Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBu durum, eşitsizliğin rastgele değil belirgin bir coğrafi kalıpla dağıldığını göstermektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Türkiye'de bölgeler arasındaki gelişmişlik farkı, uzun yıllardır varlığını sürdüren yapısal bir sorundur. Bu farklılıklar bugüne kadar pek çok çalışmada genellikle tek bir gösterge üzerinden ele alınmıştır. Bu çalışma ise söz konusu farkı Avrupa Birliği'nin bölgesel istatistik altyapısıyla uyumlu olan İstatistiki Bölge Birimleri Sınıflaması'nın 2. Düzeyinde (NUTS 2) ele almakta ve ülkenin 26 bölgesini dört farklı gösterge üzerinden karşılaştırmaktadır. Bu göstergeler şunlardır: kişi başına gayrisafi yurt içi hasıla, işsizlik oranı, yükseköğretim mezunu oranı ve okuma-yazma bilmeyen nüfus oranı. Söz konusu göstergeler, gelişmişliğin yalnızca ekonomik değil aynı zamanda istihdam ve beşerî sermaye boyutlarını da kapsayacak biçimde seçilmiştir. Veriler TÜİK, Eurostat ve UNDP kaynaklarından derlenmiştir. Analiz aşamasında betimsel istatistik, varyasyon katsayısı, K-ortalamalar kümeleme yöntemi ve koroplet haritalama teknikleri Python programlama dili aracılığıyla uygulanmıştır. Çalışma üç temel bulguya ulaşmıştır. İlk olarak, en gelişmiş bölge ile en az gelişmiş bölge arasındaki gelir farkı 3,78 kata ulaşmakta ve bu fark 2020-2024 döneminde anlamlı biçimde azalmamaktadır. İkinci olarak, az gelişmiş bölgeler ülkenin doğu ve güneydoğusunda bitişik bir küme oluşturmaktadır. Bu durum, eşitsizliğin rastgele değil belirgin bir coğrafi kalıpla dağıldığını göstermektedir. Üçüncü olarak, kişi başına gelir ile yükseköğretim oranı arasında çok güçlü bir ilişki (r = 0,90) saptanmıştır. Bu bulgu, beşerî sermayenin bölgesel gelişmişlik üzerindeki belirleyici rolünü ortaya koymaktadır. Buna karşılık işsizlik oranı, gelişmişliğin tek başına güvenilir bir göstergesi olmaktan uzak kalmıştır. Kümeleme analizi 26 bölgeyi ileri, gelişmiş, gelişmekte ve az gelişmiş olmak üzere dört gruba ayırmış; bu gruplar coğrafi olarak da net bir batı-doğu sıralaması sergilemiştir. Sonuç olarak çalışma, neoklasik büyüme kuramının öngördüğü kendiliğinden yakınsamanın Türkiye'de gerçekleşmediğini ve bölgelerin kendi başlarına birbirine yaklaşmadığını göstermektedir. Bölgesel eşitsizliğin azaltılması ise beşerî sermayeye öncelik veren ve tekil iller yerine bölge kümeleri ölçeğinde tasarlanan etkin politikalarla mümkün olabilecektir.
Abstract
The development gap between regions in Türkiye is a structural problem that has persisted for many years. So far, most studies have addressed these disparities through a single indicator. This study, by contrast, examines the gap at the second level of the Statistical Regions Classification (NUTS 2), which is aligned with the European Union's regional statistical framework, and compares the country's 26 regions across four different indicators. These indicators are gross domestic product per capita, the unemployment rate, the share of higher-education graduates and the illiteracy rate. They were chosen so as to capture not only the economic dimension of development but also its employment and human-capital dimensions. The data were compiled from TurkStat, Eurostat and the UNDP. The analysis was carried out in the Python programming language using descriptive statistics, the coefficient of variation, K-means clustering and choropleth mapping. The study arrives at three main findings. First, the income gap between the most developed and the least developed region reaches 3.78-fold, and this gap did not narrow meaningfully over the 2020-2024 period. Second, the least developed regions form a contiguous cluster in the east and southeast of the country, which shows that inequality is not randomly distributed but follows a clear geographic pattern. Third, a very strong relationship (r = 0.90) was found between per-capita income and the share of higher-education graduates, which points to the decisive role of human capital in regional development. The unemployment rate, by contrast, did not turn out to be a reliable indicator of development on its own. The clustering analysis divided the 26 regions into four groups, labelled advanced, developed, developing and least developed, and these groups also display a clear west-to-east ordering on the map. Overall, the study shows that the spontaneous convergence predicted by neoclassical growth theory has not taken place in Türkiye and that the regions are not moving closer together on their own. Reducing regional inequality will therefore require effective policies that give priority to human capital and are designed at the scale of regional clusters rather than individual provinces.