Asya Ülkeleri Sağlık Sistemi Verimliliğinin Parametrik Olmayan Yöntemler İle Analizi

Year 2021, Volume: 12 Issue: 29, 299 - 316, 20.02.2021

İrem Şengün , Vahit Yiğit

https://doi.org/10.21076/vizyoner.665758

Cited By: 3

Abstract

Son yıllarda; ülkelerin çoğu, sağlık çıktılarını daha iyi konuma getirebilmek için güçlü bir sağlık sistemine ihtiyaç duymaktadır. Bu durum, sağlık sistemini güçlendirebilmek için sağlık sistemleri verimliliğinin ölçümünü gündeme getirmektedir. Bu araştırmanın amacı ise; Asya ülkeleri sağlık sistemi verimliliğinin parametrik olmayan yöntemler ile analiz edilmesidir. Araştırma, Asya bölgesinde bulunan 44 ülkeyle gerçekleştirilmiştir. Araştırmada; ülkelerin sağlık sistemlerinin teknik verimliliğini ölçmek için Veri Zarflama Analizi (VZA), VZA sonucunda verimli bulunan ülkeleri kendi aralarında sıralamak için süper etkinlik analizi ve verimliliğin zaman içerisindeki değişimini saptayabilmek için de Malmquist Toplam Faktör Verimliliği Endeksi (MTFVE) kullanılmıştır. Ayrıca verimlilik sonuçlarının yorumlanabilmesi için parametrik yöntemlerden regresyon ve kümeleme analizleri uygulanmıştır. VZA bulgularına bakıldığında; Asya ülkelerinin 2016 yılı verimlilik analizi sonuçları ortalama teknik, tahsis ve ölçek verimlilik skorlarının sırasıyla; 0,764, 0,834 ve 0,922 olduğu tespit edilmiştir. MTFVE bulgularına göre; Asya ülkelerinin ortalama toplam faktör verimliliğinde artış yaşanmadığı ve 0,963 değeri aldığı görülmektedir. Bunun nedeninin, saf etkinlik değişiminde meydana gelen %0,2 ve teknolojide yaşanan %5,9 oranlarındaki gerilemeden kaynaklandığı saptamıştır. Sonuç olarak; VZA analizine göre Asya ülkelerinin, %72,73’ünün verimsiz olduğu tespit edilmiştir. Ülkelerin sağlık çıktılarını olumsuz etkilemeyecek ölçüde, sağlık girdilerini verimli kullanabilmeleri için çalışmalar yapılması ve ülkelerin sağlık alanındaki çıktı kalitesini arttırırken, sağlık harcamalarının azaltılabileceği politikalar oluşturmaları öneri olarak sunulabilir. 

Keywords

Sağlık Sistemleri, Verimlilik, Veri Zarflama Analizi, Malmquist Endeksi, Süper Etkinlik Analizi

Supporting Institution

Süleyman Demirel Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimi

Project Number

SYL-2018-6907

Thanks

Araştırmayı finansal olarak desteklediği için Süleyman Demirel Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon birimine teşekkür ederiz.

An Analysis of Health System Productivity of Asian Countries with Non-Parametric Methods

Abstract

In recent years, most of the countries need a strong health system to improve their health outcomes. This situation makes the measurement of health system productivity a current issue in order to strengthen the health system. The aim of the study is to analyse the health system productivity of Asian countries with non-parametric methods. The study encompasses 44 Asian countries. In the study, Data Envelopment Analysis (DEA) is utilised to measure the technical efficiency of countries' health systems; super efficiency analysis is used to rank the productive countries among themselves, and the Malmquist Total Factor Productivity Index (MTFPI) is used to understand the change in efficiency over time. In addition, regression and cluster analyses, which are parametric methods, are applied to interpret the productivity results. When the DEA findings are examined; the mean technical, allocation and scale efficiency scores of Asian countries' productivity analysis for 2016 are found to be 0.764, 0.834 and 0.922, respectively According to MTFPI findings, it is observed that the average total factor productivity of Asian countries does not increase and has a value of 0.963. It is determined that this is due to 0.2% decrease in pure efficiency change and 5.9% decrease in technology. As a result, according to DEA analysis, 72.73% of Asian countries are found to be inefficient. It might be suggested that studies should be carried out in order for countries to use health inputs efficiently in a way that does not negatively affect health outcomes, and states should formulate policies in which health expenditures can be reduced while increasing the quality in health field.

Keywords

Health Systems, Productivity, Data Envelopment Analysis, Malmquist Index, Super Efficiency Analysis

Project Number

SYL-2018-6907

References

• Adil, R., Abbas, M. ve Yaseen, A. (2016). Determinants of efficiency in health sector: DEA approach and second stage analysis. Journal of Accounting and Finance in Emerging Economies, 2(2), 83-92.
• Ahmed, S., Hasan, M. Z., MacLennan, M., Dorin, F., Ahmed, M. W., Hasan, M. M. ve Khan, J. A. M. (2019). Measuring the efficiency of health systems in Asia: A data envelopment analysis. BMJ Open, 9(3), 1-12.
• Andersen, P. ve Petersen, N. C. (1993). A procedure for ranking efficient units in data envelopment analysis. Management Science, 39(10), 1261-1264.
• Arah, O. A., Klazinga, N.S., Delnoij, D. M. J., Ten Asbroek, A. H. A., ve Custers, T. (2003). Conceptual frameworks for health systems performance: A quest for effectiveness, quality, and improvement. International Journal for Quality in Health Care, 15(5), 377-398.
• Ayanoğlu, Y., Atan, M. ve Beylik, U. (2010). Hastanelerde veri zarflama analizi (VZA) yöntemiyle finansal performans ölçümü ve değerlendirilmesi. Sağlıkta Performans ve Kalite Dergisi, 1(2), 40-62.
• Baily, M. N. ve Garber, A. M. (1997). Health care productivity, Brookings papers: Microeconomics, 1997(1997), 143-215.
• Blendon, R. J., Kim, M. ve Benson, J. M. (2001). The public versus the world health organization on health system performance, Health Affairs, 20(3), 10-20.
• Chatterjee, S. ve Hadi, A. S. (1988). Sensitivity analysis in linear regression. Canada: John Wiley & Sons.
• Çilingirtürk, A. M. (2011). İstatistiksel karar almada veri analizi. Ankara: Seçkin Yayıncılık.
• De Silva, A. ve Valentine N. (2000). A framework for measuring responsiveness. Geneva: World Health Organization.
• Kavuncubaşı, Ş. ve Yıldırım, S. (2012). Hastane ve sağlık kurumları yönetimi. Ankara: Siyasal Kitabevi.
• Masri, M. D. ve Asbu, E. Z. (2018). Productivity change of national health systems in the WHO eastern mediterranean region: Application of DEA-based malmquist productivity index, Global Health Research and Policy, 3(22), 1-13.
• MOHFW. (2010). Health population nutrition sector strategic plan (HPNSSP): 2011-2016.
• OECD. (2019). OECD health statictics. Erişim adresi: https://www.oecd.org/health/health-data.htm, (09.03.2020).
• Özden, Ü. H. (2008). Veri zarflama analizi (VZA) ile Türkiye’deki vakıf üniversitelerinin etkinliğinin ölçülmesi. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 37(2), 167-185.
• Street, A. ve Hakkinen, U. (2010). Health system productivity and efficiency. P. C. Smith, E. Mossialos, I. Papanicolas ve S. Leatherman (Ed.), Performance measurement for health system improvement içinde (222-248). New York: Cambridge University Press.
• Timm, N. H. (2002). Applied multivariate analysis. New York: Springer International Publishing.
• Topçuoğlu, Ö. ve Özer, H. (2019). Özelleştirmenin etkinlik ve verimliliğe yansıması. Verimlilik Dergisi, (1), 139-163.
• Uğurluoğlu, Ö. ve Çelik, Y. (2005). Sağlık sistemleri performans ölçümü, önemi ve dünya sağlık örgütü yaklaşımı. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 8(1), 1-29.
• Ulucan, A. (2000). Şirket performanslarının ölçülmesinde veri zarflama analizi yaklaşımı: Genel ve sektörel bazda değerlendirmeler. H.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(1), 405-418.
• WHO. (2015). Bangladesh health system review. Manila: WHO regional office for the western pacific.
• Yıldırım, H. H. ve Yıldırım, T. (2011). Avrupa Birliği’ne üyelik sürecinde Türkiye sağlık sektörü. Ankara: İmaj Yayınevi.
• Yiğit, A. (2019). Performance analysis of OECD countries based on health outcomes and expenditure indicators. Journal of international health sciences and management, 5(9), 114-123.
• Yurdadoğ, V. (2007). Türkiye’de sağlık harcamalarının finansmanı ve analizi, Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 16(1), 591-610.