Türkiye medikal turizmi üzerine bir tahmin çalışması

Abstract

Sağlık Turizmi, Dünya'nın ve Türkiye'nin son yıllarda dikkatleri üzerine çeken turizm türlerindendir. Bu kadar dikkat çekmesinin elbette ki belli sebepleri bulunmaktadır. Bu sebeplerin en başında ülkelerin ekonomilerine katkı sağlaması, ülkelerin tanınırlığını ve prestijini arttırması gelmektedir. Medikal turizm, bu sebeplere hizmet eden en önemli sağlık turizm türü olarak ön plana çıkmaktadır. Dolayısıyla medikal turizm talebini tahmin etmek ülkelerin, daha mikro düşünüldüğünde ise medikal turizm hizmeti veren tüm kurum ve kuruluşların ekonomik stratejilerini belirlerken önemli bir parametredir. Bu amaçla yapılan detaylı literatür taraması sonucunda Gri Sistem Modeli [GM (1,1)] ve Doğrusal Olmayan Gri Bernoulli Modeli [DOGBM (1,1)] tahminleme yöntemlerinin yoğunlukla ekonomi ve endüstri sektörlerindeki talep tahminleri için kullanıldığı ve literatürde sağlık ve turizm sektörüyle ilgili az sayıda sayısal araştırma ve çalışma yapıldığı görülmüştür. Özellikle medikal turizmin talep tahmininde Gri Sistem Modeli [GM (1,1)] ve Doğrusal Olmayan Gri Bernoulli Modeli [DOGBM (1,1)] tahminleme yöntemlerinin kullanıldığı araştırmaya rastlanmamıştır. Çalışmanın amacı, ülke ekonomisine önemli katkısıyla bilinen medikal turizmin talep tahminin etkinliğini yetersiz veride gri sistem modelleri kullanılarak ve fazla sayıdaki veri için gri sistem modelleri ve zaman serisi modelleriyle ölçmektir. 2015-2019 yılları arasında İstanbul'da hizmet veren özel bir hastanenin sağlık hizmeti veren medikal bölümleri, birçok farklı ülkeden gelen yabancı uyruklu hastaların öncelikle istatiksel analizi yapılarak ardından kurumdaki yöneticilerle görüşülerek tespit edilen Kadın Hastalıkları ve Doğum, Kardiyoloji, Ortopedi ve Travmatoloji bölümleri için önümüzdeki yıllardaki talebinin birinci dereceden tek değişkenli Gri Sistem Modeli [GM (1,1)] ve Doğrusal Olmayan Gri Bernoulli Modeli [DOGBM (1,1)] tahminleme yöntemleri ile tahmin edilmesi, önümüzdeki aylardaki talebin ise Gri Sistem Modeli [GM (1,1)], Üstel Düzleştirme, Regresyon Analizi ve Hareketli Ortalama yöntemleriyle tahmin edilmesidir. Bu doğrultuda, çalışma kapsamında öncelikle sağlık kuruluşlarına medikal turizm stratejilerinde kolaylıkla kullanabilecekleri bir tahminleme yöntemi önermek ve literatüre bu bağlamda katkı sağlamak amaçlanmıştır. Ayrıca talep tahmininden ortaya çıkan sonuçların medikal turizm ile ilgili stratejilerin geliştirilmesi, kaynak planlaması, vb. hususlarda sağlık yöneticilerine ve politika yapıcılara ışık tutması hedeflenmiştir.Health tourism is one of the tourism areas that has drawn the attention of the world and Turkey in recent years. Of course, there are certain reasons for such an attention. The primary reason for this is that it contributes to economies and increase recognition and prestige of countries. Medical tourism stands out as the most important type of health tourism that serves these reasons. Therefore, estimating the demand for medical tourism is an important parameter in determining the economic strategies of the countries and all institutions and organizations that provide medical tourism services from a micro perspective. As a result of the detailed literature review made for this purpose, the Gray System Model [GM (1,1)] and the Nonlinear Gray Bernoulli Model [DOGBM (1,1)] are mostly used for demand forecasts in the economy and industry sectors, and it has been observed that a small number of studies related to health and tourism sectors have been conducted in literature. In particular, no research has been found in which the estimation methods of the Gray System Model [GM (1,1)] and the Nonlinear Gray Bernoulli Model [DOGBM (1,1)] are used in the demand estimation of medical tourism. The study aims to measure the efficiency of demand forecasting of medical tourism, known for its significant contribution to the national economy, by using grey system models in insufficient data and grey system models and time series models for large numbers of data. Medical departments of a private hospital serving in Istanbul between 2015-2019, for the Obstetrics and Gynecology and Obstetrics, Cardiology, Orthopedics and Traumatology departments, which were determined by first conducting a statistical analysis of foreign nationals from many different countries, and then interviewing the managers in the institution. demand is estimated by first degree univariate Gray System Model [GM (1,1)] and Nonlinear Gray Bernoulli Model [DOGBM (1,1)] estimation methods, and demand in the coming months is Gray System Model [GM (1,1) ] Is estimated by Exponential Smoothing, Regression Analysis and Moving Average methods. Accordingly, within the scope of the study, it is primarily aimed to propose to health institutions a forecasting method that they can easily use in their medical tourism strategies and to contribute to the literature in this context. In addition, the results arising from demand forecasting is aimed to shed light on issues such as developing medical tourism-related strategies, resource planning, etc., for health managers and policymakers.