Türkiye'de illerin COVID-19 toplam vaka sayılarını etkileyen belirleyicilerinin mekânsal ekonometrik analizi
Spatial econometric analysis of determinants effecting the total number of COVID-19 cases of provinces in Turkey
Yazar: SERKAN CAHİT DİNÇ
Danışman: DOÇ. DR. NECATİ ALP ERİLLİ
Sivas Cumhuriyet Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: COVID 19 = COVID 19 ; Ekonometrik analiz = Econometric analysis ; Korona virüsler = Coronaviridae ; Mekansal ekonometri yaklaşımı = Spatial econometrics approach ; Pandemiler = Pandemics

Özet:
Dünyada birden fazla ülkede ya da kıtada, çok geniş bir alanda yayılan ve etkili olan salgın hastalıklar pandemi olarak kabul edilmektedir. Dünya genelinde can kayıplarına ve insan sağlığında ciddi hasarlara neden olan pandemik hastalıkların yayılmasında genellikle bireyler arası temasın sıklığı, demokrafik yapı, iklim şartları, sunulan sağlık hizmetleri ve ulaşım özellikleri etkili olmaktadır.  
Çalışmamızda Dünya Sağlık Örgütü tarafından pandemik hastalık olarak kabul edilen Covid-19 pandemisi ile ilgili bir araştırma yapılmıştır. Çalışmada Türkiye illeri için 8 Şubat 2021 - 7 Mayıs 2021 tarihleri arası dönemde meydana gelen Covid-19 toplam vaka sayılarının belirleyicilerinin mekânsal ekonometrik analizi yapılmıştır. Modellerde nüfus yoğunluğu, sağlık çalışanı sayısı, altmış yaş üstü kişi sayısı, okur yazar oranı, ortalama sıcaklık, yaşam memnuniyet oranı, kişi başı GSYİH, doktor sayısı, hastane sayısı, yatak sayısı, yağış miktarı ve tarım dışı istihdam oranı değişkenlerinin Covid-19 toplam vaka sayıları değişkeni üzerindeki etkisi araştırılmıştır. Türkiye illerinin Covid-19 toplam vaka sayılarının mekânsal dağılım haritası oluşturulmuştur. Uygun bir model oluşturma aşaması ise Model 1 ve Model 2 olmak üzere iki farklı aşamada gerçekleştirilmiştir. Model 1'de Covid-19 toplam vaka sayılarını etkileyebilecek tüm değişkenlerin etkisi araştırılmış ve model seçimi yapılmıştır. Fakat bu modeldeki anlamlı bağımsız değişken sayısını arttırmak amacıyla yeni bir model araştırması yapılmıştır ve yapılan bu araştırma sonucunda bazı bağımsız değişkenler modelden dışlanarak Model 2'nin oluşumu sağlanmıştır. Çalışmada en uygun model olarak Model 2 ele alınmıştır. Moran I testi aracılığıyla mekânsal otokorelasyonun varlığı araştırılmıştır. Modelde mekânsal otokorelasyonun tespiti sonucu LM test istatistiklerinden yararlanılarak en uygun modelin Mekânsal Gecikmeli Model (SAR) olduğu görülmüştür. Elde edilen bu sonuçlara göre bir ildeki Covid- 19 toplam vaka sayısındaki değişim ne yönde ise o ilin komşu illerinde de aynı yönde olacağı sonucuna varılmış yani bir mekânsal etkileşim bulgusunun olduğu gözlemlenmiştir. Aynı zamanda Covid-19 toplam vaka sayılarının nüfus yoğunluğu ve altmış yaş üstü kişi sayısı ile pozitif yönlü; sağlık çalışanı sayısı ile negatif yönlü bir ilişkisinin olduğu; okur yazarlık oranıyla ise bir ilişkisinin olmadığı tespit edilmiştir.

Abstract:
Epidemics that spread and affect a very wide area in more than one country or continent around the world are considered pandemics. In the spread of pandemic diseases that cause loss of life and serious damage to human health worldwide, the frequency of interpersonal contact, democratic structure, climatic conditions, health services and transportation characteristics are generally effective.
İn this study, spatial econometric analysis pf the determinants for the total number of Covid-19 cases occurring between 08.02/07.05-2021 for cities in Turkey was performed. In the models, the effect of population density, number of health workers, number of people over sixty years of age, literacy rate, average temperature, life satisfaction rate, GDP per capita, number of doctors, number of hospitals, number of beds, rainfall amount and non-agricultural employment rate variables on the total number of cases variable Covid-19 was investigated. A spatial distribution map of the total number of cases of Covid-19 of the provinces of Turkey has been created. The stage of creating a suitable model was carried out in two different stages: Model 1 and Model 2. In Model 1, the effect of all variables that may affect the total number of Covid-19 cases was investigated and model selection was made. But in order to increase the number of significant independent variables in this model, a new model study was conducted, and as a result of this study, some independent variables were excluded from the model, resulting in the formation of Model 2. Model 2 was considered as the most suitable model in the study. The presence of spatial autocorelation has been investigated through the Moran I test. By using LM Test statistics as a result of the detection of spatial autocorelation in the model, it was observed that the most appropriate model is the SAR. According to these results, it was concluded that the change in the total number of cases of Covid- 19 in a province will be in the same direction in the neighboring provinces of that province, that is, it was observed that there is a finding of spatial interaction. In addition, the total number of cases of Covid-19 has a positive relationship with the population density and the number of people over the age of sixty; a negative relationship with the number of health workers; it has been found that it does not have a relationship with the literacy rate.