Türkiye de İllerin Sosyoekonomik Gelişmişlik Düzeylerinin Çok Değişkenli İstatistik Yöntemlerle İncelenmesi

Creative Commons License

Albayrak A. S.

Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, cilt.1, sa.1, ss.153-176, 2005 (Hakemli Dergi)

  • Yayın Türü: Makale / Tam Makale
  • Cilt numarası: 1 Sayı: 1
  • Basım Tarihi: 2005
  • Dergi Adı: Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi
  • Derginin Tarandığı İndeksler: TR DİZİN (ULAKBİM), Other Indexes
  • Sayfa Sayıları: ss.153-176
  • Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi Adresli: Hayır

Özet

Bu çalışmanın birinci amacı, Türkiye’de illerin sosyoekonomik gelişmişlik düzeylerini belirleyen hipotetik yapıları çok değişkenli bir yaklaşımla incelemektir. Söz konusu hipotetik yapılar öncelikle çok değişkenli istatistik yöntemlerden uygun olan açıklayıcı faktör analiziyle araştırılmaktadır. Çalışmanın ikinci amacı ise, faktör analizi sonuçlarına diskriminant analizi uygulanarak iller önceden belirlenen gelişmişlik gruplarına göre sınıflandırılmaktadır. Araştırma coğrafi, nüfus, eğitim ve kütür, sağlık, istihdam, sosyal güvenlik, mali ve finansal, imalat sanayi, tarım, dış ticaret, enerji, konut ve altyapı gibi farklı alanlardan seçilen, fakat faktör analizinin iç varsayımlarına uygun (faktörleştirilebilen) olan aynı göstergeler iki ayrı zaman kesitinde kullanılarak uygulanmaktadır.

The first aim of this paper is to examine, with a multivariate approach, the latent structures that inherently determine socioeconomic development levels of provinces in Turkey. These structures are searched by the exploratory factor analysis which is the most appropriate among a number of statistical methods. The second aim of this paper is to determine socioeconomic development levels of provinces with discriminant analysis. The study is being implemented in two separate time frames by using indicators that are chosen from a large number of distinct fields, such as geographic, demographic, educational and cultural, health, employment, social security, financial, manufacturing industry, agriculture, export, energy, house and infrastructure. Those indicators are appropriate to internal assumptions of factor analysis.