在线医疗平台用户使用行为影响因素研究

关 欣,王钧洁

(中国科学院大学 公共政策与管理学院，北京 100049)

“健康中国”是一项重要的国家战略，国家始终高度重视人民健康，关注医疗、医药及卫生体制改革，出台了一系列相关政策。在线问诊作为“互联网+医疗健康”体系中应用最为广泛、模式相对成熟的服务之一，更是受到了广大患者的欢迎。以“春雨医生”“医享网”“39问医生”“好大夫”“微医”等为代表的在线医疗服务产品广泛出现在大众视野，提供了包括预约挂号、在线问诊、健康教育、疾病风险评估等线上医疗服务。在线医疗一方面缓解了线下的医疗压力，解决了疫情期间出门不便的难题；另一方面也为医生和患者提供了新的更加便捷的交流平台。那么如何使用户在在线问诊的过程中收获更好的体验，平台如何才能吸引更多的用户使用在线问诊服务，从而进一步增强在线医疗平台在优化医疗资源配置、缓解线下医疗资源紧张方面的压力就成为一个重要问题。

在线医疗打破时空限制的特性，可以使人们在新冠疫情常态化的大环境下更加方便快捷地获取自己所需要的医疗资源，成为线下医疗不可或缺的重要补充。从医疗行业开始互联网化到目前可以通过互联网和移动设备实现自诊自查、健康管理等，在线医疗通过革新获得了飞速发展，并成长为具有长远发展潜力的领域。在线问诊作为在线医疗提供的典型服务，更是具有巨大的发展空间和研究价值。而在在线医疗平台的问诊活动中，医生用户和患者用户作为参与方影响着问诊服务的质量和水平。所以，如何激励用户积极使用在线问诊服务，如何留住原有用户并在此基础上吸引更多的用户参与进来是非常值得探讨的问题。

因此，本研究分析在线医疗平台功用，并尝试构建在线医疗平台中患者和医生的使用行为模型，以期为今后在线医疗平台的建设和发展，以及用户行为验证与引导提供参考。

1 在线医疗平台的使用

由于新冠疫情的影响，在线医疗的需求从过去的弹性需求转变成刚需。在线医疗在疫情期间发挥了重要的作用，实现了在线的初筛和分诊，缓解实体医院的就医压力，避免感染风险，同时帮助患者实现病情在线管理、复诊购药等功能[1]。在疫情发生之后，各家在线医疗平台的在线问诊量都大幅增长。根据《2019—2024年互联网+医疗信息化行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》，2020年春节期间，在线问诊领域独立App日活最高峰达到671.2万人，涨幅达到31.28%。各在线医疗平台在线问诊情况见表 1。

表1 各在线医疗平台在线问诊情况

在线医疗获得了国家的政策支持。2020年2月，国家卫健委办公厅接连下发《关于加强信息化支撑新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控工作的通知》《关于在疫情防控中做好互联网诊疗咨询服务工作的通知》，要求充分发挥互联网医院、互联网诊疗的独特优势，鼓励在线开展部分常见病、慢性病复诊及药品配送服务，降低其他患者线下就诊交叉感染风险，提出要充分利用“互联网+医疗”的优势作用。2020年3月，互联网医疗被首次纳入中央级医保文件。在中共中央、国务院印发的《关于深化医疗保障制度改革的意见》中指出，将符合条件的医药机构纳入医保协议管理范围，支持“互联网+医疗”等新服务模式的发展。

实际上，从2000年中国在线医疗开始发展，到2014年才真正开始爆发。好大夫、平安好医生、春雨医生开始走入大众视野，腾讯入股挂号网、丁香园，一站式医疗概念出现。在新冠疫情的催化下，在线医疗的发展机遇更是被空前放大。2018年在线医疗市场规模为491亿元，2020年超过900亿元。根据弗若斯特沙利文的预测，2026年中国在线医疗市场规模将达到2 000亿，2020—2026年复合年增长率(CAGR)预计为14.23%，在线医疗行业前景可期。但对于在线医疗平台来说，如何为用户提供更加优质的医疗服务、培养用户黏性、寻找合适使用的盈利模式仍然需要继续探索。本文为此从用户的角度展开相关探讨。

2 理论基础模型

2.1 MOA模型及其应用

MOA模型是由Jaworski和MacInnis首次提出的，最早应用于信息处理领域，分析人对于信息的接受和处理行为[2]。之后，Thogersen和Olander又更加全面和系统地分析和解释了MOA模型中的3个基本构念——动机、机会、能力，并对它们与行为之间的关系做了新的阐释[3]。之后经过学者们的不断完善，使MOA模型更加完整明确。

MOA模型由动机、机会、能力3个核心概念构成。其中，动机是引发行为最直接的影响因素，对行为具有激活、指向、维持和调整的作用；机会则是指激发行为的客观环境中的有效成分，反映的是情境对于主体的影响力；能力一般指个体是否已经拥有足够的知识、技能和物质资源等，能力的大小影响主体完成活动的质量和数量[4]。MOA模型理论认为，动机、机会和能力之间的相互作用推动了行为的发生。MOA模型的一般形式如图1所示。

图1 MOA模型的一般形式

MOA模型从主观可能性、客观可能性以及主观对于客观认知的可能性3个方面来解释行为的发生，是一个结合了心理、情境等因素的相对综合的模型。因此，该模型在形成之后被各个领域的专家学者加以丰富和改造，不仅丰富了该模型的研究内容，也一定程度上验证了该模型的稳定性以及其对于行为的预见性。例如，早期MOA模型在营销领域被广泛应用，张维亚等[5]就利用MOA模型对消费者的决策做相关研究。MOA模型还在公共管理、人力资源管理和知识管理等领域被学者广泛使用，甘春梅等[6]就曾采用该模型。不仅如此，在社区参与方面，王兆峰等[7]利用MOA模型展开研究。

通过文献的整理和学习可以发现，MOA模型具有很强的包容性和开放性，而且模型对于变量并没有精确固定的要求。所以对于在线问诊平台这样一个具有复杂性和多样性的问答平台用户的影响因素的研究对象来说，采用MOA模型是合适的。

2.2 公共服务动机理论

公共服务动机作为公共管理学研究中的一个热点话题，是指人们在追求公共利益和利他行为的过程中所表现的内在动机和行为倾向，它代表人们自发地、心甘情愿地为公共事业付出的一种利他动机，它产生于人们对公共服务精神的高尚追求和愿意为公共利益奉献牺牲的利他精神[8]。Perry和Wise于1990年首次提出公共服务动机(public service motivation)这一概念，并指出公共服务动机代表着个人对公共部门所具有的重要或特有目标做出反应的心理倾向；还将公共服务动机按维度划分为理性的(rational)维度、规范的 ( norm-based)维度、情感的(affective)维度[9]。其中，理性动机是指个人效用最大化的行为动机，强调参与公共政策制定可以令人兴奋，并在此过程中获得自我实现。规范动机是指符合规范所产生的行为动机，强调个人促进公共利益的愿望和对社会正义的关注。情绪动机是指对不同社会情境的情绪反应的行为动力学，强调从事公共服务的个人具有帮助他人的意愿或愿望。之后，Perry于1996年进一步提出了自我牺牲这一新的维度[10]。2000年,Perry提出了公共服务动机过程理论[11]，如图2所示。

图2 公共服务动机过程理论

1999年，Rainey和Steinbauer进一步定义了公共服务动机的概念，他们认为服务于团体、地方、国家或全人类利益的利他主义动机就是公共服务动机[12]。公共服务以实现公众利益为主导目标，而公共服务动机是个体自愿所产生的为公众服务的驱动力，是一种利他型动机，对个人和组织的情感认知和行为方式都有着重要影响。

公共服务动机理论自诞生以来就受到了学者的广泛关注和研究。目前，国内外学者的主要研究方向集中于公共服务动机的影响作用机制。谢秋山、陈世香[13]指出国外学者主要从公共服务动机对职业选择、工作绩效、工作满意度、组织变革接受度、组织奉献、离职意愿和公民参与态度等的影响展开研究。刘帮成[14]指出中国对于公共服务动机理论的研究起步较晚，主要围绕公共服务动机对职业氛围、认知因素、工作价值观念、工作投入、绩效、满意度以及组织公民行为等的影响进行研究，且主要集中于对公职人员和公共组织团体的研究。现阶段，国内外学者对公共服务动机理论的研究更加关注研究设计的严格性、公共服务动机测量方式的改善、多重激励下公共服务动机效应和公共服务动机的政策实践意义。

3 在线医疗平台用户使用行为模型建构

国内外在医疗大数据方面开展了基础研究以及实践应用探索。对于大数据的存储、共享、处理、挖掘、隐私保护等诸多学者进行了技术层面的理论分析。应用方面，结合医院应用实例，部分学者探究了医院诊疗流程中多个信息应用系统的数据利用问题。一些研究也指出，医疗大数据不能局限在数据关联的分析，还需要经过知识提取、知识库建立等实现数据到知识的转化，形成经验性的可以共享的疾病诊疗知识体系，以更好体现大数据的实际应用价值。在肿瘤疾病方面，指出了医疗大数据对于推动肿瘤疾病精准医疗具有现实意义。研究对于国外肿瘤疾病医疗大数据应用方面给出了例证。

总的来看，国内外的研究出现在2005年之后，且在2012年之后的研究相对集中，近些年医疗大数据的研究呈现出了热点趋势。国外的研究多于国内，研究大多聚焦在微观技术层面，医疗大数据共享和应用的困境问题探讨的相对少。针对肿瘤疾病医疗大数据应用，缺少系统性的理论探索、行为探索等。

已有研究应用了“动机-机会-能力”MOA模型研究公共卫生和社会问题行为。作为“公共服务动力理论”广为应用在公共管理与政策领域问题的探究，在医疗卫生领域少有学研究。中国的基本医疗服务属于公共服务领域。为此，本研究选取“动机-机会-能力”MOA模型和“公共服务动力理论”开展在线医疗评阅用户行为模型的建构。

项目借鉴Ramaswmi等[15]，Strader和Hendrickson[16]以往的相关研究(图3)，基于MOA模型建构在线医疗平台的用户使用行为模型。

图3 Ramaswmi等[15]、Strader和Hendrickson[16] 的研究模型

在线医疗平台的用户包含了患者和医生两个层面。患者和医生的使用行为是存在差异的。本文应用MOA模型构建患者用户在线医疗平台的使用行为模型(图4)，应用MOA和公共服务动机理论建构医生用户的在线医疗平台的使用行为模型。(图5)

图4 患者用户MOA对于在线行为的影响模型

MOA模型对个体行为有着全面的解释力和极大程度的包容开放性，已被广泛应用于知识管理、人力资源管理、电子商务、市场营销、公共管理等多个研究领域之中。在在线医疗领域中，影响患者用户使用在线医疗平台的因素众多。在参考相关文献的基础上，结合目前在线医疗的发展现状，采用MOA模型，从动机、机会和能力3个方面出发，分析影响患者用户使用在线医疗平台问诊服务行为的影响因素。患者使用在线医疗平台的主要行为为“使用在线渠道获取医疗服务及数据的意愿”，在模型中应用“网上查询医疗信息”“在线医疗问诊行为”“医疗数据和信息的共享和参考”这3种具体行为来描述。结合经典的MOA模型、模型中的具体观测指标及在线医疗平台的具体使用情景，本文分析得到影响患者使用行为的因素为：“动机”主要指患者群体使用在线平台的具体性需求，包括“需要医疗信息或诊断帮助较低的价格和交易成本”“更为方便”“分析性的服务选取/对于平台或者医生个人的信息”“最小化风险/隐私信息隐藏化处理”；“机会”因素主要指“互联网医疗服务和数据提供商”和“PC/移动互联网设备拥有及网络访问(接入)”这些要素，其提供了可以实操的硬件机会与条件；“能力”因素主要指“计算机读写能力”“医学知识”“对自己的决策有信心”和“自我效能感”，这些要素决定了患者有多大可能会采纳和使用在线医疗平台。另外，人口统计特征因素，如年龄等因素也会影响到患者使用行为。

图5 医生群体用户的MOA对于在线行为的影响模型

基于MOA和“公共服务动机”理论的医生群体互联网医疗平台在线行为的影响模型，应用公共服务动力理论更为准确地刻画了医生群体在线医疗平台的使用行为。医生使用在线医疗平台的主要行为影响因素包括“使用在线渠道获取医疗服务及数据的意愿”，在模型中应用“在线医疗问诊行为”、“医疗数据和信息的共享和参考”这两种具体行为来描述。结合经典的MOA模型及模型中的具体观测指标，结合公共服务动机理论及模型，考虑在线医疗平台的具体使用情景分析得到：影响医生使用行为的因素为：“动机”，主要指医生群体使用在线平台的具体性需求，包括理性层面动机“践行医疗服务创新实践”“由个人身份而产生的对公共事务的承诺”“对患者群体利益的提倡”，规范层面的动机“为公众利益服务的愿望”“忠于职守和忠于医疗体系”“社会公平/成就感”，情感方面的动机“确信其对社会重要性而产生的承诺和投入”“仁爱主义/同情心”。“机会”因素和“能力”因素方面的所设置的具体观测指标与患者层面保持一致。同样，人口统计特征因素，例如业务科室、职称等因素可能会影响到医生使用行为。

在提出患者和医生使用行为的影响因素模型之后，还可以尝试进行进一步检证，为更为准确地分析患者和医生的使用行为提供数据支撑。建立可以从动机、机会、能力等层面更好地引导与规范患者与医生群体使用在线医疗平台。重视动力的驱动、机会的给予、能力的提升，更好地打造面向用户需求的“互联网+医疗健康”平台。