TÜRKİYE’DE İLLERİN KAMU HARCAMALARI VE KAMU GELİRLERİ AÇISINDAN KÜMELEME ANALİZİ YÖNTEMİ İLE SINIFLANDIRILMASI

Tüm Dünya’da olduğu gibi Türkiye’de de doğal ve toplumsal kaynakların dengeli ve eşit dağılmadığı bir gerçektir. Bu gerçeklik bir ülkedeki iller ve bölgeler ve hatta ülkeler arasındaki gelişmişlik farklılıklarının en önemli sebeplerinden biri kabul edilmektedir. Bölgesel gelişmişlik farklılıkların azaltılmasında kamu kesimi tarafından kullanılan mali araçların başında ise kamu harcamaları ve kamu gelirleri gelmektedir. Bu çalışmada Türkiye’de fonksiyonel kamu harcamalarının ve kamu gelirlerinin iller arasındaki dağılımı analiz edilmiş ve kamu harcamalarının ve kamu gelirlerinin dağılımına göre illerin nasıl kümelendikleri incelenmiştir. Analizde Kümeleme Analizi Yöntemi kullanılmıştır. Yapılan analiz sonucunda kamu harcamalarının büyük oranda nüfusun, iktisadi ve ticari hayatın kısmen daha yoğun olan Kocaeli, İstanbul, İzmir gibi iller tarafından ödenen vergilerle finanse edildiği sonucuna ulaşılmıştır. Harcamaların ise daha çok Tunceli, Iğdır ve Artvin gibi illerde yoğunlaştığı kısaca sosyal hukuk devleti olmanın gereği olarak kamu bütçesi yoluyla yerel ihtiyaçlara uygun olarak transfer edildiği gözlemlenmiştir.

Anahtar Kelimeler:

Kamu Harcamaları, Kamu Gelirleri, Kümeleme Analizi

CLASSIFICATION OF PROVINCES IN TERMS OF PUBLIC EXPENDITURES AND REVENUES BY USING CLUSTERING ANALYSIS METHOD IN TURKEY

As in the rest of the world, it is a fact that natural and social resources are also not distributed balanced and equally in Turkey. This reality is accepted as one of the most important reasons for the differences in the level of development between provinces and regions in a country and even between countries. Public expenditures and revenues are the leading financial instruments used by the public sector to reduce regional development inequalities. It is analyzed in this paper the distribution of functional public expenditures and revenues among the provinces in Turkey and also examined how the provinces are clustered according to the distribution of public expenditures and revenues by using the cluster Analysis Method in the analysis. According to the results of the analysis, it was concluded that the public expenditures were financed by the taxes to which the provinces such as Kocaeli, İstanbul, and İzmir contribute, where the population, economy, and business life are more intensive. As a result of this conclusion, it can be said that these provinces form a separate cluster. It has been observed that the expenditures are mostly concentrated in smaller provinces such as Tunceli, Iğdır, and Artvin, and as a requirement of a social state of law, the public expenditures are transferred by the way of the public budget in accordance with local needs.

Keywords:

Public Expenditures, Public Revenues, Cluster Analysis.,

PDF

___

Allahverdi, F., Allahverdi, M., ve Çevik, S. (2021). Türkiye’de kamu harcamalarının il düzeyinde dağılımının çok boyutlu ölçekleme ve kümeleme analizi ile incelenmesi. Maliye Dergisi, (180), 31-60.
Allahverdi, M., ve Alagöz, A. (2019). İllerin vergi gelirleri açısından sınıflandırılmasında kümeleme analizi kullanımı. Maliye Dergisi, (176), 441-473.
Alena, A., Lucia, M., (ve) Slavomíra, M. (2017). Meta-analysis categorization of EU countries in the context of corporate income tax. Contaduría y administración, 62(3), 1001-1018.
Blashfield R.K., (ve) Aldenderfer M.S. (1978). The literature on cluster analysis. Multivariate Behavioral Research, 13(3):271-95.
Cengiz, D., ve Öztürk, F. (2012). Türkiye’de illerin eğitim düzeylerine göre kümeleme analizi ile incelenmesi. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(1), 69-84.
Cheng, S., Chen, Y., Meng, F., Chen, J., Liu, G., (ve) Song, M. (2021). Impacts of local public expenditure on CO2 emissions in Chinese cities: A spatial cluster decomposition analysis. Resources, Conservation and Recycling, 164, 105217.
Çağdaş, Y. (2020). Koronavirüs (Covid-19) salgınının ekonomi ve kamu maliyesine etkilerinin kümeleme analizi ile incelenmesi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, Covid-19: Ekonomik Politik ve Finansal Etkileri, 137-163. DOI: 10.30784/epfad.811203
Çakmak, Z., Uzgören, N. ve Keçek, G. (2015). Kümeleme analizi teknikleri ile illerin kültürel yapılarına göre sınıflandırılması ve değişimlerinin incelenmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (12):1-21.
Çetintürk, İ., ve Gençtürk, M. (2020). OECD ülkelerinin sağlık harcama göstergelerinin kümeleme analizi ile sınıflandırılması. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 11-26.
Değer, M. K., ve Emsen, Ö. S. (2004). Türkiye’de kentsel büyüme ve ihracat ilişkileri: panel veri ve yatay-kesit analizleri. DPT-PAÜ Kentsel Ekonomik Araştırmalar Sempozyumu, Cilt. 1. 91-102.
Dökmen, G., ve Tekbaş, A. (2011). Türkiye’de kamu harcamaları ve kamu gelirlerinin bölgesel analizi. Maliye Araştırma Merkezi Konferansları, (56), 95-118.
Ercolano, S., (ve) Romano, O. (2018). Spending for the environment: General government expenditure trends in Europe. Social indicators research, 138(3), 1145-1169.
Gençoğlu, P. (2018). Türkiye’de illerin gelişmişlik düzeyi dikkate alınarak sağlık hizmetlerinin kümeleme analizi aracılığıyla değerlendirilmesi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (52), 301-324.
Gökbunar, A. R., ve Duramaz, S. (2015). Bölgesel gelişmişlik farklılıklarının bir sosyo-ekonomik politika göstergesi olan sağlık verileri kapsamında değerlendirilmesi: TRB1 bölgesi örneği. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 22(2), 291-310.
Hazine ve Maliye Bakanlığı, (2022). https://muhasebat.hmb.gov.tr/merkezi-yonetim-butce-istatistikleri, (ET: 12.09.2022).
Hoang, L. K., Tan, C. B., My, L. K., (ve) Nguyen, D. T. T. (2021). Taxation and economic growth: A regression analysis based on a new classification. Ekonomski horizonti, 23(3), 215-229.
Kalaycı, Ş. (Ed.) (2006). Spss uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri. Ankara: Asil Yayın Dağıtım.
Karaatlı, M. ve Altıntaş, E. (2018). Borsa Istanbul işletmelerinin veri madenciliği ile kümelenmesi- Clustering the companies listed on stock exchange Istanbul by data mining. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10(26), 871-886. DOI: 10.20875/makusobed.469617.
Karabulut, M., Gürbüz, M., ve Sandal, E. K. (2004). Hiyerarşik kluster (küme) tekniği kullanılarak Türkiye’de illerin sosyo-ekonomik benzerliklerinin analizi. Coğrafi Bilimler Dergisi, 2(2), 65-78.
Kaya, A. (2009). Türkiye’de bölgesel net mali yansıma. Maliye Bakanlığı Strateji Geliştirme Başkanlığı Yayını, Yayın No:2009/395. Ankara.
Kettenring, J.R. 2006. The practice of cluster analysis. Journal of Classification, Springer; The Classification Society, 23(1):3-30, June. DOI: 10.1007/s00357-006-0002-6.
Kılıç, İ., Saraçlı, S., ve Kolukısaoğlu, S. (2011). Sosyo-ekonomik göstergeler bakımından illerin bölgesel bazda benzerliklerinin çok değişkenli analizler ile incelenmesi. İstatistikçiler Dergisi: İstatistik ve Aktüerya, 4(2), 57-68.
Kodinariya, T. M., (ve) Makwana, P. R. (2013). Review on determining number of cluster in k-means clustering. International Journal, 1(6), 90-95.
Korzeniowska, A. M. (2021). Heterogeneity of government social spending in European Union countries. Future Business Journal, 7(1), 1-9.
Lorcu, F. (2008). Veri zarflama analizi (DEA) ile Türkiye ve Avrupa Birliği ülkelerinin sağlık alanındaki etkinliklerinin değerlendirilmesi. (Doktora Tezi, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul) Erişim adresi https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezDetay.jsp?id=n5RK9NzjQHoSpX7mhWYOBQ&no=LCGvrZSw9hP0B5F4waOBmQ
Malhotra, N.K, (2010). Marketing research: An applied orientation, Sixth Edition. Prentice Hall.
Malyniak, B. S., Martyniuk, O. M., (ve) Kyrylenko, O. P. (2019). The impact of corruption on the efficiency of public spending across countries with different levels of democracy. Financial and Credit Activity: Problems of Theory and Practice, 1(28), 290-301.
Nikola, S. (2015). The hierarchical clustering of tax burden in the EU27. Journal of Competitiveness, 7(3), 95-109.
Mihokova, L., Andrejovska, A., (ve) Martinkova, S. (2016). Categorization of corporate taxation in the European Union countries using cluster analysis: a comparative study. Економічний часопис-ХХІ, (160), 4-9.
Morgenroth, E. (2010). Regional dimension of taxes and public expenditure in Ireland. Regional Studies, 44(6), 777-789.
Öz, E., ve Kutbay, H. (2015). Vergi gelirleri özelinde il ve bölge bazında kamu gelirleri, harcamaları ve hizmetlerinin karşılaştırmalı analizi: Verimlilik açısından değerlendirme. Vergi Raporu, (190), 153-182.
Özarı, Ç., ve Eren, Ö. (2018). İllerin yaşam endeksi göstergelerinin çok boyutlu ölçekleme ve k-ortalamalar kümeleme yöntemi ile analizi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(2), 303-313.
Özdamar, K. (2004). Paket programlar ile istatistiksel veri analizi, 5. Basım, Eskişehir.
Pászto, V., Zimmermannová, J., Skaličková, J., (ve) Sági, J. (2020). Spatial patterns in fiscal impacts of environmental taxation in the EU. Economies, 8(4), 104.
Pınar, A. (2004). Vergileri kim ödüyor ve kamu harcamalarından kimler yararlanıyor. İstanbul: TESEV. Erişim adresi https://www.tesev.org.tr/wp-content/uploads/rapor_vergileri_kim_oduyor_ve_kamu_harcamalarindan_kimler_yararlaniyor.pdf
Sağbaş, İ., ve Kaya, A. (2009). Türkiye'de kamu harcamalarının bölgesel dağılımının analizi: mekansal ekonometri yaklaşımı. Paper presented at the, 24, 19-23.
Sarıman, G. (2011). Veri madenciliğinde kümeleme teknikleri üzerine bir çalışma: k-means ve k-medoids kümeleme algoritmalarının karşılaştırılması. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 15(3), 192-202.
Tan, P.-N., Steinbach, M., Karpatne, A., ve Kumar, V. (2019). Introduction to data mining. Second edition, Pearson Education Inc., New York.
Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK), https://www.tuik.gov.tr/ (ET: 05.09.2022).
Yaşa, A. A., ve Künç, G. Y. (2020). Kamu harcamaları ve sosyoekonomik gelişmişlik düzeyleri bakımından illerin gruplandırılması: Türkiye üzerine bir uygulama. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD), 12(22), 276-297.
Yılancı, V. (2010). Bulanık kümeleme analizi ile Türkiye’deki illerin sosyoekonomik açıdan sınıflandırılması. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15(3), 453-470.