離散選擇實驗在我國衛生服務領域的應用與展望

張 嬌，徐凌忠

(1.南京中醫藥大學衛生經濟管理學院，江蘇 南京 210046；2.江蘇重大健康風險管理與中醫藥防控政策研究中心，江蘇 南京 210046；3.山東大學齊魯醫學院衛生管理與政策研究中心，山東 濟南 250012)

離散選擇實驗(Discrete Choice Experiments，DCEs)是近年來被廣泛用于研究不同的產品屬性對被調查者選擇的影響程度的一種定量研究方法。其具有揭示行為規律的重要作用，可以用來定量分析影響選擇行為因素的方向及其重要程度，并可以比較不同類型人群的組間差異。由于方法本身的靈活性和廣泛的適用性，DCEs被引入到衛生服務領域，并逐漸受到越來越多研究者以及衛生管理與政策制定者的關注。目前DCEs在國外衛生服務領域中的應用已經相對成熟，而在國內衛生服務領域中的應用尚處于起步階段。本文主要對DCEs及其在我國衛生服務領域如衛生服務需求、利用與供給等研究中的應用現狀與不足進行綜述，并在此基礎上提出研究展望，為下一步DCEs在我國衛生服務領域的系統應用與研究提供參考依據。

1 理論基礎

DCEs的主要理論基礎是隨機效用理論，將效用分為固定效用和隨機效用，前者指選項本身和消費者的特征，后者指其他無法觀察到的但有影響的隨機變量[1]。效用理論也叫做消費者行為理論，它認為消費者在選擇消費各種商品或服務時追求滿足程度的最大化，即達到效用最大化。而應用到衛生服務領域，對于需方(患者)來說，在面對不同衛生產品和服務需要時，在健康結果與非健康結果指標之間權衡，最終選擇給他們帶來效用最大的衛生服務；同樣，供方會權衡自身經濟利益、對患者的療效以及經濟負擔等因素，來選擇滿足程度最大化的衛生服務供給方式。

2 研究設計

2.1 屬性及水平的設定

屬性及其相應水平的設定是開展離散選擇實驗研究的第一步，也是最為關鍵的一步。研究者往往通過文獻回顧、焦點小組討論、專家咨詢以及深入訪談等定性方法[2]，在充分考慮相關政策實施背景的基礎上，最終確定對研究對象而言最重要且有意義的屬性及水平。另外，DCEs不能納入太多的屬性和水平，否則可能使受訪者難以權衡與選擇，從而影響實驗效果[3]。通常，屬性個數范圍應盡量控制在4～9個，一般不宜超過6個，而屬性水平則提倡設置2～4個。

2.2 實驗設計與質量控制

實驗設計的方法可以分為完全析因設計和部分析因設計。完全析因設計會產生大量選擇集，包含各個屬性所有水平的組合，但在實際應用研究中，通常不可能向受訪者提供所有假設的情景選擇，而是只選擇全部可能組合中的部分組合進行實驗數據收集，即部分析因設計。目前國內衛生服務領域應用最廣泛的部分析因設計方法是正交設計，也有少數研究采用更為有效的最優試驗(D-efficiency)設計。實現部分析因設計的軟件較多，國內研究常用Stata、SAS、Ngene等。

DCEs問卷調查的質量控制最主要的是添加熱身問題以及內部一致性檢驗，這些檢驗使研究人員可以確保受訪者參與該練習并認真對待實驗問題，但通過熱身問題、一致性檢驗等收集的數據不被納入最終的計量經濟分析中。在確定了實驗設計、熱身問題以及內部一致性檢驗后，應考慮問卷的呈現方式。有研究認為圖片形式對于文化水平相對較低的受訪者更容易理解屬性的含義[4]，但目前國內大多數研究仍都是普通問卷形式。

3 估計模型

DCEs順利開展的關鍵之一是選擇合適的估計模型。早期常用的估計模型主要有標準Logit模型、GEV模型、Probit模型、嵌套Logit模型；后來研究者們又開發了可處理偏好異質性與規模異質性的異質性模型，包括混合Logit模型、潛類別Logit模型以及廣義多項式Logit模型等。

3.1 混合Logit模型

目前衛生服務領域相關研究中Logit模型的應用較多，特別是混合Logit模型。混合Logit模型是具有高度適應性的一種模型，通過設定模型系數服從于一定的分布，從而反映平均偏好大小和偏好差異的幅度[5]。有研究顯示，混合Logit模型克服了IIA假設，在一定情況下逼近任意的隨機效用模型，可允許不同決策者之間的參數值有不同的取值，估計結果更加符合現實[6]。國內已有較多研究集中在混合Logit模型及其與其他模型的對比分析與討論。例如，賈偉娜[7]認為與嵌套Logit模型和多項Logit模型相比，運用混合Logit模型分析農民合作醫療保險模式選擇行為更為合適。孫翠敏[8]認為相較于Probit模型，混合Logit模型充分考慮到被調查對象的個體差異性，更適合于分析患者就醫選擇行為問題。可以看出，與其他離散選擇模型相比，混合Logit方法完全擺脫了IIA假設的限制，允許選項之間存在相關性，同時可以體現群體間的偏好異質性，在評估我國衛生服務領域相關偏好選擇問題具有較好的適用性。

3.2 潛類別Logit模型

潛類別Logit模型也是針對隨機偏好差異問題而提出的，其處理方式是將選擇者劃分為幾種類別，分別適用不同的系數[9]。每個選擇者的所屬類別是由模型自動計算其屬于每一類的概率，優點在于既可以判斷類別之間是否有顯著差異，又避免了人為樣本細分中分界點的確定較武斷的弊端。有研究表明，潛類別Logit模型在擬合性、理論基礎、信息豐富度等方面略優于混合Logit模型，在處理偏好異質性方面有高度適用性[9，10]，國內僅有少數學者將潛類別Logit模型運用于不同類型人群對基層醫療服務利用的選擇偏好研究[11]。

3.3 廣義多項式Logit模型

有學者認為在大多數選擇環境中，許多偏好異質性可以更好地描述為“規模異質性”，為此，Fiebig[12]等人開發了廣義多項式logit模型，該模型將規模異質性和偏好異質性嵌套到一個綜合選擇建模框架中。由于其具有分別識別規模和偏好異質性的能力，廣義多項式Logit模型現在已在國外許多學科領域廣泛推廣為一種選擇模型，但目前尚未發現該模型在我國衛生服務領域的相關應用研究。

4 應用范圍

4.1 基層衛生服務領域

目前DCEs在我國衛生服務領域的應用研究中，大部分研究主要是對基層醫療衛生服務需求、利用與供給偏好分析，并針對發現的問題提出政策建議。例如，應用DCEs測量我國居民對家庭醫生簽約服務的簽約意愿與需求偏好[13-15]，為優化簽約服務內涵、提升簽約服務效率提供了證據支持。還有針對慢性病等重點人群的衛生服務利用偏好相關研究，如蘇宇[16]采用DCEs方法從需方角度深入研究社區慢性病患者對健康服務包括服務主體、供給層次、服務類型以及支付費用等方面的利用偏好。彭瑩瑩[17]等利用DCEs探究不同嚴重程度疾病假設下城市老年慢性病患者的醫療服務利用偏好、支付意愿及其就醫需求。但是，從供方視角如醫務人員的服務供給行為的相關應用研究尚為鮮見，目前僅張晗[18]基于DCEs探究個體特征因素及衛生服務機構因素等對基層全科醫生服務行為偏好的影響，為促進基層全科醫生的供給及改善其服務提供行為提供了依據。

4.2 公共衛生服務領域

近來也有部分學者將DCEs應用在公共衛生服務方面的研究。例如，蘇天園[19]結合離散選擇模型分析居民對健康管理服務機構與服務內容的偏好和支付意愿的測量結果。燕驚鴻[20]等采用離散選擇實驗分析了乙型肝炎患者對健康管理屬性的選擇偏好及支付意愿，為完善健康管理政策提供科學依據。也有研究利用基于人群隨機抽樣調查的DCEs，估計了我國城市與農村地區居民對衛生服務機構與服務內容等屬性的需求偏好及支付意愿[21-23]。少數學者對DCEs在人群疫苗接種偏好的評估應用進行介紹[24，25]，但實際的應用研究仍比較缺乏。

4.3 臨床治療服務領域

還有一部分研究主要是針對臨床醫療方案的選擇偏好研究，尤其是在腫瘤人群治療偏好中的應用。例如，冷安麗[26]基于DCEs科學量化癌癥患者對臨終關懷的選擇偏好和支付意愿，提高以患者為中心的臨終關懷質量。孫輝[27，28]等利用DCEs分別從醫生和患者角度探究了兩者對非小細胞肺癌不同治療結局的權衡偏好以及意愿支付。梁麗軍[29]等將DCEs應用于醫生和患者對轉移性腎細胞癌靶向治療方案的偏好差異測量，并基于醫患不同偏好利用逼近理想解法對各治療方案進行排序評價，以促進醫患在參與臨床方案的決策中達成一致的治療方案。還有學者從方法學角度對離散選擇實驗在其他癌癥治療偏好的應用進行系統回顧，但尚缺乏實際的應用研究。例如，劉世蒙[30]等對利用離散選擇實驗研究前列腺癌患者治療偏好的系統回顧發現，治療副作用或治療并發癥對患者的治療偏好會產生較大影響，而我國尚無該領域的研究。

5 思考與展望

DCEs在衛生服務領域有較大的應用價值，一方面可用來揭示人群在衛生服務需求、供給與利用方面的行為規律，并可判斷哪些因素真正影響了其選擇偏好；對于不同類型特征人群，還可以比較群組間的偏好差異；另一方面，能夠估計供需雙方對衛生服務內容的支付意愿與供給意愿。此外，可通過考察諸如要素改變、衛生相關政策實施等造成的前后差異，對衛生服務干預方案與情景的效果展開模擬分析。總體來看，目前DCEs在我國衛生服務領域的發展與應用仍相對滯后，在模型應用、實驗設計以及研究內容等方面仍有改進空間。

5.1 模型應用方面

在估計模型應用方面，多數研究仍集中在混合Logit模型的適用性等方面的討論，而目前潛類別Logit模型以及廣義多項式Logit在我國衛生服務領域研究中應用研究與討論較少，這兩個模型在處理偏好異質性方面有強大的分析能力，應當得到進一步重視，建議將來的研究應根據研究內容合理選用估計模型，并探究多種模型的適用性與有效性。

5.2 實驗設計方面

在實驗問卷設計方面，已有研究顯示視覺元素可有助于減少被訪者潛在的無聊感并幫助其更好地完成調查。但目前視覺問卷在國內運用研究寥寥無幾，未來在DCEs問卷設計上應考慮圖片等視覺元素的應用，以提高實驗數據收集的準確性與可信性。

5.3 研究內容方面

在研究內容方面，目前國內大部分研究均是從需方視角出發，運用DCEs對衛生服務需求與利用的偏好進行分析的案例相對較多，缺少從供方角度探究其對供給內容、方式等的選擇偏好及其受償意愿，未來應用DCEs可考慮將供需雙方作為研究對象同時納入研究，在問卷中設計相同的行為或特征作為屬性，以分析供需雙方選擇偏好的匹配性，深入探討供需雙方之間的選擇行為差異。