| dc.contributor.advisor | 黃智聰 | zh_TW |
| dc.contributor.author (Authors) | 黃詩惠 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | 黃詩惠 | zh_TW |
| dc.date (日期) | 2017 | en_US |
| dc.date.accessioned | 28-Aug-2017 14:28:31 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 28-Aug-2017 14:28:31 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 28-Aug-2017 14:28:31 (UTC+8) | - |
| dc.identifier (Other Identifiers) | G0104921085 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/112284 | - |
| dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 行政管理碩士學程 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 104921085 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 有鑑於全球空氣汙染問題日益嚴重，各國紛紛採行各種環保政策保護空氣品質，台灣也擬訂相關規定做因應，本文旨在研究空氣中懸浮微粒濃度是否對於人體健康產生影響，利用觀察呼吸系統就診率的高低，研究各縣市長期懸浮微粒濃度與呼吸系統就診率的變化，本研究所採用的數據係為2001至2015年台灣各縣市(扣除澎湖縣後總共19個縣市)之追蹤資料進行實證分析。實證模型使用衛生福利部每年提供之各縣市呼吸系統就診率作為被解釋變數，並依據文獻檢閱之後，利用老年人口數、女性人口數、被保險人口數、每萬人醫事人員數、每戶家庭可支配所得及PM10濃度作為解釋變數，經過實證分析之後，探究實證結果並分析各變數對於被解釋變數的影響，並將模型進行檢定，檢測使用之模型是否正確合適。研究結果如下:老年人口數、時間、PM10濃度對於呼吸系統就診率的影響呈現顯著關係，其中老年人口數與PM10濃度為顯著正相關因子，時間為顯著負相關要素，顯示空氣中懸浮微粒濃度越高確實會增加民眾呼吸系統疾病方面的就診率。因此，政府應該對於空氣汙染防制訂定相關規範，並積極採取配套措施，包括限制空汙排放量，輔導高排放、高耗能產業轉型朝向環保生產，調整交通邁向智慧效率的運輸方式等措施，期待經濟發展與環境保育平衡發展。 | zh_TW |
| dc.description.tableofcontents | 第一章 緒論 1第一節 研究背景與動機 1第二節 研究目的 2第三節 研究流程與架構 2第二章 文獻回顧 5第一節 醫療費用的影響因素 5第二節 懸浮微粒與醫療費用的關係 11第三節 小結 14第三章 台灣呼吸道系統疾病與懸浮微粒之現況分析 15第一節 台灣呼吸系統疾病概況 15第二節 台灣空氣中懸浮微粒概況 16第四章 研究方法 22第一節 實證模型 22第二節 變數定義 25第三節 單根檢定 30第四節 研究範圍與研究限制 32第五章 實證結果與模型檢驗 34第一節 單根檢定結果 34第二節 實證結果分析 36第三節 實證模型與檢驗 41第六章 結論與政策建議 46第一節 結論 46第二節 政策建議 47參考文獻 49 | zh_TW |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0104921085 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 懸浮微粒 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 空氣汙染 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 呼吸系統就診率 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 醫療支出 | zh_TW |
| dc.title (題名) | 空氣中懸浮微粒濃度是否對呼吸系統就診率產生影響－以台灣為例 | zh_TW |
| dc.title (題名) | Influence of Particular Matter Density on Clinical Visiting Rate caused by Resitatory Diseases -evidence from Taiwan | en_US |
| dc.type (資料類型) | thesis | en_US |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 中華民國環境保護統計年報 (2016)，行政院環境保護署。文羽苹、黃旭明、江東亮 (2012)。台灣醫療保健支出成長率的分析： 醫療通膨，質量與公平性。台灣衛誌 31(1)，1-10。江東亮 (2002)。臺灣醫療保健支出之趨勢分析。臺灣公共衛生雜誌21(3)，157-163。林炳文 (2005)。醫療保健支出之經濟分析。亞太經濟管理評論8卷2期， 147-164。林炳文 (2006)。影響臺灣地區醫療保健支出成長原因之探究：1981-2003年。醫務管理期刊7(4)，429-446。徐世達 (2015)。空氣汙染與細懸浮微粒(PM2.5)對健康影響。台灣氣喘衛教學會會刊 38期，3-8。張家豪、蕭逸雲、程萬里 (2002)。1997-1999年中部地區空氣污染與醫院醫療人數之研究。中華職業醫學雜誌，111-120。許碩芬、楊雅玲、范碧純 (2005)。台灣健保醫療費用時間序列預測模型。風險管理學報 7卷3期，279-299。陳世能、邱雅苓 (2003)。醫療保健支出成長因素之探討－時間序列分析 與門檻模型的應用。經濟研究 39卷2期，197-240。黃智聰、梁儀盈 (譯) (2013)。計量經濟學，244-255。台北：雙葉書廊。劉宜君(2001)。我國全民健康保險政策財務之實證研究。中國行政評論 10(4)，129-175。鄭文輝 (1999)。全民健保保險對象家庭財務負擔與醫療使用之探討。中 央健康保險局委託研究計畫。鄭尊仁 (2012)。細懸浮微粒的健康效應及法規制訂。生態臺灣35期，6-9。鄭尊仁、陳保中 (2011) 。空氣品質標準檢討評估、細懸浮微粒空氣品質 標準研訂計畫。環保署/國科會空污防制科研合作計畫。謝啓瑞 (2000) 。最適醫療費用成長率長期趨勢之研究。中央健康保險局 委託研究計畫。謝啓瑞、林建甫、游慧光 (1998)。台灣醫療保健支出成長原因的探討。 人文及社會科學集刊，1-32。謝瑞豪、李睿桓、詹長權 (2016)。台灣大氣中PM_(2.5)污染濃度和汙染 時源的時空分布。台灣醫學20卷4期，367-376。羅偉成、謝瑞豪、詹長權、林先和(2016)。台灣醫學20 卷 4 期，396-405。Dickey, D. A. & W. A. Fuller (1979).Distribution of the Estimation for Autoregressive Time Series with a Unit Root. Journal of American Statistical Association, 74,427-431.Greene, W. H. 2000. Limdep Version 7.0 User’s Manual. New York: Econometric Software, Inc.Hsiao, Cheng (1986). Analysis of Panel Data. Cambridge: Cambridge University Press.Pindyck, Robert S. and Daniel L. Rubinfeld(1998),Econometric Models & Economic Forecasts, 4th ed.(New York ;McGraw-Hill) | zh_TW |
