OECD Üye Ülkelerinin Sağlık Göstergeleri Açısından Etkinliklerinin Değerlendirilmesi ve Çoklu Uyum Analizi

Yıl 2017, Cilt: 5 Sayı: 3 , 1 - 12 , 01.07.2017

Cuma Sonğur Ahmet Kar Mesut Teleş İlkay Sevinç Turaç

https://doi.org/10.25272/j.2147-7035.2017.5.3.04

Cited By: 1

https://izlik.org/JA72NB77SB

Öz

Bu çalışmada OECD ülkelerinin belirli sağlık göstergeleri açısından etkinliklerinin değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Etkinlik ölçüm yöntemi olarak VZA Veri Zarflama Analizi kullanılmıştır. Analizler ölçeğe göre sabit getiri CCR yöntemi ve ölçeğe göre değişken getiri BCC yöntemi varsayımlarıyla hem teknik etkinlik, hem de süper etkinlik skorlarını verecek şekilde yürütülmüştür. Yürütülen analizlerde Efficiency Measurement System EMS 1.3 ve DEA SOLVER Learning Edition paket programları kullanılmıştır. Çalışma kapsamında ayrıca çoklu uyum analizi kullanılarak etkin olan ve etkin olmayan ülkelerin sahip olduğu özellikler görselleştirilmiştir. Çoklu uyum analizi için STATISTICA paket programından yararlanılmıştır. Yapılan tüm etkinlik ölçüm yöntemlerinde de etkin olduğu tespit edilen 14 ülke olmuştur. Etkin ülkelerin de kendi içerisindeki sıralamasına süper etkinlik skorları ile bakıldığında girdi odaklı yaklaşımda CCR yöntemine göre en etkin ülke Şili olurken, BCC yöntemine göre Finlandiya, Japonya ve İtalya olmuştur.

Anahtar Kelimeler

Sağlık Göstergeleri , Etkinlik , VZA , Çoklu Uyum Analizi

Evaluation of the Efficiency of OECD Member Countries in Terms of Health Indicators and Multiple Correspondence Analysis

https://izlik.org/JA72NB77SB

Öz

In this study, it is aimed to evaluate the efficiency of OECD countries in terms of specific health indicators. It was used DEA Data Envelopment Analysis as an efficiency measurement method. Analyzes were conducted to give both technical efficiency and super efficiency scores with the assumptions of fixed return on scale CCR method and variable return on scale BCC method . Efficiency Measurement System EMS 1.3 and DEA SOLVER Learning Edition package programs were used in the analyzes. Efficient and inefficient countries’ features are also illustrated with multiple correspondence analysis. STATISTICA package programme are conducted to multiple correspondence analysis. There are 14 countries that were found to be efficient in all efficient measurement methods. Chile is the most efficient country in the input oriented CCR method, Finland, Japon and Italy are the most efficient countries in the BCC method when efficient countries ranked with super efficiency scores.

Anahtar Kelimeler

Health Indicators , Efficiency , DEA , Multiple Correspondence Analysis

Kaynakça

• Alpar, R. (2013), Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler, 4. Baskı, Detay Yayıncılık, Ankara.
• Alptekin, N. Ve Yeşilaydın, G. (2015), OECD Ülkelerinin Sağlık Göstergelerine Göre Bulanık Kümeleme Analizi ile Sınıflandırılması. İşletme Araştırmaları Dergisi, 7(4), s.137-155.
• Anand, K., Kant, S., Kumar, G. and Kapoor, S. K. (2000), “Development” is not essential to reduce infant mortality rate in India: experience from the Ballabgarh project. Journal of epidemiology and community health, 54(4), s.247-253.
• Arslanhan, S. (2010), Artan Sağlık Harcamaları Temel Sağlık Göstergelerini Nasıl Etkiliyor?. Tepav Değerlendirme Notu.
• Ay, A., Kızılkaya, O. Koçak, E. (2013), Sağlık Göstergeleri İle Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişki: Türkiye Örneği. Niğde Üniversitesi, İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 1(6), s.163- 172.
• Breier, M. (2007), A multiple source identification and verification of scarce and critical skills in the South African labour market. South Africa: Department of Labour.
• Çelik, Ş. (2013), Kümeleme analizi ile sağlık göstergelerine göre Türkiye’deki illerin sınıflandırılması. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 14 (2), s.175-194.
• Çelik, Y. (2011), Türkiye sağlık harcamalarının analizi ve sağlık harcama düzeyinin uygunluğunun değerlendirilmesi. Sosyal Güvenlik Dergisi, 1, s.62-81.
• Daştan, İ. ve Çetinkaya, V. (2015), OECD Ülkeleri ve Türkiye’nin Sağlık Sistemleri, Sağlık Harcamaları ve Sağlık Göstergeleri Karşılaştırması. Sosyal Güvenlik Dergisi, 5(1), s.104-134.
• Ersöz, F. (2009). OECD'ye Üye Ülkelerin Seçilmiş Sağlık Göstergelerinin Kümeleme ve Ayırma Analizi ile Karşılaştırılması. Turkiye Klinikleri Journal of Medical Sciences, 29(6), s.1650-1659.
• Goodwill, AM., Allen, JC., Kolarevic, D. (2014), Improvement of Thematic Classification in Offender Profiling: Classifying Serbian Homicides Using Multiple Correspondence, Cluster, and Discriminant Function Analyses. Journal of Investigative Psychology and Offender Profiling, 11: s.221–236
• Hawkins, M. (2006), Introduction to the problem of infant mortality. Johns Hopkins University Bloomberg School of Public Health, OpenCourseWare lecture materials. Lecture, 1.
• Li, G., Hui, L., Songtao, W. (2009). A study on distrubition of medical resources in city downtown hospitals based on DEA method. International Forum on Information Technology an Applications. 3:371-374.
• MacDorman M.F, Declercq,E., Cabral H., Morton C. (2016), Recent Increases in the US Maternal Mortality Rate: Disentangling Trends From Measurement Issues. Obstetrics & Gynecology, 128(3), s.1-10.
• MacDorman, M. F., Matthews, T. J., Mohangoo, A. D. and Zeitlin, J. (2014), International comparisons of infant mortality and related factors: United States and Europe, 2010. National vital statistics reports: from the Centers for Disease Control and Prevention, National Center for Health Statistics, National Vital Statistics System, 63(5), s.1-6.
• Mwale, M. W. (2004), Infant and child mortality. National Statistics Office [Malawi], ORC Macro, eds. Malawi Demographic and Health Survey, s.123-132.
• Nieburg, P. (2012), Improving maternal mortality and other aspects of womens health: The United States global role. CSIS: Washington.
• OECD (2015), Health at a Glance 2015: OECD Indicators, OECD Publishing, Paris. http://dx.doi.org/10.1787/health_glance-2015-en (03.05.2017).
• OECD (2017). OECD Database: Health Indicator. https://data.oecd.org/health.htm, (10. 02.2017).
• Özdamar, K. (2013), Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi, 9. Baskı, Nisan Kitapevi, Ankara.
• Reidpath, D. D., and Allotey, P. (2003). Infant mortality rate as an indicator of population health. Journal of Epidemiology and Community Health, 57(5), 344-346.
• Sherman, H.D. Zhu, J. (2006), Service Productivity Management, US: Springer.
• Shi, L., Starfield, B., Kennedy, B. and Kawachi, I. (1999). Income inequality, primary care, and health indicators.(Original Research). Journal of Family Practice, 48(4), s.275-285.
• Sonğur, C. (2016), Sağlık Göstergelerine Göre Ekonomik Kalkınma ve İşbirliği Örgütü Ülkelerinin Kümeleme Analizi, Sosyal Güvenlik Dergisi, 10(1), s.197-224.
• The World Bank (2017), Health Indicators. http://data.worldbank.org/indicator, (Erişim Tarih: 0305.2017).
• Weng, S.J., Wu, T., Blackhurst, J., Mackulak, G. (2009), An extended model for hospital performance evaluation and improvement. Health Services Outcomes Research Method. 9, s.39-59.
• Zureick-Brown, S., Newby, H., Chou, D., Mizoguchi, N., Say, L., Suzuki, E. and Wilmoth, J. (2013), Understanding global trends in maternal mortality. International Perspectives On Sexual And Reproductive Health, 39(1), s.32-41.