Mercan, BirolNurdinova, ShoirakhonKoç, Şerife2026-07-282026-07-2820252025Koç, Ş. (2025). Tarım sektöründe göçmen iş gücü ve kırsal kalkınma ilişkisi üzerine bir araştırma. (Yayımlanmamış doktora tezi). Necmettin Erbakan Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü İktisat Anabilim Dalı, Konya.https://hdl.handle.net/20.500.12452/20224Doktora TeziKüreselleşme sürecinin hızlanması ile iç göç ve uluslararası göç hareketleri, tarım sektörünün iş gücü yapısını değiştirmiştir. Özellikle genç nüfusun kırsal alanlardan kentlere göç etmesi sonucunda bu alanlarda yaşlı nüfus artmış ve iş gücü arzı azalmıştır. Demografik değişim, tarımsal üretimin sürdürülebilirliğini sağlamak amacıyla, niteliksiz göçmen iş gücüne yönelik talebi önemli ölçüde artırmıştır. Bu bağlamda araştırmanın amacı, göçmen iş gücünün kırsal kalkınma üzerindeki etkisini test etmektir. Bu etkiyi tespit etmek için sıralı karma araştırma deseni benimsenmiştir. Araştırmanın konusuna yönelik örneklemin belirlenmesinde uluslararası göçmen işçilerin yoğunlaştığı alanlar dikkate alınmıştır. Göçmen iş gücünün en çok tercih ettiği yerler arasında OECD ülkeleri bulunmaktadır. Bu doğrultuda çalışma, en geniş veri setine erişilen (2006-2020) 17 OECD ülkesini kapsamaktadır. Analizde kırsal kalkınmayı temsilen tarımsal katma değer verisi bağımlı değişken olarak kullanılmıştır. Bağımsız değişkenler ise kırsalda çalışan göçmen işçi oranı, tarımsal net sermaye stoku, gübre tüketimi ve ekilebilir arazi olarak alınmıştır. Söz konusu veri seti kullanılarak, araştırmanın temel amacını test etmek üzere dinamik panel veri analizi gerçekleştirilmiştir. Analizde kırsalda çalışan göçmen işçi oranı, gübre tüketimi, tarımsal net sermaye stoku ve ekilebilir arazinin tarımsal katma değer üzerindeki etkisi sınanmıştır. Analizden elde edilen bulgularda, göçmen işçiler, gübre tüketimi, tarımsal net sermaye stoku ve ekilebilir arazinin önemli kaynaklar olduğu ve OECD ülkelerinde verimlilik artışlarına anlamlı bir katkı sağladığı görülmüştür. OECD ülkeleri arasında en çok göç alan ülkelerden birisi Türkiye’dir. Türkiye özelinde hazırlanmış araştırmanın amacına yönelik veri seti bulunmaması, bu araştırmayı sınırlandırmaktadır. Hem araştırmanın sınırını genişletmek hem de makro veriler ile yapılan analizlerden erişilemeyen daha ayrıntılı bilgilere ulaşmak amacıyla ölçek geliştirme yoluna gidilmiştir. Bu kapsamda TR52 (Konya-Karaman) bölgesi kapsamında tarımsal işletmelerin göçmen iş gücü algısına yönelik geçerli ve güvenilir ölçek geliştirilmiştir. Ölçeği oluşturan faktörler; ürün ve pazar çeşitliliği, ikame ve tamamlayıcılık, bilgi transferi ve teknoloji kullanımı ile maliyetler olarak etiketlendirilmiştir. Araştırmaya yönelik diğer bulgulara göre, göçmen iş gücü çalıştıran tarımsal işletmelerin işçi sayısı, üretim oranı ve kârlarında bir önceki döneme göre artış olduğu belirlenmiştir. Sonuç olarak, tarımsal işletmelerin göçmen iş gücü algısı ölçeği ve anket soruları ile makro analizlerle erişilmesi mümkün olmayan bilgilere ulaşılmıştır. Tarımsal işletmelerin göçmen iş gücü algısına yönelik ölçek bulguları, dinamik panel veri analizinin sonuçlarını destekler niteliktedir. Bu bağlamda, çalışmada hem dinamik panel veri yöntemi ile makro düzeyde analiz yapılması hem de özgün bir ölçek geliştirme çalışmasının yürütülmesi, araştırmanın önemini ve özgünlüğünü pekiştirmektedir.The acceleration of globalization has altered the labor force structure of the agricultural sector through internal and international migration. In particular, the migration of young people from rural areas to cities has led to an increase in the elderly population in these areas and a decrease in the labor supply. Demographic change has significantly increased the demand for unskilled migrant labor to ensure the sustainability of agricultural production. In this context, the aim of this study is to test the effect of migrant labor on rural development. A sequential mixed research design has been adopted to identify this effect. In determining the sample for the research subject, areas with a high concentration of international migrant workers were taken into consideration. OECD countries are among the most preferred destinations for migrant labor. Accordingly, the study covers 17 OECD countries for which the most extensive data set is available (2006-2020). In the analysis, agricultural value-added was used as the dependent variable to represent rural development. The independent variables consisted of the proportion of migrant workers employed in rural areas, agricultural net capital stock, fertilizer consumption, and arable land data. Using this dataset, a dynamic panel data analysis was conducted to test the main research question of the study. The analysis examined the effect of the proportion of migrant workers employed in rural areas, fertilizer consumption, net agricultural capital stock, and arable land on agricultural value added. The findings revealed that migrant workers, fertilizer consumption, net agricultural capital stock, and arable land are important resources contributing significantly to productivity increases in OECD countries. Türkiye is one of the countries receiving the highest number of immigrants among OECD countries. The lack of a dataset specific to Türkiye for the purpose of this study limits the research. A scale was developed to broaden the scope of the study and to obtain more detailed information that cannot be accessed through analyses using macro data. Within this scope, a valid and reliable scale was developed with respect to the perception of migrant labor among agricultural enterprises in the TR52 (Konya-Karaman) region. The factors that make up the scale are labeled as product and market diversity, substitutability and complementarity, knowledge transfer and technology use, and costs. Other findings of the study indicate that agricultural enterprises employing migrant labor have seen an increase in the number of workers, level of production, and profits compared to the previous period. As a result, information that cannot be accessed through macro analyses has been obtained using the agricultural enterprises' perception scale of migrant labor and survey questions. The findings of the scale on agricultural enterprises' perception of migrant labor support the results of the dynamic panel data analysis. In this context, both the macro-level analysis using the dynamic panel data method and the development of an original scale in this study reinforce the importance and originality of the research.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessDinamik Panel VeriGöçmen İş GücüKırsal KalkınmaÖlçek GeliştirmeTarım SektörüDynamic Panel DataMigrant Labor ForceRural DevelopmentScale DevelopmentAgricultural SectorDoctoral Thesis