Amaç: Türkiye’deki İstatistiki Bölge Birimleri
Sınıflandırması-1 (İBBS-1) bölgelerinin sağlık hizmeti
sunum etkinliklerini ölçmek.
Gereç ve Yöntem: Bu çalışmada üç girdi ve üç çıktı
değişkeni kullanılarak, on iki İstatistiki Bölge Birimleri
Sınıflandırması-1 (İBBS-1) bölgesi üzerinde Veri
Zarflama Analizi yürütülmüştür.
Bulgular: Analiz sonuçları tüm modeller bakımından
Batı Karadeniz, Doğu Marmara, Güneydoğu Anadolu
ve Kuzeydoğu Anadolu’nun etkin olduğunu ve
Akdeniz, Doğu Karadeniz, İstanbul, Orta Anadolu ve
Ortadoğu Anadolu’nun etkin olmadığını
göstermektedir. Bunun yanı sıra, Batı Anadolu, Batı
Marmara ve Ege’nin sadece Banker, Charnes, Cooper
(BCC) modelleri bakımından etkin olduğu
belirlenmiştir.
Sonuç: Batı Karadeniz, Doğu Marmara, Güneydoğu
Anadolu ve Kuzeydoğu Anadolu etkin olarak Akdeniz,
Doğu Karadeniz, İstanbul, Orta Anadolu ve Ortadoğu
Anadolu ise etkinsiz olarak saptanmıştır. Bu sonuçların
yeni girdi ve çıktı değişkenleri eklenerek ve Network ve
Two-Stage Veri Zarflama Analizi gibi yeni nesil Veri
Zarflama Analizi teknikleri kullanılarak bulanık
ortamda doğrulanması önerilmektedir.
Aim: Measuring the of healthcare service delivery of
Nomenclature of Territorial Units for Statistics-1
(NUTS-1) territories in Turkey.
Materials and Methods: Data Envelopment Analysis
was conducted on the twelve Nomenclature of
Territorial Units for Statistics-1 (NUTS-1) territories
using three input variables and three output variables.
Results: The results of the analysis demonstrate that
Western Blacksea, Eastern Marmara, Southeastern
Anatolia and Northeastern Anatolia are efficient and,
Mediterranean, Eastern Blacksea, Istanbul, Central
Anatolia and Mideastern Anatolia are inefficient in
terms of all models. Besides, it is determined that
Western Anatolia, Western Marmara and Aegean are
efficient only in terms of Banker, Charnes, Cooper
(BCC) models.
Conclusion: It was determined as Western Blacksea,
Eastern Marmara, Southeastern Anatolia and
Northeastern Anatolia are efficient and, Mediterranean,
Eastern Blacksea, Istanbul, Central Anatolia and
Mideastern Anatolia are inefficient. It is suggested that
confirm in the fuzzy environment these results adding
new input and output variables and, using new
generation Data Envelopment Analysis techniques such
as Network and Two-Stage Data Envelopment
Analysis
