世界經濟發展的另一種詮釋

前一陣子在趕寫畢業論文時，寫到最後一章忽然覺得沒有甚麼靈感下筆。指導教授建議我給自己放鬆一個禮拜，把論文丟開，去讀一些有趣的文章，也許會有幫助。剛好那時有朋友來信推介清華大學經濟系賴建誠教授的著作《西洋經濟史的趣味》，而且知道可以直接從賴教授的網頁下載電子檔，因此有機會拜讀這份著作。賴教授用通俗、生動的筆調介紹相當多西方經濟史的研究成果，內容很精彩，也很有啟發性。我不是經濟學系科班出身的人，也可以把這本書唸得津津有味，欲罷不能。
(圖片來源：Wikimedia Commons, 作者：Ultramarine at en.wikipedia
http://en.wikipedia.org/wiki/File:World_GDP_Capita_1-2003_A.D.png)

這份著作中有45篇文章，許多文章所介紹的內容大大開了我的眼界，因為這些經濟史學者用經濟學研究切入不少我們耳熟能詳的西洋歷史，卻有很不一樣的發現或觀點，對許多人類重大歷史發展做出嶄新詮釋。更重要的是，這些新的解釋或論點不是光憑學者對史料的解讀或判斷所做出的，而是都有量化數據分析做為佐證，增加其說服力。

比如以前上歷史課介紹到工業革命時，一定會拿蒸汽機的發明與運用當做代表事件，因此我們都會有「蒸汽機揭開工業革命」的印象。不過經濟史學者的研究發現，1769年蒸汽機在英國取得專利後，對英國經濟並沒有實質的貢獻(蒸汽機的「產值」只佔GNP的0.1%到0.5%)，一直到80年後(1850年)新式渦爐出現後，貢獻度才逐漸上升。而從眾多數據看來，工業革命大約是從1800年開始的，因此蒸汽機應該不是工業革命的直接導火線才對。

賴教授在這份著作中的每一篇文章都是他用心整理一流文獻的結晶，值得每一位對歷史、經濟學、以及人類文明發展有興趣的人捧讀、品味。

《西洋經濟史的趣味》的附錄收集了五篇賴教授撰寫的書評與導讀。最後一篇介紹到《告別施捨：世界經濟簡史》[1]這本書，這本書與其作者在賴教授的文章中出現好幾次，所提到的論點也很有創意。於是我去VCU圖書館借出這本書，參考賴教授的建議以及就我特別感興趣的地方加以瀏覽。以下是我自己的心得與感想。

Clark寫《告別施捨：世界經濟簡史》的主要目的是要回答三個問題：(1)為什麼工業革命一直到1800年才發生？(2)為什麼工業革命會發生在一個小島—英格蘭？(3)為什麼工業革命後，不同社會(國家)在物質享受的水準上會出現巨大的分歧？這三個問題是有時間連貫性的，作者用世界經濟發展史做為貫穿整本書的主題，然後分別用第一個問題來討論工業革命前的情況，以第二個問題來探討工業革命(1800年)前後的狀況，最後則以第三個問題來討論工業革命後的演變。

作者開宗明義點出世界經濟發展史其實出奇地單純、容易瞭解，用一張圖就足以呈現全貌。那就是：在1800年之前，人類的平均物質消費量雖然有些許起伏，但長期來看大致都與1800年的情況差不多，無法突破，無形中好像有一個魔咒存在，致使人類的經濟生活無法逃脫出這個範圍。從能夠得到的資料來看，當時這個現象是相當普遍，不因地區或社會的不同而有很大的差異。有趣的是，作者指出1800年左右當時世界最強盛的英國，其平均每人所得到的物質生活條件其實比石器時代的情況好不了多少。

但是從1800年左右開始，世界上許多地方的平均所得水準不僅能夠脫離這個限制，而且大幅成長。也就是說，我們現在認為理所當然的經濟成長，在人類的歷史上，是短短這兩百年來才有的事。經濟成長使得這些地區、社會或國家裡的富有人與貧窮人所享有的物質條件差距縮小，可是卻造成世界上不同區域或國家之間的經濟差距更為擴大(有人稱為「大分流」，Great Divergence)，比如以中非洲與歐洲國家的平均實質所得做比較，現在的差距要比1800年以前更為嚴重。這本書主要就在探討造成這些現象的原因。

1800年以前人類經濟生活的魔咒—馬爾薩斯困境

為了解釋1800年以前世界經濟發展呈現長期停滯的現象，作者運用一個很重要的經濟學概念—馬爾薩斯困境(Malthusian Trap)，這是由著名的政治經濟學者馬爾薩斯(1766–1834)提出的。關於這個學說，一般人較熟悉的是：(糧食)農業生產量是呈等差級數成長，而人口是呈等比級數增加。因此在一個封閉的地區裡，糧食增加的效果最終會被快速成長的人口追上而且抵銷掉，使得每人的平均糧食消費量最終不會因為農業生產的增加而提升，而僅能維持在基本(既不能吃太飽，也餓不死)的水準上面。

為了用這個概念來解釋上述的現象，作者提出三個基本假設[2](p.20)：
1. 每個社會都有其獨特的生育率管控習俗，以決定該社會的出生率；不過出生率也會隨著物質生活條件的改善而增加；
2. 每個社會中的死亡率會隨著生活水準的改善而下降；
3. 物質生活條件則是會隨著人口的增加而惡化。

為什麼1800年以前世界各地的物質生活條件始終無法有明顯突破而呈現停滯？作者認為就是因為這四個因素(出生率、死亡率、人口變化、與物質生活條件)的交互作用所造成的。其中人口變化與物質生活條件的起伏有直接的互動關係，因為在這段時期，各地區裡人民賴以生存的資源的數量與成長相當有限，當這些資源有些許成長時，物質生活條件隨之改善，人口也會跟著成長，一段時間後人口成長會追上資源的增加並加以抵銷。因此每個人平均所能得到的物質消費量(物質生活條件)便又下滑，甚至惡化，直到低於某一個程度時，出生率會開始減少，死亡率上升，人口數便減少，每人的物質生活條件於是開始回升，如此擺盪之後，最後會停在一個平衡點，此即該地區人民在該時期所需要的基本生活水準。雖然不同地區或不同時期這個平衡點會有些許差異，但由於人類的基本生存需求有其一定程度，因此在1800年以前，世界各地的經濟生活水準大多在這個基本平衡點上下擺盪。

此外，出生率與死亡率的變化也會對人類的物質生活條件產生深遠的影響，因為在資源成長有限的社會或地區中，出生率快速上升會導致人口明顯增加，使得每人可以獲得的物質生活條件下降；相反地，死亡率快速上升會導致人口明顯減少，使得每人可以獲得的物質生活條件改善。因此，在1800年以前，任何會造成死亡率上升而使人口數減少的事件，如戰爭、瘟疫、糧災、殺嬰、生育控制、惡劣的環境衛生等，長期而言，都會有助於改善社會整體的物質生活條件。今天公認的許多美德，如乾淨、和平、豐收、政府存糧(救濟)、慈善互助等，在1800年以前都因為會造成人口的增加，反而成為社會物質生活條件惡化的主因。這種觀點完全顛覆我們一般對歷史與社會發展的認知。

作者說，其實在1800年以前，人類在物質條件的發展上，與其他動物所遇到的處境沒有兩樣，也就是說，馬爾薩斯困境一體適用自然界的所有生物。不過作者也指出，人類畢竟是有創新能力的生物，人類社會在1800年以前並不是沒有生產技術的改良或創新(從世界人口的持續緩慢增加就可以知道其實人類的生產技術是有在進展)，只是這個創新速度太過緩慢，抵不過人口反彈的力道，因此無法脫出馬爾薩斯困境。而工業革命最大的貢獻，便是帶領人類脫離這個困境，因為人類社會從工業革命之後，科技進步的幅度，遠超過其所帶來的人口的成長效果。因此，與其視工業革命為某些技術發明所帶動的，倒不如將它理解成從這個時期開始，眾多技術都同時有長足的進展所形成的一股快速創新潮流。而工業革命前後最大的差別就是1800年後人類的技術效率有巨大的增進。

所以，要解釋為什麼工業革命要遲遲到1800年左右才出現，而不是早一點出現，就是要去回答為什麼這麼長的一段時間，人類的技術創新都維持在這種龜速的狀態？作者反對以亞當史密斯為代表所主張的制度學說，這種學說認為技術進展與經濟發展是因為社會有某種制度會鼓勵創新，由於1800年以前人類社會尚未發展出這些有創新誘因的制度，所以無法刺激工業革命的誕生。作者所持的證據是幾千年來，許多社會或民族曾經有過高度科技的發展，遠超過當時的歐洲，如果這些科技發展光是因為有良好的社會制度就可以出現的話，則無法解釋為什麼這些社會或民族的技術會出現倒退。此外，以英國的情況來看，其實工業革命早在許多獎勵創新制度形成以前就展開了。因此，最可能的解釋是當時每個社會中都存在某些打消創新誘因的社會規範，而長久限制了技術創新的速度。

作者也指出，若從相關證據來看，因果關係應該是相反，也就是科技進展後反過來要求保障創新的制度，於是形成鼓勵創新的制度。作者所持的論點，是人類緩慢進化的觀點，作者借用「適者生存」的概念，提出「最富者生存」(Survival of the Richest)的想法，這主要是說即使在1800年以前，每個社會都有富者與貧者，富者的生活條件都超越當時所處社會一般人的情況，也能夠享受先進技術所帶來的成果。這種落差會對該社會一般居民產生嚮往或帶動的作用，因此逐漸培養出有利創新的社會文化、個性、工作態度，並且形成中產階級。借用進化論的概念，這是一種緩慢、長期的自然選擇(natural selection)或淘汰的過程所造成的結果，使得人類在文化與基因上出現積極追求創新的社會風氣與勤奮特質，為工業革命奠定基礎。

英格蘭與工業革命

但是，為什麼工業革命會發生在英格蘭，而不是其他的地方？首先，英格蘭人口在1750至1870年間有大幅成長，在這120年間，從六百萬增加到兩千兩百萬人。可是英格蘭的可耕土地很有限，無法供應足夠的糧食給快速成長的人口需求，而這時剛好國際貿易已具備不錯的架構，因此英格蘭可以靠出口工業產品或原料(布料、煤炭、鐵礦)到鄰近的歐洲國家或北美洲，以換取糧食進口。為了取得足夠的進口糧食來滿足快速增加的人口，英格蘭必須加快其技術改良或創新，大幅提高生產效率，以製造或生產足夠的工業產品。也就是說，工業革命的技術效率提升本質上並不是為創新而創新，而是一個被巨大民生需求所帶動出來的過程；甚至英國當時之所以成為世界霸主的根本原因，也不是如一般所認為的是由於其技術的領先，而是為了餵飽國內的人口，必須向外擴張領土。作者也用這個觀點來解釋工業革命(技術效率的突飛猛進)為什麼會突然這個個階段出現。

另一個原因是英格蘭在1200年至1800年之間有很長的一段時間保有相當穩定的社會局勢，讓私有產權制度能夠發展出來，也使得前述的社會與人口進化過程可以持續進行，因此中產階級的文化逐漸擴散到整個社會，並內化到人民的個性或生理特質裡面。

作者也拿亞洲的中國、日本與印度與英格蘭的情況做對照，來探討這個問題。作者用數據指出，可能有兩個主要差別。中國、日本和英格蘭或西北歐在1800年前有類似的發展軌跡，都是經過長期的農業社會演變，雖然社會習俗與規範不同，但都有某些人口控制的機制，平均享有的物質條件也差不多。不過，與英格蘭相較之下，1300至1750年之間，中國與日本的人口成長比較快，英格蘭則相當平穩。此外，在日本與中國，富有階級多半是靠貴族世襲致度來延續，不像在英格蘭富有階級較有往下擴散的機會。因此，在中國或日本，「最富者生存」的進化機制比較無法擴大到整個社會，工業革命的基礎相形之下較為薄弱。

工業革命後富國與貧國的差距

在討論工業革命後為什麼出現有錢的社會愈有錢，貧窮的國家愈貧窮的巨大鴻溝時，作者指出其中主要原因在於技術或生產效率的差別。作者似乎用三大生產要素來看這個問題，認為不同國家或區域之間平均每人所得差別的原因有三個：(1)平均每人所擁有資本額的多寡、(2)平均每人所持土地面積的差異、(3)生產效率的差別。其中生產效率的差別最為顯著，人均資本額次之，而且在全球化之後，資本其實是往高效率的地區流動，因此作者認為最能夠解釋這個大分流現象的因素是效率的落差。

作者進一步去問為什麼貧富經濟體之間的生產效率會有如此嚴重的差別？並舉出三個可能的因素，包括取得最新技術的能力、經濟規模的大小、以及有效運用所引進技術的能力。作者指出許多貧窮國家主要的問題在於缺乏有效運用技術的能力，即使這些國家取得最新的技術，可是平均每台機器所使用的人力也遠超過經濟發展國家的標準，於是將技術所帶來的效率利益給抵消掉了，並導致平均每人產出的低落或下降。其中一個實例是在20世紀中期烏干達與肯亞曾經從英國與印度引進紡織製造技術與機器，若以當時這兩個國家的低生產成本來看，應該是有發展的契機，而且當初還有關稅保護。可是最後還是發現這兩個國家的紡織工業是無利潤可言。

作者接著指出，人力素質的低落是導致貧窮國家無法善用技術或資本的主要原因，背後的肇因是社會環境，比如欠缺工作紀律；或者各個族群與部落的慶典活動，工人必須經常返鄉參加，這些都會導致工人居高不下的曠職率等等。

至於為什麼這些貧窮社會的平均物質條件要比1800年前來得更差，作者提出幾個可能的假設，包括(1)馬爾薩斯時代的結束使得不同的社會條件演變成更大的差距、(2)現代的醫藥使得人類所需要的基本維生要求降低、(3)工業革命之後科技發展更無法容忍勞力投入品質的低落，毫不留情地對這些狀況給予更為負面的衝擊。

不過，作者強調，對這部分的現象，目前的了解仍然相當有限。我們對1800年的世界經濟史的輪廓已經能夠有相當程度的掌握，可是這兩百年來的發展反而讓我們十分難以理解。

感想與反省

對於這些論點，我有幾個問題與想法。首先，用平均所得做為衡量人類生活條件的單一指標會不會過於狹窄？作者在書中特別提到並解釋為什麼要用所得來探討這個主題，主要是長期而言，所得比任何意識形態或宗教更能決定人類的生活。也許作者是對的。不過我在想，人類的精神層面也是決定其價值與意義的所在，並且花很多的時間與心力在追求這些方面的滿足，這是所得無法直接衡量的。試想，1760年可以愉悅地欣賞韓德爾神劇「彌賽亞」的英格蘭人與1350年深陷黑死病恐慌的西歐人的處境怎能相提並論，可是若以平均每人所得來看，兩者也許是差不多的。

第二，這本書的分析主要是以長期眼光來看人類經濟史的演變，卻看不到短期間各個社會中人民的處境。誠如賴建誠教授所說的，這種切入方式容易陷入「見林不見樹」的問題。1800年以前雖然人類的平均每人所得多在某個程度以下，可是不同時期還是有些許起伏，最高與最低之間差距達1800年英格蘭的每人平均所得，不能說不小。這本書把這些時期都畫歸為同一時期，以工業革命前期作為代表，可能會忽略掉相當多中短期間變化的因素。

第三，我覺得這本書較大的問題可能是外部效度(external validity)有限。作者的主題在描述與解釋世界經濟史的演變，雖然書中引用許多古今以及世界各地社會或國家的資料來佐證，但除了英格蘭的資料比較有系統性之外，其餘的資料比較是零散、片段的資料。比如作者所持的長期所得資料應該是來自英格蘭工人的資料，若據此就說世界其他地方的情況也類似，我覺得說服力還不夠。不過我還是很欽佩作者在有限的資料來源中，盡可能拼湊出一幅廣闊的景象，並根據這些資料提出可能的解釋，相當不容易，也是很有價值的推論。

最後，作者認為從1800年以後，世界許多區域便脫離馬爾薩斯的困境。我覺得現在做出這樣的斷言可能還太早，畢竟工業革命至今才不過短短兩百年，跟人類的歷史長度比起來只是小小的一段，下一段會怎樣演變還充滿許多變數。人類這兩百年來的榮景會不會是建立在對大自然過度的消耗上面，地球終究是一個相當封閉的體系，能夠供應的物質條件是有一定限度的，如果這兩百年來的科技發展讓人類得以更快速地消耗自然資源，導致人口大幅擴張，再加上每人對物質條件的要求不斷增加，當資源供應達到某個極限時，馬爾薩斯困境是很有可能重現，再度宰制人類的命運，甚至到時世界的處境可能要比200年前更為艱困。工業革命或全球化之後，富國與窮國物質生活條件的大幅失衡也許就是馬爾薩斯困境的一種變形。如果真是如此的話，其實讓作者感到迷惑的地方(近代的經濟發展)，答案說不定就在眼前。

[1] Gregory Clark (2007): A Farewell to Alms: A Brief Economic History of the World, Princeton University Press
[2] 作者在第三章至第五章透過歷史資料以及不同民族之間的生活條件比較來映證這三個基本假設。

居家及社區整合照護模式PACE

PACE(Programs of All-inclusive Care for the Elderly)是一個在美國已經發展30多年的居家及社區整合性長期照護模式，照字面翻譯，這是指為長者提供涵蓋所有需要服務的照護方案，我的瞭解是PACE是一種針對長者的醫療及長照需要，提供必要的居家及社區照護使其能繼續住在自己家中，並結合政府健保的一種照顧模式。我們也許可以將PACE看成是長期照護的HMO或IDS方案。

PACE的起源，是在加州舊金山市的廣東裔美國人社區；由於華人文化上較不能接受將長者送到護理之家接受照顧，因此在1971年開始有一個稱為「安樂」(On Lok)的老人社區照顧方案，改以提供社區內的長者所需要的全方位的居家或社區日托服務，包括醫療、復健、營養、交通、臨托喘息照顧、日常生活服務等。後來這個方案的方法與內容也被其他地區的長照或醫療服務機構使用，開辦類似的服務計畫，逐漸擴大，並以PACE為名成立全國性的專業協會。在2001年美國政府主辦的老人與障礙者健保Medicare及窮人健保Medicaid將PACE方案正式納入給付範圍內，對象是依賴程度已達到需要住在護理之家的低收入長者。

PACE方案有幾個重要部分或特色：
1. 涵蓋面極廣的全方位服務項目
a.PACE日托中心提供醫師或專科護理師診療、護理人員照顧、預防保健、社工、物理及職能治療、語言治療、遊戲治療、營養諮詢、個人生活協助服務、雜務處理服務、交通接送、餐食等。
b.居家服務包括居家照顧、個人生活協助服務、家務服務、餐食等。
c.專科服務有專科醫師診療、聽力、牙科、視力及足部診療
d.其他醫療服務包括處方用藥、檢驗、放射檢查、醫療輔具、門診手術、急診及就醫交通服務等
e.住院服務包括醫院、護理之家、及專科醫師的治療等

2.整合各專業的團隊服務，由以上服務有關的專業人員組成照護團隊，定期開會就個案的情形交換訊息及討論，以擬定或修改個案的照護計畫並給予妥善的個人化照護。

3.論人計酬的財務安排。如果個案符合Medicare及Medicaid的受益人條件，Medicare及Medicaid共同以論人計酬的方式，每月給付一定的費用給主辦的機構。若是個案自費，機構也是按月收取固定費用，不管個案使用到哪些服務，機構都不能再額外向個案收費，即是由機構負擔照護個案的財務風險。這樣的設計是希望照護機構會注重於個案的保健，維持個案的健康狀況或功能，這樣機構才能有適當的盈餘。

4.長者日托中心。長者個案平均每週三天來到日托中心，有一般科醫師/資深護理師為其定期進行健康評估，中心也提供必要的復健治療及休閒活動。

5.交通服務是整個PACE運作不可或缺的一環，除了接送個案往返住家及日托中心之外，也提供個案到各個所需要服務的場所的接送，以減輕家屬照護長者的負擔。交通車司機則藉由這些接觸機會瞭解到個案居家的情形，這些訊息也是機構照顧個案的重要資訊。

根據至2000年底的統計，全美國有36個PACE的計畫在執行，分布在11個州，總共服務8,160位個案，平均年齡是80歲(75歲以上者佔總個案的74%，80歲以上者佔33%)，以女性個案居多(佔75%)，平均每位個案有約8項醫療狀況。主辦PACE的機構以醫療體系居多(佔42%)，其次是獨立的社區機構(21%)、政府的社區健康中心(17%)、長照機構(10%)、醫院(7%)及州政府機構(3%)。

全民健保費應不應該調漲？

今年九月底衛生署長楊志良在立法院備詢時，表示最快明年初，健保費率可能從目前的4.55%提高到5%。此語一出，引發在野黨與民間團體強烈反對，甚至有些執政黨立委也認為不妥。民意代表與民間團體站在制衡與顧緊民眾的荷包為出發點反對調漲健保費率，某種程度上是可以理解的。不過他們用來反對健保費率調漲的理由是否充分，應該是可以檢討的。這篇文章先討論一下這些理由，並舉出保費須要適度調整的幾個觀點。

縣市政府清償所積欠的健保費補助款，全民健保就不缺錢？

首先，有些人認為在縣市政府所積欠的健保費補助款尚未完全償還之前，不應該調漲健保費率。高雄市政府與台北市政府分別從1998年與1999年的下半年開始積欠由直轄市負擔的健保費補助款，這原本只是中央與地方財政劃分與直轄市經費預算編列運用的行政問題，可是台北市政府採取大動作的拒繳姿態，以「納喊司法、呼喊公平」為口號，訴諸台北市民意、發新聞稿與市民說明書、提出大法官釋憲與行政訴訟，不僅讓縣市欠款問題浮上檯面，成為社會各界矚目的焦點，也讓民眾誤以為這是健保財務惡化的主因，而對健保結構性虧損原因產生混淆。

不過，根據健保局的說法，縣市政府所積欠的健保費補助款並不算在健保局的財務資金缺口上面，而只是造成資金調度周轉困難而已[1]。這些欠費早已算入健保局保險收入裡面，而且已經向銀行貸款來填補資金，日後縣市政府還是必須償還。所以，造成目前健保局收支不平衡的問題不是來自縣市政府所積欠的健保費，而是財源與運用的結構上保費收入已經無法支應健保開銷。

遏止使用面的浪費或弊端，全民健保就不缺錢？

另一個經常被提到的反對健保費調漲的理由是目前健保有太多浪費或弊端，如果可以遏止這些浪費或弊端，健保就不會缺錢。最常被提到的浪費弊端包括藥價黑洞、用藥浪費、重複診療、醫療院所詐領健保費等等。這些現象確實存在，其中有人為因素，也有制度與醫療文化造成的結果。健保局很少去解釋制度面原因，而多半歸咎醫療院所對健保資源使用浮濫，甚至加以汙名化。現在民間團體經常拿這些理由來追究健保局執行不力，使得矛頭轉向健保局，並成為費率調漲最大的阻力。

以用藥浪費為例，這至少涉及三方面，第一是民間用藥文化，許多病人就診若沒拿到藥便會覺得沒有診療效果。第二個原因是藥價基準制度，由於健保對每一項藥品給付均訂定固定價格，醫療院所會盡可能與藥廠議價，使之低於健保給付價，中間便產生藥價差(又被稱為藥價黑洞)，變成醫療院所的藥品利潤。有些醫療院所的醫師報酬與藥品利潤有關，因此會有鼓勵醫師多開藥的誘因存在。其實這是所有採論量計酬以及藥價基準的制度必然遇到的問題，不是台灣獨有的。第三個原因則又強化前項問題，是整體給付設計的問題。健保的基本設計就是輕住院，重門診，而且醫師診察費偏低。這種情況也使得不少醫師與醫療院所用增加看診量或多開藥來增加收入[2]。

不過，這些問題在實施總額預算制度之後，就不再是健保費用虧損的主要原因，而變成醫療院所頭痛的問題。我國健保總額預算制度最大的特色就是浮動點值，健保局只要將年度預算訂好，醫療院所的診療浪費馬上會反應在點值下滑，最終還是由醫療院所自行承擔，對健保成本並沒有直接影響。醫療費用總額預算支付制度自1998年7月起由牙醫門診先開始實施後，分別於2000年7月陸續推動實施中醫門診，2001年7月實施於西醫基層，至2002年7月實施於醫院而達到全面總額。不過，2002年後健保局還是持續有收支不平衡的問題，由此可見，這個問題應該不是使用面的浪費與弊端所造成的。

健保局再努力多開發新財源，全民健保就不缺錢？

面對收支不平衡狀況，最基本的財務管理原則就是開源節流。對健保財務而言，既然節流面已經控制住(如上面所述)，再來可運用的策略就是開源了。平心而論，健保局與政府在增加健保財源方面已經煞費苦心，但這些都是治標不治本，無法根本解決目前健保的財務危機。

監察院2009年8月5日對衛生署與中央健保局的糾正案提到：「自88年至98年4月底止，透過中斷投保開單、投保金額查核、代位求償、公益彩券、菸品健康福利捐收益、提高投保金額上限、調整軍公教全薪投保比率、配合基本工資調升投保金額、預防保健支出與法定傳染病支出由公務預算支應、教學成本由公務預算支應等10大開源措施之執行，累計開拓約3,276億元之財源，成果可謂相當豐碩。」(p.24)

不過，健保局也坦言：「多數開源節流措施，雖在初期有較大之貢獻，但以後各年則將出現貢獻度遞減之現象，長期效果有限。為使全民健保財務能夠長期穩健，仍應從調整收支之成長結構加以規劃，方能有效解決財務收支不平衡之結構性問題[3]。」

長期照護保險開辦之後，全民健保就不缺錢？

最近聽到一個較新的反對健保調漲理由是說，2011年我國即將實施長期照護保險，可減少健保關於長期照護的費用逾新台幣270億元，因此健保費此時不應調漲。我不清楚長期照護保險規劃小組或健保局是否已做出相關估算，在長照保險實施後，能對全民健保支出的降低有多大的貢獻。就我所知，全民健保給付項目中，屬於長期照護的部分應該不多，可能有重疊的是居家護理，可是長期照護中居家照顧實際上與居家護理服務內容很不相同。目前尚看不到這部分將來會劃歸長期照護保險的給付項目。

如果開辦長照保險每年可以減少全民健保270億元醫療支出，對全民健保年度收支短絀窘境的化解確實是很有助益(2007、2008年收支短絀分別約是140與200億元)，不過以今年底全民健保預計的財務缺口累計超過800億元(含493億元安全準備金短絀以及1個月的安全準備金約351億元[4])來看，可能還是緩不濟急。而且，我認為270億元的說法可能過於誇大，據說開辦長期照護保險的資本額大概是七百多億，也就是說其中超過三分之一會被用來分擔全民健保的財務壓力，三年便將長照保險的資本額用罄，我覺得是不太可能，而且政治上也行不通，如果長照保險資金被發現用在急性醫療的全民健保給付，一定會被輿論批評得很厲害。

我也認為，長照保險開辦之後，會創造出許多長期照護的新需求，比如目前沒有接受正式長照服務的個案也會開始申請並使用正式的長照服務。此外，醫院住院服務若實施DRGs，醫院會盡可能縮短病人住院日，屆時會有更多剛出院病人需要長期照護或慢性照護；這些原本仍由急性住院或家屬自行照護的階段可能會轉到長照機構去，不過這並不會實質降低健保支出，但是會大幅增加長照保險支出。因此，期待長期照護保險開辦會減緩全民健保收支短缺情況，應該是不太切實際的。

依照全民健保的財務機制規劃，此時健保費率應該要調漲

全民健保在1995年三月開辦，1998年收支開始出現入不敷出的情形，儘管健保局加強費用申報查核、進行支付制度改革、增加財源收入等措施多管齊下，除了在2000年有些許節餘之外，收支不平衡問題還是持續存在。全民健保為了財務穩定與永續，在一開始就有設計安全準備金機制，由健保每年度收支之結餘或每年度保險費收入總額5%範圍內提撥，以便在年度收支發生短絀時，能由安全準備金加以填補。

由於收支開始出現短絀，無法提撥安全準備金，健保局於1998年陳報衛生署同意「免由全民健康保險費收入總額提撥安全準備」，因此其提撥率10年多以來均為零，導致安全準備餘額在2007年3月完全用罄，陷入健保財務調度之困境。

依照全民健保法第67條規定：「本保險安全準備總額，以相當於最近精算一個月至三個月之保險給付總額為原則；超過三個月或低於一個月者，應調整保險費率或安全準備提撥率。」在2002年時，健保安全準備金已經低於一個月的保費收入，由於健保收支已經是赤字，更沒有結餘可提撥安全準備金，當時健保局依健保法將保險費率從4.25%調整到4.55%，卻受到當時國會在野的國親兩黨立委強烈反對，因此衛生署李明亮署長為施政負責下台。從此以後，全民健保費率調整變成高度的政治性議題，而不再是依法與專業精算的規劃施政，每逢保險費率調漲一有風吹草動，必成朝野政治攻防的角力點。

依照健保法第20條規定：「本保險之保險費率，由保險人至少每兩年精算一次，每次精算二十五年。前項保險費率，由主管機關聘請精算師、保險財務專家、經濟學者及社會公正人士十五至二十一人組成精算小組審查之。保險費率經精算結果，有下列情形之一者，由主管機關重行調整擬訂，報請行政院核定之：(1)精算之保險費率，其前五年之平均值與當年保險費率相差幅度超過正負百分之五者。(2)本保險之安全準備降至最低限額者。(3)本保險增減給付項目、給付內容或給付標準，致影響保險財務者。」

全民健保安全準備在2007年3月不僅早已低於最低限額(一個月的健保費收入)，而且是已經歸零，超過健保法20條第二項費率調整的條件。在精算的結果方面，根據最近一次「2007年健保費率精算報告」，未來五年健保的平衡費率是5.18%，與現行費率4.55%相差幅度達13.85%，亦已經達上述第一項條件。當然，這套精算模型是根據許許多多假設所做出來的，如果有人認為5.18%估算過高，應該是可以針對其中假設的合理程度去檢討。不過經過多次的精算調整，這套精算模型與實際情況已經愈來愈吻合，有其一定的可靠程度。

依照國際比較分析，我國目前健保費率實屬偏低

我拿OECD30個國家的全國健康支出與影響健康支出因素的相關資料來與台灣互做比較分析。2004年台灣全國健康支出佔GDP比例是6.04%，只有兩個國家比台灣低，分別是南韓與土耳其。土耳其在幾個主要國民健康與經濟指標方面都比台灣不理想，不過其高齡化程度超過台灣。南韓國民平均收入比台灣高，高齡化程度比台灣低一點，平均壽命比台灣高一點，但嬰兒死亡率比台灣高。感覺起來與其整體健康情形與經濟能力相較之下，南韓在健康支出方面的確是優於台灣，但土耳其就不一定比台灣好。

為了做更整體、客觀的比較，我採用一個簡單的迴歸分析，分析公式為：

健康支出比例 = β0 + β1政府比例 + β2老年人口比例 + β3平均餘命 + β4嬰兒死亡率 + β5每人GDP + ε

其中，政府在全國健康支出所佔比例與健康支出比例應該是負相關，因為此項比例愈高，代表該國家政府介入健康照護程度愈大，對健康支出的管控也會愈嚴格。老年人口比例與健康支出比例應該是正相關，因為年長者的健康照護需求與使用比較高。每人平均GDP與健康支出比例應該也是正相關，因為當國民平均收入愈高，對健康照護的需求也會愈高。國民健康指標(平均餘命與嬰兒死亡率)與健康支出比例關係比較不明確，有可能國民愈健康，健康照護使用率下降；也有可能因為國家投入更多資源在健康照護上面，所以國民愈健康。

這個迴歸分析會讓我得到β0~β5的係數值，所建構出來的公式是一種能夠代表或解釋30個OECD國家與台灣在健康支出情況的模式(解釋能力R2為0.5)。然後我用這個模式去預測每一個國家應有的健康支出情況，也就是說每一個因素對每個國家健康支出的影響程度都相同的話，以各個國家的經濟能力與國民健康的實際條件來看，其合理的健康支出比例應該是多少。結果以台灣的經濟能力與健康表現來看，2004年全國健康支出佔GDP比例應該是7.36%，而實際值是6.04%。這也就是說，台灣的實質健康支出在這31個國家當中，已經是偏低或相當保守。偏低程度最大的是南韓，再來是盧森堡，台灣排第六。偏高程度最大的是美國，再來是法國。

如果這個分析是合理的話，則表示從國際比較的角度來看，台灣2004年的全國健康支出比例是還有增加空間。而全民健保支出佔我國全國健康支出相當大的比例(約52%)，這也代表全民健保費率有偏低的現象。不過這個分析的前提是各個國家指標的計算基礎都是相同的，而且在分析公式中沒有忽略掉重要的干擾因素。

綜觀以上各種因素與討論，健保費率在目前確實是有調漲的必要。全民健保是社會保險，其基本精神就是由民眾與政府共同營造一個就醫保障的環境給全體國民。不幸的是，每次一提到健保費率的調漲，都受到過多政治力與輿論的牽制。其實，全民健保財源主要就是民眾保費、雇主與政府補助款，在虧損之下，健保現在不調漲，未來還是要調漲，只是時間早晚的問題，而且調漲幅度會更大。不管哪一黨執政，都會面臨同樣的問題，成熟的政黨政治應該會理性地面對與處理。民眾也應該體認，若任憑健保財務缺口擴大下去而不盡快彌補，只有兩種情況，不是健保倒，就是債留子孫。

當然，重新設計健保體制也是一個辦法，但若要維持目前的保費，並有效控制健保支出成長的幅度，勢必要大幅縮減給付項目以及加重使用者負擔的部分，魚(保費低)與熊掌(多給付)都要兼得是不太可能的。據我所知，南韓的健保只有基本保障，也就是保大病不保小病。我覺得我國全民健保已經是包山包海，要走回基本保障型的健保體制難度非常高。因此，最實際、合理的解決之道大概不離適度調漲保費了。

[1]請參考中央健保局，〈地方政府與中央政府共同負擔健保費不違憲〉http://www.nhi.gov.tw/webdata/webdata.asp?menu=6&menu_id=168&webdata_id=1593&WD_ID=
[2]這些問題某種程度上可以藉由制度改革來抑制，我曾經跟健保局相關人員建議解決藥價黑洞或藥品浪費最徹底的方法就是所有藥品均由健保局直接供應，再配合實施較高的藥品部分負擔，這樣便可以消除醫師與醫療院所開藥獲利的誘因，也減少民眾對藥品的不必要需求。不然乾脆就是門診藥費都不給付，由民眾自行負擔。前者可能會增加健保局不少行政成本，也可能替健保局帶來許多新的麻煩(由此可見醫院自行議價與採購藥品其實幫健保局省下許多行政成本)。後者可能不會被民眾所接受。
[3] 請參考中央健保局網頁「健全財務，多管齊下」http://www.nhi.gov.tw/webdata/webdata.asp?menu=1&menu_id=3&webdata_id=2900&WD_ID=
[4] 請參考監察院2009年8月5日對衛生署與中央健保局的糾正案pp.16-17。

荷蘭的健康照護體系(6)—健康照護財務資源的分配與支付制度

我認為任何的財務管理都有兩個核心問題要處理，一個是錢夠不夠？另一個是錢要怎麼用？前者是資金的籌措，後者則是資金的分配運用。在國家層次的健康照護財務政策上面，主要也是要思考與規劃這兩方面的問題。
(相片來源： EOSPhoto)

健康照護財源籌措與資金分配運用彼此互相牽連，資金不夠的話，有再好的分配運用制度也是無用武之地；如果缺乏良好的資金分配運用方式，再多的資金也會不夠用。一個健康照護體系要能夠永續經營的話，這兩個財務條件必須同時存在。不過對健康照護財源籌措制度已上軌道的國家來說，財務資源的分配與支付制度可能是更重要的議題。近年來各個先進國家無不在健康照護支出的管控與提升品質上面費盡心思，其中主要的著力點，大多是在資源分配與支付制度上面的改革，台灣全民健保局這幾年的支付制度變革就是最好的例子。這篇文章簡單介紹荷蘭在健康照護財務資源的分配與支付方面的現況。

健康照護財源的分配

荷蘭全國的健康照護資金，統籌在一個中央基金(Central Fund)裡面，凡是透過法定健保所籌措到的資金，都放在這個基金裡面，再由衛生部與健康保險委員會加以規劃並分配到各個健保機構。以下所要談的健康照護財源的分配，就是指中央基金的資金如何分配到健保組織的過程。
在〈荷蘭的健康照護體系(5)—健康保險制度〉這篇文章中，介紹到構成荷蘭健保(財源籌措)的三大區塊，分別是(1)強制全民納保的高額醫療健保；(2)一般的醫療保險，這又可以區分為受雇者的法定健保或疾病基金(sickness funds)以及非強制、由民營健保組織所提供的醫療保險；(3)自行參加的補充性的健康保險方案。在第一區塊中，1997年以前並沒有特別的資金分配制度存在，完全根據參與的健保機構的花費/成本多少而定，健保組織每年支出多少錢，事後便可以申領到多少經費。不過從1998年開始，這部分改採分區制度，全荷蘭分為三十個左右的區域，各區收到的資金由各區運用，通常是由該區域中最大的疾病基金組織負責資金分配的協調。在第三區塊與第二區塊的非強制醫療保險部分，每一家民營的健保組織基本上必須自負盈虧，運用所收取的保費去涵蓋其支出。最後，在第二區塊中由疾病基金所承作的法定健保方案方面，則是透過相當複雜的預算與分配制度，將經費分配到全國的疾病基金組織。

1991年預算制度實施以前，疾病基金組織也是向中央基金申報所有的支出，被保險人用了多少醫療費用，中央基金便全數核撥給承辦的疾病基金組織，因此當時疾病基金組織不須負擔任何財務風險。但從預算制度實施之後，疾病基金組織便須承擔某種程度的財務風險。實施此制度的目的主要是希望讓疾病基金組織有誘因善用有限的財務資源，提供有效、必要的照護服務給被保險人。由於疾病基金組織受到一定預算的限制，必須在此預算額度內將所有被保險人照顧好，因此會主動去與醫院、醫師等照護服務提供者協商照護的方式、流程、價格，並會注重服務量與品質的管控。此外，這套制度也是希望在疾病基金組織之間造成某種程度的良性競爭。
簡單來說，荷蘭在疾病基金健保的預算制度是每年衛生部長為下一年度設定預算總額，並明訂經費分配的大原則，健保委員會則根據此大原則去規劃分配作業規則，並報請衛生部長審核通過後，健保委員會通告各個疾病基金組織下一年度所被分配到的預算額度(B)。一般來說，每個疾病基金組織年度的實際健保支出費用總額(E)會有三種情形，第一是損益兩平E=B，第二是有節餘E＜B。對疾病基金組織來說，第一種情況已經很不錯，但不常見；第二種情況是最好的，但由於疾病基金組織都是非營利機構，有節餘的話必須保留起來作為未來的經費用途；若發生第三種情況(虧損E＞B)，該疾病基金組織可以將以前的節餘存款拿出來補足缺口，不足的部分則可以向被保險人加收一筆定額的保費，由被保險人平均分攤虧損。這個機制一方面可以幫助疾病基金組織不會因為一時的虧損而經營不下去，另一方面可以顯示出各個疾病基金組織的經營效率，並在疾病基金組織之間引進競爭。理論上經營效率較差的疾病基金組織虧損會比較大，因此向保戶加收的定額保費就比較高，保戶就會轉向不收或少收定額保費的疾病基金組織去投保。在此情況下，疾病基金組織必須設法提高經營效率，才能夠持續營運。

不過這個制度必須建立在一個重要的前提上面，就是資金的分配必須公平、合理，才不會使某些疾病基金組織承受過大的財務風險，產生不公平的競爭。為此，荷蘭政府設計出一套相當複雜的風險分攤機制去搭配資金的分配。在1991這套事前(prospective)預算制度實施初期，各個疾病基金組織的年度預算主要是根據以前的成本資料，後來也將納保人的年紀與性別考慮進來做風險校正。1996年之後考慮更多的風險因素，比如居住地區、地區住民的社經條件、健康照護資源的分布、以及被保險人的身心障礙程度等等。因此，在訂定或分配疾病基金組織的預算時，就是看該疾病基金組織有多少納保人，並考慮這些納保人的各項相關風險(風險因素較高的納保人傾向使用較多的健康照護資源與健保支出)，去計算每一家疾病基金組織的年度預算。
其實，這個事前制訂的預算並不是疾病基金組織從健保委員會取得的最後經費總額。在年度預算與最終所取得的經費總額中間，還須經過三道事後(retrospective)的經費重分配步驟：經費均分(equalization)、重計算(recalculation)、以及高風險分攤(high-risk pool)。其中的道理是依據疾病基金組織對不同種類的支出費用具有不同的影響程度，如果某些費用是疾病基金組織所無法控制的，要求他們去負擔虧損就沒有道理。因此，荷蘭政府將疾病基金組織的預算費用分為三大類，第一類是醫院的固定成本(如硬體與儀器設備支出)；第二類是醫院照護與專科服務的變動成本；第三類是其它支付項目的費用(如一般科醫師的照護服務、藥物、醫技服務與牙科服務的費用)。第一類的費用是疾病基金組織無法影響與掌控的；第二類費用是疾病基金組織某種程度上可以影響的；第三類費用是疾病基金組織可以直接影響的，所以這類費用若虧損的話完全是疾病基金組織的責任，不需要有任何的重分配措施。然而對於第一與第二類的費用，則有設計費用重分配的配套措施，以彌補疾病基金組織在這兩方面的虧損。

經費均分的方法是，在年度結束時，從所有的疾病基金組織的第二類費用的預算額度與實際成本之間虧損額拿出30%來重分配給所有的疾病基金組織。經費重計算的做法是，在年度結束時，每個疾病基金組織第一類與第二類費用的預算額度若低於實際支出，中央基金則予以部分補貼。在第一類的費用的虧損，最高可以獲得95%的補貼，第二類的費用的虧損最高可以獲得35%的補貼(請參考下表)。不過，未來的目標是將均分與重計算的百分比都降到零，這必須提高疾病基金組織所能影響的費用層面，以及持續改善預算分配的操作，才能達成。
最後一個重分配措施是針對第二與第三類的費用，若有某個被保險人的就醫費用超過某個上限(不同條件的被保險人的上限不同)，其疾病基金組織可以從特別的分攤基金中請領回90%的費用。該分攤基金是由第二與第三類費用的全國預算中提撥1%所設立的。

前面所提到的預算分配是針對疾病基金組織在健康照護服務的支出費用，疾病基金組織的行政成本(業務執行費用)另有一套預算歸劃與分配制度。這套機制從1984年便存在，行政規劃流程與前述的預算流程相似，但沒有重分配(均分與重計算)的措施。最初是根據各個疾病基金組織以往的實際行政成本來訂定，從1995年開始改用效率最高的幾個疾病基金組織的行政成本(換算成平均每位納保人的承保行政成本)作為標竿來設定預算。疾病基金組織的實際行政成本若低於被分配到的預算，節餘便歸入存款；若超過預算，虧損的部分可以從向納保人加收的定額保費來予以補貼。當然，虧損愈高的疾病基金組織便愈不具市場競爭力。

健保組織對健康照護服務機構的支付制度
以下介紹荷蘭的健保組織對醫院與醫師照護服務的支付制度。

醫院的預算與支付方式

1984年以前荷蘭的醫院與健康照護機構是採用論量計酬，醫院與照護機構提供多少服務，便向健保組織申報多少費用，沒有設定任何上限。為了管控醫療支出，荷蘭從1984開始實施醫院與照護機構的個別年度預算制度，醫院與照護機構的年度預算是事前訂定的。
從1988年起，醫院的年度預算採用以預算分類的方式加以訂定，也就是將醫院的預算分為四大類：(1)基礎設備成本、(2)固定成本、(3)半固定成本、(4)變動成本。首先，基礎設備成本主要是指醫院的硬體增建、整修、與醫療儀器的資本支出，由於荷蘭對醫院的硬體設備投資與擴充採取嚴格的審核制度，經過審核通過的硬體擴充案，表示確實有其必要，因此醫院可以獲得基礎設備預算(C)。這個預算獨立於其他照護服務的預算之外，是以50年作為設備使用期，去換算每日給付費用。此外，醫院在小型硬體或設備整修與維護的支出方面，也有相關的預算核撥，因此醫院在絕大部分的資本支出方面，不須承擔財務風險。

其他三類(第2-4類)的醫院成本都是跟照護服務的提供有關的成本，第二類(固定成本)的預算訂定是以醫院所服務的病人數為計算單位，這部分的預算計算公式為：
醫院固定成本預算額(F)=醫院所服務的病人數x每位病人單價

第三類(半固定成本)的預算訂定是以醫院的登記病床數與合格的專科數為計算單位，這部分的預算計算公式為：

醫院半固定成本預算額(S)=醫院的登記病床數x每床單價+醫院合格的專科數x每專科單價

第四類(變動成本)的預算訂定是以醫院與健保組織所協商的年度醫療服務量為計算單位，這部分的預算計算公式為：
醫院變動成本預算額(V)=醫院年度住院人次x每人次單價+醫院年度住院人日數x每人日單價+醫院年度初診病人數x每初診病人單價+醫院年度門診手術件數x門診手術單價+∑[醫院年度特別處置(如洗腎、心導管、腦神經手術等等)件數x每種處置單價]

因此，每一家醫院年度的預算總額(B)=F+S+V+C

上述所提到的每項成本預算計算單位的單價是由健康照護費用協定委員會(Board for Health Care Tariffs)所訂定，全荷蘭有一致、通用的預算計算單價。不過這些單價會隨醫院的規模級距不同而改變，一般來說，床數較多的醫院所使用的計算單價較高，背後的假設是大醫院所收治的病人病情嚴重度與複雜度通常比較高。

醫院個別年度預算訂出之後，醫院並不是拿這筆預算自行運用，還是要依照各項服務的價格一一申報。這跟台灣實施醫院個別預算總額的做法有點類似，健保局與醫院協商年度預算，主要是用來設定給付上限，醫院還是照常按所提供的服務去申報。在荷蘭，醫院的申報費用有兩大類，一類是診療處置的費用(fees for ancillary medical procedures)，另一大類是醫院護理照護費。前者採論件/論量的非浮動計費，荷蘭的健康照護費用協定委員會對醫院所執行的大約1600種診療處置的每一種都訂有全國一致的價格，這些固定價格都相當接近該項處置的實際成本。醫院在這部分的收入(A)就是按實際的執行處置數量乘以價格去申報。第二類的醫院護理照護費是採浮動計費，計算方法是將醫院的年度預算(B)減去診療處置的全部收入(B-A)，每人日的護理照護費=(B-A)/該醫院預估或協商的總住院人日。因此，每一家醫院的每人日護理照護費都不一樣，對同一家醫院來說，此費用的價格每年也不相同，醫院便是用該價格向健保組織或病人收取護理照護費。
如果醫院的服務量都與所規劃或預估的相同，所得到的申報費用會剛好等於其年度預算。可是如果實際病人住院人日數低於所預估的服務量，總申報費用會少於年度預算額。以往荷蘭最後都會將差額補給醫院，使之等於年度預算總額。不過2000年起來為了改善病人住院等候的問題，健保組織改成按照實際住院人日去核付醫院護理費用，不再補到年度預算額。實際服務量低於規劃的醫院便實領較少的費用。

荷蘭實施醫院個別總額制度多年後，遇到下面的問題：
1.醫院預算趕不上民眾醫療需求的成長速度。預算制度破壞了保險的一個基本原則：被保險人付了保費，卻因為等候名單的限制得不到及時的醫療服務。
2.計算醫院年度預算的各種單價都是人為訂定的，無法真實反映實際成本。
3.醫院在預算制度下，追求效率的動機不高，反而是鼓勵醫院將注意力放在不讓醫療服務超出預算。
4.預算制度也無法提供醫院改善經營成效(提升品質或效率)的誘因。
5.醫院預算致無法切實反映重症病人的照護投入差異。

目前荷蘭在醫院支付制度的改革，是朝類似DRGs的方向，不過在荷蘭稱為「診斷處置組合」(Diagnosis Treatment Combinations 或Diagnosis Behandelings Combinaties, DBCs)。這套DBCs制度是跟醫院個別預算總額制度結合實施。
DBCs與DRGs的理念大致相同，但有幾處明顯的差異：
1.DBC碼是在治療前給的，而DRG碼是等到診療完成後才給的。
2.如果有需要，一位病人可以同時有一個以上的DBC碼，在DRGs中，每個病人只能給一個碼。
3.DBC碼是由專科醫師自己決定，不是由疾病分析師決定。
4.專科醫師的給付也包含在DBCs的費用中。

以上所討論的個別醫院預算總額制度是由疾病基金健保實施，承辦非法定健保的民營健保組織對醫院的給付方式可以自訂，不一定要採用同樣的方式。此外，荷蘭疾病基金健保最近也開始採行類似論病例給付(或論件計酬)的制度，稱為output pricing，這是將幾種病人常使用的治療類別，每一類均給予明確的包裹價格，醫院與疾病基金組織簽約後，協定年度執行件數，每完成一件，就按件申報。

醫師服務的支付制度
在醫院接受專科醫師訓練的醫師由醫院提供報酬。在自行開業的一般科醫師方面，疾病基金健保的給付方式採論人計酬(根據每位一般科醫師所負責照顧的被保險人數而定)，而非法定的民營健保則採論量計酬。

除了在國立大學醫院與市立醫院服務的專科醫師屬於醫院的受薪員工之外，在醫院內服務的專科醫師都算是獨立的執業身份，各別接受健保組織給付，而非由醫院支薪。大多數的專科醫師只在醫院服務，不過近年來有愈來愈多專科醫師到醫院外面開業的趨勢。以往專科醫師的給付是採論量計酬，非法定的民營健保組織的給付單價通常高於疾病基金健保的給付價。為了管控醫療支出，專科醫師的服務給付價格經過多次調降，但是對整體醫療成本的管控效果並不理想，因為專科醫師仍然可以增加服務量來因應。於是，疾病基金健保設定全國的專科醫師服務總額上限，在此總額下，仍由專科醫師論量申報服務費用。
自1995年起，醫療專科醫師的服務費用也採用總額預算制度，不僅在全國設定總額預算，同時每家醫院的專科醫師服務量也透過協商訂定總額。在此制度下，醫院內部管理部門必須先與各專科商討下年度該專科的服務量，將各科的服務量統整之後，再與該地區的一家疾病基金組織代表與民營健保組織代表協商下年度該院的總服務量，在此協商中，可以說是醫院、專科醫師代表與付費者的三方協商。

此制度實施之後，專科醫師的服務費用變成醫院的預算的一部份。每家醫院將其預算往下分配，使每一個專科也都有各自的預算。但醫院各專科內的醫師服務收入仍然是論量計酬，若某專科的實際服務量少於預估量，則獲得實際服務量的收入；若超出預估的服務量，也只能獲得所協商的預算額。不過2001年起荷蘭政府為了鼓勵醫院縮短住院等候名單，對於超出所設定服務量的專科也會給付到實際的服務量。
由於荷蘭尚未建立健保預算費用執行即時監控機制，因此，某一年若實際費用支出超出預算總額，超出的金額會從下一年度追扣回來。這個問題引起專科醫師相當大的反彈，並造成與政府之間相當大的緊張關係。從賽局理論來看，在此制度下，也會引起個別專科醫師的衝量行為，以減少預期的損失。有鑑於此，專科醫師的給付制度成為政府支付制度的改革重點，有好幾個實驗方案同時在進行。其中一個是由下往上的方式，由某些醫院內的專科醫師參與，不採用論量計酬，而給每位專科醫師一筆同樣的總報酬，報酬的多寡每年調整。此外，也有方案試著縮短專科醫師之間報酬的不均等。

台灣跟荷蘭在健保支付制度方面相同的地方是都採用多種支付方式混合的制度。台灣的支付制度包括總額預算下的論量計酬(點值浮動)，也有論病例計酬、論日計酬或論人計酬的給付項目，並且也嘗試醫院個別總額的推動。似乎沒有一種單獨的支付制度是萬寧丹，而且每個國家的支付制度也都不斷在改革與演變，希望能夠找出更理想的方式。荷蘭的疾病基金健保雖然是多元保險人制度，不過由政府的介入，將全國的健保資金分配與支付制度統整為相同的一套，類似單一保險人的運作方式，並讓同地區的健保組織之間彼此互相競爭。台灣單一保險人的全民健保雖然在執行方面會比荷蘭的疾病基金健保來得單純一點，卻缺少健保組織的競爭機制。
目前台灣全民健保總額預算制度是採先依基層開業醫師、牙醫、中醫與醫院分別設定總額，之下再做分區預算。至於各服務區塊與各區總額的資金分配是如何劃分的，似乎不像荷蘭如此透明與具備科學基礎。

初步了解荷蘭的健康照護體制之後，我發現荷蘭的制度比原來我所想像的要複雜許多，也很有特色。但是在複雜之中，又可以看到荷蘭人相當科學化的規劃，使得能夠在複雜體系中保持有條理的運作。

參考資料：

Exter A, Hermans H, Dosljak M, Busse R. Health care systems in transition: Netherlands. Copenhagen, WHO Regional Office for Europe on behalf of the European Observatory on Health Systems and Policies, 2004.

2009年諾貝爾經濟學獎得主Oliver Williamson

今年諾貝爾經濟學獎由Elinor Ostrom與Oliver Williamson兩位學者共同獲得。Ostrom這位學者我完全不熟悉，不過她是諾貝爾經濟學獎頒發41屆以來第一位女性的諾貝爾經濟學獎得主，意義非凡。她的學理精華有須學界先進的引介，以便讓對台灣社會大眾有更進一步的認識。

Williamson的得獎讓我感到很興奮，他是第一位我「認識」的諾貝爾獎得主。這裡所說的認識不是與他本人有過接觸或聽過他的演講或授課，而是唸過他寫的書、文章，稍稍瞭解他的學說內容。其他的諾貝爾獎得主(除了李遠哲博士與幾位和平獎得主之外)對我來說都很陌生，對他們(學說)的瞭解也都是透過別人或相關文章的介紹，而且通常只是一知半解而已。由於Williamson的得獎，我第一次覺得諾貝爾獎不是頒給其他星球的人。

有趣的是，我從台灣幾則相關的報導上發現，國內的經濟學界對Williamson並不熟。其實我對這個現象不感到意外，Williamson主要提倡的Transaction cost economics (TCE, 交易成本經濟學說/理論)並未被歸入正統經濟學的領域，甚至是被經濟學界冷落在一旁。有一次我的同學Matt跟我說他去找一位系裡一位老師請教問題。在討論中Matt問這位在健康經濟學界頗有知名度的老師對TCE的看法，所得到的回答是：No comments.

Williamson與TCE在組織管理界遠比在經濟學界更有名，我們上組織理論的課一定要唸到他的學說，用到TCE的組織實證研究更是一籮筐。我相信台灣學界還是有很多人對Williamson與TCE有很深入的瞭解，只是記者以為是經濟學獎，就去問經濟學者，結果問錯人了。他們若去問組織研究或管理學者，應該可以得到比較滿意的答案。

就我粗淺的瞭解，Williamson的基本論點是在證明「市場不是萬寧丹；有時候，組織階層要比市場來得有用，其中的關鍵在於組織可以有效降低交易成本」。傳統經濟學的基礎是建立在市場的觀念上面，市場是經濟供需活動發生的場合，提供機會讓交易活動得以進行。Williamson認為市場交易並不是經濟活動的唯一選擇，因為如果是這樣的話，那我們應該看不到有垂直整合的廠商、企業或機構。以醫院來說，醫院只要將急性醫療服務做好，其他非核心的業務，如資訊管理、工程維護、看護派遣、長期照護、甚至研究教學，都可以外包給院外的專業廠商來代勞，醫院只要向這些廠商議價購買所需要的勞務即可。事實上情況並非如此。

從另一個角度看，經濟學的廠商理論主張在完全競爭市場中，廠商生產量的決定點在於生產邊際成本等於其市場價格，這時的總利潤最高。照規模經濟來說，一個垂直且水平整合的大廠商的生產效率會比一個小廠商來得高，由於產能設備的運用極大化，其生產邊際成本會比小廠商來得低，因此最終全世界的生產活動會由一個超級大廠商來包辦。不過，真實的情況也不是如此。

Williamson所嘗試要回答的問題就是，為什麼我們所看到的世界會與經濟學所預測的不一樣？為什麼每一家廠商的(生產)範圍都不一樣？他提出的解釋是：主要是因為交易成本的考量。交易成本在傳統經濟學中大多會被歸入廠商的行政成本，較少被單獨或深入探討。簡單來說，在市場中的每一個交易活動都有潛在的交易成本，比如尋找廠商、議價、訂定合約、供應商交貨的配合度、違約後的訴訟成本等等。這些成本與生產成本沒有直接的關係，而跟廠商所在的地區、所處的市場結構、供應商的可靠度、交易頻率、產品的獨特性有關。

這次諾貝爾獎之所以頒給Williamson，是因為「他對經濟治理的分析，特別是在廠商範圍的探討所做的貢獻」(for his analysis of economic governance, especially the boundaries of the firm)。從Williamson的學說來看，一家廠商的生產範圍是由一連串的「做或購」(Make or buy)的決定所構成的。廠商每一個「做或購」的決定都與其在生產核心產品時所需要的某種投入有關。再以醫院為例，醫院需要護理人員去提供急性住院照護，護理人力就是一種重要的醫院服務投入。醫院必須決定是要透過「做」或「購」去取得護理人員。「做」是指醫院自己招募及聘雇護理人員，並設立護理部來管理與帶領護理人員，將護理人力的供應納入院內的組織架構中，甚至開辦護校去培養自己的護理人力。Williamson又稱此為組織階層(Hierarchy)主導的交易型態，也是一般所稱的垂直整合(vertical integration)，或稱將交易內部化。採用這種方式會有相關的生產成本(護理員工與護理主管的薪資、教育訓練成本等等)，好處是護理人員的供應很穩定，可以直接監督與稽核護理人員的表現，護理人員或業務之間的衝突也可以透過管理階層來協調與化解，省去很多交易成本。

另一方面，醫院也可以考慮採用「購」的方式，就是直接從市場去找個別的護理人員來提供照護服務，讓這些護理人員到自己專長的病房去照顧病人，這種方式最極致的情況是醫院內不須再設護理管理結構，每天進到醫院服務的護理人員完全由當天的醫院照護需求與市場狀況決定，不再是由一批固定的護士來照顧病人。Williamson稱此為「菜市場」(Spot Market)主導的交易型態。這種方式的好處是醫院不須承擔管理護理人力的固定成本，但要支付人力費用，而且可能有很高的交易成本(每天去找個別的護士、評估其專長、服務價格、監督其工作績效、與工作的磨合程度、發生糾紛的處理成本等等)。

其實Williamson還提到第三種方式，他稱為混合或折衷式(Hybrid)的交易型態，這是指醫院雖然沒有設立護理管理部門，也沒有聘雇自己的護理員工，所需要的護理人員都是從市場上找來的，不過醫院與個別的護士之間透過某種約定維持中長期的交易關係。另外一種可能是市場中有護理人力派遣廠商，醫院所需要的護理人員可以透過與這些廠商簽訂合作合約來獲得。

這三種型態的交易都有相關的交易成本與生產成本，廠商在進行「做或購」的決定時，所根據的交易成本與生產成本的總合，從這三種交易型態挑交易成本與生產成本的總合最小的一種。一般來說，當交易成本愈高、生產成本愈低時，廠商會愈傾向組織階層的交易型態或垂直整合的結構，這時由組織來主導交易會比較有效率；相反地，當交易成本愈低、生產成本愈高時，廠商會愈容易採用市場的交易型態，直接向市場購買，而不是自己生產，因為市場交易的效率較高。

醫院不只在護理人力上面要決定「做或購」，在資訊管理、工程維護、看護派遣、長期照護、研究教學、營養供餐、布料清洗、環境清潔、醫材供應等也都有類似的決定要做。在每一種投入的供應交易上面，醫院必須一一比較相關的交易與生產成本，做出決定。結果，有些醫院可能只做幾項與急性醫療有關的核心業務，其他都外包給市面上的廠商，向市場購買，這些醫院的生產活動範圍較小，本身的管理架構很單純；有些醫院則是絕大多數的投入都由自己生產或包辦，形成一個複雜的垂直整合體系，這些醫院的生產活動範圍便很廣。

Williamson還深入討論幾個與交易成本有關，會影響廠商在做「做或購」決定的重要因素。如果您有興趣的話可以參考〈交易成本理論(Transaction Cost Economics--上〉、〈交易成本理論(Transaction Cost Economics--下)〉、〈組織與市場〉這幾篇文章。

長期照護的經費哪裡來？

幾個禮拜前衛生署楊志良署長提到「逆向貸款」(reverse mortgages)或「以房養老」的概念與做法。就我所知，這是美國獨創的個人籌措長期照護經費的方式。有一次我在美國聯邦政府負責Medicare及Medicaid健保的機構Center for Medicare and Medicaid Services, CMS)的網站上看到一個專門介紹長期照護各種經費來源的網頁"Paying For Long-Term Care"，讓我大開眼界，我才知道原來在美國，長照經費的來源也可以有很不一樣的思維。裡面林林種種列出13-14種經費來源管道，雖然不是每一個人都具有取得這些經費的條件，且因為國情不同，這些方式不見得適用其他地方，但可以讓我們瞭解在美國這個金融商品高度發展的資本主義國家中，長照財源的各種可能性與管道。CMS將這些財源管道列成一張比較表，一目瞭然。以下僅就台灣可能比較陌生的幾種長照經費來源做簡單介紹，如果有興趣做進一步瞭解，可以點選連結到CMS網站中較詳細的說明。

1.大部份的長照是由家人提供照料，或負擔其開銷。

2.有不少長照費用則是由被照顧者自掏腰包，也就是用年長者自己的存款去支付。

3.商業長期照護保險目前在美國並不算普遍，購買的人比例還不高。

4.Limited Long-Term Care Insurance與一般的商業長照保險的不同是前者只繳一定期間的保費，如(50-65歲之間)，後者則是繳保費直到退保或死亡。

5.Life Settlement是被照顧者將其人壽險的現有價值轉成現金，用來支付其長照費用。

6.Viatical Settlement則是指被照顧者將其人壽險當中的相關理賠(如死亡理賠)轉讓給照顧者或機構做為其照顧費用。

7.Accelerated Death Benefit (ADB)是一種與人壽險結合的理賠項目。當被保險人將ADB加入其人壽險當中時，當被保險罹患末期疾病，或需終身長照時，保險公司會理賠現金讓被保險支付照顧費用(但不一定足夠)，因此被保險人可以保有死亡理賠金。

8.Reverse Mortgages是與房屋(或不動產)抵押貸款的相反概念。房屋抵押貸款是先用房屋去借錢，以後再分期償還，贖回房屋。Reverse Mortgages則是用沒有設定抵押的房屋去貸款來支付長照費用，最終將房屋轉讓給貸款的銀行。

9.Continuing Care Retirement Community(請參考連續照護退休社區(CCRC))。

10.Veterans Benefits是美國政府照顧退役軍人的醫療及長照方案。

11.Medicare是美國65歲以上年長者的政府健保，它有給付住院後短期的護理之家費用及居家照護費用。Medicare是美國居家照護費用的最主要付費者，超過五成的全國居家照護服務費用是由Medicare支付的 (請參考美國健保制度(5)-公營健保)。

12.Medicaid是美國給窮人的健保社會福利措施，許多長者住護理之家用盡存款後，便符合Medicaid的資格，由Medicaid支付其長照費用。將近五成的全美護理之家照護費用是由Medicaid支付的(請參考美國健保制度(5)-公營健保)。

13.PACE(請參考居家及社區整合照護模式PACE)

我三年前第一次看到這個網頁時還有介紹下面這一項，不過目前已經從CMS的網頁中移除，可能是試辦之後就沒有再繼續推動。我覺得也是很有創意的想法。

14.State Long-Term Care Partnership Programs是由四個州先試辦，後來有更多州加入實施的新方案。主要理念是結合商業長照保險與政府健保方案，來籌募長照經費。主要方式是鼓勵經濟能力許可的長者購買給付三年護理之家照護費用的商業長照保險(保費比較便宜)，當被保險人住進護理之家之後的頭三年由商業長照保險給付，之後再由Medicaid給付，而且被保險人可以保有自己的存款或財產。這個方案的著眼點是護理之家住民的平均被照顧期間大約是三年。這樣預計可以為Medicaid省下許多長照費用，年長者的照顧需要及資產也都可得到保障，同時可以推廣商業長期照護保險，減輕政府的財務負擔。

研究資料的整理

資料是研究分析的基礎，除了理論推導的研究不需要資料之外，其他的研究工作都需要正確且齊全的資料，才有辦法進行。在美國進行醫管或健康行政的實證(計量)研究，大致上有三種資料來源。第一種是研究者自己設計問卷，透過問卷調查收集所需要的資料；這是屬於一手資料的收集(primary data collection)，這種資料收集方式可以研究全國性的樣本，也可以針對某些特定的對象進行研究。下面兩種則是屬於運用現成的二手資料：首先是從相關的幾種全國的資料庫中挑出自己需要的資料，加以整合，這種方式絕大多數是以全國的樣本做為研究對象；但是有時候研究的資料在這些全國的資料庫中找不到，或是資料無法整合，這時可能得藉由第三種方式，即針對可以找到資料來源的範圍進行研究。

比如我想研究牙科診所的效率變化，目前美國應是沒有一致、長期收集的全美牙科診所資料，但是有些州政府可能有定期收集或要求州內所有牙科診所填報財務與服務量的資料，這時就可以縮小範圍，針對某一或某些州的牙科診所進行研究。或者，研究者也可以找某個全國的牙科連鎖公司或集團一起合作，運用該集團旗下所有牙診診所的資料來做分析。總之，研究必須根據資料的取得程度調整探討的範圍，來回答所要研究的問題。通常，樣本範圍越大越好，這樣可以推論的層面就越廣。如果樣本是來自某一州的資料，則所得到的結果通常只能代表這一州的情況，不能用來推測其他州的狀況。這是研究的外部效度(external validity)問題。同樣地，用某一集團所屬機構的資料分析所得到的結果，可能僅適用說明該集團的經營成效，無法擴大類推到其他的機構。

我的畢業論文所用的資料來源是上述第二種方式，也就是將幾個全國的資料庫當中的相關資料整合成我所需要的分析資料檔，分析對象是全國的醫院樣本。這種方式在美國醫務行政學界的文獻中很常見，其主要的好處是資料樣本代表性很廣，樣本數很大，可是問題經常是沒有一個資料庫剛好具備所有我需要的資料，這些資料大多散在不同的資料庫，首先要先確定哪些資料在什麼資料庫中可以找到，等全部都找到了，還必須加以彙整，當中花費不少苦工。以下分享這次整理資料的一些心得。

通過論文提案審查之後，我決定先進行資料的整理，如果確定資料齊全的話，對研究的進行會比較安心一點。雖然我對這些資料來源不是完全陌生，可是對於有一部分所需要的資料到底藏在哪裡，甚至到底有沒有，在沒有真正找出來以前，還是不敢太篤定。此外，根據我之前的經驗，這些資料庫中有程度不一的遺漏或空白資料(missing values)，而且在資料合併的過程中，也有可能產生新的遺漏資料。如果這些遺漏資料所佔的比例不小的話，對資料品質影響可能很大，甚至引起分析的偏差，這時就必須用更複雜的計量分析模式去校正，頭也就會變得一個兩個大。

簡單來說，我需要的資料包括：(1)美國每一家急性綜合社區醫院的基本資料(如床數、所有權屬性、所在位置等等)、服務項目、服務量、總員工人數與護理人員數、基本財務資料、以及醫院所在地區的資料(如總人口數、老年人口數、居民平均收入與失業率等等)；研究期間是從1997年到2003年這七年。

我所需要的醫院資料(基本資料、服務項目、服務量、總員工人數與護理人員數)可以在美國醫院協會(American Hospital Association, AHA)的年度醫院調查資料庫中找到，我們系上每年都會向AHA購買此份資料庫供老師與研究生做研究使用。這個資料庫可能是有關美國醫院的研究方面最被廣泛使用的，好處是覆蓋率與回覆率相當高，調查的項目眾多，而且每年調查的內容都幾乎完全一樣，適合作跨時間的研究；問題是這份資料庫的資料內容遺漏率不小，資料的正確性並未經過嚴格的稽核，有時可以發現很不合理的數值。

醫院的基本財務資料主要來自Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS)的醫院成本報告資料庫，這套資料庫的正式名稱是Healthcare Cost Report Information System (HCRIS)。由於Medicare在1983年以前對醫院的給付是採論量計酬，根據醫院平均成本訂定各項服務的給付價格，而且還有給付資本設備的成本，因此CMS要求所有Medicare的特約醫院都必須依照統一的報表格式提供成本與財務資料，供CMS計算醫院服務的成本。所以學界都稱此為醫院成本報表(Hospital Cost Report)。不過後來CMS也收集各種Medicare特約的健康照護機構(如護理之家、居家照護、洗腎中心、精神療養機構等)的財務報表並公布，所以後來名稱才改成HCRIS。這套資料庫的好處是資料齊全、詳細、且品質較好，這是因為所有Medicare的特約醫院都一定要依規定提報資料(美國絕大多數的醫院都是Medicare的特約醫院)，而且不可造假，否則被稽查出來後是要負法律責任的。然而，這套資料庫內容很複雜，其中光是醫院的財務資料就散在100多份的報表裡面，要完全弄清楚其中的內容並不容易，連教財務的教授也不見得都知道。此外，這套資料庫還有一個問題，是每年度每家醫院填報的財務資料期間並不完全一樣，雖然大部分醫院所提報的都是根據從某年10月初到隔年9月底之間的財務資料，也有不少數醫院的資料期間跟別人都不一樣，從小於100天到超過365天都有。這些問題都會增加資料整理與分析的難度，甚至影響到分析結果的正確性。

我還有用到各醫院每一年DRG的病例組合指標(case mix index, CMI)數值的資料，這份資料可以直接從CMS的網站上下載，資料內容還算齊全，雖然有小部分的遺漏率。

最後，我所需要的醫院所在地區的資料，是從Area Resource File(ARF)得來，這份資料是由美國衛生部下面的一個機構，從50多種資料來源(包括普查局的資料)彙整出來的全美各郡的健康照護資源、健康照護服務使用率、以及社經資料的資料庫，資料相當完整，品質也不錯。我們系上每年也都會購買最新ARF資料讓老師與研究生使用。不過，要使用這份資料，必須有一個前提，就是定義醫院所在的郡(county)為其主要服務市場。這當然不是最理想的方式，可是資料的基礎是如此，也就只能順應了。有些學者採用都會區(從郵遞區號去重組)或地理資訊系統的方式(如醫院方圓20英哩的範圍)去劃定醫院服務市場範圍，但是資料處理起來都要增加好幾倍的功夫。

確定了我所要的資料都在這些資料庫中之後，接下來我必須從每一套資料庫中在1997到2003年之間每一年的所需資料都分別整理出來，再將每一年的不同資料檔加以合併為一份該年的全部資料檔，然後將各年的資料檔合併成一份最終的分析資料檔。在檔案合併的過程中，我是使用AHA的資料檔做為基本檔，將其他資料庫的檔案合併進來。在合併AHA、HCRIS、CMI的資料時，所使用的合併對照變數是Medicare的特約機構編號(Medicare provider ID number)，這三個檔案合併完成後，再透過全美通用的州郡編號(FIPS state & county code)將ARF檔案與之合併。

這份資料檔的筆數有三萬兩千多筆，每一年的醫院樣本數是四千多筆。資料檔一完成之後，我就先去檢查每一個分析變數是否有遺漏的資料，結果發現幾個問題。首先是AHA每一年資料檔中都有不少醫院沒有Medicare特約機構編號(Medicare ID)，以致我在合併HCRIS與CMI檔案時，這些醫院的資料被排除在外。還好我有好幾年的資料，因此我用AHA的醫院編號(AHA資料庫中給每家醫院的專用編號)將每家醫院的Medicare ID按年排列出來，做成AHA ID與Medicare ID的完整對照表，不過還是有50多家醫院在這七年中完全沒有Medicare ID，這些可能不是Medicare特約醫院，由於數量不多，因此我就將這些醫院排除在樣本之外。最後，我用這張AHA ID-Medicare ID對照表，將每年AHA資料檔中遺漏的Medicare ID補上去，再做檔案合併，大幅降低資料遺漏率。

不過，CMI、ARF、HCRIS、AHA每年的資料檔本身也都有遺漏資料，或合併過程中因為對照碼不符而被排除所產生的遺漏資料。從分析的角度來看，資料遺漏分成兩大類，一種是自變數的遺漏資料，另一種是應變數的遺漏資料。在多變量的迴歸分析中，任何一個變數有遺漏資料，遺漏資料所屬的樣本便會被自動排除在分析之外，使得實際樣本數減少。更嚴重的問題是，如果因此被排除的樣本數不少，且具有某種特性(比如以營利醫院、小型醫院居多)，而這些特性又與主要的研究變數有相關的話，則會導致到研究結果的偏差。學界稱此為「樣本選擇偏差」(sample selection bias)，也就是說最後的分析樣本已經與原來的樣本有顯著差異，這時所得到的結果並不能夠代表原來所設定的研究樣本的情況。因此除非能夠確定這些排除的樣本是因為「隨機遺漏資料」(missing at random)所造成的，否則就要設法填補資料，降低遺漏率。

自變數遺漏資料的填補有很多種方法，有很複雜的，也有很簡單的。最簡單的是填入該變數的樣本平均值，複雜的可以在現有資料中，找出該自變數與其他相關自變數的關係，透過迴歸去預測遺漏值的自變數，再將預測值填入遺漏資料中。

我用的方式還算單純，因為我有七年的資料，而且總樣本中大部分的醫院都有一年以上的資料(也就是有一筆以上，比如A醫院從1997到2003每年都有共七筆，B醫院則有1998、2000、與2003年共三筆資料)，大部分的自變數對每一間醫院來說，每年之間的數值差異應該不會太大。如果某個變數中，某家醫院某一年有遺漏值，我先用該醫院在該變數中其他年份的平均值去填補，這樣便又降低不小遺漏率，但還是有遺漏值。最後針對這些遺漏值，我就用樣本平均值填補，並用一個虛擬變數去註明該樣本在某個變數中有接受資料填補。這個虛擬變數在之後的迴歸分析中有兩種作用，一個是檢測該變數的資料填補是否會導致樣本選擇偏差，另一個作用是在迴歸分析中當作控制變數，以校正因資料填補所帶來的樣本選擇偏差。

解決了自變數的遺漏問題，再來是應變數的遺漏值，這部分要比自變數的遺漏值更棘手。因為前面提到的自變數遺漏值填補方法不一定適用在應變數上面。我的應變數是每一間醫院在某一年有沒有開辦居家照護服務，是一個二元變數，遺漏比例相當高，大概佔總樣本的14%。此時不管是醫院的平均值或樣本平均值都派不上用場，更不能用迴歸預測的方式去填補遺漏值。

計量經濟學稱此情況為「被遮掉的資料」(censored data)[1]，因為所有樣本的資料都有，只是一部份樣本的應變數資料無法被呈現出來，這是受限應變數的(limited dependent variable)情況之一。就我所知，這時通常是使用Heckman selection model來處理，由於我的應變數是二元變數，所以要用Heckman Probit model。這部分的分析處理有時相當繁複，甚至現有的統計套裝軟體沒有現成的功能可以運用，必須自己寫程式去跑分析。

正在苦思如何處理這個問題的時候，我突然想到我在整理醫院的財務資料時，有順便收集醫院開辦的居家照護的基本財務資料(開辦居家照護的醫院在成本資料提報時，也要提供居家照護的財務資料)，並彙整到最終的分析資料檔中，包括居家照護的收入與幾個主要支出項目的數字。由於HCRIS的資料正確性相當高，我就想到，如果某醫院在某一年所提供的財務報表中，居家照護的收入是大於零的話，那這家醫院在該年度應該是有開辦居家照護才對；相反地，若其居家照護的收入是零或沒有註明的話，則這家醫院在該年度應該沒有開辦居家照護。我問我的指導教授這樣的想法有沒有問題，他說這樣的假設應該是合理。因此我用HCRIS的資料為主，重新找應變數的數值，若HCRIS資料有遺漏的樣本，我再使用AHA的數值，兩者都遺漏的樣本醫院，我就假設這些醫院在該年度並未開辦居家照護[2]。透過這兩種資料來源的混合運用，我取得相當完整的應變數資料，不僅資料品質比原本的好，還省去許多分析的難度與複雜度。不過為慎重起見，我在分析時特別去做敏感度分析，就另一種應變數的資料組成(以AHA為主，HCRIS為輔)做分析，比較這兩種結果，發現結果差別不大。

這次的資料整理經驗，讓我學習到一個最重要的經驗，就是收集資料時，盡可能多收集相關的資料，以及跨年或前後幾年的資料，這些對遺漏資料的處理或填補都有幫助，可以提高資料的品質，並大大減少分析的複雜度，更重要的是，增加分析結果的正確程度。

此外，面對眾多資料整併的工作，這次我一反過去一個檔案一個檔案處理的方式，改用寫執行檔去進行所有的資料整理與檔案合併。這有幾個好處，第一個是整理出來的資料檔案內容有一致性；第二是省事，比如在整理每一年的AHA資料時，我只要寫好某一年的整理程式，其他年的程式只要複製(有時須做稍微修改)就可以了；第三是正確度高，寫好執行檔交給電腦去整理資料內容，只要邏輯正確，結果應該都不會錯；各別去處理檔案內容很容易出錯；最後，也是我覺得最重要的是，省下大量的時間與挫折感。經常我會發現自己少收集到某些資料，或某些資料要再做些處理，這時我不必從頭做起，只要去改一下執行檔的程式內容，讓電腦重新跑一次，就可以很快得到最新的資料檔。常用的統計軟體，如Stata、SPSS、SAS都有執行檔的功能。

還有，以前我遇過幾次情況是整理過的檔案資料，過一陣子回來看或是要再重新跑一些分析的時候，就想不起來當初資料是怎麼整理的，甚至連有些變數的名稱或內容是甚麼都沒有印象，由於當時不是用執行檔去整理資料，也就無從查起整理的流程或思路。如果當時是用執行檔去進行資料的整理，要追蹤就容易多了。此外，這次我還在整理資料的過程中，拿一本筆記簿，隨時將資料檔案來源、變數名稱、新增變數的定義、檔案合併的流程、過程中想到的問題與處理方式、每一階段的資料筆數與刪除筆數、選擇或刪除資料的條件與邏輯等都一一記錄下來，以加強印象、釐清思緒、並輔助自己有限的記憶力。我覺得幫助很大。

最後，分享一個非專業的分析結果的整理與呈現方式。我目前是使用Stata做資料整理與分析工作，經常要將分析結果做成表格，貼到MS Word。據說Stata可以設計自己想要的表格型式來呈現分析結果，不過我還不會。可是若要將一個數字一個數字打到表格中，既費時又容易出錯。後來我都是用土法煉鋼的方式，將Stata的outputs，複製到文字檔，再用Excel去讀入文字檔(有時分隔線要調整一下)，便可以將分析結果放入Excel工作表中，這時要做分析結果的整理便相當方便，還可以做一些簡單的運算，強化資料結果，或做成圖表。等分析結果在Excel中都編排好，最後再複製貼到MS Word中就大功告成了。

資料整理在研究中扮演重要的份量，要成為一個獨立的研究人員，資料整理是必備的能力，不過這部分很少在正式的課程中學到，大多透過自己一次又一次的摸索與經驗累積。研究生在參與研究計畫時多半要負責資料的整理，以及在進行論文研究的過程中獲得實際的操作經驗。但這只是剛開始，資料整理可能是一輩子都學不完的功課。我的畢業論文所用的資料是以機構為單位的資料，這算是最單純的資料形態，我看過系上的老師或學長/學姊用病人為單位的資料，複雜程度要比機構的資料大上好幾倍，一個小細節沒考慮到，可能就全盤皆錯。不過，當每次克服這些資料的挑戰，達成研究目的時，就愈能享受其中的成就感。

[1] 另外一個因資料遺漏所引起的類似、但不相同問題是「被刪除掉的資料」(truncated data)，這是當某些條件的樣本完全不存在的情況。
[2] 我也去比較AHA與HCRIS這種資料來源，在我的應變數上面的一致性有多大，發現有84%的樣本是一致的。