Hükümet harcamaları ve hükümet borçlarının istihdam üzerindeki etkisi: OECD ülkeleri üzerine bir çalışma
2021
0 views
0 downloads
Advisor: Dr. Öğr. Üyesi Mehmet Emre Ünsal
Abstract (TR)
Bu tez çalışmasında hükümet harcamaları ve hükümet borçlarının istidam üzerindeki etkisinin, OECD ülkeleri üzerine analizi yapılmıştır. Çalışma 3 bölümden oluşmuştur. Birinci bölümde hükümet harcamalarının genel tanımı, sınıflandırılması, artış nedenleri ve buna dair görüşler, hükümet harcamaları etkileri nelerdir bunlara dair teorik açıklamalar yapılacaktır. İkinci bölümde ise hükümet borçlarının tanımı, nedenleri ve çeşitleri ve hükümet borçlanmasının etkileri hakkında bilgiler verilecektir. Üçüncü bölümde ise seçilmiş OECD ülkelerinin Dünya Bankası ve OECD veri tabanlarından elde edilen 1995-2017 yıllarına ait hükümet harcamaları, hükümet borçları, gayrı safi yurt içi hâsıla ve gayrı safi sabit sermaye oluşumlarına ait veriler grafik haline getirilip, yorumlanmıştır. Ayrıca çalışmada ekonometrik analiz olarak Panel Veri Analizi yapılmıştır. Yapılan analizler sonucunda, OECD ülkelerinde sabit sermaye oluşumu %1 artırıldığında istihdam %0.08 artmakta, hükümet borçları %1 artırıldığında istihdamı %0.04 azalttığı görülmüştür.
Author
Dr. Ayşe Nur Göy
Institution
İstanbul University
Ekonomi ve Yönetim Bilim Dalı
How to Cite
Ayşe Nur Göy (Yüksek Lisans Tezi). Hükümet harcamaları ve hükümet borçlarının istihdam üzerindeki etkisi: OECD ülkeleri üzerine bir çalışma, 2021, İstanbul University.
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from İstanbul University
- In the covid 19 pandemic of female employees at a university hospital attitudes and affecting factors in nutrition of 9 months-6 years old children(2022)
- Türkiye'de sağ akımların 27 Mayıs Darbesi'ne dair algısı: 1960-1980(2020)
- La Turquie Gazetesi'nin 1890 yılı haberlerine göre: Osmanlı Devleti'nde iktisadi ve sosyal hayat (Fihrist-çeviri-değerlendirme)(2022)
- Emevîler döneminde toprak rejimi(2022)
- Merkel hücreli karsinomda tanısal ve prognostik belirteçler(2022)
- Solunum sistemi hastalıklarının sınıflandırılmasında makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanımı(2021)