SavedAdd your journal

Journals / Üniversite Araştırmaları Dergisi / 2026 / Cilt: 9 Sayı: 3

A Measurement of Efficiency and Productivity of the Kütahya Health Sciences University: Evidence from Non-Parametric Approaches

Kütahya Sağlık Bilimleri Üniversitesi’nin Etkinlik ve Verimlilik Ölçümü: Non-Parametrik Yaklaşımlara Dayalı Kanıtlar

Güller Şahin(Kütahya Sağlık Bilimleri Üniversitesi)0000-0002-5987-359X
Pages
279–290
Publication Date
2026-09-20
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The Tobit regression findings reveal that the number of academic and administrative staff increases the efficiency scores but educational fields and technological resources decrease the efficiency scores.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The purpose of this study is to analyze the relative efficiency and productivity of the institutes, faculties and vocational schools of the Kütahya Health Sciences University in the 2021-2022, 2022-2023 and 2023-2024 academic years by using Data Envelopment Analysis (DEA) and the Malmquist Total Factor Productivity (TFP) index, as well as the sources of subsequent inefficiency by using Tobit regression methodologies.
📊
Key Findings & Data:The Tobit regression findings reveal that the number of academic and administrative staff increases the efficiency scores but educational fields and technological resources decrease the efficiency scores.
💡
Conclusion & Impact:The innovation of this study is that this is the first study on the efficiency and productivity calculations of academic units at the Kütahya Health Sciences University.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:2021-2022 Verileri
⚙️Variables:Etkinlik · Verimlilik · Yükseköğretim

Abstract

The purpose of this study is to analyze the relative efficiency and productivity of the institutes, faculties and vocational schools of the Kütahya Health Sciences University in the 2021-2022, 2022-2023 and 2023-2024 academic years by using Data Envelopment Analysis (DEA) and the Malmquist Total Factor Productivity (TFP) index, as well as the sources of subsequent inefficiency by using Tobit regression methodologies. The findings of the output-oriented variable return to scale DEA show that three decision-making units are efficient, and the Malmquist TFP index findings show that the highest efficiency ratio of the units is in scale efficiency, while the lowest efficiency ratio is in technological efficiency. The Tobit regression findings reveal that the number of academic and administrative staff increases the efficiency scores but educational fields and technological resources decrease the efficiency scores. The innovation of this study is that this is the first study on the efficiency and productivity calculations of academic units at the Kütahya Health Sciences University.

Özet

Bu çalışmanın amacı, Kütahya Sağlık Bilimleri Üniversitesi’nde yer alan enstitü, fakülte ve meslek yüksekokullarının 2021-2022, 2022-2023 ve 2023-2024 eğitim-öğretim yıllarındaki öncelikle göreli etkinlik ve verimliliklerinin Veri Zarflama Analizi (VZA) ve Malmquist Toplam Faktör Verimliliği (TFV) endeksi, ardılı etkin olmamanın kaynaklarının ise Tobit regresyon metodolojileri takip edilerek analiz edilmesidir. Çıktı yönelimli ölçeğe göre değişken getirili VZA bulguları, üç karar verme biriminin etkin olduğunu; Malmquist TFV endeksi bulguları, birimlerin en yüksek etkinlik oranının ölçek etkinliğinde, en düşük etkinlik oranının ise teknolojik etkinlikte olduğunu göstermektedir. Tobit regresyon bulguları ise akademik ve idari personel sayısının etkinlik skorlarını artırdığını, ancak eğitim alanları ile teknolojik kaynakların azalttığını ortaya koymaktadır. Bu çalışmanın yeniliği, Kütahya Sağlık Bilimleri Üniversitesi’nde yer alan akademik birimlerin etkinlik ve verimlilik hesaplamalarına ilişkin ilk çalışma olmasıdır.

🔖

Cite This Article

Şahin, G. (2026). A Measurement of Efficiency and Productivity of the Kütahya Health Sciences University: Evidence from Non-Parametric Approaches. Üniversite Araştırmaları Dergisi, Cilt: 9 Sayı: 3, 279–290. https://doi.org/10.32329/uad.1917003

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (68)

  1. Abdullah, N. B., & Ramlan, R. B. (2023). Performances of academic departments using data envelopment analysis (DEA) approach. Journal of Numerical Optimization and Technology Management, 1(1), 46-51.
  2. Adamu, M., Soon, J.-J., & Ahmad, S. T. (2016). An empirical investigation into the technical efficiency of public universities in Nigeria through a non-parametric technique. International Journal of Current Research, 8(12), 44075-44080.
  3. Agasisti, T. (2011). Performances and spending efficiency in higher education: A European comparison through non-parametric approaches. Education Economics, 19(2),199-224.
  4. Alabdulmenem, F. M. (2017). Measuring the efficiency of public universities: Using data envelopment analysis (DEA) to examine public universities in Saudi Arabia. International Education Studies, 10(1), 137-143.
  5. Alam, T. E., González, A. D., & Raman, S. (2023). Benchmarking of academic departments using data envelopment analysis (DEA). Journal of Applied Research in Higher Education, 5(1), 268-285.
  6. Altamirano-Corro, A., & Peniche-Vera, R. (2014). Measuring the institutional efficiency using DEA and AHP: The case of a Mexican university. Journal of Applied Research and Technology, 12(1), 63-71.
  7. Al-Bagoury, S. (2013). Using DEA to evaluate efficiency of African higher education. Educational Research, 4(11), 742-747.
  8. Aoki, S., Inoue, K., & Gejima, R. (2010). Data envelopment analysis for evaluating Japanese universities. Artif Life Robotics, 15, 165-170.
  9. Aubyn, M. S., Pina, Á., Garcia F., & Pais, J. (2009). Study on the efficiency and effectiveness of public spending on tertiary education (Economic Papers 39). Brussel: European Commission. Directorate-General for Economic and Financial Affairs.
  10. Avkiran, N. K. (2001). Investigating technical and scale efficiencies of Australian universities through data envelopment analysis. Socio-Economic Planning Sciences, 35(1), 57-80.
  11. Aybarç Bursalıoğlu, S. (2012). Türkiye ve Avrupa Birliği ülkelerinde yükseköğretim kamu harcamalarının karşılaştırmalı etkinlik analizi. [Doktora Tezi, Celal Bayar Üniversitesi].
  12. Aybarç Bursalıoğlu, S., & Selim S. (2015). AB ülkeleri ve Türkiye’de yükseköğretimde etkinliği belirleyen faktörler. Bilig, 74, 45-69.
  13. Ayrancı Bağrıaçık, E., Güran, M. C., & Çavuşoğlu, A. T. (2022). Reformların yükseköğretim sistemlerinin toplam faktör verimliliği üzerindeki etkisi. Mehmet Akif Ersoy İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(1), 121-143.
  14. Babacan, A., & Güler, A. (2023). Meslek yüksekokullarında etkinlik analizi: Sivas Cumhuriyet Üniversitesi örneği. Üniversite Araştırmaları Dergisi, 6(4), 462-473.
  15. Bal, V. (2013). Vakıf üniversitelerinde veri zarflama analizi ile etkinlik belirlenmesi. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 2(1), 1-20.
  16. Banker, R. D., Charnes, A., & Cooper, W. W. (1984). Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management Science, 30(9), 1078-1092.
  17. Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429-444.
  18. Chen, S.‑P., & Chang, C.‑W. (2021). Measuring the efficiency of university departments: An empirical study using data envelopment analysis and cluster analysis. Scientometrics, 126, 5263-5284.
  19. Chodakowska, E. (2015). An example of network DEA – assessment of operating effıciency of universities. Quantitative Methods in Economics, XVI(1), 75-84.
  20. Chuanyi, W., Xiaohong, L., & Shikui, Z. (2016). The relative efficiencies of research universities of science and technology in China: Based on the data envelopment analysis and stochastic frontier analysis. Eurasia Journal of Mathematics, Science & Technology Education, 12(10), 2753-2770.
  21. Cossani, G., Codoceo, L., Caceres, H., & Tabilo, J. (2022). Technical efficiency in Chile’s higher education system: A comparison of rankings and accreditation. Evaluation and Program Planning, 92, 1-14.
  22. Çınaroğlu, E., Doruk, N., & Tunahan, A. (2018). Erciyes Üniversitesi fakültelerinin veri zarflama analizi yöntemiyle etkinlik analizi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 14(4), 1025-1043.
  23. Daghbashyan, Z. (2012). The economic efficiency of Swedish higher education institutions (Electronic Working Paper Series No. 245). The Royal Institute of Technology. Centre of Excellence for Science and Innovation Studies.
  24. Dogan, A., Soylemez, I., & Ozcan, U. (2016). Measuring effectiveness using data envelopment analysis: A case of university. The Eurasia Proceedings of Educational & Social Sciences, 5, 70-75.
  25. Doğan, A., & Bekmezoğlu, H. N. (2023). Devlet ve vakıf üniversitelerindeki yönetim bilişim sistemleri bölümlerinin karşılaştırmalı etkinlik analizi. Sosyal Mucit Academic Review, 4(1), 21-43.
  26. Doğan H. (2023). Measuring the efficiency of Turkish research universities via two-stage network DEA with shared inputs model. Journal on Efficiency and Responsibility in Education and Science, 16(4), 329-342.
  27. Egorov, A., & Serebrennikov, P. (2023). Measuring the efficiency of universities: What is inside the black box? Journal of Higher Education Policy and Management, 45(5), 545-565.
  28. Emir, B., Çolak, E., & Setenay Öner, K. (2018). Farklı optimizasyon teknikleri ve örneklem büyüklüklerinde standart tobit modeli tahmincilerinin performansı üzerine bir simülasyon çalışması. Osmangazi Tıp Dergisi, 40(2), 60-69.
  29. Erkoç, T. E. (2016). Türkiye’de kamu üniversitelerinin etkinliğinin parametrik olmayan yöntem ile ölçülmesi. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 29(3), 124-136.
  30. Ertuğrul, İ., & Sarı, G. (2017). Veri zarflama analizi ile bir üniversitede lisans bölümlerinin etkinlik analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 3(3), 65-85.
  31. Günay, A. (2021). A case study on evaluating regional development-oriented universities’ contribution to society activities in Turkey. Üniversite Araştırmaları Dergisi, 4(2), 168-174.
  32. Gülcü, A., Coşkun, A., Yeşilyurt, C., Çoşkun, S., & Esener, T. (2004). Cumhuriyet Üniversitesi’nin Diş Hekimliği Fakültesi’nin veri zarflama analizi yöntemi ile göreceli etkinlik analizi. C. Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 5(2), 87-104.
  33. Gündüz, O., Ceyhan, V., & Esengün, K. (2013). Farklı üniversitelerin meslek yüksekokullarının etkinlik düzeylerinin karşılaştırılması üzerine bir araştırma. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 15(25), 67-77.
  34. Harmankaya, İ., Pekmezci, M. T., & Ergülen, A. (2021). Türkiye’de 1992 yılında kurulan devlet üniversitelerinin etkinlik ölçümü: Veri zarflama analizi uygulaması. Balıkesir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 2(1), 21-46.
  35. Hsieh, L.-F., Chin, J.-B., & Wu, M.-C. (2014). Cost efficiency and service effectiveness for university e-libraries in Taiwan. The Electronic Library, 32(3), 308-321.
  36. Işıldak, M. S., Köksal, İ., Çiçek, A., & Yılmaz, Y. (2020). 1992 ve 2006 yıllarında kurulan devlet üniversitelerinin veri zarflama analizi ile etkinlik ölçümü. Beykoz Akademi Dergisi, 8(1), 97-116.
  37. Johnes, G., & Tone, K. (2016). The efficiency of higher education institutions in England revisited: Comparing alternative measures. Tertiary Education and Management, 23(3), 191-205.
  38. Kantabutra, S., & Tang, J. C. S. (2010). Efficiency analysis of public universities in Thailand. Tertiary Education and Management, 16(1), 15-33.
  39. Kempkes, G., & Pohl, C. (2010). Efficiency of German universities-some evidence from nonparametric and parametric methods. Applied Economics, 42(16), 2063-2079.
  40. Kutlar, A., & Kartal, M. (2004). Cumhuriyet Üniversitesinin verimlilik analizi: Fakülteler düzeyinde veri zarflama yöntemiyle bir uygulama. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(2), 49-79.
  41. Lábas, I. (2015). Importance of applying data envelopment analysis in case of higher educational institutions. Annals of Faculty of Economics, University of Oradea, Faculty of Economics, 1(1), 742-748.
  42. Letti, A. G., Bittencourt, M. V. L., & Vila, L. E. (2022). Stochastic vs. deterministic frontier distance output function: Evidence from Brazilian higher education institutions. Journal of Productivity Analysis, 58(1), 55-74.
  43. Lindsay, A. W. (1982). Institutional performance in higher education: The efficiency dimension. Review of Educational Research, 52(2), 175-199.
  44. Liu, W. B., Wongcha, A., & Peng, K. C. (2012). Adopting super-efficiency and Tobit model on analyzing the efficiency of teacher’s colleges in Thailand. International Journal on New Trends in Education and Their Implications, 3(3), 176-188.
  45. Mensah, Y. M., Lam, K. C. K., & Werner, R. H. (2008). An approach to evaluating relative effectiveness in non-profit institutions. Journal of Public Budgeting, Accounting & Financial Management, 20(3), 324-354.
  46. Nazarko, J., & Šaparauskas, J. (2014). Application of DEA method in efficiency evaluation of public higher education institutions. Technological and Economic Development of Economy, 20(1), 25-44.
  47. Nepomuceno, T. C. C., Agasisti, T., Bertoletti, A., & Daraio, C. (2024). Multicriteria panel-data directional distances and the efficiency measurement of multidimensional higher education systems. Omega, 125, 1-15.
  48. Orhan, M., Karakaya, A., & Bektaş Uçar, M. (2020). İstanbul’daki vakıf üniversitelerinin kuruluş dönemlerine göre etkinlik analizi. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 9(1), 326-352.
  49. Pyra, M. (2020). The operational efficiency of public higher vocational schools in the Lubelskie voivodeship. Economic and Regional Studies, 13(1), 115-125.
  50. Salas-Velasco, M. (2020). The technical efficiency performance of the higher education systems based on data envelopment analysis with an illustration for the Spanish case. Educational Research for Policy and Practice, 19(2), 159-180.
  51. Selamzade, F. (2021a). Rusya Federasyonu Yüksek Öğretim Kurumlarının Etkinlik Analizi. Akademik İzdüşüm Dergisi, 6(1), 1-18.
  52. Selamzade, F. (2021b). Türkiye’de 1992-1994 ve 2006-2008 yılları arasında kurulmuş devlet üniversitelerinin etkinlik analizi: VZA ve Tobit analizi uygulaması. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 10(2), 1000-1021.
  53. Selim, S., & Aybarç Bursalıoğlu, S. (2015). Efficiency of higher education in Turkey: A bootstrapped two-stage DEA approach. International Journal of Statistics and Applications, 5(2), 56-67.
  54. Selim, S., Biçer, A., & Aybarç, S. (2020). Yükseköğretimde etkinlik analizi: Seçilmiş OECD ülkeleri örneği. Aydın Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 7(2), 33-58.
  55. Shamohammadi, M., & Oh, D. H. (2019). Measuring the efficiency changes of private universities of Korea: A two stage network data envelopment analysis. Technological Forecasting and Social Change, 148, 1-15.
  56. Sharma, M., & Mehra, A. (2019). Departmental efficiency of Panjab University: An analysis using DEA and Tobit model. Economic Affairs, 64(4), 769-781.
  57. Sîrbu, A., Cimpoies, D., & Racul, A. (2016). Use of data envelopment analysis to measure the performance efficiency of academic departments. Agriculture and Agricultural Science Procedia, 10, 578-585.
  58. Soummakie, B., & Talay, I. (2020). Efficiency and performance measurement of Turkish universities via data envelopment analysis. Hacettepe University Journal of Economics and Administrative Sciences, 38(1), 115-138.
  59. Su, W., Wang, D., Xu, L., Zeng, S., & Zhang, C. (2020). A nonradial super efficiency DEA framework using a MCDM to measure the research efficiency of disciplines at Chinese universities. IEEE, 8, 86388-86399.
  60. Sun, Y., Yang, F., Wang, D., & Ang, S. (2023). Efficiency evaluation for higher education institutions in China considering unbalanced regional development: A meta-frontier Super-SBM model. Socio-Economic Planning Sciences, 88, 101648.
  61. Şahin, H. (2019). Dumlupınar Üniversitesi Meslek Yüksekokulları’nın etkinliklerinin veri zarflama analizi ile karşılaştırılması. Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi, 1(1), 49-63.
  62. Şahin, G. (2022). Asya-Pasifik ülkelerinde veri zarflama analizi ve Malmquist TFP endeksine dayalı enerji verimliliği değerlendirme modeli. Social Science Development Journal, 7(33), 213-236.
  63. Telli, R. (2023). Beşeri kalkınmada yükseköğretim kalite güvencesi sisteminin etkinliğine yönelik bir analiz. Uluslararası Sosyal ve Beşeri Bilimler Araştırma Dergisi, 10(99), 2213-2226.
  64. Tóth, R. (2009). Using DEA to evaluate efficiency of higher education. Applied Studies in Agribusiness and Commerce Conference Papers, pp. 79-82.
  65. Türkan, S., & Özel, G. (2017). 2014-2015 Öğretim yılında Türkiye’de devlet üniversitelerinin etkinlikleri ve etkinliğe etki eden faktörlerin belirlenmesi. Eğitim Bilim Dergisi, 42(191), 307-322.
  66. Uzgören, E., & Şahin, G. (2013). Dumlupınar Üniversitesi Meslek Yüksekokulları’nın performanslarının veri zarflama analizi yöntemiyle ölçümü. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 9(18), 91-110.
  67. Xie, L., & Wang, X. (2011). A research on educational efficiency evaluation of vocational school based on SE-DEA. IEEE 18th International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management, pp. 2012-2016).
  68. Yenisu, E. (2021). Türkiye ve Avrupa Birliği ülkelerindeki yükseköğretimin veri zarflama analizi ile etkinlik analizi. Eğitim Yönetimi & Politikaları Dergisi, 2(1), 1-20.