經濟學角度探究醫患糾紛發生原因

李丹 丁肖逸??

[摘要]本文將醫患雙方分別看成醫療服務的供給與需求方，利用泊松回歸模型進行回歸，最終確定醫患糾紛發生的主要原因并對其分析。

[關鍵詞]醫患糾紛；原因分析；泊松回歸

[DOI]1013939/jcnkizgsc201521.042

1研究背景與目的

2013年10月25日，浙江省臺州溫嶺市第一人民醫院內發生了一起慘劇。三名醫生被一名男子捅傷，其中耳鼻咽喉科主任醫師王云杰當場死亡，其余兩人身受重傷。據悉，該名殺醫男子為該醫院患者，因不滿醫生治療結果而痛下殺手。事后，王云杰醫生被醫院認定為因公殉職。該起惡性醫患糾紛引起民眾以及醫護界的高度關注。眾多醫療機構發出“對醫療暴力零容忍”的強烈呼吁。醫患雙方的矛盾再次成為社會熱議話題，突顯出醫療改革的必要性與重要性。如何深入了解個中原因并防范該類事件的發生，是我們共同努力的方向，也是構建和諧社會的重要一步。目前關于醫患糾紛的發生原因有多種說法，但缺乏事實支撐。因此，本文將通過經濟學分析方法，用數據及真實案例說明其發生原因，為改革措施提供理論以及事實依據。

本文的主要目的：一是通過實際數據分析來探究導致醫患糾紛的主要原因；二是針對這些原因對醫患糾紛頻發的現象進行解釋并提出解決意見。

2醫患糾紛發生原因實證分析

2.1模型選擇

泊松回歸模型作為一種統計學方法在各個研究領域都得到了非常普遍的使用。其中在經濟學領域，該模型也運用廣泛。如陸靜等人（2012）用泊松回歸研究了國際金融危機期間資本流入的突停現象；李鴻階等人（2012）運用負二項泊松回歸分析了影響中國企業跨國并購區位選擇的因素。本文將通過該模型，找出引起醫患糾紛的主要因素，以解釋近年醫鬧不斷發生的原因。選用該模型基于泊松回歸在處理離散型數據上的優勢，以及醫患糾紛發生次數近似服從于泊松回歸。本文將各個省份在2013年的醫患糾紛的發生次數搜集出來，形成橫截面數據。嚴格來說，醫患糾紛發生的次數不是連續的，也非正態分布，而是偏態的。用常規回歸方法做出的結果可能存在嚴重偏差，而其分布與泊松分布更類似。

2.2模型構建

如果離散型隨機變量X的取值為0，1，2，…，n，且相應的取值概率為Pr（X=x）=μxe-μx！（μ>0）

則稱隨機變量X服從以μ為參數的泊松分布。其中，e是自然常數，近似于2.718。參數μ代表了X取值的平均，也就是該分布的期望值E（x），且方差Var（x）與期望值相等，即Var（x）=E（x）=μ，當樣本容量足夠大時（如n>100），可以用樣本的平均值來估計參數值μ。

（1）因變量選擇。將2013年各省份發生的醫患糾紛次數作為因變量，采用橫截面數據，對影響其數量的因素進行回歸分析。

（2）自變量選擇。將患方與醫方視為市場經濟中的供給者與需求者，醫方提供診療服務，患方對治病醫病產生需求。分別從醫患雙方的角度出發，考慮供求因素，選擇出了具有代表性和可實際操作性的若干指標。從醫院供給方面看，造成醫患糾紛的可能原因可歸納為“醫療資源短缺”、“過度醫療”和“醫療水平不高”三類。針對這三方面問題，我們搜集了各省床位數、衛生技術人員數、醫療衛生機構數、政府醫療費用支出、診療人數、入院人數、病死率等數據作為考查指標；從患者需求方面看，造成醫患糾紛的原因可能為“教育水平不高”、“收入水平不高”、“家庭環境影響”等問題。因此，我們選取了各省份撫養比例、文盲人數、居民可支配收入、人均GDP等指標進行分析。

（3）數據來源。通過互聯網大范圍搜索2013年各省份發生的醫患糾紛案件，共查得案件300余起，具有一定的代表性。自變量的數據來源為中華人民共和國國家統計局網站。

（4）數據處理。選取PM2.5指數作為衡量污染程度的指標。在數據處理上，我們根據污染程度將其劃分為5個等級，分別為無污染、輕度污染、中度污染、嚴重污染、極嚴重污染。每個省份均對應一個污染等級。

為了使結果更加準確，我們將多數指標人均化，排除了人口總量因素造成的誤差。具體自變量的選取結果及符號表示見表1。

2.3實證過程

模型建立以后，我們用Stata軟件進行泊松回歸。命令為：“poisson fre pollu bed hyg pati per old illt inco pay gdp insti death”。得到結果見表2。

從表2中可以看到，并不是所有的數據P值均顯著。除了inco，insti變量的P值小于005之外，其余變量在5%的顯著性水平下均沒有通過檢驗。因此，本文通過逐步回歸法將不顯著的變量逐個剔除，最終得到最優化模型。設定顯著性水平為005，在Stata中輸入命令“stepwise，pr（05）：poisson fre pollu bed inco death hyg pati per rai illt pay gdp insti”，得到逐步剔除過程如下并得到結果見表3。

可以看到，最終模型中包含的自變量為pati，bed，inco，insti，per，即入院人數占總人口比例、人均擁有衛生機構床位數、城鎮居民人均可支配收入、醫療衛生機構數和衛生技術人員人均診療人次。其中，人均擁有衛生機構床位數和人均診療人次對醫患糾紛產生了負向影響；入院人數占總人口比例、城鎮居民人均可支配收入和醫療衛生機構數產生了正向影響。

3原因分析

3.1醫療硬件資源有限

人均擁有衛生機構床位數和醫療衛生機構數均代表醫方為患方供給的醫療資源，根據實證分析結果可知其與醫患糾紛的發生具有直接關系。

醫療機構床位數是醫療資源的重要表現之一，其與醫患糾紛發生數量顯示為負相關關系。根據案例顯示，許多地區出現沒有病床不能住院的難題，床位數的短缺加劇了醫患雙方的矛盾。同時，由于“單獨二胎”政策的出臺，各醫院所需床位數大幅增加，若床位數的供給不能隨著需求量的增加而增加，醫患糾紛很有可能持續發生。醫療衛生機構數對醫患糾紛的發生產生正向影響，可解釋為：由于規模不經濟效應，衛生機構數量越多，醫療硬件資源反而相應匱乏，進而導致醫患糾紛的發生。所以，在不能保證醫療衛生機構技術、硬件等資源充分供應的情況下，不能一味地增加機構數量，否則結果只能適得其反。

3.2醫療工作量偏高

入院人數和衛生技術人員人均診療人次都代表醫生的醫療工作量。由于醫療工作量直接影響醫療機構工作效率和社會經濟效益，所以它對醫療質量起到關鍵作用，是醫患糾紛發生的重要因素。入院人數能反映住院人數，即直觀表現出某地區醫療機構的醫療工作量。入院人數占總人口比重對醫患糾紛的發生數量有正向影響，即醫療工作量越高。衛生技術人員人均診療人次對醫患糾紛發生量為負向影響，但是由于其系數接近于零，可視為其影響較小。

3.3居民收入水平有限

城鎮居民人均可支配收入是影響醫患糾紛發生的一大因素。看病難一直是我國醫療方面的難題，高昂的藥價、診療費以及其他費用令很多低等收入者難以承受。醫療費用逐年攀升，昂貴的醫療費用對一般家庭帶來不小的經濟壓力。因此在高投入不能帶來預期效果的情況下，極易引發不良情緒，是造成糾紛的重要因素。

3.4次要原因

根據實證分析結果，污染程度、人均擁有衛生技術人員數、醫療衛生機構急診病死率、撫養比（老年撫養比與兒童撫養比之和）、文盲率、地方財政醫療衛生支出占地方GDP比值和人均GDP等因素對因變量醫患糾紛數結果不顯著。對應的，可將環境因素，醫療質量，人口結構，教育水平，政府供給等視為次要因素。

參考文獻：

[1]陸靜，羅偉卿國際金融危機期間的資本流入突停研究[J].中國軟科學，2012（4）：38-48

[2]李鴻階，張元釗中國企業跨國并購區位選擇影響因素分析[J].亞太經濟，2012（5）：70-75