不同所有權屬性的醫院開辦護理之家的差別

「計量經濟學的群組追蹤與非線性方法」這門課的期末報告必須針對一個研究問題，收集相關文獻以及資料，並使用課堂中所討論到的某種計量經濟學(迴歸)模型去分析資料，最後討論分析結果與研究發現。事實上等於是進行一份實證研究，寫成一篇濃縮版的論文或研究報告。

這門課的最後一堂課是同樂會，老師準備了pizza、飲料與點心給全班享用；不過天下沒有白吃的晚餐，每位同學必須針對其研究內容做簡短的分享與報告。在聽完大家的報告之後，我發現雖然這門課是經濟研究所開的，但是同學們的研究題目相當多元化，其實幾乎任何問題都與經濟有關；而且經濟學透過計量經濟學的運用，幾乎可以對任何問題進行實證研究，大大擴展了經濟學的勢力範圍。

經濟學分析層面的無遠弗屆，可以從這次班上同學們的研究主題看出一些端倪—包括房屋市場、美元與日圓匯率的預測因素、電力輸送線的電力負載與價格的關係、證券投資的獲利因素分析、911事件後航空需求降低對航空公司之間及機場之間的競爭的影響、恐怖份子的理性效用分析、使用毒品(或藥物濫用)與犯罪率的關係、歐盟擴大對歐洲民眾移民美國的影響、公平貿易與援助對非洲國家經濟發展的貢獻關係、影響撒哈拉次區域非洲國家嬰兒死亡率的因素、維吉尼亞州產婦高血壓症狀對新生兒體重過低的影響；實在都很有趣，也很有創意，大大開了我的眼界。

我選的題目，是跟健康照護產業有關的主題。在美國，健康照護產業有許多與其他產業不同的面貌，其中一個就是同時具有多種不同所有權屬性(ownership)的機構。其他產業要不就是全部是營利機構，不然就全部是非營利機構。健康照護產業卻同時有公營(政府經營)、營利與非營利機構，因此健康經濟學者與組織研究學者對此現象特別感到興趣，這方面的研究相當豐富。

我的研究報告題目是：” The Differential Impacts of the Balanced Budget Act of 1997 on Hospital Provision of Nursing Home Services among Public, Nonprofit, and For-profit Hospitals”，我特別感興趣的是不同所有權屬性醫院在開辦或經營護理之家方面，會不會受到政策改變的影響，而有明顯不同的反應。

1997年美國國會通過一個聯邦法案—Balanced Budget Act of 1997 (簡稱BBA)，這個法案主要是想控制逐年飆高的Medicare支出，其中有一項政策是改變Medicare對長期照護服務的給付方式，因此基本上護理之家、居家照護、安寧照護等長照服務的Medicare給付都會受到影響而降低。這篇分析就是要去探討在面對Medicare給付下降的情況下，相較於公立醫院，非營利醫院與營利醫院在繼續或停止經營護理之家的決策與行為有否差別？

政策背景

1983年美國開始實施DRGs制度，大幅改變醫院營收方式與營運生態。基本上美國的醫院產業在1980年代以前是蠻穩定且平靜的，政府的獎勵方案很多，政策穩定且優惠，市場的需求穩定上升，保險的給付也很優渥。但是這個情況被1983年實施的DRGs整個打亂了，DRGs實施前美國的健保是採論量給付(fee-for-service)制度，醫院根據所提供的服務去申報，健保組織就照數給付給醫院。不僅如此，當時公辦的Medicare還收集所有醫院的服務成本去制定給付費用，依照醫院實際的經營成本去給付醫院服務(cost-based reimbursement)，因此醫院要虧本也很難。

1983年Medicare開始對住院給付採用DRGs，也就是將資源耗用相近的相關診斷歸類成相同給付的組別，總共有500百多組。在此制度下，Medicare是依照病人入院時的診斷去給付住院服務費用給醫院，不再是以所做的處置去給付，因此醫院為了不虧本，必須盡可能在給付的額度內去完成每一位病人的診療與照護，這就造成了兩個很明顯的結果，第一個是醫院平均住院日的縮短，再來就是醫院快速朝多角化經營發展，包括門診服務、長期照護服務等，因為這些服務項目仍然是論量給付。

從1980年代到1998年之間，一般來說，美國的長期照護服務，如護理之家與居家照護，是有利潤的產業，這段期間長期照護服務的提供者可以向有一定經濟能力的自費個案收取照顧費用，而經濟弱勢的個案則有政府公辦的Medicare或Medicaid的論量給付，因此經營上沒有甚麼風險，具有一定的利潤。因此當1980年代醫院受到DRGs的衝擊導致住院利潤下降時，往長期照顧服務發展或進行產業垂直整合是醫院一項很理想的應變策略，其出發點是利潤或財務的考量。

醫院發展與經營長期照護還有另一個重要的考量，就是可以幫助醫院順利將病情穩定但需要後續慢性或長期照護的病人轉到所需要的長照機構，讓醫院可以有效縮短病人的住院日數。由於人口老化，醫院所照顧的病人疾病嚴重度、慢性疾病所帶來的失能程度都逐漸上升，出院病人需要長期照護的數量也跟著增加；可是DRGs之後每家醫院都有縮短住院日的壓力，而附近長期照護機構數量與設施卻很有限，醫院對長照機構的依賴便會愈來愈高，有時候甚至病人沒有長照機構可以轉出去，導致病人出院轉介的不穩定性也愈大。這時，最好的方式，就是開辦自己的長照服務，透過垂直整合，掌握病人的出院安排，不用看其它長照機構的臉色。

由於醫院所採取的將需要的病人盡快轉到長照機構的策略被批評為將照顧住院病人成本移轉到長期照護，造成Medicare支出大幅上漲，因此美國國會通過BBA，規定從1998年起，美國的Medicare對護理之家及居家照顧服務也開始採取與DRGs類似的前瞻性支付制度(prospective payment system, PPS)，稱為「資源耗用群」(Resource Utilization Groups, RUGs)，這項措施使得美國的長期照護產業進入寒冬，與醫院受到DRGs的衝擊類似的情況也發生在長期照顧機構上面；長照服務變成利潤少、風險高的服務。因此，如果當初醫院跨入長期照護產業的主要原因是利潤或財務考量的話，那麼我們應該可以在1998年開始看到醫院有反向的操作方式，也就是逐漸退出或減少長期照護服務的趨勢。有一些研究或政府的報告指出在BBA生效之後到2000年之間，原本開辦護理之家或居家照護服務的醫院中，有相當高的比例不再經營這些長照服務。

以上所述的政策變化動態提供研究人員很好的機會去探討醫療照護政策對健康照護機構的影響，以及健康照護機構在政策環境改變時所採取的因應與行動。因此我就採取自然實驗的研究設計，採用政策全面性的實施做為一個實驗介入措施(intervention)，以公立醫院做為對照組，營利醫院與非營利醫院為實驗組，去比較政策介入措施對他們的衝擊的差異情況。

理論架構與研究假設

我所寫的這篇研究報告基本上認為不同所有權屬性的醫院在面對BBA所帶來的經營長照服務財務誘因降低時，應該會有不一樣的反應，或者反應程度會有所差別。其中，營利醫院的反應可能是最容易預期的，因為營利醫院的出發點與經營目標很明確，也應該與一般的營利公司或廠商一樣，就是獲取最大的利潤。因此營利醫院在長期照護服務有利潤時應該會最積極開辦長照服務；相反地，當長期照護變成沒有利潤或虧本服務時，營利醫院也最有可能結束長照服務的業務。

相對來看，在其他條件相同的情況下，公立醫院應該是最不會因為政策或經營環境改變而調整其提供長照服務的經營決策。主要原因是公立醫院的設立與營運目的主要是配合政策或政府提供必要的照護服務給需要的民眾，所以當社會有日益增加的長照需求時，原本就已開辦長照服務的公立醫院應該不會因為Medicare的給付減少就停辦這些長照服務。此外，公立醫院有政府的預算補助，所以受到給付減少的衝擊比較不會那麼直接。還有，公立醫院對財務績效比較不像營利醫院對財務績效那麼敏感；財務績效幾乎是營利醫院經營的唯一指標，卻不是公立醫院最重要的經營指標，公立醫院的生存主要依據是政治或政策考量，並非經濟或財務考量。只要符合政策的目的與政治的需要，即使經營有財務虧損，公立醫院仍然可以繼續經營。這些因素加起來，我預測在BBA或RUGs實施之後，公立醫院在經營或提供長照服務方面的變化應該是最小的。

再來看非營利醫院的情形，我覺得可以將非營利醫院的屬性視為夾在公立醫院與營利醫院之間，一方面非營利醫院沒有政府預算的補助，必須自負盈虧，守住損益兩平的經營底限；另一方面非營利醫院獲得稅務減免的優惠，而且受限於利潤不得分配的規定(non-distribution constraint)，以及通常獲得較多的公益捐款，因此應該會有比較充裕的財務資源去提供必要、甚至是虧本的服務給社區民眾，這也是政府給予非營利機構免稅待遇之後所要求非營利醫院善盡的社會責任。健康經濟學者Weisbrod就認為非營利醫院是公共照護服務的民間提供者，主要就是要去彌補政府在公共照護服務所提供的不足；並且非營利醫院所提供的服務可以比公立醫院的服務更能滿足廣泛對象的需要，因為公立醫院通常有特殊的服務對象(軍人、退伍軍人、低收入年長者等)，而非營利醫院比較沒有這方面的限制，服務角度比較靈活。

此外，非營利醫院通常有其特殊的使命，比如照護較需要的弱勢族群，因此為年長者開辦長期照護服務對許多非營利醫院來說是實踐使命的途徑之一；而且若將長期照護的品質做好，也會提高非營利醫院的社會形象與聲譽，有助於社會資源(如捐款)的取得。因此非營利醫院比營利醫院有更大的動機去提供長期照護，當長照服務的給付下降時，也許有些非營利醫院會因此停辦長照服務，但是我預期程度應該會比營利醫院來得低。不過由於有損益兩平的財務底限，並且缺乏政府預算的挹注，所以非營利醫院退出長照服務的情況應該會比公立醫院來得普遍。

有一篇研究論文[1]就發現，公立、營利與非營利醫院在提供居家照護服務(home health services)方面有很明顯的差別，在1997年之前，當居家照護服務是處於有利潤的情況時，在這三種屬性的醫院當中，營利醫院開辦居家照護的可能性[2]每年以最快的速度在成長；其次是非營利醫院，但是其開辦居家照護服務的可能性與變化情況大概是與公立醫院情況差不多。在1994年與1997年之間，非營利醫院開辦居家照護的可能性已經高過其他兩種屬性的醫院。

不過1997年之後，當居家照護變成沒有利潤的服務時，可以看到營利醫院提供居家照護的意願大幅下滑，而非營利醫院也有小幅度的下滑；但公立醫院還有持續增加居家照護服務的提供的趨勢。這篇研究提供非常明顯的證據，顯示不同所有權屬性醫院對居家照護給付改變的不同反應。

然而據我所知，目前為止尚沒有實證研究去比較在BBA之後，不同所有權屬性醫院在提供護理之家服務的變化差別。因此我的研究分析就鎖定在這個主題上面。

分析方法

我所用的資料主要是來自美國醫院協會(American Hospital Association, AHA)在1997年與2000年的全國醫院調查的資料庫；AHA從1946年開始每年對美國的醫院進行普查。這個資料庫涵蓋九成以上的美國醫院，可以說是研究美國醫院產業最主要資料來源。這次研究的樣本是在AHA這兩年資料庫中的急性社區綜合醫院，但是我排除由聯邦政府經營的醫院(聯邦政府醫院都有很明確的服務對象，如退伍軍人、現役軍人或印第安保留區，與其他的醫院有很大的差別)，以及排除在美國50個州與華盛頓特區以外的美國特殊屬地(如維京群島與波多黎各)的醫院。

在迴歸分析模式方面，我是採用這堂課所學到的邏輯迴歸(logistic regression，或稱logit model)，這是專門用來分析當應變數是二元變數(binary variable)的問題。因為這份研究的應變數(dependent variable)是個別的醫院有否開辦或提供護理之家的服務。如果A醫院有開辦護理之家，此變數的值便是1；若B醫院沒有開辦護理之家，那B醫院此變數的值是0。我所使用的計量模式如下：

nhhospi, year=β0 + β1profiti, year + β2nfpi, year + β3yr2000 + β4(profiti, year* yr2000) + β5(nfpi, year* yr2000) + β6X6i, year + β7X7i + εi, year

這個模式中，nhhosp是應變數，代表某家醫院有否提供護理之家服務；profit是代表某家醫院是否為營利醫院；nfp是指某家醫院是否為非營利醫院；yr2000是代表該筆資料是否來自2000年的資料。而這篇研究報告最關切的是公式中的兩個係數，β4與β5。β4所代表的是1997年與2000年之間，營利醫院與公立醫院在開辦護理之家的相對變化，或者變化程度的差異。β5所代表的是1997年與2000年之間，非營利醫院與公立醫院在開辦護理之家的相對變化。因此計量經濟學稱這個計量方法為「差異中的差異估算」(difference-in-difference estimation)。

這份分析的基本單位是個別醫院，在我的研究樣本裡面，1997年有3,803家醫院的資料，2000年有3,536家醫院的資料，總樣本數是7,339。我並沒有採用panel study的模式，去要求這兩年的樣本必須是由同一群醫院所組成的，而是用” independently pooled cross-sections across time”，意思是將這兩年所有符合樣本條件的醫院都放在一起做分析比較，但來自不同年份的兩組醫院樣本應該大致上是重疊的，不過不盡然相同，然後我用yr2000這個變數來區別不同年的醫院資料。

由於同一家醫院1997年與2000年的變數之間並非獨立的，而是有某種程度的相關性，比如如果A醫院在1997年有經營護理之家，可以預期A醫院2000年繼續經營護理之家仍有某種程度的可能性。這個問題會牴觸迴歸分析模式的基本假設，導致係數估算質的標準誤差的偏差，造成不準確統計驗證。為解決這個問題，在用統計軟體STATA進行迴歸分析時，我用robust correction去校正每一個係數估算的標準誤差的可能偏差。

X6是指一組與醫院特性有關的變數，我預期這些特性會對醫院提供護理之家服務有所影響，因此必須加以控制，以便能夠將醫院所有權屬性的作用單獨隔離出來。這些醫院特性包括醫院的規模(規模愈大的醫院服務項目愈多)；Medicare病人與Medicaid病人分別佔某家醫院總住院人日數的比例(反應某家醫院分別受到Medicare與Medicaid給付影響的程度，以及對護理之家服務的依賴程度)；醫院有否開辦老人醫學服務(有開辦老人醫學的醫院可能會有較多的年長病人，因此對護理之家服務的需求或依賴會比較大)；醫院是否有開辦其它長照服務項目，如居家照護(有這些服務的醫院可能可以用其它長照服務來取代部分護理之家服務的功能，因此可以降低對護理之家的需求)；醫院的平均住院日與佔床率(平均住院日較長以及佔床率較高的醫院有較大的壓力必須讓病人盡早出院，因此對長期照護服務的依賴程度較高)；醫院是否加入某個醫院體系(會受到體系或盟院的影響，增加或降低開辦長照服務的可能性)；以及是否為教學醫院(教學醫院與非教學醫院經常有很不相同的服務組合與決策考量，因此這個變數在醫院相關的研究中通常都會被控制)。

X7是包括一組醫院所處的市場環境的變數，其中有醫院是否位於鄉村(鄉村的長期照護資源相對比較缺乏，醫院開辦長照的情況也許會比較普遍)；醫院所在服務市場的老年人口比例(位處於老年人口比例較高的市場的醫院年長者病患比例應該也比較高，因此對長照的需求也會較大，開辦護理之家的可能也跟著較高)；社區或服務市場中老年人口與護理之家床數的比例(這個比例愈高代表該地區對長照的需求程度愈大，因此該地區中的醫院有較大的壓力要開辦護理之家)。最後是一組各州的控制變數(每一州都有一個代表變數，以維吉尼亞州的醫院當作比較或基準組)，控制這些州效應的主要理由是各州對護理之家的開辦有不同的規定，有些較嚴，有些較鬆；而且州政府對Medicaid的給付標準也不一樣。這些都會影響不同州裡面醫院開辦或提供護理之家服務的可能性，因此必須加以控制。

在這些變數的資料除了來自AHA的年度醫院調查資料庫之外，市場的資料(每一個郡裡面的總人口、年長者人口、護理之家總床數)是來自Area Resource File (ARF)，這個資料庫有每一年各個郡的人口與健康照護設施與資源(醫院、護理之家、醫師、健康專業人員等)相當完整的統計資料。

分析結果與討論

從這篇研究報告的最主要結果來看，我的研究假設並沒有獲得實證的支持。雖然在1997與2000年之間，營利醫院比公立醫院較有可能停辦護理之家，可是他們之間的差別在統計學上並不顯著。此外，出乎我預期之外的，結果顯示事實上非營利醫院比公立醫院更有可能繼續開辦護理之家，不過這個差別也是不顯著。更出乎我意料之外的是，從這個結果看來，整體來說，BBA不僅沒有造成不同所有權屬性醫院對於停辦護理之家的反應造成顯著差別，甚至沒有對醫院在提供護理之家服務方面有任何顯著的影響。

由於上述提到的Horwitz (2005)研究論文發現在BBA之後，不同所有權屬性的醫院在提供居家照護服務確實有不同程度的改變。所以我再用相同的資料、變數與計量模型去分析醫院在提供居家照護服務的變化情況。所得到的結果與Horwitz的研究論文所得到結論相當吻合。也就是在BBA之後，在開辦居家照護服務的相對可能性方面，營利醫院只有公立醫院的五分之一，而且是顯著的不同；而非營利醫院約是公立醫院的0.88，不過差別並不顯著。

對照之下，我發現BBA對醫院提供居家護理的影響程度要比醫院提供護理之家服務的影響程度要來得大且顯著。我覺得其中可能有三個原因可以解釋這個差別：(1)居家照護的主要給付是來自Medicare，而護理之家的主要給付來源並非Medicare，而是Medicaid。因為BBA主要是改變Medicare的給付方式，因此醫院經營者可能會認為BBA對護理之家所帶來的財務衝擊比較小，因此改變護理之家經營的幅度比經營居家照護的改變幅度來得小。(2)對醫院來說，由於出院病人需要較密集的護理照護，護理之家可能是比居家照護更重要的病人出院轉介的地方，因此對護理之家的依賴程度要比對居家照護的依賴程度高很多。在這種情況下，醫院還是不能輕易停辦護理之家，以免影響到醫院在病人出院準備與安排的主控權。(3)相較於居家照護，開辦護理之家所需要的資本投資、設施與所用到的人力比較多，因此若醫院已經開辦護理之家，要停辦時所要考量的因素會比較多，比較缺乏彈性，也許無法像居家護理那樣說要停辦就停辦。而這篇研究報告的比較期間只有三年(BBA實施前一年與後兩年)，有可能是研究期間還不夠長到足以看到醫院在護理之家經營方面實際所做的調整與改變。

整體來說，這篇研究報告發現，非營利醫院在面對Medicare長照服務給付下降時，在提供長照服務方面所做的改變與公立醫院並沒有顯著的不同；反倒是營利醫院有比較顯著的差別。這也許是另一個可以顯示非營利醫院在某種程度上將自己有效與營利醫院區隔開來，確實有正面回應政府所給予的免稅優惠的待遇，以及設法去滿足社會對他們的期待，比較穩定地提供社會所需要的服務給社區民眾。

不過，我建議未來的研究可以將其它的長照服務一起加進來做探討與比較，而且研究期間可以再拉長，或許可以讓我們對BBA對不同所有權屬性醫院在提供長照服務方面的影響有更全面性的了解。

[1] Horwitz, J. R. (2005). Making profits and providing care: Comparing nonprofit, for-profit, and government hospitals. Health Affairs, 24(3), 790-801.
[2] 為能夠單獨看到不同所有權屬性對醫院提供居家照護程度的差別，這份研究透過迴歸分析控制了其他相關的干擾因素，比如醫院的規模等。而且因為是採用「邏輯迴歸模式」(logistic regression)，因此所看到的結果並非實際上有多少比例的醫院提供居家照護服務，而是醫院提供居家照護的可能性或傾向(likelihood或probability)。