近日，旅游与地理科学学院肖建红教授课题组在公共卫生领域SSCI和SCI双检索期刊《Health Expectations》和《AppliedHealth Economics and Health Policy》上分别发表题为“Attribute nonattendance in COVID‑19 vaccine choice: A discrete choice experiment based on Chinese public preference”(论文1)和“Scope issue in contingent valuation studies of the COVID‑19 vaccine: The case of China”(论文2)的研究成果，两篇论文的第一作者和通讯作者均为肖建红教授，pg电子登录均为唯一作者单位。论文1的其他作者依次为王飞硕士研究生、王敏博士和马泽刚教授，论文2的其他作者依次为吴艺晖硕士研究生、王敏博士和马泽刚教授。

目前，COVID‑19疫情尚未得到有效的控制，接种疫苗是预防COVID‑19疫情扩散的有效途径；所以，准确掌握公众对COVID‑19疫苗选择的意愿与偏好，提高意愿与偏好评估方法的有效性和可靠性尤为重要。肖建红教授课题组选取有效性、保护期、有无副作用和价格作为COVID‑19疫苗的四个属性，招募200余位志愿者通过网上滚雪球调查方法，向我国大陆地区31个省(市、区)的受访者发送问卷星电子问卷获取有效研究样本数据，研究了离散选择实验(discrete choice experiment, DCE)法和条件价值评估(contingent valuation, CV)法两种最重要的意愿与偏好非市场方法，评估COVID‑19疫苗选择意愿与偏好的有效性和可靠性。

论文1：设计8种COVID‑19疫苗假想选择集，基于1576份有效研究样本数据，运用RPL-EC模型、ECLC-homogeneity模型和ECLC-heterogeneity模型，分别考虑受访者对COVID‑19疫苗属性偏好异质性、属性不出席(attribute nonattendance, ANA)和偏好异质性及ANA。结果表明：同时考虑偏好异质性及ANA的ECLC-heterogeneity模型得到了最优的拟合优度及更低的ANA率；与仅考虑偏好异质性的RPL-EC模型相比，仅考虑ANA的ECLC-homogeneity模型得到了更低的支付意愿，同时考虑偏好异质性及ANA的ECLC-heterogeneity模型得到了更高或更低的支付意愿，即混合的结果。由于RPL-EC模型和ECLC-homogeneity模型的结果中可能会存在偏好异质性和ANA的混淆，所以ECLC-heterogeneity模型的结果更为合理。研究建议：虽然ECLC-heterogeneity模型降低了ANA率，但是仍存在较高程度的ANA，应将ANA作为疫苗领域DCE研究中的一个重要问题进行考虑。

本文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/hex.13439

论文2：设计9种不同二分式COVID‑19疫苗假想情景，提出三大类20组研究假设，基于2450份有效研究样本数据，运用logistic模型、normal模型、log-logistic模型和log-normal模型分别计算公众对COVID‑19疫苗的支付意愿，并进行多项范围检验。结果表明：CV法在评估COVID‑19疫苗的支付意愿上存在着显著的范围不敏感问题和负范围问题，这违背了经济学理论。研究建议：在动态的COVID‑19疫情环境下，CV法难以有效地评估受访者对COVID‑19疫苗的支付意愿，未来的研究中应谨慎地使用CV法评估公众对COVID‑19疫苗的支付意愿。

本文链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s40258-021-00706-9