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由全民健保資料庫探討就醫習性與人口移動的關聯 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學統計學系研究所 碩士學位論文. 政 治 大 由全民健保資料庫探討. 立. 就醫習性與人口移動的關聯. ‧ 國. 學. Using National Health Insurance Database to Explore the. ‧. Relationship between Medical Usage and Domestic Migration. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 指導教授:余清祥 博士 鄭宗記 博士 研究生:林佩柔 撰 中 華 民 國 108 年 07 月. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(2) 摘要 人們會因為資源需求、氣候變遷等因素而改變居住地區,大規模人口移動往 往反映重大環境變化,人類歷史裡不乏這些紀錄,中國五胡亂華、近年中東難民 都是其中範例。然而人口遷移不易追蹤及確認,我國戶口普查雖然紀錄常住人口, 但十年一次的頻率經常無法符合實際需求;內政部戶籍登記的遷徙資料較為即 時,但戶籍紀錄中的搬遷未必與真實人口移動一致。我國全民健康保險(簡稱健 保)的納保率高達九成九,全國各鄉鎮市區均有特約醫療院所,健保已是國民日. 政 治 大. 常生活的一部份,遇到小病痛大多選擇經常活動地附近就醫,因此經常就醫地的. 立. 變化可用於描述人口移動。有鑑於此,本文以健保資料庫的就醫紀錄探討國人國. ‧ 國. 學. 內移動,同時評估移動與醫療利用、死亡率的關聯,希冀研究結果可做為國人遷. ‧. 移的參考,彌補戶口普查、戶籍紀錄的不足。. sit. y. Nat. 本文根據健保資料庫的 2005 年百萬人抽樣檔,透過門診處方及治療明細檔. io. al. er. 等紀錄,將合計點數小於 555 點的就醫地視為常住地,用以評估人口移動。研究. v. n. 結果發現:健保遷移遠較戶籍遷移頻繁,青壯年的移動比例較高,移動的方向以. Ch. engchi. i n U. 六都和鄰近的縣市為主,移動與醫療利用、死亡率有關,移動者的死亡率較不移 動者高,但門診次數卻以不移動者較多。其中,縣市間的移動者就醫次數最為頻 繁,但就醫的疾病較為嚴重,代表縣市間移動者可能較不健康或是移動與醫療需 求有關;死亡率以男性縣市間的移動者較高,不同類型的女性移動者死亡率差異 較小。. 關鍵詞:人口遷移、全民健康保險資料庫、空間分析、醫療利用、死亡率 I. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(3) Abstract People migrate because of resource needs, climate change and other factors. Large-scale population movements often reflect major environmental changes, such as Wuhu Chaos in China and the Middle East refugees in recent years. However, human migration is not easy to track and the official statistics from household registration cannot reveal the actual movements. The population census collect the records of permanent resident population but the frequency of every ten-year cannot provide upto-date information. On the other hand, Taiwan implemented the National Health. 政 治 大. Insurance (NHI) in 1995 and more than 99% of Taiwan’s residents participate in this. 立. program. The NHI becomes a part of our daily life and every township has at least one. ‧ 國. 學. hospital or clinic. According to past studies, people tend to have outpatient visits in their living areas for minor illnesses, and thus we can use these medical records to study. ‧. Taiwan’s domestic migration.. sit. y. Nat. In the study, we explore the relationship between medical usage and domestic. al. er. io. migration from the NHI Research Database. We found that the migration rates from the. v. n. NHI are higher than those from household registration. The young adults move more. Ch. engchi. i n U. frequently than other groups, and most migrants move to nearby municipality and cities. The mortality rates of migrants are higher than those of non-migrants. Those who migrate to cities have less medical utilization but their medical costs are higher (i.e., more serious conditions), indicating that the migrants are less healthy.. Keywords: Migration, National Health Insurance, Spatial Statistics, Medical Accessibility, Health. II. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(4) 目錄 第壹章 緒論.................................................................................................................. 1 第一節 研究動機.............................................................................................. 1 第二節 研究目的.............................................................................................. 3 第貳章 文獻回顧與研究方法...................................................................................... 5 第一節 文獻回顧.............................................................................................. 5 第二節 資料庫介紹.......................................................................................... 8. 治 政 大 第三節 研究方法.............................................................................................. 9 立 ‧ 國. 學. 第參章 基本資料分析................................................................................................ 16 第一節 戶籍地和常住地的差異.................................................................... 16. ‧. 第二節 遷移的基本分析................................................................................ 20. sit. y. Nat. 第肆章 遷移和健康.................................................................................................... 31. n. al. er. io. 第一節 移動和就醫習性的關聯.................................................................... 31. i n U. v. 第二節 移動者的死亡率................................................................................ 34. Ch. engchi. 第伍章 結論與建議.................................................................................................... 39 第一節 結論.................................................................................................... 39 第二節 研究限制與未來方向........................................................................ 41 參考文獻...................................................................................................................... 43. III. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(5) 表目錄 表 3-1、臺灣歷年人數和遷移比例(健保估計值) ............................................... 21. 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. IV. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(6) 圖目錄 圖 2-1、健保推估和內政部資料的死亡率(2005) ............................................... 10 圖 2-2、方法一:健保推估(分子)和內政部公布(分母)的死亡率比值 ....... 12 圖 2-3、方法二:健保推估(分子)和內政部公布(分母)的死亡率比值 ....... 13 圖 2-4、推估常住地的方法 ....................................................................................... 14 圖 3-1、全國人口年齡結構 ....................................................................................... 17 圖 3-2、全國分性別人口年齡結構 ........................................................................... 17. 治 政 大 圖 3-3、各縣市人數 ................................................................................................... 18 立 ‧ 國. 學. 圖 3-4、縣市人數比值 ............................................................................................... 19 圖 3-5、每年健保推估常住地移動比例 ................................................................... 21. ‧. 圖 3-6、每年健保推估常住地不同移動類型所佔移動比例 ................................... 22. sit. y. Nat. 圖 3-7、每年戶籍遷移比例 ....................................................................................... 23. n. al. er. io. 圖 3-8、國內戶籍遷移類型比例 ............................................................................... 24. i n U. v. 圖 3-9、不同戶籍遷移類型所佔遷移的比例 ........................................................... 24. Ch. engchi. 圖 3-10、各移動類型人口年齡結構 ......................................................................... 26 圖 3-11、不同性別各移動類型人口年齡結構 ......................................................... 26 圖 3-12、各移動類型佔各年齡層比例 ..................................................................... 27 圖 3-13、不同性別各移動類型佔各年齡層比例 ..................................................... 27 圖 3-14、人口移動比例矩陣 ..................................................................................... 28 圖 3-15、移動矩陣 ..................................................................................................... 29 圖 3-16、不同移動方式的遷入人數和遷出人數散佈圖 ......................................... 30 V. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(7) 圖 3-17、不同移動方式的淨遷入人數 ..................................................................... 30 圖 4-1、平均每人就醫件數 ....................................................................................... 32 圖 4-2、平均每人合計點數 ....................................................................................... 33 圖 4-3、平均每次合計點數 ....................................................................................... 34 圖 4-4、中高齡死亡率 ............................................................................................... 35 圖 4-5、分性別不同移動類型死亡率 ....................................................................... 36 圖 4-6、中高齡死亡率(縣市間和鄉鎮市區間) ................................................... 37. 政 治 大. 圖 4-7、中高齡不同類型的死亡率(縣市間和鄉鎮市區間) ............................... 38. 立. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. VI. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(8) 第壹章 緒論 第一節 研究動機 人民為國家的主要構成要素,掌握清楚的人口數量、結構及其特性,對於國 家政策規劃及資源分配非常重要。我國的人口紀錄可分為戶籍人口和常住人口 兩種,其中戶籍資料由民眾主動申報,內容包括出生、死亡、結婚、遷移等,資 料的紀錄以及更新都較為容易,但戶籍登記未必能反映實際居住各地的人口,因. 政 治 大 活於各地人口為目標,提供政府在訂定住宅、都市、資源分配計畫等參考,目前 立 此需要藉由常住人口得知實際經常活動當地的人口數。常住資料以紀錄實際生. ‧ 國. 學. 主要依據每十年一次的戶口普查蒐集,常住資料對於掌握社會經濟以及制訂工 商業政策有相當重要的應用價值,但資料的取得以及維護愈加困難,成本相對也. ‧. 愈來愈高。戶籍資料和常住資料不一致,可能因為求學、就業、就醫等而造成人. y. Nat. io. sit. 口流動,使得人民離開戶籍地遷往其它的地方。(陳肇男等人,2002). er. 因為全球化的發展,遷移(Migration)是二十一世紀的主要人口特徵之一,. al. n. v i n 我國自從 1990 年代開始也有不少新移民的加入,對國家發展、人口發展及老化 Ch engchi U. 形成重大影響。近年來國際間人口大規模移動為敘利亞難民大量遷往歐洲,因 為受到內戰以及恐怖組織的影響,導致他們被迫離開家園尋求庇護,因此歐洲 許多國家對此制定收容難民的對策,顯示國際遷移已成為重要的全球化議題。 除了人口流動,移民也會對政府統計造成影響,例如:墨西哥的西班牙裔人於老 年會返鄉,降低了墨西哥國內的西班牙人死亡率(Palloni et al., 2004),不少國 家存在這種老年(鮭魚)返鄉的現象。除了國際遷移,國內的人口流動也備受關 注,尤其縣市或鄉鎮市區層級的人口總數及結構,受到國內人口遷移非常大的 1. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(9) 影響。例如:我國國人會因求學、就業、福利或更好的醫療資源等而選擇移動 (陳寬政等人,1984) ,或是區域內部(鄉鎮內)遷移與住宅因素(居住品質) 有關(彭建文等人,2009)。 我國戶口普查往年為臺灣全體人口調查,通常可獲得較為穩定可靠的常住 人口,比對歷次普查紀錄可窺得國人遷移的大致狀況;然而,完訪率下降、兩次 普查間隔時間過長、調查成本上升等因素,使得我國政府自 2010 年起以抽樣調 查代替普查(顏貝珊、余清祥,2010) 。2010 年戶口普查以 16%的抽樣資料推估. 政 治 大. 全國常住人口,原先規劃是希望節省調查費用及降低拒訪率,但抽樣設計、事後. 立. 複查等事項缺乏完整規劃,各界對於 2010 年普查結果有不同看法,導致學術界. ‧ 國. 學. 鮮少以 2010 年普查結果推論全國常住資訊。近年又由於個人資料保護法的考量,. ‧. 政府單位對於蒐集及提供個人資料增加了更多限制(謝淑惠,2018) ,想藉由戶. sit. y. Nat. 口普查探索國人遷移更為困難。. io. al. er. 目前臺灣的遷移紀錄大多依據戶籍資料,政府每年均會公佈國際遷移、國. v. n. 內遷移兩種紀錄。然而,與戶口普查資料類似,戶籍資料也有不足之處,內政部. Ch. engchi. i n U. 定義的遷移指的是戶籍地記錄更改,並非常住地的更動。另外,相對於其他人口 紀錄,我國現有戶籍遷移紀錄較不完整,國內遷移僅公佈直轄市及臺灣省間的 遷移總人數(不分性別或年齡) ,缺乏省轄市、鄉鎮市區層級間的遷移資料,無 法用於探討較為精細的社會人口變動。 因為戶口普查、戶籍紀錄的限制,我國學者以不同方法探討取得常住人口 的替代方案,其中不少研究以全民健康保險資料庫做為研究對象。全民健康保 險(簡稱健保)實施超過 20 年,各鄉鎮市區都有健保特約醫療院所,保障了民 2. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(10) 眾的醫療可近性(Accessibility)1,使得民眾在生病時可以容易就醫。此外,一 般認為小病會在常住地或經常活動地附近就醫,因此不少學者利用小病的就醫 地推估常住地,其中小病判斷有許多種方法(林民浩等人,2011;余清祥等人, 2019) 。例如:在基層醫療院所的就醫紀錄、國際疾病分類號碼(ICD9)為上呼 吸道感染(俗稱感冒)或消化疾病的就醫紀錄,或每次就醫的合計點數為低金額 等。. 治. 政 研究目的大 第二節. 立. 本文以探討國內遷移為目標,分析項目包括遷移的流動方向(意即遷入地、. ‧ 國. 學. 遷出地)和遷移的基本人口特性(性別、年齡等) ,除了一窺國人國內遷移的特. ‧. 色,也比較本文估計結果與戶籍遷移的差異。另外,我們也以就醫紀錄做為判斷. n. al. er. io. 2017),比較移動與健康、死亡率的關聯。. sit. y. Nat. 國人健康的依據,並根據死亡判斷準則估計 65 歲以上國民死亡率(許筱翎,. i n U. v. 首先,透過每年每個人小病的就醫地來推估每個人每年的常住地,將每個. Ch. engchi. 人每年推估的常住地定位之後,則透過推估常住地的變動視為移動,觀察年度 間的移動人數、移動方向等,比較內政部戶籍的遷移人口和健保推估常住人口 移動的差異。再者,以探討健保推估常住地移動時的就醫習性和健康狀態,透過 健保的就醫紀錄,觀察移動者的就醫習性(平均每人就醫次數、平均每次合計點 數等)和死亡率。本文欲研究遷移和自身健康的關聯,而政府單位也可參考由健. 1. 「醫療可近性」討論關於顧客進入醫療服務體系的能力或意願(Penchansky, 1981) 3. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(11) 保資料庫檢視移動者特性評估醫療資源的分配、住宅配置等。 本文將於第二章回顧過去相關的文獻,介紹相關遷移、人口記錄等文獻,以 及本文使用的常住地定位方法和死亡判斷所參考的研究,還有簡介有關本文分 析的健保資料庫(2005 年百萬抽樣檔) 。第三章分析移動人口,比較內政部公布 戶籍地和健保推估常住地的差異,還有移動者的人口基本特性(年齡、性別、移 動方向等) 。第四章觀察移動和健康的關聯,觀察移動和非移動者的就醫習性差 異以及死亡率等;第五章提出本文的結論、研究限制和未來研究的建議。. 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 4. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(12) 第貳章 文獻回顧與研究方法 人口遷移為二十一世紀主要關注的人口議題之一,人口遷移的文獻主要以 探討遷移決策受到哪些因素的影響,以及遷移與死亡率或平均餘命的關係,本 文將整理過去的相關研究。此外,本文也將探討遷移與醫療利用的關係,其中醫 療利用根據健保資料庫的就醫紀錄,本章也會整理醫療利用的相關研究,以就 醫紀錄衡量遷移與健康的關聯。 本文的遷移(或是移動)為就醫地的改變,透過健保資料庫的就醫紀錄決. 治 政 大 定,而就醫地(或常住地)的定位有不少方式,我們將在本章說明選擇原因及操 立 作方式。另外,本文使用的健保資料庫無法準確的標示死亡,雖然資料中有「死. ‧ 國. 學. 亡註記」的欄位,但缺漏值非常多,用於估計死亡率並不合宜,本章也將說明如. ‧. 何透過健保資料判斷死亡與否。. n. Ch. engchi. er. io 一、人口遷移. sit. y. Nat. al. 第一節 文獻回顧. i n U. v. 國內人口遷移的研究以探討影響遷移決策的因素和選擇遷移地點為主,薛 立敏等人(2007)將影響遷移決策的因素和遷移的地點做聯合估計,其中提及以 該地區的西醫數量作為該地區生活品質的衡量之一,亦即醫療資源會影響遷移 的決策。Wang et al.(2018)發現金門縣的平均餘命相較於其他縣市長,推測可 能的原因為金門縣的移民較多,但反觀同樣為新竹移民多卻無此現象,猜測可 能還存在其他的原因。Chang et al.(2007)研究遷移後死亡率是否改善,研究對 象為保國民年金的人,其中發現遷移至北部或遷離北部的死亡率最低,但每年 5. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(13) 的死亡率卻是逐年增加,然而非遷移者則是死亡率逐年降低達到死亡率改善。 由於本文所使用的資料為健保資料庫,僅有基本人口資料和就醫紀錄,故無法 探討有關遷移的因素,但主要探討有關遷移者的健康狀態。. 二、人口紀錄 目前常住地的記錄只依賴戶口普查,兩次普查間隔十年,不但費時且資料 內容無法與時俱進,加上近年各國都遭遇民眾配合調查的意願降低,導致資料. 政 治 大. 品質逐年下降,紛紛研發取代普查的資料蒐集方式(顏貝珊與余清祥,2010)。. 立. 以抽樣調查取代普查是不少國家採用的方式,我國於 2010 年就採用抽樣,抽取. ‧ 國. 學. 全國 16%樣本推估全國常住人口,預計 2020 年也維持抽樣代替普查(資料來源:. ‧. 行政院主計總處) 。然而,產學各界對於取代戶口普查的抽樣設計及資料品質頗. sit. y. Nat. 多爭議,尋求其他方式蒐集常住人口的相關資訊,其中實施二十幾年的全民健. io. n. al. er. 康保險(以下簡稱健保)的就醫紀錄就是其中的常用方法之一。. 三、判斷常住地的方法. Ch. engchi. i n U. v. 許多文獻指出小病的就醫地通常以居住地附近或是經常活動地,例如:吳 依凡(2010)在文中指出因為臺灣醫療可近性高,使得民眾在生病時可以容易就 醫,發現民眾生小病時多在居住地附近的醫療院所就醫,故小病的就醫地大多 以居住地附近;蔡文正、龔佩珍(2003)探究民眾對基層診所評價與就醫選擇, 發現有 82.5%的民眾生小病時選擇診所,有 88.76%的民眾認同小病在診所就醫 而大病在醫院就醫,所以小病會選擇基層醫療院所為主。 6. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(14) 透過上述得知,小病的就醫地會以居住地附近,故許多學者提出各種小病 就醫地推估常住地的方式,例如:林民浩等人(2011)比較不同方法估計居住地, 以上呼吸道感染(俗稱感冒)的就醫地搭配其他投保身分特性最佳;余清祥等人 (2019)比較四種就醫地作為推估常住地的準則,分別為上呼吸道感染、上呼吸 道感染和消化疾病且篩選過合計點數、基層醫療院所、低金額(合計點數不大於 555 點) ,其中低金額估計出的人口年齡結構有最小的 MAPE 誤差且人口年齡涵 蓋率較高。因此,本研究將參考余清祥等人(2019)的方法,以低金額作為推估 常住地的判斷準則。. 立. 政 治 大. ‧ 國. 學. 四、判定死亡準則. ‧. 本文將採用健保資料庫,推估我國移動人數及其結構。研究素材主要為 2005. sit. y. Nat. 承保抽樣歸人檔(Longitudinal Health Insurance Database, LHID),目前並無完整. io. al. er. 的死亡註記,故探討有關利用健保資料庫判斷死亡準則的文獻,從中尋找適用. n. 的準則。許筱翎(2017),利用 2005 年百萬高齡人口抽樣檔針對高齡人口參考. Ch. engchi. i n U. v. 過去文獻提出死亡判斷的準則,分別為退保且未來兩年未就醫、當年度最後一 筆就醫紀錄為急診且未來兩年未就醫、住院醫療費用清單明細檔(DD)的轉歸 代碼為死亡或自殺或病危出院、當年度最後一次住院天數大於 30 天且未來兩年 未就醫、重大傷病證明明細檔(HV)有死亡註記、領有重大傷病卡且未來兩年 未就醫。由於許筱翎提及的死亡判斷準則為適用於高齡人口,本研究利用以上 述提及的準則交叉配對找出較適用於全年齡的死亡判斷準則。. 7. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(15) 第二節 資料庫介紹 健保資料庫於民國 87 年中央健康保險局(現為健保署)委託國家衛生研究 院建置,於民國 89 年開放學界研究申請使用。由於臺灣至今的納保率高達 99% 以上,因此健保資料對於醫藥衛生或人口領域的研究等具有相當代表性,健保 資料不僅是作為學術的實證資料,也對於制定國家公共衛生以及醫療資源等政 策的參考依據。 健保資料庫資料龐大且複雜,難免存在輸入錯誤等問題,例如:同一個 ID 在. 治 政 大 不同年度的生日或性別紀錄不一致等。此外,年度間健保資料檔的記錄欄位不 立. 完全一致,因此本研究所使用的資料庫已經過除錯、整合以及正規化,確保資料. ‧ 國. 學. 的正確性。以下介紹本研究所使用的資料檔分別為承保抽樣歸人檔和基本資料. ‧. 檔:. sit. y. Nat. 一、2005 年承保抽樣歸人檔(LHID2005). n. al. er. io. 自 2005 年的承保資料檔(ID 檔) 隨機抽取 100 萬個人,擷取其每年的就. i n U. v. 醫相關紀錄。LHID2005 包含承保資料檔(ID) 、門診處方及治療明細檔(CD) 、. Ch. engchi. 住院醫療費用清單明細檔(DD)等,以下介紹本研究所使用的資料檔欄位: . 承保資料檔(ID) :記錄 ID、性別、出生年月、加退保別、加退保日期、投 保地等。. . 門診處方及治療明細檔(CD) :記錄 ID、醫事機構代號、國際疾病分類號、 合計點數、就醫日期等。. . 住院醫療費用清單明細檔(DD) :記錄 ID、入院日期、急性病床天數、慢性 病床天數、轉歸代碼等。 8. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(16) 二、基本資料檔: . 醫事機構基本資料檔(HOSB) :記錄醫事機構代號、特約類別、型態別、縣 市區碼等。. 第三節 研究方法 本節將介紹兩個本研究於資料整理時所使用的方法,分別為死亡判定方法 以及健保推估常住地的方法。由於本研究所使用的資料為健保資料庫的 2005 年. 治 政 大 百萬抽樣檔,分別往前後追溯就醫紀錄,由於資料中並無完整的死亡註記,因此 立 需要透過死亡判定準則將死亡除籍,避免已經死亡者仍留在資料中嚴重影響結. ‧ 國. 學. 果。以下的方法為參考許筱翎(2017)提出的死亡準則加以修改,由於許筱翎的. ‧. 準則適用對象為 65 歲以上,因此本文將這些準則配對組合成多個方法對比內政. sit. y. Nat. 部全國五齡組死亡率 2,再加以挑選適合全年齡的死亡準則。此外,資料當中沒. n. al. er. io. 有關於樣本的戶籍地以及經常活動地或是常住地等欄位,本文將透過就醫紀錄. i n U. v. 的醫療院所位置(即就醫地)推估常住地,參考吳依凡(2010)文中提及小病通. Ch. engchi. 常以居住地附近,則只單以小病就醫紀錄的就醫地作為推估,也參考余清祥等 人(2019)研究比較不同小病推估常住地方法,發現以小病為單次低就醫點數 (合計點數不大於 555 點)估計出的人口年齡結構有最小的 MAPE 誤差且人口 年齡涵蓋率較高,故本文將使用單次低就醫點數作為小病判斷,以這些單次低 就醫點數就醫紀錄的就醫地推估常住地。. 2. 資料來源:內政部戶政司全球資訊網,https://www.ris.gov.tw/app/portal/346 9. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(17) 一、死亡判斷方法 死亡判斷參考許筱翎(2017)提出的準則分別為退保且未來兩年未就醫、當 年度最後一筆就醫紀錄為急診且未來兩年未就醫、住院醫療費用清單明細檔 (DD)的轉歸代碼為死亡或自殺或病危出院、當年度最後一次住院天數大於 30 天且未來兩年未就醫。 以上述綜合所有準則的聯集,觀察圖 2-1 的 2005 年健保資料透過死亡準則. 政 治 大. 判定的五齡組死亡率和內政部全國五齡組死亡率,發現 15 歲至 54 歲的健保估. 立. 計值明顯高於內政部的結果,而 65 歲至 94 歲兩者曲線相當吻合,故所有準則. ‧ 國. 學. 的聯集中可能僅適合 65 歲以上的中高齡而非中高齡的部分年齡區間則會存在. ‧. 嚴重高估情形。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 2-1、健保推估和內政部資料的死亡率(2005) 10. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(18) 以下將會嘗試在非中高齡的年齡區間(0 歲至 65 歲)使用不同準則的交叉 配對的兩種方法,而中高齡(65 歲以上)則,以健保推估死亡率和內政部公布 死亡率比對,使用死亡率比值 3檢視年齡間健保推估死亡率和內政部公布的死亡 率差異,用以衡量何種方法適合全年齡則作為本研究所使用判定死亡的方法。. 判斷準則:. 政 治 大. 準則一:退保且未來兩年未就醫. 立. 準則二:當年度最後一筆就醫紀錄為急診且未來兩年未就醫. ‧ 國. 學. 準則三:當年度最後一筆住院天數大於 30 天且未來兩年未就醫. al. er. io. sit. y. Nat. 方法:. ‧. 準則四:當年度住院的最後一筆紀錄的轉歸代碼為死亡、病危或自殺. n. 方法一:0 歲至 64 歲以單一準則、65 歲以上以所有準則的聯集. Ch. engchi. i n U. v. 方法二:0 歲至 64 歲以準則四或任其他兩準則的交集、65 歲以上以所有準 則的聯集,例如:�準則一 ∩ 準則二� ∪ 準則四 圖 2-2 以 0 歲至 64 歲使用單一準則而 65 歲以上則使用所有準則的聯集, 檢視死亡率比值,死亡率比值大於 1 表示健保估計死亡率高於內政部紀錄的死 亡率結果,反之則是健保死亡估計值較低。發現以退保且未來兩年未就醫在 14. 3. 死亡率比值為健保推估的死亡率除以內政部公布的死亡率。 11. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(19) 至 39 歲健保資料嚴重高估死亡率,以急診且未來兩年未就醫在 4 歲至 34 歲健 保資料高估死亡率,而其他兩個單一準則估計死亡率都較為接近但都低估死亡 率。. 0 歲至 64 歲以單一準則、65 歲以上以所有準則的聯集 當年度最後一筆為急診且. 退保且未來兩年未就醫. 未來兩年未就醫. 政 治 大. 立. ‧. ‧ 國. 學. 當年度最後一筆住院天數大於 30 天. 轉歸代碼為死亡、病危或自殺. n. al. er. io. sit. y. Nat. 且未來兩年未就醫. Ch. engchi. i n U. v. 圖 2-2、方法一:健保推估(分子)和內政部公布(分母)的死亡率比值. 12. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(20) 由於轉歸代碼其中的註記本身就包含死亡、準確性較高,嘗試以轉歸代碼 單一準則再配合任兩個其他準則的交集。圖 2-3 中以退保、住院天數為一組或 急診、住院天數仍為低估死亡率,以轉歸代碼為死亡、自殺、病危或其他兩準則 (當年度為退保且當年度最後一筆就醫記錄為急診)估計全年齡死亡率為最佳, 故本研究以此準則判斷死亡註記。. 0 歲至 64 歲以轉歸代碼或任其他兩準則的交集、65 歲以上以所有準則聯集 0 歲至 64 歲的準則. 立. 政 治 大. 死亡率比值. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 2-3、方法二:健保推估(分子)和內政部公布(分母)的死亡率比值. 13. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(21) 常住地判斷方式參考余清祥等人(2019)提出以單次低金額就醫點數(合計 點數不大於 555 點)的就醫地推估常住地,先透過上述的死亡判斷方法將死亡 除籍後,以門診處方及治療明細檔(CD)選取條件為單次合計點數不大於 555 點的就醫記錄,再串醫事機構基本資料檔(HOSB)取得就醫地的縣市和鄉鎮市 區。每個樣本以每年單次低就醫點數的就醫紀錄中就醫次數最多的鄉鎮市區推 估為該樣本的常住地,若是出現兩個以上的就醫地有最高就醫次數則以當年度 最後一次的就醫地推估為常住地。以此方式可以判斷高達約九成的樣本數,換. 政 治 大. 言之有九成的樣本有合計點數不大於 555 點的低金額就醫記錄。因為醫療可近. 立. 性以及民眾的就醫習慣為小病會在居住地附近就醫,所以若是當年度沒有低金. ‧ 國. 學. 額就醫記錄則以前一個年度低金額判斷的常住地插補作為當年度的常住地的推. ‧. 估。若是前一個年度仍沒有以低金額判斷的常住地,則以門診處方及治療明細. n. al. er. io. sit. y. Nat. 檔(CD)串承保資料檔(ID)取得投保地作為常住地的插補。. Ch. engchi. i n U. v. 圖 2-4、推估常住地的方法. 14. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(22) 移動的定義則為前一個年度的常住地和當年度不同,則視為當年度的遷移 者。除了因為死亡沒有後續常住地資料外,僅討論每個年度皆有常住地紀錄者。 移動類型分為三類,分別為縣市間移動、同縣市不同鄉鎮市區間移動、不移動 者,由於就醫地的最小地理單位只到鄉鎮市區,因此本文無法由健保判斷同一 個鄉鎮市區內移動。. 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 15. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(23) 第參章 基本資料分析 第一節首先檢視內政部的全國戶籍資料 4和健保百萬人抽樣資料的總體人 口年齡結構和分性別的人口年齡結構,由於健保資料為 2005 年的抽樣檔故只比 較內政部公布 2005 年的資料,若是結構不相似表示抽樣不具有代表性,則導致 後續不好的推估結果。接著以縣市為地理單位,檢視內政部公布的戶籍人數和 健保推估的常住地人數,透過內政部的戶籍地和健保推估常住地的縣市人數差 異,推測可能因為求學、就業等原因有人口流動的情形,即為籍在人不在或籍不. 治 政 大 在人在等現象,若縣市人數差異甚大則進一步探討可能的原因。 立. 上一節探討縣市的內政部公布戶籍地和健保推估常住地的人數,在縣市人. ‧ 國. 學. 數存在差異的地方可能存在人口移動現象。第二節檢視健保推估的常住地變更. ‧. 之各移動類型的比例,對比內政部公布戶籍地變更的各遷移類型的比例,比較. y. sit er. io. 性別分析。. Nat. 兩者之間的差異,接著對健保推估的常住地各移動類型做進一步的人口年齡、. n. a. v. 第一節l C 戶籍地和常住地的差異 ni. hengchi U. 以全國層級檢視內政部公布全臺的人口年齡結構和健保 2005 年百萬抽樣 檔的人口年齡結構,由於兩者的比例大致符合,雖然在於 20 歲至 29 歲之間有 些許差異但不大,之後仍以健保資料推論全國。分性別檢視人口年齡結構,在 20 歲至 29 歲依舊存在差異,但差異甚小故仍以此做後續推論。. 4. 資料來源:內政部戶政司全球資訊網,https://www.ris.gov.tw/app/portal/346 16. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(24) 圖 3-1、全國人口年齡結構. 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 3-2、全國分性別人口年齡結構. 接著以縣市為地理單位,欲比較健保推估的常住地資料和內政部紀錄的戶 籍資料,由圖 3-3 發現臺北市、桃園市、新竹市、臺中市、嘉義市為健保常住地 推估人數高於戶籍地人數,其他地區則為健保常住地推估人數低於戶籍人數。. 17. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(25) 政 治 大. 立 圖 3-3、各縣市人數. ‧ 國. 學. 由於人數只能看出個別縣市差異,無法比較縣市間的差異,因此以縣市人. ‧. 數比值 5觀察。由圖 3-4 發現嘉義縣市和新竹縣市存在很大的差異;而明顯比值. y. Nat. io. sit. 大於 1 也就是人在籍不在的有臺北市、桃園市、臺中市,比值小於 1 為人不在. n. al. er. 籍在的有苗栗縣、南投縣、宜花東、離島地區。推測此現象可能原因有以下幾 種:. Ch. engchi. i n U. v. 新竹縣市和嘉義縣市可能受到地理因素影響,因為這兩個縣市各自之間的 距離較近,所以在於學區、就醫地選擇和生活圈可能存在比其他縣市更大的影 響程度。例如:新竹市有比較多的學校選擇、科學園區有較多的就業選擇還有新 竹市聚集較多的生活娛樂等,因此原本戶籍在新竹縣的居民,在於生活圈或是 就醫地選擇可能會傾向新竹市,又因為本文所使用的常住地判斷方式為低金額. 5. 縣市人數比值 =. 縣市健保常住地推估人數 縣市內政部公布戶籍地人數. 18. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(26) 小病的就醫地作為常住地,因此可能為以上原因導致新竹市為常住地推估人數 比戶籍人數多。嘉義縣市可能和新竹縣市的情形異曲同工,也是因為生活圈或 是就業等導致嘉義市的常住地推估人數高於戶籍人數。 其次,可能造成常住地推估人數和戶籍人數存在差異的原因為推力和拉力 或福利:像是臺北市、桃園市、臺中市存在著拉力(就學機會較多、就醫機會較 多、較豐富的醫療資源等) ,所以會吸引其他戶籍地在外縣市的人口,而導致人 在籍不在的現象即常住地推估人數大於戶籍地人數;而苗栗縣、南投縣、宜花. 政 治 大. 東、離島地區明顯存在著推力(就學機會較少、就醫機會較少、醫療資源較缺乏. 立. 等) ,所以會使得原本設籍居住在此地區的居民離開,而造成籍在人不在的現象. ‧ 國. 學. 即常住地推估人數小於戶籍地人數;在於離島地區中可以發現金門縣比其他的. ‧. 地區的比值更低,因為金門縣的福利政策導致許多人將戶籍遷至此,但實際不. y. sit. io. n. al. er. 低於戶籍人數。. Nat. 在此地生活或是就醫行為可能會傾向選擇本島地區,所以導致健保常住地人數. Ch. engchi. i n U. v. 圖 3-4、縣市人數比值 19. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(27) 第二節 遷移的基本分析 首先檢視 2004 年至 2012 年的各年度的健保推估常住地人數和移動比例, 已經排除 2003 年和 2004 年未出生的人,2005 年至 2012 年排除已經註記死亡 的人。由於健保資料為百萬抽樣檔,經過抽樣比例調整後推估全臺常住地人數 和移動人數。以連續兩年常住地作為判斷,將移動類型分為不同縣市間移動、同 縣市不同鄉鎮市區間移動和不移動。人口統計的總移動率公式為總移動人次 6除 以年中總人數,而本文所使用的移動比例公式為參考人口總移動率修改而成 :. 立. 政 治 大. 前一個年度可判斷常住地人數. ‧. ‧ 國. 總移動人數7. 學. 該年度總移動比例 =. 由表 3-1、圖 3-5 發現,健保推估常住地移動的人數存在逐年下降的趨勢,. y. Nat. io. sit. 2007 年至 2012 年維持穩定。每年的移動比例約為 26%,移動比例較高的類型. er. 為鄉鎮市區間約 17%,其次為縣市間移動 9%。由圖 3-6 發現不同移動類型佔所. al. n. v i n 有移動者的比例,以鄉鎮市區間移動佔了總移動的 64%,而縣市間移動則佔 36%。 Ch engchi U. 6. 總移動人次為遷入總人數加上遷出總人數,再加上鄉鎮市區戶籍更動人數。. 7. 總移動人數為兩年不同常住地的人數。 20. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(28) 表 3-1、臺灣歷年人數和遷移比例(健保估計值). 立. 政 治 大. 學 ‧. io. sit. y. Nat. n. al. er. 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012. 總移動 6803970 6375643 6170774 6130909 6083965 6173924 6149859 6137963 6154602. 推估人數 比例(%) 縣市間 鄉鎮市區間 總移動 縣市間 鄉鎮市區間 2531710 4272260 30.1 11.2 18.9 2291601 4106731 28.1 10.1 18.1 2208727 3962047 27.1 9.7 17.4 2196147 3957639 26.8 9.6 17.3 2158086 3925880 26.5 9.4 17.1 2211555 3985406 26.8 9.6 17.3 2196378 3953481 26.6 9.5 17.1 2200402 3937561 26.5 9.5 17 2229592 3948235 26.5 9.6 17. ‧ 國. 年. Ch. engchi. i n U. v. 圖 3-5、每年健保推估常住地移動比例. 21. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(29) 立. 政 治 大. ‧ 國. 學. 圖 3-6、每年健保推估常住地不同移動類型所佔移動比例. ‧ sit. y. Nat. 上述探討以健保推估常住地的移動,以下為對照內政部公布戶籍遷移資料,. n. al. er. io. 檢視兩者差異。由於戶籍變更大多是受到法律上的規定和要求,因此程序等較. i n U. v. 為繁瑣,所以更改的比例較低;然而健保推估常住地的移動,可能受到就學、就. Ch. engchi. 業、就醫等動機,因此移動較為容易,所以比例較高。 戶籍資料的變更視為遷移,戶籍遷移的類型主要分為兩類,分別為國內遷 移和國際遷移,以臺灣而言,國內遷移的比例大約為 7.5%、國際遷移比例不到 0.3%。逐年檢視,戶籍的變更有逐漸減少的趨勢。. 22. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(30) 政 治 大. 立圖 3-7、每年戶籍遷移比例. ‧ 國. 學. 由於國際遷移的比例太低,且本文主要探討為健保推估常住地移動情形,. ‧. 因此只關注內政部公布國內戶籍遷移的部分。國內戶籍遷移分為三類,分別為. sit. y. Nat. 縣市間戶籍遷移、同縣市鄉鎮市區間戶籍遷移以及同鄉鎮市區內戶籍遷移,以. io. al. n. 的比例。. er. 下檢視逐年國內不同戶籍遷移類型的比例和不同戶籍遷移類型所佔總戶籍遷移. Ch. engchi. i n U. v. 2010 年前的趨勢大致相同,戶籍遷移比例以鄉鎮市區內最高約 2.9%,其次 為縣市間戶籍遷移約 2.6%,最少則為鄉鎮市區間約 2.4%;而不同類型所佔戶籍 遷移比例則同樣為為鄉鎮市區內最高約 36%,其次為縣市間戶籍遷移約 33%, 最少則為鄉鎮市區間約 31%。然而 2010 年至 2012 年的趨勢改變,整體戶籍遷 移比例下降,尤其縣市間的戶籍遷移比例大幅降低。以整體戶籍遷移比例,縣市 間的遷移由 2.6%降低至 1.4%,以縣市間戶籍遷移所佔總戶籍遷移的比例則由 33%降低至 23%,縣市間的戶籍遷移量比其他兩個類型還低。 23. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(31) 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. 圖 3-8、國內戶籍遷移類型比例. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 3-9、不同戶籍遷移類型所佔遷移的比例. 上述可以發現健保推估的常住地總移動比例約 26%,相較於內政部公布的 總遷移比例不到 10%則高出許多。以各類型所佔遷移比例來看,健保推估常住 地類型以同縣市鄉鎮市區間移動較多,其次為縣市間移動;內政部公布的戶籍 24. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(32) 遷移類型則以縣市間遷移最多,其次為同鄉鎮市區間遷移,最少則為同縣市鄉 鎮市區間遷移。由此發現,兩者的差異很大。 由於內政部公布的遷移資料無人口基本資料記錄(例如:性別、年齡等), 後續分析只觀察健保推估常住地移動的靜態人口特性,分別以各移動類型的人 口年齡結構、各移動類型所佔總移動的比例,而動態人口特性和空間分析則以 人口流動方向、遷出人數和遷入人數的相關性、不同移動類型的淨遷入人數趨 勢等。. 政 治 大. 首先觀察健保推估常住地各移動類型的人口年齡結構,比較各移動類型的. 立. 人口特性。發現整體和分性別所呈現的趨勢大致相同,縣市間移動者的在 14 歲. ‧ 國. 學. 至 34 歲之間佔有很高的比例,尤其 20 歲至 24 歲間的比例遠高於其他兩種移動. ‧. 類型,此年齡階段為學生時期大學階段,故可能受求學影響使得此年齡縣市間. sit. y. Nat. 移動的比例較高,而 0 歲至 14 歲之間很低,39 歲之後的人口比例皆低於其他兩. io. al. er. 種移動類型。同縣市鄉鎮市區間和不移動的在 40 歲之後比例幾乎重疊,而 40. n. 歲以前則呈現兩種交錯情形,分別為 0 歲至 15 歲不移動的比例居高,而 19 歲. Ch. engchi. 至 40 歲同縣市鄉鎮區間的移動類型居高。. 該年齡層比例 =. i n U. v. 該年齡層人數 所有年齡層人數. 25. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(33) 政 治 大. 圖 3-10、各移動類型人口年齡結構. 立. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 3-11、不同性別各移動類型人口年齡結構. 觀察各移動類型佔各年齡層的比例,了解各年齡層移動的方式。圖 3-12 輔 助線分別為整體縣市間移動比例 0.096 以及整體同縣市不同鄉鎮間移動比例 0.17,發現 20 歲至 24 歲以縣市間移動的比例相當高,而 5 歲至 14 歲相當低。 0 歲至 14 歲以同縣市鄉鎮間移動的比例較低,20 歲至 34 歲的比例則較高。 26. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(34) 該年齡移動類型𝒾𝒾佔各年齡的比例 =. 立. 該年齡移動類型𝒾𝒾人數 該年齡總人數. 政 治 大. ‧ 國. 學. 圖 3-12、各移動類型佔各年齡層比例. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 3-13、不同性別各移動類型佔各年齡層比例. 除了靜態人口常住地和戶籍地的探討,進一步觀察有關動態人口的流動, 從移動方向(即為遷出地 A 至遷入地 B,A 和 B 不相同)所佔比例可以知道哪 27. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(35) 個移動方向為主要的人口流動方向。由圖 3-14 發現新北市和臺北市的相互移動 方向佔所有移動的比例最高,其次為桃園市、新北市和臺北市相互移動方向,其 他地區則以附近的縣市為主要移動方向。. 該移動方向移動比例(%) =. 立. 該移動方向人數 所有移動人數. × 100. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學 er. io. sit. y. Nat. n. al. i n 圖 3-14、人口移動比例矩陣 Ch engchi U. v. 除了知道該年度整體主要移動方向外,也想知道該縣市主要遷出地以哪個 移動方向為主。由圖 3-15 發現,不論哪個縣市遷入至六都(臺北市、新北市、 桃園市、臺中市、臺南市、高雄市)的比例都相當高。此現象相當符合,不論是 求學或是就業,六都擁有較多的就學、就業機會等,存在較高的吸引力。此外, 除了以六都為主要遷入地,不然則以就近的縣市為遷入選擇,故此可以看出生 活圈以及北中南東的劃分,另外可以發現離島間彼此完全沒有人口流動,即離 28. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(36) 島間不存在著拉力。. 該縣市移動方向𝒾𝒾比例(%) =. 立. 該縣市移動方向𝒾𝒾人數 該縣市所有遷出人數. × 100. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 圖 3-15、移動矩陣. i n U. v. 由於移動方式不僅限於縣市間,還有同縣市不同鄉鎮市區間的移動。以鄉 鎮市區為地理單元,觀察不同的移動方式的遷出地和遷入地。由圖 3-16 中發現, 不論是不同縣市間的移動或是同縣市不同鄉鎮市區間的移動,遷入人數和遷出 人數皆為高度正相關。由圖 3-16 發現不同移動方式的淨遷入人數的趨勢不完全 一致,例如:花蓮縣的花蓮市在不同縣市間的淨遷入人數為負,同縣市不同鄉鎮 29. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(37) 市區間的淨遷入人數則呈現為正,表示花蓮市對於縣市間的流動為推力,但對 於同縣市鄉鎮市區間的流動為拉力。. 不同縣市間. 立. 同縣市不同鄉鎮市區間. 政 治 大. ‧ 國. 學. 圖 3-16、不同移動方式的遷入人數和遷出人數散佈圖. ‧ y. Nat. n. er. io. al. 同縣市不同鄉鎮市區間. sit. 不同縣市間. Ch. engchi. i n U. v. 圖 3-17、不同移動方式的淨遷入人數 30. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(38) 第肆章 遷移和健康 前一章觀察靜態人口特性以及動態人口流動情形,本章將探討移動和非移 動者的健康狀況,分別以就醫習性和死亡率觀察差異:第一節將探討有關移動和 非移動者的就醫行為差異,衡量就醫行為差異的指標為平均每人就醫件數、平均 每人合計點數、平均每次合計點數,以就醫的頻繁與否以及就醫的嚴重與否衡量; 第二節將探討有關中高齡移動和死亡率的關聯,由於非中高齡本身的死亡率較 低則不容易檢視差異故本文不討論,以移動與否檢視死亡率的差異,在進一步觀. 治 政 大 察不同的移動類型以及性別差異是否死亡率存在差異。 立 ‧ 國. 學. 第一節 移動和就醫習性的關聯. ‧. 本節觀察移動和就醫習性的關聯,分別以平均每人的就醫件數衡量就醫的. y. Nat. io. sit. 頻繁與否,以平均每人的就醫點數衡量就醫嚴重與否,若是就醫點數較高則推. er. 斷為就醫的疾病較嚴重,最後以平均每次的就醫點數衡量單次的就醫嚴重性。. al. n. v i n 圖 4-1 為各年齡層平均每人就醫件數,各移動類型於 0 歲至 14 歲之間幾乎 Ch engchi U. 重疊,而 14 歲之後平均每人就醫件數由多至少分別為不移動者、同縣市鄉鎮市 區間移動、縣市間移動。. 平均每人就醫件數 =. 所有就診者的就醫次數 所有就診者人數. 31. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(39) 政 治 大. 立圖 4-1、平均每人就醫件數. ‧ 國. 學 ‧. 圖 4-2 為各年齡層平均每人合計點數,各移動類型於 0 歲至 44 歲之間幾乎. sit. y. Nat. 重疊,而 44 歲之後平均每人合計點數由多至少分別為縣市間移動者、同縣市鄉. io. er. 鎮市區間移動者、不移動者。. al. n. v i n C h 所有就診者的每次合計點數加總 U 平均每人合計點數 = e n g c h i 所有就診者人數. 32. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(40) 政 治 大. 立圖 4-2、平均每人合計點數. ‧ 國. 學 ‧. 圖 4-3 為各年齡層平均每次合計點數,各移動類型於 0 歲至 34 歲之間差異. sit. y. Nat. 不大,而 34 歲之後平均每次合計點數由多至少分別為縣市間移動者、同縣市鄉. io. al. er. 鎮市區間移動者、不移動者。此現象和圖 4-1、圖 4-2 的結果一致,縣市間移動. v. n. 者平均每人就醫次數較少但平均每人合計點數較高,因此平均每件合計點數較. Ch. engchi. i n U. 高;而不移動者則為平均每人就醫次數較多但平均每人合計點數較少,因此平 均每件合計點數較低。. 平均每次就醫點數 =. 所有就診者每次合計點數加總 所有就診者就醫次數. 33. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(41) 政 治 大. 立圖 4-3、平均每次合計點數. ‧ 國. 學 ‧. 由以上結果發現:縣市間的移動者平均就醫次數較少、平均就醫點數較高,. sit. y. Nat. 而不移動者的平均就醫次數較多、平均就醫點數較低。表示縣市間的移動者雖然. io. al. n. 能較其他類型低,後續會再以死亡率衡量。. Ch. engchi. er. 就醫比較不頻繁,但就醫的疾病可能較為嚴重,推斷縣市間移動者的健康程度可. i n U. v. 第二節 移動者的死亡率 將曾經移動和不曾移動分為兩組比較死亡率,資料取至 2003 到 2005 年三 年之間兩次移動的情形分類,曾經移動的包括:曾經有縣市間移動或同縣市鄉 鎮市區間移動,而不曾移動的則為兩次移動皆為不移動,觀察兩組在 2005 年的 死亡率對照內政部的中高齡五齡組死亡率。僅觀察中高齡的死亡率的原因為非 中高齡的死亡率皆較低不容易檢視差異,其次為可以排除主要移動會受到的移 34. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(42) 動因素(就學、就業)的干擾因素,猜測主要可能受到醫療資源的原因而移動。 由圖 4-4 發現中高齡 55 歲至 94 歲曾移動者死亡率皆高於不曾移動者,而 不曾移動者的死亡率和內政部紀錄的全臺死亡率相當接近,表示中高齡移動者 的健康狀態可能較不曾移動者來的差。但其中發現有趣的現象為,在於 94 歲以 上的高齡人口,曾移動者的死亡率低於不曾移動者,猜測此年齡組不曾移動者 可能為健康狀態極差只能待在病床上,所以死亡率較高;亦或是曾移動者的健 康狀態仍保持極佳使得他們還可以移動,所以死亡率較低。. 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 4-4、中高齡死亡率. 接者,觀察移動與否下在於不同性別的死亡率差異,發現中高齡 55 歲至 94 歲,不論是男性或女性,曾移動皆比不曾移動者高,而 94 歲以上則為曾移動者 比不曾移動者低。男性和女性的在於移動與否死亡率的趨勢結果相同,但男性 的移動與否差異較女性大。 35. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(43) 立. 政 治 大. 圖 4-5、分性別不同移動類型死亡率. ‧ 國. 學 ‧. 除了討論曾移動和不曾移動者的死亡率,進一步觀察曾移動的移動類型對. sit. y. Nat. 於死亡率的差異,以及對照 2005 年內政部公布全臺中高齡的五齡組死亡率。健. io. al. n. 為縣市間的移動和同縣市鄉鎮市區間的移動。. Ch. engchi. er. 保資料取至 2004 至 2005 年的移動情形,觀察 2005 年的死亡率,移動類型分別. i n U. v. 由圖 4-6 發現鄉鎮市區間移動者接近內政部公布全臺的死亡率,而縣市間 移動者的死亡率比同縣市鄉鎮市區間移動者高,推測移動距離可能影響健康狀 態,因為縣市間移動的距離較長而導致縣市間移動者的死亡率較高。. 36. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(44) 立. 政 治 大. 圖 4-6、中高齡死亡率(縣市間和鄉鎮市區間). ‧ 國. 學 ‧. 接者,觀察不同移動類型下在於不同性別的死亡率差異,發現 55 歲至 94. sit. y. Nat. 歲,女性在不同移動類型相當接近內政部公布的死亡率,而男性的死亡率則為. io. al. er. 縣市間移動高於同縣市鄉鎮市區間移動,而同縣市鄉鎮市區間移動則和內政部. n. 公布的死亡率差異不大。然而在 94 歲以上,男性和女性在不同移動類型的死亡. Ch. engchi. i n U. v. 率差異趨勢則不同,男性的死亡率由高至低則為縣市間移動、內政部公布、鄉鎮 市區間,而女性的趨勢則完全相反。. 37. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(45) 立. 政 治 大. 圖 4-7、中高齡不同類型的死亡率(縣市間和鄉鎮市區間). ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 38. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(46) 第伍章 結論與建議 第一節 結論 全球化(Globalization)使得人與人的距離縮短,遷移成為 21 世紀的主要 人口特色之一,由於少子化對臺灣影響非常大,我國亟需考慮遷移以降低快速 人口老化帶來的衝擊。全國層級的人口推估需考慮國際遷移,縣市、鄉鎮市區層 級的政策規劃則仰賴國內遷移,但政府部門現有之國內遷移紀錄較不完整,像. 政 治 大 且現有公布的遷移紀錄僅包括戶籍地更改,無法反映真實常住人口移動現況, 立. 是內政部開放的遷移紀錄多半為省、直轄市層級,無法用於縣市的人口推估。而. ‧ 國. 學. 資料格式也僅有總人數,缺乏詳細的年齡及性別資料,無法得知縣市間、或是鄉 鎮市區層級間的人口移動。有鑑於此,本文以 2005 年百萬人抽樣檔的健保資料. ‧. 庫為基礎,以小病經常就醫地的每年變化做為每年移動的依據探討臺灣國內人. io. sit. y. Nat. 口移動情形。. er. 本文使用的死亡判斷方式為 65 歲以前住院之轉歸代碼為死亡、自殺、病危. al. n. v i n 出院或其他兩準則交集(退保且未來兩年未就醫和當年度最後一筆就醫記錄為 Ch engchi U 急診),而 65 歲之後以所有準則聯集(退保且未來兩年未就醫、當年度最後一 筆記錄為急診且兩年未就醫、當年度最後一次住院天數大於 30 天、住院記錄的 轉歸代碼為死亡、自殺、病危出院) 。常住地的準則以低金額(合計點數不大於 555 點)的就醫地(余清祥等人,2019),民眾若無這些就醫紀錄,則以前一個 年度的常住地,不然則以投保地填補。 根據健保就醫紀錄推估,我國國內遷移比例約為 26%,其中縣市間移動者 所佔約 10%,同縣市鄉鎮市區間移動者所佔約 16%,且 2003 年至 2007 年移動 39. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(47) 者的比例下降,2007 年至 2012 年則趨為平緩。接著,觀察不同移動類型(縣市 間移動者、同縣市鄉鎮間移動者、不移動者)的人口年齡結構,縣市間移動和同 縣市鄉鎮市區間以青壯年的比例較高;此外,各移動類型所佔各年齡的比例在 幼年、青少年的移動比例都較低。而以鄉鎮市區為單位檢視不同移動類型的遷 入地和遷出地,發現不論是縣市間的移動或是同縣市鄉鎮間的移動,遷入人數 和遷出人數皆為正相關,但不同移動類型在於淨遷入人數的趨勢卻不盡相同。 以健保小病之就醫地推估的常住地和內政部公布的戶籍地比較發現,嘉義. 政 治 大. 縣以健保推估的常住地人數低於內政部公布的戶籍地,而嘉義市則相反,新竹. 立. 縣市亦是如此,猜測因為這些地區的地理距離較為鄰近,則生活範圍較大,活動. ‧ 國. 學. 地區不僅限於居住的縣市,所以導致內政部公布的戶籍地和健保推估的常住地. ‧. 人數不同;此外,存在戶籍在人不在的現象,因此戶籍人數高於常住地人數,例. sit. y. Nat. 如:金門縣因為福利政策,可能使部分的人戶籍遷移但不居住於此或是選擇就醫. io. al. er. 地會以本島為主。縣市間的動態人口流動,以所有移動方向所佔的比例發現,臺. v. n. 北市、桃園市、新北市之間的移動方向所佔比例最高佔當年度主要的移動方向。. Ch. engchi. i n U. 而探討每個縣市各別遷入縣市,不論哪個縣市的遷出皆以遷入六都為主,其次 以鄰近的縣市遷入,由此也可看出北中南東離島的劃分以及生活圈。 探討遷移和健康的關聯,觀察遷移者和非遷移者的就醫行為,分別以門診 次數、合計點數兩者作為衡量標準,分別衡量就醫的頻繁程度和就醫的嚴重程 度。結果發現縣市間移動者的平均每人門診次數最少、但每人合計點數、平均每 次合計點數最高,而不移動者的平均每人門診次數最高、平均每人合計點數及 每次合計點數都最低,同縣市鄉鎮市區移動者皆為中間,則表示縣市間移動者 40. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(48) 的健康程度相較其他者差,故即使就醫次數較少但都相較為嚴重的疾病。此外, 觀察遷移者的死亡率,由於非中高齡死亡率較低不容易檢視差異,因此只鎖定 中高齡的族群。發現曾移動者的死亡率比未曾移動者高,但除了 94 歲以上例外, 表示移動者通常死亡率會相對較高,但對於高齡者則不同。分性別和移動種類 檢視死亡率,發現結果為男性縣市間的移動者的死亡率會相較其他移動類型者 高,而女性則在於移動種類無明顯差異。上述結果顯示移動者使用醫療資源的 次數較少,但使用時似乎都是比較嚴重的狀態(或疾病),以及死亡率較高。. 立. 政 治 大. 第二節 研究限制與未來方向. ‧ 國. 學. 本文所使用的健保推估常住地的方法,因為臺灣的醫療可近性,加上小病. ‧. 會選擇在常住地附近的特性,將合計點數 555 點以下的就醫紀錄視為小病的就. sit. y. Nat. 醫。但本方法的前提假設之一為各地區的醫療資源呈現均質,然而實際並非完. n. al. er. io. 全醫療資源呈均質,故可能在偏遠地區存在誤判。雖然此準則的優點在於各年. i n U. v. 齡層的涵蓋率皆滿高,但缺點為合計點數 555 點以下的就診疾病可能包含許多. Ch. engchi. 類別,故住家附近的醫療機構可能無法提供該科別的醫療服務,或是各地區在 於特殊科別會選擇特定醫療機構等,而使得這個準則會有常住地誤判的可能。 本文的遷移僅討論移動類型(縣市間移動、同縣市鄉鎮市區間移動、不曾移 動)對於健康的差異,由結果可看出縣市間移動對於健康影響程度較大,然而縣 市間移動可能會牽涉遷入遷出地本身的醫療資源,或是遷移的距離遠近而影響 健康,因此後續可以再進一步分兩部分探討:分別以遷入至都會或非都會地區 和長期待在都會或非都會地區,不同的移動方向對於健康是否存在明顯差異; 41. DOI:10.6814/NCCU201900516.

(49) 另外,觀察每年移動距離的趨勢,接著探討移動距離的長短對於壽命的關聯。 除了探討上述不同移動類型的健康差異,後續可加入討論移動者當中不同 投保身分類別或投保級距和就醫行為的關聯,觀察是否存在特定族群有較優勢 的情形。例如:投保類別第六類(榮民、榮眷)在選擇醫療機構時,大多以醫學 中心為主,可能和其他投保類別的移動者存在不同的就醫行為和死亡率的差異。 未來的研究發展在觀察移動和非移動者的就醫行為,可以增加住院的情形 (住院天數、住院病因等) ,或是否領有重大傷病卡等衡量。另外,分級醫療是. 政 治 大. 衛福部推動二代健保的重點之一,未來我們也將分析跨區就醫與疾病間的關聯,. 立. 提供政府分配醫療資源(如醫療院所設置) 、制訂政策的參考。還有,過去研究. ‧ 國. 學. 關於離島地區會存在高齡/鮭魚返鄉的現象,而探討本島地區是否也會存在此現. ‧. 象也是未來可研究的方向,但由於高齡者原居住地定位問題可能需要追溯幾十. sit. y. Nat. 年前的資料,才能得知原居住地的定位,蒐集資料將會是此研究方向所面臨的. io. al. er. 挑戰。遷移的人口推估也是將來可做為研究方向之一,若是內政部可以釋出更. v. n. 詳細的資料,例如:每個縣市的遷移人數及其性別、年齡等,再對比健保推估的. Ch. engchi. i n U. 移動人數,將兩者資料透過加權結合,用以推估真實的遷移人數,可做為政府政 策規劃的參考。. 42. DOI:10.6814/NCCU201900516.

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參考文獻

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