医师视角下处方药销售影响因素调查与分析

邢鹏英

（扬子江药业集团有限公司，江苏 泰州 225321）

处方药是指必须经过具有处方权的医师获得的一种特殊药品，多为临床上市不久的新药、特殊药品等，由于其药品临床实践时间短，不良反应不明确，国家进行管制，经过多次临床实践后部分处方药可转变为非处方（OTC）药[1-2]。处方药的特殊性决定其销售对象是医师和部分患者，必须由专业人员进行专业化推广，针对客户的需求，说明处方药的药理特点、适用人群、产品优势、注意事项、不良反应及其处理方式等，确保客户能在熟悉的基础上进行安全、有效地用药[3-4]。本研究基于理论和案例分析，从医师视角提出影响处方药销售的五大因素（大众广告、企业知识性、企业服务、品牌和企业专业性），阐述处方药销售的方式，提出系列假设，并建立概念模型。现报道如下。

1 方法

1.1 模型构建

1.1.1 研究假设

BALL 等[5]重点提出了直接面向消费者广告（DTCA），披露药物风险，广告商所介导的不良反应信息量不同，导致消费者对品牌态度和行为意向也存在差异。AL-AREEFI 等[6]指出，医药代表的拜访频率等能影响医师对处方药的态度。MURSHID 等[7]提出，药物信息、品牌、销售、医药代表四大因素中，品牌对医师处方有正向影响。LU 等[8]指出，指南、学术细节对医师处方习惯有改进作用。本研究中将从大众（特指医药学专业杂志）广告、企业知识性、企业服务、品牌和企业专业性五方面阐述处方药销售，同时进行如下假设，H1，处方药大众广告对销售有显著正向影响；H2，企业知识性对处方药销售有显著正向影响；H3，企业服务对处方药销售有显著正向影响；H4，（处方药）品牌对销售有显著正向影响；H5，企业专业性对处方药销售有显著正向影响。

1.1.2 概念模型

根据研究目的和基本理论，本研究中将影响处方药销售因素作为前置变量，探究处方药销售策略与影响处方药销售因素的作用原理。将调研对象主体集中为医师，同时在加入人口统计变量的情况下，分析处方药销售影响因素，最终形成的研究模型设计见图1。

图1 处方药销售影响因素理论框架模型Fig.1 The theoretical framework model of influencing factors of prescription drug sales

1.2 研究设计

1.2.1 量表生成

基于构建的处方药销售影响因素模型，结合国内外相关文献，以医师群体对处方药销售影响因素为访谈重点，设计访谈提纲和问卷。在访谈基础上进行了预调研，对15 名重点医师进行一对一访谈，每人访谈15 min 以上，综合15 名医师的访谈内容得到调查问卷初稿，筛选具有年龄范围、文化水平、知识背景等差异的25 人进行实际答题，依据参与人员的建议改进量表，最终形成了处方药销售影响因素基础量表，详见表1。

1.2.2 数据调研

正式问卷由两部分组成，第一部分是直接客户——医师的调查问卷，第二部分是加入人口因素的调查问卷，主要包括年龄、性别、文化水平、购买处方药的主观能动性。为确保调查和访谈的合理性和有效性，此次调查借助线下同事、朋友、同学分享给身边的医师进行问卷调查，并最终收回医师调查问卷260 份，剔除不合格问卷45 份，得有效问卷共215 份，有效回收率82.69%。结果表明，样本中的年龄、性别、文化程度等分布对于处方药销售策略的影响具有一定代表性。结果见表2 和表3。

表2 参与人员基本资料描述性分析（n=215）Tab.2 Descriptive analysis of participants′ general data（n=215）

表3 参与人员行为描述性分析（n=215）Tab.3 Descriptive analysis of participants′ behavior（n=215）

2 结果

2.1 信度分析

信度分析是借助SPSS 软件和SPSSAU 线上软件的数据研究方式验证探究结果的统一性，验证量表的科学性和有效性，进行整体的可靠性分析。本研究中主要借助的评价指标是克隆巴赫系数（Cronbach′s α）值与复合信度系数（CR）值。结果显示，Cronbach′s α 系数均大于0.7，同时整体Cronbach′s α 系数为0.937，CR 值均超过0.7，表明此量表具有一定有效性，各个变量间具有较好统一性。详见表4。

表4 信度检验表Tab.4 Reliability test form

2.2 效度分析

效度分析是进行变量所蕴含本质的研究。计算平均提取方差（AVE）值，若大于0.5，表明变量间具有较高的融合度，同时对比AVE 值的平方根和所有变量相关系数，若对角线AVE 值的平方根处于对角线的下方各变量相关系数值之上，则表明变量间具备较高的区分效度。结果显示，变量的AVE 值均高于0.5，同时全部变量的AVE 平方根均大于对应的变量间相关系数，该量表的聚合效度的区别效度都很好，通过了检验。详见表5。因子载荷系数大于0.7，同时t 值检验较显著，表明量表具备较高的信度和效度。详见表6。

表5 变量相关系数和AVE 值Tab.5 Variable correlation coefficient and AVE value

表6 测量题项及相关指标结果Tab.6 Measurement items and their related-indexes results

2.3 假设检验

采用SPSSAU 线上软件对路径系数实施验证，获得各个路径的系数和t 检验值，并获得客户价值与忠诚度的方差（R2）值，将有效样本（ n =215）输入模型做分析。结果显示，第一条大众广告-处方药销售路径未通过检验，处方药的R2为0.881，说明在该模型中有88.1%的处方药销售得到认可，模型的解释力比较充足，关系模型得到验证，证实了有效性和可靠性。详见表7。

表7 路径系数及结论Tab.7 Path coefficients and their conclusions

3 讨论

本研究中在参考文献和访谈的基础上确定影响处方药销售的因素，根据这些因素作为变量设计调查问卷，通过线下方式发放及回收问卷，并运用SPSS 软件和SPSSAU 线上软件对数据进行信度、效度、假设检验分析，为优化处方药销售提供数据支持。

本研究结果显示，企业服务对处方药销售呈正向影响，路径系数在检验中排第一，是影响最大的因素，营销活动属于社会性服务，服务的内容贯穿于产品研发、上市、售后，服务的好坏影响企业的寿命，因此在处方药销售过程中需要调动员工积极改善每一环节的服务，实现客户的最大满意度[9-10]。企业专业性与处方药销售呈正向影响，路径系数在检验中排第二，充分表明专业性的产品信息、人员、资料等对处方药销售具有重要作用，这也印证了近几年国内企业推崇的学术性推广的原因，专业人员利用专业推广工具进行明确的产品信息推广是处方药销售的关键[11-12]。品牌与处方药销售呈正向影响，路径系数为在检验中排第三，品牌是营销的一个重要因素，品牌知名度高的产品、企业是营销成功的“助力”，特别是鉴于处方药的特殊性，企业的品牌度高能有效促进处方药销售[13-14]。企业知识性与处方药销售呈正向影响，路径系数在检验中排第四，对处方药销售的一大主体—— 医师来说，需要处方药企业建立差异化平台，满足他们对职称晋升、发表文章、与专家沟通等的需求[15]。大众广告与处方药销售呈非正向影响，路径系数未通过检验，处方药的广告只能在专业的资料上出现，不能在大众媒体进行宣传，因此处方药大众广告对于大部分医师来说并不是排名前5 的影响因素。在对医师的推广过程需具体到每个不同领域、不同宣传资料的设计和传播，并通过学术会议进行专门化宣传，针对患者这一主体要进行专业化的医院患者培训会和药店培训会的宣传，并通过新媒体扩大企业品牌宣传，提升品牌价值，进而影响处方药的销售[16]。

综上所述，企业服务、企业专业性、品牌、企业知识性对处方药销售的影响差异较大，因此不同企业要结合不同资源制订处方药销售策略。