医疗垃圾处置缺口分析——理论分析与实证检验

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；