avrupa birliğine üye ülkeler ile türkiye`nin karşılaştırılması

AVRUPA BİRLİĞİNE ÜYE ÜLKELER İLE TÜRKİYE’NİN
KARŞILAŞTIRILMASI
Yrd.Doç. Dr. Zeynep Filiz1
[email protected]
Öğr. Gör. Fatih Çemrek 1
[email protected]
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. 1981
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
2
Osmangazi Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi İstatistik Bölümü Meşelik Kampüsü 26480 ESKİŞEHİR
Dura, C., ve Atik, H., (2000), Avrupa Birliği Gümrük Birliği ve Türkiye , Ankara.
1
Litvanya, Letonya, Kıbrıs, Çek Cumhuriyeti, Estonya ve Malta katılmıştır. Böylece 6 ülke ile
başlayan topluluk 25 üyeye ulaşmıştır3.
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, 1996:124–125)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.
2.1. 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 www.worldbank.org
adresinden ve Birleşmiş Milletler’in internet
sitesinden elde edilmiştir.
X1: Ortalama Yıllık Nüfus Artış Hızı (%)
X2: Cinsiyet Oranı (Her 100 Erkeğe Düşen Kadın Oranı)
X3: Bebek Ölüm Oranı ( 0 00 )
X4: Toplam Doğurganlık Oranı (Bir Kadına Düşen Canlı Doğum Sayısı)
X5: Çalışabilir Kadın Oranı (%)
X6: 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
X7: Kadın İşsizlik Oranı (%)
X8: Erkek İşsizlik Oranı (%)
X9: Kişi Başına Düşen Gayri Safi Yurt İçi Hasıla ($)
X10: Kişi Başına Devlet Nihai Hane halkı Tüketim Harcaması ($)
X11: Devlet Cari Gelirlerinin GSYİH’ya Oranı (%)
X12: Kişi Başına Elektrik Tüketimi (kw/saat)
X13: Kişi Başına Temiz Su Tüketimi (metre küp)
X14: 1000 Kişiye Düşen Motorlu Araç Sayısı
X15: 1000 Kişiye Düşen Bilgisayar Sayısı
X16: 1000 Kişiye Düşen Doktor Sayısı
2.2. Kullanılan Teknikler
2.2.1. 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.
Xpxn ham veri matrisi standartlaştırılarak Zpxn standartlaştırılmış veri matrisi kullanılır.
Zj değişkenleri ile ortak faktörler arasındaki ilişkiyi gösteren doğrusal model aşağıdaki gibi
ifade edilmektedir:
z j = a j1 f1 + a j 2 f 2 + ... + a jm f m + b j u 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
6
Sharma, S. , 1996, Applied Multivariate Techniques, John Wiley & Sons, Inc.
Tatlıdil, H. , 2002, Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz, Ziraat Matbaacılık A.Ş. Ankara.
3
(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)7.
2.2.2. 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 Sij’ ler,
Sij < Sik + Skj
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
yaparken boyut sayısını azaltmak için Sij ’lerin yerine yeni uzayda bu değerleri gösterecek dij
değerleri hesaplanmaktadır.
Metrik olmayan ölçekleme tekniğin uygulanmasında izlenen aşamalar:
•
D benzerlik matrisinin (köşegen elemanları hariç) tüm elemanları sıralanır.
d r1s1 < ...... < d rm sm
•
;
m=
1
n(n − 1)
2
(4)
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, 1992:568-580)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)10.
2.3. Bulgular
2.3.1. 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
10
Jobson, J.D. , 1992, a.g.e.
Tatlıdil, H. , 2002, a.g.e.
5
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
-------
78,62
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
Component Matrixa
1
-,754
,672
-,954
-,577
,310
-,438
-,143
-,420
,674
,675
-,424
,591
,227
,742
,320
,584
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
X10
X11
X12
X13
X14
X15
X16
Component
2
3
,420
-,151
-,413
,007
,083
,078
,632
-,074
,425
,570
,098
,342
-,802
,315
-,330
,614
,569
-,321
,161
,011
,285
-,560
,605
,261
,460
,587
,130
-,411
,382
,610
-,613
-,031
4
,318
,085
,101
,175
-,445
-,747
,361
,274
-,036
-,357
,203
,325
,249
,309
,468
,139
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a. 4 components extracted.
Tablo 2’den görüldüğü üzere, X4, X5, X9, X11, X12 ve X16 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
Tablo 3: Döndürülmüş Bileşen Matrisi
Rotated Component Matrixa
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
X10
X11
X12
X13
X14
X15
X16
1
,909
-,736
,769
,861
-,174
,174
-,365
,051
-,108
-,481
,637
-,065
,043
-,338
-,034
-,773
Component
2
3
-,172
-,018
,075
,057
-,523
-,190
,054
,145
,268
,531
-,102
-,167
-,833
-,099
-,822
,216
,868
,287
,560
,177
,169
-,298
,428
,818
,008
,812
,576
,165
-,073
,907
-,088
-,078
4
,108
,278
-,176
-,042
-,645
-,899
,240
-,112
,186
-,179
,303
,180
-,099
,600
,104
,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
X1, X2, X3, X4, X11, X16
2
X7, X8, X9, X10
3
X12, X13, X15
4
X5, X6, X14
Tablo 4’e göre, X1 (Ortalama Yıllık Nüfus Artış Hızı), X2 (Cinsiyet Oranı), X3 (Bebek
Ölüm Oranı), X4 (Toplam Doğurganlık Oranı), X11 (Devlet Cari Gelirlerinin GSYİH’ya oranı)
ve X16 (1000 Kişiye Düşen Doktor Sayısı) değişkenleri 1. faktörde yer almaktadır. 2. faktörde
yer alan değişkenler ise sırasıyla X7 (Kadın İşsizlik Oranı), X8 (Erkek İşsizlik Oranı), X9 (Kişi
Başına Düşen Gayri Safi Yurt İçi Hasıla) ve X10 (Kişi Başına Devlet Nihai Hane halkı
Tüketim Harcaması) dır.
7
X12 (Kişi Başına Elektrik Tüketimi), X13 (Kişi Başına Temiz Su Tüketimi) ve X15
(1000 Kişiye Düşen Bilgisayar Sayısı) değişkenleri 3. faktörde yer almıştır. Son olarak 4.
faktörde yer alan değişkenler ise sırasıyla X5 (Çalışabilir Kadın Oranı) X6 (Çalışabilir Erkek
Oranı) ve X14 (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
Component Score Coefficient Matrix
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
X10
X11
X12
X13
X14
X15
X16
1
,234
-,164
,157
,225
-,062
-,030
-,115
-,022
,032
-,107
,182
,042
,032
-,014
,027
-,179
Component
2
3
-,024
,044
-,025
,000
-,116
-,004
,042
,079
,065
,153
,036
-,081
-,298
,038
-,289
,162
,250
,031
,160
-,008
,097
-,101
,052
,283
-,069
,315
,132
,019
-,119
,365
-,073
-,036
4
,128
,086
-,013
,043
-,334
-,443
,135
-,002
,051
-,148
,180
,093
-,019
,255
,086
,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
Tablo 6: VARIMAX Faktör Döndürmesi Sonucunda Ülkeler İçin Elde Edilen Faktör
Skor Değerleri
Ülke
TÜRKİYE
İRLANDA
LÜKSEMBURG
HOLLANDA
İNGİLTERE
İSVEÇ
BELÇİKA
FİNLANDİYA
FRANSA
AVUSTURYA
DANİMARKA
PORTEKİZ
ALMANYA
İSPANYA
YUNANİSTAN
İTALYA
f1
Ülke
f2
Ülke
2,80628 LÜKSEMBURG 1,62854
FİNLANDİYA
1,13276 DANİMARKA 1,02382
İSVEÇ
1,06047
HOLLANDA
0,94911 LÜKSEMBURG
0,65787
İNGİLTERE
0,82223
İRLANDA
-0,05437 AVUSTURYA 0,75093
FRANSA
-0,05866
İSVEÇ
0,69698
ALMANYA
-0,12045
İRLANDA
0,39085
AVUSTURYA
-0,14584
BELÇİKA
0,22075 DANİMARKA
-0,26171
FRANSA
-0,05336
İNGİLTERE
-0,31740
PORTEKİZ
-0,2716
BELÇİKA
-0,31997
ALMANYA
-0,27355
İSPANYA
-0,58925
İTALYA
-0,41502 YUNANİSTAN
-0,85869 FİNLANDİYA -0,83324
TÜRKİYE
-0,86687
İSPANYA
-1,28699
HOLLANDA
-0,98702 YUNANİSTAN -1,3683
PORTEKİZ
-1,07713
TÜRKİYE
-1,98116
İTALYA
f3
Ülke
f4
3,23965 LÜKSEMBURG 1,72981
1,44627
BELÇİKA
1,45025
0,07681
İTALYA
0,88474
0,03665
FRANSA
0,824
0,01115 FİNLANDİYA 0,48983
-0,15568
HOLLANDA
0,39585
-0,23875
İSPANYA
0,33462
-0,27297 YUNANİSTAN 0,28113
-0,30326
İRLANDA
0,27842
-0,42796 AVUSTURYA -0,24801
-0,47046
PORTEKİZ
-0,62861
-0,49779
ALMANYA
-0,72556
-0,55939
TÜRKİYE
-0,76752
-0,56912
İSVEÇ
-1,26775
-0,61308
İNGİLTERE
-1,47015
-0,70208 DANİMARKA -1,56106
2.3.1. 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
AVUSTURYA
BELÇİKA
DANİMARKA
FİNLANDİYA
FRANSA
ALMANYA
YUNANİSTAN
İRLANDA
İTALYA
LÜKSEMBURG
HOLLANDA
PORTEKİZ
İSPANYA
İSVEÇ
İNGİLTERE
TÜRKİYE
1
0,3793
1,7372
0,7801
0,3718
-0,3435
-0,1758
-1,6807
1,2435
-0,7878
2,9082
0,7888
-1,6549
-1,2950
0,6057
-0,0823
-2,7946
Boyut
2
-0,4249
1,1381
0,5570
-1,9656
0,2116
0,3813
-0,0783
-0,3154
0,2570
0,6483
0,3681
-0,0259
0,3426
-1,8359
0,2640
0,4779
3
0,0943
-1,1196
0,8797
-0,0489
0,5921
0,5754
-0,0886
-1,2948
0,4400
0,2734
-0,3804
-0,3812
0,1369
0,0600
1,1055
-0,8438
9
Derived Stimulus Configuration
Euclidean distance model
1,5
case 2 case 10
1,0
,5
sion 2
0,0
case 8
-,5
case 3
casecase
6 15
case 11
case1359
case
case 16
case
case
case
1 12 7
-1,0
case 14
case 4
-1,5
-2,0
4
3
2 1
Dimension 1
0 -1
-2 -3
0,0 ,5
-1,0 -,5
1,0 1,5
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
2,9082
10
Tablo 9: Türkiye ve Lüksemburg İçin Veriler
ÜLKE
X1
X2
LÜKSEMBURG 0,9
TÜRKİYE
1,6
X7
X8
X9
103 5
X3 X4
1,8
50,2 75,7 3,2
1,8
39470 7316 42,83 12755 3603,6 768
98
2,2
53,6 84,9 9,9
10,9 1990
35
X5
X6
X10
X11
1877 49,5
X12
1391
X13
X14 X15 X16
3369,4 85
594
2,5
45
1,3
1. Boyuta Göre En Farklı Olan İki Ülkenin
Karşılaştırlması
40000
35000
30000
25000
Değerler 20000
15000
10000
5000
0
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 X3 (Bebek
Ölüm Oranı), X8 (Erkek İşsizlik Oranı), X9 (Kişi Başına Düşen Gayri Safi Yurt İçi Hasıla),
X10 (Kişi Başına Devlet Nihai Han Halkı Tüketim Harcaması), X12 (Kişi Başına Elektrik
Tüketimi), X14 (1000 Kişiye Düşen Motorlu Araç Sayısı) ve X15 (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
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
0,5
105
4
1,7
71,7
75,6
9,1
9
23890
12731
33,4
14899
21157,9
461
4412
3,1
BELÇİKA
0,4
104
5
1,6
51,8
72,3
7,8
6,2
22940
14109
45,6
7596
1548,4
515
241
3,9
2. Boyuta Göre En Farklı Olan İki Ülkenin Karşılaştırılaması
25000
20000
15000
Değerler
10000
5000
0
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
X12 (Kişi Başına Elektrik Tüketimi), X13 Kişi Başına Temiz Su Tüketimi) ve X15 (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
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
1,4
İRLANDA
İNGİLTERE 0,3
X3 X4
102 6
103 5
X5
X6
X7
X8
X9
X10
X11
X12
X13
X14
3. Boyuta Göre En Farklı Olan İki Ülkenin Karşılaştırılması
30000
25000
20000
Değerler 15000
10000
5000
0
X1
X15
X16
1,9 44,7 79,4 3,7 4,6 23030 12301 37,7 5415 13265,3 408 421 2,4
1,7 67,1 83,3 4,4 5,6 25540 17471 35,9 5653 2481,9 391 406 2
X3
X5
X7
X9
X11
X13
X15
Değişkenler
İRLANDA
İNGİLTERE
Şekil 4: İrlanda ile İngiltere İçin Karşılaştırma Grafiği
Şekil 4’e göre İrlanda ile İngiltere arasında farklılığa en çok neden olan değişkenler X1
(Ortalama Yıllık Nüfus Artış Hızı), X5 (Çalışabilir Kadın Oranı), X10 (Kişi Başına Devlet
Nihai Hane Halkı Tüketim Harcaması) ve X13 (Kişi Başına Temiz Su Tüketimi)
değişkenleridir.
13
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