Objective: The purpose of determining the efficiency of
the AI role group hospitals of the Ministry of Health and determining
how the efficiency of the hospitals have changed since the beginning of
the efficiency report card applications was made. Material and Methods:
Stochastic Frontier Analysis (SFA) is a parametric method used to
scale the effectiveness of decision-making units; Due to the fact that it
can distinguish whether ineffectiveness is caused by random error or inefficiency,
it has been used more in recent years. For this reason, the inputs
and outputs of the general hospitals in 48 AI role groups affiliated
to the Ministry of Health between 2012 and 2018 (7-year panel data)
were calculated using the SFA method. Results: In the study, the SFA
model was first tested against the classical regression model and then
the validity of the 0 constraint and the 0 constraint introduced to
the Battese and Coelli (1992) model in order to determine the appropriate
model in the SFA method. As a result of the test, the parameter
was found to be 0.0086 (p=0.307) and the parameter as 0.2885
(p=0.156). Both parameters were found to be positive and insignificant
at the 5% level. As a result of the tests, it was determined that Battese
and Coelli (1995) model created in the form of Translog Generation
Function among classical SFA models is the most suitable model for the
data set. As a result of the analysis, the efficiency of hospitals is between
0.25 and 0.93 in Model 1; it has been found to be between 0.76
and 0.97 in Model 2. Conclusion: When the deviations from the production
limit are examined, it is concluded that the efficiency of hospitals
can be increased by making arrangements in this area, since
approximately 29% in Model 1 and 17% in Model 2 are caused by technical
inefficiency (𝑢𝑖).
Amaç: Sağlık Bakanlığı (SB) AI rol grubu hastanelerin etkinliğinin
belirlenmesi ve hastanelerin etkinliğinin verimlilik karne uygulamaları
başlangıcından itibaren nasıl değiştiğini belirlemek amacı
ile yapılmıştır. Gereç ve Yöntemler: Stokastik Sınır Analizi (SSA),
karar verme birimlerinin etkinliklerini ölçek için kullanılan parametrik
bir yöntem olup; etkinsizliğin rassal hatadan mı yoksa etkinsizlikten
mi kaynaklandığını ayırt edebilmesi nedeniyle son yıllarda yapılan
çalışmalarda daha fazla kullanılmaya başlanmıştır. Bu nedenle, SB’ye
bağlı 48 AI rol grubunda bulunan genel hastanelerin 2012 ve 2018 yılları
arasındaki (7 yıllık panel veri) verileri belirlenen girdi ve çıktıları
SSA yöntemi kullanılarak hesaplanmıştır. Bulgular: Çalışmada, öncelikle
SSA modeli klasik regresyon modeline karşı test edilmiş ve
daha sonra SSA yönteminde uygun modelin belirlenmesi için Battese
ve Coelli (1992) modeline getirilen 0 kısıtının ve 0 kısıtının geçerliliği
test edilmiştir. Test sonucunda parametresi 0,0086
(p=0,307) ve parametresi 0,2885 (p=0,156) olarak bulunmuştur. Her
2 parametrede %5 seviyesinde pozitif ve anlamsız bulunmuştur. Yapılan
testler sonucunda klasik SSA modelleri arasında, Translog Üretim
Fonksiyonu formunda oluşturulan Battese ve Coelli (1995)
modelinin, eldeki veri setine en uygun model olduğu tespit edilmiştir.
Analiz sonucunda hastanelerin etkinliği Model 1’de 0,25-0,93 arasında;
Model 2’de 0,76-0,97 arasında olduğu tespit edilmiştir. Sonuç:
Üretim sınırından sapmalar incelendiğinde, Model 1’de yaklaşık %29,
Model 2’de %17’lik kısmın teknik etkinsizlikten (𝑢𝑖) kaynaklandığından
bu alanda düzenleme yapılarak hastanelerin etkinliğinin artırılabileceği
sonucuna ulaşılmıştır.
