Gelir ve yaşam koşulları anketi kullanılarak işgücü piyasası dinamikleri üzerine makaleler

Bu tez, Gelir ve Yaşam Koşulları Anketi (GYKA) kullanılarak Türkiye'de işgücü piyasası dinamikleri üzerine hazırlanmış iki bölümden oluşmaktadır. Avrupa İstatistik Enstitüsü, 2003 yılında gelir, yoksulluk ve sosyal dışlanma konularında karşılaştırılabilir ve güncel veri sağlamak üzere GYKA anketini uygulamaya başlamıştır. 2016 yılı itibariyle bu veri seti Avrupa Birliği üyesi olan ve olmayan toplam 36 Avrupa ülkesinde toplanmaktadır. Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) bu sürece 2006 yılında katılmıştır. Türkiye-GYKA (T-GYKA) verileri hanehalkı düzeyinde Türkiye'de toplanan ilk ve tek halka açık veri tabanıdır. Haneleri dört yıla kadar takip ederek hanehalkı ve hanehalkı üyelerinin demografik özellikleri, işgücü piyasası konumları, gelirleri, varlık sahiplikleri ve yaşam koşulları ile ilgili kapsamlı bilgiler sunmaktadır. Türkiye'de işgücü piyasası analizinde asıl veri kaynağı olan Hanehalkı İşgücü Anketi'nin (HİA) kısa panel bileşenleri kamuya açık olmadığından, T-GYKA işgücü piyasası dinamiklerini çalışmak için iyi bir veri tabanı adayı olarak karşımıza çıkmaktadır. Panel veri setlerinin kullanıma girmesiyle birlikte anketlerin yanıtsızlık hassasiyeti de artmaktadır. Kayıpranma (önceki bir yanıttan sonra gelen yanıtsızlık) ve tersine kayıpranma (önceki yanıtsızlıktan sonra gelen yanıt) büyük önem arz eden kayıp veri problemlerine örneklerdir. Tezin birinci bölümünde, T-GYKA verisindeki kayıpranma örüntülerini inceledik. 2006-2015 yılları arası panel veriyi kullanarak, T-GYKA örneklem çerçevesinde yer alan hanelerin yüzde 15.5'inin rotasyon planını tamamlamadan kayıprandığını ve yüzde 4.15'inin tersine kayıprandığını belirledik. TÜİK yanıtsızlığı kayda alıyor ve yaş, cinsiyet ve dar tanımlı bölge ve hanehalkı büyüklüğü bilgilerini kullanarak hesapladığı anket ağırlıkları ile örneklemin temsil özelliğini korumayı hedefliyor. Kayıpranmanın, hanelerin ağırlıklandırmada kullanılan gözlemlenebilir özelliklerine koşullu olarak rasgele olması durumunda bu yaklaşım uygun olurdu. Ancak, bu çalışma göstermektedir ki hanelerin gözlenebilir değişkenlere koşullu kayıpranma olasılığı, hanehalkı reisinin işgücü piyasası konumu ile ilişkilidir. Çalışan (işsiz) hanehalkı reisine sahip olan hanelerin kayıpranma ihtimali işgücüne katılmayan hanehalkı reisine sahip hanelere göre daha yüksektir (düşüktür). Yüzde 19.6 genel kayıpranma oranı, yanıtsızlığın hanehalkı reisinin işgücü piyasası konumuyla istitastiksel olarak anlamlı bir şekilde ilişkili olduğu sonucuyla birleşince, T-GYKA'daki kayıpranmanın işgücü piyasası dinamikleri ve hanehalkı reisinin işgücü piyasası konumuyla yakından ilişkili olan hanehalkı gelir eşitsizliği, yoksulluk ve yoksunluk statüsü ve hatta yaşam koşulları alanlarında çalışma yaparken yanlılığa yol açabileceği endişeleri güçlenmektedir. İkinci bölümde, T-GYKA panel verisinin işgücü piyasası dinamiklerini çalışmak için uygunluğunu araştırdık. Birinci bölümde gösterildiği üzere hanelerin kayıpranma ihtimalinin hanehalkı reisinin işgücü piyasasındaki konumu ile olan ilişkisi gözardı edilemez olduğundan, T-GYKA verisinde kayıpranma işgücü piyasası dinamiklerini çalışırken önemli bir engel olarak karşımıza çıkıyor. Kayıpranma problemine bir yan çözüm olarak yalnızca her yıl örnekleme eklenen yeni altörneklerin ilk ve ikinci ziyaretlerinde toplanan bilgileri kullandık. T-GYKA veri seti, gelir referans dönemi ile detaylı işgücü piyasası konumu bilgileri referans döneminin uyuşmaması, kamu/özel sektör ayrımının ve bireylerin referans haftasındaki işindeki çalışma yılı bilgilerinin bulunmaması gibi başka eksiklikler olmasına rağmen, işgücü piyasası dinamiklerine ışık tutma potansiyeline sahiptir. T-GYKA'nın işgücü piyasası dinamiklerini çalışmaya uygunluğunu değerlendirirken, her biri ayrı bir analize konu olabilecek birbiri ile bağlantılı üç sınamaya yöneldik. İlkinde 2006-2017 yılları arası panel verilerini kullanarak, yıllık işgücü piyasası geçiş örüntülerini işgücü piyasası konumlarının geniş bir kümesi üzerinden inceledik: tam-zamanlı (FT) ve yarı-zamanlı (PT) kayıtlı ve kayıt dışı ücretli çalışma, ücretli-olmayan çalışma, işsizlik ve işgücüne katılmama. Zengin bir konum uzayı kullanarak T-GYKA'nın işgücü piyasasında olan biteni yansıtmaktaki yetkinliğini güvenli bir şekilde değerlendirmeyi hedefledik. Yanıtsızlık, T-GYKA'da önemli bir sorun olarak karşımıza çıktığından, kayıpranma (tersine kayıpranma) durumunu ileri (geri) yönlü geçiş analizlerinde nihai (başlangıç) işgücü piyasası konumu olarak analizimize ekledik. İşsizler dışındaki bütün gruplar için baskın örüntünün bir yıl sonra aynı işgücü konumunda bulunmak olduğunu gözledik. Tam-zamanlı kayıt dışı çalışanların neredeyse yarısının bir yıl sonra farklı bir işte çalıştığını belirledik. Başta işsiz konumundakiler olmak üzere, kayıpranmaya geçiş hızlarının oldukça büyük olduğu dikkat çekiyor. İkinci olarak, geçiş oranlarının incelenen dönem içinde Türkiye'de yaşanan iki önemli şokun işgücü piyasasındaki izlerini yansıtıp yansıtmadığını inceledik: 2008-2009 küresel ekonomik krizi ve 2016 yılı başında yapılan olağan dışı yüksek asgari ücret zammı. Sonuçlarımızı HİA'dan elde edilen örüntüler ile karşılaştırarak T-GYKA verisinin performansını görmeyi amaçladık. Test sonuçlarına göre T-GYKA verisinden elde edilen geçiş oranları her iki şokun etkisini hassas bir şekilde yansıtmaktadır. Ek olarak, geniş bir işgücü piyasası konumu kümesiyle çalışmamız sayesinde geçiş oranlarında görülen değişimlere yol açan örüntüleri ve mekanizmaları da gözlemleyebiliyoruz. Son olarak, T-GYKA verisinin işgücü piyasası işe girme, işten ayrılma, işten-işe geçiş ve devir oranlarının hesaplanmasında kullanılabilirliğini değerlendirdik. Elde ettiğimiz sonuçlar, işçi devri oranları dışında genel olarak HİA kullanılarak ulaşılan sonuçlarla benzerlik göstermektedir. İşçi devrinde ortaya çıkan farklılıklar da istihdam kategorileri arasındaki geçişleri sadeliği korumak adına analize dahil etmememizden ve hesaplamalarda kullandığımız payda değerlerinden kaynaklanmaktadır. Bütün bulguları birlikte değerlendirdiğimizde, T-GYKA verisinin dinamiklerle ilgili yaptığımız araştırmaları derinleştirmek için kullanılabilecek iyi bir veri kaynağı olduğu sonucuna ulaştık.