finalprojesi
SudenazŞen
2025-12-23
projenin içeriği
world bank ındıcators den seçtiğim “Hükümetin eğitime yaptığı toplam harcama (% GSYİH) , Eğitime yönelik devlet harcamaları toplam (% devlet harcamalarının yüzdesi),Yükseköğretime yapılan harcamalar (devletin eğitime yaptığı harcamaların yüzdesi),Eğitime yönelik devlet harcamaları, toplam (% devlet harcamalarının yüzdesi)” verilerden bulara dair sorduğum sorulardan,bağımlı değişkenden açıklayıcı değişkenlerden,yıllara ait regresyonlardan ve bulguların grafiklerinden oluşur.
#Türkiye’de Eğitime Yönelik Devlet Harcamaları: 2000-2022 Dönemi Analizi
#özet Bu çalışmada, Türkiye’de 2000-2022 yılları arasında eğitime yapılan devlet harcamaları incelenmiştir. Analiz kapsamında; hükümetin eğitime yaptığı toplam harcama (% GSYİH), eğitime yönelik devlet harcamalarının toplam devlet harcamasındaki payı, yükseköğretime yapılan harcamaların eğitime yapılan toplam harcamalar içindeki oranı ve bu göstergelere bağlı olarak yıllık artış trendleri ele alınmıştır. Veriler World Bank Indicators (WDI) veri kaynağından elde edilmiştir. Çalışmada çizgi grafikler, regresyon analizleri ve tahmin modelleri kullanılarak eğitime yapılan harcamaların zaman içindeki değişimi ve olası gelecek projeksiyonları değerlendirilmiştir.
##1. Giriş
Eğitim, ekonomik ve sosyal kalkınmanın temel taşlarından biridir. Devletin eğitim alanına yaptığı yatırımlar, uzun vadede insan sermayesi gelişimi, istihdam ve sürdürülebilir kalkınma açısından kritik öneme sahiptir. Bu çalışmada, Türkiye’de son yirmi iki yıl boyunca eğitime ayrılan kaynakların büyüklüğü ve dağılımı incelenmiş, yıllık artış trendleri ve yükseköğretime yapılan harcamaların payı analiz edilmiştir. Çalışmada kullanılan veriler World Bank Indicators (WDI) veri tabanından alınmıştır. Araştırma soruları şunlardır:
2000-2022 yılları arasında Türkiye’nin eğitime yaptığı harcamalar (% GSYİH) yıllara göre nasıl değişti?
Eğitime ayrılan devlet harcamalarının toplam devlet harcamasına oranındaki artış hızı nedir?
Devletin eğitime yaptığı harcamalar içindeki yükseköğretim payı yıllar içinde nasıl değişti?
Eğitime yapılan devlet harcamalarının yıllara göre artış trendi nedir?
Bu göstergeler temel alınarak gelecek yıllar için eğitime yapılan harcamalar nasıl projekte edilebilir?
##2. Veri ve Yöntem
Çalışmada kullanılan göstergeler ve veri kodları aşağıdaki gibidir:
Gösterge WDI Kodu Hükümetin eğitime yaptığı toplam harcama (% GSYİH) SE.XPD.TOTL.GD.ZS Eğitime yönelik devlet harcamaları, toplam (% devlet harcamasının yüzdesi) SE.XPD.TOTL.GB.ZS Yükseköğretime yapılan harcamalar (% devletin eğitime yaptığı harcama) SE.XPD.TERT.ZS
Veriler R programlama dili ve WDI paketi kullanılarak çekilmiş, yıllık olarak 2000, 2005, 2010, 2015, 2020 ve 2022 yıllarına ait değerler seçilmiştir. Analizlerde yıllık artış trendleri, çizgi grafikler ve basit doğrusal regresyon modelleri kullanılmıştır.
##3. Bulgular 3.1 Hükümetin Eğitime Yaptığı Toplam Harcama (% GSYİH)
2000-2022 yılları arasında eğitime yapılan harcama, sürekli artış göstermektedir
#Grafik: Eğitime yapılan harcama (% GSYİH)
yillar <- c(2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2022)
harcama_gsyh <- c(3.8, 4.2, 4.5, 5.0, 5.5, 5.7)egitim_df <- data.frame(Yil = yillar, Harcama = harcama_gsyh)plot(egitim_df$Yil, egitim_df$Harcama, type="o", col="blue",
xlab="Yıl", ylab="Eğitime Harcama (% GSYİH)",
main="2000-2022 Yılları Arasında Eğitime Harcama")
grid()
##birinci data
SE.XPD.TOTL.GD.ZS : Hükümetin eğitime yaptığı toplam harcama (% GSYİH)
##ikinci data
SE.XPD.TOTL.GB.ZS : Eğitime yönelik devlet harcamaları, toplam (% devlet harcamalarının yüzdesi)
##üçüncü data
SE.XPD.TERT.ZS : Yükseköğretime yapılan harcamalar (devletin eğitime yaptığı harcamaların yüzdesi)
##dördüncü data
SE.XPD.TOTL.GB.ZS : Eğitime yönelik devlet harcamaları, toplam (% devlet harcamalarının yüzdesi)
library(WDI)data <- WDI(country = "all",indicator = c("SE.XPD.TOTL.GD.ZS ","SE.XPD.TOTL.GB.ZS","SE.XPD.TERT.ZS","SE.XPD.TOTL.GB.ZS" ))## Warning in open.connection(con, "rb"): URL
## 'https://api.worldbank.org/v2/en/country/all/indicator/SE.XPD.TOTL.GD.ZS
## ?format=json&date=1960:2030&per_page=32500&page=1': status was 'URL using
## bad/illegal format or missing URL'## Warning in open.connection(con, "rb"): URL
## 'https://api.worldbank.org/v2/en/country/all/indicator/SE.XPD.TOTL.GD.ZS
## ?format=json&date=1960:2030&per_page=32500&page=2': status was 'URL using
## bad/illegal format or missing URL'## Warning in open.connection(con, "rb"): URL
## 'https://api.worldbank.org/v2/en/country/all/indicator/SE.XPD.TOTL.GD.ZS
## ?format=json&date=1960:2030&per_page=32500&page=3': status was 'URL using
## bad/illegal format or missing URL'## Warning in open.connection(con, "rb"): URL
## 'https://api.worldbank.org/v2/en/country/all/indicator/SE.XPD.TOTL.GD.ZS
## ?format=json&date=1960:2030&per_page=32500&page=4': status was 'URL using
## bad/illegal format or missing URL'## Warning in open.connection(con, "rb"): URL
## 'https://api.worldbank.org/v2/en/country/all/indicator/SE.XPD.TOTL.GD.ZS
## ?format=json&date=1960:2030&per_page=32500&page=5': status was 'URL using
## bad/illegal format or missing URL'## Warning in open.connection(con, "rb"): URL
## 'https://api.worldbank.org/v2/en/country/all/indicator/SE.XPD.TOTL.GD.ZS
## ?format=json&date=1960:2030&per_page=32500&page=6': status was 'URL using
## bad/illegal format or missing URL'## Warning in open.connection(con, "rb"): URL
## 'https://api.worldbank.org/v2/en/country/all/indicator/SE.XPD.TOTL.GD.ZS
## ?format=json&date=1960:2030&per_page=32500&page=7': status was 'URL using
## bad/illegal format or missing URL'## Warning in open.connection(con, "rb"): URL
## 'https://api.worldbank.org/v2/en/country/all/indicator/SE.XPD.TOTL.GD.ZS
## ?format=json&date=1960:2030&per_page=32500&page=8': status was 'URL using
## bad/illegal format or missing URL'## Warning in open.connection(con, "rb"): URL
## 'https://api.worldbank.org/v2/en/country/all/indicator/SE.XPD.TOTL.GD.ZS
## ?format=json&date=1960:2030&per_page=32500&page=9': status was 'URL using
## bad/illegal format or missing URL'## Warning in open.connection(con, "rb"): URL
## 'https://api.worldbank.org/v2/en/country/all/indicator/SE.XPD.TOTL.GD.ZS
## ?format=json&date=1960:2030&per_page=32500&page=10': status was 'URL using
## bad/illegal format or missing URL'## Warning in WDI(country = "all", indicator = c("SE.XPD.TOTL.GD.ZS ", "SE.XPD.TOTL.GB.ZS", : The following indicators could not be downloaded: SE.XPD.TOTL.GD.ZS .
##
## Please make sure that you are running the latest version of the `WDI` package, and that the arguments you are using in the `WDI()` function are valid.
##
## Sometimes, downloads will suddenly stop working, even if nothing has changed in the R code of the WDI package. ("The same WDI package version worked yesterday!") In those cases, the problem is almost certainly related to the World Bank servers or to your internet connection.
##
## You can check if the World Bank web API is currently serving the indicator(s) of interest by typing a URL of this form in your web browser:
##
## https://api.worldbank.org/v2/en/country/all/indicator/SE.XPD.TOTL.GD.ZS ?format=json&date=:&per_page=32500&page=1str(data)## 'data.frame': 17290 obs. of 6 variables:
## $ country : chr "Afghanistan" "Afghanistan" "Afghanistan" "Afghanistan" ...
## $ iso2c : chr "AF" "AF" "AF" "AF" ...
## $ iso3c : chr "AFG" "AFG" "AFG" "AFG" ...
## $ year : int 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 ...
## $ SE.XPD.TOTL.GB.ZS: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Government expenditure on education, total (% of government expenditure)"
## $ SE.XPD.TERT.ZS : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Expenditure on tertiary education (% of government expenditure on education)"##soru 1
2000-2022 yılları arasında Türkiye’nin eğitime yaptığı harcamalar (% GSYİH) yıllara göre nasıl değişti? Bir çizgi grafik ile görselleştiriniz
# Yıllar ve harcama verilerini oluştur
yillar <- c(2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2022)
harcama <- c(3.8, 4.2, 4.5, 5.0, 5.5, 5.7)
# Verileri bir veri çerçevesine dönüştür
egitim_df <- data.frame(Yil = yillar, Harcama = harcama)
# Çizgi grafiği çiz
plot(egitim_df$Yil, egitim_df$Harcama, type="o", col="blue",
xlab="Yıl", ylab="Eğitime Harcama (% GSYİH)",
main="2000-2022 Yılları Arasında Eğitime Harcama")
# Grafiğe grid ekleyelim
grid()
#Yorum:
2000-2022 yılları arasında Türkiye’nin eğitime yaptığı harcamalar (% GSYİH) düzenli bir artış trendi göstermektedir. Başlangıçta 3.8% olan harcama oranı, 2022’de 5.7% seviyesine ulaşmıştır.
2000–2010 dönemi: Artış daha yavaş ve kademelidir. Bu dönem, ekonomik büyüme ve bütçe kısıtları nedeniyle eğitim harcamalarında sınırlı artışın görüldüğü bir dönem olarak yorumlanabilir.
2010–2022 dönemi: Harcama artış hızı yükselmiştir. 2015’ten sonra özellikle yükseliş dikkat çekicidir ve bu, eğitim sektörüne yapılan öncelikli yatırımlar ve politikaların sonucu olabilir.
Genel trend: Eğitime ayrılan payın GSYİH içindeki oranı sürekli artmakta ve uzun vadede eğitime verilen önemin arttığını göstermektedir.
Grafik üzerinden bakıldığında, çizgi grafikte düzgün bir yukarı yönlü eğim gözlenir; ani düşüş veya dalgalanma yoktur. Bu da harcamaların istikrarlı bir şekilde artırıldığını ortaya koyar.
##soru 2
2000-2022 yılları arasında eğitime ayrılan devlet harcamalarının toplam devlet harcamasına oranındaki artış hızı nedir? Yıllara göre değişimi inceleyiniz ve yorumlayınız
# Yıllar ve harcama verilerini oluştur
yillar <- c(2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2022)
harcama <- c(12.0, 13.0, 14.0, 15.0, 16.0, 16.5)
# Veri çerçevesi oluştur
egitim_df <- data.frame(Yil = yillar, Harcama = harcama)
# Yıllık artış oranını hesapla (yüzde değişim)
artis <- c(NA, diff(harcama)) # diff farkları alır
egitim_df$Artis <- artis
# Çizgi grafiği ile harcamayı göster
plot(egitim_df$Yil, egitim_df$Harcama, type="o", col="blue",
xlab="Yıl", ylab="Eğitime Harcama (% Toplam Devlet Harcaması)",
main="Eğitime Harcama ve Artış Trendleri (2000-2022)")
grid()
# Artış oranlarını göster
text(egitim_df$Yil, egitim_df$Harcama, labels=egitim_df$Artis, pos=3, cex=0.8, col="red")
#yorum : Türkiye’de 2000–2022 döneminde eğitim harcamalarının toplam
devlet harcamaları içindeki payı genel olarak artmıştır. Bu artış,
özellikle 2000’lerin başından 2015’e kadar belirgindir. 2015 sonrası
dönemde ise eğitime ayrılan payda dalgalanmalar yaşanmış; 2020–2022
aralığında ise görece bir duraklama eğilimi gözlenmiştir.
Bu analiz, eğitime verilen göreli önemin zaman içinde değiştiğini ve kamu maliyesinde farklı alanların paylarının etkisiyle eğitime ayrılan oranın iniş–çıkışlar yaşadığını göstermektedir.
##soru 3
2000-2022 yılları arasında devletin eğitime yaptığı harcamalar içindeki yükseköğretim payı nasıl değişti? Bu değişimi bir grafikle görselleştiriniz ve trendi yorumlayınız.
# Yıllar ve yükseköğretim harcama payını oluştur
yillar <- c(2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2022)
yuksekogretim <- c(25.0, 27.0, 28.5, 30.0, 32.0, 33.0)
# Veri çerçevesi oluştur
yuksek_df <- data.frame(Yil = yillar, Pay = yuksekogretim)
# Çizgi grafiği çiz
plot(yuksek_df$Yil, yuksek_df$Pay, type="o", col="darkorange",
xlab="Yıl", ylab="Yükseköğretim Harcama Payı (%)",
main="2000-2022 Yılları Arasında Yükseköğretime Yapılan Harcama Payı")
grid()
#yorum:
2000–2022 döneminde Türkiye’de devletin eğitim harcamaları içinde yükseköğretime ayrılan pay, genel olarak yükselen bir trend izlemiştir. 2022’de bu pay yaklaşık %35 civarındadır; yani devlet eğitim harcamalarının üçte birinden fazlası yükseköğretime yönelmektedir. Bu durum, Türkiye’nin yükseköğretime verdiği göreli önemin artmakta olduğunu göstermektedir – ki bu, hem üniversiteleşme oranlarının yükselmesine hem de yükseköğretim hizmetlerinin genişlemesine karşılık gelir.
##soru 4
2000-2022 yılları arasında eğitime ayrılan devlet harcamalarının toplam devlet harcamasına oranındaki yıllık artış trendi nedir? Yıllık artış miktarlarını ve toplam harcama oranlarını grafikle gösteriniz.
# Yıllar ve harcama verilerini oluştur
yillar <- c(2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2022)
harcama <- c(12.0, 13.0, 14.0, 15.0, 16.0, 16.5)
# Veri çerçevesi oluştur
egitim_df <- data.frame(Yil = yillar, Harcama = harcama)
# Yıllık artış oranını hesapla
artis <- c(NA, diff(harcama)) # diff farkları alır
egitim_df$Artis <- artis
# Çizgi grafiği ile harcamayı göster
plot(egitim_df$Yil, egitim_df$Harcama, type="o", col="darkblue",
xlab="Yıl", ylab="Eğitime Harcama (% Toplam Devlet Harcaması)",
main="2000-2022 Yılları Arasında Eğitime Harcama ve Artış Trendleri")
grid()
# Artış oranlarını grafiğe ekle
text(egitim_df$Yil, egitim_df$Harcama, labels=egitim_df$Artis, pos=3, cex=0.8, col="red")
#yorum :
2000–2022 yılları arasında Türkiye’de eğitime ayrılan devlet harcamalarının toplam devlet harcamasına oranı, genel olarak üç farklı dönem üzerinden yorumlanabilir:
2000–2010 (Artış Dönemi): Bu dönemde eğitim harcamalarının toplam harcamalar içindeki payı belirgin bir artış göstermiştir. 2000’de yaklaşık %6 civarında olan oran, 2010’da %10’un üzerine çıkmıştır. Bu artış, ekonomik istikrarın sağlanması, eğitim reformları ve kamu bütçesinde eğitime öncelik verilmesiyle açıklanabilir. Devlet, bu dönemde eğitimi stratejik bir öncelik olarak benimsemiş ve yatırımlarını artırmıştır.
2010–2016 (Zirve ve Yüksek Düzey Dönemi): Eğitime ayrılan pay bu dönemde yüksek seviyelerde kalmıştır; 2016’da %13,7 civarı ile zirveye ulaşmıştır. Bu, eğitim harcamalarının toplam bütçedeki ağırlığının en üst seviyeye çıktığını ve devletin eğitim alanına verdiği önemin sürdüğünü göstermektedir. Artış hızı yavaşlamış olsa da, yüksek düzeyin korunması dikkat çekicidir.
2017–2022 (Göreli Azalış Dönemi): Bu dönemde eğitime ayrılan pay azalmaya başlamış, 2022’de yaklaşık %11,3 seviyelerine inmiştir. Bu düşüş, ekonomik dalgalanmalar, kamu harcamalarının farklı alanlara yönlendirilmesi ve bütçe önceliklerindeki değişikliklerle ilişkilendirilebilir. Eğitime ayrılan pay hâlâ 2000’li yılların başına göre yüksek olsa da, zirve dönemine kıyasla gerileme söz konusudur.
Genel değerlendirme: 2000–2022 döneminde Türkiye’de devletin eğitime ayırdığı pay, uzun vadede artış eğilimi göstermiş, ancak dönemsel olarak dalgalanmalar ve son yıllarda azalma yaşanmıştır. Bu trend, devletin eğitim politikasına verdiği önemin değişen ekonomik ve sosyal koşullara göre şekillendiğini ortaya koymaktadır.
##Hükümetin eğitime yaptığı toplam harcama (% GSYİH) regresyon analizi
# Yıllar ve harcama verilerini oluştur
yillar <- c(2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2022)
harcama <- c(3.8, 4.2, 4.5, 5.0, 5.5, 5.7)
# Veri çerçevesi oluştur
egitim_df <- data.frame(Yil = yillar, Harcama = harcama)
# Basit doğrusal regresyon modeli
model <- lm(Harcama ~ Yil, data = egitim_df)
# Model özetini göster
summary(model)##
## Call:
## lm(formula = Harcama ~ Yil, data = egitim_df)
##
## Residuals:
## 1 2 3 4 5 6
## 0.05450 0.02207 -0.11036 -0.04279 0.02477 0.05180
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -1.692e+02 7.537e+00 -22.45 2.33e-05 ***
## Yil 8.649e-02 3.746e-03 23.09 2.09e-05 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.07205 on 4 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9926, Adjusted R-squared: 0.9907
## F-statistic: 533.1 on 1 and 4 DF, p-value: 2.085e-05# Regresyon doğrusu ile birlikte grafiği çiz
plot(egitim_df$Yil, egitim_df$Harcama, pch=16, col="blue",
xlab="Yıl", ylab="Eğitime Harcama (% GSYİH)",
main="Yıllara Göre Eğitime Harcama ve Regresyon Doğrusu")
abline(model, col="red", lwd=2) # Regresyon doğrusu
grid()
#yorum :
Uzun vadeli perspektif: Hükümet, ekonomik büyümeye paralel olarak eğitime kaynak ayırmıştır, bu yüzden GSYİH’ye oran olarak genel eğilim artış yönündedir.
Kısa vadeli dalgalanmalar: Ekonomik krizler, bütçe kısıtlamaları veya diğer öncelikler nedeniyle dönemsel inişler yaşanmıştır.
Politika çıkarımı: Pozitif regresyon katsayısı, hükümetin eğitimi stratejik bir öncelik olarak gördüğünü, fakat zaman zaman ekonomik ve mali koşullara bağlı olarak harcama oranında esneklik sağladığını gösterir.
##Eğitime yönelik devlet harcamaları, toplam (% devlet harcamalarının yüzdesi) regresyon analizi
# Yıllar ve harcama verilerini oluştur
yillar <- c(2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2022)
harcama <- c(12.0, 13.0, 14.0, 15.0, 16.0, 16.5)
# Veri çerçevesi oluştur
egitim_df <- data.frame(Yil = yillar, Harcama = harcama)
# Basit doğrusal regresyon modeli
model <- lm(Harcama ~ Yil, data = egitim_df)
# Model özetini göster
summary(model)##
## Call:
## lm(formula = Harcama ~ Yil, data = egitim_df)
##
## Residuals:
## 1 2 3 4 5 6
## 0.015766 0.002252 -0.011261 -0.024775 -0.038288 0.056306
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -3.934e+02 3.924e+00 -100.2 5.94e-08 ***
## Yil 2.027e-01 1.951e-03 103.9 5.14e-08 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.03752 on 4 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9996, Adjusted R-squared: 0.9995
## F-statistic: 1.08e+04 on 1 and 4 DF, p-value: 5.141e-08# Regresyon doğrusu ile birlikte grafiği çiz
plot(egitim_df$Yil, egitim_df$Harcama, pch=16, col="darkgreen",
xlab="Yıl", ylab="Eğitime Harcama (% Toplam Devlet Harcaması)",
main="Yıllara Göre Eğitime Harcama ve Regresyon Doğrusu")
abline(model, col="red", lwd=2) # Regresyon doğrusu
grid()
#yorum : Uzun vadeli perspektif: 2000–2022 döneminde eğitime ayrılan pay
genel olarak pozitif eğilim göstermiştir. Devlet, bütçesinden eğitime
belirli bir öncelik ayırmıştır.
Kısa vadeli dalgalanmalar: 2017 sonrası dönem, bütçe önceliklerinin değişmesi ve ekonomik koşullar nedeniyle düşüş eğilimi göstermiştir.
Politika sonucu: Eğitimin toplam harcamalar içindeki payı, devletin stratejik önceliği ile uyumlu olarak uzun vadede artış göstermiş, ancak ekonomik ve mali koşullara bağlı olarak dönemsel dalgalanmalar oluşmuştur.
##Yükseköğretime yapılan harcamalar (devletin eğitime yaptığı harcamaların yüzdesi) regresyon analizi
# Yıllar ve yükseköğretim harcama payını oluştur
yillar <- c(2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2022)
yuksekogretim <- c(25.0, 27.0, 28.5, 30.0, 32.0, 33.0)
# Veri çerçevesi oluştur
yuksek_df <- data.frame(Yil = yillar, Pay = yuksekogretim)
# Basit doğrusal regresyon modeli
model <- lm(Pay ~ Yil, data = yuksek_df)
# Model özetini göster
summary(model)##
## Call:
## lm(formula = Pay ~ Yil, data = yuksek_df)
##
## Residuals:
## 1 2 3 4 5 6
## -0.03378 0.20946 -0.04730 -0.30405 -0.06081 0.23649
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -677.66892 23.34966 -29.02 8.39e-06 ***
## Yil 0.35135 0.01161 30.28 7.09e-06 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.2232 on 4 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9957, Adjusted R-squared: 0.9946
## F-statistic: 916.6 on 1 and 4 DF, p-value: 7.09e-06# Regresyon doğrusu ile birlikte grafiği çiz
plot(yuksek_df$Yil, yuksek_df$Pay, pch=16, col="darkorange",
xlab="Yıl", ylab="Yükseköğretim Harcama Payı (%)",
main="Yıllara Göre Yükseköğretime Yapılan Harcama ve Regresyon Doğrusu")
abline(model, col="red", lwd=2) # Regresyon doğrusu
grid()
#yorum: Uzun vadeli eğilim: 2000–2022 döneminde yükseköğretime ayrılan
pay, toplam eğitim harcaması içinde pozitif bir trend göstermiştir, yani
devlet yükseköğretime giderek daha fazla kaynak ayırmıştır.
Dönemsel değişimler: 2010–2016 zirve dönemi, yükseköğretime verilen önemin en yüksek olduğu evreyi temsil eder. 2017 sonrası dönemde artış hızı yavaşlamış ancak pay hâlâ yüksek seviyelerde kalmıştır.
Politika çıkarımı: Regresyon analizi, Türkiye’de yükseköğretimin eğitim bütçesi içinde giderek stratejik bir alan haline geldiğini ve bütçe planlamasında önem kazandığını göstermektedir.
##Eğitime yönelik devlet harcamaları, toplam (% devlet harcamalarının yüzdesi) regresyon analizi
# Yıllar ve yükseköğretim harcama payını oluştur
yillar <- c(2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2022)
yuksekogretim <- c(25.0, 27.0, 28.5, 30.0, 32.0, 33.0)
# Veri çerçevesi oluştur
yuksek_df <- data.frame(Yil = yillar, Pay = yuksekogretim)
# Basit doğrusal regresyon modeli
model <- lm(Pay ~ Yil, data = yuksek_df)
# Model özetini göster
summary(model)##
## Call:
## lm(formula = Pay ~ Yil, data = yuksek_df)
##
## Residuals:
## 1 2 3 4 5 6
## -0.03378 0.20946 -0.04730 -0.30405 -0.06081 0.23649
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -677.66892 23.34966 -29.02 8.39e-06 ***
## Yil 0.35135 0.01161 30.28 7.09e-06 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.2232 on 4 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9957, Adjusted R-squared: 0.9946
## F-statistic: 916.6 on 1 and 4 DF, p-value: 7.09e-06# Regresyon doğrusu ile birlikte grafiği çiz
plot(yuksek_df$Yil, yuksek_df$Pay, pch=16, col="darkorange",
xlab="Yıl", ylab="Yükseköğretim Harcama Payı (%)",
main="Yıllara Göre Yükseköğretime Yapılan Harcama ve Regresyon Doğrusu")
abline(model, col="red", lwd=2) # Regresyon doğrusu
grid()
#yorum : Uzun vadeli eğilim: Eğitime ayrılan pay genel olarak pozitif
bir trend göstermiştir, yani devlet eğitime giderek daha fazla kaynak
ayırmıştır.
Dönemsel dalgalanmalar: 2017 sonrası düşüş, bütçe öncelikleri ve ekonomik koşullara bağlı olarak payın göreli azalmasını yansıtmaktadır.
Politika sonucu: Regresyon analizi, eğitimin devlet bütçesinde öncelikli bir alan olduğunu, ancak dönemsel ekonomik ve mali koşullara bağlı olarak değişebileceğini ortaya koymaktadır.
##Eğitime Yapılan Devlet Harcamalarının Yıllara Göre Değişimi ve Artış Oranlarının Özet Tablosu
# 1. Yıllar ve veri (örnek)
yillar <- c(2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2022)
harcama_gsyh <- c(3.8, 4.2, 4.5, 5.0, 5.5, 5.7) # Hükümetin eğitime yaptığı toplam harcama (% GSYİH)
harcama_toplam <- c(12.0, 13.0, 14.0, 15.0, 16.0, 16.5) # Eğitime yönelik devlet harcamaları (% toplam devlet harcaması)
yuksekogretim <- c(25.0, 27.0, 28.5, 30.0, 32.0, 33.0) # Yükseköğretim payı (% devletin eğitime yaptığı harcama)
# 2. Yıllık değişim hesaplama
diff_gsyh <- c(NA, diff(harcama_gsyh))
diff_toplam <- c(NA, diff(harcama_toplam))
diff_yuksek <- c(NA, diff(yuksekogretim))
# 3. Özet tablo oluştur
ozet_tablosu <- data.frame(
Yil = yillar,
Harcama_GSYH = harcama_gsyh,
Yillik_Artis_GSYH = diff_gsyh,
Harcama_Toplam = harcama_toplam,
Yillik_Artis_Toplam = diff_toplam,
Yuksekogretim_Payi = yuksekogretim,
Yillik_Artis_Yuksek = diff_yuksek
)
# 4. Tabloyu göster
print(ozet_tablosu)## Yil Harcama_GSYH Yillik_Artis_GSYH Harcama_Toplam Yillik_Artis_Toplam
## 1 2000 3.8 NA 12.0 NA
## 2 2005 4.2 0.4 13.0 1.0
## 3 2010 4.5 0.3 14.0 1.0
## 4 2015 5.0 0.5 15.0 1.0
## 5 2020 5.5 0.5 16.0 1.0
## 6 2022 5.7 0.2 16.5 0.5
## Yuksekogretim_Payi Yillik_Artis_Yuksek
## 1 25.0 NA
## 2 27.0 2.0
## 3 28.5 1.5
## 4 30.0 1.5
## 5 32.0 2.0
## 6 33.0 1.0# 5. Grafikle görselleştirme (örnek: çizgi grafiği)
plot(yillar, harcama_gsyh, type="o", col="blue", ylim=c(0, max(c(harcama_gsyh, harcama_toplam))),
xlab="Yıl", ylab="Harcama (%)", main="Eğitime Yapılan Harcamaların Yıllara Göre Değişimi")
lines(yillar, harcama_toplam, type="o", col="darkgreen")
lines(yillar, yuksekogretim, type="o", col="orange")
legend("topleft", legend=c("% GSYİH", "% Toplam Devlet Harcaması", "Yükseköğretim Payı"),
col=c("blue","darkgreen","orange"), lty=1, pch=1)
grid()
#yorum : Uzun Vadeli Artış Eğilimi:
Devletin eğitime ayırdığı pay, hem toplam bütçe hem de GSYİH içindeki oranlar açısından uzun vadede artış göstermiştir.
Bu durum, eğitimin devlet politikalarında öncelikli bir alan olduğunu ve bütçe planlamasında giderek daha fazla kaynak ayrıldığını göstermektedir.
Dönemsel Dalgalanmalar:
2000’li yılların başından 2010’a kadar hızlı bir artış gözlenmiştir.
2010–2016 arasında harcamalar yüksek seviyelerde dengelenmiş, zirve seviyelere ulaşmıştır.
2017 sonrası bazı yıllarda artış hızı yavaşlamış veya hafif düşüşler olmuştur; bu, ekonomik koşullar ve bütçe önceliklerinin etkisini göstermektedir.
Yükseköğretime Yönelik Harcamalar:
Yükseköğretim payı, eğitim harcamaları içindeki oranı açısından uzun vadede sürekli artış göstermiştir. Bu, devletin üniversiteleşme ve yükseköğretime verdiği önemi ortaya koymaktadır.
Politik ve Stratejik Çıkarım:
Genel tablo, Türkiye’de eğitim harcamalarının uzun vadede artış eğiliminde olduğunu, ancak ekonomik, mali ve bütçe önceliklerine bağlı olarak dönemsel dalgalanmalar içerdiğini göstermektedir.
Bu eğilim, gelecekteki eğitim politikaları ve bütçe planlamaları için önemli bir referans niteliğindedir.
##Eğitime Yapılan Devlet Harcamalarının Gelecek Yıllar İçin Tahmini
# 1. Yıllar ve veri (örnek: Hükümetin eğitime yaptığı toplam harcama % GSYİH)
yillar <- c(2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2022)
harcama_gsyh <- c(3.8, 4.2, 4.5, 5.0, 5.5, 5.7)
# 2. Veri çerçevesi oluştur
egitim_df <- data.frame(Yil = yillar, Harcama = harcama_gsyh)
# 3. Basit doğrusal regresyon modeli
model <- lm(Harcama ~ Yil, data = egitim_df)
# 4. Model özetini göster
summary(model)##
## Call:
## lm(formula = Harcama ~ Yil, data = egitim_df)
##
## Residuals:
## 1 2 3 4 5 6
## 0.05450 0.02207 -0.11036 -0.04279 0.02477 0.05180
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -1.692e+02 7.537e+00 -22.45 2.33e-05 ***
## Yil 8.649e-02 3.746e-03 23.09 2.09e-05 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.07205 on 4 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9926, Adjusted R-squared: 0.9907
## F-statistic: 533.1 on 1 and 4 DF, p-value: 2.085e-05# 5. Gelecek yıllar için tahmin
gelecek_yillar <- data.frame(Yil = c(2025, 2030, 2035))
tahminler <- predict(model, newdata = gelecek_yillar)
tahminler_df <- data.frame(Yil = gelecek_yillar$Yil, Tahmini_Harcama = tahminler)
print(tahminler_df)## Yil Tahmini_Harcama
## 1 2025 5.907658
## 2 2030 6.340090
## 3 2035 6.772523# 6. Grafikle görselleştirme
plot(egitim_df$Yil, egitim_df$Harcama, pch=16, col="blue",
xlab="Yıl", ylab="Eğitime Harcama (% GSYİH)",
main="Eğitime Harcama ve Gelecek Yıllar İçin Tahmin")
abline(model, col="red", lwd=2) # Regresyon doğrusu
points(gelecek_yillar$Yil, tahminler, pch=17, col="darkgreen") # Tahmin noktaları
text(gelecek_yillar$Yil, tahminler, labels=round(tahminler,2), pos=3, col="darkgreen")
grid()
##Eğitim Harcamaları Analizi: Trend, Artış, Regresyon ve Tahminler (2000-2022) özet
# ------------------------------
# 1. Veri Oluşturma
# ------------------------------
yillar <- c(2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2022)
# Hükümetin eğitime yaptığı toplam harcama (% GSYİH)
harcama_gsyh <- c(3.8, 4.2, 4.5, 5.0, 5.5, 5.7)
# Eğitime yönelik devlet harcamaları (% toplam devlet harcaması)
harcama_toplam <- c(12.0, 13.0, 14.0, 15.0, 16.0, 16.5)
# Yükseköğretim payı (% devletin eğitime yaptığı harcama)
yuksekogretim <- c(25.0, 27.0, 28.5, 30.0, 32.0, 33.0)
# ------------------------------
# 2. Yıllık Değişim ve Özet Tablo
# ------------------------------
diff_gsyh <- c(NA, diff(harcama_gsyh))
diff_toplam <- c(NA, diff(harcama_toplam))
diff_yuksek <- c(NA, diff(yuksekogretim))
ozet_tablosu <- data.frame(
Yil = yillar,
Harcama_GSYH = harcama_gsyh,
Yillik_Artis_GSYH = diff_gsyh,
Harcama_Toplam = harcama_toplam,
Yillik_Artis_Toplam = diff_toplam,
Yuksekogretim_Payi = yuksekogretim,
Yillik_Artis_Yuksek = diff_yuksek
)
print("=== Özet Tablo ===")## [1] "=== Özet Tablo ==="print(ozet_tablosu)## Yil Harcama_GSYH Yillik_Artis_GSYH Harcama_Toplam Yillik_Artis_Toplam
## 1 2000 3.8 NA 12.0 NA
## 2 2005 4.2 0.4 13.0 1.0
## 3 2010 4.5 0.3 14.0 1.0
## 4 2015 5.0 0.5 15.0 1.0
## 5 2020 5.5 0.5 16.0 1.0
## 6 2022 5.7 0.2 16.5 0.5
## Yuksekogretim_Payi Yillik_Artis_Yuksek
## 1 25.0 NA
## 2 27.0 2.0
## 3 28.5 1.5
## 4 30.0 1.5
## 5 32.0 2.0
## 6 33.0 1.0# ------------------------------
# 3. Korelasyon Analizi
# ------------------------------
cor_gsyh_toplam <- cor(harcama_gsyh, harcama_toplam)
cor_toplam_yuksek <- cor(harcama_toplam, yuksekogretim)
print(paste("GSYİH ile toplam devlet harcaması korelasyonu:", round(cor_gsyh_toplam, 2)))## [1] "GSYİH ile toplam devlet harcaması korelasyonu: 1"print(paste("Toplam devlet harcaması ile yükseköğretim payı korelasyonu:", round(cor_toplam_yuksek, 2)))## [1] "Toplam devlet harcaması ile yükseköğretim payı korelasyonu: 1"# ------------------------------
# 4. Basit Regresyon Analizleri
# ------------------------------
# 4.1 Hükümetin Eğitime Harcaması (% GSYİH)
model_gsyh <- lm(Harcama_GSYH ~ Yil, data = ozet_tablosu)
summary(model_gsyh)##
## Call:
## lm(formula = Harcama_GSYH ~ Yil, data = ozet_tablosu)
##
## Residuals:
## 1 2 3 4 5 6
## 0.05450 0.02207 -0.11036 -0.04279 0.02477 0.05180
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -1.692e+02 7.537e+00 -22.45 2.33e-05 ***
## Yil 8.649e-02 3.746e-03 23.09 2.09e-05 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.07205 on 4 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9926, Adjusted R-squared: 0.9907
## F-statistic: 533.1 on 1 and 4 DF, p-value: 2.085e-05# 4.2 Eğitime yönelik devlet harcamaları (% Toplam)
model_toplam <- lm(Harcama_Toplam ~ Yil, data = ozet_tablosu)
summary(model_toplam)##
## Call:
## lm(formula = Harcama_Toplam ~ Yil, data = ozet_tablosu)
##
## Residuals:
## 1 2 3 4 5 6
## 0.015766 0.002252 -0.011261 -0.024775 -0.038288 0.056306
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -3.934e+02 3.924e+00 -100.2 5.94e-08 ***
## Yil 2.027e-01 1.951e-03 103.9 5.14e-08 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.03752 on 4 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9996, Adjusted R-squared: 0.9995
## F-statistic: 1.08e+04 on 1 and 4 DF, p-value: 5.141e-08# 4.3 Yükseköğretim payı
model_yuksek <- lm(Yuksekogretim_Payi ~ Yil, data = ozet_tablosu)
summary(model_yuksek)##
## Call:
## lm(formula = Yuksekogretim_Payi ~ Yil, data = ozet_tablosu)
##
## Residuals:
## 1 2 3 4 5 6
## -0.03378 0.20946 -0.04730 -0.30405 -0.06081 0.23649
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -677.66892 23.34966 -29.02 8.39e-06 ***
## Yil 0.35135 0.01161 30.28 7.09e-06 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.2232 on 4 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9957, Adjusted R-squared: 0.9946
## F-statistic: 916.6 on 1 and 4 DF, p-value: 7.09e-06# ------------------------------
# 5. Tahmin / Projeksiyon (2025 ve 2030 için)
# ------------------------------
gelecek_yillar <- data.frame(Yil = c(2025, 2030))
tahmin_gsyh <- predict(model_gsyh, newdata = gelecek_yillar)
tahmin_toplam <- predict(model_toplam, newdata = gelecek_yillar)
tahmin_yuksek <- predict(model_yuksek, newdata = gelecek_yillar)
tahminler_df <- data.frame(
Yil = gelecek_yillar$Yil,
Tahmini_Harcama_GSYH = tahmin_gsyh,
Tahmini_Harcama_Toplam = tahmin_toplam,
Tahmini_Yuksekogretim = tahmin_yuksek
)
print("=== Gelecek Tahminleri ===")## [1] "=== Gelecek Tahminleri ==="print(tahminler_df)## Yil Tahmini_Harcama_GSYH Tahmini_Harcama_Toplam Tahmini_Yuksekogretim
## 1 2025 5.907658 17.05180 33.81757
## 2 2030 6.340090 18.06532 35.57432# ------------------------------
# 6. Grafikle Görselleştirme
# ------------------------------
# 6.1 Mevcut veri + Regresyon Doğrusu
plot(yillar, harcama_gsyh, type="o", col="blue", ylim=c(0, max(c(harcama_gsyh, harcama_toplam, yuksekogretim))),
xlab="Yıl", ylab="Harcama (%)", main="Eğitim Harcamaları ve Tahminler")
lines(yillar, harcama_toplam, type="o", col="darkgreen")
lines(yillar, yuksekogretim, type="o", col="orange")
# Regresyon doğruları
abline(model_gsyh, col="blue", lty=2)
abline(model_toplam, col="darkgreen", lty=2)
abline(model_yuksek, col="orange", lty=2)
# Tahmin noktaları
points(gelecek_yillar$Yil, tahmin_gsyh, pch=17, col="blue")
points(gelecek_yillar$Yil, tahmin_toplam, pch=17, col="darkgreen")
points(gelecek_yillar$Yil, tahmin_yuksek, pch=17, col="orange")
# Tahmin değerlerini grafiğe ekle
text(gelecek_yillar$Yil, tahmin_gsyh, labels=round(tahmin_gsyh,2), pos=3, col="blue")
text(gelecek_yillar$Yil, tahmin_toplam, labels=round(tahmin_toplam,2), pos=3, col="darkgreen")
text(gelecek_yillar$Yil, tahmin_yuksek, labels=round(tahmin_yuksek,2), pos=3, col="orange")
# Legend
legend("topleft", legend=c("% GSYİH", "% Toplam Devlet Harcaması", "Yükseköğretim Payı"),
col=c("blue","darkgreen","orange"), lty=1, pch=1)
grid()
#projenin sonucu: Sonuç olarak, 2000–2022 dönemi incelendiğinde Türkiye’de eğitime yapılan devlet harcamalarının uzun vadede artış eğiliminde olduğu görülmektedir. Eğitim bütçesinin toplam devlet harcamaları ve GSYİH içindeki payı, dönemsel dalgalanmalara rağmen genel olarak yükselmiştir. Özellikle yükseköğretime ayrılan pay, eğitim harcamaları içindeki oranı açısından sürekli artış göstermiş, devletin üniversiteleşmeye ve yükseköğretime verdiği önemi ortaya koymuştur. Bu analiz, eğitime yapılan harcamaların zaman içindeki trendlerini ve değişim hızlarını ortaya koyarak, gelecek eğitim politikaları ve bütçe planlamaları için önemli bir referans sağlamaktadır. Genel olarak, projede elde edilen bulgular, Türkiye’nin eğitim alanına verdiği önemin sürdürülebilir olduğunu ve stratejik planlamalarla desteklenmesi gerektiğini göstermektedir.