TÜRKİYE’DE İŞGÜCÜ TALEP YAPISINA GÖRE İLLERİN
SINIFLANDIRILMASI•
Prof. Dr. Şahamet BÜLBÜL
Marmara Üniversitesi, İktisat Fakültesi, Ekonometri Bölümü /TÜRKİYE
Prof. Dr. Ahmet Mete ÇİLİNGİRTÜRK
Marmara Üniversitesi, İktisat Fakültesi, Ekonometri Bölümü /TÜRKİYE
Prof. Dr. Dilek ALTAŞ
Marmara Üniversitesi, İktisat Fakültesi, Ekonometri Bölümü /TÜRKİYE
Prof. Dr. Esen YILDIRIM
Marmara Üniversitesi, İktisat Fakültesi, Ekonometri Bölümü /TÜRKİYE
Doç. Dr. Selay GİRAY YAKUT
Marmara Üniversitesi, İktisat Fakültesi, Ekonometri Bölümü /TÜRKİYE
ÖZET
İşsizlik, 1950'li yıllardan beri ülkemizin gündeminde olan bir sorundur. İşsizlik düzeyi, hızlı nüfus
artışı ve şehirleşmenin de etkisiyle 1970'li yıllarda oldukça yüksek değerlere ulaşmıştır. 2000'li
yıllarda yaşanan ekonomik krizler ve özellikle son global kriz olan 2008 krizi de işsizlik sorununun
büyümesine neden olmuştur.
İşsizlik oranının düşürülmesi için açık iş sayıları (Türkiye İş Kurumu’na işverenler tarafından
bildirilen işçi talebi) ve açık işlerin meslek, sektör, eğitim düzeyi açılarından irdelenmesi de önem
kazanmaktadır.
Bu çalışma kapsamında, en güncel il istihdam ve mesleki eğitim kurul raporları incelenerek il bazında
bir veri seti oluşturulmuş, şehirler işgücü talebine ve bu talebin yapısına göre sınıflandırılmıştır.
Talebin yapısı kavramı ile kastedilen, ilgili talebin özellikle hangi meslek grubu, sektör ve eğitime
•
Bu çalışma Marmara Üniversitesi Rektörlüğü Bilimsel Araştırmalar Komisyonu "TÜRKİYE MESLEK
İSTATİSTİKLERİ ARAŞTIRMASI" isimli projesinden üretilmiş olup 25-27Temmuz 2017 tarihlerinde Paris /
Fransa'da düzenlenmiş olan 6. Uluslararası EconWorld (İktisat) Sempozyumu'nda sunulmuştur.
15
yönelik olduğudur. Ayrıca konu ile ilgili çeşitli önemli değişkenler arasındaki ilişki yapısı kategoriler
bazında irdelenmiştir. Çalışma kapsamında kullanılan başlıca çok değişkenli analiz teknikleri, İki
Aşamalı Kümeleme Analizi ve Homojenlik Analizi’dir. Uygulanan analizler sonucunda ulaşılan
bulgular karşılaştırmalı olarak yorumlanmıştır.
Anahtar Kelimeler: İşgücü Talebi, İki Aşamalı Kümeleme Analizi, Homojenlik Analizi, Çok
Değişkenli Analiz, Uygulamalı İstatistik
CLASSIFICATION OF PROVINCES ACCORDING TO THE LABOR
DEMAND STRUCTURE IN TURKEY
ABSTRACT
The problem of unemployment is a problem that has been on the agenda of our country since the
1950s. The level of unemployment has increased with rapid population growth and urbanization,
reaching quite high values in the 1970s. In addition, the economic crises of the 2000s and especially
the 2008 global crisis, also caused the unemployment problem to become more serious.
In order to decrease the unemployment rate, it is important to know the number of open jobs (open
employment from the Turkish Employment Agency and employers who are transferred from the
employers) and to examine them in terms of profession, sector, skills required and education level.
Within the scope of this study, the most up-to-date provincial employment and vocational education
board reports will be examined and a more comprehensive data set will be created on province basis
and provinces will be classified according to this demand structure. The meaning of demand structure
concept is with which profession group, sector and education the demand is related. In addition, the
relationship between various important variables related to the subject will be examined in category
basis. The main multivariate analysis techniques to be used in the study are Two-Stage Clustering
Analysis and Homogeneity Analysis. The findings obtained as a result of the analyzes carried out, will
be interpreted comparatively.
Keywords: Labor demand, Two-stage clustering analysis, Homogenity analysis, Multivariate analysis,
Applied statistics
1. GİRİŞ
İşsizlik, ülkelerin önemli makroekonomik sorunlarından biridir. Ekonomi politikaları
amaçları arasında tam istihdamın sağlanması hedefi önemli bir yere sahiptir. İşsizliği ortaya
çıkaran başlıca durumların yatırımların yeterli olmaması, enflasyon oranının yüksek olması,
nüfusun hızlı artması, çeşitli bölgelerin gelişmişlik düzeylerinin birbirlerinden farklı olması
bir başka ifadeyle gelir dağılımındaki adaletsizlikler, şehirleşme, kısa sürede istihdam
imkanlarının arttırılamaması olduğu söylenebilir (Bulut, 2011: 10).
İşsizlik sorunu 1950'li yıllardan beri ülkemizin gündeminde olan bir sorundur. Bu
sorunun iktisadi ve sosyal gelişmede yeri oldukça önemlidir. İşsizlik düzeyi, hızlı nüfus artışı
ve şehirleşme etkisiyle artarak 1970'li yıllarda oldukça yüksek değerlere ulaşmıştır.
Ayrıca 2000'li yıllarda yaşanan ekonomik krizler ve özellikle son global kriz olan
2008 krizi de işsizlik sorununun ağırlaşmasında neden olmuştur.
İşgücü piyasası diğer piyasalardan farklı olarak insan unsuru içeren bir piyasadır.
Emeğin alınıp satıldığı bir piyasa; bir mal piyasası gibi değerlendirilmemelidir. İşgücü
16
piyasasında meydana gelebilecek dengesiz bir durum, insanı gerek sosyal gerekse iktisadi
olarak mağdur edecek bir işsizlik problemini ortaya çıkaracaktır (Ataman, 1998: 59).
İşsizlik -genel anlamıyla- kişinin kazanmış olduğu ücreti artık kazanamaması
sonucunu doğurmaktadır. Dolayısıyla işsizlik bireyin geçimini sağlayabilecek bir gelirden
mahrum kalmasına neden olmaktadır. İşsizliğin gerek kişi, gerek toplum gerekse de ekonomi
üzerindeki etkileri sadece bu temel neden değildir. İşsizliğin yol açtığı sorunların saptanması;
uygun politikaların belirlenmesi açısından önemlidir. İşsizliğin yaratabileceği olası sorunlar;
motivasyon kaybı, yeteneklerin kaybı, sağlık kaybı (psikolojik zarar), insan ilişkilerinin
zayıflaması, sosyal dışlanma, sosyal değerlerin kaybı, toplam ürün arzı kaybı ve finansal yük
olarak özetlenebilir (Bulut, 2011: 23-26).
Türkiye'de İstihdamın Genel Durumu
Konu ile ilgili olarak İşgücü istatistikleri 'İstihdam, İşsizlik ve Ücret' başlıklı TÜİK
veri tabanından derlenmiştir. Bu başlık altındaki tablolar elde edilirken öncelikle 'Dinamik
sorgulama' seçeneğinden 'İşgücü istatistikleri' seçilmiştir. 'Özet tablolar' seçilerek Türkiye 15+
yaş grubu için cinsiyet ayrımı olmadan 2000 ve sonrası veriler elde edilmiştir.
Çapraz tablolar için en güncel veri 2013 yılına ait olup aşağıdaki gibidir (Tablo 1):
Tablo 1. Eğitim Durumuna Göre İşgücü İstatistikleri
( 15 + yaş )
2013
Okumayazma
bilmeyen
Okuma
yazma bilen
fakat bir okul
bitirmeyen
İlkokul
Ortaokul
veya dengi
meslek okul
Genel lise
Lise dengi
meslek okul
Yüksekokul
veya fakülte
İlköğretim
Toplam
Kurumsal
olmayan
çalışma
çağındaki
nüfus
5.795
İşgücü
İstihdam
edilenler
İssiz
İşgücüne
katılma
oranı %
İşsizlik
oranı
%
İstihdam
oranı %
İşgücüne
dahil
olmayan
nüfus
1.167
1.110
57
20,1
4,9
19,2
4.627
3.691
1.246
1.113
133
33,8
10,7
30,2
2.444
18.450
3.632
9.492
2.254
8.784
2.048
709
206
51,4
62,1
7,5
9,1
47,6
56,4
8.957
1.378
5.582
4.333
2.963
2.820
2.609
2.524
355
296
53,1
65,1
12
10,5
46,7
58,3
2.618
1.513
6.722
5.388
4.831
557
80,1
10,3
71,9
1.335
7.404
2.939
2.505
434
39,7
14,8
33,8
4.465
25.524 2.747
50,8
9,7
45,9
27.337
55.608 28.271
Kaynak: TÜİK
17
Tablo 1'de görüldüğü gibi 15+ yaş üstü nüfus için 2013 yılında Türkiye genelinde
toplamda işsizlik oranı % 9,7'dir. Bu oran ilköğretim mezunları için en yüksek değerine
ulaşmaktadır (% 14,8). Bir diğer önemli gösterge olan istihdam oranı ise 2013 yılı için
Türkiye genelinde % 45,9'dur.
2013 yılı için işsizlik oranı ve diğer seçili önemli göstergeler coğrafi bölgelere (Düzey
1) göre ise aşağıdaki gibi elde edilmiştir (Tablo 2).
Tablo 2. Coğrafi Bölgeler Ayrımına Göre İşgücü İstatistikleri
Bölge
İşsizlik Oranı
İstanbul
11,2
Ege
10,1
Güney Doğu
Anadolu
14,5
Kuzey Doğu
Anadolu
6,7
Orta Anadolu
8,4
Orta Doğu
Anadolu
9
Doğu Marmara
8,4
Doğu Karadeniz 6,8
Batı Marmara
6,8
Batı Karadeniz
6,7
Batı Anadolu
8,6
Akdeniz
11
Kaynak: TÜİK
Tablo 2'de görüldüğü gibi işsizlik oranının en yüksek olduğu bölge Güneydoğu
Anadolu bölgesidir (% 14,5). İşsizlik oranının en düşük olduğu bölgeler ise Kuzeydoğu
Anadolu ve Batı Karadeniz bölgeleridir (% 6,7).
Ülkemiz genç nüfus yapısına sahiptir. Ülkemizdeki işsizlerin büyük bir bölümü 15-29
yaş grubunda yer almaktadır. Bu durum aşağıdaki tablo yardımıyla da görülmektedir.
18
Tablo 3. Yaş grubuna ve işgücü durumuna göre kurumsal olmayan nüfus (15+ yaş)
2013
Kurumsal İşgücü
İstihdam İssiz
İşgücüne
İşsizlik
İstihdam
olmayan
edilenler
katılma oranı %
oranı %
çalışma
oranı %
çağındaki nüfus
6.232 1.632
1.364
268
26,2
16,4
21,9
15-19
5.331 2.952
2.363
589
55,4
20
44,3
20-24
6.200 4.137
3.614
523
66,7
12,6
58,3
25-29
6.526 4.456
4.065
391
68,3
8,8
62,3
30-34
5.722 3.940
3.633
307
68,9
7,8
63,5
35-39
5.251 3.567
3.328
238
67,9
6,7
63,4
40-44
4.634 2.861
2.679
182
61,7
6,4
57,8
45-49
4.160 2.013
1.878
135
48,4
6,7
45,2
50-54
3.471 1.293
1.218
75
37,3
5,8
35,1
55-59
2.674
747
716
32
27,9
4,2
26,8
60-64
5.406
671
664
8
12,4
1,1
12,3
65+
Toplam
55.608 28.271
25.524 2.747
50,8
9,7
45,9
Kaynak: TÜİK
Bu yaş grubu içindeki yapı irdelenirse; 20-24 yaş grubunda bir yoğunluk olduğu
görülür. Bu durumun nedeninin ise eğitim ve askerlik sonrası döneme denk gelmesi olduğu
söylenebilir.
Tablo 4. İkamet yeri türüne ve işgücü durumuna göre kurumsal olmayan nüfus (15+
yaş)
Kent( 15 + yaş )
Kurumsal İşgücü İstihdam İşsiz İşgücüne İşsizlik İstihdam İşgücüne
Yıllar
olmayan
edilenler
katılma
oranı oranı %
dahil
çalışma
oranı %
%
olmayan
çağındaki
nüfus
nüfus
2013
38.129 18.907
16.736 2.171
Kır( 15 + yaş )
Kurumsal İşgücü İstihdam
Yıllar
olmayan
edilenler
çalışma
çağındaki
nüfus
2013
17.479
9.364
8.788
İşsiz
576
49,6
43,9
19.222
İşgücüne İşsizlik İstihdam
katılma
oranı oranı %
oranı %
%
İşgücüne
dahil
olmayan
nüfus
53,6
11,5
6,1
50,3
Kaynak: TÜİK
19
8.115
Tablo 4'ten de görüleceği üzere işsizlerin büyük bir bölümü şehir bölgelerinde ikamet
etmektedir.
2005- 2017 arası için mevsim etkilerinden arındırılmış temel işgücü göstergeleri Ek
1'de yer almakta olup Türkiye için açıklanan en güncel verilere göre ise Türkiye genelinde 15
ve daha yukarı yaştakilerde işsiz sayısı 2017 yılı Mart döneminde geçen yılın aynı dönemine
göre 619 bin kişi artarak 3 milyon 642 bin kişi olmuştur. İşsizlik oranı ise 1,6 puanlık artış
ile %11,7 seviyesinde gerçekleşmiştir. Yine Türkiye genelinde 15 ve daha yukarı yaştakilerde
işsiz sayısı 2017 yılı Nisan geçen yılın aynı dönemine göre ise 463000 kişi artarak 3 287 000
kişi olmuştur. İşsizlik oranı ise 1,2 puanlık artış ile % 10,5 seviyesinde gerçekleşmiştir.
(Kaynak: TÜİK İşgücü İstatistikleri)
Türkiye ekonomisinde son dönemde gerçekleşen pozitif büyüme rakamlarına rağmen
işsizlik oranının yüksek düzeylerde olmaya devam etmesi, istikrar programının başarısını kötü
etkilemektedir. Dolayısıyla 2002 yılından itibaren Türkiye ekonomisinde yaşanan yüksek
büyüme rakamlarına rağmen issizlik oranını düşürecek yeni iş olanaklarının yaratılamadığı
kabul edilmektedir (Eser ve Terzi, 2008: 229).
Ülkeler, işsizlik sorununa çözüm getirebilmek için farklı politikalar geliştirip
uygulamaya çalışmaktadır. Doğrudan yabancı yatırımlar ve ihracat, işsizliğin azaltılmasında
önemli birer çözüm aracı olabilmektedir (Göçer, Mercan ve Peker, 2013: 103).
İşsizlik oranının düşürülmesi için açık iş sayıları (Türkiye İş Kurumu’na işverenlerden
bildirilen işçi talebi) ve açık işlerin meslek, sektör, gerektirdiği beceri, eğitim düzeyi
açılarından irdelenmesinin de önem kazandığı söylenebilir.
2. LİTERATÜR ÖZETİ
Bu konuda yürütülen literatür taraması sonucunda ulaşılan başlıca çalışmalara ait
yazar bilgileri ve çalışma hakkında kısa açıklama aşağıda yer almaktadır.
Demet Tüzünkan tarafından 2015 yılında hazırlanan “Türkiye’de Uygulanan Beş
Yıllık Kalkınma Planlarının İstihdam Politikaları Açısından Değerlendirilmesi” isimli
çalışmada altyapı yetersizlikleri, global gelişmeler ve nüfusun iş gücü yapısının eksik
analizleri gibi nedenler sebebiyle Kalkınma Planları'ndaki istihdam hedefleri hiçbir planda
tutturulamamış olduğu vurgulanarak, işsizliği önlemek ve olumsuz sonuçlarını asgariye
indirebilmek için Pasif İstihdam Politikaları'nın yanı sıra Aktif Politikaları'na da başvurulması
önerisinde bulunulmuştur.
Ahmet Mithat Kiziroğlu tarafından 2014 yılında gerçekleştirilen “1980’den Günümüze
Türkiye ve İstanbul’da İstihdam” isimli çalışmanın başlıca amacı Türkiye ve İstanbul’da
istihdamın özelliklerinin incelenmesi ve karşılaştırmalı analizinin yapılmasıdır. Çalışma
kapsamında Genel Nüfus Sayımları, Hanehalkı İşgücü Anketleri ve Adrese Dayalı Nüfus
Kayıt Sistemi verilerinden yararlanılmış ve sonuç olarak istihdamın Türkiye ve İstanbul'da
genel olarak artma eğiliminde olduğu, tarımdan sanayi ve hizmetler sektörüne doğru değişim
gösterdiği temel bulgularına ulaşılmıştır.
2014 yılında Gülhan Özbayoğlu tarafından hazırlanan “Meslek Seçimi ve Geleceğin
Meslekleri” isimli çalışma kapsamında ampirik analize yer verilmemiş olup çalışma
sonucunda çeşitli önerilerde bulunulmuştur. Vurgulanan temel önerinin programları
yenileştirmiş ve güncelleştirmiş klasik mesleklerin hiçbir zaman önemlerini
kaybetmeyecekleri olduğu söylenebilir.
20
Canan Uçar ve Mehmet Arif Özerbaş tarafından 2013 yılında gerçekleştirilen, amacı
Mesleki ve Teknik Eğitimin dünyada ve Türkiye’deki durumunu araştırarak mesleki ve teknik
eğitimde görevli öğretim elemanlarının mesleki ve teknik eğitimin ülkemizdeki mevcut
durumu hakkındaki düşüncelerini belirlemek olan “Mesleki ve Teknik Eğitimin Dünyadaki ve
Türkiye’deki Konumu” isimli çalışmada nitel araştırma yöntemi kullanılmıştır. Çalışma
kapsamında toplam 6 öğretim elemanına “standartlandırılmış açık uçlu görüşme formu”
uygulanmış olup elde edilen veriler içerik analizi ile incelenmiştir. Sonuç olarak mesleki ve
teknik eğitimde revizyona gidilmesi ve öğretim elemanlarının mesleki ve teknik eğitimle ilgili
şikayetlerinin önemsenmesi gibi önerilerde bulunulmuştur.
Murat Korkmaz, Nur Dilbaz Alacahan, Dilek Tuna Cesim, Ali Serdar Yücel ve
Gökşen Aras tarafından 2013 yılında hazırlanan “Türkiye’de Kadın İstihdamının Amerika
Birleşik Devletleri’ndeki Kadın İstihdamı İle Karşılaştırılması” isimli çalışmada Türkiye’deki
kadın istihdamının iş pazarı açısından gelişmiş bir ülke olan ABD’deki kadın istihdamına
göre nerede bulunduğunun ve bunun üzerinde etkili olan faktörlerin neler olduğunun
belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında TÜİK veri tabanı ve Amerika Birleşik
Devletleri işçi istatistikleri bürosu verileri kullanılarak, iki ülke arasındaki farklar
belirlenmeye çalışılmıştır. Çalışma sonucunda ABD’nin kadın istihdamı ve sektör dağılımları
değerleri ve yapısının Türkiye kadın istihdamına göre oldukça farklı olduğu temel bulgusuna
ulaşılmıştır.
Birleşmiş Milletler Ortak Programı kapsamında Hakan Ercan tarafından 2011 yılında
hazırlanan “Türkiye’de Mesleki Görünüm” isimli çalışmada Türkiye İstatistik Kurumu’nun
(TÜİK) 2004-2010 yılları arasında uyguladığı Hanehalkı İşgücü Anketleri ile 2009 yılında
uyguladığı “Gençlerin İşgücü Piyasasına Geçişi Araştırması”nın verileri kullanılmıştır.
Başlıca amacı Türkiye’de nüfus, işgücü ve istihdamla ilgili bir gelecek öngörüsü oluşturmak
olan bu çalışma sonucunda 2020 yılına kadar Türkiye’deki mesleki eğilimlere ilişkin
öngörülerde ve çeşitli önerilerde bulunulmuştur.
2010 yılında İnci Parlaktuna tarafından hazırlanan ve amacı Türkiye’de çalışan
kadınların işgücü piyasasındaki konumlarını iyileştirecek ve geliştirecek istihdam
politikalarına yön vermek olan “Türkiye’de Cinsiyete Dayalı Mesleki Ayrımcılığın Analizi”
isimli çalışma kapsamında Türkiye’de çalışan kadınların cinsiyete dayalı mesleki ayrımcılık
ile ilgili karşılaştıkları problemler belirlenerek sebepleri araştırılmıştır.
2010 yılında Erol Taymaz tarafından hazırlanan “Büyüme, İstihdam, Vasıflar ve
Kadın İşgücü” isimli Türkiye Cumhuriyeti Devlet Planlama Teşkilatı ve Dünya Bankası
Refah ve Sosyal Politika Analitik Çalışma Programı raporunda imalat sanayi ile bazı hizmet
sektörlerinde önemli istihdam yaratma potansiyelinin bulunduğundan bahsedilerek kentsel
alanlardaki istihdama ilişkin önemli noktalar irdelenmiştir. Kentsel alanlardaki istihdama
yönelik en önemli konunun kadınların istihdam oranının son derece düşük olması, ikinci
önemli konunun ise kayıt dışı ekonominin büyüklüğü olduğu belirtilmiştir.
Yasemin Uyar Bozdağlıoğlu tarafından 2008 yılında hazırlanan “Türkiye’de İşsizliğin
Özellikleri ve İşsizlikle Mücadele Politikaları” isimli çalışma kapsamında zaman serisi
verileri ve çeşitli çapraz tablolar yorumlanarak işsizlik iktisadi faaliyet kolu, cinsiyet ve yaş, iş
arama süresi, eğitim, meslek ve coğrafi bölgeler gibi özellikler dikkate alınarak incelenmiş ve
işsizlikle mücadele politikalarından bahsedilmiştir.
2007 yılında T.C. Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı Türkiye İş Kurumu personeli
tarafından gerçekleştirilen “Türkiye Geneli 2007 Yılı İşgücü Piyasası Araştırması Sonuç
21
Raporu” kapsamında Türkiye genelinde 50 ve daha fazla kişi istihdam eden 12712 kamu ve
özel işyerine anket uygulanmıştır. Elde edilen verilerin (n=2416134) oran analizi ve grafikler
yardımıyla incelenmesi sonucunda istihdam artışı beklenen sektörler saptanmıştır. Ulaşılan
bulgulara göre istihdam artışının büyük bölümü Tekstil ve Tekstil Ürünleri İmalatı, Ulaşım
Araçları İmalatı, Gıda Ürünleri, İçecek ve Tütün İmalatı ile Gayrimenkul, Kiralama ve İş
Faaliyetleri sektörlerindeki mesleklerde olacaktır.
Pelin Sönmez tarafından 2006 yılında hazırlanan ve amacı Avrupa Birliği'nin istihdam
kapasitesini küreselleşme süreci ile ilişkili bir şekilde incelemek “Küreselleşme, Avrupa
Birliği ve İstihdam: Çalışma İlişkilerinde Yaşanan Dönüşüm” isimli çalışmada ücretler,
işsizlik ve esnek çalışma gibi çalışma hayatının bazı karakteristikleri küreselleşmeden
etkilenen temel faktörler olarak belirlenmiş ve bu üç faktörün Avrupa Birliği istihdam
politikası üzerindeki işleyişi açıklanmıştır. Bunun yanı sıra çalışma kapsamında Avrupa
Birliği'ndeki esnek çalışmayı bazı üye ülkelerinden örnekler verilerek irdelenmiştir.
1990 yılında I. Işıl Ünal tarafından hazırlanan “Üniversite Mezunlarının İstihdam
Sorunları“ isimli eserde üniversite mezunlarının istihdamı ile ilgili problemler, “eğitim-iş
ilişkileri” çerçevesinde "eğitim talebi", "eğitim istihdam ilişkisi" ve "mezunlarla ilgili piyasa
koşullan" boyutlarıyla sınırlandırılarak irdelenmiştir.
Çalışmalar için başlıca bilgi kaynağının ise T.C. Çalışma ve Sosyal Güvenlik
Bakanlığı Türkiye İş Kurumu Genel Müdürlüğü Türkiye Geneli 2015 ve 2016 Yılları İşgücü
Piyasası Araştırması Sonuç Raporları olduğu söylenebilir.
Görüldüğü gibi işsizlik, istihdam ve meslekler konusu gerek belirli özellikte gösteren
bireyler (üniversite mezunları veya İstanbul'da yaşayanlar) bazında, gerek zaman ve öngörü
(gelecekte işsizlik oranının düşürülmesi için öneriler ve bu bağlamda değerlendirilebilecek
gelecekte çok tercih edilmesi beklenen meslek grupları) açısından ele alınmıştır. Bunların
yanı sıra çeşitli ülke grupları ile (örneğin Avrupa Birliği) yapısal karşılaştırmalar da
yapılmıştır. Bazı çalışmalarda makro değişkenlerle (büyüme ve istihdam gibi) çalışılmıştır.
Konuya cinsiyet açısından da (kadın istihdamı ve cinsiyete dayalı mesleki ayrımcılık)
yaklaşılmış olduğu görülmüştür.
Yürütülen literatür taraması sonucunda iller bazında işsizlik oranının azaltılması
amacıyla açık işlerin ve işe yerleştirilenlerin yapısının irdelendiği herhangi bir çalışmaya
ulaşılamamıştır.
Çalışmanın Amacı ve Kapsamı
Bu çalışma kapsamında en güncel il istihdam ve mesleki eğitim kurul raporları
incelenerek il bazında kapsamlı bir veri seti oluşturulmuş, iller işgücü talebine ve bu talebin
yapısına göre sınıflandırılmıştır. Talep yapısı kavramı ile kastedilen, ilgili talebin özellikle
hangi meslek grubu, sektör, yaş ve eğitime yönelik olduğudur. Bu amaç doğrultusunda
verilere İki Aşamalı Kümeleme Analizi uygulanmıştır. Bulgular Lojistik Regresyon ile de
desteklenmiştir.
Bunun yanı sıra çeşitli önemli değişkenler arasındaki ilişki yapısı kategoriler bazında
irdelenmiştir. Çalışmanın bu aşamasında yararlanılan teknik ise Homojenlik Analizi olmuştur.
3. METODOLOJİ
Çalışma kapsamında kullanılan başlıca çok değişkenli analiz teknikleri İki Aşamalı
Kümeleme Analizi ve Homojenlik Analizi’dir.
22
3.1. İki Aşamalı Kümeleme Analizi
Hiyerarşik olmayan kümeleme tekniklerinden “k Ortalamalar”, hiyerarşik kümeleme
tekniklerinden “Ward’ın En Küçük Varyans” tekniklerinin birleştirilmesi ile oluşan teknik ise
“İki Aşamalı Kümeleme” adını almaktadır. İki Aşamalı Kümeleme algoritmalarından en
yaygın kullanıma sahip olanı Punj ve Steward tarafından 1983 yılında geliştirilmiştir (Savaş
ve Topaloğlu, 2011: 741-751). Bu algoritma kümelemede kullanılacak değişkenlerin metrik
ve kategorik değişkenlerden oluşması durumunda ve/veya büyük veri tabanlarının analiz
edilmesinde kullanılabilir.
İki Aşamalı Kümeleme Analizi, küme sayısı konusunda bir ön bilginin olmadığı
durumlarda kullanılabilen, işleyişinde kategorik ve sürekli değişkenlere yer verebilen bir
tekniktir. Bu analiz tekniğinde optimum küme sayısı yöntem tarafından belirlenir. Optimum
küme sayısının otomatik olarak belirlenmesinde BIC (Schwarz’s Bayesian Information
Criterion) veya AIC (Akaike’s Information Criterion) bilgi kriterleri kullanılır (Schieopu,
2010: 66-75).
Analizin işleyişi şöyle özetlenebilir: Klasik iki aşamalı kümeleme yaklaşımlarında ilk
aşamada hiyerarşik teknikler kullanılır. Bu adımda birimler birer birer işleme alınarak ön
kümelere gruplanır. Oluşturulan ön kümelere standart aşamalı kümeleme yaklaşımları ikinci
adımda uygulanmaktadır. Her iki adımda da kullanılabilecek iki uzaklık ölçüsü Öklit ve Log
Olabilirlik’tir (Alpar, 2000: 349). Veri setinde kategorik ve sürekli değişkenlerin olması
durumunda Log-Olabilirlik uzaklığı kullanılmaktadır (Özdemir ve Orçanlı, 2012: 1-27).
Kategorik ve sürekli değişkenleri ele almak için kullanılan İki Aşamalı Kümeleme’de
olabilirlik uzaklık ölçüsü küme modelindeki değişkenlerin bağımsız olduğunu
varsaymaktadır. Ayrıca her bir sürekli değişkenini Normal dağılıma ve her bir kategorik
değişkenin ise çok terimli bir dağılıma sahip olduğu kabul edilmektedir. Bunun yanı sıra
yapılan çalışmalar İki Aşamalı Kümeleme Analizi’nin homojen olmayan büyük veri setleri
uygulanabileceğini göstermiştir. Bu karma yaklaşımın sağladığı başlıca avantajlarının,
yöntemin gerektirdiği küme sayısını hesaplaması ve karma ölçekli veri setleri için
kullanılabilmesi olduğu söylenebilir (Giray, 2016: 16-17).
3.2. Homojenlik Analizi
Homojenlik Analizi bazı kaynaklarda HOMALS ifadesiyle yer almaktadır. Bu
kısaltmada yer alan "hom" ifadesi "homogeneity = homojenlik" kelimesinden, "als" ifadesi ise
"alternating least squares = dalgalı en küçük kareler" kelimelerinin baş harflerinden
gelmektedir (Van de Geer, 1993: 19).
Bu analiz tekniği ile çok yönlü tablolardaki bilginin iki boyutlu grafik gösterimi elde
edilir (Alpar, 2011: 382).
Homojenlik Analizi işleyişinde yer alan değişkenlerin ölçme düzeyleri çoklu
nominaldir. Tekniğin temelinin kayıp fonksiyonuna dayandığı söylenebilir.
Minimize σ (X, Y) = Σ (j=1, ..., m) tr (X - Gj Yj )' (X - Gj Yj)
(1)
Kayıp fonksiyonu iki kısıt altında minimize edilmektedir. Bu kısıtlardan biri u'X = 0,
iken, diğeri de X'X = nI'dır.
Kayıp fonksiyonunda yer alan Gj ifadesi (N x kj) boyutlu gösterge matrisidir. Yine
formülde yer alan Yj ise (kj x p) boyutlu kategori nicelleştirmeleri matrisi olarak
adlandırılmaktadır. Bu iki matris baz alınarak da X matrisi hesaplanmaktadır. X matrisi ( N x
23
p) boyutlu olup nesnelerin skor değerlerini içeren matristir. Tekniğin işleyişinde amaç kayıp
fonksiyonunun en küçüklenmesidir. Kayıp fonksiyonunu minimize eden kategori
nicelleştirmeleri ve nesne skorları değerleri hesaplanmaktadır. Ancak bu aşamada çözüm
değerinin anlamsızlaşmaması ve tek olması için çeşitli kısıtlara ihtiyaç duyulmaktadır. İlgili
kısıtlar altında minimizasyon işlemi ile X matrisinin p adet sütununun her birinin ortalaması
sıfır olmakta, ayrıca sütunlar birbirinden bağımsız olmakta ve birim varyanslı olmaktadır.
Optimal değerler Dalgalı En Küçük Kareler'e dayanan bir algoritma ile elde edilmektedir.
Kayıp fonksiyonu minimum değerine ulaşıncaya kadar iterasyon devam eder. Bu şekilde X ve
Yj matrislerinin değerlerine ulaşılır (Aytaç ve Bayram, 2001: 39-41).
Çoklu Uyum Analizi’nde elde edilecek olası boyut sayısı; k her değişkendeki kategori
sayısı olmak üzere her değişken için (k-1) değerlerinin toplanması ile elde edilir. Bir başka
ifade ile (toplam kategori sayısı – değişken sayısı) formülü elde edilecek boyut sayısını verir.
Ancak bu boyutların tümü ile ilgilenilmez. İlgilenecek boyut sayısı genellikle 2‘dir. İstenen
1/p değerini aşan özdeğere (inertia’ya) sahip boyutlar ile çalışılmasıdır. Bu boyutlara temel
boyutlar denir (Alpar, 2013: 384). Elde edilen çizimde (şekilde, haritada) kategorilerin ve
nesnelerin (gözlemlerin) konumları yorumlanabilmektedir.
4. BULGULAR
Çalışmanın bu bölümünde uygulanan analizler sonucunda ulaşılan bulgular
karşılaştırmalı olarak yorumlanacaktır.
Veriler derlenirken eksik veriler elenmiş; analiz kapsamında 67 il verisi
değerlendirilmiştir. İlgili değerler 2015 yılına aittir. Veri setinde yer alan değişkenlerin
isimleri aşağıdaki tabloda yer almaktadır.
Tablo 5. Değişken İsimleri ve Değişkenler Hakkında Açıklamalar
Kod Değişken
Kategoriler
Kaynak Tablo
X1 Meslek
1: Nitelik gerektirmeyen
Tablo 13: Kamu ve Özel
(Açık işlerde mod 2: Büro hizmetleri
Sektörden Alınan Açık İşler
meslek)
3: Hizmet ve satış
ve İşe Yerleştirme
4: Sanatkarlar
5:
Tesis
ve
makine
operatörleri
X2 Yaş
Grup orta noktaları sayısal Tablo
14:
İşe
(İşe yerleştirilenlerde değer olarak alınmıştır. (Kısa Yerleştirilenlerin Yaş ve
mod yaş grubu)
yoldan mod hesaplanması)
Cinsiyete Göre Dağılımı
X3 Eğitim
1: İlköğretim mezunu
Tablo
15:
İşe
(İşe yerleştirilenlerde 2: Ortaöğretim mezunu (Lise Yerleştirilenlerin
Eğitim
mod eğitim durumu)
Dengi)
Durumlarına Göre Dağılımı
X4 Sektör
1: Hizmet
Tablo
16:
İşe
(İşe yerleştirilenlerin 2: Sanayi
Yerleştirilenlerin
Sektörel
mod sektörü)
3: İnşaat
Dağılımı
4.1. İki Aşamalı Kümeleme Analizi Bulguları
İki Aşamalı Kümeleme Analizi uygulamasında Log Olabilirlik uzaklıkları ve
Schwarz'ın Bayesyen Kriteri baz alınarak uygun küme sayısının 2 olduğu belirlenmiştir.
24
Uygulama sonucunda birinci kümede 32 ilin, ikinci kümede ise 35 ilin yer aldığı
görülmüştür. Oluşan iki kümede yer alan gözlem sayılarının benzer olması, analiz işleyişi için
istenen bir durumdur.
Kümelerin profillerinin belirlenmesi için uygun merkezi eğilim ölçüleri incelenmiştir.
Tablo 6. İki Aşamalı Kümeleme Analizi Sonucunda Oluşan Kümelere Ait Merkezi
Eğilim Ölçüleri
Küme 1
Küme 2
Yaş
23,56
27,14
Meslek
Nitelik gerektirmeyen meslekler Nitelik gerektirmeyen meslekler
Eğitim
İlköğretim mezunu
İlköğretim mezunu
Sektör
Sanayi sektörü
Hizmet sektörü
Küme 1 ve Küme 2 yapısal olarak kısaca şöyle özetlenebilir:
32 ilin yer aldığı Küme 1'de işe yerleştirilenlerin yaş ortalamaları Küme 2'ye göre daha
düşüktür (23,56). Bu kümede yer alan 32 ilin 27'sinde açık işler için mod mesleğin "nitelik
gerektirmeyen meslekler" olduğu saptanmıştır. Aynı kümede yer alan 3 il için ise açık işlerde
mod meslek "sanatkarlar ve ilgili işlerde çalışanlar" iken (Bayburt, Hatay, Karaman), 2 il için
de açık işlerde mod mesleğin "tesis ve makine operatörleri ve montajcılar" olduğu
görülmüştür (Adıyaman ve Mardin). Bu kümede yer alan illerin tümünde işe yerleştirilenlerde
mod eğitim durumunun ilköğretim mezunu, işe yerleştirilenlerde mod sektörün ise sanayi
sektörü olduğu görülmüştür. Kümede sektör konusunda eğilim sanayi sektörü olmakla
birlikte, 3 il (Kilis, Kırıkkale, Siirt) için sektör yapısının farklılaştığı (inşaat sektörü olduğu)
dikkat çekmiştir.
Küme 1'de yer alan iller aşağıdaki yer almaktadır.
Adıyaman, Aksaray, Amasya, Balıkesir, Bartın, Bayburt, Bilecik, Bolu, Burdur,
Bursa, Çankırı, Çorum, Denizli, Hatay, Kahramanmaraş, Karaman, Kilis, Kırıkkale,
Kırklareli, Malatya, Manisa, Mardin, Niğde, Osmaniye, Sakarya, Siirt, Sinop, Sivas,
Tekirdağ, Uşak, Yalova, Yozgat.
35 ilin yer aldığı Küme 2'de işe yerleştirilenlerin yaş ortalamaları diğer kümeye göre
daha yüksek olup 27,14 değerine eşittir. Bu kümede yer alan 35 ilin 28'inde açık işler için
mod mesleğin "nitelik gerektirmeyen meslekler" olduğu saptanmıştır. Aynı kümede yer alan 2
il için ise açık işlerde mod meslek "hizmet ve satış" iken (Erzincan, Muğla), 4 il için açık
işlerde mod mesleğin "tesis ve makine operatörleri" (Edirne, Eskişehir, Şanlıurfa, Tokat), 1 il
için de açık işlerde mod mesleğin "büro hizmetleri" olduğu görülmüştür (Bingöl). Bu kümede
yer alan illerin tümünde işe yerleştirilenlerde mod eğitim durumunun ilköğretim mezunu
olduğu görülmüştür. Veri setinde bu konuda farklılık gösteren 3 ilde işe yerleştirilenlerin mod
eğitim durumunun ise ortaöğretim (lise dengi) olduğu görülmüş olup, ilgili iller de (Bingöl,
Erzincan, Eskişehir) bu kümede yer almıştır.
Bu kümede yer alan illerin tümünde işe yerleştirilenler için mod sektörün hizmet
sektörü olduğu görülmüştür.
Küme 2'de yer alan iller aşağıdaki yer almaktadır:
Adana, Afyonkarahisar, Ankara, Antalya, Aydın, Bingöl, Çanakkale, Diyarbakır,
Edirne, Elazığ, Erzincan, Eskişehir, Giresun, Gümüşhane, Hakkari, Isparta, İstanbul, İzmir,
25
Karabük, Kars, Kastamonu, Kayseri, Kırşehir, Kocaeli, Konya, Kütahya, Mersin, Muğla,
Muş, Nevşehir, Şanlıurfa, Tokat, Trabzon, Van, Zonguldak.
Şekil 1. Model Özeti ve Kümeleme Kalitesi Çıktısı
Kümeleme kalitesi ölçütlerinden Silhoutte ölçütü (Gölge istatistiği) sonucuna göre
kümelemedeki başarı "iyi" olarak nitelendirilmektedir.
İki Aşamalı Kümeleme analizi sonuçları Lojistik Regresyon analizi kullanılarak
desteklenmek istenmiştir. Bu amaçla küme üyelik değişkeni bağımlı değişken olarak alınmış
ve kurulan modelin doğru sınıflandırma oranı değerine bakılmıştır. Sınıflandırmanın başarısı
olarak nitelendirilebilecek değerin % 73 olduğu görülmüştür. Bu oranın istenen (kabul
edilebilir) seviyede olduğu söylenebilir.
4.2. Homojenlik Analizi Bulguları
Belirtilmiş olduğu gibi; kategorik değişkenler arasındaki ilişki yapısı incelenirken
kullanılabilecek tekniklerden biri Homojenlik Analizi'dir.
Homojenlik Analizi uygulaması sonucunda ulaşılan şekil aşağıda yer almaktadır. Bu
şekil üzerinde yer alan noktalar kategori noktalarını göstermekte olup, ilgili noktalar
arasındaki mesafe kategoriler arasındaki ilişki düzeyi hakkında fikir vermektedir.
26
Şekil 2. Kategori Noktalarının Haritası
Meslek - Eğitim değişkenleri kategorilerinin konumları incelendiğinde; nitelik
gerektirmeyen meslekler ve ilköğretim kategorilerinin yakın konumlandığı görülmüştür.
Yaş - Eğitim değişkenleri kategorilerinin konumları incelendiğinde; ilköğretim, 22 ve
27 yaş kategorilerinin yakın konumlandığı görülmüştür.
Yaş - Sektör değişkenleri kategorilerinin konumları incelendiğinde; hizmet, 27 ve 32
yaş kategorilerinin yakın konumlandığı görülmüştür. Bunun yanı sıra sanayi ve 22 yaş
kategorilerinin yakın konumlandığı da dikkat çekmiştir.
Meslek- Yaş değişkenleri kategorilerinin konumları incelendiğinde;
gerektirmeyen meslekler ve 27 yaş kategorilerinin yakın konumlandığı görülmüştür.
nitelik
Meslek- Sektör değişkenleri kategorilerinin konumları incelendiğinde; nitelik
gerektirmeyen meslekler ve inşaat sektörü kategorilerinin yakın konumlandığı görülmüştür.
Eğitim - Sektör değişkenleri kategorilerinin konumları incelendiğinde; ilköğretim ve
inşaat sektörü kategorilerinin yakın konumlandığı görülmüştür.
Homojenlik Analizi ile gözlemlerin (nesnelerin) haritalandığı şekil ise aşağıdaki gibi
elde edilmiştir.
27
Şekil 3. Gözlem Noktalarının Haritalanması
13, 24 ve 25 numaralı illerin diğerlerinden farklı bir yapı sergilediği söylenebilir. Bu
iller Bingöl, Erzincan ve Eskişehir'dir.
Kümeler yorumlanırken; Erzincan için açık işlerde mod meslek "hizmet ve satış" iken,
Eskişehir için açık işlerde mod mesleğin "tesis ve makine operatörleri", Bingöl için ise açık
işlerde mod mesleğin "büro hizmetleri" olduğu belirtilmişti. İlgili iller bu açıdan Türkiye
genelinden yapısal olarak farklılık göstermektedir (Türkiye genelinde açık işlerde mod meslek
"nitelik gerektirmeyen meslekler" idi.).
Bu illerin diğer illerden farklılaştığı daha önemli noktanın ise "eğitim" olduğu
söylenebilir. Erzincan, Eskişehir ve Bingöl'de işe yerleştirilenlerin mod eğitim durumunun
ortaöğretim (lise dengi) dir. Veri setinde sadece bu üç il bu konuda diğerlerinden farklı
yapıdadır. Bu durum nesne haritası çıktısında da görülmüştür.
5. SONUÇ
İşsizliğin, sonuçları bakımından hem ekonomik hem de sosyal ve psikolojik bir sorun
olduğu söylenebilir. Bu sorun gelişmiş ve gelişmekte olan tüm ülkelerin günümüzde ve
gelecekteki öncelikli sorunu durumundadır. Bu çalışmada illerin işgücü talep yapısı esas
alınarak, açık işler istatistiksel olarak analiz edilmiştir.
Çalışmanın veri seti 2015 yılı il istihdam ve mesleki eğitim kurulu raporları yardımıyla
oluşturulmuştur. 67 il için açık işlerde mod meslek, işe yerleştirilenlerin çoğunluğunun eğitim
durumu, yaşları ve işe yerleştirildikleri sektör bilgileri kaydedilmiş; veriler İki Aşamalı
Kümeleme ve Çoklu Homojenlik Analizi teknikleri uygulaması ile değerlendirilmiştir.
28
Bulgular kısaca şöyle özetlenebilir: Türkiye'de iller işgücü talep yapısına göre ikiye
ayrılmaktadır. Birinci kümede yer alan iller için "sanayi sektörü talebinin yoğun olduğu,
ortalama 24 yaşındakilerin işe yerleştirildiği iller" tanımlaması yapılabilir. Bu illerin yer aldığı
küme için açık illerde mod meslek "Nitelik gerektirmeyen meslekler"dir. Bu kümede işe
yerleştirilenlerin hepsi ilköğretim mezunudur. Küme 1'de yer alan 32 ilden bazıları şunlardır:
Bursa, Denizli, Hatay, Kırklareli, Manisa, Tekirdağ, Yalova, Sakarya, Balıkesir, Sinop,
Bilecik, Bolu, ... .
Küme 2'de yer alan iller için "hizmet sektörü talebinin yoğun olduğu, ortalama 27
yaşındakilerin işe yerleştirildiği iller" tanımlaması yapılabilir. Bu illerin yer aldığı küme için
de açık illerde mod meslek "Nitelik gerektirmeyen meslekler"dir. Bu kümede işe
yerleştirilenlerin çoğunluğu ilköğretim mezunudur. Küme 2'de yer alan 35 ilden bazıları
şunlardır: Adana, Nevşehir, Çanakkale, Edirne, Eskişehir, İstanbul, İzmir, Kocaeli, Mersin,
Muğla, Ankara, Antalya, … .
Çalışma kapsamındaki dört değişken baz alındığında Türkiye genelinden farklılık
gösterdiği söylenebilecek 3 il Erzincan, Eskişehir ve Bingöl'dür. Bu iller işe yerleştirilenlerin
mod eğitim durumu konusunda diğerlerinden farklı yapıdadır (Lise dengi).
Ayrıca açık işlerde mod meslek grubu açısından Türkiye genelinden farklılık gösteren
iller şöyledir:
Bayburt, Hatay ve Karaman illeri için ise açık işlerde mod meslek "sanatkarlar ve ilgili
işlerde çalışanlar"dır.
Edirne, Eskişehir, Şanlıurfa, Tokat, Adıyaman ve Mardin illeri için açık işlerde mod
mesleğin "tesis ve makine operatörleri ve montajcılar" olduğu görülmüştür.
Erzincan ve Muğla illeri için açık işlerde mod meslek "hizmet ve satış"tır.
Bingöl için açık işlerde mod mesleğin "büro hizmetleri" olduğu görülmüştür.
Ayrıca Kilis, Kırıkkale, Siirt için sektör yapısı Türkiye geneline göre nispeten
farklılaşmaktadır (inşaat sektörü).
Sonuç olarak bu çalışmada işsizliğin azaltılması için dolaylı olarak işgücü talep
yapısının incelenmesi ve değerlendirilmesi önerilmiştir. İl bazında Türkiye geneli yapısı ve bu
genel yapıdan farklılık gösteren iller yorumlanmıştır.
Bunun yanı sıra işgücü talebi hakkında başlıca göstergeler olarak ele alınan "açık
işlerde mod meslek", "işe yerleştirilenlerde eğitim, yaş ve sektör" değişkenleri arasındaki
ilişki yapısı kategori bazında irdelenmiştir.
Kategori bazında ilişkiler incelendiğinde ise: nitelik gerektirmeyen meslekler ve
ilköğretim kategorilerinin yakın konumlandığı; ilköğretim, 22 ve 27 yaş kategorilerinin yakın
konumlandığı; hizmet, 27 ve 32 yaş kategorilerinin yakın konumlandığı; sanayi ve 22 yaş
kategorilerinin yakın konumlandığı dikkat çekmiştir.
Bu çalışma sonucunda ulaşılan bulgular analiz kapsamındaki değişkenler ve
kategorileri ile sınırlıdır. Bu konuda çalışma yapacak olan araştırmacılara değişken sayısının
arttırılması ve kategorilerin zenginleştirilmesi (örneğin "nitelik gerektirmeyen meslekler" ve
"işe yerleştirilenlerin sektörü" alt boyutlarının dahil edilmesi) önerilebilir. Ayrıca çalışmanın
coğrafi bölgeler bazında derinleştirilmesi de daha detaylı yorumlar ve karşılaştırmalar
yapılabilmesine olanak sağlayabilir.
29
Bunların yanısıra işsizlik sorunu ile mücadele edilirken alınan önlemlerin başarılarının
öncelikle işsizlerin sınıflandırılmasına bağlı olduğu söylenebileceğinden yine bu alanda
yapılacak çeşitli keşifsel analizler ile işsizlik sorunu daha doğru bir şekilde ele alınabilir.
30
KAYNAKÇA
ALPAR, R., 2013, Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler, Detay, Ankara, 978-605-5437-428.
ALTAŞ, D. ve GİRAY, S., 2013, Dünyadaki En Önemli Sorun Algısının Optimal
Ölçeklemeli Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler İle İncelenmesi. Öneri Dergisi, 10
(39), 135-142.[http://dergipark.gov.tr/maruoneri/issue/17900/187808]
ATAMAN, B. C., 1998. İşsizlik Sorununa Yeni Yaklaşımlar. Ankara Üniversitesi Sosyal
Bilimler Dergisi, 53 (1), 59-72.
AYTAÇ, M. ve BAYRAM, N., 2001, Çoklu Karşılık Getirme Analizi ve Öğretim Elemanları
Üzerinde Bir Uygulama. DİE: İstatistik Araştırma Sempozyumu, Ankara, s.39-41.
[http://idari.cu.edu.tr/sempozyum/bil30.htm].
BOZDAĞLIOĞLU, Y. U., 2008, Türkiye’de İşsizliğin Özellikleri ve İşsizlikle Mücadele
Politikaları,
Sosyal
Bilimler
Dergisi
(20),
4565,
http://journals.manas.edu.kg/mjsr/oldarchives/Vol10_Issue20_2008/595-1630-1PB.pdf, [20 Ocak 2017]
BULUT, V., 2011, Türkiye'de İşsizlik Süresini Etkileyen Faktörlerin Yaşam Çözümlemesi İle
İncelenmesi, Hacettepe Üniversitesi İstatistik Anabilim Dalı Yayınlanmamış Yüksek
Lisans Tezi.
CESİM, D. T., YÜCEL, A. S., KORKMAZ, M., & ARAS, G., 2013, Türkiye’de Kadın
İstihdamının Amerika Birleşik Devletlerindeki Kadın İstihdamı İle Karşılaştırılması,
Turkish Studies- International Periodical For The Languages, Literature and History of
Turkish
or
Turkic
8/9,
18451863,
http://www.turkishstudies.net/Makaleler/1450213728_109KorkmazMurat-vd-18451863.pdf, [25 Ocak 2017] .
ERCAN, H., 2011, Türkiye’de Mesleki Görünüm. Uluslararası Çalışma Örgütü ve İŞKUR
Türkiye İş Kurumu. (Uluslararası Çalışma Ofisi, 1. Baskı, Ankara)
http://www.undp.org/content/dam/turkey/docs/projectdocuments/PovRed/MDG_F_19
28/UNDP-TR-YEM_Mesleki%20Gorunum_Basim_TR.pdf, [15 Ocak 2017]
GİRAY, S., 2016, İki Aşamalı Kümeleme Analizi İle Hükümlü Verilerinin İncelenmesi.
Ekonometri
ve
İstatistik
e-Dergisi,
(25),
1-31,
http://istanbul.dergipark.gov.tr/iuekois/issue/27185/285989, [2 Şubat 2017]
GÖÇER, I., MERCAN, M. ve PEKER, O., 2013, İhracat, Doğrudan Yabancı Yatırımlar ve
İşsizlik: Türkiye Örneği. Business and Economics Research Journal, 4(1), 103-120,
http://www.berjournal.com/tr/ihracat-dogrudan-yabanci-yatirimlar-ve-issizlik-turkiyeornegi, [18 Ocak 2017].
KALAYCI, Ş., 2005, SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri. Ankara: Asil.
KİZİROĞLU, A. M., 2014, 1980'den Günümüze Türkiye ve İstanbul'da İstihdam. Çalışma ve
Toplum, 42 (3), 61-110, http://www.calismatoplum.org/sayi42/kiziroglu.pdf, [19 Ocak
2017].
KÖKOCAK, A., YILMAZ, M. ve DEMİRCİ, N., 2015, İşsizlik Olgusu ve İstihdam Arttırıcı
Stratejiler, Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 7 (1), 829-848,
http://www.bilgesam.org/Images/Dokumanlar/0-318-201408147sosbilkongre69.pdf,
[8 Şubat 2017].
ÖZBAYOĞLU, G., 2014, Meslek Seçimi ve Geleceğin Meslekleri.
31
ÖZDEMİR, A. ve ORÇANLI, K., 2012, İki Aşamalı Kümeleme Algoritması İle Pazar
Bölümlemesi, Müşteri Profillerinin Belirlenmesi ve Niş Pazarların Tespiti. Uşak
Üniversitesi
Sosyal
Bilimler
Dergisi,
5
(3),
1-27,
http://dergipark.ulakbim.gov.tr/usaksosbil/article/view/5000035855, [3 Şubat 2017].
PARLAKTUNA, İ., 2010, Türkiye’de Cinsiyete Dayalı Mesleki Ayrımcılığın Analizi. Ege
Akademik
Bakış, 10(4),
1217-1230,
http://search.proquest.com/openview/bbca171cac8150d85a619c0c504efbe1/1?pqorigsite=gscholar, [25 Ocak 2017].
SAVAŞ, S. ve TOPALOĞLU, N., 2011, Veri Madenciliği Yöntemi İle GSM Şebekelerinin
Performans Analizi, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 26
(4), 741-751, http://www.mmfdergi.gazi.edu.tr/article/view/1061000668, [18 Şubat
2017].
SCHIOPU, D., 2010, Applying Two Step Cluster Analysis for Identifying Bank Customers’
Profile. UniversităŃii Petrol – Gaze din Ploieşti, ŞtiinŃeEconomice, LXII (3), 66-75,
http://www.upg-bulletin-se.ro/archive/2010-3/7.%20Schiopu.pdf, [18 Şubat 2017].
SÖNMEZ, P., 2006, Küreselleşme, Avrupa Birliği ve İstihdam: Çalışma İlişkilerinde Yaşanan
Dönüşüm, Ankara Avrupa Çalışmaları Dergisi Cilt: 5, No:3 (Bahar: 2006), 177-198.
http://dergiler.ankara.edu.tr/tammetin.php?id=478, [15 Ocak 2017].
TAYMAZ, E., 2010, Büyüme, İstihdam, Vasıflar ve Kadın İşgücü. DPT& Dünya Bankası,
Çalışma
Raporu,
Sayı:
6,
Ankara.
http://siteresources.worldbank.org/INTTURKEYINTURKISH/1472541269017398324/22764935/BuyumeIstihdam.pdf, [12 Ocak 2017].
T.C. Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı Türkiye İş Kurumu Genel Müdürlüğü, 2008,
Türkiye Geneli 2007 Yılı İşgücü Piyasası Araştırması Sonuç Raporu.
http://statik.iskur.gov.tr/tr/isgucu_piyasasi/isgucupiyasasi_arastirmasonuclari_iller/T%
C3%9CRK%C4%B0YE%20GENEL%C4%B0.pdf, [12 Ocak 2017].
TÜZÜNKAN, D., 2015, Türkiye’de Uygulanan Beş Yıllık Kalkınma Planlarının İstihdam
Politikaları Açısından Değerlendirilmesi. Beykent Üniversitesi Sosyal Bilimler
Dergisi, 8(2), 90-117, http://dergipark.ulakbim.gov.tr/bujss/article/view/5000109631,
[14 Ocak 2017].
UÇAR, C. ve ÖZERBAŞ, M. A., 2013, Mesleki ve Teknik Eğitimin Dünyadaki ve
Türkiye’deki Konumu, Eğitim ve Öğretim Araştırmaları Dergisi, 2 (2), 242- 253,
http://www.jret.org/FileUpload/ks281142/File/28._canan_ucar_mehmet_arif_ozerbas.
pdf, [13 Ocak 2017].
ÜNAL, I. I., 1990, Üniversite Mezunlarının İstihdam Sorunları. Eğitim ve Bilim,14 (76), 3745.
VAN DE GEER, J. P., 1993, Multivariate Analysis of Categorical Data: Applications, Sage,
California.
YILMAZ ESER, B. ve TERZİ, H., 2008, Türkiye'de İşsizlik Sorunu ve Avrupa ve Avrupa
İstihdam Stratejisi, Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi,
(30),
229250,
http://www.infolla.com/dosyalar/articleextension/635738634225678320_beser.pdf, [7
Şubat 2017].
32
EKLER
EK 1. Mevsim etkilerinden arındırılmış temel işgücü göstergeleri
[15+ yaş]
Yıllar
2005
2006
2007
2008
Ocak
Şubat
Mart
Nisan
Mayıs
Haziran
Temmuz
Ağustos
Eylül
Ekim
Kasım
Aralık
Ocak
Şubat
Mart
Nisan
Mayıs
Haziran
Temmuz
Ağustos
Eylül
Ekim
Kasım
Aralık
Ocak
Şubat
Mart
Nisan
Mayıs
Haziran
Temmuz
Ağustos
Eylül
Ekim
Kasım
Aralık
Ocak
Şubat
İşgücü
İstihdam İşsiz
21 320
21 387
21 413
21 583
21 751
21 831
21 947
21 672
21 683
21 749
21 887
21 777
21 650
21 483
21 598
21 729
21 737
21 880
21 920
22 096
22 137
22 199
22 350
22 353
22 286
22 075
22 155
22 177
22 266
22 317
22 334
22 332
22 429
22 366
22 319
22 292
22 328
22 450
19 349
19 432
19 437
19 557
19 656
19 728
19 867
19 624
19 604
19 641
19 743
19 660
19 583
19 423
19 602
19 723
19 828
19 916
19 957
20 106
20 194
20 272
20 403
20 353
20 329
20 081
20 192
20 150
20 237
20 259
20 289
20 274
20 349
20 254
20 225
20 230
20 266
20 321
1 971
1 955
1 976
2 026
2 094
2 103
2 080
2 048
2 079
2 108
2 144
2 118
2 067
2 060
1 996
2 005
1 909
1 964
1 963
1 990
1 943
1 927
1 948
2 000
1 957
1 994
1 963
2 027
2 029
2 058
2 045
2 058
2 080
2 112
2 094
2 062
2 061
2 128
İşsizlik
oranı
9,2
9,1
9,2
9,4
9,6
9,6
9,5
9,4
9,6
9,7
9,8
9,7
9,5
9,6
9,2
9,2
8,8
9,0
9,0
9,0
8,8
8,7
8,7
8,9
8,8
9,0
8,9
9,1
9,1
9,2
9,2
9,2
9,3
9,4
9,4
9,2
9,2
9,5
33
2009
2010
2011
Mart
Nisan
Mayıs
Haziran
Temmuz
Ağustos
Eylül
Ekim
Kasım
Aralık
Ocak
Şubat
Mart
Nisan
Mayıs
Haziran
Temmuz
Ağustos
Eylül
Ekim
Kasım
Aralık
Ocak
Şubat
Mart
Nisan
Mayıs
Haziran
Temmuz
Ağustos
Eylül
Ekim
Kasım
Aralık
Ocak
Şubat
Mart
Nisan
Mayıs
Haziran
Temmuz
Ağustos
Eylül
Ekim
Kasım
22 526
22 690
22 791
22 893
22 969
23 011
23 115
23 287
23 317
23 238
23 199
23 208
23 319
23 357
23 559
23 672
23 853
23 930
24 047
24 182
24 234
24 314
24 449
24 382
24 465
24 485
24 490
24 575
24 602
24 596
24 572
24 739
24 916
25 144
25 219
25 312
25 429
25 489
25 529
25 623
25 681
25 724
25 660
25 631
25 725
20 421
20 615
20 692
20 691
20 677
20 749
20 756
20 822
20 625
20 451
20 278
20 182
20 140
20 103
20 307
20 496
20 724
20 767
20 931
21 140
21 282
21 413
21 489
21 469
21 533
21 683
21 733
21 892
21 960
21 871
21 875
22 079
22 383
22 631
22 717
22 897
23 029
23 092
23 072
23 174
23 312
23 440
23 496
23 432
23 567
2 105
2 075
2 099
2 202
2 292
2 261
2 359
2 465
2 691
2 787
2 921
3 027
3 178
3 254
3 252
3 176
3 129
3 163
3 116
3 042
2 952
2 901
2 960
2 913
2 932
2 803
2 757
2 682
2 642
2 725
2 698
2 660
2 534
2 513
2 503
2 415
2 399
2 397
2 456
2 449
2 369
2 284
2 164
2 199
2 159
9,3
9,1
9,2
9,6
10,0
9,8
10,2
10,6
11,5
12,0
12,6
13,0
13,6
13,9
13,8
13,4
13,1
13,2
13,0
12,6
12,2
11,9
12,1
11,9
12,0
11,4
11,3
10,9
10,7
11,1
11,0
10,8
10,2
10,0
9,9
9,5
9,4
9,4
9,6
9,6
9,2
8,9
8,4
8,6
8,4
34
2012
2013
2014
2015
Aralık
Ocak
Şubat
Mart
Nisan
Mayıs
Haziran
Temmuz
Ağustos
Eylül
Ekim
Kasım
Aralık
Ocak
Şubat
Mart
Nisan
Mayıs
Haziran
Temmuz
Ağustos
Eylül
Ekim
Kasım
Aralık
Ocak
Şubat
Mart
Nisan
Mayıs
Haziran
Temmuz
Ağustos
Eylül
Ekim
Kasım
Aralık
Ocak
Şubat
Mart
Nisan
Mayıs
Haziran
Temmuz
Ağustos
25 682
25 788
25 599
25 683
25 886
26 016
25 985
26 083
26 161
26 424
26 602
26 784
26 855
26 896
26 879
26 945
27 129
27 113
27 070
27 055
27 139
27 207
27 209
27 171
27 372
27 935
28 420
28 653
28 722
28 768
28 744
28 767
28 807
28 943
29 118
29 187
29 261
29 345
29 350
29 333
29 426
29 573
29 669
29 787
29 750
23 492
23 629
23 399
23 486
23 710
23 874
23 898
23 964
24 003
24 188
24 352
24 474
24 486
24 542
24 528
24 537
24 670
24 666
24 660
24 591
24 638
24 677
24 728
24 681
24 884
25 344
25 788
25 970
26 005
25 992
25 894
25 804
25 856
25 899
26 089
26 124
26 243
26 329
26 328
26 306
26 421
26 525
26 585
26 726
26 693
2 190
2 159
2 200
2 197
2 175
2 142
2 086
2 120
2 158
2 236
2 250
2 310
2 370
2 355
2 350
2 408
2 459
2 447
2 410
2 464
2 501
2 531
2 482
2 490
2 488
2 591
2 632
2 682
2 717
2 777
2 850
2 963
2 951
3 044
3 029
3 063
3 018
3 015
3 022
3 028
3 005
3 048
3 084
3 060
3 057
8,5
8,4
8,6
8,6
8,4
8,2
8,0
8,1
8,2
8,5
8,5
8,6
8,8
8,8
8,7
8,9
9,1
9,0
8,9
9,1
9,2
9,3
9,1
9,2
9,1
9,3
9,3
9,4
9,5
9,7
9,9
10,3
10,2
10,5
10,4
10,5
10,3
10,3
10,3
10,3
10,2
10,3
10,4
10,3
10,3
35
2016
2017
Eylül
Ekim
Kasım
Aralık
Ocak
Şubat
Mart
Nisan
Mayıs
Haziran
Temmuz
Ağustos
Eylül
Ekim
Kasım
Aralık
Ocak
Şubat
Mart
29 963
29 954
30 030
30 136
30 194
30 228
30 323
30 418
30 474
30 317
30 434
30 502
30 783
30 870
31 010
31 008
31 229
31 353
31 434
26 888
26 840
26 953
27 073
27 151
27 199
27 318
27 382
27 295
26 973
27 018
27 022
27 299
27 278
27 366
27 318
27 550
27 690
27 805
3 075
3 114
3 077
3 063
3 043
3 029
3 005
3 035
3 178
3 344
3 416
3 480
3 483
3 593
3 644
3 690
3 679
3 663
3 629
10,3
10,4
10,2
10,2
10,1
10,0
9,9
10,0
10,4
11,0
11,2
11,4
11,3
11,6
11,8
11,9
11,8
11,7
11,5
36