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