Examination of The Effect of Schooling and Experience on The Level of Earnings by Semiparametric Regression Method

Autor: ÇELİK KEÇİLİ, Merve, ESEN, Ethem
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2022
Předmět:
Zdroj: Volume: 4, Issue: 4 180-192
BİLTÜRK Ekonomi ve İlişkili Çalışmalar Dergisi
BİLTÜRK Journal of Economics and Related Studies
ISSN: 2667-5927
Popis: Bu çalışmanın amacı, Türkiye’deki okullaşmanın ve deneyimin kazançlar üzerindeki etkisini Mincer kazanç modeli kullanılarak ortaya koymaktır. Bu model eğitimin ve deneyimin kazançlar üzerinde önemli belirleyici olduğunu ifade etmektedir. Bu kapsamda çalışanlara ait okullaşma yılının ve deneyimin ücret seviyesi üzerindeki etkisi semiparametrik regresyon tahmini aracılığıyla incelenmiştir. Okullaşma yılı, deneyim yılı, medeni hal ve cinsiyet değişkenleri Türkiye İstatistik Kurumu tarafından oluşturulan 2011 ve 2019 yılı hane halkı bütçe istatistikleri mikro veri setinden alınarak modelde kullanılmıştır. Parametrik regresyon, modelin değişkenler arasındaki ilişki hakkında belli bir fonksiyonel bir forma sahip olmaması durumunda doğru sonuçlar vermemektedir. Bu problemin üstesinden gelmek için hem parametrik hem de nonparametrik değişkenlerin aynı modelde kullanılmasına imkan tanıyan semiparametrik regresyon yöntemi kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar okullaşma yılının ücret düzeyini olumlu yönde etkilediğini ifade etmektedir. Deneyimin kazançlar üzerindeki etkisi belli bir döneme kadar pozitif olurken, bir süre sonra bu etki negatif bir seyir izlemektedir.
The aim of this study is to reveal the effect of schooling and experience on earnings in Turkey by using the Mincer earnings model. This model states that education and experience are important determinants on earnings. In this context, the effect of the schooling year and experience of the employees on the wage level was examined through the semiparametric regression estimation. Years of schooling, years of experience, marital status and gender variables were taken from the years of 2011 and 2019 household budget statistics micro data set created by the Turkish Statistical Institute and used in the model. Parametric regression does not give accurate results if the model does not have a certain functional form about the relationship between the variables. To overcome this problem, semiparametric regression method was used, which allows both parametric and nonparametric variables to be used in the same model. The results indicate that the schooling year has a positive effect on the wage level. While the effect of experience on earnings is positive up to a certain period, this effect follows a negative course after a while.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: