Sosyo–Ekonomik Gelişmişlik Algısı Üzerinde Etkili Olan Faktörlerin Sıralı Logit Model Yardımıyla Araştırılması: Erzurum–Kayseri Örneği
Author :
Abstract
Bu çalışmanın amacı Erzurum ve Kayseri illerinin sosyo-ekonomik gelişmişlik durumlarının tespit edilmesi ve bu düzeyleri belirleyen yapıların sıralı logit model yardımı ile incelenmesi oluşturmaktadır. Gelişmiş ve gelişmekte olan birçok ülkenin önde gelen problemlerinden biri ülkede çeşitli bölgelerin ve yörelerin aynı ölçüde gelişmemesidir. Çeşitli sosyo-ekonomik unsurlar nedeniyle ülke içinde eğitim, nüfus yapısı, sağlık, doğal kaynaklar ve istihdamın yapısı gibi nedenlerle bölgeler arasında farklılıklar oluşmaktadır. Bu anlamda Türkiye’nin de değişik coğrafi bölgelerinde yer alan illerin, dengeli bir biçimde gelişme göstermediği bilinmektedir. Dengeli bir kalkınmanın sağlanabilmesi için ülke genelinde etkili bir kalkınma politikasının yürütülmesi gerekmektedir. Dolayısıyla sürdürülebilir bir kalkınma politikasının oluşturulabilmesi için, iller ve bölgelerin ölçülebilir ve birbirleriyle karşılaştırılabilir sosyo-ekonomik durumlarının bilinmesi büyük önem arz etmektedir. Çalışmada demografik özelliklerinde yer aldığı, eğitim, sağlık, istihdam olanakları, inşaat hizmetleri ve altyapı gibi farklı alanlardan seçilen toplam 35 değişkenin yer aldığı veri seti kullanılmıştır. Analiz sonucunda ankette yer alan 19 değişken ile sosyo-ekonomik memnuniyet düzeyi arasında anlamlı bir ilişki bulunmuştur.
Keywords
Abstract
The aim of this study is constituted to determine the socio-economic development of Erzurum and Kayseri provinces and to analyze the structures that determine these levels with ordered logit models. One of the leading problems of many developed and developing countries is that the various regions and territory in the country do not develop to the same extent. Due to various socio-economic factors, differences occur between regions due to reasons such as education, population structure, health, natural resources and the structure of employment within the country. İn this sense, it is known that provinces located in different geographical regions of Turkey do not develop in a balanced way. İn order to achieve balanced development, an effective development policy needs to be implemented throughout the country. Therefore, in order to can constitute a sustainable development policy, it is important to know the measurable and comparable each other socio-economic conditions of provinces and regions. İn the study, data set including 35 variables selected from different fields such as demographic, education, health, employment opportunities, construction services and infrastructure were used. The data set was obtained by the survey method. As a result of the analysis, a significant relationship was found between the 19 variables including in the survey and the level of socio-economic development.
Keywords
- Akın, H. B. ve Şentürk, E. (2012), Bireylerin Mutluluk Düzeylerinin Ordinal Lojistik Regresyon Analizi ile İncelenmesi. Öneri Dergisi, 10(37), 183-193.
- Albayrak, A. S., Kalaycı, Ş. ve Karataş, A. (2004). Türkiye'de Coğrafi Bölgelere Göre İllerin Sosyoekonomik Gelişmişlik Düzeylerinin Temel Bileşenler Analiziyle İncelenmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(2), s.101-130.
- Albayrak, A. S. (2005). Türkiye’ de İllerin Sosyo-Ekonomik Gelismislik Düzeylerinin Çok Degiskenli İstatistik Yöntemlerle İncelenmesi, Zonguldak Karaelmas Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 1 (1), s.158-169.
- Albayrak, A. S. (2006). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri, Ankara: Asil Yayın Dağıtım Ltd. Şti.
- Bağcı, E. & Börü, M. K. (2018). Ekonomik Büyüme ve Işsizlik Arasındaki İlişki: Türkiye’de Ekonometrik Bir Analiz, International Journal of Academic Value Studies, Vol:4, Issue:22, 890-897.
- Barkus E., Foster J. ve And Yavorsky C. (2006). Understanding and Using Advanced Statistics, First Addition, Sage Publications, London
- Başarır, G. (1990). Çok Değişkenli Verilerde Ayrımsama Sorunu ve Lojistik Regresyon Analizi, (Yayınlanmış Doktora Tezi), Ankara: Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
- Bonney, G. E. (1987). Logistic regression for dependent binary observations. Biometrics, 951-973.
- Brant, R. (1990). Assessing Proportionality in the Proportional Odds Model for Ordinal Logistic Regression. Biometrics, 46(4), 1171-1178.
- Cornfield J. (1962), Joint Dependence of Risk of Coronary Heart Disease on Serum Cholesterol and Systolic Blood Pressure: A Discriminant Function Analysis. Federation Proceedings, supplement II, 58-61.
- Çağlayan, E. ve Astar, M. (2010). Logit ve Probit Modellerinde Uyum İyiliği Ölçüleri. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12(2), 1-12.
- Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. ve Büyüköztürk, Ş. (2010). Sosyal Bilimler için Çok Değişkenli İstatistik: SPSS ve LISREL Uygulamaları, Ankara: Pegem Akademi.
- Dinçer, B., Özaslan, M., ve Satılmış, E. (1996). İllerin Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Sıralaması Araştırması. Devlet Planlama Teşkilatı. Bölgesel Gelişme Ve Yapısal Uyum Genel Müdürlüğü.
- Dincer B., Özaslan M. ve Kavasoğlu, T. (2003). İllerin ve Bölgelerin Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Sıralaması Araştırması. Ankara: DPT-BGYUGM.
- Erkan, H. (1987). Sosyoekonomik Bölgesel Gelişme Teorik ve Uygulamalı Bir Yaklaşım. İzmir: Dokuz Eylül Üniversitesi Yayınları.
- Ersungur, Ş. M., Kızıltan, A., ve Polat, Ö. (2007). Türkiye’de Bölgelerin Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Siralamasi: Temel Bileşenler Analizi. Atatürk Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Dergisi, 21(2), 55-66.
- Gül, H. ve Çevik B., (2014). 2010 Ve 2012 Verileriyle Türkiye’de İllerin Gelişmişlik Düzeyi Araştırması Türkiye İş Bankası. http://ekonomi.isbank.com.tr/userfiles/ pdf/ar_03_2012.pdf, Erişim Tarihi: (12.08.2015).
- Hair, J., Anderson, R. E., Tahtam, R.L.ve Black, W.C. (2014). Multivariate Data Analysis, New Jersey: Prentice Hall, Seventh Edition.
- Kalkınma Bakanlığı, Bölgesel Gelişme ve Yapısal Uyum Genel Müdürlüğü (2013). İllerin ve Bölgelerin Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Sıralaması Araştırması (SEGE-2011).
- Kepenek, Y. ve Yentürk, N. (2009). Türkiye Ekonomisi. İstanbul: Remzi Kitabevi.
- Lee, L.-F. (1984), Tests for the bivariate normal distribution in econometric models with selectivity, Econometrica, 52, 843-864.
- Louviere, J. J., Hensher, D. A. ve Swait, J. D. (2000). Stated Choice Methods Analysis and Applications. United Kingdom: Cambridge University Press.
- Özer, H. (2004). Nitel Değişkenli Ekonometrik Modeller: Teori ve Bir Uygulama. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
- Sümbüloğlu, K. ve Akdağ, B. (2007). Regresyon Yöntemleri ve Korelasyon Analizi, Ankara: Hatiboğlu Yayınları
- Taş, Ç. K. ve Özel, S. Ö. (2017). Faktör Analizi Yöntemi İle Türkiye ve Avrupa Birliği Üyesi Ülkelerin Sosyo-Ekonomik Göstergeler Bakımından Gelişmişlik Düzeylerinin Karşılaştırılması. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 26(3), 60-77.
- Ulupınar, S.D. (2007). 2001 Kriz Dönemi, Öncesi ve Sonrasında Türk Ticari Bankalarının Karlılıklarının Lojistik Regresyon Analizi ile İncelenmesi. (Yayınlanmış Yüksek Lisans Tezi). İstanbul: Marmara Üniversitesi İstatistik Bilim Dalı
- Yamane, T. (2010), Temel Örnekleme Yöntemleri. Şefik Matbaası. Çev. Esin, A., Bakır, A.M., Aydın, C., Gürbüzsel, E.
- Yıldız, E.B., Sivri, U. ve Berber, M. (2012). Türkiye’de İllerin Sosyoekonomik Gelişmişlik Sıralaması, Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 39, 147-167.
- Washington, S. P., Karlaftis, M. G. ve Mannering, F. L. (2010). Statistical and Econometric Methods for Transportation Data Analysis Secod Edition. New York: CRC Press A Chapman & Hall Book.
