KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi / 2026 / Cilt: 20 Sayı: 1

Türkiye’nin Finansal Coğrafyası: Finansal Derinlik-Erişim-Risk/Kırılganlık Ekseninde İl Düzeyi Bölgesel Ayrışma (2007-2025)

The Financial Geography of Türkiye: Province-Level Regional Divergence along the Financial Depth-Access-Risk/Vulnerability Nexus (2007-2025)

Metin Allahverdi(SELÇUK ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-8247-4167
Sayfa
23–49
Yayın Tarihi
2026-06-19
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bulgular, Türkiye'de bölgesel finansal eşitsizliğin mekânsal olarak kalıcı bir bileşen taşıdığını ortaya koymuştur: Doğu ve Güneydoğu'daki 14 il üç makro-finansal dönemde de “finansal dışlanmış” kümede kalmış; buna karşılık Adana, Bursa, İzmir gibi üretim merkezlerinde “yüksek derinlik-yüksek kırılganlık” bileşimi ayrı bir tipoloji olarak belirginleşmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışma, Türkiye'de iller arası finansal gelişmişlik farklılıklarını ölçmeyi ve sınıflandırmayı amaçlamaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Çalışmada, Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu (BDDK) tarafından yayımlanan ve 2007/12-2025/09 dönemlerini kapsayan il düzeyi bankacılık verilerinden yararlanılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Bulgular, Türkiye'de bölgesel finansal eşitsizliğin mekânsal olarak kalıcı bir bileşen taşıdığını ortaya koymuştur: Doğu ve Güneydoğu'daki 14 il üç makro-finansal dönemde de “finansal dışlanmış” kümede kalmış; buna karşılık Adana, Bursa, İzmir gibi üretim merkezlerinde “yüksek derinlik-yüksek kırılganlık” bileşimi ayrı bir tipoloji olarak belirginleşmiştir.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:2007 Verileri
⚙️Değişkenler:Finansal Gelişmişlik · Bölgesel Heterojenlik · TBA

Özet

Bu çalışma, Türkiye'de iller arası finansal gelişmişlik farklılıklarını ölçmeyi ve sınıflandırmayı amaçlamaktadır. Analiz, finansal derinlik (FDI), finansal erişim/kapsayıcılık (FAI) ve finansal risk/kırılganlık (FRI) boyutlarını birlikte dikkate alan bileşik bir yapı üzerine kurulmuştur. Çalışmada, Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu (BDDK) tarafından yayımlanan ve 2007/12-2025/09 dönemlerini kapsayan il düzeyi bankacılık verilerinden yararlanılmıştır. Göstergeler reel hale getirilmiş, standartlaştırılmış ve her alt dönem için Temel Bileşenler Analizi (TBA; Principal Component Analysis-PCA) kullanılarak değişken ağırlıkları türetilmiştir; oluşturulan il düzeyi endeksler k-ortalamalar kümeleme ile politika açısından yorumlanabilir tipolojilere dönüştürülmüştür. Bulgular, Türkiye'de bölgesel finansal eşitsizliğin mekânsal olarak kalıcı bir bileşen taşıdığını ortaya koymuştur: Doğu ve Güneydoğu'daki 14 il üç makro-finansal dönemde de “finansal dışlanmış” kümede kalmış; buna karşılık Adana, Bursa, İzmir gibi üretim merkezlerinde “yüksek derinlik-yüksek kırılganlık” bileşimi ayrı bir tipoloji olarak belirginleşmiştir. Çalışma, Türkiye literatüründe finansal derinlik, erişim ve kredi kalitesi boyutlarını aynı ölçüm çerçevesinde birleştiren ilk il düzeyi tipoloji analizi olarak bölgesel kredi politikası, finansal kapsayıcılık stratejileri ve finansal istikrar gözetimi için hedeflenebilir bir sınıflandırma sunmaktadır. Sonuçlar, bölgesel finansal eşitsizliklerin yalnızca erişim eksikliği açısından değil, finansal derinleşme ile risk birikimi arasındaki etkileşim çerçevesinde de değerlendirilmesi gerektiğine işaret etmektedir.

Abstract

This study aims to measure and classify inter-provincial differences in financial development in Turkey. The analysis is based on a composite framework that considers the dimensions of financial depth (FDI), financial access/inclusiveness (FAI), and financial risk/vulnerability (FRI). The study utilizes province-level banking data published by the Banking Regulation and Supervision Agency (BRSA) covering the period from 2007/12 to 2025/09. The indicators were deflated, standardized, and variable weights were derived for each sub-period using Principal Component Analysis (PCA); the resulting provincial-level indices were transformed into policy-relevant typologies through k-means clustering. The findings reveal that regional financial inequality in Turkey has a spatially persistent component: The 14 provinces in the East and Southeast remained in the “financially excluded” cluster across all three macro-financial periods; in contrast, a distinct typology characterized by a “high depth-high fragility” combination emerged in production hubs such as Adana, Bursa, and İzmir. As the first province-level typology analysis in the Turkish literature to integrate the dimensions of financial depth, access, and credit quality within a single measurement framework, the study offers a targeted classification for regional credit policy, financial inclusion strategies, and financial stability oversight. The results indicate that regional financial inequalities must be assessed not only in terms of access deficiencies but also within the framework of the interaction between financial deepening and risk accumulation.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Allahverdi, M. (2026). Türkiye’nin Finansal Coğrafyası: Finansal Derinlik-Erişim-Risk/Kırılganlık Ekseninde İl Düzeyi Bölgesel Ayrışma (2007-2025). BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, Cilt: 20 Sayı: 1, 23–49. https://doi.org/10.46520/bddkdergisi.1972875

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (69)

  1. Afşar, A. (2007). Finansal gelişme ile ekonomik büyüme arasındaki ilişki. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (36), 188-198. https://izlik.org/JA55ZD36LN
  2. Akgündüz, Y. E., Çolak, S., Karahan, H., Şahan, S., Öztürk, H., ve Torun, H. (2024). The changing role of state banks in Türkiye: An assessment of recent trends (BIS Papers No 148). Bank for International Settlements. https://www.bis.org/publ/bppdf/bispap148_v.pdf, Erişim Tarihi: 22/12/2025
  3. Alqararah, K. (2023). Assessing the robustness of composite indicators: The case of the Global Innovation Index. Journal of Innovation and Entrepreneurship, 12(1), 1-22. https://doi.org/10,1186/s13731-023-00332-w
  4. Arthur, D., ve Vassilvitskii, S. (2007). K-means++: the advantages of careful seeding. In Proceedings of the eighteenth annual ACM-SIAM symposium on Discrete algorithms (SODA '07). Society for Industrial and Applied Mathematics, USA, 1027-1035. https://dl.acm.org/doi/10,5555/1283383.1283494
  5. Aşık, G., Karakoç, U., ve Pamuk, Ş. (2023). Regional inequalities and the West-East divide in Turkey since 1913. The Economic History Review, 76(4), 1305-1332. https://doi.org/10,1111/ehr.13245
  6. Aslan, Ö., ve Korap, H. L. (2006). Türkiye'de finansal gelişme ekonomik büyüme ilişkisi. Muğla Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (17), 1-20, https://izlik.org/JA56PS94CN
  7. Bakır, M. R., Çetin, M. A., ve Bakırtaş, İ. (2025). Revisiting the macroeconomic determinants of non-performing loans with a deep learning technique with causal inference: Evidence from Türkiye. Borsa Istanbul Review, 25(3), 541-551. https://doi.org/10,1016/j.bir.2025.02.006
  8. Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu (BDDK). (2022). 2022 Faaliyet raporu. https://www.bddk.org.tr/KurumHakkinda/EkGetir/5?ekId=426, Erişim Tarihi: 12/12/2025
  9. Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu (BDDK). (2026). FinTürk-Coğrafi Dağılımı. https://www.bddk.gov.tr/bultenfinturk, Erişim Tarihi: 01/02/2026
  10. Bartlett, M. S. (1950). Tests of significance in factor analysis. British Journal of Statistical Psychology, 3(2), 77-85. https://doi.org/10,1111/j.2044-8317.1950,tb00285.x
  11. Boudt, K., d'Errico, M., Luu, H. A., ve Pietrelli, R. (2022). Interpretability of composite indicators based on principal components. Journal of Probability and Statistics, 2022, Article 4155384. https://doi.org/10,1155/2022/4155384
  12. Bozkurt, İ., ve Karakuş, R. (2020). Provincial financial inclusion in Turkey: Measurement and its spatial determinants. Ege Academic Review, 20(2), 101-124. https://doi.org/10,21121/eab.729532
  13. Bro, R., ve Smilde, A. K. (2014). Principal component analysis. Analytical Methods, 6(9), 2812-2831. https://doi.org/10,1039/C3AY41907J
  14. Cartone, A., ve Postiglione, P. (2021). Principal component analysis for geographical data: The role of spatial effects in the definition of composite indicators. Spatial Economic Analysis, 16(2), 126-147. https://doi.org/10,1080/17421772.2020,1775876
  15. Čihák, M., Demirgüç-Kunt, A., Feyen, E., ve Levine, R. (2012). Benchmarking financial systems around the world (Policy Research Working Paper No. 6175). World Bank. https://doi.org/10,1596/1813-9450-6175
  16. Cüre, F. (2025). Mapping left-behind regions: A classification of regional disparities in Türkiye. Coğrafi Bilimler Dergisi, 23(1), 264-282. https://doi.org/10,33688/aucbd.1569092
  17. Demirgüç-Kunt, A., Klapper, L., Singer, D., Ansar, S., ve Hess, J. (2018). The Global Findex Database 2017: Measuring financial inclusion and the fintech revolution. World Bank. https://doi.org/10,1596/978-1-4648-1259-0
  18. Demirgüç-Kunt, A., Klapper, L., Singer, D., ve Ansar, S. (2022). The Global Findex Database 2021: Financial inclusion, digital payments, and resilience in the age of COVID-19. World Bank. http://documents.worldbank.org/curated/en/099818107072234182, Erişim Tarihi: 10/05/2026
  19. Doerr, S. (2024). Bank geographic diversification and funding stability (BIS Working Papers No. 1221). Bank for International Settlements. https://www.bis.org/publ/work1221.htm, Erişim Tarihi: 13/02/2026
  20. Duran, H. E., Değerli Çifçi, B., Karabakan, B., ve Doğan, F. (2024). Socio-economic and development disparities over the long-run: Exploring spatial heterogeneities in the case of Turkey. Regional Statistics, 14(4), 743-767. https://doi.org/10,15196/RS140406
  21. Dutta, I., Nogales, R., ve Yalonetzky, G. (2021). Endogenous weights and multidimensional poverty: A cautionary tale. Journal of Development Economics, 151, 102649. https://doi.org/10,1016/j.jdeveco.2021.102649
  22. Felek, Ş., Yayla, N., ve Çeviş, İ. (2021). Türkiye'de finansal gelişme ve finansal kırılganlık ilişkisi üzerine bir analiz: 2007-2019. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 16(63), 1164-1184. https://doi.org/10,19168/jyasar.912290
  23. Fonseca, J., ve Matray, A. (2024). Financial inclusion, economic development, and inequality: Evidence from Brazil. Journal of Financial Economics, 156, 103854. https://doi.org/10,1016/j.jfineco.2024.103854
  24. Gamba-Santamaria, S., Melo-Velandia, L. F., ve Orozco-Vanegas, C. (2024). Decomposition of non-performing loans dynamics into a debt-servicing capacity and a risk taking indicators. The Quarterly Review of Economics and Finance, 97, Article 101893. https://doi.org/10,1016/j.qref.2024.04.007
  25. Greco, S., Ishizaka, A., Tasiou, M., ve Torrisi, G. (2019). On the methodological framework of composite indices: A review of the issues of weighting, aggregation, and robustness. Social Indicators Research, 141(1), 61-94. https://doi.org/10,1007/s11205-017-1832-9
  26. Ikotun, A. M., Ezugwu, A. E., Abualigah, L., Abuhaija, B., ve Heming, J. (2023). K-means clustering algorithms: A comprehensive review, variants analysis, and advances in the era of big data. Information Sciences, 622, 178-210, https://doi.org/10,1016/j.ins.2022.11.139
  27. Ikotun, A. M., Habyarimana, F., ve Ezugwu, A. E. (2025a). Benchmarking validity indices for evolutionary K-means clustering performance. Scientific Reports, 15, Article 21842. https://doi.org/10,1038/s41598-025-08473-6
  28. Ikotun, A. M., Habyarimana, F., ve Ezugwu, A. E. (2025b). Cluster validity indices for automatic clustering: A comprehensive review. Heliyon, 11(2), e41953. https://doi.org/10,1016/j.heliyon.2025.e41953
  29. Imbierowicz, B., ve Rauch, C. (2014). The relationship between liquidity risk and credit risk in banks. Journal of Banking & Finance, 40, 242-256. https://doi.org/10,1016/j.jbankfin.2013.11.030
  30. Jolliffe, I. T., ve Cadima, J. (2016). Principal component analysis: A review and recent developments. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 374(2065), 20150202. https://doi.org/10,1098/rsta.2015.0202
  31. Junthopas, W., ve Wongoutong, C. (2025). Pre-determining the optimal number of clusters for k-means clustering using the parameters package in R and distance metrics. Applied Sciences, 15(21), 11372. https://doi.org/10,3390/app152111372
  32. Kaiser, H. F. (1958). The varimax criterion for analytic rotation in factor analysis. Psychometrika, 23(3), 187-200, https://doi.org/10,1007/BF02289233
  33. Kaiser, H. F. (1974). An index of factorial simplicity. Psychometrika, 39(1), 31-36. https://doi.org/10,1007/BF02291575
  34. Kelemen, A., Szabó, Z. K., Bozóki, S., Szádoczki, Z., ve Hartvig, Á. D. (2024). A sensitivity analysis of composite indicators: Min/max thresholds. Environmental and Sustainability Indicators, 23, 100453. https://doi.org/10,1016/j.indic.2024.100453
  35. Khan, I. K., Daud, H., Zainuddin, N., ve Sokkalingam, R. (2025). Standardizing reference data in gap statistic for selection optimal number of cluster in K-means algorithm. Alexandria Engineering Journal, 118, 246-260, https://doi.org/10,1016/j.aej.2025.01.034
  36. Kuzucu, S. (2019). Finansal erişim üzerine güncel bir literatür taraması. PressAcademia Procedia, 10(1), 27-31. https://izlik.org/JA47UB74SD
  37. Kuzucu, S. (2024). Türk bankacılık sektöründe finansal içerme, finansal etkinlik ve finansal istikrar ilişkisi: Mevduat bankaları üzerine bir inceleme (Tez No. 894526) [Doktora tezi, Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi]. Yükseköğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi.
  38. Liu, F., ve Walheer, B. (2022). Financial inclusion, financial technology, and economic development: A composite index approach. Empirical Economics, 63(3), 1457-1487. https://doi.org/10,1007/s00181-021-02178-1
  39. Lloyd, S. P. (1982). Least squares quantization in PCM. IEEE Transactions on Information Theory, 28(2), 129-137. https://doi.org/10,1109/TIT.1982.1056489
  40. MacQueen, J. (1967). Some methods for classification and analysis of multivariate observations. L. M. Le Cam ve J. Neyman (Ed.), Proceedings of the Fifth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability (Vol. 1, ss. 281-297) içinde. University of California Press.
  41. Nardo, M., Saisana, M., Saltelli, A., Tarantola, S., Hoffmann, A., ve Giovannini, E. (2008). Handbook on constructing composite indicators: Methodology and user guide. OECD Publishing. https://doi.org/10,1787/9789264043466-en
  42. Nguyen, T. T. H. (2021). Measuring financial inclusion: A composite FI index for the developing countries. Journal of Economics and Development, 23(1), 77-99. https://doi.org/10,1108/JED-03-2020-0027
  43. Ozili, P. K. (2025). Bank non-performing loans research around the world. Asian Journal of Economics and Banking, 9(3), 437-462. https://doi.org/10,1108/AJEB-09-2024-0103
  44. Özşuca, E. A. (2019). Financial inclusion in Turkey: Evidence from individual level data. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 74(4), 1377-1400, https://doi.org/10,33630/ausbf.614032
  45. Park, C.-Y., ve Mercado, R. V. (2021). Financial Inclusion: New Measurement and Cross-Country Impact Assessment. In Financial Inclusion in Asia and Beyond: Measurement, Development Gaps, and Economic Consequences, edited by Toni Cavoli and Rashesh Shrestha, 98-128. London: Routledge. https://doi.org/10,4324/9781003035916
  46. Pirgaip, B., ve Uysal, A. (2023). The impact of non-performing loan sales on the stock market: The role of corporate governance in an emerging market. Borsa Istanbul Review, 23(3), 674-684. https://doi.org/10,1016/j.bir.2023.01.006
  47. Postiglione, P., Cartone, A., Andreano, M. S., ve Benedetti, R. (2023). Constrained optimization for addressing spatial heterogeneity in principal component analysis: An application to composite indicators. Statistical Methods & Applications, 32, 1539-1561. https://doi.org/10,1007/s10260-023-00697-y
  48. Rodríguez-Pose, A., ve Sandu, A. (2025). Banking on trust: Institutional trust and the geography of financial exclusion in Central and Eastern Europe. Environment and Planning A: Economy and Space, 57(7), 921-948. https://doi.org/10,1177/0308518X251350433
  49. Rohe, K., ve Zeng, M. (2023). Vintage factor analysis with Varimax performs statistical inference. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 85(4), 1037-1067. https://doi.org/10,1093/jrsssb/qkad029
  50. Rousseeuw, P. J. (1987). Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis. Journal of Computational and Applied Mathematics, 20, 53-65. https://doi.org/10,1016/0377-0427(87)90125-7
  51. Sakong, J., ve Zentefis, A. K. (2023). Bank branch access: Evidence from geolocation data (Working Paper No. WP 2023-15). Federal Reserve Bank of Chicago. https://doi.org/10,21033/wp-2023-15
  52. Sarıgül, H. (2021). Bölgelere ve illere göre Türkiye finansal kapsayıcılık endeksi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (90), 79-100, https://doi.org/10,25095/mufad.875965
  53. Sarma, M. (2015). Measuring financial inclusion. Economics Bulletin, 35(1), 604-611. http://www.accessecon.com/Pubs/EB/2015/Volume35/EB-15-V35-I1-P64.pdf
  54. Singh, D., Basak, P., Kumar, R., ve Ahmad, T. (2023). On the methodological framework of composite index under complex surveys and its application in development of food consumption index for India. Frontiers in Applied Mathematics and Statistics, 9, 1274530, https://doi.org/10,3389/fams.2023.1274530
  55. Staehr, K. (2020). Macroeconomic and macro-financial factors as leading indicators of non-performing loans: Evidence from the EU countries. Journal of Economic Studies, 48(3), 720-742. https://doi.org/10,1108/JES-03-2020-0107
  56. Svirydzenka, K. (2016). Introducing a new broad-based index of financial development (IMF Working Paper No. WP/16/5). International Monetary Fund. https://doi.org/10,5089/9781513583709.001
  57. Takmaz, S., Sarı, E., ve Alataş, S. (2024). Financial inclusion in Turkey: Unpacking the provincial inequality and its determinants. Applied Economics Letters, 31(7), 661-669. https://doi.org/10,1080/13504851.2022.2141442
  58. Talavera, A., Maehara, R., Benites, L., Arriaga, B., ve Aybar-Flores, A. (2024). Evaluating financial inclusion in Peru: A cluster analysis using self-organizing maps. Journal of Risk and Financial Management, 17(12), 549. https://doi.org/10,3390/jrfm17120549
  59. Tibshirani, R., Walther, G., ve Hastie, T. (2001). Estimating the number of clusters in a data set via the gap statistic. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 63(2), 411-423. https://doi.org/10,1111/1467-9868.00293
  60. Tram, T. X. H., Lai, T. D., ve Nguyen, T. T. H. (2023). Constructing a composite financial inclusion index for developing economies. The Quarterly Review of Economics and Finance, 87, 257-265. https://doi.org/10,1016/j.qref.2021.01.003
  61. Türkiye Bankalar Birliği (TBB). (2018). Türkiye'de bankacılık sisteminin coğrafi dağılımı (2017). https://www.tbb.org.tr/download/node/50776/field_raporlar_ekler/272502, Erişim Tarihi: 12/12/2025
  62. Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası (TCMB). (2019). Financial stability report: Special topics (May 2019, Volume 28). https://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/EN/TCMB+EN/Main+Menu/Publications/Reports/Financial+Stability+Report/, Erişim Tarihi: 28/12/2025
  63. Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası (TCMB). (2023). Finansal İstikrar Raporu, Cilt 37. TCMB Yayınları. https://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/tr/tcmb+tr/main+menu/yayinlar/raporlar/finansal+istikrar+raporu/, Erişim Tarihi: 05/01/2026
  64. Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK). (2026). Nüfus İstatistikleri. https://nip.tuik.gov.tr/. Erişim Tarihi: 01/02/2026
  65. Van den End, J. W. (2016). A macroprudential approach to address liquidity risk with the loan-to-deposit ratio. The European Journal of Finance, 22(3), 237-253. https://doi.org/10,1080/1351847X.2014.983137
  66. Wang, X., ve Guan, J. (2017). Financial inclusion: Measurement, spatial effects and influencing factors. Applied Economics, 49(18), 1751-1762. https://doi.org/10,1080/00036846.2016.1226488
  67. World Bank. (2013). Global financial development report 2013: Rethinking the role of the state in finance. World Bank. https://doi.org/10,1596/978-0-8213-9503-5
  68. Yarba, İ., Er, T. A., ve Şengül, A. (2024). Rapid credit expansion and firm behavior: A case study from Türkiye. Borsa Istanbul Review, 24(6), 1137-1145. https://doi.org/10,1016/j.bir.2024.07.003
  69. Yıldız, M. (2022). Finansal erişim, ekonomik büyüme ve özel sektör yatırımları ilişkisinin ekonometrik analizi. Maliye ve Finans Yazıları, (118), 199-220, https://doi.org/10,33203/mfy.1147389