SavedAdd your journal

Journals / Ekonomi Bilimleri Dergisi / 2018 / Cilt: 10 - Sayı: 2

KÜMELEME ANALİZİ İLE BÜYÜKŞEHİR BELEDİYELERİNİN BÜTÇE PERFORMANSI BENZERLİKLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

İrfan ERTUĞRUL
Tayfun ÖZTAŞ
Pages
33–48
Publication Date
2018-12-01
DOI
—
🏛️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)

Yapılan değerlendirmeler sonucunda büyükşehir belediyelerinin 4 kümeli bir yapıya sahip olduğu tespit edilmiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Nüfus hareketleri,kamusal hizmetlerin vatandaşlara sunulmasını doğrudan etkilemektedir.
📊
Key Findings & Data:İktisadi olarak belirli kapasite kısıtlarına sahip yerel yönetimler, nüfusun aşırı şekilde artması sonucunda etkin şekilde hizmet verememeye başlarlar.
💡
Conclusion & Impact:Yapılan değerlendirmeler sonucunda büyükşehir belediyelerinin 4 kümeli bir yapıya sahip olduğu tespit edilmiştir.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2016 Verileri
⚙️Variables:Yerel yönetimler · Büyükşehir

Özet

Nüfus hareketleri,kamusal hizmetlerin vatandaşlara sunulmasını doğrudan etkilemektedir. İktisadi olarak belirli kapasite kısıtlarına sahip yerel yönetimler, nüfusun aşırı şekilde artması sonucunda etkin şekilde hizmet verememeye başlarlar. Bunun gibi olumsuzlukların önüne geçebilmek adına,Türkiye Cumhuriyeti Anayasasının127. maddesi uyarınca çeşitli yerleşim yerlerinde büyükşehir belediyeleri kurulmaktadır. Çıkarılan son kanunlarlabirlikte Türkiye’deki büyükşehir belediyesi sayısı 30’a ulaşmıştır.Bu çalışmada büyükşehir belediyelerinin bütçe performanslarının benzerliklerininKümeleme Analizi ile değerlendirilmesi amaçlanmaktadır.Kümeleme Analizi ile birlikte birbirine benzer büyükşehir belediyeleri tespit edilebilecektir.Büyükşehir belediyelerinin bütçe performanslarının değerlendirilmesinde2014-2016 dönemini kapsayan ekonomik sınıflandırmada 2. düzeyde bütçe gelir ve gider kalemleri ilenüfus büyüklükleri değişken olarak kullanılmıştır. Analiz kısmındaHiyerarşik Kümeleme yöntemlerinden Tek Bağlantı yöntemi kullanılarak elde edilen sonuçlar, Temel Bileşenler Analizi ile de desteklenmiştir. Yapılan değerlendirmeler sonucunda büyükşehir belediyelerinin 4 kümeli bir yapıya sahip olduğu tespit edilmiştir.

🔖

Cite This Article

ERTUĞRUL, İ., ÖZTAŞ, T. (2018). KÜMELEME ANALİZİ İLE BÜYÜKŞEHİR BELEDİYELERİNİN BÜTÇE PERFORMANSI BENZERLİKLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ. Ekonomi Bilimleri Dergisi, Cilt: 10 - Sayı: 2, 33–48. https://ajindex.com/articles/2128

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (16)

  1. Alpar, Reha. Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler. Güncellenmiş 5. Baskı,Ankara:Detay Yayıncılık, 2017.
  2. Arıkboğa, Erbay. “Geçmişten Geleceğe Büyükşehir Belediye Modeli”, Yerel Politikalar, 3: Ocak/Haziran 2013,2013,48-96.
  3. Arıkboğa, Ülkü.“Türkiye'de Büyükşehir Belediyesi Transfer Sistemi ve 6360 SayılıKanunun Etkileri”, Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi,37:2,2015,1-30.
  4. Atik, Hayriye.“Türkiye’de 6360 ve 6447 Sayılı Kanunlarla Kurulan Büyük Şehirlerin Göreli Kalkınma Düzeyleri”, TİSK Akademi, 10:20,2015,370-389.
  5. Çelik, Halil Coşkun & Mustafa Kahyaoğlu.“İlköğretim Öğretmen Adaylarının Teknolojiye Yönelik Tutumlarının Kümeleme Analizi”, Türk Eğitim Bilimleri Dergisi, 5:4,2007,571-586.
  6. Çınaroğlu, Songül & Keziban Avcı.“İstatistiki Bölge Birimlerinin Seçilen Sağlık GöstergeleriBakımından Kümelenmesi”,Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 17:2,2014,89-97.
  7. Drachen, Anders, Rafet Sifa, Christian Bauckhage & Christian Thurau. “Guns, Swords and Data: Clustering of Player Behavior in Computer Games in the Wild”, in: 2012 IEEE Conference onComputational Intelligence and Games (CIG’12),IEEE, 2012,ss.163-170.
  8. Fraley, Chris & AdrianE.Raftery. “How Many Clusters? Which Clustering Method? Answers Via Model-Based Cluster Analysis”, The Computer Journal, 41:8, 578-588.
  9. Genç, Fatma Neval. “6360 Sayılı Kanun ve Aydın’a Etkileri”, Adnan Menderes Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 1: Özel Sayı,2014,1-29.
  10. Gough, Ian. “Social Assistance Regimes: A Cluster Analysis”,Journal of European Social Policy,11:2,2001,165-170.
  11. Gündoğdu, Hakan Gökhan. “6360 Sayılı Büyükşehir Yasası ve Kamu Personelinin Durumu”, Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 17:2, 2015, 127-138.
  12. Hair, Joseph F., William C. Black, Barry J. Babin &Rolph E.Anderson. Multivariate Data Analysis.Seventh Edition, Essex: Pearson, 2014.
  13. Karasu, Mithat Arman. “6360 Sayılı Büyükşehir Belediye Kanunu Ve Olası Etkileri-Şanlıurfa Örneği”,Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15:1, 2013, 123-139.
  14. Kou, Gang, Yi Peng& Guoxun Wang. “Evaluation of Clustering Algorithms for Financial Risk Analysis Using MCDM Methods”, Information Sciences, 275,20141-12.
  15. Lletı, Rosa,María C.Ortiz, Luis A.Sarabia& M. Sagrario Sánchez.“Selecting Variables for k-Means Cluster Analysis by Using a Genetic Algorithm that Optimises the Silhouettes”, Analytica Chimica Acta, 515:1,July 2004,87-100.
  16. Mooi, Erik & Marko Sarstedt.A Concise Guide to Market Research: