Şartlı Eğitim Yardımlarının Etkisi ve Etkinliği: Bölgesel bir yaklaşım1 Saime S. Kayam İstanbul Teknik Üniversitesi, Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Merkezi, İşletme Fakültesi, Maçka, İstanbul [email protected] Özet Çalışmanın amacı/kapsamı: Beşeri sermaye ile ekonomik büyüme arasındaki ilişki uzun zamandır geçerliliği kabul edilmiş bir olgudur. Sadece fiziksel sermayeyi dikkate alan modellerin büyümeyi açıklamadaki yetersizliği sonucu sermaye kavramı beşeri hatta entellektüel sermayeyi kapsayacak şekilde genişletilerek büyüme olgusu ancak açıklanabilir hale gelmiştir. Beşeri sermaye bilindiği üzere işgücünün sahip olduğu bilgi ve beceri düzeyini ifade eder. Doğaldır ki bireylerin yaşam boyu öğrenme imkanları aldıkları temel eğitimle son derece ilintilidir ve dünyada pek çok ülke gelecekte işgücüne katılacak bireylerin eğitimi için önemli harcamalar yapmakta bunun için kaynak ayırmaktadır. Ancak bu şekilde hem beşeri sermayenin gelişmesi ve gelecekteki büyüme güvence altına alınabilir hem de ileride tüketici olarak piyasada yer alacak kesimlerin tüketim kabiliyeti kazanmalarını sağlayacak gelir imkanlarına kavuşmaları garanti edilebilir. Dolayısıyla, eğitim özellikle de dezavantajlı kesimlere mensup bireylerin işgücü piyasasında yer almalarını sağlayacak beşeri sermayeye sahip olmaları yani en azından temel eğitimi tamamlamalarının sağlanması yukarıda anlatılan bağlamda son derece önemlidir. Bu çalışmanın temel amacı belirtilen kapsamda Türkiye’de uygulanan ve toplumun en yoksul kesimlerini hedef alan şartlı eğitim yardımlarının (ŞEY) yararlanıcılarının ve bu yardımların etkisinin bölgeler arasında farklılık gösterip göstermediğinin analiz edilmesidir. ŞEY’den yararlanan çocukların okula devam ve başarı durumlarının diğer yardımlardan yararlanan hanelere mensup çocuklardan farklı olup olmadığı, varsa bu farklılıkların cinsiyet ve bölgeler bazında nasıl değiştiği analizin kapsamını oluşturmaktadır. Çalışmanın yöntemi: Söz konusu amacı gerçekleştirmek üzere Aile ve Sosyal Politikalar Bakanlığı’nın eğitim ve diğer yardım yararlanıcılarına ilişkin verileri kullanılamıştır. Türkiye nüfusunun en yoksul %6’lık kesimine yapılan yardımları içeren veri seti (anakütle) ekonometrik ve istatistiksel olarak incelenmiş, ekonometrik yöntem olarak logistik regresyon tercih edilmiştir. Öğrencilerin okula devam edip etmemeleri incelenirken gerçekleşen yardım miktarı, yardım türü, yardımların faydalanıcılarına ait bilgiler (okul türü, sınıfı, devam durumu, başarı durumu, cinsiyet, yaş vb) ile haneye ait detaylar (il, hane ortalama eğitim düzeyi, eğitim, ulaşım vb hizmetlere ulaşabilirlik gibi) analizlerde kullanılmıştır. Burada bölge olarak NUTS2 düzeyi seçilmiştir. 1 Bu çalışmada yer alan görüş ve düşünceler yazara ait olup Aile ve Sosyal Politikalar Bakanlığı’nın görüşlerini yansıtmamaktadır. Çalışmanın bulgular/beklenen bulguları: Çalışma sonucunda hem cinsiyet hem de bölgesel bazda yardım yararlanıcıları arasında okula devam bağlamında önemli farklar bulunduğu tespit edilmiştir. Benzer şekilde ŞEY yararlanıcısı öğrenciler ile diğer yardımlardan yararlanan hanelere mensup öğrenciler arasında da farklılıklar bulgulanmıştır. Çalışmanın orijinalliği/katkısı: Bu çalışma, ŞEY şeklinde uygulanan bir politikanın etkisini ve etkinliğini ortaya koymaktadır. Dolayısıyla uygulamacılar açısından son derece anlamlıdır. Şartlı eğitim yardımları dışındaki yardımlardan yararlanan hanelerdeki öğrenciler ile ŞEY yararlanıcıları arasındaki farklılıklar daha önce hiç gündeme getirilmemiş ve tartışılmamıştır. Böyle bir yaklaşımla çalışmada “şart” kavramının etkinliği de sorgulanmakta, bu bağlamda da bölgesel farklılıklar ortaya çıkartılmaktadır. Buradan bölge bazlı politika değişikliklerine yönelik öneriler geliştirmek olasıdır. Çalışmanın bir önemli katkısı da Türkiye özelinde ilk defa anakütle verisi kullanılarak yapılan bir çalışma olmasıdır. Daha önce yapılan bazı çalışmalar anket yöntemiyle elde edilen verilerden yararlanmış, ilginç sonuçlara ulaşmakla birlikte seçilen örneklemin ana kütleyi temsiliyeti zayıf olduğundan ve istatistiksel sorunlar nedeniyle bazı aksaklıkları da barındırmıştır. Anahtar kelimeler: eğitim, cinsiyet, şartlı yardım, sosyal politika, bölgesel farklar 1. GİRİŞ VE PROBLEM TANIMI Şartlı Nakit Transferi (ŞNT) Eğitim Yardımları Programı kısa vadede Türkiye’de 2000-2001 yıllarında yaşanan ekonomik krizin etkilerini azaltmak uzun vadede ise toplumun en dezavantajlı kesimlerini oluşturan nüfusun en yoksul %6’lık diliminde yer alan ailelerin çocuklarının eğitimini destekleyerek yoksulluğun kuşaklararası transferini önlemeyi amaç edinmiştir. Esenyel (2009) tarafından yapılan çalışma bu konuda söz konusu tarihe kadar ki gelişmeleri son derece bütüncül bir yaklaşımla ele almakta ve Türkiye’de şartlı nakit transferi yardım programlarını (eğitim, sağlık ve gebelik) incelemektedir. 2003 yılında altı Sosyal Yardımlaşma ve Dayanışma Vakfı (SYDV) bölgesinde pilot uygulama ile başlayan yardımlar yıllar içerisinde yaygınlaşmış ve ağırlıklı olarak Türkiye’nin görece düşük gelirli bölgelerinde önemli bir kesime hitap eder hale gelmiştir. Sonraları Şartlı Eğitim Yardımı (ŞEY) adını alan uygulama, “maddi olanaksızlıklardan ötürü 6–17 yaş arasındaki çocuklarını okula gönderemeyen ya da okuldan almak zorunda kalan ailelere çocuklarını düzenli olarak okula göndermeleri şartıyla yapılan yardımları kapsamaktadır.” (Esenyel, 2009) Cinsiyet ve eğitim düzeyine göre kademeli bir ödeme sistemi olan uygulamada hak sahibi olan ailelerin yardımlardan düzenli olarak faydalanabilmeleri için 6– 17 yaş arasındaki çocuklarını her ay %80 devamla okula göndermeleri gerekmektedir. Ortaöğretime devam eden öğrencilere daha yüksek miktarda destek verilerek yoksul ailelerin çocuklarının ortaöğretime katılımlarının arttırılması ve okul terklerinin önüne geçerek çocuk işçiliğini azaltmaya katkıda bulunmak hedeflenmektedir2. Söz konusu yardımlar okula devam şartına (okulun açık olduğu gün sayısının en az %80i) bağlı olduğundan, ŞEY yararlanıcısı çocukların okula devam edip etmedikleri takip edilmektedir. Devam şartının iki ay üst üste yerine getirilmediğinin saptanması halinde ise yardım askıya alınmakta ve öğrenci okula düzenli olarak gitmeye başlasa bile ancak vakıflar tarafından gerekli işlemler yapıldıktan sonra ödemeler gerçekleştirilmektedir. ŞEY programında faydalanıcı olabilmek için, ŞNT sisteminde kullanılan hanehalkı temelli yaklaşımda, yaralanıcı olabilme kriterlerine uygun olma koşulu bulunmaktadır. Hane bazlı değerlendirmelerde hanenin gelir, gider, mal varlığı, hanede aktif sigortalı bireyin varlığı gibi özellikler dikkate alınmaktadır. Aktif olarak sigortalı olan kişilerin yardımdan faydalanmaları engellenmektedir. Aile ve Sosyal Politikalar Bakanlığı (ASPB) (2012) tarafından yayımlanan ve ŞEY’dan yaralanan çocuklar ile “ŞNT programına başvuran ve puanlama sonucunda hak sahibi olamayan, kesme noktasına en yakın grupta yer alan” ailelere benzer bir kontrol grubunun karşılaştırılmasıyla gerçekleştirilen etki analizi çalışması sonucunda hem kız hem de erkek çocukların okula gönderilmesinde ŞNT eğitim yardımlarının etkili olduğu bulgulamıştır. Söz konusu çalışmayı genişletici bir analiz çerçevesiyle olayı incelemeyi amaçlayan bu araştırmada ise hem şartlı eğitim yardımlarının etkisi (yardım miktarlarındaki olası değişmeler sonucunda çeşitli özelliklere sahip öğrenci gruplarının okul devam durumlarının nasıl etkileneceği) hem de -ŞEY programından yararlanan ve yaralanamayan aileler yerineŞEY desteklerinin faydalanıcısı olan ailelerin çocukları ile diğer desteklerden yararlanan ailelerin çocukları arasındaki farklardan hareketle şartlı eğitim yardımlarının etkinliği analizi gerçekleştirilmiştir. Bu analiz kapsamında 2008 yılından sonra herhangi bir sosyal yardım ya da destek almış hanelerde yaşayan çocuklar ile ŞEY desteği alan çocukların devam durumları üzerinden nakit yardımlarının eğitim şartına bağlanmış olmasının beklenen 2 Özelde ŞEY genelde ŞNT kapsamındaki yardımların birincil ve ikincil hedeflerine ilişkin detaylar ve programın uygulanmaya başlanmasından itibaren geçirilen evreler Esenyel’in (2009) detaylı çalışmasından bulunabilir. hedeflere erişilmesi yolunda etkinliği incelenmiş olacaktır. Bu çerçevede ASPB’nın yardımlar sisteminden elde edilen veriler ile MEB okul devam takip verileri kullanılmıştır. 2. DÜNYADAN UYGULAMALAR VE LİTERATÜR TARAMASI Meksika’da Progresa ve Brezilya’da Bolsa Escola ve özellikle de gelişmekte olan ülkelerdeki pek çok benzerleri gibi ŞNT uygulaması ailelerin karşılaştığı geçici şokların ve krizlerin bu durumla başa çıkmak için çocuklarını işe göndermek ya da bir aile büyüğünün yerine ev işlerini yapmak üzere okuldan almasını ve dolayısıyla da kalıcı olumsuz etkilerini yaşamasını engelleme temelinde gerçekleştirilmektedir (Morley ve Coady, 2003; De Janvry, vd. 2006). Bu programların öğrencilerin okul başarılarını olumlu etkilediği gösterilmiştir (Schultz, 2004). Bu programlar sadece okula zaten gitmeyecek çocukların okula devam etmesini sağlamakla kalmayıp şoklar ve krizlerle karşılaşan çocukların okuldan uzaklaşmasını önleyerek işe yaramıştır. Uluslararası yazında hane geliri ile okullaşma arasında pozitif bir ilişki olduğu bulgulanmış (örn., Behrman and Knowles, 1999) olmasının yanı sıra, gelir değişmelerinin okullaşma üzerindeki marjinal etkilerinin son derece küçük olması da şartlı nakit transferi türü uygulamaların yaygınlaşmasına ve kalıcı hale gelmesine neden olmuştur. Çocukların okuldan ayrılmalarının aslında hanelerin karşılaştıkları krizlerle başa çıkmak için buldukları bir çözüm olduğu pek çok farklı ülke ve çalışmadan anlaşılmaktadır. Jacoby ve Skoufias (1997)’ın Hindistan; Duryea vd. (2003)’nin Brezilya; Guarcello vd. (2003)’nin Guatemala; Parker ve Skoufias (2006)’ın kentsel Meksika; Jensen (2000) ve Beegle vd. (2006)’nin Côte d’Ivoire (Fildişi Sahili) ve Tanzanya için yaptıkları çalışmalarda da aynı Funkhouser (1999)’in Costa Rica borç krizi; Thomas vd. (2003)’nin Endonezya’daki finansal kriz ile Rucci (2003)’nin Arjantin peso krizinde olduğu gibi işsizlik, boşanma, tarımsal şoklar vb. gelir kayıplarına neden olan durumların okul devamları üzerinde olumsuz etkileri gösterilmiştir. Bütün bunlara karşılık nakit transferlerinin de öğrencilerin okul devamlarını artırdığı ortaya konulmuştur. Örneğin, Güney Afrika’daki emeklilik sistemi de (Edmonds, 2006), Brazilya’daki Bolsa Escola ŞNT uygulaması (Bourguignon vd., 2003; Schultz, 2004) da benzer sonuçlara varmıştır. Şartlı Nakit Transferi programı uygulayan altı ülke üzerinden bu programların etkilerini değerlendiren Rawlings ve Rubio (2005), Kolombiya, Honduras, Jamaika, Meksika ve Nikaragua’nın yanı sıra Türkiye’deki programın da başarımını değerlendirirken amacın tam da de Janvry vd. (2006)’nin vurguladığı gibi bir güvenlik ağı olarak programın işlemesi olduğunu belirtmiştir. Yazarlar, Türkiye’deki uygulamanın, okul masraflarının dışında çocukların iş yerine okula gönderilmesi nedeniyle ailenin yaşayacağı gelir kayıplarını telafi etmekte yani fırsat maliyetini aileye ödemekte olduğunu belirtmektedirler. Oysa Türkiye’de 2014 yılı için çıraklara ödenen asgari ücretin 535 TL ile 567 TL arasında değiştiği ve ŞEY ödemesi olarak belirlenen aylık miktarın kızlarda 55 TL erkeklerde 45 TL olduğu dikkate alındığında Rawlings ve Rubio (2005)’nun bahsettiği gelir kayıplarının telafisine yetmeyecek rakamların söz konusu olduğu görülmektedir. Açıktır ki, ŞEY ödemeleri ancak çıraklık ücretinin %10’u kadardır. Meksika’daki PROGRESA/Oportunidades uygulamasının uzun vadeli etkilerini inceleyen Behrman vd. (2011) programın okullaşmaya olumlu, genç yaşta çalışma üzerinde azaltıcı, yaşça daha büyük kızlarda daha fazla çalışma oranları ve tarımsal istihdamdan tarım-dışı istihdama bir kayış yönlü etkileri olduğunu bulmuştur. 15 gelişmekte olan ülkede uygulanan toplam 42 programı eğitim sonuçları açısından değerlendiren Saavedra ve Garcia (2012) ülkeler arasında ortalama etkiler açısından büyük farklar olduğunu, ortaöğretimde etkilerin daha büyük olduğunu ve sınıf düzeyine göre farklılık gösterdiğini bulgulamıştır. Daha yüksek miktarlarda ödeme yapan programlarda okul devamları, hem ilköğretim hem de ortaöğretim düzeyinde, düşük ödeme yapılan programlara göre daha yüksek olmakta ve ödemelerin sıklığı da önemli bir faktör olarak ortaya çıkmaktadır. Ödeme sıklığı aylıktan daha seyrek olan programlarda (iki ayda bir ya da üç ayda bir) transferlerin etkisinin daha büyük olduğu belirtilmiştir. Önemli bir başka bulgu ise başarı durumuna ilişkindir. Geleneksel devam koşulu yerine geçer not almak, sınıfını geçmek gibi başarı koşulları getirilmesinin ortaöğretime geçiş oranlarını yükselttiği raporlanmıştır. 3. YÖNTEM, DEĞİŞKENLER ve VERİ Bu çalışmada temel amaç ŞEY ödemelerinin bu yardımlardan yaralanan öğrencilerin okul devamlarına etkisini analiz etmek ve bu etkiden hareketle ileride gerçekleştirilebilecek bazı değişikliklerin olası etkilerini tahmin etmektir. Dolayısıyla öncelikle şimdiye kadar ŞEY’den yararlanan öğrencilerin devam durumları analiz edilmiş daha sonra da farklı özelliklere sahip faydalanıcılar üzerinden yardım miktarındaki olası bir değişikliğin etkileri belli istatistiksel koşullar altında ortaya konulmuştur. 3.1. Lojistik Regresyon Tahmin Yöntemi ŞEY’den yararlanan öğrencilerin okul devam durumlarının analiz edilebilmesi için ekonometrik modeller kullanılmıştır. İlk aşamada panel veri ekonometrisi rassal etkiler tahmin yöntemi ile devam durumu ve olası belirleyici faktörler arasındaki ilişki tahmin edilmiş; daha sonra da kesikli seçim modelleri arasında yaygın kullanımı olan lojistik (ya da lojit) regresyon yöntemi tahmin aracı olarak kullanılarak söz konusu faktörlerin öğrencilerin devam olasılıklarına etkisi araştırılmıştır. Kesikli seçim modelleri nitel bir bağımlı değişken söz konusu ise ve dolayısıyla da geleneksel regresyon yöntemlerini kullanmak uygun olmadığı durumlarda bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılır. Birden fazla karar verilmesi söz konusuyken probit, tek bir karar durumu varken ise lojit modelleri tercih edilir. Verilen karar iki alternatiften birini seçmek şeklinde olursa bu tür modeller ikili tercih modelleri olarak adlandırılır. İkili lojit modellerinde karar vericinin tercihler arasında bir sıralama olmaksızın kendi faydasını ençoklayacak alternatifi seçeceği temel varsayımından hareket edilir. Böylece karar verici, ancak ve ancak i alternatifinin getirisi/faydası j alternatifinin getirisinden fazla ise i’yi seçecektir. Kararın analizinde uygun faktörlerin kullanılarak belli bir alternatifin seçilmesi olasılığı değerlendirilir: 𝑃𝑟𝑜𝑏(𝑖 ′ 𝑛𝑖𝑛 𝑠𝑒ç𝑖𝑙𝑚𝑒𝑠𝑖) = 𝑃𝑟𝑜𝑏(𝑌 = 𝑖) = 𝐹[𝑢𝑦𝑔𝑢𝑛 𝑒𝑡𝑘𝑒𝑛𝑙𝑒𝑟, 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑚𝑒𝑡𝑟𝑒𝑙𝑒𝑟]. Bu çalışmada öğrencilerin ya da ailelerinin, öğrencinin devam durumuna ilişkin karar verdikleri ve bu kararı da kendi yararlarını ençoklayacak şekilde gerçekleştirdikleri varsayımından hareketle ikili lojit tahminleri uygulanmıştır. İkili lojit tahmini için bağımlı değişkenin okula devam et veya etme şeklinde (1, 0) değerlerini aldığı buna bağlı olarak da bağımsız ya da açıklayıcı değişkenlerin bu kararın devam etme ya da devam etmeme olması olasılığı üzerinde bir etkisi olduğu düşünülmektedir. İkili lojit modellerinde, devam etme (Y=1) veya devam etmeme (Y=0) kararı, açıklayıcı değişkenler vektörü, 𝐱 ve açıklayıcı değişkenlerdeki değişimin olasılık üzerindeki etkisini gösteren 𝛽 parametre kümesine bağlı olarak belirlenir: 𝑃𝑟𝑜𝑏(𝑌 = 1|𝐱) = 𝐹(x, 𝛽) 𝑃𝑟𝑜𝑏(𝑌 = 0|𝐱) = 1 − 𝐹(x, 𝛽). Bu yaklaşıma uygun olarak lojistik dağılım uygulamada yaygın olarak kullanılmaktadır 𝑒 x´𝛽 𝑃𝑟𝑜𝑏(𝑌 = 1|𝐱) = 1+𝑒 x´𝛽 Λ(x´𝛽). Λ(. ) lojistik kümülatif dağılım fonksiyonunu göstermektedir. Model, bu olasılık fonksiyonundan yararlanılarak oluşturulan en yüksek olabilirlik fonksiyonu (maximum likelihood function) ile tahmin edilmektedir. Model tahmininde elde edilen parametreler diğer doğrusal olmayan regresyon modellerinde olduğu gibi marjinal etkileri göstermemektedir. Dolayısıyla, model yorumlamalarında parametre tahminlerinin yanı sıra açıklayıcı değişkenler için hesaplanan marjinal etkilerden de yararlanılmıştır. Sürekli açıklayıcı değişkenler için hesaplanan marjinal etki, diğer bütün değişkenler örneklem ortalamalarında değer alıyorken, açıklayıcı değişkendeki bir birimlik değişmenin bir alternatifin seçilme olasılığı üzerindeki etkisini göstermektedir. Oysa bu çalışmada ağırlıklı olarak kullanılan gölge değişkenler için hesaplanan marjinal etkiler, diğer bütün değişkenler örneklem ortalamalarında iken (ya da seçilen başka değer kombinasyonları altında), bir olayın gözlenmesi (yani gölge değişken değerinin bir değerini alması) ve bu olayın gözlenmemesi (yani gölge değişken değerinin sıfır değerini alması) durumlarındaki olasılık farkını göstermektedir. Çalışmada sadece ortalama değil, ortanca değerler için de marjinal etkiler hesaplanmıştır. Ayrıca farklı özelliklere sahip yararlanıcıların yardımlara duyarlılığını belirleyebilmek ve söz konusu değişkende %1’lik bir değişmenin devam üzerindeki % etkisini görmek amacıyla marjinal etkiler esneklikler yöntemiyle de tespit edilmiş ve raporlanmıştır. Çalışma kapsamında tahmin edilen lojit modellerinin açıklama gücünün ölçülebilmesi amacı ile model için doğru tahmin oranlarından yararlanılmıştır. Bu yöntemde, öncelikle yine bütün kişiler için herbir kategoriye atanma (okula devam etme ve devam etmeme) olasılıkları hesaplanmakta ve söz konusu bireyin, olasılığı en yüksek olan kategoriyi seçeceği tahmin edilmektedir. Sonraki aşamada, her bir birey için yapılan bu tahminler gerçek kategori seçimleri ile karşılaştırılmakta ve doğru tahminlerin oranı hesaplanmaktadır. 3.2. Değişkenler Analizlerde çeşitli değişkenlerden yararlanılmış; veri kümesinden doğrudan elde edilemeyen bazı değişkenler oluşturulmuş ve tahminlerde kullanılmıştır. Bağımlı değişken olarak kullanılan devam değişkeni her faydalanıcı için öncelikle ay bazında hesaplanmıştır. Ödeme dönemine ait okul günü ve devamsızlık gün sayıları kullanılarak toplam devamsız gün sayısı okul günü sayısının en az %20’si kadar olan bireylerin devam etmediği kabul edilerek, devam etme durumunda 1 devam etmeme durumunda 0 değeri alan bir gölge değişken oluşturulmuştur. Daha sonra bu değişken diğer analizlerde kullanılan toplam devam değişkenine dönüştürülmüş, bu dönüştürme işlemi de ilgili eğitim-öğretim yılı ve söz konusu ödeme dönemi bazında hesaplanmıştır. Yaralanıcıların sistemde bulundukları zaman boyunca toplam devam durumlarını gösteren toplam devam değişkeni herhangi bir yararlanıcı için en fazla 4 yıl (ya da 40 ay) üzerinden yararlanıcının sistemde kaldığı dönem boyunca ortaya çıkan devam durumunu yansıtmakta ve asgari 0 azami ise 40 değerini alabilmektedir. Araştırmada başta çalışma konusunu teşkil eden yardım miktarları olmak üzere çeşitli açıklayıcı değişkenlerden yararlanılmıştır. Veri kümesindeki faydalanıcılar sadece şartlı eğitim yardımlarından yararlandırılanlar değildir. Faydalanıcıların hane fertleri arasında engellilerin olması ve benzeri koşullar ŞEY alan hanelerin diğer yardımlardan da faydalanmasını sağlamaktadır. Bu durumda haneye giren ödeme miktarı sadece ŞEY miktarına değil tüm yardımlara bağlı olarak ortaya çıkacaktır. Bu nedenle, oluşturulan toplam yardım değişkeni yararlanıcının okula devam ettiği dönemlerde aldığı toplam yardım miktarlarından oluşmaktadır. Bu yardımların içerisinde ŞEY’in yanı sıra haneye yapılan diğer yardımlar da bulunabilmektedir, örn. engelli aylığı gibi. Asıl konu öğrencilerin devam durumları olduğundan, hanenin öğretim yılı itibariyle aldığı toplam yardım miktarı dikkate alınmıştır. Analizde sadece ŞEY’den yararlananlar değil, devam ve okul durumlarına ilişkin verisi bulunan diğer yardım yararlanıcılarının da dikkate alınmasıyla ikinci aşamada gerçekleştirilen etkinlik incelemesini yapılması mümkün olmuştur. Ayrıca analizlerin etkinlik incelemesi aşamasında kullanılmak üzere bir de potansiyel yardım değişkeni üretilmiştir. Potansiyel yardım öğrencinin siteme kayıtlı olduğu dönem boyunca okula devam etmesi durumunda alabileceği toplam yardım miktarını göstermektedir ve ŞEY yararlanıcıları ile diğer aylık ödeme alanlar için okul dönemi olarak tanımlanan 10 ay üzerinden hesaplanmıştır. Örneğin, 2012 yılında ayda 45 TL yardım alan bir öğrencinin alabileceği potansiyel yardım miktarı –diğer hiçbir yardımdan yararlanmıyorsa- 450TL olacaktır. Bu potansiyel yardımdan hareketle etkinlik analizi için alabileceği toplam yardımın en az %80’ini almış öğrenciler ile %80’in altında bir yardımdan yararlanmış olanlar arasında karşılaştırmalar yapılmıştır. Veri setindeki tüm faydalanıcılar için kişinin yaşadığı ilin ekonomik gelişmişlik düzeyine bağlı olarak bölgeler sıralamasındaki değeri alacak şekilde bir bölgesel gelir değişkeni yaratılmıştır. Yararlanıcıların yaşadığı iller NUTS 2 bölgelerine göre sınıflandırılmış ve bu bölgeler itibariyle bölgelerin gelir düzeyleri üzerinden bir sıralama ile değişken üretilmiştir. 2008 yılı itibariyle NUTS 2 düzeyinde bölgelerin kişi başına Gayrı Safi Katma Değerleri (GSKD) ($) olarak Tablo 1.’de verilmiştir. Tablo 1. Düzey 2 Bölgeleri İtibariyle Kişi Başına GSKD (2008) Bölge Adı GSKD ($)/kişi TR Türkiye 9,384 TR10 İstanbul 14,591 TR42 Kocaeli, Sakarya, Düzce, Bolu, Yalova 13,265 TR41 Bursa, Eskişehir, Bilecik 12,983 TR51 Ankara 12,598 TR21 Tekirdağ, Edirne, Kırklareli 12,243 TR31 İzmir 11,568 TR61 Antalya, Isparta, Burdur 10,334 TR32 Aydın, Denizli, Muğla 9,076 TR22 Balıkesir, Çanakkale 9,000 TR81 Zonguldak, Karabük, Bartın 8,734 TR33 Manisa, Afyon, Kütahya, Uşak 8,256 TR62 Adana, Mersin 7,363 TR52 Konya, Karaman 7,213 TR90 Trabzon, Ordu, Giresun, Rize, Artvin, Gümüşhane 7,059 TR83 Samsun, Tokat, Çorum, Amasya 6,914 TR72 Kayseri, Sivas, Yozgat 6,813 TR71 Kırıkkale, Aksaray, Niğde, Nevşehir, Kırşehir 6,789 TR82 Kastamonu, Çankırı, Sinop 6,676 TR63 Hatay, Kahramanmaraş, Osmaniye 5,937 TRA1 Erzurum, Erzincan, Bayburt 5,520 TRB1 Malatya, Elazığ, Bingöl, Tunceli 5,517 TRC1 Gaziantep, Adıyaman, Kilis 4,597 TRC3 Mardin, Batman, Şırnak, Siirt 3,812 TRC2 Şanlıurfa, Diyarbakır 3,724 TRA2 Ağrı, Kars, Iğdır, Ardahan 3,601 TRB2 Van, Muş, Bitlis, Hakkâri 3,419 Sıra 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 Kaynak: Kalkınma Bakanlığı Veri kümesinde bulunan hane ve bireyler öğrencilik durumu dikkate alınarak elenmiş ve ilgili eğitim öğretim yılında aktif öğrenci konumunda olan bireyler analize dahil edilmiştir. Öğrencilerin söz konusu okul yılında kayıtlı oldukları sınıf bilgisi de bir değişken olarak kullanılmıştır. Öğrencilerin devam durumlarını etkileyebilecek bir diğer faktör olarak de öğrencinin cinsiyetinin etkili olabileceği düşünülmüş, toplumsal algılar/yargılar nedeniyle kız öğrencilerin okula devamının bazı engellerle karşılaşabileceği ve ŞEY uygulaması gereği kızerkek öğrenci ayrımının önemli bir analiz unsuru olduğundan hareketle öğrencinin cinsiyeti de bir gölge değişken olarak tahminlere katılmıştır. 3.3. Veri Kümesi Çalışmada Aile ve Sosyal Politikalar Bakanlığı (ASPB) Sosyal Yardımlar Genel Müdürlüğü’nden temin edilen veriler kullanılmıştır. Veri kümesi şartlı eğitim yardımından yararlanan ve yararlanmayan faydalanıcılara ilişkin il, cinsiyet, yardım miktarı ödeme dönemi ve ödeme yılı ile yapılan yardımın türü, okul türü ve sınıf bilgisini içermektedir. Bir yararlanıcıya sisteme dahil olduktan sonra farklı dönemlerde ödeme yapılmış olması nedeniyle gözlem sayısı toplam yararlanıcı sayısının çok üstünde bulunmaktadır. Tablo 2. Yardımların Veri Kümesindeki Dağılımı Gözlem Pay Yardım Türü Sayısı (%) Eşi Vefat Etmiş Kadınlara Yönelik 183.646 1,05 Yardım Programı Engelli Aylığı 2.116.301 12,10 Engelli Yakını Aylığı 711.865 4,07 Muhtaç Asker Ailesi Yardımı 61.575 0,35 Şartlı Eğitim Yardımı 11.443.454 65,42 Şartlı Gebelik Yardımı 72.208 0,41 Şartlı Sağlık Yardımı 1.438.990 8,23 Silikozis Aylığı 866 0,00 Yaşlı Aylığı 1.462.157 8,36 Toplam 17.491.062 100,00 Tablo 2.’de görüldüğü üzere veri kümesindeki yararlanıcıların büyük kısmı ŞEY ödemeleri almaktadır. Sıralamada, sonraki en büyük paya sahip olan yardım türü ise engelli aylığıdır. Değişkenler kısmında da anlatıldığı gibi yardımlar içerisinde en çok paya sahip olan bu yardım türleri kullanılarak hanelerin eline geçen toplam yardım miktarları hesaplanmıştır. Şartlı Eğitim Yardımı faydalanıcılarının bazılarına ilişkin devam ve diğer bilgilerde eksiklik olduğundan bu gözlemler elenerek toplam 1.056.963 ŞEY yararlanıcısı için farklı dönemlerde elde ettikleri yardımlar üzerinden analizler gerçekleştirilmiştir. Söz konusu ŞEY faydalanıcısına ilişkin betimleyici istatistikler Tablo3.’de gösterilmiştir. Bu tablodan da takip edilebileceği gibi yararlanıcılar toplam 12 dönem (0 Ocak ayını, 1 Şubat ayını, …., 11 ise Aralık ayını göstermektedir) üzerinden ödemelerle ilişkilendirilmiştir. Kullanılan veriler değişkenler kısmında belirtildiği üzere okul dönemi (eğitim-öğretim yılı) ile sınırlandırılmıştır. Bütün bir eğitim-öğretim yılını kapsayan 4 yıl verisi bulunduğundan ödeme yılı 2009-2013 arasındaki 4 okul döneminden oluşmaktadır. Her ödeme dönemi (yani ay) yapılan ödeme miktarı veri kümesinde kuruş cinsinden girildiğinden Tablo 3’teki ödeme miktarı ortalama değeri 34 TL 10 Krş.’u göstermektedir. Benzer şekilde toplam yardım miktarı da Krş. cinsindendir ve okul dönemi boyunca (10 ay) yapılan ödemeler toplamıdır. Veri kümesinde okul günü ve devamsız gün sayılarına ilişkin bazı temizleme ve düzenlemelerin de yapılması gerekmiştir. 31 gün çeken bir ayda en fazla 23 okul günü olacağı ve öğrencinin hiç okula gitmemesi halinde en fazla 23 gün devamsızlık yapabileceği kabul edilmiş ve tersine bilgi içeren gözlemler veri kümesinden ayıklanmıştır. Toplam devam durumu da yukarıda değişkenler tanımlanırken belirtildiği şekilde oluşturulmuştur. Tablo 3. ŞEY yararlanıcılarına ait betimleyici istatistikler Gözlem Ortalama Sayısı Değer Değişkenler ödeme dönemi ödeme yılı ödeme miktarı okul günü sayısı devamsız gün sayısı yardım miktarı* toplam yardım* toplam devam 1056963 1056963 1056963 1056963 1056963 1056963 1056963 1056963 5.310654 2011.386 3410.388 17.20339 0.432465 3414.678 24163.59 6.440052 Standart Sapma 3.632911 1.250997 1836.097 5.957065 1.00918 1897.434 22954.39 2.820431 En Düşük Değer 0 2009 0 0 0 0 0 0 En Yüksek Değer 11 2013 37679 23 23 133928 850701 26 Not: *Veri kümesinde yardım miktarları TL yerine Kuruş üzerinden gösterilmiştir. 18.09 19.84 2.98 3.11 15.55 3.95 4.19 13.95 4.94 7.33 6.07 TRC3 TR62 TRB2 TRB1 TRC2 TR10 TRA2 TRA1 TRC1 Diğer TR63 Çizim1. Öğrencilerin NUTS2 Bölgelerine Göre Dağılımı (%) Analizlere dahil edilen yararlanıcıların NUTS 2 bölgelerine göre dağılımı Çizim 1’de verilmiştir. Görüleceği üzere faydalanıcıların %10’undan fazlasının yaşadığı 4 NUTS2 bölgesi bulunmaktadır. Bunlar sırasıyla, toplamın yaklaşık %20’sini barındıran, TRC1 yani Gaziantep, Adıyaman, Kilis illerinden oluşan bölge; Mardin, Batman, Şırnak, Siirt illerini kapsayan ve %18’lik paya sahip olan TRC3; %16’ya yakın yararlanıcının yaşadığı Van, Muş, Bitlis, Hakkâri (TRB2) ile %14’ün bulunduğu TRC2 Şanlıurfa, Diyarbakır’dır. Yukarıda (Tablo1’de) açıklandığı gibi bu bölgeler Türkiye’nin kişi başına GSKD itibariyle en düşük seviyeli illeridir ve doğal olarak nüfusun en yoksul %6’lık kesimine verilen yardımlardan en fazla yararlanması gereken bölgelerdir. Tablo 4. Lojit analizinde kullanılan değişkenlere ilişkin temel istatistikler İstatistik Ortalama Değer Ortanca Değer Değişim katsayısı devam toplam yardım 0.949 24163.590 1 24000 0.231 0.950 Değişkenler bölgesel gelir 19.659 23 0.355 sınıf bilgisi cinsiyet 4.512 1.493 4 1 0.5533209 0.335 4. BULGULAR: ETKİ ve ETKİNLİK ANALİZİ Bir ön bulgulayıcı olarak ilk etapta rassal etkiler panel veri yaklaşımı ile gerçekleştirilen tahminlerde toplam devam düzeyinin, bölgesel gelir, öğrencinin okuduğu sınıf ve toplam yardım miktarından pozitif, cinsiyet değişkeninden negatif etkilendiği görülmüştür. Bu sonuç yapılan analizin yukarıda da belirtilen toplumsal yargıları açık bir şekilde göstermesi açısından anlamlıdır. 4.1. Etki Analizi ŞEY ödemelerinin toplumun en yoksul %6’lık kesiminde çocukların okullaşma oranına ve okula devam etmelerine olan etkisini analiz eden bu çalışmada kullanılan ikili lojit yöntemiyle tahmin edilen model sonuçları sayesinde gelecekte uygulanacak bir takım değişikliklerin etkilerine ilişkin de tahminlere imkân sağlaması beklenmektedir. Yöntem bölümünde açıklanan lojit tahmin modeli ile yapılan kestirim sonucunda ele alınan değişkenlerin belli bir alternatifin seçilmesi olasılığına etkisi bulunmaktadır. Bir diğer ifadeyle, analiz dikkate alınan değişkenlerdeki farklılaşmanın belli bir davranışın seçilmesindeki göreli şansı (relative odds) göstermektedir. Buna göre Tablo 5’de gösterilen sonuçlar bölgesel gelir düzeyindeki bir artışın öğrencilerin okula devam şansını azalttığını, buna karşılık toplam yardımlardaki artışın ise devam şansını artırdığını göstermektedir. Tablo 5. Devamı Etkileyen Faktörlerin Lojit Tahmin Sonuçları Katsayı Değişkenler (Std. Sapma) -0.0062*** Bölgesel gelir (0.0007) 0.0000*** Toplam Yardım (3.18e-07) -0.0933*** Sınıf Bilgisi (0.0018) -0.0404*** Cinsiyet (0.0099) 2.6309*** Yardım Tipi (0.0508) 0.6307 Sabit (0.0549) LR chi2(5) 4256.58*** Elde edilen tahmin sonuçlarının güvenilirliğini sınamak için söz konusu modelin gözlemleri gerçek kategorilerine atamadaki başarısı dikkate alınmalıdır. Bu şekilde kestirimler yapılıp doğru kategori tespiti oranı hesaplandığında kullanılan modelin %94 gibi son derece yüksek bir başarım gösterdiği ortaya çıkmıştır. Bu yüksek başarım oranının temel nedeni analizde kullanılan gözlem sayısının çok fazla olmasıdır. Bu şekilde gerçekleştirilen tahmin sonuçlarının her bir değişkenin okul devamına olan etkisini gösterecek şekilde yorumlanabilmesi için tahmine yönelik marjinal etkilerin hesaplanması gerekmektedir. Daha önce de belirtildiği gibi marjinal etkiler çoğunlukla tüm değişkenler ortalama (ya da ortanca) değerleri alırken bu değişkenlerde ortaya çıkabilecek çok küçük değişimin etkisini gösterir. Tablo 6 ortalama ve ortanca kişilerin özellikleri dikkate alınarak hesaplanan marjinal etkileri ortaya koymaktadır. İstatistiksel olarak veri kümesindeki ortanca kişi toplam 240TL ŞEY yardım almış, 23. bölge yani Mardin, Batman, Şırnak, Siirt illerinden birinde yaşayan ve 4. sınıfta okuyan bir erkek öğrenciyi göstermektedir. Böyle bir öğrenciye verilen yardımdaki bir artışın öğrencinin devamı üzerinde minimal bir etki yaratacağı görülmektedir. Tablo 6. Marjinal etkiler Değişkenler Katsayı (Std. Sapma) Bölgesel Gelir (BG) Toplam Yardım (TY) Sınıf Bilgisi (SB) Cinsiyet (C) Yardım Tipi (YT) Özellikler Ortalama Kişi -0.0003*** (0.000) 6.27e-07*** (1.46e-08) -0.0044*** (0.0000) -0.0019*** (0.0004) 0.1228*** (0.0024) TY= 24163.59 BG= 19.66 SB= 4.51 C = 1.49 YT= 0.99 Ortanca Kişi -0.0003*** (0.0000) 5.92e-07*** (1.36e-08) -0.0041*** (0.0000) -0.0018*** (0.0004) 0.1158*** (0.0022) TY= 24000 BG= 23 SB= 4 C= 1 YT= 1 Analizi derinleştirmek ve gerçekten şartlı eğitim yardımının etkilerini ortaya koyarak geleceğe yönelik bazı uygulama değişikliklerine zemin hazırlamak için marjinal etkilerin esneklik katsayılarını verecek şekilde hesaplanması uygun bulunmuştur. Esneklik kavramı bir faktördeki %1’lik bir değişmenin bağımlı (ya da diğer) değişken üzerindeki etkisini gösterir ve şu şekilde ifade edilir: 𝜀𝑥𝑦 = % 𝑑𝑒ğ𝑖ş𝑖𝑚 𝑦 % 𝑑𝑒ğ𝑖ş𝑖𝑚 𝑥 yani esneklik y’deki % değişimin x’deki % değişime oranı olarak hesaplanır. Tablo 7. Farklı bölgelerde yaşayan ve farklı sınıflarda okuyan ŞEY yararlanıcısı kız öğrenciler için esneklik değerleri NUTS2 Bölgesi KIZ ÖĞRENCİ SINIF 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 TR10 0.0140 0.0153 0.0167 0.0183 0.0243 0.0266 0.0290 0.0317 0.0346 0.0377 0.0411 0.0448 TR42 0.0141 0.0154 0.0168 0.0184 0.0245 0.0267 0.0292 0.0319 0.0348 0.0379 0.0414 0.0451 TR41 0.0142 0.0155 0.0169 0.0185 0.0246 0.0269 0.0294 0.0321 0.0350 0.0381 0.0416 0.0453 TR51 0.0143 0.0156 0.0170 0.0186 0.0248 0.0270 0.0295 0.0322 0.0352 0.0384 0.0418 0.0456 TR21 0.0144 0.0157 0.0171 0.0187 0.0249 0.0272 0.0297 0.0324 0.0354 0.0386 0.0421 0.0458 TR31 0.0144 0.0158 0.0172 0.0188 0.0274 0.0299 0.0326 0.0356 0.0388 0.0423 0.0461 TR61 0.0145 0.0159 0.0173 0.0189 0.0250 0.0252 0.0275 0.0301 0.0328 0.0358 0.0390 0.0425 0.0464 TR32 0.0146 0.0160 0.0174 0.0190 0.0253 0.0277 0.0302 0.0330 0.0360 0.0393 0.0428 0.0466 TR22 0.0147 0.0161 0.0175 0.0191 0.0255 0.0278 0.0304 0.0332 0.0362 0.0395 0.0430 0.0469 TR81 0.0148 0.0161 0.0176 0.0193 0.0256 0.0280 0.0306 0.0334 0.0364 0.0397 0.0433 0.0472 TR33 0.0149 0.0162 0.0177 0.0194 0.0258 0.0282 0.0308 0.0336 0.0366 0.0399 0.0435 0.0474 TR62 0.0150 0.0163 0.0178 0.0195 0.0259 0.0283 0.0309 0.0338 0.0368 0.0402 0.0438 0.0477 TR52 0.0150 0.0164 0.0180 0.0196 0.0261 0.0285 0.0311 0.0340 0.0370 0.0404 0.0440 0.0480 TR90 0.0151 0.0165 0.0181 0.0197 0.0263 0.0287 0.0313 0.0342 0.0373 0.0406 0.0443 0.0482 TR83 0.0152 0.0166 0.0182 0.0198 0.0264 0.0288 0.0315 0.0344 0.0375 0.0409 0.0445 0.0485 TR72 0.0153 0.0167 0.0183 0.0199 0.0266 0.0290 0.0317 0.0346 0.0377 0.0411 0.0448 0.0488 TR71 0.0154 0.0168 0.0184 0.0201 0.0267 0.0292 0.0318 0.0348 0.0379 0.0413 0.0450 0.0491 TR82 0.0155 0.0169 0.0185 0.0202 0.0269 0.0293 0.0320 0.0350 0.0381 0.0416 0.0453 0.0493 TR63 0.0156 0.0170 0.0186 0.0203 0.0270 0.0295 0.0322 0.0352 0.0383 0.0418 0.0456 0.0496 TRA1 0.0157 0.0171 0.0187 0.0204 0.0272 0.0297 0.0324 0.0354 0.0386 0.0420 0.0458 0.0499 TRB1 0.0158 0.0172 0.0188 0.0205 0.0273 0.0299 0.0326 0.0356 0.0388 0.0423 0.0461 0.0502 TRC1 0.0159 0.0173 0.0189 0.0206 0.0275 0.0300 0.0328 0.0358 0.0390 0.0425 0.0463 0.0505 TRC3 0.0160 0.0174 0.0190 0.0208 0.0277 0.0302 0.0330 0.0360 0.0392 0.0428 0.0466 0.0507 TRC2 0.0160 0.0175 0.0191 0.0209 0.0278 0.0304 0.0332 0.0362 0.0395 0.0430 0.0469 0.0510 TRA2 0.0161 0.0176 0.0192 0.0210 0.0280 0.0306 0.0334 0.0364 0.0397 0.0433 0.0471 0.0513 TRB2 0.0162 0.0177 0.0194 0.0211 0.0282 0.0307 0.0336 0.0366 0.0399 0.0435 0.0474 0.0516 Tablo 8. Farklı bölgelerde yaşayan ve farklı sınıflarda okuyan ŞEY yararlanıcısı erkek öğrenciler için esneklik değerleri NUTS2 Bölgesi ERKEK ÖĞRENCİ SINIF 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 TR10 0.0123 0.0135 0.0147 0.0161 0.0218 0.0238 0.0259 0.0283 0.0309 0.0337 0.0367 0.0400 TR42 0.0124 0.0135 0.0148 0.0162 0.0219 0.0239 0.0261 0.0285 0.0311 0.0339 0.0369 0.0402 TR41 0.0125 0.0136 0.0149 0.0163 0.0220 0.0240 0.0262 0.0286 0.0312 0.0340 0.0371 0.0404 TR51 0.0125 0.0137 0.0150 0.0163 0.0221 0.0242 0.0264 0.0288 0.0314 0.0342 0.0373 0.0406 TR21 0.0126 0.0138 0.0151 0.0164 0.0223 0.0243 0.0265 0.0290 0.0316 0.0344 0.0375 0.0409 TR31 0.0127 0.0139 0.0151 0.0165 0.0224 0.0245 0.0267 0.0291 0.0318 0.0346 0.0377 0.0411 TR61 0.0128 0.0140 0.0152 0.0166 0.0225 0.0246 0.0269 0.0293 0.0320 0.0348 0.0380 0.0413 TR32 0.0128 0.0140 0.0153 0.0167 0.0227 0.0247 0.0270 0.0295 0.0321 0.0350 0.0382 0.0416 TR22 0.0129 0.0141 0.0154 0.0168 0.0228 0.0249 0.0272 0.0296 0.0323 0.0352 0.0384 0.0418 TR81 0.0130 0.0142 0.0155 0.0169 0.0229 0.0250 0.0273 0.0298 0.0325 0.0354 0.0386 0.0420 TR33 0.0131 0.0143 0.0156 0.0170 0.0231 0.0252 0.0275 0.0300 0.0327 0.0356 0.0388 0.0423 TR62 0.0131 0.0144 0.0157 0.0171 0.0232 0.0253 0.0276 0.0302 0.0329 0.0358 0.0390 0.0425 TR52 0.0132 0.0144 0.0158 0.0172 0.0233 0.0255 0.0278 0.0303 0.0331 0.0360 0.0393 0.0428 TR90 0.0133 0.0145 0.0159 0.0173 0.0235 0.0256 0.0280 0.0305 0.0333 0.0363 0.0395 0.0430 TR83 0.0134 0.0146 0.0160 0.0174 0.0236 0.0258 0.0281 0.0307 0.0335 0.0365 0.0397 0.0432 TR72 0.0135 0.0147 0.0161 0.0175 0.0237 0.0259 0.0283 0.0309 0.0336 0.0367 0.0399 0.0435 TR71 0.0135 0.0148 0.0162 0.0176 0.0239 0.0261 0.0285 0.0310 0.0338 0.0369 0.0402 0.0437 TR82 0.0136 0.0149 0.0162 0.0177 0.0240 0.0262 0.0286 0.0312 0.0340 0.0371 0.0404 0.0440 TR63 0.0137 0.0150 0.0163 0.0178 0.0242 0.0264 0.0288 0.0314 0.0342 0.0373 0.0406 0.0442 TRA1 0.0138 0.0151 0.0164 0.0179 0.0243 0.0265 0.0289 0.0316 0.0344 0.0375 0.0409 0.0445 TRB1 0.0139 0.0151 0.0165 0.0180 0.0244 0.0267 0.0291 0.0318 0.0346 0.0377 0.0411 0.0447 TRC1 0.0139 0.0152 0.0166 0.0181 0.0246 0.0268 0.0293 0.0319 0.0348 0.0379 0.0413 0.0450 TRC3 0.0140 0.0153 0.0167 0.0183 0.0247 0.0270 0.0295 0.0321 0.0350 0.0382 0.0415 0.0452 TRC2 0.0141 0.0154 0.0168 0.0184 0.0249 0.0272 0.0296 0.0323 0.0352 0.0384 0.0418 0.0455 TRA2 0.0142 0.0155 0.0169 0.0185 0.0250 0.0273 0.0298 0.0325 0.0354 0.0386 0.0420 0.0457 TRB2 0.0143 0.0156 0.0170 0.0186 0.0252 0.0275 0.0300 0.0327 0.0356 0.0388 0.0423 0.0460 Esneklik katsayıları hesaplanırken öğrencilerin ilköğretim veya ortaöğretimde okuyor olmalarına ve cinsiyetlerine bağlı olarak almakta oldukları ŞEY miktarları dikkate alınmıştır. Bu miktarlar ilköğretimde okuyan erkek öğrenciler için aylık 30TL, kız öğrenciler için ise 35TL’dir. Ortaöğretim öğrencileri ise erkekseler 45TL kızsalar 55TL yardım almaktadırlar. Buna göre yukarıdaki tablolarda görülen değerler belli özellikleri sağlayan faydalanıcılar için yıllık gerçekleşen yardımlardaki %1’lik bir artışın öğrencinin okula devamı üzerindeki %’lik etkisini ifade etmektedir. Dolayısıyla, Tablo 7 ve Tablo 8’deki her bir hücre satır karşılığı olan bölgede yaşayan ve sütun karşılığı olan sınıf bilgisine sahip bir yararlanıcının aldığı yardım miktarındaki yüzde birlik bir artışın o kişinin okul devamını nasıl etkilediğini göstermektedir. Örneğin, Tablo 7’de kırmızı daire içerisine alınmış bir öğrenciyi ele alalım. Bu kız öğrenci TR61 olarak tanımlanan Antalya, Isparta, Burdur illerinden birinde yaşamaktadır ve 5. sınıfta okumaktadır. Bu öğrenci için bulunan 0.0252 değeri kullanılarak öğrencinin eline geçen yardım miktarının 35TL yerine 70TL olması halinde bu kız öğrencinin okula devamının yaklaşık %2.5 artacağını göstermektedir. Söz konusu 0.0252 değeri yardım miktarının bahsedildiği gibi iki katına çıkartılması durumunda her yüz öğrenciden en az 2’sinin daha okula devam edeceği şeklinde de yorumlanabilir. Burada unutulmaması gereken bütün bu rakamların belli istatistiksel koşullar altında anlamlı ve geçerli olduğudur. Her zaman kontrol edilemeyen bir takım faktörlerin etkili olacağı bilinmelidir. Yine de yapılan analizler sonucunda yaşanılan bölgeye bağlı olarak erkek öğrencilerin okula devam durumunun yardım miktarına duyarlılığının % 0.12 ile % 0.46 arasında değiştiğini, kız öğrencilerde ise bu duyarlılığın daha yüksek -% 0.14 ile %0.52 arasındaolduğunu söylemek mümkündür. Bu anlamda yardım miktarlarına en az tepki gösteren ve en duyarlı okul devamı gösteren bölgelere ve sınıf düzeylerine bakılacak olursa nispeten kişi başına gelir düzeyi yüksek bölgelerde yardımlara tepkiselliğin yani hassasiyetin düşük olduğu, düşük gelirli bölgelerde ise yüksek olduğu görülmektedir. Benzer şekilde küçük sınıflarda yardımların devam üzerindeki etkisi son derece zayıf iken öğrencilerin yaşı büyüdükçe (yani üst sınıflarda) bu hassasiyet de yükselmektedir. Tablo 6’daki ortanca kişiye ait marjinal etkiler ile Tablo 8’deki esneklik katsayıları karşılaştırıldığında aynı özelliklere sahip (erkek, 4. sınıf ve TRC3’de yaşayan) bir faydalanıcının ayda 24 TL yardım ödemesi alması ile 35 TL ödeme alması durumları arasında okul devamının yardım miktarına duyarlılığı itibariyle bir fark görülmektedir. Şöyle ki, daha yüksek yardım miktarı söz konusu olduğunda okul devamı bu miktardaki ufak değişmelere daha yüksek tepki göstermekte, her artışla birlikte devam de artmaktadır. 4.2. Etkinlik Analizi Çalışmanın bir diğer amacı da şartlı eğitim yardımlarının diğer yardımlardan farklı bir etkisinin olup olmadığının değerlendirilmesi yani etkinliğinin ortaya çıkartılmasıdır. Bu amaçla, yine tanımlanmış belli özelliklerdeki öğrencilerin okul devamlarının birbirinden farklı olup olmadığına bakılmıştır. Söz konusu karşılaştırmalarda “en az 2 yıl boyunca” sistemde kalmış olan ve “2 yıldır ödeme almakta olan” kişiler temel alınmıştır. Yardım Faydalanıcı Ödeme düzeyi ŞEY İlköğretim En az %80 Diğer Ortaöğretim Karşılaştırma En az 2 yıl boyunca şartlı eğitim fayda sahibi olan ve 2 yıldır ödemelerin en az %80’ini almış olan ŞEY yararlanıcısı olmamakla birlikte en az 2 yıl boyunca vakıf yardımlarından fayda sahibi olan ve ŞEY miktarının %80’ininden az yardım almış olan %80’den az Çizim 2. Karşılaştırmaya konu kişilerin özellikleri Yukarıdaki çizim (Çizim 2.) yapılan karşılaştırmaları oluşturan öğeleri ortaya koymaktadır. Çizim 2.’de kutular arasındaki oklar Karşılaştırma sütunundaki özelliklere sahip kişilere erişmek için hangi niteliklerin bir araya getirildiğini göstermektedir. Buradan hareketle Çizim 3.’deki farklı renklerdeki her bir birleştirme bu analize dahil edilen karşılaştırmaları göstermektedir. Şöyle ki, A1: ŞEY ve diğer yardımlardan yararlanan ve potansiyel yardım miktarının %80’inden azını almış ilköğretim öğrencilerini karşılaştırmaktadır. Benzer şekilde A2 yararlanılan yardımlar değişmemek şartıyla ortaöğretim öğrencilerini karşılaştırmaktadır. Yardım Faydalanıcı Ödeme düzeyi ŞEY İlköğretim En az %80 Diğer Ortaöğretim %80’den az Yardım Faydalanıcı Ödeme düzeyi ŞEY İlköğretim En az %80 Diğer Ortaöğretim %80’den az Karşılaştırma A1 Karşılaştırma A2 Çizim 3. Karşılaştırmaya konu kişilerin gösterimi Analize konu diğer karşılaştırma senaryoları B1 ve B2, C1 ve C2 ile D1 şeklinde aşağıda akışlar olarak Çizim 4.’de gösterilmiştir. B1, ŞEY alan ve diğer yardımlardan yararlanan ilköğretim öğrencileri arasında bir karşılaştırma; B2 ise ortaöğretim öğrencileri arasında karşılaştırma yapmaktadır. Bu karşılaştırmada her iki grubun da potansiyel yardımların en az %80’ini aldığı durum dikkate alınmıştır. C1 ve C2 de ilköğretim ve ortaöğretim öğrencilerinin devam durumlarının karşılaştırılması potansiyel yardımların en az %80’nini alan ve almayanlar arasında yapılmıştır. Her iki senaryoda da sadece ŞEY’den yararlananlar ele alınmıştır. Son senaryoda ise ŞEY yararlanıcısı ilköğretim öğrencileri potansiyel yardımların %80’inden azını alanlar ve en az %80 ‘ini alanlar şeklinde ortaöğretime geçişleri itibariyle karşılaştırılmıştır. Çizim 4. ŞEY etkinlik ölçümünde kullanılan diğer karşılaştırmalar Karşılaştırmalarda kullanılan verilere ilişkin betimleyici istatistikler Tablo 9’dan görülebilir. Toplam hanelerin içerisinde potansiyel yardımların %80’inden azını almış olanlara ilişkin yaklaşık 1 milyon 245 bin gözlem ve potansiyel yardım miktarının en az %80’ini almış olanlara ait de 7 milyon civarında gözlem bulunmaktadır. Alınan yardım miktarları da incelen dönem (2009-2013) itibariyle toplamda 20 TL ile 15 bin TL arasında değişmektedir. Tablo 9. Karşılaştırmalara konu betimleyici istatistikler Potansiyel Yardımın %80'inden azını almış haneler en az %80'ini almış haneler 1245822 0.9386686 0.2399373 1245822 4.630.559 1.930.473 1245822 16422.17 14059.38 En Düşük Değer 0 0 2000 En Yüksek Değer 1 26 766284 1245822 18005.99 2000 809598 7001732 0.931956 0.2518214 7001732 9.321.351 482.319 7001732 40395.77 49107.43 0 0 0 1 75 1154705 7001732 75735.41 0 1564887 Gözlem Sayısı Değişken devam toplam devam toplam yardım haneye yapılan yıllık yardım miktarı devam toplam devam toplam yardım haneye yapılan yıllık yardım miktarı Ortalama Değer Standart Sapma 14897.44 66710.06 Herhangi bir koşul olmadan, toplam alabileceği yardımların (potansiyel yardım miktarı) %80 ve üzerinde yardım alanlarla daha az yardım alanların karşılaştırmasında söz konusu iki grup arasında öğrencilerin okula devamı açısından farklılık bulunduğu tespit edilmiştir (bkz. Ekler Tablo E1). Dört ayrı yardım kategorisi dikkate alındığında da benzer bir tablo söz konusudur. Buna göre engelli aylığı alanlar, engelli yakını aylığı alanlar, şartlı eğitim ve sağlık yardımından yararlanan hanelerdeki öğrencilerin devam durumları ortalamalar itibariyle farklılık göstermektedir (bkz. Tablo E2). İlköğretim-ortaöğretim ayrımı yapmadan ŞEY yararlanıcısı olan ve olmayan hane halklarındaki öğrencilerin okul devamları arasında fark olduğu bulunmuştur. (bkz. TabloE3) Bu genel sonuçlardan sonra etkinlik analizi için planladığımız karşılaştırmalara ilişkin dikkate alınan grupların ortalamalarının birbirinden farklı olmadığı hipotezini çok değişkenli test istatistikleriyle sınanmıştır. Sınamalarda kullanılan istatistiksel test değerleri Ekler TabloE4’de verilmiştir. Bu sınamalarda karşılaştırmalara konu gruplar arasında devam ortalamaları itibariyle farklılık olduğu ortaya çıkmış ve bu sonuçların %99 olasılıkla geçerli olduğu görülmüştür. Dolayısıyla, yaptığımız tüm karşılaştırmalar için bahse konu gruplar arasında öğrencilerin devamına ilişkin anlamlı ve önemli bir farklılıktan söz edilebilir. 5. SONUÇ ve DEĞERLENDİRME Dünyada pek çok gelişmekte olan ülkede toplumun yoksul kesimlerindeki yoksulluk döngüsünü kırmak ve krizlere ve şoklara en hassas kesimlere bir güvence sağlamak amacıyla uygulanan şartlı nakit transferi programlarının en önemlilerinden şartlı eğitim yardımlarının Türkiye’deki uygulamasına yönelik etki ve etkinlik analizlerinin yapıldığı bu çalışmada yol gösterici olabilecek bazı sonuçlara ulaşılmıştır. Türkiye’nin gelişmişlik açısından alt düzeylerde bulunan bölgelerindeki öğrencilere yapılan ŞEY ödemelerinin okula devam düzeyine olumlu etki yaptığı, bu etkinin kızlarda erkek öğrencilere nazaran daha büyük olduğu tespit edilmiştir. Bu etkinin de tesadüfi olmadığı diğer yardımlarla karşılaştırıldığında ŞEY ödemelerinin koşullu olması nedeniyle çocukların okula devamı üzerinde gerçekten farklı bir etki yarattığı görülmüştür.  Bölgeye bağlı olarak erkek öğrencilerin okula devam durumunun yardım miktarına duyarlılığının % 0.12 ile % 0.46 arasında değişmektedir. Düşük gelirli bölgelerde ŞEY ödemelerinin okul devamına etkisi nispeten yüksek gelirli bölgelere göre daha yüksektir.  Bölgeye bağlı olarak kız öğrencilerde ise bu duyarlılığın daha yüksek ve % 0.14 ile %0.52 arasında değişmektedir. Düşük gelirli bölgelerde ŞEY ödemelerinin okul devamına etkisi nispeten yüksek gelirli bölgelere göre daha yüksektir.  Aynı bölgede yaşayan ve aynı sınıfa devam eden öğrencilerden ŞEY ödeme miktarlarına kız öğrencilerin duyarlılığı erkek öğrencilere göre daha yüksektir.  Aynı bölgede yaşayan kız ve erkek öğrenciler arasında sınıf düzeyine göre küçük sınıflarda yardımların devam üzerindeki etkisi son derece zayıf iken öğrencilerin yaşı büyüdükçe (yani üst sınıflarda) bu hassasiyet de yükselmektedir. Bu sonuçlardan hareketle,  Okul devam durumunun yapılan yardım miktarlarına olan hassasiyetinde cinsiyet ve bölge itibariyle ortaya çıkan farklılıklardan yararlanılarak özellikle bazı bölgeler için ŞEY ödeme miktarlarında da farklılaştırmaya gidilmesi istenilen sonuçlara daha hızlı ve kalıcı bir şekilde ulaşılması bağlamında düşünülmesi gereken bir politika alternatifi olarak ortaya çıkmıştır.  Böylesi bir uygulamaya gidilmesi durumunda bölgesel gelir sıralamasında en altta bulunan illerden başlamak ve iller itibariyle farklılaşma düzeyini de esneklik katsayıları dikkate alınarak belirlemek uygun olacaktır.  Benzer esneklik katsayılarına sahip gruplara benzer miktarlarda ödeme yapmak hatta ödeme miktarlarını dünyadaki başka bazı uygulamalarda olduğu gibi başarıya bağlamak özellikle öğrencilerin sonraki öğretim aşamasına geçmeleri açısından anlamlı oalcaktır. KAYNAKLAR Aile ve Sosyal Politikalar Bakanlığı (ASPB) (2012) Türkiye’de Uygulanan Şartlı Nakit Transferi Programının Fayda Sahipleri Üzerindeki Etkisinin Nitel ve Nicel Olarak Ölçülmesi Projesi Final Raporu, Ankara. Beegle, K., Dehejia, R., ve Gatti, R. (2006) Child labor and agricultural shocks. Journal of Development Economics, 81, s.80-96. Behrman, J. R., Parker, S. W., ve Todd, P. E. (2011) Do Conditional Cash Transfers for Schooling Generate Lasting Benefits? A Five-Year Followup of PROGRESA/Oportunidades, Journal of Human Resources, s.93-122. Behrman, J. ve Knowles, J. (1999) Household income and child schooling in Vietnam. World Bank Economic Review 13, s. 211–256. Bourguignon, F., Ferreira, F., ve Leite, P. (2003) Conditional cash transfers, schooling, and child labor: micro-simulating Brazil’s Bolsa Escola Program, World Bank Economic Review 17, s. 229–254. de Janvry, A., Finan, F. , Sadoulet, E.ve Vakis, R.(2006) Can conditional cash transfer programs serve as safety nets in keeping children t school and from working when exposed to shocks? Journal of Development Economics, 79, s. 349-373. Duryea, S., Lam, D., ve Levison, D. (2003) Effects of Economic Shocks on Children’s Employment and Schooling in Brazil. University of Michigan: Population Studies Center. Edmonds, E. (2006) Child labor and schooling responses to anticipated income in South Africa, Journal of Development Economics, 81, s. 386-414. Esenyel, C. (2009) Türkiye’de ve Dünyada Şartlı Nakit Transferi Uygulamaları, T.C. Başbakanlık Sosyal Yardımlaşma ve Dayanışma Genel Müdürlüğü, Sosyal Yardım Uzmanlık Tezi, Ankara. Funkhouser, E. (1999) Cyclical economic conditions and school attendance in Costa Rica. Economics of Education Review 18, s. 31–50. Guarcello, L., Mealli, F., ve Rosati, F. (2003) Household vulnerability and child labor: the effects of shocks, credit rationing, and insurance. Understanding Children’s Work, An Inter-Agency Research Cooperation Project (ILO, UNICEF, World Bank Group). Jacoby, H. ve Skoufias, E. (1997) Risk, financial markets, and human capital in a developing country. Review of Economic Studies 64, s. 311–335. Jensen, R. (2000) Agricultural volatility and investments in children. American Economic Review 90, s. 399–404. Kalkınma Bakanlığı (2012) Türkiye Ekonomisinde Bölgesel Gelişmişlik Farklılıkları, Doğu Anadolunun Bölgesel Gelişmedeki Yeri ve Çözüm Önerileri, Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Müdürlüğü, Ankara. Morley, S. ve Coady, D. (2003) From Social Assistance to Social Development: Targeted Education Subsidies in Developing Countries. International Food Policy Research Institute, Washington, DC. Parker, S. ve Skoufias, E. (2006) Labor market shocks and their impacts on work and schooling: evidence from urban Mexico. Journal of Population Economics, s. 1–19. Rawlings, L. B. ve Rubio, G. M. (2005) Evaluating the Impact of Conditional Cash Transfer Programs, World Bank Research Observer, 20, s.29-55. Rucci, G. (2003) Macro Shocks and Schooling Decisions: The Case of Argentina. Economics Department, University of California at Los Angeles. Saavedra, J. E. ve García, S. (2012) Impacts of Conditional Cash Transfer Programs on Educational Outcomes in Developing Countries: A Meta-analysis, RAND Labor and Population Working Paper Series, No.WR-921-1. Schultz, T. P. (2004) School subsidies for the poor: evaluating the Mexican Progresa Poverty Program. Journal of Development Economics 74, s.199–250. Thomas, D., Beegle, K., Frankenberg, E., Sikoki, B., Strauss, J., ve Teruel, G. (2003) Education in a crisis. Journal of Development Economics 74, s. 53–85. EKLER: Tablo E1.Potansiyel yardımın en az %80’ini alanlarla alamayanlar arasında devam farkı istatistik testleri: Kovaryans martislerinin tektürel olması Wilks' lambda 0.8780*** Pillai's trace 0.1220*** Lawley-Hotelling trace 0.1389*** Roy's largest root 0.1389*** Kovaryans matrislerinde heterojenlik olabilir MNV F(1,4551154.9) 3.48e+06*** Tablo E2.Yardım türlerine göre devam farkı istatistik testleri: Kovaryans martislerinin tektürel olması Wilks' lambda 0.9944*** Pillai's trace 0.0056*** Lawley-Hotelling trace 0.0056*** Roy's largest root 0.0056*** Kovaryans matrislerinde heterojenlik olabilir Wald Chi2(3) 1717.64*** Tablo E3. ŞEY yararlanıcısı olan ve olmayanlar arasında devam farkı istatistik testleri: Kovaryans martislerinin tektürel olması Wilks' lambda 0.9871*** Pillai's trace 0.0129*** Lawley-Hotelling trace 0.0131*** Roy's largest root 0.0131*** Kovaryans matrislerinde hetorojenlik olabilir MNV F(1,6931.5) 1188.75*** Tablo E4. Etkinlik analizi karşılaştırmalarına yönelik test istatistikleri Kovaryans martislerinin A1 A2 B1 B2 C1 C2 D1 tektürel olması Wilks' lambda 0.9859*** 0.9951*** 0.9487*** 0.9522*** 0.7608*** 0.7141*** 0.9931*** Pillai's trace 0.0141*** 0.0049*** 0.0513*** 0.0478*** 0.2392*** 0.2859*** 0.0069*** Lawley-Hotelling trace 0.0143*** 0.0049*** 0.0541*** 0.0502*** 0.3144*** 0.4005*** 0.0070*** Roy's largest root 0.0143*** 0.0049*** 0.0541*** 0.0502*** 0.3144*** 0.4005*** 0.0070*** Kovaryans matrislerinde F(1,6612.8) F(1,88.4) F(1,51377.8) F(1,2445.6) F(1,356288.1) F(1, 17631.2) F(1, 7370094) hetorojenlik olabilir MNV 1149.01*** 27.67*** 27317.22*** 2730.41*** 71984.79*** 1.22e+06*** 484166.84***