SavedAdd your journal

Journals / SOSYAL GÜVENLİK DERGİSİ / 2019 / Cilt: 9 - Sayı: 1

The Impact of Education on Wages in Turkey by Quantile Regression Method

Dilim Regresyon Yöntemiyle Türkiye’de Eğitimin Ücretler Üzerindeki Etkisi

Hamdi EMEÇ
Şenay Üçdoğruk BİRECİKLİ
Çiçek AKGÜN
Pages
85–101
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Since extreme outliers cause heteroscedasticity, the method used for differences between low and high quantiles of hourly wage can be considered as a discrepancy.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Factors producing the wage differences were analyzed by Becker (1964; 1965), Chiswick (1971) and Mincer (1974) mentioned with human capital in economic theory.
📊
Key Findings & Data:Rise in the educational level increases labour productivity and economical growth.
💡
Conclusion & Impact:Since extreme outliers cause heteroscedasticity, the method used for differences between low and high quantiles of hourly wage can be considered as a discrepancy.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:2014 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Factors producing the wage differences were analyzed by Becker (1964; 1965), Chiswick (1971) and Mincer (1974) mentioned with human capital in economic theory. In this theory, human capital is the main determinant of economical growth and wage differences per capita. In the essence of the theory, there is the educational level of individuals. Rise in the educational level increases labour productivity and economical growth. The aim of this study is to measure the impact of level of education on the wages who are employed in Turkish labour market. Raw data pulled from Household Labour Force Survey Micro Data Set 2014 of Turkish Statistical Institute was used for analysis. Method used in the study is Least Squares Method and Quantile Regression. Since extreme outliers cause heteroscedasticity, the method used for differences between low and high quantiles of hourly wage can be considered as a discrepancy.

Özet

Ücret farklılığını ortaya koyan etmenler, insan sermayesi (beşeri sermaye) ile anılan Becker (1964; 1965), Chiswick (1971) ve Mincer (1974) tarafından iktisat teorisinde analiz edilmiştir. Bu teoride insan sermayesi, ekonomik büyümenin ve kişi başına ücret farklılıklarının en önemli belirleyicisidir. Teorinin özünde bireylerin eğitim seviyesi vardır. Eğitim seviyesindeki artış işgücü verimliliğini ve ekonomik büyümeyi arttırır. Bu çalışmanın amacı Türkiye’de işgücü piyasasında istihdamda olan bireylerin eğitim düzeylerinin ücretler üzerindeki etkisini ölçmektir. Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK)’nun hazırlamış olduğu 2014 yılı Hanehalkı İşgücü Araştırması mikro veri setinden elde edilen ham verilerle çalışılmıştır. Araştırmada kullanılan yöntem En Küçük Kareler ve Dilim (Kantil) Regresyon yöntemidir. Verilerdeki aşırı uç değerleri değişen varyansa neden olduğundan, kullanılan yöntem ile saat başı ücretin düşük ve yüksek dilimler arasındaki farklılıkların ortaya konması çalışmaya farklılık getirmiştir.

🔖

Cite This Article

EMEÇ, H., BİRECİKLİ, Ş. Ü., AKGÜN, Ç. (2019). The Impact of Education on Wages in Turkey by Quantile Regression Method. SOSYAL GÜVENLİK DERGİSİ, Cilt: 9 - Sayı: 1, 85–101. https://ajindex.com/articles/313773

References (3)

  1. Becker, G.S. (1964). Human Capital. Columbia University Press.
  2. New York. Becker, G.S. (1965). A Theory of the Allocation of Time. Economic Journal. 299. 493 – 508. Buchinsky, Moshe (1998). Recent Advances in Quantile Regression Models: A Practical Guideline for Empirical Research. The Journal of Human Resources. 33. 88–126.
  3. Chen, C., & Wei, Y. (2005). Computational Issues for Quantile Regression. Sankhyā: The Indian Journal of Statistics. 399 – 417. Chiswick Barry R. (1971) Earnings Inequality and Economic Development. The Quarterly Journal of Economics. Vol. 85(2). 21 – 39. Corey, D. L., Phelps, G., Ball, D. L., Demonte, J., & Harrison, D. (2012). Explaining Variation in İnstructional time: An Application of Quantile Regression. Educational Evaluation and Policy Analysis. 34(2). 146 – 163. Çakmak, E. ve Gümüş S. (2005). Türkiye'de Beşeri Sermaye ve Ekonomik Büyüme: Ekonometrik Bir Analiz. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi. 60(01). 59 – 72. Çiftçi, C. ve Kangallı, S. G. (2015). Eğitim ve Gelir. Ege Akademik Bakış. 15(1). 141 – 152. Eser, K. ve Gökmen, Ç. E. (2009). Beşeri Sermaye’nin Ekonomik Gelişme Üzerindeki Etkileri: Dünya Deneyimi ve Türkiye Üzerine Gözlemler. Sosyal ve Beşeri Bilimler Dergisi. 1(2). 41 – 56. Griliches Zvi. (1964). Notes on the Measurement of Price and Quality Changes. National Bureau of Economic Research. Models of Income Determination. Princeton University Press. 381 – 418. Griliches Zvi. (1970). Notes on the Role of Education in Production Functions and Growth Accounting. National Bureau of Economic Research, Education, Income, and Human Capital, NBER. 71 – 127. Gürler Ö. K. ve Üçdoğruk, Ş. (2007). Türkiye’de Cinsiyete Göre Gelir Farklılığının Ayrıştırma Yöntemiyle Uygulanması. Journal of Yaşar University. 2(6). 571 – 588. Hao, L. ve Naiman, D. Q. (2007). Quantile Regression (No. 149). SAGE Publications. Karataş, M. ve Çankaya, E. (2010). İktisadi Kalkınma Sürecinde Beşeri Sermayeye İlişkin Bir İnceleme. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. (3). 29 – 55. Kaya, N. ve Kesen, M. (2014). İnsan Kaynaklarının İnsan Sermayesine Dönüşümü: Bir Literatür Taraması. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD). 6(10). 23 – 38. Keskin B. (2012). Sağlam Bir Çıkarsama Yöntemi: Kantil Regresyon. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Muğla: Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi. Fen Bilimleri Enstitüsü. Koenker R. ve Basset G. (1978). Regression Quantiles. Econometrica. 46. 33 – 50. Martins, P. S. ve Pereira, P. T. (2004). Do