Vergi yükünün istihdam üzerine etkisi
Bibliographic record
Abstract
VERGİ YÜKÜNÜN İSTİHDAM ÜZERİNE ETKİSİ Vergi yükünün istihdam üzerine olan etkisinin doğru analiz edilmesi, gerek akademik çalışmalarda gerekse politika yapıcıları için büyük önem taşımaktadır. Özellikle 2008 yılı son çeyreğinde Lehman Brothers’ın iflasıyla başlayan küresel ekonomik krizin dünya ekonomisi ve Türkiye’de istihdam üzerine olumsuz etkisi, vergi yükünün istihdam üzerine etkisini daha önemli hale getirmiştir. Çalışmada Türkiye’de vergi yükü istihdam ilişkisi 1988-2010 dönemi için eşbütünleşme analiziyle incelenmiştir. İstihdam, vergi yükü ile beraber literatüre uygun olarak GSYH ve nüfus değişkenleriyle modellenmiş olup, çalışma sonucunda GSYH artışının istihdamı pozitif etkilediği, nüfus ve vergi yükünün ise istihdamı negatif etkilediği bulunmuştur. Son olarak etki tepki analiziyle uygulamalı analiz tamamlanmıştır. Etki tepki analizinde vergi yüküne bir standart sapmalık şok verilmiş, bunun istihdam üzerine 3 yıllık negatif etkisi olduğu daha sonraki yıllarda ise bu negatif etkinin söndüğü gözlenmiştir. Sonuç olarak vergi yükünde meydana gelecek artışların istihdamı azaltacağı ortaya çıkarılmıştır.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".