本研究以某壽險公司個人醫療保險附約完整銷售期間1999年至2017年底1,680,898筆投保資料及2010年至2017年底期間實際發生住院醫療理賠案件185,835筆進行實證研究，研究方式以敘述性統計、Logistic迴歸與普通最小平方法迴歸分析被保險人人口因素、就診因素、與醫療險理賠率、理賠天數、理賠金額之相關性，且本研究將與理賠相關之就診因素特別列入醫院座落位置、醫院等級及就診疾病碼等進行探討。依實證結果顯示被保險人人口因素，保額、性別、投保年齡、婚姻狀況、繳別、承保條件、教育程度、職業類別變數與理賠發生率、理賠天數、理賠金額之間存有顯著關聯。此外以被保險人居住地區及醫院座落地區而言，以北部相較於其他地區理賠金額為高。而非都會區的理賠率、理賠天數及理賠金額相對較低。醫院等級以醫學中心的理賠天數較多，但觀察理賠金額則以基層醫療院所較高。就診疾病碼以精神疾病、神經系統疾病、循環系統疾病的理賠天數較多，此外贅生物為惡性、精神疾病、妊娠分娩和產後、肌肉骨骼系統疾病、先天畸形的理賠金額較高。因此本研究提出建議核保及理賠管理政策、開發特定疾病商品、因應醫療利用習慣改變行銷策略，期望能有效防止不當理賠，促進保險業持續穩健經營。

To evaluate the risks of information asymmetry and adverse selection, this empirical study included 1,680,898 insureds’ information which were registered in the full sales period from 1999 to 2017 and the 185,835 claim which claimed actual hospitalization from 2010 to 2017.
In this study, the elements of insured population, the factors of seeing doctors, the rate of claims, the days of claims, and the payment of claims were thoroughly analyzed with the descriptive statistics, the Logistic regression and OLS models. The factors of treatment reasons which usually brought in a claim, were meanwhile, particularly discussed with the geographic information of hospitals, classification of hospitals, and the code of ICD-9-CM. 
After analysis is found that the claim rate, claim days and the claim payments were empirically revealed a high relevance with the elements of insured population, such as the insuance amount, the insured gender, the insured age, the insured state of marriage, the premium type, the insured conditions, the education of insured, and the insured occupation classes. Furthermore, compared with other areas, the northern Taiwan has proposed higher claim payments in average if we look into the geographic information of insured habitation and hospitals. On the contrast, the claim rate, the claim days and the claim payments were comparatively low in the non-metropolitan areas. 
When it comes to the hospital classification, it comes up with longer claim days in medical centre and much claim payments in Clinics. As far as the ICD-9-CM was concerned, there are three codes which claim longer days, and they are mental and behavioral disorders, diseases of the nervous system, and the diseases of the circulatory system. Mentioning the factors of high claim payments, the top five factors are malignant neoplasms, mental and behavioral disorders, pregnancy, childbirth and the puerperium, diseases of the musculoskeletal system and connective tissue, congenital malformations. Above all, this essay proposes the improving suggestions in underwriting and in the management of claim. It also gives words in producing new certain medical insurance. It is expected to adjust the marketing strategy upon the actual medical use patterns, and it is also expected to put an end to improper claim and moreover to achieve the insurance company balance of payments and performance.

目錄
第一章 緒論	1
第一節 研究動機與背景	1
第二節 研究目的與問題	5
第三節 研究範圍與限制	11
第四節 研究流程	12
第二章 健康醫療險介紹與文獻探討	14
第一節 住院醫療保險商品	14
第二節 理賠作業程序說明	22
第三節 文獻回顧	27
第三章 研究方法及建立假說	37
第一節 資料樣本說明	37
第二節 變數定義與研究方法	37
第三節 研究假說	49
第四章 實證結果	54
第一節 研究樣本統計分析	54
第二節 實證迴歸分析	79
第三節 實證分析結果	99
第五章 結論與建議	103
第一節 結論	103
第二節 建議	105
參考文獻	108
附錄	112

圖目錄
圖1-1  研究流程圖	13
圖2-1  理賠作業流程圖	24
圖2-2  2009年及2013年國民利用健康檢查比較圖	29
圖2-3  2016年各縣市住院就診人數統計圖	31
圖2-4  2016年各縣市住就診率統計圖	31
圖2-5  2016年各縣市住院費用統計圖	32
圖4-1  國民健康保健支出指標圖	80
圖4-2  2012至2016年五年平均每一醫療院所服務人數	101

表目錄
表1-1  2012至2016年全國一般病床佔床率	2
表1-2  2006年至2017年醫事服務機構住院費用申報	3
表1-3  1996年、2001年、2006年、2011年、2016年世界各國平均每人經常性醫療保健支出	4
表1-4  2012年至2016年壽險醫療險給付	5
表1-5  2006至2016年全台灣醫療院所數	7
表1-6  1998年1月至2017年3月底土地暨人口數、性別比例及人口密度統計表	10
表2-1  2016年前十名死亡原因	34
表3-1  人口特性之研究變數	41
表3-2  疾病碼之研究變數	44
表3-3  醫院等級之研究變數	45
表3-4  醫院座落地區之研究變數	47
表4-1  敘述性統計分析_全部樣本	54
表4-2  行銷通路各變數基本統計量	65
表4-3  被保險人居住地區變數基本統計量	67
表4-4  2012年至2016年平均每一醫療院所服務人數表	71
表4-5  醫院等級各變數基本統計量	72
表4-6  醫院座落地區各變數基本統計量	73
表4-7  疾病碼各變數基本統計量	76
表4-8  醫療保險理賠迴歸分析	84
表4-9  醫療保險理賠天數迴歸分析	89
表4-10 醫療保險理賠金額迴歸分析	96
表5-1  研究假說驗證結果	104

一、論文文獻
1.李宏銘，2004年，健康行為變數與終身型住院醫療保險之關係，國立高雄第一科技大學風險管理與保險系碩士論文。
2.李靜宜，2012，飲食習性與生活習慣對醫療照護支出的影響－竹東及朴子地區的實證研究，佛光大學經濟學研究所碩士論文。
3.吳伊平，2011，健康狀況認知及個人健康行為與醫療門診次數關係之探討，佛光大學經濟學系碩士論文。
4.林均芳，2011，台灣環境汙染與疾病盛行率之關連性探討，長庚大學資訊管理學系研究所碩士論文。
5.林益充，2003，郵政簡易人壽保險理賠地理性分析，國立高雄第一科技大學風險管理與保險所碩士論文。
6.胡勝雄2005，壽險公司理賠因素之分析－以M壽險公司為例，國立高雄第一科技大學風險管理與保險系碩士論文。
7.高天佑，2013，汽車車體損失險投機性出險 地區分布之研究，逢甲大學風險管理與保險學系碩士論文。
8.孫翼芸，2008，對台灣商業癌症保險訊息不對稱之研究，實踐大學財務金融與保險研究所碩士論文。
9.陳彥宇，2009，空氣污染物與呼吸道疾病發生之相關性—以高雄與花東地區為例，國立高雄師範大學環境教育研究所碩士論文。
10.陳信宏，2007，人壽保險理賠率與理賠金額和保費因素之研究—以F公司為例， 國立高雄第一科技大學風險管理與保險系碩士論文。
11.陸志豪，2008，健康保險理賠率與理賠因素之研究，國立高雄第一科技大學風險管理與保險系碩士論文。
12.莊浚銘，2015，醫療保險逆選擇問題之實證研究，國立中興大學應用經濟學系所碩士論文。
13.游婉媺，2017，醫療保險資訊不對稱問題之探討，銘傳大學風險管理與保險學系碩士在職專班碩士論文。
14.楊智揚，2011，醫療保險理賠調查中訊息不對稱之實證研究，逢甲大學風險管理與保險研究所碩士論文。
15.黃少松，2014，保險資訊不對稱-終身醫療險之實證分析，朝陽科技大學保險金融管理系所碩士論文。
16.黃鈺琪，2011，資訊不對稱與醫療保險及住院利用之關聯研究，國立臺北大學經濟學系碩士論文。
17.黃碧雲，2014，醫療保險短期理賠率之分析，國立高雄第一科技大學風險管理與保險研究所碩士論文
18.劉佳芬，2016，醫療院所參與保險詐欺之動機研究，淡江大學保險學系保險經營碩士在職專班碩士論文。
19.蔡銘豐，2013，都會區健康險之投保概況－以新北市為例，銘傳大學財務金融學系碩士在職專班碩士論文。
20.顏國城，2017，意外及健康險短期出險之因素-以C公司為例，國立高雄第一科技大學風險管理與保險研究所碩士論文。
21.韓友蓮，2004，壽險契約逆選擇問題之實證研究，逢甲大學經營管理碩士在職專班碩士論文。
22.魏敏澧，1998，蘭陽盆地居民飲用之地下水中無機砷及其他元素含量與癌症發生之相關性研究，台北醫學院藥學研究所碩士論文。
23.謝守一，2010，壽險資訊不對稱與體檢之實證研究，逢甲大學風險管理與保險研究所碩士論文。
二、期刊論文
1.陳盛通、楊成霖，2016，所得與自付醫療費用之關係-以我國實施全民健康保險後為例，財政部，財稅研究-第45卷，第6期，頁44-66。 
2.Akerlof, G.A, 1970, The Market for”Lemons”:Quality Uncertainty and the Market Mechanism. Quarterly Journal of Economics, 84, 488-500.
3.Grossman,1972, On the Concept of Health Capital and the Demand for Health Author(s): Michael Grossman Source: The Journal of Political Economy,80( 2), 223-255。
三、書籍文獻
1.凌氤寶、康裕民、陳森松合著，2017，九版，保險學理論與實務，台北：華泰文化。
2.鄭濟世，2017，初版，保險經營與監督，台北：財團法人保險事業發展中心。
3.陳彩稚，2015，初版，人身保險-人壽保險、年金與健康保險，台中：滄海書局。
4.陳彩稚，2015，增修訂三版，保險學，台北：三民書局。
四、	網路資料
1.	衛生福利部，https://iiqs.mohw.gov.tw/index.aspx，最終瀏覽日期：2018/05/01。
2.	司法院法學資料檢索系統，https://www.judicial.gov.tw/lab3.asp，最終瀏覽日期：2018/5/25。
3.	中華民國統計資料網，https://www1.stat.gov.tw/mp.asp?mp=3，最終瀏覽日期：2018/05/25。
4.	保險發展事業中心，https://www.tii.org.tw/opencms/，最終瀏覽日期：2018/05/25。
5.	內政部統計處，https://www.moi.gov.tw/stat/，最終瀏覽日期：2018/05/25。
6.	金融監督管理委員會主管法規查詢系統，http://law.fsc.gov.tw/law/LawContent.aspx?id=GL00187，最終瀏覽日期：2018/05/25。
7.	財團法人國家政策研究基金會，https://www.npf.org.tw/1/4728，最終瀏覽日期:2018/05/25。