Türkiye’de Kadın İstihdam Oranlarının Süre Değişkenli Mekânsal Logit ve Mekânsal Probit Modelleri ile Analizi

Year 2024, Volume: 32 Issue: 62, 95 - 114, 28.10.2024

Nazife Zeynep Çakır , Doruk Dereli

https://doi.org/10.17233/sosyoekonomi.2024.04.05

Abstract

Kadın istihdamı, sürdürülebilir ekonomik büyümenin sağlanması hususunda oldukça büyük önem arz etmektedir. Bu doğrultuda kadın istihdamının artırılmasına yönelik girişimler, ülkelerin temel hedefleri arasında yer almaktadır. Kadın istihdamı üzerine yapılacak çalışmaların, ülkelerin ilgili hedeflere ulaşmaları hususunda yol gösterici olacak strateji ve politikaların geliştirilmesinde yardımcı olması beklenmektedir. Bu bağlamda çalışmanın amacı, 2018-2020 döneminde Türkiye’de Düzey-2 bölgelerinde kadın istihdam oranlarının mekânsal etkileşimlerini ve belirleyicilerini, süre değişkenli mekânsal logit ve mekânsal probit modelleri ile araştırmaktır. Analiz neticesinde, kadın istihdam oranları üzerinde eğitim düzeylerinin pozitif, Gini katsayısı ile süre değişkeninin ise negatif etkiye sahip olduğuna yönelik bulgular tespit edilmiştir. Süre değişkenine dair elde edilen bulgu, 2018-2020 dönem aralığında kadın istihdam oranının medyan değerin üzerinde olma olasılığının giderek azaldığını göstermektedir.

Keywords

Kadın İstihdamı, Mekânsal Veri Analizi, Süre Değişkeni, Mekânsal Nitel Tercih Modelleri

Analysis of Female Employment Rates in Türkiye with Duration Variable Spatial Logit and Duration Variable Spatial Probit Models

Abstract

Female employment holds significant importance in achieving sustainable economic growth. In this regard, initiatives aimed at increasing female employment are among the fundamental goals of countries. Studies on female employment are expected to assist in developing strategies and policies that guide countries in reaching their relevant objectives. This study aims to investigate the spatial interactions and determinants of female employment rates in Level-2 regions in Türkiye during the 2018-2020 period using duration variable spatial logit and duration variable spatial probit models. The analysis revealed findings indicating a positive impact on education levels and a negative impact of the Gini coefficient and the duration variable on female employment rates. The findings related to the duration variable suggest a decreasing likelihood of female employment rates being above the median value during the 2018-2020 period.

Keywords

Female Employment, Spatial Data Analysis, Duration Variable, Spatial Qualitative Choice Models

References

• Aksoy, N. (2018), “Türkiye’de kadın istihdamının belirleyicileri”, Yüksek Lisans Tezi, Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi.
• Aksoy, N. et al. (2019), “Türkiye’de Kadın İstihdamı ve Etkileyen Faktörler”, Journal of Management and Economics Research, 17(3), 146-163.
• Aksu, S.K. (2022), “Toplumsal Cinsiyet Bağlamında Türkiye’de Eğitim ve Kadın İstihdamına Yansımaları”, Anadolu Akademi Sosyal Bilimler Dergisi, 4(1), 159-177.
• Aktaş, E.E. (2022), “Gelir Dağılımı Adaletsizliği ve İstihdam İlişkisi: Seçili Ülkeler için Panel Tobit Analizi”, Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 40(1), 1-24.
• Amaral, P.V. et al. (2013), “Testing for spatial error dependence in probit models”, Letters in Spatial and Resource Sciences, 6, 91-101.
• Anselin, L. (1988), Spatial econometrics: methods and models, Springer Science & Business Media.
• Arda-Ozalp, L.F. (2021), “Türkiye’de kadının işgücüne katılımı ve eşitsizlik”, Journal of Economy Culture and Society, 64, 91-104.
• Beck, N. et al. (1998), “Taking time seriously: Time-series-cross-section analysis with a binary dependent variable”, American Journal of Political Science, 42(4), 1260-1288.
• Beron, K.J. & W.P. Vijverberg (2004), “Probit in a Spatial Context: a Monte Carlo Analysis”, in: Advances in Spatial Econometrics: Methodology, Tools and Applications (169-195), Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg.
• Billé, A.G. & S. Leorato (2017), “Quasi-ML Estimation, Marginal Effects and Asymptotics for Spatial Autoregressive Nonlinear Models”, BEMPS - Bozen Economics & Management Paper Series BEMPS44, Faculty of Economics and Management at the Free University of Bozen.
• Chatterjee, E. et al. (2018), “Indian Paradox: Rising Education, Declining Womens’employment”, Demographic Research, 38, 855.
• Contreras, D. & G. Plaza (2010), “Cultural factors in women’s labor force participation in Chile”, Feminist Economics, 16(2), 27-46.
• Ecevit, Y. (2008), “İşgücüne Katılım ve İstihdam”, Türkiye’de Toplumsal Cinsiyet Eşitsizliği: Sorunlar, Öncelikler ve Çözüm Önerileri Raporu, TÜSİAD Yayın, (2008-07), 468.
• Eroğlu, Ö. (2008), Türkiye Ekonomisi, Isparta.
• Ester, P. et al. (2006), “Eroding work values?”, in: P. Ester et al. (eds), Globalization, value change and generations (89-113), Leiden: Brill.
• Fleming, M.M. (2004), “Techniques for estimating spatially dependent discrete choice models”, in: L. Anselin et al. (eds.), Advances in Spatial Econometrics (145-168), Springer, Berlin, Heidelberg.
• Gallo, J.L. & C. Ertur (2003), “Exploratory spatial data analysis of the distribution of regional per capita GDP in Europe”, Papers in Regional Science, 82(2), 175-201.
• Gayawan, E. & S.B. Adebayo (2015), “Spatial analysis of women employment status in Nigeria”, CBN Journal of Applied Statistics, 6(2), 1-17.
• Gesthuizen, M. & E. Verbakel (2011), “Job preferences in Europe: Tests for scale invariance and examining cross-national variation using EVS”, European Societies, 13(5), 663-686.
• Goulart, P. et al. (2023), “Income Inequality and Effectiveness in Redistribution”, in: Global Labour in Distress, Volume II: Earnings, (In)decent Work and Institutions, Cham: Springer International Publishing.
• Gönülaçan-Özer, A. & R. Karcı (2022), “Türkiye işgücü piyasasının bölgesel farkları: Mekansâl ekonometri analizi”, Çankırı Karatekin Üniversitesi İİBF Dergisi, 12(1), 1-21.
• Güriş, S. et al. (2019), “OECD Ülkelerinde Kadınların İşgücüne Katılımını Etkileyen Faktörlerin Panel Nitel Tercih Modelleri ile İncelenmesi”, in: XI. IBANESS Congress Series (742-750), March, 9-10, Tekirdağ/Türkiye.
• İğde, G. (2011), “Avrupa Birliği’nde İş ve Aile Yaşamını Uyumlaştırma Politikaları: İspanya ve Türkiye Örneği”, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
• Kelejian, H.H. & I.R. Prucha (2001), “On the asymptotic distribution of the Moran I test statistic with applications”, Journal of Econometrics, 104(2), 219-257.
• Kızılgöl, Ö.A. (2012), “Kadınların İşgücüne Katılımının Belirleyicileri: Ekonometrik Bir Analiz”, Doğuş Üniversitesi Dergisi, 13(1), 88-101.
• Klier, T. & D.P. McMillen (2008), “Clustering of auto supplier plants in the United States: generalized method of moments spatial logit for large samples”, Journal of Business & Economic Statistics, 26(4), 460-471.
• Kubara, M. & K. Kopczewska (2024), “Akaike information criterion in choosing the optimal k-nearest neighbours of the spatial weight matrix”, Spatial Economic Analysis, 19(1), 73-91.
• Kumar, A. (2023), “Educational Inequality among Rural Households of Jammu and Kashmir: Empirical Analysis from Income Perspective”, Research Square, <https://www.researchsquare.com/article/rs-2767226/v1>, 06.11.2023.
• Mollaibrahimoğlu, M. (2016), “Feminist iktisat, Türkiye’de kadın emeği ve istihdamı”, Yüksek Lisans Tezi, Maltepe Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• Özar, Ş. (2009), “Tüm Kadınlara Sosyal Güvence Verilmeli”, Birgün Gazetesi, Röportajı Yapan: Hakan Tahmaz, 9 Mart 2009, <https://bianet.org/haber/ozar-tum-kadinlara-sosyal-guvence-verilmeli-113073>, 06.11.2023.
• Özcan, K.A. (2023), “Kadın İstihdamı ve Kişi Başına GSYH’nin Gelir Eşitsizliği Üzerindeki Etkisi: Avrupa Birliği Üye Ülkeleri ve Türkiye’de Panel Moderatör Etki Analizi”, Journal of Academic Value Studies, 9(3), 162-181.
• Özer, M. & Biçerli, K. (2003), “Türkiye’de Kadın İşgücünün Panel Veri Analizi”, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 3(1), 55-85.
• Özocaklı, D. & B. Khanalizadeh (2023), “Türkiye’de Kadın İstihdamının Bazı Belirleyicileri: FMOLS Yöntemi ile Bir Analiz”, Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 10(4), 1131-1144.
• Özvarış, Ş.B. (2015), “Toplumsal Cinsiyet, Çalışma Yaşamı ve Kadın Sağlığı”, Ttb Mesleki Sağlık ve Güvenlik Dergisi, 15(56), 37-43.
• Pekel, E. (2018), “Türkiye’de Eğitimin Toplumsal Cinsiyet Bağlamında İstihdam Üzerindeki Etkisi”, Yüksek Lisans Tezi, Namık Kemal Üniversitesi.
• Philips, A.Q. (2020), “An easy way to create duration variables in binary cross-sectional time-series data”, The Stata Journal, 20(4), 916-930.
• Qu, X. & L.F. Lee (2012), “LM tests for spatial correlation in spatial models with limited dependent variables”, Regional Science and Urban Economics, 42(3), 430-445.
• Sarı, B. (2022), “The Importance of Women’s Employment in Turkey”, Turkuaz Uluslararası Sosyo-Ekonomik Stratejik Araştırmalar Dergisi, 4(2), 1-12.
• Smirnov, O.A. (2010), “Modeling spatial discrete choice”, Regional Science and Urban Economics, 40(5), 292-298.
• Steiber, N. et al. (2016), “Contextualizing the education effect on women’s employment: A cross‐national comparative analysis”, Journal of Marriage and Family, 78(1), 246-261.
• Stops, M. et al. (2012), “The Spatial Analysis of the Employment Effect of the Minimum Wage: Case of the UK 1999-2010”, 52nd Congress of the European Regional Science Association: “Regions in Motion - Breaking the Path”, 21-25 August 2012, Bratislava, Slovakia, European Regional Science Association (ERSA), Louvain-la-Neuve.
• Tansel, A. (2002), “Economic development and female labor force participation in Turkey: Time-series evidence and cross-section estimates”, METU/ERC Working Paper, (02/3).
• TÜİK (2022a), İşgücü İstatistikleri Mikro Veri Seti, <https://www.tuik.gov.tr/media/microdata/pdf/isgucu.pdf >, 21.10.2023.
• TÜİK (2022b), Toplumsal Cinsiyet İstatistikleri, <https://www.tuik.gov.tr/media/announcements/toplumsal_cinsiyet_istatistikleri.pdf>, 21.10.2023.
• TÜİK (2023), Bölgesel İstatistikler, <https://biruni.tuik.gov.tr/bolgeselistatistik/sorguGiris.do>, 21.10.2023.
• TÜSİAD (2002), Türkiye’de İşgücü Piyasası ve İşsizlik, İstanbul: TÜSİAD Yayınları.
• Uğur, U. & H. Saraç (2019), “Çalışan Kadınların Eğitim Düzeyleri ve İllerin Yaşam Endeksleri İlişkisi”, Economics Business and Organization Research, 1(1), 6-19.
• World Economic Forum (2020), Global Gender Gap Report 2020, <https://www3.weforum.org/docs/WEF_GGGR_2020.pdf>, 08.11.2023.