离散选择实验在卫生人力资源领域的应用进展

包美玲 黄存瑞 王皓翔

【摘要】 背景 运用离散选择实验（DCE）对卫生人员工作选择倾向性进行研究，可以为制定农村及偏远地区吸引和留用卫生人员相关政策提供科学且有效的依据。目的 对DCE应用于卫生人力资源领域的研究进行梳理、总结和归纳，以期为将来的相关研究提供参考。方法 于2022年2—4月，系统检索Web of Science、PubMed、中国知网、万方数据知识服务平台、维普网中与DCE应用于卫生人力资源领域相关的文献。提取纳入文献的研究对象、分析模型、选择项设置及研究结果等。结果 最终纳入44篇文献，文献发表时间为2000—2020年。研究对象主要为在职卫生工作者、学生；纳入文献中，6篇是标签式，其余为一般式；属性数量为4～8个；水平数量以2～4个居多（88.6%，39/44）。高收入国家的研究中将全科医生团队合作、工作量作为工作属性；中低收入国家的研究中工作属性选择最多的是住房（21次），其次是设施、药物等的配备（19次）、学习/培训机会（16次）。各文献的工作属性均纳入了收入（工资）。形成的工作属性框架包含4个层面：社会层面，包括医院规模、社会支持/尊重、身份确认（编制或成为永久员工）；工作层面，包括工作地点、工作条件、工作量、工作（管理）氛围、团队合作、上级指导（针对基层卫生工作者）；职业发展层面，包括晋升年限、培训（继续教育）机会、学术和研究机会；生活层面，包括收入、住房、交通、子女教育。分析模型运用最多的是Mixed Logit Model（19次），其次是Conditional Logit Model（9次）、Generalized Multinomial Logit Model（3次）。结论 该领域研究结果的异质性较大，难以得出统一结论。而且DCE在卫生人力资源领域的应用仍需进一步在全球范围内推广，相关研究十分有限，得到的证据尚需进一步研究的证实。

【关键词】 离散选择实验；卫生人力；卫生人员；职业选择；研究方法

【中图分类号】 R 192 【文献标识码】 A DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0664

Advances in the Application of Discrete Choice Experiments in the Field of Human Resources for Health

BAO Meiling1，2，HUANG Cunrui3，4*，WANG Haoxiang2

1.School of Public Health，Guizhou Medical University，Guiyang 550004，China

2.School of Public Health，Sun Yat-sen University，Guangzhou 510080，China

3.Vanke School of Public Health，Tsinghua University，Beijing 100084，China

4.School of Public Health，Zhengzhou University，Zhengzhou 450001，China

*Corresponding author：HUANG Cunrui，Professor/Doctoral superviser；E-mail：huangcunrui@tsinghua.edu.cn

【Abstract】 Background Using discrete choice experiment（DCE） to study the employment preference of health personnel to choose jobs can provide scientific and efficient basis for the formulation of policies related to the attraction and retention of health personnel in rural and remote areas. Objective To review，summarize and generalize the researches on the application of DCE to the field of human resources for health，so as to provide reference for future research. Methods Web of Science，PubMed，CNKI，Wanfang and VIP were systematically searched for literature related to DCE application to the field of health human resources from February to April in 2022. The data of included studies such as study objectives，data analysis models，the choice item settings and results were extracted. Results A total of 44 papers published from 2000 to 2020 were finally included. The study objects were mainly health workers in service and students；six studies were labeled and others were unlabeled in the included papers；the number of working attributes ranged from 4 to 8；the number of levels of working attributes was predominantly 2 to 4（88.6%，39/44）. The teamwork of general practitioners and workload were used as working attributes in the studies in high-income countries；the most frequently selected working attribute in studies from low-and middle-income countries was housing（21 times），followed by essential equipment such as facilities and medications（19 times），and learning/training opportunities（16 times）. Income（salary） was incorporated into the working attributes across the literature. Furthermore，we formulated a framework of working attributes containing four aspects：social aspects，including the hospital volume，social support/respect，identification（establishment or becoming a permanent employee）；working aspects，including working location，working conditions，workload，working（management） atmosphere，teamwork，mentoring by supervisors（for primary health workers）；career development aspects，including years of promotion，training（continuing education） opportunities，academic and research opportunities；life aspects，including income，housing，traffic，and children's education. Mixed Logit Model was the frequently used analytical model（19 times），followed by Conditional Logit Model（9 times），Generalized Multinomial Logit Model（3 times）. Conclusion The heterogeneity of research findings in this field is large，making it difficult to draw uniform conclusions. Moreover，the application of DCE in the field of human resources for health still needs to be promoted globally. Relevant studies are very limited and the evidence obtained needs to be confirmed by further research.

【Key words】 Discrete choice experiment；Health workforce；Health personnel；Employment preferences；Research methods

卫生人力资源短缺及分布不均削弱了卫生服务的公平性和可及性，是全球范围内广泛存在且影响深远的一项卫生议题［1］。世界卫生组织（WHO）针对农村和偏远地区吸引和留用卫生人员提出了一系列建议，可划分为教育、规章制度、财政刺激、个人及职业发展机制4个维度［2］。WHO同时提出，各个国家（地区）应该根据自身实际情况、劳动力市场情况及当地需求制定适宜的干预政策［3］。为制定出有效且针对性强的干预政策，并确保政策的实施效果，政策制定者需要考虑多方面的因素，其中卫生人员的工作选择意愿不容忽视。离散选择实验（discrete choice experiment，DCE）可以为选择意愿的倾向性研究提供有力的方法学基础。DCE始于20世纪50年代末，属于微观计量经济学范畴，已逐渐发展为研究个体选择行为最有力的工具。DCE最早被应用于市场、交通方面的研究，在卫生服务领域可用于探索患者对治疗方式的选择倾向性、社区居民对全科医生提供服务方式的选择倾向性、利益相关者对卫生监测系统运行模式的选择倾向性、卫生政策制定者对政策制定标准的选择倾向性等［4-7］。20世纪90年代末，开始有研究者将DCE应用于卫生人力资源领域［8］。但DCE进入我国的时间较晚，目前尚处于应用阶段。

消费者理论是DCE的理论依据，该理论认为不论是商品还是医疗服务、卫生工作等，均由各种属性构成，对每一种属性可以不同的水平进行描述，如卫生工作的属性“基本设备设施的配备”可以用“充足”和“不充足”两个水平进行描述。DCE能够发现受试者对不同属性水平选择的倾向性，提供水平选择倾向性的定量信息（β值）、水平间的权衡信息［支付意愿（willingness to pay，WTP）］，并计算出选择某种特定商品或卫生工作的概率（uptake rates），是可以证实属性水平相对重要性的一种定性与定量相结合的研究方法［9］。作为一种综合性的研究方法，DCE前期通过定性研究、文献回顾和预实验确定纳入研究的属性及其水平。定性研究至关重要，应确保入选的属性及其水平在充分代表目标人群观点的前提下，既有实际的政策可操作性，又具有一定的前瞻性［10］。基于入选的属性水平生成选择集，选择集一般由4～20个“选择项”构成（图1）。以卫生工作者对工作的选择倾向性为例，每个选择项里一般呈现两份由工作属性水平设定的虚拟工作A和B，请受试者选择喜欢的工作。选择项分为一般式（非标签式）和标签式两种。图1所示的“工作A”和“工作B”为一般式，如果把“工作A”和“工作B”换成“农村诊所”和“城市医院”即为标签式。数据分析可以运用多种统计学模型进行拟合，如混合Logit模型（mixed Logit model，MXL），条件Logit模型（conditional Logit model，CLM），广义多项式Logit模型（generalized multinominal Logit model，G-MNL）及潜类别模型（latent class model，LCM）等。G-MNL是MXL的延伸，其与MXL的区别在于G-MNL运用单个参数对参数分布进行校正。与CLM相比，MXL更加包容研究对象的异质性。LCM的优势是基于研究对象的人口学等特征进行分层分析，可以深入探索选择倾向的异质性。综上所述，DCE作为一种较为新颖的应用于卫生人力资源领域的研究方法，需要对其应用现状进行研究。本文通过对卫生人力资源领域的DCE相关文献进行梳理和归纳，旨在总结该领域的研究现况，以期为未来相关研究提供参考。

1 资料与方法

1.1 文献检索

于2022年2—4月，系统检索Web of Science、PubMed、中国知网、万方数据知识服务平台、维普网中与DCE应用于卫生人力资源领域相关的文献。中文检索词包括“离散选择实验”“卫生人力资源”“卫生技术人员”“医生”“护士”等，英文检索词包括“discrete choice experiment”“health workers”“doctors”“nurses”等。纳入标准：（1）报道了DCE全部研究结果，且达到MANDEVILLE等［8］提出的“研究有效性评价标准”至少90%的要求，该标准提出了衡量DCE研究质量的4个维度及13条标准；（2）发表语种为中、英文；（3）可获取全文。排除标准：（1）仅报道了DCE定性研究方法和结果；（2）没有对属性和水平进行描述。同时，对纳入文献的参考文献进行人工检索。

1.2 文献筛选与资料提取

对初步检索获得的文献先通过查重进行筛选；然后通过阅读题目和摘要，进一步根据纳入与排除标准进行筛选；符合要求的文献，进一步通过阅读全文做出选择，文献筛选流程见图2。提取的文献资料包括：发表年份、发表国家（地区）、研究对象、分析模型、研究结果，以及DCE选择项、属性、水平设置。

2 结果

2.1 发表国家（地区）

最终纳入44篇文献［11-54］（纳入文献基本情况见附件1）。高收入国家的研究12篇（27.3%），其中澳大利亚6篇［11-16］、丹麦2篇［17-18］、挪威2篇［19-20］、英国1篇［21］、德国1篇［22］。中低收入国家32篇（72.7%），其中1篇是跨国研究，涉及肯尼亚、南非、泰国［23］；亚洲国家的研究12篇，包括中国3篇［24-26］、印度2篇［27-28］、老挝1篇［29］、印度尼西亚1篇［30］、东帝汶1篇［31］、泰国1篇［32］、伊朗1篇［33］、越南1篇［34］、尼泊尔1篇［35］；非洲国家的研究17篇，其中加纳［36-38］、乌干达［39-41］各3篇，坦桑尼亚［42-43］、马拉维［44-45］各2篇，肯尼亚［46］、莫桑比克［47］、布基纳法索［48］、喀麦隆［49］、塞内加尔［50］、赞比亚［51］、苏丹［52］各1篇；来自南美洲国家秘鲁的研究共2篇［53-54］。

2.2 发表时间

2001年［21］和2008年［44］各发表1篇，2015年最多（8篇）［14-15，18-19，24，33，47，49］，随后出现缓慢下降趋势，2019年出现小高峰（6篇）［26，28，35，43，50-51］，见表1。

2.3 研究对象和样本量

研究对象主要为在职卫生工作者、学生。在职卫生工作者主要涉及医生（23次）、护士（10次），其中医生包括全科医生和专科医生，专科医生主要为神经外科医生、妇产科医生、理疗师、语言病理医生、心理医生；学生主要涉及医学生（7次）、护士生（7次），见表2。

2.4 选择项设置

纳入文献中6篇是标签式［23，32，51-54］，其余为一般式。

2.5 属性及水平的数量与选择

纳入文献的属性数量为4～8个，各文献的工作属性均纳入了收入（工资），工作地点也是常见的工作属性（13次）；水平数量为2～8个，以2～4个居多（88.6%，39/44）。纳入文献的基本情况请扫描文章二维码获取。

不同经济文化背景下，工作属性的选择不尽相同。在高收入国家的研究中，将全科医生团队合作、工作量作为工作属性［11-12，15-17，21-22］。在中低收入国家的研究中，工作属性选择最多的是住房（21次），其次是设施、药物等的配备（19次）、学习/培训机会（16次）、交通（8次）、管理氛围（5次）、子女教育（4次）、职业晋升机会（3次）、私自行医（2次）、身份认可（成为永久员工）（1次）等。还有一些符合本国国情的属性，如伊朗的研究纳入了图书馆的配备情况［33］，乌干达的研究则纳入了上级医生监督指导［40］。

基于不同的劳动力市场环境，每篇文献对工作属性的选择均会不同。本研究对工作属性的性质进行了梳理、总结和归纳，形成了工作属性的框架，该框架包含4个层面，分别为：（1）社会层面，包括医院规模、社会支持/尊重、身份确认（编制或成为永久员工）；（2）工作层面，包括工作地点、工作条件、工作量、工作（管理）氛围、团队合作、上级指导（针对基层卫生工作者）；（3）职业发展层面，包括晋升年限、培训（继续教育）机会、学术和研究机会；（4）生活层面，包括收入、住房、交通、子女教育，见图3。

本研究将医院规模纳入社会层面，是因为从某种程度来说，不论是个人还是社会群体在心理认知上会认为在大医院工作可以带来较高的社会地位。身份确认不仅关系到福利待遇还影响到社会归属感，因此被纳入社会层面。有研究将工作（管理）氛围分为层级和互动两个水平，且互动的氛围更被看重［23］，和谐的工作氛围可以提升工作的积极性。而团队合作在工作支持中非常重要，完善的团队不仅有利于工作开展，同时有利于身心健康。在具体的研究中纳入何种属性取决于当地的劳动力市场状况及政策制定者和卫生工作者的权重。

2.6 分析模型

纳入文献的分析模型运用最多的是MXL（19次），其次是CLM（9次）、G-MNL（3次），部分研究运用了LCM（2次）。

2.7 研究对象对工作属性的权重

不同研究纳入的工作属性不同（除收入外），研究对象不同，故不适合做横向比较。如一项跨国研究发现，若是在肯尼亚和南非，即将毕业的护士生会更加关注教育机会和农村补贴，而泰国最具吸引力的工作属性则是改善医疗保险［23］。收入作为工作属性在各文献中均被纳入，和中低收入国家的研究相比，高收入国家的研究对象较看重收入以外的工作属性。如SIVEY等［11］在澳大利亚开展的一项关于年轻医生是否愿意选择成为全科医生的研究中发现，增加工作的技术含量是最具吸引力的工作属性，可以将选择全科工作的年轻医生占比提高13个百分点，高于适当提高收入等其他工作属性；挪威的研究发现，与提高收入相比，年轻医生更看重可支配的工作时间［19］。在中低收入国家，ROCKERS等［29］发现收入和成为长期员工是老挝护士群体所关心的属性；HUICHO等［53］对秘鲁护士和助产士的研究发现，增加收入、在健康中心而非诊所（较健康中心低一级）工作、专业培训资助可以增加农村工作的吸引力。

研究对象的不同亚组之间看重的工作属性也不尽相同。如相对于在读护士生，在岗护士没有特别看重住房和交通的影响［29］。有助学贷款的年轻医生会更看重收入［11］。有农村经历的医生对于增加45%的工资和工作地点临近家乡的省份更看重，但对于减少夜班数量却不在意［32］。当然也有一些阴性结果，如相对于其他医生，女性医生和有子女的医生对工作时间没有特别要求［11］。

3 讨论

卫生人力资源短缺和分布不均是全球范围内广泛存在的问题，DCE作为一种可以为政策优先发展领域提供依据的方法，相关研究依然有限。很有意思的是，HOLTE等［20］的研究发现，挪威的全科医生对收入的选择倾向性存在非线性分布，符合参照依赖（reference dependence）理论，即损失和获得，是相对于参照点而言的。相对于获得，研究对象更看重损失，如对于收入损失看重的程度是同样数目收入增加的3倍。

关于DCE方法有效性和可靠性的探索，DOIRON等［55］运用二阶段方法对DCE陈述性选择倾向的时间稳定性进行了研究，发现倾向性非常稳定，足以为政策干预遴选关键领域。然而，在收入这一工作属性上还存在不稳定性，需要进一步研究。“属性不参与”（attribute non-attendance，ANA）是指做选择时运用了简单的策略，忽视了一个或多个属性。LAGARDE［56］于2012年开展了相关研究，发现大部分受试对象会在做选择时仅看1个或2个属性，然而将考虑了ANA的模型和标准模型进行比较，发现估算的概率并没有差异，即DCE有产生“不偏倚政策”的能力，当然还需要有其他的研究来证实。2017年，HEIDENREICH等［57］对ANA是启发性的还是真实的倾向性进行了研究，发现ANA基本上可以代表真实的倾向性，ANA会造成不适宜政策建议的观点是错误的。

综上，关于DCE在卫生人力资源领域的应用，包括研究对象的选取、样本量的大小、选择项设置、属性及水平的数量与选择、分析模型、研究对象对工作属性的权重等基本情况需要明确，通过对相关英文文献的总结与分析，本文全面阐述了相关研究的基本情况，并形成了工作属性的概念性框架。同时发现，DCE在卫生人力资源领域的应用尚需在全球范围内推广，相关研究的数量有限，提供的证据需要有进一步的研究来证实。另外，本文对DCE方法学有效性的研究进行了梳理，发现该方法可以为政策建议提供有力的支持，但相关文献数量较少，还需要进一步的研究提供依据。考虑到WHO对DCE方法推广应用的推荐，本文为DCE的设计、实施提出了建议，以期为未来的研究提供参考。

3.1 定性研究

目前很多研究都开展了针对研究对象的定性工作，包括专题小组讨论（focus group discussions，FGD）和深入访谈（in-depth interview）。有的研究在上述步骤基础上还运用了研究团队成员（访谈者、分析者、研究者、DCE技术顾问）迭代式小组讨论的方法［53］。COAST等［58］尝试运用了迭代方法：第一次迭代为结合专家意见通过探索性工作去证实入选的属性，提出了运用对比技巧的重要性，即新的数据与之前的数据进行比较，以找到新数据的特点；第二次迭代是继续讨论纳入的属性，以确定是否需要增减属性的数量；第三次迭代结束后所有的属性都得到了充分阐释。

MULLEI等［59］用定量与定性相结合的方法为选择工作属性寻求依据，也是一种很好的尝试。通过文献综述、专题小组讨论和深入访谈得到研究对象关注的工作属性，然而可以支持这种定性工作有效性的强有力证据却很少。证据的缺乏不利于这些研究结果的推广及给其他研究者以借鉴。这个领域需要理论，或至少是更加系统的方法［60］。属性和水平的最终确定需通过预实验［61］，严格和反复的预实验有利于达到属性水平的平衡。

3.2 实验设计

标签式的设计有利于让研究对象联系到实际情况，避免应答者对属性和水平产生困惑。标签本身的含义也可以帮助调查对象做出选择。缺点是研究者不能确定其对标签的理解与研究对象是否一致，而且标签与属性及其水平是有相关性的，因此在分析中无法区分其功效贡献，但对于想要评价研究对象如何看待不同工作岗位相同工作属性或在劳动力市场中专门调查某种工作类型的选择意愿，这就又不是缺点了。而一般式的设计选择任务更适用于研究兴趣在于一种工作类型不同属性之间权衡选择的比较［62］。

呈现给研究对象的选择项有二项，即“工作A”和“工作B”两个选项，也有三项、四项、混合的（二项和三项）。如秘鲁关于医生对农村工作的选择倾向性研究中运用的是三项标签式［54］。LAGARDE等［63］的研究运用了四项标签式。但也有研究发现，增加选择项可能会降低选择应答的质量［62］。基于消费者理论，选择任务中也应该包括“都不选”，即放弃项（opt-out option），否则会虚假提高相关选择项的强度，歪曲下一步WTP的估计。因为在现实生活中，卫生人员处于劳动力市场总是会有很多选择，其中包括是否留在目前的工作岗位甚至是离开医疗行业，后者对于刚毕业的医学生是客观存在的现实。对于是否加上放弃项，如果有调查对象工作情况的信息，目前建议运用二阶段选择（a two stage choice）的方法。第一个阶段只有两个选择项（“工作A”和“工作B”，无放弃项），必须要在“工作A”和“工作B”中做出选择（forced choice），第二个阶段是在两个选择项的基础上加上放弃项。二阶段选择方法的好处是即使调查对象选择了放弃项，也有信息可以利用起来（来自第一个阶段）。研究者在构建选择项时要重视纳入放弃项，以提高WTP估计的准确性［8］。在纳入的文献中只有少部分研究运用了二阶段选择方法。

3.3 工作属性和水平

工作属性和水平的设定不仅需要具有针对性，还需要确保研究对象可以理解从而参与到选择项权衡（trade-off）中来；属性和水平的概念、范围需要界定清晰，如收入是月薪还是年薪、税后工资是否包含绩效工资，有的研究把绩效工资单独拿出来作为一个工作属性。

属性和水平的选择不仅要从研究对象和政策制定者角度出发，还要考虑当地劳动力市场特点，因为适合当地的政策干预比标准化、统一的政策干预效果更明显。且属性和水平的设定需要考虑未来转化为政策的可操作性和实际意义。另外，问卷说明非常重要，因为应答者对属性的理解可能会和问卷设计者不同。一般的研究会将收入纳入工作属性，因为收入不仅是影响工作选择和工作意愿的主要因素，而且是计算WTP（受调查对象愿意付出多少费用以改变属性的水平）的基础。另外，各属性之间概念不能重叠，属性应该是一维的、相互独立的，意味着只包含一种特征的一个方面，目的是从做出的选择中获取最多的信息，并增加可解释性。如果关键的属性没有被纳入，会产生偏倚，这需要和是否纳入更多的属性做权衡，而后者又可能增加应答的变异性［62］。

考虑到简化DCE的实验设计、任务复杂性、非补偿性决策规则（non-compensatory decision rules）和调查成本，属性的数量一般为5～8个。在卫生人力资源领域，尚没有对多属性DCE设计的研究，在生命质量评价领域，WITT等［64］对纳入更多数量的属性进行了探索（11个属性），尝试运用区组正交设计（blocked orthogonal designs），这种方法还需要更多的研究来证实。水平反映了属性的跨度和范围，设置为2～4个较多见，水平的设定在不重叠的前提下，不但需要涵盖现有工作属性的特征，还需要反映出目标人群期望度（即前文提到的前瞻性），各水平间的距离要适当，过窄或过宽都会影响调查对象的判断。对于水平的描述，可以量化的应尽量量化，如关于工作属性“继续教育”相应水平的描述，“2年1次”“1年2次”相对于“少”“多”会更清晰。

在我国，工作属性的选择既可以考虑卫生人员普遍关心的问题，如收入、继续教育；也应该结合我国实际情况纳入特色工作属性，如争议较大的编制问题。编制作为一种雇佣形式与合同制在一家医疗机构同时存在，但待遇存在差距，相关的DCE研究将编制作为工作属性之一，但研究结果即受试者是否看重编制这一工作属性存在差异，建议做进一步的研究。同时还应该考虑社会关注的热点问题，如工作场所暴力等。

综上所述，DCE作为一种陈述性选择的实验方法可以突破很多在实际情况中无法做出选择的限制，为政策制定提供参考依据。但其实验设计的过程和质量会最终影响结果的可靠性。本文存在一定的局限性，没有纳入灰色文献和会议论文等，可能会漏掉一些文献，且仅纳入了英文文献，存在语言偏倚。

作者贡献：包美玲负责文献检索、资料查阅、文章初稿撰写；黄存瑞对文章提出修改意见，对文章整体负责；王皓翔对文章进行修改、完善。

本文无利益冲突。

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（本文编辑：王凤微）

*通信作者：黄存瑞，教授/博士生导师；E-mail：huangcunrui@tsinghua.edu.cn

引用本文：包美玲，黄存瑞，王皓翔. 离散选择实验在卫生人力资源领域的应用进展［J］. 中国全科医学，2024，27（25）：3184-3191.  DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0664. ［www.chinagp.net］

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? Editorial Office of Chinese General Practice. This is an open access article under the CC BY-NC-ND 4.0 license.