Türkiye’de Yaşlı Nüfusun Huzurevi Tercihinin Mekansal Bağımlılığı

Abstract

Son yıllarda önemli oranda artış gösteren yaşlı nüfusun bakımına yönelik verilen hizmetlerden biri olan huzurevi ihtiyacının Türkiye ekonomisine olan maliyeti önem arz etmektedir. Yaşlı nüfusun tercihinin ağırlıklı olarak, düşük gelir düzeyine sahip yaşlıların ücretsiz bakıldığı Türkiye Cumhuriyeti Aile ve Sosyal Hizmetler Bakanlığına (ASHB) bağlı huzurevlerine yönelik olması nedeniyle kapasitelerinin dolu olduğu, özellikle söz konusu huzurevlerine olan ihtiyacın arttığı görülmektedir. Bu nedenle çalışmada 2016 yılı için huzurevlerindeki yaşlı nüfusun Türkiye’nin 26 alt bölgesi içerisinde (Türkiye İstatistik Kurumu’nun (TÜİK) ikinci düzey İstatistiki Bölge Birimleri (İBBS2) sınıflandırması temel alınmıştır) sınır komşusu olanlar (ortak sınırı paylaşan bölgeler) arasındaki mekansal bağımlılığının ve söz konusu bölgelerde yaşlı nüfusun huzurevi tercihlerine etki eden sosyoekonomik faktörlerin mekansal veri analiziyle belirlenmesi amaçlanmıştır. Huzurevlerindeki yaşlı nüfus sayıları ve bakıma ihtiyacı olan yaşlı nüfus sayısına yönelik bölgesel verilerin 2016 yılı sonrasında mevcut olmaması nedeniyle 2016 yılı için mekansal veri analizi yapılmıştır. Sınır komşuluğunun yaşlı nüfusun huzurevi tercihini pozitif yönde etkilediği sonucuna ulaşılmıştır. Analizde ekonomik faktörlerden 60 yaş ve üzeri nüfusun kullanılabilir geliri, ev sahibi olma oranı ve yaşlılık aylığının yaşlı nüfusun huzurevi tercihine etkisinin olmadığı görülmüştür. Bunun yanı sıra yaşlı nüfusun huzurevi tercihine bakıma ihtiyacı olan yaşlı sayısı ve çekirdek aile yapısının pozitif yönde, malvarlığına karşı işlenen suçların ise, negatif yönde etkisi olduğu belirlenmiştir.

Keywords

• Yaşlı Bakım Hizmetleri
• Yaşlı Nüfusun Huzurevi Tercihi
• Sosyoekonomik Faktörler
• Mekansal Veri Analizi

Spatial Dependence of Nursing Home Preference of Older Age Population in Turkiye

Abstract

It is important that the cost to the economy of Turkey as regards nursing home needs, which is a service provided for the care of the older population has increased significantly in recent years. As the preference of the older population becomes dense toward the nursing homes affiliated with the Turkish Rebuplic Ministry of Family and Social Services (MFSS), where the old with low-income levels are taken care of for free, it is observed that their capacities are full and the need for nursing homes has increased. For this reason, this study aimed to determine the spatial dependence of the elderly population in nursing homes among the border neighbors (regions that share a common border) in 26 subregions (It is based on the Turkish Statistical Institute's (TSI) Second Level Nomenclature Units for Territorial Statistics (NUTS2)) of Turkey and the socioeconomic factors that affect the elderly population's nursing home preferences in these regions using spatial data analysis for 2016. Therefore, in this study, the spatial dependence of older age population between the Turkey's neighbor subregion 26 (It is based on the TSI Second Level Nomenclature Units for Territorial Statistics (NUTS2)) for the year 2016 has been aimed to determine the socioeconomic factors affecting the nursing home preferences of the elderly population in these regions using spatial data analysis. Since the regional statistical data of the older age population in the nursing home and senior age population needing the caring service were unavailable after 2016, in this study, spatial data analysis was used just for 2016. It was concluded that the border neighborhood positively affects the older population's preference for nursing homes. In the analysis, it was shown that the disposable income of the population above 60 years, the rate of becoming a house owner, and the older pension do not affect the older age population's preference for nursing home. Additionally, it has been determined that the number of older age population needing the caring service and elementary family structure positively and crimes against the property negatively affects the older age population's preference for nursing homes.

Keywords

• Older Age Caring Services
• The Nursing Home Preference of the Older Age Population
• Socioeconomic Factors
• Spatial Data Analysis

References

1. Anselin, L. (1988). Spatial econometrics: Methods and models. London, UK: Kluwer Academic Publishers.Anselin, L. (2001). Spatial econometrics. In B. H. Baltagi (Ed.), A companion to theoretical econometrics (pp. 311–329). New Jersey, USA: Blackwell publishing.
2. Anselin, L., & Bera, A. K. (1998). Spatial dependence in linear regression models with an introduction to spatial econometrics. In A. Ullah & D. E. A. Giles (Eds.), Handbook of applied economic statistics (pp. 237–289). New York, USA: Marcel Dekker.
3. Anselin L., Gallo, J. L., & Jayet, H. (2008). Spatial panel econometrics. In L. Matyas & P. Svestre (Eds.) The econometrics of panel data (pp.1–36). Berlin Heidelberg, Germany: Springer Verlag.
4. Birren J., & Schaire K. (1990). Handbook of the psychology of aging. San Diego California, USA: Academic Pres. Inc
5. .Chen, Na., Li2, X., Yuan, N., Zhou, C., & Wang, C. (2019). Utilization willingness of institutional care between disabled and non-disabled seniors: Evidence from Jiangsu, China. BMC Health Services Research, 19(410), 2–10.
6. Chung, M., Hsu, N., Wang, Y., & Lin, H. (2008). Factors affecting the long-term care preferences of the elderly in Taiwan. Article in Geriatric Nursing29(5), 293–301.
7. Demir, A. ve İnce, C. (2021). “Huzurevi köşesine atılmak” ya da “ölümün bir adım öncesi”: Yaşlı bireylerin huzurevini tercih etme nedenleri ve huzurevine yönelik algıları. International Social Sciences Studies Journal, 7(78), 769–778. http://dx.doi.org/10.26449/sssj.3014.
8. Fu, Y.Y., Guo, Y., Bai, X., & Chui, E.W.T. (2017). Factors associated with older people’s longterm care needs: A case study adopting the expanded version of the anderson model in China. Bio Med Central Geriatrics, 17(38), 2–13.

9. Hajek, A., Lehnert, T., Wegener, A., Riedel-Heller, S.G., & König, H.H. (2017). Factors associated with preferences for long-term care settings in old age: Evidence from a population-based survey in Germany. BMC Health Services Research, 17(156), 2–9.
10. Hrast, M. F., Sendi, R., Hlebec, V., & Kerbler, B. (2018). Moving house and housing preferences in older age in Slovenia. Housing, Theory And Society, 36(1), 76–91.
11. Jung, L., Ku, E., Liu, L.F., & Wen, M.J. (2012). Trends and determinants of informal and formal caregiving in the community for disabled elderly people in Taiwan. Article in Archives of Gerontology and Geriatrics, 56(2), 370–376.
12. Karakuş, B. (2018). Türkiye’de yaşlılara yönelik hizmetler, kurumsal yaşlı bakımı ve kurumsal yaşlı bakımında illerin durumu. Aile ve Sosyal Politikalar Bakanlığı Yayınları, Ankara, Türkiye: Ertem Basım Yayın Dağıtım.
13. Karakuş, B. (2015). Türkiye’de yaşlılara yönelik kurumsal bakım ihtiyacı “tespit ve öneriler”. Türkiye Cumhuriyeti Aile ve Sosyal Politikalar Bakanlığı Engelli ve Yaşlı Hizmetleri Genel Müdürlüğü, Ankara, Türkiye.
14. Kılıç, Ü. ve Şelimen, D. (2017). Yaşlıları huzurevi yaşamını seçmeye zorlayan nedenlerin belirlenmesi. Journal of Academic Research in Nursing, 3(2), 73–82. http://dx.doi.org/10.5222/jaren.2017.073.
15. Lesage, J. P., & Pace, K. R. (2009). Introduction to spatial econometrics. Florida, United States of America: Taylor and Francis Goup CRC Press.
16. Organisation for Economic Cooperation and Development (2017), Health at a glance 2017 OECD indicators, Paris, France: OECD Publishing.
17. Organisation for Economic Cooperation and Development (2019), Health at a glance 2019 OECD indicators, Paris, France: OECD Publishing.
18. Sarı Midilli, R. ve Sağsöz, A. (2011). Sürdürülebilir kent yaşamı bağlamında huzurevi konumu ve kullanıcı tercihleri. Yaşlı Sorunları Araştırma Dergisi, (1-2), 1–14.Türkiye Cumhuriyeti Aile, Çalışma ve Sosyal Hizmetler Bakanlığı Engelli ve Yaşlı Hizmetleri Genel Müdürlüğü (2020), Erişim adresi: https://ailevecalisma.gov.tr/eyhgm/kuruluslar/yasli/.
19. Türkiye Cumhuriyeti Aile ve Sosyal Politikalar Bakanlığı (2016). Türkiye’de yaşlı bakım hizmetlerinin proaktif yönü ve mali yükü analizi etüt araştırması. Ankara, Türkiye: ASPB Aile ve Toplum Hizmetleri Genel Müdürlüğü Yayını.
20. Tobler W. R. (1970). A computer movie simulating urban growth in the detroit region. Economic Geography, 46,234–240.
21. Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK), Bölgesel İstatistikler,Erişim adresi: http://www.tuik.gov.tr/Start.do.
22. Liu, T., Hao, X., & Zhang, Z. (2016). Identifying community healthcare supports for the elderly and the factors affecting their aging care model preference: Evidence from three districts of Beijing. BMC Health Services Research,16(626), 84–154.
23. Luo, M., Xue, Y., Zhang, S., Dong, Y., Mo, D., Dong, W., Qian, K., Fang, Y., Liang, H. ... Zhang, Z. (2018). What factors influence older people’s intention to enrol in nursing homes? A cross-sectional observational study in Shanghai, China. BMJ Open, 8, 1–8.
24. Qian, Y., Chu, J., Ge, D., Zhang, L., Sun, L., & Zhou, C. (2017). Gender difference in utilization willingness of institutional care among the single seniors: Evidence from rural Shandong, China. International Journal for Equity in Health, 16(77), 2–9.
25. Roy, N., Dube, R., Despres, C., Freitas, A., & Legare, F. (2018). Choosing between staying at home or moving: A systematic review of factors influencing housing decisions among frail older adults. Plos One,13(1), 1–32.
26. Xing, Y., Pei, R., Qu, J., Wang, J., Zhou, H., Wang, Z., Yan, W., Sun, X., Sun, T. ... Li, L. (2018). Urban-rural differences in factors associated with willingness to receive eldercare among the elderly: A cross sectional survey in China. BMJ Open, 8(5), 1–8.