AVRUPA BİRLİĞİNE ÜYE ÜLKELER İLE TÜRKİYE NİN KARŞILAŞTIRILMASI

Transkript

1 AVRUPA BİRLİĞİNE ÜYE ÜLKELER İLE TÜRKİYE NİN KARŞILAŞTIRILMASI Yrd.Doç. Dr. Zeynep Filiz 1 zfiliz@ogu.edu.tr Öğr. Gör. Fatih Çemrek 1 fcemrek@ogu.edu.tr ÖZET Bu çalışmada Avrupa Birliği ne (AB) üye olan 15 ülke ile aday olan Türkiye için ülkelerin birbirine olan farklılıkları incelenen değişkenler bakımından Çok Boyutlu Ölçekleme (ÇBÖ) yardımıyla karşılaştırılmıştır. ÇBÖ belirtilen 16 ülke için hem iki boyutlu hem de üç boyutlu olarak gerçekleştirilmiştir. Ayrıca Faktör Analizinden de yararlanılmıştır. Boyutlardaki birbirine en uzak olan ülkeler belirlenip, farklılığa neden olan değişkenler grafikle gösterilmiştir. Anahtar Kelimeler: AB, AB ne üye ülkeler, Türkiye, ÇBÖ, 2 boyutlu ÇBÖ, 3 boyutlu ÇBÖ, Faktör Analizi, Faktör Sayısı. THE COMPARISION EUROPEAN UNINON MEMBER S COUNTRIES WITH TURKEY ABSTRACT In this study, Turkey and Countries of the European Union Members have compared to determine differences among the countries. Multidimensional Scaling (MDS) have done both two and three dimensions. In addition to MDS, Factor Analysis have used in the analyze stage. The farthest countries from each other according to examined variables have determined. Then, for the farthest countries in dimensions have displayed graphically. Key Words: European Union, Countries of European Union Members, Turkey, Multidimensional Scaling, 2 dimensions Multidimensional Scaling, 3 dimensions Multidimensional Scaling, Factor Analysis, Numbers of Factor. 1. GİRİŞ ve AMAÇ Avrupa Birliği olarak bilinen yapılanma II. Dünya Savaşı ndan sonra ortaya çıkmıştır ve Avrupa Ekonomik Topluluğu (AET), Avrupa Ortak Pazarı veya Avrupa Topluluğu (AT) adlarını aldıktan sonra bugün Avrupa Birliği (AB) denilen birleşme hareketi oluşmuştur. AET, altı Batı Avrupa ülkesi (Fransa, Almanya, İtalya, Belçika, Hollanda ve Lüksemburg) tarafından imzalanan ve 1 Ocak 1958 tarihinde yürürlüğe giren Roma Anlaşması ile kurulmuştur (Dura ve Atik, 2000: 25 26) 2. Bu ülkelere daha sonra 1973 yılında İngiltere, Danimarka ve İrlanda eklenmiştir yılında Yunanistan, 1986 yılında Portekiz ve İspanya, 1995 yılında Avusturya, İsveç ve Finlandiya ve son olarak 2004 yılı Mayıs ayında Macaristan, Polonya, Slovakya, Slovenya, 1 Osmangazi Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi İstatistik Bölümü Meşelik Kampüsü ESKİŞEHİR 2 Dura, C., ve Atik, H., (2000), Avrupa Birliği Gümrük Birliği ve Türkiye, Ankara. 1

2 Litvanya, Letonya, Kıbrıs, Çek Cumhuriyeti, Estonya ve Malta katılmıştır. Böylece 6 ülke ile başlayan topluluk 25 üyeye ulaşmıştır 3. Türkiye nin AB yolunda attığı ilk adım 31 Temmuz 1959 tarihinde AET ye resmen başvurarak ortaklık talebinde bulunmasıyla başlamıştır ve 28 Eylül 1959 da ortaklık müzakerelerine geçilmeye başlanmıştır (Çimen, 1996: ) 4. O tarihten sonra iktidara gelen tüm hükümetlerin hedefi olan AB ye girme sürecinde gelinen en son nokta ise, 17 Aralık 2004 te alınan karar ile 3 Ekim 2005 tarihinde ortaklık müzakerelerine başlama yönünde bir tarih verilmesidir. Bu çalışmada amaç Türkiye ile AB ye üye olan 15 ülkenin (Avusturya, Belçika, Danimarka, Finlandiya, Fransa, Almanya, Yunanistan, İrlanda, İtalya, Lüksemburg, Hollanda, Portekiz, İspanya, İsveç, İngiltere) ele alınan sosyo-ekonomik değişkenler itibariyle karşılaştırmaktır. Böylece Türkiye nin girme hedefi olan AB ülkelerinin ekonomik durumları ile Türkiye nin bir karşılaştırmasını yapmaktır. 2. UYGULAMA Bu bölümde çalışmada ele alınan değişkenler ve kullanılan çok değişkenli çözümleme teknikleri hakkında kısaca bilgi verilmiştir Kullanılan Değişkenler ve Tanımlamaları Çalışmada incelenen değişkenler için ülkelerin aldıkları değerler Dünya Bankasının yayımladığı World Development Indicators 2004 adlı kitaptan, Dünya Bankası nın resmi internet sitesi olan adresinden ve Birleşmiş Milletler in internet sitesinden elde edilmiştir. X 1 : Ortalama Yıllık Nüfus Artış Hızı (%) X2: Cinsiyet Oranı (Her 100 Erkeğe Düşen Kadın Oranı) X 3 : Bebek Ölüm Oranı ( 0 00 ) X 4 : Toplam Doğurganlık Oranı (Bir Kadına Düşen Canlı Doğum Sayısı) X 5 : Çalışabilir Kadın Oranı (%) X 6 : Çalışabilir Erkek Oranı (%) 3 T.C. Maliye Bakanlığı, 2003, 2002 Yıllık Ekonomik Rapor 4 Çimen, A., 1996, Maliye Bakanlığı Müşaviri, Gümrük Birliği ve Avrupa Topluluğu Türkiye İlişkileri, Ankara 2

3 X 7 : Kadın İşsizlik Oranı (%) X 8 : Erkek İşsizlik Oranı (%) X 9 : Kişi Başına Düşen Gayri Safi Yurt İçi Hasıla ($) X 10 : Kişi Başına Devlet Nihai Hane halkı Tüketim Harcaması ($) X 11 : Devlet Cari Gelirlerinin GSYİH ya Oranı (%) X 12 : Kişi Başına Elektrik Tüketimi (kw/saat) X 13 : Kişi Başına Temiz Su Tüketimi (metre küp) X 14 : 1000 Kişiye Düşen Motorlu Araç Sayısı X 15 : 1000 Kişiye Düşen Bilgisayar Sayısı X 16 : 1000 Kişiye Düşen Doktor Sayısı 2.2. Kullanılan Teknikler Faktör Analizi Başta sosyal bilimler olmak üzere pek çok alanda sıklıkla kullanılan Faktör Analizinin temelleri Charles Spearman tarafından atılmıştır. Spearman 1904 te öğrencilerin çeşitli derslerdeki başarıları ve zeka dereceleri arasındaki ilişkiyi araştırmak için faktör analizini geliştirmiştir (Sharma, 1996:90) 5. Faktör analizinde amaç, p değişkenli bir olayda birbiriyle ilişkili değişkenleri, faktör adı verilen az sayıda yeni ilişkisiz değişken bulmaktır. Bu analiz boyut indirgemeye ve bağımlılık yapısını gidermeye çalışır (Tatlıdil, 2002:167) 6. X pxn ham veri matrisi standartlaştırılarak Z pxn standartlaştırılmış veri matrisi kullanılır. Z j değişkenleri ile ortak faktörler arasındaki ilişkiyi gösteren doğrusal model aşağıdaki gibi ifade edilmektedir: z j = a j1 f1 + a j2 f a jm fm + b ju j ; j = 1,2,..., p (1) a jm : j. Değişkenin m inci faktör üzerindeki yükü ya da ağırlığı, f m : m. faktörü, u j : artık faktörü, b j : artık faktöre ilişkin katsayıyı göstermektedir. 5 Sharma, S., 1996, Applied Multivariate Techniques, John Wiley & Sons, Inc. 6 Tatlıdil, H., 2002, Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz, Ziraat Matbaacılık A.Ş. Ankara. 3

4 (1) modelini matris formunda aşağıdaki gibi yazmak ta mümkündür: Z=AF+BU (2) Faktör Analizi uygulandıktan sonra faktör dönüşümüyle; Boyut indirgenmesi Diklik ya da bağımsızlık sağlanması Kavramsal anlamlılık sağlanmaktadır. Faktör Analizinde, değişkenler arasındaki korelasyonları en iyi açıklayan ya da hesaba katan en az sayıda faktörleri tanımlanır; faktör döndürmesiyle en makul faktör çözümü bulunur; faktör yükleri tahmin edilir; ortak faktör veya faktörler için yorum yapılır. Gerekirse faktör skorları tahmin edilir (Sharma, 1996: 99) Çok Boyutlu Ölçekleme Çok Boyutlu Ölçeklemede (ÇBÖ), n tane nesne (birey ya da gözlem) arasındaki p değişkene göre belirlenen uzaklık değerlerini kullanarak, bu nesnelerin çok boyutlu uzaydaki konumlarını, ilişki yapısını veren resmini ortaya koymak amaçlanır. ÇBÖ çözümlemesinin genel amacı, az boyutla, nesnelerin yapısını (uzaklık değerlerini kullanarak) orijinal şekle yakın bir biçimde ortaya koymaktır. ÇBÖ, kümeleme ve diskriminant analizi gibi Q analiz tekniklerinden biridir; ayrıca boyut indirgeme özelliğinden dolayı R analiz teknikleri arasında yer almaktadır (Tatlıdil, 2002:353) 8. ÇBÖ metrik ve metrik olmayan ölçekleme teknikleri olmak üzere ikiye ayrılmaktadır. Metrik ölçekleme tekniğinin uygulanmasında temel bileşenlere benzer bir yaklaşım kullanılmaktadır. n tane nesne arasındaki uzaklıklar matrisi S verildiğinde bu nesne (n-1) boyutlu E uzayda n nokta ile gösterilmektedir. Buradaki S ij ler, S ij < S ik + S kj tüm i, j ve k için (3) koşulunu sağlamaktadır. Bu koşulu sağlayan her n nesnenin geometrik modeli kurulabilmektedir. Burada karşılaşılan bir problem modelin az sayıda boyutla ifade edilmesidir. Bu nedenle ölçekleme 7 Faktör Analizi için daha ayrıntılı bilgi için bkz: Johnson, R.A. and Wichern, D.A., 1992, Applied Multivariate Statistical Analysis; Jobson, J.D., 1992, Applied Multivariate Data Analysis; Anderson, D.F., 1974, Multivariate Statistical Methods. 8 Tatlıdil, H., 2002, a.g.e. 4

5 yaparken boyut sayısını azaltmak için S ij lerin yerine yeni uzayda bu değerleri gösterecek d ij değerleri hesaplanmaktadır. Metrik olmayan ölçekleme tekniğin uygulanmasında izlenen aşamalar: D benzerlik matrisinin (köşegen elemanları hariç) tüm elemanları sıralanır. d < r s <... d 1 1 r m s m ; = n( n 1) 1 m (4) 2 Çok boyutlu uzaydaki gerçek şekil ile indirgenmiş boyutlu uzayda kestirilen şekil arasındaki farklılığın bir ifadesi olan stress değerinin hesaplanır. Bu işlem en küçük stress değeri elde edilinceye kadar sürmektedir (Jobson, 1992: ) 9. Çok Boyutlu Ölçekleme Analizinin sonucunda elde edilen grafiksel düzenlemede kullanılan boyut sayısının uygun olup olmadığının belirlenebilmesinde, stress değeri önemli bir ölçüt olarak karşımıza çıkmaktadır. Uyumun veya uyum iyiliğinin bir ölçüsü olan stress ölçüsü, çok boyutlu ölçekleme analizinde geniş bir kullanıma sahiptir. Elde edilen şeklin gerçek şekille uygunluğunun bir ölçüsü olan stress katsayısı için Kruskall tarafından geliştirilmiş aşağıdaki tolerans oranlarından yararlanılır. Buna göre; stress 0,20 ise zayıf uyum stress=0,10 ise orta uyum stress=0,05 ise iyi uyum stress=0,00 ise tam uyum olduğu düşünülmektedir (Tatlıdil, 2002:363) Bulgular Faktör Analizinden Elde Edilen Sonuçlar Faktör Analizi uygulanması sonucunda özdeğeri birden büyük olan dört tane özdeğer elde edilmiştir. Varyans açıklama oranı bu dört faktör için toplam %79 olarak bulunmuştur. Bunun anlamı 16 tane orijinal değişkenden dört faktör elde edilmesiyle yaklaşık %21 lik bir varyans kaybı sözkonusudur. 9 Jobson, J.D., 1992, a.g.e. 10 Tatlıdil, H., 2002, a.g.e. 5

6 Tablo 1: Elde Edilen Faktörlere İlişkin Özdeğerler ve Varyans Açıklama Oranları Faktör Özdeğer Varyans Açıklama Oranı (%) 1 5,23 32,69 2 3,24 20,26 3 2,32 14,53 4 1,782 11,14 Toplam ,62 Tablo 1 den birinci faktör toplam varyansın %32,69 unu; ikinci faktör %20,26 sını; üçüncü faktör %14,53 ünü ve son olarak da dördüncü faktör toplam varyansın %11,14 ünü açıklamaktadır. İncelenen değişkenlerin hangi faktörlerde yer aldığına Tablo 2 de gösterilen bileşen matrisine bakılarak karar verilebilir. Tablo 2: Bileşen Matrisi X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16 Component Matrix a Component ,754,420 -,151,318,672 -,413,007,085 -,954,083,078,101 -,577,632 -,074,175,310,425,570 -,445 -,438,098,342 -,747 -,143 -,802,315,361 -,420 -,330,614,274,674,569 -,321 -,036,675,161,011 -,357 -,424,285 -,560,203,591,605,261,325,227,460,587,249,742,130 -,411,309,320,382,610,468,584 -,613 -,031,139 Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 4 components extracted. Tablo 2 den görüldüğü üzere, X 4, X 5, X 9, X 11, X 12 ve X 16 değişkenlerinin hangi faktörde yer aldığı tam olarak belirlenememektedir. Bunun için faktör döndürme tekniklerinden olan VARIMAX döndürmesi yapılarak Tablo 3 te yer alan değerler elde edilmiştir. 6

7 Tablo 3: Döndürülmüş Bileşen Matrisi X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16 Rotated Component Matrix a Component ,909 -,172 -,018,108 -,736,075,057,278,769 -,523 -,190 -,176,861,054,145 -,042 -,174,268,531 -,645,174 -,102 -,167 -,899 -,365 -,833 -,099,240,051 -,822,216 -,112 -,108,868,287,186 -,481,560,177 -,179,637,169 -,298,303 -,065,428,818,180,043,008,812 -,099 -,338,576,165,600 -,034 -,073,907,104 -,773 -,088 -,078,354 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 5 iterations. Tablo 3 ten herbir değişkenin hangi faktörde yer aldığı rahatlıkla belirlenmektedir. Buna göre faktörler ve her bir faktörde yer alan değişkenler aşağıdaki tabloda yer almaktadır. Tablo 4:Herbir Faktörde Yer Alan Değişkenler Faktör Değişken 1 X 1, X 2, X 3, X 4, X 11, X 16 2 X 7, X 8, X 9, X 10 3 X 12, X 13, X 15 4 X 5, X 6, X 14 Tablo 4 e göre, X 1 (Ortalama Yıllık Nüfus Artış Hızı), X 2 (Cinsiyet Oranı), X 3 (Bebek Ölüm Oranı), X 4 (Toplam Doğurganlık Oranı), X 11 (Devlet Cari Gelirlerinin GSYİH ya oranı) ve X 16 (1000 Kişiye Düşen Doktor Sayısı) değişkenleri 1. faktörde yer almaktadır. 2. faktörde yer alan değişkenler ise sırasıyla X 7 (Kadın İşsizlik Oranı), X 8 (Erkek İşsizlik Oranı), X 9 (Kişi Başına Düşen Gayri Safi Yurt İçi Hasıla) ve X 10 (Kişi Başına Devlet Nihai Hane halkı Tüketim Harcaması) dır. 7

8 X 12 (Kişi Başına Elektrik Tüketimi), X 13 (Kişi Başına Temiz Su Tüketimi) ve X 15 (1000 Kişiye Düşen Bilgisayar Sayısı) değişkenleri 3. faktörde yer almıştır. Son olarak 4. faktörde yer alan değişkenler ise sırasıyla X 5 (Çalışabilir Kadın Oranı) X 6 (Çalışabilir Erkek Oranı) ve X 14 (1000 Kişiye Düşen Motorlu Araç Sayısı) olarak belirlenmiştir. Yapılan faktör döndürmesi sonucunda faktör skor katsayı matrisi ise Tablo 5 teki gibi elde edilmiştir. Tablo 5: Faktör Döndürmesi Sonucunda Elde Edilen Faktör Skor Katsayı Matrisi X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16 Component Score Coefficient Matrix Component ,234 -,024,044,128 -,164 -,025,000,086,157 -,116 -,004 -,013,225,042,079,043 -,062,065,153 -,334 -,030,036 -,081 -,443 -,115 -,298,038,135 -,022 -,289,162 -,002,032,250,031,051 -,107,160 -,008 -,148,182,097 -,101,180,042,052,283,093,032 -,069,315 -,019 -,014,132,019,255,027 -,119,365,086 -,179 -,073 -,036,125 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Component Scores. Tablo 5 e bakıldığında ise değişkenlerin faktör katsayılarına göre Tablo 4 de elde edilen sonucun aynısı bulunmaktadır. Bunun anlamı faktörlerde en çok ağırlığa sahip değişkenler yine değişmemiştir. Tablo 6 dan görüleceği üzere, birinci faktör için ülkelerin skor değerleri itibariyle birbirine en uzak ülke Türkiye ile İtalya olarak belirlenmiştir. İkinci faktöre göre ülkelerin skor değerlerine bakıldığında Lüksemburg ile Türkiye birbirine en uzak ülkedir. Finlandiya ile İtalya 3. faktöre göre birbirine en uzak ülke olarak görülmektedir. 4. faktör için ülkelere ait hesaplanan skor değerlerine göre Lüksemburg ile Danimarka birbirine en uzak ülkeler olduğu görülmektedir. 8

9 Tablo 6: VARIMAX Faktör Döndürmesi Sonucunda Ülkeler İçin Elde Edilen Faktör Skor Değerleri Ülke f 1 Ülke f 2 Ülke f 3 Ülke f4 TÜRKİYE 2,80628 LÜKSEMBURG 1,62854 FİNLANDİYA 3,23965 LÜKSEMBURG 1,72981 İRLANDA 1,13276 DANİMARKA 1,02382 İSVEÇ 1,44627 BELÇİKA 1,45025 LÜKSEMBURG 1,06047 HOLLANDA 0,94911 LÜKSEMBURG 0,07681 İTALYA 0,88474 HOLLANDA 0,65787 İNGİLTERE 0,82223 İRLANDA 0,03665 FRANSA 0,824 İNGİLTERE -0,05437 AVUSTURYA 0,75093 FRANSA 0,01115 FİNLANDİYA 0,48983 İSVEÇ -0,05866 İSVEÇ 0,69698 ALMANYA -0,15568 HOLLANDA 0,39585 BELÇİKA -0,12045 İRLANDA 0,39085 AVUSTURYA -0,23875 İSPANYA 0,33462 FİNLANDİYA -0,14584 BELÇİKA 0,22075 DANİMARKA -0,27297 YUNANİSTAN 0,28113 FRANSA -0,26171 FRANSA -0,05336 İNGİLTERE -0,30326 İRLANDA 0,27842 AVUSTURYA -0,31740 PORTEKİZ -0,2716 BELÇİKA -0,42796 AVUSTURYA -0,24801 DANİMARKA -0,31997 ALMANYA -0,27355 İSPANYA -0,47046 PORTEKİZ -0,62861 PORTEKİZ -0,58925 İTALYA -0,41502 YUNANİSTAN -0,49779 ALMANYA -0,72556 ALMANYA -0,85869 FİNLANDİYA -0,83324 TÜRKİYE -0,55939 TÜRKİYE -0,76752 İSPANYA -0,86687 İSPANYA -1,28699 HOLLANDA -0,56912 İSVEÇ -1,26775 YUNANİSTAN -0,98702 YUNANİSTAN -1,3683 PORTEKİZ -0,61308 İNGİLTERE -1,47015 İTALYA -1,07713 TÜRKİYE -1,98116 İTALYA -0,70208 DANİMARKA -1, Çok Boyutlu Ölçekleme Analizinden Elde Edilen Sonuçlar Türkiye ile 15 AB üyesi ülkeyi karşılaştırmak amacıyla incelenen 16 değişken için ÇBÖ yapılmıştır. ÇBÖ 2 ve 3 boyutlu olmak üzere yapılmış ve üç boyutta stress değeri daha küçük (stress değeri=0,032) elde edilmiş ve tam uyuma yakın bir uyum sağlayan grafik bulunmuştur. Bu nedenle 3 boyutlu ÇBÖ sonuçları verilmiş ve yorumlar bu sonuçlar üzerinden yapılmıştır. Tablo 7: 3 Boyutlu ÇBÖ de Her Ülkenin Boyutlardaki Koordinat Değerleri Ülke Boyut AVUSTURYA 0,3793-0,4249 0,0943 BELÇİKA 1,7372 1,1381-1,1196 DANİMARKA 0,7801 0,5570 0,8797 FİNLANDİYA 0,3718-1,9656-0,0489 FRANSA -0,3435 0,2116 0,5921 ALMANYA -0,1758 0,3813 0,5754 YUNANİSTAN -1,6807-0,0783-0,0886 İRLANDA 1,2435-0,3154-1,2948 İTALYA -0,7878 0,2570 0,4400 LÜKSEMBURG 2,9082 0,6483 0,2734 HOLLANDA 0,7888 0,3681-0,3804 PORTEKİZ -1,6549-0,0259-0,3812 İSPANYA -1,2950 0,3426 0,1369 İSVEÇ 0,6057-1,8359 0,0600 İNGİLTERE -0,0823 0,2640 1,1055 TÜRKİYE -2,7946 0,4779-0,8438 9

10 Derived Stimulus Configuration Euclidean distance model sion 2 1,5 1,0,5 0,0 -,5 case 2 case 8 case 10 case 3 case case 6 15 case 11 case case case 16 case case case ,0-1,5-2,0 case 14 case Dimension ,5 0, ,0 1,0 1,5,5 Dimension 3 Şekil 1: 3 Boyutlu ÇBÖ Grafiği Birinci boyuta göre ülkeler sıralanırsa Tablo 8 elde edilir. Tablo 8 e göre 1. boyutta birbirine en uzak ülke Türkiye ile Lüksemburg olduğu görülmektedir. Bu iki ülke için farklılığa neden olan değişkenler Şekil 2 deki grafikte yer almaktadır Tablo 8: 1. Boyuta Göre Ülkelerin Sıralanmış Koordinat Değerleri Koordinat Koordinat Ülke Ülke Değeri Değeri TÜRKİYE -2,7946 FİNLANDİYA 0,3718 YUNANİSTAN -1,6807 AVUSTURYA 0,3793 PORTEKİZ -1,6549 İSVEÇ 0,6057 İSPANYA -1,295 DANİMARKA 0,7801 İTALYA -0,7878 HOLLANDA 0,7888 FRANSA -0,3435 İRLANDA 1,2435 ALMANYA -0,1758 BELÇİKA 1,7372 İNGİLTERE -0,0823 LÜKSEMBURG 2,

11 Tablo 9: Türkiye ve Lüksemburg İçin Veriler ÜLKE X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16 LÜKSEMBURG 0, ,8 50,2 75,7 3,2 1, , , ,5 TÜRKİYE 1, ,2 53,6 84,9 9,9 10, , , ,3 1. Boyuta Göre En Farklı Olan İki Ülkenin Karşılaştırlması Değerler X1 X3 X5 X7 X9 X11 X13 X15 Değişkenler LÜKSEMBURG TÜRKİYE Şekil 2: Türkiye ve Lüksemburg İçin Karşılaştırma Grafiği Şekil 2 ye göre Türkiye ve Lüksemburg (1. boyutta birbirine en uzak iki ülke) karşılaştırılmasında, bu iki ülke arasında farklılığa en çok neden olan değişkenler X 3 (Bebek Ölüm Oranı), X 8 (Erkek İşsizlik Oranı), X 9 (Kişi Başına Düşen Gayri Safi Yurt İçi Hasıla), X 10 (Kişi Başına Devlet Nihai Han Halkı Tüketim Harcaması), X 12 (Kişi Başına Elektrik Tüketimi), X 14 (1000 Kişiye Düşen Motorlu Araç Sayısı) ve X 15 (1000 Kişiye Düşen Bilgisayar Sayısı) değişkenleridir. 2. boyuta göre ülkeler sıralanırsa Tablo 10 elde edilir. Tablo 10 a göre 2. boyutta birbirine en uzak ülke Finlandiya ile Belçika dır. Bu iki ülke için farklılığa neden olan değişkenler Şekil 3 teki grafikte yer almaktadır 11

12 Tablo 10: 2. Boyuta Göre Ülkelerin Sıralanmış Koordinat Değerleri Ülke Koordinat Değeri Ülke Koordinat Değeri FİNLANDİYA -1,9656 İNGİLTERE 0,2640 İSVEÇ -1,8359 İSPANYA 0,3426 AVUSTURYA -0,4249 HOLLANDA 0,3681 İRLANDA -0,3154 ALMANYA 0,3813 YUNANİSTAN -0,0783 TÜRKİYE 0,4779 PORTEKİZ -0,0259 DANİMARKA 0,5570 FRANSA 0,2116 LÜKSEMBURG 0,6483 İTALYA 0,2570 BELÇİKA 1,1381 Tablo 11: Finlandiya ve Belçika İçin Veriler ÜLKE X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16 FİNLANDİYA 0, ,7 71,7 75,6 9, , , ,1 BELÇİKA 0, ,6 51,8 72,3 7,8 6, , , ,9 2. Boyuta Göre En Farklı Olan İki Ülkenin Karşılaştırılaması Değerler X1 X3 X5 X7 X9 X11 X13 X15 Değişkenler FİNLANDİYA BELÇİKA Şekil 3: Finlandiya ile Belçika İçin Karşılaştırma Grafiği Şekil 3 e göre Finlandiya ile Belçika arasında farklılığa en çok neden olan değişkenler X 12 (Kişi Başına Elektrik Tüketimi), X 13 Kişi Başına Temiz Su Tüketimi) ve X 15 (1000 Kişiye Düşen Bilgisayar Sayısı)değişkenleridir. 3. boyuta göre ülkeler sıralanırsa Tablo 12 elde edilir. Tablo 12 ye göre 3. boyutta İrlanda ve İngiltere birbirine en uzak ülkelerdir. İrlanda ve İngiltere arasında farklılığa neden olan değişkenler Şekil 4 teki grafikten belirlenmektedir. 12

13 Tablo 12: 3. Boyuta Göre Ülkelerin Sıralanmış Koordinat Değerleri Ülke Koordinat Değeri Ülke Koordinat Değeri İRLANDA -1,2948 AVUSTURYA 0,0943 BELÇİKA -1,1196 İSPANYA 0,1369 TÜRKİYE -0,8438 LÜKSEMBURG 0,2734 PORTEKİZ -0,3812 İTALYA 0,44 HOLLANDA -0,3804 ALMANYA 0,5754 YUNANİSTAN -0,0886 FRANSA 0,5921 FİNLANDİYA -0,0489 DANİMARKA 0,8797 İSVEÇ 0,06 İNGİLTERE 1,1055 Tablo 13: Finlandiya ve Belçika İçin Veriler ÜLKE X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16 İRLANDA 1, ,9 44,7 79,4 3,7 4, , , ,4 İNGİLTERE 0, ,7 67,1 83,3 4,4 5, , , Boyuta Göre En Farklı Olan İki Ülkenin Karşılaştırılması Değerler X1 X3 X5 X7 X9 X11 X13 X15 İRLANDA İNGİLTERE Değişkenler Şekil 4: İrlanda ile İngiltere İçin Karşılaştırma Grafiği Şekil 4 e göre İrlanda ile İngiltere arasında farklılığa en çok neden olan değişkenler X 1 (Ortalama Yıllık Nüfus Artış Hızı), X 5 (Çalışabilir Kadın Oranı), X 10 (Kişi Başına Devlet Nihai Hane Halkı Tüketim Harcaması) ve X 13 (Kişi Başına Temiz Su Tüketimi) değişkenleridir. 13

14 3. SONUÇ VE ÖNERİLER AB ülkeleri ve AB ne üyelik için başvuran Türkiye nin çeşitli sosyo-ekonomik değişkenleri dikkate alınarak bu ülkelerin 3 boyutlu grafik üzerinde noktalarla belirlenen konumlarının anlamlandırılması sözkonusudur. Kullanılan veriler ışığında elde edilen grafikle görsel olarak yorumlanarak AB konusunda uzman araştırmacılara grafiksel olarak betimleme yapabilmelerine imkan sağlanmaya çalışılmıştır. Çalışmada ele alınan değişkenlere göre ülkelerin noktalarla belirlenen konumlarının grafiksel olarak ifade edilmesi için Çok Boyutlu Ölçekleme Çözümlemesi kullanarak yapılan metrik ölçekleme tekniğiyle 0,032 oranında stress değeri bulunmuş, tam uyuma yakın bir görünüm veren grafik elde edilmiştir. Bu stress değerine göre 3 boyutlu ölçeklemenin birinci boyutunda Türkiye ve Lüksemburg birbirine en uzak ülkedir. 2. boyutunda ise Finlandiya ve Belçika birbirine en uzak ülkedir. 3. boyutunda ise İrlanda ve İngiltere birbirine en uzak ülkedir. KAYNAKÇA Anderson, D.F., 1974, Multivariate Statistical Methods Çimen, A,. 1996, Maliye Bakanlığı Müşaviri, Gümrük Birliği ve Avrupa Topluluğu Türkiye İlişkileri, Ankara Dura, C. ve Atik, H., 2000, Avrupa Birliği Gümrük Birliği ve Türkiye, Ankara Jobson, J.D., 1992, Applied Multivariate Data Analysis; Springer-Verlag, New York Johnson, R.A. and Wichern, D.A. 1992, Applied Multivariate Statistical Analysis; Prentice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey Sharma, S., 1996, Applied Multivariate Techniques, John Wiley&Sons, Inc. Tatlıdil, H., 2002, Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz, Ziraat Matbaacılık A.Ş. Ankara T.C. Maliye Bakanlığı, Ocak 2003, 2002 Yıllık Ekonomik Rapor 14