Türkiye’de Kadın İşgücüne Katılımı, Eğitim ve Gelir Eşitsizliğinin Bölgesel Verilerle Analizi

Yıl 2025, Cilt: 26 Sayı: Özel Sayı, 2112 - 2129, 30.12.2025

Hakan Yıldız

Öz

Bu çalışma, 2014-2023 yılları arasında Türkiye’nin İBBS2 düzeyindeki 26 bölgesinden panel veri kullanarak kadın işgücüne katılımın gelir eşitsizliği üzerindeki etkisini analiz etmektedir. P80/P20 oranı gelir eşitsizliğini ölçmektedir. Model, temel açıklayıcı değişken olan kadın işgücüne katılımının yanı sıra eğitimli kadınların payı, şehirleşme, işsizlik, enflasyon ve kişi başına düşen reel gelir kontrol değişkenleri de içermektedir. Eğitimin bu ilişkiyi nasıl etkilediğini incelemek için katılım ve eğitim arasındaki etkileşim terimi de modele eklenmiştir. İçselliği ele almak için GMM yöntemi uygulanmaktadır. Bulgular, kadınların iş gücüne katılımının başlangıçta gelir eşitsizliğini artırdığını, ancak eğitimli kadınların oranı yükseldikçe bu etkinin tersine döndüğünü göstermektedir. Bu durum, kadın iş gücüne katılımının eşitsizlik üzerindeki etkisinin eğitim düzeyine bağlı olduğunu ortaya koymakta ve önemli politika önerilerine zemin hazırlamaktadır.

Anahtar Kelimeler

Kadın işgücüne katılım , gelir eşitsizliği , IV-GMM , aile ekonomisi , Türkiye

Etik Beyan

Bu çalışma etik kurul izni gerektirmemektedir.

Destekleyen Kurum

Araştırma herhangi bir kurum veya kuruluş tarafından desteklenmemektedir.

Proje Numarası

Araştırma herhangi bir kurum veya kuruluş tarafından desteklenmemektedir.

Analysis of Female Labor Force Participation, Education, and Income Inequality in Türkiye Employing Regional Data

Öz

This study analyzes the effect of female labor force participation on income inequality using panel data from 26 Turkish regions (NUTS 2 level) between 2014 and 2023. The S80/S20 ratio measures income inequality. The model includes female labor force participation as the primary explanatory variable, with controls for the share of educated women, urbanization, unemployment, inflation, and real income per capita. An interaction term between female participation and educated women is added to explore how education influences this relationship. To address endogeneity, the GMM method is applied. Findings show that female participation initially increases inequality, but this effect reverses when the share of educated women is higher, highlighting that its impact depends on education levels, with important policy implications.

Anahtar Kelimeler

Female labor force participation , income inequality , IV-GMM , family economics , Türkiye

Proje Numarası

Araştırma herhangi bir kurum veya kuruluş tarafından desteklenmemektedir.

Kaynakça

• Abdullah, A., Doucouliagos, H., & Manning, E. (2015). Does education reduce income inequality? A meta‐regression analysis. Journal of Economic Surveys, 29(2), 301–316. https://doi.org/10.1111/joes.12056
• AKGVBEP. (2024). Ailenin Korunması ve Güçlendirilmesi Vizyon Belgesi ve Eylem Planı. https://ulusaleylem.aile.gov.tr/media/m1garif1/ailenin-korunmasi-ve-gu-c-lendirilmesi-vizyon-belgesi-ve-eylem-plani.pdf
• Aldan, A. (2021). Rising female labor force participation and gender wage gap: Evidence from Turkey. Social Indicators Research, 155(3), 865–884. https://doi.org/10.1007/s11205-021-02631-9
• Ali, I. M. A., Attiaoui, I., Khalfaoui, R., & Tiwari, A. K. (2022). The effect of urbanization and industrialization on income inequality: An analysis based on the method of moments quantile regression. Social Indicators Research, 161(1), 29–50. https://doi.org/10.1007/s11205-021-02812-6
• Aydıner Boylu, A., & Terzioğlu, R. G. (2007). Kadının çalıştığı ve çalışmadığı ailelerde gelirin kullanım biçimi. Sosyal Politika Çalışmaları Dergisi, 12(12).
• Başar, D. (2024). Türkiye’de kadınların işgücüne katılımı: Güncel durumun değerlendirmesi. https://www.toplum.org.tr/turkiyede-kadinlarin-isgucune-katilimi-guncel-durumun-degerlendirmesi/
• Baum, C. F., Schaffer, M. E., & Stillman, S. (2007). Enhanced routines for instrumental variables/generalized method of moments estimation and testing. The Stata Journal, 7(4), 465–506. https://doi.org/10.1177/1536867X0800700402
• Bouincha, M., & Karim, M. (2018). Income inequality and economic growth: An analysis using panel data. International Journal of Economics and Finance, 10(5), 242–253. https://doi.org/10.5539/ijef.v10n5p242
• Cabeza-García, L., Del Brio, E. B., & Oscanoa-Victorio, M. L. (2018). Gender factors and inclusive economic growth: The silent revolution. Sustainability, 10(1), 121. https://doi.org/10.3390/su10010121
• Castellano, R., Musella, G., & Punzo, G. (2017). Structure of the labour market and wage inequality: Evidence from European countries. Quality & Quantity, 51(5), 2191–2218. https://doi.org/10.1007/s11135-016-0381-7
• Chang, S., Gupta, R., & Miller, S. M. (2018). Causality between per capita real GDP and income inequality in the US: Evidence from a wavelet analysis. Social Indicators Research, 135(1), 269–289. https://doi.org/10.1007/s11205-016-1485-0
• Dossou, T. A. M. (2023). Income inequality in Africa: Exploring the interaction between urbanization and governance quality. Social Indicators Research, 167(1), 421–450. https://doi.org/10.1007/s11205-023-03120-x
• Fawaz, F., & Rahnama, M. (2022). The relationship between economic growth and income inequality in economies in transition. Problems of Economic Transition, 63(7–9), 379–400. https://doi.org/10.1080/10611991.2022.2147339
• Garcia-Prieto, C., & Gómez-Costilla, P. (2017). Gender wage gap and education: A stochastic frontier approach. International Journal of Manpower, 38(3), 504–516. https://doi.org/10.1108/IJM-11-2015-0186
• Gokhool, S., Tandrayen-Ragoobur, V., & Kasseeah, H. (2024). The employment, growth and income inequality link: The economic significance of natural resources for Sub-Saharan Africa. Mineral Economics, 37(4), 877–896. https://doi.org/10.1007/s13563-024-00450-1
• González, M., & Menendez, A. (2000). The effect of unemployment on labor earnings inequality: Argentina in the nineties (No. 216). Princeton University, Woodrow Wilson School of Public and International Affairs.
• Gözüm, P. (2024). Türkiye’de kadın istihdamı: Sorunlar ve fırsatlar. Bitlis Eren Sosyal Araştırmalar Dergisi, 2(1), 109–125.
• Gregorio, J. D., & Lee, J. W. (2002). Education and income inequality: New evidence from cross-country data. Review of Income and Wealth, 48(3), 395–416. https://doi.org/10.1111/1475-4991.00060
• Ha, N. M., Le, N. D., & Trung-Kien, P. (2019). The impact of urbanization on income inequality: A study in Vietnam. Journal of Risk and Financial Management, 12(3), 146. https://doi.org/10.3390/jrfm12030146
• Harkness, S. (2010). The contribution of women's employment and earnings to household income inequality: A cross-country analysis (No. 531). LIS Working Paper Series.