Journals / İktisadi İdari ve Siyasal Araştırmalar Dergisi / 2026 / Sayı: 29

Spatial Distribution and Determinants of Accounting Professionals in Türkiye: A Spatial Econometric Analysis

Muhasebe Meslek Mensuplarının Türkiye’deki Mekânsal Dağılımı ve Belirleyicileri: Mekânsal Ekonometrik Bir Analiz

Ferhat Bitlisli(BURDUR MEHMET AKİF ERSOY ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-1638-8786
Hakkı Kıymık(ISPARTA UYGULAMALI BİLİMLER ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-4695-1592
Pages
391–406
Publication Date
2026-05-06
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The findings indicate a distinct concentration gradient intensifying from east to west, with certain eastern provinces including Ağrı, Hakkari, and Şırnak recording no registered practitioners.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:This study investigates the spatial distribution of accounting professionals across Türkiye’s 81 provinces through a spatial econometric framework and seeks to determine the socio-economic factors shaping this distribution.
📊
Key Findings & Data:Drawing on 2023 data, spatial clustering patterns were first explored using Global Moran’s I and LISA analyses, after which Ordinary Least Squares (OLS) and Spatial Error Model (SEM) regressions were employed to examine the variables influencing the spatial distribution of accounting professionals.
💡
Conclusion & Impact:The findings indicate a distinct concentration gradient intensifying from east to west, with certain eastern provinces including Ağrı, Hakkari, and Şırnak recording no registered practitioners.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2023 Verileri
⚙️Variables:Muhasebe · Muhasebe Meslek Mensupları · Mekânsal Ekonometrik Analiz

Abstract

This study investigates the spatial distribution of accounting professionals across Türkiye’s 81 provinces through a spatial econometric framework and seeks to determine the socio-economic factors shaping this distribution. Drawing on 2023 data, spatial clustering patterns were first explored using Global Moran’s I and LISA analyses, after which Ordinary Least Squares (OLS) and Spatial Error Model (SEM) regressions were employed to examine the variables influencing the spatial distribution of accounting professionals. The number of professional chambers, transportation infrastructure, per capita GDP and tax revenue were incorporated as explanatory variables. The findings indicate a distinct concentration gradient intensifying from east to west, with certain eastern provinces including Ağrı, Hakkari, and Şırnak recording no registered practitioners. Moran’s I analysis revealed weak spatial dependence across provinces, whereas LISA analysis uncovered significant low-low clustering in eastern provinces and high-high clustering exclusively in Kocaeli. SEM estimation results revealed that per capita tax revenue was the sole statistically significant predictor. The results suggest that mitigating regional disparities in access to accounting services necessitates holistic policies centered on fiscal capacity and economic formalization rather than professional organizational structures alone.

Özet

Bu çalışma, muhasebe meslek mensuplarının Türkiye’nin 81 iline dağılımını mekânsal ekonometrik yaklaşımla incelemeyi ve bu dağılımı etkileyen sosyo-ekonomik faktörleri belirlemeyi amaçlamaktadır. Bu kapsamda 2023 yılına ait veriler kullanılarak Global Moran’s I ve LISA analizleriyle mekânsal kümelenme desenleri ortaya konmuş, ardından En Küçük Kareler (EKK) ve Mekânsal Hata Modeli (SEM) ile muhasebe meslek mensuplarının dağılımını etkileyen değişkenler incelenmiştir. Bağımsız değişkenler olarak meslek odası sayısı, ulaştırma altyapısı, kişi başı gayri safi yurtiçi hasıla ve vergi geliri modele dahil edilmiştir. Çalışma sonucunda elde edilen bulgular muhasebe meslek mensuplarının doğudan batıya belirgin bir yoğunlaşma deseni sergilediğini ve Ağrı, Ardahan, Bayburt, Bingöl, Hakkâri, Iğdır, Kilis, Siirt, Şırnak ve Tunceli olmak üzere 10 doğu ilinde kayıtlı hiç meslek mensubu bulunmadığını göstermektedir. Moran’s I analizi sonucunda iller arasında zayıf bir mekânsal bağımlılık tespit edilirken LISA analizi doğu illerinde düşük-düşük, Kocaeli’nde ise yüksek-yüksek kümelenme olduğunu ortaya koymuştur. SEM modeli sonuçlarına göre, kişi başına düşen vergi geliri muhasebe meslek mensuplarının sayısını etkileyen istatistiksel olarak tek anlamlı değişken olmuştur. Çalışmadan elde edilen sonuçlar, muhasebe hizmetlerine erişimdeki bölgesel eşitsizliklerin giderilmesinde meslek örgütlenmesinden ziyade mali kapasite ve kayıtlı ekonomik yapı odaklı bütüncül politikaların geliştirilmesi gerektiğine işaret etmektedir.

🔖

Cite This Article

Bitlisli, F., Kıymık, H. (2026). Spatial Distribution and Determinants of Accounting Professionals in Türkiye: A Spatial Econometric Analysis. İktisadi İdari ve Siyasal Araştırmalar Dergisi, Sayı: 29, 391–406. https://doi.org/10.25204/iktisad.1890214

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (38)

  1. Akın, O., & Özdaşlı, K. (2014). Muhasebe meslek mensuplarının mesleki faaliyetlerinde uymaları gereken etik ilkelere uyma düzeyine yönelik meslek mensupları ı̇le meslek yüksek okulu muhasebe bölümü öğrencilerinin algıları. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 63, 59-74. https://doi.org/10.25095/mufad.396477
  2. Anselin, L. (1988). Lagrange multiplier test diagnostics for spatial dependence and spatial heterogeneity. Geographical Analysis, 20(1), 1-17. https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1988.tb00159.x
  3. Anselin, L. (2002). Under the hood issues in the specification and interpretation of spatial regression models. Agricultural Economics, 27(3), 247-267. https://doi.org/10.1016/S0169-5150(02)00077-4
  4. Arıkan, Y., & Güvemli, B. (2013). Development of accounting profession in Türkiye and Istanbul chamber of certified public accountants. Accounting and Financial History Research Journal, (5), 33-67. https://izlik.org/JA27EZ66CJ
  5. Baran, E., & Derya Baskan, T. (2021). Muhasebe meslek mensuplarının etik dışı davranış sergilemelerinin nedenleri: literatür incelemesi / reasons of unethical behaviors of accounting professionals: literature review. Çankırı Karatekin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12(2), 470-506. https://doi.org/10.54558/jiss.976281
  6. Çapar, U., & Yayla, N. (2019). Türkiye’de bölgelerarası gelir dağılımı yakınsaması: mekansal ekonometrik analiz. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 25, 283-302. https://doi.org/10.18092/ulikidince.578014
  7. Elhorst, J. (2014). Spatial econometrics: from cross-sectional data to spatial panels. Springer.
  8. Elmalı, K. (2025). Türkiye’de sağlık göstergelerinin ekonomik büyüme üzerine etkisi: mekânsal ekonometrik analiz. Akademik Yaklaşımlar Dergisi, 16(1), 440-464. https://izlik.org/JA32MS98JW
  9. Elmalı, K., Erkal, G., & Özer, H. (2021). Türkiye’de iller arası gelir yakınsaması: mekânsal ekonometrik yaklaşım. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 35(2), 451-468. https://doi.org/10.16951/atauniiibd.770972
  10. Eralp, A., Şahin, S., & Çağdaş, Y. (2020). Vergi yükü ve mutluluk ilişkisinin mekânsal ekonometrik modellerle analizi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 16(4), 870-890. https://doi.org/10.17130/ijmeb.796533
  11. Furková, A. & Chocholatá, M. (2021). Spatial econometric approach to the EU regional employment process. Central European Journal of Operations Research, 29(3), 1037-1056. https://doi.org/10.1007/s10100-020-00714-5
  12. Gezici, F. & Hewings, G. J. (2004). Regional convergence and the economic performance of peripheral areas in Türkiye. Review of Urban &ve Regional Development Studies, 16(2), 113-132. https://doi.org/10.1111/j.1467-940X.2004.00082.x
  13. González, M. A. (2016). Econometría espacial. Universidad Nacional Autónoma de Mexico, Mexico: Aplicaciones con R. https://tinyurl.com/ymu246z7
  14. Gökgöz, A., & Zeytin, M. (2012). Muhasebe meslek mensuplarının mesleki faaliyetlerinde karşılaştıkları sorunlar ve beklentileri: Bilecik ve Yalova illeri uygulaması. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 17(1), 477-493. https://izlik.org/JA92LA49ZY
  15. Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J., Anderson, R.E. & Tatham, R.L. (2006). Multivariate data analysis. (6th Edition). Upper Saddle River: Pearson Prentice Hall, New Jersey.
  16. Karaca, H., & Gümüş, A. (2023). Dijital dönüşümde muhasebe meslek mensuplarının yaşadığı sorunlar ve çözüm önerileri: nitel bir araştırma. Muhasebe ve Denetime Bakış, 23(70), 289-306. https://doi.org/10.55322/mdbakis.1248101
  17. Kılıç, M. E., & Koçyiğit, A. (2017). Sosyal sermayenin inovasyon üzerindeki etkisinin Türkiye açısından incelenmesi: mekansal ekonometrik analiz. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (50), 95-120. https://doi.org/10.18070/erciyesiibd.368572
  18. LeSage, J., & Pace, R. K. (2009). Introduction to spatial econometrics. Chapman and Hall/CRC.
  19. Mihaescu, O. ve Rudholm, N. (2017). Defining relevant markets for pharmaceuticals. Bulletin of Economic Research, 69(4), E126-E149. https://doi.org/10.1111/boer.12106
  20. Muhasebat, (2025, 22 Kasım). Hazine ve Maliye Bakanlığı Muhasebat Müdürlüğü. https://tinyurl.com/4zdzbabt
  21. Oğuzturk, B. S., & Koç, R. (2023). Türkiye’nin 100. yılında sosyal sermaye ve inovasyonun bölgesel açıdan durumu üzerine mekânsal ekonometrik bir analiz. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 14(100. Yıl Özel Sayısı), 1-25. https://doi.org/10.21076/vizyoner.1294896
  22. Öndes, H. (2019). Türkiye’de mutluluk düzeyini etkileyen faktörler: mekânsal ekonometri analizi. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 21(4), 1039-1064. https://doi.org/10.16953/deusosbil.453325
  23. Özer, G., Arslan, Y., & Merter, A. K. (2024, 2-5 Mayıs). Türkiye’de mali müşavirlik mesleği ana bileşenlerinden kaynaklanan sorunların muhasebecinin çalışma performansına etkisi. Avrasya 10th International Conference on Social Sciences içinde (s. 1-19). Tbilisi, Gürcistan. https://tinyurl.com/bhsave5j
  24. Qu, X., & Lee, L. F. (2015). Estimating a spatial autoregressive model with an endogenous spatial weight matrix. Journal of Econometrics, 184(2), 209-232. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2014.08.008
  25. Rodríguez, I. G., Sáez, M. P., & Prieto, D. C. (2024). The changing health convergence for life expectancy and spatial ınteractions. Applied Economics, 56(14), 1622-1635 https://doi.org/10.1080/00036846.2023.2177591
  26. Sakarya, Ş., & Kara, S. (2010). Türkiye’de muhasebe meslek etiğine yönelik düzenlemeler ve meslek mensupları tarafından algılanması üzerine bir alan araştırması. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 2010(1), 57-72. https://izlik.org/JA98TD88NC
  27. Serrano, R. M., & E. V. Vayá. (2002). Econometría espacial: nuevas técnicas para el análisis regional. Una aplicación a las regiones europeas. Investigaciones Regionales-Journal of Regional Research 1, 83–106. https://tinyurl.com/y62urf8u
  28. Sun, C., Jiao, H., & Ren, Y. (2014). Regional informatization and economic growth in Japan: an empirical study based on spatial econometric analysis. Sustainability, 6(10), 7121-7141. https://doi.org/10.3390/su6107121
  29. Tobler, W. R. (1970). A computer movie simulating urban growth in the Detroit region. Economic Geography, 46(sup1), 234-240. https://doi.org/10.2307/143141
  30. Türkiye İstatistik Kurumu. (2025, 22 Kasım). Türkiye İstatistik Kurumu. https://www.tuik.gov.tr/
  31. Türkiye Odalar ve Borsalar Birliği. (2025, 22 Kasım). Türkiye Odalar ve Borsalar Birliği. https://tinyurl.com/3xez2mny
  32. Türkiye Serbest Muhasebeci Mali Müşavirler ve Yeminli Mali Müşavirler Odaları Birliği (TÜRMOB). (2025, 22 Kasım). Türkiye Serbest Muhasebeci Mali Müşavirlik ve Yeminli Mali Müşavirlik Odalar Birliği. https://www.turmob.org.tr/
  33. Yalçın, S. (2011). Muhasebe meslek mensupları ve işletmelerin etik konusunda tutumları: Türkiye araştırması. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 52, 47-66. https://izlik.org/JA55MD47JF
  34. Yıldırım, J., & Öcal, N. (2006). Income inequality and economic convergence in Turkey. Transition Studies Review, 13(3), 559-568. https://doi.org/10.1007/s11300-006-0124-x
  35. Yildirim, J., Öcal, N., & Özyildirim, S. (2009). Income inequality and economic convergence in Turkey: a spatial effect analysis. International Regional Science Review, 32(2), 221-254. https://doi.org/10.1177/0160017608331250
  36. Yin, F., Cheng, J., Shen, J., & Sun, H. (2019). Spatial effects of air pollution on public health in China. Environmental and Resource Economics, 73(1), 229-250. https://doi.org/10.1007/s10640-018-0258-4
  37. Zeren, F. (2011). Mekânsal etkileşim analizi. Istanbul University Econometrics and Statistics E-Journal, 12, 18-39. https://izlik.org/JA79YM27EM
  38. Zhou, K., Yang, J., Yang, T., & Ding, T. (2023). Spatial and temporal evolution characteristics and spillover effects of China’s regional carbon emissions. Journal of Environmental Management, 325, 116423. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2022.116423