Kadınların Sağlık Düzeyi Açısından E7 Ülkelerinin Performansının Değerlendirilmesi: VZA Analizi

Yıl 2021, Cilt: 10 Sayı: 4, 586 - 596, 29.12.2021

Yeter Demir Uslu , Erman Gedikli , Emre Yılmaz , Rümeysa Turaboğlu

https://doi.org/10.37989/gumussagbil.908343

Öz

Bu çalışmanın amacı E7 ülkelerindeki kadınların eğitim düzeyi, gelir durumları ve sağlık harcamalarının ülkelerin GSYH’ye oranı verilerine göre sağlık sistemlerinin kadınların sağlık düzeyi üzerindeki performansının göreli etkinliğini karşılaştırmaktır. Bu amaçla 4 girdi ve 2 çıktı değişken belirlenmiştir. Analiz öncesinde yapılan korelasyon analizi sonucunda girdi ve değişkenler arasında yer alan ve diğer değişkenler ile yüksek korelasyona sahip “Eğitim Düzeyi (En az orta öğretim eğitimi almış nüfus oranı, 15 yaş ve üstü, kadın)” girdi değişkeni analizin dışında tutulmuştur. Çalışmada girdi yönelimli CCR-VZA modeli kullanılmıştır. Değerlendirmeler sonucunda Hindistan, Endonezya ve Türkiye teknik olarak tam etkin; Rusya %93, Çin %87,49, Meksika %84,93 ve Brezilya ise %82,3 düzeyinde etkin çıkmıştır. Analiz sonucu etkin olan ülkelerden farklı olarak Türkiye girdi değişkenlerinde ortalamanın altında değerlere sahip iken; çıktı değişkenlerinde de ortalamanın üstünde değerlere sahiptir. Bu sebeple, E7 ülkeleri arasında Türkiye referans olma düzeyi bakımından en yüksek sayıya sahip olmasıyla diğer ülkelere teknik etkinliğe ulaşabilmeleri için örnek teşkil etmektedir.

Anahtar Kelimeler

E7 Ülkeleri, Kadın Sağlığı, Veri Zarflama Analizi

Evaluation of the Performance of E7 Countries in Terms of Women’s Health Status: DEA Analysis

Öz

The aim of this study is to compare the relative effectiveness of the health systems' performance on the health status of women according to the education level of women, their income level and the ratio of health expenditures to GDP of E7 countries. For this purpose, 4 inputs and 2 output variables were determined. As a result of the correlation analysis conducted before the analysis, the input variable "Education level (Population with at least secondary education, 15 years and over, female)", which is among the input variables and has a high correlation with other variables, was excluded from the analysis. The input oriented CCR-DEA model was used in the study. The analysis results in India, Indonesia and Turkey techniques fully effective; Russia was 93% efficient, China 87.49%, Mexico 84.93% and Brazil 82.3%. Unlike countries that enabled the analysis results with values below the average in Turkey while the input variables have values above the average in the output variables. Therefore, it is for example among the E7 countries with the highest number to have access to the technical activities to other countries in terms of the number of reference Turkey.

Anahtar Kelimeler

Data Envelopment Analysis, E7 Countries, Women’s Health

Kaynakça

• Williams, J.S, Cunich, M. and Byles, J. (2013). “The impact of socioeconomic status on changes in the general and mental health of women over time: Evidence from a longitudinal study of Australian women”. Int J Equity Health, 12 (1). doi:10.1186/1475-9276-12-25
• WHO. (2011) “Closing the gap : policy into practice on social determinants of health : discussion paper”.
• Marmot, M. (2004). The Status Syndrome: How Social Standing Affects our Health and Longevity. Washington: Holt Paperbacks.
• Boz, C, Önder, E. and Taş, N. (2018). “Comparison of Health Status Indicators with Multidimensional Scaling and The Multi Objective Optimization by Ratio Analysis”. Sağlık ve Hemşirelik Yönetimi Dergisi, 5 (3), 179–187. doi:10.5222/shyd.2018.179
• Demakakos, P, Nazroo, J, Breeze, E. and Marmot, M. (2008). “Socioeconomic status and health: The role of subjective social status”. Soc Sci Med, 67 (2), 330–340. doi:10.1016/j.socscimed.2008.03.038
• Cohen, M. (1994) “Impact of Poverty on Women’s Health”. Can Fam Physician, 40, 949–958.
• Bayati, M, Akbarian, R. and Kavosi, Z. (2013). “Determinants of life expectancy in eastern Mediterranean region: A health production function”. Int J Heal Policy Management, 1 (1), 57–61. doi:10.15171/ijhpm.2013.09
• Arıkan, Ç. and Aktaş, A.M. (2008). “Türkiye’de Kadın Sağlığını Etkileyen Sosyoekonomik Faktörler ve Yoksulluk”. Sos Polit Çalışmaları Der, 13 (13), 21–28. doi:10.21560/spcd.28791
• Karim, R, Emmelin, M, Wamala, Andersson, S. and Lindberg, L. (2020). “Socioeconomic development initiatives and women’s experiences of marital violence in rural Bangladesh”. Int Soc Work Published, doi:10.1177/0020872820962198
• Shavers, V.L. (2007) “Measurement of socioeconomic status in health disparities research”. J Natl Med Assoc, 99 (9), 1013–1023. doi:10.13016/avw3-9cvx
• Miladinov, G. (2020). “Socioeconomic development and life expectancy relationship: evidence from the EU accession candidate countries”. Genus, 76 (1), 2. doi:10.1186/s41118-019-0071-0
• Ford, M.T. (2011). “Linking household income and work-family conflict: A moderated mediation study”. Stress Heal, 27 (2), 144–162. doi:10.1002/smi.1328
• Moghadam, V.M. (2005). “The “feminization of Poverty” and Women’s Human Rights”. UNESCO.
• Daoud, N, Soskolne, V. and Manor, O. (2019). “Educational inequalities in self-rated health within the Arab minority in Israel: explanatory factors”. Eur J Public Health, 19 (5), 477–483. doi:10.1093/eurpub/ckp080
• Erdoğan, E, Ener, M. and Arıca, F. (2013). “The Strategic Role of Infant Mortality in the Process of Economic Growth: An Application for High Income OECD Countries. Procedia”. Soc Behav Sci, 99, 19 -25. doi: 10.1016/j.sbspro.2013.10.467
• Bilas, V, Franc, S. and Bošnjak, M. (2014) “Determinant factors of life expectancy at birth in the European Union countries”. Coll Antropol, 38 (1), 1–9.
• Kutlar, A. and Kartal, M. (2004). “Cumhuriyet Üniversitesinin Verimlilik Analizi: Fakülteler Düzeyinde Veri Zarflama Yöntemiyle Bir Uygulama”. Kocaeli Üniversitesi Sos Bilim Dergisi, 2 (8), 49–79.
• Bal, H. and Örkçü, H.H. (2010). “Combining The Discriminant Analysis and The Data Envelopment Analysis in View of Multiple Criteria Decision Making: A New Model”. Gazi Üniversitesi Fen Bilim Dergisi, 18 (3), 355–364.
• Baysal, M, Alçılar, B, Çerçioğlu, H. and Toklu, B. (2005). “Türkiye’deki Devlet Üniversitelerinin 2004 Yılı Performanslarının, Veri Zarflama Analizi Yöntemiyle Belirlenip Buna Göre 2005 Yılı Bütçe Tahsislerinin Yapılması”. Sak Üniversitesi Fen Bilim Enstitüsü Dergisi, 9 (1), 67–73.
• Dinçer, E. (2011). Stratejik Planlama ve Veri Zarflama Analizinde Etkinlik Ölçümü. D&R- Kültür, Sanat ve Eğlence Dünyası Der Yayınları.
• Charnes, A, Cooper, W.W. and Rhodes, E. (1981). “Evaluating Program and Managerial Efficiency: An Application of Data Envelopment Analysis to Program Follow Through”. Manage Sci, 27 (6).
• Çelikkaya, F. (2016). “Türkiye’nin Büyükşehir Belediyelerinin Etkinlik Analizi”. Doktora Tezi. Gaziosmanpaşa Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Tokat.
• Bakırcı, F. (2006) “Üretimde Etkinlik ve Verimlilik Ölçümü Veri Zarflama Analizi Teori ve Uygulama”. Atlas Yayınları.
• Cooper, W.W, Seiford, L.M. and Tone, K. (2007). “Data Envelopment Analysis”. Springer US. doi:10.1007/978-0-387-45283-8_3
• Savaş, F. (2015). “Veri Zarflama Analizi. Içinde: Önder E, Yıldırım BF, ed. Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri”. Dora Yayıncılık, 201–217.
• Yolalan, R. (1993). “İşletmelerde Göreli Etkinlik Ölçümü”. MPM Yayınları, 1993.
• Afonso, A. and Aubyn, M.S. (2005). “Non-Parametric Approaches to Education and Health Efficiency in OECD Countries”. J Appl Econ, 8 (2), 227–246. doi:10.1080/15140326.2005.12040626
• Boz, C. and Önder, E. (2017). “OECD Ülkelerinin Sağlık Sistemi Performanslarının Değerlendirilmesi”. Sos Güvence Dergisi, 6 (11).
• Kocaman, A.M, Mutlu, M.E, Bayraktar, D. and Araz, Ö.M. (2012). “OECD Ülkelerinin Sağlık Sistemlerinin Etkinlik Analizi”. Endüstri Mühendisliği Dergisi, 23 (4), 14–31.
• Hajarisman, N. and Karyana, Y. (2016). “Geographic Modeling on the Infant Mortality Rate in West Java”. Mimb J Sos dan Pembang, 32 (1), 194–205.
• Sudharsanan, N. (2019). “The Association Between Socioeconomic Status and Adult Mortality in a Developing Country: Evidence From a Nationally Representative Longitudinal Survey of Indonesian Adults”. Journals Gerontol Ser B, 74 (3), 484–495. doi:10.1093/geronb/gbx061
• Mboi, N, Murty, Surbakti, I, Trihandini, I. et al. (2018). “On the road to universal health care in Indonesia, 1990–2016: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2016”. Lancet, 392 (10147), 581–591. doi:10.1016/S0140-6736(18)30595-6
• Pal, A, Yadav, J, Kumari, D. and Jitenkumar, Singh K. (2020). “Gender differentials and risk of infant and under five mortality in India. A comparative survival analysis”. Child Youth Serv Rev, 118, 105477. doi:10.1016/j.childyouth.105477
• Hone, T, Mirelman, A.J, Rasella, D. (2019). “Effect of economic recession and impact of health and social protection expenditures on adult mortality: a longitudinal analysis of 5565 Brazilian municipalities”. Lancet Glob Heal, 7 (11), 1575–1583. doi:10.1016/S2214-109X(19)30409-7
• Ramos, M.E, Gibaja-Romero, D.E. and Ochoa, S.A. (2020). “Gender inequality and gender-based poverty in Mexico”. Heliyon, 6 (1), doi:10.1016/j.heliyon.2020.e03322
• Jin, J, Wang, J, Ma, X, Wang, Y. and Li, R. (2015). “Equality of Medical Health Resource Allocation in China Based on the Gini Coefficient Method”. PubMed Iran J Public Heal, 44 (4), 445–457.