E-7 ülkelerinde sosyo-demografik faktörlerin sağlık harcamalarına etkisinin ekonometrik analizi

Year 2021, , 410 - 431, 30.06.2021

Hacı Hayrettin Tıraş , Sefa Özbek

https://doi.org/10.48070/erciyesakademi.901506

Cited By: 1

Abstract

Sağlık harcamaları bir taraftan insanların sağlık düzeyini yükseltirken diğer taraftan beşerî sermayeye yaptığı katkılarla gelişmeyi hızlandırmaktadır. İnsan sağlığının korunup geliştirilmesi, devamlılığının sağlanması ve var olan hastalıklarının tedavisi için yapılan tüm harcamalar sağlık harcamaları olarak kabul edilmektedir. Bu çalışmanın amacı 1995-2018 döneminde E-7 ülkelerinde (Brezilya, Meksika, Hindistan, Çin, Endonezya, Türkiye ve Rusya) sağlık harcamalarına etki eden faktörlerin analiz edilmesidir. Çalışmada bağımlı değişken olarak kişi başı sağlık harcaması kullanılırken doğuşta yaşam beklentisi, kentleşme, işsizlik ve 65 yaş ve üstü nüfusun oranı bağımsız değişkenleri oluşturmaktadır. Değişkenler arasındaki ilişkiyi test etmek için çoklu yapısal kırılmalara izin veren ve yatay kesit bağımlılığını dikkate alan Westerlund (2006) panel eş bütünleşme testi kullanılmıştır. Eşbütünleşme katsayıları, heterojeniteyi ve kesitler arası bağımlılığı dikkate alan Eberhardt & Bond (2009) tarafından geliştirilen Augmented Mean Group (AMG) tahmicisi ile elde edilmiştir. Analizler sonucunda, E-7 ülkelerinde sağlık harcamalarına etki eden en önemli faktörlerin doğuşta yaşam beklentisi ve işsizlik olduğu, kentleşme ve 65 yaş ve üzeri nüfusun oranının herhangi bir etkisinin olmadığı tespit edilmiştir. Doğuşta yaşam beklentisinin %1artması sağlık harcamalarında yaklaşık %15 artışa, işsizlik oranın %1 artması ise sağlık harcamalarında yaklaşık %0,4 düşüşe neden olmaktadır. Ayrıca, bağımsız değişkenlerde meydana gelen bir değişikliğin sağlık harcamaları üzerindeki etkisi E-7 ülkelerinin her birinde farklılıklar göstermektedir. 

Keywords

Sağlık Harcamaları, Panel Eşbütünleşme Analizi, E-7 Ülkeleri

Supporting Institution

yok

Project Number

yok

Thanks

-

Econometric analysis of the effects of socio-demographic factors on health expenditures in E-7 countries

Abstract

Health expenditures, on the one hand, increase the health level of people, on the other hand, they accelerate development with their contributions to human capital. All expenditures made for the protection and improvement of human health, ensuring its continuity and treatment of existing diseases are considered as health expenditures. The aim of this study during 1995-2018 in the E-7 countries (Brazil, Mexico, India, China, Indonesia, Turkey and Russia) is to analyze the factors affecting the health expenditure. While per capita health expenditure is used as the dependent variable in the study, the independent variables are life expectancy at birth, urbanization, unemployment and the proportion of the population aged 65 and over. The Westerlund (2006) panel cointegration test, which allows multiple structural fractures and takes into account horizontal cross-section dependence, was used to test the relationship between variables. Cointegration coefficients were obtained with the Augmented Mean Group (AMG) estimator developed by Eberhardt & Bond (2009), which takes into account heterogeneity and cross-section dependence. As a result of the analysis, it was determined that the most important factors affecting health expenditures in E-7 countries are life expectancy and unemployment at birth, urbanization and the proportion of the population aged 65 and over have no effect. 1% increase in life expectancy at birth causes approximately 15% increase in health expenditures, and 1% increase in unemployment rate causes a decrease of approximately 0,4% in health expenditures. In addition, the impact of a change in independent variables on health expenditure differs in each of the E-7 countries.

Keywords

Health Expenditures, Panel Cointegration Analysis, E-7 Countries

Project Number

yok

References

• Abdullah, H., Azam, M. & Zakariya, S. K. (2016). Theimpact of environmental quality on public health expenditure in Malaysia. Asia Pacific Journal of Advanced Business and Social Studies, 2(2), 365-379.
• Adak, N. (2010). Sosyal bir problem olarak işsizlik ve sonuçları. Toplum ve Sosyal Hizmet, 21(2), 15-116
• Afşar, M. (2013). İktisada Giriş II. İçinde C. N. Berberoğlu & L. Erdoğan (Eds). Makro İktisadın Temelleri (ss 1-28). T.C. Anadolu Üniversitesi Yayını No: 2801, Açıköğretim fakültesi yayını no: 1759, İkinci Baskı.
• Ağır, H. & Tıraş, H. H. (2018). Sağlık harcamaları ve ekonomik büyüme ilişkisi: panel nedensellik analizi. Gaziantep University Journal of Social Sciences, 17(4), 1558-1573.
• Akdur, R. (2021). Sağlık harcamaları, piyasacı sağlık politikası uygulayan ülkelerde sağlık harcamaları neden daha yüksektir? https://docplayer.biz.tr/375679-Saglik harcamalari- giris-piyasaci-saglik-politikasi-uygulayanulkelerde-saglik-harcamalari-neden-daha-yuksektir-profdr.html A.pdf (Erişim Tarihi: 12. 02. 2021).
• Antonio, J. & Zamora, C. (2000). Investment in health and economic growth: a perspective from Latin America and the Caribbean. XXXV Meetıng Of The Advısory Commıttee On Health Research, Havana, Cuba, 17-19 July, Division of Health and Human Development.
• Baltagi, B. (2008). Econometric analysis of panel data. John Wiley & Sons, Chichester.
• Bloom, D. E. & Cannıng, D. (2000). The health and wealth of nations. Policy Forum: Public Health, 287(5456), 1207-1209
• Boz, C. & Sur, H. (2015). Avrupa Birliği üyesi ve aday ülkelerin sağlık harcamaları açısından benzerlik ve farklılıklarının analizi. Sosyal Güvenlik Uzmanları Derneği Sosyal Güvence Dergisi, 5(9), 23-46.
• Breusch, T. S. & Pagan, A. R. (1980). The lagrange multiplier test and its applications to model specification in econometrics. The Review of Economic Studies, 47(1), 239-253.
• Cafrı, R. (2020). İktisadi ve İdari Bilimlerde Akademik Çalışmalar. İçinde Z. Gölen, Y. Akay Unvan & S. Özer (Eds), Türkiye’de sağlık harcamalarının sosyo-ekonomik ve çevresel belirleyicilerinin bir analizi (ss 341-353). I. Basım.
• Chaabouni, S. & Abednnadher, C. (2014). The determinants of health expenditures in Tunisia: an ARDL Boundstesting approach. International Journal of Information Systems in the Service Sector. IGI Global, 6(4), 60-72.
• Eberhardt, M. & Bond, S. (2009). Cross-section dependence in nonstationary panel models: a novel estimator. MPRA Paper No. 17692, 1-26.
• Ecevit, E., Çetin, M. & Yücel, A. G. (2018). Türki Cumhuriyetlerinde sağlık harcamalarının belirleyicileri: bir panel veri analizi. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 10(19), 318-334.
• Eğri, T., (2019). Gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerde sağlık harcamalarının makro belirleyicileri: dinamik panel veri analizi. ADAM AKADEMİ Sosyal Bilimler Dergisi, 9(2), 423- 447. DOI: 10.31679/adamakademi.635704
• Furuoka, F., Yee, B. L. F., Kok, E., Hoque, M. Z. & Munir, Q. (2011). What are the determinants of healthcare expenditure? Empirical results from Asian countries. Sunway Academic Journal, 8(12), 12-25.
• Hansen, P. & Kıng, A. (1996). The determinants of health care expenditure: a cointegration approach. Journal of Health Economics, 15(1), 127-137.
• Hitiris, T. (1997). Health care expenditure and integration in the countries of the European Union. Applied Economics, 29(1), 1-6. https://doi.org/10.1080/000368497327335
• Jakab, Z. (2011). Presentation: Designing the road to better health and well-being in Europe. At the 14 th European Health Forum Gastein, 7 October, Bad Hofgastein, Austria
• Karasoy, A. & Demirtaş, G. (2018). Sağlık harcamalarının belirleyicileri üzerine bir uygulama: çevre kirliliği ve yönetişimin etkilerinin incelenmesi. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi,7(3), 1917-1939
• Karatzas, G. (2000). On the determinants of the US aggregate health care expenditure. Applied Economics, 32, 1085-1099.
• Khanolkar, V., Khan, S. A. & Gamba, M. (2016). An insight on health care expenditure. https://www.usi.edu/media/3654761/Insight-on-HealthCare-1.pdf (Erişim Tarihi: 14. 02. 2021).
• Lıu, C., Hsu, S. & Huang Y. (2010). The determinants of health expenditures in Taiwan: modeling and forecasting using time series analysis. Journal of Statisticsand Management Systems,13(3), 515-534.
• McCoskey, S. & Kao, C. (1998). A Residual-Based test of the null of cointegration in panel data. Econometric Reviews, 17(1), 57-84.
• Murthy, V. N. R. & Ukpolo, V. (1995). Aggregate health care expenditure in the United States: newresults. Applied Economics Letters, 2(11), 419-421.
• Murthy, V. N. R., & Okunade, A. A. (2016). Determinants of U.S. health expenditure: Evidence from autoregressive distributed lag (ARDL) approach to cointegration. Economic Modelling, 59, 67-73. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2016.07.001
• Narayan, P. K. & Narayan, S. (2008). Does environmental quality influence health expenditures? Empirical evidence from a panel of selected OECD countries. Ecological Economics, 65(2), 367-374. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/ pii/S0921800907003941
• Nazlıoğlu, Ş. (2010). Makro iktisat politikalarının tarım sektörü üzerindeki etkileri: gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler için bir karşılaştırma (Yayınlanmamış Doktora Tezi). Erciyes Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• Nazlıoglu, S. & Karul, C. (2017). Panel lm unit root test with gradual structural shifts. 40th International Panel Data Conference, July 7-8, Thessaloniki Greece, 1-26.
• Newhouse, J. (1977). Medical care expenditure: a cross national survey. The Journal of Human Resources, 12(1), 115-125.
• Nghıem, S. H. & Connelly, L. B. (2017). Convergence and determinants of health expenditures in OECD countries. Health Economics Review, 7(1), 29. https://doi.org/10.1186/s13561- 017-0164-4
• OECD. (2005). Health at A Glance, OECD Indicators 2005, Organization For Economic Co-Operationand Development, http://www.oecd-ilibrary.org/social-issues- migrationhealth/health-at-a-glance-2005_9789264012639-en
• Özbek, S. & Türkmen, S. (2020). Finansallaşma, işsizliği artırıyor mu? E7 ülkelerinden yeni kanıtlar. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 9(3), 2096-2115.
• Öztürk, S. & Küsmez, T. (2019). Sağlık harcamalarının belirleyicileri: BRICS-T ülkelerinin Analizi. Çukurova Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(1), 31-47.
• Pesaran, M. H. ( 2004 ). General diagnostic tests for cross section dependence in panels . CESifo Working Paper Series No. 1229; IZA Discussion Paper No. 1240.
• Pesaran, M. H. & Yamagata, T. (2008). Testing slope homogeneity in large panels. Journal of Econometrics, 142(1), 50-93.
• Pesaran, M. H., Ullah, A. & Yamagata, T. (2008). A bias-adjusted lm test of error cross-section ındependence. The Econometrics Journal, 11(1), 105-127.
• Şahin, D. & Temelli, F. (2019). OECD ülkelerinde sağlık harcamalarının belirleyicileri: panel veri analizi. AVRASYA Uluslararası Araştırmalar Dergisi, 7(16), 946-961.
• Tang, C. F. (2011). Multivariate granger causality and the dynamic relationship between health care spending, income and relative price of health care in Malaysia. Hitotsubashi Journal of Economics, 52, 199-214.
• Tıraş, H. H. & Türkmen, S. (2020). Sağlık harcamalarının belirleyicilerine yönelik bir araştırma; AB ve Türkiye örneği. Bingöl Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4(1), 107-139. DOI: 10.33399/biibfad.742255
• Türkmen, S. & Ağır, H. (2020). Enflasyon ile finansal gelişme ilişkisi: yüksek ve düşük enflasyonlu ülkeler üzerine ampirik kanıtlar. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13(3), 577-592.
• WB (WORLD BANK). (2021). Databank, World Development Indicators, https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators.
• Westerlund, J. (2006). Testing for panel cointegration with multiple structural breaks. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 68(1), 101-132.
• Wooi, Y. K. & Selvaratnam, D. P. (2018). Empirical analysis of factors ınfluencing the public health expenditure in Malaysia. Journal of Emerging Economies and Islamic Research, (3), 1-14
• Yazdi, S. K., & Khanalızadeh, B. (2017). Airpollution, economic growth and health care expenditure. Economic Research-Ekonomska Istrazivanja, 30(1), 1181-1190. https://doi.org/10.1080/1331677X.2017.1314823