OECD ÜLKELERİ SAĞLIK GÖSTERGELERİNİN STOKASTİK SINIR ANALİZİ YÖNTEMİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Year 2021, Issue: 4, 35 - 49, 29.09.2021

Fuad Selamzade , Özgür Yeşilyurt

https://doi.org/10.51551/verimlilik.734328

Cited By: 1

Abstract

Amaç: OECD ülkelerinde sağlık harcamalarının değişimini etkileyen faktörlerin belirlenmesi, etki düzeylerinin ortaya konulmasıdır.

Yöntem: Çalışma kapsamında OECD sağlık istatistiklerinden elde edilen 2016 yılı verileri kullanılarak sağlık statüsü göstergelerinin kişi başına düşen sağlık harcamasına etkileri Stokastik Sınır Analizi (SSA) yöntemi ile araştırılmıştır.

Bulgular: Sağlık statüsü göstericilerinin sağlık harcamalarının değişimini hangi ölçüde etkilediği Stokastik
Sınır Analizinin En Küçük Kareler ve Maksimum Olabilirlik yöntemleri ile hesaplanmaya çalışılmıştır. Tahmin sonuçlarına göre tüm analizlerde etkinsizlik nedeninin %99,99 oranında rassal hatadan kaynaklandığı gözlemlenmiştir. Analizlerde kişi başına düşen sağlık harcaması ile doğumda beklenen yaşam süresi ve bin kişi başına düşen hemşire sayısı arasında pozitif, bebek ölüm oranı arasında ise negatif anlamlı ilişki olduğu tespit edilmiştir.

Özgünlük: Sağlık göstergelerinden sağlık harcamalarına etki eden faktörlerin ortaya konulmasını sağlayan bu çalışmada OECD ülkelerinin sağlık göstergeleri arasındaki ilişki gösterilmiştir. Sağlık göstergeleri arasındaki ilişkinin bilinmesi sağlık politika geliştiricilerine büyük kolaylıklar sağlayacak ve planlamaların çok daha etkin bir şekilde hazırlanması konusunda alanyazına katkı olacağı düşünülmektedir.

Keywords

OECD Ülkeleri, Stokastik Sınır Analizi, Sağlık Göstergeleri, Sağlık Harcamaları, Yaşam Süresi

EVALUATION OF HEALTH INDICATORS OF OECD COUNTRIES BY STOCHASTIC FRONTIER ANALYSIS

Abstract

Purpose: This study aims to determine the factors affecting the change of health expenditures in OECD countries and revealing their effect levels.

Methodology: Within the scope of the study, the effects of health status indicators on health expenditure per capita were investigated by using Stochastic Frontier Analysis (SFA) method with 2016 data obtained from OECD health statistics.

Findings: The extent to which health status indicators affect the change in health expenditures was tried to be calculated with the Least-Squares and Maximum Likelihood methods of the SFA. According to the estimation results, we observed that inefficiency reason in all analyses was due to a 99,99 % of random error. It was found in the analysis that there was a positive relationship between health expenditure per capita, life expectancy at birth, and the number of nurses per thousand people, and a negative relationship between infant mortality.

Originality: This study demonstrates the factors that have an impact on the health-care costs included in the health indicators, as well as the inter-relationship between such health indicators within the OECD countries. It is considered that familiarity with the inter-relationships among health indicators will be of great assistance to health-policymakers and will contribute to the body literature in the context of much more efficient plan preparation.

Keywords

Health Expenditures, OECD Countries, Stochastic Frontier Analysis, Health Indicators, Health Expenditures, Life Expectancy

References

• AIGNER, D., KNOX-LOVELL, C. A. and SCHMIDT, P. (1977), Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models, Journal of Econometrics, 6, 21-37.
• AVCI, T. and ÇAĞLAR, A. (2016), Stokastik Sınır Analizi: İstanbul Sanayi Odası’na Kayıtlı Firmalara Yönelik Bir Uygulama, Siyaset, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 4 (2), 17-57.
• BAYRAKTUTAN, Y. and PEHLIVANOĞLU, F. (2012), Sağlık İşletmelerinde Etkinlik Analizi: Kocaeli Örneği, Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 23, 127-162.
• BERGER, A. and HUMPREY, D. (1997), Efficiency of Financial Institutions: International Survey and Directions for Future Research, European Journal of Operational Research, 5 (98), 175-212.
• COELLI, T. J. (1996), A Guide to Frontier Version 4.1: A Computer Program for Stochastic Frontier Production and Cost Function Estimation, CEPA Working Papers, 96/07.
• COOPER, W. W. and TONE, K. (1997), Measures of Inefficiency in Data Envelopment Analysis and Stochastic Frontier Estimation, European Journal of Operational Research, 99, 72-88.
• DURSUN, G. (2017), OECD Ülkelerinde Panel Veri Stokastik Yakınsama Analizi: Panel Birim Kök Testlerinden Kanıtları, Econharran Harran Üniversitesi İİBF Dergisi, 1 (1), 30-48.
• GREENE, W. (2010), A Stochastic Frontier Model with Correction for Sample Selection, J Prod Anal, 34, 15-24.
• HEIJINK, R., KOOLMAN, X. and WESTERT, G. P. (2013), Spending More Money, Saving More Lives? The Relationship Between Avoidable Mortality and Healthcare Spending in 14 Countries, European Journal of Health Economics, 14 (3), 527-538.
• KARASAÇ, F. and SAĞIN, A. (2018), OECD Ekonomilerinde Sağlık Harcamalarının Ekonomik Büyüme Üzerine Etkisi, Kırklareli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 7 (1), 72-84.
• KAYA SAMUT, P. and CAFRI, R. (2016), Analysis of the Efficiency Determinants of Health Systems in OECD Countries by DEA and Panel Tobit, Social Indicators Research, 129 (1), 113-132.
• KIMSEY, L. G. (2009), How Efficient are Military Hospitals? A Comparison of Technical Efficiency Using Stochastic Frontier Analysis, Unpublished Master Thesis, University of Kentucky.
• KUTLAR, A. (2012), Ekonometriye Giriş, 2. Baskı, Nobel Akademik Yayıncılık, Ankara.
• KUTLAR, A., YÜKSEL, F. and BAKIRCI, F. (2011), Türkiye’de Belediyelerin Ekonomik Etkinliği ve Etkinliğe Etki Eden Faktörler Üzerine Bir Araştırma, Korza Yayıncılık, Ankara.
• MEDEIROS, J. and SCHWIERZ, C. (2015), Efficiency Estimates of Health Care Systems in the EU, Economic Papers, 549.
• MEEUSEN, W. and BROECK J. V. D. (1977), Efficiency Estimation from Cobb-Douglas Production Functions with Composed Error, International Economic Review, 18 (2), 435-444.
• MURILLO-ZAMORANO, L. R. and VEGA-CERVERA, J. (2000), The Use of Parametric and Non Parametric Frontier Methods to Measure the Productive Efficiency in the Industrial Sector, A Comparatıve Study, Department of Economics and Related Studies University of York, Discussion Papers in Economics, 17.
• ŞENER, M. and YİĞİT, V. (2017), Sağlık Sistemlerinin Teknik Verimliliği OECD Ülkeleri Üzerinde Bir Araştırma, Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 1 (26), 266-290.
• VOROBEVA Y. and 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.
• YARDIMCIOĞLU, F. (2012), OECD Ülkelerinde Sağlık ve Ekonomik Büyüme İlişkisinin Ekonometrik Bir İncelemesi, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13 (2), 27-47.
• YEŞİLYURT, Ö. and SALAMOV, F. (2017), Türk Devletleri Sağlık Sistemlerinde Etkinliğin ve Etkinliğe Etki Eden Faktörlerin Süper Etkinlik ve Tobit Modelleriyle Değerlendirilmesi, Balkan ve Yakın Doğu Sosyal Bilimler Dergisi, 3 (2), 128-138.
• YILDIRIM, H. H. and YILDIRIM, T. (2011), Avrupa Birliğine Üyelik Sürecinde Türkiye Sağlık Sektörü, 2. Baskı, İmaj Yayıncılık, Ankara.
• YOLALAN, R. (1990), Veri Zarflama Yöntemi, MPM Verimlilik Dergisi, 3, 132-145.
• YU, J. (2016), Avoidable Mortality and Healthcare Expenditure in OECD Countries: DEA and SFA Methods to Health Expenditure Efficiency, J A Social SCI Humanities, 2 (5), 25-36.