OECD Ülkelerinin Sağlık İş Gücü Performansının Veri Zarflama Analizi ile Değerlendirilmesi

Year 2025, Volume: 7 Issue: 1, 251 - 264, 21.04.2025

Ferda Işıkçelik

https://doi.org/10.46413/boneyusbad.1533349

Abstract

Amaç: Araştırmanın amacı Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü’ne üye ülkelerinin sağlık işgücü performansını sağlık göstergeleri çerçevesinde Veri Zarflama Analizi ile değerlendirmektir.
Gereç ve Yöntem: Araştırma kapsamındaki 30 ülkenin 2022 yılı etkinlik skorları ölçeğe göre sabit getiri ve ölçeğe göre değişken getiri varsayımlarına dayalı olarak girdi yönelimli model ile hesaplanmıştır.
Bulgular: Ülkelerin etkinlik skoru ortalamaları 0.81 (ölçeğe göre sabit getiri) ve 0.88 (ölçeğe göre değişken getiri) olarak hesaplanmıştır. Her iki modele göre Avusturya, Kanada, Danimarka, İsrail, Kore, Letonya, Portekiz, Slovak Cumhuriyeti ve Türkiye etkindir. Ölçeğe göre sabit getiri modeline göre etkin olmayan Almanya, Yunanistan ve İrlanda’nın ölçeğe göre değişken getiri modeline göre etkin olduğu belirlenmiştir. Etkin olmayan ülkelere en fazla referans gösterilen ülkeler Türkiye, Kore ve Letonya’dır. Etkinlik skorları en düşük ülkelerden Şili’nin Kore, Letonya ve Türkiye’yi ve Norveç’in İrlanda, Kore ve Türkiye’yi referans alması önerilmektedir. Şili’nin diş hekimi ve fizyoterapist; Norveç’in, hekim, diş hekimi ve hemşire sayılarında iyileştirme yaparak etkin konuma gelebileceği belirlenmiştir
Sonuç: Bu araştırmada OECD ülkelerinin ölçeğe göre sabit getiri modeline göre %30’unun ve ölçeğe göre değişken getiri modeline göre %40’ının sağlık göstergeleri çerçevesinde sağlık iş gücünün etkin olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Keywords

Etkinlik , İnsan Gücü , Sağlık İşgücü , Sağlık

Evaluation of Health Workforce Performance of OECD Countries Using Data Envelopment Analysis

Abstract

Aim: The study aims to evaluate the performance of the healthcare workforce in Organisation for Economic Co-Operation and Development countries, using the data envelopment analysis method, based on health indicators.
Material and Method: This study calculated the 2022 efficiency scores of 30 countries by input-oriented Constant Returns to Scale and Variable Returns to Scale models.
Results: The average efficiency scores of the countries are 0.81 (Constant Returns to Scale) and 0.88 (Variable Returns to Scale). According to both models, Austria, Canada, Denmark, Israel, Korea, Latvia, Portugal, Slovak Republic, and Türkiye are efficient. Germany, Greece, and Ireland, which are not efficient according to the Constant Returns to Scale model, are efficient according to the Variable Returns to Scale model. Türkiye, Korea, and Latvia are the most reference units for inefficient countries. In examining the countries with the lowest efficiency scores, it is recommended that Chile consider the examples of Korea, Latvia, and Turkey. At the same time, Norway should look to Ireland, Korea, and Türkiye for guidance. Chile can improve its efficiency by increasing the number of dentists and physiotherapists, while Norway can improve its efficiency by increasing the number of physicians, dentists, and nurses.
Conclusion: The findings of this study indicate that, according to the constant returns to scale model, 30% of OECD countries and 40% of OECD countries according to the variable returns to scale model have an efficient health workforce within the framework of health indicators.

Keywords

Efficiency , Workforce , Health Workforce , Health

References

• Abiodun, A. J., Adeyemi, K. S. (2020). Performance role models among public health facilities: An application of data envelopment analysis. International Journal of Healthcare Management, 13(3), 193–200.
• Ackerman, S., Hoover, J., Heinrich, L., Dunlap, E., Muraleetharan, O., Godbole, R., …, Frymus, D. (2021). Data collection on donor-supported health workers: lessons learned from improving health workforce data supported by the u.s. president’s emergency plan for aids relief (pepfar). Research Square, Preprint. doi:10.21203/rs.3.rs-1032412/v1
• Ahmed, S., Hasan, M. Z., MacLennan, M., Dorin, F., Ahmed, M. W., Hasan, M. M., …, Khan, J. A. (2019). Measuring the efficiency of health systems in Asia: a data envelopment analysis. BMJ open, 9(3), e022155.
• Akazili, J., Adjuik, M., Jehu-Appiah, C., Zere, E. (2008). Using data envelopment analysis to measure the extent of technical efficiency of public health centres in ghana. BMC International Health and Human Rights, 8(1). doi:10.1186/1472-698x-8-11
• Akçay, T., Yiğit, P., Özçelik, M. (2023). OECD ülkelerinin sağlık sistemi verimliliğinin incelenmesi. ieSBAD, 3 (2), 1-23. doi:10.61349/iesbad.1293232
• Azreena, E., Juni, M. H., Rosliza, A. M. (2018). A systematic review of hospital inputs and outputs in measuring technical efficiency using data envelopment analysis. International Journal of Public Health and Clinical Sciences, 5(1), 17-35.
• Bardakçı, S., Filiz, M. (2020). Veri zarflama analizi ile kamu hastaneleri için etkinlik ölçümü: artvin ilinde örnek bir uygulama. İnönü Üniversitesi Sağlık Hizmetleri Meslek Yüksekokulu Dergisi, 8(2), 445-460. doi:10.33715/inonusaglik.718810
• Baş Kaman, F., Yücel, A. (2021). Covid-19’dan en çok etkilenen 9 OECD ülkesinin sağlık çalışanlarının etkinliğinin incelenmesi üzerine bir çalışma. Uygulamalı Sosyal Bilimler ve Güzel Sanatlar Dergisi, 3(5), 14-25.
• Botega A. L., Andrade M. V., Guedes G.R. (2020). Brazilian hospitals’ performance: an assessment of the unified health system (SUS). Health Care Management Science, 23, 443-452.
• Boz, C., Önder, E. (2017). OECD ülkelerinin sağlık sistemi performanslarının değerlendirilmesi. Sosyal Güvence, (11), 24-61.
• Campbell, J., Buchan, J., Cometto, G., David, B., Dussault, G., Fogstad, H., ..., Tangcharoensathien, V. (2013). Human resources for health and universal health coverage: fostering equity and effective coverage. Bulletin of the World Health Organization, 91, 853-863.
• Can Sağlam, Y. (2023). Veri zarflama analizi ile Türk sağlık sektörünün bölgesel temelde etkinliğinin ölçümü. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 18(72), 475-494. doi:10.19168/jyasar.1230394
• Cetin, V., Bahçe, S. (2016). Measuring the efficiency of health systems of oecd countries by data envelopment analysis. Applied Economics, 48(37), 3497-3507. doi:10.1080/00036846.2016.1139682
• Cikovic, K., Lozic, J. (2022). Application of data envelopment analysis (dea) in information and communication technologies. Tehnički Glasnik, 16(1), 129-134. doi:10.31803/tg-20210906103816
• Cinaroglu, S. (2020). Integrated k-means clustering with data envelopment analysis of public hospital efficiency. Health Care Management Science, 23(3), 325-338.
• Cometto, G., Buchan, J., Dussault, G. (2019). Developing the health workforce for universal health coverage. Bulletin of the World Health Organization, 98(2), 109-116. doi:10.2471/blt.19.234138
• Cruz, A. P. D., Tumibay, G. M. (2019). An Efficiency Assessment of Tuberculosis Treatment on Health Centers: A Data Envelopment Analysis Approach. Journal of Computer and Communications, 7(04), 11.
• Çalışkan, H. (2020). Kamu hastane birliklerinin verimlilik düzeylerinin veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi. Verimlilik Dergisi, 2, 157-178.
• Çınaroğlu, S. (2018). Eğitim ve araştırma hastanesi olan ve olmayan hastanelerin teknik verimliliklerinin veri zarflama analizi ile karşılaştırılması. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 21(2), 179-198.
• Demir, Ö., Diğer, H., Açık Taşar, S. (2019). Sağlık kurumlarında finansal performans ölçümü: il ve ilçe devlet hastaneleri üzerine bir örnek. Sağlık Yönetimi Dergisi, 3(2), 1-15.
• Demirci, Ş., Yetim, B., Konca, M. (2019). OECD ülkelerinde uzun dönemli bakım hizmetlerinin etkinliğinin değerlendirilmesi. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(1), 305-313.
• Durur, F., Günaltay, M. M., Işıkçelik, F. (2022). Sağlık hizmet bölgelerinin performansının veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi, Verimlilik Dergisi, 2, 165-182.
• Emrouznejad, A., Dey, P. (2010). Performance measurement in the health sector: uses of frontier efficiency methodologies and multi-criteria decision making. Journal of Medical Systems, 35(5), 977-979. doi:10.1007/s10916-010-9622-9
• Gialama, F., Saridi, M., Prezerakos, P., Pollalis, Y., Contiades, X., Souliotis, K. (2019). The implementation process of the workload indicators staffing need (wisn) method by who in determining midwifery staff requirements in greek hospitals. European Journal of Midwifery, 3(January). doi:10.18332/ejm/100559
• Hong, J. (2014). Data envelopment analysis in the strategic management of youth orchestras. The Journal of Arts Management Law and Society, 44(3), 181-201. doi:10.1080/10632921.2014.937888
• Ishizaka, A., Nemery, P. (2013). Multi-criteria decision analysis: methods and software. New York: John Wiley & Sons.
• Ismaila, H., Heymans, Y., Nabyonga‐Orem, J., Christmals, C. (2023). Ghana's health workforce policy evolution from 1996 to 2020: a document analysis. Research Square, doi:10.21203/rs.3.rs-2908936/v1
• Kalaycı S. (2016). SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik. Ankara: Asil Yayın Dağıtım.
• Karahan, A., Özgür, E. (2011). Hastanelerde performans yönetim sistemi ve veri zarflama analizi. Ankara: Nobel Kitabevi.
• Kasap, P., Güç, F. (2022). Veri zarflama analizi ile sağlık alanında bir performans değerlendirmesi. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 12(1), 327-343.
• Kıraç, Y. ve Kıraç, S. (2018). Veri zarflama analizi yaklaşımı kullanarak ağız diş sağlığı hastanelerinin (adsh) verimlilik değerlendirmesi. Journal of International Management, Educational and Economics Perspectives, 6(2), 90-105.
• Kocaman, A. M., Mutlu, M., Bayraktar, D., Araz, Ö. M. (2012). OECD ülkelerinin sağlık sistemlerinin etkinlik analizi. Engineer & the Machinery Magazine, 23(4), 14-31.
• Lamovšek, N., Klun, M., Skitek, M., Benčina, J. (2019). Defining the optimal size of medical laboratories at the primary level of health care with data envelopment analysis: defining the efficiency of medical laboratories. Acta Informatica Medica, 27(4), 224. doi:10.5455/aim.2019.27.224-228
• Li, M. (2024). Feminization of the health workforce in china: exploring gendered composition from 2002 to 2020. Human Resources for Health, 22(1). doi:10.1186/s12960-024-00898-w
• Lupu, D., Tiganasu, R. (2022). Covid-19 and the efficiency of health systems in Europe. Health Economics Review, 12(14), 1-15.
• McCarthy, C., Riley, P. (2012). The african health profession regulatory collaborative for nurses and midwives. Human Resources for Health, 10(1). doi:10.1186/1478-4491-10-26
• Moreno‐Enguix, M.R., Gómez‐Gallego, J. C., Gómez Gallego, M. (2018). Analysis and determination the efficiency of the European health systems. The International Journal of Health Planning and Management, 33(1), 136-154.
• Mourad, N., Habib, A., Tharwat, A. (2021). Appraising healthcare systems’ efficiency in facing Covid-19 through data envelopment analysis. Decision Science Letters, 10(3), 301-310.
• Mshelia, C., Huss, R., Mirzoev, T., Elsey, H., Baine, S., Aikins, M., …, Martineau, T. (2013). Can action research strengthen district health management and improve health workforce performance? a research protocol. BMJ Open, 3(8), e003625. doi:10.1136/bmjopen-2013-003625
• Mut, S., Kutlu, G., Turgut, M. (2019). Türkiye’de sağlık alanında veri zarflama analizi yöntemi kullanılarak yapılan makalelerin incelenmesi. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 22(1) 207-244.
• Noor, A. (2015). Subnational benchmarking of health systems performance in africa using health outcome and coverage indicators. BMC Medicine, 13(1). doi:10.1186/s12916-015-0541-y
• OECD (2024). Health. Erişim tarihi 8.10.2024, https://data-explorer.oecd.org/vis?fs[0]=Topic%2C1%7CHealth%23HEA%23%7CHealthcare%20resources%20and%20equipment%23HEA_RES%23&pg=0&fc=Topic&bp=true&snb=20&df[ds]=dsDisseminateFinalDMZ&df[id]=DSD_HEALTH_EMP_REAC%40DF_REAC&df[ag]=OECD.ELS.HD&df[vs]=1.0
• Okoroafor, S., Christmals, C. (2023). Task shifting and task sharing implementation in africa: a scoping review on rationale and scope. Healthcare, 11(8), 1200. doi:10.3390/healthcare11081200
• Ouedraogo, O. (2024). Landscape analysis of healthcare workforce and resilience actions in the sahelian context of high security challenge areas: the case of burkina faso. The International Journal of Health Planning and Management, 39(3), 933-944. doi:10.1002/hpm.3764
• Özcan, Y., Khushalani, J. (2016). Assessing efficiency of public health and medical care provision in oecd countries after a decade of reform. Central European Journal of Operations Research, 25(2), 325-343. doi:10.1007/s10100-016-0440-0
• Özdemir, A. (2020). Türkiye’deki İBBS-1 bölgelerinin sağlık hizmeti sunum etkinliğinin veri zarflama analizi kullanılarak ölçülmesi. Adıyaman Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi, 6(2), 231-242.
• Pelone, F., Kringos, D. S., Romaniello, A., Archibugi, M., Salsiri, C., Ricciardi, W. (2015). Primary care efficiency measurement using data envelopment analysis: a systematic review. Journal of Medical Systems, 39, 1-14.
• Pittman, P., Chen, C., Erikson, C., Salsberg, E., Luo, Q., Vichare, A., …, Burke, G. (2021). Health workforce for health equity. Medical Care, 59(Suppl 5), 405-408. doi:10.1097/mlr.0000000000001609
• Safdar, K. A., Emrouznejad, A., Dey, P. K. (2016). Assessing the queuing process using data envelopment analysis: an application in health centres. Journal of Medical Systems, 40, 1-13.
• Scheffler, R., Arnold, D. (2018). Projecting shortages and surpluses of doctors and nurses in the OECD: what looms ahead. Health Economics Policy and Law, 14(2), 274-290. doi: 10.1017/s174413311700055x
• Sel, A. (2021). Covid 19 pandemisinde sağlık sistemi gelişmelerinin etkinliğinin ölçülmesi: G-20 üzerine bir inceleme. Kırklareli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(2), 181-202.
• Sonğur, C., Kar, A., Teleş, M., Turaç, İ. S. (2017). OECD üye ülkelerinin sağlık göstergeleri açısından etkinliklerinin değerlendirilmesi ve çoklu uyum analizi. Siyaset, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 5(3), 1-12. Storto, C., Goncharuk, A. (2017). Efficiency vs effectiveness: a benchmarking study on european healthcare systems. Economics & Sociology, 10(3), 102-115. doi:10.14254/2071-789x.2017/10-3/8
• Şahin, İ. (2009). Sağlık Bakanlığı genel hastaneleri ve Sağlık Bakanlığı’na devredilen SSK genel hastanelerinin teknik verimliliklerinin karşılaştırmalı analizi. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 11(1), 1-48.
• Şahinbaş, F., Konca, M., Yetim, B. (2019). OECD ülkelerinde sağlık hizmetleri etkinliğinin değerlendirilmesi. Sözel bildiri, 3. Uluslararası 13. Ulusal Sağlık ve Hastane İdaresi Kongresi, Sakarya.
• Şengün, İ., Yiğit, V. (2021). Asya ülkeleri sağlık sistemi verimliliğinin parametrik olmayan yöntemler ile analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 12(29), 299-316.
• Şenol, O., Gençtürk, M. (2017). Veri zarflama analiziyle kamu hastaneleri birliklerinde verimlilik analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (29), 265-286.
• Şenol, O., Kişi, M., Eroymak, S. (2019). OECD ülkelerinin sağlık göstergelerini veri zarflama analiz yöntemiyle karşılaştırılması, Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 3(35), 277-293.
• Teleş, M., Çakmak, C., Konca, M. (2018). Avrupa Birliği döngüsündeki ülkelerin sağlık sistemleri performanslarının karşılaştırılması. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 25(3), 811-835.
• Tokatlıoğlu, Y., Ertong, C. B. (2020). OECD ülkelerinin sağlık sektörlerinin etkinliğinin veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi. TESAM Akademi Dergisi, 7(1), 251-276.
• Top, M., Konca, M., Sapaz, B. (2020). Technical efficiency of healthcare systems in African countries: An application based on data envelopment analysis. Health Policy and Technology, 9(1), 62-68.
• Wait, S., Nolte, E. (2005). Benchmarking health systems: trends, conceptual issues and future perspectives. Benchmarking an International Journal, 12(5), 436-448. doi:10.1108/14635770510619366
• Yetim B., İlgün G., Konca M., (2022). Dünya bankası üyesi ülkelerin sağlık sistemlerinin teknik etkinlik düzeylerinin ölçümü: veri zarflama analizine dayalı bir uygulama. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 25(3): 549-564
• Yılmaz, F., Şenel, İ. K. (2019). Sağlık kurumlarının etkinliklerinin veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi. Sosyal Güvence, (15), 63-88.
• Yiğit, A., Yiğit, V., Eroymak, S. (2019). Veri zarflama analizi ile ülkelerin medikal turizm etkinliğinin ölçülmesi. OPUS International Journal of Society Researches, 12, 917-936.
• Zakowska, I., Godycki-Cwirko, M. (2020). Data envelopment analysis applications in primary health care: a systematic review. Family Practice, 37(2), 147-153.