不同优劣聚合策略对评价结果的影响分析
在上文中，比较得到了在不同情况下，不同科室医师的奖赏值与惩罚值的情况以及奖赏值和惩罚值的对比情况。而对于医师的综合绩效评价需要结合最终奖赏值和惩罚值。本节以第五章中CaseⅡ为例进行实例论证。同时在计算奖赏值和惩罚值的加权综合值时，对奖赏值和惩罚值分别赋予不同的权重。
在对医师奖赏值和惩罚值赋予不同权重时，需要考虑不同情况，在本例中，将采用三种不同的奖惩比例，分别为侧重惩罚、同等对待和侧重奖赏的聚合策略。
情景一：当评价医师绩效过程中，假设评价专家的自身态度更加倾向于惩罚时，将奖赏值和惩罚值的比例设定为0.25∶0.75。在此情景下，计算得出指标间不同补偿策略导致BSC-E 医师绩效评价中综合绩效水平的变化，并将综合测度结果采用图示化表示，如图6-6（A）。
情景二：当评价医师绩效过程中，假设评价专家对各指标奖惩数据的比例程度拿捏不定，或是认为奖赏和惩罚同等重要，则将奖赏值和惩罚值的比例设定为0.5∶0.5。在此情景下，计算得出指标间不同补偿策略导致BSC-E 医师绩效评价中综合绩效水平的变化，并将综合测度结果采用图示化表示，如图6-6（B）。
情景三：为了实现“奖罚分明”，当评价医师绩效过程中，假设评价专家的自身态度更加倾向于奖赏时，则将奖赏值和惩罚值的比例设定为0.75∶0.25。在此情景下，计算得出指标间不同补偿策略导致BSC-E 医师绩效评价中综合绩效水平的变化，并将综合测度结果采用图示化表示，如图6-6（C）。
图6-6 不同优劣聚合策略下医师的综合绩效评价
由图6-6 可知：在面对异质性评价场景时，可选取不同奖惩权重以对医师绩效评价结果施加作用，且随着奖赏权重在综合评价中占比的增大，评价专家的自身态度更倾向于依赖奖赏值较大的医师。此外，上图同样可以看出，在不同的情况下，每类医师呈现出同一变化趋势，即变化规律是随着补偿情况的减少，绩效评价值不断增加；随着奖赏值与惩罚值比例的增加，医师的绩效评价值也不断增加，相应的医师排位也是不断变化。例如，在奖赏值和惩罚比例在0.25∶0.75 的情况下，医师A2的绩效评价值在“绝大多数补偿”情境下排名第五，“补偿很多”场景下排名第四，而在面对另外五种场景时均为第三名，亟须探讨此医师在不同指标的绩效成绩。而在奖赏值和惩罚比例在0.5∶0.5 的情况下，医师A4和A5的绩效评价值随着“补偿”的减小，其排序名次在第1 名与第2 名范围内交替。而在奖赏值和惩罚比例在0.75∶0.25 的情况下，医师A7和A9的比较排序结果较为相似，其变化规律是随着“补偿”的减少，排序名次先升高再降低。简言之，专家发现补偿机制与权重设定对结果造成的影响在允许范围之内，然而若最终对排序产生干扰，则需依据实际情景合理选择参数。
在实际的评价中，大多公立医院以科室为单元进行绩效评价。由于医院不同科室着重点不同，评价者所采取的策略不同，故绩效考核存在差异。因此，各科室可根据实际情况，依据本文所提方法灵活调整医师的绩效补偿情况和奖惩权重，最终找出最适合本科室的方案。