Geri Dön

Veri zarflama analizi ile işgücü piyasası açısından bölgesel etkinlik analizi

Regional efficiency analysis in terms of labor market with data envelopment analysis

  1. Tez No: 560210
  2. Yazar: ALİ ÇAM
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HARUN SULAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Ekonomi, Econometrics, Economics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 90

Özet

Bu çalışmada İBBS 2. düzey bölgelerin işgücü piyasası açısından etkinliklerinin ölçülmesi amaçlanmıştır. Demografik ve sosyo-ekonomik faktörler açısından 2017 yılının verileri esas alınarak iki model oluşturulmuş ve bu veriler kullanılarak EMS (Effficiency Measurement System) programı yardımıyla Veri Zarflama Analizi uygulanarak etkinlikleri bulunmaya çalışılmıştır. Demografik faktörlerin ele alındığı birinci modelde işsiz sayısı, nüfus, yaş, işyeri sayısı, lise veya dengi ve yüksekokul veya fakülte mezun sayıları girdi olarak kullanılırken işgücü ve istihdam edilenler çıktı olarak kullanılmıştır. Bu modele göre TR21 (Tekirdağ, Edirne, Kırklareli), TR82 (Kastamonu, Çankırı, Sinop), TR90 (Trabzon, Ordu, Giresun, Rize, Artvin, Gümüşhane), TRA2 (Ağrı, Kars, Iğdır, Ardahan), TRB2 (Van, Muş, Bitlis, Hakkari), TRC2 (Şanlıurfa, Diyarbakır) bölgeleri etkin olarak bulunmuştur. Sosyo ekonomik faktörlerin dikkate alındığı ikinci modelde işsiz sayısı, toplam ithalat ve il-ilçe nüfusu girdi olarak işgücü, istihdam edilenler, ortalama günlük kazanç, toplam ihracat ve kişi başına düşen gayri safi yurt içi hasıla değişkenleri çıktı olarak kullanılmıştır. Bu modele göre ise TR10 (İstanbul), TR41 (Bursa, Eskişehir, Bilecik), TR42 (Kocaeli, Sakarya, Düzce, Bolu, Yalova), TR81 (Zonguldak, Karabük, Bartın), TR82 (Kastamonu, Çankırı, Sinop), TR90 (Trabzon, Ordu, Giresun, Rize, Artvin, Gümüşhane), TRA1 (Erzurum, Erzincan, Bayburt), TRA2 (Ağrı, Kars, Iğdır, Ardahan) ve TRC1 (Gaziantep, Adıyaman, Kilis) etkin olarak bulunmuştur. Son olarak etkin olmayan bölgeler için potansiyel iyileştirme değerleri hesaplanarak çalışma sonlandırılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study, it is aimed to measure the effectiveness of NUTS 2 regions in terms of labor market. In terms of demographic and socio-economic factors, two models were formed based on the data of 2017 and data envelopment analysis was applied with the help of EMS (Effficiency Measurement System) program. In the first model, where demographic factors were taken into consideration, the number of unemployed, population, age, number of workplaces, high school or equivalent and college or faculty graduates were used as inputs, while labor and employed were used as outputs. According to this model, TR21 (Tekirdağ, Edirne, Kırklareli), TR82 (Kastamonu, Çankırı, Sinop), TR90 (Trabzon, Ordu, Giresun, Rize, Artvin, Gümüşhane), TRA2 (Ağrı, Kars, Iğdır, Ardahan), TRB2 (Van) , Muş, Bitlis, Hakkari), TRC2 (Şanlıurfa, Diyarbakır) regions were found to be effective. In the second model, where socio-economic factors are taken into consideration, the number of unemployed, total imports and province-district population are used as inputs, labor, employed, average daily earnings, total exports and gross domestic product per capita variables are used as outputs. According to this model, TR10 (İstanbul), TR41 (Bursa, Eskişehir, Bilecik), TR42 (Kocaeli, Sakarya, Düzce, Bolu, Yalova), TR81 (Zonguldak, Karabük, Bartın), TR82 (Kastamonu, Çankırı, Sinop), TR90 (Trabzon, Ordu, Giresun, Rize, Artvin, Gümüşhane), TRA1 (Erzurum, Erzincan, Bayburt), TRA2 (Ağrı, Kars, Iğdır, Ardahan) and TRC1 (Gaziantep, Adıyaman, Kilis) were found to be active. Finally, potential improvement values for inactive regions were calculated and the study was finalized.

Benzer Tezler

  1. İki aşamalı bootstrap veri zarflama analizi ile TIMSS verileri kullanılarak eğitim sisteminde etkinliklerin değerlendirilmesi

    Evaluation of efficiencies in the education system using TIMSS data with two-stage bootstrap data envelopment analysis

    FİRDEVS CEVHEROĞLU EREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Eğitim ve ÖğretimOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERPİL AYDIN

  2. Veri zarflama analizi ile 28 OECD ülkelerinin çevre performanslarının karşılaştırılması

    Data envelopment analysis and comparison on environmental performances of 28 OECD countries

    IRMAK TEMİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EZGİ AKTAR DEMİRTAŞ

  3. Iğdır ili silajlık mısır üretiminde etkinliğin ve etkinliğe etki eden faktörlerin belirlenmesi

    Determination of factors affecting the efficiencyand efficiencyof silage corn production in Igdir province

    KIYMET DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    ZiraatAtatürk Üniversitesi

    Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT KÜLEKÇİ

  4. Türkiye'de piliç eti entegrasyonlarının etkinliklerinin veri zarflama analizi ile ölçülmesi ve ekonomik değerlendirme

    Measuring the efficiency of chicken MEAT integrations in Turkey with data envelopment analysis and economic assessment

    TUĞBA SARIHAN ŞAHİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Veteriner HekimliğiAnkara Üniversitesi

    Hayvan Sağlığı Ekonomisi ve İşletmeciliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YILMAZ ARAL

  5. Proje yönetiminde etkin insan kaynağı dağıtımı için bir veri zarflama analizi yaklaşımı

    A data envelopment analysis approach for efficient human resource allocation in project management

    SEMİH BERKAN BOZAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEREN TUNCER ŞAKAR