領導的狀況理論(Contingency Theories of Leadership)

領導統御(leadership)是組織行為研究的一個重要課題，許多學者都曾進行相關的探討是否有某種特定的領導模式最有成效，但是這些研究經常是沒有一致的結論。後來有越來越多的學者認為領導與成效之間其實是一個非常情境化的(situational)關係，也就是某種領導風格或形態是否能產生應有的果效，使組織達成所設定的目標，必須視其所處的情境或狀況而定。一個好的領導者必須依照情境的不同去調整其領導取向或方式；或者機構在考量主管的安排時，必須將某種領導風格的主管放在適合該種風格的情境中。這種觀點正好與組織理論當中的「狀況理論[1]」(Contingency Theory，CT)的主要想法是一致的，因此被統稱為領導的狀況理論，當中包括好幾個不同的理論，較被學界接受及經常引用的有以下幾個：

1.Fiedler’s Contingency Theory

這個理論主要是指出：任務導向(task orientation)的領導風格在很好或很差的情境中比較能發揮效能；人際導向(human relations orientation)的領導風格適合不是太好，也不是太差的情況。任務導向是說主管的領導風格重視任務的推動，比較不講關係及情面；人際導向的主管比較重視關係的良好與維持，對任務比較不那麼嚴格要求。我們如何知道自己是屬於那一種領導取向的人呢？最簡單的方式就是問自己會如何給自己最不喜歡的同仁下評語，如果我們所下的評語很負面，就是具有任務導向的領導風格(公事公辦、黑白分明)；如果所下的評語還算客氣與中庸，不會太嚴苛，那就是屬於關係取向的人(好好先生)。

此處情境的好壞是由三個因素所組成的：(1)主管與組員的關係，指兩者之間的穩定、信任與差異程度，程度越高代表關係好；(2)任務結構，指任務的內容是否明確與是否透過正式化的文件或政策所指派，愈明確代表結構越高；(3)權力地位，指主管的權力獲得更高階主管的支持程度，程度愈高代表地位愈強。由這三個因素構成四類的情況：很差、差、好與很好。在兩個極端(很好與很差)的情況中，任務導向比較能達到領導的目的。這也是說，在很穩定、制度明確、理性的情況下，任務導向的主管比較能夠帶領同仁達成任務；然而在很混沌不清的非理性情況中，也是需要任務導向這種能夠產生理性與安定力量的領導方式。相反地，在其他的兩個情況下(既非太好也非太差)，人際導向的領導比較有功效，因為可以保持彈性、緩衝的空間與激勵的效果。這個理論認為因為人的領導取向不容易改變，因此將主管安排到適合其領導取向/風格的情境是管理上必須注意的重點所在。

近年來Fiedler與其幾位學者還發展出一種新的理論叫做Cognitive Resource Theory，主要在探討在不同的壓力情境中，領導者的智能與經驗的作用。由於一般來說，處於高度壓力之下會使人的理性、邏輯思考與分析能力降低，這個時候人會比較依賴直覺及經驗來做判斷。因此這個理論指出在高度壓力的狀況中，有豐富經驗的領導者比較能有好的表現；在壓力不是太高的情況下，聰明的領導者比較能夠發揮領導功效。此理論認為在缺乏壓力的一般的情況中，有豐富經驗的領導者因為缺乏工作挑戰感，會覺得無聊，容易有不尋正軌而抄捷徑的問題發生，因而影響其領導效能。

2. House’s Path-Goal Leadership Theory

這個理論認為主管的任務是提供途徑(path)與資源讓組員達成組織的目標(goals)。它根據領導行為的不同將主管分為四類：(1)指揮型主管(directive leader)會很詳細地告訴員工他對工作的期待、工作計畫以及如何要運用哪些資源去完成該任務。在角色與任務不是很明確的情況下，此種主管能夠激勵員工；(2)支持型主管(supportive leader)對員工表現出關心，確保工作環境不會阻礙任務的進行，並營造支持員工執行任務的環境。在具有中等或高度壓力的任務上面，此種領導風格比較能夠激勵員工；(3)參與型主管(participative leader)多方聽取員工的意見，讓員工參與決策的過程，整合內部資源，爭取員工的支持。這在面對不確定或變動過程的情況中，能有效激勵員工；(4)成就取向型主管(achievement-oriented leader)為員工的工作設定有激勵性的高目標，讓員工去努力，營造互信的環境，並了解到每一位員工完成設定目標的能力。

這個理論與前一個理論不同的地方主要在於path-goal leadership theory認為領導型態並非不能改變的，而是可以調整的，主管或領導者可以根據所處的情境，善用以上四種領導型態或其組合在領導職分上面。

這個理論指出領導情境是由環境與所屬員工這兩大因素所構成的。環境狀況包括任務的明確程度、制度權力系統、小組動態(如小組成員的關係等)；這些環境因素大多是主管與小組成員個人所無法掌控的。屬員狀況包括他們的權力範圍、知識與技能、以及經驗。該理論認為最佳的主管領導型態必須調整到能夠補足環境狀況與屬員狀況所欠缺的部分，才能達成領導的效能。比如對於一位有資深經驗的護理同仁在執行護理常規時，主管不宜使用指揮型的領導型態，這時成就導向的領導應該是比較能夠發揮成效。

House指出一般來說，主管應該注意以下幾個重要的領導原則：(1)屬員達成工作目標時應給予獎勵，(2)在必要時提供指導與方向給屬員，(3)提供明確的工作期待給員工，(4)降低會讓屬員挫折或阻礙其工作的因素，(5)提高讓個人因為工作成效帶來滿意度與成就感的機會。

3.Tannenbaum and Schmidt’s Continuum of Leadership Behavior

這個理論用不同的決策形態去構成一連串的領導模式，在這些領導型態的兩個極端分別是以主管為中心的領導模式(boss-centered leadership)與以屬員為中心的領導模式(subordinate-centered leadership)。前者是主管掌控所有的決策，主管完全不會向屬員徵詢意見，屬員只是被告知任務。後者則是主管在組織所賦予的權限內授權讓屬員自行做相關決定。在這兩者之間有分布許多不同程度的領導形態，比如主管做決策，然後爭取屬員的支持與買帳(buy-in)，或者主管做初步決定，讓保留讓屬員提供意見以及修改決定的彈性，或者主管設定範圍，讓屬員做決定等等。

該理論認為基本上不同的領導型態並沒有誰優誰劣的區別，之於主管應該使用何種領導或決策型態呢？答案在於根據其所處的情境而定。這些情境因素包括組織的文化、任務的複雜度與急迫性、主管與屬員之間的關係(主管對授權給某位屬員做決定的信心程度)、以及屬員對於做決定或參與決定的意願。比如對於不是太複雜的任務及一位很有意願參與決定的屬員，主管採用屬員中心的領導型態是比較理想的。

4.Hersey and Blanchard’s Situational Leadership Model

這個理論主要在探討領導方式與屬員特質的關係，主張主管要根據員工的成熟度來決定該採取哪一種領導方式。領導的方式由兩個因素決定，一個是主管採取的任務行為，另一個是主管所採取的關係行為。由這兩個方面的行為構成四類主要的領導方式：(1)告知式領導方式是指主管將員工的任務、角色與責任都交代得很清楚(任務行為程度高)，以及主管對屬員的關係保持一定的距離，不太去考慮員工的情緒或心理支持因素(關係行為程度低)。這種領導方式與前面其他理論所提到的任務導向或指揮型的主管形態很類似；(2)推銷式領導方式是指當主管採取高任務行為，同時顧及到員工的情緒、心理接受度以及關係的維繫時(關係行為程度高)；(3)當主管採用低任務行為與高關係行為時，他所用的是參與式領導；(4)當主管採用低任務行為與低關係行為時，他所用的是授權式領導。

在此理論中，主要考慮的情境是個別員工的成熟度(maturity of the subordinate)，而員工的成熟度是根據員工的工作動機、意願以及經驗所決定的。成熟程度最低的員工(M1)是指能力、信心、承諾程度與動機都不高的情況，對於這個階段的員工，主管採取告知式的領導方式(Telling Leadership)比較有效。成熟程度次低的員工(M2)是指欠缺工作能力與信心，但是承諾程度與動機都很高的情況，對於這個階段的員工，主管最好採取推銷售式的領導方式(Selling Leadership)比較有效。成熟程度中等的員工(M3)是指具備相當的工作能力與信心，可是承諾程度與動機並不高的情況，對於這個階段的員工，主管應該採取參與式的領導方式(Participating Leadership)。最後，對於成熟程度高的員工(M4)，也就是工作能力、信心、承諾程度與動機都很高的情況，主管以採取授權式的領導方式(Delegating Leadership)最為有效。

這個理論主張主管要根據每位員工不同的發展階段(M1~M4)，以適合的領導方式去帶領他們，不能以一招半式走遍天下。

[1]一個組織要如何設計、規劃或調整它自己的結構，以達到理想的成效，必須看它所面臨的狀況(contingencies)；如果組織的結構與它所面臨的狀況達成一致(fit)及吻合的話，它便能夠產生好的成效。CT認為沒有任何一種組織結構或運作方式是最好的(there is no one best way to organize.)；組織結構或方式的好壞，乃視狀況而定(It depends.)。雖然如此， CT學者相信在面對特定的狀況下，某種組織結構的確是會優於其他的組織方式。

組織的理性與自然觀點

組織理論這個領域中最針鋒相對的爭論，是來自兩個不同的觀點，一個觀點將組織理解為一種理性的系統(a rational system)，認為組織有明確的目標(比如達成最高的成效，追求最大的利潤，創造最大的貢獻等等)、客觀合理的制度，並且能夠照原先的理想設計去運作，這是將組織看為一種如同機械般的集合體。相對於前面的觀點，在光譜的另一端，學者們則主張組織絕不是一種理性的運作，而是一種自然的系統(a natural system)，因為組織是靠人在運作的，而且組織的目標通常是模糊不清，制度有時是權力的產物，成員也不是完全依照組織的目標或制度在執行任務，比如「上有政策，下有對策」的現象。在理性系統的觀點裡，組織內部應該是只有正式組織(劃在組織圖上的部門及單位)及互動關係的存在，但事實上，每個組織裡都有非正式組織及關係在運作，有時候這些非正式的組織及關係比檯面上的正式組織及關係更有影響力。理性的組織觀點比較著眼於組織本身的功能、結構、目標(使命/宗旨)與制度；而自然的組織觀點對組織中的成員的想法與行為、成員的關係、以及人性對組織的影響較感興趣。

對於這兩種不同的組織觀點，有些學者試圖用一些見解去加以整合。其中一個是狀況理論，另一個是層級理論。

狀況理論認為組織的特質會受其所處的環境影響，組織為了生存或達成其所設定的目標，必須調整自己以與所處的環境互相調合，因此在不同環境中的組織就會表現出不同的特性或行為，形成不同的組織取向。一般來說，在穩定與同質性高的環境中，理性的機械形組織會比較普遍，也就是組織會比較正式化、制度化、階級化；在變遷快速、多元化與不確定性很高的環境中，自然的生物形組織比較容易運作，這些組織正式化與制度化的程度較低，以便保持彈性來適應環境的變遷。

因此，根據狀況理論，組織的理性或自然觀點其實是不相衝突的，因為它們並非在一個組織中互相拉扯的兩個面向，而是在不同的組織受到環境的影響之後，所形成的不同組織表現。這個見解可以解釋為什麼早期的組織觀點大多是理性的觀點，而近期的組織觀點大多偏向自然的觀點，因為早期的社會或組織環境比較單純、變化程度與不穩定性較低，因此當時的組織所呈現的是以理性的面貌為主。而近代的組織環境愈來愈多元化、複雜及變化快速，因此近代組織很自然地會具備自然的結構與運作模式。因此早期學者所觀察到的是以理性的組織居多，後來就觀察到愈來愈多的自然系統組織。

另一個見解來自James Thompson，他認為一個組織中的不同部門會有不同的取向或表現。有些部門比較是理性的組織，另一些部門比較像是自然的組織。他將組織分成三個主要的功能部門，分屬於不同的層級。在組織的最內部的一層是技術核心部門 (technical core)，像工廠的製造部門或生產線，醫院的第一線臨床服務單位，銀行的服務櫃台等。這些部門專職產品的生產或核心服務的提供，必須在很穩定的情況下才能順利進行，因此必須有很清楚/單純的目標，並且依照正式制度或作業流程來進行才不會造成混亂，所講究的是效率及成效，因此所表現出來的是理性的面貌。最外層的是體制部門(institutional subpart)，主要是指組織的高階主管，像董事會、執行長、院長以及企畫/策略幕僚群。這些部門與外界環境有密切、頻繁的接觸與互動，他們必須很靈活、應變、關照組織的文化，對環境採取策略性的回應與調整，因此這些部門所反應出來的是自然的組織行為。夾在這兩個層面之間的是管理部門與支援部門(managerial subpart)，像是人力資源、財務管理、品管、資管、專案或生產線管理等功能與總務、工程單位。他們必須扮演體制部門(自然)與技術部門(理性)之間的調和角色，並發揮將外界環境所造成的不確定性加以過濾掉的功能，以免讓這些變動與不穩定性對核心技術部門產生影響，盡可能讓技術部門能夠在安定的情境中完成所設定的任務與目標。比如即使在藥品價格變動快速的情況下，醫院採購部門還是得找到合用的藥品，藥庫管理也必須保持一定的庫存量，讓醫師能夠開所需要的藥給病人。

Thompson的這個架構廣被學界所接受，我也覺得很有道理。不過我認為在不同的組織上，可能有不同的運用。像我覺得對美國的傳統天主教醫院來說，最內層的可能是體制部門[1]，他們必須維持組織的傳統，保有天主教醫院的制度、倫理與特色，使組織不會受世俗環境的影響，透過繁複的法規維持教會醫院的穩定與一致性。在組織的最外層反而是技術部門，相較於體制部門，他們接觸並與外界環境互動的機會更多，受醫療新發展的資訊的影響可能更大，因此他們會希望保持彈性與靈活性，以便跟上環境的變遷。而管理部門則是在這兩大部門之間扮演折衝協調的功能，並將外部的變動訊息或不確定加以過濾掉，讓體制部門的決策能夠保有天主教會的原則與正統。

[1] 過去天主教醫院的決策或體制部門大多由神職人員擔任，他們與教會的關係及互動要比與外界的互動來得頻繁。現在天主教醫院逐漸有將經營及決策權交給有醫務專業背景的一般信徒的趨勢。

健康保險經濟學

如果讓我們去條列人類現階段最重大的發明，在科技方面可能有太空梭、電腦與網際網路等代表性作品；在政治制度方面，可能會以民主制度為現階段的典範；在經濟制度方面，除了金融體系外，保險制度可能是另一項傲人的成就。2004年全世界的總保險費已達到33,000億(3.3兆)美金，約佔該年全球總生產毛額的6.4%。這個金額如果與國家的國內生產毛額來比較的話，僅次於美國與日本的國內生產毛額。

風險與保險
為什麼保險會有這麼大的魅力？這應該要歸功給風險。風險是指未來不確定的損失(uncertain loss)，它的損害程度與出現時間、次數都很難以預料與掌握。由於有風險的存在以及人對風險的感受性，絕大多數的人都有討厭風險(risk averse)的傾向，於是都希望去避開這些風險。有些風險的程度不太大，也許自己就可以承擔，但有些風險超過自己可以承擔的程度，這時就必須透過集體的方式來分擔，而具有相同風險的人也願意付錢來避險，因此造就了龐大的風險產業，包括保險與衍生型金融商品(derivatives)等。
因為風險牽涉到不確定性，因此與機率及統計學很有關係。基本上除了完全無法預測(包括頻率、範圍及程度)的天災以外，絕大多數的損失都同時有兩個很有趣的特性：個別的損失機率很難預測，但群體的損失則可以估算，後者便是統計學裡的大數法則(the law of large numbers)。這是保險營運模式的基礎與核心原理，即透過集體將「不確定的損失」(uncertain loss)轉變成「可預期損失」(expected loss)。如果不是同時有這兩個條件，保險是不可能存在的。
比如如果我去問一位一般外科醫生，今年我得到急性盲腸炎的機率有多大，醫師一定很難回答，但是如果問醫師每十萬個人在一年中會有幾個人會罹患急性盲腸炎，醫師可能就比較能夠有把握地回答。假設答案每十萬個人當中，有100人在一年中會罹患急性盲腸炎，而每個急性盲腸炎的平均診療費用是3萬元的話，那我們就可以相當明確地知道每十萬人在一年當中大約會花費300萬元在急性盲腸炎的診療。保險公司之所以有辦法承擔這些風險，就是透過匯集眾多的被保險人，將個別的不確定性損失轉化成可以估算的損失。
如果有一個保險公司提出一個專門保急性盲腸炎的健保方案，則保險公司經營該方案的損益兩平點在：
保費收入=急性盲腸炎的預期損失+行政成本
假設保險公司認為剛好可以找到10萬人來投保，則急性盲腸炎的預期損失(expected loss)為300萬元。若該方案的行政成本為30萬元，這個方案的保費基本上會等於(300萬+30萬元)/10萬人=每人33元。如果保險公司要有一定的利潤(假設是20萬元)，則最後的保費會是每人35元。
接下來的一個問題是：為什麼有人會去投保？或更具體地說，有人會願意付這些錢去避開可能(但不確定)因盲腸炎所引起的損失(包括醫藥費、治療期間所損失的收入)嗎？
經濟學指出人對風險的態度有三種類型：(1)對風險中立(沒有偏好)(risk neutral)；(2)愛好風險(risk loving)；(3)討厭風險(risk averse)。這三種態度可以用以下的例子來做區分。如果有三個小弟被一個黑社會老大強迫去參加一個很簡單的賭局，以擲硬幣來決定輸贏，如果硬幣是正面，他們可以贏得100萬元，但是如果是反面，他們就得賠100萬元，而且只以擲一次硬幣決定勝負。其中第一個人對被要求去參加此賭局感到無所謂，對他來說，參加也好，不參加也可以，這種人是屬於對風險中立的人。第二個人對參加此賭局興致勃勃，感到非常高興，他是喜歡風險的人。第三個人對此避之唯恐不及，甚至願意花錢消災，拿出5000元給大哥拜託不要逼他參加此賭局，這種人是討厭風險的人。
在上述的賭局中，如果可以擲10次或100次硬幣來決定勝負，我們可以預期雙方應該會打平，也就是預期損失為零。因此，參加此賭局是一個預期損失為零的風險，在此情況下，經濟學定義參不參加都感覺無所謂的態度是風險中立；很高興參加的態度是愛好風險；願意付錢去避免參加的態度是討厭風險。根據研究，大部分的人傾向討厭風險的態度。這時如果出現一位有生意頭腦的二哥，可以私底下告訴這些被迫參加賭局，內心惶恐不安的小弟們(假設有100個)，只要給他1000元，他可以替他們參加賭局。如果硬幣沒有被大哥做過手腳的話，基本上他與大哥玩這麼多次的賭局之後應該可以預期是沒有贏也沒有賠，但是他很可以確定的是淨賺了小弟們的代辦費10萬元。
在預期損失為零的情況下，討厭風險的人都願意付錢去避險，更不用說在預期損失是正數的情況。回到急性盲腸炎保險的例子，假設急性盲腸炎的醫療費用3萬元對大多數的人來說是一筆沉重的花費。由於人的討厭風險態度，因此大多會願意付保費來避開這個萬一由急性盲腸炎所造成的不確定損失。經濟學在探討這個現象時採用「財富或所得的邊際效用」(marginal utility of wealth/income)觀念來解釋：對大多數的討厭風險的人來說，當所得增加時，每單位的新增所得所帶來的滿足感是不一樣而且是遞減的，比如我是一個月入數萬元的上班族，如果月所得增加1萬元，我一定心喜若狂。如果我已經是月入百萬的大富翁，月所得增加1萬元雖然不錯，但是並沒有太大的感覺。
所得的邊際效用遞減的原理對一個討厭風險的人來說另一個重要的意義是：我們看重損失的感受過於對收益的感受，對一個月薪50,000元的上班族來說，每月減少5,000元所損失的效用要比每月增加5,000元收入所帶來的效用要來得大(想想加薪與減薪對員工造成的感受程度)。此外，內心的平安對我們來說有實質的價值，當我們在擔憂損失時，也會導致效用的降低。
如果該上班族知道在一年內自己有十分之一的機會可能罹患一個重症，該重症所造成的損失是30萬元，因此風險中立者所估算這一年的預期實質收入是總收入-預期損失=60-30/10=57萬元，其預期的所得效用U(風險中立者)=U(57萬元)。但是如果是一位討厭風險者，當他知道這是確定的57萬元收入，不需再擔憂其它的事時，這57萬的所得效用要比風險中立者所估算的還要高，U(討厭風險者)=U(57萬元)+U(內心的平安)，因此他會願意付多於3萬元，直到多付的錢所損失的效用抵銷其內心平安所帶給他的效用為止。這3萬元對保險公司來說是預期的損失或理賠，保戶願意多繳的部分就是其行政成本與利潤的來源，但通常保險公司在市場競爭的情況下並不會將保費訂到保戶願意繳的上限。

健康保險的道德危害
道德危害(moral hazard)是保險的一個副作用，也是當中一個重要的議題。由於加入健康保險之後，健康照顧服務的消費者對服務價格的敏感性大幅降低，也就是價格的需求彈性變低，同時也大大降低消費者接受健康照護服務所需付的實質價格，這也提高了消費者對健康照護服務的需求，導致一些不必要的醫療使用與浪費。因此道德危害的意思就是由於保險導致實質價格下降，所增加出來的消費。
道德危害產生幾個不同層面的結果/問題：(1)保險組織必須提高保費，將道德危害所增加的花費算到保費裡面，這是對被保險人的影響。(2)但是保費不能夠超過被保險人所願意付出避險金額的上限，否則就會選擇退出保險或不納保，因此保險組織必須透過必要的措施去降低道德危害的程度，常見的措施有部分負擔，自付額(deductibles[1])等等；此外，保險給付項目必須著重在對消費者需求彈性較低的服務上面，比如重症治療處置，因為這些服務是醫療必要的項目，消費者比較沒有誘因去隨意使用，道德危害程度較低。(3)在對整個社會的影響方面，健保的道德危害造成醫療資源沒有做最充分及有效的使用，使得資源使用效率的下降，且可能使醫療提供者提高價格，造成整體醫療支出的上升，排擠其他社會的需要(教育、社福、休閒、日常開銷等)。

保險的本質與限制
保險是人類重大的一種成就，有其不凡的貢獻，但是保險也衍生出新的問題(除道德危害之外還有逆選擇的問題)，產生負面的影響。從這裡我們可以發現，包括健保在內的任何一種保險制度都不是萬寧丹。不同的健保制度也有不同的問題，像社會健康保險相較於商業健康保險比較沒有逆選擇的問題，但道德危害程度較高。
這禮拜剛好在網路新聞上看到一篇新聞報導(http://udn.com/NEWS/HEALTH/HEA1/4235070.shtml)，有關最近有一份研究台灣全民健保實施十年後，國民健康變化的論文[2]發表在美國內科醫學期刊。在這篇報導中可以看到前面所討論的一些問題。此外，這篇報導提到全民健保的實施對台灣城鄉健康不均等(health disparity)的差距有些許拉近，但成效並不是太大。其實如果從健康保險的本意來看，這本來就不讓人意外。因為健保主要是要降低不可預期的疾病所造成的損失，並非為了要促進健康而存在的。如果我們將健康保險當成一種健康照護服務的話，健保是一種健康消費型的服務，並不是健康投資型的服務。有時候我們會被健康保險的「健康」所誤導，以為這是保健康，事實上是保意外的醫療。促進健康的議題應該是公共衛生政策所要處理的，不是靠健保去解決的。現在台灣好像有一種錯覺是健保代表所有的衛生政策，也許是因為健保與全民有切身關係，媒體特別注意，以及與健保的支出這個大巫相比，其它衛生政策都算是小巫，所以社會大眾就將所有目光集中在全民健保上面了。可是因為如此，我們會不會也賦予全民健保太不切實際的期待？也許回歸保險的本質有助於我們思考這些相關的問題。

[1] Deductibles是指該年度被保險人先要自己負擔的金額，當損失超過這個額度，保險才開始給付或理賠。比如有一個健保方案的自付額是5萬元，因此如果該被保險人一年的醫療費用累計在5萬元以內的話，則全部自己付。當醫療費用累計超過5萬元之後，健保開始給付超過的部分。這跟部分負擔不同的是部分負擔是每次去就醫時需要自付的部分。在美國很多健保方案是兩者並用，但通常若自付額高的話，部分負擔就比較低。
[2] Chi Pang Wen et al, 2008. A 10-Year Experience with Universal Health Insurance in Taiwan: Measuring Changes in Health and Health Disparity. Annals of Internal Medicine 148(4): 258-

組織與市場

現代社會的兩大結構是組織與市場，以及由其所交織出來的活動。我們的生活幾乎是脫離不了組織與市場，在與組織的接觸方面，包括我們在學校受教育，參加教會禮拜與活動，生病時到醫院或診所就醫，在各式各樣的機構或公司上班，參與非營利社團的活動或擔任志工等；在與市場的互動方面，我們透過購買獲得生活當中所需要的絕大多數東西，同時也將我們所製造的產品或從事的服務(大部分是透過組織)提供給社會中所需要的人，這種互惠的交易行為構成了無所不在的市場。

市場經濟學與組織社會學的緣起
一般來說，對組織與市場的探討分屬兩大學術領域，前者是社會學所關切的，後者是經濟學的範疇。經濟學在十八世紀中下旬的亞當史密斯(Adam Smith)的國富論中奠定其學術根基，社會學則稍微晚一點，大概在十九世紀初期形成一門學術領域，兩者形成專門學科的時間相差不算太多。市場在經濟學當中佔有核心的地位，所以經濟學從亞當史密斯開始就一直對市場有很廣泛且深入的探討。雖然亞當史密斯在其國富論中也有提到組織中分工的結構，可是在社會學裡，對組織的探討則大概是一個世紀以後的十九世紀下半葉，才由韋伯(Max Weber)提出並給予較有系統的論述。而韋伯的著作是由德文撰寫，一直到1946年才開始被翻譯成英文。

在美國，對組織有系統的研究始於泰勒(Frederick W. Taylor)，他主要是研究工廠中工人的生產活動，提出最有效率的生產作業標準化的主張，開啟科學管理的領域，並啟發許多學者繼續投入組織的相關研究。後來組織研究隨著現代組織在美國的蓬勃發展與日益重要的角色，因此逐漸在美國茁壯起來，美國也成為組織研究的重鎮，許多組織理論都是在美國學界發展出來。

為什麼會有組織？
雖然如此，組織社會學者大多比較關切組織的運作與各個面向，較少注意到為什麼組織會形成這個基本問題。反而是經濟學者有注意到，1991年諾貝爾經濟學獎得主的英國經濟學家Ronald Coase在1937年的一份作品中，問到：為什麼會有組織？為什麼組織中不同部門之間的種種交易不交由市場來處理就好？組織的層級架構有很高的成本，為什麼要花錢請人來擔任這些不事生產的主管職務？交給市場去做不是比較省錢省事嗎？假如組織真的很有作用，那為什麼我們整個社會不是藉由一個超級大的組織來協調整合所有的工作？為何還會有市場的交易與運作？Coase所提出的回答是說原因在於相對成本。有些交易由市場來進行的話成本比較低，有些風險較高的交易在機構的監督下完成比較好，這便是交易成本理論的基礎論點。而從經濟學觀點所看的組織基本上是認為組織的出現是因為市場的失靈，組織可以在市場喪失原有功能時發揮作用，使交易活動持續進行。所以，市場的盡頭就是組織的起頭。

這種市場失靈論的觀點被許多學者普遍接受，成為用來解釋組織的形成原因的主流。但是也有一些學者像Herbert Simon或Sumantra Ghoshal (1996[1])提出批評，認為這種觀點並非肯定組織的功能，而是把組織看為市場的替代品或附屬品，仍然是用經濟學的觀點在看組織。他們質疑說，為什麼不說市場之所以存在是因為組織失靈的關係？Simon甚至不以為然地說，組織與廠商是經濟活動的主要推力，大部分消費者的消費能力也是來自在組織中服務所得的薪資，因此用「組織經濟」(organizational economy)要比用「市場經濟」(market economy)更能貼切地描述現代的經濟體系。

組織與市場的不同面貌
我們也許很難去斷定到底是先有組織，還是先有市場，但是我們可以觀察到組織與市場有很根本的不同。Coase在定義廠商(firm)時，認為廠商是一種根據企業主的意向(entrepreneur)、而非價格機制在指揮資源的分工關係系統(the system of specialized relationships which comes into existence when the direction of resources is dependent on an entrepreneur rather than on the price mechanism)。有人說市場是靠看不見的一隻手(價格)在進行調節與運作，而組織則是靠看得見的手(組織領導人與制度)在控制與協調。在功能方面，市場擅長引導交易與進行資源分配，但組織能夠激發創新，提供意義並帶領社會進步。

Ghoshal認為其實組織與市場基本上有各自獨立的運作機制，並非依附在對方的假設上面，更不是依循相同的(經濟)法則。他並指出雖然組織與市場都有追求效率及調適更新的目標，但兩者所根據的是不一樣的運作邏輯。在他看來，市場的邏輯是「自發性的調適」(autonomous adaptation)，組織根據的邏輯則是「有目的性的調適」(purposive adaptation)。自發性的調適是指市場對參與者都一視同仁，沒有特別偏好，而且並未替參與者指定特定的方向，而只是透過價格改變的訊號，讓市場的參與者自發性的進行調整與活動，所追求的是比較靜態或眼前的效率。相反地，有目的性的調適是指組織內所共享的目的(shared purpose)成為統合組織的要素，幫助組織有系統性的運作、整合與合作。因此，即使在沒有價格訊號或市場的地方，組織亦能運作；而且組織中所被大家接受的目標可以形成一種動態的效率，向未來更高效率境界突破邁進；最後，共享的目標能夠形成轉化組織成員偏好、行為與關係的力量。

我覺得從這些討論中可以讓我們從另外的角度了解到市場與組織本質上的差異—市場是理性、不涉入情感、沒有設定方向，根據價格機制的運作邏輯；組織是自然、強調關係、有感情、根據成員共享的目標與意義去指引方向與運作機制的系統。當然這兩者並非完全互相排斥的，市場有時候也會放入一些組織的成份，有時候組織也會將市場機制套用到內部，但是外來的邏輯不能超過本身的邏輯，否則就會產生不良的後果。如果我們用組織的共享目標來運作市場，情況一定亂糟糟；相同地，如果我們完全靠價格、誘因來經營組織，那後果一定也是不堪設想。

[1] Ghoshal, S. and P. Moran, “Bad for Practice: A Critique of the Transaction Cost Theory,” Academy of Management Review, 1996.

從天氣探討自閉症與電視的關係

2005年康乃爾大學一位經濟學教授Michael Waldman研究華盛頓州、賓州和加州長期的天氣資料與兒童自閉症(Autism)診斷率的關係，發現在天氣型態異常差(下雨或下雪較多)的期間與地區成長的幼童被診斷出自閉症的可能性偏高，因為在天氣較差的期間，兒童接觸電視的機會就越高，於是他指出電視極有可能是造成自閉症的重要原因，建議家長盡量不要讓小小孩太常接觸電視，直到這項因素獲得進一步研究的排除。

這個研究的結果也被康乃爾大學公布在學校網站上，被媒體廣為報導。因此引起很多的批評，這些批評主要來自醫界與自閉症家長團體。醫界認為這位經濟學家撈過界，做出他根本不懂，且沒有任何醫學證據或臨床研究根據的推論。自閉症家長團體對於此份研究發現更是氣憤，認為這是將孩子獲得自閉症的責任歸咎給家長，再一次撩起家長的傷痕。他們認為根據醫學的研究，自閉症是因為遺傳所引起的，家長唯一做錯的就是擁有壞基因。

Prof. Waldman認為批評他的人並不了解他們做這項研究所用的方法[1]。簡單來說，他用的方法是一種「自然實驗」(natural experiment)，其中主要的變數/干預措施就是天氣的變化，這不是由人所控制而發生的事件，並透過天氣好壞的隨機方式自然形成實驗組(降雨或降雪量較高的地區)與對照組(降雨或降雪量較少的地區)。結果他發現我們所關切的現象(兒童得到自閉症)在這兩者之間有顯著不同，且自閉症診斷率與壞天氣有顯著正相關。因此他們推論：在這三個州，快接近40%的自閉症確診案例的是由於下雨看電視所導致的。

此外，他們還收集這三個州各個郡(county)的有線電視裝設率資料，也發現在有線電視裝設率增加快速的郡，自閉症診斷率也有顯著上升。他們指出在1970到1980年代期間，加州和賓州自閉症診斷率的成長大約有17%是由於有線電視裝設率增加所造成的。

由於研究者沒有探討看電視與自閉症之間直接的資料，因此他們嘗試用其它的資料或變數來研究這兩者的關係，用研究法的術語來說，這個被我們拿來探討主要關係的非真正變數就被稱為「工具變數」(instrumental variable, IV)，因為他只是一個工具，不是有真正影響力的變數。在這個研究中，天氣的變化是一個IV。IV與我們關切的結果之間有顯著的相關性(在天氣差的期間成長的幼童被診斷出自閉症的可能性偏高)；可是另一方面我們很確定IV與所關切的結果之間沒有任何關連(下雨與自閉症之間沒有任何關係，更不會引起自閉症) 因此不會是我們所要找的原因，並非真正的解釋變數；但是IV的存在向我們透露一件事：可能有某個與IV相關的因素是造成該結果的原因。在這個研究中，Waldman認為這個因素可能就是幼童與電視有長期的接觸。

如果我們用因果關係的三個條件來看，我覺得Prof. Waldman的推論可以滿足第二項條件，也就是基本上天氣差→幼童長期接觸電視→引起自閉症這樣的方向比反向較能夠成立，因為我們知道天氣差不是人為所能引起的；而且透過計量經濟學的方法，可以達到控制時間順序的因素。但是在第(1)及第(3)這兩項條件上就有些問題。首先，至目前為止，長期接觸電視與自閉症之間的相關性是間接的(透過天氣差這項IV)，不是直接的(以前沒有人提出，目前也還未證實[2])。但最大的問題可能是在條件(3)上面。因為與天氣差相關、並可能導致結果的因素不只是長期接觸電視。有位兒童神經發展專家批評說，那他為什麼不說這個因素是撐雨傘？(不過我們知道這個因素不可能是造成自閉症的原因)另一個很有可能的因素是天氣差造成居住地區或家中環境潮濕度高與黴菌密度高，促發幼童的自閉症。除非我們能夠證實長期接觸電視與自閉症真正有相關性，而且排除其它有可能在天氣與自閉症之間產生作用的連結因素，否則我們還不能夠做出結論。

這份研究也是一個應用經濟學的例子，也就是經濟學者運用計量經濟學的工具，去探討影響大眾生活層面的經濟、健康、社會與政治問題。由於計量經濟學的發展，擴大了應用經濟學的範圍與能力。但也有重量級的經濟學者提出警告說工具強不保證就一定對，如果用錯了工具，也有可能造成嚴重的錯誤結論。

不過我覺得科學就是「大膽假設，小心求證」，Prof. Waldman的推論(猜測/假設)也不是完全沒有道理[3]，他的建議也很中肯，除非這個關係之間已經被研究過且確定被排除，否則醫界不妨藉此進一步去探討電視與自閉症之間是否有相關性或因果關係。

[1] 想進一步了解Waldman的這份研究，可以在康乃爾大學網站下載這份68頁的研究報告。http://www.johnson.cornell.edu/faculty/profiles/Waldman/AUTISM-WALDMAN-NICHOLSON-ADILOV.pdf
[2] 目前醫學比較傾向認為自閉症是一種腦部發展的異常，主要因素是遺傳(但真正的影響基因與機制還不完全清楚)，但有一些環境因素可能有促發作用，如感染、重金屬、一些特定食物、化學劑、柴油排放廢氣等。但也有學者認為自閉症比較像是一種症狀表現，而非腦部的異常。
[3] 他的孩子曾被診斷有自閉症傾向，後來他便不讓孩子接觸電視，竟然就痊癒了，這是他個人的經驗，也是造成他關心此議題的原因，以及臆測關連因素的靈感來源。

非實驗研究(non-experimental research)

實驗與非實驗研究的差別在於前者有研究者所操縱的介入措施(manipulation of intervention)，後者沒有。在非實驗研究中，研究者不去干預被研究者或所關切的現象，而讓介入措施在自然的情況下發生，在事後或從旁收集資料，來進行分析，以試圖了解其中的關係。因此非實驗研究有時也被稱為「觀察式研究」(observational study)，社會科學和健康照護服務大多數的研究都是屬於非實驗研究。非實驗研究又可以分為兩大類，一類是關連性研究(correlational research)，另一類是描述性研究(descriptive research)。

關連性研究最大的特色就是探討事情發生以後的現象，比如我們想了解健保開辦後，國內的健康差距(health disparity)有沒有縮短[1]？在此一研究中，政府開辦健保形成了一個措施或事件，產生一個自變數，讓研究者能夠去探討這個事件是否對我們所關心的結果(國內的健康差距)有影響，以及兩者的關係是如何。

關聯性研究可以告訴我們兩個或多個因素之間是否有關連性(correlation/ association)，但是卻不太能明確指出其中的因果關係(causality)。假如我們發現健保開辦十年之後，國內的許多健康差距指標有縮小的情況，我們只能說這兩者之間有關連，但是我們還是不能肯定說健保的實施就是健康差距縮小的原因。

因果關係的證實(比如我們要證明A是造成B的原因)，必須同時滿足三個條件：
(1) 相關性：A與B之間必須要有實證上或統計上的相關性，如果A與B是各自獨立的事件，那A就不可能是B的原因，此一因果關係是不存在的。
(2) 時間性或方向性： A必須在B之前發生或存在，或至少影響的進行關係是由A到B。如果B在A之前就出現，那A就不可能是B的原因。
(3) 排除其他可能因素的影響。A與B之間的相關性不能再被其他因素所解釋或引起。
在前面所提到的例子中，條件(1)與(2)是滿足了，但是條件(3)可能還有待商榷。因為其它衛生政策也有可能影響國內城鄉健康差距的縮小，而不見得是實施健保的結果，除非我們能夠排除其他所有可能的影響因素。

由於非實驗研究沒有主動去操縱或控制研究的進行，因此可能有許多因素同時存在並且產生互動，所以要同時符合以上三個條件事實上是非常困難的，也因為如此，關連性研究對於因果關係的證實能力是相當薄弱的。

對於這個缺陷，目前有四種加強非實驗研究的因果關係解釋能力的方法：

一、 自然實驗(natural experiments)
自然實驗有愈來愈被廣泛運用的趨勢，但是有時候引起的爭議也不小。自然實驗主要是透過一些不是人所能控制的事件，去形成自然的介入措施。因為這些”自然[2]”事件的影響對象應該是不分性別、種族、年齡等的，所以等於不只提供了介入措施，還自然地幫我們進行了隨機分配，造成了一個類似隨機控制實驗的設計。

自然實驗的例子有像911事件對紐約市民宗教信仰態度影響的研究；神戶大地震對人們儲蓄習慣的改變；美國越戰期間被抽籤而上前線服役的軍人退伍後的所得是否有所影響(抽籤就是一個自然事件)等等。

一般來說，非實驗(觀察式)研究最容易被詬病的地方，在於因果之間的互動方向不容易確立(因果倒置)的問題，到底是因造成果，還是果引起因，單單從觀察式的橫斷性研究中看不出來。自然實驗的優點，在於這些自然事件不是人所能控制的，因此所形成的自變數不可能是我們所要探討的結果所造成的。因此在因果關係準則中的因果方向或時間順序上顯得比較明確。如果再加上該事件所形成的「假隨機分配」(pseudo randomization)很理想的話，那就更有說服力。

有兩位著名的學者Newhouse和McClellan曾用IV的自然實驗方法去研究血管內視鏡檢查以及後續心導管、氣球擴張術等處置對急性心肌梗塞(AMI)病人死亡率的影響[3]。如果用傳統的方法，直接去比較有接受這些處置與沒有接受這些處置的AMI病人的死亡率，最大的問題是這兩組病人的基本條件(年齡、性別、曾患其它相關疾病等)並不相同，因此比較的基準不一樣，所做出來的比較並不客觀。因此他們改藉由一個工具變數(IV)來探討這個問題，他們所用的工具變數是AMI1病人從最近的急診醫院到下一個可以從事血管內視鏡檢查以及後續心導管、氣球擴張術等處置的醫院的相差距離(differential distances)。這個變數對AMI病人的死亡率沒有影響，但與AMI病人接受進一步血管內視鏡檢查以及後續處置的機會有很大的決定作用；而且透過這個變數可以將AMI病人進行隨機分組，因為對這些病人來說，這個相差距離是一個隨機亂數(不是由他們或研究者刻意造成的)。他們以相差距離的長短將病人分為兩組，果然這兩組病人除了接受血管內視鏡檢查以及後續處置的比例不同之外，其它基本條件大致都很類似。因此比較這兩組AMI病人的死亡率比傳統的研究設計更能看出血管內視鏡檢查以及後續處置的有與無的差別。這是運用IV從事自然實驗的一個實例。

二、 回顧式非實驗設計(retrospective non-experimental designs)
回顧式研究在流行病學界很常見，如果研究人員要探討造成幼童自閉症的原因，可以找來兩組幼童，其中一組幼童(案例組cases)已經確定診斷出自閉症，另一組(控制組controls)則是沒有自閉症的幼童。然後研究者以回溯的方式，去找這兩組幼童有哪些顯著差異的因素是有可能造成不同結果(有或無自閉症)的原因。假設研究者發現個案組幼童大多有長期接觸電視的經驗，且情況顯著高於控制組幼童，那接觸電視是一個可能的因素。不過在做出具體結論之前，研究者要確定這兩組幼童在其它可能因素上有相似的特質。比如我們也猜想幼童所居住的社區與家中的環境可能是一個影響因素，那我們就要找來兩組家中環境相似的幼童，但一組幼童有自閉症，另一組沒有，這樣才能了解社區或家中環境這項因素是否有影響。如果無法找到這樣的兩組幼童，那研究者必須收集社區或家中環境這項變數的資料，透過回歸模式去加以控制，以呈現在這項因素情況都相同的狀況下，主要的可能原因(接觸電視)對結果是否仍有顯著的影響或解釋能力。

三、前瞻式非實驗設計(prospective non-experimental designs)
相對於回溯式研究的另一種方式是前瞻式研究設計，這時研究者找來兩組都未曾被診斷出自閉症的幼童，但其中一組在家中經常接觸電視(曝露組)，另一組在家中不常(或不曾)接觸電視(控制組)，然後研究者長期追蹤這兩組幼童發生自閉症的情況，瞭解曝露組幼童是否有顯著較高的自閉症發生率。一般來說，前瞻式研究比回溯式研究更能提供我們解釋因果關係的證據，而且較容易控制可能的外部影響變數。但是前瞻式研究需要較大量的研究樣本數，特別是當我們所探討的疾病的發生率很低或案例很少的話；而且前瞻式研究較耗費耗時；另外，研究者還要確定兩組中的幼童在研究開始的時候真的都沒有自閉症，不能有已經有潛在疾病，只是還未診斷出來這樣的情況。

四、 因果關係模型(Causal Modeling)
這個方法主要包括較簡單的「途徑分析」(path analysis)與較複雜的「線性結構關係分析」(Linear structural relations analysis, LISREL)這兩種，共通之處是運用統計方法，去同時探討眾多可能變數之間的互動途徑或因果關係，目前已經有幾個較被廣泛使用的電腦軟體幫研究者進行這樣的分析。更具體一點來說，研究者先將根據自己的假設所建立的互動關係模式輸入應用軟體中，然後再輸入各項變數的資料或餵資料給該應用軟體，電腦便會去分析我們所提供的資料，據此去檢驗我們所預設的關係模式與資料的符合程度。這個方法對我們所探討的問題或現象有眾多互動因素時特別有幫助，因為它可以測試整個系統的運作模式，不單是考慮兩個因素之間的關係而已，因此蠻適合用來研究研究社會科學的問題。但是運用此方法的前提是研究者必須對各個變數之間的互動關係已經有一定的掌握或心中已經有可能性很高的假設，否則無法建立適當的因果/互動模式給電腦去進行分析。

非實驗研究的另一大類是描述性研究，這一般又分為「描述性關連性研究」(descriptive correlational studies)以及「單一變數的描述性研究」(univariate descriptive studies)。前者主要目的只是想描述不同因素之間的可能相關性，而沒有試圖要去解釋這些因素之間的因果關係。比如我們去描述醫院的文化與病人安全是否有關係，但不深入去證實這兩者之間是否有因果關係；我們可以從觀察不同文化的醫院所呈現出來不同的病人安全措施去描述，也可以從強調病人安全對醫院文化的影響去討論，或者去討論醫院文化與病人安全都有相關的第三個因素。

單一變數的描述性研究是就我們所關切的單一因素去進行。在流行病學中，疾病的發生率(incidence)和盛行率(prevalence)便是最佳的例子。有些流行病學學者一直在研究某一種疾病的發生率或盛行率，讓人了解該種疾病的出現頻率、地區等等；也有些經濟研究人員一直在調查及計算某些物價指數，公布給政府、學界或社會各界知道。

事實上，非實驗性研究的發現(因素之間的相關性)經常可以做為實驗研究的探討問題，提供實驗研究的方向或素材。可是有時候實驗研究在一些健康相關或醫學研究上不可行，比如我們不太可能為了探討長期接觸電視是否會觸發幼童自閉症，找來一群幼童，隨機分配到實驗組(給他們天天接觸電視)和控制組(不讓他們接觸電視)，然後再比較兩組的自閉症發生率是否有顯著差別。有些社會現象也根本無法在實驗室裡面複製或控制，因此就得靠非實驗研究來探討。

在有些方面，非實驗研究要比實驗研究來得理想，像是比較經濟、可行，而且其外部效度通常比較高。實驗研究經常被批評為太過人工化，因為經過人為刻意的操作，而非實驗研究比較沒有這樣的問題。一般認為，實驗研究的內部效度較高，因為有盡可能控制干擾因素；但其外部效度較低，因為是在特殊的實驗情況下所得到的結論，不容易擴大應用到其他的場合。而非實驗研究的情況則相反，其內部效度較低，但外部效度較高。瞭解這兩大類研究設計的利弊，有助於我們根據所關切的議題，選擇最適合的研究設計來進行我們的研究。

[1] 比如原住民與平地人的預期壽命有沒有拉近；都市與鄉村的死亡率差異情況是再增加還是減少？
[2] "自然”事件不一定都是大自然所造成的，只要是非人為所能控制的，都可以視為自然事件。
[3] Newhouse, JP and McClellan M. 1998. Econometrics in Outcomes Research: The Use of Instrumental Variables. Annual Review of Public Health 19:17-34.

學術期刊的論文審查機制與投稿策略

在學術界，發表論文並被刊登在學術期刊上是一個非常重要的成果指標及生存之道，因此有人開玩笑說”publish or perish”。但這句話很傳神地描述出發表論文的要求對學者所形成的壓力，如果學者能夠持續發表一定數量的論文，對升遷及學術聲望的累積都有直接的幫助；可是若沒有的話，那就準備捲鋪蓋走路，不要打算能夠繼續在學術界待下去。在美國的大學裡，這個壓力對年輕且尚未取得終身聘用任期的助理教授(assistant professor)來說尤其明顯，不過如果已有終身任期的副教授(associate professor)或教授沒有論文持續被刊登，整體表現太離譜的話也是有可能被解除任期[1]。如果有機會去看這些學者的洋洋灑灑一大疊的自傳履歷，其中一半以上都是論文與著作的成果條列。

因為發表與刊登論文對學術圈是如此重要，有意要當學者的研究生當然就得了解其中的遊戲規則與致勝策略。這個禮拜Dr. Gloria Bazzoli就對我們三個博士班一年級的學生傳授她的經驗談。Prof. Bazzoli可能是我們系上有最多經驗可以談這個話題的老師，一方面她不斷在投稿且數量相當傲人，另一方面她現在擔任一本有名的學術期刊Medical Care Research and Review的總編輯(editor)，而且也曾經擔任好幾本期刊的論文審查者(reviewer)。

一般來說，美國學術期刊的審查流程都大同小異，當論文稿寄到某個期刊時，總編輯會先大致整個瀏覽過，看看其內容是否符合該期刊的性質、取向與格式要求，以及是否有利益衝突的問題。若是總編輯覺得該文章不適合刊登，便會直接退還給作者(約有2至3成的論文稿件會在總編輯這關被退還)；若總編輯初步認為可以，則會請編輯檯人員將文稿上的作者姓名隱藏起來，然後送給兩到三位外部審查委員仔細審查論文的內容，審查者會將審查意見以書面的方式分別交到編輯檯，並就「拒絕刊登」、「修改後刊登」或「直接刊登」三個選項做出建議，總編輯在綜合審查委員的意見之後，做出最後的決定，回信告訴投稿者，並附上審查者的意見及理由。通常直接刊登的情況非常稀少，大多若不是被拒絕刊登(約佔投稿件數的3成)，就是要做必要修改後刊登(佔4-5成)，修改完後再投稿並附帶必要的說明。這時編輯檯會對照修改的內容與審查意見，並參考作者的修改說明，衡量整個修改後的情況，當沒有太大的問題時，論文就會被刊登出來[2]。由此可見，這是一個相當冗長、費事費時的過程，對投稿人來說，這更是一種精神上的折磨，不僅有等待未知結果的期待與焦慮感，而且自己辛苦研究的成果經常要受到同儕嚴厲的審查與評論。

Dr. Bazzoli對我們的忠告是，絕對不要氣餒，更不可放棄，一定要鍥而不捨，從中學習，再接再厲。在面對嚴酷的批評時，我們一定要有正面的心理建設，並知道這不是只有自己才會遇到，大家也都不喜歡碰到無情的批評，但是其他人也都可以走過來。她說她投的文章被退是常事，在這種情況下，她都會仔細看審查者的意見，看有沒有可以改進的地方，並加以調整使之更好，或稍微變更一下探討的角度，成為一篇新的論文之後，再投到另一本期刊。但是她說千萬不要一字不改就投到別的地方，這樣是不符合學術倫理的，而且自己也沒有從中獲得成長及經驗。她認為除非文稿在總編輯這關就被退，否則審查者的意見通常都很有幫助，即使是很負面的意見也有可以參考的地方，她只遇到一次審查的意見太過牽強，以致她們無法做任何修改，於是她們將該篇論文寄到另一本期刊，並說明上一次投稿的情形，後來該篇論文也被刊登出來。

對於經過審查後被要求修改的文章，這表示該文章已經通過嚴格的審查，這時更是要把握機會，仔細參考審查意見，去做必要的修改，若是無法修改的地方，則必須詳細說明理由，讓編輯檯瞭解，只要提出的理由充分，編輯檯應該是不會強人所難。投稿人應該要了解，絕大多數的外部審查是「雙盲」的，審查人不知道作者是誰，作者也不知到審查者是誰，因此，審查意見是對文不對人，作者不需有情緒反應。

有時候第一次修改後的論文內容可能還會被退回來要求再修改，這時的因應之道就是「再改」。我們博士班的主任Dr. McCue也告訴我們這時不要有太強的自我中心或本位主義，謙卑是最佳的策略。在健康照護服務應用研究領域相當權威的Health Services Research這本期刊2004年所選出來的當年最佳論文，就被要求改了好幾次，才得以刊登，也因為這樣的過程，加上作者們的鍥而不捨，一再突破，才得以獲得該期刊當年最高榮譽。

系上也提供我們一個實際案例，包括當初投稿的文章、三位審查者的意見(兩位建議修改後刊登，有一位建議拒絕刊登)以及最後刊登出來的文章，發現作者們真的採納審查者的意見，進行相當程度的修改，最後的作品也比初稿來得理想很多。

Prof. Bazzoli建議我們當論文在進行的中段或尾聲，心中大概就要列出兩至三本可能的投稿對象，並排列優先順序，先投往學術地位最高的期刊，若沒有被接受的話，修改之後再投到順位。在考慮投稿對象時，可以閱讀相關期刊最近幾期的文章，瞭解各期刊的性質與走向，或看自己所引用的文獻大致的出處來決定。她也建議論文在初稿完成時，最好在適當的場合做發表，聽取別人的意見，或送給幾位同儕過目，請他們秉持「殘酷地誠實」(painfully honest)態度，提出批評。在寄出論文以前，特別在檢查一下文稿的格式是否符合該期刊的要求，因為期刊的編輯非常在意這點。她強調論文的寫作一定要詳讀並遵照投稿的期刊的投稿說明。

最後，她說，現行的期刊審查機制不是讓人太喜歡的方式，也絕對不是完美的方式，但卻是目前所能找到最客觀，維持學術水準的方式，因為透過這個機制，讓同儕審查(peer review)的精神能夠繼續運作下去，這也是學術期刊能夠廣被尊重的主要原因。

我的指導教授Dr. White曾跟我分享他的論文投稿策略，就是盡可能過總編輯的第一關，不要一開始就被退還；如果過了第一關，稿件被送給外部審查者，由於這是匿名審查，一般來說是蠻公平的，只要內容好，刊登機會應該是很大；即使審查結果是被拒絕刊登，至少我們有得到寶貴的審查意見，知道可以從甚麼地方加以改善，改完之後還可以投到另一個期刊。可是如果在第一關就被退還，就不清楚問題出在哪裡。因為總編輯收稿件時，可以看到作者姓名，如果總編輯認得作者群當中的某些人，還是多少會有影響，剛進入學術圈的人缺少知名度，在這點上比較吃虧。當時他大多盡量找與資深學者合作研究的機會，然後一起掛名投稿，他覺得這個方法頗有幫助。資深學者大多已經有終身任期，研究工作量大多會比較緩慢，但仍需要定期有論文發表，且比較不在意是不是第一作者，這時資深與年輕學者的合作就頗能互補欠缺，年輕學者比較有衝勁、資深學者有知名度。Dr. White說若有機會與資深學者合作，他不在意多做一點，這樣可以名符其實掛上第一作者。他對有些教授從不讓辛苦協助研究計畫的研究生掛名頗不以為然，認為有實質參與研究案的人都應該共同掛名，依照貢獻的程度排作者順位，共同分享研究的成果與credit。

在醫院的實務工作者可能沒有像學術界那種面臨發表研究論文的壓力，可是當台灣醫院評鑑對教學醫院的研究發表要求越來越高時，我們對學術期刊的審查機制與投稿要領也需要有一定的掌握，相信這對發表論文的上榜率會有幫助。

[1] 終身任期(tenure)是為了保障學者的學術自由，不會因為其學術立場所作的表達有可能得罪有權勢的人或團體而被解聘。但是如果是因為研究、教學、人際互動等整體表現不佳且情事嚴重的話，在教授會的決議下，還是有可能被解聘。
[2] 最後的刊登率因期刊不同而有所不同，像NEJM是低於總投稿數的5%，JAMA大概是5%，Health Affairs約是10%，Health Services Research、Medical Care Research and Review都約是25%。

研究設計的內部效度問題

在研究方法中，與效度(validity)有關的地方除了測量方法與工具之外，在進行研究設計也要考慮到效度的問題。但這兩個地方所講的效度其實不太一樣。測量方法所關心的效度是我們有沒有測量到我們真正想要測量的對象？而研究設計所討論的效度有分兩種：內部效度(internal validity)是指經過我們的研究設計所看到的關係是否為真正的關係，還是有受到其他因素的影響所產生的假象？外部效度(external validity)則是指我們研究所得到的關係，有多大的應用性？若外部效度越大，則該結論可以被應用的範圍就越廣。其實效度所關切的，就是研究結果的正確、正當或確實的程度，而這個問題直接受到我們的研究設計與測量過程所影響。此處我們就討論的是研究設計面向的內部效度問題。

研究的目的是要去了解某個現象或問題中重要因素/變數之間的因果關係，假設我們觀察到兩個變數之間的關係，比如醫院實施某項新的管理措施之後，發現員工滿意度降低，但是我們怎麼知道就是該管理措施造成員工滿意度降低？事實上有許多可能的外部變數會影響員工滿意度，我們必須去避免這些外部變數對我們所要探討的因果關係造成混淆，把原本存在的因果關係模糊掉，或使我們對原來不存在的關係做出連結。這就是內部效度所關切的焦點，在進行研究設計時要想辦法去避免這些問題的發生，影響到研究結果的正確性。

有幾個重要因素會影響到內部效度，這些因素有時候被稱為對內部效度的威脅(threats to internal validity)或影響效果(effects)，其實就是外部變數的一些重要類別。為便於瞭解起見，我們用一個簡單的例子與模式來描述我們關切的一個因果關係：
造成?
新管理措施(解釋變數)----------------------->員工滿意度下降(結果、應變數)

歷史因素(history)是指與解釋變數同時發生且足以導致同樣結果的所有外在事件，我覺得如果用環境因素可能比較容易理解。比如在該管理措施實施的同時，醫院剛好宣布今年的年終獎金將減少，因此導致員工滿意度受到影響，事實上該管理措施並非造成員工滿意度下降的原因。

選擇因素(selection) 是指進行比較的兩個群體之間原本就存在的差異，此差異對結果有決定性的影響。比如我們想要了解喝母乳的孩子是否比較不會感冒，於是去比較一組有喝母乳與另一組沒有喝母乳的新生兒的感冒頻率，後來發現兩組新生兒的感冒頻率沒有顯著差異，因而導出結論認為喝不喝母乳對新生兒的感冒頻率沒有影響，但可能事實上可以喝配方奶的新生兒家庭經濟狀況比較好，居家環境比較好，原本就比較不會感冒。如果用前面的關係例子來了解，或許是該管理措施對某些員工造成影響，因此這些員工都用填寫很負面的滿意度去表達情緒，但其他肯定該措施的員工卻未刻意去填寫調查表，因此造成取樣或選擇上的偏差。

成熟因素(maturation) 是指被研究者本身自然的一種變化傾向或過程，而對結果造成混淆。假如員工對工作滿意度的標準原本就是會逐漸增高，因此就算未實施該措施，滿意度也是會下降，使得該措施成為代罪羔羊。另一個例子是護理之家的照護，我們不會因為護理之家住民的身體狀況一天不如一天，就責怪護理之家同仁沒有用心照護住民，因為我們都知道絕大多數年長者的身心機能會自然退化，這成熟因素使然，不是照護人員的問題。

測試因素(testing) 是一種因前測作業所引起的心理作用，會對後測結果產生影響。這在問卷調查或由被研究者自行表達(self-report)意見或態度的研究中特別常見。比如研究者想瞭解停止喝母乳後的嬰兒感冒有沒有增加，因此選擇一群有意給嬰兒改為配方乳的媽媽，研究人員先去詢問原來嬰兒喝母乳時的感冒頻率，但是這個詢問動作引起這些媽媽們的某種心理作用，因此比之前更加注意嬰兒的健康狀況，因而對結果有所扭曲。

工具因素(instrumentation) 是指因為測量工具的改變所反應的改變，不是由於解釋變數所引起的。比如管理措施實施後所進行的員工滿意度調查問卷與前一次所用的問卷內容不同，造成對結果的影響。

耗損因素(mortality) 是指在研究進行的過程中，有時候參與研究的人員會改變或退出，造成每一次所觀察的對象與比較基準的改變，有時候這些改變足以對結果產生關鍵性的影響，特別當有特定取向的因素造成他們的退出。比如某醫院為了方便長期追蹤當地民眾對醫院的滿意度，隨機抽出一群民眾，徵得其同意做長期追蹤電訪。但是對該院觀感較差的參與者逐漸退出，留下的大多是對該院有良好印象或評價的民眾。因此當該院認為自己的民眾滿意度愈來愈高時，其實是一種偏差，並非真象。

回歸平均值因素(regression toward the mean) 可以理解為極端或不尋常狀況所造成的混淆。比如我們想了解某種藥對控制血壓是否有效，在病人服藥前測一次血壓，服藥後再量一次。可是沒料到病人服藥前的血壓異常偏低(根據統計上的機率分布，這種情況是會發生的，只是機率很低，但是剛好就碰到了)，因此無法正確比較出服藥真正的作用。這個因素告訴我們，人事物的狀況都不是絕對穩定的，有自然的高低起伏，我們在做比較時，必須注意這些不確定性。

互動因素(interaction) 是指以上的這些因素交疊在一起，所產生錯綜複雜的影響。

某些內部效度威脅對某些研究設計會產生較嚴重的影響；然而所謂一物克一物，這些威脅也必須要透過良好的研究設計去加以克服。瞭解這些影響內部效度的威脅因素不僅對從事研究很重要，對我們處理日常生活的問題或觀察社會動態也都有幫助。有時候我們自己或媒體很容易將兩個表面上呈現的現象加以聯想，認定為因果關係，但其實該問題或現象有可能是由其它因素所引起的，這是犯了穿鑿附會的謬誤。良好的探究問題態度是盡可能做到排除其他可能的外部影響因素，客觀地找出問題的主要原因。

健康照護服務的資訊不對稱問題

經濟學在討論資訊的問題時，除了「資訊不完美」(imperfect information)之外，還有「資訊不對稱」(information asymmetry)的問題。資訊不對稱是指交易的雙方擁有對交易內容不同程度的知識。在健康經濟學中，經常用醫師與病人之間對醫療知識不對稱的關係來探討資訊不對稱的現象。

資訊不對稱的三個主要效應是(1)對資訊的需要與購買、(2)資訊不足的一方與資訊充足的一方建立某種依賴關係、以及(3)資訊充足的一方利用資訊的相對優勢去取得利益。經濟學者對後兩者特別感興趣，也有較多的探討。健康經濟學提到三個相關的議題，包括醫病代理人關係(agency relationship)、醫療提供者誘發需求(supplier induced demand, SID)、以及健康保險的反選擇(adverse selection)現象。

醫病代理人關係是指由於醫病在醫療過程中的資訊不對稱，資訊較不足的病人將醫療決策權委託給資訊較充分的醫師，希望醫師能為病人謀求最大的益處。在此關係中，病人是委託人，醫師是病人的代理人。完美的代理人必須完全以委託人的利益為最高考量。從經濟學的角度看，為了幫病人做出最符合其效用的醫療決定，醫師必須清楚該病人的效用函數(病人所看重的事物或偏好，以及其優先順序)、健康生產函數(適合該病人的健康或醫療計畫)、其它生產函數(工作、休閒的狀況)與所得限制(經濟條件)。可是事實上醫師並不是完全掌握這些病人相關的資訊，醫師比較知道的是病人的健康函數(健康狀況以及如何做可以保持或重獲健康)，對於其他的資訊就不是那麼清楚。另一方面，有時候病人可能為了某些理由，對醫師隱瞞一些資訊，比如不願透露特定病情，或提供不實的服藥狀況(比如有研究發現部分慢性病人為省藥費，只吃藥矚一半份量的藥，但不敢告訴醫師)。由於這些因素，導致醫病代理人的失靈(agency failure)。

醫療提供者誘發需求(SID)是醫病代理人的功能失效另一個例子。這是代理人(醫師)考量自己的利益高於委託人(病人)的利益，並運用委託人所交付的決定權，去謀取個人益處。在論量計酬的制度下，有些醫師為使自己有較高的收入，可能開給病人一些不太需要的處置或藥物，就是一個例子。有些地方因為醫師密度提高，導致醫師的平均收入下降，在此狀況下，醫師因而建議病人多做一些檢查、增加返診次數等。

健康經濟學在探討SID時，認為醫師會在兩個主要的因素間去決定SID的程度。第一個是從SID所能獲得的利益程度；另一個是SID對其效用(專業滿意度)所造成的損失(良心過意不去、感覺有失醫師的崇高尊嚴、增加被控告的風險等)。當然，不同醫師的效用函數不同，也會有影響。研究發現，年輕醫師的SID程度會比資深醫師來得較高，因為所得利益對資深醫師來說比較不那麼重要，反而是生活品質、休閒與維護聲譽比較要緊。年輕醫師有龐大就學貸款要還，還要成家立業，因此所得利益就顯得重要很多。

健康經濟學也去討論兩個與SID有關的議題，一個是如果醫師本身是某家醫院的投資人(股東)，並在該家醫院從事醫療工作，這樣可不可以？另一個議題是醫師透過廣告增加業務量可不可以？目前美國學界與政界對前者傾向較反對的態度，認為這會誘發不當的醫療，對個別病人(這時病人是一個受縛的消費者captive consumer，無從做判斷)及社會(提高整體醫療成本、支出及負擔)都有害。對於後者，則比較可以接受，因為認為醫療廣告也是提供消費者必要資訊的管道之一，選擇權還是在病人，並可促進競爭，對病人及社會整體仍有正面的貢獻。就我所知，台灣的政策對這兩個問題所持的態度剛好是相反，同意醫師擔任自己醫院(醫療社團法人)的股東，但禁止醫療廣告。

在醫病代理人失靈與醫療提供者誘發需求的事實下，有人提出為什麼不要依照醫師給病人診治之後，病人病情的實質改善情形來決定醫師的報酬或給付？這個方法行不通的主要理由是病情的改善情況不容易客觀衡量，在此情況下，消費者通常會傾向低估治療的實質價值。而且有不少資訊是醫師所不知道的，反而是病人擁有一些其他資訊是醫師沒有的，比如病人對自己的病史與實質健康狀況會比醫師更清楚，這時候病人是資訊相對優勢的一方。通常這個事實會被用來討論健康保險的「反選擇」(adverse selection)問題。

反選擇是資訊不對稱影響到市場正常運作的問題。2001年諾貝爾經濟學獎的得主George Akerlof在1970年發表一篇論文"The Market for Lemons: Quality Uncertainty and the Market Mechanism"，就在討論這個問題。Akerlof在討論中古車市場時，用lemons[1]去代表品質較差的中古車。由於消費者不知道每一台中古車的品質，因此只願意用中等程度品質車的價格去買中古車，對品質良好的中古車車主來說，這樣的價格他們不能接受，因此退出市場。可是這樣導致消費者所願意付的價格下降，於是更多不錯品質的中古車退出，就這樣一直惡性循環下去，只剩下品質不佳的lemons，市場也因此崩散。”Market for lemons”就是在描述在買賣雙方資訊不對稱的情況下，壞幣驅逐良幣的作用對市場的破壞。這也是保險市場中adverse selection的意涵。

不過在中古車市場中，車主(賣方)比消費者(買方)擁有資訊上的優勢，但在保險市場中，投保人(買方)通常比保險人(賣方)較具資訊優勢。在極端的情況中，如果消費者明確知道自己的健康情形、風險與每年的醫療花費，那些年度醫療花費低於健保費的人就不願意加入健保，只有年度醫療花費超過保費的人才會納保。這樣一來，健保公司就要提高保費，但這會使得更多的人退出健保市場，最終整個健保市場就不存在。這當然是一個極端的例子，真實的狀況是我們不可能完全清楚自己甚麼時候會生病，會花多少醫療費也不是很確定，而且健保公司有相關的配套方案來維持營運，因此健保制度是可以存在的。不過在個別購買保險與市場完全自由、加上消費者對自己的病情、風險所掌握的資訊多於健保公司時，風險較高、健康狀況較不理想的人較傾向會買健保，因此健保公司會將保費訂得稍高一點，因此有些自覺健康狀況還不錯的人就不會考慮參加健保。這對健保市場會造成一定程度的傷害與扭曲，這便是反選擇的問題。

[1] 我不是很清楚為什麼用lemon(檸檬)代表較差的中古車，在我心目中，檸檬也是很好的水果啊！我在猜會不會是因為檸檬在外觀某種程度上很像柳丁，但是檸檬很酸，因此將檸檬比喻為很酸(品質不佳)的柳丁，在柳丁混在一起，達到魚目混珠的效果。

用組織理論看醫院策略聯盟

美國醫療環境變革與醫院聯盟的背景
美國的醫療界從1980年代開始經歷重大的變革，最主要的原因是管理式照護(managed care[1])的逐漸普遍以及1983年實施的DRG制度，造成美國的醫院開始進行垂直與水平整合。垂直整合包括醫院與上游的醫師團體的整合，醫院與下游的長期照顧機構的整合；水平整合則有醫院之間的合併或併購，形成醫療體系，還有醫院間的策略聯盟。這股風潮在幾年前也吹到台灣來。

D’Aunno與Zuckerman等學者[2]對醫院(策略)聯盟(hospital federation或hospital alliance)的定義是「為達成既定的共同目標，三家或以上的醫院共享資源，但各自保持相當程度的獨立性的一種組織形態」。醫院聯盟有三個特色：(1)由三間或以上的醫院組成；(2)新會員是經過現有會員挑選或同意才能加入(避免競爭關係)；(3)成立聯盟的管理組織(如聯盟秘書處或管理/營運中心)，以處理及協調聯盟整體的決策與事務。這個定義將醫院聯盟與醫院間一般的合作業務，以及與醫院協會加以區別。前者大多是兩家醫院之間的合作，或者只是某些特定業務的合作，不一定另外成立管理組織；後者則歡迎所有醫院加入成為會員，只要是醫院，不需經過審核，都可以加入。

用不同的組織理論分析醫院聯盟的興起
不同的組織理論對醫院聯盟的興起提供了不同的見解與解釋，以下分別就資源依賴理論(Resource dependence theory)、交易成本理論(Transaction cost theory)、組織生態理論(Organizational ecology theory)、體制理論(Institutional theory)以及狀況理論(Contingency theory)的角度來看醫院聯盟為什麼會出現。

資源依賴理論認為每個組織都有其所需要的重要資源是必須從外界取得的，如果這些資源被掌控在某些特定的組織手上，而且當這些組織所表現出來不確定性越來越大，對該組織的生存會產生威脅感，這時該組織要想辦法去降低或避免過度依賴這些組織，以確保組織的自主性、資源的取得及生存。

對醫院來說，病人來源及所帶來的醫務收入便是其賴以維生的資源，但是管理式照護機構試圖管理病人的就醫對象與選擇時，這便對醫院的資源取得造成極大的威脅；而且在管理照顧制度下，醫院很擔心被HMOs排除在簽約機構之外；此政府對醫院日益嚴苛的規範及給付(Medicare及Medicaid)，醫院越來越被生存機會被掌握在別人身上。在這些情況下，醫院不能再單打獨鬥，必須想辦法結合起來，以壯大聲勢，降低對這些有影響力團體的依賴度。可是有些醫院又不想因此歸入某個醫療體系，或被併購，這樣會喪失獨立性，因此最佳的選擇就是加入醫院聯盟，有集體的好處，卻能夠保持相當程度的自主性，促成了醫院聯盟的興起。

交易成本理論認為組織在決定其最佳的範圍(boundary)及組織形態時，所根據的是使其所有的交易成本達到最小。更具體地說，組織在考慮哪些所需要的產品或服務要自己製造，哪些只要透過交易向外界市場購買就可以時(make or buy)，所秉持的原則是比較交易成本與自己製造的成本，哪一個較低，就採取哪一個方式。

根據交易成本理論，我們可以把醫院聯盟看成一種介於市場(交易)與組織本身(生產)之間的運作型態，使聯盟中個別醫院的交易成本降到最低。比如不少醫院聯盟都有從事聯合採購，如果某聯盟有20家醫院，若由醫院個別去採購某項藥品，假設每家的交易成本是1,000元，20 醫院合起來的交易成本就是20,000元。但是如果聯合採購，整體的交易成本可能是5,000元，但每家醫院平均分攤下來只有250元。而且聯合起來從事交易力量比較大，除了可以壓低買價之後，還可以降低交易的風險所帶來的交易成本。

組織生態理論認為環境的變動會對組織產生考驗，依據「適者生存、不適者被淘汰」的原理，某些組織若具有或演化到與新環境調合的型態，該類新型態的組織就能夠在新環境中竄起並生存。在組織生態理論的架構下，管理式照護制度及DRG制度所形成一種對大型醫療組織有利的新醫療環境(可以提高經濟規模、增加談判能力)，特別對醫療體系與醫院垂直整合有利。而醫院聯盟則是獨立的醫院調適到大型醫院組織之間的過渡組織形態。所以根據組織生態理論，醫院聯盟可能不是一個長期的組織形態，因為它終究要過度到醫院體系或大型組織形態，否則就是被環境淘汰而消失。

體制理論主張每個組織面臨兩種不同的環境，其中一個是與生產有關的技術性環境，另一個是與社會期待、專業規範、法規要求的體制環境。前者是顯性環性，後者是隱性的環境，但影響面可能更為深遠。組織必須符合體制環境才能夠獲得正當性，以取得需要的資源與社會的支持。因此組織會有意識或無意識地去迎合體制環境的要求。由於體制環境對同一領域的其他組織也有所影響，因此，某一領域的組織彼此會越來越相像(isomorphism)。

體制理論認為在過去二十多年來，醫院加入聯盟對取得社會的認同與正當性有所幫助。因為美國社會期許醫療照護服務有適度的整合，也相信這樣可以在成本較低的情況下提供品質較好照護服務。醫院聯盟的興起可以由三個同型化的機制(isomorphic mechanisms)去解釋。首先是醫院聯盟是獨立的醫院對醫院體系的模仿(mimic)的一種反應；再來是大多數的醫院聯盟都是由醫界相當有名望的醫院或意見領袖所發起，他們的專業影響力對醫院聯盟的形成提供一種專業規範的(normative)力量；還有醫界社會網絡的帶動影響也不可忽視；最後是評鑑機構越來越強調服務整合與串連的重要性，這對醫院聯盟的組成與擴展發揮了法規的強制(regulative)力量。

狀況理論相信組織的最佳的架構或形態，要視其幾個重要的狀況而定。這些狀況包括其組織的規模、環境、技術與策略等因素。我們或許可以用這個架構將前面四個組織理論的見解加以整合，認為醫院聯盟之所以興起，是因為對獨立的醫院來說，醫院聯盟提供了一種滿足這些狀況的條件，因此他們認為在此條件上，獨立醫院配合醫院聯盟是其最佳的組織組合型態。資源依賴及交易成本理論解釋了為什麼醫院聯盟對獨立醫院(多數是中小型醫院)是一種有利的形態，可以兼顧大組織的好處與小組織的彈性。組織生態理論與體制體論則提出為什麼在現行的環境要求下，獨立醫院需要醫院聯盟的組成。此外，資源依賴理論也觸及醫院技術與服務相關的資源取得的需要，醫院聯盟提供了一個確保服務資源來源的方式。最後，交易成本與資源依賴理論則告訴我們醫院聯盟如何成為一個獨立醫院追求生存與有效率經營的策略。

我們還可以從組織的生命週期來看這個議題。對新醫院來說，被社會及同業的認同、接納以及取得正當性是最重要的問題，所以這些醫院可能會傾向為了符合體制環境的要求而參與醫院聯盟。對成長中的醫院來說，降低成本與有效率經營是其生存與成功之道，因此交易成本比較是這些醫院加入醫院聯盟的考量或影響因素。對已經成熟的醫院來說，權力的把握及自主性可能是其最關切的問題，所以降低對其他團體的依賴，維持自主性便成為其主要考量。最後，對於已經相當有歷史或傳統的醫院，環境的壓力可能是其不得不參與醫院聯盟的要素。

[1] Managed care是一種論人給付，結合醫療服務及健保財務機制的制度，最主要的型態包括HMOs、PPOs等。
[2] D'Aunno, T. and H. Zuckerman. "The Emergence of Hospital Federations: An Integration of Perspectives from Organization Theory," Medical Care Review, 1987.

健康照護服務的資訊不完美問題

經濟學的資訊不完美問題
資訊(information)在經濟學與組織經濟學當中扮演很重要的角色，因為消費者在進行消費決策時需要充分的資訊，廠商在生產的過程也需依賴足夠的資訊才能做出最有效率的生產。經濟學中的理想世界--完全競爭市場的前提就是建立在公開、正確、透明的資訊(商品的價格、品質、需求等)以及個人與廠商對資訊有充分的瞭解能力上面。

可是在真實的世界裡，資訊是不完美(imperfect information )的，個人及組織對資訊的掌握與理解能力也都很有限，這是諾貝爾經濟學獎得主Herbert Simon提出「受限理性」(bounded rationality)的主要論點，以修正經濟學的完全理性觀點。因為資訊不完美，市場無法達到完全競爭，因此個人、組織、市場的經濟與決策行為雖然還是朝向理性(追求最大效用或最大利潤)，但無法完全理性，只能表現出有限程度的理性。

此外，交易成本經濟學(transaction cost economics)指出如果資訊是完美的情況下，市場就可以提供與完成所有的交易，每個廠商就只生產一樣它最拿手的產品，其它需要的東西，就由市場所提供的交易機制去互通。比如汽車廠就只要單純做汽車車體及零件組裝，所需要的所有零件再分別向上游廠商購買，汽車組裝好了之後，也不需要透過自己的店面去賣，只要賣給汽車經銷商，由他們去賣給消費者就好了。但事實上情況並非如此，有些大汽車廠甚至設有自己的煉鋼廠、自己的設計人員、自己的店面(上下游垂直整合)。為什麼這些汽車公司要設立自己的上下游生產組織(make)，而不要向市場買需要的東西就好(buy)？主要理由是因為資訊不完全，以及人的投機與佔別人便宜的心理，使得交易充滿不確定性，也衍生出許多訂定合約與監督合約及交易的成本，即使可以取得完美的資訊，也要花上很大的代價或成本，因此當交易成本大於自己生產的成本時，廠商就會將該所需產品的生產線納入自己的組織內，(透過垂直整合策略或擴張策略)擴大自己組織的範圍(boundary)，取代市場所提供的交易功能。

不過，主張自由經濟的芝加哥經濟學派則認為不完美資訊的問題影響不大，即使在這樣的情況下，市場還是運作得很好。其中有位健康經濟學者認為像網際網路便可以消除醫療資訊不完全的問題。

醫療服務的資訊不完美
只是大部分其他的經濟學家都認為資訊不完美及不對稱是一個值得重視的問題。諾貝爾經濟學獎得主，也是健康經濟學奠基者的Kenneth Arrow在其早期一篇討論醫療服務的論文中[1]就提到醫療服務市場中有很高的不確定性存在(資訊不完美是其中的一個重要原因)，在這種情況下，第三者(如政府或專業團體)發揮的監督機制便會出現，用醫療服務領域的社會規範力量補充市場機制的不足。

健康經濟學相當重視資訊不完美的問題，對這方面所衍生的現象有很多的討論。健康與醫療領域的確是比其他領域有更典型的資訊不完美及不對稱問題。就消費者而言，很難掌握各個醫院與診所提供的醫療服務的相對價格、品質；更難以了解所有可能的治療方式、這些不同處置的所有可能結果，甚至連治療結果真正的好壞都難以判斷。從醫師的角度看，資訊不完美也是一個困擾的問題，因為對疾病的知識以及治療方式經常在改變，醫師不可能都完全清楚；而且，其實醫師對某種療法在某位病人身上的療效也不是完全清楚，一方面是因為對病人的所有狀況無法完全掌握，一方面是處置本身就充滿不確定性。

醫療消費者在資訊不完美情況下的反應
在資訊不完美的情況下，醫療消費者有三種反應，第一種是對資訊產生需求，資訊本身變成一種有價值的商品。這可以解釋為什麼有些病人願意花錢請律師提出訴訟，想知道醫療是否有錯誤。此外有些人花時間或花錢加入社團，希望認識醫師，以便需要時有醫療資訊的來源。但是醫療資訊市場跟其他市場一樣，資訊的資訊也是不完美的，因此處理資訊的供給與需求的功能其實相當有限。

醫療消費者的第二種反應是如Arrow所說的，透過第三者機構對醫療提供者予以監督，或提高對醫療提供者的社會規範、要求；醫療的證照、評鑑制度也比其他行業來得普遍；所以我們看到醫療服務比其它的商品或服務受到更多法規的限制，社會上對醫療提供者的倫理期許也較高；還有，醫療服務領域有很多的非營利機構，這會讓消費者感覺比較安心，因為相信這些不以利潤為主要考量的醫療提供者會真心關心他們的福祉，提供最適當的醫療服務[2]。

消費者第三種反應是會試圖與其所信賴的醫療提供者建立長期的關係。大多數消費者會到固定、熟悉的診所或醫院就醫，以降低對醫療資訊的不確定感，並由其信任的醫療提供者扮演其代理人(agency)的角色。因此一般來說，消費者對醫療服務的忠誠度要比對其他大部分的商品或服務來得高。

醫療提供者(醫師)在資訊不完美情況下的反應
在資訊不完美的情況下，醫療提供者又有怎樣的因應之道呢？以醫師為例，多數醫師大多根據其熟識的醫師同儕或所尊敬的同領域前輩所建議或指導的方法去從事醫療工作，因此發展出某些類似的醫療型態。在美國的研究發現這些醫療型態有相當高程度的地域性，不同區域有相當不同的醫療型態。比如研究人員發現有些手術的施行率在兩個不同的地區之間相差三倍以上，而這兩個地區並沒有其它足以解釋這個差異性的原因，只能解釋純粹是不同地區之間醫師處置形態的差異。此外，醫師對於治療效果或結果的不確定性，會導致消費者的福利損失[3](welfare loss)，有時候提供過度的醫療服務，有時候提供不足的醫療，這兩種狀況都是消費者及整個社會平白的損失。這並非醫師願意看到的，而是事實上醫療的資訊就是不完全。解決的方法必須從更多更深入對各種醫療處置的結果與品質的探討上去努力。

[1] Arrow, K, "Uncertainty and the Welfare Economics of Medical Care," American
Economic Review 53(December 1963): 941-973.
[2] 但是近年來美國的調查研究發現民眾已經普遍認為所有的醫院都是「營利性」醫院。
[3] 福利損失 (welfare loss)可以瞭解成資源未做最有效率的配置所導致的社會損失

研究設計(research design)

研究設計指的是選擇及規劃我們研究要進行的方法與過程。研究設計可以根據幾個面向大致去區分其主要種類，從這些不同的研究設計方式可以搭配出許許多多不同的研究設計模式，研究者可以根據所探討的問題的性質、資源配合條件、時間的要求等因素決定採用哪一種研究設計組合。比如想要探討醫院護理部實施QCC之後對護理照護品質有沒有影響，研究者可以採取非實驗、計量、跨院(一家醫院有實施QCC，另一家沒有)、縱向的前瞻性研究；也可以採用半實驗(一家醫院內有些護理單位有實施，另外一些單位沒有實施QCC)、計量、配對(分別從有實施及沒實施QCC的護理單位找出病情、年齡相似的病人配對來比較)、橫斷面的研究。不過各種研究設計組合各有優缺，研究者必須儘可能選擇對其研究條件、目的及正確性優點最大，缺點最少的研究設計方式。

依照研究的目的與對該研究主題的探討深入程度，我們可以將研究分為三大類，第一類是探索性研究，這是對一個未知程度很高的新現象或問題進行初步了解的努力，主要在掌握問題或現象的輪廓，瞭解該問題或現象是甚麼。第二種是敘述性研究，這是當我們對問題已經有大概的了解之後，進一步加以分類，描述該問題的運作與發展，臆測其中主要的關係，所關切的是問題是如何進展的；有不少理論的猜想都是在這個階段被提出來的。第三類的研究是因果性研究，主要目的是要找問題或現象當中的因果關係，並去尋找其關係是否存在的證據。
[1] 網路上有一個由一位實習醫師李瑞翎整理的簡報檔案將各種研究種類做了有系統的整理，有興趣可以下載來參考。npcc.vghtpe.gov.tw/nm-research/doctors/morming2006/研究的類別(INTERN李瑞翎).ppt

實驗設計(experimental design)

科學研究大部分都是屬於因果性研究，而探討因果關係最好的方式，就是進行實驗，可是很多時候或情況，實驗並不可行(像是我們不能因為要探討醫師看診時間的長短與病人滿意度的關係，就要求一些醫師每位病人只能看診10分鐘，另一群醫師則看診20分鐘)，或是我們所關心的現象是自然發生或並非為了實驗而出現的(比如我們關心健保實施之後所造成的影響)，這時我們就要用非實驗的方式去探討。

實驗與非實驗設計最大的不同在於前者的主要介入措施 (intervention)是由研究者主動啟動與安排的；而在非實驗研究中，我們所關切的事件(起因)並不是由研究者所刻意安排的。如果我們要研究某種藥物對疾病的療效，實驗設計的方法是研究者找來兩群病人，給其中一群病人服用該藥物，但給另一群病人服用對病情沒有影響的綜合維他命，然後比較兩者的差異。若用非實驗設計，研究者可以從病歷查出哪一些病人服用該藥物，哪一些病人沒有在服用該藥物，然後比較兩者的差異。

在研究中，介入的措施/事件(intervention)通常是指我們所要探討的關係的主要原因或自變數(independent variable)，然後去看這個原因所產生的結果，或這個原因(藥)與我們所關切的結果(病情改善)之間的關係。但是，光從措施/事件與結果之間的表面上所呈現的關係還不足以保證真正的關係就是如此，比如有可能病人吃藥之後病情獲得改善，但其實並不是藥物的作用，而是病人聽了醫師的建議，定期去運動並戒菸，病情才真正得以改善。因此，在這個研究的因果關係中，定期運動及戒菸是一個外部變數(exogenous variable)，或混淆因素(confounding factor)。

研究設計另一個重點，就是要去避免這些外部變數對我們所要探討的因果關係造成混淆，把原本存在的因果關係模糊掉，或對原來不存在的關係引起假象。處理這個問題主要是透過實驗設計。實驗設計分成兩大類，一類是隨機控制實驗，另一類是非隨機控制實驗。隨機控制是將研究對象用隨機的方式分組，不同的組接受不同的介入措施，然後研究者再去比較結果。隨機控制的好處是理論上研究者可以透過隨機分組的過程，把被研究者的各種同質性或異質性都充份打散，使得各組之間除了介入措施的不同以外，其它的研究條件都是一致的。因此我們有把握說可以掌握到我們所要研究的原因與結果之間的單一關係，不會受其它因素的影響。隨機控制實驗是社會科學、健康、醫學研究的金律，但前提是被研究對象的數量要夠大，極端的例子是如果被研究者只有兩個人，即使我們用隨機方式加以分組，這兩組其實還是兩個各自不同的人；如果我們的研究樣本有1000人，透過隨機分組，每一組裡面各種年齡、性別、特質的人應該都有，因此兩組的整體條件會比較相似。

不過也有學者認為隨機控制實驗對一些社會科學的研究來說並不具代表性，因為隨機實驗將各種非研究關係的因素都消除掉，但是在真實的社會處境中，這些因素的互動確實是存在的，因此隨機控制實驗所得到的研究結果並沒有太大意義，因為當我們知道因果之間真正的關係之後，so what？這可能也是為什麼有許多科學研究做出來的結果，對實務界並沒有太大的應用價值的主要原因。

隨機控制實驗還有一個問題，即使隨機將病人分成兩組，一組吃藥，一組不吃藥，但是光是知道自己在吃藥，病人就會產生不同的心理作用，也許感覺就好許多，並不是藥物的關係。還有，如果醫師或護理人員知道某些病人在吃藥，某些沒有，也許這些醫療人員就會對病人有不同的做法或期待，這些都可能對結果產生影響。因此更好的做法是兩組病人都吃看起來一樣，但一個有療效，另一個沒有特別療效，但也無害的藥，讓病人不知道自己到底是接受哪一種介入措施；此外，最好與病人有接觸的研究者及醫療人員也不知道哪一些病人是吃真正的藥，還是安慰劑(placebo，指無療效也無害的藥劑)。這種實驗就稱為雙盲隨機控制實驗(Double-blind randomized control trial)，這是實驗設計的最高標準；如果只有病人不知道，與病人接觸的研究者及醫療人員知道，這就是單盲隨機控制實驗(Single-blind randomized control trial)。

研究方法的教科書經常用簡單的圖示來呈現基本型態的隨機控制實驗
R　　O1 X O2
R　　C1 　 C2
R是指隨機分組；X是指介入的措施；有介入措施的實驗組，措施介入前所測量到的情況是O1，介入後所測量到的是O2；沒有措施介入的對照組(control group，用C代表)，在此兩時間點所測量到的情況分別是C1與C2。然後我們可以用多方對照(triangulation)的方式去比較O2與C2(因為理論上O1與C1應該是會一樣)，或比較O1-O2的變化與C1-C2變化的差異。

沒有採取隨機控制設計的實驗研究稱為半實驗研究(quasi-experimental study)，便要透過各種實驗設計，去控制或消除外部變數所可能引起的混淆效果。學界已經發展出很多不同的設計方式，以下是幾種最主要的模式：

(1)Nonequivalent control group pretest-posttest design
甲醫院的績效O1 X:實施TQM 甲醫院的績效O2
乙醫院的績效C1 乙醫院的績效C2
優點：有對照組可以比較；缺點：兩家醫院的條件無法完全一樣

(2)Time series design
甲醫院的績效 O1 O2 O3 X:實施TQM O4 O5 O6
優點：可以看出實施前後的變化趨勢是否不同；
缺點：可能還是看不到隱藏的影響因素(特別是在措施實施之前或之後才存在的因素)

(3)Time series nonequivalent control group design
甲醫院的績效 O1 O2 O3 X:實施TQM O4 O5 O6
乙醫院的績效 C1 C2 C3 C4 C5 C6
優點：除了跟自己醫院的變化趨勢比較之外，還可以跟其他醫院做橫向比較，可以幫助排除掉部分混淆因素的影響

(3)Time series with multiple institutions of treatment
O1 O2 O3 X O4 O5 O6 X O7 O8 O9
O:醫院的月募款金額；X:寄發季刊
優點：可以一再觀察介入措施的作用

(4)Time series with intensified treatment
O1 O2 X O3 O4 X+1 O5 O6 X+2 O7 O8
O:病人血壓；X:服用某種降血壓藥
優點：可以觀察及比較介入措施不同程度的作用的差異，讓研究者更加明確介入是否有效

(5)Time series with withdrawn and reinstituted treatment
O1 O2 X O3 O4 (no X) O5 O6 X O7 O8
O:病人血壓；X:服用某種降血壓藥
優點：可以觀察及比較介入措施的有無是否有造成結果上的差異，讓研究者更加明確介入是否有效

前實驗研究設計(pre-experimental design)是只有介入事件，但研究者未刻意透過多方對照的方式去控制可能的外部影響變數。這類的研究設計有三種主要的模式：
(1)One-shot case study
X:實施TQM 甲醫院的績效O2
缺點：無法透過對照瞭解措施真正的效果

(2)One group pretest-posttest design[1]
甲醫院的績效O1 X:實施TQM 甲醫院的績效O2
缺點：沒有針對可能的外部變數加以控制

(3) Nonequivalent control group only posttest design (static group comparison)
X:實施TQM 甲醫院的績效O2
乙醫院的績效C2
缺點：沒有自己醫院措施實施前的資料可供比較。

我覺得研究設計不只是在做研究時用得上，平常在實務工作上也有幫助。對我們來說，一項工作新措施實施之後到底產生怎樣的效果，是很值得關切及探討的問題。我們必須運用研究設計或實驗設計的觀念，來幫助我們尋找真正的答案，避免被外部的因素混淆使我們做出錯誤的結論。

[1] 這是QCC所使用的主要研究設計

健康照護服務的需求與價格彈性

影響需求的因素
經濟學對「需求」(demand)的定義是：消費者願意且有能力購買的財貨[1]數量。有幾個重要因素會影響需求，首先，消費者對某一種商品是否有購買的意願與該消費者的效用函數有關，而效用函數會因每個人的基本需要、價值觀、年齡、知識、教育程度等因素的差異而有所差別。此外，消費者的購買意願也深受該商品的價格所影響，通常一個商品的價格越高，我們對該商品的購買意願就會降低。

購買能力則直接受到我們的經濟能力與該商品的價格影響。在經濟學裡通常用收入/所得來衡量一個人或家庭的經濟或消費能力，當某個消費者(家庭)的收入越高，他(們)便越有能力購買某個商品，對該商品的需求也會增加。但是消費者還要考慮商品價格，以決定某消費者對某商品的購買能力。在價格方面，通常若某個商品的價格上漲，消費者的購買意願及能力都會下降。因此在討論需求時，經濟學家特別重視所得與價格對需求的影響，他們分別用兩種觀念來描述這兩者的關係--「所得的需求彈性」(income elasticity of demand)及「價格的需求彈性」(price elasticity of demand)。

假設有兩樣商品，A與B，如果A的需求彈性比B的來得大，代表A商品的需求比較容易受到某一個因素的影響而產生較大幅度的變動，而B商品的需求受到的影響幅度則較小。通常必需品在沒有替代品的情況下(如汽油、第三線抗生素、治療某一種特殊疾病的專利藥)，價格需求彈性較低，也就是其需求或消費量比較不會受到價格的變動而牽動。反之，非必需品或替代性高的商品(如罐裝飲料或學名藥)，價格需求彈性較大，也就是當某種罐裝飲料價格上漲時，該種飲料的需求或消費量便會大幅減少。

價格需求彈性
經濟學對價格需求彈性的定義是指在價格增加1%時，需求增加的百分比，並用以下的公式來衡量價格需求彈性：

Ed=(需求增加的百分比)/(價格增加的百分比)
=(需求增加量/原需求量)/ (價格增加量/原價格)

舉例來說，當某一種罐裝飲料的價格從20元上漲到25元時，需求量(以實際消費量去衡量)從每天100箱下降到60箱。其價格需求彈性為：
Ed=[(60-100)/100]/[(25-20)/20]=-1.6

但這個公式有一個缺點，就是會受到原價格或原需求起點的影響很大，在我們的例子中，就是100箱與20元。如果有一天該飲料的價格從25降為20元，需求量應該會從60箱回升到100箱。其價格彈性則為：
Ed=[(100-60)/60]/[(20-25)/25]=-3.333

與-1.6相差很多，照理說應該是一樣的才對。這是所謂的不連續的價格需求彈性的缺點。其實更好的計算方法是取其變化段落的中點來做為衡量的基礎，不管我們從哪一點起算結果都是一樣，也就是：
Ed=[(60-100)/80]/[(25-20)/22.5]=-2.25

但最正確的公式是用自然對數(ln)去計算連續性價格需求彈性：

Ed=(ln60-ln100)/ (ln25-ln20)=-2.289

經濟學已經嘗試去計算各種財貨的價格需求彈性，用計量經濟學的迴歸模式就可以計算價格需求彈性：
ln(需求)=b0+b1 x ln(價格)+bof x 其它影響因素(other factors)+u(誤差)

當我們針對某一類商品收集在各種價格下的需求量的資料後，帶入此公式去計算，所得到的b1值就是該商品的(連續性)價格需求彈性。但因為除了價格之外，需求可能還受到其他因素的影響，比如罐裝飲料的需求會受到氣溫的高低所左右，因此應該將此因素考慮進來，在收集上述資料時，同時記錄或收集氣溫的資料，一起帶入計算公式，在此情況下所得到的b1值，就是當氣溫狀況都一樣的情況下，價格變動程度與需求變動程度的關係，也就是該商品的價格需求彈性。
在絕大多數的情況下，價格需求彈性是負數，代表價格的變動與需求的變動式呈現相反的關係，即價格上漲，需求減少。但所得需求彈性大多是正值，也就是所得增加，需求也跟著增加。在區分需求彈性的程度，我們只需看價格彈性或所得彈性的絕對值(e)：

(e = 0)完全無彈性/需求不受價格或所得變動而有變動
(0 < e < 1)缺乏彈性/需求變動程度比價格/所得變動程度來得小
(e = 1)單一彈性/需求變動程度比價格/所得變動程度一樣
(1 < e < ∞)富有彈性/需求變動程度比價格/所得變動程度來得大
(e = ∞)完全彈性價格/所得變動時，需求呈現無限制的變動

健康照護服務的價格需求彈性

在實際情況中，到底有沒有價格需求彈性或所得需求彈性這種東西？這些概念在健康照護服務中是否真的存在？也就是價格與所得真的會影響消費者對健康照護服務的需求嗎？健康照護服務既然是服務，當然也有其價格需求彈性，對於各種健康照護服務的價格需求彈性，健康經濟學家也都有估算。以下是一些實證研究所得到的相關證據：

服務類別 　　　　　　　就整體健康照護產業而言 就個別機構而言
所有健康照護服務 　　　　　-0.7 ~ -1.5
開業醫師看診　　　　　　　-0.08 ~ -2.0　　　　　-3.1 ~ -3.3
健康狀況良好者：　　　　　-0.35 (平均)
健康狀況不佳者：　　　　　-0.16 (平均)
手術　　　　　　　　　　　-0.14 ~ -0.18
醫院住院　　　　　　　　　-0.14 ~ -0.63　　　　　-1.1 ~ -4.9
身心科日照　　　　　　　　-1.0 ~ -3.5
護理之家　　　　　　　　　-0.69 ~ -2.4

整體來說，手術的價格需求彈性是最低的，再來是醫院住院服務也呈現缺乏彈性的狀況，這是因為病情所需及急迫性，消費者在這時候大概都不會太考慮價格或說不要；至於診所看診服務的價格需求彈性則介於缺乏彈性與富有彈性之間，差異性比較大，這主要可能跟病情的輕重有關。但我們可以看到很明顯的是身心科日照與護理之家的價格需求彈性要比診所及醫院的服務要來得大，一方面因為身心科日照以及護理之家的服務有比較多其他替代性服務，比如由家人照顧、居家及社區照護等；再來是因為健保對診所與醫院的服務的費用大概都有給付，消費者比較不用自己負擔，因此對價格的敏感度就減低很多。此處我們可以看到健保對健康照護服務需求的影響，如果某位消費者的健保完全給付醫院的醫療服務，而且沒有部分負擔的話，那這位消費者對醫院醫療服務的價格需求彈性是完全無彈性（e=0）。但當其部分負擔比例逐漸上升時，其價格需求彈性則會跟著上升。

另一個現象是個別醫療機構服務的價格需求彈性要比整體產業中該項服務的價格需求彈性來得大。比如消費者對所有診所醫師服務的價格需求彈性是介於-0.08與 -2.0之間，但是對於某一個診所的醫師服務價格需求彈性則介於-3.1與 -3.3之間。前者是指當一個醫療市場內所有診所收費普遍上漲時，消費者的需求反應；後者是消費者對某一個診所服務漲價的反應；顯然後者的價格需求彈性較大。這是因為當某個診所服務個別漲價時，消費者仍擁有其他診所的替代性服務，可以到別家診所就醫，因此對該家診所服務的價格需求彈性較大。

當我們看消費者對個別醫院及診所服務的價格需求彈性時，會發現個別醫院服務的價格需求彈性差異性較大（-1.1 ~ -4.9）。一般來說，在一個地區內，醫院的家數比較少，特別是在鄉村社區裡，醫院之間沒有太大的替代性，因此通常當某一家醫院漲價時，消費者對醫院服務的價格需求彈性會比對診所的價格需求彈性小；可是在大都會裡，醫院很多，消費者選擇機會很多，所以對個別醫院服務價格的敏感度就較高，因此不同的區域中，醫院的競爭程度不同，所呈現出來的情況差異度就較大。此外，消費者對某一品牌的忠誠度也會影響對個別廠商的產品或服務的價格需求彈性。如果某一家醫院的病人對該醫院有很高的忠誠度，該醫院服務漲價時，對其病人的需求影響程度較低。

健康照護服務的所得需求彈性
在健康照護服務的所得需求彈性方面，實證研究得到以下的數據：

所有健康照護服務 　　　0.25 ~ 1.2 正常財(=必需財+奢侈財)
開業醫師看診(或門診) 　0.01 ~ 0.57 必需財
醫院住院 　　　　　　　0.02 ~ 0.04 必需財
護理之家 　　　　　　　0.6 ~ 0.9 必需財
牙科服務　　　　　　　 0.61 ~ 3.2 正常財(=必需財+奢侈財)

經濟學家用不同的所得需求彈性去區別財貨的類別，以下是各類所得需求彈性(ei)不同的財或類別：
(ei < 0)劣等財(inferior goods)/所得增加，需求反而會減少的商品或服務
(0 < ei < 1)必需財(necessity goods)/需求會因所得增加而增加，但需求增加程度小於所得增加程度的商品或服務
(ei > 1)奢侈財(luxury goods)/需求會因所得增加而大幅增加，且其需求增加程度大於所得增加程度的商品或服務

我們看到，住院服務受所得的影響很低，住院服務是一種在特殊狀況下不得不購買的必需財，但是沒有人在所得增加時，願意沒事多花一些錢去買住院治療服務。不過特等病房則不一樣，應該是屬於奢侈財。診所醫師的服務所得需求彈性一般來說差異性比醫院服務大一點，這可能反應診所服務所處理的病情程度差異性較大的事實。病情嚴重時，所得需求彈性較小，不管收入如何，都得去看醫師；病情或症狀輕微時，有沒有錢就有相當程度的影響了；當我比較沒錢時，也許小病就忍一下，不用上診所，當我較有錢時，同樣的症狀我就會考慮去診所看醫師。
護理之家服務是屬於所得需求彈性較大的必需服務，如果兩個家庭中有同樣狀況且需要照顧的長輩，所得較高的家庭對護理之家的需求會比較大。

牙科的某些服務是屬於必需品，如牙周病的治療或齲齒的處理；另有一部分屬於奢侈品，如矯正、口腔保健(洗牙、美白)、植牙等。美國很多健保方案並沒有包含牙科服務，不少包含牙科給付的方案並不涵蓋口腔保健或裝假牙，要接受這些服務以前，就要先看自己荷包的狀況了。

需求彈性概念的實際應用
預估消費者的需求是經營任何事業都必須考量的重點，因此經濟學提供了幾個重要的概念幫助我們思考與分析影響消費者需求的因素與關係。我們可以用這些概念來了解消費者對健康照護服務的需求情況，在我們思考訂定或改變服務的價格與發展新服務項目時，都可以給我們很好的訊息，讓我們掌握重要的對象與考量的重點。

此外，這些概念也可以用來觀察或分析一些公共議題或時事。比如兩三個禮拜前民間健保監督聯盟反應診所掛號費漲價，形成就醫障礙以及診所不當得利的問題。從整體健康照護服務的價格需求彈性來看，診所調漲掛號費的確是有這樣的疑慮，因為診所服務的價格需求彈性因區域性或病情的差異而有很大差別(-0.08 ~ -2.0)，如果該地區診所服務的其它替代性服務很少，病人的病情很需要的話，價格需求彈性會很低，這時調漲掛號費會使得診所獲利大幅增加。相反地，在價格需求彈性很高的情況下，漲價會使得需求大幅減少，形成就醫障礙(不過消費者有可能轉而採取其他的替代性服務，因此減緩就醫障礙的問題)。但是，如果我們從個別診所的價格需求彈性(-3.1 ~ -3.3)來看，需求彈性是相當大的，代表個別診所的漲價其實問題不大，因為消費者可以有許多其他診所或甚至醫院門診所提供的服務可以選擇；而且不至於有診所不當得利的問題，因為通常在此情況下調漲掛號費的診所需求會大幅下降。此時我們比較要關心的是診所有沒有聯合漲價的行為，如果有的話，對必要的就醫來說，的確是會造成障礙，也會使診所趁人之危得利。這是健康經濟學有趣的地方，因為健康照護服務的確有其特殊性，但是又具備一般財貨或商品的內涵，呈現多樣的面貌。

[1] 財貨(goods)包含所有可以販售及購買的商品及服務。

研究測量的信度與效度

在計量研究中，研究人員必須將各種可能有關連的概念(如醫療品質)加以定義(沒有發生手術感染)，形成操作型定義(=術後病人院內感染件數/手術件數)，這時我們便可以用具體的變數(手術感染率)來衡量我們的抽象概念(醫療品質)，然後我們可以透過測量去取得這些變數的資料，再用計算或統計的方法去分析這些量化的資料。

測量誤差
研究測量過程及所取得資料的正確性與可靠度影響我們的研究品質甚巨。在測量過程中充滿各種誤差(error)的可能性，有一類的誤差稱為「隨機誤差」(random error)，是指突然、無預期而產生的誤差，這類誤差沒有一定的方向或偏好，任何情況、形式都有可能發生。主要的隨機誤差來源有包括如：填寫問卷的人誤解某一題問題的意思，或沒注意勾錯選項；電訪人員在訪問某一個人因為過於疲勞，記錄錯誤或表達不清楚；資料處理人員在輸入資料時不經意按錯數字；被研究人員(如學生)在接受測驗時因為心情不佳或生病，導致無法反應其真正的想法或學習效果；參與研究的訪查人員對於訪查內容或對象的表現認定標準不一致等等。大部分的隨機誤差都不容易避免，也不太可能完全避免。還好隨機誤差對我們所要了解的真象還不致於產生太大的偏差，但是會影響我們在進行統計推論及驗證假設時的準確性[1]。

另一類的誤差是「系統性偏差」(systematic bias)，這類的誤差有一定的型態，比如數據普遍都被高估或低估，導致所測量的資料偏向特定的方向。產生這類誤差的原因有包括：測量儀器沒有校正；研究人員的偏好/偏見；樣本選取的偏差；評量的所有問題都太難或太簡單；問卷設計錯誤等。系統性偏差對研究的正確性與推論的準確性都有嚴重的結構性影響，研究人員必須盡量予以避免。

測量的信度與效度
研究測量的品質當中有兩個面向特別重要，一個是「信度」(reliability)，另一個是「效度」(validity)。信度是指測量以及資料取得的可靠度、一致性、穩定度與準確性。比如我們要測量或收集醫院的手術感染率，如果我們從手術室所拿到的資料與電腦所獲得的數據一致或很接近；或者三位品質管理師去收集到的數據都很一致並且很接近真正的數值，就表示這次的測量或資料收集的信度很高；效度是指測量的方向正確的程度，是否對準我們真正想要測量的標的。比如我們本來要去瞭解醫院的手術臨床品質，我們卻去評量手術病人的滿意度，這就與我們原本想要測量的目標有所偏差了。

解釋信度與效度最好的例子是標靶射箭，如果我射出去的箭都集中在一個靶心附近，代表我射箭的信度很高(既穩定又準確)；如果射出去的箭雖然都集中在一個很小的區域，但離靶心很遠(穩定一致，但不準確)，或者射出去的每支箭分散在標靶的四處，那就是信度不佳(既不穩定也不準確)。效度的問題則是指原本我的目標是標靶A，結果我一直錯把標靶B當作標靶A在射，即使我差不多都射中了標靶B的靶心，可是卻射錯目標了，這是效度的問題。研究測量要先獲得足夠的信度(確保我所測量的差異性不會太大，有一定的一致性與穩定性)，再要求達成所需要的效度(正確測量到我真正想要測量的目標)。

信度的檢測
一般來說，研究測量的信度包含測量的穩定度(stability)、一致性(consistency)與相同性(equivalence)。穩定度是指用兩種以上不同的方法或不同時間所做的測量會得到相似的結果。檢測穩定度最常用的方法是針對相同的研究對象，實施「前後測」(test-retest)，再去計算兩次測試所得到的結果的關連係數(correlation coefficient)。比如我們醫院設計一份新的員工滿意度調查問卷，我們先要測試其穩定性，因此先選一群員工試填，兩個禮拜後再請同一批員工填寫一次(假設員工的滿意度在短期內不會有太大的改變)，將兩次的結果拿來比較，計算關連係數，如果呈現很高的正關連[2]，即表示這份新問卷有穩定性。

針對一致性，研究人員可以檢測評量工具的內部一致性(internal consistency)，以確定該評量工具所測量的內容有一致性(比如員工滿意度調查不會去把到員工的工作表現也混摻進來)。最常見的方法是將問卷中的問題分成兩大半，如果整個問卷有20題，那就分成兩個部分(split-half technique)，各含有10題問題。如果所有問題所測量的有一致性或共同性的，那我就可以比較及分析同一份問卷中這兩邊問題所呈現的結果是否有正關連性。

測量的相同性主要是指不同的測量人(如電訪人員)的認定方式、評量標準、準確度都沒有太大的差異，常用的方法是讓不同的測量人員分別去測量同樣的對象，然後計算及相關系數或相符比率，來檢測量測人員間的信度(inter-rater reliability)。

此外，若要評估問卷填寫人的一致性，通常在問卷中同樣的問題可以出現一次以上，但用相反或類似的意義描述，然後我們可以比較同一位填寫人所寫的內容是否有一致性。信度的檢測可以用量化的方式去進行，目前各種常用的統計軟體都有提供計算信度相關係數的功能。

效度的評估
效度的評估要比信度的評估更為困難一點，挑戰性比較高。因為效度的檢測缺乏較客觀的基準。不過，我們還是可以透過幾個方法去評估效度。第一個方式是「表面效度」(face validity)，也就是該測量工具”看起來”是否已經測量到應該測量的對象，這時研究人員所依靠的是自己的經驗與常識去做判斷。這也是效度檢測的第一關。第二種方法是「內容效度」(content validity)，以員工滿意度調查問卷為例，我們可以去檢查該份問卷內容是否涵蓋到所有與員工滿意相關的要素，比如薪資待遇、工作環境、人際關係、升遷管道等。如果我們要測量國小學生的數學四則運算能力，我們的試卷如果只有減法的問題，那就沒有達到內容效度的要求。內容效度經常是請一組該領域的專家來加以評估，再由個別專家所評估的分數去計算內容效度指數(content validity index)。

第三種評估效度的方式是「準則相關效度」(criterion-related validity)，假如員工離職與工作不滿意度有很密切的關係，那我們就可以拿員工離職做為檢測我們的員工滿意度調查問卷的一個準則，也就是去分析比較我們的問卷所測量到的某位員工不滿意度與離職是否有明顯的相關性，如果有的話，表示我們的問卷很能夠測量到員工滿意/不滿意度的程度，也就是有達到我們所要的效度。當然用某個準則來檢驗測量工具的效度有一個前提，就是該準則與我們的測量工具之間的關係必須是外在、具體且很明確的。這個方法可以分成兩種，一種稱為預測性的準則相關效度(predictive validity)，剛剛所舉的員工不滿意度與離職的例子是屬於預測性的效度，也就是這個準則是屬於預測性、未來的關係。我們則是用實施問卷之後所得到的結果去與該預測性的準則(是否離職)做關聯性比較。另一種是同時性的準則相關效度(concurrent validity)，同時性的效度則是我們所用的檢測準則與測量的對象之間的關係是同時存在的。比如如果極度不滿意的病人很可能馬上會提出訴怨的話，那我們就可以用病人抱怨事件做為準則，來檢測病人滿意度調查問卷的同時性效度。

第四種效度評估方法「構成效度」(construct validity)。「構成」(constructs)是指建構理論的主要成分，也就是理論的主要概念。所以構成效度的方法就是將前面所提到的準則相關效度方法中的準則換成重要的理論要素，用理論的構成來做為評判測量工具效度的依據，也可以說是用理論所描述的關係來檢驗我們的測量工具效度。

比如根據健康經濟學的效用函數與需求理論，年長者與壯年族對於感冒就醫與背痛手術會不同(相反)的考量與態度。我們可以用這個理論所描述的關係，來檢驗我們所設計的一份消費者就醫態度的問卷或量表的效度。我們可以先將問卷分別拿給一群年長者與一群壯年的上班族試填。如果該份工具有一定的效度的話，我們應該會看到這兩個族群對其中相關的問題呈現不同或相反的傾向。這種方法稱為「已知族群檢測法」(known-group technique)。另外一種方法可以比較填寫人對問卷中相同(或不同)取向的問題所填寫的結果是否有相同(不同)的傾向。比如從激勵理論我們知道有獲得適度獎勵的同工會有較高的工作動機，比較不會想離職。因此我們可以分析在問卷中填寫對獲得適度激勵表示贊同的人是否也呈現較高的工作動機(正相關[3])，而且離職意念較低(負相關[4])，藉此方法我們可以檢驗我們問卷的效度，瞭解我們是否測量到我們所關心的概念或要素。

[1] 因為該參數的標準誤差(standard error)會變大，t值或f值會變小，p值變大。
[2] 正關聯顯示員工甲第一次填寫的結果與第二次填寫的結果有很類似的形態，員工乙、丙…也大都是如此。
[3] 用相同關係去檢驗的效度稱為收斂效度(convergent validity)
[4] 用相反關係去檢驗的效度稱為歧異效度(discriminant validity)

理論在實證研究中的功能

最近不同的課都共同討論到理論，如果我的瞭解沒錯的話，社會科學博士班與碩士班的課程最大的差別就是對理論的強調程度。在醫管博士班，不僅要上好幾門組織或經濟理論的課，其它每門課也多少都會牽涉到理論。感覺起來在碩士班比較偏重實務現象的瞭解與探討，對理論比較沒有這麼要求或強調。我們系上的博士論文基本上必須是有理論根據或由理論引導(theory-driven)的研究，那理論到底在研究當中所扮演的角色是甚麼呢？

「理論」是一個含意很廣的名詞，不同的學者對理論的定義或瞭解可能也不一樣，甚至對理論的誤解也經常發生。難怪有學者特別在一本相當權威的「行政科學季刊」(Administrative Science Quarterly)上發表論文去論述「理論不是甚麼」(What theory is not)。這是因為有時候一些學者隨意把自己的想法冠上「xx理論」，以與別的理論互別苗頭，但其實是把理論看得不夠嚴謹。

目前社會科學界對「理論」較普遍接受的定義是「對某些現象或狀況所做有系統且抽象的解釋」。一個理論通常牽涉到好幾個抽象的觀念，但是這些觀念能夠被統整到前後一致的見解體系中，去解釋我們所看這個世界中的某些現象。比如牛頓的力學理論是要去解釋為什麼物體會運動；達爾文的進化論則是在解釋為什麼世界上會有各種不同的生物？組織社會學的體制理論則設法要去解釋為什麼不同的組織會越來越相像。好理論與不好理論的差別在於好理論可以解釋的範圍較廣，所得到的支持證據更多，所提出的因果關係更為明確。不過社會科學中經常是與一個現象有關的影響因素很多，甚至因素之間的互動關係也很複雜，因此不容易找出其真正的因果關係，但是一個好的理論至少必須要能夠說出其中重要因素之間的關係或關連性。

與一般人所想的不同，理論並不是一個完美不破的理想見解或定律，任何理論都是建立在特定的前提或假設上面，或者是在其特定的界限/範圍內設法對某些現象加以解釋[1]。因此理論是無法被證明的，也就是我們無法去證明一個理論的對錯。理論沒有對錯，只有是否能夠解釋我們所好奇或關切的現象？能夠解釋的範圍多廣？這也就是說理論的正當性在於能否獲得或者獲得多少的實證支持，如果越多實證支持某個理論所提出的解釋或關連性，該理論的立足點就越穩固。被各學科所用來做研究根據的理論通常是已經獲得該領域或跨領域廣泛的實證支持，被該學科所普遍接受的理論。

理論除了需要靠研究所得到的證據去支持之外，理論有時候是研究的產物，有時候則是研究的起點。以達爾文的進化論為例，進化論是達爾文研究及觀察許多生物與其環境之後所得到的一個系統性見解，用來解釋生物的多樣性，所以進化論是達爾文研究的一個產物。當進化論被提出來並獲得一些支持之後，它就被生物學家用來解釋自然界的各種相關生物現象，甚至被用來解釋人類社會的種族或機構的變遷，像組織生態理論就是將組織看成一個生物體，並借用進化論的觀點來解釋組織的成立、興起與衰敗，以及組織與環境及組織群體之間的互動關係。在社會科學中，理論經常是透過觀察或質性研究(qualitative research)，從眾多的因素與關係中加以歸納出特定的因果或關係模式，而形成理論；當理論被提出之後，必須能夠獲得量性研究(quantitative research)或實證研究(empirical studies)的證據予以支持。實證研究大多是以某個(些)特定理論為出發點，或以理論為根據，所發展出來的。理論在實證研究中的功能至少有以下幾個：

1. 理論提供我們研究的方向：有不少實證研究就是為了要探討某個理論所闡述的內容是否能夠解釋所關切的現象。通常的方法就是去探討該理論所描述或預測的各種因素之間的互動關係是否存在。另外，有些研究則是在探討某個領域的理論是否能夠被運用到其他的領域上。比如像資源依賴理論(Resource dependence theory)或成本交易理論(Transaction cost theory)本來是用在探討特定的商業機構的行為，後來有些醫務行政的學者就引用這些理論來探討健康照護機構的活動，也就是想了解健康照護機構的現象是否也能夠被這些理論所解釋，或是這些理論在醫務行政領域是否也成立。

2. 理論提供研究的架構：研究本身就是要探討所關切的因素之間的關係模式。比如提高部分負擔能不能降低醫療資源的濫用？醫院的核心價值會不會影響其所提供的服務種類？醫院開辦護理之家的決定因素有哪些？然而任何一種現象當中的相關因素非常多，之間的關係也很模糊或錯綜複雜，我們要從何處著手？這時理論就能夠提供我們重要的關係線索，讓我們化繁為簡，去掌握主要的關係與因素，形成我們的研究架構。每個研究的核心是其研究的架構，也就是該研究所要探討的關係模式，有理論根據的研究架構通常比較能被該領域所認同，也避免研究者走錯方向，或投入很多時間、精力與資源，卻得不到重要的結論。此外，量性研究當中所用到的計量模式，也大多是根據理論所建立起來的。

3. 理論幫助形成研究的假設：實證研究，特別是量性研究，都會把要探討的問題或關係轉變成具體、可以被檢測的研究假設(research hypotheses)。在這些假設當中，原先抽象的觀念或因素已經被可操作的變數所定義，因此能夠實際被比較及分析，去找出變數之間的互動關係。研究者在描述其假設中變數的關係模式時，所根據的就是其所引用的理論。當假設形成之後，研究人員便知道要收集哪些資料以及用哪些工具來檢測這些關係。

4. 研究人員用理論來檢驗研究工具或資料的品質：理論還有一個很重要的功能，就是做為我們檢驗我們所運用的研究工具或所收集到的資料的品質。比如在社會科學的研究當中，很多研究是透過問卷或訪查的方式去取得研究資料，這些研究工具及資料的效度[2](validity)與信度[3](reliability)是很重要的問題。在檢測研究工具及資料的效度時，有兩種重要的方法是「準則相關效度」(criterion-related validity)與「構成效度」(construct validity)，這兩種方法都可以使用理論所預測所指出的關係與方向做為我們檢驗工具或資料效度的準則或基準，當我們透過某個工具所得到的資料與我們從理論所推論的準則或基準很吻合時，我們對該工具或資料的效度便比較有把握。

5. 理論擴大研究結論的應用性：研究是一個成果不斷累積的過程，因此即使像牛頓這麼偉大的科學家也都謙虛地說：「我之所以能夠看得較遠一點，是因為我站在這些巨人們的肩上。」理論提供我們前人智慧的結晶，我們則是在這些基礎上繼續再探索[4]。當我們根據某個理論再去從事研究工作時，我們的成果可以擴大該理論的應用程度或範圍，或是找出該理論的限制與不足，讓人未來可以繼續去探索。理論提供了一個平台，讓這些成果可以相互累積，成為人類重大的貢獻。

[1] 比如牛頓力學能夠解釋的現象是當物體的運動速度遠小於光速的情況，當物體很微小以及其運動速度接近光速時，就必須用量子力學去解釋了。
[2] 效度是指我們所測量的東西就是我們真正想測量的對象(measure what we want to measure)。
[3] 信度是指我們每次測量的資料都很一致、穩定(measure consistently)。
[4] Research=re(再)+search(探索)。

健康照護服務的消費及投資理論

這學期我去旁聽健康經濟學這門課，授課的老師是Dr. Gloria Bazzoli。我聽系上台灣的學姐說這位老師不僅研究做得好，課也教得非常棒。我去聽第一次課之後，發現一點也沒錯，並且下定決心每一次課都要去旁聽。Prof. Bazzoli每次上課都會先簡單介紹上課主題的一些基本經濟理論，然後講述當中的重要概念以及其與健康或健康照護的關係，就後會引用實際的案例或狀況，再請學生思考該案例或情況，整理自己的見解或想法，目的在幫助學生將剛剛介紹到的理論與觀念應用到實際的情況中。在她的講授之下，健康經濟學變得非常生動、有趣，並與我們關切的議題有密切的關係。因此雖然我以前上過健康經濟學的課，但是旁聽這門課還是讓我受益良多，一來再度加強及澄清我對健康經濟學的觀念與瞭解，再來是更知道為什麼要學健康經濟學，健康經濟學與我們從事健康照護工作與研究有甚麼關係，以及如何將健康經濟學的理論與見解應用到實務及研究工作上面。

健康經濟學是個體經濟學的一環，個體經濟學基本上是探討在資源有限的情況下，個人及廠商如何做抉擇，以便去解釋及所表現出來的買賣、生產、投資等相關的經濟活動與行為。

「效用」(utility)這個觀念在經濟學中是很重要的一個觀念，每個人都有基本的需求，如安全、飽足、健康等；此外，人們也有其嚮往或期望的狀態，像快樂、被尊重等。效用則是指所有可以帶給我們這些讓我們滿足或達成期望的物品或服務。我們所得到的總效用就是由這些物品或服務所組合起來的，而每個人對於效用都有自己的偏好，不同樣的人有不同的效用偏好。此外，經濟學假設這些可以帶給我們效用的東西與服務是越多越好，因為可以帶給我們更高的效用程度。如果我們每天需要兩種食物--米飯與蘋果以滿足我們的需求，在某一個效用程度上，我們可以透過這兩種食物許多不同的數量組合去達到，這些組合點所連結起來的線就叫做「無異曲線」(Indifference curve)。無異曲線告訴我們一個重要的資訊，就是某個人在這兩種食物間做取捨的模式，但人類基本上共同的情況是當米飯很多，蘋果很少時，我們願意放棄較多的米飯，去換取一點點的蘋果(物以稀為貴)。當我們所擁有的蘋果越來越多時，我們反而會越珍惜米飯，這時除非我們可以換到很多蘋果，否則我們是不願再放棄一點點米飯的。

這時如果我們再將我們每一個人的「收入限制」(income constraint)考慮進來的話，在此情況下，我們的有限收入(或能夠用在食物上的預算限制)所能買到這兩種東西的數量組合會形成我們的收入限制線(決定於這兩種食物的價格與可分配的收入這三個條件[1])，這條收入限制線與某條無異曲線的相切點就是在該收入限制下，能夠達到最大效用程度的數量組合，也是代表在該情況下，我們的收入最有效的運用。當我們可支配的收入越多時，我們便可以找到另一點代表更高效用的相切點，結果通常是同時消費更多這兩種食物。

不僅收入會影響我們的消費，這兩種食物的價格變化也會改變我們的收入限制線，因而改變我們的消費點。當我們將在各個不同米飯的價格下所得到的對米飯的消費量的組合點劃出來時，我們便可以得到著名的「需求曲線」(Demand curve)。在一般的情況下，需求曲線呈現出當某一個東西的價格越高，我們對該東西的需求數量便會減少的走勢。

我們現在將這些概念應用到健康的效用與健康照護服務上面，首先我們先介紹以下四個簡化的函數關係：

1. U=u(Health, Bread)

這個關係指出某人的總效用(U)是由其效用偏好函數(u)中的健康、麵包等效用所組成的。每個人的u函數都不同，因為偏好不同，有人比較重視健康，有人比較看重食物。此外，此函數也代表不同效用之間的取捨以及加總的關係。基本上每個人都必須在健康與食物之間有所取捨，但當我們有能力同時取得更多時，通常會帶給我們更大的整體效用。

2. Health=f1(consumer time, visits)
這是健康的簡化生產函數，健康經濟學認為健康與其他大多數的東西一樣是可以被製造的。某人若要製造健康，他必須投入時間(如運動)、就醫(visits)、買保健食品來吃等等。此處就醫代表所有的健康照護服務，就醫本身並不能帶來效用，但就醫是製造健康的方法之一。許多健康照護服務，如定期洗牙，並不是一件令人愉快享受的事，但是為了達到健康，我們需要並且願意去購買這些服務。所以，健康照護服務是一種健康的衍生性效用需求。

3. Bread= f2(consumer time, Other goods(OG, such flour, oil, etc.))
同樣地，麵包(代表所有的食物)也是由消費者投入時間與購買其他相關的東西(other goods, OG)所製造出來的。

4. Income=Pv x Visits + POG x OG
這個函數代表每個消費者必須運用其有限的收入或預算中，去購買健康照護服務與其他東西的考量及限制。他必須依照這兩者的價格，去進行兩者之間數量的取捨。(Pv =就醫的價格；Visits=就醫的次數)

健康照護服務又可以被區分為兩類，一類是消費型的服務，另一類是投資型的服務。前者是指經過短暫的使用，以產生中短期健康效果的服務，如當我得到急性腸胃炎，我隨即去看腸胃科醫師，或去藥房買治療急性症狀的藥物，之後很快症狀就改善了。但是有可能下禮拜或下個月，我又吃壞肚子，必須再來看醫師，或再去買藥來吃。

相反地，投資型的健康照護服務是指可以產生長期健康效果或價值的服務，比如我看重心血管的健康，因此花錢加入健身房俱樂部，定期運動。預防醫學、牙齒矯正、美容等大多是屬於此類的服務。但也有不少健康照護服務是兼屬於兩種，既有中短期效果，也有長期效果的，如開刀治療疝氣，齲齒的拔除等。

其實，健康經濟學者是把健康看成一種資產，認為每個人與生俱來原本有一定的健康資產，但如果不去管它，任其發展的話，健康是會折損的；在此情況下，消費者可以投入時間及購買健康照護服務去補充健康資產，藉此增加可用的健康期間，供現在及未來使用。

健康經濟學之所以把健康照護服務分為中短期效果與長期效果這兩類服務的主要原因是消費者對這兩種健康照護服務的考量點是不一樣的。我們先舉一個例子來討論：

假設有兩個人，一位是上班族年輕人，另一位是退休的老師，對於下面兩種情況，所做的決定是否會有所不同？(1)感冒，考慮要不要去看門診醫師(消費型的服務)？(2)嚴重背痛，考慮要不要接受手術治療，一勞永逸(投資型的服務)？

在感冒的情況下，年輕人可能比較看重事業，對不舒服症狀的忍受程度較高，而且就診所花的時間成本要比退休老師來得高(因為請假去看診的時間就沒有收入)；而退休老師比較重視健康，對不舒服的症狀比較介意，因此通常會是年輕人不選擇去就診，買個成藥或忍受幾天就過了，而退休老師則傾向去看醫生。

在背痛的情況中，對年長者來說，手術風險可能要比年輕人高，而可以換取的果效期相對比年輕人來得短。因此年長者可能會選擇不採取手術，而用止痛藥的治標方式，而年輕人比較傾向採用手術，以短痛換取長期的舒服。

從這個例子，我們看到消費型與投資型健康照護服務不一樣的考量點。對消費型服務，消費者所根據的是：(1)其效用函數，特別是健康相對於其他效用的情況(如上面函數1所描述的)；(2)消費者對健康的生產效率的認知，如年輕人認為不看醫生感冒也會好，或者認為將時間或其他資源用到工作上所產生的效用要比用去看醫生所帶來的健康效用要來得大(函數2及3所描述的)；(3)收入的多寡與相對價格，如果就醫是收入或預算可以負擔的，且不會太貴，不至於排擠到其他所需要的東西，以及就醫的時間/機會成本(薪資x就醫所花的時間)不致於太高的話(函數4所描述的)，都會對消費者的前往就醫產生鼓勵效果。

但是對於投資型健康照護服務(如背痛手術)，消費者主要的考量有兩點：(1)消費者所預期該投資服務帶來的效益大小；(2)消費者心目中該投資服務的成本，包括手術的收費(直接成本)、機會或時間等間接成本(手術、住院、恢復期間該消費者不能從事其他事情的損失)、手術風險、以及該消費者可以用整個治療所花的費用去產生其它效用的成本等等。

當我們具備這些健康經濟學的基本理論或概念架構時，我們便可以來討論、推測或解釋一些實際的情況。

例子一：有一本暢銷的健身雜誌在訪談很多醫師之後，做出結論說年紀在40或50幾歲的人最能夠從運動及健康飲食習慣中得到健康的好處。但是事實上大部分在這個年齡層的美國人還是沒有定期運動習慣(只有1/8的中年美國人有在運動)，並且還是吃很多高熱量的速食。這是為什麼呢？

例子二：報載一家著名的化學公司，為提升員工的健康(降低健保費用)，提出一套獎勵方案，如果單位員工達到其主管所設定的體重控制、運動及戒菸目標，該單位主管可以獲得一筆獎金。這樣的獎勵方案是否有效？

例子三：某家醫院的急診室提出一個行銷計畫，對外宣傳急診病人到急診30分鐘之內一定可以獲得診療。假設該醫院急診室真的能夠做到此地步，這樣的計畫會不會有效果？或對哪些人有效？

在討論這些與消費者的健康照護服務需求的相關議題時，很重要的是先釐清所討論的是哪一類的健康照護服務，並且要從消費者的角度去了解其對健康的效用偏好、所認知的成本與效益、服務的價格、其他物品或服務的價格、或消費者的收入/經濟能力等因素。我覺得將健康照護服務分為消費型服務及投資型服務是很不錯的架構，從消費者來看這兩種服務之間的確有本質上的不同。通常急性醫療服務比較偏向前者，而預防醫學、健康促進、養生等比較偏向後者。許多醫院想從急性醫療跨向預防醫學或健康服務時會遇到瓶頸，問題可能在於沒有認識到這兩者之間本質上的差異，以及所導致消費者的不同考量，因此醫院仍然用急性醫療服務的概念在經營健康服務事業，當然就會抓不到要領。我覺得台灣的醫院在推展健康服務或開拓自費服務時，也許可以從這個地方去思考，得到一些靈感。

[1] 收入/預算=(蘋果價格x蘋果數量)+ (米飯價格x米飯數量)

這學期的課程

這學期我修了四門課，分別是進階組織理論(Advanced Health Services Organization Theory)、研究方法-I (Health Services Research Method I)、計量經濟學(Econometrics)以及一門「獨立研究」(Independent Study)。

「進階組織理論」是博士班課程必修的巨觀組織理論的第二門課，上學期的「基礎組織理論」主要在介紹幾個重要的組織理論的內容以及這個領域的演變，讓我們對巨觀組織理論有一個通盤性的了解。這學期的課則在教導我們如何運用這些組織理論來分析健康照護組織與相關的議題，特別是如何用來設計與進行相關的研究或探討。因此這門課要閱讀許多運用組織理論去研究健康照護組織的論文，從中學習各種組織理論怎樣被用來進行相關的研究。

「研究方法-I」是在教導我們一個研究從頭到尾的要素與步驟，以及這些要素之間的關係，使我們對研究的進行與重點有綜合性的掌握，具備從事研究工作的知識。這門課也是透過教科書有系統地介紹研究方法以及閱讀論文並進，老師特別希望我們將課堂上所學到的觀念用來評論所閱讀的論文，找出其中的優缺點以及可改進的地方，並提出自己認為更妥善的研究設計。此外，我們也要練習做文獻回顧(literature review)，並完成線上的IRB(Internal Review Board，研究機構內部研究審查委員會，該審查機制在確保研究的進行不會傷害到被研究的對象)課程。

「計量經濟學」也是延續上學期「計量經濟學導論」的第二門計量研究方法的課程，主要也是在學習迴歸分析方法，但這學期的課特別著重在處理一些較複雜的資料或特殊的情況。之前所學到的幾個基本迴歸模型其實是建立在許多假設或前提上面 ，如果研究的資料很單純或很完美(符合這些假設條件)的話，上學期的概論課程已經足以勝任去處理或分析多變數(multivariate)以及時序(time series)的問題；只是經常我們所得到的資料並不盡人意，或者我們想探討的問題有其特殊的限制，這時我們就需要用到一些特別的條件或迴歸模型，或想其他的方法，來處理這些問題或資料，使我們能夠得到較正確的結論。

依照博士班課程的規劃，這學期我們要修健康經濟學，不過因為我之前在密西根大學已經修過個體經濟學與健康經濟學，因此我可以不必再修這門課。但是系上台灣的學姐告訴我這門課的老師教得非常好，建議我去旁聽。這門課的老師知道我的情況之後，也將課程計畫寄給我，並同意我選擇我感興趣的主題彈性去旁聽。因為如此，我這學期就多出三個學分可以選其它的課，在跟指導教授討論後，我決定用來跟指導教授做「獨立研究」(Independent Study)，開始為博士論文預做準備。

「獨立研究」(Independent Study)

獨立研究基本上是學生與指導教授一起討論訂定出研討主題，透過由老師所開的書目或論文，以及學生自己尋找的素材，由學生採取獨立、主動的角度去探討該主題，並定期或不定其與指導者討論，在此過程中達到學習的果效，也可以說是一種主題學習法。這和一般課堂的教學課程最大的不同後者是老師主動備課及授課，學生被動學習，所教的內容比較廣泛；而前者是學生主動且很大程度地決定學習主題並參與課程的設計，指導者比較是輔助的角色，所探討或學習的主題也較為特定、具體。
據我所知，唸博士班除了論文研究之外，在英國，獨立研究是主要的課程，修課是次要的；但在美國，修課是主要的學習方法，獨立研究所佔的份量要來得少很多。我有一位朋友以前在英國唸博士班，他大部分的時間都是自己唸書，每個禮拜固定時間與指導教授討論研讀的內容，只有在指導教授認為有需要的科目，才去修課。在美國情況正好相反，學生大部分的時間都用在修讀研究所訂定的課程，獨立研究頂多只有2-3次。我覺得這兩種模式各有利弊，英國模式的好處是彈性大，因材施教，但缺點是變數大(有些學生很快就唸完，有些唸很久，除學生自己的因素外，指導教授的影響也很大，人治色彩濃厚)，有些基本課程可能會忽略掉。美國模式的優點是該學的東西應該不會漏掉，學生有基本的素質，並且制度化，但缺點是一般來說都要花3年以上的時間(光是修課就要兩年)，彈性與適性程度較低。
我想利用這次的獨立研究，來探討及了解美國天主教醫院或醫療體系在長期照顧與急性照顧之間的整合情況。就我所知，美國天主教醫療體系相當重視提供有愛心的(compassionate)照護以及扮演好管家(stewardship)的職責，因此不少天主教醫療體系都強調要為社區的需要提供連續性照顧(continuum of care)。我想藉此機會去了解他們目前進行得如何？採用何種模式？成效如何？我也希望能夠開始接觸與收集未來論文可能會用到的文獻，並且將正在學的研究方法實際予以應用，以加深學習效果。

整合性照護的成本效益比較

這禮拜組織理論這門課要每個學生針對自己感興趣的一個研究主題找一篇回顧文章(a review article[1])，準備在課堂上報告其大意並提出在這個主題上面，未來可以探討的研究問題(research questions)。我用”long-term care”、”integration of long-term care and acute care”等字詞在Medline學術資料庫中找到兩篇比較感興趣的review articles。其中一篇[2]是收集與整理1996-2004年之間所發表有關探討美國非機構式(non-institutional[3])長期照顧模式的成本效益的實證研究，以瞭解這些長照模式是否真的比機構式照顧[4]具有更好的成本效益；另一篇[5]是從實證研究的文獻中，去整理及歸納近年來幾個OECD國家曾經進行的整合式長照模式的成本效益是否真有比傳統或原有的模式來得裡想。

這兩篇文章提到了許多不同形態的長照服務模式，這些努力或實驗計畫大多希望找出新的長照提供模式，以有別於傳統或原有的偏重機構式照護且零亂的服務型態。這些新模式的共同點是大多強調整合長照的連續面向或服務，透過單一窗口、個案管理提供給長者所需要的完整服務，並結合相關的財物或財源籌措機制，或藉由財務誘因，盡可能讓年長者在自己的家裡或社區得到適當的照顧，希望能提高照顧品質、滿意度以及降低照顧的成本。

這兩篇文章所檢閱的研究論文都是有方案實施組與對照組的實證研究，不過因為第一篇文章所提到的方案大多是範圍較大的政策方案，因此在對照研究上的困難度較高，研究設計本身的問題較多，而且比較的基礎大多不太一致，因此難以根據研究結果做出強度很高的結論。因此我們暫不討論，此處介紹及討論第二篇文章。

Johri, Beland 與Bergman (2003)的文章檢閱了多篇探討幾個國家曾經針對老弱長者的照護需要所進行的實驗性或示範性整合式長照服務模式(Integrated Lon-term Care Delivery Models)的成效的實證研究，共提到7種整合照顧模式，包括：(1)英國的Darlington計畫、美國的(2)On Lok/(3)PACE與(4)Social HMO(S/HMO)計畫、義大利的(5)Vittorio Veneto與(6)Rovereto計畫，以及(7)加拿大的SIPA計畫。以下分別針對每個計畫的主要內容、比較對象以及成效評估結果予以簡要介紹：

1. 英國的Darlington計畫
主要內容：此計畫是1983年由英國政府所獎助的23個社區服務先驅計畫當中的一個，目的希望降低老弱個案長住醫院的情況，強化社區與家庭的照顧支持系統。該計畫的核心是透過個案管理師去形成個案為中心的整合服務。個管師負責評估個案的需求、擬定照顧計畫、監督照顧服務的執行並確保醫療機構與社會服務機構之間在照顧同一位個案上面有密切的配搭。同時，個管師也是跨領域老人照顧團隊的一員，每位個管師大約負責20位年長個案，並握有一定的預算(大約是該20名個案如果接受住院照顧時所用去的費用的三分之二)，設法在該預算額度內去規劃並使所負責的所有個案得到適當的照顧。我們也許可以稱此計畫為個管師個別總額預算的社區照顧方案。

對照對象：採半實驗、非隨機的研究設計，與在該計畫實施地區緊鄰的一個地區(未實施任何計畫)中、並與該計畫個案情況類似的住院病人進行比較。

評估結果：計畫個案有較高的生活品質；照顧者的壓力也沒有因此比較高；計畫個案留在家中的天數(入院的天數)遠比對照組個案來得多(少)；每位個案的照顧成本也明顯較低。

2. 美國的On Lok(安樂)/ PACE計畫(請參考居家及社區整合照護模式PACE)
主要內容：此計畫是在1971年，由Robert Wood Johnson基金會與美國聯邦健康照護財政局(Health Care Financing Administration, HCFA[6])所共同贊助，在舊金山市中國城，針對依賴程度已經達到護理之家所照顧的年長華人所進行的一項居家與社區照顧服務實驗計畫。該計畫的特點在於結合財務與服務，以論人計酬的給付方式(經費主要來自Medicare與Medicaid)，承辦服務的機構必須負擔財務風險，運用有限的給付去提供所有個案需要的完整照顧，包括醫療、護理與社會照顧等服務給個案。承辦機構有自己或簽約的醫療與照護專業人員，個案必須接受承辦機構的照顧安排，但也鼓勵非正式照顧者的參與。On Lok計畫中也運用了個管師的功能，並強調團隊照護。我們可以說這是一種長照版的HMO。

對照對象：採取配對研究方式，比較另一組住在同社區，情況相似，但非接受此模式照顧的個案。

評估結果：計畫個案發展出較佳的依賴調適能力；住院率並無明顯差別；護利之家的使用率明顯較低；平均每位個案的照顧成本比對照組少21%。

3. 美國的PACE計畫
主要內容：由於On Lok計畫有相當的成效，因此美國政府與RWJ基金會在1986年將此計畫推廣到許多其他社區，並統稱為PACE(Program of All-inclusive Care for the Elderly)計畫。內容大致與On Lok模式相同。

對照對象：經評估符合收案條件、但決定不參與此計畫的個案

評估結果：計畫個案嚴重程度普遍較高；專科醫師使用率較低；估計省5-15%的費用；用藥率比較合理。但是PACE方案的登記使用個案並不多(可能與美國人喜歡找自己熟悉的醫療人員，參加PACE之後就必須接受被安排的醫療或照顧人員的服務，沒有自己的選擇權)，特別是在較大的地區實施起來遇到許多問題，個案若住得很分散的話，要使用或接受承辦機構所提供的各種服務相當不便。此模式比較適合在人口密集的小社區中實施。

4. 美國的S/HMO第一期計畫
主要內容：此計劃本身就是一個年長者的醫療與長照HMO保險方案實驗計畫，在四個地區同步實施，由Medicare提供經費(再加上個案所繳的保費、自付額與部分負擔)，以論人預先給付(capitation, prepaid)給一個承辦機構，該機構必須在此經費預算中提供住院、醫師、慢性病照護、短期護理之家、居家照顧與服務、日托及生活照顧等必要的服務給年長者。所有的年長者都可以登記加入此計畫，但是只有達到特定身心依賴程度的個案才能享有醫療以外的延伸服務。該計畫也是透過個案管理的機制去啟動及提供必要的慢性與長期照顧給達到特定條件的個案，目的希望將照護資源做更有效的利用，並預防個案過早依賴機構式照顧。

對照對象：經由挑選在同地區內，與接受此計畫長照服務的個案情況類似、但接受Medicare論量計酬方案的個案，配對所形成的對照組。

評估結果：計畫個案的照顧結果面、成本面與資源利用情況都比對照組的情況來得不理想。這篇文章提到幾個造成此計畫成效不如預期的可能原因：(1)長照服務的經費設有上限，且許多居家服務需繳部分負擔，導致個案使用居家與社區服務的意願偏低，而且個案隨時都可以退出計畫，使得原本想將個案從機構式照顧導向社區照顧的目標大打折扣；(2)個管師只負責評估個案可以獲得哪些服務，以及哪些個案符合長照的給付條件，並未賦予考量費用或成本的的誘因或責任，也不需去關照各種長照服務間整合的問題；(3)沒有運用跨專業的團隊機制，各種服務間整合不理想；(4)缺乏提供鼓勵使用社區照顧的誘因給主要的照顧者或醫療人員；(5)採用多種照顧機構的模式，而非由單一的機構承辦，缺乏必要的管控機制。

5. 義大利的Vittorio Veneto計畫
主要內容：此計畫採用單一窗口、個案管理、個案評估、跨專業老人照顧團隊去整合相關的照顧服務給住在社區中的老弱年長者。此外，也加入一般科醫師，讓個案可以選擇自己喜歡的醫師，但並未設計鼓勵使用社區照顧服務的財務機制。

對照對象：採用隨機分配的實驗方式，實驗組是被指定加入此計畫的個案，對照組則是接受原有一般(非整合式)照顧模式的個案。

評估結果：實驗組個案的社區與機構照顧使用率均有下降，急性住院更是明顯減少，護理之家的使用率也有下降的趨勢；實驗組個案的健康情況也較理想；平均每位個案每年約省下1125 lire[7]。

6. 義大利的Rovereto計畫
主要內容：與Vittorio Veneto計畫大致壘同。原先Rovereto計畫是在1990年代初期，為年長者的照顧需要，設置了一個老人醫學醫院、護理之家以及居家服務機構，但未予以整合。於是該計畫進一步想去了解整合與未整合的服務成效是否有差別，因而展開此一實驗計畫。
對照對象：比較計畫實施前與實施後的差別。
評估結果：個案幾個主要的功能指標有改善；住院次數與天數也有顯著下降；估計約省下29%的成本。

7. 加拿大的SIPA第一期計畫
主要內容：此計劃可以說是加拿大版的On Lok/PACE計畫，1999年開始在蒙特婁實施。由社區基礎照顧體系提供全方位的健康與社會照顧服務給老弱個案，該提供體系也有個管師，去整合相關服務。惟第一期計畫尚未實施如On Lok計畫的風險承擔與財務機制。第二期及第三期才會陸續將財務機制設計進去，即承辦機構接受論人的預先給付，必須承擔財務風險，在此預算內去提供所有必要的服務以滿足個案的需要。
對照對象：採隨機分配的實驗方式，以及追蹤實施後的個案情況。
評估結果：在該回顧文章撰寫之際，此計畫的研究結果尚未出來，但初步資料顯示個案的社區服務使用率上升，急診使用率下降，預防措施也較被重視。

這篇回顧文章總結以上的實證發現時，指出未來在設計整合照顧模式時，須考慮三個成功的關鍵要素，包括(1)個案管理機制(個案及需求評估以及跨專業的老人照顧團隊的運作；(2)單一窗口負責個案的轉介與匯集；(3)適當的財務誘因或引導機制，去促進整合及鼓勵社區照顧服務。

比較可惜的是，由於文章中所能找到有關每一個實驗計畫的實證評估論文篇數相當有限，即使同一個計畫有一篇以上的實證研究，可是大多是同樣的研究者，所以我覺得證據可能還不夠充分。除此之外，我覺得這篇文章整理得相當不錯，簡潔扼要且一目了然。

[1]Review articles並非原創性的研究，而是針對某個主題或問題，收集並整理已經發表的研究論文，希望了解該問題目前的研究成果或是否有具體的結論)。
[2] Grabowski, D.C. (2006). The Cost-Effectiveness of Noninstitutional Long-Term Care Services: Review and Synthesis of the Most Recent Evidence. Medical Care Research and Review 63(1):3-28.
[3] 非機構式長期照顧通常是指居家及社區照顧
[4] 機構式照顧通常是指護理之家的照護
[5] Johri, M., Beland, F., and Bergman, H. (2003). International experiments in integrated care for the elderly: a synthesis of the evidence. International Journal of Geriatric Psychiatry 18:222-235
[6] HCFA是CMS(Centers for Medicare and Medicaid Services)以前的名稱，是美國兩個主要公辦健保Medicare與Medicaid的主管機關。
[7] Lire是義大利貨幣lira的複數，1 lira大約是1/2000歐元