Page 157 - Blatnik, Patricia. 2020. Mreža slovenskih splošnih bolnišnic. Koper: Založba Univerze na Primorskem
P. 157
Optimalna velikost izvajalcev zdravstvene dejavnosti
zani regresijski modeli, ki temeljijo na kubični funkcijski obliki, omogo- 157
čajo oceno funkcij dolgoročnih celotnih stroškov izvajalcev sekundarne
zdravs tvene dejavnosti.
Domnevo linearne regresije torej lahko zavrnemo, saj nam rezultati
kažejo, da so primernejši nelinearni modeli regresije. Skladno z opisani-
mi rezultati smo se torej za potrebe naše analize odločili, da bomo dolgo-
ročno funkcijo celotnih stroškov izvajalca zdravstvene dejavnosti oce-
nili na podlagi kubične funkcijske oblike. To je posledica dejstva, da se
izmerjeni podatki najbolje prilagajajo kubični funkcijski obliki. Hkrati
je to skladno tudi z ekonomsko teorijo dolgoročne teorije stroškov. Zve-
za med neodvisno in odvisno spremenljivko je torej kubična, zato lahko
poenostavljeno obliko kubične funkcijske oblike dolgoročne stroškovne
funkcije zapišemo kot:
TC =( x i , x 2 , x i3), (3.20)
i
splošno obliko kubične funkcijske oblike dolgoročne stroškovne
funkcije pa kot:
LTC = β 1 xi + β 2 x 2 + β 3 xi3+ e i , (3.21)
i
kjer so:
- LTC = dolgoročni celotni stroški,
- x = število obravnavanih bolnikov na leto,
- ϵi = slučajna spremenljivka.
Izračunali smo vse vrednosti nelinearnih regresijskih modelov, kar
nam je bila osnova za matematične zapise funkcij dolgoročnih celotnih
stroškov, ki temeljijo na kubični funkcijski obliki. Pri tem smo opredeli-
li regresijske modele za vsa opazovana leta. Povzetek regresijskih mode-
lov in ocene njihovih parametrov prikazujemo v preglednici 15 in pregle-
dnici 16.
V naslednjem koraku smo želeli preveriti, ali so regresijski modeli kot
celota ustrezni, torej ali jih je sploh smiselno uporabiti za nadaljnjo razla-
go. Za testiranje statističnih značilnosti posameznega regresijskega mode-
la smo uporabili test analize variance za vsako leto opazovanja, kar pona-
zarjajo F-testi. Iz preglednice 15 lahko razberemo, da so vrednosti Sig., ki
označujejo točno stopnjo značilnosti, v vseh primerih manjše od 0,05, to
pa pomeni, da ima količinski obseg outputa statistično značilen vpliv na
spreminjanje celotnih stroškov. Vrednosti Sig. v vseh letih znašajo 0,000,
kar pomeni, da statistična značilnost velja za celotno obdobje opazovanja.
zani regresijski modeli, ki temeljijo na kubični funkcijski obliki, omogo- 157
čajo oceno funkcij dolgoročnih celotnih stroškov izvajalcev sekundarne
zdravs tvene dejavnosti.
Domnevo linearne regresije torej lahko zavrnemo, saj nam rezultati
kažejo, da so primernejši nelinearni modeli regresije. Skladno z opisani-
mi rezultati smo se torej za potrebe naše analize odločili, da bomo dolgo-
ročno funkcijo celotnih stroškov izvajalca zdravstvene dejavnosti oce-
nili na podlagi kubične funkcijske oblike. To je posledica dejstva, da se
izmerjeni podatki najbolje prilagajajo kubični funkcijski obliki. Hkrati
je to skladno tudi z ekonomsko teorijo dolgoročne teorije stroškov. Zve-
za med neodvisno in odvisno spremenljivko je torej kubična, zato lahko
poenostavljeno obliko kubične funkcijske oblike dolgoročne stroškovne
funkcije zapišemo kot:
TC =( x i , x 2 , x i3), (3.20)
i
splošno obliko kubične funkcijske oblike dolgoročne stroškovne
funkcije pa kot:
LTC = β 1 xi + β 2 x 2 + β 3 xi3+ e i , (3.21)
i
kjer so:
- LTC = dolgoročni celotni stroški,
- x = število obravnavanih bolnikov na leto,
- ϵi = slučajna spremenljivka.
Izračunali smo vse vrednosti nelinearnih regresijskih modelov, kar
nam je bila osnova za matematične zapise funkcij dolgoročnih celotnih
stroškov, ki temeljijo na kubični funkcijski obliki. Pri tem smo opredeli-
li regresijske modele za vsa opazovana leta. Povzetek regresijskih mode-
lov in ocene njihovih parametrov prikazujemo v preglednici 15 in pregle-
dnici 16.
V naslednjem koraku smo želeli preveriti, ali so regresijski modeli kot
celota ustrezni, torej ali jih je sploh smiselno uporabiti za nadaljnjo razla-
go. Za testiranje statističnih značilnosti posameznega regresijskega mode-
la smo uporabili test analize variance za vsako leto opazovanja, kar pona-
zarjajo F-testi. Iz preglednice 15 lahko razberemo, da so vrednosti Sig., ki
označujejo točno stopnjo značilnosti, v vseh primerih manjše od 0,05, to
pa pomeni, da ima količinski obseg outputa statistično značilen vpliv na
spreminjanje celotnih stroškov. Vrednosti Sig. v vseh letih znašajo 0,000,
kar pomeni, da statistična značilnost velja za celotno obdobje opazovanja.
