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摘 要：移动健康服务使用各种智能移动设备替用户提供高效、便利的健康医疗信息和服务，以降低用户的医疗成本。研究显示移动健康服务在国内发展还不成熟，本文基于已有文献，构造了一个基于保护动机理论和计划行为理论的研究模型。研究结果显示行为意愿对实际使用的影响显著，其他因子对行为意愿的影响也显著，其中感知易感性、健康状态和自我效能对行为意愿的影响较大，且反应效能还显著影响使用态度。
关键词：移动健康服务；计划行为理论；保护动机理论
1 概述
移动健康服务MHS（Mobile Health Service）指用户借助于移动终端访问移动健康服务应用程序，从而取得相关的医疗健康服务和信息，积极改善生活工作方式和自身行为向提高工作效率或增强健康体质发展的服务[1-2]。截至2015年12月中国手机网民规模达到6.20亿，较2014年底增加6303万人，特别地，网民中使用手机上网的人群占比由2014年的85.8%提升到90.1%[3]。然而，MHS的用户数量较移动设备的庞大用户群还是很少，因此就需要挖掘移动健康服务的潜在用户，本研究将结合健康行为方面的理论，从普通用户角度研究用户对MHS的行为意愿。
2 研究模型
以前关于健康信息技术的用户接受行为实证研究，绝大多数是从技术接受理论角度进行分析。然而研究人员不仅要从技术角度分析，还应就健康行为角度展开研究[2]。
本研究中的健康行为看为采纳移动健康服务，保护动机理论PMT分为两部分：威胁评估以及应对评估。威胁评估包括：感知易感性，个人感觉到自己可能身陷于健康威胁的程度；感知严重性：个人感觉到不健康的行为将会给自身带来危害的程度。用户只要觉得自身将极有可能受到健康威胁，他们就会本能地产生保护健康的意愿，从而远离威胁。本研究提出假设：
H1：感知易感性正向影响行为意愿。
H2：感知严重性正向影响行为意愿。
应对评估包括：反应效能：个人对健康行为有用性的认知；自我效能：个人对自己采取健康行为的能力认识。一旦他们觉得某种行为对健康有益，且有信心维护个人健康免于外来威胁时，他们有可能更会愿意采纳此健康行为。本研究提出假设：
H3：反应效能正向影响行为意愿。
H4：反应效能正向影响使用态度。
H5：自我效能正向影响行为意愿。
许多研究已经显示健康医疗服务的采纳行为与计划行为理论TPB中的态度、主观规范和知觉行为控制相关，且行为意愿影响实际使用。态度：个人对实行某一行为负面或正面的感觉判断；主观规范：家人或朋友对其是否进行某特定行为所产生的影响力大小；知觉行为控制：指个人觉得实行某项行为的难易程度。知觉行为控制相当于自我效能，是为计划行为理论和保护动机理论的共同变量。本研究提出假设：
H6：行为意愿正向影响实际使用。
H7：使用态度正向影响行为意愿。
H8：主观规范正向影响行为意愿。
根据以上分析，我们构造了假设理论模型，如图1所示：
3 研究方法
研究模型共包含8个因子，所有测度项均引用和修改自已有文献，以确保量表的信度和效度。问卷初步完成后，我们请了20名有移动健康服务使用经验的同学进行预调查，然后根据他们回馈的意见，修正了问卷的不足之处。
本研究主要对武汉某高校学生和教职工进行调查，调查包括网络问卷和实际调查两种形式，共发放480份调查问卷，对回收的问卷进行整理后，获得有效问卷328份，问卷有效率为68.3%，统计分析显示男性为169人，女性为159人。
4 研究结果
我们采用SPSS 20.0和AMOS20.0进行验证性因子分析检验测量模型，包括信度检验和效度检验。信度由复合信度（CR）和克朗巴赫系数（ɑ）值来测量，如表1所示，所有因子的ɑ值均大于0.7，表示了较好的信度；效度由收敛效度和判别效度组成，各潜变量抽取的平均方差值（AVE）和观测指标的标准负载衡量收敛效度，如表1所示，所有潜变量的AVE值均大于0.5，标准载荷均大于0.7，表示了较好的收敛效度。
判别效度表示各因子与其指标的相关度是否大于该因子与其他因子的相关度，如表2所示，因子间的两两相关系数均小于相应因子AVE的平方根，说明各变量的判别效度较好。
[注：***表示p<0.001，**表示p<0.01，**表示p<0.05。
图2 结构方程模型检验结果]
我们用AMOS 20.0进行路径分析，检验模型的假设，如图2所示。在影响行为意愿的因素中，感知易感性、健康状态以及自我效能的显著影响作用相对较大。
研究结果表明，本研究提出的8个假设均得到了支持。PMT模型的四个因子都显著影响行为意愿，自我效能和感知易感性的影响最为显著。对于TPB模型，使用态度，主观规范和自我效能对行为意愿的影响都显著，行为意愿对实际使用的影响也显著，且公共变量自我效能的影响相对显著。研究还发现，TPB模型和PMT模型之间还有其他联系，即反应效能对使用态度的影响也显著。
模型拟合指数推荐值及实际值见表3，拟合指数实际值均优于推荐值，表示模型具有较好的拟合度。
5 结论
移动健康服务在移动互联网技术的基础之上，有庞大的用户群，其智能感知的这个特点可以为用户提供随时随地的个性化服务。移动健康服务的行为意愿与自身健康相关，还与对MHS技术的接受相关。
理论上，PMT理论偏向分析健康行为，TPB理论偏向分析技术接受，但技术接受和健康行为均可能影响到用户采用MHS的行为意愿。考虑到TPB与PMT对用户行为意愿的作用和相互之间的联系，本研究综合TPB和PMT两个角度分析用户使用MHS管理健康的行为意愿是合适的；实际上，研究结果显示，感知易感性、健康状态和自我效能对行为意愿的影响最为显著，因此，MHS服务提供商在构建移动健康服务时，要针对各阶段健康状态用户提供便利、高效的服务。
参考文献：
[1]杨子仪，常青，邱桂萍.基于智慧医疗服务平台的移动健康系统应用讨论[J].科技资讯，2014（08）：33-36.
[2]任聪，邓朝华.移动健康服务用户接受模型及其实证研究[J].中国卫生统计，2014，31（6）：1015-1018.
[3]CNNIC.第37次中国互联网络发展状况统计报告[R].北京：中国互联网络信息中心，2014.
作者简介：
王莉（1990-），女，湖北荆州人，武汉纺织大学管理学院，研究生，硕士，研究方向：移动健康。
关键词：移动健康服务；计划行为理论；保护动机理论
1 概述
移动健康服务MHS（Mobile Health Service）指用户借助于移动终端访问移动健康服务应用程序，从而取得相关的医疗健康服务和信息，积极改善生活工作方式和自身行为向提高工作效率或增强健康体质发展的服务[1-2]。截至2015年12月中国手机网民规模达到6.20亿，较2014年底增加6303万人，特别地，网民中使用手机上网的人群占比由2014年的85.8%提升到90.1%[3]。然而，MHS的用户数量较移动设备的庞大用户群还是很少，因此就需要挖掘移动健康服务的潜在用户，本研究将结合健康行为方面的理论，从普通用户角度研究用户对MHS的行为意愿。
2 研究模型
以前关于健康信息技术的用户接受行为实证研究，绝大多数是从技术接受理论角度进行分析。然而研究人员不仅要从技术角度分析，还应就健康行为角度展开研究[2]。
本研究中的健康行为看为采纳移动健康服务，保护动机理论PMT分为两部分：威胁评估以及应对评估。威胁评估包括：感知易感性，个人感觉到自己可能身陷于健康威胁的程度；感知严重性：个人感觉到不健康的行为将会给自身带来危害的程度。用户只要觉得自身将极有可能受到健康威胁，他们就会本能地产生保护健康的意愿，从而远离威胁。本研究提出假设：
H1：感知易感性正向影响行为意愿。
H2：感知严重性正向影响行为意愿。
应对评估包括：反应效能：个人对健康行为有用性的认知；自我效能：个人对自己采取健康行为的能力认识。一旦他们觉得某种行为对健康有益，且有信心维护个人健康免于外来威胁时，他们有可能更会愿意采纳此健康行为。本研究提出假设：
H3：反应效能正向影响行为意愿。
H4：反应效能正向影响使用态度。
H5：自我效能正向影响行为意愿。
许多研究已经显示健康医疗服务的采纳行为与计划行为理论TPB中的态度、主观规范和知觉行为控制相关，且行为意愿影响实际使用。态度：个人对实行某一行为负面或正面的感觉判断；主观规范：家人或朋友对其是否进行某特定行为所产生的影响力大小；知觉行为控制：指个人觉得实行某项行为的难易程度。知觉行为控制相当于自我效能，是为计划行为理论和保护动机理论的共同变量。本研究提出假设：
H6：行为意愿正向影响实际使用。
H7：使用态度正向影响行为意愿。
H8：主观规范正向影响行为意愿。
根据以上分析，我们构造了假设理论模型，如图1所示：
3 研究方法
研究模型共包含8个因子，所有测度项均引用和修改自已有文献，以确保量表的信度和效度。问卷初步完成后，我们请了20名有移动健康服务使用经验的同学进行预调查，然后根据他们回馈的意见，修正了问卷的不足之处。
本研究主要对武汉某高校学生和教职工进行调查，调查包括网络问卷和实际调查两种形式，共发放480份调查问卷，对回收的问卷进行整理后，获得有效问卷328份，问卷有效率为68.3%，统计分析显示男性为169人，女性为159人。
4 研究结果
我们采用SPSS 20.0和AMOS20.0进行验证性因子分析检验测量模型，包括信度检验和效度检验。信度由复合信度（CR）和克朗巴赫系数（ɑ）值来测量，如表1所示，所有因子的ɑ值均大于0.7，表示了较好的信度；效度由收敛效度和判别效度组成，各潜变量抽取的平均方差值（AVE）和观测指标的标准负载衡量收敛效度，如表1所示，所有潜变量的AVE值均大于0.5，标准载荷均大于0.7，表示了较好的收敛效度。
判别效度表示各因子与其指标的相关度是否大于该因子与其他因子的相关度，如表2所示，因子间的两两相关系数均小于相应因子AVE的平方根，说明各变量的判别效度较好。
图2 结构方程模型检验结果]
我们用AMOS 20.0进行路径分析，检验模型的假设，如图2所示。在影响行为意愿的因素中，感知易感性、健康状态以及自我效能的显著影响作用相对较大。
研究结果表明，本研究提出的8个假设均得到了支持。PMT模型的四个因子都显著影响行为意愿，自我效能和感知易感性的影响最为显著。对于TPB模型，使用态度，主观规范和自我效能对行为意愿的影响都显著，行为意愿对实际使用的影响也显著，且公共变量自我效能的影响相对显著。研究还发现，TPB模型和PMT模型之间还有其他联系，即反应效能对使用态度的影响也显著。
模型拟合指数推荐值及实际值见表3，拟合指数实际值均优于推荐值，表示模型具有较好的拟合度。
5 结论
移动健康服务在移动互联网技术的基础之上，有庞大的用户群，其智能感知的这个特点可以为用户提供随时随地的个性化服务。移动健康服务的行为意愿与自身健康相关，还与对MHS技术的接受相关。
理论上，PMT理论偏向分析健康行为，TPB理论偏向分析技术接受，但技术接受和健康行为均可能影响到用户采用MHS的行为意愿。考虑到TPB与PMT对用户行为意愿的作用和相互之间的联系，本研究综合TPB和PMT两个角度分析用户使用MHS管理健康的行为意愿是合适的；实际上，研究结果显示，感知易感性、健康状态和自我效能对行为意愿的影响最为显著，因此，MHS服务提供商在构建移动健康服务时，要针对各阶段健康状态用户提供便利、高效的服务。
参考文献：
[1]杨子仪，常青，邱桂萍.基于智慧医疗服务平台的移动健康系统应用讨论[J].科技资讯，2014（08）：33-36.
[2]任聪，邓朝华.移动健康服务用户接受模型及其实证研究[J].中国卫生统计，2014，31（6）：1015-1018.
[3]CNNIC.第37次中国互联网络发展状况统计报告[R].北京：中国互联网络信息中心，2014.
作者简介：
王莉（1990-），女，湖北荆州人，武汉纺织大学管理学院，研究生，硕士，研究方向：移动健康。