以全民健康保險資料庫探討臺灣醫療人力的特性及變化 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學統計學系研究所碩士論文. 以全民健康保險資料庫探討臺灣醫療人力的特性及變化. Using Taiwan National Health Insurance Database to Explore the Change of Medical Manpower in Taiwan. 研究生：楊崇甫撰指導教授：余清祥博士中華民國一百零五年七月.

(2) 謝誌終於到了寫謝誌的階段，從沒想過我能有機會能走到寫謝誌的這個階段，因為在經歷這一段的過程中，常常想放棄，但是也因為有這些人的幫忙與照顧才能順利的寫完這篇論文，應該感謝的人太多，所以我就把引言的部分省下直接進入感謝的部分吧。首先，謝謝我的老闆余清祥老師，謝謝老師給了我很多指導，包括:研究資源、研究方向、責任感、態度及帶人的機會，老師給我的東西不只是專業上的訓練，還有如何在一個團隊當中訓練學弟妹、領導、溝通協調及面對壓力，最重要的是，老師讓我明白如何獨立思考；如何解決問題。能夠成為老師的學生，真的是我的榮幸，我也非常的感恩，謝謝老師。再來要感謝帶領我的學長，志新、昇龍還有小馬學長，感謝學長在我剛進研究所的時候讓我加入健保資料庫的團隊學習，過程中雖然偶爾會有摩擦，但是學長們的用心良苦我都知道，也謝謝學長的耐心指導與支援，尤其是在寫論文的這一年，學長總是在我最需要意見的時候給予我適當的建議，感謝學長們的提攜。學弟妹們，加油，接下來輪到你們了，我這一年跟你們一起 meeting 一起工作，學到了很多也一起經歷了很多快樂的時光，感謝于閔、家安、立筠與芃婕，謝謝你們這段時間的包容，我這個不稱職的學長在你們身上學到很多東西，今後你們也要好好加油。為了遵守諾言，這一段留給我最大的小幫手，筱翎學妹。謝謝妳總是在我最需要的時候出現，給予我不管是鼓勵、建議與人力支援，也謝謝妳總是聽我抱怨，妳總是包容我對你的予取予求，因為有妳，我才能完成這篇論文，我在妳身上學到了很多東西，在妳身上看到了我應該要改變的地方，謝謝妳在我面對研討會的壓力時給我幫助，謝謝妳在我每次 meeting 難產時，出手相助，我對你的感謝， I.

(3) 千言萬語也說不完，只能說，謝謝妳。當然，還要感謝每天陪我在研究室奮戰的夥伴們，昶志、苡榕、亭安、家丞，我們總是在研究室玩樂、奮戰，尤其是昶志，一起待到半夜的時光，現在回想起來是多麼的美好，辛苦了。最後我想感謝我的兩位夥伴，昱霈與敬昇。從一開始的團隊建立，我們不斷的溝通與努力，各自帶領著自己的學弟妹學習，與兩位合作讓我學到很多東西，不管是溝通、技術、態度及面對壓力時該有的樣子。我們一起面對困難、面對壓力、面對老闆、面對團隊的大小事，我們真的是很有緣份很有默契的一個團隊，希望未來我們都可以走得很好，兩位對於我來說，除了是夥伴還是恩師，謝謝你們。最後最後，我想感謝我的家人，謝謝你們讓我無後顧之憂的完成我的學業，每次回家，你們總是讓我能專心做事，讓我在學校時不用擔心家裡的任何事，辛苦了，謝謝你們。. II.

(4) 摘要全民健保實施已逾 20 年，我國國民納保率超過 99%，不論貧富皆享有相同的就醫機會，提升國人健康及延長平均壽命，我國也因全民健保制度及醫療品質而聞名於世。然而，全民健保也有亟需解決的問題，又以醫療資源的分配不均最為人詬病，擁有較豐沛資源的醫學中心、教學醫院等醫療院所大多位於院轄市，偏遠鄉鎮地區民眾就醫相對不便利，難以享有同等公平的健保服務。有鑑於此，近年衛生署開放醫療資源較匱乏的地區設立醫院、增加床位，以縮短城鄉間的差距，而二代健保的原意也在於提高醫療品質及降低財務危機，但醫療供給及需求間的均衡是否可因此獲得解決，仍是未知數。本文以臺灣醫療人力的特性及其變化為研究對象，探討近十年全民健保的醫療人力總數、年齡結構、及其在臺灣各地分布變化，評估醫療人力的變遷，並作為測量醫療資源不均度的依據，計算依據為全民健康保險資料庫門診處方及治療明細檔、醫事人員基本資料檔、醫事機構基本資料檔。其中，另外也針對各地醫療需求及醫療人力的執業地變化，分析醫師數與看診量在各地的供給量，探討醫療供給及醫師流動趨勢，包括醫療資源分配不均與偏鄉居民健保就醫狀況的關聯，討論醫療資源的公平性問題。. 關鍵詞: 全民健康保險、醫療可近性、大數據、不均度、醫療供給. III.

(5) Abstract Taiwan’s National Health Insurance (NHI) has been implemented for more than 20 years and more than 99% of people are covered, no matter if they are rich or poor. Equal right of medical accessibility, as well as good quality of health cares, are two key features of NHI, which play an important role in extending Taiwan’s human longevity. However, despite these fine attributes, there are potential problems in the NHI, especially about the uneven spatial distribution of medical resources. In general, rural and remote areas have less abundant medical resources, and most of the larger hospitals (e.g., medical centers and teaching hospitals) are located in populous counties, e.g., six major cities. In order to narrow the gap between urban and rural areas, the Ministry of Health and Welfare re-allocates medical resources, such as arranging more outpatient tours and short-term stays annually for physicians from six major cities to rural areas, particularly to remote islands. In this study, the goal is to explore the spatial characteristics of Taiwan’s physicians and their changes over time. We can treat these as a measure of inequality of health care accessibility, and use them as a reference to allocate medical resources. The study is based on the data from the NHI database, including CD (out-patient visit), PER (Registry for medical personnel), and HOSB (Registry for contracted medical facilities). We found that the population aging also appears at physicians and more of them continue to work beyond the retirement age. The unevenness of physicians’ distribution widens, for example, no pediatricians in 130 Taiwan’s townships in 2012 and people in rural areas pay more travel costs for hospital attention.. Keywords: National Health Insurance, Accessibility, Big Data, Inequality, Supply and Demand IV.

(6) 目錄謝誌................................................................................................................................ I 摘要.............................................................................................................................. III 目錄.............................................................................................................................. III 表目錄........................................................................................................................ VII 圖目錄....................................................................................................................... VIII 第一章. 研究動機與目的........................................................................................ 1. 第一節. 研究動機............................................................................................ 1. 第二節. 研究目的............................................................................................ 2. 第二章. 文獻回顧及研究方法................................................................................ 4. 第一節. 臺灣醫療人力的潛在問題................................................................ 4. 第二節. 醫療資源分配之相關研究................................................................ 5. 第三章. 健保資料庫的介紹及研究方法................................................................ 8. 第一節. 健保資料庫的基本介紹.................................................................... 8. 第二節. 各種資料檔的應用............................................................................ 9. 第三節. 資料品質驗證與限制...................................................................... 11. 第四節. Jackknife Estimate ........................................................................... 12. 第四章. 醫師人力的特性...................................................................................... 14. 第一節. 醫師人力的年齡結構...................................................................... 14. 第二節. 醫師人力的性別趨勢...................................................................... 16. 第五章. 醫療資源之分析...................................................................................... 20. 第一節. 台灣醫療資源概況.......................................................................... 20. 第二節. 醫療資源分配不均.......................................................................... 25. 第三節. 各醫療層級下的醫療人力.............................................................. 29 V.

(7) 第四節第六章. 醫師人力遷移.................................................................................. 33 結論與建議.............................................................................................. 47. 第一節. 結論.................................................................................................. 47. 第二節. 研究限制與建議.............................................................................. 48. 參考文獻...................................................................................................................... 50 附錄.............................................................................................................................. 52. VI.

(8) 表目錄表 3- 1 資料比較與估計表 ......................................................................................... 13 表 5-1 各縣市特約類別之醫療院所數及所佔百分比(資料年份: 2012 年) ............ 22 表 5- 2 小兒科各特約類別醫師概況(資料年份:2005 年與 2012 年) ...................... 32 附表 1 地區的縣市區分表......................................................................................... 52 附表 2 各年度醫師人數(資料年份:2005 年至 2012 年) .......................................... 52 附表 3 各年度戶籍人口數(資料年份:2005 年至 2012 年) ...................................... 53 附表 4 各年度醫師五齡組(資料年份:2005 年至 2012 年) ...................................... 54. VII.

(9) 圖目錄圖 4- 1 各年齡層醫師人口數(資料年份：2005、2008、2012)............................... 14 圖 4- 2 各地區醫師平均年齡(資料年份：2005 年與 2012 年)................................ 15 圖 4- 3 各地區醫師年齡標準差(資料年份：2005 年與 2012 年)............................ 15 圖 4- 4 各地區醫師年齡結構(資料年份:2005 年) .................................................... 16 圖 4- 5 歷年臺灣醫師男女比(資料年份：2005 年至 2012 年)................................ 17 圖 4- 6 各年齡層醫師男女比(資料年份：2005 年與 2012 年)................................ 18 圖 4- 7 各地區醫師男女比(資料年份：2005 年與 2012 年).................................... 18 圖 4- 8 各醫療層級醫師男女比(資料年份：2005 年與 2012 年)............................ 19 圖 5- 1 各特約類別各年度之醫療院所數(資料年份:2005 年至 2012 年) .............. 21 圖 5- 2 各縣市區域醫院及基層院所變化率(資料年份:2005 年至 2012 年) .......... 23 圖 5- 3 各縣市地區醫院平均負擔人數(資料年份:2005 年與 2012 年) .................. 24 圖 5- 4 各縣市基層院所平均負擔人數(資料年份:2005 年與 2012 年) .................. 24 圖 5- 5 各縣市醫師人數(資料年份:2005 年與 2012 年) .......................................... 25 圖 5- 6 羅倫茲曲線在台灣醫師人口密度的不均度測量(資料年份：2005 年)...... 26 圖 5- 7 羅倫茲曲線在台灣醫師人口密度的不均度測量(資料年份：2012 年)...... 26 圖 5- 8 歷年臺灣各縣市平均負擔人數標準差(資料年份：2005 年至 2012 年).... 27 圖 5- 9 各縣市每萬人戶籍人口醫師數(資料年份：2005 年與 2012 年)................ 28 圖 5- 10 各縣市每萬人常住人口醫師數(資料年份：2005 年與 2012 年).............. 28 圖 5- 11 各醫療層級醫師所佔比例(資料年份：2005 年與 2012 年) ...................... 29 圖 5- 12 歷年地區醫院醫療院所(資料年份：2005 年至 2012 年).......................... 30 圖 5- 13 各醫療層級醫師的年齡結構分佈比例(資料年份：2012 年).................... 31 圖 5- 14 小兒科醫師人口變化(資料年份 2005 年至 2012 年)................................. 32 圖 5- 15 離島醫師人口各年齡層所佔比例(資料年份:2005 年與 2012 年) ............ 34 VIII.

(10) 圖 5- 16 小兒科各特約類別醫師概況(資料年份:2005 年與 2012 年) .................... 35 圖 5- 17 離島遷出醫師各地區及縣市所佔比例(資料年份:2005 至 2012 年) ........ 36 圖 5- 18 離島遷出醫師人口佔各特約類別變化比例(資料年份:2005 年至 2012 年) .............................................................................................................................. 36 圖 5- 19 東部醫師人口各年齡層所佔比例(資料年份:2005 年與 2012 年) ............ 37 圖 5- 20 東部醫師各年齡層遷入與遷出所佔比例(資料年份:2005 年至 2012 年) 38 圖 5- 21 東部各縣市遷入與遷出比例(資料年份:2005 年至 2012 年) .................... 39 圖 5- 22 東部地區醫師遷出特約類別移轉之比例(資料年份:2005 年至 2012 年) 40 圖 5- 23 中部醫師人口各年齡層所佔比例(資料年份:2005 年與 2012 年) ............ 41 圖 5- 24 中部醫師各年齡層遷入與遷出所佔比例(資料年份:2005 年至 2012 年) 42 圖 5- 25 中部遷出醫師佔各特約類別移轉之比例(資料年份:2005 年至 2012 年) 42 圖 5- 26 醫師登記資料與實際看診在各地的分布比例(資料年份:2005 年) ......... 43 圖 5- 27 金門縣各年齡層實際與登記醫師執業地師差異的分布比例(資料年份:2005 年) .......................................................................................................... 44 圖 5- 28 醫師登記資料與實際看診在各地的分布比例(資料年份:2005 年) ......... 44 圖 5- 29 連江縣各年齡層實際與登記醫師執業地師差異的分布比例(資料年份:2005 年) .......................................................................................................... 45 圖 5- 30 醫師登記資料與實際看診在各地的分布比例(資料年份:2005 年) ......... 46 圖 5- 31 澎湖縣各年齡層實際與登記醫師執業地師差異的分布比例(資料年份:2005 年) .......................................................................................................... 46. IX.

(11) 第一章. 研究動機與目的. 第一節研究動機人口老化是臺灣面臨的主要人口問題之一，2015 年年底 65 歲以上人口比例已突破 12%，預計在 2018 年超過 14%1，進入高齡社會(Aged Society)；2025 年將達到 20%以上，進入超高齡社會(Super-aged Society)。隨著人口結構的老化，就醫需求也逐漸攀升，但臺灣醫療資源分配不均似乎有愈來愈嚴重的傾向，設備與人力較為齊全的醫學中心大多設於六個院轄市2，離島及偏鄉居民就醫相對不方便。由於社會整體資源有限，老年人對於醫療需求又多於一般民眾，老化勢必增加健保負擔，如何兼顧資源分配與社會公平，近來尤其受到各界關切及重視。近年來醫師被病患告上法院的事件頻傳，讓昔日受人尊敬的醫師，成為驚弓之鳥。隨著醫療糾紛愈形嚴重，「醫師在法院上班，律師到醫院上班」成為了各大醫療院所許多熱門科別醫師所相互調侃的有趣用語，如何在醫療需求量增加但醫療糾紛頻傳、健保給付遞減的情況下維持並改善醫療人力供給成為臺灣主要需要面對的問題。過去醫學主流外科、內科、婦產科和小兒科等呈現每年醫師人數驟降，已經趨向「四大皆空」的現象（鄭守夏，2012）3，其中又以外科最為嚴重（吳肖琪， 2010），雖然四大科專科醫師遞減與醫師生活品質、醫療糾紛和健保給付制度有關外，但也可能與衛生署（現在的衛生福利部）訂定專科醫師訓練名額過高有關。目前住院醫師訓練名額遠超過全國醫學生畢業的數目，因此導致某些專科無法招滿住院醫師。監察委員黃煌雄(2011)發表「我國全民健康保險總體檢查案」調查. http://www.ndc.gov.tw/Content_List.aspx?n=E6535F63B95AA97E，國家發展委員會參考「高科技醫療儀器設備與醫療服務量之間的關係」，張簡家宜(2007)，國立中山大學醫務管理研究所碩士論文 3 參考「台灣臺灣從內外婦兒「四大皆空」問題談健保與醫療改革」，鄭守夏，報告臺大校友雙月刊/2013 年 3 月號 1 1 2.

(12) 報告4中指出過去在醫學生中熱門的四大科別:內科、外科、婦產科、兒科正在逐年減少，引起醫界廣大的迴響。臺北榮總林芳郁院長表示，全臺灣 4 萬名醫師至少有四分之一從事醫學美容，反觀內科、外科、婦科和兒科等重要科別卻是「四大皆空」5，欠缺人手。中華民國週產期醫學會理事長張峰銘也指出婦產科醫師大幅減少七成五。而臺北醫學大學醫學院院長曾啟瑞則提到近幾年五官科為熱門，而風險較大、壓力較大的四大科已經不受醫學生選科時的青睞。台大醫師柯文哲認為這個現象發生的原因來自於健保制度的偏差，因此在「不同工卻同酬」的情形下，大家會選擇輕鬆的做。. 第二節研究目的本文以醫療供給面出發探究臺灣醫療資源是否存在分配不均的現象，分析項目包括醫師護理人員的基本人口特性（例如：性別、年齡、地區等），以及隨時間的人力變遷，根據這些分析結果討論醫療供需平衡的相關問題。本文先以靜態面向，醫療人力特性出發，透過全民健康保險資料庫之醫事人員基本資料檔，探討臺灣醫師整體醫師人口供給，包含年齡結構、性別變化、各層級醫療院所、醫師與護理人員的常住工作地等，例如以全臺灣各地區（北、中、南、東、離島）、各縣市（全台 22 縣市）等分類，了解醫師人力在全臺灣的分布狀況。除了醫療人力的特性之外，本文透過全民健康保險資料庫之醫事人員基本資料檔與醫事機構基本資料檔進行併檔，探討全臺灣醫療資源之分佈狀況包括基層院所、地區醫院、區域醫院、醫學中心及醫師平均門診量、歷年各種醫療特性之變化等進行醫療供需平衡探索，而在動態面向則以全臺灣各縣市之醫師人力總遷. http://www.cy.gov.tw/AP_HOME/Op_Upload/eDoc/調查報告/100/100000080 我國全民健康保險總體檢_1000118.pdf 5 http://www.alum.ntu.edu.tw/wordpress/wp-content/uploads/2013/05/no86e887bae5a4a7e99b99e69c88e5888a-e7a094e7a9b6e799bce5b195e581a5e5bab7e785a7e8adb7e984ade5ae88e5a48f.pdf 2 4.

(13) 移、淨遷移、遷入、遷出等人口統計指標判斷醫師人力的流動性，判斷各地區各縣市醫師的流動作為醫療人力的變化推論指標。藉由全民健康保險資料庫之門診處方及治療明細檔與醫事人員基本資料檔、醫事機構基本資料檔併檔，新增除了病人之就診紀錄外其對應之醫師所在之醫事機構相關欄位與該醫師之基本資料進階判斷各科別在臺灣整體分布與各縣市之分布狀況，希望能透過實證分析結果了解各縣市其醫療資源之供給，並推估臺灣醫療供給需求之平衡。. 3.

(14) 第二章. 文獻回顧及研究方法. 第一節臺灣醫療人力的潛在問題醫療資源與民眾健康息息相關，自 1960 年代末起，醫療可近性對健康的各項影響開始應用在醫療服務利用的研究中，個人的醫療需求深深受到醫療可近性的影響，而所謂『醫療可近性』是指在個人為達到健康的目的而醫療資源在觸手可及的程度；也就是說醫療可近性的意義即為當民眾有病痛時，病患就醫的可能性與方便性，目前國內對於醫療資源之分配及醫療可近性的問題越來越重視，臺灣各地區的醫療人力特性亦為重要探討的項目之一，從章殷超等人(2009)6所討論的「肝癌病患就醫地理可近性與醫院選擇間之相關性」提到跨區就醫比例較高的區域特性包括:最近可就醫區內無醫學中心、跨區就醫病患高比例選擇醫學中心級醫院；有無醫學中心及跨區就醫地理障礙明顯影響病患就醫行為。洪錦墩及李卓倫(1989)，指出臺灣醫師人口比由 1975 年的每萬人口 4.57 位醫師提高到 1985 年的 7.09 位醫師；但是該研究進一步以 GINI 係數描述臺灣地區醫師人力的變動情形，發現內外婦兒科和一般科以外的醫師分布在觀察資料期間不僅未改善，反有越集中的趨勢。另一方面人口老化的問題日趨嚴重，醫師人力是否不足為本文主要探討目標之一；另外，健保給付失衡，現在國家衛生研究院根據健保資料庫及問卷調查評估也發現，臺灣到 2022 年時內科醫生將會是最短缺的，其次為外科、急診、婦科及兒科，不同科別醫師人力是否不均也是值得關心的議題。國家衛生研究院調查全台四萬多名醫師之工作時數，指出外科醫師工時最長，平均一周 15 小時，其次則為內科、婦科、兒科及急診。根據國家衛生研究院評. 6. 利用地理資訊系統探討肝癌病患就醫地理可近性與醫院選擇間之相關性，章殷超、溫在弘、賴. 美淑，民國 98 年 11 月 23 日，臺灣衛誌 2009, Vol.28, No.6 4.

(15) 估指出，若維持目前工作時數之狀況下，8 年後內科醫師將會有 3099 至 3788 個醫師人力短缺，外科醫師短缺 1044 至 1519、急診室醫師人力缺 700 餘人、婦產科醫師缺 46 至 216 人左右，但值得注意的是因人口集體老化，醫師平均年齡拉高，8 年後恐約半數醫師將超過 60 歲。回顧唐佩玲等人(2005)的「護理人員憂鬱程度及其相關因素之探討」主要針對三所醫學中心病房護理人員進行抽樣，目的在於瞭解護理人員工作壓力、社會支持和憂鬱程度之概況，以及探討護理人員個人基本資料、工作壓力、社會支持與憂鬱程度的關係，而由文中之結論發現護理人員重度憂鬱之比率為 4.8%，中度憂鬱之比率為 7.6%，輕度憂鬱之比率為 22%，由此可知該文章蒐集之資料中已有三成以上的護理人員患有憂鬱症，若將此現象等比例擴大，則全臺灣的護理人員恐怕有將近數萬名護理人員患有憂鬱症，護理人員工作壓力為影響其憂鬱程度之重要因素，當護理人員受到情緒的困擾時，影響的不僅是個人本身或家庭，更可能因其本身的憂鬱問題而影響到其護理病人的品質。張金監等人(1998) 「全民健保後外科醫師人力的調查與分析」是針對全國外科醫師發出問卷進行，其中，近五成外科醫師考慮過離開外科工作，而有約一成的外科醫師離開外科工作，主要原因為健保給付不合理、收入不佳、工作壓力太大等等，離開外科後從事家醫科別的比例占七成以上，兒科則占一成，顧在某些科別的醫師人力，早在 1998 年就開始有人力不足而流失的現象，經由以上發現，醫師人力不足、科別分佈不均及醫師人口年齡老化等議題都為臺灣醫療人力面臨的主要問題之一。. 第二節醫療資源分配之相關研究陳珮青(2002)指出臺灣地區之醫療資源分布有不均的情形，每萬人口西醫師數及每萬人口急性一般病床數的部分，醫療區域間最高與最低之差距約 2.3 倍，明顯指出醫療資源有地理分布不均的現象。吳肖琪(1992)則建立醫療資源指標以 5.

(16) 改善醫療資源缺乏的地區，建議應依其人口需求加以逐步改善醫療設施缺乏之區域，如依人口數、扶養比、農業人口百分比、遷入男女人口數、醫院數、都市化程度等變項來建立預期的醫師數，若觀察值低於所建立之預期值時則代表該地區之醫療資源不足做為衛生單位擬定政策的依據。陳珮青等人(2003) 「病人跨區住院與醫療區資源分布之探討」中，主要以分析住院病人的跨區就醫情形與各醫療區內醫療資源分布之關係，其研究方法是針對評鑑為地區教學以上層級的醫院，選取四種常見疾病的出院病人為研究對象，以電話訪問的方式進行問卷調查，共訪問 4945 人，由研究結果得知跨區住院與醫療資源分布相關性高，跨區住院比例最高者為雲林醫療地區，而最低為花蓮醫療區，由此可知，東部地區的醫療資源相對於其他地區是有明顯差異的。張雅雯(2002) 「醫療利用可近性:臺灣老人之實證研究」中，運用臺灣地區老人保健與生活問題調查問卷的受訪老人作為研究樣本，以有病未就醫的情形做為研究醫療利用可近性障礙的代理變數，利用 Probit 機率模型來進行分析，並進一步利用負二項分配迴歸模型，探討可近性障礙對於醫療利用的影響，而結果顯示，造成老人有病未就醫的重要影響因素眾多，其中病患所在地附近的醫療資源具有明顯的影響力，另一方面活動能力不便、居住所在地附近醫療資源較貧乏等老人，患病時較容易傾向不就醫。林淑敏(2004) 「資療資源與國人健康的關聯」一文以臺灣地區醫療資源為主軸，以每萬人口醫師數、每萬人口病床數、執業醫事人員數與醫師數比及病床數與醫師數比等作為衡量醫療資源的變相，並利用國人一歲以上人口之標準化死亡率，做為衡量國人整體的健康水準，其中標準化死亡率越低是代表國人健康程度越高，而研究方法則運用了固定效果模型(Fix effect model)來建構醫療資源與國人健康的關聯，結果顯示在醫療資源越豐富之地區，標準化死亡率越低，相對地，醫療資源越匱乏的地區則其標準化死亡率則越高。而其亦在排除時間因素，建構醫療資源與國人死亡率之線性迴歸模型。 6.

(17) 薛立敏等人(2007)，以 81 年與 91 年「國內遷徙調查報告」的個體資料來研究遷移行為，同時考慮遷移決策與遷移地點選擇，並以兩巢層巢氏羅吉特模型 (nested Logit model)進行聯合估計，其中研究發現臺灣的遷移行為在十年來有很大的變化，高教育程度較容易在各不同地點就業的優勢，另一方面也發現六都遷移者留在原縣市的機率最高，其他地區居民則主要選擇遷往與原居住地相近的都市地區工作。林民浩等人(2016)使用全民健康保險研究資料庫 2010 年承保抽樣歸人檔，依照居住地與就醫地建立流動矩陣，計算各鄉鎮市區加權就醫距離作為可近性指標，再以引力模式(gravity model)估計影響就醫流動的因素，其研究結果發現，加權的就醫距離呈現出花東與雲嘉沿海等地有較差的醫療可近性，另一方面，引力模式(gravity model)分析顯示，就醫距離對於就醫流動的吸引力，更重於就醫距離的效果，但此文最終結論仍提到民眾在就醫時的首要考量仍舊為鄰近地區中醫療規模最大者為首選。. 7.

(18) 第三章. 健保資料庫的介紹及研究方法. 本章的首節先以健保資料庫的基本介紹為出發，接著逐步敘述各個資料檔的主要內容，第二節則闡述各個資料檔的應用方式與在分析上遇到的限制，第三節說明本文所使用的研究方法。. 第一節健保資料庫的基本介紹全民健康保險制度從創辦至今一直以來受到國內外的肯定，也累積了二十年來國人珍貴且完善的醫療資料，自民國 85 年開始政府實施全民健保計劃後，經過十多個寒暑，其國民納保率從開辦當初的 59%，提升至將近全民納保的 99.89% 行政院衛生福利部因應國內學術研究需求，在保障國人隱私及資料安全的前提下，自民國 87 年開始，委託國家衛生研究院建製與管理「全民健康保險研究資料庫」提供健保加值服務，並於民國 89 年開始開放各界申請使用，希望幫助國內醫療衛生及全民健保之發展。目前加值服務提供學術界的申請方式分別為「一般申請」與「特殊需求」兩類服務。「一般申請」主要提供申請者四種制式光碟加值資料檔，包括基本資料檔、系統抽樣檔、特定主題分檔、承保抽樣歸人檔等，而「特殊需求」則需要由申請人以研究計畫的方式提出申請，衛生研究院再自加值資料庫中擷取特定資料後提供給申請者，為了保障國人隱私，申請之檔案在個人身分辨識的欄位部分均有加密(資料來源:全民健康保險研究資料庫網站，2014)。礙於健保資料庫之檔案分類眾多且資料定義複雜，衛福部提供完整的資料譯碼簿，使得研究者在資料定義理解上更加方便，而資料庫之檔案主要分為普查檔及抽樣檔，我們針對健保資料庫之各個檔案依照嚴謹的資料清理流程希望能對資料檔進行合理的清理、補值、除錯及整合，藉此改善資料品質，也包括欄位格式統一、資料品質改善、研究欄位之新增等等。本文所使用到之資料檔介紹如下:. 8.

(19) 一、2005 年百萬抽樣歸人檔之門診處方及治療明細檔(1996 年至 2012 年): 由中央健康保險署所提供的 2005 年承保資料檔中「2005 年在保者」隨機取 100 萬人，擷取其各年度就醫資料建置而成，其中欄位包括病人 ID、出生年月、就診日期、就診科別、合計金額、就診醫院、就診之醫師等等欄位。. 二、醫事人員基本資料檔(2005 年至 2012 年): 當中記錄了醫事人員之 ID、出生年月、性別、執業狀況、執業場所、醫事人員類別及分局別等等。. 三、醫事機構基本資料檔(1997 年至 2012 年): 醫事機構基本資料檔主要記錄當年度之醫事機構相關資料，其中欄位包括醫事機構代號、特約類別、型態別、評鑑等級及縣市區碼等。. 第二節各種資料檔的應用一、醫事機構基本資料檔之應用: 由於本文研究方向為醫療人力之特性，故醫療人員所在之醫院縣市、鄉鎮、地區等資訊是缺一不可，所以在醫事機構基本資料檔的部分；使用縣市區碼欄位參考代碼說明所記錄之每個代碼所代表的地區，新增縣市與鄉鎮欄位將原始醫事機構基本資料檔增添更多有意義的欄位，另一方面由於醫事機構基本資料檔在各年度的醫療院所數量與衛福部提供的開放資料有所差異，所以在計算醫療院所數量的部分，本文多採用承保抽樣歸人檔計算相關數量。. 二、醫事人員基本資料檔(2005 年至 2012 年)之應用: 利用全民健康保險資料庫，從醫事人員基本資料檔出發，檢查醫事人員基本資料檔與醫事機構基本資料檔之資料是否每筆獨立不重複；經過檢查後利用醫事 9.

(20) 人員基本資料檔，以執業場所為關鍵值與醫事機構基本資料檔進行併檔，合併完之資料檔除了具有本身每位醫事人員具有的基本醫料外，新增了每位醫事人員在所在之醫事機構其醫療層級、型態別、工作縣市、鄉鎮等欄位，以利往後進行醫療人力特性分析時能夠對醫療人員之遷移、流動進行判斷，另一方面本文之分析資料年份選擇以 2005 年至 2012 年的原因在於 2005 年之前的醫師人數與衛福部的實際醫師人數存在著明顯差異，所以本文採取 2005 年至 2012 年的資料為主。. 三、門診處方及治療明細檔(1996 年至 2012 年)之應用: 本文分析醫療人力特性中，臺灣歷年各科別醫療人力特性及醫療資源供需平衡為主要研究面向之一，醫事人員基本資料檔當中並未有每位醫師之專科紀錄欄位，故本文必須依靠門診處方及治療明細檔的病人就診科別做為判斷每位醫師所專業之科別，但門診處方及治療明細檔並未記錄病人就診醫療人員基本資料及就診醫院之醫療層級、型態別、縣市、鄉鎮等資訊，在此本文利用醫事人員基本資料檔、醫事機構基本資料檔與門診處方及治療明細檔進行併檔，首先以門診處方及治療明細檔的醫事機構代號欄位與醫事機構基本資料檔之醫事機構代號欄位進行連接，將兩個檔案合併新增包括特約別、型態別、縣市、鄉鎮等欄位，再將此檔案以病人就診所對應之醫師代號欄位與醫事人員醫本資料檔的醫事人員身分證號欄位進行合併，新增成最後本文研究所使用的合併檔，經過上述整理所得之資料檔為門診處方及治療明細檔、醫事機構基本資料檔及醫事人員基本資料檔之合併檔，此資料檔同時具備病人就診行為、病人看診之醫事人員代號、看診醫院(也就是醫事人員執業地)及該醫院之醫療層級、型態別等等，另一方面也擁有看診之醫事人員基本資料包含性別、年齡、執業狀態等等。醫療資源的分佈與供需平衡特性，採用門診處方及治療明細檔中病人就診所對應的醫療院所做計算，得到各縣市各特約類別下的醫療院所數及相關統計量，並計算門診處方及治療明. 10.

(21) 細檔中，每位醫師看診次數最多的縣市做為醫師常住地，藉此計算各縣市相關數據。. 第三節資料品質驗證與限制本文主要使用醫事人員基本資料檔(PER)進行醫療人力整體的分析，在醫事人員基本資料檔的運用上，本文以醫事人員資本資料檔所提供的資料作為臺灣整體醫療人力的趨勢，以門診處方及治療明細檔(CD)作為醫療實際負擔的判斷依據，然而在醫事人員基本資料檔與門診處方及治療明細檔皆存在著許多限制，此節將一一詳述如下。壹、醫事人員基本資料檔(PER) PER 檔中並不具備醫師的專科欄位，所以在運用 PER 檔進行分析時，無法針對各個科別進行探索，所以在科別的分析上，本文僅能運用門診處方及治療明細檔進行推論，另一方面，PER 檔為臺灣醫師登記資料，只要具備醫師執照便會被登記進醫事人員基本資料檔，但在 PER 檔中，每一筆資料皆為一位醫師的相關記錄，且每一筆資料皆為獨立，也就是說每一筆資料都是不重複的，致使本文在分析時，有許多計算上的限制，例如:將 PER 檔與 HOSB(醫事機構基本資料檔) 進行合併後，在計算每個地區有多少醫師時會漏算一位醫師可能同時在不同的醫療院所進行看診，且許多醫師不只一項專科，故在計算時會被忽略。貳、門診處方及治療明細檔(CD) 由於 CD 檔主要是病患的就診紀錄，所以在進行醫療人力相關分析時必須反向思考，因為 CD 檔出現的醫師都是病患去看診所記錄的醫師，也就是說，運用 CD 檔來估計醫師的前提假設是，該醫師被某位病人掛號，才會出現在上面，所以 CD 檔中出現的醫師人數並不包含臺灣所有的執業醫師人數，另一方面，若是存在著明星醫師或工作時間較長的醫師，則出現在 CD 檔中的機率就很高，又由於 CD 檔為病患就診紀錄，所以存在著同一個病患多次出現且看同一位醫師或是 11.

(22) 同一位病患看不同醫師等等，且根據檔案合併以後的資料顯示，資料中存在著病患在不同縣市就診且不同科別但出現同一位醫師在同一年度，此現象亦證明許多醫師可能不只在一個地方有執業或看診。. 第四節 Jackknife Estimate 本文利用健保資料庫中各變數進行各種統計量指標的計算，並根據結果進行推論，其中也引用了 Burham and Overton (1978)一階摺刀法進行醫師人力的估計，判斷門診處方及治療明細檔的醫師人數是否與 PER 檔的資料近似。 Jackknife Estimate 中文譯名為摺刀法，最早由 Quenouille(1949)提出，目的在於修正原始估計量的偏誤，此方法沒有模型的假設，但是需要多次重複的運算，本文引用了蔡政珈(2013)的一偕摺刀法估計式如下:. 𝑛−1 𝑆̂𝐽 = 𝑆 + ( ) 𝑓1 𝑛. 其中，S 為樣本中得物種種類數，n 為區塊數或樣本數，𝑓𝑖 為 t 個樣本區塊中，出現於 i 個區塊的種類數，i=1……n。本文以此估計式作為估計醫師數的統計方法，其中 S 為門診處方及治療明細檔中出現過的醫師人數，n 為門診處方及治療明細檔中總門診次數，𝑓𝑖 為門診處方及治療明細檔中該醫師出僅出現過一次的人數，定義完各參數後根據資料庫分析所得結果代入的結果如下:. 12.

(23) 表 3-1 資料比較與估計表 PER 檔有. CD 檔出現. Jackknife 估. 執業. 醫師數. 計值. 2005. 33713. 28920. 33570. 0.42%. 85.78%. 2006. 34486. 29549. 34282. 0.59%. 85.68%. 2007. 35652. 30250. 35444. 0.58%. 84.85%. 2008. 38300. 31048. 35687. 6.82%. 81.07%. 2009. 39421. 32107. 36921. 6.34%. 81.45%. 2010. 40470. 32754. 37446. 7.47%. 80.93%. 2011. 41525. 33665. 38338. 7.67%. 81.07%. 2012. 42708. 34436. 39029. 8.61%. 80.63%. 年份. 誤差率. CD 檔醫師數佔 PER 檔之比重. 由表 3-1 可知，2005 年至 2012 年 CD 檔醫師數皆佔 PER 檔的有執業醫師數的 80%以上，但以 Jackknife Estimate 所估計出的醫師數誤差率發現，2005 年至 2007 年估計出之醫師數誤差率小於 1%，但在 2008 年以後每年的誤差率皆持續提升，但仍小於 10%，又在 2005 年至 2012 年 PER 檔執業醫師數中，在 2007 年至 2008 年要生了近 3000 人，而在 CD 檔則是在 2008 年至 2009 年增加人數超過 1000 人，所以本文推論與政府相關政策有關，才會造成資料的跳動，實際原因值得探討。. 13.

(24) 第四章. 醫師人力的特性. 第一節醫師人力的年齡結構本文第一節探索臺灣各年齡層下的醫師年齡結構，由圖 4-1 所示，2005 年人數最多集中於 40 歲至 44 歲，但在 2008 年與 2012 年，醫師人力已轉變為集中於 30 歲至 34 歲為最多，而隨著年度的增加，45 歲至 49 歲以上的各年齡層醫師數逐年增加，此亦可看出臺灣醫師在 45 歲以後的醫師人數已明顯的再增加，醫療人口老化的情況下，對臺灣的社會可能會造成一定程度的影響。本文實證分析為了瞭解實際臺灣醫療供給的狀況，所以主要以有執業醫師及有執業的護理人員為主要探索之對象。. 圖 4- 1 各年齡層醫師人口數(資料年份：2005、2008、2012). 圖 4-2、4-3 分別為各地區的醫師在 2005 年與 2012 年的平均年齡與各地區的年齡標準差，在中部地區、南部地區、東部地區、北部地區等地區的平均年齡皆有所提高，但是僅有離島地區出現了不增反減的現象；而圖 4-3 顯示本島地區之年齡標準差變異程度增加，但五區相較之下，以離島地區得變化程度較為明顯，因此本文針對此現象推論是否離島醫師之年齡結構分佈集中於高齡與年輕的兩個極端年齡層，致使變異大但平均年齡卻反而減少，另一方面，東部地區在平均. 14.

(25) 年齡的增加最為明顯，但該地區的年齡標準差卻是五區中增加最少的，本文將針對此兩地區做進一步的探討。. 圖 4- 2 各地區醫師平均年齡(資料年份：2005 年與 2012 年). 圖 4- 3 各地區醫師年齡標準差(資料年份：2005 年與 2012 年). 圖 4-4 為 2005 年各年齡層各地區醫師分佈比例，此圖綜合比較各地區的差異，其中與整體趨勢差異最大的地區為離島地區，醫師人力極端分佈於 30 歲至 34 歲與 40 歲至 49 歲等年齡層，其餘分佈的年齡層比例皆為五區中最低，由此發現，離島地區的時年齡組之間的變異程度很大，而另一方面，東部地區在 30 15.

(26) 歲至 34 歲比例亦高於北、中、南等三區，可發現其實東部地區亦存在著高比例的年輕醫師。根據離島地區的特殊現象，本文將進一步針對離島地區的集中現象作探索，近年來，衛生福利部為了強化偏向離島醫療服務，提升醫療照護品質，建構完善的偏鄉醫療照護網，積極推動「偏鄉離島醫療照護八大策略」，其中，離島醫療在地化、醫學中心支援、健保 IDS 計畫及巡迴醫療等等皆為離島地區重要的醫療支援政策，培養公費生亦為衛生福利部近年解決偏鄉離島地區醫療資源不足的政策之一，藉由培養醫學系公費生在專科訓練完後，需前往偏鄉離島等地區服務至少六年，澎湖地區也持續招收公費生，預計將可陸續申請返鄉服務，所以圖 4-4 中，離島地區在 30 歲至 34 歲的高比例或許與這些政策的實施存在著關聯性。. 圖 4- 4 各地區醫師年齡結構(資料年份:2005 年). 第二節醫師人力的性別趨勢圖 4-5 為 2005 年至 2012 年臺灣執業醫師之男女性別比，由圖可知，2005 年 16.

(27) 至 2012 年，臺灣醫師的男女比已經從 6.5 下降至 5，也就是說在 2005 年中，每 7 位醫師僅有 1 位是女醫師，而到了 2012 年，每 6 位醫師就有一位女醫師，故本為推論臺灣在醫界的性別比逐漸平衡，比起民國五十年代醫師多為男性，已大不相同。. 圖 4- 5 歷年臺灣醫師男女比(資料年份：2005 年至 2012 年). 圖 4-6 為各年齡醫師男女比，明顯可見 50 歲以後的年齡層，男女比較高，尤其 65 歲以上的醫師的男女比高達 40 以上，而 50 歲以下的年齡層，男女比明顯較低，由此可知過去與現在的醫師性別比存在著很大的差異。另一方面，各年齡層的醫師性別比皆有明顯的下降，也顯示了臺灣醫師的男女比已經漸漸趨近平衡，此現象是否反映了社會男女平權觀念的普及。. 17.

(28) 圖 4- 6 各年齡層醫師男女比(資料年份：2005 年與 2012 年). 圖 4-7 可發現各地區男女比在 2005 年到 2012 年有明顯的降低，其中離島地區之男女比下降趨勢最為明顯，北部地區為醫師男女比最小的地區，北部地區包含臺北市、新北市、桃園市、宜蘭縣等等，六都就涵蓋了三個，而離島地區在性別比的變化懸殊，本文認為離島地區在 2005 年與 2012 年的性別變化程度大，是否與醫師遷移，也就是說在 2005 年較少女性醫師遷入，而在 2012 年時女性醫師大量遷出所導致的明顯變化。. 圖 4- 7 各地區醫師男女比(資料年份：2005 年與 2012 年) 18.

(29) 又由圖 4-8 顯示，各醫療層級的男女比中，醫學中心之男女比最低，而明顯看出，基層院所的男女比明顯高於醫學中心、區域醫院與地區醫院，男女比隨著層級的升高而降低，而以年度的角度來看，各醫療層級的男女比在 2005 年與 2012 年皆有降低的現象。. 圖 4- 8 各醫療層級醫師男女比(資料年份：2005 年與 2012 年). 19.

(30) 第五章. 醫療資源之分析. 第一節台灣醫療資源概況本文利用門診處方及治療明細檔(2005 年至 2012 年)病人就診所對應之醫療院所為首要探索對象；再以醫事機構基本資料檔合併後，判斷原本病人就診所對應之醫療院所其醫療層級，借此推估全台灣各縣市在各層級下之醫療院所數，如圖 5-1 所示，台灣整體醫學中心數約 20 間左右(由於門診處方及治療明細檔，所以數字上與衛福部提供之實際數字會有些許落差)；隨著年度的增加呈現平穩的趨勢，區域醫院在 2006 年時開始增加，在 2007 年至 2008 年約 81 間左右，直到 2011 年則是增加到 84 間，但在 2012 年則開始減少，基本上與醫療院所之評鑑相關；而就地區醫院而言，各年度之地區醫院數隨著年度的增加呈現遞減的現象，在 2005 年約為 460 間，但在 2010 年減少至 410 間左右，而在 2011 年稍微提升，但在 2012 年又降至 2005 年到 2012 年以來最低(約 400 間)，以整體趨勢而言可看出整體地區醫院數仍不斷減少，反觀基層院所數隨著年度不斷增加，從 2005 年至 2012 年以增加近 2000 間基層院所，地區醫院數的減少基層院所數的增加相關因素值得探討。根據行政院政務顧問諮詢建言7內容提到地區醫院為社區醫療的骨幹，但在實施全民健保後卻因健保制度的設計，造成社區地區醫院相繼倒閉與萎縮，除了影響弱勢族群就醫權益外，亦造成城鄉資源的差距。. 7. 參考網站. http://www.ey.gov.tw/Consultant_Content.aspx?n=D4530250726828B1&sms=24275AA207E835AC& s=6B26135CBFB440FA 20.

(31) 圖 5- 1 各特約類別各年度之醫療院所數(資料年份:2005 年至 2012 年). 表 5-1 為台灣 2012 年各縣市各特約類別之醫療院所數及其所佔各縣市之比例，根據下表可看出台北市醫學中心數佔全台之冠；區域醫院也佔全台灣的 8%；地區醫院則較少僅 21 間，基層院所則為台灣第二高(約 14%)，整體而言台北市為台灣醫療院所最集中之縣市；另外台中市、台南市、高雄市、新北市及桃園市等五都亦為主要資源集中縣市，反觀東部地區花蓮縣僅一間醫學中心，台東縣則僅有一間區域醫院、五間地區醫院，在醫療供給上明顯缺乏，而離島地區之金門縣最高醫療層級為地區醫院，並無區域醫院級以上之醫療院所，故當地重症病患恐怕都需千里迢迢前往本島醫學中心及區域醫院就診，此種現象將會造成離島地區之醫療資源持續下降且當地居民亦無較優質得醫療資源，若病患遷往本島就醫亦會造成離島執業醫師專業能力的匱乏，因此政府恐須針對此種現象擬定相對應之政策亦或提升離島地區之醫療水平。. 21.

(32) 表 5-1 各縣市特約類別之醫療院所數及所佔百分比(資料年份: 2012 年) 縣市醫學中心區域醫院地區醫院基層院所醫學中心百分比區域醫院百分比地區醫院百分比基層院所百分比台中市 3 10 50 3056 15.00% 12.00% 13.00% 15.00% 台北市 7 7 21 2794 35.00% 8.00% 5.00% 14.00% 台南市 3 8 24 1754 15.00% 10.00% 6.00% 9.00% 花蓮縣 1 2 7 269 5.00% 2.00% 2.00% 1.00% 桃園市 1 8 25 1413 5.00% 10.00% 7.00% 7.00% 高雄市 3 9 79 2664 15.00% 11.00% 21.00% 13.00% 新北市 1 8 48 3051 5.00% 10.00% 12.00% 15.00% 彰化縣 1 4 26 1019 5.00% 5.00% 7.00% 5.00% 台東縣 0 1 5 159 0.00% 1.00% 1.00% 1.00% 宜蘭縣 0 3 8 325 0.00% 4.00% 2.00% 2.00% 南投縣 0 2 9 426 0.00% 2.00% 2.00% 2.00% 屏東縣 0 5 21 612 0.00% 6.00% 5.00% 3.00% 苗栗縣 0 2 13 387 0.00% 2.00% 3.00% 2.00% 基隆市 0 2 6 287 0.00% 2.00% 2.00% 1.00% 雲林縣 0 4 12 475 0.00% 5.00% 3.00% 2.00% 新竹市 0 2 6 404 0.00% 2.00% 2.00% 2.00% 新竹縣 0 1 8 328 0.00% 1.00% 2.00% 2.00% 嘉義市 0 3 9 368 0.00% 4.00% 2.00% 2.00% 嘉義縣 0 2 2 268 0.00% 2.00% 1.00% 1.00% 金門縣 0 0 1 44 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 連江縣 0 0 1 4 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 澎湖縣 0 0 3 88 0.00% 0.00% 1.00% 0.00%. 醫學中心及區域醫院多集中於都會地區有可能造成醫療資源之供給失衡，東部地區及離島地區居民在醫療可近性的角度上較差，由圖 5-2 可發現台灣之地區醫院西部地區除了基隆市、桃園市、新竹縣及苗栗縣外皆呈現驟降的趨勢，反觀東部地區之地區醫院數在 2005 年至 2012 年有明顯的上升，另一方面在各縣市基層院所變化率顯示除了雲林縣及基隆市外台灣整體之基層院所均勻提升，但由表 5-1 仍可看出東部地區之地區醫院及基層院所雖然變化程度大但醫療院所數仍然遠小於其它西部地區的各縣市，所以並不能以此說明醫療資源的回升。. 22.

(33) 圖 5- 2 各縣市區域醫院及基層院所變化率(資料年份:2005 年至 2012 年). 本文利用內政部統計處所提供之全台灣各縣市戶籍人口資料計算台灣各縣市平均一間地區醫院與基層院所所需負擔之病患人數，以此作為醫療資源負擔程度之判斷方式，另一方面亦比較 2005 年與 2012 年平均負擔人數之差異性，如圖 5-3 所示，全台灣除了花蓮縣外，其它縣市的 2012 年負擔人數高於 2005 年；其中金門縣、嘉義縣等縣市在 2012 年之平均負擔人數明顯高於 2005 年；嘉義縣平均負擔人數提升了原本的一倍以上而金門縣則提升了三倍以上，又如圖 5-4 所示除了連江縣及金門縣之基層院所數在 2005 年至 2012 年呈現上升的趨勢外，其它縣市皆下降，又離島地區基層院所平均所需負擔人數高達 2000 人以上明顯高於本島各縣市，故明顯可看出離島地區醫療資源所需負擔的需求量遠遠高於其它本島地區。. 23.

(34) 圖 5- 3 各縣市地區醫院平均負擔人數(資料年份:2005 年與 2012 年). 圖 5- 4 各縣市基層院所平均負擔人數(資料年份:2005 年與 2012 年). 上述以醫事機構出發探討台灣各縣市之醫療資源概況，其中已發現一些現象，因此接下來以醫師人力為主探索各縣市醫療供給狀況，圖 5-5 為台灣各縣市之醫師人口數；顯而易見各縣市之醫師數從 2005 年至 2012 年皆呈現上升趨勢故可知台灣醫師人口逐年增加，台北市、高雄市、台中市、新北市、桃園市、台南市等 24.

(35) 六都為醫師人力主要集中之縣市，明顯可見醫師人力的配給多在六都；連江縣、金門縣、澎湖縣、台東縣等縣市，醫師人數明顯少於六都，另一方面六都與離島地區及東部地區外之縣市醫師人力分布平均，故由此可見離島地區及東部地區之醫師人力基本概況。. 圖 5- 5 各縣市醫師人數(資料年份:2005 年與 2012 年). 第二節醫療資源分配不均本節利用每萬人醫師數了解各縣市的醫療人力供給狀況，其中包括各縣市在醫療負擔層面的探討，藉由不同的統計量去探索不同縣市的醫療資源差異，圖 56 運用吉尼係數判斷台灣各縣市醫療人口密度的不均度，是否台灣的醫療人口密度存在不均的現象。一般而言，吉尼係數介於(0~1)解釋之標準為：愈大愈公平， 0 表示完全公平，1 表示完全不公平。因此，當吉尼係數為 0 時，表完全均等； 0.2 以下:高度均等；0.2~0.3：尚稱均等;0.3~0.4：尚可忍受；0.4~0.6：差距偏大;0.6 以上：高度不平均。圖 5-6 的吉尼係數為 0.731，所以可以發現台灣醫師人口密度的在 2005 年的不均度呈現高度不平均，圖 5-7 為 2012 年的吉尼係數為 0.723 亦呈現高度不均的現象。 25.

(36) 圖 5- 6 羅倫茲曲線在台灣醫師人口密度的不均度測量(資料年份：2005 年). 圖 5- 7 羅倫茲曲線在台灣醫師人口密度的不均度測量(資料年份：2012 年). 本文除了以羅倫茲曲線及吉尼係數去看不均度外，歷年臺灣各縣市平均負擔人數標準差，由圖 5-8 可以看出臺灣各縣市的負擔人數標準差從 2005 年至 2012 年呈現上升的趨勢，由此可見臺灣各縣市的醫療人力的不均狀況有逐年嚴重的趨勢。 26.

(37) 圖 5- 8 歷年臺灣各縣市平均負擔人數標準差(資料年份：2005 年至 2012 年). 圖 5-9 為臺灣各縣市之每萬人戶籍人口之醫師人口數，在假設每人醫療需求一樣的情況下，顯而易見各縣市之每萬人醫師數從 2005 年至 2012 年皆呈現上升趨勢，故可知臺灣醫師人口逐年增加且醫師人力的供給亦有提升的趨勢，臺北市、高雄市、台中市、新北市、桃園市、台南市等六都為醫師人力主要集中之縣市，醫師人力的供給多在六都，反觀嘉義市、花蓮縣、基隆市等縣市的每萬戶籍人口醫師數也明顯高於其他縣市，連江縣在 2005 年與 2012 年在醫療供給上有明顯的改善，近年政府逐漸正視離島地區的相關醫療資源，在外島執業的相關醫療人員皆有薪資上的提升與相關福利，致使連江縣的醫師人力有所提升但效果仍有限，台東縣、新北市、苗栗縣、新竹縣、金門縣等縣市醫療人力較為匱乏，其中台東縣位於東部地區；金門縣則為離島地區，所以針對此現象推論，東部地區與離島地區之醫療資源相較於北、中、南部地區仍然較為低落，花蓮縣雖然每萬人醫師數偏高，但由於花蓮縣的慈濟醫院為醫學中心，東部地區大部分的醫療人力集中於該縣市，致使該縣市的每萬人醫師數較台東縣來的高很多，新北市雖然每萬人戶籍醫師數較低，然而相關因素可能為新北市鄰近於臺北市，且捷運及公車等交通便利，新北市民眾多往臺北市就診，而臺北市亦具備臺灣最多的醫學中心，所以雖然新北市醫師人力供給較低，但在實際而言，對於新北市的居民來說未必存 27.

(38) 在醫療資源匱乏的現象。又如圖 5-10 所示，以每萬人常住人口醫師數來看各縣市的醫師人力分佈，台東縣與花蓮縣的每萬人常住人口醫師數有些微的增加，但大部分的縣市仍未有明顯的變化。. 圖 5- 9 各縣市每萬人戶籍人口醫師數(資料年份：2005 年與 2012 年). 圖 5- 10 各縣市每萬人常住人口醫師數(資料年份：2005 年與 2012 年). 28.

(39) 第三節各醫療層級下的醫療人力圖 5-11 為 2005 年與 2012 年，各醫療層級之醫師人數所佔比例，臺灣目前醫師人力大約近四成集中於基層院所，大約三成集中於醫學中心，約一成五集中於地區醫院，約二成集中於區域醫院，比較 2005 年與 2012 年的分佈比例，其實整體而言並未有太大的差異，但地區醫院的醫師人力有較為明顯的減少，在過去，為解決血汗醫院，而落實分級醫療，但不少民眾不舒服就往大醫院看病，雖然使得大醫院有更多收入，但卻也產生大醫院醫護過勞、重症醫療受影響等疑慮，而另一方面也促使許多地區醫院較少病人看診，且地區醫院給付金額不如大醫院，使得地區醫院逐年減少，醫師人力亦越來越少。圖 5-11 為各醫療層級中醫師所佔比例圓餅圖，2005 年至 2012 年僅有地區醫院的整體比例下降，所以本文推論地區醫院在醫療人力、資源等各種危機導致其數量逐年下降，本文將逐步探討並且最後以小兒科醫師作為舉例，來解析地區醫院的現況。. 圖 5- 11 各醫療層級醫師所佔比例(資料年份：2005 年與 2012 年). 如圖 5-12 所示，從 2005 年臺灣地區醫院數約 460 間，但在 2012 年已不到 29.

(40) 400 間，在不到十年的期間，已經有超過 70 間的地區醫院關門，故醫療分級是否達到其設立之目的為本文所懷疑。. 圖 5- 12 歷年地區醫院醫療院所(資料年份：2005 年至 2012 年). 相關報導指出，感冒病患前往地區醫院就診，但健保給付金額往往比不上區域醫院及醫學中心，健保給付對中小型的醫療院所給付較低，致使在醫療分級的情況下，產生更多的弊病，如今本文實證發現地區醫院已逐年減少，政府勢必需付出更大的心理來面對在地區醫院消失的情況下，大醫院的負擔狀況與接下來的給付分配問題。圖 5-13 為 2012 年不同醫療層級各年齡層醫師所佔比例，首先探討醫學中心，由醫學中心的醫師在各年齡層的分佈比例可知，醫學中心內，25 歲至 29 歲、 30 歲至 34 歲佔了約 50%的比例，由此可知醫學中心是新進醫師上課與實習的主要醫療層級，而約近 40%的醫師集中於 35 歲至 54 歲的年齡層。由區域醫院來看，約五成為 30 歲至 44 歲，相較於醫學中心平移了一個年齡組，而其在 25 歲至 29 歲的實習與住院醫師的比例明顯比醫學中心來得少，故由此圖推論，醫學中心為許多醫學院畢業生實習的主要層級之一，區域醫院在 40 歲至 49 歲明顯高於其他年齡層，地區醫院的各年齡層比例則可明顯發現，25 歲至 29 歲的實習與住院醫師的比例趨近於 0，故此現象是否與區域醫院及醫學中 30.

(41) 心為新進醫師的主要流動地相關，且地區醫院醫師在 30 歲後各年齡層的分佈比例為四層級中最為平均。最後探討基層院所在各年齡層的分佈，其趨勢與其他層級的醫療院所呈現明顯的對比，基層院所醫師人力主要分佈於 40 歲至 65 歲以上，且 65 歲以上的分佈比例最高，故可知基層院所的醫師多為壯年與老年的醫師為主，本文認為許多醫師同時具備不只一科的專科證照，近年來醫療糾紛頻傳，工作量大、血汗勞工、健保給付少等等致使在大醫院任職的醫師常常生活品質低落，所以成為主治醫師並且具備足夠經驗後，會有一定的比例改往基層院所執業，除了改善生活品質與降低工作壓力外，本身的健康狀況或許也是醫師的考量因素一。. 圖 5- 13 各醫療層級醫師的年齡結構分佈比例(資料年份：2012 年). 如圖所示小兒科醫師人口變化，北部地區及中部地區為主要增加的地區，台南市、台東市也呈現變化率增加的趨勢，但在花蓮縣、嘉義縣、高雄市、屏東縣、雲林縣等縣市則呈現小兒科醫師的供給驟降的趨勢，而本文進一步計算到鄉鎮發現在 2005 年約有 150 個鄉鎮沒有小兒科醫師，2012 年約有 130 個鄉鎮沒有小兒科醫師，由此現象可知至今仍舊有很多地方是沒有小兒科醫師。 31.

(42) 圖 5- 14 小兒科醫師人口變化(資料年份 2005 年至 2012 年). 由表5-4顯示，小兒科的醫師數與地區醫院數皆逐年減少，其中地區醫院的平均小兒科醫師數僅有一人，此現象應該就是為何地區醫院逐年減少的相關因素之一，由於重要科別的醫師數逐年減少，造成每個單位的醫師負擔量大，造成醫師出走，醫院沒醫師只好關門，根據本研究推論，臺灣地區醫院逐年減少相關因素可能為地區醫院召人不易且地區醫院的執業醫師負擔量大但健保給付並未提升，致使無人願往，地區醫院營運困難。表 5- 2 小兒科各特約類別醫師概況(資料年份:2005 年與 2012 年). 32.

(43) 第四節醫師人力遷移本文末節探討醫師的遷移現象主要以離島地區為主，並以中部地區的遷移現象做比較，探索西部與離島之間的差異，回顧前文所提到，離島地區平均年齡在 2005 年與 2012 年不增反減且年齡變異大，本文推論是否離島地區不同年齡層的分佈比例極端，又由各地區醫師年齡結構得到各地區在不同年齡層的分佈比例以離島地區最為特殊，極端分佈於 30 歲至 34 歲、40 歲至 49 歲，另一方面，離島地區醫師的性別比差異在 2008 年時明顯高於其他地區，重點在於離島地區在醫療供給相較於其他地區明顯匱乏，醫師的遷移也許為離島地區在醫療人力特性與醫療資源分佈上的重要因素之一，是否離島地區醫療人力流動量大且由於離島地區醫療資源的匱乏，致使離島地區的醫療人力皆來來去去，本文將針對離島地區的遷移做進階分析，利用 PER 檔的登記資料與 CD 檔的實際看診資料做比較，藉此解釋遷移現象的相關因素與特殊現象。離島醫師人口佔各年齡層所佔比例如附圖 5-17，2005 年與 2012 年多集中於 30 歲至 34 歲；因此是否為醫學院畢業後遷 4 往離島之住院醫師為本文所好奇的，試著將 2005 年平移一個年齡層去看可發現到，原本在 2012 年的 35 歲至 39 歲本該升高之醫師人口比例反而呈現消長之現象，本文推論可能與醫師有遷出之狀況相關，因此針對 2005 年 30 歲至 34 歲之醫師進行追蹤，判斷是否真為醫師遷出所致。. 33.

(44) 圖 5- 15 離島醫師人口各年齡層所佔比例(資料年份:2005 年與 2012 年). 圖 5-16 為 2005 年 30 歲至 34 歲醫師人口中遷出及未遷出所佔之比例與遷出之醫師人口中各年齡層所佔比例，由圖 5-16 發現 30 歲至 34 歲之醫師中遷出人數佔該年齡層將近 4 成；其中 50%集中於 30 歲至 34 歲醫師人口，而約 35%之醫師集中於 40 歲至 49 歲，規律的住院醫師遷入與遷出與 40 歲至 49 歲醫師遷出致使離島地區醫師之平均年齡較為年輕為合理現象，是否醫師不久留於離島地區影響該地區之醫療人力與資源為後續探索。接下來進一步追蹤遷出醫師分別遷往哪些地區與各地區所佔比例，是否能依此判斷醫療人力之去向。. 34.

(45) 圖 5- 16 小兒科各特約類別醫師概況(資料年份:2005 年與 2012 年). 離島地區遷出醫師比例佔各地區及各縣市比例如圖 5-17 所示，約 65%之醫師遷往北部地區其中遷往臺北市更佔將近 4 成；新北市近 2 成；故可推斷遷往北部地區的離島醫師臺北市及新北市以佔百分之九十以上的比例，而遷往南部地區之離島醫師 22%遷往南部其中高雄市及台南市所佔比例近 8 成，遷往中部地區之離島醫師約 12%其中台中已佔 9 成以上，而東部地區則僅僅 2%，故由以上分布比例可知離島遷出之醫師多遷往六都，僅少數醫師遷往東部地區。因此推論醫療人力仍持續集中於發展性較高之地區，醫療人力分布不均之狀況顯而易見。又如圖 5-18 所示；離島地區最高醫療層級為地區醫院，而遷出醫師之醫療層級變化分布比例中地區醫院遷往區域醫院、醫學中心與基層院所遷往醫學中心及區域醫院所佔之比例佔超過 5 成；而基層院所遷往基層院所與地區醫院遷往基層院所總共所佔比例約 45%，綜合以上離島醫師遷移分析之結果；離島地區年輕住院醫師可能因任期額滿而遷回本島，而遷回本島之醫師 9 成遷往六都且多自行開業或遷往區域醫院及醫學中心，由此推論離島地區之醫師直至 2012 年仍持續往都會 35.

(46) 地區移動，是否造成資療人力供需失衡由此可見，但離島地區總遷出醫師人口數相對於本島地區仍然明顯較低，故針對醫師供需平衡之判別仍須分別對本島各地區進行分析。. 圖 5- 17 離島遷出醫師各地區及縣市所佔比例(資料年份:2005 至 2012 年). 圖 5- 18 離島遷出醫師人口佔各特約類別變化比例(資料年份:2005 年至 2012 年) 36.

(47) 東部地區醫師各年齡層分佈比例如圖 5-19 所示，由年齡結構發現 2005 年東部地區之醫師人口約 7 成集中於 30 歲至 49 歲而 2012 年趨勢也相似於 2005 年各年齡層皆平均分佈，而在 55 歲以上之醫師則比例較低，搭配圖 4-2 所示東部地區在五區中平均年齡為第二高僅次於中部地區，且年齡變異程度亦明顯，懷疑是否東部地區醫師人力亦有如離島地區年輕住院醫師遷入而年齡層較高之醫師遷出之現象，故進一步探索東部地區 2005 年至 2012 年遷入與遷出之概況。. 圖 5- 19 東部醫師人口各年齡層所佔比例(資料年份:2005 年與 2012 年). 由圖 5-20 東部地區各年齡層遷入與遷出所佔比例發現年齡層 25 歲至 29 歲遷入比例為 39%相較於遷出的 22%明顯較高，而反觀其它年齡層之遷入與遷出所佔比例 30 歲至 34 歲與 35 歲至 39 歲則遷出比例明顯高於遷入比例，醫師在 25 歲至 34 歲為不分科住院醫師及住院醫師的階段，所以在成為總醫師後遷回本島執業為本文所推論(類似於離島地區)，30 歲至 44 歲東部地區的醫師遷出明顯 37.

(48) 但在 44 歲後又較為平衡，此亦為東部地區醫師遷移的特別現象。. 圖 5- 20 東部醫師各年齡層遷入與遷出所佔比例(資料年份:2005 年至 2012 年). 圖 5-21 顯示各縣市遷入東部地區之比例中，台北市遷入之比例最高其次為新北市與高雄市，故由此可知遷入東部地區之醫師人口七成集中台北市、新北市及高雄市，而遷出比例近 6 成則集中於台北市、新北市、台中市及高雄市明顯集中於六都，故東部地區醫療人力之主要遷出如離島地區一般以六都為主。. 38.

(49) 圖 5- 21 東部各縣市遷入與遷出比例(資料年份:2005 年至 2012 年). 根據圖 5-22 所示東部地區遷出之醫師 7 成以上由基層院所遷往基層院所，此一現象是否意謂在東部地區晉升為總醫師後則遷出東部到小型醫療院所執業，本文推論因為東部競爭力較低容易造成在東部地區執業之醫師在未來的移轉上變的困難，想爭取六都地區之醫學中心、區域醫院與地區醫院等醫療層級的醫院難度較高，導致醫師多需遷往六都之基層院所起步相關須在進階延伸。整體而言東部地區遷入之醫師多集中於 25 歲至 44 歲；遷出則集中於 30 歲至 44 歲，且遷入遷出多集中於六都，故可推論醫療人力亦移往較為都市化之地區，醫療人力之供需明顯變化，供需失衡的現象亦與前部分之離島地區所呈現之現象相互呼應。以下將持續比較北部地區、南部地區及中部地區，探索其醫療人力之結構及遷移之變化。. 39.

(50) 圖 5- 22 東部地區醫師遷出特約類別移轉之比例(資料年份:2005 年至 2012 年). 中部地區各年齡層醫師人口分佈比例如圖 5-23，2005 年各年齡層分佈比例隨著年齡層的上升呈現遞增的趨勢直到 40 歲至 44 歲的年齡層開始下降，故可發現中部地區醫師人口多集中於 35 歲至 49 歲之年齡層，而 2012 年醫師人口分佈比例則較為平均的分佈在各年齡層，30 歲至 54 歲此區塊的年齡層醫師人口比例分佈平均值到 50 歲至 54 歲才開始遞減；若將 2005 年之分佈比例平移一個年齡層(五齡組)則可發現 50 歲至 64 歲的醫師人口比例在 2012 年亦逐漸增加，醫師人口老化之現象仍不斷呈現，2005 年 35 歲至 44 歲之醫師人口比例在 2012 年 40 歲至 49 歲之年齡層無相對接近的趨勢，所以醫師人口是否遷出可經由圖 5-23 來判斷。. 40.

(51) 圖 5- 23 中部醫師人口各年齡層所佔比例(資料年份:2005 年與 2012 年). 觀察圖 5-24 中部地區之各年齡層遷入及遷出比例發現，2005 年的 35 歲至 44 歲年齡層遷出比例約近整體遷出的 2 成，故是否如東部地區及離島地區一般在住院醫師升為總醫師後則進行遷移為本文發現且懷疑之現象，也解釋了上段末之論點，而 25 歲至 34 歲年齡層遷出所佔比例佔 6 成，所以本文推論是否與年輕醫師皆一致的遷往高度發展性且研究層級較高之醫學中心、區域醫院等發展。. 41.

(52) 圖 5- 24 中部醫師各年齡層遷入與遷出所佔比例(資料年份:2005 年至 2012 年). 由圖 5-25 可知約 7 成之遷出醫療層級變化集中於醫學中心與區域醫院之相互變化，34%遷出醫師比例為醫學中心遷往區域醫院；17%為區域醫院遷往區域醫院，13%由醫學中心遷往醫學中心，可發現排行前三比例皆為醫學中心與區域醫院之遷移且已佔將近 7 成，相較於台東地區約七成集中於基層院所的移動上有明顯得差異。. 圖 5- 25 中部遷出醫師佔各特約類別移轉之比例(資料年份:2005 年至 2012 年) 42.

(53) 由於衛生福利部近年持續推動一連串偏鄉離島的照護與全民健康保險山地離島地區醫療給付效益提升計畫(IDS)等等計畫，各偏鄉地區皆有特定的醫學中心支援醫療人力且培育養成公費生，所以本文在文末利用健保資料庫所看到的現象與政策實行所造成的結果做分析驗證，由圖 5-15 中所看到的趨勢，未必與醫師遷移相關或許政府推行的計畫才是這些現象的主要根據，本文針對離島地區包括:金門縣、連江縣、澎湖縣等縣市進行比較，圖 5-26 為 2005 年門診處方及治療明細檔中，醫師實際在金門縣看診但登記之醫療院所卻在外縣市的比例，由此圖做為衛生福利部所推動的醫學中心支援偏鄉離島之計畫出現之現象，醫師本身位於金門縣看診的比例約三成，但明顯可看有四成為登記在台北市的醫療院所但卻在金門縣執業，由此可見金門縣的醫師人力支援大多來自於台北市為主。. 圖 5- 26 醫師登記資料與實際看診在各地的分布比例(資料年份:2005 年). 圖 5-27 為登記於非金門縣的縣市執業之醫師實際在金門縣看診之醫師的年齡結構(前往偏鄉離島支援之醫師)，大多集中於 25 歲至 29 歲與 30 歲至 34 歲，根據公費醫生養成計畫，離島地區的公費生多先派遣到離島服務而後訓練，而正常公費生為在經過住院醫師階段的訓練後，回到偏鄉離島等地區服務至少六年， 43.

(54) 而 30 歲至 34 歲正好為訓練後之年齡層，所以或許此現象正為公費生的相關政策所導致。本文亦定義離島地區登記執業地與實際看診地不同的離島醫師中，年齡層位於住院醫師與總醫師階段的醫師為前往離島支援之醫師。. 圖 5- 27 金門縣各年齡層實際與登記醫師執業地師差異的分布比例(資料年份:2005 年) 圖 5-28 為連江縣本島前往支援中各縣市所佔比例，連江縣本身所佔比例約 15%，而桃園市、台中市等縣市前往支援之比例明顯高於連江縣內部本身的醫療人力，所以亦可明顯發現衛生福利部所規劃政策的實施對連江縣的醫療人力有明顯的增加。. 圖 5- 28 醫師登記資料與實際看診在各地的分布比例(資料年份:2005 年) 44.

(55) 又圖 5-29 所示，近五成往連江縣支援的醫師人力多集中於 25 歲至 29 歲，與連江縣培育養成公費生存在關聯性，30 歲至 34 歲比例亦佔四成，明顯可見支援的狀況明顯。. 圖 5- 29 連江縣各年齡層實際與登記醫師執業地師差異的分布比例(資料年份:2005 年) 圖 5-30 為各縣市支援澎湖縣的醫師人力分布，根據衛生福利部相關資料顯示，目前支援澎湖縣的主要醫學中心為奇美醫院、高雄長庚醫院與三軍總醫院，衛生福利部澎湖醫院已設有心臟內科、外科、泌尿科、婦產科、兒科等等二十二科，該院已通過中度級急救責任醫院，陸續以「全民健康保險山地離島地區醫療給付效益提升計畫」(IDS)的模式實施醫療服務改善方案，澎湖的醫療人力與資源已日漸完善，由圖 5-31 可發現前往支援的年齡層集中於 30 歲至 34 歲約五成，而 25 歲至 29 歲約佔 25%，可知澎湖縣在培育公費生亦相當積極。. 45.

(56) 圖 5- 30 醫師登記資料與實際看診在各地的分布比例(資料年份:2005 年). 圖 5- 31 澎湖縣各年齡層實際與登記醫師執業地師差異的分布比例(資料年份:2005 年). 46.

(57) 第六章. 結論與建議. 第一節結論伴隨快速的人口老化，未來台灣對於醫療需求將更加殷切。然而除了醫療資源分配不均外，我們引以為傲的健保制度也存在醫療供需等問題，本文以醫療人力的特性及其變遷為探討議題，希望研究結果可提供政府制定資源分配的參考。本文根據全民健康保險資料庫中與醫療人力、醫事機構相關的資料，套用分析大數據及統計方法，挖掘醫療供給的相關特性，著重於各縣市醫師人力的變化，以及這些變化是否能夠因應老化等人口結構變遷的需求。考量各縣市人數，透過羅倫茲曲線與吉尼係數描述醫療人力的不均度，發現醫師人口密度存在著高度不均的現象，引導我們繼續探索各縣市的每萬人醫師數、護理人員數、各縣市地區醫院數及基層院所數等資訊。不管以醫療院所或醫師人力判斷，醫療資源皆集中於都會地區，全臺灣在 2012 年仍有 130 個鄉鎮無小兒科醫師，而地區醫院平均僅一位小兒科醫師，我們不免擔心其他科別是否也有此現象，某些地區或基層醫療院所的醫師負擔量過大。本文發現醫療資源的的確存有城鄉差距，其中離島、東部地區的醫師負擔程度明顯較大，其次為苗栗縣、新竹縣及南投縣等縣市，故本文針對離島地區及東部地區進一步探索。另外，各地區醫師年齡結構並不相同，亦即地區與醫師年齡層兩者相關，北部地區醫師平均年齡在 2005 年與 2012 年除卻離島地區外最低，且其分布比例多集中於較低的年齡層，或許北部地區是年輕醫師較嚮往的執業地。另一方面，分析離島地區與東部地區等偏鄉地區的醫師遷移，發現離島地區的醫師在 30 歲至 34 歲有明顯的遷出（遷出離島地區）現象，猜測可能新進醫師在成為資深醫師後遷回本島；遷移的醫師中六成以上往北部地區移動，且大多往較高層級的醫療院所，都會地區對醫師吸引力較大。東部地區醫師大多在從基層院所遷往基層院所，主要為 30 歲至 39 歲的醫師，若將中部地區為對照組，中部 47.