Türkiye'de işsizliğin mekansal analizi

Abstract

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 mekansal analiz yöntemleriyle incelenebilir. Gerçek hayat ilişkilerini açıklarken konum etkilerini de dikkate alan mekansal 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 mekansal analiz yöntemleriyle ortaya konduktan sonra işsizlikle ilintili değişkenler ele alınmak suretiyle bu dinamiklerin işsizlik üzerindeki etkileri belirlenmeye çalışılmıştır. Çalışmanın ilk bölümünde işsizliğin yapısal özelliklerine ilişkin temel kavramlar verilmiş, kavramsal çerçeve ele alınmıştır. Ayrıca bu bölümde ekonomik ve sosyal olarak işsizlik sorununa değinilmiş ve Türkiye'de işsizliğin mevcut durumu irdelenmiştir. İkinci bölümde analizde kullanılacak olan mekansal analiz yöntemleri detaylıca incelenmiştir. Bu bağlamda öncelikle mekansal verilerin yapısı ve çeşitleri üzerinde durulmuş, açıklayıcı mekansal veri analizi yöntemleri ele alınmıştır. Sonrasında mekansal modeller açıklanıp, bu modellere ait tahmin yöntemleri ve testler incelenmiştir. Üçüncü bölümde literatürde yer alan çeşitli modellerin bulgularına dayanarak ve bu modellerin spesifikasyonlarında kullanılan değişkenler kullanılmak suretiyle Türkiye'nin 81 ilinde işsizliğin dağılımı araştırılmıştır. Bu amaçla dağılımın mekansal özelliklerini de içeren ampirik bir model geliştirilmiştir. Analiz sonuçları, Türkiye'de illerin işsizlik oranları arasında önemli derecede mekansal bağımlılık olduğunu göstermektedir. Yüksek işsizlik oranına sahip illerin ve düşük işsizlik oranına sahip illerin kümelenme eğiliminde olduğu tespit edilmiştir. Bunun yanı sıra işsizlik oranlarının işsizliği açıklamada kullanılan değişkenler dışında komşu bölgelerin işsizlik oranlarından da etkilendiği gözlenmiştir.

Today unemployment is one of the most important issues in Turkey as in many countries. It is another concern that unemployment rates vary at the regional level. Regional differences could be analyzed using spatial analysis techniques. Spatial analysis methods, which take into account the location effects, have been widely used in the statistical analysis in recent years. The aim of this study is to investigate the disparities in regional unemployment patterns in Turkey and examine the basic dynamics that caused unemployment. For this purpose, after differences in regional unemployment rates are put forward, it is aimed to determine the dynamics causing unemployment by dealing with variables related to unemployment. In the first section of the study, structural features of unemployment were specified and conceptual framework was considered in detail. Also in this section, economic and social problems of unemployment were considered and the current state of unemployment in Turkey was examined. In the second section, spatial analysis techniques that used in this study were deeply analyzed. In this context, primarily the structure and types of spatial data was explained on and exploratory spatial data analysis were discussed. Later, spatial models were explained and the estimation methods and tests that belong to these models were analyzed. In the third section, geographical distributions of unemployment in the 81 provinces of Turkey were investigated on the basis of findings from the related literature and by using explanatory variables used in the specifications present in this literature. To this end, an empirical model was developed that includes spatial effects. The results show that there are unemployment differentials and a significant degree of spatial dependence among unemployment rates of provinces in Turkey. It was observed that provinces marked by high unemployment and low unemployment tend to be spatially clustered. The findings also indicate that unemployment in one province tends to spillover to neighboring provinces.