上海理工大学学报  2020, Vol. 42 Issue (4): 390-398   PDF    
分级诊疗背景下患者社区首诊意愿影响因素实证分析
沈小娟1, 杨扬2, 孙绍荣1     
1. 上海理工大学 管理学院,上海 200093;
2. 上海出版传媒研究院 上海 200093
摘要: 为解决我国在实行分级诊疗政策中出现的患者分布不合理问题,运用实证调查方法,探讨感知质量、感知体验、感知风险和感知价值与患者社区首诊意愿的关系以及信任的中介作用与价格敏感度在患者分布中的调节作用。研究结果表明,患者感知质量是患者社区首诊的最主要决定因素,并且患者信任对患者社区首诊意愿起到显著正向影响。在此基础上,指出一些社区医院发展策略方面的误区,并提出社区医院应当在强化自己的医疗业务范围前提高诊疗质量,形成良好的“治疗小病和慢性病的口碑”,从而大幅度提高患者的感知质量,有效地增加患者的首诊意愿。
关键词: 分级诊疗     社区首诊意愿     感知质量     价格敏感度    
Empirical analysis on the influencing factors of patients’ willingness to first visit the community hospital under the background of hierarchical diagnosis and treatment
SHEN Xiaojuan1, YANG Yang2, SUN Shaorong1     
1. Business School, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China;
2. Shanghai Research Institute of Publishing and Media, Shanghai 200093, China
Abstract: Aiming at finding ways and means to solve the unreasonable patient distribution in the implementation of the grading diagnosis and treatment policy in China, an empirical investigation was adopted to explore the relationship of the perceived quality, perceived experience, perceived risk and perceived value with the willingness of patients to visit the community hospital for the first time. The regulating effect of the mediating role of trust and price sensitivity on the distribution of patients was also discussed. The results show that the perceived quality of patients is the most important determinant of the patients' first diagnosis in the community hospital, and the patients' trust has a significant positive influence on their willingness. On this basis, the errors in the development strategies of some community hospitals were pointed out. Community hospitals should improve the quality of diagnosis and treatment under the premise of strengthening their medical business scope, and form a good "word of mouth for the treatment of minor diseases and chronic diseases", so as to greatly improve the perceived quality of patients and effectively improve the suggestion of patients' willingness of the first diagnosis.
Key words: hierarchical diagnosis and treatment     the willingness of patients’ visits at the primary hospital     perceived quality     price sensitivity    

分级诊疗是根据居民患病的轻重缓急以及治疗的难易程度选择不同的医疗机构治疗。分级诊疗制度的实施不仅能有效缓解“看病贵、看病难”的问题,更能有效配置现有的医疗资源,实现科学合理的就医格局[1]

随着分级诊疗制度建设的推进,我国大部分省(区、市)先后出台了相关方案并进行试点,如上海推出的“1+1+1”家庭医生组合签约模式可以让签约居民享受延伸处方、减免门诊诊查费等优惠政策。通过试点,社区医院门急诊量有了明显上升,初步缓解了“看病难,看病贵”问题。但仍有相当部分的居民签而不约,患者社区首诊的持续意愿不高。如何提高患者社区首诊的意愿,已成为分级诊疗制度实施亟待解决的问题。

目前大部分学者多从患者政策认知水平视角[2]、患者家庭经济因素视角[3],以及患者信任视角[4]来分析患者社区首诊意愿的影响因素。缺乏综合考虑患者内部感知对社区首诊意愿的影响,以及它们之间内在作用关系的研究。本文采用实证研究方法,深入探讨感知质量、感知体验、感知风险、感知价值以及信任之间的内部作用关系及其对患者社区首诊意愿的作用机理,并对价格敏感度的调节作用进行探索,为政府部门和社区医院提高患者社区首诊的意愿提供新的视角和决策依据。

1 理论基础与研究假设 1.1 患者感知质量与患者信任以及社区首诊意愿的关系

感知质量(perceived quality, PQ)是指消费者对产品或服务整体质量作出的判断。在医疗服务领域,感知质量是指患者在就诊过程中对医院提供的诊疗服务质量作出的判断。患者对医院的感知质量就越高,患者对医院的信任和满意度越高[5]。Carol等[6]研究认为患者较好的感知质量会正面影响患者选择医院的决策意愿和行为。如果患者在社区医院就诊的感知质量越高,他们对社区医院的信任以及社区首诊的意愿就越高。因此,本文提出如下假设:

H1a——感知质量对患者信任有正向的显著影响;

H1b——感知质量对患者社区首诊意愿有正向的显著影响。

1.2 患者感知体验与患者信任以及社区首诊意愿的关系

患者感知体验(perceived experience, PE)是患者在整个就诊环节中包括就诊前、就诊过程中以及就诊后与社区医院直接或间接接触所产生的主观感受。患者的感知体验包括患者和社区医院互动的各个方面,从预约挂号到治疗后的随访、从停车场到手术室,可以涉及社区医院的任何一个场所、任何一个医务人员。感知体验的结果包括认知因素和情感因素。患者的感知体验越好,越会对社区医院产生强烈的情感。患者感知体验可以通过便利性、医患关系、管理流程以及就医环境等维度来衡量。Pullman等[7]在研究中把消费者满意度作为感知体验与消费者购买意愿之间的中介变量,即感知体验能产生消费者信任和消费者购买意愿。良好的感知体验可以提高患者的信任和就诊意愿。因此,本文提出如下假设:

H2a——感知体验对患者信任有正向的显著影响;

H2b——感知体验对患者社区首诊意愿有正向的显著影响。

1.3 患者感知风险与患者信任以及社区首诊意愿的关系

感知风险(perceived risk, PR)最初是由Bauer[8]提出的,他认为消费者购买决策中隐含着对结果的不确定。感知风险包含决策结果的不确定性和错误决策的后果严重性。在本研究中,感知风险是指患者在去社区医院就诊前或就诊过程中感受到的来自各方面的不确定的消极后果。在感知风险的实证研究上,Yi等[9]分析患者感知风险对信任的影响:患者感知风险越高对医疗服务的信任感越低;反之感知风险越低信任感会越高。Schwarz[10]研究认为感知风险与消费者的购买意愿存在负相关关系。Arslan等[11]研究认为感知风险对行为意愿产生抑制作用。因此有理由相信,如果患者在社区医院就诊的感知风险越高,他们对社区医院的信任以及社区首诊的意愿就越低[12]。由此本文提出如下假设:

H3a——感知风险对患者信任有负向显著影响;

H3b——感知风险对患者社区首诊意愿有负向显著影响。

1.4 患者感知价值与患者信任以及社区首诊意愿的关系

感知价值(perceived value, PV)是由消费者通过对比感知收益和感知付出后,对产品或服务的消费效用产生的感知。患者感知价值是指患者接受医疗服务过程中所能感知到的得失权衡后对医疗服务效用的整体评价,是消费者感知价值理论在医疗服务领域的延伸[13]。Gengiz等[14]认为患者感知价值的内容可以从功能、情感、情景、认知和社会价值5个维度去衡量。Engel等[15]研究指出,感知价值是消费者利益得失的权衡,当消费者认为产品或服务给自己带来的收益大于付出的成本时,其感知价值为正,从而会产生消费意愿。感知价值越大时,消费意愿就会越强烈。Sweeney 等[16]研究认为感知价值由质量因素、价格因素、社会价值和情感价值组成,消费者的感知价值将直接影响消费意愿。Sultan[17]研究指出,当消费者对所消费的产品或服务感知到价值时,消费者会对其产生较高的信任。因此有理由相信,如果患者在社区医院就诊的感知价值越高,他们对社区医院的信任以及社区首诊的意愿就越高。由此本文提出如下假设:

H4a——感知价值对患者信任有正向的显著影响;

H4b——感知价值对患者社区首诊意愿有正向显著影响。

1.5 患者信任的中介作用

信任是一个人愿意信赖其他人或其他事物的一般心理倾向。Morgan等[18]认为信任能够消除消费者认识上的不确定性。消费者的信任倾向较高,则其愿意相信某事物的程度也较高[19]。消费者对产品或服务的信任会随着接触时间的增加和重复的接触经历而不断变化和发展,而最终建立起的消费信任则影响着消费者是否会在未来消费的意愿[20]。Hall等[21]研究认为信任会影响患者的就诊态度和行为,良好的信任会让患者更愿意遵从医生的建议,也会提高患者对医院就诊的忠诚度等等。因此,患者信任对患者是否选择社区医院首诊具有十分重要的影响,患者信任度越高,患者更有可能选择社区医院首诊。由此本研究提出如下假设:

H5—患者信任对患者社区首诊意愿有正向显著影响。

根据上述假设,患者的感知质量、感知体验、感知风险以及感知价值还可能透过患者信任的中介效应,而间接影响患者社区首诊的意愿[22]。Kim等[23]认为信任在感知质量、感知价值与用户的消费意愿关系中起到中介作用。Suntornpithug等[24]研究认为感知体验正向影响用户信任,继而用户信任对消费意愿产生正向作用。Bronfman等[25]的研究结果说明,感知风险和信任间存在密切联系,并通过信任对消费者行为产生影响。基于此,本研究提出如下假设:

H5a——患者信任是感知质量对患者社区首诊意愿影响的部分中介变量;

H5b——患者信任是感知体验对患者社区首诊意愿影响的部分中介变量;

H5c—患者信任是感知风险对患者社区首诊意愿影响的部分中介变量;

H5d——患者信任是感知价值对患者社区首诊意愿影响的部分中介变量。

1.6 价格敏感度的调节作用

价格敏感度(price sensitivity,PS)是消费者需求弹性函数,即由于价格变动引起产品需求量的变化。Goldsmith等[26]研究认为价格敏感度是产品或服务的价格变化引起的消费者心理感知和反映程度。Chu等[27]研究发现消费者家庭的价格敏感度和距离实体店的远近、人口统计变量特征密切相关。Hoch等[28]研究表明消费者的受教育程度和收入水平与消费者的价格敏感度负相关。Fullerton[29]研究认为价格敏感度越高的消费者越有可能对产品或服务作出算计性承诺,价格敏感度越低的消费者对产品或服务更有可能作出情感性承诺。Petrick[30]研究发现消费者的价格敏感度越高,其感知价值对购买意愿的影响越大。因此,在医疗服务领域,高价格敏感度的患者,比较会注重医药费的价格,在感知质量和感知体验方面往往会有所妥协。低价格敏感度的患者,通常更关心自己的看病风险,更注重医院的诊疗服务质量和交互体验,而不太在乎价格和医疗成本。患者不同的价格敏感度可能会造成患者的感知质量、感知体验、感知风险以及感知价值对患者首诊意愿的不同强烈程度。基于此,本研究提出如下假设:

H6—价格敏感度对患者感知质量、感知体验、感知风险以及感知价值与患者社区首诊意愿起调节作用;

H6a—价格敏感度对患者感知质量与患者社区首诊意愿起调节作用,即对低价格敏感度的患者而言,感知质量对患者社区首诊意愿的正向影响作用更强;

H6b—价格敏感度对患者感知体验与患者社区首诊意愿起调节作用,即对低价格敏感度的患者而言,感知体验对患者社区首诊意愿的正向影响作用更强;

H6c—价格敏感度对患者感知风险与患者社区首诊意愿起调节作用,即对低价格敏感度的患者而言,感知风险对患者社区首诊意愿的负向影响作用更强;

H6d—价格敏感度对患者感知价值与患者社区首诊意愿起调节作用,即对高价格敏感度的患者而言,感知价值对患者社区首诊意愿的正向影响作用更强。

根据以上研究假设构建如图1所示的理论模型。


图 1 社区首诊意愿影响机制理论模型 Fig. 1 Theoretical model of the influence mechanism of willingness of patients to visit the community hospital for the first time
2 研究方法 2.1 研究样本与数据收集

本研究采用调查问卷的方式进行数据收集,调查时间为2019年6月到7月,对上海居民发放问卷300份,共计回收问卷292份,剔除无效问卷和不合格问卷后,得到259份有效问卷。性别:男性和女性分别占47.5%和52.5%;年龄:30岁以下占16.6%,31~45岁占35.9%,45~59岁占27.8%,60岁以上占19.7%;受教育程度:高中及以下52.1%,大学及以上47.9%;家庭人均年收入:15万元以下占56.4%;15~30万元占39.4%;30万元以上占4.2%。

2.2 变量测量

结合医疗服务的特点,本研究选用的量表包括:a. 感知质量。借鉴Ranganathan等[31]的量表产生3个测量题项,分别是“我能感觉到该社区医院医务人员的水平高”、“我的病情在就诊的社区医院得到了有效的诊疗”、“该社区医院的药品种类能够满足我的需求”。b. 感知体验。借鉴Schmitt[32]在研究中采用的成熟量表产生3个测量题项,分别是“该社区医院候诊时间较短”、“该社区医院就诊流程便捷”、“该社区医院医务人员服务态度好”。c. 感知风险。借鉴Jacoby等[33]的量表产生3个测量题项,分别是“我担心该社区医院看不好我的病”、“我担心在社区医院就诊会错过最佳的治疗时期”、“我担心社区医院药品种类不全,不能满足我的需要”。d. 感知价值。借鉴Gengiz等[14]的量表产生3个测量题项,分别是“社区医院让我获得了更高性价比的医疗服务”、“社区医院让我花更少的精力获得了更好的医疗服务”、“社区医院让我节省了看病的时间成本”。e. 信任。参考Gefen等[34]的量表产生3个测量题项,分别是“我相信社区医院医生能治好我的病”、“我相信社区医院医生对我病情的解释”、“我相信社区医院医生对我的治疗方案”。f. 首诊意愿。借鉴Johnson等[35]的量表产生3个测量题项,分别是“以后生病,我会首选社区医院就诊”、“我会向亲朋好友推荐去社区医院首诊”、“以后生病,我会首选大医院就诊,而不是社区医院”。g. 价格敏感度。参考Goldsmith等[26]的量表产生3个测量题项,分别是“我在意看病的价格,因此会首选社区医院看病”、“我不在意看病价格,生病会首选大医院”、“我不关心看病价格,只希望能享受最好的医疗服务”。量表均采用Likert5点评分,1表示非常不同意,5表示非常同意。

3 数据分析和结果 3.1 信度与效度分析

运用Amos20.0和SPSS24.0对数据进行分析。在信度检验中各变量的Cronbach’s α均大于0.7,符合检测要求。在效度分析中,主要依靠探索性因子分析和验证性因子分析来完成,结果表明:量表总体KMO值为0.841,Bartlett球形检验显著;各变量的KMO值处于0.713和0.876之间,Bartlett球形检验均显著;所有题项的因子载荷均在0.7以上,具有良好的效度。卡方自由度比值( ${{{\chi ^2}} / {df}}$ )为2.131,小于3的阈值,TLI(tucker-lewis index),CFI(comparative fit index),IFI(incremental fit index)分别为0.921,0.935,0.936,均大于0.9的阈值,近似误差均方根RMSEA的值为0.062,小于0.08的阈值,说明各潜变量能够很好地代表测量内容。

3.2 共同方法偏差检验

本研究采用验证性因子分析检验数据的共同方法偏差。结果显示, ${{{\chi ^2}} / {df}}$ =6.326,CFI=0.451,IFI=0.469,NFI=0.421,GFI=0.482,RMSEA=0.168。这表明单因子模型的拟合情况不理想,本研究的数据效度不受共同方法偏差的显著影响。

3.3 相关性分析

对变量进行相关性分析,结果表明:患者感知质量(r=0.532,p<0.01)、感知体验(r=0.459,p<0.01)和感知价值(r=0.362,p<0.01)分别与患者社区首诊意愿显著正相关,感知风险(r=−0.327,p<0.01)与患者社区首诊意愿显著负相关;患者信任(r=0.460,p<0.01)与患者社区首诊意愿显著正相关;患者感知质量(r=0.398,p<0.01)与患者信任显著正相关;感知风险(r=−0.302,p<0.01)与患者信任显著负相关;患者感知体验、感知价值与患者信任相关性不显著。综上所述,H1a,H3a,H1b~H4b,H5初步得到了验证;H2a,H4a没有得到验证。

3.4 假设检验

为了进一步明确变量间的关系,本文采用多元回归方法进一步对研究假设进行检验。

a. 各自变量与患者信任间的关系。分析结果如表1所示。模型2中,感知质量对患者信任有显著正向影响(β=0.365,p<0.01),假设H1a得到了验证。模型4中,感知风险与患者信任有显著负向影响(β=0.278,p<0.01),假设H3a得到了验证。模型3和模型5中,感知体验和感知价值与患者信任不显著相关。各变量的系数及显著性未出现大的变化,表明了检验结果的稳定性。


表 1 患者感知对患者信任影响的层次回归分析 Table 1 Hierarchical regression analysis of the impact of patient perception on patient trust

b. 各自变量与患者首诊意愿的关系。如表2所示,模型8、模型9、模型11中自变量的系数均为正(0.001显著性水平,F统计量在0.01水平显著),这表明感知质量、感知体验、感知价值与患者社区首诊意愿具有正相关关系,假设H1b,H2b,H4b得到了验证。模型10中,自变量的系数为负(0.001显著性水平,F统计量在0.01水平显著),这表明感知风险与患者社区首诊意愿具有负相关关系,假设H3b得到了验证。模型13中,自变量的系数为正(0.001显著性水平,F统计量在0.01水平显著),这表明患者信任与患者社区首诊意愿具有正相关关系,假设H5得到了验证。模型12以及表3的模型14中,各变量的系数及显著性未出现大的变化,表明了检验结果的稳定性。



表 2 患者首诊意愿影响的层次回归分析 Table 2 A hierarchical regression analysis of the influence of patients' willingness to first diagnosis

表 3 信任的中介效应检验和价格敏感度调节效应检验 Table 3 The mediating effect test of trust and the adjusting effect test of price sensitivity

c. 患者信任的中介效应检验。采用Baron等[36]提出来的中介效应分析方法对患者信任的中介作用进行检验和分析。由上述回归结果可知,感知质量、感知风险均对患者信任与患者首诊意愿有显著影响,患者信任对患者首诊意愿有显著正向影响,因此,可进一步以患者首诊意愿为因变量,以感知质量、感知风险和患者信任为自变量进行回归分析。如表3所示,模型12、模型14的结果表明,在加入患者信任变量后,患者信任对患者首诊意愿的回归系数显著(β=0.213,p<0.01),这说明患者信任起到了中介作用。进一步对比模型12和模型14发现,感知质量、感知风险与患者首诊意愿之间的回归系数绝对值变小,因此,假设H5a,H5c得到验证。

d. 价格敏感度的调节效应检验。借鉴Ahuja[37]推荐的方法分别检验调节效应。结果如表3所示,通过在模型15中加入“价格敏感度×感知质量”形成模型16后解释力明显提高,表现为△R2=0.027,p<0.01,同时价格敏感度负向调节感知质量与患者社区首诊意愿的关系(β=−0.181,p<0.01),假设H6a得到验证。同理,在模型15中分别加入“价格敏感度×感知体验”、“价格敏感度×感知价值”后形成模型17、模型19。结果显示,价格敏感度负向调节感知体验与患者社区首诊意愿的关系(β=−0.265,p<0.01),价格敏感度正向调节感知价值与患者社区首诊意愿的关系(β=0.318,p<0.01),假设H6b,H6d得到了验证。在模型15中加入“价格敏感度×感知风险”后形成模型18。结果显示,价格敏感度对感知风险与患者社区首诊意愿的调节效果并不显著,假设H6c未通过检验。

4 研究结论与管理政策启示 4.1 研究结论

本研究运用实证方法,探讨了患者感知质量、感知体验、感知风险和感知价值与患者社区首诊意愿的关系,并探讨了患者信任的中介作用和价格敏感度的调节作用,主要研究结论有以下几点:a. 患者感知质量、感知体验、感知价值与患者社区首诊意愿均有显著正向影响;患者感知风险与患者社区首诊意愿有显著负向影响;患者感知质量显著正向影响患者信任;患者感知风险显著负向影响患者信任。b. 患者信任对感知质量、感知风险与患者社区首诊意愿之间的关系起到部分中介作用。c. 患者价格敏感度对患者感知质量、感知体验与患者社区首诊意愿有负向调节效应,价格敏感度低的患者在决定社区首诊时,关注的是医院就诊质量和就诊体验而非价格;而价格敏感度高的患者在关注就诊质量和就诊体验的同时,也会关心医疗费用。患者价格敏感度对患者感知价值与患者社区首诊意愿起到了正向调节作用。

4.2 管理政策启示

本研究深化了人们对患者社区首诊意愿影响因素的认知,为政府和社区医院更好地实施分级诊疗制度,促进患者社区首诊提供了有意义的启示。

a. 社区医院应当在强化医疗业务范围前提下提高诊疗质量。从当前的情况来,人们评价医院的诊疗质量,往往从其能否 “治疗大病”,能否开展“高难度的手术”等来进行判断。而社区医院由于其规模与设备条件的限制,很难从“治疗大病”的角度与三甲医院等进行竞争。这其实正是长期以来,社区医院无法提高对患者的吸引力的关键所在。一些社区医院也由此走入发展策略的误区,甚至不惜重金进口昂贵的设备,请著名专家来“坐诊”,但收效甚微。社区医院真正有效的做法应当是在强化自己的医疗业务范围前提下提高诊疗质量,形成良好的“治疗小病和慢性病的口碑”,从而大幅度地提高患者的感知质量,有效地改变患者的首诊意愿。

b. 设法消除患者对社区医院的认知偏见。患者的感知质量并非是社区医院的真实质量,由于信息不对称,患者对医院的感知质量与医院的真实质量通常存在偏差,患者往往通过医院的名气,医生的职称、学历以及年龄来判断医院的质量和医生的技术水平,从而选择就诊医院。这种认知上的偏见对社区医院造成了不利影响。因此,政府和社区医院不仅要努力提高社区医院的实际质量,更要提高患者对社区医院的感知质量。因此,政府和社区医院要进一步加强宣传,提高居民对社区医院医疗技术水平的认可与信任程度。

c. 不断改善患者社区医院就诊体验。结果表明,感知体验对患者社区首诊意愿起到显著正向影响。社区医院应不断提高管理水平,进一步简化就诊流程,缩短候诊时间,提高患者就诊的便捷性,营造温馨的就医环境,增强患者的就诊体验。另一方面,社区医院应不断提高人性化服务水平,注重患者的心理需求,进一步改进医患沟通技巧和服务态度,增强患者的心理“获得体验”。良好的沟通技巧不仅有利于提高诊断的正确率,也可以满足患者的心理需求,提高患者的感知体验。

d. 发挥价格杠杆的调节作用。根据患者不同的价格敏感度,有针对性地采取不同的就医引导措施。研究结果显示,价格敏感度低的患者通常受教育程度较高,收入也较高,感知价值对其社区首诊意愿的正向影响较弱,对于普通的慢性病和常见病,他们并不在意医药费用和医疗服务的性价比,他们更关心的是就诊质量和就诊体验。价格敏感度高的患者通常受教育程度较低,收入也较低,感知价值对其社区首诊意愿的正向影响较大,他们更希望能获得更高性价比的医疗服务。目前,在分级诊疗制度的推进之下,社区医疗机构医保报销比例已经高于上级医院,但比例差距很小,并不明显,这对价格敏感度高的患者选择社区医院首诊产生了负向影响,因此,政府应不断提高社区医疗机构医保的报销比例,降低上级医院医保报销比例,加大不同级别医院之间报销比例的差距,从而发挥价格杠杆的作用,刺激患者的价格敏感度,引导价格敏感度高的患者选择社区医院首诊。

参考文献
[1]
李克强. 不断深化医改推动建立符合国情惠及全民的医药卫生体制[J]. 求是, 2011(22): 3-10.
[2]
汪曾子, 刘娅莉, 蒋祎, 等. 医疗机构患者政策认知对基层首诊意愿的影响分析[J]. 卫生经济研究, 2019, 36(6): 24-27, 31.
[3]
BROWN P H, THEOHARIDES C. Health-seeking behavior and hospital choice in China’s new cooperative medical system[J]. Health Economics, 2009, 18(S2): S47-S64. DOI:10.1002/hec.1508
[4]
MINAMISAWA A, SUZUKI T, WATANABE K, et al. Patient's trust in their psychiatrist: a cross-sectional survey[J]. European Archives of Psychiatry and Clinical Neuroscience, 2011, 26(8): 603-608.
[5]
MOHAMED B, AZIZAN N A. Perceived service quality’s effect on patient satisfaction and behavioural compliance[J]. International Journal of Health Care Quality Assurance, 2015, 28(3): 300-314. DOI:10.1108/IJHCQA-06-2014-0074
[6]
CAROL P, SHARON C. Patient loyalty: deliver services beyond what patients expect[J]. Optometry Times, 2012, 4(11): 34.
[7]
PULLMAN M E, GROSS M A. Welcome to your experience: where you can check out anytime you'd like, but you can never leave[J]. Journal of Business & Management, 2003, 9(3): 215-232.
[8]
BAUER R A. Consumer behavior as risk taking[M]//HANCOCK R S. Dynamic Marketing for a Changing World, Conference of the American Marketing Association. Chicago: American Marketing Association, 1960: 389–398.
[9]
YI M Y, YOON J J, DAVIS J M, et al. Untangling the antecedents of initial trust in web-based health information: the roles of argument quality, source expertise, and user perceptions of information quality and risk[J]. Decision Support Systems, 2013, 55(1): 284-295. DOI:10.1016/j.dss.2013.01.029
[10]
SCHWARZ N. Emotion, cognition, and decision making[J]. Cognition and Emotion, 2000, 14(4): 433-440. DOI:10.1080/026999300402745
[11]
ARSLAN Y, GECTI F, ZENGIN H. Examining perceived risk and its influence on attitudes: a study on private label consumers in Turkey[J]. Asian Social Science, 2013, 9(4): 158-166.
[12]
钟胜, 罗琳. 保险公司与医院合作的博弈分析[J]. 运筹与管理, 2004, 13(3): 90-94. DOI:10.3969/j.issn.1007-3221.2004.03.020
[13]
胡蓉, 陈慧芳, 徐卫国. 移动医疗环境下患者感知价值形成机理研究[J]. 管理评论, 2017, 29(3): 261-272.
[14]
CENGIZ E, KIRKBIR F. Customer perceived value: the development of a multiple item scale in hospitals[J]. Problems and Perspectives in Management, 2007, 5(3): 252-268.
[15]
ENGEL J F, BLACKWELL R D, MINIARD P W. Consumer behavior[M]. 8th ed. New York: The Dryden Press, 1995.
[16]
SWEENEY J C, SOUTAR G N. Consumer perceived value: the development of a multiple item scale[J]. Journal of Retailing, 2001, 77(2): 203-220. DOI:10.1016/S0022-4359(01)00041-0
[17]
SULTAN F. Consumer preferences for forthcoming innovations: the case of high definition television[J]. Journal of Consumer Marketing, 1999, 16(1): 24-41. DOI:10.1108/07363769910250723
[18]
MORGAN R M, HUNT S D. The commitment-trust theory of relationship marketing[J]. Journal of Marketing, 1994, 58(3): 20-38. DOI:10.1177/002224299405800302
[19]
RIDINGS C M, GEFEN D, ARINZE B. Some antecedents and effects of trust in virtual communities[J]. Journal of Strategic Information Systems, 2002, 11(3/4): 271-295.
[20]
KOUFARIS M, HAMPTON-SOSA W. The development of initial trust in an online company by new customers[J]. Information & Management, 2004, 41(3): 377-397.
[21]
HALL M A, CAMACHO F, DUGAN E, et al. Trust in the medical profession: conceptual and measurement issues[J]. Health Services Research, 2002, 37(5): 1419-1439. DOI:10.1111/1475-6773.01070
[22]
张泽洪, 熊晶晶, 吴素雄. 医方视域的医患信任违背与修复——基于扎根理论的探索性分析[J]. 系统工程理论与实践, 2019, 39(5): 1256-1265. DOI:10.12011/1000-6788-2017-1532-10
[23]
KIM D J, SONG Y I, BRAYNOV S B, et al. A multidimensional trust formation model in B-to-C e-commerce: a conceptual framework and content analyses of academia/practitioner perspectives[J]. Decision Support Systems, 2005, 40(2): 143-165. DOI:10.1016/j.dss.2004.01.006
[24]
SUNTORNPITHUG N, KHAMALAH J. Machine and person interactivity: the driving forces behind influences on consumers' willingness to purchase online[J]. Journal of Electronic Commerce Research, 2010, 11(4): 299-325.
[25]
BRONFMAN N C, VÁZQUEZ E L, DORANTES G. An empirical study for the direct and indirect links between trust in regulatory institutions and acceptability of hazards[J]. Safety Science, 2009, 47(5): 686-692. DOI:10.1016/j.ssci.2008.09.006
[26]
GOLDSMITH R E, KIM D, FLYNN L R, et al. Price sensitivity and innovativeness for fashion among Korean consumers[J]. The Journal of Social Psychology, 2005, 145(5): 501-508. DOI:10.3200/SOCP.145.5.501-508
[27]
CHU J H, CHINTAGUNTA P, CEBOLLADA J. Research note—A comparison of within-household price sensitivity across online and offline channels[J]. Marketing Science, 2008, 27(2): 283-299. DOI:10.1287/mksc.1070.0288
[28]
HOCH S J, KIM B, MONTGOMERY A L, et al. Determinants of store-level price elasticity[J]. Journal of Marketing Research, 1995, 32(1): 17-29. DOI:10.1177/002224379503200104
[29]
FULLERTON G. The impact of brand commitment on loyalty to retail service brands[J]. Canadian Journal of Administrative Sciences, 2005, 22(2): 97-110.
[30]
PETRICK J F. Segmenting cruise passengers with price sensitivity[J]. Tourism Management, 2005, 26(5): 753-762. DOI:10.1016/j.tourman.2004.03.015
[31]
RANGANATHAN C, GANAPATHY S. Key dimensions of business-to-consumer web sites[J]. Information & Management, 2002, 39(6): 457-465.
[32]
SCHMITT B H. Experiential marketing: how to get customers to sense, feel, think, act, and relate to your company and brands[M]. New York: The Free Press, 1999.
[33]
JACOBY J, KAPLAN L B. The components of perceived risk[C]//Proceedings of the 3rd Annual Convention of the Association for Consumer Research. Chicago: University of Chicago, 1972: 382–393.
[34]
GEFEN D, KARAHANNA E, STRAUB D W. Trust and TAM in online shopping: an integrated model[J]. MIS Quarterly, 2003, 27(1): 51-90. DOI:10.2307/30036519
[35]
JOHNSON M D, HERRMANN A, HUBER F. The evolution of loyalty intentions[J]. American Marketing Association, 2006, 70(2): 122-132.
[36]
BARON R M, KENNY D A. The moderator-mediator variable distinction in social psychological research: conceptual, strategic, and statistical considerations[J]. Journal of Personality and Social Psychology, 1986, 51(6): 1173-1182. DOI:10.1037/0022-3514.51.6.1173
[37]
AHUJA G. Collaboration networks, structural holes, and innovation: a longitudinal study[J]. Administrative Science Quarterly, 2000, 45(3): 425-455. DOI:10.2307/2667105