| 摘要 | 第7-8页 |
| abstract | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.1.1 传统医疗困境为互联网医疗的发展带来机遇 | 第10-11页 |
| 1.1.2 国家政策大力支持互联网医疗产业发展 | 第11-12页 |
| 1.1.3 技术创新助力互联网医疗产业发展 | 第12页 |
| 1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.3 研究内容与框架 | 第12-14页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 研究框架 | 第13-14页 |
| 1.4 研究方法 | 第14-15页 |
| 2 文献综述 | 第15-21页 |
| 2.1 互联网医疗相关文献 | 第15-18页 |
| 2.1.1 互联网医疗的相关概念 | 第15-16页 |
| 2.1.2 国内互联网医疗研究现状 | 第16-17页 |
| 2.1.3 国外互联网医疗服务研究现状 | 第17-18页 |
| 2.2 创新扩散理论 | 第18-20页 |
| 2.2.1 创新扩散理论定义 | 第18页 |
| 2.2.2 创新扩散的过程 | 第18-19页 |
| 2.2.3 国内外研究综述 | 第19-20页 |
| 2.3 技术接受模型 | 第20-21页 |
| 3 研究模型与假设 | 第21-26页 |
| 3.1 研究模型 | 第21-22页 |
| 3.2 模型假设 | 第22-26页 |
| 3.2.1 互联网医疗服务的创新属性分析 | 第22-24页 |
| 3.2.2 感知风险 | 第24页 |
| 3.2.3 个人因素 | 第24页 |
| 3.2.4 环境因素 | 第24-25页 |
| 3.2.5 传播渠道 | 第25-26页 |
| 4 研究设计与数据分析 | 第26-40页 |
| 4.1 问卷设计 | 第26-27页 |
| 4.2 问卷调查 | 第27-28页 |
| 4.3 样本描述性统计分析 | 第28-31页 |
| 4.3.1 调查对象基本信息统计分析 | 第28-29页 |
| 4.3.2 互联网医疗服务使用情况统计分析 | 第29-31页 |
| 4.4 样本数据处理 | 第31-35页 |
| 4.4.1 信效度检验 | 第31-32页 |
| 4.4.2 个体差异分析 | 第32-34页 |
| 4.4.3 相关分析 | 第34-35页 |
| 4.5 结构方程模型 | 第35-40页 |
| 4.5.1 模型拟合和路径系数 | 第36-38页 |
| 4.5.2 模型假设验证 | 第38-40页 |
| 5 结论及发展建议 | 第40-44页 |
| 5.1 研究结论 | 第40-42页 |
| 5.1.1 传播渠道 | 第40页 |
| 5.1.2 兼容性 | 第40页 |
| 5.1.3 个人因素 | 第40-41页 |
| 5.1.4 环境因素 | 第41页 |
| 5.1.5 相对优势 | 第41页 |
| 5.1.6 复杂性 | 第41页 |
| 5.1.7 感知风险 | 第41-42页 |
| 5.2 发展建议 | 第42-44页 |
| 5.2.1 营造良好社会环境，拓宽传播渠道 | 第42页 |
| 5.2.2 尽早出台相关政策法规，削弱用户对互联网医疗的感知风险 | 第42-43页 |
| 5.2.3 细分市场，做好用户需求分析 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 附录 1 | 第47-50页 |
| 附录 2 | 第50-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |