ÜLKELERİN KALKINMIŞLIK FAKTÖRLERİ AÇISINDAN DEĞERLENDİRİLMESİ

Araş.Gör. Gaye KARPAT

Gazi Üniversitesi İİBF Ekonometri Bölümü

Araş.Gör. Şenay AÇIKGÖZ

Gazi Üniversitesi İİBF Ekonometri Bölümü

1. GİRİŞ

Günümüzde yaşanan tüm olaylar incelendiğinde gerek kişilerin gerek toplumların daha iyi bir yaşam için çaba sarf ettikleri görülür. Bu olgunun ortaya çıkması esasen toplumların içinde yaşadıkları ülke toprakları dışındaki dünyada ortaya çıkan çeşitli yaşam biçimleri hakkında haberdar olmalarına dayanır. Bu da toplumları haberdar oldukları daha iyi yaşama biçimlerine nasıl ulaşabilecekleri yönünde araştırma yapmaya yöneltmekte ve “Ne kadar kalkınmışız ya da gelişmişiz?” sorusunu sormaya teşvik etmektedir. Bu anlamda geçmişten günümüze ekonomik büyüme ve kalkınma üzerine çeşitli çalışmalar ortaya konarak ülkelerin kalkınma sorunlarını nasıl aşacaklarına dair çözüm önerileri geliştirilmiştir (Dülgeroğlu, s.1).

Her ne kadar ekonomik büyüme ve kalkınma teorileri, II. Dünya Savaşı’nı izleyen yıllarda gelişme göstermişse de, bu konular bundan yaklaşık iki yüz yıl önce de üzerinde uğraşılan konulardan olduğu söylenebilir. Adam Smith “Ulusların Zenginliği” adlı yapıtında ulusların zenginliklerinin özellikleri ve nedenlerini araştırırken dolaylı olarak kalkınma sorunları üzerine de eğilmektedir. Adam Smith’ in yanı sıra David Ricardo, Robert T. Malthus, John S. Mill ve Karl Marx gibi yazarlar da ekonomik yönden gelişmenin yaraları ve sonuçları üzerinde çalışarak büyüme ve kalkınma sürecinin nasıl ve hangi koşullar altında meydana geldiğini ve nasıl sonuçlar doğurduğunu incelemeye çalışmışlardır (Kaynak, s.1). Bugün artık, ekonomik büyüme ve kalkınma ülkelerin üzerinde önemle durdukları iktisadi bir sorun olarak iktisat literatüründe yerini almıştır.

Güncelliği giderek artan ve aktüel tartışmalara hedef olan “İktisadi Kalkınma” ve “Büyüme” nedir? “Bir ülkeyi kalkınmış bir ülke olarak nitelendirmek için o ülkenin ne gibi koşulları sağlaması gerekmektedir?” “Sosyal refah, gelişmişlik, zenginlik ve bütün bunların ölçütleri nelerdir?”(Saraçoğlu, s. 17) Dünya üzerinde yer alan ülkeleri kalkınmış ya da kalkınmamış olarak sınıflandırmak için kullanılacak ölçütler neler olmalıdır? Bu tür soruları cevaplayabilmek amacıyla öncelikle kalkınma, büyüme veya gelişme kavramlarının üzerinde durulması gerekmektedir.

İktisat literatüründe bu kavramların kimi zaman farklı, kimi zaman eş anlamlı kullanıldığı görülür. Genel olarak kabul edilen yaklaşımlardan birincisine göre, kalkınma, büyüme ve gelişme kavramları eş anlamlı olarak kullanılarak hangi düzeyde olursa olsun bir ülkenin belirli bir dönemde (genellikle bir yılda) fert başına düşen milli gelirinin yükselmesi olarak tanımlanır. İkinci yaklaşıma göre, büyüme, mevcut ekonomik yapıda bir değişme olmaksızın milli gelirin büyümesi olarak tanımlanır. Kalkınma kavramında ise, fert başına düşen reel milli geliri arttırmak, bunun için gerekli sermaye birikimini sağlamak, toplumun yaşam standardını ve refah düzeyini yükseltmek için mevcut sosyo-ekonomik yapı değişiklikleri de kapsam içine alınmaktadır. Dolayısıyla iktisadi kalkınma, sermaye birikimi sağlamak ve bununla birlikte teknolojik, sosyal ve siyasal gelişmeleri beraberinde getiren çok yönlü bir olgu, bir bünye değişikliğidir (Dülgeroğlu, s.2-3).

Dünya Bankası verilerine göre dünya nüfusunun yaklaşık % 15’ ini oluşturan yüksek gelirli ülkeler, dünya gelirinden yaklaşık % 78 oranında pay alırken buna karşılık dünya nüfusunun yaklaşık % 40’nı oluşturan düşük gelirli ülkeler dünya gelirinden ancak % 4 oranında pay almaktadırlar. Bu rakamlar dünyada büyük bir gelir dengesizliği bulunduğunu ve bu dengesizliğin düşük gelirli ülkeler aleyhine arttığını göstermektedir.

Bu çalışmanın amacı sadece demografik, kalkınmışlık, gelir gider yapısı faktörleri açısından incelemek ve bu faktörlerin göstergesi olarak kullanılan 29 değişkene göre ülkeleri sınıflandırmak değil aynı zamanda Saraçoğlu (1992)’nun 1989 yılına ait yatay kesit verileriyle yapmış olduğu çalışmanın sonuçlarını karşılaştırmaktır. 1989 yılı verileri kullanılarak yapılan istatistiki analiz sonucu yapılan sınıflandırmanın bugün de aynı özelliği koruyup korumadığını ya da ülkelerin on yıl gibi bir sürede ekonomik açıdan bir değişikliğe uğrayıp uğramadıklarını görmektir.

2.KALKINMIŞLIK GÖSTERGESİ OLARAK KULLANILAN DEĞİŞKENLER:

Kalkınma kavramının tanımı ve az gelişmiş ülkelerin özellikleri değişken seçiminde göz önünde bulundurulan unsurlardır.

Az gelişmiş ülkelerin sahip oldukları özellikleri ekonomik, demografik, kültürel ve siyasal ile teknolojik özellikleri bakımından ayrı ayrı incelendiğinde, nüfusun büyük bir kısmının tarım sektöründe istihdam edilmesinden toprak bakımın hemen hemen hiç bilinmemesine; yüksek doğum artış oranından yetersiz beslenmeye; eğitim seviyesinin düşük olması sebebiyle okuma-yazma bilmeyenlerin oranının nüfus içinde önemli bir yer tutmasından toplum davranışlarından geleneklerin hakim olmasına; tarımda dönüm başına üretimin düşük olmasından mevcut teknolojinin ilkel olmasına kadar bir çok alanda bir çok sorunla karşı karşıya oldukları görülmektedir (Savaş, s.15). Bu nedenle ülkeler, kalkınmışlık düzeyleri açısından sınıflandırmada kullanılacak olan değişkenler özellikleri bakımından tek tek ele alınmıştır.

Değişkenin Sembolü: Değişkenin Adı:

X₁ km² ‘ye düşen nüfus veya nüfus yoğunluğu

X₂ Yıllık nüfus artış hızı( % )

X₃ Doğum oranı ( % )

X₄Ölüm oranı ( % )

X₅ Bebek ölüm oranı ( % )

X₆ Ortalama insan ömrü ( yıl )

X₇ Okur-yazar oranı ( % )

X₈ Yüksek öğrenim görenlerin oranı ( % )

X₉ Kentleşme oranı ( % )

X₁₀ Kişi başına GSMH ( $ )

X₁₁ Enflasyon oranı ( % )

X₁₂ Gayri Safi Tasarruflar / GSYİH, ( % )

X₁₃ Gayri Safi Yatırımlar / GSYİH, ( % )

X₁₄ İhracat / GSYİH, ( % )

X₁₅ İmalat Sanayi Katma Değeri / GSYİH, ( % )

X₁₆ Kısa Vadeli Dış Borç Stoku / GSMH, ( % )

X₁₇ Dış Borç Faiz Ödemeleri / İhracat, ( % )

X₁₈ Doktor Başına Düşen Nüfus, ( 1000 kişi )

X₁₉ Kişi Başına Hastane Yatak Sayısı, ( 1000 kişi )

X₂₀Kişi Başına Kalori Miktarı, ( günlük-cl )

X₂₁ Kişi Başına Protein Miktarı, ( günlük-gr )

X₂₂Bin Kişi Başına Gazete Tirajı

X₂₃Bin Kişi Başına Telefon Sayısı

X₂₄Binek Aracı Başına Nüfus, (Bin kişi )

X₂₅Bin Kişi Başına Düşen Radyo Sayısı

X₂₆ Tarımda Çalışanların Toplam İşgücündeki Payı, ( % )

X₂₇Bin Kişi Başına Düşen Televizyon Sayısı

X₂₈Kişi Başına Elektrik Üretimi, ( Kw/Saat )

X₂₉ Kişi Başına Elektrik Tüketimi, ( Kw/Saat )

2.1. KULLANILAN DEĞİŞKENLERİN ÖZELLİKLERİ

X₁ , km² ‘ye düşen nüfus veya nüfus yoğunluğu : Ülkelerin 1999 yılı nüfuslarının yüzölçümlerine bölünmesi ile bulunmuştur. Bu oran, emek / toprak oranı içinde belirleyici bir unsurdur. Nüfus Yoğunluğu ile kalkınmışlık düzeyi arasında bire bir bir ilişki saptanamamış olsa da, genellikle kalkınmış ülkelerde bu oaran daha yüksektir.

X₂, Yıllık Nüfus Artış Hızı ( Average Growth of Population – Percent) : 1990 – 1999 arasında nüfusun yıllık ortalama artış hızı olarak alınmıştır.

X₃, Doğum Oranı ( Crude Birth Rate per Tousand Population )

X₄, Ölüm Oranı ( Crude Death Rate per Tousand Population )

X₅, Bebek Ölüm Oranı ( Infant Mortality rate per Tousand ): Bin canlı doğumda bebek ölüm oranı kalkınmış ülkelerde düşük, sağlık koşulları yetersiz ve sosyal gelişmesini tamamlayamamanın bir göstergesi olarak az gelişmiş ülkelerde yüksektir.

X₆, Ortalama İnsan Ömrü ( Life Expectency at birth-years ) : Ortalama insan ömrü az gelişmiş ülkelerde 50, gelişmiş ülkelerde 75 yıl civarındadır. Ayrıca bütün ülkelerde kadınlarda ortalama yaş erkeklerden 7 ila 10 yıl fazla olduğundan iki cinsin ortalaması alınmıştır.

X₇, Okur-yazar oranı ve X₈, Yüksek öğrenim görenlerin oranı: Toplumların eğitim durumlarını, dolayısıyla kaliteli işgücünü yansıtması açısından önemli kalkınmışlık göstergeleridir. Zira sermayenin üretkenliği ve bu yolla üretimin arttırılarak kalkınmanın sağlanması teknik bilgi düzeyine dolayısıyla kaliteli işgücüne büyük ölçüde bağlıdır.

X₉, Kentleşme oranı ( Urban Population as a percentage of Total Population ): Bu değişken kentteki nüfusun toplam nüfusa oranını vermektedir. Şehirlerin büyümesi mevcut emek faktörünün rolünde değişikliğe yol açar. Emek, kırsal kesimdeki tarım sektöründen sanayi sektörüne doğru kaymaya başlar. Böylece emeğin marjinal verimi ve emek geliri artar. Bu durumdan yaralanılarak, eğer emek faktörü az verimli alanlardan daha verimli alanlara çekilebiliyorsa verimlilik yükselecek, verimlilik artışı karları arttıracak, bu da yeni yatırımlara ve kalkınmaya yol açacaktır. Dolayısıyla şehirleşme oranının yüksekliği kalkınmayı etkileyecektir. Bu yolla kalkınmanın sağlanması emek arzının esnekliğine bağlıdır. (Gerald, M. M. : 1964,sf.20 )

X₁₀, Kişi başına GSMH ( GNP per capita, $ ) : Kişi başına GSMH’ nın yüksek olması kalkınma için gerekli ön koşuldur.

GSMH tek başına ele alındığında kalkınmayı dolaylı olarak da etkilediği görülür. Yeterli bir kalkınma düzeyi gerekli koşullar yerine getirilerek yüksek bir kalkınma hızının gerçekleştirilmesi ile sağlanacaktır. Belli bir dönemde GSMH’ nin artış hızı olarak ele alınan kalkınma hızı da ülkelerin başlangıç düzeyindeki GSMH’ lerine bağlıdır. Ülkelerin kalkınma hızları ile ilgili veriler incelendiğinde, bir çok az gelişmiş ülkede kalkınmış ülkelere göre bunun daha yüksek olduğu görülür. Fakat milli geliri yüksek olan bir ülkede daha düşük bir kalkınma hızı sonuçta daha büyük bir gelir artışı sağlayacaktır (Dülgeroğlu, s.8).

İktisadi kalkınmanın tanımı incelendiğinde, tanımın zaman ile, üretim faktörleri ile, ülke ekonomisinin bütünüyle, verimlilikle, GSMH ile ve nüfus ile ilgili bir yorum olduğu görülecektir. Uluslar arası iktisat ve gelişme iktisadı literatüründe istatistiki bilgilere en kolay ulaşılan ve sık kullanılan bu tanım; kavram ve uygulama açısından bazı sorunlar içermektedir. Kişi başına GSMH istatistikleri ekonominin geneline ilişkin olarak çok fazla bilgi vermemektedir. Kişi başına GSMH açısından ülkeleri kıyaslandığında örneğin petrol ihraç eden Orta-Doğu ülkeleri dünyanın en zengin ülkeleri arasında sayılabilir. Gerçekte bu ülkeler kalkınmışlık düzeyleri açısından incelendiğinde diğer ülkelerin gerisinde kaldıkları görülür.. Kısaca sadece bu değişken dikkate alınarak yapılacak karşılaştırmaların yetersiz olacağı, ancak kapsamlı bir çalışma için de göz ardı edilemeyecek kadar gerekli olduğu göz ardı edilmemesi gereken bir durumdur. ( Dülgeroğlu: 2000, sf. 3 )

X₁₁, Enflasyon oranı ( Average Aannual Rate of Inflation Percent ) : Enflasyon zorunlu bir tasarruf çeşidi olarak kabaca şöyle tanımlanabilir: Enflasyon, toplam harcamaların, reel milli gelirden fazla olması nedeniyle toplam gerçek talebin toplam arzı aşmasıdır. Fazla talep, ekonomi tam kapasitede iken eğer mal ve hizmet arzı da esnek değilse, fiyatlar genel düzeyinin artmasına neden olur. Fiyatlardaki yükselmenin tehlike sinyalleri vermeye başladığı anda bir yandan dış ticaret dengesi alt üst olur, diğer yandan da üretim ve istihdam düzeyleri düşer. Aslında karmaşık ve çok yönlü bir olgu olan enflasyon, kalkınmış ülkelerde daha kolaylıkla kontrol altına alınmaktadır. Enflasyonun kalkınma ile ilişkisi bu anlamda dolaylı olarak gözükmektedir.

X₁₂, Gayri Safi Tasarrufların GSYİH’ daki Payı ( Gross Domestic Savings / GDP ) : Düşük düzeyde tasarruflar yatırımların düşük düzeyde kalmasına neden olacağından bu oranın düşüklüğü kalkınmayı frenleyecektir. Yapılan çalışmalar, milli gelirin çok düşük olduğu ülkelerde bu oranın da çok düşük olduğunu göstermiştir. Bu da iktisadi kalkınma üzerinde tasarrufların önemli ölçüde etkili olduğunu göstermektedir.

X₁₃, Gayri Safi Yatırımlar / GSYİH, ( Gross Capital Formation / GDP ) : Yatırımlar ülke ekonomisinin lokomotifini oluşturan önemli bir değişkendir. Yatırımların düzeyinin yüksek olması sermaye birikiminin sağlanması ve milli gelirin artması anlamına gelir. Bu nedenle bir ülkenin kalkınma sürecine girebilmesi ve bunu devam ettirebilmesi için yatırımların GSYİH içindeki payının yüksek olması gerekir.

X₁₄, İhracatın GSYİH’ daki Payı ( Exports Goods and Services / GDP) : Az gelişmiş ülkelerin toplam ihracat düzeylerine bakıldığında ihracatın GSYİH’ daki payının düşük ithalatın payının ise yüksek olduğu görülür. Bu dış ödemeler bilançosunda dış ticaret açıları ve neticede cari işlemler dengesinin negatif bakiye vermesi anlamına gelir. Böyle bir durum kalkınmış ülkelerin de karşılaşabilecekleri bir durumdur. Bu açıdan ihracat gelirlerinin milli gelir içindeki payının yükselmesi kalkınmışlık açısından önemli bir göstergedir. Bu payın az gelişmiş ülkelerde % 20’ nin altında olduğu bilinmektedir.

X₁₅, İmalat Sanayi Katma Değeri / GSYİH : İmalat sanayinin GSYİH’ daki payını gösteren bu oran önemli bir kalkınmışlık göstergesidir. Çünkü, ekonomik kalkınmayı sağlayan en önemli unsurla yatırımlar ve teknolojik gelişmelerdir. Sanayileşme her iki faktör birleşerek sağlanabilmektedir. Bu durumda, ulaşılan milli gelir düzeyi ile sanayileşme derecesi ekonomik kalkınma çabalarının iyi bir ölçüsü olarak alınabilir. Petrol ihraç eden arap ülkelerinin çalışma kapsamında olması ve analizi saptırabileceği düşüncesinden hareketle endüstrinin katma değeri alınmamıştır.

X₁₆, Uzun Vadeli Dış Borç Stoku / GSMH, ( Total Long-term Debt Outstanding as a percentage of GNP) : Gerek kaldıkları dış ödemeler dar boğazları nedeniyle, gerekse kalkınmaları için gerekli sermaye birikimine sahip olamadıkları gerekçesi ile az gelişmiş ülkeler yabancı sermayeden yararlanmak ve uluslar arası finans kuruluşlarından ve diğer ülkelerden borç almak yoluna giderler. Bu takdirde borçlarının milli gelirine oranı yükselir. Burada dış borç faizleri ile birlikte bulunduğundan borcu çok olan ülkelerde bunların toplamı GSMH’ lalarını aştığı için oran 100’den büyük çıkmaktadır. Dolayısıyla oranın büyüklüğü ülkelerin uluslar arası platformdaki durumunun kritik olması şeklinde düşünülebilir.

X₁₇, Dış Borç Faiz Ödemelerinin İhracat içindeki Payı ( Total Long-term Debt Service as a percentage of Exports Goods and Services ) :

Kalkınmış ülkelerin bir çoğunda kesirlerin payları sıfır olduğu için X₁₇ ve X₁₈’ in değeri sıfırdır.

Toplumların sağlık durumlarını yansıtmak için X₁₈ ve X₁₉, beslenme durumlarını yansıtmak için ise X₂₀ ve X₂₁ ele alınmıştır. Bu değişkenler her iki durum için belirleyici nitelikte değişkenlerdir.

X₂₂ toplumların eğitim düzeyini, X₂₃ haberleşme durumunu ve X₂₄ ulaşım durumlarının belirleyici değişkenleri olarak alınmıştır. Kültür ve haberleşme aracı olarak X₂₅ ve X₂₆ alınmıştır.

X₂₇, Tarımdaki İşgücünün Toplam İşgücü İçindeki oranını göstermektedir. Şimdiye kadar yapılan çalışmalarda kişi başına düşen GSMH arttıkça tarım sektöründe çalışanların oranı düşerken sanayi ve hizmetler sektörlerinde çalışanların oranı artmaktadır. Elektrik üretimini gösteren X₂₈ önemli bir sanayileşme aracı, X₂₉ ise önemli bir tüketim ve refah göstergesidir.

3. ANALİZDE KULLANILAN YÖNTEM

Ülkelerin kalkınmışlık göstergesi olarak kullanılan değişkenlerin sınıflandırılmasında Diskriminant Analizi kullanılmıştır. Bu amaçla diskriminant analizİ tekniğinden bahsetmek yerinde olacaktır.

Bütün değişkenlerin aynı anda bir bütün olarak ele alınıp incelendiği analize “Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz” denilmektedir. Başta sosyal bilimler olmak üzere pek çok alanda Diskiriminant Analizi Tekniği kullanılmaktadır. .

Diskiriminant analizi, hatalı sınıflandırma olasılığını en aza indirgeyerek gözlemeleri ait oldukları gruplara ayırmak, çekilmiş oldukları kitleleri belirlemek için kullanılan bir tekniktir. Analizin amacı, incelenen gözlemin kitlesinin belirlenmesini sağlayacak bir fonksiyonun bulunmasıdır. Bu fonksiyonunun bulunmasında, belirlenecek grupların ortalamaları arasındaki farklılığın maksimum olması amaçlanır.

4. ANALİZDEN ELDE EDİLEN SONUÇLARIN DEĞERLENDİRİLMESİ

Çalışmada ele alınan ülkeler, Dünya Bankası tarafından Kişi Başına GSMH’ya göre 4 gruba ayrılmış ve bu 4 gruba ayrılan sınıflama “priori” sınıflama olarak kabul edilmiştir.Burada grup sayısı k = 4, değişken sayısı p = 29 ve gözlem sayısı ( ülkeler ) N = 102 olmak üzere; (102 x 29) boyutunda bir veri matrisi elde edilmiştir.Gruplardaki birim sayıları ise birbirine eşit olmayıp sırasıyla N₁ = 34, N₂ = 22, N₃ = 19 ve N₄ = 27’ dir.

4.1. AYIRICI FAKTÖRLER VE ANLAMLILIKLARI

Öncelikle orijinal X değişken vektörlerinin doğrusal bileşimleri olan 3 tane diskriminant fonksiyonu bulunmuştur. Bu fonksiyonların anlamlılık testleri için ayırıcı faktörler ölçütü ( l ) ve Wilks’in lamdası ( L ) hesaplanmıştır. Buradan hareketle grupları en iyi şekilde birbirinden ayıran ayırıcı faktör eksenleri elde edilmiştir. Bunlara ilişkin değerler Tablo 1’ de verilmiştir.

Tablo 1. Ayırıcı Faktörler ve Açıkladıkları Varyans Payları

Fonksiyon	Özdeğerler l_i	Açıklanan Varyans Payları(%)	Birikimli Açıklanan Varyans Payları (%)	Kanonik Korelasyon Katsayıları
1
13.648	80.5	80.5	.965
2
2.791	16.5	97.0	.858
3
.517	3.0	100.0	.584

Tablo 1’e bakıldığında, ayırıcı faktörlerin toplam varyansı açıklama yüzdeleri görülmektedir. Buna göre, 1. ayırıcı faktörün toplam varyansı açıklama yüzdesi % 80,5’ tir. Bu da 1. ayırıcı faktörün diğerlerine göre daha fazla açıklama gücü olduğunu gösterir. l₂ ‘ ye karşılık gelen 2. ayırıcı faktör % 16,5’lık bir ayırıcı güce sahipken l₃’e karşılık gelen 3. ayırıcı faktör ise toplam varyansın sadece % 3’ünü açılayabilmektedir. Bu da l₃’e karşılık gelen 3. ayırıcı faktörün toplam varyansı açıklamada çok düşük bir güce sahip olduğunu göstermektedir ( Tablo 2 ). Bu durumda 3. diskriminant fonksiyonu analiz dışı bırakılmıştır.

Tablo 2. Anlamlılık Testi Sonuçları

Türetilen Fonksiyonlar	Wilks' Lambda	Ki-Kare Değeri	Serbestlik Derecesi	p
0
.012	374.645	87	.000
1
.174	147.820	56	.000
2
.659	35.206	27	.134

Tablo 1’ de verilen kanonik korelasyon katsayılarına bakıldığında ise ilk iki ayırıcı faktör ile değişken seti arasında oldukça yüksek bir korelasyon olduğu ancak 3. ayırıcı faktör ile değişken seti arasında düşük bir korelasyon olduğu görülmektedir.

Grup ortalamalarının eşit olup olmadığının testinde kullanılan Wilks lambdası(L) yaklaşık olarak c² dağılımına sahip bir istatistiktir. Wilks lambdasının istatistiki olarak anlamlı bulunması diskriminant fonksiyonunun etkinliği hakkında bir fikir vermekle birlikte daha çok grup ortalamalarının eşitliğinin testi için kullanılan bir istatistiktir ( Ünsal , s. 165 ).

Wilks lambda istatistiği, grup içi kareler toplamının kareler toplamına oranıdır. L = 1 olması gözlenen grup ortalamalarının eşit olduğunu göstermektedir. Böyece büyük L değerleri grup ortalamalarının farklı olmadığını, küçük değerler ise grup ortalamalarının farklı olduğunu göstermektedir ( Akgül, s. 562-563)

Analizde elde edilen Wilks lambdası ve c² değerleri tablo 2’ de gösterilmiştir. Lambda değerlerine bakıldığında en küçük L değerinin hiçbir fonksiyon elenmeden hesaplanan L değeri olduğu görülmektedir. Fonksiyonların elenmesi ile L değerleri büyümekte, bu da elenen fonksiyonların önemli olduğunu göstermektedir. Çünkü L değeri büyüdükçe diskriminant fonksiyonlarının ayırıcı gücü azalmaktadır ( Saraçoğlu, s. 27 ). Ancak fonksiyonların elenmesi ile birlikte L değerinin artmasına karşılık c² değerinin azalması ayırıcı bilginin hala var olup olmadığını gösterir.

c² testi için oluşturulan hipotezler aşağıdaki gibidir :

H₀: m₁ = m₂ = m₃ = m₄ =m ( grup ortalamaları arasındaki fark anlamsızdır)

H₁ : En az bir m_k diğerinden farklıdır. ( Tatsuoka, s. 140-164).

Birinci ayırıcı faktör için hesaplanan c² = 374,65 değeri 87 serbestlik derecesi ve 0,05 anlamlılık düzeyindeki c² tablo değerinden büyük olduğu için sıfır hipotezi reddedilir ve 4 grup ortalaması arasında bir farklılığın bulunduğuna dolayısıyla birinci ayırıcı faktörün yüksek düzeyde açıklayıcı gücünün olduğuna karar verilir. İkinci fonksiyon için hesaplanan c² = 147,82 değeri yine ilgili serbestlik derecesinde ve 0,05anlamlılık düzeyinde c² tablo değerinden büyük olduğundan sıfır hipotezi reddedilir ve ikinci ayırıcı faktöründe açıklayıcı gücünün yüksek olduğu kabul edilir.

Üçüncü fonksiyon için hesaplanan c² = 35,20 değeri c² tablo değerinden küçük olduğu için sıfır hipotezi kabul edilir ve istatistiksel olarak anlamlı olmadığına karar verilir. Bu sebeple çalışmanın devamında ilk iki diskriminant fonksiyonu üzerinde durulmuştur.

4.2. DİSKRİMİNANT FONKSİYONU KATSAYILARI

Diskriminant fonksiyonlarına ait katsayıların büyüklükleri diskriminant değerine katkıları açısından göreli bir önem taşımaktadır. Büyük katsayılara ait değişkenler diskirminant değerlerinin oluşumuna daha büyük bir katkıda bulunurlar.

Tablo 3. Diskriminant Fonksiyonları Katsayıları

Değişkenler Fonksiyon 1 Fonksiyon 2 Fonksiyon 3

X1	.172	.249	.293
X2
.098	.347	-.164
X3
-.005	-.283	.547
X4
.128	-.216	.323
X5
.296	.874	.097
X6
.143	.152	.024
X7
.607	-.226	.291
X8
-.221	-.225	-.638
X9
.321	-.275	.548
X10
.274	.458	-1.170
X11
.368	-.177	.384
X12
.428	-.652	.421
X13
-.139	-.105	.114
X14
.064	.317	-.142
X15
-.293	-.214	.000
X16
-.091	.221	.134
X17
-.549	.187	-.014
X18
-.036	.058	-.435
X19
-.322	-.401	.305
X20
-.224	.259	-.617
X21
.656	-.257	.647
X22
.059	.146	.042
X23
.398	.319	.884
X24
.584	.608	.622
X25
-.180	-.213	-.072
X26
.092	.486	.148
X27
.043	.269	.073
X28
-.095	-.478	-1.115
X29
.138	.538	1.024

Pozitif işaretli katsayılar diskriminant değerine pozitif yönde etki ederken negatif işaretli olanlar ise negatif yönde etki ederler ( Ünsal , s. 166 ). Tablo 3’ de bu katsayılar gösterilmiştir.

Tablo 3’ de yer alan sıralamalar incelendiğinde birinci fonksiyona göre X₂₁, kişi başına protein miktarı; X₇, okur yazar oranı; X₂₄, binek aracı başına nüfus; X₁₇, dış borç faiz ödemeleri / İhracat değişkenleri gruplara ayırma açısından en önemli katkı yapan değişkenler olmalarına rağmen ikinci fonksiyona göre en önemli katkı yapan değişkenler X₁₀, kişi başına GSMH; X₂₈,kişi başına elektrik üretimi; X₂₉,kişi başına elektrik tüketimi; X₂₃, bin kişi başına düşen telefon sayısıdır.

Bu değişkenlerin yanında her iki fonksiyon için gruplara ayırmada katkıda bulunan başka değişkenler de söz konusudur. Dolayısıyla, diskriminant fonksiyonları ile değişkenler arasındaki ilişkileri daha ayrıntılı biçimde belirleyebilmek için faktör yapısı matrisine bakmak gerekecektir.

4.3. FAKTÖR YAPISI MATRİSİNE GÖRE AYIRICI DEĞİŞKENLER

Diskriminant fonksiyonları ile değişkenler arasındaki korelasyonları gösteren faktör yapısı matrisi Tablo 4’te verilmiştir. Bu tablo incelendiğinde hangi değişkenlerin hangi diskiriminant fonksiyonunda en yüksek korelasyona sahip olduğu görülür. Bu bilgiler ( * ) işareti ile gösterilmiştir. Buradan hareketle diskriminant fonksiyonları üzerinde en fazla ayırıcı güce sahip olan değişkenler belirlenir.

Tablo 4. Faktör Yapısı Matrisi

	Fonksiyonlar

1	2	3
X23
.622*	.054	-.149
X10
.518*	.210	-.278
X24
.495*	.117	-.075
X21
.393*	-.151	-.013
X8
.377*	-.091	-.198
X27
.363*	-.039	.025
X3
-.361*	.314	.339
X28
.347*	.097	-.123
X18
.340*	-.166	-.163
X29
.335*	.093	-.104
X20
.335*	-.248	-.126
X22	.310*	-.010	-.040
X25	.261*	-.029	-.041
X19	.223*	.024	-.031
X2	-.195*	.055	.020
X14	.109*	-.068	-.015
X16	-.107*	-.052	.107
X1	.044*	.036	-.039
X5	-.359	.492*	.360
X26	-.326	.459*	.197
X7	.297	-.365*	-.031
X9	.339	-.346*	.133
X12	.195	-.321*	-.009
X15	.071	-.222*	-.117
X13	.034	-.142*	-.092
X4	-.117	.457	.467*
X6	.298	-.361	-.405*
X17	-.146	-.161	.364*
X11	-.050	-.101	.327*

Tablo 5. Ayırıcı Güçlerine Göre Değişkenlerin Dağılımı

1. Derecede Ayırıcı Güce Sahip Değişkenler

2.Derecede Ayırıcı Güce Sahip Değişkenler

3. Derecede Ayırıcı Güce Sahip Değişkenler

X₂₃ Bin Kişi Başına Telefon

X₁₀Kişi Başına GSMH

X₂₄ Binek Aracı Başına Nüfus

X₂₁ Kişi Başına Protein Miktarı

X₈ Yüksek Öğrenim Görenlerin Oranı

X₂₇ Bin Kişi Başına Televizyon Sayısı

X₃ Doğum Oranı

X₂₈ Kişi Başına Elektrik Tüketimi

X₁₈ Bin Kişi Başına Doktor Sayısı

X₂₉ Kişi Başına Elektrik Tüketimi

X₂₀Kişi Başına Kalori Miktarı

X₂₂ Bin Kişi Başına Gazete Tirajı

X₂₅ Bin Kişi Başına Radyo Sayısı

X₁₉ Bin Kişi Başına Hastane Yatağı

X₂ Nüfus Artış Hızı

X₁₄ İhracat / GSYİH

X₁₆KısaVadeli Dış Borç Stoku/GSMH

X₁ Nüfus Yoğunluğu

X₅ Bebek Ölüm Oranı

X₂₆ Tarımda Çalışanlar/ Top. Çal.

X₇ Okur Yazar Oranı

X₉ Kentleşme Oranı

X₁₂ Gayri Safi Tasarruflar/ GSYİH

X₁₅İmalat Sanayi / GSYİH

X₁₃ Gayri Safi Yatırımlar/GSYİH

X₄ Ölüm Oranı

X₆ Ortalama İnsan Ömrü

X₁₇ D. B. Faiz Ödemeleri/ İhrc.

X₁₁ Enflasyon Oranı

Birinci diskriminant fonksiyonu ile yüksek korelasyonlara sahip değişkenler ekonomik kalkınmada birinci derecede rol oynayan değişkenler olarak da düşünülebilir ( Saraçoğlu, s. 31 ). Bu değişkenler göz önünde bulundurulduğunda birinci derecede rol oynayan değişken telefon sayısı iken ikinci sırada kişi başına GSMH gelmektedir (Tablo 5). Diğer değişkenler de büyüklük sırasına göre sıralanmıştır. Kullanılan elektronik cihazların artması ile kişi başına elektrik tüketimi artacağından buna bağlı olarak elektrik üretiminde de bir artış olacaktır. Benzer düşünce ile yüksek öğrenim görenlerin oranındaki artış gazete tirajını da arttıracaktır. Doğum oranının artması ile birlikte nüfus artış hızı artacak buna bağlı olarak da nüfus yoğunluğu artacaktır. Bu değerlendirmeler ışığında bu on sekiz değişkenin birinci derecede ayırıcı güce sahip olması anlamlıdır.

Ülkeleri sınıflandırmada ikinci derecede ayırma gücüne sahip değişkenler incelendiğinde ise en yüksek korelasyona bebek ölüm oranı, ikinci olarak da tarımda çalışanların toplam çalışanlar içindeki payı vermektedir. İmalat sanayindeki artış kentin işgücü açısından çekiciliğini arttırmakta bu da kırsal kesimden kentsel kesime göçü arttırmaktadır. Sanayi Beşeri Sermayesi yüksek işgücünü talep ettiğinden dolayı da İşgücü Beşeri Sermayesini arttırmaya yönelik olarak daha fazla eğitim almaya yönelmektedir. İmalat Sanayinin GSMH içindeki payı yükseldikçe tarımda çalışanların toplam çalışanlar içindeki payı yükselmekte buna bağlı olarak da kentleşme de artmakta dolayısıyla okur yazar oranı da artmaktadır.

Üçüncü dereceden ayırıcı güce sahip olan dört değişken ise ölüm oranı,ortalama insan ömrü, dış borç faiz ödemeleri/ihracat ve enflasyon oranıdır. Ülkelerin ekonomik kalkınmışlığını gösteren enflasyon oranının kalkınma açısından üçüncü derecede öneme sahip olması söz konusu ülkelerin çoğunda enflasyon oranının geçmiş tarihlere nazaran daha düşük çıkmasından kaynaklanmaktadır. Enflasyon oranına ilişkin grup ortalamalarına bakıldığında enflasyon oranı 1.grupta %16, 2. grupta %13.5, 3. grupta %30 ve 4. grupta ise %3.2 olarak bulunmuştur. Tüm gruplar göz önünde bulundurulduğunda ise enflasyon oranı %15 olarak elde edilmiştir.

Tablo 6. Ayırıcı Güçlerine Göre Gruplar

Grup	Fonksiyon1	Fonksiyon2	Fonsiyon3
1
-3.316	1.700	.203
2
-2.125	-1.759	-1.031
3
.366	-2.167	1.138
4
5.650	.817	-.217

Yukarıdaki tabloya gore ayırıcı gücü yüksek olan birinci faktöre gore en yüksek değer dördüncü grupda yer almaktadır. Bu ise dördüncü grubun en fazla kalkınmış ülkelerden oluşan grup olduğunu göstermektedir. Kalkınmışlık sıralamasındaki diğer gruplar ise, üç, iki ve birinci gruplardır.

Çalışmanın bu bölümünde herbir ülke için diskriminant skorları hesaplanmış ve bu değerler Tablo 7’de gösterilmiştir.

Tablo 7. Ülkelerin Diskriminat ve Gruplama Değerleri

Ülkeler	I	II	Diskriminant Değerleri			Gruplandırma Olasılıkları dis1-2 dis2-2 dis 3-2 dis4-2
Cezayir	2	2	-3.07969	-1.92473	-0.90811	0.00118	0.99831	0.00051	0
Arjantin	3	3	-0.77578	-3.94537	1.9099	0	0.00611	0.99389	0
Avustral	4	4	5.83503	0.26468	0.10652	0	0	0	1
Avusturya	4	4	5.66258	1.57	-1.32777	0	0	0	1
Banglade	1	1	-4.1571	0.66061	-1.7503	0.92046	0.07954	0	0
Belçika	4	4	6.80598	0.57558	-1.45222	0	0	0	1
Benin	1	1	-3.4573	2.40349	-0.32595	0.99992	0.00008	0	0
Birundi	1	1	-4.81152	3.6581	0.46125	1	0	0	0
Bolivya	2	2	-3.0933	-2.05937	-0.55656	0.00116	0.99772	0.00111	0
Bostvana	3	3	-0.28562	-0.39439	2.10616	0.00174	0.00501	0.99325	0
Brezilya	3	3	-0.48458	-2.67872	4.08451	0	0.00004	0.99996	0
Burkina Faso	1	1	-4.42007	1.93444	0.89806	0.99997	0.00003	0	0
Kamerun	1	1	-2.24827	0.04979	1.40401	0.84723	0.1201	0.03267	0
Kanada	4	4	6.31074	1.16195	-0.52298	0	0	0	1
Çad	1	1	-3.23615	2.6843	0.22182	0.99998	0.00002	0	0
Çin	2	2	-1.75748	-3.75981	-0.38141	0	0.91661	0.08339	0
Kolombia	2	2	-2.20656	-2.56094	-0.43095	0.00008	0.98381	0.01611	0
Ksta Rica	3	2	-0.70773	-2.53814	-1.36525	0	0.91795	0.08205	0
Danimarka	4	4	7.14321	1.58588	-1.38825	0	0	0	1
DominikCum.	2	2	-1.73963	-1.90183	-2.13623	0.00006	0.99895	0.00099	0
Mısır	2	2	-2.39937	-0.71693	-2.5195	0.00468	0.99527	0.00005	0
Ekvtor	2	2	-1.89521	-2.98271	-1.65883	0	0.99706	0.00294	0
El Salvador	2	2	-3.01578	-1.50162	-1.86026	0.00146	0.99847	0.00006	0
Endonezya	1	2	-2.4085	-1.28984	-1.12764	0.00363	0.99507	0.00129	0
Ethiyopya	1	1	-4.02956	1.60627	1.07998	0.99988	0.00012	0	0
Fildişi Sahilleri	4	3	0.19041	0.74372	1.5298	0.04046	0.00814	0.9514	0
Finlandiya	4	4	5.25077	0.39876	-1.05357	0	0	0	1
Fransa	4	4	6.6466	0.98035	-0.17679	0	0	0	1
Gabon	3	3	-0.04223	-1.0435	2.94162	0.00003	0.00034	0.99963	0
Gana	1	1	-4.57197	-0.33524	-0.31074	0.78156	0.21844	0.00001	0
Almanya	4	4	6.99026	2.25593	-0.56056	0	0	0	1
Yunanistan	4	4	5.10787	0.61163	-0.25135	0	0	0	1
Guetamala	2	2	-2.21115	0.05362	-0.66846	0.34566	0.65217	0.00217	0
Haiti	1	1	-3.85609	1.81813	-1.08298	0.99901	0.00099	0	0
Honduras	2	2	-2.72037	-1.51686	-0.43707	0.00561	0.99148	0.00291	0
Hong Kon	4	4	5.63077	0.62898	0.22445	0	0	0	1
Hindistan	1	1	-3.03445	0.63257	-1.31234	0.82551	0.17447	0.00001	0
İran	2	2	-1.16135	-2.4489	-0.48727	0.00003	0.84248	0.1575	0
İrlanda	4	4	5.40056	-0.76867	-0.55214	0	0	0	1
İsrail	4	4	4.63431	-0.30595	-0.40467	0	0	0.00002	1
İtalya	4	4	6.08759	1.09775	-0.1101	0	0	0	1
Jamaika	2	2	-1.5451	-2.41061	-0.01717	0.00009	0.83594	0.16398	0
Japonya	4	4	5.67743	0.70541	-0.54277	0	0	0	1
Ürdün	2	2	-1.23409	-0.98174	-1.31363	0.00204	0.9839	0.01405	0
Kenya	1	1	-2.47171	1.25555	0.66347	0.99576	0.00416	0.00008	0
Kongo Ha	1	1	-3.24258	1.86788	0.75973	0.99982	0.00018	0	0
Kore Cum.	3	3	1.79477	-1.4357	1.47411	0	0.00007	0.99988	0
Kuveyt	4	4	4.79308	0.50754	0.25204	0	0	0	1
Leshoto	1	1	-4.02658	2.88081	-1.52174	0.99996	0.00004	0	0
Macaristan	3	3	0.73019	-2.78213	2.16073	0	0.00013	0.99987	0
Madagaskar	1	1	-2.90338	2.12551	0.11653	0.99976	0.00024	0	0
Malavi	1	1	-2.36452	3.24182	1.38993	1	0	0	0
Malezya	3	3	1.38568	-2.38509	1.76093	0	0.00007	0.99993	0
Mali	1	1	-2.65739	0.5196	0.75244	0.96241	0.03686	0.00073	0
Mauritus	3	3	-0.95412	-1.47044	0.39616	0.00093	0.41163	0.58744	0<