İllerin İBBS 3.düzeye göre bölgesel etkinlik ölçümü ve mekânsal komşuluğun incelenmesi
The provinces according to the level of regional efficiency measurement in nuts 3 and review in spatial neighbourhood
Yazar: CEREN YAMAN YILMAZ
Danışman: DOÇ. DR. MURAT ATAN
Gazi Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2014
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Etkinlik = Efficiency ; Mekansal ekonometri yaklaşımı = Spatial econometrics approach ; Temel bileşenler analizi = Principal components analysis ; Veri zarflama analizi = Data envelopment analysis ; Verimlilik = Productivity ; Verimlilik analizi = Productivity analysis ; Verimlilik analizi = Productivity analysis ; İller = Provinces

Özet:
Bu çalışmada, İBBS 3.düzey verileri kullanılarak, Türkiye'deki illerin bölgesel etkinlikleri ölçülmüş ve mekânsal komşuluğun olup olmadığı incelenmiştir. Bu bağlamda, temel bileşenler analizi (TBA), veri zarflama analizi (VZA) ve mekânsal ekonometrik analiz yapılarak, bugüne dek yapılmış mekânsal ekonometri çalışmalarına yeni bir sayfa açmak istenmiştir. Temel bileşenler analizi, veri hazırlama süreci için kullanılmış ve veriler 12 bileşen olarak ifade edilmiştir. Bunun yanı sıra, temel bileşenler analizi sonuçları iller bazında başlı başına da yorumlanmıştır.  Veri zarflama analizinin çıktı yönelimli CCR ve BCC modelleri kullanılmış, sonuçlar süper etkinlik yöntemi ile sıralanmıştır. İllerin etkinlik skorları belirlenmiş ve bu çerçevede yorumlanmıştır. Mekânsal ekonometrik analiz aşamasında, temel bileşenler analizi ile elde edilen 12 bileşen hem bağımlı hem de bağımsız değişken olarak kullanılmış ve 12 temel model oluşturulmuştur. TBA, CCR ve BCC ile elde edilen bulgular kullanılarak, toplam 72 adet model elde edilmesine karşın, ekonometrik sorunlar ve Moran's I testi sonucunda mekânsal otokorelasyon bulunmayan modeller dışlanmıştır. Daha sonra elde kalan 13 model için mekânsal otoregresif (SAR) ve mekânsal hata modelleri (SEM) tahmin edilmiş ve bileşenler bazında illerin mekânsal komşulukları tespit edilmiştir. Tespit edilen komşuluklar mekânsal haritalama yapılarak görsel olarak da desteklenmiştir. Ayrıca, SAR ve SEM tercihi yapılmış, istatistikî bilgiler doğrultusunda çoğunlukla SAR modeli tercih edilmiştir. Sonuç olarak, her bir ilin komşularına dışsallık yarattığı ve temel bileşenler analizi bulguları ile tahmin edilen mekânsal modellerin komşuluk ilişkilerini daha belirgin bir şekilde yansıttığı ortaya konmuştur. Mekânsal ekonometrik analiz için R, temel bileşenler analizi için SPSS (Statistical Package of Social Sciences) ve veri zarflama analizi için EMS (Efficiency Measurement System) programları kullanılmıştır.

Anahtar Kelimeler : Mekânsal ekonometri, Mekânsal gecikme (SAR) ve Mekânsal hata (SEM) modelleri, Veri zarflama analizi (VZA), Etkinlik ve verimlilik, Temel bileĢenler analizi (TBA)

Abstract:
In this study, the NUTS 3 level, using data from the regional activities of the provinces in Turkey measured and examined whether spatial neighboring. In this context, the basic components analysis (TBA), Data Envelopment Analysis (DEA) and spatial econometric analysis of the spatial Econometrics studies ever made have been asked to open a new page. In addition, the results of the analysis of the basic components of the provinces on the basis of and in itself is interpreted. Data Envelopment Analysis of output-oriented CCR and BCC models used, the results are listed with the method of Super events. Provinces activity scores determined and interpreted in this frame. Spatial econometric analysis of the basic components of the analysis phase, the 12 items obtained with both the dependent and independent variable was created and used as a base model 12. TBA, CCR and the BCC findings with a total of 72 pieces, using the model to achieve, although econometric problems, and Moran's I test as a result of Spatial autocorrelation model that does not have been excluded. Then the remaining 13 model for spatial Autoregressive (SAR) and spatial error models (SEM) has been estimated on the basis of the components of the provinces has been found in the neighbourhood of spatial. The neighborhoods have also been aided by the spatial mapping visually. In addition, SAR and SEM's choice made, statistical information has been mostly in line with the SAR model preferences. As a result, each province neighbours created externalities and essential ingredients analysis findings the predicted spatial model of neighborly relations has been demonstrated to reflect a more obvious way. Spatial econometric analysis for R, essential ingredients for analysis using SPSS (Statistical Package of Social Sciences) and Data nnvelopment analysis for EMS (Efficiency Measurement System) programs were used.

Key Words : Spatial econometrics, Spatial autoregressive (SAR) and Spatial error (SEM) models, Data envelopment analysis (DEA), Efficiency and productivite, Priciple component anaysis (PCA)