Endüstriyel robotların yaygınlaşması yalnızca fabrikalardaki işlerin sayısını, ücretleri ve çalışma biçimlerini değiştirmeyebilir. Aiya Feng, Dezhuang Hu ve Chaoqun Zhan tarafından hazırlanan bu çalışma, otomasyonun eşlerin hane içindeki ekonomik konumlarını değiştirerek çocuk sahibi olma kararlarını da etkileyebileceğini ileri sürmektedir.

Araştırma, Çin’deki endüstriyel robot kullanımının erkeklerin istihdamını, çalışma saatlerini ve kazançlarını kadınlara kıyasla daha güçlü biçimde azalttığı sonucuna ulaşmaktadır. Kadınların kazançları mutlaka artmamakta; ancak erkeklerin kazançları daha fazla düştüğü için kadınların hane gelirindeki göreli payı ve araştırmacıların kullandığı bazı pazarlık gücü göstergeleri yükselmektedir.

Çalışmanın temel kuramsal varsayımına göre eşler her zaman aynı sayıda çocuk istememektedir. Çin Aile Paneli Araştırması verilerinde evli olmayan kadınların istediği ortalama çocuk sayısı 1,66, erkeklerin istediği sayı ise 1,72 olarak hesaplanmıştır. Robotların erkeklerin göreli ekonomik konumunu daha fazla zayıflattığı hanelerde karar ağırlığı kadınlara doğru kaymakta ve gerçekleşen doğurganlık kadınların daha düşük çocuk sayısı tercihine yaklaşmaktadır.

2010–2018 Çin Aile Paneli Araştırması verileriyle yapılan temel araç değişken tahminine göre robot maruziyetindeki bir standart sapmalık artış, örneklem ortalamasına kıyasla çocuk sayısını yaklaşık %3 azaltmaktadır. Etki, ilk kez ebeveyn olma olasılığında değil; hâlihazırda çocuğu bulunan ailelerin daha az sayıda çocuk sahibi olması anlamına gelen yoğunluk marjında ortaya çıkmaktadır.

Araştırmacılar doğurganlık tepkisini üç kanala ayırmaktadır:

• Gelir kanalı: Robotlar hane gelirini düşürerek çocuk sahibi olmanın karşılanabilirliğini azaltabilir.
• Fırsat maliyeti kanalı: Ücretlerin düşmesi, çocuk bakımına ayrılan zamanın ekonomik maliyetini azaltarak doğurganlığı yükseltebilir.
• Hane içi pazarlık kanalı: Erkeklerin ekonomik konumu daha fazla zayıfladığında karar ağırlığı kadınlara kayabilir ve gerçekleşen çocuk sayısı kadınların daha düşük tercihine yaklaşabilir.

Sonuçlar, fırsat maliyeti kanalının gözlenen doğurganlık düşüşünü açıklayamayacağını göstermektedir; çünkü bu kanal doğurganlığı artırma yönünde çalışmaktadır. Hane gelirindeki azalma düşüşe katkıda bulunmaktadır, ancak araştırmacılara göre bütün sonucu tek başına açıklamamaktadır. En güçlü kanıt, doğurganlık düşüşünün eşler arasındaki çocuk sayısı tercihi farkının büyük ve geleneksel toplumsal cinsiyet normlarının güçlü olduğu bölgelerde belirginleşmesidir.

Bilimsel uyarı: Bu çalışma hakemli bir dergi yayını olarak doğrulanmamış bir çalışma kâğıdı/preprinttir. Nedensel yorum, Bartik shift-share aracının dışsallığına ve modeldeki hane içi pazarlık varsayımlarına bağlıdır. Bulgular robotların bütün ülkelerde veya bütün ailelerde doğurganlığı azaltacağını göstermemektedir.

Araştırmanın temel problemi

Teknolojik değişim çoğu zaman toplumsal cinsiyet açısından tarafsız değildir. Bir teknoloji bazı sektörleri, meslekleri veya görevleri diğerlerinden daha fazla etkileyebilir. Söz konusu sektörlerde kadın ve erkek istihdamının dağılımı farklıysa teknoloji şoku kadınların ve erkeklerin ücretlerini, çalışma saatlerini ve iş bulma olasılıklarını farklı büyüklüklerde değiştirebilir.

Doğurganlık literatüründe teknolojik ve ekonomik değişimlerin çocuk sahibi olma kararlarına çoğunlukla iki klasik mekanizma üzerinden aktarıldığı düşünülür. Birincisi, özellikle kadınların ücretleri ile çocuk bakımına ayrılan zamanın fırsat maliyeti arasındaki ilişkidir. İkincisi ise hane gelirinin çocuk sayısını ve çocuk başına yapılan yatırımı nasıl etkilediğidir.

Bu çalışma, bunlara üçüncü bir mekanizma eklemektedir: hane içi pazarlık gücü. Araştırmacılara göre doğurganlık kararı, tek bir ortak tercihin mekanik sonucu değildir. Eşlerin istediği çocuk sayısı farklı olabilir ve gerçekleşen sonuç, eşlerin karar sürecindeki göreli ağırlıklarına göre şekillenebilir.

Çalışmanın ana araştırma sorusu şöyledir:

Erkek istihdamını kadın istihdamından daha fazla olumsuz etkileyen bir otomasyon şoku, eşlerin göreli ekonomik ve pazarlık konumlarını değiştirerek doğurganlığı azaltabilir mi?

Çin neden araştırma alanı olarak seçildi?

Çin üç nedenle araştırma için uygun bir bağlam sunmaktadır:

1. Doğurganlık bilmecesi: Çocuk sayısı üzerindeki idari sınırlamalar aşamalı biçimde gevşetilmesine rağmen doğurganlık düşmeye devam etmiştir.
2. Hızlı robotlaşma: Endüstriyel robot kullanımı özellikle erkeklerin yoğun olduğu imalat sektörlerinde hızla yayılmıştır.
3. Bölgesel farklılıklar: Robot maruziyeti, toplumsal cinsiyet normları ve kadınların hane içindeki başlangıç konumu Çin’in bölgeleri arasında önemli ölçüde değişmektedir.

Çalışmadaki Şekil 1, Çin’in toplam doğurganlık hızının 1970’lerden 2023’e kadar genel olarak aşağı yönlü seyrettiğini göstermektedir. Grafikte 1973 tarihli “daha geç, daha uzun aralık, daha az çocuk” kampanyası; 1979 Tek Çocuk Politikası; 2013 Seçici İki Çocuk Politikası; 2016 Evrensel İki Çocuk Politikası ve 2021 Üç Çocuk Politikası dikey çizgilerle işaretlenmiştir.

Grafiğin önemli mesajı, çocuk kotasının yükseltilmesinin doğurganlığı nüfusun yenilenme düzeyi olan 2,1’e geri döndürmemiş olmasıdır. Bununla birlikte grafik tek başına robotların bu uzun dönem düşüşüne neden olduğunu göstermez. Araştırmanın ekonometrik kısmı, özellikle 2010 sonrası bölgesel robot maruziyetini incelemektedir.

Robot maruziyetinin coğrafi dağılımı

Şekil 2, 2009–2017 döneminde Çin’in iller altındaki yerel idari bölgelerinde robot maruziyetindeki değişimi haritalandırmaktadır. Koyu mavi bölgeler daha yüksek maruziyeti göstermektedir.

Artış özellikle doğu kıyısındaki imalat merkezlerinde yoğunlaşmakla birlikte yalnızca kıyı bölgeleriyle sınırlı değildir. Otomotiv, elektronik, elektrikli makine ve metal ürünleri gibi robot kullanımına daha açık sektörlerde 2000 yılı öncesinde daha büyük istihdam payına sahip bazı iç ve güneybatı bölgeleri de yüksek maruziyet yaşamıştır.

Bu coğrafi farklılık, araştırmanın tanımlama stratejisinin temelini oluşturmaktadır. Başlangıçta otomasyona açık sektörlerde uzmanlaşmış bölgeler, daha sonraki küresel robotlaşma dalgasından daha fazla etkilenmiştir.

Eşlerin istediği çocuk sayısı aynı mı?

Araştırma modelinde erkeklerin kadınlardan daha fazla çocuk istediği asimetrik tercih durumu ele alınmaktadır. Bu, her kadın ile her erkek için geçerli bir kural olarak sunulmamaktadır; analizde kullanılan ortalama bir örüntüdür.

2014 ve 2018 Çin Aile Paneli Araştırması verilerinde, evli olmayan kadınların istediği ortalama çocuk sayısı 1,66; evli olmayan erkeklerin istediği ortalama çocuk sayısı 1,72’dir. Evli olmayanların kullanılması, evlilikten veya mevcut çocuk sayısından sonra tercihlerin değişmesiyle oluşabilecek içsellik sorununu azaltmayı amaçlamaktadır.

Şekil 3’te yatay eksen erkeklerin, dikey eksen kadınların il düzeyindeki ortalama istediği çocuk sayısını göstermektedir. Kırk beş derecelik çizgi, kadın ve erkek tercihlerinin eşit olduğu noktaları temsil eder. Bölgelerin büyük bölümünün bu çizginin altında bulunması, kadınların ortalama tercihinin erkeklerden daha düşük olduğunu göstermektedir.

Bununla birlikte tercih farkının büyüklüğü bölgeden bölgeye değişmektedir. Bu değişkenlik, hane içi pazarlık kanalını sınamak için kullanılmaktadır.

Hane içi pazarlık modeli

Çalışma, eşlerin tüketim ve çocuk sayısı konusunda birlikte karar verdiği kolektif bir hane modeli kurmaktadır. Erkek eşin fayda fonksiyonu şöyledir:

\[ u_m=\ln c_m+\beta_m\ln n \]

Kadın eşin fayda fonksiyonu ise şöyledir:

\[ u_f=\ln c_f+\beta_f\ln n \]

Burada:

• \(u_m\), erkek eşin fayda düzeyidir.
• \(u_f\), kadın eşin fayda düzeyidir.
• \(c_m\) ve \(c_f\), eşlerin özel tüketim miktarlarıdır.
• \(n\), çocuk sayısıdır.
• \(\beta_m\) ve \(\beta_f\), eşlerin çocuk sayısına verdikleri göreli önemi gösteren tercih parametreleridir.

Model, incelenen durumda:

\[ \beta_m>\beta_f \]

olduğunu, yani erkek eşin ortalama olarak daha fazla çocuk istediğini varsaymaktadır.

Çocuk bakımında eşlerin zamanı

Modelde çocuklar yalnızca parasal harcamalarla değil, her iki eşin zamanı kullanılarak “üretilen” bir hane kamu malı olarak ele alınmaktadır:

\[ n= \left[ (v_mt_m)^{\frac{\sigma-1}{\sigma}} + (v_ft_f)^{\frac{\sigma-1}{\sigma}} \right]^{\frac{\sigma}{\sigma-1}} \]

Burada:

• \(t_m\), erkeğin çocuk bakımına ayırdığı zamandır.
• \(t_f\), kadının çocuk bakımına ayırdığı zamandır.
• \(v_m\) ve \(v_f\), bakım zamanının çocuk yetiştirmedeki etkinliğini temsil eder.
• \(\sigma\), eşlerin bakım zamanları arasındaki ikame esnekliğidir.

Çalışma \(0<\sigma<1\) durumuna odaklanmaktadır. Bu varsayım, kadın ve erkek bakım zamanının tam olarak birbirinin yerine geçmediğini; belirli ölçüde tamamlayıcı olduğunu ifade eder.

Başka bir ifadeyle, bir eşin bakım zamanındaki kayıp diğer eşin zamanı artırılarak her koşulda ve hiçbir maliyet olmadan telafi edilemez.

Bir çocuğun zaman maliyeti

Eşlerin ücretleri \(w_m\) ve \(w_f\) ile gösterildiğinde model, bir birim çocuk yetiştirmenin zaman maliyetini şu biçimde türetmektedir:

\[ p(w_m,w_f)= \left[ \left(\frac{w_m}{v_m}\right)^{1-\sigma} + \left(\frac{w_f}{v_f}\right)^{1-\sigma} \right]^{\frac{1}{1-\sigma}} \]

\(p(w_m,w_f)\), çocuk yetiştirmenin eşlerin vazgeçtiği piyasa geliri cinsinden birim maliyetidir. Eşlerden birinin ücreti düştüğünde, o eşin çocuk bakımına zaman ayırmasının ekonomik fırsat maliyeti de düşebilir.

Bu ilişki, otomasyonun ücretleri azaltmasının neden teorik olarak doğurganlığı artırabilecek bir kanal oluşturduğunu açıklar. Ancak araştırmanın bulgularında toplam etki ters yöndedir.

Ücretsiz bakım yükü ve kadınların etkin tercihi

Çocuk doğmadan önce eşlerin gelecekteki bakım emeğini eksiksiz ve bağlayıcı bir sözleşmeyle belirleyemediği varsayılmaktadır. Çocuk doğduktan sonra bakım yükünün büyük bölümünü üstleneceğini bekleyen bir kadın, çocuk sahibi olmayı başlangıçta daha maliyetli değerlendirebilir.

Kadının varsayılan bakım payı \(\tau_f\) ile gösterilmektedir. Kadının etkin doğurganlık tercihi:

\[ \beta_f^{eff}=\beta_f-\gamma\tau_f \]

olarak tanımlanmaktadır.

• \(\tau_f\), çocuk doğduktan sonra kadının üstlenmesi beklenen varsayılan bakım payıdır.
• \(\gamma\), eşitsiz bakım yükünün kadının çocuk tercihini ne kadar güçlü azalttığını gösterir.
• \(\beta_f^{eff}\), bakım yükü beklentisi hesaba katıldıktan sonraki etkin tercihtir.

Geleneksel toplumsal cinsiyet normlarının güçlü olduğu, uygun fiyatlı bakım hizmetlerinin sınırlı kaldığı veya babaların bakım katılımının düşük olduğu ortamlarda \(\tau_f\) daha yüksek olabilir.

Bu formül, kadınların doğası gereği daha az çocuk istediği iddiasını kurmaz. Modelde daha düşük tercih, çocuk bakımının kadınlar üzerinde yoğunlaşan zaman ve kariyer maliyetleriyle bağlantılıdır.

Ortak karar ve pazarlık ağırlığı

Hane kararı, erkek eşe \(\lambda\), kadın eşe \(1-\lambda\) ağırlık veren Pareto-etkin bir programla temsil edilmektedir:

\[ U= \lambda\ln c_m+ (1-\lambda)\ln c_f+ \bar{\beta}\ln n \]

Ortak doğurganlık tercihi:

\[ \bar{\beta} = \lambda\beta_m+ (1-\lambda)\beta_f^{eff} \]

şeklindedir.

\(\lambda\) yükseldikçe gerçekleşen karar erkek eşin tercihine, düştükçe kadın eşin tercihine daha fazla yaklaşmaktadır.

Modelin kapalı biçimli çocuk sayısı çözümü şöyledir:

\[ n^* = \frac{\bar{\beta}}{1+\bar{\beta}} \cdot \frac{S}{p(w_m,w_f)} \]

Burada:

• \(n^*\), modelin öngördüğü gerçekleşen çocuk sayısıdır.
• \(S=w_m+w_f\), eşlerin tam hane geliridir.
• \(p(w_m,w_f)\), çocuk yetiştirmenin zaman maliyetidir.
• \(\bar{\beta}\), pazarlık ağırlıklarıyla birleştirilmiş ortak çocuk tercihidir.

Bu çözüm üç temel ilişkiyi gösterir:

• Hane geliri yükseldikçe çocuk sayısı artabilir.
• Çocuk yetiştirmenin maliyeti yükseldikçe çocuk sayısı azalır.
• Hane içindeki ortak çocuk tercihi güçlendikçe çocuk sayısı artar.

Robot şoku ücretleri nasıl etkiliyor?

Robot maruziyeti \(\rho\) ile gösterilmekte ve ücretlerin maruziyetle birlikte üstel biçimde değiştiği varsayılmaktadır:

\[ w_m(\rho)=w_m^0\exp(-\delta_m\rho) \]

\[ w_f(\rho)=w_f^0\exp(-\delta_f\rho) \]

Burada:

• \(w_m^0\) ve \(w_f^0\), şok öncesi ücretlerdir.
• \(\delta_m\) ve \(\delta_f\), robot maruziyetine karşı ücretlerin yarı esneklikleridir.

Çalışmanın erkekleri daha fazla etkileyen teknoloji şoku varsayımı:

\[ \delta_m>\delta_f>0 \]

şeklindedir. Yani robot maruziyeti iki eşin de ücretini olumsuz etkileyebilir; fakat erkeğin ücreti daha güçlü düşmektedir.

Göreli ücret ve pazarlık ağırlığı

Erkeğin kadına göre ücret oranı:

\[ r=\frac{w_m}{w_f} \]

olarak tanımlanır. Erkek eşin pazarlık ağırlığı bu oranın artan bir fonksiyonudur:

\[ \lambda=\Lambda(r),\qquad \Lambda'(r)>0 \]

Erkeğin göreli ücreti yükseldikçe erkek eşin pazarlık ağırlığı artmaktadır. Robot şoku erkeğin ücretini daha fazla düşürdüğünde \(r\) küçülür ve \(\lambda\) azalır. Böylece hane kararı kadın eşin tercihine doğru kayar.

Doğurganlık tepkisinin üç kanala ayrılması

Çalışmanın merkezi denklemi, robot maruziyetinin doğurganlık üzerindeki etkisini üç ayrı bileşene ayırmaktadır:

\[ \frac{d\ln n^*}{d\rho} = -\left(\delta_ms_m+\delta_fs_f\right) + \left(\theta_m\delta_m+\theta_f\delta_f\right) - \frac{\beta_m-\beta_f^{eff}} {\bar{\beta}(1+\bar{\beta})} \kappa(r)(\delta_m-\delta_f) \]

Burada:

• \(s_m=w_m/S\) ve \(s_f=w_f/S\), eşlerin hane gelirindeki paylarıdır.
• \(\theta_m\) ve \(\theta_f\), eşlerin ücretlerinin çocuk yetiştirme maliyetindeki paylarıdır.
• \(\kappa(r)=r\Lambda'(r)\), göreli ücret değişiminin pazarlık ağırlığını ne kadar etkilediğini gösterir.

1. Gelir kanalı

\[ -\left(\delta_ms_m+\delta_fs_f\right)<0 \]

Robot maruziyeti eşlerin toplam kazancını azaltırsa hane kaynakları daralır. Çocuk yetiştirmenin doğrudan ve dolaylı giderlerini karşılamak zorlaştığı için doğurganlık düşebilir.

2. Fırsat maliyeti kanalı

\[ \left(\theta_m\delta_m+\theta_f\delta_f\right)>0 \]

Ücretlerin düşmesi, çocuk bakımına ayrılan zamanda vazgeçilen geliri azaltır. Bu nedenle yalnızca fırsat maliyeti dikkate alınırsa robot şokunun doğurganlığı artırması beklenir.

3. Pazarlık kanalı

\[ - \frac{\beta_m-\beta_f^{eff}} {\bar{\beta}(1+\bar{\beta})} \kappa(r)(\delta_m-\delta_f)<0 \]

Erkeklerin kazançları kadınların kazançlarından daha fazla düştüğünde kadınların göreli ekonomik konumu güçlenir. Kadınların etkin çocuk tercihi erkeklerden daha düşükse gerçekleşen çocuk sayısı aşağı doğru hareket eder.

Bu üç kanal zıt yönlerde çalışabildiği için toplam etkinin işareti kuram tarafından önceden kesin olarak belirlenmemektedir. Hangi kanalın baskın olduğu veriden araştırılmaktadır.

Modelin iki ayırt edici öngörüsü

Toplumsal cinsiyet normlarının güçlendirme etkisi

Modelin birinci önermesi şöyledir:

\[ \frac{\partial^2\ln n^*} {\partial\rho\,\partial\tau_f} <0 \]

Kadının varsayılan bakım yükü arttıkça robot şokunun doğurganlığı azaltan pazarlık etkisi güçlenmektedir. Geleneksel normlar pazarlık mekanizmasını tek başına oluşturmaz; aynı göreli ücret değişiminin doğurganlık kararına aktarılmasını büyütür.

Eşler arasındaki tercih farkının güçlendirme etkisi

İkinci önerme:

\[ \frac{\partial^2\ln n^*} {\partial\rho\,\partial(\beta_m-\beta_f)} <0 \]

şeklindedir. Eşlerin istediği çocuk sayısı arasındaki fark büyüdükçe pazarlık gücündeki aynı değişim gerçekleşen çocuk sayısını daha fazla etkiler.

Bu iki heterojenlik testi özellikle önemlidir. Modelde gelir ve fırsat maliyeti kanalları doğrudan \(\tau_f\) veya \(\beta_m-\beta_f\) ile değişmemektedir. Dolayısıyla robot etkisinin yalnızca bu iki boyut güçlü olduğunda büyümesi, pazarlık kanalına özgü bir kanıt olarak yorumlanmaktadır.

Ekonometrik model

Bireysel ve hane düzeyindeki temel tahmin denklemi şöyledir:

\[ Y_{ict} = \alpha+ \beta RobotExposure_{c,t-1} + X_{ict}\gamma+ \delta_i+ \xi_t+ \varepsilon_{ict} \]

Burada:

• \(i\), bireyi;
• \(c\), yerel idari bölgeyi;
• \(t\), yılı veya araştırma dalgasını;
• \(Y_{ict}\), çocuk sayısı, istihdam, çalışma saati, kazanç veya pazarlık göstergesi gibi sonucu;
• \(RobotExposure_{c,t-1}\), bölgenin bir önceki dönemdeki robot maruziyetini;
• \(X_{ict}\), kontrol değişkenlerini;
• \(\delta_i\), birey sabit etkilerini;
• \(\xi_t\), yıl sabit etkilerini göstermektedir.

Birey sabit etkileri, kişinin zaman içinde değişmeyen gözlenmiş veya gözlenmemiş özelliklerini kontrol etmeyi amaçlamaktadır. Standart hatalar temel modellerde bölge düzeyinde kümelenmiştir.

Kontrol değişkenleri

Bireysel kontroller şunları içermektedir:

• Kadının yaşı ve yaşının karesi
• Kadının eğitim yılı
• Kırsal veya kentsel hukou statüsü
• Eşin yaşı ve yaşının karesi
• Eşin eğitim yılı

2010 yılına ait başlangıç bölge özellikleri doğrusal zaman eğilimiyle etkileştirilmiştir:

• Doğal nüfus artış hızı
• Hizmetler sektörünün istihdam payı
• Toplam istihdam
• Gayrisafi yurt içi hasıla

Ayrıca bölgelerin bağlı olduğu eyaletlere özgü doğrusal zaman eğilimleri kullanılmıştır.

Robot maruziyeti nasıl hesaplanıyor?

Gerçek robot maruziyeti şu shift-share formülüyle oluşturulmuştur:

\[ RobotExposure_{ct} = \sum_k \left( \frac{L_{ck,2000}} {\sum_kL_{ck,2000}} \right) \frac{R_{kt}}{L_{k,2000}} \]

Burada:

• \(L_{ck,2000}\), \(c\) bölgesinde \(k\) sektörünün 2000 yılı istihdamıdır.
• \(\sum_kL_{ck,2000}\), bölgenin kapsanan sektörlerdeki toplam istihdamıdır.
• \(R_{kt}\), Çin’de \(k\) sektöründeki faal robot stokudur.
• \(L_{k,2000}\), aynı sektörün Çin genelindeki 2000 yılı istihdamıdır.

Bir bölge 2000 yılında daha sonra hızla robotlaşan sektörlerde uzmanlaşmışsa robot maruziyeti daha yüksek hesaplanmaktadır.

Bartik araç değişkeni

Yerel doğurganlık eğilimleri firmaların robot yatırımını etkileyebilir veya robotlaşma ile doğurganlığı aynı anda etkileyen gözlenmeyen ekonomik gelişmeler bulunabilir. Araştırmacılar bu içsellik sorunlarına karşı Amerika Birleşik Devletleri’ndeki sektörel robotlaşmayı araç değişken olarak kullanmıştır:

\[ RobotExposure^{IV}_{ct} = \sum_k \left( \frac{L_{ck,2000}} {\sum_kL_{ck,2000}} \right) \frac{R^{US}_{kt}}{L^{US}_{k,2000}} \]

\(R^{US}_{kt}\), ABD’deki sektörel faal robot stokunu; \(L^{US}_{k,2000}\) ise ABD’nin aynı sektördeki 2000 yılı istihdamını göstermektedir.

Araç değişkenin mantığı şudur: ABD sektörlerindeki robotlaşma, küresel teknolojik ilerlemeyi yansıtırken Çin’in belirli bir bölgesindeki doğurganlık tercihleri tarafından doğrudan belirlenmemelidir. Çin bölgelerinin bu küresel teknoloji itişine maruziyeti ise 2000 yılındaki önceden belirlenmiş sektör yapısıyla farklılaşmaktadır.

Bu yaklaşım nedensel yorumun güvenilirliğini artırmayı amaçlar; ancak ABD’deki sektörel robotlaşmanın Çin bölgelerini doğurganlık dışında başka kanallarla farklı etkilemediği varsayımını gerektirir.

Veri kaynakları

Araştırmada üç ana veri kaynağı kullanılmıştır:

1. International Federation of Robotics: Ülke, sektör ve yıl düzeyindeki faal endüstriyel robot stokları.
2. China Family Panel Studies: Bireyleri ve aileleri iki yılda bir takip eden, işgücü, eğitim ve aile ilişkileri bilgilerini içeren panel araştırması.
3. 2010 ve 2020 Çin nüfus sayımları: Bölgesel toplam ve yaşa özgü doğurganlık hızlarını hesaplamak için kullanılmıştır.

Ana örneklem

COVID-19 döneminin oluşturabileceği özel etkileri azaltmak amacıyla temel analizde 2010–2018 arasındaki ilk beş CFPS dalgası kullanılmıştır.

Ana örneklem:

• 17–49 yaşındaki kadınları,
• Evli veya birlikte yaşayanları,
• En az iki araştırma dalgasında gözlenenleri,
• Eşleri de veri içinde gözlenenleri kapsamaktadır.

Öğrenciler, kendi hesabına çalışanlar ve temel işi tarım olan kadınlar ile eşleri ana örneklemden çıkarılmıştır. Gerekçe, bu grupların endüstriyel robotlardan daha farklı etkilenebilmesi ve gelirlerinin hane içinde ayrıştırılmasının güç olmasıdır. Bu gruplar daha sonra sağlamlık kontrolünde yeniden örnekleme eklenmiştir.

Son örneklem 10.780 panel gözleminden oluşmaktadır.

Örneklemin temel özellikleri

Robot maruziyeti ile doğurganlık arasındaki görsel ilişki

Şekil 4’ün iki panelinde hem nüfus sayımı toplam doğurganlık hızı hem de CFPS çocuk sayısı ile robot maruziyeti arasında aşağı yönlü bir ilişki görülmektedir.

Noktalar, sabit etkiler ve diğer kontroller çıkarıldıktan sonra oluşturulan artık değerleri temsil etmektedir. Her iki paneldeki eğilim çizgisi negatiftir: robot maruziyeti daha yüksek bölgelerde doğurganlık ölçüleri daha düşüktür.

Bu grafikler tanımlayıcı destek sağlar; tek başına nedensellik kanıtı değildir. Nedensel yorum araç değişkenli regresyonlara dayanmaktadır.

Temel doğurganlık sonucu

Kontroller aşamalı biçimde genişletildiğinde robot maruziyetinin çocuk sayısı üzerindeki katsayısı şu değerleri almaktadır:

Bütün katsayılar %1 düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.

Robot maruziyetinin standart sapması 0,215, örneklemdeki ortalama çocuk sayısı 1,37’dir. Tercih edilen katsayı kullanıldığında:

\[ \frac{-0{,}189\times0{,}215}{1{,}37} \approx -0{,}030 \]

elde edilmektedir. Buna göre robot maruziyetindeki bir standart sapmalık artış, ortalama çocuk sayısını örneklem ortalamasına göre yaklaşık %3 azaltmaktadır.

Bu hesap, her hanenin çocuk sayısının tam olarak %3 azaldığı anlamına gelmez. Bölgesel maruziyetteki değişimin örneklem genelindeki ortalama tahmini etkisini ifade eder.

İlk kez ebeveyn olmak mı, daha az çocuk sahibi olmak mı?

Araştırma doğurganlık etkisini iki parçaya ayırmaktadır:

• Genişlik marjı: En az bir çocuğa sahip olma olasılığı.
• Yoğunluk marjı: Zaten ebeveyn olanların sahip olduğu çocuk sayısı.

Sonuç, robot maruziyetinin insanların bütünüyle ebeveynlikten vazgeçmesinden çok mevcut ebeveynlerin ikinci veya sonraki çocuklara geçişini azaltmasıyla uyumludur.

Robotlaşma erkekleri gerçekten daha fazla mı etkiliyor?

* p<0,10; ** p<0,05; *** p<0,01.

Robot maruziyeti kadınların istihdamını da azaltmaktadır. Bu nedenle sonuç “robotlar kadınlara yeni iş kazandırdı” biçiminde yorumlanamaz.

Temel asimetri, erkeklerin istihdam, çalışma saati ve kazanç kayıplarının daha büyük olmasıdır. Böylece kadınların mutlak kazancı artmasa bile erkeğe göre ekonomik konumu güçlenebilir.

Kadınların pazarlık gücü nasıl ölçülüyor?

Hane içi pazarlık gücü doğrudan gözlenemeyen bir kavramdır. Araştırmacılar beş gösterge kullanmıştır:

1. Kadının eşinden daha fazla veya eşit kazanması
2. Kadının toplam hane kazancındaki payı
3. Kadının hane finansmanı konusunda en bilgili kişi olması
4. Güzellik ve kadınla ilişkilendirilen ürün harcamalarının örneklem medyanının üzerinde olması
5. Üç ikili göstergeden oluşturulan standartlaştırılmış birleşik pazarlık endeksi

Sonuçlar robot maruziyetinin kadınların ölçülen göreli ekonomik katkısını ve bazı hane içi kontrol göstergelerini artırdığını göstermektedir.

Bununla birlikte özellikle güzellik harcamalarının kadınların tüketimi ve pazarlık gücü için vekil olarak kullanılması dolaylıdır. Harcama değişiklikleri fiyat, yerel tüketim kültürü veya başka tercihlerden de etkilenebilir. Birleşik endeks ölçüm hatasını azaltmayı amaçlasa da pazarlık gücünü kusursuz biçimde ölçmez.

Tercih farkı testi

Bölgeler, evli olmayan kadın ve erkeklerin istediği çocuk sayısı farkına göre iki gruba ayrılmıştır:

Eşler benzer sayıda çocuk istiyorsa karar ağırlığının kimin elinde olduğu gerçekleşen çocuk sayısını fazla değiştirmeyebilir. Tercihler farklıysa pazarlık gücündeki kayma sonucu daha güçlü etkileyebilir.

Bu heterojenlik, araştırmacıların pazarlık kanalı lehindeki en önemli kanıtlarından biridir. Ancak iki alt grubun katsayılarından birinin anlamlı, diğerinin anlamsız olması tek başına katsayıların birbirinden istatistiksel olarak farklı olduğunu her zaman kanıtlamaz. Çalışmanın yorumu modelin bütün mekanizma kanıtlarıyla birlikte okunmalıdır.

Geleneksel normlar testi

Araştırmacılar geleneksel toplumsal cinsiyet normlarını beş farklı göstergeyle ölçmüştür:

• “Erkek kariyere, kadın aileye öncelik vermelidir” görüşüne destek
• “Erkek ev işlerinin en az yarısını üstlenmelidir” görüşüne düşük destek
• “Kadın çocuk sahibi olmadan tamamlanmış sayılmaz” görüşüne destek
• “Çocuk sahibi olmanın amacı soyun devamıdır” görüşüne destek
• Kırsal hukou statüsü

Şekil 5’te beş ölçünün tümünde robot maruziyetinin doğurganlığı azaltan etkisi geleneksel normların daha güçlü olduğu gruplarda büyük ve istatistiksel olarak anlamlıdır. Normların daha zayıf olduğu gruplarda katsayılar sıfıra daha yakın ve anlamsızdır.

Bu sonuç modelin şu yorumuyla uyumludur: Kadınların çocuk bakımının büyük bölümünü üstlenmesinin varsayılan kabul edildiği hanelerde kadınların etkin çocuk tercihi daha düşüktür. Ekonomik pazarlık gücü kadınlara kaydığında gerçekleşen doğurganlık daha güçlü azalır.

Gelir kanalı

Robot maruziyetinin eşlerin toplam yıllık emek gelirinin logaritması üzerindeki katsayısı:

\[ -0{,}366 \]

olarak tahmin edilmiş ve %1 düzeyinde anlamlı bulunmuştur. Bu, gelir kanalının doğurganlığı azaltma yönünde çalıştığını desteklemektedir.

Toplam hane geliri doğurganlık regresyonuna kontrol olarak eklendiğinde robot katsayısı:

\[ -0{,}193 \]

olarak kalmış ve %1 düzeyinde anlamlılığını korumuştur. Araştırmacılar bunu gelir kaybının bütün etkiyi tek başına açıklamadığına ilişkin destekleyici kanıt olarak yorumlamaktadır.

Ancak hane geliri robot maruziyetinin ardından değişen bir aracı değişkendir. Bu nedenle modele kontrol olarak eklenmesi “kötü kontrol” sorunu yaratabilir. Çalışma bu sınırlılığı açıkça kabul etmektedir. Dolayısıyla bu model kesin bir nedensel aracılık ayrıştırması olarak görülmemelidir.

Fırsat maliyeti kanalı neden temel açıklama değil?

Robot maruziyeti ücretleri düşürdüğünde çocuk bakımına ayrılan zamanda vazgeçilen gelir de azalabilir. Modelde bu kanal doğurganlığı artırmaktadır.

Gözlenen toplam etki ise negatiftir. Bu nedenle fırsat maliyeti kanalı mevcut olsa bile temel sonucu üreten baskın mekanizma olamaz; tersine, negatif gelir ve pazarlık kanallarının bir bölümünü dengelemektedir.

Çocuk sayısı–çocuk niteliği değiş tokuşu sınandı mı?

Robotlaşmanın beceri getirisini artırarak aileleri daha az çocuğa daha fazla eğitim yatırımı yapmaya yöneltmesi olası bir alternatif açıklamadır. Araştırmacılar:

• Eğitim harcamasının logaritmasını,
• Çince ders başarısını,
• Matematik başarısını

incelemiştir.

Robot maruziyetinin bu üç sonuç üzerindeki katsayıları istatistiksel olarak anlamlı değildir. Çalışma bu nedenle doğurganlık azalmasının çocuk sayısı yerine çocuk niteliğine yatırım yapılmasıyla açıklanmasını destekleyen kanıt bulamamıştır.

Bu sonuç, robotların eğitim yatırımını kesinlikle etkilemediğini kanıtlamaz. Kullanılan harcama ve ebeveyn değerlendirmesine dayalı başarı göstergelerinde güvenilir bir etki tespit edilmediğini gösterir.

Doğumlar yalnızca erteleniyor mu?

Doğurganlıktaki geçici zamanlama değişimi, genç yaşlarda daha az doğumun ileri yaşlarda telafi edilmesini gerektirir. Kalıcı düzey etkisi ise tamamlanmış çocuk sayısının düşmesini ifade eder.

Ek Şekil A1’de robot maruziyetinin daha uzun gecikmeleri kullanıldığında negatif katsayıların genel olarak büyüdüğü görülmektedir. Ek Şekil A2 ve A3’te en belirgin düşüşler özellikle 25–34 ve kısmen 35–44 yaş gruplarında ortaya çıkmaktadır. İleri yaşlarda önceki düşüşü telafi eden belirgin bir pozitif sıçrama gözlenmemektedir.

Araştırmacılar bu örüntüyü doğumların yalnızca ertelenmesinden çok tamamlanmış doğurganlıkta azalmayla uyumlu bulmaktadır. Bununla birlikte uzun gecikmelerde güven aralıkları genişlemekte ve tahmin kesinliği azalmaktadır.

Sağlamlık kontrolleri

Temel sonuç çok sayıda alternatif modelle sınanmıştır:

• 2010 ve 2020 nüfus sayımlarında bölgesel toplam doğurganlık hızı kullanılmıştır.
• Aracın sektör şokları için denge testleri uygulanmıştır.
• Rotemberg ağırlıkları incelenmiş ve en yüksek ağırlığa sahip sektörler sırayla çıkarılmıştır.
• Yığılmış birinci fark modeli kurulmuştur.
• Tek Çocuk Politikasının gevşetilmesi kontrol edilmiştir.
• Eyalet düzeyindeki doğum izni uzatmaları kontrol edilmiştir.
• Yerel ve eyalet düzeyindeki asgari ücret değişiklikleri kontrol edilmiştir.
• Eyalet–yıl sabit etkileri eklenmiştir.
• Bölgeye özgü doğrusal zaman eğilimleri eklenmiştir.
• Robot maruziyetinin evlenme olasılığı üzerindeki etkisi sınanmıştır.
• Tarımda ve kendi hesabına çalışan kişiler örnekleme eklenmiştir.
• ABD ile Avrupa robot kullanımını birleştiren alternatif araç kullanılmıştır.
• Araştırma 2020 CFPS dalgasını içerecek şekilde genişletilmiştir.
• Standart hatalar eyalet ve birey düzeylerinde kümelenmiştir.

Nüfus sayımı doğrulaması

2010 ve 2020 nüfus sayımı verilerinde robot maruziyetinin toplam doğurganlık hızı üzerindeki tahmini etkisi −0,052’dir ve %10 düzeyinde anlamlıdır. Bu sonuç CFPS örnekleminin dışındaki nüfus düzeyinde de negatif bir örüntü bulunduğunu göstermektedir; ancak anlamlılık düzeyi temel CFPS tahminlerinden daha zayıftır.

Araç değişken gücü

Tercih edilen temel modelde ilk aşama F-istatistiği 391,87’dir. Bu değer, aracın Çin’deki robot maruziyetini güçlü biçimde açıkladığını göstermektedir.

Yüksek F-istatistiği zayıf araç sorununu azaltır; ancak aracın doğurganlığı yalnızca robot maruziyeti üzerinden etkilediğini tek başına kanıtlamaz.

Sektör ağırlıkları

Rotemberg ağırlıklarında elektronik sektörü en yüksek pozitif ağırlığa sahiptir. Elektronik ile sonraki en yüksek ağırlıklı sektörler araçtan çıkarıldığında robot katsayısı yaklaşık −0,183 ile −0,189 arasında kalmış ve %1 düzeyinde anlamlılığını korumuştur.

Bu sonuç temel tahminin yalnızca tek bir sektörden kaynaklanmadığına ilişkin destek sağlamaktadır.

Politika kontrolleri

Doğurganlık politikalarının gevşetilmesi ve doğum izni değişiklikleri kontrol edildiğinde katsayılar yaklaşık −0,191 ile −0,243 arasında kalmıştır. Asgari ücret kontrollerinde katsayılar −0,181 ve −0,189’dur.

Daha geniş örneklem

Tarımda ve kendi hesabına çalışanlar eklendiğinde gözlem sayısı 21.641’e çıkmış; katsayı −0,094 olmuş ve yalnızca %10 düzeyinde anlamlı kalmıştır. Etkinin küçülmesi, ana sonucun robotlarla doğrudan bağlantılı işgücü kesimlerinde daha güçlü olabileceğini düşündürmektedir.

2020 dalgası

2020 CFPS verisi eklendiğinde katsayı −0,139 ve %5 düzeyinde anlamlıdır. Araştırmacılar temel örneklemde pandemi etkilerini önlemek için 2018’de durmayı tercih etmiştir.

Çalışmanın güçlü yönleri

• Kuramsal model, doğurganlık etkisini gelir, fırsat maliyeti ve pazarlık kanallarına açıkça ayırmaktadır.
• Eşlerin farklı çocuk tercihleri modelin merkezine yerleştirilmiştir.
• Her iki eşin istihdam, çalışma saati ve kazanç bilgileri aynı panel içinde gözlenmektedir.
• Doğurganlık sonucu birey sabit etkileriyle zaman içinde takip edilmektedir.
• CFPS sonuçları nüfus sayımı verileriyle karşılaştırılmıştır.
• Robotlaşmanın erkekler ve kadınlar üzerindeki asimetrik işgücü etkisi doğrudan test edilmiştir.
• Hane içi pazarlık gücü tek bir göstergeden değil, birden fazla ekonomik ve karar göstergesinden incelenmiştir.
• Tercih farkı ve toplumsal cinsiyet normları, pazarlık kanalını diğer kanallardan ayırmak için kullanılmıştır.
• Doğurganlık politikaları, doğum izni, asgari ücret ve alternatif araç değişkenler kontrol edilmiştir.
• Doğumların ertelenmesi ile kalıcı çocuk sayısı azalması birbirinden ayrılmaya çalışılmıştır.

Çalışmanın sınırlılıkları

• Çalışma hakemli bir dergi yayını olarak doğrulanmamış bir çalışma kâğıdı/preprinttir.
• Nedensel yorum, ABD’deki sektörel robotlaşmanın Çin’deki yerel doğurganlığı robot maruziyeti dışında başka kanallarla etkilemediği varsayımına bağlıdır.
• Başlangıç sektör payları 2000 yılı yapısını yansıtsa da bölgelerin daha sonraki ekonomik dönüşümleriyle ilişkili kalıcı özellikler bütünüyle dışlanamayabilir.
• Hane içi pazarlık gücü doğrudan gözlenmemekte, göreli kazanç ve harcama göstergeleriyle yaklaşık olarak ölçülmektedir.
• Güzellik harcamaları kadınlara ayrılan kaynakların dolaylı ve tartışmaya açık bir vekilidir.
• Kadınların daha düşük ortalama çocuk tercihinin bakım yükü, kariyer maliyeti, sağlık kaygısı, konut, eğitim rekabeti veya başka nedenler arasındaki ayrımı doğrudan yapılmamaktadır.
• Tercih farkı il düzeyinde ve evli olmayanların ortalamalarından kurulmuştur; her evli çiftin gerçek tercih farkını ölçmemektedir.
• Toplumsal cinsiyet normları da bölgesel tutum ortalamalarıyla ölçülmektedir ve tek tek hanelerin davranışlarını kusursuz yansıtmaz.
• Temel örneklem, öğrencileri, tarım çalışanlarını ve kendi hesabına çalışanları dışlamaktadır.
• Örneklemde kadınların %93,9’u zaten en az bir çocuk sahibidir; ilk çocuğa geçiş üzerinde etki bulma gücü sınırlı olabilir.
• Hane geliri bir aracı değişken olduğu için gelir kontrolü içeren mekanizma regresyonu kötü kontrol sorununa açıktır.
• Çalışma robot maruziyetinin doğrudan çocuk bakım süresi, babaların bakım katılımı veya doğum kontrolü kararları üzerindeki etkisini ölçmemektedir.
• Çin’in hukou sistemi, aile politikası ve toplumsal normları başka ülkelerden farklıdır; sonuçlar otomatik olarak diğer ülkelere genellenemez.

Çalışma ne söylüyor?

• 2010–2018 döneminde daha yüksek endüstriyel robot maruziyeti, incelenen Çin örnekleminde daha düşük çocuk sayısıyla ilişkilidir.
• Araç değişkenli tercih edilen tahmin, bir standart sapmalık robot maruziyetinin ortalama çocuk sayısını yaklaşık %3 azalttığını göstermektedir.
• Etki ilk çocuğa geçişten çok mevcut ebeveynlerin sahip olduğu çocuk sayısında ortaya çıkmaktadır.
• Robot maruziyeti erkeklerin istihdam, çalışma saati ve kazançlarını kadınlardan daha fazla azaltmaktadır.
• Bu asimetri kadınların hane gelirindeki göreli payını ve bazı pazarlık gücü göstergelerini yükseltmektedir.
• Doğurganlık düşüşü, kadın ve erkeklerin istediği çocuk sayısı farkının büyük olduğu bölgelerde daha güçlüdür.
• Etki geleneksel toplumsal cinsiyet normlarının güçlü olduğu bölgelerde belirginleşmektedir.
• Hane gelirindeki düşüş sonuca katkıda bulunmakta, fakat araştırmacıların testlerinde bütün etkiyi açıklamamaktadır.
• Fırsat maliyeti kanalı gözlenen negatif toplam etkiye karşı yönde çalışmaktadır.

Çalışma ne söylemiyor?

• Robot kullanan her fabrikanın bulunduğu yerde doğurganlık kesin olarak düşer.
• Robotlar kadınların mutlak ücretlerini veya istihdamını artırır.
• Kadınların pazarlık gücünün artması toplumsal açıdan olumsuzdur.
• Düşük doğurganlığın tek nedeni otomasyondur.
• Çin’in doğurganlık düşüşünün tamamı 2010 sonrası robotlaşmayla açıklanır.
• Bütün kadınlar erkeklerden daha az çocuk ister.
• Her çiftte erkek ve kadın arasında doğurganlık çatışması vardır.
• Güzellik harcamasındaki artış tek başına kadınların gerçek karar gücünü kesin olarak kanıtlar.
• Robot kullanımının azaltılması doğurganlık politikası olarak önerilmektedir.
• Doğurganlığı artırmak için kadınların pazarlık gücünün zayıflatılması gerektiği sonucu çıkarılabilir.

Geçmiş, bugün ve gelecek açısından önemi

Geçmişte teknoloji ve doğurganlık ilişkisi çoğunlukla doğum kontrol araçları, ev aletleri, kadınların işgücüne katılımı ve çocuk bakımının fırsat maliyeti üzerinden incelenmiştir. Bu çalışma, üretim teknolojilerinin eşler arasındaki göreli ekonomik konumu değiştirerek doğurganlığı etkileyebileceğini gösteren farklı bir mekanizma önermektedir.

Bugün endüstriyel robotlar, algoritmik yönetim ve yapay zekâ destekli otomasyon sektörleri farklı biçimlerde dönüştürmektedir. Hangi mesleklerin daha fazla otomasyona maruz kaldığı, yalnızca toplam iş sayısını değil kadın ve erkeklerin hane içindeki ekonomik ağırlığını da değiştirebilir.

Bu nedenle teknolojinin toplumsal etkisi işgücü piyasası sınırlarında bitmez. Ücret, istihdam ve çalışma saatlerindeki cinsiyete göre asimetrik değişimler; aile bütçesini, bakım işlerinin paylaşımını, eşlerin karar gücünü ve çocuk sayısı kararını etkileyebilir.

Gelecekteki araştırmaların şu sorulara yönelmesi önemlidir:

• Robotlaşma babaların ve annelerin gerçek çocuk bakım sürelerini nasıl değiştiriyor?
• Kadınların pazarlık gücündeki artış doğum kontrolü, doğum aralığı ve aile planlaması kararlarına nasıl yansıyor?
• Uygun fiyatlı kreş hizmetleri pazarlık kanalını zayıflatıyor mu?
• Babaya ayrılmış doğum izni, bakım yükü eşitsizliğini azaltıyor mu?
• Yapay zekâ ve hizmet sektörü otomasyonu kadın ve erkek istihdamını sanayi robotlarından farklı mı etkiliyor?
• Sonuçlar farklı aile politikalarına ve toplumsal normlara sahip ülkelerde tekrarlanıyor mu?

Çalışmanın politika mesajı robotlaşmayı durdurmak değildir. Yazarların önerdiği yaklaşım, kadınların çocuk sahibi olma nedeniyle üstlendiği orantısız zaman ve kariyer maliyetlerini azaltmaktır. Uygun fiyatlı kaliteli çocuk bakımı, gebelik ve annelik ayrımcılığına karşı uygulama, babaların kullanımını teşvik eden ebeveyn izni ve geleneksel normların daha güçlü olduğu bölgelere hedefli destekler bu çerçevede değerlendirilmektedir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Teknik araştırma özeti

Temel sonuçların sayısal özeti

Mekanizmaların değerlendirilmesi

İstatistiksel anlamlılığın yorumu

Çalışmada yıldızlarla gösterilen eşikler şöyledir:

• * p<0,10
• ** p<0,05
• *** p<0,01

İstatistiksel anlamlılık, etkinin politika açısından büyük veya her birey için geçerli olduğunu göstermez. Tahminin örneklem ve model altında sıfırdan ayırt edilebildiğini ifade eder.

Nedensellik değerlendirmesi

Çalışma, araç değişkenli tasarımını nedensel etkiyi belirlemek amacıyla kullanmaktadır. Bu yorumun geçerli olması için:

• ABD’deki sektörel robotlaşmanın Çin bölgelerindeki doğurganlık tarafından belirlenmemesi,
• ABD robotlaşmasının Çin’deki doğurganlığı esas olarak Çin’in robot maruziyeti üzerinden etkilemesi,
• 2000 yılı sektör yapısına bağlı farklı bölgesel eğilimlerin kullanılan kontrollerle yeterince ayrıştırılması

gerekmektedir.

Denge testleri, alternatif araçlar, sektör çıkarımları ve sabit etki kontrolleri bu varsayımları desteklemektedir; ancak gözlemsel ekonometrik bir çalışma hiçbir zaman bu varsayımları rastgele kontrollü deney düzeyinde doğrudan kanıtlayamaz.

Kaynak ve Yöntem Notu

Çalışmanın tam özgün adı: Gender-biased Technology, Intra-household Bargaining, and Fertility

Yazarlar ve sıraları: Aiya Feng; Dezhuang Hu; Chaoqun Zhan

Eş katkı bilgisi: Üç yazar çalışmaya eşit katkıda bulunmuştur. Yazarlar alfabetik sırayla listelenmiştir.

Sorumlu yazar: PDF’de ayrı bir sorumlu yazar açıkça belirtilmemiştir.

Kurumsal bağlantılar:

1. Aiya Feng — School of Economics, Zhejiang University, China
2. Dezhuang Hu — School of Economics, Zhongnan University of Economics and Law, China
3. Chaoqun Zhan — Department of Accountancy, Economics and Finance, Hong Kong Baptist University, Hong Kong SAR, China

DOI: DOI bilgisi yüklenen PDF’de yer almamaktadır ve erişilebilen resmî kayıt metninden bağımsız olarak doğrulanamamıştır.

SSRN kayıt numarası: 6911518

Dergi: Hakemli bir dergi yayını bu sürüm üzerinden doğrulanamamıştır.

Özgün yayınevi: Hakemli dergi veya akademik yayınevi bilgisi bulunmamaktadır.

Yayın platformu: SSRN

Yayın yılı: 2026

Kaynak türü: Kuramsal model ve ekonometrik panel veri analizi içeren çalışma kâğıdı/preprint

Hakemlik durumu: Hakem değerlendirmesinden geçtiği doğrulanamamıştır. Bu sürüm hakemli dergi makalesi olarak sunulmamalıdır.

Resmî yayın bağlantısı:SSRN üzerindeki resmî çalışma kaydı

Bu Türkçe makale yüklenen 64 sayfalık PDF’nin ana metni, kuramsal denklemleri, veri tanımları, ekonometrik yöntemi, bütün ana tabloları, haritaları, grafik görselleri, sağlamlık kontrolleri ve model türetmeleri incelenerek hazırlanmıştır.

PDF’de olmayan yeni bir bilimsel bulgu, doğrulanmamış DOI, klinik sonuç, ticari başarı veya kesin politika etkisi eklenmemiştir.

Çalışmanın temel sınırlılıkları; hakemlik durumunun doğrulanamaması, araç değişken varsayımlarına bağımlılık, pazarlık gücünün dolaylı göstergelerle ölçülmesi, bölgesel norm ve tercih farklarının tek tek çiftlerin gerçek durumunu tam yansıtmaması ve sonuçların Çin’in kurumsal yapısı dışına otomatik olarak genellenememesidir.