KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Sosyal Güvence / 2026 / Sayı: 29

Yaşlanan Nüfusun Sosyal Güvenlik Sistemine Yansımaları: OECD Ülkelerinde Sağlık Sigortası Harcamaları Üzerinden Kümeleme Temelli Bir Değerlendirme

Implications Of Population Aging On Social Security Systems: A Cluster-Based Assessment Through Health Insurance Expenditures In OECD Countries

İlknur Arslan Aras

Sayfa
2043–2062
Yayın Tarihi
2026-01-09
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗

Özet

Küresel ölçekte hızla yaşlanan nüfus yapısı, sağlık sistemleri ve sosyal güvenlik mekanizmaları üzerinde artan bir mali baskı yaratmaktadır. Bu durum, özellikle iş gücü piyasasında daralma ve sağlık harcamalarında artış gibi sonuçlar doğurarak sosyal sigorta sistemlerinin sürdürülebilirliğini tehdit etmektedir. Dolayısıyla yaşlanma dinamiklerinin, sağlık finansmanı ve sosyal güvenlik üzerindeki etkilerinin bütüncül biçimde değerlendirilmesi, sağlık yönetimi açısından stratejik bir gereklilik haline gelmiştir. Bu çalışma, yaşlanan nüfusun ve azalan genç iş gücünün sosyal güvenlik sistemleri üzerindeki etkilerini OECD ülkeleri özelinde sağlık sigortası harcamaları perspektifinden incelemeyi amaçlamaktadır. Çalışmada kişi başı sağlık sigortası harcaması, 65 yaş üstü nüfus oranı, cepten sağlık harcamalarının GSYH’ye oranı, gönüllü özel sağlık sigortası kapsamı ve kalça protezi ameliyatı sıklığı gibi beş temel değişken kullanılmıştır. Veri seti, 2015–2022 yılları arasındaki en güncel OECD ülke verilerini kapsamaktadır. İlk aşamada değişkenler arası ilişkiler Pearson korelasyon analizi ile değerlendirilmiş; ardından kişi başına sigorta harcamasına göre ülkeler hiyerarşik ve K-ortalama (K-means) kümeleme analizleriyle sınıflandırılmıştır. Bulgular, yüksek kamu sigortası harcaması olan ülkelerde cepten ödeme oranlarının ve yaşlılığa özgü cerrahi sıklığının daha düşük olduğunu; buna karşılık cepten ödeme oranı arttıkça kalça protezi ameliyatlarının da arttığını göstermektedir. Türkiye, düşük sigorta harcaması düzeyine rağmen OECD ülkeleri arasında en düşük cepten ödeme oranına sahip ülkelerden biri olarak dikkat çekmektedir. Çalışma sonuçları, sağlık sistemlerinin sürdürülebilirliğinin yalnızca demografik yapı ile değil, aynı zamanda finansman kapasitesi, sigorta kapsamı ve hizmet sunum stratejileriyle şekillendiğini ortaya koymaktadır. Bununla birlikte, verilerin ülke düzeyinde olması, nedensel analize olanak tanımaması ve değişken sayısının sınırlı olması çalışmanın başlıca kısıtları arasındadır. Bu yönüyle araştırma, yaşlanan toplumlar bağlamında sosyal güvenlik politikalarının yeniden yapılandırılmasına katkı sağlayabilecek karşılaştırmalı bir perspektif sunmaktadır.

Abstract

The rapidly aging global population has created growing financial pressure on health systems and social security mechanisms. This demographic transformation, accompanied by a shrinking labor force and rising healthcare expenditures, poses significant challenges to the sustainability of social insurance systems. Therefore, a comprehensive assessment of the interplay between population aging, healthcare financing, and social protection has become a strategic necessity from a health management perspective. This study aims to examine the impact of an aging population and the declining young workforce on social security systems from the perspective of health insurance expenditures within OECD countries. Five key variables were utilized: per capita health insurance expenditure, the proportion of the population aged 65 and above, out-of-pocket health expenditure as a share of GDP, the coverage rate of voluntary private health insurance, and the frequency of hip replacement surgeries. The dataset includes the most recent available data for OECD countries between 2015 and 2022. In the first stage, relationships among variables were assessed using Pearson correlation analysis. Subsequently, countries were classified according to per capita insurance expenditure using hierarchical and K-means clustering analyses. The findings indicate that countries with higher public insurance expenditures tend to have lower out-of-pocket spending and reduced rates of age-related surgeries. Conversely, as out-of-pocket spending increases, the frequency of hip replacement surgeries also rises. Turkey stands out as one of the OECD countries with the lowest out-of-pocket expenditure rates despite relatively low insurance spending. The results reveal that the sustainability of health systems is shaped not only by demographic structure but also by financial capacity, insurance coverage, and service delivery strategies. However, the study is subject to certain limitations, including the use of country-level data, the absence of causal analysis, and a limited number of variables. Overall, this research offers a comparative perspective that may contribute to the re-evaluation of social security policies in the context of aging societies.

Anahtar kelimeler
🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Aras, İ. A. (2026). Yaşlanan Nüfusun Sosyal Güvenlik Sistemine Yansımaları: OECD Ülkelerinde Sağlık Sigortası Harcamaları Üzerinden Kümeleme Temelli Bir Değerlendirme. Sosyal Güvence, Sayı: 29, 2043–2062. https://doi.org/10.21441/sosyalguvence.1690794

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

Kaynakça (26)

  1. Barr, N. (2012). The economics of the welfare state (5th ed.). Oxford University Press.
  2. Boz, C., & Özsarı, S. H. (2020). The causes of aging and the relationship between aging and health expenditure: An econometric causality analysis for Turkey. The International Journal of Health Planning and Management, 35(6), 1428–1445. https://doi.org/10.1002/hpm.3063
  3. Boz, C., Taş, N., & Önder, E. (2020). The impacts of aging, income and urbanization on health expenditures: A panel regression analysis for OECD countries. Turkish Journal of Public Health, 18(1), 1–12. https://doi.org/10.20518/tjph.666347
  4. Colombo, F., & Tapay, N. (2004). Private health insurance in OECD countries: The benefits and costs for individuals and health systems (OECD Health Working Papers No. 15). OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/527211067757
  5. de Biase, P., Dougherty, S., & Lorenzoni, L. (2022). Ageing and the long-run fiscal sustainability of health care across levels of government (OECD Working Papers on Fiscal Federalism No. 38). OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/7c184406-en
  6. de Meijer, C., Wouterse, B., Polder, J., & Koopmanschap, M. (2013). The effect of population aging on health expenditure growth: A critical review. European Journal of Ageing, 10(4), 353–361. https://doi.org/10.1007/s10433-013-0280-x
  7. Erus, B. (2020). Out-of-pocket health expenditures in Turkey following reforms: Impact of copayments on expenditures and use of services. The International Journal of Health Planning and Management, 35(1), 273–286. https://doi.org/10.1002/hpm.2915
  8. Getzen, T. E. (2000). Health care is an individual necessity and a national luxury: Applying multilevel decision models to the analysis of health care expenditures. Journal of Health Economics, 19(2), 259–270. https://doi.org/10.1016/S0167-6296(99)00032-6
  9. Hitiris, T., & Nixon, J. (2001). Convergence of health care expenditure in the EU countries. Applied Economics Letters, 8(4), 223–228. https://doi.org/10.1080/13504850010018771
  10. Izawa, M., Okada, Y., & Sasaki, T. (2015). Current trends in health insurance systems: OECD countries vs Japan. Neurologia Medico-Chirurgica (Tokyo), 55(Suppl. 1), 267–275. https://doi.org/10.2176/nmc.suppl.2015-1
  11. Jain, A. K. (2010). Data clustering: 50 years beyond k-means. Pattern Recognition Letters, 31(8), 651–666. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2009.09.011
  12. Kassambara, A., & Mundt, F. (2020). factoextra: Extract and visualize the results of multivariate data analyses (R package version 1.0.7). https://CRAN.R-project.org/package=factoextra
  13. Ketchen, D. J., Jr., & Shook, C. L. (1996). The application of cluster analysis in strategic management research: An analysis and critique. Strategic Management Journal, 17(6), 441–458. https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0266(199606)17:6 3.0.CO;2-G
  14. Kockaya, G., Oguzhan, G., & Çalışkan, Z. (2021). Changes in catastrophic health expenditures depending on health policies in Turkey. Frontiers in Public Health, 9, 634444. https://doi.org/10.3389/fpubh.2021.634444
  15. Maechler, M., Rousseeuw, P., Struyf, A., Hubert, M., & Hornik, K. (2025). cluster: Cluster analysis basics and extensions (R package version 2.1.8.1). https://CRAN.R-project.org/package=cluster
  16. Morgan, D., & Mueller, M. (2023). Understanding international measures of health spending: Age-adjusting expenditure on health (OECD Health Working Paper No. 162). OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/3e51c05f-en
  17. OECD. (2022). Health at a Glance 2022: OECD indicators. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/ae3016b9-en
  18. OECD. (2023). Health at a Glance 2023: OECD indicators. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/7a7afb35-en
  19. OECD. (2024). Fiscal sustainability of health systems: Policy options for a recovering and ageing world. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/63f6d38a-en
  20. Polder, J. J., Barendregt, J. J., & van Oers, H. (2006). Health care costs in the last year of life: The Dutch experience. Social Science & Medicine, 63(7), 1720–1731. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2006.04.018
  21. Rousseeuw, P. J. (1987). Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis. Journal of Computational and Applied Mathematics, 20, 53–65. https://doi.org/10.1016/0377-0427(87)90125-7
  22. Sagan, A., & Thomson, S. (Eds.). (2016). Voluntary health insurance in Europe: Role and regulation. European Observatory on Health Systems and Policies / WHO Regional Office for Europe.
  23. Tan, P.-N., Steinbach, M., Karpatne, A., & Kumar, V. (2019). Introduction to data mining (2nd ed.). Pearson.
  24. WHO. (2024). Ageing and health (Fact sheet). World Health Organization. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/ageing-and-health
  25. Wickham, H. (2016). ggplot2: Elegant graphics for data analysis (2nd ed.). Springer.
  26. World Bank. (2023). World Development Indicators (WDI). The World Bank. https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators