Küreselleşmenin etkisiyle kadınların ekonomik hayata daha fazla katılmaları beklense de toplumsal inanç ve değerler, toplum tarafından kadına atfedilen annelik ve eşlik rolleri, eğitimde eşitsizlik gibi bir takım engellerle Türkiye'de bu beklenti hiçbir zaman karşılanamamıştır. Bu engellerden en önemlisi cinsiyet ayrımcılığı olarak görülse de bu konuda yapılan ampirik bulguya dayalı çalışma oldukça sınırlıdır. Bu motivasyondan hareketle mevcut tez çalışması, 2014-2019 döneminde Türkiye'nin 26 bölgesinde (İBBS Düzey 2) erkek işgücünün kadın istihdamı üzerindeki etkisini ölçmeyi amaçlamaktadır. Bu kapsamda kurulan modeller Driscoll ve Kraay tarafından (1998) tarafından geliştirilen panel veri tahmincisiyle analiz edilmiştir. Tahminlerden elde edilen bulgular, erkek işgücündeki artışın kadın istihdamı üzerinde önemli bir dışlama etkisine sahip olduğunu göstermektedir. Dışlama etkisinin kadınların eğitim düzeyi ile ilişkisini ölçmek üzere kurulan modellerden elde edilen bulgular ise dışlama etkisinin kadın eğitim seviyesi arttıkça kademeli olarak azaldığını; yükseköğrenim mezunu kadınlarda ise ortadan kalktığını göstermektedir.
Although women are expected to participate more to economic life with the effect of globalization, this expectation has never been met in Turkey due to some obstacles such as social beliefs and values, motherhood and wife roles attributed to women by society, as well as inequality in education. Given the literature addresses gender discrimination as one of the most important aforementioned obstacles, the number of empirical evidences on this issue is quite limited. Based on this motivation, this thesis aims to measure the effect of male labor force on female employment in 26 regions of Turkey (NUTS-Ⅱ) over the period 2014-2019. To this end, empirical models are estimated using panel data estimator developed by Driscoll and Kraay (1998). Findings obtained from the estimates indicate that an increase in the male labor force participation has a dramatic discrimination effect on female employment. The findings obtained from the models to measure the magnitude of the discrimination indicate that discrimination gradually decreases as education level increases and tappers off for women with the degree of higher education.
