TÜRKİYE’DE İŞSİZLİĞİN MEKÂNSAL ANALİZİ
Öz
İşsizlik, tüm dünyada olduğu gibi ülkemizde de en temel sorunlardan biridir. İşsizlik oranlarının bölgesel düzeyde önemli farklılıklar göstermesi ayrı bir sorun olarak karşımıza çıkmaktadır. Bölgelerarasındaki farklılıklar mekânsal analiz yöntemleriyle incelenebilir. Gerçek hayat ilişkilerini açıklarken konum etkilerini de dikkate alan mekânsal analiz yöntemleri, son yıllarda istatistiksel analizlerde sıklıkla kullanılmaya başlamıştır. Bu çalışmanın amacı, Türkiye’nin illerine ait işsizlik oranları için bölgesel ayrışmaları incelemek ve işsizlik oranını etkileyen dinamikleri belirlemektir. Bu doğrultuda, işsizliğin bölgesel farklılıkları mekânsal analiz yöntemleriyle ortaya konduktan sonra işsizlikle ilintili değişkenler ele alınmak suretiyle bu dinamiklerin işsizlik üzerindeki etkileri belirlenmeye çalışılmıştır. Analiz sonuçları, Türkiye’de illerin işsizlik oranları arasında önemli derecede mekânsal bağımlılık olduğunu göstermektedir. İşsizlik oranı yüksek olan illerin ve işsizlik oranı düşük olan illerin kümelenme eğiliminde olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca, kadınların işgücüne katılımının işsizlik üzerinde anlamlı negatif etkisi, eğitim düzeyinin ve genç nüfus oranının ise işsizlik üzerinde anlamlı pozitif etkisi olduğu gözlenmiştir. Bunun yanı sıra işsizlik oranlarının işsizliği açıklamada kullanılan değişkenler dışında komşu bölgelerin işsizlik oranlarından da etkilendiği tespit edilmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Anselin, L. (1988a). Spatial Econometrics: Methods and Models. Dordrecht:Kluwer Academic Publishers.
- Anselin, L. (1988b). Lagrange Multiplier Test Diagnostics for Spatial Dependence and Spatial Heterogeneity. Geographical Analysis, 20(1), 1-17.
- Anselin, L. (1992). Spatial Data Analysis with GIS: An Introduction to Application in the Social Sciences. National Center for Geographic Information and Analysis, University of California, Santa Barbara, Technical Report92/10.
- Anselin, L. (1995). Local Indicators of Spatial Association -LISA. Geographical Analysis, 27(2), 93-115.
- Anselin, L. (1996). The Moran Scatterplot as an ESDA Tool to Assess Local Instability in Spatial Association. Fisher M., Scholten H.J., Unwin D. (Eds.), Spatial analytical perspectives on GIS in environmental and socio-economic sciences. (pp. 111-125). London: Taylor and Francis.
- Anselin, L. (1998). Interactive Techniques and Exploratory Spatial Data Analysis. Longley P.A., Goodchild M.F.; Maguire D.J.; Wind D.W. (Eds.), Geographical Information Systems: Principles, Techniques, Management and Applications. (pp. 253-266). New York:Wiley.
- Anselin, L. & Rey, S. (1991). Properties of Tests for Spatial Dependence in Linear Regression Models. Geographical Analysis. 23(2), 112-131.
- Anselin, L., Bera, A. K., Florax, R., & Yoon, M. J. (1996). Simple Diagnostic Tests for Spatial Dependence. Regional Science and Urban Economics, 26(1), 77-104.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
Diğer
Yayımlanma Tarihi
31 Ocak 2018
Gönderilme Tarihi
11 Aralık 2017
Kabul Tarihi
16 Ocak 2018
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2018 Cilt: 13 Sayı: 49
Cited By
TÜRKİYE’DE KAMU YATIRIMLARININ İSTİHDAMDAKİ CİNSİYET FARKLILIKLARI ÜZERİNDEKİ ETKİSİ: MEKÂNSAL PANEL VERİ ANALİZİ
Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi
https://doi.org/10.17065/huniibf.671958Ekonomik Suçlar, Gelir ve İşsizliğin Mekânsal İlişkisi: 2014 Türkiye İncelemesi
Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
https://doi.org/10.18026/cbayarsos.958654Evsel katı atık oluşum miktarlarının küresel ve yerel mekânsal otokorelasyon yöntemleri ile incelenmesi
Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.28948/ngumuh.871183Investigating the impact of urban growth on land use using spatial autocorrelation methods in Konya/Türkiye
Environmental Monitoring and Assessment
https://doi.org/10.1007/s10661-024-12911-9