01引言

近年来，许多组织逐渐借助数字技术来提升自身应对突发事件的韧性，这种能力通常被称为“信息技术韧性”或“数字韧性”。生活中不乏这样的例子。在医疗行业中，门诊过度拥挤便是一种典型的扰动现象。为了应对这一问题，医生们被鼓励加入在线医疗平台（OHC; Online Healthcare Community），从而为患者提供更加便捷的医疗服务。然而，当像新冠疫情这样前所未有的灾难性突发事件来袭时，这些数字技术是否依旧能够有效地提升医生的韧性，帮助他(她)们迎接挑战？本期文章“Understanding the Digital Resilience of Physicians During the COVID-19 Pandemic: An Empirical Study” 便聚焦于中国领先的在线医疗平台“好大夫在线（haodf.com）”，揭示了医生们在疫情冲击下建立数字韧性以应对挑战的“生存法则”。

02文献回顾及研究假设

通过回顾数字韧性相关文献，本文将数字韧性划分为“抵御效应(resistance effect)”和“恢复效应(recovery effect)”两个阶段，分别对应新冠疫情暴发后的不同时间段。具体而言，“抵御效应”指医生在疫情初期阶段，医疗服务相关产出的下降幅度较小；而“恢复效应”则指在疫情缓解后的恢复期内，医疗服务相关产出的增长幅度更大。围绕这两种效应，本文提出了以下假设，并重点探讨医生线上咨询的情感互动和线上声誉对两种效应的影响。

假设1（抵御效应）：在新冠疫情暴发初期阶段，参与在线医疗平台（OHC）的医生相比未参与OHC的医生，其医疗咨询量下降幅度更小。

假设2（恢复效应）：在新冠疫情暴发后的恢复阶段，参与在线医疗平台（OHC）的医生相比未参与OHC的医生，其医疗咨询量增长幅度更大。

假设3（情感互动）：在新冠疫情背景下，线上咨询情感互动更为积极的OHC医生，其a) “抵御效应” 和 b) “恢复效应”更为显著。

假设4（声誉）：在新冠疫情背景下，在线医疗平台（OHC）中声誉评分较高的OHC医生，其a) “抵御效应” 和 b) “恢复效应”更为显著。

03实验设计与数据分析

中国的新冠疫情为验证上述研究假设提供了一个自然实验场景。本文作者将此次疫情视为一个促使医生和患者在线上和线下进行医疗咨询互动的外部冲击。作者首先将两个覆盖中国首次疫情暴发前后26周时间窗口的完整数据集（分别为线上、线下数据）进行匹配。随后，又对比分析了参与OHC的医生与未参与OHC的医生在疫情初期和后续阶段的“抵御效应”和“恢复效应”。具体来说，作者收集了中国北方某城市一家医院（简称A医院）在职医生的线上和线下数据。线下数据集包括A医院的门诊咨询记录。这些记录由传统医疗咨询生成，患者通过线下到访A医院与医生面诊并获取处方或接受治疗。线上数据集来自好大夫在线（haodf.com）平台。该平台成立于2006年，是中国最大的在线医疗平台之一。该平台为每位认证医生建立了个人主页，展示医生的个人简介、专业领域、声誉评分以及线上咨询内容。

图1 医生在线上平台主页进行诊疗

来自MIS Quarterly Vol.47 No.1/March 2023 Figure 1

在数据脱敏处理后，作者首先采用倾向得分匹配（PSM）方法，将线上数据集与每位OHC医生的线下数据集进行匹配，从而在个体层面上分析医生的线上和线下行为。匹配后，本文样本共包含77名OHC医生和77名非OHC医生。之后，作者分别针对疫情初期阶段和后续阶段运行DID模型，以分析OHC医生的“抵御效应”和“恢复效应”（假设1和假设2）。作者随后将OHC医生根据线上咨询的情感互动积极度分为高积极度和低积极度两个组别，再针对每个组别与其匹配的非OHC医生样本运行DID模型，以分析OHC医生的数字韧性如何受到其线上咨询情感的影响（假设3）。最后，作者采用相同的方法分析了OHC医生的线上声誉对其数字韧性的影响（假设4）。

04结论与启示

本文研究结果支持了作者提出的四个研究假设。具体来说，参与OHC平台的医生在疫情期间表现出了显著的“抵御效应”和“恢复效应”：疫情暴发后，这些医生在初期阶段的医疗咨询量减少幅度比未参与OHC的医生低35.0%，而在后续阶段的恢复幅度则高出31.0%。尽管新冠疫情暴发导致线下医疗服务受阻，但参与线上咨询的OHC医生的产出损失显著低于未参与的医生，主要得益于新增的线上患者以及原有线下患者的转移。此外，在恢复阶段，OHC医生的病例量比非OHC医生更快回升，而线下咨询（包括全新线下患者和线上转移至线下的患者）是主要推动力。作者还发现，线上声誉和与患者的互动显著增强了医生的数字韧性，进一步验证了OHC平台在抵御效应和恢复效应中的核心作用。

最后，作者鼓励医疗机构医生广泛使用在线医疗平台，并通过优化线上声誉评分机制和拓展平台功能来提升医生与患者的互动，从而全面提升医疗机构的数字韧性。

参考文献：Liu, Y., Xu, X., Jin, Y., & Deng, H. (2023). Understanding the Digital Resilience of Physicians during the COVID-19 Pandemic: An Empirical Study. MIS Quarterly, 47(1), 391-422. 

文章链接：https://doi.org/10.25300/MISQ/2022/17248

作者信息：

Yinghao Liu

Position: Lecturer, SILC Business School, Shanghai UniversitySite: https://silc.shu.edu.cn/info/1322/24810.htmE-mail: liuyinghao@shu.edu.cn

Research Interest: e-Healthcare, Information Systems, Big Data Analytics, Consumer-AI Interaction

Xin Xu

Position: Professor, Department of Management & Marketing, The Hong Kong Polytechnic University.Site: https://www.polyu.edu.hk/en/mm/people/academic-staff/prof-xu-xin/E-mail: xin.xu@polyu.edu.hk

Research Interest: Internet of Things and Smart Services, Gamification, Data Science, Human-AI Interaction, Strategic Management of Technology Innovation

Yong Jin

Position: Associate Professor, School of Accounting and Finance, The Hong Kong Polytechnic University.Site: https://www.polyu.edu.hk/af/people/academic-staff/dr-yong-jimmy-jin/E-mail: jimmy.jin@polyu.edu.hkResearch Interest: Investment, Derivatives, FinTech, Asset Pricing, Equity Issuance, and Information Systems.

Honglin Deng

Position: Associate Professor, Advanced Institute of Business, Tongji UniversitySite: https://sem.tongji.edu.cn/semen/22930.htmlE-mail: denghonglin@tongji.edu.cn

Research Interest: Online Consumer Insights, e-Healthcare, Business Analytics, Experimental Research