TÜRKİYE'DEKİ YOKSULLUK SINIRININ MEKANSAL DAĞILIMI

Year 2019, Volume: 1 Issue: 2, 52 - 61, 31.12.2019

Yeliz Mert Kantar , Vural Yıldırım , İsmail Yenilmez

Abstract

Bu makalede, Türkiye'deki yoksulluk sınırı değerleri
mekansal istatistik araçlarını ile incelenmiştir. Analizler, Türkiye'deki
yoksulluğun mekansal bir bağımlılığı olduğunu göstermektedir, Bu durum, kabaca,
bir bölgedeki yoksulluğun komşularındaki yoksulluktan etkilendiği anlamına
gelmektedir. TR21 (Tekirdağ, Edirne, Kırklareli), TR10 (İstanbul), TR42
(Kocaeli, Sakarya, Düzce, Bolu, Yalova), TR41 (Bursa, Eskişehir, Bilecik), TR51
(Ankara), TR31 (İzmir), TR61 (Antalya, Isparta, Burdur) için yoksulluk eşiğinin
yüksek olduğu bulunmuştur. Öte yandan, TRC2 (Şanlıurfa, Diyarbakır), TRC3
(Mardin, Batman, Şırnak, Siirt), TRB2 (Van, Muş, Bitlis, Hakkari) için
yoksulluk sınırlarının düşük olduğu tespit edilmiştir. Ek olarak, Moran I istatistiği,
yoksulluk sınırı için 0.6959 (p-val0) olarak
hesaplanmıştır, bu da Türkiye'de yüksek global mekansal otokorelasyonun
görüldüğü anlamına gelmektedir. Ayrıca, yoksulluk eşiği için yerel mekansal
analiz (LISA) haritası yardımıyla, TR10 (İstanbul), TR21 (Tekirdağ, Edirne,
Kırklareli), TR42 (Kocaeli, Sakarya, Düzce, Bolu, Yalova) için yüksek-yüksek
(HH) ve TRB1 (Malatya, Elazığ, Bingöl, Tunceli) için düşük-düşük (LL)
değerlerine ulaşılmıştır.  Yani bu
bölgeler, yoksulluk bakımından komşuluk ilişkisine sahiptir.

Keywords

Yoksulluk sınırı-çizgisi, haritalar, mekansal istatistik, mekansal otokorelasyon, Türkiye

SPATIAL DISTRIBUTION OF POVERTY THRESHOLD IN TURKEY

Abstract

This
paper analyses poverty threshold for Turkey by considering the spatial
statistics tools. It is found that the poverty in Turkey has a spatial
dependency, which means that the poverty in a region is influenced by the
poverty of its neighbours. For TR21 (Tekirdag, Edirne, Kırklareli), TR10
(Istanbul), TR42 (Kocaeli, Sakarya, Duzce, Bolu, Yalova), TR41 (Bursa,
Eskisehir, Bilecik), TR51 (Ankara), TR31 (İzmir), TR61 (Antalya, Isparta,
Burdur) poverty thresholds are found to be high. On the other hand, for TRC2
(Sanliurfa, Diyarbakir), TRC3(Mardin, Batman, Sirnak, Siirt), TRB2 (Van, Mus,
Bitlis, Hakkari) regions’s poverty thresholds are found to be low. In addition,
Moran’s I is calculated as 0.6959
(p-val0) for
poverty threshold, which means that high global spatial autocorrelation is seen
in Turkey. Moreover, for the poverty threshold local indicators of
spatial association (LISA) map indicates that
high-high (HH) and low-low (LL) values are obtained for TR10 (Istanbul), TR21
(Tekirdag, Edirne, Kırklareli), TR42 (Kocaeli, Sakarya, Duzce, Bolu, Yalova)
and TRB1 (Malatya, Elazig, Bingol, Tunceli), respectively. In other words,
poverty in these regions is affected by neighbouring regions. As a consequence,
the neighbour relationship should be taken into consideration when making
further analysis for poverty.

References

• xx
• x