The impact of Syrian influx over labour market integration in Turkey
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
Kaos yer aldığında, istirahat etmek bir zorunluluk haline gelir. 2011 ve sonrasında, Suriye'deki açık ateş ayaklanmalarını çözme nedeniyle binlerce kişinin katledildiği huzursuzluk ortaya çıktı. Korku en üst seviyedeydi. Ekonomi olağanüstü bir leke oldu. Yerel para birimi değerinin neredeyse yüzde doksanını kaybetti. Ortalama olarak, bir ayda kazanılan şey iki kilo domates için yeterli değildi. Toplam 3,6 milyon Suriyeli, sınırları Türkiye'ye aştı. Türkiye işgücü piyasasına talep şoku geldi. Geçici olması beklenen şey kalıcı oldu. Genç ve çalışabilir bir küme, kayıt dışı işgücüne girmenin yolunu buldu. Türkiye ekonomisi 2002'den bu yana gelişen, orta-üst sınıf ekonomiye geçişi sürdürüyordu. Bu daha önce görülmemiş göç olayından etkilenecek mi? Suriye'nin Türkiye'ye girişinin etkileri, Türkiye ekonomisinin istihdam ve işsizlik oranları, GSYİH, TÜFE ve enflasyon oranı gibi farklı ekonomik değişkenler arasındaki performansını denetleyerek ölçülmektedir.
Author
Marwan Tawfeeq
Institution
How to Cite
Marwan Tawfeeq (Yüksek Lisans Tezi). The impact of Syrian influx over labour market integration in Turkey, 2019, Altınbaş University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Altınbaş University
- Samuel P. Huntington'ın Medeniyetler Çatışması' ve Immanuel Wallerstein'ın Dünya Sistemleri Analizi'nin karşılaştırılması(2024)
- The conscious impact of fractal dimension in hospital architecture: Enhancing warmth and comfort(2024)
- Kablosuz sensör ağında optimize edilmış özellik seçimi ile hibrit makine öğrenmesi tekniğine dayalı gelişmiş anomali tespit sistemi tasarımı(2025)
- Olumsuz çocukluk deneyimlerinin ebeveyn tutumları üzerindeki etkisinde öz yeterliğin moderatör etkisi(2025)
- Synthesis and evaluation of nano particles for anticancer application(2025)
- An optimized malware detection technique using subspace learning- based one-class classification(2023)
