Akademik Veri Yönetim Sistemi
International Journal of Labour and Society, cilt.14, sa.38, ss.1-18, 2025 (Hakemli Dergi)
Bu araştırmada; TÜİK 20018-2022 dönemi Hane Halkı İşgücü (İHH) ham verileri kullanılarak, Türkiye’de kısmi süreli çalışanlar arasında ücretleri etkileyen değişkenler sorgulanmıştır. Nihai örneklem büyüklüğü, 18.237 kişiden oluşmaktadır. Araştırmanın bağımlı değişkeni, İHH’ya katılan denekler tarafından beyan edilen, aylık gelirdir. Bağımsız değişkenler ise, çeşitli bireysel ve işgücü piyasası faktörlerinden oluşmaktadır. Hiyerarşik regresyon analizi bulgularına göre; aylık ücretlerdeki değişimi en yüksek oranda açıklayan değişken grubu, bireysel değişkenlerdir. Medeni durum, eğitim ve deneyim süresi değişkenleri, varyasyondaki değişimi %44.6 oranında açıklayabilmektedir. İşgücü piyasası değişkenlerinin (sektör, meslek, işyeri ölçeği, işin niteliği, SGK kayıtlılık ve haftalık çalışma süresi) aylık ücretlerdeki değişime katkısı, %4.9 düzeyinde kalmaktadır. Tüm değişkenler bir arada, kısmi süreli ücretlerdeki değişimi, %49.5 oranında açıklayabilmektedir. İkinci olarak kısmi süreli aylık ücretler bağlamında, cinsiyet farklılığı olduğu görülmüştür. Nitekim profesyonel meslek örnekleminde, kadınların erkek meslektaşlarına kıyasla daha 2.5 kat daha yüksek oranda gelir sağladığı tespit edilmiştir. Tüm araştırma grubunda ise; kadın çalışanlar, erkeklerden %16 oranında daha fazla kazanmaktadır.
Determinants of Monthly Part-Time Wages in Turkey (An Amprical Study on Data From Turkstat) Abstract Part-time wages in the labor market are determined by many factors. The aim of this study is to analysis the determinants of monthly wages for part-time workers in Turkey using data from the 2018-2022 Household Labor Force Survey. The study sample involved 18.237 the data of part-time workers. The monthly part-time wages were the dependent variable. The study used several individual and labor market independent variables. Hierarchical regression analysis revealed that individual variables were the most significant predictors of monthly wages. They explained for 44.6 percent of the variance in part-time wages. Moreover; 4.9 % of the variance in part-time wages were accounted by labor market variables. All predictors together explained 49.5% percent of the variance in wages. Another finding was that there were significant sex differences in part-time wages, with female professionals earning 2.5 times more than their male colleagues. The difference was 16 percent in favor of female workers in the all sample.