A Proposal for geographical proximity index at provincial level

Year 2023, , 171 - 197, 30.10.2023

İrfan Kaygalak

https://doi.org/10.33688/aucbd.1232102

Abstract

This study proposes a new geographical proximity index which is eligible for diverse human geography studies and urban studies and is interchangeable with spatial weight matrixes which are being used in explanatory spatial data analysis softwares. The study defends demographic connectivity emanating from out-migration and in-migration between provinces or geographical units can be taken as proxy of social proximity. The study measures demographic connectivity between the provinces with social network analysis techniques and combines it with gravity model of physic to define a new geographical proximity index. As it being defined at provincial level, the aforementioned index can be used some kind of studies based on social network analysis and spatial data analysis methods. In the concept of the study the index in question is calculated for 1990, 2000, 2010 and 2020 years and then tested via correlation and regression analysis with social network analysis technique.

Keywords

Geographical Proximity, Spatial Weight Matrix, Demographic Connectivity, Social Network Analysis, Proximity Index

Project Number

2021/002

İller Düzeyinde Coğrafi Yakınlık İçin Bir İndeks Önerisi

Abstract

Bu çalışma yeni bir coğrafi yakınlık indeksi önermektedir. Daha gerçekçi bir mekân temsilinin mümkün olabileceğini ileri süren çalışma, illerin birbirilerinden alıp verdiği nüfus üzerinden doğan demografik bağın, sosyal yakınlık göstergesi olarak alınabileceğini savunmaktadır. Çalışma, iller arası demografik bağlantısallığı sosyal ağ analizi tekniklerinden hareketle ölçerek bunu kütle çekim modeliyle birleştirmekte ve yeni bir coğrafi yakınlık indeksi tanımlamaktadır. Türkiye için iller düzeyinde tanımlanan söz konusu indeksin sosyal ağ ve mekânsal istatistik analizi yöntemlerine dayalı çalışmalarda kullanılabileceğini savunmaktadır. Bu amaçla 1990, 2000, 2010 ve 2020 yıllarına ait yakınlık matrisleri oluşturulmuş; ardından örnek kullanım amacıyla 2020 yılına ait iller arası ticaret miktarı ile oluşturulan indeks arasındaki ilişki sosyal ağ analizi yöntemiyle korelasyon ve regresyon analizine tabi tutularak test edilmiştir. Çalışmanın bulguları önerilen yakınlık indeksinin ağırlık matrisine ek olarak sosyal ağ analizi çalışmalarında da kullanılabileceğini göstermiştir.

Keywords

Coğrafi Yakınlık, Mekânsal Ağırlık Matrisi, Demografik Bağlantısallık, Sosyal Ağ Analizi, Yakınlık İndeksi

Supporting Institution

Balıkesir Üniversitesi, Bilimsel Araştırma Projeleri (BAB) Koordinatörlüğü

Project Number

2021/002

References

• Altuğ, F. (2020). İnovasyonun coğrafyası: Coğrafi ve ilişkisel yakınlıkların bilgi yayılması ve öğrenme süreçlerine etkisi. Ege Coğrafya Dergisi, 29 (1), 151-165. https://dergipark.org.tr/tr/pub/ecd/issue/55073/713466 adresinden edinilmiştir.
• Balland, P-A., Boschma, R., Frenken, K. (2015). Proximity and innovation: From statics to dynamics. Regional Studies, 49, 907-920. doi: 10.1080/00343404.2014.883598.
• Barnes, T. J. (2011). The Quantitative Revolution and Economic Geography. Peter Sunley, Roger Lee, Andrew Leyshon, Linda McDowell (Eds.), The SAGE Handbook of Economic Geography içinde (39-52). London: Sage Publishing.
• Barrat, A., Barthélémy, M., Pastor-Satorras, R., Vespignani, A. (2004). The architecture of complex weighted Networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 101, 3747–3752. doi: 10.1073/pnas.0400087101.
• Boschma, R. A. (2005). Proximity and innovation: A critical assessment. Regional Studies, 39 (1), 61–74. doi: 10.1080/0034340052000320887.
• Brennan, J., Martin, E. (2012). Spatial proximity is more than just a distance measure. International Journal of Human- Computer Studies, 70 (1), 88–106. doi: 10.1016/j.ijhcs.2011.08.006.
• Breschi, S., Lissoni, F. (2009). Mobility of skilled workers and co-invention networks: an anatomy of localized knowledge flows. Journal of Economic Geography, 9, 439–468. doi: 10.1093/jeg/lbp008.
• Castell, M. (2013). Ağ Toplumunun Yükselişi / Enformasyon Çağı: Ekonomi, Toplum ve Kültür (Çev. E. Kılıç). İstanbul: İstanbul Bilgi Üniversitesi Yayınları.
• Cooke, P., Uranga, M.G.,Etxebarria, G. (1998). Regional systems of innovation: an evolutionary perspective. Environment and Planning A, 30 (9), 1563-1584. doi: 10.1068/a301563
• Cresswell, T. (2004). Place: A Short Introduction. Oxford: Blackwell.
• Desrochers, P. (2001). Geographical proximity and the transmission of tacit knowledge. The Review of Austrian Economics, 14, 25-46. doi: 10.1023/A:1007803520748.
• Garretsen, H., Martin, R. (2010) “Rethinking (New) Economic Geography Models: Taking Geography and History More Seriously”, Spatial Economic Analysis, 5,127-160. doi.org/10.1080/17421771003730729.
• Gertler, M. S. (1995). ‘Being there’: Proximity, organization, and culture in the development and adoption of advanced manufacturing Technologies. Economic Geography, 71 (1), 1–26. doi: 10.2307/144433.
• Gertler, M. S. (2003). Tacit knowledge and the economic geography of context or the undefinable tacitness of being (there). Journal of Economic Geography, 3 (1), 75–99. doi: 10.1093/jeg/3.1.75.
• Getis, A. (2009). Spatial weights matrices. Geographical Analysis, 41, 404-410. doi: 10.1111/j.1538-4632.2009.00768.x.
• Getis, A., Aldstadt, J. (2004). Constructing the spatial weights matrix using a local statistic. Geographical Analysis, 36, 90-104. doi: 10.1111/j.1538-4632.2004.tb01127.x.
• Gregory, D., Urry, J. (Ed) (1985). Social Relations and Spatial Structures. Basingstoke: Macmillan.
• Griffith, D. A. (1996). Some Guidelines for Specifying the Geographic Weights Matrix Contained in Spatial Statistical Models. Sandra L. Arlinghaus (Ed.), Practical Handbook of Spatial Statistics içinde (65-82). Florida: CRC Press.
• Kaygalak, İ. (2020a). Mekân ve Ekonomi: Ekonomik Coğrafyada Yeni Yaklaşımlar. İstanbul: Bilgi Üniversitesi Yayınları.
• Kaygalak, İ. (2020b). Türkiye’de İller Arası Demografik Bağlantısallığın Değişimi. A. C. Yoloğlu, Z. S. Belge ve N. Aydın (Ed.), Kentsel ve Bölgesel Araştırmalar Ağı (KBAM) Sempozyumu Bildiri Kitabı içinde, (124-134). Ankara: KBAM Yayınları.
• Kaygalak, İ. (2022). Türkiye’de iller arası bağlantısallığın coğrafi boyutu. Coğrafi Bilimler Dergisi, 20 (2), 359-382. doi: 10.33688/aucbd.1135346.
• Knoben J., Oerlemans L. (2006). Proximity and inter-organizational collaboration: A literature review. International Journal of Management Reviews, 8, 71–89. doi: 10.1111/j.1468-2370.2006.00121.x.
• Köroğlu, N.T., Armatlı-Köroğlu, B. (2014). Çekim modeli ve ağ analizinin bölgesel eşitsizlikleri açıklama kapasitesi. 14.Ulusal Bölge Bilimi ve Planlama Kongresi, BBTMK & İTÜ Şehir ve Bölge Planlama Bölümü, 18-19 Aralık 2014, İstanbul.
• Lefebvre, H. (1991). The Production of Space. Malden-MA: Blackwell Publishing.
• Malmberg, A., Maskell, P. (2010). An Evolutionary Approach to Localized Learning and Spatial Clustering. Ron Boschma, Ron Martin (Eds.), The Handbook of Evolutionary Economic Geography içinde, (391-405). Cheltenham: Edward Elgar.
• Markusen, A. (1996). Sticky places in slippery space: A typology of industrial districts. Economic Geography, 72 (3), 293-313. doi: 10.2307/144402.
• Martin, R. (1994). Economic Theory and Human Geography. Derek Gregory, Ron Martin, Graham Smith (Eds.), Human Geography: Society, Space and Social Science içinde, (21-53). London: Macmillan Press.
• Martin, R. (1999). The new 'geographical turn' in economics: some critical reflections. Cambridge Journal of Economics, 23 (1), 65-91. https://www.jstor.org/stable/23600667 adresinden edinilmiştir.
• Martin, R. (2000). Institutional Approaches in Economic Geography. Eric Sheppard, Trevor J. Barnes (Eds.), A Companion to Economic Geography içinde (77-94). Oxford: Blackwell Publishing.
• Massey, D. (2005). For Space. London: Sage Publications.
• Morgan, K. (2004). The exaggerated death of geography: Learning, proximity and territorial innovation systems. Journal of Economic Geography, 4 (1), 3-21. doi:10.1093/jeg/4.1.3.
• Nooteboom, B. (1999). Innovation, learning and industrial organisation. Cambridge Journal of Economics, 23 (2), 127–150. https://www.jstor.org/stable/23599580 adresinden edinilmiştir.
• Opsahl, T., Agneessens, F., Skvoretz, J. (2010). Node centrality in weighted networks: Generalizing degree and shortest paths. Social Networks, 32 (3), 245–251. doi: 10.1016/j.socnet.2010.03.006.
• Ponds R., Van-Oort F. G., Frenken K. (2007). The geographical and institutional proximity of research collaboration. Papers in Regional Science, 86, 423–443. doi: 10.1111/j.1435-5957.2007.00126.x.
• Porter, M. E. (1998). Clusters and the new economics of competition. Harvard Business Review, 76, 77-90. https://www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=46852 adresinden edinilmiştir.
• Shaw, A., Gilly, J. P. (2000). On the analytical dimension of proximity dynamics. Regional Studies, 34 (2), 169-180.doi: 10.1080/00343400050006087.
• Sheppard, E. (1995). Dissenting from spatial analysis. Urban Geography, 16, 283-303. doi: 10.2747/0272-3638.16.4.283.
• Tekeli, İ. (1979). Mekan Organizasyonlarına Makro Yaklaşım: Türkiye Üzerine Bir Deneme. Ankara: ODTÜ Mimarlık Fakültesi Yayınları.
• Tobler, W. R. (1970). A computer model simulating urban growth in the detroit region. Economic Geography, 46, 234-240. doi: 10.2307/143141.
• Torre, A., Rallet, A. (2005). Proximity and localization. Regional Studies, 39 (1), 47-59. doi: 10.1080/0034340052000320842.
• Vissers, G., Dankbaar, B. (2013). Knowledge and proximity. European Planning Studies, 21 (5), 700-721. https://ssrn.com/abstract=2178453 adresinden edinilmiştir.
• Yavan, N. (2006). Türkiye'de Doğrudan Yabancı Yatırımların Lokasyon Seçimi. İstanbul: İktisadi Araştırmalar Vakfı.