The adequacy of conventional analyses of labor market mobility based on the standard three state model is subject to debate. In this thesis I engage in this debate and propose a five state model. This choice is motivated by evidence from the Turkish Household Labor Force Survey (HLFS) 2000-2002, namely the fact that transition rates from non-participation to employment are considerable, and the numbers involved are higher than those between unemployment and employment. I subdivide non-participants further first by separating students, then by focusing on individuals who are not classified as unemployed because they did not search for a job within the three month window that preceded the survey. I extend the window to a year and call individuals who searched sometime between the three to twelve month period marginally attached. I then subject the five state model (student, marginally attached, unemployed, employed and a residual category I refer to as not attached) to further scrutiny, to determine if the finer distinctions are warranted. In deciding whether particular pairs of states can be pooled, I follow the Likelihood Ratio test methodology of Jones and Riddell (1999). Since the short panel component of HLFS suffers from attrition (initial response followed by non-response) and substitution (initial non-response followed by response), the transition rates obtained from the balanced panel are biased. To adjust them, I use the Rescaled Additively Non-Ignorable (RAN) model of attrition and substitution developed by Tunalı, Ekinci, and Yavuzoğlu (2012). This model is attractive because attrition and substitution probabilities are functions of the labor markets states in both periods, and the adjustments to the balanced panel cells yield marginals which are consistent with the official statistics published by TURKSTAT. Results for the balanced panel for working age (15 and over) individuals reveal that, those who show up as marginally attached, employed, and unemployed in either or both periods are underrepresented, whereas students and not attached ones are overrepresented. I then calculate the adjusted forward transition rates and subject them to equivalency tests. The transition behavior of students is markedly different from the others. Notably the average quarterly transition rates to employment from marginal attachment and unemployment turn out to be statistically indistinguishable. As in Jones and Riddell, I conduct the pooling tests using both Multinomial (MNL) and Binary (BNL) Logit models. MNL results show that marginally attached individuals should be kept as a different labor market state. Additionally, tests based on BNL indicate that marginally attached and unemployed individuals present similar transition behavior to employment. I conclude that individuals who do not get classified as unemployed on the grounds that they ceased search warrant close attention, in that they remain attached to the labor market and transit into employment at rates close, if not equal to, those measured for the unemployed.Keywords: Labor Market Mobility, Marginal Attachment, Unemployment, Multinomial Logit, Binomial Logit, Likelihood Ratio Test, HLFS, Attrition/Substitution, Rescaled AN Model, Turkey.

İş gücü piyasası hareketliliğini 3 kategorili modelle ele alan geleneksel analizin uygunluğu tartışmaya açıktır. Bu tezde bu tartışma ile ilgileniyorum ve 5 kategorili model öneriyorum. Bu seçim 2000-2002 yıllarına ait Hanehalkı İşgücü Anketi (HİA)?deki bulgularla desteklenmektedir. Şöyle ki işgücüne katılmayanlar iş bulma oranları kayda değer düzeydedir ve geçiş yapan kişi sayısı iş bulan işsiz sayısından daha yüksektir. İş gücüne katılmayanları ilk olarak öğrenciler, sonra ise anket öncesi son 3 aylık iş arama penceresinde iş aramadıkları için işsiz sayılmayanlar olarak tekrar böldüm. Bu iş arama penceresini 1 sene olarak genişlettim ve 3-12 ay arasında iş arayanları işgücüne marjinal bağlı olanlar olarak adlandırdım. Daha detaylı ayrımın gerekli olup olmadığına karar vermek için 5 kategorili modele bağlı kaldım (öğrenciler, işgücüne marjinal katılanlar, işsizler, çalışanlar ve kalan kategori olarak işgücüne bağlı olmayanlar). Belirli işgücü durumlarının birleştirip birleştirilmeyeceğine karar vermek için Jones & Riddell (1999)?in metodolojisini takip ettim. HİA?nın kısa panel özelliği kayıpranma (ilk cevaptan sonra cevap alamama) ve ikame (ilk cevap alamamadan sonra gelen karşılık) sorunların sahip olduğu için dengeli panelden elde edilen geçiş oranları yanlıdır. Bunu düzeltmek için Tunalı, Ekinci ve Yavuzoğlu (2012) tarafından geliştirilen, kayıpranma ve ikameyi gideren Rescaled Additively Non-Ignorable (RAN) modelini kullandım. Bu model ilgi çekicidir çünkü kayıpranma ve ikame olasılıkları her iki periyottaki işgücü durumunun bir fonksiyonudur ve dengeli paneldeki düzeltmeler TUİK tarafından açıklanan resmi istatistiklerle uyumlu marjinaller vermektedir. Çalışma yaşındaki (15 yaş ve üstü) kişiler için sonuçlar göstermektedir ki her iki dönem ya da tek dönem işgücüne marjinal bağlı olanlar, çalışanlar ve işsizler dengeli panelde aşağı yönlü temsil edilirken, öğrenciler, işgücüne bağlı olmayanlar yukarı yönlü temsil edilmektedir. Daha sonra düzeltilmiş ileri geçiş oranlarını hesapladım ve bunları eşitlik testine tabi tuttum. Öğrencilerin geçiş özellikleri diğer gruplardan önemli derecede farklıdır. Özellikle işgücüne marjinal katılanlar ve işsizlerin bir sonraki dönem çalışan olma ortalama oranları istatiksel olarak ayırt edilemez. Jones & Riddell?de olduğu gibi Multinomial (MNL) ve Binary (BNL) Logit Modellerini baz alarak bir araya toplama testini yürüttüm. MNL sonuçları göstermektedir ki işgücüne marjinal bağlı olanlar ayrı bir işgücü kategorisi olarak tutulmalıdır. Ek olarak BNL?ye bağlı testler belirtmektedir ki işgücüne marjinal bağlı ve işsiz kişiler çalışan durumuna geçmede benzer davranışları göstermektedirler. Son olarak iş arama sürecinden dolayı işsiz olarak sayılmayan kişiler hala işgücüne bağlı durumdadırlar ve çalışan durumuna geçme oranları da işsizlere yakındır, eşit olmasa bile.Anahtar Sözcükler: Marginal Attachment, İşsizlik, Multinomial Logit, Binomial Logit, Likelihood Ratio test, HIA, kayıpranma/ikame, Rescaled AN Model, Türkiye.