Journals / Ekoist: Journal of Econometrics and Statistics / 2022 / Sayı: 37

Investigating the Impact of the COVID-19 Pandemic on Economic Activities Using Multidimensional Scaling and K-Means Clustering Analysis

Ekonomik Faaliyet Kollarında COVID-19 Pandemi Etkisinin Çok Boyutlu Ölçekleme ve K-Ortalamalar Kümeleme Analiziyle Incelenmesi

Pages
171–198
Publication Date
2022-12-29
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)

When comparing the data of these two years in accordance with the obtained results, the number of workplaces and the number of employees with compulsory insurance were seen to have increased overall.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:With the spread of the COVID-19 pandemic all over the world, significant changes have occurred globally with regard to economic activities.
📊
Key Findings & Data:This study aims to reveal the pandemic’s impact by examining by province the number of workplaces and number of employees with compulsory insurance just before the pandemic (2019) and in the pandemic’s early period in 2020 when it was seen spread rapidly and intensely.
💡
Conclusion & Impact:When comparing the data of these two years in accordance with the obtained results, the number of workplaces and the number of employees with compulsory insurance were seen to have increased overall.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2019 Verileri
⚙️Variables:Çok Boyutlu Ölçekleme · Kümeleme · Veri Görselleştirme

Abstract

With the spread of the COVID-19 pandemic all over the world, significant changes have occurred globally with regard to economic activities. Turkey is one of the countries to be affected by this situation on a global and local basis. The number of workplaces and employment in various segments of economic activity are important indicators through which this impact can be observed. These changes have occurred locally in different regions and different lines of business. This study aims to reveal the pandemic’s impact by examining by province the number of workplaces and number of employees with compulsory insurance just before the pandemic (2019) and in the pandemic’s early period in 2020 when it was seen spread rapidly and intensely. The study uses multidimensional scaling and clustering analyses from the statistical data analysis and data mining techniques as the research methods. The findings obtained with these methods have been visualized and interpreted in line with the purpose of the study. When comparing the data of these two years in accordance with the obtained results, the number of workplaces and the number of employees with compulsory insurance were seen to have increased overall. When examining the results on the basis of operating segments, the pandemic is seen to have had a striking impact with regard to the changes, with the operation segments based on mobility and on those prohibited by the pandemic measures being observed to have been affected by a decrease in terms of the numbers of workplaces and employees. Meanwhile, these restrictions led to growth in e-commerce, particularly by moving retail sectors to digital environments, and this caused a high rate of increase in postal and cargo activities. Home care activities were additionally concluded to be among the segments with the highest increase due to the pandemic’s effects.

Özet

COVID-19 pandemisinin tüm dünyaya yayılmasıyla ekonomik faaliyetlerde küresel bazda önemli değişiklikler meydana gelmiştir. Türkiye bu durumdan global ve lokal bazda önemli düzeyde etkilenen ülkelerdendir. Çeşitli ekonomik faaliyet kollarında iş yeri ve istihdam sayıları bu etkinin gözlenebildiği önemli göstergelerdendir. Bu çalışmada; pandeminin hemen öncesi (2019 yılı) ile hızlı ve yoğun olarak görüldüğü erken dönem (2020 yılı) iş yeri sayıları ve zorunlu sigortalı çalışan sayıları, iller bazında incelenerek faaliyet kollarına göre pandeminin etkisinin ortaya çıkarılması amaçlanmıştır. Yöntem olarak istatistiksel veri analizi ve veri madenciliği tekniklerinden çok boyutlu ölçekleme ve kümeleme analizleri kullanılmıştır. Bu yöntemler yardımıyla elde edilen bulgular görselleştirilmiş ve çalışmanın amacı doğrultusunda yorumlanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, iki yılın verileri karşılaştırıldığında, toplamda iş yeri sayısı ve zorunlu sigortalı çalışan sayısının arttığı görülmüştür. Faaliyet kolları bazında sonuçlar incelendiğinde değişimlerdeki pandemi etkisi göze çarpmaktadır. Mobiliteye dayalı ve pandemi tedbirlerinin engellediği faaliyet alanlarının iş yeri ve çalışan sayısı bakımından azalma yönünde etkilendiği görülmüştür. Öte yandan bu kısıtlamaların özellikle perakendecilik sektörlerini dijital ortamlara taşıyarak e-ticarette büyümeye sebep olması, posta ve kargo faaliyetlerinde yüksek oranlı artışa neden olmuştur. Bunun yanı sıra evde bakım faaliyetlerinin de pandemi etkisiyle en fazla artışın olduğu kollardan olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

🔖

Cite This Article

ATALAY, M. (2022). Investigating the Impact of the COVID-19 Pandemic on Economic Activities Using Multidimensional Scaling and K-Means Clustering Analysis. Ekoist: Journal of Econometrics and Statistics, Sayı: 37, 171–198. https://ajindex.com/articles/877102

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (6)

  1. Açıkgöz, Ö., & Günay, A. (2020). The early impact of the Covid-19 pandemic on the global and Turkish economy. Turkish Journal of Medical Sciences, 2020(50), 520-526.
  2. Adanacıoğlu, H., Artukoğlu, M., & Güneş, E. (2017). Türkye’de Tarımsal Kredi Performansının Çok Boyutlu Ölçekleme Yaklaşımıyla Analizi. Tarım Ekonomisi Dergisi, 23(2), 195-204. doi:10.24181/tarekoder.364932 Albayrak, A. S., & Koltan Yılmaz, Ş. (2009). Veri Madenciliği: Karar Ağaçları ve İMKB Verileri Üzerine Bir Uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(1), 31-52.
  3. Allahverdi, M., & Alagöz, A. (2019). İllerin Vergi Gelirleri Açısından Sınıflandırılmasında Kümeleme Analizi Kullanımı. Maliye Dergisi(176), 441-473.
  4. Alpar, R. (2017). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Yöntemler (5. b.). Ankara:
  5. Detay Yayıncılık. Amaratunga, D., Cabrera, J., Ghosh, D., Katehakis, M. N., Wang, J., & Wang, W. (2021). Socio- economic impact on COVID-19 cases and deaths and its evolution in New Jersey. Annals of Operations Research. doi:10.1007/s10479-021-03941-4
  6. Arı, E., & Hüyüktepe, B. (2019). Sosyo-Ekonomik Göstergeler İçin Çok Değişkenli Veri Analizi: Türkiye İçin Ampirik Bir Uygulama. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 11(1), 7-20. http://aksarayiibd.aksaray.edu.tr/en/pub/issue/47272/527996 adresinden alındı Ashraf, B. N. (2020). Economic Impact of Government Interventions during the COVID-19 Pandemic: International Evidence from Financial Markets. Journal of Behavioral and Experimental Finance, 27, 100371. doi:10.1016/j.jbef.2020.100371 Ashraf, B. N. (2020). Stock markets’ reaction to COVID-19: Cases or fatalities? Research in International Business and Finance, 54(Aralık 2020), 101249. doi:10.1016/j.ribaf.2020.101249 Atalay, M. (2019). Kümeleme Analizi ile Türkiye’deki İllerin Turizm Verileri Açısından İncelenmesi. Ekonomi Maliye İşletme Dergisi, 2(2), 103-115. https://dergipark.org.tr/tr/pub/ emid/issue/52225/682061?publisher=adil-akinci adresinden alındı Ataş, H., & Gündüz, S. (2020). Türkiye’nin Sağlık Hizmetleri Kapasitesinin Çok Boyutlu Ölçekleme Tekniği ile Analizi. Adıyaman Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi(36), 355-382. doi:10.14520/adyusbd.790074 Atılgan Yaşa, A., & Yüzbaşı Künç, G. (2020). Kamu Harcamaları ve Sosyoekonomik Gelişmişlik Düzeyleri Bakımından İllerin Gruplandırılması: Türkiye Üzerine Bir Uygulama. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 12(22), 276-297. doi:10.20990/kilisiibfakademik.597161 Ay