Cluster Analysis of the Socioeconomic Well-Being Levels of OECD Countries Based on Economic, Health, Labor Market and Gender Indicators

Öz

The level of socioeconomic well-being plays a significant role in determining countries’ economic and social policies. In this regard, the aim of this study is to classify the level of socioeconomic well-being—which provides information about individuals’ living conditions—using various indicators. The study states that economic indicators alone are insufficient for determining the level of socioeconomic well-being; social indicators must also be taken into account. In this research, the multidimensional structure of socioeconomic well-being is taken into account; the K-Means clustering method is applied using indicators related to economic, health, labor force, and gender dimensions. The Elbow method is used to determine the optimal number of clusters. The findings of the clustering analysis indicate that there are three distinct cluster structures within the indicators used to represent socioeconomic well-being in OECD countries during the 2009–2023 period. Accordingly, it is determined that the indicators used play a significant role in clustering countries based on their socioeconomic well-being levels.

Anahtar Kelimeler

• Socioeconomic Well-being
• Gender Inequality
• Cluster Analysis

OECD Ülkelerinin Sosyoekonomik Refah Düzeylerinin Ekonomik, Sağlık, İşgücü Piyasası ve Toplumsal Cinsiyet Göstergeleri Açısından Kümeleme Analizi

Öz

Sosyoekonomik refah düzeyi, ülkelerin ekonomik ve sosyal politikalarının belirlenmesinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu bağlamda çalışmanın amacını, bireylerin yaşam standartları hakkında bilgi sunan sosyoekonomik refah düzeyinin çeşitli göstergeler aracılığıyla sınıflandırılması oluşturmaktadır. Sosyoekonomik refah düzeyi belirlenirken yalnızca ekonomik göstergelerin kullanılmasının yeterli olmadığı, sosyal göstergelerin de dikkate alınması gerektiği belirtilmektedir. Sosyoekonomik refahın çok boyutlu yapısının göz önünde bulundurulduğu çalışmada; ekonomik, sağlık, işgücü ve toplumsal cinsiyet boyutuna dair göstergeler kullanılarak K-Ortalamalar (K-Means) kümeleme yöntemi uygulanmıştır. Optimal küme sayısının belirlenmesi amacıyla Elbow yönteminden yararlanılmıştır. Kümeleme analizinden elde edilen bulgular, 2009-2023 döneminde OECD ülkelerinde sosyoekonomik refahı temsilen kullanılan göstergeler kapsamında üç farklı küme yapısının bulunduğunu göstermektedir. Bu doğrultuda, kullanılan göstergelerin ülkelerin sosyoekonomik refah düzeylerine göre kümelendirilmesinde önemli bir rol oynadığı belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Sosyoekonomik Refah
• Toplumsal Cinsiyet Eşitsizliği
• Kümeleme Analizi

Kaynakça

1. Albayrak, A. S. (2005). Türkiye’de İllerin Sosyoekonomik Gelişmişlik Düzeylerinin Çok Değişkenli İstatistik Yöntemlerle İncelenmesi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 1(1), 153-177.
2. Aldenderfer, M. S., & Blashfield, R. K. (1984). Cluster Analysis. Sage Publications. Newbury Park, Cal.
3. Aras, G. ve Yildirim, F. M. (2020). Sosyo-Ekonomik Refah Düzeyinin Belirlenmesinde Alternatif bir Endeks Çalışması: ARAS Yöntemi ile G-20 Ülkeleri Uygulaması. Business and Economics Research Journal, 11(3), 735-751.
4. Aslanyürek, M. ve Mesut, A. (2021). Kümeleme Performansını Ölçmek için Yeni Bir Yöntem ve Metin Kümeleme için Değerlendirmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (27), 53-65.
5. Bıyıklı, S. İ. ve Karataş, E. G7 Ülkelerinin Ekonomik ve Sosyal Dinamikleri: Eğitim, Sağlık ve Ar-Ge Harcamalarının K-Means Algoritması ile İncelenmesi. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12(1), 219-239.
6. Bloom, D. E., Canning, D., & Sevilla, J. (2004). The Effect of Health on Economic Growth: A Production Function Approach. World Development, 32(1), 1-13.
7. Clarke, M., & Islam, S. M. (2003). Measuring Social Welfare: Application of Social Choice Theory. The Journal of Socio-Economics, 32(1), 1-15.
8. Çolak, Z. (2021). Türkiye’de Toplumsal Cinsiyet Eşitsizliği-Ekonomik Büyüme İlişkisi Üzerine Ekonometrik Analiz. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 10(2), 1094-1105.

9. Deaton, A. (2008). Income, Health, and Well-Being Around the World: Evidence from the Gallup World Poll. Journal of Economic perspectives, 22(2), 53-72.
10. Easterlin, R. A. (2003). Explaining happiness. Proceedings of the National Academy of Sciences, 100(19), 11176-11183.
11. Edelbrock, C. (1979). Mixture Model Tests of Hierarchical Clustering Algorithms: The Problem of Classifying Everybody. Multivariate Behavioral Research, 14(3), 367-384.
12. Erdoğmuş, P., Çolak, B. ve Durdağ, Z. (2016). K-Means Algoritması ile Otomatik Kümeleme. El-Cezeri, 3(2).
13. Erol, E. D. (2013). Türkiye ve Avrupa Birliği Üyesi Ülkelerin Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Düzeylerinin Karşılaştırmalı Analizi. Sosyal ve Beşeri Bilimler Dergisi, 5(1), 198-208.
14. Erkekoğlu, H. (2007). AB’ye Tam Üyelik Sürecinde Türkiye’nin Üye Ülkeler Karşısındaki Göreli Gelişme Düzeyi: Çok Değişkenli İstatistiksel Bir Analiz. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (14), 28-50.
15. Grossman, M. (1972). On the Concept of Health Capital and the Demand for Health. Journal of Political economy, 80(2), 223-255.
16. Gülagiz, F. K. ve Sahin, S. (2017). Comparison of Hierarchical and Non-hierarchical Clustering Algorithms. International Journal of Computer Engineering and Information Technology, 9(1), 6.
17. Höbel, Z. (2020). Ekonomik Özgürlükler ve Sosyoekonomik Refah Arasındaki İlişki: Seçilmiş Ülkeler ve Türkiye Örneği.
18. Husz, M. (1998). Human Capital, Endogenous Growth, and Government Policy. New York: Peter Lang Pub.
19. Jackson, T. (2005). Live Better by Consuming Less?: Is There a “Double Dividend” in Sustainable Consumption?. Journal of industrial ecology, 9(1‐2), 19-36.
20. Kaya, H. ve Köymen, K. (2008). Veri Madenciliği Kavrami ve Uygulama Alanları. Fırat Üniversitesi Doğu Araştırmaları Dergisi, 6(2), 159-164.
21. Ketchen, D. J., & Shook, C. L. (1996). The Application of Cluster Analysis in Strategic Management Research: an Analysis and Critique. Strategic management journal, 17(6), 441-458.
22. Madhulatha, T. (2012). An Overview on Clustering Methods. IOSR Journal of Engineering, 2(4), 719–725.
23. Mat Isa, N. A., & Ahmad, S. N. A. (2022). Analysing Material Well-being: The Role of Socio-Demographic and Socio-Economic Factors. Journal of Islamic Philanthropy & Social Finance (JIPSF), 4(1), 66-76.
24. Miladinov, G. (2023). Measuring of the Socio-Economic Causes of Infant Mortality in Macedonia, Turkey and Albania. Journal of Public Health, 31(1), 85-98.
25. Milligan, G. W. (1980). An Examination of the Effect of Six Types of Error Perturbation on Fifteen Clustering Algorithms, Psychometrika, 45, 325-342.
26. OECD. (2020). How’s Life? 2020: Measuring Well-Being. Paris: OECD Publishing.
27. Özel, G. ve Altun, İ. (2015). Avrupa Birliği Üyesi Ülkelerin Refah Düzeyini Etkileyen Faktörler: Path Analizi Yaklaşımı. Nevşehir Bilim ve Teknoloji Dergisi, 4(1), 97-107.
28. Rahman, T., Mittelhammer, R. C., & Wandschneider, P. R. (2011). Measuring Quality of Life Across Countries: A Multiple Indicators and Multiple Causes Approach. The Journal of Socio-Economics, 40(1), 43-52.
29. Rousseeuw, P. J. (1987). Silhouettes: a Graphical Aid to the Interpretation and Validation of Cluster Analysis. Journal of computational and applied mathematics, 20, 53-65.
30. Sandal, E. K., Karabulut, M. ve Gürbüz, M. (2005). Sosyo-Ekonomik Kriterler Bakımından Türkiye’nin Konumu ve Avrupa Birliği. Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 15(1), 1-14.
31. Somarriba, N., & Pena, B. (2009). Synthetic Indicators of Quality of Life in Europe. Social Indicators Research, 94(1), 115-133.
32. Stiglitz, J. E., Sen, A., & Fitoussi, J. P. (2009). Report by the commission on the measurement of economic performance and social progress.
33. Saxena, A., Prasad, M., Gupta, A., Bharill, N., Patel, O. P., Tiwari, A., … & Lin, C. T. (2017). A Review of Clustering Techniques and Developments. Neurocomputing, 267, 664-681.
34. Taş, Ç. K. ve Özel, S. Ö. (2017). Faktör Analizi Yöntemi İle Türkiye ve Avrupa Birliği Üyesi Ülkelerin Sosyo-Ekonomik Göstergeler Bakimindan Gelişmişlik Düzeylerinin Karşılaştırılması. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 26(3), 60-77.
35. Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK). (2024). İstatistiklerle kadın, 2024. https://www.tuik.gov.tr/media/announcements/istatistiklerle_kad%C4%B1n2024.pdf
36. Türe, H. (2019). OECD Ülkeleri için Refah Ölçümü: Gri İlişkisel Analiz Uygulaması. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21(2), 310-327.
37. Yücel, L. (2020). Türkiye ve Avrupa Birliği Ülkelerinin Refah Düzeyini Etkileyen Faktörlere Yönelik Karşılaştırmalı bir Patika Analizi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(1), 81-95.