SOCIAL SCIENCES STUDIES JOURNAL SSSjournal (ISSN: )

Transkript

1 SOCIAL SCIENCES STUDIES JOURNAL SSSjoural (ISSN: ) Ecoomics ad Admiistratio, Tourism ad Tourism Maagemet, History, Culture, Religio, Psychology, Sociology, Fie Arts, Egieerig, Architecture, Laguage, Literature, Educatioal Scieces, Pedagogy & Other Disciplies i Social Scieces Vol:3, Issue:6 pp sssjoural.com ISSN: sssjoural.ifo@gmail.com Article Arrival Date (Makale Geliş Tarihi) 20/10/2017 The Published Rel. Date (Makale Yayı Kabul Tarihi) 26/11/2017 Published Date (Makale Yayı Tarihi) TÜRKİYE'DE İÇ GÖÇ VE BELİRLEYİCİLERİ: MEKÂNSAL VERİ ANALİZİ1 INTERNAL MIGRATION AND ITS DETERMINANTS IN TURKEY: SPATIAL DATA ANALYSIS Arş. Gör. Dr. Aygül ANAVATAN Pamukkale Üiversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Ekoometri Bölümü, aaavata@pau.edu.tr, ORCID ID: , Deizli/Türkiye ÖZ Bu çalışmada, 2015 yılı içi Türkiye de illere göre iç göçü belirleyicilerii tespit etmek amacıyla, mekâsal komşuluk ilişkisii et göç üzerie etkisi mekâsal hata modeli (SEM) kullaılarak araştırılmıştır. Türkiye de illeri komşularıyla birbirie yakı düzeyde et göçe sahip olma eğilimide olduğu yai et göçte pozitif mekâsal otokorelasyo olduğu tespit edilmiştir. Tarımı iç göç üzerideki etkisii ölçmek içi toplam işlee tarım alaı, eğitim içi üiversite ve üzeri eğitime sahip ola bireyleri toplam üfusa oraı alımıştır. Bireyleri serveti, toplam kout satışları ve bi kişi başıa düşe otomobil sayısı ile modele yasıtılmıştır. Saayi sektörüü gelişmişliği ve bireyleri tüketim miktarı ise saayide kullaıla kişi başıa elektrik tüketimi değişkei ile ifade edilmiştir. Turizm tesislerie geliş sayısı ise ildeki turizm düzeyii göstere değişke olarak kullaılmıştır. Ticaret değişkei içi ihracat miktarı ele alımış ve ildeki güvelik düzeyii göstermek içi cezaevie gire toplam hükümlü sayısı kullaılmıştır. Elde edile bulgulara göre tarım alaı ve suç oraları et göçü egatif olarak etkilemektedir. Ayrıca toplumdaki eğitim düzeyi, servet, saayi, turizm ve ticaret arttıkça et göç artmaktadır. Aahtar Kelimeler: İç Göç, Mekâsal Komşuluk İlişkileri, Mekâsal Ekoometrik Aaliz ABSTRACT I this study, the effect of spatial eighborhood relatios o the et migratio was ivestigated by usig the Spatial Error Model (SEM) i order to determie the determiats of iteral migratio accordig to the provices i Turkey i It has bee determied that the provices ted to have close et migratio level with their eighbors i Turkey, that is, the positive spatial autocorrelatio has existed i the et migratio. It is take the total cultivated agricultural lad i order to measure the impact of agriculture o iteral migratio ad the ratios of the total populatio of idividuals who have had udergraduate or graduate for educatio. The wealth of idividuals was reflected the model by the total housig sales ad the umber of cars per thousad people. The developmet of the idustrial sector ad the amout of the cosumptio was expressed by per capita electricity cosumptio variable. The umber of arrivals i the tourism facilities was used as the variable idicatig the level of tourism i the provice. The export volume was cosidered for the trade variable ad the total umber of covicts beig imprisoed was used to idicate the level of security. The fidig results show that agriculture field ad crime rates affect et migratio egatively. Also, as the level of educatio, wealth, idustry, tourism ad trade icreases et migratio icreases. Keywords: Iteral Migratio, Spatial Neighborhood Relatios, Spatial Ecoometric Aalysis 1. GİRİŞ Göç kavramı, bireyleri/aileleri herhagi bir edele gelecek yaşatılarıı ya bir bölümüü ya da tamamıı geçirmek üzere bir yerleşim birimide diğerie yapmış oldukları coğrafi itelikli yer değiştirme olayı olarak taımlaabilir (Bülbül & Köse, 2010). Göç, geellikle ekoomik, sosyal, kültürel, siyasi, dii, doğal afet vb. edeler ile gerçekleşmektedir (Bahar & Bigöl, 2010). Sosyoekoomik açıda göç, iç ve dış göç olmak üzere ikiye ayrılabilir. Bir ülke sıırları içeriside, bireyi, bir yılda az olmamak kaydıyla, yaşadığı ortamı değiştirmesi iç göç, bireyi ülke sıırlarıı dışıda yaşadığı 1 Bu çalışma, Iteratıoal Cogress of Maagemet, Ecoomy ad Policy (ICOMEP17) de suula Iteral Migratio ad Its Determiats i Turkey: Spatial Data Aalysis başlıklı bildirii geişletilmiş halidir.

2 Social Scieces Studies Joural (SSSJoural) Vol:3 Issue:6 pp: ortamı değiştirmek amacıyla herhagi bir ülkeye gitmesi ise dış göç olarak adladırılır (Bülbül & Köse, 2010). Ülkeleri büyüklüğü, ekoomik kalkımışlık düzeyi ve yerleşme tarihlerie bağlı olarak iç göç; kırsal kesimde şehirlere doğru, kırsal kesimde kırsal kesime doğru, şehirlerde kırsal kesime doğru ve şehirlerde şehirlere doğru gerçekleşmektedir (Bahar & Bigöl, 2010). Göçü Türkiye de bilie edeleri, itici, çekici ve iletici edeler olarak sııfladırılabilir (Kırdar & Saracoğlu, 2012). Kırdaki üfus artışı, tarımda makieleşme, mevcut toprakları miras yolu ile parçalaması kırsal alada büyük bir kitlei geçiememesiyle ya da işsiz kalmasıyla souçlamış ve bu da kırsal alalarda göçü iticiliği e yol açmıştır (Bahar & Bigöl, 2010). Kırsalı itişie; ekoomik, eğitim, sağlık, sosyal ve kültürel alamdaki yetersizlikler, baze de, zorulu göç olarak adladırıla savaş ve terör gibi durumlar ede olmaktadır. Ketleri çekiciliği ise; iş olaaklarıı, eğitim, sağlık, sosyokültürel hizmetleri daha yüksek olduğu gelişmiş ketsel merkezleride kayaklamaktadır (Bülbül & Köse, 2010). Haberleşme, iletişim ve ulaşım olaak ve tekolojilerii yaygılık kazaması, bu tekolojilerdeki hızlı gelişmelere paralel olarak mal ve hizmet piyasalarıı belli odaklarda toplaması ile de iletici göç edeleri ortaya çıkmıştır. Türkiye de iç göçü öe çıka edeleri arasıda hızlı üfus artışı, ekoomik sorular, saayileşme, tarımı makieleşmesi, toprak mülkiyetideki değişiklikler, eğitim ve sağlık hizmetlerii yetersizliği, geleeksel toplum baskısıda kurtulma isteği ve ka davası gibi toplumsal edeler ile arta iletişim ve ulaşım olaakları sayılabilir (Kırdar & Saracoğlu, 2012) yılıda Türkiye de 31 il pozitif et göçe sahip ike, 50 ilde egatif et göç gerçekleşmiştir. Göç ala illeri sayıca az olması, üfusu belirli bölgelerde topladığıı göstermektedir. Buu soucu olarak göç ala illerde; üfus ve yatırımlar degesiz dağılmakta, yol, su, elektrik, haberleşme gibi altyapı hizmetleride yetersizlikler ortaya çıkmakta, işsizlik artmakta, aşırı üfuslama meydaa gelmekte ve trafik yoğuluğu artmaktadır. Göç vere illerde ise, tarım alalarıı boş kalması ve hayvacılığı gerilemesi gibi problemler ortaya çıkmaktadır. Türkiye de iç göç kousuda yapıla ilk çalışmalarda biri ola Muro (1974), iç göçü modellemede beşeri sermayeye dayaa modelleri tercih edilmesi gerektiğii belirtmektedir. Bahar & Bigöl (2010), Türkiye deki iç göç hareketlerii istihdam ve işgücü piyasaları üzerideki etkisii icelemiştir. Bülbül & Köse (2010) Türkiye deki bölgeler arası göç hareketliliğii çok boyutlu ölçekleme kullaarak icelemektedir. Tutar & Özyakışır (2013), İstabul a gerçekleşe göç hareketlerii sebep ve souçlarıı tespit etmeye çalışmaktadır. Acak bu çalışmalar mekâsal etkileri dikkate almamaktadır. (Fahr & Sude, 2006), (Nistor, 2009), (Herig & Pocet, 2010), (Ogura, 2010), (Zere & Kılıç Savrul, 2012), (Yakar, 2013a), (Yakar, 2013b), (Gökdoğa Gül, 2014) ve (Vakuleko, 2016) ise mekâsal aalizler yaparak göç kousuu icelemektedir. Çalışmaı ikici bölümüde mekâsal ekoometrik aaliz içi kullaıla tekikler açıklamaktadır. Üçücü bölümde, 2015 yılı içi Türkiye de illere göre iç göçü etkileye faktörler tespit edilmekte ve yorumlamaktadır. Dördücü bölümde ise souç ve öeriler suulmaktadır. 2. METODOLOJİ Bir koumu gözlee değeri, komşu koumudaki değerlere bağlı ise mekâsal bağımlılık söz kousudur. Kesitler arasıda global ölçekte istatistiksel olarak alamlı bir kümeleme olup olmadığı Mora I istatistiği ile test edilmektedir. Aaliz soucua göre elde edile test istatistiği +1 e yakısa güçlü pozitif mekâsal otokorelasyo, -1 e yakısa güçlü egatif mekâsal otokorelasyo bulumaktadır. Sıfıra yakı değerlerde herhagi bir mekâsal ilişki yoktur. Mora I istatistiği aşağıdaki formülle hesaplaır (Lesage & Pace, 2009); I = i=1 j=1 w ij (y i y )(y j y ) i=1 j=1 w ij (y j y ) 2 i=1 Burada, koum sayısıı (il sayısı); w ij, ağırlık matrisi olup i ve j koumları arasıdaki mekâsal yakılığı göstermektedir. Ağırlık matrisleri sıır komşuluğu/sıırdaşlık (cotiguity, adjacecy), mesafe (distace) ve e yakı komşuluk (k-earest eighbors) olmak üzere üçe ayrılmaktadır (Aseli, Syabri, & Kho, 2005). Sıır komşuluğu da kale (rook), fil (bishop) ve vezir (quee) olmak üzere kedi içide üçe ayrılmaktadır. Kümelemei lokal olarak hagi birimler içi istatistiksel açıda alamlı olduğua karar vermek içi Aseli (1995) tarafıda LISA (Local Idicator of Spatial Associatio) aalizi öerilmiştir. LISA, her gözlem içi o gözlem etrafıda bezer değerleri alamlı mekâsal kümeleme derecesii bir göstergesii vermekte ve tüm gözlemler içi LISA ları toplamı mekâsal ilişkii global bir göstergesi ile oratılı olmaktadır. LISA ları istatistiksel olarak alamlı olduğu alalar, sıcak bölgeler (hot spots) olarak adladırılmaktadır. LISA, bezer sssjoural.com Social Scieces Studies Joural (SSSJoural) sssjoural.ifo@gmail.com 1110 (1)

3 Social Scieces Studies Joural (SSSJoural) Vol:3 Issue:6 pp: mekâsal otokorelasyo istatistikleri kullaılarak çeşitli formlarda hesaplaabilir. Bu formlarda biri Lokal Mora I istatistiğidir ve aşağıdaki gibi hesaplamaktadır (Aseli, 1995); I i = (y i y ) j=1 w ij (y j y ) Burada y i, i koumuda gözlee değer ve y j, i i j. komşuluğuda gözlee değer olmak üzere, I i istatistiği lokal mekâsal ilişki olmadığı sıfır hipotezie karşı test edilir. Geleeksel olarak w ii = 0 kabul edilmektedir. Lokal Mora I istatistiklerii toplamıı, i=1 I i = i=1(y i y ) w ij (y j y ) j=1 (3) Mora I istatistiği ile oratılı olduğu (4) te gösterilmektedir (Aseli, 1995); i=1 I i = j=1 w i=1 ij (y j y ) 2 i=1 i=1 j=1 w ij (y i y )(y j y ) i=1 j=1 w ij (y j y ) 2 = w i=1 j=1 ij (y j y ) 2 i=1 i=1 (2) I (4) Mekâsal veriler, değişkeleride ve hata terimleride mekâsal bağımlılık gösterebilmektedir. Mekâsal regresyo modelleri aşağıdaki model kalıbı kullaılarak tahmi edilir (LeSage, 2004); y = ρw y + Xβ + u u = λd u + ε, ε~n(0, σ ε 2 I ) Burada W ve D, boyutlu stadartlaştırılmış mekâsal ağırlık matrisleridir. k boyutlu X matrisi, k adet açıklayıcı değişke içermektedir ve y bağımlı değişkedir. β, ρ, λ ve σ ε 2 ise tahmi edilecek parametrelerdir. Mekâsal gecikmeli bağımlı değişke W y i katsayısı ρ, sıfıra eşitleirse (6) daki mekâsal hata modeli (spatial error model-sem) üretilir; y = Xβ + u u = λd u + ε, ε~n(0, σ ε 2 I ) Model (5) teki mekâsal gecikmeli hata terimii katsayısı λ, sıfıra eşitleirse (7) deki mekâsal otoregresif model (spatial autoregressive model-sar) meydaa gelmektedir; y = ρw y + Xβ + u, u~n(0, σ u 2 I ) 3. VERİ SETİ VE BULGULAR Çalışmada kullaıla veri seti, Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafıda yayılaa 2015 yılıa ilişki göç istatistikleride ve Adrese Dayalı Nüfus Kayıt Sistemi (ADNKS) veri tabaıda elde edilmiştir. Türkiye de NUTS 3 düzeyide (yai illere göre) iç göçü belirleyicilerii tespit etmek amacıyla tarım, eğitim, kout, otomobil, elektrik, turizm, ticaret ve suç değişkeleri kullaılmıştır. Tarımı iç göç üzerideki etkisii ölçmek içi toplam işlee tarım alaı, eğitim içi üiversite ve üzeri eğitime sahip ola bireyleri toplam üfusa oraı alımıştır. Bireyleri serveti, toplam kout satışları ve bi kişi başıa düşe otomobil sayısı ile modele yasıtılmıştır. Saayi sektörüü gelişmişliği ve bireyleri tüketim miktarı ise saayide kullaıla kişi başıa elektrik tüketimi değişkei ile ifade edilmiştir. Turizm tesislerie geliş sayısı ise ildeki turizm düzeyii göstere değişke olarak kullaılmıştır. Ticaret değişkei içi ihracat miktarı ele alımış ve ildeki güvelik düzeyii göstermek içi cezaevie gire toplam hükümlü sayısı kullaılmıştır. Kullaıla değişkeler ve taımları Tablo 1 de özetlemektedir: Değişke Net göç Tarım Eğitim Kout Otomobil Tablo 1: Kullaıla Değişkeler Ve Taımları Taımı Adrese Dayalı Nüfus Kayıt Sistemie (ADNKS) göre illeri aldığı göç, verdiği göç, et göç ve et göç hızı: Net Göç (aldığı göç verdiği göç) Ala kullaımı: Toplam işlee tarım alaı ve uzu ömürlü bitkiler (hektar) Eğitim durumua göre üfus (15 yaş ve üzeri): Yüksekokul veya fakülte mezuu + Yüksek lisas mezuu + Doktora mezuu / Toplam Kout satışları (2013 ve sorası): Kout satışları (Toplam) Motorlu kara taşıtları sayısı: Bi kişi başıa otomobil sayısı (5) (6) (7) sssjoural.com Social Scieces Studies Joural (SSSJoural) sssjoural.ifo@gmail.com 1111

4 Elektrik Turizm Ticaret Suç Social Scieces Studies Joural (SSSJoural) Vol:3 Issue:6 pp: Tablo 2 (Devamı): Kullaıla Değişkeler Ve Taımları Kullaım yerlerie göre elektrik tüketimi: Kişi başıa saayi elektrik tüketimi (kw/s) Turizm İşletme Belgeli koaklama tesisleride geliş ve geceleme sayıları: Tesise geliş sayısı + Belediye Belgeli koaklama tesisleride geliş ve geceleme sayıları: Tesise geliş sayısı Kişi başıa ihracat ve ithalat (ABD Doları) : Kişi başıa ihracat Suç işlediği il ve suç türüe göre ceza ifaz kurumua gire hükümlüler (Toplam) Net göç, belirli bir döemde herhagi bir yere gele üfusu, orada ayrıla üfusta çıkarılmasıyla elde edilir. Net göçü pozitif (egatif) olması, söz kousu ili göç aldığıı (verdiğii) göstermektedir yılıda Türkiye de e yüksek et göçe sahip iller sırasıyla Akara (51047 kişi), İstabul (50543 kişi), Kocaeli (30231 kişi), Atalya (28067 kişi) ve İzmir dir (20849 kişi). İstabul ve Akara e çok göç ala iller olmakla birlikte birbirie yakı düzeyde et göçe sahiptir. Kocaeli gelişe saayisii, Atalya ise turizm faktörüü etkisiyle sıralamaya girmiştir. Negatif göçte e yüksek düzey Diyarbakır da ( kişi) gerçekleşmiştir. Diyarbakır ı; Va ( kişi), Ağrı ( kişi), Erzurum ( kişi) ve Şırak ( kişi) takip etmiştir. Bu göçlerde, Doğu ve Güeydoğu Aadolu da tarım ve hayvacılığı verimsizleşmesi, eğitimde fırsat eşitsizliği, gelir dağılımı eşitsizliği, saayi ve turizmi geri kalması ve güvelik sorularıı etkili olduğu söyleebilir. Türkiye de et göç, 10 gruba ayrılarak mekâsal dağılımı Şekil 1 de gösterilmektedir. E koyu dört rek et göçü pozitif ola illeri göstermektedir ve rek açıldıkça et göç düzeyi düşmektedir. Şekil 1: Net Göçü Mekâsal Dağılımı Mora I ve LISA aalizleri ile illeri et göç miktarıı dağılımıda mekâsal etkileri söz kousu olup olmadığı icelemektedir. Mekâsal etkileri varlığı, ayı et göç düzeyii (pozitif veya egatif) kümeleerek belirli illerde meydaa geldiğii göstermektedir. Mekâsal bağımlılığı hesaplamak içi Şekil 2 de gösterile Mora saçılma diyagramı ve Mora İdeksi kullaılmıştır. Tüm ölçümler, Mote Carlo deemeleri ile %99 öem düzeyide istatistiksel olarak alamlıdır (z-değeri 5,8739 ve olasılık değeri 0,000080). Hesaplamalar içi birici derecede vezir komşuluk matrisi kullaılmıştır. Düşük-düşük ve yüksek-yüksek bölümleride toplama olduğu Şekil 2 de görülmektedir. Bu durum, yüksek düzeyde et göçe sahip ola illeri çevreside kedisi gibi yüksek düzeyde et göçe sahip ola iller buluduğuu göstermektedir; ayı şekilde, düşük düzeyde et göç miktarıa sahip ola illeri de yie düşük düzeyde et göç miktarıa sahip ola illerle birlikte olduğu alamıa gelmektedir. Şekil 2, illerdeki et göçü kedisie bezer özellikler göstere komşularıyla birbirie yakı düzeyde dağılım gösterdiğii yai pozitif mekâsal otokorelasyou söz kousu olduğuu göstermektedir. sssjoural.com Social Scieces Studies Joural (SSSJoural) sssjoural.ifo@gmail.com 1112

5 Gecikmeli et Social Scieces Studies Joural (SSSJoural) Vol:3 Issue:6 pp: Şekil 2: Net Göç İçi Mora Saçılma Diyagramı Mora I: Düşük- Yüksek Yüksek-Yüksek Düşük- Düşük Yüksek- Düşük et Mekâsal otokorelasyou hagi illerde meydaa geldiğii icelemek içi LISA aalizi yapılmaktadır. Şekil 3, Türkiye de et göçü iller arası dağılımıı göstermektedir. İstabul, Kocaeli, Sakarya, Tekirdağ ve Yalova illeri yüksek-yüksek sııfıda yer almaktadır. Yüksek düzeyde et göçe sahip ola illeri bir arada toplaması, Marmara Bölgeside saayii de etkisiyle göç içi bir çekim merkezi oluştuğuu göstermektedir. 10 taesi Doğu Aadolu Bölgeside (Ağrı, Bigöl, Bitlis, Erzurum, Hakkâri, Iğdır, Kars, Malatya, Muş ve Va) ve 8 taesi Güeydoğu Aadolu Bölgeside (Adıyama, Batma, Diyarbakır, Gaziatep, Mardi, Siirt, Şalıurfa ve Şırak) yer almak üzere toplam 18 il düşük-düşük sııfıdadır. Düşük-düşük sııfı çevresideki illerle birlikte göç vere illeri göstermektedir. Doğu ve Güeydoğu Aadolu Bölgelerideki sosyoekoomik sorular, göç açısıda bu bölgelerdeki itici faktörleri oluşturmaktadır. Kayseri ili içi egatif mekâsal otokorelasyo söz kousu olup, yüksek-düşük sııfıda yer almıştır. Bu durum Kayseri i yüksek, çevresideki illeri ise düşük et göç düzeyie sahip olduğuu göstermektedir. Türkiye i kala 57 ilide, lokal mekâsal bağımlılık istatistiksel olarak alamlı bulumamış yai söz kousu illerde sıcak bölgeler oluşmamıştır. Şekil 3: Türkiye de İller Arası Net Göç Dağılımı LISA Kümeleme Haritası Alamlı Değil (57) Yüksek-Yüksek (5) Düşük-Düşük (18) Düşük-Yüksek (0) Yüksek-Düşük (1) Şekil 4, LISA aalizide yer ala illere ait kümelemeleri alamlılık düzeyii göstermektedir. Net göç dağılımıa ilişki test istatistiklerii 13 il içi %5 öem düzeyide, 11 il içi ise %1 öem düzeyide alamlı olduğu görülmektedir. sssjoural.com Social Scieces Studies Joural (SSSJoural) sssjoural.ifo@gmail.com 1113

6 Social Scieces Studies Joural (SSSJoural) Vol:3 Issue:6 pp: Şekil 4: Türkiye de İller Arası Net Göç Dağılımıdaki Korelasyoları Alamlılık Düzeyi LISA Alamlılık Haritası Alamlı Değil (57) İç göçü etkileye faktörleri tespit etmek amacıyla birici derecede vezir komşuluk matrisi kullaılarak e küçük kareler (EKK) yötemiyle model tahmii yapılmıştır. Tablo 3 de, model tahmi souçları ve taısal test souçları gösterilmektedir. Değişke Sabit Terim Tarım Eğitim Kout Otomobil Elektrik Turizm Ticaret Suç Taısal Testler Jarque-Bera Breusch-Paga Koeker-Bassett White Mora I LM (gecikme) Direçli LM (gecikme) LM (hata) Direçli LM (hata) LM (SARMA) Tablo 3: EKK Tahmi Souçları Katsayı *** [ ] * [ ] *** [ ] *** [ ] [ ] *** [ ] *** [ ] ** [ ] *** [ ] ( ) *** ( ) *** ( ) ** ( ) * ( ) ( ) ( ) ** ( ) ** ( ) ** ( ) Not: Köşeli paratez içideki sayılar t-kritik değerlerii, paratez içideki sayılar olasılık değerlerii göstermektedir. *, **, *** ise sırasıyla %10, %5 ve %1 öem düzeyideki istatistiksel alamlılığı göstermektedir. sssjoural.com Social Scieces Studies Joural (SSSJoural) sssjoural.ifo@gmail.com 1114

7 Social Scieces Studies Joural (SSSJoural) Vol:3 Issue:6 pp: Jarque-Bera test soucu verileri ormal dağıldığıı; Breusch-Paga, Koeker-Bassett ve White testi souçları ise değişe varyas soruu olduğuu göstermektedir. Değişe varyas soruu beklee bir durumdur çükü hata varyası, verideki mekâsal bağımlılıkta etkilemektedir. Mora I istatistiği alamlıdır ve artıkları mekâsal otokorelasyolu olduğuu göstermektedir. Mekâsal bağımlılığı test etmek içi 5 istatistik verilmektedir. Bu istatistikler, göz ardı edile mekâsal olarak bağımlı gecikmeli değişke içi LM (gecikme), hata bağımlılığı içi LM (hata) ve oları direçli versiyolarıdır. LM (SARMA) testi ise, LM (gecikme) ve LM (hata) testlerii bileşimi ola bir portmato testidir. LM (hata) ve Direçli LM (hata) istatistikleri alamlı olarak bulumuştur. Bu souçlara göre tahmilemesi gereke uygu model, e çok olabilirlik yötemii kullaa mekâsal hata modelidir. Tablo 4, mekâsal hata modelie ait tahmi souçlarıı ve taısal test souçlarıı vermektedir. Tablo 4: Mekâsal Hata Modeli Tahmi Souçları Değişke Sabit Terim Tarım Eğitim Kout Otomobil Elektrik Turizm Ticaret Suç λ Katsayı *** [ ] *** [ ] *** [ ] *** [ ] *** [ ] *** [ ] *** [ ] *** [ ] *** [ ] *** [ ] Not: Köşeli paratez içideki sayılar t-kritik değerlerii, paratez içideki sayılar olasılık değerlerii göstermektedir. **, *** ise sırasıyla %5 ve %1 öem düzeyideki istatistiksel alamlılığı göstermektedir. Tablo 4 te raporlaa bağımsız değişkeleri katsayısı iktisadi bekletilere uygu olup, tüm katsayılar istatistiksel olarak alamlıdır. Mekâsal olarak korelasyolu hataları katsayısı (λ) egatif bir etkiye sahiptir ve istatistiksel olarak alamlıdır. Elde edile bulgulara göre tarım alaı ve suç oraları et göçü egatif olarak etkilemektedir. Ayrıca toplumdaki eğitim düzeyi, servet, saayi, turizm ve ticaret arttıkça et göç artmaktadır. 4. SONUÇ VE ÖNERİLER Bu çalışmada, 2015 yılı içi Türkiye de illere göre iç göçü belirleyicilerii tespit edilmesi amaçlamıştır. Öcelikle Mora I ve LISA istatistikleri kullaılarak mekâsal bağımlılığı varlığı ortaya koyulmuş ve mekâsal bağımlılığı dikkate ala mekâsal hata modeli kullaılarak aaliz yapılmıştır. Türkiye i Doğu ve Güeydoğu Aadolu illerii göç verirke, batı illerii göç aldığı ve özellikle Marmara Bölgeside saayide kayaklaa bir çekim merkezi oluştuğu soucu elde edilmiştir. 31 ilde pozitif et göç, 50 ilde egatif et göçü meydaa gelmesi; yai göç ala illeri sayıca az olması, iller arası gelişmişlik düzeyii farklı olduğuu göstermektedir. Ayrıca illeri komşularıyla birbirie yakı düzeyde et göçe sahip olma eğilimide olduğu yai pozitif mekâsal otokorelasyou varlığı tespit edilmiştir. Elde edile bulgulara göre ekile tarım alalarıı ve suç oralarıı artması et göçü egatif olarak etkilemektedir. Tekolojii gelişmesiyle birlikte makieli tarımı kullaımı artmış ve ayı iş gücüyle daha fazla arazi işlemesi mümkü olmuştur. Bu edele toplam işlee tarım alaı artışıı, illeri göç vermesii öleyemediği söyleebilir. Ceza ifaz kurumua gire hükümlü sayısıı çok olması, ilgili ildeki suç oraıı yüksek olduğuu göstermektedir. Bu da o ilde yaşaya vatadaşları güveli bir yer bulmak amacıyla göç edebildiğii göstermektedir. sssjoural.com Social Scieces Studies Joural (SSSJoural) sssjoural.ifo@gmail.com 1115

8 Social Scieces Studies Joural (SSSJoural) Vol:3 Issue:6 pp: Toplumdaki eğitim düzeyi, servet, saayi, turizm ve ticareti artması ise et göçü artırmaktadır. Eğitim düzeyi yüksek ola iller sosyokültürel açıda gelişmiş olmakta ve eğitim hizmetlerii yetersiz olduğu iller içi cazibe merkezi olmaktadır. İldeki servet düzeyii yüksek olması, gelir dağılımıı adaletsiz olduğu iller içi çekici faktörlerde birii oluşturmaktadır. Saayi, turizm ve ticareti artması ise iş olaakları açısıda ili daha avatajlı olduğuu göstermekte ve ili göç almasıa ede olmaktadır. Türkiye de iç göçü öe çıka edeleri geleeksel toplum baskısıda kurtulma isteği ve ka davası gibi toplumsal edeler de bulumaktadır acak bu edeler değişke olarak modele dâhil edilememiştir. Bu çalışmaı, geiş bir zama aralığı içi mekâsal pael veri aalizi kullaılarak geliştirilmesi mümküdür. Ayrıca göçü etkileye bir diğer faktör ola terör ile ilgili veri buluması halide aalizde dikkate alıması da çalışmayı güçledirebilir. KAYNAKÇA Aseli, L. (1995). Local Idicators of Spatial Associatio LISA. Geographical Aalysis, 27(2), Aseli, L., Syabri, I., & Kho, Y. (2005). GeoDa: A Itroductio to Spatial Data Aalysis. Urbaa. Bahar, O., & Bigöl, F. K. (2010). Türkiye de İç Göç Hareketlerii İstihdam Ve İşgücü Piyasalarıa Etkileri. Süleyma Demirel Üiversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15(2), Bülbül, S., & Köse, A. (2010). Türkiye de Bölgelerarası İç Göç Hareketlerii Çok Boyutlu Ölçekleme Yötemi ile İcelemesi. İstabul Üiversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 39(1), Fahr, R., & Sude, U. (2006). Spatial mobility ad competitio for jobs: Some theory ad evidece for Wester Germay. Regioal Sciece ad Urba Ecoomics, 36, Gökdoğa Gül, T. (2014). Türkiye İçi İstihdamı Belirleyicileri: İBBS-2 Bölge Düzeyi, Mekasal Aaliz Uygulaması. Dokuz Eylül Üiversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 29(1), Herig, L., & Pocet, S. (2010). Icome Per Capita Iequality i Chia: The Role of Ecoomic Geography ad Spatial Iteractios. The World Ecoomy, Kırdar, M. G., & Saracoğlu, D. Ş. (2012). İç Göç, Bölgesel Yakısama Soruu ve Ekoomik Büyüme: Türkiye Öreği (No. 2012/75). Akara. LeSage, J. P. (2004). Mappig i Matlab. Toledo. Lesage, J., & Pace, R. K. (2009). Itroductio to Spatial Ecoometrics. (N. Balakrisha & W. R. Schucay, Eds.). Boca Rato: Taylor & Fracis Group, LLC. Muro, J. M. (1974). Migratio i Turkey. Ecoomic Developmet ad Cultural Chage, 22(4), Nistor, A. (2009). Assessig the Effectiveess of Huma Capital Ivestmets o the Regioal Uemploymet Rate i the Uited States: 1990 ad Iteratioal Regioal Sciece Review, 32(1), Ogura, L. M. (2010). Effects of Urba Growth Cotrols o Itercity Commutig. Urba Studies, 47(10), TUİK. Türkiye İstatistik Kurumu, Tutar, H., & Özyakışır, D. (2013). TRA2 Bölgeside İstabul a Göç Hareketlerii Nedelerie İlişki Bir Araştırma. Sosyoloji Koferasları, 47(1), Vakuleko, E. (2016). Does migratio lead to regioal covergece i Russia? It. J. Ecoomic Policy i Emergig Ecoomies, 9(1), Yakar, M. (2013a). Türkiye de Yurtdışı Doğumlu Nüfusu Gelişimi ve Dağılışı. Iteratioal Joural of Huma Scieces, 10(1), Yakar, M. (2013b). XXI. Yüzyılı Başıda Türkiye de İller Arası Göçleri Mekâsal ve İstatiksel Aalizi. Joural of World of Turks, 5(3), Zere, F., & Kılıç Savrul, B. (2012). Türkiye de Şehirleşmeyi Etkileye Faktörler: Mekasal Ekoometri Aalizi. Joural of Yasar Uiversity, 28(7), sssjoural.com Social Scieces Studies Joural (SSSJoural) sssjoural.ifo@gmail.com 1116