Mekânsal Veri Analizi Teknikleriyle Türkiye’de Toplam Doğurganlık Hızının Dağılımı ve Modellenmesi
Öz
Türkiye’de doğurganlık geçmiş kırk yılı aşkın bir sürede, hızlı ve bir geçiş oluşturacak şekilde düşmüştür. Ancak doğurganlık, bölgesel düzeyde farklılıklar göstermekte ve Türkiye’nin batısı düşük doğurganlık düzeyine eriştiği halde, doğusu ve güneydoğusu, eğitim düzeyinin düşüklüğü ve etno-kültürel farklılıklara bağlı olarak hâlâ orta ve yüksek düzeyli doğurganlıklar sergilemektedir. Türkiye’de toplam doğurganlık hızının mekânsal örüntüsüne odaklanan bu çalışmada, doğurganlık hızına etki eden bazı ekonomik ve sosyo-kültürel değişkenler kullanılarak mekânsal veri analizi teknikleri yardımıyla mekânsal verinin gösterimi, araştırılması ve modellenmesi gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın bulguları, Moran’s I saçılma grafiğine göre Türkiye’de toplam doğurganlık hızının yüksek-yüksek (YY) ve düşük-düşük (DD) olarak iki grupta yer aldığını ortaya koymaktadır. Yerel mekânsal oto-korelasyon (LISA) sonuçları, Türkiye’nin Doğu ve Güneydoğu Anadolu bölgelerinde pozitif, Marmara, Ege, Batı Karadeniz ve Orta Anadolu bölgelerinde negatif yönde bir mekânsal oto-korelasyonun olduğunu göstermektedir. Çalışmada iki regresyon modeli En Küçük Kareler Yöntemi (OLS) ve Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (GWR) uygulanmış ve sonuçları karşılaştırılmıştır. Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (GWR) modelinin, %93 oranında bağımlı değişkenin varyasyonlarını açıkladığı ve elde edilen sonuçlara göre, Türkiye’de toplam doğurganlık hızını modellemede başarılı olduğu gözlenmiştir. Aynı zamanda okur-yazar olmayan kadın oranı ve Kürt kökenli kadın oranı değişkenleriyle, toplam doğurganlık hızının yüksek olduğu yerlerde gerçeğe yakın ölçüm sonuçlarını gösteren bir model elde edilmiştir. Bu çalışma, mekânsal veri analizi yöntemlerinin sosyo-demografik çalışmalara farklı bir bakış açısı sağlaması nedeniyle önem taşımaktadır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Akça, H. ve Ela, M. (2012). Türkiye’de eğitim, doğurganlık ve işsizlik ilişkisinin analizi. Maliye Dergisi, 163, 223–242.
- Aksoy, E. (2006). Clustering with GIS: An attempt to classify Turkish district data. Germany Paper presented at the XXIII FIG Congress, Munich, 8-13 October 2006, pp. 1–16. Retrieved from http://www.fig.net/resources/proceedings/fig_proceedings/fig2006/papers/ts47/ts47_05_aksoy_0327.pdf
- Alaba, O. O., Olubusoye, E. O., & Olaomi, J. O. (2017). Spatial patterns and determinants of fertility levels among women of childbearing age in Nigeria. South African Family Practice, 59(4), 143–147.
- Andrews, P. A. (1989). Ethnic groups in the Republic of Turkey. Wiesbaden, DE: Dr. Ludwig Reichert Verlag.
- Anselin, L. (1995). Local indicators of spatial association-LISA. Geographical Analysis, 27, 93–115.
- Anselin, L. (1996). The Moran scatterplot as an ESDA tool to assess local instability in spatial association. In M. Fischer, H. J. Scholten & D. Unwin (Eds.), Spatial analytical perspectives on GIS, (pp. 111–125). London, UK: Taylor&Francis.
- Anselin, L. (1998). Interactive techniques and exploratory spatial data analysis. In P. A. Longley, M. F. Goodchild, D. J. Maguire, D. W. Wind (Eds.), Geographical information systems: Principles, techniques, management and applications, (pp. 253–265). New York, NY: Wiley.
- Anselin, L. (2002). Under the hood: Issues in the specification and interpretation of spatial regression models. Agricultural Economics, 27, 247–267.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Olgu Aydın
*
0000-0001-8220-6384
Türkiye
Pınar Aslantaş Bostan
Bu kişi benim
0000-0001-8220-6384
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
25 Aralık 2018
Gönderilme Tarihi
19 Haziran 2018
Kabul Tarihi
26 Ekim 2018
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2018 Sayı: 37