Türkiye’deki sosyal, ekonomik kültürel ve sosyo-ekonomik gelişmişlik endeksi (SEGE) verilerinin sıralı en küçük kareler yöntemi ile analiz edilmesi

Yıl 2024, Cilt: 6 Sayı: 1, 47 - 58, 05.06.2024

Fatma Bünyan Ünel

https://doi.org/10.56130/tucbis.1476450

Öz

Ülkelerin gelişmişlik düzeylerinin ölçülmesi için birçok endeks üretilmektedir. Türkiye’de de illerin gelişmişlik düzeyleri Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Endeksi (SEGE) ile ölçülmüştür. Bu çalışmanın amacı, 2017 yılında üretilen SEGE değerleri ile sosyal, ekonomik, kültürel verilerin ilişkisini sıralı en küçük kareler (OLS) yönteminden yararlanarak araştırmaktır. SEGE ilişkisinin konumsal açıdan bağlantıları sunularak literatüre katkı sağlamaktadır. Sosyal, ekonomik, kültürel başlıklara ait: SEGE değeri, konut fiyat endeksi (KFE), konut satış sayısı, okuma yazma bilen ve bilmeyen, doğum, ölüm, boşanma, intihar, yoksulluk riski, kütüphane, müze, tiyatro ve sinema ziyaretçi sayıları şeklinde toplam 14 kriter ele alınmıştır. Verilerin orijinal halleri matris formatında düzenlenerek nüfusa ve alana dayalı işlemler gerçekleştirilmiştir. Analize hazır hale getirilen verilere Sıralı En Küçük Kareler Yöntemi uygulanmıştır. OLS analizde SEGE değeri bağımlı değişken olarak alınmış ve VIF değeri >7.5 olan okuma bilen ile boşanma yoğunluğu çıkartılarak geriye kalan kriterler analize dâhil edilmiştir. Analiz sonucunda R2 (0.9176) ve düzeltilmiş R2 (0.9045) değerleri, yüksek anlamlılık derecesinde modeli açıkladığı tespit edilmiştir. Coğrafi Bilgi Sistemleri aracılığıyla analizin standart sapması, tahmin ve kalıntı değerlerinin haritaları elde edilerek görselleştirilmiştir. Gerçek değer ve tahmin değer arasındaki fark olarak tanımlanan kalıntı değerleri; mutlak anlamda sırasıyla Ankara (1.1215), Yalova (-0.7568), Yozgat (-0.6570), Karabük (0.5025) ve Çanakkale (-0.4829) illerinde yüksek çıkmıştır. 14 İlde ise çok az (-0.07-0.04) kalıntı değerleri gözlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Endeksi (SEGE), Konut Fiyat Endeksi (KFE), Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS), Sıralı En Küçük Kareler

Etik Beyan

-

Destekleyen Kurum

-

Teşekkür

-

Analysing with ordinary least squares (OLS) method data of social, economic, cultural, and the socio-economic development index (SEGE) in Türkiye

Öz

Many indices are produced to measure the development levels of countries. In Türkiye, the development levels of provinces are measured by the Socio-Economic Development Index (SEGE). The aim of this study is to investigate the relationship between SEGE values produced in 2017 and social, economic and cultural data by using the ordinary least squares (OLS) method. It contributes to the literature by presenting the locational connections of the SEGE relationship. A Total 14 criteria were taken into account, including SEGE value, house price index (HPI), number of housing sales, literate and illiterate, birth, death, divorce, suicide, poverty risk, library, museum, theater and cinema visitor numbers belong to the titles of social, economic and cultural data. The original data were organized in matrix format and population and area-based operations were performed. Ordinary Least Squares Method was applied to the data prepared for analysis. In the OLS analysis, SEGE value was taken as the dependent variable and the remaining criteria were included in the analysis by excluding literacy and divorce density with VIF value >7.5. As a result of the analysis, R2 (0.9176) and adjusted R2 (0.9045) values were found to explain the model with a high degree of significance. Maps of the standard deviation, prediction and residual values of the analysis were obtained and visualized through Geographic Information Systems. Residual values, which are defined as the difference between the actual and estimated values, were higher in absolute terms in Ankara (1.1215), Yalova (-0.7568), Yozgat (-0.6570), Karabük (0.5025) and Çanakkale (-0.4829). In 14 provinces, very low residue values (-0.07-0.04) were observed.

Anahtar Kelimeler

Socio-Economic Development Index, Housing Price Index (HPI), Geographic Information System (GIS), Ordinary Least Squares (OLS)

Kaynakça

• Ahadinezhad, B., Khosravizadeh, O., Rafiei, S., Habibi, N., Mohtashamzadeh, B., & Maleki, A. (2023). Investigating the relationship of socio-economic index and resource availability index with the inequality of DALY in the provinces of Iran. Journal of Health Research in Community. Summer, 9(2), 115-121.
• Aslan, A. S. (2023). Türkiye’de yabancıların mülk edinimi: Yalova konut sektörü örneği. Kent Akademisi, 16 (Türkiye Cumhuriyeti’nin 100. Yılı Özel Sayısı), 16, 616-633. https://doi.org/10.35674/kent.1353006
• Bhatti, U. A., Tang, H., Khan, A., Ghadi, Y. Y., Bhatti, M. A., & Khan, K. A. (2024). Investigating the nexus between energy, socio-economic factors and environmental pollution: A geo-spatial multi regression approach. Gondwana Research, 130, 308-325. https://doi.org/10.1016/j.gr.2024.02.007
• Büyükkaracığan, N., Altınışık, İ., & Uzun, H. (2017). Türkiye’de gayrimenkul değerleme çalışmalarında karşılaşılan sorunlar ve çözüm önerileri. Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi, (14), 77-91.
• Çamur, K. C., & Kaya, A. B. (2022). Reading the modernity and postmodernity conditions and hierarchies of Turkish Cities with PCA and cluster analysis: Using SEDIs and developing a new set of Indicators. ACE: Architecture, City and Environment, 16(48). http://dx.doi.org/10.5821/ace.16.48.10621
• Charlton, M., & Fotheringham, A. S. (2009). Geographically weighted regression. Science Foundation.
• Çiftçi, K., Güngör, M., & Çiftçi, N. (2020). Birleşmiş Milletler insani gelişme endeksi verileri kullanılarak ülkelerin sınıflandırılmasının diskriminant analizi ile karşılaştırılması. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 5/1, 163-177. https://doi.org/10.33905/bseusbed.736439
• Dolu, A., & Kuvvetli, U. (2023). Türkiye’de kentlerin sosyo-ekonomik gelişmişlik düzeylerinin karşılaştırılması. International Journal of Public Finance. 8(1), 85 – 106. https://doi.org/10.30927/ijpf.1177630
• Ersungur, Ş. M., Kızıltan, A., & Polat, Ö. (2007). Türkiye’de bölgelerin sosyo-ekonomik gelişmişlik sıralaması: temel bileşenler analizi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 21(2), 55-66.
• EVDS. (2017). Konut Fiyat Endeksi, T.C. Merkez Bankası (TCMB). Erişildi 13 Ocak, 2022, https://evds2.tcmb.gov.tr
• Fischer, M. M., & Getis, A. (2010). Handbook of applied spatial analysis, software tools, methods and applications. Springer.
• Fotheringham, A. S., Oshan, T.M., & Li, Z. (2024). Multiscale geographically weighted regression. Taylor & Francis Group.
• FTSE. (2018). FTSE Country Classification Process, FTSE Russell.
• Fuerst, F., & Haddad, M.F.C. (2020). Real estate data to analyse the relationship between property prices, sustainability levels and socio-economic indicators. Data in Brief, 33, 106359. https://doi.org/10.1016/j.dib.2020.106359
• Harkati, R., Alhabshi, S. M., & Kassim, S. (2020). Does capital adequacy ratio influence risk-taking behaviour of conventional and Islamic banks differently? Empirical evidence from dual banking system of Malaysia. Journal of Islamic Accounting and Business Research, 11(10), 1989-2015. https://doi.org/10.1108/JIABR-11-2019-0212
• HDI. (2024). Human Development Index (HDI), United Nations Development Programme (UNDP). Erişildi 09 Nisan, 2024, https://hdr.undp.org/data-center/human-development-index#/indicies/HDI
• Human Development. (2024). Human Development Report 2023/2024, Breaking the gridlock Reimagining cooperation in a polarized world the United Nations Development Programme, USA.
• Jackson, E., Kupke, V., & Rossini, P. (2007). The relationship between socio-economic indicators and residential property values in Darwin. Thirteenth Annual Pacific-Rim Real Estate Society Conference Fremantle, Western Australia.
• Kahveci, M. (2019). Metro hattı konut fiyatlarını arttırır mı? İstanbul M5 Üsküdar–Çekmeköy hattı örneği. Eğitim Bilim Toplum, 17(67), 10-41.
• Kalkınma Ajansları. (2019). İllerin ve bölgelerin sosyo-ekonomik gelişmişlik sıralaması araştırmaları (SEGE-2017) raporu. Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, Kalkınma Ajansları Genel Müdürlüğü.
• Kalkınma Planı. (1963). Birinci Beş Yıllık Kalkınma Planı (1963-1967). Devlet Planlama Teşkilatı.
• Kanbir, Ö. (2022). Türkiye’de insani gelişme: İller ve bölgeler temelinde bir analiz. Giresun Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 8(2), 1-24. https://doi.org/10.46849/guiibd.1115142
• Karadaş, K., & Erilli, N. A. (2023). Gri kümeleme analizi ile Türkiye’deki şehirlerin sosyo-ekonomik verilere göre sınıflandırılması. İstatistik Araştırma Dergisi, 13 (2), 60-74.
• Karakayacı, Z. (2022). Tarım arazilerinin değerinde sosyo-ekonomik gelişmişliğin etkisi üzerine bir araştırma. 1002 Kodlu TÜBİTAK Projesi Raporu, 220K242.
• Keyder, N. (2022). Türkiye’nin kriz deneyimleri 1994, 2000–2001, 2008–2009 ve 2018–2022 krizleri. İktisat ve Toplum, 141, 4-13.
• Kusak, L., & Kucukali, U. F. (2023). Investigating the relationship between COVID-19 shutdown and land surface temperature on the Anatolian side of Istanbul using large architectural impermeable surfaces. Environment, Development and Sustainability, 1-38. https://doi.org/10.1007/s10668-023-03397-5
• Masih, R., & Masih, A. M. M. (1996). Stock-Watson dynamic OLS (DOLS) and error-correction modelling approaches to estimating long- and short-run elasticities in a demand function: new evidence and methodological implications from an application to the demand for coal in mainland China. Energy Economics, 18, 315-334. https://doi.org/10.1016/S0140-9883(96)00016-3
• Meydan, M. C., & Sarı, V. İ. (2018). İnsani gelişme endeksi ve alt endekslerinin Türkiye'deki iller için ölçülmesi. İdealkent Dergisi, 9(24), 387-429. https://doi.org/10.31198/idealkent.450118
• Mirkatouli, J., Samadi, R., & Hosseini, A. (2018). Evaluating and analysis of socio-economic variables on land and housing prices in Mashhad, Iran. Sustainable cities and society, 41, 695-705. https://doi.org/10.1016/j.scs.2018.06.022
• Nielsen, L. (2011). Classifications of countries based on their level of development: How it is done and how it could be done. International Monetary Fund (IMF).
• Övgün, B. (2011). Türk Kamu yönetiminde yeni bir örgütlenme: Kalkınma Bakanlığı. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 66(03), 263-281. https://doi.org/10.1501/SBFder_0000002222
• Özceylan, D., & Coşkun, E. (2012). Türkiye'deki illerin sosyo-ekonomik gelişmişlik düzeyleri ve afetlerden sosyal ve ekonomik zarar görebilirlikleri arasındaki ilişki. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 41(1), 31-46.
• Özkan, B., Parim, C., &, Çene, E. (2023). Ülkelerin gelişmişlik düzeylerinin karar ağacı ve rastgele orman yöntemleriyle tahmin edilmesi. EKOIST Journal of Econometrics and Statistics, (38), 87-104. https://doi.org/10.26650/ekoist.2023.38.1172190
• Özkubat, G., & Selim, S. (2019). Türkiye’de illerin sosyo-ekonomik gelişmişliği: Bir mekânsal ekonometrik analiz. Alphanumeric journal, 7(2), 449-470. https://doi.org/10.17093/alphanumeric.507697
• Podor, A., & Nyiri, J. (2010). GIS application in real estate investment. Scientific Journal of Riga Technical University, Economics & Business, 20, 94-99.
• Sakarya, A., & İbişoğlu, Ç. (2015). Türkiye’de illerin sosyo-ekonomik gelişmişlik endeksinin coğrafi ağırlıklı regresyon modeli ile analizi. Marmara Coğrafya Dergisi, (32), 211-238. https://doi.org/10.14781/mcd.63200
• Salep, M. (2017). Türk İktisat tarihi açısından birinci beş yıllık kalkınma planı (1963-1967). Electronic Turkish Studies, 12(12), 209-230. http://dx.doi.org/10.7827/TurkishStudies.11778
• SBB. (2024). 2024 yılı mart ayı geçici dış ticaret verileri. Strateji ve Bütçe Başkanlığı. Erişildi 13 Nisan, 2024, https://www.sbb.gov.tr/2024-yili-mart-ayi-gecici-dis-ticaret-verileri/
• SEGE. (2024). Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Sıralaması Araştırmaları (SEGE). Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, Kalkınma Ajansları Genel Müdürlüğü, Erişildi 10 Nisan, 2024, https://www.sanayi.gov.tr/merkez-birimi/b94224510b7b/sege
• Selim, S., & Demir, N. (2019). Detection of ecological networks and connectivity with analyzing their effects on sustainable urban development. International Journal of Engineering and Geosciences, 4(2), 63-70. https://doi.org/10.26833/ijeg.443114
• Şen, H., Çemrek, F., & Özaydın, Ö. (2006). Türkiye’deki illerin sosyo-ekonomik gelişmişlik düzeylerinin belirlenmesi. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 6(11), 155-171.
• Şimşek, D. (2018). Göç oranı-enflasyon-ekonomik büyüme arasındaki ilişki: En fazla göç alan sekiz ülkenin araştırılması Yayın No. 522260) [Yüksek lisans tezi, Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi.
• Stock, J. H., & Watson, M. W. (1993). A simple estimator of cointegrating vectors in higher order integrated systems. Econometrica, 61(4). 783-820. https://doi.org/10.2307/2951763
• Teker, S., & Özer, B. (2012). Sermaye piyasaları yapısal karşılaştırması: Gelişmiş, gelişmekte olan ülkeler ve Türkiye. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (55), 1-10.
• TÜİK. (2017). Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) verileri. Erişildi 13 Mart, 2022, https://biruni.tuik.gov.tr/medas/?locale=tr
• TÜİK. (2024a). Adrese Dayalı Nüfus Kayıt Sistemi. Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK). Erişildi 13 Nisan, 2024, https://biruni.tuik.gov.tr/medas/?locale=tr
• TÜİK. (2024b). Dönemsel Gayrisafi Yurt İçi Hâsıla (GSYH), IV. Çeyrek: Ekim-Aralık ve Yıllık, 2023 Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK). Erişildi 13 Nisan, 2024, https://data.tuik.gov.tr/Bulten/
• TÜİK. (2024c). Tüketici Fiyat Endeksi, Mart 2024. Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK). Erişildi 13 Nisan, 2024, https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Tuketici-Fiyat-Endeksi-Mart-2024-53613
• Ulvi, C., & Özkan, G. (2019). Taşınmaz değerlemede yapay zekâ tekniklerinin kullanılabilirliği ve yöntemlerin karşılaştırılması. Geomatik, 4(2), 134-140. https://doi.org/10.29128/geomatik.501042
• UNCTAD WESP. (2014). Country classification, Data sources, country classifications and aggregation methodology, World Economic Situation and Prospects.
• UNCTAD WESP. (2022). Country Classifications. World Economic Situation and Prospects 2022, StatisticalA. Ünel, F. B. (2017). Taşınmaz değerleme kriterlerine yönelik coğrafi veri modelinin geliştirilmesi (Yayın No. 485118) [Doktora tezi, Selçuk Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi.
• Üstünışık, N. Z. (2007). Türkiye'deki iller ve bölgeler bazında sosyo-ekonomik gelişmişlik sıralaması araştırması: gri ilişkisel analiz yöntemi ve uygulaması (Yayın No. 201000) [Yüksek lisans tezi, Gazi Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi.
• Venerandi, A., Quattrone, G., & Capra, L. (2018). A scalable method to quantify the relationship between urban form and socio-economic indexes. EPJ Data Science, 7(4), 1-21. https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-018-0132-1
• Yakar, M. (2013). Türkiye’de iller arası net göçlerle sosyo-ekonomik gelişmişlik arasındaki ilişkinin coğrafi ağırlıklı regresyon ile analizi. Ege Coğrafya Dergisi, 22(1), 27-44.
• Yalpır, Ş. (2007). Bulanık mantık metodolojisi ile taşınmaz değerleme modelinin geliştirilmesi ve uygulaması: Konya örneği (Yayın No. 212452) [Doktora tezi, Selçuk Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi.
• Yıldız, E. B., Sivri, U., & Berber, M. (2012). Türkiye’de illerin sosyoekonomik gelişmişlik sıralaması (2010). Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (39), 147-167.