Affiliation:
1. Burdur Mehmet Akif Ersoy üniversitesi
2. SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ
Abstract
Ekonomik birimlerin mekânsal yoğunlaşması, firmaların birbirine yakın konumlanmasıyla elde edilen faydalar, ölçek ekonomilerinden, teknik işgücü havuzundan, düşük nakliye ve iletişim maliyetlerinden ve teknoloji transferlerinden kaynaklanabilir. Ancak, bu yoğunlaşmanın etkili bir şekilde değerlendirilebilmesi ve bölgesel politikaların ekonomik büyüme ve kalkınmaya yönelik etkili bir şekilde geliştirilebilmesi için mekânsal yoğunlaşma ölçümlerinin tutarlı olması gerekmektedir. Bu noktada, mekânsal analizde karşılaşılan bir problem olan değiştirilebilir alansal birim problemine (MAUP) dikkat çekilmektedir. MAUP, toplu verilerin ve idari sınırların kullanılmasından kaynaklanan ve mekânsal analiz sonuçlarını etkileyebilen bir durumu ifade etmektedir. Bu çalışma, literatürde MAUP olarak bilinen bu sorunu ana hatlarıyla ortaya koymakta, önerilen çözüm yollarına vurgu yapmakta ve ekonomik faaliyetlerin yoğunlaşma ölçümlerinde MAUP etkilerini değerlendirmektedir. Genel bir değerlendirme yapıldığında, MAUP etkilerini azaltmak için sınırlandırılmamış bir mekânsal yapı ve bireyselleştirilmiş mekânsal verilerin kullanımının önemli olduğu sonucuna varılabilir. Ayrıca, ekonomik faaliyetlerin mekânsal yoğunlaşması ile ilgili çalışmalarda, kümelenmeye dayalı göstergeleri kullanan yaklaşımların MAUP'u dikkate almadığı, mesafeye dayalı yaklaşımların ise çeşitli açılardan MAUP etkilerini minimize ettiği belirtilmektedir.
Publisher
Burdur Mehmet Akif Ersoy University
Reference70 articles.
1. Aiginger, K. ve Rossi-Hansberg, E. (2006). Specialization and concentration: A note on theory and evidence. Empirica, 33, 255–266. https://doi.org/10.1007/s10663-006-9023-y
2. Alker, R. J. (1969). A typology of ecological fallacies. M. Doğan ve S. Rokkan (Eds.) içinde, Quantitative ecological analysis in the social sciences (1. baskı, ss. 69-86). MIT Press.
3. Amrhein, C. G. ve Reynolds, H. D. (1996). Using spatial statistics to assess aggregation effects. Geographical Systems, 3(2/3), 143-158.
4. Arbia, G. (1989). Spatial Data Configuration in Statistical Analysis of Regional Economic and Related Problems. Kluwer Academic.
5. Arbia, G. (1993). Aggregation over time, space and individuals in economic modelling: a generating mechanism approach. G. Gandolfo (Eds.) içinde, Continuous-time econometrics. International studies in economic modelling (1. baskı, ss. 117-132). Springer. https://doi.org/10.1007/978-94-011-1542-1_6