Kırsallığın Seçilmiş Sosyo-demografik Değişkenler Yardımıyla Kümelenmesi ve Zamana Bağlı Değişimi

Seda ÖZLÜ, (Karadeniz Teknik Üniversitesi Mimarlık Fakültesi, Şehir ve Bölge Planlama Bölümü, Trabzon, Türkiye)
Sinem DEDEOĞLU ÖZKAN, (Karadeniz Teknik Üniversitesi Mimarlık Fakültesi, Şehir ve Bölge Planlama Bölümü, Trabzon, Türkiye)
Dilek BEYAZLI (Karadeniz Teknik Üniversitesi Mimarlık Fakültesi, Şehir ve Bölge Planlama Bölümü, Trabzon, Türkiye)
PLANLAMA
0 0
Yıl: 2021 Cilt: 31 Sayı: 1 Sayfa Aralığı: 31 - 46 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.14744/planlama.2020.13540 İndeks Tarihi: 17-05-2021

Kırsallığın Seçilmiş Sosyo-demografik Değişkenler Yardımıyla Kümelenmesi ve Zamana Bağlı Değişimi

Öz:
Sosyal, ekonomik, fiziksel ve kültürel yönden farklılıkları barındıran kırsal alanlar çok bileşenli bir yapıya sahiptir. Bu çok bileşenli yapı yerleşmelerin geleceği ve sürdürülebilirliği açısından büyük önem taşımaktadır. Kırsallığın nüfus yoğunluğu veya tarım gibi tek boyutlu kriterler ile belirlenmesi gerektiği kabulü tümdengelimci bir yaklaşımla genel kabul gören bölgesel sınıflandırma çabalarının temelini oluşturmaktadır. Nüfus yoğunluğu kriterinin kilit değişken olduğu ulus aşırı karşılaştırmalarının aksine ulusal/bölgesel değerlendirmede zamansal ve bağlamsal değerlendirmeyi olanaklı kılan metodolojilerin geliştirilmesi ve politika oluşturmaya girdi sağlayacak bulguların üretilmesi gerekmektedir. Tek değişkenli sınıflamaların yarattığı sınırlılıkların tartışılması sonrasında Türkiye illeri kırsallığının nüfus yoğunluğuna ek olarak seçilmiş sosyo-demografik değişkenler yardımıyla sınıflandırılması amaçlanmıştır. Kırsal bağlamın heterojen yapısı ve çalışmanın nüfus ölçütünün yanı sıra sosyo–demografik veriler ile kırsallığın zamana bağlı değişimini ölçme amacı göz önüne alındığında NUTS-3 düzeyinde çok değişkenli bir süreç izlenmiştir. Çalışmanın veri seti Türkiye İstatistik Kurumu’ndan sağlanmış olup; yöntem olarak İki Adımlı Kümeleme Analizi kullanılmıştır. Çalışma sonucunda sosyo-demografik başlıkta ele alınan benzer ve farklı kümelerde yer alan illerin kırsallık durumlarının zamana ve nedenselliğe bağlı olan değişimi karşılaştırmalı olarak tartışılarak değerlendirilmiştir. Sonuçlar, istatistiki bölgelerin ve alt bölgelerin benzerlik-farklılıkları konusunda planlama kararlarına girdi oluşturacak ve sosyo-demografik politikaların üretilmesinde yararlı ve yol gösterici olacaktır.
Anahtar Kelime:

Clustering of Rurality Based on Selected Sosyo-demographic Variables and Their Variations Over Time

Öz:
Rural areas, which have social, economic, physical and culturaldifferences, have a multi-component structure. This multi-component structure is of great importance for the future and sustainability of settlements.The acceptance that rural areas shouldbe determined by one-dimensional criteria such as populationdensity or agriculture forms the basis of the generally acceptedregional classification efforts with a deductive approach. Contrary to transnational comparisons where population densitycriteria is key variable, methodologies that would allow temporaland contextual national/regional analyses and findings that wouldserve as input to future policies are required. After discussing thelimitations created by univariate classifications, it was aimed toclassify the rural areas of Turkey with the help of selected sociodemographic variables in addition to the population density. Considering the heterogeneous structure of the rural context andthe purpose of measuring the time-dependent change of rural lifewith socio-demographic data as well as the population criteriaof the study, a multivariate process was followed at the NUTS-3level. The dataset was obtained from Turkey Statistical Institutedata and Two-Step clustering was used. As a result of the study,the change of rural conditions of the provinces in the similar anddifferent clusters, which are discussed in the socio-demographictitle, based on time and causality were discussed comparatively.The results will be useful and guiding for statistical regions andsub-regions as input to the planning decision on similarities anddifferences and in the production of socio-demographic policies.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • Akder, H. (2003). Linking Agricultural Statistics to Other Data Sources for Analysing Rural Indicators of Social Well-Being and Equity, Bildiri, 8th IWG. AGRI Seminar, OECD, Paris.
  • Aldenderfer, M. S. ve Blashfield, R. K. (1984). Quantitative Applications in the Social Sciences: Cluster analysis Thousand Oaks, CA: SAGE.
  • Avrupa Komisyonu, (1999). ESDP-European Spatial Development Perspective: Towards Balanced and Sustainable Development of the Territory of the European Union, Report, European Commission, Brussels.
  • Balestrieri, M. (2014). Rurality and competitiveness. Some observations on the local area: The case of the Sardinian Region. International Journal of Rural Management, 10(2), 173-197.
  • Ballas, D., Kalogeresis, T., ve Labrianidis, L. (2003). A Comparative Study of Typologies for Rural Areas in Europe, Bildiri, 43rd ERSA Congress. Finlandiya
  • Baum, S., Trapp, C., & Weingarten, P. (2004). Typology of rural areas in the CEE new Member States. Assessing rural development of the CAP.
  • Bengs, C., ve Schmidt-Thomé, K. (2005). ESPON 1.1. 2. Urban Rural Relations in Europe.
  • Blunden, J. R., Pryce, W. T. R., & Dreyer, P. (1998). The classification of rural areas in the European context: An exploration of a typology using neural network applications. Regional Studies, 32(2), 149-160.
  • Bogdanov, N., Meredith, D., & Efstratoglou, S. (2008). A typology of rural areas in Serbia. Economic annals, 53(177), 7-29.
  • Boscacci, F., Arcaini, E., Boscacci, F., Camagni, R., Capello, R., & Porro, G. (1999). A Typology of Rural Areas in Europe. Study Programme on European Spatial Planning Of The European Commission”, Milan: Milan Polytechnic.
  • Bryden, J. (2002, November). Rural development indicators and diversity in the European Union. In conference on “Measuring rural diversity”. Washington, DC. Available from http://citeseerx. ist. psu. edu/viewdoc/ download.
  • Ceylan, Z., Gürsev, S. ve Bulkan, S. (2017). İki Aşamalı Kümeleme Analizi ile Bireysel Emeklilik Sektöründe Müşteri Profilinin Değerlendirilmesi. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 10(4), 475-485
  • Clatworthy, J., Buick, D., Hankins, M., Weinman, J., & Horne, R. (2005). The use and reporting of cluster analysis in health psychology: A review. British journal of health psychology, 10(3), 329-358.
  • Cloke, P. J. (1977). An index of rurality for England and Wales. Regional Studies, 11(1), 31-46.
  • Cloke, P., ve Edwards, G. (1986). Rurality in England and Wales 1981: A Replication of the 1971 index. Regional Studies, 20(4), 289-306.
  • Coombes, M., & Raybould, S. (2004). Finding Work in 2001: Urban–Rural Contrasts Across England in Employment Rates and Local Job Availability. Area, 36(2), 202-222
  • Cromartie, J. B., and L. L. Swanson (1996). Census Tracts More Precisely Define Rural Populations and Areas. Rural Development Perspectives 11 (3): 31-39.
  • Çakmak, Z. (1999). Kümeleme Analizinde Geçerlilik Problemi Ve Kümeleme Sonuçlarının Değerlendirmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 3(3), 187-205.
  • Çakmak, Z., Uzgören, N., ve Keçek, G. (2005). Kümeleme Analizi Teknikleri ile İllerin Kültürel Yapılarına Göre Sınıflandırılması ve Değişimlerinin İncelenmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (12).
  • Davoudi, S., ve Stead, D. (2002). Urban-Rural Relationships: An İntroduction and Brief History. Built Environment, 28(4), 269-277.
  • Devlet Planlama Teşkilatı (DPT), 2004. İlçelerin Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Sıralaması Araştırması, Bölgesel Gelişme ve Yapısal Uyum Genel Müdürlüğü, Ankara.
  • ESPON (2004) Potentials for Polycentric Development in Europe: ESPON Project 1.1.1. Final Report.
  • EUROSTAT, (2005). Nomenclature of Territorial Units for Statistics – NUTS (Luxemburg: Statistical Regions of Europe).
  • EUROSTAT, (2010). A Revised Urban-Rural Typology, Eurostat Regional Yearbook 2010, 239-253
  • Everitt, B. (1993) Cluster Analysis for Applications Academic Press, New York
  • Gülümser, A. A., Levent, T. B. ve Nijkamp J. (2010). Türkiye’nin Kırsal Yapısı: AB Düzeyinde Bir Karşılaştırma.
  • Hajizadeh, E., Ardakani, H. D., & Shahrabi, J. (2010). Application of Data Mining Techniques in Stock Markets: A Survey. Journal of Economics and International Finance, 2(7), 109-118.
  • Harrington, V., & O’Donoghue, D. (1998). Rurality in England and Wales 1991: a replication and extension of the 1981 rurality index. Sociologia Ruralis, 38(2), 178-203.
  • Hugo, G., Champion, A., & Lattes, A. (2003). Toward a new conceptualization of settlements for demography. Population and Development Review, 29(2), 277-297.
  • Ilbery, B. (1981). Dorset agriculture. A classification of regional types. Transactions of the Institute of British geographers 6, pp. 214-227 (WP 14)
  • Labrianidis, L. (2006). Human capital as the critical factor for the development of Europe’s rural peripheral areas. The New European Rurality: Strategies for Small Firms, 41-59.
  • Leeuwen, E., (2015). Urban-Rural Synergies: An Explorative Study at the NUTS3 Level, Appl. Spatial Analysis, DOI 10.1007/S12061-015- 9167-X
  • Li, Y., Long, H., & Liu, Y. (2015). Spatio-temporal pattern of China's rural development: A rurality index perspective. Journal of Rural Studies, 38, 12-26.
  • Long, H., Zou, J., & Liu, Y. (2009). Differentiation of rural development driven by industrialization and urbanization in eastern coastal China. Habitat international, 33(4), 454-462.
  • Madu, I. A. (2010). The structure and pattern of rurality in Nigeria. GeoJournal, 75 (2), 175-184.
  • Malinen, P., Keränen, R., & Keränen, H. (1994). Rural area typology in Finland: a tool for rural policy. Oulun yliopisto.
  • Michailidou, C., Maheras, P., Arseni-Papadimititriou, A., Kolyva-Machera, F., & Anagnostopoulou, C. (2009). A study of weather types at Athens and Thessaloniki and their relationship to circulation types for the cold-wet period, part I: two-step cluster analysis. Theoretical and applied climatology, 97(1-2), 163-177.
  • Ocaña-Riola, R., & Sánchez-Cantalejo, C. (2005). Rurality index for small areas in Spain. Social Indicators Research, 73(2), 247-266.
  • OECD, (1994). Creating Rural Indicators for Shaping Territorial Policy, OECD, Paris
  • OECD, (2011). Regıonal Typology Report. Directorate for Public Governance and Territorial Development. Our Urbanizing World, No:2014/3
  • Öğdül, H. G. (2010). Urban And Rural Definitions in Regional Context: A Case Study on Turkey. European Planning Studies, 18(9), 1519-1541
  • Pizzolı, E. (2017). Rural Development Indıcators for Regıons wıth Dıfferent Degrees of «Ruralıty»: A Statıstıcal Study.
  • Pizzoli, E., ve Gong, X. (2007). How to Best Classify Rural and Urban. in Ponencia Presentada En La Fourth International Conference on Agriculture Statistics (22-24).
  • Prieto-Lara, E., & Ocaña-Riola, R. (2010). Updating rurality index for small areas in Spain. Social Indicators Research, 95(2), 267.
  • Punj, G., ve Stewart, D. W. (1983). Cluster Analysis in Marketing Research: Review and Suggestions for Application. Journal of Marketing Research, 20(2), 134-148.
  • Resmi Gazete, (2012). On Üç İlde Büyükşehir Belediyesi ve Yirmi Altı İlçe Kurulması İle Bazı Kanun ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılmasına Dair Kanun
  • Satish, S. M., & Bharadhwaj, S. (2010). Information search behaviour among new car buyers: A two-step cluster analysis. IIMB Management Review, 22(1-2), 5-15.
  • Scholz, J., & Herrmann, S. (2010). Rural Regions İn Europe. A New Typology Showing The Diversity of European Rural Regions (No. 4). Discussion Paper.
  • Shih, M. Y., Jheng, J. W., & Lai, L. F. (2010). A Two-Step Method For Clustering Mixed Categroical and Numeric Data. Tamkang Journal o Science and Engineering, 13(1), 11-19.
  • Sotte, F. (2003). An Evolutionary Approach to Rural Development. Some Lessons for The Policymaker, Associazione Alessandro Bartola, Collana Appunti, No. 3, Ancona, Italy.
  • Stefurak, T., Calhoun, G. B., & Glaser, B. A. (2004). Personality typologies of male juvenile offenders using a cluster analysis of the Millon Adolescent Clinical Inventory introduction. International journal of offender therapy and comparative criminology, 48(1), 96-110.
  • Tatlıdil, H. (1992). Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz. Ankara: Hacettepe Üniversitesi Yayınları
  • Tekin, B. (2018). Ward, K-Ortalamalar ve İki Adımlı Kümeleme Analizi Yöntemleri ile Finansal Göstergeler Temelinde Hisse Senedi Tercihi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 21(40), 401-436.
  • TÜBİTAK, (2014). Koruma Odaklı Kırsal Alan Planlaması: Bir Model Önerisi Projesi Final Raporu, Proje No: 108G173, Trabzon.
  • TÜİK, (2019). Bölgesel İstatistikler Veri Seti. https://biruni.tuik.gov.tr/bolgeselistatistik/ Erişim: Haziran, 2019.
  • UNECE, FAO, OECD, World Bank (2007) Rural Household’s Livelihood And Well-Being: Statistics On Rural Development And Agriculture Household Income, Handbook, Geneva, Switzerland.
  • Vincze, M., & Mezei, E. (2011). The İncrease of Rural Development Measures Efficiency at the Micro-Regions Level by Cluster Analysis. A Romanian Case Study. Eastern Journal of European Studies, 2(1), 13.
  • Wu, X., Zhan, F. B., Zhang, K., & Deng, Q. (2016). Application of a twostep cluster analysis and the Apriori algorithm to classify the deformation states of two typical colluvial landslides in the Three Gorges, China. Environmental Earth Sciences, 75(2), 146.
APA özlü s, dedeoğlu özkan s, BEYAZLI D (2021). Kırsallığın Seçilmiş Sosyo-demografik Değişkenler Yardımıyla Kümelenmesi ve Zamana Bağlı Değişimi. , 31 - 46. 10.14744/planlama.2020.13540
Chicago özlü seda,dedeoğlu özkan sinem,BEYAZLI Dilek Kırsallığın Seçilmiş Sosyo-demografik Değişkenler Yardımıyla Kümelenmesi ve Zamana Bağlı Değişimi. (2021): 31 - 46. 10.14744/planlama.2020.13540
MLA özlü seda,dedeoğlu özkan sinem,BEYAZLI Dilek Kırsallığın Seçilmiş Sosyo-demografik Değişkenler Yardımıyla Kümelenmesi ve Zamana Bağlı Değişimi. , 2021, ss.31 - 46. 10.14744/planlama.2020.13540
AMA özlü s,dedeoğlu özkan s,BEYAZLI D Kırsallığın Seçilmiş Sosyo-demografik Değişkenler Yardımıyla Kümelenmesi ve Zamana Bağlı Değişimi. . 2021; 31 - 46. 10.14744/planlama.2020.13540
Vancouver özlü s,dedeoğlu özkan s,BEYAZLI D Kırsallığın Seçilmiş Sosyo-demografik Değişkenler Yardımıyla Kümelenmesi ve Zamana Bağlı Değişimi. . 2021; 31 - 46. 10.14744/planlama.2020.13540
IEEE özlü s,dedeoğlu özkan s,BEYAZLI D "Kırsallığın Seçilmiş Sosyo-demografik Değişkenler Yardımıyla Kümelenmesi ve Zamana Bağlı Değişimi." , ss.31 - 46, 2021. 10.14744/planlama.2020.13540
ISNAD özlü, seda vd. "Kırsallığın Seçilmiş Sosyo-demografik Değişkenler Yardımıyla Kümelenmesi ve Zamana Bağlı Değişimi". (2021), 31-46. https://doi.org/10.14744/planlama.2020.13540
APA özlü s, dedeoğlu özkan s, BEYAZLI D (2021). Kırsallığın Seçilmiş Sosyo-demografik Değişkenler Yardımıyla Kümelenmesi ve Zamana Bağlı Değişimi. PLANLAMA, 31(1), 31 - 46. 10.14744/planlama.2020.13540
Chicago özlü seda,dedeoğlu özkan sinem,BEYAZLI Dilek Kırsallığın Seçilmiş Sosyo-demografik Değişkenler Yardımıyla Kümelenmesi ve Zamana Bağlı Değişimi. PLANLAMA 31, no.1 (2021): 31 - 46. 10.14744/planlama.2020.13540
MLA özlü seda,dedeoğlu özkan sinem,BEYAZLI Dilek Kırsallığın Seçilmiş Sosyo-demografik Değişkenler Yardımıyla Kümelenmesi ve Zamana Bağlı Değişimi. PLANLAMA, vol.31, no.1, 2021, ss.31 - 46. 10.14744/planlama.2020.13540
AMA özlü s,dedeoğlu özkan s,BEYAZLI D Kırsallığın Seçilmiş Sosyo-demografik Değişkenler Yardımıyla Kümelenmesi ve Zamana Bağlı Değişimi. PLANLAMA. 2021; 31(1): 31 - 46. 10.14744/planlama.2020.13540
Vancouver özlü s,dedeoğlu özkan s,BEYAZLI D Kırsallığın Seçilmiş Sosyo-demografik Değişkenler Yardımıyla Kümelenmesi ve Zamana Bağlı Değişimi. PLANLAMA. 2021; 31(1): 31 - 46. 10.14744/planlama.2020.13540
IEEE özlü s,dedeoğlu özkan s,BEYAZLI D "Kırsallığın Seçilmiş Sosyo-demografik Değişkenler Yardımıyla Kümelenmesi ve Zamana Bağlı Değişimi." PLANLAMA, 31, ss.31 - 46, 2021. 10.14744/planlama.2020.13540
ISNAD özlü, seda vd. "Kırsallığın Seçilmiş Sosyo-demografik Değişkenler Yardımıyla Kümelenmesi ve Zamana Bağlı Değişimi". PLANLAMA 31/1 (2021), 31-46. https://doi.org/10.14744/planlama.2020.13540
Sayfa Oluşturulma Tarihi
23-04-2024 17:43

İLETİŞİM

TÜBİTAK ULAKBİM TR Dizin

Yüzüncüyıl, İşçi Blokları Mahallesi

Muhsin Yazıcıoğlu Caddesi No:51/C

06530 Çankaya / ANKARA +90 (312) 298 92 00

trdizin@tubitak.gov.tr

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © Tüm Hakları Saklıdır. Gizlilik Politikası Kullanım Şartları