KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Verimlilik Dergisi / 2026 / Cilt: 59 Sayı: 2

İstatistiki Bölge Birimleri Sınıflandırması (İBBS) Düzey 1’e göre Sağlık Hizmetleri Etkinliğinin Çift Amaçlı Çok Kriterli Veri Zarflama Analizi (ÇA-ÇKVZA) ile Ölçülmesi

Measurement of Health Services Efficiency of Provinces by Bi-Objective Multi-Criteria Data Envelopment Analysis (BiO-MCDEA) according to The Nomenclature of Territorial Units for Statistics (NUTS) Level 1

Talip Arsu(AKSARAY ÜNİVERSİTESİ, AKSARAY MESLEK YÜKSEKOKULU, TURİZM VE OTEL İŞLETMECİLİĞİ PR.)0000-0002-2580-166X
Burcu Çatal(AKSARAY ÜNİVERSİTESİ, SAĞLIK BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ)0009-0005-4453-368X
Melika Altınok(AKSARAY ÜNİVERSİTESİ, SAĞLIK BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ)0009-0006-1344-2686
Sayfa
453–466
Yayın Tarihi
2025-04-16
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bulgular: Analiz sonuçları, her yıl için etkin olan bölgelerin (Güneydoğu Anadolu, Doğu Marmara) sabit kaldığını, diğer bölgelerin ise yıllara göre değişkenlik gösterdiğini ortaya koymuştur.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Amaç: Bu çalışma, İstatistiki Bölge Birimleri Sınıflandırması (İBBS) Düzey 1'e göre illerin sağlık hizmetleri etkinliğini Çift Amaçlı Çok Kriterli Veri Zarflama Analizi (ÇA-ÇKVZA) yöntemi ile ölçmeyi amaçlamaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:İBBS Düzey 1 bölgeleri için 6 girdi ve 5 çıktı değişkeni kullanılarak sağlık hizmetleri etkinliği değerlendirilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Bulgular: Analiz sonuçları, her yıl için etkin olan bölgelerin (Güneydoğu Anadolu, Doğu Marmara) sabit kaldığını, diğer bölgelerin ise yıllara göre değişkenlik gösterdiğini ortaya koymuştur.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Sağlık Hizmetleri Etkinliği · İBBS Düzey 1 · Çift Amaçlı Çok Kriterli Veri Zarflama Analizi (ÇA-ÇKVZA)

Özet

Amaç: Bu çalışma, İstatistiki Bölge Birimleri Sınıflandırması (İBBS) Düzey 1'e göre illerin sağlık hizmetleri etkinliğini Çift Amaçlı Çok Kriterli Veri Zarflama Analizi (ÇA-ÇKVZA) yöntemi ile ölçmeyi amaçlamaktadır. Yöntem: Araştırmada, Türkiye'nin sağlık hizmetleri sunumundaki eşitsizlikler ve bu eşitsizliklerin nedenleri ele alınmıştır. İBBS Düzey 1 bölgeleri için 6 girdi ve 5 çıktı değişkeni kullanılarak sağlık hizmetleri etkinliği değerlendirilmiştir. Girdi değişkenleri, sağlık hizmetlerinin sağlanmasında kullanılan kaynakları temsil ederken, çıktı değişkenleri bu kaynakların kullanım oranlarını yansıtmaktadır. ÇA-ÇKVZA modeli ile elde edilen etkinlik değerleri, bölgelerin sıralamasını belirlemiştir. Bulgular: Analiz sonuçları, her yıl için etkin olan bölgelerin (Güneydoğu Anadolu, Doğu Marmara) sabit kaldığını, diğer bölgelerin ise yıllara göre değişkenlik gösterdiğini ortaya koymuştur. Bu çalışma, Türkiye'deki sağlık hizmetleri etkinliğinin değerlendirilmesinde ÇA-ÇKVZA yönteminin uygulanabilirliğini göstermekte ve sağlık hizmetleri sunumundaki eşitsizliklerin giderilmesine yönelik öneriler sunmaktadır. Özgünlük: Ayrıntılı literatür taramasında İBBS Düzey 1’e göre sağlık performansının klasik VZA’ya göre ayrım gücü yüksek bir model olan ÇA-ÇKVZA ile ölçümünün yapıldığı bir araştırmaya rastlanamamıştır. Bu açıdan bu çalışma, sağlık hizmetleri performansı ölçümünde VZA literatürüne uygulama açısından katkı sağlayacaktır.

Abstract

Purpose: This study aims to measure the health service efficiency of provinces according to Level 1 of The Nomenclature of Territorial Units for Statistics (NUTS) using the Bi-Objective Multi-Criteria Data Envelopment Analysis (BiO-MCDEA). Methodology: In the research, inequalities in the provision of health services in Turkey and the reasons for these inequalities were discussed. Health service efficiency was evaluated using 6 input and 5 output variables for NUTS Level 1 regions. While the input variables represent the resources used in the provision of health services, the output variables reflect the usage rates of these resources. The efficiency values obtained with the BiO-MCDEA model determined the ranking of the regions. Findings: The analysis results revealed that the regions that were effective for each year (Southeastern Anatolia, and East Marmara) remained constant, while the other regions varied according to the years. This study demonstrates the applicability of the BiO-MCDEA method in evaluating the effectiveness of health services in Turkey and offers suggestions for eliminating inequalities in the provision of health services. Originality: In the detailed literature review, no study was found in which health performance was measured with MCDA-MCDA, which is a model with high discrimination power compared to classical DEA, according to NUTS Level 1. In this respect, this study will contribute to the DEA literature in terms of application in health care performance measurement.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Arsu, T., Çatal, B., Altınok, M. (2025). İstatistiki Bölge Birimleri Sınıflandırması (İBBS) Düzey 1’e göre Sağlık Hizmetleri Etkinliğinin Çift Amaçlı Çok Kriterli Veri Zarflama Analizi (ÇA-ÇKVZA) ile Ölçülmesi. Verimlilik Dergisi, Cilt: 59 Sayı: 2, 453–466. https://doi.org/10.51551/verimlilik.1603709

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (70)

  1. Anell, A. ve Willis, M. (2000). “International Comparison of Health Care Systems Using Resource Profiles”, Bulletin of the World Health Organization, 78(6), 770-778.
  2. Arsu, T., ve Umarusman, N. (2020). “Global Criterion Approach for the Solution of Multiple Criteria Data Envelopment Analysis Model: An Application at Packaging Waste Collection and Separation Facilities”, Alphanumeric Journal, 8(1), 79-96. https://doi.org/10.17093/alphanumeric.625946
  3. Atan M. (2003). “Türkiye Bankacılık Sektöründe Veri Zarflama Analizi İle Bilançoya Dayalı Mali Etkinlik ve Verimlilik Analizi”, Ekonomik Yaklaşım Dergisi, 48(14), 71-86.
  4. Avaner, T. ve Fedai, R. (2017). “Sağlık Hizmetlerinde Dijitalleşme: Sağlık Yönetiminde Bilgi Sistemlerinin Kullanılması”, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(Kayfor 15 Özel Sayısı), 1533-1542.
  5. Avcı, K. ve Şenel, F.Ç. (2019). “Sağlık Hizmetleri Akreditasyonu: Faydası, Önemi ve Etkisi Nedir?”, Online Turkish Journal of Health Sciences, 4(2), 221-234. https://doi.org/10.26453/otjhs.525436
  6. Aydın, G.Z. (2021). “CRITIC ve TOPSIS Yöntemleriyle Türkiye’de Bölgesel Sağlık Hizmetlerinin Değerlendirilmesi”, Uluslararası Sağlık Yönetimi ve Stratejileri Araştırma Dergisi, 7(2), 412-433.
  7. Aytekin, S. (2011). “Yatak İşgal Oranı Düşük Olan Sağlık Bakanlığı Hastanelerinin Performans Ölçümü: Bir Veri Zarflama Analizi Uygulaması”, Uludağ Üniversitesi İİBF Dergisi, 11(1), 113-138.
  8. Bal, H., Örkcü, H.H. ve Çelebioğlu, S. (2010). “Improving the Discrimination Power and Weights Dispersion in the Data Envelopment Analysis”, Computers & Operations Research, 37(1), 99-107. https://doi.org/10.1016/j.cor.2009.03.028
  9. Bal, V. ve Bilge, H. (2013).” Eğitim ve Araştırma Hastanelerinde Veri Zarflama Analizi İle Etkinlik Ölçümü”, Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 2(2), 1-14.
  10. Başak, O. (2007). “Basamaklandırılmış Sağlık Hizmeti Sunumu ve Birinci Basamak”, Türkiye Aile Hekimliği Dergisi, 11(3), 135–139.
  11. Bayraktutan, Y. ve Pehlivanoğlu, F. (2012). “Sağlık İşletmelerinde Etkinlik Analizi: Kocaeli Örneği”, Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 23, 127-162.
  12. Bayraktutan, Y., Arslan, İ. ve Bal, V. (2010). “Sağlık Bilgi Sistemlerinin Hastane Performanslarına Etkisinin Veri Zarflama Analizi İle İncelenmesi: Türkiye’deki Göğüs Hastalıkları Hastanelerinde Bir Uygulama”, Gaziantep Tıp Dergisi, 16(3), 13-18.
  13. Berk, E. ve Çerçioğlu, H. (2019). “Türkiye’deki Sağlık Hizmetleri Sektörünün Şehirlerin Panel Verilerine Dayalı Olarak Etkinlik ve Verimliliklerinin Ölçümü”, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 34(2), 929-943. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.460491
  14. Beylik, U., Kayral, İ.H. ve Naldöken, Ü. (2015). “Sağlık Hizmet Etkinliği Açısından Kamu Hastane Birlikleri Performans Analizi”, Cumhuriyet Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi Sosyal Bilimler Dergisi, 39(2), 203-224.
  15. Boz, C. ve Önder, E. (2017). “OECD Ülkelerinin Sağlık Sistemi Performanslarının Değerlendirilmesi”, Sosyal Güvence, 11, 24-61. https://doi.org/10.21441/sguz.2017.54
  16. Braithwaite, J., Hibbert, P., Blakely, B., Plumb, J., Hannaford, N., Long, J.C. ve Marks, D. (2017). “Health System Frameworks and Performance İndicators in Eight Countries: A Comparative International Analysis”, SAGE Open Medicine, https://doi.org/10.1177/2050312116686516
  17. Charnes, A., Cooper, W.W. ve Rhodes, E. (1978). “Measuring the Efficiency of Decision-Making Units”, European Journal of Operational Research, 2(6), 429-444. https://doi.org/10.1016/0377-2217(78)90138-8
  18. Cooper, W.W., Seiford, L.M. ve Tone, K. (2002). “Data Envelopment Analysis: A Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software”, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht.
  19. Çağlar, A. ve Keten, N.D. (2019). “İllerin Sağlık Endeksi: Bileşik Endeks Yaklaşımı İle Bir Deneme”, Düzce Tıp Fakültesi Dergisi, 21(1), 42-53. https://doi.org/10.18678/dtfd.521027
  20. Çakmak, E. ve Örkçü, H.H. (2016). “Türkiye’deki İllerin Etkinliklerinin Sosyo-Ekonomik Temel Göstergelerle Veri Zarflama Analizi Kullanarak İncelenmesi”, Karabük Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 6(1), 30-48.
  21. Çakmak, M., Öktem, M.K. ve Ömürgönülşen, U. (2009). “Türk Kamu Hastanelerinde Teknik Verimlilik Sorunu: Veri Zarflama Analizi Tekniği İle Sağlık Bakanlığı’na Bağlı Kadın Doğum Hastanelerinin Teknik Verimliliklerinin Ölçülmesi”, Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 12(1), 1-36.
  22. Çalışkan, S. ve Girginer, N. (2016). “Türkiye’deki Hastanelerin Performanslarının Veri Zarflama Analizi İle Değerlendirilmesi”, https://london2016.econworld.org/papers/Caliskan_Girginer_Evaluation.pdf, (Erişim Tarihi: 17.03.2021).
  23. Çeçen, Z. ve Akbulut, F. (2023). “Düşük Gelir Grubunda Yer Alan Ülkelerin Sağlık Göstergelerinin VZA Yöntemiyle İncelenmesi”, Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(1), 241-254.
  24. Çelikay, F. ve Gümüş, E. (2010). “Türkiye’de Sağlık Hizmetleri ve Finansmanı”, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(1), 177-216.
  25. Çilhoroz, Y. (2021). “İstatistiki Bölge Birimlerinin Sağlık Hizmetleri Etkinliğinin Ölçülmesi”, Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 24(3), 589-602.
  26. Dedecan, M. ve Torun, N. (2023). “Yoğun Bakım Ünitelerinin Etkinliklerinin Değerlendirilmesi: Bir Üniversite Hastanesi Örneği”, Verimlilik Dergisi, 57(1), 103-120. https://doi.org/10.51551/verimlilik.1137264
  27. Demirci, Ş., Konca, M. ve İlgün, G. (2021). “Sağlık Hizmetlerinin Performansının Değerlendirilmesinde Kullanılan Değişkenlerin Birliktelik Kuralları Analizi İle İncelenmesi”, Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 24(3), 507-532.
  28. Demirci, Ş., Konca, M., ve İlgün, G. (2020). “Sağlık Finansmanının Sağlık Sistemleri Performansına Etkisi: Avrupa Birliği Üyesi ve Adayı Ülkeler Üzerinden Bir Değerlendirme”, Sosyoekonomi, 28(43), 229-242. https://doi.org/10.17233/sosyoekonomi.2020.01.13
  29. Deviren, N.V. ve Duran, T. (2018). “Türkiye’de Düzey 3 Bölgesi Kamu Yatırımları Etkinliğinin Veri Zarflama Analizi (VZA) Yöntemiyle Ölçülmesi: Aydın, Denizli ve Muğla İlleri Örneği”, Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 17(65), 262-277. https://doi.org/10.17755/esosder.321744
  30. Dirik, C. ve Şahin, S. (2020). “Türkiye’deki Sağlık Hizmetlerinin Etkinlik ve Verimlilik Analizi: Radyal ve Radyal Olmayan VZA ve MVE Modellerinin Karşılaştırması”, Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 11(28), 790-814. https://doi.org/10.21076/vizyoner.659548
  31. Doğan, N.Ö. ve Gencan, S. (2014). “VZA/AHP Bütünleşik Yöntemi İle Performans Ölçümü: Ankara’daki Kamu Hastaneleri Üzerine Bir Uygulama”, Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 16(2), 88-112.
  32. Dokumacı, T.R. (2017). “Üniversite Eğitim Uygulama Araştırma Hastanelerinde Veri Zarflama Analizi Yöntemi İle Finansal Performans Ölçümü”, Yüksek Lisans Tezi, Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Denizli.
  33. Durur, F., Günaltay, M.M. ve Işıkçelik, F. (2022). “Sağlık Hizmet Bölgelerinin Performansının Veri Zarflama Analizi İle Değerlendirilmesi”, Verimlilik Dergisi, 2, 165-182. https://doi.org/10.51551/verimlilik.900142
  34. Ergülen, A., Bolayır, B., Ünal, Z., ve Harmankaya, İ. (2020). “Covid-19 Sürecinde Türkiye’nin Etkinliğinin Veri Zarflama Analizi İle Değerlendirilmesi”, Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 11, 275-286.
  35. Ersoy, T.H. (2022). “Kamu Hastanelerinde Veri Zarflama Analizi İle Etkinlik Ölçümü”, Yüksek Lisans Tezi, Kapadokya Üniversitesi, Nevşehir.
  36. Ghasemi, M.R., Ignatius, J. ve Emrouznejad, A. (2014). “A Bi-Objective Weighted Model for Improving the Discrimination Power in MCDEA”, European Journal of Operational Research, 233(3), 640-650. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2013.08.041
  37. Güler, M., İpekgil Doğan, Ö. ve Erdem, S. (2017). “Sağlık Kuruluşları Performansının Veri Zarflama Analizi İle İncelenmesi ve Bir Uygulama”, Verimlilik Dergisi, 4, 169-185.
  38. Hatami-Marbini, A. ve Toloo, M. (2017). “An Extended Multiple Criteria Data Envelopment Analysis Model”, Expert Systems with Applications, 73, 201-219. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.12.030
  39. Hu, H.H., Qi, Q. ve Yang, C.H. (2012). “Analysis of Hospital Technical Efficiency in China: Effect of Health Insurance Reform”, China Economic Review, 23(4), 865-877. https://doi.org/10.1016/j.chieco.2012.04.008 Kalkınma Ajansları, (2025). “Kalkınma Planlamasında İstatistiki Bölge Birimleri Sınıflandırması”, https://ka.gov.tr/sayfalar/kalkinma-planlamasinda-istatistiki-bolge-birimleri-siniflandirmasi--24, (Erişim Tarihi: 25.02.2025)
  40. Kar, A., Şantaş, F., Kahraman, G. ve Gürvardar, Y. (2016). “Technical Efficiency of Gynecology and Obstetrics Hospitals in Turkey: Measurement by Data Envelopment Analysis”, Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(34), 372-382. http://dx.doi.org/10.16992/ASOS.6581
  41. Kaya Samut, P. ve Cafri, R. (2016). “Analysis of the Efficiency Determinants of Health Systems in OECD Countries by DEA and Panel Tobit”, Social Indicators Research, 129, 113-132. https://doi.org/10.1007/s11205-015-1094-3
  42. Keleş, N. (2023). “Türkiye’nin 81 İlinin Sağlık Performansının Güncel Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi”, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 75, 120-141. https://doi.org/10.51290/dpusbe.1134082
  43. Ketabi, S. (2011). “Efficiency Measurement of Cardiac Care Units of Isfahan Hospitals in Iran”, Journal of Medical Systems, 35(2), 143-150. https://doi.org/10.1007/s10916-009-9351-0
  44. Lewin, A. Y., Morey, R. C., & Cook, T. J. (1982). “Evaluating the Administrative Efficiency of Courts”, Omega, 10(4), 401-411. https://doi.org/10.1016/0305-0483(82)90019-6
  45. Li, X.B. ve Reeves, G.R. (1999). “A Multiple Criteria Approach to Data Envelopment Analysis”, European Journal of Operational Research, 115(3), 507-517. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(98)00130-1
  46. Mettler, T. ve Rohner, P. (2009). “Performance Management in Health Care: The Past, the Present, and the Future”, https://www.alexandria.unisg.ch/214579/, (Erişim Tarihi: 20.02.2024).
  47. Oksay, A. (2016). “Sağlık Hizmetlerinde Kalite Tam Olarak Ne Demek?”, Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(14), 181-192. https://doi.org/10.20875/sb.86063
  48. Ozcan, Y. A. (2008). “Health Care Benchmarking and Performance Evaluation”, Springer US, New York. https://doi.org/10.1007/978-0-387-75448-2
  49. Öksüzkaya, M. (2017). “Sağlık Sektöründe Bölgeler Arası Etkinliğin İncelenmesi”, Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 4(10), 280-300.
  50. Ömürbek, N., Altın, F.G., Şimşek, A. ve Eren, H. (2021). “Entropi Tabanlı Veri Zarflama Analizi Yöntemi Türkiye’deki İllerin Sağlık Göstergeleri Açısından Etkinliğinin Belirlenmesi”, Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 12(29), 16-45. https://doi.org/10.21076/vizyoner.754640
  51. Örkcü, H.H. ve Bal, H. (2011). “Goal Programming Approaches for Data Envelopment Analysis Cross Efficiency Evaluation”, Applied Mathematics and Computation, 218(2), 346-356. https://doi.org/10.1016/j.amc.2011.05.070
  52. Özata, M. ve Sevinç, İ. (2011). “Konya’daki Sağlık Ocaklarının Etkinlik Düzeylerinin Veri Zarflama Analizi Yöntemiyle Değerlendirilmesi”, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 24(1), 77-87.
  53. Özdemir, A. (2020). “Türkiye’deki İBBS-1 Bölgelerinin Sağlık Hizmeti Sunum Etkinliğinin Veri Zarflama Analizi Kullanılarak Ölçülmesi”, Adıyaman Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi, 6(2), 231-242. https://doi.org/10.30569/adiyamansaglik.708826
  54. Pakdil, F., Akgül, S., Doruk, T.Ç. ve Keçeci, B. (2010). “Kurumsal Performans Yönetiminde Veri Zarflama Analizi Sonuçlarının Kullanımı: Üniversite Hastaneleri Karşılaştırması”, II. Uluslararası Sağlıkta Performans ve Kalite Kongresi, Antalya, Türkiye, 133-144.
  55. Pehlivan, D. ve Yiğit, A. (2022). “Türkiye’de Büyükşehir Statüsüne Sahip İllerin Sağlık Hizmetleri Performansının Değerlendirilmesi”, Giresun Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 8(2), 194-211. https://doi.org/10.46849/guiibd.1191919
  56. Pekkaya, M. ve Dökmen, G. (2019). “OECD Ülkeleri Kamu Sağlık Harcamalarının Çkkv Yöntemleri İle Performans Değerlendirmesi”, Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 15(4), 923-950. https://doi.org/10.17130/ijmeb.2019456391
  57. Pınarbaşı, M.B. ve Mansur, F. (2022). “Türkiye’deki İkinci Basamak Kamu Hastanelerinde Teknik Etkinlik ve Belirleyicileri: Bir VZA-TOBİT Çalışması”, Verimlilik Dergisi, 4, 611–624. https://doi.org/10.51551/verimlilik.1015158
  58. Pransky, G., Benjamin, K. ve Dembe, A.E. (2001). “Performance and Quality Measurement in Occupational Health Services: Current Status and Agenda for Further Research”, American Journal of Industrial Medicine, 40(4), 295-306. https://doi.org/10.1002/ajim.1104
  59. Rezaee, M.J. ve Karimdadi, A. (2015). “Do Geographical Locations Affect Hospitals' Performance? A Multi-Group Data Envelopment Analysis”, Journal of Medical Systems, 39(85), 1-11. https://doi.org/10.1007/s10916-015-0232-8
  60. San Cristóbal, J.R. (2011). ”A Multi Criteria Data Envelopment Analysis Model to Evaluate the Efficiency of the Renewable Energy Technologies”, Renewable Energy, 36(10), 2742-2746. https://doi.org/10.1016/j.renene.2011.03.008
  61. Sevimli, Ö. (2013). “Sağlık Kurumlarında Veri Zarflama Analizi Tekniği İle Verimlilik Analizi”, Yüksek Lisans Tezi, Beykent Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
  62. Temizer, A. (2019). “Namık Kemal Üniversitesi Sağlık Bilimleri Öğrencilerinde Algılanan Sağlık Hizmeti Kalitesi ve Sağlık Hizmeti Kullanımı”, Yüksek Lisans Tezi, Namık Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Tekirdağ.
  63. Temür, Y. ve Bakırcı, F. (2008). “Türkiye’de Sağlık Kurumlarının Performans Analizi: Bir VZA Uygulaması”, Sosyal Bilimler Dergisi, 10(3), 262.
  64. Torun, N., Atan, M. ve Ayanoğlu, Y. (2020). “İstatistiki Bölge Sınıflamasına Göre Kamu Hastanelerinin Finansal Etkinliklerinin Değerlendirilmesi”, Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 22(3), 476-505. https://doi.org/10.31460/mbdd.672704
  65. Yenice, E. (2006). “Kamu Kesiminde Performans Değerlendirmesi”, Maliye Dergisi, 150(1), 122–132.
  66. Yeşilyurt, M.E. (2007). “Türkiye’de Eğitim Hastanelerinin Etkinlik Analizi”, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 21(1), 61-74.
  67. Yılmaz, F., Şenel, İ.K. ve İnce, Ö.Z. (2019). “Ağız ve Diş Sağlığı Hastaneleri ve Ağız ve Diş Sağlığı Merkezlerinin Etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi İle Değerlendirilmesi”, Journal of Management and Economics Research, 17(4), 72-90. https://doi.org/10.11611/yead.569522
  68. Yiğit, V. ve Esen, H. (2017). “Pabon Lasso Modeli ve Veri Zarflama Analizi İle Hastanelerde Performans Ölçümü”, Süleyman Demirel Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi, 8(2), 26-32.
  69. Yüksel, O. (2020). “Türkiye’de Ağız ve Diş Sağlığı Merkezlerinin Verimlilik Analizi: Marmara Bölgesi Örneği”, Doktora Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Isparta.
  70. Yüksel, O. (2022). “Türkiye’de Bebek Ölüm Hızının Bölgelerarası Değerlendirilmesi”, Munzur Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(2), 117-131.