Analysis of the Criteria for a City to Attain Metropolitan Status in Türkiye Using Binary Logistic Regression

Öz

Cities referred to as metropolitan areas or megacities serve as the economic, commercial, and socio-cultural engines of countries. However, some cities may not concurrently possess all these characteristics due to political decisions, leading to economic, administrative, social, and cultural imbalances and injustices among the cities within a country. This study identifies the factors beyond the legally defined population size criterion that may influence the attainment of metropolitan status in Turkiye. In this context, a logistic regression model was designed using 13 socio-economic independent variables. The results of the logistic regression analysis revealed that only three variables were statistically significant, yet a model with relatively high explanatory power was achieved. The findings obtained from the binary logistic regression model indicate that the export and import variables positively influence the attainment of metropolitan status, while the per capita gross domestic product variable has a negative effect. In other words, increases in exports and imports enhance a city’s likelihood of gaining metropolitan status, whereas an increase in per capita gross domestic product decreases this likelihood. This suggests that cities with metropolitan status generally have large economic and commercial capacities, but due to high population levels, the per capita income is lower. Consequently, this research demonstrates that, in addition to political decisions, certain economic criteria can also be influential in determining the metropolitan status of cities.

Anahtar Kelimeler

• Metropolis
• Metropolitan
• Logistic Regression Analysis

Türkiye’de Bir Şehrin Büyükşehir Olabilme Kriterlerinin İkili Lojistik Regresyon İle Analizi

Öz

Büyükşehir, anakent ya da metropol olarak adlandırılan şehirler ticari, ekonomik ve sosyo-kültürel açıdan ülkelerin lokomotifi niteliğindedir. Ancak, bazı şehirler bu niteliklerin bütününe siyasi kararların da etkisiyle eş zamanlı olarak sahip olamayabilmektedir. Bu durum da ülkenin şehirleri arasında iktisadi, idari, sosyal ve kültürel dengesizlikler ile adaletsizliklere yol açabilmektedir. Bu çalışmada, Türkiye'de şehirlerin büyükşehir statüsüne kavuşmasında yasayla belirlenmiş nüfus büyüklüğü kriteri dışında hangi faktörlerin etkili olabileceğinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu bağlamda, sosyo-ekonomik nitelikli on üç bağımsız değişkenin kullanıldığı bir lojistik regresyon modeli tasarlanmıştır. Lojistik regresyon analizi sonucunda, sadece üç değişken istatistiksel olarak anlamlı çıkmış, buna karşın yine de açıklama gücü görece yüksek bir model elde edilebilmiştir. İkili lojistik regresyon modeli ile elde edilen bulgular, büyükşehir statüsünü kazanmada ihracat ve ithalat değişkenlerinin pozitif, kişi başına gayrisafi yurtiçi gelir değişkeninin ise negatif yönde etkili değişkenler olduklarını ortaya koymuştur. Diğer bir ifadeyle, ihracat ve ithalattaki artışlar bir şehrin büyükşehir olma olasılığını artırırken, kişi başı gayrisafi yurtiçi hasıla artışı ise bu olasılığı azaltmaktadır. Bu durum, büyükşehir statüsüne sahip şehirlerin genellikle büyük ekonomik ve ticari hacme sahip olduklarını, ancak yüksek nüfus sebebiyle kişi başına düşen gelirin düşük olduğunu göstermektedir. Sonuç olarak bu araştırma, şehirlerin büyükşehir statüsü kazanmasında siyasi kararların yanı sıra bazı ekonomik kriterlerin de etkili olabildiğini göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

• Metropol
• Büyükşehir
• Lojistik Regresyon Analizi

Kaynakça

1. AkYılmaz, B. (1988). BüYükşehir belediYelerinin kurulması. Selçuk Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 1(1), 129-140. google scholar
2. Alpar, R. (2011). Uygulamalı çok değişkenli istatistiksel yöntemler. DetaY YaYıncılık, Ankara. google scholar
3. Baş, G. (2017). Türkiye'de bir şehrin büyükşehir olabilme kriterlerinin ikili lojistik regresyon ile analizi [YaYınlanmamış Yüksek Lisans Tezi]. KütahYa Dumlupınar Üniversitesi SosYal Bilimler Enstitüsü.google scholar
4. Bozkurt, Ö., Ergun, T. ve Sezen, S. (1998). Kamu yönetimi sözlüğü (2.baskı). TODAİE, Ankara. google scholar
5. Breux, S., Collin, J. P., & Negrier, E. (2007). Political rescaling and municipal cultural public policies: A comparison of France and Quebec. International Journal of Urban and Regional Research, 31(1), 128-145.google scholar
6. Ceritli, İ. (2000). Kentsel hizmetlerde verimlilik açısından optimum kent büYüklüğü. Yerel Yönetimler Sempozyum Bildirileri, TODAİE/ Ankara, 321-332.google scholar
7. ÇelikYaY, H. (2014). Değişen kent Yönetimi ve 6360 saYılı büYükşehir Yasası (Analiz No: Temmuz/101). SETA Siyaset, Ekonomi ve Toplum Araştırmaları Vakfı. https://file.setav.org/Files/Pdf/20140708140310_degisen-kent-Yonetimi-ve-6360-saYili-buYuksehir-Yasasi-pdf.pdf google scholar
8. Çınar, T., Çiner, C.U. ve Zengin, O. (2009). BüYükşehir Yönetimi bütünleştirme süreci. TODAİE, Ankara.google scholar

9. Çınar, T., Duru, B., Çiner, C. U. ve Zengin, O. (2013). Belediyenin sınırları. TODAİE, Ankara. google scholar
10. Çubuk, M. (1985). Türkiye’de metropoliten alan planlama deneyim ve sorunları kolokyumu. Mimar Sinan Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Yayını-2, İstanbul. google scholar
11. Duru, B. ve Alkan, A. (Der. Çev.). (2002). 20.Yüzyıl kenti. İmge Kitabevi, Ankara. google scholar
12. Long, S.J., Freese, J. (2006). Regression models for categorical dependent variables using stata (2nd ed.). Stata Press, U.S.A. google scholar
13. Gündüzöz, İ. (2011). Küçük belediyeler sorunu. Türkiye Belediyeler Birliği Yayını, Ankara. google scholar
14. Hair Jr., J.F., Black, W.C., Babin, B.J. & Anderson, R.E. (2009). Multivariate data analysis (7th ed.). Pearson, USA. google scholar
15. İşbir, E.G. (1991). Şehirleşme ve meseleleri (2. baskı). Gazi Büro YaYınları, Ankara. google scholar
16. Kleinbaum, D.G. & Klein, M. (2010). Logistic regression: A self-learning text (3rd ed.). Spiringer, London.google scholar
17. Meligrana, J. (2004). Redrawing local government boundaries: An international study of politics, procedures and decisions. UBC Press, Canada. google scholar
18. Özdamar, K. (2013). Paket programlar ile istatistiksel veri analizi (Cilt 1, 9.baskı). Nisan Kitabevi, Ankara.google scholar
19. Pallant, J. (2007). SPSS survival manual - A step by step guide to data analysis using SPSS (3rd ed.). Open UniversitY Press McGraw Hill, USA. google scholar
20. Savitch, H.V. & Vogel, R.K. (2004). Suburbs without a citY: Power and citY-countY consolidation. Urban Affairs Review, 39(6), 758-790. https://doi.org/10.1177/1078087404264512 google scholar
21. Sencer, M. (1985). Son düzenlemelere göre TürkiYe'de taşra Yönetimi ve Yerel Yönetimler. Amme İdaresi Dergisi, 18(1), 24-45. google scholar
22. Sharma, S.(1996). Applied multivariate techniques. John WileY&Sons.Inc., Canada. google scholar
23. Tekel, A. (2002). Metropoliten planlamanın önemi ve gerekliliği üzerine. Çağdaş Yerel Yönetimler, 42-55.google scholar
24. Toprak, Z.K. (1998). Kent yönetimi ve politikası (4.baskı). Anadolu Matbaacılık, İzmir. google scholar
25. Tuzcuoğlu, F. (2003). Metropoliten yönetim. SakarYa Kitabevi, Adapazarı. google scholar
26. Tüten, Ş. (1969). Metropoliten idarenin özellikleri ve İstanbul ve İzmir metropoliten belediYe idareleri ön araştırması hakkında açıklama. Türk İdare Dergisi, 40(318), 39-62. google scholar
27. Yaşamış, F. D. (1995). BüYükşehir sorunsalı. Amme İdaresi Dergisi, 28(1), 93-111. google scholar
28. Zengin, G. (2013). Her yer büyükşehir, her hizmet etkin ve verimli! 6360 sayılı Kanun’a yönelik eleştirel bir yaklaşım. 8 Kasım Dünya Şehircilik Günü 37. Kolokyumu Kent Yönetimi ve Planlama Cilt 1 Bildiriler Kitabı içinde, 463-491. https://www.spo.org.tr/resimler/ekler/21adeb1b488008e_ek.pdf google scholar