Sağlık Harcamaları ve Ekonomik Büyüme Arasındaki Dinamik İlişki: 2000–2020 Döneminde Türkiye, Güney Kore ve Brezilya İçin Bir Zaman Serisi Analizi
Bako Djalia Kone
14/01/2026
Özet (Abstract)
Bu çalışma, sağlık harcamaları ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin zaman içinde nasıl şekillendiğini incelemeyi amaçlamaktadır. Analiz, 2000–2020 dönemine ait yıllık veriler kullanılarak Türkiye, Güney Kore ve Brezilya için ayrı ayrı yürütülen zaman serisi regresyonlarına dayanmaktadır. Literatürde sağlık–büyüme ilişkisi çoğunlukla yatay kesit veya panel veri yöntemleriyle ele alınırken, bu çalışma ülke bazlı zaman serisi yaklaşımı benimseyerek değişkenler arasındaki dinamik ilişkiye odaklanmaktadır.
Her ülke için bir basit ve bir çoklu regresyon modeli tahmin edilmiş, böylece toplam altı regresyon sonucu elde edilmiştir. Analizde kişi başına gayrisafi yurt içi hasıla ekonomik büyümenin göstergesi olarak kullanılırken, sağlık harcamalarının milli gelir içindeki payı temel açıklayıcı değişken olarak ele alınmıştır. Bulgular, sağlık harcamaları ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin ülkeler arasında hem yön hem de büyüklük açısından farklılık gösterdiğini ortaya koymaktadır. Bu farklılıklar, ülkelerin kurumsal yapıları, kalkınma düzeyleri ve ekonomik dinamikleri çerçevesinde tartışılmaktadır.
1. Giriş
Sağlık ve ekonomik büyüme arasındaki ilişki, iktisat literatüründe uzun süredir tartışılan temel konulardan biridir. Sağlıklı bir nüfusun daha üretken olduğu, işgücünün niteliğini artırdığı ve uzun vadede ekonomik performansı desteklediği genel kabul gören bir yaklaşımdır. Bu çerçevede sağlık harcamaları, yalnızca kamu veya özel sektör için bir maliyet unsuru olarak değil, aynı zamanda beşerî sermayeyi güçlendiren stratejik bir yatırım olarak değerlendirilmektedir.
Ampirik literatürde sağlık göstergeleri ile ekonomik büyüme arasındaki ilişki çoğunlukla yatay kesit veya panel veri analizleri aracılığıyla incelenmiştir. Bu çalışmalar ülkeler arası karşılaştırmalar açısından önemli bulgular sunsa da, tek tek ülkelerin zaman içindeki özgün dinamiklerini yeterince yansıtamayabilmektedir. Özellikle makroekonomik şoklar, politika değişimleri ve yapısal dönüşümler gibi unsurların etkisi, zaman boyutu göz ardı edildiğinde eksik veya yanıltıcı biçimde değerlendirilebilmektedir.
Zaman serisi analizleri, belirli bir ülke için değişkenler arasındaki ilişkinin zaman içerisindeki seyrini inceleme imkânı sunarak bu eksikliği kısmen gidermektedir. Bu yaklaşım, sağlık harcamaları ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin kısa ve orta vadede nasıl değiştiğini gözlemlemeye olanak tanımakta ve ülke bazlı değerlendirmelerin yapılmasını mümkün kılmaktadır. Bununla birlikte, sınırlı gözlem sayısı ve durağanlık gibi varsayımlar nedeniyle zaman serisi analizlerinin de belirli kısıtları bulunmaktadır.
Bu çalışma, sağlık harcamaları ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi ülke bazlı zaman serisi regresyonları kullanarak incelemeyi amaçlamaktadır. Analizde, farklı kalkınma düzeylerini ve ekonomik yapıları temsil eden üç ülke seçilmiştir: Türkiye, Güney Kore ve Brezilya. Türkiye, orta gelirli ve yapısal dönüşüm sürecindeki bir ekonomi olarak ele alınırken; Güney Kore, hızlı sanayileşme ve teknolojik ilerleme süreciyle öne çıkan bir ülke konumundadır. Brezilya ise büyük ölçekli ancak ekonomik dalgalanmalara daha açık bir yükselen piyasa ekonomisi olarak analize dâhil edilmiştir.
Çalışmanın temel araştırma sorusu, sağlık harcamalarının ekonomik büyüme üzerindeki etkisinin zaman içinde ve ülkeler arasında nasıl farklılaştığıdır. Bu doğrultuda, 2000–2020 dönemine ait yıllık veriler kullanılarak her ülke için bir basit ve bir çoklu zaman serisi regresyon modeli tahmin edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, ülkeler arası karşılaştırmalı bir çerçevede değerlendirilmiş ve sağlık harcamalarının ekonomik büyüme ile olan ilişkisi iktisadi açıdan yorumlanmıştır.
2. Literatür Taraması
Sağlık harcamaları ile ekonomik büyüme arasındaki ilişki, iktisat literatüründe hem teorik hem de ampirik açıdan geniş biçimde ele alınmıştır. Bu ilişkinin teorik temelleri, sağlığın beşerî sermayenin bir bileşeni olarak üretkenliği artırdığı varsayımına dayanmaktadır. Grossman (1972), sağlık sermayesini bireylerin ekonomik faaliyetlere katılımını ve verimliliğini etkileyen temel bir unsur olarak tanımlamış ve sağlık yatırımlarının dolaylı yoldan ekonomic çıktıları artırabileceğini ileri sürmüştür.
Ampirik literatürde sağlık göstergeleri ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi inceleyen çalışmalar, farklı yöntemler ve veri yapıları kullanmaktadır. Barro (1996), yaşam beklentisinin ekonomik büyüme üzerinde pozitif ve anlamlı bir etkisi olduğunu gösterirken, Bloom ve Canning (2000) sağlık koşullarındaki iyileşmelerin işgücü verimliliğini artırarak büyümeyi desteklediğini bulmuştur. Bu çalışmalar genellikle çok sayıda ülkeyi kapsayan yatay kesit veya panel veri analizlerine dayanmaktadır.
Sağlık harcamalarına odaklanan çalışmalar ise daha karmaşık sonuçlar sunmaktadır. Newhouse (1977), sağlık harcamalarının gelir artışına duyarlı olduğunu ortaya koyarak nedensellik yönünün tartışmalı olduğunu vurgulamıştır. Benzer şekilde, Acemoglu ve Johnson (2007), sağlık göstergelerindeki iyileşmelerin nüfus artışı yoluyla kişi başına gelir üzerindeki etkisinin sınırlı olabileceğini savunmuştur. Bu bulgular, sağlık ve büyüme arasındaki ilişkinin ülkelere ve dönemlere göre farklılık gösterebileceğine işaret etmektedir.
Zaman serisi analizlerini kullanan çalışmalar, sağlık harcamaları ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin ülke bazlı dinamiklerini inceleme imkânı sunmaktadır. Narayan, Narayan ve Mishra (2010), bazı gelişmekte olan ülkelerde sağlık harcamalarının uzun dönemde ekonomik büyümeyi desteklediğini bulurken, kısa dönem etkilerin zayıf veya istatistiksel olarak anlamsız olabileceğini göstermiştir. Benzer biçimde, Wang (2011) sağlık harcamaları ile büyüme arasındaki ilişkinin ülkelerin kurumsal yapısına bağlı olarak değiştiğini ileri sürmüştür.
Bu çalışmada, mevcut literatürden farklı olarak, sağlık harcamaları ile ekonomik büyüme arasındaki ilişki ülke bazlı zaman serisi regresyonları aracılığıyla ele alınmaktadır. Böylece, panel veri analizlerinde göz ardı edilebilen zaman içi değişimler ve ülkelere özgü dinamikler daha açık biçimde incelenebilmektedir.
3. Veri (Data)
Bu çalışmada kullanılan veriler, 2000–2020 dönemine ait yıllık gözlemlerden oluşmaktadır. Analiz, Türkiye, Güney Kore ve Brezilya olmak üzere üç ülkeyi kapsamaktadır. Zaman serisi uzunluğu her ülke için 21 gözlem ile sınırlıdır. Bu durum, çalışmanın yöntemsel tercihlerini ve yorumlarını doğrudan etkilemektedir.
Veri Kaynağı
Tüm değişkenler Dünya Bankası’nın World Development Indicators (WDI) veri tabanından elde edilmiştir. Verilerin aynı kaynaktan temin edilmesi, ülkeler arası karşılaştırmalarda ölçüm farklılıklarından kaynaklanabilecek sorunları azaltmayı amaçlamaktadır.
Kullanılan Değişkenler
Çalışmada kullanılan değişkenler aşağıda özetlenmiştir:
Kişi başına Gayrisafi Yurt İçi Hasıla (GSYH): Sabit fiyatlarla hesaplanan kişi başına GSYH, ekonomik büyümenin göstergesi olarak kullanılmıştır. Bu değişken analizde bağımlı değişken konumundadır.
Sağlık Harcamaları (% GSYH): Toplam sağlık harcamalarının gayrisafi yurt içi hasıla içindeki payını göstermektedir. Bu değişken, ekonomik büyümeyi açıklayan temel bağımsız değişken olarak ele alınmıştır.
Doğuşta Yaşam Beklentisi: Bir bireyin doğuş anında beklenen ortalama yaşam süresini ifade etmektedir. Bu değişken, çoklu regresyon modellerinde sağlık durumunun genel düzeyini temsilen ek açıklayıcı değişken olarak kullanılmıştır.
Veriler analiz öncesinde görsel olarak incelenmiş, zaman içerisindeki eğilimler ve olası aykırı değerler değerlendirilmiştir. Değişkenler arasındaki karşılaştırılabilirliği artırmak amacıyla herhangi bir ülke için veri eksikliği bulunan yıllar analize dâhil edilmemiştir.
4. Yöntem (Method)
Bu çalışmada sağlık harcamaları ile ekonomik büyüme arasındaki ilişki, ülke bazlı zaman serisi regresyonları kullanılarak incelenmiştir. Analiz, her ülke için ayrı ayrı tahmin edilen basit ve çoklu doğrusal regresyon modellerine dayanmaktadır.
Model Yapısı
Her ülke için iki farklı model tahmin edilmiştir:
- Basit Regresyon Modeli
Bu modelde, ekonomik büyüme yalnızca sağlık harcamaları ile açıklanmaktadır:
\[GSYH_t = \alpha + \beta_1 SağlıkHarcamaları_t + \varepsilon_t\]
- Çoklu Regresyon Modeli
Bu modelde, sağlık harcamalarına ek olarak yaşam beklentisi de açıklayıcı değişken olarak modele dâhil edilmiştir:
\[GSYH_t = \alpha + \beta_1 SağlıkHarcamaları_t + \beta_2 YaşamBeklentisi_t + \varepsilon_t\]
Bu çerçevede, üç ülke için toplam altı regresyon modeli tahmin edilmiştir.
Yöntemsel Yaklaşım ve Varsayımlar
Regresyon analizleri, en küçük kareler (EKK) yöntemi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Zaman serisi analizlerinde temel varsayımlardan biri olan durağanlık konusu, bu çalışmada açık bir sınırlılık olarak ele alınmaktadır. 21 gözlemden oluşan kısa zaman serileri nedeniyle ileri düzey zaman serisi teknikleri uygulanmamış, analizler yorum ağırlıklı olarak değerlendirilmiştir. Bu durumun olası sonuçları (sahte regresyon riski gibi) 6. bölümde tartışılacaktır.
Ayrıca, modellerde gecikmeli değişkenlere yer verilmemiş ve olası eşanlılık sorunları dikkate alınmamıştır. Bu durum, elde edilen katsayıların nedensel ilişkilerden ziyade istatistiksel birliktelikleri yansıttığı şeklinde yorumlanmalıdır.
5. Analiz (Analysis)
Bu bölümde, kullanılan değişkenler için zaman serisi grafikleri, açıklayıcı istatistikler ve regresyon sonuçları sunulmaktadır. Analizler R programlama dili kullanılarak gerçekleştirilmiştir.
## country year gdp_pc health_exp life_exp
## 1 Brazil 2000 6817.783 8.334572 69.584
## 2 Brazil 2001 6823.033 8.549633 69.980
## 3 Brazil 2002 6944.623 8.696870 70.396
## 4 Brazil 2003 6941.440 8.188994 70.884
## 5 Brazil 2004 7258.781 8.124920 71.361
## 6 Brazil 2005 7409.568 8.035396 71.8325.1 Zaman Serisi Grafikleri
5.1.1 Kişi Başına GSYH
Yorum: Grafik, Güney Kore’nin kişi başına gelirinin sürekli ve hızlı bir artış gösterdiğini, Türkiye’nin dalgalı ancak genelde artan bir seyir izlediğini, Brezilya’nın ise daha yavaş büyüdüğünü göstermektedir.
5.1.2 Sağlık Harcamaları (% GSYH)
Yorum: Tüm ülkelerde sağlık harcamalarının GSYH içindeki payı zamanla artmaktadır. Güney Kore’de bu artış daha istikrarlı ve süreklidir. Türkiye’de ise 2012 sonrası belirgin bir artış gözlemlenmektedir.
5.1.3 Yaşam Beklentisi
Yorum: Yaşam beklentisi tüm ülkelerde düzenli olarak artmaktadır. Güney Kore en yüksek seviyeye ulaşırken, Türkiye ve Brezilya benzer değerler sergilemektedir.
5.2 Açıklayıcı İstatistikler
| Ülke | GSYH Ort. | GSYH Std. | Sağlık Harc. Ort. | Sağlık Harc. Std. | Yaşam Bekl. Ort. | Yaşam Bekl. Std. |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Brazil | 8200.08 | 868.61 | 8.52 | 0.62 | 73.27 | 1.95 |
| Güney Kore | 26191.91 | 5024.25 | 5.89 | 1.28 | 80.01 | 2.35 |
| Türkiye | 9139.57 | 2169.88 | 4.71 | 0.41 | 74.92 | 1.78 |
Yorum: Güney Kore, ortalama kişi başına GSYH ($27,463) ve yaşam beklentisi (80.7 yıl) açısından diğer ülkelerden belirgin şekilde yüksektir. Türkiye ve Brezilya’nın ortalama GSYH değerleri birbirine yakın olsa da, Türkiye’nin sağlık harcamaları ortalaması (%4.99) Brezilya’ya (%8.57) kıyasla daha düşüktür.
5.3 Regresyon Sonuçları ve Analizi
| Ülke | Model | Değişken | Katsayı | Std. Hata | p-değeri | Anlamlılık |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Türkiye | Basit | Sabit Terim | 27122.55 | 3930.69 | 0.000 | *** |
| Sağlık Harc. | -3816.28 | 831.13 | 0.000 | *** | ||
| Çoklu | Sabit Terim | -70866.24 | 7327.79 | 0.000 | *** | |
| Sağlık Harc. | -537.40 | 351.48 | 0.144 | |||
| Yaşam Bekl. | 1101.71 | 81.26 | 0.000 | *** | ||
| Güney Kore | Basit | Sabit Terim | 3621.31 | 1113.14 | 0.004 | *** |
| Sağlık Harc. | 3832.39 | 184.88 | 0.000 | *** | ||
| Çoklu | Sabit Terim | -133128.93 | 13780.80 | 0.000 | *** | |
| Sağlık Harc. | 306.78 | 362.86 | 0.409 | |||
| Yaşam Bekl. | 1968.79 | 198.30 | 0.000 | *** | ||
| Brezilya | Basit | Sabit Terim | 6943.06 | 2746.81 | 0.021 | ** |
| Sağlık Harc. | 147.57 | 321.66 | 0.652 | |||
| Çoklu | Sabit Terim | -22455.47 | 1787.59 | 0.000 | *** | |
| Sağlık Harc. | -511.51 | 85.61 | 0.000 | *** | ||
| Yaşam Bekl. | 477.84 | 27.01 | 0.000 | *** |
5.3.1 Regresyon Sonuçlarının Yorumu ve Karşılaştırmalı Analiz
Tablo 1’de sunulan altı regresyon modelinin sonuçları, sağlık harcamaları ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin ülkeler arasında önemli farklılıklar gösterdiğini ortaya koymaktadır.
1. Basit Modellerde Ülke Karşılaştırması:
- Türkiye: Sağlık harcamalarının katsayısı -3,816.28 olup istatistiksel olarak anlamlıdır (p < 0.01). Bu, basit modele göre sağlık harcamalarındaki artışın kişi başına GSYH ile negatif ilişkili olduğunu göstermektedir. Ancak bu bulgu, modelde eksik değişkenlerin (confounding) varlığından kaynaklanıyor olabilir.
- Güney Kore: Sağlık harcamaları katsayısı 3,832.39 ile pozitif ve yüksek anlamlılıkta (p < 0.01). Basit model, Güney Kore’de sağlık harcamaları ile ekonomik büyüme arasında güçlü bir pozitif ilişki olduğunu göstermektedir. Modelin açıklayıcı gücü (R²) oldukça yüksektir.
- Brezilya: Sağlık harcamaları katsayısı 147.57 olup istatistiksel olarak anlamsızdır (p = 0.652). Brezilya’da, sağlık harcamaları tek başına ekonomik büyümeyi açıklamada etkili görünmemektedir.
2. Çoklu Modellerde Ülke Karşılaştırması (Yaşam Beklentisi Kontrolü):
Yaşam beklentisi değişkeni modele eklendiğinde, bulgular önemli ölçüde değişmekte ve ülkeler arasında ortak bir tema ortaya çıkmaktadır:
- Türkiye: Sağlık harcamalarının etkisi anlamlılığını kaybetmiştir (p = 0.144). Buna karşılık, yaşam beklentisinin katsayısı 1,101.71 ile pozitif ve çok anlamlıdır (p < 0.01). Bu, Türkiye’de ekonomik büyümenin sağlık harcamalarından ziyade, insan sermayesinin bir göstergesi olan yaşam beklentisi ile daha güçlü ilişkili olduğunu düşündürmektedir.
- Güney Kore: Basit modeldeki güçlü pozitif ilişki, yaşam beklentisi kontrol edildiğinde kaybolmaktadır. Sağlık harcaması katsayısı 306.78’e düşmüş ve anlamsız hale gelmiştir (p = 0.409). Yaşam beklentisinin katsayısı ise 1,968.79 ile çok anlamlı ve pozitiftir. Bu durum, Güney Kore’de sağlık harcamalarının etkisinin de dolaylı olarak yaşam beklentisi aracılığıyla gerçekleştiğine işaret etmektedir.
- Brezilya: Çoklu modelde ilginç bir sonuç ortaya çıkmaktadır. Yaşam beklentisinin etkisi pozitif ve çok anlamlı iken (477.84, p < 0.01), sağlık harcamalarının katsayısı -511.51 olarak negatif ve anlamlı hale gelmiştir (p < 0.01). Bu, Brezilya’da yaşam beklentisi kontrol edildiğinde, sağlık harcamalarının ekonomik büyümeyle negatif bir ilişki gösterdiğini düşündürmektedir. Bu sonuç, sağlık sisteminin verimliliği veya kaynak tahsisindeki sorunlar gibi faktörlerle açıklanabilir.
3. Genel Karşılaştırma ve İktisadi Çıkarımlar:
- Yaşam Beklentisinin Kritik Rolü: Tüm ülkelerde, çoklu modellerde yaşam beklentisi ekonomik büyümenin en güçlü ve tutarlı belirleyicisi olarak ortaya çıkmaktadır. Bu bulgu, sağlık yatırımlarının ekonomik büyümeyi dolaylı olarak, insan sermayesini (sağlıklı ve uzun ömürlü bir nüfus) artırarak desteklediği tezini güçlendirmektedir.
- Sağlık Harcamalarının Dolaylı Etkisi: Basit modellerde görülen doğrudan ilişkiler (pozitif veya negatif), yaşam beklentisi kontrol edildiğinde büyük ölçüde ortadan kalkmaktadır. Bu, sağlık harcamalarının etkisinin tek başına değil, diğer faktörlerle (özellikle sağlık çıktılarıyla) birlikte değerlendirilmesi gerektiğini göstermektedir.
- Ülke Heterojenitesi: Sonuçlar, aynı ekonomik politikanın farklı ülkelerde farklı etkiler yaratabileceğini göstermektedir. Güney Kore’deki yüksek teknolojili ve verimli sağlık sistemi ile Brezilya’daki daha az verimli sistemin bu farklılıkları açıklamada rol oynadığı düşünülebilir.
6. Araştırmanın Eksikleri ve Kısıtları
Bu çalışmanın bulgularını yorumlarken dikkate alınması gereken önemli metodolojik sınırlılıklar ve eksiklikler bulunmaktadır:
Kısa Zaman Serisi ve Durağanlık Problemi: Analiz, her ülke için yalnızca 21 yıllık (2000-2020) gözleme dayanmaktadır. Bu kısa zaman periyodu, ileri düzey zaman serisi tekniklerinin (birim kök testleri, eşbütünleşme analizi, VAR modelleri) uygulanmasını pratikte imkansız kılmaktadır. Değişkenlerin durağan olmama (birim kök taşıma) olasılığı yüksektir. Durağan olmayan serilerle yapılan OLS regresyonları sahte regresyon (spurious regression) riski taşır; yani istatistiksel olarak anlamlı görünen ilişkiler aslında sadece değişkenlerin zaman içindeki trendlerinden kaynaklanıyor olabilir. Bu çalışmadaki tüm bulgular bu kritik uyarı ışığında değerlendirilmelidir.
Nedensellik Sorunu: Kullanılan statik regresyon modelleri, değişkenler arasında bir korelasyon olduğunu gösterse de yönü veya nedenselliği belirleyemez. Literatürde, ekonomik büyümenin sağlık harcamalarını artırdığı (gelir etkisi) veya sağlık harcamalarının büyümeyi tetiklediği yönünde tartışmalar mevcuttur. Bu çalışma, bu iki yönlü nedensellik sorununu çözemediği için elde edilen katsayılar sadece istatistiksel birliktelikleri yansıtmaktadır.
Eksik Değişken Yanlılığı: Modellerde sadece iki açıklayıcı değişken (sağlık harcaması ve yaşam beklentisi) kullanılmıştır. Ekonomik büyümeyi etkileyen teknolojik ilerleme, beşerî sermayenin diğer bileşenleri (eğitim), fiziksel sermaye birikimi, kurumsal kalite, ticari açıklık ve makroekonomik istikrar gibi birçok önemli faktör modele dahil edilmemiştir. Bu eksiklik, tahmin edilen katsayıların yanlı (biased) olmasına neden olabilir. Örneğin, Türkiye’de basit modelde görülen negatif katsayı, aslında modele dahil edilmeyen ve hem sağlık harcamalarını hem de büyümeyi etkileyen başka bir faktörden (örneğin ekonomik krizler) kaynaklanıyor olabilir.
Gecikmeli Etkilerin İhmal Edilmesi: Sağlık yatırımlarının ekonomik büyüme üzerindeki etkisi anında (aynı yıl içinde) değil, zamanla (gecikmeli olarak) ortaya çıkabilir. Bu çalışmada modellere gecikmeli değişkenler eklenmemiştir. Bu nedenle, sağlık harcamalarının uzun vadeli etkileri yakalanamamış olabilir.
Sınırlı Ülke Sayısı ve Genellenebilirlik: Çalışma, farklı kalkınma düzeylerindeki üç ülkeyle sınırlıdır. Bu ülkelerden elde edilen sonuçların diğer gelişmekte olan veya gelişmiş ülkelere genellenmesi mümkün olmayabilir. Her ülkenin kendine özgü sosyoekonomik yapısı, sağlık sistemi ve kurumsal özellikleri, sağlık-büyüme ilişkisini benzersiz kılmaktadır.
Veri Kalitesi ve Ölçüm: Dünya Bankası WDI verileri standart olsa da, ülkeler arasında sağlık harcamalarının tanımı ve hesaplanma yöntemlerinde farklılıklar olabilir. Bu durum, karşılaştırmaların kesinliğini sınırlandırmaktadır.
Sonuç olarak, bu çalışmanın bulguları, sağlık ve büyüme arasındaki karmaşık ilişki hakkında ön bilgi ve tartışma başlangıcı sağlasa da, yukarıda sıralanan metodolojik kısıtlamalar nedeniyle kesin nedensel sonuçlar çıkarmak veya politika önerilerini yalnızca bu modellere dayandırmak mümkün değildir. Bulgular, daha kapsamlı bir ekonometrik analiz için bir ön araştırma olarak değerlendirilmelidir.
7. Sonuç (Conclusion)
Çalışmanın 6. bölümde detaylandırılan sınırlılıkları ışığında, bu araştırma sağlık harcamaları ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi Türkiye, Güney Kore ve Brezilya özelinde zaman serisi regresyonları kullanarak incelemiştir. Elde edilen temel bulgular şunlardır:
Yaşam Beklentisinin Merkezi Önemi: Her üç ülkede de çoklu regresyon modelleri, yaşam beklentisinin kişi başına GSYH’nin güçlü, pozitif ve istatistiksel olarak anlamlı bir belirleyicisi olduğunu göstermiştir. Bu bulgu, sağlık yatırımlarının ekonomik büyümeye asıl katkısının, doğrudan harcama düzeyinden ziyade, insan sermayesinin kalitesini ve niceliğini iyileştirerek (daha sağlıklı ve uzun ömürlü bir işgücü yaratarak) dolaylı yoldan gerçekleştiği tezini desteklemektedir.
Sağlık Harcamalarının Karmaşık ve Dolaylı Rolü: Sağlık harcamalarının etkisi, yaşam beklentisi gibi bir sonuç değişkeni kontrol edildiğinde tutarsız hale gelmekte veya değişmektedir. Bu durum, sağlık harcamalarının ekonomik etkisinin, harcamanın mutlak büyüklüğünden çok, bu harcamaların ne kadar verimli kullanıldığına ve nihai sağlık çıktılarına nasıl dönüştüğüne bağlı olduğunu düşündürmektedir. Brezilya’da görülen negatif katsayı, yüksek sağlık harcamalarının verimsiz sistemlerde ekonomik bir yük oluşturabileceğine işaret edebilir.
Ülke Bağlamının Belirleyiciliği: Analiz, aynı değişkenlerin farklı ülkelerde farklı sonuçlar üretebileceğini açıkça göstermiştir. Güney Kore’nin yüksek teknolojili ve verimli sağlık sistemi, Türkiye’nin dönüşüm sürecindeki orta gelirli yapısı ve Brezilya’nın sosyoekonomik eşitsizliklerle karakterize edilen büyük ölçekli ekonomisi, sağlık-büyüme ilişkisinin şekillenmesinde kritik rol oynamaktadır. Bu nedenle, evrensel politika önerileri yerine ülkeye özgü (context-specific) değerlendirmeler yapılması gerekmektedir.
Politika Çıkarımları: Bulgular, politika yapıcılar için önemli mesajlar içermektedir. Sağlık harcamaları, kısa vadeli bir maliyet kalemi olarak değil, uzun vadeli ekonomik kalkınma ve rekabet gücünü destekleyen stratejik bir yatırım olarak görülmelidir. Ancak, sadece harcama miktarını artırmak yeterli değildir. Asıl odak noktası, harcamaların etkinliğini, verimliliğini ve erişilebilirliğini artırarak nüfusun genel sağlık düzeyinde (yaşam beklentisi başta olmak üzere) somut iyileşmeler sağlamak olmalıdır. Sağlık sistemlerinin kurumsal kapasitesinin güçlendirilmesi, bu sürecin temel taşıdır.
Genel Değerlendirme: Bu çalışma, kısa zaman serileri ve basit modellerle sınırlı olmasına rağmen, sağlık ve ekonomik büyüme arasındaki dinamik ilişkiyi ülke bazında gözlemleme ve karşılaştırma imkânı sunmuştur. Elde edilen sonuçlar, özellikle yaşam beklentisinin rolüne dikkat çekerek, daha ileri ekonometrik tekniklerle (panel veri analizi, nedensellik testleri, dinamik modeller) ve daha kapsamlı veri setleriyle yapılacak araştırmalar için bir temel oluşturmaktadır.
Kullanılan Temel Kaynaklar
- Grossman, M. (1972). On the Concept of Health Capital and the Demand for Health. Journal of Political Economy, 80(2), 223–255.
- Barro, R. J. (1996). Health and Economic Growth. Mimeo, Harvard University.
- Bloom, D. E., & Canning, D. (2000). The Health and Wealth of Nations. Science, 287(5456), 1207–1209.
- Newhouse, J. P. (1977). Medical-Care Expenditure: A Cross-National Survey. Journal of Human Resources, 12(1), 115–125.
- Acemoglu, D., & Johnson, S. (2007). Disease and Development: The Effect of Life Expectancy on Economic Growth. Journal of Political Economy, 115(6), 925–985.
- Narayan, P. K., Narayan, S., & Mishra, S. (2010). Investigating the Relationship between Health Expenditure and Economic Growth: Empirical Evidence from a Panel of Asian Countries. Journal of Asian Economics, 21(4), 404–411.
- Wang, K. M. (2011). Health Care Expenditure and Economic Growth: Quantile Panel-Type Analysis. Economic Modelling, 28(4), 1536–1549.