第五章、 討論
第三節、 資源分布指標評估結果之分析
中縣，病床分布最不平均的前三名分別是雲林縣、彰化縣、苗栗縣。
1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 每
1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
GINI值
醫師 病床
圖4-3、歷年醫師與病床 GINI 係數的變化
（一）GINI 係數與 Le Grand 係數對年代的趨勢變化
表4-9 表示各縣市歷年醫師 GINI 係數之趨勢變化，有 11 個縣市 在醫師的分布上有越來越平均的趨勢，但其中只有4 個鄉鎮達到統計 上的顯著差異，分別是南投縣、基隆市、台南市以及台北市；另外，
有9 個縣市在醫師的分布上有越來越不平均的趨勢，但幅度皆不大，
其中僅台中縣達到統計上的顯著差異。
表 4-10 表示各縣市歷年病床 GINI 係數之趨勢變化，同樣有 11 個縣市在病床的分布上有越來越平均的趨勢，與先前不同的是有 10 個縣市達到統計上的顯著差異，病床的 GINI 係數下降最多的新竹 縣，其次是台中縣；另外也有 9 個縣市在病床的分布上有越來越不平 均的趨勢，但僅有兩個縣市達到統計上的顯著差異，分別是台南市跟 苗栗縣。在此可以發現，若一開始有比較高的係數值，則比較容易呈 現係數在改善的趨勢。
表4-11 表示歷年各醫師、病床與醫療費用的 Gini 係數與 Le Grand 係數值，除了基層科別的 Gini 係數外，各項指標係數皆有逐年下降 的趨勢，下降趨勢最大的為病床的Gini 係數，β值為-0.009，代表資 源分布是越傾向平均的分布，尤其是在 Le Grand 係數的表現上，除 了門診醫療費用以外，其他皆達到統計上的差異。
表4-9、各縣市歷年醫師 GINI 係數之趨勢變化
縣市別 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 β p-value 嘉義縣 0.145 . 0.143 0.141 0.090 0.014 0.001 0.091 0.001 0.005 0.053 . . . -0.014 0.012 南投縣 . . 0.303 0.289 0.292 0.251 0.190 0.184 0.218 0.185 0.191 0.188 0.193 0.196 -0.011 0.001*
基隆市 . . . 0.104 0.150 0.188 0.132 0.120 0.093 0.092 0.080 0.113 0.080 0.089 -0.007 0.032*
台南市 . . . 0.255 0.218 0.220 . . 0.185 0.183 0.185 0.207 0.196 . -0.005 0.032*
台東縣 0.296 0.300 0.332 0.352 0.567 0.293 0.314 0.288 0.325 0.267 0.266 0.291 0.305 0.296 -0.005 0.317 台北市 0.074 0.109 0.062 0.092 0.090 0.075 0.080 0.091 . 0.042 . 0.051 0.033 0.034 -0.004 0.003*
桃園縣 0.079 0.066 0.060 0.048 0.000 0.041 0.027 0.043 0.043 0.034 0.040 0.042 . . -0.003 0.125 台南縣 0.356 0.331 0.339 0.318 0.297 0.293 0.286 0.310 0.326 0.355 0.352 0.278 0.295 0.290 -0.003 0.169 高雄縣 . . . 0.278 0.150 0.112 . 0.149 0.172 0.187 0.162 0.160 0.137 0.196 -0.003 0.541 雲林縣 . 0.391 0.383 0.322 0.336 0.309 0.316 0.270 . 0.298 0.344 0.329 0.352 0.361 -0.002 0.565 台北縣 0.057 0.057 0.065 0.071 0.070 . 0.047 0.035 0.024 0.075 0.054 0.046 0.069 0.027 -0.001 0.226 宜蘭縣 . . 0.339 0.325 0.308 0.293 0.311 0.310 0.312 . 0.323 0.329 0.328 0.336 0.001 0.344 新竹縣 0.338 0.303 0.220 0.373 0.342 0.329 0.329 0.313 0.293 0.316 0.315 0.333 0.327 . 0.001 0.723 屏東縣 . . . 0.274 0.294 0.310 0.296 0.303 0.266 0.321 0.295 0.305 0.297 0.301 0.001 0.381 花蓮縣 0.371 0.502 0.422 0.388 . 0.412 0.364 0.376 0.421 0.392 0.433 0.450 0.435 0.438 0.001 0.613 高雄市 . . . 0.043 0.032 . . 0.011 0.056 0.046 0.053 0.047 0.048 0.058 0.002 0.171 台中市 0.040 0.032 0.051 0.014 0.030 0.004 0.007 0.005 0.036 0.051 0.052 0.048 0.073 0.070 0.003 0.057 彰化縣 . 0.508 . 0.440 0.438 0.452 0.452 0.480 0.486 0.499 0.517 0.523 0.497 0.479 0.004 0.098 苗栗縣 . . . 0.264 0.293 0.297 0.335 0.351 0.354 0.333 0.376 0.373 0.352 0.301 0.007 0.054 台中縣 0.179 0.231 0.220 0.190 0.197 0.164 0.167 0.163 0.143 0.140 0.089 0.088 0.074 0.059 0.012 0.000*
*
p-value＜0.05表4-10、各縣市歷年病床 GINI 係數之趨勢變化
縣市別 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 β p-value 新竹縣 0.710 0.710 0.687 0.681 0.621 0.530 0.523 0.453 0.442 0.444 0.439 . 0.424 . -0.030 0.000*
台中縣 . . . 0.228 0.249 0.213 0.220 0.196 0.156 0.146 0.073 0.043 0.014 0.022 -0.026 0.000*
嘉義縣 0.233 . 0.249 0.234 0.003 0.288 0.128 0.084 0.076 0.048 0.003 . . . -0.024 0.023*
台東縣 . . . 0.571 0.509 0.563 0.503 0.512 0.463 0.431 0.419 0.410 0.436 0.435 -0.015 0.000*
台南縣 0.576 0.559 0.530 0.552 0.496 0.460 0.470 0.461 0.437 0.454 0.453 0.466 0.436 0.303 -0.014 0.000*
南投縣 . . 0.345 0.378 0.367 0.321 0.292 0.264 0.246 0.226 0.268 0.246 0.278 0.292 -0.010 0.009*
基隆市 . . . 0.104 0.170 0.181 0.099 0.091 0.102 0.103 0.094 0.072 0.050 0.074 -0.009 0.011*
宜蘭縣 . . . 0.223 0.280 0.264 0.238 0.235 0.239 . 0.180 0.200 0.203 0.181 -0.008 0.005*
屏東縣 . . . 0.395 0.379 0.363 0.352 0.333 0.322 0.301 0.330 0.341 0.320 0.328 -0.006 0.005 台北縣 0.076 0.077 0.070 0.088 0.058 . 0.019 0.047 0.076 0.070 0.051 0.033 0.010 0.008 -0.005 0.006*
高雄市 . . . 0.046 0.047 . . 0.000 0.018 0.015 0.015 0.017 0.014 0.017 -0.003 0.046*
台北市 0.041 0.025 0.027 0.054 0.073 0.013 0.003 0.025 . 0.038 . 0.041 0.046 0.048 0.001 0.679 高雄縣 . 0.075 0.121 0.111 0.110 0.086 0.064 0.108 0.112 0.126 0.105 0.105 0.093 0.162 0.003 0.164 桃園縣 . . . 0.046 0.050 0.017 0.004 0.001 0.018 0.071 0.074 0.059 . . 0.004 0.289 彰化縣 . 0.472 . 0.503 0.487 0.513 0.537 0.567 0.548 0.573 0.579 0.552 0.521 0.487 0.004 0.152 雲林縣 . . . 0.510 0.401 0.436 0.421 0.414 . 0.486 0.466 0.498 0.490 0.496 0.006 0.139 苗栗縣 . . . 0.461 0.418 0.427 0.442 0.488 0.505 0.520 0.513 0.528 0.505 0.480 0.008 0.012*
台南市 . . . 0.205 0.185 0.165 0.178 . 0.202 0.222 0.230 0.264 0.240 . 0.008 0.009*
台中市 . . . 0.051 0.058 0.041 0.004 . . . 0.156 0.011 0.102 花蓮縣 . . . 0.058 . 0.072 0.088 0.074 0.284 0.274 0.289 0.278 0.255 0.248 0.026 0.004
*
p-value＜0.05表4-11、歷年各項 Gini 與 Le Grand 係數值
1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 β p-value
Gini
醫師 0.172 0.188 0.218 0.183 0.400 0.161 0.154 0.149 0.150 0.142 0.142 0.132 0.135 0.116 -0.008 0.078 病床 . . . 0.088 0.074 0.068 0.384 0.056 0.066 0.057 0.058 0.056 0.057 0.039 -0.009 0.357 基層科別1 0.127 0.125 0.121 0.120 0.111 0.111 0.110 0.102 0.108 0.126 0.124 0.103 0.101 0.092 0.577 0.010 0.164 其他專科 0.361 0.352 0.323 0.332 0.306 0.301 0.268 0.241 0.273 0.261 0.258 0.241 0.230 0.212 0.559 -0.002 0.736 門診醫療費用 . . . . 0.210 0.241 0.183 0.179 0.203 0.184 0.162 0.168 0.183 0.173 0.173 -0.005 0.019*
住院醫療費用 . . . . 0.285 0.291 0.277 0.279 0.344 0.283 0.260 0.282 0.298 0.254 0.262 -0.003 0.298 Le Grand
醫師 0.259 0.257 0.254 0.250 0.248 0.252 0.248 0.237 0.235 0.229 0.225 0.222 0.213 0.207 0.209 -0.004 0.000*
病床 0.202 0.200 0.196 0.193 0.187 0.188 0.182 0.181 0.189 0.179 0.181 0.175 0.170 0.167 0.169 -0.002 0.000*
基層專科 0.245 0.243 0.240 0.238 0.237 0.241 0.233 0.231 0.230 0.228 0.222 0.219 0.208 0.204 0.242 -0.002 0.003*
其他專科 0.297 0.295 0.284 0.281 0.277 0.280 0.264 0.257 0.254 0.245 0.233 0.230 0.218 0.212 0.233 -0.006 0.000*
門診醫療費用 . . . . 0.108 0.111 0.109 0.102 0.070 0.109 0.111 0.104 0.100 0.088 0.085 -0.002 0.187 住院醫療費用 . . . . 0.126 0.132 0.123 0.112 0.102 0.121 0.120 0.101 0.090 0.083 0.078 -0.005 0.000*
*
p-value＜0.051基層科別包含內科、外科、婦科、兒科、家醫科以及一般科
（二）社會指標對 Gini 係數與 Le Grand 係數的迴歸分析
首先是以醫師之 Gini 係數與 Le Grand 係數為依變項之迴歸分 析，如表4-12 所示，在醫師之 Le Grand 係數部分，其與 0 歲平均餘 命有顯著的負向相關，代表如果 0 歲平均餘命增加，則 Le Grand 係 數會降低。
表4-12、醫師之 Gini 係數與 Le Grand 係數迴歸分析比較
變項 醫師之
Gini 係數
醫師之 Le Grand 係數
β-Coefficient t VIF β-Coefficient t VIF
截距 -0.329 -0.050 1.830 10.554**
失業率 -0.028 -0.548 6.628 0.001 0.599 4.406 平均每戶可支配所得 -7.195×10-7 -0.705 2.503 -5.449×10-8 -1.536 2.599 0 歲平均餘命 0.016 0.176 6.428 -0.021 -8.737* 4.409 醫療保健支出百分比 -0.014 -0.061 1.703 -0.001 -0.157 1.736
F-value 0.896 89.560**
R2 0.374 0.981
* 顯著水準小於 0.1
** 顯著水準小於 0.05 或以下
病床的迴歸分析結果如表4-13，同樣是 0 歲的平均餘命與病床之 Le Grand 係數有顯著相關，顯著差異在 0.05 的等級，代表 0 歲的平 均餘命每上升一歲，則病床之 Le Grand 係數會下降 3.336，另外還有 醫療保健支出的百分比與其有顯著的相關，但顯著差異僅在0.1 的等 級，代表醫療保健支出每上升一個百分比，則病床之 Le Grand 係數 會下降1.943。
表4-13、病床之 Gini 係數與 Le Grand 係數迴歸分析比較
變項 病床之
Gini 係數
病床之 Le Grand 係數
β-Coefficient t VIF β-Coefficient t VIF
截距 12.406 1.572 0.963 4.746**
β-Coefficient t VIF β-Coefficient t VIF
截距 -15.168 -2.315* 0.396 0.730
其他專科醫師之Gini 係數與 Le Grand 係數迴歸分析比較，與基
β-Coefficient t VIF β-Coefficient t VIF
截距 -9.036 -1.913* 0.396 0.730
β-Coefficient t VIF β-Coefficient t VIF
截距 1.687 0.998 2.285 4.168**
餘命有顯著負向相關，代表平均餘命每增加一歲，則住院醫療費用之 Le Grand 係數會下降 3.314。
（三）與美國的資料做描述性比較
0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35
1970 1975 1980 1985 1990 1991 1995 1998 2000 2004
GINI值
醫師(USA) 病床(USA) 醫師(Taiwan) 病床(Taiwan)
圖4-4、台灣與美國 GINI 係數的比較
如圖 4-4 所示，1991~1998 年間，台灣在醫師的分布上較美國平 均，但在病床的分布上就不若美國平均，美國自 1990 年以來，醫師 跟病床是越來越接近，且趨於穩定，相較台灣來看，自1991 年開始，
分布情形起伏較大，且由圖來看，並無趨於穩定的跡象。
第五章、討論
第一節、理性計畫評估之意涵
本研究的主要目的雖在以理性標準來評估施行已超過二十年的 醫療網計畫，但由另一個角度來說，也可以視為以醫療網計畫為範例 來呈現理性計畫的原則與方法。對於公共衛生的計畫者與執行者而 言，後者無非具有更高的價值，尤其對於地方衛生機構中的公共衛生 人員而言更是如此。隨著台灣民主化進展而來的地區化或基層化，將 使得包括衛生單位在內的基層政府機構享有更高的自治權力與責 任，醫療網也跟上時代潮流，在第四期與第五期醫療網釋出部份經費 由衛生局尋求責任醫院執行計畫，開放地區中的醫療機構、教學單 位、醫師團體等共同參與，發展適合地方性的衛生計畫，但擁有權力 的同時責任也產生，而且往往是責任優先於權力，因為前者才是後者 正當性的基礎。這表示基層衛生人員未來必須要負起更多自行依據地 方需要來計畫衛生措施的責任，因此極有必要熟悉理性計畫的原理與 技巧（李卓倫，1997）。
第二節、理性指標評估結果之分析
根據評估結果，醫療網計畫在研擬方面逐漸具有理性計畫的特 點，以目前正在進行的全人健康照護計畫來說，比較欠缺的僅是現況 分析的因果推論以及方案的效率性、公平性、可行性評估，雖然這些 項目一向不容易出現在各類計畫之中，但不代表這些項目對理性計畫 來說並不重要，反而比其他的理性標準來得更加值得考慮，因為現況 分析的因果推論，是對問題的診斷階段，診斷結果提供計畫者對症下 藥的依據，也同時能讓執行者對計畫的內容較有因果的概念，在執行 上或許就比較能夠貼近主軸。效率性、公平性、可行性評估就更不用 說了，任何政策本就多少應該對這三項評估做初步的探討，尤其是像 醫療網計畫這類大型且具長遠性價值目標的計畫，對其效率性、公平 性、可行性更應審慎評估，醫療網的目標主要屬於公平的議題，但由 於計畫中對於上述方案何以能夠促成醫療資源公平分配的說明並不 充分，因此欲對方案與目標間的關聯性進行直接的了解有其困難（李 卓倫，1997）。雖然全人健康照護計畫已核定執行至民國 97 年底，
事前評估的時間點已經過去，但筆者認為何妨對尚未執行的 96、97 年度預定計畫重新進行初步評估，或許仍會有所幫助，另外，本研究 也建議下一階段的醫療網計畫應將現況分析的因果推論，以及方案的 效率性、公平性、可行性評估多加考慮，並於計畫書中呈現。
第三節、資源分布指標評估結果之分析
台灣有區域醫療網計劃的推動，自推行以來醫療資源確有提升，
且城鄉差距也較 70 年代縮短，然而，城鄉差距縮短，是否全為醫療 網政策之功，或是醫師人力增加後，自然而然的擴散效果，則待學術 討論（Chiang TL，1995）。但醫療資源及醫師人力在地理及功能分配 上產生不均的現象卻依然存在，轉診和分級醫療制度無從落實，再加 上大型醫院不斷地在擴建門診及引進昂貴之高科技醫療儀器，又因為 保險給付的偏頗及民眾就醫行為的改變，凡此種種都可能導致基層開 業醫療的日益萎縮。
根據醫療資源分布的指標 GINI 係數的計算結果來看，醫師與病 床分布較平均的縣市多有雷同，醫師和病床的分布似乎具有正向相 關，這可能與醫師與醫院間具有相輔相成的關係，因為醫師需要醫院 的病床來容納他們的病患，而醫院則需要醫師來吸引病人（Tuvia，
2004）。另外，歷年來醫師的分布似乎沒有什麼變化的趨勢，而病床 的分布則有越平均的現象，但較不明顯，這樣的結果可能可以由醫療 網大部分的經費都用於增加醫療院所來解釋，顯示醫療網在充實醫療 的硬體設備上的確做出了貢獻；然醫師的分布上就不是那麼令人滿 意，14 年來醫師的分布幾乎沒有進步，代表雖然政府握有醫師數量 的調控機制，且醫療網提供大量的醫療發展基金，但仍舊無法誘使醫
師往醫療資源少的地區流動，達成醫師分布更為平均的目標，思考其 原因，或許跟大部分醫療發展基金被醫院的整建及擴充消耗殆盡，基 層醫療院所佔的比例並不高有關，但從另一個角度來想，14 來的醫 師分布也沒有變壞的趨勢，這點仍然值得慶幸，畢竟醫師靠自由意志 去選擇開業地點，本就不若病床數那般容易控制，但政府單位仍不應 鬆懈，應持續致力提高醫療的可近性，增加國民健康。
雖然總體的醫師分布是呈逐漸平均的趨勢，但進一步就基層科別 醫師與其他專科醫師的分布情形來看，基層專科醫師不論在 Gini 係 數或 Le Grand 係數分布趨勢上的表現上都較其他專科醫師來得差，
尤其基層科別醫師的 Gini 係數甚至有逐年上升的趨勢，這樣的結果 無疑是與醫療網的精神不符；值得注意的是，2004 年以前的基層科 別醫師一直都是較其他專科醫師的分布來得平均，自 2005 才轉變為 其他專科醫師較基層專科醫師的分布來得平均，這樣的趨勢剛開始發 展，本研究目前尚無法任何因果推論，仍待後續研究持續的追蹤，以 了解是否為政策推動的影響所致。
本研究所使用的醫療費用是指各縣市與健康保險局特約之醫事 服務機構歷年的申報情形而言，因其中包括了跨縣市就醫的情形，與
本研究所使用的醫療費用是指各縣市與健康保險局特約之醫事 服務機構歷年的申報情形而言，因其中包括了跨縣市就醫的情形，與