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如何使用健保資料 進行經濟分析 政大財政 連賢明
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課程大綱 簡介醫療相關資料庫 健保資料庫處理原則 一個研究實例
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醫療需求面資料庫 一般對象 特殊對象 全民健康保險資料庫 主計處家庭收支調查 國民健康訪問調查 國民營養調查 華人家庭動態資料庫
老人保健與生活問題調查 台灣地區家庭與生育力調查
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醫療供給面資料庫 健保院所基本資料檔 醫療院所現況調查 醫療院所服務量調查
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健保資料庫缺點 缺乏家戶組成資訊 缺乏自覺健康資訊 僅有健保給付醫療費用 缺乏社經背景變數
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健保資料庫優點 資料樣本數：2300萬人 資料年間：1996-2010年（每年均發行） 醫院，醫師，病患有一致代碼
醫院，醫師，病患資訊可相互連結 台灣目前最大，最完整的Panel Data
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健保資料庫處理 健保資料庫結構 各子資料庫的整理 各子資料庫串連 串連外部資料
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健保資料庫處理 健保資料庫共有18個子資料庫 健保資料大小一年約150-220G
不論是資料量或子資料數目都相當大，無法全面性處理，建議採選擇性處理
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健保資料庫: 基本資料檔 醫事機構病床主檔（BED） 醫事機構診療科別明細檔（DETA） 醫事機構基本資料檔（HOSB）
醫事機構副檔資料檔（HOSX） 專科醫師證書主檔（DOC） 醫事人員基本資料檔（PER） 重大傷病證明明細檔（HV） 醫事機構服務項目檔（HOX） 藥品主檔（DRUG） 承保資料檔（ID）
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健保資料庫: 原始資料檔 住院費用申請總表主檔（DT） 門診費用申請總表主檔（CT） 住院醫療費用清單明細檔（DD）
住院醫療費用醫令清單明細檔（DO） 門診處方及治療明細檔（CD） 門診處方醫令明細檔（OO） 特約藥局處方及調劑明細檔（GD） 特約藥局處方醫令檔（GO） 承保資料檔（ID）
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健保資料庫結構 使用健保資料庫要先瞭解資料庫結構 資料庫可區分為 費用檔 醫令檔 基本資料檔
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健保資料庫結構 門住診費用檔 （CD，DD ） 門住診醫令檔 （CO，DO ） 基本資料檔 其他（DRUG，GD，GO ）
醫院主要（HOSB，BED ） 醫院次要（DETA，CT，DT，HOSX，HOX ） 醫師（PER，DOC ） 病人 (ID，HV） 其他（DRUG，GD，GO ）
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健保資料申報流程 檢查 健保 支付標準 申報 費用 診療 處置
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例子：感冒 檢查 （驗血，照X光） 健保 支付標準 診療 （上呼吸道感染） 申報費用 處置 （點滴注射，藥品）
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檔案結構 醫師檔 醫療院所檔 費用檔 醫令檔 病患檔 PER、DOC HOSB、HOSX HOX、BED、DETA CT、DT DD、CD
DO、OO 病患檔 ID、HV
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HOSB、HOSX、BED、DETA、CT、DT
例子：外科手術 醫師檔 PER、DOC 醫療院所檔 HOSB、HOSX、BED、DETA、CT、DT 住院費用檔 DD 住院醫令檔 DO 病患檔 ID、HV
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子資料庫整理：費用檔 健保資料的核心為費用檔 比較麻煩的是如何挑出所需要的特定疾病，亦即疾病分類 人：就診病患、就診醫師 事：疾病分類
時：就診時間 地：就診院所 錢：就診費用 比較麻煩的是如何挑出所需要的特定疾病，亦即疾病分類
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子資料庫整理：醫令檔 醫令檔包括醫令代碼、單價、數量，以及金額
醫令代碼記錄於 「全民健保支付標準」，建議透過健保局所提供醫令搜尋網頁來找尋相關代碼 由於一個就診紀錄對應數十或數百個醫令，處理時應先整理醫令檔，再串連費用檔
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子資料庫整理：基本資料檔 整個健保資料庫最多的是基本資料檔，包括醫院，醫師，病患三個面向。 最困難處理也是基本資料檔，主要原因有兩個
先天不足 非給付所需要，資料正確性需確定 資料本身有問題，如病床檔在2004年前從未更新 後天失調 流水帳的記事方式 資料儲存方式
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基本資料檔處理原則 將流水帳式改為以時間為基準的資訊格式，以方便串連。 串連時需考量病患的就醫日期，串連該病患「正確」的基本資料。
會有極少數就診資料無法串連到就診當日的基本資料。
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串連外部資料：院所資料 院所資料 基本資料檔記錄了就診院所所在鄉鎮 串連鄉鎮經緯度資料，計算各鄉鎮間的距離，衡量該院所市場結構
醫療環境 市場結構 基本資料檔記錄了就診院所所在鄉鎮 串連鄉鎮經緯度資料，計算各鄉鎮間的距離，衡量該院所市場結構 串連鄉鎮人口，已納入人口結構
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外部資料：病患 健保資料缺乏 健保資料的病患代碼均已轉碼，除非透過健保局的協助，無法串連外部資料
家戶組成 社經變數（教育，所得） 生命變數 健保資料的病患代碼均已轉碼，除非透過健保局的協助，無法串連外部資料 建議利用健保資料中承保資料，採「切香腸」策略處理。
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病患資料：存活狀況 （I） 透過醫療利用 洗腎病人的醫療利用判定存活 除了換腎病人以外，準確度相當高
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病患資料：存活狀況 （II） 透過退保日期 Lien, Chou and Liu (2006)比較中風病人的退保日期和死亡日期
年滿40歲以上 罹患嚴重疾病住院 出院後一年內退保 Lien, Chou and Liu (2006)比較中風病人的退保日期和死亡日期 90% 相同 不到 5% 差距一個星期 不到 2% 差距一個月
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病患資料：居住狀況 利用投保身分 但即使投保類別為戶籍所在鄉鎮，仍可能不居住在該鄉鎮，建議使用就醫距離近一步篩選
選出需於就近投保 投保類別為農民或地區人口 但即使投保類別為戶籍所在鄉鎮，仍可能不居住在該鄉鎮，建議使用就醫距離近一步篩選 使用上述條件，將健保資料所得居住狀況和家庭收支調查樣本比較
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病患資料：就業狀況 利用投保身分判定就業 使用上述條件，將健保資料所得就業狀況和家庭收支調查樣本比較 保險人即為投保人 65歲以下
採公勞保樣本 使用上述條件，將健保資料所得就業狀況和家庭收支調查樣本比較
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病患資料：薪資所得 利用投保薪資推論薪資所得 使用上述條件，將健保資料所得薪資所得和家庭收支調查樣本比較 保險人即為投保人 65歲以下
採公勞保樣本 使用上述條件，將健保資料所得薪資所得和家庭收支調查樣本比較
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病患資料：家庭結構 無法推估全部家庭結構 但可透過承保檔推估家中小孩個數，胎次 絕大部分會投保在單一投保人下，且是薪水較低的一方
投保人為父或母 保險人年紀在12或15歲以下 絕大部分會投保在單一投保人下，且是薪水較低的一方
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An example The role of competition on the hospital services Positive
Enhance quality (Dranove et. al (1992) RJE) Reduce costs (Town and Vistnes (2000) JHE) Negative Quality distortion: Medical Arm Race (Robinson and Luft (1985) JAMA) Quantity distortion: Induced Demand (Owings and Gruber (2000) RJE)
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Dependent Variables Treatment expenditure Health outcome
expenditure at the hospitalization (inpatient, short-term) expenditure in one year (inpatient + outpatient, long-term) Health outcome 1 month mortality (short-term) 1 year mortality (long-term)
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Competition Measure: HHI Index
The most widely used competition index in the literature is Hirschman-Herfindahl Index (HHI), equal to where I(.) equals to one if the distance between I and j is less than R; s is the market share; and HHI equals to sum of squares of market shares
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How to choose R Fixed Distance Measure: R is a fixed distance number (10 or 15 km) Variable Measure: R is a number that includes certain percentage of patients (60 or 75% of patients covered) Our study uses variable measure (75% of patients covered)
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例子：市場競爭對醫療費用和品質的影響（以中風病人為例）
外部資料 (人口檔、 經緯度檔) area_no_h 院所基本資料 （BED、 HOSB） 費用檔 (DD、CD) 醫令檔 (DO) hosp_id fee_ym appl_type hosb_id appl_date case_type seq_no 病患基本資料 （ID） id 外部資料 (死亡檔) 身分證字號
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選擇中風病人 透過住院費用檔中的疾病診斷碼確定中風病患
栓塞性中風（ICD9診斷代碼：前三碼為434；A-Code為A292及A293） 出血性中風（ICD9診斷代碼：前三碼為430、431；A-Code為A291） 為了降低病患疾病嚴重差異程度，樣本選擇新中風病人，亦即病人於住院前一年內未曾有中風住院紀錄者。
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取得醫院特性 將費用檔串聯病床檔（BED)和院所基本資料主檔 (HOSB)
需將這兩個資料檔處理為以院所和年月為基礎的格式，才能透過院所代碼和病患入院時間（年月），串聯正確醫院特性。
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計算醫療費用 短期費用：當次住院費用 長期費用：中風後一年內的門住診費用 需考量轉院，或單一住院中有多筆住院記錄 取得中風病人的住院日期
利用住院費用、門診費用檔，來計算中風一年內的醫療費用。 需考量轉院，或單一住院中有多筆住院記錄 整理病患住院日期和出院日期，判定是否為單次住院 若是單次住院有多筆紀錄，將其費用合併 若是單次住院有轉院，以花費較多院所為主。
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計算昂貴儀器費用 計算住院時昂貴儀器（MRI和CT）使用和費用
MRI：33084A、33084B、33085A、33085B CT：33067B～33072B、33098B、36021C、37043C、37044C） 在住院醫令檔中搜尋這些代碼醫令，刪除其餘醫令再和費用檔相結合。這樣可將串檔後的資料規模控制在一定範圍內。
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取得居住（工作）鄉鎮 使用承保檔推估病患的居住（工作）鄉鎮 被保人身份為投保人自己或配偶 投保類別為私營企業受雇者，地區人口，和農漁民
就醫距離低於 50 公里病患
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計算就醫距離和HHI指標 至目前為止，我們已取得院所所在鄉鎮，和病患居住（工作）鄉鎮
透過經緯度資料，我們可將病患居住 (工作) 鄉鎮和就醫院所所在鄉鎮連結，計算每一中風病患就醫距離。 在獲得了所有病患的就醫距離後，則以該院所其涵蓋75％中風病患的就醫距離範圍做為市場疆域，進一步計算市場內各院所的市佔率和該院所HHI指標。
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建立品質指標 文中所採用的的品質指標為死亡日期 本例子透過健保局協助進行，串連死亡檔取得。 亦可考慮透過承保資料退保日期取得死亡日期
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取得鄉鎮人口數 依據內政部戶籍資料，可得到出每一鄉鎮的戶籍人口結構
但台灣都會區有相當比例的流動人口，藉由戶口普查資料，可計算出每一鄉鎮的居住人口結構，以用於衡量當地醫療需求指標。 由於院所患者可能來自鄰近鄉鎮，分析時使用該院所一定距離下（10公里）的鄰近居民人口結構，作為衡量指標。
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