Firma üst yönetimlerinde cinsiyet eşitsizliğinin bölgesel ve sektörel boyutları: Bir sınıflandırma ağacı ve rassal orman analizi

The regional and industrial dimensions of gender inequality in firm top management positions: A classification tree and random forest analysis

Özet

İş gücü piyasasında cinsiyet eşitsizliği olgusu ve sürdürülebilir kalkınma ile ilişkisi Dünya’da ve Türkiye’de dikkat çeken bir konudur. Cinsiyet Eşitsizliğinin özel bir yansıması üst yönetici pozisyonlarında görülmektedir. Bu çalışmada Türkiye’de üst yönetici pozisyonları bağlamında cinsiyet eşitsizliğinin altında yatan etkenler irdelenmiş ve eşitsiz dağılıma yol açan durumların tespiti amaçlanmıştır. Ağaç-temelli makine öğrenmesi yöntemlerinden hareketle Türkiye’de firma üst yönetimlerinde cinsiyet eşitsizliği ile ilişkili kurumsal, sektörel ve bölgesel özellikler belirlenmiştir. Birçok başka sonucun yanı sıra, yolsuzluk, suç, arazi ve ruhsat sorunlarının yaşandığı firmalarda ve Kuzeydoğu ve Güneydoğu Anadolu bölgelerinde bulunan şirketlerde üst düzey yöneticilerin erkek olduğu görülmüştür. Bununla birlikte perakende, yiyecek-konaklama, tekstil, giysi ve imalat sektörlerinde ancak bazı bölgesel ve kurumsal şartlar altında kadın yöneticiler olduğu gözlemlenmiştir. Söz konusu bulgular üst yönetici pozisyonlarda kadın-erkek dengesizliğinin en etkili olduğu sektör ve bölgeleri belirlemenin yanı sıra bu eşitsizliklere yol açan kurumsal faktörleri de gözlemlemektedir. Elde edilen bulgular spesifik belirleyicilerin analizi konusunda yeni araştırma kulvarları açmanın yanı sıra soruna yönelik yeni politikalar geliştirmede de etkili olma potansiyeline sahiptirler. Çalışmada sunulan modellerde Girişim Anketi-2019 verilerinden alınan 162 firma ve 254 değişkenin tümü algoritmik modeller ile analiz edilmiştir. Bulguların içeriksel önemine ek olarak bu çalışmada araştırma konusunun irdelenmesi yönünde ağaç bazlı makine öğrenmesi yaklaşımları yeni yöntemsel olanaklar olarak sunulmuştur.

Abstract

The issue of gender inequality in the labour market is a topic attracting attention in Turkey and globally. One specific manifestation of gender inequality is observed in relation to top management positions. In the present study, the underlying effects that create gender inequality in top management positions are examined to identify the conditions that lead to an unbalanced distribution. Using treebased machine learning methods, the present study identifies the institutional, industrial, and regional attributes related to gender inequality in top management positions of firms in Turkey. Alongside numerous other findings, we observe that the top managers in firms facing problems related to crime, corruption, access to land and licenses, and establishments located in Northeast and Southeast Anatolia tend to be male. In addition, we also observe that under certain regional and institutional conditions, top female managers are more common in the retail, restaurant and hotel, textiles, clothing, and manufacturing industries. Together with identifying the regions and industries with the highest female-male inequality, the findings also highlight the institutional factors that lead to these inequalities. The results, alongside opening new research paths regarding the analysis of specific determinants, also have the potential of helping the development of new policies to tackle the problem. In the models presented in this study, data on 162 firms and 254 variables presented in the Enterprise Survey-2019 are analyzed using algorithmic models. In addition to the content-related relevance of the findings, the present study presents tree-based machine learning methods as new methodological alternatives concerning assessing the research question.