This paper explores the potential hysteresis effect in age and gender-disaggregated unemployment rates in Türkiye by using monthly data for the period January 2005 – October 2023. When examining the stationarity characteristics of the series, the study employs both conventional unit root tests, such as the Augmented Dickey-Fuller and Phillips-Perron tests, and unit root tests that permit one or two structural breaks in the series, such as Zivot-Andrews, Lee-Strazicich, and Narayan-Popp tests. Then, the study employs a new generation ADF-type Autoregressive Neural Network (ARNN-ADF) unit root test introduced by Yaya et al. (2021), considering that unemployment series potentially follow a non-linear trajectory. Contrary to model-based procedures, the ARNN-ADF unit root test, which is data-driven and systematically converts three discrete linear, quadratic, and cubic components into a single nonlinear test, is critical for producing credible outcomes. The empirical findings indicate that all these tests fail to reject the null hypothesis of a unit root in unemployment rates, suggesting that the hysteresis effect in unemployment rates in Türkiye is valid, regardless of age and gender differences. These outcomes provide evidence that unemployment rates are not reverting to their trending path after sudden shocks in the Turkish economy while at the same time pointing out that stabilization policies designed to strengthen the resilience of the labor market against adverse shocks can be successful.
Bu çalışmada, Türkiye'de yaş ve cinsiyete göre ayrıştırılmış işsizlik oranlarındaki olası histeri etkisi Ocak 2005 – Ekim 2023 dönemi için aylık veriler kullanılarak araştırılmaktadır. Çalışmada serilerin durağanlık özellikleri test edilirken, öncelikle Augmented Dickey-Fuller ve Phillips-Perron testleri gibi geleneksel birim kök testleri ile Zivot-Andrews, Lee-Strazicich ve Narayan-Popp testleri gibi serilerde bir veya iki yapısal kırılmaya izin veren birim kök testlerinden faydalanılmıştır. Ardından, işsizlik serilerinin doğrusal olmayan bir süreç izlediği göz önünde bulundurularak Yaya vd. (2021) tarafından geliştirilen yeni nesil ADF tipi Otoregresif Sinir Ağları (ARNN-ADF) birim kök testi kullanılmıştır. Çalışmada model tabanlı yöntemlerin aksine veri odaklı ve sistematik olarak doğrusal, kuadratik ve kübik şeklinde üç ayrı bileşenin tek bir doğrusal olmayan teste dönüştürüldüğü ARNN-ADF birim kök testinin kullanılması, güvenilir sonuçlara ulaşılabilmesi açısından önem arz etmektedir. Ampirik bulgular, tüm bu testlerin işsizlik oranlarında birim kök sıfır hipotezini reddetmede başarısız olduğunu göstermekte ve böylece Türkiye'deki işsizlik oranlarındaki histeri etkisinin yaş ve cinsiyet farklılıklarından bağımsız olarak geçerli olduğunu ortaya koymaktadır. Bu sonuçlar, Türkiye ekonomisindeki ani şoklardan sonra işsizlik oranlarının trend patikasına geri dönmediğine yönelik kanıt sunarken aynı zamanda işgücü piyasasının olumsuz şoklara karşı dayanıklılığını güçlendirmek amacıyla tasarlanan istikrar politikalarının başarılı olabileceğine işaret etmektedir.