Özet

Bu çalışma, göçmenlerin varış yerlerindeki çekici iktisadi faktörlere duyarlılık düzeylerini konu almıştır. Uygulamada kullanılan veriler TÜİK’ ten alınmış olup uygulama yöntemi Atkinson bölgesel eşitsizlik endeksine dayanmaktadır. Uygulama sonuçları, göçmenlerin varış yerlerindeki devlet hizmetlerine karşı en yüksek duyarlılıkta olduğunu göstermektedir. Bu sonuç ise Türkiye’deki “sadaka ekonomisi” düzeyi için istatistiksel kanıt olarak açıklayıcı gösterge olarak yorumlanabilir.

Anahtar kelimeler: Kalkınma iktisadı, sosyal politika, iktisadi demografi, beşeri coğrafya, istatistik.

Jel Sınıflaması:  O150, I300, L380, J100, C430.

THE INTERNAL MIGRATION PROCESS FROM 1995 TO 2000, THE LEVEL OF COMPARATIVE SENSTIVITY TO THE KINDS OF ECONOMIC GRAVITY IN THE DESTINATIONS FOR TURKISH LABOR FORCE

Abstract

This paper looks at level of sensitivity for migrants to pull economic factors in the destination provinces. Using data from TUIK and applying method is based on Atkinson regional inequality index. It is shown that the level of sensitivity for immigrants to public service in the destination provinces is the highest. Therefore, it can be explained that this result is a statistical evidence for the level of charity economics in Turkey.

Key words: Development economics, social politics, demography of economics, human geography, statistics.

Jel Classification:  O150, I300, L380, J100, C430.

1. GİRİŞ

Son günlerde sıkça duymaya başladığımız “Sadaka Ekonomisi” nin güncelliği, bilimsel bir formatta konunun ele alınması ihtiyacını doğurmaktadır. Ancak bugüne kadar “Sadaka Ekonomisi” nin ülkemizde varlığı ya da yokluğu konusunda herhangi bir sayısal uygulama içerikli çalışma yapılmamıştır. Elbette bunda, söz konusu kavramın yeni gündeme gelmiş olmasının etkisi vardır. Ancak son derece öznel bir kavramı nesnel formda istatistiksel uygulama formatına getirerek sınamaya gidebilmek, kavramın yapısından da dolayı oldukça güçtür.

Konuyu salt işsizlik ve belediye yardımları ekseninden çıkartarak, istatistiksel kanıt sunmada belki de en verimli göstergeler göç verisinden elde edilmektedir. Tanım gereği rasyonel insanın göç ederken varış yerlerindeki iktisadi olanaklarla doğru orantılı göç etmesi gerekir. Bu çerçevede üretim sürecinde yer almayı hedefleyen göçmen de doğal olarak göç ederken varış yerlerindeki üretim hacimleriyle doğru orantılı olarak gidişlerini gerçekleştirecektir. Eğer son günlerde güncellik kazanan “Sadaka Ekonomisi” varsa, göç edeceklerin varış yerlerindeki üretim hacimlerine duyarsız davranarak göç etmeleri söz konusu olacaktır. Ayrıca varış yerlerindeki devlet hizmetleri de, göçmenler için en duyarlı olunan üretimi oluşturacaktır. Bu doğrultuda çalışmada, 1995–2000 döneminde yaşanan iç göç hareketlerinde işteki durumlarına göre göçmenlerin varış yerlerindeki sektörel üretim, sektörler toplamı ve GSYİH toplamı ile devlet hizmetlerine duyarlılık düzeyleri mukayeseli olarak incelenmiştir.

Uygulama kapsamında kullanılan veriler, Türkiye İstatistik Kurumu’ ndan elde edilmiştir. Hesaplaması yapılan 9 GSYİH bileşeni, sektörler toplamı ve GSYİH toplamları, 2000 yılı verileridir. Bilindiği gibi 2000 yılından önce idari bölünüşte 81 ilden oluşan ayırım söz konusu değildi. Dolayısıyla 1995–2000 arası dönem için iller bazında bir ortalama hesaplamak mümkün değildir. Bu sebeple göçmenlerin potansiyel refah düzeylerini hesaplamak için kullanılan il verileri 2000 yılını içermektedir. İllerin işteki duruma göre göç alış miktarları ise 2000 yılı nüfus sayımına göre 1995–2000 arasındaki dönem için gerçekleşmeleri içermektedir.

2. YÖNTEM: BÖLGESEL EŞİTSİZLİĞE DAYALI ATKİNSON ENDEKSİ

Bölgesel eşitsizlik ölçümlerinde pek çok eşitsizlik endeksinden yararlanılmaktadır. Gini katsayısı en bilinen ve yaygın olan eşitsizlik ölçüsü konumundadır (Ravallion, 2001, 6; Fedorov, 2002, 447; Moran 2003, 353). Eşitsizlik ölçümünde en eski endeks olan Gini katsayısı ilk kez 1912’de kullanılmıştır (Sen, 1973). Ancak, Gini endeksi gibi ortalama ya da diğer ölçülerden sapmaya dayanan Dahl’ın endeksi, Nagel’in endeksi veya entropi - bilgi teorisine dayanan değişim katsayısı “coefficient of variation”, logaritmik varyans “logarithmic variance”, Theil endeksi veya normatif sosyal fayda modellerine dayanan Atkinson endeksi gibi çok sayıda ölçü de mevcuttur (Chakravorty, 1996). Bu endeksler pek çok farklı konu ve disiplin için kullanılmaktadır (Uygulama disiplinleri için bkz. Çiftçi, 2008).

Endekslerin gösterge kabiliyetleri konusunda da tartışmalar mevcut olup bu çerçevede istatistiksel testler yapılmıştır. Örneğin Harvey (2005) Gini katsayısı ile Atkinson endeksi arasında yüksek ilişkinin olduğunu savunurken karşı tez olarak Garcia ve Molina (2001, 2418), en iyi göstergenin Atkinson endeksi olduğunu savunmaktadır. Salas (1997)’a göre de, standart fayda içerikli eşitsizlik endekslerinden birisi olan Atkinson endeksinin performansı son derece tatminkârdır.

Atkinson endeksini başta Gini endeksi olmak üzere diğer eşitsizlik endekslerinden ayıran özellikleri şu şekilde ifade etmek mümkündür: İlk olarak eşitsizlik ölçümü için etik uygulamaların modern versiyonuna 1970’te Antony B. Atkinson tarafından geliştirilen bu endeks öncülük etmektedir (Pedersen, 2004, 34). İkinci olarak Atkinson endeks değeri, aynı fayda seviyesinin eşit dağılım durumuna göre oluşan mevcut sosyal fayda kaybıyla bütünleştirildiğinde çok duyarlı bir yoksulluk endeksi özelliğindedir.

Atkinson çalışmasında orijinal sosyal refah endeksi

                                         [1]

ile formüle edilmektedir (Atkinson, 1970, 257). Buna göre y geliri,  ortalama geliri,  ise farklı gelir seviyelerinde gelir transferine duyarlılık düzeyini ifade etmektedir.

Bölgeler arası eşitsizlik için Atkinson endeksi ise;

             [2]

ile formüle edilmektedir. Buna göre “” endeksi, “” i ilindeki GSYİH bileşenini, “” Türkiye’deki il başına düşen ortalama GSYİH bileşenini tanımlamaktadır. “” i iline gelen göçmen sayısını ve “” il başına düşen ortalama gelen göçmen sayısını tanımlamaktadır. “”  ise duyarlılık parametresidir.

Araştırmacılar  duyarlılık parametresine verecekleri değerde özgürdürler ve genel de hesaplama kolaylığı ve yüksek duyarlılığın olduğu gerekçesiyle 2 değerini vermektedirler (Öztürk, 2005, 99). Bu parametre zenginden çok zengin olmayana, fakirden çok fakir olmayana göre yeniden dağılımına mukayeseli duyarlılığı yansıtır. Daha yüksek  değeri, gelir dağılımı transferinin daha düşük olan arka kısmındakilerin duyarlılığının “orta-düşük gelirliler” daha yüksek hissedilmesini sağlar (Spatz, 2006, 109). Arka kısımda kalan fakirlerdeki yeniden dağıtım, zenginlere göre ölçeksel bazda daha düşük olacaktır. Bunu standartlaştırır. Ayrıca endeksle sosyal refah “fayda” düzeyine ulaşılmaktadır. Bölgelerarası eşitsizlikten kaynaklanan sosyal refah “fayda” kaybını rahat şekilde tespit etmek mümkün olmaktadır. Hesaplanan Atkinson değeri bölgelerarasındaki eşit olmayan dağılımdan kaynaklanan sosyal refah “fayda” kaybını tanımlamaktadır. Buna göre örneğin Atkinson endeks değeri 0.15 ise, bölgelerarası eşit dağılım durumunda aynı sosyal faydanın [100*(1-Atkinson)] %85’inden aynı düzeyde sağlanacağı anlamını taşımaktadır (Redigor et al. 2003, 963). Dolayısıyla Atkinson endeksi, diğer endekslerin aksine bilim adamları için net şekilde elde edilen sosyal fayda düzeyini ve bölgelerarası eşitsizlikten kaynaklanan sosyal fayda “refah” kaybını hesaplama imkânını da vermektedir.

Bu çalışmada yapılan uygulamalarda, illerin aldıkları göçlerin, sahip oldukları üretim hacmiyle ne derecede uyumlu olduğu test edilmiştir. Rasyonel birey, fayda maksimizasyonundan hareket edeceği için illerin aldıkları göçlerin de sahip oldukları üretim hacimleriyle aynı orantıda olması beklenir. Çünkü illerin sahip oldukları üretim olanakları, göçmenler için potansiyel refah sağlayıcı unsur konumundadır. Dolayısıyla il nüfusları için cari refah olanağı, göçmenler için potansiyel refah olanağına dönüşecektir. Bu çerçevede göçmenlerin varış yerlerindeki iktisadi olanaklara potansiyel refah düzeylerinin tespiti için, refah fonksiyonunu oluşturan Atkinson endekslerinden yararlanılması yerinde olacaktır. Göçmenler için potansiyel refah düzeyi aynı zamanda rasyonel insan yaklaşımından hareket edildiğinde, göçmenlerin refah sağlayıcı unsurlara ne ölçüde duyarlı göç ettiklerini de tanımlamaktadır. Dolayısıyla Atkinson endeksi, aynı zamanda bir duyarlılık ölçüsü özelliğini de bünyesinde taşımaktadır.

3. BULGULAR

Yapılan uygulamalarda, her bir GSYİH bileşeni ve sektörler toplamı-genel toplam için üçer farklı katsayı hesaplanmıştır. Bu katsayılar sırasıyla Atkinson endeksi, Atkinson göçmenlerin potansiyel refah düzeyi (veya iktisadi olanağa duyarlılık düzeyi) ve potansiyel refah kaybından oluşmaktadır.

Uygulama kapsamında ilk olarak ülkemizde emekçi kesimi tanımlayan “ücretli, maaşlı ve yevmiyeli” statüdeki göçmenlerin, göç ettikleri illerdeki “varış yeri” sektörel üretim düzeyleriyle doğru orantıda göç edip-etmedikleri sınanmıştır. Elde edilen bulgular ise tablo 1’ de sunulmuştur.

Tablo 1 Ücretli, Maaşlı veya Yevmiyeli Statüdeki Göçmenlerin Varış Yerlerindeki GSYİH Bileşenlerine Duyarlılıkları
Önem Sırası	Üretim Bileşenleri	ATKINSON Endeksi	Potansiyel Refah Düzeyi %	Potansiyel Refah Kaybı %
1	Devlet Hizmetleri	0.490	51.0	49.0
2	Konut Sahipliği	0.515	48.5	51.5
3	GSYİH	0.552	44.8	55.2
4	Tarım	0.554	44.6	55.4
5	Sektörler Toplamı	0.562	43.8	56.2
6	Ulaştırma	0.581	41.9	58.1
7	İnşaat	0.585	41.5	58.5
8	Mali Sektör	0.784	21.6	78.4
9	Ticaret	0.800	20.0	80.0
10	Sanayi	0.819	18.1	81.9
11	Serbest Meslek Kazancı	0.870	13.0	87.0

Elde edilen bulgular, emekçi göçmenlerin göç edişlerinde en çok varış yerlerindeki devlet hizmetleri hacmine duyarlı oldukları sonucunu desteklemektedir. Varış yerlerindeki devlet hizmetlerinden emekçi göçmenlerin sağladığı potansiyel refah düzeyi % 51’ e ulaşmaktadır. Hâlbuki bu düzey, tarım-dışı reel ekonomik üretimin motoru konumundaki sanayi üretimi için sadece % 18 düzeyindedir. Yine sanayi dışında ticaret ve mali sektör üretiminde bu oran %20’ler düzeyinde kalmaktadır. Hatta küçük esnaf ve zanaatkâr faaliyetlerini içerisinde barındıran serbest meslek kazançları açısından bu düzey %13’ e kadar gerilemektedir. Konut sahipliği gibi kira ve alım-satım-değerleme faaliyetleriyle şekillenen büyük ölçüde reel ekonomi dışındaki bir alanda neredeyse %50 düzeyine yaklaşmaktadır. Özetle ülkemizde emekçi kesimi tanımlayan “ücretli, maaşlı ve yevmiyeli” statüdeki göçmenlerin göç kararlarında üretim sürecine dâhil olmak yerine “devlet hizmetlerine” duyarlılaştıkları sonucuyla karşılaşılmaktadır.

Uygulama kapsamında ikinci olarak ülkemizde görece yüksek gelire sahip sermaye kesimini tanımlayan “işveren” statüsündeki göçmenlerin, göç ettikleri illerdeki “varış yeri” sektörel üretim düzeyleriyle doğru orantıda göç edip-etmedikleri sınanmıştır. Elde edilen bulgular ise tablo 2’ de sunulmuştur.

Tablo 2 İşveren Göçmenlerin Varış Yerlerindeki GSYİH Bileşenlerine Duyarlılıkları
Önem Sırası	Üretim Bileşenleri	ATKINSON Endeksi	Potansiyel Refah Düzeyi %	Potansiyel Refah Kaybı %
1	Konut Sahipliği	0.540	46.0	54.0
2	İnşaat	0.556	44.4	55.6
3	Sektörler Toplamı	0.565	43.5	56.5
4	GSYİH	0.567	43.3	56.7
5	Devlet Hizmetleri	0.604	39.6	60.4
6	Ulaştırma	0.605	39.5	60.5
7	Tarım	0.623	37.7	62.3
8	Ticaret	0.630	37.0	63.0
9	Sanayi	0.706	29.4	70.6
10	Serbest Meslek Kazancı	0.762	23.8	76.2
11	Mali Sektör	0.797	20.3	79.7

Elde edilen bulgular, işveren kesiminin göç edişlerinde emekçi kesimin göç edişlerine göre varış yerlerindeki sektörel üretim düzeylerine daha duyarlı oldukları sonucunu desteklemektedir. Ancak bu duyarlılık, sanayi ve ticaret gibi reel ekonomi kalemlerinden ziyade rant temelli konut sahipliği ya da inşaat gibi sektörler için yoğunlaşmaktadır. Hatta reel ekonomik üretim sektörlerine duyarlılık düzeyleri, devlet hizmetlerine duyarlılık düzeylerinin bile altındadır. Dolayısıyla göç edişlerinde, sermaye kesiminin daha çok reel ekonomik üretim alanlarından ziyade, spekülatif alanlardaki faaliyetlere odaklandığını savunmak mümkündür.

Uygulama kapsamında üçüncü olarak ülkemizde küçük esnaf-zanaatkar-küçük toprak sahibi çiftçi kesimi tanımlayan “kendi hesabına çalışan” statüsündeki göçmenlerin, göç ettikleri illerdeki “varış yeri” sektörel üretim düzeyleriyle doğru orantıda göç edip-etmedikleri sınanmıştır. Elde edilen bulgular ise tablo 3’ te sunulmuştur.

Tablo 3 Kendi Hesabına Çalışan Göçmenlerin Varış Yerlerindeki GSYİH Bileşenlerine Duyarlılıkları
Önem Sırası	Üretim Bileşenleri	ATKINSON Endeksi	Potansiyel Refah Düzeyi %	Potansiyel Refah Kaybı %
1	Tarım	0.436	56.4	43.6
2	Devlet Hizmetleri	0.439	56.1	43.9
3	Konut Sahipliği	0.441	55.9	44.1
4	Sektörler Toplamı	0.462	53.8	46.2
5	GSYİH	0.466	53.4	46.6
6	Ulaştırma	0.482	51.8	48.2
7	İnşaat	0.493	50.7	49.3
8	Ticaret	0.616	38.4	61.6
9	Mali Sektör	0.749	25.1	74.9
10	Serbest Meslek Kazancı	0.751	24.9	75.1
11	Sanayi	0.754	24.6	75.4

Elde edilen bulgular, küçük iş sahibi göçmenlerin göç edişlerinde en çok varış yerlerindeki tarımsal üretim ve devlet hizmetleri hacimlerine duyarlı oldukları sonucunu desteklemektedir. Varış yerlerindeki tarımsal üretim ve devlet hizmetlerinden küçük iş sahibi göçmenlerin sağladığı potansiyel refah düzeyi % 56’ ya ulaşmaktadır. Ulaştırma, inşaat, sektörler toplamı, GSYİH, konut sahipliği gibi üretim hacimlerinde de %50’nin üzerinde potansiyel sosyal refahın elde edildiği görülmektedir. Ancak ticaret ve sanayi gibi temel tarım-dışı reel üretime ve tarım dışı alanda faaliyet gösteren küçük iş sahiplerinin önemli bölümünün faaliyet alanı olan serbest meslek kazançlarında bu oranın %20’lere kadar gerilemesi, oldukça aykırı bir durum olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu bulgular, tıpkı emekçi göçmenlerin üretim sürecinden kopmalarında olduğu gibi küçük iş sahiplerinde de aynı doğrultuda bir yapının mevcut olduğunu desteklemektedir. “Devlet hizmetleri”ne duyarlılığın tarım üretimine duyarlılıkla neredeyse aynı düzeyde olması da, kendi hesabına çalışan küçük sahibi konumundaki göçmenlerin sadaka ekonomisinden etkilendiklerine işaret etmektedir.

Uygulama kapsamında son olarak ülkemizde daha çok kırsal kesimde tarımsal üretim sürecinde yer alan ve aile topraklarında ücretsiz çalışan kesimi tanımlayan “ücretsiz aile efradı” statüsündeki göçmenlerin, göç ettikleri illerdeki “varış yeri” sektörel üretim düzeyleriyle doğru orantıda göç edip-etmedikleri sınanmıştır. Elde edilen bulgular ise tablo 4’ te sunulmuştur.

Tablo 4 Ücretsiz Aile İşçisi Göçmenlerin Varış Yerlerindeki GSYİH Bileşenlerine Duyarlılıkları
Önem Sırası	Üretim Bileşenleri	ATKINSON Endeksi	Potansiyel Refah Düzeyi %	Potansiyel Refah Kaybı %
1	Tarım	0.390	61.0	39.0
2	Devlet Hizmetleri	0.418	58.2	41.8
3	Konut Sahipliği	0.456	54.4	45.6
4	Sektörler Toplamı	0.483	51.7	48.3
5	GSYİH	0.486	51.4	48.6
6	Ulaştırma	0.498	50.2	49.8
7	İnşaat	0.528	47.2	52.8
8	Ticaret	0.664	33.6	66.4
9	Mali Sektör	0.763	23.7	76.3
10	Serbest Meslek Kazancı	0.786	21.4	78.6
11	Sanayi	0.796	20.4	79.6

Elde edilen bulgular, ücretsiz aile işçisi statüsündeki göçmenlerin göç edişlerinde en çok varış yerlerindeki tarımsal üretim ve devlet hizmetleri hacimlerine duyarlı oldukları sonucunu desteklemektedir. Bu kitle daha çok kendi başına bağımsız olarak hareket etmeyen, aileleriyle göç eden kesimi oluşturmaktadır. Dolayısıyla elde edilen bulgular da “kendi hesabına çalışanlar” için elde edilen bulgularla büyük bir paralellik içerisinde gerçekleşmektedir.

4. TARTIŞMA VE SONUÇ

Son zamanlarda sıkça duymaya alıştığımız “sadaka ekonomisi” olgusunun varlığını sınamak, oldukça güçtür. Ancak eldeki son göç verileri, Atkinson bölgesel eşitsizlik yaklaşımıyla ele alındığında bu konuyla ilgili bazı tanımlamalar yapabilmeyi mümkün kılmaktadır.

Elde edilen bulgular ilk bakışta, göçte “rasyonel insan” yaklaşımıyla hareket edilmediğini desteklemektedir. Ancak bu hükme varmadan önce “rasyonel insan”ın ne olduğu sorusunu yanıtlamak, durumun pek de ilk bakışta görüldüğü gibi olmadığını belirginleştirebilir. Son tahlilde “rasyonel insan” çalışmaya hevesli olan, üretim sürecinde ulvi sebeplerle bulunmak isteyen ya da kendini daha iyi hissetmek için çalışan insan demek değildir. Tam tersine çalışmak, boş vakitte elde edilecek faydadan vazgeçme sebebiyle maliyet konumundadır. Gelir ise bu maliyetin bedelidir. Bir bakıma Marksist jargonla esaretin bedeli olarak da tanımlanabilir.

Eğer devlet hizmetlerinden sağlanan fayda, üretim sürecinde olmak suretiyle elde edilecek gelirin sağlayacağı faydadan fazlaysa, insanların göç ederken üretim alanları yerine devlet yardımlarının fazla olduğu yerlere yönelmeleri iktisat teorisi açısından son derece rasyonel bir davranış olacaktır. Diğer bir deyişle “sadaka ekonomisi”nin sağladığı refah düzeyi “üretim ekonomisinde” çalışarak elde edilen refah düzeyinden fazlaysa insanlar devlet hizmetlerinin yoğun olduğu yerlerde yaşamayı tercih edeceklerdir. Ancak bu noktada ikinci bir olasılık daha vardır.

Şayet üretim sürecinde emekçi istediği halde emeğini arz edemiyorsa gelir elde edemeyecektir. Aynı şekilde küçük iş sahibi de sahip olduğu küçük birikimini kısa sürede tüketeceğinden, daha uzun zaman da alsa emekçinin gelir elde edememe durumuna düşecektir. Bu durumdaysa negatif tasarruf, yani borçlanmayla belki bir süre daha emekçi ve küçük iş sahibi yaşamlarını sürdürebileceklerdir. Fakat bunun da elbette bir sınırı olacak ve sınır aşıldığında yok olma tehlikesiyle karşı karşıya kalacaklardır.

Eğer üretim alanlarında iş bulma imkânı çok sınırlıysa “rasyonel birey üretim alanına göç ederse mi, yoksa devlet hizmetlerinin fazla olduğu yerlere göç ederse mi daha rasyonel davranmış olur?” sorusunu soralım. Kuramsal olarak “rasyonel birey”in üretmeyen, kamu yardımlarıyla yaşamını idame ettiren petrol zengini ülkelerdeki ya da uluslar arası yardımlarla ayakta durmaya çalışan diğer üçüncü dünya ülkelerindeki gibi bir ülkede yaşıyor olması durumunda, göç ederken kamu hizmetlerine daha duyarlı bir göç dağılımı sergilenmesinin gerekeceği açıktır. Bu durum, aynı zamanda emekçinin ve küçük iş sahiplerinin üretimle yabancılaşması için de bir gösterge özelliği taşımaktadır. Neticede hiçbir şey elde edememektense az şey elde ederek kanaat etmeyi tercih etmek, emeğini arz etme ümidinin kalmadığı anlamına da gelecektir. Elde edilen bulgular, günümüzden sekiz yıl öncesinde bile emekçi göçmenlerin üretimden çok devlet hizmetlerine duyarlı göç ettiklerini göstermektedir. Günümüz için resmi istatistiklerin 2010’dan sonra verilecek olması sebebiyle ne ölçüde değiştiğini ya da değişmediğini tespit etmek mümkün değildir. Ancak yaşanan gelişmeler, tekrar ücretli kesimin ve küçük sahiplerinin göç ederlerken varış yerlerindeki üretim düzeylerine daha duyarlı davranacaklarını desteklememektedir.

Günümüzde artık ileri teknoloji kullanılan sanayi üretimi içerisinde geleneksel düşük ve orta vasıflı mavi yakalıların istihdam edilmeleri son derece güçleşmiştir. Diğer taraftan geleneksel mavi yakalılara bilişim – medya -finans sektörü gibi alanlarda çalışan beyaz yakalıların vasıflarının kazandırılması da çok güçtür. Kaldı ki beyaz yakalılar arasında da rekabet, buna paralel olarak da işsizlik şiddetini her geçen gün arttırmaktadır. Bu konjonktür, tıpkı 1950’lerde Lewis’in kır ve kent için yaptığı ikili ekonomi tanımında olduğu gibi yeni bir ikili ekonomik yapının hızla oluşmakta olduğunun işaretlerini vermektedir. Yarım asır öncesinden farklı olarak bu ikili ekonomi arasında emeğin geçişkenliği, vasıfsal uyum kabiliyetinin büyük ölçüde ortadan kalkmış olması sebebiyle bu defa mevcut değildir. Somutlaştırmak gerekirse, yarım asır önce traktörün tarlayı sürmesiyle işsiz kalan Ahmet büyük şehirde tarım-dışı üretim süreci içerisinde triko işçisi ya da torna kalfası ya da boya fabrikasında işçi olabiliyorken; günümüzde endüstri meslek lisesi mezunu otomobil kaportacısı Ahmet bile robot teknolojisinden yoğun olarak yararlanılan bir otomobil fabrikasında üretim sürecine dahil olmada zorlanmaktadır. Dolayısıyla geçişkenlikte yaşanan bu sorun, geniş işsiz kitlelerin varlığını da kaçınılmaz kılmaktadır. Bu sorun ise devlet yardımlarının, üretim süreciyle yabancılaştırılan geniş kitlelerin yaşamlarını asgari sınırlarda sürdürebilmeleri için hayati öneme erişmesine yol açmaktadır. Kısacası “sadaka ekonomisi”, adı ister bilişim isterse bilgi ekonomisi olsun yeni üretim tarzının doğal bir çıktısı ve türevi olarak yaygınlaşmasını zorunlu kılmaktadır. Ancak sosyal güvenlik sisteminde yapılan yeni düzenlemeler, “sadaka ekonomisi”nin devletçe sürdürülebilirliğinin sınırda olduğuna da işaret etmektedir. O halde, özellikle önümüzdeki 30–40 yıllık süreçte kademeli olarak iş piyasasından çekilecek olan günümüzün sektörel geçişkenliği zayıf işgücü kesimi için, yeni ekonomik düzenin emek yoğun üretim alanlarını oluşturmak suretiyle bu neslin katma değeri düşük de olsa üreterek asgari standartlarda yaşamını idame ettirmesini sağlayacak yeni açılımlar geliştirilmesine ihtiyaç vardır. Aksi durumda önümüzdeki yıllar, çeşitli sosyal patlamalara gebedir. Sosyal patlamaları, sosyal çözülme ve sınıfsal ayrışmaları azaltabilecek düzeyde “sadaka ekonomisi”nin sürdürülebilirliği yoktur.

 

 

 

KAYNAKLAR

Atkinson, A. B. (1970), “On the Measurement of Inequality”, Journal of Economic Theory, 2: 244–263.

Chakravarty, S. (1996), “A Measurement of Spatial Disparity: The Case of Income Inequality”, Urban Studies, 33 (9): 1671–1686.

Çiftçi M. (2008), “Ülkeler arası küresel eşitsizlikte uzun dönemli bozulma (1950–1998)”. Journal of International Social Research: 1 (5):156-79.

Fedorov, L. (2002), “Regional Inequality and Regional Polarization in Russia, 1990–99”, World Development, 30 (3): 443–456.

García, I. ve Molina, J. A. (2001), “The Effects of Region on the Welfare and Monetary Income of Spanish Families”, Urban Studies, 38 (13): 2415-2424.

Harvey, J. (2005), “A note on the ‘natural rate of subjective inequality’hypothesis and the approximate relationship between the Gini coefficient and the Atkinson index”, Journal of Public Economics, 89: 1021–1025.

Moran, T. P. (2003), “On the Theoretical and Methodological Context of Cross-National Inequality Data”, International Sociology, 18 (2): 351-378.

Pedersen, A. W. (2004), “Measurement Inequality as Relative Deprivation: A Sociological Approach to Inequality”, Acta Sociologica, 47: 31-49.

Ravallion, M. (2001), Growth, Inequality and Poverty: Looking Beyond the Averages, World Bank Policy Research Working Paper. 2558, Washington, DC.

Regidor, E.; Calle, M. E.; Navarro, P. ve Dominguez, V. (2003), “Trends in the Association between Average Income, Poverty and Income Inequality and Life Expectancy in Spain”, Social Science & Medicine, 56: 961–971.

Salas, R. (1997), “Welfare-consistent inequality indices in changing populations: The marginal population replication axiom A note”, Journal of Public Economics, 67: 145–150.

Sen, A. K. (1973), On Economic Inequality, Oxford University Press, Oxford, etc.

Spatz, J. (2006), Poverty and Inequality in the Era of Structural Reforms: The Case of Bolivia, Springer Verlag, Berlin.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

EKLER

Tablo 5 Uygulamada Kullanılan GSYİH ve Bileşenleri (Milyar TL, 2000 yılı)
İller	Tarım	Sanayi	İnşaat	Ticaret	Ulaştırma ve hab.	Mali kur.	Konut sahipliği	Serbest meslek ve hizm.	Sektörler toplamı	Devlet hizm.	GSYİH (Alıcı fiy.)
Adana	526,135	1,154,440	98,810	868,179	403,301	77,646	81,175	64,861	3,214,065	136,592	3,565,131
Adıyaman	152,213	117,246	13,220	66,942	48,871	3,571	41,569	2,504	444,082	35,178	491,854
Afyon	237,327	119,408	52,842	130,579	147,939	11,914	63,300	9,735	762,417	46,931	829,715
Ağrı	92,463	7,051	11,114	18,336	17,389	1,693	9,739	878	157,615	21,959	183,939
Aksaray	123,062	10,255	18,332	58,438	72,835	5,618	17,377	1,048	302,595	22,456	326,064
Amasya	142,991	28,994	22,871	59,574	87,321	3,010	23,421	5,713	373,114	35,697	419,322
Ankara	387,415	1,541,896	1,035,520	2,559,281	1,581,580	161,508	527,466	294,033	8,001,260	495,819	9,545,749
Antalya	560,783	245,390	211,602	1,114,593	470,734	34,220	112,138	69,963	2,790,495	107,187	2,938,699
Ardahan	30,027	2,190	1,490	5,510	5,787	2,450	3,559	342	49,451	10,924	60,423
Artvin	57,951	61,773	12,343	58,024	77,302	3,710	8,260	2,360	279,493	18,154	299,303
Aydın	537,961	162,565	93,400	579,486	162,288	24,275	125,988	48,632	1,716,058	60,840	1,807,663
Balıkesir	481,993	349,075	85,203	233,875	298,816	25,910	159,711	26,346	1,645,154	88,275	1,789,308
Bartın	30,029	17,739	8,334	14,450	29,704	4,168	11,188	1,501	113,837	6,618	122,244
Batman	99,462	126,850	14,769	31,861	40,067	3,460	20,173	546	334,415	27,130	366,415
Bayburt	14,448	2,573	3,809	10,252	14,998	1,653	4,816	251	51,478	6,762	58,263
Bilecik	78,023	294,883	23,374	24,819	55,198	3,375	11,798	3,393	493,646	54,116	573,390
Bingöl	39,836	26,084	6,126	6,336	10,270	1,092	6,610	604	96,366	18,184	115,375
Bitlis	58,935	10,824	4,253	13,135	17,442	2,038	10,540	959	117,163	20,150	139,942
Bolu	263,448	193,644	40,769	116,433	131,897	6,893	29,024	10,041	787,792	26,188	859,666
Burdur	115,819	33,431	13,123	88,840	106,806	4,514	21,787	5,621	386,917	20,385	415,958
Bursa	487,006	2,112,623	208,285	832,593	606,289	79,149	154,120	90,840	4,535,537	118,703	5,015,684
Çanakkale	239,840	286,666	43,319	173,091	155,015	8,818	39,545	15,343	957,723	42,295	1,017,588
Çankırı	73,107	18,210	11,119	57,924	40,644	2,523	14,477	2,681	219,384	17,971	242,531
Çorum	188,710	93,818	42,114	304,233	130,104	10,320	50,885	11,222	824,594	36,160	871,556
Denizli	328,460	386,932	101,597	548,545	218,935	31,093	76,269	32,559	1,695,743	54,524	1,817,721
Diyarbakır	319,260	248,175	65,982	232,215	121,908	8,893	48,226	10,883	1,049,102	133,560	1,196,370
Düzce	93,619	105,733	4,415	51,359	27,488	3,304	23,517	4,105	311,451	14,660	345,581
Edirne	270,915	126,939	29,686	136,022	110,836	27,886	29,954	11,996	699,945	37,902	756,830
Elazığ	107,149	181,218	49,690	89,013	70,474	6,779	44,921	6,394	549,562	68,341	630,710
Erzincan	75,774	27,079	5,528	37,538	35,953	3,352	9,774	1,709	194,487	26,377	224,245
Erzurum	132,463	56,412	38,145	145,545	63,734	9,058	28,333	8,023	476,823	87,559	577,505
Eskişehir	155,561	401,240	62,687	406,602	183,595	17,356	54,607	21,761	1,299,964	81,455	1,424,621
Gaziantep	215,656	402,287	98,051	542,562	175,481	30,530	161,559	31,083	1,631,142	60,421	1,741,987
Giresun	116,554	70,102	36,385	68,943	104,247	11,741	31,492	5,691	432,940	29,763	475,173
Gümüşhane	42,527	1,987	8,112	12,931	42,354	2,327	7,004	572	115,596	11,546	128,170
Hakkari	30,300	5,363	6,338	3,620	4,521	754	5,823	245	56,476	17,969	74,703
Hatay	464,209	276,656	47,709	527,069	267,484	12,402	132,052	32,261	1,747,878	69,609	1,888,771
Iğdır	37,105	3,038	9,284	6,789	15,139	2,711	6,896	490	79,446	11,610	91,271
Isparta	167,250	108,044	32,297	95,246	70,077	7,738	26,467	8,832	511,428	40,875	570,308
İstanbul	118,558	9,846,047	1,126,131	7,308,211	3,398,459	1,634,110	1,186,859	1,060,311	24,153,287	677,415	26,278,326
İzmir	673,327	2,662,482	337,744	2,065,466	1,193,303	218,257	431,141	235,484	7,687,443	302,780	9,016,134
K.Maraş	243,214	280,814	95,574	189,973	112,106	8,124	89,018	8,306	1,021,807	50,116	1,090,924
Karabük	31,912	531,532	18,264	111,082	29,387	9,797	23,714	9,011	760,998	8,008	780,561
Karaman	203,413	53,734	18,829	29,970	43,138	3,742	14,752	5,191	369,855	16,620	397,655
Kars	61,205	13,745	9,844	39,035	22,085	2,536	12,112	891	159,934	24,362	186,356
Kastamonu	154,146	68,676	30,494	50,326	123,402	4,916	22,378	4,447	456,021	37,271	508,543
Kayseri	148,407	266,460	145,524	374,011	171,247	15,071	56,585	23,521	1,193,255	102,769	1,373,965
Kırıkkale	58,707	345,957	23,456	35,061	40,901	6,568	23,682	26,846	555,913	14,680	619,138
Kırklareli	97,328	526,832	30,892	89,365	77,347	8,345	31,306	8,627	865,016	26,417	921,207
Kırşehir	76,149	35,545	14,119	40,434	61,711	3,754	21,609	3,249	252,912	17,973	276,285
Kilis	53,036	21,799	4,476	83,596	8,208	1,692	10,781	5,080	187,224	10,038	199,925
Kocaeli	122,468	2,658,623	171,940	507,579	438,967	71,256	131,398	36,680	4,083,521	153,192	5,223,778
Konya	586,198	503,289	209,871	470,466	486,011	30,279	132,370	34,416	2,432,871	118,312	2,639,553
Kütahya	132,596	397,603	41,100	66,509	133,839	9,507	29,302	7,168	810,015	38,121	863,686
Malatya	168,231	245,113	42,959	231,894	98,738	9,360	57,166	10,484	859,730	57,110	942,046
Manisa	832,470	1,190,004	77,512	611,035	223,572	25,742	160,543	48,093	3,153,385	67,406	3,273,149
Mardin	130,679	37,499	13,874	89,903	149,909	3,346	29,363	3,037	456,015	40,497	499,901
Mersin	643,480	727,144	87,554	633,671	412,699	25,334	158,141	70,230	2,751,763	101,465	3,079,797
Muğla	350,715	537,963	84,310	562,373	177,287	22,398	54,110	21,570	1,796,862	46,922	1,896,362
Muş	86,671	8,667	8,386	6,598	12,987	1,407	10,043	403	134,372	23,278	160,654
Nevşehir	161,551	69,323	23,248	110,065	111,423	7,249	19,144	5,071	501,113	21,011	531,770
Niğde	184,112	63,389	30,090	53,724	73,668	5,029	23,675	1,608	431,418	23,803	466,999
Ordu	224,033	131,014	46,378	124,250	129,488	6,025	34,806	12,031	704,139	43,439	765,811
Osmaniye	96,156	36,646	19,389	112,360	19,917	8,719	38,283	19,412	343,648	31,192	382,143
Rize	78,245	77,576	21,281	93,865	118,775	5,818	27,583	4,025	423,273	22,558	469,198
Sakarya	269,214	349,484	63,580	305,380	151,873	11,148	72,176	23,140	1,238,284	55,104	1,343,891
Samsun	390,435	315,196	90,687	529,438	169,280	21,408	57,464	33,553	1,592,578	92,262	1,726,504
Siirt	48,067	69,087	7,324	9,755	24,517	1,267	15,025	174	174,611	25,746	202,072
Sinop	65,641	15,059	11,872	42,134	57,167	2,868	15,595	4,629	212,556	19,553	234,318
Sivas	112,707	176,918	46,904	149,367	104,823	8,374	53,531	7,197	652,260	60,597	737,199
Şanlıurfa	664,248	143,621	49,083	75,977	138,708	8,201	64,208	8,471	1,148,352	55,514	1,250,401
Şırnak	39,481	3,681	3,552	1,768	42,940	2,758	4,565	130	96,867	22,187	119,085
Tekirdağ	193,433	735,126	108,005	173,569	152,469	17,964	60,921	17,963	1,452,863	44,997	1,574,939
Tokat	226,514	250,921	25,615	64,489	105,751	5,965	52,828	10,064	739,717	39,868	809,183
Trabzon	147,953	179,109	59,856	232,757	158,920	19,115	39,187	16,511	840,685	67,127	927,767
Tunceli	24,270	1,708	3,677	5,934	5,862	1,510	3,111	324	45,070	14,229	60,015
Uşak	105,724	50,672	22,021	103,034	54,119	6,960	20,357	9,062	366,905	21,369	399,655
Van	101,727	40,688	19,221	67,288	86,896	4,291	38,390	4,447	361,374	67,307	442,405
Yalova	31,344	283,183	24,887	164,320	35,338	7,541	12,322	20,613	572,508	16,096	622,555
Yozgat	174,506	75,712	24,423	60,685	93,304	7,110	29,663	6,123	464,690	32,630	506,025
Zonguldak	73,735	291,424	25,260	200,042	179,708	23,711	44,180	14,011	843,113	33,189	989,486
Kaynak: TÜİK

 

Tablo 6 İşteki Duruma Göre İllerin Diğer İllerden Aldıkları Göçmen Sayısı
İl	Ücretli, maaşlı veya yevmiyeli	İşveren	Kendi hesabına	Ücretsiz aile işçisi	Bilinmeyen
Adana	28 895	546	2 679	4 964	4
Adıyaman	7 415	76	531	1 120	2
Afyon	10 943	172	1 385	2 800	0
Ağrı	14 042	53	527	1 256	2
Aksaray	6 467	105	778	1 442	0
Amasya	13 667	97	786	1 193	2
Ankara	137 292	2 648	6 564	7 768	47
Antalya	62 490	2 366	8 872	12 647	6
Ardahan	4 403	28	457	856	0
Artvin	5 536	68	878	1 154	4
Aydın	28 483	754	3 612	6 199	1
Balıkesir	26 295	645	4 536	3 834	26
Bartın	3 923	61	518	1 046	0
Batman	7 965	64	398	811	0
Bayburt	2 191	34	291	751	0
Bilecik	12 432	109	621	830	0
Bingöl	7 155	27	454	1 003	0
Bitlis	7 568	50	567	1 124	0
Bolu	9 953	148	1 119	2 038	0
Burdur	4 974	90	817	1 064	1
Bursa	60 789	1 516	5 509	8 174	4
Çanakkale	17 864	302	2 048	1 802	26
Çankırı	7 061	106	1 275	2 050	0
Çorum	9 435	175	1 174	1 998	3
Denizli	24 635	453	2 311	4 069	0
Diyarbakır	27 118	223	1 498	3 319	2
Düzce	9 368	167	1 347	2 738	1
Edirne	16 178	212	1 081	1 271	8
Elazığ	13 878	131	933	2 232	0
Erzincan	12 576	103	1 348	2 341	1
Erzurum	15 207	166	1 209	2 371	0
Eskişehir	20 596	331	1 500	1 870	14
Gaziantep	23 206	479	1 718	2 140	0
Giresun	7 428	149	2 267	4 182	0
Gümüşhane	3 641	46	957	2 060	0
Hakkari	9 527	19	165	255	0
Hatay	20 149	290	1 581	3 447	1
Iğdır	5 480	79	458	885	0
Isparta	15 623	162	1 259	1 920	0
İçel	31 415	889	6 192	10 408	1
İstanbul	359 258	7 606	22 861	28 808	23
İzmir	112 235	2 628	8 428	11 888	14
Kahramanmaraş	13 393	150	1 219	2 347	0
Karabük	5 410	83	590	719	3
Karaman	4 248	67	546	971	0
Kars	17 970	80	780	1 771	0
Kastamonu	7 506	188	2 081	3 248	1
Kayseri	21 839	368	1 783	3 130	3
Kırıkkale	6 684	86	729	1 541	0
Kırklareli	12 718	235	1 284	2 360	0
Kırşehir	5 544	81	684	1 698	0
Kilis	2 591	28	163	258	2
Kocaeli	43 121	872	5 324	11 519	0
Konya	32 753	550	3 305	5 701	3
Kütahya	13 470	141	1 210	2 719	0
Malatya	14 672	172	1 892	3 992	0
Manisa	32 538	402	2 315	4 440	7
Mardin	10 403	62	752	1 363	7
Muğla	34 533	1 459	5 587	7 849	1
Muş	5 652	36	527	1 717	0
Nevşehir	8 822	147	1 220	3 205	0
Niğde	8 030	128	1 119	1 938	2
Ordu	10 652	225	2 432	4 940	0
Osmaniye	7 410	83	644	1 190	0
Rize	7 254	168	1 691	3 126	0
Sakarya	18 140	441	2 176	4 694	1
Samsun	17 616	387	2 230	4 116	0
Siirt	9 356	25	251	703	0
Sinop	4 685	110	1 395	2 255	0
Sivas	14 424	168	2 184	3 996	0
Şanlıurfa	18 353	139	971	1 653	2
Şırnak	19 503	51	356	639	0
Tekirdağ	38 420	783	3 754	6 464	0
Tokat	9 143	124	1 397	4 054	0
Trabzon	13 219	293	2 565	5 216	0
Tunceli	11 346	23	313	479	4
Uşak	5 460	165	568	978	0
Van	14 492	132	741	1 523	0
Yalova	7 676	250	1 247	1 966	1
Yozgat	10 129	94	1 327	3 907	0
Zonguldak	10 959	174	855	1 719	5
Kaynak: TÜİK