Please use this identifier to cite or link to this item:
https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/84727
Or use following links to share this resource in social networks:
Tweet
Recommend this item
Title | Healthcare financing and budgeting: the regional policy priorities in response to COVID-19 |
Other Titles |
Фінансування і бюджетування охорони здоров'я: пріоритети регіональної політики у відповідь на COVID-19 |
Authors |
Kuzmenko, Olha Vitaliivna
Kashcha, Mariia Oleksiivna Shvindina, Hanna Oleksandrivna Hakimova, Y. Tagiyeva, N. Shyian, O. |
ORCID |
http://orcid.org/0000-0001-8575-5725 http://orcid.org/0000-0001-9055-8304 http://orcid.org/0000-0003-0883-8361 |
Keywords |
COVID-19 regional vulnerability to COVID-19 step-by-step nonlinear regression morbidity mortality regional profile multicollinearity targeting budgeting регіональна вразливість до COVID-19 покрокова нелінійна регресія захворюваність смертність регіональний профіль пандемія мультиколінеарність цільове бюджетування |
Type | Article |
Date of Issue | 2021 |
URI | https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/84727 |
Publisher | Banking University |
License | Creative Commons Attribution 4.0 International License |
Citation | Kuzmenko, O., Kashcha, M., Shvindina, H., Hakimova, Y., Tagiyeva, N., & Shyian, O. (2021). HEALTHCARE FINANCING AND BUDGETING: THE REGIONAL POLICY PRIORITIES IN RESPONSE TO COVID-19. Financial and Credit Activity: Problems of Theory and Practice, 2(37), 310–324. https://doi.org/10.18371/fcaptp.v2i37.230267 |
Abstract |
This paper summarizes the arguments and counter-arguments in the scholarly debates on transformations in healthcare budgeting that should consider the differentiated regional vulnerability in responding to the pandemic. The primary purpose of the study is to identify priorities for local health development programs. The urgency of solving this problem is that the pandemic has revealed the unprecedented unpreparedness of the health care system to respond effectively to challenges; also, hidden problems accumulated during the last decades, which increase the emerging risks. The study is carried out in the following logical sequence: 1) collection, processing, and analysis of statistical data; 2) conducting a cluster analysis for group regions by vulnerability to different classes of diseases; 3) conducting correlation and regression analysis to compare the effects of the COVID-19 pandemic (cases and deaths) and the state of the region; 4) selection of the most significant features of the vulnerability of the region; 5) designing the matrix of the choice of priorities for financing targeted programs in the field of health care. Methodological tools of the study were methods of correlation and regression analysis, cluster analysis, testing for autocorrelation by Darbin — Watson method, sigma limited parameterization to identify the most significant coefficients. The method is tested for 25 regions of Ukraine (including Kyiv), as they can serve as pilots for other regions with similar demographic and economic characteristics. The article presents the results of an empirical analysis of the readiness of regions for critical conditions, such as COVID-19. Identifying such readiness and appropriate distribution of regions by disease classes allows to make decisions in financing and budgeting and improve the quality of health care. Узагальнено аргументи і контраргументи в межах наукової дискусії з питання зміни бюджетної оптимізації в галузі охорони здоров’я з урахуванням диференційованої регіональної вразливості від наслідків пандемії. Основною метою проведеного дослідження є визначення пріоритетних напрямів розвитку місцевих програм розвитку в галузі охорони здоров’я. Актуальність розв’язання наукової проблеми полягає в тому, що пандемія виявлила неготовність системи охорони здоров’я реагувати ефективно на виклики, окрім того, виявила приховані проблеми, закумульовані протягом останнього часу, яку підвищують ризики, що з’являться в майбутньому. Дослідження питання виявлення пріоритетних напрямів розвитку програм у галузі охорони здоров’я здійснено в такій логічній послідовності: 1) збір, обробка та аналіз масиву статистичних даних; 2) проведення кластерного аналізу для групування регіонів за вразливістю до різних класів хвороб; 3) проведення кореляційно-регреійного аналізу для зіставлення наслідків впливу пандемії COVID-19 і стану досліджуваної галузі в регіонах; 4) виділення найбільш впливових ознак на вразливість регіону; 5) запропонована матриця вибору пріоритетів фінансування цільових програм у сфері охорони здоров’я. Методичним інструментарієм проведеного дослідження стали методи кореляційно-регресійного аналізу, кластерного аналізу, перевірка на наявність автокореляції методом Дарбіна — Уотсона, проведена сигма обмежена параметризація для виявлення найбільш значущих коефіцієнтів. Об’єктом дослідження обрано 25 регіонів України (включно із м. Києвом), оскільки вони можуть служити пілотними для інших регіонів, схожих за демографічними та економічними характеристиками. Представлено результати емпіричного аналізу готовності регіонів до критичних станів, таких як COVID. Вииявлення такої готовності та відповідний розподіл регіонів за класами хвороб дозволить знайти оптимальний шлях для перерозподілу фінансових ресурсів і поліпшення якості надання медичної допомоги. |
Appears in Collections: |
Наукові видання (ННІ БіЕМ) |
Views
Australia
-1351928552
Austria
1
Azerbaijan
1
Bahrain
1938324143
Bangladesh
1
Belgium
-920824305
Burkina Faso
450430
Canada
1412560512
Chile
1
China
1884603402
Denmark
1
Egypt
-1351928554
Finland
1519390172
France
1120974046
Germany
316991406
Greece
951775232
Hong Kong SAR China
151788
Hungary
1
India
106480
Indonesia
119933870
Iran
316991399
Ireland
1519390169
Italy
1
Jamaica
1
Japan
1341755708
Jordan
1120974040
Kenya
316991405
Lithuania
132546
Mexico
1
Netherlands
200703
Pakistan
1
Philippines
212776
Poland
951775248
Saudi Arabia
951775234
Singapore
84186282
Slovakia
1
South Africa
1
South Korea
1
Spain
1
Sri Lanka
951775252
Sweden
450418
Switzerland
1
Tanzania
1
Thailand
34173
Trinidad & Tobago
1
Turkey
119933877
U.S. Virgin Islands
264829751
Ukraine
1412560513
United Kingdom
-1351928542
United States
-1351928553
Unknown Country
-982636054
Vietnam
102810189
Downloads
Australia
1
Azerbaijan
1
Canada
1
Germany
42086
Greece
1
Honduras
1
Hong Kong SAR China
1
Hungary
1
India
124343
Indonesia
-418319012
Iran
61788
Italy
1
Kenya
253297435
Lithuania
1
Netherlands
1
Senegal
1
Switzerland
1
Thailand
1
Turkey
7374
Ukraine
1341755708
United Kingdom
-920824310
United States
-1351928556
Unknown Country
1
Vietnam
1
Files
File | Size | Format | Downloads |
---|---|---|---|
Kuzmenko_et.al_Healthcare_financing_2021.pdf | 3.18 MB | Adobe PDF | -1095783129 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.