Probit Model Yaklaşımı ile Kayıt Dışı İstihdamı Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesi

Kayıt dışı istihdam, istihdama katılan kişilerin çalışmalarının karşılığında alacakları ücretin eksik olması ve/veya çalıştıkları gün sayısının gereken kamu kurumlarına hiç bildirilmemesi veya eksik bildirilmesi şeklinde tanımlanabilir. Bu çalışmanın amacı, bireylerin demografik, sosyo-ekonomik belirleyicilerin ve çalışma durumunun kayıt dışı istihdam üzerindeki etkilerini belirlemektir. Bu amaç doğrultusunda çalışmada Türkiye İstatistik Kurumu'nun 2018 yılında yapmış olduğu Türkiye Hanehalkı İşgücü Anketi mikro verileri kullanılmıştır. Kayıtlı çalışıp çalışmama durumu bağımlı değişken olarak ele alınarak ikili probit model kurulmuştur. Kurulan bu modele cinsiyet, yaş, eğitim durumu, medeni durum, hanehalkı büyüklüğü, hanehalkı sorumlusuna yakınlık, çalışma şekli, işyeri durumu ve çalışan sayısı olmak üzere dokuz bağımsız değişken dahil edilmiştir. Modele dahil edilen tüm bağımsız değişkenlerin istatistiksel olarak anlamlı olduğu ve genel modelin de anlamlı olduğu görülmüştür.

Determination of Factors Affecting Informal Employment Using a Probit Model

Informal employment can be defined as the wages of the persons participating in the employment are underpaid for their work and/or the number of days worked is not reported at all or is under- reported to the required public institutions. The aim of this study is to determine the effects of demographic, socio-economic determinants and working status of individuals on informal employment. For this purpose, the 2018 Household Labor Force Survey microdata conducted by the Turkish Statistical Institute was used in the study. A binary probit model was established by considering the formal-informal employment status as dependent variables. In this model, there were nine independent variables including gender, age, education level, marital status, household size, proximity, working type, workplace status, and the number of employees. It was determined that all the independent variables included in the model were statistically significant and the general model was also significant.

PDF

___

Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis. John Wiley & sons. Inc., Publication, 15, 24.
Alptekin, E. (2007). Türkiye’nin bitmeyen derdi kayıt dışı. Ar & Ge Bülten.
Bairagya, I. (2012). Employment in India’s informal sector: size, patterns, growth and determinants. Journal of the Asia Pacific Economy, 17(4), 593-615.
Başlevent, C. ve Acar, A. (2015). Recent trends in informal employment in Turkey. Yildiz Social Science Review, 1(1), 77-88.
Başol, O. ve Yalçın, E. C. (2020). İstanbul’da kayıt dışı istihdamın sosyo- demografik belirleyicileri. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(4), 173-190.
Çelik, R., Keskin, A. ve Keskin, A. (2021). Türkiye’de Ekonomik Büyüme, İşsizlik ve Enflasyonun Kayıt Dışı İstihdam Üzerindeki Etkisi: ARDL Sınır Testi Yaklaşımı. Sosyal Siyaset Konferansları Dergisi, (80), 451-474.
Daştan, H. ve Mola, H., (2020), Türkiye’de kayıt dışı istihdama etki eden mikro faktörlerin analizi: bölgeler arası bir karşılaştırma, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 34(3), 789-808.
Doğrul, H. G. (2012). Determinants of formal and informal sector employment in the urban areas of Turkey. International Journal of Social Sciences and Humanity Studies, 4(2), 217-231.
Dünya Bankası. (2010). Türkiye ülke ekonomik raporu, kayıt dışılık: nedenler, sonuçlar, politikalar, Rapor No: 48523-TR.
Fidan, H. ve Genç, S. (2014). Kayıt dışı istihdam ve kayıt dışı istihdama etki eden mikro faktörlerin analizi: Türkiye özel sektör örneği. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 5(9), 137-150.
Gallaway, J. ve Bernasek, A. (2002). Gender and informal sector employment in Indonesia. Journal of Economic Issues, 36(2), 313-321.
Gashi, A. ve Williams, C. C. (2019). Evaluating the prevalence and distribution of unregistered employment in Kosovo: lessons from a 2017 survey. The South East European Journal of Economics and Business, 14(1), 7-20.
Gërxhani, K. (1999). The informal sector in developed and less developed countries, Tinbergen Institute Discussion Paper, No: TI-083/2.
Gkritza, K. (2009). Modeling motorcycle helmet use in Iowa: evidence from six roadside observational surveys. Accident Analysis & Prevention, 41(3), 479- 484.
Greene, W. H. (2002). Econometric Analysis. New Jersey: Prentice Hall.
Gujarati, D. ve Porter, D. (2012). Temel Ekonometri (Translated By Ümit Şenesen and Gülay Günlük Şenesen). İstanbul: İstanbul Literatür Yayınları.
Güloğlu, T., Korkmaz, A. ve Kip , M. (2003). Türkiye'de kayıt dışı istihdam gerçeğine bir bakış. Sosyal Siyaset Konferansları Dergisi, (45), 51-96.
Güriş, S. ve Astar, M. (2015). SPSS ile İstatistik. İstanbul :DR Yayınları.
İner, M. (2019). Micro-level analysis of unregistered employment in Turkey with group comparisons. The Graduate School of Natural And Applied Sciences of Middle East Technical University, Master of Science in Statistics, Ankara.
Kalaycı, C. ve Kalan, E. (2017). Türkiye’de kayıt dışı istihdamla mücadele politikalarının analizi/The analysis of policies to fight against informal employment in Turkey. Uluslararası Ekonomi İşletme Ve Politika Dergisi, 1(1), 17-34.
Koca, G., Eğilmez, Ö. ve Güler, S. (2021). Kayıt Dışı İstihdama Neden Olan Faktörlerin DEMATEL Tabanlı Analitik Ağ Süreci Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Sosyoekonomi, 29(48), 249-270.
Krasniqi, B. A. ve Williams, C. C. (2017). Explaining individual-and country- level variations in unregistered employment using a multi-level model: evidence from 35 Eurasian countries. South East European Journal of Economics and Business, 12(2), 61-72.
Larsen, C., Rand, S., Schmid, A., Bobkov, V. ve Lokosov, V. (2019). Assessing Informal Employment and Skills Needs: Approaches and Insights from Regional and Local Labour Market Monitoring, München: Rainer Hampp Verlag.
Long, J. S. ve Freese, J. (2000). Scalar measures of fit for regression models. Stata Technical Bulletin, 56, 34-40.
Merkuryeva, I. (2006). The Structure and Determinants of Informal Employment in Russia: Evidence From NOBUS Data. Discussion Paper. Saint- Petersburg Stata University Institute of Management.
Oktar, K. (2004). Kayıt dışı istihdam ve sosyal güvenlik. TBB Dergisi, 53, 266- 270.
Öçal, M. ve Şenel, D. (2021). Türkiye’de Kayıt Dışı İstihdamın Bölgesel Analizi. Çalışma ve Toplum Dergisi, 2, 1201-1232.
Öztürk, S. ve Başar, D. (2018). Türkiye’de kadınların işgücü piyasasına yönelik tercihleri: kayıt dışı sektör özelinde bir analiz. SGD-Sosyal Güvenlik Dergisi, 8(2), 41-58.
Salem, M. B., Bensidoun, I. ve Pelek, S. (2011). Informal employment in Turkey: an overview. Région et développement, 34, 57-84.
SAS. (2021). Computing Marginal Effects for Discrete Dependent Variable Models. https://support.sas.com/rnd/app/ets/examples/margeff/index.html (Erişim Tarihi: 30 Ağustos 2021)
SGK. (2021). Sosyal Güvenlik Kurumu. http://www.sgk.gov.tr/wps/portal/sgk/tr/calisan/kayitdisi_istihdam/kayitdisi _istihdam_oranlari (Erişim Tarihi: 30 Ağustos 2021)
TÜİK. (2021a). Hanehalkı İşgücü Araştırması Hakkında Genel Açıklama. https://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:UwfZMAzgn4IJ:h ttps://data.tuik.gov.tr/Bulten/DownloadFile%3Fp%3D0GIPG/OHuyjTMcU Lg3nofGzJ9dE1CgNms6ymy8Lt3Frc37/cRzdkra4wkY9VVYyZiai7wKZuT c1zAZ8evepHw0UDk0ZwmbkvTO6W8l5/MkE%3D+&cd=1&hl=tr&ct=cl nk&gl=tr (Erişim Tarihi: 30 Ağustos 2021)
TÜİK. (2021b). Hanehalkı İşgücü İstatistikleri, https://www.tuik.gov.tr/ (Erişim Tarihi: 30 Ağustos 2021)
TÜİK. (2020). İşgücü İstatistikleri Mikro Veri Seti. https://www.tuik.gov.tr/media/microdata/pdf/isgucu.pdf (Erişim Tarihi: 30 Ağustos 2021)
UCLA. (2016). Statistical Consulting Group. Probit Regression/ Stata Data Analysis Examples, https:/stats.idre.ucla.edu/stata/dae/probit-regression/ (Erişim Tarihi: 30 Ağustos 2021)
Veall, M. ve Zimmerman, K. (1994). Evaluating Pseudo-R2's for binary probit models. Quality and Quantity, 28(2), 151-164.
Wamuthenya, W. (2010). Determinants of Employment in The Formal and Informal Sectors of The Urban Areas of Kenya, Kenya: Modern Lithographic (K) Ltd.
Zellner, A. ve Lee, T. (1965). Joint estimation of relationships involving discrete random variables. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 382- 394.