Türkiye'de cinsiyete göre gelir farklılığının analizi: Ekonometrik yaklaşım
Analysis of income inequality between genders in Turkey: Econometrics approach
Yazar: ÖZLEM KİREN
Danışman: PROF. DR. ŞENAY ÜÇDOĞRUK
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2004
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Cinsel kimlik = Gender identity ; Gelir dağılımı = Income distribution ; Gelir yapısı = Revenue structure ; Gelirler = Incomes ; Gelirler politikası = Income policies ; İş gücü = Manpower

Özet:
ÖZET Türkiye ücret farklılığı konusunda çalışmak için, işgücü piyasası yapısından ve hakim olan cinsiyet eşitsizliğinden dolayı gelir farklılığı konusunda çalışmalar yapılabilmesi için elverişli konumdadır. Türkiye'de bala ataerkil bir aile yapısı sözkonusudur. Ataerkil değerler kadının ekonomik ve sosyal yasanımda önemli rol oynamaktadır. Bütün bu sebeplerden dolayı kadınların işgücüne katılım nedeni sadece finansal ihtiyaçlarım karşılamaktır. Bu çalışmada, kadın ve erkeklerin işgücü piyasasına katılımlarını ve gelir farklılıklarını belirleyen etmenler insan sermayesi modeli çerçevesinde incelenmiştir. Çalışmada kesit verilerinde karşılaşılan seçim yanlılığı ve farklı varyans sorunları için çözüm önerileri getirilmiştir. Yapılan çalışmada eğitimin, kadınların işgücüne katılımını belirleyen en önemli etmenlerden biri olduğu saptanmıştır. İş piyasasına kadınların erkeklerden daha düşük katılmaları onların ailesel ve toplumsal nedenlerle eğitim seviyelerinin yüksek olmamalarına bağlanabilir. Genelde eğitim düzeylerine bakıldığında üniversite düzeyinde en yüksek getirilerin elde edildiği görülmektedir. Ayrıca eğitim, meslekler, iktisadi faaliyet kolları, işteki durum ve bölgesel farklılıkların, gelir dağılımı ve eşitsizliklerini açıklamakta etkin olduğu görülmüştür.. Bununla birlikte kadın-erkek gelir farklılığı "insan sermayesi" ve "ayrımcılık" olarak iki kısma ayrılarak incelenmiştir. Bu çalışmanın ilk bölümünde kadm ve erkeğin işgücüne katılımım belirleyen etmenler irdelenmiştir. İkinci bölümde, insan sermayesi, seçim yanlılığı ve ayrıştırma analizi konulan teorik olarak incelenmiştir. Son bölümde ise, insan sermayesi modelleri ve Oaxaca ayrıştırma analizi kullanılarak cinsiyete göre gelir farklılıkları açıklanmaya çalışılmıştır. vı

Abstract:
ABSTRACT Turkey offers a unique opportunity to study wage differentials due to the characteristics of its labor force and prevailing inequalities. Turkey still carries the characteristics of a patriarchal society. Patriarchal values play an important role in women's economics and social lives. Because of these reasons, women participate in labor force for only financial needs. This thesis investigates factors determining the labor force participation of gender and determinants of income differentials in the labor framework of the human capital model with offering solutions to two common problems faced in the analysis of cross-sectional data, namely heteroscedasticity and sample selectivity bias in Turkey, urban and rural areas. The analysis we perform in this study show that, schooling is one of the major determinants of women's labor force participation. The lower participation of the women to the labor force may caused by the fact that their education level are low because of the familial and social reasons. If the educational levels are considered, university education provides the higher income for women in the labor. Furthermore, differences in education, occupational choice, employment status, economic activities and regions shed light on earnings differences in our study. Morever, male- female differences in earnings are investigated within the context of endowment and discrimination. The organisation of the thesis is as follow: Section I summaries determinants of labor force participation of men and women. Section II will provide the theroretical background on the Human Capital Theory, selectivity bias and the decomposition analysis. Finally, human capital approach and Oaxaca decomposition method use for explaining the gender income inequality. vu