TÜRKİYE’DEKİ SAĞLIK HİZMETLERİNİN ETKİNLİK VE VERİMLİLİK ANALİZİ: RADYAL VE RADYAL OLMAYAN VZA VE MVE MODELLERİNİN KARŞILAŞTIRMASI

Yıl 2020, , 790 - 814, 30.09.2020

Ceren Dirik , Serap Sahin

https://doi.org/10.21076/vizyoner.659548

Cited By: 6

Öz

Ülkelerin sağlık göstergeleriyle gelişmişlik düzeyleri arasında yakın ilişki bulunması, sağlık harcamalarının gayrisafi yurt içi hasıla içindeki payının yüksek olması ve sağlık hizmetlerine olan talebin artması, kaynakların etkin kullanımıyla ilgili endişelerin ortaya çıkmasına neden olmuştur. Hükümetlerin temel hedeflerinden olan etkin çalışan bir sağlık sisteminin oluşturulabilmesi için sağlık hizmetlerinin etkinliğinin ve verimliliğinin sistematik bir şekilde değerlendirilmesi ve etkin çalışmayan alanların saptanarak, iyileştirmelerin yapılması gerekmektedir. Türkiye’deki sağlık hizmetlerinin makro düzeyde ele alındığı bu çalışmada 2016 yılı için il bazında sağlık hizmetlerinin etkinliğinin ölçülmesi ve 2012-2016 dönemi için illerin sağlık hizmetleri verimliliğindeki değişimin saptanarak, radyal ve radyal olmayan Veri Zarflama Analizi (VZA) ve Malmquist Verimlilik Endeksi (MVE) modellerinden elde edilen bulguların karşılaştırmalı olarak incelenmesi amaçlanmıştır. Türkiye’deki iller sosyo-ekonomik gelişmişlik düzeylerine göre üç gruba ayrılmış ve analizler her bir grup için ayrı ayrı gerçekleştirilmiştir. Analiz sonucunda radyal ve radyal olmayan modeller arasında yüksek ve anlamlı ilişki bulunduğu ve yöntemlerin monoton bir şekilde bağlantılı olduğu tespit edilmesine rağmen, aylak değişkenleri ihmal eden radyal modellerin yanıltıcı bulgular ortaya koyduğu gözlemlenmiştir. Ayrıca sağlık hizmetleri etkinliğinin, yüksek gelişmişlik düzeyinde bulunan illerin yer aldığı gruptan düşük gelişmişlik düzeyinde bulunan illerin yer aldığı gruba doğru gidildikçe azaldığı görülmüştür. Bunun yanı sıra, Türkiye’deki sağlık hizmetlerinin üretim teknolojisinde gerileme yaşandığı saptanmıştır.

Anahtar Kelimeler

Aylak Tabanlı Ölçüm, Malmquist Verimlilik Endeksi, Radyal Olmayan Veri Zarflama Analizi Modelleri, Sağlık Sektörü, Veri Zarflama Analizi

EFFICIENCY AND PRODUCTIVITY ANALYSIS OF HEALTH SERVICES IN TURKEY: A COMPARISON OF RADIAL AND NON-RADIAL DEA AND MPI MODELS

Öz

The close relationship between health indicators and development levels of countries, the high share of health expenditures in gross domestic product and the increasing demand for health services have given rise to concerns about the efficient use of resources. In order to establish an efficient health system, which is one of the main objectives of governments, it is necessary to evaluate the efficiency and productivity of health services systematically, to identify areas that do not work efficiently and to make improvements. In the study, health services in Turkey are addressed at the macro level. It is aimed to measure the efficiency of health services on provincial basis for the year 2016, to determine the productivity change in health services of provinces for the period of 2012-2016, and to compare the findings obtained from radial and non-radial Data Envelopment Analysis (DEA) and Malmquist Productivity Index (MPI) models. The provinces in Turkey are divided into three groups according to their socio-economic development levels, and all analyses are performed separately for each group. According to the findings, radial and non-radial models are found to be highly correlated and monotonically related, but it is observed that radial models that ignore slack variables produce misleading results. In addition, the health services efficiency decreases from the group of provinces at the highest level of development to the group of provinces at the lowest level of development. Besides, it is determined that health services in Turkey experience a decline in the production technology.

Anahtar Kelimeler

Slacks-Based Measure, Malmquist Productivity Index, Non-radial Data Envelopment Analysis Models, Healthcare Sector, Data Envelopment Analysis

Kaynakça

• Atıcı, K. B., Şimşek, A. B., Ulucan, A. ve Tosun, M. U. (2016). Veri zarflama analizi ile uygulama alanı Türkiye olan performans ölçümü çalışmaları: Literatür araştırması ve değerlendirmeler. Verimlilik Dergisi, (1), 7-47.
• Atılgan, E. (2015). Sağlıkta dönüşüm programının Türkiye'de sağlık hizmetleri talebi üzerine etkileri. Sosyal Güvenlik Dünyası Dergisi, 18(96), 8-23.
• Ayrıçay, Y. ve Özçalıcı, M. (2014). 1997-2012 yılları arasında Türkiye’de veri zarflama analizi ile ilgili yayınlanan akademik çalışmalar. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4(1), 246-279.
• Banker, R. D., Charnes, A. and Cooper, W. W. (1984). Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management Science, 30(9), 1078-1092.
• 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.
• Borden, J. P. (1988). An assessment of the impact of diagnosis-related group (DRG)-based reimbursement on the technical efficiency of New Jersey hospitals using data envelopment analysis. Journal of Accounting and Public Policy, 7(2), 77-96.
• Caves, D. W., Christensen, L. R. and Diewert, W. E. (1982a). Multilateral comparisons of output, input, and productivity using superlative index numbers. The Economic Journal, 92(365), 73-86.
• Caves, D. W., Christensen, L. R. and Diewert, W. E. (1982b). The economic theory of index numbers and the measurement of input, output, and productivity. Econometrica, 50(6), 1393-1414.
• Chang, H. H. (1998). Determinants of hospital efficiency: The case of central government-owned hospitals in Taiwan. Omega, 26(2), 307-317.
• Charnes, A., Cooper, W. W. and Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429-444.
• Chen, Y. (2003). A non-radial Malmquist productivity index with an illustrative application to Chinese major industries. International Journal of Production Economics, 83(1), 27-35.
• Choi, Y., Yu, Y. and Lee, H. S. (2018). A study on the sustainable performance of the steel industry in Korea based on SBM-DEA. Sustainability, 10(1), 104-118.
• Coelli, T. J., Rao, D. S. P., O’Donnell, C. J. and Battese, G. E. (2005). An introduction to efficiency and productivity analysis (2. bs.). New York: Springer.
• Cooper, W. W., Seiford, L. M. and Tone, K. (2007). Data envelopment analysis: A comprehensive text with models, applications, references and DEA-solver software (2. bs.). 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.
• Dyson, R. G., Allen, R., Camanho, A. S., Podinovski, V. V., Sarrico, C. S. and Shale, E. A. (2001). Pitfalls and protocols in DEA. European Journal of Operational Research, 132(2), 245-259.
• Färe, R., Grosskopf, S., Lindgren, B. and Roos, P. (1989). Productivity developments in Swedish hospitals: A Malmquist output index approach (Discussion Paper 89-3). Carbondale: Southern Illinois University.
• Färe, R., Grosskopf, S., Lindgren, B. and Roos, P. (1992). Productivity changes in Swedish pharamacies 1980-1989: A non-parametric Malmquist approach. Journal of Productivity Analysis, 3(1-2), 85-101.
• Färe, R., Grosskopf, S., Norris, M. and Zhang, Z. (1994). Productivity growth, technical progress, and efficiency change in industrialized countries. The American Economic Review, 84(1), 66-83.
• Farrell, M. J. (1957). The measurement of productive efficiency. Journal of the Royal Statistical Society, Series A, General, 120(3), 253-281.
• Golany, B. and Roll, Y. (1989). An application procedure for DEA. Omega, 17(3), 237-250.
• Grifell-Tatjé, E. and Lovell, C. A. K. (1995). A note on the Malmquist productivity index. Economics Letters, 47(2), 169-175.
• Grosskopf, S. and Valdmanis, V. (1987). Measuring hospital performance: A non-parametric approach. Journal of Health Economics, 6(2), 89-107.
• Harris, J., Özgen, H. and Özcan, Y. (2000). Do mergers enhance the performance of hospital efficiency?. Journal of the Operational Research Society, 51(7), 801-811.
• Hollingsworth, B. (2003). Non-parametric and parametric applications measuring efficiency in health care. Health Care Management Science, 6(4), 203-218.
• Hollingsworth, B. (2008). The measurement of efficiency and productivity of health care delivery. Health Economics, 17(10), 1107-1128.
• Hollingsworth, B., Dawson, P. J. and Maniadakis, N. (1999). Efficiency measurement of health care: A review of non‐parametric methods and applications. Health Care Management Science, 2(3), 161-172.
• Jacobs, R., Smith, P. C. and Street, A. (2006). Measuring efficiency in health care: Analytic techniques and health policy. New York: Cambridge University Press.
• Keskin, Ö. K. and Orhaner, E. (2017). Public hospitals and special hospitals efficiency effect factors (Ankara province sample). International Journal of Health Management and Tourism, 2(2), 19-36.
• Kutlar, A. ve Salamov, F. (2016). Azerbaycan kamu hastanelerinin etkinliğinin VZA uygulaması ile değerlendirilmesi. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (31), 1-17.
• Lorcu, F. (2010). Malmquist toplam faktör verimlilik endeksi: Türk otomotiv sanayi uygulaması. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 39(2), 276-289.
• Lovell, C. A. K. (2003). The decomposition of Malmquist productivity indexes. Journal of Productivity Analysis, 20(3), 437-458.
• Malmquist, S. (1953). Index numbers and indifference surfaces. Trabajos de Estadistica, 4(2), 209-242.
• O’Neill, L., Rauner, M., Heidenberger, K. and Kraus, M. (2008). A cross-national comparison and taxonomy of DEA-based hospital efficiency studies. Socio-Economic Planning Sciences, 42(3), 158-189.
• Öksüzkaya, M. (2017). Sağlık sektöründe bölgeler arası etkinliğin incelenmesi. Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 4(10), 280-300.
• Özcan, Y. A. (1995). Efficiency of hospital service production in local markets: The balance sheet of U.S. medical armament. Socio-Economic Planning Sciences, 29(2), 139-150.
• Pelone, F., Kringos, D. S., Romaniello, A., Archibugi, M., Salsiri, C. and Ricciardi, W. (2015). Primary care efficiency measurement using data envelopment analysis: A systematic review. Journal of Medical Systems, 39(1), 1-14.
• Ray, S. C. and Desli, E. (1997). Productivity growth, technical progress, and efficiency change in industrialized countries: Comment. The American Economic Review, 87(5), 1033-1039.
• Seki, İ. ve Kaya M. (2018). Sağlık sektörü açısından rekabet gücünün bölgesel analizi: Türkiye örneği. Uluslararası Yönetim ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(10), 69-81.
• Sezen, B. ve Gök, M. Ş. (2009). Veri zarflama analizi yöntemi ile hastane verimliliklerinin incelenmesi. ODTÜ Gelişme Dergisi, 36(2), 383-403.
• Sherman, H. D. (1984). Hospital efficiency measurement and evaluation: Empirical test of a new technique. Medical Care, 22(10), 922-938.
• Şahi̇n, İ. (2009). Sağlık Bakanlığı'na devredilen SSK hastanelerinin teknik etkinliği ve toplam faktör verimliliği analizi. İktisat İşletme ve Finans, 24(283), 9-40.
• Şahin, İ., Özcan, Y. A. and Özgen, H. (2011). Assessment of hospital efficiency under health transformation program in Turkey. Central European Journal of Operations Research, 19(1), 19-37.
• T.C. Kalkınma Bakanlığı Bölgesel Gelişme ve Yapısal Uyum Genel Müdürlüğü. (2013). İllerin ve bölgelerin sosyo-ekonomik gelişmişlik sıralaması araştırması (SEGE-2011). Ankara: T.C. Kalkınma Bakanlığı Bölgesel Gelişme ve Yapısal Uyum Genel Müdürlüğü.
• T.C. Sağlık Bakanlığı Sağlık Araştırmaları Genel Müdürlüğü. (2013). T.C. Sağlık Bakanlığı sağlık istatistikleri yıllığı 2012. Başara, B. B., Güler, C., Yentür, G. K., Birge, B., Pulgat, E. ve Ekinci, B. M. (Ed.), Ankara: Sentez Matbaacılık ve Yayıncılık.
• T.C. Sağlık Bakanlığı Sağlık Araştırmaları Genel Müdürlüğü. (2014). T.C. Sağlık Bakanlığı sağlık istatistikleri yıllığı 2013. Başara, B. B., Güler, C. ve Yentür, G. K. (Ed.), Ankara: Sentez Matbaacılık ve Yayıncılık.
• T.C. Sağlık Bakanlığı Sağlık Araştırmaları Genel Müdürlüğü. (2015). T.C. Sağlık Bakanlığı sağlık istatistikleri yıllığı 2014. Başara, B. B., Güler, C. ve Yentür, G. K. (Ed.), Ankara: Sentez Matbaacılık ve Yayıncılık.
• T.C. Sağlık Bakanlığı Sağlık Araştırmaları Genel Müdürlüğü. (2016). T.C. Sağlık Bakanlığı sağlık istatistikleri yıllığı 2015. Başara, B. B., Güler, C., Soytutan, İ., Aygün, A. ve Özdemir, T. A. (Ed.), Ankara: Sistem Ofset Basım Yayın.
• T.C. Sağlık Bakanlığı Sağlık Araştırmaları Genel Müdürlüğü. (2017). T.C. Sağlık Bakanlığı sağlık istatistikleri yıllığı 2016. Başara, B. B., Güler, C., Çağlar, İ. S. ve Özdemir, T. A. (Ed.), Ankara: T.C. Sağlık Bakanlığı Sağlık Araştırmaları Genel Müdürlüğü.
• Tone, K. (2001). A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis. European Journal of Operational Research, 130(3), 498-509.
• Tone, K. (2017). Advances in DEA theory and applications: With extensions to forecasting models. Hoboken: John Wiley & Sons.
• Worthington, A. C. (2004). Frontier efficiency measurement in health care: A review of empirical techniques and selected applications. Medical Care Research and Review, 61(2), 135-170.
• Yeşilaydın, G. (2017). Health efficiency measurement in Turkey by using data envelopment analysis: A systematic review. Ankara Sağlık Bilimleri Dergisi, 6(123), 49-69.
• Yiğit, V. ve Esen, H. (2017). Pabon Lasso modeli ve veri zarflama analizi ile hastanelerde performans ölçümü. SDÜ Sağlık Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 8(2), 26-32.
• Zhou, P., Poh, K. L. and Ang, B. W. (2007). A non-radial DEA approach to measuring environmental performance. European Journal of Operational Research, 178(1), 1-9.