SAĞLIK DÜZEYİ GÖSTERGELERİ AÇISINDAN OECD ÜLKELERİNİN SIRALAMASI VE GELİR-SAĞLIK HARCAMALARI ETKİSİ

Yıl 2020, Sayı: 17, 245 - 264, 30.11.2020

Özgür İnce , Canser Boz Faruk Yılmaz Emrah Cengiz

https://doi.org/10.21441/sosyalguvence.823704

Cited By: 3

Öz

Sağlık düzeyi göstergelerinin analizi, istenilen hedeflerin yerine getirilmesi konusunda politika yapıcılara ve sağlık hizmeti sunucularına önemli bilgiler sunmaktadır. Sağlık sistemlerinin performanslarının uluslararası karşılaştırılmasına yönelik yapılan bu analizler, sağlık politikalarında rol oynayan farklı aktörlerin dikkatini çeken bir konu olmuştur. Bu çalışmada, belirli sağlık düzeyi göstergelerine göre OECD’nin yayınlamış olduğu “Health at a Glance: Europe, 2018” ve “Health at a Glance: Europe, 2019” adlı raporlarda yer alan ülkelerin mevcut sağlık düzeyi ortaya konulmuştur. Bu yolla belirli sağlık düzeyi göstergeleri kullanılarak ülkeler arasında karşılaştırmalar yapılmaya çalışılmıştır. Çalışmada geliştirilen iki senaryo üzerinden ülkelerin sağlık düzeyi göstergelerinin karşılaştırılması ve sıralanması amacıyla Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden biri olan MOORA yöntemi kullanılmıştır. Analiz sonucunda ülkelerin sağlık düzeyi göstergelerini ifade eden ve ülkeler arasında bir sıralama yapılmasına imkân veren MOORA skoru elde edilmiştir. Çalışmada düşük MOORA skoru yüksek sağlık düzeyini ifade etmektedir. Çalışmada ikinci aşamada ise elde edilen MOORA skoru ile belirlenen sosyoekonomik göstergeler arasındaki ilişkinin değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla spearman korelasyonu ve regresyon analizi uygulanmıştır. MOORA yöntemiyle elde edilen sonuçlara bakıldığında çalışmada kullanılan sağlık düzeyi göstergeleri açısından en iyi ülkeler senaryo 1 ve 2’ye göre Norveç, İsveç ve İzlanda; kötü olan ülkeler ise Senaryo 1’e göre Türkiye, Letonya ve Estonya; Senaryo 2’ye göre de Macaristan, İtalya ve Letonya şeklindedir. Korelasyon analizi (spearman) sonucunda Senaryo 1’den elde edilen MOORA skoru ile gelir ve sağlık harcamaları arasında negatif yönlü; hava kirliliği ve işsizlik oranı ile ise pozitif yönlü; Senaryo 2’den elde edilen MOORA skoru ile gelir, sağlık harcamaları ve güvenilir içme suyu arasında negatif yönlü; hava kirliliği ve işsizlik oranı ile ise pozitif yönlü bir korelasyon saptanmıştır. Çalışmada yapılan regresyon analizi sonucuna göre, Senaryo 1 ve 2 için bulunan MOORA skoruyla gelir ve sağlık harcamaları arasında negatif yönlü bir ilişki saptanmıştır. Gelir düzeyi ve sağlık harcaması arttıkça MOORA skoru düşmekte ve sağlık düzeyi yükselmektedir.

Anahtar Kelimeler

Çok Kriterli Karar Verme, MOORA, Sağlık Düzeyi, Sağlık Statüsü Karşılaştırması

Kaynakça

• Anell, A., & Willis, M. (2000). International comparison of health care systems using resource profiles. Bulletin of the World Health Organization, 78, 770-778.
• Asandului, L., Roman, M., & Fatulescu, P. (2014). The efficiency of healthcare systems in Europe: A data envelopment analysis approach. Procedia Economics and Finance, 10, 261-268. https://doi.org/10.1016/S2212-5671(14)00301-3
• Barua, B., & Jacques, D. (2018). Comparing Performance of Universal Health Care Countries. https://www.fraserinstitute.org/sites/default/files/comparing-performance-of-universal-health-care-countries-2018.pdf adresinden ulaşılmıştır.
• Boz, C., Önder, E., & Taş, N. (2018). Comparison of Health Status Indicators with Multidimensional Scaling and The Multi Objective Optimization by Ratio Analysis. Journal of Health and Nursing Management, 5(3), 179-187. https://doi.org/10.5222/SHYD.2018.179
• Bulut, T. (2017). Evaluation of Optimal Site Selection in Organized Industrial Zones in Different Cities for Foreign Investors Using MULTIMOORA Method. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 54(624), 41.
• Çelikbilek, Y. (2018a). Using an Integrated Grey AHP-MOORA Approach for Personnel Selection: An Application on Manager Selection in the Health Industry. Alphanumeric Journal, 6(1), 69-82. https://doi.org/10.17093/alphanumeric.378904
• Çelikbilek, Y. (2018b). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri – Açıklamalı ve Karşılaştırmalı Sağlık Bilimletri Uygulamaları ile. Nobel Yayıncılık. Ankara.
• Chakraborty, S. (2011). Applications of the MOORA method for decision making in manufacturing environment. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 54(9-12), 1155-1166. https://doi.org/10.1007/s00170-010-2972-0
• Dizdar, E. N., & Ünver, M. (2019). The assessment of occupational safety and health in Turkey by applying a decision-making method; MULTIMOORA. Human and Ecological Risk Assessment: An International Journal, 1-12. https://doi.org/10.1080/10807039.2019.1600399
• Gadakh, V. S. (2010). Application of MOORA method for parametric optimization of milling process. International Journal of Applied Engineering Research, 1(4), 743.
• Görener, A., Dincer, H., & Hacioglu, U. (2013). Application of Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) Method for Bank Branch Location Selection. International Journal of Finance & Banking Studies, 2(2), 41-52.
• Hadad, S., Hadad, Y., & Simon-Tuval, T. (2013). Determinants of healthcare system’s efficiency in OECD countries. The European journal of health economics, 14(2), 253-265. https://doi.org/10.1007/s10198-011-0366-3
• Kulkarni, L. (2016). Health inputs, health outcomes and public health expenditure: evidence from the BRICS countries. Int J Appl Econ, 31(1), 72-84.
• Liu, H. C., You, J. X., Lu, C., & Chen, Y. Z. (2015). Evaluating health-care waste treatment technologies using a hybrid multi-criteria decision making model. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 41, 932-942. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.08.061
• Memarpour, M., Hafezalkotob, A., Sajjadi, S. K. A., & Mayel Afshar, M. (2016). Selection of Appropriate Technology for Storing and Disposal of Hospital Wastes in the City of Tehran Using a Combination of Fuzzy Analysis Network Process and MULTIMOORA Method. Journal of School of Public Health and Institute of Public Health Research, 14(2), 61-74.
• OECD. (2018). (2019, Mart 5). Health at A Glance: Europe 2018. https://ec.europa.eu/health/sites/health/files/state/docs/2018_healthatglance_rep_en.pdf adresinden ulaşılmıştır.
• OECD. (2019). (2020, Nisan 8). Health at A Glance: Europe 2019. https://www.oecd-ilibrary.org/social-issues-migration-health/health-at-a-glance-2019_4dd50c09-en adresinden ulaşılmıştır.
• Önay, O. (2015). MOORA. In Yıldırım B., F., Önder, E. (eds), Operasyonel, Yönetsel ve Stratejik Problemlerin Çözümünde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri, Bursa: Dora Press. Önay, O. (2016). Multi-Criteria Assessment of Better Life via TOPSIS and MOORA Methods. International Journal of Business and Social Science, 7(1), 225-234.
• Önder, E., Boz, C., & Taş, N. (2017). The Comparison of Turkey’s Health Status Indicators with OECD Countries: The Multidimensional Scaling and MOORA Application. IACB, ICE & ICTE.
• Özbek A. (2018). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ve Excel ile Problem Çözümü. Birinci Basım. Ankara: Seçkin Publisher.
• Paoli, F., Schmidt, I., Wigzell, O., & Ryś, A. (2019). An EU approach to health system performance assessment: Building trust and learning from each other. Health Policy, 123(4), 403-407. https://doi.org/10.1016/j.healthpol.2019.02.004
• Reibling, N., Ariaans, M., & Wendt, C. (2019). Worlds of Healthcare: A Healthcare System Typology of OECD Countries. Health Policy. https://doi.org/10.1016/j.healthpol.2019.05.001
• Shi, X., Li, J., Wang, F., Dinçer, H., & Yüksel, S. (2019). A Hybrid Decision-Making Approach for the Service and Financial-Based Measurement of Universal Health Coverage for the E7 Economies. International Journal of Environmental Research and Public Health, 16(18), 3295. https://doi.org/10.3390/ijerph16183295
• Taşçı, M. E., Görener, A., (2016), Evaluating the strategies of medical tourism sector through AHP and MOORA in a SWOT framework, journal of global strategic management, 10(2), 15-30. https://doi.org/10.20460/JGSM.20161024353
• Varabyova, Y., & Schreyögg, J. (2013). International comparisons of the technical efficiency of the hospital sector: panel data analysis of OECD countries using parametric and non-parametric approaches. Health policy, 112(1-2), 70-79. https://doi.org/10.1016/j.healthpol.2013.03.003
• WHO. (2018). (2019, Nisan 10). Healthy life expectancy (HALE) Data by country. http://apps.who.int/gho/data/view.main.HALEXv?lang=en adresinden ulaşılmıştır.
• WHO. (tb.a). (2019, Ağustos 10). The Burden of Health Care-Associated Infection Worldwide. https://www.who.int/gpsc/country_work/summary_20100430_en.pdf adresinden ulaşılmıştır.
• WHO. (tb.b). (2019, Ağustos 10). Infection prevention and control. https://www.who.int/infection-prevention/publications/burden_hcai/en/ adresinden ulaşılmıştır.
• Yavuz, E., Avcı, T., & Çağlar, A. E. (2017). Analysis of Provincials in Terms of Social Security Institutions: MOORA Method. Adnan Menderes University, Journal of Institute of Social Sciences, 4(4), 1-17.