121
AVRUPAARA$TIRMALARI DERGiSi • Cilt 15 • Say1: 2 • 2007
TURKiYE VE BAZI AVRUP A BiRLiGi ULKELERiNiN
iSTATiSTiK (NUTS II) BOLGELERiNiN
KAR~ILA~TIRMASI*
Ersin Kaya SANDAL*'
Mehmet GURBUZ''
Murat KARABULUT'*
Ozet:
Bu ara~tmnada 127 bolgeye (5 iilke) ait 12 sosyo-ekonomik degi~ken
yardtmtyla, aym yaptyt gosteren homojen bolge gruplanmn belirlenmesine
ve elde edilen verilere bagh olarak Tiirkiye'nin istatistiki bOlgelerinin AB
deki hangi bOlgelere (NUTS) daha s;ok benzediginin ortaya s;tkanlmasma
s;ah~tlmt~tlr. Bunun is;in "Hiyerar#k Kiime (cluster) Analizi" adt verilen
istatistik yontemin kullamlmast uygun goriilmii~tiir. Tiirkiye ve diger dort
iilke belirlenirken iilkelerin bulunduklan cografi alanlar ve AB deki
konumlan dikkate ahnmt~tlr. Kiime saytlannm belirlenmesi is;in Tiirkiye ve
diger 4 iilkenin istatistiksel bOlgeleri hiyerar~ik kiime analizi yontemiyle test
edilmi~tir. Bulunan sonus;lara gore en anlamh kiimeleme 10'lu stmflandmna
sonucunda elde edilmi~tir. Bu smtflandtrmada Tiirkiye bOlgeleri kendi
is;erisinde iis; grup olu~turmu~tur. Analiz sonus;lan, dendrogram, aglomeratif
c;izelge ve farklzlzk matriksi ile de desteklenmi~tir. Analizde mesafe olarak
kullamlan kareli oklid ols;iitlerine gore de AB bolgeleri birbirlerine onemli
ols;iide benzerken Tiirkiye bolgelerinin his; biri AB bOlgelerine
benzememektedir.
Anahtar Kelimeler: Bolge, NUTS Bolgesi, Kiime Analizi, Tiirkiye, AB
Abstract:
In this study, 12 socio-economic variables were used to determine
similarities between NUTS regions of EU and Turkey. To achieve this goal
hierarchical cluster analyses were chosen to be an appropriate statistical
*
IV. Ulusal Cografya Sempozyumu'nda (25-26 Mayts 2006) bildiri olarak
sunulmu~tur
*'
Kahramanmara~ Siits;ii imam Oniversitesi, Fen Edebiyat Fakiiltesi, Cografya
BOliimii.
122
TORKiYE VE AB OLKELERiNiN ISTATiSTiK BQLGELERi KAR$1LA$TIRMASI
test. Geographical locations and situations of countries in EU were
considered during selection of sample countries. While doing determination
of number of clusters for 127 regions (NUTS), the data set was tested and
10 clusters (groups) were defined. The analyses were supported with
dendrogram and agglomerative schedule. Squared euclid distance and
dissimilarity matrix were used to calculate distances between different
regions to find out region groups which have similar socio-economic
characteristics. According to results of squared euclid distance calculations
and dissimilarity matrix, Turkey's regions have not resembled any European
NUTS regions. This study showed that Turkey's NUTS regions have not
been included in any European region group, due to uncomparatively low
level of socio-economic characteristics. Consequently, this study was able
to determine social and economical differences of NUTS regions with aid of
hierarchical cluster technique.
Key Words: Region, NUTS Region, Cluster Analyses, Turkey, EU
l.Giri~
Avrupa Bir1igi (AB), 1951 yt1mda "Avrupa Komur ve ~e1ik Top1ulugu"
o1arak ba~layan, 1957 yllmda "Avrupa Ekonomik Toplulugu" ve 1992
yllmdan itibaren "Avrupa Birligi" olarak devam eden bir surecin sonucunda
bugun Avrupa'daki tum lilkelerin sosyal, ekonomik ve siyasi buttinlugunii
amac;1ayan bir birlik olarak ortaya c;tkmt~tlr (Sandal ve dig., 2005).
Turkiye ile AB arasmda 1959 ythnda ba~layan iiyelik gorii~meleri 1963
y1lmda imzalanan bir ortakhk antla~mas1 i1e yeni bir boyut kazanm1~t1r
(Balklr ve Williams,1993; Emirhan ve Gun, 2001). 1960-1983 y1llan
arasmda duragan bir donem ya~ayan ili~kiler 1983 den sonra tekrar
geli~meye ba~1aml~tlr.
Turkiye, dunyada olu~an sosyo-politik ve ekonomik guc; merkezleri
ic;erisinde tarihsel, kiiltiirel ve ekonomik olarak kendisine en yakm AB 'yi
gormektedir (irbec;,2001; Yavan ve Kara, 2003). Ancak Turkiye'nin AB'ye
girmesinin oniinde en 6nem1i problem olarak lilkenin AB 'ye katlhm ic;in
gereken ekonomik ve sosya1 kriterlere u1a~amamt:? o1mast yatmaktadtr
(Demir,2001). Turkiye'nin son yirmi yt1da gerc;ek1e~tirmi~ o1dugu sosyopolitik ve ekonomik atlhmlar AB standart1an ic;in ~u ana kadar yeterli
olmam1~t1r. Ancak Tiirkiye'nin batl bo1geleri ile diger bolgeleri arasmda
AVRUPA ARA$TIRMALARI DERGiSI
123
sosyo-ekonomik ge1i~mi~lik a~tsmdan biiyiik fark oldugu belirtilmektedir
(Karabulut ve dig.,2004). Bu geli~mi~lik farkt tarihi siire~ i~erisinde hep var
olmu~ ve bugiinde biitiin devlet yatmmlanna ragmen devam etmektedir.
Ozellikle iilkenin kuzeybatlst ile giineydogusu arasmda ciddi sosyoekonomik dengesizlikler vardtr (~ahin, 2002:539).
Tiirkiye'dekine benzer ~ekilde AB iiyesi iilkelerin bolgeleri arasmda da
farkhhklar bulunmaktadtr. Bugiin her iilkede az ya da ~ok, ama mutlaka
bOlgesel farkhhklar vardtr (Dinler, 1994: 123). AB iiyesi iilkelerin, kendi
cografi bolgeleri arasmdaki ya~am standartlan ve geli~mi~lik farkhhklart,
AB ol~iitleri goz oniine almarak baktldtgmda daha belirgin ve kayda deger
olmaktadtr. AB i~erisinde bir tarafta Gayri Safi Milli Hastla (GSMH)
a~lSlndan ~ok iyi durumda olan, diger tarafta ise AB ortalamasmm ~ok
altmda kalan iilkeler ve bu iilkeler i~erisinde de bOlgeler vardtr. Gelir
diizeyindeki bu farkhhklar degi~ik faktorlerden kaynaklanmaktadtr (iKV,
2001: 14). AB alanmda bu farkhhklann olu~masmda topografik yapmm
~e~itliligi, kiiltiir farkhhk1an, dogal kaynaklarm bOlgeler arasmdaki
dagtltmt, iklimlerin farkhhgt, bolgelerin i~ ve dt~ pazarlara uzakhklan,
farkh ekonomi politikalan, bOlgenin yerel i~giiciiniin ve tiiketici tabanmm
yaptst, zengin bolgelerde [email protected] olmast ile diinyada ve Avrupa gene1inde
ya~anan tarihi, sosyal ve ekonomik olaylar etkili olmaktadtr (~en, 2004:11 ).
Oysa bOlgesel dengelerin saglanmast AB de onem ta~tmaktadtr. Bu ama~
dogrultusunda AB, iiye iilkelerdeki bolgesel geli~mi~lik farkhhklarmt
gidermek, mekansal ve sosyal uyumu saglamak amacty1a geni~ finansal
(fon1ar) olanaklar saglamaktadtr. Bu kaynaklann yonlendirilecegi bOlgelerin
belirlenmesinde bOlgesel istatistikler onemli bir yer tutmaktadtr (Yaylah,
2005). Bolgesel istatistiklerin toplanmast, geli~tirilmesi, bolgelerin sosyoekonomik analizlerinin yapdmast, bOlgesel politikalann ~er~evesinin
belirlenmesi ve kar~tla~tmlabilir istatistiki bir veri tabanmm o1u~turulmast
amactyla AB genelinde Avrupa Toplulugu istatistik Ofisi (Eurostat)
tarafmdan geli~tirilen cografi bOlgelerden farkh istatistiki Bolge Birimleri
Smtflandtrmast (NUTS) kullamlmaktadtr (~en, 2004:8).
AB kendi biinyesinde olu~turdugu bolgelere benzer ~ekilde, aday
iilkelerden de iilkelerin ki~i ba~ma GSYiH, niifus biiyiikliigii ve niifus
yogunlugu gibi istatistiki verilere dayah kriterler ~er~evesinde "bOlgeler"
olu~turmasmt istemekte ve bolgesel geli~me projelerinin finansmanmda bu
veri1ere ve bo1gese1 boliinmeye dayah hareket etmektedir.
124
TORKiYE VE AB OLKELERiNIN ISTATISTiK BOLGELERi KAR$1LA$TIRMASI
AB, istatistiki Bolge Birimleri Smtflandtrmasmda NUTS II diizeyinin,
uye ulkelerin bolgesel politikalanm uyguladtklan seviye olmas1 sebebiyle
bolgesel ve ulusal problemlerin analiz edilmesinde en elveri~li diizey
oldugunu ifade etmektedir. Yaptsal Fonlar kapsammda destek verilecek
hedef b6lgelerin tespit edilmesinde ve yeni ekonomik-sosyal uyum
raporlanmn haztrlanmasmda NUTS II duzeyi esas almmaktadtr.
Tiirkiye'de de AB Muktesebatma uyum vervevesinde NUTS II duzeyinde
26 istatistiki' Bolge Birimi olu~turulmu~tur(T0iK,2006).
Bu ara~tlrmada "Hiyerar~ik Kume (cluster) Analizi" yontemi
kullamlarak, Tiirkiye ile baz1 AB iilkelerinin NUTS II diizeyindeki bolgeleri
9e~itli sosyo-ekonomik degi~kenler kullamlarak (~izelge I) test edilmekte
ve Turkiye bolgelerinin (NUTS) sevilmi~ AB b6lgelerine gore konumu
belirlenmeye vah~tlmaktadtr.
("Izelge 1. Ara~tmnada Ku11am1an NUT S Botge
1 Ienne
. A1t
. Sosyo- Ekonom1.k D eg1~
. k enIer
1. Kadm Ba~ma Dogum SaYJSI
2. Ki~i Ba~ma Gelir (ABD Dolan)
3. AB Orta1amasma Gore Ki~i Ba~ma Gelir (ABD Dolan)
4. Ki~i Ba~ma Hane Halk1 Geliri
5. istihdam Oram
6. <;ah~an Kadm Oram
7. Kendi Hesabma <;ah~an1ann Toplam <;ah~an1ara Oram
8. i~siz1ik Oram
9. Faa1 niifusun <;ah~ma <;agmdaki Niifusa Oram
10. Hastane Yatak SayisJ/yiiz bin ki~i
11. Mes1ek Lisesi Ogrenci Oram
12. Bugday Verimi (kg!ha)
2. Materyal ve Metot
Hiyerar~ik kiime(cluster) analizi ad1 verilen istatistik yontemini
kullanarak benzer ozellige sahip objeleri veya olaylan gruplandtrarak
incelemek mumkiindiir (Ko9, 2001 ). Analize konu olan her olay birbirine
benzeme ya da benzememe egiliminde oldugundan, kumeleme analizi
yontemiyle birbirine benzer homojen gruplann tespiti matematiksel olarak
yap1labilir. Diger istatistik tekniklerinde oldugu gibi bu yontemde de
analizler s1rasmda hangi veri tiplerinin kullamlacagt, mesafenin hangi
matematiksel metotla hesap edilecegi ve hangi kriterler kullamlarak grup
say1s1mn belirlenecegine onceden karar verilmelidir (Me Grew ve Monroe,
1993: 65).
AVRUPA ARA$TIRMALARI DERGiSi
125
Dogru se~ilmeyen degi~ken yanh~ sonu~lann ortaya ~1kmasma neden
olacag1 i~in klime analizi masmda hangi degi~kenlerin kullamlacagmm
se~imi onemlidir. Aynca kullamlmas1 gereken degi~kenler analiz d1~1
btrakthrsa eksik ve yanh~ sonu~lar ortaya ~1kar. Bu nedenle kiimelemede
hangi degi~kenlerin kullamlacagma karar verirken hassas davramlmas1
gerekir.
Kiime analizinde gruplann olu~masmda degi~kenler arasmdaki mesafe
dikkate ahmr. Mesafe ise objelerin veya olaylarm birbirine gore
konumlanm ifade ederken, benzerlik ve yakmhk durumunu da gosterir
(Johnston,1978). Birbirine benzer objeler i~in mesafe ol~iisii kii~iik,
benzerlik ol~iisii ise yiiksek olur. Bu ~ah~mada mesafe ol~iisii olarak kareli
oklid mesafesi kullamlmt~hr. Kareli oklid mesafesinin nasil hesap edildigi
a~agtdaki ornekte a~tklanmt~hr.
Ornegin; farkh iki bolgeye ait degerlerde:
A b6lgesi
B b6lgesi
9 (Milli gelir pay%)
4 (Milli gelir pay%)
4 (Dogum saylSl/kadm ba~ma)
6 (Dogum saytst/kadm ba~ma)
iki bolge i~in %5 olan Milli gelir pay fark1 Dogum say1smda 2 dir. Bu
bilgi matematiksel olarak birle~tirilerek tek bir indeks haline
donii~tiiriilebilir veya mesafe ba~ka bir yolla ol~iilebilir. En ~ok kullamlan
indeks kareli oklid mesafesidir ki bu da biitiin degi~kenlerin farklannm
(mesafe) karelerinin toplamma e~ittir. Yukandaki b6lgelerin verilerine gore
oklid mesafesi 52 + 22 = 25 + 4 =29 dur.
Degi~kenlerin ol~ek seviyeleri (ol~ii birimleri) sonucu dogrudan
etkiledigi i~in birim farkhhgmdan kaynaklanan bu dezavantajm giderilmesi
gerekir. Bunun i~in ham verilerin standardize edilmi~ bir forma getirilmesi
zorunluluktur. Bu nedenle ham degerler SPSS program1 kullamlarak
standardize edilmi~tir. Bolgeler arasmdaki benzerlik diizeylerini belirlemek
amactyla standardize edilen degerler aglomeratif hiyerar~ik yontemi
kullamlarak gruplandmlm1~hr. Kiime veya gruplann kombinasyonu
masmda ward teknigi tercih edilmi~tir.
Ward metodu kiime i~erisinde homojenligi yakalamay1 hedefleyen en
kii~iik varyans1 miirnkiin ktlmak i~in tasarlanmt~tlr. Burada hedef grubu
olu~turan ve birbirine en ~ok benzeyen iiyelerin bilgi kaybma ugramadan
smtflandmlmastdtr.
Bu metot grup i~i kareler toplam1 veya hata kareler toplam1 olarak da
tammlanmaktadtr. Bu yontemde hedef, bireysel degerlerin kullamlmas1
126
TORKiYE VE AB OLKELERINiN ISTATISTiK BOLGELERI KAR$1LA$TIRMASI
yerine on1an ifade eden orta1ama degerin tercih edi1mesidir. Ward, 1963
yllmda bu metodu kare1i Oklid mesafesi matrisini kullanarak a~agtdaki
omek1e ar;tklamt~tlr (Ward, 1963 ).
Omegin, elimizde 10 birimden olu~an (2,6,5,6,2,2,2,0,0,0) bir veri seti
oldugunu kabul edelim. Boyle bir veri setinde hata kareler toplam1 ward
metoduna gore a~agtdaki formtil kullamlarak hesaplamr.
0
S
)I
"
ESS = ~ x, - -1 ( ~X;
•-1
n
t-t
Burada, xi bireysel skorlan ifade etmektedir. Bu grup ir;in hata kareler
toplam1 a~agtdaki formiille hesap edilir.
ESS(on• CtOUP)
10
!
= 2:
Xi
i-1
-
-
1(
10
EX; = 113 10
i-1
)'
62.5
= 50.5.
Benzer ~ekilde eger 10 bireysel skor ozelliklerine gore
gruplandmldtgmda dort farkh kiime elde edilir. Bu kiimeler; {0,0,0},
{2,2,2,2}, {5}, {6,6} olarak tespit edilebilir. Elde edilen dort grup i9in hata
kareler toplaml (ESS) a~agtdaki formOl kullamlarak hesaplanlr.
ESS tek grup
=
ESS grupl+ ESS grup2+ ESS grup3+ ESS grup4
=0,0
Boylece farkh skorlardan olu~an veri seti bilgi kaybma ugramadan kiime
~ekilde gruplara aynlm1~ olur. Aynca farklzlzk matriksi
kullamlarak da bolgeler arasmdaki farkhhk veya benzerlikler belirlenmi~tir.
Hiyerar~ik ktimeleme sonur;lanm gostermede dendrogram yontemi de
kullamlmt~tlr. Ara~tlrmada bu yontemin uygulanmas1 sonucunda bOlgeler 025 birim arasmdaki olr;eklendirilmi~ mesafelerde gruplandmlmt~tlr.
Sonur;lar Arc View 3.2 CBS Program1 kullamlarak haritalara
olu~turacak
donti~ttirtilmti~tiir.
3. Bulgular ve Tarti~ma
Dort AB Ulkesinin ve Ttirkiye'nin bOlgeleri arasmda birbirlerine en r;ok
benzeyen bOlgeleri ortaya t;tkarmak amactyla Hiyerar!jik kiime (cluster)
analizi uygulanmt~tlr. Hiyerar~ik ktime (cluster) sonur;lanm gostermede
kullamlan dendrogram incelendiginde kullamlan veriler baklmmdan
birbirlerine en r;ok benzeyen b61geler 1 birimlik mesafede grup
olu~tururken, Tiirkiye bolgeleri ancak 25 birimlik mesafede AB bOlgeleri ile
bir araya gelmektedir. Bulunan sonur;lara gore AB ve Tiirkiye NUTS
bolgeleri 10 gruba aynlmt~tlr (Sekil 1).
Bu stmflandtrmaya gore sosyo-ekonomik veriler baktmmdan geli~mi~
olan AB bOlgeleri kendi aralannda 7 grup olu~urken (Fransa-Batl Almanya,
AVRUPA ARA$TIRMALARI DERGISi
127
Dogu Almanya, Guney italya, Kuzey italya ve ispanya vd.) aym kriterler
baktmmdan Turkiye bOlgeleri ise kendi aralannda fi«;: grup olu~turmaktadtr.
Turkiye bolgelerinden hi«;: biri bir AB grubuna dahil olamamt~tir.
Sekill. NUTS Bolgelerinin Benzerlik Gruplan (Ward)
-1-4
-6
Benzerlik Gruplan (Ward)
02
l!i!!!lP
11!11!!15
EF
ooms
c::::J9
-10
Aglomeratif r;izelgede ise kullamlan degi~kenlere bagh katsaytya
(coefficients) gore birbirlerine en «;:ok benzeyen bOlgeler e~le~mi~tir
(<;izelge 2). Bu metodun sonu«;:lanna gore; birbirine en «;:ok benzeyen
bOlgeler I. basamakta DE42 ve DED2 (0,00 I) iken, birbirine benzeyenler
arasmda en az benzeyen bolgeler I26. basamakta TRIO ve ESll (6I,656)
dir.
Hiyerar~ik kume (cluster) analizinde kullamlan farkhhk matriksine gore
de Turkiye bOlgeleri i«;:erisinde AB bOlgelerinden en farkh bOlge Van, Mu~,
Bitlis ve Hakkari illerini i«;:ine alan TRB2 bOlgesidir (<;izelge 3). Avrupa ile
farkhhklann en az oldugu bOlgeler ise izmir ile Ankara-Edime hatti
«;:evresindedir. TRI 0 bolgesi (istanbul) i«;:in degerlendirildiginde ise en
yakm (benzerlik baktmmdan) AB bOlgeleri ES6I, ITF4, FR8I ve DEGO
iken, farkhhgm en fazla oldugu bOlgeler ES53, ITDI, FRIO ve DE2I dir.
Kume analizi sonucu olu~turulan gruplar incelendiginde AB'nin geli~mi~
bolgeleri (FRIO,DE2I,DE7I) kendi aralannda kumelenirken, sosyoekonomik a«;:tdan geri alan Guney italya ve Dogu Almanya ve genel olarak
ispanya'nm ayn birlikler olu~turdugu gorulmektedir. Turkiye de ise sosyo-
128
TORKIYE VE AB OLKELERiNiN ISTATISTIK BOLGELERI KAR$1LA$TIRMASI
ekonomik veriler a<;tsmdan geri durumda bulunan Dogu ve Glineydogu
kendi arasmda bir btitlinltik olu~turmaktadtr (~ekil 1). Ttirkiye'deki hi<;bir
bOlgenin AB deki herhangi bir gruba dahil olamamasmm nedeni kullamlan
veri degerlerinin Ttirkiye ile AB arasmda geni~ bir makas olu~turmastdtr.
Ttirkiye ile baz1 A vrupa tilkelerinin istatistik bOlgelerinin benzer
olmamasmda daha etkili oldugu dli~lintilen kadm ba~ma dti~en dogum
saylSl, AB ortalamasma gore milli gelirin dagthmt, i~sizlik oram, kadm
istihdam oram ve kendi hesabma <;ah~anlann oram incelendiginde ~u
~ekilde bir sonu<; ortaya <;tkmaktadtr. Kadm ba~ma dti~en dogum saylSlnm
en az oldugu alan Dogu Almanya, Kuzey ispanya ve Kuzey italya olarak
gorliltirken, en yliksek oldugu alan Ttirkiye'nin Dogu ve Glineydogusudur
(~ekil 2). Bilindigi lizere Ttirkiye'de ki~i ba~ma gayri safi yurti<;i hastlamn
( 1997) en az oldugu bOlge Dogu ve Gtineydogu Anadolu bOlgelerimizdir
(Aktan,2002). Ki~i ba~ma dti~en gelir ile dogum say1s1 arasmda genelde bir
ters orant1 vardtr. Ancak Fransa'nm baz1 bolgelerinde dogum say1s1mn
Ttirkiye'nin baz1 alanlanndan bile fazla olmasmm sebebi go<;menler ve
devletten ahnan <;ocuk paras1 ile ilgilidir. Bunun yanmda inan<; ve ya~amlan
tarihi olaylannda <;ocuk saytsmda etkili oldugu dli~lintilebilir.
(:izelge 2. Aglomeratif<;izelge (Ward) (Kume degerleri bOlge numaralanm giistermektedir)
Basamak
Ktime
Ktime
Katsay1
Basamak Ktime
Ktime
(S1ra)
(Cluster) I (Cluster) 2 (Coefficients) (Sua) (Cluster) I (Cluster) 2
1
DE42
DED2
,001
64
45
49
ITF3
ITG1
,003
65
109
116
2
66
DE24
FR25
DE22
,004
3
FR53
,006
67
4
DE23
DE26
TR31
TR81
ES11
ES42
68
DE80
DEE2
,009
5
6
DE42
DEGO
,012
69
FR24
FR42
70
ES21
ES22
7
DE92
,016
DEB3
71
FR61
FR81
FR51
,020
8
FR26
72
9
DE72
DEFO
,024
FR21
FR52
73
10
DE22
DE23
,028
ES43
ES61
74
TR21
11
DED1
DEE3
,033
TR32
75
12
DE13
DE14
,038
ITC3
ITF1
76
FR22
FR41
,043
FR30
FR22
13
14
DE41
DED3
,048
77
FR10
DE60
ITC1
78
15
ITD3
,054
DE11
DE13
16
FR52
FR62
,059
79
TR52
TR72
17
ES30
DEA2
,065
80
ITC2
ITC4
18
DEA3
DEA5
,072
81
TR63
TRB1
ITD2
19
DE73
DE91
,078
82
ITD1
83
TRB2
TRC3
20
FR24
FR43
,085
84
DE72
DE93
21
DE13
DE27
,092
Katsay1
(Coefficients)
,712
,737
,762
,788
,816
,844
,876
,908
,947
,987
1,029
1,072
1'115
1'159
1,203
1,249
1,298
1,346
1,398
1,451
1,507
AVRUPA ARA~TIRMALARI DERGISi
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
TR22
FR61
DEA3
FR25
TR52
ITC1
DEB1
ITF5
TR21
ES13
ES23
DE72
ITC3
ES23
DE11
DE80
DE24
DE93
FR21
FR25
ES52
FR22
TR83
DE42
TR62
ITC2
DE21
DE73
TR10
DE11
ES30
ITF3
ES52
ITC1
ITF4
TR42
DE41
TR63
ITC4
ES51
ES12
TRB2
TR33
FR82
DECO
FR72
TR71
ITE1
DEB2
ITG2
TR61
ES41
FR71
DE92
ITE2
ES24
DE12
DEE1
DEA4
DE94
FR26
FR63
ES62
FR23
TRA1
DED1
TR82
ITD5
DE71
DEA3
TR51
DE25
DEA1
ITF6
ES70
ITE3
ITF5
TR62
DE42
TRC1
ITD5
ES53
ES13
TRC2
,099
,106
,114
,121
,128
,136
,143
,152
,160
,169
,178
'187
,197
,207
,217
,228
,240
,251
,263
,276
,288
,302
,316
,330
,345
,361
,378
,395
,413
,432
,451
,471
,490
,510
,531
,552
,574
,596
,619
,642
,665
,689
129
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
ES52
ITF2
ITC3
FR24
ES21
ITC1
ES30
TR31
ES11
DE41
DE72
FR10
TR21
ES51
TR42
FR22
DE30
ES11
ES43
FR24
TR22
TR21
ES30
ES21
TR42
TRA2
ES43
ES51
ES30
TR10
ES21
TR10
ES30
ES11
ES21
ES30
TR10
TR10
ES21
ES11
ES11
TR10
FR83
ITF4
ITE4
DE22
ES23
ITC2
DE 50
TR41
ES12
DEBO
DE73
DE21
TR83
FR21
TR52
FR61
DE41
ES52
ITF2
DE72
TR31
TR90
DE11
ITC3
TR63
TRB2
ITF3
FR22
FR24
TR22
ITC1
TR42
ES51
ES43
ITD1
FR10
TRA2
TR21
ES30
DE30
ES21
ES11
1,564
1,622
1,684
1,747
1,813
1,887
1,963
2,048
2,134
2,226
2,320
2,417
2,515
2,615
2,736
2,866
3,001
3,138
3,284
3,448
3,617
3,794
3,996
4,207
4,437
4,671
4,906
5,209
5,603
6,009
6,488
7,199
8,129
9,425
10,724
12,181
13,685
16,276
19,141
22,168
30,465
61,656
130
TORKiYE VE AB OLKELERiNIN iSTATiSTIK BOLGELERI KAR$1LA$TIRMASI
<;izelge 3. Farkhhk Matriksine Gore Tiirkiye NUTS Bolgelerinin AB Bolgeleri ile
Kar~tla~tmlmast
Ttirkiye
Bolgeler
TR10
TR21
TR22
TR31
TR32
TR33
TR41
TR42
TR51
TR52
TR61
TR62
TR63
TR71
TR72
TR81
TR82
TR83
TR90
TRA1
TRA2
TRB1
TRB2
ispanya
Bol eler
En Uzak En Yakm
ES53
ES61
3,821724 1,462024
ES53
ES42
3,542762 1,79514
ES53
ES42
3,915623 1,848331
ES30
ES43
3,896938 1,38531
ES53
ES42
3,981524 2,092531
ES30
ES42
4,467632 2,023388
ES30
ES61
3,514011 1,701043
ES30
ES43
4,373951 1,627183
ES30
ES61
4,051376 1,446754
ES30
ES43
5,163252 2,3192
ES30
ES61
3,793062 1,903081
ES30
ES43
1,836547
5,03308
ES30
ES42
6,00177
2,291709
ES30
ES43
5,139809 2,170863
ES30
ES61
5,7072
2,377523
ES30
ES43
4,189502 1,579125
ES43
ES30
5,071712 1,91848
ES62
ES30
4,148133 2,313481
ES62
ES30
4,350605 2,686235
ES30
ES62
4,429737 2,457127
ES!2
ES30
6,442083 3,817068
ES30
ES61
5,700182 2,183827
ES43
ES30
italya
Bol eler
En Uzak En Yakm
ITDI
ITF4
4,193558
I ,400S75
ITF4
ITC4
I ,400875
3,56066
ITF4
ITC4
3,906646 1,632237
ITF4
ITO!
4,010912 1,253064
ITF4
ITC4
4,051151 2,175796
ITF4
ITC4
4,249708 1,738349
ITF4
ITD5
3,873247 1,57899
JTD5
lTG!
4,426015 1,318324
lTD!
ITF5
4,234726 1,402501
ITF4
ITD5
4,770856 1,84668
ITD5
ITF4
3,746244 1,800357
ITF3
ITD5
4,737753 1,488747
ITF3
lTD!
5,707305 1,723017
ITC4
ITF4
4,811932 1,768569
ITD5
ITF4
5,208786 1,736535
ITC4
lTG!
4,115811 1,438272
ITF4
ITD5
4,804821 1,399878
ITF4
ITC4
4,146464 2,327566
ITFI
ITC4
4,565989 2,882494
ITF4
ITC4
4,456861 2,441346
ITF4
ITC4
5,889941 2,999915
lTG!
ITDS
5,463786 1,579287
lTG!
ITD5
Fransa
Bol eler
En Uzak En Yakm
FRIO
FR81
4,612768 1,844153
FRIO
FR81
4,612768 1,844153
FRIO
FR81
5,240715 2,107283
FRIO
FR81
4,836094 1,856126
FRIO
FR81
5,247899 2,405468
FRIO
FR81
5,561653 2,267207
FRIO
FR81
4,636311 1,801256
FRIO
FR83
5,409018 2,059827
FRIO
FR83
5,002032 1,836985
FRIO
FR83
6,148191 2,677095
FRIO
FR83
4,993418 2,419932
FRIO
FR83
5,839592 2,418732
FRIO
FR83
6,456942 2,810185
FRIO
FR81
6,195805 2,612051
FRIO
FR83
6,798914 2,716009
FR81
FRIO
5,338518 1,982844
FRIO
FR83
6,178215 2,28281
FRIO
FR81
5,485619 2,529403
FRIO
FR81
6,005279 3,229803
FR81
FRIO
5,770363 2,628923
FRIO
FR81
7,277015 3,522247
FRIO
FR83
6,450369 2,714021
FRIO
FR83
Almanya
Bol eler
En Uzak EnYakm
DE21
DEGO
3,094489 1,137843
DE60
DE30
3,094489 1,137843
DE60
DEDI
3,188693 1,558196
DE21
DEDI
3,087176 1,114345
DE60
DE30
3,021668 1,428875
DE60
DEDI
3,42363 1,66225
DE60
DEDI
2,805041 1,046091
DE21
DEDI
3,505898 1,479586
DE21
DE80
3,367565 1,116095
DE60
DEDI
3,877865 1,992166
DE60
DE30
2,900188 1,283665
DE60
DEDI
3,858603 1,732774
DE21
DEE2
4,539599 1,886625
DE60
DEDI
3,862476 1,904291
DE60
DE80
4,474315 2,49475
DE60
DED3
3,271369 1,314607
DE60
DEDI
4,046402 1,900911
DE60
DEB2
3,163734 1,560077
DE60
DE30
3,27219 1,680158
DE60
DEB2
3,348417 1,620518
DE60
DEB2
4,66125
2,734593
DE21
DEE2
4,327405 1,78099
DE60
DEDI
AVRUPA ARA~TIRMALARI DERGISI
TRC1
TRC2
TRC3
7,374884
ES30
6,250477
ES30
6,928042
ES30
6,983426
3,692393
ES43
2,5753
ES43
3,158765
ES42
3,70279
6,95444
2,932837
ITDS
ITF3
5,924044 1,971908
ITDS
ITF3
6,188459 2,5176
ITDS
ITF4
6,349017 2,996371
131
8,368229 4,221558
FRIO
FR83
6,942401 3,142586
FRIO
FR83
7,736607 3,696469
FRIO
FR83
7,76607
3,947962
5,597816 3,349945
DE21
DEE2
4,783883 2,318685
DE60
DEDI
5,264498 3,017603
DE94
DE60
5,264727 3,134231
Bolgelerin gelir dtizeyi AB ortalamasma (21552 dolar) gore
degerlendirildiginde gelirin en ytiksek oldugu bOlge Paris (FR1 0) iken,
Ttirkiye'nin bliylik bir bOltimli ortalamanm %25 ine bile ula~amamaktadtr
(~ekil3).
Sekil 2. NUTS Biilgelerine Gore Kadm Ba~ma Dti~en Dogum Sayisi
Kadm
Ba~ll"lll Du~en Do~m
-05-0.75
CJ0.75-1
1-125
125-15
1
1 5-1 75
175-2
-~2~:~5
~2.5-2.75
lfW 275-3
~3-6
sa.,.,sr
132
TORKiYE VE AB OLKELERINiN iSTATiSTiK BOLGELERi KAR$1LA$TIRMASI
Sekil 3. NUTS Bolgeleri Bazmda AB Ortalamasma Gore Milli Gelir (Satmalma Giicii
Paritesi)
AB Ortalamas1na Gtire Milli Gelir (SGP)
80·25
c:J25-50
ffiiT]50- 75
CJ75-100
111!1J100-125
~ 125-150
IJIIIIIIID 150- 175
~175-200
A vrupa i<;erisinde gelirin en du~uk oldugu alanlar Guney ispanya,
Guney italya ve Dogu Almanya'd1r. Kuzey italya, Fransa ve Almanya'nm
buyuk bir bOlumu ise ortalamanm uzerinde bir gelire sahiptir.
i~sizlik oram bak1mmdan degerlendirildiginde i~sizligin en du~uk
oldugu alan A vrupa'da Kuzey italya iken Turkiye'de Kuzeydogu Anadolu
gori.ilmektedir (Sekil 4). Bu durum Kuzey italya'nm endustride ileri olmas1
ile a<;Iklanabilirken, Kuzeydogu Anadolu i<;in faal nufusun biiyuk ol<;Ude bu
alandan go<; etmesi ve kalan nufusun ise tanm ve hayvanc1hk ile ugra~mas1
ile ilgilidir. A vrupa'da i~sizligin en bariz oldugu alanlar yine Guney
ispanya, Giiney italya ve Dogu Almanya'd1r.
Kadm istihdam oram bak1mmdan bOlgeler ka~1la~tmld1gmda
Avrupa'da istihdamm en du~uk oldugu alan Guney italya iken, en yuksek
oldugu alan ise Almanya'mn guney bOlUmu ile Orta Fransa'd1r (Sekil 5).
Turkiye'de ise kadm istihdam oranmm en yuksek oldugu alan Dogu
Karadeniz'dir. Bunun nedeni olarak bu bolgedeki kadmlarm buyuk oranda
tanm sektori.inde <;ah~1yor olmas1d1r.
AVRUPA ARA$TIRMALARI DERGISi
133
Sekil 4. NUTS Bi:ilgelerine Gore i~sizlik Oram
300
600 km
il?sizlik Oram
IIJ.I0-5
05-10
i!!!l!lll10- 15
-15-20
20-25
m
Sekil 5. NUTS Bi:ilgelerine Gore Kadm istihdam Oram
Kad1n istihdam Oran1
c::::::J0-10
010-20
li!illll20- 30
-30-40
c::::::J40-50
c:JZJS0-60
11111!160- 70
Kendi hesabma s;ah~anlann dagtlrmma baktldrgmda Almanya ve
Fransa'nm bolgelerinde oran olduks;a dii~iik iken, Tiirkiye'de istanbul
(TRIO) ve Ankara bOigeleri (TR51) Avrupa'mn bu bolgelerine
134
TORKiYE VE AB 0LKELERiNiN ISTATiSTIK BOLGELERi KAR$1LA$TIRMASI
benzemektedir (Sekil 6). Tlirkiye'nin kuzeydogu bOllimli ise bOlgeler
arasmda kendi hesabma c;:ah~anlann oram bak1mmdan en yliksek oldugu
aland1r. Bu bolgede hayvanc1hk sektorli oldukc;:a yaygmd1r.
~ekil
6. NUTS Bol elerine Gore Kendi Hesabma <;:ah anlann Oram
Kendi Hr:sabma
c:a~!;'ffllarn
Orm1
IDI5-10
CJ10-15
1
0
100
15~20
2025
25~30
30~:!<
35·40
300 km
4.Sonuc;
Bu ara~tlrmada, Ttirkiye ve 4 Avrupa Birligi lilkesinin 127 istatistiki
bolgesine ait 12 sosyo-ekonomik degi~ken kullamlarak bolgeler arasmdaki
benzerlik hiyerar~ik klime analizi ile test edilmi~tir. Analiz sonucunda
sosyo-ekonomik ozellikler bak1mmdan bOlgeler belirli gruplara aynlm1~t1r.
Birbirlerine en c;:ok benzeyen bolgeler aym grup ic;:erisinde yer alm1~t1r.
Uygulanan klime metodu neticesinde kullamlan sosyo-ekonomik
degi~kenlere gore AB bolgeleri kendi aralannda 7 grup olu~tururken, aym
kriterler bak1mmdan Tlirkiye bOlgeleri kendi aralannda 3 grup
olu~turmu~tur. Ttirkiye'nin hic;:bir bOlgesi AB ic;:erisinde olu~an gruplardan
her hangi birinde yer almam1~t1r. Ttirkiye'nin batldaki en geli~mi~ bolgeleri
bile AB NUTS bolgeleri ile bir grup olu~turmamaktad1r.
Ara~tlrmada
kullamlan degi~kenlere bagh katsay1ya (coefficients) gore
incelendiginde, Tlirkiye'de sosyo-ekonomik ac;:1dan en
c;:ok geli~mi~ oldugu dti~linlilen istanbul'u kapsayan TRIO bolgesinin ancak
126. basamakta (en son basamak) AB'ndeki bir bOlge (ESll) ile e~le~tigi
olu~an e~le~meler
AVRUPA ARA$TIRMALARI DERGISi
gortilmektedir. TRIO bOlgesi d1~mda Tlirkiye'deki
herhangi bir bOlgeye benzememektedir.
135
hi~bir
bOlge, AB'deki
Analizde kullamlan farkhhk matriksine gore ise Tiirkiye bOlgeleri
i~erisinde AB bOlgelerinden en farkh olan bolge Van, Mu~, Bitlis ve Hakkari
illerini i~ine alan TRB2 bolgesidir. Bu bOlge ile Paris ve ~evresini kapsayan
FRI 0 bolgesi arasmda farkhhk maksimuma ula~maktad1r.
Sonu~ olarak, Tiirkiye ile AB NUTS bOlgeleri kar~Ila~tmld1gmda,
Tiirkiye'nin NUTS bolgeleri bir grup olu~turacak ol~iide AB'nin NUTS
bOlgelerine benzememektedir.
Kaynakfa:
Aktan, C.C. (2002). 'DPT tarafmdan yap1lan illerin sosyo-ekonomik
geli~mi~lik malamas1 ara~tlrmasmm sonu~lan' Yoksullukla Miicadele
Stratejileri, Hak-i~ Konfederasyonu Yaym1: Ankara.
Balk1r, C. (1993). Turkey and Europen Community, editor, Balk1r, C. and
Williams, M.A., Turkey and Europe, Pinter Pub. Ltd: UK.
Demir, N. (2001). 'AB ve Tiirkiye Arasmda Ekonomik Sorunlar ve Tanm
Ekonomisi', Tiirkiye-Avrupa Birligi jfi~kileri Sempozyum Bildiri Kitabz,
Ankara Ticaret Odas1: Ankara.
Dinler, Z. (200 1). Bolgesel jktisat, Ekin Kitabevi: Bursa.
Emirhan, P.N.; Giin O.R. (2001). 'Avrupa Birligi Geli~me Perspektifi
A~1smdan Tiirkiye'nin Ekonomik ve Siyasi Durumu: Konverjans
(Y akmla~tlrma) ve Kopenhag Kriterleri Bazmda Makro Gostergelerin
Kar~Ila~tlrmah Analizi', Dokuz Eyliil Universitesi Sosyal Bilimler
Enstitiisii Dergisi, Cilt: 3, 3, s. 43-60., izmir iktisadi Kalkmma Vakf1,
(2001). Avrupa Birliginin Bolgesel Politikas1 ve Ttirkiye'nin Uyumu,
iKV: istanbul.
irbe~, Y.Z. (2001). 'Tiirkiye'nin D1~ Ticaretinde Avrupa Birligi ve Onemi',
Tiirkiye-Avrupa Birligi ili~kileri, Tiirkiye-Avrupa Birligi jfi~kileri
Sempozyum Bildiri Kitabz, Ankara Ticaret Odas1: Ankara.
Johnston, R. (1978). Multivariate Statistical Methods in Geography.
London: Longman.
Karabulut, M., Giirbiiz, M., Sandal, E.K., (2004). 'Hiyerar~ik Kluster
(Ktime) Teknigi Kullanllarak Tiirkiye'de illerin Sosyo - Ekonomik
136
TORKiYE VE AB OLKELERiNIN iSTATISTiK BOLGELERi KAR$1LA$TIRMASI
Benzerliklerinin Analizi', Cograft Bilimler Dergisi, Cilt:2, Sayt:2, s. 7185, Ankara.
Ko<;, S.(2001). 'illerin sosyo-ekonomik ozelliklere gore smlflandmlmast'
c;ukurova Universitesi 5. Ulusal Ekonometri ve
jstatistik Sempozyumu (Bildiri), <;ukurova Dniversitesi, Adana.
Me Grew, J.C.; Monroe, C.B. (1993). Statistical Problem Solving jn
Geography, Ww C. Brown Publishers: Oxford.
Sandal,E.K., Karabulut, M., Giirbiiz, M., (2005). 'Sosyo-Ekonomik
Kriterler Baktmmdan Tiirkiye'nin Konumu ve Avrupa Birligi', F1rat
Oniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 15, Sayl:l, s. 1-14, Elaztg.
Sahin, H. (2002). Tilrkiye Ekonomisi, Ezgi Kitabevi: Bursa.
Sen, Z. (2004). Tiirkiye'nin Avrupa Birligi Adayhg1 ve Katlhm Oncesi
Stratejisi <;er<;evesinde Bolgesel Politika Alamnda Uyum Durumunun
Degerlendirilmesi (Uzmanhk Tezi), Avrupa Birligi Genel Sekreterligi
(Ekonomik ve Mali Konular Dairesi Bai?kanhgt), Ankara.
TUiK (2006). Tiirkiye ve AB NUTS Bolgeleri Erii?im: www.tuik.gov.tr.
Ward, Jr. J. H. ( 1963 ). Hierarchical Grouping to Optimise an Objective
Function, Journal of the American Statistical Associatin, 58, s.236-244.
Yavan, N., Kara, H. (2003). 'Tiirkiye'de Dogrudan Yabanc1 Sermaye
Yatmmlan ve Bolgesel Dagihi?I', Cograft Bilimler Dergisi, Cilt: 1,
Say1: 1, s. 19-42, Ankara.
Yaylah, M., Oktay, E., Akan, Y., (2005). 'Kii?ibai?ma Diii?en GSYiH
Degerlerine Gore Tiirkiye'deki Cografi Bolgelerin ve GSYiH'yi
Olui?turan Sekt6rlerin Kiimelenmesi', VII. Ulusal Ekonometri ve
istatistik Sempozyumu Bildirisi (26-27 Mayts 2005), istanbul.
Download

NUTS II