Data envelopment analysis (DEA)는 동일한 목표를 가진 단위의 상대적인 운영 효율성을 측정하는 데 사용되는 LP어플리케이션이다.
종합병원, 대학병원, County Hospital(소규모), 주립병원의 관리자들은 각 병원의 성과를 개선하기 위해 논의해 왔다.
그리고 다음의 조치가 확인되었다.
Input measures
1. 비의료인(행정)의 수
2. 의료 장비 투자금액
3. 병상의 수
Output measures
1. 의료보험이 있는 환자의 서비스 일수
2. 의료보험이 없는 환자의 서비스 일수
3. 교육받은 간호사 수
4. 교육받은 인턴의 수
한 해동안의 각 4개의 병원들의 Input과 Output의 측정치들이다.
General이 행정인력의 수가 젤 많고 County가 의료장비 투자금액이 젤 높다. 대체적으로 County의 Input들이 높고 그에 반해 Output은 다른 병원보다 뛰어나지 않음을 알 수 있다.
우리는 County Hospital을 타깃으로 하여 상대적 효율성을 결정해볼 것이다.
먼저 hypothetical composite을 구성한다. hypothetical composite은 가설적인 것으로 같은 목표를 가진 병원들의 input과 output을 기반으로 한다.
composite hospital의 input과 output 비중을 결정하기 위해 우리는 4개의 변수를 사용한다.
wg= general병원의 input output의 가중치
wu= university병원의 input output의 가중치
wc= county병원의 input output의 가중치
ws= state병원의 input output의 가중치
composite hospital은 네 병원의 ouput에 해당하는 가중평균을 계산하여 결정된다.
따라서 composite hospital의 나머지 측정값도 이와 같다.
"composit hosptal의 output>= county hospiral "이라는 제약이 있다.
즉 (의료보험 환자 서비스일수) 49.14wg+34.62wu+36.72wc+33.16ws>=36.72
이것은 composite input이 county input보다 작은 것을 발견한다면 county hospital은
"뒤쳐진 것"으로 결론낼 수 있다.(비효율)
나머지 세개의 output에 관한 것도 제약조건식으로 이와 같은 제약조건식으로 나타난다.
위의 식을 쉽게 설명하자면 composite 의 input<= county의 input 이면
county는 뒤쳐진 것이라고 설명된다.
각 제약조건에 대한 우측상수 값에 대한 표현식을 알아보자.
이 우측상수 값은 composite hospital이 이용가능한 자원이다.
따라서 E= County hospital에 투입된 input의 퍼센트
E가 1이라면, 같은수준
E>1이라면 적절하거나 준수한 수준이다. composite output이 커질 수도 있어서 효율적이라고 말하기엔 애매하다.
E<1이라면 뒤쳐진 것이다.(비효율) 이것은 composite은 작은 input을 가지고도 county보다 output이 더 크다는 것이다.
따라서 E는 효율성 지수라고 불린다.
첫댓글 잘 해나가고 있구나.