Türkiye'de Sağlık Kurumlarının Performansının VZA ile Ölçülmesi

Year 2024, Volume: 26 Issue: 4, 1727 - 1745, 17.12.2024

Ziya Çeçen , Fevzi Akbulut

https://doi.org/10.32709/akusosbil.1244891

Abstract

Sürekli artan maliyetler ve müşteri beklentileriyle artan sağlık hizmeti talebini karşılamaya çalışan sağlık kurumları maliyetlerini minimize etmenin ve kaynaklarını etkin ve verimli kullanmanın yollarını aramaktadır. Bu sebeple sağlık kurumlarında performans ölçümleri sıklıkla kullanılmaya başlanmış ve performans ölçümlerinin önemi artmıştır. Bu araştırmanın amacı Sağlık Bakanlığı’na bağlı sağlık kurumlarının sağlık göstergelerini kullanarak il bazında etkinliğini belirlemek, etkin sınırda olmayan illerin verimsizliklerinin kaynadığını tespit etmek, atıl kullanımlarını hesaplamak ve etkin illerin süper etkinlik değerlerini saptamaktır. Araştırmada 5 adet girdi ve 5 adet çıktı değişkeni kullanılmış olup ön analiz olarak değişkenlere Spearman korelasyon analizi ve Mahalonobis aykırı değer analizi uygulanmıştır. Ardından VZA yöntemiyle il bazında sağlık hizmetlerinin CCR ve BCC girdiye yönelik modellerle ölçülmüştür. Bu doğrultuda, 2020 Sağlık Bakanlığı Sağlık İstatistikleri Yıllığı’ndan alınan veriler kullanılmıştır. Araştırma verilerinin analizi için R Studio paket programlarından yararlanılmıştır. Sonuç olarak analize dahil edilen 73 ilden CCR modeline göre 26 il, BCC modeline göre 33 il etkin olarak tespit edilmiştir. Ayrıca etkin illerin süper etkinlik sonuçlarına göre en etkin ilin Bayburt ili olduğu ve Bayburt ilinin girdilerini %135 oranında arttırsa bile halen etkin sınırda yer alabileceği tespit edilmiştir.

Keywords

Veri Zarflama Analizi, Performans Ölçümü, Sağlık Kurumları

Measuring the Performance of Health Institutions in Turkey with DEA

Abstract

Health institutions trying to meet the increasing demand for healthcare services with ever-increasing costs, customer expectations seek ways to minimize their costs, use their resources effectively and efficiently. For performance measurements have been used frequently in health institutions and importance of performance measurements has increased. The aim is to determine the efficiency of health institutions affiliated to Ministry of Health on the basis of provinces by using health indicators, to determine the inefficiency of provinces that aren’t at efficient border, to calculate their idle use and to determine the super efficiency values of active provinces. In the research, 5 input and 5 output variables were used. Spearman correlation analysis and Mahalanobis outlier analysis were applied to the variables as preliminary analysis. With the DEA method CCR and BCC of health services on provincial basis were measured with input-oriented models. Data from 2020 Ministry of Health Health Statistics Yearbook were used. R Studio package programs were used for analysis of research data. As a result, out of 73 provinces included in analysis, 26 provinces according to CCR model and 33 provinces according to BCC model were identified as efficient. In addition, it has been determined the most efficient province is Bayburt according to super efficiency results of efficient provinces and even if it increases inputs of Bayburt by 135%, it can still be in efficient border.

Keywords

Data Envelopment Analysis, Performance Measurement, Healthcare Institutions

References

• Ağırbaş, İ. (2016). Hastane yönetimi ve organizasyon. Ankara: Siyasal Yayın Dağıtım.
• Ayanoğlu, Y., Atan, M. ve Beylik, U. (2010). Hastanelerde veri zarflama analizi yöntemiyle finansal performans ölçümü ve değerlendirilmesi. Sağlıkta Performans ve Kalite Dergisi, 2(2), 40-62.
• Aytekin, S. (2011). Yatak işgal oranı düşük olan sağlık bakanlığı hastanelerinin performans ölçümü: bir veri zarflama analizi uygulaması. Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 1, 113-138.
• Bal, V. ve Bilge, H. (2013). Eğitim ve araştırma hastanelerinde veri zarflama analizi ile etkinlik ölçümü. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 2(2), 1-14.
• Banker, R. D. & Thrall, R. M. (1992). Estimation of returns to scale using data envelopment analysis. European Journal of Operational Research, 62(1), 74-84.
• Banker, R. D., Charnes, A. & Cooper, W. W. (1984). Some models for estimating benchmarking olympics achievements. Omega, 36(6), 933–940.
• Büchner, V. A., Hinz, V. & Schretögg, J. (2016). Health systems: changes in hospital efficiency and profitability. Health Care Management Science, 19(2), 130–143.
• Chang, H. H. (1998). Determinants of hospital efficiency: The case of central government-owned hospitals in Taiwan. Omega, 26(2), 307-317.
• Chen, Y. & Ali, A. I. (2002). Continuous optimization output-ınput ratio analysis and DEA frontier. European Journal of Operational Research, 142(3), 476–479.
• Cheng, Z., Tao, H., Cai, M., Lin, H., Lin, X., Shu, Q. & Zhang, R. (2015). Technical efficiency and productivity of Chinese county hospitals: An exploratory study in henan province, China. BMJ Open, 5(9), e007267.
• Chilingerian, J. (1995). Evaluating physician efficiency in hospitals: a multivariate analysis of best practices. European Journal of Operational Research, 80(3), 548–574.
• Cooper, W., Li, S., Seiford, S., Tone, K., Thall, R. & Zhu, J. (2001). Sensitivity and stability analysis in dea: some recent developments. Applied Mathematics and Computation, 169(2), 897–904.
• Çakmak, M., Öktem, M. K. ve Ömürgönülşen, U. (2009). Türk kamu hastanelerinde teknik verimlilik sorunu: veri zarflama analizi tekniği ile Sağlık Bakanlığı’na bağlı kadın doğum hastanelerinin teknik verimliliklerinin ölçülmesi. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 12(1), 1-36.
• Çalışkan, S. ve Girginer, N. (2016). Türkiye’deki hastanelerin performanslarının veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi. EconWorld2016@ImperialCollege Proceedings. London, 10-12 Ağustos, Londra, UK.
• Demir, Ö., Diğer, H. ve Taşar, S. A. (2019). Sağlık kurumlarında finansal performans ölçümü: il ve ilçe devlet hastaneleri üzerine bir örnek. Sağlık Yönetimi Dergisi, 3(2), 1–15.
• Dikmetaş, E. (2008). Sağlık kurumlarında verimlilik ve veri zarflama analizi. Verimlilik Dergisi, (1), 55-57.
• Durur, F., Günaltay, M. M. ve Işıkçelik, F. (2022). Sağlık hizmet bölgelerinin performansının veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi. Verimlilik Dergisi, (2), 165-182.
• Dyson, R. G., Allen, R., Camanho, A. S., Podinovski, V. V., Sarrico, C. S. & Shale, E. A. (2001). Pitfalls and protocols in dea. European Journal of Operational Research, 132(2), 245–259.
• Grosskopf, S. & Valdmanis, V. (1987). Measuring hospital performance: A nonparametric approach. Journal of Health Economics, 6(2), 89-107.
• Güler, M., Doğan, Ö. İ. ve Erdem, S. (2017). Sağlık kuruluşları performansının veri zarflama analizi ile incelenmesi ve bir uygulama. Verimlilik Dergisi, (4), 169-185.
• Gülsevin, G. ve Türkan, A. H. (2012). Afyonkarahisar hastanelerinin etkinliklerinin veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 12(2), 1-8.
• Harrison, J. P., Coppola , M. N. & Wakefield, M. (2004). Efficiency of federal hospitals in the United States. Journal of Medical Systems, 28(5), 411-422.
• Karadayı, M. A., Ekinci, Y., Akkan, C. ve Ülengin, F. (2017). İstanbul için acil servis birimlerinin etkinliğinin kategorik veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 12, 31-39. Kavuncubaşı, Ş. (2000). Hastane ve sağlık kurumları yönetimi. Ankara: Siyasal Kitabevi.
• Kayalı, C., Kayalı, N. ve Kartal, B. (2004). Veri zarflama analizinin Türk sağlık sektöründe bir uygulaması. Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 2(2), 67-78.
• Kıraç, Y. Ve Kıraç, S. (2018). Veri zarflama analizi yaklaşımını kullanarak ağız ve diş sağlığı hastanelerinin (ADSH) verimlilik değerlendirmesi. Journal of International Management Educational and Economics Perspectives, 6(2), 90-105.
• Lehmann, E. L. (1993). The Fisher, Neyman-Pearson theories of testing hypotheses: one theory or two? Journal of the American Statistical Association, 88(424), 1242-1249.
• Lu, Y. & Belitskaya-Levy, I. (2015). The debate about p-values. Shanghai Archives Psychiatry, 27(6), 381-385. Öksüzkaya, M. (2017). Sağlık sektöründe bölgeler arası etkinliğin incelenmesi. Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 4(10), 280-300.
• Parkan, C. & Wu, M. L. (1999). Measurement of the performance of an investment bank using the operational competitiveness rating procedure. Omega, 27(2), 201-217.
• Sherman, D. (1984). Hospital efficiency measurement and evaluation: empirical test of a new technique. Medical Care, 22(10), 922–938.
• Sowlati, T. & Paradi, J. C. (2004). Establishing the “practical frontier” in data envelopment analysis. Omega, 32(4), 261–272.
• Şahin, İ. (2008). Sağlık bakanlığı genel hastaneleri ve sağlık bakanlığına devredilen ssk genel hastanelerinin teknik verimliliklerinin karşılaştırmalı analizi. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 11(1), 1-48.
• Şenol, O. ve Gençtürk, M. (2017). Veri zarflama analiziyle kamu hastaneleri birliklerinde verimlilik analizi. Journal of Suleyman Demirel University Institute of Social Sciences, 29(4), 265-286.
• Tarcan, M. (2006). Hastanelerde finansal performanası etkilieyen etmenlerin belirlenmesi: Sağlık bakanlığı hastanelerinde çok değişkenli bir analiz. Hacettepe Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, Ankara.
• Temür, Y. ve Bakırcı, F. (2008). Türkiye’de sağlık kurumlarının performans analizi: bir VZA uygulaması. Sosyal Bilimler Dergisi, 10(3), 262.
• Tetik, S. (2003). İşletme performansını belirlemede veri zarflama analizi. Manisa Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 10(2), 221-229.
• Tütek, H. (2011). Sayısal yöntemler ve yönetsel yaklaşım (2. bs.). İstanbul: Beta Basım Yayım Dağıtım A.Ş.
• Yazıcı, U. ve Çiçen, Y. B. (2021). Karadeniz bölgesindeki devlet hastanelerinin sağlık hizmetleri etkinliğinin analizi: 2018 yılı için veri zarflama analizinden bulgular. Gümüşhane Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi, 10(3), 341-352.
• Yılmaz, F. ve Şenel, İ. K. (2019). Sağlık kurumlarının etkinliklerinin veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi. Sosyal Güvence, (15), 63-88.
• Yücel, L. İ. (2010). Portföy etkinliğinin veri zarflama analizi ile ölçülmesi ve portföy etkinleştirilmesine yönelik bir uygulama. İstanbul Üniversitesi.