The COVID-19 pandemic has caused significant economic contractions and employment vulnerabilities for the economies, including Turkey. The pandemic exacerbated structural challenges related to high unemployment, low labor force participation, and widespread informality. This study aims to analyze the differences in the labor market between the 2019 and 2020 years in Turkey. For this purpose, we used the clustering method. While applying the clustering method, we used education type, gender, and age group data. Moreover, the study also employed information from employed, unemployed, and not in labor force data. We implemented a Machine Learning method, K-modes analysis, using the Turkish Statistical Institute's employment statistics and Labor Force Statistics Micro Datasets for 2019 and 2020.
COVID-19 küresel salgını, Türkiye de dahil olmak üzere ekonomilerde büyük daralmalar ve istihdam kırılganlıklarına neden oldu. Yüksek işsizlik, düşük işgücü katılımı ve geniş çaplı kayıtsız işgücüne bağlı yapısal problemleri şiddetlendirdi. Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de işgücü piyasasındaki 2019 ve 2020 yıllarındaki değişimi incelemektir. Bu amaçla, kümeleme yöntemini kullandık. Kümeleme yöntemini uygularken, çalışan, işsiz ve iş gücüne dahil olmayanlar; eğitim durumu, cinsiyet ve yaş grubu verilerini kullandık. Bir makina öğrenmesi yöntemi olan K-Modes analizini, 2019 ve 2020 yılları için Türkiye İstatistik Kurumu’nun istihdam istatistikleri ve İşgücü İstatistikleri Mikro Veri Setleri’ne uyguladık.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Economics |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Early Pub Date | March 5, 2023 |
Publication Date | March 20, 2023 |
Submission Date | March 31, 2022 |
Acceptance Date | August 4, 2022 |
Published in Issue | Year 2023 Volume: 38 Issue: 1 |