İllerin Vergi Gelirleri Açısından Sınıflandırılmasında Kümeleme Analizi Kullanımı

Use of Clustering Analysis in Classification of Provinces in Terms of Tax Revenues

Özet

Bu çalışmada genel vergi gelirleri göstergelerinden oluşan değişkenlerden yararlanarak illerin sınıflandırılması ve vergi gelirleri açısından dağılım, benzerlik ve farklılıklarının ortaya konulması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda 81 ile ait veriler kümeleme analizi yöntemi ile incelenerek elde edilen sonuçların anlamlılığı ayırma (diskriminant) analizi ile desteklenmiştir. Çalışmada kullanılan değişkenlere göre iller “K-Ortalamalar Metodu” ve “Öklid Uzaklığı” kullanılarak kümelenmiştir. Yapılan analizin sonucunda vergi tahsilatı değişkenleri açısından benzer özelliklere sahip illerin aynı kümelerde olduğu ve kümeler arasındaki farkların ortaya çıktığı görülmüştür. Çalışmadan elde edilen sonuçların karar alma mekanizmaları ve gelecek araştırmalar için önemli bir veri kaynağı oluşturduğu düşünülmektedir.

Abstract

The aim of this study is to determine the classification of provinces in Turkey by using variables comprised of tax revenues indicators and to reveal the distribution, differences and similarities of provinces in terms of tax revenues. In line with this, the data belonging to the 81 provinces of Turkey were examined by the clustering analysis method and the significance of results was supported by the discriminant analysis. According to the variables in the study, the provinces were clustered using the “K-means Method” and the “Euclidean Distance”. As a result of the analysis, it was seen that the provinces with similar characteristics in terms of tax collection variables were in the same clusters and differences between clusters have been revealed. The results obtained from the study are thought to constitute an important data source for decision-making mechanisms and for future research.