中医作为我国的传统医学，以整体观和辨证论治为核心，近年来使用率和关注度持续提升[1]。中药、针灸等中医干预手段在慢性疾病管理及公共卫生事件中展现出独特优势[2-5]。然而，中医信任度受文化认知、疗效感知等因素影响，中医药现代化发展仍面临信任构建挑战。

计划行为理论（theory of planned behavior，TPB）是预测健康行为的经典框架，已应用于疫苗接种、慢性疾病管理等领域[6-10]。有学者基于TPB构建了使用中医意愿预测模型，但其聚焦于中国香港地区，缺乏大样本验证[11]。当前中国互联网用户达13亿，为通过数字平台研究公众健康行为认知提供了机遇[12]。本研究旨在利用互联网大样本，验证基于TPB理论的使用中医意愿预测模型，探索影响因素，并通过两阶段因子分析编制简化版量表并评估信效度，为中医药公众传播策略优化提供参考，并为中医态度与意愿评估提供实用工具。

1 对象与方法

1.1 调查对象

本研究于2025年5月至6月开展线上问卷调查，遵循互联网电子调查报告结果清单[13]。研究对象为成年互联网用户。问卷通过学术型微信公众号投放，覆盖中国31个省（市、区）；为降低选择偏倚，未采用用户画像推送。纳入标准：①年龄＞18岁；②能阅读并理解问卷内容；③能使用智能设备上网；④参与前需阅读调查声明并勾选同意框。本研究经北京中医药大学东直门医院医学伦理委员会批准（2025DZMEC-223-02）。

本研究中模型验证使用偏最小二乘结构方程模型（partial least squares structural equation modeling，PLSSEM），所需的最小样本量为PLS-SEM中指向结构的最大测量项目数（33个项目）的10倍，即330例[11,14]。本研究旨在以大样本量验证模型，故将目标样本量设置为3000名，考虑75%的响应率，共投放问卷4000份。

1.2 调查方法

1.2.1 调查工具 问卷主体采用参考文献[11]中的使用中医意愿问卷。填写前已测试电子问卷的可用性，问卷内容包括：①基于TPB框架的使用中医意愿量表，包含参与者对中医的态度（attitude，ATT）、主观规范（subjective norms，SN）、知觉行为控制（perceived behavioral control，PBC）、行为意图（behavioral intention，BI）、感知服务质量（perceived service quality，PSQ）、满意度（satisfaction，SAT）和中医知识了解程度（knowledge understanding degree，K）7个维度，33个条目，使用李克特7分量表（1=非常不同意，7=非常同意）进行评估。②人口学特征模块：包括年龄、性别、教育水平等，以及健康状况自评结果（差、一般、良好、非常好、优秀）；另设二分类项目以追溯既往中医使用史（有/无）。完成问卷需要5～8 min。

1.2.2 质量控制措施①同一账号或IP地址限填1次，数据分析前删除IP等标识，不涉及姓名及联系方式，后台数据仅研究者可见。②非强制参与，完成问卷后给予适当经济奖励。③问卷设置为完成所有问题后才可提交，确保数据完整性。

1.3 使用中医意愿预测模型的评估与验证

使用SmartPLS 3.0软件进行PLS-SEM评估与验证。模型评估基于指标载荷、内部一致性信度、收敛效度和判别效度[15-16]。以各结构的Cronbach’s α 系数和复合信度（composite reliability，CR）评估内部一致性信度；平均方差提取（average variance extracted，AVE）评估收敛效度。采用Fornell Larcker标准及异质性状-单性状比值（heterotrait-monotraitratio，HTMT）共同评估判别效度（HTMT＜0.9可接受）[17-18]。若某维度AVE＜0.5则进行稳健性再评估（即删除该维度中因子载荷最低的条目）并重新计算剩余条目的信效度，若删除该条目后满足标准（AVE≥0.50、Cronbach’s α 系数≥0.70），则考虑删除该条目以优化模型；若出现标准间的冲突（如AVE提升但Cronbach’s α 系数降至阈值以下），则优先考虑理论的完整性和量表的信度，决定是否保留该条目。结构模型评估基于方差膨胀因子（variance inflation factor，VIF）、结构关系的意义及模型解释力（R2）[15]。中介分析采用Bootstrap法，子样本数默认5 000个。

1.4 简化版量表的制订与评价

使用R 4.4.0统计学软件的lavaan包，将研究对象分为两组（n=1 577）分别进行探索性及验证性因子分析，通过两阶段因子分析重构维度，制订简化版量表并再次评估信效度[19-22]。

1.5 统计学方法

使用R 4.4.0统计学软件进行数据分析。不符合正态分布的计量资料采用中位数（M）和四分位数（P25，P75）表示；计数资料采用例数和百分率[例（%）]表示。既往中医使用史在使用中医意愿量表的差异采用Mann-Whitney U检验；相关性采用肯德尔相关性分析。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 调查对象基本特征

本研究共收集有效问卷3 154份，有效回收率为78.85%。调查对象以26～45岁为主，性别分布较为均衡。具体基本特征见表1。

表1 调查对象基本特征

注 省（市、区）依据2024年GDP排名分组。GDP：国内生产总值。

2.2 使用中医意愿量表评分结果

各维度条目评分中位数为4～6分；ATT维度总分最高，K维度总分相对偏低。部分条目如“我认为中医是有效的”“我打算未来会使用中医”得分相对较高；“我使用的中医服务拥有最新的设备”得分最低。见表2。

表2 使用中医意愿量表评分[分，M（P25，P75）]

注ATT：态度；SN：主观规范；PBC：知觉行为控制；BI：行为意向；PSQ：服务质量；SAT：满意度；K：知识了解程度。

2.3 使用中医意愿量表与人口统计学特征的相关性

年龄、月收入水平、健康状况与使用中医意愿量表各维度均呈正相关；教育水平与除ATT外的6个维度呈正相关（P＜0.05），见表3。与未接受过中医治疗的人群比较，既往接受过中医治疗的人群各维度分数（ATT、S N、PBC、BI、PSQ、SAT、K Cliff’s δ 分别为0.14、0.16、0.14、0.14、0.08、0.14、0.09）更高（P＜0.01）。

表3 使用中医意向量表与人口统计学特征的相关性结果（tau-b）

注 aP＜0.05，aaP＜0.01。ATT：态度；SN：主观规范；PBC：知觉行为控制；BI：行为意向；PSQ：服务质量；SAT：满意度；K：知识了解程度。

2.4 使用中医意愿预测模型的评估与验证

2.4.1 使用中医意愿预测模型的评估 基于PLS-SEM的评估标准，剔除两项载荷较小（≤0.6）的条目（ATT6、PSQ1），以及因较重交叉载荷而导致区分效度不足的条目（BI1、ATT2、SN4）。调整后各结构的Cronbach’s α 系数均＞0.7，CR均＞0.8，内部一致性良好；且除PBC外，其余维度AVE均＞0.5，收敛效度尚可，见表4。基于条目删除的稳健性检验重新评估其信效度，若删除当前载荷最低的条目（PBC3）来提升AVE值，将导致该维度的Cronbach’s α 系数＜0.7，不符合模型拟合的要求；而基于TPB理论的完整性，保留了PBC维度。

表4 使用中医意愿预测模型的评估结果

注ATT：态度；SN：主观规范；PBC：知觉行为控制；BI：行为意向；PSQ：服务质量；SAT：满意度；K：知识了解程度；CR：复合信度；AVE：平均方差提取；VIF：方差膨胀因子；HTMT：异质性状-单性状比值。

结构模型评估显示，所有维度的VIF均＜5，无多重共线性；R2 为0.440～0.588，解释力适中至良好。见表4。

判别效度结果显示，调整后所有结构的HTMT为0.486～0.899，均＜0.9。ATT与BI维度的HTMT偏高但二者AVE平方根（0.756、0.814）均大于两者相关系数（0.672），符合FornellLarcker标准。见表4。

2.4.2 使用中医意愿预测模型验证SN、PBC可正向预测ATT；ATT、SN、SAT、PBC、K、PSQ可正向预测BI；PSQ可正向预测SAT，见图1。ATT在PBC和SN对BI的影响中起部分中介作用（β=0.098、0.116），SAT在PSQ对BI的影响中起部分中介作用（β=0.116）。见表5。

图1 模型验证结果

ATT：态度；SN：主观规范；PBC：知觉行为控制；BI：行为意向；PSQ：服务质量；SAT：满意度；K：知识了解程度。

表5 模型中介分析结果

注ATT：态度；SN：中医主观规范；PBC：知觉行为控制；BI：行为意向；PSQ：服务质量；SAT：满意度；K：知识了解程度。

2.5 简化版使用中医意愿量表及效度检验

Kaiser-Meyer-Olkin检验（KMO=0.97）与Bartlett球形检验（P＜0.001）结果显示，数据适合探索性因子分析。采用并行分析结合碎石图确定因子数量，主轴因子法配合Promax斜交旋转进行因子提取，保留载荷＞0.4且因子间载荷差＞0.2的题项，最终形成包含3个维度、17个条目的简化版使用中医意愿新量表，累计方差解释率为50.0%，处于可接受范围。各条目无明显交叉载荷，结构清晰。见表6。

表6 简化版使用中医意愿量表评估结果

注ATT：态度；SN：主观规范；BI：行为意向；PSQ：服务质量；K：知识了解程度；VIF：方差膨胀因子；CR：复合信度；AVE：平均方差提取；HTMT：异质性状-单性状比值。

采用最大似然估计法进行验证性因子分析，模型拟合指标：比较适配指数为0.971，修正的适配度指数为0.966，均方根误差逼近度为0.042，95%CI为0.038～0.046，标准化残差均方根为0.029。所有标准化因子载荷均达到显著水平（λ=0.61～0.83，P ＜0.001），卡方自由度比（χ2/v）为3.78＜5，模型拟合良好。整体Cronbach’s α 系数为0.906，各维度Cronbach’s α系数为0.774～0.877、CR为0.855～0.912、AVE为0.505～0.721；HTMT为0.554～0.697，信效度与区分效力达标。见表6。

3 讨论

本研究基于31个省（市、区）大样本数据验证了TPB理论在使用中医意愿预测中的适用性，揭示了SN与PBC在ATT与BI中的作用，为中医药的推广提供了策略依据。

受调查形式所限，本研究调查对象以18～55岁上网人群为主。本研究发现，该群体对中医的态度和意愿总体积极，26～55岁且月收入＞5 000元的研究对象是使用中医的主要群体；年龄、月收入水平与使用中医意愿量表各维度均呈正相关，与既往研究一致[23]。可能是因为随着年龄的增长文化信任增强，而高收入则支撑其医疗选择能力。有中医使用经历的研究对象态度、认知与行为意向更积极，印证了“亲身体验”的关键作用。

本研究发现，SN与PBC对ATT预测力显著，符合理论预期[24-25]。前者反映亲友认同的驱动作用，后者体现经济、时间等现实因素影响。既往研究在K、ATT与使用中医意愿的关系上得出相反的结论[11,26-27]。本研究发现，K对ATT无直接效应，对BI影响较弱，这种知识-行为脱钩现象可能因中医信任更多基于文化认同而非理性认知，提示需通过亲身体验和文化共鸣构建信任，同时仍需普及中医知识。此外，ATT、SN、SAT及PBC均对BI有正向影响，与既往研究结论相符[11]。SN的影响提示可基于社会认同推广中医，PBC的重要性则呼吁提升中医服务可及性。而中介分析进一步明确了ATT和SAT在行为形成中的关键地位。

简化版使用中医意愿量表通过因子分析构建，保留核心维度，适用于快速筛查与趋势监测，可为公共卫生调查、基层评估及政策监测提供支持，有助于识别低信任或可及性不足人群。但是，简化版量表侧重于现状描述而非理论机制验证，实际应用应结合具体场景。

本研究具有一定的局限性：①样本以中青年互联网用户为主，老年及农村居民代表性不足，结论普适性受限；②横断面研究无法确定因果关系；③简化版量表总方差解释率稍偏低，反映了样本普遍高评分导致数据变异性小的特点，未来可进一步优化条目并评估重测信度。未来研究可从以下方面着手：①扩大调查范围，纳入农村居民、少数民族及老年群体；②结合就诊记录验证“态度-行为-疗效”链式效应；③采用访谈等方法挖掘ATT与使用中医意愿背后的文化心理因素；④从历史视角探索ATT动态变化规律及重大公共卫生事件或政策的影响。

利益冲突声明：本文所有作者均声明不存在利益冲突。

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Validation and analysis of a predictive model of intention to use traditional Chinese medicine based on the theory of planned behavior

LIU Jiaqi NI Jingnian WEI Mingqing LI Ting SHI Jing TIAN Jinzhou
TheThirdDepartmentofEncephalopathy,DongzhimenHospital,BeijingUniversityofChineseMedicine,Beijing 100700,China

[Abstract] Objective To validate a intention to use traditional Chinese medicine scale based on theory of planned behavior(TPB),and simultaneously develop a simplified version scale for intention to use traditional Chinese medicine and test its reliability and validity.Methods From May to June 2025,an online questionnaire was used to survey the intention to use traditional Chinese medicine of adult internet users.The demographic characteristics of the research subjects were collected and their relationship with each dimension of the scale(traditional Chinese medicine attitude[ATT],subjective norms[SN],perceived behavioral control [PBC],behavioral intention [BI],perceived service quality [PSQ],satisfaction [SAT],and traditional Chinese medicine knowledge understanding degree [K]) were analyzed;the partial least squares structural equation modeling was adopted to verify the path relationship between dimensions;and the simplified version scale for intention to use traditional Chinese medicine were developed through exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis,and the reliability and validity were tested.Results A total of 3 154 valid questionnaires were collected in this study,with an effective recovery rate of 78.85%.The total score of the ATT dimension was the highest,while the total score of the K dimension was relatively low.Age,monthly income level,health status and each dimension of intention to use traditional Chinese medicine scale were all positively correlated;educational level was positively correlated with the six dimensions except ATT(r ＞0,P ＜0.05).ATT played a partial mediating role in the influence of PBC and SN on BI(β=0.098,0.116),and SAT played a partial mediating role in the influence of PSQ on ATT(β=0.116).The simplified version scale for intention to use traditional Chinese medicine consisted of 3 dimensions and 17 items,with a Cronbach’s α coefficient of 0.906 and a good overall fit.Conclusion The simplified version scale for intention to use traditional Chinese medicine constructed in this study can serve as a practical tool for clinical and policy research.

[Key words] Traditional Chinese medicine;Theory of planned behavior;Internet survey;Structural equation modeling;Scale

[中图分类号] R2-031

[文献标识码] A

[文章编号] 1673-7210（2026）01（b）-0058-06

DOI：10.20047/j.issn1673-7210.25071108

[基金项目] 中国工程院战略研究与咨询项目（2023-PP-05）。

[作者简介] 刘佳琪（2000.3-），女，北京中医药大学东直门医院2023级中西医结合临床专业在读硕士研究生；研究方向：神经变性病的中医药防治。

[通讯作者] 田金洲（1956.12-），男，博士，教授，主任医师，博士生导师；研究方向：神经变性病的中医药防治。

（收稿日期：2025-07-14）

（修回日期：2025-11-03）