李皓,李金林,朱鏡蓉
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建立與勝任力相匹配的全科醫生薪酬激勵機制,不僅能夠起到“吸引人才、留住人才”的作用,而且可以提高全科醫生實施醫療服務的積極性和主動性。本研究針對全科醫生的薪酬激勵機制開展研究,結合了當前我國家庭醫生簽約服務制度的政策需求,運用組合賦權法得到全科醫生的勝任力邊際成本,運用委托代理理論構建了針對不同勝任力水平的主動型薪酬激勵機制。研究具有一定的現實意義,對基層醫療衛生機構制定薪酬績效考核方法具有一定指導作用。
近年來,中國醫療體制正在發生著深刻的變革,以全科醫生為核心的家庭醫生制度對促進基層首診、分級診療,為群眾提供綜合、連續、協同的基本醫療衛生服務,以及增強人民群眾獲得感具有重要的現實意義[1]。家庭醫生團隊一般由全科醫生、護士、公共衛生人員組成,全科醫生是簽約服務的第一責任人,承擔健康管理與醫療服務的主要任務[2]。在我國,依托全科醫生的家庭醫生制度不僅是優化醫療衛生資源配置的客觀要求,也是基層醫療服務模式轉變的重要措施[3]。然而,家庭醫生制度在國內快速發展的同時卻面臨著全科醫生數量短缺的問題,導致該現象的主要原因是全科醫生的收入仍是傳統的同崗同酬制,且月收入遠低于專科醫生的月收入[4-5]。建立與勝任力相匹配的全科醫生薪酬激勵機制,不僅能夠起到吸引人才、留住人才的作用,而且可以提高全科醫生實施醫療服務的積極性和主動性。
目前,全科醫生的薪酬一般是基于資歷、學歷、職位等進行設計的[6],此類薪酬設計存在一定的弊端,從政府部門的視角來看,可能會導致不合理的薪酬成本,難以對全科醫生形成吸引力;從全科醫生的視角來看,并未考慮到個體間的勝任力差異。在實踐中,激勵被廣泛認為是一種提升工作績效的重要手段[7],與勝任力相匹配的薪酬是一種有效的激勵機制[8-9]。因此,對于家庭醫生團隊中的全科醫生,需要建立一套與勝任力相匹配的薪酬激勵機制。本研究擬通過組合賦權和委托代理理論的方法,制定全科醫生薪酬激勵制度,以期使政府部門將全科醫生的勝任力水平與薪酬激勵緊密掛鉤,實現政府部門與全科醫生的激勵協同。
1.1 全科醫生勝任力水平 AMY等[10]認為在現代的激烈競爭環境下,組織領導者能夠快速識別與評估員工的勝任力對于提升組織產出績效是非常關鍵的,勝任力指的是技能、知識、動機、特質等能被測量并且能明顯區分高低的個體特征。劉紅等[11]認為全科醫生的崗位勝任力涉及基本醫療服務能力、基本公共衛生服務能力、人文執業能力、職業精神與素養、教育學習能力5個方面。楊秀木等[12]采用文獻研究和問卷調查的方法,認為農村全科醫生勝任素質包括基本公共衛生服務能力、臨床基本能力、信息管理能力、人際溝通與團隊合作能力等維度。韓穎等[13]運用文獻研究法和德爾菲法確定全科醫生崗位勝任力評價指標體系,該指標體系包括基本醫療服務能力、公共衛生服務能力、人文職業能力及教育學習能力,其中基本醫療服務能力和公共衛生服務能力是非常關鍵的。張利平等[14]從理論知識、基本素質、業務履行等維度構建全科醫生核心勝任力指標體系。金麗嬌等[15]通過查閱文獻法、全科醫生工作分析及半結構化訪談,得到全科醫生勝任力模型包括6個因子:基本公共衛生服務能力、綜合管理能力、職業責任感、基本醫療服務能力、良好的道德修養及人際溝通能力,并通過主成分分析法確定各因子的貢獻率。
通過梳理文獻,發現基本醫療服務能力和公共衛生服務能力是全科醫生勝任力指標體系的重要組成部分。本文立足于家庭醫生團隊視角,結合家庭醫生簽約服務方面的政策法規、文獻研究,并對相關專家進行訪談,從基本醫療服務能力邊際成本、公共衛生服務能力邊際成本、溝通與協作能力邊際成本、知識更新能力邊際成本4個維度來構建勝任力邊際成本指標體系,勝任力邊際成本越小,說明勝任力水平越高[8]。
1.2 薪酬激勵機制 目前,傳統的薪酬機制一般是職位薪酬機制和績效薪酬機制。對于職位薪酬機制,常濤等[16]認為職位層次高的員工往往有更大的權力去控制薪酬,而職位層次低的員工對于薪酬的滿意度較低,對員工的創造力可能會產生負面影響。績效薪酬機制目前是應用比較廣泛的薪酬設計,張勇等[17]從認知評價理論和習得性努力理論視角考察了績效薪酬對員工突破性創造力和漸進性創造力的影響,研究結果表明績效薪酬對內在動機和突破性創造力沒有明顯的影響。祖偉等[18]基于506份薪酬滿意度問卷,采用曲線估計和分層多元回歸分析探討績效工資強度對員工薪酬滿意度的影響,研究表明兩者之間呈倒U型關系,而且實行“一刀切”式的績效工資強度會降低績效工資的激勵效果。傳統的職位薪酬機制和績效薪酬機制存在一定的缺陷,并未考慮到員工的價值和創造性。
近年來,基于勝任力的薪酬機制逐漸引起了廣泛的關注。苑木辛[19]和羅金莉等[20]認為員工的薪酬結構與其勝任力能夠實現匹配,有利于實現人才價值提升,激發員工的工作效能。馬喜芳等[21]認為較之績效薪酬或職位薪酬,基于勝任力的薪酬更能增強員工對自身勝任力的關注和對組織的認同感,具有目標激勵和示范激勵的作用,可增加員工對組織的貢獻。
本文首先從基本醫療服務能力邊際成本、公共衛生服務能力邊際成本、溝通與協作能力邊際成本、知識更新能力邊際成本4個維度來構建勝任力邊際成本指標體系,運用組合賦權法得到各指標的權重值。由于全科醫生與政府部門之間信息不對稱,政府部門往往難以事先了解到全科醫生的勝任力水平,本文基于委托代理理論建立薪酬激勵機制,能夠促使全科醫生主動選擇對應的績效,從而實現政府部門與全科醫生的雙方共贏,有利于激發全科醫生的主動性和積極性。
2.1 邊際成本指標體系構建 本文考慮了與家庭醫生簽約服務相關的政策法規,并結合文獻研究以“家庭醫生”“勝任力”“全科醫生”“薪酬”“激勵”等為關鍵詞搜索中國知網2014—2018年發表在核心期刊、中文社會科學引文索引期刊及工程索引期刊上的論文,梳理出與本研究密切相關的文獻,結合文獻中的指標于2018年3—5月對16位專家(包括5位來自社區衛生服務機構的全科醫生、3位來自三級甲等醫院的專科醫生、3位來自衛生健康管理部門的工作人員及5位來自高校研究醫療管理或基礎醫療服務的學者)通過德爾菲法進行調查。采用匿名的方式使每位專家獨立地做出不同的判斷,反復進行3輪反饋,最終實現指標的一致性。基于科學性、獨立性及簡約性的指標設計原則,從基本醫療服務能力邊際成本、公共衛生服務能力邊際成本、溝通與協作能力邊際成本、知識更新能力邊際成本4個維度來構建勝任力邊際成本指標體系,運用組合賦權法得到各指標的權重值。在評估時,如果發現某位全科醫生的全科門診診療能力很強,表示該全科醫生可以比較輕松地滿足此要求,即該醫生的全科門診診療能力邊際成本很低;如果某全科醫生的衛生監督協管能力邊際成本很低,則表明該全科醫生的衛生監督協管能力很強;如果某全科醫生的勝任力邊際成本很低,則表明該全科醫生的勝任力水平很高。全科醫生勝任力邊際成本指標體系見表1。
2.2 指標權重的組合賦權法 目前,常用的指標賦權法為層次分析法和熵權法。層次分析法受人為主觀影響較大,得到的指標權重可能缺乏科學性;而熵權法具有嚴格的數學意義,但在某種程度上往往忽視決策者的經驗[22]。基于層次分析法和熵權法的主觀賦權法能夠同時反映決策者經驗的主觀權重和反映指標信息量大小的客觀權重,可有效提高指標權重的合理性和評價結果的科學性[23]。

表1 全科醫生勝任力邊際成本指標體系Table 1 The indicator system of competence-based marginal cost for general practitioners
首先,通過層次分析法確定評價指標的主觀權重。實地訪談了8位專家,包括2位社區衛生服務中心的全科醫生、2位衛生健康管理部門的工作人員及4位研究醫療運營管理或基礎醫療的教授。專家對評價指標進行打分,分值為1~5分,分別代表權重很低、較低、中等、較高、很高,然后將8位專家的打分加權平均后構建判斷矩陣。假設勝任力邊際成本能力評價有m位全科醫生測評對象和n個測評指標,則判斷矩陣可表示為:

各行元素的幾何平均值為:

對Bi進行歸一化處理,通過層次分析法求得指標xj的主觀權重為:

然后,通過熵權法確定評價指標的客觀權重。
對判斷矩陣進行歸一化處理,得到:

第j個指標的熵值為:



對第j個指標的熵權進行歸一化處理,可得到客觀權重為:

本文采用乘法合成法進行組合賦權,并進行歸一化處理,該方法能夠擬合各指標間的重要程度,組合賦權計算公式如下:

本文運用委托代理理論構建針對不同勝任力水平的主動型薪酬激勵機制,在本文中,委托人指的是政府部門,代理人指的是全科醫生。代理人選擇接受任務得到的期望效用不能小于不接受任務得到的最大期望效用,且代理人總是選擇可使其實現最大期望效用的行動,對于委托人而言,其希望代理人做出的行動與代理人最大期望效用是相匹配的。
對表1,如果每個指標的邊際成本分別為c1,c2……c15,則某全科醫生的勝任力邊際成本c的計算方法為:

假設在某區域,全科醫生的勝任力水平可分為高、中、低3種。對于高勝任力的全科醫生,其邊際成本為cH,年服務人次為tH;對于中勝任力的全科醫生,其邊際成本為cM,年服務人次為tM;對于低勝任力的全科醫生,其邊際成本為cL,年服務人次為tL。
對于高、中、低勝任力水平的全科醫生,其邊際成本有以下關系:

即低勝任力的全科醫生邊際成本最大,中勝任力全科醫生的邊際成本要大于高勝任力全科醫生的邊際成本。
邊際成本值處于[1.0,2.5)為低邊際成本,對應的是高勝任力水平;邊際成本值處于[2.5,4.0)為中邊際成本,對應的是中勝任力水平;邊際成本值處于[4.0,5.0]為高邊際成本,對應的是低勝任力水平[24]。
為促使不同勝任力水平的全科醫生主動選擇對應的績效產出和薪酬,本文分別對高、中、低勝任力水平的全科醫生做分離均衡。將某區域社區衛生服務機構的全科醫生服務人次最大值計為FWmax,服務人次處于區間[0.8FWmax,FWmax]計為高服務人次,服務人次處于區間[0.6FWmax,0.8FWmax)計為中服務人次,服務人次區間低于0.6FWmax,記為低服務人次。低勝任力水平全科醫生的分離均衡表格見表2。

表2 低勝任力水平全科醫生的分離均衡Table 2 Separating equilibrium for low-competence general practitioners
針對低勝任力水平的全科醫生,設計3種薪酬方案:(1)低勝任力水平的全科醫生選擇低服務人次tL,則獲得薪酬xL;(2)低勝任力水平的全科醫生選擇中服務人次tM,則獲得薪酬xM;(3)低勝任力水平的全科醫生選擇高服務人次tH,則獲得薪酬xH。
低勝任力全科醫生基于個人期望效用最大化的原則,其應主動選擇與其勝任力相匹配的低服務人次方案,需滿足:

同理,對中勝任力水平的全科醫生做分離均衡,中勝任力全科醫生基于個人期望效用最大化的原則,其應主動選擇與其勝任力相匹配的中服務人次方案,需滿足:

同理,對高勝人力水平的全科醫生做分離均衡,高勝任力全科醫生基于個人期望效用最大化的原則,其應主動選擇與其勝任力相匹配的高服務人次方案,需滿足:

由式(13)與式(15)、式(12)與式(16)、式(14)與式(17),可分別得到:

由式(18)、式(19)、式(20)可得到:

對于式(21),如果在滿足該式的條件下,高、中、低3種勝任力水平的全科醫生均實現了分離均衡,低勝任力水平的全科醫生選擇方案(tL,xL),則獲得薪酬xL;中勝任力水平的全科醫生選擇方案(tM,xM),則獲得薪酬xM;高勝任力水平的全科醫生選擇方案(tH,xH),則獲得薪酬xH。在此薪酬激勵機制下,全科醫生做出的選擇會使自身的期望效用最大化,同時政府部門的收益會有一定的提高,在一定程度上實現了政府部門和全科醫生雙方雙贏的效果。
4.1 研究結論 本文考慮了與家庭醫生簽約服務相關的政策法規,并結合文獻研究、醫療行業專家調查,從基本醫療服務能力邊際成本、公共衛生服務能力邊際成本、溝通與協作能力邊際成本、知識更新能力邊際成本4個維度來構建勝任力邊際成本指標體系,運用組合賦權法得到各指標的權重值。由于政府部門與全科醫生之間存在信息不對稱的情況,政府部門很難事先知道全科醫生的勝任力水平,本文運用委托代理理論對高、中、低3種勝任力水平的全科醫生進行分離均衡,實現了差異化的激勵機制,能夠使全科醫生主動選擇與其勝任力水平相匹配的服務人次及對應的薪酬。對全科醫生而言,實現了自我期望效用的最大化;對政府部門而言,實現了全科醫生的勝任力水平與薪酬緊密掛鉤,減少了同崗同酬等不合理現象,達到了政府部門和全科醫生雙方共贏的效果。本研究結論對于全科醫生的薪酬激勵機制具有重要的現實意義。
4.2 對策建議 “健康中國2030”戰略和醫療體制改革的實施,使得醫療資源正在發生深刻變化,中國各級部門高度重視家庭醫生簽約服務制度,該制度對促進基層首診,分級診療,為群眾提供綜合、連續、協同的基本醫療衛生服務,以及增強人民群眾獲得感具有重要的現實意義。全科醫生是家庭醫生團隊的核心,為了能夠提高全科醫生的工作積極性和主動性,必須建立一套與全科醫生勝任力水平相匹配的薪酬機制。
4.2.1 政府部門應針對不同勝任力水平的全科醫生制定不同的薪酬機制 首先,政府部門應結合本地區的實際情況建立全科醫生勝任力邊際成本指標體系,并對全科醫生勝任力特質予以細分。針對不同勝任力水平的全科醫生,應建立不同的薪酬機制,杜絕同崗同酬等不合理現象。傳統的薪酬機制并未考慮到全科醫生的勝任力水平,容易給全科醫生形成不公平的感覺,不利于產生激勵作用,因此全科醫生的薪酬應根據其勝任力水平進行差異化設計。
4.2.2 薪酬激勵機制需要考慮全科醫生的行為動機 由于政府部門與全科醫生之間存在信息不對稱的情況,政府部門很難了解全科醫生的勝任力水平,但是全科醫生作為理性人,往往是基于自身期望效用最大化的原則去選擇自己的行動。通過對高、中、低3種勝任力水平的全科醫生做分離均衡,使全科醫生主動選擇與其勝任力相匹配的服務人次。如果處于低等級的全科醫生希望獲得更大的期望效用,那么其就必須提高勝任力水平,從而起到了激勵作用。
4.2.3 委托人與代理人的激勵目標應具有協同性 在本文中,委托人指的是政府部門,代理人指的是全科醫生。本文建立的全科醫生薪酬激勵機制對于全科醫生而言,實現了不同勝任力水平全科醫生的期望效用最大化,能夠提高其工作的積極性與主動性;對于政府部門而言,實現了全科醫生的薪酬與績效緊密掛鉤,改變了同崗同酬的不合理現象。只有當政府部門與全科醫生的目標實現了協同性,薪酬激勵機制才能產生“1+1>2”的效果,同時才具有可持續性。
作者貢獻:李皓負責概念提出、論文撰寫、訪談調查、文獻收集、建立模型及數據分析;李金林負責論文撰寫、訪談調查及文章校對;朱鏡蓉負責訪談調查和文獻收集。
本文無利益沖突。