1.Eğitim, beşerî sermayenin gelişmesinde ve ekonomik kalkınmanın sağlanmasında önemli bir rol oynamaktadır. Bireylerin eğitim süresinin artması, iş gücünün niteliğini yükselterek ülkelerin uzun dönemli ekonomik performansını olumlu yönde etkileyebilmektedir.
Kişi başı gelir, bir ülkenin ekonomik refah düzeyini yansıtan temel göstergelerden biridir. Gelir düzeyindeki artış, hem bireylerin eğitime ayırabilecekleri kaynakları artırmakta hem de kamu tarafından eğitime yapılan yatırımların genişlemesine olanak tanımaktadır. Bu nedenle kişi başı gelir ile eğitim süresi arasında pozitif bir ilişki olması beklenmektedir.
Bu çalışmanın amacı, Dünya Bankası World Development Indicators (WDI) verileri kullanılarak kişi başı gelir ile eğitim süresi arasındaki ilişkinin ampirik olarak incelenmesidir. Elde edilecek bulguların, eğitim ve kalkınma politikalarına yönelik çıkarımlar sunması amaçlanmaktadır.
Kışı başına düşen gelir artınca Eğitim Süresi artıyor mu?
Eğitim süresi artınca Gayri safi yurt içi hasıla artmakta mı ?
Nüfüs artışı Eğitim süresini etkilıyor mu?
İnternet kullanım oranındaki artış, eğitim süresini artırmakta mıdır?
Bu çalışmada kullanılan veriler Dünya Bankası World Development Indicators (WDI) veri tabanından elde edilmiştir. Analizde kişi başına düşen gelir, gayri safi yurt içi hasıla, nüfus, eğitim süresi ve internet kullanımı değişkenleri kullanılmıştır. Kişi başına düşen gelir ve gayri safi yurt içi hasıla ekonomik refah ve büyüklüğü temsil ederken, nüfus değişkeni demografik yapının etkisini incelemek amacıyla analize dâhil edilmiştir. Eğitim süresi beşerî sermayenin temel göstergesi olarak ele alınmış, internet kullanımı ise dijital erişimin eğitim üzerindeki olası etkilerini değerlendirmek amacıyla kullanılmıştır. Tüm değişkenler WDI veri tabanından temin edilmiştir.
Bu çalışmada analiz, seçilen dört ülke için gerçekleştirilmiştir. İnceleme dönemi olarak 2000, 2005, 2010, 2015, 2020 ve 2023 yılları ele alınmıştır. Analiz, bu yıllara ait kişi başına düşen gelir, gayri safi yurt içi hasıla, nüfus, eğitim süresi ve internet kullanımı değişkenleri üzerinden yürütülmüştür. Veriler Dünya Bankası World Development Indicators (WDI) veri tabanından temin edilmiştir.
Örnek olarak Türkiye, Almanya, Fransa ve Güney kore’yı seçtim.
```{r} library(WDI) library(dplyr)
countries <- c(“TUR”, “DEU”, “FRA”, “KOR”)
wdi_data <- WDI( country = countries, indicator = c( gdp_pc = “NY.GDP.PCAP.CD”, gdp = “NY.GDP.MKTP.CD”, population = “SP.POP.TOTL”, education = “SE.SEC.ENRR”, internet = “IT.NET.USER.ZS” ), start = min(years_vec), end = max(years_vec) )
```{r}
years_vec <- c(2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2023)
wdi_data <- wdi_data[wdi_data$year %in% years_vec, ]
Bu çalışmada analiz, Türkiye, Almanya, Fransa ve Güney Kore için gerçekleştirilmiştir. Kullanılan değişkenler ve anlamları aşağıda özetlenmiştir:
Kişi başına düşen gelir (gdp_pc = “NY.GDP.PCAP.CD”): Bir ülkenin toplam gayri safi yurtiçi hasılasının (GSYH) nüfusa bölünmesiyle hesaplanır ve ülke düzeyinde ekonomik refahı gösterir. Kişi başına düşen gelir, yaşam standardı ve ekonomik gelişmişlik açısından önemli bir göstergedir.
Gayri safi yurtiçi hasıla (gdp = “NY.GDP.MKTP.CD”): Bir ülkenin belirli bir dönemde ürettiği toplam mal ve hizmetlerin piyasa değerini ifade eder. GSYH, ülkenin ekonomik büyüklüğünü ve üretim kapasitesini ölçmede kullanılır.
Nüfus (population = “SP.POP.TOTL”): Ülkelerin toplam nüfusunu gösterir ve demografik yapının ekonomik ve sosyal göstergeler üzerindeki etkilerini incelemek için kullanılır.
Eğitim – Ortaöğretim okula kayıt oranı (education = “SE.SEC.ENRR”): Ülkedeki ortaöğretim seviyesinde toplam kayıtların yüzdesini gösterir. Bu değişken, eğitim düzeyi ve erişim hakkında bilgi sağlar ve eğitim süresine alternatif bir göstergedir.
İnternet kullanımı (internet = “IT.NET.USER.ZS”): Toplam nüfus içinde internet kullanan kişi oranını ifade eder. Dijital erişim ve teknolojik gelişmişlik düzeyini yansıtan bir göstergedir.
Analiz, söz konusu dört ülke ve bu değişkenler üzerinden 2000, 2005, 2010, 2015, 2020 ve 2023 yılları için gerçekleştirilmiştir.
```{r} str(wdi_data)
```{r}
wdi_data$education[wdi_data$country == "Turkiye" & wdi_data$year == 2023] <- 116
##Görselleştirme
{r} library(ggplot2) library(tidyr)
```{r} wdi_long <- wdi_data %>% pivot_longer(cols = c(gdp_pc, gdp, population, education, internet), names_to = “variable”, values_to = “value”)
plot_variable <- function(var_name){ ggplot(wdi_long %>% filter(variable == var_name), aes(x = year, y = value, color = country)) + geom_line(size = 1.2) + geom_point(size = 2) + labs(title = paste(“Yıllara Göre”, var_name, “Değişimi”), x = “Yıl”, y = var_name, color = “Ülke”) + theme_minimal() + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 14, face = “bold”)) }
plot_variable(“internet”) # İnternet kullanımı
2000–2023 dönemine bakıldığında, tüm ülkelerde internet kullanım oranı önemli ölçüde yükselmiştir. Türkiye’de internet kullanım oranı artış göstermiş ve dijital erişimde kayda değer bir ilerleme kaydedilmiştir. Almanya, Fransa ve Güney Kore’de de internet kullanıcı oranı düzenli olarak artmış, özellikle gelişmiş ülkelerde internet erişimi yaygınlaşmıştır. Bu durum, teknolojik gelişmeler ve dijitalleşmenin eğitim ve ekonomik göstergeler üzerindeki etkilerinin artacağını göstermektedir.
```{r}
plot_variable("gdp")Sütunlara bakıldığında, 2000 yılından 2023 yılına kadar olan dönemde Türkiye, Almanya, Fransa ve Güney Kore’nin gayri safi yurt içi hasılası (GSYH) düzenli olarak artış göstermiştir. Bu durum, söz konusu ülkelerin ekonomik büyümesinin devam ettiğini ve üretim kapasitelerinin zaman içinde yükseldiğini göstermektedir. Özellikle gelişmiş ülkelerde (Almanya, Fransa, Güney Kore) GSYH artışı daha istikrarlı bir trend sergilerken, Türkiye’de de uzun dönemli bir büyüme gözlemlenmektedir.
{r} plot_variable("education")
2000–2020 dönemine bakıldığında, Almanya, Fransa ve Güney Kore’de ortaöğretim okula kayıt oranı (education) zaman içinde azalma göstermiştir. Bu durum, bazı gelişmiş ülkelerde nüfusun yaşlanması veya eğitim politikalarındaki değişikliklerin etkisiyle gözlemlenebilir. Öte yandan, Türkiye’de aynı dönemde eğitim göstergesi düzenli olarak artmıştır, bu da Türkiye’de genç nüfusun eğitim erişiminin arttığını ve ortaöğretim düzeyinde katılımın yükseldiğini göstermektedir.
{r} plot_variable("population")
2000–2023 dönemine bakıldığında, Almanya’nın nüfusu neredeyse sabit kalmış ve çok fazla artış göstermemiştir. Buna karşın, Türkiye’nin nüfusu bu dönemde en fazla artan ülke olmuştur. Fransa ve Güney Kore’de ise nüfus artışı daha sınırlı düzeyde gerçekleşmiştir. Bu durum, demografik yapı ve nüfus dinamiklerinin ülkeler arasında önemli farklılıklar gösterdiğini ortaya koymaktadır.
{r} ggplot(wdi_data, aes(x = gdp_pc, y = education, color = country)) + geom_point(size = 3) + geom_line(aes(group = country), size = 1) + labs(title = "Kişi Başına Gelir ve Eğitim Süresi", x = "Kişi Başına Gelir (USD)", y = "Ortaöğretim Okula Kayıt Oranı (%)", color = "Ülke") + theme_minimal()
Kişi başına düşen gelir ile eğitim süresi ilişkisine bakıldığında, Türkiye ve Almanya’da kişi başına gelir yükseldikçe eğitim süresinin de arttığı gözlemlenmektedir. Bu durum, ekonomik refahın eğitim imkanlarını artırdığına işaret etmektedir. Ancak, Fransa ve Güney Kore için aynı durum gözlemlenmemektedir; bu ülkelerde gelirdeki artış eğitim süresine doğrudan yansımamış ve trendler daha sabit veya farklı şekillerde gerçekleşmiştir.
{r} ggplot(wdi_data, aes(x = education, y = gdp, color = country)) + geom_point(size = 3) + geom_line(aes(group = country), size = 1) + labs(title = "Eğitim Süresi ve GSYH", x = "Ortaöğretim Okula Kayıt Oranı (%)", y = "GSYH (USD)", color = "Ülke") + theme_minimal()
Eğitim süresi ile gayri safi yurt içi hasıla (GSYH) ilişkisine bakıldığında, Türkiye ve Almanya’da eğitim süresi arttıkça GSYH’de de bir artış gözlemlenmektedir. Bu durum, eğitim seviyesinin ekonomik büyümeyi desteklediğine işaret etmektedir. Ancak, Fransa ve Güney Kore için aynı ilişki gözlemlenmemektedir; bu ülkelerde eğitim süresindeki değişimler GSYH üzerinde belirgin bir etki yaratmamıştır.
{r} ggplot(wdi_data, aes(x = population, y = education, color = country)) + geom_point(size = 3) + geom_line(aes(group = country), size = 1) + labs(title = "Nüfus ve Eğitim Süresi", x = "Nüfus", y = "Ortaöğretim Okula Kayıt Oranı (%)", color = "Ülke") + theme_minimal()
Nüfus ile eğitim süresi ilişkisine bakıldığında, Türkiye’de nüfus artışıyla birlikte eğitim süresinde de artış gözlemlenmektedir. Bu durum, genç nüfusun eğitim imkanlarına daha fazla eriştiğini göstermektedir. Öte yandan, Almanya, Fransa ve Güney Kore’de nüfus artışı eğitim süresi üzerinde belirgin bir etki yaratmamış; bazı yıllarda eğitim süresi azalmış veya sabit kalmıştır. Bu durum, gelişmiş ülkelerde nüfus dinamiklerinin eğitim süresine etkisinin daha sınırlı olduğunu göstermektedir.
{r} ggplot(wdi_data, aes(x = internet, y = education, color = country)) + geom_point(size = 3) + geom_line(aes(group = country), size = 1) + labs(title = "İnternet Kullanımı ve Eğitim Süresi", x = "İnternet Kullanımı (%)", y = "Ortaöğretim Okula Kayıt Oranı (%)", color = "Ülke") + theme_minimal()
İnternet kullanımı ile eğitim süresi ilişkisine bakıldığında, Türkiye’de internet kullanım oranı arttıkça eğitim süresi de yükselmektedir. Bu durum, dijital erişimin eğitim imkanlarını artırdığını ve eğitim katılımını olumlu etkilediğini göstermektedir. Ancak, Almanya, Fransa ve Güney Kore’de internet kullanımındaki artış eğitim süresi üzerinde belirgin bir değişim yaratmamaktadır; bu ülkelerde eğitim süresi nispeten sabit kalmıştır.
Bu çalışmada ilk regresyon analizinde, eğitim süresini (education) etkileyen faktörler incelenmiştir. Bağımlı değişken olarak ortaöğretim okula kayıt oranı (education) seçilmiş, bağımsız değişkenler olarak ise kişi başına düşen gelir (gdp_pc), toplam nüfus (population) ve internet kullanım oranı (internet) kullanılmıştır.
{r} model_edu <- lm(education ~ gdp_pc + population + internet, data = wdi_data) summary(model_edu)
Model: education ~ gdp_pc + population + internet Bağımlı değişken: education (ortaöğretim okula kayıt oranı) Bağımsız değişkenler: gdp_pc, population, internet Bu modelde, ortaöğretim okula kayıt oranı (education) bağımlı değişken olarak, kişi başına gelir (gdp_pc), nüfus (population) ve internet kullanım oranı (internet) bağımsız değişken olarak kullanılmıştır. Analiz sonucunda, internet kullanım oranı eğitim süresi üzerinde pozitif ve anlamlı bir etki göstermektedir. Buna karşın, kişi başına gelir ve nüfus değişkenleri eğitim süresini anlamlı şekilde etkilememektedir. Modelin genel olarak açıklama gücü orta düzeyde olup (R² ≈ 0.34), bağımsız değişkenlerin toplam etkisi istatistiksel olarak anlamlıdır (F-test p < 0.05).
İkinci regresyon analizinde, gayri safi yurt içi hasıla (GSYH, gdp) bağımlı değişken olarak alınmıştır. Bağımsız değişkenler olarak ise eğitim süresi (education), nüfus (population) ve internet kullanım oranı (internet) kullanılmıştır. Bu model ile eğitim seviyesinin, nüfus büyüklüğünün ve dijital erişimin ekonomik büyüklük üzerindeki etkisi incelenmiştir. Analiz, Türkiye, Almanya, Fransa ve Güney Kore verilerini 2000–2023 dönemi için kapsamaktadır.
{r} model_gdp <- lm(gdp ~ education + population + internet, data = wdi_data) summary(model_gdp)
kinci regresyon analizinde, gayri safi yurt içi hasıla (GSYH, gdp) bağımlı değişken olarak alınmıştır. Bağımsız değişkenler olarak ise eğitim süresi (education), nüfus (population) ve internet kullanım oranı (internet) kullanılmıştır. Analiz sonuçlarına göre, nüfus ve internet kullanım oranı GSYH üzerinde pozitif ve anlamlı bir etkiye sahiptir; yani nüfus büyüdükçe ve internet erişimi arttıkça ekonomik büyüklük de yükselmektedir. Öte yandan, eğitim süresi bu modelde GSYH üzerinde anlamlı bir etki göstermemektedir. Modelin genel açıklama gücü orta düzeyde olup (Adjusted R² ≈ 0.40), bağımsız değişkenlerin toplam etkisi istatistiksel olarak anlamlıdır (F-test p < 0.01). Bu model, ekonomik büyüme ile demografik ve teknolojik faktörler arasındaki ilişkiyi ortaya koymaktadır.
Bu çalışmada, Türkiye, Almanya, Fransa ve Güney Kore’nin 2000–2023 dönemine ait verileri kullanılarak ekonomik, demografik ve dijital faktörlerin eğitim süresi ve ekonomik büyüme üzerindeki etkileri incelenmiştir.
Analiz sonuçlarına göre:
Kişi başına gelir ve eğitim süresi: Türkiye ve Almanya’da gelir arttıkça eğitim süresi de artmıştır; Fransa ve Güney Kore’de bu ilişki görülmemiştir.
Eğitim süresi ve GSYH: Türkiye ve Almanya’da eğitim süresi GSYH’yi artırırken, diğer iki ülkede belirgin bir etkisi yoktur.
Nüfus ve eğitim süresi: Türkiye’de nüfus artışı eğitim süresini artırmıştır; diğer ülkelerde etkisi sınırlı kalmıştır.
İnternet kullanımı ve eğitim süresi: Türkiye’de internet kullanımındaki artış eğitim süresini artırırken, diğer ülkelerde etkisi gözlemlenmemiştir.
Regresyon analizleri de bu bulguları desteklemektedir; eğitim süresini etkileyen modelde internet kullanım oranı anlamlı, GSYH modelinde ise nüfus ve internet kullanım oranı anlamlı bulunmuştur.