AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe findings revealed that while the effect of education on earnings is decreasing, but experience exhibited a concave structure and its effect on earnings is increased.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
There are various models of the distribution of earnings which constitute the most important share of income of individuals. One of the most considerable of these models is the regression modeling developed by Jacob Mincer, in which labor earnings are investigated by employing human capital theory. The aim of the study is to measure the earnings inequality between genders in Turkey by expanding the basic Mincer earnings model. To this end, the cross-sectional data set of the Survey of Income and Living Conditions (SILC) published by the Turkish Statistical Institute (TurkStat) for the years 2007 and 2017 was used in the study. The gender variable was appended to the basic Mincer earnings equation and the analysis was performed with the generalized ordinal logit model. In the next step of the analysis, the Blinder-Oaxaca decomposition method was employed for the estimation and dimension of the difference in gender earnings. The findings revealed that while the effect of education on earnings is decreasing, but experience exhibited a concave structure and its effect on earnings is increased. The probability of men being in the high-earning group is decreased between genders, but it was concluded that women are still in the disadvantaged group according to the Blinder-Oaxaca Decomposition analysis.
Özet
Bireylerin elde ettikleri gelirlerin önemli bir kısmını oluşturan kazançların bölüşümüne yönelik çeşitli modeller söz konusudur. Bu modellerin en önemlilerinden birisi, beşerî sermaye teorisinden yararlanılarak emek kazançlarının incelendiği ve Jacob Mincer tarafından geliştirilen regresyon modellemesidir. Bu çalışmada, temel Mincer kazanç modeli genişletilerek Türkiye’de cinsiyetler arası kazanç eşitsizliğinin ölçülmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, çalışmada 2007 ve 2017 yılları için Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından yayımlanan Gelir ve Yaşam Koşulları Araştırması (GYKA) mikro-kesit veri setinden yararlanılmıştır. Çalışmada temel Mincer kazanç denklemine cinsiyet değişkeni eklenerek genelleştirilmiş sıralı logit modeli ile analiz gerçekleştirilmiştir. Analizin sonraki aşamasında, cinsiyetler arası kazanç farklılığının tahmini ve boyutları için Blinder-Oaxaca ayrıştırma yönteminden yararlanılmıştır. Elde edilen bulgulara göre, eğitimin kazanç üzerindeki etkisi azalırken, deneyimin iç bükey bir yapı sergilediği, bununla birlikte kazanç üzerindeki etkisinin arttığı sonucuna varılmıştır. Cinsiyetler arasında erkeklerin yüksek kazanç grubunda olma olasılığının azalmakta olduğu, Blinder-Oaxaca Ayrıştırma analizine göre ise kadınların halen dezavantajlı grupta oldukları sonucuna ulaşılmıştır.