Volume: 13 Issue: 1 Year: 2016

Transkript

1 Volume: 13 Issue: 1 Year: 2016 An assessment for Publc Hosptals Assocatons' performance measurement approach 1 Kamu Hastaneler Brlkler performans ölçüm yöntem üzerne br değerlendrme Emre Atlgan 2 Abstract Health Transformaton Program (HTP) was launched n 2003 wth the prmary am of achevng effectveness, effcency, and equty n organzaton, delvery, and fnancng of health care servces n Turkey. In the fnal leg of the program, the Publc Hosptal Assocatons (PHA), whch are bascally the regonal hosptal unons, were announced n 2011 wth the legslatve decree no.663 and have been n operaton snce fall Establshment of the PHAs ntroduced a new management approach for Turksh publc hosptals. Ths model based on a new manageral performance assessment approach, whch was developed to evaluate the hosptals performances n many dmenson, ncludng medcal, admnstratve, fnancal, qualty, patent safety, employee-satsfacton and educaton aspects. In ths regard, the Turksh Publc Hosptals Insttuton (PHI), whch s the hghest nsttuton that rules all the publc hosptals, has begun to use modfed verson of Balanced Score Card (BSC) approach to assess the manageral performance of the PHAs. In ths approach, producton effcency scores of Özet Sağlıkta Dönüşüm Programı (SDP), Türkye de sağlık hzmetlernn organzasyon, sunum ve fnansmanında etkllk, etknlk ve hakkanyet sağlamak amacıyla 2003 yılında uygulamaya konulmuştur. Programın son ayağında, bast anlamda hastanelern yönetmsel olarak brleşmes fade eden Kamu Hastaneler Brlkler (KHB), 2011 yılında 663 nolu KHK le kurulmuş ve 2012 yılında faalyete başlamıştır. KHB lern kurulmasıyla brlkte Türkye kamu hastaneler çn yen br yönetm yaklaşımı oluşturulmuştur. Bu yaklaşım, hastanelern performansını, tıbb, dar, mal, kalte, hasta ve Çalışan güvenlğ-memnunyet le eğtm boyutlarında değerlendrlmesn amacıyla gelştrlmş olan yönetmsel performans model üzerne kurulmuştur. Uygulamaya konulan yen sstemde, kamu hastanelernn yönetc kuruluşu olan Türkye Kamu Hastaneler Kurumu (TKHK), KHB lern yönetmsel performansının değerlendrlmes çn, Dengel Skor Kartı (DSK) yaklaşımının uyarlanmış br şekln kullanmaya başlamıştır. Bu yaklaşımda, Stokastk Sınır Analz yöntemyle hesaplanan hastane üretm 1 The author has been a part of the team whch developed and mplemented the effcency estmaton methods for Turksh Publc Hosptals Assocatons and afflated hosptals and consulted Turkey Publc Hosptals Insttuton between the years Many of the statements n the paper, ncludng the defnton of the effcency model that s already beng used by Turksh Publc Hosptals Insttuton, s based on personal experences. A part of the paper s presented at III. Sağlık Tessler Vermllk Sempozyumu III. Health Facltes Effcency Symposum (3 November 2014, Edrne, Turkey). 2 Assst. Prof. Dr., Trakya Unversty, Faculty of Health Scences, Department of Health Management, emreatlgan@trakya.edu.tr

2 696 Atlgan, E. (2016). Kamu Hastaneler Brlkler performans ölçüm yöntem üzerne br değerlendrme. Internatonal Journal of Human Scences, 13(1), do: /jhs.v hosptals, whch are estmated wth Stochastc Fronter Analyss (SFA), became a key or a target ndcator for hosptal performance assessment. In ths paper, the performance measurement approach of the PHAs s assessed wth respect to the theoretcal methods used n ths approach,.e. BSC and SFA effcency methods. Keywords: Health Transformaton Program; Publc Hosptals Assocatons; Balanced Score Card; Stochastc Fronter Analyss; Hosptal Performance etknlk skorları, hastane performansının belrlenmesnde anahtar ya da hedef gösterge olmuştur. Bu çalışmada Kamu Hastaneler Brlkler performans değerlendrme modelnn, modeln kullandığı DSK ve SSA yöntemler çerçevesnde br değerlendrmes sunulmaktadır. Anahtar Kelmeler: Sağlıkta Dönüşüm Programı; Kamu Hastaneler Brlkler; Dengel Skor Kartı; Stokastk Sınır Analz; Hastane Performansı (Extended Englsh abstract s at the end of ths document) Grş Sağlık harcamaları, dğer tüm ülkelerde olduğu gb, Türkye de de son dönemlerde hızla artmaktadır. Sağlık harcamalarındak artış se, genel olarak kabul edldğ üzere, ekonomk büyüme, kşsel gelr artışı, epdemyolojk değşklkler, gelşmş tanı ve tedav yöntemlernn kullanımının yaygınlaşmasına ek olarak toplumların yaşlanmasıyla artan sağlık hzmet taleb le lşkldr. Bu süreç kaçınılmaz olarak sağlık hzmetler büyük ölçüde kamu kaynakları tarafından fnanse edldğ Türkye gb ülkelerde sağlık harcamalarının büyümesn kontrol etmek amacıyla çeştl poltkaların oluşturulmasını gerekl kılmıştır. Türkye de 2003 yılı sonrası uygulamaya konulan Sağlıkta Dönüşüm Programı (SDP) lgl önerme çn örnek gösterleblecek br poltk düzenleme olarak gösterleblr. SDP sağlık hzmetlernn etkl, verml ve hakkanyete uygun br şeklde organze edlmes, fnansman sağlanması ve sunulmasını hedefyle uygulamaya konulmuştur (Sağlık Bakanlığı, 2007,s.268). Ayrıca, fnansal sürdürüleblrlk (sosyal sgorta sstemnde kendme yeterlk), kalte artışında sürekllk, poltka yapım ve uygulama sürecnde toplumsal katılım, yerelleşme ve sağlık hzmet sunumunda rekabet reformları programın dğer prenspler çersnde tanımlanmıştır. SDP nn gelştrlmesndek temel amaç se hzmet alan ve sunanların ayrımıdır (Tatar ve Kanavos, 2006, s.21). SDP, sağlık hzmetlernn arzı ve fnansmanı konu alan reformlar bağlamında, üç temel ayak üzernde kurgulanmıştır. Bu temel ayaklarından lk sosyal sgorta sstemnn yapısal olarak değştrlmesdr. Sağlık sstem şleyşn yapısal olarak değştren bu ayakta, Genel Sağlık Sgortası (GSS) programı le öncek dönemlerde farklı çalışma gruplarını kapsayan Bağ Kur, SSK ve Emekl Sandığı yılında tek br sgorta kurumu şemsyesnde toplanmıştır. Bunun sonucunda Sosyal Güvenlk Kurumu (SGK) sağlık sstem çersnde sosyal güvenlk fonları açısından monopson konumuna gelmş ve kuruma bağlı sgortalıların sağlık hzmetlern çeştl sunuculardan alablmes sağlanarak, sağlık hzmetlerne erşmdek kısıtlar gevşetlmştr. Dğer taraftan SSK hastanelernn Sağlık Bakanlığına (SB) devr le hzmet sunucu ve alıcıları arasında ayrım da gerçekleştrlmştr. SDP nn knc temel ayağı 2010 yılında ülke çapında uygulamaya konulan Ale Hekmlğ sstemdr. Programının üçüncü temel ayağını se, 2 Kasım 2011 tarhl Resm Gazete de yayınlanan 663 sayılı Kanun Hükmünde Kararname (KHK) le yasal altyapısı düzerek, 2012 yılı sonu tbaryle uygulamaya konulan Kamu Hastane Brlkler (KHB) reformu oluşturmaktadır.

3 697 Atlgan, E. (2016). Kamu Hastaneler Brlkler performans ölçüm yöntem üzerne br değerlendrme. Internatonal Journal of Human Scences, 13(1), do: /jhs.v sayılı KHK da, Bakanlığın sağlık sstem çersnde poltka belrleme, düzenleme ve denetleme konumunun ön plana çıkarıldığı, l düzeynde Bakanlığa bağlı hastanelern kamu hastaneler brlkler çatısı altında brleştrldğ ve brlklern de bağlı kuruluş statüsündek Kamu Hastaneler Kurumu na bağlandığı, kamu hastaneler brlklernde profesyonel yönetme geçldğ, sağlık hzmet sunan kuruluşların yönetmnn basamak esasına göre sınıflandırıldığı ve sağlık hzmetlernn daha fonksyonel brmlere ayrıldığı br teşklat yapısı oluşturulmuştur (Lamba, Altan, Aktel ve Kerman, 2014). KHB yapılanmasının temel olarak hastanelerde kaynak kullanımının şekllendrlmesne yönelk br yaklaşım olduğu görülmektedr. Ntekm 5 Ekm 2012 tarhl 847 sayılı Kamu Hastaneler Brlkler Vermllk Değerlendrmes Hakkında Yönerge le Kamu Hastaneler Kurumu na bağlı hastanelerde kurumsal performans değerlendrlmes çn gelştrlen yaklaşımda, hastanelerde kaynak kullanımına yönelk brçok referans noktası ve/veya değerlendrme krter gelştrlmşken, aynı zamanda hastanelern çeştl sağlık çıktılarını üretme kapasteler de sorgu altına alınmıştır. Sağlık tesslernn Tıbb, İdar, Mal, Kalte, Hasta ve Çalışan güvenlğ-memnunyet le Eğtm boyutlarında değerlendrlmesn çeren yönetmsel performans krterler, br bütün olarak değerlendrldğnde, sözleşmel yönetclernn performans değerlendrmeler çn Norton ve Kaplan (1992) tarafından gelştrlen Dengel Skor Kartı 3 (DSK) (Balanced Scorecard) yaklaşımının Türkye ye uyarlanmasıyla oluşturulmuştur (TKHK, 2012). KHB yönetc performansı ölçümünde kullanılan ve Dengel Skor Kart (DSK) çerçevesnde çok boyutlu ve karmaşık br yapı gösteren brlk değerlendrme karnesnde kullanılan çoğu krter, sayısal boyutları bzzat hastane ve kamu hastaneler brlğ yönetcler tarafından hesaplanablen oran formüllernden oluşmaktadır. Karne çersnde yönetcler tarafından doğrudan hesaplanamayan krterler se Stokastk Sınır Analz (SSA) yöntem le hesaplanan etknlk skorlarıdır. Bu makalede Türkye de kamu hastaneler brlkler ve bağlı hastanelern yönetclernn performans değerlendrlmesnde kullanılan DSK yaklaşımının ve bu yaklaşım çernde özel br öneme sahp olan SSA yöntemyle hesaplanan hastane teknk etknlk skorlarının teork br düzlemde tartışılması ve mevcut yöntemlere alternatf önerlern sunulması amaçlanmaktadır. Bu genel amaca bağlı olarak makale planı şu şekldedr: Çalışmanın knc bölümünde DSK yaklaşımı ve KHB vermllk karnes tanıtılıp, ncelenmektedr. Çalışmanın üçüncü bölümünde vermllk karnesnde kullanılan SSA etknlk skorları teork olarak ncelenmektedr. Çalışma, tartışma bölümüyle brlkte sonlandırılmaktadır. 2. KHB Vermllk Karnes ve Dengel Skor Kart Yaklaşımı Ölçemezsenz yönetemezsnz lkesyle hareket eden kurumsal başarı karnes sstem (Kaplan ve Norton, 1992, s.71), brden fazla performans göstergesnn ölçülmes ve performans ölçümlernn sonuçlarına belrl ağırlıklar verlmes suretyle özet br rapor hazırlanmasına dayalı br performans ölçüm sstem olarak ortaya çıkmaktadır (Coşkun, 2006, s.128). Kaplan ve Norton (1992), şletmelern krtk alanlardak performansının ölçülmes çn tekl ölçütlern yeterl olmadığını görmelernden dolayı, yönetclern hem fnansal hem de operasyonel ölçütlern dengel br şeklde sunulduğu br ölçüm yöntemn arzuladıklarını öne sürmektedr. DSK yaklaşımında, performans ölçümü çn frmaların operasyonel şler le stratejk hedeflernn bütüncül br şeklde ele alınmaktadır. DSK, frma stratejlern, frmaların dört temel ş perspektf le bütünleştrerek br performans ölçüm model ortaya koymaktadır. Bunlar; fnans, müşter, şrket ç süreç ve yenlk (nnovasyon) perspektflerdr (bkz. Şekl 1). 3 Balanced Scorecard yaklaşımının Türkçe çevrs çn; Dengel Değerleme Kartı, Kurumsal Performans Karnes, İşletme Karnes, Başarı Karnes termler de kullanılmaktadır.

4 698 Atlgan, E. (2016). Kamu Hastaneler Brlkler performans ölçüm yöntem üzerne br değerlendrme. Internatonal Journal of Human Scences, 13(1), do: /jhs.v Şekl 1. DSK Bleşenler Kaynak: Kaplan ve Norton (1992, s.71) Kaplan ve Norton (1992), DSK yöntemn br uçakta bulunan plot kabnndek gösterge panelne benzetmektedr. Ntekm br plot uçuş gb karmaşık br eylem gerçekleştrmek çn yakıt durumu, yükseklk, seyr rotası gb şu ank durumu ve gelecektek durumu belrten gösteren blg setne htyaç duymaktadır. Plotun tekl br göstergeyle karar alması ölümcül sonuçlara neden olablmektedr. Benzer şeklde, günümüzde organzasyonların yönetmsel olarak karmaşık br yapıya sahp olduğu göz önüne alınırsa, yönetcler performans ölçümü çn organzasyonların farklı alanlarından gelen blgler kullanma htyacı duymaktadır. Sağlık Bakanlığına bağlı kamu hastanelernde 663 Sayılı Kanun Hükmünde Kararname le brlkte sözleşmel yönetclk modelne geçlmştr. Bu yen yönetm modelnde Kamu Hastaneler Brlğ nn en üst yönetcs genel sekreterdr. Brlk teşklat yapısında genel sekretere bağlı tıbb hzmetler, dar hzmetler ve mal hzmetler başkanlıkları yer almaktadır. Brlğe bağlı hastanelern, hastane yönetcs tarafından yönetleceğ, hastane yönetcsne bağlı olarak başhekm ve başhekm yardımcılığı, dar ve mal şler müdürlüğü le sağlık bakım hzmetler müdürlüklernn oluşturulacağı fade edlmş (md.30) ve bu kapsamda hastanelerde yönetc atamaları gerçekleştrlmştr. Bu sayede her br şleve yönelk profesyonel yönetclern görevlendrlmes sağlanmakta, performans krterler oluşturularak daha sağlıklı br performans değerlemes yapılablmekte ve hesap vereblrlk ve Yönetsel etkllk daha kolay sağlanablmektedr (Lamba ve dğerler, 2014, s.66). Sağlık kurumlarının yönetmsel süreçlern yapılandıran 663 sayılı KHK de öngörülen performans ölçüm sstemn temel olarak DSK yaklaşımını çerdğ görülmektedr. KHK, sağlık tesslernn Tıbb, İdar, Mal, Kalte, Hasta ve Çalışan güvenlğ-memnunyet le Eğtm boyutlarında değerlendrlmes gerekllğn vurgulamıştır. Bu kapsamda, yen yapılanmaya uygun olarak kurulan 87 Kamu Hastane Brlğ le bu brlklere bağlı sağlık tessler ve sözleşmel yönetclernn performans değerlendrmeler çn, DSK modeln Türkye ye uyarlanarak, performans ölçümünde kurumları çok yönlü olarak değerlendrme mkanı sunan, vzyon ve hedefler le faalyetler arasında lşk kurulmasını sağlayan, rehberlk fonksyonu bulunan, sürekl zleme ve değerlendrme mkanı veren,

5 699 Atlgan, E. (2016). Kamu Hastaneler Brlkler performans ölçüm yöntem üzerne br değerlendrme. Internatonal Journal of Human Scences, 13(1), do: /jhs.v Vermllk Karne Model oluşturulmuştur (TKHK,2012). Kamu hastaneler vermllk karne model şekl 2 de sunulmaktadır. Şekl 2. Türkye Kamu Hastaneler Vermllk Karne Model Kaynak: TKHK (2012, s. 1) Kamu Hastane Brlkler Vermllk Karnes, Sağlık Tess Karnes ve Brlk Hedefler bleşenlernden oluşmaktadır. Sağlık tess karneler 6 ana krter grubundan oluşmaktadır. Bunlar::. Tıbb;. İdar;. Mal; v. Kalte, hasta ve çalışan güvenlğ le memnunyet; v. Eğtm ve v. İzlem ve ver doğrulama, kanıta dayalı gözlemsel değerlendrme krterlerdr. Altı ana krter grubu 1000 puan üzernden değerlendrmeye tab tutulmuştur. Her göstergede farklı metotlar kullanılarak kabul edleblr değerler (KED) belrlenmş ve bu kabul edleblr değerler karne ve gösterge kartlarında belrtlmştr. Bazı göstergelerde KED sağlık tessnn bulunduğu hzmet sınıfının ortalaması olarak kabul edlrken bazı göstergelerde se Bakanlık ve Kurum hedefler KED olarak değerlendrlmştr. Hasta malyetler çn belrlenmş göstergelerde hastanenn bulunduğu rolün ortalaması KED olarak kabul edlmştr. Bazı göstergelere se gözlemsel Değerlendrme katsayısı eklenerek yernde değerlendrme sonuçları karneye yansıtılmıştır. Her krter grubunda bulunan göstergeler ayrı ayrı metotlar kullanılarak belrlenmştr. Göstergeler çn gerekl ver elemanları Sağlık-Net koordnasyonu le TSİM, TDMS,MKYS,ÇKYS, İKYS, MHRS, UHESA ve Bakanlık brmlernn kullanmış oldukları blg sstemler aracılığı le temn edlmektedr (TKHK,2012, s.2). Kamu hastaneler vermllk karnes yaklaşımı belrtlen ölçütler çerçevesnde DSK performans ölçüm yöntemnn önerlern karşılar ntelktedr. Ancak hastanelern gösterge puanları hesaplanırken karşılaştırmalı analz çn kullanılan KED referanslarının hesaplanması hususuna dkkat edlmes gerekmektedr. KED hesaplaması çn oluşturulan hastane gruplarının homojen düzlemde tanımlanması son derece önemldr. Ntekm şlev, kapaste ve yapablrlk açısından homojen olarak tanımlanmayan hastane gruplarının ortalama değerlernden oluşturulacak KED, bazı hastanelern performans skorlarının olması gerekenden büyük, bazılarının se küçük hesaplanmasına neden olablecektr. Örneğn TKHK (2014, s.49) çalışmasında yer alan EK Tablo 1 de tanımlanan hastane hzmet gruplarından brncsnn çersnde yer alan lk beş hastane şu şekldedr: Adana Dr. Ekrem Tok Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Hastanes, Erzurum Tekman Şeht Pyade Çavuş Muhammed Bnc Devlet Hastanes, Gresun Fzk Tedav ve Rehabltasyon Merkez, İstanbul Emnönü Der ve Tenasül Hastalıkları Hastanes, Sakarya Kaynarca İlçe Hastanes. Bu örnek bze hzmet grupları çersnde tanımlanan hastanelern, şlev ve kapaste anlamında farklılıklar gösterdğn ortaya koymaktadır. Dğer taraftan KED ler çoğu zaman hzmet grup ortalamalarından haraketl hesaplanmaktadır. Örneğn sağlık tesslernde polklnk yapan cerrah ve dahl branş klnsyenlernn yataklı servsler kullanım durumunu ölçmek amacıyla

6 700 Atlgan, E. (2016). Kamu Hastaneler Brlkler performans ölçüm yöntem üzerne br değerlendrme. Internatonal Journal of Human Scences, 13(1), do: /jhs.v tanımlanmış T-05 Hasta Yatışları krternde KED, sağlık tessnn bulunduğu hzmet sınıflarının lgl branştak polklnkten yatış oranlarının artmetk ortalaması olarak tanımlanmıştır (TKHK, 2014, s. 94). Bu nedenle, yukarıda örneğ verlen ve brnc hzmet sınıfında yer alan hastanelern heterojen yapısı düşünüldüğünde, grup ortalaması olarak değerlendrlen KED değerler, karşılaştırma çn yernde br gösterge olmayacaktır. Br başka deyşle, KED hesabı çn kullanılan hastane grubunda dal hastaneler le genel hastanelern ya da eğtm araştırma hastaneler le dğer genel hastanelern aynı grupta tanımlanması durumunda, KED değerlernn grup ç karşılaştırmalar yapmak adına yanlı olacaktır. Vermlk karnes çerçevesnde performans ölçümü açısından karşılaşılablecek br dğer öneml sorun, gösterge verlernn toplanmasını lglendrmektedr. Detayları aktarıldığı üzere, gösterge verler farklı ver tabanlarından ex-post olarak elde edlmektedr. Hastaneler ortak br ver şlem tabanı kullanmadığı çn, verler öncelkle hastanelern ver/blg servslerne kaydedlmekte, daha sonra da bu verler lgl hastane ve/veya KHB tarafından, belrtlen üst blg sstemlerne aktarılmaktadır. Eşanlı ver toplama sstemlernn kullanılmamasından dolayı ver aktarımında gerçekleşeblecek hatalı şlemler, hesaplanacak performans skorları etkleyeblecektr. Bu nedenle tüm hastanelerde ortak olarak kullanılablen ve verler eşanlı olarak üst ver tabanlarına şleyen br hastane blg sstemnn gelştrlmes son derece önemldr. Brlk değerlendrme karnelernde kullanılan öneml performans ölçütlernden br de, sağlık kurumlarının hzmet etknlk skorlarıdır. Şekl 3 te görüldüğü üzere, dört farklı boyutta tanımlanmış etknlk skorları, vermllk karnesnde hedef gösterge konumundadır. Şekl 3. Vermllk Karnes Gösterge Hedefler Kaynak: TKHK (2012, s. 3) KHB vermllk karnesnde etknlk skorları, hastanelern temel hzmet çıktıları olan acl servs, polklnk, yataklı servs ve amelyat hzmet çıktıları üzernden Stokastk Sınır Analz (SSA) yöntemnn kullanıldığı dört faklı modelle tanımlanmaktadır. Vermllk karnesnn bu öneml göstergeler br sonrak bölümde teork olarak tartışılmaktadır. Bu bölümde öncelkle SSA yöntem tanıtılmakta, ardından da KHB ve bağlı hastanelern etknlk skorlarının ölçümünde kullanılan yöntem ncelenmektedr. Bölümde son olarak etknlk skorlarının ölçümünde karşılaşılablecek sorunlar ve alternatf önerler sunulmaktadır.

7 701 Atlgan, E. (2016). Kamu Hastaneler Brlkler performans ölçüm yöntem üzerne br değerlendrme. Internatonal Journal of Human Scences, 13(1), do: /jhs.v KHB Vermllk Karnes Etknlk Skorları 3.1. Stokastk Sınır Analz ve Teknk Etknlk Ölçümü Etknlk (effcency) üretm brmler açısından optmal karar alma durumunu fade etmektedr. Üretm etknlğ ya da teknk etknlk, br yaklaşımla mevcut grd koşulları altında üretmn olabldğnce arttırılmasını (çıktı-yönlü teknk etknlk), dğer br tanımla se mevcut üretmn olası en düşük grd kullanımı le gerçekleştrlmesn (grd-yönlü teknk etknlk) lglendrmektedr (Farrell, 1957, s ). Ancak tüm ktsad üretm brmlernn gerçek yaşamda bu problemler çözmes söz konusu olamayablecektr. Dolayısıyla optmal kararları alamayan frmalarda üretm sınırından sapmalar, ya da br başka deyşle etknszlk söz konusu olablecektr. Frma açısından etknlğn ölçüsü se deal değerlerden sapma le lşklendrlmektedr (Kumbhakar ve Lovell, 2000, s.2). Aşağıda denklem (1) ve denklem (2) matematksel olarak br frmanın etknlk derecesnn nasıl belrleneceğn göstermektedr. Denklem (1) grd-yönlü teknk etknlk ölçümünü, denklem (2) se çıktı yönlü teknk etknlk ölçümünü göstermektedr. Optmal Beklenen Grd Kullanımı Etknlk (1) Fl Grd Kullanımı Fl Çıktı Etknlk (2) Optmal Beklenen Çıktı Etknlk/etknszlk kavramı şekl (1) üzernde, bast grd-br çıktı üretm yapısına sahp frma üretm fonksyonu kullanılarak anlatılmaktadır. Şeklde hastanenn x grdsn kullanarak, y çıktısını ürettğ, üretm olanakları kümes sınırının da GR le belrtldğ varsayılmaktadır. Burada GR frmanın, ya da konumuz gereğ hastanenn, üretm yöntemn temsl etmekte ve GR le gösterlen eğr frmanın mevcut kaynakları le üretebleceğ maksmum çıktıları ya da üretm sınırını tanımlamaktadır. Şekl 1. Üretm Sınırı ve Teknk Etknlk Kaynak: Kumbhakar ve Lovell (2000,s.25, 31). Şekl 1. (A) panelnde grd-yönlü teknk etknlk/etknszlk görselleştrlmektedr. Burada x kadar grd kullanan br frma grds y kadar çıktı üretmektedr. Ancak aynı çıktı, grd vektörünün * x / mktarına daraltılması le de üretleblmektedr. Bu nedenle burada frma açısından deal grd kullanım değernden sapma ya da grd-yönlü teknk etknszlk söz konusudur. Şekl 1. (B) panellernde y çıktısı, x kadar grd kullanılarak üretleblmektedr. Fakat aynı grd vektörü le * çıktının y / düzeyne arttırılablmes mümkündür. Bu nedenle burada frma açısından deal çıktı üretm değernden sapma ya da çıktı-yönlü teknk etknszlk söz konusudur. Bu k anlatımda da görülebleceğ üzere frma açısından etknszlk, mevcut kaynakları le maksmum çıktıyı elde

8 702 Atlgan, E. (2016). Kamu Hastaneler Brlkler performans ölçüm yöntem üzerne br değerlendrme. Internatonal Journal of Human Scences, 13(1), do: /jhs.v edememek, ya da mevcut üretmn gereksz kaynak kullanarak gerçekleştrmesnden kaynaklanmaktadır. Frmanın etknlk/etknszlk derecesnn ölçümü çn, deal üretm ya da grd kullanım değerlernden sapmaların belrlenmes gerekmektedr. Bu nedenle öncelkle üretm sınırları belrlenmeldr. Etknlk ölçütler, br organzasyonun üretm sınırının blndğn varsaymaktadır. Varsayım geçerl değl se üretm sınırı br örneklem ver set le tahmn edlmek durumundadır. Schmdt (1985) ve Lovell (1992) etknlk tahmn yöntemlern k temel kategorye ayırmaktadır. Bunlardan lk, üretm sınırlarının parametrk (ekonometrk) ya da parametrk olmayan (matematksel) fonksyonlar şeklnde tanımlanmasıyla lşkldr. Dğer se frmanın üretm sınırından sapmasını lglendrmekte ve modeln stokastk ya da determnstk br yapıda kurulmuş olması le lşkldr. Agner, Lovell ve Schmdt (1977) le Meeusen ve Van den Broeck (1977) çalışmaları le gelştrlen SSA, frmaların etknlk ölçümünü gerçekleştrrken, dışsal faktörler de hesaba katarak, tanımlanan üretm teknolojs sınırlarından sapmaları, k parçaya ayırarak hesaplamaktadır. Brnc parça rassallığı (ya da statstksel hatayı), knc parça se etknszlğ fade etmektedr. Teknk etknlk, çıktı yönlü br yaklaşımla, br üretcnn gerçekleşen çıktı mktarının maksmum olası çıktı mktarına oranı le ölçülmektedr. Buradan hareketle br üretm fonksyonu aşağıdak gb fade edleblr: y f x ;. TE (3) Denklemde y, 1,, I üretclernn gerçekleşen çıktılarını, x, 1,, N grd vektörünü f x; üretm sınırını gösterrken, tahmn edlecek parametreler olmak üzere tanımlamaktadır. Burada nc üretc çn teknk etknlk: y TE f x; (4) olacaktır. Üretmn sınırda gerçekleştrlmes ya da br başka deyşle gerçekleşen çıktının maksmum olası çıktıya eşt olması durumunda TE 1 olacakken, dğer durumlarda se, TE 1 olacaktır. Ancak denklem (4) le verlen üretm sınırı tanımlaması çıktının rassal hatalardan etklenmesne olanak tanımadığından dolayı determnstk br yapıya sahptr. Üretmn rasssal hatalardan etklenmesne olanak tanıyacak şeklde üretm sınırı tanımlamasına v gb br hata term eklenrse, denklem stokastk br yapıya kavuşturulacak ve böylece stokastk üretm sınırı aşağıdak gb tanımlanacaktır: y f x ;. exp v. TE (5) Dolaysıyla teknk etknlk aşağıdak gb ölçülecektr: y TE (6) f x ;. exp v Bu gb br ölçümde, deal çıktı ya da sınırdan sapmalar le lşklendrlen teknk etknlk ölçütünün üretcler arasında farklılık gösteren çevresel faktörler de barındırması mümkün olablmektedr. Agner ve dğerler (1977) le Meeusen ve van den Broeck n (1977) stokastk üretm sınırı fonksyon tanımlamaları da bu mantık temelne dayanmaktadır. Çalışmalarında kullanılan orjnal model, yatay kest verler le tanımlanan ve rassal etkler le etknszlk ölçütlern barındıran k taraflı hata term bulunan aşağıdak modeldr: ln q x v u (7) '

9 703 Atlgan, E. (2016). Kamu Hastaneler Brlkler performans ölçüm yöntem üzerne br değerlendrme. Internatonal Journal of Human Scences, 13(1), do: /jhs.v Denklem 7 de q, 1,, I olmak üzere, frmanın gerçekleşen çıktılarını, x, 1,, N grd ' vektörünü gösterrken, tahmn edlecek parametreler olmak üzere x üretm sınırını tanımlamaktadır. Denklemde v rassal hatayı, u se teknk etknszlğ tanımlayan negatf olmayan rassal değşkendr. Denklem 7. le verlen stokastk Cobb-Douglas üretm sınırını aşağıdak gb de tanımlamak mümkündür: lnq x v u (8) ln 0 1 ln 0 1 q exp x v u (9) 0 1 q exp ln x ) exp( v ) exp( u (10) Denklem 8, 9 ve 10, aynı stokastk üretm fonksyonunun farklı şeklde organze edlmş bçmlern göstermektedr. Üretm sınırında gerçekleştrlen deal ya da optmum üretm aşağıdak gbdr: ln ln ) exp( q exp x v exp x v (11) * Teknk etknlk se, daha önce tanımlandığı üzere, çıktının sınır çıktısına oranı olduğundan, aşağıdak gb ölçülecektr: q exp ln x v u TE exp u * q exp 0 1 ln x1 v Teknk etknlğn stokastk üretm sınırlarında belrlenmes yukarıda Şekl 2.1 de görsel olarak sunulmaktadır. Şeklde A ve B gb k frma temsl edlmekte ve frmaların rassal hatayı da çeren * sınır çıktıları sırasıyla ln * qa exp 0 1 xa va ve q ln B exp 0 1 xb vb le * verlmektedr. Şeklde A üretcs çn sınır çıktısının q A determnstk üretm sınırından sapması * rassal hatayı verrken, gerçekleşen çıktının q sapması da etknszlğ q A sınır çıktısından A vermektedr. Aynı durum B üretcs çn de geçerldr. Şeklden de görüleceğ üzere sınır çıktıları (gözlenemeyen) sınırın determnstk kısmı üzernde ya da altında dağılım göstereblrken, gerçekleşen (gözlenen) çıktı determnstk sınırın altında olmaktadır. Ntekm gerçekleşen çıktının determnstk sınırın üstünde olması ancak rassal hata termnn poztf ve etknszlkten büyük olması durumunda gerçekleşecektr 4 (Coell, Rao, O Donnell ve Battese, 2005, s.244). (12) 4 * ' ò v u 0 q exp x

10 704 Atlgan, E. (2016). Kamu Hastaneler Brlkler performans ölçüm yöntem üzerne br değerlendrme. Internatonal Journal of Human Scences, 13(1), do: /jhs.v Şekl 2.1 Stokastk Üretm Sınırı y q* A = exp( ln x A + v A ) q* B = exp( ln x B + v B ) q B = exp( ln x B + v B - u B ) Rassal Hata. Etknszlk Determnstk Sınır q = exp( ln x 1 ). Rassal Hata Etknszlk q A = exp( ln x A + v A - u A ) x A x B x Kaynak: Coell ve dğerler (2005, s.244) SSA yöntemyle teknk etknlk skorlarının belrleneblmes çn öncelkle stokastk üretm sınırını parametrelernn tahmn edlmes gerekmektedr. Bu tahmnler Maksmum Olablrlk yöntemyle gerçekleştrlmektedr. Dğer taraftan tahmnlern gerçekleştrlmes çn bleşk hata term ( v u ) parçaları olan, rassal hata v ve etknszlk u bleşenlerne lşkn varsayımların tanımlanması gerekmektedr. SSA yöntemnn etknlk analz çn kullanılmasına başlanmasından tbaren, yukarıda belrtlen temel sstematk altında alternatf SSA modellemeler gelştrlmştr. Coell vd. (2005) le Kumbhakar ve Lovell (2000) SSA etknlk analz modellernn farklılaşableceğ beş temel nokta olduğunu belrtmektedr. Bunlar:. Malyet/üretm fonksyon kalıbının seçm;. hata term dağılımını lşklendren varsayımlar;. değşkenlern seçm; v. tek aşamalı ya da k aşamalı tahmn sürecnn kullanımı; v. yatay kest ya da panel ver tahmn yöntemlernn kullanımı konusundak ayrışmalardır. Yukarıda denklem 8 10 sstemnde tanımlanan ve frmaların deal üretmnden sapmasını rassal hatalar ve etknszlk olarak ayıran model, Hata Bleşenler (Error Component EC) model olarak adlandırılmaktadır. Hata Bleşenler modelnn panel ver çerçevesnde tanımlanmış bçm aşağıdak gbdr (Battese ve Coell, 1992). t t t t Y X V U (13) Denklemde 1, n frmaları göstermek üzere, t1, N zamanı, Y t ve X t lgl frmanın sırasıyla çıktı ve grdlern ; se tahmn edlecek parametreler göstermektedr. Denklemde, 2 V değşkennn ~ 0, v 2 frmanın etknszlğn göstermek üzere, ~, U rassal hatayı gösteren t U exp( t U t T varsayılmaktadır. V d N şeklde dağıldığı, U d N dağıldığı Denklem (13) le gösterlen bu genel tanımlama, Hata Bleşenler modelne çeştl kısıtlar getrlmes le farklı şekllerde de tanımlanablmektedr. Bu kısıtlar bleşk hata termnn etknszlk parçasının dağılımına lşkn olableceğ gb, zaman kest modellerne mkan verecek şeklde de SSA modellerne getrleblmektedr. Etknszlğ ölçen hata bleşen dağılımının, gamma dağılıma (Greene, 1980a, 1980b) ya da keskl normal dağılıma (Stevenson, 1980) sahp olduğu da varsayılablmektedr. Denklem 13 te 0 kısıtının getrlmes durumunda Ptt ve Lee (1981) çalışmasında kullanılan model elde edleblmektedr. Modele 0 kısıtının getrlmes sonucunda

11 705 Atlgan, E. (2016). Kamu Hastaneler Brlkler performans ölçüm yöntem üzerne br değerlendrme. Internatonal Journal of Human Scences, 13(1), do: /jhs.v Battese ve Coell (1988) tarafından kullanılan zaman bağımsız model elde edleblrken, aynı kısıt altında tam olmayan panel ver çn Battese, Coell ve Colby (1989) tarafından gelştrlen model kullanılablmektedr. Lteratürde sıklıkla kullanılan br dğer SSA tanımlaması Battese ve Coell (1995) tarafından gelştrlen Teknk Etknlk etkler (Techncal Effcency (TE) Effects) modeldr. Bu model frmaların etknlk skorları hesaplanırken, aynı anda ve tek br aşamada bu etknlk skorlarına etk eden frma-spesfk ya da çevresel değşkenlern parametrelernn hesaplanmasına da olanak tanımaktadır. Teknk Etknlk etkler modelnde SSA üretm sınırı denklem (13) le tanımlanmakla brlkte, etknszlk term U nn, z nn frmanın etknlk düzey üzernde etkl olan değşkenler ' tanımladığı durumda m z e t t t ' t 2 olmak üzere, t ~ t, u U N m dağılımına sahp olduğu varsayılmaktadır. Bu varsayım çerçevesnde kurulan SSA modelyle üretm sırını/fonksyonu parametreler, etknlk skorları ve bu skorlara etk ettğ düşünülen değşkenlere lşkn parametreler eş anlı tahmn edlmektedr. Görüldüğü üzere, SSA etknlk analz, etknszlk bleşenne lşkn brçok alternatf tanımlama çerçevesnde gerçekleştrleblmektedr. Ancak lteratürde hang dağılımın seçlmes gerektğne lşkn net br tanımlama söz konusu değldr. Coell ve dğerler (2005) keskl normal dağılımı kullanmanın avantajlı olduğunu belrtrken, Rosko ve Mutter (2008), alternatf dağılım varsayımlarının hastane etknlk skorları üzernde çok küçük br etk yarattığını öne sürmektedr. SSA eknlk analznde kullanılan modellern farklılaştığı br başka nokta da, modellerde kullanılan üretm/malyet teknolojsnn farklı şekllerde tanımlanmasıdır. SSA yöntemnde üretm fonksyonunun tahmn edlme gerekllğ, bu fonksyona lşkn teknoloj tanımlamasının yapılmasını da gerektrmektedr. SSA hastane etknlk analzlernde üretm/malyet sınırına lşkn Teknoloj tanımlamaları, Homotetk fonksyon (Folland ve Hofler, 2001), Leontef fonksyonu (L ve Rosenman, 2001), Box-Cox dönüşümlü sınır fonksyonu (Lnna, 1998) ve Ad Hoc fonksyon tanımlamaları (Chrkos ve Sear, 2000) gb farklı formlarda gerçekleştrleblrken, lteratürde ağırlıklı olarak Translog fonksyon(chrkos, 1998; Rosko, 1999, 2001, 2004; Rosko ve Mutter, 2008; Zuckerman, Hadley ve Iezzon, 1994) le Cobb-Douglas (Carey, 2003; Rosko ve Proenca, 2005; Vtalano ve Toren, 1996) gb fonksyon tanımlamaları kullanıldığı görülmektedr. Farklı fonksyon formlarının hastane SSA çalışmalarında kullanımı etknszlğn ortalama tahmn üzernde farklı etkler yaratmaktadır. Chrkos (1998) etknszlk tahmnlernn, fonksyon formunun translog formdan Cobb-Douglas modelne çevrlmes le hata term üzerndek varsayımlardan bağımsız olarak, % 3 yükseldğn belrtmektedr. Folland ve Hofler (2001) translog ve homotetk malyet fonksyonlarının sırasıyla % 12.7 ve % 10.1 ortalama etknszlk tahmn sonucu verdğn belrtmekte, Rosko (1998) translog ve Cobb-Douglas formlarının kullanılması le elde edlen etknszlk tahmnlernn sırası le % 17.9 ve % 17 olduğunu belrtmektedr. Rosco ve Mutter (2008) lteratüründe yer alan çalışmalardan hareketle SSA etknlk çalışmalarında, farklı fonksyon modellernn nsp etknlk skorları ve nsp etknlk sıralamaları üzernde küçük br etk yarattığını öne sürmektedr. Bu bağlamda, fonksyon formunun seçm etknlk skorları üzernde etklyken, hang fonksyon formunun seçleceğ se çoğunlukla araştırmacının analz ettğ endüstr yapısı ve buna lşkn önsel varsayımlarına kalmaktadır. Bununla brlkte uygun fonksyon formu seçm açısından Battese ve Broca (1997) araştırmacıların bast modeller karşısında test edleblecek genel model tanımlamaları le çalışmalarına başlamalarını önermektedr.

12 706 Atlgan, E. (2016). Kamu Hastaneler Brlkler performans ölçüm yöntem üzerne br değerlendrme. Internatonal Journal of Human Scences, 13(1), do: /jhs.v Kamu Hastanelernn Performans Değerlendrmesnde Kullanılan Stokastk Sınır Analz Etknlk Modeller: TKHK (2012, s.15-16) çalışmasında yer alan tablolarda verldğ üzere, KHB ve bağlı hastanelern etknlk skorlarının hesaplanmasında dört farklı çıktı çn ayrı ayrı tanımlanmış, dört SSA model kullanılmaktadır. Bu modeller çerçevesnde her br kamu hastanes çn Tıbb Krterler boyutunda acl, polklnk, hasta günü, amelyat olmak üzere 4 farklı etknlk skoru hesaplanmaktadır. Modellerde kullanılan değşkenler Ek Tablo 1 de verlmektedr Üretm fonksyonu Translog formda tanımlanmıştır. Battese ve Coell (1995) TE etkler modelnn zaman kest çerçevesnde tanımlaması le kullanılan model aşağıdak gbdr: n n k 1 lny lnx lnx lnx Ε u v (14) h 0 h k h kh h k 1 Denklem (14) le gösterlen modelde;, ve tahmn edlecek parametreler olup, h:1,.., n hastaneler göstermek üzere; y h : toplam hzmet üretmn, x h : hastanesnn grdlern, Ε h : çıktı kontrol değşkenlern fade etmektedr. Denklem 1 de, hata termnn bleşenlernden v t smetrk 2 hatayı (rastgele hata term) temsl etmekte, 0, v N bçmnde bağımsız ve özdeş olarak, ayrıca u t den bağımsız dağıldığı varsayılmaktadır. Hata termnn dğer bleşen olan u ler negatf olmayan rastgele değşkenler olup etknszlkle lşkldr. u lern tahmn edlen modellerde 2 u N z, bçmnde bağımsız olarak dağıldığı varsayılmaktadır. Bu varsayım etknszlk üzernde etkl olduğu düşünülen değşkenlern tek aşamalı br tahmn çerçevesnde, Battese ve Coell (1995) etknszlk etkler model tanımlaması le tahmn edlmesne olanak tanımaktadır. Etknszlk term dağılımı fadesnde geçen z, daha önce fade edldğ gb, hastane etknlk skorları üzernde etks olduğu düşünülen değşkenlern vektörüdür. Bu değşkenlern tanımlanması le hastane etknlk skorları üzernde hang unsurların belrleyc olduğu araştırılmaktadır. Değşkenler genel olarak hastane spesfk çevresel faktörler le hastaneye çsel faktörler gözetlerek oluşturulur. Değşkenler genel olarak hastane yönetclernn kontrol alanında değldr. Değşkenler at parametrelern tahmnler, poltka yapımı açısından snyal ntelğ taşır. Değşkenler etknlk skorunu doğrudan etklemez, değştrmez. Elde edlen etknlk skorunu açıklayıcı ntelk taşırlar (TKHK, 2012, s. 17). Modellerde kullanılan grd değşkenler, lteratürle uyumlu olarak, mevcut çıktıların üretlmesnde kullanılan şgücü ve sermaye grdlern olarak tanımlanmıştır. Dğer taraftan hastanelerde kullanılan grdler ve üretlen çıktılar, vaka karması, hastalığın şddet ve kalte gb faktörlern de etksyle heterojen br yapıya sahptr. Grd ve çıktıların bu faktörlere göre ağırlıklandırılamadığı durumda gerçekleştrlecek analzler, yanlış sonuçlar vereblecektr. Etknlk ölçümlernde bu gb faktörlern model çersnde çerlmemes durumunda, hzmet kaltesn ve hastalık cddyetnn yüksek olduğu hastaneler açısından üretlen hzmetn azlığı, doğrudan etknszlkle lşklendrlecektr. Ancak açıktır k hzmet kaltesnn yükselmes, hastalık çeşt ve şddetlernn artması, çıktıların azalmasına da neden olablmektedr. Bu nedenle çıktı ve grdlern ağırlıklandırılamadığı durumlarda SSA analzlernde ürün çeşd tanımlayıcı ya da kalte belrleyc göstergeler, kontrol değşken grubunda tanımlanarak, analz sonuçlarının daha sağlıklı olması çn modellere dahl edlmektedr. Rosko ve Mutter'e (2008, s. 147) göre, bu değşkenlern modellerde yer almaması cdd tanımlama hatalarına yok açacaktır. Carey (2003) ve Folland ve Hofler (2001) de SSA hastane etknlk analzlernde kalte değşkenlerne yer verlmemes durumunda dışlanmış değşken sapmasının oluşableceğn belrtmektedr. Jacobs, Smth ve Street (2006) çalışmalarında bu değşkenlern önemne dkkat çekerek, modellerde hastane spesfk faktörlern yer alması durumunda SSA modellernn daha fazla tanımlı olacağını, bleşk hata termnn açıklanamayan bazı kısımlarının bu değşkenler tarafından yakalanması nedenyle

13 707 Atlgan, E. (2016). Kamu Hastaneler Brlkler performans ölçüm yöntem üzerne br değerlendrme. Internatonal Journal of Human Scences, 13(1), do: /jhs.v etknszlk skorlarının azalma eğlmnde olacağını öne sürmektedr. Bu açıdan denklem (14) çersnde Ε h le tanımlanan kontrol değşkenlerne yer verlmes lteratürle uyumludur Kamu Hastane Brlkler Değerlendrme Karnes Etknlk Skorları Tahmnnde Karşılaşılan Sorunlar ve Çözüm Önerler Kamu Hastane Brlkler Değerlendrme Karnes etknlk skorları tahmnnde karşılaşılan önde gelen problemler genel olarak ver setn ve bu ver setnn oluşturulması le lgl konuları kapsamaktadır. Dğer etknlk ölçüm yöntemlernde olduğu gb, Stokatk Sınır Analz de verlere son derece duyarlıdır. Model çersnde tanımlanan çıktı ve/veya grd değşkenlerne lşkn verlern olmaması durumunda (ya da verlern 0 olarak görünmes durumunda) lgl hastane çn hesap dönemnde analz gerçekleştrlememektedr. Bu durumda hastane lgl dönemde 0 etknlk skoruna sahp olmaktadır. Bu nedenle hastaneler, değşkenlere lşkn verlern ay bazına eksksz olarak bldrmek durumundadır. Stokastk Sınır Analz ex-post br analz özellğ taşımaktadır. Br başka deyşle dönem sonu analzdr. Analz edlen dönem le lgl verler se TSİM ver tabanından çeklmektedr. Hastanelerde brbrnden farklı ve çeştl hastane blg sstemler kullanılmaktadır. Hastaneler analze konu olan verler kend sstemlernden çekerek, TSİM sstemne manuel olarak yüklemektedr. Bu durumda ver grşne lşkn hataların yapılması olasıdır. Bu problemn aşılması çn hastanelerde kullanılan blg sstemlernn, ayrı br ver grş sürecne gerek kalmaksızın, TSİM ver tabanına blg ulaştırması çn gerekl çalışmalar yapılmalıdır. Etknlk analzler versne ulaşılablen tüm hastane grup ve roller çn eşanlı yapılmaktadır. Hastaneler, heterojen olarak tanımlayableceğmz br ver setnde elde edlen sınır değerler karşısındak durumlarına göre etknlk skorları elde etmektedr. Ver set heterojenlğ se hastane kapaste ve şlevlerndek farklılıktan kaynaklanmaktadır. Ver setnn daha homojen hale getrlmes adına hastane gruplamalarının yapılması yernde olacaktır. Eğtm ve araştırma hastanelernn br grup, dal hastanelernn dğer br grup olarak değerlendrlmes, hastane etknlk skorlarının daha rasyonel olmasını sağlayacaktır. Yukarıda detaylı olarak tanımlandığı üzere, hastane etknlk skorları dört farklı model çerçevesnde tahmn edlmektedr. Bu modellerde hastanelern farklı çıktıları, benzer grdlerle üretmes durumu tanımlanmıştır. Ancak hastanelerde, farklı grdlerden eşanlı olarak brden çok çıktının üretldğ çok ürünlü üretm yapısı söz konusudur. Örneğn br cerrah hekm polklnk yapmakta, amelyatları gerçekleştrmekte, yataklı tedav hzmetnde aktf rol almakta ve hatta acl servs hzmetler sunmaktadır. Bu durumda lteratürde sıklıkla karşılaşılan bleşk üretm yapısından kaynaklı sorunların oluşması mümkün olmaktadır 5. Bleşk üretm sorununun varlığı durumunda hastane hzmetlernn tamamını çerecek çıktılar le grdlern tek br model çerçevesnde tahmn edlmes olasıdır. Üretm sürecnn brden fazla grdnn brden fazla çıktının üretlmesnde kullanıldığı çok ürünlü br yapıda tanımlandığı durumda teknk etknlk ölçütler, tek ürünlü durumda gerçekleştrlen tanımlamalara benzerlk göstermekle brlkte, üretm sınırı yerne Malmqust (1953) tarafından lteratüre kazandırılan uzaklık fonksyonları kullanılmaktadır. Bunlardan grd uzaklık fonksyonları grd kümelernn yapısını karakterze ederken, çıktı uzaklık fonksyonları çıktı kümelern karakterze etmektedr (Kumbhakar ve Lovell, 2000, s.28). Dğer taraftan, uzaklık fonksyonları etknlğn ve üretkenlğn ölçümü açısından teknolojnn tanımlanmasında da yarar sunmaktadır (Coell ve dğerler, 2005,s.47). Grd uzaklık fonksyonları grd yönlü teknk etknlk ölçütü tanımı çn kullanılırken, çıktı uzaklık fonksyonları çıktı yönlü teknk etknlk tanımı çn kullanılmaktadır. Uzaklık fonksyonları yaklaşımı aynı zamansa davranışsal amaç (malyet mnmzasyonu ya da kâr maksmzasyonu gb) tanımlamasına gerek kalmadan, çoklu grd-çoklu çıktı üretm teknolojsnn tanımlanmasına da olanak sağlamaktadır (Coell ve dğerler, 2005,s.47). Bu bağlamda, karne etknlk 5 Bleşk üretm sorunları le lgl ayrıntılı br tartışma çn bkz. Chambers (1989) ve Cornes (1992).

14 708 Atlgan, E. (2016). Kamu Hastaneler Brlkler performans ölçüm yöntem üzerne br değerlendrme. Internatonal Journal of Human Scences, 13(1), do: /jhs.v skorlarının 4 farklı model yerne, gelştrlecek br stokastk uzaklık fonksyonu model çerçevesnde, tekl br model le ölçülmes alternatf br yaklaşım olarak görüleblr. Hastane etknlk analznde karşılaşılan dğer sorunlar, model değşkenlernn seçmn lglendrmektedr. Etknlk analzlerde kullanılan kontrol değşkenler, yukarıda denklem 6 da "Ε h " le tanımlanan değşkenlerdr. Hastane çıktıları her br hastanede kalte, vaka karması, vaka şddet vb. unsurlar nedenyle heterojen br yapı oluşturmaktadır. Örneğn br lçe hastanesnde gerçekleşecek taburcu le br l ya da eğtm ve araştırma hastanesnde gerçekleşecek taburcunun aynı ntelkte olması söz konusu olmayablecektr. Taburcu olan hastaların farklı hastanelerde aldığı hzmetn kaltes farklı olacağı gb, hastaneler arasında personel farklılıkları, teknoloj farklılıkları gb unsurlar akılda tutulursa, bu brm çıktının hastanelere malyet de farklılık gösterecektr. Dolayısıyla tanımlanan çıktıların daha homojen hale getrlmes adına modele çıktı kontrol değşkenlernn eklenmes elzem görünmektedr. Böyle br yaklaşım, vaka şddet oranı yüksek, kaltel hastanelern gerçekte olduğundan daha etknsz bulunmasının önüne geçeblecek, daha nesnel sonuçlar vereblecektr. Ancak burada belrtmek gerekr k bu değşkenlern seçm yne araştırma ve araştırmacının amaçları le lşkl olmaktadır. Lteratürde hang değşkenlern çıktı kontrol değşkenler arasında tanımlanması gerektğ konusunda da br fkr brlğ yoktur. Bu nedenle hastane çıktı ve grd heterojenlğn yansıtan bu değşkenlern gözden geçrlmes, uygun olmayanların modelden dışlanarak, daha tanımlayıcı değşkenlern modele getrlmes gerekmektedr. Dğer taraftan hastane çıktılarının, TİG (DRG) vb. ölçütlerle ağırlıklandırılablmes durumunda elde edlecek sonuçlar daha betmleyc olacaktır. Bu durumda çıktı kontrol değşkenlernn kullanım htyacı azalacaktır. Kontrol değşkenlernn azaltılmasıyla, modelde serbestlk dereces yükselecek ve statstk açıdan kazanımlar sağlanacaktır. Etknlk tahmn sonuçları temel varsayımlardak değşmelere, model tanımlamalarına ve kullanılan değşkenlere duyarlı olmakla brlkte, etknlğ ölçülen brmlern çevresel koşullarına da bağlı olacaktır. Bu bakış açısından, etknlk üzernde tesr olan çevresel faktörlern ya da br başka deyşle etknszlk etklernn de belrlenmes önemldr. Modellerde kullanılan dğer br değşken grubu denklem 14 te " z t " olarak tanımlanan etknszlk etklerdr. Değşkenler poltka yapıcı açısından br değerlendrme krter olarak kullanılablmektedr. Mevcut htyaçlar doğrultusunda değşken tanımlamaları yapılarak, htyaca cevap vermeyen değşkenlern modelden çıkarılması yernde olacaktır. Sonuç Kamu Hastaneler Brlğ yapısı Türkye de sağlık hzmetler sunumuna yen br yaklaşım getrmştr. Tedav hzmetlernde kaynak kullanımını ve tahssn yleştrmek adına oluşturulan yen yapılanma, hastane yönetm performansı yleştrmey hedeflemektedr. Bu hedef doğrultusunda, kamu hastane brlkler ve bunlar bağlı hastanelerde yönetm performansının belrlenmes adına oluşturulan değerlendrme sstem, kaynakların etk/verml kullanılmasının yanında, hzmet kaltes ve memnunyet krterlern de gözeten bütüncül br yapı arz etmektedr. Brlklern ve bağlı hastanelern değerlendrmesnde kullanılan karnede öneml göstergelerden br de stokastk sınır analz yöntemyle belrlenen hastane üretm etknlk skorlarıdır. Genelde kamu kurumları, özelde se hastaneler açısından performans değerlendrmes açısından yenlkç br yaklaşımdır. Brlk başlangıç karnes, 2013 yılı karnes ve ara değerlendrme karnelernde kullanılan modeln, elde edlen tecrübeler ve gözlemler doğrultusunda küçük revzyonlara htyacı olableceğ görülmektedr. Dğer taraftan analzlerde kullanılan verlern toplanmasına lşkn radkal düzenlemelern ved şeklde hayata geçrlmes gerekmektedr. Hastane yönetm sstemlernn teklleştrlmes ya da hal hazırda kullandıkları yönetm sstemlernden ortak br ver tabanına otomatk ver grşnn sağlanması belrtlen gerekl düzenlemeler arasında yer almaktadır.

15 709 Atlgan, E. (2016). Kamu Hastaneler Brlkler performans ölçüm yöntem üzerne br değerlendrme. Internatonal Journal of Human Scences, 13(1), do: /jhs.v Kaynaklar Agner, D. J., Lovell, C. A. K. ve Schmdt, P. (1977). Formulaton and estmaton of stochastc fronter producton functon models. Journal of Econometrcs, 6, do: / (77) Battese, G. E. ve Coell, T. J. (1988). Predcton of frm-level techncal effcences wth a generalzed fronter producton functon and panel data. Journal of econometrcs, 38(3), Battese, G. ve Coell, T.(1992). Fronter producton functons, techncal effcency and panel data: wth applcaton to paddy farmers n Inda. The Journal of Productvty Analyss, 3, Battese, G. E. ve Coell, T. J. (1995). A model for techncal neffcency effects n a stochastc fronter producton functon for panel data. Emprcal Economcs, 20, do: /bf Battese, G. E., Coell, T. J. ve Colby, T. C. (1989). Estmaton of fronter producton functons and the effcences of Indan farms usng panel data from ICRISAT s vllage level studes. Jornal of Quanttatve Economcs, 5, Carey, K. (2003). Hosptal cost effcency and system membershp. INQUIRY: The Journal of Health Care Organzaton, Provson, and Fnancng, 40(1), Chambers, G. R. (1989). Appled Producton Analyss: A Dual Approach. New York: Cambrdge Unversty Press. Chrkos, T. (1998). Identfyng effcently and economcally operated hosptals: The prospects and ptfalls of applyng fronter regresson technques. Journal of Health Poltcs, Polcy and Law, 23, Chrkos, T. N. ve Sear, A. M. (2000). Measurng hosptal effcency: a comparson of two approaches. Health Servces Research, 34(6), Coell, T. J., Rao, D. S. P., O Donnell, C. J. ve Battese, G. E. (2005). An ntroducton to effcency and productvty analyss, (2nd ed.), New York: Sprnger. Cornes, R. (1992). Dualty and Modern Economcs. New York: Cambrdge Unversty Press. Coşkun, A. (2006). Stratejk performans yönetm ve performans karnes. Lteratür Yayınları. Farrell, M. J. (1957). The measurement of productve effcency. Journal of the Royal Statstcal Socety. Seres A (General), Folland, S. T. ve Hofler, R. A. (2001). How relable are hosptal effcency estmates? Explotng the dual to homothetc producton. Health economcs, 10, do: /hec.600 Greene, W. H. (1980a). On the estmaton of a flexble fronter producton model. Journal of Econometrcs, 13, Greene, W. H. (1980b). Maxmum lkelhood estmaton of econometrc fronter functons. Journal of Econometrcs, 13, Jacobs, R., Smth, P. ve Street, A. (2006). Measurng effcency n health care: Analytcal technques and health polcy. Cambrdge: Cambrdge Unversty Press. Kaplan, R. S. ve Norton, D. P. (1992). The balanced scorecard: Measures that drve performance. Harvard Busness Revew, Kumbhakar, S. ve Lovell, C. (2000). Stochastc Fronter Analyss. Cambrdge: Cambrdge Unversty Press. Lamba, M., Altan, Y., Aktel, M. ve Kerman, U. (2014). Sağlık Bakanlığı nda Yenden Yapılanma: Yen Kamu Yönetm Açısından Br Değerlendrme. Amme İdares Dergs, 47(1),

16 710 Atlgan, E. (2016). Kamu Hastaneler Brlkler performans ölçüm yöntem üzerne br değerlendrme. Internatonal Journal of Human Scences, 13(1), do: /jhs.v Lnna, M. (1998). Measurng hosptal cost effcency wth panel data models. Health economcs, 7, L, T. ve Rosenman, R. (2001). Cost neffcency n Washngton hosptals: a stochastc fronter approach usng panel data. Health Care Management Scence, 4, Lovell, C. A. K. (1992). Producton fronters and productve effcency. H. 0. Fred, C. A. K Lovell, ve S. S. Schmdt (ed.) The Measurement of Productve Effcency, New York: Oxford Unversty Press. Malmqust, S. (1953). Index Numbers and Indfference Surfaces, (4), Meeusen, W. ve Van den Broeck, J. (1977). Effcency estmaton from Cobb-Douglas producton functons wth composed error. Internatonal Economc Revew, 18, do: / Ptt, M. M. ve Lee, L.-F. (1981). The measurement and sources of techncal neffcency n the Indonesan weavng ndustry. Journal of development economcs, 9(1), Rosko, M. D. (1998). Impact of msson and operatng envronment on hosptal X-neffcency: A fronter approach. Internatonal Conference on Strategc Issues n Health Care Management., sunulmuş bldr, St. Andrews, İskoçya. Rosko, M. D. (1999). Impact of nternal and external envronmental pressures on hosptal neffcency. Health Care Management Scence, 2, Rosko, M. D. (2001). Cost effcency of US hosptals: a stochastc fronter approach. Health economcs, 551, do: /hec.607 Rosko, M. D. (2004). Performance of US teachng hosptals: A panel analyss of cost neffcency. Health Care Management Scence, 7, Rosko, M. D. ve Mutter, R. L. (2008). Stochastc Fronter Analyss of Hosptal Ineffcency A Revew of Emprcal Issues and an Assessment of Robustness. Medcal Care Research and Revew, 65, Rosko, M. D. ve Proenca, J. (2005). Impact of network and system use on hosptal X-neffcency. Health Care Management Revew, Sağlık Bakanlığı. (2007). Türkye de Sağlığa Bakış. Ankara: Refk Saydam Hıfzısıhha Merkez Başkanlığı. Schmdt, P. (1985). Fronter producton functons. Econometrc revews, 4(2), Shepherd, R. W. (2015). Theory of cost and producton functons. Prnceton Unversty Press. Stevenson, R. E. (1980). Lkelhood functons for generalzed stochastc fronter estmaton. Journal of Econometrcs, 13, Tatar, M. ve Kanavos, P. (2006). Health care reform n Turkey. EUROHEALTH-LONDON-, 12(1), 20. TKHK. (2012). Brlk Değerlendrme El Ktabı. Ankara: Türkye Kamu Hastaneler Kurumu. adresnden erşld. Vtalano, D. F. ve Toren, M. (1996). Hosptal cost and effcency n a regme of strngent regulaton. Eastern Economc Journal, Zuckerman, S., Hadley, J. ve Iezzon, L. (1994). Measurng hosptal effcency wth fronter cost functons. Journal of Health Economcs, 13,

17 711 Atlgan, E. (2016). Kamu Hastaneler Brlkler performans ölçüm yöntem üzerne br değerlendrme. Internatonal Journal of Human Scences, 13(1), do: /jhs.v Ek-1 Extended Englshsh Abstract Health Transformaton Program (HTP) was launched n 2003 wth the am of preparng a structural, planned and sustanable model for Turkey. HTP was ntroduced wth the prmary am of achevng effectveness, effcency, and equty n organzaton, delvery, and fnancng of health care servces. The fragmented structure of health care delvery system was seen to be the most serous problem whch was treated by HTP. In order to solve ths problem, n the frst stage of the program, all Socal Insurance Organzaton s (SII) health facltes were transferred to the Mnstry of Health (MoH) whch was then followed by the announcement of the General Health Insurance Program (GHIP). Wth GHIP, n order to establsh a fnancally sustanable socal securty system, three nsurance funds (Government Employees Retrement Fund, SII, and Bag-Kur) were merged under an umbrella nsttuton, namely Socal Securty Insttuton (SSI). The dstncton between servce provders and recevers was acheved as a result of transferrng the facltes of SSI to MoH. The second man pllar of the HTP was the establshment of famly physcans n the prmary health care scheme.. In the thrd leg of the basc program, the enactments of the Publc Hosptal Assocatons (PHA), whch are bascally the regonal hosptal unons, were announced n 2011 wth the legslatve decree no.663 and have been n operaton snce fall Establshment of the PHAs ntroduced a new management model for Turksh publc hosptals. Ths model based on a new manageral performance assessment approach, whch was developed to evaluate the hosptals performances n many dmenson, ncludng medcal, admnstratve, fnancal, qualty, patent safety and employee-satsfacton aspects. In ths regard, the Turksh Publc Hosptals Insttuton (PHI), whch s the hghest nsttuton that rules all the publc hosptals, has begun to use modfed verson of Balanced Score Card (BSC) approach to assess the manageral performance of the PHAs. In ths assessment model, producton effcency scores of hosptals became a key or a target factor for hosptal performance assessment. The effcency scores are beng estmated n four dmensons; that s hosptal s outpatent, npatent, surgery and emergency servce productons. The effcency analyss s carred out wth Stochastc Fronter Analyss (SFA) method. In the new system, the performance of hosptal admnstrators, who are contracted professonal, s assessed wth respect to effcency scores taken from those four dfferent servce producton, wth addton to the other BSC performance measures. In case of poor performance scores, ther contracts are termnated. In ths paper, the above mentoned performance measurement approach of the PHAs s assessed wth respect to the theoretcal models used n that approach,.e. BSC and SFA effcency model. Wth respect to the ams of the paper, frstly the BSC performance model of PHAs s ntroduced. In ths model, varous hosptal performance measures are defned n mult-dmensonal aspect. The performance score of a hosptal for a gven measure s evaluated wth respect to a benchmark pont named Acceptable Values (AV), whch s descrbed as the mean performance score of the hosptal s group. If a hosptal gets a score above the AV of the performance measure, then the hosptals s revewed to acheve the goal. Therefore, the performance scores taken by a hosptal are very senstve to the hosptal groupng scheme. Ths fact could cause a based measurement, when the hosptal groups are not homogeneous. The hosptal producton or techncal effcency scores are the essental and most complcated part of the PHAs BSC performance evaluaton system. In the effcency analyss SFA s used wth four dfferent model specfcaton regardng the outputs of outpatent, npatent, surgery and emergency servces. The producton functon s assumed to have a translog technology and the effcency models are defned as the Techncal Effcency Effects SFA defnton, whch admts to estmate the producton functon parameters, the effcency scores of hosptals and the varables thought to