DOI: https://doi.org/10.26552/ems.2026.1.13-27
تاريخ النشر: 2026-05-26
المؤلف: Sylvia Jenčová وآخرون
الموضوع الرئيسي: تحليل الكفاءة باستخدام DEA
نظرة عامة
تبحث هذه الورقة البحثية في كفاءة 11 مستشفى كبير في جمهورية سلوفاكيا، مع التأكيد على أهمية تقييم وحدات اتخاذ القرار في بيئة ديناميكية. تستخدم الدراسة تحليل الانحدار البياني (DEA) لتقييم أداء المستشفيات، مستفيدة من كل من النهج الموجه نحو المدخلات والموجه نحو المخرجات مع عوائد ثابتة ومتغيرة على المقياس. تمتد التحليلات على مدى عامين، 2019 و2023، مما يسمح بتقييم مقارن قبل وبعد جائحة COVID-19.
تكشف النتائج أن مستشفى لويس باستور الجامعي في كوشيتسه يحتل مرتبة بين أقل المستشفيات كفاءة، بينما تم تحديد مستشفى ف. د. روزفلت الجامعي مع عيادة بوليكلينيك بانسكا بيستريكا والمستشفى العسكري المركزي – مستشفى التعليم روجومبيروك كأكثر المستشفيات كفاءة. تقدم هذه النتائج رؤى حاسمة للإدارة المالية والطبية ضمن قطاع الرعاية الصحية السلوفاكي، مما يبرز فائدة الأساليب الإحصائية متعددة المتغيرات في كشف اتجاهات الكفاءة التي قد يتم تجاهلها من قبل الأساليب التحليلية الأبسط. تؤكد الورقة على الفعالية المعززة لاستخدام تقنيات تحليل البيانات الشاملة في إدارة الرعاية الصحية.
مقدمة
تناقش مقدمة الورقة البحثية نموذج تحليل الانحدار البياني (DEA)، وهو طريقة غير معلمية تستخدم لتقييم الكفاءة التقنية النسبية لوحدات اتخاذ القرار (DMUs) من خلال تقنيات البرمجة الخطية. يمكن تطبيق إطار عمل DEA عبر مختلف القطاعات، حيث يتم تعريف DMUs على أنها كيانات تشارك في تحويل المدخلات إلى مخرجات. المركز في نموذج DEA هو حدود إمكانية الإنتاج (PPF)، التي تحدد حدود الكفاءة المكونة من أكثر الوحدات كفاءة. تعتبر الوحدات خارج هذه الحدود غير كفؤة، مما يتطلب تحسينات في المدخلات أو المخرجات لتعزيز الكفاءة.
تصنف الورقة نماذج DEA بناءً على التوجه – موجه نحو المدخلات، موجه نحو المخرجات، وغير موجه – وطبيعة عمليات الإنتاج، مميزة بين العوائد الثابتة على المقياس (CRS) والعوائد المتغيرة على المقياس (VRS). تقيم النماذج الأصلية CRS وVRS، التي قدمها تشارنز وآخرون (1979) وبانكر وآخرون (1984)، الكفاءة بناءً على متغيرات المدخلات أو المخرجات، على التوالي. تبرز المقدمة أيضًا الافتراضات الأساسية وراء DEA، مثل تجانس وحدات الإنتاج وتفضيل المدخلات الأقل والمخرجات الأعلى. علاوة على ذلك، تشير إلى دراسات متنوعة دمجت DEA مع طرق إحصائية أخرى لتقييم الكفاءة عبر القطاعات، بما في ذلك البنوك والرعاية الصحية، مما يظهر مرونة وقابلية تطبيق نهج DEA في البحث التجريبي.
طرق
تحدد قسم المنهجية في الورقة النهج المتبع لتقييم كفاءة 11 مستشفى كبير في جمهورية سلوفاكيا من خلال تحليل الانحدار البياني (DEA). يستخدم التحليل إطار عمل DEA من مرحلتين، مستفيدًا من كل من النماذج الموجهة نحو المدخلات والموجهة نحو المخرجات تحت العوائد الثابتة والمتغيرة على المقياس. يتم تفصيل المتغيرات المحددة المدمجة في هذه النماذج في الجدول 2. تركز الدراسة على المستشفيات المصنفة تحت SK NACE 86 – الرعاية الصحية وSK NACE 861 – أنشطة المستشفيات، كما هو موضح في الجدول 3. يتم إجراء تقييمات الكفاءة باستخدام بيانات من عامين متميزين، 2019 (قبل جائحة COVID-19) و2023 (بعد الجائحة)، مما يسمح بإجراء تحليل مقارن لأداء المستشفيات عبر هذه النقاط الزمنية.
نتائج
في هذه الدراسة، قمنا بتقييم كفاءة 11 مستشفى كبير باستخدام نموذج تحليل الانحدار البياني (DEA) الموجه نحو المدخلات مع عوائد ثابتة على المقياس، مقارنة البيانات من 2019 و2023. كشفت النتائج من 2019، كما هو ملخص في الجدول 4، أن مستشفى ف. د. روزفلت الجامعي مع عيادة بوليكلينيك بانسكا بيستريكا، ومستشفى الكلية في ترينشين، ومستشفى الكلية في نيترا ظهرت كأكثر المستشفيات أداءً، حيث حقق كل منها قيمة ثيتا تبلغ 1 وقيم سلاكس تبلغ 0 لكل من متغيرات المدخلات والمخرجات. يشير ذلك إلى أن هذه المستشفيات تعمل على الحدود الكفؤة.
على النقيض، تم تحديد مستشفى الكلية وعيادة بوليكلينيك زيلينا ومستشفى لويس باستور الجامعي في كوشيتسه كأقل كفاءة، حيث سجلت أدنى قيم ثيتا في التحليل. توضح قيم السلاكس المرتبطة بمتغيرات المدخلات والمخرجات مدى انحراف هذه المستشفيات عن الكفاءة المثلى، مما يبرز المستشفيات المرجعية التي تحدد المعايير للأداء في هذا النموذج من DEA.
مناقشة
في هذا القسم، يناقش المؤلفون تطبيق تحليل الانحدار البياني (DEA) لتقييم كفاءة المستشفيات الكبيرة في سلوفاكيا، مستفيدين من كل من النماذج الموجهة نحو المدخلات والموجهة نحو المخرجات مع العوائد الثابتة والمتغيرة على المقياس. يكشف التحليل أن المستشفيات التي تحقق درجة كفاءة تبلغ 1 تعتبر كفؤة، بينما تصنف تلك التي تسجل أقل من 1 على أنها غير كفؤة. من الجدير بالذكر أن مستشفى ف. د. روزفلت الجامعي مع عيادة بوليكلينيك بانسكا بيستريكا والمستشفى العسكري المركزي – مستشفى التعليم روجومبيروك ظهرت كأكثر المستشفيات كفاءة، بينما تم تحديد مستشفى لويس باستور الجامعي في كوشيتسه كواحد من الأقل كفاءة.
تشير النتائج إلى تحول في التصنيفات بعد الجائحة، حيث تصدرت المستشفى العسكري المركزي – مستشفى التعليم روجومبيروك في 2022-2023، بينما تراجعت مستشفى ف. د. روزفلت الجامعي إلى المركز الثاني. يؤكد المؤلفون على أهمية تحسين سعات المستشفيات ودمج التقنيات الطبية المتقدمة لتعزيز الكفاءة. كما يبرزون الحاجة إلى رسم شامل لموارد المستشفيات لمعالجة التحديات التي تطرحها سعة الأسرة الزائدة ولتحسين تقديم خدمات الرعاية الصحية بشكل عام في سلوفاكيا.
DOI: https://doi.org/10.26552/ems.2026.1.13-27
Publication Date: 2026-05-26
Author(s): Sylvia Jenčová et al.
Primary Topic: Efficiency Analysis Using DEA
Overview
This research paper investigates the efficiency of 11 large hospitals in the Slovak Republic, emphasizing the importance of evaluating decision-making units in a dynamic environment. The study employs data envelopment analysis (DEA) to assess the hospitals’ performance, utilizing both input-oriented and output-oriented approaches with constant and variable returns to scale. The analysis spans two years, 2019 and 2023, allowing for a comparative evaluation before and after the COVID-19 pandemic.
The findings reveal that Louis Pasteur University Hospital Kosice ranks among the least efficient hospitals, while F. D. Roosevelt University Hospital with Polyclinic Banska Bystrica and Central Military Hospital – Teaching Hospital Ruzomberok are identified as the most efficient. These results offer critical insights for financial and medical management within the Slovak healthcare sector, highlighting the utility of multivariate statistical methods in uncovering efficiency trends that may be overlooked by simpler analytical approaches. The paper underscores the enhanced effectiveness of using comprehensive data analysis techniques in healthcare management.
Introduction
The introduction of the research paper discusses the Data Envelopment Analysis (DEA) model, a non-parametric method utilized for assessing the relative technical efficiency of decision-making units (DMUs) through linear programming techniques. The DEA framework is applicable across various sectors, defining DMUs as entities engaged in converting inputs into outputs. Central to the DEA model is the production possibility frontier (PPF), which delineates the efficiency frontier composed of the most efficient units. Units outside this frontier are deemed inefficient, necessitating improvements in input or output to enhance efficiency.
The paper categorizes DEA models based on orientation—input-oriented, output-oriented, and non-oriented—and the nature of production processes, distinguishing between constant returns to scale (CRS) and variable returns to scale (VRS). The original CRS and VRS models, introduced by Charnes et al. (1979) and Banker et al. (1984), assess efficiency based on input or output variables, respectively. The introduction also highlights the assumptions underlying DEA, such as homogeneity of production units and the preference for lower inputs and higher outputs. Furthermore, it references various studies that have integrated DEA with other statistical methods to evaluate efficiency across sectors, including banking and healthcare, demonstrating the versatility and applicability of the DEA approach in empirical research.
Methods
The methodology section of the paper outlines the approach taken to evaluate the efficiency of 11 large hospitals in the Slovak Republic through data envelopment analysis (DEA). The analysis employs a two-stage DEA framework, utilizing both input-oriented and output-oriented models under constant and variable returns to scale. The specific variables incorporated in these models are detailed in Table 2. The study focuses on hospitals classified under SK NACE 86 – Healthcare and SK NACE 861 – Hospital activities, as presented in Table 3. Efficiency assessments are conducted using data from two distinct years, 2019 (prior to the COVID-19 pandemic) and 2023 (subsequent to the pandemic), allowing for a comparative analysis of hospital performance across these time points.
Results
In this study, we evaluated the efficiency of 11 large hospitals using an input-oriented Data Envelopment Analysis (DEA) model with constant returns to scale, comparing data from 2019 and 2023. The results from 2019, as summarized in Table 4, revealed that F. D. Roosevelt University Hospital with Polyclinic Banska Bystrica, Faculty Hospital Trencin, and Faculty Hospital Nitra emerged as the top-performing hospitals, each achieving a Theta value of 1 and slack values of 0 for both input and output variables. This indicates that these hospitals operate on the efficient frontier.
Conversely, Faculty Hospital and Polyclinic Zilina and Louis Pasteur University Hospital Kosice were identified as the least efficient, as they recorded the lowest Theta values in the analysis. The slack values associated with the input and output variables further illustrate the extent to which these hospitals deviate from optimal efficiency, highlighting the reference hospitals that set the benchmark for performance in this DEA model.
Discussion
In this section, the authors discuss the application of Data Envelopment Analysis (DEA) to evaluate the efficiency of large hospitals in Slovakia, utilizing both input-oriented and output-oriented models with constant and variable returns to scale. The analysis reveals that hospitals achieving an efficiency score of 1 are deemed efficient, while those scoring below 1 are classified as inefficient. Notably, F. D. Roosevelt University Hospital with Polyclinic Banska Bystrica and Central Military Hospital – Teaching Hospital Ruzomberok emerged as the most efficient hospitals, while Louis Pasteur University Hospital Kosice was identified as one of the least efficient.
The findings indicate a shift in rankings post-pandemic, with Central Military Hospital – Teaching Hospital Ruzomberok taking the lead in 2022-2023, while F. D. Roosevelt University Hospital dropped to second place. The authors emphasize the importance of optimizing hospital capacities and integrating advanced medical technologies to enhance efficiency. They also highlight the need for a comprehensive mapping of hospital resources to address the challenges posed by excessive bed capacity and to improve overall healthcare service delivery in Slovakia.