TÜRKİYE’DE İŞSİZLİĞİN MEKÂNSAL ANALİZİ

Yıl 2018, Cilt: 13 Sayı: 49, 1 - 20, 31.01.2018

Neşe Aral , Mustafa Aytaç

https://doi.org/10.14783/maruoneri.vi.364680

Cited By: 4

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

Türkiye, Mekânsal İstatistik, Mekânsal Analiz, İşsizlik, Mekânsal Otokorelasyon

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.
• Florax, R. J. G. M., & Rey, S. J. (2004). Advances in Spatial Econometrics: Methodology, Tools and Applications.
• Anselin, L., Sridharan, S., & Gholston, S. (2007). Using Exploratory Spatial Data Analysis to Leverage Social İndicator Databases: The Discovery of İnteresting Patterns. Social Indicators Research, 82(2), 287-309.
• Başar, Ö. D. (2009). Uzamsal regresyon analizi (Yayımlanmamış Doktora Tezi). Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
• Başbozkurt, H. (2015). Mekânsal regresyon metotları kullanımı ile toprağın bazı fiziksel ve kimyasal özelliklerinin analizi (Yayımlanmamış Doktora Tezi). Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
• Bozdağlıoğlu, Y. (2008). Türkiye’de İşsizliğin Özellikleri ve İşsizlikle Mücadele Politikaları. Manas Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 20, 45-65.
• Burridge, P. (1980). On the Cliff-Ord Test for Spatial Autocorrelation. Journal of Royal Statistical Society B 42(1): 107-108.
• Cliff, A., & Ord, K. (1972). Testing for Spatial Autocorrelation among Regression Residuals. Geographical Analysis, 4(3), 267-284.
• Cracolici, M. F., Cuffaro, M., & Nijkamp, P. (2007). Geographical Distribution of Unemployment: An Analysis of Provincial Differences in Italy. Growth and Change, 38(4), 649-670.
• Çetin, D. (2012). Exports and clusters: A spatial econometric analysis on Ankara and Istanbul Oizs (Ph.D.), Middle East Technical University, Ankara.
• Dall’Erba, S. (2005). Distribution of Regional İncome and Regional Funds in Europe 1989–1999: An Exploratory Spatial Data Analysis. The Annals of Regional Science, 39(1), 121-148.
• Devlet Planlama Teşkilatı (DPT). 9. Kalkınma Planı, İşgücü Piyasası, Özel İhtisas Komisyonu Raporu, Yayın No: 2709, Ankara: 2006. http://www.kalkinma.gov.tr/Lists/zel%20htisas%20Komisyonu%20Raporlar/Attachments/28/oik662.pdf Erişim Tarihi: 04.03.2016.
• Díaz, Ana M. (2015). Spatial Unemployment Differentials in Colombia. Desarrollo y Sociedad, 76, 123-163.
• Ekin, N. (2000). Türkiye'de Yapay İstihdam ve İstihdam Politikaları. İstanbul Ticaret Odası.
• Elhorst, J. P. (2003). The Mystery of Regional Unemployment Differentials: Theoretical and Empirical Explanations. Journal of Economic Surveys, 17(5), 709-748.
• Filiztekin, A. (2009). Regional Unemployment in Turkey. Papers in Regional Science, 88(4), 863-878.
• Fischer, M. M., & Wang, J. (2011). Spatial Data Analysis: Models, Methods and Techniques. Springer Science & Business Media.
• Villar Frexedas, O., & Vayá, E. (2005). Financial Contagion between Economies: An Exploratory Spatial Analysis. Estudios de Economía Aplicada, 23(1), 151-166.
• Griffith, D. A. (2003). Spatial Autocorrelation and Spatial Filtering. Berlin: Springer.
• Gumprecht, D. (2005). Spatial Methods in Econometrics. An Application to R&D Spillovers. Research Report Series / Department of Statistics and Mathematics, 26. Department of Statistics and Mathematics, Vienna: WU Vienna University of Economics and Business.
• Gökdoğan Gül, T. (2014). Türkiye İçin İstihdamın Belirleyicileri: İBBS-2 Bölge Düzeyi, Mekânsal Analiz Uygulaması. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 29(1), 105-135.
• Haining, R. P. (2003). Spatial Data Analysis: Theory and Practice, New York: Cambridge University Press.
• Korkmaz, A. & A. Mahiroğulları. (2007). İşsizlikle Mücadelede Emek Piyasası Politikaları, Türkiye ve AB Ülkeleri. Bursa: Ekin Yayınevi.
• Lesage, J. P. (1999). The Theory and Practice of Spatial Econometrics, Deparment of Economics, University of Toledo. http://www.spatial-econometrics.com/html/sbook.pdf Erişim Tarihi: 12.04.2016.
• Lesage, J. P. & Pace, R. K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics, Boca Raton, FL: Chapman &Hall/CRC.
• López‐Bazo, E., Barrio, T. D., & Artis, M. (2002). The Regional Distribution of Spanish Unemployment: A Spatial Analysis. Papers in Regional Science, 81(3), 365-389.
• Mitchell, W. & Bill, A. (2004). “Spatial Dependence in Regional Unemployment in Australia”. Working Paper No. 04-11, Australia: Centre of Full Employment and Equity The University of Newcastle.
• Molho, I. (1995). Spatial Autocorrelation in British Unemployment. Journal of Regional Science, 35(4), 641-658.
• Moran, P. A. (1948). The Interpretation of Statistical Maps. Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), 10(2), 243-251.
• Moran, P. A. (1950a). A Test for the Serial Independence of Residuals. Biometrika, 37(1/2), 178-181.
• Moran, P. A. (1950b). Notes on Continuous Stochastic Phenomena. Biometrika, 37(1/2), 17-23.
• Niebuhr, A. (2003). Spatial Interaction and Regional Unemployment in Europe. European Journal of Spatial Development, 5, 1-26.
• Overman, H. G. & Puga, D. (2002). Unemployment Clusters across Europe's Regions and Countries. Economic Policy, 17(34), 115-148.
• Schabenberger, O. & Gotway, C. A. (2005). Statistical Methods for Spatial Data Analysis. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC.
• Tobler, W. R. (1970). A Computer Movie Simulating Urban Growth in the Detroit Region. Economic Geography, 46(sup1), 234-240.
• Türkiye Cumhuriyeti Maliye Bakanlığı (2011). “Türkiye’de İşgücü Piyasası Sorunları ve Çözüm Önerileri, TC Maliye Bakanlığı Strateji Geliştirme Dairesi Başkanlığı Araştırma Raporu”. Ekonomik ve Sektörel Analiz Dairesi. http://www.maliye.gov.tr/EADD%20alma%20Platformu/Ara%C5%9Ft%C4%B1rma%20Raporlar%C4%B1/T%C3%BCrkiye'de%20%C4%B0%C5%9Fg%C3%BCc%C3%BC%20Piyasas%C4%B1%20Sorunlar%C4%B1%20ve%20%C3%87%C3%B6z%C3%BCm%20%C3%96nerileri.pdf Erişim Tarihi: 26.05.2016.
• Türkiye İstatistik Kurumu (2011). “Nüfus ve Konut Araştırması”. http://www.tuik.gov.tr/Kitap.do?metod=KitapDetay&KT_ID=11&KITAP_ID=276 Erişim Tarihi: 12.12.2015.
• Varga, A. (1998). University Research and Regional Innovation: A Spatial Econometric Analysis of Academic Technology Transfers, 2. Edition. New York: Kluwer Academic Publishers, Springer.
• Ward, M. D. & Gleditsch, K. S. (2008). Spatial Regression Models (Vol. 155). Sage.
• Yüceol, H. M. (2011). Türkiye'de İllerarası İşsizlik Oranı Farklılıkları, Göç ve Ekonomik Kalkınma. Sosyoekonomi, Göç Özel Sayısı, 15, 29-54.
• Zeren, F. (2010). Mekânsal Etkileşim Analizi. Ekonometri ve İstatistik e-Dergisi, (12), 18-39.
• Zeren, F. (2011). Mekânsal ekonometri ve mekânsal panel ekonometri yaklaşımları: AB üye ülkeleri için gelir yakınsama hipotezi üzerine bir uygulama (Yayımlanmamış Doktora Tezi), İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
• Zeren, F. & Savrul, B. K. (2012). Türkiye’de Şehirleşmeyi Etkileyen Faktörler: Mekânsal Ekonometri Analizi. Journal of Yasar University, 28(7), 4749-4765.