OECD ÜLKELERİNİN SAĞLIK GÖSTERGELERİ AÇISINDAN BULANIK KÜMELEME ANALİZİ VE TOPSIS YÖNTEMİNE GÖRE DEĞERLENDİRİLMESİ

Year 2020, Volume: 38 Issue: 2, 229 - 241, 29.06.2020

Nurdan Değirmenci , Tuba Yakıcı Ayan

https://doi.org/10.17065/huniibf.592991

Cited By: 14

Abstract

Bu çalışmanın amacı Bulanık Kümeleme Analizi ve TOPSIS yöntemi ile sağlık göstergelerine göre Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü ülkelerini sınıflandırmak, sıralamak ve Türkiye’nin bu sınıflandırma içerisindeki konumunu değerlendirmektir. Çalışmada kullanılan sağlık göstergeleri her biri kişi başına olmak üzere sağlık harcamaları, ilaç harcamaları, doktor sayısı, hemşire sayısı ve hastane yatak sayısıdır. 2015 yılı verileri Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü’nün web sitesinden elde edilmiştir. Uygulanan Bulanık Kümeleme Analizi sonucunda Türkiye’nin Kore, Meksika ve Polonya ile aynı kümede yer aldığı görülmüştür. TOPSIS analizine göre ise Amerika Birleşik Devletleri, Japonya, Kanada ilk üç sırayı alırken Türkiye ise Meksika’nın ardından son sırada yer almıştır. Diğer Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü ülkeleri ile kıyaslandığında Türkiye’nin kişi başına hastane yatak sayısı dışındaki sağlık kaynaklarının yetersiz olduğu ve bu açıdan düzeltme ve iyileştirmeler yapması gerektiği anlaşılmıştır.

Keywords

Bulanık Kümeleme, TOPSIS

EVALUATION OF OECD COUNTRIES ACCORDING TO FUZZY CLUSTERING ANALYSIS AND TOPSIS METHOD IN TERMS OF HEALTH INDICATORS

Abstract

This study aims to evaluate and classify the countries of Organization for Economic Co-operation and Development by means of Fuzzy Clustering Analysis and TOPSIS method in terms of the health indicators. It is also aimed to evaluate the position of Turkey in this classification. In this study, the health indicators used are health expenditures, medicine expenditures, number of doctors, number of nurses, and number of hospital beds, per capita. 2015 data are obtained from the Organization for Economic Co-operation and Development’s website. As a result of the Fuzzy Clustering Analysis, it is seen that Turkey took place in the same cluster with Korea, Mexico, and Poland. According to the TOPSIS analysis, the United States of America, Japan, Canada took the first three places, while Turkey ranked the last after Mexico. Compared to other Organization for Economic Co-operation and Development countries, it is found that Turkey had insufficient health resources except for the number of beds per capita, and it is necessary to make corrections and improvements in this respect

Keywords

Fuzzy Clustering, TOPSIS

References

• Afonso, A., M. Aubyn (2006), “Relative Efficiency of Health Provision: A DEA Approach with Non-Discretionary Inputs”, https://pdfs.semanticscholar.org/f7de/b20c74fda07327a150cf085530fb07f975a3.pdf, E. T: 15.06.2019.
• Afonso, A., M. Aubyn (2007), “Assessing Health Efficiency Accross Countries with Two-Step and Bootstrap Analysis”, , https://pdfs.semanticscholar.org , E. T: 17.06.2019.
• Alptekin, N., G. Yeşilaydın (2015), “OECD Ülkelerinin Sağlık Göstergelerine Göre Bulanık Kümeleme Analizi İle Sınıflandırılması”, Journal of Business Research Turk, 7(4), 137-155.
• Asandului, L., M. Roman, P. Fatulescu (2014), “The Efficiency of Healthcare Systems in Europe: a Data Envelopment Analysis Approach”, Procedia Economics and Finance, 10, 261-268.
• Bezdek, J. C. (1981), Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms, NewYork: Plenum Press.
• Chu Ng, Y. (2008), “The Productive Efficiency of The Health Care Sector of China,” The Review of Regional Studies, 38(3), 381-393.
• Dunn, J. C. (1973), “A Fuzzy Relative of the ISODATA Process and Its Use in Detecting Compact Well-Separated Clusters”, Journal of Cybernetics, 3(3), 32-57.
• Ersöz, F. (2009), “OECD’ye Üye Ülkelerin Seçilmiş Sağlık Göstergelerinin Kümeleme ve Ayırma Analizi ile Karşılaştırılması”, Türkiye Klinikleri, 9(6), 1650-1659.
• Hadad, S., Y. Hadad, T. Simon-Tuval (2013), “Determinants of Healthcare System’s Efficiency in OECD Countries”, The European Journal of Health Economics, 14(2), 253-265.
• Hernández de Cos, P. E. Moral-Benito (2014), “Determinants of Health-System Efficiency: Evidence from OECD Countries”, International Journal of Health Care Finance Economics, 14(1), 69-93.
• Kalhor, R., S. Asefzadeh, F. Ghamari (2016), "Ranking Eastern Mediterranean Region Countries (EMRO) Based on the Health Impact Indicators Using Multi-criteria Decision Approach", Journal of Biology and Today's World, 5(12), 213-217.
• Kelley, E., J. Hurst (2006), “Health Care Qualıty Indıcators Project”, https://www.oecd-ilibrary.org, E.T: 06.05.2019.
• Larson, C., A. Mercer (2004), “Global Health Indicators: An Overview”. Canadian Medical Association Journal, 171(10), 1199-1200.
• Medeiros, J., C. Schwierz (2015), “Efficiency Estimates of Health Care Systems in The EU”, http://ec.europa.eu/economy_finance/ publications/economic_paper/2015/pdf/ ecp549_en.pdf, E.T: 05.04.2019.
• Mirmirani, S. (2008), “Health Care System Efficiency Analysis of G12 Countries”, International Business & Economics Research Journal, 7(2), 47-56.
• Mut, S., E. Ç. Akyürek (2017), “OECD Ülkelerinin Sağlık Göstergelerine Göre Kümeleme Analizi İle Sınıflandırılması”, International Journal of Academic Value Studies, 3(12), 411-422.
• OECD (2015), “Health at a Glance 2015: OECD Indicators”, http://apps.who.int/medicinedocs/ documents/s22177en/s22177en.pdf, E.T: 10.05.2019.
• Rezankova, H., D. Husek (2012), “Fuzzy Clustering: Determining the Number of Clusters, https://ieeexplore.ieee.org/abstract/ document/6412415, E.T: 20.05.2019.
• Sonğur, C., A. Kar, M. Teleş, İ. S. Turaç (2017), “OECD Üye Ülkelerinin Sağlık Göstergeleri Açısından Etkinliklerinin Değerlendirilmesi ve Çoklu Uyum Analizi”, Siyaset, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 5 (3), 1-12.
• Spinks, J., B. Hollingsworth (2005), “Cross-Country Comparisons Of Technical Efficiency of Health Production: A Demonstration of Pitfalls”, Journal of Applied Economics, 41 (4), 417-427.
• Tchouaket, É., P. A. Lamarche, L. Goulet, A. P. Contandriopoulos (2012), “Health Care System Performance of 27 OECD Countries”,The International Journal of Health Planning and Management, 27 (2), 104-129.