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体育人文社会学

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互联网医疗服务平台公众使用意愿影响因素研究
信息来源:《当代体育科技》杂志社官网 发表时间: 2021/10/15 阅读数:630

互联网医疗服务平台公众使用意愿影响因素研究 


摘要:互联网医疗服务公众接纳程度既是学术界关注的重点,也是具有重要现实意义的问题。针对互联网医疗服务的特点,文章基于信任理论、用户整合技术接受模型、信息系统成功模型,采用结构方程模型构建了互联网医疗服务平台公众使用意愿影响因素模型,通过分析验证信任、感知互动对公众使用意愿具有直接正向显著影响,用户满意度在平台服务品质和使用意愿之间具有中介效果,服务品质、绩效期望、付出期望均对用户满意度具有显著影响。提出应通过加强互联网安全以及平台监管提升公众对互联网医疗服务的信任,并通过提高互联网医疗服务效率、开展线上健康教育以及增强平台与用户之间的互动等措施改进医疗平台服务质量进而提升公众使用意愿。
关键词“互联网+”    医疗服务平台    使用意愿    结构方程    用户整合技术接受模型    
一、引言

医疗服务的优化配置在中国当前医疗资源相对短缺的环境下显得尤为迫切,虽然中国进行过多次医改,但均未能从根本上解决医疗体系中存在的主要问题。随着“互联网+”技术的迅猛发展,“互联网+医疗”伴随医疗服务行业产业结构调整和转型升级应运而生,有效解决了目前稀缺优质医疗资源的低效配置问题[1]。国家卫生和计划生育委员会以及国务院办公厅分别于2014年和2015年发布了《关于推进医疗机构远程医疗服务的意见》以及《全国医疗卫生服务体系规划纲要》等政策文件,强调应用移动互联网推动惠及全民的智慧医疗服务,提高医疗服务能力和管理水平[2]。李克强总理在2018年政府工作报告中明确提出实施大数据发展行动,在医疗、养老等多领域推进“互联网+”进程。由于医疗服务行业的特性,“互联网+医疗”并没有传统的医疗活动实施过程,要充分发挥互联网技术在医疗服务中的作用还需要破除诸多限制和障碍,由于“互联网+医疗”服务为公众就医提供了极大的便利,而且其对医疗服务资源配置的作用愈发重要,提升“互联网+医疗”服务平台的公众接受程度成为学界需要研究的重要议题。但目前对于“互联网+医疗”服务的相关研究不多,且缺乏从用户的角度出发研究“互联网+医疗”服务平台广泛使用的影响因素。中国的互联网医疗服务大概从20世纪90年代开始逐渐发展起来,但总体来说尚处于发展阶段,与其相关的法律法规及概念仍没有明确[3]。基于此,研究面向过程分析公众对互联网医疗服务平台的使用意愿和采纳行为,采用问卷调查法收集数据,通过数理统计和实证研究方法探索影响互联网医疗服务公众接纳的因素,进而提出提升公众使用意愿的对策建议,以便进一步优化互联网医疗服务平台,为公众提供优质、便捷、高效的互联网医疗服务。

二、理论与假设 (一) 相关理论模型

1.信任的概念

“信任”是一个在社会学、心理学、经济学、管理学等社会科学领域里广泛应用的概念,“信任”虽然抽象、复杂,但都以交易或者交换关系为基础。早期心理学将“信任”定义为组织或者个人对于另一方会保护所有其他参与者利益的一种信心。经济社会活动中的不确定性、授权与机会主义的出现促使“信任”成为社会互动的核心特征。Cottrell认为“信任”是对他人行为动机所持有的一种自信、积极的状态[4]。Wrightsman将“信任”定义为个人受到他人诚意与善良的影响而表现出来的一种普遍信念[5]。“信任”是人们进行自愿合作的前提与基础,“信任”的存在可以有效降低双方合作成本。“信任”直接影响用户对“互联网+”的采纳意愿,在公众采纳意愿中起到关键性作用[6]

2.用户整合技术接受模型

用户整合技术接受模型(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology,UTAUT)是由Venkatesh和Morris等学者在总结科技接受模型(TAM)相关研究的基础上,有效整合理性行为理论(TRA)、计划行为理论(TPB)、动机模型(MM)、复合的TAM与TPB模型(C-TAM-TPB)、创新扩散理论(IDT)、社会认知理论(SCT)、技术任务适配模型(TTF)以及PC利用模型(PCU)八个理论模型提出的技术采纳利用整合理论模型。UTAUT模型中四个核心维度是绩效期望、付出期望、社会影响、促进条件。绩效期望是指个人感觉使用某个信息系统对工作或生活有所帮助的程度;付出期望是指个人使用某系统所需要付出的努力;社会影响是指个人使用该系统与否受周围环境影响情况,包括社会因素、主观规范和公众形象三个方面;促进条件是指组织在技术、设备等方面对个人使用系统的支持程度。另外,对以上核心维度影响显著的四个控制变量分别是性别、年龄、经验和自愿性,研究发现四个控制变量的复合作用会使影响更为显著。

3.信息系统成功模型

Delone和Mclean基于当时信息系统研究缺乏科学基础的状况于1992年提出了信息系统成功模型。Delone和Mclean在对Shannon、Veaver的通信系统模型和Mason的信息影响理论以及有关MIS方面的实证论文进行研究的基础上提出了由六个评估变量组成的信息系统成功模型,分别是信息品质、系统品质、使用、用户满意度、个人影响和组织影响。但这一模型忽略了信息系统的“服务品质”,这在一定程度上影响了模型的解释力。针对信息系统成功模型存在的不足,他们于2003年提出了修订的信息系统成功模型,将“服务品质”这一评价因子加入到理论模型之中,修订后的六个评估变量为信息品质、系统品质、服务品质、对使用的关注(使用)、用户满意度、净收益。其中,信息品质通过准确性、时效性、完整性、相关性、持续性等指标来评估。系统品质通过整合性、重要性、易用性、功能性、可靠性、灵活性、可移植性以及数据质量指标进行评估,在单个信息系统评估中信息品质和系统品质起到主要作用,只有在评估复杂信息系统的整体时,服务质量更具有代表性。对于互联网医疗服务平台来说,服务品质相较于信息品质和系统品质更能体现其核心价值与实际作用,因而研究选择“服务品质”这一变量构建研究模型。

(二) 研究模型构建

虽然影响互联网医疗服务平台使用意愿的因素很多,笔者在前期实地访谈以及整理、分析相关文献的基础上,整合用户整合技术接受模型和信息系统成功模型,提出了一个新的模型用于解释公众对互联网医疗服务平台使用意愿的影响因素。在用户整合技术接受模型中选取绩效期望和付出期望两个与研究主题最贴切的维度,信息系统成功模型中选取对互联网医疗服务平台最重要的“服务品质”这一测量变量。绩效期望和付出期望对行为意愿的影响已经被诸多学者验证过,因此,研究则验证绩效期望和付出期望通过满意度这一中介变量对使用意愿的影响,力求以精简的变量和路径最大程度解释影响公众使用互联网医疗服务平台的因素。研究以使用意愿(UI)作为因变量,自变量为信任(TR)、感知互动(PI)、服务品质(SQ)、绩效期望(PE)、付出期望(EE),中介变量为用户满意度(SA),如图 1所示。

图 1
图 1 研究架构及假设

1.信任

McKnight等在电子商务的情境下将“信任”定义为相信交易对象会履行承诺不进行投机行为的期望[7]。感知信任在信息技术采纳领域被广泛应用,对于医疗服务平台的信任包括用户对互联网安全性的信任以及对于平台提供医疗服务质量的信任两方面。较高的信任程度有利于用户对医疗服务平台产生积极的态度,从而增强其使用意愿。陈鹤阳和谭宏利在研究公众对移动图书馆采纳行为时发现信任对公众采纳行为具有显著正向影响,对信任的测量包括对获取信息的信任、对移动图书馆安全环境的信任以及对其提供服务的信赖三个方面[8]。程皓和乐琦研究公众对社交金融产品——“微信钱包”使用意愿时发现信任是影响使用意愿的关键因素[9]。诸多学者的研究都已经验证“信任”会对用户使用意愿产生积极影响,故研究提出假设1。

假设1:信任正向显著影响用户使用意愿。

2.感知互动

感知互动是社交网络的重要特征,具体是指人们在某一环境中具有强烈的参与愿望。钱瑛的研究认为,感知互动包括响应时间、提供交流方式、响应效果、提供互动功能四个方面,在对网络公开课用户使用行为的研究中发现感知互动对使用行为具有显著正向影响[10]。用户在接受医疗服务时与平台医生交互中的友好态度以及平台能够为互动功能提供的帮助等都会成为影响用户使用医疗服务平台的因素,因而提出假设2。

假设2:感知互动正向显著影响用户使用意愿。

3.服务品质与满意度

服务品质与满意度是两个关联的概念,都可以测量感知服务质量与期望服务质量之间的差距。有学者认为,当所提供的服务符合顾客需求时,会使顾客感知服务结果与其服务需求期望之间相吻合,进而令顾客的需求得以满足,这种满足程度随吻合程度提高而提高,因此研究提出假设3。

假设3:服务品质正向显著影响用户满意度。

4.绩效期望与付出期望

绩效期望是指用户认为某一信息技术的使用对自身工作绩效的提高程度,付出期望是人们对使用某一项信息技术难易程度的主观感知。学术界对与绩效期望和付出期望相似的概念——感知有用性和感知易用性对满意度的影响研究较多,但关于绩效期望对满意度的直接影响研究不多。态度作为与满意度相似的概念常被用来研究绩效期望和付出期望的关系。李海刚和卢燕在研究知识团队成员技术接受行为对创新绩效的影响时发现,绩效期望和努力期望(付出期望)通过态度对用户接受知识管理系统的行为具有显著正向影响[11],因而研究提出假设4和假设5。

假设4:绩效期望正向显著影响用户满意度。

假设5:付出期望正向显著影响用户满意度。

5.用户满意度的中介作用

满意度是指个人对事物所持正面观感与评价的程度,满意度会影响个人的行为与活动。满意度不仅取决于个人的判断还受到社会规范、周围环境、群体压力等其他因素影响,因而满意度经常被作为影响行为意愿的中介变量。Stone和Baker-Eveleth研究电子教科书持续使用意愿时发现满意度对持续使用意愿具有直接正向显著影响并且对其他自变量起到中介作用[12],因而提出假设6~假设9。

假设6:用户满意度正向显著影响用户使用意愿。

假设7:用户满意度在服务品质与使用意愿之间具有中介作用。

假设8:用户满意度在绩效期望与使用意愿之间具有中介作用。

假设9:用户满意度在付出期望与使用意愿之间具有中介作用。

三、研究方法 (一) 研究对象

研究预试问卷采用便利抽样,取样选取河北省、辽宁省部分地区的100位市民进行测试。正式问卷的发放于2018年6月至9月期间,选取北京、石家庄、沈阳、南京、武汉、长沙、成都、重庆、兰州九座城市进行便利抽样调查。首先随机抽取每个城市的城区和县,然后再抽取地区的繁华地段发放调查问卷,将使用过互联网医疗服务的平台的群众作为调研对象,如未使用过则禁止其填答,为了提高填答效率以抽奖方式赠送礼物作为酬谢。以不记名的方式收集资料共发放调查问卷423份,剔除因各种原因未填写完整的问卷以及不符合数据分析要求的问卷,最终回收有效问卷365份,问卷有效回收率达到86%。调查对象的选择涵盖不同性别、学历和职业的人群。

(二) 量表设计

研究以问卷调查法进行数据收集,测量用户使用互联网医疗服务平台的意愿,量表包括调查对象的基本信息和互联网医疗服务平台使用意愿及影响因素两部分。其中,第二部分包括用户对医疗服务平台的信任程度、感知互动程度、付出期望、绩效期望、服务品质感知、用户满意度以及用户使用意愿等指标。研究量表依据前述研究目的以及变量操作型定义,参考国内外相关研究量表的基础上与该领域专家学者讨论经数次修订而成。信任量表测量用户对创业服务平台承诺的一种有利感知。题例:我相信互联网医疗服务平台能够提供较高质量的“互联网+医疗”服务。整合技术接受量表参考用户整合技术接受模型相关研究的量表修改而成,研究选取绩效期望和付出期望两个维度。题例:我认为使用互联网医疗服务平台会更加节省时间,提高我的就医效率;我认为互联网医疗服务平台使用起来很简单。感知互动是和用户对于医疗服务提供中用户与平台互动程度的感知。服务品质变量的测量国外有诸多经过验证的量表,研究直接借鉴国外成熟量表,题例:我认为互联网医疗服务平台能在限定时间内处理所咨询的问题。满意度和使用意愿分别测量用户多互联网医疗服务平台的满意程度和使用倾向,题例:我认为互联网医疗服务平台满足了我的期望;我认为互联网医疗服务平台值得使用。研究模型中每个维度均设置三个条目,采用李克特七点尺度两极化形容词量表进行测量。

(三) 数据检验

研究根据二阶段模型Kline对CFA测量模型进行评估与修正,即只有在测量模型可接受的情况下才有必要进行完整的结构方程模型报告,测量模型的估计采用最大概似估计法进行,其参数包括因素负荷量、多元相关平方、合成信度与平均方差抽取量。研究中的标准化因素负荷量介于0.601~0.844之间,学者Hair等建议删除标准化因素负荷量低于0.45的题目,因为该题目测量误差过大[13],Chin认为标准化因素负荷量最理想的情况应该大于0.7[14],故研究中标准化因素负荷量均符合范围而且大部分标准化因素负荷量都大于0.7,表示每个题目均具有题目信度;研究构面合成信度均超过0.7且介于0.746~0.860之间,符合学者Nunnally和Bernstein[15]、Fornell和Larcker[16]所建议的和信度要大于0.6的标准,表示每个构面具有良好的内部一致性;平均方差抽取量范围为0.497~0.672,大部分高于0.5,说明测量模型具有良好的会聚效度。因此,七个维度均具有良好的信度和聚合效度,具体如表 1所示。

表 1
表 1 验证性因素分析汇总
潜在
变量
指标 参数显著性估计 题目信度 合成信度 会聚效度
非标化
因素负荷量
标准
非标准化因素负荷量/
标准误
p 标准化
因素负荷量
多元
相关平方
平均方差
抽取量
TR1 1.000 0.768 0.590 0.752 0.506
TR TR2 0.979 0.085 11.470 0 0.752 0.566
TR3 0.833 0.096 8.689 0 0.601 0.361
PI1 1.000 0.766 0.587 0.802 0.574
PI PI2 0.956 0.075 12.820 0 0.786 0.618
PI3 0.949 0.085 11.156 0 0.720 0.518
SQ1 1.000 0.850 0.722 0.845 0.645
SQ SQ2 0.942 0.064 14.784 0 0.786 0.618
SQ3 0.930 0.067 13.813 0 0.771 0.594
PE1 1.000 0.722 0.521 0.781 0.544
PE PE2 1.096 0.101 10.871 0 0.721 0.520
PE3 1.235 0.109 11.373 0 0.768 0.590
EE1 1.000 0.696 0.484 0.746 0.497
EE EE2 0.982 0.113 8.716 0 0.632 0.399
EE3 1.245 0.127 9.767 0 0.779 0.607
SA1 1.000 0.824 0.679 0.860 0.672
SA SA2 1.031 0.069 14.968 0 0.791 0.626
SA3 1.095 0.067 16.266 0 0.844 0.712
UI1 1.000 0.805 0.648 0.850 0.654
UI UI2 1.005 0.069 14.504 0 0.810 0.656
UI3 1.200 0.081 14.811 0 0.811 0.658
表 1 验证性因素分析汇总

四、结果与分析 (一) 基本情况描述与相关分析

统计分析发现skew绝对值均小于2.00,Kurtosis的绝对值小于8.00,因此研究资料可视为常态。从七个维度的评价均值来看用户对于互联网医疗服务平台的使用意愿在正面评价范围内。学者Fornell和Larcker认为,如果变量的因素负荷量和平均方差抽取量(AVE)的取值均大于0.5,同时信度高于0.7则代表具有收敛效度[16],因而研究基本符合要求具有收敛效度。另外应用AVE法对变量区分效度予以分析发现,各变量AVE开根号数值即下表对角线数值均大于各成对变量的标准化相关系数,显示出研究变量间具有区分效度,从而进一步验证了研究量表具有可行性,具体如表 2所示。

表 2
表 2 潜在变量间相关系数矩阵
变量 AVE TR PI SQ PE EE SA UI
TR 0.506 0.762
PI 0.574 0.603 0.71
SQ 0.645 0.624 0.545 0.757
PE 0.544 0.425 0.471 0.571 0.712
EE 0.497 0.461 0.532 0.540 0.358 0.803
SA 0.672 0.489 0.397 0.615 0.368 0.467 0.704
UI 0.654 0.491 0.513 0.467 0.338 0.472 0.562 0.696
表 2 潜在变量间相关系数矩阵

(二) 研究假设的检验

将Jackson等研究得到的SSCI国际期刊中广泛采用的九种拟合度指标作为此次报告研究结果的依据[17]。其模型适配度情况如下:x2=331.251,DF=173.000,x2/DF=1.915,GFI=0.899,AGFI=0.877,CFI=0.948,TLI=0.937,RMSEA=0.055,SRMR=0.051。根据x2/DF理想值应小于3以及Hu和Bentler提出的使用更严谨的模型拟合指标同时控制错误[18],要求Standardized RMR < 0.08和CFI>0.90或RMSEA < 0.08的原则,研究模型大部分具有较好的拟合度,说明研究模型可接受。其中,信任对使用意愿的路径系数为0.348, p<0.05,感知互动对使用意愿的路径系数为0.232, p<0.05,服务品质对满意度的路径系数为0.300, p<0.05,绩效期望对满意度的路径系数为0.355, p<0.05,付出期望对满意度的路径系数为0.333, p<0.05,用户满意度对使用意愿的路径系数为0.316,p<0.05。综上可知,研究假设1~假设9均成立,如图 2所示。

图 2
图 2 结构模型路径分析与检测结果

(三) 中介效果分析

研究中介变量检验间接效果(Indirect Effect)使用间接效果自助法检验,Bootstrap自助法是一种从原始样本中有放回的均匀抽样,同时每产生一次新的抽样便自行估计一次路径乘积,Hayes认为最理想的抽样次数是5 000次,重复进行的抽样次数最少不能少于1 000次[19]。Bootstrap自助法能够产生具有统计检验力的间接效果的置信区间,研究中介模型间接效果分析中SQ→UI的总效果中,其p<0.05,且此信赖区间并未包含0[0.02~0.27],表示总效果成立。在特定的间接效果上SQ→SA→UI置信区间未包含0[0.02~0.27],表示间接效果成立。而PE→UI与EE→UI的总效果中p≥0.05,且此信赖区间包含0,即总效果不成立,均没有探讨中介效果的必要,如表 3所示。

表 3
表 3 中介模型间接效果分析
效果 点估计 系数乘积 自助法1 000次
置信区间
标准误 Z p 下界 上界
SQ→UI总效果 0.095 0.065 1.447 0.148 0.020 0.270
SQ→SA→UI特定间接效果 0.095 0.065 1.447 0.148 0.020 0.270
表 3 中介模型间接效果分析

(四) 讨论

通过以上实证分析发现用户对互联网医疗服务的信任、使用医疗服务平台过程中所感知到的互动程度以及互联网医疗服务质量均对公众使用意愿具有显著影响,其中用户满意度在服务质量和使用意愿之间具有中介作用。①公众对互联网医疗服务的信任能够直接解释使用意愿。医疗服务质量事关公众的身体健康和生命安全,互联网医疗服务作为新兴事物能否取得公众信任是决定其普及程度的关键因素。公众信任感知包括对互联网的信任和对互联网医疗服务平台的信任两方面:一方面,政府应该不断完善社会信用体系加强互联网安全,利用互联网技术为患者提供安全适宜的医疗服务的同时保护患者的个人信息和病情隐私;另一方面,要加强互联网医疗服务平台监管,健全相关医疗卫生机构准入标准的同时加强事中事后监管,建立统一医疗卫生人员数字身份以及电子实名认证,相关医疗卫生机构以及医疗卫生服务人员要对所提供的服务承担责任,切实保障互联网医疗服务的质量和安全。②公众的互动感知互动能够直接影响其使用意愿。“互联网+医疗”不是互联网信息技术与医疗服务的简单结合,而是互联网思维与医疗服务理念的深度结合。高质量的医疗卫生服务需要医患之间的深度沟通和有效互动,因而公众感知互动价值对其互联网医疗服务使用意愿具有显著正向影响,在调研访谈过程中发现多数用户认为通过互联网进行远程问诊如果能达到或者超过传统就医活动过程中的医患互动程度,患者相比于传统就医方式便会更倾向于选择互联网医疗服务。因为互联网医疗服务只有在真正实现对传统医疗服务方式的超越才能真正惠及公众。互联网医疗服务平台不但在一定程度上破除医患之间交流互动的障碍,还为患者之间的互动提供了便利,使公众的需求能得到快速响应进而通过互动实现互助。③公众的服务品质感知通过满意度影响其使用意愿。由用户满意度中介效果分析发现服务质量的间接效果成立,因此满意度在医疗服务质量与使用意愿之间具有实际意义,这一结果与此前多数研究结果一致。公众对互联网医疗服务平台所提供的医疗卫生服务感到满意会提高其使用该平台的意愿。要通过提升服务品质增强患者使用互联网医疗服务平台的意愿,首先,应该提高服务效率,加强实现医疗资源上下贯通、医疗信息互通共享,便捷开展远程就诊、双向转诊等服务;其次,应该鼓励建立互联网医疗教育培训以及健康知识线上讲座,构建网络化、数字化、系统化、终身化医疗卫生知识传播体系,有利于医疗从业人员交流医学专业技术、提高专业水平的同时也有利于向用户普及健康生活方式、掌握医疗保健知识从而预防疾病发生。

五、结论与展望

综上所述,要提升互联网医疗服务平台的公众使用意愿就要提升公众对于互联网医疗服务的信任,加快构建互联网医疗服务体系充分实现双方互动,多方面提升互联网医疗服务品质进而提高医疗服务效率,实现互联网医疗服务高质量的可持续发展。

随着“互联网+医疗健康”产业的不断发展,公众需要对“互联网+医疗”服务有更加全面深入的了解和稳定的信任,而“互联网+医疗”服务也需要不断适应互联网发展的新要求以及公众的医疗需求,这对互联网医疗服务平台建设不断提出了新的挑战。如何有效提升公众对互联网医疗服务平台的使用意愿愈加成为值得关注的议题,研究从信任、感知互动、平台服务品质、绩效期望、付出期望等几个方面对公众使用互联网医疗服务的影响因素进行研究,虽然尽可能选取关键影响因素解释本质原因,但是还有诸多影响因素有待探讨。公众对互联网医疗服务的接纳和使用是一个循序渐进的过程,如果采用动态模型将公众使用意愿分为初步使用意愿和持续使用意愿两部分进行分析,将会更加深入地解释公众对互联网医疗服务接纳态度,为互联网医疗服务平台的发展完善提出更具有建设性的意见。

参考文献
[1]
陈惠芳, 徐卫国. 价值共创视角下互联网医疗服务模式研究[J]. 现代管理科学, 2016(3): 30-32. DOI:10.3969/j.issn.1007-368X.2016.03.010
[2]
方鹏骞, 谢俏丽, 胡天天. 论互联网与医疗服务的关系[J]. 中国卫生政策研究, 2016, 9(1): 65-67. DOI:10.3969/j.issn.1674-2982.2016.01.010

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