EVALUATION OF HEALTHCARE SYSTEMS EFFICIENCY USING TWO-STAGE DYNAMIC DEA APPROACH

Yıl 2024, Cilt: 27 Sayı: 2, 329 - 361, 28.06.2024

Mehmet Şener , Vahit Yiğit

https://doi.org/10.61859/hacettepesid.1409911

Öz

This study aims to measure the efficiency of health systems by Dynamic DEA method. The other aim is to identify the explanatory and environmental factors affecting efficiency. In the study, the technical efficiency scores of the healthcare systems were obtained by using the Dynamic DEA method. Tobit regression analysis was used to determine the factors affecting the efficiency. The research population consists of 194 countries that are members of the World Health Organization. The sample was not selected in the study, and it was aimed to access the entire population. However, 16 countries were excluded because some data on the selected variables could not be accessed. The remaining 178 countries were included in the analysis. Countries included in the analysis were classified according to the grouping made by the World Bank, taking into account the per capita income calculation to create homogeneous decision-making units (DMU). According to the dynamic DEA findings, the overall efficiency score average of the input-oriented constant return to scale and the input-oriented variable return to scale models were calculated as 0.8865 and 0.9160 in upper-income countries, 0.8342 and 0.8990 in upper-middle-income countries, and 0.8503 and 0.9492 in lower-middle-income countries, respectively. According to the results of the Tobit regression analysis, it was found that the healthcare access index and the human developed index had a positive effect on the efficiency performance of the healthcare system, while the socio-demographic index, alcohol consumption, tobacco use, and infant Mortality Rate had a negative effect on the efficiency performance of healthcare system. As a result of the dynamic DEA, the efficiency performances of upper-income countries were relatively higher. Increasing healthcare access and reducing risk factors affecting health are very important for increasing the efficiency of healthcare systems.

Anahtar Kelimeler

Dynamic DEA, Two-Stage DEA, Healthcare Systems, Efficiency, Performance

SAĞLIK SİSTEMLERİ ETKİNLİĞİNİN İKİ AŞAMALI DİNAMİK VZA YAKLAŞIMI İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Öz

Bu araştırmanın amacı, sağlık sistemleri etkinliğini Dinamik VZA yöntemiyle ölçmektir. Araştırmanın diğer amacı ise etkinliğe etki eden açıklayıcı ve çevresel faktörleri tespit etmektir. Araştırmada sağlık sistemlerinin teknik etkinlik skorları Dinamik VZA yöntemi kullanılarak elde edilmiştir. Etkinliğe etki eden faktörlerin tespiti için Tobit regresyon analizi kullanılmıştır. Araştırma evreni, Dünya Sağlık Örgütü’ne üye 194 ülke oluşturmaktadır. Araştırmada örneklem seçilmemiş, evrenin tamamına ulaşılması hedeflenmiştir. Ancak seçilen değişkenlere ait bazı verilere ulaşılamadığı için 16 ülke kapsam dışına çıkartılmıştır. Geriye kalan 178 ülke analize dâhil edilmiştir. Araştırmada homojen karar verme birimleri (KVB) oluşturmak için analize dâhil edilen ülkeler kişi başına düşen milli gelir hesaplaması dikkate alınarak Dünya Bankası’nın yaptığı gruplandırmaya göre sınıflandırılmıştır. Dinamik VZA bulgularına göre, girdi yönelimli sabit getiri ve girdi yönelimli değişken getiri modeli genel etkinlik skoru ortalaması sırasıyla üst gelirli ülkelerde 0,8865 ve 0,9160; üst-orta gelirli ülkelerde 0,8342 ve 0,8990 ve alt-orta gelirli ülkelerde 0,8503 ve 0,9492 olarak hesaplanmıştır. Tobit regresyon analizi bulgularına göre, sağlık hizmetlerine erişim endeksi ve insani gelişmiş endeksinin sağlık sistemi etkinlik performansını olumlu yönde etkilediği; sosyo-demografik endeks, alkol tüketimi, tütün kullanımı ve bebek ölüm hızının sağlık sistemi etkinlik performansı üzerinde olumsuz bir etkisi olduğu tespit edilmiştir. Dinamik VZA sonucunda, üst gelirli ülkelerin etkinlik performansları göreceli olarak daha yüksek çıkmıştır. Sağlık sistemleri etkinliğinin arttırılması için sağlık hizmetlerine erişimin arttırılması, sağlığı etkileyen risk faktörlerinin azaltılması oldukça önemlidir.

Anahtar Kelimeler

Dinamik VZA, İki Aşamalı VZA, Sağlık Sistemleri, Etkinlik, Performans

Kaynakça

• Afonso A. ve Aubyn MS. (2011). Assessing health efficiency across countries with a two-step and bootstrap analysis. Applied Economics Letters. 18: 1427–30.
• Afonso A. ve Aubyn MS. (2005). Non-parametric approaches to education and health efficiency in OECD countries. Journal of Applied Economics. 8: 227–46.
• Arık, Ö., İleri, Y. Y., & Kaya, B. (2016). Sağlık Hizmetlerinde Tıbbi Cihaz Sektörü, Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi. 2016; 19(2): 187-202.
• Asandului, L., Roman, M., & Fatulescu, P. (2014). The efficiency of healthcare systems in Europe: A data envelopment analysis approach. Procedia Economics and Finance, 10, 261-268.
• Avcı, K., & Ağaoğlu, S. (2014). Türkiye’de Sağlık İnsan Kaynakları Planlaması. Sağlıkta Performans ve Kalite Dergisi, 7(1): 83-94.
• Behr, A., & Theune, K. (2017). Health system efficiency: A fragmented picture based on OECD data. PharmacoEconomics-open. 1(3), 203-221.
• Bhat, V. N. (2005). Institutional arrangements and efficiency of health care delivery systems. The European Journal of Health Economics, 6(3), 215-222.
• Boz, C., & Önder, E. (2017). OECD Ülkelerinin Sağlık Sistemi Performanslarının Değerlendirilmesi. Sosyal Güvence, (11), 24-61.
• Case, A., and Deaton, A. (2017), Mortality and morbidity in the 21st century, Brookings papers on economic activity: 397.
• Cetin, V. R., & Bahce, S. (2016). Measuring the efficiency of health systems of OECD countries by data envelopment analysis. Applied Economics, 48(37), 3497-3507.
• Chang, T. S., Tone, K., & Wu, C. H. (2016). DEA models incorporating uncertain future performance. European Journal of Operational Research, 254(2), 532-549.
• Chen, C. M., & van Dalen, J. (2010). Measuring dynamic efficiency: Theories and an integrated methodology. European journal of operational research, 203(3), 749-760.
• Cooper, W. W., Li, S., Seiford, L. M., Tone, K., Thrall, R. M., & Zhu, J. (2001). Sensitivity and stability analysis in DEA: Some Recent Developments. Journal of productivity analysis, Vol: 15, Number: 3, pp. 217-246.
• de Cos, P. H., & Moral-Benito, E. (2014). Determinants of health-system efficiency: evidence from OECD countries. International Journal of Health Care Finance and Economics, 14(1), 69-93.
• del Rocío Moreno‐Enguix, M., 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.
• Demirci, Ş., Konca, M., & İlgün, G. (2020). Sağlık Finansmanının Sağlık Sistemleri Performansına Etkisi: Avrupa Birliği Üyesi ve Adayı Ülkeler Üzerinden Bir Değerlendirme. Sosyoekonomi, 28(43), 229-242.
• Dicker, R. C., Coronado, F., Koo, D., & Parrish, R. G. (2006). Principles of epidemiology in public health practice; an introduction to applied epidemiology and biostatistics. Retrieved from https://stacks.cdc.gov/view/cdc/6914 in 08.09.2022.
• 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.
• Erbaydar, N. P. (2009). Hastalık Yükü Kavramı ve Hesaplanmasında Kullanılan Ölçütler ve Daly Kavramına Kısa Bakış. Toplum Hekimliği Bülteni, 28(1).
• Fox-Rushby, J. (2002). Disability-adjusted life years (DALYs) for decision-making? an overview of the literatüre. Office of Health Economics 12 Whitehall London SW1A 2DY. Retrieved from https://bura.brunel.ac.uk/handle/2438/10069
• Gavurova, B., Kocisova, K., & Sopko, J. (2021). Health system efficiency in OECD countries: dynamic network DEA approach. Health Economics Review, 11(1), 1-25.
• González, E., Cárcaba, A., & Ventura, J. (2010). Value efficiency analysis of health systems: does public financing play a role?. Journal of Public Health, 18(4), 337-350.
• Haakenstad, A., Yearwood, J. A., Fullman, N., Bintz, C., Bienhoff, K., Weaver, M. R., ... & Gupta, V. K. (2022). Assessing performance of the Healthcare Access and Quality Index, overall and by select age groups, for 204 countries and territories, 1990–2019: a systematic analysis from the Global Burden of Disease Study 2019. The Lancet global health, 10(12), e1715-e1743.
• Hadad, S., Hadad, Y., & Simon-Tuval, T. (2013). Determinants of healthcare system’s efficiency in OECD countries. The European journal of health economics, 14(2), 253-265.
• Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) Data (2020) - Global Burden of Disease Study 2019, Retrieved from https://ghdx.healthdata.org/record/ihme-data/gbd-2019-socio-demographic-index-sdi-1950-2019, 10.07.2022.
• Kaçak, H. (2022). Halk sağlığı hizmetlerinin sağlık sistemlerinin performansı üzerindeki etkileri: Dinamik network veri zarflama analizi ile bir uygulama. Türk Hijyen ve Deneysel Biyoloji Dergisi, 79(3), 531-548.
• Kao, C. (2013). Dynamic data envelopment analysis: A relational analysis. European Journal of Operational Research, 227(2), 325-330.
• Kaur, M., & Hall, S. (2001). Medical supplies and equipment for primary health care A practical resource for procurement and management. ECHO International Health Services Limited Ullswater Crescent Coulsdon Surrey CR5 2HR United Kingdom.
• Kawaguchi, H., Tone, K., & Tsutsui, M. (2014). Estimation of the efficiency of Japanese hospitals using a dynamic and network data envelopment analysis model. Health care management science, 17(2), 101-112.
• Kim, Y., & Kang, M. (2014). The measurement of health care system efficiency: cross-country comparison by geographical region. Korean Journal of Policy Studies, 29.
• Kocaman, A. Mutlu, M., Bayraktar, D., & Araz, Ö. M. (2012). OECD Ülkelerinin Sağlık Sistemlerinin Etkinlik Analizi. Engineer & the Machinery Magazine, (635). Endüstri Mühendisliği Dergisi, cilt 23, sayı 4, ss. 14-31.
• Koçak, E. (2020). Sağlık Hizmeti Kaynaklarının Kullanımında Teknik Etkinliğin OECD Ülkeleri Arası Karşılaştırmaları. Uluslararası Sağlık Yönetimi ve Stratejileri Araştırma Dergisi, 6(3), 490-502.
• Konca, M., Gözlü, M., & Çakmak, C. (2019). G-20 Ülkelerinin Sağlık Harcamaları Yönünden Etkinliğinin Değerlendirilmesi. Verimlilik Dergisi, (2), 119-141.
• Lee, S., & Kim, C. (2018). Estimation of association between healthcare system efficiency and policy factors for public health. Applied Sciences, 8(12), 2674.
• Lin, B., & Yang, L. (2014). Efficiency effect of changing investment structure on China׳s power industry. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 39, 403-411.
• lo Storto, C., & Goncharuk, A. G. (2017). Efficiency vs effectiveness: a benchmarking study on European healthcare systems. Economics & Sociology, 10(3), 102-115.
• Lorcu, F. (2008), Veri Zarflama Analizi (DEA) ile Türkiye ve Avrupa Birliği Ülkelerinin Sağlık Alanındaki Etkinliklerinin Değerlendirilmesi, İstanbul Üniversitesi, SBE, Doktora Tezi, İstanbul.
• Mariz, F. B., Almeida, M. R., & Aloise, D. (2018), A review of Dynamic Data Envelopment Analysis: state of the art and applications, International Transactions in Operational Research, 25(2), 469-505.
• Medeiros, J., & Schwierz, C. (2015). Efficiency estimates of health care systems (No. 549). Directorate General Economic and Financial Affairs (DG ECFIN), European Commission.
• Murray, C. J. vd., (2020). Global burden of 87 risk factors in 204 countries and territories, 1990–2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. The Lancet, 396(10258), 1223-1249.
• Nikfarjam, H., Rostamy-Malkhalifeh, M., & Noura, A. (2018). A New Robust Dynamic Data Envelopment Analysis Approach for Sustainable Supplier Evaluation. Advances in Operations Research. Article ID 7625025, 20 pages https://doi.org/10.1155/2018/7625025
• Our World in Data (2022), Retrieved from https://ourworldindata.org/grapher/healthcare-access-and-quality-index, 15.04.2022
• Ozcan Y. A. (2009). Quantitative Methods in Care Management: Techniques and Applications. Jossey Bass Published, USA:161-182.
• Ozcan, Y. A. (2014). Health Care Benchmarking and Performance Evaluation: An Assessment Using Data Envelopment Analysis (DEA). International Series in Operations Research & Management Science. 2.ed. San Francisco: Springer. New York.
• Ozcan, Y. A., & Khushalani, J. (2017). 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.
• Porta, M. (2014). Mortality Rate, Morbidity rate; Death rate; Cumulative death rate; Case fatality rate. A Dictionary of Epidemiology, 5th ed.; Oxford University Press: Oxford, UK, 60.
• Radojicic, M., Jeremic, V., & Savic, G. (2020). Going beyond health efficiency: What really matters?. The International journal of health planning and management, 35(1), 318-338.
• Retzlaff-Roberts, D., Chang, C. F., & Rubin, R. M. (2004). Technical efficiency in the use of health care resources: a comparison of OECD countries. Health policy, 69(1), 55-72.
• Samut, P. K., & Cafri, R. (2016). Analysis of the efficiency determinants of health systems in OECD countries by DEA and panel tobit. Social Indicators Research, 129(1), 113-132.
• Sinimole, K. R. (2012). Evaluation of the efficiency of national health systems of the members of World Health Organization. Leadership in Health Services, 25: 139-150.
• Škrinjarić, T. (2014). Investment strategy on the Zagreb stock exchange based on dynamic DEA. Croatian Economic Survey, 16(1), 129-160.
• Smith, P. C., & Street, A. (2005). Measuring the efficiency of public services: the limits of analysis. Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society), 168(2), 401-417.
• 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.
• Spinks, J., & Hollingsworth, B. (2009). Cross-country comparisons of technical efficiency of health production: a demonstration of pitfalls. Applied Economics, 41(4), 417-427.
• Struijk, E. A., May, A. M., Beulens, J. W., de Wit, G. A., Boer, J. M., Onland-Moret, N. C., ... & Peeters, P. H. (2013). Development of methodology for disability-adjusted life years (DALYs) calculation based on real-life data. PLoS One, 8(9), e74294.
• Şener M. ve Yiğit V. (2017). Sağlık Sistemlerinin Teknik Verimliliği: OECD Ülkeleri Üzerinde Bir Araştırma. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimleri Enstitüsü Dergisi 26(1): 266-290.
• Şener, M., Aslan, Y., & Yiğit, V. (2019). Sağlık Harcamalarının Sağlık Sonuçlarına Etkisinin Yapısal Eşitlik Modeli ile Analizi. Karadeniz Sosyal Bilimler Dergisi, 11(21), 391-399.
• Teleş, M., Çakmak, C., & Konca, M. (2018). Avrupa Birliği döngüsündeki ülkelerin sağlık sistemleri performanslarının karşılaştırılması. Yönetim ve Ekonomi: Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(3), ss. 811-835.
• Tengilimoğlu, D., Işık, O., & Akbolat, M. (2014). Sağlık İşletmeleri Yönetimi, Nobel Akademik Yayı, Geliştirilmiş 6. Basım, Ankara.
• Timor, M., & Lorcu, F. (2010). Türkiye ve Avrupa Birliğine Üye Ülkelerin Sağlık Sistem Performanslarının Kümeleme ve Veri Zarflama Analizi İle Karşılaştırılması. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü Yönetim Dergisi, 21(65), 25-46.
• Tokatlıoğlu, Y., & Ertong, C. B. (2020). OECD Ülkelerinin Sağlık Sektörlerinin Etkinliğinin Veri Zarflama Analizi İle Değerlendirilmesi. TESAM Akademi, 7(1), 251-276.
• Tone, K. & Tsutsui, M. (2017a), The Dynamic DEA Model. Tone, K. (Ed.) Advances in DEA theory and applications: With extensions to forecasting models in (pp.64-75). National Graduate Institute for Policy Studies, Japan. John Wiley & Sons.
• Tone, K., & Tsutsui, M. (2010). Dynamic DEA: a slacks-based measure approac. Omega 38(3-4), 145–156. Türkseven, Ç. (2019), Türkiye'de sağlık harcamalarının etkinlik analizi ve OECD ülkeleri ile karşılaştırılması, Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, YL Tezi, Ankara.
• Tüsap Sağlık Platformu (2020). Ulusal ve Uluslararası Ölçekte Sağlık Finansmanında Hastalık Yükü: Sağlık Finansmanı Raporu. Retrieved from https://tusap.org/wp-content/uploads/2021/06/16-16nciTOPLANTI_yeni.pdf in 13.05.2022.
• United Nations Development Program - Human Development Reports (2022), Retrieved from https://hdr.undp.org/data-center/human-development-index#/indicies/HDI in 10.07.2022.
• Varabyova, Y., & Schreyögg, J. (2013). International comparisons of the technical efficiency of the hospital sector: panel data analysis of OECD countries using parametric and non-parametric approaches. Health policy, 112(1-2), 70-79.
• WHO (2000). The World Health Report 2000 Health Systems: Improving Performance, World Health Organization.
• WHO (2020). WHO methods and data sources for global burden of disease estimates 2000-2019, Department of Data and Analytics Division of Data, Analytics and Delivery for Impact WHO, Geneva. Retrieved from https://www.who.int/data/gho/indicator-metadata-registry/imr-details/158 in 16.05. 2022.
• World Bank Data (2022). Retrieved from https://data.worldbank.org/indicator.
• Yeşi̇laydin, G., & Alptekin, N. (2016). Bulanık Veri Zarflama Analizi İle OECD Ülkelerinin Sağlık Alanındaki Etkinliklerinin Değerlendirilmesi. Sosyoekonomi, 24(30), 207-225.
• Yıldırım, H. H. (2005). Avrupa Birliği’ne Üye ve Aday Ülke Sağlık Sistemlerinin Karşılaştırmalı Performans Analizi: Veri Zarflama Analizine Dayalı Bir Uygulama. Verimlilik Dergisi, (4), ss: 9-46.