Ulaştırma Planlamalarında Sosyo-Ekonomik Ölçütlerin Değerlendirilmesi

Year 2018, Volume: 10 Issue: 2, 172 - 177, 29.06.2018

Çağdaş Kara , Barış Ergül , Şafak Bilgiç , Arzu Altın Yavuz

https://doi.org/10.29137/umagd.442484

Cited By: 1

Abstract

Günümüzde
sağlık sektörünün gelişmesi, insan sağlığına verilen önemin de artmasıyla
birlikte hastanelere çok büyük yatırımlar yapılmaktadır. Bu yatırımların devlet
bütçesinde çok önemli bir yere sahip olması, yatırımlar gerçekleştirilirken
etkin bir şekilde planlanması gerektirmektedir. Çalışmada 2015 yılı Eskişehir
Ulaştırma Ana Planı kapsamında yapılan anketler kullanılarak evden hastane
amaçlı yapılan yolculuklar için talep modeli oluşturulmuştur. Bu kapsamda
Eskişehir merkezinde 16 farklı bölge ve toplamda 11144 geçerli anket
kullanılmıştır. İlgili bölgelerdeki nüfus, istihdam oranı, ortalama gelir
durumlarının yapılan hastane yolculuklarına etkisi araştırılmıştır. Kurulan
çoklu regresyon modelinde en küçük kareler tekniği kullanılmıştır. Hastane
yolculukları üzerinde nüfusun ve gelirin etkisinin anlamlı olduğu ancak
istihdamın etkisinin anlamlı olmadığı görülmektedir. Buna rağmen kurulan
modelin hastane yolculuklarını açıklama oranı 0,873 olarak belirlenmiştir. Bir
başka ifade ile hastane yolculukları nüfus ve ortalama gelir ile yaklaşık %87
açıklanabilmektedir. Kurulan bu model varsayımlar sağlandığı için çıkarsama
amaçlı kullanılabilir.

Keywords

Ulaştırma, Hastane Yolculukları, Sosyo-ekonomik parametreler, Eskişehir

Evaluation of Socio-Economic Criteria In Transportation Planning

Abstract

Today, with the development of the health sector
and the increase in the importance given to human health, huge investments are
made in hospitals. The fact that these investments have a very important place
in the state budget requires efficient planning when investments are being
made. In the study, a demand model was created for the trips made from the
house to the hospital using the questionnaires made within the scope of the
Eskisehir Transportation Master Plan of the year 2015. In this context, 16 different
regions and a total of 11144 valid questionnaires were used in the center of
Eskişehir. The effect of the population, employment rate, average income
situation on hospital trips in the relevant regions was investigated. The least
squares technique is used in the established multiple regression model. The
effect of population and income on hospital journeys is significant but the
effect of employment is not significant. Despite this, the rate of disclosure
of hospital trips of the model was determined as 0.873. In other words,
hospital trips can be explained by about 87% with population and average
income. The established model can be used as a conclusion because it provides
assumptions.

Keywords

Transportation, Hospital trips, Socio-economic parameters, Eskişehir

References

• Hidalgo, D., & Huizenga, C. (2013). Implementation of sustainable urban transport in Latin America. Research in Transportation Economics, 40(1), 66-77.
• Sun, L., & Yin, Y. (2017). Discovering themes and trends in transportation research using topic modeling. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 77, 49-66.
• De Almeida Guimarães, V., & Leal Junior, I.C. (2017). Performance assessment and evaluation method for passenger transportation: a step toward sustainability. Journal of Cleaner Production, 142, Part 1, 297-307.
• Yu, B., Zhang, J., & Li, X. (2015). Dynamic life course analysis on residential location choice. Transportation Research Part A: Policy and Practice.
• Khisty, C.J., & Arslan, T. (2005). Possibilities of steering the transportation planning process in the face of bounded rationality and unbounded uncertainty. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 13(2), 77-92.
• Martens, C. (2006). Basing transport planning on principles of social justice.
• Moscelli, G. (2016). Location, quality and choice of hospital: Evidence from England 2002–2013. Regional Science and Urban Economics, 60, 112-124.
• Naser, M., Qdais, S.A., & Faris, H. (2015). Developing trip generation rates for hospitals in Amman. Jordan Journal of Civil Engineering, 9(1), 8-19.
• McNally, M.G. (2007). The four-step model, in Handbook of Transport Modelling: 2nd Edition. Emerald Group Publishing Limited, 35-53.
• Meyer, M.D., & Miller, E.J. (1984). Urban transportation planning: a decision-oriented approach.
• Currans, K.M., & Clifton, K.J. (2015). Using household travel surveys to adjust ITE trip generation rates. Journal of Transport and Land Use, 8(1), 85-119.
• Anderson, D. (1981). Introduction to Statistics. St. Paul: West Publishing Company.
• Gauss, C.F. (1809). Theoria motus corporum coelestium in sectionibus conicis solem ambientium. Sumtibus F. Perthes et IH Besser.
• Legendre, A.M. (1805). Nouvelles méthodes pour la détermination des orbites des comètes. F. Didot.
• Mosteller, F., & Tukey, J.W. (1977). Data analysis and regression: a second course in statistics. Addison-Wesley Series in Behavioral Science: Quantitative Methods.
• Doğan, E.M., Akan, Y., & Oktay, E. (2006). Şehirlerarası Ulaşım Talebini Etkileyen Faktörlerin Analizi: Atatürk Üniversitesi Öğrencileri Üzerine Bir Uygulama. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 7(1): p. 345-356.
• Gülhan, G., Ceylan, H. & Oral, Y. (2013). Ulaşım Talebinin Belirlenmesinde Erişebilirlik ve Arazi Kullanım Modellerinden Yararlanılması, 10. Ulaştırma Kongresi, İMO, İzmir, 26-29.