基于離散選擇試驗的貧困地區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院護理人員工作偏好研究

連東晴，李躍平，盧若艷

鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院承擔著直接為農(nóng)村居民提供醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的任務(wù)，對農(nóng)村醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)起著重要作用。護理人力資源是保障衛(wèi)生服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵資源，但我國鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院護理人員配置不足，2017年全國鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院與福建省鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師與注冊護士比分別為1∶0.73和1∶1.06［1］，均未達到《醫(yī)藥衛(wèi)生中長期人才發(fā)展規(guī)劃（2011—2020年）》［2］要求的1∶1.5的比例；此外，我國護理人才流失嚴重［3］，鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院臨時聘用的護理人員流動性大［4］。因此，如何吸引并留住鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院護理人員意義重大。貧困地區(qū)因資源相對更為短缺，更加迫切需要解決護理人員匱乏問題。本研究以福建省龍巖市為例，利用離散選擇試驗（discrete choice experiments）的方法，了解貧困地區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院護理人員工作偏好，以期為相關(guān)政策制定提供有益參考。

1 對象與方法

1.1 調(diào)查對象 2017年3月21—26日選取福建省龍巖市的兩個貧困縣——長汀縣和武平縣為調(diào)查地區(qū)。根據(jù)樣本量計算公式取P=50%，置信水平1-α=95%，最大相對誤差（ε）=10%，得n=96，假設(shè)不應(yīng)答率為15%，最終確定調(diào)查護理人員數(shù)至少為113人。采用隨機抽樣法，每個縣各抽取5個鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院，由于各鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院護理人員人數(shù)不一，故以每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院至少調(diào)查15名護理人員為基準，不足15人的將該院所有護理人員納入調(diào)查，對當天在崗的護理人員進行問卷調(diào)查。

1.2 調(diào)查內(nèi)容 調(diào)查內(nèi)容包括調(diào)查對象社會人口學(xué)特征、工作評價。社會人口學(xué)特征包括性別、年齡、有無編制、職稱、學(xué)歷、配偶或父母居住地、月收入等。工作評價采用自我評價方式，分為不辛苦、一般、比較辛苦、很辛苦。

1.3 離散選擇試驗方法 離散選擇試驗以經(jīng)濟學(xué)中的需求理論和效用理論為基礎(chǔ)，需求理論認為人們對商品的需求在于對商品內(nèi)部多屬性的組合需求，效用理論認為人們會選擇效用最大的商品［5］，故離散選擇試驗?zāi)軌驕y量人們對某一商品或服務(wù)的多種條件進行對比、抉擇后的偏好選擇。在前期文獻研究［5-10］的基礎(chǔ)上，選取5項主要的護士工作影響因素，并設(shè)定不同水平（見表1），通過部分因子分析方法提取出16種工作屬性組合，以其中1種各屬性水平較平均的工作組合作為參照組，將剩余15種工作組合分別與參照組配對，構(gòu)成15對工作組合。表2為一對工作組合示例。

1.4 統(tǒng)計學(xué)方法 采用EpiData 3.1軟件進行數(shù)據(jù)錄入，使用SPSS 17.0統(tǒng)計學(xué)軟件進行描述性分析。利用STATA 13.0軟件對離散選擇試驗數(shù)據(jù)進行Mixed Logit回歸分析。Mixed Logit模型通過將解釋變量的系數(shù)設(shè)定成服從一定分布的隨機變量來處理隨機偏好差異的人群異質(zhì)性問題，通過對參數(shù)進行估計［11］，定量描述注冊護士的工作意愿。Mixed Logit模型的隨機效用方程表示如下其中，χnj為自變量，βn表示偏好差異。設(shè)定βn服從正態(tài)分布，m和s分別為βn的均值和標準差，記為βn=m±s，設(shè)定月收入為固定參數(shù)，其余參數(shù)為服從正態(tài)分布的隨機變量，參數(shù)與變量的系數(shù)可通過Mixed Logit回歸分析得出［12］。此外，通過正態(tài)分布函數(shù)概率求值公式，計算出調(diào)查對象中偏好某個變量屬性的人群占比；通過對效用方程兩邊同時求微積分，得到工作屬性的貨幣價值公式，即由某工作屬性（Xi）的系數(shù)（βi）與月收入的系數(shù)（βp）比值可得到該屬性的貨幣價值；最后，應(yīng)用STATA軟件命令［13］，計算當某一工作屬性發(fā)生一定水平的變化時，選擇這份工作的護理人員的比重變化情況。以P＜0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 基本情況 共發(fā)放問卷145份，有效問卷122份，有效回收率為84.1%。本次調(diào)查鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院注冊護士122人，均為女性（100.0%）；年齡20～54歲，平均年齡（28.5±6.5）歲；有編制57人（46.7%），無編制65人（53.3%）；無職稱7人（5.7%），初級職稱89人（72.9%），中級職稱23人（18.9%），高級職稱3人（2.5%）；學(xué)歷：高中1人（0.8%），中專和大專116人（95.1%），其他5人（4.1%）；配偶或父母居住在工作所在鄉(xiāng)鎮(zhèn)者49人（40.2%），居住在縣區(qū)者44人（36.1%），居住在縣域內(nèi)其他鄉(xiāng)鎮(zhèn)18人（14.7%），其他地區(qū)11人（9.0%）；月收入：＜2 000元12人（9.8%），2 000～3 999元91人（74.6%），4 000～4 999元17人（13.9%），5 000～5 999元2人（1.7%）。自我評價工作強度認為“不辛苦”3人（2.4%），“一般”28人（23.0%），“比較辛苦”61人（50.0%），“很辛苦”30人（24.6%）。

表1 工作屬性及水平設(shè)定Table 1 List and level of attributes attached to a position in township health centers

表2 離散選擇試驗問卷示例Table 2 An example choice pair of the Discrete Choice Experiment Questionnaire

2.2 護理人員工作意愿的影響因素分析 Mixed Logit回歸分析結(jié)果顯示，貧困地區(qū)護理人員更偏好有編制、月收入高、子女教育條件好、預(yù)期服務(wù)年限較長和職稱晉升年限較短的工作（見表3）。進一步分析發(fā)現(xiàn)除月收入之外的所有工作屬性變量存在偏好異質(zhì)性，即在選擇工作時，仍有24%的護理人員不在意編制，7%的護理人員不偏好子女教育條件，30%的護理人員不關(guān)注職稱晉升年限，11%的護理人員偏好預(yù)期服務(wù)年限較短的工作。

表3 Mixed Logit模型估計結(jié)果Table 3 Mixed Logit model regression results of estimated preferences for job attributes

表3 Mixed Logit模型估計結(jié)果Table 3 Mixed Logit model regression results of estimated preferences for job attributes

注：以無編制、月收入2 000元、子女教育條件差、預(yù)期服務(wù)年限為5年及職稱晉升年限為5年作為參照水平；a把月收入設(shè)定為固定參數(shù)，不服從正態(tài)分布，系數(shù)估計值和標準誤為固定值

變量 系數(shù)估計值 標準誤 P值月收入 0.969a 0.062a ＜0.001編制 1.392±2.012 0.216±0.221 ＜0.001子女教育條件 3.983±2.688 0.331±0.277 ＜0.001預(yù)期服務(wù)年限 -0.639±-1.235 0.175±0.224 ＜0.001職稱晉升年限 0.722±0.578 0.161±0.237 ＜0.001

2.3 工作屬性的貨幣價值 貨幣價值指在效用和其他因素不變的條件下，為改變某一工作屬性水平愿意支付的費用［14］。若無較好的子女教育條件，護理人員希望得到4 109元/月的補償；護理人員分別愿意放棄1 437元/月和745元/月的收入換取編制和職稱晉升年限由5年減為3年（見表4）。

表4 各工作屬性貨幣價值Table 4 Estimated monetary value of job attributes

2.4 工作屬性水平變動護理人員工作意愿變化情況 工作屬性水平變動會影響護理人員的選擇。月收入由2 000元分別提升至4 000元、6 000元和8 000元時，護理人員工作選擇比例分別提升18.01%、35.21%和47.90%。當子女教育條件由“差”變“好”時，工作選擇比例提升36.38%，編制由“無”變“有”時，工作選擇比例提升13.49%（見表5）。

3 討論

當前我國護理人員離職意愿的研究多采用描述性分析和單因素或多因素分析等傳統(tǒng)方法，如利用問卷收集護理人員流失數(shù)據(jù)，通過訪談獲取原因［15］或利用Logistic回歸模型分析護理人員工作意愿及影響因素［16］，定量測量護理人員工作偏好的研究較少［17］，而貧困地區(qū)衛(wèi)生人力短缺問題的干預(yù)措施通常成本均很高，因此從哪些條件著手并選擇其中成本效果最佳者進行干預(yù)顯得至關(guān)重要［10］，離散選擇試驗方法可以解決這個問題，而應(yīng)用Mixed Logit模型則能反映人群的隨機偏好的差異，因此本研究利用Mixed Logit模型進行數(shù)據(jù)的分析能夠更好地反映護理人員工作偏好并進行定量測量。

表5 工作屬性水平變動護理人員工作意愿變化情況Table 5 Estimated take-up rates for a township health centers job under different policy options

Mixed Logit回歸分析結(jié)果顯示，貧困地區(qū)護理人員的工作偏好受經(jīng)濟和非經(jīng)濟等多種因素影響，其中月收入與子女教育條件是較重要的影響因素。月收入由2 000元增至8 000元時，工作選擇比例提升47.90%，子女教育條件由“差”變“好”時，工作選擇比例提升36.38%；并且所有條件中子女教育條件貨幣價值最高（4 109元/月）。子女教育條件是重要的影響因素，可能與調(diào)查對象均為女性，平均年齡為28.5歲，多數(shù)處于養(yǎng)育孩子的人生階段，年輕家長更注重孩子的成長和教育問題，且農(nóng)村地區(qū)教育條件與大城市存在一定差距，因此在貧困地區(qū)，良好的子女教育條件對護理人員更有吸引力。

此外，護理人員傾向于預(yù)期服務(wù)年限較長的工作，即有意在該崗位上工作更長的時間。這可能與貧困地區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院護理人員資歷較低及其親屬居住在工作所在鄉(xiāng)鎮(zhèn)比例較高有關(guān)。學(xué)歷較低，可選擇的空間不大，加之親人近在身邊，因此傾向于預(yù)期服務(wù)年限較長的工作，這對于基層尤其是貧困地區(qū)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院而言是利好面。但值得注意的是，本研究結(jié)果顯示工作偏好存在異質(zhì)性，即雖然大部分護理人員偏好預(yù)期服務(wù)年限長的工作，但仍有11%偏好服務(wù)年限短的工作。這可能與護理人員工作辛苦及編制不足等原因有關(guān)［18］，宋奎勐等［19］對鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院醫(yī)護人員的研究也表明女性醫(yī)護人員相較男性對更多工作量更反感，本研究調(diào)查對象均為女性，且有74.6%的護理人員認為工作比較辛苦或很辛苦且對編制有正向偏好，但53.3%的護理人員無編制，因而存在部分不偏好在該崗位上長期工作的人群。因此制定政策時應(yīng)重點考慮該類人群。

因此本研究認為，在貧困地區(qū)護理人力資源短缺且人員吸引困難的當下，為吸引有可能到貧困地區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院就業(yè)的護理人員，并促使其長期留在當?shù)?，?yīng)優(yōu)先考慮收入和子女教育條件，適當提高護理人員收入和改善子女教育條件，由于子女教育條件的貨幣價值遠高于其他條件，所以與當?shù)亟逃块T溝通，盡可能對護理人員子女求學(xué)提供一定的優(yōu)惠政策，不失為一種性價比更高的方法。最后，由于不同工作屬性具有不同的貨幣價值，因此制定干預(yù)措施時，可根據(jù)實際情況考慮當一項條件難以得到滿足時，通過另外一項或另外幾項條件的適當彌補來解決，如學(xué)習(xí)福建省部分“總醫(yī)院”做法，統(tǒng)籌全縣職稱晉升機會解決人員晉升困難問題，以彌補財政投入難以大幅度提高收入或編制現(xiàn)狀難以改變的不足。

本研究的不足之處在于由于樣本量有限，收集到的社會人口學(xué)特征等信息并未納入模型分析，無法用于發(fā)現(xiàn)具有相似特征的貧困地區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院護理人員是否存在的特定偏好。由于同一類別調(diào)查對象存在同質(zhì)特征，并且與可觀察變量有關(guān)［20］，若能將調(diào)查對象進行進一步分類，如通過社會人口學(xué)等特征進行分類，以進一步了解不同類別人群的工作偏好，可以針對護理人員的吸引和保留措施提出更有建設(shè)性的建議。本研究由于樣本量有限，通過社會人口學(xué)特征或其他因素將調(diào)查對象進行進一步分類后每個類別人數(shù)較少，因此難以將社會人口學(xué)特征或其他特征納入分析。后續(xù)調(diào)查考慮加大樣本量，并應(yīng)用潛在分類別模型（latent class model）等方法，通過將調(diào)查對象根據(jù)社會人口學(xué)等特征進行分類，探究具有相似特征的人群是否具有的相似偏好，以更好地將人群分為不同亞組進行針對性政策干預(yù)。

作者貢獻：連東晴、盧若艷進行文章的構(gòu)思與設(shè)計，數(shù)據(jù)收集；李躍平進行研究的實施與可行性分析；連東晴進行數(shù)據(jù)整理，統(tǒng)計學(xué)處理，結(jié)果的分析與解釋，撰寫論文，論文的修訂；李躍平、盧若艷負責文章的質(zhì)量控制及審校；盧若艷對文章整體負責，監(jiān)督管理。

本文無利益沖突。