Effizienzmessung im Gesundheitswesen
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Der deutsche Krankenhaussektor gilt im Allgemeinen als ineffizient. Aus diesem Grund werden von politischer Seite aus verstärkt Reformen des Vergütungssystems sowie die Privatisierung von Krankenhäusern vorangetrieben. Eine Änderung der Vergütung, z. B. die Überwälzung der Kostenverantwortung auf die Krankenhäuser, kann theoretisch durchaus Anreize für effizientes Wirtschaften induzieren. Die Tendenz zu Privatisierungen beruht auf der Annahme, dass private Krankenhäuser ihre Dienstleistungen effizienter erbringen als ihre öffentlichen und freigemeinnützigen Pendants. Damit ist ebenfalls der Wunsch verbunden, die Effizienz des gesamten Sektors zu erhöhen und die kontinuierlich steigenden Kosten des Krankenhaussektors unter Kontrolle zu halten. Reform und Privatisierung? Bringen sie die erhoffte Effizienzsteigerung? - Dieser These soll nachgegangen und mit Hilfe der Data Envelopment Analysis (DEA) überprüft werden. Die DEA ist eine bewährte und häufig verwendete Methode zur Berechnung der Effizienz von Entscheidungseinheiten des öffentlichen Sektors. Im Rahmen des DEA-Standardmodells können in einem deterministischen Rahmen Effizienzwerte für einen gegebenen Zeitpunkt sowie deren Veränderungen über die Zeit errechnet werden. Die Verfasserin bietet einen intuitiven und formalen Zugang zur DEA. Im empirischen Teil wird die Effizienz ostdeutscher Krankenhäuser analysiert und die Privatisierung von Krankenhäusern als Instrument der Effizienzsteigerung evaluiert. Dabei kann die Autorin nachweisen, dass keine wesentlichen Unterschiede in der Effizienz von Krankenhäusern in Bezug auf die verschiedenen Trägerschaften bestehen. Die statistische Signifikanz der Ergebnisse hat insbesondere dann eine Bedeutung, möchte man Empfehlungen - beispielsweise für politische Entscheidungsträger - aus den Ergebnissen ableiten. In der Studie wird deshalb zusätzlich eine Sensitivitätsanalyse auf Stichprobenvariationen aller erzielten Ergebnisse durchgeführt.
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Effizienzmessung im Gesundheitswesen, Justine Röhmel
- Jazyk
- Rok vydania
- 2009
Doručenie
Platobné metódy
2021 2022 2023
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- Titul
- Effizienzmessung im Gesundheitswesen
- Jazyk
- nemecky
- Autori
- Justine Röhmel
- Vydavateľ
- Kovač
- Rok vydania
- 2009
- Väzba
- mäkká
- ISBN10
- 3830041705
- ISBN13
- 9783830041702
- Séria
- Schriftenreihe volkswirtschaftliche Forschungsergebnisse
- Kategórie
- Skriptá a vysokoškolské učebnice
- Anotácia
- Der deutsche Krankenhaussektor gilt im Allgemeinen als ineffizient. Aus diesem Grund werden von politischer Seite aus verstärkt Reformen des Vergütungssystems sowie die Privatisierung von Krankenhäusern vorangetrieben. Eine Änderung der Vergütung, z. B. die Überwälzung der Kostenverantwortung auf die Krankenhäuser, kann theoretisch durchaus Anreize für effizientes Wirtschaften induzieren. Die Tendenz zu Privatisierungen beruht auf der Annahme, dass private Krankenhäuser ihre Dienstleistungen effizienter erbringen als ihre öffentlichen und freigemeinnützigen Pendants. Damit ist ebenfalls der Wunsch verbunden, die Effizienz des gesamten Sektors zu erhöhen und die kontinuierlich steigenden Kosten des Krankenhaussektors unter Kontrolle zu halten. Reform und Privatisierung? Bringen sie die erhoffte Effizienzsteigerung? - Dieser These soll nachgegangen und mit Hilfe der Data Envelopment Analysis (DEA) überprüft werden. Die DEA ist eine bewährte und häufig verwendete Methode zur Berechnung der Effizienz von Entscheidungseinheiten des öffentlichen Sektors. Im Rahmen des DEA-Standardmodells können in einem deterministischen Rahmen Effizienzwerte für einen gegebenen Zeitpunkt sowie deren Veränderungen über die Zeit errechnet werden. Die Verfasserin bietet einen intuitiven und formalen Zugang zur DEA. Im empirischen Teil wird die Effizienz ostdeutscher Krankenhäuser analysiert und die Privatisierung von Krankenhäusern als Instrument der Effizienzsteigerung evaluiert. Dabei kann die Autorin nachweisen, dass keine wesentlichen Unterschiede in der Effizienz von Krankenhäusern in Bezug auf die verschiedenen Trägerschaften bestehen. Die statistische Signifikanz der Ergebnisse hat insbesondere dann eine Bedeutung, möchte man Empfehlungen - beispielsweise für politische Entscheidungsträger - aus den Ergebnissen ableiten. In der Studie wird deshalb zusätzlich eine Sensitivitätsanalyse auf Stichprobenvariationen aller erzielten Ergebnisse durchgeführt.