基于离散选择实验的医学生就业偏好分析

孙振宇， 孙伟， 高毓宽， 朱靖， 陶菁， 陈妍敏， 胡丹，4， 钱东福，4

2021年3月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出，要扩大短缺医师规模。然而，近年来，我国医科院校招生人数逐步上升与医疗卫生人员供不应求的矛盾日益凸显，医疗卫生人才“引不进”和“留不住”的问题仍然存在。根据《2020中国卫生健康统计年鉴》和《医药卫生中长期人才发展规划(2011—2020年)》数据，目前我国康复医学科缺口43 597人(2020年目标9万人)，公共卫生缺口766 613人(2020年目标118万人)，药师缺口366 580人(2020年目标85万人)[1-3]。且有研究表明,仅有约2/3(68.6%)的医学生毕业后进入医疗卫生单位继续从事医疗卫生工作[4]。因此，吸引医学生前往医疗机构继续从事医疗卫生工作，服务于人民健康，是我国卫生事业亟待解决的现实问题。经文献研究[5-8]发现，国际上最早于1998年将离散选择实验(discrete choice experiment，DCE)方法引入卫生人力资源研究领域，我国则最早开展于2013年，并且国内仅有2篇文献是运用DCE方法研究医学生就业偏好的。本研究采用DCE方法，了解医学生进行工作选择时的权衡过程，分析其就业偏好，以医学生真实就业意愿为依据，为政策制定者和医疗卫生机构出台吸引医学生毕业后继续从事医疗卫生工作的措施提供决策支持。

1 对象与方法

1.1 调查对象

于2020年4月，对江苏省南京市和连云港市的两所医科类院校的临床、护理、药学、卫生事业管理、康复、儿科学、精神医学、预防医学八个专业的在校大学生开展线上问卷调查。根据Johnson和Orme提出的拇指法则：离散选择主效应模型所需的最小样本量为n>500×c/(t×a)。其中，500为固定变量，c表示各属性的最大水平，t表示问卷中离散选择方案的数量，a表示每一离散方案中选项的个数。故理论上本研究样本量n>500×3/(12×2)=63人即可满足建模需求[9-10]。纳入标准：①全日制本科生；②自愿参加本次调查。排除标准：未通过一致性检验。所谓一致性检验，即在问卷中设计一个DCE方案，该方案在各个属性及水平都要优于另一个，如果调查对象选择了各属性水平均较差的DCE方案，说明调查对象没有完全理解问卷的调查内容，则该问卷应当被剔除[11]。共回收329份问卷，有效问卷307份，有效率为93.3%。

1.2 调查方法

利用问卷星制作电子问卷，采用分层抽样的方法，结合两所高校各专业实际人数，并与负责问卷转发人员(主要为相关专业的辅导员与学生)预先沟通,了解各专业学生既往线上问卷的答复情况，最终确定在药学与精神医学专业抽取50～80人，其余专业抽取20～50人。当作答人数符合取值区间时即关闭问卷，停止收集。

1.3 DCE方案

DCE是一种基于随机效用理论(random utility theory)的定量方法，被广泛应用于卫生经济学领域[12-14]，用于评估影响工作选择的不同因素，即在一套工作方案中评估各工作属性。DCE超越了传统定性评估的方法，提供可量化的数据，以更好地指导选择在服务不足地区征聘和留用卫生人才的最适当战略，同时DCE也优于传统的不提供关于偏好强度的信息承担与权衡概率的排名和评级方法[15-16]。本研究采用自编DCE问卷，通过查阅国内外文献[5-23]与两轮专家咨询论证，最终确定纳入DCE的7个工作属性及水平。运用SAS 9.4版本软件中 %mktruns、%mktex、%choiceff宏程序命令[17]对纳入的属性及水平进行组合，最终生成12套选择集。SAS宏程序进行DCE方案设计的效率指标Relative D-Eff值约为77.06，生成的12套DCE方案中，各属性间相关系数都很小，最大相关系数为0.250，最小相关系数为0.000，且各相关系数均无统计学意义；2水平属性每个水平各占50.0%，3水平属性每个水平各占33.3%，方案满足正交性与水平均衡性检验，表明所设计的DCE方案的科学性与合理性。见表1。

表1 离散选择实验(DCE)方案内各工作属性及水平设定

1.4 统计学方法

使用SPSS 25.0进行“一致性检验”与描述性分析。使用Stata 15.0对离散选择实验数据进行Mixed Logit回归分析。Mixed Logit模型效用表示方程为：Uij=Xij'β+ξij，其中，Xij'β=β1X，ij+β2Xij+β3Xij+…+βnXij。上式中，Xi(i=1，2，3…5)代表本研究所纳入Mixed Logit模型的5项属性；βn表示偏好系数，假设其服从正态分布；ξij为误差项，允许备选项之间有相关性，假设其服从正态分布。由某工作属性(Xi)的系数(βi)与月收入(βp)的比值可得到该属性的货币价值[8]，即支付意愿(willingness to pay，WTP)。以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 基本情况

307名调查对象的平均年龄为(21.08±0.079)岁；女生219人，占比71.3%，男生仅为88人，占比28.7%；约有一半的调查对象生源地为农村(47.6%)；一半以上调查对象为农村户口(54.7%)；独生子女(51.5%)和非独生子女(48.5%)占比相当；大部分调查对象为大三和大四学生，两个年级共占62.5%。见表2。

2.2 医学生就业意愿的影响因素分析

利用Stata 15.0建立模型，模型参照组为各属性水平的最低级别组合，即影响因素的参照水平分别为：农村、月收入4 000元、不提供住房、职业发展机会或培训机会较少、工作负担较重。各属性水平对应的系数代表了该属性水平效用的作用情况。分析可知，各属性水平均得到对应系数，各属性水平对调查对象的选择行为产生了明显影响，且各项属性水平均为正数，随着水平的提高系数变大，调查对象更倾向于选择工作地点为城市、月收入更高、住房条件更好、职业发展机会或培训机会更多、工作负担更轻松的方案。见表3。

表2 307名调查对象的人口学特征

表3 医学生对不同工作属性及水平偏好的Mixed Logit模型估计结果

2.3 医学生对各工作属性的支付意愿

在纳入模型的非经济影响因素中，影响调查对象就业选择的首要因素为住房条件，提供舒适住房相对于不提供住房，学生愿意牺牲大约3 020元/月。职业发展机会或培训机会的影响程度仅次于住房条件，较多的职业发展机会或培训机会相对于较少的职业发展机会或培训机会，学生愿意牺牲大约2 251元/月，职业发展机会或培训机会较多的支付意愿是职业发展机会或培训机会一般的支付意愿的近乎2倍。位列第三位的是工作地点，当一份工作地点由农村转换为城市时，调查对象愿意为此牺牲大约1 794元/月。最后一位是工作负担，当工作负担由较重转换为较轻时，调查对象愿意牺牲大约916元/月。将支付意愿按愿意牺牲的货币价值大小排序，各非经济因素的相对重要程度由大至小依次为住房条件、职业发展机会或培训机会、工作地点和工作负担。见表4。

表4 医学生对不同工作属性及水平的支付意愿

3 讨论与建议

3.1 DCE是分析医学生就业偏好的有效工具

既往传统的医学生就业意愿问卷调查、访谈等研究形式难以定量分析医学生对不同工作属性及其水平的偏好程度、无法定量地估计出各工作属性之间的边际替代关系，因而无法从工作属性及水平组合的视角提出吸引医学生毕业后继续从事医疗卫生行业的干预策略[6]。DCE基于医学生在进行工作选择时追求效用最大化的假设(即医学生会倾向选择能够给自己带来最大效用的工作)，经文献研究与专家咨询筛选出医学生就业时最可能偏好的工作属性，模拟提供不同“工作条件包”医学生究竟会做何种选择的实验情境，以测量医学生对不同工作属性及水平的偏好程度，明确影响就业意愿的主要因素，是分析医学生就业偏好的有效工具，为制定医学毕业生人才吸引政策举措提供切实的依据。

3.2 医学生就业偏好受多种因素影响

研究表明，影响医学生就业偏好的因素包括经济因素，也包括非经济因素[18-21]。Mixed Logit回归分析结果显示，月收入、工作地点、住房条件、职业发展机会或培训机会、工作负担均为医学生就业偏好的影响因素，说明医学生在选择工作时会综合考虑上述5项工作属性及其水平。进一步分析发现，对于医学生而言，月收入仍然是医学生最看重的工作属性，这与吴爽和刘露[8]、刘世蒙[19]、宋奎勐等[20]的研究结论一致；相对于不提供住房，医学生愿意为提供舒适住房牺牲约3 020元/月，住房条件是医学生最为关注的非经济因素，对于刚步入工作岗位的医学生，要想在一座城市及其工作单位扎根发展，居身之所是必需的。因此，想要吸引医学毕业生继续服务于医疗卫生行业，首要应提高其收入水平，解决其住房问题，同时兼顾改善其他非经济条件，如职业发展机会或培训机会、工作负担等。新医改以来，医护人员的收入、待遇得到了一定的提升，医疗卫生设备和设施、职业发展机会或培训机会等工作条件也有了较大改善，然而与医学生普遍较高的期望仍有较大差距[22]，不利于提高医学生的就业意愿。如果政策制定者和医疗卫生机构能够首先解决医学生当前最关心的收入和住房问题，将极大提高医学生继续服务于医疗卫生行业的就业意愿。

3.3 制定具有针对性的梯度配置政策干预包

世界银行指出，有效的卫生政策干预包是在综合评价多种工作偏好的影响因素基础上制定的[23]。为了改善政策效果，应借鉴国内外的成功经验与做法，以DCE测量结果为依据，按照医学生对不同工作属性及其水平(经济因素和非经济因素两大类)的偏好程度，将不同工作属性及水平进行优化组合、梯度配置，形成具有针对性、可行性的政策干预包。例如，本研究发现，按工作属性与医学生的重要性排序，依次为月收入、住房条件、职业发展机会或培训机会、工作地点和工作负担，若以本研究主要结果为依据，则政策干预包应对月收入、住房条件、职业发展机会或培训机会、工作地点和工作负担给予不同的侧重，将此5项工作属性及水平分层次梯度配置，只有这样，政策制定者和医疗卫生机构才能在有限资源条件下实现以最低的成本达到吸引医学毕业生继续服务于医疗卫生行业的目的。