Kadınlarda işgücüne katılımın belirleyicileri: Türkiye üzerine bir analiz

Abstract

Bu çalışmanın amacı, kadının işgücüne katılım oranı üzerinde etkili olduğu tahmin edilen birtakım (kaba doğum oranı, yüksek eğitim, kaba evlenme hızı gibi) değişkenlerin analiz edilmesidir. Çalışma, iki farklı düzeyde (İBBS – 1 ve İBBS – 2) kadının işgücüne katılımının incelenmesi bakımından büyük öneme sahiptir. Yöntem olarak panel veri analizi tercih edilmiştir. Panel veri analizinde kullanılacak veriler 2009 – 2018 yılları arasında olup, TUİK'ten temin edilmiştir. Çalışmanın bulgularına göre, İBBS – 1 ve İBBS – 2 düzeyinde, kayıt dışı istihdam, yüksek eğitim ve erkeğin iş gücüne katılımı arttıkça, kadının iş gücüne katılımını artırmaktadır. Kaba boşanma hızı değişkeni ise etkisizdir. Kaba evlenme hızındaki artışlar, kadının işgücüne katılımını düşürmektedir. Kaba doğum hızındaki artışlar ise kadının iş gücüne katılımını artırmaktadır. Yüksek eğitimin ve kaba evlenme hızının, kadının işgücüne katılımı üzerindeki etkileri modelin önemli bulguları arasında yer almaktadır.

The aim of this study is to analyze a number of variables (rough birth rate, high education, rough marriage rate) which are estimated to have an impact on female labor force participation rate. The study is of great importance in terms of examining female labor force participation at two different levels (NUTS - 1 and NUTS - 2). Panel data analysis was preferred as the method. The data to be used in the panel data analysis was between 2009 and 2018 and was obtained from TURKSTAT. According to the findings, NUTS – 1 and NUTS – 2 level, As informal employment, higher education and male labor force participation increase, female labor force participation increases. Rough divorce rate variable is ineffective. Increases in the rate of rough marriage decrease the female labor force participation. Also, If rough birth rate increases, female labor force participation rate increase. The effects of higher education and rough marriage on female labor force participation are among the important findings of the model.