Affiliation:
1. MUŞ ALPARSLAN ÜNİVERSİTESİ, SAĞLIK BİLİMLERİ FAKÜLTESİ, SAĞLIK YÖNETİMİ BÖLÜMÜ
2. MUŞ ALPARSLAN ÜNİVERSİTESİ, SAĞLIK BİLİMLERİ FAKÜLTESİ, SOSYAL HİZMET BÖLÜMÜ
Abstract
Çalışmanın amacı Afrika Birliği ülkelerinin sağlık sistemlerinin etkinlik düzeylerinin incelenmesidir. Bu amaçla 2004 ve 2010 yılları verileri ile Veri Zarflama Analizinin ölçeğe göre sabit getiri (CCR) ve ölçeğe göre değişken getiri (BCC) yöntemleri kullanılmıştır. Etkin olan ülkelerin arasında hangisinin daha etkin olduğunun belirlenmesi için Süper Etkinlik analizi, etkin olmayan ülkeler için potansiyel iyileştirme önerileri geliştirmiştir. En sonda etkinliğe etki eden faktörlerin belirlenmesi için Tobit analizi yapılmıştır. Girdi değişkenleri; doktor sayısı, hemşire sayısı, yatak sayısı’dir. Çıktı değişkenleri ise; doğumda beklenen yaşam süresi, 5 yaş altı ölüm oranı, tüberküloz oranı, kalp damar, kanser veya diyabet hastalıkları sebebi ile ölüm oranı’dır. Çalışmanın sonucunda 48 Afrika ülkesinin sağlık sistemlerinin 2004 yılında CCR yöntemi ile yapılan analizde 9’u, BCC yöntemi ile yapılan analizde ise 21'i, 2010 yılında ise CCR yöntemi ile yapılan analizde 7’si, BCC yöntemi ile yapılan analizde ise 20'si etkin bulunmuştur. Süper etkinlik analizi sonucunda 2004 yılında Senegal ve Kenya, 2010 yılında ise Mali ve Tanzanya en yüksek etkinlik skoruna sahip olmuştur. En az etkinlik skoru almış ülkeler 2004 yılında Güney Afrika Cumhuriyeti, 2010 yılında ise Gabon ve Güney Afrika Cumhuriyeti olmuştur. Tobit regresyon analizi sonuçlarına göre 1000 kişiye düşen hemşire sayısı değişkeni ulusal sağlık sistemlerinin verimsizliğini etkilemede istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur.
Publisher
Anemon Mus Alparslan Universitesi Sosyal Bilimler Dergisi
Subject
Industrial and Manufacturing Engineering,Metals and Alloys,Strategy and Management,Mechanical Engineering
Reference36 articles.
1. Babalola, T.K. & Moodley, I. (2020) Assessing the Efficiency of Health-care Facilities in Sub-Saharan Africa: A Systematic Review. Health Services Research and Managerial Epidemiology. 2020;7. http://dx.doi.org/10.1177/2333392820919604
2. Banker, R.D. and Thrall, R.M. (1992). Estimation of returns to scale using data envelopment analysis. European Journal of Operational Research 62(1), 74-84.
3. Banker, R.D., Charnes, A. & Cooper, W.W. (1984). Some yöntems for estimating and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management Science, 30, (9), 1078-1092.
4. Bierens, H. J. (2004). The Tobit Model. http://php.scripts.psu.edu/users/h/x/hxb11/EasyRegTours/TOBIT_Tourfiles/TOBIT.PDF
5. Bollou, F., Ngwenyama, O., & Morawczynski, O. (2006). The impact of investments in ICT, health and education on development: a DEA analysis of five African countries from 1993-1999. In 14th European Conference on Information Systems (ECIS 2006), Göteborg, Sweden, 12-14 June (pp. Paper-35). IT University of Göteborg.