ORIGINAL ARTICLE
REGIONAL DIFFERENCES IN THE MANAGEMENT AND FINANCIAL PERFORMANCE OF HOSPITALS IN HUNGARY
More details
Hide details
1
Institute of Business Sciences, University of Miskolc, Hungary
2
Institute of World-and Regional Economics, University of Miskolc, Hungary
Submission date: 2023-04-28
Final revision date: 2023-05-12
Acceptance date: 2023-05-16
Online publication date: 2023-06-29
Publication date: 2023-06-29
Corresponding author
Katalin Liptak
Institute of World-and Regional Economics, University of Miskolc, Egyetemvaros, 3515, Miskolc, Hungary
Economic and Regional Studies 2023;16(2):257-274
KEYWORDS
JEL CLASSIFICATION CODES
TOPICS
ABSTRACT
Subject and purpose of work: The NUTS2 regions of Hungary show great differences in economic
and social terms. For example, in the Budapest region, GDP per capita is around 150% of the EU27 average, while in half of the NUTS2 regions GDP per capita is below 50% of the EU27 average. Can these regional differences be observed in the management and operation of hospitals in Hungary? Materials and methods: The balance sheets and income statements of the hospitals were collected
from the CREFOPORT database and the missing financial statements were requested directly from the hospitals. The capacity and performance data used in addition to the financial data were taken from the annual statements available on the NEAK website. The data were collected in December 2021 and the beginning of 2022. Specific indicators were constructed from the financial and performance data. The relationships between indicators and regions were first tested by analysis of variance using the ANOVA menu in SPSS. This was followed by a Bonferroni test. Results: For wealth indicators and profitability data, the closeness of the relationship is medium
for most indicators, but no significant difference was found for any region using post-hoc tests except for one indicator. The indicator ETA shows a weak to medium strength relationship between liquidity indicators and NUTS2 classification, but with Bonferroni post-hoc tests no significant difference between regions except for one relationship (2016, Budapest-Pest). The same can be said when examining occupational indicators. Conclusions: There are two- to threefold differences between the minimum and maximum values
of GDP per capita and the average income of the regions. However, public hospitals in regions with different levels of development do not show significant differences from a financial and professional point of view. Thus, hospitals with different financial and professional situations are not associated with regions of different development.
REFERENCES (16)
1.
Anthony-Orji, O.I., Orji, A., Ogbuabor, J.E., Onwe, I. E (2022). Empirical analysis of financial development and financial inclusion nexus in Nigeria. Economic and Regional Studies, 15(2), pp. 181–195.
https://doi. org/10.2478/ers-2022-0012.
2.
Benedek, J. (2021). Regionális egyenlőtlenség és gazdasági felzárkózás: Magyarországi és romániai régiók összehasonlító vizsgálata. Észak-Magyarországi Stratégiai Füzetek, 18(2), pp. 4–14.
https://doi. org/10.32976/stratfuz.2021.15.
3.
Bíró, T., Pucsek, J., Sztanó, I. (1997). A vállalkozások tevékenységének komplex elemzése. Perfekt Kiadó, Budapest (in Hungarian).
4.
Csiki, G. (2021). Kritikus ponthoz értek az állami kórházak Portfolio.hu.
https://www.portfolio.hu/gazda... 20210831/kritikus-ponthoz-ertek-az-allami-korhazak-498258 (accessed 14.03.2023) (in Hungarian).
5.
Csiszárik-Kocsir, Á., Varga, J. (2017). The Hungarian SMEs’ Project Financing Practice – Results Based on a Primary Research, in: Proceedings of 2nd Business & Entrepreneurial Economics. BEE, University of Zagreb, Faculty of Economics and Business, pp. 163–169.
6.
Dobó, R., Pintér, T. (2022). Regionális jóléti különbégek alakulása Magyarországon az EU-csatlakozástól napjainkig, in: Vállalkozásfejlesztés a XXI. században – Globális reakciók, lokális akciók a gazdaság rezilienciájának erősítéséhez (in Hungarian).
7.
Jánosa, A. (2015). Adatelemzés IBM SPSS Statistics megoldások alkalmazásával. Magyar Könyvvizsgálói Kamara Oktatási Központ Kft, Budapest (in Hungarian).
8.
Kocsicska, I. (2023). Magyarország és Szerbia orvosokkal való ellátottságának összehasonlítása területi egységek szintjén 2002-2020 közötti időszakban. Észak-Magyarországi Stratégiai Füzetek, 20(1), pp. 96–107 (in Hungarian).
https://doi.org/10.32976/strat....
9.
Komarek, L. (2019). Hasonlóságok és különbségek Magyarország területi fejlettségében. Jelenkori Társadalom és Gazdasági Folyamatok, 14(3), pp. 29–43 (in Hungarian).
https://doi.org/10.14232/jtgf.....
10.
Lukovics, M., Kovács, P. (2011). A magyar kistérségek versenyképessége. Területi Statisztika, 14(51), pp. 52–71 (in Hungarian).
11.
Molnár, A., Vasa, L., Csiszárik-Kocsir, Á. (2023). Detecting business cycles for Hungarian leading and coincident indicators with a Markov switching dynamic model to improve sustainability in economic growth. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 6(1) pp. 744-773.
https://doi.org/10.31181/ dmame060120032023m.
12.
Móra, M. (2020). Óriási az életszínvonalbeli különbség az ország régiói között.
https://merce.hu/2020/11/10/ oriasi-az-eletszinvonalbeli-kulonbseg-az-orszag-regioi-kozott/ (accessed 12.03.2023) (in Hungarian).
13.
NEAK (2020). Kórházi ágyszám- és betegforgalmi kimutatás.
http://neak.gov.hu/felso_menu/... publikus_forgalmi_adatok/gyogyito_megelozo_forgalmi_adat/fekvobeteg_szakellatas_stat/korhazi_ agyszam.html (accessed 09.10.2022) (in Hungarian).
14.
Sajtos, L., Mitev, A. (2007). SPSS kutatási és adatelemzési kézikönyv. Alinea Kiadó, Budapest. (in Hungarian).
15.
Székelyi, M., Barna, I. (2002). Túlélőkészlet az SPSS-hez Többváltozós elemzési technikákról társadalomkutatók számára. Typotex Kiadó, Budapest (in Hungarian).
16.
Takács, I. (2020). Az Észak-magyarországi régió egészségügyi ellátórendszerének fejlődése a legutóbbi negyedszázadban a legfontosabb népegészségügyi mutatók tükrében. Észak-Magyarországi Stratégiai Füzetek, 17(2), pp. 15–39.
https://doi.org/10.32976/strat... (in Hungarian).