Türkiye sağlık sistemi verimliliğinin incelenmesi - Özçelik, Mail (İstanbul Medipol Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü, 2019)
Son yıllarda sağlık harcamalarına ayrılan payın hızla artması ve ülkelerin eldeki sınırlı kaynakları verimli bir şekilde kullanma çabaları, sağlık sektöründe makro düzeydeki verimlilik çalışmalarını hızlandıran en önemli faktör olmuştur. Bu araştırma, Türkiye sağlık sistemi verimliliğinin iller (IBBS-Düzey 3) düzeyinde incelenmesi amacıyla yapılmıştır. Araştırmada, Türkiye sağlık sisteminin verimlilik düzeyi ile birlikte verimsizlik kaynakları ve verimsizlikle ilişkili olan sosyoekonomik faktörler iller düzeyinde incelenmiştir. Araştırmada verimlilik için veri zarflama analizi, verimlilik ile ilişkili faktörlerin belirlenmesinde ise çok değişkenli regresyon analizi kullanılmıştır. Girdi yönelimli VZA yöntemiyle toplam verimlilik (CCR), teknik verimlilik (BCC) ve ölçek verimliliği olmak üzere üç farklı verimlilik skoru hesaplanmıştır. VZA modelinde kullanılan girdi değişkenleri bin kişi başına düşen yatak, hekim ve hemşire sayısıdır. Çıktı değişkenleri doğumda beklenen yaşam süresi ve bebek ölüm hızıdır. Regresyon analizinde sosyoekonomik faktörleri temsilen kullanılan değişkenler ise, lise/dengi mezun oranı, kişi başı GSYİH, istihdam oranı ve nüfus yoğunluğudur. Araştırmada kullanılan 2015 verileri, Türkiye İstatistik Kurumu'ndan alınmıştır. Araştırma bulgularına göre, 10 ilin toplam verimli (CCR), 14 ilin ise teknik verimli (BCC) olduğu bulunmuştur. İllerin ortalama toplam verimlilik skoru 0,8051 (CCR), teknik verimlilik skoru 0,8332 (BCC) olarak bulunmuştur. İllerin ölçek verimlilik ortalaması 0,9649'dur. Araştırmadan elde edilen bulgulara göre, CCR modelinde illerin %71, BCC modelinde ise illerin %67'si verimsiz olarak bulunmuştur. Bu sonuç illerin sağlık alanındaki kaynaklarını büyük oranda verimsiz kullandığını göstermektedir. CCR modeli sonuçlarına göre yapılan Tobit regresyon analizinde, lise ve dengi mezun oranının verimlilik üzerinde etkisi olduğu belirlenmiştir (p<0,01). Araştırma bulguları, illerin teknik verimliliğine ve verimsiz illeri nispeten verimli kılmak için sağlık girdilerinde yapılacak değişikliklere dair yönetici ve politika yapıcılara bilgi sunmuştur.

In recent years, macroeconomic efficiency studies have gained importance with the increase in health expenditures and the decrease in resources. In this study, Turkey aims to analyze the effectiveness of the health system at provincial level (NUTS-3). The research also investigates sources of inefficiency and the factors influencing that efficiency in Turkey. Data envelopment analyses were used to analyse the efficiency and regression models were used to determine factors associated with efficiency. Efficiency analysis were performed in the study with input oriented CCR, BBC and RTS methods. In the analysis for each proviences is taken total hospital beds (Per 1 000 population), Physicians density (per 1 000 population), nurses density (per 1 000 population) as an input and infant mortality and maternal mortality as output. In Tobit regression analyse, the variables used to represent socioeconomic factors are high school / equivalent graduation rate, GDP per capita, employment rate and population density. Data were obtained from the Turkish Statistical Institute. The average variable returns to scale technical efficiency score was 80,51 % and the average scale efficiency score was 83,32 % while the average constant returns to scale technical efficiency score was 96,49 %. In the Tobit regression analysis with the efficiency scores obtained by CCR method significant factor in explaining provience efficiency is high school graduation rate (p<0,01). The research findings provided information to managers and policy makers about the technical efficiency of the provinces and the changes to be made in health inputs to make the inefficient provinces relatively efficient.
Examining of Turkey's health system efficiency
Keywords: Sağlık Sistemi; Tobit Regresyon; Verimlilik; Verimlilik Ölçümü; Veri Zarflama Analizi; Health System; Tobit Regression; Efficiency; Efficiency Measurement; Data Envelopment Analysis