THE FACTORS THAT AFFECT RATIO OF HAPPINESS IN TURKEY: ANALYSIS OF SPATIAL ECONOMETRICS

Yıl 2019, Cilt: 21 Sayı: 4 , 1039 - 1064 , 19.12.2019

Hakan Öndes

https://doi.org/10.16953/deusosbil.453325

Cited By: 4

https://izlik.org/JA43FX35KP

Öz

Traditional
development policy aims to increase the income of people or households as a material
dimension. This policy has now been replaced by the freedom, abilities and
desires of individuals who do not have a relationship with financial means. The
level of happiness, which is a sign of prosperity of society, is also an
important phenomenon of development policy. In terms of happiness, studies have
been carried out on satisfying factors such as income, and it has been revealed
that the perception of happiness can vary according to the average income.
Nowadays, this hypothesis has lost its validity. Because the benefit of
happiness is the potential to have more influence on low-income individuals.
This study aimed to identify the spatial econometric approach to benefit from
life satisfaction rate index for factors that affect the ratio of happiness for
the 81 provinces of Turkey in 2015. In this frame, the happiness rate is affected
factors such as housing, working
life, income, security, education, health, and social life are included in the
analysis. In the study, the spatial weight matrix was first created, then the diagnostic
tests and spatial dependence tests were examined. Lastly, Spatial Error Model
is included. As a result of the analyses made, the satisfaction rates of
income-wealth, social life, health and working life increased the happiness
rate, satisfaction rate of housing, security education and population ratio
decreased the happiness ratio. In Turkey, the happiness ratio has proven to be
affected by spatial neighborhood.

Anahtar Kelimeler

Happiness Ratio , Regional Development , Spatial Neighborhood Relations , Spatial Econometric Analysis

TÜRKİYE’DE MUTLULUK DÜZEYİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLER: MEKÂNSAL EKONOMETRİ ANALİZİ

https://izlik.org/JA43FX35KP

Öz

Geleneksel kalkınma politikası maddi boyut olarak
kişilerin ya da hane halkının gelirini arttırmayı hedeflemektedir. Bu politika
günümüzde yerini maddi olanakların yanı sıra bireylerin özgürlük, yetenek ve isteklerine
bırakmıştır. Toplumun bir refah göstergesi olan mutluluk düzeyi de kalkınma
politikasının önemli bir olgusudur. Mutluluk
konusunda gelir gibi kişiyi tatmin edici unsurlar üzerinde çalışmalar yapılmış
ve kişinin mutluluk anlayışının ortalama gelire göre değişebileceğini ortaya
koyulmuştur. Ancak günümüzde bu hipotez geçerliliğini yitirmiştir. Çünkü
mutluluğun ölçüsü olan fayda geliri düşük olan bireyler için daha fazla etkiye
sahip olabilecek potansiyele sahiptir. Bu çalışma, Türkiye’de 2015 yılına ait
81 ili için yaşam memnuniyeti endeksinden yararlanarak mutluluk düzeyini etkileyen
faktörleri mekânsal ekonometri yaklaşımı ile belirlemeyi amaçlamıştır. Bu
çerçevede mutluluk düzeyini etkileyen; nüfus, konut, çalışma hayatı,
gelir-servet, güvenlik, eğitim, sağlık ve sosyal yaşamdan oluşan faktörler
analize dâhil edilmiştir. Çalışmada öncelikle mekânsal ağırlık matrisi
oluşturulmuş daha sonra tanısal testler ile mekânsal bağımlılık testleri uygulanmıştır.
Mekânsal bağımlılık testlerinin sonucuna göre, uygun mekânsal modelin Mekânsal
Hata Modeli olduğuna karar verilmiştir. Yapılan analizler neticesinde gelir-servet,
sosyal yaşam, sağlık ve çalışma hayatına ilişkin memnuniyet oranlarının
mutluluk oranını arttırdığı, nüfus oranı, konut, güvenlik ile eğitime ilişkin
memnuniyet oranlarının mutluluk oranını azalttığı sonucuna ulaşılmıştır.
Türkiye’de mutluluk oranının mekânsal komşuluktan etkilendiği kanıtlanmıştır.

Anahtar Kelimeler

Mutluluk Oranı , Bölgesel Kalkınma , Mekânsal Komşuluk İlişkileri , Mekânsal Ekonometrik Analiz

Kaynakça

• Anselin L., & Florax, R. (1995). Small sample properties of tests for spatial dependence in regression models. In L. Anselin and R. Florax (Eds). New Direetions in Spatial Econometries (pp. 3- 18). Berlin: Springer-Verlag.
• Anselin L. & Hudak, S. (1992). Spatial econometrics in practice: A review of software options. Regional Science and Urban Economics, 22(3), 509-536.
• Anselin, L. & Rey, S. (1991). Properties of tests for spatial dependence in linear regression models. Geographical Analysis, 23(2), 112-131.
• Anselin, L., Sridharan, S. & Gholston, S. (2007). Using exploratory spatial data analysis to leverage social indicator databases: The Discovery of interesting patterns. Social Indicators Research, 82(2), 287-309.
• Arbia, G. (2005). Spatial econometrics: Statistical foundations and application to regional convergence. Berlin: Springer-Verlag.
• Başar, O. D. (2009). Uzamsal regresyon analizi (Yayımlanmamış Doktora Tezi). Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. İstanbul.
• Başbozkurt, H. (2015). Mekânsal regresyon metotları kullanımı ile toprağın bazı fiziksel ve kimyasal özelliklerinin analizi (Yayımlanmamış Doktora Tezi). Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
• Bera A.K. & Yoon M. (1993). Specification testing with locally misspecified alternatives. Econometric Theory, 9(3), 649-658.
• Brereton, F., Clinch, J. P., & Ferreira, S. (2008). Happiness, geography and the environment. Ecological Economics, 65(2), 386–396.
• Bozkuş, S., Çevik, E., & Üçdoğruk, S. (2006). Subjektif refah ve mutluluk düzeyine etki eden faktörlerin sıralı logit modeli ile modellenmesi: Türkiye örneği. İstatistik Araştırma Sempozyumu Bildiriler Kitabı (s. 93–116). Ankara.
• Burridge, P. (1980). On the Cliff-Ord test for spatial autocorrelation. Journal of Royal Statistical Society B, 42(1), 107-108.
• Cetin, D. (2012). Exports and clusters: A spatial econometric analysis on Ankara and Istanbul Oizs (Ph.D.). Middle East Technical University, Ankara.
• Cliff, A. & Ord, K. (1972). Testing for spatial autocorrelation among regression residuals. Geographical Analysis, 4(3), 267-284.
• Çevik, N. & Korkmaz, O. (2014). Türkiye’de yaşam doyumu ve iş doyumu arasındaki ilişkinin iki değişkenli sıralı probit model analizi. Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 7(1), 126-145.
• Diener, E. (1984). Subjective well-being. Psychological Bulletin, 95(1), 542-575.
• Easterlin, R. (1974). Does economic growth improve the human lot? In P. A. David and M. W. Reder (Eds.). Nations and Households in Economic Growth: Essays in Honor of Moses Abramovitz (pp.89-125). New York: Academic Press, Inc.
• Ekici, T. & Köydemir, S. (2014). Social capital, government and democracy satisfaction, and happiness in Turkey: a comparison of surveys in 1999 and 2008. Social Indicators Research, 118(2), 1031-1053.
• European Foundation for the Improvement of Living and Working Conditions. (2005). First European quality of live survey. Edition Petra Böhnke. Published European Foundation.
• Fischer, M. M. & Wang, J. (2011). Spatial data analysis: Models, methods and techniques. Springer Science & Business Media.
• Florax,R.J., Folmer, H. & Rey S.J. (2003). Specification searches in spatial econometrics: The relevance of Hendry’s methodology. Regional Science and Urban Economics, 33(5), 557-579.
• Gilman, R., Hüebner, E.S. & Laughlin J.E. (2000). A First study of multidimensional students’life satisfaction scale with adolescents. Social Indicators Research. 52(1), 135-160.
• Gumprecht, D. (2005). Spatial methods in econometrics. An application to R&D spillovers. Research Report Series / Department of Statistics and Mathematics. 26. Department of Statistics and Mathematics, Vienna: WU Vienna University of Economics and Business.
• Haining, R. P. (2003). Spatial Data Analysis: Theory and Practice. New York: Cambridge University Press.
• Kahyaoğlu, O. (2008). Yaşam memnuniyeti ve yaşam memnuniyetini etkileyen değişkenler ile ekonometrik uygulama: Türkiye örneği. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Dokuz Eylül Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İzmir.
• Korkmaz, A. & Mahiroğulları, A. (2007). İşsizlikle mücadelede emek piyasası politikaları, Türkiye ve AB ülkeleri. Bursa: Ekin Yayınevi.
• Lesage, J. P. & Pace, R. K. (2009). Introduction to spatial econometrics. Boca Raton, FL: Chapman &Hall/CRC.
• Lin, C.-H. A., Lahiri, S., & Hsu, C.-P. (2014). Happiness and regional segmentation: Does space matter? Journal of Happiness Studies, 15(2), 57–83.
• Moran, P. A. (1950a). A Test for the serial independence of residuals. Biometrika, 37(1/2), 178-181.
• Moran, P. A. (1950b). Notes on continuous stochastic phenomena. Biometrika, 37(1/2), 17-23.
• New Economics Foundation. (2006.) The European happy planet index. Ed. Mary Murphy. Published NEF.
• New Economics Foundation. (2006). The happy planet index. Ed. Mary Muiphy. Published NEF.
• Rojas, M. (2007). Heterogeneity in the relationship between income and happiness: A conceptual-referent-theory explanation. Journal of Economic Psychology, 28(2), 1–14.
• Selim, S. (2008). Türkiye’de bireysel mutluluk kaynağı olan değerler üzerine bir analiz: Multinomial logit model. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 17(3), 345–358.
• Sen, A. (1987). The standard of living. New York: Cambridge University Press.
• Sen, A. (2004). Özgürlükle kalkınma. Çev. Yavuz Alogan. Birinci Basım. İstanbul: Ayrıntı Yayınları.
• Servet, O. (2017). Mutluluğun Türkiye’deki belirleyenlerinin zaman içinde değişimi. Akdeniz Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 35(2), 16-42.
• Stanca, L. (2010). The geography of economics and happiness: Spatial patterns in the effects of economic conditions on Well-Being. Social Indicators Research, 99(1), 115–133.
• Stevenson, B. & Wolfeis, J. (2008). Economic growth and subjective weil-being: Reassessing the easterlin paradox. Brookings Papers on Economic Activity.
• Şeker, M. (2009). Mutluluk ekonomisi. Sosyoloji Konferansları Dergisi, 39(2), 115-134.
• Tobler, W. R. (1970). A Computer movie simulating urban growth in the detroit region. Economic Geography, 46(3), 234-240.
• Veenhoven, R. (1996). The study of life satisfaction: Comparative study of satisfaction with life in Europe. Budapest, Hungary: Eötvös University Press.
• Veenhoven, R. (2007). Human well-being, concept and measurement. Houndmills, New Hampshire: Palgrave /McMillan: Chapter 9, pp. 214-239.
• Veenhoven, R. & Dumludağ, D. (2015). İktisat ve mutluluk. İktisat ve Toplum Dergisi, 58(2), 46-51.
• Ward, M. D. & Gleditsch, K. S. (2008). Spatial regression models. Sage.
• White, A. (2007). A Global projection of subjective eell-being: A challenge to positive psychology?. Psychtalk, 56(4), 17-20.
• Zeren, F. (2010). Mekânsal etkileşim analizi. Ekonometri ve İstatistik e-Dergisi, 12(1), 18-39.
• Zeren, F. (2011). Mekânsal ekonometri ve mekânsal panel ekonometri yaklaşımları: AB üye ülkeleri için gelir yakınsama hipotezi üzerine bir uygulama (Yayımlanmamış Doktora Tezi). İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. İstanbul.