Publication: Mekânsal pseudo panel veri modelleri : Türkiye için mincer ücret denklemlerinin incelenmesi
Abstract
Panel veriler aynı birimlere ait yatay kesit verilerinin belirli bir dönem için bir araya getirilmesiyle oluşturulur. Fakat mikro veri setleri göz önünde bulundurulduğunda aynı birimleri ilgili dönem içinde takip etmek zorlaştığı bilinmektedir. Bu nedenle tekrarlı kesit verilerinden kümeler oluşturularak elde edilen verilere panel veri modellerinin uygulanmasıyla pseudo panel veri modelleri geliştirilmiştir. Kesit verilerinin analizinden her bir yıl için ayrı ayrı sonuçların elde edilmesindense, bu veriler her dönem için tekrarlı olduğu takdirde, karakteristik özellikleri takip etmek bakımından pseudo panel veri modellerinin kullanılması daha doğru sonuçlar verecektir. Türkiye’de ekonometrik yöntem olarak bilindiği kadarıyla pseudo panel verileri kullanılarak yapılan çalışma sayısı oldukça azdır. Ayrıca mekânsal etkilerin de pseudo panel veri modellerine adapte edilmesi ekonometri literatüründe yeni bir uygulama alanı yaratmaktadır. Bu nedenle pseudo panel veri modellerinin mekânsal modellere uygulanmasıyla elde edilen modellerin ekonometrik olarak incelenmesinin amaçladığı bu tezin literatüre katkısı olacağı düşünülmektedir. Coğrafi etkilerin mikro verilerdeki değişkenler üzerindeki etkisi, Türkiye İstatistik Kurumu’nun (TÜİK) Hanehalkı işgücü araştırması (HİA) mikro veri setleri kullanılarak 2004-2015 yıllarında işgücü istatistiklerine dair parametreler yardımıyla incelenmiştir. Öncelikle doğum yıllarına göre kümeler oluşturularak pseudo panel veri seti elde edilmiş, sonrasında ücret denklemleri olarak da bilinen Mincer ücret denklemleri Türkiye’de 12 bölge için mekânsal panel veri modelleri ile tahmin edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre iktisadi olarak ücretlerde bölgelere göre mekânsal ilişkinin var olduğu gözlemlenmiştir.Sonuç olarak, mekânsal pseudo panel veri modellerinin tanıtımı ve uygulanması, panel verilerinin yokluğunda ve birimler arasında mekansal ilişkilerin varlığında çalışmalarında tekrarlanan yatay kesit verileri kullanan diğer araştırmacılar için faydalı olacaktır.
Panel data are created by combining the cross-sectional data of the same units for a specific period. However, considering micro data sets, it is known that it becomes difficult to keep track of the same units in the relevant period. For this reason, pseudo panel data models have been developed by creating clusters from repeated cross-sectional data. Rather than obtaining separate results for each year from the analysis of the cross-sectional data, if they are repeated for each period, using pseudo panel data models to follow the similar characteristic features gives more accurate results. As far as is known, number of studies done using the pseudo data panel are quite poor in Turkey. In addition, the adaptation of spatial effects to pseudo panel data models creates a new application area in econometrics literature. For this reason, this thesis, which aims to econometrically examine the models obtained by applying pseudo panel data models to spatial models, will contribute to the literature. The impact on the effects of geographical variables in the microdata of Household Labor Force Survey which is collected by Turkish Statistical Institute (Turkstat) were examined using parameters about the labor statistics in the years from 2004 to 2015. First, it is obtained a pseudo panel data by creating clusters according to birth-years, after Mincer wage equations were estimated with spatial panel data models for 12 regions in Turkey. Finally, it has been observed that there is a spatial relationship in terms of economic wages between regions.As a result, the introduction and application of spatial pseudo panel data models will be useful for other researchers who use repeated cross-sectional data in their research in the absence of panel data and the presence of spatial relations between units.
Panel data are created by combining the cross-sectional data of the same units for a specific period. However, considering micro data sets, it is known that it becomes difficult to keep track of the same units in the relevant period. For this reason, pseudo panel data models have been developed by creating clusters from repeated cross-sectional data. Rather than obtaining separate results for each year from the analysis of the cross-sectional data, if they are repeated for each period, using pseudo panel data models to follow the similar characteristic features gives more accurate results. As far as is known, number of studies done using the pseudo data panel are quite poor in Turkey. In addition, the adaptation of spatial effects to pseudo panel data models creates a new application area in econometrics literature. For this reason, this thesis, which aims to econometrically examine the models obtained by applying pseudo panel data models to spatial models, will contribute to the literature. The impact on the effects of geographical variables in the microdata of Household Labor Force Survey which is collected by Turkish Statistical Institute (Turkstat) were examined using parameters about the labor statistics in the years from 2004 to 2015. First, it is obtained a pseudo panel data by creating clusters according to birth-years, after Mincer wage equations were estimated with spatial panel data models for 12 regions in Turkey. Finally, it has been observed that there is a spatial relationship in terms of economic wages between regions.As a result, the introduction and application of spatial pseudo panel data models will be useful for other researchers who use repeated cross-sectional data in their research in the absence of panel data and the presence of spatial relations between units.