Page 43 - Blatnik, Patricia. 2020. Mreža slovenskih splošnih bolnišnic. Koper: Založba Univerze na Primorskem
P. 43
Učinkovitost izvajalcev zdravstvene dejavnosti 43
Pri merjenju učinkovitosti z metodo ocenjevanja mejnih proizvodnih
in stroškovnih funkcij je pomembno vprašanje, kako definirati pojasnje-
valne spremenljivke. Opredelitev modelov mejnih funkcij v prvem kora-
ku zahteva opredelitev funkcijske oblike odnosa med inputi in outp uti v
proizvodnem procesu. Neoklasična ekonomska teorija pravi, da med po-
jasnjevalne spremenljivke običajno vključimo tiste spremenljivke, na ka-
tere izvajalci lahko vplivajo. V večini primerov lahko managerji vplivajo
na spremenljivke, ki se nanašajo na obseg in cene porabljenih inputov (Ja-
cobs, Smith in Street 2006). Med spremenljivke mejnih funkcij pa lah-
ko uvrstimo tudi okoljske spremenljivke, na katere managerji v večini
primerov ne morejo vplivati. Običajno med te spremenljivke uvrščamo
lastništvo (javni ali zasebni izvajalci), značilnosti lokacije (območje gos-
te ali redke poseljenosti), moč sindikatov, državno regulacijo in podobno
(Coelli idr. 2005).
V primeru, ko pri ocenjevanju mejnih funkcij poleg pojasnjevalnih
spremenljivk vključimo tudi okoljske spremenljivke, lahko domnevamo,
da okoljske spremenljivke niso korelirane s slučajno stohastično napako
vi in slučajno spremenljivko neučinkovitosti ui . To je verjetno najenostav-
nejši način opredeljevanja okoljskih spremenljivk znotraj določene mejne
funkcije. Učinkovitost posameznega izvajalca se v tem primeru spreminja
glede na običajne vrste inputov in ne na podlagi okoljskih spremenljivk. V
primeru presečnih podatkov to vodi do modela, ki ga lahko opredelimo
z naslednjo obliko (Coelli, Perelman in Romano 1999; Coelli idr. 2005):
ln = ‘ + ‘ + − , (2.27)
‘pri tem predstavlja vektor okoljskih spremenljivk, γ pa vektor ne-
znanih parametrov.
Ko domnevamo, da so mere učinkovitosti povezane z variabilnostjo
okoljskih spremenljivk, pa je treba mejne funkcije oceniti v dveh korakih
(Pitt in Lee 1981). Prvi korak vključuje ocenjevanje mejnih funkcij tako,
da mejne funkcije ocenimo zgolj s parametri neodvisnih spremenljivk,
okoljske spremenljivke pa v tem koraku izpustimo. V drugem koraku re-
zultate, ki smo jih izračunali v prvem koraku, opredelimo kot odvisno
spremenljivko, nato pa skladno s tem pojasnimo okoljske spremenljivke.
Pristop, kjer ocenjujemo mejne funkcije v dveh korakih, ima številne po-
manjkljivosti (Caudill, Ford in Gropper 1995; Wang in Schmidt 2002).
Kumbhakar, Ghost in McGuckin (1991) so, da bi odpravili pomanj-
kljivosti pristopa v dveh korakih, predlagali ocenjevanje mejnih funkcij
na podlagi metode največjega verjetja, ki pojasnjuje odklon ui v odnosu
Pri merjenju učinkovitosti z metodo ocenjevanja mejnih proizvodnih
in stroškovnih funkcij je pomembno vprašanje, kako definirati pojasnje-
valne spremenljivke. Opredelitev modelov mejnih funkcij v prvem kora-
ku zahteva opredelitev funkcijske oblike odnosa med inputi in outp uti v
proizvodnem procesu. Neoklasična ekonomska teorija pravi, da med po-
jasnjevalne spremenljivke običajno vključimo tiste spremenljivke, na ka-
tere izvajalci lahko vplivajo. V večini primerov lahko managerji vplivajo
na spremenljivke, ki se nanašajo na obseg in cene porabljenih inputov (Ja-
cobs, Smith in Street 2006). Med spremenljivke mejnih funkcij pa lah-
ko uvrstimo tudi okoljske spremenljivke, na katere managerji v večini
primerov ne morejo vplivati. Običajno med te spremenljivke uvrščamo
lastništvo (javni ali zasebni izvajalci), značilnosti lokacije (območje gos-
te ali redke poseljenosti), moč sindikatov, državno regulacijo in podobno
(Coelli idr. 2005).
V primeru, ko pri ocenjevanju mejnih funkcij poleg pojasnjevalnih
spremenljivk vključimo tudi okoljske spremenljivke, lahko domnevamo,
da okoljske spremenljivke niso korelirane s slučajno stohastično napako
vi in slučajno spremenljivko neučinkovitosti ui . To je verjetno najenostav-
nejši način opredeljevanja okoljskih spremenljivk znotraj določene mejne
funkcije. Učinkovitost posameznega izvajalca se v tem primeru spreminja
glede na običajne vrste inputov in ne na podlagi okoljskih spremenljivk. V
primeru presečnih podatkov to vodi do modela, ki ga lahko opredelimo
z naslednjo obliko (Coelli, Perelman in Romano 1999; Coelli idr. 2005):
ln = ‘ + ‘ + − , (2.27)
‘pri tem predstavlja vektor okoljskih spremenljivk, γ pa vektor ne-
znanih parametrov.
Ko domnevamo, da so mere učinkovitosti povezane z variabilnostjo
okoljskih spremenljivk, pa je treba mejne funkcije oceniti v dveh korakih
(Pitt in Lee 1981). Prvi korak vključuje ocenjevanje mejnih funkcij tako,
da mejne funkcije ocenimo zgolj s parametri neodvisnih spremenljivk,
okoljske spremenljivke pa v tem koraku izpustimo. V drugem koraku re-
zultate, ki smo jih izračunali v prvem koraku, opredelimo kot odvisno
spremenljivko, nato pa skladno s tem pojasnimo okoljske spremenljivke.
Pristop, kjer ocenjujemo mejne funkcije v dveh korakih, ima številne po-
manjkljivosti (Caudill, Ford in Gropper 1995; Wang in Schmidt 2002).
Kumbhakar, Ghost in McGuckin (1991) so, da bi odpravili pomanj-
kljivosti pristopa v dveh korakih, predlagali ocenjevanje mejnih funkcij
na podlagi metode največjega verjetja, ki pojasnjuje odklon ui v odnosu
