***医疗废物处置缺口分析二***

本文的第2节文献综述部分，简要介绍了当前国际上和我国针对医疗垃圾产量统计的各种方法和处置上的有效措施，为本文的研究提供了很好的思路。第3节，首先，从理论上探讨医疗垃圾处置过程中可能存在的处置缺口问题；随后，加入政府的作用，进一步讨论政府在整个医疗垃圾处置过程中可能采取的有效措施。在全部理论分析中，提出了针对医疗垃圾产量统计和处置的6个假说；第4节，在理论分析之后，采用实证分析的方法，以天津市为样本点，分别从医疗垃圾的供给方——医疗机构和医疗垃圾的处置方——处置企业入手，在计量模型的基础上，验证了前述各定理的内容，说明了天津市医疗垃圾处置缺口的存在。第5节，文章在理论和实证分析的基础上，针对存在的医疗垃圾处置缺口问题，提出了三种合理的解决方案。

2．文献综述

鉴于医疗垃圾处置不当所引起的问题的严重性，国内外已经有很多专家学者对此问题进行了深入的研究和讨论。
Gifford M. 曾经写过一篇文章专门讨论了hospital waste，他认为影响医疗垃圾数量的两个主要因素是，医院每天承载的就诊人数和医院本身经营规模或者可以说成是operating cost.这里的经营规模是用医院所拥有的医疗设备的水平和数量及雇用的职工人数来衡量的，即分别从硬件上和软件上来衡量一家医院规模的大小。另一方面，医院每天承载的就诊人数可以分为门诊人数及住院人数，而医疗垃圾的产生就和这些因素密切相关。但是，他并没有很好地给出理论模型的证明及有效结果。Gifford M.只是号召大家一定要关注hospital waste，因为它将对整个人类的生存循环产生至关重要的影响。
根据美国官方统计资料显示，其医疗垃圾的数量是按照住院病人总数来统计的，其参考标准是每个住院病人每天产生的固体废物为2.7－4.1公斤。其医疗垃圾的内容主要包括一次性输液器和注射器，人体组织、器官等手术切除物，治疗用的纱布、脱脂棉，实验用的动物尸体和化验用品，制药的废渣废液，还包括来自病房的垃圾------病人的血、痰、排泄物、分泌物等。虽然这种统计方法，有一定的说服力，但是我们认为缺少了更多的相关因素的支持，仅仅用这一标准求得的医疗垃圾的结果只能说是整个医疗垃圾总结果中的很大比重，而并不是完整的统计总量。此外，该统计资料中，并未说明医疗垃圾处置方面的问题。
汕头市案例分析：汕头市共有医疗机构736个，其中医院32个、卫生院45个、各类诊所632个[2]；病床数7555张，病床使用率61.7%，年门诊量639.4万人次。汕头市卫生统计局把病床数和门诊量作为计算平均每天产生医疗垃圾的主体因素，根据指标数值来进行总体统计测算得，汕头市医疗卫生机构每天产生医疗废弃物近2吨。但目前汕头市医疗废弃物收集、处理率都较低。全市日焚烧处理量不足600公斤，平均每张病床每日收集处理量不足0.2公斤，给汕头市的环境保护和可持续发展带来了很大的压力。本文的思路和结构与该篇文章有一定相似之处，但是，相比较而言，本文一方面在医疗垃圾的数字统计上，加入了更多的解释变量，使预测结果更加准确；另一方面，本文针对实证分析的结果，提出了很好的解决方案，使整个论述更加完整。
南京市案例分析：2004年11月16日，江苏省省物价局发布了《江苏省危险废物处置收费管理暂行办法》，其中详细列明了2002年中旬，南京市市卫生局曾经对市第二医院、鼓楼医院、市红十字医院、康爱医院四所分别代表传染病专科、三级综合、二级综合、厂矿的医院，以1个月为基数，进行了成本测算统计分析，5月份四家医院共产生医疗垃圾8759公斤。随后，他们按照医院的性质对全市各大医院的医疗垃圾总量进行了近似统计。
在2005年两会期间，南京市环保局的一份内部报告指出，根据国家有关标准规定，假设医疗机构每床每天产生医疗垃圾量为0.5公斤，即如果按照医疗垃圾仅仅与病床数相关的话，那么据此推算，目前南京市共有床位3万多张，南京每天产生医疗垃圾至少15吨，一年的量高达5475吨。这与南京市目前对医疗垃圾的处置能力相比较，存在的差距是不容忽视的。
从以上的讨论中，我们可以看出，对于医疗垃圾总量的估计，目前的研究基本上是围绕着病床数、门诊人数、职工人数这几个重点指标展开的。但是，从中国实践的角度考虑，由于医疗垃圾的产生和医院的经营成本是密切相关的，所以，我们将在自己的模型中引入一个表征医院性质[3]和经营属性的dummy variables，这样会使我们的模型更具有说服力和可信度。此外，大多数涉及到医疗垃圾处置的文章，要么只是单纯的提出医疗垃圾产量的估计方法，要么则是重点在于说明医疗垃圾处置不当所带来的社会危害性，缺少一种整体性，本文正是建立在这样的基础上，既分析了缺口可能形成的理论原因，又从实证上说明缺口的存在，最后还将二者结合起来，提出了现实的处理措施。

3. 理论分析产生医疗垃圾处置缺口的原因

我们所关心的问题是：
1、 医疗垃圾的产量和哪些因素有关？这些因素对医疗垃圾产量有怎样的作用？
2、 对比于目前医疗垃圾处置能力，医疗垃圾处置缺口存在么？造成这种缺口的原因是什么？
3、 在医疗垃圾处置过程中，参与的主体：医疗机构[4]与处置企业的关系是怎样的？
4、 如果加入政府，政府可以怎样发挥其有效作用，促进医疗垃圾处置缺口的缩小？
3.1 医疗垃圾产量统计的相关因素分析
根据医疗垃圾产生的原因分析，简单考虑把医院主要分为住院部门和门诊部门，而这两个部门每天所承载的病人应该是医疗垃圾的主要来源。门诊部门我们可以用日门诊人数来衡量，住院部门我们可以用平均使用的病床数来衡量，因此，提出假说：
假说1：医疗垃圾的产量，与门诊人数有关，且为正相关关系；
假说2：医疗垃圾的产量，与住院部人数有关，且为正相关关系；
其次，医院的职工或者医护工作者本身产生的人为垃圾也是构成整个医院医疗垃圾产量的组成部分，同时，职工人数也代表了相应医院的整体规模水平，因此，在统计医疗垃圾产量中，这也是一个非常重要的因素：
假说3：医疗垃圾的产量，与医院的职工人数有关，且为正相关关系；
此外，考虑到医疗垃圾的产生与医院的实际经营成本及医院的性质有关，专科医院与综合性医院所接纳的病人不同，相关指标对产生的医疗垃圾的影响作用不同；综合性医院不仅包括各个专科部门可能产生的医疗垃圾，还有可能包括其间相互关联的各部门之间产生的必要的医疗垃圾，因此：
假说4：医疗垃圾的产量，与医院的性质有关，相同指标下，综合性医院要比专科医院产生的医疗垃圾更多；
针对于医院的经营属性，简单把医院的经营目的分为营利性与非营利性。一方面，营利性医院，本着自负盈亏的经营目的，在设备上必须采用先进的医疗设备，病人就诊过程必须保证严格的卫生条件和各种标准，病人就诊时所产生的医疗垃圾费用已经包含在病人的就诊费中，因此，产生的医疗垃圾的数量应该和真正的就诊情况是真实相关的。相比之下，非营利性医院由于没有生存竞争的压力，在很大程度上，病人就诊时不能提供严格的医疗卫生的保证，很多本来应该产生医疗垃圾的环节被忽视掉了。同时，医院的经营主要靠国家医疗卫生机构的扶持，医疗垃圾的费用并没有包含在就诊费用中，因此，医院在经营过程中可能会尽量缩小产生的医疗垃圾的产量以节约成本。
假说5：医疗垃圾的产量，与医院的经营属性有关，相同指标下，营利性医院要比非营利性医院产生的医疗垃圾更多；
以上五个假说，构成了医疗垃圾产量统计中的主要解释变量，我们在后面的实证分析中将逐次验证各假说。
3.2 医疗垃圾处置过程中处置企业与医院参与的博弈模型
对于医疗垃圾处置博弈的双方来说，假定处置企业与医院都是以各自利益最大化为出发点，则医院方可以接受的价格为Pb（即医院愿意购买处置企业的服务的价格），而处置企业的最低处置价格要求为Ps（即处置企业所能接受的最低的价格），若Pb≥Ps，则双方的垃圾处置可以P =(Pb+Ps )/2的价格进行，如果Pb＜Ps，则垃圾处置几乎不会发生。其中，医院对处置过程的期望收益为Vb，处置企业方的期望收益为Vs，双方的期望都是私人信息，并且服从［0，1］区间的均匀分布。如果医院最终以价格P进行垃圾处理，则可得到Vb-P的效用；如果垃圾处理不能进行，医院的效用应该为0（注：这里先不考虑可能产生的社会经济成本）。如果处置方愿意接受价格P来进行垃圾处理，则可得到P-Vs的效用；如果垃圾处置不能发生，则处置企业方的效用亦为0（体现为处置中心的闲置）。
在这一静态贝叶斯博弈中，医院方的一个战略是函数Pb（Vb），明确了其在每一可能情况下将会接受的处置价格。相似的，处置企业的一个战略是函数Ps（Vs），明确了其在不同的期望收益情况下将会给出的价格。如果以下的两个条件成立，战略组合｛Pb（Vb），Ps（Vs）｝即为博弈的贝叶斯纳什均衡：
对于［0，1］区间内的每一个Vb，Pb（Vb）应该满足：
MAXVb-（Pb+E［Ps（Vs）/Pb ≥Ps（Vs）］）/2｝Prob｛Pb≥Ps（Vs）｝
其中，E［Ps（Vs）/Pb ≥Ps（Vs）］体现为在处置报价小于医院接受的价格的条件下，医院方价格的期望值
对于［0，1］区间的每一Vs，Ps（Vs）应满足：
MAX｛（Ps+ E［Pb（Vb）/ Pb（Vb）≥ Ps］）/2 - Vs｝Prob｛Pv（Vb）≥ Ps｝
其中，E［Pb（Vb）/ Pb（Vb）≥ Ps］体现为在医院方价格大于处置企业价格Ps的条件下，处置企业价格的期望值
我们按照同样的方法，推导出一个双方主体都参与的处置模型的线性贝叶斯纳什均衡[5]，具体推导过程，我们暂时忽略，最后得出：
Pb（Vb）=2/3 Vb+（1/12）
Ps（Vs）=2/3 Vs+（1/4）
由于先前条件，只有当Pb≥Ps 时，垃圾处置才可能发生，则合并两式得出，在线性均衡中，当且仅当Vb≥Vs +（1/4）时才会保证有垃圾处置的情况发生。
模型结论：只有买方即医院方对垃圾处置后的期望收益大于卖方即处置企业方的期望收益的一定程度之上，垃圾处置才有可能真正顺利完成，实现其社会意义。
在这个模型中，我们可以看到，在只有处置企业和医院方参与的博弈模型中，真正决定垃圾处置过程是否发生的因素是双方对处置过程的期望收益。
那么，很自然的，我们比较在现实生活中，医院处理医疗垃圾的三种选择：一是上交到医疗垃圾处置企业，但是需要同时承担运输费用及昂贵的处置费用，相应的提高了处置成本，降低了期望收益。一种选择是可以直接秘密地倾倒到某个大的垃圾场，而不再负责处置。这样做，只需要承担一部分的运输费用，但是没有处置费用，与第一种选择比较提高了期望收益。第三种选择是可以通过地下市场转交给各种不法商贩来处理。这样做，一方面医院将垃圾卖给社会其他商贩，不仅连运费、处置费用都不须承担，同时还可能获得商贩提供的一部分收入，这样的做法大大的降低了其处置成本，提高了相对的期望收益。所以，按照理论模型的结论，几乎所有的医院都应该愿意把医疗垃圾通过地下市场来处置，而不可能主动愿意上交到垃圾处置企业。因此，提出关于医疗垃圾处置的假说：
假说6：根据模型结论，医疗垃圾处置缺口应普遍存在，且缺口的大小决定于处置企业与医院各自的期望收益；
3.3 加入政府的作用，分析如何影响博弈的均衡
根据医疗垃圾处置问题的性质，我们可以知道，医疗垃圾的处置不仅仅是企业与医院双方的问题，更是一个社会化的问题。医疗垃圾作为一种具有严重负外部性的产品，它的处置过程需要政府充分发挥其职能及监管作用。
那么，政府是怎样作用于模型双方的呢？
首先，从Vb看，一方面，政府可以采取积极的鼓励政策，对医院实施资金补偿，使之用来支出医疗垃圾处置过程中的高额成本。这样可以使医院方在垃圾处置过程中的期望收益提高，从而使博弈模型可以顺利进行的可能性大大提高；另一方面，政府可以加大监管力度，颁布各种政策法规，严禁医疗垃圾以非法手段流向社会市场。对于从事黑幕交易的医院和个体商贩，一经发现，实施严惩。这些手段，在一定程度上，减少了医院方销毁医疗垃圾的其他途径，从而也加快了医疗垃圾处置的标准化进程。
其次，从Vs看，一方面，从社会效益和环境效益出发，政府可以对垃圾处置企业进行补偿，使其垃圾处置的成本降低，对于处置企业而言，其自身的期望收益会有所降低，从而即使在医院方期望收益不变的情况下，垃圾处置也有可能顺利进行；另一方面，政府作为社会责任的承担者，通过适当的财政政策，出资建立标准化的垃圾处置中心，这样可以使得垃圾处置具有了一定的政策上的倾向，加大了垃圾处置的合法性与可行性。
然而，可惜的是，在我国目前医疗垃圾处置的框架下，政府的角色不仅没有发挥起职能性作用，进行宏观上的监管，而且对于医疗垃圾处置过程中的关键环节----垃圾处置的定价机制，政府并没有给出合理的解决方案，最终使得我国医疗垃圾处置市场出现了严重的处置缺口，甚至是混乱。
3.4考虑动态模型
3.4.1 单纯医疗垃圾统计的动态模型
基于上述静态模型的分析，我们可以考虑动态下的结论。这里的动态，主要指我们将各指标变量采用panel data建立模型，进一步描述医疗垃圾产量的变化趋势，如果其总产量日趋增加且增幅很大，则说明了医疗垃圾问题的严重性及亟待解决的迫切性。同时，各解释变量采用动态指标，能够更加准确的刻画其对因变量的影响，在相关性及显著性上有所改善。此外，我们研究的目的是在现有条件下，假设医疗垃圾的日产量完全在处置企业的承载能力之下的讨论，这样才能推导出我们认为存在的处置缺口，并将处置缺口的存在归根于医院与处置企业的不合作。如果根据动态模型，我们预测出随着时间的发展及各解释变量的变化，将来出现了医疗垃圾的日产量超出了医疗垃圾处置企业承载能力的范围，这时处置缺口研究的重点将是如何改善处置企业的能力问题了。
3.4.2 考虑政府作用的动态模型
在动态模型中加入政府的作用，重点在于考察政府在解决医疗垃圾处置缺口上所采取的各种措施的有效性，可以作为选择政府有效措施的重要衡量方式。可根据理论要求，具体设定表征政府措施的变量，利用动态模型检验政府措施对处置缺口的影响。但是，由于指标衡量上，政府的作用很难刻画，我们目前还没有找到合适的指标变量，因此加入政府作用的模型将是我们继续研究的重点。

4．实证分析——验证医疗垃圾缺口的存在

目的：以天津市所有医疗卫生机构为调查对象，在利用所得有限数据基础上，提出相应的回归指标，进行计量回归模型设计。根据得出的拟和较好的模型进行医疗垃圾日产量的总体预测，并结合天津市医疗垃圾日处置结果，最终确定天津市医疗垃圾处置总缺口。
4.1 从医院方进行计量分析统计医疗垃圾总产量
应用panel数据的理由：此处应用计量模型的目的在于从样本回归中得出拟和程度较好的回归模型，进而可以用于对总体指标的相关推断。单从cross-section的数据出发，只能说明某一时间段内存在的问题，也就是静态模型问题。现在采用panel数据直接建立动态模型，可以更好的刻画所要研究问题的动态性，并对其发展趋势有一个很好的预测效果。
所掌握的数据及所需要求解预测的数据：
A 针对于天津市所有医院的职工人数、病床数、病床使用率、门诊人数、性质、经营属性的统计数据；
B 30家代表性医疗机构的医疗垃圾连续三年平均日产量的调查结果
C 需要利用回归模型预测天津市所有医院医疗垃圾平均每日总产量
第一步，我们根据天津市卫生统计室的资料，对全市的各类医疗机构三年内的分布及发展情况有了一定的初步了解,下面仅列举了2004年的表格。