Arş. Gör. Hasan SERİN Arş. Gör. İlker AKYÜZ
K. T. Ü. Orman Fakültesi,
Orman Endüstri Mühendisliği Bölümü - TRABZON
ÖZET
80 il düzeyinde belirlenen 7 adet
sosyo-ekonomik değişken yardımıyla, aynı yapıyı gösteren homojen il gruplarının
belirlenmesinin amaçlandığı bu çalışmada Devlet Planlama Teşkilatı’nın (DPT)
yayınlarından elde edilen ve illerin gelişmişlik derecelerinin göstergeleri
kabul edilen değişkenler kullanılmıştır.
Elde edilen verilere bağlı olarak
ülkemizde uygulanan kalkınma politikalarının iller düzeyinde nasıl bir dağılım
oluşturduğu ve kalkınmada öncelikli olarak belirtilen iller ve diğerleri
arasında meydana gelen farklılaşmanın belirlemesine çalışılmıştır. Ayrıca
ileriye dönük olarak hazırlanacak kalkınma politikalarına yön çizebilmesi ve
homojen il gruplarına aynı ölçüde ve benzer nitelikte politikaların uygulanması
amaçlanmıştır.
Belirlenen
7 değişkenin çoklu bir yaklaşımla iller üzerinde oluşturacak olduğu etkilerin
belirlenebilmesi için, Peorson’un Korelasyon, Küme (Cluster) ve Ayırma
(Diskriminant) Analizi yöntemleri kullanılmıştır.
Yapılan Korelasyon Analizi sonucunda
değişkenler arasında anlamlı ilişkilerin var olduğu belirlenmiş, ancak bireysel
olarak yapılacak yorumların amaçlanan sonuçlardan uzak kalacağı ve istenilen
sonuca katkı sağlayamayacağı düşüncesi ile, Küme ve Ayırma (Diskriminant)
Analizi yöntemlerinin uygulanmasına geçilmiştir. Küme Analizi yöntemi ile
illerin mümkün olan en çok sayıda il gruplarına ayrılması ve böylelikle yapı
olarak ayrı özelliğe sahip illerin ortaya çıkarılması amaçlanmıştır. Bu düşünce
ile iller 6 sınıfa kadar ayrılmış ve elde edilen gruplandırmaların anlamlılığı,
Ayırma Analizi ile test edilmiştir. Ayırma Analizi sonucunda en yüksek başarının
5’li sınıflandırmada olduğu belirlenmiştir.
Analizler
sonucunda illerin ayrımına ve homojen yapı göstermelerine neden olan
değişkenler belirlenmiştir.
1. GİRİŞ
Ülkemizin
değişik coğrafi bölgelerinde yer alan illerin dengeli bir biçimde gelişmesinin
sağlanabilmesi, ülke genelinde etkili bir kalkınma politikasının izlenebilmesi
ile mümkün olabilecektir.
İllerimizin
sosyal ve ekonomik göstergeleri arasında oluşturulabilecek olan etkileşimler
yardımıyla mevcut durumlarının belirlenebilmesi ve bu doğrultuda ne düzeyde
kalkınma aşamasında oldukları daha kolay belirlenebilecektir.
Dengeli gelişiminin sağlanabilmesi mevcut
kaynakların istenilen düzeyde kullanılabilmesini gerekli kılmaktadır. Ayrıca
oluşturulacak kamu yatırımları, alınabilecek vergi ve uygulanacak olan teşvik
politikaları bu gelişimin önünü açabilecek olguları oluşturmaktadır.
Üçüncü
Beş Yıllık Kalkınma Planıyla uygulamaya koyulan kalkınmada öncelikli yöre
uygulamasıyla il ve ilçelerin sosyo
- ekonomik gelişimlerinin
desteklenebilmesi hedeflenmiştir. Böylelikle kamu yatırımlarının teşviki ve özel sektörün yönlendirilebilmesi amacıyla
öncelikler oluşturulmuştur.
Bölgesel
dengesizliklerin ortadan kaldırılması amacıyla oluşturulan kalkınma
politikalarına destek sağlamak ve öncelikleri belirlemek amacıyla değişik
coğrafi bölgelerde yer alan 49 il kapsam
içerisine alınmış ve diğer illerin istenilen kalkınma düzeylerini yakaladıkları
kabul edilmiştir.
Kalkınma
düzeyini yakaladığı kabul edilen ve gelişmekte olan illeri birlikte
değerlendirmeye alacak olan analizler yardımıyla oluşturulmuş olunan bu
sınıflandırmalar değerlendirmeye tabi tutulabilecektir.
Bu
maksatla tüm illerin seçilen sosyal ve ekonomik göstergeleri, değişkenlerin
toplu bir biçimde değerlendirilebilmesine imkan tanıyan çok boyutlu (Multivariate Analysis)
yöntemlerin kullanılması ile analizlere tabi tutulmuş ve homojen il grupları
oluşturulmuştur. Böylelikle gelişmiş kabul edilen ve gelişme düzeyinde olan
illerin hangi konumda oldukları ve yeni kalkınma politikalarının ne
olabileceğine ilişkin yön çizilmesi amaçlanıştır.
2.
MATERYAL VE METOT
2.1. Materyal
Çalışma
materyalimizi, Devlet Planlama Teşkilatı bünyesinde yapılan çalışmalar
oluşturmaktadır. İller ve Bölgeler İtibariyle Çeşitli Göstergeler adı altında
yayınlanan çalışmada 80 ile bağlı
olarak oluşturulmuş bulunan sosyal ve ekonomik göstergeler yer almaktadır
(D.P.T,1999).
Çalışma
sırasında İllerin toplam olarak 7
değişkeni üzerinde değerlendirmeler yapılamıştır.
Seçilen
değerler ;
Nüfus,
Gayri Safi Yurtiçi Hasıla (GSYİH), Genel Bütçe Vergi Gelirleri (Vergi), Özel Sektör Yatırım Teşvikleri (Yat.
Teş.), Toplam Okul Sayısı (Okul), Toplam Hekim Sayısı (Hekim), Kişi Başına
Toplam Elektrik Tüketimi (Elektrik).
2.2. Metot
7
değişkene bağlı kalarak, 80 ilin aynı yapıyı gösteren il gruplarının
belirlenmesi amacıyla Korelasyon, Ayırma ve Küme analizleri kullanılmıştır.
Çoklu bir yaklaşımla değişkenlerin toplu olarak iller üzerinde oluşturacak
olduğu etkiler ve buna bağlı olarak homojen grupların seçilmesi amaçlanmıştır.
2.2.1. Korelasyon Analizi
Bir
birime ait iki yada daha fazla sayıdaki özelliklerin aralarında
istatistiki bağıntı olup olmadığının
belirlenebilmesi amacı ile Korelasyon analizi yapılmaktadır (Kalıpsız, 1981).
İki
değişken arasında bir bağıntı varsa
ve fonksiyon bir doğru şeklinde
dengelenebiliyorsa buradaki bağıntının
korelasyon katsayısı “ r ”
–1 ile
+1 arasında değişir, r= -1 ve r= +1 durumunda ilişki matematik bir
fonksiyon demektir (Batu, 1995).
Elde
edilen sonucun –1 veya +1 değerlere yakın çıkması , sırasıyla, ilişkinin
pozitif yada negatif olarak tam
olduğunu, 0 çıkması durumunda ise ilişki derecesinin zayıfladığını
göstermektedir. Hesaplanan korelasyon katsayısının anlam ve önemliliği t –
testi ile denetlenmektedir, Korelasyon analizinin yapılması aşamasında Statgraf
paket programından yararlanılmıştır.
2.2.2. Ayırma Analizi (Discriminant
Analysis)
Ayırma analizi, başlangıçta tanımlanan
sınıflandırma değişkeninin incelenen bireylerin gruplandırılmasını ne ölçüde başardığını ortaya koyan, gruplar
arasında ayrım sağlama konusunda en fazla etkisi olan değişken veya değişkenleri
belirleyen ve aynı değişkenler ile yeni bir bireyin hangi grupta yer
alabileceği konularının ortaya çıkarılabilmesini amaçlayan çok değişkenli bir
analizdir (Gümüş, 1996).
Analiz
gereği olarak, bireyleri ayırmada etkili olabilecek önemli bazı kriterlere göre
ön gruplandırma yapılmaktadır. Analiz sonucunda grup sayısının bir eksiği kadar
diskriminant fonksiyonu elde edilmektedir. Bu fonksiyonlar yardımıyla
hesaplanan Z değerine göre bireyler gruplara ayrılabilmekte be
sıralanabilmektedir (Daşdemir, 1996 : 162).
Ayırma
Analizinde Statgraf paket programından yararlanılmıştır.
2.2.3.Küme Analizi ( Cluster Analysis)
Küme
analizinde amaç bireylerin, bu bireylerden elde edilen değişkenlerden
yararlanılarak sınıflandırılmasının yapılmasıdır. Bu metot tamamen sayısal verilere dayanmakta ve sınıflar
önceden bilinmemektedir. Küme analizi ayırma analizine benzemektedir.
Aralarındaki temel fark Küme analizinde sınıflar sonradan belirlenirken ayrım
analizinde sınıflandırmaların önceden biliniyor olmasıdır.
Küme
analizi için pek çok algoritma uygulanmaktadır, hiyerarşik tekniklerle bir
dendrogam üretilmesinde bir bireyin tüm
birimlerine olan uzaklıklarının hesaplanması ile başlar. Grup daha sonra
yığılmalı yada bölüm halinde biçimlendirilmektedir . Yığılmalı tercihte tüm
bireylerin ayrı birer grup oldukları kabul edilir. Daha sonra birbirine yakın olan bireyler birleştirilerek grup sayısı en
sonunda 1 oluncaya kadar işleme devam eder.
Bölümlü tercihte ise yığılmalının aksine tüm bireyler başlangıçta tek
grup olarak düşünülüp daha sonra
2,3,4,.... ve sonunda her bir birey bir grup oluşturacak (n) gruba bölünür (Mankly, 1990). Küme
analizinin yapılması aşamasında Statgraf paket programı kullanılmıştır.
3. BULGULAR
3.1. Değişkenler Arası Korelasyonlar
80 il üzerinde yapılan ilk
analizler sonucunda ülke genelinde en yüksek gelişmişlik düzeyine sahip olduğu
bilinen 4 ilimiz (Ankara, İstanbul, İzmir ve Kocaeli) bütün küme analizlerinde ayrı birer grup
olarak karşımıza çıkmış ve diğer iller hakkında güvenilir sonuçların elde
edilmesini güçleştirmiştir. Bu nedenle Devlet Planlama Teşkilatının İllerin
Sosyo – Ekonomik Gelişmişlik sıralaması çalışmaları (D.P.T., 1998) baz alınarak bu iller çalışmanın 2.
aşamasında hariç bırakılmış ve bundan sonraki aşamalarda 76 il üzerinde
istatistiksel analizler yapılmıştır.
Araştırmanın istenilen amaca ulaşması için
belirlenen 7 değişkenin ikili ilişkilerini belirleyebilmek ve değişken seçimine
yardımcı olmak amacıyla ile değişkenler arasında korelasyon katsayısı hesaplanmıştır.
Korelasyon katsayısının
anlamlılığı t – testi ile denetlenmiş olup matrisin tümünde geçerli olacak
kritik r değerleri 0.05 güven
düzeyi için r = 0.225,
0,01 güven düzeyi
için r = 0.294 olarak hesaplanmıştır. Bu değerler yardımıyla
yorumlamada önce % 1 önem (hata) düzeyinde (significant level) anlamlılık
aranmış bu sağlanamadığı takdirde % 5 güven düzeyi ile korelasyon katsayıları
test edilmiştir. Yapılan Korelasyon analizi sonuçları Tablo 1’de görülmektedir.
Tablo
1. Değişkenler Arası Korelasyon Analizi
|
Değişken. |
Nüfus |
GSYİH |
Vergi |
Yat.teş |
Elektrik |
Okul |
Hekim |
|
Nüfus |
1.0000 |
|
|
|
|
|
|
|
GSYİH |
0.8782 |
1.0000 |
|
|
|
|
|
|
Vergi |
0.7799 |
0.9281 |
1.0000 |
|
|
|
|
|
Yat.teş |
0.7294 |
0.8240 |
0.7975 |
1.0000 |
|
|
|
|
Elektrik |
0.1834 |
0.3974 |
0.4342 |
0.4634 |
1.0000 |
|
|
|
Okul |
0.8414 |
0.6134 |
0.4689 |
0.4496 |
0.0206 |
1.0000 |
|
|
Hekim |
0.8796 |
0.8994 |
0.8566 |
0.7533 |
0.2959 |
0.7012 |
1.0000 |
Yapılan Korelasyon analizi
sonucunda 0,01 ve 0,05 önem düzeyleri
için denetimler yapılmış ve elektrik tüketimi ile nüfus ve elektrik tüketimi
ile okul sayıları arasında anlamlı ilişkilerin var olmadığı belirlenmiştir.
Diğer değişkenler arasında anlamlı ilişkilerin var olduğu belirlenmiştir. Fakat
böyle bir durumda değişkenlerin bireysel olarak yorumlanabilmesinin amaçlanan
sonuca istenilen düzeyde katkı
sağlayamayacağı düşüncesi ile değişkenlerin bir bütün halinde, topluca
değerlendirilmelerine imkan sağlayan ve anlamlı ilişkileri belirleyebilecek
olan analizlerin yapılmaları gerekli olmaktadır. Korelasyon analizi sonuçları
ayırma analizi sonuçları ile değerlendirilerek ayrıma neden olan değişkenlerin
belirlenmesine çalışılmıştır.
Çalışmanın ilk aşamasında küme analiz yöntemine
bağlı kalınarak iller 2, 3, 4 , 5 ve 6 sınıfa ayrılması düşünülmüş ve elde
edilen sınıflandırma sonuçları Tablo 2’de gösterilmiştir
|
Sınıflar |
Frekanslar ( İl Grupları) |
Yüzde
Oranları |
|
2 |
1.
grup Bursa 2.
grup Diğer İller |
1.3158 98.6842 |
|
3 |
1. grup
Adana, Antalya, Konya 2. grup Bursa 3. grup Diğer iller |
1.
3.9474 2.
1.3158 3.
94.7368 |
|
4.
5.
4 |
1. grup Adana, Antalya, Konya 2. grup Bursa 3. grup Diğer İller 4. grup Tekirdağ |
6.
3.9474 7.
1.3158 8.
93.4211 9.
1.3158 |
|
10.
11.
12.
5 |
1. grup Adana, Antalya, Konya 2. grup Diğer İller 3. grup Bursa 4. grup İçel , Manisa 5. grup Tekirdağ |
13.
3.9474 14.
90.7895 15.
1.3158 16.
2.6316 17.
1.3158 |
|
18.
19.
20.
6 |
1. grup Adana, Antalya, Konya 2. grup Diğer İller 3. grup Bilecik 4. grup Bursa 5. grup İçel , Manisa 6. grup Tekirdağ |
3.9474 89.4737 1.3158 1.3158 2.6316 1.3158 |
Küme analizinde yapılan bu gruplandırmanın
anlamlı olup olmadığı Ayırma analizi ile test edilmiş ve en yüksek başarı
düzeyinin 5’li sınıflandırma sonucunda elde edildiği belirlenmiştir. 5’li
sınıflandırma sonucunda elde edilen Ayırma Analizi sonuçları Tablo 3’de
gösterilmiştir.
Yapılan küme analizi ve buna bağlı olarak
oluşturulan Ayrıma analizi sonucunda en yüksek başarının elde edildiği 5’li
sınıflandırma sonuçlarına göre 1.ayrım fonksiyonu % 60.21, 2. Ayrım fonksiyonu % 24.88, 3. ayrım
fonksiyonu % 7.63 ve 4. Ayrım
fonksiyonu ise % 7.28 düzeyinde bir paya sahiptir. Tüm ayrım
fonksiyonları p< 0.001 (1. ayrım fonksiyonu
için c2 = 214.46450, 2. Ayrım
fonksiyonu için c2 = 110.96480, 3.ayrım
fonksiyonu için c2 = 49.45183 ve 4.ayrım
fonksiyonu için c2 = 24. 24675 ) önem düzeyi ile anlamlı
bulunmuştur.
Tablo 3. 5’li Sınıflandırmaya Göre Yapılan Analiz
Sonuçları
|
Ayırma Fonksiyonu |
Özdeğerler |
Varyansa Katılma |
Kanonik Korelasyon |
|||||||||
|
1 2 3 4 |
3.4816700 1.4387662 0.4409333 0.4210587 |
60.21 24.88 7.63 7.28 |
0.88140 0.76809 0.55318 0.54433 |
|||||||||
|
Çıkarılan Fonksiyon |
Wılks Lambda |
Ki – Kare |
Serbestlik Derecesi |
Önem Düzeyi |
||||||||
|
0 1 2 3 |
0.0446821 0.2002506 0.4883645 0.7037007 |
214.46450 110.96480 49.45183 24.24675 |
28 18 10 4 |
0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 |
||||||||
|
Gerçek Grup |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
Toplam |
||||||
|
1 2 3 4 5 |
3 100.0 1 1.45 0 0 0 |
0 68 98.55 0 0 0 |
0 0 1 100.0 0 0 |
0 0 0 1 100.0 0 |
0 0 0 0 1 100.0 |
3 100.0 69 100.0 1 100.0 1 100.0 1 100.0
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Grupların ayrım fonksiyonlarına ilişkin ortalama değerler Tablo 4’de, değişkenlerin ayrım fonksiyon katsayı değerleri Tablo 5’de gösteri