Veri ve Grafikler
Türkiye’nin demografik göstergeleri — interaktif grafikler ve veri kaynakları. Bölümler temel göstergelerden başlayıp özgün analizlere, ardından yapısal bağlama doğru ilerler. Her grafik üzerinde fare ile detay görebilir, yakınlaştırabilir ve veri indirebilirsiniz.
TDH zaman serisi, yaşa özel doğurganlık hızları, doğum sırası dağılımı ve il bazlı haritalar.
Toplam Doğurganlık Hızı, 2001–2025
Not
Kaynak: TÜİK, Temel Doğurganlık Göstergeleri 2001–2025. 2025 TDH: 1,42 — 2014’teki zirveden (2,19) 11 yılda −0,77 puanlık kayıp.
Toplam Doğum Sayısı, 2001–2025
Not
Kaynak: TÜİK, Doğum İstatistikleri. 2025’te 895.374 doğum — 2001’den bu yana en düşük seviye, zirve yılı 2014’e (1.351.088) göre %33,7 azalma.
Yaşa Özel Doğurganlık Hızı: 2010 / 2020 / 2025 Karşılaştırması
Not
Kaynak: TÜİK, Yaşa Özel Doğurganlık Hızları. Doğurganlık zirvesi 25–29 yaş grubunda kalmayı sürdürüyor, ancak tüm yaş gruplarında düzey 15 yılda belirgin biçimde gerilemiş; 20–24 grubunda düşüş özellikle dik (112,8‰ → 53,2‰).
Doğum Sırası Dağılımı, 2012–2025
Önemli
Kaynak: TÜİK, Annenin Yaş Grubu ve Doğum Sırasına Göre Doğumlar. Birinci çocuğun payı 2012’deki %36,2’den 2025’te %42,8’e yükselmiştir — bu, ailelerin giderek artan oranda tek çocukta kaldığının doğrudan göstergesidir. İkinci çocuk payı aynı dönemde %33,0’dan %30,5’e gerilemiştir.
Ortalama Anne Yaşı ve İlk Doğum Yaşı Trendi
Not
Kaynak: TÜİK, Temel Doğurganlık Göstergeleri. İlk doğum yaşı 2014–2025 arasında 25,5’ten 27,5’e yükselmiştir — bu artış, doğurganlık çağının etkin penceresini sıkıştırarak ikinci çocuğa geçiş için kalan biyolojik zamanı azaltmaktadır.
İllere Göre TDH — En Yüksek ve En Düşük 15 İl (2025)
Not
Kaynak: TÜİK, İllere Göre Toplam Doğurganlık Hızı 2025. Doğu ve Güneydoğu illeri ulusal ortalamanın belirgin biçimde üzerinde kalırken, Batı ve Kuzey illerinin çoğu lowest-low eşiğinin (1,3) altına düşmüştür.
İllere Göre TDH — Koroplet Harita (2025)
Not
Kaynak: TÜİK, İllere Göre Toplam Doğurganlık Hızı 2025. rnaturalearth paketiyle üretilen koroplet harita.
Annenin Medeni Durumuna Göre Doğumlar, 2012–2025
Not
Kaynak: TÜİK, İl ve Annenin Yasal Medeni Durumuna Göre Doğumlar. Türkiye’de doğumların ezici çoğunluğu (2025’te %96,3) evlilik içinde gerçekleşmektedir — bu yapı, Batı Avrupa’nın aksine, doğurganlık düşüşünün evlilik dışı doğurganlık artışıyla değil, evlilik içi parite davranışındaki değişimle açıklanması gerektiğini göstermektedir.
Doğum Aralıkları: 1→2 ve 2→3 Geçişleri Arasındaki Süre (2025)
Not
Kaynak: TÜİK, Annenin Doğum Sırasına Göre Son İki Doğumu Arasındaki Aylık Doğum Aralığı (2025). 2→3 geçişinde 60 ay (5 yıl) ve üzeri aralık bekleyenlerin payı (%48,2), 1→2 geçişine göre (%31,5) belirgin biçimde daha yüksektir — bu, ailelerin ikinci çocuktan üçüncüye geçerken daha uzun süre erteleme eğiliminde olduğunu göstermektedir.
Annenin Evlilik Süresine Göre Doğum Dağılımı (2025)
Not
Kaynak: TÜİK, İl ve Annenin Evlilik Süresine Göre Doğumlar (2025; bilinmeyen kategorisi hariç tutulmuştur). Doğumlar evliliğin ilk yılında en yüksek yoğunluğa ulaşmakta (%16,4), ardından düzenli biçimde azalmaktadır — bu örüntü, evlilik sonrası ilk çocuğun hızla geldiğini, ancak sonraki doğumların zaman içinde seyreldiğini göstermektedir.
İllere Göre TDH’de 10 Yıllık Değişim (2015–2025)
Önemli
Kaynak: TÜİK, İllere Göre Toplam Doğurganlık Hızı (yazar hesaplaması). En çarpıcı bulgu: en yüksek düşüşü yaşayan iller, geleneksel olarak en yüksek doğurganlığa sahip Doğu/Güneydoğu illeridir (Ağrı −1,78, Şırnak −1,56, Van −1,50). Bu, bölgesel doğurganlık yakınsamasının hızla gerçekleştiğini, “yüksek doğurganlık bölgesi” kavramının giderek tarihsel bir kategoriye dönüştüğünü göstermektedir.
Lowest-Low İl Sayısı Trendi (TDH < 1,30)
Önemli
Kaynak: TÜİK, İllere Göre Toplam Doğurganlık Hızı (yazar hesaplaması). 2019’a kadar tek bir il bile lowest-low eşiğinin (1,30) altına düşmemişken, 2025’te 81 ilin 38’i bu eşiğin altındadır — altı yılda neredeyse sıfırdan ile yarısına çıkan bu hız, krizin coğrafi yayılımının ne kadar hızlandığını göstermektedir.
Eğitim Durumuna Göre TDH (2019–2025)
Not
Kaynak: TÜİK, Annenin Eğitim Durumuna Göre Toplam Doğurganlık Hızı. Eğitim düzeyi ile doğurganlık arasındaki ters ilişki belirgin biçimde sürmektedir, ancak 2025’te lise ve yükseköğretim mezunları arasındaki fark neredeyse kapanmıştır (1,25 ve 1,24) — bu, doğurganlık baskısının artık yalnızca düşük eğitimli kesimle sınırlı olmadığını, eğitimli orta sınıfa da yayıldığını göstermektedir.
Kent/Kır Yoğunluğuna Göre TDH (2023–2025)
Not
Kaynak: TÜİK, İl ve Kent-Kır Sınıflamasına Göre Toplam Doğurganlık Hızı. Kır ve yoğun kent arasındaki fark sistematik olarak korunmaktadır (2025’te 0,42 puan), ancak her üç kategori de aynı yönde düşüş göstermektedir — kırsal alanların “doğurganlık tamponu” işlevi giderek zayıflamaktadır.
İllere Göre İlk Doğumdaki Ortalama Anne Yaşı (2025)
Not
Kaynak: TÜİK, İllere Göre İlk Doğumdaki Ortalama Anne Yaşı (2025). Şanlıurfa (24,4) ile Artvin (28,99) arasındaki 4,6 yıllık fark, ilk doğum yaşının bölgesel olarak ne denli farklılaştığını göstermektedir — bu fark, doğrudan biyolojik pencere ile parite geçiş olasılığını da bölgesel olarak şekillendirmektedir (bkz. PPR ve HWP Analizi sekmesi).
Kaba Doğum Hızı: İllere Göre (2025)
Not
Kaynak: TÜİK, İllere Göre Kaba Doğum Hızı 2025. Şanlıurfa’nın kaba doğum hızı (23,9‰) Zonguldak’ın (6,6‰) yaklaşık 3,6 katıdır. Kaba doğum hızı nüfus yapısından (genç nüfus oranı) da etkilendiği için TDH’ye göre bölgesel farkları daha da büyük göstermektedir.
Annenin Yaş Grubuna Göre Doğumlar: Genç Anne Grupları (2012–2025)
Not
Kaynak: TÜİK, Annenin Yaş Grubu ve Doğum Sırasına Göre Doğumlar (yazar hesaplaması, 2012–2025 tam seri, ara değer yok). Genç anne gruplarındaki doğum sayısı tüm kategorilerde sert biçimde düşmüştür: 18-19 yaş grubu 70.299’dan (2012) 23.249’a (2025) — %66,9 azalma; 15-17 yaş grubu 24.098’den 5.240’a — %78,3 azalma; 15 yaş altı doğumlar 568’den 116’ya — %79,6 azalma. Y ekseni logaritmik ölçektedir (üç serinin farklı büyüklük mertebelerini aynı grafikte okunabilir kılmak için).
Daha uzun dönem perspektifi (2001–2025): B. A. Koçer’in (@ba_kocer) aynı TÜİK serisinden ürettiği 2001 başlangıçlı grafiğe göre düşüş çok daha köklüdür: 18-19 yaş grubu 2001’de 103.482 ile başlamış ve 2025’e kadar %77,5 azalmıştır; 15-17 yaş grubu 50.848’den %89,7 azalmıştır; 15 yaş altı doğumlar ise 2.730’dan %95,8 azalarak adeta ortadan kalkmıştır. 2012–2025 ile 2001–2025 arasındaki fark, düşüşün büyük bir kısmının zaten 2001–2012 arasında gerçekleştiğini, 2012 sonrasının ise bu uzun düşüşün devamı niteliğinde olduğunu göstermektedir — adölesan doğurganlığın çöküşü 2010’lardan çok önce başlamış, kronik bir süreçtir.
Annenin Yaş Grubuna Göre Doğumlar: Orta Yaş Anne Grupları (2012–2025)
Önemli
Kaynak: TÜİK, Annenin Yaş Grubu ve Doğum Sırasına Göre Doğumlar (yazar hesaplaması, 2012–2025 tam seri, ara değer yok). Dört orta yaş grubunun tamamında 2012–2025 arasında mutlak azalma görülmektedir, ancak azalma hızı yaşça farklılaşmaktadır: 20-24 yaş grubu en sert düşüşü yaşamış (332.232→164.368, %50,5 azalma), buna karşılık 30-34 yaş grubu çok daha ılımlı bir düşüş göstermiştir (306.208→247.211, %19,3 azalma). 25-29 yaş grubu hâlâ en kalabalık doğum kategorisi olmayı sürdürmektedir (2025: 308.312), ancak bu grup da %22,5 azalmıştır.
Dönem seçiminin sonucu değiştirdiği kritik bir örnek: B. A. Koçer’in (@ba_kocer) 2001 başlangıçlı grafiğine göre tablo farklı okunmaktadır. 2001’de 20-24 yaş grubu zirvede (436.558) ve 30-34 grubu görece düşükken (197.347), 2001–2025 boyunca 20-24 grubu %62,3 azalmış, buna karşılık 30-34 grubu %25,3 artmıştır. Bu görünür çelişki aslında bir zamanlama meselesidir: 30-34 grubundaki yükseliş büyük ölçüde 2001–2012 arasında gerçekleşmiş (197.347’den 306.208’e çıkmış) — yani doğurganlığın yaşça kayması esas olarak 2000’li ve 2010’ların ilk yarısında yaşanmıştır. 2012’den itibaren ise bu kayma tükenmiş, 30-34 grubu da düşüşe geçmiştir (306.208→247.211). Sonuç: doğurganlığın yaşça kayması 2012’den önce tamamlanmış bir süreçtir; 2012 sonrası dönem artık tüm yaş gruplarının eş zamanlı, ama farklı hızlarda küçülmesiyle karakterizedir.
Yaş Grubuna Göre Doğum Sayısındaki Değişim: Üç Dönem, Tek Hikâye
Dönem 1 — Erteleme (2001-2012):
Dönem 2 — Çöküş (2012-2025):
Dönem 3 — Tam Resim (2001-2025):
Kaynak: TÜİK, Annenin Yaş Grubu ve Doğum Sırasına Göre Doğumlar (yazar hesaplaması, 2001/2012/2025 uç noktaları). Üç grafik birlikte, Türkiye’nin doğurganlık düşüşünün iki farklı karakterli döneme ayrıldığını gösteriyor.
Dönem 1 (2001-2012), erteleme: 30-34 yaş grubu +108.861 (%55,2) ile keskin bir artış gösteriyor, 35-39 da +12.806 (%11,3) ile pozitif. Bu, tam olarak ABD’nin 2007-2024 grafiğinde görülen “geç yapma” örüntüsüyle aynı — genç gruplar düşerken orta-geç yaş grupları telafi ediyor.
Dönem 2 (2012-2025), çöküş: Bu telafi tamamen tükeniyor. 30-34 bile artık −58.997 ile düşüşte; hiçbir yaş grubu anlamlı pozitif değil (40-44’teki +521 istatistiksel gürültü düzeyinde). En büyük kayıp 20-24’te (−167.864, toplam kaybın %42’si).
Dönem 3 (2001-2025), toplam: İki dönemin net sonucu. 30-34’teki görünür kazanım (+49.864) neredeyse tamamen ilk 11 yıldan (2001-2012) geliyor; 2012 sonrası bu grup da dahil olmak üzere hiçbir yaş grubu pozitif katkı yapmıyor.
Sonuç: Doğurganlığın yaşça ertelenmesi Türkiye’de gerçekten yaşandı — ama 2012’den önce tamamlandı ve o zamandan beri tükendi. ABD şu anda muhtemelen Türkiye’nin 2001-2012 aşamasına benzer bir dönemde; sitenin “tempo değil quantum” tezi (bkz. PPR ve HWP Analizi sekmesi) tam olarak bu geçişi — ertelemeden vazgeçişe — anlatıyor.
Tamamlayıcı not — ileri yaş anne grupları (40-44, 45-49, 50+): B. A. Koçer’in (@ba_kocer) aynı TÜİK serisinden ürettiği grafiğe göre, ileri yaş gruplarında da 2001–2025 arasında azalma görülmektedir, ancak şiddeti çok daha hafiftir: 40-44 yaş grubu sadece %10,2 azalmış (29.676→26.637) ve dönem ortasında (2013–2022 arası) artış göstermiştir; 45-49 yaş grubu %75,1, 50+ yaş grubu ise %81,6 azalmıştır. 40-44 grubunun göreli direnci, bu yaş grubundaki doğumların büyük ölçüde yüksek parite (3. veya 4+ çocuk) doğumlarından oluşması ve bu davranışın diğer yaş gruplarındaki çöküşten daha izole kalmasıyla ilişkilendirilebilir.
Parite geçiş oranları, HWP ayrıştırma bulguları ve karşı-olgusal senaryolar — sitenin özgün analitik katkısı.
PPR₁ Trendi (2013–2025): Kritik Eşiğe Yaklaşma
Not
Kaynak: TÜİK “Temel Doğurganlık Göstergeleri” (TDH serisi) ve TÜİK “Doğum sırasına göre doğumların oranı” (sıra payları) tablolarından yazar hesaplaması. Yöntem: TDHₙ = TDH × (n. sıra payı/100); PPR₁ = TDH₂/TDH₁. Serinin tamamı (2013–2025) doğrudan bu iki TÜİK tablosundan türetilmiştir, ara değer veya interpolasyon kullanılmamıştır. 2025 değeri (0,712) kritik 0,70 eşiğine yalnızca 0,012 puan kalmıştır — 2013’teki 0,906’dan 12 yılda −0,194 puanlık kayıp.
PPR₂ Trendi (2013–2025): Yeni Bağımsız Düşüş
Not
Kaynak: TÜİK “Temel Doğurganlık Göstergeleri” ve “Doğum sırasına göre doğumların oranı” tablolarından yazar hesaplaması (PPR₂ = TDH₃/TDH₂), interpolasyonsuz. PPR₂ 2014–2019 arasında 0,56–0,57 bandında nispeten stabil seyrettikten sonra 2023’ten itibaren bağımsız bir düşüş eğilimine girmiştir (2024: 0,521 → 2025: 0,507). Bu, ikinci-üçüncü çocuk kararının da artık ayrı bir baskı altında olduğuna işaret etmektedir.
PPR₁ ve PPR₂ Karşılaştırmalı Panel
Not
Yorum: İki seri arasındaki makas, doğurganlık düşüşünün artık tek bir parite eşiğinde değil, art arda gelen iki eşikte (1→2 ve 2→3) eş zamanlı işlediğini göstermektedir. PPR₁’in mutlak düzeyi PPR₂’den belirgin biçimde yüksek kalmakla birlikte, kayıp hızı da PPR₁’de daha büyüktür.
HWP Ayrıştırması: TDH Kaybının Bileşenleri (2013–2024)
Not
Kaynak: Yazar hesaplaması (HWP — Horiuchi-Wilmoth-Pletcher ayrıştırma yöntemi); TÜİK. 2013–2024 toplam TDH kaybı −0,626 puan (2,110 → 1,484). Kaybın %65,2’si parite geçiş davranışından, %34,8’i evlilik etkisinden kaynaklanmaktadır. Tek başına en büyük kovaryat katkısı 1→2 geçiş oranıdır (%56,6) — toplam kaybın yarısından fazlası, birinci çocuğu olan ailelerin ikinciden vazgeçme eğiliminden ileri gelmektedir.
Parite Etkisi vs Evlilik Etkisi: Zaman İçindeki Payları
Not
Kaynak: Torun Alaca (2022) ve yazar hesaplaması. 1993–2003 döneminde TDH kaybının %71’i 3→4 ve 4+ geçiş düşüşünden (büyük aile normunun çöküşü) kaynaklanırken, 2003–2013’te 1→2 geçiş katkısı %4,8’den %16,1’e yükselmiş, 2013–2024’te ise %56,6 ile baskın kaldıraç konumuna geçmiştir. Bu üç dönemlik seri, doğurganlık düşüşünün kırılma noktasının parite yapısı içinde kademeli olarak aşağı indiğini göstermektedir.
Doğum Sırasına Özgü TDH Serisi (TDH₁–TDH₄+)
Not
Kaynak: TÜİK “Temel Doğurganlık Göstergeleri” ve “Doğum sırasına göre doğumların oranı” tablolarından yazar hesaplaması; tam 2013–2025 serisi, ara değer kullanılmadan. 2013→2025 değişim: TDH₁ −%20, TDH₂ −%37 (en büyük mutlak kayıp), TDH₃ −%40, TDH₄+ −%44. İkinci çocuğa ait TDH’nin orantısız biçimde çökmesi, krizin merkezinin ilk doğum değil, 1→2 geçiş olduğunun doğrudan kanıtıdır.
Tempo Düzeltmesi (Bongaarts–Feeney): Gözlenen TDH vs Düzeltilmiş TDH*
Uyarı
Metodolojik not: Bu seri, ortalama anne yaşındaki (MAB) artış hızının yıllar içindeki değişimine dayalı yaklaşık bir Bongaarts–Feeney düzeltmesidir; tam kohort temelli tempo ayrıştırması için TNSA mikro verisi gerekmektedir. Temel bulgu değişmemektedir: tempo etkisi 2022’de pratik olarak tükenmiştir (dMAB/dt ≈ 0,00, 2025), bu nedenle PPR₁’deki düşüş artık erteleme (postponement) değil, kalıcı davranış değişikliğini yansıtmaktadır. Bu, politika müdahalesinin sırasının erteleme azaltmaya değil doğrudan 1→2 geçişe odaklanması gerektiği anlamına gelmektedir.
∂TDH/∂PPR: Parite Kademelerinin Kaldıraç Büyüklüğü
Not
Yorum: Parite zincirinde aşağı doğru her bir kademe, üst kademelere göre TDH üzerinde daha küçük kaldıraç etkisi üretir — çünkü her geçiş, öncekinin “hayatta kalan” payı üzerinden çalışır (çarpımsal yapı). Bu nedenle ∂TDH/∂PPR₁ > ∂TDH/∂PPR₂ > ∂TDH/∂PPR₃ ilişkisi matematiksel olarak beklenir ve PPR₁’in politika önceliği olmasının analitik gerekçesini oluşturur.
Karşı-Olgusal Senaryolar: HWP Toplanabilirlik Özelliği
Not
Kaynak: Yazar hesaplaması (HWP toplanabilirlik özelliği). Parite davranışı 2013 düzeyinde kalsaydı (KO2), TDH bugün yaklaşık 1,84 düzeyinde seyrederdi — gözlenen 1,484 ile arasındaki 0,355 puanlık fark, parite davranışına yönelik politikaların teorik hareket alanını somutlaştırmaktadır. KO3 = KO1 + KO2 eşitliğinin sağlanması (1,632 + 1,839 − 2,110 ≈ gözlenen kayıp), HWP ayrıştırmasının toplanabilirlik özelliğini doğrulamaktadır.
Mevcut Stok Dağılımı vs Steady-State Dağılımı: Stok-Akış Paradoksu
Uyarı
“İkinci yanılsama”: Bugün evli kadınların dağılımına bakıldığında en büyük grup hâlâ iki çocuklu görünmektedir — bu, aile yapısının korunduğu yanlış izlenimini vermektedir. Bunun nedeni, 40–49 yaşındaki kadınların dağılımının 2013 öncesinin yüksek doğurganlık dönemini yansıtmasıdır; PPR₁’deki çöküş (0,894→0,712) henüz stok dağılımına tam yansımamıştır. Bugünkü davranış sabit kalırsa (steady-state), tek-çocuk ve sıfır-çocuk paylarının önemli ölçüde artacağı, iki-çocuk payının ise gerileyeceği öngörülmektedir. (Sağdaki sütun gösterge niteliğindedir; TNSA yaş×parite matrisinin tam kohort simülasyonu Demography Lab’de planlanmaktadır.)
İpucu
Bu sekmenin özgün katkısı: Yukarıdaki on grafik, TÜİK’in yayımladığı ham verilerden değil, bu araştırma programının kendi HWP ayrıştırma ve PPR hesaplama metodolojisinden üretilmiştir — başka bir kaynakta bulunmayan analitik çıktılardır. Detaylı metodoloji için Türkiye’de Toplam Doğurganlık Düşüşünün Anatomisi araştırma sayfasına bakınız.
PPR₁: Ham ve Tempo-Düzeltilmiş Tahminler (2013–2025)
Türkiye’nin Birinci Çocuktan İkinci Çocuğa Geçiş Oranı: Ham ve Tempo-Düzeltilmiş Dönemsel Tahminler (2013–2025)
ÖnemliTempo-Düzeltilmiş PPR₁: 2023’ten Beri 0,70 Eşiğinin Altında
Ham (dönemsel) PPR₁, 2021-2025 döneminde birinci doğum ertelemesinin (dMAB₁/dt) ikinci doğum ertelemesinden (dMAB₂/dt) daha hızlı gerçekleşmesi nedeniyle gerçek quantum’u olduğundan yüksek göstermektedir: TDH₁ paydasının TDH₂’den daha fazla baskılanması oranı yapay olarak şişirmektedir. Sıra-özel Bongaarts-Feeney düzeltmesi uygulandığında tempo-düzeltilmiş PPR₁’in 2023’ten bu yana 0,70 davranışsal tabanının altında olduğu görülmektedir (2023-24 ortalaması: 0,667).
Bu bulgunun politika anlamı doğrudandır: 2022 sonrası PPR₁ düşüşünü ertelemeye (tempo) bağlamak mümkün değildir. Davranışsal taban baskısı, ham serinin gösterdiğinden daha erken ve daha derin biçimde başlamıştır.
Kaynak: TÜİK, Doğum Sırasına Göre Doğumların Oranı 2013-2025 (revize seri). Tempo düzeltmesi: sıra-özel Bongaarts-Feeney (B-F) yöntemi. Ham seri: PPR₁ = TDH₂/TDH₁.
Nüfus piramidi, kohort büyüklükleri, bağımlılık oranları ve 2025–2060 projeksiyonları.
Nüfus Piramidi Karşılaştırması: 2007 vs 2025
Not
Kaynak: TÜİK “Yaş Grubuna Göre Nüfus” tablosu — 2007 Genel Nüfus Sayımı ve 2025 ADNKS sonuçları (gerçek, ham veriden hesaplanmış paylar). 2007’de toplam nüfus 70.586.256, 2025’te 86.092.168. Piramidin tabanı (0-4, 5-9 yaş) 2007’de toplam nüfusun %17,3’ünü oluştururken 2025’te %12,8’e gerilemiştir; buna karşılık 65+ tepe dilimi (tüm üst gruplar toplamı) %7,1’den %11,1’e yükselmiştir. Klasik “üçgen” formdan “sürahi/fıçı” formuna geçiş, TÜİK’in ham yaş grubu verisiyle doğrudan doğrulanmaktadır.
0–4 Yaş Kohort Büyüklükleri Zaman Serisi (2009–2025)
Not
Kaynak: TÜİK Doğum İstatistikleri (her yılın doğum kohortu, 0 yaşına giriş). Her yılın doğum sayısı, o yılın 0-4 yaş kohortunun başlangıç büyüklüğünü temsil eder. 2014 zirvesinden (1.351.088) 2025’e (895.374) 11 yılda %33,7 daralma — bu kohortlar sırasıyla 2034 ve 2045’te doğurganlık çağına gireceklerdir.
Kadın Doğurganlık Çağı (15–49) Kohort Büyüklükleri ve Projeksiyon
Not
Kaynak: TÜİK Doğum İstatistikleri 2009–2025 (gerçekleşen). Kız doğumları 2013 zirvesinden (630.547) 2025’te 432.666’ya düşmüştür — 12 yılda %31,4 kayıp, her üç kız doğumdan biri kaybolmuştur. Mevcut 15–19 yaş kadın nüfusu: 3.135.824 (ADNKS 2025). 2014–2018 doğumlu kohort 2029–2033’te 15–19 yaşa girdiğinde havuz +%1,8 ile hâlâ güçlü kalacak; ancak 2020–2024 doğumlu kohort 2035–2039’da girdiğinde havuz −%20,1 daralmış olacaktır.
“Son Büyük Nesil”: 2009–2018 Doğumlu Kız Kohortları
İpucu
Yorum: 2009–2018 arasında doğan kız kohortları (yıllık 600 binin üzerinde), Türkiye’nin son yüksek-hacimli doğum kuşağını oluşturmaktadır. Bu kohortlar 2034–2047 arasında doğurganlık zirve yaşlarına (25–29) gireceklerdir — bu, doğum sayıları çökmeden önceki son büyük potansiyel ebeveyn havuzunu temsil eder. 2019 sonrasında doğan kohortlar yapısal olarak daha küçüktür ve bu büyüklüğe geri dönüş, doğurganlık ne kadar artarsa artsın matematiksel olarak imkânsızdır — çünkü o yılların anneleri zaten doğmuştur (veya doğmamıştır).
Çocuk ve Yaşlı Bağımlılık Oranları Trendi (2007–2025)
Not
Kaynak: TÜİK ADNKS ve “Yaş Grubuna Göre Nüfus” tablosu (2007 ve 2025 değerleri gerçek yaş grubu verisinden hesaplanmıştır). Çalışma çağındaki (15-64) her 100 kişi, 2025’te 29,7 çocuğa ve 16,2 yaşlıya bakmaktadır (toplam bağımlılık oranı %45,9). Çocuk bağımlılık oranı sürekli düşerken yaşlı bağımlılık oranı sürekli artmaktadır — iki çizginin makası daralmaktadır.
OADR Projeksiyonu (2025–2060, İki Senaryo)
Uyarı
Kaynak ve yöntem: 2025/2030/2060 S0 noktaları TÜİK ADNKS projeksiyon bandından (gerçek); 2040/2050 ara değerleri ve S3 senaryosu yazar projeksiyonudur (doğurganlık artışının aktif nüfus üzerindeki etkisinin ~15 yıllık gecikmeyle işlemesi varsayımıyla). Kritik bulgu: S3 paketi bile 2030’a kadar S0’dan çok az ayrışır — çünkü bugün doğacak çocuklar 2040’lara kadar işgücüne girmez. OADR’yi gerçek anlamda yumuşatan etki ancak 2040 sonrasında görünür hale gelir. Bu, demografik politikanın “bugün ekip 15-20 yıl sonra hasat edilen” yapısının doğrudan kanıtıdır — kısa vadeli SGK baskısı için doğurganlık politikası bir çözüm değil, uzun vadeli bir önlemdir.
Ortanca Yaş Trendi ve Projeksiyon
Not
Kaynak: TÜİK ADNKS (2020–2025 gerçekleşen: 32,7→34,9); 2030 sonrası yazar projeksiyonu, mevcut TDH ve mortalite trendlerinin basit uzantısıdır (kesin demografik model değil, gösterge niteliğindedir). Ortanca yaşın 2020–2025 arasında 5 yılda 2,2 yıl yükselmesi, yaşlanma hızının hızlandığının doğrudan göstergesidir.
Nüfus Artış Hızı Trendi (2008–2025)
Uyarı
Kaynak: TÜİK “Yaş Grubuna Göre Nüfus” tablosundaki yıllık toplam nüfus rakamlarından yazar tarafından doğrudan hesaplanmıştır (formül: ((Nₜ/Nₜ₋₁)−1)×1000). 2023’teki tarihi dip (binde 1,09) sonrası 2024-2025’te kısmi toparlanma (binde 3,43 → 4,99) görülmektedir; bu toparlanma doğal artıştan değil büyük ölçüde net göç bileşeninden kaynaklanmaktadır — TDH aynı dönemde düşüşünü sürdürmüştür (1,48→1,42). Doğal artış (doğum−ölüm) ile toplam nüfus artış hızı (göç dahil) birbirine karıştırılmamalıdır.
NRR Hesaplaması ve Sürdürülebilirlik Düzeyi
Önemli
NRR (Net Üreme Oranı) = 0,669 — her kuşak, kendisini üreten önceki kuşağın yalnızca %66,9’unu üretmektedir. Bu oran, kız doğum oranı (yaklaşık 0,488) ve doğumdan doğurganlık çağı sonuna kadar hayatta kalma olasılığı (Türkiye’nin mevcut mortalite tablosunda yaklaşık %97-98) ile TDH’nin çarpımından elde edilir. Sürdürülebilirlik düzeyi diyagramı: NRR=1 çizgisi (nüfusun kendini yenilediği eşik) ile mevcut NRR=0,669 arasındaki fark, kohort yarılanma süresinin yalnızca 47 yıl olmasının matematiksel kaynağıdır — yani mevcut doğurganlık davranışı değişmezse, her 47 yılda bir doğan kuşak sayısı yarıya inecektir. Kaynak: Yazar hesaplaması; TÜİK Hayat Tablosu 2022–2024; TÜİK Doğum İstatistikleri 2025.
İpucu
Bu sekmenin metodolojik notu: Nüfus piramidi, ortanca yaş projeksiyonu ve OADR senaryolarındaki uzak-vadeli (2040 sonrası) değerler kesin tahmin değil, mevcut trendlerin basit uzantısıdır — kesin demografik momentum modeli için Demography Lab’deki kohort-bileşen hesaplayıcısına bakınız (geliştirilme aşamasında).
Türkiye’nin doğurganlık göstergelerini seçili ülkelerle karşılaştırmalı bağlama yerleştirmek.
Toplam Doğurganlık Hızı: Uluslararası Karşılaştırma (2024)
Not
Kaynak: Birleşmiş Milletler, World Population Prospects 2024. İsrail (2,75) OECD içinde yenilenme eşiğinin (2,1) üzerinde kalan tek ülkedir. Türkiye (1,62), ABD ve Fransa ile aynı bandda yer almakta, Güney Kore’nin (0,75) çok üzerinde ama İtalya/İspanya/Japonya’nın (~1,20) belirgin üzerinde durmaktadır.
10 Yıllık Değişim Hızı: Türkiye vs Avrupa Birliği (2013–2023)
Önemli
Kaynak: TÜİK; Eurostat (aktaran: Euronews, Mart 2026). 2013-2023 arasında Türkiye’nin TDH’si 2,11’den 1,51’e düşmüştür — mutlak değişim −0,60, yüzdesel değişim −%28,4 — bu, 34 Avrupa ülkesi arasında en sert düşüş olarak kayda geçmiştir. Aynı dönemde AB-27 ortalaması 1,51’den 1,38’e (−%8,6) düşmüştür — Türkiye’nin düşüş hızı AB ortalamasının ~3,3 katıdır. 2014-2024 aralığında ölçüldüğünde düşüş daha da serttir (2,19→1,48, −%32,4).
Türkiye’nin OECD Ortalamasına Yakınsaması (Uzun Dönem, 1960–2024)
Uyarı
Kaynak: World Bank/TÜİK (1960-2024 ara yıl noktaları yaklaşıktır, dönüm noktaları doğrulanmıştır); OECD Family Database (2024 OECD ortalaması: 1,40). Not: 1970-2010 ara değerleri TÜİK/World Bank serilerinden yaklaşık olarak alınmıştır; yalnızca 1960, 2024 (Türkiye) ve 2024 (OECD ortalaması) kesin doğrulanmış noktalardır. 1960’larda Türkiye’nin TFR’si (6,42) OECD ortalamasının kat kat üzerindeyken, 2024’te Türkiye (1,48) OECD ortalamasının (1,40) altına düşmüştür — bu, basit bir “yakınsama” değil, geçip altına inen bir patikadır.
Beşeri Kalkınma Endeksi (HDI) vs Toplam Doğurganlık Hızı
Not
Kaynak: UNDP Human Development Report 2025 (HDI, 2023 verisi); UN World Population Prospects 2024 (TDH). Türkiye (HDI=0,853), kalkınma düzeyi olarak Polonya/İtalya/İspanya’nın (HDI~0,91) bir basamak altında yer almakla birlikte, TDH’si (1,62) bu ülkelerin tamamından (1,20-1,31) yüksektir. Bu, HDI ile TDH arasında basit/doğrusal bir ilişki olmadığını göstermektedir — Güney Kore (HDI=0,937, TDH=0,75) ile İsrail (HDI=0,919, TDH=2,75) arasındaki devasa fark, benzer kalkınma düzeyindeki ülkelerin çok farklı doğurganlık rejimleri sergileyebildiğinin en çarpıcı kanıtıdır.
Yaşlı Bağımlılık Oranı (OADR): Şimdi ve 2054 Projeksiyonu
Önemli
Kaynak: OECD, Pensions at a Glance 2025 (Demographic old-age to working-age ratio, 65+/20-64). Güney Kore, OECD ülkeleri arasında en hızlı yaşlanan ülke konumundadır: 2024’te OECD’nin en genç ülkelerinden biriyken (29,3, OECD ortalamasının altında), 2054’te en yaşlı ülke olması beklenmektedir (84,5, OECD ortalamasının iki katından fazla). Türkiye, OECD’nin en genç ülkelerinden biridir (2024’te <20), ancak OECD raporu Türkiye’nin de 2084’e kadar OECD ortalamasının (68) üzerine çıkmasının beklendiğini belirtmektedir — yani genç nüfus yapısı kalıcı bir avantaj değil, ertelenmiş bir yaşlanma sürecidir.
Orta Gelirli Ülkelerde Doğurganlık Düşüş Hızı
Uyarı
Kaynak: OECD, Society at a Glance 2024 / Fertility trends across the OECD. OECD’nin resmi tespiti şudur: “Düşüş Şili, Kolombiya, Kosta Rika, Kore, Meksika ve Türkiye’de özellikle belirgin olmuştur — bu ülkelerde önceden ortalama 4-5 çocuk/kadın düzeyindeyken, en az 3 çocuk/kadın düşüş yaşanmıştır.” Türkiye, bu altı ülkelik grubun ortasında yer almaktadır (1,62) — Güney Kore’nin (0,75) çok üzerinde ama Meksika’nın (1,87) altındadır. INED (Fransız Ulusal Demografi Enstitüsü) de Türkiye’yi Güney Kore, Tayvan, İran, Brezilya ve Kolombiya ile birlikte “yüksek düzeyden dramatik düşüş” kategorisinde sınıflandırmaktadır.
Doğum Sırasına Göre Dağılım: Uluslararası Karşılaştırma
Önemli
Kaynak: Hindistan — SRS 2024; Güney Kore — Statistics Korea, Preliminary Results of Birth and Death Statistics 2024 (3. ve 4+ çocuk kategorileri kaynakta birleşik raporlanmaktadır, “3+ çocuk” olarak gösterilmiştir); İspanya, İtalya, Almanya, Hollanda, İsveç, Belçika, Fransa — Eurostat 2024; Norveç — SSB 2024; ABD — NCHS 2023; Türkiye — TÜİK 2024; Meksika — INEGI ENR 2024.
Türkiye’nin doğum sırası profili, gelişmiş Avrupa ülkeleri ile düşük doğurganlıklı Doğu Asya ülkeleri (Güney Kore) arasında ayırt edici bir konumda durmaktadır: 1. çocuk payı (%41,9) Fransa’dan (%43,2) düşük, Meksika’dan (%40,2) yüksektir — orta sırada. Ancak 4. çocuk ve sonrası payı (%10,4), listedeki tüm Avrupa ülkelerinden (İtalya, İspanya, Hollanda, İsveç: %4,0; Almanya: %5,8; Norveç: %5,0) belirgin biçimde yüksektir; sadece Meksika (%18,5) ve ABD (%14,0) bu kalemde Türkiye’yi geçmektedir. Bu, Türkiye’de yüksek pariteli doğurganlığın (3. ve sonraki çocuklar) Avrupa’daki “düşük doğurganlık” rejimlerinden farklı olarak hâlâ göreli bir ağırlığa sahip olduğunu — doğurganlık düşüşünün esas olarak 1→2 geçişinde (PPR₁ çöküşü) yoğunlaştığını, yüksek pariteli ailelerin görece daha dirençli kaldığını göstermektedir.
Orta Gelirli Ülkelerde Doğurganlık Düşüş Hızı
Uyarı
Kaynak: OECD, Society at a Glance 2024 / Fertility trends across the OECD. OECD’nin resmi tespiti şudur: “Düşüş Şili, Kolombiya, Kosta Rika, Kore, Meksika ve Türkiye’de özellikle belirgin olmuştur — bu ülkelerde önceden ortalama 4-5 çocuk/kadın düzeyindeyken, en az 3 çocuk/kadın düşüş yaşanmıştır.” Türkiye, bu altı ülkelik grubun ortasında yer almaktadır (1,62) — Güney Kore’nin (0,75) çok üzerinde ama Meksika’nın (1,87) altındadır. INED (Fransız Ulusal Demografi Enstitüsü) de Türkiye’yi Güney Kore, Tayvan, İran, Brezilya ve Kolombiya ile birlikte “yüksek düzeyden dramatik düşüş” kategorisinde sınıflandırmaktadır.
Doğum Sırasına Göre Dağılım: Uluslararası Karşılaştırma
Önemli
Kaynak: Hindistan — SRS 2024; Güney Kore — Statistics Korea, Preliminary Results of Birth and Death Statistics 2024 (3. ve 4+ çocuk kategorileri kaynakta birleşik raporlanmaktadır, “3+ çocuk” olarak gösterilmiştir); İspanya, İtalya, Almanya, Hollanda, İsveç, Belçika, Fransa — Eurostat 2024; Norveç — SSB 2024; ABD — NCHS 2023; Türkiye — TÜİK 2024; Meksika — INEGI ENR 2024.
Türkiye’nin doğum sırası profili, gelişmiş Avrupa ülkeleri ile düşük doğurganlıklı Doğu Asya ülkeleri (Güney Kore) arasında ayırt edici bir konumda durmaktadır: 1. çocuk payı (%41,9) Fransa’dan (%43,2) düşük, Meksika’dan (%40,2) yüksektir — orta sırada. Ancak 4. çocuk ve sonrası payı (%10,4), listedeki tüm Avrupa ülkelerinden (İtalya, İspanya, Hollanda, İsveç: %4,0; Almanya: %5,8; Norveç: %5,0) belirgin biçimde yüksektir; sadece Meksika (%18,5) ve ABD (%14,0) bu kalemde Türkiye’yi geçmektedir. Bu, Türkiye’de yüksek pariteli doğurganlığın (3. ve sonraki çocuklar) Avrupa’daki “düşük doğurganlık” rejimlerinden farklı olarak hâlâ göreli bir ağırlığa sahip olduğunu — doğurganlık düşüşünün esas olarak 1→2 geçişinde (PPR₁ çöküşü) yoğunlaştığını, yüksek pariteli ailelerin görece daha dirençli kaldığını göstermektedir.
Evlenme ve boşanma eğilimleri, ilk evlenme yaşının yükselişi ve bunların doğurganlıkla ilişkisi.
Kohort Bazlı Evlilik Eğrisi: Kadınlarda Evlenmiş Olma Oranının Yaşa Göre Birikimli Seyri
Kaynak: TÜİK Türkiye Aile Yapısı Araştırması (TAYA) 2021 mikro verisi (yazar hesaplaması, n=22.004 kadın, doğum yılı 1950-2006 arası). Yöntem, ABD’de Ulusal Aile Büyümesi Araştırması (NSFG) verisiyle üretilen benzer kohort eğrilerine dayanır: her doğum onyılı için, o yaşa ulaşmış kadınların o yaşa kadar (herhangi bir noktada) evlenmiş olma oranı hesaplanmıştır. Eğriler sağdan sansürlüdür — 2000’ler kohortu 2021’de henüz 15-21 yaşında olduğundan yalnızca bu yaş aralığında gözlemlenebilir; 1950’ler kohortu ise 50 yaşına kadar tam görülebilir. Örneklem küçüldüğünde (n<15) ilgili yaş noktası grafikten çıkarılmıştır.
Bulgu — Türkiye’de de aynı kohort kayması var, ABD’den daha az dramatik ama net: 20 yaşında hiç evlenmemiş olma oranı 1950’ler kohortunda %27,4 iken, 1990’lar kohortunda %70,0’e çıkmıştır — yani genç kadınların büyük çoğunluğu 20 yaşında artık evli değil. 2000’ler kohortu 21 yaşında yalnızca %21,4 evlenmiş durumda; aynı yaşta 1950’ler kohortu muhtemelen %80’in üzerindeydi. Bu eğrilerin sağa doğru kayması — evliliğin daha geç yaşlara ertelenmesi — sekme-8’deki TAYA evlilik kararı bulgularıyla (rızasız görücüden rızalı görücüye geçiş) ve PPR₁ düşüşüyle (evlilik içi doğurganlığın Türkiye’de baskın kanal olması nedeniyle) doğrudan bağlantılıdır: evlilik ne kadar geç başlarsa, doğurganlık penceresi o kadar daralır.
D. Hanehalkı Büyüklüğü ve Doğurganlık
Ortalama hanehalkı büyüklüğü, bir toplumun demografik geçmişinin birikimli bir yansımasıdır: geçmiş doğumlar, evlilik ve boşanma örüntüleri, kuşaklararası birlikte yaşama düzenleri ve göç akışlarının toplamını taşır. TDH ise yıllık bir akım göstergesidir. İkisi arasındaki ilişki, doğurganlık düşüşünün aile yapısını nasıl dönüştürdüğünü gözlemlemeye olanak tanır.
İllere Göre Ortalama Hanehalkı Büyüklüğü (2025)
Kod
# Veri
hh_2025 <- data.frame(
il = c("Adana","Adıyaman","Afyonkarahisar","Ağrı","Amasya","Ankara","Antalya",
"Artvin","Aydın","Balıkesir","Bilecik","Bingöl","Bitlis","Bolu","Burdur",
"Bursa","Çanakkale","Çankırı","Çorum","Denizli","Diyarbakır","Edirne",
"Elazığ","Erzincan","Erzurum","Eskişehir","Gaziantep","Giresun","Gümüşhane",
"Hakkari","Hatay","Isparta","Mersin","İstanbul","İzmir","Kars","Kastamonu",
"Kayseri","Kırklareli","Kırşehir","Kocaeli","Konya","Kütahya","Malatya",
"Manisa","Kahramanmaraş","Mardin","Muğla","Muş","Nevşehir","Niğde","Ordu",
"Rize","Sakarya","Samsun","Siirt","Sinop","Sivas","Tekirdağ","Tokat","Trabzon",
"Tunceli","Şanlıurfa","Uşak","Van","Yozgat","Zonguldak","Aksaray","Bayburt",
"Karaman","Kırıkkale","Batman","Şırnak","Bartın","Ardahan","Iğdır","Yalova",
"Karabük","Kilis","Osmaniye","Düzce"),
hh = c(3.25, 3.59, 3.12, 4.23, 2.79, 2.86, 2.90, 2.64, 2.72, 2.58, 2.80, 3.29,
3.94, 2.77, 2.64, 3.06, 2.51, 2.69, 2.71, 2.80, 4.09, 2.60, 3.01, 2.73,
3.36, 2.56, 3.67, 2.50, 2.67, 4.31, 3.32, 2.71, 3.05, 3.09, 2.75, 3.49,
2.63, 3.11, 2.65, 2.81, 3.16, 3.17, 2.71, 3.09, 2.91, 3.36, 4.25, 2.70,
4.11, 2.94, 3.01, 2.68, 2.81, 3.14, 2.94, 4.29, 2.57, 3.00, 2.99, 2.94,
2.83, 2.49, 4.63, 2.75, 4.18, 2.83, 2.71, 3.20, 2.98, 2.88, 2.75, 4.43,
4.84, 2.73, 2.96, 3.71, 2.87, 2.57, 3.26, 3.22, 3.02),
tdh = c(1.5484, 1.9146, 1.4264, 2.0549, 1.2643, 1.1096, 1.2017, 1.2307,
1.3136, 1.2467, 1.2749, 1.5171, 2.0533, 1.2228, 1.3112, 1.3249,
1.1695, 1.2810, 1.2206, 1.2532, 2.1351, 1.1234, 1.3484, 1.3021,
1.4944, 1.1083, 2.0023, 1.1374, 1.1402, 1.7071, 1.8099, 1.2241,
1.4223, 1.1380, 1.1020, 1.5875, 1.2791, 1.3845, 1.1496, 1.2237,
1.3884, 1.5277, 1.1264, 1.4008, 1.4063, 1.6989, 2.2295, 1.2147,
2.0069, 1.3183, 1.4725, 1.2545, 1.2763, 1.4144, 1.2445, 2.1084,
1.2542, 1.2418, 1.3692, 1.2185, 1.2809, 1.2281, 3.1503, 1.1673,
1.8744, 1.2347, 1.1114, 1.4905, 1.1871, 1.3287, 1.1369, 1.9984,
2.5340, 1.0925, 1.3878, 1.6131, 1.3584, 1.1366, 1.8383, 1.7071,
1.3593)
)
# Harita
if (!exists("turkey_map")) {
library(rnaturalearth)
turkey_map <- ne_states(country = "turkey", returnclass = "sf")
normalize_il <- function(x) {
x <- tolower(x)
x <- chartr("\u00e7\u011f\u0131\u00f6\u015f\u00fc", "cgiosu", x)
x <- gsub("i\u0307", "i", x)
x <- trimws(x)
duzeltmeler <- c(
"zinguldak" = "zonguldak",
"kinkkale" = "kirikkale",
"k. maras" = "kahramanmaras",
"k.maras" = "kahramanmaras"
)
ifelse(x %in% names(duzeltmeler), duzeltmeler[x], x)
}
turkey_map$il_norm <- normalize_il(turkey_map$name)
}
hh_2025$il_norm <- normalize_il(hh_2025$il)
map_hh <- merge(turkey_map, hh_2025, by = "il_norm", all.x = TRUE)
library(ggplot2)
library(plotly)
p_map <- ggplot(map_hh) +
geom_sf(aes(fill = hh,
text = paste0(il, "\nOrtalama hanehalk\u0131: ", sprintf("%.2f", hh),
"\nTDH: ", sprintf("%.2f", tdh))),
color = "white", linewidth = 0.15) +
scale_fill_gradient2(
low = "#2166AC", mid = "#F7F7F7", high = "#B2182B",
midpoint = 3.08,
name = "Ki\u015fi",
limits = c(2.4, 5.0),
breaks = c(2.5, 3.0, 3.5, 4.0, 4.5, 5.0)
) +
theme_void() +
theme(
legend.position = "bottom",
legend.key.width = unit(1.5, "cm"),
legend.key.height = unit(0.3, "cm"),
plot.title = element_blank()
)Warning in layer_sf(geom = GeomSf, data = data, mapping = mapping, stat = stat,
: Ignoring unknown aesthetics: textKod
ggplotly(p_map, tooltip = "text") |>
layout(
hoverlabel = list(bgcolor = "white"),
margin = list(t = 10, b = 10)
) |>
style(hoveron = "fills")İllere Göre Ortalama Hanehalkı Büyüklüğü, 2025
Not
Kaynak: TÜİK, ADNKS 2025. Türkiye ortalaması 3,08 kişi. Haritada kırmızı tonları ortalamanın üzerini, mavi tonları altını gösterir. Doğu ve Güneydoğu Anadolu belirgin biçimde yüksek hanehalkı büyüklüğüne sahipken, Batı ve Kuzey illeri 2,5 civarına düşmüştür. 2009’da ortalama hanehalkı büyüklüğü 3’ün altında yalnızca 1 il (Tunceli) varken, 2025’te bu sayı 45’e yükselmiştir.
TDH ve Hanehalkı Büyüklüğü İlişkisi (81 İl, 2025)
Kod
library(plotly)
# Regresyon
reg <- lm(hh ~ tdh, data = hh_2025)
hh_2025$predicted <- predict(reg)
# Bölge sınıflaması
dogu_gd <- c("Ağrı","Bingöl","Bitlis","Diyarbakır","Elazığ","Erzincan","Erzurum",
"Hakkari","Kars","Malatya","Muş","Tunceli","Van",
"Adıyaman","Batman","Gaziantep","Mardin","Siirt","Şanlıurfa","Şırnak",
"Iğdır","Ardahan","Kilis")
hh_2025$bolge <- ifelse(hh_2025$il %in% dogu_gd, "Doğu / Güneydoğu", "Diğer iller")
# Etiketlenecek iller
etiketli <- c("Şırnak","Şanlıurfa","Hakkari","Batman","Siirt","Van","Muş",
"Gaziantep","Diyarbakır","İstanbul","Ankara","İzmir",
"Eskişehir","Giresun","Tunceli","Çanakkale","Bartın")
hh_2025$label <- ifelse(hh_2025$il %in% etiketli, hh_2025$il, "")
plot_ly() |>
add_trace(
data = hh_2025[hh_2025$bolge == "Diğer iller",],
x = ~tdh, y = ~hh,
type = "scatter", mode = "markers",
marker = list(color = "#1F3864", size = 7, opacity = 0.7),
text = ~paste0(il, "<br>TDH: ", sprintf("%.2f", tdh),
"<br>Hanehalk\u0131: ", sprintf("%.2f", hh)),
hoverinfo = "text",
name = "Di\u011fer iller"
) |>
add_trace(
data = hh_2025[hh_2025$bolge == "Doğu / Güneydoğu",],
x = ~tdh, y = ~hh,
type = "scatter", mode = "markers",
marker = list(color = "#B2182B", size = 7, opacity = 0.7),
text = ~paste0(il, "<br>TDH: ", sprintf("%.2f", tdh),
"<br>Hanehalk\u0131: ", sprintf("%.2f", hh)),
hoverinfo = "text",
name = "Do\u011fu / G\u00fcneydoğu"
) |>
add_trace(
data = hh_2025,
x = ~tdh, y = ~predicted,
type = "scatter", mode = "lines",
line = list(color = "#9E7A1A", width = 2, dash = "dash"),
hoverinfo = "none",
name = paste0("OLS (\u03b2=1,37, R\u00b2=0,84)")
) |>
add_annotations(
data = hh_2025[hh_2025$label != "",],
x = ~tdh, y = ~hh,
text = ~label,
showarrow = FALSE,
font = list(size = 9, color = "#333333"),
yshift = 10
) |>
layout(
xaxis = list(title = "Toplam Do\u011furganl\u0131k H\u0131z\u0131 (TDH)", zeroline = FALSE,
dtick = 0.5, range = c(0.95, 3.4)),
yaxis = list(title = "Ortalama Hanehalk\u0131 B\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fc (ki\u015fi)", zeroline = FALSE,
dtick = 0.5, range = c(2.2, 5.2)),
legend = list(x = 0.02, y = 0.98, bgcolor = "rgba(255,255,255,0.8)"),
shapes = list(
list(type = "line", x0 = 1.30, x1 = 1.30, y0 = 2.2, y1 = 5.2,
line = list(color = "#B2182B", width = 1, dash = "dot")),
list(type = "line", x0 = 0.95, x1 = 3.4, y0 = 3.08, y1 = 3.08,
line = list(color = "#666666", width = 1, dash = "dot"))
),
annotations = list(
list(x = 1.33, y = 5.1, text = "Lowest-low<br>e\u015fi\u011fi", showarrow = FALSE,
font = list(size = 9, color = "#B2182B")),
list(x = 3.2, y = 3.15, text = "TR ort. (3,08)", showarrow = FALSE,
font = list(size = 9, color = "#666666"))
),
margin = list(t = 10)
)TDH ve Ortalama Hanehalkı Büyüklüğü İlişkisi (81 İl, 2025)
ÖnemliTDH ve Hanehalkı Büyüklüğü: Panel Analizi
81 il ve 2009-2025 dönemi (17 yıl, 1.377 il-yıl gözlemi) üzerinde yapılan analiz, il düzeyinde TDH ile ortalama hanehalkı büyüklüğü arasında güçlü ve istikrarlı bir ilişki olduğunu göstermektedir.
Kesit ilişkisi: Pearson korelasyonu 2009-2025 döneminde 0,90-0,95 aralığında kalmıştır (2025: r = 0,91). 2025 kesit regresyonunda TDH’deki 1 puanlık artış, ortalama hanehalkı büyüklüğünde 1,37 kişilik artışla ilişkilidir (R² = 0,84).
Panel modelleri: İl ve yıl sabit etkili model TDH’deki 1 puanlık değişimi hanehalkı büyüklüğünde 1,32 kişilik değişimle ilişkilendirmektedir. Yıllık birinci fark modeli ise 0,36 kişi karşılığı vermektedir (p < 0,001). Birinci fark katsayısının düşüklüğü, hanehalkı büyüklüğünün stok niteliğindeki bir gösterge olmasından kaynaklanır: TDH düşüşü hanehalkı yapısına gecikmeli ve birikimli olarak yansır.
Yapısal okuma: Lowest-low illerin (TDH < 1,30, n = 38) ortalama hanehalkı büyüklüğü 2,74 kişi iken diğer illerde (n = 43) bu değer 3,43’tür. 2009’da yalnızca 1 ilde ortalama hanehalkı büyüklüğü 3’ün altındayken, 2025’te bu sayı 45’e yükselmiştir. Bu sonuçlar nedensel katsayı olarak yorumlanmamalıdır: TDH yıllık bir akım göstergesidir, ortalama hanehalkı büyüklüğü ise geçmiş doğumlar, evlilik, boşanma, göç ve çok kuşaklı birlikte yaşama düzenlerinin birikimli sonucudur.
Kaynak: TÜİK, İllere Göre Toplam Doğurganlık Hızı 2009-2025; TÜİK, ADNKS Ortalama Hanehalkı Büyüklüğü 2009-2025. Panel modelleri: Türkiye toplamı hariç 81 il, standart hatalar il düzeyinde kümelenmiştir.
Türkiye Geneli: Hanehalkı Büyüklüğü ve TDH (2009-2025)
Kod
library(plotly)
tr_zaman <- data.frame(
yil = 2009:2025,
tdh = c(2.100, 2.080, 2.047, 2.109, 2.107, 2.186, 2.157, 2.115, 2.082,
2.005, 1.889, 1.772, 1.712, 1.634, 1.517, 1.488, 1.419),
hh = c(3.96, 3.84, 3.76, 3.69, 3.63, 3.57, 3.52, 3.48, 3.45,
3.41, 3.35, 3.30, 3.23, 3.17, 3.14, 3.11, 3.08)
)
plot_ly(tr_zaman) |>
add_trace(
x = ~yil, y = ~tdh,
type = "scatter", mode = "lines+markers",
line = list(color = "#1F3864", width = 2.5),
marker = list(color = "#1F3864", size = 5),
name = "TDH",
yaxis = "y"
) |>
add_trace(
x = ~yil, y = ~hh,
type = "scatter", mode = "lines+markers",
line = list(color = "#9E7A1A", width = 2.5),
marker = list(color = "#9E7A1A", size = 5),
name = "Hanehalk\u0131 b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fc",
yaxis = "y2"
) |>
layout(
xaxis = list(title = "", dtick = 2),
yaxis = list(
title = list(text = "Toplam Do\u011furganl\u0131k H\u0131z\u0131",
font = list(color = "#1F3864")),
side = "left", range = c(1.2, 2.4),
tickfont = list(color = "#1F3864"),
showgrid = TRUE, gridcolor = "#E8E8E8"
),
yaxis2 = list(
title = list(text = "Ortalama Hanehalk\u0131 B\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fc (ki\u015fi)",
font = list(color = "#9E7A1A")),
side = "right", overlaying = "y",
range = c(2.8, 4.2),
tickfont = list(color = "#9E7A1A"),
showgrid = FALSE
),
legend = list(x = 0.5, y = 1.05, orientation = "h", xanchor = "center"),
shapes = list(
list(type = "line", x0 = 2009, x1 = 2025, y0 = 2.09, y1 = 2.09,
line = list(color = "#B2182B", width = 1, dash = "dot"))
),
annotations = list(
list(x = 2011, y = 2.12, text = "Yenilenme d\u00fczeyi (~2,09)",
showarrow = FALSE, font = list(size = 9, color = "#B2182B"))
),
margin = list(t = 10, r = 60)
)Türkiye Ortalama Hanehalkı Büyüklüğü ve TDH (2009-2025)
Not
Kaynak: TÜİK, İllere Göre TDH ve ADNKS Ortalama Hanehalkı Büyüklüğü, 2009-2025. TDH 2009’da 2,10’dan 2025’te 1,42’ye düşerken (%32), ortalama hanehalkı büyüklüğü 3,96’dan 3,08’e gerilemiştir (%22). Hanehalkı büyüklüğünün görece daha yavaş daralması, stok-akım farkını yansıtır: mevcut hanelerde yetişkin bireyler yaşamaya devam ettiğinden, düşen doğumların hanehalkı yapısına tam yansıması kuşak gecikmesiyle gerçekleşir.
E. PPR₁ ve Hanehalkı Büyüklüğü (Ulusal Düzey)
Uyarı
Veri sınırlaması: İl bazlı doğum sırası verisi mevcut olmadığından, bu bölümdeki PPR₁ analizi yalnızca ulusal düzeyde yapılabilmektedir. PPR₁, ulusal doğum sırası oranları (TÜİK, 2012-2025) ile ulusal TDH’nin çarpılmasıyla türetilen TDH₁ ve TDH₂ serilerinden hesaplanmıştır (PPR₁ = TDH₂/TDH₁), site genelinde kullanılan yöntemle tutarlıdır.
Kod
library(plotly)
ppr1_hh <- data.frame(
yil = 2012:2025,
ppr1 = c(0.911, 0.906, 0.903, 0.884, 0.880, 0.874, 0.892, 0.881,
0.863, 0.902, 0.803, 0.759, 0.734, 0.712),
hh = c(3.69, 3.63, 3.57, 3.52, 3.48, 3.45, 3.41, 3.35,
3.30, 3.23, 3.17, 3.14, 3.11, 3.08)
)
plot_ly(ppr1_hh) |>
add_trace(
x = ~yil, y = ~ppr1,
type = "scatter", mode = "lines+markers",
line = list(color = "#1F3864", width = 2.5),
marker = list(color = "#1F3864", size = 6),
name = "PPR\u2081 (1\u21922 ge\u00e7i\u015f)",
yaxis = "y"
) |>
add_trace(
x = ~yil, y = ~hh,
type = "scatter", mode = "lines+markers",
line = list(color = "#9E7A1A", width = 2.5),
marker = list(color = "#9E7A1A", size = 6),
name = "Hanehalk\u0131 b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fc",
yaxis = "y2"
) |>
layout(
xaxis = list(title = "", dtick = 2),
yaxis = list(
title = list(text = "PPR\u2081", font = list(color = "#1F3864")),
side = "left", range = c(0.68, 0.94),
tickfont = list(color = "#1F3864"),
showgrid = TRUE, gridcolor = "#E8E8E8"
),
yaxis2 = list(
title = list(text = "Ortalama Hanehalk\u0131 B\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fc (ki\u015fi)",
font = list(color = "#9E7A1A")),
side = "right", overlaying = "y",
range = c(3.0, 3.75),
tickfont = list(color = "#9E7A1A"),
showgrid = FALSE
),
legend = list(x = 0.5, y = 1.08, orientation = "h", xanchor = "center"),
shapes = list(
list(type = "line", x0 = 2021, x1 = 2021, y0 = 0.68, y1 = 0.94,
line = list(color = "#B2182B", width = 1, dash = "dot"))
),
annotations = list(
list(x = 2021, y = 0.945, text = "PPR\u2081 k\u0131r\u0131lmas\u0131",
showarrow = FALSE, font = list(size = 9, color = "#B2182B"))
),
margin = list(t = 30, r = 60)
)PPR₁ (Birinci-İkinci Çocuk Geçişi) ve Ortalama Hanehalkı Büyüklüğü, 2012-2025
Kod
reg_ppr1 <- lm(hh ~ ppr1, data = ppr1_hh)
ppr1_hh$predicted <- predict(reg_ppr1)
ppr1_hh$label <- as.character(ppr1_hh$yil)
plot_ly(ppr1_hh) |>
add_trace(
x = ~ppr1, y = ~hh,
type = "scatter", mode = "markers",
marker = list(color = "#1F3864", size = 9, opacity = 0.75),
text = ~paste0(yil, "<br>PPR\u2081: ", sprintf("%.3f", ppr1),
"<br>Hanehalk\u0131: ", sprintf("%.2f", hh)),
hoverinfo = "text",
showlegend = FALSE
) |>
add_trace(
x = ~ppr1, y = ~predicted,
type = "scatter", mode = "lines",
line = list(color = "#9E7A1A", width = 2, dash = "dash"),
hoverinfo = "none",
name = "OLS (\u03b2=2,44, R\u00b2=0,69)"
) |>
add_annotations(
x = ~ppr1, y = ~hh, text = ~label,
showarrow = FALSE,
font = list(size = 8, color = "#555555"),
yshift = 11
) |>
layout(
xaxis = list(title = "PPR\u2081 (Birinci-\u0130kinci \u00c7ocuk Ge\u00e7i\u015fi)",
autorange = "reversed", dtick = 0.05),
yaxis = list(title = "Ortalama Hanehalk\u0131 B\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fc (ki\u015fi)",
dtick = 0.1),
legend = list(x = 0.02, y = 0.98, bgcolor = "rgba(255,255,255,0.8)"),
margin = list(t = 10)
)PPR₁ ve Ortalama Hanehalkı Büyüklüğü İlişkisi (Ulusal, 2012-2025)
ÖnemliPPR₁ ve Hanehalkı Büyüklüğü: Ulusal Düzey Bulgular
Düzey ilişkisi güçlü: 2012-2025 döneminde (n=14 yıl) PPR₁ ile ortalama hanehalkı büyüklüğü arasında Pearson korelasyonu r = 0,83’tür (p < 0,001). Basit regresyonda PPR₁’deki 0,10 puanlık düşüş, hanehalkı büyüklüğünde ortalama 0,24 kişilik azalışla ilişkilidir (R² = 0,69).
Yıllık değişim ilişkisi zayıf: Birinci fark modelinde (ΔPPR₁ ile ΔHH) korelasyon istatistiksel olarak anlamsızdır (r = −0,14, p = 0,65). Bu, sitenin diğer bölümlerinde (internet-TDH paneli, β-yakınsama) tekrarlanan bir örüntüdür: düzey ilişkisinin gücü, iki serinin de zaman içinde aynı yönde ve kalıcı biçimde hareket etmesinden kaynaklanır; yıl içi eş-hareket kanıtı zayıftır. Bu nedenle PPR₁’deki yıllık değişimin hanehalkı büyüklüğünü doğrudan ve o yıl içinde sürüklediği iddia edilemez.
Ayrışan hızlar, önemli bir bulgu: 2021 sonrası PPR₁’in yıllık düşüş hızı belirgin biçimde hızlanmıştır (2012-2021: yılda −0,003 puan; 2021-2025: yılda −0,045 puan, yaklaşık 15 kat). Buna karşılık hanehalkı büyüklüğünün düşüş hızı bu dönemde hafifçe yavaşlamıştır (2012-2021: yılda −0,048 kişi; 2021-2025: yılda −0,036 kişi). Bu ayrışma, hanehalkı büyüklüğünün PPR₁’deki 2022 sonrası yapısal kırılmayı henüz tam olarak yansıtmadığını göstermektedir; hanehalkı stoku, akım göstergesindeki ani kırılmalara kuşak gecikmesiyle tepki verir.
Kaynak: TÜİK, Doğum Sırasına Göre Doğumların Oranı 2012-2025; TÜİK, İllere Göre TDH (Türkiye toplamı); TÜİK, ADNKS Ortalama Hanehalkı Büyüklüğü. PPR₁ = TDH₂/TDH₁, sitenin standart hesaplama yöntemiyle tutarlıdır.
Kaba Evlenme ve Boşanma Hızı (2001–2025)
Önemli
Kaynak: TÜİK, Evlenme ve Boşanma İstatistikleri, 2001–2025 (resmi, tam seri). Kaba evlenme hızı 2001’deki 8,35‰ düzeyinden 2025’te 6,43‰’ye düşmüş (%23,0 azalma); buna karşılık kaba boşanma hızı aynı dönemde 1,41‰’den 2,26‰’ye yükselmiştir (%60,0 artış). İki çizginin birbirinden uzaklaşması — evlenmenin azalıp boşanmanın artması — Türkiye’deki evlilik kurumunun hem giriş hem çıkış kapısında aynı yönde bir zayıflama sergilediğini göstermektedir.
Boşanmaların Evlilik Süresine Göre Dağılımı (2025)
Not
Kaynak: TÜİK, İl ve Evlilik Süresine Göre Boşanmalar, 2025 (Türkiye toplamı, 193.793 boşanma). Boşanmaların en yoğun olduğu dönem evliliğin ilk yılı değil, 16 yıl ve üzeri evlilik süresidir (58.086 boşanma, toplamın %30’u); bunu 6-10 yıl bandı takip etmektedir (39.305, %20,3). İlk yıl içindeki boşanma sayısı (5.444) toplamın sadece %2,8’idir. Bu dağılım, popüler söylemde sık vurgulanan “evliliğin ilk yılları kritiktir” varsayımının aksine, Türkiye’de boşanma riskinin zamanla biriken ve uzun vadede yoğunlaşan bir örüntü izlediğini göstermektedir.
Ortalama İlk Evlenme Yaşı Trendi (2021–2025)
Not
Kaynak: TÜİK, İllere Göre Ortalama İlk Evlenme Yaşı, 2021–2025 (Türkiye toplamı). Bu dönemde erkeklerde ilk evlenme yaşı 28,11’den 28,49’a, kadınlarda 25,37’den 26,02’ye yükselmiştir. Not: TÜİK’in il bazlı bültenleri bu göstergeyi yalnızca 2021’den itibaren yayınlamaktadır; daha uzun bir tarihsel seri için ayrı bir kaynak gerekmektedir.
İlk Evlenme Yaşı ve Toplam Doğurganlık Hızı (2021–2024)
Uyarı
Kaynak: TÜİK, İlk Evlenme Yaşı (2021–2025) ve Temel Doğurganlık Göstergeleri (2001–2025). Kadınlarda ilk evlenme yaşının yükselmesi (25,37→25,84) ile TDH’nin aynı dönemde düşmesi (1,712→1,488) zamansal olarak örtüşmektedir. Bu kısa dönemli (4 yıllık) eş-hareket bir nedensellik kanıtı değildir — ilk evlenme yaşı verisinin il bazlı bültenlerde yalnızca 2021’den itibaren mevcut olması, daha uzun bir seri üzerinden test edilmesini şimdilik engellemektedir. Yine de yön, evlilik ertelemesinin doğurganlık düşüşünün bir bileşeni olduğu teziyle tutarlıdır.
Kaba Evlenme Hızı — İl Bazlı (2025)
Not
Kaynak: TÜİK, İllere Göre Kaba Evlenme Hızı, 2025. En yüksek evlenme hızı Gaziantep’te (7,76‰), en düşük Tunceli’de (4,18‰) görülmektedir — aralarında ~1,9 katlık bir fark vardır.
Kaba Boşanma Hızı — İl Bazlı (2025)
Önemli
Kaynak: TÜİK, İllere Göre Kaba Boşanma Hızı, 2025. En yüksek boşanma hızı İzmir’de (3,28‰), en düşük Hakkari’de (0,51‰) görülmektedir — aralarında ~6,4 katlık bir fark vardır; bu, evlenme hızındaki bölgesel farktan (~1,9 kat) çok daha büyüktür. Yüksek boşanma oranları genel olarak Ege ve Akdeniz kıyı illerinde (İzmir, Antalya, Muğla), düşük oranlar ise Doğu ve Güneydoğu Anadolu illerinde (Hakkari, Bitlis, Şırnak, Muş) yoğunlaşmaktadır — bu örüntü, önceki sekmelerdeki lowest-low doğurganlık haritasının tam tersi bir bölgesel dağılım sergilemektedir: doğurganlığın en yüksek olduğu bölgeler, boşanmanın en düşük olduğu bölgelerle örtüşmektedir.
Medeni Duruma Göre Nüfus (15+ Yaş, 2008–2025)
Önemli
Kaynak: TÜİK, Medeni Duruma Göre Nüfus, 2008–2025 (15 yaş üstü). Boşanmış nüfus 2008’de 1.359.233’ten 2025’te 3.567.484’e çıkmıştır — %162,5 artış, neredeyse 2,6 katına. Hiç evlenmemiş nüfus da aynı dönemde 14.603.515’ten 19.861.472’ye yükselmiştir (%36,0 artış) — bu artışın bir kısmı nüfus artışından, bir kısmı da evliliğin ertelenmesinden/vazgeçilmesinden kaynaklanmaktadır. Boşanmış nüfusun mutlak büyüme hızı, diğer tüm kategorilerden belirgin biçimde yüksektir.
Ortalama Hanehalkı Büyüklüğü (2008–2025)
Not
Kaynak: TÜİK, Ortalama Hanehalkı Büyüklüğü, 2008–2025 (Türkiye). Ortalama hanehalkı büyüklüğü 2008’deki 4,0 kişiden 2025’te 3,1 kişiye düşmüştür — 18 yılda %22,5’lik bir küçülme. Bu düşüş, doğurganlığın azalmasıyla, geleneksel geniş aile yapısının çözülmesiyle ve tek kişilik hanehalklarının artmasıyla birlikte gerçekleşmektedir.
Hanehalkı Kompozisyonu Değişimi (2014–2025)
Uyarı
Kaynak: TÜİK, Hanehalkı Tipi, 2014–2025 (Türkiye, yazar hesaplaması: pay yüzdeleri). Tek kişilik hanehalkı payı 2014’teki %13,9’dan 2025’te %20,5’e yükselmiştir — her beş hanehalkından biri artık tek kişiliktir. Buna karşılık tek çekirdek aileden oluşan hanehalkı payı %67,4’ten %62,8’e gerilemiştir (2014: 14.212.489/21.091.075; 2025: 16.928.026/26.977.795). Bu eğilim, hanehalkı yapısının “çekirdek aile” merkezli geleneksel modelden uzaklaşarak parçalı/bireysel yaşam biçimlerine kaydığını göstermektedir — bu da doğurganlık üzerinde dolaylı bir baskı unsuru olarak değerlendirilebilir.
Hiç Evlenmeme Oranı, Yaş Gruplarına Göre (2008 vs 2025)
Önemli
Kaynak: TÜİK, Medeni Duruma Göre Nüfus (yaş grubu kırılımlı), 2008 ve 2025 (yazar hesaplaması: her yaş grubunun “hiç evlenmedi” oranı). Not: Bu tablo cinsiyet kırılımı içermemektedir; gösterilen oranlar toplam nüfusa (kadın+erkek) aittir. En çarpıcı değişim 25-29 yaş grubunda görülmektedir: hiç evlenmeme oranı %33,8’den %52,9’a çıkmış — bu yaş grubunun artık çoğunluğu hiç evlenmemiş durumdadır. 30-34 yaş grubunda oran %14,6’dan %26,0’a (neredeyse 2 katına), 20-24 yaş grubunda %70,3’ten %86,7’ye yükselmiştir. 65 yaş ve sonrasında değişim çok küçüktür veya tersine dönmüştür — bu, evlilik ertelemesinin/vazgeçilmesinin esas olarak genç ve orta yaş kohortlarına özgü, yeni bir davranışsal kırılma olduğunu göstermektedir.
Kadın işgücüne katılımı, istihdam-doğurganlık çatışması ve annelik cezasının (child penalty) sayısal görünümü.
Kadın İşgücüne Katılım Oranı: Genel Görünüm (2024)
Not
Kaynak: TÜİK-UN Women, “Türkiye’de İstatistiklerle Kadın 2025” yayını (2024 verisi). Kadın işgücüne katılım oranı (%36,8), erkek oranının (%72,0) yarısından az kalmaktadır — 35,2 puanlık bir cinsiyet makası. Kadın istihdam oranı %32,5; AB-27 ortalaması ise kadın-erkek ayrımı olmaksızın %75,8’dir (Türkiye toplamı %49,5).
Kadın İşgücüne Katılım Oranı: Tam Zaman Serisi (2014–2025)
Not
Kaynak: TÜİK İşgücü İstatistikleri, kadın işgücüne katılma oranı (%), 2014–2025 tam seri (yaş kırılımlı). 15+ yaş grubunda oran %30,3’ten %36,8’e yükselmiş (12 yılda +6,5 puan); 2020’de üç yaş grubunda da eş zamanlı COVID-19 kaynaklı sert düşüş ve ardından toparlanma görülmektedir. 15-64 yaş grubu sürekli olarak 15+ grubunun üzerinde seyretmektedir — bu, 65 yaş üstü kadınların işgücüne katılımının çok düşük olmasından kaynaklanır.
Kadın İşgücüne Katılım Oranı: Eğitim Düzeyine Göre Tam Seri (2014–2025)
Önemli
Kaynak: TÜİK İşgücü İstatistikleri, eğitim düzeyine göre kadın işgücüne katılım oranı (15+), 2014–2025 tam seri. Dört eğitim grubu arasındaki makas kapanmıyor, aksine genişliyor: yükseköğretim mezunu kadınlarda katılım oranı sürekli %65-73 bandında kalırken, okuryazar olmayan kadınlarda %12-16 bandında sıkışmıştır — aradaki fark ~55 puan. Bu, Bakım-İstihdam araştırma notundaki TESEV referanslı teze (genel kadın istihdamındaki artışın esas kaynağı düşük/orta eğitimli kadınların işgücüne daha fazla katılımı değil, yükseköğretim mezunu kadın nüfusunun payının artması) doğrudan sayısal destektir — kompozisyon etkisi. Tüm eğitim grupları 2020’de COVID-19 şokuyla eş zamanlı düşüş göstermiş, sonrasında farklı hızlarda toparlanmıştır.
Cinsiyete Göre İşsizlik Göstergeleri (Detaylı)
Uyarı
Kaynak: TÜİK, CEİD İzleme Raporu (2023–2024). Kadınların %30,6’ya ulaşan geniş işsizlik oranı, resmi işsizlik verilerinin (%12,6) çok ötesinde yaygın bir güvencesizlik alanına işaret etmektedir. 20–24 yaş grubundaki genç kadınlarda işsizlik (%24,7), aynı yaş grubundaki erkeklere (%15,2) göre belirgin biçimde daha yüksektir.
Annelik Cezası: Çocuk Sahibi Olmanın İstihdam Üzerindeki Etkisi (2024)
Önemli
Kaynak: TÜİK-UN Women, “Türkiye’de İstatistiklerle Kadın 2025” yayını. 0-3 yaş çocuğu olan 25-49 yaş grubundaki bireylerin istihdam oranı (%26,9), aynı yaş grubunda küçük çocuğu olmayanların istihdam oranının (%58,6) yarısından daha azdır — 31,7 puanlık bir fark. Bu, Güvenli Başlangıç Programı’nın hedeflediği “annelik cezası”nın TÜİK verisiyle doğrudan kanıtıdır: çocuk sahibi olmak, istihdamdan kopuşun en güçlü tek belirleyicisi haline gelmektedir.
Kayıt Dışı İstihdam Oranı: Tarım vs Tarım Dışı (2024)
Not
Kaynak: TÜİK-UN Women, “Türkiye’de İstatistiklerle Kadın 2025” yayını (15+, 2024). Tarımda kayıt dışılık (%91,1) neredeyse evrensel düzeydedir; tarım dışı sektörde de hâlâ her altı çalışandan biri (%15,7) sosyal güvenlik kapsamı dışındadır. Kayıt dışı istihdam, Güvenli Başlangıç Programı’nın “kayıtlı çalışma” garantisinin neden kritik bir bileşen olduğunu açıklar.
Genç İşsizlik ve NEET Oranı Trendi (2015 → 2024)
Uyarı
Kaynak: TÜİK-UN Women, “Türkiye’de İstatistiklerle Kadın 2025” yayını. Genç işsizlik oranı 2015-2024 arasında hafif gerilemiş görünse de (%33,8→%30,1), NEET oranı neredeyse hiç değişmemiştir (%22,2→%22,3) — yapısal bir durağanlığa işaret etmektedir. Bu iki gösterge arasındaki tutarsızlık, gençlerin işsizlik istatistiklerinden “çıkmasının” çoğunlukla istihdama geçişten değil, işgücünden tamamen çekilmesinden (eğitime de dönmeden) kaynaklanabileceğini göstermektedir.
Yarı Zamanlı Çalışma ve Çalışma Hayatında Kalma Süresi (2024)
Not
Kaynak: TÜİK-UN Women, “Türkiye’de İstatistiklerle Kadın 2025” yayını (2024). Bir kadının çalışma hayatında aktif olarak geçirmesi beklenen ortalama süre (20,7 yıl), erkeklerin (39,7 yıl) yaklaşık yarısı kadardır — neredeyse iki kat fark. Bu gösterge, kadınların işgücü piyasasına girişinin değil, kalıcılığının zayıf olduğunu doğrudan göstermektedir; tam da Güvenli Başlangıç Programı’nın “istihdamdan kopuşu önleme” hedefinin sayısal gerekçesidir.
İpucu
Bu sekmenin bağlamı: Bu sekmedeki göstergeler, Bakım-İstihdam Ekseninde Yeniden Düşünmek araştırma notundaki “sosyal rezerv” ve “istihdam tamponu” tezlerinin sayısal temelini oluşturmaktadır — özellikle annelik cezası grafiği ve geniş işsizlik oranı, kadın işgücünün neden “harekete geçirilmeyi bekleyen” bir potansiyel olarak tanımlandığını göstermektedir. Detaylı analiz için Bakım-İstihdam politika notuna bakınız.
Doğurganlık kararlarının ekonomik bağlamı: gelir, harcama, gelir dağılımı ve yaşam maliyeti göstergeleri.
Kişi Başına GSYH Trendi (2000–2024, $)
Not
Kaynak: TÜİK, Yıllık Gayrisafi Yurt İçi Hasıla (1995–2024 serisi, kişi başına, cari \(). Kişi başına GSYH 2000–2024 arasında **doğrusal bir trend izlememiştir**: 2008 küresel finansal krizinde sert düşüş (11.089\)→9.108\(), 2013'te döneme ait zirve (12.620\)), 2014–2020 arasında sürekli gerileme (12.620\(→8.397\), kümülatif %33,5 düşüş), ve 2021 sonrasında döviz kuru etkisiyle birlikte hızlı toparlanma (2024: 15.325$, serinin en yüksek değeri). Bu dalgalı örüntü, ekonomik kalkınma ile doğurganlık arasındaki ilişkinin tek yönlü olmadığını gösteren bağlamsal bir gösterge sunmaktadır — TDH’nin sürekli düşüş gösterdiği 2013–2024 döneminde, kişi başına GSYH önce düşmüş sonra hızla toparlanmıştır; bu da doğurganlık düşüşünün salt gelir kaynaklı olmadığını, yapısal/kurumsal faktörlerin (PPR₁ çöküşü gibi) daha belirleyici olduğunu desteklemektedir.
Hanehalkı Tüketim Harcaması Dağılımı (2019 vs 2022)
Not
Kaynak: TÜİK Hanehalkı Bütçe Araştırması, COICOP 2’li düzey harcama kalemleri (yazar hesaplaması; toplam aylık hanehalkı tüketim harcamasının her kalemdeki payı). Gıda payı %20,8’den %22,8’e, ulaştırma payı %16,4’ten %21,3’e yükselmiştir — bu iki kalemin payındaki artış, 2019-2022 arasındaki yüksek enflasyon döneminde temel ihtiyaç harcamalarının hanehalkı bütçesinde daha fazla yer kaplamaya başladığını göstermektedir. Buna karşılık eğitim payı %2,5’ten %1,4’e gerilemiştir — bu, kriz dönemlerinde hanehalklarının isteğe bağlı/yatırım niteliğindeki harcamaları (eğitim, eğlence) önce kıstığını göstermektedir.
Konut Fiyat Endeksi ve Kira Enflasyonu (2010–2025)
Önemli
Kaynak: TCMB EVDS, “Konut Fiyat Endeksi (KFE)-Düzey” (hedonik regresyon, yıllık ortalama); TÜİK TÜFE alt kalemi “041. Gerçek Kira” (yıl sonu, bir önceki yılın Aralık ayına göre değişim, %). KFE 2010’dan 2025’e ~40 kat artmıştır (4,70→186,51 endeks puanı). Kira enflasyonu ise 2022-2024 arasında manşet enflasyonun çok üzerinde seyrederek zirve yapmış (2023: %108,6), 2025’te kısmen yavaşlamıştır (%61,6) — ancak TCMB’nin Enflasyon Raporu 2026-I’de belirttiği üzere, TÜFE kira endeksi rayiç kiradaki değişimleri gecikmeyle (ortalama son 12 ayın ağırlığı %53, son 36 ayın kümülatif ağırlığı %94) yansıtmaktadır — yani gözlenen kira enflasyonu, geçmiş rayiç kira artışlarının birikimli etkisidir, anlık piyasa koşullarını değil.
Asgari Ücret Artışı vs Enflasyon (2014–2025)
Not
Kaynak: Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı, Yıllar İtibarıyla Asgari Ücretler (resmi, Resmi Gazete referanslı); TCMB, Tüketici Fiyatları (TÜFE, yıl sonu yıllık % değişim). Not: 2022 ve 2023’te asgari ücrete yıl içinde iki kez zam yapılmıştır (Ocak ve Temmuz); grafikte gösterilen oran, yılın ikinci yarısındaki nihai ücretin önceki yılın aynı dönemine göre kümülatif artışını yansıtmaktadır. Asgari ücret artışı 2016 (%29,3) ve 2019 (%26,1) gibi yıllarda enflasyonun üzerinde kalırken, 2014, 2017 ve 2018 gibi yıllarda enflasyonun altında kalmıştır — bu dalgalı örüntü, asgari ücretin reel alım gücünün yıldan yıla tutarsız bir seyir izlediğini göstermektedir.
Gini Katsayısı Trendi (2006–2025)
Not
Kaynak: TÜİK, Gelir Dağılımı İstatistikleri (Eşdeğer Hanehalkı Kullanılabilir Fert Gelirine göre Gini katsayısı), 2006–2025 tam seri. Gini katsayısı 2014’te bir dip noktasına (0,391) ulaşmış, sonrasında dalgalı biçimde yükselerek 2023’te 2006’dan sonraki en yüksek seviyesine (0,420) çıkmış, 2024-2025’te hafif gerilemiştir (0,413→0,410). Türkiye’nin Gini katsayısı, OECD ortalamasının (~0,30-0,32) belirgin biçimde üzerinde kalmaya devam etmektedir.
%20’lik Gelir Gruplarının Payları (2006–2025)
Uyarı
Kaynak: TÜİK, Gelir Dağılımı İstatistikleri — Yıllık Hanehalkı Kullanılabilir Gelirin Dağılımı (yüzde 20’lik gruplar, ortalama TL), 2006–2025 (yazar hesaplaması: her grubun yıllık toplam içindeki payı). En yüksek gelirli %20’lik grubun payı dönem boyunca %46-49 bandında, en düşük gelirli %20’lik grubun payı ise %5,5-6,5 bandında dalgalanmaktadır — aralarındaki makas hiçbir yıl belirgin biçimde kapanmamıştır. Not: Bu hesaplama “Hanehalkı Kullanılabilir Gelire” (eşdeğerlik düzeltmesi olmadan) dayanmaktadır; TÜİK’in resmi olarak yayınladığı “Eşdeğer Hanehalkı Kullanılabilir Fert Geliri” bazlı pay rakamları (örn. 2024: en yüksek %20 = %48,1) bu hesaplamadan küçük farklılıklar gösterebilir.
Kişi Başına GSYH: İl Bazlı Bölgesel Eşitsizlik (2024)
Önemli
Kaynak: TÜİK, İl Bazında Gayrisafi Yurt İçi Hasıla, 2024 (81 ilin tamamı, kişi başına \(). Grafikte en düşük ve en yüksek 8'er il gösterilmektedir. **En yüksek (İstanbul, 24.452\)) ile en düşük (Şanlıurfa, 5.731$) il arasındaki fark ~4,3 kattır.** Düşük gelirli iller büyük ölçüde Güneydoğu Anadolu (Şanlıurfa, Diyarbakır, Batman, Siirt) ve Doğu Anadolu (Van, Ağrı, Muş, Bitlis) bölgelerinde yoğunlaşmaktadır — bu bölgesel eşitsizlik haritası, önceki sekmelerdeki lowest-low doğurganlık il haritasıyla çapraz okunduğunda, ekonomik gelişmişlik ile doğurganlık düzeyi arasındaki ilişkinin Türkiye’nin kendi içinde de gözlemlenebilir olduğunu göstermektedir.
Toplam Doğurganlık Hızı ve Kişi Başına GSYH (2001–2024)
Önemli
Kaynak: TÜİK, Temel Doğurganlık Göstergeleri 2001–2025 (resmi, tam seri) ve Yıllık Gayrisafi Yurt İçi Hasıla 1995–2024. Bu grafik, ekonomik kalkınma ile doğurganlık arasında doğrudan ve tek yönlü bir ilişki olmadığını göstermektedir: kişi başına GSYH 2001-2024 arasında üç büyük dalga yaşamış (2008 krizi düşüşü, 2013 zirvesi, 2014-2020 gerilemesi, 2021 sonrası toparlanma), buna karşılık TDH bu dalgalanmaları takip etmeden, 2008’den itibaren neredeyse monoton bir düşüş sergilemiştir. TDH’nin 2017’de yenilenme eşiğinin (2,1) altına inmesi, ekonominin nispeten toparlandığı bir döneme denk gelmektedir — bu, doğurganlık düşüşünün öncelikle gelir/refah kaynaklı olmadığını, yapısal ve davranışsal faktörlerin (PPR₁ çöküşü gibi) daha belirleyici olduğunu desteklemektedir.
Yaşam Maliyeti Baskı Endeksi ve PPR₁ (2013–2025)
Uyarı
Kaynak: TCMB EVDS (Konut Fiyat Endeksi); ÇSGB (Asgari Ücret, resmi); yazar hesaplaması (HWP/PPR₁ analizi). Yaşam maliyeti baskı endeksi, konut fiyat endeksinin asgari ücrete oranını gösterir (2013=100; endeksin yükselmesi, konut fiyatlarının asgari ücretten daha hızlı arttığı anlamına gelir). 2013-2021 arasında bu endeks nispeten dalgalı ama kontrollü bir bantta (73-105) kalırken, PPR₁ de görece yüksek bir bantta (0,86-0,91) seyretmiştir. 2022’den itibaren baskı endeksi sıçramış (123,6) ve aynı dönemde PPR₁ tarihinin en sert düşüşünü yaşamıştır (0,902→0,712). Bu eş-zamanlılık bir nedensellik kanıtı değildir — iki değişken arasındaki ilişki çok sayıda etkenden (genel enflasyon, beklenti bozulması, gelir belirsizliği) etkilenmiş olabilir; ancak zamanlama örtüşmesi, “Demografik Güvenlik” araştırma çerçevesinin temel tezi olan güvence eksikliği-doğurganlık ilişkisiyle tutarlıdır ve daha ayrıntılı bir ekonometrik analiz için bir başlangıç noktası sunmaktadır.
Ekonomik Belirsizlik: Piyasa Katılımcıları Enflasyon Beklentisi (2013-2026)
Önemli
Kaynak: TCMB EVDS, Piyasa Katılımcıları Anketi (PKA), “12 Ay Sonrasının Yıllık TÜFE Beklentisi” (% Değişim), 2013 Aralık - 2026 Haziran tam seri (151 ay, kesintisiz). Bu seri, finansal ve reel sektörden 70+ uzmanın aylık olarak topladığı enflasyon beklentisini gösterir — “ekonomik belirsizlik” kavramının somut, ölçülebilir bir göstergesidir. 2013 sonunda %6,74 olan beklenti, 2023’te %41,23’e yükselmiştir — 6,1 kat artış. İki kırılma noktası belirgindir: 2018 ortasındaki kur şoku (Ağustos 2018: %17,38) ve 2021 sonundan 2023’e uzanan büyük enflasyon dalgası (2021 Aralık: %21,39 → 2023 Mart: %45,28 zirve). 2024-2026 arasında beklenti kademeli olarak gerilemiş, 2026 ortasında %22-24 bandına inmiştir — ancak bu düzey hâlâ 2013-2017 dönemindeki “normal” bandın (%6-9) çok üzerindedir. Bu seri, Demografik Güvenlik çerçevesindeki “güvence eksikliği” tezi için doğrudan kullanılabilecek bir ekonomik belirsizlik göstergesidir; PPR₁’in en sert düşüş gösterdiği 2022-2023 dönemi, enflasyon beklentisinin de zirve yaptığı dönemle örtüşmektedir.
Genişletilmiş Ekonomik Güvencesizlik Paneli (2014-2026)
Önemli
Kaynak: TCMB EVDS — Yurt İçi Üretici Fiyat Endeksi (Yİ-ÜFE, TÜİK, yıllık % değişim), İstanbul Ticaret Odası Geçinme Endeksi (Genel, yıllık % değişim), TÜİK Temel İşgücü Göstergeleri (İşsizlik oranı, %), 2014 Aralık - 2026 Mayıs (138 ay, kesintisiz). Üç farklı kaynaktan, üç farklı yöntemle hesaplanan göstergeler aynı kriz dönemlerinde birlikte hareket etmektedir: 2018 kur şoku, 2021-2023 büyük enflasyon dalgası (Yİ-ÜFE zirve: %157,7, 2022 Ekim; İTO Geçinme zirve: %108,8, aynı dönem) ve işsizliğin 2019 başında zirve yapması (%15,1, Ocak 2019 — Covid öncesi bir ekonomik daralma dönemi). İşsizlik oranı 2026’da tarihi düşük seviyelere (%7,4) inerken enflasyon göstergeleri hâlâ yüksek kalmaktadır — bu “düşen işsizlik, yüksek enflasyon” kombinasyonu, hanehalkının güvencesizlik algısını tek bir göstergeyle (sadece işsizlik ya da sadece enflasyon) ölçmenin yanıltıcı olabileceğini düşündürmektedir.
Kur-Enflasyon-Beklenti Üçgeni (2014-2026)
Uyarı
Kaynak: TCMB EVDS — USD/TL kuru (Döviz Satış, yıllık % değişim), Yİ-ÜFE (yıllık % değişim), Piyasa Katılımcıları Anketi (12 ay sonrası TÜFE beklentisi), 2014 Aralık - 2026 Mayıs (138 ay). Bu üç seri, kur geçişkenliği (pass-through) mekanizmasını görsel olarak izlemeyi sağlar: kur şokları (2018, 2021-2022) önce üretici fiyatlarına (Yİ-ÜFE, koyu mavi) sert biçimde yansımış, ardından enflasyon beklentileri (PKA, kırmızı) gecikmeli ama kalıcı biçimde yükselmiştir. 2021 sonunda kur değişimi tek başına %75,2’ye ulaşmış, bunu izleyen aylarda Yİ-ÜFE %157,7’ye kadar tırmanmıştır (2022 Ekim) — kur şokunun üretici maliyetlerine yaklaşık 2 kat büyütülerek yansıdığı görülmektedir. Enflasyon beklentisi (PKA) ise diğer ikisinden daha yavaş ve sönük tepki vermiştir — bu, beklenti oluşumunun “adaptif” (geçmiş deneyime dayalı, yavaş güncellenen) bir karaktere sahip olduğunu, beklentilerin kur/üretici fiyatlarındaki ani hareketleri tam ve anında fiyatlamadığını düşündürmektedir.
Doğurganlık düşüşünün arkasındaki davranışsal değişimi doğrudan ölçen dört kaynak: World Values Survey’in üç Türkiye dalgası (2007, 2011, 2018), TÜİK Türkiye Aile Yapısı Araştırması’nın 2021 mikro verisi (42.043 birey) ve üç dalgalı (2006-2016-2021) resmi tabloları, ve TÜİK Hanehalkı Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırması’nın 2004-2025 tam serisi. Bu sekme, normların hangi katmanlarda çözüldüğünü, hangilerinde katı kaldığını ve bu değişimin doğurganlık kararlarıyla nasıl kesiştiğini gösteriyor.
A. Dijital Bağlantı (TÜİK BT Kullanım Araştırması, 2004-2025)
İnternet Kullanımında Cinsiyet Farkının Evrimi: Genel Nüfus vs 16-24 Yaş
Kaynak: TÜİK Hanehalkı Bilişim Teknolojileri (BT) Kullanım Araştırması, son üç ay içinde internet kullanımı, 2004-2025 (2006 verisi mevcut değil). Fark doğrusal kapanmamıştır: genel nüfusta 2004’teki 11,3 puanlık fark önce genişlemiş (2012’de 20,3 puan zirve), sonra hızla kapanmıştır (2025: 5,5 puan). 16-24 yaş grubunda aynı U-şekli daha keskindir — zirve 2009’da 28,1 puan, 2025’te 1,1 puana inmiştir. Genç kuşakta cinsiyet farkı pratik olarak kapanmış, daha yaşlı kuşaklarda yakınsama çok daha yavaştır.
Eğitim Düzeyine Göre İnternet Kullanımı: Uçurum Daralıyor Ama Kapanmadı
Kaynak: TÜİK BT Kullanım Araştırması, eğitim düzeyine göre internet kullanımı, 2004-2025. Üniversite mezunlarında oran 2009’dan itibaren zaten %85’in üzerinde seyrederken, okul bitirmeyenlerde 2025’te bile %46,4’tür. Aradaki fark 2004’te 59,4 puandan 2025’te 53,0 puana inmiştir — kapanma çok sınırlı. Eğitim, dijital erişimin en kalıcı ayırt edicisi olmayı sürdürmektedir.
İşgücü Durumuna Göre İnternet Kullanımı: Ev İşleriyle Meşgul Olanların Dışlanması
Kaynak: TÜİK BT Kullanım Araştırması, işgücü durumuna göre internet kullanımı, 2007-2025 (kategori yapısı 2004-2005’te farklı olduğundan dışlanmıştır). “Ev işleriyle meşgul” (büyük ölçüde ev kadınları) kategorisi 2007’de neredeyse tamamen dijital olarak görünmezken (%6,9 — öğrencilerin (%82,8) onikide biri kadar), 2025’te bile en düşük kategorilerden biri olmaya devam etmektedir (%80,8 — ücretli çalışanların %98,4’üne kıyasla 17,6 puan geride). Bakım yükü, kadınları yalnızca işgücü piyasasından değil, dijital/enformasyonel bağlantıdan da geriye düşürmektedir.
Bölgesel Yakınsama: İnternet Erişiminde Coğrafi Uçurum Daralıyor (2011-2025)
Kaynak: TÜİK Hanehalkı BT Kullanım Araştırması, İstatistiki Bölge Birimleri Sınıflaması (İBBS) 1. düzey bazında bireysel internet kullanım oranı, 2011-2025. TRC (Güneydoğu Anadolu: Gaziantep, Şanlıurfa, Diyarbakır, Mardin, Batman, Şırnak, Siirt) ile TR1 (İstanbul) arasındaki fark 2011’de 29,4 puana ulaşmışken 2025’te 7,4 puana gerilemiştir. Bu yakınsama doğrusal olmamıştır — 2011-2020 arasında fark 24-31 puan aralığında görece sabit seyrederken, 2020-2025 döneminde hızla kapanmıştır. Yorumlama notu: Bu grafik internet erişiminin bölgeler arasında eşitlendiğini göstermekte; internet erişimi ile doğurganlık değişimi arasındaki nedensellik ilişkisi konusunda bir iddiada bulunmamaktadır. İki olgu zaman içinde birlikte hareket etmekte, ancak ortak etkenler her ikisini de eş zamanlı olarak sürüklüyor olabilir.
Analitik not — İnternet erişimi ve TDH düşüşü arasındaki ilişkinin panel regresyon testi: İBBS 1. Düzey paneli (12 bölge × 15 yıl, 2011-2025) üzerinde beş spesifikasyon sınandı. Havuzlanmış OLS (β=−0,019, p<0,001) ve iki yönlü sabit etkili modelde (bölge+yıl SE; β=−0,019, p<0,001, R²=0,97) internet erişimi ile TDH arasında güçlü negatif ilişki bulunmaktadır. Ancak birinci farklar modeli — yıldan yıla aynı bölgedeki değişimleri izleyen en katı spesifikasyon — bu ilişkiyi tamamen ortadan kaldırmaktadır: β=−0,0005, p=0,746, R²=0,001. Bu, düzey ve sabit etki modellerindeki ilişkinin ağırlıklı olarak bölgeler arası kesitsel farklardan ve ortak zaman trendinden kaynaklandığını göstermektedir. Bir bölgede internetin bir önceki yıla kıyasla daha hızlı yayılması, o bölgede TDH’nin o yıl daha hızlı düşmesiyle ilişkili değildir. Bu bulgu, iki olgunun birlikte hareket ettiğini ancak yıllık eş-hareketin kanıtlanamadığını doğrular ve nedensellik iddiasından kaçınma kararının ampirik gerekçesidir. Olası açıklama: nedensellik varsa gecikmeli etkiyle (3-5 yıl) geliyor olabilir, veya her iki olgu da bölgenin kalkınma düzeyinin bağımsız fonksiyonlarıdır.
B. Toplumsal Cinsiyet Rolü Tutumları
WVS: Kadının Çalışması ve Liderliği Üzerine Tutumlar (2007-2011-2018)
Kaynak: World Values Survey Türkiye, Dalga 5 (2007), Dalga 6 (2011), Dalga 7 (2018). Norm değişimi doğrusal değildir: “ev kadınlığı tatmin edici” desteği sürekli düşerken, “üniversite erkek için daha önemli” desteği tam tersi yönde sürekli artmaktadır (%19,2→%32,0). “Erkekler daha iyi lider” 2011’de zirve yapıp (%66,2) sonra düşmüştür (%51,8). Farklı norm katmanları farklı hızlarda ve hatta farklı yönlerde hareket etmektedir.
TAYA 2021: Kadın-Erkek Çalışma Rolü Algısının Eşleştirilmiş Karşılaştırması
Kaynak: TÜİK Türkiye Aile Yapısı Araştırması 2021 mikro verisi (n=42.043), yazar hesaplaması. “Sağlıklı aile hayatı için düzenli işi olmalı” ifadesine erkek için katılım (%90,3) kadın için katılımın (%43,4) iki katından fazladır. “Asli görev” eşleştirmesinde de aynı asimetri: kadının asli görevinin ev/çocuk bakımı olduğuna katılım %35,9 iken erkeğin asli görevinin geçim sağlamak olduğuna katılım %84,2’dir. Cinsiyet rolleri arasındaki bu asimetri, kadın tarafındaki normların erkek tarafındakinden çok daha fazla çözülmüş olduğunu göstermektedir.
C. Çocuk ve Aile Motivasyonları
TAYA 2021: Çocuk Sahibi Olma Motivasyonları — Sembolik Güçlü, Ekonomik Koşullu
Kaynak: TAYA 2021 mikro verisi (n=42.043), yazar hesaplaması. Çocuğa dair sembolik/duygusal motivasyonlar ezici çoğunlukla destekleniyor (vatana hayırlı çocuk %94,4, aile olmanın tamamlanması %89,0, yaşlılık bakımı %82,7) — istek eksikliği yok. Ama “ekonomik durum uygun değilse çocuk yapılmamalı” ifadesine katılım %48,2 — nüfusun neredeyse yarısı çocuk kararını açıkça ekonomik koşula bağlıyor. Bu, “kriz bir istek eksikliği değil güvence eksikliğidir” tezinin TAYA’daki en doğrudan ampirik karşılığıdır.
TAYA Pivot: Küçük Çocuğun Gündüz Bakımı (2006 vs 2016)
Kaynak: TÜİK Türkiye Aile Yapısı Araştırması, soru bazlı resmi tablo, 2006-2016 (2021 dalgasında bu soru sorulmamıştır). On yılda anne payı %92,1’den %86,0’a düşmüş, ama boşalan yükün büyük kısmı kuruma değil büyükanneye kaymıştır (%3,2→%7,4, ikiye katlanmış). Kreş/anaokulu payı üçe katlanmış olsa da hâlâ marjinaldir (%0,9→%2,8). Bakım yükünün yeniden dağılımı piyasa veya devlet üzerinden değil, aile içi transferle gerçekleşmektedir — Güvenli Başlangıç Programı’nın 0-3 yaş ihtisas kreşleri bileşeninin doğrudan gerekçesi.
D. Evlilik Kurumu Normları
TAYA 2021: Evlilik Normları — Hangi Sınırlar Esniyor, Hangileri Katı Kalıyor
Kaynak: TAYA 2021 mikro verisi (n=42.043), yazar hesaplaması. Evlilik kurumunun “biçimine” dair normlar büyük ölçüde esnemiştir — dini nikahsız yaşam (%84,7) ve mutsuz evlilikte boşanma (%82,8) geniş destek görüyor. Ama “kiminle ve nasıl kurulduğuna” dair normlar katı kalmıştır: evlilik dışı çocuk %6,9, internetten tanışma %13,3 destek görüyor. Esneme seçicidir, evlilik kurumunun tüm boyutlarını eşit hızda kapsamamaktadır.
TAYA Pivot: Evlilik Kararı Türü — Rızasız Görücüden Rızalı Görücüye Geçiş (2006-2016-2021)
Kaynak: TÜİK Türkiye Aile Yapısı Araştırması, soru bazlı resmi tablo, 2006-2016-2021. Rızasız görücü usulü çökmüştür (%30,8→%10,7), ama bunun yerini büyük ölçüde “rızalı görücü usulü” almıştır (%29,8→%46,1) — tam özerklik (ailenin rızası dışında karar) neredeyse hiç büyümemiştir (%2,2→%2,7). Değişim “sesin olmamasından sese sahip olmaya” geçiştir; “aile kurumundan bağımsız bireysel özerkliğe” geçiş değildir. Normatif değişim doğrusal/tek yönlü ilerlememektedir.
TAYA 2021: Evlenmeyi Düşünmemenin En Önemli Nedeni
Kaynak: TAYA 2021 mikro verisi, bekar/birlikte yaşayan/boşanmış/dul bireylere sorulan “evlenmeyi düşünmemenizde en etkili neden” sorusu (n=11.334). En büyük tek neden eğitim önceliğidir (%30,0). Ekonomik nedenler toplamda (maddi yetersizlik + iş garantisi yokluğu + kariyer önceliği) %21,6 ile ikinci büyük bloktur. İş güvencesi ve maddi yeterlilik kategorileri, “güvence eksikliği” çerçevesiyle doğrudan örtüşmektedir.
E. Güven, Mutluluk, Aile Birlikteliği
WVS: Toplumsal Güven, Mutluluk ve Boşanma Toleransı (2007-2011-2018)
Kaynak: World Values Survey Türkiye, Dalga 5 (2007), Dalga 6 (2011), Dalga 7 (2018). “Çok mutlu” oranı 2007 ve 2011’de neredeyse sabitken (%37,4→%37,7), 2018’de 15 puan çökmüştür (%22,3) — bu düşüş, doğurganlık düşüşünün hızlandığı dönemle zamansal olarak örtüşmektedir. Toplumsal güven düşük seviyeden artıyor (%4,8→%14,0) ama küresel standartların hâlâ çok altındadır. Boşanma toleransı sürekli artmaktadır (%56,9→%70,9).
TAYA Pivot: Hafta Sonu Kahvaltısında Bir Araya Gelme (2006-2016-2021)
Kaynak: TÜİK Türkiye Aile Yapısı Araştırması, soru bazlı resmi tablo, 2006-2016-2021. Hafta sonu sabah kahvaltısında her zaman/sıklıkla bir araya gelen hanelerin payı 15 yılda 20,1 puan düşmüştür (%90,2→%70,1). Aile birlikteliğinin en temel ve düzenli ritüellerinden birinin bile aşınması, normatif değişimin sadece tutumlarda değil günlük pratiklerde de gerçekleştiğini göstermektedir.
F. Bakım Yükü / Ev İçi İş Bölümü
TAYA Pivot: Ev İçi İş Bölümünün Kalıcılığı — Bakım İşi Piyasalaşmıyor, Tadilat İşi Piyasalaşıyor (2006-2016-2021)
Kaynak: TÜİK Türkiye Aile Yapısı Araştırması, soru bazlı resmi tablo, 2006-2016-2021. Günlük bakım/temizlik işleri (yemek yapma, çamaşır yıkama) on beş yıl boyunca hanehalkı ferdi tarafından yapılma oranını neredeyse hiç değiştirmemiştir (%96-99 bandında sabit) — ne piyasalaşmış ne kurumsallaşmıştır. Buna karşılık “evin badana/boyası” gibi bakım niteliği taşımayan bir kalemde ücretli hizmete kayma belirgindir (%61,0→%45,7, −15,3 puan). Piyasalaşma seçicidir: bakım işi değil, bakım dışı fiziksel iş dışsallaşmaktadır — TAYA verisiyle doğrulanan “fiili bakım rejimi hane merkezli ve kadın ağırlıklı” tezinin doğrudan kanıtı.
G. Doğum Aralıklarının Uzaması
2025 Profili: Parite Geçişine Göre Doğumlar Arası Bekleme Dağılımı
Kaynak: TÜİK Doğum İstatistikleri, annenin doğum sırasına göre son iki doğumu arasındaki aylık doğum aralığı, 2025. Her sütun %100’e normalleştirilmiştir. En çarpıcı bulgu: 2→3 geçişinde annelerin neredeyse yarısı (%48,2) ikinci çocuğunu doğurduktan beş yıldan fazla sonra üçüncü çocuğunu doğurdu. 1→2 geçişinde bu oran %31,5, 3→4 geçişinde %44,2’dir. 60+ ay bandı (koyu kırmızı) her parite geçişinde en büyük tek kategoriy oluşturmaktadır. Arka plandaki renk geçişi kısalan bant paylarını vurgular: doğum aralıkları uzadıkça, bir sonraki parite geçişi biyolojik olarak daha güçleşir.
Doğurganlık Penceresi: Türkiye’de Üçüncü Çocuğa Giden Yolun Biyolojik Haritası
Kaynak ve yöntem: TÜİK Doğum İstatistikleri 2025 (doğum aralığı dağılımı) + TÜİK Temel Doğurganlık Göstergeleri 2025 (ilk doğumdaki ortalama anne yaşı: 27,46). Ortalama yol, her parite geçişindeki ağırlıklı ortalama aralığı kullanır (1→2: 45,6 ay; 2→3: 52,8 ay; 60+ band için 72 ay orta noktası). 60+ ay yolu, birinci ve ikinci geçişte de 60+ ay bekleyen gruba karşılık gelir (70 ay orta nokta). Temel bulgu: Türkiye’de üçüncü çocuk, ortalama 35,7 yaşında doğuyor — doğurganlığın hızla azalmaya başladığı 35 yaş eşiğinin hemen ötesinde. Birinci ve ikinci geçişte 60+ ay bekleyenler için (ki 1→2 geçişinde bu pay %31,5, 2→3 geçişinde %48,2’dir) üçüncü çocuk 39,1 yaşına geliyor. Bu yaşta dördüncü çocuk biyolojik olarak hâlâ mümkün olsa da çok güçleşmiştir. Doğum aralıklarının uzaması, yalnızca tempo etkisi değil, aynı zamanda parite ilerlemesini fiilen kısıtlayan yapısal bir mekanizmadır.
H. Mekânsal Difüzyon: Metropol-Çevre Yakınsaması
TDH Yakınsaması: Yüksek Doğurganlıklı İller Hızla Düşerken Metropoller Sabit Kalıyor (2009-2025)
Kaynak: TÜİK, illere göre toplam doğurganlık hızı, 2009-2025 (ikamet yerine göre). İl grupları yazar tarafından 2025 TDH düzeyine göre oluşturulmuş; gösterilen değerler grup ortalamasıdır. Temel bulgu: metropol-yüksek TDH grubu arasındaki fark 2009’daki 2,59 puandan 2025’te 1,17 puana daralmıştır — 16 yılda 1,41 puanlık kapanma. Kaynağı asimetriktir: yüksek TDH’li iller −1,97 puan düşerken metropoller −0,56 puan düşmüştür. 2025’te metropol grubu ortalaması 1,117 — Türkiye genelinin (1,419) çok altında ve onlarca yıldır yenileme düzeyinin altında. Kritik gözlem: Yüksek TDH grubunun düşüşü ulusal doruk yılından önce başlamaktadır — bu grup 2009’dan itibaren (2014’te küçük bir sıçramayla) sürekli düşerken, Türkiye ulusal ortalaması 2014’e kadar yükselmiş ve doruk yapmıştır. 2009-2013 arasında yüksek TDH grubu −0,34 puan düşerken ulusal ortalama +0,01 puan artmıştır. Bu örüntü, normların metropolden çevreye yayılan tek yönlü bir süreçle değil, yüksek doğurganlıklı illerdeki bağımsız bir dönüşüm dinamiğiyle açıklandığını güçlü biçimde desteklemektedir — dijital erişimin eşitlenmesi ve iç göç en güçlü açıklayıcı adaylar olarak öne çıkmaktadır.
σ-Yakınsama: İller Arası TDH Dağılımı Daralıyor (2009-2025)
Kaynak: TÜİK illere göre TDH, 2009-2025 (81 il). σ-yakınsama, illerin TDH dağılımının zaman içinde ne kadar daraldığını ölçer. Standart sapma 16 yılda 0,779’dan 0,366’ya düşmüştür (%53 daralma). 2019-2025 döneminde yakınsama hızı 2009-2019’a kıyasla 1,3 kat artmıştır. Bu bulgu herhangi bir nedensellik veya dışsal değişken varsayımından bağımsızdır — yalnızca TDH serisinin kendi içindeki dağılım değişimini gösterir.
β-Yakınsama: Başlangıç Düzeyi Yüksek İller Daha Hızlı Düşüyor
Kaynak ve yöntem: TÜİK illere göre TDH, 2009-2025 (81 il). β-yakınsama regresyonu: bağımlı değişken yıllıklaştırılmış logaritmik büyüme oranı, bağımsız değişken başlangıç TDH’sinin logaritması. β = −0,021 (p<0,001, R²=0,57) — başlangıçta yüksek TDH’ye sahip iller, düşük iller arasındaki farkı istatistiksel olarak anlamlı biçimde daha hızlı kapatmaktadır. Yakınsama hızı tam dönüşüm formülüyle (\(\lambda = -(1/T)\ln(1+\beta T)\)) hesaplanmıştır: λ = 0,0252. Yarılanma ömrü ≈ 27 yıl — mevcut hızla, yüksek TDH’li iller ile düşük TDH’li iller arasındaki farkın yarısı 27 yılda kapanır. (Not: yaygın kullanılan doğrusal yaklaşım β≈−λ, T=16 için ~%22 sapma yaratarak 33 yıl verirdi; bu sitede tam dönüşüm kullanılır.)
İ. Uluslararası Bağlam: Mali Kısıt ve Doğurganlık
“Çocuk İstiyorum Ama Yapamıyorum”: Uluslararası Tercih-Kapasite Makası
Kaynaklar: UNFPA/YouGov Araştırması (2025), 14 ülke, 14.000+ yetişkin — “mali kısıtların istediğin sayıda çocuk sahibi olmana engel olduğunu/olacağını belirtenlerin payı”. Türkiye için TAYA 2021 mikro verisi (n=42.043) — “ekonomik durum uygun değilse çocuk yapılmamalı” ifadesine katılıyorum+kesinlikle katılıyorum payı. Metodolojik uyarı: Türkiye göstergesi UNFPA sorusuyla doğrudan karşılaştırılabilir değildir — farklı soru kalıbı, farklı örneklem, farklı yıl. Konumlandırma amaçlı referans değeri olarak sunulmaktadır; doğrudan mukayese olarak yorumlanamaz. UNFPA verisinde Türkiye bulunmamaktadır (14 ülke: Brezilya, Mısır, Etiyopya, Fransa, Hindistan, Japonya, Meksika, Nijerya, Rusya, Güney Kore, İspanya, İsveç, Uganda, ABD). Türkiye’ye doğrudan karşılaştırılabilir veri için 2024/2025 TNSA sonuçları beklenmektedir.
Bu sekmenin özgün katkısı: Yukarıdaki on altı grafik, beş farklı kaynaktan (WVS, TAYA mikro veri, TAYA resmi pivot tabloları, TÜİK BT Kullanım Araştırması, TÜİK Doğum İstatistikleri) gelen veriyi tek bir analitik çerçevede birleştirmektedir. Ortak bulgu: normatif değişim ne tek yönlüdür ne de doğrusaldır — bazı katmanlar (evlilik biçimi, dini nikah, boşanma) hızla esnerken bazıları (evlilik dışı çocuk, bakım yükünün dağılımı, tam bireysel özerklik) neredeyse hiç hareket etmemiştir. Davranışsal düzeyde ise doğum aralıklarının uzaması ve metropol-çevre yakınsaması, normların önce kanallar aracılığıyla yayıldığını, kurumsal donanımın ardından geldiğini gösteren Norm Difüzyon Asimetrisi çerçevesinin ampirik karşılığıdır.
Türkiye’de kadın eğitim düzeyinde son 18 yılda köklü bir dönüşüm yaşandı. Bu bölüm, önce bu dönüşümün büyüklüğünü genel göstergelerle ortaya koyuyor, ardından il düzeyinde eğitim genişlemesi ile TDH düşüşü arasındaki ilişkiyi beş farklı istatistiksel modelle — artan metodolojik sağlamlık sırasıyla — sınıyor.
A. Kadın Eğitim Düzeyinde Dönüşüm (2008-2025)
Kadın Eğitim Düzeyi Dağılımı: 2008 ve 2025 Karşılaştırması
Kaynak: TÜİK Hanehalkı İşgücü Araştırması, 15+ yaş kadın nüfusunun bitirdiği eğitim düzeyine göre dağılımı, 2008 ve 2025 (yazar hesaplaması, mutlak sayılardan pay). 2008’de kadın nüfusunun en kalabalık grubu ilkokul mezunlarıydı (%35,1); 2025’te bu pay %20,9’a gerilerken lise ve dengi (%16,0→%24,6) ile yükseköğretim (%5,3→%19,5) payları katlanarak artmıştır. Okuma yazma bilmeyen kadın oranı %14,7’den %3,9’a düşmüştür. On yedi yılda kadın eğitim piramidi tabandan tepeye doğru köklü biçimde yeniden şekillenmiştir.
Okuma Yazma Bilmeyen Kadın Oranındaki Düşüş (2008-2025)
Kaynak: TÜİK Hanehalkı İşgücü Araştırması, okuma yazma bilmeyen 15+ yaş kadın sayısı ve payı, 2008-2025. On sekiz yılda hem mutlak sayı (3.897.000 → 1.329.000, %66 azalma) hem de pay (%14,7 → %3,9) sürekli düşüş göstermiştir. Düşüş 2008-2012 arasında en hızlı seyretmiş (yıllık ortalama −1,65 puan), sonraki dönemde yavaşlayarak sürmüştür (2012-2025 ortalama −0,32 puan/yıl) — kademeli bir doygunluk eğrisi.
Ortalama Eğitim Süresi: Cinsiyet Farkı Daralıyor (2016-2025)
Kaynak: TÜİK, 25+ yaş nüfus ortalama eğitim süresi, cinsiyete göre, 2016-2025. Kadınlarda ortalama eğitim süresi 7,25 yıldan 8,90 yıla (+1,65 yıl) yükselirken erkeklerde 9,04’ten 10,27’ye (+1,23 yıl) çıkmıştır — kadın artışı erkeğinkinden daha hızlı olduğu için cinsiyet oranı (kadın/erkek) 0,802’den 0,867’ye yükselerek fark daralmıştır. Bu yakınsama, sekme-8’deki dijital erişim ve cinsiyet rolü tutumlarındaki benzer daralma örüntüleriyle tutarlıdır.
B. Okullaşma ve Tamamlama Oranları: Erişimin Kademe Bazında Durumu
Net Okullaşma Oranı, Eğitim Kademesine Göre (2016-2024)
Kaynak: TÜİK/MEB, Ulusal Eğitim İstatistikleri Veri Tabanı, eğitim seviyesine göre net okullaşma oranı, 2016/17-2024/25 öğretim yılları. İlkokulda erişim neredeyse evrenselleşmiştir (%91,2→%95,4). Ortaöğretimde belirgin bir iyileşme trendi var (%82,5→%91,7, 2022’ye kadar) ama 2023-2024’te bir gerileme görülüyor (%88,0→%82,8) — bu düşüşün geçici mi yapısal mı olduğu önümüzdeki yıllarda netleşecektir. Okul öncesi (5 yaş) oranı 2020’de COVID-19 kapanmaları nedeniyle sert bir düşüş yaşamış (%71,2→%56,9), sonrasında hızla toparlanmıştır.
Ortaöğretim Tamamlama Oranında Cinsiyet Farkı: Kızlar Önde
Kaynak: TÜİK, Ulusal Eğitim İstatistikleri Veri Tabanı, eğitim kademelerine ve cinsiyete göre tamamlama oranı, 2019/20-2024/25. İlkokul ve ortaokulda tamamlama neredeyse evrensel ve cinsiyetler arası fark ihmal edilebilir düzeyde (%96-99). Ortaöğretimde ise hem büyük bir iyileşme (%70,3→%81,3) hem de sistematik ve kalıcı bir cinsiyet farkı var — kızlar her yıl erkeklerden daha yüksek oranda ortaöğretimi tamamlıyor (2024: kız %83,5, erkek %79,2; fark 4,3 puan). Bu, sekme-8’deki temel eğitim dağılımı grafiğinde görülen okuma-yazma/ilkokul düzeyindeki kadın aleyhine asimetrinin (Bölüm A) tam tersi yönde bir örüntü: eğitim sisteminin en temel ve en yüksek uçlarında kadınlar dezavantajlıyken, ortaöğretim tamamlamasında erkekler geride kalıyor — muhtemelen erken yaşta işgücüne katılım veya okul terkinin erkek çocuklarda daha yaygın olmasıyla ilişkili bir örüntü.
C. Eğitim Genişlemesi ve TDH İlişkisi: Beş Model, Artan Sağlamlık
Model 1: 2025 Kesit — İl Düzeyinde Eğitim ve TDH
Model [1] — 2025 kesit, 81 il: Pearson r = −0,577, R² = 0,333. Yorum: ekolojik korelasyon, zayıf kanıt. Yalnızca tek bir yılın kesitine bakan bu model, illerin zaman-değişmez özelliklerinden (coğrafya, tarihsel-kültürel yapı, kentleşme düzeyi) kaynaklanan karıştırıcı etkilerden arındırılmamıştır. Aşağıdaki modeller bu zayıflığı adım adım gidermektedir.
Model 3: Değişim-Değişim — Eğitim Artışı ile TDH Değişimi (2016→2025)
Model [3] — Değişim-değişim, 81 il: eğim = −0,401, R² = 0,394. Yorum: zaman-değişmez il özelliklerini kontrol eder. İki zaman noktası arasındaki farkları karşılaştırarak (first-differencing), coğrafya ve tarihsel-kültürel yapı gibi sabit il özelliklerinin karıştırıcı etkisi ortadan kalkar. Çarpıcı örüntü: kadın eğitim süresinde en hızlı artış gösteren iller (Hakkari +3,82 yıl, Şırnak +3,57, Bingöl +2,87, Batman +2,73, Muş +2,69 — kırmızı noktalar) büyük ölçüde 2016’da en yüksek TDH’ye sahip Doğu ve Güneydoğu illeridir; bu iller aynı zamanda TDH’de en büyük düşüşü göstermektedir.
Modeller [4] ve [5]: Yakınsama Kontrolü ve İl Sabit Etkili Panel
Model [4] — Δ + başlangıç TDH kontrolü: β_eğitim = 0,019, p = 0,607 (anlamsız), R² = 0,864. Yalnızca iki zaman noktası (2016, 2025) kullanan basit fark, başlangıç TDH’sini kontrol ettiğinde eğitimin etkisi tamamen kayboluyor — bu, Model [3]’teki ilişkinin büyük ölçüde yakınsama dinamiğinden (yüksek TDH’li illerin zaten daha hızlı düşme eğiliminden, bkz. H bölümü β-yakınsama) kaynaklandığını gösteriyor, doğrudan eğitim etkisinden değil.
Model [5] — İl + yıl sabit etkili panel (within), 810 il-yıl gözlemi: β = −0,306, p < 0,001 (t ≈ −16), R² (within) yüksek. En sağlam test. Bu model hem ilin zamanla değişmeyen özelliklerini (il sabit etkisi) hem de o yılın Türkiye genelini etkileyen ortak şokları — enflasyon, pandemi, ulusal politika değişimi (yıl sabit etkisi) — aynı anda kontrol eder. Kalan soru yalnızca şudur: bir ilde, Türkiye ortalama trendinin üzerinde eğitim arttığında, o ilde TDH ortalamanın üzerinde mi altında mı düşüyor? Cevap: anlamlı ve güçlü biçimde altında — her +1 yıl “beklenenden fazla” eğitim artışı, o il-yılında TDH’de yaklaşık 0,31 puan “beklenenden fazla” düşüşle ilişkilidir.
Dürüst pozisyon: Model [5], salt ekolojik korelasyon değildir — il sabit etkili panel kanıtı, eğitim genişlemesi ile TDH düşüşü arasında il-içi zamanlama düzeyinde tutarlı bir birliktelik olduğunu göstermektedir. Bununla birlikte bu hâlâ nedensellik kanıtı değildir; yalnızca iki değişkenin il-içi zamanlamasının örtüştüğünü gösterir (eğitim → geç evlilik/doğum → düşük PPR₁ mekanizmasıyla tutarlıdır, ama başka ortak nedenler de aynı örüntüyü üretebilir). Model [4]’ün anlamsız çıkması ile Model [5]’in güçlü anlamlı çıkması arasındaki fark, yöntemin veri kullanımına duyarlılığını göstermesi bakımından bizzat öğreticidir: [4] yalnızca iki uç nokta arasındaki farkı kullanırken, [5] on yılın tamamındaki yıl-içi varyansı kullanır.
Yaşam beklentisi, yaşlı nüfus oranı, bebek ölüm hızı.
Bu bölümün içeriği hazırlanıyor.
İç göç, net göç hızı, yabancı nüfus trendleri.
Bu bölümün içeriği hazırlanıyor.
OECD aile politikası harcamaları, ebeveyn izni, kreş kapsama oranları.
Bu bölümün içeriği hazırlanıyor.
📥 Veri kaynakları: TÜİK (ADNKS, Doğum İstatistikleri, İşgücü İstatistikleri), OECD Family Database, World Bank, UN Population Prospects, SGK.