楊致遠 吳宇軒 喬清瑀 劉小麗

(1.北京大學(xué)醫(yī)學(xué)部2014級，北京 100084；2.清華大學(xué)醫(yī)學(xué)院2019級，北京 100084；3.北京工商大學(xué)商學(xué)院2019級，北京 102488；4.首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京婦產(chǎn)醫(yī)院醫(yī)學(xué)工程處，北京 100026)

科技的發(fā)展使人們生活在一個處處被推薦的時代。想上網(wǎng)購物，參考平臺的推薦挑選滿意的商品；想了解資訊，參考平臺的推薦挑選感興趣的新聞。Beales等[1]指出消費者在選購商品時會參考他人的建議，他人的推薦會影響用戶的購買決策。推薦無處不在：從生活網(wǎng)站到娛樂化平臺，在線醫(yī)療平臺也不例外，但是看病問診不同于購物、娛樂，它關(guān)系到人的健康。大部分人對醫(yī)療、醫(yī)生、醫(yī)院的了解非常少，患者只能從醫(yī)生的職稱、所屬醫(yī)院、以及以往患者對該醫(yī)生的評價等了解[2]。但是面對在線醫(yī)療平臺眾多的醫(yī)院、醫(yī)生，患者盲目地逐個挑選醫(yī)生、醫(yī)院基本是不可能的，這時患者結(jié)合醫(yī)生的職稱、所在醫(yī)院等級、問診價格等，并參考推薦熱度選擇醫(yī)生。但推薦熱度的作用有多大呢？大部分文獻[3-5]只是給出了推薦熱度影響在線問診量、滿意度等。筆者認為推薦熱度只是患者選擇問診時的一個參考，因此分析這個參考的中介作用有多大，即推薦熱度對患者主要關(guān)心的醫(yī)生職稱、醫(yī)院等級的中介效應(yīng)。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于某在線醫(yī)療平臺。通過Python爬蟲程序爬取該平臺2020年7月22日的所有問診樣本，共12 374個。每個樣本包含醫(yī)生的姓名、職稱、所在醫(yī)院、科室、城市、問診類型、問診價格、在線問診量、滿意度、推薦熱度。為方便研究，對分類變量進行賦值，詳見表1。

表1 分類變量的賦值Tab.1 Assignment of classification variables

1.2 數(shù)據(jù)分析方法

對城市的分類依據(jù)《2020年城市商業(yè)魅力排行榜》[6]，將醫(yī)院所在城市分為5級。對醫(yī)院科室的分類選取的原則是容易區(qū)分且問診量大，根據(jù)對樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，最終的13個科室的問診量占總問診量的86.7%。

本文采用中介模型分析推薦熱度的中介效應(yīng)。借鑒文獻[7-8]，首先構(gòu)建回歸方程。

Y=cX+ε1，M=cX+ε2，Y=c′X+bM+ε3

其中X為解釋變量、Y為被解釋變量、M為中介變量，ε1、ε2、ε3為隨機誤差項。然后根據(jù)圖1進行中介效應(yīng)分析。

在回歸分析中，由于醫(yī)生的職稱、醫(yī)院等級等變量為有序多分類變量，若將這些變量直接納入普通線性回歸模型，可能會失去其自身的意義。因此本文采用最優(yōu)尺度回歸(CATREG)，從而將這些分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值型進行統(tǒng)計分析。

圖1 中介效應(yīng)分析步驟Fig.1 Steps of mediating effect analysis

本文運用Python爬蟲程序獲取數(shù)據(jù)，Excel 2016對數(shù)據(jù)進行整理，SPSS 20.0對數(shù)據(jù)進行描述性分析和中介效應(yīng)分析。

2 結(jié)果

2.1 問診價格中推薦熱度的中介效應(yīng)

由于本文的分析中涉及問診價格、推薦熱度，因此刪掉這兩項缺失的樣本，剩余9 714個樣本。首先給出描述性統(tǒng)計(表2，表3)。

表2 連續(xù)變量的描述性統(tǒng)計Tab.2 Descriptive statistics of continuous variables

表3 分類變量的頻率統(tǒng)計Tab.3 Fequency statistics of classified variables

在問診價格的回歸分析中，由于各城市的人均可支配收入不同(2019年上海為69 442元，銅川只有23 879元[6])，因此把城市作為控制變量。由于不同的問診類型，問診價格也不同，因此把問診類型也作為控制變量。分別以醫(yī)生職稱和醫(yī)院等級為解釋變量得到最優(yōu)尺度回歸模型，詳見表4。

表4 問診價格、推薦熱度的最優(yōu)尺度回歸結(jié)果Tab.4 CATREG of the price of consultation and recommended popularity

表4的第2、3、4列均顯示，醫(yī)生職稱在1%的顯著性水平下顯著，并且ab與c’的正負號相同。因此根據(jù)中介效應(yīng)理論，推薦熱度在醫(yī)生職稱與問診價格的關(guān)系中具有部分中介效應(yīng)，并且推薦熱度的中介效應(yīng)對總效應(yīng)的貢獻率為34.2%；表4的第5、6、7列顯示醫(yī)院等級在5%的顯著性水平下顯著，但是ab與c’的符號相反。由圖1可知推薦熱度在醫(yī)院等級與問診價格的關(guān)系中具有遮掩效應(yīng)。主要原因如圖2所示，高等級醫(yī)院的直線斜率大于低等級的，即隨著推薦熱度的提高，高等級醫(yī)院的問診價格提升快于低等級的，于是推薦熱度的提高擴大了醫(yī)院等級間的問診價格差異。因此，在沒有中介控制變量時，醫(yī)院等級間的問診價格差異被遮掩了，一旦加入了中介控制變量，醫(yī)院等級間的問診價格的差異旋即被擴大。

由于患者問診時需選擇不同的科室，因此本文考慮在問診價格、推薦熱度的最優(yōu)尺度回歸模型中加入醫(yī)院科室作為控制變量。

考慮醫(yī)院科室后，表5的顯示結(jié)論與前述相同：推薦熱度在醫(yī)生職稱與問診價格的關(guān)系中具有部分中介效應(yīng)，并且推薦熱度的中介效應(yīng)對總效應(yīng)的貢獻率為35.6%。推薦熱度在醫(yī)院等級與問診價格的關(guān)系中具有遮掩效應(yīng)。

圖2 問診價格與推薦熱度的關(guān)系Fig.2 Relationship between consultation price and recommended popularityGrade 1A and grade 1 hospitals are combined into grade 1 hospitals.

表5 問診價格、推薦熱度的最優(yōu)尺度回歸結(jié)果(考慮醫(yī)院科室時)Tab.5 CATREG of the price of consultation and recommended popularity (the hospital departments are considered)

2.2 問診量、滿意度中推薦熱度的中介效應(yīng)

由于本文分析中涉及到推薦熱度、在線滿意度、問診量，因此刪掉這兩項缺失的樣本，同時由于在22日當(dāng)天有的醫(yī)生會接待多個患者，因此為了避免樣本的重復(fù)性，在分析在線問診量和滿意度時，本文對每位醫(yī)生只保留一個樣本，最終剩余3 708個樣本。首先給出描述性統(tǒng)計，詳見表6，表7。

表6 連續(xù)變量的描述統(tǒng)計Tab.6 Descriptive statistics of continuous variables

表7 分類有序變量的頻率統(tǒng)計Tab.7 Frequency statistics of classified variables

首先分析在線問診量中推薦熱度的中介效應(yīng)：由于城市越發(fā)達，城市的服務(wù)設(shè)施也越完善，當(dāng)然醫(yī)療服務(wù)也越好，城市覆蓋的醫(yī)院和醫(yī)生相對也越多，因此把城市作為控制變量。醫(yī)療服務(wù)作為一種商品，受價格的影響。一般來說，價格越高購買力越小，質(zhì)量好的商品價格也高。因此把問診價格作為控制變量。表8給出在線問診量、推薦熱度的最優(yōu)尺度回歸結(jié)果。

因此對問診量來說，表8的第2、3列均顯示，醫(yī)生職稱在1%的顯著性水平下顯著，表8的第4列顯示醫(yī)生職稱在5%的顯著性水平下不顯著。因此推薦熱度在醫(yī)生的職稱與在線問診量的關(guān)系中具有完全中介效應(yīng)。表8的第5、6列均顯示，醫(yī)院等級在5%的顯著性水平下顯著，表8的第7列顯示醫(yī)院等級在5%的顯著性水平下不顯著。因此推薦熱度在醫(yī)院等級與問診量的關(guān)系中具有完全中介效應(yīng)。

表8 在線問診量、推薦熱度的最優(yōu)尺度回歸Tab.8 CATREG of the number of consultations and recommended popularity

考慮醫(yī)院科室時，在線問診量、推薦熱度的最優(yōu)尺度回歸結(jié)果，詳見表9。

加入醫(yī)院科室作為控制變量進行中介效應(yīng)分析。表9的第2、3、4列均顯示，醫(yī)生職稱在1%的顯著性水平下顯著，因此推薦熱度在醫(yī)生職稱與在線問診量的關(guān)系中具有部分中介效應(yīng)，推薦熱度的中介效應(yīng)對總效應(yīng)的貢獻率為54.1%。表9的第5、6、7列顯示結(jié)論與前述相同：推薦熱度在醫(yī)院等級與問診價格的關(guān)系中具有完全中介效應(yīng)。

表9 在線問診量、推薦熱度的最優(yōu)尺度回歸結(jié)果(考慮醫(yī)院科室時)Tab.9 CATREG of the number of consultations and recommended popularity (the hospital departments are considered)

其次分析在線滿意度中推薦熱度的中介效應(yīng)：同前面一樣把城市類別、問診價格作為控制變量。表10給出在線滿意度、推薦熱度的最優(yōu)尺度回歸結(jié)果。

表10的第2、3列均顯示，醫(yī)生職稱在1%的顯著性水平下顯著為正。表10的第4列顯示醫(yī)生職稱的回歸系數(shù)不顯著。由圖1可知推薦熱度在醫(yī)生職稱與在線滿意度的關(guān)系中具有完全中介效應(yīng)。表10的第5列顯示，醫(yī)院等級的回歸系數(shù)不顯著，即患者對就診是否滿意與醫(yī)院等級無顯著關(guān)系，因此停止分析中介效應(yīng)。

表10 在線滿意度、推薦熱度的最優(yōu)尺度回歸結(jié)果Tab.10 CATREG of the satisfactory evaluation and recommended popularity

考慮醫(yī)院科室時，在線滿意度、推薦熱度的最優(yōu)尺度回歸結(jié)果，詳見表11。

表11的第2、3、4列顯示結(jié)論與前述相同：推薦熱度在醫(yī)生職稱與在線滿意度的關(guān)系中具有完全中介效應(yīng)。表11的第5列顯示，醫(yī)院等級的回歸系數(shù)不顯著，因此停止分析中介效應(yīng)。

表11 在線滿意度、推薦熱度的最優(yōu)尺度回歸結(jié)果(考慮醫(yī)院科室)Tab.11 CATREG of the satisfactory evaluation and recommended popularity (the hospital departments are considered)

3 討論

本文利用某在線醫(yī)療平臺數(shù)據(jù)，研究推薦熱度在醫(yī)生和患者間的中介效應(yīng)。研究顯示：

(1)平臺上各個級別職稱的醫(yī)生各占大約三分之一，醫(yī)院等級中三級甲等醫(yī)院占據(jù)絕大多數(shù)，城市中北京、上海、廣東、深圳等一線城市占據(jù)幾乎一半。在線醫(yī)療服務(wù)平臺中醫(yī)療機構(gòu)和醫(yī)生的地域分布向互聯(lián)網(wǎng)發(fā)達的地區(qū)集中，并且醫(yī)療機構(gòu)及醫(yī)生質(zhì)量相對更高[9]。由于有圖有文字有助于醫(yī)生了解病情，因此幾乎一半的患者選擇圖文問診。各等級醫(yī)院所占比例基本相同；三線以下城市所占比例下降，主治醫(yī)生所占比例下降，說明這些城市、主治醫(yī)生在22日這天看診了多個患者，這些醫(yī)生更有參與在線醫(yī)療服務(wù)的意愿和能力。

(2)推薦熱度對醫(yī)生職稱有部分或完全中介效應(yīng)：一般來說，職稱代表了醫(yī)生的職業(yè)水平，職稱越高，醫(yī)生的技術(shù)水平越高[10]。因此職稱越高，推薦熱度越大。職稱越高，醫(yī)生的知識價值和服務(wù)價值越大，對應(yīng)的問診價格越高，文獻[11]也顯示職稱或職務(wù)高的醫(yī)生，在線上的服務(wù)定價更高，當(dāng)患者咨詢隱私類疾病時愿意向高聲譽的醫(yī)生支付更高的服務(wù)費用。因此在問診價格中，不論是否考慮醫(yī)院的科室，推薦熱度對醫(yī)生職稱均有中介效應(yīng)，但只有大約三分之一的職稱影響力被推薦熱度替代。因此醫(yī)生的職稱還是不可替代地決定著問診的價格。但是由于推薦熱度的中介效應(yīng)，因此醫(yī)生決定問診價格時，除依據(jù)自己的職稱外也需關(guān)注自己的被推薦熱度。

看病問診是醫(yī)生給患者提供技術(shù)、專業(yè)和知識等方面服務(wù)，以期為患者解決問題?？床栐\不同于其他的服務(wù)，人們感覺到自己的身體出現(xiàn)問題時才會去問診，并且強烈地希望得到合適的治療手段，因此患者會選擇高水平的醫(yī)生。而職稱是醫(yī)生水平的一個體現(xiàn)，因此高職稱醫(yī)生的問診量大[12]，推薦熱度也高。有文獻[4]也顯示，在線問診量隨推薦熱度、醫(yī)生職稱而增大。不考慮醫(yī)院科室時，在職稱與在線問診量的關(guān)系中完全被推薦熱度替代；考慮醫(yī)院科室時，推薦熱度具有部分中介效應(yīng)，并且貢獻率為54.1%。這是因為，在線問診中，醫(yī)生的職稱影響著患者的選擇。由于推薦熱度中可能也考慮了醫(yī)生的職稱，因此當(dāng)患者對自己的病情不了解時，會選擇推薦熱度高的醫(yī)生，因此較高的推薦熱度彌補了醫(yī)生職稱的不足；但當(dāng)患者對自己的病情有一定的了解，尋找對應(yīng)的科室時，醫(yī)生職稱對問診量的影響明顯增大，這時推薦熱度僅具有部分中介作用，患者問診時會參考推薦熱度選擇合適的醫(yī)生。

醫(yī)生職稱越高，患者的滿意度越高，推薦熱度也越大。并且在滿意度評價中，推薦熱度完全替代了醫(yī)生職稱。這是由于推薦的意思就是，介紹好的東西希望被他人運用或接受。高職稱的醫(yī)生由于其高水平的醫(yī)術(shù)給了患者滿意的診斷，從而患者給出高的推薦熱度。有文獻[13]顯示獲得滿意的游客會替旅游景點進行推薦。即高的推薦熱度意味著患者對本次服務(wù)是滿意的[14]，因此在滿意度評價中，推薦熱度對醫(yī)生職稱具有完全中介效應(yīng)。

(3)推薦熱度對醫(yī)院等級有遮掩效應(yīng)或完全中介效應(yīng)：醫(yī)院的等級反映了醫(yī)院的規(guī)模、人才技術(shù)力量、醫(yī)療硬件設(shè)備、科研方向等，等級越高，醫(yī)院的綜合實力越強。因此醫(yī)院等級越高，對應(yīng)的問診價格越高，推薦熱度也越大。但是在問診價格中，推薦熱度對醫(yī)院等級具有遮掩效應(yīng)。

一般來說，高等級的醫(yī)院對應(yīng)的醫(yī)療水平也較高，現(xiàn)實中的三甲醫(yī)院掛號難問題說明醫(yī)院等級越高問診量越大。文獻[15]顯示醫(yī)院等級對電話咨詢有顯著正向影響。本文和文獻[5]結(jié)論一致，在線問診量、推薦熱度隨醫(yī)院等級的提高而增大，并且筆者認為醫(yī)院等級對問診量的影響完全被推薦熱度替代了。

醫(yī)院等級與滿意度的關(guān)系不顯著。醫(yī)療服務(wù)涉及到人的性命，因此患者會選擇高水平的醫(yī)生、高等級的醫(yī)院。因此高職稱醫(yī)生、高等級醫(yī)院的在線問診量也隨之增大，當(dāng)然問診價格也高。但在線問診時患者會參考推薦熱度，醫(yī)院等級完全被推薦熱度替代；選擇醫(yī)生時由于高的推薦熱度意味著患者對醫(yī)生的醫(yī)療服務(wù)的高滿意度，因此推薦熱度會完全或部分替代醫(yī)生的職稱。所以醫(yī)生在選擇在線問診價格時不僅要考慮自己的職稱還有要適當(dāng)考慮自己的推薦熱度，在醫(yī)療服務(wù)中替患者著想、讓患者滿意從而提高自己的推薦熱度，實現(xiàn)醫(yī)生和患者兩者的雙贏。