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초록

영어

Nursing home plays a role in providing elderly care in the context of China's rapid population aging, but little understanding of the efficiency of the nursing homes. In this paper, we investigated the efficiency in nursing homes using Data Envelopment Analysis (DEA) and Malmquist index (MPI) for the modeling of the number of nursing home beds, fixed assets, and medical personnel as input variables, and the number of elderly people of self-care, the number of elderly people of partial self-care, the number of bed-ridden elderly people and the income of nursing homes as output variables. Stratification analysis showed that the top two provinces in the DEA-CCR yield were Beijing and Shanghai in the five-year survey period. Four provinces (Beijing, Jiangsu, Shandong, and Shanghai) scored 1.00 in terms of DEA-BCC yield. The MPI analysis showed that Hainan ranked the highest five-year average in the included provinces. In terms of resource utilization, internal management, operation scale, and other aspects, the nursing homes in the provinces with high-efficiency evaluation results show high efficiency and technological progress, whereas the areas with low-efficiency evaluation showed a feature of the improving technical efficiency.

한국어

중국의 급속한 인구 고령화 상황에서 요양원은 노인요양을 제공하는 역할을 하고 있지만 요양원의 효율성에 대한 이해는 거의 없었다. 본 논문은 요양원의 효율성 향상전략을 제안할 목적으로 DEA 및 Malmquist 지수 분석을 활용하여 평가하였다. 효율성 평가지표는 병상의 수, 고정자산, 의료인원의 수를 투입변수로 하고, 자가간호 가능노인 의 수, 부분간호 가능노인의 수, 와상노인의 수, 요양원의 수입을 산출변수로 하여, 계층화 분석결과 DEA-CCR에서는 베이징과 상하이가 조사기간 5개년동안 1.00의 결과를 나타냈고, DEA-BCC에서는 4개 지역(베이징, 장쑤, 산둥, 상하 이)이 가장 높은 결과를 나타났다. Malmquist 지수(MPI)에서는 하이난이 가장 높은 것으로 나타났다. 효율성 평가 결과가 높은 성(省)의 요양원은 자원활용, 내부관리, 경영규모 등에서 효율적이고 기술 진보적인 반면, 효율성 평가가 낮은 지역의 요양원은 기술효율이 높아지는 특징을 보였다.

목차

Abstract
요약
1. Introduction
2. Literature review
3. Methods
3.1 DEA model analysis
3.2 Malmquist index analysis
3.3 Selection of indicators
3.4 Data sources
4. Results
4.1 Results of DEA model analysis
4.2 Results of Malmquist index analysis
5. Discussion
6. Conclusions
References

저자

• Ting Chu [ 초정 | Associate Professor, The School of Nursing, Zhejiang Chinese Medical University ]
• Jae-yeon Sim [ 심재연 | Professor, Dept. of Business Management, Sehan University ] Corresponding author

참고문헌