本研究主要探討醫療可近性對癌症患者的存活率是否有影響。透過國家衛生院所發行的2000年及2005年的百萬人次抽樣檔，利用1996年至2013年新增之口腔癌病患做為研究對象，利用病患是否有跨區就醫與病患居住地與就醫之距離作為醫療可近性程度之衡量指標，由於全民健保資料庫中並無記錄病患居住地與就醫醫院之真實地址，因此本研究選取口腔癌病患之輕症與癌症治療就醫紀錄中最多次之地區做為病患居住地與就醫地。本文除了使用存活分析–Cox比例危險模型探討醫療可近性對病患的死亡危險率外，由於口腔癌非急症，病患可以自我選擇至醫療資源豐富的地區就醫，使就醫行為會與醫療結果產生內生性，因此本文亦利用二元常態機率模型加入工具變數控制內生性以進行實證分析。
實證結果發現病患就醫距離變數不顯著，表示距離並非造成口腔癌病患死亡主要原因，而選擇跨區（縣市）就醫的病患相對於未跨區就醫者與居住地之每十萬人口醫師數越多，其醫療結果較佳，會顯著降低死亡率，代表醫療可近性的程度確實會影響口腔癌病患之死亡率，因此本文建議政府及相關單位在規劃醫療保健政策上，應該將醫療資源分布不均納入考量，考慮各地區內醫療資源及人口分布，針對醫療資源較貧脊的地區適度調配醫事人力及設施分布，使醫療保健政策可以貼近國人的醫療需求，改善醫療資源較貧脊地區之病患就醫時的交通及成本障礙，也可減少病患在地區上造成的健康狀況差異。

The purpose of this paper is to investigate the relationship between the medical accessibility and the mortality of oral cancer patients. The data resource is from 1996-2013 oral cancer patients extracted from the 2000 & 2005 Longitudinal Health Insurance Database (LHID2000、LHID2005) which is distributed by the National Health Research Institutes. The medical accessibility in this paper means that whether patient with oral cavity cancer choose cross- regional to seek medical care and the distance from oral patients’ residence to the hospital. Since the National Health Insurance Database does not record the real address of the patient's residence and the hospital, the study selected the most frequent areas of oral cancer patients' minor ailment and cancer treatment records as the address of patient's residence and medical treatment. First, we used survival analysis - Cox proportional hazards model to discuss the relationship between the medical accessibility and the hazard rate of oral cancer patients, but oral cancer is not an acute disease, patients can choose where to seek the medical care. The decision of cross-regional would be endogenous to the treatment outcome. Hence, bivariate probit model estimation was adopted to take into account the endogeneity problem and add instrumental variables to control endogeneity.
The results of the experiment indicated that there is no significant association between the travel distance and mortality. However, we documented a statistically significant negative association between mortality, crossing region and the number of doctors per 100,000 population. We can make a conclusion that the degree of medical accessibility would indeed affect the mortality rate of oral cancer patients. This raises a policy implication of allocating the distribution of medical resources to the poor areas after considering the uneven distribution of medical resources.

（一）中文文獻
1.于大川（2015）。城鎮居民醫療保險是否促進了醫療服務利用? — 一項對制度運行效果的實證評估。金融經濟學研究，（5），頁117-128。
2.王美齡（2012）。所得與癌症存活率之關聯-以台灣地區公務人員為例。中央大學產業經濟研究所碩士在職專班學位論文。
3.吳依凡（2004）。醫療可近性對個人醫療利用的影響—台灣地區的實證研究。國立中央大學產業經濟研究所碩士論文。
4.李妙純與沈茂庭（2008）。全民健保下不同所得群體醫療利用不均因素分析。台灣公共衛生雜誌，27（3），頁223-231。
5.李虹映、黃信忠、許怡欣與林文德（2014）。台灣急重症跨區就醫之變化情形：2001-2010年。台灣公共衛生雜誌，33（1），頁64-74。
6.張雅雯（2002）。醫療利用可近性─台灣老人之實證研究。國立中央大學產業經濟研究所碩士論文。
7.章殷超、溫在弘與賴美淑（2009）。利用地理資訊系統探討肝癌病患。台灣公共衛生雜誌，28（6），頁517-529。
8.連賢明（2008）。如何使用健保資料進行經濟研究。經濟論文叢刊，36（1），頁 115-143。
9.黃子溦（2000）。臺灣全民健保被保險人自付保費負擔與其醫療費用支出之公平性研究。國立政治大學風險管理與保險學系碩士論文。
10.黃羽瑄（2010）。醫療可近性對台灣中風病人死亡率的影響。中央大學產業經濟研究所碩士在職專班學位論文。
11.黃筱娟（2009）。絕對所得、所得不均度與相對所得對個人健康的影響－台灣老人的實證研究。中央大學產業經濟研究所碩士在職專班學位論文。
12.葉冠伶（2013）。跨區就醫對病患醫療結果之影響。國立中央大學產業經濟研究所碩士論文。
13.龔佩珍（2010）。經濟弱勢者醫療利用及其健康狀態分析。行政院衛生署99年度委託研究計畫委託期末成果報告。
（二）英文文獻
1.Aday, L. A., & Andersen, R. (1974). A framework for the study of access to medical care. Health Services Research, 9(3), 208-220.
2.Aday, L. A. & Andersen, R. M. (1981). Equity of access to medical care: a conceptual and empirical overview. Medical Care, 4-27.
3.Card, D., Dobkin, C. & Maestas, N. (2009). Does Medicare save lives?. The Quarterly Journal of Economics, 124(2), 597-636.
4.Grossman, M. (1972). On the concept of health capital and the demand for health. Journal of Political Economy, 80(2), 223-255.
5.Godøy, A., & Huitfeldt, I. (2020). Regional variation in health care utilization and mortality. Journal of Health Economics, 71, 102254.
6.Jenkins, S. P. (2005). Survival analysis. Unpublished manuscript, Institute for Social and Economic Research, University of Essex, Colchester, UK, 42, 54-56.
7.Khan, A. A. (1992). An integrated approach to measuring potential spatial access to health care services. Socio-economic Planning Sciences, 26(4), 275-287.
8.Maddala, G. S. (1983). Models with self-selectivity. Limited-Dependent and Qualitative Variables in Economics, 3, 257-291.
9.Pereira, J. A. (1998). Inequality in infant mortality in Portugal, 1971–1991. In Health, the Medical Profession, and Regulation (pp. 75-93). Springer, Boston, MA.
10.Penchansky, R. & Thomas, J. W. (1981). The concept of access: definition and relationship to consumer satisfaction. Medical Care, 127-140.
11.Rosenblatt, R. A., Andrilla, C. H. A., Catlin, M. & Larson, E. H. (2015). Geographic and specialty distribution of US physicians trained to treat opioid use disorder. The Annals of Family Medicine, 13(1), 23-26.
12.Radcliff, T. A., Brasure, M., Moscovice, I. S. & Stensland, J. T. (2003). Understanding rural hospital bypass behavior. The Journal of Rural Health, 19(3), 252-259.
13.Schang, L., Kopetsch, T., & Sundmacher, L. (2017). Travel times of patients to ambulatory care physicians in Germany. Bundesgesundheitsblatt, Gesundheitsforschung, Gesundheitsschutz, 60(12), 1383-1392.
(三)其他
1.中華民國醫師公會全國聯合會（2018）。台灣2018年執業醫師、醫療機構統計。擷取自歷年統計年鑑：https://www.tma.tw/stats/index_NYearInfo.asp?/2018.html
2.永析統計及論文諮詢顧問（2017）。存活分析–Cox regression-理論與SPSS說明。擷取自: https://www.yongxi-stat.com/cox-regression/
3.行政院衛生福利部統計處（2017）。衛生福利統計專區。擷取自 https://dep.mohw.gov.tw/DOS/np-1714-113.html
4.阮綜合醫療社團法人綜合醫院（2012）。口腔癌治療準則。擷取自：http://www.yuanhosp.com.tw/ezcatfiles/ucan04/img/img/339/1-8-1-2012.pdf
5.國立成功大學健康資料加值應用研究中心。看見健康數據。擷取自：https://visualizinghealthdata.idv.tw/?route=article/faq&path=&page=7
6.衛生福利部中央健康保險署（2017）。健保服務據點。擷取自：醫療法(2020)。全國法規資料庫。擷取自:https://law.moj.gov.tw/LawClass/LawAll.aspx?PCode=L0020021