Türkiye'de iç göçün belirleyicileri: İller üzerine çekim modeli sonuçları
The determinants of internal migration in Turkey: Gravity model results on provinces
Yazar: MÜRŞİT RECEPOĞLU
Danışman: PROF. DR. MUSTAFA KEMAL DEĞER
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İktisat Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Ekonomi = Economics ; Sosyoloji = Sociology
Dizin: Bölgesel kalkınma = Regional development ; Cazibe modelleri = Gravity models ; Ekonomik kalkınma = Economic development ; Göçler = Migrations ; Kırsal kalkınma = Rural development ; Sosyoekonomik faktörler = Socio-economic factors ; Sosyoekonomik gelişmeler = Socio-economic developments ; Sosyoekonomik gelişmişlik endeksi = Socioeconomic development indeks ; İç göçler = Internal migrations

Özet:
Bu çalışmanın amacı, Türkiye'de gerçekleşen iç göç hareketlerinin belirleyicilerini çekim modeline dayalı panel veri analiziyle tespit etmektir. Bu amaçla çalışmada öncelikle göç akımlarını açıklamaya yönelik teorik yaklaşımlar ortaya koyularak göç ile ilgili tartışmalara değinilmiştir. Daha sonrasında dünyada ve Türkiye'de iç göçün belirleyicilerine yönelik araştırmaların ortaya koyduğu bulgular irdelenmiştir. Ayrıca Türkiye Cumhuriyeti kurulduktan sonraki süreçte Türkiye'de iç göçün gelişimi, göçmenlerin sosyo-ekonomik nitelikleri ve göç etme nedenlerine ilişkin değerlendirmeler yapılmıştır. Akabinde ise Türkiye'de iç göçün belirleyicileri tüm illere ve illerin sosyo-ekonomik alt gruplarına göre tespit edilmiştir. Yapılan panel veri analizinde bağımlı değişken olarak bir ilden diğerine yapılan göç verisi kullanılırken, bağımsız değişken olarak iki il arasındaki mesafe, kaynak ve hedef illere ait nüfus, reel GSYH, işsizlik oranı, lise veya dengi okul mezun oranı, toplam hastane yatak sayısı, kükürt dioksit (SO2) miktarı ile ceza infaz kurumlarına giren hükümlü sayısı kullanılmıştır. Ayrıca ortak sınır kukla değişkeni ile İstanbul, Ankara, İzmir, Antalya, Kocaeli ve Bursa şehir kukla değişkenleri de bağımsız değişken olarak modele eklenmiştir. Çalışmada farklı dinamiklere bağlı olarak iki adet temel çekim modeli ile iki adet genişletilmiş çekim modeli kurularak tüm illerde iç göçün belirleyicileri tespit edilmiştir. Bunun yanında yapılan analiz illerin sosyo ekonomik gelişmişlik düzeylerine göre gerçekleştirilerek az gelişmiş, gelişmekte olan ve gelişmiş illerde de iç göçe neden olan faktörler belirlenmiştir. Yapılan analizlerden elde edilen bulgulara göre Türkiye'de iç göç temelde ekonomik nedenlere bağlı olarak yapılmaktadır. Sonuçlar mesafe, nüfus, reel GSYH, işsizlik oranı, lise veya dengi okul mezun oranı, SO2 miktarı ve ceza infaz kurumlarına giren hükümlü sayısının iç göçün belirleyicisi olduğunu göstermektedir. Çalışma ayrıca illerin ortak sınıra sahip olmasının ve cazibe merkezi konumundaki şehirlerin iç göç üzerindeki anlamlı etkilerini de ortaya koymuştur. Bununla birlikte iç göçün belirleyicileri illerin sosyo-ekonomik gelişmişlik düzeylerine göre farklılaşmaktadır. Çalışmadan elde edilen bulgular, Türkiye'de bölgesel dengesizlik sorunlarının ortadan kaldırılmasına yönelik politikaların uygulanması gerektiğini göstermektedir. Özellikle ücret ve gelir farklılığının ortadan kaldırılması ve kırsal alanlarda istihdam olanaklarının artırılması, az gelişmiş yörelerden gelişmiş yörelere doğru gerçekleşen büyük göç hareketlerinin kontrol altına alınması açısından önem arz etmektedir.

Abstract:
The aim of this study investigate the determinants of internal migration movements in Turkey by panel data analysis based on gravity model. For this purpose, firstly theoretical approaches to explain migration flows have been introduced and related discussions have been mentioned. Afterwards the findings of studies on the determinants of internal migration in the World and in Turkey have been examined. Additionally, evaluations related to the evolution of internal migration, socio-economic qualities of migrants and causes of migration have been made for the period after the Republic of Turkey was established. Finally the determinants of internal migration in Turkey have been identified according all provinces and socio-economic sub-groups. The quantity of migration from one province to another have been used as dependent variable in the panel data analysis. The distance between two provinces, population, real GDP, unemployment rate, high school graduation rate, total number of hospital beds, quantity of SO2 and number of convicts entering to penal institutions in the penal institutions have been used as independent variables. Additionally, common border dummy variable and Istanbul, Ankara, Izmir, Antalya, Kocaeli and Bursa provinces dummy variables have been added to model as independent variables. In the study, two pieces of base gravity models and two pieces of extended gravity models have been built depending on different dynamics and the determinants of internal migration in all provinces have been identified. Besides, the panel data analysis has been performed according socio-economic development levels of provinces and the factors causing internal migration in underdeveloped/ developing/ developed provinces have been determined. According to the results of empirical analysis, the main determinant of internal migration in Turkey is economic factors. The results show that distance, population, real GDP, unemployment rate, high school graduation rate, quantity of SO2 and number of convicts entering to penal institutions are the determinants of internal migration. The study also shows that the other factors significantly affecting internal migration are provinces' common borders and cities which are centers of attraction. On the other hand, the determinants of internal migration vary according to socio-economic development levels of provinces. The conclusions obtained from the study show that policies should be implemented orienting to eliminate regional imbalance problems in Turkey. In particular, eliminating wage/ income inequalities and increasing employment possibilities in rural areas are crucial to control large migration movements from underdeveloped regions to developed regions.