimeler

Yaşam Çözümlemesi, Orantılı Tehlikeler, Cox Regresyon, Parametrik Modeller, İşsizlik Süresi

Kaynakça

• Aktürk, F. (1999). Türkiye’de işgücü piyasası. İstihdam ve İşsizlik, Çalışma ve Sosyal Güvenlik Dergisi, 2(3), 190.
• Albonetti, C. & Hepburn, J. (1997). Probation revocation: A proportional hazard model of the conditioning effects of social disadvantage. Social Problems, 1(1), 24-37.
• Altman, D. G. (1992). Practical statistics for medical research. London: Chapman and Hall.
• Andaç, F. (2010). İşsizlik sigortası. Ankara: TÜHİS.
• Arıcı, K. (1999). Sosyal güvenlik dersleri. Ankara: Seçkin Yayıncılık.
• Arjas, E. (1988). A grafical method for assessing goodnes of fit in Cox’s proportinal hazards model. Journal of the American Statistical Association, 83, 204-212.
• Atkinson, A. B., & Miclewright J. (1991). Unemployment compensation and labor market transitions: A critical review. Journal of Economic Literature American Economic Association, 29(4), 1679-1727.
• Borsic, D., & Kavkler A. (2008). Modeling unemployment suration in Slovenia using Cox regression models. Springer Transit Stud Rev., 16, 145-156.
• Bulut, V. (2011). Türkiye’de işsizlik süresini etkileyen faktörlerin yaşam çözümlemesi ile incelenmesi (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Collet, D. (2003). Modelling life data in medical research. London: Chapman and Hall.
• Cox, D. R., & Oakes, D. (1984). Analysis of survial data. London: Chapman and Hall.
• Danacıca, D. E., & Babucea, A. G. (2006). The analysis of unemployment in Romania through duration models. Faculty of Economics, Constantin Brancusi University of Targu-Jiu, 52, 3-4.
• Denisova, I. (2002). Staying longer in unemployment registry in Russia, Center for Economic and Finanacial Research and New Economic School. Erişim Tarihi: 15.10.2014; http:// pdc.ceu.hu/archive/00001620/01/cefwp_unempl _dur.pdf
• Erdem E., & Tuğcu C. T. (2012). Higher education and unemployment: a cointegration
• and causality analysis of the case of Turkey. European Journal of Education, 47(2), 299-309.
• Grogan, L., & Berg, J. G. (1999). The duration of unemployment in Russia, University of Amsterdam and Tinbergen Institute Amesterdam. Erişim Tarihi: 15.10.2014, http:// www.tinbergen.nl/uvatin/99011.pdf
• Gross, A. J., & Clark, V. A. (1975). Survival distributions: Reability applications in the biomedical sciences. New York: John Willey and Sons.
• Harrell, F. E. (1986). PHGLM procedure, SAS supplememental Library User’s Guide (5nd ed.). Cary: SAS Institute.
• Hosmer, D. W., & Lemeshow S. (1999). Applied survival analysis: Regression modeling of time to event data. New York: John Wiley and Sons.
• Hunt, J. (1995). The effect of unemployment compensation on unemployment duration in Germany. Journal of Labor Economics, 13(1), 88-120.
• Johnson, R. E., & Johnson, N. (1980). Survival models and data analysis. New York: John Willey and Sons.
• Kalblfeisch, J. D., & Prentice, R. L. (1980). The statistical analysis of failure time data. New York: John Wiley and Sons.
• Karasoy, D., Ata, N., & Sözer, M. T. (2005). Yaşam çözümlemesinde zamana bağlı açıklayıcı değişkenli Cox regresyon modeli. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Mecmuası, 44, 153-158.
• Kavkler, A., & Danacıca, D. A. & Babucea, A. G. & Bicanic, I. & Böhm, B. & Tevdovski, D. (2008). Cox regression models for unemployment duration in Romania, Austria, Slovenia, Croatia and Macedonia. Romanian Journal of Economic Forecasting, 12, 82- 95.
• Kiefer, N. M. (1988). Economic duration data and hazard functions. Journal of Economic Literature, 646-679.
• Kleinbaum, D. G. (1996). Statistics in the health sciences survival analysis. New York: Springer-Verlang.
• Kleinbaum, D. G. & Klein, M. (2005). Survival analysis. New York: Springer-Verlang.
• Kuhlenkasper, T., & Kauermann, G. (2008). Duration of unemployment in Germany and the UK: A Case Study of Nonparametric Hazard Models and Penalized Splines, http:// www.wiwi.unibielefeld.de/fileadmin/stat//paper.pdf
• Lawless, J. F. (1982). Statistical models and methods for life time data. New York: John Wiley.
• Miezite E., & Pogrebnaja J. (2003). Analysis of unemployment duration in Latvia: Differences between urban and rural areas, SSE Riga Working Papers, 15(50), 1-8.
• Pettitt, A. N., & Bin Daud, L. (1990). Investigating time dependence in Cox proportional hazards model. Applied Statistics, 39, 313-329.
• Qi, J. (2009). Comparison of proportional hazards and accelerated failure time models (Unpublished MSc Thesis). Department of Mathematics and Statistics, University of Saskatchewan, Saskatoon, Saskatchewan, Canada.
• Schoenfeld, D. (1982). Partial residuals for the proportional hazards model. Biometrika, 69, 551-555.
• Serter, N. (1993). Genel olarak Türkiye açısından istihdam ve gelişme. İstanbul: İstanbul Üniversitesi Yayını.
• Şahin, H., & Kızılırmak, B. (2007). Determinants of duration of unemployment insurance benefits in Turkey. Applied Economics Letters, 14, 611-615.
• Talas, C. (1983). Sosyal ekonomi. Ankara: S Yayınları.
• Tansel, A., & Taşçı. H. M. (2004). Determinants of unemployment duration for men and women in Turkey. Turkish Economic Association Discussion Paper, 6, 45-49.
• Tansel A., & Taşçı. H. M. (2010). Hazard analysis of unemployment duration by gender in a developing country: The case of Turkey. Labour, 24(4), 501-530.
• Taşçı, H., M. & Özdemir, A. R. (2006). Trends in long-term unemployment and determinants of incidence of long-term unemployment in Turkey. Journal of Economics and Social Research, 7(2), 1-33.
• Therneau, T. M., & Grambsch, P. M. (2000). Modelling life data: Extending the Cox model. New York: Springer.
• Türkiye İş Kurumu Kurumsal Bilgi. Erişim Tarihi:13.08.2014, http://www.iskur.gov.tr/ Kurumsal Bilgi/Kurum/Tarihce.aspx
• Türkiye İş Kurumu Kayıt. Erişim Tarihi:13.08.2014, http://www.iskur.gov.tr/tr-tr/isarayan/ kayit.aspx