雙渠道診療模式下基層醫(yī)生在線服務(wù)溢出效應(yīng)實證研究

劉益凡 郝喆 張彤 楊婉琦 張曉飛

1 引言

為推進醫(yī)療資源的合理配置，國家積極推動“基層首診、雙向轉(zhuǎn)診、急慢分治、上下聯(lián)動”的分級診療制度[1]，基層醫(yī)療機構(gòu)數(shù)量至2020年已增長到97萬[2]，基層醫(yī)生數(shù)量也不斷增長。分級診療制度的落實離不開信息技術(shù)手段的支撐，隨著Web2.0技術(shù)的進步，信息技術(shù)在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域逐漸獲得更為廣泛的應(yīng)用[3-4]。在線健康社區(qū)利用信息技術(shù)手段將患者、醫(yī)生和醫(yī)院在內(nèi)的醫(yī)療生態(tài)系統(tǒng)以社區(qū)網(wǎng)絡(luò)的形式聚集，從而為患者和醫(yī)生提供以醫(yī)療信息為核心的交流平臺，涵蓋尋醫(yī)、評醫(yī)、掛號、健康咨詢等服務(wù)[5]，為推進優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉、賦能基層醫(yī)療服務(wù)提供了技術(shù)幫扶和支撐作用。目前，我國醫(yī)療需求與醫(yī)療資源之間的矛盾長期存在，大醫(yī)院人滿為患、基層醫(yī)療機構(gòu)卻門庭冷落的“倒金字塔”現(xiàn)象日益嚴重。其中一個重要原因是民眾對基層醫(yī)療機構(gòu)的醫(yī)療水平仍不夠信任，基層門診人次占總診療人次從2010年61.8%波動下降到2020年53.2%[2]。在此情況下，在線健康社區(qū)的發(fā)展為優(yōu)化基層醫(yī)生服務(wù)、提升民眾對基層醫(yī)療機構(gòu)信任度提供了新途徑，也為優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉提供了新路徑，但是相關(guān)研究對此關(guān)注較少。因此，本研究提出了第一個研究問題：基層醫(yī)生是否可以通過線上診療實踐來提高線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量？

醫(yī)生參與在線健康社區(qū)主要表現(xiàn)為針對患者問題開展的付費知識共享與發(fā)表健康科普類文章進行免費知識共享[6]。但現(xiàn)有研究很少關(guān)注付費與免費知識共享對醫(yī)生線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的影響，即線上渠道的服務(wù)溢出效應(yīng)相關(guān)文獻較少，且當(dāng)前涉及溢出效應(yīng)的研究多集中于經(jīng)濟、商業(yè)等領(lǐng)域，對醫(yī)療領(lǐng)域尤其以基層醫(yī)生為主體的研究較少。由此，本研究提出第二個研究問題：基層醫(yī)生線上付費與免費健康知識共享活動是否對線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量產(chǎn)生溢出效應(yīng)？

考慮到溢出效應(yīng)具有異質(zhì)性，為進一步探究基層醫(yī)生線上知識共享服務(wù)溢出效應(yīng)的具體的影響機制，本研究考慮醫(yī)生異質(zhì)性因素的調(diào)節(jié)作用。以往研究表明資歷和聲譽是影響組織和個人行為的重要因素，由此，提出本研究的第三個研究問題：基層醫(yī)生的線下資歷和在線聲譽是否對在線服務(wù)與線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的關(guān)系起調(diào)節(jié)作用？

綜上，本文基于在線健康社區(qū)的醫(yī)患交互過程，結(jié)合溢出效益理論研究基層醫(yī)生在線服務(wù)（付費健康知識共享和免費健康知識共享）對線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的作用機制，并引入基層醫(yī)生的線下資歷與在線聲譽作為調(diào)節(jié)因素來影響上述路徑?；谠诰€健康社區(qū)、服務(wù)溢出效應(yīng)的相關(guān)文獻回顧，本研究以國內(nèi)目前最大的在線健康社區(qū)——“好大夫在線”平臺注冊的基層醫(yī)生為對象進行數(shù)據(jù)收集，構(gòu)建理論模型并進行實證驗證，并基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果為基層醫(yī)生提高自身線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量、為基層醫(yī)療服務(wù)賦能提供可行性建議，促進“健康中國”戰(zhàn)略更好地貫徹落實，為未來互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療發(fā)展和相關(guān)領(lǐng)域研究提供參考。

2 文獻回顧

2.1 在線健康社區(qū)中的醫(yī)生

在線健康社區(qū)為患者和醫(yī)生提供以醫(yī)療信息為核心的交流平臺[5]。國內(nèi)大多數(shù)大型醫(yī)療平臺是醫(yī)患交流平臺，如好大夫在線、阿里未來醫(yī)院、微醫(yī)等，提供了醫(yī)患雙向交流的渠道，使得醫(yī)生和病人能夠進行在線溝通和互動，減少了時空限制[7-8]；對于醫(yī)生而言，能夠增加其經(jīng)濟收入，獲得社會回報[9]。

醫(yī)生是在線健康社區(qū)的主要用戶群體之一，特別是醫(yī)患交互類在線健康社區(qū)。醫(yī)生參與在線健康社區(qū)主要表現(xiàn)為回復(fù)患者付費咨詢進行知識共享與發(fā)表健康科普類文章進行免費知識共享[6]?，F(xiàn)有研究主要聚焦于醫(yī)生線上知識共享的影響因素[6,9-14]與影響效果[7,15-17]。影響因素方面，研究發(fā)現(xiàn)醫(yī)生的線上健康知識共享受到環(huán)境因素和個人因素的影響[10]，例如，在線健康社區(qū)的游戲化設(shè)計會對醫(yī)生參與和收益的不平等產(chǎn)生積極和消極影響[11]；從醫(yī)生的個人屬性角度，收入比率（在線與離線）和在線聲譽與享受都會對在線健康平臺醫(yī)生付費知識共享產(chǎn)生影響[12]；物質(zhì)動機、職業(yè)動機，以及職業(yè)專長和在線專長會對免費健康知識共享產(chǎn)生影響[6]。除此之外，醫(yī)生的線下資歷也會對其免費和付費健康知識共享產(chǎn)生影響。同時，線下資歷（即專業(yè)知識）也可以決定醫(yī)生的線下收入和知識[9,13]，從而對其在在線健康社區(qū)進行健康知識共享的物質(zhì)和專業(yè)動機產(chǎn)生影響[14]。雖然聲譽、資歷等也可能對付費和免費健康知識共享本身產(chǎn)生影響，但在本研究的情景下專注兩個自變量的直接作用，而不考慮其他變量對兩個自變量的作用。影響效果方面，Liu和Guo等指出，醫(yī)生的在線努力可以有效提升其線上咨詢量，從而獲得物質(zhì)激勵[15]；醫(yī)生的線上免費健康知識共享可以增加其付費咨詢量[7]。以往研究證實醫(yī)生加入在線健康社區(qū)，開展付費健康知識共享量有助于提升其在線聲譽[16]。同時，醫(yī)生權(quán)威性的知識共享對在線健康社區(qū)知識交流效率也有促進作用[17]。

從文獻回顧中可以發(fā)現(xiàn)三個研究缺口：目前很少有研究將付費知識共享作為線上工作的體現(xiàn)，探討其對醫(yī)生線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的影響；其次，很少有研究關(guān)注醫(yī)生的免費知識共享對其自身能力與其他屬性的影響機制；最后，目前國內(nèi)外關(guān)于在線健康社區(qū)行為對醫(yī)生影響研究很少關(guān)注對醫(yī)生本身服務(wù)質(zhì)量的提高，并著眼于醫(yī)療平臺上的所有醫(yī)生群體或側(cè)重于知名醫(yī)院的醫(yī)生，而缺乏對平臺弱勢群體的關(guān)注，如基層醫(yī)生等。因此，本研究將基層醫(yī)生參與在線健康社區(qū)進行的付費和免費知識共享活動作為解釋變量，探究其對基層醫(yī)生線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的影響效果，由此對該研究領(lǐng)域進行一定補充。

2.2 雙渠道模式下服務(wù)溢出效應(yīng)相關(guān)研究

溢出效應(yīng)是指事物一個方面的發(fā)展帶動了該事物其他方面的發(fā)展，可具體分為技術(shù)溢出、空間溢出、服務(wù)溢出等[14]。網(wǎng)絡(luò)渠道的普及引發(fā)了學(xué)者對雙渠道模式下服務(wù)溢出的關(guān)注，線上線下雙渠道模式下的服務(wù)溢出是指某個渠道服務(wù)的相關(guān)努力對另一個渠道具有溢出效應(yīng)。

考慮到服務(wù)具有正外部溢出效應(yīng)，國內(nèi)外學(xué)者針對不同主體在雙渠道模式下服務(wù)溢出效應(yīng)的積極和消極影響進行了研究，研究范圍涉及消費、零售、供應(yīng)等多個領(lǐng)域[18-20]。目前的研究內(nèi)容主要著眼于兩個模式，首先是線下對線上的溢出效應(yīng)，例如Liu等探究了服務(wù)溢出效應(yīng)如何影響制造商進行渠道設(shè)計問題，研究表明存在服務(wù)溢出時，增加線下服務(wù)能夠提升線上渠道的利潤[21]。此外，線下渠道里的零售商知名度、品牌形象等的提升可以增強消費者線上購買意愿，從而產(chǎn)生正向的服務(wù)溢出效應(yīng)[22]。其次是線上對線下的溢出效應(yīng)，例如線上渠道提供的信息服務(wù)具有溢出效應(yīng)，即線上渠道為消費者提供信息以降低其搜索成本，而線下企業(yè)通過“搭便車”而獲利[23]。

通過文獻調(diào)研發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前國內(nèi)外學(xué)者對雙渠道下的服務(wù)溢出效應(yīng)的研究尚存在缺口。第一，目前研究更多聚焦于線下對線上的作用，線上渠道的服務(wù)溢出效應(yīng)相關(guān)文獻較少。第二，當(dāng)前涉及溢出效應(yīng)的研究多集中于經(jīng)濟、商業(yè)等領(lǐng)域，對其他領(lǐng)域如醫(yī)療的關(guān)注度不足。第三，在醫(yī)療領(lǐng)域，服務(wù)溢出效應(yīng)的研究對象更青睞于知名醫(yī)生，缺乏對基層醫(yī)生等群體的關(guān)注。因此，本研究面向醫(yī)療領(lǐng)域，著眼于基層醫(yī)生即基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的醫(yī)生在線上渠道服務(wù)的相關(guān)努力對線下服務(wù)的溢出效應(yīng)，以期為在線健康社區(qū)的研究提供新思路，拓寬服務(wù)溢出效應(yīng)的理論適用范圍。

此外，研究表明溢出效應(yīng)具有異質(zhì)性，如 Gkorezis等人的研究表明人們周日對球賽的滿意度對周一的工作參與度與表現(xiàn)具有溢出效應(yīng)且球迷對球隊的認同調(diào)節(jié)了球賽滿意度與工作表現(xiàn)的關(guān)系[24]。以往研究發(fā)現(xiàn)資歷和聲譽是影響組織和個人行為的重要因素[25-27]。一方面，醫(yī)生資歷相關(guān)研究表明，高資歷醫(yī)生有更多知識交流與問診經(jīng)驗，能夠在其中獲得更高水平的專業(yè)知識，相比低資歷醫(yī)生，這些醫(yī)生的知識溢出性更為顯著，且有知識溢出性學(xué)習(xí)的醫(yī)生學(xué)習(xí)效率更高，能夠提供更優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù)[25]。另一方面，根據(jù)代理人市場—聲譽模型，醫(yī)生聲譽對其行為有激勵作用，且聲譽效應(yīng)有助于治理醫(yī)生道德風(fēng)險，助推醫(yī)療服務(wù)水平提升[26]。研究表明，較低聲譽醫(yī)生而言，高聲譽醫(yī)生更不易受外界影響，更為注重知識共享過程的服務(wù)質(zhì)量提升與自我價值實現(xiàn)以維持已獲得的聲譽[27]。由此，在在線健康社區(qū)中，醫(yī)生在線健康知識共享溢出效應(yīng)過程也會受到線下資歷與在線聲譽的異質(zhì)性影響。因此，我們在本研究中引入上述兩個調(diào)節(jié)變量（資歷與聲譽），進一步驗證溢出效應(yīng)在醫(yī)療領(lǐng)域是否同樣具備異質(zhì)性。

3 模型與假設(shè)

本研究旨在研究基層醫(yī)生的線上渠道服務(wù)的相關(guān)努力對線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的溢出效應(yīng)，同時考慮線下資歷與在線聲譽的調(diào)節(jié)作用，研究模型如圖1所示。

圖1 研究模型Fig.1 Research Model

3.1 線上渠道服務(wù)

3.1.1 付費健康知識共享的作用

在在線健康社區(qū)中，醫(yī)生通過在線付費咨詢即付費健康知識共享的方式對患者進行問診。在傳統(tǒng)醫(yī)療服務(wù)中，患者需要與醫(yī)生面對面交流[28]，因此與傳統(tǒng)醫(yī)療服務(wù)相比，線上醫(yī)療服務(wù)具有能彌補醫(yī)患交互過程中信息告知不足等問題，進而使得醫(yī)療服務(wù)更為人性化[29]，能更多途徑、更全面地滿足患者需求。通過線上渠道，醫(yī)生的在線活動與在線健康社區(qū)中的在線預(yù)訂功能相結(jié)合，可以增加其線下需求[30]。此外，患者對醫(yī)生的付費健康知識共享的滿意度也會影響醫(yī)生線下需求[31]?；ヂ?lián)網(wǎng)醫(yī)療也能夠通過遠程醫(yī)療直接增強基層醫(yī)療機構(gòu)服務(wù)能力，提高患者就醫(yī)意愿，增加基層醫(yī)生線下就診量從而提高線下收入[32]。同時，基層醫(yī)生就診量的增加能夠推動其服務(wù)質(zhì)量提高，進一步提升患者就醫(yī)意愿[33]，進而幫助基層醫(yī)生接觸到比線下渠道更多類型的病癥從而增加閱歷、積累經(jīng)驗、鍛煉專業(yè)能力，更好地進行線下服務(wù)。因此，本研究假設(shè)：

H1：付費健康知識共享正向影響基層醫(yī)生的線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。

3.1.2 免費健康知識共享的作用

在知識經(jīng)濟時代，知識被認為是一種寶貴的資源，知識共享對組織、企業(yè)和社會至關(guān)重要[34]。知識共享是指個人將自己的知識轉(zhuǎn)化為他人易于理解、吸收和應(yīng)用的信息形式的活動[35]。在醫(yī)療領(lǐng)域，知識共享的一種重要形式是發(fā)布有關(guān)健康教育的免費在線文章[36]?；鶎俞t(yī)生作為知識共享中的知識提供方，需要根據(jù)患者即知識接受方的需求，將相關(guān)知識提取出來，經(jīng)過條理化、明晰化處理，形成能夠被對方所掌握和運用的知識[37]。在知識外化的過程中，基層醫(yī)生進一步鞏固與豐富了自身專業(yè)知識，提升了自身的能力與智識，能夠促進線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的提高。因此，本研究假設(shè)：

H2：免費健康知識共享正向影響基層醫(yī)生的線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。

3.2 線下資歷的調(diào)節(jié)作用

一般來說，資歷是指專業(yè)人員在工作組織中持續(xù)服務(wù)的時間和經(jīng)驗[38]，資歷是影響組織和個人行為的重要因素，資歷較高的人擁有更多的專業(yè)知識和技能[39]。具有高線下資歷的醫(yī)生通常專業(yè)水平較高，能夠從線下接觸更多患者并獲得高收入[6]。由于醫(yī)生的時間和精力有限，線下患者數(shù)越多，醫(yī)生對線上服務(wù)的重視度越低[40]。因此，高線下資歷醫(yī)生對在健康社區(qū)中健康知識共享服務(wù)的重視程度可能較低，在線服務(wù)與線下服務(wù)之間的關(guān)系在此情境下被削弱。而低線下資歷的基層醫(yī)生較高線下資歷的基層醫(yī)生而言，線下前來就診的患者少，開通在線服務(wù)不僅可以拓寬其接觸患者的渠道，還可能會促進線下診療量的增加[32]。因此低線下資歷的醫(yī)生會愿意花費更多精力在付費健康知識共享上以接觸更多患者，從而鍛煉自身專業(yè)能力，同時花費更多精力通過免費健康知識共享的方式來促進專業(yè)知識的外化，提升專業(yè)知識和技能。因此，本研究假設(shè)：

H3：基層醫(yī)生的線下資歷負向調(diào)節(jié)付費健康知識共享與其線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量之間的關(guān)系。

H4：基層醫(yī)生的線下資歷負向調(diào)節(jié)免費健康知識共享與其線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量之間的關(guān)系。

3.3 在線聲譽的調(diào)節(jié)作用

聲譽是外界對個體的總體評估，這種評估能使個體在組織中得到地位和認可[41]。由于醫(yī)學(xué)的專業(yè)化、技術(shù)性等原因，醫(yī)生擁有信息優(yōu)勢，患者處于信息劣勢, 醫(yī)患關(guān)系中信息不對稱問題凸顯[42],可以采用建立信譽等級制度的方法以反映醫(yī)生的服務(wù)質(zhì)量來緩解醫(yī)患信息不對稱引發(fā)的矛盾[43]。研究表明，在線信譽反饋機制具有信號作用，為消費者決策提供參考，減輕消費者的逆向選擇與感知風(fēng)險[44]。在在線健康社區(qū)中，醫(yī)生收到的禮物作為患者的正面評價, 對其他患者的咨詢決策具有參考意義[45]?；鶎俞t(yī)生收到的禮物越多，他們的在線聲譽也就越高。對聲譽模型的進一步研究發(fā)現(xiàn)，廠商把聲譽看作資產(chǎn)，聲譽是廠商傾向維持高努力程度的重要原因之一[46]，廠商也會試圖通過建立高聲譽的方式以獲得更大利益[47]。是以高在線聲譽的基層醫(yī)生對聲譽損失更加敏感，更加注重對聲譽的維護，會更加努力地接收更多病人以鍛煉自身專業(yè)能力，會對自己所分享的免費健康知識更加謹慎。也就是說，基層醫(yī)生的在線聲譽會增強其在在線健康社區(qū)中健康知識共享與線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量之間的關(guān)系。因此，本研究假設(shè)：

H5：基層醫(yī)生的在線聲譽正向調(diào)節(jié)付費健康知識共享與其線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量之間的關(guān)系。

H6：基層醫(yī)生的在線聲譽正向調(diào)節(jié)免費健康知識共享與其線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量之間的關(guān)系。

4 研究方法

4.1 數(shù)據(jù)收集

“好大夫在線”平臺創(chuàng)立于2006年, 目前包含全國近萬家醫(yī)院和59萬注冊醫(yī)生, 其主要服務(wù)有：在線診療、電子處方、送藥上門、遠程會診、專家手術(shù)、預(yù)約轉(zhuǎn)診、家庭醫(yī)生等[48]。該平臺是較為成熟的醫(yī)患互動平臺之一，具有典型性。因此，本研究以“好大夫在線”為研究對象，采集該網(wǎng)站上的真實數(shù)據(jù)進行實證研究，并以此驗證對應(yīng)的相關(guān)假設(shè)。

本研究以“服務(wù)中心”“衛(wèi)生院”“社區(qū)醫(yī)院”等關(guān)鍵詞篩選出“好大夫在線”平臺上來自全國28個省或直轄市的780位基層醫(yī)生從注冊開始至最后一條問診或評價記錄所處時間點的354,061條非平衡面板數(shù)據(jù)，以醫(yī)生個體作為橫截面維度，以天作為時間序列維度。每位醫(yī)生的期數(shù)不同，共15個年度（2007-2022年），范圍為1-4200天。具體字段包括醫(yī)生姓名、醫(yī)生職稱、注冊日期、問診日期、每日付費健康知識共享人數(shù)、發(fā)文章數(shù)、線下評價、心意禮物等。

4.2 模型設(shè)定與變量選擇

4.2.1 模型設(shè)定

構(gòu)建模型之前首先要考慮構(gòu)建隨機效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型。應(yīng)用Stata17.0軟件進行Hausman檢驗，豪斯曼檢驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)p值非常顯著（p＜0.01），因此本研究不選用隨機效應(yīng)模型，而是采用固定效應(yīng)模型。之后考慮是否存在個體時間效應(yīng)，加入年度虛擬變量后進行顯著性檢驗，結(jié)果顯示p值小于0.01，表明存在個體時間效應(yīng)。鑒于諸多研究曾使用非平衡面板數(shù)據(jù)進行雙向固定效應(yīng)回歸[49-50]，本研究最終選用雙向固定效應(yīng)模型來研究基層醫(yī)生線上服務(wù)對線下服務(wù)質(zhì)量的影響。

為研究基層醫(yī)生線上服務(wù)（付費健康知識共享和免費健康知識共享）對其線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的影響，同時控制各個維度的個體效應(yīng)，以便盡可能減輕遺漏變量導(dǎo)致的偏誤，本研究構(gòu)建了雙向面板固定效應(yīng)模型，如（1）所示：

其中i表示醫(yī)生個體；Off_Quality為被解釋變量，表示醫(yī)生線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量（使用線下患者評價衡量）；Paid-Sharingit和Free-Sharingit為自變量（取自然對數(shù)），分別表示醫(yī)生的付費健康知識共享人數(shù)和在線健康社區(qū)發(fā)表的文章數(shù)。μt表示年份固定效應(yīng)，λi表示個體固定效應(yīng)；ε為誤差項。

為研究線下資歷和在線聲譽對線上服務(wù)（付費健康知識共享和免費健康知識共享）與線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量之間的調(diào)節(jié)作用，本研究的模型增加了交互項。同時，為排除變量的內(nèi)生性因素，本研究引入了雙向固定效應(yīng)模型：

其中，模型（2）的Onl_Reputit指基層醫(yī)生的在線聲譽，用基層醫(yī)生于在線健康社區(qū)獲得的禮物數(shù)來衡量；模型（3）的Off_Titleit表示線下資歷虛擬變量，μt表示時間固定效應(yīng)，ε為誤差項。

4.2.3 變量測度

（1）被解釋變量：線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量（Off_Quality）

本研究選擇將基層醫(yī)生頁面的線下診療評價數(shù)據(jù)作為衡量其線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的依據(jù)，“好大夫在線”平臺“全部分享”模塊中的評價系統(tǒng)包含對醫(yī)生態(tài)度和療效的評價標(biāo)簽。本研究主要選擇能夠體現(xiàn)患者態(tài)度的標(biāo)簽以及主觀評價語言中帶有態(tài)度色彩的詞匯，對其篩選提取后，將其分為四個等級并賦值，即{很滿意、滿意、一般、不滿意} = {3、2、1、0}。再用“各評價等級的人數(shù)乘以對應(yīng)分值再相加所得的總分值”（例如：很滿意評價人數(shù)n1*3+滿意評價人數(shù)n2*2+一般評價人數(shù)n3*1+不滿意評價人數(shù)n4*0=總分值m）來量化醫(yī)生的線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量，總分值越高，則可以認為其線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量越高。

（2）解釋變量

①付費健康知識共享（ln（Paid-Sharing））。本研究選取醫(yī)生付費健康知識共享人數(shù)作為衡量醫(yī)生在線服務(wù)渠道努力的指標(biāo)之一，為了減弱樣本異方差的影響，本研究在進行基準(zhǔn)回歸時對付費健康知識共享人數(shù)進行了對數(shù)處理。

②免費健康知識共享（ln（Free-Sharing））。本研究以基層醫(yī)生在“好大夫在線”平臺發(fā)表的文章數(shù)來衡量其免費健康知識的共享的程度。同樣為了減弱樣本異方差的影響，本研究在進行基準(zhǔn)回歸時對在線文章數(shù)進行了對數(shù)處理。

（3）調(diào)節(jié)變量

①線下資歷（Off_Title）。本研究用基層醫(yī)生的專業(yè)頭銜來衡量其線下資歷。依據(jù)平臺數(shù)據(jù)，線下資歷的排行從高到低為主任醫(yī)師、副主任醫(yī)師、主治醫(yī)師和住院醫(yī)師。賦值為：Off_Title4=4為主任醫(yī)生、Off_Title3=3為副主任醫(yī)生、Off_Title2=2主治醫(yī)師、Off_Title1=1為住院醫(yī)師。②在線聲譽（ln（Onl_Reput））。本研究將基層醫(yī)生在“好大夫在線”平臺獲得的禮物數(shù)作為衡量其在線聲譽的量化指標(biāo)，同樣為了減弱樣本異方差的影響，本研究在進行調(diào)節(jié)效應(yīng)分析時對線上禮物數(shù)進行了對數(shù)處理。

（4）控制變量

①城市（City Dummy）。本研究依據(jù)基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)名稱對醫(yī)生所在地區(qū)進行劃分，區(qū)以上為城市，縣及以下為非城市，在此基礎(chǔ)上對部分特殊地區(qū)進行了人工處理。在這里運用了二元選擇模型，虛擬變量構(gòu)建為City Dummy=1為城市、City Dummy=0為非城市。

②線下資歷（Off_Title）。變量設(shè)定參照上文所述。

變量定義及其描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

表1 變量定義及描述性統(tǒng)計Table 1 Variable Definition and Descriptive Statistics

5 結(jié)果

5.1 回歸分析結(jié)果

為研究醫(yī)生付費健康知識共享和免費健康知識共享是否對其線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量有積極影響，從而驗證本研究的假設(shè)一、二是否成立，本研究對模型1進行了回歸分析，并基于聚類分析檢驗回歸穩(wěn)健性。同時為進一步研究基層醫(yī)生的資歷/在線聲譽在付費健康知識共享/免費健康知識共享與線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量之間調(diào)節(jié)效應(yīng)，本研究利用階層分布回歸進行作用的驗證。如表2所示，第一列引入了付費健康知識共享與免費健康知識共享兩個自變量?？梢缘玫?，基層醫(yī)生的線上付費知識共享與線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量呈正相關(guān)（β=1.536，t=53.58，p＜0.001）。由此可以推斷出，在線健康社區(qū)能一定程度上幫助醫(yī)生突破時間和地域的限制接觸更多的患者，基層醫(yī)生通過在線付費知識共享，在問診患者的過程中增加閱歷、積累經(jīng)驗，從而鍛煉專業(yè)能力，促進其線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的提高，進而更好地進行線下服務(wù)。H1得到驗證。

表2 回歸結(jié)果Table 2 Regression Results

同時，由結(jié)果可以得出，基層醫(yī)生的線上免費知識共享與線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量呈正相關(guān)（β=0.021，t=14.58，p＜0.01）。由此可以推斷出，在進行免費知識共享的過程中，基層醫(yī)生進一步鞏固與豐富了自身專業(yè)知識，提升了自身的能力與智識，進而促進線下專業(yè)知識的外化，提高線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量，H2得到了驗證。

第二列引入了線下資歷的調(diào)節(jié)作用，從回歸結(jié)果可以看出，線下資歷對付費知識共享、免費知識共享與線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量之間的調(diào)節(jié)作用都是正向顯著的（β=0.869，t=26.30，p＜0.01；β=0.029，t=12.30，p＜0.01），與我們的前提假設(shè)H3、H4均相反。基層醫(yī)生的在線資歷對其在線服務(wù)與線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量之間的影響可能具有獨特性，我們在后文分析中將著重闡述。

第三列引入了在線聲譽的調(diào)節(jié)作用，由回歸結(jié)果可以看出在線聲譽正向調(diào)節(jié)付費健康知識共享與線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量之間的關(guān)系（β=0.355，t=28.53，p＜0.01），且正向調(diào)節(jié)免費健康知識共享與線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量之間的關(guān)系（β=0.008，t=7.13，p＜0.01），H5、H6得到驗證，即擁有較高在線聲譽的基層醫(yī)生對聲譽損失更加敏感，更加注重對聲譽的維護，會更加努力接受更多病人以鍛煉自身專業(yè)能力，也會對自己所分享的免費知識更加謹慎。基層醫(yī)生擁有越高的在線聲譽，其在在線健康社區(qū)中知識共享與線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量之間的關(guān)系越會得到增強。

第四列將兩個調(diào)節(jié)效應(yīng)的影響都放入回歸模型中，此時線下資歷與在線聲譽對在線服務(wù)與線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用均是正向顯著的，與單獨引入一個調(diào)節(jié)變量的顯著性相同，這進一步驗證了本研究兩個調(diào)節(jié)變量的合理性。

5.2 線下資歷的調(diào)節(jié)效應(yīng)

因基層醫(yī)生線下資歷對在線服務(wù)與線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量之間的調(diào)節(jié)效應(yīng)與本研究假設(shè)相反，由此進行進一步分析。為驗證付費健康知識共享與免費健康知識共享對線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的邊際效應(yīng)，本研究使用predictnl進行預(yù)測，兩個解釋變量的系數(shù)間接代表效應(yīng)量。如圖2顯示了對于調(diào)節(jié)變量線下資歷（Off_Title）的所有可能數(shù)值，解釋變量付費健康知識共享（ln（Paid-Sharing））對被解釋變量線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量（Off_Quality）的邊際效應(yīng)，顯示出當(dāng)基層醫(yī)生線下資歷差距水平提高時（即職稱從“住院醫(yī)師”逐級遞增至“主任醫(yī)師”），付費健康知識共享對線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的影響變得更加顯著。

圖2 付費健康知識共享對線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的邊際效應(yīng)（在不同職稱等級）Fig.2 Marginal Effect of Paid Health Knowledge Sharing on Offline Medical Service Quality（at Different Professional Title Levels）

如圖3顯示了對于調(diào)節(jié)變量線下資歷的所有可能數(shù)值，解釋變量免費健康知識共享（ln（Free-Sharing））對被解釋變量線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的邊際效應(yīng)，可以得出當(dāng)線下資歷差距水平提高時，免費健康知識共享對線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的影響變得更加顯著。

圖3 免費健康知識共享對線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的邊際效應(yīng)（在不同職稱等級）Fig.3 Marginal Effect of Free Health Knowledge Sharing on Offline Medical Service Quality（at Different Professional Title Levels）

5.3 穩(wěn)健性檢驗

由于本研究中被解釋變量線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量（Off_Quality）有相當(dāng)部分0值，使用OLS方法進行估計時結(jié)果可能會存在一定誤差，因此基于前文Hausman檢驗結(jié)果，本研究引入固定效應(yīng)Tobit模型檢驗回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。由回歸結(jié)果可以看出（如表3），其顯著性和正負性與前文回歸結(jié)果一致，本研究的回歸結(jié)果穩(wěn)健。

表3 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果Table 3 Results of the Robustness Test

6 討論與結(jié)論

6.1 研究發(fā)現(xiàn)

隨著國家層面的“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”政策的興起，基于互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺以及醫(yī)生在線服務(wù)的研究已經(jīng)十分廣泛，但目前很少有研究關(guān)注基層醫(yī)生這個特定主體，因此在分級診療政策的背景下，本研究鎖定了這個特定的雙渠道服務(wù)群體——基層醫(yī)生。探究基層醫(yī)生線上渠道服務(wù)的相關(guān)努力對其線下渠道服務(wù)是否具有溢出效應(yīng)，同時引入線下資歷和在線聲譽作為調(diào)節(jié)變量，觀察二者對在線健康社區(qū)線上線下溢出效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用。本研究通過獲取“好大夫在線”平臺基層醫(yī)生頁面數(shù)據(jù)與評價數(shù)據(jù)進行實證分析，進而驗證假設(shè)。主要研究發(fā)現(xiàn)如下。

首先，基層醫(yī)生進行付費健康知識共享的數(shù)量增加即線上患者數(shù)的增加會提升其醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。本研究發(fā)現(xiàn)基層醫(yī)生開通在線問診后，在進行付費健康知識共享的過程中能夠鍛煉專業(yè)能力、增加閱歷與智識；隨著基層醫(yī)生個人素質(zhì)和能力提高，其線下服務(wù)的質(zhì)量也隨之提高。

其次，基層醫(yī)生的免費健康知識共享，即在社區(qū)發(fā)布醫(yī)學(xué)相關(guān)科普文章，能夠使醫(yī)生在知識外化的過程中進一步加深對知識的理解，提高醫(yī)生的自身服務(wù)能力與知名度，同時也產(chǎn)生了知識溢出效應(yīng)，促進其線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的提高。

再次，線下資歷在基層醫(yī)生線上服務(wù)相關(guān)努力對線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的影響過程中起著正向調(diào)節(jié)作用，這與本研究的假設(shè)相反，可能存在內(nèi)部和外部兩方面的原因。一是外部原因，我國分級醫(yī)療體系存在資源分配不均的情況，高資歷醫(yī)生擁有更優(yōu)的專業(yè)知識和從醫(yī)經(jīng)驗，且醫(yī)生職稱正向顯著影響患者擇醫(yī)行為[1]，患者粘性較大。對于全科醫(yī)生數(shù)量少、醫(yī)療器械配備不全且門診量低的基層醫(yī)療機構(gòu)而言，高資歷的基層醫(yī)生更有意愿也更有能力參與線上醫(yī)療服務(wù)，進而提高自身聲譽，吸引更多患者線下就診；而低資歷醫(yī)生因自身職稱較低、經(jīng)驗較少，很難在在線健康社區(qū)中受到患者關(guān)注，因此參與線上診療的意愿較低。二是內(nèi)部原因，即醫(yī)生的主觀意愿，在“好大夫在線”平臺上開通在線個人主頁的醫(yī)生中，副高級以上職稱比例較高且比正高級職稱醫(yī)生比例更高，可能因為副高級職稱醫(yī)生年齡上更年輕，接受新技術(shù)更容易、更快速。此外，副高級職稱醫(yī)生一般處于事業(yè)的上升期，更加關(guān)注自身聲譽和社會知名度提升[51]，在線上診療過程中基層醫(yī)生能通過在線健康社區(qū)快速地接觸到前沿的醫(yī)療資訊和技術(shù)，提升自身專業(yè)能力；同時, 在線健康社區(qū)幫助醫(yī)生管理患者，使醫(yī)患關(guān)系更加融洽。在內(nèi)外部因素的綜合作用下，基層高資歷醫(yī)生愿意在線上付出更多的努力，因此對于線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的提升也更加明顯。

最后，基層醫(yī)生的在線聲譽正向調(diào)節(jié)醫(yī)生線上服務(wù)對線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的影響。醫(yī)生獲得的心意禮物是患者愿意在咨詢費之外支付的額外費用，可以給醫(yī)生帶來經(jīng)濟收益和聲譽。獲得禮物越多的醫(yī)生得到的激勵越大，會更重視線上服務(wù)，付出更多的努力，因此禮物數(shù)更多的醫(yī)生的線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量提升更為明顯。

6.2 理論意義

本研究著眼于溢出效應(yīng)，研究基層醫(yī)生通過在線健康社區(qū)進行線上診療實踐對其線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的影響。與以前只關(guān)注對在線健康社區(qū)進行用戶文本挖掘的文獻相比[52-53]，本研究提供了三個理論貢獻。

首先，本研究提出假設(shè)并證明了基層醫(yī)生參與線上渠道服務(wù)對其線下診療活動產(chǎn)生影響的作用機制，驗證了基層醫(yī)生進行付費健康知識共享的數(shù)量增加會提升其醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量，基層醫(yī)生的免費健康知識共享促進了其線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量提升。該發(fā)現(xiàn)擴展了互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療領(lǐng)域關(guān)于雙渠道模式研究的理論，加深了目前關(guān)于醫(yī)生線上服務(wù)對線下診療作用的理解。

其次，本研究引入溢出效應(yīng)理論來探究醫(yī)生線上服務(wù)的相關(guān)努力對其線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的影響效果，既豐富和拓寬了服務(wù)溢出效應(yīng)理論的適用范圍，又為互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的研究提供了新思路。

最后，考慮到溢出效應(yīng)的異質(zhì)性，本研究關(guān)注了線下資歷、在線聲譽在線上線下交互過程中發(fā)揮的重要調(diào)節(jié)作用。研究發(fā)現(xiàn)為基層醫(yī)生線上渠道服務(wù)對線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的影響顯著程度提供了可能的解釋，同時為互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療領(lǐng)域有關(guān)線上線下交互作用的研究提供了細化思路，有助于今后線上線下醫(yī)療互動相關(guān)研究的推進。

6.3 實踐意義

本研究發(fā)現(xiàn)基層醫(yī)生的線上服務(wù)對線下服務(wù)水平的提升具有溢出效應(yīng)，且呈現(xiàn)異質(zhì)性，基于該結(jié)果，我們對各實踐主體提出以下建議。

對基層醫(yī)生而言，更多地參與線上診療服務(wù)，有利于提高自身專業(yè)水平與知名度，進而提升線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量，實現(xiàn)自身價值。對患者而言，他們可以通過基層醫(yī)生開通的健康知識共享了解醫(yī)生，提升對醫(yī)生和基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的信任度，就近前往基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)就診、轉(zhuǎn)診，有效降低就醫(yī)負擔(dān)。由于“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”能夠進一步提升醫(yī)生的服務(wù)質(zhì)量，故醫(yī)患雙向信任的良性循環(huán)就此形成。對互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺而言，平臺可以通過進一步完善基層醫(yī)療機構(gòu)醫(yī)務(wù)人員服務(wù)模塊與商業(yè)模式，增加經(jīng)濟收益的同時，更好地承擔(dān)推動分級診療制度落實的社會責(zé)任。對政策制定者而言，本研究能夠為互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療與基層醫(yī)療機構(gòu)聯(lián)動機制的建立提供依據(jù)，推動線上、線下融合發(fā)展，促進分級診療政策的貫徹落實，緩解醫(yī)療資源結(jié)構(gòu)性矛盾，從而構(gòu)建以在線健康社區(qū)、個人、醫(yī)生三位一體的就醫(yī)新格局。

6.4 局限性和未來方向

雖然本研究提供了很多有意義的結(jié)論，但同時存在著局限性。首先，本研究的變量和數(shù)據(jù)之間可能存在偏差，即本研究用線下患者評價衡量基層醫(yī)生的線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量，但線下患者評價與基層醫(yī)生實際的線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量可能存在一定差異，這可能對研究結(jié)果造成一定的影響，如何更準(zhǔn)確地衡量線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量還需要進一步探索。

同時，除了研究中提到的線下資歷與在線聲譽對線上服務(wù)相關(guān)努力與線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量之間溢出效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用，在線上服務(wù)相關(guān)努力與線下醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量之間仍可能存在其他調(diào)節(jié)因素，值得在未來的研究中進一步探索。

作者貢獻說明

劉益凡：研究設(shè)計，數(shù)據(jù)收集與分析，論文撰寫與修改；

郝喆，張彤，楊婉琦：數(shù)據(jù)收集，論文撰寫與修改；

張曉飛：研究設(shè)計，指導(dǎo)論文修改。

支撐數(shù)據(jù)

支撐數(shù)據(jù)由作者自存儲，E-mail:2011808@nankai.edu.cn。

1.劉益凡，郝喆. 基層醫(yī)生平臺信息.dta.

2.劉益凡，郝喆. 基層醫(yī)生線上患者數(shù)與線下診療評價.xlsx.