OECD Ülkelerinde Sağlık Sektörü Etkinliklerini Belirleyen Faktörlerin Tahmini

Abstract

Bu çalışmada ele alınan yöntemler Stokastik Sınır Analizi (SSA), Genelleştirilmiş Lineer Modeller (GLM) ve Sezgisel Algoritma yöntemleridir. Temel amaç, bu yöntemleri birleştirerek sağlık sektöründe etkinliği etkileyen diğer faktörlerin belirlenmesidir. Literatürde bu yöntemler ayrı ayrı pek çok çalışmada kullanılmasına rağmen birleştirilerek kullanıldığı çalışmalar bulunmamaktadır. İlk olarak, ülkelerin sağlık sektörü etkinliklerin hesaplanmasında kullanılan yöntemlerden biri olan Stokastik Sınır Analizi (SSA) detaylı bir şekilde incelendi. Daha sonra 29 OECD ülkesinin sağlık sektör etkinliğini tahmin etmek için SSA yöntemi uygulandı ve elde edilen etkinlik skorları ile en etkin ülkeler belirlendi. İkinci aşamada ise, OECD ülkelerine yönelik 2010 yılında yapılan sağlık sektörü belirleyicileri anketinden elde edilen 20 farklı göstergenin, tahmin edilen etkinlikler üzerine etkisi Genelleştirilmiş Lineer Modeller çatısı altında farklı regresyon yöntemleri ve sezgisel algoritma yöntemleri ile belirlenmesi hedeflendi.The methods used in this study are Stochastic Frontier Analysis (SFA), Generalized Linear Models (GLM) and Heuristic Algorithms methods. The main purpose is to identify other factors that influence effectiveness in the health sector by combining these methods. Although these methods are used separately in many studies in the literature, there are no studies that are used by combining them. In the first stage, SFA, which is one of the methods used to estimate the health sector activities of countries studied in detail. Then, SFA method was applied to estimate the health sector activity of 29 OECD countries and the most effective countries were determined by the obtained efficiency scores. In the second stage, it is aimed to determine the effect of the 20 different indicators obtained from the 2010 health sector determinants survey on OECD countries on the efficiencies estimated in the first stage, with different regression methods in the context of Generalized linear models and heuristic algorithms.