Technical Efficiency of Physicians on a Provincial Basis in Turkey: An Application in Ministry of Health Hospitals

Öz

This study aims to analyze the technical efficiency of the physicians working in the hospitals of the Turkish Ministry of Health of Turkey on a provincial basis. The other aim is to determine the idle inputs and under-produced outputs of the inefficient provinces. CCR and BCC models of Data Envelopment Analysis (DEA) technique were used as a method to determine the technical efficiency level of physicians. The Super-efficiency model was also used to rank the efficiency of the efficient provinces. The total number of surgical specialists, the total number of internal medicine specialists, and the total number of general practitioners were used as input variables, the total weighted number of surgeries, the total number of hospital admissions, and the total number of inpatients as output variables in this study. As a result of the analysis, 19 (23.5%) provinces were technically efficient according to the CCR model, while 28 (34.6%) provinces achieved to be technically efficient in the BCC model. The efficiency average of 81 provinces was calculated as 0.8647 in the CCR model and 0.9149 in the BCC model. As a consequence of the super-efficiency ranking of the 19 provinces that are efficient in the input-oriented CCR model, the three provinces with the highest efficiency scores were Istanbul, Ankara, and Kırıkkale, respectively. The super-efficiency score of the Istanbul Province was higher than the others, having a value above 1.7. It is a known fact that the number of physicians in Turkey is quite insufficient compared to developed countries. Therefore, instead of reducing the number of healthcare personnel in inefficient provinces, the number of healthcare personnel in efficient provinces should be increased.

Anahtar Kelimeler

• Technical Efficiency of Physicians
• Ministry of Health Hospitals
• Data Envelopment Analysis
• Super-efficiency Analysis

Technical Efficiency of Physicians on a Provincial Basis in Turkey: An Application in Ministry of Health Hospitals

Öz

Bu araştırmanın amacı, Türkiye Sağlık Bakanlığı Hastanelerinde görev yapan hekimlerin il bazında teknik etkinliğini analiz etmektir. Diğer amaç ise, etkin olmayan illerin atıl kullanılan girdilerini ve eksik üretilen çıktılarını tespit etmektir. Hekimlerin teknik etkinlik düzeyini belirleme yöntemi olarak Veri Zarflama Analizi (VZA) tekniğinin CCR ve BCC modelleri kullanılmıştır. Ayrıca etkin olan illerin etkinlik sıralamasını yapmak için Süper Etkinlik modeli kullanılmıştır. Araştırmada, toplam cerrahi uzman hekim sayısı, toplam dâhili uzman hekim sayısı, toplam pratisyen hekim sayısı girdi; toplam ağırlıklı ameliyat sayısı, toplam hastane başvuru sayısı ve toplam yatan hasta sayısı ise çıktı değişkeni olarak kullanılmıştır. Analiz sonucunda, CCR modeline göre, 19 (%23,5) il teknik etkin olurken, BCC modelinde 28 (%34,6) il teknik etkin olmayı başarmıştır. 81 ilin etkinlik ortalaması CCR modelinde 0,8647, BCC modelinde ise 0,9149 olarak hesaplanmıştır. Girdi yönelimli CCR modelinde etkin olan 19 ilin süper etkinlik sıralaması sonucunda, etkinlik skoru en yüksek üç il sırasıyla İstanbul, Ankara ve Kırıkkale olmuştur. İstanbul ili süper etkinlik skoru 1,7 üzerinde bir değer alarak diğer illere göre oldukça yüksek çıkmıştır. Gelişmiş ülkelere göre Türkiye’de hekim sayısı oldukça yetersiz olduğu açık bir gerçektir. Bu sebeple etkin olmayan illerde sağlık personelinin azaltılması yerine, etkin olan illere yönelik sağlık personeli sayısının arttırılması yoluna gidilmelidir.

Anahtar Kelimeler

• Hekimlerin Teknik Etkinliği
• Sağlık Bakanlığı Hastaneleri
• Veri Zarflama Analizi
• Süper Etkinlik Analizi

Kaynakça

1. Andersen, P. ve N.C. Petersen, N.C. (1993). A procedure for ranking efficient units in data envelopment analysis. Management Science, 39, 1261-1264.
2. Applanaidu, S. D., Samsudin, S., Ali, J., Dash, U., & Chik, A. R. (2014). Technical and scale efficiency of public district hospitals in Kedah, Malaysia: a data envelopment analysis (DEA). Journal of Health Management, 16(3), 327-335.
3. Avcı, K. & Ağaoğlu, S. (2014). Türkiye’de sağlık insan kaynakları planlaması. Sağlıkta Performans ve Kalite Dergisi, 7(1): 83-94.
4. Barber P, López-Valcárcel BG (2010). Forecasting the need for medical specialists in Spain: application of a system dynamics model. Human Resources for Health; 8-24.
5. Chilingerian, J. A., & Sherman, H. D. (1990). Managing physician efficiency and effectiveness in providing hospital services. Health Services Management Research, 3(1), 3-15.
6. Cook, W. D., Tone, K., & Zhu, J. (2014). Data envelopment analysis: prior to choosing a model. Omega, 44, 1-4.
7. Çakmak, M., Öktem, M. K., & 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.
8. Çalışkan, H. (2020). Kamu hastane birliklerinin verimlilik düzeylerinin veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi. Verimlilik Dergisi, (2), 157-178.

9. Çalışkan, Z. (2016). Kamu hastane birlikleri performansının Pabón Lasso modeli ile analizi. Sosyal Güvence, (10), 1-24.
10. Çınaroğlu, S. (2021). Türkiye’de iller düzeyinde sağlık personeli dağılımı ve daha etkin politika ihtiyacı. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 24(2), 235-254.
11. Demir, Ş. (2019). Sağlık hizmetlerinde bölgesel eşitsizliklerin analizi ve Türkiye örneği (Master's Thesis, Trakya Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü). Yükseköğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi'nden edinilmiştir. (Tez No.550253).
12. Dinçer, S. (2011). Stratejik planlama ve veri zarflama analizinde etkinlik ölçümü. İstanbul: Der Yayınları.
13. Esen, H. (2019). Hastane performansının çok kriterli karar verme yöntemleri ile değerlendirilmesi. (Süleyman Demirel Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Doktora Tezi). Yükseköğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi'nden edinilmiştir. (Tez No. 580460).
14. Esen, H. & Yiğit, V. (2019). Kamu hastanelerinde verimlilik ölçümü: Akdeniz bölgesi örneği. Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 6(7), 133-144.
15. Public Hospitals' Health Statistical Yearbook 2017 (Kamu Hastaneleri İstatistik Yıllığı 2017). https://khgm.saglik.gov.tr/Eklenti/21853/0/kamu-hastaneleri-istatistik-raporu--2017pdf.pdf (Accessed 10.04. 2022).
16. Jacobs, R. (2001). Alternative methods to examine hospital efficiency: data envelopment analysis and stochastic frontier analysis. Health Care Management Science, 4(2), 103-115.
17. Keskin, H. İ. (2018). Türkiye'de sağlıkta dönüşüm programı ve kamu hastanelerinin etkinliği. Akdeniz İİBF Dergisi, 18(38), 124-150.
18. Khezrimotlagh, D., & Chen, Y. (2018). Decision making and performance evaluation using data envelopment analysis. Switzerland: Springer International Publishing.
19. Kohl, S., Schoenfelder, J., Fügener, A., & Brunner, J. O. (2019). The use of data envelopment analysis (DEA) in healthcare with a focus on hospitals. Health Care Management Science, 22(2), 245-286.
20. Nayar, P., & Ozcan, Y. A. (2008). Data envelopment analysis comparison of hospital efficiency and quality. Journal of Medical Systems, 32(3), 193-199.
21. Olesen, O. B., & Petersen, N. C. (2002). The use of data envelopment analysis with probabilistic assurance regions for measuring hospital efficiency. Journal of Productivity Analysis, 17(1), 83-109.
22. 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.
23. Özcan Y. A, Lins ME, Lobo MSC, da Silva ACM, Fiszman R, Pereira BB (2010). Evaluating the performance of brazilian university hospitals. Annals of Operations Research. 2010; 178: 247–61.
24. Özcan Y.A, (2013). Sağlık kurumları yönetiminde sayısal yöntemler. (Ş. Kavuncubaşı ve S. Yıldırım, Çev.) Ankara: Siyasal Kitabevi.
25. Sağlık Bakanlığı (2003), Sağlıkta dönüşüm, Ankara. https://www.saglik.gov.tr/TR,11415/saglikta-donusum-programi.html (Accessed 15.04.2022).
26. Sağlık Bakanlığı, T. S. (2017). Türkiye sağlık personeli memnuniyet araştırması. Sağlık Bakanlığı Yayını,(1077). https://ekutuphane.saglik.gov.tr/Ekutuphane/kitaplar/SAGEMpersonelMemnuniyeti2017.pdf (Accessed 12.04.2022).
27. Sağlık Bakanlığı (2019). Sağlık istatistik yıllığı. https://www.saglik.gov.tr/TR,84930/saglik-istatistikleri-yilliklari.html (Accessed 14.04. 2022).
28. SASAM (2015). Kamu hastane birlikleri saha araştırması. Ankara, Sağlık ve Sosyal Hizmet ÇalışanlarıSendikası. https://www.sagliksen.org.tr/cdn/uploads/gallery/pdf/20227bd76a4a877b1f04c9c377bd5e57.pdf (Accessed 10.04. 2022).
29. Sherman, H. D., & Zhu, J. (2006). Service productivity management: ımproving service performance using data envelopment analysis (DEA). Springer Science & Business Media.
30. Sousa, A., Dal Poz, M. R., & Carvalho, C. L. (2012). Monitoring inequalities in the health workforce: the case study of Brazil 1991–2005. PloS one, 7(3), e33399.
31. Sumer, S., Shear, J., & Yener, A.L. (2019). Building an improved primary health care system in Turkey through care integration. Washington: The World Bank.
32. Şener, M., Aslan, Y., & Yiğit, V. (2019). Sağlık göstergelerinin yapısal eşitlik modellemesi ile test edilmesi. Dicle Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(18), 268-276.
33. Tengilimoğlu, D., Işık, O. ve Akbolat, M. (2014). Sağlık işletmeleri yönetimi. Ankara: Nobel Akademik Yayı, Geliştirilmiş 6. Basım.
34. TKHK. (2016). Verimlilik karne uygulaması gösterge kartları rv-05-2. İzleme, Ölçme ve Değerlendirme Kurum Başkan Yardımcılığı Verimlilik ve Kalite Yönetimi Daire Başkanlığı. https://khgmverimlilikkalitedb.saglik.gov.tr/Eklenti/23319/0/verimlilik-karnesi-gosterge-kartlari-rv-05-25pdf.pdf (Accessed 12.04. 2022).
35. Torabipour, A., Najarzadeh, M., Mohammad, A. R. A. B., Farzianpour, F., & Ghasemzadeh, R. (2014). Hospitals productivity measurement using data envelopment analysis technique. Iranian Journal of Public Health, 43(11), 1576.
36. Yazıcı, U., & 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.
37. Yeşilyurt, Ö., & Selamzade, F. (2021). Muş devlet hastanesi servis etkinliklerinin veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi. Alanya Akademik Bakış, 5(2), 999-1014.
38. Yiğit, A. (2020). Türkiye’de hastane verimliliğinin meta analiz yöntemiyle tespit edilmesine yönelik bir araştırma. Süleyman Demirel Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi, 11(1), 24-32.
39. Yiğit, V. (2016). Hastanelerde teknik verimlilik analizi: kamu hastane birliklerinde bir uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi, 7(2), 9-16.
40. Yiğit, V., & Esen, H. (2017). Pabon Lasso modeli ve veri zarflama analizi ile hastanelerde performans ölçümü. Süleyman Demirel Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi, 8(2), 26-32.
41. Yiğit, V. (2017). Performansa dayalı ek ödeme sisteminde hekimlerin teknik verimliliği: bir üniversite hastanesinde uygulama. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 16(62), 854-866.
42. Zekioğlu, A. ve Tengilimoğlu, D. (2021). Türkiye sağlık sistemi. İçinde: Tengilimoğlu, D. ve Öztürk, Z. (Edit.), Karşılaştırmalı sağlık sistemleri. (ss. 557-567). Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.