全国医疗卫生服务体系规划纲要《2015-2020》中明确指出―互联网、大数据技术的发展将促使医疗服务模式和管理模式的转变‖，迅速引发了各种跨专业、跨组织甚至跨地域的协同医疗网络组织的诞生。医疗大数据资源已成为协同医疗网络生存及发展的生态环境(本文简称为―医疗大数据环境‖)。协作医疗组织形态多种多样，但在特定的经济条件下会产生哪些形态以及何种形态相对最佳，这个问题已给医疗行业的决策者带来了极大的困惑。另外，当前医疗大数据资源的基础内涵和层次结构还比较模糊，医疗大数据环境中究竟有哪些大数据资源并且是如何影响各种协同医疗网络结构的产生，目前尚未得到系统的分析和解剖。针对上述的困惑点，本文研究了大数据环境对于协同医疗服务网络的影响机理，主要工作及研究成果如下：
　　(1)解析了协同医疗网络的双向价值协同创造过程。运用新兴古典经济学超边际分析法，构建了医疗服务供应者和医疗交易服务提供者间的双向价值协同医疗网络。以医疗服务固定学习成本、医疗交易服务固定学习成本及医疗交易服务交易效率这三个经济参数，构建了自给自足、部分专业化和完全专业化共八种决策模式，形成了六类网络结构；确认了一般均衡结构，划分了一般均衡结构的参数空间，揭示了医疗交易服务的出现是价值协同医疗网络运行的结果，阐明了协同医疗网络的不同组织形态存在和演化的本质和规律。
　　(2)分析了协同医疗网络的大数据环境框架及经济环境。梳理了医疗大数据资源与协同医疗网络双向价值创造间的关系，界定了医疗大数据环境概念。从大数据价值实现三要素和协同医疗网络中决策者拥有能力的三过程，构建了双向价值协同医疗网络的大数据环境的层次结构，确认了八个大数据环境类型和若干个大数据环境具体变量。最后，详析了医疗大数据环境下双向价值协同医疗网络结构三个变量的理论构念，其中医疗服务固定学习成本涉及四个子构念，医疗交易服务包括三个子构念，医疗交易服务交易效率定义为交易服务资源质量。
　　(3)发现了大数据环境类型对协同医疗网络结构的影响路径。收集了308家医疗机构数据，提取了基于大数据环境类型的协同医疗网络结构理论模型，分析了有无平台在大数据环境对协同网络结构影响中调节作用。影响协同医疗网络医疗服务固定学习成本的关键因素为医疗大数据和决策者内部的大数据使用服务环境，且在有无平台的两种不同网络中影响有显著差异。医疗交易服务固定学习成本中前置基础能力的形成主要取决于决策者内部的大数据使用服务环境和网络层面的大数据公共服务环境；人力储备成本主要取决于决策者的对外大数据分析环境和网络层面的大数据公共服务环境；建设及运维成本，在有平台协同医疗网络中主要取决于网络层面的大数据公共服务环境，在无平台协同医疗网络中主要取决于网络层面的大数据公共技术环境。
　　(4)揭示了基于大数据环境具体变量的协同医疗网络结构各变量的形成路径。分析了有无平台两种情况下大数据环境具体变量对协同网络结构影响的直接效应和中介效应，共构建了医疗服务固定学成本、交易服务固定学习成本及交易服务交易效率的十五个综合深度模型。医疗服务固定学习成本，有平台的网络更取决于网络层面的其他医疗机构研究数据共享，而无平台协同医疗网络更多依赖于网络层面的其他医疗机构诊疗数据共享。此外，在医疗交易服务交易效率的影响模型中，对外大数据分析环境中各变量虽没有直接影响，但相互间通过较为复杂的协同作用，从总体上对交易服务交易效率产生了直接显著影响。
　　本文的创新之处为以下三点：
　　(1)揭示了协同医疗网络形态的形成条件，提高了对不同组织网络的理解能力。从关系价值协同创造视角出发，运用超边际分析方法，通过分析网络和个体间的相互关系，阐明了协同医疗网络各类形态的产生条件，为现有各种协同医疗网络健康发展提供了有力的理论基础。
　　(2)创新性地设计了医疗大数据环境的层次结构，提升了医疗大数据的描述能力。从两个维度(大数据价值实现三要素、决策者运用大数据资源三过程)，分类和层级分解了协同医疗网络的大数据环境，构建了医疗大数据环境三层架构，为分析医疗大数据资源对医疗行业影响的研究提供了清晰的理论框架。
　　(3)发现了医疗大数据环境对协同医疗网络的多层次影响路径及多样的影响方式，拓展了大数据资源价值挖掘的广度和深度。提取了基于大数据环境类型对协同医疗网络结构理论模型，分析了大数据环境类型对协同网络结构影响中在有无平台两种情况下的差异；深度分析了大数据环境具体变量对协同医疗网络结构影响的直接效应和中介效应。为政府制定相关政策提供了理论依据，有助于为协同医疗网络更好地配置医疗大数据环境。