Nüfus Dinamiklerinin İşgücü Üzerindeki Etkileri: Nüfus Artışı, Doğurganlık ve Göç Perspektifi

Özet

Bu çalışmanın amacı, nüfus artış hızı, toplam işgücü, ağ göçü ve toplam doğurganlık oranı arasındaki ilişkileri demografik ve ekonomik bir çerçevede incelemektir. Nüfus dinamikleri, uzun vadeli ekonomik büyüme, işgücü arzı ve sosyal politika tasarımları açısından kritik bir rol oynamaktadır. Özellikle doğurganlık oranlarındaki değişimler ve net göç hareketleri, işgücünün büyüklüğünü ve yapısını doğrudan etkilemektedir. Çalışma, söz konusu göstergelerin birbirleriyle olan etkileşimini teorik bir çerçevede ele alarak politika yapıcılara yönelik çıkarımlar sunmayı amaçlamaktadır.

Anahtar Kelimeler: Nüfus artışı, işgücü, ağ göçü, doğurganlık oranı, demografik dönüşüm

1. Giriş

Nüfus, ekonomik ve sosyal yapıların temel belirleyicilerinden biridir. Nüfus artış hızı, bir ülkenin potansiyel işgücü arzını, tüketim yapısını ve uzun dönemli büyüme kapasitesini doğrudan etkilemektedir. Bununla birlikte, nüfus artışı yalnızca doğurganlık oranlarıyla değil, aynı zamanda göç hareketleriyle de şekillenmektedir. Günümüzde birçok ülke, düşük doğurganlık oranları ve artan yaşam beklentisi nedeniyle demografik dönüşüm süreciyle karşı karşıyadır. Bu süreç, işgücü piyasalarında daralma ve yaşlanma gibi yapısal sorunları gündeme getirmektedir.

2. Kavramsal Çerçeve ve Göstergelerin Tanımı

2.1. Nüfus Artışı (SP.POP.GROW)

Nüfus artış hızı, bir ülkede belirli bir dönemde nüfusun yıllık yüzde değişimini ifade etmektedir. Bu gösterge; doğumlar, ölümler ve net göçün bileşik etkisini yansıtır. Yüksek nüfus artışı, potansiyel işgücü arzının artmasına katkı sağlarken; kontrolsüz artış, işsizlik ve kamu hizmetleri üzerinde baskı yaratabilmektedir.

2.2. Toplam İşgücü (SL.TLF.TOTL.IN)

Toplam işgücü, istihdam edilenler ile işsiz ancak çalışmaya hazır olan nüfusu kapsamaktadır. İşgücünün büyüklüğü ve niteliği, ekonomik üretim kapasitesinin temel belirleyicisidir. Demografik yapıdaki değişimler, özellikle genç ve çalışma çağındaki nüfusun oranı, işgücü arzını doğrudan etkilemektedir.

2.3. Ağ Göçü (SM.POP.NETM)

Ağ göçü, bir ülkeye gelen göçmenler ile ülkeden ayrılan göçmenler arasındaki farkı ifade etmektedir. Pozitif ağ göçü, işgücü arzını artırıcı bir etki yaratırken; negatif ağ göçü, özellikle nitelikli işgücünün kaybı durumunda uzun vadeli büyüme açısından risk oluşturmaktadır.

2.4. Toplam Doğurganlık Oranı (SP.DYN.TFRT.IN)

Toplam doğurganlık oranı, bir kadının doğurganlık döneminde doğurması beklenen ortalama çocuk sayısını göstermektedir. Bu oran, nüfusun kendini yenileme düzeyi olan 2,1’in altına düştüğünde, uzun vadede nüfusun azalması ve yaşlanması riski ortaya çıkmaktadır.

3. Göstergeler Arasındaki İlişkiler

Doğurganlık oranı, nüfus artışının temel bileşenlerinden biridir. Düşük doğurganlık oranları, kısa vadede işgücü üzerinde sınırlı etki yaratırken; uzun vadede işgücü arzında daralmaya yol açmaktadır. Bu durum, göçü işgücü açığını kapatmak için önemli bir mekanizma hâline getirmektedir. Nitekim pozitif ağ göçü, düşük doğurganlık oranlarının işgücü üzerindeki olumsuz etkilerini telafi edebilmektedir.

Öte yandan, yüksek nüfus artış hızı her zaman ekonomik büyüme ile paralel ilerlememektedir. İşgücü piyasalarının yeterince esnek olmadığı ve istihdam yaratma kapasitesinin sınırlı kaldığı ekonomilerde, hızlı nüfus artışı işsizlik oranlarının yükselmesine neden olabilmektedir.

4. Politika Tartışması

Demografik göstergeler ışığında, politika yapıcıların çok boyutlu bir yaklaşım benimsemesi gerekmektedir. Düşük doğurganlık oranlarına sahip ülkelerde aile dostu politikalar, kadın istihdamını destekleyen uygulamalar ve çocuk bakım hizmetleri ön plana çıkmaktadır. Aynı zamanda, nitelikli göç politikaları ile işgücü piyasasının ihtiyaç duyduğu becerilerin karşılanması önem arz etmektedir.

Yüksek nüfus artışına sahip ülkelerde ise eğitim, sağlık ve istihdam yatırımlarının artırılması, demografik fırsat penceresinin etkin biçimde kullanılmasını sağlayabilir.

5. Sonuç

Bu çalışma, nüfus artışı, işgücü, ağ göçü ve doğurganlık oranı arasındaki ilişkilerin ekonomik ve demografik açıdan ne denli kritik olduğunu ortaya koymaktadır. Sürdürülebilir ekonomik büyüme ve sosyal refah için demografik göstergelerin birlikte değerlendirilmesi gerekmektedir. Uzun vadede dengeli bir nüfus yapısı, istikrarlı bir işgücü piyasasının temelini oluşturmaktadır.

library(WDI)
library(tidyverse)

## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.6
## ✔ forcats   1.0.1     ✔ stringr   1.6.0
## ✔ ggplot2   4.0.1     ✔ tibble    3.3.0
## ✔ lubridate 1.9.4     ✔ tidyr     1.3.2
## ✔ purrr     1.2.0     
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

indicators <- c(
  pop_growth = "SP.POP.GROW",
  labor_force = "SL.TLF.TOTL.IN",
  net_migration = "SM.POP.NETM",
  fertility = "SP.DYN.TFRT.IN"
)

library(WDI)
library(dplyr)
library(tidyr)

data <- WDI(
  country = "all",
  indicator = indicators,
  start = 2000,
  end = 2022
)

data_clean <- data %>% 
  select(
    country,
    iso2c,
    year,
    pop_growth,
    labor_force,
    net_migration,
    fertility
  ) %>% 
  drop_na()

head(data_clean)

##       country iso2c year pop_growth labor_force net_migration fertility
## 1 Afghanistan    AF 2000  1.2121760     4685110      -1025973     7.566
## 2 Afghanistan    AF 2001  0.7620049     4703525       -212872     7.453
## 3 Afghanistan    AF 2002  5.2520296     4947614        860349     7.320
## 4 Afghanistan    AF 2003  6.1451940     5259920        247317     7.174
## 5 Afghanistan    AF 2004  3.5758349     5459292       -269194     7.018
## 6 Afghanistan    AF 2005  3.5192170     5672338        250971     6.858

str(data_clean)

## 'data.frame':    5404 obs. of  7 variables:
##  $ country      : chr  "Afghanistan" "Afghanistan" "Afghanistan" "Afghanistan" ...
##  $ iso2c        : chr  "AF" "AF" "AF" "AF" ...
##  $ year         : int  2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 ...
##  $ pop_growth   : num  1.212 0.762 5.252 6.145 3.576 ...
##   ..- attr(*, "label")= chr "Population growth (annual %)"
##  $ labor_force  : num  4685110 4703525 4947614 5259920 5459292 ...
##   ..- attr(*, "label")= chr "Labor force, total"
##  $ net_migration: num  -1025973 -212872 860349 247317 -269194 ...
##   ..- attr(*, "label")= chr "Net migration"
##  $ fertility    : num  7.57 7.45 7.32 7.17 7.02 ...
##   ..- attr(*, "label")= chr "Fertility rate, total (births per woman)"

summary(data_clean)

##    country             iso2c                year        pop_growth      
##  Length:5404        Length:5404        Min.   :2000   Min.   :-11.3566  
##  Class :character   Class :character   1st Qu.:2005   1st Qu.:  0.5001  
##  Mode  :character   Mode  :character   Median :2011   Median :  1.2705  
##                                        Mean   :2011   Mean   :  1.4093  
##                                        3rd Qu.:2017   3rd Qu.:  2.3227  
##                                        Max.   :2022   Max.   : 21.7003  
##   labor_force        net_migration         fertility    
##  Min.   :1.999e+04   Min.   :-10092039   Min.   :0.680  
##  1st Qu.:1.493e+06   1st Qu.:   -43414   1st Qu.:1.730  
##  Median :5.080e+06   Median :    -3048   Median :2.425  
##  Mean   :1.433e+08   Mean   :  -110095   Mean   :2.936  
##  3rd Qu.:3.861e+07   3rd Qu.:    16765   3rd Qu.:3.992  
##  Max.   :3.600e+09   Max.   : 10261166   Max.   :7.829

data_tr <- data_clean %>% 
  filter(country == "Turkey")

data_panel <- data_clean %>% 
  filter(year >= 2005 & year <= 2020)

Bu kod, Dünya Bankası göstergelerini kullanarak nüfus dinamikleri ile işgücü arasındaki ilişkileri analiz etmeye uygun, eksiksiz ve tutarlı bir panel veri seti üretmektedir. Eksik gözlemlerin dışlanması, tahmin sonuçlarında sapma riskini azaltmakta ve ekonometrik analizlerin güvenilirliğini artırmaktadır.

TANIMLAYICI ANALİZLER

Tanımlayıcı grafikler, ülkeler arasında nüfus dinamikleri ve işgücü göstergeleri açısından belirgin farklılıklar olduğunu ortaya koymaktadır.

library(ggplot2)

Nüfus Artış Hızı Dağılımı (SP.POP.GROW)

ggplot(data_clean, aes(x = pop_growth)) + 
  geom_histogram(bins = 30, fill = "skyblue", color = "white") + 
  labs(
    title = "Nüfus Artış Hızı Dağılımı",
    x = "Yıllık Nüfus Artış Oranı (%)",
    y = "Frekans"
  ) + 
  theme_minimal()

Toplam İşgücü Dağılımı (SL.TLF.TOTL.IN)

İşgücü çok büyük sayılar içerdiği için log dönüşümü akademik olarak daha uygundur.

ggplot(data_clean, aes(x = log(labor_force))) + 
  geom_histogram(bins = 30, fill = "lightgreen", color = "white") + 
  labs(
    title = "Toplam İşgücünün Logaritmik Dağılımı",
    x = "Log(Toplam İşgücü)",
    y = "Frekans"
  ) + 
  theme_minimal()

`Ağ Göçü Dağılımı (SM.POP.NETM)`

ggplot(data_clean, aes(x = net_migration)) + 
  geom_histogram(bins = 30, fill = "orange", color = "white") + 
  labs(
    title = "Ağ Göçü Dağılımı",
    x = "Net Göç (Gelen − Giden)",
    y = "Frekans"
  ) + 
  theme_minimal()

Toplam Doğurganlık Oranı Dağılımı (SP.DYN.TFRT.IN)

ggplot(data_clean, aes(x = fertility)) + 
  geom_histogram(bins = 30, fill = "plum", color = "white") + 
  labs(
    title = "Toplam Doğurganlık Oranı Dağılımı",
    x = "Kadın Başına Ortalama Çocuk Sayısı",
    y = "Frekans"
  ) + 
  theme_minimal()

Tanımlayıcı grafikler, ülkeler arasında nüfus artış hızı, doğurganlık oranı ve göç dinamikleri bakımından önemli heterojenlikler bulunduğunu göstermektedir. Özellikle işgücü büyüklüğünün sağa çarpık bir dağılım sergilemesi, analizlerde logaritmik dönüşüm kullanımını gerekli kılmaktadır. Doğurganlık oranlarının geniş bir aralıkta dağılması, demografik geçiş sürecinin ülkeler arasında farklı aşamalarda olduğunu ortaya koymaktadır.

İLİŞKİ GRAFİĞİ

Doğurganlık Oranı ve Nüfus Artış Hızı İlişkisi

(SP.DYN.TFRT.IN – SP.POP.GROW)

library(ggplot2)

ggplot(data_clean, aes(x = fertility, y = pop_growth)) + 
  geom_point(alpha = 0.3, color = "darkblue") + 
  geom_smooth(method = "lm", color = "red") + 
  labs(
    title = "Doğurganlık Oranı ve Nüfus Artış Hızı İlişkisi",
    x = "Toplam Doğurganlık Oranı (Kadın Başına Çocuk)",
    y = "Yıllık Nüfus Artış Hızı (%)"
  ) + 
  theme_light()

## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

Doğurganlık ve İşgücü Arzı İlişkisi

ggplot(data_clean, aes(x = fertility, y = log(labor_force))) + 
  geom_point(alpha = 0.3, color = "darkgreen") + 
  geom_smooth(method = "lm", color = "red") + 
  labs(
    title = "Doğurganlık Oranı ve İşgücü Arzı İlişkisi",
    x = "Toplam Doğurganlık Oranı",
    y = "Log(Toplam İşgücü)"
  ) + 
  theme_light()

## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

İlişki grafikleri, doğurganlık oranı ile nüfus artış hızı arasında pozitif yönlü bir ilişki olduğunu göstermektedir. Regresyon doğrusu, doğurganlığın nüfus dinamiklerinin temel belirleyicilerinden biri olduğunu desteklemektedir. Ayrıca işgücü büyüklüğünün logaritmik dönüşümle analiz edilmesi, ülkeler arası ölçek farklarının etkisini azaltarak daha sağlıklı bir ilişki değerlendirmesine imkân tanımaktadır.

TÜRKİYE İÇİN ZAMAN SERİSİ ANALİZİ

Türkiye Verisini Filtreleme

library(dplyr)
library(ggplot2)

turkey_data <- data_clean %>% 
  filter(grepl("Turk", country, ignore.case = TRUE))

Türkiye’de Nüfus Artış Hızı Zaman Serisi

(SP.POP.GROW)

ggplot(turkey_data, aes(x = year, y = pop_growth)) + 
  geom_line(color = "darkred", linewidth = 1) + 
  geom_point(color = "black", size = 2) +
  labs(
    title = "Türkiye'de Nüfus Artış Hızı (2000–2022)",
    x = "Yıl", 
    y = "Yıllık Nüfus Artış Oranı (%)"
  ) + 
  theme_bw()

Türkiye’de Toplam Doğurganlık Oranı Zaman Serisi

(SP.DYN.TFRT.IN)

ggplot(turkey_data, aes(x = year, y = fertility)) + 
  geom_line(color = "darkblue", linewidth = 1) + 
  geom_point(color = "black", size = 2) +
  labs(
    title = "Türkiye'de Toplam Doğurganlık Oranı (2000–2022)",
    x = "Yıl", 
    y = "Kadın Başına Ortalama Çocuk Sayısı"
  ) + 
  theme_bw()

Türkiye’de Toplam İşgücü Zaman Serisi

ggplot(turkey_data, aes(x = year, y = log(labor_force))) + 
  geom_line(color = "darkgreen", linewidth = 1) + 
  geom_point(color = "black", size = 2) +
  labs(
    title = "Türkiye'de Toplam İşgücünün Logaritmik Seyri (2000–2022)",
    x = "Yıl", 
    y = "Log(Toplam İşgücü)"
  ) + 
  theme_bw()

Türkiye’de Ağ Göçü Zaman Serisi

(SM.POP.NETM)

ggplot(turkey_data, aes(x = year, y = net_migration)) + 
  geom_line(color = "purple", linewidth = 1) + 
  geom_point(color = "black", size = 2) +
  labs(
    title = "Türkiye'de Ağ Göçü (2000–2022)",
    x = "Yıl", 
    y = "Net Göç"
  ) + 
  theme_bw()

Türkiye için zaman serisi grafikleri, 2000 sonrası dönemde doğurganlık oranlarında belirgin bir düşüş eğilimi olduğunu, buna paralel olarak nüfus artış hızının da azaldığını göstermektedir. İşgücü büyüklüğü artış trendini sürdürmekle birlikte, bu artışın hızının demografik dönüşüm sürecinden etkilendiği gözlemlenmektedir. Ağ göçü serisi ise dönemsel dalgalanmalar sergileyerek nüfus dinamiklerinde dışsal faktörlerin önemini ortaya koymaktadır.

Sonuç ve Değerlendirme

Bu çalışma, nüfus artış hızı, toplam işgücü, ağ göçü ve toplam doğurganlık oranı arasındaki ilişkileri hem ülkeler arası panel veri çerçevesinde hem de Türkiye özelinde zaman serisi analizi yoluyla incelemiştir. Elde edilen bulgular, demografik göstergelerin ekonomik yapı ve işgücü piyasaları üzerindeki belirleyici rolünü açık biçimde ortaya koymaktadır.

Tanımlayıcı istatistikler ve dağılım grafikleri, ülkeler arasında nüfus dinamikleri bakımından önemli bir heterojenlik bulunduğunu göstermektedir. Özellikle doğurganlık oranları ve nüfus artış hızları geniş bir aralıkta dağılmakta olup, ülkelerin demografik geçiş sürecinin farklı aşamalarında yer aldığını ortaya koymaktadır. Toplam işgücü değişkeninin sağa çarpık bir dağılım sergilemesi, analizlerde logaritmik dönüşüm kullanımının gerekliliğini desteklemektedir.

İlişki grafiklerinden elde edilen bulgular, doğurganlık oranı ile nüfus artış hızı arasında pozitif yönlü bir ilişkiye işaret etmektedir. Bu durum, doğurganlığın nüfus artışının temel bileşenlerinden biri olduğunu teyit etmektedir. Bununla birlikte, nüfus artışının tek başına işgücü piyasalarında olumlu sonuçlar doğurmadığı; bu etkinin ekonomik yapı, istihdam yaratma kapasitesi ve göç hareketleriyle birlikte değerlendirilmesi gerektiği anlaşılmaktadır.

Türkiye için gerçekleştirilen zaman serisi analizleri, 2000–2022 döneminde toplam doğurganlık oranında belirgin bir düşüş eğilimi olduğunu ve buna paralel olarak nüfus artış hızının da azaldığını göstermektedir. Buna karşın, toplam işgücü büyüklüğünün artış trendini sürdürmesi, demografik yapı ile işgücü arzı arasındaki ilişkinin gecikmeli ve çok boyutlu bir nitelik taşıdığını ortaya koymaktadır. Ağ göçü serisinde gözlemlenen dalgalanmalar ise dışsal şokların ve bölgesel gelişmelerin nüfus dinamikleri üzerindeki etkisini vurgulamaktadır.

Genel olarak değerlendirildiğinde, sürdürülebilir ekonomik büyüme ve dengeli bir işgücü piyasası için demografik göstergelerin bütüncül bir politika çerçevesi içinde ele alınması gerekmektedir. Düşük doğurganlık oranlarının uzun vadede işgücü arzını daraltma potansiyeli dikkate alındığında, aile dostu politikalar ve kadın istihdamını destekleyici uygulamalar önem kazanmaktadır. Aynı zamanda, nitelikli göç politikaları, demografik dönüşümün olası olumsuz etkilerini telafi edebilecek önemli bir araç olarak öne çıkmaktadır.

Bu bağlamda çalışma, demografik göstergelerin yalnızca nüfus yapısını değil, aynı zamanda ekonomik performansı ve işgücü piyasalarının geleceğini şekillendirdiğini ortaya koymakta; politika yapıcılara uzun vadeli ve veri temelli stratejiler geliştirilmesi yönünde önemli çıkarımlar sunmaktadır.

Dünya Bankası

2026-01-03

DÜNYA BANKASINDAN VERİ İNDİRME