Assessing the heterogeneity of social connectedness index via quantile regression mixture model

Çalışmanın amacı, Ekonomik Kalkınma ve İşbirliği Örgütü insert ignore into journalissuearticles values(OECD);’ne üye ülkelerin arasındaki sosyal bağlılık yapısının görselleştirilmesi ve ülkelerdeki sosyo-demografik, ekonomik, din ve resmi dil faktörlerinin Sosyal Bağlılık Endeksine insert ignore into journalissuearticles values(SCI); etkisinin parametrik olmayan bir yöntemle incelenmesidir. Çalışmadaki veriseti 3 farklı veri kaynağından alınmıştır: Dünya Bankası, OECD ve Facebook. Facebook firmasından alınan veriler OECD üye ülkeleri arasındaki sosyal ağ yapısının görselleştirilmesi ve özelliklerinin anlaşılması için kullanılmıştır. Ek olarak veri kaynaklarından alınan tüm verilerin birleştirilmesiyle elde edilen kümüle veri seti, SCI’ya etki eden faktörlerin Kantil Regresyon Karma Modeller insert ignore into journalissuearticles values(QRMIX); ile belirlenmesi amacıyla kullanılmıştır. QRMIX sonucunda, SCI’ya etkisi farklılaşan 4 küme belirlenmiştir. Önem derecesi analizine göre, SCI’nın düşük seviyelerinde ülkenin resmi dini önemi en düşük faktör iken SCI’nın yüksek seviyelerinde en önemli ikinci faktördür. Benzer yaş, eğitim seviyesi, dil ve dine mensup ülkeler arasında güçlü bir sosyal ağ yapısı olduğu gösterilmiştir. Ayrıca, literatürdeki çalışmalarda benzer sosyal ağ gücüne sahip ülkelerarasında ekonomik olarak da güçlü bir bağ olduğu gösterilmiştir. Bu çalışmada da, SCI değerinin farklı kantillerine göre bağımsız faktörlerin öneminin değiştiği, bu sebeple farklı sosyal bağlantılara sahip ülkelerin ithalat-ihracat ve finansal işlemler gibi göstergeleri için farklı aksiyon planları oluşturulabileceği önerilmiştir. Sonuç olarak, bu çalışma farklı bağlantı gücüne sahip OECD ülkeleri için politika yapıcılarına yardımcı olabilir.