KADINLARIN İŞGÜCÜNE KATILIMI VE İŞTEKİ DURUM TERCİHİNİN NESTED LOGİT MODEL İLE ANALİZİ

Fahamet AKIN (Uludağ Üniversitesi)

Çoğu uygulamalarda bireyler, farklı tercih kümeleri ile karşılaşmaktadır. İşgücüne katılım ve işteki durum tercihi örneğinde ise kararların eşanlı mı yoksa ard arda mı alındığı tartışma konusudur. Ancak her iki duruma göre alınan kararlar incelendiğinde sonuçların benzer olduğu görülmektedir. Kararların ardışık alındığı nested logit model, ilişkisiz alternatiflerin bağımsızlığını(IIA=independence of irrelevant alternatives) yumuşatmakta ayrıca ilave bilgi verdiği için de tercih edilmektedir. Nested logit, çalışma ekonomisinde yaygın olarak kullanılmamakla birlikte, IIA varsayımının ihlalinden ortaya çıkan sorunları azaltmaktadır. Karar almada kadınların işgücüne hiç katılmaması, part-time, full-time katılması gibi hiyerarşik bir yapı vardır. Nested logit modeli cazip hale getiren gerçekçi senaryo; işgücüne katılım kararlarının mesleki kararlardan önce alınmış olmasıdır.

Multinomial logit veya koşullu logit modelde fark oranları, diğer alternatiflerden bağımsızdır. Tercih kümesinin bir alt kümesi, gerçekten konu ile ilişkili değilse onu gözardı etme parametre tahminlerini sistematik olarak değiştirmeyecektir, gözardı etmeyip modelin içine alma etkin olmayacak ve de tutarsız tahminlere yol açmayacaktır. Fakat geriye kalan fark oranları, gerçekten alternatiflerden bağımsız ise bu tercihler elimine edildiğinde elde edilen parametre tahminleri tutarsız olacaktır.

Çalışmanın amacı, 1999 yılı Türkiye hanehalkı işgücü datalarını kullanarak evli ve bekar kadınlar için nested multinomial logit model aracılığıyla parametreler tahmin etmektir. Bunun için kadınların işgücüne katılımı, çalışmayan ve çalışan(parttime çalışan, full-time çalışan) olmak üzere kategoriye ayrılmakta ve çalışmayanlara göre yorum yapılmaktadır. Bu kısım üst daldır. İkinci dalda(düzeyde) kadınların işteki durumu ücretli-yevmiyeli, kendi hesabına-işveren, ücretsiz aile işçisi olarak ele alınmaktadır. İşte buradan yola çıkarak kategorik bağımlı değişkenin beklenen değerine açıklayıcı değişkendeki bir değişmenin etkisi gibi marjinal etkiler yorumlanacaktır. Kullanılan bağımsız değişkenler yaş, eğitim ve çocuk sahibi olma gibi bilgileri içermektedir.