EVALUATION OF THE RELATIONSHIP BETWEEN HUMAN DEVELOPMENT AND DIGITAL COMPETITIVENESS INDICES VIA ROBUST CANONICAL CORRELATION ANALYSIS

Yıl 2020, Cilt: 12 Sayı: 1, 1 - 18, 30.06.2020

Arzu Altın Yavuz , Barış Ergül

Öz

The Human Development Index (HDI) is an index that is developed with the aim of revealing differences in development between countries and ranking countries in terms of development. In recent years, three indices have been used in the calculation of HDI, including life standard, health standard, and schooling standard. The Digital Competitiveness Index (DCI) is an index ranking the subject of government practices, business models and the digital technologies that lead to the transformation of society in general. These elements were tried to be explained by three index components: Knowledge, Technology and Future, Readiness. In this study, human development and digital competitiveness index reports for 2016 were used. For the countries whose data has been reached, classical canonical correlation analysis has been applied to Human Development and Digital Competitiveness datasets in the first stage. In the next step, normality analysis of variable sets was performed. In the last stage, robust canonical correlation analysis was performed because the variable sets did not conform to the multivariate normal distribution and there were outliers in the data sets. The results obtained by robust canonical correlation analysis were found to be more reliable and realistic. It is seen that humanly developed societies will be quite powerful in the digital world. Similarly, it has been revealed that it will contribute to the development of humanity in societies that follow digital development. In addition, if the assumptions of the canonical correlation analysis are not met, the use of the robust canonical correlation analysis proposed will help practitioners obtain more reliable and realistic information.

Anahtar Kelimeler

HDI, DCI, canonical, robust, correlation

SAĞLAM KANONİK KORELASYON ANALİZİ İLE İNSANİ GELİŞMİŞLİK VE DİJİTAL REKABETÇİLİK ENDEKSLERİ ARASINDAKİ İLİŞKİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

Öz

İnsani Gelişme Endeksi (İGE), ülkeler arasındaki gelişmişlik farklılıklarını ortaya koymak amacı ile oluşturulmuş ve ülkeleri gelişmişlik sıraları ile sıralayan bir endekstir. İGE’nin hesaplanmasında son yıllarda, yaşam standardı, sağlık standardı ve okullaşma standardı olmak üzere üç endeks bileşeni kullanılmaktadır. Dijital Rekabetçilik Endeksi ise (DRE), hükümet uygulamalarının, iş modellerinin ve genel olarak toplumun dönüşümüne yol açan dijital teknolojileri ülkeleri konu alarak sıralayan bir endekstir. Bu unsurlar üç endeks bileşeni ile açıklanmaya çalışılmıştır: Bilgi, Teknoloji ve Geleceğe Hazır Olma. Bu çalışmada, 2016 yılı için açıklanan insani gelişmişlik ve dijital rekabetçilik endeks raporlarından yararlanılmıştır. Verilerine ulaşılan ülkeler için, İnsani Gelişmişlik ve Dijital Rekabetçilik veri setlerine ile ilk aşamada klasik kanonik korelasyon analizi uygulanmıştır. Sonraki aşamada, değişken setlerinin normallik analizleri yapılmıştır. Son aşamada ise, değişken setlerinin çok değişkenli normal dağılıma uymaması ve veri setinde aykırı değer bulunması sebebi ile sağlam kanonik korelasyon analizi uygulanmıştır. Sağlam kanonik korelasyon analizi ile elde edilen sonuçların daha güvenilir ve gerçekçi olduğu tespit edilmiştir. İnsani olarak gelişmiş toplumların, dijital dünyada da oldukça güçlü olacakları görülmektedir. Benzer şekilde, dijital gelişmişliği takip eden toplumlarında insanlığın gelişimine katkı sağlayacağı istatistiksel olarak ortaya çıkarılmıştır. Ek olarak, kanonik korelasyon analizinin varsayımlarının sağlanmaması durumunda önerilmiş olan sağlam kanonik korelasyon analizinin kullanılması, uygulamacılara daha güvenilir ve gerçekçi bilgi elde etmeleri konusunda yardımcı olacaktır.

Anahtar Kelimeler

IGE, DRE, kanonik, sağlam, korelasyon

Kaynakça

• Akder, H. “İnsanca Gelişme Raporu ve Türkiye Profili”, İnsanca Gelişme I. Türkiye Konferansı, UNDP, 1992
• Alpar, R. Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler, 3. Baskı, Ankara: Detay Yayıncılık, 2011.
• Bayraktar, Y. & Kaya, H. İ. “Yeni Ekonomi ve Değişen Rekabet Anlayışı: Karşılaştırmalı Bir Analiz”, Bilgi Ekonomisi ve Yönetimi Dergisi, 2016, Cilt: 11, Sayı:1.
• Croux, C. & Dehon, C. “Analyse canonique base sur des estimateurs robustes de la matrice de covariance”, La Revue de Statistique Applicque, 2012, Vol: 2.
• Dehon, C., Filzmoser, P. & Croux, C. Robust Methods for Canonical Correlation Analysis. Data Analysis, Classification, and Related Methods, 2000.
• Demir, S. “Birleşmiş Milletler Kalkınma Programı İnsani Gelişme Endeksi ve Türkiye Açısından Değerlendirme”, DPT Sosyal Sektörler ve Koordinasyon Genel Müdürlüğü, 2006.
• Dikmen, M. K. “Büyüme ve İnsani Gelişme Arasındaki Bağlantılar: Uluslararası Ampirik Bir Çalışma”, İktisat İşletme ve Finans Dergisi, 2004, Cilt: 19, Sayı: 222.
• Fırat, E. & Aydın, A. “İnsani Kalkınma Endeksine Göre Türkiye’nin Eğitim Endeks Göstergelerinin OECD Ülkeleri ile Karşılaştırılması”, Selçuk Üniversitesi İ.İ.B.F. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 2015, Sayı: 29.
• Gülel, F.E., Çağlar, A., Uyar, S. G., Karadeniz, O. & Yeşilyurt, M. E. “Türkiye’de İllere Göre İnsani Gelişme Endeksi”, Pamukkale Üniversitesi SBE Dergisi, 2017, Sayı: 27.
• Henze, N. & Zirkler, B. “A Class of Invariant Consistent Tests for Multivariate Normality”, Communications in Statistics-Theory and Methods, 1990, 19(10).
• IMD World Digital Competitiveness Ranking (2017). Işığıçok, E. “Kanonik KoreIasyon Çözümlemesi: Bursa'daki 500 Büyük Firmanın Girdi ve Çıktı Değişkenleri Üzerine Bir Uygulama”, Marmara Üniversitesi İİBF Ekonometri Bölümü, IV. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu Bildirileri, 1999.
• İlhan, M., Çetin, B., Sünkür, M. & Yılmaz, F. “Ders Çalışma Becerileri ile Akademik Risk Alma Arasındaki İlişkinin Kanonik Korelasyon ile İncelenmesi”, Eğitim Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 2013, Cilt: 3, Sayı:2.
• Karagöz, Y. SPSS ve AMOS 23 Uygulamalı İstatistiksel Analizler, Nobel Yayınevi, Ankara, 2016.
• Karnel, G. Robust canonical correlation and correspondence analysis, In: The Frontiers of Statistical Scientific and Industrial Applications. American Sciences Press, 1991.
• Kalkan, S. & Özden, Ü. H. “Dünya Üniversitelerinin İtibarını Etkileyen Değişkenlerin Kanonik Korelasyon Analizi ile Belirlenmesi”, Social Sciences Research Journal, 2017, Volume:6, Issue:2.
• Keskin, S., Kor, A. & Başpınar, E. “Akkeçi Oğlaklarında Kesim Öncesi ve Kesim Sonrası Ölçülen Bazı Özellikler Arasındaki İlişki Yapısının Kanonik Korelasyon Analizi ile İrdelenmesi”, Tarım Bilimleri Dergisi, 2005, 11(2).
• Korkmaz, S. & Göksülük, D. R programming language MVN package. R programming, 2014. Mardia, K.V. “Measures of Multivariate Skewness and Kurtosis with Applications”, Biometrika, 1970, 57(3).
• Royston, P. “Approximating the Shapiro-Wilk W-Test for Non-Normality”, Statistics and Computing, 1992, 2(3).
• Thompson, B. Canonical Correlation Analysis. Sage Publication Ltd., London, 1985.
• Ünal, Ç. “İnsani Gelişmişlik Endeksine Göre Türkiye’nin Bölgesel Farklılıkları”, Coğrafi Bilimler Dergisi, 2008, Cilt: 6, Sayı: 2.
• Yumuşak, İ. G. & Tuna, Y. “Kalkınmışlık Göstergesi Olarak Beşeri Kalkınma İndeksi ve Türkiye Üzerine Bir Değerlendirme”, İstanbul Üniv. İktisat Fakültesi Mecmuası, 2002, Cilt: 52, Sayı: 1.