Akademik Veri Yönetim Sistemi
Fırat Üniversitesi Uluslararası İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, cilt.5, sa.1, ss.115-134, 2021 (Hakemli Dergi)
Kadın emeği, toplumsal cinsiyet eşitsizlikleri başta olmak üzere çeşitli faktörlerden olumsuz etkilenebilmektedir. Küresel düzeyde bu faktörler her ne kadar genel bir çerçeve ile belirlenebilecek olsa da, her ülkenin sosyo-ekonomik yapısı ilgili belirleyicileri farklılaştırabilmektedir. Sosyo-ekonomik kalkınmadan, toplumsal cinsiyet eşitliğinin sağlanabilmesine kadar pek çok nokta açısından ise kadınların işgücüne katılma davranışının etkenlerinin tespit edilmesi, sorun alanlarına yönelik odaklanılması açısından son derece önemlidir. Bu araştırmanın amacı, TÜİK 2014 Hane Halkı İşgücü İstatistikleri veri seti kapsamında yaş, medeni durum ve eğitim süresi değişkenlerinin kadınların işgücüne katılma davranışını ne şekilde etkilediğine dair bulguları ortaya koymaktır. Lojistik regresyon analizinin sonuçları; yaş, medeni durum ve eğitim süresinin kadınların işgücüne katılma davranışının açıklayıcı değişkeni olduğunu göstermektedir. Ayrıca, kadınların işgücüne katılma davranışı ile yaş ve medeni durum arasında negatif yönlü, eğitim süresi arasında pozitif yönlü bir korelâsyon ilişkisi gözlenmiştir. İstatistiksel analizler ile kadınların işgücüne katılma davranışının yaş, medeni durum ve eğitim süresi açısından anlamlı bir şekilde farklılaştığı saptanmıştır.
Women labor can be negatively affected by various factors, especially gender inequalities. Although these factors can be determined with a general framework at the global level, the socio-economic structure of each country can differentiate the relevant determinants. Starting from socio-economic development to achieving gender equality, determining the factors of women's labor force participation behavior is extremely important in terms of focusing on problem areas. The purpose of this study is to present the findings about how the independent variables (age, marital status and education level) affecting women's labor force participation based on a sample from the TSI 2014 Household Labor Force Statistics. The results of the logistic regression analyses showed that age, marital status and education level were the explanatory variables of women's labor force participation. Moreover, it was observed that there was a negative correlation between women's labor force participation, and age and marital status; and a positive correlation between women's labor force participation and education level. The statistical analyses revealed that women's labor force participation differed significantly in terms of age, marital status and education level.