Bu çalışma, turizm büyümesi ile ilgili yayınlanmış çalışmaların bibliyometrik bir analizini yapmayı amaçlamaktadır. Başlığında “turizm büyümesi” ibaresi bulunan yayınların başlıkları esas alınarak Web of Science veri tabanında tarama yapılmıştır. Araştırma bulguları, Web of Science veri tabanı tercih edildiğinden sadece bu veri tabanı ile sınırlıdır. Tarama işlemi herhangi bir alan filtrelemesi içermemektedir ve toplam 941 yayına ulaşılmıştır. Yayınların kaynak ülkeleri başta Çin olmak üzere Amerika Birleşik Devletleri ve Türkiye olarak tespit edilmiştir. Turizm gelişimi, ekonomik büyüme ve turizm büyümesi en sık kullanılan üç anahtar kelimedir. Doğu Akdeniz Üniversitesi en yüksek ortalama atıf sayısına sahipken, Türkiye en fazla çalışma ve atıf sayısına sahip ülkedir. Ayrıca, çalışmalar genellikle panel eş bütünleşme yöntemini kullanmakta ve turizm ve ekonomik büyüme arasındaki ilişki konusunda net bir sonuca ulaşamamaktadır. Bulgular, seçilen örneklem ve zaman periyoduna bağlı olarak değişiklik göstermektedir. Son olarak, çalışma eş bütünleşme ve nedensellik analizleri dışında rejim değişimi modellerinin kullanılmasını önermektedir.
This study aims to conduct a bibliometric analysis of published studies related to tourism growth. Based on the titles of publications with the phrase "tourism growth" in the title, it was scanned from the Web of Science database. The research findings are limited to the Web of Science database since this is the preferred database. The scanning process did not include any field filtering; therefore a total of 941 publications were found. The source countries of the publications were found to be primarily China, the United States of America, and Turkey. Tourism development, economic growth, and tourism growth are the three most frequently used keywords. Eastern Mediterranean University has the highest average number of citations, while Turkey has the highest number of studies and citations. Furthermore, studies often employ the panel co-integration method. Tourism and economic growth do not appear to have a clear relationship. Based on the sample and time period selected, the findings vary. The study recommends the use of regime-switching models in this area, apart from cointegration and causality analysis.
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Bölüm | 2023:1 Makaleler |
Yazarlar | |
Erken Görünüm Tarihi | 30 Nisan 2023 |
Yayımlanma Tarihi | 30 Nisan 2023 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2023 Cilt: 2023 Sayı: 1 |