李 伊,劉人境

(西安交通大學 管理學院,西安 710049)

自2016年《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》提出以來,推動中國健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展,優(yōu)化健康服務,保障國民健康,推進健康中國規(guī)劃建設(shè)已經(jīng)成為中國重要的發(fā)展戰(zhàn)略[1]。中國健康產(chǎn)業(yè)在飛速發(fā)展的同時也暴露出醫(yī)療資源配置不均、供需增長不平衡、醫(yī)療成本高等問題。同時,隨著國民對健康生活需求的提高,越來越多的個體更加關(guān)注醫(yī)療保健,這一現(xiàn)象加劇了健康產(chǎn)業(yè)所面臨的的壓力。如何降低醫(yī)療成本、優(yōu)化醫(yī)療資源配置、填補醫(yī)療供需缺口、提高患者診斷效率等已成為中國醫(yī)療行業(yè)重點關(guān)注的主題。

在此背景下,隨著信息與通信技術(shù)的飛速發(fā)展,一種新興的醫(yī)療保健移動通信和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)——移動醫(yī)療應運而生[2]。移動醫(yī)療能夠幫助個人不受時間、地點限制,通過移動通信設(shè)備(不限于智能手機、平板電腦、無線設(shè)備或可穿戴設(shè)備等)開展疾病預防與檢測、遠程醫(yī)療、醫(yī)療決策等功能的服務[3]。正是移動醫(yī)療的服務靈活、便攜、高效、個性化、低成本、可覆蓋面積廣泛等優(yōu)點,才使該服務具有重要的應用價值與發(fā)展?jié)摿?并已經(jīng)逐步成為推動醫(yī)療行業(yè)發(fā)展的重要手段[4]。

然而,與其他移動服務類似,盡管移動醫(yī)療服務在迅速且持續(xù)的增長,但由于程序使用難度大、個人隱私難以保證、服務質(zhì)量差等問題的出現(xiàn),約有45%的用戶選擇初次使用服務后終止移動醫(yī)療服務[5]。對于移動醫(yī)療服務而言,它的發(fā)展依賴于穩(wěn)定且持續(xù)增長的用戶規(guī)模[6]。因此,增強用戶黏性、提升用戶持續(xù)使用意愿成為了促進移動醫(yī)療服務健康發(fā)展的必要手段。探究持續(xù)使用意圖影響因素,挖掘穩(wěn)定和發(fā)展用戶持續(xù)使用意愿策略,成為了各服務提供商的首要任務。同時,個體連續(xù)使用是健康行為變化的關(guān)鍵步驟,也是健康管理實現(xiàn)量變到質(zhì)變的前提條件[7]。因此,對于中國未來社會醫(yī)療信息化建設(shè)和規(guī)劃而言,探索影響持續(xù)使用意圖的因素同樣也是提升國民健康素養(yǎng),助力中國移動醫(yī)療發(fā)展的重要前提。眾多學者針對該問題進行了深入研究[8-11]。本文在綜合已有研究的基礎(chǔ)上,擴展了現(xiàn)有理論框架,采用元分析方法對持續(xù)使用意愿影響因素進行全面的定量分析。

元分析是指通過對收集和整合得到的已有實證研究成果進行統(tǒng)計分析,從而得出具有概括性與普適性結(jié)論的方法[12]。目前已經(jīng)有學者針對移動醫(yī)療研究領(lǐng)域開展元分析研究。Zhao等[13]采用元分析的研究方法,在35項實證研究的基礎(chǔ)上建立了個體移動健康服務采納行為的綜合框架,挖掘了影響個體使用移動健康服務的影響因素并驗證了年齡的調(diào)節(jié)效應。朱張祥等[14]基于國內(nèi)外30篇文獻,探索了影響移動醫(yī)療用戶采納行為的關(guān)鍵因素。由于本文與上述兩文獻研究對象均為移動醫(yī)療服務,研究對象相同,因而元分析方法同樣適用于本研究。

剖析已有研究發(fā)現(xiàn),有關(guān)移動醫(yī)療服務持續(xù)使用行為的研究存在如下3個現(xiàn)象:

(1)大量圍繞移動醫(yī)療服務持續(xù)使用主題展開的實證研究主要集中于基于期望確認模型[15-17]、技術(shù)接受模型[10,18]、雙路徑模型[19-20]、UTAUT[7,21]、信息系統(tǒng)持續(xù)使用模型[8,22-24]等探討感知有用性、感知易用性等有關(guān)變量對持續(xù)使用意愿的影響。然而,對于用戶而言,持續(xù)使用行為作為一種與個人生活緊密相關(guān)的健康行為。除了技術(shù)層面因素,個人特征以及使用后的個人體驗同樣影響個體行為。因此,有必要在已有模型基礎(chǔ)上,結(jié)合個人特征以及個人使用后感知因素拓展持續(xù)使用行為研究框架,深挖影響持續(xù)使用行為意愿的前因。

(2)由于樣本規(guī)模大小、研究背景的異質(zhì)性以及樣本特征的不同,已有研究存在一部分矛盾的結(jié)論。Chen等[19]圍繞中國移動醫(yī)療APP展開研究,證實感知有用性顯著正向影響用戶持續(xù)使用意愿。而Gupta等[25]證實感知有用性對持續(xù)使用意愿的作用是微不足道的。Carlos等[17]證實了個體感知愉悅性正向影響移動醫(yī)療持續(xù)使用意愿。Nascimento等[24]收集了美國574份樣本發(fā)現(xiàn),個體感知愉悅性對用戶持續(xù)使用移動醫(yī)療服務沒有影響。Hsiao等[26]對一家臺灣醫(yī)院移動醫(yī)療服務用戶調(diào)查發(fā)現(xiàn),個體創(chuàng)新性與該用戶持續(xù)使用移動醫(yī)療的可能性呈相關(guān)關(guān)系。然而,Ding 等[27]的研究表明,個體創(chuàng)新性與持續(xù)使用意愿之間沒有直接關(guān)系。上述不一致的研究結(jié)論造成理論以及實踐研究發(fā)展的混亂,因此,有必要對已有研究進行全面分析。

(3)全球經(jīng)濟發(fā)展水平差異的逐步增大導致各國醫(yī)療水平發(fā)展的差距也慢慢拉大。與發(fā)達國家相比,發(fā)展中國家由于其電子素養(yǎng)、健康素養(yǎng)、健康意識、醫(yī)療水平等因素影響,移動醫(yī)療服務發(fā)展水平與發(fā)達國家有一定的差距[28]。個體圍繞移動醫(yī)療服務產(chǎn)生的行為模式也將有所不同。多數(shù)研究主要集中于同一國家或地區(qū)的用戶,很少有研究探討不同國家個體之間的差異,致使已有研究結(jié)果的普適性受到一定的限制。因此,有必要針對不同經(jīng)濟發(fā)展水平的個體開展研究。

綜上所述,盡管元分析在移動醫(yī)療采納行為研究中得以應用,但目前為止在移動醫(yī)療持續(xù)使用中尚未有定量研究。為了填補空白,拓展研究視野,本文采用元分析方法,對移動醫(yī)療用戶持續(xù)使用意愿相關(guān)文獻進行統(tǒng)計分析,并在信息系統(tǒng)持續(xù)使用模型的基礎(chǔ)上融入個體感知與個體特征兩類影響因素,提出一個綜合研究框架,量化和比較移動醫(yī)療持續(xù)使用行為每一個前因的影響。同時,將國家經(jīng)濟發(fā)展水平作為調(diào)節(jié)變量,探究經(jīng)濟發(fā)展水平對于用戶行為變量關(guān)系的調(diào)節(jié)效應。本文通過上述研究,深化對個體移動醫(yī)療持續(xù)使用行為意愿的理解,協(xié)助服務提供者制定高效有力的營銷策略。

1 理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

目前,在移動醫(yī)療研究領(lǐng)域常用期望確認模型[15-17]、技術(shù)接受模型[10,18]、雙路徑模型[19-20]、UTAUT[7,21]、信息系統(tǒng)持續(xù)使用模型[8,22-24]等對個體持續(xù)使用行為展開研究。其中,信息系統(tǒng)持續(xù)使用模型[29]得到了大量學者的青睞,圍繞從信息系統(tǒng)持續(xù)使用模型開展的持續(xù)使用行為研究呈現(xiàn)逐漸上升的趨勢。信息系統(tǒng)持續(xù)使用模型(Expectation-Confirmation Model of Information System Continuance,ECM-ISC)融合了期望確認模型(ECM)與技術(shù)接受模型(TAM),除了強調(diào)期望確認模型中確認與滿意度對持續(xù)使用行為的影響外,還結(jié)合了技術(shù)接受模型中用戶對技術(shù)的感知有用性來預測、解釋個體對信息系統(tǒng)的持續(xù)使用意圖(見圖1)。

在信息系統(tǒng)產(chǎn)品與服務研究領(lǐng)域,例如移動銀行[30]、社交應用程序[31-32]以及在線學習[33],已有大量文獻采用ECM-ISC模型對用戶個體持續(xù)使用行為開展研究。Susanto等[30]利用ECM-ISC 探究滿意度、信任以及隱私對智能手機移動用戶持續(xù)使用行為的影響。Hsu等[31]基于信息系統(tǒng)持續(xù)使用模型研究個體對移動應用程序(APP)的持續(xù)使用行為。Hsiao等[32]基于客戶價值視角,采用信息系統(tǒng)持續(xù)使用模型探究影響用戶持續(xù)使用社交類應用程序的影響因素。Cheng等[33]基于ECM-ISC 模型,從內(nèi)部激勵與外部激勵兩個角度探究影響在線學習網(wǎng)站持續(xù)使用意圖的影響因素。

在移動醫(yī)療領(lǐng)域,也有大量圍繞ECM-ISC模型開展的研究。Cho等[8]利用ECM-ISC模型探究了韓國某健康類移動醫(yī)療應用程序激勵用戶持續(xù)使用的過程及其影響因素。Ju等[22]從影響吸引力角度擴展了ECM-ISC模型,挖掘基于中國情景的用戶連續(xù)使用移動醫(yī)療服務模型,并提出了相應改進策略。Karma等[23]對253個移動醫(yī)療用戶進行調(diào)查,基于ECM-ISC模型探究了信任與隱私關(guān)注對用戶移動醫(yī)療持續(xù)使用行為產(chǎn)生的作用。因此,在已有研究基礎(chǔ)上,本文將信息系統(tǒng)持續(xù)使用模型作為總體理論框架,探究移動醫(yī)療持續(xù)使用行為影響因素。

由于持續(xù)使用意愿是一個受多種因素影響的復雜現(xiàn)象[16,18,34-36],已有研究分析了各種前因?qū)Τ掷m(xù)使用意愿的影響,而基于感知因素與個人特征綜合視角探究持續(xù)使用意愿的研究較少[15]。因此,本文在ECM-IS模型的基礎(chǔ)上,加入了與移動醫(yī)療用戶體驗相關(guān)的感知因素以及代表個人特征的個人因素組成研究框架,探究影響個體持續(xù)使用行為的因素。研究模型如圖2所示。

本文對已有文獻提及的有關(guān)感知因素與個人因素變量按照如下規(guī)則進行篩選和整合。一方面,納入本研究的變量需至少有3篇已有文獻對其展開研究。根據(jù)相關(guān)文獻的頻率統(tǒng)計,部分變量如便利條件、社會規(guī)范等只在1～2個研究中進行了探討。類似變量因為研究頻率過低,不適合納入元分析研究而予以排除。另一方面,將部分代表相似含義的變量進行整合,例如績效預期。在已有文獻中,績效預期代表一個人相信使用技術(shù)有助于促進任務績效的程度。該定義與感知有用性相似,故在本模型中進行合并,均視為感知有用性變量[13]。因此,通過多次篩選,在信息系統(tǒng)持續(xù)使用模型基礎(chǔ)上,融入代表感知因素的變量如感知易用性(PEOU)、感知愉悅性(PE)、感知服務質(zhì)量(PSQ)和感知信任(PTRU),以及代表個人因素的變量如創(chuàng)新性(IN)與習慣(HAB),以探究上述因素對個體移動醫(yī)療持續(xù)使用意愿產(chǎn)生的影響。

1.1 滿意度

滿意度(Satisfaction,SAT)是指“消費者對服務初始體驗后的事后評估,并被捕獲為一種積極(滿意)、無感、消極(不滿意)的感覺”[37]。文獻[29]中證明了個體對產(chǎn)品或服務的滿意度是其持續(xù)使用的主要動機。滿意度與持續(xù)意向的關(guān)系已在信息系統(tǒng)[38-39]、健康信息服務[40]、移動銀行和支付服務[30,41]以及智能手表[42]等領(lǐng)域得到廣泛研究。而在移動醫(yī)療服務情境下,如果用戶對移動醫(yī)療滿意程度越高,則他們將傾向于繼續(xù)使用該服務。該關(guān)系同樣得到了證實,滿意度較高的用戶有更強的持續(xù)使用意圖[11,43-44]。因此,提出假設(shè):

H1個體滿意度對持續(xù)使用意愿有顯著正向影響。

1.2 期望確認度

由Bhattacherjee[29]定義可知,期望確認度(Confirmation,CONF)是指“主觀評價期望與感知績效之間差異的結(jié)果”。Bhattacherjee指出用戶對移動應用程序的滿意度取決于他們預期與實際體驗的接近程度,即如果個體期望越接近用戶的實際體驗,則他們將有更高的滿意度;但若用戶的期望超過實際體驗,他們將會出現(xiàn)不滿情緒[25,45-46],即用戶的期望確認水平正向影響用戶對服務的滿意程度。同時,由文獻[47]可知,當感知績效超過預期時,用戶將出現(xiàn)積極確認;當感知績效低于預期時,用戶將出現(xiàn)消極確認。積極確認可促進個體持續(xù)使用移動醫(yī)療服務的意愿,消極確認則抑制個體持續(xù)使用移動醫(yī)療服務的意愿[7,27],由此提出期望確認度直接影響用戶持續(xù)使用意向?；谏鲜鲅芯?提出如下假設(shè):

H2個體期望確認度對滿意度有顯著正向影響。

H3個體期望確認度對持續(xù)使用意愿有顯著正向影響。

1.3 感知有用性

感知有用性(Perceived Usefulness,PU)作為與IS使用行為有關(guān)的重要變量,代表“個體相信使用該系統(tǒng)將提高其工作績效的程度”[48]。研究表明,感知有用性和滿意度、感知有用性和持續(xù)意向之間存在積極關(guān)系[29],大量研究[42,49-50]也證實了三者之間的關(guān)系。一方面,眾多研究證明了感知有用性是用戶滿意度的重要前提[26,51];另一方面,感知有用性也被反復驗證將對用戶持續(xù)使用意圖產(chǎn)生重要影響[8,52-53]。

由此可知,用戶通過移動醫(yī)療服務收獲的益處越多,他們就越滿意,越有可能繼續(xù)使用該服務。因此,提出如下假設(shè):

H4感知有用性對滿意度有顯著正向影響。

H5感知有用性對持續(xù)使用意愿有顯著正向影響。

1.4 個人特征

創(chuàng)新性(Innovativeness,IN)是指個體愿意嘗試新技術(shù)的程度[54]。該變量是技術(shù)使用行為中的一個個體特征。具有較高創(chuàng)新性的用戶往往能更高效、更積極地運用新技術(shù),因此,他們更愿意嘗試并持續(xù)使用新技術(shù),同時向他人提供建議[55]。Lu等[56]研究發(fā)現(xiàn),具有良好教育背景的用戶中,創(chuàng)新性是影響用戶持續(xù)使用意圖的重要因素。Lin等[57]提出具有較強創(chuàng)新性的中國航空公司乘客,在線航班登機服務的持續(xù)使用可能性更高。Hsiao等[26]對一家臺灣醫(yī)院移動醫(yī)療服務用戶調(diào)查發(fā)現(xiàn),個體創(chuàng)新性與該用戶持續(xù)使用移動醫(yī)療的可能性呈相關(guān)關(guān)系。同樣結(jié)論在文獻[58]中也有所驗證。因此,提出假設(shè):

H6創(chuàng)新性對持續(xù)使用意愿有顯著正向影響。

習慣(Habit,HAB)被定義為個體傾向自動使用信息技術(shù)的程度[59]。主要指一種下意識的、不需要太多思考的行為。該變量已經(jīng)被證明為預測技術(shù)持續(xù)使用的關(guān)鍵因素之一[59-60]。Limayem 等[59]提出習慣將顯著影響用戶持續(xù)使用信息技術(shù)的意愿。Barnes[60]的研究表明,習慣將鼓勵用戶繼續(xù)使用同一款移動應用程序。個體越習慣于使用一項技術(shù),那么,他繼續(xù)使用該技術(shù)的可能性就越大,習慣對持續(xù)使用意圖有積極影響[17,21,24]。因此,提出假設(shè):

H7習慣對持續(xù)使用意愿有顯著正向影響。

1.5 感知因素

感知易用性(Perceived Ease of Use,PEOU)是指個體認為使用某一特定系統(tǒng)不需要花費努力的程度[61]。高速發(fā)展的科技促使用戶在更加青睞技術(shù)的快捷高效的同時,也更加注重信息系統(tǒng)的簡便易學。因此,用戶對移動醫(yī)療服務的滿意度以及是否持續(xù)使用移動醫(yī)療將取決于使用服務的上手難易程度。大量研究證明,感知易用性對滿意度和對持續(xù)使用意愿均具有積極影響[10,15,18,53,62]。因此,提出如下假設(shè):

H8感知易用性對滿意度有顯著正向影響。

H9感知易用性對持續(xù)使用意愿有顯著正向影響。

感知愉悅性(Perceived Enjoyment,PE)是指“無論可能設(shè)想的執(zhí)行后果如何,使用一項技術(shù)令人愉快的程度”[63]。該變量反映了與使用信息技術(shù)相關(guān)的享受和樂趣。感知愉悅性被證明是在信息系統(tǒng)[64]、社交網(wǎng)站[65-66]和移動互聯(lián)網(wǎng)[67]等背景下影響用戶行為的重要因素。感知愉悅性是一種心理體驗,是感知體驗的維度之一。用戶感知愉悅性會影響其體驗效果,而用戶體驗效果直接影響用戶持續(xù)使用意愿。對于用戶而言,他們希望通過使用移動醫(yī)療服務提高他們管理自身健康效率的同時也有一個愉快舒適的體驗。文獻[24,68-69]中證明,感知愉悅性對用戶滿意度有顯著的積極影響。同時,文獻[17,20]中研究證實了用戶感知愉悅性越高,其持續(xù)使用意愿越高。因此,提出假設(shè):

H10感知愉悅性對用戶持續(xù)使用意愿有顯著正向影響。

感知服務質(zhì)量(Perceived Service Quality,PSQ)是電子服務能否成功的重要決定因素之一[70]。服務質(zhì)量是指用戶對任何服務優(yōu)劣好壞的判斷[71]。因此,本文將服務質(zhì)量定義為用戶對移動醫(yī)療健康服務整體的看法。由定義可知,感知服務質(zhì)量是一種先于滿意度的認知評價[72]。已有研究證明,滿意度、服務質(zhì)量與行為意圖之間存在在直接關(guān)系[73-75]。在移動醫(yī)療領(lǐng)域,個體感知服務質(zhì)量越高,其滿意度越高,持續(xù)使用該服務的可能性越高[11,43,45]。因此,提出如下假設(shè):

H11感知服務質(zhì)量對滿意度有顯著正向影響。

H12感知服務質(zhì)量對持續(xù)使用意圖有顯著正向影響。

感知信任(Perceived Trust,PTRU)是指“用戶對服務提供商可靠性與完整性的信心,以及期望提供服務商履行承諾的程度”[76]。對于用戶而言,感知信任程度越高,他們對服務將表現(xiàn)出更為積極的態(tài)度[77]。即消費者信任程度與個體滿意度有直接關(guān)系[45]。同時,研究表明,感知信任是服務提供者與客戶建立長期關(guān)系的關(guān)鍵因素[77]。用戶信任程度影響用戶持續(xù)使用意圖[77,79]。因此,提出假設(shè):

H13感知信任對用戶持續(xù)使用意圖有顯著正向影響。

2 研究設(shè)計

即使是同一研究主題,由于樣本來源、樣本數(shù)量、方法模型、研究視角等不同,圍繞其開展的研究結(jié)果也存在巨大差異[80]。元分析作為一種以圍繞同一課題開展的大量獨立研究為研究對象,對已有研究結(jié)論進行綜合分析的定量研究方法,能精準地將大量同一關(guān)系的獨立研究結(jié)果進行整合[12,81]。該方法通過運用統(tǒng)計分析方法將已有研究結(jié)論整合為單一估計,減少獨立研究由于抽樣統(tǒng)計誤差而造成的差異,從而得出具有普遍性的綜合研究結(jié)論[81-82]。

因此,為了驗證移動醫(yī)療平臺持續(xù)使用行為及其前因相互作用關(guān)系,按照Hedges等[83]提出的元分析的一般步驟,對已有移動醫(yī)療持續(xù)行為實證研究結(jié)論進行再分析。

2.1 文獻檢索與篩選

為了確保本研究的可信性和完整性,首先以移動醫(yī)療(“mhealth”“mobile health”“mobile healthcare”“MHS”)、移動醫(yī)療服務或移動醫(yī)療APP(“mobile health service”“mobile wellness APPs”)和持續(xù)使用、持續(xù)使用意圖(“continuance use”“continuance intention”“continuing using intention”“continuous usage intention”“sustained use behavior”)為關(guān)鍵詞,在Google Scholar、Web of Science、EBSCO、ScienceDirect、Proquest、Emerald、IEEE、Xplore、Springer Link、PQDT、LISA、Elsevier、Scopus以及CNKI、萬方數(shù)據(jù)庫、維普數(shù)據(jù)庫、百度學術(shù)等數(shù)據(jù)庫中搜索2020年3月以前發(fā)表的國內(nèi)外期刊論文、碩博士學位論文與會議論文;其次,通過關(guān)鍵詞對信息管理重點期刊如Academy of Management Journal(AMJ)、Academy of Management Review(AMR)、MIS Quarterly、Journal of International Business Studies等進行二次搜索,人工檢索被遺漏的文章;再次,通過綜述類參考文獻目錄尋找被遺漏的文章形成相關(guān)研究數(shù)據(jù)庫;最后,剔除與本文研究主題不符的文章,共得到76篇文章進行分析。

為了保證數(shù)據(jù)分析的客觀性、有效性以及一致性,根據(jù)元分析方法的要求,對搜集的76篇文獻進行了仔細檢查,確保其符合如下標準:①相關(guān)研究必須為基于移動醫(yī)療的實證研究;②相關(guān)研究必須報告樣本大小以及相關(guān)系數(shù);③研究至少包含上述假設(shè)中的一種關(guān)系;④研究中涉及因果變量定義需一致。經(jīng)過篩選,共有30篇研究符合上述要求(見表1)。30篇研究包含30個獨立樣本,總樣本量為10 431,平均樣本量為336,具有足夠的驗證性。

表1 納入元分析的原始文獻

續(xù)表1

2.2 編碼過程

在確定了已有研究后,對納入研究的30篇文獻中的描述項與相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計項兩部分進行了編碼,每一個獨立樣本編碼一次。其中,描述項包括論文的基本信息(如論文出版的年份、作者、出版物)、研究方法和理論模型。而相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計項包括樣本大小、有關(guān)變量以及相關(guān)變量間的效應大小。為了提高元分析的有效性,在統(tǒng)計變量時,對原始研究進行了仔細閱讀,并將其中概念含義相同但卻用不同名稱進行描述的變量進行了合并。同時,為了避免編碼錯誤,提高編碼的準確性,由論文作者在兩個不同時間點(間隔1個月)對所有文獻進行重復獨立編碼。同時,邀請兩位在線醫(yī)療研究領(lǐng)域的博士同步進行編碼,并對編碼不一致之處進行復核。通過上述兩種方法,對比發(fā)現(xiàn),除極少數(shù)數(shù)據(jù)有微小偏差外,其他編碼均不存在明顯差異,一致性較高。

2.3 元分析析過程

采用Comprehensive Meta Analysis 2.0(CMA 2.0)開展元分析研究。根據(jù)Lipsey等[84]提出的方法,按照如下流程進行分析:①根據(jù)本研究概念框架以及選定的30篇文獻,對相關(guān)關(guān)系進行描述性統(tǒng)計,用于了解每一個變量在移動醫(yī)療健康持續(xù)使用行為中的作用。②效應值計算。采用R-Fisher’Z-R轉(zhuǎn)化公式,將原始文獻中的相關(guān)系數(shù)轉(zhuǎn)化為Fisher’Z分數(shù),并在此基礎(chǔ)上對Z分數(shù)進行加權(quán)處理,將處理后的Z分數(shù)值與相應的標準差用于合并效應值,得到本文相關(guān)系數(shù)R。③模型選定以及異質(zhì)性檢驗。梳理本文分析的文獻發(fā)現(xiàn),各研究群體具有不同特征,而這些特征可能影響變量與持續(xù)使用意愿之間的相關(guān)關(guān)系[85],故采用隨機效應模型進行分析。此外,由Lipsey等的研究可知,異質(zhì)性檢驗是元分析中用于檢查納入元分析中的已有研究數(shù)據(jù)是否來自統(tǒng)一樣本即檢驗每一個獨立樣本是否具有本質(zhì)差異的重要方法,故采用異質(zhì)性檢驗中的Q檢驗以及I-square驗證隨機效應模型使用的合理性和異質(zhì)性程度。④發(fā)表偏差檢驗。本文采用漏斗圖檢驗法、Classic fail-safeN以及Egger’s regression intercept檢驗法檢驗效應值分布情況與真實值之間偏離的程度。

3 研究結(jié)果

3.1 發(fā)表偏差檢驗

Krleza-Jeric[86]的研究表明,研究結(jié)果越具有統(tǒng)計意義,其發(fā)表的可能性就越大,即具有顯著效應結(jié)果的研究更加容易出版。與此同時,研究報告常常偏向于已出版研究,忽視正在或尚未發(fā)表的研究,出現(xiàn)粉飾實證結(jié)果的現(xiàn)象,因而已經(jīng)發(fā)表的研究可能高估真正的效應[85]。因此,為了避免發(fā)表偏差問題,在進行元分析之前必須對研究效應值進行檢驗,以此檢驗效應值的分布情況與真實值之間偏離度。

為了更準確地檢驗發(fā)表偏差,采用Egger’s regression intercept與Fail-safeN兩者定量的方法檢驗發(fā)表偏差(見表2)。其中,Egger’s regression intercept結(jié)果顯示,除了TRU-CI這一組變量,其他相關(guān)變量檢驗P均大于0.05,呈現(xiàn)不顯著狀態(tài),說明除TRU-CI之外,其余變量關(guān)系不存在發(fā)表偏差。進而,針對TRU-CI這組變量開展Fail-safeN(失安全系數(shù))檢驗,發(fā)現(xiàn)這一組變量失安全系數(shù)為1 588,大于臨界值K×5+10(K為文獻數(shù)量),說明該研究結(jié)果可靠,不存在發(fā)表偏差。由圖3可知,大部分研究效應值集中分布于漏斗圖上方與平均效應值附近且呈現(xiàn)中心對稱分布,由此得出,該元分析研究不存在偏差問題。

表2 本文涉及變量發(fā)表偏差檢驗

3.2 異質(zhì)性檢驗

Lipsey等[84]指出“異質(zhì)性檢驗作為檢驗多項獨立的研究是否全部來自同一樣本的手段,是元分析研究中不可忽視的重要環(huán)節(jié)”。由表3異質(zhì)性檢驗結(jié)果可知,除了創(chuàng)新性(IN)與習慣(HAB)異質(zhì)性檢驗結(jié)果Q檢驗顯著性大于0.05外,其余影響因素P值均小于0.05,表示拒絕同質(zhì)性虛無假設(shè),因此研究存在異質(zhì)性。與此同時,除去創(chuàng)新性與習慣,其余因素I-squared 值在80%～95%之間,均大于75%,說明本文涉及的研究存在高度異質(zhì)性[87]。綜上可知,已有研究結(jié)果除抽樣誤差之外,還存在因其他研究特性而導致的差異,故采用考慮已有研究之間與研究內(nèi)部變異的隨機效應模型對移動醫(yī)療持續(xù)使用影響因素展開Meta分析,同時對研究變量進行次群體分析,以找出導致異質(zhì)性的調(diào)節(jié)變量。

表3 異質(zhì)性檢驗結(jié)果

3.3 元分析結(jié)果

由表4元分析結(jié)果可知,本文假設(shè)均得到了驗證。其中,Lipsey等[84]指出,若相關(guān)系數(shù)效應值大于0.40,則表示變量間呈現(xiàn)高程度相關(guān)關(guān)系;若相關(guān)系數(shù)效應值大于0.2小于0.4,則表示變量間呈現(xiàn)中等程度相關(guān);若相關(guān)系數(shù)效應值小于0.2,則表示變量間呈現(xiàn)弱相關(guān)關(guān)系。因此,在影響持續(xù)使用意愿的因素中,除了創(chuàng)新性(r=0.320,P＜0.001)對移動醫(yī)療是持續(xù)使用呈現(xiàn)中等程度正相關(guān)性,其余相關(guān)關(guān)系均呈現(xiàn)高強度正相關(guān)關(guān)系,說明這些變量對滿意度以及對持續(xù)使用意愿的作用是重要的。對比結(jié)果可知,有關(guān)持續(xù)使用意愿的影響因素中,感知信任(r=0.645,P＜0.001)與習慣(r=0.619,P＜0.001)對用戶移動醫(yī)療持續(xù)使用行為的影響最大,滿意度(r=0.578,P＜0.001)、感知確認度(r=0.593,P＜0.001)、感知易用性(r=0.596,P＜0.001)對持續(xù)使用的相關(guān)性差異不明顯,創(chuàng)新性(r=0.320,P＜0.001)雖對持續(xù)使用產(chǎn)生正向影響效應,但其對持續(xù)使用產(chǎn)生的作用不及其余影響因素,說明該變量對持續(xù)使用意愿的影響是有限的。由滿意度的影響因素研究結(jié)果可知,期望確認度(r=0.635,P＜0.001)對于滿意度的影響最大,其次為感知有用性(r=0.589,P＜0.001),對滿意度影響作用最小的因素為感知易用性(r=0.410,P＜0.001)。

表4 隨機效應模型分析結(jié)果

3.4 次群體檢驗

由異質(zhì)性檢驗結(jié)論可知,各研究之間呈現(xiàn)高異質(zhì)性,說明變量間關(guān)系受到潛在調(diào)節(jié)變量的影響。采用次群體組檢驗進一步挖掘研究異質(zhì)性來源及其研究特征對效應量的調(diào)節(jié)作用。

對于發(fā)達地區(qū)的個體而言,在愈加關(guān)注醫(yī)療保健的同時更傾向于使用更快捷方便且有效的健康保健方式[19]。因此,經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的居民更有驅(qū)動力以及能力利用移動醫(yī)療管理自身健康狀況。而對于發(fā)展中國家的個體而言,由于其電子素養(yǎng)、健康素養(yǎng)、健康意識等因素的原因,他們持續(xù)使用移動醫(yī)療的意愿與發(fā)達國家個體有所區(qū)別,故將樣本所在地經(jīng)濟發(fā)展水平作為調(diào)節(jié)變量,探究經(jīng)濟發(fā)展水平對相關(guān)變量產(chǎn)生的調(diào)節(jié)效應(其中,按照國際分類標準,德國、葡萄牙、韓國、美國、加拿大等為發(fā)達國家,中國、孟加拉國、印度等為發(fā)展中國家)。如表5所示,除了感知有用性與滿意度、感知服務質(zhì)量與滿意度的關(guān)系外,組間異質(zhì)性檢驗統(tǒng)計量QB均呈顯著關(guān)系,表明樣本所在國家經(jīng)濟發(fā)展水平顯著調(diào)節(jié)所有變量間的相關(guān)關(guān)系。對比相關(guān)性值可以發(fā)現(xiàn),基于不同發(fā)展水平樣本所得到的變量間相關(guān)性關(guān)系大小也有所不同。發(fā)展中國家中感知信任、感知服務質(zhì)量以及感知易用性對移動醫(yī)療持續(xù)使用意愿的影響要高于發(fā)達國家,而發(fā)達國家中感知有用性、滿意度、期望確認度、創(chuàng)新性、感知愉悅性和習慣6個變量與持續(xù)使用行為意愿之間的關(guān)系程度高于發(fā)展中國家。

表5 國家經(jīng)濟發(fā)展水平的調(diào)節(jié)作用

4 討論

本文基于信息系統(tǒng)持續(xù)使用模型,綜合考慮個體感知因素與個體特征,構(gòu)建了移動醫(yī)療用戶持續(xù)使用意愿影響因素綜合模型。采用元分析方法,對30篇相關(guān)實證文獻進行統(tǒng)計分析,驗證了模型中各變量間的關(guān)系,證實了ECM-ISC 基本模型變量(期望確認度、感知有用性、滿意度)、個體感知因素(感知易用性、感知愉悅性、感知服務質(zhì)量、感知信任)以及個體特征(創(chuàng)新性、習慣)對持續(xù)使用意愿的顯著正向關(guān)系。與此同時,本文檢驗了研究樣本所在國家經(jīng)濟發(fā)展水平在模型中各種變量關(guān)系產(chǎn)生的調(diào)節(jié)效應,發(fā)現(xiàn)不同經(jīng)濟水平下的變量關(guān)系差異。具體地:

(1)由元分析結(jié)果可知用戶持續(xù)使用行為研究領(lǐng)域廣泛使用的ECM-ISC 在解釋用戶持續(xù)使用意圖方面都是顯著且重要的。由相關(guān)分析結(jié)果可知期望確認度、感知有用性以及滿意度對持續(xù)使用意愿呈顯著的正向關(guān)系。即用戶初次使用后的感知績效與預期越相近,越相信移動醫(yī)療能改變自身健康狀況以及對服務越滿意,用戶繼續(xù)使用移動醫(yī)療的可能性就越高。這表明,上述3個變量在持續(xù)使用行為中的重要作用,與文獻[8,45]中的結(jié)論一致。

基于上述結(jié)論,本文建議移動醫(yī)療服務提供者從如下方面改進營銷策略:

①服務提供商應努力讓用戶相信移動醫(yī)療服務有益于提高身體素質(zhì)、方便管理自身健康。例如,在移動醫(yī)療服務中,提供者可以設(shè)置各種心理提示強調(diào)其價值維度,真實地宣傳利用服務成功實現(xiàn)疾病預防與檢測、遠程醫(yī)療、醫(yī)療決策、方便健康管理等成功案例,以提升用戶感知有用性程度。

②服務提供商應理解移動醫(yī)療具有非面對面交流特性,期望過高,一旦實際績效低于期望,期望確認度就會降低,影響持續(xù)使用意愿;若實際績效超過已有期望,確認度將增高,在提升滿意度的同時增大客戶粘性。但是較低的期望又可能造成對于服務較差的印象,影響初次采納行為。因此,服務提供商要重視服務品牌的建立與功能上的宣傳,加深用戶對移動醫(yī)療的了解,引導用戶形成較為理性的期望。同時,服務商應當專注于滿足用戶的需求與期望,針對用戶期望制定個性化的服務,采用一種容易被用戶理解和消化的服務方式。通過提升用戶的體驗,縮小用戶期望與實際感知之間的差距,促使用戶持續(xù)使用移動醫(yī)療服務。

③服務提供商應當持續(xù)追蹤用戶服務進程,及時有效地與客戶進行溝通,高度重視用戶意見與建議,及時做出反應,并及早制定相應的問題解決方案,從而提升用戶滿意度,實現(xiàn)提高用戶黏性的目的。

(2)通過元分析挖掘與用戶體驗有關(guān)的個人感知因素對滿意度以及持續(xù)使用意愿的影響發(fā)現(xiàn),感知易用性、感知愉悅性、感知服務質(zhì)量以及感知信任對持續(xù)使用意愿均有積極影響,該結(jié)論與文獻[10,44]中的結(jié)論一致。而對于影響用戶滿意度的因素而言,感知易用性以及感知服務質(zhì)量對用戶滿意度有正向影響,與文獻[24,52]中的結(jié)論一致。該結(jié)果表明,用戶體驗與情感在很大程度上決定了他們是否愿意繼續(xù)使用移動醫(yī)療服務。因此,為了鼓勵用戶繼續(xù)使用移動醫(yī)療服務,提供商需要重點關(guān)注如下幾個方面:

①剖析已有移動醫(yī)療服務發(fā)現(xiàn),部分移動醫(yī)療服務需要用戶執(zhí)行繁瑣的使用程序(例如,反復的注冊登錄、詳盡的數(shù)據(jù)輸入),花費較多時間和精力,增加了用戶的感知使用難度,從而導致用戶停止繼續(xù)使用該服務[88]。因此,對于服務提供商而言,降低服務注冊難度、服務學習成本,構(gòu)建更為輕松的使用教程是提升用戶滿意度、促進用戶持續(xù)使用服務的重要手段之一。

②由研究結(jié)果可知用戶愉悅的使用體驗能夠有效提高持續(xù)使用意愿,故對于移動醫(yī)療服務提供商而言,在滿足用戶實際需求的同時,應該為用戶構(gòu)建一個愉快舒適的環(huán)境,甚至采用游戲化的設(shè)計,例如完成任務或升級獎勵等方式,讓用戶感受到移動服務的獨具匠心,提升用戶的使用體驗,引導用戶享受使用過程從而提高用戶使用頻率。

③用戶感知服務質(zhì)量直接影響用戶滿意度以及持續(xù)使用意愿,故對于移動醫(yī)療服務提供商而言,提高服務質(zhì)量應當成為刺激用戶使用行為,實現(xiàn)價值共創(chuàng)的重要目標。因此,本文建議服務提供商及時更新服務信息、反饋服務進程,同時優(yōu)化服務流程,增強移動醫(yī)療服務的人性化特征。在提供服務的過程中注重與用戶之間的情感交流,強化對用戶的服務意識,形成“用戶為中心、質(zhì)量為核心”的服務宗旨,以提升用戶感知服務質(zhì)量程度。

④感知信任是指“用戶對服務提供商可靠性與完整性的信心,以及期望提供服務商履行承諾的程度”。因此,對于移動醫(yī)療服務提供商而言,構(gòu)建良好的服務形象,擴大服務影響力,重視服務聲譽的培養(yǎng)與維護,提高認知聲譽與情感聲譽,是促進用戶感知信任程度的重要手段。

(3)研究結(jié)果表明,個體特征(創(chuàng)新性、習慣)對于用戶持續(xù)使用意愿有積極作用。具體來講,具有較高創(chuàng)新性的用戶往往能夠更高效地運用移動醫(yī)療服務,更有可能持續(xù)使用該類服務。這與文獻[27]中的結(jié)論一致,因此,對于移動醫(yī)療服務提供商而言,針對不同創(chuàng)新性程度的用戶應當采用差異化的營銷策略。若用戶創(chuàng)新性高,服務提供商要不斷擴展新功能、新服務,持續(xù)滿足用戶對于新興技術(shù)與新鮮事物的好奇心,強調(diào)新功能或服務的特別之處,引導該類用戶持續(xù)使用意愿。對于創(chuàng)新性較低的用戶,強調(diào)移動醫(yī)療服務的安全、穩(wěn)定,降低他們的憂慮,提高該類用戶對服務的信心。與此同時,根據(jù)元分析結(jié)果可知,個人習慣同樣是影響用戶持續(xù)使用移動醫(yī)療服務的重要因素。該結(jié)論與文獻[26]中的結(jié)論一致。因此,對于服務提供商而言,應當重點關(guān)注用戶的習慣性使用,即服務提供商要主動積極地加強與用戶之間的交互關(guān)系,緊密聯(lián)系服務與用戶的行為習慣與情感狀態(tài),觸發(fā)用戶對服務的依賴性,激發(fā)用戶持續(xù)使用的欲望。

(4)通過元分析次群體檢驗可知,國家經(jīng)濟發(fā)展水平對移動醫(yī)療持續(xù)使用行為均具有調(diào)節(jié)作用。具體來講,感知信任、感知服務質(zhì)量以及感知易用性3個影響因素對于發(fā)展中國家持續(xù)使用意愿的作用要強于發(fā)達國家,即對于發(fā)展中國家用戶而言,是否選擇持續(xù)使用移動醫(yī)療服務受到感知信任、感知服務質(zhì)量以及感知易用性的影響較發(fā)達國家更大。這可能是由于發(fā)展中國家醫(yī)療資源更為稀缺且分布更為不均勻、醫(yī)療信息不對稱、信息共享性差、醫(yī)療服務公平性差等醫(yī)療問題以及自身電子素養(yǎng)相對于發(fā)達國家用戶較低的原因,故對于移動醫(yī)療服務提供商而言,在面對發(fā)展中國家用戶時,應從如下3個方面增強用戶黏性,提升持續(xù)使用意愿:①構(gòu)建良好的服務形象,提高認知聲譽與情感聲譽,提升用戶感知信任程度;②及時反饋服務進程,優(yōu)化服務流程,提高感知服務質(zhì)量;③降低服務注冊難度與服務學習成本,使服務使用過程更簡潔方便,通過增強感知易用性的方法,刺激用戶持續(xù)使用欲望。

5 結(jié)語

本文采用元分析方法,對移動醫(yī)療服務用戶持續(xù)使用領(lǐng)域30篇中外文獻進行綜合定量分析,所得結(jié)論有一定的理論價值。

(1)在ECM-ISC 模型基礎(chǔ)上融入用戶特征與用戶使用后體驗感知兩類因素,量化和比較了持續(xù)使用意愿每一個前因的影響程度,證實了ECM-ISC基本模型變量(期望確認度、感知有用性、滿意度)、個體感知因素(感知易用性、感知愉悅性、感知服務質(zhì)量、感知信任)以及個體特征(創(chuàng)新性、習慣)對持續(xù)使用意愿的顯著正向關(guān)系。該結(jié)論一方面證明了ECM-ISC 模型在移動醫(yī)療服務持續(xù)使用意愿研究領(lǐng)域的有效性;另一方面,將個體特征與使用后個體體驗納入ECM-ISC 模型,以綜合的視角為進一步拓展并細化該模型在移動醫(yī)療服務研究領(lǐng)域的使用提供了參考。

(2)探討了不同經(jīng)濟環(huán)境下用戶行為的差別,探究了不同經(jīng)濟發(fā)展水平國家或地區(qū)用戶持續(xù)使用意愿背后的內(nèi)涵。在分析了經(jīng)濟發(fā)展水平對模型中涉及變量關(guān)系調(diào)節(jié)效應的基礎(chǔ)上,得出感知信任、感知服務質(zhì)量以及感知易用性對發(fā)展中國家用戶持續(xù)使用移動醫(yī)療服務行為的作用要強于發(fā)達國家用戶的結(jié)論。本研究擴大了研究范圍,在一定程度上突破了現(xiàn)有研究集中于一個國家或地區(qū)單一樣本的局限,同時,通過整合國家或地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平維度,增進了對不同經(jīng)濟環(huán)境用戶特征及其移動醫(yī)療持續(xù)使用行為之間關(guān)系的理解。

(3)將已有研究結(jié)論整合為一個單一估計,得出用戶持續(xù)使用移動醫(yī)療服務使用意愿影響因素的總體結(jié)論,挖掘了用戶持續(xù)使用意愿普適性的研究結(jié)論,減少了由于抽樣統(tǒng)計誤差而導致的獨立研究的差異,避免了現(xiàn)有研究中一些結(jié)論相互矛盾而導致的理論和實踐研究發(fā)展的混亂。

就實踐價值而言,本研究可以協(xié)助移動醫(yī)療服務提供商了解用戶持續(xù)使用行為。引導他們關(guān)注影響用戶持續(xù)使用意愿的關(guān)鍵因素,同時協(xié)助服務運營者認識不同個體以及不同經(jīng)濟發(fā)展水平國家用戶需求的差異性,從而制定有針對性的推廣方案,增強客戶粘性,促進移動醫(yī)療服務健康、持續(xù)且穩(wěn)定的發(fā)展。

本文存在一定的缺陷。與其他類型移動服務不同的是,目前有關(guān)移動醫(yī)療持續(xù)使用行為的成果有限,因此,可能有一些重要的影響因素沒有被納入本文研究中。同時,本文沒有考慮用戶職業(yè)、身體狀況、年齡等調(diào)節(jié)作用。未來的研究將繼續(xù)從其他重要變量以及不同用戶群體進行深入分析。