OECD ÜLKELERİNİN SAĞLIK HARCAMA GÖSTERGELERİNİN KÜMELEME ANALİZİ İLE SINIFLANDIRILMASI

Yıl 2020, Cilt: 11 Sayı: 26, 228 - 244, 28.02.2020

İskender Çetintürk Mehmet Gençtürk

https://doi.org/10.21076/vizyoner.650681

Cited By: 10

Öz

Günümüzün rekabetçi koşullarında, ülkelerin sağlık harcamalarının payı, gelişim düzeylerinin önemli bir göstergesidir ve sağlık sonuçlarını etkileyen en önemli faktörlerden biridir. Bu nedenle, sağlık harcamalarındaki artış ve ülkelerin sağlık politikalarının benzerliği, ülkelerin harcama türlerine göre sınıflandırılmasını ve benzer hususların belirlenmesini gerekli kılmaktadır. Araştırmanın amacı, OECD ülkelerinin 2003-2017 yılları arasında gerçekleştirdikleri sağlık harcamalarını miktar ve oransal bakımdan değerlendirerek, harcama türlerine göre benzer OECD ülkelerini tespit etmek ve Türkiye’nin OECD ülkeleri içindeki yerini belirlemektir. Araştırmada, ülkelerin benzer yanları ve farklılıklarını göz önüne alarak gruplandırmaya yarayan kümeleme analizi kullanılmıştır. 36 OECD ülkesinin 2003-2017 yılları arasında sağlık hizmetlerinde kullandıkları 14 farklı harcama değişkeni Ward yöntemi kullanılarak analize tabi tutulmuştur. Analiz sonucunda ülkeler sağlık harcama türlerine göre kümelenmiş ve Türkiye’nin çeşitli sağlık harcama türlerinde en fazla benzerlik gösterdiği ülkeler; Estonya, Letonya, Meksika, Çek Cumhuriyeti, Lüksemburg, Belçika ve Avustralya olarak belirlenmiştir. OECD ülkelerinin sınıflandırılmasında Türkiye’nin konumuna bakıldığında; sağlık harcamalarında gelişmiş ülkelerin gerisinde kaldığı ve nispeten düşük sağlık harcamalarına sahip ülkelerle aynı kümede yer aldığı görülmektedir.

Anahtar Kelimeler

Sağlık Hizmeti Finansmanı, Sağlık Harcamaları, OECD, Kümeleme Analizi

THE CLASSIFICATION OF THE HEALTH EXPENDITURE INDICATORS OF OECD COUNTRIES THROUGH CLUSTERING ANALYSIS

Öz

In today's competitive conditions, the share of health expenditures in national economies is an important indicator of the level of development and is one of the most important factors affecting health outcomes. Therefore, the increase in health expenditures and the similarity of the countries' health policies necessitate the classification of the countries according to their expenditure types and the determination of similar issues. The objective of the study is to determine similar OECD countries according to the type of spending by assessing their medical expenses realized in the 2003-2017 period in terms of amount and proportion and to determine the position of Turkey among OECD countries. In the study, clustering analysis is used to group the countries in terms of their similarities and differences. The 14 different spending variables used by 36 OECD countries between 2003 and 2017 are analyzed using Ward method. As a result of the analysis, the countries are clustered according to their health spending and those countries who are similar to Turkey in terms of various types of health spending are determined to be Estonia, Latvia, Mexico, Czech Republic, Luxembourg, Belgium and Australia. Regarding the position of Turkey among OECD country classification, it is seen that she falls behind developed countries in terms of health expenditures and ranks in the same cluster with those countries having relatively low health expenditures.

Anahtar Kelimeler

Health Care Financing, Health Expenditures, OECD, Cluster Analysis

Kaynakça

• Aldenderfer, M. S. ve Blashfield, R. K. (1984). Cluster analysis: Quantitative applications in the social sciences. United Kingdom: Sage Publications.
• Alptekin, N. ve Yeşilaydın, G. (2015). OECD ülkelerinin sağlık göstergelerine göre bulanık kümeleme analizi ile sınıflandırılması. İşletme Araştırmaları Dergisi, 7(4), 137-155.
• Altıntaş, T. (2012). Türkiye ve Avrupa Birliği’ne üye ülkelerin sağlık göstergeleri açısından çok değişkenli istatistik yöntemlerle karşılaştırılması. Doktora Tezi, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
• Barlin, S. F. (2010). Türkiye’de sağlık harcamalarının ekonomik kalkınma üzerine etkileri. Yüksek Lisans Tezi, Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Maliye Anabilim Dalı, Balıkesir.
• Berié, H. ve Ulf, F. (2000). Europas sozialmodell-die europäischen sozialsysteme im vergleich: eine volkswirtschaftliche analyse. Berlin: WISO Institut für Wirtschaft und Soziales GmbH.
• Çakmak, Z. (1999). Kümeleme analizinde geçerlilik problemi ve kümeleme sonuçlarının değerlendirilmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 1(3), 187-205.
• Çelebi, A. ve Cura, S. (2013). Etkinlik göstergeleri açısından sağlık sistemleri: Karşılaştırmalı bir analiz. Maliye Dergisi, 164(Ocak-Haziran), 47-67.
• Çelik, Ş. (2013). Kümeleme analizi ile sağlık göstergelerine göre Türkiye’deki illerin sınıflandırılması. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 14(2), 175-194.
• Ersöz, F. (2009). OECD'ye üye ülkelerin seçilmiş sağlık göstergelerinin kümeleme ve ayırma analizi ile karşılaştırılması. Türkiye Klinikleri Journal of Medical Sciences, 29(6), 1650-1659.
• Everitt, B. S., Landau, S., Leese, M. ve Stahl, D. (2011). Cluster analysis (Wiley series probabilty and statistics). United Kingdom: John Wiley and Sons Publication.
• Feo, O. (2008). Neoliberal policies and their impact on public health education: Observations on the Venezuelan experience. Social Medicine, 3.
• Ferreira, L. ve Hitchcock, D. B. (2009). A comparison of hierarchical methods for cluster functional data. Communications in Statistics-Simulation and Computation, 38(9), 1925-1949.
• Girginer, N. (2013). Çok boyutlu ölçekleme ve kümeleme analizi ile sağlık göstergeleri bakımından Türkiye’nin AB üyesi ülkelerle karşılaştırılması. İktisat İşletme ve Finans Dergisi, 28(32), 55-72.
• Kalaycı, Ş. (2014). SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri. Ankara: Asil Yayın.
• Metin, B. (2017). Sağlık hakkı. Sağlık Akademisyenleri Dergisi, 4(1), 46-50.
• Mut, S. ve Akyürek, Ç. E. (2017). OECD ülkelerinin sağlık göstergelerine göre kümeleme analizi ile sınıflandırılması. International Journal of Academic Value Studies, 3(12), 411-422.
• Organisation for Economic Co-operation and Development. (2015). Health at a glance 2015: OECD indicators. Paris: OECD Publishing.
• Organisation for Economic Co-operation and Development. (2017a). OECD Work on health, OECD indicators. Paris: OECD Publishing.
• Organisation for Economic Co-operation and Development. (2017b). Health at a glance 2017: OECD indicators. Paris: OECD Publishing.
• Organisation for Economic Co-operation and Development. (2018a). Health at a glance 2018: OECD indicators. Paris: OECD Publishing.
• Organizasation for Economic Co-Operation and Developement. (2018b). OECD Health Data 2018. Erişim adresi: https://stats.oecd.org/index.aspx? Data SetCode=HEALTH_STAT, (01.06.2018).
• Özdamar, K. (2010). Paket programlar ile istatistiksel veri analizi 2. Eskişehir: Kaan Kitabevi.
• Sığırlı, D., Ediz, B., Cangür, Ş., Ercan, İ. ve Kan, İ. (2006). Türkiye ve Avrupa Birliği’ne üye ülkelerin sağlık düzeyi ölçütlerinin çok boyutlu ölçekleme analizi ile incelenmesi. İnönü Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi, 13(2), 81-85.
• Sonğur, C. (2016). Sağlık göstergelerine göre Ekonomik Kalkınma ve İşbirliği Örgütü ülkelerinin kümeleme analizi. Sosyal Güvenlik Dergisi, 6(1), 197-224.
• Şahin, M. ve Hamarat, B. (2002). G10 – Avrupa Birliği ve OECD ülkelerinin sosyoekonomik benzerliklerinin fuzzy kümeleme analizi ile belirlenmesi. ODTÜ Uluslararası Ekonomi Kongresi VI, Ankara, Türkiye, 1-20.
• Tekin, B. (2015). Temel sağlık göstergeleri açısından Türkiye’deki illerin gruplandırılması: Bir kümeleme analizi uygulaması. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(2), 389-416.
• World Health Organization. (2000). World health report, healths system: Improving performance. Switzerland-Geneva: WHO Publication.
• World Health Organization. (2001). The world health report 2001 - Mental health: New understanding, new hope, Switzerland-Geneva: WHO Publication.