Agricultural transformation and labor mobility during the ARIP period in Turkey: Evidence from micro-data, 2000-2002

Abstract

Bu tez Tarım Reformu Uygulama Projesi (ARIP) dönemindeki Türk işgücü piyasasının tarım ve tarım dışı istihdam dinamiklerini incelemektedir. Bu süreci etkileyen faktorleri belirmek için multinomial logit modelinden yararlandık. Akımları soruşturmadan önce kayıpranma/ikame sorunu ile uğraşmak zorundayız. Tunalı, Ekinci ve Yavuzoglu (2011) tarafından geliştirilen modeli elimizdeki probleme uyguladık. Ampirik bulgularımız HİA'de kayıpranma davranışı ve işgücü piyasası sonuçları arasında sistematik bir ilişki olduğunu doğrulamaktadır. 15 yaş ve üzeri olanlar için, her iki dönemde de istihdam dışında olanlar ve işsiz olanlar dengeli panelde ciddi bir şekilde fazlasıyla temsil edilmektedirler. Buna ek olarak, tarımda çalışan bireyler dengeli panelde yeterince temsil edilmemektedirler. Kişilere özel olarak hesapladığımız ağırlıkları MNL regresyonunda olasılık ağırlığı olarak kullandık. MNL sonuçlarımız tarımda çözülen işgücünün tarımdışı istihdama giriş zorluklarına ışık tutmaktadır. Yaş ve eğitim düzeyi, tarım ve tarım dışı arasında başarılı bir geçiş yapmak için çok önemlidir. Yaşlı kuşakların veya daha az eğitimli insanların çiftçilik ile devam etme ihtimali diğer insanlara nazaran daha fazla olduğu görülmektedir. Iyi eğitimli bireyler, tarım dışı istihdam geçiş yapma ihtimali daha fazladır.

This thesis analyses the transition dynamics in and out of agricultural and non-agricultural employment in the Turkish labor market during ARIP period. A multinomial logit model is used to determine the factors that affect these processes. Before launching our investigation of the flows, we dealt with the attrition/substitution problem. We reviewed the methodology developed by Tunalı, Ekinci and Yavuzoglu (2011) and adopt it for the problem we have. Empirical findings confirm that there is a systematic relationship between attrition behavior and labor market outcomes in the HLFS. For aged 15 and over, non-participant and unemployed in both periods are severely overrepresented in the balanced panel. In addition, employed individuals in agriculture are underrepresented in the balanced panel. We calculate weights (reflation/deflation factors) for an individual. We then use these weights in MNL regression as probability weights. The MNL results enlighten the challenges of making successful transition to non-agriculture that faced by the workers who left the agriculture. Age and educational attainment are crucial for making a successful transition between agriculture and non-agriculture. Elder generations and less educated people are more likely to continue with farming. Better educated individuals are more likely to flow into non-agricultural employment.