基于社會學習的居民社區中醫藥就診意愿實證分析*

鄧 敏

南京中醫藥大學經貿管理學院(210023)

基于社會學習的居民社區中醫藥就診意愿實證分析*

鄧 敏

南京中醫藥大學經貿管理學院(210023)

中醫“不治已病治未病”與我國醫藥衛生“預防為主”戰略方針一脈相承[1]，2009年《中共中央國務院關于深化醫藥衛生體制改革的意見》中明確“堅持保基本、強基層、建機制的基本原則”。2012年《“十二五”期間深化醫藥衛生體制改革規劃暨實施方案》提出“充分發揮中醫藥在疾病預防控制和醫療服務中的作用”，并規劃到2015年，力爭95%以上社區衛生服務中心和90%以上鄉鎮衛生院、70%以上社區衛生服務站和65%以上村衛生室能夠提供中醫藥服務。適當運用中醫藥服務，促進社區的疾病預防[2]，中醫藥已不斷彰顯其在基層醫療服務中的重要性[3]。盡管近年來在政策引導下社區中醫藥硬件設施有較大提升，但服務理念未普及、服務項目待補充等問題仍大大限制了群眾對社區中醫藥服務的認可程度。在此背景下，如何了解引導居民認同并接受社區中醫藥服務迫在眉睫。本文基于社會學習理論，多角度考察影響居民社區中醫藥就診意愿的相關因素，揭示因素之間的內在關系，為區域推廣社區中醫藥服務提供理論基礎。

理論分析與研究設計

1.居民社區中醫藥就診行為模型的理論分析

目前，學者們主要從病人滿意度[4]或者疾病情況[5]為主要視角對患者就診行為或就診意愿的影響因素[6]和變化規律展開研究[7-8]。具體來說，患者支付能力[9]、醫療技術水平[10]、醫療機構地理位置和聲譽[11]及相關政策[12]等因素都對患者就診行為和意愿產生影響。但上述研究主要針對西方醫療服務展開，中醫藥服務領域的相關研究十分匱乏。

考慮中醫藥服務與中國傳統文化的聯系，而文化是基于群體形成的，因此改進居民社區中醫藥就診意愿必須考慮群體間的交互影響。本文引入社會學習理論，從社會學習角度對居民社區中醫藥就診行為展開研究。最早的社會學習強調個體的認知過程，隨著研究的深入，個體由“多個認知”轉向相互關聯的“分布式認知”，從集體角度理解社會學習的本質更為重要[13]，個人認知、行為與所在環境因素三者及其交互作用對個體行為具有重要影響[14]。基于社會學習理論并考慮中醫藥就診行為特殊性，構建居民中醫藥就診行為模式如圖1。

2.居民社區中醫藥就診意愿研究框架設計

在居民中醫藥就診行為模式下“就診意愿判斷”的關鍵在于四個環節：①醫療情景—包括居民的身體狀態、居民自身狀況等等；②個體認知—個體對中醫藥服務理念、服務方式和服務效果的了解程度；③社會網絡—是指居民與其他社會個體成員之間因為互動而形成的相對穩定的關系體系，居民在社會網絡中進行社會學習；④知識庫—包括外部知識、個體知識和共同知識,它們從本質上決定了就診意愿，具體包括：居民所在區域對中醫藥服務固有的認識、個體自身醫療服務經驗的知識積累以及在社會學習中獲取的知識。

據此構建“居民社區中醫藥就診意愿”的測量表如表1。

居民社區中醫藥就診意愿實證分析

1.指標設定與數據選取

依據居民社區中醫藥就診意愿測量指標匯總表，問卷中除甄別問題及人口統計特征信息之外，主要包含8個方面內容，它們對應于問卷中30個測量題項，均采用李克特五分量表。對于具體測量指標的選取，參考了多位學者提出并在實證研究中使用的量表，并結合社區中醫藥服務特征進行題項設計。

本文以南京市為調研區域，共發放問卷220份，回收有效問卷196份，其中愿意接受中醫藥服務的居民占總調查人數的77.55%，但愿意接受社區中醫藥服務的僅為27.55%。利用SPSS軟件對問卷數據進行信度與效度檢驗，信度系數Cronbach′s α為0.948>0.7，量表信度很好，測量指標具有較高的可信度和有效性；KMO值0.931>0.7，說明問卷結構效度良好。

2.就診意愿的因子分析

由于問卷的指標數量較多，直接進行logistic回歸分析將會影響分析精度。考察KMO測度值為0.931(接近1.0)，表明變量間的共同因子較多，因此可選擇因子分析做降維處理。以特征值大于1為提取標準，提取出6個因子，如表2，其中第一個因子的解釋方差最大。

根據表3中每個測量指標對因子的貢獻值，并結合問卷指標設置，對所提取6個因子的內涵作進一步分析，根據每個因子所包含的主要指標，分別命名為服務人員水平、后勤服務水平、社會網絡態度、個體認知、區域政府態度和疾病影響程度。將6個因子所包含的信息與居民社區中醫藥就診意愿測量指標體系對比可見，這6個因子能夠較好的代表問卷的核心信息，可作為自變量，進入logistic回歸分析作進一步處理。

3.就診意愿的二元logistic回歸分析

考慮就診意愿是一個二分變量，即包含“不愿意接受中醫藥服務=1，愿意接受中醫藥服務=2”兩種情況，因而選擇二元logistic回歸分析。總的全局檢驗(omnibus tests of model coefficients)中卡方值67.319，P<0.05，即認為模型的回歸系數不全為0。同時，Hosmer-Lemeshow檢驗的卡方值7.530，P=0.481，即可認為模型的擬合度較為理想。通過Hosmer-Lemeshow檢驗的隨機性可見，相應于“信任度=1”，期望值逐漸減少到0，與觀測值趨于接近；相應于“信任度=2”，期望值逐漸增加到16，與觀測值也趨于接近，說明分析結果較為理想。

通過逐步logistic回歸分析考察上述因子后，最后都進入到模型方程中，見表4，其中FAC1_1到FAC6_1依次為y1到y6。

根據表4，可建立居民社區中醫藥就診意愿的logistic預測概率模型如下：

logit(pi)=2.008+0.832y1+0.903y2+1.442y3+0.635y4+0.32y5+0.646y6

進一步轉化為：

p(y)=1/1+e-(2.008+0.832y1+0.903y2+1.442y3+0.635y4+0.32y5+0.646y6)

其中，p為研究個體(居民)社區中醫藥就診意愿的期望概率，當針對某區域社區進行研究時，只需將對應y1到y6的具體數據代入即可。當p>0.5時表示個體愿意接受社區中醫服務，反之則不愿意接受。

研究結論及建議

1.數據分析與結果

根據因子分析和logistic回歸分析可以得到以下結果：

(1)居民的社區中醫藥就診意愿主要受到服務人員水平、后勤服務水平、社會網絡態度、個體認知、區域政府態度和疾病影響程度等六個因子的影響。

(2)居民社區中醫藥就診意愿的期望概率受到社會網絡態度的影響最大，社區后勤服務水平次之，然后是服務人員水平、疾病影響程度、居民個體認知和區域政府態度。

2.政策建議

本文選取南京市居民為調研對象，對居民社區中醫藥就診意愿及其影響因素進行實證分析。從本地區省中醫院年門診人次超過省人民醫院判斷，人民群眾對中醫藥服務的需求是巨大的，但對社區的中醫藥服務接受度不高。根據調研數據顯示，目前居民對社區中醫服務就診意愿十分有限，原因如下：首先，約有45.18%的居民表示對于社區中醫藥服務并不了解，更無法認同；其次，約有54.82%的居民認為本區域并沒有推廣和宣傳社區中醫藥服務；再次，約有46.12%的居民對社區中醫藥服務表示不滿意，包括服務人員、環境、設備、費用等方面；最后，約有82.74%的居民承認疾病對自身決策有很強的負面影響，導致在治療效果和治療耗時等方面忍耐性較差，更愿意選擇就診風險小、可靠性高的醫療機構。基于因子分析和回歸分析結果，提出以下政策建議：

(1)重視社會網絡力量，構建中醫藥交流平臺和宣傳渠道 通過多種渠道和媒介，向居民進行中醫藥文化教育和社區中醫藥服務宣傳。

(2)重視社區服務質量，加強中醫藥人才培養和后勤服務 其一，加強中醫藥人才培養，強化中醫特色專科建設，以名醫帶動名科，以名科發展社區醫院，大力提升社區中醫藥服務的口碑和群眾認可程度；第二，以居民需求為導向，合理擴大社區中醫藥服務項目，改善社區中醫藥服務硬件設施，提高服務能力；第三，考慮社區衛生服務中心與醫院的角色區別，加強服務延伸建設，通過中醫藥服務提升服務便捷性和連續性。

(3)重視政府引導作用，建立社區中醫藥的資金補償機制 充分考慮中醫藥服務特殊性，明確政府財政逐年對社區中醫藥進行資金投入和補助，建立完善的補償機制，為社區中醫藥服務能力改善、各項宣傳工作以及專科建設提供資金保障。

綜上，本文從社會網絡角度探究居民社區中醫藥就診意愿的因素，充分揭示了社會網絡下居民就診的行為特征。考慮衛生領域中的影響因素眾多，且各因素之間的關系錯綜復雜，文中通過“降維”較好的實現核心影響因素的提取，并在此基礎上運用logistic回歸分析，揭示影響居民形成社區中醫藥就診意愿的關鍵要素，并合理的描述各要素與就診意愿的關系，為區域推廣社區中醫藥服務提供政策建議。

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(責任編輯：郭海強)

*江蘇省教育廳高校哲學社會科學基金項目(2013SJD840004)