摘要
预期效用理论在健康经济学领域被广泛用于预测健康行为，但现有研究表明该理论仅能解释有限的健康行为变异。这种局限性主要源于该理论假设基础的科学争议性。本研究提出"投射效用"概念，主张将效用视为对未来健康状态的现实近似而非单纯偏好预测。通过对2550名荷兰公民的问卷调查（回收有效样本率100%），研究发现：投射效用对健康行为的直接解释力（β=0.62）和变异解释率（R²=0.38）均显著高于预期效用（β=0.50；R²=0.25）；二者结合可提升预测效能（R²=0.41）。研究建议健康经济学家和政策制定者应考虑采用投射效用理论来优化健康行为预测模型。
引言
自1970年代以来，预期效用理论作为量化健康状态偏好的核心工具，被广泛应用于健康经济评估。该理论通过1.0（完美健康）至0.0（死亡）的量表评估健康状态偏好，但其预测效力存在三个关键局限：完全信息假设、绝对理性假设和偏好稳定性假设。针对这些理论缺陷，研究团队提出"投射效用"概念，强调个体在现实约束下对未来健康状态的功能性预判。
方法
研究设计与数据收集
采用定量研究方法，通过IPSOS研究机构的荷兰公民面板（N=2550）进行在线问卷调查。样本特征显示：城市化程度（72%）、年龄分布（中位数45.3岁）、教育水平（本科以上41%）等指标均与荷兰人口统计数据高度吻合（p<0.05）。数据采集周期为2021年9月至12月。
测量工具
- 预期效用：采用EQ-5D-5L量表（包含"行动能力"、"自我护理"、"日常活动"等5个维度）结合时间权衡法（TTO）测量
- 投射效用：使用主观健康体验阶梯量表（SHE量表），通过11级梯度（0=最差日，11=最佳日）评估未来一个月的生理、心理、社会健康预期
- 健康行为：采用BRAVO@Work项目开发的5维度量表（含"运动"、"营养"、"休息"等维度）
分析方法
采用PLS-SEM结构方程建模，通过标准化β系数（β值）、R²值和p值评估模型效能。测量工具信效度通过Cronbach's α（α≥0.7）、平均方差提取量（AVE≥0.5）和异质单质比（HTMT<0.9）验证。
结果
模型对比
| 模型类型 | 标准化β系数 | 解释力（R²） | 显著性水平 |
|---|---|---|---|
| 预期效用单独作用 | 0.50 | 0.25 | p<0.001 |
| 投射效用单独作用 | 0.62 | 0.38 | p<0.001 |
| 两种效用结合 | 0.50/0.20 | 0.41 | p<0.001 |
研究发现：
- 投射效用对健康行为的预测效力比预期效用提升52%（0.38 vs 0.25）
- 两种效用结合仅带来3%的解释力提升（0.41 vs 0.38），但显著增加测量成本
- 投射效用在信息不完全（β=0.62）和有限理性（β=0.58）情境下表现更优
讨论
本研究揭示了健康行为预测模型的三大突破：
- 理论创新：投射效用理论突破传统预期效用的三大假设局限，更准确反映现实决策机制
- 方法优势：SHE量表的梯度测量法相较传统TTO方法提升23%的预测精度
- 实践价值：建议政策制定优先采用投射效用模型，避免组合模型带来的边际效益递减
研究局限性在于：
- 样本城市化程度偏高（+12%）
- 仅基于荷兰人口数据，需跨文化验证
结论
本研究证实投射效用在健康行为预测中的显著优势：
- 单独使用时解释力达38%
- 与预期效用结合可提升至41%
- 但组合模型的边际成本需审慎考量
建议健康经济学家优先采用投射效用理论，特别是在资源有限情境下。未来研究方向包括：
- 特定疾病群体的应用验证
- 跨文化适用性研究
- 实务测量成本评估
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