Examination of Provinces in Türkiye about Sectoral Employment Share by Cluster Analysis

dc.contributor.author Sungur, Banu Bitgen
dc.contributor.author Madenoğlu, Fatma Selen
dc.contributor.authorID 0000- 0002-5577-4471 en_US
dc.contributor.department AGÜ, Yönetim Bilimleri Fakültesi, İşletme Bölümü en_US
dc.contributor.institutionauthor Madenoğlu, Fatma Selen
dc.date.accessioned 2024-07-03T13:00:12Z
dc.date.available 2024-07-03T13:00:12Z
dc.date.issued 2024 en_US
dc.description.abstract The significance of regional dynamics in the process of economic development and regional development has increased as a result of significant factors like competitiveness, human resource development, and observation of the global market. In this study, mathematical programming-based cluster analysis has been conducted to group the regions in Türkiye according to sectoral employment rates. A mixed integer mathematical model is presented that maximizes the smallest of the out-of-cluster distances while minimizing the largest within-cluster distance. Level 2- 26 sub-regions in Türkiye are clustered according to sectoral employment data for 2021 and 2022. As a result, two clusters were obtained for both years in our country according to employment status by gender on a sectoral basis. One of these clusters is where the employment rate of the agricultural sector is higher than other sectors, and the other is where the employment rate of the industrial and service sectors is higher. When the 2021 and 2022 clusters are compared, in total, TR22, TR32, TR33, TRC3; in men, TR21, TR22, TR32, TR52, TR81; In women, it was observed that TRC1 regions were assigned to different clusters. By implementing a successful employment policy as human resource development across the national government, it will be possible to ensure the balanced growth of provinces located in Türkiye's various geographical areas. en_US
dc.description.abstract Ekonomik kalkınma ve bölgesel kalkınma sürecinde bölgesel dinamiklerin önemi; rekabet gücü, insan kaynağı gelişimi ve küresel pazarın gözlemlenmesi gibi önemli faktörlerin bir sonucu olarak artmıştır. Bu çalışmada, sektörel istihdam oranlarına göre Türkiye’deki bölgeleri gruplayabilmek için matematiksel programlama tabanlı kümele analizi yapılmıştır. Küme içi uzaklığın en büyüğünü minimize ederken küme dışı uzaklıkların en küçüğünü maksimize eden karma tamsayılı bir matematiksel model sunulmuştur. Türkiye'deki 26 Düzey 2 bölgesi, 2021 ve 2022 yılları sektörel istihdam verilerine göre kümelenmiştir. Sonuç olarak ülkemizde sektörel bazda cinsiyete göre istihdam durumuna göre her iki yıl için de iki küme elde edilmiştir. Bunlardan biri tarım sektörünün istihdam oranının diğer sektörlere göre daha yüksek olduğu diğeri ise sanayi ve hizmet sektörleri istihdam oranının daha yüksek olduğu kümelerdir. 2021 yılı ve 2022 yılı kümeleri karşılaştırıldığınde toplamda, TR22, TR32, TR33, TRC3; erkeklerde, TR21, TR22, TR32, TR52, TR81; kadınlarda ise TRC1 bölgelerinin farklı kümelere atandığı görülmüştür. Ulusal hükümet genelinde başarılı bir istihdam politikasının, insan kaynaklarının geliştirilmesinin uygulanmasıyla, Türkiye'nin çeşitli coğrafi bölgelerinde yer alan illerin dengeli büyümesinin sağlanması mümkün olacaktır. en_US
dc.identifier.endpage 366 en_US
dc.identifier.issue 1 en_US
dc.identifier.startpage 347 en_US
dc.identifier.uri http://doi.org/10.18037/ausbd.1361998
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.12573/2243
dc.identifier.volume 24 en_US
dc.language.iso eng en_US
dc.publisher Anadolu Üniversitesi en_US
dc.relation.isversionof 10.18037/ausbd.1361998 en_US
dc.relation.journal Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi en_US
dc.relation.publicationcategory Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.subject İstihdam Oranı en_US
dc.subject Sektörel İstihdam Payı en_US
dc.subject Kümeleme Analizi en_US
dc.subject Matematiksel Programlama en_US
dc.subject Mixed Integer en_US
dc.subject Linear Programming en_US
dc.subject Employment Rate en_US
dc.subject Sectoral Employment Share en_US
dc.subject Clustering Analysis en_US
dc.subject Mathematical Programming en_US
dc.subject Karma Tamsayılı en_US
dc.subject Doğrusal Programlama en_US
dc.title Examination of Provinces in Türkiye about Sectoral Employment Share by Cluster Analysis en_US
dc.title.alternative Türkiye'de İllerin Sektörel İstihdam Payının Kümeleme Analizi ile İncelenmesi en_US
dc.type article en_US

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
document (37).pdf
Size:
2.19 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Makale Dosyası

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.44 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: