ÖZ DÜZENLEMELİ HARİTALAR İLE MERKEZİ YÖNETİM BÜTÇE HARCAMALARININ İNCELENMESİ

Yıl 2022, , 1 - 15, 05.10.2022

Ahmet Dündar , Erkan Oktay

https://doi.org/10.17753/sosekev.1125584

Öz

Parlamenter sistemler için oldukça önemli olan merkezi yönetim bütçe harcamaları, Türkiye’de sırasıyla; hazırlanma, onanma, uygulanma ve denetim aşamalarından geçmektedir. Takip eden mali yıl içerisinde gerçekleşecek olan bu kamu harcamaları için istikrar şarttır. Aksi halde kamu giderlerinin, kamu gelirden fazla olması sonucu bütçe açığı gerçekleşmektedir. Merkezi yönetim bütçe harcamaları ekonomik ve fonksiyonel sınıflandırma olmak üzere ikiye ayrılmaktadır. Ekonomik ve fonksiyonel sınıflandırma içinde bulunan parametreler, altındaki giderlerin toplamı olarak sunulmaktadır. Bu çalışmada amaç, bir yapay sinir ağı modeli ve aynı zamanda bir kümeleme analizi yöntemi olan Öz Düzenlemeli Haritalar ile Türkiye’de kişi başına düşen merkezi yönetim bütçe harcamalarının kümeleme analizi sonuçlarını incelemektir.

Anahtar Kelimeler

Merkezi Yönetim Bütçe Harcamaları, Ekonomik sınıflandırma, Fonksiyonel sınıflandırma, Öz düzenlemeli haritalar, Kümeleme analizi.

Analysıs of Central Government Budget Expendıtures Wıthselforganızıng Maps

Öz

Central government budget expenditures, which are very important for parliamentary systems, are respectively in Turkey; It goes through the stages of preparation, approval, implementation and control. Stability is essential for these public expenditures, which will take place in the following fiscal year. Otherwise, budget deficit occurs as a result of public expenditures being more than public revenues. Central government budget expenditures are divided into two as economic and functional classification. The parameters included in the economic and functional classification are presented as the sum of the expenses under them. The aim of this study is to examine the cluster analysis results of Central government budget expenditures per capita in Turkey with Self-Organizing Maps, which is an artificial neural network model and also a clustering analysis method.

Anahtar Kelimeler

Central government budget expenditures, Economic classification, Functional classification, Self-organizing maps, Cluster analysis.

Kaynakça

• Akbulut, H. (2017). Ekonomik gelişmişlik-kamu harcamaları ilişkisi: 2007:1-2015:3 dönemi Türkiye örneği. Yönetim Bilimleri Dergisi, 15(29), 9-23.
• Akbulut, H., Yereli, A. B. (2016). Kamu gelirleri ve kamu harcamaları nedensellik ilişkisi: 2006-2015 dönemi için Türkiye örneği. Sosyoekonomi, 24(27), 103-120.
• Akdoğan, A. (2011). Kamu maliyesi (14. baskı.). Gazi Kitabevi.
• Akıncı, A. (2017). Türkiye'de eğitim harcamalarının ekonomik büyüme üzerindeki etkisi. Maliye Dergisi, (173), 387-397. https://www.researchgate.net/publication/333670733_Turkiye'de_Egitim_Harcamalarinin_Ekonomik_Buyume_Uzerindeki_Etkisi
• Bahl, R. W., Nath, S. (1986). Public expenditure decentralization in developing countries. Environment and Planning C: Government and Policy, 4(4), 405-418.
• Bastida, F., Benito, B. (2007). Central government budget practices and transparency: An international comparison. Public Administration, 85(3), 667-716.
• Bhattacharya, B. B., & Kumari, A. (1988). Budget forecasts of central government revenue and expenditure: A test of rational expectation. Economic and Political Weekly, 1323-1327. https://www.jstor.org/stable/pdf/4378672.pdf
• Bircan, H., Zontul, M., Yüksek, A. G. (2006). “SOM tipinde yapay sinir ağlarını kullanarak Türkiye'nin ihracat yaptığı ülkelerin kümelenmesi üzerine bir çalışma”. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 20(2), 219-237.
• Bojanic, A. N. (2013). The composition of government expenditures and economic growth in Bolivia. Latin American Journal of Economics, 50(1), 83-105.
• Candan, E. (2007). Türk bütçe sisteminde performans denetimi. Ümit Ofset Matbaacılık.
• Cebi, C. (2015). Bütçe harcama katılığı. TCBM Ekonomide Araştırma Notları, (1523), 1-13.
• Çelik, A., Kaya, V. (2015). Küresel finans krizi sürecinde merkezi yönetim bütçe harcamalarının görünümü. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 29(2), 279-291.
• Çetinkaya, Ö., Aslantaş, M. F. (2019). Merkezi yönetim cari transfer harcamalarının mali büyüklüğünün değerlendirilmesi. Uluslararası Yönetim Akademisi Dergisi, 2(1), 41-50.
• De, A., Endow, T. (2008). Public expenditure on education in India: Recent trends and outcomes, (18), 1-51. https://www.academia.edu/24648036/Public_Expenditure_on_Education_in_India_Recent_Trends_and_Outcomes
• Dev, S. M., Mooij, J. (2002). Social sector expenditures in the 1990s: Analysis of central and state budgets. Economic and Political Weekly, 37(9), 853-866.
• Edizdoğan, N., Çetinkaya, Ö., Gümüş, E. (2020). Kamu maliyesi (11. baskı.). Ekin Basım Yayın Dağıtım.
• Edler, L. (2007). Analysing Economic Data with Self-Organizing Maps: A Geometric Neural Network Approach [Doctoral dissertation, University of Christian-Albrechts]. Kiel Campus.
• Fausset, L. (1994). Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms and Applications. Prentice-Hall.
• Gürdal, T. (2009). 2000-2007 dönemi Türkiye’de merkezi yönetim bütçe uygulamaları ve karşılaştırmalı analizi. İçinde A. Şeker & H. A. Şimşek (Eds.), Küreselleşme ve kamu maliyesinde yaşanan dönüşüm (s.145-172). Ümit Ofset Matbaacılık.
• Hung, L. C., Hsieh, Y. T. (2016). political business cycle in Taiwan-evidence from central government expenditures. International Journal of Public Administration, 39(4), 249-257.
• John, P., Margetts, H. (2003). Policy punctuations in the Uk: Fluctuations and equilibria in central government expenditure since 1951. Public Administration, 81(3), 411-432.
• Kaynar, O., Zontul, M., Demirkoparan, F. (2010). “Som destekli RBF yapay sinir ağları ile Ankara ilinin doğalgaz tüketim tahmini”. Trakya Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 11(1), 41-49.
• Kohonen, T. (2001). Self-Organizing maps (3th ed.). Springer Verlag Berlin Heidelberg.
• Larose, D. T. (2005). Discovering knowledge in data: An introduction to data mining. John Wiley & Sons.
• Mart, Ö. A., Kartal, S. (2021). Türkiye’deki eğitim harcamalarının değerlendirilmesi. Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 8(1), 37-53. Moğol, T. (2002). “Analitik bütçe sınıflaması içerisinde kamu harcamalarının ekonomik sınıflaması”. Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(1), 125-137.
• Özçalıcı, M. (2017). “Özdüzenleyici haritalar yardımıyla piyasa bölümlendirmesi: Türkiye ikinci el otomobil piyasası örneği”. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 12(2), 23-36.
• Pehlivan, O. (2015). Kamu maliyesi. Eser Ofset.
• Recknagel, F. (2006). Ecological informatics: Scope, techniques and applications (2th. ed.). Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
• Sayım, E. (2022). Erzurum ili 2005-2020 yılları arası merkezi yönetim kamu gelir ve harcamaları analizi. İçinde Y. Aslan (Ed.), Muhasebe, Finans ve Denetim Alanlarında Yenilikçi Yaklaşımlar (s. 23-33). Efe Akademik Yayıncılık.
• Sevimli Deniz, S., Çelik, E. (2018). Kendi kendini düzenleyen haritalar (SOM) arkasındaki matematik. UMTEB III. Uluslararası Mesleki ve Teknik Bilimler Kongresi, 1(1), 829-834.
• Siverekli Demircan, E. (2005). “Karşılaştırmalı bir perspektiften kamu mali yönetiminde Türk bütçe sistemi ve analitik bütçe sistemine geçiş”. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (25), 60-69. T.C. Cumhurbaşkanlığı Strateji ve Bütçe Başkanlığı. (2018, Ekim 10). 2019-2021 dönemi bütçe hazırlama rehberi. https://www.sbb.gov.tr/wp-content/uploads/2020/02/RehberAciklamalari_2019-2021.pdf.
• T.C. Maliye Bakanlığı (t.y.). Genel yönetim sektörü mali istatistikler kılavuzu. Muhasebat Genel Müdürlüğü. https://ms.hmb.gov.tr/uploads/sites/3/2019/02/Genel-Y%C3%B6netim-Mali-%C4%B0statistikleri-K%C4%B1lavuzu.pdf.
• T.C. Maliye Bakanlığı (2018, Şubat 24). Mali istatistik yönetmeliği. Muhasebat Genel Müdürlüğü. https://ms.hmb.gov.tr/uploads/sites/3/2019/02/Mali-I%CC%87statistik-Yo%CC%88netmelig%CC%86i-02-05-2018.pdf.
• Türk, İ. (2010). Kamu maliyesi. Orhan Kitabevi.
• Vesanto, J., Alhoniemi, E. (2000). “Clustering of the self-organizing map”. IEEE Transactions on Neural Networks, 11(3), 586-600.
• Xavier, R. S. F. (2011). “Fundamental aspects of Som: Kohonen neural network”. Applications of Self-Organizing Maps (pp. 71-73). INTECH open.
• Yavuz, M. (2017). Merkezi yönetim bütçesi ile kamu yatırım programının kodlama sistemleri bazında karşılaştırılması: Tespitler, sorunlar ve çözüm önerileri. Sayıştay Dergisi, (106), 35-62. https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/1713987
• Zontul, M., Kaynar, O. ve Bircan, H., (2004). “SOM tipinde yapay sinir ağlarını kullanarak Türkiye’nin ithalat yaptığı ülkelerin kümelenmesi üzerine bir çalışma”. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 5(2), 47-68.