SavedAdd your journal

Journals / Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2020 / Cilt: 8 - Sayı: 5

The Relationship Between Government Health Expenditure and Labor Productivity: Neuro Fuzzy Approach

Kamu Sağlık Harcamaları-İşgücü Verimliliği İlişkisi: Sinirsel Bulanık Yaklaşım

Atakan DURMAZ
Hakan PABUÇCU
Pages
1375–1382
Publication Date
2022-10-11
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Since the ANFIS model does not provide equations related to the detected relationship, the long term effects of the determinants were investigated and interpreted by means of the two- and three-dimensional graphics produced by the model.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The concept of labor productivity has a very important place in economics literature.
📊
Key Findings & Data:In the study, the data set covering the period of 1997-2018 was used for G20 countries.
💡
Conclusion & Impact:Since the ANFIS model does not provide equations related to the detected relationship, the long term effects of the determinants were investigated and interpreted by means of the two- and three-dimensional graphics produced by the model.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2018 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

The concept of labor productivity has a very important place in economics literature. For this reason, a lot of research has been made on the determinants of labor productivity and the effects of those determinants on productivity. In this study, the effects of generally accepted determinants were investigated. In the study, the data set covering the period of 1997-2018 was used for G20 countries. The long-run effects of the related determinants were discussed by using the neuro-fuzzy model ANFIS. The ANFIS model was chosen because it is a powerful method that has the ability to learn and to make strong decisions and is often used in the determination of nonlinear relationships between variables. Since the ANFIS model does not provide equations related to the detected relationship, the long term effects of the determinants were investigated and interpreted by means of the two- and three-dimensional graphics produced by the model.

Özet

İşgücü verimliliği kavramı iktisat literatüründe çok önemli bir yere sahiptir. Bu sebeple işgücüverimliliğinin belirleyicileri ve etkileri üzerine birçok araştırma yapılmıştır. Bu çalışmada ise genelolarak kabul görmüş belirleyici değişkenlerin etkileri araştırılmıştır. Çalışmada G20 ülkeleri için1997-2018 dönemini kapsayan veri seti kullanılmış ve yapay sinir ağı-bulanık mantık hibritmodellerinden olan ANFIS ile ilgili belirleyici değişkenlerin uzun dönemli etkileri tartışılmıştır.ANFIS model öğrenebilme ve güçlü karar verme yeteneğine sahip olan ve değişkenler arasındakidoğrusal olmayan ilişkilerin tespitinde sıklıkla kullanılan güçlü bir yöntem olması nedeniyleseçilmiştir. ANFIS modelin tespit edilen ilişkilere ait eşitlikler sunmaması sebebiyle, modelinürettiği iki ve üç boyutlu grafikler vasıtasıyla belirleyicilerin uzun dönemli etkileri tespit edilmiş veyorumlanmıştır.

🔖

Cite This Article

DURMAZ, A., PABUÇCU, H. (2022). The Relationship Between Government Health Expenditure and Labor Productivity: Neuro Fuzzy Approach. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 8 - Sayı: 5, 1375–1382. https://ajindex.com/articles/439780

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (11)

  1. Ak, R. (2012). The Relationship between Health Expenditures and Economic Growth: Turkish Case. International Journal of Business Management and Economic Research, 3(1), 404–409.
  2. Akın, C. S. (2007). Sağlık ve Sağlık Harcamalarının Ekonomik Büyüme Üzerine Etkisi: Türkiye’de Sağlık Sektörü ve Harcamaları. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. İktisat Anabilim Dalı Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Akıncı, A. & Güner, T. (2016). Türkiye’de Sağlık Harcamaları ile Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişki. Sayıştay Dergisi, 102, 47–61.
  3. Barak, S., Dahooi, J. H. & Tichý, T. (2015). Wrapper ANFIS-ICA method to do stock market timing and feature selection on the basis of Japanese Candlestick. Expert Systems with Applications, 42(23), 9221–9235. https://doi.org/10.1016/j.eswa. 2015.08.010 Barro, R. & Xi, S.-M. (1995).
  4. Empirical Economic, Analysis of a Cross Section of Countries. In Economic Growth. New York: McGraw-Hill. Becker, G. S. (1965). A Theory of the Allocation of Time. The Economic Journal, 75(299), 493. https:// doi.org/ 10.2307/2228949 Bhargava, A., Jamison, D. T., Lau, L. J. & Murray, C. J. (2001). Modeling the effects of health on economic growth. Journal of Health Economics, 20(3), 423–440. https://doi.org/10.1016/S0167-6296(01)0007 3-X Bloom, D. E. & Canning, D. (2000).
  5. The health and wealth of nations, Science, 287, 1207-1209.
  6. Bloom, D. E., Canning, D. & Sevilla, J. (2001). The Effect of Health on Economic Growth: Theory Evidence. NBER Working Paper Working Paper No. 8587 Cima, J. F. & Almeida, S. A. (2018).
  7. Health Expenditure, GDP Growth and The Financial Crisis: A Panel Data Analysis for OECD European Countries (Working Paper No. No: 602). Costa, D. A. & Steckel, R. (1995).
  8. Long-Term Trends in Health, Welfare, and Economic Growth in the United States. Cambridge, MA. Çalışkan, Ş., Karabacak, M. & Meçik, O. (2013). Türkiye’de Sağlık-Ekonomik Büyüme İlişkisi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 37, 29–48.
  9. Çalışkan, Ş., Karabacak, M. & Meçik, O. (2018). Türkiye’de Uzun Dönemde Eğitim ve Sağlık Harcamaları ile Ekonomik Büyüme İlişkisi. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 33(1), 75– 96. Çetin, M. V. & Ecevit, E. (2010). Sağlık harcamalarının ekonomik büyüme üzerindeki etkisi. OECD ülkeleri üzerine bir panel regresyon analizi. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 11(2), 166–182.
  10. Dormont, B. J., Martins, O., Pelgrin, F. & Suhrcke, M. (2008).
  11. Health Expenditures, Longevity and Growth. IX Annual Conference of the Fond