Періодичні видання СумДУ
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/69
Browse
4 results
Search Results
Item Efficiency of Healthcare Expenditure in the Pre-Pandemic and Pandemic Periods(Sumy State University, 2023) Височина, Аліна Володимирівна; Высочина, Алина Владимировна; Vysochyna, Alina Volodymyrivna; Квілінський, Олексій Станіславович; Квилинский, Алексей Станиславович; Kwilinski, AleksyVia bibliometric analysis, the research identifies the contextual vectors of the healthcare financial provision effectiveness. Moreover, we broaden the empirical substantiation of panel data regression modelling for 34 European countries. In particular, we define performance of public (budgetary) and private financing to reduce the mortality rate and raise life expectancy in pre-pandemic and pandemic periods. The systematization of existing literature sources and approaches to solving the problem is implemented by means of bibliometric and monographic analysis. Consequently, there are 6 contextual clusters of scientific research on determining the healthcare financial provision effectiveness in the modern science. Within the analysed works, researchers mainly study general prerequisites of the healthcare financial provision effectiveness. The optimal cost formation of medical services for diagnosing and treating diseases is reproduced as well. The issue urgency consists in analysing the efficient patterns of spending various funds to decrease the mortality rate and increase life expectancy in the pre-pandemic and pandemic periods. Subsequently, we detect some general parameters of healthcare resistance to counter shocks similar to the COVID-19 pandemic. In this paper, we show statistical analysis of mortality indexes (total and COVID-19). Among 34 European countries, the highest and lowest efficiency levels were identified within these parameters. The study empirical block constructs 8 regression models on panel data. They differ in dependent (mortality rate or life expectancy) or independent variables (block 1: current and capital healthcare expenditures in GDP; block 2: current healthcare expenditures), and modelling period (pre-pandemic – 2000-2019, pandemic– 2020-2022 or the current period). The modelling results represent financial drivers and change inhibitors of the mortality rate and life expectancy during the pandemic and pre-pandemic periods. Therefore, we established the most effective groups of healthcare expenditures, which is based on the country epidemiological situation. The obtained results can be useful for scientists, representatives of state and local authorities.Item Influence of Health Expenditure on COVID-19 Contraction: Theoretical and Empirical Analysis(Sumy State University, 2022) Височина, Аліна Володимирівна; Высочина, Алина Владимировна; Vysochyna, Alina Volodymyrivna; Jakubowska, A.Intensive economic development leads to the inevitable consequences of anthropogenic impact on the environment. Air pollution, soil degradation, water pollution and lack of clean drinking water lead to deteriorating human health and increasing the burden on the health care system. Globalization and integration have also become important drivers of the rapid spread of the COVID-19 pandemic. All this leads to the need to transform the health care system and the model of its financing, and adapt it to these challenges. The aim of this work is to identify theoretical (based on bibliometric analysis) and empirical (based on panel data regression modelling) patterns of the impact of health care expenditure on the effectiveness of the COVID-19 combating. The theoretical part of the work involves the implementation of bibliometric analysis based on 262 Scopus publications, in the title, keywords or annotations of which both concepts such as «health expenditure» and «COVID-19» are mentioned. The practical implementation of this task is carried out using VOSviewer v.1.6.17. According to the results of the bibliometric analysis, contextual, geographical and temporal patterns of publishing activity of scientists on certain issues were revealed. The empirical part of the work involves a statistical analysis to identify the relationship between morbidity and mortality due to COVID-19 and the volatility of the share of current health expenditure in GDP and its structure. The task of this stage is to determine the benchmarking model of financial support of the health care system, which demonstrates the greatest resistance to COVID-19. The analysis was conducted on the basis of data for 13 countries in Europe and Asia (Azerbaijan, Belarus, Armenia, Georgia, Estonia, Latvia, Lithuania, Moldova, Poland, Romania, Slovakia, Hungary and Ukraine). According to statistical analysis, the most resistant to COVID-19 is the health care system of Estonia, which is characterized by the volume of health care expenditure at 4-6% of GDP. At the same time, in the structure of the current health care expenditure, 25% is private expenditure and 75% is government expenditure, and external financing is almost non-existent. However, similar proportions of public and private expenditure in other countries do not ensure similar resistance to coronavirus, so this ratio is not a benchmark. A more in-depth analysis using panel regression modelling in Stata 12/SE revealed the positive impact of public, private and external health expenditures on reducing mortality, as well as the positive impact of increasing current health expenditures on life expectancy. The obtained theoretical and practical results can be useful for scientists and government officials in the context of optimizing the financial support of the health care system, taking into account its effectiveness in resisting national and global threats (COVID-19).Item Marketing and Management of Innovations in Public Governance as Core Determinants of Trust(Sumy State University, 2021) Височина, Аліна Володимирівна; Высочина, Алина Владимировна; Vysochyna, Alina Volodymyrivna; Семенов, Володимир Миколайович; Семенов, Владимир Николаевич; Semenov, Volodymyr Mykolaiovych; Кириченко, Костянтин Іванович; Кириченко, Константин Иванович; Kyrychenko, Kostiantyn IvanovychДержавне управління суттєво трансформувалось за останні кілька десятиліть під впливом численних численними зовнішніх та внутрішніх факторів. Цифровізація соціально-економічних відносин призводить до появи та впровадження нового виду інновацій у державному управлінні - електронного врядування. Тому розробка стратегії маркетингу та менеджменту таким видом інновацій, як електронне врядування, вважається необхідною передумовою довіри до уряду. Метою статті є визначення впливу електронного врядування на довіру до уряду та розробка рекомендацій щодо маркетингу та менеджменту ним. У статті систематизовано основні національні та зарубіжні підходи до вимірювання ефективності електронного врядування як на рівні центрального, так і субцентрального урядів. Також здійснено бібліометричний аналіз за допомогою VOSviewer v.1.6.16 з метою виявлення ключових контекстуальних напрямків наукових досліджень з питань електронного врядування та маркетингу та менеджменту, а також конкретизація їх змістовних перетинів. У статті висунуто та перевірено наукову гіпотезу про позитивний вплив електронного врядування на бренд центральної та субцентральної влади та лояльність громадян. Для перевірки цієї гіпотези було здійснено регресійний аналіз на панельних даних за допомогою програмного забезпечення Stata 12/SE. У регресійній моделі як вимірник ефективності електронного врядування (незалежна змінна) обрано Індекс розвитку електронного урядування (EGDI), який є композитним індикатором з трьох індексів, таких як індекс онлайн-послуг, індекс телекомунікацій та індекс людського капіталу. У якості параметра оцінювання довіри до центрального та субцентрального уряду та лояльності громадян (залежна змінна) обрано показник показник довіри до уряду, який розраховується Організацією економічного співробітництва та розвитку (ОЕСР) і характеризує частку людей, які повідомляють про довіру до національного уряду. Регресійна модель також включає вибірку контрольних змінних, таких як світові показники управління. Вибірка країн складається з 19 країн-членів ОЕСР (європейських країн): Австрія, Бельгія, Чехія, Данія, Фінляндія, Франція, Греція, Угорщина, Італія, Нідерланди, Польща, Португалія, Словацька Республіка, Швеція, Великобританія, Естонія, Латвія, Литва та Словенія. 2008-2020 (зокрема, 2008, 2010, 2012, 2014, 2016, 2018, 2020). За результатами бібліометричного та регресійного аналізу було розроблено набір практичних рекомендацій щодо перспектив маркетингу та менеджменту електронним управлінням центральних та субцентральних органів влади.Item Country Innovative Development: Impact of Shadow Economy(Sumy State University, 2020) Височина, Аліна Володимирівна; Высочина, Алина Владимировна; Vysochyna, Alina Volodymyrivna; Криклій, Олена Анатоліївна; Криклий, Елена Анатольевна; Kryklii, Olena Anatoliivna; Мінченко, Марія Геннадіївна; Минченко, Мария Геннадьевна; Minchenko, Mariia Hennadiivna; Aliyeva, A.A.; Demchuk, K.У цій статті узагальнено аргументи та контраргументи в рамках наукової дискусії щодо визначення впливу незаконної економічної діяльності та розширення тіньової економіки на інноваційний розвиток країни. Систематизація наукових праць з вищезазначених проблем доводить, що у згаданих наукових працях немає комплексності та єдності, що, в свою чергу, доводить необхідність подальшого теоретичного та емпіричного пошуку в цій сфері. Таким чином, у роботі була висунута наукова гіпотеза про негативний вплив тіньової економіки на інноваційний розвиток країни. Для перевірки цієї гіпотези був розроблений науково-методологічний підхід, що складається з декількох етапів: 1) кореляційний аналіз з метою усунення проблеми мультиколінеарності між змінними управління; 2) аналіз описової статистики набору даних; 3) проведення тесту Хаусмана з метою уточнення специфікації моделі регресії (модель фіксованих або випадкових ефектів); 4) реалізація панельного регресійного аналізу даних для всієї вибірки країни та окремо для України, характеристика її результатів. Технічно всі етапи дослідження реалізуються за допомогою програмного забезпечення Stata 12/SE. Вибірка дослідження складається з 9 країн (Азербайджан, Естонія, Угорщина, Латвія, Литва, Польща, Словацька Республіка, Словенія та Україна). Часовий горизонт – 2008-2018. Запуск панельного регресійного аналізу даних (специфікація моделі – з фіксованими ефектами) дозволяє підтвердити гіпотезу дослідження для всієї вибірки країни (збільшення тіньової економіки негативно вплинуло на інноваційний розвиток країни: збільшення відношення тіньової економіки до ВВП на 1% призводить до зниження Глобального індексу інновацій на 0,5 бала), але для України це окремо не доведено. Це підводить нас до висновку, що інноваційний розвиток в Україні не залежить від масштабу тіньової економіки через те, що ми маємо більш значні перешкоди на шляху до впровадження інновацій (інституційна неефективність, недоліки регулювання тощо).