Teknoloji Kullanım Düzeyinin Ücretler Üzerindeki Etkisi: Türkiye İmalat Sanayi Sektörü Örneği

Ensar Balkaya; Harun Sıçrar

doi:10.32331/sgd.1699798

Teknoloji Kullanım Düzeyinin Ücretler Üzerindeki Etkisi: Türkiye İmalat Sanayi Sektörü Örneği

Öz

Ücret farklılıklarına neden olan etkenlerin belirlenmesi, ücretin çoğu durumda işgücünün tek gelir kaynağı olarak bireysel önemi ve gelir dağılımındaki adaletin bir göstergesi olması itibari ile oldukça önemlidir. Ücret farklılıklarına neden olan önemli dışsal etkenlerden biri de teknolojidir. Bu çalışmanın amacı, teknoloji faktörünün ücretler üzerindeki etkisini belirlemektir. Bu kapsamda, ücretleri etkileyen faktörlerin belirlenmesi amacıyla beşeri sermaye özelliklerinin yanı sıra teknoloji faktörünü de hesaba katabilmek adına yüksek ve düşük teknolojili imalat sektöründe çalışanlara ait veriler kullanılmıştır. Veriler TÜİK tarafından gerçekleştirilen Kazanç Yapısı Araştırması-2018’den elde edilmiştir. Bu kapsamda imalat sanayinde çalışan bilim ve mühendislik alanında profesyonel meslek mensupları ile sabit tesis ve makine operatörlerine ait veriler ayırt edilmiştir. Çalışmanın amacı doğrultusunda, aynı mesleği icra eden çalışanlara ait saatlik ücretlerin bağımlı değişken ve beşeri sermaye özelliklerinin yanı sıra çalışanların yüksek ya da düşük teknolojili imalat sektöründe çalışma durumlarının bağımsız değişken olarak seçildiği iki meslek grubu için iki ayrı model geliştirilmiştir. Bu modeller, bağımlı değişkenin normal dağılıma uymaması nedeni ile genelleştirilmiş doğrusal regresyon analizleri ile test edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, çalışanlar aynı mesleği icra etse de beşeri sermaye faktörleri ve teknoloji kullanım düzeyi ücretlerde farklılığa neden olmakta ve yüksek teknolojili sektörde çalışma durumu iki ayrı meslek için ücretleri önemli düzeyde artırmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

Acheson, J. and Collins, M. (2021). The Gender Pay Gap in Revenue. Administration. 69(3). 45–75. doi: 10.2478/admin-2021-0020
Addison, J. T., Ozturk, O. D. and Wang, S. (2018). The Occupational Feminization of Wages. ILR Review. 71(1). 208–241. doi: 10.1177/0019793917708314
Aksoylu, D. ve Karaalp-Orhan, H. S. (2018). Ücret Farklılıklarına Neden Olan Faktörler ve İşgücü Piyasasında Tabakalaşma: Ankara İli İnşaat Sektörü Üzerine Bir Alan Araştırması. Journal of Management and Economics Research. 16(2). 1–20. doi: https://doi.org/10.11611/yead.359930
Allen, S. G. (2001). Technology and the Wage Structure. Journal of Labor Economics. 19(2). 440–483.
Baigh, T. A., Yong, C. C. and Cheong, K. C. (2021). Existence of Asymmetry Between Wages and Automatable Jobs: A Quantile Regression Approach. International Journal of Social Economics. 48(10). 1443–1462. doi:10.1108/IJSE-02-2021-0085
Bartel, A. P. and Lichtenberg, F. R. (1988). Technical Change, Learning and Wages. National Bureau of Economic Research Cambridge, Mass., USA.
Bartel, A. P. and Sicherman, N. (1999). Technological Change and Wages: An Interindustry Analysis. Journal of Political Economy. 107(2). 285–325.
Brewer, D. J., Hentschke, G. C. and Eide, E. R. (2010). Theoretical Concepts in the Economics of Education. Economics of Education. 3–8.

Burnham, K. P. and Anderson, D. R. (2004). Multimodel Inference: Understanding AIC and BIC in Model Selection. Sociological Methods ve Research. 33(2). 261–304. doi: 10.1177/0049124104268644
Cadil, J., Kopecky, M. and Jurcik, T. (2022). Job Grade Camouflage: When Low Gender Pay Gap Does Not Mean Equal Pay. International Journal of Economic Sciences. 11(2). 28–47.
Cameron, A. C. and Trivedi, P. K. (2013). Regression Analysis of Count Data (Issue 53). Cambridge University Press.
Cerejeira, J., Kızılca, K., Portela, M. and Sa, C. (2012). Minimum Wage, Fringe Benefits, Overtime Payments and the Gender Wage Gap. IZA Discussion Papers.
Dattero, R., Galup, S. D. and Dhariwal, K. (2013). The Determinants of Information Technology Wages. In Enhancing the Modern Organization Through Information Technology Professionals: Research, Studies, and Techniques (pp. 32–49). IGI Global. doi:10.4018/jhcitp.2011010104
Demirkıran, S., Yücel, M. A., Terzioğlu, M. K. ve Selvi, A. (2021). Dijital Dönüşüm Sürecinde Akıllı Yönetişim. Tesam Akademi Dergisi. 8(2). 489-519. doi: http://dx.doi.org/10.30626
Echeverri-Carroll, E. and Ayala, S. G. (2009). Wage Differentials and the Spatial Concentration of High-Technology Industries. Papers in Regional Science. 88(3). 623–642. doi: https://doi.org/10.1111/j.1435-5957.2008.00199.x
Entorf, H. and Kramarz, F. (1997). Does Unmeasured Ability Explain the Higher Wages of New Technology Workers? European Economic Review. 41(8). 1489–1509.
Fairris, D. and Jonasson, E. (2008). What Accounts for Intra-Industry Wage Differentials? Results from a Survey of Establishments. Journal of Economic Issues. 42(1). 97–114. doi: 10.1080/00213624.2008.11507116
Fossen, F. M. and Sorgner, A. (2022). New Digital Technologies and Heterogeneous Wage and Employment Dynamics in the United States: Evidence from Individual-Level Data. Technological Forecasting and Social Change. 175. 121381. doi: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.121381
Fox, J. (2015). Applied Regression Analysis and Generalized Linear Models. Sage publications.
Gabriel, P. E. (2005). The Effects of Differences in Year-Round, Full-Time Labor Market Experience on Gender Wage Levels in the United States. International Review of Applied Economics. 19(3). 369–377. doi: 10.1080/02692170500119813
Genz, S., Janser, M. and Lehmer, F. (2019). The Impact of Investments in New Digital Technologies on Wages–Worker-Level Evidence from Germany. Jahrbücher Für Nationalökonomie Und Statistik. 239(3). 483–521. doi:https://doi.org/10.1515/jbnst-2017-0161
Goel, M. (2017). Offshoring–Effects on Technology and Implications for the Labor Market. European Economic Review. 98. 217–239. doi: https://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2017.04.009
Güven, A. ve Çağatay, K. (2019). Türkiye’de Riskli İşler İçin Telafi Edici Ücret Farklılığı Uygulanıyor mu? Emek Araştırma Dergisi. 4(2). 97–121.
Harbi, S., Amamou, M. and Anderson, A. R. (2009). Establishing High-Tech industry: The Tunisian ICT experience. Technovation. 29(6–7). 465–480. doi: https://doi.org/10.1016/j.technovation.2008.11.001
Harman, J. and Bartůsková, L. (2024). The Gender Pay Gap in the Visegrad Groups. Journal of Economic Studies. 51(4). 733–763. doi: 10.1108/JES-02-2023-0072
Hellerstein, J. K., Neumark, D. and Troske, K. R. (1999). Wages, Productivity and Worker Characteristics: Evidence from Plant-Level Production Functions and Wage Equations. Journal of Labor Economics. 17(3). 409–446.
Hijzen, A. (2007). International Outsourcing, Technological Change and Wage Inequality. Review of International Economics. 15(1). 188–205. doi:10.1111/j.1467-9396.2006.00623.x
Hu, S., Chen, M., Liu, X. and Wang, H. (2024). Winner-Takes-All or Inclusive Growth? The Impact of Digitalization on Inter-Firm Wage Inequality: Evidence from China. Applied Economics. 1–16. doi: https://doi.or g/10.1080/00036846.2024.2369723
Ismail, R., Farhadi, M. and Wye, C. (2017). Occupational Segregation and Gender Wage Differentials: Evidence from Malaysia. Asian Economic Journal. 31(4). 381–401. doi: 10.1111/asej.12136
Jain, H. (2018). Technological Change, Skill Supply and Wage Distribution: Comparison of High-Technology and Low-Technology Industries in India. The Indian Journal of Labour Economics. 61. 299–320. doi: https://doi.org/10.1007/s41027-018-0130-7
Kahyalar, N., Fethi, S., Katircioglu, S. and Ouattara, B. (2018). Formal and Informal Sectors: Is There Any Wage Differential? The Service Industries Journal. 38(11–12). 789–823. doi: 10.1080/02642069.2018.1482877
Koirala, G. (2007). An Analysis of Labor Wage Differentials in Nepal. Journal of Asian Economics. 18(4). 636–648. doi:10.1016/j.asieco.2007.03.008
Lee, N. and Clarke, S. (2019). Do Low-Skilled Workers Gain from High-Tech Employment Growth? High-Technology Multipliers, Employment and Wages in Britain. Research Policy. 48(9). 103803. doi: https://doi. org/10.1016/j.respol.2019.05.012
López-Bazo, E. and Motellón, E. (2012). Human Capital and Regional Wage Gaps. Regional Studies. 46(10). 1347–1365.doi: 10.1080/00343404.2011.579092
McCullagh, P. (2019). Generalized Linear Models. Routledge.
McDevitt, C. L., Irwin, J. R. and Inwood, K. (2009). Gender Pay Gap, Productivity Gap and Discrimination in Canadian Clothing Manufacturing in 1870. Eastern Economic Journal. 35. 24–36.
Mendoza Gonzalez, M. A., Cardero Garcia, M. E. and Ortiz Garcia, A. S. (2017). Some Stylized and Explanatory Facts About the Differential and Salary Discrimination by Sex in Mexico, 1987-2015. Investıgacıon Economıca. 76(301). 103–135.
Mitková, L. (2018). Occupational Segregation and Gender Pay Gap in Slovakia. Proceedings of the 31st International Business Information Management Association Conference (IBIMA).
Monti, H., Stinson, M. and Zehr, L. (2020). How Long Do Early Career Decisions Follow Women? The Impact of Employer History on the Gender Wage Gap. Journal of Labor Research. 41(3). 189–232. doi: https://doi. org/10.1007/s12122-020-09300-9
Nelder, J. A. and Wedderburn, R. W. M. (1972). Generalized Linear Models. Journal of the Royal Statistical Society Series A: Statistics in Society. 135(3). 370–384.
Oaxaca, R. L. and Ransom, M. R. (1994). On Discrimination and the Decomposition of Wage Differentials. Journal of Econometrics. 61(1). 5–21.
Pagan Rodriguez, R. (2007). Wage Differentials Between Full-Time and Part-Time Employment. Revısta De Economıa Aplıcada. 15(43). 5–47.
Papapetrou, E. (2008). Evidence on Gender Wage Differentials in Greece. Economic Change and Restructuring. 41. 155–166. doi:10.1007/s10644-008-9046-4
Rattsø, J. ve Stokke, H. E. (2020). Private-public wage gap and return to experience: Role of geography, gender and education. Regional Science and Urban Economics. 84. 103571.doi: https://doi.org/10.1016/j. regsciurbeco.2020.103571
Roberts, B. and Wolf, M. (2018). High-Tech Industries: An Analysis of Employment, Wages and Output. Beyond the Numbers. 7(7). 1–11.
Shim, M. and Yang, H.-S. (2018). Interindustry Wage Differentials, Technology Adoption and Job Polarization. Journal of Economic Behavior and Organization. 146. 141–160. doi: https://doi.org/10.1016/j.jebo.2017.11.014
Smelser, N. J. and Baltes, P. B. (2001). International Encyclopedia of the Social ve Behavioral Sciences (Vol. 11). Elsevier Amsterdam.
Sun, H. and Kim, G. (2014). Longitudinal Evidence of Firm Size Effect on Wage Premium and Wage Differential in Korean Labor Market. International Journal of Economic Sciences. 3(3). 66–85.
Yücel, M. A. ve Terzioğlu, M. K. (2023). Sürdürülebilir Kalkınma ve Eko-İnovasyon: Dinamik Mekânsal Etkileşim. Verimlilik Dergisi. 171-186. doi: 10.51551/verimlilik.1103725
Wolter, S. C. and Ryan, P. (2011). Apprenticeship. In Handbook of the Economics of Education (Vol. 3, pp. 521–576). Elsevier. Doi: https://doi.org/10.1016/B978-0-444-53429-3.00011-9
Wongmonta, S. (2023). Revisiting the Wage Effects of Vocational Education and Training (VET) Over the Life Cycle: The Case of Thailand. International Journal of Educational Development. 103. 102886. doi: https://doi.org/10.1016/j.ijedudev.2023.102886
Wooldridge, J. M. (2010). Econometric analysis of cross section and panel data. MIT Press.
Wu, Z. (2005). Generalized Linear Models in Family Studies. Journal of Marriage and Family. 67(4). 1029–1047. doi: https://doi.org/10.1111/j.1741-3737.2005.00192.x

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Sosyal Güvenlik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Ensar Balkaya ^*
0000-0001-9345-9571
Türkiye

Harun Sıçrar
0000-0002-9956-1662
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

15 Mayıs 2025

Gönderilme Tarihi

9 Aralık 2024

Kabul Tarihi

9 Mayıs 2025

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2024 Cilt: 14 Sayı: 2

DOI

https://doi.org/10.32331/sgd.1699798

IZ

https://izlik.org/JA34WW69HZ

Kaynak Göster

RIS / Bibtex

APA

Balkaya, E., & Sıçrar, H. (2025). Teknoloji Kullanım Düzeyinin Ücretler Üzerindeki Etkisi: Türkiye İmalat Sanayi Sektörü Örneği. Sosyal Güvenlik Dergisi, 14(2), 126-141. https://doi.org/10.32331/sgd.1699798

AMA

1.Balkaya E, Sıçrar H. Teknoloji Kullanım Düzeyinin Ücretler Üzerindeki Etkisi: Türkiye İmalat Sanayi Sektörü Örneği. SGD. 2025;14(2):126-141. doi:10.32331/sgd.1699798

Chicago

Balkaya, Ensar, ve Harun Sıçrar. 2025. “Teknoloji Kullanım Düzeyinin Ücretler Üzerindeki Etkisi: Türkiye İmalat Sanayi Sektörü Örneği”. Sosyal Güvenlik Dergisi 14 (2): 126-41. https://doi.org/10.32331/sgd.1699798.

EndNote

Balkaya E, Sıçrar H (01 Mayıs 2025) Teknoloji Kullanım Düzeyinin Ücretler Üzerindeki Etkisi: Türkiye İmalat Sanayi Sektörü Örneği. Sosyal Güvenlik Dergisi 14 2 126–141.

IEEE

[1]E. Balkaya ve H. Sıçrar, “Teknoloji Kullanım Düzeyinin Ücretler Üzerindeki Etkisi: Türkiye İmalat Sanayi Sektörü Örneği”, SGD, c. 14, sy 2, ss. 126–141, May. 2025, doi: 10.32331/sgd.1699798.

ISNAD

Balkaya, Ensar - Sıçrar, Harun. “Teknoloji Kullanım Düzeyinin Ücretler Üzerindeki Etkisi: Türkiye İmalat Sanayi Sektörü Örneği”. Sosyal Güvenlik Dergisi 14/2 (01 Mayıs 2025): 126-141. https://doi.org/10.32331/sgd.1699798.

JAMA

1.Balkaya E, Sıçrar H. Teknoloji Kullanım Düzeyinin Ücretler Üzerindeki Etkisi: Türkiye İmalat Sanayi Sektörü Örneği. SGD. 2025;14:126–141.

MLA

Balkaya, Ensar, ve Harun Sıçrar. “Teknoloji Kullanım Düzeyinin Ücretler Üzerindeki Etkisi: Türkiye İmalat Sanayi Sektörü Örneği”. Sosyal Güvenlik Dergisi, c. 14, sy 2, Mayıs 2025, ss. 126-41, doi:10.32331/sgd.1699798.

Vancouver

1.Ensar Balkaya, Harun Sıçrar. Teknoloji Kullanım Düzeyinin Ücretler Üzerindeki Etkisi: Türkiye İmalat Sanayi Sektörü Örneği. SGD. 01 Mayıs 2025;14(2):126-41. doi:10.32331/sgd.1699798

Cited By

TÜRKİYE'DE DİJİTAL BECERİLERİN İŞGÜCÜ PİYASASI SONUÇLARINA ETKİSİ: LITS-IV VERİSİYLE İLK BULGULAR

R&S - Research Studies Anatolia Journal

https://doi.org/10.33723/rs.1730600