Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightIt is found that age, gender, education, job status and marital status have significant effects on the explanatory power of the model, whereas the impact of occupation is only modest.\r\n
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
\r\n In this study, an attempt is made to compare and contrast the determinants of earnings differentials in Ankara and İstanbul. The determinants of earnings differentials are first examined with semi-logarithmic single equation models based on the basic human capital approach. Secondly, extended models are formed in which all the variables are expressed as dummy variables. In general, the average per hour earnings in İstanbul is higher than in Ankara. It is found that age, gender, education, job status and marital status have significant effects on the explanatory power of the model, whereas the impact of occupation is only modest.\r\n
Abstract
\r\n Bu çalışmada, Ankara ve İstanbul’da kazanç eşitsizliklerini belirleyen etmenlerin saptanması ve bulguların değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Ankara ve İstanbul’da kazanç eşitsizlikleri, önce temel insan sermayesi modeli çerçevesinde yarı-logaritmik tek denklemli modellerle incelenmiştir. Daha sonra diğer değişkenler de eklenerek, tüm değişkenlerin kukla değişken olarak ifade edildiği, genişletilmiş modeller oluşturulmuştur. Elde edilen sonuçlar ışığında, İstanbul’da saat başına ortalama kazancın, bütün eğitim seviyelerinde, meslek gruplarında, kadınlarda ve erkeklerde, Ankara’daki saat başına ortalama kazançtan daha yüksek olduğu görülmektedir. Yaş, eğitim, cinsiyet, iş statüsü ve medenî durum değişkenleri modelin açıklama gücüne önemli katkı sağlarken, meslek değişkeninin modelin açıklama gücü üzerinde ancak sınırlı etkisi olduğu saptanmıştır.\r\n