Türkiye'de işsizliğin belirlenmesinde mekânsal faktörlerin rolü
The role of spatial factors in determining unemployment in Turkey
Yazar: BERRAK TEKGÜN
Danışman: PROF. DR. RÜŞTÜ YAYAR
Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İktisat Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Ekonomi = Economics ; Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri = Labour Economics and Industrial Relations
Dizin: Ekonometri = Econometrics ; Ekonometrik analiz = Econometric analysis ; Kümeleme = Clustering ; Kümeleme ekonomi = Cluster economy ; Mekansal özellikler = Space characteristics ; İşsizlik = Unemployment ; İşsizlikle mücadele politikaları = Unemployment struggle policies

Özet:
İşsizlik, ülke genelinde olduğu kadar bölgesel düzeylerde de bir ekonomi için önlenmesi gereken ciddi bir problemdir. Hem ekonomik hem sosyal yönlerden etkilenmesi sonucu farklı düzeylerde görülen işsizlik olgusu bölgeler ve iller düzeyinde de farklılık göstermektedir. Dolayısıyla iller arasında bölgesel kümelenmeler ve ayrışmalar görülmektedir.  Söz konusu durum göz önüne alındığında işsizliğin, bölgesel düzeyde önemli olduğu kadar iller düzeyinde de önemli olduğu ve iller düzeyinde de incelenmesi gerektiği düşünülmektedir. Bu da işsizlik üzerinde etkili olan faktörlerin belirlenmesinin önemini ortaya koymaktadır.
İşsizlik oranının il ve il gruplanmalarının bölgesel kümelenme desenlerini incelemek ve işsizlik oranı üzerinde etki sahibi olan parametreleri belirlemek amacıyla çalışmada Türkiye'nin 2020 yatay kesit verisi kullanılarak Düzey-3 kapsamında seksen bir ili analiz edilmiştir.
Bu bağlamda, çalışmada mekânsal ekonometrik yöntem kullanılmıştır. Uygulanan modelde bağımsız değişken olarak erkeklerin iş gücüne katılım oranı, kadınların iş gücüne katılım oranı, istihdamın tarım sektöründeki payı, eğitimli nüfus oranları, mesleki eğitim, yenilik, göç ve suç değişkenleri yer almaktadır. Analiz bulgularına göre seksen bir il arasında mekânsal ilişkinin varlığı tespit edilmiştir. Çalışmada açıklayıcı değişkenin mekânsal dağılım deseni incelenmiştir ve işsizlik oranının Türkiye'nin Doğu Anadolu ve Güney Doğu Anadolu bölgelerinde yoğun kümelenme gösterdiği gözlenmiştir. 
Bu kapsamda, yapılan test sonuçlarına göre mekânsal gecikme modeli (SAR) kabul edilmiştir. Modelde yer alan açıklayıcı değişkenlerin incelendiği mekânsal regresyon sonucunda; erkeklerin iş gücüne katılım oranı, kadınların iş gücüne katılım oranı ve istihdamın tarım sektöründeki payının artması işsizliği azaltıcı yönde istatistiki olarak anlamlı ve negatif ilişkisi görülürken, mesleki eğitim değişkeni ise istatistiki olarak anlamlı ve pozitif ilişkili olarak elde edilmiştir. Eğitimli nüfus oranı, yenilik, göç ve suç değişkeninin ise işsizliği azaltmada bir etkisinin olmadığı bulunmuştur.

Abstract:
Unemployment is a serious problem that must be prevented for an economy at regional as well as national level. The unemployment seen at different levels, as a result of affected by economic and social aspects, also varies at the level of regions and provinces. Therefore, regional clusters and decompositions are observed between provinces. Given the situation, it reveals the necessity of examining unemployment at the provincial level as important at the regional level and states the importance of determining factors effective on unemployment. 
It is aimed to examine the regional clustering patterns of the unemployment rate by province and province grouping and to determine the parameters that have an effect on the unemployment rate. In the study, eighty-one provinces of Turkey were analyzed within the scope of Level-3, using 2020 cross-sectional data.
In this context, the spatial econometric method was used in the study. In the model applied, there are male labor force participation rate, female labor force participation rate, the share of employment in the agricultural sector, educated population ratios, vocational training, innovation, immigration and crime variables as independent variables. According to the analysis findings, the existence of a spatial relationship between eighty-one provinces was determined. In the study, the spatial distribution pattern of the explanatory variable was examined and it was observed that the unemployment rate showed dense clustering in Eastern Anatolia and Southeastern Anatolia regions of Turkey. 
In this context, the spatial delay model (SAR) was adopted according to the test results. As a result of the spatial regression in which the explanatory variables in the model were examined; statistically significant and negative correlations were found between the male labor force participation rate, female labor force participation rate and the share of employment in the agricultural sector in the direction of reducing unemployment. The vocational training variable was obtained as statistically significant and positive in relation. The trained population ratio has not been achieved in reducing the unemployment of innovation, migration and crime variable.