KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / ODÜ SOSYAL BİLİMLER ARAŞTIRMALARI DERGİSİ-ODÜSOBİAD / 2026 / Cilt: 15 Sayı: 2

Sosyo-ekonomik faktörlerin ekonomik karmaşıklık üzerindeki etkilerinin incelenmesi

Evaluating the effects of socioeconomic factors on economic complexity

Volkan Eteman(MUNZUR ÜNİVERSİTESİ, İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ, ULUSLARARASI TİCARET VE İŞLETMECİLİK BÖLÜMÜ)0000-0002-3430-7073
Dilek Veysikarani(MUNZUR ÜNİVERSİTESİ, İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ, ULUSLARARASI TİCARET VE İŞLETMECİLİK BÖLÜMÜ)0000-0001-8071-0720
Sayfa
1153–1184
Yayın Tarihi
2025-06-29
🏛️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)

Analiz sonuçları, ECI ile sosyo-ekonomik değişkenler arasında güçlü pozitif ilişkiler olduğunu göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışma, ekonomik karmaşıklık endeksi (ECI) ile çeşitli sosyo-ekonomik değişkenler arasındaki ilişkileri incelemektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Yüksek ECI değerine sahip ülkeler, genellikle daha çeşitli ve sofistike üretim yapısına, daha yüksek eğitim seviyesine, daha iyi gelir dağılımına ve daha gelişmiş teknoloji kullanımına sahiptir.
💡
Sonuç & Katkı:Analiz sonuçları, ECI ile sosyo-ekonomik değişkenler arasında güçlü pozitif ilişkiler olduğunu göstermektedir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2021 Verileri
⚙️Değişkenler:Ekonomik Karmaşıklık İndeksi · Sosyo-ekonomik Göstergeler · Kanonik Korelasyon

Özet

Bu çalışma, ekonomik karmaşıklık endeksi (ECI) ile çeşitli sosyo-ekonomik değişkenler arasındaki ilişkileri incelemektedir. Ekonomik karmaşıklık, bir ülkenin üretim kapasitesini ve bilgi birikimini yansıtan önemli bir göstergedir. Yüksek ECI değerine sahip ülkeler, genellikle daha çeşitli ve sofistike üretim yapısına, daha yüksek eğitim seviyesine, daha iyi gelir dağılımına ve daha gelişmiş teknoloji kullanımına sahiptir. Çalışmada, ECI ve sosyo-ekonomik değişkenler arasındaki ilişkiler, kanonik korelasyon analizi yöntemi kullanılarak analiz edilmiştir. 2021 yılı verileri kullanılarak yapılan analizde, sosyo-ekonomik değişkenler olarak GSYİH, doğrudan yabancı yatırımlar, siyasal istikrar endeksi, inovasyon endeksi ve ortalama yaşam beklentisi ele alınmıştır. Ekonomik karmaşıklık ise ticaret, teknoloji ve araştırma boyutlarıyla incelenmiştir. Analiz sonuçları, ECI ile sosyo-ekonomik değişkenler arasında güçlü pozitif ilişkiler olduğunu göstermektedir. İnovasyon endeksi, ekonomik karmaşıklık ile en güçlü pozitif korelasyona sahipken, GSYİH ve yaşam beklentisi de ekonomik karmaşıklık ile pozitif korelasyon göstermektedir. Doğrudan yabancı yatırımların ise ekonomik karmaşıklık değişkenleriyle daha zayıf ama yine de pozitif bir ilişkiye sahip olduğu gözlemlenmiştir.

Abstract

An analysis of the relationship between the economic complexity index (ECI) and various socioeconomic variables is presented in this study. Complexity of the economy is an important indicator of a country's ability to produce and its knowledge base. ECI-high countries are generally more technologically advanced, with a more diverse and sophisticated production structure, higher levels of education, and better income distribution. We used canonical correlation analysis to analyze the relationship between ECI and socioeconomic variables. A variety of socio-economic variables were considered in the analysis based on 2021 data, including the GDP, foreign direct investments, political stability index, innovation index and average life expectancy. The importance of trade, technology, and research has been examined as indicators of economic complexity. Based on the results of the analysis, ECI and socio-economic variables have strong positive relationships. Among the three indices of economic complexity, the innovation index has the strongest positive correlation, followed by GDP and life expectancy. Economic complexity variables are positively correlated with foreign direct investments, even though the relationship is weaker.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Eteman, V., Veysikarani, D. (2025). Sosyo-ekonomik faktörlerin ekonomik karmaşıklık üzerindeki etkilerinin incelenmesi. ODÜ SOSYAL BİLİMLER ARAŞTIRMALARI DERGİSİ-ODÜSOBİAD, Cilt: 15 Sayı: 2, 1153–1184. https://doi.org/10.48146/odusobiad.1519120

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (45)

  1. Albeaik, S., Kaltenberg, M., Alsaleh, M., & Hidalgo, C. A. (2017). Improving the Economic Complexity Index (arXiv:1707.05826). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1707.05826
  2. Altın Yavız, A. & Ergül, B., (2020), Sağlam Kanonik Korelasyon Analizi ile İnsani Gelişmişlik ve Dijital Rekabetçilik Endeksleri Arasındaki İlişkinin Değerlendirilmesi, Sosyal ve Beşeri Bilimler Dergisi, 12 (1): 1-18.
  3. Anderson, C. (2022). Canonical Correlation Analysis « The Mathematica Journal. https://www.mathematica-journal.com/2014/06/23/canonical-correlation-analysis/
  4. Bayar, İ. (2022). Ekonomik Karmaşıklık Endeksi ve Ekonomik Büyüme: Civets Ülkelerinden Ampirik Kanıtlar. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 237-251. https://doi.org/10.18092/ulikidince.1052678
  5. Bohidar, N. R., & Bohidar, N. R. (1994). Canonical Correlation Analysis of Formulation Optimization Experiments. Drug Development and Industrial Pharmacy, 20(2), 217-234. https://doi.org/10.3109/03639049409039083
  6. Branco, J. A., Croux, C., Filzmoser, P., & Oliveira, M. R. (2005). Robust canonical correlations: A comparative study. Computational Statistics, 20, 203-229.
  7. Butler, R. W., & Wood, A. T. A. (2004). A Dimensional CLT for Non-Central Wilks’ Lambda in Multivariate Analysis. Scandinavian Journal of Statistics, 31(4), 585-601. https://doi.org/10.1111/j.1467-9469.2004.00408.x
  8. Can, M., & Doğan, B. (2018). Ekonomik Kompleksite ve Finansal Gelişme İlişkisi: Türkiye Örnekleminde Ampirik Bir Analiz. Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar, 638, Article 638.
  9. Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences. Lawrence Erlbaum Associates.
  10. Dar, Q., Dar, G. F., Ma, J.-H., & Ahn, Y.-H. (2020). Visualization, Economic Complexity Index, and Forecasting of South Korea International Trade Profile: A Time Series Approach (SSRN Scholarly Paper 3570181). https://papers.ssrn.com/abstract=3570181
  11. Doru, Ö. (2022). Türkiye’de Ekonomik Karmaşıklık Endeksi (Eci) ve Doğrudan Yabancı Yatırım İlişkisi. Artuklu Kaime Uluslararası İktisadi ve İdari Araştırmalar Dergisi, 5(2), Article 2. https://doi.org/10.55119/artuklu.1200656
  12. Fan, X. (1997). Canonical correlation analysis and structural equation modeling: What do they have in common? Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 4(1), 65-79. https://doi.org/10.1080/10705519709540060
  13. Ferrarini, B., & Scaramozzino, P. (2016). Production complexity, adaptability and economic growth. Structural Change and Economic Dynamics, 37(C), 52-61.
  14. Field, A. (2013). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. Sage Publications. Global economy, world economy. (2024). TheGlobalEconomy.Com. https://www.theglobaleconomy.com/ Erişim Tarihi: 01.09.2024.
  15. Global Innovation Index. (2023). Global Innovation Index 2023. Retrieved from https://www.globalinnovationindex.org/ Erişim Tarihi: 01.09.2024.
  16. Hausmann, R., & Hidalgo, C. A. (2011). The network structure of economic output. Journal of Economic Growth, 16(4), 309-342. https://doi.org/10.1007/s10887-011-9071-4
  17. Hausmann, R., Hidalgo, C. A., Bustos, S., Coscia, M., & Simoes, A. (2014). The atlas of economic complexity: Mapping paths to prosperity. Mit Press. https://scholar.google.com/scholar?cluster=9780008971550891434&hl=en&oi=scholarr
  18. Hidalgo, C. A., & Hausmann, R. (2009). The building blocks of economic complexity. Proceedings of the National Academy of Sciences, 106(26), 10570-10575. https://doi.org/10.1073/pnas.0900943106
  19. Hotelling, H. (1936). Relatıons Between Two Sets Of Variates. Biometrika, 28(3-4), 321-377. https://doi.org/10.1093/biomet/28.3-4.321.
  20. IMF. (2021). World Economic Outlook: Recovery During a Pandemic. International Monetary Fund. Erişim Tarihi: 01.09.2024.
  21. Karabıyık, C. (2021). Ekonomik Kompleksite ve Doğrudan Yabancı Sermaye Yatırımları İlişkisi: BRICS-T Ülkeleri Üzerine Bir Panel Veri Analizi. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 16(63), Article 63. https://doi.org/10.19168/jyasar.916017
  22. Karasoy, A. (2022). Examining the Globalization-Economic Complexity-Financial Development Nexus in Turkey. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD), 14(27), Article 27. https://doi.org/10.20990/kilisiibfakademik.1164750
  23. Kaufmann, D., Kraay, A., & Mastrorillo, M. (2010). The Worldwide Governance Indicators: Methodology and Analytical Issues. World Bank Policy Research Working Paper No. 5430.
  24. Keskın, S., & Özsoy, A. N. (2004). Kanonik Korelasyon Analizi ve Bir Uygulaması. Journal of Agricultural Sciences, 10(01), Article 01. https://doi.org/10.1501/Tarimbil_0000000871
  25. Lee, K., & Lee, J. (2020). National Innovation systems, Economic Complexity and Economic Growth: Country Panel Analysis using the US patent data. Journal of Evolutionary Economics, 30. https://doi.org/10.1007/s00191-019-00612-3
  26. Lybbert, T., & Xu, M. (2021). Innovation‐adjusted economic complexity and growth: Do patent flows reveal enhanced economic capabilities? Review of Development Economics, 26. https://doi.org/10.1111/rode.12816
  27. Mao, Z., & An, Q. (2021). Economic Complexity Index and Economic Development Level under Globalization: An Empirical Study. Journal of Korea Trade, 25, 41-55. https://doi.org/10.35611/jkt.2021.25.7.41
  28. Nışancı, M., Uçar, M., & Soyyiğit, S. (2019). Ülkelerin İktisadi Gelişmişlik ve İktisadi Karmaşıklık Düzeyleri Arasındaki İlişki: G8 Ülkeleri Örneği. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 20(1), Article 1.
  29. OECD. (2021). Foreign Direct Investment Statistics. Organisation for Economic Co-operation and Development. Erişim Tarihi: 01.09.2024.
  30. OECD. (2022). Science, Technology and Innovation Outlook. Organisation for Economic Co-operation and Development. Erişim Tarihi: 01.09.2024.
  31. Özsoy, Ç. Y. (2023). Finansal Gelişme ve Gelir Eşitsizliği Arasındaki İlişkinin Gelişmiş ve Gelişmekte Olan Ülkeler İçin Araştırılması: Kanonik Korelasyon Analizi Uygulaması. EKOIST Journal of Econometrics and Statistics, 38, Article 38. https://doi.org/10.26650/ekoist.2023.38.1109201
  32. Sharma, S. (1995). Applied Multivariate Techniques (1st edition). Wiley.
  33. Şahin, D., & Durmuş, S. (2020). Yeni Sanayileşen Ülkelerde Ekonomik Kompleksite Düzeyinin Belirleyicileri. Ordu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 10(2), Article 2.
  34. Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2013). Using Multivariate Statistics. Pearson Education. Thiebaux, H. J. (1974). Minimum variances estimation of coefficient matrices in a dependent system. Biometrika, 61(1), 87-90. https://doi.org/10.1093/biomet/61.1.87
  35. Türk, M. M. (2023). Ekonomik Karmaşıklık Düzeyinin Enerji Tüketimi ve Ekonomik Büyüme ile İlişkisi: Yatay Kesit Bağımlılığı Altında Panel Veri Analizi. Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 24(4), Article 4. https://doi.org/10.53443/anadoluibfd.1255916
  36. Udeogu, E., Roy-Mukherjee, S., & Amakom, U. (2021). Does Increasing Product Complexity and Diversity Cause Economic Growth in the Long-Run? A GMM Panel VAR Evidence. SAGE Open, 11, 215824402110329. https://doi.org/10.1177/21582440211032918
  37. UNCTAD. (2021). World Investment Report 2021. United Nations Conference on Trade and Development. Erişim Tarihi: 01.09.2024.
  38. UNDP. (2021). Human Development Report 2021: Beyond Uncertainty. United Nations Development Programme. Erişim Tarihi: 01.09.2024.
  39. Uurtio, V., Monteiro, J. M., Kandola, J., Shawe-Taylor, J., Fernandez-Reyes, D., & Rousu, J. (2017). A Tutorial on Canonical Correlation Methods. ACM Computing Surveys, 50(6), 95:1-95:33. https://doi.org/10.1145/3136624
  40. Ünlükaplan, İ. (2009). Avrupa Birliği üyesi ülkelerde kalkınma, rekabetçilik ve inovasyon ilişkilerinin kanonik korelasyon analizi ile belirlenmesi. Maliye Dergisi, 0(157), Article 157.
  41. WHO. (2022). World Health Statistics 2022. World Health Organization.Erişim Tarihi: 01.09.2024 World Bank. (2022). World Development Indicators. Retrieved from https://data.worldbank.org/indicator. Erişim Tarihi: 01.09.2024.
  42. Wilks, D. S. (2011). Canonical Correlation Analysis (CCA). İçinde D. S. Wilks (Ed.), International Geophysics (C. 100, ss. 563-582). Academic Press. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-385022-5.00013-0
  43. Yaméogo, N. D., Nabassaga, T., Diallo, B. A., Shimeles, A., & Ncube, M. (2014). Diversification and Sophistication as drivers of structural transformation for Africa: The economic complexity index of African countries. Conference Papers, Article 332538. https://ideas.repec.org//p/ags/pugtwp/332538.html
  44. Yıldız, B., & Yıldız, G. A. (2019). Ekonomik Karmaşıklık ile Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişki: Panel Bootstrap Granger Nedensellik Analizi. https://doi.org/10.17130/ijmeb.2019252097
  45. Zhu, S., & Li, R. (2017). Economic complexity, human capital and economic growth: Empirical research based on cross-country panel data. Applied Economics, 49(38), 3815-3828.