Gülbahar Özyeşil

Sağlık Harcamalarının Yaşam Süresine Etkisi

Giriş

Sağlık, bir ülkenin beşerî sermaye ve refah düzeyini belirleyen temel faktörlerden biridir. Bireylerin sağlık hizmetlerine erişimi ve harcamaların artması, yaşam süresini uzatarak toplumun genel refahını yükseltebilmektedir.

Kişi başına düşen sağlık harcamaları, hem bireylerin sağlık hizmetlerine ayırabilecekleri kaynakları artırmakta hem de devletin sağlık yatırımlarını desteklemektedir. Bu nedenle sağlık harcaması ile ortalama yaşam süresi arasında pozitif bir ilişki olması beklenmektedir.

Bu çalışmanın amacı, Dünya Bankası World Development Indicators (WDI) verileri kullanılarak sağlık harcamaları ile yaşam süresi arasındaki ilişkinin ampirik olarak incelenmesidir.

Araştırma Soruları

  • Kişi başına düşen sağlık harcaması arttıkça ortalama yaşam süresi uzuyor mu?

  • Ortalama yaşam süresi arttıkça gayri safi yurt içi hasıla etkileniyor mu?

  • Nüfus artışı sağlık harcamalarını veya yaşam süresini etkiliyor mu?

Analizde Kullanılan Değişkenler ve Kaynaklar

Analizde Kullanılan Değişkenler ve Kaynaklar

Sağlık Harcamaları (health_exp = “SH.XPD.CHEX.PC.CD”): Kişi başına düşen sağlık harcaması (USD).

Ortalama Yaşam Süresi (life_exp = “SP.DYN.LE00.IN”): Bir bireyin doğumda beklenen ortalama yaşam süresi (yıl).

Gayri Safi Yurt İçi Hasıla (gdp = “NY.GDP.MKTP.CD”): Ekonomik büyüklük göstergesi.

Nüfus (population = “SP.POP.TOTL”): Toplam nüfus.

Analiz, Türkiye, Almanya, Fransa ve Güney Kore için 2000, 2005, 2010, 2015, 2020 ve 2023 yılları kapsamında yapılmıştır.

Dünya bankasından veri çekme

library(WDI)
## Warning: package 'WDI' was built under R version 4.4.3
library(dplyr)
## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
library(ggplot2)
library(tidyr)

years_vec <- c(2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2023)
countries <- c("TUR", "USA", "KOR")

wdi_data <- WDI(
  country = countries,
  indicator = c(
    health_exp = "SH.XPD.CHEX.PC.CD",
    life_exp   = "SP.DYN.LE00.IN",
    gdp        = "NY.GDP.MKTP.CD",
    population = "SP.POP.TOTL"
  ),
  start = min(years_vec),
  end   = max(years_vec)
)
wdi_data <- wdi_data[wdi_data$year %in% years_vec, ]

Görselleştirme

wdi_long <- wdi_data %>%
  pivot_longer(cols = c(health_exp, life_exp, gdp, population),
               names_to = "variable",
               values_to = "value")

# Grafik fonksiyonu
plot_variable <- function(var_name){
  ggplot(wdi_long %>% filter(variable == var_name), 
         aes(x = year, y = value, color = country)) +
    geom_line(size = 1.2) +
    geom_point(size = 2) +
    labs(title = paste("Yıllara Göre", var_name, "Değişimi"),
         x = "Yıl",
         y = var_name,
         color = "Ülke") +
    theme_minimal() +
    theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 14, face = "bold"))
}
plot_variable("health_exp")
## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `linewidth` instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.
## Warning: Removed 2 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_line()`).
## Warning: Removed 2 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_point()`).

Sağlık harcamaları ve yaşam beklentisi: Türkiye haricinde tüm ülkelerde sağlık harcamaları ve yaşam süresi artmıştır. Türkiye’de de sağlık harcaması yükselmiş, yaşam süresi artış göstermiştir.

plot_variable("life_exp")

Yaşam Beklentisi Bütün ülkelerde artmıştır.

plot_variable("gdp")

GSYH: ABD’de artış gözlenirken, Türkiye ve Güney Kore’de GSYH büyük ölçüde durağan kalmıştır.

plot_variable("population")

Nüfus ABD ve Türkiye’de nüfus artışı devam etmekte; Güney Kore’de nüfus sabit veya artış göstermemektedir.

Sorulari grafik yardamiyla Cevaplayalim

1.Soru: Kişi başına düşen sağlık harcaması arttıkça ortalama yaşam süresi uzuyor mu?

ggplot(wdi_data, aes(x = health_exp, y = life_exp, color = country)) +
  geom_point(size = 3) +
  geom_line(aes(group = country), size = 1) +
  labs(title = "Kişi Başına Sağlık Harcaması ve Ortalama Yaşam Süresi",
       x = "Kişi Başına Sağlık Harcaması (USD)",
       y = "Ortalama Yaşam Süresi (Yıl)",
       color = "Ülke") +
  theme_minimal()
## Warning: Removed 2 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_point()`).
## Warning: Removed 2 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_line()`).

Kişi başına düşen GSYH arttıkça beklenen yaşam süresi yalnızca Güney Kore’de artış göstermektedir. ABD ve Türkiye’de ise kişi başına düşen GSYH artışına rağmen beklenen yaşam süresi azalmış veya sabit kalmıştır. Bu durum, ekonomik büyümenin yaşam süresi üzerindeki etkisinin ülkelere göre farklılık gösterdiğini ortaya koymaktadır.

2.soru: Ortalama yaşam süresi arttıkça gayri safi yurt içi hasıla etkileniyor mu?

ggplot(wdi_data, aes(x = life_exp, y = gdp, color = country)) +
  geom_point(size = 3) +
  geom_line(aes(group = country), size = 1) +
  labs(title = "Ortalama Yaşam Süresi ve GSYH",
       x = "Ortalama Yaşam Süresi (Yıl)",
       y = "GSYH (USD)",
       color = "Ülke") +
  theme_minimal()

Kişi başına düşen GSYH arttıkça beklenen yaşam süresi sadece Güney Kore’de artmaktadır; ABD ve Türkiye’de ise sabit kalmaktadır. Türkiye ve ABD’de nüfus artışı sağlık harcamalarını ve yaşam süresini artırmaktadır, Kore’de ise etkisi sınırlıdır. Ortalama yaşam süresi arttıkça GSYH tüm ülkelerde yükselmektedir. Bu bulgular, sağlık, demografi ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkilerin ülkeden ülkeye farklılık gösterdiğini göstermektedir.

3.Soru: Nüfus artışı sağlık harcamalarını veya yaşam süresini etkiliyor mu?

ggplot(wdi_data, aes(x = population, y = health_exp, color = country)) +
  geom_point(size = 3) +
  geom_line(aes(group = country), size = 1) +
  labs(title = "Nüfus ve Kişi Başına Sağlık Harcaması",
       x = "Nüfus",
       y = "Kişi Başına Sağlık Harcaması (USD)",
       color = "Ülke") +
  theme_minimal()
## Warning: Removed 2 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_point()`).
## Warning: Removed 2 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_line()`).

Kişi başına düşen GSYH arttıkça beklenen yaşam süresi sadece Güney Kore’de artmaktadır; ABD ve Türkiye’de ise sabit kalmaktadır. ABD ve Güney Kore’de nüfus arttıkça kişi başına sağlık harcaması da artmaktadır. Türkiye’de nüfus sabit kaldığı için sağlık harcamasındaki artış daha durağandır. Ortalama yaşam süresi arttıkça GSYH tüm ülkelerde yükselmektedir.

Regresyon

1. Regresyon: Yaşam Süresini Etkileyen Faktörler

Bağımlı değişken: life_exp
Bağımsız değişkenler: health_exp, population

model_life <- lm(life_exp ~ health_exp + population, data = wdi_data)
summary(model_life)
## 
## Call:
## lm(formula = life_exp ~ health_exp + population, data = wdi_data)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -4.5833 -1.7061  0.3229  1.7678  3.0584 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)  7.883e+01  1.066e+00  73.978  < 2e-16 ***
## health_exp   1.351e-03  4.465e-04   3.025  0.00975 ** 
## population  -3.941e-08  1.362e-08  -2.893  0.01258 *  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 2.662 on 13 degrees of freedom
##   (2 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared:  0.4165, Adjusted R-squared:  0.3268 
## F-statistic:  4.64 on 2 and 13 DF,  p-value: 0.03014

Bu regresyon analizinde, ortalama yaşam süresi üzerinde kişi başına sağlık harcaması ve nüfusun etkisi incelenmiştir. Analiz sonuçlarına göre, kişi başına sağlık harcaması arttıkça yaşam süresi de yükselmektedir. Buna karşın nüfus arttıkça yaşam süresi üzerinde hafif bir düşüş gözlemlenmektedir. Modelin genel açıklama gücü orta düzeyde olup, bağımsız değişkenlerin toplam etkisi istatistiksel olarak anlamlıdır. Bu bulgular, sağlık harcamalarının yaşam süresini artırmada önemli bir rol oynadığını, nüfus artışının ise bu etkiyi sınırlayabileceğini göstermektedir.

2. Regresyon: GSYH’ye Etkisi

Bağımlı değişken: gdp
Bağımsız değişkenler: life_exp, population

model_gdp <- lm(gdp ~ life_exp + population, data = wdi_data)
summary(model_gdp)
## 
## Call:
## lm(formula = gdp ~ life_exp + population, data = wdi_data)
## 
## Residuals:
##        Min         1Q     Median         3Q        Max 
## -5.045e+12 -9.676e+11  1.290e+10  8.401e+11  7.774e+12 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) -2.753e+13  1.738e+13  -1.584    0.134    
## life_exp     3.110e+11  2.225e+11   1.398    0.183    
## population   6.732e+04  5.553e+03  12.122 3.77e-09 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 2.8e+12 on 15 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.9078, Adjusted R-squared:  0.8955 
## F-statistic: 73.83 on 2 and 15 DF,  p-value: 1.723e-08

Bu regresyon analizinde, gayri safi yurt içi hasıla (GSYH) üzerinde ortalama yaşam süresi ve nüfusun etkisi incelenmiştir. Analiz sonuçlarına göre, nüfus değişkeni GSYH üzerinde güçlü ve anlamlı bir etkiye sahiptir (β ≈ 6.732e+04, p < 0.001); yani nüfus arttıkça GSYH de artmaktadır. Öte yandan, ortalama yaşam süresi değişkeni GSYH üzerinde pozitif bir etki göstermesine rağmen istatistiksel olarak anlamlı bulunmamıştır (β ≈ 3.11e+11, p ≈ 0.18).

Modelin genel açıklama gücü oldukça yüksektir (Adjusted R² ≈ 0.90), bu da bağımsız değişkenlerin GSYH’nin değişimini büyük ölçüde açıkladığını göstermektedir. Ancak, anlamlılığı sadece nüfus değişkeni için geçerlidir; yaşam süresi değişkeninin etkisi istatistiksel olarak anlamlı değildir.

Özetle, GSYH üzerinde nüfusun belirleyici bir etkisi olduğu görülmektedir; yaşam süresi artışı ise GSYH üzerinde anlamlı bir katkı sağlamamaktadır.

Sonuç

Bu çalışmada ABD, Türkiye ve Güney Kore’nin 2000–2023 dönemine ait verileri kullanılarak kişi başına düşen sağlık harcamaları, ortalama yaşam süresi, nüfus ve gayri safi yurt içi hasıla arasındaki ilişkiler incelenmiştir. Analiz sonuçlarına göre, sağlık harcamaları arttıkça yaşam süresi genel olarak yükselmekte, özellikle ABD ve Güney Kore’de bu artış daha belirgindir. Ortalama yaşam süresi arttığında, tüm ülkelerde GSYH de artış göstermektedir. Nüfus artışı ABD ve Türkiye’de kişi başına sağlık harcamalarını artırırken, Güney Kore’de etkisi sınırlı kalmaktadır. Regresyon analizleri, sağlık harcamalarının yaşam süresi üzerinde pozitif ve anlamlı bir etkisi olduğunu, nüfusun GSYH üzerindeki etkisinin güçlü ve anlamlı olduğunu göstermektedir. Bu bulgular, ekonomik ve demografik faktörlerin sağlık ve ekonomik performans üzerinde belirleyici rol oynadığını ortaya koymaktadır.