TÜRKİYE'DE İLLERİN SOSYO-EKONOMİK GELİŞMİŞLİK ENDEKSİNİN COĞRAFİ AĞIRLIKLI REGRESYON MODELİ İLE ANALİZİ

Bu çalışmada, Türkiye'de 2011 yılında yapılan sosyo-ekonomik gelişmişlik endeksi çalışması, coğrafi ağırlıklı regresyon modeli ile incelenmektedir. Çalışmada, büyüme, kalkınma ve sosyo-ekonomik kalkınma kavramları karşılaştırılarak ele alınmaktadır. Bu kavramların sonucunda ortaya çıkan gelişmişlik ve az gelişmişlik olguları açıklanarak az gelişmişliğin problematik yapısı vurgulanmaktadır. Gelişmekte olan ülkeler başta olmak üzere tüm ülkelerde az gelişmişlik problemi bulunmaktadır. Karar vericiler bu problemi aşmak üzere çözüm önerileri geliştirmektedirler. Bu önerilen sağlam bir zeminde inşası için ise mevcut durumun analizi sosyo-ekonomik gelişmişlik endeksi ile yapılarak, gelişmişlik ve az gelişmişlik yapısı tespit edilmektedir. Gelişmekte olan bir ülke olarak Türkiye'de de bu çalışmalar yapılmaktadır. Bu konudaki son çalışma 2011 yılında yapılan Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Endeksi çalışmasıdır. Bu çalışmada 8 başlık altında toplam 61 gösterge kullanılarak illerin gelişmişlik puanı hesaplanmıştır. Ancak bu değişkenlerden hangisini illerin gelişmişlik puanını ne oranda açıkladığına dair bir analiz bu çalışmalar kapsamında bulunmamaktadır. Bu nedenle bu çalışmada değişkenlerin illerdeki gelişmişlik puanını açıklama oranları coğrafi bilgi sistemleri programı kullanılarak coğrafi ağırlıklı regresyon modeli ile analiz edilmektedir. Çalışmada, bahsedilen 61 göstergeden 8 gösterge kullanılarak değişkenlerin gelişmişlik puanını açıklama oranlarının coğrafi olarak ne şekilde farklılaştığı incelenmektedir. Sonuç olarak, değişkenlerin gelişmişlik puanını açıklama oranlarının her noktada aynı olmadığı bulgusuna varılmaktadır. Genel anlamda ekonomik göstergelerin gelişmiş illerdeki gelişme puanını açıklama oranının, sosyal göstergelerin ise az gelişmiş illerdeki gelişmişlik puanını açıklama oranının daha yüksek olduğu görülmektedir.

Analyzing the Socio-Economic Development Index of Cities in Turkey with Geographically Weighted Regression Model

In this paper, the socio-economic development index research was prepared in 2011 is examined with geographically weighted regression model. In this study, growth, development and socio-economic development concepts are discussed in comparison. Emerging as a result of these concepts, development and underdevelopment cases are explained and the problematic structure of being underdevelopment is emphasized. In all countries, especially developing countries are facing the problem of underdevelopment. Decisionmakers develop proposed solutions to overcome these problems. To create solid foundation for suitable policies, current situation analysis have done with the socio-economic development index and the quality of development or underdevelopment structure have been confirmed. As a developing country, these studies are carried out in Turkey. Recent study on this subject is the Report of the Socio-Economic Development Index in 2011.In this report, development scores of provinces are calculated by using total 61 indicators under 8 heading. However, there is not an analysis about which and what extend these variables explain to development of provinces points in the context of this study. Therefore, in this study the ratio of variables to explain the provinces development are analysed by geographic information systems programme and geographically weighted regression model as a method. In this study, 8out of 61 indicators are used and case of how these different indicators explain the development rates geographically are examined. As a result, findings indicates that the explaining rate of variables to development scores is not same at all units. In general, it can be said that the explaining rate of economic indicators to development index is dominant in developed provinces while explaining rate of social indicators to development index is dominant in underdeveloped provinces.

___

Akşahin, S. (2008). Avrupa Birliği'nin Bölgesel Politikası, Yapısal Araçların Koordinasyonu ve Türkiye'nin Uyumu, AB Uzmanlık Tezi, Ankara.

Albayrak, A. (2005). Türkiye'de illerin sosyo-ekonomik gelişmişlik düzeylerinin çok değişkenli istatistik yöntemlerle incelenmesi, ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 1, 1, s. 153-177.

Brunsdon, D., Fotheringham, A., S.; Charlton, M., E. (1996).

Geographically weighted regression: A method for exploring spatial nonstationarity. Geographical Analysis, 28, s. 281- 298.

Brunsdon, D., Fotheringham, A., S.; Charlton, M., E. (1998).

Geographically weighted regression-modelling spatial nonstationarity. Journal of the Royal Statistical Society, Series D, 47, 3, s. 431-443.

Brunsdon, D., Fotheringham, A., S.; Charlton, M., E. (1999). Some notes on parametric significance tests for geographically weighted regression. Journal of Regional Science, 39, 3, s. 497-524.

Brunsdon, D.; Fotheringham, A., S.; Charlton, M., E. (2002). Geographically weighted summary statistics- a framework for localized exploratory data analysis. Computers, Environment and Urban Systems, 26, s. 501-524.

Cahil, M. B., Sanchez, N. (2001). Using Princible Compenents to Produce an Economic and Social Development Index: An Aplication to Latin America and the U.S. Atlantic Economic Journal, Vol.29, No.3, s. 311-329.

Das, A. (1999). Socio-Economic Development in India: A Regional Analysis. Development and Society, Vol.28 No.2 s.313-345.

Dincer, B., Özaslan, M. (2004). İlçelerin Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Sıralaması Araştırması, DPT-BGYUGM, Ankara.

Dincer, B., Özaslan, M., Kavasoğlu, T. (2003). İllerin ve Bölgelerin Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Sıralaması Araştırması, DPTBGYUGM, Ankara.

Dinler, Z. (2008). Bölgesel İktisat, Ekin Kitabevi Yayınları, Bursa. Erol, E. (2011). İnsani gelişme yaklaşımı doğrultusunda beşeri kalkınmanın boyutları: gelişmekte olan ülkeler, Sosyal ve Beşeri Bilimler Dergisi, 3, 2, s. 99-108.

Erol, E. (2013). Türkiye ve Avrupa Birliği üyesi ülkelerin sosyoekonomik gelişmişlik düzeylerinin karşılaştırmalı analizi, Sosyal ve Beşeri Bilimler Dergisi, 5, 1, s.198-208.

Fotheringham, A., S.; Charlton, M.; E. Brunsdon, D. (1998).

Geographically weighted regression: a natural evolution of the expansion method for spatial data analysis. Environment and Planning, 30, s. 1905-1927.

Fotheringham, A., S.; Charlton, M.; E. Brunsdon, D. (2001). Spatial Variations in School Performance: a Local Analysis Using Geogrpahically Weighted Regression. Geographical and Environmental Modeling, 5, 1, s. 43-66.

Fotheringham, A., S.; E. Brunsdon, D. (1999). Local Forms of Spatial Anlaysis. Geographical Analysis, 31, 4, s.340- 358.

Fotheringham, A., S.; E. Brunsdon, D.; Charlton, M. (2000). Quantitative Geography: Perspectives on Spatial Data Analysis. SAGE Publications, Londra.

Fotheringham, A., S.; E. Brunsdon, D.; Charlton, M. (2002). Geographically Weighted Regression: the analysis of spatially varying relationship. John Wiley and Sons LTD, University of Newcastle, Newcastle.

Gündüz, A. (2006). Bölgesel Kalkınma Politikası, Ekin Kitabevi, Bursa. Harvey, J., M. (2004). Tobler's first law and spatial analysis. Annuals of the Association of American Geographers, 94, 2, s. 284-289.

Işik, O.; Pinarcioğlu M., M. (2007). Geographies of silent transition: a geographically weighted regression approach to regional fertility differences in Turkey. European Journal of Population, 22, s. 399-421.

Kalkınma Bakanlığı (2013). İllerin ve Bölgelerin Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Sıralaması Araştırması (SEGE-2011), Bölgesel Gelişme ve Yapısal Uyum Genel Müdürlüğü, Ankara.

Kulaksız, Y. (2008). Türkiye'de Bölgesel Gelişmişlik Farkları, İstihdam ve Kurum Hizmetlerinin Çeşitlendirilmesi, ÇSGB Uzmanlık Tezi, Ankara.

McGillivray, M. (1991). The Human Development Index: Yer Another Redundant Composite Development Indicator? World Development, Vol.19, No:10, s. 1461-1468.

OECD (2011). A Composite Index for Monitoring Regional Development in OECD Regions, OECD Publishing, Paris.

Öcal, N.; Yildirim J. (2010). Regional effects of terrorism on economic growth in Turkey: A geographically weighted regression approach. Journal of Peace Research, 47, s. 477-489.

Özaslan, M.; Dincer, B.; Özgür, H. (2006). Regional disparities and territorial indicators in Turkey: Socio-Economic Development Index (SEDI), European Regional Science Association Conference, Volos.

Özdemir, A., İ.; Altıparmak, A. (2005). Sosyo-ekonomik göstergeler açısından illerin gelişmişlik düzeylerinin karşılaştırmalı Rodriguez P., A. (2004). The European Union-Economy, Society and Polity. London School Of Economics, Oxford University Press, 2. Edition, s. 34-61, New York.

Sarı, Ç. (2011). Doç. Dr. Fikret Başkaya ve Azgelişmişlik, İlim Dünyası Dergisi, 2, s. 23-28.

Tacq, J. (1997). Multivariate Analysis Techniques in Social Science Research, From Problem to Analysis. Sage Publications, Londra.

Temiz, M. (2011). Düzey 2 sınıflandırmasında bölgesel gelişmişlik farklılıkları: TRB1 örneği, Uluslararası Bölgesel Kalkınma Sempozyumu, Malatya.

Tobler, W., R. (1970). A computer movie simulating urban growth in the Detroit region. Economic Geography, 46, s. 234-240.

Tümertekin, E.; Özgüç, N. (2007). Ekonomik Coğrafya: Küreselleşme ve Kalkınma, Çantay Kitabevi, İstanbul.

UNDP (2001). İnsani Gelişme Endeksi (İGE) Raporu, UNDP: Ankara. Wang, X. (2007). Who's in First? A Regional Development Index For The People's Republic Of China's Provinces. ADB Institute Discussion Paper, No. 66.

Yakar, M. (2013). Türkiye'de İller Arası Net Göçlerle Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Arasındaki İlişkinin Coğrafi Ağırlıklı Regresyon ile Analizi. Ege Coğrafya Dergisi, 22, 1, s. 27-43.

Yazgı, B. (2012). Analysing the Effect of Urban Form Elements on House Prices in İstanbul by Geographically Weighted Regression. Yayınlanmamış Doktora Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul.

Yıldız, E.; Sivri, U.; Berber, M. (2012). Türkiye'de illerin sosyoekonomik gelişmişlik sıralaması (2010), Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 39, s.147-167.

Zeren. Y.; Yurtkur A., K. (2012). Türkiye'de Telekomünikasyon Altyapısının Ekonomik Gelişmişliğe Etkisi: Coğrafi Ağırlıklı Regresyon Yöntemi. Sosyoekonomi, 2012-1, s. 63-84.