Efektywność i konkurencyjność systemów opieki zdrowotnej krajów

PRZEGLĄD STATYSTYCZNY
R. LXI – ZESZYT 1 – 2014
AGATA ĩÓàTASZEK
EFEKTYWNOĝû I KONKURENCYJNOĝû SYSTEMÓW
OPIEKI ZDROWOTNEJ KRAJÓW UNII EUROPEJSKIEJ
1. WPROWADZENIE
Sektor ochrony zdrowia jest kluczowym dziaáem gospodarki kaĪdego paĔstwa
i ze wzglĊdów medycznych, spoáecznych i ekonomicznych, wzbudza bezpoĞrednie
zainteresowanie obywateli, instytucji publicznych i prywatnych, a takĪe rządu. JednoczeĞnie jest jednym z bardziej zróĪnicowanych dziaáów gospodarki. Dywersy¿kacja ta uwarunkowana jest aspektami historycznymi, kulturowymi, legislacyjnymi,
technologicznymi i ¿nansowymi ksztaátowania siĊ oraz funkcjonowania systemów
zdrowotnych. Prowadzone badania wskazują, Īe poziom rozwoju gospodarczego
i umiejscowienie geogra¿czne nie stanowią istotnego czynnika grupującego kraje
o podobnych systemach ochrony zdrowia. W rezultacie prowadzenie analiz mających za zadanie opisanie, zrozumienie i porównanie funkcjonujących rozwiązaĔ jest
bardzo trudne. Coraz czĊĞciej w badaniach wykorzystuje siĊ informacjĊ o systemach
zdrowotnych w tzw. benchmarkingu1, który opiera siĊ na zasadzie „równaü do najlepszych”. Idea ulepszania poprzez „podpatrywanie” konkurentów znana jest i stosowana od dawna. W przypadku tak skomplikowanych jednostek porównaĔ jakimi
są paĔstwa i ich heterogeniczne sektory ochrony zdrowia znalezienie odpowiednich
„wzorców” do naĞladowania moĪe wpáynąü na poprawĊ jakoĞci usáug medycznych
w kraju. Badania wykazaáy, Īe wáaĞciwe zastosowanie technik porównawczych
i aplikacja ich wyników, w wiĊkszoĞci wypadków, wpáywa na wzrost efektywnoĞci
i konkurencyjnoĞci (Bendell, Boulter 2000; Bramham 2004; WĊgrzyn 2000). Kluczem
do efektywnego benchmarkingu jest jednak wyznaczenie dobrego punktu odniesienia
(tzw. benchmarku, wzorca, lidera), który zaleĪy od doboru jednostek do pomiaru
porównawczego oraz wyboru metody umoĪliwiającej ocenĊ funkcjonowania sektora
ochrony zdrowia i wskazanie potencjalnych benchmarków (wzorców). Do takich
metod naleĪy Graniczna Analiza Danych (ang. Data Envelopment Analysis, DEA).
SáuĪy ona ocenie efektywnoĞci obiektów badania na podstawie analizy kluczowych
1
„Benchmarking to ustalenie z pomocą rygorystycznego i systematycznego pomiaru pewnego
punktu odniesienia, który sáuĪy do mierzenia efektywnoĞci” – de¿nicja wedáug Oxford English Dictionary, 1994.
80
Agata ĩóátaszek
nakáadów i efektów ich funkcjonowania. W zaleĪnoĞci od konstrukcji badania metodą
DEA moĪna analizowaü efektywnoĞü:
• alokacyjną, która oznacza wáaĞciwe rozdysponowanie posiadanych, ograniczonych zasobów pomiĊdzy jednostki tak, by przyznaü najwiĊksze ich iloĞci tym
produktom i usáugom, które są najbardziej poĪądane przez klientów;
• techniczną, która skupia siĊ na relacji wielkoĞci nakáadów i wyników poprzez
optymalizacjĊ technologii produkcji moĪliwej do osiągniĊcia przez instytucjĊ
w danych warunkach;
• ekonomiczną, która dąĪy do maksymalizacji zysku lub minimalizacji kosztów,
uwzglĊdniając ceny rynkowe nakáadów i efektów;
poprzez minimalizacje nakáadów przy danym poziomie efektów lub maksymalizacjĊ
efektów przy okreĞlonych nakáadach (ĩóátaszek, 2008).
Metoda DEA to podejĞcie nieparametryczne nie wymagające kwanty¿kacji postaci
zaleĪnoĞci pomiĊdzy zmiennymi nakáadów i wyników, w którym kaĪdy z obiektów
poddawany jest oddzielnej analizie. Pozwala ona na badanie efektywnoĞci technicznej
N obiektów, zwanych równieĪ DMU (ang. Decision Making Unit), pod wzglĊdem
M nakáadów i S efektów. W rezultacie wyznaczane są (1) wspóáczynniki efektywnoĞci pozwalające sklasy¿kowaü wszystkie obiekty jako relatywnie (w odniesieniu do
innych jednostek badania) efektywne lub nie, i (2) Ĩródáa nieefektywnoĞci. Ponadto
metoda DEA nie stawia ograniczeĔ co do charakteru zmiennych, zatem nakáady
i wyniki mogą byü wyraĪone na skali pomiarowej porządkowej, przedziaáowej lub
ilorazowej oraz mieü charakter absolutny lub wzglĊdny, wyraĪony w dowolnych
jednostkach.
Celem artykuáu jest analiza efektywnoĞci technicznej oraz poĞrednio takĪe konkurencyjnoĞci systemów opieki zdrowotnej w krajach Unii Europejskiej. Do badania
zastosowano optymalizacyjną metodĊ Granicznej Analizy Danych (DEA). W prowadzonym badaniu uwzglĊdnione zostaáy zmienne dwóch nakáadów (liczba lekarzy,
wydatki publiczne na opiekĊ zdrowotną) oraz dwóch wyników (odsetek populacji,
której popyt na badania specjalistyczne i usáugi medyczne zostaá zaspokojony, oczekiwana dalsza dáugoĞü trwania Īycia). Uzyskane rezultaty powinny okazaü siĊ skuteczne
w ocenie efektywnoĞci i konkurencyjnoĞci zróĪnicowanych systemów opieki zdrowotnej w krajach Unii Europejskiej oraz wskazaü potencjalne moĪliwoĞci poprawy sytuacji w paĔstwach o nieefektywnym i niekonkurencyjnym sektorze ochrony zdrowia.
2. SYSTEMY OCHRONY ZDROWIA W PAēSTWACH UE
W rozumieniu ĝwiatowej Organizacji Zdrowia (ang. World Health Organization,
WHO) zdrowie to caákowity brak choroby i kalectwa oraz stan dobrostanu ¿zycznego,
umysáowego i spoáecznego. Jest ono dobrem bezcennym dla kaĪdego czáowieka, jednak związane z nim Ğwiadczenia mają wartoĞü rynkową. System ochrony zdrowia to
ogóá zorganizowanych dziaáaĔ zapewniających spoáeczeĔstwu opiekĊ zdrowotną ludnoĞci. ĝwiadczenia pro¿laktyczno-lecznicze i rehabilitacyjne realizowane są z wyko-
EfektywnoĞü i konkurencyjnoĞü systemów opieki zdrowotnej krajów Unii Europejskiej
81
rzystaniem zasobów ¿nansowych, materialnych i norm prawnych (Nojszewska, 2011;
Suchecka, 1998). Bardzo istotnym elementem istniejących systemów jest sposób ¿nasowania opieki zdrowotnej. Usáugi medyczne mogą byü pokrywane z dwóch podstawowych Ĩródeá: publicznych i prywatnych. Finansowanie publiczne pochodzi gáównie
z podatków krajowych i lokalnych oraz z obowiązkowych ubezpieczeĔ zdrowotnych,
czasami zarządzanych przez prywatne ¿rmy ubezpieczeniowe. Zazwyczaj przepisy
okreĞlają, które usáugi medyczne opáacane są z funduszy publicznych. W odczuciu
obywateli zakres opieki zdrowotnej ¿nansowanej publicznie jest darmowy. Finansowanie prywatne pokrywane jest przez podmioty prywatne, tzn. gospodarstwa domowe
i przedsiĊbiorstwa, w postaci wydatków: poĞrednich i bezpoĞrednich. Finansowanie
poĞrednie oparte jest na dobrowolnych ubezpieczeniach zdrowotnych, opáacanych
przez gospodarstwa lub pracodawców, czĊsto za poĞrednictwem prywatnych ¿rm
ubezpieczeniowych. Finansowanie bezpoĞrednie dokonywane jest przez gospodarstwa
domowe bez poĞredników „z kieszeni”. Dotyczy to opáat za usáugi, lekarstwa, ale czĊsto równieĪ nieo¿cjalnych (np. „wyrazów wdziĊcznoĞci”). Takie formy ¿nansowania
są najsilniej odczuwalne przez páatników i wpáywają na ich sytuacjĊ gospodarczą.
Wydatki bezpoĞrednie nie mają pozoru „darmowoĞci”, ponadto, w przeciwieĔstwie
do form poĞrednich, nie zawsze są regularne i áatwe do przewidzenia (Suchecka,
ĩóátaszek, 2011; ĩóátaszek, Jewczak, 2011).
PaĔstwa czáonkowskie Unii Europejskiej mimo bliskoĞci geogra¿cznej i ekonomicznej oraz podobieĔstw historycznych i prawnych są silnie zróĪnicowane pod
wzglĊdem funkcjonowania i ¿nansowania systemów ochrony zdrowia. W Holandii
w ostatnich latach przeprowadzono reformĊ sáuĪby zdrowia i obecny system uznawany jest przez ekspertów za jeden z najlepszych na Ğwiecie. Po wprowadzeniu zmian
w 2006 r., holenderski system jest dualny i ¿nansowany ze Ĩródeá prywatnych poĞrednich. Koszyk podstawowych ĞwiadczeĔ opáacany jest z obowiązkowych ubezpieczeĔ
zdrowotnych, zarządzanych przez prywatne ¿rmy ubezpieczeniowe. Osoby, których
nie staü na ubezpieczenie, otrzymują dodatkowe fundusze na opáaty. Niestety system
ten nie jest idealny. Brak ¿nansowania publicznego uniemoĪliwia kontrolowanie
i regulowanie wysokoĞci skáadek ubezpieczeniowych wykazujących siĊ tendencją
wzrostową. Oznacza to czĊsto niemoĪnoĞü zarządzania kosztami oraz straty ¿nansowe
¿rm ubezpieczeniowych (www.minvws.nl; Wynand van de Ven, Schut, 2008, Euro
Health, 2013).
W przeciwieĔstwie do holenderskiego w Grecji system zdrowotny jest silnie scentralizowany i podlega Ministerstwu Zdrowia. Finansowany jest ze Ĩródeá publicznych
i poĞrednich prywatnych (ok. 40%), a skáadki są obowiązkowe. Szpitale są utrzymywane gáównie przez paĔstwo, a opieka ambulatoryjna z wydatków prywatnych
poĞrednich. Opieka specjalistyczna i szpitalna, zapewniana przez Narodową SáuĪbĊ
Zdrowia, jest dosyü sáabo rozwiniĊta, czĊĞciowo ze wzglĊdu na niskie páace oraz
ograniczony dostĊp do szkoleĔ. Finansowanie bezpoĞrednie istnieje w Grecji, ale
stanowi niewielki udziaá w ogólnym poziomie wydatkowania (Health Care Systems
in Transition, Greece 1996). Jednak w ostatnich latach caákowite wydatki per capita
82
Agata ĩóátaszek
na ochronĊ zdrowia drastycznie zmalaáy (o 28% w 2011 w porównaniu do 2009),
pomimo najwiĊkszej w Europie liczby lekarzy (Euro Health, 2013).
W Polsce i krajach oĞciennych, jak Czechy, Sáowacja, system zdrowotny opiera siĊ
na ¿nansowaniu publicznym, pochodzącym z obowiązkowych ubezpieczeĔ. Dopiero
kilka lat temu na rynku pojawiáa siĊ oferta ubezpieczeĔ dodatkowych, gáównie opáacanych przez pracodawców. Wydatki prywatne poĞrednie nie przekraczają jednak kilku
procent ogóáu wydatków na ochronĊ zdrowia. Stosunkowo wysoki udziaá stanowi
¿nansowanie bezpoĞrednie, ok. 24%. Prowadzone badania wskazują, Īe 30% ogóáu
wydatków na ochronĊ zdrowia pochodzi od gospodarstw domowych. Udziaá ten jest
jednym z wyĪszych w Europie. JednoczeĞnie dostĊpnoĞü i jakoĞü usáug medycznych
w wielu placówkach pozostawia wiele do Īyczenia, co Ğwiadczy o niskiej efektywnoĞci sektora ochrony zdrowia (RAPORT Finansowanie ochrony, 2008, Golinowska,
2012).
Analiza systemów ochrony zdrowia w krajach czáonkowskich UE nie wskakuje
na istnienie jednoznacznego klucza grupującego. Kraje wysoko-, Ğrednio- i niskorozwiniĊte mogą tworzyü najróĪniejsze rozwiązania, oparte na wspóá¿nansowaniu
i prywatnych ubezpieczeniach zdrowotnych, a jednoczeĞnie pozostawaü nieefektywne, podobnie jak systemy opáacane z budĪetów paĔstw. Prowadzenie precyzyjnych
porównaĔ sektorów zdrowia jest utrudnione ze wzglĊdu na zróĪnicowanie polityczne,
ideologiczne, prawne, spoáeczne i ekonomiczne. RównoczeĞnie mnogoĞü funkcjonujących rozwiązaĔ moĪe okazaü siĊ bardzo przydatna w ocenie efektywnoĞci i konkurencyjnoĞci systemów ochrony zdrowia oraz wskazaniu potencjalnych benchmarków
dla ewentualnych reform.
3. METODA GRANICZNEJ ANALIZY DANYCH DEA
Nieparametryczna Metoda Granicznej Analizy Danych (DEA) ukierunkowana
jest na pomiar efektywnoĞci jednostek decyzyjnych DMU (Decision Making Unit),
a w dalszej kolejnoĞci do oceny efektów skali i zakresu produkcji. Koncepcja tej
metody uwzglĊdnia wystĊpowanie wielu nakáadów, które sáuĪą wyprodukowaniu
wielu wyników. Podstawą metody DEA staáy siĊ badania brytyjskiego ekonomisty
Farrell’a. Wskazaá on na duĪe znaczenie analizy efektywnoĞci w gospodarce oraz
zaproponowaá koncepcjĊ best practice frontier, tzn. granicy opartej na jednostkach
„zachowujących” siĊ najlepiej. Granica ta, zwana takĪe granicą efektywnoĞci lub
produkcji, stanowi technologiczną granicĊ moĪliwoĞci produkcyjnych danego obiektu
badania. Pozwala ona wyznaczyü spoĞród wszystkich badanych jednostek te, które
osiągają maksymalny, moĪliwy dla nich, poziom produkcji oraz tych, dla których
proces produkcyjny jest nieefektywny (Farrell, 1957). Uogólnienie analizy jednonakáadowej i jednoefektowej Farrell’a na podejĞcie wielonakáadowe i wielowynikowe,
zaprezentowano w modelu CCR (Charnes, Cooper, Rhodes) wykorzystującym
metody optymalizacyjne programowania matematycznego (Charnes, Cooper, Rhodes,
1978).
EfektywnoĞü i konkurencyjnoĞü systemów opieki zdrowotnej krajów Unii Europejskiej
83
Badanie metodą DEA podzieliü moĪna na trzy podstawowe etapy:
Etap 1: zde¿niowanie i dobór jednostek decyzyjnych- polega na okreĞleniu homogenicznych jednostek decyzyjnych, co do rodzaju i liczby, mających analogiczne
nakáady i wyniki oraz podobny cel;
• Etap 2: wybór zmiennych- opiera siĊ na stworzeniu listy kluczowych czynników
związanych z efektywnoĞcią jednostek;
• Etap 3: wybór modelu, obliczenia i interpretacja- stanowi istotĊ metody DEA.
Gáównym kryterium doboru wáaĞciwego modelu (etap 3) jest orientacja, która
okreĞla funkcjĊ celu i ograniczenia zadania optymalizacyjnego. W modelu zorientowanym na nakáady celem jest minimalizacja nakáadów przy zadanym poziomie
wyników, zaĞ w przypadku orientacji na wyniki – maksymalizacja rezultatów przy
okreĞlonym poziomie nakáadów. Wybór kierunku optymalizacji zaleĪy zazwyczaj
od celów jednostek DMU oraz moĪliwoĞci bezpoĞredniego kontrolowania wielkoĞci
ich nakáadów i wyników (Schefczyk, 1996). Kiedy sytuacja obiektów badania nie
jest jednoznaczna moĪna zastosowaü modele niezorientowane, które nie dają jednak
równie szerokiego pola do interpretacji rezultatów badania. Wybór orientacji w znacznym stopniu determinuje okreĞlenie Ĩródeá nieefektywnoĞci, które mogą posáuĪyü
do poprawienia efektywnoĞci oraz do wykorzystania w pomiarze porównawczym
(Gospodarowicz, 2000; Golany, Roll, 1989).
Metoda DEA pozwala analizowaü efektywnoĞü N obiektów, zwanych jednostkami
decyzyjnymi (DMU), pod wzglĊdem M nakáadów i S efektów. Zatem:
•
DMUk – k-ta jednostka decyzyjna (DMU), k = 1, …, N,
yrk – r-ty wynik dla k-tej jednostki, r = 1, …, S,
xik – i-ty nakáad dla k-tej jednostki, i = 1, …, M.
Model metody DEA pokazuje jak wektor nakáadów (xk) zostaje zamieniony na
wektor efektów (yk). Przy czym zakáada siĊ, Īe wielkoĞci nakáadów i efektów są
nieujemne i przynajmniej jeden efekt i jeden nakáad danej DMU są dodatnie (Gospodarowicz, 2002). Dla kaĪdego z N obiektów konstruuje siĊ zadanie optymalizacyjne,
którego celem jest wyznaczenie maksymalnej wartoĞci efektywnoĞci ze wzglĊdu na
parametry ȝrk, ‫ׇ‬rk (1) przy zbiorze ograniczeĔ (2 i 3) dla kaĪdej z DMU osobno tzn.:
σೄ ఓ
ή௬
ƒšఓǡణ σభಾ ణೝೖ ή௫ೝೖ ,
భ
σೄ
భ ఓೝೖ ή௬ೝೕ
σಾ
భ ణ೔ೖ ή௫೔ೕ
೔ೖ
೔ೖ
൑ ͳ,
(1)
(2)
ȝrk t 0, ‫ׇ‬ik, t 0,
(3)
j, k = 1, …, N; r = 1, …, S; i = 1, …, M,
(4)
84
Agata ĩóátaszek
ȝrk, ‫ׇ‬rk – parametry (wagi, mnoĪniki) wyznaczane są dla kaĪdej DMU tak, by maksymalizowaü jej efektywnoĞü.
NastĊpnie zaĞ zbiór wszystkich DMU zostaje podzielony na podzbiór efektywnych
i nieefektywnych jednostek. Podzbiór jednostek efektywnych, wraz z kombinacjami
liniowymi ich nakáadów i efektów, tworzy krzywą nazywaną granicą efektywnoĞci
badanego zbioru. Jednostki nieefektywne znajdują siĊ poniĪej tak wyznaczonej
krzywej. Warto zauwaĪyü, Īe jednostki efektywne są takĪe paretooptymalne. Wyniki
N zadaĔ optymalizacyjnych zwracają dla kaĪdej DMU wspóáczynnik efektywnoĞci
(Ĭ) oraz wektory zmiennych swobodnych wszystkich nakáadów (s-) i efektów (s+).
Wspóáczynnik Ĭ dla modeli zorientowanych na nakáady przyjmuje wartoĞci z przedziaáu [0;1] i informuje, w jakim stopniu nakáady zostają przetworzone na wyniki oraz
sugeruje, jaka proporcjonalna redukcja nakáadów jest konieczna do osiągniĊcia wzrostu efektywnoĞci. W przypadku kiedy Ĭ = 1, badana DMU jest efektywna, nakáady
są w 100% zamieniane na wyniki, a zatem redukcja ich nie jest potrzebna. Kiedy
wspóáczynnik efektywnoĞci jest mniejszy od 1, jednostka nie naleĪy do podzbioru
jednostek efektywnych. Oznacza to, Īe tylko Ĭ Â100% nakáadów przekáada siĊ na
wyniki, zaĞ (1-Ĭ) Â100% zostaje zmarnowana. Analogicznie w modelach zorientowanych na wyniki wspóáczynnik efektywnoĞci przyjmuje wartoĞü z przedziaáu [1;+’).
Kiedy Ĭ = 1, badana DMU jest efektywna, osiągane 100% wyników przy zadanych
nakáadach. JeĪeli Ĭ > 1, to (Ĭ-1) Â100% moĪliwych efektów nie jest generowanych
i moĪna je podnieĞü proporcjonalnie. Zmienne swobodne, niezaleĪnie od orientacji
modelu, oznaczają, Īe poza proporcjonalną zmianą wszystkich nakáadów lub efektów konieczne jest dodatkowe obniĪenie poszczególnych nakáadów i podwyĪszenie
wyników. W rezultacie optymalny punkt na granicy efektywnoĞci bĊdący projekcją
dowolnej DMU ma postaü:
dla modeli zorientowanych na nakáad (Ĭ ǜ xk – s–; yk + s+),
(5)
dla modeli zorientowanych na wynik (xk – s–; Ĭ ǜ yk + s+).
(6)
4. BADANIE EFEKTYWNOĝCI TECHNICZNEJ SYSTEMÓW OCHRONY ZDROWIA
W PAēSTWACH UE METODĄ DEA
4.1 NAKàADY I EFEKTY BADANIA EFEKTYWNOĝCI
Do analizy efektywnoĞci technicznej i konkurencyjnoĞci systemów ochrony
zdrowia paĔstw czáonkowskich Unii Europejskiej w 2010 r.2 zaimplementowano 2
nakáady i 2 efekty. Wszystkie zmienne mają charakter relatywny, co niweluje wpáyw
wielkoĞci oraz poziomu rozwoju gospodarczego krajów. Nakáadami w badaniu
2
Nowsze dane nie są jeszcze dostĊpne na stronie Eurostat.
EfektywnoĞü i konkurencyjnoĞü systemów opieki zdrowotnej krajów Unii Europejskiej
85
są: liczba lekarzy na 100 000 mieszkaĔców oraz udziaá wydatków publicznych na
ochronĊ zdrowia w PKB kraju. Dobór tych cech podyktowany byá ich powszechnym
wykorzystaniem w badaniach efektywnoĞci, jakoĞci i sposobu funkcjonowania systemów ochrony zdrowia, zarówno na poziomie krajowym jak i regionalnym. Liczba
lekarzy jest silnie skorelowana z liczbą pracowników opieki zdrowotnej, liczbą szpitali, a takĪe liczbą áóĪek, co odzwierciedla materialne i osobowe zasoby systemu.
WielkoĞü wydatków publicznych reprezentuje nakáady ¿nansowe na ochronĊ zdrowia
w badanych paĔstwach. Efektami są: odsetek populacji, której (w subiektywnej ocenie) popyt na badania specjalistyczne i usáugi medyczne zostaá zaspokojony3 oraz
oczekiwana dalsza dáugoĞü trwania Īycia. Zmienne te mają charakter spoáecznodemogra¿czny i sáuĪą ocenie stanu zdrowia oraz jakoĞci Īycia obywateli badanych
krajów.
Gáównym Ĩródáem danych o krajach UE byá bank informacji Eurostat (Eurostat
Database by theme, 2013) áączący zasoby urzĊdów statystycznych poszczególnych
paĔstw czáonkowskich. Niestety w bazie wystąpiáo wiele braków danych, które spowodowaáyby koniecznoĞü usuniĊcia z badania kilkunastu krajów czáonkowskich, co
uniemoĪliwiáoby przeprowadzenie analizy. Dlatego podjĊto próbĊ uzupeánienie brakujących informacji. W przypadku, gdy dostĊpne byáy dane z kilku poprzednich lat,
wyznaczono Ğrednie tempo zmian i zaáoĪono, Īe pozostanie ono bez zmian do roku
2010. JeĪeli zamieszczona w bazie byáa pojedyncza informacja z roku poprzedniego,
przyjĊto wartoĞü z 2009r. jako aktualną. Gdy baza Eurostat nie zawieraáa Īadnych
danych historycznych, skorzystano z banku danych Organizacji Wspóápracy Gospodarczej i Rozwoju OECD (OECD Data by theme, 2013). Wyznaczono brakujące
wartoĞci liczby lekarzy na 100 000 mieszkaĔców w oparciu o zmienne: liczba lekarzy i populacja 2010 r. (lub 2009 r. jeĞli nowsze dane nie byáy osiągalne). Udziaá
wydatków publicznych na ochronĊ zdrowia w PKB obliczono wedáug wydatków
publicznych na ochronĊ zdrowia (lub bieĪących publicznych wydatków na ochronĊ
zdrowia) i produktu krajowego brutto 2010 r. (lub 2009 r. jeĞli nowsze dane nie byáy
osiągalne) oraz kursu walut dolar – euro z dn. 8.04.2013 r. Dane dotyczące liczby
lekarzy na Sáowacji zaczerpniĊto z bazy danych sáowackiego urzĊdu statystycznego (Statistical Of¿ce of the SR, 2013). Jedynie dla Malty nie udaáo siĊ zgromadziü wszystkich informacji, wiĊc zostaáa ona pominiĊta w analizach. Analizowane
w badaniu zmienne charakteryzują siĊ zróĪnicowanymi rozkáadami przestrzennymi
(tabela 1).
3
Obliczone jako 100% pomniejszony o odsetek populacji, dla którego nie zaspokojono popytu na
opiekĊ zdrowotną.
86
Agata ĩóátaszek
Tabela 1.
Miary statystyczne rozkáadu nakáadów i wyników badania metodą DEA dla krajów Unii Europejskiej
w 2010 r.
Nakáady
Efekty
Liczba lekarzy
na 100 000
mieszkaĔców
[os.]
Udziaá
wydatków
publicznych
na ochronĊ
zdrowia w PKB
[%]
Oczekiwana
dalsza dáugoĞü
trwania Īycia
[lata]
Udziaá populacji
o zaspokojonych
potrzebach
medycznych
[%]
Min
217,9
1,6
72,8
86,5
Max
611,8
12,4
81,8
100
ĝrednia
arytmetyczna
337,2
6,5
78,2
97,6
Odchylenie
standardowe
81,0
2,4
3,0
3,6
Wspóáczynnik
zmiennoĞci
24%
37%
4%
4%
Miary statystyczne
ħródáo: opracowanie wáasne w pakiecie MS Excel.
MoĪna zauwaĪyü, Īe w kaĪdym z krajów UE zatrudnionych byáo w 2010 r. Ğrednio 337 lekarzy na 100 000 mieszkaĔców. Najmniej lekarzy byáo w Polsce (218 os.)
a najwiĊcej, prawie trzykrotnie wiĊcej niĪ w RP, w Grecji (612 os.). ZróĪnicowanie
mierzone wspóáczynnikiem zmiennoĞci opartym na odchyleniu standardowym wyniosáo 24%. W paĔstwach UE publiczne wydatki na ochronĊ zdrowia stanowią Ğrednio
6,5% PKB, najmniejszy udziaá 1,6% wystąpiá w Irlandii, a najwiĊkszy 12,4% w Grecji.
ZróĪnicowanie tej cechy byáo wiĊksze niĪ pozostaáych – odchylenie stanowiáo 37%
Ğredniej. ĝrednia oczekiwana dalsza dáugoĞü trwania Īycia obywateli paĔstw Unii to
78 lat. Przewiduje siĊ, Īe najkrócej bĊdą Īyü Luksemburczycy – 73 lata, a najdáuĪej
àotysze – 82 lata. ZróĪnicowanie wartoĞci tej zmiennej jest niewielkie, jedynie 4%.
ĝrednio w krajach Unii Europejskiej 98% populacji uwaĪa, Īe ich potrzeby medyczne
dotyczące badaĔ i leczenia zostaáy zaspokojone. NajwiĊcej niezadowolonych 13%
odnotowano na àotwie, a w Wielkiej Brytanii popyt na usáugi medyczne wszystkich
obywateli zostaá zaspokojony. ZróĪnicowanie w paĔstwach UE byáo nieznaczne – 4%.
4.2. ANALIZA EFEKTYWNOĝCI TECHNICZNEJ SYSTEMÓW OCHRONY ZDROWIA
W KRAJACH UE
Do badania zastosowano model DEA zorientowany na nakáady o zmiennych efektach skali – model BCC-I (Charnes, Cooper, Rhodes, 1978), a obliczenia wykonano
w programie STATA. Wyniki zaprezentowano w tabeli 2.
87
EfektywnoĞü i konkurencyjnoĞü systemów opieki zdrowotnej krajów Unii Europejskiej
Tabela 2.
Wspóáczynnik efektywnoĞci, zmienne swobodne, efekty skali w roku 2010 dla krajów
Unii Europejskiej na podstawie wyników analizy DEA
Zmienne swobodne zmiennych
Udziaá populacji
o zaspokojonych
potrzebach
medycznych [%]
62
Oczekiwana dalsza
dáugoĞü trwania
Īycia [lata]
Austria
Udziaá wydatków
publicznych
na ochronĊ zdrowia
w PKB [%]
Kraj
Wspóáczynnik
efektywnoĞci
[%]
Efekty
Liczba lekarzy
na 100 000
mieszkaĔców
[os.]
Nakáady
15,5
0
0,01
0
Efekty skali
R-rosnące,
S-staáe,
M-malejące
M
Belgia
89
0
0
0
0,2
M
Buágaria
76
0
0
5,3
8,3
R
100
0
0
0
0
M
Czechy
94
69,8
0
2,8
0
M
Dania
68
0
0
0,2
0
M
Estonia
86
0
0
4,6
0
M
Finlandia
93
2,4
0
0
0
M
Cypr
Francja
99
0
1,0
0
0
M
Grecja
44
0
0
0
2,9
M
Hiszpania
100
0
0
0
0
M
Holandia
100
0
0
0
0
M
Irlandia
100
0
0
0
0
S
85
26,2
0
7,4
0
M
Litwa
Luksemburg
100
0
0
0
0
M
àotwa
88
0
0
4,45
10,8
R
Niemcy
72
0
0
0
0,3
M
Polska
100
0
0
0
0
S
Portugalia
67
0
0
0
0
M
Rumunia
99
0
0
3,1
8
R
Sáowacja
79
3,1
0
5,1
0
M
Sáowenia
100
0
0
0
0
M
Szwecja
86
0
0
0
0
M
WĊgry
91
0
0
4,8
0
M
Wlk. Brytania
100
0
0
0
0
M
Wáochy
100
0
0
0
0
M
ħródáo: opracowanie wáasne na podstawie wyników programu STATA.
88
Agata ĩóátaszek
Wyniki badania metodą DEA wskazaáy, Īe 9 z 26 krajów (Cypr, Hiszpania,
Holandia Irlandia, Luksemburg, Polska, Sáowenia, Wielka Brytania i Wáochy) ma
technicznie efektywne systemy opieki zdrowotnej, a zatem w peáni wykorzystuje
posiadana nakáady. W przypadku pozostaáych 17 paĔstw konieczna jest proporcjonalna redukcja obu nakáadów (liczby lekarzy i wydatków publicznych) od 1% dla
Francji i Rumunii do 56% w Grecji. W Czechach, Finlandii, Francji, Rumunii i na
WĊgrzech nieefektywnoĞü techniczna nie przekracza 10%, zatem nieznaczny udziaá
nakáadów jest niewykorzystywany. Dodatkowo w Austrii, Czechach, Finlandii, na
Litwie i Sáowacji niezbĊdne jest dodatkowe zmniejszenie liczby lekarzy od 2 do 70
na 100 000 mieszkaĔców, zaĞ we Francji obniĪenie obciąĪenia wydatków publicznych o 1% w stosunku do PKB kraju. Ponadto moĪna sądziü, Īe nawet po obniĪeniu
nakáadów do wskazanych poziomów w Austrii, Buágarii, Czechach, Danii, Estonii,
Litwie, Rumunii, na àotwie, Sáowacji i WĊgrzech oczekiwana dalsza dáugoĞü trwania
Īycia powinna byü wyĪsza od 0,01 roku do 5,3 lat. Udziaá populacji o zaspokojonych
potrzebach takĪe mógáby byü wyĪszy, od 0,2% do 11%, dla Belgii, Buágarii, Grecji,
àotwy, Niemiec i Rumunii. Wyniki badania metodą DEA wskazaáy takĪe na wystĊpowanie w wiĊkszoĞci krajów, niezaleĪnie od poziomu efektywnoĞci systemu ochrony
zdrowia, malejących efektów skali. Oznacza to, Īe zwiĊkszanie nakáadów powoduje
mniej niĪ proporcjonalne wzrosty efektów. Utrudnia to osiągniĊcie i utrzymanie
efektywnoĞci technicznej sektora zdrowia. Wyjątkiem są Irlandia i Polska o staáych
efektach oraz Buágaria, àotwa i Rumunia o rosnących efektach skali. MoĪna podejrzewaü, Īe w tych krajach poziom dostĊpnoĞci i jakoĞci opieki zdrowotnej jest niski,
w porównaniu z innymi krajami, a co za tym idzie nieznaczny przyrost nakáadów
przekáada siĊ na proporcjonalnie wiĊkszy wzrost efektów.
Przeprowadzone badanie nie tylko okreĞliáo, które kraje mają efektywne technicznie, a zatem konkurencyjne systemy ochrony zdrowia, a które są nieefektywne
i niekonkurencyjne, ale wskazaáo takĪe liderów i uczniów (ang. follower). Liderami
są efektywne jednostki decyzyjne znajdujące siĊ na granicy efektywnoĞci, a uczniami
jednostki nieefektywne poniĪej tej granicy. GranicĊ efektywnoĞci tworzą wektory
w przestrzeni R4 opisujące nakáady i efekty krajów o efektywnych sektorach oraz
liniowe kombinacje tych wektorów. W tab. 3 zaprezentowano wspóáczynniki kombinacji liniowej wektorów dla paĔstw o niekonkurencyjnych sektorach, które umoĪliwiają najszybsze osiągniĊcie efektywnoĞci. Parametry te opierają siĊ na podobieĔstwie
poziomów nakáadów i efektów systemów opieki zdrowotnej.
Irlandia i Sáowenia zostaáy wybrane jako najczĊstsi liderzy. Odpowiednio 10 i 9
z nieefektywnych krajów powinno „uczyü siĊ” od tych systemów ochrony zdrowia.
Oznacza to, Īe są one jednymi z niewielu efektywnych krajów w grupie paĔstw
o podobnych, ze wzglĊdu na strukturĊ nakáadów i wyników, systemach opieki zdrowia. Jednak Luksemburg naleĪy do najsilniejszych liderów. Jest on silnym wzorcem4
dla 4 krajów: Austrii, która w 93% powinna upodobniü swój system do luksembur4
Za silne wzorce uznano te kraje, dla których wspóáczynniki kombinacji liniowej przekraczają 0,5.
89
EfektywnoĞü i konkurencyjnoĞü systemów opieki zdrowotnej krajów Unii Europejskiej
skiego, Czech – w 67%, Litwy – w 69% i Sáowacji – w 77%. Ponadto Buágaria
powinna wzorowaü siĊ na Irlandii w 67%, Szwecja na Hiszpanii w 53% , Belgia
na Wielkiej Brytanii w 51%, àotwa w 60%, a Rumunia w 82% na Polsce, Dania
w 94% i Finlandia w 66% na Sáowenii. Estonia, Francja, Grecja, Niemcy, Portugalia
i WĊgry nie mają silnych wzorców, a ich liderzy są rozproszeni. Wskazuje to na
duĪe zróĪnicowanie funkcjonujących w krajach Unii Europejskiej systemów ochrony
zdrowia.
Tabela 3.
Kraje o nieefektywnych systemach ochrony zdrowia (uczniowie) i wspóáczynniki kombinacji liniowej
przesuniĊcia ich na granice efektywnoĞci w odniesieniu do krajów efektywnych (liderów)
Cypr
Hiszpania
Holandia
Irlandia
Luksemburg
Polska
Sáowenia
Wlk.
Brytania
Wáochy
suma
Liderzy
Austria
0
0
0
0,08
0,93
0
0
0
0
1
Belgia
0,05
0
0
0
0
0
0,44
0,51
0
1
Buágaria
0
0
0
0,67
0
0,33
0
0
0
1
Czechy
0
0
0
0
0,67
0
0,33
0
0
1
Dania
0
0
0
0
0
0,06
0,94
0
0
1
Estonia
0
0
0
0,38
0,28
0
0,34
0
0
1
Finlandia
0
0,02
0
0
0,33
0
0,65
0
0
1
Francja
0
0,12
0,44
0
0
0
0
0
0,44
1
Grecja
0,34
0
0
0
0
0
0,37
0,29
0
1
Litwa
0
0
0
0,31
0,69
0
0
0
0
1
àotwa
0
0
0
0,4
0
0,6
0
0
0
1
Niemcy
0,2
0
0
0
0
0
0,36
0,44
0
1
Portugalia
0,24
0
0
0,11
0
0,18
0,47
0
0
1
Rumunia
0
0
0
0,18
0
0,82
0
0
0
1
Sáowacja
0
0
0
0,23
0,77
0
0
0
0
1
Szwecja
0,04
0,53
0,14
0
0,29
0
0
0
0
1
0
0
0
0,33
0
0,18
0,49
0
0
1
5
3
2
10
7
6
9
3
1
Uczniowie
Kraj
WĊgry
Liczba uczniów
ħródáo: opracowanie wáasne na podstawie wyników programu STATA.
90
Agata ĩóátaszek
5. EFEKTYWNOĝû TECHNICZNA SYSTEMÓW OCHRONY ZDROWIA KRAJÓW UE
A JAKOĝû OPIEKI ZDROWOTNEJ
Analizując konkurencyjnoĞü systemów ochrony zdrowia w krajach Unii Europejskiej metodą DEA podzielono paĔstwa wedáug efektywnoĞci technicznej sektora
zdrowia na:
efektywne poniewaĪ ich nakáady są w 100% wykorzystane i zamieniane na
wyniki,
nieefektywne o „niepotrzebnie” zawyĪonych nakáadach lub niewystarczających
wynikach.
NaleĪy jednak pamiĊtaü, Īe ze wzglĊdu na relatywny charakter metoda DEA
faworyzuje DMU o najniĪszych nakáadach (Polska i Irlandia) oraz najwyĪszych wynikach (àotwa i Wielka Brytania). Redundancja (nadmiarowoĞü) rozwiązaĔ stanowi
niewątpliwie wadĊ metody DEA, jednak moĪna to zaakceptowaü uzasadniając to ekonomicznie (Guzik, 2009). NajniĪsze nakáady muszą byü maksymalnie wykorzystane,
aby zapewniü funkcjonowanie systemu na poziomie zbliĪonym do pozostaáych krajów. Podobnie uzyskiwanie najwyĪszych efektów, niezaleĪnie od poziomu nakáadów,
wskazuje, Īe poprawnoĞü procesu generowania tych wyników, a zatem sektor zdrowia
musi byü efektywny technicznie.
Jednak efektywnoĞü techniczna nie musi oznaczaü, Īe jakoĞü oferowanych usáug
medycznych jest wysoka. Do wery¿kacji wniosków o konkurencyjnoĞci systemów
ochrony zdrowia na podstawie badania metodą DEA zastosowano zmienne z bazy
danych Eurostat dotyczące odsetka populacji okreĞlającego swój stan zdrowia jako
dobry lub bardzo dobry na podstawie reprezentatywnej ankiety The European Union
Statistics on Income and Living Conditions – EU-SILC. NastĊpnie zsumowano je
konstruując cechĊ informującą o udziale osób o stanie zdrowia co najmniej dobrym.
Analizując poziom efektywnoĞci opisany wspóáczynnikiem efektywnoĞci (tabela
2) oraz frakcje osób o przynajmniej dobrym stanie zdrowia stwierdzono, na podstawie
wspóáczynnika korelacji Pearsona (0,13) i wykresu rozproszenia, brak korelacji pomiĊdzy cechami. WĞród 10 krajów o najgorszym stanie zdrowia publicznego wedáug
wyników ankiety EU-SILC (49%–65% osób o co najmniej dobrym stanie zdrowia)
znajdują siĊ 2 kraje uznane w badaniu DEA za technicznie efektywne ze wzglĊdu na
system ochrony zdrowia – Polska i Sáowenia. Analizując 10 krajów o najlepszym stanie zdrowia publicznego – frakcja osób o dobrym lub bardzo dobrym stanie zdrowia
wynosi 71%–83% – moĪna zauwaĪyü, Īe poza 6 krajami efektywnymi technicznie
znajduje siĊ takĪe Grecja o najniĪszym wspóáczynniku efektywnoĞci (rysunek 1).
RozbieĪnoĞci w efektywnoĞci sektora zdrowia i poziomie zdrowia publicznego
sugerują, Īe optymalizacja techniczna, alokacyjna czy ekonomiczna nie zawsze oznacza wysoką jakoĞü opieki zdrowotnej. Analizując przykáad Polski moĪna zauwaĪyü,
Īe chociaĪ system zdrowia uznano za konkurencyjny, to jednoczeĞnie 42% Polaków
deklaruje mniej niĪ dobry stan zdrowia. Gáównym powodem uzyskania efektywnoĞci byáa bardzo niska w porównaniu z innymi czáonkami UE liczba lekarzy. Wyniki
EfektywnoĞü i konkurencyjnoĞü systemów opieki zdrowotnej krajów Unii Europejskiej
/ƌůĂŶĚŝĂ
^njǁĞĐũĂ
tůŬ͘ƌLJƚĂŶŝĂ
,ŽůĂŶĚŝĂ
'ƌĞĐũĂ
>ƵŬƐĞŵďƵƌŐ
LJƉƌ
ĞůŐŝĂ
,ŝƐnjƉĂŶŝĂ
ĂŶŝĂ
ZƵŵƵŶŝĂ
ƵƐƚƌŝĂ
&ŝŶůĂŶĚŝĂ
&ƌĂŶĐũĂ
ƵųŐĂƌŝĂ
tųŽĐŚLJ
EŝĞŵĐLJ
^ųŽǁĂĐũĂ
njĞĐŚLJ
^ųŽǁĞŶŝĂ
WŽůƐŬĂ
tħŐƌLJ
ƐƚŽŶŝĂ
>ŝƚǁĂ
WŽƌƚƵŐĂůŝĂ
BŽƚǁĂ
91
Kraj
KĚƐĞƚĞŬ
ƉŽƉƵůĂĐũŝŽĚď
ůƵďďĚď
ƐƚĂŶŝĞ
njĚƌŽǁŝĂ΀й΁
tƐƉſųĐnjLJŶŶŝŬ
ĞĨĞŬƚLJǁŶŽƑĐŝ
΀й΁
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
%
Rysunek 1. Wspóáczynnik efektywnoĞci systemów ochrony zdrowia i frakcja populacji o co najmniej
dobrym stanie zdrowia w krajach Unii Europejskiej w 2010 r.
ħródáo: opracowanie wáasne w pakiecie MS Excel.
zadania optymalizacyjnego wskazaáy, Īe aby uzyskaü stosunkowo wysokie wyniki
(odsetek populacji, której popyt na badania specjalistyczne i usáugi medyczne zostaá
zaspokojony oraz oczekiwana dalsza dáugoĞü trwania Īycia) pracownicy sáuĪby
zdrowia musieli funkcjonowaü efektywniej niĪ w krajach o wyĪszej liczbie lekarzy.
Z punktu widzenia caáego systemu stanowi to zaletĊ. Jednak na poziomie mikro wiąĪe
92
Agata ĩóátaszek
siĊ to z niedoborem lekarzy pierwszego kontaktu, specjalistów oraz innych pracowników medycznych, co pokazują prowadzone w ostatnich miesiącach badania (NIK
zbada…, 2013; Funkcjonowanie systemu… NIK, 2013; Pediatrzy nie mają…, 2013).
Dla pacjentów oznacza to dáugi okres oczekiwania na wizyty, badania i procedury
medyczne, dla lekarzy pracĊ na wielu etatach.
6. PODSUMOWANIE
Systemy ochrony zdrowia stanowią waĪny sektor gospodarek wszystkich krajów Unii Europejskiej. ChociaĪ zróĪnicowanie historyczne, legislacyjne, polityczne
i ¿nansowe utrudnia prowadzenie bezpoĞrednich analiz porównawczych, moĪliwe
jest porównanie relatywnej efektywnoĞci np. technicznej funkcjonowania systemów,
czego przykáadem jest przeprowadzone badanie w oparciu o nieklasyczną metodĊ
DEA. Graniczna Analiza Danych pozwala na implementacje metodologii benchmarkingu i poprawĊ konkurencyjnoĞci obiektów, w tym przypadku systemów ochrony
zdrowia krajów UE, poprzez uczenie siĊ i „równanie do najlepszych”. Uzyskanie
i utrzymanie efektywnoĞci technicznej w sektorze zdrowia poprzez optymalne dopasowanie nakáadów materialnych (rzeczowych i osobowych) oraz ¿nansowych jest
kluczowe dla zarządzania systemem na poziomie centralnym i regionalnym. Powinno
przyczyniü siĊ do redukcji zadáuĪenia placówek medycznych i planowania przyszáego
zapotrzebowania na nakáady.
EfektywnoĞü techniczna nie powinna stanowiü jednak jedynego kryterium zarządzania w sektorze ochrony zdrowia. Nie gwarantuje ona ani optymalnej, ze wzglĊdu
na oczekiwania pacjentów, ani nawet dostatecznej jakoĞci usáug medycznych, czy
dostĊpnoĞci do lekarzy specjalistów, badaĔ i zabiegów medycznych, ani warunków
pracy lekarzy. W rezultacie naleĪy braü takĪe pod uwagĊ czynniki istotne nie tylko
na poziomie centralnym, ale takĪe w skali mikro. àączenie analiz efektywnoĞci, np.
z zastosowaniem metody DEA, z badaniami oceniającymi jakoĞü usáug medycznych,
moĪe przyczyniü siĊ do poprawy funkcjonowania systemów ochrony zdrowia nie
tylko w krajach o niskim wspóáczynniku efektywnoĞci, ale takĪe tych relatywnie
efektywnych jak Polska, w których iloĞü nie zawsze idzie w parze z jakoĞcią.
Uniwersytet àódzki
LITERATURA
Bendell T., Boulter L., (2000), BENCHMARKING. Jak uzyskaü przewagĊ nad konkurencją, Kraków.
Bramham J., (2004), Benchmarking w zarządzaniu zasobami ludzkimi, Kraków.
Charnes A., Cooper W., Rhodes A., (1978), Measuring the Ef¿ciency of Decision Making Units, European Journal of Operations Research, 2 (6), 429–444.
EfektywnoĞü i konkurencyjnoĞü systemów opieki zdrowotnej krajów Unii Europejskiej
93
Euro Health Consumer Index, Health Consumer Powerhouse, (2013), http://www.healthpowerhouse.com/
index.php?Itemid=55 (3.02.2014).
Eurostat Statistics by Theme http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/statistics/search_database
(11.04.2013 r.).
Farrell M. J., (1957), Measurement of Productive Ef¿ciency, Journal of Royal Statistical Society, 120,
253–281.
Funkcjonowanie systemu ratownictwa medycznego, http://www.nik.gov.pl/kontrole/wyniki-kontroli-nik/
kontrole,10324.html (13.04.2013r.).
Golany B., Roll Y., (1989), An Application Procedure for DEA, OMEGA Heft Vol. 17.
Golinowska S., (2012), Zarys systemu ochrony zdrowia w Polsce, Wydawnictwo WHO.
Gospodarowicz M., (2000), Procedury analizy i oceny banków, Materiaáy i studia NBP zeszyt nr 103,
Narodowy Bank Polski Departament Analiz i BadaĔ, Warszawa.
Gospodarowicz A., (2002), Analiza i ocean banków oraz ich oddziaáów, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego, Wrocáaw.
Guzik B., (2009), Propozycja metody szacowania efektywnoĞci instytucji non pro¿t, http://www.kpsw.
edu.pl/menu/pobierz/RE2/4Guzik.pdf (3.02.2014).
Health Care Systems in Transition. Greece, (1996), (http://www.who.it/document/e72454.pdf
(12.05.2010 r.).
Ministry of Health, Welfare and Sport, (http://www.minvws.nl/en/themes/health-insurance-system/)
(2.03.2010 r.).
NIK zbada, jak dziaáa w Polsce nocna opieka medyczna, (http://prawo.rp.pl/artykul/987375.html)
(13.04.2013 r.).
Nojszewska E., (2011), System ochrony zdrowia w Polsce, LEX a Wolters Kluwer Business, Warszawa.
OECD Data by Theme, (http://stats.oecd.org/) (11.04.2013 r.).
Oxford English Dictionary, 1994.
Pediatrzy nie mają siáy, by pracowaü w nocy, (http://www.mp.pl/kurier/index.php?aid=83530&_
tc=327020FD4E46DB46D0D16AC44DFA7D50) (13.04.2013 r.).
RAPORT Finansowanie ochrony zdrowia w Polsce. Zielona KsiĊga II, wersja trzecia, Ministerstwo
Zdrowia, Warszawa, 29 sierpnia 2008 r.
Schefczyk M., (1996), Data Envelopment Analysis. DBW, nr 56.
Statistical Of¿ce of the Slovak Republic, (http://portal.statistics.sk/showdoc.do?docid=359) (10.04.2013 r.).
Suchecka J., (1998), Ekonometria ochrony zdrowia, Wydawnictwo Absolwent, àódĨ.
Suchecka J., ĩóátaszek A., (2011), Zastosowanie panelowego modelu przesuniĊü udziaáów Berzega
w analizie wydatków na ochronĊ zdrowia, w: Rycia K., Skrzypczak Z., (red.), Ochrona zdrowia na
Ğwiecie, Wolters Kluwer Polska Sp. z o.o.
WĊgrzyn A., (2000), Benchmarking: nowoczesna metoda doskonalenia przedsiĊbiorstwa, Kluczbork–
Wrocáaw.
Wynand van de Ven P. M. M., Schut F. T., (2008), Universal Mandatory Health Insurance In The Netherlands: A Model For The United States?, Health Affairs 2008, 27 (3), May/June.
ĩóátaszek A., (2008), Benchmarking i metoda DEA jako narzĊdzia wspomagające sprawne dziaáanie
miasta, w: Przygodzki Z., Sokoáowicz M. E., (red.), Nowoczesne miasto. Badania, instrumenty,
analizy, Wydawnictwo Biblioteka, àódĨ.
ĩóátaszek A., Jewczak M., (2011), Spatial and Dynamic Analysis of Health Care Expenditures in OECD
Countries, w: Suchecki, B. (red.), Spatial Econometrics and Regional Economic Analysis, Folia
Oeconomica, 252, Wydawnictwo Uniwersytetu àódzkiego, àódĨ.
94
Agata ĩóátaszek
EFEKTYWNOĝû I KONKURENCYJNOĝû SYSTEMÓW OPIEKI ZDROWOTNEJ KRAJÓW
UNII EUROPEJSKIEJ
Streszczenie
Sektor ochrony zdrowia jest kluczowym dziaáem gospodarki kaĪdego paĔstwa. Wzbudza bezpoĞrednie zainteresowanie obywateli, zarówno w aspektach medycznym i spoáecznym, jak i ekonomicznym.
JednoczeĞnie jest jednym z bardziej zróĪnicowanych sektorów na Ğwiecie, szczególnie pod wzglĊdem
struktury Ĩródeá jego ¿nansowania oraz efektywnoĞci systemu opieki zdrowotnej.
Celem artykuáu jest analiza efektywnoĞci technicznej oraz poĞrednio takĪe konkurencyjnoĞci systemów opieki zdrowotnej w krajach Unii Europejskiej. Do badania zastosowano optymalizacyjną metodĊ
Granicznej Analizy Danych DEA (ang. Data Envelopment Analysis). UmoĪliwia ona ocenĊ relatywnej
efektywnoĞci krajów pod wzglĊdem wybranych nakáadów i wyników opieki zdrowotnej, jednoczeĞnie
wskazując na przyczyny ewentualnej niekonkurencyjnoĞci.
Sáowa kluczowe: system opieki zdrowotnej, efektywnoĞü techniczna, Unia Europejska, DEA, Graniczna Analiza Danych
EFFECTIVENESS AND COMPETIVENESS OF HEALTHCARE SYSTEMS
IN EUROPEAN UNION STATES
Abstract
Healthcare system is a key sector of every economy, as it is of direct medical and socioeconomic
interest to citizens. Simultaneously it is one of the most diverse sectors across countries, especially
concerning its ¿nancing and effectiveness.
The aim of this paper is to analyze the technical effectiveness and indirectly the competiveness
of healthcare systems in European Union states. The research has been performed by utilizing an
optimization method DEA (Data Envelopment Analysis). It enables the validation of the relative
effectiveness of countries based on inputs and outputs of healthcare systems, as well as distinguishing
the causes of possible uncompetitiveness.
Keywords: healthcare system, technical effectiveness, European Union, DEA, Data Envelopment
Analysis