2.3 WTP的影响因素分析

    对WTP的影响因素进行多元线性回归分析，采用逐步回归方法。对WTP进行以e为底的对数变换，使其符合正态分布。根据文献筛选纳入变量，将性别、年龄、婚姻状况、教育程度、伤后个人月收入、伤后家庭月收入、家庭成员数、受伤年数、是否工作、现存并发症数量、损伤部位、损伤类型、SF-6D健康效用值引入模型，对分类变量设置哑变量。如表2所示，伤后月收入、家庭成员数、损伤部位、教育程度、年龄、SF-6D健康效用值进入模型，伤后月收入和家庭成员数对WTP有正向影响，影响有统计学意义。损伤部位节段越高WTP值越大。教育程度为大专的比其他两组人群WTP值高，但是相对而言，高中教育人群WTP值在3组中最低。年龄越小，WTP值越低。SF-6D健康效用值高于0.6和低于0.5的WTP值较低，SF-6D健康效用值居中者(0.51～0.59)支付意愿相对较强。损伤部位、教育程度、年龄和SF-6D健康效用值等分组间WTP值差异没有统计学意义。R2=0.31，即模型所纳入的变量解释了WTP值变化的31%。

    3 讨论

    在应用条件价值评估法进行疾病经济负担等相关研究中 ......