İŞGÜCÜ PİYASA KOŞULLARININ MEVCUT ÇALIŞMA SAATİNE ETKİLERİ

Teorik olarak işgücü arzı sıklıkla gelir ile ilişkilendirilse de bireylerin fazla çalışma istekleri, sosyoekonomik koşullar ile işgücü piyasasının mevcut durumu tarafından belirlenmektedir. Özellikle belirli bir gelir seviyesinin üstünde, işgücü arz eğrisinin tersine dönmesine etkisi olabilecek faktörlerin tespit edilmesi önem arz etmektedir. Dahası çalışma saatlerinin standartlara yakın veya altında olduğu bir örneklem için sosyoekonomik şartların yanında işgücü piyasası koşullarının da daha net ortaya konulması gerekmektedir. Tüm bu nedenlerle çalışmada mevcut saatten fazla çalışma isteğine neden olduğu düşünülen işgücü piyasasına ait koşullar, Avrupa Bölgesi içerisinde en düşük çalışma saatine sahip ülke olan Hollanda üzerinden araştırılacaktır. Çalışmada Eurostat verileri kullanılarak 2004-2013 dönemi için logit modeli yardımıyla analiz yapılmıştır. Analiz sonucunda elde edilen önemli bulgulara göre daha fazla çalışmayı isteme olasılığı, işin kalıcılığı ve yarı zamanlı bir işte çalışma durumu ile artarken yüksek eğitim seviyesi ve mevcut çalışma saatleriyle azalmaktadır. Ayrıca ödenmemiş fazla mesailerin daha fazla çalışmayı istemek üzerinde anlamlı bir etkisinin olmadığı belirlenmiştir

EFFECTS OF LABOR MARKET CONDITIONS ON CURRENT WORKING HOURS

Theoretically, although labor supply is often associated within come, individuals' willingness to work overtime is determined by socioeconomic conditions and the current state of the labor market. Especially above a certainin come level, it is important to identify the factors that may affect the reversal of the labor supply curve. Moreover, for a sample where working hours are close to or below the standards, labor market conditions, as well as socioeconomic conditions, should be revealed more clearly. For all these reasons, the labor market conditions, which are thought to cause the desire to work more than the current hour, will be investigated in the Netherlands, which has the lowest working hours in the European Region. In the analysis, weuse the logit model for the 2004- 2013 period on Eurostat data. According to the important findings obtained as a result of the analysis while the possibility of willingness to work increases with the permanence of the job and the status of working in a part-time job, it decreases with the higher education level and current working hours. It was also found that unpaid overtime does not have a significant effect on willingness to work more.

___

  • Abdulqader, Q. M. (2015). Comparison of discriminant analysis and logistic regression analysis: An application on caesare an births and natural births data. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 20(1-2), 34- 46.
  • Akbıyık, B. ve Zeytinoğlu, I. (2018). “Wearelike a family!”: Flexibility and intentionto stay in Boutique Hotels in Turkey. Relations Industrielles/Industrial Relations, 73(2), 319-342.
  • Akgeyik, T. (2018). Mesai sürelerini etkileyen faktörler: TÜİK verileri üzerine ampirik bir araştırma. Sosyal Siyaset Konferansları Dergisi, (74), 33-49.
  • Anxo, D. ve Karlsson, M. (2019). Overtimework: A review of literature and initial empirical analysis. ILO Working Papers 995012793502676, International Labour Organization, Genf. Zugriff am, 17, 2020.
  • Beckers, D. G., Van der Linden, D., Smulders, P. G., Kompier, M. A., Taris, T. W. Ve Geurts, S. A. (2008). Voluntaryorin voluntary? Control over overtime and rewards for overtime in relationtofatigue and work satisfaction. Work & Stress, 22(1), 33-50.
  • Buerhaus, P. I. (1991). Economic determinants of annual hours worked by registered nurses. Medical Care, 29(12), 1181-1195.
  • Ercan, F. ve Özar, Ş. (2000). Emek piyasası teorileri ve Türkiye’de emek piyasası çalışmalarına eleştirel bir bakış. Toplum ve Bilim, 86(2), 22-71.
  • Eugster, B.ve Deuchert, E. (2017). Income and substitution effects of a disability insurance reform, University of St. Gallen, School of Economics and Political Science, 1709.
  • Freyssinet, J. ve Michon, F. (2003). Overtime in Europe. Europe an Industrial Relations Observatory On-line.
  • Gielen, A. C. (2009). Working hours flexibility and older workers’ labor supply. Oxford Economic Papers, 61(2), 240-274.
  • Golden, L. ve Wiens-Tuers, B. (2005). Mandatory overtimework in the United States: Who, where, andwhat?. Labor Studies Journal, 30(1), 1-25.
  • Gratton, C. ve Taylor, P. (2004). The economics of work and leisure. John T. Haworth ve Anthony J. Veal (Eds.) Work and Leisure içinde (s. 99-120). London: Routledge.
  • Gujarati, D. N. ve Porter, D. C., (2012). Temel Ekonometri, (Çev: Ü. Şenesen ve G.G. Şenesen). İstanbul: Literatür Yayıncılık.
  • Hassel, D., van der Velden, L., de Bakker, D. ve Batenburg, R. (2017). Age-related differences in working hours among male and femalegps: An smsbased time usestudy. Human Resources for Health, 15(84), 1‒8.
  • Hemmert, G. A., Schons, L. M., Wieseke, J. ve Schimmelpfennig, H. (2016). Loglikelihood-based pseudo-R 2 in logistic regression: deriving samplesensitive benchmarks. Sociological Methods & Research, 47(3), 507-531.
  • İpek, E. (2020). Thecosts of disability in Turkey. Journal of Family and Economic Issues, 41(2), 229-237.
  • Jain, H., Khunteta, A. ve Srivastava, S. (2020). Churn prediction in telecommunication using logistic regression and logitboost. Procedia Computer Science, 167, 101-112.
  • Korkmaz, M., Güney, S. ve Yiğiter, Ş. (2012). The importance of logistic regression implementations in the Turkish live stock sector and logistic regression. Harran Tarım ve Gıda Bilimleri Dergisi, 16(2), 25-36.
  • McKay, J. C., Ahmad, A., Shaw, J. L., Rashid, F., Clancy, A., David, C. ve Quiñonez, C. (2016). Gender differences and predictors of workhours in a sample of ontariodentists. Journal of the Canadian Dental Association, 82(g26), 1488-2159.
  • Mott, D. A. (2001). Use of labor economic heoryto examine hours worked by male and female pharmacists. PharmaceuticalResearch, 18(2), 224-233.
  • Norton, E. C., Dowd, B. E. ve Maciejewski, M. L. (2019). Marginal effectsquantifying the effect of changes in risk factors in logistic regression models. Jama, 321(13), 1304-1305.
  • Ölçer, F. (2005). İşkoliklik üzerine bir araştırma. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 5(9), 122-144.
  • Rainey, C. ve McCaskey, K. (2015). Estimating logit model swith small samples. Political Science Research and Methods.
  • Samuelson, P. A. (1973). İktisat, (Çev. D. Demirgil). İstanbul: Menteş Kitapevi.
  • Tsai, M., Nitta, M., Kim, S.W. ve Wang, W. (2016). Working overtime in East Asia: Convergence or divergence?, Journal of Contemporary Asia, 46(4), 700-722.
  • UCLA. (Erişim tarihi: 2021, Haziran 28). Logistic regression with stata. Erişim adresi https://stats.idre.ucla.edu/stata/seminars/stata-logistic/
  • Ünlü, M. S. A. ve Birecikli, Ş. Ü. (2019). Türkiye’de özel sektörde fazla mesai: Tobit modelle incelenmesi. İzmir İktisat Dergisi, 34(1), 125-139.