Evaluation of the Efficiencies of the Cities in Terms Of Health Indicators in Turkey Using Entropy-Based Data Envelopment Analysis

Yıl 2021, Cilt: 12 Sayı: 29, 16 - 45, 20.02.2021

Nuri Ömürbek , Fatma Gul Altin , Ali Şimşek , Hande Eren

https://doi.org/10.21076/vizyoner.754640

Cited By: 6

Öz

In the health services sector, which is of great importance for the life of individuals, the concepts of efficiency and productivity play an important role in terms of service quality and patient satisfaction. The study aims to evaluate efficiencies of the cities in Turkey in terms of health indicators using Entropy based Data Envelopment Analysis Method. Input-output variables determined for Data Envelopment Analysis methods, are obtained from the 2014-2018 Republic of Turkey Ministry of Health Statistics Yearbook. In this regard, nine input and seven output variables are created based on health indicators of cities in Turkey. While determining the input-output variables, literature review and expert opinions are used. Weighted decision matrices for input and output variables are obtained by multiplying the input and output variable weights calculated by using Entropy for all cities and the average of those variables on cities basis. The edited data are then moved to DEAP 2.1. program and are analyzed according to CCR-I and BCC-I models. According to the result of DEA model for input made based on the health indicators of the cities; it is concluded that only one city out of 81 cities is ineffective.

Anahtar Kelimeler

Health Indicators, Entropy Method, Data Envelopment Analysis

Entropi Tabanlı Veri Zarflama Analizi Yöntemi İle Türkiye’deki İllerin Sağlık Göstergeleri Açısından Etkinliğinin Belirlenmesi

Öz

Bireylerin hayatı açısından büyük önem taşıyan sağlık hizmetleri sektöründe, etkinlik ve verimlilik kavramları, hizmet kalitesi ve hasta memnuniyeti açısından önemli rol oynamaktadır. Bu çalışmada Türkiye’deki illerin sağlık göstergeleri açısından etkinliklerinin Entropi tabanlı Veri Zarflama Analizi yöntemi ile değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada Veri Zarflama Analizi yöntemleri için belirlenen girdi-çıktı değişkenleri Sağlık Bakanlığı İstatistik Yıllığı 2014-2018 yıllarına ilişkin raporlardan elde edilmiştir. Bu doğrultuda Türkiye’deki illere ait sağlık göstergeleri temel alınarak dokuz girdi ve yedi çıktı değişkeni belirlenmiştir. Girdi-çıktı değişkenleri belirlenirken literatür taraması ve uzman görüşlerinden faydalanılmıştır. Tüm iller için Entropi ile hesaplanan girdi ve çıktı değişken ağırlıkları ile bu değişkenlerin iller bazındaki ortalamaları çarpılarak girdi değişkenleri için ağırlıklı karar matrisi ve çıktı değişkenleri için ağırlıklı karar matrisi elde edilmiştir. Düzenlenen veriler daha sonra DEAP 2.1. programına aktarılarak CCR-I ve BCC-I modeline göre çözümlemeleri yapılmıştır. İllerin sağlık göstergeleri temel alınarak yapılan girdiye yönelik VZA modeli sonucuna göre 81 ilden sadece 1 ilin etkin olmadığı diğer tüm illerin sağlık göstergeleri açısından etkin olduğu sonucuna varılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Sağlık Göstergeleri, Entropi Yöntemi, Veri Zarflama Analizi

Kaynakça

• Acer, A., Genç, T. ve Dinçer, S. E. (2020). Türkiye’de faaliyet gösteren bireysel emeklilik şirketlerinin performansının entropi ve copras yöntemi ile değerlendirilmesi. İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(1), 153-169.
• 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.
• Akçakaya, O. ve Urmak Akçakaya, E. D. (2019). Türkiye’deki büyükşehirlerin çevresel performanslarının entropi temelli copras ve aras yöntemleri ile değerlendirilmesi. Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 11(18), 1437-1473.
• Al-Aomar, R. (2010). A combıned AHP-entropy method for deriving subjective and objective criteria weights. International Journal of Industrial Engineering, 17(1), 12-24.
• Altın, F. G. (2014). Sağlık sektöründeki işletmelerin finansal kriz öncesi ve sonrası performanslarının veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 6(11), 163-185.
• Altın, F. G., Karaatlı, M. ve Budak, İ. (2017). Avrupa’nın en büyük 20 havalimanının çok kriterli karar verme yöntemleri ve veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(4), 1049-1064.
• Anthony, P., Behnoee, B., Hassanpour, M. ve Pamucar, D. (2019). Financial performance evaluation of seven Indian chemical companies. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 2(2), 81-99.
• Apan, M., Alp, İ. ve Öztel, A. (2018). Comparative analysis of financial efficiencies with data envelopment analysis (DEA) and multi-attribute utility theory (MAUT) methods. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18(4), 115-140.
• Atmaca, E., Turan, F., Kartal, G. ve Çiğdem, E. S. (2012). Ankara ili özel hastanelerinin veri zarflama analizi ile etkinlik ölçümü. Çukurova Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 16(2), 135-153.
• Ayçin, E. ve Arsu, T. (2019). Codas ve entropi yöntemleri ile yenilenebilir enerji kaynaklarının düzey 1 bölgelerine göre incelenmesi. Avrasya Uluslararası Araştırmalar Dergisi, 7(18), 425-447.
• Ayçin, E. ve Çakın, E. (2019). Ülkelerin inovasyon performanslarının ölçümünde entropi ve mabac çok kriterli karar verme yöntemlerinin bütünleşik olarak kullanılması. Akdeniz İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(2), 326-351.
• Ayçin, E. ve Orçun, Ç. (2019). Mevduat bankalarının performanslarının entropi ve mairca yöntemleri ile değerlendirilmesi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 22(42), 175-194.
• Aytekin, S. (2011). Yatak işgal oranı düşük olan sağlık bakanlığı hastanelerinin performans ölçümü: Bir veri zarflama analizi uygulaması. Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 30(1), 113-138.
• Ayyıldız, E. ve Murat, M. (2017). Türkiye’de yer alan şehirlerin eğitim performanslarının çok kriterli karar verme yöntemleri kullanılarak belirlenmesi. Kent Kültürü ve Yönetimi Hakemli Elektronik Dergisi, 10(2), 255-267.
• Ayyıldız, E. ve Özçelik, G. (2018). Evaluation of wastewater treatment performances for municipalities by using mcdm methods: Case study in Turkey. Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 11(2), 243-254.
• Bal, V. ve Bilge, H. (2013). Eğitim ve araştırma hastanelerinde veri zarflama analizi ile etkinlik ölçümü. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 2(2), 1-14.
• 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.
• Bayraktutan, Y. ve Pehlivanoğlu, F. (2012). Sağlık işletmelerinde etkinlik analizi: Kocaeli örneği. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (23), 127-162.
• Berk, E. ve Çerçioğlu, H. (2019). Türkiye’deki sağlık hizmetleri sektörünün şehirlerin panel verilerine dayalı olarak etkinlik ve verimliliklerinin ölçümü. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 34(2), 929-943.
• Besak, Y. (2018). Verimlilik ve etkililik açısından maliyet performans analizi. Sağlık ve Sosyal Refah Araştırmaları Dergisi, 1(1), 37-50.
• Besent, A. M., Besent, E. W., Charnes, A., Cooper, W. W. ve Thorogood, N. C. (1983). Evaluation of educational program proposals by means of dea. Educational Administration Quarterly, 19(2), 82-107.
• Beylik, U., Kayral, İ. H. ve Naldöken, Ü. (2015). Sağlık hizmet etkinliği açısından kamu hastane birlikleri performans analizi. Cumhuriyet Üniversitesi Edebiyat Fakültesi Sosyal Bilimler Dergisi, 39(2), 203-224.
• Bilsel, M. ve Davutyan, N. (2014). Hospital efficiency with risk adjusted mortality as undesirable output: The turkish case. Annals of Operations Research, 221(12), 73–88.
• Bircan, H. (2011). Veri zarflama analizi ile Sivas ili merkez sağlık ocaklarının etkinliğinin ölçülmesi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 12(1), 331-347.
• Bobo, F. T., Woldie, M., Wordofa, M. A., Tsega, G., Agago, T. A., Wolde‑Michael, K., Ibrahim, N. ve Yesuf, E. A. (2018). Technical efficiency of public health centers in three districts in Ethiopia: Two‑stage data envelopment analysis. BMC Research Notes, 11(465), 1-5.
• Boz, C. ve Önder, E. (2017). OECD ülkelerinin sağlık sistemi performanslarının değerlendirilmesi. Sosyal Güvenlik Uzmanları Derneği, 6(11), 24-61.
• Chandel, R., Singh, H. ve Kumar, R. (2017). Performance evaluation of state-owned thermal power plants in northern India using dea. International Journal of Global Energy Issues, 40(6), 380-399.
• Charnes, A. ve Cooper, W. W. (1984). The non-archimedean ccr ratio for efficiency analysis: A rejoinder to boyd and fare. European Journal of Operational Research, 15(3), 333-334.
• 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.
• Charnes, A., Cooper, W. W. ve Rhodes, E. (1981). Evaluating program and managerial efficiency: An application of data envelopment analysis to program follow through. Management Science, 27(6), 668-697.
• Charnes, A., Cooper, W. W., Golany, B., Seiford, L. ve Stutz, J. (1985). Foundations of data envelopment analysis for pareto-koopmans efficient empirical production functions. Journal of Econometrics, 30(1-2), 91-107.
• Charnes, A., Cooper, W. W., Lewin, A. Y. ve Seiford, L. M. (1994). Data envelopment analysis: theory, methodology, and application. First Edition. New York: Springer Science Business Media, LLC.
• Cheng, G. ve Zervopoulos, P. D. (2014). Estimating the technical efficiency of health care systems: A cross-country comparison using the directional distance function. European Journal of Operational Research, 238(3), 899-910.
• Cooper, W. W., Li, S., Seiford, L. M. ve Zhu, J. (2011). Sensitivity analysis in dea. William, W., Cooper, Lawrence, M., Seiford ve Joe, Zhu (Ed.). 7 handbook on data envelopment analysis içinde (71-92). Second Edition. London: Springer.
• Çağlar, A. ve Gülel, F. E. (2015). Sağlık hizmetlerinden memnuniyet: Etkinlik ve mekansal etkileşim analizi. Journal of Life Economics, 2(2), 29-58.
• Çalışkan, H. (2020). Kamu hastane birliklerinin verimlilik düzeylerinin veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi. Verimlilik Dergisi, (2), 157-178.
• 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.
• Çelik, T. ve Esmeray, A. (2014). Kayseri’deki özel hastanelerde maliyet etkinliğinin veri zarflama metoduyla ölçülmesi. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 6(2), 45-54.
• Çınaroğlu, S. (2018). Eğitim ve araştırma hastanesi olan ve olmayan hastanelerin teknik verimliliklerinin veri zarflama analizi ile karşılaştırılması. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 21(2), 179-198.
• Dashore, K., Pawar, S. S., Sohani, N. ve Verma, D. S. (2013). Product evaluation using entropy and multi criteria decision making methods. International Journal of Engineering Trends and Technology, 4(5), 2183-2187.
• Demir, Ö., Diğer, H. ve Açık Taşar, S. (2019). Sağlık kurumlarında finansal performans ölçümü: İl ve ilçe devlet hastaneleri üzerine bir örnek. Sağlık Yönetimi Dergisi, 3(2), 1-15.
• Demiray Erol, E. ve Güneş, İ. (2014). Türkiye’de illerin sağlık etkinliklerinin analizi. Ekonomi Bilimleri Dergisi, 6(2), 1-19.
• Demirci, Ş., Konca, M. ve İlgün, G. (2020). Sağlık finansmanının sağlık sistemleri performansına etkisi: Avrupa Birliği üyesi ve adayı ülkeler üzerinden bir değerlendirme. Sosyoekonomi, 28(43), 229-242.
• 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.
• El-Wahed, W. F. A. (2008). Intelligent fuzzy multi-criteria decision making: review and analysis. C. Kahraman (Ed.). Fuzzy multi-criteria decision making: theory and applications with recent developments içinde (19-50), First Edition. New York: Springer Science Business Media, LLC.
• Esen, H. ve Yiğit, V. (2019). Kamu hastanelerinde verimlilik ölçümü: Akdeniz bölgesi örneği. Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 6(7), 133-144.
• Gök Kısa, A. C. ve Perçin, S. (2018). Bütünleşik entropi ağırlık-vıkor yöntemi ile bilişim teknolojisi sektöründe performans ölçümü. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 14(1), 1-14.
• Gök, M. Ş. ve Altındağ, E. (2015). Analysis of the cost and efficiency relationship: Experience in the Turkish pay for performance system. The European Journal of Health Economics, 16(5), 459-469.
• Gök, M. Ş. ve Sezen, B. (2013). Analyzing the ambiguous relationship between efficiency, quality and patient satisfaction in healthcare services: The case of public hospitals in Turkey. Health Policy, 111(3), 290-300.
• Görçün, Ö. F. (2019a). Kentsel lojistikte kullanılan hafif raylı sistem hatlarının entegre entropi ve eatwos yöntemleri kullanılarak analizi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 10(1), 254-267.
• Görçün, Ö. F. (2019b). Entegre entropi ve eatwos yöntemleri kullanılarak Karadeniz konteyner limanlarının verimlilik analizi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(3), 811-830.
• Görçün, Ö. F. (2019c). Orta Asya Türk Cumhuriyetlerinin lojistik ve taşımacılık performansları ve verimliliklerinin analizi için hibrid birçok kriterli karar verme modeli. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8(3), 2775-2798.
• Gülcü, A. (2004). Özel hastanelerin 1998-1999 yıllarına ait veri zarflama analizi yöntemiyle görece verimlilik analizi. Verimlilik Dergisi, (3), 49-89.
• Gülcü, A. ve Tutar, H. (2004). Veri zarflama analizi yöntemiyle SSK hastanelerinde görece verimlilik analizi: Yönetim ve organizasyon ilkeleri açısından bir değerlendirme. Verimlilik Dergisi, (1), 51-82.
• Gülcü, A., Özkan, Ş. ve Tutar, H. (2004). Devlet hastanelerinin 1998·2001 yılları arası veri zarflama analizi yöntemiyle görece verimlilik analizi: Yönetim ve organizasyon ilkeleri açısından bir değerlendirme. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 18(3-4), 397-421.
• Gülsevin, G. ve Türkan, A. H. (2012). Afyonkarahisar hastanelerinin etkinliklerinin veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 12(2), 1-8.
• Hsu, L.C. (2015). Using a decision-making process to evaluate efficiency and operating performance for listed semiconductor companies. Technological and Economic Development of Economy, 21(2), 301-331.
• Hu, W.-C., Lai, M.-C. ve Huang, H.-C. (2009). Rating the relative efficiency of financial holding companies in an emerging economy: A multiple dea approach. Expert Systems with Applications, 36(3-1. Bölüm), 5592-5599.
• Huang, M., Luo, D., Wang, Z., Cao, Y., Wang, H., Bi, F., Huang, Y. ve Yi, L. (2020). Equity and efficiency of maternal and child health resources allocation in hunan province, China. BMC Research Notes, 20(300), 1-10.
• İstanbullu Dinçer, F. ve Göral, R. (2017). VZA temelli TOPSIS metodu ile konaklama kapasitesinin etkin kullanımı açısından illerin sıralanması. Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 5(2), 539-558.
• İşbilen Yücel, L. (2017). Veri zarflama analizi. Birinci Baskı. İstanbul: Der Yayınları.
• Jangir, R. K. ve Kumar, Y. (2019). Health care efficiency in districts of rajasthan. Environment and Ecology, 37(3A), 803-811.
• Jankovic, P. ve Mandzak, P. (2019). Can money buy health? Data envelopment analysis of healthcare expenditure. Ekonomıcké Rozhľady / Economic Review, 48(4), 415-428.
• Kaçak, H., Özcan, Y. A. ve Kavuncubaşı, Ş. (2014). A new examination of hospital performance after healthcare reform in Turkey: Sensitivity and quality comparisons. International Journal of Public Policy, 10(4-5), 178-194.
• Kar, A., Şantaş, F., Kahraman, G. ve Gürvardar, Y. (2016). Technical efficiency of gynecology and obstetrics hospitals in Turkey: Measurement by data envelopment analysis. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(34), 372-382.
• Karaman Keskin, Ö. ve 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.
• Kaynak, S., Altundaş, S. ve Dereli, T. (2017). Comparing the innovation performance of EU candidate countries: An entropy-based topsis approach. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 30(1), 31-54.
• Keskin, H. İ. (2018). Türkiye'de sağlıkta dönüşüm programı ve kamu hastanelerinin etkinliği. Akdeniz İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (38), 124-150.
• Kılıçarslan, M. ve Güçlü, A. (2019). İstanbul’da bulunan sağlık bakanlığı hastanelerinin verimlilik analizi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (16), 552-558.
• Kıraç, Y. ve Kıraç, S. (2018). Veri zarflama analizi yaklaşımını kullanarak ağız ve diş sağlığı hastanelerinin (adsh) verimlilik değerlendirmesi. Journal of International Management, Educational and Economics Perspectives, 6(2), 90-105.
• Kim, H. ve Lee, C. W. (2018). Efficiency analysis for nonprofit organizations using dea: Focused on humanitarian assistance organizations in South Korea. Asia Pacific Journal of Innovation and Entrepreneurship, 12(2), 165-180.
• Konca, M., Gözlü, M. ve Çakmak, C. (2019). G-20 ülkelerinin sağlık harcamaları yönünden etkinliğinin değerlendirilmesi. Verimlilik Dergisi, (2), 119-141.
• Li, X., Wang, K., Liu, L., Xin, J., Yang, H. ve Gao, C. (2011). Application of the entropy weight and topsis method in safety evaluation of coal mines. Procedia Engineering, 26, 2085-2091.
• Lotfi, F. H. ve Fallahnejad, R. (2010). Imprecise shannon’s entropy and multi attribute decision making. Entropy, 12(1), 53-62.
• Lovell, C. A. K. ve Pastor, J. T. (1999). Radial DEA models without inputs or without outputs. European Journal of Operational Research, 118(1), 46-51.
• Moreno‐Enguix, M. D. R., Gómez‐Gallego, J. C. ve Gallego, M. G. (2017). Analysis and determination the efficiency of the European health systems. International Journal of Health Planning and Management, 33(1), 136-154.
• Orhan, M. (2019). Türkiye ile Avrupa Birliği ülkelerinin lojistik performanslarının entropi ağırlıklı edas yöntemiyle karşılaştırılması. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (17), 1222-1238.
• Öksüzkaya, M. (2017). Sağlık sektöründe bölgeler arası etkinliğin incelenmesi. Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 4(10), 280-300.
• Ömürbek, N. ve Karataş, T. (2018). Girişimci ve yenilikçi üniversitelerin performanslarının çok kriterli karar verme teknikleri ile değerlendirilmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10(24), 176-198.
• Özata, M. ve Sevinç, İ. (2010). Konya’daki sağlık ocaklarının etkinlik düzeylerinin veri zarflama analizi yöntemiyle değerlendirilmesi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 24(1), 77-87.
• Özcan, A. ve Ömürbek, N. (2020). Bir demir çelik işletmesinin performansının çok kriterli karar verme yöntemleri ile değerlendirilmesi. IBAD Sosyal Bilimler Dergisi, (8), 77-98.
• Özdağoğlu, A. (2018). BİST sınai işletmelerinin gri entropi-eatwıos bütünleşik yaklaşımı ile performans değerlendirmesi. İşletme Fakültesi Dergisi, 19(2), 271-299.
• Özdağoğlu, A., Yakut, E. ve Bahar, S. (2017). Performance evaluation of Turkish banking sector with data envelopment analysis using entropic weights. İşletme Fakültesi Dergisi, 18(1), 1-28.
• Özdemir A., (2009). Hizmet sektörü etkinliğinin makro düzeyde incelenmesi: Karadeniz ekonomik işbirliği teşkilatı üyesi ülkelerin sağlık sektörü üzerine bir analiz. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (33), 189-205.
• Özgen Narcı, H., Özcan, Y. A., Şahin, İ., Tarcan, M. ve Narcı, M. (2015). An examination of competition and efficiency for hospital industry in Turkey. Health Care Management Science, 18, 407–418.
• Pedrycz, W., Ekel, P. ve Parreeiras, R. (2011). Fuzzy multicriteria decision-making: Models, methods and applications. First Edition. New Delhi: John Wiley & Sons, Ltd.
• 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.
• Rouyendegh, B. D., Öztekin, A., Ekong, J. ve Dağ, A. (2019). Measuring the efficiency of hospitals: A fully-ranking dea–fahp approach. Annals of Operations Research, 278, 361-378.
• Saad, O. M. (2008). Goal programming approaches for solving fuzzy integer multi-criteria decision-making problems. Cengiz, Kahraman (Ed.). Fuzzy multi-criteria decision making: theory and applications with recent developments in (431-451). First Edition. New York: Springer Science Business Media, LLC.
• Salehi, A. ve Izadikhah, M. (2014). A novel method to extend saw for decision-making problems with interval data. Decision Science Letters, 3(2), 225-236.
• Samut, P. K. ve Cafrı, R. (2016). Analysis of the efficiency determinants of health systems in OECD countries by dea and panel tobit. Social Indicators Research, 129: 113-132.
• Shannon, C. E. (1948). A mathematical theory of communication. The Bell System Technical Journal, 27(3), 392-403.
• Shannon, C. E. (1951). Prediction and entropy of printed english. The Bell System Technical Journal, 30(1), 50-64.
• Simon, H. A. (1993). Decision making: Rational, nonrational, and irrational. Educational Administration Quarterly, 29(3), 392–411.
• Söyler, H. ve Koç, A. (2014). Bir kamu hastanesi için acil servis simülasyonu ve veri zarflama analizi ile etkinlik ölçümü. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(2), 117-132.
• Stichhauerova, E. ve Pelloneova, N. (2019). An efficiency assessment of selected German airports using the dea model. Journal of Competitiveness, 11(1), 135–151.
• Sülkü, S. N. (2011). Performansa dayalı ek ödeme sisteminin kamu hastanelerinin verimliliği üzerine etkileri. Maliye Dergisi, (160), 242-268.
• Şahin, İ. (2008). Sağlık Bakanlığı genel hastaneleri ve sağlık bakanlığına devredilen SSK genel hastanelerinin teknik verimliliklerinin karşılaştırılmalı analizi. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 11(1), 1-48.
• Şahin, İ. ve Özcan, Y. A. (2000). Public sector hospital efficiency for provincial markets in Turkey. Journal of Medical Systems, 24(6), 307-320.
• Şahin, İ., Özcan, Y. A. ve Özgen, H. (2011). Assessment of hospital efficiency under health transformation program in Turkey. Central European Journal of Operations Research, 19(3), 19-37.
• Şenel, T. ve Gümüştekin, S. (2015). Samsun'daki hastanelerin etkinliklerinin değerlendirilmesinde veri zarflama analizi kullanılması. International Anatolia Academic Online Journal Sciences Journal, 3(2), 53-60.
• Şener, M. ve Yiğit, V. (2017). Sağlık sistemlerinin teknik verimliliği: OECD ülkeleri üzerinde bir araştırma. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 1(26), 266-290.
• 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.
• Şenol, O., Kişi, M. ve Eroymak, S. (2019). OECD ülkelerinin sağlık göstergelerini veri zarflama analiz yöntemiyle karşılaştırılması. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 3(35), 277-293.
• Teleş, M., Çakmak, C. ve Konca, M. (2018). Avrupa birliği döngüsündeki ülkelerin sağlık sistemleri performanslarının karşılaştırılması. Manisa Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 25(3), 811-835.
• Temür, Y. (2010). İllerin gelişmişlik derecelerine göre hastanelerin etkinlik analizi. Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 29(2), 1-22.
• Temür, Y. ve Bakıcı, F. (2008). Türkiye’de sağlık kurumlarının performans analizi: Bir VZA uygulaması. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(3), 261-281.
• Thanassoulis, E. (2003). Introduction to the theory and application of data envelopment analysis: A foundation text with integrated software. Second Edition. New York: Springer Science Business Media, LLC.
• Tosun, Ö. (2012). Using data envelopment analysis–neural network model to evaluate hospital efficiency. International Journal of Productivity and Quality Management, 9(2), 245-257.
• Tunca, H. ve Yeşilyurt, F. (2016). Hospital efficiency in Turkey: Metafrontier analysis. European Scientific Journal, (Ağustos-Özel Baskı), 165-172.
• Turban, E., Aronson, J.E. ve Liang, T-P. (2017). Decision support systems and intelligent systems. 7th Edition, New Delhi: Prentiee-Hall of India Private Limited.
• Tzeng, G-H. ve Huang, J-J. (2011). Multiple attribute decision making: Methods and applications. First Edition. New York: CRC Press.
• Uçkun, N., Girginer, N., Köse, T. ve Şahin, Ü. (2016). Türkiye’deki büyükşehir kamu hastanelerinin etkinliklerinin analizi. International Journal of Innovative Research in Education, 3(2), 102-108.
• Ulutaş, A. (2019). Entropi tabanlı edas yöntemi ile lojistik firmalarının performans analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (23), 53-66.
• Varabyova, Y. ve Schreyögg, J. (2013). International comparisons of the technical efficiency of the hospital sector: panel data analysis of OECD countries using parametric and non-parametric approaches. Health Policy, 112(1-2), 70-79.
• Wang, Z. ve Zhan, W. (2012). Dynamic engineering multi-criteria decision making model optimized by entropy weight for evaluating bid. Systems Engineering Procedia, 5, 49-54.
• Yeşilaydın, G. (2017). Health efficiency measurement in Turkey by using data envelopment analysis: A systematic review. Ankara Sağlık Bilimleri Dergisi, 6(1), 49-69.
• Yeşilyurt, C. (2018). Performans ölçümünde kullanılan parametreli ve parametresiz etkinlik ölçüm yöntemlerinin karşılaştırılması. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 22(Özel Sayı), 2941-2953.
• Yeşilyurt, M. E. (2007). Türkiye’de eğitim hastanelerinin etkinlik analizi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 21(1), 61-74.
• Yeşilyurt, M. E. ve Yeşilyurt, F. (2007). Poliklinik ve doğum hizmeti veren hastanelerde girdi tıkanıklığı ve aylak girdiler. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (28), 127-140.
• Yeşilyurt, Ö. ve Salamov, F. (2017). Türk devletleri sağlık sistemlerinde etkinliğin ve etkinliğe etki eden faktörlerin süper etkinlik ve tobit modelleriyle değerlendirilmesi. Balkan ve Yakın Doğu Sosyal Bilimler Dergisi, 3(2), 128-138.
• Yılmaz, A., Beylik, U., Öner, N. ve Akca, N. (2015). Türkiye’de sağlık hizmeti faaliyetlerinin performansı üzerine bir değerlendirme: Şehirlerarası karşılaştırma. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 18(2), 205-218.
• Yılmaz, F. ve Şenel, İ. K. (2019). Sağlık kurumlarının etkinliklerinin veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi. Sosyal Güvenlik Uzmanları Derneği, 7(15), 63-88.
• Yılmaz, F., Şenel, İ. K. ve İnce, Ö. (2019). Ağız ve diş sağlığı hastaneleri ve ağız ve diş sağlığı merkezlerinin etkinliklerinin veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 17(4), 72-90.
• Yiğit, V. (2016a). Bir üniversite hastanesinin tıbbı bölümlerinin teknik verimlilik analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (1), 199-214.
• Yiğit, V. (2016b). Hastanelerde teknik verimlilik analizi: Kamu hastane birliklerinde bir uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 7(2), 9-16.
• Yiğit, V. (2017). Performansa dayalı ek ödeme sisteminde hekimlerin teknik verimliliği: Bir üniversite hastanesinde uygulama. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 16(62), 854-866.
• Yiğit, V. ve Esen, H. (2017). Pabon Lasso modeli ve veri zarflama analizi ile hastanelerde performans ölçümü. Süleyman Demirel Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 8(2), 26-32.
• Yüksekyıldız, E. (2020). Türkiye kruvaziyer limanlarının performans değerlendirmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (18), 607-615.
• Zeleny, M. (2011). MCDM: In search of new paradigms …. Yong, Shi; Shouyang, Wang; Gang, Kou; Jyrki, Wallenius (Ed.). New State of MCDM in the 21st Century: Selected Papers of the 20th International Conference on Multiple Criteria Decision Making 2009 içinde (3-12). First Edition. Berlin: Springer-Verlag.
• Zhang, G., Lu, J. ve Gao, Y. (2015). Multi-level decision making models, methods and applications. First Edition. New York: Springer Heidelberg.
• Zhang, T., Lu, W. ve Tao, H. (2020). Efficiency of health resource utilization in primary-level maternal and child health hospitals in shanxi province, China: A bootstrapping data envelopment analysis and truncated regression approach. BMC Research Notes, 20(179), 1-9.
• Zhao, L., Zhang, Y., Hou, Y. ve Yan, G. (2018). Efficiency of community health centers in China during 2013–2015: A synchronic and diachronic study. Family Medicine and Community Health, 6(4), 211-219.