BEŞERİ SERMAYE TAHMİNİ: GİZLİ DEĞİŞKEN YAKLAŞIMI

Özet

Beşeri sermaye bir ülkenin iktisadi büyüme performansını açıklamada önemli birrol oynamaktadır. Literatürde beşeri sermayenin bireysel düzeyde sayısal ölçümüneyönelik farklı yaklaşımlar önerilmiş, çapraz ülke düzeyinde eğitim stokuna dayalı farklıölçümler ya da yine çapraz ülke düzeyinde beşeri sermayenin kısıtlı bileşenlerininortalamalarına dayalı yeni ölçümler geliştirilmiştir. Bu yaklaşımlar arasında gizlideğişken yaklaşımı, beşeri sermayenin karmaşık, çok yönlü, doğrudan gözlenemeyen vekesin olarak ölçülemeyen bir olgu olduğunu yani istatistiksel olarak beşeri sermayeningizli bir değişken olduğunu önermektedir. Bu çalışmanın amacı, gizli değişkenyaklaşımını benimseyerek Türkiye ekonomisi için 81 il kapsamında 2008-2013 dönemipanel verileri ile makroekonomik düzeyde bir beşeri sermaye endeksi oluşturmaktır.Bu doğrultuda çalışmada gizli değişken tahmin yöntemlerinden Doğrulayıcı FaktörAnalizi ve Çoklu Gösterge-Çoklu Neden Modelleri kullanılmıştır. İller için kurulanmodel tahminleri eğitim değişkenlerinin beşeri sermayeyi belirlemede iyi birergösterge olduklarını bir kez daha göstermiştir. Çoklu Gösterge-Çoklu Neden modeltahminlerine göre en yüksek etkiye sahip eğitim değişkeni ortaöğretim okullaşmaoranı iken; Doğrulayıcı Faktör Analizi model tahmin sonuçlarına göre en yükseketkiye sahip eğitim değişkeni üniversite mezun oranı olmuştur İller bazında beşerisermaye endeks değerleri incelendiğinde 2008 yılı için İstanbul, Ankara ve İzmir ilininhem Doğrulayıcı Faktör Analizi hem de Çoklu Gösterge-Çoklu Neden modellerindebeklenildiği üzere beşeri sermaye endeks değerleri bakımından öncü oldukları, builleri Eskişehir, Bursa, Konya ve Adana illerinin takip ettiği tespit edilmiştir. En düşükbeşeri sermaye endeksine sahip iller ise Iğdır, Hakkari, Şırnak, Kilis, Bayburt, Tuncelive Ardahan olarak sıralanmaktadır. Çalışmada elde edilen 2008-2013 dönemi illerortalaması beşeri sermaye endeks değerleri Birleşmiş Milletler Kalkınma Programıtarafından hesaplanan İnsani Gelişmişlik Endeksi ile karşılaştırıldığında, ilgili endeksdeğerlerinin aynı yönlü bir eğilime sahip oldukları saptanmıştır.

Abstract

Human capital plays an important role in explaining the economic growth performance of a country. Alternative approaches for numerical measurement of human capital have been proposed in the literature. One of these approaches, the latent variable approach, suggests that human capital is a complex, multifaceted, directly unobservable and undetectable concept. In other words, it suggests that human capital is a latent variable. The aim of this study is to create a macroeconomic human capital index within the scope of the latent variable approach by using panel data covering 81 provinces in Turkey the period from 2008 to 2013. Confirmatory factor analysis and multiple indicator-multiple cause models were used in this study. The findings obtained for the provinces show that education variables are the best indicators for determining human capital. According to the multiple indicator-multiple cause models, the most effective education variable is the secondary school enrollment rate. The results of the confirmatory factor model demonstrate that the most effective education variable is the university graduate rate. Two approaches demonstrate that Istanbul, Ankara, and Izmir are the pioneers in terms of human capital index values and that these provinces are followed by Eskişehir, Bursa, Konya, and Adana. The provinces with the lowest human capital index are Iğdır, Hakkari, Şırnak, Kilis, Bayburt, Tunceli, and Ardahan. In this study, by comparing provinces average of human capital index with the human development index calculated by the United Nations Development Program, it was determined that the related index values have a similar trend