Page 44 - Blatnik, Patricia. 2020. Mreža slovenskih splošnih bolnišnic. Koper: Založba Univerze na Primorskem
P. 44
ža slovenskih splošnih bolnišnic
do okoljskih spremenljivk v enem koraku. Pri ocenjevanju mejnih funk-
cij je v tem primeru treba predpostaviti, da je del slučajne spremenljivke
ui odvisen od okoljskih spremenljivk, drugi del pa neodvisen od okoljskih
spremenljivk. Pregled pristopa ocenjevanja mejnih funkcij v enem koraku
natančneje pojasnjujeta Kumbhakar in Lovell (2003). Model, ki obravna-
va opazovane okoljske spremenljivke, za katere se predpostavlja, da nepos-
redno vplivajo na komponente mejnih funkcij, lahko opredelimo na nas-
lednji način (Kumbhakar, Ghosh in McGuckin 1991):
ln = ‘ + − (2.28)
in
~ *( ‘ , 2) . (2.29)
44
Učinki neučinkovitosti pri mejnih funkcijah imajo porazdelitev, ki
se spreminja skladno z ‘, kar pomeni, da niso več enakomerno porazde-
ljeni. Ta model sta Battese in Coelli (1992 in 1995) kasneje nagradila tudi
za primere, ko razpolagamo s panelnimi podatki.
Schmidt in T.-F. Lin (1984) navajata, da lahko z uporabo panelnih
podatkov odpravimo nekatere pomanjkljivosti modelov, ki uporabljajo
presečne podatke. Ko ocenjujemo mejne funkcije s pomočjo stohastič-
rnaizhdmeloitdeevloslvu,čmajonreamsporepmriedneljliivtkvieondekulčoinnakoεivviteodsntioupi .reČdepoimstaavmitoi
tudi po-
na voljo
panelne podatke, ki zajemajo večje število opazovanih enot v različnih
časovnih obdobjih, pa se lahko z uporabo modela s stalnimi učinki izog-
nemo definiranju predpostavk o porazdelitvi neučinkovitosti. Neodvisne
spremenljivke pri ocenjevanju mejnih funkcij za presečne podatke obi-
čajno opredelimo kot spremenljivke, ki niso korelirane s slučajno spre-
menljivko ui . Če razpolagamo s panelnimi podatki, ki vključujejo daljše
časovno obdobje, predpostavke o korelaciji neodvisnih spremenljivk s slu-
čajno spremenljivko ui ni treba opredeliti.
Pri uporabi panelnih podatkov in modela s stalnimi učinki velja, da
se skrite individualne značilnosti oziroma skrita heterogenost opazova-
nih izvajalcev opredeli z oceno stalnega učinka. Prednost ocenjevanja
mejnih funkcij s stalnimi učinki pa ima na drugi strani tudi slabost. V
tem primeru so namreč stalni učinki v celoti pripisani posledici neučin-
kovitosti. Skupna pomanjkljivost vseh modelov je torej, da ocenjene mere
učinkovitosti pogosto neustrezno odražajo dejanske mere neučinkovito-
sti izvajalcev znotraj opazovanega vzorca. Če ocenjene mejne proizvodne
in mejne stroškovne funkcije ne upoštevajo skritih dejavnikov, so stalni
do okoljskih spremenljivk v enem koraku. Pri ocenjevanju mejnih funk-
cij je v tem primeru treba predpostaviti, da je del slučajne spremenljivke
ui odvisen od okoljskih spremenljivk, drugi del pa neodvisen od okoljskih
spremenljivk. Pregled pristopa ocenjevanja mejnih funkcij v enem koraku
natančneje pojasnjujeta Kumbhakar in Lovell (2003). Model, ki obravna-
va opazovane okoljske spremenljivke, za katere se predpostavlja, da nepos-
redno vplivajo na komponente mejnih funkcij, lahko opredelimo na nas-
lednji način (Kumbhakar, Ghosh in McGuckin 1991):
ln = ‘ + − (2.28)
in
~ *( ‘ , 2) . (2.29)
44
Učinki neučinkovitosti pri mejnih funkcijah imajo porazdelitev, ki
se spreminja skladno z ‘, kar pomeni, da niso več enakomerno porazde-
ljeni. Ta model sta Battese in Coelli (1992 in 1995) kasneje nagradila tudi
za primere, ko razpolagamo s panelnimi podatki.
Schmidt in T.-F. Lin (1984) navajata, da lahko z uporabo panelnih
podatkov odpravimo nekatere pomanjkljivosti modelov, ki uporabljajo
presečne podatke. Ko ocenjujemo mejne funkcije s pomočjo stohastič-
rnaizhdmeloitdeevloslvu,čmajonreamsporepmriedneljliivtkvieondekulčoinnakoεivviteodsntioupi .reČdepoimstaavmitoi
tudi po-
na voljo
panelne podatke, ki zajemajo večje število opazovanih enot v različnih
časovnih obdobjih, pa se lahko z uporabo modela s stalnimi učinki izog-
nemo definiranju predpostavk o porazdelitvi neučinkovitosti. Neodvisne
spremenljivke pri ocenjevanju mejnih funkcij za presečne podatke obi-
čajno opredelimo kot spremenljivke, ki niso korelirane s slučajno spre-
menljivko ui . Če razpolagamo s panelnimi podatki, ki vključujejo daljše
časovno obdobje, predpostavke o korelaciji neodvisnih spremenljivk s slu-
čajno spremenljivko ui ni treba opredeliti.
Pri uporabi panelnih podatkov in modela s stalnimi učinki velja, da
se skrite individualne značilnosti oziroma skrita heterogenost opazova-
nih izvajalcev opredeli z oceno stalnega učinka. Prednost ocenjevanja
mejnih funkcij s stalnimi učinki pa ima na drugi strani tudi slabost. V
tem primeru so namreč stalni učinki v celoti pripisani posledici neučin-
kovitosti. Skupna pomanjkljivost vseh modelov je torej, da ocenjene mere
učinkovitosti pogosto neustrezno odražajo dejanske mere neučinkovito-
sti izvajalcev znotraj opazovanega vzorca. Če ocenjene mejne proizvodne
in mejne stroškovne funkcije ne upoštevajo skritih dejavnikov, so stalni
