Pandemi Öncesi ve Sonrasında Kadın İşgücü Piyasası Göstergeleri: O ECD Ülkelerinde Kümeleme Analizine Dayalı Bir Karşılaştırma

Womens Labour Market Indicators Before and After The Pandemic: A Cluster Analysis Based Comparative Study Across OECD Countries

Zümre ÖZDEMİR GÜLER, Aydın Adnan Menderes Üniversitesi Söke İşletme Fakültesi Ekonomi Bölümü, zoguler@adu.edu.tr

Makale Bilgileri / Article Information

Yıl / Year: 2025 | Cilt / Volume: 9 | Sayı / Issue: 3 | Sayfa / Page(s): 66-94
Sayı Yayın Zamanı / Issue Published: 30 / 12 / 2025 | Özgün Araştırma Makalesi
DOI:

Öz/Özet

Bu çalışma, OECD ülkelerinde kadın işgücü piyasasının pandemi öncesi (2019) ve sonrası (2023) yapısını karşılaştırmalı olarak incelemektedir. Çalışma kapsamında kadın istihdamı ve işsizliği, genç ve yükseköğretimli kadın işsizliği, kısmi zamanlı çalışma, kendi hesabına çalışma, güvencesiz istihdam, NEET ve ücretli istihdam oranlarıyla Hiyerarşik yöntem (Ward, karesel Öklidyen) ve K-ortalamalar birlikte kullanılarak ülke grupları belirlenmesine dayanan bir kümeleme analizi gerçekleştirilmiştir. Bulgular, ülkeler arasında ayrışmayı belirginleştirmektedir. İskandinav ülkeleri düşük işsizlik ve yüksek istihdamla güçlü performans sergilerken, Güney ve Doğu Avrupa ile Türkiye yüksek işsizlik, düşük istihdam ve yaygın güvencesizlikle zayıf performans göstermektedir. Türkiye, pandemi öncesi ve sonrasında kadın işsizliği, genç ve yükseköğretimli kadın işsizliği ile NEET oranlarında OECD’nin en dezavantajlı ülkeleri arasında yer alarak tüm bu göstergelerde belirgin biçimde olumsuz ayrışmaktadır.

Anahtar Kelimeler: Kadın istihdamı, kümeleme analizi, yapısal farklılık, OECD ülkeleri, pandemi sonrası

Abstract

This study comparatively examines the structure of the female labour market in OECD countries before (2019) and after (2023) the pandemic. A cluster analysis was conducted based on female employment and unemployment, youth and tertiary-educated female unemployment, part-time and self-employment, vulnerable employment, NEET, and wage employment rates. Using hierarchical clustering (Ward’s method, squared Euclidean distance) and K-means algorithms together, country groups were identified. The findings highlight clear cross-country divergences: Nordic countries exhibit strong performance with low unemployment and high employment, while Southern and Eastern European countries, along with Turkey, display weak performance marked by high unemployment, low employment, and widespread job insecurity. Turkey is among the most disadvantaged countries in the OECD in terms of female unemployment, youth and higher education female unemployment, and NEET rates both before and after the pandemic, and performs significantly negatively in all these indicators.

Keywords: Women’s employment, cluster analysis, structural differences, OECD countries, post-pandemic

111 kere |     130 kere

© 2017 Journal of Managament and Labour
Creative Commons Lisansı