利用投射效用預測健康經濟學中的健康行為：一項定量研究

[jlee42]

摘要
預期效用理論在健康經濟學領域被廣泛用於預測健康行為，但現有研究表明該理論僅能解釋有限的健康行為變異。 這種局限性主要源於該理論假設基礎的科學爭議性。 本研究提出「投射效用」概念，主張將效用視為對未來健康狀態的現實近似而非單純偏好預測。 通過對2550名荷蘭公民的問卷調查（回收有效樣本率100%），研究發現：投射效用對健康行為的直接解釋力（β=0.62）和變異解釋率（R²=0.38）均顯著高於預期效用（β=0.50;R²=0.25）; 二者結合可提升預測效能（R²=0.41）。 研究建議健康經濟學家和政策制定者應考慮採用投射效用理論來優化健康行為預測模型。
引言
自1970年代以來，預期效用理論作為量化健康狀態偏好的核心工具，被廣泛應用於健康經濟評估。 該理論通過1.0（完美健康）至0.0（死亡）的量表評估健康狀態偏好，但其預測效力存在三個關鍵局限：完全資訊假設、絕對理性假設和偏好穩定性假設。 針對這些理論缺陷，研究團隊提出「投射效用」概念，強調個體在現實約束下對未來健康狀態的功能性預判。
方法
研究設計與數據收集
採用定量研究方法，通過IPSOS研究機構的荷蘭公民面板（N=2550）進行在線問卷調查。 樣本特徵顯示：城市化程度（72%）、年齡分佈（中位數45.3歲）、教育水準（本科以上41%）等指標均與荷蘭人口統計數據高度吻合（p<0.05）。 數據採集週期為2021年9月至12月。
測量工具

• 預期效用：採用EQ-5D-5L量表（包含"行動能力"、"自我護理"、"日常活動"等5個維度）結合時間權衡法（TTO）測量
• 投射效用：使用主觀健康體驗階梯量表（SHE量表），通過11級梯度（0=最差日，11=最佳日）評估未來一個月的生理、心理、社會健康預期
• 健康行為：採用BRAVO@Work項目開發的5維度量表（含"運動"、"營養"、"休息"等維度）

分析方法
採用PLS-SEM結構方程建模，通過標準化β係數（β值）、R²值和p值評估模型效能。 測量工具信效度通過Cronbach's α（α≥0.7）、平均方差提取量（AVE≥0.5）和異質單質比（HTMT<0.9）驗證。
結果
模型對比

[th]模型類型[/th] [th]標準化β係數[/th] [th]解釋力（R²）[/th] [th]顯著性水準[/th]
預期效用單獨作用	0.50	0.25	p<0.001
投射效用單獨作用	0.62	0.38	p<0.001
兩種效用結合	0.50/0.20	0.41	p<0.001

研究發現：

• 投射效用對健康行為的預測效力比預期效
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  用提升52%（0.38 vs 0.25）[/font][/size][/color]
• 兩種效用結合僅帶來3%的解釋力提升（0.41 vs 0.38），但顯著增加測量成本
• 投射效用在資訊不完全（β=0.62）和有限理性（β=0.58）情境下表現更優

討論
本研究揭示了健康行為預測模型的三大突破：

• 理論創新：投射效用理論突破傳統預期效用的三大假設局限，更準確反映現實決策機制
• 方法優勢：SHE量表的梯度測量法相較傳統TTO方法提升23%的預測精度
• 實踐價值：建議政策制定優先採用投射效用模型，避免組合模型帶來的邊際效益遞減

研究局限性在於：

• 樣本城市化程度偏高（+12%）
• 僅基於荷蘭人口數據，需跨文化驗證

結論
本研究證實投射效用在健康行為預測中的顯著優勢：

• 單獨使用時解釋力達38%
• 與預期效用結合可提升至41%
• 但組合模型的邊際成本需審慎考量

建議健康經濟學家優先採用投射效用理論，特別是在資源有限情境下。 未來研究方向包括：

• 特定疾病群體的應用驗證
• 跨文化適用性研究
• 實務測量成本評估