Sakarya Üniversitesi Semineri (Eylül 2015) Göktu ğ Morçöl Pennsylvania State University

1. Sorunu tanımla. (Identify or define the problem.) 2. Karar verme ölçütlerini sapta. (Decide on decision criteria.) 3. Çözüm seçeneklerini sapta. (Identify alternative paths of action to solve the problem. ) 4. Ön kestirim (öngörü) yap. (Forecast, predict.) 5. En iyi seçene ğ i seç; karar ver. (Select the best alternative; decide.) 6. Karar verilen seçene ğ i uygula. (Implement the alternative.) 7. Uygulama sonuçlarını de ğ erlendir. (Evaluate the outcomes of the implementation.) Gerçek hayatta KPÇ böyle i ş lemese de, bu hala en çok kabul gören yakla ş ım. Bundan sonraki slaytlarda sözü edilen yöntemlerin ço ğ u, bu yakla ş ımı büyük ölçüde izliyor.

Karar Verme (En İ yi Seçene ğ i Seçme) Yöntemleri:  Avantaj ve dezavantaj (pros and cons) kar ş ıla ş tırma yöntemleri  Ölçütler ve seçenekler matrisi (the criteria–alternatives matrix)  Maliyet-etkililik çözümlemesi (cost-effectiveness analysis) ve fayda-maliyet çözümlemesi (cost-benefit analysis)

Avantaj ve dezavantaj (pros and cons) kar ş ıla ş tırma yöntemlerine bir örnek :

Ölçütler ve seçenekler matrisi (the criteria– alternatives matrix) yöntemine bir örnek:

Ölçütler ve Seçenekler Matrisi (Criteria-Alternatives Matrix) Sıralamalar Decision Criteria Alternatives No action (Status quo) Increase property taxes Increase sales taxes Use gamblin g money Increase access to education (Goal) Cost Political feasibility Equity Legality Legal Legal Legal Legal Total Score (Winner!)

Ölçütler ve Seçenekler Matrisi Örne ğ i Kaynak: Metropolitan Atlanta Rapid Transit Authority “Westline Corridor Project” ( Bir fikir vermek için:

Ölçütler ve seçenekler matrisindeki ölçütlerin kaynakları:  Ço ğ unlukla siyasi önderler ölçütlerin neler olması gerekti ğ ini belirler “Amaç ş u olmalı. Bütçeden bu kadar para ayrılabilir.”  Bazen, yasalar bazı ölçütlerin kullanılmasını zorunlu kılar Örne ğ in, ABD’deki yasalar yeni yapılan kamu binalarında belirli standartların uygulanmasını zorunlu kılar.

Ölçütler ve seçenekler matrisindeki ölçütlerin kaynakları: Bazen, analist ölçütleri belirlemede söz hakkı olabilir. Analist, toplumun de ğ erlerinden ve/veya yasalardan çıkarsamalar yapabilir. Analist, konunun uzmanlarına danı ş abilir. “Yeni do ğ mu ş çocukların beslenmelerine ili ş kin bir program en iyi seçenekleri saptamada hangi ölçütlere dikkat edilmeli?” Nadiren analist, Dunn’in tarif etti ğ i bicimde bir sorun tanımlama çalı ş ması (problem structuring exercise) yapabilir.

Ölçütler ve seçenekler matrisindeki seçeneklerin kaynakları:  Fikir üretimi (idea generation, brainstorming, problem structuring)  Bilimsel kuramlar, modeller ya da bulgular  Uzmanlara danı ş ma  Toplumsal tartı ş malarda ortaya atılan fikirler — Örne ğ in “policy think tank” lerin üretti ğ i fikirler  Benzetmeler (parallel cases, analogies)

Ölçütler ve seçenekler matrisindeki seçeneklerin kaynakları:  Genel (generic) kaynaklar (Bardach, A Practical Guide for Policy Analysis, “Things Governments Do”) Düzenlemeler (regulations) Sübvansiyonlar ve yardımlar (subsidies and grants) Hizmet sunumu (service provision) Bilgi da ğ ıtımı ve kamunun e ğ itimi (information dissemination and educating the public) Özel hakların düzenlenmesi (structuring private rights and framing economic activity) Sözle ş meler (contracting out)

Sorun tanımlama çalı ş maları: (Bu örne ğ in ayrıntıları için “Problem Structuring Example” a bakiniz.) Decision Criteria Alternatives No action (Status quo) Increase property taxes Increase sales taxes Use gamblin g money Increase access to education (Goal #1) Improve quality in education (Goal #2) Cost Political feasibility Equity Legality Total Score

Ön Kestirim (Forecasting) Yöntemleri Kamu politikalari çözümlemelerinin en zor yönü/adımı gelece ğ i önceden kestirmek! Bazı tartı ş malı varsayımları gerektiriyor: 1. Geçmi ş teki olaylar gelecektekileri belirler. Geçmi ş teki duzenlilikler (patterns) gelecekte kendilerini tekrar edeceklerdir. 2. Ön kestirimin yapılmı ş olması gelecekteki olayları etkilemez. Bir ekonomistin borsaya ili ş kin öngörüleri borsayı etkilemez.

Ön kestirim yöntemlerinin ne kadar sorunlu olabilece ğ inin bir örne ğ i: Prof. Bruce Bueno de Mesquita’nin (New York University) öngörüleri De Mesquita bir oyun kuramı (game theory) uzmanı. Ş ubat 2011 Orta Do ğ u'ya ili ş kin öngörüler yapmı ş tı. Seyredin:

Dunn’in bu yöntemleri sınıflaması ve matristeki yerleri: — Veriye dayalı (extrapolative forecasting) — Kuramsal önkestirim (theoretical forecasting) — Yargıya dayalı önkestirim (judgmental forecasting)

Bir extrapolative forecasting örne ğ i: ABD’nin GSY İ H sinin üç aylık ölçümleri ile ön kestirimi

Kuramsal Ön Kestirim Yöntemleri Regresyon modelleri, simülasyon modelleri, oyun kuramı modelleri vb. Oyun kuramı uygulamalarına bir örnek: Profesör de Mesquita’nin kullandı ğ ı yöntemler London School of Economics’te 2010 da verdi ğ i seminer:

Yargıya dayalı ön kestirimde kullanılan bir yöntem: Siyasal olabilirlik çözümlemesi (political feasibility analysis, PRINCE): Stakeholder Coded Position Probability Fraction of Resources Available Resource Rank Feasibility Score Governor Senate Republicans Senate Democrats House Republicans House Democrats Pro-gun lobby groups Anti-gun lobby groups TOTAL

Verimlilik çözümlemeleri biçimleri: Maliyet-etkililik çözümlemeleri (cost-effectiveness analysis) Fayda-maliyet çözümlemeleri (cost-benefit analysis)  Bunlar, kamu politikaları çözümlemelerinde kullanılan yöntemler arasında.  Analizlerin program öncesinde mı ya da sonrasında mı yapıldı ğ ına göre farklı yöntem ve hesaplamalar gerekir. 19

Fayda-Maliyet Çözümlemesi (Cost-Benefit Analysis)  En popüler ve tartı ş malı yöntemlerden birisi  Ekonomik rasyonalitenin en geli ş kin ifadesi Tüm de ğ erler para ile ölçülüyor.  Uzun bir tarihi var. ABD’de ilk resmi uygulamaları River and Harbor Act (1902) ile ba ş lamı ş. 1981’den bu yana federal hükümete ba ş vurularda zorunlu hale getirilmi ş.  “Circular No. A-94” federal kuralları ayrıntılı olarak tarif ediyor:

Fayda-Maliyet Çözümlemesi Tablolarına bir Örnek: Disc. Rate= 7% Discount NEW RAIL PARKS YearFactor Benefits Costs Benefits Costs Future V.Present VFuture V.Present V Future V.Present VFuture V.Present V Totals: B/C=1.30 B/C=1.50Winner B-C=69.16Winner B-C=51.00 Disc. Rate= 8% Discount NEW RAIL PARKS YearFactor Benefits Costs Benefits Costs Future V.Present VFuture V.Present V Future V.Present VFuture V.Present V Totals: B/C=1.26 B/C=1.50Winner B-C=59.89Winner B-C=49.93

Meta Çözümlemeler (Meta-Analyses)

Amaçları:  Aynı programın farklı yerlerde uygulamaları ya da benzer programların uygulamaları arasında farklılıklar olup olmadı ğ ını ortaya koymak  Bunların ortalama etkilerini saptamak  En çok kullanılan istatistik yöntem: effect size 26

Effect size:  Klasik deneysel ya da sözde deneysel tasarımlar için kullanılır.  Program grubu ile kar ş ıla ş tırma grubunun sonuç de ğ i ş keni üzerindeki ortalama de ğ erlerinin standardize ederek kar ş ıla ş tırır.  Çe ş itli biçimleri vardır. Bir örnek: Standardized mean differences in standard deviation units 27

Effect size: Standardized mean differences in standard deviation units 28

Anketler

 Anketler “cross-sectional” bir tasarım türüdür.  Bir nüfusun/evrenin (population) belirli bir zamanda ve birden cok de ğ i ş ken üzerindeki durumunu saptamak için yapılır.  Co ğ rafi olarak geni ş bir alandan bilgi toplanabilir.  Nüfusun kesimleri arasında kar ş ıla ş tırma yapmaya elveri ş lidir.  Nedensellik ili ş kilerini saptamada kullanılamasa da kimi nedenselliklere i ş aret edebilir. 30

 Anket tasarımı çok yönlü ve karma ş ık bir süreçtir.  Anket sürecindeki adımlar: 1. Kavramsalla ş tırma 2. Veri toplama yöntemi tasarımı 3. Anket (questionnaire) tasarımı 4. Örnekleme tasarımı 5. Mülakatçıların e ğ itimi 6. Ön test, pilot ara ş tırma 7. Anket uygulaması 8. Veri giri ş i ve analizi 9. Sonuçları sunma 31

Bir anketin ba ş arısını etkileyen ögeler ve ili ş kileri: 32

Anket uygulama biçimleri:  Yüz yüze görü ş meler Yapılandırılmı ş görü ş meler Yo ğ un görü ş meler -Bireysel görü ş meler -Odak grup görü ş meleri (focus groups)  Posta anketleri  Telefon anketleri  İ nternet anketleri 33

Anketlerde soru sorarken dikkat edilmesi gereken noktalar:  Bu sorular neden sorulmalı? - Her soru ara ş tırmacının modelindeki bir de ğ i ş keni temsil etmeli (operational definition).  Bir sorunun sorulu ş biçimi anket sonuçlarının geçerlik (validity) ve güvenirliklerini (reliability) etkileyecektir.  Katılımcılar, sorulan soruları kendileri ile ili ş kili bulmalıdır.  Sorular anla ş ılır (açık) olmalıdır. Anlamda herhangi bir belirsizlik olmamalıdır. 34

Anket yöntemleri hakkında daha fazla bilgi için:  Michigan Üniversitesi Sosyal Ara ş tırmalar Enstitüsü:  Özellikle Anket Ara ş tırma Teknikleri Yaz Enstitüsü web sitesine bakın: