Abstract
Regional planning studies has a long history which made for using public resources effective and efficiently. In Turkey 89 different Public Hospital Associations (PHA) was conducted based on provincial levels for the aim of using health resources more efficiently. In this study technical efficiency of 89 different PHA in Turkey was examined by using input and output indicators and using Data Envelopment Analysis (DEA) and machine learning techniques by dividing them into two clusters in terms of similarities in input and output indicators. As a result of the study it is seen that PHA which have higher population and service density are more efficient than others. Number of inpatients is a determinator factor of efficiency which is one of the indicators of service density.

Key words: Public Hospital Associations, Productivity, Data Envelopment Analysis, Machine Learning Techniques. JEL Codes: I18, C61, C67, C53

---

Kamu Hastane Birliklerinin Teknik Verimliliklerinin Veri Zarflama Analizi ve Makine Öğrenmesi Teknikleri Kullanılarak İncelenmesi

Ozet
Kamu kaynaklarının etkili ve verimli kullanılabilmesi için faydalanılan bölgesel planlama çalışmalarının uzun bir geçmişi bulunmaktadır. Türkiye’de sağlık ile ilgili kaynakların daha verimli kullanımı amacıyla oluşturulan Kamu Hastane Birlikleri (KHB) uygulaması ile birlikte il düzeyi esas alınarak 89 farklı Kamu Hastane Birliği oluşturulmuştur. Bu çalışmada Türkiye genelinde 89 farklı KHB’ne ait girdi ve çıktı değişkenleri üzerinden Veri Zarflama Analizi (VZA) ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak KHB’leri girdi ve çıktı değişkenleri bakımından benzer iki kümeye ayrılarak teknik verimlilikleri incelenmiştir. Yapılan incelemede nüfus ve hizmet yoğunluğunun daha fazla olduğu KHB’lerinin verimliliklerinin diğerlerine göre daha yüksek olduğu görülmüştür. Verimliliğin belirlenmesinde en fazla etkili olan değişkenin ise bir hizmet yoğunluğu göstergesi olan yatan hasta sayısı olduğu belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler: Kamu Hastane Birlikleri, Verimlilik, Veri Zarflama Analizi, Makine Öğrenmesi Yöntemleri. JEL Kodları: I18, C61, C67, C53