Eğitimde Fırsat Eşitsizliği: Türkiye Örneği - PDF
Download "Eğitimde Fırsat Eşitsizliği: Türkiye Örneği"
1 Public Disclosure Authorized Public Disclosure Authorized Public Disclosure Authorized Türkiye Cumhuriyeti Devlet Planlama Teşkilatı ve Dünya Bankası Refah ve Sosyal Politika Analitik Çalışma Programı Çalışma Raporu Sayı: 4 Eğitimde Fırsat Eşitsizliği: Türkiye Örneği Public Disclosure Authorized Francisco H. G. Ferreira Dünya Bankası Jérémie Gignoux Dünya Bankası Ankara, Mart 2010
2 Türkiye Cumhuriyeti Devlet Planlama Teşkilatı ve Dünya Bankası Refah ve Sosyal Politika Analitik Çalışma Programı Çalışma Raporu Sayı: 4 Eğitimde Fırsat Eşitsizliği: Türkiye Örneği Francisco H. G. Ferreira Dünya Bankası Jérémie Gignoux Dünya Bankası Ankara, Mart 2010 * Bu rapor İngilizce orjinalinden tercüme edilmiştir.
3 ã 2010 Uluslararası İmar ve Kalkınma Bankası Dünya Bankası 1818 H Street, NW Washington, DC Tüm Hakları Saklıdır. Dünya Bankası, Evrensel Telif Hakları Sözleşmesi nin 2. Protokolü çerçevesinde bu belge üzerinde telif hakkına sahiptir. Bu belge, yalnızca Dünya Bankası üye devletlerinde araştırma, eğitim ya da bilimsel amaçlarla çoğaltılabilir. Bu rapordaki bilgiler revizyona tabidir.
4 Eğitimde Fırsat Eşitsizliği: Türkiye Örneği iii Eğitimde Fırsat Eşitsizliği: Türkiye Örneği İçindekiler Özet... v 1. Giriş Veriler Doğuştan Gelen Koşullar ve Okula Kayıt Eğitimde Başarıya İlişkin Fırsat Eşitsizliği Sonuçlar... 9 Kaynakça... 11
6 Eğitimde Fırsat Eşitsizliği: Türkiye Örneği v Anahtar Sözcükler Fırsat Eşitsizliği; Eğitim; Okula Kayıt, Başarı; Türkiye JEL Sınıflandırması D39, D63, I21 Özet Bu makale, hem eğitim seviyesini (nicelik) hem de eğitimde başarıyı (nitelik) göz önünde tutarak, Türkiye de eğitimdeki fırsat eşitsizliğinin düzeyini ölçmeyi hedeflemektedir. Nüfus ve Sağlık Araştırması (TNSA) verileri kullanılarak, yaş-kayıt oranı grafiklerinin cinsiyet, bölge ve aile altyapısına göre büyük farklar gösterdiği ortaya konmuştur. Cinsiyete dayalı fark, özellikle doğu illerinde, kırsal kesimlerde ve daha yoksul ve daha geniş hanelerde belirgindir. PISA verileri, ahlaki açıdan ilgisi olmayan koşulların da başarıyı etkilediğini göstermektedir. Örneklem seçimini düzeltmek için kullanılan prosedür ve test yapılan branşa (Türkçe, matematik ya da fen bilgisi) bağlı olarak, test sonuçlarında bu tür koşullarla açıklananan varyans payının alt sınırı dörtte bir ile üçte bir arasında değişmektedir. Bu koşullar arasında eşitsizliğin en büyük kısmını açıklayanlar, ebeveynlerin eğitim durumu, babanın mesleği ve sahip olunan kitaplar, kültürel varlıklar ve elektronik cihazlar gibi aile altyapısına ilişkin değişkenlerdir. Aile yapısı kontrol edildiği zaman, mekansal konumun önemi hatırı sayılır oranda düşmektedir.
8 Eğitimde Fırsat Eşitsizliği: Türkiye Örneği 1 1. Giriş 1. Eşitlik-büyüme ilişkisine dair sorular en az ekonomi disiplininin kendisi kadar eskidir. David Ricardo (1817) Politik Ekonominin Temelleri adlı eserinin önsözünde şöyle demiştir: Topraktan elde edilen ürün iş gücü, makineler ve sermaye aracılığıyla topraktan elde edilen herşey üç toplumsal sınıf arasında bölüşülmektedir: toprak sahipleri, toprağın işletilmesi için gerekli olan mal ya da sermaye sahipleri ve toprağı işleyen işçiler. Ancak ürün toplamının bu sınıflar arasında hangi oranlarda bölüşüleceği, toplumun farklı aşamalarında [ ]önemli farklılıklar gösterecektir Bu dağılımı düzenleyen yasaları belirlemek Politik Ekonomi nin temel problemidir Kalkınma ve dağılım arasındaki bağlantıları anlamaya yönelik çabalar modern ekonomi disiplini için de merkezi bir önem taşır. Lewis (1954), Kuznets (1955) ve bunları izleyen birçok araştırmacı, ekonomik büyümeden ve bununla ilişkili yapısal değişim örüntülerinden gelir dağılımına doğru olan nedenselliği incelemiştir. Daha yakın zamanda gelişen literatür ise, tersi yöndeki, yani farklı derecedeki eşitsizliklerden ekonomik büyüme oranına ve bu büyümenin doğasına doğru olan nedensellik üzerine odaklanmıştır Ancak 1990 larda, ana akım ekonomi disiplininde gelir eşitsizliğinin rolü yeniden popülarite kazanırken (bu konuda bkz. Atkinson, 1997), aynı zamanda birçok sosyal bilimci, filozof ve hatta ekonomist, temel eşitsizlik olarak gelir alanındaki eşitsizliği ya da faydalar alanında tahayyül edilen eşitsizliği- alan anlayışı sorgulamaya başlamıştır. Rawls u (1971) temel alan Sen (1980) ve Dworkin (1981) gibi önemli yazarlar şu önemli soruyu sormuştur: toplumlar ne tür bir eşitliği -ya da neyin eşitliğini- hedeflemeliler? Eğer bireysel çıktılar gelirler ve daha genel olarak refah düzeyi gibi kısmen de olsa bireysel kararların bir sonucuysa ve bireysel sorumluluğun ahlaki bir rolü ve önemi varsa, bu durumda toplumsal adalet temelinde eşitlik, bir başka alanda, mantıksal olarak son çıktılardan önce gelen bir alanda, eşitliği gerektirir. Aşırı basitleştirmek pahasına söylersek, bu mantıksal öncül alana yönelik arayışlar bizi temel ürünler (Rawls), yapabilirlikler 3 (Sen), kaynakların eşitliği (Dworkin) ve fırsat eşitliği (Arneson ve Roemer) kavramlarına götürmüştür. 4. Her ne kadar bu farklı dağılım ve paylaşım alanları üzerine zengin ve köklü bir kavramsal literatür bulunsa da, bunun uygulamalı ekonomi üzerine etkisi oldukça sınırlı kalmıştır. Amartya Sen in, bizi metalardan yapabilirliklere götürmek için gösterdiği insanüstü çabaya rağmen, işin kolayına kaçarak kayıp anahtarları ışığın olduğu yerde arama eğilimi gücünü büyük ölçüde korumaktadır. Gelirlerin ve tüketim giderlerinin kesin olarak hesaplanmaları zor olmakla beraber, gözlemlenmeleri ve ölçülmeleri, yapabilirlikler ve fırsatlar gibi kavramlara göre çok daha kolaydır. 5. Bu durumun yakın zamanda değişmeye başladığını ve bu değişimi büyük ölçüde fırsat eşitliği kavramının resmileştirilmesine, dolayısıyla bu sürecin baş mimarı olan John Roemer e (1998) borçlu olduğumuzu düşünüyoruz. Resmileştirilmiş fırsat eşitliği kavramı, hanehalkı verileri kullanarak işlevselleştirilebilir. Hanehalkı verilerinin elde edilmesi, tüketim ya da gelir verilerine göre daha zahmetli olsa da, halihazırda bir çok ülkede mevcuttur. 6. Roemer, ele alınan belirli bir çıktıyı/sonucu avantaj olarak adlandırıp, bu avantajın belirleyenlerini normatif olarak ikiye ayırır. Özüne indirgendiğinde, Roemer in fırsat eşitliği tanımı bu ayrıma dayanır. Kısmen de olsa bireysel iradeye bağlı olan belirleyenleri (yani bir ölçüde bireysel seçimlere ya da mesuliyetlere tabi olan belirleyenleri) çabalar olarak adlandıran Roemer, birey iradesinden tamamen bağımsız olan belirleyenlere de koşullar der. Bir toplumda fırsat eşitliği olduğunu söyleyebilmek için, o toplumda koşulların avantaja erişim süreci üzerinde belirleyiciliği olmaması gerektiğini öne sürer. Böyle bir durumda, avantajlar bakımından bazı eşitsizlikler olacaktır. Ancak bu tür eşitsizlikler koşullardaki değil çabalardaki farklılıklara atfedilebilir. 1 David Ricardo, Giriş, Principles of Political Economy, 1817 (1911 baskısı, s.1), Atkinson ve Bourguignon (2000) tarafından Handbook of Income Distribution adlı eserlerinin Giriş kısmında alıntılandığı gibi. Atkinson ve Bourguignon çok iyi bilinen bu alıntıyla söze başlamış olmanın cazibesinden kurtulamamış olmaktan dolayı okuyucudan biraz özür diler gibiler bu nedenle tam da burada bu özrü daha açıkca dilememiz gerekir. 2 Bu literatür, Loury (1981) ve Galor ve Zeira (1993) öncü çalışmaları da dahil olmak üzere, ekonomiyi ve Engermann ve Sokoloff (1997) çalışması da dahil olmaz üzere, ekonomi tarihini de kapsamaktadır. Sözkonusu literatür üzerine çok fazla değerlendirme çalışması yapıldığı için bu yazının sınırları, yapılan taramaların taramasını vermeye bile yetmeyecektir. Son zamanlarda yapılan güzel bir tarama çalışması Voitchovsky (2005) dir. 3 Çevirenin notu: Sen in capability kavramı kapasite ya da yetkinlik olarak da çevrilmektedir. Kulağa daha aşina gelse de bu terimler kavramı yeterince karşılamamaktadır. Bu nedenle görece yeni bir kavram olan yapabilirlik tercih edilmiştir.
9 2 Eğitimde Fırsat Eşitsizliği: Türkiye Örneği 7. Yukarıda bahsettiğimiz tanımın önemli bir istatistiksel sonucu vardır: olasılıktaki büyük sayılar yasası gereği fırsat eşitliği, avantaj dağılımının koşullardan bağımsız olmasını gerektirir. Bu istatistiksel sonuçtan dolayı Roemer in uygulamalı ekonomi alanında çalışanlar üzerindeki etkisi daha da artmıştır. Gelir, eğitim durumu, sağlık durumu gibi bazı avantajlar ve ırk, cinsiyet, aile altyapısı, doğum yeri gibi bazı koşullar yeterince büyük örneklemlerde gözlenebildiği ölçüde, stokastik bağımsızlık hipotezi istatistiksel olarak test edilebilir (bkz. Lefranc, Pistolesi ve Trannoy, 2008). Ek olarak, koşullar bakımından (kendi içinde) türdeş olan gruplar (Roemer bunları türler olarak adlandırmaktadır) arasındaki eşitsizliklerin fırsat eşitsizliğiyle ilişkilendirilebildiği durumlarda, fırsat eşitsizliği kavramı, sonuçları itibariyle de olsa, kardinal olarak, yani sayısal büyüklük olarak, ölçülebilir. Bir başka deyişle, belirli bir avantajdaki eşitsizliğin bir kısmı, söz konusu çıktıya, yani avantaja, erişim sürecine dair fırsat eşitsizliğiyle ilişkilendirilebilir (bkz. Bourguignon, Ferreira ve Menendez, 2007; ve Ferreira ve Gignoux, 2008). 8. Eşitsizliği, sosyal adaletin değerlendirmesine normatif olarak daha uygun bir alanda ampirik olarak teşhis eden, betimleyen ve niceleyen bu literatürün, sosyal adalet temelinde eşitliği ekonomik bakış açısıyla anlama yönünde önemli katkılarda bulunduğunu düşünüyoruz. Zaman içinde, bu ampirik ölçümler, daha öncesinde gelir ve malvarlığı eşitsizliklerinin ilişkilendindirilmesine benzer bir şekilde, büyüme ve kalkınma gibi daha geniş süreçlerle bile ilişkilendirilebilir. 9. Biz bu çalışmada, fırsat eşitsizliğinin ölçümüne yönelik kardinal (sayısal) yaklaşımın kapsamını, gelir dışında başka bir avantaja, yani eğitime doğru genişletiyoruz. Bireyler için eğitimin kendi içinde bir değeri olduğundan, Roemer in bakış açısıyla bir avantaj olarak değerlendirilebilir. Eğitim, sağlık ve gelirler gibi diğer çıktıların başarısı bakımından açıkca ortaya konmuş araçsal bir öneme sahip olduğu için, fırsat döngüsünü de güçlendirmektedir. 10. Eğitim, ölçülmesi zor bir kavramdır ve bu çalışma eğitimin iki ana eksen boyunca dağılımını incelemektedir: nicelik ya da eğitim seviyesi (bunları okula kayıt oranıyaş profillerinden elde etmekteyiz) ve nitelik ya da başarı (bunları da standart test sonuçlarına göre belirlemekteyiz). Sahip olduğu veriler ve kendine özgü diğer nedenlerden dolayı, Türkiye böyle bir çalışma için birçok ülkeden daha uygundur. Türkiye Nüfus ve Sağlık Araştırması (TNSA) 2003/4 den elde edilen okula kayıt oranları ve Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı (PISA) 2006 dan alınan başarı göstergeleri gibi çok iyi verilere sahiptir. Bunların her ikisi de ilerleyen bölümlerde ayrıntılı olarak ele alınmıştır. 11. Bu verilerin analizinden çıkan sonuç fırsat eşitsizliğinin karmaşıklığıdır. Okula kayıt oranının cinsiyet, bölge ve aile altyapısı bakımından gösterdiği farklar, öğrenci başarı oranındaki farklarla birleşerek karmaşık bir yapı oluşturmaktadır. Ancak koşulların hepsi sonuca aynı şekilde etki etmediği gibi, dışlama örüntüleri de her zaman ilk bakışta göründükleri gibi değildir. Cinsiyet, kayıt oranlarındaki farkları açıklayan temel değişken olsa da başarı düzeyinin açıklanmasında aynı durum sözkonusu değildir: kız çocukları okula kayıt olabildikleri takdirde başarı açısından erkek çocuklardan geri kalmamaktadır (seçim kontrol edilmediği takdirde daha da başarılı olmaktadırlar). Kayıt oranları bakımından bölgeler arası farklar mutlak olarak büyük olsa da, diğer koşullar kontrol edildiğinde bu farklar istatistiksel olarak anlamlı olmamaktadır. İster babanın mesleği ya da mal varlığı, isterse ebeveynlerin eğitim durumları üzerinden ölçülsün, aile altyapısının çocukların, özellikle de kız çocuklarının, eğitimi üzerindeki etkisi büyüktür. Bu kavramları elimizdeki bu zengin veri kaynaklarına uygulayarak Türk toplumu ve bu toplumdaki fırsat eşitsizliklerinin doğası hakkında pek çok şey öğrenebiliriz Bu çalışmanın geri kalan kısmı şu şekilde düzenlenmiştir: Bölüm 2, bu analizde kullanılan üç veri setini kısaca betimlemektedir. Bölüm 3 de her bir koşul ve okula kayıt oranı arasındaki korelasyon örüntülerine yer verilmektedir. Bölüm 4, kısaca fırsat eşitsizliği ölçümünü tartışmakta ve bunu eğitim başarısına uygulamaktadır. Bölüm 5 ise sonuçtur. 4 Tansel (2002) ve Kırdar (2007) da dahil olmak üzere, Türkiye de okula kayıt oranının belirleyenleri üzerine yakın geçmişte oluşturulmuş bir literatür mevcuttur. Biz burada, spesifik koşulların okula kayıt oranı üzerindeki etkilerini ölçmeye çalışmak yerine eğitimde fırsat eşitsizliğinin betimlenmesi ve ölçümü üzerine odaklanarak biraz daha farklı bir yaklaşım benimsiyoruz. Yine de betimleyici bulgularımızdan bazıları literatürdeki bulgulara yakındır.
10 Eğitimde Fırsat Eşitsizliği: Türkiye Örneği 3 2. Veriler 13. Analizde üç farklı araştırmadan elde edilen veriler kullanılmaktadır. Bölüm 3, Hacettepe Üniversitesi Nüfus Etütleri Enstitüsü tarafından Aralık 2003 ve Mart 2004 tarihleri arasında gerçekleştirilen en son Nüfus ve Sağlık Araştırmasını (TNSA) kullanarak yaşa göre okula kayıt oranlarına ilişkin profilleri oluşturmaktadır. Verilerin elde edildiği 10,836 hanelik örneklem, hem ulusal hem de bölgesel (batı, güney, orta, kuzey ve doğu bölgeleri) düzeylerde genel nüfusu temsil etme özelliğine sahiptir. Tüm hanehalkı üyeleri için nüfusun temel sosyoekonomik karakteristiklerine ilişkin bilgiler toplanmıştır. Buna ek olarak 15 ila 49 yaş arasındaki tüm evli kadınlar nüfus ve sağlıkla ilgili ayrıntılı bir anketi cevaplamıştır. Sözkonusu kadınların sayısı 8075 tir. 14. Okula kayıtla ilgili bilgiler, 6 ila 24 yaş arasındaki 18,376 hanehalkı üyesinden toplanmıştır. Bu çocuk ve gençlerin tamamı için izleyen koşul değişkenleriyle ilgili bilgiler toplanmıştır: cinsiyet, ikamet edilen bölge, ikamet yerinin türü, anne ve babanın eğitim düzeyleri, hanedeki çocuk sayısı, annenin ana dili ve hanenin varlık düzeyi. İkamet edilen bölgeyi Güney, Kuzey, Orta, Batı ve Doğu olmak üzere beş geniş kategoriye ve ikamet yeri türlerini kırsal, küçük kentsel ve büyük şehirler olmak üzere üç kategoriye ayırdık. 5 Ebeveynle ilgili eğitimi de üç kategoride kodladık: eğitimi olmayan ya da eğitim düzeyi bilinmeyen, ilköğretim ve, orta (lise) ya da yüksek öğretim. Annenin ana dili, Türkçe ya da başka bir dil olarak ve hanedeki çocuk sayısı: 1 ya da 2; 3 ila 5 ve 6 ya da daha çok olarak kodlandı. 6 Hanehalkının varlık düzeyi, hanenin sahip olduğu dayanıklı mallara, evin genel kalitesine ve hayatı kolaylaştıran olanaklara erişime ilişkin bilgiler kullanılarak oluşturulan temel bileşenler analizinden elde edilen Filmer-Pritchett (2001) varlık endeksiyle ölçülmüştür. Bu analizde, haneler esas olarak bu endeks dağılımına göre dört eşit parçaya bölünmüştür Bölüm 4, Türkiye için 2006 Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı (PISA) veri setinde bulunan standart test sonuçlarını esas alan eğitim başarısı bilgilerini analiz etmektedir. PISA araştırması, Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü (OECD) tarafından, Mart ve Kasım 2006 tarihleri arasında, 56 ülkeyle eş zamanlı olarak, Türkiye deki okullarda gerçekleştirilmiştir. Araştırmada okula kayıtlı 15 yaşında, 7 ya da daha üst sınıflardaki 4,912 çocuktan oluşan bir örneklem kullanılmıştır. Çocukların hepsi Türkçe, matematik ve fen bilgisi testlerinden geçirilmiştir. PISA veri seti, test sonuçlarına ek olarak, anne ve babanın eğitimi, babanın mesleği, evde bulunan kitap sayısı, dayanıklı mallar ve sahip olunan kültürel varlıklar dâhil olmak üzere aile altyapısı ve öğrencinin cinsiyeti ile ilgili bilgiler de vermektedir. 8 Okulun yerine ilişkin değişkenler de, öğrencileri kırsal ve kentsel (ve hatta küçük ve büyük şehirler) ayrımına ve ülkenin coğrafi bölgelerine göre tasnif etmemizi sağlar PISA örneklemi ülke genelinde 7 ve daha üst sınıflara kayıtlı 15 yaşındaki nüfusu temsil etmektedir. Bununla birlikte, kayıt olmayanlar, tekrarlar ve örneklem tasarım meseleleri gibi nedenlerden dolayı, örneklemin kapsama oranı (yani araştırmanın temsil ettiği nüfusun 15 yaşındakilerin toplamına oranı) Türkiye de sadece %47 dir. Asıl endişe verici olan ise kayıt ve tekrar için öğrencilerin rassal bir şekilde seçilmemiş olmalarıdır. Aşağıda, Bölüm 4 deki analizde elde edilen sonuçlar, PISA araştırmaları temelinde gelişen literatürdekilere benzer bir şekilde, daha çok örneklemin temsil ettiği evren için geçerlidir. Bununla birlikte, eğitimde başarı düzeyine ilişkin fırsat eşitsizliğini ölçerken karşılaşılan seçim yanlılıklarını düzeltmek için oluşturulan iki alternatif çalışmayı da burada sunuyoruz. 17. PISA örneklemi için seçimleri düzeltmek amacıyla, iki-örneklemli yeniden ağırlıklandırma tekniğini ve 2006 Hanehalkı Bütçe Araştırması ndan (HBA) elde 5 TNSA da, nüfusu 10,000 in üzerinde olan yerler kentsel alanlar olarak tanımlanırken, başkent Ankara ya ilave olarak İstanbul, İzmir, Bursa ve Adana da büyük şehir olarak kategorize edilmiştir. Her ne kadar doğum yerine ilişkin bilgileri dış koşul olarak kullanmak, ikamet bölgesi bilgilerine göre daha uygun olsa da TNSA da sadece ikamet bilgileri bulunmaktadır. Çocuklar için bu iki grup veri arasında güçlü bir korelasyon olduğunu varsayıyoruz. 6 Hanedeki 18 yaş altı çocuklar, hane reisi ya da eşinin çocukları olarak tanımlanmıştır. 7 Bu varlık endeksinin oluşturulmasına ve dağılımına ilişkin ayrıntılar Ferreira ve Gignoux da (2009) bulunabilir. 8 Ebeveyn eğitimi TNSA da olduğu gibi sınıflandırılsa da orta (lise) ve yüksek öğrenim ayrı kodlanmıştır. Babanın mesleği, ISO 88 sınıflandırması temelinde üç gruba ayrılmıştır: a) parlamenterler, kıdemli bürokratlar, uzmanlar, teknisyenler ve memurlar; b) hizmet sektörü çalışanları, esnaf ve ilgili ticari çalışanlar, atölye ve makine operatörleri ya da montajcılar ya da çalışmayanlar ve c) kalifiye tarım ya da balıkçılık işçileri ya da vasıfsız işçiler. Dayanıklı tüketim mallarına örnek olarak: bulaşık makinesi, VCR/ DVD cihazları, cep telefonları, araba, bilgisayar ve TV sayılabilir. Kültürel varlıklar: hane halkının sahip olduğu edebi, sanat ve şiir çalışmaları olarak ele alınmaktadır. 9 Örneklem çerçevesindeki farklar nedeniyle, PISA araştırmasında TNSA ya göre daha kaba bir bölgesel sınıflandırma kullanılıp bütün ülke sadece üç ana kategoriye ayrılmıştır: Batı, Orta ve Doğu.
11 4 Eğitimde Fırsat Eşitsizliği: Türkiye Örneği edilen verileri kullanmaktayız. Bu araştırmada, 15 yaşındaki 683 bireyi içeren 8,500 haneden oluşan ve ulusal temsil niteliğine sahip bir örneklem kullanılmıştır. Kullanılan koşul değişkenleri ise, cinsiyet, ikamet yeri türü, 10 ebeveyn eğitim düzeyi ve babanın işi gibi, PISA araştırmasında kullanılanlara benzerdir. HBA örneklem ağırlıklarından, farklı tür karakteristikler kümesine sahip 15 yaş gruplarının (türlerinin) toplam ulusal nüfusu hesaplanabilir. Bölüm 4 te bu farklı türlerin nüfus hesapları, seçimin eğitimde başarıyla ilgili fırsat eşitsizliği üzerine etkilerine dair iki alternatif hesaplama yöntemi oluşturmak için kullanılmıştır. 3. Doğuştan Gelen Koşullar ve Okula Kayıt 18. Eğitimde fırsatların dağılımıyla ilgili bir araştırmaya başlamanın makul yollarından biri, yaş-okul kaydı profilinin nüfusu oluşturan alt gruplara göre nasıl değiştiğini incelemektir. Bu alt gruplar, öğrencilerin bireysel olarak kontrol edemedikleri karakteristiklerle, yani koşul değişkenleriyle, tanımlanmıştır. Şekil 1, TNSA dan alındığı haliyle, Türkiye de 2006 yılı itibariyle 6 24 yaş arası toplam nüfus için bu profili göstermektedir. En üstteki grafik, genel toplamla birlikte cinsiyete göre dağılımı da göstermektedir. Çocukların %50 den biraz fazlası 6 yaşında, geri kalan kısım ise 7 ve 8 yaşlarında okula kaydolmuştur yaş arası çocukların hemen hemen tamamı okula kayıtlıdır. Ancak kız çocukların %7 si, erkek çocukların da %2 si en çok kaydın gerçekleştiği bu yaş aralığında bile hala okula başlayamamıştır. 13 yaşından (kabaca altıncı sınıftan) itibaren okula kayıt sayısında görülen kayda değer düşüş, 16 yaşında (lise eğitimi başladığında) daha da artmaktadır. Lise bitirme yaşı olan 18 e gelindiğinde ise kayıtlı öğrencilerin oranı dörtte bire düşmektedir. Yüksek öğrenim yaş aralığı olan te ise kayıt oranı yaklaşık olarak %16 dır. Okula kayıt sayısındaki azalma aralığı boyunca (13 18 yaş) kız çocukların okula kayıt oranı erkek çocuklara göre daha erken ve daha hızlı düşmektedir. Örneğin, 15 yaşındaki kız çocukların okula kayıt oranı erkek çocuklara göre neredeyse %20 daha azdır. 19. Şekil 1 deki diğer iki grafik, beş farklı bölgede kız ve erkek çocukların okula kayıt oranlarını göstermektedir. Grafiklerin genel şekli ve seyri bütün bölgeler için benzerlik gösterse de, Doğu bölgesindeki kız çocukların yaş-okul kayıt oranı, ülkenin geri kalan her bir bölgesindeki erkek ve kız çocukların kayıt oranının altında seyrederek çarpıcı bir istisna teşkil etmektedir. Bu grubun kayıt oranı, tepe noktasına %85 in biraz üzerinde, yani 9 yaş için kayıt oranında, ulaşırken, 15 yaşla birlikte %40 ın altına inmektedir. Kız çocuklarda, diğer bölgeler arasında da farklar bulunmasına rağmen (erkeklerde benzer bir bölgeler arası fark hemen hiç bulunmamaktadır) bu durum, ülkenin geri kalanı ile Doğu bölgesi arasındaki farka kıyasla önemsiz kalmaktadır. 20. Şekil 2, bu farklılığı kentsel ve kırsal alan ayrımlı grafiklerle (kentsel alanları, büyük şehir ve kent-kasaba ölçeğinde sınıflandırarak) daha ayrıntılı bir şekilde ele almaktadır. En üstteki grafik (Şekil 2a) ülke genelindeki sonuçları bir bütün olarak sunmaktadır: büyükşehir ve kentler arasındaki farklar önemsiz bir düzeyde kalırken, kır-kent ayrımında okula kayıt oranı azımsanmayacak bir şekilde farklılaşmakta, özellikle liseye geçerken daha da belirgin bir hale gelmektedir. Takip eden grafikler kızlara odaklanmakta, Doğu bölgesi (Şekil 2b) ile diğer bölgeler (Şekil 2c) arasındaki farkları göstermektedir. Ülke genelinde kızlar için, kırsal kesimde doğmuş olmak bir dezavantaj ise de bu durum, Doğu bölgesi dışarıda tutulduğunda yalnızca 13 yaş ve yukarısı için geçerli olmaktadır. Kırsal kesimde yaşayan kız çocukların ilkokul çağlarında da okula gitmekten alıkondukları (%20 civarı) tek bölge Doğu bölgesidir. 15 yaşa gelindiğinde, ülkenin diğer bölgelerinde kentsel alanlardaki kız çocukların yaklaşık %80 i okula kayıtlıyken, Doğu bölgesinde kentsel alanlarda %50 sinden biraz fazlası ve kırsalda ise %20 den azı okula kayıtlıdır. 21. Türkiye de eğitime erişimle arasında korelasyon bulunan, ahlaken önemsiz ve önceden belirlenmiş koşullar sadece toplumsal cinsiyet, coğrafi bölge ve yerleşim yeri değildir. Şekil 3 te gösterilen annenin eğitim düzeyi grafiklerinde olduğu gibi, ebeveynlerin eğitim geçmişi de okula kayıt olma ile oldukça yakından ilişkilidir. Gerek kız gerekse erkek çocuklarda, anneleri resmi bir eğitim almamış olanların okul kayıt oranları, 10 Koşulların tanımı konusunda iki araştırma arasında küçük farklar bulunmaktadır. Özellikle, HBA da kentsel alanlar 20,000 kişiden fazla nüfusun olduğu yerleşim yerleri olarak tanımlanırken, PISA da kentsel eşik değeri 15,000 yerleşimcidir.
12 Eğitimde Fırsat Eşitsizliği: Türkiye Örneği 5 anneleri eğitim almış olanlara göre genel olarak daha aşağıda seyretmektedir. Bununla birlikte, tekrar belirtmek gerekirse, eğitimli-eğitimsiz anne ile okul kaydı ilişkisinde mesafe kızlarda erkeklere göre önemli ölçüde artmaktadır: erkek çocuklarda, 16 yaş-okula kayıt oranı eğitimli annelerde %90 (aynı yaş grubu için eğitimsiz anneye sahip olanlarda kayıt oranı %60) iken; kız çocuklarda aynı oranlar sırasıyla %90 ve %30 civarındadır. Bu yaş grubu için, okula kayıt oranında kız çocuklardaki eğitimli-eğitimsiz ebeveyn farkı erkek çocuklardaki farkın iki katıdır ve bu durum, eğitim eşitsizliğinde kuşaklararası devamlılığının erkeklerden çok kadınlar için sözkonusu olduğunu göstermektedir. 22. Eğitime erişimdeki cinsiyet eşitsizliğinin bu yapısı diğer tüm koşullarda da aynı şekilde kendini göstermektedir. Çok çocuklu bir ailede (çocuk sayısının fazla olması da çocuğun bireysel kontrolünün dışında bir koşuldur) ya da yoksul bir hanede büyümek, hem kız hem de erkek çocuklar için, her yaş grubunda 11 kayıt oranının düşmesi anlamına gelecektir (Sırasıyla Şekil 4 ve 5). Bununla beraber, kız çocuklarda hanedeki çocuk sayısı ve okul kaydı arasındaki negatif korelasyonun gücü erkek çocuklara göre belirgin bir şekilde daha fazladır. 23. Şekil 5 te görüldüğü üzere, çocuk nüfusu, hanehalkı refah endeksi çeyrek dilimlerine göre sınıflandırıldığında, sosyoekonomik düzeyin eğitim üzerindeki güçlü etkisi açığa çıkmaktadır. Bu etki, kız çocuklarda tüm yaş grupları için doğrulanmakta (zira ilk çeyrekteki kız çocukları %90 kayıt oranına hiçbir zaman ulaşamamaktadır), erkek çocuklarda ise yaş sonrası için gerçekleşmektedir. 20 yaşına gelindiğinde, gelir endeksinin üst çeyreğine mensup olan erkeklerin (ve kadınların!) yarısından fazlası yüksek öğrenim görmekte iken, en alt çeyrekteki kadın ve erkeklerin sadece %10 undan daha azı yüksek öğrenime devam edebilmektedir. 24. Burada yer alan farklı grafikler, Türkiye de okula kayıt ve devam oranlarının doğuştan gelen koşullardan bağımsız olmadığını açıkça ortaya koymaktadır. Aile altyapısı (gelir, ebeveyn eğitim düzeyi ve ailedeki çocuk sayısı bakımlarından), cinsiyet ve yerleşim yeri (gerek bölge, gerekse kırsal alan ya da kent olması bakımından) gibi koşulların tamamı ile, Türkiye de bir çocuğunun eğitimine devam edebilme süresi arasındaki ilişki istatistiksel olarak anlamlıdır. Bu konudaki zengin uluslararası literatürden biliyoruz ki, eğitim seviyesi ile gelecekteki kazanımlar ve daha genel olarak yaşam standartları arasında nedensel bir ilişki bulunmaktadır. 25. Türkiye örneğinde cinsiyet, okuldan ayrılmayı belirleyen en önemli koşul olarak öne çıkmaktadır. Ancak kız çocukların erkek çocuklara göre dezavantajlı konumu ülke genelinde coğrafi olarak homojen dağılmamıştır. Doğu bölgesinde ve kırsal alanlarda bu dezavantaj daha fazladır. Ayrıca bu dezavantaj, fakir, çok çocuklu ve annenin eğitim düzeyi düşük olan ailelerde doğmuş kız çocuklarda, daha yüksek sosyoekonomik altyapısı olan ya da kişi sayısı az olan ailelere sahip kız çocuklara oranla daha belirgindir arası şekiller tanımlayıcı özellikler bakımından oldukça güçlü olmakla beraber, söz konusu farklı koşullar arasında karşılıklı olarak korelasyon bulunmaktadır. Tablo 1, basit bir probit regresyonu aracılığıyla (yukarıda tartışılan koşullara babanın eğitim düzeyi ve annenin anadili de dahil edilerek) tüm koşulların okula kayıt oranına kısmi etkilerini ayrıştırma çabalarının sonuçlarını göstermektedir. Potansiyel olarak ilgili ve etkili olabilecek diğer bir çok değişken dışarıda bırakıldığından, bu marjinal etkileri kolayca nedensellik olarak yorumlayamıyoruz. Bununla beraber bu etkiler, şu ana kadarki tanımı tamamlayan kısmi korelasyonları sağlamaktadır. 27. Probit regresyonları, hem 15 yaşındaki çocuklardan oluşan örneklemin tamamı kullanılarak, hem de kız çocuklar ve erkek çocuklar örneklemleri ayrı ayrı kullanılarak yapılmıştır. Diğer koşullar kontrol edildiğinde, yani sabit tutulduğunda bile toplumsal cinsiyetle okula kayıt oranı arasında güçlü bir korelasyon bulunmaktadır, öyle ki örneklem ortalamasında kız çocukların okula kayıt olma ihtimali erkek çocuklardan %50 daha azdır. Ailenin gelir düzeyi ile okula kayıt oranı arasında da kısmı güçlü bir korelasyon vardır. Hem toplam örneklemde, hem de cinsiyete göre ayrıştırılmış örneklemlerde, son üç çeyrek gelir dilimindeki katsayılar birinci gelir dilimindeki katsayılardan önemli ölçüde büyüktür. Ebeveynlerin eğitim düzeyi önemli olmakla beraber babanın eğitim düzeyi sadece karma ve kız çocuklar örneklemlerinde 11 Her ne kadar bu fark 20 yaş üzerinde daha az (ve sıklıkla da istatistiksel olarak anlamsız) olsa da.
13 6 Eğitimde Fırsat Eşitsizliği: Türkiye Örneği anlam arz etmektedir babaların eğitimli ya da eğitimsiz olma hali erkek çocukların okula gönderilmesinde farklılığa sebep olmamaktadır. Kalabalık haneye mensup çocuklarda (ya da daha spesifik olarak, çocuk sayısı fazla olan hanelerde), 15 yaşında okula kayıtlı olma olasılığı daha düşük olup, bu fark esas olarak kız çocuklarda daha belirgindir. Benzer şekilde, aile altyapısı nasıl olursa olsun, kırsal kesimlerde kız çocukların okula devam etme olasılıkları oldukça düşüktür. Bununla birlikte, tüm diğer koşullar sabit tutulduğunda, Doğu bölgesinde ikamet etmek ya da annenin anadili ilginç bir şekilde istatiksel olarak anlamsızlaşmaktadır. 28. Farklı koşul değişkenleri ile okula kayıt oranı arasındaki ilişkiyi göstermenin bir diğer yolu da, birden fazla dezavantajlı alt gruba mensup olmanın kümülatif etkisine, en avantajlı gruba mensup olanlarla karşılaştırma yaparak, bakmaktır. Şekil 6 böyle bir karşılaştırmayı göstermektedir: Birinci grafik eğrisi, Doğu bölgesinde kırsal kesimde, 6 ya da daha fazla çocuklu ve annenin eğitimsiz olduğu ve Türkçe konuşamadığı hanelerde yaşayan kız çocukların (bu grup 6-24 yaş arasındaki nüfusun kabaca %1 ine tekabül etmektedir) okula kayıt-yaş oranını resmetmektedir. Şekildeki ikinci grafik eğrisi ise ülkenin merkez bölgesinde kentte ikamet eden, anadili Türkçe olan ve belli düzeyde eğitim almış annenin tek ya da ikinci çocuğu olan erkek çocuklara (ilgili nüfusun %2,5 ine karşılık gelmektedir) ait dağılımı resmetmektedir. Her yaş için okula kayıt oranlarındaki fark dikkat çekicidir. Dezavantajlı grupta okula kayıt oranı %70 civarında tepe değerine ulaştığında, ki bu 9 yaşa tekabül eder, bu fark en düşük düzeydedir. Çocukların liseye geçme aşamasında olduğu yaşlarında bu fark mutlak olarak en yüksek düzeydedir. Bu yaşlarda, avantajlı gruptaki çocuklar %100 okula kayıtlı olma durumdan uzaklaşmaya başlarken, dezavantajlı grubun ise sadece %10 kadarı okula devam etmektedir. 4. Eğitimde Başarıya İlişkin Fırsat Eşitsizliği 29. Çocukların okulda kendilerini ne ölçüde geliştirdikleri, sadece kaç sene boyunca derslere devam ettiklerine değil, aynı zamanda katıldıkları derslerin kalitesine de bağlıdır. Türkiye'de eğitimle ilgili fırsatların dağılımını anlamak için derse katılım bilgileri gerekli olsa da yeterli değildir. Bu bilgi, fiili eğitim başarısı hakkındaki bilgilerle desteklenmelidir. Bu bölümde, ülke genelinde 15 yaşındaki öğrencilerden oluşan kişilik bir örneklemin üç konu hakkındaki Türkçe, matematik ve fen bilgisi - standart test sonuçlarını içeren PISA 2006 araştırmasının verilerini kullanmaktayız. Ayrıca bu araştırma, Bölüm 2'de bahsedilen, cinsiyet, anne ve bababın eğitim durumu, babanın mesleği, ikamet edilen bölge ve yer, evde konuşulan dil, sahip olunan kitaplar, dayanıklı mallar ve kültürel varlıklar gibi bu çocukların içerisinde yaşadığı koşullara dair bilgiler bakımından da zengindir. 30. Tüm bu değişkenleri gerçek Roemeryan koşulların temsilcileri olarak almaya hazır olduğumuz ölçüde yani çocukların etki alanları dışında kalan koşullar bu koşullar ile açıklanan toplam başarı eşitsizliğininin payını hesaplayarak, eğitim başarısı fırsat eşitsizliğinin alt sınırını hesaplayabiliriz. İlkesel olarak, bu ya standart (parametrik olmayan) eşitsizlik analizi aracılığıyla, ya da regresyon analizine dayanan parametrik bir alternatif ile gerçekleştirilebilir Gignoux ve Ferreira (2008) bu metodların her birini (kazanç, gelir ve tüketim eşitsizlikleri bağlamında) detaylıca açıklamakta ve (avantaj ve koşullar arasındaki ilişkiye işlevsel biçim varsayımı getiren) parametrik metodlar ile (koşullu ortamala hesaplarının kesinlikten uzak hale geldiği ve küçük örneklem yanlılıklarının örneklemin uygun bölümlendirilmesi için önemli olabildiği) parametrik olmayan analizler arasındaki tercih zorunluluğuna dikkat çekmektedir. Bu bağlamda, verideki mevcut koşulların zenginliği, örneklemin 589,824 kadar hücreye ayrılması ile uyumludur. Demek ki, parametrik olmayan eşitsizlik analizleri bir seçenek değildir ve biz de aşağıda regresyon temelli analizi temel almaktayız. 32. Ayrıca, verinin diğer bir özelliği regresyon temelli analizi en doğal seçim haline getirir. Her testteki farklı maddeler (ya da sorular) farklı zorluk derecelerine sahip oldukları için, doğru cevapların oranı, ilgili gizli değişkenin, yani öğrencinin bilgisinin ya da başarısının, 12 Tüm koşulların gözlemlenmemiş olmasından dolayı, bunlar koşulların etkisinin alt sınır ölçümleridir. Eğer ilave koşullar gözlemlenebilse, bu durum eşitsizlik çözümlemesinin gruplar arası bileşenini ya da regresyonun açıklayıcı gücünü artırabilir (ancak azaltamaz). Çaba değişkenlerini açıkça ele alan daha ayrıntılı bir tartışma için bkz. Ferreira ve Gignoux (2008).
14 Eğitimde Fırsat Eşitsizliği: Türkiye Örneği 7 yetersiz bir ölçüsü olacaktır. Bu sebeple, dünyanın farklı yerlerindeki PISA araştırmaları (ve diğer bir çok araştırma), madde (soru) zorluk dereceleri arasındaki farkları hesaba katabilmek için, yeteneklerin nüfus içerisindeki dağılımına dair belirli bir varsayımda bulunarak, Madde Yanıt Kuramı metodlarını kullanır. Mislevy (1991) ve Mislevy ve diğerleri (1992) içerisinde detaylıca tanımlanan süreç, sonrasında keyfi bir ortalama (genellikle 500) etrafında ve keyfi bir varyans ile standartlaştırılan, baz aldığı hiçbir bir doğal ölçevi olmayan sonuçlar kümesi üretir. 33. Ortalamanın (eşitsizlik endeksinin bir parçası olarak ölçek değişmezliği ihtiyacını engelleyen) keyfi doğası ve standardizasyondan elde edilen puanların normal dağılımı, doğal eşitsizlik göstergesi olarak varyansa işaret etmektedir. Varyans kullanıldığı zaman, koşullardan kaynaklı (alt sınır) eşitsizlik payının parametrik hesabı, basitçe koşullar hakkındaki test sonuçlarının doğrusal regresyonunun R2 (belirleme) katsayı değeri ile verilir. Ve bu şekilde bir regresyondan, Ferreira ve Gignoux'da (2009) gösterildiği gibi, her koşulun toplanarak ayrıştırılabilen kısmi etkileri doğrudan hesaplanabilir. 34. Üç ayrı regresyon (sırasıyla, Türkçe, matematik ve fen bilgisi puanları) Tablo 2'de gösterilmiştir. Diğer birçok ülkede olduğu gibi, kız çocuklar Türkçe de erkek çocuklardan çok daha iyi bir performans sergilerken, matematikte daha başarısızdırlar. Fen bilgisinde ise cinsiyet açısından önemli bir fark bulunmamaktadır. Ebeveynleri lise ya da üniversite mezunu olan çocuklar üç konuda da daha yüksek sonuçlar elde etmektedir. Ancak ebeveynleri formel/resmi eğitim almamış çocuklardan oluşan referans kategorisiyle kıyaslandığında, ebeveynleri yalnızca ilkokulu bitirmiş olanların önemli bir farkı yoktur Babaları servis sektöründe çalışanlar, zanaatkar ya da esnaf olanlar, atölye ve makine operatörü ya da montajcısı olarak çalışanlar ve işsiz olanlar; babaları parlamenter, üst düzey bürokrat, uzman, tekniker ya da memur olanlardan, ebeveynlerin eğitim durumları kontrol edildikten (sabit tutulduktan) sonra dahi, çok daha düşük sonuçlar elde etmektedir. Ancak, kent-kır farkları kontrol edildikten sonra, babanın, tarımda ya da balıkçılıkta ya da diğer niteliksiz işlerde çalışıyor olması bir önem arz etmemektedir. Bu farklar büyük ve önemlidir, çünkü kırsal alanlar başarı konusunda oldukça dezavantajlıdır. Orta ve Batı bölgelerdeki okullardan elde edilen sonuçlar, Doğu bölgesindeki okullardan elde edilen sonuçlardan çok daha yüksektir. Bu durum, diğer koşullar kontrol edildiğinde, bölgesel kukla (dummy) değişkenlerle 14 kayıt olma arasında ciddi bir kısmi korelasyon olmadığı Tablo 1'de gösterilen okullaşma sonuçları ile karşıtlık içerisindedir. Ancak Tablo 2'de, babanın mesleği ile ebeveynlerin eğitim durumu için hesaplanan katsayılar, test sonuçlarının genel dağılımına ait standart sapmanın % 20 si ile yarısı arasında değerler alırken, standart sapmanın yaklaşık yarısı büyüklüğünde (mutlak) değerler alan yerleşim yeri ve bölgesi değişkenleri katsayıları hem önemlidir, hem de niceliksel olarak yeterlidir. 36. Eğitimde başarıya ilişkin eşitsizliğin alt sınır fırsat payları hesaplamalarımızı sunmadan önce, Bölüm 2'de kısaca belirtilen PISA Türkiye verisinde (ve diğer bazı ülke verilerinde de) bulunan seçim problemine nasıl işaret ettiğimizi açıklamımız gerekir. Türkiye'de 15 yaşındaki çocukların %67'si okula kayıtlıdır. Kayıtlı olanlar arasında tekrar ve cevap vermeme durumu, PISA veri kümesinin temsil etme gücünü ülkedeki 15 yaş nüfusunun %47'sine düşürmektedir (OECD 2007). Dolayısıyla, eğitim eşitsizliğinin değerlendirilmesini yalnızca PISA katılımcılarıyla sınırlandırmak, rassal olarak seçilmediği açık olan ilgili nüfusun neredeyse yarısını dışlayarak toplam eşitsizliğin önemli bir bölümünü görmezden gelmek olur. 37. Bu probleme işaret etmenin zorluğu, seçime ilişkin yanlılıkları düzeltmek için gerçekleştirilebilecek diğer girişimlerdeki zorluklar gibi, katılımcılar arasında bulunmayan 15 yaşındaki gençlerin teste katıldıkları takdirde alabilecekleri farklı sonuçların göz önünde bulundurulmamasından kaynaklanır. Heckman'ın standart düzeltme prosedürleri, gözlemlenebilecek olanları kontrol ederek yardımcı olsa dahi, sınavlara katılımda benzeri önemdeki birçok belirleyici etken gözlemlenemez. Bu nedenle, seçimin düzeltilmesi için güvenilir yüksek ve düşük alternatif hesaplamalar üreten, 13 Türkçe başarı seviyesinde, babalar için lise öğrenimi ve anneler için yüksek öğrenim önemli bir etkiye sahip değildir. 14 Çevirenin Notu: Kukla (Dummy) değişken kategorik bir değişkenin 0 ya da 1 değeri alabilecek şekilde sayısal değişkene dönüştürülmesiyle oluşturulur.
15 8 Eğitimde Fırsat Eşitsizliği: Türkiye Örneği parametrik olmayan iki-örneklem prosedürü önermekteyiz. 38. Biz ayrıca, ulusal temsil değeri olan, 2006 yılı Türkiye deki Hanehalkı Bütçe Araştırması (HBA) verilerinden de yararlanmaktayız. Hem HBA hem de PISA daki 15 yaş çocuk nüfusunu, tanımlayıcı özellikler olarak bölge, kır-kent ayrımı ve annenin eğitim durumu değişkenlerini kullanarak, gözlemlenebilir özdeş koşullara sahip gruplara ayırmaktayız. 15 Eğer PISA (HBA) araştırmasındaki grubunun k hücresindeki genişletilmiş 15 yaş nüfusu ( ) ya eşit ise, düşük alternatif seçim düzeltme hesabımız, her bir skoru, yani yi, ile yeniden ağırlıklandırmayı ihtiva edecektir. 39. Bu, gözlemlenebilir olanların seçimini "düzeltir", çünkü her k hücresi için katılmayanların test sonuçları dağılımı ile katılımcıların test sonuçları dağılımının birebir aynı olduğu varsayımı ile, okulu bırakmış (ya da bir şekilde PISA sınavına katılmamış) 15 yaşındaki çocukları "yeniden dahil eder." Elbette, bu varsayım gözlemlenemeyenlerden seçim yapılamaz şeklinde bilinen varsayımıdır. 40. Ancak, kuvvetle muhtemeldir ki, seçim sadece nüfusu gruplarına bölümlemekte kullanılan değişkenlere bağlı değildi. Özellikle şöyle bir varsayımda bulunmak yanlış olmaz: şayet katılımcı olmayanlar dahil edilebilseydi, her bir k hücresinde ortalama olarak katılımcılardan daha kötü puan alırlardı. Bu varsayımı temel alırsak, yukarıda belirtilen yeniden ağırlıklandırma 16 işleminden sonra, oranına k hücresindeki en küçük değeri, yani yı, vererek seçim için olası bir yüksek alternatif etkisi elde edebiliriz. 41. Sezgisel olarak bu, karşı olgusal bir biçimde, katılımcı olmayan her bir kişiye, her bir k hücresinde katılımcıların aldığı en düşük puanı atfetmek anlamına gelecektir. Şekil 7 üç farklı senaryo ile, Türkçe branşında 2006 yılı standartlaştırılmış PISA test sonuçları için çekirdek yoğunluk fonksiyonlarını göstermektedir. En üstteki grafik, seçimde düzeltme yapılmaksızın gözlemlenmiş örneklemin dağılımını resmetmektedir. Ortadaki grafik, seçim için "düşük alternatif" düzeltmesi yapıldığı durumda karşı olgusal dağılımı göstermektedir. En alttaki grafik ise, seçim için "yüksek alternatif" düzeltmesi yapıldığı durumda karşı olgusal dağılımı göstermektedir. 42. Tablo 3, eğitim başarısı fırsat eşitsizliğine ilişkin sonuçlarımızı özetlemektedir. Test sonuçlarına ilişkin üç dağılımdan her biri (sırasıyla düzeltmesiz, seçim için düşük alternatif düzeltmeli ve yüksek alternatif düzeltmeli) ve her bir branş (Türkçe, matematik ve fen bilgisi) için, tablonun üst paneli toplam varyansı ve fırsat eşitsizliğine karşılık gelen bu eşitsizlik payındaki alt sınırı göstermektedir. Sözkonusu alt sınır değeri, Tablo 2 de gösterilen (seçim düzeltmesi olmayan dağılımı baz alan) regresyonların R2 değerine eşittir. Bu aynı zamanda düzeltme yapılan dağılımlara ait benzer regresyonların R2 değerine de eşittir. 43. Düşük seçim düzeltmesi, Türkçe branşındaki puan dağılımının varyansını artırırken, diğer iki varyans üzerinde hemen hemen hiçbir etkide bulunmamaktadır. Diğer yandan, yüksek alternatif düzeltmesi, (Şekil 7 nin incelenmesinden de anlaşılacağı üzere) varyansları iki ila üç kat arasında artırmaktadır. Eşitsizlikteki fırsata dair bileşenler branşlara göre pek fazla değişiklik göstermedikleri gibi alternatif seçim düzeltmelerinden de fazlaca etkilenmemektedirler. Seçim düzeltmesi yapılmadığında, Türkçe ve matematik puanları varyansının en az %26 sı ve fen bilgisi puanları varyansının ise %27 si koşullardan kaynaklanmaktadır. Daha tutucu seçim düzeltme prosedürü kullanıldığında ise sadece %27-28 e kadar çıkabilmektedir. Yüksek alternatif düzeltme prosedürüyle dahi, eğitimde başarıya ilişkin eşitsizliğin fırsatla ilgili bileşenleri alt-sınır değeri %32-33 lere yükselmektedir. 44. Tablo 3 ün ikinci kısmı, cinsiyet, babanın eğitimi, annenin eğitimi, babanın işi, ikamet yeri türü ve bölge olarak belirlenen koşulların her biriyle ilişkilendirilen fırsat eşitsizliğinin kısmi miktarlarını göstermektedir. 15 Bu üç değişken, iki araştırmada da özdeş olarak tanımlanmıştır. Bu nedenle sözkonusu gruplar birbirleriyle kıyaslanabilir. Daha hassas bir gruplandırma mümkün olabilirdi. Ancak HBA örnekleminin büyüklüğü (15 yaşında 683 birey) göz önünde tutulduğunda, daha hassas bir gruplandırmanın HBA daki nüfus ağırlıklarına dair hesaplamaları istatistiksel olarak muğlaklaştıracağı öngörülebilir. 16 Bu prosedürde, hücre değerleri değiştirilen gözlemler rassal olarak seçilmiştir.
16 Eğitimde Fırsat Eşitsizliği: Türkiye Örneği 9 Bu kısmi miktarlar, Ferreira ve Gignoux da (2009) açıklanan yöntemdeki gibi, birbirlerine eklendiklerinde toplam etkiyi oluşturacak şekilde hesaplanmaktadır. Kısmi miktarlar, sadece seçim düzeltmesi olmayan regresyon için verilmektedir, çünkü sözkonusu düzeltme için kullanılan bölümü (grubu) regresyondaki bağımsız değişkenlerin tümünü değil sadece bir kısmını esas almaktadır. Bu durum düzeltilmiş regresyondaki kısmi etkilerin analizini yorumlanmayı zorlaştıracaktır. 45. Tüm koşullar bir arada ele alındığında ve kontrol edildiğinde, aile altyapısı Türkiye de eğitimde başarı düzeyiyle ilgili fırsat eşitsizliğinin başat kaynağı olarak öne çıkmaktadır. Matematik puanları örnek olarak alındığında, anne ve babanın eğitim durumları toplam eşitsizlikteki %26 lık fırsat bileşeni payının %7,5 ini açıklamaktadır. Bunlara babanın işi ve üç varlık göstergesi de (kitapların sayısı, dayanıklı tüketim malları ve kültürel varlıklar) eklendiğinde, aile altyapısı değişkenlerinin açıklayabildiği oran %21 e çıkmaktadır. İlginçtir ki, bu aile etkisinin en büyük bölümü, sahip olunan materyaller yoluyla kendini göstermektedir kitaplar, dayanıklı mallar ve kültürel varlıklar %12,8 lik bölümü temsil etmektedir. Bu üç değişken regresyonun dışında bırakıldığında, etkilerinin tamamı olmasa da bazıları, bu değişkenlerle aralarında kolineer olan anne ve babanın eğitimleri üzerinden kendilerini gösterir. 17 Bazı küçük farklar olsa da, aile altyapısı değişkenlerinin başat olma durumu her üç branş, yani Türkçe, matematik ve fen bilgisi, için de geçerlidir. 46. Okulların bulunduğu yer türü ve bölge değişkenlerinin Tablo 2 de gösterilen regresyondaki istatistiksel anlamlılık dereceleri oldukça yüksek olsa da, bunların kısmi payları göreceli olarak küçüktür: %26-27 lik toplam alt sınır koşul payının %6-7 sine tekabül eder. Matematik dışındaki branşlarda, kır-kent ayrımı bölgeye göre daha önemli bir değişkendir. Okula kayıt durumunda görüldüğü üzere, mekansal değişkenler diğer nüfus özellikleri kontrol edildiğinde istatistiksel anlamlarını korusalar da, açılayabildikleri varyans payı, ham ve mutlak bölgesel farklardan bekleyebileceğimizin çok altındadır. Bu durum büyük ölçüde, farklı yer ve bölgelerde ikamet eden kişilerin aile altyapılarındaki farklılıklar yoluyla açıklanabilir. 47. Okula kayıtla ilgili eşitsizliklerin açıklanmasında oldukça önemli olan öğrencinin cinsiyeti değişkeni, başarı düzeyiyle ilgili farkların açıklanmasında çok daha küçük bir öneme sahiptir. Türkçe branşında, cinsiyetten kaynaklanan fark en yüksek düzeydedir ve toplam varyansın %4,1 ini açıklar: bu branşta kız öğrenciler erkek öğrencilere göre belirgin bir şekilde daha başarılıdır. Bu durum bir dereceye kadar cinsiyet seçimindeki farkları yansıtmaktayken okula giden kız çocuk sayısı daha azdır ve belki de okullu kız çocukların ortalama yeteneği okullu erkek çocuklara göre daha yüksektir Türkiye de okula giden kız çocukların başarı düzeyinin okula giden erkek çocuklardan daha düşük olduğuna ilişkin herhangi bir açık gösterge yoktur. 5. Sonuçlar 48. Eşitlik ve büyüme arasındaki ilişki uzun zamandır ekonomistleri meşgul etse de, fırsat eşitsizliğinin kavramsallaştırması ile ilgili yeni gelişmeler, uygulamalı ekonomi ile ilgilenenlerin, yalnızca haklarındaki verilerin daha kolay elde edilebilir olduğu eşitsizliklerden ziyade, en çok önem arz eden eşitsizlikleri ölçmesini ve analiz etmesini oldukça kolaylaştırmaktadır. John Roemer'in fırsat eşitsizliğini, ahlak ile ilgili olmayan, önceden belirlenmiş koşullar tarafından oluşturulan eşitsizlik biçimi olarak tanımlamasını takiben, bu çalışma Türkiye'de eğitimde fırsat eşitsizliğinin doğasını ve büyüklüğünü araştırmıştır. 49. TNSA verisini kullanarak, ilgili yaş aralığında cinsiyet ve mekana göre okula kayıt oranlarındaki büyük farkları ortaya koyduk. Özel olarak, Doğu'da özellikle kırsal alanlarda - ikamet eden kız çocukların okula gitme oranlarının diğer bölgelerdeki kız çocuklara ve genel olarak erkek çocuklara göre daha düşük olduğunu gördük. Okula kayıtlı olma olasılığı ya da okulu erken bırakma olasılığı - ile ilişkilendirilen, gelir seviyesinin düşük olması, çok çocuk sahibi olmak ya da ebeveynlerin eğitim seviyesinin düşük olması gibi diğer koşullar, sistematik olarak kız çocuklar için erkek çocuklara göre daha önemli görünmektedir. Başka bir ifadeyle, fakir bir aileden gelmek gibi dezavantajlı koşullar, erkek çocuklardan daha çok kızların okulu erken bırakmasına 17 Bu özel durumda, Türkçe puanları için annenin ve babanın eğitim düzeylerinin payları sırasıyla ve dür. Matematik ve fen bilgisi çözümlemelerinde sözkonusu paylar daha yüksektir.
17 10 Eğitimde Fırsat Eşitsizliği: Türkiye Örneği sebep olur- böylece Türk kadınları için, erkeklere kıyasla daha dirençli bir eşitsizlik kapanı yaratılmaktadır. 50. Basit çok değişkenli kesikli seçim modeli (discrete choice model) aracılığıyla, koşullar arasındaki kovaryanslar örüntüsü hesaba katıldığında, daha nüanslı bir resim ortaya çıkmaktadır. Toplumsal cinsiyet temel ayrım olarak kalmaktadır: diğer bağıntıların (correlates) örneklem ortalama değerlerinde 15 yaşındaki okula kayıtlı kız çocukların sayısı erkek çocukların yarısıdır. Ancak, - hanehalkının varlık durumu, ebeveynlerin eğitim seviyelerinin lise ya da yüksek öğrenim olması ya da ailenin büyüklüğü gibi aile altyapısına ilişkin değişkenler çok değişkenli analizde önemlerini korurken, mekansal değişkenler çok daha az önem arz eder hale gelirler (hatta karşısezgisel belirtiler gösterirler). Biz bu sonuçları şu şekilde yorumladık: bir bölge olarak Doğu'da, ya da küçük şehir ve kasabalarda ve Türk olmayan etnik azınlıklarda büyüyen çocukları okula gitmekten alıkoyacak yapısal bir özellik yoktur. Bu çocukların okula gitme oranları gerçekten de düşüktür, ancak bu durum aile altyapısındaki düşük avantaj seviyelerini yansıtır: söz konusu hanehalkları daha geniş ve daha yoksuldur ve ebeveynlerinin (resmi) eğitim seviyesi düşüktür. Bu faktörler hesaba katıldığında, tek değişkenli analizdeki orjinal göstergesini ve önemini koruyan tek mekansal koşul, kızlar için kırsal kesimde yaşamaktır. 51. Genel itibariyle, en azından aile altyapısı kontrol edildikten sonra okul yerinin göreli önemi anlamında, benzer sonuçlar PISA test sonuçları ile ölçülen başarı düzeyi için de geçerlidir. Bu bağlamda, diğer koşullar kontrol edildiğinde dahi, okulların Doğu'da ya da kırsal kesimlerde bulunması ile düşük test sonuçları arasında istatistiksel olarak anlamlı ilişki bulunmaktadır. Ancak mekansal değişkenler, niceliksel olarak Türkiye'de eğitimde başarı düzeyine ilişkin eşitsizliğe dair toplam fırsat eşitsizliği payının en fazla beşte birini açıklayabilirler. Parametrik biçimde alt-sınır olarak hesaplanan bu toplam pay önemsiz değildir. Ahlaki olarak bağlantısı olmayan koşullar, örneklem seçim yanlılığı ile ilgili bir düzeltme yapılmasa bile, eğitimde başarıya ilişkin toplam eşitsizliğin dörtte birinden daha fazlasını açıklamaktadır. Seçim için (iki örneklemli yeniden ağırlıklandırma) düzeltmesi yapıldığında, fırsatlara atfedilen varyansın alt-sınır payı %27 ila %33 aralığına yükselmektedir. 52. Bu payın dörtte üç ila beşte dördü arası, dayanıklı eletronik mallar, kitap ve diğer kültürel varlıkların mülkiyetinin göstergelerini içeren aile altyapısı değişkenleri ile açıklanmaktadır. Bu değişkenler kontrol edildiğinde dahi, babanın ya da annenin eğitim durumu önemini korur, ancak babanın mesleği çok daha az öneme sahiptir. Babanın prestijli bir işi olması, çocuğunun başarısına doğrudan pek bir katkı sağlamaz ancak genel olarak insan sermayesinin "üretim fonksiyonu"nda girdi işlevi gören çeşitli mallar için üretebildiği fazladan alım gücü sayesinde babanın işinin bir katkısı olabilir. 53. Eğitime erişimi (okula kayıt ve okula devamdaki farklar yoluyla) belirleyen en önemli koşullardan bir tanesi olan toplumsal cinsiyet, okulda kayıtlı olmak koşuluyla, eğitim başarı düzeyinin önemli bir belirleyeni değildir. Aslında, muhtemelen okula kayıt için seçimin bir sonucu olarak, toplumsal cinsiyetin eşitsizliğin büyük bir bölümünü açıkladığı tek branş, erkek çocukların dezavantajlı olduğu Türkçe dir. Türkiye'de kız çocukların eğitimi ile ilgililenenler için çıkarılması gereken siyasi ders şudur: asıl öncelik kız çocukları okula göndermek ve devam etmelerini sağlamaktır. Bir kez okula girdiklerinde, yeterince başarılı oldukları görülmektedir.
18 Eğitimde Fırsat Eşitsizliği: Türkiye Örneği 11 Kaynakça Arneson, Richard (1989): Refah için Fırsat Eğitliği, Philosophical Studies, 56: Atkinson, Anthony B. (1997): Gözardı Edilen Gelir Dağılımını Yeniden Gündeme Getirmek, Economic Journal, 107 (441): Atkinson, Anthony ve François Bourguignon (2000): Gelir Dağılımı ve Ekonomi, Atkinson ve Bourguignon (Der.), Giriş, Gelir Dağılımı Kılavuzu (Amsterdam: Elsevier). Bourguignon, François, Francisco H.G. Ferreira ve Marta Menéndez (2007): Brezilya da Fırsat Eşitsizliği, Review of Income Wealth, 53 (4): Dworkin, Ronald (1981): Eşitlik Nedir? 2. Bölüm: Kaynakların Eşitliği, Philosophy and Public Affairs, 10(4): Engerman, Stanley, ve Kenneth Sokoloff (1997): "Yeni Dünya Ekonomilerinde Faktör Donatımları, Kurumlar ve Farklı Büyüme Rotaları: Amerika Birleşik Devletleri Ekonomi Tarihçilerinden Bir Görüş." Stephen Haber de, Der., Latin Amerika Nasıl Geride Kaldı? Stanford, C.A.: Stanford University Press. Ferreira, Francisco H. G. ve Jeremie Gignoux (2008): "Fırsat Eşitsizliği Ölçümü: Teori ve Latin Amerika Uygulaması", Yayımlanmamış Politika Araştırması Makalesi # 4659, Dünya Bankası. Ferreira, Francisco H. G. ve Jeremie Gignoux (2009): Türkiye de Ekonomik Fırsat Eşitsizliği: Varlık Göstergeleri Üzerinden Yapılan Bir Değerlendirme, Dünya Bankası Araştırma Departmanı, yayımlanmamış taslak. Filmer, Deon ve Lant H. Pritchett (2001): Harcama Verileri Olmadan Varlık Etkilerini Hesaplama: Hindistan Eyaletlerindeki Kayıt Oranları İçin Bir Uygulama, Demography, 38: Galor, Oded ve Joseph Zeira (1993): Gelir Dağılımı ve Makro-ekonomi, The Review of Economic Studies, 60 (1): Kirdar, Murat (2007): "Türkiye de Okula Gitme Oranlarının Etnisiteye Göre Gösterdiği Farkları Açıklamak ", MPRA Makalesi 2649, Münih Üniversite Kütüphanesi, Almanya. Kuznets, Simon P. (1955): Ekonomik Büyüme ve Gelir Eşitsizliği. American Economic Review, 45 (1): Lefranc, Arnaud, Nicolas Pistolesi ve Alain Trannoy (2006): Fırsat Eşitsizliği ve Çıktıların Eşitsizliği: Batı Toplumlarının Hepsi Aynı mıdır?, ECINEQ Tartışma Makalesi, Lefranc, Arnaud, Nicolas Pistolesi ve Alain Trannoy, (2008): "Fırsat Eşitsizliği ve Çıktıların Eşitsizliği: Batı Toplumlarının Hepsi Aynı mıdır? " Review of Income and Wealth, Blackwell Publishing, cilt 54(4): Lewis, Arthur W. (1954): Sınırsız Emek Arzı Durumunda Ekonomik Kalkınma, The Manchester School, 22(2): Loury, Glenn C. (1981): Kuşaklararası Transferler ve Kazançların Dağılımı, Econometrica, 49: Mislevy, R. (1991): "Öğe Parametlerinin Hesaplanması Bağlamında Sınava Girenler Hakkında Rastgele Seçim Temelli Çıkarımlar", Psychometrika, 56, Mislevy, R., A. Beaton, B. Kaplan ve K. Sheehan (1992): "Öğe Yanıtlarının Seyrek Matris Örneklemlerinden Nüfus Özelliklerini Hesaplamak", Journal of Educational Measurement, 29(2): Rawls, John (1971): Bir Adalet Teorisi. Cambridge, MA: Harvard University Press. Ricardo, David (1817): Politik Ekonomi ve Vergilendirmenin Prensipleri Üzerine. Londra: Dent, 1911 baskısı. Roemer, John E. (1998): Fırsat Eşitliği. Cambridge, MA: Harvard University Press. Sen, Amartya (1980): Neyin Eşitliği?, S. McMurrin de (Der.), İnsani Değerler Üzerine Dersler, Cambridge University Press. Tansel, Aysit (2002): "Türkiye de kız ve erkek çocuklar için eğitim düzeyinin belirleyenleri: bireysel, hanesel and cemaatsel faktörler," Economics of Education Review, Elsevier, 21(5): Voitchovsky, Sarah (2005): Gelir Eşitsizliği Profilinin Ekonomik Büyüme Açısından Önemi Var mıdır?, Journal of Economic Growth, 10 (3):
19 12 Eğitimde Fırsat Eşitsizliği: Türkiye Örneği Şekil 1: Cinsiyet ve bölgeye göre okula kayıt-yaş grafikleri Cinsiyete Göre Okula Kayıt-Yaş Grafiği Okula Kayıt Oranı Yaş Toplam Kızlar Erkekler Bölgelere Göre Okula Kayıt-Yaş Grafiği (Erkekler) Okula Kayıt Oranı Yaş Batı Orta Doğu Güney Kuzey Bölgelere Göre Okula Kayıt-Yaş Grafiği (Kızlar) Okula Kayıt Oranı Yaş Batı Orta Doğu Güney Kuzey Not: Toplam nüfus için okul kayıt-yaş grafikleri, kızlar ve erkekler (Şekil 1a), kızların ikamet ettikleri bölge esasına göre okula kayıt-yaş grafiği (Şekil 1b) ve erkeklerin ikamet ettikleri bölge esasına göre okula kayıt-yaş grafiği (Şekil 1c) yaş arasındaki nüfusun bölgelere göre dağılımı şu şekildedir: Batı %34.3, Güney %13.7, Orta %21.1, Kuzey %7.3%, ve Doğu %23.7.
20 Eğitimde Fırsat Eşitsizliği: Türkiye Örneği 13 Şekil 2: Kent-Kır ayrımına göre Okula kayıt-yaş grafikleri Kent-kır ayrımına göre kızlarda ve erkeklerde okula kayıt-yaş grafiği Okula Kayıt Oranı Yaş Başkent yada büyükşehir Kırsal kesim Şehir yada kasaba Doğu bölgesinde kent-kır ayrımına göre kızlarda okula kayıt-yaş grafiği Okula Kayıt Oranı Yaş Şehir yada kasaba Kırsal kesim Diğer bölgelerde kent-kır ayrımına göre kızlarda okula kayıt-yaş grafiği Okula Kayıt Oranı Yaş Başkent yada büyükşehir Kırsal kesim Şehir yada kasaba Not: Toplam nüfus için kent-kır ayrımına göre okula kayıt-yaş grafiği (Şekil 2a), Doğu bölgesindeki kent-kır ayrımına göre kızlarda okula kayıt-yaş grafiği (Şekil 3b) ve diğer bölgelerde kent-kır ayrımına göre kızlarda okula kayıt-yaş grafiği (Şekil 3c). Nüfusu 100,000 den fazla olan yerleşim yerleri kentsel alan, başkent Ankara nın yanında, Istanbul, İzmir, Bursa ve Adana da büyük şehir olarak tanımlanmaktadır yaş arasındaki nüfusun yerleşim yeri türüne göre dağılımı şu şekildedir: %26.5 sı başkent ya da büyük şehirde, %40.3 ü şehir ya da kasabada ve %33.2 si kırsal kesimde ikamet etmektedir.