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: 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 Australia
-1351928552
Austria Austria
1
Azerbaijan Azerbaijan
1
Bahrain Bahrain
1938324143
Bangladesh Bangladesh
1
Belgium Belgium
-920824305
Burkina Faso Burkina Faso
450430
Canada Canada
1412560512
Chile Chile
1
China China
1884603402
Denmark Denmark
1
Egypt Egypt
-1351928554
Finland Finland
1519390172
France France
1120974046
Germany Germany
316991406
Greece Greece
951775232
Hong Kong SAR China Hong Kong SAR China
151788
Hungary Hungary
1
India India
106480
Indonesia Indonesia
119933870
Iran Iran
316991399
Ireland Ireland
1519390169
Italy Italy
1
Jamaica Jamaica
1
Japan Japan
1341755708
Jordan Jordan
1120974040
Kenya Kenya
316991405
Lithuania Lithuania
132546
Mexico Mexico
1
Netherlands Netherlands
200703
Pakistan Pakistan
1
Philippines Philippines
212776
Poland Poland
951775248
Saudi Arabia Saudi Arabia
951775234
Singapore Singapore
84186282
Slovakia Slovakia
1
South Africa South Africa
1
South Korea South Korea
1
Spain Spain
1
Sri Lanka Sri Lanka
951775252
Sweden Sweden
450418
Switzerland Switzerland
1
Tanzania Tanzania
1
Thailand Thailand
34173
Trinidad & Tobago Trinidad & Tobago
1
Turkey Turkey
119933877
U.S. Virgin Islands U.S. Virgin Islands
264829751
Ukraine Ukraine
1412560513
United Kingdom United Kingdom
-1351928542
United States United States
-1351928553
Unknown Country Unknown Country
-982636054
Vietnam Vietnam
102810189

Downloads

Australia Australia
1
Azerbaijan Azerbaijan
1
Canada Canada
1
Germany Germany
42086
Greece Greece
1
Honduras Honduras
1
Hong Kong SAR China Hong Kong SAR China
1
Hungary Hungary
1
India India
124343
Indonesia Indonesia
-418319012
Iran Iran
61788
Italy Italy
1
Kenya Kenya
253297435
Lithuania Lithuania
1
Netherlands Netherlands
1
Senegal Senegal
1
Switzerland Switzerland
1
Thailand Thailand
1
Turkey Turkey
7374
Ukraine Ukraine
1341755708
United Kingdom United Kingdom
-920824310
United States United States
-1351928556
Unknown Country Unknown Country
1
Vietnam 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.