ANALYZING HEALTH SERVICE EFFICIENCY IN TURKISH CITIES VIA THE DEA SUPER EFFICIENCY MODEL

Yıl 2024, Cilt: 6 Sayı: 2, 154 - 165, 12.07.2024

Hamza Doğan

https://doi.org/10.55050/sarad.1466379

Öz

This study examines the efficiency of healthcare in Turkish cities, employing a framework that incorporates selected input and output variables. The input variables include the number of hospitals, the number of family medicine units, the number of emergency stations, the number of emergency ambulances, the number of beds, the number of specialists, the number of general practitioners, the number of dentists, the number of pharmacists, the number of nurses, the number of midwives, and the number of other health personnel. The output variables include the number of primary care visits, the number of secondary and tertiary care visits, the number of dental visits, the number of inpatients, the number of days of hospitalization, the number of surgeries, the bed occupancy rate, and the crude mortality rate. The variables were then subjected to a comparison with the input-oriented CCR super efficiency model of data envelopment analysis (DEA), utilizing the most recent data. Consequently, approximately 83% of the cities in Turkey were identified as efficient, while 17% were deemed inefficient. While 77% of the metropolitan cities were found to be efficient, 23% were found to be inefficient. Five cities in the Black Sea region are among the most inefficient cities. The study identified both efficient and inefficient cities and presented potential avenues for improvement for the latter.

Anahtar Kelimeler

Health Services, DEA Super-Efficiency Model, Efficiency Analysis, Strategic Planning

VZA SÜPER ETKİNLİK MODELİ İLE TÜRKİYE'DEKİ ŞEHİRLERİN SAĞLIK HİZMETİ ETKİNLİKLERİNİN İNCELENMESİ

Öz

Bu çalışmada, Türkiye’deki şehirlerin sağlık hizmetleri etkinlikleri, seçilen girdi ve çıktı değişkenleri çerçevesinde incelenmiştir. Girdi değişkenleri hastane sayısı, aile hekimliği birim sayısı, acil yardım istasyonu sayısı, acil yardım ambulansı sayısı, yatak sayısı, uzman hekim sayısı, pratisyen hekim sayısı, diş hekimi sayısı, eczacı sayısı, hemşire sayısı, ebe sayısı ve diğer sağlık personeli sayısıdır. Çıktı değişkenleri ise birinci basamak müracaat sayısı, ikinci ve üçüncü basamak müracaat sayısı, diş hekimine müracaat sayısı, yatan hasta sayısı, yatılan gün sayısı, ameliyat sayısı, yatak doluluk oranı ve kaba ölüm hızıdır. Bu değişkenler, en güncel veriler kullanılarak Veri Zarflama Analizi (VZA) girdi odaklı CCR süper etkinlik modeli ile karşılaştırılmıştır. Buna göre Türkiye’deki şehirlerin yaklaşık %83’ü etkin, %17’si ise etkinsiz bulunmuştur. Büyükşehirlerin yaklaşık %77’sinin etkin olduğu tespit edilirken %23’ünün ise etkin olmadığı sonucuna varılmıştır. Diğer taraftan, Karadeniz Bölgesi’nde bulunan beş şehir, en fazla etkinsizliği gösteren şehirler arasında yer almaktadır. Çalışmada etkin olan ve olmayan şehirler belirlenerek etkin olmayanlar için iyileştirme yolları sunulmuştur.

Anahtar Kelimeler

Sağlık Hizmetleri, VZA Süper Etkinlik Modeli, Etkinlik Analizi, Stratejik Planlama

Kaynakça

• Andersen, P. ve Petersen, N. C. (1993). A procedure for ranking efficient units in data envelopment analysis. Management Science, 39(10), 1261-1264.
• Araújo, C., Barros, C. P. ve Wanke, P. (2014). Efficiency determinants and capacity issues in Brazilian for-profit hospitals. Health care management science, 17, 126-138.
• Ayanoğlu, Y., Atan, M ve Beylik, U. (2010). Hastanelerde veri zarflama analizi (VZA) yöntemiyle finansal performans ölçümü ve değerlendirilmesi. Sağlıkta Performans ve Kalite Dergisi, 2(2), 40-62.
• Banker, R. D., Charnes, A. ve Cooper, W. W. (1984). Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management Science, 30(9), 1078-1092.
• Banker, R. D., Charnes, A., Cooper, W. W., Swarts, J., & Thomas, D. (1989). An introduction to DEA with some of its models and their uses. Research in Governmental Nonprofit Accounting, 5(1), 125-163.
• Berk, E. ve Çerçioğlu, H. (2019). Türkiye’deki sağlık hizmetleri sektörünün şehirlerin panel verilerine dayalı olarak etkinlik ve verimliliklerinin ölçümü. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 34(2), 929-944.
• Charnes, A., Cooper, W. W. ve Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal Of Operational Research, 2(6), 429-444.
• Cooper, W. W., Seiford, L. M. ve Tone, K. (2007). Data envelopment analysis: A comprehensive text with models, applications, references and DEA-solver software. New York: Springer.
• 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.
• Çarıkçı, O. ve Akbulut, F. (2019). Kıyaslama (benchmarking) yöntemi olarak veri zarflama analizi (VZA) ile illerin sağlık performansının ölçülmesi. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 11(2), 1-8.
• Depren, Ö. (2008). Veri Zarflama Analizi ve Bir Uygulama. Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. Yüksek Lisans Tezi. İstanbul.
• Dirik, C. ve Şahin, S. (2020). Türkiye’deki sağlık hizmetlerinin etkinlik ve verimlilik analizi: radyal ve radyal olmayan VZA ve MVE modellerinin karşılaştırması. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 11(28), 790-814.
• Doğan, N. Ö. ve Gencan, S. (2014). VZA/AHP bütünleşik yöntemi ile performans ölçümü: Ankara’daki kamu hastaneleri üzerine bir uygulama. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 16(2), 88-112.
• Kecek, G. (2010). Veri zarflama analizi: teori ve uygulama örneği. Ankara: Siyasal Yayın.
• Keleş, N. (2023). Türkiye’nin 81 ilinin sağlık performansının güncel karar verme yöntemleriyle değerlendirilmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (75), 120-141.
• Konca, M. ve Demirci, Ş. (2019). G20 ülkeleri ve Türkiye’nin sağlık sistemi performansı: Yıllara göre karşılaştırmalı bir analiz. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(4), 175-181.
• Mikušová, P. (2017). Measuring the efficiency of the Czech public higher education institutions: an application of DEA. Journal on Efficiency and Responsibility in Education and Science, 10(2), 58-63.
• Ömürbek, N., Altin, F. G., Şimşek, A. ve Eren, H. (2021). Entropi tabanlı veri zarflama analizi yöntemi ile Türkiye’deki illerin sağlık göstergeleri açısından etkinliğinin belirlenmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 12(29), 16-45.
• Pehlivan, D. ve Yiğit, A. (2022). Türkiye’de büyükşehir statüsüne sahip illerin sağlık hizmetleri performansının değerlendirilmesi. Giresun Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 8(2), 194-211.
• Pekkaya, M. ve Dökmen, G. (2019). OECD Ülkeleri kamu sağlık harcamalarının ÇKKV yöntemleri ile performans değerlendirmesi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 15(4), 923-950.
• Sağlık Bakanlığı (2023). 2021 sağlık istatistikleri yıllığı. https://dosyasb.saglik.gov.tr/Eklenti/45316/0/siy2021-turkcepdf.pdf Erişim tarihi: 15.01.2024.
• Seo, Y. ve Takikawa, T. (2022). Regional variation in national healthcare expenditure and health system performance in central cities and suburbs in Japan. In Healthcare 10 (6), 968, MDPI.
• Scheel, H. (2000). EMS: efficiency measurement system user’s manual. https://www.holger-scheel.de/ems/ Erişim tarihi: 03.02.2024.
• Stefko, R., Gavurova, B. ve Kocisova, K. (2018). Healthcare efficiency assessment using DEA analysis in the Slovak Republic. Health Economics Review, 8(1), 1-12.
• Şenol O. ve Gençtürk M. (2017). Veri zarflama analiziyle kamu hastaneleri birliklerinde verimlilik analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 4(29), 265-286.
• Tarım, A. (2001). Veri zarflama analizi: Matematiksel programlama tabanlı göreli etkinlik ölçüm yaklaşımı. Ankara: Sayıştay Yayınları.
• Tchouaket, É. N., Lamarche, P. A., Goulet, L. ve Contandriopoulos, A. P. (2012). Health care system performance of 27 OECD countries. The International Journal of Health Planning and Management, 27(2), 104-129.
• Tıraş, H. H. (2013). Sağlık ekonomisi: Teorik bir inceleme. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 3(2), 125-152.
• Tone, K. (2001). A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis. European Journal of Operational Research, 130(3), 498-509.
• Tone, K. (2002). A slacks-based measure of super-efficiency in data envelopment analysis. European Journal of Operational Research 143, 32-41.
• TÜİK (2023). 2021 ölüm ve ölüm nedeni istatistikleri. https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Olum-ve-Olum-Nedeni-Istatistikleri-2021-45715 Erişim tarihi: 15.01.2024.
• Vassiloglou, M. ve Giokas, D. (1990). A study of the relative efficiency of bank branches: An application of data envelopment analysis. Journal of the Operational Research Society, 41(7), 591-597.
• Yılmaz, F. ve Şenel, İ. K. (2019). Sağlık kurumlarının etkinliklerinin veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi. Sosyal Güvence (15), 63-88.
• Yiğit, V. (2016). Hastanelerde teknik verimlilik analizi: Kamu hastane birliklerinde bir uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi, 7(2), 9-16.
• Yolalan, R. (1993), İşletmelerarası göreli etkinlik ölçümü. Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları: 483, Ankara.