Çalışma Toplum - Sanayisizleşme ve Sendikasızlaşmanın Gelir Dağılımı Etkileri: Erken (Prematüre) Sanayisizleşen Ülkeler Örneği

PDF Olarak İndir

Sanayisizleşme ve Sendikasızlaşmanın Gelir Dağılımı Etkileri: Erken (Prematüre) Sanayisizleşen Ülkeler Örneği

İpek TEKİN

Araştırma Makalesi

İpek TEKİN1

ORCID: 0000-0001-8547-9185

DOI: 10.54752/ct.1241234

Öz: Sanayisizleşme, sanayinin üretimdeki payının diğer sektörler lehine azalmasıdır. 1990’ların başından itibaren küreselleşme ile birlikte birçok gelişmekte olan ülkede, sanayi sektörünün üretimdeki payının azaldığı gözlenmiştir. Sanayileşmesini tamamlayamadan hizmetler sektörünün payı artan, dolayısıyla sanayi sektörünün istihdam ve katma-değer payı azalan, Rodrik (2016)’nın ifadesiyle, ekonomi-politik bir adlandırma ile ‘prematüre sanayisizleşen’ ekonomiler oluşmuştur. Öte yandan, hizmetler sektörünün payındaki ve sektörde ücretli çalışanlardaki artış 1980’lerin sonlarından itibaren neoliberal politikalarla gelen güvencesiz istihdam koşulları ile birleşmiştir. Bu durumun ücretli çalışanlar açısından yarattığı gelir dağılımı meselesi ise anaakım yazında yeterince yer bulmamıştır. Bu çalışmanın amacı, erken sanayi(siz)leşmenin ve güvencesiz istihdamın bir göstergesi olarak sendika(sız)laşma düzeyinin ayrı ayrı ve etkileşimli olarak gelir dağılımı üzerindeki etkilerini araştırmaktır. Bu amaçla, erken sanayisizleşen ülkeler olarak değerlendirilen Latin Amerika ülkeleri ve Türkiye için sanayisizleşme ve sendikasızlaşmanın (toplu pazarlığın olmayışının) gelir dağılımı üzerindeki etkileri 2000-2019 dönemi için panel eşbütünleşme testi aracılığıyla sınanmaktadır. Elde edilen bulgular, sanayisizleşmenin ve sendikasızlaşmanın gelir dağılımını bozan etkisine işaret etmektedir. Ayrıca sanayileşme düzeyindeki artışın, sendikasızlaşmanın gelir dağılımını bozucu etkilerini bir ölçüde hafifletmekte olduğu görülmüştür.

Anahtar Kelimeler: Sanayisizleşme, gelir dağılımı, sendikalaşma

Jel Kodları: E25, J51, O14

Distributive Effects of Deindustrialization and Deunionizaton: A Case of Early (Premature) Deindustrialized Countries

Abstract: Deindustrialization is the fall in the share of industry in production in favor of other sectors. Since the 1990s’ globalization period, it has been observed that the share of the industrial sector in production has decreased in many developing countries. In the words of Rodrik (2016), 'premature deindustrialized' economies were formed, with the share of the services sector increasing before they could complete their industrialization, and thus the share of employment and value-added of the industrial sector decreased. On the other hand, the increase in the share of the services sector and the wage workers in the sector is combined with the precarious employment conditions that came with neoliberal policies since the end of 1980s. The problematic of income distribution created by this situation in terms of wage earners is not sufficiently discussed in the mainstream literature. The aim of this study is to investigate the effects of the level of unionization as an indicator of early industrialization and precarious employment, separately and interactively, on income distribution. For this purpose, the effects of deindustrialization and non-unionization (decrease in the level of collective bargaining) on income distribution for Latin American countries and Turkey, which are considered as early deindustrialized countries, are tested through a panel cointegration test for the 2000-2019 period. The findings indicate that deindustrialization and deunionization deteriorate income distribution; in addition, the increase in the level of industrialization alleviates the disruptive effects of deunionization to some extent.

Keywords: Deindustrialization, income distribution, unionization

Jel Codes: E25, J51, O14

Giriş

Sanayisizleşme, sanayi sektörünün belirli bir olgunluğa erişmesinin ardından hizmetler sektörünün ekonomide doğal bir yapısal değişim süreci içerisinde payının artması olup, ilk olarak gelişmiş ülkelerce deneyimlenmiştir. Amerika Birleşik Devletleri (ABD)’nde imalat sanayinin toplam istihdam içerisindeki payı 1950’lerden itibaren sürekli düşüş göstermiştir. İmalat sanayi istihdamı toplam işgücünün çeyreği seviyesinde iken, bugün toplam işgücünün onda biri seviyesinde bile değildir. Benzer şekilde, Büyük Britanya’da imalat sanayinin istihdam payı 1970’lerde üçte bir iken, bugün % 10’un çok az üzerindedir. Bunun yanında, imalat sanayi katma değeri verileri açısından da Rodrik (2016) bir ilerleme olmadığına (ABD) veya bir gerileme (Büyük Britanya) olduğuna ilişkin benzer verilere işaret etmektedir. Sanayisizleşme kavramı ile bu minvalde, genel olarak sanayinin üretimdeki payının istihdam ve katma değer itibarıyla azalması durumu kastedilmektedir. Tregenna (2016) da bu iki göstergeyi dikkate alarak sanayisizleşmeyi benzer şekilde tanımlamakta, bu tanımı; i. imalat sanayinin çıktı ve istihdam kanallarıyla birlikte büyümenin motoru olmasına ve ii. sanayi istihdamındaki her düşüşün sanayisizleşme olarak sınıflandırılmaması gerektiğine ilişkin ampirik bulgulara dayandırmaktadır. Ravindran ve Babu (2021) da benzer şekilde, imalat sanayinin katma değer payı ile sektörde azalan istihdam payının benzer bir eğilimde olmasının bir sanayisizleşme aşamasını belirlemek için gerekli olduğunu vurgulamaktadır. Tek başına istihdam düşüşü işgücü verimlilik artışıyla ilişkilendirilebileceği gibi, Rodrik (2016) tarafından da dikkat çekildiği üzere sabit fiyatlardan ziyade cari fiyatlar cinsinden hesaplanan katma değer de sanayisizleşme için tek başına yeterli bir gösterge olmayabilecektir. Singh (1977) ise farklı olarak sanayisizleşmeyi, bir ülkenin ithalat gereksinimlerini kabul edilebilir istihdam, çıktı ve döviz kuru seviyelerinde karşılayabilecek kadar ihracat yapabilen üretim olarak tanımladığı etkin bir imalat sanayi açısından kavramsallaştırmaktadır.

Düşük ve orta gelirli ülkeler açısından ise sanayisizleşme (bazı Asya ülkeleri ile sınırlı istisnalar dışında2), 1980’lerden beri hem imalat sanayi istihdamında hem de sanayi reel katma değerinde düşüş (mutlak daralma) olarak gerçekleşmiştir (Rodrik, 2016: 2). Gelişmekte olan ülkeler (GOÜ’ler) için ayırt edici olan ise, bu ülkelerde sanayisizleşmenin yapısal bir değişim ile olmaması, bu ülkelerin sanayisizleşme sürecine geçişlerinin gelişmiş ülkelere nazaran çok daha düşük gelir düzeylerinde gerçekleşmiş olmasıdır. Bu sebeple de bu ülkelerde süreç, ilk olarak Dasgupta ve Singh (2006) tarafından olmak üzere, “erken (prematüre) sanayisizleşme” olarak adlandırılmıştır. Bakır vd. (2019) GOÜ’lerin gelişmiş ülkelere ve yükselen piyasa ekonomilerine kıyasla sanayisizleşme açısından çok daha olumsuz bir görüntüye sahip olduğunu ortaya koymaktadır. GOÜ’lerin genelinde de imalat sanayi katma değerinin payı %13 gibi diğer ülke gruplarına göre oldukça düşük bir oran ile3 1990-1999 döneminde maksimum seviyeye ulaşmış ve 2000 sonrası gerilemeye başlamıştır. Dolayısıyla GOÜ’lerin sanayisizleşme başlangıcı olarak, sanayileşmenin henüz başlangıç düzeyleri gösterilebilir.

Rowthorn ve Coutts (2004: 769-771), sanayisizleşmenin nedenlerini beş başlık altında toplamaktadır: (1) daha önce ülke içinde gerçekleştirilen tasarım, yiyecek-içecek hizmeti, nakliye gibi belirli faaliyetlerin uzmanlaşma nedeniyle imalattan hizmet sektörüne aktarılması; bir anlamda imalattan hizmetlere yeniden sınıflandırma4; (2) imalat sanayi ürünlerinin nispi fiyatlarındaki düşüşe bağlı olarak toplam tüketici harcamaları içinde imalatın payındaki düşüş; (3) imalatta hizmetlere göre daha yüksek verimlilik artışı nedeniyle imalatta hizmetlere göre daha yavaş istihdam artışı; (4) uluslararası ticaretin (özellikle düşük maliyetle üretim yapan ülkelerden ithalatın) gelişmiş ülkelerde imalat istihdamı üzerindeki olumsuz etkileri; (5) düşük yatırım oranlarının imalat payı üzerindeki olumsuz etkisi.

1990’lar öncesi gelişmiş ülkelerde içsel (ülke-içi) faktörlere bağlı olarak yapısal değişimle açıklanan sanayisizleşme, kalkınma sürecinin bir aşaması olarak görülmüştür. Öte yandan, kuzey-güney ticareti ile birlikte sektörel kaymaların yarattığı ve kalkınmanın bir aşaması olarak tanımlanması pek mümkün olmayan bir sanayisizleşme süreci yaşanmıştır (Doğruel ve Doğruel, 2019: 214). GOÜ’lerde olması gerekenden erken gerçekleşen sanayisizleşmenin arkasındaki itici güçler ise dış ticaret/küreselleşme olarak görülmektedir (Rodrik, 2016: 4). Bu ülkeler dış ticarete yöneldikçe, imalat sanayinde güçlü bir karşılaştırmalı üstünlüğe sahip olmayan ülkeler sektörde net ithalatçı olmuş, bu da uzun süren ithal ikameci süreci tersine çevirmiştir. Buna ek olarak, GOÜ’ler sanayisizleşmeyi gelişmiş ülkelerden ithal etmişler, zira gelişmiş ülkelerde oluşan nispi fiyatlara maruz kalmışlardır. Gelişmiş ülkelerde imalat sanayi nispi fiyatlarındaki düşüş, yeterince teknolojik gelişme kaydedemeyen ülkeleri de kapsayarak imalat sanayiyi her yerde baskılayan bir unsur olmuştur. Bu izahat özellikle imalat sanayinde uzmanlaşamamış GOÜ’lerde hem istihdam hem de çıktı paylarındaki ciddi azalmayla tutarlıdır (Rodrik, 2017: 5). Nitekim girdi ithalatına bağlı bir ihracat örüntüsüne sahip Türkiye örneğinde sanayisizleşme sürecine ihracatta yurt içi katma değerindeki düşüş eşlik etmektedir (Bakır vd., 2019: 176). Türkiye’nin sanayisizleşmesi ile küresel değer zincirlerine entegre olması arasında bir paralellik öngören Bakır vd. (2019), küresel değer zincirlerinde yer alma sürecinin Türkiye’de orta teknoloji ürün ihracatını artırırken5, ihracatın ithalata bağımlılığını da artırdığını ortaya koymaktadır. Latin Amerika ülkeleri deneyimine bakıldığında da benzer şekilde, erken sanayisizleşmenin, yurt içindeki firmaların küresel değer zincirlerine eklemlenme konusundaki başarısızlıkları ile net bir şekilde bağlantılı olduğu görülmektedir (Rodrik, 2016; Palma, 2019). Benzer şekilde erken sanayisizleşme daha önceleri Endresen (1994) tarafından “teknolojik gerileme” kavramı kapsamında tartışılmıştır. Teknolojik gerileme, artan rekabet veya sermayeye erişimin azalması gibi faktörler tarafından meydana gelebilir ve bu teknolojik gerileme, sanayisizleşmeye katkıda bulunabilir. Örneğin, teknolojik gerilemenin verimliliği azalttığı durumlarda, imalat (veya imalat bölümleri) uluslararası alanda daha az rekabetçi hale gelecek ve dolayısıyla pazar payını kaybedecek ve bu da sanayisizleşmeye yol açacaktır.

Dönemsel olarak da, GOÜ’lerde sanayisizleşmenin 1980’li yıllar ile anılan ve finansal serbestleşmeyi merkezine alan neoliberal politikalar kapsamında, serbestleşme ve özelleştirmelere dayalı piyasa temelli anlayışı takip ettiği söylenebilir. Nitekim bu doğrultudaki tespitleriyle, Caldentey ve Vernengo (2021) erken sanayisizleşme ile erken finansallaşmanın birlikte gerçekleştiğini vurgulamaktadır. Latin Amerika ülkeleri için erken finansallaşmayı sermaye hesabının ivedi bir biçimde açılması ve finansal piyasaların deregülasyonu olarak tanımlamaktadır. Bu sayede emtia piyasaları finansallaşmış, finansal olmayan şirketler finansal aktivitelerde daha fazla yer almaya başlamıştır. Borç krizlerinin de etkisi ve krizlerden çıkışın reçetesi olarak yabancı tasarruflara dayalı bir ekonomik büyüme modeline adapte olunmuştur. Sermaye akımlarını çekebilmek amacıyla yüksek tutulan faiz oranları yerli paranın aşırı değerlenimi ve nispi fiyatlarda artışlarla sonuçlanmıştır. Sanayisizleşme ise yukarıda da ifade edildiği üzere, esasında böyle bir görünürde canlılık döneminin eseridir. Oreiro vd. (2021) çevresel finansallaşma ve erken sanayisizleşme ilişkisini 2003-2015 dönemi Brezilya örneği üzerinden incelemiştir. Çevresel finansallaşma, yabancı sermayeye/tasarruflara dayalı olarak büyüyebilen bu ülkelerde yerli paranın aşırı değerlenmesi - yüksek faiz altında kısa ve orta vadede düşük enflasyon ile yapay olarak artan reel ücretler ve finansal sermaye kazançlarına yol açmaktadır. Ancak uzun vadede ücretlerin görece yüksek olduğu imalat sanayi ve/veya ona bağlı hizmetler dolayısıyla, sanayisizleşme ücretli çalışanları olumsuz etkilemektedir. Brezilya’da da bu aşamalar 2015 yılına kadar uzun vadeli büyümeyi frenleyen sürekli bir erken sanayisizleşme süreciyle sonuçlanmıştır. Şiddeti yine çevresel finansallaşmanın neden olduğu makroekonomik otonomi kaybının bir sonucu olmuştur. Frenkel ve Rapetti (2012) de sermaye girişlerinin bir sonucu olarak Latin Amerika ülkelerinin karşı karşıya olduğu birincil tehlikenin sanayisizleşme olduğu görüşündedir. Reel döviz kuru değerlenmesine yol açan, üretimin rekabet gücünü aşındıran ve dolayısıyla üretimde çıktı ve istihdamı azaltan sermaye girişleridir; bu nedenle bu durumu Palma (2005) ile de benzer şekilde, Hollanda Hastalığı'nın da bir biçimi olarak yorumlamaktadırlar. Latin Amerika ülkelerine ilişkin ampirik analizleri de bu çıkarımı desteklemektedir. İmalat sanayinde daralma, içsel faktörlerden kaynaklı olabileceği gibi dışsal faktörlere bağlı olarak da gerçekleşebilmektedir. Palma (2005) bu sanayisizleşmeyi, bir ülkenin önemli doğal kaynaklar keşfetmesi ile birincil ürün veya hizmetler ihracatının (turizm ve finansal sektör) artması veya orta gelirli ülkelerdeki politika değişikliklerinin bir sonucu olarak değerlendirmektedir. Her ne kadar Hollanda hastalığı bazı Latin Amerika ülkelerine de yayılmış olsa da6 (özellikle doğal kaynak zengini Güney Amerika ülkeleri), Latin Amerika ülkeleri ve Türkiye için ana kaynak doğal kaynak keşfi ya da hizmetler sektörünün gelişimi olmamış; iktisat politikası rejiminde şiddetli bir kaymadan ileri gelmiştir. Bu politika değişimleri bu ülkelerde, ticarette ve finansal sektörde radikal serbestleşme programlarını kapsayan neoliberal politikalar olmuştur. Her ne kadar doğrudan yabancı yatırımların imalat sektöründe teknoloji transferi ve istihdam sağladığı kabul edilse de, GOÜ’lerde doğrudan yabancı yatırımların sanayileşmeyi baltalayabileceğine yönelik görüşler de vardır (Lee ve Kim, 2020: 9). Örneğin, Cardoso ve Faletto (1979) doğrudan yabancı yatırımlara başlangıçta oluşan bağımlılığın Latin Amerika ülkelerinin uzun dönem sanayileşmesini engellediğini öne sürmüşlerdir. En fazla doğrudan yatırım çeken Meksika ve Kosta Rika’da bu yatırımlar sanayileşmeyi teşvik etmede etkili olmamıştır (Paus ve Gallagher, 2008).

Hem sanayisizleşme ile birlikte azalan sanayi istihdamının hizmetler sektöründeki güvencesiz istihdam artışında yerini bulması ve hizmetler sektörünün başat pozisyonu, hem de küreselleşme ile birlikte değişen ve küreselleşen iktisat politikaları ekseninde, neoliberal politikalar ile yaratılan, işgücü piyasalarında esnek çalışma koşulları, güvencesiz istihdam, sendika üyeliğinde azalma ve düşük ücretler gelir dağılımı açısından adil olmayan sonuçlar doğurmaktadır. Pariboni ve Tridico (2019: 1074) tarafından finansal kapitalizm olarak ifade edilen bu istikrarsız makroekonomik modelde, sendikalar sermaye karşısında güç kaybetmiş, işgücü esnekliği artmıştır. Bu durum, emeğin payı ve gelir eşitsizliği açısından olumsuz sonuçlar doğurmuştur. Bu çalışma, sanayisizleşmenin ve bu bağlamda sendikasızlaşmanın, erken sanayisizleşmiş –orta gelir grubundan seçili GOÜ’lerde gelir dağılımı etkilerini ampirik olarak incelemektedir. Çalışma içeriği şöyle tasarlanmıştır: takip eden kısımda Türkiye ve Latin Amerika ülkelerinde sanayileşme göstergelerine ilişkin veriler sunularak, bu ülkelerde mevcut görünüm ortaya konmaktadır. Üçüncü kısımda sanayisizleşme-gelir dağılımı ilişkisi, dördüncü kısımda ise sendikalaşma-gelir dağılımı ilişkisine yönelik teorik ve ampirik literatür incelenmektedir. Beşinci kısım çalışmanın ekonometrik analizinde kullanılan veri ve yöntem bilgisini, altıncı kısım ise analiz bulgularını sunmaktadır.

Türkiye’de ve Latin Amerika Ülkelerinde Sanayi(siz)leşme Görünümü

Sanayisizleşme geleneksel olarak katma değer ve istihdam sanayisizleşmesi ile ölçülmektedir. Yukarıda da vurgulandığı üzere, sanayi istihdamının toplam istihdam içindeki payı ve sanayi katma değerinin GSYİH içindeki payı bu amaçla yararlanılan göstergelerdir. Şekil 1’de Türkiye’de ve gelişmekte olan Latin Amerika ülkelerinde sanayisizleşmenin geleneksel bir göstergesi olarak sanayi istihdam payının 1991-2019 döneminde izlediği patika yer almaktadır.

Şekil 1. Türkiye’de (TR) ve Latin Amerika-LA (yüksek gelir grubu hariç) ülkelerinde sanayi istihdamı (toplam istihdam içindeki pay; modellenmiş ILO tahmini)

Kaynak: World Bank - WDI (2022)

1990’ların başlarından itibaren her iki ülke/ülke grubu için sanayi istihdamında bir düşüş söz konusudur. Türkiye’de toplam istihdam içindeki pay 1991’de %29,6 iken 2019’da %25.3’e gerilemiştir. Latin Amerika’da ise aynı yıllar içinde oran % 23.5’tan %20.5’e gerilemiştir. Bu gösterge bakımından bu ülkelerde istihdam sanayisizleşmesinin gerçekleştiği çıkarımını yapmak mümkündür. Brady vd. (2011) de Latin Amerika ülkelerinde sanayi istihdam payının 1980’lerden itibaren durgunlaştığı bulgusuna ulaşmaktadır. En belirgin düşüş ise 1980’de %34 olan sanayi istihdam payının 2006’da %18.8’e düşmesiyle Kolombiya’da gerçekleşmiştir. Brady vd. (2011) tarafından sunulan verilere dayanılarak, Latin Amerika ülkelerinin tamamı göz önünde bulundurulduğunda istihdam sanayisizleşmesinin, 1980’de başladığı görülmekte, bazı ülkelerde (Dominik Cumhuriyeti ve Guatemala) ise istihdam payı 2000 yılında maksimum seviyeye ulaşmaktadır.

İmalat sanayi katma değeri açısından ise, Şekil 2’ye göre özellikle gelişmekte olan Latin Amerika ülkelerinde 1980’li yılların sonlarından itibaren imalat sanayi katma değerinin GSYİH içindeki payında önemli bir gerileme yaşanmıştır. Öyle ki, 1970’lerin sonunda %25’lere ulaşmış olan oran, 2020’ye gelindiğinde yalnızca %13 düzeyinde gerçekleşmiştir. Bu veriler, Latin Amerika ülkelerinde sanayisizleşmenin her iki boyutta da yaşandığını göstermektedir. Özellikle Latin Amerika ülkelerinde iki göstergede de gerçekleşen daralma, bu orandaki küçülmenin işgücü verimliliğinde artış sonucu olmadığının bir resmi olmaktadır. Türkiye’de ise imalat sanayi katma değer payı 1989 yılında yaklaşık %23 ile maksimum değerine ulaşırken, 2000’li yıllarda %15’lere kadar düşmüş, günümüzde ise yaklaşık %19 ile 1980’ler seviyesine yaklaşmıştır. Dolayısıyla her ne kadar azalış eğilimi olsa da, Türkiye için imalat sanayi katma değeri, istihdamın aksine Latin Amerika ülkelerinde olduğu kadar belirgin bir sanayisizleşme göstergesi değildir.

Şekil 2. Türkiye’de ve Latin Amerika (yüksek gelir grubu hariç) ülkelerinde imalat sanayi katma değeri (MVA-GSYİH içindeki pay)

Kaynak: World Bank - WDI (2022)

GOÜ’lerin sanayisizleşme sürecine geçişlerinin gelişmiş ülkelere nazaran çok daha düşük gelir düzeylerinde gerçekleşmiş olmasının bir yansıması olarak, Şekil 3’te Türkiye için sanayisizleşme başlangıcı 1989 yılına karşılık gelmekte, bu yılda imalat sanayi katma değer payı yaklaşık %23 ile en yüksek değere ulaşmaktadır. Bu gerçekleşmenin, 1980-1989 döneminin serbest dış ticaret politikalarının uygulandığı, Ağustos 1989 tarihli Türk Parası Kıymetini Koruma hakkında 32 sayılı karar ile sermaye hareketlerinin serbestleştiği, dolayısıyla neoliberal politikaların finansal serbestleşme boyutunun yürürlüğe girdiği döneme karşılık gelmesi Türkiye’de iktisadi yapının sanayisizleşmesi ile paralel görünmektedir. Latin Amerika ülkeleri için de durum benzer olup, imalat sanayi katma değer payı en yüksek değerine 1980’lerin sonlarında ulaşmıştır.

Şekil 3. Türkiye’de ve Latin Amerika ülkelerinde imalat sanayi katma değeri (MVA) ile kişi başına gelir (GDPPC)

Kaynak: World Bank - WDI (2022) *Birincil eksen (mavi) kişi başına geliri, ikincil eksen (kırmızı) imalat sanayi katma değerini göstermektedir.

Şekil 4’te Türkiye ve Latin Amerika ülkelerinde reel efektif döviz kurunun yaklaşık son otuz yıldaki aylık hareketi görülmektedir. Yukarıda da ifade edildiği gibi, artan dış sermaye girişlerinin bir sonucu olarak Türkiye’de 1990’lı yılların başlarından küresel finansal kriz dönemine kadar, Latin Amerika ülkelerinde ise 2001-02 Arjantin krizine kadar reel efektif döviz kuru aşırı değerlenmiştir. Bu değerlenme GOÜ’ler açısından, Palma (2005) tarafından da işaret edildiğine göre, sanayi rekabet gücünü aşındıran temel etmen olmuştur.

Şekil 4. Türkiye’de ve Arjantin, Brezilya ve Meksika’nın ortalamasından oluşan Latin Amerika ülkelerinde reel efektif döviz kuru, 2010=100.

Kaynak: FRED (2022)

Gelişmiş ve GOÜ’lerde sanayisizleşmeyi ölçtüğü kabul edilen bu alternatif göstergelere bağlı olarak sanayisizleşme, ekonomik yapıda sanayinin ağırlığının nispi olarak azalmasının yanında, hizmetler sektörüne doğru istihdam ve çıktı göstergeleri bakımından bir yönelimdir. Hizmetler sektörüne bu kayma ise, hem hizmetler sektörünün büyük ölçüde ticarete konu olmaması, hem de yeni teknolojilerin (özellikle bilgi-iletişim teknolojilerinin-ICT) gelişimiyle birlikte hizmetler sektöründe özellikle ICT, telekomünikasyon, ticari hizmetler ve finansla ilgili olanların, Dasgupta ve Singh (2006)’in öngörüleriyle uyumlu olarak GOÜ’lerde yeni veya ek bir büyüme motoru olarak imalatın yerini almasına veya tamamlamasına yol açmıştır. Şekil 5’te bu sektörel kaymalar açıkça görülmektedir. Türkiye’de 1960’lı yıllar, Latin Amerika ülkelerinde 1970’li yılların sonlarından itibaren hizmetler sektörü katma değerinin payı artış eğilimindedir. Tarımdaki katma değer payının azalışı, özellikle Türkiye örneğinde 1980’lerden itibaren, sanayiden ziyade hizmetler sektörü ile yer değiştirmiş görünmektedir.

Şekil 5. Türkiye ve Latin Amerika’da GSYİH içinde sektörel katma değer payları (Türkiye için 1960-2020. Latin Amerika için 1965-2020)

Kaynak: World Bank - WDI (2022)

Şekil 6’da ise sektörel istihdam payları yer almaktadır. Hizmetler sektörünün istihdam payında Türkiye için 2008/09 finansal kriz dönemindeki düşüş haricinde hem Türkiye hem de Latin Amerika’da sürekli bir artış gerçekleşmiştir. Tarımda ise istihdam payı veri döneminde, yani son yirmi yılda azalmıştır. Şekle göre bir diğer sanayisizleşme göstergesi olarak, sanayi istihdam payından ziyade hizmetler sektörü istihdam payında artış gerçekleşmiştir. Sanayi istihdam payı ise verilerin ait olduğu dönem için yukarıda da belirtildiği gibi, azalmıştır.

Şekil 6. Türkiye ve Latin Amerika’da toplam istihdam içinde sektör istihdam payları (1991-2019)

Kaynak: World Bank - WDI (2022)

Sanayisizleşme ve Gelir Dağılımı

Tarihsel olarak, bir ekonomide yapısal dönüşümlerin Arthur Lewis7 ve Simon Kuznets'in öne sürdüğü gibi eşitsizliği artırma eğiliminde olduğu düşünülmektedir. Ekonomik gelişme ve gelir eşitsizliği arasında ters U biçiminde bir ilişki öngören Kuznets (1955), önermesini, bir ekonominin geliştikçe üretim yapısının tarımdan sanayiye kaymasına dayandırmaktadır. Ekonomi geliştikçe ve insanlar tarımsal sektörden (ücretlerin homojen biçimde düşük olduğu) sanayi sektörüne (ücretlerin tipik olarak yüksek olduğu) kaydıkça gelirlerinde bir artış gözlemleyecekler, sektörler arası ücret farklılıkları dolayısıyla eşitsizlik artacaktır. Gelişmenin erken aşamalarında büyüme ve eşitsizlik arasında pozitif bir ilişki gözlenecektir. Gelişmenin ileriki aşamalarında ise, dönüşüm devam ettikçe ve tüm bireyler modern sektörde istihdam edildikçe eşitsizlik azalacak, iktisadi gelişme ve eşitsizlik arasındaki ilişki negatife dönecektir (Kuznets, 1955; Barro, 2000: 8-9). Kuznets’in beklentisine göre, sanayileşme belirli bir olgunluğa eriştiğinde sendikalaşma ve sosyal demokrasi sayesinde kentte başlangıçta var olan yüksek eşitsizlikler azalabilir ve bu nedenle sanayi gelişimi derinleştikçe toplam eşitsizlik azalmaya devam edebilir (Galbraith, 2012: 47). Yakın geçmişte benzer dönüşüm sanayisizleşme ile birlikte ekonomide payı artan hizmetler sektörüne geçiş şeklinde olmuştur. Sanayi istihdamının ve imalat sanayi katma değerinin payındaki düşüş ve hizmetlerin aynı göstergeler açısından payındaki artış da bu çerçevede yeni bir Kuznets evresi olarak düşünülebilir.

Anaakım iktisat yazını 1980’lerden itibaren GOÜ’lerde artan eşitsizlik için birbiriyle çatışan iki açıklama sunmaktadır (Bogliaccini, 2013: 82): ticarette serbestleşme ve teknolojik gelişmeler. Birincisine göre, görece gelişmiş olan Latin Amerika ülkeleri daha az vasıflı emeğin yoğun olarak kullanıldığı endüstrilerde ticarette korumacılığı (ithal ikameci sanayileşme modeli altında) teşvik etmişlerdir. İkinci olarak, serbestleşme süreci Çin’in ve diğer düşük vasıflı emek yoğunluğuna sahip ülkelerin dünya piyasalarına girmesiyle aynı zamana denk gelmiş ve dolayısıyla orta gelirli ülkelerin karşılaştırmalı üstünlüğünü orta-düzey nitelik yoğunluğuna sahip ürünlere kaydırmıştır. Bu süreçler de düşük vasıflı emeğin istihdamının azalmasına yol açmıştır. Teknolojik gelişme de, düşük niteliğe sahip emek aleyhine gerçekleşmiş olup; sanayi sektöründe dahi emek talebini azaltmıştır.

1980’ler ve 1990’ların neoliberal politikaları ile birlikte artan eşitsizliği, belirleyicilerini ve etkilerini incelemeye yönelik çok sayıda çalışma olsa da, doğrudan sanayisizleşmenin dağılım etkileri az sayıda çalışmaya konu olmuştur. Yakın dönemdeki çalışmalar söz konusu değişimde, emeğin/istihdamın tarım dışı sektöre kaymasının, hâkim sektör imalat sanayinden ziyade hizmetler sektörü ise, eşitsizliğe yol açtığı (Sumner ve London, 2017; Baymul ve Sen, 2020; Ravindran ve Babu, 2021 gibi) veya doğrudan sanayi istihdamının eşitsizliği azalttığı bulgularına ulaşmıştır (Mehic, 2018). Baymul ve Sen (2020) Kuznets hipotezinin aksine, farklı gelişmişlik düzeyindeki ülke verilerini kullanarak belirli bir ülkenin (yapısal olarak gelişmemiş, gelişmekte olan ve gelişmiş) içinde bulunduğu yapısal dönüşüm aşamasından bağımsız olarak, çalışanların imalat sanayi sektörüne hareketinin gelir eşitsizliğini açık bir şekilde azalttığı bulgusuna ulaşmaktadır. Ancak, hizmetlere dayalı yapısal dönüşüm durumunda, hizmetler sektörünün istihdam payı ile eşitsizlik arasında ters U ilişkisi söz konusu olmaktadır. Eşitsizlik önce hizmetler sektörü istihdam payındaki artışla artmakta, daha sonra azalmaktadır. Bu nedenle de elde edilen bulgular Kuznets varsayımının, imalata dayalı yapısal dönüşümden çok hizmetler sektörü için geçerli olduğunu göstermiştir.

Sanayi istihdamındaki azalışın eşitsizliği artırma kanallarından biri olarak, imalat sanayisinde istihdam azalışının, işten çıkarılan insanlar arasında uzun dönemli bir işsizliğe yol açması göstermektedir ki bu durum kazanç kayıplarına ve artan eşitsizliğe neden olacaktır. Sanayisizleşme (sanayi istihdam payındaki düşüş) ile bağlantılı işgücü piyasası polarizasyonu hipotezine göre yüksek ücretli olup işlerini kaybeden imalat sanayi çalışanları, düşük ücretle hizmetler sektöründe istihdam edilmektedir (Mehic, 2018: 85). İmalat sanayi ücretleri, hızla büyüyen fast food, gıda hizmetleri, çağrı merkezi hizmetleri gibi hizmet alt sektörlerine göre oldukça yüksektir. Esasında hipotez, nitelik temelli teknolojik gelişme (SBTC)’ye (Autor vd., 1998), yani sanayide vasıflı işgücüne nispi talep artışına ve rutin manuel işlerin yerini makinelerin almasına dayandırılabilir. Sanayi istihdamını azaltan bu gelişmeler, bir yandan da vasıflı-vasıfsız işgücü arasındaki ücret farklılıklarını artırarak eşitsizliğe neden olmaktadır. Krugman (1996)’a göre sanayisizleşme hipotezi, dış ticaret nedeniyle (yurt içinde teknolojideki veya talepteki değişikliklerin aksine) imalat sektöründeki yüksek ücretli işlerin kaybının, ABD’de işçiler arasında durgun veya düşen ücretlerin başlıca kaynağıdır. Ancak daha sonraki genişletilmiş hesaplamalarında, işçilerin gelirlerindeki düşüşün yalnızca bir kısmının ticaret kaynaklı olarak yüksek ücretli imalat işlerinin kaybına bağlanabileceğini göstermiştir.

Erken sanayisizleşmenin Rodrik (2016) tarafından, beklenenden hızlı bir sanayisizleşme ve bunun ekonomik büyüme üzerindeki yıkıcı etkileri bağlamında ayırt edilmesi de bizi gelir dağılımı açısından sektörel kaymalarla ilintili sonuçlara yöneltmektedir. Büyüme üzerindeki yıkıcı etkinin kaynakları, emeğin payında düşüşle birlikte gerçekleşen büyümeden kaynaklı yurt içinde eşitsizlikte artış bağlamında; modern ve çekirdek sektörde istihdam büyümesindeki azalışla birlikte büyüme ve emeğin daha eşit, daha formel-kayıtlı (nispi ücretlerin ve koşulların daha iyi durumda olduğu) sektörden eşit olmayan, informel-kayıt dışı sektöre kaymasına koşut büyümedir (Sumner, 2021: 46). Athukorala ve Sen (2016: 84) de imalat sektörünün, birincil ve üçüncül sektöre kıyasla fazla emeği absorbe etmede daha büyük bir potansiyele sahip olduğunu belirtmektedir. İmalat sanayi GOÜ’lerde yoğun olan daha az vasıflı işçiler için nispeten iyi ücretli işler sağlarken, hizmet sektörü bu açıdan dual yapısı ile karakterize edilmektedir: İstihdam esnekliği düşük olan yüksek vasıflı, iyi ücretli kayıtlı işler ile düşük vasıflı ve düşük ücretli kayıtdışı işler bulunmaktadır. Bankacılık, sigortacılık, finans gibi resmi hizmet sektörleri, iletişim ve bilgi teknolojisi, nispeten düşük istihdam esnekliği ile karakterize edilmekte ve ayrıca bu sektörlerde istihdam, en az lise düzeyinde eğitim gerektirmektedir. Vasıfsız işçiler yalnızca perakende ticaret ve dağıtım, yolcu taşımacılığı ve inşaat gibi ücretlerin ve verimliliğin genellikle düşük olduğu kayıt dışı hizmetlerde iş bulabilmektedirler.

Türkiye ve orta gelir grubundaki Latin Amerika ülkelerinin8 son yirmi yıla ait gelir eşitsizliği verileri ile bu verilerin sanayi(siz)leşme örüntüleriyle ilişkisi her bir ülke için Şekil 7’de yer almaktadır. Görünene göre ele alınan ülkelerin çoğunda sanayi istihdam payı ile gelir eşitsizliğini ölçen Gini katsayısı arasında ters yönlü bir ilişki vardır.9 Kişi başına net Gini, bu ekonomilerin çoğunda % 40 veya üzerindedir. İlk bakışta görünen, sanayileşmenin arttığı dönemler Dominik Cumhuriyeti ve Ekvador haricinde genel olarak gelir dağılımı eşitsizliğinde azalıştır.

[1] Dr. Öğr. Üyesi, Çukurova Üniversitesi, İktisat Bölümü, itekin@cu.edu.tr

TEKİN, İ. (2022), “Sanayisizleşme ve Sendikasızlaşmanın Gelir Dağılımı Etkileri: Erken (Prematüre) Sanayisizleşen Ülkeler Örneği”, Çalışma ve Toplum, C.1, S.76. s.263-302

Makale Geliş Tarihi: 19.07.2022- Makale Kabul Tarihi:16.12.2022

[2] Doğu Asya ülkeleri bu grubun dışında kalmakla birlikte, bazı Güney Asya ülkeleri de erken sanayisizleşmiş gruptadır (Ravindran ve Babu, 2021). Örneğin, Hamid ve Khan (2015) Pakistan’ın da erken sanayisizleşmenin eşiğinde olduğuna yönelik bulgular sunmaktadır. Lee ve Kim (2020) 8 Güneydoğu Asya ülkesinde ortalama katma değer oranının 2000’lerin başlarından itibaren azaldığını ortaya koymaktadır.

[3] Bakır vd. (2019) 22 gelişmiş ülke için eşik değeri yaklaşık %27, 17 yükselen piyasa ekonomisi için yaklaşık %24 ve Doğu Asya ülkeleri için yaklaşık %27 olarak saptamaktadır.

[4] Tregenna (2010) ise Güney Afrika’da sektörler arası outsourcing’in kapsamını tahmin etmiştir. Sonuçlar, 2000'li yıllarda hizmet istihdamındaki nispeten yüksek büyümenin kısmen, temizlik ve güvenlik gibi hizmetlerin outsourcing-tipi yeniden tahsisine ve yeniden sınıflandırılmasına dayandığını göstermektedir. Outsourcing olmadan, Güney Afrika'daki imalat sanayi istihdamının özel hizmetlerdeki istihdamdan biraz daha hızlı büyüyeceği tahmin edilmiştir; buna dayanarak da Güney Afrika'nın bu dönemdeki sanayisizleşmesinin en azından bir kısmının aslında istatistiksel bir yanılsama olduğu öne sürülmektedir.

[5] 2000’li yıllar öncesi dönemlerde Türkiye’de küresel değer zincirlerine entegrasyonun görece düşük olduğu tekstil ve giyim sektörünün imalat sanayi içinde ihracat payı en yüksekken, sonrasında azalmış (1996-2000 döneminde yaklaşık %40’tan 2010 sonrası %20’nin altına düşmüştür); metal gibi orta düşük ve kimya, makine-teçhizat ve ulaşım araçları gibi orta-yüksek ürünlerin ihracat payı artmıştır. Ancak yaratılan katma değer açısından bakıldığında, ihracatta yurt içi katma değer oranları imalat sanayi tüm alt sektörlerinde azalmıştır. Bundan ötürü, ihracatta yurt içi katma değerindeki azalış da bir sanayisizleşme göstergesi olarak değerlendirilmektedir (Bakır vd., 2019: 171-175).

[6] 2000'lerin başında yükselen emtia fiyatları, birçok orta gelirli ülke için hem kamu bütçesini hem de ödemeler dengesi kısıtlamalarını gevşetmiştir ve toplam talebi artırmıştır. Enflasyonist baskılar para politikası ile kontrol edilmiş ve bunun sonucunda döviz kurunun değerlenmesi, insanların reel satın alma gücünü artırarak kısa vadeli siyasi yarar sağlamıştır. Politikanın olumsuz etkileri daha sonra ortaya çıkmıştır. Aşırı değerli bir döviz kuru, sanayisizleşmeye ve ticarete konu olmayan sektörün önemli ölçüde genişlemesine katkıda bulunmuştur. Canlanma sona erdiğinde döviz kurları değer kaybetmiş, enflasyon yükselmiş ve ekonomiler daha az gelişmiş bir üretkenlik yapısı ile resesyona girmiştir. Politika reçeteleri, basit bir Hollanda hastalığına katkıda bulunmuş ve onu daha da derinleştirmiştir (Martins ve Skott, 2020: 2-3).

[7] Lewis (1954)’in dual yapı modeli gelişmekte olan ülkelerin iktisadi kalkınma sürecine yönelik açıklama sunan bir modeldir. Lewis, sermaye birikiminin itici gücünün, emeğin "geleneksel", "kapitalist olmayan" veya "enformel" sektörden "modern", "kapitalist" veya “formel” sektöre doğru sektörel hareketi olduğunu savunmuştur. 'Geleneksel' sektör, düşük üretkenlik, düşük ücretler ve fiyatlar marjinal ürün yerine ortalama ürün tarafından belirlendiğinden, yaygın gizli işsizlikle anılmaktadır. 'Modern' sektör daha yüksek verimlilik ile ayırt edilirken, ücretler verimlilik ve geleneksel sektördeki ücretler tarafından belirlenmektedir. Geleneksel sektördeki artı emeğin varlığı bu modelde çok önemlidir. İşgücü fazlası nedeniyle, ücretler tüm ekonomide geçim sınırının hemen üzerinde belirlenmektedir. Bu, emeğin zaman içinde geleneksel sektörden modern sektöre geçmesine ve kapitalistlerin kâr (ücretlerin ve diğer maliyetlerin üzerinde işgücü verimliliği kazançları şeklinde) elde etmesine yol açmaktadır. Bunlar, yeniden yatırım yoluyla büyümenin kaynağıdır. Ücretler için taban, geçim sınırı olarak belirlenir. İşgücü fazlası ortadan kalktığında, entegre bir işgücü piyasası ve ekonomi ortaya çıkmakta ve bunun sonucunda reel ücretler yükselmeye başlamaktadır (Sumner, 2021: 48).

[8] Seçili ülkeler Latin Amerika’nın orta gelir grubunda yer alan, imalat sanayi katma değeri, sanayi istihdamı ve kişi başına gelir düzeyi göstergeleri bakımından erken sanayisizleştiği kabul edilen ülkelerdir (Arjantin, Bolivya, Brezilya, Kolombiya, Kosta Rika, Dominik Cumhuriyeti, Ekvador, Meksika, Panama, Peru, Paraguay).

[9] Alternatif gelir dağılımı göstergeleri ile sanayi(siz)leşme arasındaki ilişkiler ise Ek 1’de yer almaktadır.

Şekil 7. Türkiye ve seçili Latin Amerika ülkelerinde gelir eşitsizliği (Gini) ve sanayi istihdamının payı (sanayi_ist) arasındaki ilişki: 2000-2019. *Ülkeler şu sıraya göre numaralandırılmıştır: 1.Türkiye, 2.Arjantin, 3.Bolivya, 4.Brezilya, 5.Kolombiya, 6.Kosta Rika, 7.Dominik Cumhuriyeti, 8.Ekvador, 9.Meksika, 10.Panama, 11.Peru, 12.Paraguay

Şekil 8 ise sanayi istihdamı ve Gini katsayısı arasındaki ilişkiyi 2000-2019 dönemi ortalama verileri üzerinden sunmaktadır. Grafikte yer alan kırmızı çizgi ise bu ilişkiye ait eğilim çizgisidir. Latin Amerika’dan seçili ülkeler ve Türkiye için bu iki gösterge arasındaki ilişkinin, sözü edilen dönem ortalaması için ters yönlü olduğu görülmektedir. Verilere dayanarak yapılan bu gözlem çerçevesinde, sanayi istihdamının yüksek olduğu ülkelerde gelir eşitsizliğinin daha düşük seviyelerde olduğu söylenebilmektedir.

Şekil 8. Türkiye ve Latin Amerika ülkelerinde Gini katsayısı ve sanayi istihdamının payı arasındaki ilişki: 2000-2019 ortalaması. Kaynak: World Bank – WDI (2022) ve SWIID (2022)

Sendikalaşma/Toplu Pazarlık ve Gelir Dağılımı

Çalışanların işgücü piyasalarındaki gücü, işverenlerin ücretlerin belirlenmesi üzerindeki tek taraflı rolünün aksine toplu faaliyetler ile sağlanabildiğinden, toplu pazarlık ve bu kapsamda sendikalaşma düzeyi çalışanların ücretlerin belirlenmesindeki rolleri açısından oldukça önemlidir.

1980’lerden itibaren istihdam koruma yasaları çerçevesinde birçok gelişmiş ve GOÜ’lerde işgücü piyasalarını serbestleştirmeye yönelik reformlar yapılmıştır. İşgücü piyasalarının ‘katı’ olması ve bu durumun istihdamı azaltarak, işsizlik yaratması gerekçe gösterilmiştir (Arestis vd., 2021: 169; Tridico ve Pariboni, 2017). Bu kapsamda da işgücü piyasası reformları, neoliberal deregülasyon politikaları altında uygulanmış, işgücü piyasalarında geçici, sözleşmeli, yarı zamanlı olmak üzere devamlılık arz etmeyen atipik istihdam biçimleri artmıştır. Bu durumun sonucu da iş güvencesizliğinin, düşük ücretli işlerin artması ve çalışma koşullarının ağırlaşması olmuştur (Karaçimen, 2015: 131). Bunun yanında, aynı dönemlerde sendika yoğunluğunda nispeten büyük düşüşler yaşayan ülkeler, ücret eşitsizliğinde de nispeten büyük artışlar yaşamışlardır (Pontusson, 2013)

Şekil 5a ve 5b Türkiye’de sendika üyeliği ve toplu pazarlık göstergeleri bakımından 1980’li yılların başlarından itibaren sendikalaşma eğilimindeki azalmayı/tersine dönüşü ortaya koymaktadır. Uluslararası Çalışma Örgütü (ILO) verilerine göre, ücret ve maaş elde edenlerin istihdamının bir oranı olarak sendika üyeliği 1980’de yaklaşık %42 iken, 2016’da %8 seviyesine düşmüştür. Benzer eğilim çoğu Latin Amerika ülkesi için de geçerlidir. Örneğin, ILO istatistiklerine göre, Arjantin’de sendikal yoğunluk 1980’li yılların başında yaklaşık %40 düzeyindeyken 2014’te %27’ye düşmüştür. Meksika’da ise 2009’da %15 olan sendikalaşma düzeyi, 2016’da %12,5 seviyesine inmiştir.

Şekil 5. a. Türkiye’de istihdamdaki ücretli ve maaşlı çalışanların oranı olarak net sendika üyeliği b. Türkiye’de toplu pazarlık oranı (pazarlık hakkı olan çalışanların yüzdesi)

Kaynaklar: Our World in Data, ILOSTAT, OECD (2022)

Sendikalar ücretler ve istihdam üzerinde yarattıkları etkilere bağlı olarak emek payını olumlu veya olumsuz etkileyebilmektedir (Bentolila ve Saint-Paul, 2003). Sendikalar ve firmalar hem ücretler hem de istihdam (etkin pazarlık modeli) üzerinde pazarlık yaparlarsa ve bunun sonucunda işçiler istihdamda bir azalma yaşamadan daha yüksek ücret alabilirlerse, emek payı artacaktır. Sendikalar ve firmalar bunun yerine yalnızca ücretler üzerinde pazarlık yaparlarsa ve firmaları tek taraflı olarak istihdamı belirleme konusunda özgür bırakırlarsa (yönetim hakkı modeli), daha yüksek sendika ücretleri daha düşük istihdamla birleşebilir. Bu durumda, sendika gücündeki bir artış, daha düşük bir ücret payına ve dolayısıyla gelir eşitsizliğinde bir artışa yol açabilir.

GOÜ’lerde erken sanayisizleşmenin bir nedeni olarak dış ticaret ve küreselleşme ile birlikte ticaretin önündeki engellerin kalkması, bir yandan da firmaların üretimlerini yüksek ücretli ülkelerden ücretlerin düşük olduğu ülkelere kaydırmasının önünde de bir teşvik unsuru olmuştur. Çok Uluslu Şirketler’in (ÇUŞ) bu anlamda rolü işgücü piyasası kurumlarının ÇUŞ’lar ile birlikte evrilmesi suretiyle söz konusudur. Bu dönemde çoğu OECD ülkesinde ücretlerin ve istihdamın belirlenmesinde özerklik ve sendikasızlaşmaya tanık olunmuştur. Bu anlamda pazarlık gücü olan, vasıflı ve organize olmuş, sendikalı çalışanlar yeni küresel ortamda avantajlı konuma geçmiştir. Nitekim ÇUŞ’lar oligopolistik ve yüksek rant getiren endüstrilerde yoğunlaşmakta ve bu da daha ziyade organize olmuş çalışanları yararlandırmaktadır. Ancak düşük vasıflı ve sendikasız çalışanlar dezavantajlı konumda olmaktadır (Gaston ve Nelson, 2002). Öte yandan sermayenin hareketliliği işverenlere, düşük ücretin kabul edilmemesi halinde sermayeyi başka bir ülkeye taşıma gücünü sunmaktadır. Farklılık gösteren faktör hareketinin dağılıma ilişkin başka bir çıkarımı da vardır: Sermaye hareketi işgücü kazançlarının volatilitesini artırmakta, iktisadi şokların yükünü ücretli çalışan kesimlere yüklemektedir. En düşük niteliğe sahip, yani sınırlar arası hareketi en az olan işgücü de bu anlamda en çok etkilenen faktör olmaktadır (Rodrik, 2018, 21-22).

Sosyolog Kollmeyer (2018) işgücü piyasası dualizmi altında, sanayi sektöründeki sendikalı çalışanlarla sendikasız hizmetler sektörü çalışanlarının kazanç dinamiklerinin farklılığı üzerinden sendikalaşma ve sanayisizleşme arasında gelir dağılımı etkisi yönünden bir etkileşim öngörmektedir. Yukarıda da ifade edildiği gibi, bu ülkelerde hakim olan neoliberal politikalar kapsamında işgücü piyasalarındaki deregülasyon politikaları ve eşgüdümlü gerçekleşen erken sanayisizleşme bu anlamda etkileşimin göstergesi olabilir. 18 gelişmiş ülke için sanayileşme sonrası kapitalizmin sendikalaşma etkilerini inceleyen Kollmeyer (2022)’in de vurguladığı üzere, sendikalaşma üzerindeki etkisine ilişkin olarak sanayisizleşme, istihdamın sektörel kompozisyonunu dönüştürmektedir. Öyle ki, nispi istihdam paylarını sanayi sektöründen (sendika yoğunluğunun yüksek olduğu) hizmetler sektörüne (sendika yoğunluğunun tipik olarak düşük olduğu) kaydırmaktadır. Bu görüşe göre sanayisizleşme ve hizmetler sektörünün genişlemesi sendikasızlaşmayı iki yoldan etkilemektedir: Farber ve Western (2001) ekonomide sendikasız ve sendikalı sektörler arasındaki istihdam artışındaki farkların sendikasızlaşmaya katkı sağladığını göstermektedir. Eğer istihdam sendikasız sektörlerde (hizmetler gibi) daha hızlı artarsa, mevcut sendikal yoğunluk seviyesinin sürdürülebilmesi için ciddi düzeyde yeni örgütlenme gerekecektir. ABD için hesaplanan, gerekli yeni örgütlenme oranı ABD’de işçi hareketinin başarabileceğinden çok daha yüksektir. Ayrıca çalışmada yer alan diğer sanayisizleşmiş ülkeler için de sektörler arası istihdam farklılaşmasının sendikalaşma düzeyini azalttığı ifade edilmektedir. İkincisi, sanayi sektörünün aksine, hizmet sektöründeki iş yerleri tipik olarak küçük ve coğrafi olarak dağınıktır ve işgücü genellikle yüksek devir oranları ve standart olmayan istihdam uygulamaları nedeniyle bölünmüştür. Ek olarak, bazı hizmet sektörü çalışanları sendikacılığı mavi yakalıların sorunu olarak görmekte ve bu nedenle sendikayla ilgili çok az doğrudan deneyime sahip olmaktadır. Bu koşullar bir araya geldiğinde, emeğin örgütlenmesi zorlaşmaktadır.

İşgücü piyasalarının deregülasyonu ve gelir eşitsizliği arasında yüksek korelasyon bulan Tridico ve Pariboni (2018)’e göre, Kıta Avrupası ve İskandinav ülkelerinde işgücü piyasası esnekliği ve bu nedenle eşitsizlik de nispeten daha düşük olarak gerçekleşmektedir. İşgücü piyasalarındaki esnekliğin yüksek olduğu Anglo-Sakson ülkeleri ve Akdeniz ülkelerinde gelir eşitsizliği de yüksektir. Betcherman (2012) regülasyona dayalı işgücü piyasası kurumlarının (asgari ücretler, istihdam koruma yasaları, sendikalar/toplu sözleşmeler gibi) güvenceli çalışanlar için ücret eşitsizliğini azalttığını ifade etmektedir. Bu kurumlar, daha az piyasa gücüne sahip işçilerin kazançlarını artırarak, beceri, cinsiyet ve yaşa göre ücret farklılıklarını daraltmaktadır. Güçlü sendikalar ve merkezi-koordineli pazarlık süreçleri de firma içinde veya firmalar arasında, çalışanlar arasındaki ücretleri standartlaştırarak ücret dağılımını iyileştirmektedir (Blanchflower ve Slaughter, 1998). Yakın döneme kadar Friedman (2017) başta olmak üzere sendikaların sektörler arası (sendikalı ve sendikasız) eşitsizliği artırdığı öne sürülmüştür. Daha sonraları sendikaların ‘standart ücretler’ için pazarlık yaptığı, bunun da ücretlerin kurum içinde ve kurumlar arasında tek olmasını sağladığına yönelik bulgular ağırlık kazanmıştır (Card vd., 2004). Bazı çalışmalar ise sendikaların rolü ile asgari ücretteki artışın da ücret eşitsizliğini azalttığı bulgusuna ulaşmıştır (DiNardo vd., 1995; Teulings, 2003). Teulings (2003) ABD’de 1980’li yıllardaki ücret eşitsizliğinin ticaret veya teknolojik gelişmeden ziyade asgari ücretlerden kaynaklı olduğu, asgari ücretlerdeki artışın da daha yüksek ücretler için pazarlık gücünü artırdığı sonucuna ulaşmıştır.

Veri, Yöntem ve Model

Bu çalışmada erken (prematüre) sanayisizleşen Türkiye ve Latin Amerika ülkelerinden oluşan 12 ülkenin yer aldığı bir örneklem için sanayi(siz)leşme ve sendikasızlaşmanın gelir dağılımı üzerindeki etkileri analiz edilmektedir. Bu etkilerin 2000-2019 dönemi için incelendiği çalışmada, bağımlı değişken olarak iki alternatif göstergeden (temsilen DIST) yararlanılmaktadır. Bu amaçla, 0-100 arasında değer alan bir endeks ile ifade edilen ve artışı, gelir dağılımı adaletsizliğinde artışı gösteren Gini katsayısının (Gini) yanında, nüfusun en zengin %10’luk kesiminin milli gelirden aldığı payı gösteren P90/P100 eşitsizlik katsayısı kullanılmaktadır.

Gini katsayısı verileri SWIID (Standardized World Income Inequality Database) veritabanından, P90/P100 verisi ise Dünya Eşitsizlik Veritabanı (World Inequality Database)’ndan elde edilmiştir. Sendikasızlaşma verisini temsilen toplu pazarlık endeksinden yararlanılmaktadır.1 Analiz dönemi, sendikasızlaşma-DEUNION verisi kısıtına tabi olduğundan 2000 yılından başlamaktadır. Ücretlerin toplu pazarlık yoluyla belirlenip belirlenmediğini ölçen endeks verileri Fraser Enstitüsü Ekonomik Özgürlük veritabanından (EFD) alınmıştır.2 EFD tarafından hesaplanan işgücü piyasası deregülasyonları kapsamındaki bu alt bileşen, Küresel Rekabet Edebilirlik Raporu sorusuna verilen cevaplara dayanmaktadır: “Ülkenizdeki ücretler, merkezi bir pazarlık süreci (= 1) veya her bir şirket tarafından (= 7) belirlenir”. Dolayısıyla endeksin büyüklüğü toplu pazarlık imkânındaki düşüşün göstergesidir.

Bununla birlikte ele alınan dönem, imalat sanayi katma değerinin GSYİH içindeki payının söz konusu ülkeler için azaldığı dönem olması bakımından da sanayisizleşmeyi temsilen uygun olmaktadır. Temel bağımsız değişkenler ve geleneksel sanayi(siz)leşme ölçütleri olarak imalat sanayi katma değer payı (MVA) ile sanayi istihdam payı (EMP) verileri ise tüm ülkeler için Dünya Bankası Dünya Kalkınma Göstergeleri veritabanından elde edilmiştir. Gelir eşitsizliğini açıkladığı öngörülen diğer/kontrol değişkenlerden 2010 sabit fiyatlarıyla kişi başına gelir/GSYİH (GDPPC) ve işsizlik oranı (UNEMP) verileri Dünya Bankası Dünya Kalkınma Göstergeleri veritabanından elde edilmiştir. Tüm veriler logaritmik olarak dönüştürülmüştür.

Çalışmada değişkenler arasındaki uzun dönemli ilişkilerin tahmini amacıyla panel eşbütünleşme analiz yöntemine başvurulmaktadır. Değişkenler eşbütünleşik ise, sıradan en küçük kareler (EKK) yöntemi uzun dönem katsayıları tahmin etmek için uygun olmamaktadır. Eğer modelde yer alan değişkenler durağan olmayan bileşenler içeriyorsa, değişkenler arasındaki ilişkinin standart en küçük kareler tahmincisiyle tahmini sahte regresyon problemine yol açacaktır. Bir eşbütünleşme testi durağan olmayan değişkenler arasındaki uzun dönemli ilişkinin ortaya konması amacıyla yapılmaktadır. Özel olarak Kao eşbütünleşme testleri Dickey Fuller (DF) ve Genelleştirilmiş Dickey Fuller (ADF) temelli testlerdir. “Eşbütünleşme yoktur” şeklindeki temel hipotezin test edilmesi amacıyla DF ve ADF birim kök testleri önerilmekte, sabit etkiler modelinin tahmininden kalıntılar elde edilmektedir (Tatoğlu, 2013).

DOLS (Dynamic OLS-Panel Dinamik En Küçük Kareler) ve FMOLS (Fully Modified OLS-Tamamen Düzeltilmiş En Küçük Kareler) tahmincileri ise eşbütünleşme ilişkisinin tespit edilmesi durumunda uygun katsayı tahmincileridir. Hem DOLS hem de FMOLS yöntemleri seri korelasyonu ve endojeniteyi (içsellik) dikkate almaktadır. Hangi yöntemin daha üstün olduğunu belirlemek ise zordur. Ancak Kao ve Chiang (2000), parametrik DOLS yönteminin FMOLS yönteminden daha etkin olduğunu göstermiştir. Pedroni (2001) DOLS'nin FMOLS tahmin yönteminden daha küçük bir boyut bozulmasına (size distortion) sahip olduğunu göstermiştir. Dolayısıyla üçüncü olarak, mevcut analizde DOLS tahmincisi tercih edilmektedir. DOLS tahmincisi, farkı alınmış birinci dereceden entegre-I(1) değişkenlerin öncül ve gecikmeli değerleri kullanılarak kurulan, aşağıda yer alan regresyon modelinin tahmini ile elde edilmektedir (Tatoğlu, 2013). Tahmin sonucu elde edilen , uzun dönem parametrelerini temsil etmektedir.

Genelleştirilmiş modelde yer alan bağımlı değişkeni, yani gelir eşitsizliğini göstermektedir. ile temsil edilen bağımsız değişkenlerden, sanayi(siz)leşmeyi temsilen, sanayi istihdam payı veya GSYİH içinde imalat sanayi katma değer payı kullanılmaktadır. Sendikalaşma düzeyini temsilen ise toplu pazarlık endeksi kullanılmakta, işsizlik oranı ve kişi başına gelir göstergeleri de kontrol değişkenler olarak modellerde yer almaktadır. Bu değişkenlere ek olarak, sanayileşme ve sendikasızlaşma göstergelerinin etkileşimiyle oluşturulan değişkenler de (lnMVA*DEUNION ve lnEMP*DEUNION) ayrı modeller altında tahmin edilmektedir.

Regresyon modellerine ait tahminlerin yapılması öncesinde uygun birim kök testleri veya devamındaki tahmin yöntemlerine karar verebilmek adına bazı önsel testlerin yapılması gerekmektedir. Öncelikle, serilerde yatay kesit bağımlılığının (cross-sectional dependency-CD), yani yatay kesitler/ülkeler arasında gözlenemeyen korelasyonun varlığının araştırılması gerekmektedir. Yatay kesit bağımlılığı test sonuçlarına dayanarak ise birinci veya ikinci nesil birim kök testlerinden hangilerinin uygun olduğu kararı verilmektedir. Ardından, uygun tahmincilerin tespiti için değişkenlerin kaçıncı dereceden entegre olduklarının tespitine ihtiyaç vardır. Bu amaçlarla, yatay kesit bağımsızlığını temel hipotez altında test eden ölçeklendirilmiş LM (CD-LM) testi (Pesaran, 2004) ve buna ek olarak sapması düzeltilmiş LM testi (Sapması düzeltilmiş LM – Pesaran vd., 2008) kullanılarak CD’nin varlığı araştırılmıştır. Bu testler, yatay kesit bağımlılığının var olmadığına ilişkin temel hipoteze dayanmaktadır. Düzeltilmiş LM testi, Pesaran'ın (2004) CD testi tutarsız olduğunda bile tutarlı olmaktadır. Ayrıca düzeltilmiş LM testlerinin, ekzojen (dışsal) değişkenler ve normal dağılan hata terimleriyle panelde tatmin gücünü koruyarak boyutu başarıyla kontrol ettiği Pesaran vd. (2008) tarafından gösterilmiştir. Bunun yanında, analizde yer alan yatay kesit ve zaman boyutu itibarıyla da düzeltilmiş LM testine başvurmak uygun olmaktadır.

Tahmin Sonuçları ve Bulgular

Modellerin tahmini öncesinde önsel testler kapsamında uygulanan yatay kesit bağımsızlığı test sonuçları Tablo 1’de yer almaktadır. Tablo 1’deki yatay kesit bağımsızlığı testlerinin sonuçlarına göre, düzeltilmiş LM testinin nispi sağlamlığı dikkate alındığında, değişkenlerin biri dışında tamamı yatay kesit bağımsızlığına işaret etmektedir. Dolayısıyla takip eden aşamada, birinci nesil birim kök testlerinden Im vd. (2003) ile Maddala ve Wu (1999) tarafından geliştirilen panel birim kök testleri uygulanmakta, bu testlere (IPS ve MW) ait sonuçlar Tablo 2’de sunulmaktadır.

Tablo 1. Değişkenlere Ait Yatay Kesit Bağımsızlığı Testlerinin Sonuçları

	CD-LM Testi (Pesaran, 2004)		Düzeltilmiş LM Testi (Pesaran vd., 2008)
Değişkenler↓	İstatistik değeri	Olasılık değeri (p)	İstatistik değeri	Olasılık değeri (p)
lnGINI	-1.902**	0.029	1.010	0.156
P90P100	0.858	0.195	0.658	0.255
lnMVA	-2.318***	0.010	22.788***	0.000
lnEMP	-2.124**	0.017	-1.239	0.892
lnDEUNION	-2.156**	0.016	-1.220	0.889
lnMVADEUNION*	-2.236**	0.013	-1.544	0.939
lnEMPDEUNION*	-2.375***	0.009	-0.172	0.568
lnUNEMP	-2.511***	0.006	-0.897	0.815
lnGDPPC	-1.837**	0.033	0.294	0.384

*Gecikme uzunluğu Gini katsayısı için 1, diğer değişkenler için 2 olarak alınmıştır. Ayrıca trendli ve birinci fark değerler ile tahmin yapılmıştır.*** p<0.01 (%1 anlamlılık düzeyi), ** p<0.05 (%5 anlamlılık düzeyi), * p<0.1 (%10 anlamlılık düzeyi)

Tablo 2’de yer alan birim kök test sonuçlarına göre, her iki test için de değişkenlerin tamamının birinci dereceden durağan, başka bir deyişle fark durağan olduğu görülmektedir.

[1] 154 sayılı ILO Sözleşmesi toplu pazarlığı şu şekilde tanımlamaktadır: “Bir yanda bir işveren, bir grup işveren ya da bir ya da daha fazla işveren örgütü ile diğer yanda bir ya da daha fazla işçi örgütü arasında aşağıdakiler için yapılan tüm müzakerelerdir: (a) çalışma koşullarının ve istihdam koşullarının belirlenmesi; ve/veya (b) işverenler ve işçiler arasındaki ilişkileri düzenlemek; ve/veya (c) işverenler veya onların kuruluşları ile bir işçi örgütü veya işçi örgütleri arasındaki ilişkileri düzenlemek.” Analizde kullanılan toplu pazarlık verileri ise, ücretlerin merkezi olarak veya işverenler tarafından belirlenmesi durumuna bağlı olarak oluşturulmuştur. Çalışanların ücretlerin ve istihdam koşullarının belirlenmesi sürecindeki gücünün bir göstergesi olarak yorumlanabilecek sendikalı olma verisinin ikamesi olarak bu çalışmada, toplu pazarlık endeks değerlerinin sendikalaşma düzeyini temsilen kullanılması uygun görülmüştür. Dolayısıyla sonraki açıklamalar ve bulguların yorumunda toplu pazarlık yerine sendikasızlaşma ifadesi kullanılacaktır.

[2] Türkiye örneği için Şekil 5’te kullanılan sendika üyeliği ve toplu pazarlık verileri farklı veritabanlarından alınmıştır. Latin Amerika ülkeleri için bu veri tabanlarında sürekli veriler yer almadığından uygulamada yararlanılan veriler farklıdır.

Tablo 2. Değişkenlere Ait Panel Birim Kök Test Sonuçları

Test→	Im, Pesaran & Shin (IPS)
Trend→	Trendsiz				Trendli
Değişkenler↓	Düzey		Birinci fark		Düzey		Birinci fark
Değişkenler↓	İstatistik	p	İstatistik	p	İstatistik	p	İstatistik	p
lnGINI	-0.363	0.358	-2.296**	0.011	-0.305	0.381	-1.515***	0.065
P90P100	-0.165	0.435	-9.561***	0.000	-0.875	0.191	-5.841***	0.000
lnMVA	0.616	0.731	-8.095***	0.000	-0.179	0.429	-7.929***	0.000
lnDEUNION	-0.978	0.164	-2.874***	0.002	0.989	0.839	-3.127***	0.001
lnMVADEUNION*	1.822	0.966	-13.459***	0.000	-0.114	0.455	-12.056***	0.000
lnEMPDEUNION*	-0.754	0.225	-5.813***	0.000	0.965	0.833	-4.046***	0.000
lnUNEMP	-1.009	0.156	-4.505***	0.000	2.128	0.983	-4.667***	0.000
lnGDPPC	3.054	0.998	-4.521***	0.000	1.657	0.951	-3.927***	0.000
Test→	Maddala & Wu (MW)
Trend→	Trendsiz				Trendli
Değişkenler↓	Düzey		Birinci fark		Düzey		Birinci fark
Değişkenler↓	İstatistik	p	İstatistik	p	İstatistik	p	İstatistik	p
lnGINI	26.941	0.307	46.493***	0.001	24.894	0.412	37.498**	0.039
P90P100	27.544	0.279	128.016***	0.000	29.527	0.201	76.158***	0.000
lnMVA	29.112	0.216	104.696***	0.000	22.858	0.528	97.161***	0.000
lnDEUNION	23.575	0.486	42.339**	0.012	20.496	0.668	69.639***	0.000
lnMVADEUNION*	15.269	0.913	167.100***	0.000	22.419	0.554	125.866***	0.000
lnEMPDEUNION*	24.409	0.438	77.922**	0.000	18.278	0.789	56.573***	0.001
lnUNEMP	27.774	0.269	62.719***	0.000	13.739	0.952	64.975***	0.000
lnGDPPC	11.043	0.988	89.593***	0.000	23.202	0.508	64.119***	0.000

*** p<0.01 (%1 anlamlılık düzeyi), ** p<0.05 (%5 anlamlılık düzeyi), * p<0.1 (%10 anlamlılık düzeyi) SIC’ye göre 0’dan 4’e kadar optimal gecikme uzunluğu belirlenmiştir

Tablo 3’te değişkenler arasında eşbütünleşme ilişkisinin olup olmadığının araştırılması amacıyla uygulanan Kao (1999) eşbütünleşme test sonuçları yer almaktadır. Tabloda hem katma değer (Model I ve Model II) hem de istihdam sanayileşmesinin (Model III ve Model IV) ayrı ayrı gelir dağılımının belirleyicileri olarak yer alması durumundaki tahminler her bir model için sunulmaktadır.

Tablo 3. Kao Panel Eşbütünleşme Testi Sonuçları

Kao Kalıntı Eşbütünleşme Testi
	Sanayi(siz)leşme değişkeni: lnMVA				Sanayi(siz)leşme değişkeni: lnEMP
Bağımlı değişken ↓	Model I		Model II		Model III		Model IV
Bağımlı değişken ↓	İstatistik değeri	Olasılık değeri	İstatistik değeri	Olasılık değeri	İstatistik değeri	Olasılık değeri	İstatistik değeri	Olasılık değeri
Gini	-1.781**	0.038	-1.296*	0.098	-2.103**	0.018	-1.679**	0.046
P90/P100	-2.102**	0.018	-2.056**	0.019	-2.222**	0.013	-2.221**	0.012

*, ** ve *** sırasıyla 10%, 5% ve 1% istatistiki anlamlılık düzeylerini göstermektedir.

Tablo 3’e göre, eşbütünleşme testlerinin sonuçları, eşbütünleşme ilişkisinin olmadığına ilişkin temel hipotezin reddedildiğini ve tüm modeller için değişkenler arasında eşbütünleşme ilişkisinin olduğunu ortaya koymaktadır. Genel test sonuçları, değişkenler arasında eşbütünleşme ilişkisinin varlığını tutarlı bir şekilde desteklemektedir. Bu nedenle, bir sonraki aşamada tüm modeller için uzun dönem parametreleri tahmin edilebilir. Bu amaçla yukarıda açıklandığı gibi, DOLS eşbütünleşme tahmincisinden yararlanılmaktadır. Sanayileşme göstergesinin imalat sanayi katma değer payı olduğu durumdaki katsayı tahmin sonuçları Tablo 4’te, sanayileşme değişkeni sanayi istihdam payı iken katsayı tahmin sonuçları ise Tablo 5’te sunulmuştur.

Tablo 4. Gelir dağılımı modelleri için katsayı tahmin sonuçları - 1

Baz Model:
	Bağımlı değişken
Bağımsız değişkenler	lnGini		P90/P100
Bağımsız değişkenler	Model I	Model II	Model I	Model II
lnMVA	-0.086* (0.069)	--	-0.079*** (-4.939)	--
lnDEUNION	0.144*** (3.917)	--	0.053*** (4.816)	--
ln(MVA*DEUNION)	--	0.084*** (3.202)	--	0.006 (0.544)
lnUNEMP	0.046** (2.172)	0.053*** (2.945)	0.032*** (3.578)	0.043*** (4.805)
lnGDPPC	-0.259*** (-11.286)	-0.149*** (-9.007)	-0.094*** (-12.658)	-0.046*** (-5.334)
Gözlem sayısı	204	204	204	204
R2	0.980	0.954	0.978	0.961

Tablo 4’te yer alan Model I sonuçlarına göre genel olarak, imalat sanayi katma değerindeki artışın gelir dağılımını iyileştirici bir etkisi olduğu bulgusuna ulaşılmıştır. Yani sanayileşme düzeyindeki artış (azalış) gelir eşitsizliğini azaltmaktadır (artırmaktadır). Bu bulgu Gini ve P90/P100 gelir eşitsizliği göstergelerinin her ikisi için de geçerlidir. İmalat sanayi katma değer payındaki %1’lik bir artış toplumun tüm kesimleri arasındaki eşitsizliği ve spesifik olarak en zengin %10’luk kesimin gelirden aldığı payı yaklaşık %0.08 azaltmaktadır.

Sendikasızlaşma düzeyini temsilen, işgücü piyasalarında deregülasyon alt kalemi olarak ücretlerin toplu pazarlık sürecinde belirlenmemesi, beklentilerle uyumlu şekilde gelir eşitsizliğini tüm baz modeller için artırmaktadır. Gelir eşitsizliğindeki artış Gini ile ölçüldüğünde daha belirgin olmaktadır. Bu durum sendikalaşmanın, üst düzey çalışanların ücretlerinden ziyade toplumun orta ve düşük gelirli segmentleri arasındaki ücret farklılıkları üzerinde bir etkide bulunması, bu farklılıkları azaltması bağlamında değerlendirilebilir. Elde edilen sonuçlara göre, sendikasızlaşma düzeyindeki %1’lik artışın, gelir eşitsizliğini yaklaşık olarak %0.14 artırdığı bulgusuna ulaşılmaktadır. İşsizlik oranı ve kişi başına gelir (kontrol) değişkenlerinin gelir dağılımı etkileri beklentilerle uyumludur. Nitekim sonuçlara göre, işsizlik oranındaki artışlar gelir dağılımını bozucu etkiye sahiptir. Kişi başına gelirdeki artış ise gelir eşitsizliği üzerinde negatif bir etki yaratmakta, eşitsizliği azaltmaktadır.

Model II tahminleri ise imalat sanayi katma değeri (MVA) ve sendika(sız)laşma (DEUNION) verilerinin etkileşiminden oluşan MVA*DEUNION değişkeninin modele dahil edilmesiyle yapılmaktadır. Etkileşim terimi, sendika(sız)laşmanın (ücret belirleniminde toplu pazarlığın etkisinin olmayışının) gelir dağılımını bozucu etkisinin, sanayi(siz)leşmenin sendika(sız)laşma ile etkileşimi karşısında nasıl değiştiğinin göstergesi olmaktadır. Sonuçlara göre, yalnızca Gini katsayısı modelinde istatistiki olarak anlamlı bir katsayı elde edilmiştir. Buna göre, sanayileşme düzeyindeki artış, DEUNION değişkeninin gelir dağılımını bozucu etkisini katsayı itibarıyla 0.144’ten 0.084’e düşürmektedir. Öte yandan, %10’luk kesimin payındaki artışta sanayisizleşme ve sendikasızlaşma etkileşiminin anlamlı bir etkisi bulunamamıştır.

Tablo 5’te sanayi(siz)leşme göstergesi olarak sanayide istihdamın payı (EMP) kullanılmış ve her bir gelir dağılımı göstergesi için ayrı ayrı Model III ve Model IV tahminleri yapılmıştır. Model III tahmin sonuçlarına göre, Gini modelinde, sanayi istihdamındaki artışın gelir dağılımını iyileştirici bir etkisi olduğu bulgusuna ulaşılmıştır. Başka bir deyişle, sanayileşme düzeyindeki artış (azalış) gelir eşitsizliğini azaltmaktadır (artırmaktadır).

Sendikasızlaşmadaki artış (DEUNION), beklentilerle uyumlu şekilde gelir eşitsizliğini temel modeller için artırmaktadır. Elde edilen sonuçlara göre, sendikasızlaşma düzeyindeki %1’lik bir artışın, gelir eşitsizliğini ortalama olarak %0.07 artırdığı bulgusuna ulaşılmaktadır. İşsizlik oranı ve kişi başına gelir değişkenlerinin gelir dağılımı etkileri de beklentilerle uyumludur. Nitekim sonuçlara göre, işsizlik oranındaki artışlar gelir dağılımını bozucu etkiye sahiptir. Kişi başına gelirin etkisi ise genel olarak anlamlı değildir.

Model IV tahminleri ise EMP ve DEUNION verilerinin etkileşiminden oluşan EMP*DEUNION değişkeninin modele dahil edilmesiyle yapılmaktadır. Etkileşim terimi, sendika(sız)laşmanın gelir dağılımını bozucu etkisinin, sanayileşmenin sendika(sız)laşma ile etkileşimi karşısında nasıl değiştiğini ortaya koyması açısından önemlidir. Sonuçlara göre, Gini modelinde, sanayileşme düzeyindeki artış, DEUNION değişkeninin gelir dağılımını bozucu etkisini katsayı itibarıyla 0.066’dan 0.026’ya düşürmektedir. Öte yandan, en yüksek gelirli %10’luk segmentin gelir payındaki artışta sanayisizleşme ve sendikasızlaşmanın etkileşiminin anlamlı bir etkisi bulunamamıştır.

Tablo 5. Gelir dağılımı modelleri için katsayı tahmin sonuçları - 2

Baz Model:
	Bağımlı değişken
Bağımsız değişkenler	lnGini		P90/P100
Bağımsız değişkenler	Model III	Model IV	Model III	Model IV
lnEMP	-0.063** (-2.184)	--	-0.021 (-0.508)	--
lnDEUNION	0.066*** (4.753)	--	0.076*** (3.541)	--
ln(EMP* DEUNION)	--	0.026* (1.764)	--	-0.013 (-0.876)
lnUNEMP	0.043*** (4.131)	0.035*** (3.029)	0.014 (1.143)	0.011 (1.197)
lnGDPPC	0.005 (0.145)	-0.135*** (-2.668)	-0.003 (-0.05)	-0.057 (-1.092)
Gözlem sayısı	204	204	204	204
R2	0.997	0.993	0.992	0.974

*** p<0.01 (%1 anlamlılık düzeyi), ** p<0.05 (%5 anlamlılık düzeyi), * p<0.1 (%10 anlamlılık düzeyi). Parantez içerisindeki değerler test istatistiklerine ait standart hata değerleridir. Tahminler modellere trend eklenerek yapılmıştır. lnEMP ve lnUNEMP değişkenleri arasındaki korelasyon katsayısı 0.28 olup, modellerde her iki değişkenin bir arada yer almasında bu açıdan bir sakınca görülmemiştir.

Sonuç

Seksenli yıllar ve sonrasında hem mal-hizmet, hem sermaye hem de işgücü piyasalarında deregülasyon politikaları ve özelleştirmelerin gündem olduğu gelişmekte olan ekonomilerde, doksanlı yıllardan itibaren, küreselleşmenin etkisiyle üretim yapısında sanayi sektöründen hizmetler sektörüne belirgin bir kayma gerçekleşmiştir. Türkiye ve Latin Amerika ülkelerinde de söz konusu olan bu dönüşüm, imalat sektörünün istihdam (veya çıktı) payındaki daralma ile gelen, gelişmiş ülkelere göre daha düşük gelir düzeylerinde gerçekleşen "erken sanayisizleşme" olarak bilinmektedir. Bu arka plan göz önüne alındığında, erken sanayisizleşme ile karşı karşıya kalan ülkelerde hizmetler sektöründe istihdam yoğunlaşması arttıkça, sendikalaşmanın ve dolayısıyla ücretlerin hizmetler sektöründe sanayi sektörüne göre daha düşük seviyelerde kaldığı bu sürecin gelir dağılımı üzerindeki etkilerinin incelenmesi önemli olmuştur. Bu düşünceden hareketle de sanayisizleşme, yalnızca sanayileşmenin bir büyüme ‘motoru’ olması açısından değil, gelir dağılımı açısından da bir sorun haline gelmiştir.

Bu çalışmada erken sanayisizleşmiş Türkiye ve Latin Amerika ülkelerinde sanayi(siz)leşmenin ve bu minvalde sendikasızlaşmanın gelir dağılımı etkileri 2000-2019 dönemi için panel veri analiz teknikleri ile araştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, sanayisizleşme açısından dönemsel olarak benzerlik gösteren bu ülkelere bir bütün olarak bakıldığında, sanayileşmenin (sanayisizleşmenin) gelir dağılımını iyileştirdiğine (bozduğuna), sendikasızlaşmanın gelir dağılımını kötüleştirdiğine, sanayileşme ve sendikasızlaşma etkileşimli olarak dikkate alındığında ise, sendikasızlaşmanın etkisinin baskın olduğuna, fakat sanayileşmenin de bu etkiyi bir ölçüde azalttığına yönelik bulgulara işaret etmektedir.

Bu çalışma Türkiye ve Latin Amerika ülkelerinde bu erken sanayisizleşmenin kaynağını neoliberal politikalar altında kontrolsüz sermaye girişlerine bağımlılık olarak tartışmaktadır. Buna bağlı olarak küresel değer zincirlerine yeterince “olgunlaşmadan” eklemlenmenin neticesinde hammadde ve ara malı ithalatına bağlı büyüme modelleri oluşundan hareketle, söz konusu ülkelerde bu süreci tersine döndürecek adımların gerekliliği ortaya çıkmaktadır. Arz yanlı bir çerçevede, teknoloji içeriği yüksek sanayi üretimini teşvik edecek ve dolayısıyla küresel değer zincirlerinde katma değeri yüksek üretim ve ihracat ile yer alınacak nitelikli eğitime dayalı politikalara ihtiyaç olduğu zaten yıllardır öne sürülmektedir. Sorunun esas kaynağı olarak ise 1980’li yıllar sonrası sermaye piyasalarında koşulsuz serbestleşme politikaları öne sürüldüğünden, bu politikaların ısrarından ziyade, bu politikaların bir sonucu olarak ortaya çıkan, erken sanayisizleşmeye koşut erken finansallaşmanın toplumun farklı kesimleri üzerinde meydana getirdiği ayrıştırma fark edilmeli, kısa vadeli ve yalnızca getiri odaklı sermaye girişleri azaltılarak, istihdam ve katma değer yaratacak sanayi üretimi desteklenmelidir. İşgücü piyasaları açısından ve daha az tartışılan üretime talep kaynağı yönünden ise, emeğin çalışma koşullarını güvencesiz hale getiren neoliberal politikalar değil, ücretli çalışanların haklarını koruyacak, güvenceli istihdam sağlayacak düzenlemeler getirilmelidir. Bu kapsamda sendika üyeliğinin teşviki ve sendikaların etkinliklerinin artırılması sektörel ücret farklılıklarının yarattığı gelir dağılımı adaletsizliği ile mücadele sürecinde birincil öneme sahiptir. Bunun yolu da incelenen ülkelerde, katma değerli üretim ile istihdam yaratılması ve ücretlerin belirlenmesi meselelerinin kurallara dayalı planlı bir ekonomik sistem ve dolayısıyla kurumsal bir dönüşüm içerisinde ele alınmasından geçmektedir.

Extended Summary

Deindustrialization is the rise in the share of the services sector in the economy in a natural process of structural change after the industrial sector has reached a certain maturity, and it was first experienced by developed countries. Before the 1990s, deindustrialization was explained by structural change due to internal (within-country) factors in developed countries and was a stage of the development process. In this sense, according to Rowthorn and Coutts (2004) the sources of deindustrialization are the transfer of domestic activities from manufacturing to the service sector due to specialization, the decrease in the share of manufacturing in total consumer expenditures due to the decrease in the relative prices of manufacturing products, slower employment growth in manufacturing than in services due to higher productivity growth in manufacturing than in services, negative effects of international trade on manufacturing employment in developed countries. On the other hand, many middle-income developing countries experienced a process of deindustrialization that is not a stage of development. It is noteworthy that this process took place when these countries started to implement the export-oriented industrialization and liberal economic policies. In this sense, deindustrialization in developing countries follows a market-based approach based on neoliberal policies of liberalization and privatization of the 1980s. Deindustrialization in these countries, that is, the decreasing trends in the share of industrial employment or the industrial value added, occur simultaneously with sudden and unregulated capital inflows and, therefore, with the overvaluation of the domestic currency. Indeed, Palma (2005) suggests this situation in these countries as an example of the Dutch Disease. Deindustrialization is considered as a result of a country's discovery of important natural resources, the increase in exports of primary products or services (tourism and the financial sector), or policy changes in middle-income countries. In this context, with reference to the neoliberal liberalization policies based on the Washington Consensus and shown by international organizations as the recipe for these countries to get out of debt and currency crises since the 1980s, it is important to argue that deindustrialization in these countries has taken place with the effect of policy changes on the basis of financial liberalization.

This transformation in the form of an early shift from the industry to the services sector, has consequences in terms of income distribution in an economy. According to Kuznets (1955) fundamental hypothesis, as individuals move from the agricultural sector (where wages are homogeneously low) to the industrial sector (where wages are typically high) in the early stages of economic development, they will observe an increase in their income, increasing inequality due to inter-sectoral wage differentials. In the later stages of development, as the transformation continues and all individuals are employed in the modern sector, inequality will decrease and the relationship between economic development and inequality will turn negative. The decrease in the share of industrial employment and value added and the increase in the share of services in terms of the same indicators are considered as a new Kuznets phase. There are findings in the literature that the shift of labor/employment to the non-agricultural sector causes inequality if the dominant sector is the services sector rather than the manufacturing industry, or that direct industrial employment reduces inequality. Both the decrease in industrial employment with deindustrialization, finding its place in the increase in precarious employment in the services sector, and flexible working conditions in labor markets, precarious employment, decrease in union membership/collective bargaining level and low wages as a result of neoliberal policies based on globalizing economic policies produce undesirable effects in terms of income distribution.

The aim of this study is to investigate the effects of deindustrialization and deunionization on income distribution separately and interactively. For this purpose, the effects of deindustrialization and de-unionization (reduction in the level of collective bargaining) on income distribution for Latin American countries and Turkey, which are considered as early deindustrializing countries, are tested through the panel cointegration test for the period of 2000-2019. The findings indicate that industrialization improves income distribution, while de-unionization deteriorates income distribution; in addition, the increase in the level of industrialization alleviates the disrupting effects of de-unionization to some extent. As a result of these findings, which reveal the necessity of considering industrialization and unionization as a whole, policy makers should consider the negative distribution effects that early deindustrialization has created on different segments of society. Industrial production that will create employment and value-added should be supported by reducing short-term and return-oriented capital inflows. In terms of labor markets and aggregate demand as a source of production, rather than neoliberal deregulation policies, regulations that will protect the rights of wage workers and provide guaranteed employment should be put on the policy agenda.

Beyan

“Sanayisizleşme ve Sendikasızlaşmanın Gelir Dağılımı Etkileri: Erken (Prematüre) Sanayisizleşen Ülkeler Örneği” başlıklı makalemde herhangi bir kişi veya kurumla çıkar çatışması bulunmadığını beyan ederim.

KAYNAKÇA

Arestis, P., Ferreiro, J., & Gómez, C. (2021) “Labour market flexibilization and income distribution in Europe”, Panoeconomicus, 68(2), 167-185.

Athukorala, P. C., & Sen, K. (2016) Industrialisation, employment and poverty. In Routledge Handbook of Industry and Development (pp. 98-110). Routledge.

Autor, D. H., Katz, L. F., & Krueger, A. B. (1998) “Computing inequality: have computers changed the labor market?”, The Quarterly Journal of Economics, 113(4), 1169-1213.

Bakır, E., Özçelik, E., Özmen, E. & Taşıran, A. C. (2019). Türkiye’de Erken Sanayisizleşme. Geçmişten Geleceğe Türkiye Ekonomisi içinde. İletişim yayınları: İstanbul.

Barro, R. J. (2000) “Inequality and Growth in a Panel of Countries”, Journal of economic growth, 5(1), 5-32.

Baymul, C., & Sen, K. (2020) “Was Kuznets right? New evidence on the relationship between structural transformation and inequality”, The Journal of Development Studies, 56(9), 1643-1662.

Bentolila, S., & Saint-Paul, G. (2003) “Explaining movements in the labor share”, Contributions in Macroeconomics, 3(1).

Betcherman, G. (2012) Labor market institutions: A review of the literature. The World Bank.

Blanchflower, D., & Slaughter, M. (1998). The causes and consequences of changing income inequality: w(h)ither the debate? CEP/LSE Working Paper (No. 27).

Bogliaccini, J. A. (2013) “Trade liberalization, deindustrialization, and inequality: Evidence from middle-income Latin American countries”, Latin American Research Review, 79-105.

Brady, D., Kaya, Y., & Gereffi, G. (2011). Stagnating industrial employment in Latin America. Work and Occupations, 38(2), 179-220.

Caldentey, E. P., & Vernengo, M. (2021) “Financialization, premature deindustrialization, and instability in Latin America”, Review of Keynesian Economics, 9(4), 493-511.

Card, D., Lemieux, T., & Riddell, W. C. (2004) “Unions and wage inequality”, Journal of Labor Research, 25(4), 519-559.

Cardoso, F. H. & Faletto, E. (1979) Dependency and Development in Latin America. University of California Press.

Dasgupta, S., & Singh, A. (2006) “Manufacturing, services and premature deindustrialization in developing countries: A Kaldorian analysis” (Research Paper No. 2006/49). Helsinki: unu-wider.

DiNardo, J., Fortin, N. M., & Lemieux, T. (1995) “Labor market institutions and the distribution of wages, 1973-1992: A semiparametric approach”, Econometrica, 64(5), 1001-1044.

Doğruel, A. S., & Doğruel, F. (2019) “Küreselleşme, Unutulan Sanayi Politikaları ve Sanayisizleşme”, Çalışma ve Toplum Dergisi, 60, 209-230.

Farber, H. S., & Western, B. (2002). Accounting for the decline of unions in the private sector, 1973–98. In The future of private sector unionism in the United States, 28-58.

Frenkel, R., & Rapetti, M. (2012) “External fragility or deindustrialization: what is the main threat to Latin American countries in the 2010s?”, World Social and Economic Review, 2012(1, 2012), 37.

Friedman, M. (2017) Kapitalizm ve Özgürlük (D. Erberk ve N. Himmetoğlu, Çev.) Eksi Kitaplar: Ankara (Orijinal çalışma 1962 yılında yayımlanmıştır)

Galbraith, J. K. (2012) Inequality and instability: A study of the world economy just before the great crisis. Oxford University Press.

Gaston, N., & Nelson, D. (2002) “Integration, foreign direct investment and labour markets: microeconomic perspectives”, The Manchester School, 70(3), 420-459.

Hamid, N., & Khan, M. (2015) “Pakistan: A case of premature deindustrialization?”, The Lahore Journal of Economics, 20, 107.

Hartmann, D., Jara-Figueroa, C., Guevara, M., Simoes, A., & Hidalgo, C. A. (2017) “The structural constraints of income inequality in Latin America”, arXiv:1701.03770.

Im, K. S., Pesaran, M. H., & Shin, Y. (2003) “Testing for unit roots in heterogeneous panels” Journal of econometrics, 115(1), 53-74.

Kao, C. (1999) “Spurious regression and residual-based tests for cointegration in panel data”, Journal of econometrics, 90(1), 1-44.

Kao, C., & Chiang, M. (2000) On the estimation and inference of a cointegrated regression in panel data in ‘Advances in Econometrics, Volume 15 (Ed. B. Baltagi).

Karaçimen, E. (2015) Türkiye’de Finansallaşma: Borç Kıskacında Emek. İstanbul: Sosyal Araştırmalar Vakfı Yayınları.

Kollmeyer, C. (2018) “Trade union decline, deindustrialization, and rising income inequality in the United States, 1947 to 2015”, Research in Social Stratification and Mobility, 57, 1-10.

Kollmeyer, C. (2022) “Post-industrial capitalism and trade union decline in affluent democracies”, International Journal of Comparative Sociology, 62(6), 466-487.

Krugman, P. R. (1996). Domestic distortions and the deindustrialization hypothesis.

Kuznets, S. (1955) “Economic growth and income inequality”, The American economic review, 45(1), 1-28.

Lee, S., & Kim, C. S. (2020) “Driving Forces behind Premature Deindustrialization in Latin America”, Korean Social Science Journal, 47(1), 1-20.

Lewis, W. A. (1954). Economic development with unlimited supplies of labour.

Maddala, G. S., & Wu, S. (1999) “A comparative study of unit root tests with panel data and a new simple test”, Oxford Bulletin of Economics and statistics, 61(S1), 631-652.

Martins, G. K., & Skott, P. (2020) “Macroeconomic Policy, Inflation and Deindustrialization in Dual Economy”, Working paper.

Mehic, A. (2018) “Industrial employment and income inequality: Evidence from panel data”, Structural Change and Economic Dynamics, 45, 84-93.

Oreiro, J. L., Heringer, J. P., Machado, L. F. P., & Feijó, C. A. (2021) “Peripherical Financialization and Premature Deindustrialization: A Theory and the Case of Brazil (2003-2015)”

Palma, J. G. (2005) Four Sources of “De-Industrialization” and a New Concept of the “Dutch Disease” Beyond Reforms: Structural Dynamics and Macroeconomic Vulnerability içinde. Stanford University Press: Washington.

Palma, J. G. (2019) “Deindustrialization,“premature” deindustrialization, and “Dutch disease”, El trimestre económico, 86(344), 901-966.

Pariboni, R., & Tridico, P. (2019) “Labour share decline, financialisation and structural change”, Cambridge Journal of Economics, 43(4), 1073-1102.

Paus, E. A., & Gallagher, K. P. (2008) “Missing links: Foreign investment and industrial development in Costa Rica and Mexico”, Studies in Comparative International Development, 43(1), 53-80.

Pedroni, P. (2001) “Purchasing power parity tests in cointegrated panels”, Review of Economics and statistics, 83(4), 727-731.

Pesaran, M. H. (2004) “General diagnostic tests for cross section dependence in panels” (IZA Discussion Paper No. 1240). Institute for the Study of Labor (IZA).

Pesaran, M. H., Ullah, A., & Yamagata, T. (2008) “A bias‐adjusted LM test of error cross‐section independence”, The econometrics journal, 11(1), 105-127.

Pontusson, J. (2013) “Unionization, inequality and redistribution”, British Journal of Industrial Relations, 51(4), 797-825.

Ravindran, R., & Babu, M. (2021) “Premature deindustrialization and income inequality in middle-income countries” Wider Working Paper 2021/8.

Rodrik, D. (2016). “Premature deindustrialization”, Journal of economic growth, 21(1), 1-33.

Rodrik, D. (2017). Premature Deindustrialisation in the Developing World 1, 2. Frontiers of Economics in China, 12(1), 1.

Rodrik, D. (2018) “Populism and the Economics of Globalization”, Journal of International Business Policy, 1(1-2), 12-33.

Rowthorn, R., & Coutts, K. (2004) “De-industrialisation and the balance of payments in advanced economies”, Cambridge Journal of Economics, 28(5), 767-790.

Singh, A. (1977). UK industry and the world economy: A case of de-industrialization?. In Welfare aspects of industrial markets (pp. 183-214). Springer, Boston, MA.

Sumner, A. (2021) Deindustrialization, Distribution and Development. Oxford University Press.

Sumner, A., & London, A. (2017) “The developer’s dilemma: The inequality dynamics of structural transformation and inclusive growth”, ESRC GPID Research Network Working Paper, 1(29), 1-41.

Tatoğlu, F. (2013) İleri Panel Veri Analizi (2. Baskı), Beta Yayınları: İstanbul.

Teulings, C. N. (2003) “The contribution of minimum wages to increasing wage inequality” The Economic Journal, 113(490), 801-833.

Tregenna, F. (2010) “How significant is intersectoral outsourcing of employment in South Africa?”, Industrial and Corporate Change, 19(5), 1427-1457.

Tregenna, F. (2016) Deindustrialization and premature deindustrialization. Handbook of alternative theories of economic development.

Tridico, P. & Pariboni, R. (2017) “Structural change, aggregate demand and the decline of labour productivity: a comparative perspective” Collana del Dipartimento di Economia.

Tridico, P., & Pariboni, R. (2018) “Inequality, financialization, and economic decline” Journal of Post Keynesian Economics, 41(2), 236-259.

Ek 1. Sanayileşme ve Gelir Dağılımının Farklı Göstergeleri (2000-2019)