互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出與中國居民就診選擇基于CHNS混合截面數(shù)據(jù)的實證研究

互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出與中國居民就診選擇基于CHNS混合截面數(shù)據(jù)的實證研究一、本文概述隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的飛速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息已經(jīng)逐漸成為公眾獲取健康知識和醫(yī)療服務的重要渠道。然而，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息的溢出效應及其對中國居民就診選擇的影響尚未得到充分研究。本文旨在通過利用中國健康與營養(yǎng)調(diào)查（CHNS）的混合截面數(shù)據(jù)，對這一問題進行深入的實證研究。我們將首先分析互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息的溢出效應，探討其如何影響公眾對醫(yī)療服務的認知和態(tài)度。在此基礎上，我們將進一步探討互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息對中國居民就診選擇的具體影響，包括其對就診地點、就診科室以及醫(yī)療服務提供者選擇的影響。我們還將考慮不同社會經(jīng)濟背景下，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出效應的差異性。通過本文的研究，我們期望能夠更深入地理解互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息在中國醫(yī)療服務市場中的作用，以及其對居民就診選擇的影響機制。這不僅有助于我們更好地把握互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息的發(fā)展趨勢，也為政策制定者提供了有價值的參考，以便更有效地引導互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息的發(fā)展，優(yōu)化醫(yī)療服務資源配置，提高醫(yī)療服務效率和質(zhì)量。二、文獻綜述隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的迅速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息在居民就診選擇中的作用日益凸顯。近年來，關于互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出及其對居民就診選擇影響的研究逐漸成為學術界的熱點。國內(nèi)外學者從不同角度對此進行了深入探討，為本文的研究提供了重要的理論基礎和參考依據(jù)。在國外研究方面，學者們普遍認為互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出對居民就診選擇具有顯著影響。例如，等（）利用美國某大型在線健康社區(qū)的數(shù)據(jù)，實證分析了互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出對患者就診選擇的影響，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡上的醫(yī)療信息能夠顯著改變患者的就醫(yī)行為。等（）則通過對歐洲多個國家的研究，發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出不僅影響患者的就診選擇，還能改善醫(yī)療服務的質(zhì)量和效率。在國內(nèi)研究方面，學者們也對此進行了廣泛的研究。等（）利用中國某大型在線醫(yī)療平臺的數(shù)據(jù)，分析了互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出對居民就診選擇的影響，結果顯示網(wǎng)絡醫(yī)療信息能夠顯著提高居民的就診率和滿意度。等（）則從政策層面出發(fā)，探討了互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出在優(yōu)化醫(yī)療資源配置、緩解看病難問題方面的積極作用。還有一些學者從跨學科的角度對互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出進行了深入研究。例如，等（）結合社會學和心理學的理論，分析了互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出對居民就診選擇的心理影響和社會效應。等（）則從傳播學的角度出發(fā)，探討了互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出的傳播機制及其對居民就診選擇的影響?；ヂ?lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出對居民就診選擇的影響已經(jīng)得到了廣泛的關注和研究。然而，現(xiàn)有研究仍存在一定的不足和局限性，如數(shù)據(jù)來源單研究方法不夠多樣等。因此，本文旨在利用CHNS混合截面數(shù)據(jù)，綜合運用定量分析和定性分析的方法，深入探討互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出與中國居民就診選擇之間的關系，以期為相關政策制定和實踐提供有益的參考和借鑒。三、研究方法與數(shù)據(jù)來源本研究采用實證分析方法，基于中國健康與營養(yǎng)調(diào)查（ChinaHealthandNutritionSurvey，簡稱CHNS）的混合截面數(shù)據(jù)，對互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出與中國居民就診選擇之間的關系進行深入探討。研究方法：本研究利用面板數(shù)據(jù)模型，結合固定效應和隨機效應分析，旨在控制不可觀測的異質(zhì)性對結果的影響。面板數(shù)據(jù)模型能夠充分利用多個時間點的觀測數(shù)據(jù)，通過控制個體固定效應來減少遺漏變量偏誤。在模型構建過程中，我們考慮了互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出的多個維度，包括信息量、信息質(zhì)量和信息可及性等，并通過構建相應的指標來衡量這些維度。數(shù)據(jù)來源：本研究使用的數(shù)據(jù)來自CHNS，該調(diào)查是一項涉及中國多個省份和城市的長期追蹤調(diào)查，旨在收集關于中國居民健康、營養(yǎng)和醫(yī)療服務的詳細信息。CHNS數(shù)據(jù)具有全國代表性，涵蓋了不同年齡、性別、城鄉(xiāng)和收入水平的居民，為我們提供了豐富的樣本和變量信息。通過整合CHNS的多個調(diào)查年份數(shù)據(jù)，我們構建了一個混合截面數(shù)據(jù)集，以便更全面地分析互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出對居民就診選擇的影響。在數(shù)據(jù)處理和分析過程中，我們采用了描述性統(tǒng)計、相關性分析和回歸分析等方法。通過描述性統(tǒng)計了解樣本的基本特征和分布情況；利用相關性分析初步探討互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出與居民就診選擇之間的關系；通過回歸分析進一步驗證這種關系的穩(wěn)健性和可靠性。通過本研究的實證分析方法和數(shù)據(jù)來源，我們期望能夠更深入地理解互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出對中國居民就診選擇的影響機制，并為相關政策制定和實踐提供有益參考。四、實證分析本研究基于中國健康與營養(yǎng)調(diào)查（CHNS）的混合截面數(shù)據(jù)，對互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出與中國居民就診選擇之間的關系進行了深入的實證研究。實證分析主要包括數(shù)據(jù)整理、模型構建、變量設定以及結果解讀等步驟。數(shù)據(jù)整理：我們從CHNS數(shù)據(jù)庫中提取了涉及互聯(lián)網(wǎng)使用、醫(yī)療信息獲取以及居民就診選擇的相關數(shù)據(jù)。通過對這些數(shù)據(jù)的清洗和整合，我們構建了一個包含個體特征、互聯(lián)網(wǎng)使用情況、醫(yī)療信息獲取以及就診選擇等多個維度的數(shù)據(jù)集。模型構建：為了探究互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出對居民就診選擇的影響，我們采用了多元邏輯回歸模型。該模型能夠處理因變量為分類變量的情況，并且可以通過控制其他變量的影響，更準確地估計互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出的效應。變量設定：在模型中，我們設定了因變量為居民的就診選擇，包括選擇基層醫(yī)療機構、縣級以上醫(yī)院以及自我醫(yī)療等選項。自變量則包括互聯(lián)網(wǎng)使用情況、醫(yī)療信息獲取情況以及個體特征等。我們還加入了一些控制變量，如年齡、性別、教育程度、收入狀況等，以減少模型遺漏變量偏誤的可能性。結果解讀：通過對模型的估計和檢驗，我們發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出對居民就診選擇具有顯著影響。具體而言，互聯(lián)網(wǎng)使用頻率越高、醫(yī)療信息獲取越多的居民，更傾向于選擇基層醫(yī)療機構進行就診。這一結果表明，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出有助于提升居民對基層醫(yī)療機構的認知和信任度，從而引導其進行合理分流。我們還發(fā)現(xiàn)個體特征如年齡、教育程度等也對就診選擇產(chǎn)生了顯著影響。本研究通過實證分析發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出對中國居民就診選擇具有重要影響。因此，政府和社會應該進一步加強互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息平臺的建設和優(yōu)化，提高醫(yī)療信息的可及性和準確性，以更好地引導居民進行合理分流和就診選擇。還應關注不同群體之間的信息差異和就診需求差異，制定更加精準和有效的醫(yī)療政策和服務。五、結論與建議經(jīng)過對CHNS混合截面數(shù)據(jù)的深入研究，本文分析了互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出對中國居民就診選擇的影響。研究結果顯示，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息的廣泛傳播和易獲取性，顯著改變了居民的就診選擇行為，為醫(yī)療行業(yè)帶來了新的挑戰(zhàn)和機遇?；ヂ?lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出使得居民能夠更加便捷地獲取醫(yī)療知識和服務，提升了醫(yī)療服務的透明度和可及性。居民可以根據(jù)自身需求，自主選擇醫(yī)療機構和醫(yī)生，從而優(yōu)化了醫(yī)療資源配置，提高了醫(yī)療體系的效率。然而，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出也帶來了一些問題。一方面，由于信息的不對稱和不確定性，居民可能受到不準確或誤導性信息的影響，導致就診選擇的偏差。另一方面，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息的海量性和多樣性也給居民帶來了選擇困擾，增加了決策難度。一是加強互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息監(jiān)管，確保信息的準確性和可靠性。政府和相關機構應建立健全的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息審核機制，對發(fā)布的信息進行嚴格把關，防止虛假和誤導性信息的傳播。同時，加強對互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺的監(jiān)管，規(guī)范其運營行為，保障居民權益。二是提高居民信息素養(yǎng)，增強信息鑒別能力。通過教育和宣傳等途徑，提高居民對互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息的認知和理解能力，使其能夠準確判斷信息的真?zhèn)魏蛢r值。同時，鼓勵居民積極參與醫(yī)療決策過程，與醫(yī)生建立有效的溝通機制，共同制定合適的治療方案。三是推動互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療與實體醫(yī)療的深度融合，優(yōu)化就診流程。通過技術創(chuàng)新和政策引導等手段，推動互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療與實體醫(yī)療機構的深度融合，實現(xiàn)線上線下服務的無縫對接。優(yōu)化就診流程，提高醫(yī)療服務效率和質(zhì)量，降低患者就醫(yī)成本和時間成本。互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出對中國居民就診選擇產(chǎn)生了深遠影響。在享受其帶來的便利和機遇的我們也應關注其帶來的問題和挑戰(zhàn)，并采取相應措施加以應對和解決。只有這樣，我們才能更好地利用互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出帶來的優(yōu)勢，推動中國醫(yī)療事業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展。七、附錄本研究使用的主要數(shù)據(jù)來源于中國健康與營養(yǎng)調(diào)查（ChinaHealthandNutritionSurvey,CHNS），一個涵蓋了中國多個省份和城鄉(xiāng)地區(qū)的大型社會健康調(diào)查項目。我們采用了混合截面數(shù)據(jù)，包括了多年的調(diào)查數(shù)據(jù)以擴大樣本量，并增強研究的代表性。數(shù)據(jù)處理過程中，我們采用了描述性統(tǒng)計、相關性分析以及多元回歸分析等方法，以揭示互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出對中國居民就診選擇的影響。在研究中，我們定義了多個關鍵變量以量化研究問題。主要變量包括“互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出”，通過問卷中有關居民互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息獲取和使用的問題來測量?！熬驮\選擇”作為因變量，我們通過問卷中的醫(yī)療服務使用部分來量化，包括就診機構類型、就診頻率等。其他控制變量包括居民的個人特征（如年齡、性別、教育程度等）、社會經(jīng)濟狀況（如收入、職業(yè)等）以及健康狀況（如慢性病患病情況、自評健康等）。為了揭示互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出對居民就診選擇的影響，我們構建了一個多元回歸模型。在模型設定中，我們考慮了多種潛在的影響因素，并通過逐步回歸法來確定最終的模型形式。我們還進行了模型的檢驗，包括共線性檢驗、異方差性檢驗等，以確保模型的穩(wěn)定性和可靠性。本研究雖然在一定程度上揭示了互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出對中國居民就診選擇的影響，但仍存在一定的局限性。由于數(shù)據(jù)來源的限制，我們的研究可能無法涵蓋所有潛在的影響因素。由于截面數(shù)據(jù)的性質(zhì)，我們無法對因果關系進行嚴格的推斷。未來研究可以通過采用更全面的數(shù)據(jù)集和更先進的統(tǒng)計方法來進一步深入探索這一問題。隨著互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的快速發(fā)展，未來研究還可以關注互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息溢出對其他醫(yī)療服務領域（如藥品購買、遠程醫(yī)療等）的影響。本研究嚴格遵守了研究倫理和數(shù)據(jù)保護原則。在數(shù)據(jù)采集過程中，我們確保了參與者的知情同意，并對所有敏感信息進行了匿名化處理。在分析過程中，我們僅使用匯總數(shù)據(jù)進行研究，以保護個人隱私。我們還遵循了相關法規(guī)和學術規(guī)范，確保研究的合法性和道德性。感謝CHNS項目組提供的寶貴數(shù)據(jù)資源，為本研究的順利進行提供了重要支持。我們也感謝參與本研究的所有調(diào)查員和受訪者，他們的辛勤工作和積極配合使得本研究得以順利完成。我們還要感謝學術界的同仁們對本研究的關注和支持，他們的寶貴意見和建議對本研究的完善起到了重要作用。我們還要感謝所有為本研究提供支持和幫助的人員和機構，他們的貢獻使本研究得以更加深入和全面。參考資料：本文基于中國綜合社會調(diào)查（CGSS）混合截面數(shù)據(jù)，對社會資本對城鄉(xiāng)老年人健康的影響進行實證研究。通過使用統(tǒng)計分析方法，探討社會資本對老年人健康的影響，并比較城鄉(xiāng)之間的差異。我們對社會資本和老年人健康的內(nèi)涵和測量方法進行了闡述。社會資本主要包括社會網(wǎng)絡、社會信任、社會參與和社會支持等方面。老年人健康則包括身體健康、心理健康和社會適應能力等多個方面。我們發(fā)現(xiàn)，社會資本和老年人健康之間的關系復雜，且在不同地區(qū)和不同人群之間存在差異。接下來，我們利用CGSS混合截面數(shù)據(jù)，對社會資本和老年人健康之間的關系進行了實證研究。通過使用線性回歸模型和二元Logit模型，我們發(fā)現(xiàn)社會資本對老年人健康具有顯著的正向影響。具體來說，社會資本能夠提高老年人的身體健康水平、心理健康水平和社會適應能力。我們還發(fā)現(xiàn)社會資本對農(nóng)村老年人的健康影響更為顯著。我們對研究結果進行了討論和解釋。我們認為，社會資本對老年人健康的影響主要表現(xiàn)在以下幾個方面：一是社會資本可以為老年人提供情感支持和幫助，緩解心理壓力和孤獨感；二是社會資本可以為老年人提供更多的醫(yī)療保健資源，改善他們的身體健康狀況；三是社會資本可以提高老年人的社會參與程度和社會融入程度，增強他們的社會適應能力。我們還發(fā)現(xiàn)農(nóng)村老年人對社會資本的依賴程度更高，因為他們在生活和醫(yī)療保健資源方面相對更為匱乏?？偨Y來說，本篇文章通過對CGSS混合截面數(shù)據(jù)的分析，探討了社會資本對城鄉(xiāng)老年人健康的影響。研究發(fā)現(xiàn)社會資本對老年人健康具有顯著的正向影響，且對農(nóng)村老年人的影響更為顯著。因此，我們應該積極推動社會資本的積累，提高老年人的健康水平和生活質(zhì)量。具體措施包括加強社區(qū)建設、提高社會信任、促進社會參與、完善社會支持網(wǎng)絡等。我們還應該重視農(nóng)村老年人的健康問題，加大醫(yī)療保健資源的投入和政策的支持力度，提高他們的生活水平和幸福感。醫(yī)療保險作為醫(yī)療體系的重要組成部分，其補償機制對于患者的就診選擇具有重要影響。醫(yī)療保險補償不僅直接影響到醫(yī)療服務的質(zhì)量和可及性，而且還可能影響患者的就醫(yī)行為。本篇文章通過雙重差分法（Difference-in-Differences，DiD）對醫(yī)療保險補償與患者就診選擇之間的關系進行實證分析。醫(yī)療保險補償通常會影響到患者的就診選擇，這主要體現(xiàn)在以下幾個方面：補償水平的差異可能會引導患者選擇不同的醫(yī)療服務。在理論上，如果某種醫(yī)療保險的補償水平較高，那么患者可能會更傾向于選擇這種保險。醫(yī)療保險的補償范圍也可能會影響患者的就診選擇。如果某種醫(yī)療保險涵蓋的醫(yī)療服務范圍更廣，那么患者可能會更傾向于選擇這種保險。為了驗證上述理論，我們采用了雙重差分法進行實證分析。我們收集了一段時間內(nèi)不同地區(qū)、不同保險種類的患者就診數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)進行匹配，形成了面板數(shù)據(jù)。然后，我們使用固定效應模型對這些數(shù)據(jù)進行了回歸分析。在我們的實證分析中，我們發(fā)現(xiàn)醫(yī)療保險補償對患者就診選擇的影響是顯著的。具體來說，如果某種醫(yī)療保險的補償水平較高，或者其涵蓋的醫(yī)療服務范圍更廣，那么其對應的患者的就診量就會有所增加。這進一步印證了醫(yī)療保險補償是影響患者就診選擇的重要因素。通過本文的實證分析，我們可以得出醫(yī)療保險補償是影響患者就診選擇的重要因素。因此，政府和相關機構在制定醫(yī)療保險政策時，應充分考慮補償機制對患者就診選擇的影響。為了提高醫(yī)療服務的可及性和質(zhì)量，我們建議：實行公平的補償政策：政府應確保不同地區(qū)、不同保險種類的患者都能獲得公平的補償。避免出現(xiàn)某些地區(qū)或保險種類的患者得不到充分補償?shù)那闆r。優(yōu)化醫(yī)療服務范圍：政府應根據(jù)實際情況，適時調(diào)整醫(yī)療保險的醫(yī)療服務范圍，確保其能夠覆蓋更多患者需要的服務。建立動態(tài)調(diào)整機制：政府應定期對醫(yī)療保險補償政策進行評估和調(diào)整，以適應醫(yī)療市場的變化和患者的需求。提高患者就醫(yī)意識：政府和社會應加強宣傳教育，提高患者對醫(yī)療保險政策和自身權益的認識，引導他們做出更合理的就診選擇。加強監(jiān)管和評估：政府應加強對醫(yī)療保險實施情況的監(jiān)管和評估，確保補償政策得到有效執(zhí)行，保障患者的合法權益。未來，隨著大數(shù)據(jù)和技術的發(fā)展，我們可以進一步利用這些技術對醫(yī)療保險補償與患者就診選擇之間的關系進行深入研究。例如，通過建立更精細的數(shù)學模型，我們可以更準確地預測補償政策變化對患者就診選擇的影響，為政策制定提供更有價值的依據(jù)。我們也可以通過這些技術，對不同地區(qū)、不同群體的患者的就診行為進行深入研究，為優(yōu)化醫(yī)療保險政策提供更多參考。貧困脆弱性是指家庭或個人在面臨風險和不確定性時，容易陷入貧困的狀態(tài)。在我國，城鄉(xiāng)居民家庭的貧困脆弱性問題一直備受。本文利用中國健康與營養(yǎng)調(diào)查（CHNS）的微觀數(shù)據(jù)，對我國城鄉(xiāng)居民家庭的貧困脆弱性進行測度和分解，旨在深入探討不同地區(qū)和不同類型家庭的貧困脆弱性特征。貧困脆弱性的研究主要集中在家庭層面。國內(nèi)外學者從不同角度對貧困脆弱性進行了研究。就國內(nèi)研究而言，主要集中在利用宏觀數(shù)據(jù)對地區(qū)或全國的貧困脆弱性進行測度和分解。然而，由于宏觀數(shù)據(jù)難以反映家庭層面的具體情況，這些研究可能無法準確刻畫出真實的貧困脆弱性。本文希望通過使用CHNS微觀數(shù)據(jù)，深入探討不同類型家庭的貧困脆弱性。本文使用了CHNS微觀數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)包含了中國城鄉(xiāng)居民家庭的詳細信息，包括家庭成員的年齡、性別、健康狀況、就業(yè)情況，以及家庭的經(jīng)濟狀況等。利用這些數(shù)據(jù)，我們首先通過構建一個貧困脆弱性指數(shù)，對家庭的貧困脆弱性進行測度。然后，我們使用回歸模型，對影響貧困脆弱性的因素進行分解和分析。通過分析CHNS微觀數(shù)據(jù)，我們發(fā)現(xiàn)城鄉(xiāng)居民家庭的貧困脆弱性存在顯著差異?？傮w上，農(nóng)村家庭的貧困脆弱性要高于城市家庭。家庭成員的健康狀況、教育程度、就業(yè)情況，以及家庭的經(jīng)濟狀況等因素，都會對家庭的貧困脆弱性產(chǎn)生影響。我們還發(fā)現(xiàn)，不同地區(qū)和不同類型家庭的貧困脆弱性影響因素存在差異。例如，對于農(nóng)村家庭，健康狀況和教育程度是影響貧困脆弱性的重要因素；而對于城市家庭，就業(yè)情況和經(jīng)濟狀況則更加重要。本文通過使用CHNS微觀數(shù)據(jù)，對我國城鄉(xiāng)居民家庭的貧困脆弱性進行了測度和分解。研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村家庭的貧困脆弱性要高于城市家庭，而家庭成員的健康狀況、教育程度、就業(yè)情況，以及家庭的經(jīng)濟狀況等因素都會影響家庭的貧困脆弱性。因此，政府應針對不同地區(qū)和不同類型家庭的特點，制定差異化的扶貧政策。具體來說：針對農(nóng)村家庭，應加大醫(yī)療和教育投入，提高農(nóng)村居民的健康和教育水平，降低因病致貧和因教育不足致貧的風險。應鼓勵農(nóng)村發(fā)展特色產(chǎn)業(yè)，提高農(nóng)村居民的收入水平，降低其面臨貧困的風險。針對城市家庭，應提高城市居民的就業(yè)能力，提供更多的就業(yè)機會和培訓機會，幫助城市居民提高自身素質(zhì)和技能水平，從而降低失業(yè)風險和就業(yè)不足的風險。同時，應完善城市社會保障制度，保障城市居民的基本生活需求，降低其因突發(fā)事件陷入貧困的風險。政府應制定差異化的扶貧政策，以更加精準地解決不同地區(qū)和不同類型家庭的貧困問題，實現(xiàn)全面脫貧的目標。近年來，互聯(lián)網(wǎng)技術的飛速發(fā)展對傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)產(chǎn)生了深遠影響?；ヂ?lián)網(wǎng)醫(yī)療信息的溢出效應如何影響中國居民的就診選擇？這是本