医疗大数据资产估值的决定因素与配置路径：基于TOE框架与fsQCA的分析

《BMC Health Services Research》：Determinants and configurational pathways of healthcare big data asset valuation:an analysis using the TOE framework and fsQCA

　　

摘要

背景

医疗大数据是一种具有巨大潜在价值的战略性国家资源。在政策层面，人们一直在努力推动将医疗数据资源转化为数据资产。然而，由于数据质量参差不齐、应用场景存在不确定性、隐私风险以及利益分配机制不完善，这些数据资产的价值实现依然面临挑战。本研究旨在找出影响医疗大数据资产估值的关键因素，期望为构建科学的估值模型、优化资源配置以及推动医疗行业的高质量发展提供理论依据。

方法

本研究结合技术-组织-环境（TOE）框架与信息生态系统理论，为医疗大数据资产构建了一个动态的增值循环框架。通过专家和从业者调查，确定了六个关键条件变量：数据质量与标准、数据共享接口、利益分享机制、跨组织协作机制、市场需求以及数据安全与隐私治理能力。研究运用模糊集定性比较分析方法，从配置视角探讨了导致资产高价值实现的复杂因果路径。

结果

研究表明，医疗大数据资产的高价值实现是由技术、组织和环境条件共同作用的结果。配置分析明确了三种典型的实现路径：以质量与安全为驱动的路径、以需求为驱动的协作转型路径以及以市场交易为驱动的路径。在所有路径中都体现了数据质量与标准化的重要性，这说明它们是实现医疗大数据资产价值的基本前提。而数据安全与隐私治理能力、利益分享机制以及市场需求在不同路径中的组合效应则有所不同，表明它们是实现价值的重要支撑条件。这些研究结果说明，医疗大数据资产的估值应超越单一属性评估方式，采用基于场景的配置型评估框架，同时需更加注重数据质量、安全治理、协作机制、利益分享安排与应用需求之间的协调性。