Yayımlayan / Publisher: Adnan Menderes Üniversitesi, A.İ.F. Cilt / Volume: 1 Sayı / Issue: 2 Kasım / Nov 2016

Yayımlayan / Publisher: Adnan Menderes Üniversitesi, A.İ.F. Cilt / Volume: 1 Sayı / Issue: 2 Kasım / Nov 2016 Sosyal Bilimler Atıf İndeksinde Avrupa Birliği Ülkeleri ve Türkiye Adresli Ekonomi- İşletme Alanındaki Yayınların Analizi Analysıs Of Publıcatıons From European Unıon Countrıes and Turkey In Socıal Scıence Cıtatıon Index Barış TUNÇAY- Hamza KAHRİMAN - Ramazan GÖKBUNAR Avrupa Birliği Ülkelerinde İhracat ve Doğrudan Yabancı Yatırımların Kadın İstihdamı Üzerindeki Etkisi: Panel Veri Analizi The Impact of Export and Foreign Direct Investment on Employment of Women in Europan Union Countries: Panel Data Analysis Serap BARIŞ - Özgür KOÇBULUT Avrupa Birliği Ülkeleri nde İşsizlik Tuzağının Dinamik Panel Veri İle Analizi The Analysis of Unemployment Trap in the European Union Countries by Dynamic Panel Data Analysis M. Akif ARVAS - Zafer KANBEROĞLU İşsizlikte Histeri Etkisinin Kalman Filtresi Yaklaşımıyla İncelenmesi: Türkiye Örneği The Investigation of Hysteresis in Unemployment by Kalman Filter Approach: The Case of Turkey i

Kadir KARAGÖZ - Taha Bahadır SARAÇ TR32 Bölgesinin Lojistik Açıdan Analizi The Analysis of TR32 Region In Logistics Perspective Zekiye ÇAMLICA - Gülşah Sezen AKAR - Hüseyin ŞENKAYAS Eğitim Kalitesinin Genç İşsizliği ile İlişkisi: PISA Test Sonuçları Üzerinden Bir Değerlendirme The Relationship Between Quality Education and Youth Unemployment: A Review Within the PISA Test Results Pelin MASTAR ÖZCAN - Umut TEPEKULE - Gül KAYALIDERE ii

Cilt / Volume: 1 Sayı / Issue: 2 Kasım / Nov 2016 iii

Sosyal Bilimler Atıf İndeksinde Avrupa Birliği Ülkeleri ve Türkiye Adresli Ekonomi-İşletme Alanındaki Yayınların Analizi Barış TUNÇAY Hamza KAHRİMAN Ramazan GÖKBUNAR ÖZET Günümüzde akademik araştırma sonuçlarının küresel alanda yayın haline getirilmesinin yaygınlaşmasıyla birlikte, yayın standartları ile bilimsel kalitenin ulusal ve uluslararası düzeyde kıyaslanmasına yönelik artan bir ilgi söz konusu olmuştur. Araştırma kalitesini ölçmede Web of Science verilerine dayanılarak oluşturulan bilimsel yayınlardaki performansı esas alan InCites, önemli bir veri tabanıdır. InCites dan elde edilen verilerin analiz edildiği bu çalışmada amaç, Web of Science kapsamında yer alan Avrupa Birliği ülkeleri ve Türkiye adresli OECD Frascati Kılavuzu ndaki bilimler sınıflandırılmasında tanımlanan ekonomi-işletme alanıyla ilgili yayınların çeşitli açılardan incelenmesidir. Anahtar Kelimeler: WOS, InCites, Sosyal Bilimler Atıf İndeksi (SSCI), Bibliyometri Jel Sınıflandırması: Y10 4

Analysıs Of Publıcatıons From European Unıon Countrıes and Turkey In Socıal Scıence Cıtatıon Index Abstract Following the rise in publication of academic research results in global scale, there is an increasing interest in national and international comparison of publication standards and scientific quality. InCites, which predicates research quality measurement on performance of scientific publications that are based on Web of Science data, is an important database. The aim of this study, which analyzes the data retrieved from InCites, is to examine economics science related publications that are described in classification of sciences in publications from European Union Countries and Turkey in OECD Frascati Manuals within the scope of Web of Science. Keywords: WOS, InCites, Social Sciences Citation Index (SSCI), Bibliometrics Jel Classification: Y10 5

Giriş İnsanın temel özellikleri arasında yer alan her türlü bilgiyi kendinden sonraki nesillere aktarabilme özelliği, bilgi kaynağına ulaşma ve faydalanma arzusunu da tetiklemektedir. Geçmişten günümüze her alanda yaşanan gelişim ve ilerleme, bilimsel yayınların (makale, bildiri özeti, mektup, eleştiri, editoryal inceleme ve düzeltme biçimindeki çalışmalar) küresel çapta yayın haline getirilmesini kolaylaştırmıştır. Bilimsel yayınların tüm dünyada görünür hale gelmesi ulusal ve uluslararası düzeyde yayın standartları ile bilimsel kalitenin karşılaştırılmasına yönelik ilginin de artmasını sağlamıştır. Bilimsel yayın sayıları, üretkenliğe dayalı olarak yapılan değerlendirmelerde geçmişten günümüze önemli bir veri olarak kullanılmıştır. Yayın sayısı fazla olan araştırmacılar doğrudan ödüllendirilmeseler de bilim camiası içinde her zaman farklı bir konumda değerlendirilmişlerdir (Al, 2012: 2). Bilimsel yayınların akademik araştırma kalitesinin ölçülmesine yönelik gerçekleştirilen uygulamaların başında, Web of Science (WOS) verilerine dayanılarak oluşturulan bilimsel yayınlardaki performansı temel alan InCites veri tabanı bulunmaktadır (Bknz: Gökbunar: 2014). Bu çerçevede, hazırlanan çalışmada, sosyal bilimlerin önemi ile sosyal bilimlerde kullanılan başlıca atıf indeksleri ele alındıktan sonra, InCites dan elde edilen veriler analiz edilmiş ve WOS kapsamında yer alan Türkiye adresli OECD Frascati Kılavuzu ndaki bilimler sınıflandırılmasında tanımlanan sosyal bilimler alanıyla ilgili yayınlar çeşitli açılardan incelenmiştir. Web of Science (WOS) veri tabanında büyük ölçüde İngilizce yayınlanmış dergiler yer almaktadır. Ayrıca daha ayrıntılı olarak bu veri tabanında dergiler, bildiri kitapları, özgün araştırma makaleleri, tartışmalar, raporlar, düzeltmeler, editör yazıları, kronolojiler, bilimsel toplantı özleri ve kitap eleştirileri yer almaktadır (Çimen & Çimen, 2008: 149). 1-Sosyal Bilimler ve Sosyal Bilimler Atıf İndeksi Sosyal bilimler, sosyal gerçekliliği inceleyen bilim disiplinlerinin genel adıdır. Sosyal bilim disiplinlerinin adları ve terminolojileri, modernlikle inşa edilmiştir. Bir bilgi biçimi olarak sosyal bilimler, her şeyi değiştiren, en olduğu bir yüzyıl olan 19. yüzyılın ürünüdür. Sosyal bilimler, Batı da modernliğe kaynaklık eden büyük dönüşümler (özellikle Fransız Devrimi) sonrasında ortaya çıkmıştır (Kızılçelik, 2004: 1, 25-26). Amacı insanı ve toplum yapılarını incelemek olan sosyal bilimleri aşağıdaki gibi bir sistematiğe göre açıklamak daha kolay ve akılcı olacaktır (Aksoy, 1994:50-51): Betimleme Bilimleri: Tarih, Sosyoloji, Arkeoloji ve Antropoloji, Analitik Bilimler: Ekonomi, Hukuk, Siyasal Bilimler, Dil ve Filoloji, Mantık, 6

Normatif Bilimler: Estetik, Sanat, Etik, Teoloji, Sosyal bilimler, ekonomi, siyaset bilimi, sosyoloji, antropoloji, coğrafya gibi pek çok disiplinlere ayrılmış bir bilim türü olarak değerlendirilmektedir (Bainbridge, 2003: 634; Ocholla & Mostert, 2010: 32). Sosyal bilimlerin önemi, insanın ve toplumların etkilenmelerine yol açan eğilim ve zorluklarla mücadele etmek olarak vurgulanmakla birlikte çeşitli disiplinlere bölünmüş sosyal bilimlerin insana, topluma ve insanlık hallerine, kısaca, sosyale ilişkin kesin, güvenilir, geçerli, doğru, genel ve evrensel özellikleri olan bilgiye ulaşmadığı gerçeği daima gündemdedir (UNESCO, 2010: 9). Sosyal bilimlerin toplum için önem taşıyan sorunları veya insanların ihtiyaçlarına yönelik önem taşıyan uzman bilgisi sağladığının iddia edilebilmesi için gerekli olması, sosyal bilimlerin geleceğini kısıtlayan sosyolojik ve ekonomik bir gerçek olarak karşımıza çıkmaktadır (Turner, 2013: 188). Uzman sosyal bilimciler sosyal bilimlerin öncüleri tarafından geliştirilmiş genel teorilerde iyi eğitilirler ve bununla beraber zamanın değişmesiyle birlikte bu teorilerin tekrar okunması ve düşünülmesi ihtiyacı doğmuştur (Pohoryles & Schadauer, 2009: 152). Bilim dallarının ve bilim dalları içerisinde gerçekleştirilen bilimsel nitelikteki yayınların değerlendirilmesinde kullanılan bilim dalı olarak (Al, 2009:232) bibliyometri biliminin odağında atıf analizi yer almaktadır. Atıf analizi, alanlarına ve alt disiplinlerine göre yayınların değerlendirilmesini sağlayan analizdir (Levine-Clark & Gil, 2009:986). Akademik yaşamda atıf analizi ise, araştırmacıların performanslarının ölçülmesine ve akademik yükseltmelerde yaygın bir biçimde başvurulan bir yöntem haline gelmiştir. Bibliyometrik analizlerde en yaygın kullanılan başlıca uluslararası atıf indeksleri; fen bilimleri alanında kullanılan Science Citation Index (SCI), sosyal bilimler alanında kullanılan Social Science Citation Index (SSCI) ile sanat ve kültür alanında kullanılan Arts & Humanities Citation Index (AHCI) biçiminde sıralanmaktadır (Neuhaus & Daniel, 2008:194 ; Macan, Pikic, & Mayer, 2012:506). E. Garfield tarafından 1960 yılında kurulan Institue for Scientific Information (ISI) a ait olan SCI, SSCI ve AHCI indeksleri Thomson Reuters ın WOS veri tabanı aracılığıyla online olarak kullanıma açılmıştır (Bknz.; Al, Soydal, & Yalçın, 2010:2; Levine-Clark & Gil, 2009:987 ; Nisonger, 1994:448). Sosyal bilimler alanında kullanılan SSCI, başta olmak üzere diğer alanlarda kullanılan indekslerin katkısı, bilimsel araştırmalar ile ülke ve kurum karşılaştırmalarına yönelik değerlendirme yapma olanağını sağlamasıdır (Xin-ning, Xin-ming, & Xin-ning, 2001:365). 7

Dergilerin SSCI endeksinde değerlendirilmesi için kullanılan dört önemli faktör vardır. Birincisi, dergide kör hakemlik sürecinin olması gerekmektedir. İkincisi, dergi sayılarının tam zamanında çıkması gerekir. Üçüncü faktör ise editör ekibi ve yayın kuruluyla ilgilidir. Bu ekipteki kişilerin alanlarında bilim adamı olarak kabul edilmesi gerekir ve yayın kurulu üyelerinin de dünyanın çeşitli bölgelerinden bilim adamlarından oluşması da derginin yararına olmaktadır. En önemli faktör ise, dergideki makalelerin atıf almasıdır (Russ-Eft, 2008:186). Türkiye de atıf indekslerinde yer alan yayınlar incelendiğinde fen bilimleri ile sosyal bilimler alanındaki yayın sayıları arasında oldukça büyük farklılık vardır. Bu farklılık Türkiye ye özgü olmayıp, birçok ülkede de söz konusudur. Fen bilimleri ile sosyal bilimler arasındaki yayın ve atıf sayıları arasındaki fark son yıllarda sosyal bilimler aleyhine giderek artmaktadır. Bunun nedeni; SSCI ve AHCI tarafından kapsanan sosyal ve insan bilimler dergilerinin daha az sayıda, uluslararası nitelikli ve ABD ağırlıklıdır. Sosyal bilimlerde bilgi, fen bilimlerinde olduğu kadar yansız ve evrensel olmayıp, üretilen bilgi içinde yaşanılan bölgeden, kişisel ve toplumsal koşullardan, politik ve kültürel sistemden etkilenmektedir. Bu alanda değişmez ve kesin sonuçlar elde etmenin güçlüğü, üretilen bilginin öncelikle üretildiği bölge için geçerli ve önemli olması, fen bilimlerinde olduğu gibi evrensel genellemeler yapmayı zorlaştırmaktadır. Büyük ölçüde dil, kültür ve yerel ortamla daha fazla ilişkili olması nedeniyle sosyal bilimlerde bilgi üretimi ve tüketimi, ulusal düzeyde gerçekleştiğinden araştırmacılar öncelikle ulusal ve kendi dillerindeki yayınlara atıf yapmaktadırlar (Ak & Öncel, 2006:18 ; Uçak & Al, 2008:225-226). 2. Analiz Bu bölümde, Web of Science kapsamında yer alan Türkiye adresli OECD Frascati Kılavuzu ndaki bilimler sınıflandırılmasında tanımlanan sosyal bilimler alanıyla ilgili yayınların çeşitli açılardan incelenmiştir. OECD Frascati Kılavuzu nda bilim dalları 6 ana grupta sınıflandırılmaktadır. Bu alanlar: (i) Doğa Bilimleri, (ii) Mühendislik ve Teknolojik Bilimler, (iii) Tıp ve Sağlık Bilimleri, (iv) Tarım Bilimi, (v) Beşeri Bilimler: Tarih ve Arkeoloji, Dil ve edebiyat, Felsefe, Etik ve Din, Sanat, (vi) Sosyal Bilimler: Psikoloji, Ekonomi ve İşletme, Sosyoloji, Eğitim Bilimleri, Sosyal ve Ekonomik Coğrafya, Siyaset Bilimi, Diğer Sosyal Bilimler, Medya ve İletişim ve Hukuk. 8

Tablo-1: Dünyada 6 Anabilim Dalı nda WOS ta Gerçekleştirilen Yayın Sayıları (1980-2015) Web of Science % Docs Name Documents Times Cited Cited Global Baseline 50.330.970 621.944.380 57.23 NATURAL SCIENCES 20.948.959 340.622.706 69.33 MEDICAL AND HEALTH SCIENCES 16.715.477 237.809.478 60.85 ENGINEERING AND TECHNOLOGY 10.515.386 88.265.127 55.01 SOCIAL SCIENCES 5.396.222 40.636.632 43.67 AGRICULTURAL SCIENCES 2.004.168 19.325.934 66.09 HUMANITIES 4.501.377 3.841.936 14.86 KAYNAK: Thomson Reuters Web of Science-Incites. 1980-2015 döneminde Web of Science da indekslenen yayınların en çoğu % 35 oranında doğa bilimleri alanındadır. Aynı zamanda en çok atıfı da doğa bilimleri yayınları almıştır. Yayın ve atıf sayısı açısından doğa bilimlerini, tıp ve sağlık bilimleri takip etmektedir. Tablo-2: Avrupa Birliği (AB-28) Ülkelerinde 6 Anabilim Dalı nda WOS ta Gerçekleştirilen Yayın Sayısı (1980-2015) Web of Science % Docs Name Documents Times Cited Cited Global Baseline 50.330.970 621.944.380 57.23 NATURAL SCIENCES 6.904.948 128.837.983 77.56 MEDICAL AND HEALTH SCIENCES 5.907.602 87.915.728 64.37 ENGINEERING AND TECHNOLOGY 2.894.493 30.751.412 65.82 SOCIAL SCIENCES 1.353.745 10.586.424 51.04 AGRICULTURAL SCIENCES 601.631 6.982.401 73.33 HUMANITIES 720.976 1.043.519 23.47 KAYNAK: Thomson Reuters Web of Science-Incites. 9

Avrupa Birliği ülkelerinde en çok WOS yayını %38 oranında doğa bilimleri alanında yapılmıştır. Aynı zamanda AB ülkelerinde en çok atıfı da doğa bilimleri yayınları almıştır. Yayın ve atıf sayısı açısından doğa bilimlerini, tıp ve sağlık bilimleri takip etmektedir. Tablo-3: Avrupa Birliği (AB-28) Ülkelerinde Sosyal Bilimler Alanındaki Yayınlar (1980-2015) Web of Name Science Documents Times Cited % Docs Cited Global Baseline 5.396.222 40.636.632 43.67 EU-28 Totals 1.353.745 10.586.424 51.04 UNITED KINGDOM 578.353 4.865.406 49.52 ENGLAND 498.005 4.288.645 49.6 GERMANY (FED REP GER) 186.977 1.498.539 52.2 NETHERLANDS 115.558 1.391.305 65.05 FRANCE 104.798 881.397 54.14 ITALY 76.724 623.851 57.2 SWEDEN 50.765 546.251 61.85 SCOTLAND 58.799 501.973 52.53 SPAIN 78.305 499.335 54.3 BELGIUM 43.060 428.174 60.94 FINLAND 27.939 250.788 59.33 WALES 27.485 250.176 54.49 DENMARK 26.877 248.406 59.67 AUSTRIA 23.601 181.941 54.77 TURKEY 29.255 139.799 50.45 IRELAND 19.088 111.019 51.78 GREECE 16.767 103.221 56.5 PORTUGAL 17.156 89.301 49.3 POLAND 17.517 78.684 41.78 10

HUNGARY 10.461 66.119 47.09 NORTHERN IRELAND 11.127 62.501 51.9 CZECH REPUBLIC 18.674 38.891 34.0 CROATIA 7.868 22.439 50.06 SLOVENIA 5.717 20.226 47.26 CYPRUS 3.020 18.054 50.56 ESTONIA 3.141 16.768 50.68 ROMANIA 20.686 15.607 16.66 LITHUANIA 4.713 11.786 35.96 SLOVAKIA 7.143 11.349 31.58 BULGARIA 2.520 7.484 35.87 LUXEMBOURG 1.829 6.542 45.22 LATVIA 2.710 2.860 15.65 MALTA 621 2.152 42.83 KAYNAK: Thomson Reuters Web of Science-Incites. Dünyadaki yayınların %25 i Avrupa Birliği ülkelerindendir. 1980-2015 döneminde sosyal bilimler alanında en çok yayın ABD de yapılmış olup, 2,148,474 yayın 25,755,742 atıf almıştır. ABD den sonra en çok yayın performansı gösteren ülke ise Birleşik krallıktır. Tablo-4:Avrupa Ülkelerinde Sosyal Bilimler Alanında En Çok Yayın Yapan 30 Üniversite (1980-2015) Web of Science Times % Docs Name Documents Cited Cited University of London 93.124 1.115.280 53.47 University College London 28.849 410.810 60.08 University of Cambridge 25.487 390.557 56.9 University of Oxford 29.775 372.312 55.1 Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) 27.578 290.420 61.45 Kings College London 15.712 262.604 59.03 Max Planck Society 12.799 259.994 69.69 London School Economics & Political Science 20.213 202.658 48.74 University of Amsterdam 15.112 202.282 67.17 11

University of Manchester 21.511 200.505 53.33 University of Utrecht 12.647 173.140 69.83 VU University Amsterdam 12.509 163.820 69.01 University of Groningen 11.550 156.763 71.41 Erasmus University Rotterdam 11.455 145.534 68.22 KU Leuven 13.125 142.289 65.21 University of Sheffield 13.729 140.206 55.08 University of Sussex 11.301 140.153 54.25 Cardiff University 13.324 138.754 58.4 University of Nottingham 13.436 130.738 56.61 Radboud University Nijmegen 9.411 130.458 70.73 University of Bristol 11.828 125.601 52.6 Maastricht University 8.453 124.412 71.76 University of Edinburgh 13.078 118.815 54.85 Leiden University 8.729 118.537 65.37 University of Warwick 12.234 108.575 54.93 University of Birmingham 15.406 106.666 49.97 Tilburg University 8.172 104.839 71.68 University of York - UK 9.137 103.299 57.1 University of Leeds 12.012 99.315 53.13 University of Southampton 9.613 97.731 56.39 KAYNAK: Thomson Reuters Web of Science-Incites. Avrupa ülkelerinde sosyal bilimler alanında en çok yayın yapan üniversitelere bakıldığında, Londra Üniversitesi en çok yayın yapan ve atıf alan üniversite olmuştur. Tabloda yer almayan Kaliforniya Üniversitesi ise Londra Üniversitesine göre daha fazla yayın (132.201) yapmış ve daha fazla atıf (2.616.604) almıştır. Harvard Üniversitesi ise yayın açısından Kaliforniya ve Londra Üniversitesinden daha az (53.269), atıf bakımından ise Londra Üniversitesinden daha iyidir (1.180.425). Tablo-5: Türkiye de Sosyal Bilimler Alanında En Çok Yayın Yapan 30 Üniversite (1980-2015) Web of % Name Science Documents Times Cited Docs Cited 12

Orta Dogu Teknik University 2.395 16.481 64.13 Bilkent University 1.911 14.671 67.19 Bogazici University 1.432 11.086 58.1 Koc University - Turkey 1.049 10.502 65.59 Hacettepe University 1.818 6.319 47.52 Istanbul Teknik University 816 5.359 57.35 Gazi University 1.118 4.400 50.72 Istanbul University 853 4.351 46.89 Sabanci University 679 4.056 60.97 Ankara University 1.111 4.005 44.91 Selcuk University 549 3.385 57.74 Dokuz Eylul University 805 3.189 51.68 Firat University 305 2.996 69.51 Scientific & Technological Research Council of Turkey (TUBITAK) 171 2.507 63.16 Erciyes University 284 2.445 56.34 Karadeniz Teknik University 469 2.335 54.58 Eastern Mediterranean University 598 2.196 47.99 Marmara University 864 2.195 44.21 Galatasaray University 206 2.066 63.11 Pamukkale University 396 2.064 55.81 Ege University 497 2.061 50.91 Gaziantep University 224 1.860 61.16 Dogu Akdeniz University 394 1.786 53.55 Baskent University 414 1.782 47.83 Abant Izzet Baysal University 296 1.777 48.99 Gebze Yuksek Teknoloji Institute 185 1.674 61.08 Yildiz Teknik University 505 1.666 41.78 Anadolu University 643 1.633 42.46 Uludag University 428 1.546 46.03 Ataturk University 375 1.538 56.0 KAYNAK: Thomson Reuters Web of Science-Incites. 13

Türkiye de sosyal bilimler alanında en çok yayın yapan üniversitelere bakıldığında, Orta Doğu Teknik Üniversitesi en çok yayın sayısı olan ve en çok atıf alan üniversitedir. Bilkent Üniversitesi ise yayın ve atıf sayısı açısından ODTÜ yü takip etmektedir. Tablo-6:Avrupa Ülkelerinde Ekonomi-Yönetim Alanında En Çok Yayın Yapan 30 Üniversite (1980-2015) Web of Science % Docs Name Documents Times Cited Cited Global Baseline 1.341.472 12.158.983 47.16 EU-28 Totals 391.767 3.184.386 54.6 Baseline for All Items 399.953 3.243.902 54.71 UNITED KINGDOM 140.062 1.321.510 54.48 ENGLAND 123.397 1.210.698 54.94 NETHERLANDS 34.807 399.396 66.56 GERMANY (FED REP GER) 52.390 387.023 56.46 FRANCE 36.674 339.625 59.57 ITALY 29.587 225.739 59.08 SPAIN 26.710 208.728 62.38 SWEDEN 15.848 173.430 62.7 BELGIUM 14.508 160.685 63.64 DENMARK 9.889 109.175 62.45 SCOTLAND 13.424 103.212 53.12 FINLAND 9.255 70.818 57.55 TURKEY 9.417 68.519 60.76 AUSTRIA 8.267 67.450 61.33 WALES 5.848 49.959 57.51 GREECE 7.216 48.714 58.73 PORTUGAL 6.331 42.735 58.27 IRELAND 5.310 38.223 58.89 POLAND 6.559 26.897 41.39 CZECH REPUBLIC 9.793 14.576 29.79 NORTHERN IRELAND 2.101 14.421 59.16 14

HUNGARY 3.443 13.960 44.32 CYPRUS 954 9.811 56.5 LITHUANIA 2.422 8.625 45.62 SLOVENIA 1.885 8.452 49.71 ROMANIA 10.186 7.336 17.78 SLOVAKIA 3.650 3.722 26.38 LUXEMBOURG 777 3.462 47.23 CROATIA 1.583 2.321 24.01 ESTONIA 677 2.114 44.17 BULGARIA 681 1.997 41.85 LATVIA 1.053 824 15.76 MALTA 112 549 41.07 KAYNAK: Thomson Reuters Web of Science-Incites 1980-2015 döneminde en çok yayın ABD de yapılmış olup, 480,141 yayın 7,941,419 atıf almıştır. ABD den sonra en çok yayın performansı gösteren ülke Birleşik krallıktır. Avrupa Birliği ülkelerinde (28) ekonomi-yönetim alanında en çok yayın yapan üniversitelere bakıldığında, toplam yayınların %29 unu oluşturduğu görülmektedir. Tablo 7: Avrupa Birliği Ülkelerinde Ekonomi-İşletme Alanında En Çok Yayın Yapan Üniversiteler (1980-2015) Web of Science Times Name Documents Cited % Docs Cited University of London 19.905 289.873 59.65 London School Economics & Political Science 8.277 137.028 59.93 University of Oxford 6.681 104.554 62.39 Erasmus University Rotterdam 6.026 84.545 70.11 University of Cambridge 6.049 80.507 60.74 London Business School 2.225 68.225 77.89 INSEAD Business School 2.018 65.901 76.07 Centre for Economic Policy Research - UK 2.642 65.525 82.17 University of Manchester 7.054 63.917 56.08 15

University of Warwick 5.302 63.693 65.01 Tilburg University 4.234 59.680 76.19 Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) 6.836 58.012 66.35 University of Nottingham 4.699 54.403 61.84 KU Leuven 4.220 52.791 70.33 University of Amsterdam 3.782 49.936 70.86 University College London 3.356 47.216 61.38 Stockholm School of Economics 1.725 40.631 71.54 University of Sussex 2.668 40.524 54.27 Maastricht University 2.930 39.565 68.63 University of Groningen 3.395 37.126 68.72 VU University Amsterdam 3.292 37.043 69.5 PSL Research University Paris 2.988 36.673 67.7 Imperial College London 2.668 36.666 69.68 Cardiff University 3.232 32.338 60.55 University of York - UK 2.739 32.087 60.53 University of Sheffield 2.770 31.145 58.77 Lancaster University 3.387 30.684 55.0 Bocconi University 2.237 29.270 65.98 Stockholm University 1.711 28.111 69.26 Eindhoven University of Technology 2.122 27.774 72.2 KAYNAK: Thomson Reuters Web of Science-Incites. Avrupa Birliği ülkelerinde ekonomi-işletme alanında en çok yayın yapan üniversiteler arasında Londra Üniversitesi gerek yayın sayısıyla gerekse yayınların aldığı atıf sayısıyla birinci sırada yer almaktadır. Ancak aşağıda yer alan Tablo 7.1 de yer alan bilgilere göre global düzeyde bakıldığında, A.B.D. den Kaliforniya Üniversitesi 26.142 yayın sayısı ve bu yayınların aldığı 675.444 atıf ile birinci sırada yer alırken, Londra Üniversitesi, Chicago Üniversitesinden sonra yayınlarının aldığı 289.873 atıfla 8. sırada yer almaktadır. 16

Tablo 7. 1: Global Düzeyde Ekonomi-İşletme Alanında En Çok Yayın Yapan Üniversiteler (1980-2015) Web of Science Times % Docs Name Documents Cited Cited 1-University of California System 26.412 675.444 72.04 2-Harvard University 12.805 492.613 71.81 3-National Bureau of Economic Research 10.281 435.692 86.28 4-Massachusetts Institute of Technology (MIT) 8.585 341.894 78.1 5-University of Pennsylvania 8.703 338.406 76.78 6-Stanford University 8.173 318.536 75.88 7-University of Chicago 6.112 317.076 77.77 8-University of London 19.905 289.873 59.65 9-University of California Berkeley 8.927 269.195 73.69 Tablo 8: Türkiye de Ekonomi-Yönetim Alanında En Çok Yayın Yapan Üniversiteler (1980-2015) Web of Science Times % Docs Name Documents Cited Cited Bilkent University 1.034 10.846 77.47 Orta Dogu Teknik University 799 6.446 69.46 Koc University - Turkey 565 5.753 72.04 Bogazici University 617 5.390 64.34 Istanbul Teknik University 437 3.816 63.84 Sabanci University 405 2.918 68.64 Gazi University 273 2.603 68.5 Firat University 120 1.893 86.67 Selcuk University 168 1.844 75.0 Galatasaray University 138 1.804 74.64 Erciyes University 104 1.746 75.96 Gebze Yuksek Teknoloji Enstitusu 149 1.495 63.09 Hacettepe University 315 1.487 52.7 Yildiz Teknik University 206 1.378 56.8 17

Dokuz Eylul University 220 1.374 62.73 Eastern Mediterranean University 259 1.372 57.14 Dogu Akdeniz University 210 1.193 60.95 Ozyegin University 174 1.121 62.64 Pamukkale University 101 1.080 69.31 Gaziantep University 92 1.058 75.0 Yeditepe University 108 993 65.74 Istanbul University 219 986 39.27 Abant Izzet Baysal University 37 949 81.08 TOBB Ekonomi ve Teknoloji University 153 946 72.55 Marmara University 228 935 49.56 Izmir University of Economics 184 868 61.96 Eskisehir Osmangazi University 91 838 62.64 Baskent University 147 821 47.62 Fatih University 100 816 55.0 Bahcesehir University 106 695 62.26 KAYNAK: Thomson Reuters Web of Science-Incites Türkiye de ekonomi-yönetim alanında en çok yayın yapan üniversiteler arasında ise Bilkent Üniversitesi, 1.034 yayın sayısı ve bu yayınların aldığı 10.846 atıf ile birinci sırada yer almaktadır. Bilkent Üniversitesini 799 yayın sayısı ve bu yayınların aldığı 6.446 atıf ile ODTÜ takip etmektedir. 18

SONUÇ Dünyada sosyal bilimler alanında görünürlüğümüzün artırılabilmesi için öneriler: -SSCI, Scopus indekslerinde taranan dergi sayılarının artırılması, -Özgün araştırma makalelerinin mutlaka İngilizce de yazılıp yayınlanması, -TÜBİTAK-ULAKBİM Türkiye Atıf İndeksi nin çok kısa zamanda tamamlanması, -YÖK ün Kurumsal Akademik Açık Erişim Sistemine özgün yayınların tümünün yüklenmesi. 19

Kaynakça Ak, M. Z. & Öncel, A. (2006). "Sakarya Üniversitesi'nin Bilimsel Üretkenliği: Atıf İndeksleri Temelinde Bir Analiz". Akademik İncelemeler Dergisi, 1(2), 1-23. Aksoy, Y. (1994). Bilim Tarihi ve Felsefesi. İstanbul: Yıldız Teknik Üniversitesi Yayın No:290. Al, U. (2009). "Türkiye'nin Göreli Atıf Etkisi Üzerine Bilimetrik Bir Çalışma". Bilgi Dünyası, 10(2), 231-244. Al, U., Soydal, İ. & Yalçın, H. Y. (2010). "Bibliyometrik Özellikleri Açısından Bilig'in Değerlendirilmesi". Bilig (55), 1-20. Al, U. (2012). Avrupa Birliği Ülkeleri ve Türkiye nin Yayın ve Atıf Performansı. << http://yunus.hacettepe.edu.tr/~umutal/publications/eu-turkey-bilig.pdf>>. Bainbridge, W. S. (2003). "The future in the social sciences". Futures, 35(6), 633-650. Çimen, H., & Çimen, E. Uluslararası Akademik Yayınlar ve Türkiye nin Bilimsel Üretkenliği,<< http://kaynak.unak.org.tr/bildiri/unak06/u06-13.pdf>>, ÜNAK 06 Bilimsel İletişim ve Bilgi Yönetimi Bildiriler Kitabı, ss: 145 162, Ankara, 2008. Gökbunar, R. (2014) Incites Programı İle Adım Üniversitelerinin Değerlendirilmesi, Bilimsel Araştırma Destek ve Teşvikler Adım Üniversiteleri Toplantısı, 31 Ocak-1 Şubat 2014, http://www2.cbu.edu.tr/duyuru/adim/adim_slayt_incites.pdf Kızılçelik, S. (2004). Sosyal Bilimleri Yeniden Yapılandırmak. Ankara: Anı Yayınları. Levine-Clark, M., & Gil, E. (2009). "A comparative analysis of social sciences citation tools". Online Information Review, 33(5), 986-996. Macan, B., Pikic, A. & Mayer, M. (2012). "(Inter)national Orientation of Croatian Social Sciences And Arts And Humanities Journals Indexed In The Web Of Science Database". Društvena istraživanja, 21(2), 505-521. Neuhaus, C., & Daniel, H.-D. (2008)." Data sources for performing citation analysis: an overview". Journal of Documentation, 64(2), 193-210. Nisonger, T. E. (1994). "A Methodological Issue Concerning The Use Of Social Sciences Citation Index Journal Citation Reports Impact Factor Data For Journal Ranking". Practice & Theory, 18(4), 447-458. 20

Ocholla, D., & Mostert, J. (2010). "The research trends of Arts, Humanities and Social Sciences Research at the University of Zululand, 1994-2008. Inkanyiso", The Journal of Humanities and Social Sciences, 2(1), 32-43. Pohoryles, R.J. & Schadauer. (2009). What future for the European social sciences and humanities, Innovation-The European Journal of Social Science Research, V:22, No.2, 147-187. Russ-Eft D. (2008). SSCI, ISI, JCR, JIF, IF, and Journal Quality, Human Resource Development Quarterly, vol. 19, no. 3, Fall 2008, DOI: 10.1002/hrdq.1235, ss. 185-189. Thomson Reuters Web of Science-Incites Turner, S. (2013). What can we say about the future of social science?. Anthropological Theory, 13(3), 187-200. DOI: 10.1177/1463499613496724. Uçak, N. Ö., & Al, U. (2008). "Sosyal Bilimler Tezlerinin Atıf Özellikleri". Edebiyat Fakültesi Dergisi, 25(2), 223-240. Uçak, N. (2005). Sosyal Bilimlerde Bilginin Üretimi, Erişimi ve Kullanımı. (Editör: O. Horata). Sosyal Bilimlerde Süreli Yayınlar ve Bilgi Teknolojileri Sempozyumu. Bildiriler içinde. Ankara: Kültür ve Turizm Bakanlığı Yayını. UNESCO. (2010). World Social Science Report:Knowledge Divides. Paris: UNESCO Publishing. Xin-ning, S., Xin-ming, H., & Xin-ning, H. (2001). "Developing the Chinese Social Science Citation Index". Online Information Review, 25(6), 365-369. 21

Avrupa Birliği Ülkelerinde İhracat ve Doğrudan Yabancı Yatırımların Kadın İstihdamı Üzerindeki Etkisi: Panel Veri Analizi Yrd. Doç. Dr. Özgür KOÇBULUT Yrd. Doç. Dr. Serap BARIŞ ÖZET Birçok ülkede kadın işsizlik oranlarını artıran temel nedenlerden biri kadınların işgücüne katılımı açısından yaşanan cinsiyet ayrımcılığıdır. Bu sorun, uzun dönemde ülke ekonomileri açısından ekonomik ve sosyal maliyetler ortaya çıkarır. Bu konuda ihracat ve doğrudan yabancı yatırımlar (DYY) kadın istihdamının artırılmasında önemli bir çözüm aracı olabilir. Bu çalışma, Avrupa Birliği ülkelerinde ihracat ve DYY nin kadın istihdamı üzerindeki etkisini araştırmaktadır. Bu doğrultuda AB üyesi on bir ülke için 1987-2014 dönemi verileri ile dinamik panel veri analiz yöntemi kullanılarak analiz gerçekleştirilmiştir. Elde edilen tahmin sonuçlarına göre, AB ülkelerinde ihracat ve DYY değişkenleri uzun dönemde kadın istihdamını olumlu etkilemekte olup, bu ülkelerde ihracat düzeyindeki 1 birimlik artış kadın istihdamını 0,01 artırırken DYY deki 1 birimlik artış ise kadın istihdamını 0,004 kadar artırmaktadır. Bu sonuçlara göre kadınların işgücüne katılımı ya da kadın istihdamının artırılması açısından, AB ülkelerinde DYY lere göre, ihracatın daha etkin olduğu görülmektedir. Bu sebeple, AB ülkelerinde kadın istihdamının artırılması için uluslararası piyasalarda ihracatçıların rekabet gücünü arttıracak politikalar geliştirilerek ihracat teşvik edilmelidir. Anahtar Kelimeler: Kadın istihdamı, ihracat, Doğrudan yabancı yatırımlar, panel eşbütünleşme Jel Kodu: F21, F16, R23. 22

The Impact of Export and Foreign Direct Investment on Employment of Women in Europan Union Countries: Panel Data Analysis Abstract In many countries, one of the basic reasons increasing women unemployment rate is gender discrimination occuring in terms of participation of women in the workforce. This problem reveals the economic and social costs in terms of the countries economies in the long term. In this regard, export and foreign direct investment (FDI) can be an important solution tool in increasing women employment. This study investigates the export in the EU countries and the effect of FDI on women employment. Accordingly, the analysis has been carried out by being used of the data of the 1987-2014 period and the techiniques of dynamic panel data analysis for 11 countries which are the members of the EU. According to the results obtained, the variables of export and FDI have positively affected women employment in the long term in the EU countries. Furthermore, a unit increase in the export level increases women employment 0,01 while a unit increase in FDI increases women employment 0,004 in these countries. According to these results, it can be seen that export is more effective than FDI in the EU countries in terms of the participation of women in the workforce or of increasing women employment. Therefore, export should be encouraged by developing policies that improve the competitiveness of exporters in international markets in order to increase the employment of women in the EU countries. Keywords: Women employment, Export, Foreign direct investment, Panel cointegration. Jel Codes: F21, F16, R23. 23

Giriş Kadınların işgücüne ve istihdama katılımı sürdürülebilir ekonomik büyüme ve kalkınmanın sağlanması açısından hem sosyal, hem ekonomik hem de politik nedenlerden dolayı oldukça önemlidir (Kelley, 2008: 289). Son yıllarda birçok ülkede yapılan çalışmalar kadınların işgücüne ve istihdama katılımındaki artışla birlikte, işgücü arzının ve dolayısıyla ekonomik büyümenin arttığını göstermektedir (Karpat Çatalbaş, 215: 251). Çünkü kadın istihdamını artması kadın yoksulluğunu önlenmesi, haneye giren gelirin daha yüksek olması nedeniyle tasarruf oranlarının artması ve daha iyi yaşam koşullarının yakalanması anlamına gelir (Ecevit, 2010:2). Oysa bugün dünyanın hemen hemen her ülkesinde/bölgesinde cinsiyet açısından istihdam oranlarında farklılık olduğu ortadadır. Kadınların aleyhine olan bu farklılık, gelişmekte olan ülkelerde gelişmiş ülkelere göre daha fazladır. Örneğin Türkiye de 2015 yılı verilerine göre erkek istihdam oranı (% 69,8), kadın istihdam oranından (%30,5) çok daha yüksek seviyededir (TÜİK, 2016). AB ülkelerinde de kadın istihdamı (2015 yılı %60,7) Türkiye nin yaklaşık iki katı olmasına rağmen, erkeklere (2015 yılı 70,4) göre düşüktür (EUROSTAT, 2016). Bununla birlikte Avrupa İstihdam Stratejisi, ekonomik krizin olumsuz etkilerini vurgularken 60 yaş ve üzeri nüfusun 2007 yılından itibaren her yıl iki kat artacağı ve bu durumun sosyal güvenlik sistemlerinde sıkıntılara yol açacağını belirtmektedir. Bu nedenle 2020 yılı için kadın ve erkeklerde ayrı ayrı istihdam oranı hedefi %75 olarak belirlenmiştir (KEİG, 2013). Dünya ekonomisinde 1970 li yılların sonlarından itibaren uygulanan ihracata yönelik sanayileşme politikaları, piyasaların büyük ölçüde liberalizasyonu ve sermaye hareketleri önündeki engellerin kaldırılması ile birlikte istihdamın artırılmasında ihracat ve DYY lerin önemi artmıştır. Uluslararası sermaye hareketlerini kısıtlayan politikaların kaldırılması ve uluslararası sermaye yatırımlarını artırmaya yönelik uygulanan politikalar, küresel DYY lerin son yirmi yılda iki kattan daha fazla artmasına neden olmuştur (Karluk, 2009: 571). DYY ler yatırımın yapıldığı ev sahibi ülkede ekonominin üretim kapasitesinde artış, üretim artışı, istihdam yaratma, yeni teknoloji ve yönetim bilgisi getirme, döviz girişi sağlama, ihracatı artırma, rekabet ve vergi geliri sağlama gibi önemli kazançlar meydana getirmektedir (Seyidoğlu, 2007: 616-617). DYY lerin istihdam etkisi özellikle gelişmekte olan ülkelerin en fazla önemsedikleri bir husustur. Bu ülkelerde işsizlik oranlarının yüksek olması nedeniyle DYY ler, işsizliği azaltacak kurtarıcı bir gemi olarak görülmektedir. İstihdamın artırılmasında DYY nin hem doğrudan hem de dolaylı etkileri mevcuttur. Doğrudan istihdam etkileri yeni yatırım yapma, üretim kapasitesini genişletme veya kapasite kullanım oranını 24

yükseltme durumunda ortaya çıkmaktadır. Dolaylı etki de ise yapılan bir yatırım yeni yatırımları teşvik ederek dinamik bir gelişme süreci başlatmakta, ileri ve geri besleyen ya da bağlantılı diğer yatırımları uyararak istihdamı arttırmaktadır (Alter, 1994: 6). İthal edilen hammadde ve girdilerin yurtiçi üretimin yapılması ve söz konusu üretimi girdi olarak kullanan yeni firmaların kurulması halinde istihdamda daha fazla artış sağlanabilmektedir. Teoriler genelde DYY lerin istihdamı olumlu etkileyeceğini öngörmekle birlikte, bazı ampirik çalışmalar DYY lerin istihdam etkilerinin yapılış şekline, yapıldığı sektöre ve ülkeye göre farklı biçimlerde ortaya çıkabileceğini göstermiştir. Eğer DYY ler, sıfırdan başlayarak yeni bir fabrika veya sermaye tesisi kurulması şeklinde yapılıyorsa, bu yatırım girişi istihdamı, üretimi ve sermaye stokunu olumlu etkileyebilecektir. Ancak yabancı ülkede hâlihazırda mevcut bir tesisi satın almak, şirket birleşmeleri veya şirket satın alımları biçiminde oluyorsa, istihdamda önemli bir değişiklik olmayacaktır. Bu şekildeki yabancı sermaye yatırımlarının ancak yeni teknolojileri ve yeni yönetim bilgileri getirme, dış Pazar kanallarından yararlanma gibi etkileri söz konusu olabilir (Seyidoğlu, 2007: 599). İktisat literatüründe DYY gibi ihracat artışının da istihdam üzerinde etkileri olacağı belirtilmektedir. İhracat ülkedeki üretim kapasitesini, dış dünya ile rekabeti ve kaliteli üretimi artıracaktır. Tüm bunların da verimliliği ve karlılığı yükselterek, istihdam hacminin artmasına destek olacağı kabul edilmektedir (Göçer vd., 2013:104; Fu ve Balasubramanyam, 2004). İhracatın istihdam üzerindeki etkisi, uluslararası ticaret teorileri çerçevesinde ele alınmakta ve Heckscher-Ohlin teorisi ile açıklanabilmektedir. Teori basitçe şu şekilde ifade edilebilir: Bir ülke zengin olarak sahip olduğu üretim faktörünü yoğun biçimde gerektiren mallarda karşılaştırmalı üstünlük elde eder. Bu malları daha ucuza üretir ve bu alanlarda uzmanlaşır. Emek zengini ülkeler emek-yoğun mallarda, sermaye zengini ülkelerde sermaye-yoğun mallarda uzmanlaşmakta ve bu malları ihraç ederek dış ticaret kazançlarını artırmaktadırlar. Emeğin yoğun olarak kullanıldığı yani emek yoğun malları ihraç eden ekonomilerde -ki bunlar genellikle gelişmekte olan ülkelerdir- ihracat emek yoğun sektörlerde üretimi ve dolayısıyla istihdamı artırmaktadır. Sermaye yoğun malları ihraç eden ekonomilerde ise sermaye kullanımı artmaktadır. Dolayısıyla Heckscher-Ohlin teorisi ihracat ile üretimin artırılabileceğini ima etmektedir. AB dâhil olmak üzere bugün birçok gelişmekte olan ülke, istihdamı özellikle de kadın istihdamını artırarak işsizliği azaltmaya çalışmaktadır. Bu ülkeler için ihracat ve DYY ler kadın istihdamının artırılmasında önemli birer politika aracı olabilir. Bu bağlamda çalışmanın amacı, AB üyesi 11 ülkede ihracat ve doğrudan yabancı yatırımlar ile kadın istihdamı arasındaki 25

ilişkiyi dinamik panel veri analiz teknikleri ile test etmektir. Alandaki bilgi birikimine katkı sağlayacak olan çalışma, DYY ve ihracatın kadın istihdamı üzerinde etkisini dinamik panel veri analiz yöntemini kullanarak inceleyen ilk çalışmadır. Bu kapsamda çalışmanın birinci bölümü ihracat, DYY ve kadın istihdamı arasındaki ilişkiye yönelik teorik ve ampirik literatür özetini içermektedir. İkinci bölümde izlenecek ekonometrik yöntem ve veri seti tanıtılmaktadır. Üçüncü bölümde yatay kesit bağımlılık testleri, dördüncü bölümde durağanlık testi, beşinci bölümde eşbütünleşme testi yapılarak altıncı bölümde ise uzun dönem eşbütünleşme katsayıları tahmin edilecektir. 1. Literatür Özeti İhracat ve DYY nin istihdam ile ilişkisinin ele alındığı literatür incelendiğinde, yapılan çalışmaların birkaçı dışında neredeyse hemen hemen hepsinin toplam istihdam verilerini kullandığı ve istihdamda cinsiyet boyutunun ihmal edilmiş olduğu görülmektedir. Halbuki bazı ampirik deliller (Özler, 2000; Nowbutsing ve Ancharaz, 2011; Braunstein, 2002; Vacaflores, 2007), ticari liberalizasyonla birlikte artan ihracat ve DYY nin bir sonucu olarak, gelişmekte olan ülkelerde son 30 yıldır kadınların emek piyasasına katılımının ve istihdamdaki payının arttığını ileri sürmektedir (UNSRISD, 2005). Özellikle Güneydoğu Asya ve Latin Amerika da ihracat genişlemesi artan kadın istihdamıyla sonuçlanmıştır. Bu ülkelerde tekstil, basit elektronik, hazır giyim, yiyecek sektörü gibi emek yoğun sektörlerde işgücü talebi artmıştır. Böylece hem ihracata yönelik endüstrilerde yurtiçi firmalar hem de çok uluslu şirketler tarafından kadınlar, düşük ücretli ve standart altı çalışma koşullarında çalışmayı kabul etmeleri; daha becerikli ve daha uyumlu olmaları nedeniyle tercih edilmişlerdir (Wamala ve Kawachi, 2007: 170; UN, 2011). Kadın istihdamı uluslararası ticaret ve DYY nin yaygınlaşmasıyla artmıştır, ancak erkeklere kıyasla daha düşük ücretli, çalışma şartları zor olan, hüner gerektirmeyen ve kariyer açısından ilerleme şansı olmayan işlerde çalışmaktadırlar (Wamala ve Kawachi, 2007: 170). Gelişmekte olan ülkelerde durum böyle iken, gelişmiş ülkelerde ihracatın kadın istihdamı üzerindeki etkisi o kadar açık değildir. Wood (1991, 1994) ihracat genişlemesinin kadın istihdamını çok az artırdığı, Kucera (2001) ve Kongar (2005) da kadın istihdamını olumsuz etkilediği sonucuna ulaşmıştır. Literatürde DYY ve ihracatın kadın istihdamı üzerindeki etkisini inceleyen bu sınırlı sayıdaki çalışmalardan biri, Çağatay ve Berik e (1990) aittir. İhracata yönelik sanayileşme politikasının Türk imalat sanayindeki kadın istihdamı üzerindeki etkisinin incelendiği araştırmada, Türkiye de ihracata yönelik üretim kadın istihdamında oldukça küçük bir istihdam artışı sağladığı sonucuna ulaşılmıştır. Özler (2000), gelişmekte olan ülkelerde artan ihracatın kadın 26

istihdamını artırıp artırmadığını sorgulamıştır. 1983-1985 dönemi Türk imalat sanayine ait verilerle logit modelini kullanarak analiz yapmıştır. Ele aldığı dönemde imalat sanayinde firma düzeyinde ihracattaki bir artış, kadın istihdamının payını artırmaktadır. Braunstein (2002), DYY lerin kadın emek arzı üzerindeki etkisini istihdam ve ücret verilerini kullanarak incelemiştir. Yazar Doğu ve Güneydoğu Asya ülkelerinde kadın istihdamını etkileyen, kadının özerkliği ve pazarlık gücü değişkenlerini de kullanarak karşılaştırmalı bir analiz yapmıştır. Sonuçta emek piyasasında kadın istihdamındaki artışın ticari açıklık, DYY ve liberalizasyonla güçlü bir şekilde ilişkili olduğunu belirtmiştir. Nordas (2003), Mauritius, Meksika, Peru, Filipinler ve Srilanka da ihracatın kadınlar için iş fırsatları ortaya çıkarıp çıkarmadığını incelemiştir. 1990-2001 dönemi verileriyle ağırlıklı en küçük kareler yöntemini kullandığı çalışmasında ihracatın kadınlar için iş olanakları yarattığını ve ayrıca bu ülkelerde ihracat ile kadın istihdamı arasında pozitif yönlü bir ilişki olduğunu ortaya koymuştur. Başlevent ve Onaran (2004), Türkiye de ihracata yönelik büyümenin kadınların işgücüne katılımı ve istihdamı üzerindeki etkisini 1988-1994 dönemi hanehalkı işgücü anketleri verilerini kullanarak Probit modeliyle tahmin etmişlerdir. İhracata yönelik büyüme ile kadınların işgücüne katılımı ve kadın istihdamı arasında pozitif ilişki olduğunu ve bu ilişkinin evli olmayan kadınlarda daha belirgin ortaya çıktığını tespit etmişlerdir. Siegmann (2006), çalışmasında Endonezya nın kırsal kesimleri için DYY nin emek piyasası üzerindeki etkisini incelemiştir. DYY nin tarım sektöründe nisbi olarak kadın istihdamı üzerinde pozitif, ancak imalat sanayi ve hizmetler (otelcilik) sektöründe negatif etkisi olduğunu ortaya koymuştur. Pradhan (2006), Hindistan imalat sanayisine ait firma düzeyindeki verilerle ticaret, DYY ve teknolojinin istihdam üzerindeki etkisini analiz etmiştir. Çalışmanın sonuçlarına göre, ihracat ile kadın istihdamı arasında pozitif ilişki bulunurken, DYY ile kadın istihdamı arasında herhangi bir ilişkiye rastlanmamıştır. Vacaflores (2007), 17 Latin Amerika ülkesinde imalat sanayine ait firma düzeyindeki verilerle DYY nin istihdam üzerindeki etkisini hem toplam istihdam hem de cinsiyet (erkek ve kadın istihdamı) açısından incelemiştir. Araştırma bulgularına göre DYY, hem toplam istihdamı hem de ayrı ayrı kadın ve erkek istihdamını olumlu etkilemekte olup, bu etki kadın istihdamında daha güçlüdür. Villarreal ve Yu (2007), yabancı yatırımın ve ihracatın kadın istihdamı üzerindeki etkisini Meksika için incelemişlerdir. İmalat sanayine ait firma düzeyinde 1992-2001 dönemi verilerini kullanarak regresyon analizi yapılan çalışmaya göre, yabancı firmalar ile ihracata yönelik sektörlerde faaliyet gösteren firmaların yurtiçi firmalara göre daha fazla kadın istihdam ettiği sonucuna ulaşılmıştır. Nowbutsing ve Ancharaz (2011), Mauritius da ihracat ve istihdam ilişkisini hem toplam hem de kadın-erkek istihdamı açısından incelemiştir. Yazarlar 1982-2010 dönemi verileriyle ARDL sınır testi yaklaşımını kullandıkları 27

çalışmalarında, ihracatın kadın istihdamıyla pozitif ilişkili olduğu sonucuna ulaşmışlardır. İhracattaki %1 lik artış, kadın istihdamını %0,49 artırmaktadır. 2. Ekonometrik Yöntem ve Veri Seti AB ülkelerinde, kadın istihdamı ile ihracat ve doğrudan yabancı yatırımlar arasındaki ilişkiyi test etmek için oluşturulan model, (1) nolu eşitlikte olduğu gibi düzenlenmiştir. EMP EXP + FDI e (1) i 0i 1i i 2i i i Modelde, EMP kadın istihdamını, EXP ihracatı, FDI doğrudan yabancı yatırımları ve e hata terimini ifade etmektedir. Modelde kullanılan parametrelerden 0 ; sabiti, 1; EXP değişkeninin EMP değişkeni ile ilişkisini, 2 ise FDI değişkeninin yine EMP değişkeni ile ilişkisini, i i 1.. N ülkeleri göstermektedir. Modelde kullanılan ihracat ve doğrudan yabancı yatırımlar değişkenlerinin kadın istihdamını olumlu etkilemesi beklenmektedir. Çalışmada seriler arasında eş bütünleşme ilişkisini analiz etmeden önce paneli oluşturan yatay kesitler arasında bir bağımlılık olup olmadığını ortaya koymak için Breusch ve Pagan (1980) LM (Lagrange Multiplier) testi, Pesaran (2004) tarafından geliştirilen CD (Cross Section Dependent) ve CDLM testleri ile Pesaran vd. (2008) tarafından geliştirilen sapması düzeltilmiş LMadj (Bias-Adjusted Cross Sectionally Dependence Lagrange Multiplier) testleri kullanılmıştır. Çalışmada, seriler için birim kök analizi, yatay kesit bağımlılığı altında, ikinci kuşak panel birim kök testlerinden Hadri-Kurozumi (2012) testi ile yapılmıştır. Seriler arasındaki eş bütünleşme ilişkisinin varlığı; Westerlund ve Edgerton (2007) tarafından geliştirilen panel bootstrap eş bütünleşme testi ile analiz edilmiştir. Panelin geneli için uzun dönem eş bütünleşme katsayıları ise, Pesaran (2006) tarafından geliştirilen ve yatay kesit bağımlılığını dikkate alan CCE (Common Corelated Effect) tahmincisi ile tahmin edilmiştir. Uygulamada, kullanılacak verilerin elde edilebilirliğine göre 11 AB üyesi ülke (Belçika, Danimarka, Fransa, Almanya, Yunanistan, İrlanda, İtalya, Hollanda, Portekiz, İspanya, İngiltere) analize dahil edilmiştir. Modelin tahmin edilmesinde 1987-2012 dönemi yıllık verileri kullanılmış olup, değişkenlere ilişkin veriler, Dünya Bankası ve UNCTAD istatistiklerinden derlenmiştir. Analiz için Gauss-10 programı kullanılmıştır. 3. Yatay Kesit Bağımlılık Testleri Panel veri analizlerinin yapıldığı çalışmalarda paneli oluşturan yatay kesit (ülkelerin) birimlerinin birbirlerinden bağımsız olması durumu, analiz sonuçları üzerinde oldukça önemlidir. Yatay kesit bağımsızlığı, paneli oluşturan birimlerden herhangi birine gelen bir 28

şoktan tüm ülkelerin etkilenme derecelerinin aynı olması ve ülkelerin herhangi birinde ortaya çıkan bir makroekonomik şoktan paneli oluşturan diğer ülkelerin etkilenmediği varsayımına dayanmaktadır. Bugün dünyamızda küreselleşmenin, uluslararası ticaret düzeyinin ve finansal entegrasyon derecesinin artması ile birlikte, 2008 yılında ortaya çıkan küresel finansal krizde olduğu gibi herhangi bir ülkede ortaya çıkan ekonomik şokun, diğer ülkeleri farklı şekilde etkileyeceği daha gerçekçi olacaktır. Bu nedenle yatay kesit bağımlılığı dikkate alınmadan yapılan analizlerde elde edilen sonuçlar sapmalı ve tutarsız olacağından dolayı, analize başlamadan önce yatay kesitler arasında bir bağımlılık olup olmadığının test edilmesi gerekmektedir (Mercan, 2014: 235; Menyah vd., 2014: 389). Yatay kesit bağımlılık testlerinden ilki, Breusch ve Pagan (1980) tarafından geliştirilen ve eşitlik (2) de görülen Lagrange Multiplier (Lagrange Çarpanı, LM) testidir. N 1 N LM T ˆ (2) i 1 j i 1 2 ij (2) nolu eşitlikte, ρ, kalıntıların ikili korelasyonunun örnek tahminidir. Bu testte H0 hipotezi yatay kesitler arasında ilişkinin olmadığını ve T iken N sabit ise N N 1 serbestlik derecesinde ki-kare asimptotik dağılıma sahip olduğu ve testin, zaman boyutu T'nin, yatay kesit boyutu N'den büyük olduğu durumlarda kullanılacağı varsayılmaktadır (Pesaran, 2004: 4; Guloglu ve Ivrendi, 2010: 384). (3) nolu eşitlikte görülen ve Pesaran (2004) tarafından geliştirilen CDLM testi hem N ve hem de T'nin büyük olduğu durumlar için uygulanabilmektedir. Bu test Breusch ve Pagan (1980) testinin geliştirilmiş halidir. 2 CD LM 1 (3) N N 1 N 1 N 2 ( T ˆ ij 1) i 1 j i 1 Bu teste göre T ve N olduğu durumda yatay kesit bağımlılığının olmadığı varsayılır. Ancak N>T olduğu durumlarda ise CDLM testi önemli düzeyde bozulmalar göstermekte ve N büyüdükçe sapmalar daha da artmaktadır. Bu durum bazı ampirik çalışmalarda ortaya çıkabilir. Bu yüzden Pesaran (2004), N>T olduğu durumlarda yatay kesit bağımlılığı için CD testini geliştirmiştir. (4) nolu eşitlikte görülen bu test N'nin T'den büyük olması (N>T) durumunda kullanılmaktadır. CD 2T N N 1 N 1 N ˆ (4) ij i 1 j i 1 Bu test yatay kesit kalıntıları arasındaki korelasyon katsayılarının toplamına dayandırılmaktadır. Yatay kesitler arasında ilişkinin olmadığını gösteren H0 hipotezi altında bu 29

test istatistiği standart normal dağılım gösterir (Pesaran, 2004: 9; Guloglu ve Ivrendi, 2010: 384; Menyah vd., 2014: 390). Yatay kesit bağımlılık testlerinden bir diğeri (5) nolu eşitlikte görülen ve Pesaran vd. (2008) tarafından geliştirilen sapması düzeltilmiş LMadj (Bias-Adjusted Cross Sectionally Dependence Lagrange Multiplier) testidir. LM adj 2 ( k) ˆ N 1 N T 2 ij ˆ T ij N 2 N 1 (5) i 1 j i 1 v Tij Burada k regresör numarasını gösterirken, μ Tij, (T k)ρ ij 2 'nin ortalamasını, 2 υ Tij ise (T k)ρ ij 2 'nin varyansını göstermektedir. Bu eşitliğe göre elde edilen test istatistiği, asimptotik olarak standart normal dağılım göstermektedir (Pesaran vd., 2008: 108; Menyah vd., 2014: 390). Bu testler için oluşturulan hipotezler; H0: Yatay kesit bağımlılığı yoktur. H1: Yatay kesit bağımlılığı vardır. Test sonuçlarına göre H 0 hipotezinin kabul edilmesi durumu, ülkeler arasında yatay kesit bağımlılığının olmadığı anlamına gelmektedir. Bu durumda analize birinci nesil panel birim kök testleri ile devam edilir. Ancak, H 0 hipotezi reddedilir ve ülkeler arasında yatay kesit bağımlılığının olduğu tespit edilirse bu durumda da analize ikinci nesil panel birim kök testleri ile devam edilmelidir (Baltagi, 2008: 284). Tablo 1. Yatay Kesit Bağımlılığı Test Sonuçları Testler Değişkenler EMP EXP FDI LM Testi CD LM Testi CD Testi LM adj Testi 285.601[0.000] 21.987 [0.000] -2.917 [0.002] 38.504 [0.000] 279.973[0.000] 21.450[0.000] -2.879 [0.002] 21.781[0.000 ] 326.391[0.000] 25.876[0.000] -3.263 [0.001] 4.790 [0.000] 30

Eşbütünleşme Denklemi 960.076[0.000] 86.296[0.000] 30.591[0.000] 76.187[0.000 ] Not: CD test istatistiklerinde tablodaki köşeli parantez içindeki değerler olasılık değerlerini ifade etmektedir. Olasılık değerlerinin asimptotik olarak normal dağıldığı varsayılmaktadır. Tablo 1'de görüldüğü gibi, LM, CDLM, CD ve LMadj testlerinde kadın istihdamı (EMP), ihracat (EXP) ve doğrudan yabancı yatırımlar (FDI) değişkenleri ile eşbütünleşme denklemine ait olasılık değerleri 0,05'ten küçük olduğu için H0 hipotezi reddedilerek serilerde yatay kesit bağımlılığının olduğu tespit edilmiştir. Seriler arasındaki yatay kesit bağımlılığı, analize katılan herhangi bir ülkede ortaya çıkan şokun diğer ülkeleri de etkileyeceğini ifade ettiği için bu ülkelerdeki politika yapıcılar diğer ülkelerde uygulanan ekonomi politikalarını da dikkate almak durumundadırlar. 4. Panel Birim Kök Analizi Çalışmada serilerin birim kök içerip içermediği ikinci nesil panel birim kök testlerinden yatay kesit bağımlılığını dikkate alan ve hata terimlerinde oto korelasyona izin veren Hadri-Kurozumi (2012) testi ile analiz edilmiştir. Testin modeli eşitlik (6) da olduğu gibi düşünülmüştür (Hadri ve Kurozumi, 2012:31). y z f, 1 1... v (6) ' it t i t i it i = 1,., N it i it ip it p it t = 1,, T olmak üzere z t deterministik terimdir. Modelde, z t δ i bireysel etkileri, f t, gözlemlenemeyen bir boyutlu ortak faktörleri, γ i, yükleme faktörünü, ε it ise AR(P) sürecini izleyen bireysel spesifik hata terimini ifade etmektedir. Testin hipotezleri ise aşağıdaki şekilde oluşturulmuştur. H : (1) 0 0 i i için (birim kök yoktur) H : (1) 0 1 i i için (birim kök vardır) Testte yatay kesit bağımlılığının doğrulanması için y it, w z, y, y,..., y ' t t t t 1 t p üzerine regrese edilir ve y it eşitliği en küçük kareler yöntemi ile y t nin gecikmeleri kullanılarak AR(P) süreci şeklinde düzenlendiğinde eşitlik (7) elde edilir. y z ˆ ˆ y... ˆ y ˆ y... ˆ y vˆ (7) ' it t i i1 it 1 ip it p i0 t ip t p it 31

Bu eşitliğin tahmininde uzun dönem varyans ˆ 2 İSPC 2 ˆ vi kullanılarak, (8) nolu eşitlikte ˆ 2 (1 ) i olduğu gibi SPC Z A test istatistiği elde edilebilir. Uzun dönem varyans denkleminde; p ˆ 1 min 1, ˆ T 2 1 i ij ve ˆ ˆ vi vit. T j 1 T t 1 Z 1 T SPC w 2 A ( ) 2 2 Sit (8) ˆ İSPCT t 1 Hadri-Kurozumi (2012) testinde Z test istatistiği ise y it eşitliği AR(P + 1) süreci şeklinde, LA A eşitlik (9) de olduğu gibi düzenlenerek elde edilir (Hadri ve Kurozumi, 2012:32). y z y... y y y... y v (9) Z ' it t i i1 it 1 ip it p ip 1 it p 1 i0 t ip t p it 1 T LA w 2 A ( ) 2 2 Sit (10) ˆ İLAT t 1 Tablo 2. Birim Kök Analizi (Hadri-Kurozumi 2012) Sonuçları SERİLER SABİTLİ SABİTLİ-TRENDLİ Z A SPC Z A LA Z A SPC Z A LA EMP 6.674[0.000***] 14.151[0.000***] 15.328 [0.000***] 31.191 [0.000***] EXP 1.595[0.055**] 2.452 [0.007***] 12.521[0.000***] 15.694[0.000***] FDI 2.989[0.001***] 2.917[0.001***] 5.781 [0.000***] 6.086 [0.000***] Not: Hadri-Kurozumi-2012 test istatistiklerinde tablodaki köşeli parantez içindeki değerler olasılık değerlerini ifade etmektedir. Test istatistikleri sonuçlarına göre *, **, *** sırasıyla %10, %5 ve %1 düzeylerindeki istatistiksel anlamlılığı ifade etmektedir. Tablo 2'deki Hadri-Kurozumi (2012) test sonuçlarına göre üç değişken içinde elde edilen olasılık değerleri gerek sabitli (sabitli modelde EXP değişkeni dışında) gerekse sabitli trendli modelde 0,05 ten küçük olduğu için H0 hipotezi reddedilerek, serilerde birim kökün olduğunu gösteren H1 hipotezi kabul edilmektedir. 5. Panel Eşbütünleşme Testi Panel veri analizlerinde eşbütünleşme teknikleri, zaman serisi (T) ve yatay kesit (N) boyutunda değişkenler arasındaki uzun dönemli ilişkinin varlığını test etmek için kullanılır. Çalışmada 32

eşbütünleşme analizi için Westerlund ve Edgerton (2007) tarafından geliştirilen panel bootstrap eşbütünleşme testi kullanılacaktır. McCoskey ve Kao (1998) tarafından ileri sürülen lagrange multiplier testine dayalı bu test yatay kesit bağımlılığının olduğu yada olmadığı durumlarda kullanılabilir. Fakat testte yatay kesit bağımlılığının devam ettirilebilmesi için bootstrap çözümlemelerinin regresyon hatalarının ortak ampirik dağılımından elde edilmesi gerekir. Bootstrap test sonuçlarının geçerliliği küçük simülasyon çalışmalarında gösterilmektedir (Westerlund ve Edgerton, 2007:185-186). Lagrange Multiplier sürecinin izlendiği bu testte skalar değişken y it, eşitlik (11) de olduğu gibi elde edilir. y x z (11) ' it i it i it Eşitlik (11) de t 1,..., T ve i 1,..., N indeksleri sırasıyla zaman serisi ve yatay kesit birimlerini göstermektedir. z it, ise zit uit vit şeklinde hata terimidir. z it hata terimi bileşenlerinden vit ise v it t şeklinde yazılabilir. vit eşitliğinde, ij, bağımsız normal j 1 ij 2 dağılım gösteren, sıfır ortalamalı ve varyansı i olan bir hata terimini temsil eder. Buna göre testin hipotezleri şu şekilde oluşturulur. H tüm i ler için seriler arasında eşbütünleşme vardır. : 2 0 0 i H bazı i ler için seriler arasında eşbütünleşme yoktur. : 2 0 0 i Bu hipotezlerin sınanması için Westerlund ve Edgerton (2007) LM istatistiği, (12) nolu eşitlikte olduğu gibi hesaplanmaktadır. LM 1 (12) N T 2 2 ˆ N 2 i Sit NT i 1 t 1 Eşitlik (12) de S it, test istatistiğinin hesaplanmasında kullanılan z it hata terimlerinin kısmi toplamını, ˆi2 ise xit ye bağlı u it nin uzun dönem varyansını göstermektedir. Westerlund ve Edgerton (2007) panel bootstrap eşbütünleşme testine göre; yatay kesit bağımlılığı durumunda bootstrap süreciyle elde edilen kritik değerler kullanılmaktadır (Westerlund ve Edgerton, 2007:186-187). Testten elde edilen sonuçlar Tablo 3 te gösterilmektedir. Tablo 3. Panel Eşbütünleşme Test Sonuçları Sabitli Sabitli-Trendli 33

Test İstatistik Asimptotik p-değeri Bootstrap p-değeri İstatistik Asimptotik p-değeri Bootstrap p-değeri LM N -0.355 0.639 0.809 4.023 0.000 0.129 Not: Bootstrap olasılık değerleri 1.000 tekrarlı dağılımdan elde edilmiştir. Tablo 3 deki sonuçlar incelendiğinde gerek sabitli gerekse sabitli-trendli modelde testin bootstrap olasılık değerleri 0,05 ten büyük olduğu için H 0 hipotezi reddedilememekte ve seriler arasında eşbütünleşme ilişkisinin olduğu görülmektedir. 6. Uzun Dönem Eşbütünleşme Katsayılarının Tahmin Edilmesi Yatay kesit bağımlılığı ve eşbütünleşme ilişkisi tespit edilmiş olan modele ait uzun dönem eşbütünleşme vektörü Peseran (2006) tarafından geliştirilen CCE (Common Corrolated Effects) tahmincisi ile tahmin edilmiştir. Uzun dönem eşbütünleşme katsayılarının tahmin edilmesini sağlayan CCE tahmincisi N, T olduğunda tutarlıdır ve asimptotik dağılım gösterir (Pesaran, 2006: 969). CCE tahmincisi, eşitlik (13)'deki doğrusal panel veri modeline göre oluşturulmuştur. y d x e i 1,2,., N t 1,2,., T ' ' it i t i it it (13) nolu eşitlikte d t, nx1 boyutlu gözlemlenebilir ortak etkiler vektörü (d t = d 1t, d 2t,. d nt gibi sabit veya mevsimsel kuklalar). x it ise, kx1 boyutlu gözlemlenen bireysel spesifik regresör vektörüdür. e f ' it i t it (14) nolu eşitlikte f t, mx1 boyutlu gözlemlenemeyen ortak etkiler vektörü, ε it ise bireysel spesifik hatadır (Pesaran, 2006: 971; Pesaran ve Tosetti, 2011: 183). Peseran, panel veri analizlerinde uzun dönem eşbütünleşme katsayılarının tahmin edilebilmesinde CCEMG (Common Corelated Effects Mean Group) ve CCEP (Common Corelated Effects Pooled) olmak üzere iki tahminci geliştirmiştir. CCEMG tahmincisi her bir yatay kesit için uzun dönem eşbütünleşme katsayılarını eşitlik (15) ile hesaplar. N 1 âmg N âi i 1 (15) nolu eşitlikte â i her bir yatay kesitin bireysel eğim katsayısı için CCE tahminini verir. (13) (14) (15) 34

' 1 D â X M X X M y ' i i i i D i ' ' y y, y,.., y X ( X, X,.., X ) i i1 i2 it i i1 i2 it 1,,., M I D D D D D d d d D T 1 2 T CCEMG tahmincisi, her bir yatay kesite ait katsayıların aritmetik ortalamasını alarak uzun dönem eşbütünleşme katsayılarını hesaplar. CCEP tahmincisi ise her bir yatay kesit birimi için eğim katsayıları (β i ) aynı olduğunda (β i = β) (sabit etkiler veya havuzlanmış), yatay kesitler üzerine gözlemlenebilir ortak etkilerin havuzlanmasından dolayı daha etkili sonuçlar ortaya koymaktadır. β'nın havuzlanmış tahmincisi CCEP, (16) nolu eşitlikte olduğu gibi tanımlanır (Pesaran, 2006: 982-986; Pesaran ve Tosetti, 2011: 185): N 1 N ' ' P i M D i i M D i i 1 i 1 â X X X y Tablo 4'den izlenebileceği gibi; CCE tahmincisinden elde edilen EXP ve FDI değişkenlerine ait uzun dönem eşbütünleşme katsayılarının, beklentilere uygun işaret aldıkları ve istatistiki olarak anlamlı oldukları görülmektedir. Bu sonuçlara göre, AB ülkelerinde ihracat ve doğrudan yabancı yatırım değişkenleri uzun dönemde kadın istihdamını olumlu etkilemektedir. AB ülkelerinde ihracat düzeyindeki 1 birimlik artış kadın istihdamını 0,01 artırırken doğrudan yabancı yatırımlardaki 1 birimlik artış ise kadın istihdamını 0,004 kadar artırmaktadır. Tablo 4. CCE Tahmincisi Test Sonuçları Seriler Katsayılar EXP 0.010 (0.018) FDI 0.004 (0.031) Not: Test sonuçlarına göre ( ) standart hata katsayılarını göstermektedir. dir. (16) 35

Sonuç Bu çalışmada, AB ülkelerinde ihracat ve doğrudan yabancı yatırımların kadın istihdamı üzerindeki etkisi, 1987-2014 dönemi yıllık verileri kullanılarak, dinamik panel veri analiz teknikleri ile incelenmiştir. Oluşturulan modelde, değişkenler arasında eşbütünleşme ilişkisinin var olduğu tespit edilmiş ve buna dayanarak değişkenler arasındaki uzun dönemli ilişki tahmin edilmiştir. Temel modelin tahmininden elde edilen sonuçlara göre; AB ülkelerinde ihracat ve DYY değişkenleri ile kadın istihdamı arasında pozitif yönlü bir ilişki vardır. Buna göre gerek ihracat gerekse DYY lerdeki bir artış kadın istihdamını olumlu etkilemektedir. Bu ülkelerde ihracat düzeyindeki 1 birimlik artış kadın istihdamını 0,01 artırırken, DYY deki 1 birimlik artış ise kadın istihdamını 0,004 kadar artırmaktadır. Teorik beklentilere uygun olarak elde edilen bu sonuçlar, kadınların işgücüne katılımı ya da kadın istihdamının artırılması açısından AB ülkelerinde ihracatın doğrudan yabancı yatırımlara göre daha etkin olduğunu göstermektedir. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre, AB ülkelerinde kadın istihdamının artırılabilmesi için hükümetlerin öncelikle ihracatta vergi indirimi, girdi teşvikleri gibi ihracatı teşvik edici politikalara önem vermeleri gerekir. Ayrıca uluslararası piyasalarda ihracatçıların rekabet gücünü artıracak politikalar belirlenmeli ve ülke içinde üretilen katma değeri yüksek ürünlerin üretim ve ihracatı kolaylaştırılmalıdır. Küreselleşmenin bir parçası olan DYY da, AB ülkelerinde kadın istihdamının artırılmasında önemli bir etkendir. Ancak ülkeye gelen yabancı sermayenin, yerli bir firmayı devralması ya da o firmaya ortak olması değil, yapılan yabancı yatırımın yeni istihdam alanları yaratacak; yeni üretim birimleri ve tesisler kurulması şeklinde olması gerekir. 36

Kaynakça Alter, R. (1994), Foreign Investment: Engine For Employment?, Organisation For Economic Cooperation and Development, The OECD Observer. Paris: Oct/Nov Iss. 190. Baltagi, B. H. (2008), Econometric Analysis of Panel Data (Fourth Edition). West Sussex: John Wiley & Sons. Başlevent, C. ve Onaran, Ö. (2004), The Effect of Export-Oriented Growth on Female Labor Market Outcomes in Turkey, World Development, 32(8), 1375-93. Braunstein, E. (2002), Gender, FDI, and Women s Autonomy: a Research Note on Empirical Analysis, In conference on Global Labor Standards and Living Wages, Political Economy Research Institute, University of Massachusetts, http://www.peri.umass.edu/fileadmin/pdf/working_papers/working_papers_1-50/wp49. pdf (Erişim,13.04.2016). Breusch, T.S. ve Pagan, A.R. (1980), The Lagrange Multiplier Test and Its Applications to Modelspecification Tests in Econometrics, Review of Economic Studies, 47(1), 239-53. Çağatay, N. ve Berik, G. (1990), Transition to ExportLed Growth in Turkey: Is There a Feminization of Employment?, Review of Radical Political Economics, 22(1), 115-134. Ecevit, Y. (2010), İşgücü Piyasasında Toplumsal Cinsiyet Eşitliği El Kitabı. Ankara: Pelin Ofset. EUROSTAT (2016), http://ec.europa.eu/eurostat/data/database (Erişim, 05.04.2016). Fu, X., ve Balasubramanyam, V. N. (2004), Exports, FDI, Growth of Small Rural Enterprises and Employment in China, ESRC Centre for Business Research, University of Cambridge. Göçer, İ., Mercan, M. ve Peker, O. (2013), İhracat, Doğrudan Yabancı Yatırımlar ve İşsizlik: Türkiye Örneği, Business and Economics Research Journal, 4(1), 103-120. Guloglu, B. ve Ivrendi, M. (2010), Output Fluctuations: Transitory or Permanent? The Case of Latin America, Applied Economics Letters, 17, 381-386. Hadri, K. ve Kurozumi, E. (2012), A Simple Panel Stationarity Test in the Presence of Serial Correlation and a Common Factor, Economics Letter, 115, 31-34. Karluk, R. (2009), Cumhuriyetin İlanından Günümüze Türkiye Ekonomisi nde Yapısal Dönüşüm, 12. Baskı, İstanbul: Beta Yayınevi. 37

Karpat Çatalbaş, G. (2015), Kadınların İşgücüne Katılımını Belirleyen Faktörlerin Belirlenmesi: Panel Veri Yaklaşımı" KAÜ İİBF Dergisi, 6(10), 249-280. Kelley, J. E. (2008), Trends in Women s Labor Force Particitation in Australia: 1984-2002, Social Science Research, 37(1), 287-310. KEİG (2013), Türkiye de Kadın Emeği ve İstihdamı, Sorun Alanları ve Politika Önerileri, İstanbul. Kongar, E. (2005), Importing Equality or Exporting Jobs?: Competition and Gender Wage and Employment Differentials in U.S. Manufacturing, Department of Economics, University of Utah Working Paper No. 2005-13. Kucera, D. (2001), Foreign Trade of Manufactures and Men and Women s Employment and Earnings in Germany and Japan, International Review of Applied Economics, 15(2), 129-49. Menyah, K., Nazlıoğlu, Ş. ve Wolde-Rufael, Y. (2014), Financial Development, Trade Openness and Economic Growth in African Countries: New Insights from a Panel Causality Approach, Economic Modelling, 37, 386-394. Mercan, M. (2014), Feldstein-Horioka Hipotezinin AB-15 ve Türkiye Ekonomisi için Sınanması: Yatay Kesit Bağımlılığı Altında Yapısal Kırılmalı Dinamik Panel Veri Analizi, Ege Akademik Bakış, 14(2), 231-245. Nordas, H.K. (2003), Is Trade Liberalization a Window of Opportunity for Women? Staff Working Paper ERSD-2003-03, WTO. Nowbutsing, B. M. ve Ancharaz, V. (2011), Trade, Employment and Gender: Case Study of Mauritius, http://www.oecd.org/site/tadicite/48735530.pdf (Erişim, 24.04.2016). Özler, S. (2000), Export Orientation and Female Share of Employment: Evidence from Turkey, World Development, 28, 1239-1248. Pesaran, H. M. (2004), General Diagnostic Tests for Cross Section Dependence in Panels, University of Cambridge Working Paper, 0435. Pesaran, M. H. (2006), Estimation and Inference in Large Heterogeneous Panels with a Multifactor Error Structure, Econometrica, 74(4), 967-1012. Pesaran, M. H. ve Tosetti, E. (2011), Large Panels with Common Factors and Spatial Correlation, Journal of Econometrics, 161, 182-202. 38

Pesaran, M. H., Ullah, A. ve Yamagata, T. (2008), A Bias-Adjusted LM Test of Error Cross Section Independence, The Econometrics Journal, 11(1), 105 127. Pradhan, J. P. (2006), How Do Trade, Foreign Investment and Technology Affect Employment Patterns in Organized Indian Manufacturing?, Indian Journal of Labour Economics, 49(2), 249-72. Seyidoğlu, H. (2007), Uluslararası İktisat, 16. Baskı, No:22, İstanbul: Güzem Yayınları. Siegmann, K. A. (2006), Globalisation, Gender, and Equity-Effects of Foreign Direct Investment on Labour Markets in Rural Indonesia, Intervention: Journal Of Economics/Intervention: Zeitschrift fur Okonomie, 3(1), 113-30. TÜİK (2016), İşgücü İstatistikleri, http://www.tuik.gov.tr/pretablo.do?alt_id=1007 (Erişim, 10.04.2016). UN (2011), Gender Equality & Trade Policy http://www.un.org/womenwatch/feature/tr ade/gender_equality_and_trade_policy.pdf (Erişim, 10.04.2016). UNRISD (2005), Gender Equality: Striving for Justice in an Unequal World. Policy Report on Gender and Development: 10 year after Beijing. Geneva: United Nations Research Institue for Social Development. Vacaflores Rivero, D. E. (2007), Capital Flows to Latin American Countries: Effects of Foreign Direct Investment and Remittances on Growth and Development, Doctoral Dissertation, Texas A&M University http://oaktrust.library.tamu.edu/bitstream/handle/1 969.1/Etd-Tamu1475/Vacaflores-Rıvro-Issertatıon.pdf?sequence=1(Erişim,12.04.2016) Villarreal, A. ve Yu, W. H. (2007), Economic globalization and women's employment: the case of manufacturing in Mexico, American Sociological Review, 72(3), 365-389. Wamala, S. ve Kawachi, I. (2007), Globalization and Women s Health, in Globalization and Health (Ed. S. Wamala, I. Kawachi), Oxford University Press. Westerlund, J. ve Edgerton, D.L. (2007), A Panel Bootstrap Cointegration Test, Economic Letters, 97, 185-190. Wood, A. (1991), North-South Trade and Female Labour in Manufacturing: An Asymmetry, The Journal of Development Studies, 27(2), 168-89. Wood, A. (1994), North-South Trade, Employment, and Inequality: Changing Fortunes in a Skill-Driven World, Oxford: Oxford University Press. 39

Avrupa Birliği Ülkeleri nde İşsizlik Tuzağının Dinamik Panel Veri İle Analizi M. Akif ARVAS Zafer KANBEROĞLU Özet Ekonomi tarihinde işsizlik daima dünya ekonomilerinin çözmesi gereken önemli problemlerinden birisi olmuştur. İşsizlikle mücadele için toplumlar gelişmişlik ölçüleri doğrultusunda olanaklar sağlayarak işsiz bireyleri korumaya çalışırlar. Söz konusu olanaklar bazen çalışma karşılığında sağlanan kazançları aşabilir. Bu durum özellikle gelişmiş ülkelerde gözlemlenebilir. İşsizlik fonlarından sağlanan gelirin, bireyin çalışıyorken elde ettiği gelirden büyük olması durumunda, işsizlik tuzağı ortaya çıkar. Bu tuzak bugün özellikle işsizlik kazançlarının yüksek olduğu AB gibi gelişmiş ülkelerde önemli bir problem haline gelmiştir. Bu çalışma kapsamında dinamik panel veri analizi yardımıyla Avrupa Birliği Ülkeleri nde işsizlik tuzağı kavramı analiz edilmiştir. Analiz sonuçlarına göre işsizlik sigortasındaki atışlar işsizlik oranlarını artırmaktadır. Anahtar Kelimeler: İşsizlik tuzağı, AB, Dinamik Panel Veri Analizi JEL Kodları: E23, J33, C34 40

The Analysis of Unemployment Trap in the European Union Countries by Dynamic Panel Data Analysis Abstract Throughout the history of economics, unemployment has always been a fundamental problem to be solved for the world economies. To fight against unemployment, societies make efforts to protect unemployed individuals in accordance with their development phases. This phenomenon is more likely to be seen in developed economies. Unemployment trap occurs when benefits from an unemployment fund exceeds incomes from when a person becomes employed which case has been a vital problem in the high income economies such as Eurozone countries. This study aims to analyze the unemployment trap fact in the EU area employing dynamic panel data analysis. According to the results, a positive correlation is found between unemployment insurance and unemployment rate. Keywords: Unemployment Trap, EU, Dynamic Panel Data Analysis JEL Codes: E23, J33, C34 41

Giriş Dünya ekonomilerinin temel iktisadi problemlerinden biri işsizlik olarak ifade edilmektedir. Söz konusu problem gelişmiş ülkeler içinde belirli dönemlerde şiddetli bir şekilde etkisini hissettirmektedir. İşsizlik bir problem olarak gözükmesine karşın bazen de bireylerin faydalanmak istediği bir duruma dönüşebilir. Özellikle gelişmiş ülkelerde işsiz kalındığında sağlanan getirinin çalışırken elde edilen getiriden fazla olması durumunda, çalışma yerine çalışmamayı tercih etme daha rasyonel gözükmektedir. Örneğin düşük nitelikli işçilerin, çocuk yardımı ve işgücünden yüksek vergi alınması gibi nedenlerden dolayı yeni iş bulma istekleri zayıflayabilmektedir. Dolayısıyla çalışırken düşük ücret alan kişiler iş bulma konusunda çok hevesli olmayabilirler. Bu durum işgücünün işsiz kalması olarak tanımlanan işsizlik tuzağının ortaya çıkmasına neden olur. Ekonomide işsizlik tuzağının olup olmadığı ve varsa bu tuzağın işgücüne katılım oranına etkisi, emek politikalarına diğer yansımaları önem arz etmektedir. Bu çalışmada Avrupa Birliği ülkelerinde işsizlik tuzağının olup olmadığı panel veri metoduyla analiz edilmiştir. Çalışma; işsizlik tuzağı üzerine kuramsal çerçeve, literatür taraması, ekonometrik analiz ve sonuç kısmı ile tamamlanmaktadır. I. İşsizlik Tuzağı Gelişmiş ülkelerdeki yapısal işsizlik temel tartışma konularından biri düşük ücretli işlerdir. Söz konusu işleri yapan düşük ücretli işçiler çalışırken elde ettikleri kazançtan daha fazla gelir elde edecekleri işsizlik gelirleri arasında bir paradoks yaşarlar. İşsizlik tuzağı veya yoksulluk tuzağı olarak adlandırılan bu durumda potansiyel kazançlarından daha yüksek gelir elde ettikleri işsizlik durumunda, çalışmamayı tercih edebilmektedirler. İşsizlik tuzağı pek çok gelişmiş ülkenin yapısal işsizliğinin önemli bir nedeni olarak kabul edilmektedir. Düşük ücretliden alınan yüksek vergiler ve işsizlik maaşı, işsizlik sigortası ve diğer işsizlik getirileri gibi faktörler kişileri çalışmaktan alıkoyabilmekte ve işsizlik tuzağının derinleşmesine neden olabilmektedir. Söz konusu tuzaktan kurtulmak için düşük ücretli işsizliğin azaltılması bir yol olarak benimsenmektedir (Pedersen, 2001). İşsizlik tuzağı konusunda hane halkı ve bireyler üzerine yapılan değerlendirmelere göre işsizlikten, işe dönmeyi harcanabilir gelir düzeyi belirler. 42

Tablo 1. Düşük ücretlilerde vergi oranı göstergeleri, 2005-2013 (%) Emek İşsizlik Tuzağı Düşük ücret Düşük ücret maliyetleri üzerinde vergi tuzağı-çocuksuz tek kişi tuzağı-iki çocuklu tek takozu çalışan eş 2005 2013 2005 2013 2005 2013 2005 2013 EU-28 40.5 39 70.6 75 44.5 49.3 56.3 60.2 EU-19 42.6 41.7 76.1 76.9 43.6 49.3 51.8 56.9 Belçika 49.3 50 85.2 93.4 57 59.5 45 47.9 Bulgaristan -36.3 33.6 77 81.6 21 21.6 33 31.8 Çek 42.0 39.4 65.7 80.1 34 48.5 49 93.1 cumhuriyeti Danimarka 38.9 36.6 91.5 89.8 77 74.4 96 94.8 Almanya 47.3 45.1 74.4 73 53 57.3 81 86.9 Estonya 38.1 38.8 64.3 63.7 26 24.2 22 23.5 İrlanda 16.8 21.5 74.2 74.5 49 49.1 74 72.3 Yunanistan 35.4 37.1 55.5 50.8 41 23 16 15.5 İspanya 35.7 37.2 80.2 81.7 25 29.9 16 14.3 Fransa 46.4 45.6 81.6 77.3 36 50.1 58 74.1 Hırvatistan 35. 95. 30. 20 İtalya 42.5 44.9 72 79.7 34 39.2-9 6.5 Kıbrıs 11.9 12 61.5 61.5 60 60 110 115 Letonya 41.8 43.1 87.8 89.4 32 32.4 79 61.2 Litvanya 42.6 39.5 80.7 64.4 36 26.7 48 85.2 Lüxemburg 28.7 30.1 86.1 86.5 53 57.9 113 108.2 Macaristan 43.1 49 62.4 78.8 31 37.5 71 31.8 Malta 17.9 19.2 60.3 56 20 22.5 31 30.2 Hollanda 41.6 32.3 79.9 83.8 69 72.3 76 63.1 Avusturya 43.3 44.6 67.1 67.8 36 42.2 66 95.5 Polonya 37.5 34.8 83 79.9 65 61 85 64.7 Portekiz 32.1 35.2 81 79.9 21 28.3 69 23.6 Romanya 42.4 43.5 61 52 30 31 17 34.4 Slovenya 41.8 38.5 82.6 89.8 51 48.5 76 57.8 43

Slovakya 34.8 38.5 42.8 44.3 22 26.2 42 47.6 Finlandiya 39.5 37.6 77.8 75.6 61 55.6 100 100 İsveç 46.6 40.9 87.1 71.3 57 40.6 92 72.9 İngiltere 30.5 26.8 68.1 62.7 58 48.3 80 80.5 İzlanda 28.2 29.8 66.7 86.2 46 50.8 55 65.5 Norveç 34.2 34.1 74.8 75.9 37 33.9 100 92.5 İsviçre 18.9 19.4...... Türkiye 41.9 35.4...... Japonya 26.5 30.3 57.4 46.1 53 62.1 95 94.4 ABD 27.6 29.4 70.4 69.5 28 28.3 51 74.4 Kaynak: Eurostat Belirli bir dönem çalışmayan bireylerin katlandığı ücret kayıpları kalıcıdır, ortalama ücret oranı işsizlik sonrasında beklenen ücretin altında kalır. Söz konusu ücret kaybı işçi-işveren arasında düşük kalite eşleşmesine neden olmaktadır. Bu düşünceye göre işsizlik tuzağının önemli nedenleri arasında vergi takozu bulunmaktadır (Diaddio, 2002). Tablo 1 de vergi takozu değerleri yer almaktadır. Vergi ve sosyal güvenlik ödemelerinin, ücret üzerindeki oluşturduğu toplam yük veya çalışan başına devlete ödenen vergi ile sosyal güvenlik kesintisinin toplamı vergi takozu olarak ifade edilebilir. 28 AB ülkesi için vergi takozu 2013 de %39 dur. Düşük gelirli üzerinde en fazla vergi yükü 2013 de Belçika, Fransa, Almanya, İtalya, Avusturya, Romanya, Letonya ve İsveç te (%40 üzerinde) kaydedilmiştir. Diğer taraftan düşük gelirli üzerinde en düşük vergi yükü Malta, İrlanda, İngiltere de (%30 altında) kaydedilmiştir. AB üyeleri arasında 2005-2013 döneminde düşük gelirliler için vergi yükü gelişimine ilişkin farklı bir örnek olmamıştır (15 üyede vergi yükü artmış, 12 sinde düşmüştür). En büyük azalma Hollanda (%9,3) ve İsveç te (%5,7) kaydedilmiştir. Tablo 2 de brüt gelir oranına uygulanan vergi oranına ilişkin bilgi verilmektedir. Bu oran 28 AB üyesinde 2005-2013 arasında ortalama %4,4 artmıştır. En büyük azalış Litvanya (%16,3) ve İsveç te (15,8) kaydedilirken, en büyük artış Macaristan (%16,4) ve Çek cumhuriyetinde (%14,4) kaydedilmiştir. Tablo 1 de işsizlik tuzağına ilişkin oranlara bakıldığında bazı ülkelerde artış (Belçika, Bulgaristan, Çek Cumhuriyeti, İtalya gibi), bazı ülkelerde azalış (Yunanistan, Fransa, İsveç gibi) yaşanmıştır. İşsizlik tuzağının doğru bir şekilde tespitinde emek maliyet bileşenlerinin tespiti gerekmektedir. Söz konusu bileşenler şekil 1 de verilmiştir. 44

Şekil 1. Emek Maliyet Bileşenleri Emek maliyetleri Vergiler (gelir vergisi vb) Brüt ücret İşçi tarafından ödenen sosyal katkılar İşveren tarafından ödenen sosyal katkılar Net kazançlar (aile yardımları dâhil ) Diğer maliyetler a) Vergiler b) Eğitim maliyetleri c) Diğer maliyetleri (işe alım maliyeti, iş giysisi maliyeti vb) Kaynak: Eurostat Şekil 1 e göre emek maliyeti bileşenleri içerisinde brüt ücret (gelir vergisi, işçi tarafından ödenen sosyal katkılar, aile yardımları) ile işveren tarafından ödenen sosyal katkılar ve diğer maliyetler (eğitim ve işe alım maliyeti gibi) yer almaktadır. Emek maliyeti unsurları, işsizlik tuzağı üzerinde farklı etkiler meydana getirebilmektedir. İşsizlikten istihdama dönüldüğünde elde edilen net gelirdeki artış ile brüt gelir arasındaki farklılık olarak tanımlanan ve brüt gelirin yüzdesi olarak ifade edilen işsizlik tuzağının dönüşüm olasılığına ilişkin farklı durumlar aşağıda şekil 2 de ifade edilmektedir. 45

Şekil 2. İşsizlik Tuzağı Dönüşüm Olasılıkları 1. Dönem Sonu 2. Dönem a) Beşeri sermaye b) Pazarlık c) Tesadüfi işlem maliyetleri d) İstihdam kararı Başlangıç istihdam θ 1-α µ Başlangıç istihdam Başlangıç işsizlik β Başlangıç işsizlik 1-µ Tuzaklanmış istihdam Tuzaklanmış işsizlik δ 1-α α 1-α Tuzaklanmış istihdam Tuzaklanmış işsizlik Kaynak: Merkl and Snower (2008) Şekil 2 ye göre işsizlik tuzağı dönüşümü iki evrede incelenmektedir. İlk evrede beşeri sermaye oluşumu, iş pazarlığı, tesadüfi işlem maliyeti ve istihdam kararına giden bir süreç yaşanır. İkinci evrede ise başlangıçta var olan duruma göre paralel veya tersi gelişmeler yaşanır. Bireylerin çalışırken aldıkları ücretler onları tatmin edecek düzeyde olmaya devam eder veya düşük gelirli bireylerin ücretlerindeki vergi oranları yükseltilmezse kişiler istihdam etmeye devam eder, aksi durumlarda işsizlik tercih edilir duruma gelir. Veya tuzaklanmış işsizlik (trapped unemployment) iş gelirleri cazip hale gelirse, istihdama dönüşebilir. II. Kuramsal Çerçeve Pedersen ve Smith (2001) işsizlik tuzağına ilişkin teorik çerçeveyi emek arzı teorisi (labour supply theory) ve araştırma teorisi (search theory) kapsamında ele almaktadır. Söz konusu analizlerde kilit değişken olarak net tazminat oranı (net compensation rate) kabul edilmektedir. Net tazminat oranı işsizlik sigortası faydası toplamına ilişkin bilgiler vermektedir. Geleneksel olarak, araştırma teorisi işsizlik sigortası sisteminde ham brüt tazminat oranı tanımı kabul edilmektedir. Bununla birlikte artan oranlı gelir vergisi, sosyal transfer testinin varlığı ve sabit iş maliyetleri, net tazminat oranı ile işsizlik sigortası tazminat oranın farklı olabileceğini belirtmektedir. 46

Pedersen ve Smith (2001) analizinde bireysel net tazminat oranını kullanmaktadır. Toplam net tazminat oranı ( δ ) ile gösterilmektedir. İşsizlik ve çalışma saati h = 0 olursa ( δ ), çalışma saati ile harcanabilir gelir arasındaki oran olarak tanımlanır. Harcanabilir gelire kıyasla, standart tam gün çalışma saati (h*) ile gösterilir. İş saati (h) haftalık olarak tutulduğu zaman harcanabilir gelir D(h) ile gösterilir. D(h), haftalık h saat çalışılan sosyal gelir transferlerini kapsayan vergi sonrası net gelirdir. Birey çalışmazsa, harcanabilir gelir D(0) ile ifade edilir. Hane halkında harcanabilir gelire katkı yapan çok fazla birey olabilir, fakat analizi daha basite indirgemek için bunlar ihmal edilmektedir. Söz konusu durumu aşağıdaki denklemlerde görmek mümkündür: δ = D(0)/ D(h*) (1) D(0)= Y 0 +UI (0)+Tr (Y 0 +UI (0))- T (Y 0 +UI (0)) (2) D(h*)= Y 0 +wh*+ Tr (Y 0 + wh*)- T (Y 0 + wh*)-fc (3) Yukarıdaki denklemlerde Y 0 ücretsiz geliri, w saatte kazanç potansiyeli, UI(h) işsizlik sigortası faydalarını, Tr transfer fonksiyonu (sosyal refah, konut yardımları ve çocuk bakım yardımları) nu, T gelir vergisi fonksiyonunu, FC sabit iş maliyetini (genellikle ulaşım maliyeti ve çocuk bakım maliyetleri) ifade etmektedir. Yukarıda verilen tanımda, tazminat oranı δ 1 ise ve birey tam gün bir işe kıyasla tam gün işsizken daha yüksek net harcanabilir gelire sahip olursa işsizlik tuzağında olduğu kabul edilir (OECD, 1996). Bireysel tazminat oranı (δ) ölçüsünün hem istihdam hem de işsiz kişinin fiili veya gelecek emek piyasası davranışını etkilemesi beklenir. δ'nın etkisini analiz etmek için araştırmanın modelini, mobilitesini ve işsizlik deneyimini tahminleriz. Araştırma teorisinde, örneğin Mortensen (1977), işsizlik sigortası ödemelerinin sabit süreli ve istihdam sürecinin stokastik süreci modeline göre, işsizlik sigortası faydaları artarsa işsiz işçinin koruma ücreti artar. Bu sebeple, haftalık yapılan araştırmada işsiz olduğu gözlemlenen birey için, net tazminat oranı (δ)'nın, koruma ücretleri üzerinde pozitif etkiye, araştırma çabaları ve coğrafik mobilitenin diğer görünümleri veya diğer bölgeye hareketlenme isteği üzerinde negatif etkiye sahip olması beklenmektedir. Çünkü işsizlik sigortası üzerinde işsizliğe göre bir işten sağlanan fayda daha yüksek, tazminat oranından daha düşüktür. Aynı şekilde net tazminat oranının emek piyasası dışında nihai olarak program gelirini bırakma veya erken emekliliğe ilişkin adlandırma dönüşüm olasılığı üzerinde pozitif etkiye sahip olması beklenir. Pedersen ve Smith (2001) e göre iş araştırmasına katılan istihdam edilen bireyin, araştırma ve potansiyel mobilite üzerinde negatif etkisi olması beklenir. Daha yüksek net tazminat oranı (dolayısıyla işsizlik sigortası üzerinde olana göre fiili işten sağlanan daha düşük kazanç) daha büyük fiili işi bırakma olasılığı ve daha yüksek gönüllü işsiz olma durumu veya diğer bir iş için 47

coğrafik mobilizasyon olması öngörülmektedir. Ayrıca, işsizlik krizi ve belli bir yılda işsizlik olasılığı, net tazminat oranı il aynı yönlü ilişki içerisindedir. Pedersen ve Smith (2005) e göre yukarıdaki kuramsal açıklamalar kısa dönem ekonomik teşviklere beklenen tepkiler üzerine oluşturulmuştur. Bu teorilere yöneltilen eleştiri kısa dönem ekonomik teşviklerin sadece buna inanan bireyleri motive etmesine ilişkindir. Eğer bireyin uzun dönem planlama anlayışı varsa, söz konusu dönemde teşvik olmamasından dolayı gönüllü olarak istihdamı bırakmanın uzun dönemde irrasyonel olabileceği ifade edilmektedir. Çünkü beşeri sermayenin işsiz dönemlerde değeri düşme eğilimindedir. Dahası, emek piyasasında ücretlerde yukarı doğru hareketlilik vardır ve düşük ücret emek piyasasında çoğu işçi için kalıcı değildir. Ekonomik optimizasyon davranışları üzerine temellenen bu argümanların yanısıra, ekonomik fayda yerine sosyal fayda sağlayan işlerle ilgili ekonomik olmayan bir çok teşvik (iyi iş arkadaşlığı, sosyal çevre, kişisel ilişkiler, bireyin ve toplumun değer yargıları vb.) vardır. Bazı bireyler için, bu sosyal ve ekonomik olmayan faydalar ekonomik teşviklerin etkisini bozabilir. Bu sebeple, ekonomik teşviklerin etkisi, davranışlara ve bireyin sosyal değerlerine bağlı olabilir. Dahası, pek çok insan vergi ve teşvik sisteminin eksik bilgisinden dolayı tamamen rasyonel hareket etmeyebilir ve onlar bu teşvikleri hesaplamayabilirler. Nihai olarak, fayda sağlamak için kişinin işi olmalıdır. Bu sebeple, sadece ekonomik teşviklere göre tepki vermek tamamen serbest bir seçim değildir. III. Literatür Taraması İşsizlik tuzağı refah seviyesi yüksek toplumlarda gözlemlenen bir problemdir. Söz konusu tuzağın toplumlar üzerinde etkisine ilişkin çalışmalar sınırlı sayıdadır. Bu çalışmalardan biri Pedersen ve Smith e aittir. Pedersen ve Smith (2001), işsizlik tuzağında finansal engellerin sorun olup olmadığını Danimarka örneğinde incelemiştir. 1993-1996 döneminin ele alındığı, panel veri analizinin yapıldığı çalışmada işsizliğe kıyasla tam gün bir işte çalışılırsa erkeklerin %6 sı kadınların %13 ü düşük kullanılabilir net gelire sahip olurlar. Finansal teşvikler; iş araştırma yöntemleri, işsiz araştırma davranışları, işsizlik riski, işgücü dışı dönüşüm üzerinde analiz edildi. Çalışmada işsizlik gelirlerinin, kadınları işi bırakma konusunda daha istekli yaptığı sonucuna ulaşılmıştır. Picard (2001) benzer özelliklere sahip işçilerde optimal istihdam destekleri başlıklı çalışmasında istihdam tuzağının azaltılmasını simülasyon yöntemi ile incelemiştir. Daha düşük vasıflı işçiler için daha büyük vergi indirimleri uygulamasının istihdam desteği sağlayıp işsizlik tuzağına girmeyi engelleyeceği sonucuna ulaşmıştır. D Addio (2002), işsizlik tuzağının varlığını ve işsizlik tuzağının işsizlikten istihdama dönüşümünü Belçika örneğinde incelemiştir. 1993-1997 döneminin ele alındığı, panel veri 48

örneklem seçim modelinin uygulandığı çalışmada, uzun dönemli işsizlik tecrübesinin hem istihdama katılımı hem de bireyin kazancını olumsuz şekilde etkilediği sonucuna ulaşılmıştır. Honkanen vd. (2007) işsizlik tuzağını Finlandiya örneğinde incelemiştir. 1995-2007 döneminin ele alındığı çalışmada statik mikro simülasyon modeli JUTTA modelinin kullanılmış ve işsizlik tuzağı var iken kişi istihdam edilirse harcanabilir geliri anlamlı şeklide artmadığı sonucuna ulaşılmıştır. Merkl ve Snower (2008) işsizlik tuzağından kurtulma olgusunu Doğu Almanya örneğinde incelemiştir. 1991-2004 döneminin ele alındığı, ampirik analizin yapıldığı çalışmada, Doğu Almanya nın işsizlik tuzağının ekstrem bir örneği olduğu ve bu sorunun bölge genelinde eşitsizliklere neden olduğu sonucuna ulaşılmıştır. IV. Ekonometrik Yöntem AB içerisinde işsiz bireyleri korumak amacıyla uygulanan işsizlik sigortası politikasının üye ülkeleri, bireylerin çalışma isteklerini azaltarak işsiz kalmayı tercih etmeleri şeklinde tanımlanan işsizlik tuzağına düşürüp düşürmediğini tahmin etmek amacıyla, Alexiou ve Pitelis (2003) kullandıkları modelin, çalışmamıza uyarlanmış hali şu şekildedir: U c s X i 1,.., N ve t 1,.., T (4) it it it it v (5) it it it Yukarıdaki denklemlerde, i ve t alt simgeleri, sırasıyla, ülke ve zamanı ifade ederken, c modelin kesişim parametresini temsil etmektedir. U işsizlik oranını (%), ve tahmin edilecek parametreleri, s işsizlik sigortasını, X kontrol değişkenleri (minimum ücret, sosyal yardımlaşma harcamaları, GSYİH ve zaman kukla değişkenleri) vektörünü ve son olarak ise hata terimini göstermektedir. Diğer taraftan hata terimi içerisinde yer alan terimi bazı açıklayıcı değişkenlerle ilişkili olabilecek gözlemlenemeyen ve zamanla değişmeyen ülkeye has etkileri (idiosyncratic effects) tanımlamaktadır. En Küçük Kareler Yöntemi (EKK), açıklayıcı değişkenlerin hata terimi le ilişkili olmadıkları varsayımı altın etkinliği korumaktadır. Fakat aksi takdirde ( E( X u ) 0 ) açıklayıcı değişkenlerden bazıları hata terimi içerisinde yer alıp modelde açıkça belirtilmeyen değişkenlerden etkilenmiş olacaklardır. Bu durumda bazı açıklayıcı değişkenler içsel (endogenous) olarak belirlendikleri gibi EKK tahmincileri de tutarsız olacaklardır. Diğer yandan bağımlı değişken, kendi gecikmeli değerlerinden de etkilenebilir. Fakat statik modeller 49 i i

bu etkiyi göz ardı etmektedirler. Bundan dolayı hem içsellik sorununu aşmak hem de bağımlı değişkenin gecikmeli değerlerinin olası etkilerini tahmin edebilmek amacıyla daha esnek bir yöntem olan dinamik panel veri yöntemi benimsenmiştir. Dolayısıyla tahmin edilecek model; Uit c Ui, t 1 sit X it it i 1,.., N ve t 1,.., T (6) şeklinde yeniden düzenlenmiştir. Denklem (6) Uit, 1 bağımlı değişkenin gecikmeli değerini göstermektedir. Dinamik modellerde bağımlı değişkenin gecikmeli değeri ile hata teriminin ilişkili olması, EKK tahmincilerinin sapmalı ve tutarsız sonuçlar vermesine neden olmaktadır (Baltagi, 2005: 135). Söz konusu sorunları gidermek amacıyla dinamik panel tahminlerinde Genelleştirilmiş Momentler Metodu (GMM) önerilmiştir. Bu yöntem, uygulama kolaylığı ve tahmin için gerekli olan araç değişkenlere ilişkin nispeten basit varsayımlara dayandığından dinamik modellerin tahminlerinde yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. GMM yöntemine dayanan tahmin ediciler arasında Arellano ve Bond (1991) tarafından geliştirilen tahminci yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Fark GMM olarak bilinen bu yaklaşım, spesifik etki bileşenlerini gidermek için modeli değişkenlerin birinci farkları çerçevesinde ele almakta ve bağımsız değişkenlerin gecikmeli değerlerini Araç Değişken olarak kullanmaktadır (Dökmen, 2012: 46). Sonuç olarak yukarıdaki denklemin tahmininde Arellano-Bond yöntemi kullanılmıştır. Çalışmada 28 AB üye ülkesine 1 ait 2006-2015 dönemini kapsayan veri seti kullanılmıştır. Tüm veriler Avrupa İstatistik Ofisi (Eurostat) web sitesinden elde edilmiştir. Bağımlı değişken U yüzdesel olarak hesaplanmış yıllık ortalama işsizlik oranını temsil etmektedir. Bağımlı değişkenin gecikmeli ( Uit, 1) değeri modele açıklayıcı değişken olarak eklenmiş ve model dinamik bir yapıya dönüştürülmüştür. İşsizlik oranındaki cari dönemdeki değişimlerin aynı zamanda geçmiş dönemdeki oranlara da bağlı olduğu varsayılmaktadır. Bu özellikle doğal işsizlik oranının uzun dönem değerlerine inememesini etkileyen önemli bir faktör olabilir. Çalışmada işsizlik sigortası uygulamasının kadın ve erkek işsizliğini nasıl etkilediğini de ortaya 1 Avusturya, Almanya, Belçika, Birleşik Krallık, Bulgaristan, Çek Cumhuriyeti, Danimarka, Estonya, Finlandiya, Fransa, Hırvatistan, Hollanda, İrlanda, İspanya, İsveç, İtalya, Kıbrıs, Letonya, Litvanya, Lüksemburg, Macaristan, Malta, Polonya, Portekiz, Romanya, Slovakya, Slovenya ve Yunanistan. 50

koyabilmek için toplam işsizlik oranı yanı sıra, kadın işsizlik oranı (Fem_U) ve erkek işsizlik oranı (Male_U) ayrı ayrı bağımlı değişken olarak kullanılmıştır. İşsizlik yardımı (s), sosyal koruma amaçlı harcamaların yüzdesi olarak alınmıştır. Sosyal harcamalar ise Euro cinsinden hesaplanmakta ve sağlık yardımı, aile/ çocuk yardımı, ev yardımı ve işsizlik yardımları gibi harcama kalemlerini içermektedir. İşsizlik sigortasından yardım rakamları önemli ölçüde eksik olduğu için bu harcamaların toplam harcamalar içerisindeki payı bir araç değişken olarak alınmıştır. Sonuç olarak, işsizlik sigortasından ödenen miktarın artması bireylerin boş zaman talebini artırıp veri ücret düzeyinde işsiz kalmayı tercih etmelerine sebep olabileceğinden bu değişkenin katsayısının beklenen işareti pozitiftir. Kontrol değişkenlerinden w, ülkeler arasındaki fiyat farklılıklarının etkilerini yok etmek amacıyla Satın Alma Gücü Paritesine (PPP) göre düzenlenmiş reel asgari ücretleri ifade etmektedir. Asgari ücretteki artışların, bireylerin çalışma talebini artırarak işsizliği düşürmesi beklenmektedir. Fakat diğer taraftan asgari ücret artışları işverenler açısından işgücü maliyetlerinde bir artış anlamına geleceği için işgücü taleplerini azaltabilir. Bu nedenle bu değişkenin katsayısının beklenen işareti pozitif veya negatif olabilir. Gayrisafi Yurtiçi Hâsıla (GDP), Euro cinsinden 2010 yılı sabit fiyatlarıyla ölçülmüştür. Milli gelirdeki artışların ülkenin üretkenlik potansiyelini artırarak işsizliği azaltıcı etkiler yapması beklendiğinden katsayının beklenen işareti negatiftir. Sosyal yardım harcamaları (sos) 2005 fiyatlarıyla kişi başına Euro cinsinden hesaplanmış ve devletlerin daha önce sayılan kesimlere yaptığı transfer harcamalarını içermektedir. Bu kalemdeki harcamaların artması işsiz bireylere daha çok transfer harcaması manasına geleceği için işsizlik üzerindeki beklenen etkisi negatiftir. Tablo 3. Tanımlayıcı istatistikler Değişken Gözlem Ortalama Standart Minimum Maksimum Adı Sayısı Sapma Değer Değer Zaman 290 2010.5 2.877246 2006 2015 U 290 9.024828 4.418677 2.3 27.5 Male_U 290 8.974828 4.571995 2.3 25.6 51

Fem_U 290 9.144138 4.603615 2.3 31.4 s 228 5.166491 3.137677 0.9 15.87 w 264 74.97045 11.75319 42.23 93.37 GDP 289 454686.5 702414.3 6080.6 2782595 sos 282 5469.546 3942.892 426.44 16561.08 id 290 16.03448 9.103339 1 31 Yukarıdaki tabloda modelde kullanılan bağımlı, bağımsız ve kontrol değişkenlerine dair betimleyici istatistikler sunulmaktadır. Tabloda bazı değişkenlere ait gözlem sayıları farklılık arz etmektedir. Bu durum bazı ülkelerde ilgili değişkene ait verilerin eksik olmasından kaynaklanmaktadır. Tabloda işsizliğin cinsiyete göre dağılımına bakıldığında 28 AB üye ülkesinde toplam işsizlik, ortalama olarak, %9.02 iken bu oran; erkeklerde %8.97 ve kadınlarda ise %9.14 olarak gerçekleşmiştir. Bu sonuca göre işsizlik kadınlarda daha yüksek düzeyde seyretmektedir. Hatta maksimum değerlere bakıldığında, yine, kadınlardaki en yüksek işsizliğin, erkeklerde görülen en yüksek işsizlik oranından daha fazla olduğu görüldüğü gibi (%31,4 e karşılık %25,6), ülkeler arasında önemli oranda minimum ve maksimum işsizlik oranlarında ciddi farklılıklar olduğu göze çarpmaktadır. Sonuç olarak diğer değişkenlerdeki benzer durumlar birlikte değerlendirildiğinde örneklemin heterojen bir karaktere sahip olduğu sonucu ortaya çıkmaktadır. Tablo 4. Korelasyon Matrisi tu s w gdp sos tu 1.0000 s 0.3898 1.0000 w -0.0785 0.2774 1.0000 gdp -0.0262 0.0834-0.0020 1.0000 sos -0.3661 0.3006 0.3527 0.2904 1.0000 Korelasyon matrisi tablosunda işsizlik sigortası değişkeni, işsizlik oranı (tu) ile pozitif bir korelasyona sahipken, diğer üç değişkenin işsizlik oranı ile negatif bir korelasyona sahip olduğu görülmektedir. 52

V. Ekonometrik Bulgular Tablo 4 te işsizlik tuzağı modelinin tahmininde öncelikle toplam işsizlik oranı, daha sonra ise sırasıyla erkek ve kadın işsizlik oranı bağımlı değişken yapılmış ve işsizlik tuzağı modeli tahmin edilmiştir. Toplam işsizlik oranının bağımlı değişken olduğu (1) nolu sütun incelendiğinde, öncelikle, işsizliğin bir gecikmeli değeri cari yıl işsizlik oranında artışa yol açarken, iki gecikmeli değerinin azalışa yol açtığı görülmektedir (0,854 ve -0.288). Cari yıl işsizlik oranının geçmiş dönem işsizlik oranları ile olan etkileşimi bazı yazarlar tarafından (örneğin; Henry ve Snower, 1996: s. 11) Avrupa daki emek piyasalarındaki güçlü makroekonomik şoklar sonrası işsizlik oranlarındaki kalıcı dalgalanmaların belirlenmesinde kilit rol oynadığı şeklinde yorumlanmıştır. Analiz dönemi göz önüne alındığında, elde edilen negatif katsayılar, pozitif makroekonomik şokların emek piyasası üzerinde olumlu etkiler yaptığı şeklinde yorumlanabilir. İşsizlik sigortası değişkeninin katsayısı beklenildiği gibi pozitif ve katsayısı %1 düzeyinde istatistiki olarak anlamlı bulunmuştur. Buna göre işsizlik sigortasındaki 1 Euro lük bir artış işsizlik oranında, ortalama olarak %0,8 lik bir artışa yol açmaktadır. Bu sonuç, çalışmanın temel hipotezlerinden biri olan işsizlik sigortası uygulamasının atalete yol açıp işsizlik oranını artırarak ülkenin işsizlik tuzağına düşmesine neden olduğu hipotezini destekler niteliktedir. Diğer taraftan işsizlik sigortasının bir ve iki gecikmeli değerlerinin katsayıları negatif ve sadece bir gecikmeli değerinin katsayısı istatistiki olarak anlamlı bulunmuştur. Konuyla ilgili, emek piyasası standart modellerinde asgari ücretteki artışların düşük yetenekli işgücü arasında işsizliği artırdığı ifade edilmektedir. Diğer yandan asgari ücret artışları aynı zamanda işveren açısında emek girdisinin maliyetini artıracaktır. Modelde asgari ücretin işsizlik üzerine etkisine bakıldığında, kontrol değişkenlerinden ilki olan cari yıl asgari ücret (w) değişkeninin katsayısı pozitif (0.083) fakat istatistiki anlamlılığa sahip değildir. İstatistiki anlamlılık bir tarafa bırakıldığında, pozitif bir katsayı, asgari ücret artışlarının yukarıda sayılan mekanizmaları harekete geçirerek işsizliği artırmış olabilir. Yine, bir gecikmeli değerin katsayısı negatif (-0,094) ve istatistiki olarak anlamlı iken, iki gecikmeli değerin katsayısı pozitif fakat anlamsız bulunmuştur. Geriye kalan kontrol değişkenlerinden sosyal yardım harcamaları değişkenin katsayısı pozitif (0,007), Gelir değişkenin katsayısı negatif ve istatistiki olarak anlamsız iken katsayılarının işareti beklentiye uygun yönde çıkmıştır. Beklentiye uygun olarak, sosyal yardım amaçlı harcamalar, işsizlik sigortasına benzer etkiler yaparak işsizliği azaltırken, milli gelirdeki artışları ise işgücü talebini artırarak işsizliği azaltıcı etkiler oluşturmaktadırlar. 53

İşsizliğin cinsiyete göre dağılımına baktığımızda, cinsiyete göre ayrılımın yapılmadığı toplam işsizlik modelindeki etkilere benzer etkilerin ortaya çıktığını görmekteyiz. Her iki modelde de işsizlik sigortası politikası işsizlik oranlarını artırmaktadır fakat bu artışın erkek işsizlik oranı üzerine olan etkisi (1.255) kadın işsizlik oranı üzerine olan etkisinin (0.609) yaklaşık olarak iki katı kadardır (her iki katsayı %1 düzeyinde istatistiki olarak anlamlı bulunmuştur). İlaveten, diğer kontrol değişkenlerinin cinsiyete dayalı işsizlik oranları üzerine olan etkileri, toplam işsizlik oranı üzerine olan etkileriyle benzer yöndedir. Sadece sosyal yardım harcamalarının işsizlik oranı üzerin etkileri sınırlı düzeyde kalmıştır. Tablo 5. İşsizlik Tuzağı modeli tahmin sonuçları Değişken Toplam İşsizlik Erkek Kadın İşsizlik İşsizlik Oranı (Fem_U) (3) Oranı (TU) (1) Oranı (Male_U) (2) U(-1) 0.854*** (0.098) U(-2) -0.288*** (0.092) s 0.929*** (0.131) s(-1) -0.453*** (0.165) s(-2) -0.192 (0.211) 0.743*** (0.099) -0.309*** (0.095) 1.255*** (0.161) -0.571*** (0.208) 0.021 (0.271) 1.019*** (0.103) -0.308*** (0.090) 0.609*** (0.116) -0.283** (0.136) (-0.339)** (0.168) w 0.083 0.099 0.075 (0.068) (0.064) (0.045) w(-1) -0.094* -0.107* -0.061 (0.052) (0.063) (0.046) w(-2) 0.004 0.007 0.025 (0.045) (0.056) (0.040) sos 0.007 0.009 0.004 (0.006) (0.007) (0.005) 54

sos(-1) 0.006 0.003 0.008 (0.008) (0.001) (0.007) sos(-2) -0.001 0.001-0.001 (0.006) (0.008) (0.006) gdp -0.767* -0.590-0.782** (0.452) (0.557) (0.393) gdp(-1) 0.215 0.138 0.229 (0.326) (0.401) (0.285) gdp(-2) -0.168-0.128-0.236 (0.396) (0.454) (0.326) F-stat (14, 113) 28.36 23.57 28.60 Prob > F 0.000 0.000 0.000 N 127 127 127 Notlar: (1) Standart hatalar parantez içerisinde yer almaktadır. (2) ***, **, * sırasıyla %1, %5 ve %10 istatistiki anlamlılık düzeylerini ifade etmektedirler. (3) Toplam İşsizlik modeli için otokorelasyon testi (Arelano-Bond): AR(1) = -2.88 p=0.004 (Otokorelasyon yoktur) (4) Erkek işsizliği modeli için otokorelasyon testi (Arelano-Bond): AR(2) = -3.22 p=0.001 (Otokorelasyon yoktur) (5) Kadın işsizliği modeli için otokorelasyon testi (Arelano-Bond): AR(2) = -3.27 p=0.001 (Otokorelasyon yoktur) 55

VI. Sonuç İşsizlik fonlarından sağlanan gelirin, bireyin çalışıyorken elde ettiği gelirden büyük olması durumunda, işsizlik tuzağı ortaya çıkar. İşsizlik tuzağı, işsiz birey istihdam edildiği zaman sağlanan faydaları, işsizlik azalışını, sosyal güvenlik katkısını ve daha yüksek vergilendirilmiş brüt kazanç oranını ölçer. AB ülkelerinde işsizlik tuzağının ortaya çıkıp çıkmadığının tahminin yapıldığı bu çalışmada işsizlik tuzağı erkek, kadın ve tüm işsizler üzerinde analiz edilmiştir. Analize göre işsizliğin bir gecikmeli değeri cari yıl işsizlik oranında artışa yol açarken, iki gecikmeli değerinin azalışa yol açtığı görülmektedir (0,854 ve -0.288). Ekonometrik bulgulara göre işsizlik sigortasındaki 1 Euro lük bir artış işsizlik oranında, ortalama olarak %0,8 lik bir artışa yol açmaktadır. Bu artışın erkek işsizlik oranı üzerine olan etkisi (1.255) kadın işsizlik oranı üzerine olan etkisinin (0.609) yaklaşık olarak iki katı kadardır. Bu sonuç, çalışmanın temel hipotezlerinden biri olan işsizlik sigortası uygulamasının atalete yol açıp işsizlik oranını artırarak ülkenin işsizlik tuzağına düşmesine neden olduğu hipotezini destekler niteliktedir. İşsizlik tuzağına ilişkin yapılan çalışmaların sonuçları bir bütün halinde değerlendirildiğinde AB üyesi ülkelerde bu tuzağın önemli ölçüde varlığını gösterdiği tespit edilmiştir. Söz konusu sonuçlar D Addio (2002), Pedersen ve Smith (2002), Picard (2001) in sonuçları ile paralellik göstermektedir. Bu durum AB üyeleri adına şüphesiz üzerinde düşünülmesi gereken ciddi bir ekonomik problemdir. Bu sonuç, AB üyesi ülkelerde özellikle düşük ücretliler üzerinde uygulanan vergi oranlarının, işsizlik sigortası ödemelerinin ve çalışanlara ödenen ücretlerin ekonomik yapının dinamiğini canlı tutacak şekilde tekrar gözden geçirilmesinin gerekli olduğunu ortaya koymaktadır. 56

Kaynakça D Addio, A.C,I. De Greef and M. Rosholm (2002) Assessing Umenployment Traps in Belgium using Panel Data Sample Selection Models, IZA Discussion Papers,4. Merkl, C. and D. Snower (2008) Escaping the Unemployment Trap: The Case of East Germany, IZA Discussion Papers,3681. Pedersen, P. And N. Smith (2001) Unemployment Trap: Do Financial Disincicentives Matter?, European Sociological Review, Vol.18, 3, pp.271-288 Pedersen, P. (2005), Unemployment Traps-Marginal Groups in the Danish Labour Market, European Commission. Picard, P. (2001) Optimal Employment Subsidies to Heterogeneous Workers: Unemployment Trap, Job Additionality and Tax Rates Annales D Economie Et De Statistique, No: 62. Mortensen, D. (1977), Unemployment insurance and job search decisions, Industrial and Labor Relations Review, 30 (4), pp.505-517. OECD (1996), Employment Outlook, Paris Honkanen, P., M.Jantti ve J. Pirttila (2007), Alleviating unemployment traps in Finland: Can the efficiency-equity trade-off be avoided?, Labour Institute for Economic Research. Arellano, M. and Bond, S. (1991), Some Tests of Specification For Panel Data: Monte Carlo Evidence and An Application To Employment Equations, Review of Economic Studies, 58: 277 297. Baltagi, H. B. (2005), Econometric Analysis of Panel Data. Third Edition, England: John Wiley & Sons Ltd. Dökmen, G. (2012), Yolsuzlukların Vergi Gelirleri Üzerindeki Etkisi: Dinamik Panel Veri Analizi, Doğuş Üniversitesi Dergisi, 13(1): 41-51. 57

Henry, S.G.B. and Snower, D.J. (1996), Economic Policies and Unemployment Dynamics in Europe. Washington: International Monetary Fund. European statistics (Eurostat) (2016), http://ec.europa.eu/eurostat, Erişim Tarihi:1 Mayıs 2016. 58

İşsizlikte Histeri Etkisinin Kalman Filtresi Yaklaşımıyla İncelenmesi: Türkiye Örneği Kadir KARAGÖZ Taha Bahadır SARAÇ Özet Makroekonomik değişkenlerin kısa dönemde uzun dönem ortalama değerine dönmemesi histeri etkisi olarak tanımlanmaktadır. Bu çalışmada, Türkiye ekonomisinde histeri etkisinin işsizlik oranlarında geçerli olup olmadığının incelenmesi amaçlanmıştır. Kalman filtresi ve eşik değer regresyon yaklaşımlarının benimsendiği çalışmada (Ocak 2005-Mart 2016) Türkiye de işsizlik oranının bir dönem gecikmeli değerinin doğal işsizlik oranının bir dönem gecikmeli değerinin yaklaşık 2,42 birim üzerinde olduğu durumlarda Türkiye de histeri hipotezinin geçerli olmadığı sonucuna ulaşılmıştır Anahtar Kelimeler: Histeri Etkisi, İşsizlik, Kalman Filtresi, Eşik Değer Regrsyon, Türkiye Jel Kodları: E24, C32 59

The Investigation of Hysteresis in Unemployment by Kalman Filter Approach: The Case of Turkey Abstract In the short term, not returning to the long-term average values of macroeconomic variables is defined as the hysteresis effect. In this study, we have aimed to investigate whether the effect of the hysteria in Turkey's economy is valid in the unemployment rate. In the study which was done by The Kalman filter and threshold regression approaches, it was understood that the effect of hysteria in the unemployment rate in Turkey was not valid when one lag of unemployment rate is nearly 2,42 unit above the natural rate of unemployment in the period between 1950 and 2015. Keywords: Hysteresis Effect, Unemployment, Kalman Filter, Threshold Regression, Turkey Jel Codes: E24, C22 60

1. Giriş İşsizlik, karmaşık bir olgu olduğu ve sebep ve sonuçları açısından sadece ekonomi ile sınırlı kalmadığından ekonomi yönetimleri ve iktisatçılar tarafından öteden beri üzerinde durulan bir konu olagelmiştir. Özellikle 1970 lerdeki stagflasyon dönemiyle birlikte işsizliğin dinamiklerini anlamak konusunda teorik ve ampirik olarak bir yoğunlaşma gözlenmektedir. İşsizlik oranı en önemli makroekonomik göstergelerden biridir. Genel olarak işsizlik oranındaki yükselme, emek piyasasındaki arz ve talep dengesizliğinin sonucudur ve ekonomide bir daralmanın işareti olarak görülebilir. İşsizlik oranındaki artışın kalıcılığı (persistence) konusundaki teorik literatüre doğal oran 2 ve histeri hipotezleri olarak bilinen başlıca iki görüş hakimdir. Phelps (1967) ve Friedman (1968) tarafından geliştirilen doğal oran hipotezine göre işsizlik oranındaki değişiklikler bir uzun dönem dengesinden sapmalardan ibarettir. Kısa dönemdeki bu sapmalar, ekonominin arz yanlı unsurları tarafından belirlenen uzun dönem oranına tekrar yakınsamaktadır. Buna karşılık Blanchard ve Summers (1986), doğal işsizlik oranının önceki dönem oranlarına bağlı olduğunu, dolayısıyla ekonomik şokların işsizlik üzerinde kalıcı etkide bulunabileceğini ifade eden histeri hipotezini ortaya atmışlardır. Farklı yöntemler kullanılarak doğal oran ve histeri hipotezlerinden hangisinin geçerli olduğu gelişmiş ve gelişmekte olan birçok ülke için araştırılmıştır. Türkiye için de son onbeş yılda birçok çalışmada işsizlikte doğal oran ve histeri etkileri incelenmiş bulunmaktadır (bkz. 3. Bölüm). Bu çalışmada Yakup Küçükkale tarafından 2001 yılında yürütülen analiz esas alınarak, Türkiye de işsizlikte histeri etkisinin geçerliliği Kalman filtresi yöntemiyle incelenmektedir. Küçükkale nin çalışması hem Türkiye örneğinde konuyla ilgili ilk çalışmalardan biri olması hem de Kalman filtresi yaklaşımını kullanan tek çalışma olması bakımından önemlidir. Ancak, gerek işsizlik için kullanılan göstergenin zayıflığı, gerekse örneklem döneminin üzerinden uzunca bir zaman geçmiş olmasından hareketle, sözkonusu analizin yinelenmesinin yerinde olacağı düşüncesiyle bu çalışmaya girişilmiştir. 2. İşsizlikte Doğal Oran ve Histeri Etkisi Hipotezleri Her ne kadar işsizlikle ilgili tartışmaların tarihi daha eskilere dayansa da, konuyla ilgili çığır açan bir teori A. W. Phillips tarafından 1958 de ücretler ve işsizlik oranı arasındaki ilişkiyi açıklamak üzere ortaya atılan ünlü Phillips eğrisi hipotezidir. Samuelson ve Solow, Phillips 2 Doğal oran hipotezi NAIRU olarak da bilinmektedir. Ancak ikisinin aynı şey olmadığı yönünde görüşler de mevcuttur (bkz. Claar, 2005) 61

eğrisini enflasyon oranı ile işsizlik oranı arasındaki ilişkiyi içerecek şekilde dönüştürmüşlerdir (Büyükakın, 2008). Daha sonraları, Phillips eğrisi çerçevesinde ifade edilen enflasyon ile işsizlik arasındaki değiş-tokuş ilişkisinin kararlı olmadığı ortaya koyulmuş, eğrideki kaymalar beklentilerle açıklanmaya çalışılmıştır (Phelps, 1967; Friedman, 1968). Ancak bu açılım, işsizlik ile enflasyon arasında uzun dönemli bir ilişkinin bulunmadığı, dolayısıyla Phillips eğrisinin bir politika aracı olarak kullanılamayacağı iddiasını da beraberinde getirmiş, 1970 lerde dünya genelinde gözlenen stagflasyon (yüksek enflasyonla birlikte yüksek işsizlik) olgusu da bu iddiayı güçlendirmiştir. Phelps ve Friedman ın analizlerinde kullandıkları işsizlik oranı, doğal işsizlik oranı ile fiilî işsizlik oranı arasındaki farkın bir fonksiyonudur. Doğal oran hipotezi olarak bilinen bu görüşe göre, işsizlik oranı emek piyasasında geçerli olan sabit bir uzun dönem denge oranı civarında dalgalanır ve bir şok sonucu meydana gelen cari işsizlikteki doğal işsizlik (uzun dönem denge) oranından sapmalar uzun dönemde kaybolur. Buna göre işsizlik oranının hareketi uzun dönem ortalamasına dönüş eğilimi göstermektedir (Canarella vd., 2013). Sonraki yıllarda, çeşitli nedenlerden kaynaklanan yapısal değişime bağlı olarak doğal işsizlik oranının da değişebileceği görüşü ortaya atılmıştır (Phelps, 1994). Ancak yine de işsizliğin temel dinamiklerinin durağan olduğu, zaman içindeki kaymalara rağmen sürecin ortalamaya döndüğü fikri korunmuştur. Doğal oran hipotezine karşıt olarak Blanchard ve Summers tarafından geliştirilen histeri hipotezinde, bir uzun dönem dengesinin varlığı sorgulanmakta ve işsizlik oranındaki hareketlerin uzun dönemde bir kalıcılık (persistence) sergilediği vurgulanmaktadır (Canarella vd., 2013). Buna göre, ekonomik şokların neden olduğu uzun dönem işsizlik oranından sapmalar ortadan kalkmamaktadır. 3. İlgili Literatür Türkiye örneğinde işsizlikte histeri etkisi hipotezinin geçerli olup olmadığını araştırmak üzere bugüne kadar birçok ampirik araştırma yürütülmüştür. Bunların özet bir betimlemesi aşağıdaki tabloda verilmiştir. Tablo incelendiğinde, Türkiye de işsizlik oranında doğal oran histeri hipotezi araştırmasının son 15 yıl içinde ampirik olarak araştırma konusu olduğu, çalışmaların çoğunda yıllık verilerin kullanıldığı ve histeri hipotezinin geçerli olduğu sonucuna varıldığı görülmektedir. Zaman içinde ekonometrik analiz yöntemlerinin gelişmesine paralel olarak, konunun farklı ve güncel yöntemlerle ele alındığı göze çarpmaktadır. 62

Tablo 1. Türkiye de İşsizlikte Histeri Hipotezini İnceleyen Çalışmalar Çalışma Dönem Değişken Yöntem Sonuç Küçükkale (2001) 1950-1995 İş-Kur iş başvuruları (Yıllık, İş-Kur) Kalman filtresi Bazı dönemlerde histeri hipotezi geçerli Pazarlıoğlu Çevik (2007) ve 1988-2004 İşsizlik oranı (Altı aylık, TCMB) Ratchet Model Histeri hipotezi geçerli ADF, PP, KPSS, Barışık ve Çevik (2008) 1923-2006 İşsizlik oranı (Yıllık, Bulutay (1995), TÜİK) ZA, Bai-Perron, ARFIMA, Yarı parametrik Histeri hipotezi geçerli yöntemler, MLP Koçyiğit (2011) vd. 1923-2010 İşsizlik oranı (Yıllık, Bulutay (1995), TÜİK) ADF, modeli STAR Histeri hipotezi geçerli Güloğlu ve İspir (2011) 1988-2008 İşsizlik oranı (Yıllık, sektörel, TÜİK) ADF, I. kuşak panel birim-kök testleri, Carrioni-Silvestre vd. (2005) testi Yapısal kırılmalar dikkate alındığında doğal oran hipotezi geçerli Gözgör (2013) 2004-2011 İşsizlik oranı (Yıllık, bölgesel, TÜİK) Panel birim-kök testleri (Choi (2006), Lopez (2009)) Histeri hipotezi geçerli Doğrusal Akçay (2013) Ocak 2005 - Mayıs 2013 İşsizlik oranı (Aylık, TÜİK) olmayan birimkök testi Doğal oran hipotezi geçerli Caner - Hansen 63

Saraç (2014) 2005-2013 İşsizlik ve işgücüne katılım oranları (Aylık, TÜİK) ADF, PP, KPSS, Lee Strazicich, Caner - Hansen Histeri hipotezi geçerli Bayrakdar (2015) 2000-2013 İşsizlik oranı (Üç aylık, TÜİK) ADF, PP, KPSS, Lee - Strazicich Histeri hipotezi geçerli İşsizlik ve Özkan Altınsoy (2015) ve 1988-2014 istihdam (Yıllık, grubu cinsiyete oranı yaş ve göre, ADF, KSS, Fourier ADF, Fourier KSS Histeri hipotezi geçerli TÜİK) Yılancı (2009) 1923-2007 İşsizlik oranı (Yıllık, Bulutay (1995), TÜİK) Perron, ZA, LP, LM birim kök testleri Histeri hipotezi geçerli 4. Ekonometrik Analiz Daha önce de belirtildiği gibi bu çalışmanın amacı, Küçükkale (2001) den hareketle Türkiye de işsizlikte histeri etkisinin geçerliliğini araştırmaktır. Küçükkale (2001) de, işsizlik oranı için 1950 1995 yılları arasında İşkur a 3 yapılan iş başvurularının sayısı kullanılmıştır. Her ne kadar yazarın kendisi de çalışmasında bu göstergenin yetersizliğini itiraf etse de, [ç]alışmada üzerinde durulan konu, işsizliğin tam rakamlarını ya da tam yüzde dağılımını bilmeyi gerektiren bir konu olmaktan çok, işsizliğin seyrini, daha doğrusu doğal işsizlik oranı ile gerçekleşen işsizlik oranının aynı yönde hareket edip etmediklerini belirlemeye yönelik bir konu... olduğu düşüncesiyle bu göstergeyi kullanmanın herhangi bir sakıncası olmadığını belirtmektedir. Öncelikle öne sürülen gerekçenin zayıf olduğunu belirtmek gerekir. Her ne kadar çalışmanın konusunu sadece işsizliğin tam rakamlarını ya da tam yüzde dağılımını bilmeyi gerektiren bir konu oluşturmuyorsa da, bir değişkenin yaklaşık (proxy) olarak kullanılması için asıl 3 O zamanki adıyla İş ve İşçi Bulma Kurumu. 64

değişkenle yüksek derecede ilişkili ve onun zaman içindeki davranışının karakteristiklerine sahip olması gerekmektedir. Oysa, İşkur başvurularının Türkiye nin işsizlik oranını iyi bir şekilde yansıtmadığı söylenebilir. TÜİK (2007) belirtildiği üzere, bir kişinin işsiz sayılabilmesi için belirlenen 11 aktif veya pasif iş arama kanallarından en az birini kullanmış olması gerekmektedir ve İşkur bunlardan sadece biridir. Kaldı ki, İşkur a başvuruda bulunanların bir kısmının halihazırda bir işte çalışıyor olmaları da mümkündür. Bu durumda, İşkur başvuru sayısının işsizliğin göstergesi olarak kullanılmasının işsizlik oranının sapmalı olarak tahmin edilmesi anlamına geleceği açıktır. Diğer taraftan Kalman filtresi yaklaşımı, katsayıların zaman içinde değişimine izin vererek daha gerçekçi tahminler elde etmeye imkân veren bir yöntemdir ve bu yanıyla diğer yaygın olarak kullanılan yöntemlerden ayrılmaktadır. Bu durumda, zamanın ilişki biçiminde değişime yol açtığı kabul edildiğinde 1995 yılından bu yana Türkiye de işsizlik oranının doğasının değiştiği düşüncesi de makul karşılanabilir. Gerçekten de aradan geçen 20 yılda Türkiye de ekonomik ve sosyal anlamda önemli değişimler yaşanmıştır. Bunların işsizlik olgusu üzerinde de etkide bulunduğunu düşünmek akla uygundur. Bu nedenle Küçükkale (2001) nin analizini daha güncel verilerle, kısmen de olsa, tekrarlamanın yerinde olduğu düşünülebilir. 4.1. Veri ve Yöntem Türkiye de işsizlik ve istihdama ilişkin resmî istatistikler maalesef çok eskilere gidememektedir 4. Konuyla ilgili veriler Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından 1988 yılından itibaren düzenli olarak ve ILO standartları doğrultusunda uygulanan Hanehalkı İşgücü Anketi den (HİA) derlenmektedir. Her ne kadar ilk HİA 1966 yılında uygulanmışsa da 1966 1987 yılları arasındaki HİA lar düzensiz aralıklarla uygulanmıştır ve anketlerden elde edilen veriler birbiri ile tam olarak karşılaştırılabilir nitelikte değildir. 1988 1999 yılları arasında her yılın Nisan ve Ekim aylarında uygulanan anket, 2000 yılından itibaren aylık olarak uygulanmaya başlamıştır. Bununla birlikte, 2000 2004 yılları arasında anket sonuçları üçer aylık dönemler itibariyle ve yıllık olarak yayımlanmıştır. 2005 Ocak tan itibaren ise üç aylık hareketli dönemler esas alınarak her ay açıklanan sonuçlar, ilgili üç aylık dönemin ortasındaki ayın adıyla yayımlanmaktadır. 4 Bu kısımdaki TÜİK sistematiği ile ilgili bilgiler TÜİK (2007) den derlenmiştir. 65

2004 yılında HİA soru formunda yapılan revizyonla, soru sayısı AB mevzuatında yer alan değişkenlere ilişkin bilgileri derleyecek şekilde artırılırken referans haftasında işlerinin başında olmayan kişilerle ilgili kriterler de daha net tanımlanmıştır. İşsizlikle ilgili ampirik çalışmalarda 1988 den önceki yılları da kapsayan örneklemler kullanıldığında standart (ve tek) veri kaynağı Bulutay (1995) dir. Ancak, HİA sistematiğindeki küçük-büyük değişimlerden dolayı TÜİK in kendi verileri arasında dahi bazı alt dönemler itibariyle tam bir uyum bulunmazken Bulutay (1995) ın geçmişe dönük olarak yaptığı tahminlerle TÜİK in gerçek zamanlı HİA lardan elde ettiği tahminlerin kombinasyonundan oluşan bir veri seti ile çalışmanın yanıltıcı sonuçlar doğurması oldukça muhtemeldir. Bu nedenle bu çalışmada sadece TÜİK in tahminlerine dayalı olarak Ocak 2005 Mart 2016 dönemi aylık verileri kullanılmıştır. 4.2. Ekonometrik Analiz Sonuçları Çalışmada (2005:01-2016:03) dönemine ait mevsimsellik etkisinden arındırılmış işsizlik oranları (İSO), TÜFE (2003=100) ye göre hesaplanmış enflasyon oranları (ENFO) serileri kullanılmıştır. Serilerin oluşturulmasında TÜİK (Türkiye İstatistik Kurumu) veri tabanından yararlanılmıştır. Çalışmada kullanılan değişkenlere ait seriler oluşturulduktan sonra söz konusu değişkenlere ait serilerin birim kök içerip içermedikleri serilerdeki yapısal kırılmanın dikkate alındığı Lee ve Strazicich (2003) testi ile incelenmiş ve ulaşılan sonuçlar Tablo 1 de gösterilmiştir. Tablo 1: Lee-Strazicich Birim Kök Testi Sonuçları Birinci İkinci Birinci İkinci Model A Model C Değişken Kırılma Kırılma Kırılma Kırılma (t-ist.) (t-ist.) Tarihi Tarihi Tarihi Tarihi -1,9463 2009:06 2011:10-3,0231 2008:08 2011:10 İSO -6,0315 * 2009:03 ** 2014:09 ** -6,7248 * 2008:03 ** 2009:05 ** ENFO -8,1010 * 2008:12 2010:01-8,4483 * 2006:09 2009:01 Notlar: 1) Model A: Sabitli, Model C: Sabitli ve Trendli modeli ifade etmektedir. 2) Model A için %5 önem düzeyinde kritik değer -3.842, %10 önem düzeyindeki kritik değer - 3.504; Model C için farklı kırılma zamanları için %5 önem düzeyindeki kritik değerler: -5.59, -5.74, -5.67, -5.71, -5.65, -5.73, %10 önem düzeyindeki kritik değerler: -5.27, -5.32, -5.31, - 5.33, -5.32, -5.32 olarak ifade edilmektedir (Lee- Strazicich, 2003: 1084). Gecikme uzunluğu 1 (bir) olarak alınmıştır. 66

3) (t-ist.) t istatistik değerini, * ifadesi ilgili serinin %5 ve %10 önem düzeylerinde birinci fark seviyesinde birim kök içermediğini ve ** ifadesi ise birinci farkı alınmış serilere ait kırılma yıllarını göstermektedir. Tablo 1 deki sonuçlar Model C ye göre yorumlandığında işsizlik oranı serisinin birinci fark seviyesinde birim kök içermediği, enflasyon oranı serisinin ise düzey seviyesinde birim kök içermediği belirlenmiştir. Daha sonra söz konusu serilerin birim kök içermedikleri seviyeler kullanılarak Bai-Perron testi yardımıyla Phillips eğrisinde öngörülen ilişkiden hareketle (1) numaralı model için kırılma dönemi belirlenmiş ve test sonuçları Tablo 2 de sunulmuştur. Y X u (1) i 0 1 i i (1) numaralı modelde " Y i " işsizlik oranını, " X " enflasyon oranını, " u " hata terimini, " 0 " sabit terimi ve " 1 " ise eğim katsayısını göstermektedir. i i Tablo 2: Bai-Peron Testi Sonuçları F-İstatistik Değeri Ölçekli Değeri F-İstatistik Kritik Değerler Kırılma Tarihi 15,40373 46,21119 13,98 2009:05 Not: Kritik değerler Bai-Perron (2003) den alınmıştır. Tablo 2 deki (1) numaralı model için ortak kırılma tarihi belirlendikten sonra Kalman Filtresi yardımıyla (1) numaralı modelde yer alan sabit terimin zaman içindeki değişimi belirlenmiş ve Grafik 1 de gösterilmiştir. 67

Grafik 1: Doğal İşsizlik Oranı Değişiminin Gelişimi (2005:2-2016:03).6.4.2.0 -.2 -.4 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 Doğal İşsizlik Oranı Değişimi ± 2 RMSE Doğal işsizlik oranı oluşturulduktan sonra Küçükkale (2001) nin çalışmasından hareketle (2) numaralı model için öncelikle Tablo 3 de gösterildiği gibi Bai-Perron testi yardımıyla ortak kırılma dönemleri belirlenmiş ve ardından eşik regresyon analizi ile (2) numaralı model tahmin edilmiş ve elde edilen sonuçlar Tablo 4 de sunulmuştur. * t t t U X u (2) (2) numaralı modelde U U U, * * * t t t 1 X U U şeklinde ifade edilmektedir. * t t 1 t 1 * U t Doğal işsizlik oranını, U İşsizlik oranını göstermektedir. t Tablo 3: Bai-Peron Testi Sonuçları F-İstatistik Değeri Ölçekli Değeri F-İstatistik Kritik Değerler Kırılma Tarihleri 34,43367 34,43367 8,58 1960 Not: Kritik değerler Bai-Perron (2003) den alınmıştır. 68

Tablo 4: Eşik Değer Regresyon Analizi Sonuçları Değişkenler Katsayılar Olasılık Değerleri X < 2,411856 ----16 Gözlem X 0,173914 0,0000 Kırılma Dönemi Kukla Değişkeni -0,256411 0,0001 2,411856 < =X ----49 Gözlem X 0,005889 0,5080 Kırılma Dönemi Kukla Değişkeni -0,049950 0,4348 Not: 2,411856 değerinin eşik değer olup olmadığı tespiti için yapılan Bai-Perron testinde Ölçekli F-İstatistik Değeri : 32,24129 olarak belirlenirken kritik değer ise 11,47 olarak belirlenmiştir. Tablo 4 deki sonuçlara göre X değişkenine ait katsayının pozitif ve %1 önem düzeyinde istatistiksel açıdan anlamlı olması nedeniyle, Türkiye de işsizlik oranının bir dönem gecikmeli değerinin doğal işsizlik oranının bir dönem gecikmeli değerinin yaklaşık 2,42 birim üzerinde olduğu durumlarda Türkiye de histeri hipotezinin geçerli olmadığı, bunun dışındaki durumlarda ise histeri hipotezinin geçerli olduğu sonucuna ulaşılmıştır. 69

Sonuç İşsizlik günümüzde gelişmekte olan ülkeler kadar gelişmiş ülkeler için de giderek büyüyen bir sorundur. Bu nedenle işsizliğin yapısının ve dinamiklerinin belirlenmesi bütün ekonomiler için önem arz etmektedir. İşsizlik oranının davranışı konusunda teoride hakim olan iki görüş doğal oranı ve histeri hipotezleridir. Daha önce yürütülen analizlerde ağırlıklı olarak Türkiye de işsizlikte histeri hipotezinin geçerli olduğu yönünde bulgulara ulaşılmıştır. Bu çalışmada histeri etkisi hipotezinin geçerliliği, TÜİK tarafından yayınlanan aylık veriler kullanılarak 2005 2015 dönemi için Kalman filtresi yaklaşımı ile araştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, önceki çalışmaların çoğunda bulunan sonuca uygun olarak, Türkiye de işsizlik oranında histeri etkisinin geçerli olduğuna işaret etmektedir. 70

Kaynakça Akçay, S. (2013), The Unemployment Hysteresis Analysis for Turkey, Y. L. Tezi, Orta Doğu Teknik Üniversitesi, SBE, Ankara. Bai, J. ve P. Perron (2003), Critical Values for Multiple Structural Change Tests, Econometrics Journal, 6(1), 72-78. Barışık, S. ve E. İ. Çevik (2008), Yapısal kırılma testleri ile Türkiye de işsizlik histerisinin analizi: 1923-2006 dönemi, KMÜ İİBF Dergisi, 10 (14), s. 109-134. Bayrakdar, S. (2015), Türkiye için işsizlik histerisi ya da doğal işsizlik oranı hipotezinin geçerliliğinin sınanması, İktisat Politikası Araştırmaları Dergisi, 2 (2), s. 45-61. Bulutay, T. (1995), Employment, Unemployment and Wages in Turkey, International Labour Office, Ankara. Büyükakın, T. (2008), Phillips eğirisi: Yarım yüzyıldır bitmeyen tartışma, İ. Ü. Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi, 39, s. 133-159. Canarella, G., S. M. Miller ve S. K. Pollard (2013), Unemployment rate hysteresis and the Great Recession: Exploring the metropolitan evidence, Working Papers No. 2013-19, University of Connecticut, Department of Economics. Claar, V. V. (2005), A Kalman filter approach to estimating the natural rate of unemployment, Journal of Economics and Business, 23 (1), s. 1-24. Friedman, M. (1968), The role of monetary policy, American Economic Review, 58, s. 1-17. Gözgör, G. (2013), Unemployment persistence and inflation convergence: Evidence fron regions of Turkey, Regional and Sectoral Economic Studies, 13 (1), s. 55-64. Güloğlu, B. ve M. S. İspir (2011), Doğal işsizlik oranı mı? İşsizlik histerisi mi? Türkiye için sektörel panel birim kök sınaması analizi, Ege Akademik Bakış, 11 (2), s. 205-215. Koçyiğit, A., T. Bayat ve A. Tüfekçi (2011), Türkiye de işsizlik histerisi ve STAR modelleri uygulaması, MÜ İİBF Dergisi, 31 (2), s. 45-60. Küçükkale, Y. (2001), Doğal işsizlik oranındaki Keynesyen isteri üzerine klasik bir inceleme: Kalman filtre tahmin tekniği ile Türkiye örneği 1950-1995, V. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, Çukurova Üniversitesi, 19-22 Eylül 2001, Adana. Lee, J. ve M. C. Strazicich (2003), Minimum Lagrange Multiplier Unit Root Test with Structural Breaks, The Review of Economics and Statistics, 85(4), 1082-1089. 71

Özkan, Y. ve A. Altınsoy (2015), İşsizlik ve istihdamda histeri etkisi (Türkiye, 1988-2014), Siyaset, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 16. Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Kongresi Özel Sayısı, s. 123-130. Pazarlıoğlu, V. ve E. İ. Çevik (2007), Ratchet model uygulaması: Türkiye örneği, SDÜ İİBF Dergisi, 12 (2), s. 41-51. Phelps, E. (1967), Phillips Curves, expectations of inflation and optimal unemployment over time, Economica, 34 (135), s. 254-281. Phelps, E. (1994), Structural Slumps: The Modern Equilibrium Theory of Unemployment, Interest and Assets, Cambridge, Harvard University Press. Saraç, T. B. (2014), İşsizlikte histeri etkisi: Türkiye örneği, Ege Akademik Bakış, 14 (3), s. 335-344. Türkiye İstatistik Kurumu TÜİK (2007), İşgücü, İstihdam ve İşsizlik İstatistikleri, Sorularla Resmî İstatistikler Dizisi 1, Yayın No. 3095, Ankara. Yılancı, V. (2009), Yapısal kırılmalar altında Türkiye için işsizlik histerisinin sınanması, Doğuş Üniversitesi Dergisi, 10 (2), s. 324-335. 72

TR32 Bölgesinin Lojistik Açıdan Analizi Zekiye ÇAMLICA Gülşah Sezen AKAR Hüseyin ŞENKAYAS ÖZET Bir bölgede sanayi geliştikçe lojistik hizmetlere olan ihtiyaç artarken bölgenin lojistik potansiyelinin yüksek olması sanayinin gelişmesi için itici güç unsuru olabilmektedir. Bu çift yönlü ilişki lojistik sektörünü bölgesel kalkınmanın kilit sektörlerden biri haline getirmektedir. Aydın, Denizli ve Muğla illerini kapsayan TR32 Düzey 2 bölgesinde, illerin kendine özgü özellikleri doğrultusunda farklı sektörlerde büyüme gözlenirken bazı ortak sektörlerin de yatırım almakta olduğu ve ihracat kapasitesinin arttığı bilinmektedir. Bölgenin, konumu itibariyle gerek farklı coğrafi bölgeleri birbirine bağlayan karayollarının kesişim noktasında bulunması, gerekse bölgedeki limanlar ve İzmir limanına ulaşım yolları üzerinde yer alması nedeniyle lojistik bir öneme sahip olduğu söylenebilir. Bu çalışma, TR32 Bölgesinde lojistik sektörünün gelişimini ve gelişme potansiyelini ortaya koymayı amaçlamaktadır. Bu amaçla ulusal ve bölgesel kuruluşlardan sağlanan 2009-2014 yılı arasındaki istatistiki veriler bölgesel yoğunlaşma analizi uygulanarak değerlendirilmiş, bölge geneli ve iller bazında lojistik sektörünün gelişimi, gelişme potansiyeli ve gelişim alanları belirlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Lojistik, TR32, Bölgesel Kalkınma, İhracat. Jel Kodu: R11, L91, R40. 73

The Analysis of TR32 Region In Logistics Perspective Abstract As the industry develops in a region, the need for logistic services increases and high regional logistics potential can be a driving force for the industry. This bilateral relation makes logistics the key factor in regional development. In TR32 Layer 2 region including Aydın, Muğla and Denizli provinces, development in different industries is observed because of the specific characteristics of the provinces. At the same time, there are also investments on common industries and export capacity is increasing. TR32 region has logistical importance due to being on the crossroads of different geographical regions and locating on access roads to İzmir Port and the other ports. This research aims to put forward the current and potential development of logistics in TR32 region. For this purpose, statistical data belongs to years 2009-2014 provided from national and regional institutions has been valued by regional concentration analysis. Consequently, the current development and potential development areas of logistics in the whole region and in each province are determined. Key Words: Logistics, TR32, Regional Development, Export. Jel Code: R11, L91, R40. 74

Giriş Tedarik zinciri boyunca mal, hizmet ve bilgi akışını yöneten lojistik, günümüzde tedarik zinciri yönetiminin en önemli aşamalarından biri olarak değerlendirilmektedir. Tedarik zincirinin iyi yönetilmesi işletmenin performans ve rekabet gücünün geliştirilmesi açısından bir zorunluluktur. İşletmelerin performansı, temel amaçlarından biri olan varlıklarını sürdürebilmeleri kadar faaliyet gösterdikleri bölge ve ülke ekonomisine sağlayacakları katkı bakımından da oldukça önemlidir. Bir bölgede kalkınmanın gerçekleşmesi bölgenin endüstriyel gelişmişliği ile yakından ilişkilidir. Dolayısıyla bölgesel gelişmişlik düzeyinin o bölgede faaliyet gösteren işletmelerin katkıları ile şekilleneceği söylenebilir. Lojistiğin tedarik zinciri yönetimi açısından önemi dikkate alındığında, işletmelerin faaliyet gösterdikleri bölgede lojistik faaliyetlerin gelişimini etkiledikleri, diğer yandan da lojistik faaliyetlerin gelişmişliğinin yatırımlar açısından bölgeyi cazip kılabileceği ifade edilebilir. Bu çalışma, İstatistiki Bölge Birimleri Sınıflandırmasına (İBBS) göre Aydın, Denizli ve Muğla illerinden oluşan TR32 Düzey 2 bölgesinde lojistik sektörünün gelişimini araştırmayı ve gelişme potansiyeline yönelik çıkarımlar ortaya koymayı amaçlamaktadır. Çalışmanın birinci bölümünde bölgesel kalkınma açısından lojistik sektörünün önemine değinilecektir. İkinci bölümde TR32 Bölgesine genel bir bakış yer almaktadır. Üçüncü bölümde bölgede lojistik sektörünün durumunu ortaya koymaya yönelik bir uygulama çalışmasına yer verilmiş olup bulgular doğrultusundaki çıkarımlar tartışma ve sonuç bölümünde aktarılmaya çalışılmıştır. 1. Lojistik Sektörünün Bölgesel Kalkınma Açısından Önemi 1.1. Lojistik Faaliyetler Lojistik; müşteri beklentilerinin karşılanmasına yönelik olarak mal, hizmet ve bilgilerin, çıkış noktalarından tüketim noktalarına doğru fiziksel akışının planlanması, yürütülmesi ve kontrolü faaliyetlerini kapsayan süreçlerden oluşan sistem olarak tanımlanabilir (Bilginer vd., 2008: 278). Lojistik yönetimi süreçleri kapsamında sipariş işleme, satın almalar, gelen ulaşım, üretim planları ve programları, envanter yönetimi, dağıtım ve teslimat ulaşımı, depo yönetimi, malzeme ve dağıtım ihtiyaç planlaması, yönetimin bir müşteriye yanıt vermesi gibi çeşitli bilgi sistemlerinin yönetimi, talep tahmini, stok yönetimi, ambalajlama, yer seçimi gibi pek çok faaliyet bulunmaktadır (Şen, 2014: 87). Tedarik zincirinin yapısı ve özelliklerine göre çok çeşitli faaliyetlerin tamamen ya da kısmi olarak lojistik faaliyet kapsamında değerlendirilmesi mümkün olsa da, çalışmanın uygulama kısmına yönelik bir açıklama getirmesi bakımından bu bölümde lojistik faaliyetlerin NACE sınıflandırmasına yer verilmesi uygun bulunmuştur. NACE (Nomenclature générale des Activités économiques dans les Communautés Européennes), Avrupa Birliğinde ekonomik faaliyetlerin istatiksel olarak sınıflandırılmasını 75

sağlayan bir sistemdir (DTO, 2016). Avrupa Topluluğunda Ekonomik Faaliyetlerin İstatistiki Sınıflaması (NACE); Avrupa da ekonomik faaliyetlerle ilgili istatistiklerin üretilmesi ve yayılması amacına hizmet etmekte olup birçok alanda yürütülen Avrupa Birliğine uyum çalışmaları kapsamında ülkemizde de kullanılmaya başlanmıştır. Son düzenlemeye göre NACE kodları altı rakamdan oluşmaktadır. Lojistik faaliyetlerin esasını teşkil eden ulaştırma ve depolama faaliyetlerini kapsayan alt gruplar ve ikinci düzey faaliyet alanlarına ait kodlar aşağıdaki tabloda görülmektedir. Tablo 1: Ulaştırma ve depolama faaliyetleri NACE kodları Kod Alt Gruplar 49.1 - Demir yolu ile şehirlerarası yolcu taşımacılığı 49.2 - Demir yolu ile yük taşımacılığı 49 49.3 - Kara taşımacılığı ile yapılan diğer yolcu Kara taşımacılığı ve boru taşımacılığı hattı taşımacılığı 49.4 - Kara yolu ile yük taşımacılığı ve taşımacılık hizmetleri 49.5 - Boru hattı taşımacılığı 50 Su yolu taşımacılığı 50.1 - Deniz ve kıyı sularında yolcu taşımacılığı 50.2 - Deniz ve kıyı sularında yük taşımacılığı 50.3 - İç sularda yolcu taşımacılığı 50.4 - İç sularda yük taşımacılığı 51 Hava yolu taşımacılığı 51.1 - Hava yolu ile yolcu taşımacılığı 51.2 - Hava yolu ile yük taşımacılığı ve uzay taşımacılığı 52 Taşımacılık için depolama 52.1 - Depolama ve ambarlama ve destekleyici faaliyetler 52.2 - Taşımacılık için destekleyici faaliyetler 53 Posta ve kurye faaliyetleri 53.1 - Evrensel hizmet yükümlülüğü altında postacılık faaliyetleri 53.2 - Diğer posta ve kurye faaliyetleri 1.2. Bölgesel Kalkınma Kalkınma, bir ülkenin ekonomisinde süregelen sağlıklı büyümenin doğurduğu milli gelir artışının ekonomi ve sosyo-kültürel yapı üzerindeki geliştirici etkilerini içeren bir süreç olarak nitelendirilebilir. Ekonomik büyüme ve kalkınma geçmişten günümüze dek tüm ülkelerin temel amacı olmuştur. Ülkenin mevcut kaynak ve imkânlarının en rasyonel ve verimli şekilde 76

kullanılması bu amaca ulaşmadaki temel ilkedir (Arslan, 2005: 276). Tüm sektörlerin, yani devlet, iş dünyası ve vatandaşların ortak çabaları kalkınmayı mümkün kılarken yine tüm paydaşların olumlu değişimlerden pay alabilmesi halinde sağlıklı kalkınmadan söz etmek mümkün olur. Ülkelerin kalkınmasında üretim ve ihracatın geliştirilmesi yani sanayileşme en önemli faktör olarak karşımıza çıkmaktadır. Endüstriyel malların dış satımlar ve ulusal gelir içindeki payı ülkelerin gelişmişlik düzeyinin göstergesidir. Ülkenin doğal kaynaklarının işlenerek katma değer yaratılması ve hammadde yerine katma değeri yüksek, işlenmiş ürünlerin ihraç edilmesi milli gelirin arttırılması ve kalkınma için zorunluluktur. Toplumun nicel ve nitel değişimlerini içeren bir süreç olarak karşımıza çıkan kalkınma coğrafi alt birimler bazında ele alındığında bölgesel kalkınma kavramı ortaya çıkmaktadır. Bölgesel kalkınma; basitçe bir bölgenin veya yörenin refah seviyesindeki artış olarak ifade edilebilir. Her ülkede bölgeler ekonomik ve sosyal kalkınma düzeyleri bakımından farklılıklar göstermektedir (Çeken, 2008: 296). Bölgeler arası kalkınmışlık düzeyi farkları günümüzde devletlerin çözmesi gereken en önemli sorunlar arasındadır. Kalkınmanın bölgeler bazında planlanması, bölgesel özellikler, sektörler, ihtiyaç ve imkânların daha iyi değerlendirilerek faaliyetlerin daha etkili biçimde yürütülmesini ve geliştirilmesini mümkün kılmaktadır. Geleneksel kalkınma anlayışında bölgeler arası farkların dengelenmesinde bölgeler arası yeniden dağıtım ön planda iken, günümüzün kalkınma anlayışı yerel ve bölgesel kaynakların harekete geçirilmesini esas almaktadır (Sungur vd., 2013: 8). Bölgesel gelişme 1970 lere dek önemli ölçüde kamu müdahaleleri altında gerçekleşmiş, 1970 lerden itibaren ekonomik ve siyasi koşulların değişmesiyle içsel büyüme dinamikleri önem kazanmıştır. 1990 lara gelindiğinde artan küresel rekabet, ağ oluşumu, yenilik ve yönetişim kavramlarının ön plana çıkarmış, üniversite, sanayi ve kamu olarak sıralanabilecek yerel aktörlerin işbirliğinin sağlanmasına dayalı politikalar öne çıkmıştır (Alsaç, 2010: 36). Ülkemizde ilk kalkınma planı 1963 yılında yürürlüğe sokulmuş olup sonuncusu 2014-2018 yıllarını kapsayan Onuncu Kalkınma Planı dır. Planlı dönemle birlikte uygulanmaya başlanan bölgesel gelişme ve bölgeler arasındaki dengesizlikleri giderici politikalar Avrupa Birliği ne adaylık sürecinde topluluğa entegrasyon amacıyla gözden geçirilmiş ve temel unsurunu Bölgesel Kalkınma Ajansları olarak adlandırılan birimlerin oluşturduğu yeni bir yapılanmaya gidilmiştir (Hasanoğlu ve Aliyev, 2006: 81). 77

Yeni yapılanmaya geçişte Avrupa Birliği nin aday ülkelerle müzakere sürecindeki ön koşulu olan İstatistiki Bölge Birimleri Sınıflandırmasının (İBBS-NUTS) oluşturulması gerekmiştir (Taş, 2006: 187-188). İBBS Avrupa Birliği tarafından istatistiklerin bölgesel olarak toplanması, geliştirilmesi ve uyumlaştırılması, sosyal ve ekonomik analizlerin gerçekleştirilmesi, bölgesel politikaların çerçevesinin oluşturulması amacıyla kullanılmaktadır (Hasanoğlu ve Aliyev, 2006: 84). İBBS üç temel düzeyden oluşmakla birlikte, Avrupa İstatistik Ofisi (EUROSTAT) tarafından bölgesel planların Düzey 2 bölgelerine göre yapılması öngörülmektedir. Türkiye, Düzey 1 de 12, Düzey 2 de 26 ve Düzey 3 te 81 bölgeye ayrılmıştır. Düzey 3 bölgelerini Türkiye nin en büyük mülki idari alanı olan iller oluşturmaktadır (Taş, 2006:189-191). 1.3. Bölgesel Kalkınma Açısından Lojistiğin Önemi Küresel rekabet ortamında malların üretim öncesi ve üretim noktalarından hızlı, uygun maliyetle, uygun zamanda ve güvenilir bir şekilde ulaştırılması zorunluluğu lojistik hizmetlerin önemini gittikçe arttırmaktadır. Sektörün gelişmesiyle lojistik firmaları, ürünlerin uluslararası düzeyde taşınması için gereken işbirliği ve kombinasyonları yapmakta, işletmelerin kendi bünyelerinde gerçekleştirilmesi zor ve maliyetli olabilecek işleri kolaylıkla ve uygun maliyetlerle sunmaktadırlar (Şengel; 2011). İşletmeler üretimden dağıtıma kadar her alanda uzmanlaşmak yerine lojistik hizmetleri uzman firmalardan satın alarak hem dağıtım/lojistik giderlerini azaltabilmekte hem de esas faaliyetlerine odaklanarak daha etkin ve verimli çalışabilmektedirler (Üzümcü vd., 2015: 195). Ulusal ve uluslararası lojistik zincirlerinin kuruluşu sürecinde sektör içerisinde intermodal taşımacılık, kombine taşımacılık, çok türlü taşımacılık, depo ve stok yönetimi, üçüncü parti lojistik işletmeleri (3 PL), gümrük ve sigorta yönetimi gibi yeni ve çok çeşitli faaliyet alanları ortaya çıkmıştır. Tüm bu faaliyetlerin mümkün olduğunca kaliteli, hızlı, birbiriyle bütünleşmiş ve minimum maliyetle sunulması gereği dünyada lojistik köy veya lojistik merkez kavramının doğmasına yol açmıştır (Karadeniz ve Akpınar, 2011: 52). Lojistik merkezler için yer seçiminde üretim ve tüketim merkezlerine yakınlık ile farklı taşımacılık modlarının aynı anda kullanılabilmesi olanaklarının temel kriterler olduğu söylenebilir. Lojistik merkez, üretim ve tüketim merkezlerine mümkün olduğunca yakın olmalı bunun yanı sıra demiryolu, havayolu, karayolu ve denizyolu bağlantıları bulunmalıdır (Üzümcü vd., 2015: 198). Ülkemizde 2000 li yıllarda konuşulmaya başlanan lojistik merkezlerin kurulması ile ilgili ilk somut adımlar 2006 yılında TCDD tarafından atılmış, çeşitli kurumların ve özel sektörün de devreye girmesiyle lojistik köylerin kurulması sürecine geçilmiştir. Kuruluş yerlerinin tespitinde TCDD nin belirleyici olduğu görülmektedir. (Karadeniz ve Akpınar, 2011: 78

55). Özellikle kent merkezi içinde kalmış yük garları çevresinde, etkin karayolu ve deniz ulaşımı bağlantısı olan yükleyiciler tarafından tercih edilebilir alanlarda, Organize Sanayi Bölgelerine yakın ve yük potansiyeli yüksek olan bölgelerde lojistik merkezlerin kuruluş çalışmaları devam etmektedir (TCDD). Şekilde yer alan haritada lojistik merkezlerin konumu ve güncel durumları görülebilir. Şekil 1: Lojistik Merkezler (Kaynak: http://www.tcdd.gov.tr/lojistik-merkezler+m129) Lojistik merkezlerin faaliyete geçmesiyle yük taşımacılığı ile ilgili hizmetlerin en iyi şekilde verilerek müşterilerin idari, teknik ve sosyal tüm ihtiyaçlarının karşılanabilmesi, taşımaların ve taşıma kalitesinin artırılarak müşteri memnuniyetinin sağlanması mümkün olacaktır. Bunun yanında lojistik merkezler bulundukları bölgenin ticari potansiyeline ve ekonomik gelişimine katkı sağlayacak, sosyal, kültürel gelişimini olumlu etkileyecek, bölge trafiğini düzenleyecek ve çevrenin korunmasına yardımcı olacaktır (TCDD, 2016). Onuncu Kalkınma Planı nda da lojistiğe sıklıkla vurgu yapılmış, plan kapsamında Lojistik Hizmetlerin Geliştirilmesi konusunda özel ihtisas komisyonu raporu yayımlanmıştır. Raporda 2023 vizyonunda Türkiye de lojistik sektörünün hem yurt içindeki hızlı gelişmesi hem de bölgesel bir lojistik üs olma iddiası nedeniyle uzun vadeli bir planlamaya ihtiyaç duyduğu belirtilmektedir. Tablo 2 Onuncu Kalkınma Planından alınmış olup lojistik ve ulaştırmada gelişmeler ve hedefleri göstermektedir. Kalkınma dönemi sonunda lojistik performans açısından ilk 15 ülke içinde yer alınmasının hedeflendiği anlaşılmaktadır. Hedeflerin gerçekleştirilmesine yönelik politikalar arasında lojistik merkezlerin ülke genelinde planlanması ve yatırımlarında bölgesel potansiyel ve ihtiyaçlar dikkate alınması, kombine taşımacılık bağlantılarının yapılmasına özen gösterilmesi, kullanıcıların gereksinimleri gözetilerek tüm lojistik hizmet sağlayıcılarının eşit şartlarda yararlanacağı kamu-özel işletim modelinin etkinleştirilmesi de yer almaktadır (TCKB, 2013: 110) Tablo 2: Lojistik ve Ulaştırmada Gelişmeler ve Hedefler (TCKB, 2013: 109) 79

2. TR32 Düzey 2 Bölgesi ne Genel Bir Bakış İstatistiki bölge birimleri sınıflandırmasına göre Güney Ege Kalkınma Ajansı nın (GEKA) faaliyet bölgesi olan TR32 Düzey 2 Bölgesi Aydın (TR321), Denizli (TR322) ve Muğla (TR323) illerinden oluşmaktadır. GEKA tarafından hazırlanan 2014-2023 Bölge Planından (GEKA, 2015: 29-35) derlenmiş bölgeye ilişkin bazı özet bilgiler aşağıdadır; 2013 yılında toplam nüfusu ise 2.851.086 olan bölgede, Aydın ili 1.020.957, Denizli ili 963.464 ve Muğla ili ise 866.665 nüfusa sahiptir. Bölge nüfusunun yaklaşık %36 sı Aydın, %34 ü Denizli, %30 u ise Muğla ilindedir. Aydın (%60,7), Denizli (%70,5) ve Muğla (%43,9) illeri kentleşme oranları Türkiye geneli kentleşme oranının (%77,2) ve Avrupa ortalamasının (%72,8) altındadır. 2012 yılı TR32 Bölgesi Yüksekokul veya fakülte mezunu oranı %11,67 ile Türkiye ortalamasının (%12,06) altında kalırken Muğla ilinin Yüksekokul veya fakülte mezunu oranı %13,14 ile hem bölge hem de ülke ortalamasının üzerindedir. TR32 Bölgesi toplam istihdam oranı %52,2 olup 2012 yılında bölge istihdamının %46 sını hizmetler, %31 ini tarım, %23 ünü ise sanayi sektörü oluşturmaktadır. İller bazında değerlendirildiğinde ise Aydın daki istihdamın %46 sını hizmetler, %33 ünü tarım, %21 ini ise sanayi sektörü istihdamı oluşturmaktadır. Bu oranlar Denizli için hizmetler sektöründe %38, 80