Kapacitní a výkonové ukazatele vybraných nemocnic v České republice

Abstract

Diplomová práce je zaměřena na posouzení kapacitních a výkonových ukazatelů souboru 12 vybraných nemocnic ve třech krajích České republiky. Hlavním cílem je zhodnocení technické efektivnosti těchto subjektů za využití metody analýzy obalu dat (DEA). K dosažení stanoveného cíle je aplikován model orientovaný na vstupy, přičemž komparace je prováděna v časovém horizontu let 2020–2024. Jako vstupní parametr je využit ukazatel velikosti lůžkového fondu, který je poměřován s výkonovými výstupy v podobě objemu poskytnuté zdravotní péče. V rámci analýzy jsou konstruovány modely s konstantními (CRS) i variabilními (VRS) výnosy z rozsahu. Získané výsledky naznačují, že průměrná efektivita zkoumaných subjektů v čase vykazuje mírně rostoucí tendenci, přičemž nejvyšší míry stability je dosahována u Nemocnice ve Frýdku-Místku, p.o. Výstupy analýzy rovněž reflektují specifika období pandemie COVID-19, které se projevilo odchylkami ve výkonnosti. Bylo zjištěno, že u více než 77 % hodnocených jednotek je neefektivita způsobena především nevhodně nastavenou velikostí produkční kapacity, nikoliv pochybením na úrovni managementu nemocnice.

This diploma thesis focuses on evaluating the capacity and performance of 12 selected hospitals in three regions of the Czech Republic. The main goal is to assess the technical efficiency of these hospitals using the Data Envelopment Analysis (DEA) method. To achieve this, an input-oriented model was used, comparing data from the years 2020 to 2024. The number of hospital beds was used as the input parameter, while the volume of healthcare services provided represented the outputs. The analysis used models with both constant (CRS) and variable (VRS) returns to scale. The results show that the average efficiency of the analyzed hospitals slightly increased over time. The Hospital in Frýdek-Místek (p.o.) achieved the most stable results. The analysis also reflects the impact of the COVID-19 pandemic, which caused fluctuations in performance. It was found that for more than 77 % of the units, inefficiency was caused by incorrectly set capacity size rather than poor management.