KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Öneri Dergisi / 2018 / Cilt: 13 - Sayı: 49

TÜRKİYE’DE İŞSİZLİĞİN MEKÂNSAL ANALİZİ

Neşe ARAL
Mustafa AYTAÇ
Sayfa
1–20
Yayın Tarihi
2018-01-31
DOI
—
🏛️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, Türkiye’de illerin işsizlik oranları arasında önemli derecede mekânsal bağımlılık olduğunu göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:İşsizlik, tüm dünyada olduğu gibi ülkemizde de en temel sorunlardan biridir.
📊
Temel Bulgular & Veri:İşsizlik oranlarının bölgesel düzeyde önemli farklılıklar göstermesi ayrı bir sorun olarak karşımıza çıkmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Analiz sonuçları, Türkiye’de illerin işsizlik oranları arasında önemli derecede mekânsal bağımlılık olduğunu göstermektedir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Türkiye · Mekânsal İstatistik · Mekânsal Analiz

Özet

İşsizlik, tüm dünyada olduğu gibi ülkemizde de en temel sorunlardan biridir. İşsizlik oranlarının bölgesel düzeyde önemli farklılıklar göstermesi ayrı bir sorun olarak karşımıza çıkmaktadır. Bölgelerarasındaki farklılıklar mekânsal analiz yöntemleriyle incelenebilir. Gerçek hayat ilişkilerini açıklarken konum etkilerini de dikkate alan mekânsal analiz yöntemleri, son yıllarda istatistiksel analizlerde sıklıkla kullanılmaya başlamıştır. Bu çalışmanın amacı, Türkiye’nin illerine ait işsizlik oranları için bölgesel ayrışmaları incelemek ve işsizlik oranını etkileyen dinamikleri belirlemektir. Bu doğrultuda, işsizliğin bölgesel farklılıkları mekânsal analiz yöntemleriyle ortaya konduktan sonra işsizlikle ilintili değişkenler ele alınmak suretiyle bu dinamiklerin işsizlik üzerindeki etkileri belirlenmeye çalışılmıştır. Analiz sonuçları, Türkiye’de illerin işsizlik oranları arasında önemli derecede mekânsal bağımlılık olduğunu göstermektedir. İşsizlik oranı yüksek olan illerin ve işsizlik oranı düşük olan illerin kümelenme eğiliminde olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca, kadınların işgücüne katılımının işsizlik üzerinde anlamlı negatif etkisi, eğitim düzeyinin ve genç nüfus oranının ise işsizlik üzerinde anlamlı pozitif etkisi olduğu gözlenmiştir. Bunun yanı sıra işsizlik oranlarının işsizliği açıklamada kullanılan değişkenler dışında komşu bölgelerin işsizlik oranlarından da etkilendiği tespit edilmiştir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ARAL, N., AYTAÇ, M. (2018). TÜRKİYE’DE İŞSİZLİĞİN MEKÂNSAL ANALİZİ. Öneri Dergisi, Cilt: 13 - Sayı: 49, 1–20. https://ajindex.com/articles/35472

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (10)

  1. Anselin, L. (1988a). Spatial Econometrics: Methods and Models. Dordrecht:Kluwer Academic Publishers.
  2. Anselin, L. (1988b). Lagrange Multiplier Test Diagnostics for Spatial Dependence and Spatial Heterogeneity. Geographical Analysis, 20(1), 1-17.
  3. Anselin, L. (1992). Spatial Data Analysis with GIS: An Introduction to Application in the Social Sciences. National Center for Geographic Information and Analysis, University of California, Santa Barbara, Technical Report92/10. Anselin, L. (1995). Local Indicators of Spatial Association -LISA. Geographical Analysis, 27(2), 93-115.
  4. Anselin, L. (1996). The Moran Scatterplot as an ESDA Tool to Assess Local Instability in Spatial Association. Fisher M., Scholten H.J., Unwin D. (Eds.), Spatial analytical perspectives on GIS in environmental and socio-economic sciences. (pp. 111-125). London: Taylor and Francis. Anselin, L. (1998). Interactive Techniques and Exploratory Spatial Data Analysis. Longley P.A., Goodchild M.F.; Maguire D.J.; Wind D.W. (Eds.), Geographical Information Systems: Principles, Techniques, Management and Applications. (pp. 253-266). New York:Wiley. Anselin, L. & Rey, S. (1991). Properties of Tests for Spatial Dependence in Linear Regression Models. Geographical Analysis. 23(2), 112-131.
  5. Anselin, L., Bera, A. K., Florax, R., & Yoon, M. J. (1996). Simple Diagnostic Tests for Spatial Dependence. Regional Science and Urban Economics, 26(1), 77-104.
  6. Florax, R. J. G. M., & Rey, S. J. (2004). Advances in Spatial Econometrics: Methodology, Tools and Applications. Anselin, L., Sridharan, S., & Gholston, S. (2007). Using Exploratory Spatial Data Analysis to Leverage Social İndicator Databases: The Discovery of İnteresting Patterns. Social Indicators Research, 82(2), 287-309.
  7. Başar, Ö. D. (2009). Uzamsal regresyon analizi (Yayımlanmamış Doktora Tezi). Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
  8. Başbozkurt, H. (2015). Mekânsal regresyon metotları kullanımı ile toprağın bazı fiziksel ve kimyasal özelliklerinin analizi (Yayımlanmamış Doktora Tezi). Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya. Bozdağlıoğlu, Y. (2008). Türkiye’de İşsizliğin Özellikleri ve İşsizlikle Mücadele Politikaları. Manas Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 20, 45-65.
  9. Burridge, P. (1980). On the Cliff-Ord Test for Spatial Autocorrelation. Journal of Royal Statistical Society B 42(1): 107-108.
  10. Cliff, A., & Ord, K. (1972). Testing for Spatial Autocorrelation among Regression Residuals. Geographical Analysis