Kadınların işgücüne katılımı (female labour force participation, FLFP), bu çalışmada 18–64 yaşındaki bir kadının çalışıyor veya aktif biçimde iş arıyor olmasıyla tanımlanan ikili bir işgücü piyasası durumudur. Loredana Sulejmani ve Elena Polo, Batı Balkanlar'daki altı ekonomi ile komünizm sonrası Avrupa Birliği üyesi 11 ülke arasındaki kadın işgücüne katılım farkının ne kadarının kadınların gözlenebilir özelliklerinden, ne kadarının ise bu özelliklerin farklı ekonomik ve kurumsal ortamlarda katılıma dönüşme biçiminden kaynaklandığını inceliyor. Araştırma, 2022 Life in Transition Survey IV verisinden oluşturulan 6332 kadınlık ortak örneklem üzerinde bölgesel probit modelleri, etkileşim testleri ve doğrusal olmayan Fairlie ayrıştırması kullanıyor.

Ana nüfus-ağırlıklı sonuçta PCEU-11 grubunun tahmini kadın işgücüne katılımı %78,25, WB-6 grubunun %61,31'dir. İki grup arasındaki 16,94 yüzde puanlık farkın 5,72 puanı, yani %33,8'i eğitim, sağlık, yaş ve hane bileşimi gibi gözlenen özelliklerin dağılımındaki farklılıklarla ilişkilidir. Kalan 11,21 puan, yani %66,2, katsayı farklılıkları ve modelde doğrudan gözlenmeyen bağlamsal unsurlardan oluşan açıklanamayan bileşende kalmaktadır.

Bölgesel probit sonuçlarında yükseköğretim kadınların işgücüne katılımıyla her iki bölgede de pozitif ilişkilidir; ancak ilişki Batı Balkanlar'da çok daha büyüktür. Düşük eğitim düzeyi referans alındığında yükseköğretim WB-6'da 34,5 yüzde puanlık, PCEU-11'de 15,9 yüzde puanlık daha yüksek katılım olasılığıyla ilişkilidir. Buna karşılık 0–5 yaşındaki her ek çocuk WB-6'da yaklaşık 5,8, PCEU-11'de yaklaşık 10,1 yüzde puan daha düşük katılım olasılığıyla ilişkilidir.

Çalışmanın ana yorum sınırı nedenselliktir. Kesitsel gözlemsel tasarım; eğitim, sağlık, hane yapısı veya çocukların kadınların işgücüne katılımı üzerinde nedensel etkisini belirlememektedir. Aynı şekilde ayrıştırmadaki %66,2'lik açıklanamayan bölüm, belirli bir kurumun, AB üyeliğinin, çocuk bakım sisteminin veya kültürel faktörün doğrudan etkisi olarak yorumlanamaz.

Batı Balkanlar ile Komünizm Sonrası AB Ülkeleri Arasındaki Kadın İşgücüne Katılım Farkı Nedir?

Çalışmanın ana nüfus-ağırlıklı analitik örnekleminde kadınların işgücüne katılım oranı PCEU-11 için %78,25, WB-6 için %61,31'dir; aradaki 16,94 yüzde puanlık fark PCEU-11 lehinedir. Bu değer çalışma içindeki Fairlie ayrıştırmasının başlangıç farkıdır ve farklı veri kaynağı, yaş kapsamı veya örneklem tanımı kullanan tarihsel toplulaştırılmış oranlarla doğrudan aynı istatistik olarak değerlendirilmemelidir.

WB-6 grubu Arnavutluk, Bosna-Hersek, Kosovo, Karadağ, Kuzey Makedonya ve Sırbistan'dan oluşur. PCEU-11 grubu ise Bulgaristan, Hırvatistan, Çek Cumhuriyeti, Estonya, Macaristan, Letonya, Litvanya, Polonya, Romanya, Slovak Cumhuriyeti ve Slovenya'yı içerir.

İki grup, sosyalist dönemden gelen yüksek kadın istihdamı mirası ve 1990 sonrası ekonomik geçiş deneyimleri nedeniyle karşılaştırılmaktadır. Araştırmacıların gerekçesi, Batı Balkanlar'ı tüm Avrupa Birliği ile kıyaslamak yerine benzer tarihsel başlangıç noktalarına sahip, ancak Avrupa bütünleşmesi ve kurumsal dönüşüm bakımından daha sonra farklı yollar izlemiş ekonomilerle karşılaştırmanın daha anlamlı bir politika kıstası oluşturmasıdır.

Araştırmanın iki hipotezi

Birinci hipotez, bireysel ve hane özelliklerinin kadınların işgücüne katılımıyla ilişkisinin WB-6 ile PCEU-11 arasında farklı olduğunu öne sürmektedir. İkinci hipotez ise bölgesel katılım farkının yalnız bir bölümünün kadınların gözlenebilir özelliklerindeki farklılıklarla açıklanabileceğini, büyük bölümünün bu özelliklerin işgücü katılımına farklı şekilde dönüşmesi ve gözlenmeyen ekonomik/kurumsal koşullarla ilişkili olacağını öngörmektedir.

Sonuçlar birinci hipotezi kısmen, ikinci hipotezi ise açık biçimde desteklemektedir. Özellikle yükseköğretim, yaş profili ve küçük çocukların varlığında bölgeler arasında belirgin farklılıklar vardır; sağlık, geleneksel erkek-geçindiren normu ve evlilik gibi bazı değişkenlerin ilişkileri ise iki bölgede daha benzerdir.

Neden yalnız kadınların eğitim düzeyine bakmak yeterli değildir?

Araştırmanın kavramsal çıkış noktası, insan sermayesinin işgücü sonucuna dönüşmesinin yalnız bireyin eğitim düzeyine bağlı olmadığıdır. Aynı eğitim düzeyine sahip kadınlar farklı iş talebi, sektör yapısı, bakım altyapısı, ulaşım olanakları, sosyal koruma sistemi, çalışma esnekliği ve kurumsal ortam içinde farklı katılım olasılıklarına sahip olabilir.

Bu ayrım politika açısından önemlidir. Bölgesel fark ağırlıklı olarak kadınların eğitim, sağlık veya hane özelliklerinden kaynaklansaydı politika önceliği ağırlıklı olarak bireysel kaynakları geliştirmek olurdu. Fark esas olarak aynı özelliklerin farklı ekonomik ortamlarda farklı sonuçlar üretmesiyle ilişkiliyse, yalnız kadınların eğitimini yükseltmek yeterli olmayabilir; emek talebi ve kurumların da dönüşmesi gerekir.

Yükseköğretim neden merkezi bir bulgudur?

Yükseköğretim, çalışmanın iki bölgesel probit modelinde en güçlü pozitif ilişkilerden biridir. Düşük ortaöğretim veya daha düşük eğitim düzeyi referans alındığında:

Üst ortaöğretim düzeyindeki bölgesel fark küçüktür; esas ayrışma yükseköğretimde ortaya çıkar. WB-6'da yükseköğretimin katılımla ilişkisi PCEU-11'e kıyasla yaklaşık 18,6–19 yüzde puan daha büyüktür.

Kaynağın tartışmasına göre bu örüntü, Batı Balkanlar'da yükseköğretimin kadınlar için formel istihdama girişte daha seçici bir eşik veya geçit işlevi görmesiyle uyumlu olabilir. Ancak çalışma bu mekanizmayı doğrudan test etmemektedir; bu yorum literatür ve ülke düzeyi bağlam göstergeleriyle desteklenen açıklayıcı bir yorumdur.

Eğitim ile istihdam arasında otomatik bir geçiş yoktur

Kaynağın 22–24. sayfalarındaki Şekil 4–6 bu ayrımı görselleştirir. Batı Balkanlar'da kadınların yükseköğretime erişimi çoğu ülkede daha düşüktür; aynı zamanda eğitimden işe geçişte daha yüksek genç kadın NEET oranları ve orta/yüksek eğitimli kadınlar arasında daha yüksek işsizlik görülmektedir.

Kaynakta aktarılan 2022 ülke göstergelerinde yükseköğretim düzeyindeki kadın oranı Bosna-Hersek'te yaklaşık %13'ten Arnavutluk'ta yaklaşık %21'e kadar değişirken, bazı PCEU-11 ülkelerinde %37–46 aralığına ulaşmaktadır. Genç kadınlarda ne eğitimde ne istihdamda ne de eğitim programında olma oranı Arnavutluk'ta %22 ve Kosovo'da %31 olarak verilirken Çek Cumhuriyeti, Slovenya, Hırvatistan ve Estonya'da yaklaşık %6–9 aralığındadır.

Bu göstergeler ana LiTS probit modelinin parçası değildir; yazarlar tarafından sonuçların ekonomik bağlamını tartışmak için kullanılan dış ülke düzeyi göstergelerdir. Bu nedenle doğrudan mikroekonometrik katsayıların nedeni olarak değerlendirilemezler.

Küçük çocukların katılımla ilişkisi

0–5 yaşındaki çocukların sayısı her iki bölgede de daha düşük kadın işgücüne katılımıyla ilişkilidir. Survey-design ortalama marjinal etkiler:

0–5 yaş grubundaki bölgesel farklılık istatistiksel olarak daha belirgindir. Pooled interaction modelinde küçük çocuk değişkeninin bölgesel etkileşim katsayısı −0,270 ve p = 0,013'tür. Çocuk değişkenlerinin birlikte test edildiği Wald sınaması da bölgesel eşitliği reddeder: F(2,832) = 3,16 ve p = 0,043.

Kaynak ayrıca çocuk sayısını kategorik olarak sınadığında PCEU-11'de ilk 0–5 yaş çocuğunun yaklaşık 19,6 yüzde puan, ikinci çocuğun ek 8,0 yüzde puan; WB-6'da ise ilk çocuğun 9,6 ve ikinci çocuğun ek 5,9 yüzde puanlık daha düşük katılım olasılığıyla ilişkili olduğunu raporlamaktadır. Bu sonuç, doğrusal çocuk sayısı değişkeninin azalan marjinal ilişkiyi ortalama bir katsayıya topladığını göstermektedir.

Küçük çocuk cezasının PCEU-11'de daha büyük olması ne anlama geliyor?

Bu bulgu, Batı Balkanlar'da çocuk bakımının daha kolay olduğu anlamına gelmez. Kaynak, PCEU-11'deki daha büyük 0–5 yaş çocuk katsayısını uzun evde bakım izinleri, üç yaş altı çocuklar için sınırlı formal bakım ve çalışan annelerin seçilimi gibi olası bağlamlarla tartışmaktadır; ancak mevcut kesitsel model bu mekanizmaları birbirinden nedensel olarak ayıramaz.

Yazarların tartışmasında formal çocuk bakım hizmetlerine erişim iki bölgede de sınırlılıklar gösterebilir. LiTS verisinde altı yaş ve altı çocukları olan hanelerin bakım tesisi kullandığını bildirme oranı WB-6'da yaklaşık %40, PCEU-11'de yaklaşık %65'tir. WB-6'da bakım tesisinin uzaklığı veya maliyeti gibi erişim sorunları daha sık bildirilmektedir.

Bununla birlikte WB-6'da zaten işgücü dışında bulunan kadın oranının daha yüksek olması, yeni bir çocuğun “katılımdan çıkardığı” gözlenen kadın grubunu daha seçilmiş hale getirebilir. Dolayısıyla daha küçük tahmini çocuk katsayısı, bakım sorununun daha küçük olduğunun doğrudan kanıtı değildir.

Sağlık, toplumsal cinsiyet normları ve evlilik

Kötü öz-bildirilen sağlık, WB-6'da yaklaşık 10,0 ve PCEU-11'de 9,1 yüzde puan daha düşük kadın işgücüne katılımıyla ilişkilidir. Bu iki tahmin birbirine çok yakındır ve kaynak, sağlığı iki bölgede ortak bir kısıt olarak yorumlamaktadır. Bununla birlikte sağlık ile çalışmanın yönü ters nedenselliğe açık olduğundan sonuç nedensel değildir.

“Erkeğin para kazanması, kadının ev ve aileyle ilgilenmesi gerektiği” görüşüne katılım WB-6'da yaklaşık 6,8, PCEU-11'de 4,7 yüzde puan daha düşük işgücü katılımıyla ilişkilidir. Ancak bu tutumun iki bölgedeki dağılımları birbirine görece yakın olduğundan Fairlie ayrıştırmasındaki bölgesel farka katkısı yaklaşık 0,3 puanla sınırlı kalmaktadır.

Evlilik WB-6'da yaklaşık 3,5, PCEU-11'de yaklaşık 3,0 yüzde puan daha düşük katılımla ilişkilidir. Bölgesel fark küçüktür ve WB-6 tahmini bazı sağlamlık kontrollerinde zayıflamaktadır.

Kentsel yerleşim ve yaş profili

Kentsel yerleşim WB-6'da yaklaşık 5,9 yüzde puan daha yüksek işgücüne katılım olasılığıyla ilişkilidir; PCEU-11'deki 1,7 puanlık tahmin istatistiksel olarak anlamlı değildir. Kaynak bunu Batı Balkanlar'daki olası mekânsal erişim farklarının araştırılması için bir işaret olarak görür; ulaşım, dijital bağlantı, çocuk bakımı ve yerel iş erişimi olası kanallardır, fakat çalışmada doğrudan ölçülen mekanizmalar değildir.

Katılım yaşla doğrusal ilerlemez. Tahmin edilen katılım profili WB-6'da yaklaşık 40,3 yaşında, PCEU-11'de yaklaşık 42,2 yaşında tepe yapmaktadır. Kaynak, ikinci dereceden yaş spesifikasyonunu beş yıllık yaş gruplarıyla karşılaştırarak sağlamlık kontrolünden geçirmiştir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Veri seti ve analitik örneklem

Araştırma EBRD ve Dünya Bankası'nın Life in Transition Survey IV 2022 verisini kullanmaktadır. LiTS-IV, ülkeler arasında aynı soru formunu ve uyumlaştırılmış örnekleme yaklaşımını kullanır. Örneklem çok aşamalı kümeli tasarımla oluşturulur; birincil örnekleme birimleri nüfus büyüklüğüyle orantılı olasılıkla seçilir, ardından haneler örneklenir ve her haneden bir yetişkin ana katılımcıyla görüşülür.

Analiz 18–64 yaş kadın ana katılımcılarla sınırlandırılmıştır. Tüm model değişkenleri için complete-case yaklaşımı uygulandıktan sonra ortak analitik örneklem 6332 kişiden oluşmaktadır:

Aynı örneklem bölgesel probit modellerinde, pooled interaction modelinde, Fairlie ayrıştırmasında ve temel sağlamlık kontrollerinde kullanılmıştır. Böylece model sonuçları arasındaki farkların örneklem bileşimindeki değişimden kaynaklanması azaltılmıştır.

Bağımlı ve açıklayıcı değişkenler

Bağımlı değişken \(FLFP_{ic}\), kadın çalışıyor veya aktif biçimde iş arıyorsa 1; aksi durumda 0'dır. Kaynak, katılım durumunu görüşmeden önceki yedi güne ilişkin öz bildirime dayanarak tanımlamaktadır.

Temel açıklayıcı değişkenler şunlardır:

• yaş ve yaşın karesi,
• 0–5 yaş çocuk sayısı,
• 6–14 yaş çocuk sayısı,
• hanede 65 yaş ve üzeri birey bulunması,
• evlilik durumu,
• üst ortaöğretim/ortaöğretim sonrası eğitim,
• yükseköğretim,
• kentsel yerleşim,
• erkek-geçindiren geleneksel toplumsal cinsiyet görüşüne katılım,
• kötü öz-bildirilen sağlık,
• hanenin 10 basamaklı öznel refah merdivenindeki konumu.

Bölgeye özgü probit modeli

Her bölge için kullanılan temel probit modeli:

\[ P(FLFP_{ic}=1\mid X_{ic},c\in r) = \Phi\left( \alpha_r+\sum_{k=1}^{K}\beta_{kr}X_{kic}+\lambda_c \right), \quad r\in\{WB\!-\!6,PCEU\!-\!11\} \]

Burada \(FLFP_{ic}\), \(c\) ülkesindeki \(i\) kadının işgücüne katılım durumudur. \(\Phi\), standart normal dağılımın kümülatif dağılım fonksiyonudur. \(\alpha_r\) bölgeye özgü sabit terim, \(\beta_{kr}\) açıklayıcı değişken katsayıları ve \(\lambda_c\) ülke sabit etkileridir.

Ham probit katsayılarının farklı örneklemlerdeki ölçek farklılıkları nedeniyle doğrudan karşılaştırılması sorunlu olduğundan araştırmanın esas yorumları ortalama marjinal etkiler (AME) üzerinden yapılmaktadır. AME, belirli bir değişkendeki değişimin tahmin edilen katılım olasılığıyla ortalama ilişkisini yüzde puan biçiminde daha doğrudan yorumlamaya olanak verir.

Pooled etkileşim modeli

Bölgesel katsayıların gerçekten farklı olup olmadığını sınamak için 17 ülke birlikte modellenmiştir:

\[ P(FLFP_{ic}=1\mid X_{ic},R_c) = \Phi\left( \alpha + \sum_{k=1}^{K}\beta_kX_{kic} + \sum_{k=1}^{K}\theta_kR_cX_{kic} + \lambda_c \right) \]

\(R_c\), kaynakta WB-6 için 0 ve PCEU-11 için 1 olarak tanımlanmaktadır. \(\theta_k\) terimleri, özelliklerin iki bölgedeki ilişkilerinin farklılaşıp farklılaşmadığını test etmek için kullanılır. Bütün bölgesel eğim etkileşimleri ayrıca ortak Wald testiyle sınanmıştır.

Kaynak içi teknik not: Kaynak metni \(R_c=0\) WB-6 ve \(R_c=1\) PCEU-11 tanımından hemen sonra “pozitif katsayının Batı Balkanlar'da daha büyük etkiyi gösterdiğini” yazmaktadır. Bu ifade, denklemdeki kodlama ve Tablo 2'deki işaret yapısıyla uyumsuz görünmektedir. Bu nedenle Verianla anlatımı etkileşimlerin yönünü kaynakta raporlanan bölgesel AME'ler ve Tablo 2'nin işaretleriyle birlikte değerlendirmekte, söz konusu cümleyi sessizce yeniden tanımlamamaktadır.

Fairlie Ayrıştırması Neyi Ölçüyor?

Fairlie ayrıştırması, ikili bir sonuç olan kadın işgücüne katılımındaki iki bölge arasındaki toplam farkı, kadınların gözlenen özelliklerinin dağılımındaki farklılıklarla ilişkili “açıklanan” bölüm ile ortak gözlenen özelliklerle açıklanamayan ve katsayı farklılıklarıyla gözlenmeyen bağlamı birlikte içeren “açıklanamayan” bölüme ayıran doğrusal olmayan bir ayrıştırma yöntemidir.

Kaynakta kullanılan temel ayrıştırma:

\[ \Delta FLFP=\Delta FLFP^{X}+\Delta FLFP^{U} \]

\[ \Delta FLFP^{X} = E\left[\Phi\left(X_{ic}'\beta^{Pooled}\right)\mid R_c=PCEU\!-\!11\right] - E\left[\Phi\left(X_{ic}'\beta^{Pooled}\right)\mid R_c=WB\!-\!6\right] \]

\[ \Delta FLFP^{U} = \Delta FLFP-\Delta FLFP^{X} \]

\(\Delta FLFP\) toplam bölgesel farktır. \(\Delta FLFP^{X}\), gözlenen özellik dağılımlarındaki farkla ilişkili açıklanan bileşendir. \(\Delta FLFP^{U}\) ise toplam farktan açıklanan bölüm çıkarıldıktan sonra kalan açıklanamayan bileşendir. \(\beta^{Pooled}\), iki grubun birlikte kullanıldığı pooled probit modelinden elde edilen ortak katsayı yapısıdır.

Fairlie yöntemi kadınları tahmin edilen katılım olasılıklarına göre eşleştirir. Ana nüfus-ağırlıklı uygulamada eşit büyüklükte alt örneklemler, gözlem ağırlıklarıyla orantılı seçim olasılıkları kullanılarak replacement ile çekilir. Sonuçlar rastgele eşleştirme ve kovaryat sırasının 1000 tekrarı üzerinden ortalanmıştır.

İstatistiksel belirsizlik 17 ülke tabakasının her birinde birincil örnekleme birimlerinin yeniden örneklendiği 1000 bootstrap tekrarıyla değerlendirilmiş ve yüzde birlik %95 güven aralıkları raporlanmıştır.

Ana Fairlie ayrıştırma sonucu

Bootstrap sonuçlarında toplam fark, açıklanan bölüm ve açıklanamayan bölümün %95 güven aralıkları sıfırı dışlamaktadır. Toplam farkın tahmini 16,935; açıklanan bölüm 5,724; açıklanamayan bölüm 11,211 yüzde puandır.

Hangi özellikler açıklanan farka anlamlı katkı sağlıyor?

Bu dört değişken birlikte yaklaşık 3,65 yüzde puanlık katkı sağlamaktadır; bu, toplam katılım farkının yaklaşık %21,6'sına ve açıklanan bileşenin yaklaşık %63,8'ine karşılık gelir.

Yaş profilinin nokta tahmini 1,014 puan olmasına rağmen %95 güven aralığı −0,317 ile 2,486 arasında olduğundan sıfırı dışlamaz. Benzer biçimde 6–14 yaş çocuklar, hanede yaşlı birey bulunması, kentsel yerleşim, erkek-geçindiren normu ve algılanan hane refahının katkılarının %95 güven aralıkları sıfırı kapsamaktadır.

Açıklanamayan %66,2 nasıl yorumlanmalıdır?

Açıklanamayan bileşen, “ekonomik kurumların etkisi %66,2'dir” veya “AB üyeliği farkın %66,2'sini yaratmıştır” anlamına gelmez. Bu bileşen aynı ölçülmüş özelliklerin iki bölgede farklı katsayılarla ilişkili olmasını, modele girmeyen değişkenleri ve diğer gözlenmeyen bağlamsal farklılıkları birlikte içerir; mevcut tasarım bunları tek tek tanımlayamaz.

Kaynak; emek talebi, istihdam fırsatları, çocuk bakım hizmetleri, aile politikaları, sosyal koruma, çalışma teşvikleri, ayrımcılık ve kurumsal kalite gibi alanları olası bağlamlar olarak tartışmaktadır. Ancak bunların hiçbiri Fairlie ayrıştırmasındaki 11,21 puanın doğrudan nedensel kaynağı olarak ölçülmemiştir.

Sağlamlık kontrolleri

Araştırmacılar sonuçların tek bir model tercihine aşırı bağımlı olup olmadığını çok sayıda kontrolle değerlendirmiştir:

• 25–54 yaş prime-age kadınlarla yeniden tahmin,
• leave-one-country-out analizleri,
• probit yerine logit sağlamlık modeli,
• ikinci dereceden yaş yapısını beş yıllık yaş kategorileriyle karşılaştırma,
• çocuk sayılarını doğrusal ve kategorik biçimde modelleme,
• hane refahını doğrusal, ikinci dereceden ve dışlanmış biçimde sınama,
• variance inflation factor ile çoklu doğrusal bağlantı kontrolü,
• link testleri ve bilgi kriterleri,
• decile calibration ve ROC alanı,
• Fairlie eşleştirmesinde farklı rastgele tohumlar ve 5000 tekrar,
• ortak destek alanıyla sınırlı ayrıştırma.

Ortak destek kısıtı uygulandığında toplam örneklemin yaklaşık %96'sı korunur. Açıklanan bileşen 5,72'den 3,98 yüzde puana, toplam içindeki payı %33,8'den %26,1'e geriler; buna karşılık açıklanamayan bölüm 11,21'den yalnızca 11,27 puana değişir. Bu sonuç, büyük açıklanamayan bileşenin alternatif eşleştirme koşullarına karşı görece kararlı kaldığını göstermektedir.

Bu Çalışma Nedensel Etki Gösteriyor mu?

Hayır. LiTS-IV tek dönemli kesitsel mikroveriye dayandığı ve eğitim, sağlık, hane yapısı veya gelir için dışsal bir deneysel değişim ya da yeterli araç değişken kullanmadığı için model katsayıları ve Fairlie bileşenleri koşullu ilişkilerdir; eğitim, çocuk sahibi olma, sağlık veya belirli bir kurumun kadınların işgücüne katılımı üzerindeki nedensel etkisini tanımlamaz.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• WB-6 ile PCEU-11 arasında kadınların işgücüne katılımında büyük bir analitik fark vardır.
• Gözlenen kadın ve hane özellikleri bu farkın yaklaşık üçte birini açıklamaktadır.
• Farkın yaklaşık üçte ikisi katsayı farklılıkları ve gözlenmeyen bağlamla ilişkili açıklanamayan bileşende kalmaktadır.
• Yükseköğretim WB-6'da kadınların katılımıyla PCEU-11'e göre çok daha güçlü pozitif ilişki göstermektedir.
• 0–5 yaş çocukların katılımla negatif ilişkisi her iki bölgede vardır ve büyüklüğü PCEU-11'de daha yüksektir.
• Kötü sağlık ve geleneksel erkek-geçindiren görüşü iki bölgede de daha düşük katılımla ilişkilidir.

Çalışmanın desteklemediği sonuçlar

• AB üyeliğinin kadın katılımını belirli bir yüzde artırdığı sonucunu vermez.
• Çocuk bakım politikalarının gözlenen farkın belirli bir yüzdesine nedensel olarak yol açtığını kanıtlamaz.
• Yükseköğretimin WB-6'daki kadınların katılımını tam olarak 34,5 yüzde puan artıracağını nedensel olarak göstermez.
• %66,2'lik açıklanamayan bileşeni tek bir kuruma veya kültürel faktöre bağlamaz.
• WB-6 ve PCEU-11 içindeki bütün ülkelerin birbirine benzer olduğunu göstermez.

Politika açısından kaynak çalışmanın çıkardığı sonuç

Yazarların temel politika yorumu, yalnız kadınların eğitim ve diğer bireysel özelliklerini geliştirmeye dayalı bir yaklaşımın bölgesel katılım farkını tamamen kapatmasının beklenemeyeceğidir. Yükseköğretime erişim önemini korurken daha büyük sayıdaki düşük ve orta eğitimli kadın için mesleki eğitim, yeniden beceri kazandırma ve formal iş talebinin genişlemesi de önem taşımaktadır.

Çocuk bakım politikalarının da bölgesel bağlamdan bağımsız tek bir reçeteyle ele alınmaması önerilmektedir. PCEU-11'de özellikle üç yaş altı çocuklar için erişilebilir ve karşılanabilir tam zamanlı bakım, annelerin işe dönüşünü kolaylaştırabilecek alanlardan biri olarak tartışılırken; WB-6'da bakım hizmetlerinin genişletilmesinin kadınların doğum öncesi istihdam bağını ve geri dönebilecekleri iş fırsatlarını güçlendiren politikalarla birlikte ele alınması gerektiği savunulmaktadır.

Sağlık, toplumsal cinsiyet normları ve mekânsal erişim de politika gündemine alınmaktadır. Bununla birlikte kaynak bu politikaların nedensel etkilerini ölçmemiştir; bunlar ampirik bulguların ve literatür bağlamının yönlendirdiği politika tartışmalarıdır.

Temel sınırlılıklar

• Veri kesitseldir; nedensellik belirlenemez.
• Sağlık ve hane geliri gibi değişkenlerde ters nedensellik olabilir.
• Eğitim ve hane bileşimi katılım kararıyla birlikte belirlenebilir.
• WB-6 ve PCEU-11 şeklindeki iki büyük grup, ülke içi ve ülkeler arası heterojenliği kısmen gizler.
• Fairlie ayrıştırmasının açıklanamayan bileşeni tek bir kurumsal mekanizmayı tanımlamaz.
• Ortak destek dışındaki bazı gözlemler özellikle yüksek eğitimli prime-age PCEU-11 kadınları için karşıolgusal eşleştirmeyi ekstrapolasyona dönüştürebilir.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün başlık: Different Women or Different Economies? Female Labour Force Participation in the Western Balkans and the Post-Communist European Union Countries

Yazarlar: Loredana Sulejmani; Elena Polo

Sorumlu yazar: Loredana Sulejmani

Kurumlar: Faculty of Economy, University of Tirana; Institute of European Studies, University of Tirana, Tirana, Albania

Dergi: Economies

Yayınevi: MDPI

Yayın türü: Article

Bibliyografik kayıt: Economies, 2026, 14(10), 451

DOI: 10.3390/economies14100451

Gönderim: 4 Ağustos 2026

Revizyon: 19 Eylül 2026

Kabul: 25 Eylül 2026

Yayın: 3 Ekim 2026

Lisans: Creative Commons Attribution (CC BY).

Temel veri kaynağı: Life in Transition Survey IV, 2022; EBRD ve World Bank tarafından yürütülen uyumlaştırılmış hane araştırması.

Analitik örneklem: 18–64 yaşındaki 6332 kadın; WB-6 için 2453, PCEU-11 için 3879 gözlem.

Temel yöntemler: Survey-weighted bölgesel probit modelleri, ortalama marjinal etkiler, bütünleşik bölgesel etkileşim modeli, ortak Wald testleri, doğrusal olmayan Fairlie ayrıştırması, PSU-tabanlı tabakalı bootstrap ve çoklu sağlamlık kontrolleri.

Finansman: Araştırma Arnavutluk National Agency for Scientific Research and Innovation tarafından finanse edilmiştir.

Etik kurul: Uygulanabilir değil.

Bilgilendirilmiş onam: Uygulanabilir değil.

Çıkar çatışması: Yazarlar çıkar çatışması olmadığını beyan etmektedir.

Yazar katkıları: Kavramsallaştırma Loredana Sulejmani ve Elena Polo; metodoloji, yazılım, formel analiz, veri düzenleme ve kaynaklar ağırlıklı olarak Loredana Sulejmani; araştırma Elena Polo; doğrulama, yazım, düzenleme, gözetim ve proje yönetimi her iki yazar tarafından yürütülmüştür.

AI/dil düzenleme notu: Yazarlar makalenin hazırlanması sırasında QuillBot v44.167.3'ü dil bilgisi düzeltmesi ve dil düzenleme amacıyla kullandıklarını; aracın veri üretmek veya araştırmayı bağımsız yürütmek için kullanılmadığını ve bütün çıktının yazarlar tarafından doğrulanıp düzenlendiğini bildirmektedir.

Veri erişilebilirliği için kaynak içi not: Makalenin Data Availability Statement bölümü özgün verilerin EBRD internet sitesinde açık olduğunu belirtmekte, ancak aynı cümlede verdiği adres World Bank World Development Indicators sayfasına yönelmektedir. Yöntem bölümü ise kullanılan temel mikroveriyi Life in Transition Survey IV olarak tanımlamaktadır. Verianla bu kaynak içi farklılığı sessizce düzeltmemektedir.

Denklem (2) için kaynak içi not: Kaynak, bölgesel göstergeyi WB-6 için 0 ve PCEU-11 için 1 olarak tanımladığı halde hemen ardından pozitif etkileşim katsayısını Batı Balkanlar'da daha büyük etki olarak tarif etmektedir. Bu cümle denklem kodlaması ve Tablo 2'nin işaret yapısıyla uyumsuz görünmektedir; sonuçlar bu nedenle bölgesel AME'lerle birlikte yorumlanmalıdır.

Görsel yeniden çizim: Kaynaktaki Şekil 1'in Fairlie katkıları, Şekil 2'nin 1990–2022 bölgesel tarihsel farkı ve Şekil 4–11'deki eğitim, işsizlik, bakım, doğurganlık, normlar, kentleşme ve sağlık bağlamı uygun lisans ve doğru kaynak işaretlemesiyle Verianla için özgün veri görselleri olarak yeniden kurulabilir.

Verianla Live uygunluğu: Kaynak-faithful Live Compare ve Live Data için uygundur. Özellikle 16,94 puanlık toplam farkın 5,72 açıklanan ve 11,21 açıklanamayan bileşene ayrılması ve anlamlı katkıların sırayla gösterilmesi güçlü bir Live Figure oluşturabilir. Kullanıcının politika parametresi değiştirerek yeni nedensel tahmin ürettiği bir simülasyon kaynak tarafından desteklenmemektedir.