严豪 ，陈思思，聂瀚林，黄正伟，胡寒旭，赵伟菡，杨勇，石学峰*

中医药适宜技术作为中医药服务的重要组成部分，通常指安全有效、成本较低、简便易学的中医药技术，其具有“简、便、验、效、廉”的特点［1］。中共中央、国务院《关于促进中医药传承创新发展的意见》中强调要“中西医并重”，向基层医疗卫生机构推广中医药适宜技术是其中一项重要工作，也是推动中医药传承与发展的重要行动。中医药适宜技术在基层的推广有助于提高机构的医疗服务提供能力及患者满意度，降低患者医疗费用，减轻疾病带来的经济负 担［2-3］。在积极推进中医药适宜技术推广应用的过程中，大多数地区的工作重心为信息宣传、基地建设等方面的实践创新，忽视了对推广主体——基层卫生技术人员的培养和激励［4-5］。一方面，在基层单位中掌握中医药适宜技术的卫生技术人员数量并不充足，人才资源相对匮乏；另一方面，受到工作环境、绩效制度、技术收入、操作时间等因素的影响，基层卫生技术人员在参加中医药适宜技术培训和临床应用选择时积极性并不高［6］。鉴于此，本研究从基层卫生技术人员角度出发，采用离 散 选 择 实 验（Discrete Choice Experiment，DCE），重点研究样本地区医疗机构卫生技术人员的中医药适宜技术使用行为模式和选择偏好，以期为基层卫生技术人员使用行为激励和促进机制的建立提供一定理论 支撑。

1 对象与方法

1.1 研究对象 于2021 年7—8 月，采用多阶段随机整群抽样的方法，在我国东、西部地区各抽取1 个县（县级市，山东省莱州市和贵州省清镇市），再从目标县随机抽取17 家乡镇卫生院及6 家社区卫生服务机构，对调研当天在岗的卫生技术人员进行调研。人数较少的机构纳入全部在岗的卫生技术人员，人数较多的机构则随机抽取其中50%进行调研。纳入标准：在岗医务人员，包括中医类别执业（助理）医师、西医类别执业（助理）医师、公共卫生医师和执业（助理）护士。排除标准：具有医师资格证书，但从未参与过临床诊疗工作的工作人员。本次研究共抽取23 家基层医疗卫生机构，纳入卫生技术人员319 例进行问卷调查，回收问卷319 份，其中295 份通过一致性检验，问卷有效率为92.5%。本研究获四川大学华西医院伦理委员会批准（审批号：2023—398）。

1.2 研究方法 DCE 是一种定量测量受访者选择偏好的研究方法，通过模拟接近现实的决策过程来研究不同产品属性对被调查者选择的影响程度。本研究通过模拟临床实践中可能存在的中医药适宜技术抉择过程，来研究基层卫生技术人员中医药适宜技术的使用偏好。

1.2.1 属性及水平设置 属性水平是DCE 中的基本要素，属性指商品或者服务的特征，水平是属性的程度，两者是形成选择方案的基础。本研究汇总并整理卫生技术人员使用中医药适宜技术关键影响因素的相关文献，从3 方面（技术属性、用户和医疗机构）确定7 个影响要素：（1）技术是否在医疗保险范围内，（2）技术的单次操作时长，（3）技术的预期疗效，（4）使用技术对职称（岗位）晋升的帮助，（5）使用技术对工作负担的影响，（6）技术对患者支出的影响，（7）使用技术对收入的影响［7-11］。咨询中医药适宜技术的专家、卫生政策制定者、卫生经济学家、DCE 专家及基层医生等的意见后，最终确定7 项技术属性及其水平（表1）。

表1 离散选择实验属性及水平Table 1 Attributes and their levels in the discrete-choice experiment

1.2.2 问卷设计 本研究离散选择模型问卷共纳入7 个属性，其中2 个属性为2 水平，5 个属性为3 水平，如果对属性水平进行全组合，则可以产生972（22×35）种不同属性组合的中医药适宜技术，为了让实验变得简单可操作，采用高效正交设计，共获得18 个选择集（表2）。为了进一步降低调查对象的回答难度，将18 个选择集均匀地分为3 个问卷版本，每个版本的问卷包括6个选择集和1 个一致性检验题（一致性检验题即具有明显优劣关系选项的题目，用来测量调查对象是否真正、理性地回答问题）。同时为每个选择集设置退出选项［12］，即如果选项中两种适宜技术的更优者出现在现实临床治疗中，调查对象会不会去使用该技术。本研究问卷还调查基层卫生技术人员基本信息，包括性别、年龄、受教育水平、专业技术职称等。同时，还对受访者学习卫生适宜技术积极性自评分进行调查，评分范围为1～10 分，分值越高，学习适宜技术积极性越高。

表2 问卷选择集示例Table 2 Example of a choice set in the questionnaire

1.2.3 调查方法 调研时，每位调查对象只需回答1 个版本的问卷，为保证3 个问卷版本回收数量基本相等，调查对象须按照问卷版本1 至问卷版本3 顺序轮替抽取问卷并作答。未能通过一致性检验的问卷将不会纳入 分析。

1.3 统计学方法 采用SAS 9.2 软件进行高效正交设计；采用EpiData 3.1 软件对收集的数据进行双录入，保证数据质量；计数资料采用频数和百分比表示，不符合正态分布的计量资料采用中位数（四分位间距）〔M（QR）〕表示。采用Stata 16.0 软件对基层卫生技术人员偏好数据进行分析，采用条件Logit 模型对基层卫生技术人员中医药适宜技术使用进行总体偏好分析，并采用潜在类别模型对基层卫生技术人员使用中医药适宜技术的偏好进行分类。使用支付意愿（Willingness to Pay，WTP）将不同属性水平变动后基层卫生技术人员获得或者失去的效用进行货币化展示，以P＜0.05 为差异有统计学意义。

1.3.1 条件Logit 模型 根据效用最大化假设［13］，基层卫生技术人员在比较各中医药适宜技术后，会从中选择一项能使其获得最大满足感的中医药适宜技术，即该中医药适宜技术对应的效用最大，如公式①所示：

其中，U 表示效用，观测到的属性X1=是否在医疗保险范围内，X2=单次操作时长……X7=对患者支出的影响，每个观测到的属性都有对应权重（β1，β2……β7），其展示出基层卫生技术人员对各个属性水平偏好的方向及大小。

1.3.2 潜在类别模型 潜在类别模型［14］假设不同的基层卫生技术人员群体对中医药适宜技术的偏好具有异质性，并且呈现出离散型的分布形式。应用潜在类别模型可以对调查对象进行分类，分类的数量一般参考模型的赤池信息准则（AIC）值和贝叶斯信息准则（BIC）值，取BIC 最小时对应的类别数作为潜在分类的个数。潜在类别模型结果可以展现不同分类调查对象的偏好差异及其个人基本属性的差异。

1.3.3 WTP WTP 用来衡量各属性水平货币价值［15］，使用非经济属性的回归系数βx与经济属性回归系数β收入的比值来计算，调查对象的平均工资为4 231.4 元，回归方程中收入以1%月工资为一个变化单位，即42.3元/月，如公式②所示，是指获得属性水平x 能带来等同于每月提高WTPx元的收入的效用。

2 结果

2.1 样本基本情况描述 295 例调查对象中，65.76%的调查对象为女性，调查对象年龄的中位数为35（13）岁，52.88%的调查对象受教育水平在本科及以上，49.83%的调查对象为初级专业技术职称，18.64%的调查对象为中医类别执业（助理）医生，约64.75%的调查对象月收入为5 000 元及以下，约77.97%的调查对象在乡镇卫生院工作，且63.39%的调查对象为编制内员工，调查对象学习适宜技术积极性中位数得分为9（3）分（表3）。

表3 295 例基层卫生技术人员的基本特征〔n（%）〕Table 3 Socio-demographic characteristics of the 295 cases of primary health technicians

2.2 卫生技术人员中医药适宜技术使用偏好条件Logit模型分析 该模型共纳入7 个关键属性，以受访者的选择情况为因变量，以7 个属性取值情况为自变量进行条件Logit 模型分析，其中单次操作时长与对收入的影响先以哑变量编码进行初步分析，发现其回归系数与水平值之间具有较好的线性关系，故在主要模型分析时视为连续变量，其他属性采用哑变量编码进行分析。结果显示，是否在医疗保险范围内、单次操作时长、对收入的影响、对工作负担的影响、对职称（岗位）晋升的帮助、技术疗效、对患者支出的影响均对卫生技术人员中医药适宜技术使用偏好存在影响（P＜0.05）。被卫生技术人员偏好选择的中医药适宜技术特点依次为在医疗保险范围内（β=0.794 6）、职称（岗位）可提前晋升（β=0.414 2）、患者支出不变（β=0.400 1）或减少（β=0.400 1）、 技术疗效提高（β=0.377 8）、对工作负担无影响（β=0.146 5）、可增加1%收入（β=0.032 4）；而单次操作时间长的技术会避免被选择（β=-0.010 5）。中医药适宜技术在医疗保险范围内被使用的概率为不在医疗保险范围内的2.214 倍；技术的操作时长每增加1 min，那么该中医药适宜技术被使用的概率为之前的0.990 倍；收入每增加1%，该中医药适宜技术被使用的概率为之前的1.033 倍；可促进职称（岗位）提前晋升的技术被使用的概率是对晋升无影响技术的1.513 倍；疗效更优的中医适宜技术被使用的概率是疗效不确定技术的1.459 倍；中医适宜技术使患者支出减少或不变，其被使用的概率为支出增加技术的1.492 倍（表4）。

表4 卫生技术人员中医药适宜技术使用偏好条件Logit 模型分析Table 4 Conditional Logit model analysis of the preferences for appropriate TCM techniques among primary health workers

2.3 各属性水平WTP 使用1 项在医疗保险范围内的中医药适宜技术与每月增加1 036 元收入的效用相同。相对于使用1项单次操作时长为20 min 的中医药适宜技术，使用1项单次操作时长为5 min 的中医药适宜技术可以获得的效用与每月增加205 元收入相同。相对于使用1项会增加10%工作负担的中医药适宜技术，使用1项对工作负担无影响的中医药适宜技术可以获得的效用与每月增加191 元收入相同。相对于使用1项对职称（岗位）晋升无影响的中医药适宜技术，使用1 项可以提前晋升的中医药与每月增加540 元收入的效用相同。相对于使用1 项技术疗效不确定的中医药适宜技术，使用一项能提高技术疗效的中医药适宜技术获得的效用与每月增加493 元收入相同。相对于使用1 项会使患者支出增加的中医药适宜技术，使用一项减少患者支出或者对患者支出无影响的中医药适宜技术所获得的效用与每月增加522 元收入等价（表5）。

表5 各属性水平WTPTable 5 Willingness to pay of each attribute and level

2.4 潜在类别模型分析与结果 潜在类别模型可以按照调查对象对问题回答的结果将调查对象的偏好分类。纳入7 个关键属性进行潜在模型分析。在本研究中，当类别数为3 时，对应的BIC 值最小（表6）。但是分析过程中发现，某些类别中样本量过少会导致参数估计不足，故综合考虑后，在BIC 较小的基础上，减少分类数，故选择类别数为2 进行最终模型估计。

表6 类别数量选择依据Table 6 Basis for selection of number of categories

潜在类别模型估计结果显示，类别1 和类别2 中最大的区别在于退出选项的选择，退出选项是指当偏好的中医药适宜技术在现实生活中出现时，调查对象是否会将其运用于实际的临床实践中（赋值：愿意使用=1，不愿意使用=0）。类别1 中退出选项的系数为-3.660（P＜0.001），命名为“中医药适宜技术观望类”，而类别2 中退出选项的系数为2.189（P＜0.001），命名为“中医药适宜技术支持类”。中医药适宜技术观望类在调查对象中占约16.2%，这一部分人不太接受中医药适宜技术。中医药适宜技术支持类占83.8%，这一类人易于接受中医药适宜技术，并愿将其运用于临床实践中。其在工作负担和技术疗效的偏好上也有差别，中医药适宜技术观望类的调查对象相对于使用疗效不确定的中医药适宜技术更愿意使用疗效确定的中医药适宜技术（β=1.275，WTP=1 123.60 元/月），即使其疗效相对之前的治疗方案无变化；而中医药适宜技术支持类的调查对象对使用疗效不变的技术无明显偏好（β=0.054，WTP=69.22 元/月）。相对于增加10%工作负担，中医药适宜技术观望类的调查对象只有降低工作负担时（β=0.517，WTP=455.61 元/月），才会从使用中医药适宜技术中得到明显的效用提升，而中医药适宜技术支持类的调查对象使用中医药适宜技术时对工作负担的影响更灵敏，负担不变（β=0.142，WTP=182.02 元/月）或降低10%（β=0.123，157.66 元/月）都是有明显效果的（表7）。

表7 潜在类别模型估计结果及WTPTable 7 Result of latent class model analysis and estimation of Willingness to Pay

为了进一步探寻基层卫生技术人员中医药适宜技术使用偏好异质性的可能来源，纳入逐步回归中差异有统计学意义的个体基本特征，包括受教育水平（赋值：中专及以下=1，大专=2，本科=3，研究生=4）、月收入、学习卫生技术积极性等进行检验。结果显示，相较于中医药适宜技术支持类，中医药适宜技术观望类调查对象学习卫生适宜技术的积极性（β=-0.258，P＜0.001）较低。

3 讨论

本研究采用DCE，首先结合文献研究与专家咨询的方法，确定影响基层卫生技术人员中医药适宜技术使用的7 个属性及其水平；进而通过现场调查获得实证研究数据，并构建基层卫生技术人员中医药适宜技术使用偏好模型，分析基层卫生技术人员使用中医药适宜技术的偏好，并且分析基层卫生技术人员对于不同属性水平的WTP。

3.1 医疗保险是影响基层卫生技术人员使用中医药适宜技术的重要影响因素 分析结果显示，医保（β=0.794 6，P＜0.001）是基层卫生技术人员使用中医药适宜技术最重要的影响因素，其WTP 为1 036 元/月。基层卫生技术人员的偏好受其服务对象的影响，患者更愿意采用在医疗保险范围内的治疗方式［16］。同时有文献指出将中医药适宜技术纳入医保范围，并设定明确的收费标准，可以体现卫生技术人员的劳动价值从而影响其工作积极性［6］。但是目前，中医药适宜技术推广工作在基层医疗中的保障制度较为缺乏，多项中医药适宜技术尚未被纳入医疗保险报销范围［17］。面对这一关键问题，应当建议卫生行政部门广泛征集各方意见，完善中医药适宜技术纳入医疗保险范围的审核与评定标准；同时，积极开展中医药适宜技术的筛选和评估工作，将应用人数较多的适宜技术纳入医疗保险范围，促进和引导基层卫生技术人员在临床工作中更主动地使用适宜技术。

3.2 适当增加收入可以促进基层卫生技术人员使用中医药适宜技术 收入是影响基层卫生技术人员使用中医药适宜技术的重要属性（β=0.032 4，P＜0.001）。中医药适宜技术由于其自身特点的限制，部分技术的操作耗时与诊治疗程均比较长，单次操作给卫生技术人员带来的劳动负担也大于常规的诊疗操作［18］。建议由卫生行政部门牵头，鼓励设立中医药适宜技术促进专项基金。这既是对操作人员的劳动补偿，也可以用来激励基层卫生技术人员在临床实践中选用中医药适宜技术。具体的奖励机制需要建立在评估中医药适宜技术的适用范围与规范中医药适宜技术操作的基础之上，充分考虑技术操作的难度、风险和劳动负担等因素，真正体现中医药适宜技术促进专项基金的设立初衷，发挥其积极正向的引导和促进作用。

3.3 多种激励方式共同作用，更好地促进中医药适宜技术的使用 职称（岗位）晋升、患者费用、技术疗效、单次操作时长和工作负担都影响基层卫生技术人员使用中医药适宜技术。与对职称（岗位）晋升无影响相比，有助于提前晋升的中医药适宜技术的WTP为541元/月；相对于增加患者花费，保持患者花费和减少患者花费的WTP 均为522 元/月；相对于使用疗效不确定的技术，使用疗效提高的技术的WTP 为493 元/月。单次操作时长和工作负担，这两个属性及其对应水平WTP 都较低。单次操作时长主要反映技术操作的复杂程度，而工作负担反映应用技术后卫生技术人员整体工作量。即使这两个水平在本研究中WTP 不高，但其也影响着卫生技术人员工作满意度和状态［19］。

职称（岗位）晋升、患者费用、技术疗效3 个属性及其对应水平的WTP 显示了这些水平之间重要性的对比。在激励卫生技术人员使用不在医保范围内的技术时，可以采用多种激励措施联合使用来达到效果，例如使用1 项在医疗保险范围内（WTP=1 036 元/月）同时会增加患者医疗支出的中医药适宜技术与使用一种与职称（岗位）晋升挂钩（WTP=541 元/月）同时减少患者支出（WTP=522 元/月）的中医药适宜技术的WTP 几乎相当，具有相近的促进效果。职称（岗位）晋升需要进行综合性的评价，部分医院探索晋级分制度，通过综合的评价医教研等方面［20］，将中医药适宜技术的使用与职称（岗位）晋升挂钩，可以将中医药适宜技术的使用纳入附加分的核算，以促进基层卫生技术人员使用中医药适宜技术。联合使用各种激励方式可以更好地促进中医药适宜技术的使用。

3.4 不同类基层卫生技术人员使用偏好具有差异 潜在类别模型结果显示，基层卫生技术人员对使用中医药适宜技术偏好具有异质性，本研究将其分为两个大类：一类为中医药适宜技术观望类，其对中医药适宜技术持一种怀疑和不信任的态度，当使用中医药适宜技术能够明显减少工作量并且具有明确的治疗效果时，其才愿意使用中医药适宜技术，要想促进这类人使用中医药适宜技术，应当为其推广一些简单易学、操作容易、可以降低工作负担并且疗效明显的技术，改善其对中医药适宜技术的态度，进而促进其使用中医药适宜技术；另一类为中医药适宜技术支持类，其相信中医药适宜技术的疗效，即使一项中医药适宜技术的使用不会令工作负担降低，相对于增加工作负担时其也愿意使用。

作者贡献：严豪提出论文思路，并负责统计分析；严豪、陈思思、聂瀚林负责撰写论文；严豪、黄正伟、胡寒旭、赵伟菡、石学峰参与实地调研，并对稿件提出意见；杨勇负责文章的修改；石学峰指导研究设计，并负责审核文章。

本文无利益冲突。