基于Logit-ISM模型的网络医疗众筹效果影响因素研究.pdf
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1、基于Logit-ISM模型的网络医疗众筹效果影响因素研究代海明摘要:提高网络医疗众筹效果对医疗负担困难的求助者具有重要意义。基于252份问卷调查数据,首先用Logit模型确定了网络医疗众筹效果的影响因素,然后运用ISM模型分析了各影响因素间的关联关系和层次结构。研究结果表明16个因素对网络医疗众筹有显著影响,其中认知态度、众筹目标和平台知名度是表层因素;经济条件、价值观、个人信誉、疾病特征、众筹周期和平台规模是中间层因素;捐助者性别、教育水平、项目更新频率、图片和视频数量、救助者年龄、文本质量和平台便捷性是深层因素。关键词:Logit-ISM模型;网络医疗众筹;捐助意愿;影响因素一、前言网络医
2、疗众筹作为一种新兴的互联网金融创新模式,为广大医疗负担困难者带来了实质性的帮助。网络医疗众筹借助金融科技实现“全民公益”,为社会组织和公众爱心捐赠提供了便捷通道,为经济困难的求助者带来福音。因此,深入探究影响网络医疗众筹效果的关键性因素,对提高网络医疗众筹效果和医疗众筹行业的健康发展具有重要意义。围绕网络医疗众筹效果影响因素的问题,梳理了当前学界既有研究。相关研究主要从以下方面展开:捐助者的捐赠意愿是影响网络医疗众筹效果的重要因素。Ortiz 等认为捐助者的性别、受教育程度、经济条件、宗教信仰等对其捐助意愿有显著影响1。女性较为感性和富有同情心,在捐助行为中表现更为积极;另外,捐助者的受教育程
3、度越高,其捐助意愿一般更强烈,这与个人的经济能力和思想境界有关。Wiepking 等发现捐助者的价值观对其捐助意愿有显著影响,具有亲社会价值倾向、利他主义价值观、轻物质主义人的捐助意愿更强2。Bekkers 等研究表明捐助者的认知状态是影响捐助行为决策的重要因素,如捐助者感知求助者募捐善款的重要性和紧迫性越强,其捐助意愿也会越高3。筹款者是网络医疗众筹项目的发起者,众筹项目能否顺利筹集善款与筹款者行为紧密相关。Lukk 等研究表明救助者的年龄和民族对网络医疗众筹的成功率有显著影响,年轻的筹款者在网络医疗众筹项目中获得资助的概率较大,少数民族救助者获得资助的概率较小4。Burtch等研究发现筹款
4、者的家庭背景对医疗众筹成功率有重要影响,尽管弱势群体发起众筹的频率较高,但往往有些急需救助的筹款者得不到相应资助5。疾病特征是影响捐助意愿的关键因素,Aleksina 等研究发现小众疾病和慢性疾病的众筹项目成功率较低,而病情严重且紧急或治愈概率大的医疗众筹项目成功率较高6。Kim 等强调筹款者的个人信誉对网络医疗众筹至关重要,如果出现虚假信息,对众筹的负向影响不言而喻7。众筹平台是筹款者发布众筹项目信息和募集善款的重要媒介,众筹平台既可直接影响众筹项目的效果,也可通过影响捐助者和筹款者的行为进而影响众筹效果。Aleksina 等研究认为众筹网站知名度和项目审核效率对众筹效果有明显影响。众筹网站
5、知名度和审核效率越高,均有利于众筹项目获得捐助者信任。另外,众筹平台规模也会对众筹效果产生影响,平台规模包括平台发布项目总数、筹款金额、总资助人数等6。对于捐助者而言,因无法了解筹款者当前的真实经济状况,只能根据众筹项目信息判断是否援助,因而众筹项目信息特征显得尤为重要。Ortiz 等认为众筹周期和众筹目标对众筹效果有显著影响,当项目筹款金额接近预定目标时,更能激励捐赠者的捐赠行为1。Kim 等发现项目更新频率、图片视频数、评论数量等对众筹效果有显著影响,真情实感的个人评论和与病情相关的详情介绍无疑会增强项目的信誉度,激励捐助者的捐款行为7。132信息系统工程学术研究二、研究方法(一)研究对象
6、本文调研对象均为爱心筹、水滴筹等大型网络医疗众筹平台的捐助者。调研共发放问卷 252份,回收有效问卷 210 份,问卷有效率为 83.3%。被调查对象中,男性占48.5%,女性占51.5%;调查对象的文化程度主要是高中/中专/高职和大专/本科,占样本总量的 72.25%。(二)变量选取本文构建了网络医疗众筹效果影响因素的计量经济模型,共选择 4 类 22个变量。详见表1。(三)研究方法(1)Logit 模型。本文的研究对象是网络医疗众筹效果的影响因素,即众筹平台浏览者的捐助行为,只有捐助与不捐助两个选择,是典型的二项选择题型,因此选用二元 Logit 回归模型可识别影响网络医疗众筹效果的关键因
7、素。(2)解释结构模型。ISM 的核心思想是分析影响系统各因素之间的关联关系,将其分解为多级阶梯结构,帮助提高对问题的认识及理解程度。其主要步骤有:第一,判断各影响因素之间的逻辑关系并建立邻接矩阵;第二,确定各因素间的可达矩阵;第三,确定各因素之间的层级结构。三、结果与分析(一)影响因素分析检查模型变量之间是否存在多重共线性是做回归分析的必要环节,检验结果显示各自变量的方差膨胀因子介于1.285.56 之间,均值为 2.24,参照 0VIF10,故自变量之间不存在严重的多次共线性。对模型进行 White检验,结果显示模型不存在异方差问题。模型对数似然比检验的显著性水平为 0.0000,预测的准
8、确率为 80.25%,预测结果较为精准。根据回归结果显示,捐助者性别、变量类型变量名称变量赋值及说明预期方向捐助者捐助者性别(X1)男=1;女=2+视角教育水平(X2)初中及以下=1;高中及职高=2;大专及本科=3;研究生及以上=4+地理位置(X3)同一城市=1;同省不同市=2;不同省份=3-经济条件(X4)月收入0.3k以下=1;3k-5k=2;5k-1w=3;1w-2w=4;2w及以上=5+宗教信仰(X5)无宗教信仰=1;有宗教信仰=2+价值观(X6)重度拜金主义=1;中等拜金主义=2;3轻度拜金主义=3+认知状态(X7)不清楚=1;了解=2;清楚=3+筹款者救助者年龄(X8)幼儿=1;学
9、龄期=2;少年期=3;青年期=4;中年期=5;老年期=6-视角救助者民族(X9)汉族=1;少数民族=2-家庭背景(X10)贫困家庭=1;小康家庭=2;中产家庭=3;富裕家庭=4+疾病特征(X11)病情较轻=1;病情一般=2;病情较重=3;病情严重=4+个人信誉(X12)较差=1;一般=2;较好=3;很好=4+众筹平台平台知名度(X13)无知名度=1;无提示知名度=2;提示知名度=3;第一提及知名度=4+审核效率(X14)当天=1;1-3天=2;一周=3;一周以上=4-平台便捷性(X15)较差=1;一般=2;较好=3;很好=4+平台规模(X16)中小平台=1;大型平台=2;超级平台=3+项目信息
10、众筹周期(X17)3天之内=1;一周之内=2;半月之内=3;一月之内=4;一月以上=5-众筹目标(X18)离目标3/4以上=1;离目标3/4=2;离目标1/2=3;离目标1/4=4+更新频率(X19)每天更新=1;3天内更新=2;一周内更新=3;一周或以上更新=4-图片视频数(X20)无=1;较少=2;一般=3;较多=4+评论数量(X21)无=1;较少=2;一般=3;较多=4+文本质量(X22)较差=1;一般=2;较好=3;很好=4+表1 变量说明及预期影响方向133信息系统工程学术研究教育水平、经济条件、价值观、认知态度;救助者年龄、疾病特征、个人信誉;平台知名度、平台便捷性、平台规模;众筹
11、周期、众筹目标、更新频率、图片视频数、文本质量等16 个变量对网络医疗众筹效果产生显著影响,解释变量的作用方向均与预期方向基本一致。具体回归结果见表 2。(二)影响因素层级关系分析由图1可知,影响网络医疗众筹效果的深层因素有捐助者受教育水平和性别、项目更新频率、图片视频数、救助者年龄、文本质量以及平台便捷性;中间层因素有捐助者经济条件和价值观、筹款者个人信誉、疾病特征、众筹周期和平台规模;表层因素有捐助者认知态度、众筹目标和平台知名度。表层因素中,认知态度、众筹目标以及平台知名度对众筹效果有显著正向影响,与本文预期方向一致。调查发现,捐助者对网络医疗众筹项目认知越深,越能感知众筹善款对筹款者的
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