李丹 丁肖逸??

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

[關(guān)鍵詞]醫(yī)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(yī)院內(nèi)發(fā)生了一起慘劇。三名醫(yī)生被一名男子捅傷，其中耳鼻咽喉科主任醫(yī)師王云杰當(dāng)場死亡，其余兩人身受重傷。據(jù)悉，該名殺醫(yī)男子為該醫(yī)院患者，因不滿醫(yī)生治療結(jié)果而痛下殺手。事后，王云杰醫(yī)生被醫(yī)院認(rèn)定為因公殉職。該起惡性醫(yī)患糾紛引起民眾以及醫(yī)護(hù)界的高度關(guān)注。眾多醫(yī)療機(jī)構(gòu)發(fā)出“對醫(yī)療暴力零容忍”的強(qiáng)烈呼吁。醫(yī)患雙方的矛盾再次成為社會熱議話題，突顯出醫(yī)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(fā)生，是我們共同努力的方向，也是構(gòu)建和諧社會的重要一步。目前關(guān)于醫(yī)患糾紛的發(fā)生原因有多種說法，但缺乏事實支撐。因此，本文將通過經(jīng)濟(jì)學(xué)分析方法，用數(shù)據(jù)及真實案例說明其發(fā)生原因，為改革措施提供理論以及事實依據(jù)。

本文的主要目的：一是通過實際數(shù)據(jù)分析來探究導(dǎo)致醫(yī)患糾紛的主要原因；二是針對這些原因?qū)︶t(yī)患糾紛頻發(fā)的現(xiàn)象進(jìn)行解釋并提出解決意見。

2醫(yī)患糾紛發(fā)生原因?qū)嵶C分析

2.1模型選擇

泊松回歸模型作為一種統(tǒng)計學(xué)方法在各個研究領(lǐng)域都得到了非常普遍的使用。其中在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)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(jī)期間資本流入的突?，F(xiàn)象；李鴻階等人（2012）運用負(fù)二項泊松回歸分析了影響中國企業(yè)跨國并購區(qū)位選擇的因素。本文將通過該模型，找出引起醫(yī)患糾紛的主要因素，以解釋近年醫(yī)鬧不斷發(fā)生的原因。選用該模型基于泊松回歸在處理離散型數(shù)據(jù)上的優(yōu)勢，以及醫(yī)患糾紛發(fā)生次數(shù)近似服從于泊松回歸。本文將各個省份在2013年的醫(yī)患糾紛的發(fā)生次數(shù)搜集出來，形成橫截面數(shù)據(jù)。嚴(yán)格來說，醫(yī)患糾紛發(fā)生的次數(shù)不是連續(xù)的，也非正態(tài)分布，而是偏態(tài)的。用常規(guī)回歸方法做出的結(jié)果可能存在嚴(yán)重偏差，而其分布與泊松分布更類似。

2.2模型構(gòu)建

如果離散型隨機(jī)變量X的取值為0，1，2，…，n，且相應(yīng)的取值概率為Pr（X=x）=μxe-μx?。é?0）

則稱隨機(jī)變量X服從以μ為參數(shù)的泊松分布。其中，e是自然常數(shù)，近似于2.718。參數(shù)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(dāng)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(shù)值μ。

（1）因變量選擇。將2013年各省份發(fā)生的醫(yī)患糾紛次數(shù)作為因變量，采用橫截面數(shù)據(jù)，對影響其數(shù)量的因素進(jìn)行回歸分析。

（2）自變量選擇。將患方與醫(yī)方視為市場經(jīng)濟(jì)中的供給者與需求者，醫(yī)方提供診療服務(wù)，患方對治病醫(yī)病產(chǎn)生需求。分別從醫(yī)患雙方的角度出發(fā)，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(biāo)。從醫(yī)院供給方面看，造成醫(yī)患糾紛的可能原因可歸納為“醫(yī)療資源短缺”、“過度醫(yī)療”和“醫(yī)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(shù)、衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)、政府醫(yī)療費用支出、診療人數(shù)、入院人數(shù)、病死率等數(shù)據(jù)作為考查指標(biāo)；從患者需求方面看，造成醫(yī)患糾紛的原因可能為“教育水平不高”、“收入水平不高”、“家庭環(huán)境影響”等問題。因此，我們選取了各省份撫養(yǎng)比例、文盲人數(shù)、居民可支配收入、人均GDP等指標(biāo)進(jìn)行分析。

（3）數(shù)據(jù)來源。通過互聯(lián)網(wǎng)大范圍搜索2013年各省份發(fā)生的醫(yī)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(shù)據(jù)來源為中華人民共和國國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。

（4）數(shù)據(jù)處理。選取PM2.5指數(shù)作為衡量污染程度的指標(biāo)。在數(shù)據(jù)處理上，我們根據(jù)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(yán)重污染、極嚴(yán)重污染。每個省份均對應(yīng)一個污染等級。

為了使結(jié)果更加準(zhǔn)確，我們將多數(shù)指標(biāo)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(jié)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(jìn)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(jié)果見表2。

從表2中可以看到，并不是所有的數(shù)據(jù)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(yōu)化模型。設(shè)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(jié)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(shù)占總?cè)丝诒壤?、人均擁有衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)和衛(wèi)生技術(shù)人員人均診療人次。其中，人均擁有衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)和人均診療人次對醫(yī)患糾紛產(chǎn)生了負(fù)向影響；入院人數(shù)占總?cè)丝诒壤?、城?zhèn)居民人均可支配收入和醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)產(chǎn)生了正向影響。

3原因分析

3.1醫(yī)療硬件資源有限

人均擁有衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)和醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)均代表醫(yī)方為患方供給的醫(yī)療資源，根據(jù)實證分析結(jié)果可知其與醫(yī)患糾紛的發(fā)生具有直接關(guān)系。

醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù)是醫(yī)療資源的重要表現(xiàn)之一，其與醫(yī)患糾紛發(fā)生數(shù)量顯示為負(fù)相關(guān)關(guān)系。根據(jù)案例顯示，許多地區(qū)出現(xiàn)沒有病床不能住院的難題，床位數(shù)的短缺加劇了醫(yī)患雙方的矛盾。同時，由于“單獨二胎”政策的出臺，各醫(yī)院所需床位數(shù)大幅增加，若床位數(shù)的供給不能隨著需求量的增加而增加，醫(yī)患糾紛很有可能持續(xù)發(fā)生。醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)對醫(yī)患糾紛的發(fā)生產(chǎn)生正向影響，可解釋為：由于規(guī)模不經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量越多，醫(yī)療硬件資源反而相應(yīng)匱乏，進(jìn)而導(dǎo)致醫(yī)患糾紛的發(fā)生。所以，在不能保證醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)技術(shù)、硬件等資源充分供應(yīng)的情況下，不能一味地增加機(jī)構(gòu)數(shù)量，否則結(jié)果只能適得其反。

3.2醫(yī)療工作量偏高

入院人數(shù)和衛(wèi)生技術(shù)人員人均診療人次都代表醫(yī)生的醫(yī)療工作量。由于醫(yī)療工作量直接影響醫(yī)療機(jī)構(gòu)工作效率和社會經(jīng)濟(jì)效益，所以它對醫(yī)療質(zhì)量起到關(guān)鍵作用，是醫(yī)患糾紛發(fā)生的重要因素。入院人數(shù)能反映住院人數(shù)，即直觀表現(xiàn)出某地區(qū)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的醫(yī)療工作量。入院人數(shù)占總?cè)丝诒戎貙︶t(yī)患糾紛的發(fā)生數(shù)量有正向影響，即醫(yī)療工作量越高。衛(wèi)生技術(shù)人員人均診療人次對醫(yī)患糾紛發(fā)生量為負(fù)向影響，但是由于其系數(shù)接近于零，可視為其影響較小。

3.3居民收入水平有限

城鎮(zhèn)居民人均可支配收入是影響醫(yī)患糾紛發(fā)生的一大因素?？床‰y一直是我國醫(yī)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(yī)療費用逐年攀升，昂貴的醫(yī)療費用對一般家庭帶來不小的經(jīng)濟(jì)壓力。因此在高投入不能帶來預(yù)期效果的情況下，極易引發(fā)不良情緒，是造成糾紛的重要因素。

3.4次要原因

根據(jù)實證分析結(jié)果，污染程度、人均擁有衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)急診病死率、撫養(yǎng)比（老年撫養(yǎng)比與兒童撫養(yǎng)比之和）、文盲率、地方財政醫(yī)療衛(wèi)生支出占地方GDP比值和人均GDP等因素對因變量醫(yī)患糾紛數(shù)結(jié)果不顯著。對應(yīng)的，可將環(huán)境因素，醫(yī)療質(zhì)量，人口結(jié)構(gòu)，教育水平，政府供給等視為次要因素。

參考文獻(xiàn)：

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

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