Higher efficiency of large hospital

Higher efficiency of large hospitals may be due to the economies of scale that applied to resource utilization (Conway, 1988; Hsing & Bond, 1995), the ability to attract potential patients by more advanced technologies or more comfortable facilities (Ferrier & Valdmanis, 1996), and the standardized work processes that help reduce the time the management spends on organizing and directing and thus providing it more time to plan and control (Munson & Zuckerman, 1983). The effect of IT on efficiency are investigated by estimating the Tobit regression model (Eq. (2)), with the IT investment being the independent variable. The dependent variable is the transformed DEA efficiency score, INEFF, where INEFF=(1/EFF) 1. Results from the Tobit model are shown in Table 4. Because the inefficiency scores (INEFF) are regressed in the Tobit model, the sign of the coefficient is inversely related to the direction of IT effect on efficiency. That is, a negative sign
Table 3 Mann–Whitney test statistics
Hospital U statistic (P-value) Large (pooled vs. separate)a 367.5 (0.4098) Small (pooled vs. separate)b 1773.0 (0.3010) Pooled (large vs. small)c 635.5 (0.0195)* a The null hypothesis is that for large hospitals, the distribution of their pooled efficiency measures is the same as the distribution of their separate efficiency measures. b The null hypothesis is that for small hospitals, the distribution of their pooled efficiency measures is the same as the distribution of their separate efficiency measures. c The null hypothesis is that the distribution of efficiency measures is the same for large and small hospitals when measured in the pooled sample. *Indicates significance at the 5% level.
B. Watcharasriroj, J.C.S. Tang / Journal of High Technology Management Research 15 (2004) 1–1612
Table4 EstimationresultsfortheTobitmodels
VariableLargehospitalsSmallhospitalsPooled
SeparatePooledSeparatePooled
Intercept0.27370.31610.30060.34030.3350 tvalue (P-value) 5.6822**(0.0000)6.0108**(0.0000)8.5464**(0.0000)9.9232**(0.0000)11.5143**(0.0000) Coefficient 0.1090 0.1218 0.0640 0.0656 0.0880 tvalue (P-value) 3.0108**(0.0026) 3.0790**(0.0020) 2.2366*(0.0253) 2.3675*(0.0179) 3.8558**(0.0001)
*Indicatessignificanceatthe5%level. **Indicatessignificanceatthe1%level.
B. Watcharasriroj, J.C.S. Tang / Journal of High Technology Management Research 15 (2004) 1–16 13
suggests a positive relationship between IT and efficiency and a positive sign indicates that the relationship is negative.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ประสิทธิภาพสูงของโรงพยาบาลขนาดใหญ่อาจจะเป็น เพราะเศรษฐกิจของขนาดที่ใช้กับการใช้ทรัพยากร (Conway, 1988 Hsing & พันธบัตร 1995), ความป่วยเกิด โดยเทคโนโลยีขั้นสูง หรือสิ่งอำนวยความสะดวกสบาย (Ferrier & Valdmanis, 1996), และกระบวนการทำงานมาตรฐานที่ช่วยลดเวลาการจัดการใช้ในการจัดระเบียบ และผู้กำกับจึง ให้เวลาในการวางแผนและควบคุม (Munson & Zuckerman, 1983) มีการตรวจสอบผลของประสิทธิภาพ โดยการประเมินแบบจำลองถดถอย Tobit (Eq. (2)), ด้วยการลงทุนมันเป็นตัวแปรอิสระ เปลี่ยน DEA ประสิทธิภาพคะแนน INEFF เป็นตัวที่ INEFF=(1/EFF) 1 ผลลัพธ์จากแบบ Tobit ที่แสดงในตารางที่ 4 เนื่องจากการขาดประสิทธิภาพคะแนน (INEFF) จะ regressed ในรุ่น Tobit เครื่องหมายของค่าสัมประสิทธิ์ inversely เกี่ยวข้องกับทิศทางของมันมีผลกระทบต่อประสิทธิภาพการ ลบการเข้าสู่ระบบคือตารางที่ 3 ผู้ชาย – วิทนีย์ทดสอบสถิติสถิติโรงพยาบาล U (ค่า P) ใหญ่ (พูเจอแยก) 367.5 (0.4098) ขนาดเล็ก (พูเจอแยก) b 1773.0 (0.3010) Pooled (ใหญ่เจอเล็ก) c 635.5 (0.0195) * สมมติฐานว่างว่า สำหรับโรงพยาบาลขนาดใหญ่ การกระจายของการวัดประสิทธิภาพ pooled จะเหมือนกับการกระจายการวัดประสิทธิภาพการแยกของพวกเขา ขสมมติฐานว่างว่า สำหรับโรงพยาบาลขนาดเล็ก การกระจายของการวัดประสิทธิภาพ pooled จะเหมือนกับการกระจายการวัดประสิทธิภาพการแยกของพวกเขา c สมมติฐานว่างว่า การกระจายการวัดประสิทธิภาพจะเหมือนกันสำหรับโรงพยาบาลขนาดเล็ก และขนาดใหญ่เมื่อวัดในตัวอย่าง pooled * ระบุนัยสำคัญที่ระดับ 5%B. Watcharasriroj ถัง J.C.S. / วารสารวิจัยเทคโนโลยีการจัดการ 15 (2004) 1 – ค.ศ. 1612Table4 EstimationresultsfortheTobitmodelsVariableLargehospitalsSmallhospitalsPooledSeparatePooledSeparatePooled5.6822**(0.0000)6.0108**(0.0000)8.5464**(0.0000)9.9232**(0.0000)11.5143**(0.0000) Intercept0.27370.31610.30060.34030.3350 tvalue (ค่า P) สัมประสิทธิ์ 0.1090 0.1218 0.0640 tvalue 0.0656 0.0880 (ค่า P) 3.0108**(0.0026) 3.0790**(0.0020) 2.2366*(0.0253) 2.3675*(0.0179) 3.8558**(0.0001)* Indicatessignificanceatthe5% ระดับ ** Indicatessignificanceatthe1% ระดับB. Watcharasriroj ถัง J.C.S. / วารสารวิจัยเทคโนโลยีการจัดการ 15 (2004) 1 – 16 13แสดงให้เห็นความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างมัน และประสิทธิภาพ และเครื่องหมายบวกแสดงว่า ความสัมพันธ์เชิงลบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มีประสิทธิภาพสูงของโรงพยาบาลขนาดใหญ่อาจจะเกิดจากการประหยัดจากขนาดที่นำไปใช้กับทรัพยากรการใช้ประโยชน์ (คอนเวย์ 1988; Hsing & บอนด์ 1995) ความสามารถในการดึงดูดผู้ป่วยอาจเกิดขึ้นโดยเทคโนโลยีที่ทันสมัยมากขึ้นหรือสิ่งอำนวยความสะดวกสบายมากขึ้น (เฟอเรียและ Valdmanis 1996 ) และกระบวนการทำงานที่เป็นมาตรฐานที่ช่วยลดเวลาในการจัดการใช้จ่ายเกี่ยวกับการจัดระเบียบและการกำกับและมันจึงให้เวลามากขึ้นในการวางแผนและการควบคุม (สันและซัคเกอร์แมน, 1983) ผลของมันที่มีต่อประสิทธิภาพได้รับการตรวจสอบโดยการประเมินรูปแบบการถดถอยบิท (สม. (2)) กับการลงทุนด้านไอทีเป็นตัวแปรอิสระ ตัวแปรตามคือเปลี่ยนคะแนนด้านประสิทธิภาพดีอีเอ INEFF ที่ INEFF = (1 / เอฟเอฟ) 1. ผลจากแบบจำลองบิทจะแสดงในตารางที่ 4 เนื่องจากการขาดประสิทธิภาพคะแนน (INEFF) จะถดถอยในรูปแบบบิทสัญลักษณ์ของ ค่าสัมประสิทธิ์ที่เกี่ยวข้องผกผันกับทิศทางของผลกระทบในด้านไอทีที่มีประสิทธิภาพ นั่นคือเครื่องหมายลบ
ตารางที่ 3 Mann-Whitney สถิติทดสอบ
โรงพยาบาล U สถิติ (P-value) ขนาดใหญ่ (pooled เทียบกับแยกต่างหากบริการ) 367.5 (0.4098) ขนาดเล็ก (pooled เทียบกับที่แยกต่างหาก) ข 1773.0 (0.3010) Pooled (เทียบกับขนาดใหญ่ เล็ก) C 635.5 (0.0195) * สมมติฐานโมฆะเป็นที่สำหรับโรงพยาบาลขนาดใหญ่กระจายของมาตรการที่มีประสิทธิภาพสำรองของพวกเขาเป็นเช่นเดียวกับการกระจายของมาตรการที่มีประสิทธิภาพที่แยกจากกันของพวกเขา ขสมมติฐานคือว่าสำหรับโรงพยาบาลขนาดเล็กกระจายของมาตรการที่มีประสิทธิภาพสำรองของพวกเขาเป็นเช่นเดียวกับการกระจายของมาตรการที่มีประสิทธิภาพที่แยกจากกันของพวกเขา C สมมติฐานคือว่าการกระจายของมาตรการที่มีประสิทธิภาพเป็นเหมือนกันสำหรับโรงพยาบาลขนาดใหญ่และขนาดเล็กเมื่อวัดในกลุ่มตัวอย่างสำรอง * หมายถึงมีนัยสำคัญที่ระดับ 5%.
บี วิจัย Watcharasriroj, JCS ถัง / วารสารการจัดการเทคโนโลยีสูง 15 (2004) 1-1612
Table4 TValue (P-value) 5.6822 ** (0.0000) 6.0108 ** (0.0000) 8.5464 ** (0.0000) 9.9232 ** (0.0000) 11.5143 ** (0.0000) ค่าสัมประสิทธิ์ 0.1218 0.0640 0.1090 0.0656 0.0880 TValue (P-value) 3.0108 * * (0.0026) 3.0790 ** (0.0020) 2.2366 * (0.0253) 2.3675 * (0.0179) 3.8558 ** (0.0001) * ระดับ Indicatessignificanceatthe5% ** ระดับ Indicatessignificanceatthe1%. บี วิจัย Watcharasriroj, JCS ถัง / วารสารการจัดการเทคโนโลยีสูง 15 (2004) 1-16 13 แสดงให้เห็นความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างมันและมีประสิทธิภาพและเป็นสัญญาณบวกที่บ่งชี้ว่ามีความสัมพันธ์เป็นลบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพิ่มประสิทธิภาพของโรงพยาบาลขนาดใหญ่อาจจะเนื่องจากเศรษฐกิจของมาตราส่วนที่ใช้กับการใช้ทรัพยากร ( คอนเวย์ , 1988 ; Hsing และพันธบัตร , 1995 ) , ความสามารถในการดึงดูดผู้ป่วยที่อาจเกิดขึ้น โดยเทคโนโลยีขั้นสูงมากขึ้นและสะดวกสบายมากขึ้นเครื่อง ( เฟอเรียร์ & valdmanis , 1996 ) , และงานมาตรฐานกระบวนการที่ช่วยลดเวลาในการจัดการ ใช้ในการสั่งการ และดังนั้นจึง ให้มันมีเวลาวางแผนและควบคุม ( Munson & ซัคเกอร์แมน , 1983 ) ผลกระทบของประสิทธิภาพ โดยการประเมิน รวมถึงแบบจำลองการถดถอย ( อีคิว ( 2 ) ด้วยการลงทุนมันมีตัวแปรอิสระ ตัวแปรตาม คือ เปลี่ยน ineff คะแนนประสิทธิภาพ DEA , ที่ ineff = ( 1 / เอฟ ) ผลลัพธ์ที่ได้จากแบบจำลองโทบิทจะแสดงในตารางที่ 4 เพราะความไม่มีประสิทธิภาพของคะแนน ineff ) จะกลับไปในรูปแบบบิท เครื่องหมายของสัมประสิทธิ์เป็นตรงกันข้ามที่เกี่ยวข้องกับทิศทางของผลกระทบต่อประสิทธิภาพ นั่นคือเครื่องหมายลบตารางที่ 3 มานสถิติทดสอบ–วิตนีย์โรงพยาบาลและสถิติ ( p-value ) ขนาดใหญ่ ( รวมกับที่แยกต่างหาก ) 367.5 ( 0.4098 ) เล็ก ( รวมกับแยก ) B 1773.0 ( 0.3010 ) รวม ( ใหญ่กับเล็ก ) C 635.5 ( 0.0195 ) * มีสมมติฐานว่างคือโรงพยาบาลขนาดใหญ่ , การรวมประสิทธิภาพของมาตรการที่เป็นแบบกระจายการวัดประสิทธิภาพการแยกของพวกเขา สมมติฐานว่างคือ B สำหรับโรงพยาบาลขนาดเล็ก การรวมประสิทธิภาพของมาตรการคือ มาตรการประสิทธิภาพเหมือนการแยกของพวกเขา C สมมติฐาน null คือการกระจายของการวัดประสิทธิภาพพอๆ กับโรงพยาบาลขนาดใหญ่ และขนาดเล็ก เมื่อวัดในด้านตัวอย่าง * แสดงสถิติที่ระดับ 5 เปอร์เซ็นต์B . watcharasriroj j.c.s. , ถัง / วารสารวิจัย 15 การจัดการเทคโนโลยีสูง ( 2004 ) 1 – 1612table4 estimationresultsforthetobitmodelsvariablelargehospitalssmallhospitalspooledseparatepooledseparatepooledintercept0.27370.31610.30060.34030.3350 tvalue ( p ) 5.6822 * * ( 6.0108 ข้า ) * * ( 8.5464 ข้า ) * * ( 9.9232 ข้า ) * * ( ข้า ) * * ( ข้ 11.5143 ) โดย 0.1090 0.1218 0.0640 0.0656 0.0880 tvalue ( p ) 3.0108 * * ( 0.0026 ) 3.0790 * * ( เดี่ ) 2.2366 * ( 0.0253 ) 2.3675 * ( 0.0179 ) 3.8558 * * ( 2 )* ระดับ indicatessignificanceatthe5 % * * indicatessignificanceatthe1 % ระดับB . watcharasriroj j.c.s. , ถัง / วารสารวิจัย 15 การจัดการเทคโนโลยีสูง ( 2004 ) 1 – 16 13แสดงให้เห็นความสัมพันธ์ระหว่างประสิทธิภาพและเครื่องหมายบวก พบว่า มีความสัมพันธ์เชิงลบ