Büyük Kent Çocuk Cezası (Big-City Child Penalty, BCCP), bu çalışmada çocuk sahibi kadınların işgücüne katılımının büyük metropolitan alanlarda küçük ve orta büyüklükteki metropolitan alanlara kıyasla daha fazla gerilemesini ifade eden kent-işgücü ekonomisi olgusudur. Ilaria D’Angelis ve Keren Horn, American Community Survey verilerini kullanarak ABD'deki 171 metropolitan alanı 2005-2024 döneminde inceliyor ve 2020 sonrasında BCCP'nin özellikle üniversite mezunu annelerde belirgin biçimde azaldığını gösteriyor. Üniversite mezunu annelerde büyük ve küçük kentler arasındaki düzeltilmiş çocuk cezası 2022-2024 döneminde yaklaşık sıfıra inerken, üniversite mezunu olmayan annelerde fark zayıflasa da varlığını sürdürüyor. Yazarların OLS ve shift-share araç değişkenine dayanan 2SLS analizleri, üniversite mezunu annelerdeki değişimin önemli bölümünün 2020 sonrasında uzaktan çalışma olanaklarının hızla yaygınlaşmasıyla açıklanabileceğine ilişkin kanıt sunuyor. Bununla birlikte çalışma randomize deney değildir; nedensel yorum, kullanılan araç değişkeninin geçerlilik varsayımlarına ve diğer ekonometrik koşullara bağlıdır.

Araştırmanın temel ekonomik mekanizması kent yoğunluğunun çift yönlü etkisidir. Büyük kentler işgücü eşleşmesi, bilgi paylaşımı ve üretkenlik gibi yığılma ekonomisi avantajları yaratırken aynı zamanda uzun işe gidiş-geliş süreleri, trafik sıkışıklığı, yüksek konut maliyetleri ve pahalı çocuk bakım hizmetleri oluşturabilir. Çocuk sahibi hanelerde bu maliyetlerin ücretli çalışma ile ücretsiz bakım arasındaki dengeyi özellikle kadınlar açısından değiştirmesi mümkündür. Uzaktan çalışma, işe gidiş-geliş yükünün bir bölümünü ortadan kaldırarak bu kentsel maliyetlerden birini azaltabilir; ancak çalışma, bu avantajın eğitim grupları arasında eşit dağılmadığını gösteriyor.

Büyük Kent Çocuk Cezası Nedir?

Büyük Kent Çocuk Cezası, bu makalede çocuk sahibi olmanın kadınların işgücüne katılımıyla ilişkili farkının büyük metropolitan alanlarda küçük ve orta metropolitan alanlardan daha olumsuz olmasıdır. Kavram, çocukların kendisine yönelik bir “ceza” anlamına gelmez; annelik ile işgücüne katılım arasındaki ilişkinin kent büyüklüğüne göre farklılaşmasını ölçer. Araştırmacılar BCCP'yi, büyük kentlerdeki anneler ile çocuksuz kadınlar arasındaki işgücüne katılım farkının, küçük ve orta kentlerdeki aynı farktan ne ölçüde farklı olduğu üzerinden tanımlar.

Kent yoğunluğu neden hem avantaj hem maliyet yaratır?

Kent ekonomisinin temel görüşlerinden biri yoğunluğun üretkenliği artırabilmesidir. İşletmeler ve çalışanlar birbirine coğrafi olarak yaklaştığında işçi-işveren eşleşmesi kolaylaşabilir, bilgi aktarımı hızlanabilir ve ortak altyapıdan yararlanma olanakları artabilir. Bu süreç genel olarak yığılma ekonomileri olarak adlandırılır.

Ancak aynı yoğunluk işe gidip gelme süresini, trafik sıkışıklığını, konut fiyatlarını ve çocuk bakım giderlerini de artırabilir. Çocuk sahibi iki yetişkinli hanelerde zaman ve bakım yükü ücretli iş ile ücretsiz ev içi çalışma arasında daha güçlü bir uzmanlaşmaya yol açabilir. Kaynak çalışmanın odaklandığı soru, bu maliyetlerin özellikle annelerin büyük kentlerde işgücüne katılımını neden düşürdüğü ve uzaktan çalışmanın bu kısıtı ne ölçüde hafifletmiş olabileceğidir.

Çalışmanın literatürdeki yeri

Makale iki araştırma alanını birleştirir. Birinci alan, kentlerin fiziksel yapısının ve özellikle uzun işe gidiş-geliş sürelerinin kadınların işgücü arzı üzerindeki etkisini inceler. İkinci alan ise 2020 sonrasında yaygınlaşan uzaktan çalışmanın kadınların ve annelerin istihdam ve işgücüne katılımı üzerindeki etkisini araştırır.

Önceki çalışmalar büyük kentlerde konut maliyetleri, çocuk bakım fiyatları ve uzun yolculuk sürelerinin annelerin işgücüne katılımı açısından önemli kısıtlar oluşturduğunu göstermiştir. D’Angelis ve Horn'un bu çalışmadaki katkısı, uzaktan çalışmanın hızla yaygınlaştığı 2020 sonrasında kent büyüklüğüne bağlı çocuk cezasının nasıl değiştiğini ve bu değişimin eğitim düzeyine göre neden farklılaştığını incelemektir.

Veri kaynağı ve çalışma nüfusu

Araştırma, IPUMS üzerinden erişilen American Community Survey (ACS) verilerinin 2005-2024 dönemini kullanır. Temel kadın örneklemi 18-54 yaş arasında, hane reisi veya hane reisinin eşi olan bireylerden oluşur.

Çocuk sahibi kadınların örnekleme alınabilmesi için ilk doğumun 18 yaşında veya sonrasında gerçekleşmiş olması ve hanede yaşayan en büyük çocuğun en fazla 17 yaşında olması şartı uygulanır. Halen okul veya üniversiteye devam edenler, aktif askerî personel, gerekli demografik veya coğrafi değişkenleri eksik olan kişiler ve kırsal alanlarda yaşayanlar örneklem dışında bırakılır.

Araştırmacılar zaman içinde sınır değişimlerinin sonuçları bozmasını azaltmak amacıyla metropolitan alanları 1990 Census Bureau tanımlarıyla sabitler. Bireyler yaşadıkları ilçeye göre bu Metropolitan Statistical Area'lara eşleştirilir. Toplam 171 MSA analiz edilir.

“Büyük kent” tanımı güncel nüfusa göre sürekli değişen bir sınıflama değildir. Metropolitan alanlar 2000 nüfusuna göre sıralanır ve en büyük 20 MSA tüm analiz boyunca Top-20 MSA olarak tanımlanır. Böylece hangi kentin “büyük” kabul edildiği dönem içinde sonuçlara bağlı olarak değişmez.

İşgücüne katılım oranı neyi ifade eder?

İşgücüne katılım oranı (labor force participation rate, LFP), ilgili grubun istihdamda bulunan veya aktif olarak iş arayan bölümünü ifade eder. Çalışmanın temel bağımlı değişkenlerinden biri kadının işgücünde olup olmadığını gösteren ikili göstergedir; metropolitan alan düzeyindeki sonraki analizlerde ise kadınların işgücüne katılım oranındaki dönemsel değişim kullanılır.

Şekil 1'in temel mesajı

Kaynağın Şekil 1'i 2005-2024 arasında kadınların işgücüne katılımını çocuk durumu, eğitim ve kent büyüklüğüne göre ayırır. Çocuğu olmayan kadınların işgücüne katılım oranları, aynı eğitim grubunda büyük ve diğer metropolitan alanlarda birbirine oldukça yakındır. Üniversite mezunu olmayan çocuksuz kadınlarda oran dönem boyunca yaklaşık %80-%85 aralığındadır; üniversite mezunu çocuksuz kadınlarda ise yaklaşık %95 civarında seyretmektedir.

Çocuk sahibi kadınlarda tablo farklıdır. 2020'ye kadar büyük metropolitan alanlarda yaşayan annelerin işgücüne katılımı, küçük ve orta metropolitan alanlarda yaşayan benzer eğitim düzeyindeki annelerden daha düşüktür. 2020 sonrasında üniversite mezunu annelerin büyük kentlerdeki işgücüne katılımı hızlı biçimde yükselir ve büyük-küçük kent farkı kapanır. Üniversite mezunu olmayan annelerde ise kapanma daha sınırlıdır.

BCCP'nin dönemsel olarak ölçülmesi

Ham eğilimler kentlerin demografik yapısındaki değişimlerden etkilenebileceği için araştırmacılar BCCP'yi regresyonla düzeltilmiş biçimde de tahmin eder. Tahminler 2011-2013, 2014-2016, 2017-2019 ve 2022-2024 dönemleri için ayrı ayrı yapılır ve eğitim düzeyine göre bölünür.

Birinci temel model şu yapıya sahiptir:

\[ 1\{\mathrm{In\ Labor\ Force}\}_{icst} = \alpha_t + \beta_t 1\{\mathrm{Top\mbox{-}20\ MSA}\}_{cs} + \delta_t 1\{\mathrm{Has\ Child}\}_{icst} + \gamma_t 1\{\mathrm{Top\mbox{-}20\ MSA}\}_{c} \times 1\{\mathrm{Has\ Child}\}_{icst} + x'_{icst}\psi_t + \phi_s + \lambda_y + u_{icst} \tag{1} \]

Burada \(i\) kadını, \(c\) metropolitan alanı, \(s\) eyaleti ve \(t\) üç yıllık dönemi temsil eder. Bağımlı değişken kadın işgücündeyse 1, değilse 0 değerini alır. \(1\{\mathrm{Top\mbox{-}20\ MSA}\}\) kişinin en büyük 20 metropolitan alandan birinde yaşadığını, \(1\{\mathrm{Has\ Child}\}\) çocuk sahibi olduğunu gösterir.

Modeldeki merkezi büyüklük \(\gamma_t\)'dir. Bu etkileşim katsayısı, annelikle ilişkili işgücüne katılım farkının büyük kentlerde küçük ve orta metropolitan alanlara göre ne kadar farklı olduğunu ölçer. Dolayısıyla dönemsel BCCP bu katsayıyla temsil edilir.

Kontrol değişkenleri arasında yaş göstergeleri, ırk, etnik köken, medeni durum, çocuk sayısı, en büyük çocuğun yaşı, emek dışı hane gelirinin logaritması ve ayrıntılı eğitim kategorileri bulunur. Model ayrıca eyalet ve yıl sabit etkilerini içerir. Tahmin OLS ile yapılır ve standart hatalar MSA düzeyinde kümelenir.

Şekil 2 BCCP'nin zaman içindeki değişimi hakkında ne gösteriyor?

Kaynağın Şekil 2'sinde üniversite mezunu anneler için düzeltilmiş BCCP pandemi öncesi dönemlerde yaklaşık -2 yüzde puan civarındayken 2022-2024'te yaklaşık sıfıra yükselir. Başka bir ifadeyle, kontrollü büyük-kent dezavantajı bu eğitim grubunda istatistiksel olarak ortadan kalkar.

Üniversite mezunu olmayan annelerde BCCP'nin mutlak büyüklüğü 2022-2024'te azalır; fakat değişim geleneksel anlamlılık düzeylerinde istatistiksel olarak anlamlı değildir ve ceza tamamen ortadan kalkmaz.

Uzaktan Çalışma Büyük Kent Çocuk Cezasını Nasıl Etkileyebilir?

Uzaktan çalışma, büyük kentlerde annelerin karşılaştığı işe gidiş-geliş zamanını ve iş ile bakım sorumluluklarını eşzamanlı düzenleme maliyetini azaltarak BCCP'yi hafifletebilir. Kaynak çalışmada bu mekanizmanın etkisi eğitim düzeyine göre ayrışır: üniversite mezunlarının uzaktan çalışılabilir mesleklerde daha fazla yoğunlaşması nedeniyle büyük kentlerde yaşayan üniversite mezunu anneler 2020 sonrası uzaktan çalışma genişlemesinden daha fazla yararlanırken, fiziksel olarak işyerinde bulunmayı gerektiren hizmet işlerinde daha fazla temsil edilen üniversite mezunu olmayan annelerde benzer bir değişim gözlenmez.

Uzaktan çalışma nasıl ölçülüyor?

Araştırmacılar metropolitan alan düzeyindeki uzaktan çalışma erişimini, ACS'de evden çalıştığını bildiren istihdamdaki erkeklerin payıyla ölçer. Bu değişken MSA-yıl düzeyinde oluşturulur. Ana analizlerin büyük bölümünde COVID-19 geçiş yılları olan 2020 ve 2021 sonuç dönemlerinden çıkarılır ve pandemi öncesi 2015-2019 dönemi 2022-2024 dönemiyle karşılaştırılır.

ACS'nin evden çalışma ölçüsü özellikle bir önceki hafta işe fiziksel olarak gidip gelmediğini bildiren kişileri yakaladığı için, haftanın yalnız bazı günlerinde uzaktan çalışan hibrit çalışanları eksik sayabilir. Dolayısıyla kullanılan gösterge genel uzaktan çalışma erişiminin tamamını ölçmekten çok, kaynağın tanımladığı biçimde güçlü bir yerel uzaktan çalışma yoğunluğu göstergesidir.

2020 sonrasında uzaktan çalışma ne kadar arttı?

2019'da üniversite mezunu çalışan erkeklerin %9'undan azı, hem büyük hem de diğer metropolitan alanlarda genellikle evden çalışıyordu. Üniversite mezunu olmayan erkeklerde oran %5'in altındaydı.

2021'e gelindiğinde üniversite mezunu olmayan çalışan erkeklerde evden çalışma yaklaşık %10'a çıktı. Üniversite mezunu erkeklerde ise değişim çok daha büyüktü: küçük ve orta metropolitan alanlarda yaklaşık %30, en büyük 20 metropolitan alanda yaklaşık %40 düzeyine ulaştı.

Uzaktan çalışma artışı sektörlere eşit dağılmadı. Kaynak, 2015-2019 ile 2022-2024 arasında reklam/personel/bilgisayar-veri hizmetlerinde yaklaşık 35 yüzde puan, iletişim sektöründe 25 yüzde puan ve finans-sigorta-gayrimenkul alanında 22 yüzde puanlık artış bildiriyor. Birçok diğer sektörde artış yaklaşık 8-13 yüzde puan aralığında kalıyor.

Neden yalnız basit korelasyon yeterli değil?

Uzaktan çalışmanın yaygınlaştığı kentlerde annelerin işgücüne katılımının da artması tek başına uzaktan çalışmanın artışı yarattığını göstermez. En az dört ekonometrik sorun mümkündür.

1. Kadınların işgücüne katılımındaki güçlü artış şirketlerin uzaktan çalışmayı daha hızlı benimsemesine neden olmuş olabilir; bu ters nedenselliktir.
2. İşgücüne güçlü biçimde bağlı kadınlar uzaktan çalışma olanaklarının arttığı kentlere taşınmış olabilir; bu seçim yanlılığı yaratabilir.
3. Pandemi sırasında ağır ekonomik şok yaşayan bölgelerde hem uzaktan çalışma hem istihdam aynı anda farklı değişmiş olabilir; bu atlanmış değişken sorununa yol açabilir.
4. Uzun işe gidiş-geliş sürelerinin bulunduğu kentler uzaktan çalışmayı daha hızlı benimsemiş olabilir ve aynı kentlerde kadınların başlangıçtaki işgücüne katılımı zaten düşük olabilir.

Bu sorunlar nedeniyle çalışma yalnız OLS korelasyonuna dayanmaz; yerel uzaktan çalışma artışı için shift-share araç değişkeniyle 2SLS tahminleri de üretir.

Shift-Share Araç Değişkeni Bu Çalışmada Ne İşe Yarıyor?

Shift-share aracı, her metropolitan alanın pandemi öncesindeki sektör yapısını, sektörlerin ABD genelindeki 2020 sonrası uzaktan çalışma artışlarıyla birleştirerek yerel uzaktan çalışma şokunun dışsal olarak tahmin edilen bir bileşenini oluşturur. Bir MSA pandemi öncesinde uzaktan çalışmanın ülke çapında daha sonra güçlü büyüdüğü sektörlerde daha fazla çalışan barındırıyorsa, araç o MSA için daha yüksek uzaktan çalışma maruziyeti öngörür. Amaç, yerel uzaktan çalışma değişiminin kadınların aynı dönemdeki işgücü davranışlarıyla karşılıklı belirlenmesinden doğabilecek endojenliği azaltmaktır.

2015-2019 ile 2022-2024 arasındaki değişimi ölçen modeller

Araştırmacılar üniversite mezunu anneler, üniversite mezunu çocuksuz kadınlar, üniversite mezunu olmayan anneler ve üniversite mezunu olmayan çocuksuz kadınlar için ayrı dengeli paneller oluşturur. Her panel 171 MSA'yı içerir.

Temel üç model şöyledir:

\[ \Delta LFP_{cr} = \alpha + \beta 1\{\mathrm{Top\mbox{-}20\ MSA}\}_{cr} + u_{cr} \tag{2} \]

\[ \Delta LFP_{cr} = \alpha + \beta 1\{\mathrm{Top\mbox{-}20\ MSA}\}_{cr} + x'_{cr}\psi + \phi_r + u_{cr} \tag{3} \]

\[ \Delta LFP_{cr} = \alpha + \beta 1\{\mathrm{Top\mbox{-}20\ MSA}\}_{cr} + \delta \Delta RW_{cr} + x'_{cr}\psi + \phi_r + u_{cr} \tag{4} \]

\(\Delta LFP_{cr}\), metropolitan alan \(c\)'de ve bölge \(r\)'de kadınların 2015-2019 ile 2022-2024 arasındaki işgücüne katılım oranı değişimidir. \(\beta\), ilgili kadın grubunda büyük kentlerle küçük/orta kentler arasındaki LFP değişim farkını gösterir.

\(\Delta RW_{cr}\), aynı metropolitan alanda istihdamdaki erkeklerin uzaktan çalışma payının 2015-2019 ile 2022-2024 arasındaki değişimidir. \(\delta\), diğer değişkenler sabitken uzaktan çalışma şokuyla kadınların LFP değişimi arasındaki ilişkiyi ölçer.

Kontroller; pandemi öncesi ortalama yaş, emek dışı hane geliri, evlilik oranı, Siyah ve Hispanik nüfus payları, kadınların başlangıç LFP düzeyi, çalışan kadınların sektör dağılımı ve 2010-2014 ile 2015-2019 arasındaki LFP ön-eğilimlerini içerir. Ayrıca erkeklerin 2020-2021 istihdam kaybı yerel COVID-19 durgunluğuna maruziyet göstergesi olarak ve sektör istihdamındaki 2015-2019 ile 2022-2024 değişimleri yerel işgücü talebi şoklarının göstergesi olarak kullanılır.

Shift-share aracının matematiksel yapısı

Araç değişkeni kaynakta şu biçimde tanımlanır:

\[ Z_c = \sum_j \Delta RW_j \times s_{cj} \tag{5} \]

Burada \(Z_c\), metropolitan alan \(c\) için araç değişkenidir. \(\Delta RW_j\), sektör \(j\)'de erkeklerin uzaktan çalışma payının 2015-2019 ile 2022-2024 arasındaki ülke düzeyindeki değişimidir. \(s_{cj}\), metropolitan alan \(c\)'de 2015-2019 döneminde çalışan asal yaş erkeklerin sektör \(j\)'deki payıdır.

Matematiksel olarak her sektörün ulusal uzaktan çalışma değişimi, metropolitan alanın pandemi öncesindeki sektör ağırlığıyla çarpılır ve 17 sektör üzerinden toplanır. Böylece bir kentin sonraki uzaktan çalışma şoku, o kentin sonradan oluşan yerel sonucundan ziyade pandemi öncesi sektör bileşimi ile ülke düzeyindeki sektör değişimlerinin etkileşiminden tahmin edilir.

Bu strateji nedensel yorum için OLS'den daha güçlü bir çerçeve sağlar; ancak araç değişkeninin dışsallığı doğrudan gözlenen bir gerçek değildir. Shift-share yaklaşımının geçerliliği, sektör düzeyindeki ulusal uzaktan çalışma değişimlerinin, modeldeki kontroller koşullu olarak kadınların yerel işgücüne katılımını uzaktan çalışma dışında başka kanallardan sistematik biçimde etkilememesi gibi tanımlayıcı varsayımlara dayanır.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Ana sonuç: Üniversite mezunu annelerde büyük-kent farkı neden kapandı?

2015-2019 ile 2022-2024 arasında üniversite mezunu annelerin işgücüne katılım oranındaki artış, en büyük 20 metropolitan alanda küçük ve orta metropolitan alanlardan 1,3 yüzde puan daha yüksektir. Çocuksuz üniversite mezunu kadınlarda aynı dönemde büyük kentlere özgü karşılaştırılabilir bir LFP artışı görülmez. Bu ayrım, BCCP'deki düşüşün genel olarak bütün üniversite mezunu kadınlardan değil özellikle annelerden kaynaklandığını gösterir.

Demografik özellikler, bölgesel sabit etkiler, pandemi öncesi LFP ve yerel işgücü piyasası değişimleri kontrol edildiğinde üniversite mezunu annelerde büyük-kent katsayısı yaklaşık \(0.014\), yani 1,4 yüzde puandır.

Uzaktan çalışma şoku OLS modeline eklendiğinde büyük-kent katsayısı yaklaşık \(0.010\)'a iner. Kaynak bunu yaklaşık %30'luk bir küçülme olarak yorumlar. Başka bir ifadeyle, büyük kentlerde üniversite mezunu annelerin göreli LFP artışının bir bölümü metropolitan alanların uzaktan çalışmaya farklı maruziyetiyle istatistiksel olarak açıklanabilmektedir.

Katsayıların ondalık oran olarak tahmin edildiğine dikkat edilmelidir. Örneğin \(0.215\) katsayısı, uzaktan çalışma payının 1,00 yani 100 yüzde puan artmasının tahmini karşılığıdır. Bu nedenle 10 yüzde puanlık bir değişimin sonucu \(0.215 \times 0.10 = 0.0215\), yani 2,15 yüzde puanlık LFP değişimidir.

2SLS sonucu nasıl yorumlanmalıdır?

2SLS modelinde üniversite mezunu anneler için uzaktan çalışma katsayısı \(0.215\)'tir ve kaynakta %5 düzeyinde anlamlıdır. Yazarların yorumuna göre bir metropolitan alanda uzaktan çalışma yaygınlığındaki 10 yüzde puanlık artış, üniversite mezunu annelerin işgücüne katılım oranında yaklaşık 2,15 yüzde puanlık artışa yol açmış olabilir.

Aynı 2SLS modelinde çocuksuz üniversite mezunu kadınlar için tahmin 0,53 yüzde puandır ve istatistiksel olarak anlamlı değildir. Bu farklılık, uzaktan çalışma şokunun genel olarak bütün yüksek eğitimli kadınların LFP'sini eşit biçimde yükseltmesinden çok, çocuk sahibi olanlar üzerindeki kısıtları azaltan bir kanal bulunduğu yorumuyla uyumludur.

Uzaktan çalışma şoku hesaba katıldığında üniversite mezunu annelerde büyük-kent katsayısı yaklaşık \(0.009\)'a düşer ve istatistiksel anlamlılığını kaybeder. Bu sonuç, büyük kentlerdeki göreli artışın önemli bir bölümünün uzaktan çalışma maruziyetiyle bağlantılı olduğu yönündeki ana kanıtı oluşturur.

Üniversite mezunu olmayan annelerde neden aynı sonuç görülmüyor?

Üniversite mezunu olmayan kadınlarda uzaktan çalışma katsayıları küçük, negatif veya istatistiksel olarak belirsizdir. Çalışma bu grupta 2020 sonrası BCCP'nin üniversite mezunlarındaki kadar temiz biçimde ortadan kalkmadığını gösterir.

Yazarların açıklaması, eğitim düzeyi düşük çalışanların uzaktan çalışmaya uygun olmayan ve fiziksel olarak işyerinde bulunmayı gerektiren hizmet işlerinde daha fazla yoğunlaşmasıdır. Böylece uzaktan çalışma teknolojisinin varlığı bütün annelere aynı esnekliği sağlamaz. Çalışmanın en önemli eşitsizlik sonuçlarından biri de budur: iş organizasyonundaki esneklik, meslek ve eğitim yapısına bağlı olarak farklı gruplara farklı ölçüde ulaşır.

Tablo 1'deki kaynak içi sütun numarası tutarsızlığı

Kaynak Tablo 1'in dipnotunda OLS modellerinin (1)-(3) ve (5)-(7), 2SLS modellerinin ise “(4) ve (7)” sütunlarında olduğu yazılıdır. Ancak yedinci sütun tabloda OLS uzaktan çalışma tahminini içerir; ana metin de 2SLS sonuçlarını açıkça (4) ve (8) sütunları olarak tartışır. Bu nedenle Verianla açıklaması, bilimsel değerleri değiştirmeden, kaynakta bir sütun numarası tutarsızlığı bulunduğunu kaydeder ve 2SLS yorumunda ana metin ile tablo yapısının ortak biçimde desteklediği (4) ve (8) sütunlarını esas alır.

Shift-share aracının sağlamlık kontrolleri

Araştırmacılar aracın geçerliliğini desteklemek için üç ana kontrol yürütür.

Birinci kontrol: Ek Şekil A3'te sektörlerin uzaktan çalışma artışlarının büyük ve diğer metropolitan alanlarda genel olarak benzer dağıldığı gösterilir. Uzaktan çalışmanın en fazla ve en az arttığı sektörler yalnız birkaç büyük kente özgü değildir.

İkinci kontrol: Model 4 iki alternatif araçla yeniden tahmin edilir. Bunlardan biri, ilgili metropolitan alanı ulusal sektör değişimi hesabından çıkaran leave-one-out shift-share aracıdır. Diğeri ise yerel sektör ağırlıklarını 2015-2019 yerine 2010-2014 döneminden alır. Ek Tablo A1'deki sonuçlar, özellikle üniversite mezunu anneler için temel 2SLS bulgularını genel olarak destekler.

Ek Tablo A1'de raporlanan Kleibergen-Paap F istatistikleri yaklaşık 50 ile 120 arasındadır. Bu değerler kullanılan alternatif araçların ilk aşamada yerel uzaktan çalışma şokunu güçlü biçimde öngördüğüne ilişkin destek sağlar. Bununla birlikte yüksek ilk-aşama gücü, dışsallık koşulunu tek başına kanıtlamaz.

Üçüncü kontrol: Araştırmacılar araç tarafından tahmin edilen uzaktan çalışma maruziyetinin 2010-2014 ile 2015-2019 arasındaki pandemi öncesi kadın LFP değişimiyle ilişkili olup olmadığını test eder. Ek Tablo A2'de anneler veya çocuksuz kadınlar için ekonomik ya da istatistiksel açıdan anlamlı bir ilişki bulunmaz. Aynı analiz, BCCP'nin 2020'den önce zaten düşmekte olduğuna dair kanıt göstermemektedir.

Doğurganlık değişimi ana sonucu mekanik olarak açıklıyor olabilir mi?

Uzaktan çalışmanın doğurganlığı da etkilemesi mümkündür. Eğer uzaktan çalışma özellikle işgücüne güçlü biçimde bağlı üniversite mezunu kadınların anne olma olasılığını artırdıysa, 2020 sonrası “anneler” grubunun bileşimi değişmiş ve LFP artışının bir kısmı gerçek işgücü davranışı değişimi yerine seçim mekanizmasından kaynaklanmış olabilir.

Araştırmacılar bu olasılığı test etmek için 2015-2019 ile 2022-2024 arasındaki çocuk sahibi kadın payı değişimini kent büyüklüğü ve uzaktan çalışma şokuyla ilişkilendirir.

Ek Tablo A3 ayrıca annelerin yaş, en büyük çocuğun yaşı, yeni doğan çocuk göstergesi, evlilik, ırk/etnik köken ve hane geliri gibi gözlenebilir özelliklerindeki değişimleri inceler. Yazarlar bu özelliklerin çoğunun kent büyüklüğü ve uzaktan çalışma şokuna göre benzer biçimde değiştiğini ve ana sonucun annelerin gözlenebilir kompozisyonundaki büyük değişimlerle açıklanmadığını bildirir.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

Birincisi: ABD'de üniversite mezunu annelerin büyük kentlerdeki göreli işgücüne katılım dezavantajı 2020 sonrasında belirgin biçimde azalmış ve 2022-2024 dönemindeki düzeltilmiş tahminde yaklaşık sıfıra gelmiştir.

İkincisi: Bu değişim, büyük metropolitan alanlarda üniversite mezunu annelerin işgücüne katılımının küçük ve orta metropolitan alanlardan daha hızlı yükselmesiyle gerçekleşmiştir; çocuksuz yüksek eğitimli kadınlarda benzer büyük-kent artışı görülmemiştir.

Üçüncüsü: Metropolitan alanların uzaktan çalışma şokuna maruziyeti hesaba katıldığında büyük-kent farkının büyüklüğü belirgin biçimde azalır.

Dördüncüsü: Shift-share 2SLS tahmini, uzaktan çalışma kullanımındaki 10 yüzde puanlık artışın üniversite mezunu annelerin LFP'sinde yaklaşık 2,15 yüzde puanlık artışla bağlantılı olduğunu gösterir.

Beşincisi: Üniversite mezunu olmayan annelerde aynı uzaktan çalışma mekanizması için istatistiksel olarak güvenilir bir pozitif etki tespit edilmemiştir.

Altıncısı: Üniversite mezunu kadınlarda ana BCCP bulgusu, kentler arasında farklı doğurganlık değişimleri veya gözlenebilir anne kompozisyonundaki büyük farklılıklarla açıklanmamaktadır.

Çalışmanın desteklemediği sonuçlar

Çalışma, uzaktan çalışmanın bütün anneler için işgücüne katılımı artırdığını göstermez. Sonuçlar belirgin biçimde eğitim grubuna göre heterojendir.

Çalışma, uzaktan çalışmanın çocuk bakım maliyetlerini ortadan kaldırdığını veya bakım hizmetlerinin yerini aldığını göstermez. Uzaktan çalışmanın etkisi, iş organizasyonunda zaman ve mekân esnekliği sağlayan bir kanal olarak yorumlanmaktadır.

Çalışma, uzaktan çalışmanın bütün büyük kentlerde aynı büyüklükte etki yarattığını göstermez. Tahminler 171 ABD metropolitan alanı üzerinden ortalama ilişkiler üretir.

Çalışma, 2SLS sonucunun deneysel bir randomizasyon kadar varsayımsız olduğunu göstermez. Araç değişkeni yaklaşımı endojenlik sorunlarını azaltmayı amaçlar, ancak nedensel yorum shift-share aracının tanımlama varsayımlarına bağlıdır.

Çalışma, uzaktan çalışmanın çalışan refahı açısından yalnız olumlu olduğunu da söylemez. Yazarlar sosyal izolasyon ve ruh sağlığı üzerindeki olası olumsuz etkileri ayrı bir araştırma konusu olarak vurgular.

Daha katı ofise dönüş politikaları neden önemli olabilir?

Kaynağın sonuç bölümünde, bazı şirketlerin çalışanların ofiste bulunma zorunluluğunu yeniden artırmasının özellikle büyük kentlerde yaşayan annelerin işgücü sonuçları açısından geriye dönüş riski yaratabileceği tartışılır. Bunun nedeni büyük kentlerde uzun işe gidiş-geliş süresi ve pahalı çocuk bakımının iş-aile ödünleşimini daha güçlü hale getirmesidir.

Bu sonuç mevcut çalışmanın doğrudan test ettiği bir “ofise dönüş deneyi” değildir. Makale bu konuyu gelecekte sınanması gereken politika ve iş organizasyonu sorusu olarak ileri sürer.

Uzaktan çalışmanın olası maliyetleri

Makale, esnekliğin işgücüne katılım açısından sağladığı faydaların uzaktan çalışmanın diğer sonuçlarıyla birlikte değerlendirilmesi gerektiğini vurgular. Kaynakta atıf yapılan çalışmalar, uzaktan çalışmanın sosyal izolasyonu artırabileceği ve bazı koşullarda çalışan ruh sağlığı üzerinde olumsuz etkiler yaratabileceği olasılığına işaret eder.

Dolayısıyla politika sorusu yalnız “uzaktan çalışma var mı?” değildir. Esnekliğin annelerin işgücüne katılımını koruyan faydaları ile çalışan refahı, sosyal etkileşim ve iş organizasyonu üzerindeki olası maliyetlerin nasıl dengeleneceği ayrıca araştırılmalıdır.

Eğitim eşitsizliği çalışmanın neden önemli bir sonucu?

Uzaktan çalışma potansiyeli meslekler arasında eşit dağılmamıştır. Üniversite eğitimi gerektiren profesyonel ve bilgi yoğun işlerin önemli bölümü uzaktan veya hibrit çalışmaya daha uygundur. Üniversite mezunu olmayan kadınlar ise yüz yüze hizmet gerektiren işlerde daha fazla temsil edilir.

Bu nedenle aynı teknolojik ve örgütsel değişim, yüksek eğitimli annelerin büyük-kent dezavantajını azaltırken diğer annelere benzer faydayı sağlamayabilir. Yazarlar, büyük kentlerde üniversite mezunu olmayan annelerin işgücüne katılımını hangi iş organizasyonu veya kentsel politika değişikliklerinin artırabileceğini önemli bir gelecek araştırma sorusu olarak bırakır.

Genel sonuç

Çalışma, uzaktan çalışmanın yalnız nerede çalışıldığını değiştiren bir işyeri uygulaması olmayabileceğini; kentlerin mekânsal maliyetlerinin işgücü arzına yansımasını da değiştirebileceğini gösteren ampirik kanıt sunar. Büyük kentlerde yüksek işe gidiş-geliş süresi ve çocuk bakım maliyetleri anneler için işgücüne katılım engeli oluşturduğunda, uzaktan çalışma bu kısıtlardan en az birini azaltabilmektedir.

Ancak bu mekanizmanın dağılımsal sonucu önemlidir. Üniversite mezunu annelerde büyük-kent çocuk cezasının yaklaşık ortadan kalkması, üniversite mezunu olmayan annelerde aynı gelişmenin görülmemesiyle birlikte okunmalıdır. Dolayısıyla uzaktan çalışma kentlerdeki iş-aile uyumunu iyileştirebilecek bir araç olsa da etkisi işlerin uzaktan yapılabilirliğiyle sınırlıdır.

Çalışmanın en güçlü bilimsel mesajı bu heterojenliktir: 2020 sonrası iş organizasyonundaki dönüşüm, büyük kentlerde annelerin işgücü kısıtlarını eşit biçimde azaltmamış; fayda özellikle uzaktan çalışmaya erişimi yüksek olan üniversite mezunu annelerde yoğunlaşmıştır.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün başlık: Remote Work and the Decline in the Big-City Child Penalty

Yazarlar: Ilaria D’Angelis; Keren Horn

Kurum: Department of Economics, University of Massachusetts Boston.

Kaynak sürümü: Yüklenen PDF Eylül 2026 tarihli çalışma kâğıdı sürümüdür.

Kaynak türü: Working paper; kent ekonomisi, çalışma ekonomisi ve kadın işgücü arzına ilişkin gözlemsel-ekonometrik çalışma.

Hakemlik durumu: Bu başlık için hakemli yayımlanmış version of record doğrulanmamıştır. Yazarın araştırma sayfası çalışmayı Working Papers bölümünde listeler.

DOI: Yüklenen çalışma için DOI doğrulanmamıştır.

Dergi / cilt / sayı: Bu çalışma kâğıdı sürümünde bulunmamaktadır.

JEL kodları: J16, J22, R23.

Anahtar kelimeler: Remote work; big-city child penalty; female labor supply.

Veri: American Community Survey (ACS), IPUMS USA; temel dönem 2005-2024. Ana pandemi öncesi/sonrası ekonometrik karşılaştırma 2015-2019 ile 2022-2024 arasındadır.

Örneklem: 18-54 yaş arası, hane reisi veya hane reisinin eşi olan kadınlar; 171 metropolitan statistical area. Büyük kentler 2000 nüfusuna göre en büyük 20 MSA olarak sabit tanımlanmıştır.

Temel sonuç değişkeni: Kadınların işgücüne katılımı ve metropolitan alan düzeyindeki işgücüne katılım oranı değişimi.

Temel açıklayıcı değişken: MSA düzeyinde istihdamdaki erkeklerin evden çalışma payındaki 2015-2019 ile 2022-2024 değişimi.

Ekonometrik yöntem: OLS, eyalet/yıl veya bölge sabit etkileri, MSA düzeyinde kümelenmiş standart hatalar ve shift-share araç değişkenli 2SLS.

Araç değişkeni: Metropolitan alanın pandemi öncesi sektör istihdam payları ile 17 sektördeki ulusal uzaktan çalışma artışlarının ağırlıklı toplamı.

Sağlamlık analizleri: Leave-one-out shift-share aracı, 2010-2014 sektör ağırlıklarıyla alternatif araç, pandemi öncesi LFP ön-eğilim testi, kent büyüklüğüne göre sektör şoklarının karşılaştırılması, doğurganlık analizi ve annelerin gözlenebilir özelliklerindeki değişimlerin incelenmesi.

Kaynak içi tutarsızlık: Tablo 1 dipnotu 2SLS sütunlarını “(4) ve (7)” olarak adlandırırken ana metin ve tablo yapısı “(4) ve (8)” ile tutarlıdır. Verianla metninde bu fark açıkça belirtilmiştir.

Lisans: Yüklenen PDF'de açık yeniden kullanım lisansı doğrulanamamıştır. Bu nedenle kaynak şekil ve tablo tasarımları yeniden kullanılmamış; yalnız bilimsel olgular, yöntemler, denklemler ve raporlanan sonuçlar bağımsız Verianla anlatımıyla sunulmuştur.

Finansman: Yüklenen PDF'de ayrı bir finansman beyanı tespit edilmemiştir.

Çıkar çatışması: Yüklenen PDF'de ayrı bir çıkar çatışması beyanı tespit edilmemiştir.

Veri erişilebilirliği: Çalışma ACS verilerini IPUMS üzerinden kullandığını belirtmektedir; yüklenen PDF'de ayrı bir veri erişilebilirliği beyanı bulunmamaktadır.

CRediT/yazar katkıları: Yüklenen PDF'de CRediT biçiminde yazar katkısı bildirimi bulunmamaktadır.

Temel yorum sınırı: Çalışma randomize deney değildir. 2SLS/shift-share tasarımı nedensel yorumu güçlendirmeyi amaçlasa da sonuçların nedensel geçerliliği araç değişkeni ve model varsayımlarına bağlıdır. Bulgular ABD metropolitan alanları ve incelenen dönem için elde edilmiştir; başka ülkeler veya işgücü piyasalarına otomatik genellenmemelidir.