林 勇，張 昊

（重慶大學公共管理學院，重慶 400044）

隨著信息時代到來，工業(yè)時代盛行的創(chuàng)新邏輯正面臨互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的沖擊與變革。共享經(jīng)濟作為引領(lǐng)新一輪經(jīng)濟增長的新業(yè)態(tài)，是有效整合資源、共創(chuàng)價值的經(jīng)濟模式。國內(nèi)較早興起的共享房屋企業(yè)“途家”和“小豬”分別于2011年和2012年創(chuàng)辦。途家將重心放在自營公寓上，這區(qū)別于全球最大的同類企業(yè)Airbnb，是一種B2C模式。小豬模式則與Airbnb更為一致，采用了C2C模式，同時，小豬為房客實地驗收房源、安裝智能門鎖，為房東提供房客的部分身份信息，切實保障交易雙方財產(chǎn)及人身安全。因此，相較于Airbnb，小豬的用戶社區(qū)在中國更活躍，并且憑借這些本土化策略，小豬在極短時間內(nèi)成長為獨角獸企業(yè)。這些共享企業(yè)在全球市場范圍的成功經(jīng)驗表明，除價格優(yōu)勢外，可能還存在更重要的激勵因素，亟須探索這類企業(yè)的成長黑箱。與此同時，賦能機制（enabling）在近年的企業(yè)管理實踐中不斷被提及，從京東的“零售賦能”戰(zhàn)略到阿里巴巴、聯(lián)想等企業(yè)的“賦能者”定位，都預示著賦能機制是互聯(lián)網(wǎng)時代要素創(chuàng)新的新動力。

賦能機制的相關(guān)研究目前有以下3種思路。①組織結(jié)構(gòu)權(quán)力配置與職責匹配。這類研究從組織賦能的視角出發(fā)，要求組織結(jié)構(gòu)設(shè)計應(yīng)圍繞既定目標，協(xié)調(diào)相應(yīng)層級與崗位的權(quán)力配置，通過責權(quán)分配來規(guī)范成員行為。其關(guān)注點在如何優(yōu)化組織結(jié)構(gòu)，以便賦予員工自主決策、自主創(chuàng)新、承擔責任的權(quán)力。代表文獻如 KONCZAK 等［1］、SUN 和 FERNANDEZ［2］、羅仲偉等［3］。②賦能領(lǐng)導行為和員工的心理感知。此類研究從關(guān)系賦能的視角出發(fā)，或主張授權(quán)賦能的重心是領(lǐng)導授予員工決策權(quán)的管理行為，或關(guān)注員工對領(lǐng)導賦能行為的感知程度。相關(guān)研究表明，領(lǐng)導授權(quán)賦能行為和員工對賦能的感知程度能夠提升員工組織承諾、工作效率、創(chuàng)新性［4］。③消費者賦能。部分學者認為，大數(shù)據(jù)時代的品牌企業(yè)傾向于通過社交平臺，賦予消費者參與價值創(chuàng)造過程的權(quán)力。代表文獻如ALI和 STEFANO［5］、HARRISON 和 WAITE［6］。相比于科層式組織結(jié)構(gòu)需要下放決策權(quán)以激發(fā)創(chuàng)新活力，共享企業(yè)的扁平化組織結(jié)構(gòu)具有天然優(yōu)勢，無須過多探討權(quán)責配置問題。而員工對企業(yè)的授權(quán)感知建立在企業(yè)內(nèi)部的上下級關(guān)系的基礎(chǔ)之上，但共享經(jīng)濟中企業(yè)與賣家卻是雙方平等的“伙伴關(guān)系”，使之不同于關(guān)系賦能的前提假設(shè)。共享經(jīng)濟的主體是生產(chǎn)者與消費者的統(tǒng)一，消費者賦能視角也難以凸顯共享主體在產(chǎn)品賦能中的自主學習和自激勵過程。因此，有必要探索新的研究視角來理解賦能機制的作用方式及價值。

在共享經(jīng)濟領(lǐng)域，國外研究主要探討了信息披露、聲譽機制、信任機制對產(chǎn)品銷量和價格的影響。如ERT 等［7］研究發(fā)現(xiàn)信息披露對產(chǎn)品價格和預訂率有顯著正向影響，而賣家聲譽（信用評分）的作用不顯著。原因是信用評分的概率分布為負偏態(tài)且方差較?。?.03），導致聲譽機制因缺乏差異性，失去了價格信號功能。而聲譽機制（星級排名和信用評分）對價格和預訂率影響不顯著。但也有學者持相反觀點，YACOUEL和FLEISCHER［8］、SPARKS和BROWNING［9］研究認為，賣家聲譽通常比信息披露在用戶的共享決策中更為有用和可信。TUSSYADIAH和PARK［10］利用意大利和英國Airbnb上的502個房東數(shù)據(jù)，對比了賣家聲譽和產(chǎn)品描述對用戶購買決策的影響大小，發(fā)現(xiàn)賣家聲譽、產(chǎn)品描述的貢獻度分別為39%和37%，這意味著賣家聲譽的作用略大于產(chǎn)品描述。而CONNELLY 等［11］、LIANG 等［12］的研究進一步證實，賣家聲譽在減少交易信息不對稱中起到了關(guān)鍵作用，能直接影響用戶的消費決策。WANG 和NICOLAU［13］研究發(fā)現(xiàn)，用戶在做出購買決策時更信任房東的自我描述，而非平臺共享信息?？梢?，前期研究對這些交易機制的作用大小，結(jié)論并不一致，存在以下3點待改進之處：①欠缺對共享經(jīng)濟核心動力機制的精準刻畫，致使共享模式難以與其他平臺經(jīng)濟模式區(qū)分開；②共享經(jīng)濟擁有雙邊市場的典型特征，但前期研究多是從消費者需求視角切入，較少以賣家供給視角分析其參與共享市場的動機［14］；③未深入剖析共享企業(yè)如何由“協(xié)作消費”而非“平臺交易”實現(xiàn)產(chǎn)品價值攀升的機理。

針對上述問題，本文認為產(chǎn)品賦能機制是共享企業(yè)實現(xiàn)創(chuàng)新激勵、形成競爭壁壘的關(guān)鍵。本文將產(chǎn)品賦能定義為生產(chǎn)者在產(chǎn)品價值創(chuàng)造活動中的能力提升結(jié)果。共享經(jīng)濟中的產(chǎn)品賦能機制是指平臺賣家通過共享網(wǎng)絡(luò)獲取信息、資源和知識，提升產(chǎn)品價值創(chuàng)新能力的作用機制。傳統(tǒng)經(jīng)濟中的價值創(chuàng)造活動通常是零和博弈的，企業(yè)競爭實質(zhì)上是創(chuàng)新型人才之間的競爭，企業(yè)擁有對產(chǎn)品賦能的決策權(quán)。而在共享經(jīng)濟中，價值創(chuàng)造活動是非零和博弈，企業(yè)將產(chǎn)品創(chuàng)新決策權(quán)轉(zhuǎn)移至平臺賣家，并為賣家提供必要資源和信息支持。正是賣家利用自身的創(chuàng)新能力，賦予產(chǎn)品以獨特性與新穎性，使市場主體地位向賣方傾斜，從而掌握了價格上的話語權(quán)。由此可知，當產(chǎn)品創(chuàng)新成本高于勞動分工的協(xié)調(diào)成本時，勞動力市場的資源配置效率會比產(chǎn)品市場更高，即企業(yè)平臺組織成員開展創(chuàng)新活動的成本更低，此時平臺組織統(tǒng)一創(chuàng)新的效果會比眾賣家獨自開展創(chuàng)新的效果更好；相反，當產(chǎn)品創(chuàng)新成本低于勞動分工的協(xié)調(diào)成本時，產(chǎn)品市場的資源配置效率更高，即企業(yè)平臺組織成員開展創(chuàng)新活動的成本過高，眾賣家獨自創(chuàng)新的效果更好。共享房屋的產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)正是基于后者的理論前提，因而，眾賣家的產(chǎn)品賦能行為能否影響房源銷量和價格是本文關(guān)注的重點。

本文的貢獻與創(chuàng)新體現(xiàn)在如下3點。①從賦能理論透鏡，分析共享經(jīng)濟中產(chǎn)品賦能機制的作用原理及特征，促進相關(guān)研究的前沿推進。②在研究方法上，本文采用自然實驗法，打破了問卷調(diào)查法的研究傳統(tǒng)。③突破了前期多以聲譽機制為切入點的研究范式，本文從剩余索取權(quán)的新視角出發(fā)，構(gòu)建了產(chǎn)品賦能的兩階段博弈模型。這有助于深入理解賣家參與共享市場的直接動機與路徑，為共享企業(yè)的成長以及市場規(guī)模擴張?zhí)峁┮欢ǖ睦碚撝巍?/p>

1 理論基礎(chǔ)與模型構(gòu)建

1.1 產(chǎn)品賦能機制的理論基礎(chǔ)

互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴張下，組織本位開始讓位于組織中人的本位；生產(chǎn)者與消費者“絕對二分”的關(guān)系日漸融合；組織與成員的“伙伴關(guān)系”凸顯，由此引致“服務(wù)主導邏輯”開始向“顧客主導邏輯”范式轉(zhuǎn)變，產(chǎn)品賦能機制（product enabling mechanism）便是在這一變革中應(yīng)運而生的。

顧客主導邏輯范式揭示了產(chǎn)品賦能機制的主體及其角色功能。在服務(wù)主導邏輯范式下，平臺企業(yè)的角色是價值創(chuàng)新主導者、顧客是創(chuàng)新協(xié)助者。在這一范式下，顧客圍繞企業(yè)的價值目標，協(xié)同參與研發(fā)、生產(chǎn)、銷售等環(huán)節(jié)［15］。顧客主導邏輯范式主張顧客才是價值創(chuàng)新的核心，平臺企業(yè)轉(zhuǎn)而成為創(chuàng)新協(xié)助者。這意味著企業(yè)的創(chuàng)新主導地位正在被使用公共資源和服務(wù)的“創(chuàng)意精英”所取代。平臺企業(yè)的組織本位開始讓位于共享網(wǎng)絡(luò)節(jié)點中人的本位，企業(yè)從思考如何進行產(chǎn)品創(chuàng)新轉(zhuǎn)向思考如何為顧客的創(chuàng)新活動提供更便捷的服務(wù)。與此同時，顧客突破以企業(yè)為中心的價值網(wǎng)絡(luò)，轉(zhuǎn)向構(gòu)建以自我為中心的價值網(wǎng)絡(luò)。后續(xù)研究者在這一范式下提出顧客獨創(chuàng)價值理論，主張價值創(chuàng)新是顧客在生產(chǎn)消費過程中利用自身知識、技能，對企業(yè)提供的產(chǎn)品進行加工重組，從而創(chuàng)造新價值的過程［16］。該理論特別強調(diào)價值創(chuàng)造是由顧客單獨完成，顧客與企業(yè)間并無直接互動。結(jié)合共享平臺與賣家的職能分工來看：平臺負責標準化管理服務(wù)，賣家負責產(chǎn)品價值創(chuàng)新。這說明平臺創(chuàng)新能力主要依賴于賣家創(chuàng)新能力“輸血”，啟發(fā)了本文對產(chǎn)品賦能主體功能的定位，即賣家是賦能活動中的主導者，平臺企業(yè)只起后臺支持作用。由此可見，產(chǎn)品賦能機制的本質(zhì)是平臺交易活動與賣家價值創(chuàng)新活動高度分工的結(jié)果。這一分工模式既保證了平臺管理的高度專業(yè)化；又將產(chǎn)品價值創(chuàng)新環(huán)節(jié)從平臺業(yè)務(wù)內(nèi)部分離出來，轉(zhuǎn)移給高創(chuàng)造力的賣家完成，最大程度地節(jié)約了創(chuàng)新成本。

賦能理論揭示了產(chǎn)品賦能機制自激勵、自成長、動態(tài)競爭、創(chuàng)新迭代的內(nèi)涵特征。賦能理論認為，企業(yè)組織對成員自身的價值目標予以肯定和支持，是成員提升能力的關(guān)鍵［17］。羅仲偉等［3］以韓都衣舍為對象的案例研究表明，組織賦能機制包括自驅(qū)動、共同成長、收益共享等內(nèi)容。但在共享房屋中，由于賣家擁有房源的資產(chǎn)所有權(quán)，從而享有對房屋內(nèi)的資源進行任意組合、自由增減的權(quán)利。這為產(chǎn)品賦能提供了較大的自由度，形成與平臺企業(yè)之間的創(chuàng)新伙伴關(guān)系。因此，共享經(jīng)濟中的產(chǎn)品賦能機制不僅具有自激勵、自成長的節(jié)點特征，而且具備動態(tài)競爭、創(chuàng)新迭代的系統(tǒng)特征。一方面，共享房屋的產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)，不斷激發(fā)賣家內(nèi)在的自主創(chuàng)新精神和創(chuàng)造動力，使賣家能主動、自覺地在共享網(wǎng)絡(luò)中搜尋信息、研究消費需求變化、分析競爭對手和競爭產(chǎn)品特性，從而改良自身產(chǎn)品或服務(wù)，不斷提升創(chuàng)新能力，實現(xiàn)自我成長。另一方面，消費者角色又可以與賣家的角色相互轉(zhuǎn)化，為擴大雙邊市場規(guī)模提供了便利。消費者通過入住體驗，學習室內(nèi)陳設(shè)和設(shè)計理念；同時，自己也可以利用閑置房源成為新的賣家。平臺賣家在這種動態(tài)競爭環(huán)境中，不斷完善節(jié)點創(chuàng)新，成果經(jīng)由數(shù)字化轉(zhuǎn)換擴散至整個網(wǎng)絡(luò)，從而實現(xiàn)共享系統(tǒng)的創(chuàng)新迭代。

1.2 產(chǎn)品賦能機制的內(nèi)在機理分析

共享房屋的產(chǎn)品特性分析，是理解產(chǎn)品賦能機制形成與發(fā)展的基礎(chǔ)。共享房屋具有4個典型特征：①高固定成本和低邊際成本；②用戶消費需求的短期更迭性；③賣家價值創(chuàng)新能力的異質(zhì)性；④設(shè)計理念的知識外溢性。

首先，共享房屋的資產(chǎn)所有權(quán)在賣家一方，高額固定成本（包含購置、裝修設(shè)計、添置家具等費用）由賣家單方承擔；平臺企業(yè)只承擔消費過程中的損耗成本。這一產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)意味著資源配置主導權(quán)并不在平臺。這就與企業(yè)直接提供產(chǎn)品服務(wù)的共享模式（共享單車、共享充電等）區(qū)別開來。其次，共享房屋屬于體驗型產(chǎn)品，用戶消費需求日新月異，難以由平臺主導的創(chuàng)新來滿足其動態(tài)變化。本文通過對用戶入住評價的內(nèi)容分析發(fā)現(xiàn)，賣家獨具匠心的設(shè)計風格、室內(nèi)陳設(shè)偏好、家電器具多樣性、人性化附加服務(wù)都等都能影響用戶消費決策。這表明除了房屋面積、價格外，室內(nèi)設(shè)計細節(jié)也具有較高的消費吸引力。由此可見，此類產(chǎn)品資源配置的主導權(quán)實質(zhì)上分散在平臺賣家。這也使共享房屋有別于搜索型產(chǎn)品（如滴滴出行等）的共享模式。搜索型產(chǎn)品的用戶更注重平臺企業(yè)提供的服務(wù)體驗（如連接速度、連接便捷性、信息共享等），較少涉及產(chǎn)品本身的價值創(chuàng)新［18］。前者是賣家自生成創(chuàng)新內(nèi)容，后者則是平臺企業(yè)主導創(chuàng)新，這突出了賣家賦能產(chǎn)品的重要性。再次，賣家在房屋裝修、實用性能、設(shè)計理念等方面具有多樣性，這揭示了產(chǎn)品賦能機制的核心功能，即為個性化用戶提供差異化產(chǎn)品和服務(wù)。最后，共享平臺匯集大量的創(chuàng)新信息和知識流。這為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的賣家提供了創(chuàng)新能力提升空間，使產(chǎn)品賦能成為一個動態(tài)的交互學習和持續(xù)更新的過程，是理解產(chǎn)品賦能機制特征的重要線索。

產(chǎn)品賦能機制的有效性建立在非對稱性控制權(quán)的產(chǎn)權(quán)制度安排上，即平臺擁有絕對優(yōu)勢的平臺控制權(quán)和少量的剩余索取權(quán)，而賣家占有絕對優(yōu)勢比例的剩余索取權(quán)，但不分享平臺控制權(quán)。由產(chǎn)權(quán)界定的個體回報率是創(chuàng)新活動的關(guān)鍵所在。高額的剩余索取權(quán)，不僅能吸納更多的用戶轉(zhuǎn)化為賣家角色，將未充分利用的個人資產(chǎn)貨幣化，更能激勵賣家自覺開發(fā)使用資源的新方法，增加創(chuàng)新供給。并且，房源由賣家提供的產(chǎn)權(quán)主體屬性決定了平臺企業(yè)的控制權(quán)與剩余索取權(quán)是非對稱的。在交易過程中，平臺只收取10%的傭金，即對賣家能力支持的服務(wù)費，剩余收入全部歸賣家所有。這一產(chǎn)權(quán)安排遵循“ALCHIANDEMSETZ效應(yīng)”，即以高回報的剩余索取權(quán)替代對賣家行為的外部監(jiān)督［19］。本文將平臺控制權(quán)定義為排他性利用賣家資產(chǎn)從事市場營運的決策權(quán)。平臺控制權(quán)主要體現(xiàn)在對市場準入門檻、房源監(jiān)督管理、賣家激勵約束機制的權(quán)力上。本文將平臺企業(yè)的剩余索取權(quán)定義為平臺分配和享用賣家創(chuàng)造的經(jīng)濟剩余。平臺盈利來源于單筆交易中抽取的服務(wù)費用，即當高頻率交易累積獲得的服務(wù)費用大于損耗成本時，平臺盈利。這意味著，隨著賣家市場規(guī)模擴大以及產(chǎn)品銷售價格和銷售頻率的提升，平臺的邊際利潤遠大于邊際成本。因此，平臺看重的不僅是當前交易的短期收入，還包含雙邊市場擴張后總資產(chǎn)增值的長期收入。這種非對稱的產(chǎn)權(quán)制度安排，一方面使企業(yè)突破了資金、資源等限制瓶頸，能夠聚焦于為賣家提供專業(yè)化的后臺支持與管理服務(wù)；另一方面使賣家擁有獨立、自主的決策權(quán)，能積極主動開展產(chǎn)品價值創(chuàng)新活動。從這一層面來看，產(chǎn)品賦能機制是賣家主動選擇交易和剩余權(quán)結(jié)構(gòu)交互作用的結(jié)果，即賣家遵循獲取剩余索取權(quán)—賦能產(chǎn)品—提升銷量的行為路徑。由此，提出如下假設(shè)。

H1 產(chǎn)品賦能水平與銷量呈正相關(guān)關(guān)系，銷量增加是產(chǎn)品賦能水平提升的結(jié)果。

1.3 產(chǎn)品賦能的理論模型

賣家剩余索取利潤取決于產(chǎn)品銷量和價格兩個部分。本文參照WAUTHY［20］的縱向差異模型，構(gòu)建了一個簡單的“產(chǎn)品賦能—銷量競爭—價格競爭”兩階段博弈模型。第一階段是賣家對產(chǎn)品賦能的博弈，這一階段的競爭體現(xiàn)在通過賦能產(chǎn)品來提升銷量；第二階段是賣家對產(chǎn)品定價的博弈。假設(shè)發(fā)生在第一階段博弈中產(chǎn)品賦能的交易費用（包含購置、裝修、添置家電設(shè)備）是固定的，即c(si)= si22。在第二階段博弈中，賣家有固定的房屋維護成本，且第一階段成本在這一階段被看作是沉沒成本。假定共享平臺上只有兩個賣家，他們的賦能水平有差異，即低賦能水平的賣家s1和高賦能水平的賣家s2，已知s2＞s1，而賦能差異表示為Δs= s2- s1＞0；基于賦能水平的產(chǎn)品定價分別為P2和P1。將用戶人數(shù)標準化為1 且每個用戶具有單位需求，即他們要么支付，要么不支付。假定用戶具有效用函數(shù)U(θ，s)= θs- p，其中用戶對產(chǎn)品的賦能偏好，服從［0，M］上的累積分布函數(shù)F(θ)，具有連續(xù)密度函數(shù)f(θ)，且F(0)= 0，F(xiàn)(M)= 1。顯然，具有賦能偏好的用戶，更愿意租用高水平賦能的產(chǎn)品，則賣家賦能水平越高，用戶的效用越大。該效用函數(shù)刻畫了共享房屋的縱向賦能差異：給定相同價格p，對任何用戶而言，其選擇高賦能產(chǎn)品所得效用更高。在上述模型設(shè)定下，用戶的效用函數(shù)表示如下。

利用逆向歸納法求得子博弈精煉納什均衡。如果用戶對產(chǎn)品賦能沒有偏好，則用戶選擇房屋1或是房屋2沒有任何差異。公式表示如下。

如果用戶對產(chǎn)品賦能的偏好滿足以下條件，則該用戶在小豬平臺上租房和不租房是沒有差異的。

根據(jù)式（3）和式（5）可以得出具有θ ≥θ?賦能偏好的用戶傾向于租用房屋2，其人數(shù)比例為

由式（6）和式（7）分別得出高、低賦能水平賣家的需求函數(shù)為

在納什均衡中，賣家依據(jù)自身利潤最大化來選擇定價策略

其中，c是產(chǎn)品的恒定單位生產(chǎn)成本。假定單位生產(chǎn)成本為0，求得一階導數(shù)為

由式（8）和式（10）求得兩種賦能產(chǎn)品的價格反應(yīng)函數(shù)為

根據(jù)式（11）推導出高、低賦能水平賣家的均衡價格為

由式（12）可進一步推導得到

式（13）意味著在均衡狀態(tài)下，高賦能水平的賣家會比低賦能水平的賣家設(shè)定更高的房屋價格。將（13）代入式（8）得到均衡需求為

由于對競爭對手的價格對賣家i定價的影響有興趣，可以進一步推導得到

這也預示著價格是競爭策略的重要補充。當賣家i提升產(chǎn)品價格時，他的競爭對手也會相應(yīng)提高價格。公式表示如下。

由式（16）可知，這種競爭是非對稱性的。當?shù)唾x能水平賣家提高定價時，高賦能水平賣家的提價反應(yīng)會更激烈；而當高賦能水平賣家提價時，低賦能水平賣家的提價反應(yīng)并不會比前者激烈。由此，本文提出如下假設(shè)。

H2 產(chǎn)品賦能水平與價格呈正相關(guān)關(guān)系，價格上漲是產(chǎn)品賦能水平提升的結(jié)果。

2 樣本選取與計量模型設(shè)定

2.1 數(shù)據(jù)來源與變量選取

本文采用整群抽樣，手工收集成都市五大主城區(qū)（錦江區(qū)、武侯區(qū)、青羊區(qū)、金牛區(qū)、成華區(qū)）點評數(shù)3條以上的全部房源，共計1 400個樣本。據(jù)統(tǒng)計，四川省成都市在小豬平臺的訂單成交量上位居全國城市排名前三，且五大主城區(qū)地處成都市核心區(qū)域，避免了地理位置優(yōu)劣帶來的取樣偏差。由于點評數(shù)在3條以下的房源，平臺不予進行綜合信用評分，本文將這些樣本予以刪除。研究團隊中的5人各自負責一個區(qū)域的房源信息，對每日指定房源的訂單數(shù)進行追蹤采集。其中，各區(qū)的有效數(shù)據(jù)分別為錦江區(qū)306個、武侯區(qū)219個、青羊區(qū)381個、金牛區(qū)203個、成華區(qū)291個，對5個區(qū)的樣本進行均值和方差檢驗，顯示5個區(qū)的數(shù)據(jù)來自同一總體。樣本期間為6月1日～6月30日，選取6月采集樣本，是避免法定節(jié)日對數(shù)據(jù)產(chǎn)生結(jié)構(gòu)性沖擊，能更真實反映變量影響大小，控制系統(tǒng)誤差。

2.1.1 被解釋變量 共享房屋的月銷售率（Monthsale）采用一月內(nèi)成功預訂房屋的天數(shù)除以總天數(shù)來衡量。共享房屋的價格（Price）使用價格的月平均值來衡量。由于小豬平臺上賣家擁有即時調(diào)價的權(quán)利，導致樣本期間的房屋價格不是固定不變的。賣家會根據(jù)用戶的反饋評價、周邊房屋價格變化、節(jié)假日供求變化等因素的影響實時調(diào)動價格；特別是周六、周日大多數(shù)房源價格會上漲，因而選取月均值作為價格的衡量指標。

2.1.2 核心解釋變量 產(chǎn)品賦能水平（Enabling）采用賣家對房源個性描述（包含認知信任、質(zhì)量信息、情感表達3個維度）的內(nèi)容評分來衡量。共享房屋的產(chǎn)品描述分為文字描述和圖片展示兩個方面，但圖片展示部分難以量化，故選擇文字描述的內(nèi)容來進行語義編碼、分類和評分（見表1）。

表1 產(chǎn)品賦能的主要內(nèi)容Tab.1 Content of product enabling

2.1.3 控制變量 用戶評分（Rating）采用消費者對產(chǎn)品描述相符程度的評分來衡量。VIGLIA等［21］研究發(fā)現(xiàn)用戶評分對房屋銷售率有顯著的積極影響。評分每增加0.1，銷售率將上升7.5%。預期用戶評分會對房源銷量和價格產(chǎn)生正向影響。用戶評論數(shù)（Reviews）采用房源收到的文字評論條目數(shù)來衡量。?GüT和TAS［22］研究發(fā)現(xiàn)消費者點評的增加會提升酒店的房間價格和銷量。預期評論數(shù)能夠?qū)Ψ吭磧r格和銷量產(chǎn)生正向影響。房源面積（Area）采用共享房屋的室內(nèi)面積來衡量。YANG 等［23］的研究表明房間數(shù)、床位數(shù)、設(shè)施數(shù)量會影響共享房屋價格，而房源面積決定了房間數(shù)、床位數(shù)和家具設(shè)施的數(shù)量。預期房源面積會對價格產(chǎn)生正向影響，但不會影響房源銷量。性別（Gender）采用虛擬變量，將男性取值1，以控制性別差異的作用。區(qū)位因素（District）將錦江區(qū)的虛擬變量值取1。研究表明，房源選址［13］、距離市中心遠近［14］等區(qū)位因素會影響房源的銷量和價格。預期具有地理位置優(yōu)勢的區(qū)域會提升房源銷量和價格。其他房源（Others）采用賣家是否擁有多套房源來衡量，將擁有其他房源的虛擬變量取值為1。分析賣家的內(nèi)容描述發(fā)現(xiàn)，擁有多套房源的賣家會對不同房源采用不同的主題設(shè)計風格，并且提供相同質(zhì)量信息的品質(zhì)保障，以便用戶在其他區(qū)域?qū)ふ曳吭磿r能優(yōu)先考慮該賣家。基于此，預期擁有多套房源會對銷量和價格產(chǎn)生正向影響。星級評定（Great）采用平臺是否賦予賣家“超棒房東”稱號來衡量，將賦予“超棒房東”的虛擬變量取值為1。LAWANI等［25］研究發(fā)現(xiàn)，星級評級對華盛頓餐館收入具有正向影響，評級每增長一星，餐館收入將增加5%～9%。預期“超棒房東”稱號對房源銷量和價格有正向影響。

2.2 產(chǎn)品賦能的內(nèi)容分析

采用Python3.6軟件對房源個性描述內(nèi)容進行詞頻統(tǒng)計。具體步驟如下：基于前綴詞典實現(xiàn)詞圖掃描；生成語句中漢字有向無環(huán)圖（DAG）；利用動態(tài)規(guī)劃鎖定路徑，找出基于詞頻的最大切分組合；利用Viterbi算法進行計算［26］。然后，由團隊成員5人獨立歸類詞語語義，再綜合比較5人的歸類結(jié)果后形成定稿編碼，結(jié)果如表1所示。

從文本語義分析來看，共享房屋的產(chǎn)品賦能可分為認知信任（價值觀、生活方式、個人偏好、風俗文化）、質(zhì)量信息（品質(zhì)、衛(wèi)生、便捷）、情感表達（親切感、責任感、歸屬感）3個維度，共10個指標。為保證與其他評分變量統(tǒng)計口徑一致，每一指標的描述得分賦值為0.5。然后對每個維度內(nèi)容評分加總，最后得到產(chǎn)品賦能的總評分。

認知信任是指賣家通過表達自己的價值觀、生活方式、個人偏好，獲取具有相似偏好的用戶信任。相比于平臺交易，共享交易模式包含更多額外的身體或心理危險［14］，因此，認知信任在共享交易模式中起著至關(guān)重要的作用。且個人特征的相似性能夠喚起用戶的積極態(tài)度，增強對共享產(chǎn)品的好感［42］。當房源的個性描述符合消費者品位時，雙方更容易建立雙向信任關(guān)系［27］。

質(zhì)量信息主要指賣家對房源室內(nèi)硬件與軟件設(shè)施的質(zhì)量描述，可分為品質(zhì)描述、衛(wèi)生條件描述和便捷性描述3類。圖片通常不能展示器具已嚴格消毒、房源能遠眺景點等隱性信息；文字描述卻能更好地表現(xiàn)房源的此類特征信息，便于用戶基于自身偏好選取“質(zhì)量—價格”匹配房源。

情感表達主要包含賣家對自身服務(wù)態(tài)度的評價，或是希望用戶入住后能獲得的情感體驗，以贏得潛在用戶的情感共鳴。本文將情感表達分為親切感表達、責任感表達和歸屬感表達3類。

2.3 計量模型選擇

本文采用Tobit 模型進行實證檢驗。原因在于1 400個樣本數(shù)據(jù)中有271個房源當月訂單率為0，導致因變量形成了正值連續(xù)分布但以正概率取零值的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。Tobit模型的一個重要特征是因變量yi只能以受限制的方式被觀測到，故采用Tobit 模型對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行擬合最為合適。因變量左側(cè)刪失（left censoring）的Tobit模型的基本形式為

其中，y*i是潛變量，yi表示觀測到的因變量值。當y*i＞ 0 時，所觀測到的yi值等于y*i；當y*i≤ 0，yi= 0。?(c)和φ(c)分別表示樣本在c點的累積分布與概率密度。Tobit模型的邊際效應(yīng)為回歸系數(shù)乘以調(diào)整因子?(xiβ/σ)，即β?(xiβ/σ)。

為考察各解釋變量的彈性并消除異方差，依次對共享房屋的月銷售率（Monthsale）、產(chǎn)品賦能（En?abling）、價格（Price）、房源面積（Area）、用戶評分（Rating）、評論數(shù)（Reviews）取對數(shù)。由于Monthsale 的大部分觀測值小于1，導致取對數(shù)后ln（Monthrate）小于0，因此將Monthsale 加1后再取對數(shù)，這種處理方式不會影響數(shù)據(jù)在0處被截斷的特征。本文采用STATA14.0進行數(shù)據(jù)處理。

3 實證結(jié)果及分析

3.1 描述性統(tǒng)計分析

表2為主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。月銷售率差異較大，最低為0，最高為1，平均值為0.20。產(chǎn)品賦能水平差異較大，最低為1，最高為5，平均值為3.18，標準差為1.36。用戶評分的差異較小，最低為4.30，最高為5，標準差為0.06。房源價格差異較大，最低為55，最高為3 980，平均值為291.29。房源面積差異較大，最小為6，最大為630。房屋評論數(shù)最低為4，最高為248。31%左右的賣家為男性，約81%的賣家擁有兩套以上的房源，獲得“超棒房東”稱號的房源比例約為6%。

表2 變量的描述性統(tǒng)計Tab. 2 Descriptive statistics of variables

此外，Price與Enabling之間的Pearson相關(guān)系數(shù)為0.067，Spearman相關(guān)系數(shù)為0.068，并在5%的置信水平上顯著。兩者的正相關(guān)關(guān)系說明賦能水平越高的賣家，其房源租用價格越高，即用戶愿意為高賦能型房源支付較高溢價，關(guān)于不同產(chǎn)品賦能水平對賣家定價策略的影響還需進一步研究。

3.2 產(chǎn)品賦能水平對共享產(chǎn)品銷量的影響

表3同時報告了OLS與Tobit模型對主要變量的回歸估計結(jié)果。

表3 對房源月銷售率的回歸估計Tab. 3 Regression estimate on monthly sales rate

首先考慮回歸方程中加入變量ln（Enabling）、ln（Price）、ln（Rating）的情況。OLS和Tobit估計的模型1和模型3顯示上述變量的回歸系數(shù)都非常顯著，且符號與預期一致。從結(jié)果來看，兩個模型中產(chǎn)品賦能水平對月銷售率都呈現(xiàn)顯著的正向影響，即賦能水平越高的房源，月銷售率越高。此結(jié)論證實了理論模型的H1，即提高產(chǎn)品賦能水平能夠提高銷售率，與趙占波等［28］的研究結(jié)論相反。他們采用搜索型產(chǎn)品作為研究對象，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品描述相符程度與銷量呈負相關(guān)關(guān)系。這進一步說明了理論分析中體驗型產(chǎn)品與搜索型產(chǎn)品的產(chǎn)品特性存在較大差異。由于篇幅有限，這里未報告OLS估計的其他模型。

考慮產(chǎn)品賦能與價格、用戶評論數(shù)之間可能存在交互效應(yīng)，使不同價格、不同評論數(shù)的產(chǎn)品賦能對銷售率的邊際效應(yīng)存在差異。這里將價格分為5段，具體考察不同價格區(qū)間的房源對產(chǎn)品賦能的影響。在模型2中加入控制變量以及交互項Price1×ln（Ena）、ln（Rev）×ln（Ena）。加入交互項后，產(chǎn)品賦能仍然對銷售率產(chǎn)生顯著正向影響。交互項的系數(shù)值表明，價格、用戶評分在產(chǎn)品賦能作用于銷售率的過程中起到重要作用，其中，價格的交互項系數(shù)在10%水平下顯著為負，用戶評分的交互項系數(shù)在1%的水平為負，反映出兩者對產(chǎn)品賦能正向影響銷售率具有抑制作用。

Tobit 回歸的模型4 顯示，控制變量中用戶評分、性別、有無其他房源、區(qū)位因素對銷售率都有影響。其中，用戶評分對銷售率在1%水平上顯著為正，說明用戶對房源的評分越高，月銷售率越高。這與前人關(guān)于聲譽機制的研究結(jié)論基本一致，聲譽機制通常包含用戶評分、評論數(shù)和其他能被覺知的交流信息，這些在用戶看來比賣家或者平臺的廣告更可信［29］。而且，用戶評分通常被看作信息質(zhì)量來源，用戶通過其他人的點評來規(guī)避風險，減少信息不對稱。除此之外，擁有其他房源對月銷售率有顯著的正向影響，表明用戶偏好擁有多套房源賦能的賣家，這可能與賣家的口碑效應(yīng)有關(guān)。區(qū)位因素的系數(shù)在1%水平上顯著，表明區(qū)位因素對月銷售率具有顯著的正向影響，這與付東普和王刊良［30］的研究一致，即地理位置是商品數(shù)量和銷量的重要信號機制，能影響消費者的購買決策。評論數(shù)變量的回歸結(jié)果較不穩(wěn)定，雖然評論數(shù)在模型4中的正向影響不顯著，但在其他模型中有較顯著的正向影響。而賣家性別、星級評定對月銷售率沒有影響。限于篇幅，未列出不顯著變量的估計結(jié)果。

模型5引入交互項Price1×ln（Ena）后，并沒有影響產(chǎn)品賦能對月銷售率的正向作用，但交互項對銷售率的估計結(jié)果具有不同的影響。產(chǎn)品賦能與價格的交互項系數(shù)在1%的顯著水平為負，反映出價格對產(chǎn)品賦能正向影響銷售率具有抑制作用。對比模型4和模型5可知，價格對月銷售率的負向作用在引入交互項后變得不顯著，說明用戶不僅看重價格差異，還會考慮房源的賦能效果。用戶評論數(shù)對月銷售率有積極作用，評論數(shù)越多的房源，月銷售率越高。評論數(shù)越多，說明產(chǎn)品的受關(guān)注度越高，越能引起潛在消費者的關(guān)注熱情［31］。其他控制變量的結(jié)果基本穩(wěn)定，系數(shù)值和標準差有略微變化。模型6引入交互項ln（Rev）×ln（Ena）后，不僅沒有影響產(chǎn)品賦能對月銷售率的正向作用，也沒有影響評論數(shù)對月銷售率的正向作用。但產(chǎn)品賦能與用戶評分的交互項系數(shù)在1%的顯著水平為負，反映出用戶評分對產(chǎn)品賦能正向影響銷售率具有抑制作用。模型7同時引入Price1×ln（Ena）、ln（Rev）×ln（Ena）后，仍然沒有影響產(chǎn)品賦能對月銷售率的正向作用，而用戶評論數(shù)的交互項對產(chǎn)品賦能正向影響銷售率的抑制作用依然顯著。但價格交互項對產(chǎn)品賦能的作用不顯著，需要進一步分析。將價格區(qū)段與產(chǎn)品賦能交乘，來考察不同價格區(qū)間的房源對產(chǎn)品賦能影響月銷售率的抑制作用，結(jié)果表明，4個交互項系數(shù)均在10%水平上顯著，說明價格抑制作用的穩(wěn)定性。

下面根據(jù)Tobit估計的模型3來報告邊際效應(yīng)。將模型3的回歸系數(shù)值乘以調(diào)整因子α=0.596（變量取平均值且參數(shù)取估計值處），依次得到產(chǎn)品賦能、價格和用戶評分3 個變量調(diào)整后的估計值，分別為0.053、-0.028、1.126。與OLS回歸中的模型1中的估計值相比，產(chǎn)品賦能水平值有所下降，從0.071下降到0.053，表明OLS模型高估了這一變量的邊際效應(yīng)。而且，Tobit回歸估計值的R2顯著高于OLS回歸，驗證了計量模型選擇的正確性。將各變量的平均值和估計系數(shù)代入式（18）求得E［ln（1+Monthsale）|x］，同時換算得到E［Monthsale|x］的差值，可以算出賦能水平（均值為3.18）每增加0.50 分，月銷售率將會提升0.75。價格（均值為291.29）每下降10%，月銷售率將提升0.24；用戶評分（均值為4.97）每提高0.01分，月銷量率將提升0.13?？梢姡落N售率對產(chǎn)品賦能的彈性較大，這是因為共享房源的市場競爭非常激烈，用戶對產(chǎn)品賦能水平較為敏感；相較于用戶評分，月銷售率對價格的彈性也非常大。理論模型中式（16）的推導分析結(jié)果，價格是競爭策略的重要補充。

表4主要考察產(chǎn)品賦能的水平區(qū)間對銷量的影響?；貧w結(jié)論進一步論證了H1，即產(chǎn)品賦能水平對銷量具有正向影響。將產(chǎn)品賦能水平分成4個區(qū)段（1～2分、2～3分、3～4分、4～5分），共設(shè)置3個虛擬變量。同時將價格變量分成5個區(qū)段，將評論數(shù)分成3個區(qū)段。由于將變量分段，這里不再作對數(shù)處理。從表4的模型8到模型11的回歸結(jié)果來看，Ena2-Ena3的系數(shù)均不顯著，說明產(chǎn)品賦能為1～2分與2～3分賣家銷量之間的差別不大，而Ena3-Ena4、Ena4-Ena5這兩個變量的系數(shù)在1%水平上顯著為正。對3個變量系數(shù)值進行Wald 檢驗，并未發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品賦能對銷量有遞減效應(yīng)，表明產(chǎn)品賦能只有超過臨界點（3分）才可能影響銷量。其他控制變量與表3中Tobit回歸模型的估計結(jié)果基本一致，說明控制變量的回歸結(jié)果具有穩(wěn)定性。

表4 對月銷售量的分段Tobit估計Tab. 4 Segmented Tobit regression estimation on monthly sales

3.3 產(chǎn)品賦能水平對共享產(chǎn)品價格的影響

表5主要考察產(chǎn)品賦能對價格的影響?；貧w結(jié)果驗證了H2，即產(chǎn)品賦能水平對價格具有積極影響。在模型12至模型16中，產(chǎn)品賦能對價格的影響均在1%水平上顯著為正，說明提升賣家產(chǎn)品賦能水平能夠為房源定價帶來積極作用。下面以模型12為例來說明產(chǎn)品賦能的邊際效應(yīng)，一個具有樣本平均特征的賣家（均值為3.18），產(chǎn)品賦能水平每高出0.5分，用戶愿意額外支付的價格比率會高出0.05［ln（3.68）-ln（3.18）］=0.32%。進一步考察賦能的水平區(qū)段對價格的影響。其中，Ena2-Ena3、Ena3-Ena4的系數(shù)都不顯著，說明產(chǎn)品賦能為1～2分與2～3、3～4分間對價格的影響差異不大，而Ena4-Ena5這一變量的系數(shù)在5%水平上顯著為正，表明產(chǎn)品賦能只有超過臨界點（4 分）才能提升價格。限于篇幅，省略了回歸結(jié)果。

模型12中的其他控制變量，房源面積的系數(shù)值為0.594，且在1%水平上顯著，說明房源面積越大，賣家設(shè)定價格越高；月銷售率的系數(shù)值為0.132，在1%水平上顯著，說明月銷售率與價格呈反比，符合需求定律。模型13加入了用戶評分變量，用戶評分的系數(shù)為1.515，且在1%水平上顯著，表明用戶評分對賣家設(shè)定價格有積極影響。模型14 加入擁有其他房源，擁有其他房源的系數(shù)為0.042，且在5%水平上顯著，說明賣家擁有其他房源對價格有積極作用。模型15加入了星級評定變量，星級評定的系數(shù)為0.059，且在5%水平上顯著，表明平臺賦予賣家的“超棒房東”稱號對價格具有正向影響；且相較于產(chǎn)品賦能的系數(shù)0.05，星級評定的影響更大。模型16加入了區(qū)位因素，區(qū)位因素的系數(shù)為-0.033，且在1%水平上顯著，表明處于不同地理位置的共享房屋，其價格具有顯著差異。賣家性別和用戶評論數(shù)對價格的影響不顯著，限于篇幅，表5未列出不顯著變量的回歸結(jié)果。

表5 對產(chǎn)品價格的OLS回歸估計Tab. 5 OLS regression estimate on product prices

上述結(jié)果表明，產(chǎn)品賦能水平對房源價格具有顯著正向影響，但其作用較??；只有高于4分的產(chǎn)品賦能水平，才能對價格提升發(fā)揮作用。房源價格主要受到用戶評分、房源面積的正向影響，以及月銷售量的負向影響。除此之外，星級評定、賣家性別、區(qū)位因素也在價格競爭中起到了一定作用。獲得“超棒房東”稱號能夠?qū)Ψ吭磧r格產(chǎn)生正向影響。相對于男性賣家而言，女性賣家的房源銷售價格更高。位于不同區(qū)域的共享房屋，房源價格具有顯著差異。

4 研究結(jié)論及展望

4.1 研究結(jié)論

本文聚焦于共享經(jīng)濟中的產(chǎn)品賦能機制，通過構(gòu)建模型闡釋了這一機制的內(nèi)涵特征、作用機理，并實證檢驗了產(chǎn)品賦能機制的經(jīng)濟價值，研究獲得了以下發(fā)現(xiàn)。①產(chǎn)品賦能機制是共享經(jīng)濟區(qū)別于其他平臺經(jīng)濟的核心動力機制。它是指賣家通過共享網(wǎng)絡(luò)獲取信息資源和知識，提升產(chǎn)品價值創(chuàng)新能力的作用機制。這一機制遵循顧客主導邏輯范式，具有自激勵、自成長、動態(tài)競爭、創(chuàng)新迭代的特征。②平臺賣家是產(chǎn)品賦能機制的主導者，擁有對產(chǎn)品價值創(chuàng)新的決定性話語權(quán)。賣家賦能產(chǎn)品，遵循“獲取高額剩余索取權(quán)—價值創(chuàng)新—銷量競爭—價格競爭”的行為邏輯。③產(chǎn)品賦能對共享產(chǎn)品銷量具有正向影響。產(chǎn)品賦能水平的邊際效應(yīng)值為0.05，即產(chǎn)品賦能水平每增加0.50分，月銷售率將會提升0.75。但這種影響受到價格和用戶評論數(shù)的抑制作用，不過這種抑制作用并沒有改變產(chǎn)品賦能對銷量的正向影響。且只有當產(chǎn)品賦能水平通過臨界值（3分）時，才能對產(chǎn)品銷量產(chǎn)生積極作用。④產(chǎn)品賦能對共享產(chǎn)品價格具有正向影響。產(chǎn)品賦能水平的邊際效應(yīng)值為0.05，即產(chǎn)品賦能水平每高出0.5分，用戶愿意額外支付的價格比率會高出0.32%。且只有當產(chǎn)品賦能水平通過臨界值（4分）時，才能對產(chǎn)品價格產(chǎn)生正向影響。

4.2 理論貢獻

本文提出了共享經(jīng)濟情境下的產(chǎn)品賦能概念，并闡明其中的賦能主體和主要內(nèi)容，豐富和拓展了相關(guān)理論基礎(chǔ)。首先，從用戶獨創(chuàng)價值出發(fā)，突出了用戶在價值創(chuàng)造活動中的主導者角色。在傳統(tǒng)經(jīng)濟中，企業(yè)既要管理生產(chǎn)任務(wù)，又要管理創(chuàng)新任務(wù)，導致價值創(chuàng)造活動可能缺少靈敏度；在共享經(jīng)濟中，企業(yè)將創(chuàng)新環(huán)節(jié)下放至用戶層，能有效實現(xiàn)創(chuàng)新的社群型黏連和個性化服務(wù)供給。而以往文獻從企業(yè)立場出發(fā)，將價值創(chuàng)造視為企業(yè)與用戶間的二元關(guān)系互動，忽視了用戶才是終極價值創(chuàng)造者。共享經(jīng)濟不是一次性交易，而是一個分享—價值創(chuàng)新—再分享的動態(tài)循環(huán)過程，使賣家能在“干中學”中不斷提升創(chuàng)新能力。其次，利用內(nèi)容分析法，提煉出產(chǎn)品賦能的認知信任、質(zhì)量信息和情感表達的3個維度。這一分類有效突出了異質(zhì)性賣家的價值創(chuàng)新特征。當企業(yè)作為價值創(chuàng)新的主導者，將采用標準化、規(guī)?；膭?chuàng)新模式；當賣家作為價值創(chuàng)新的主導者，能提供差異化、多元化的創(chuàng)新內(nèi)容，切實滿足用戶多樣化的消費訴求。實際上，產(chǎn)品的動態(tài)創(chuàng)新依賴于勞動分工網(wǎng)絡(luò)的大小，勞動分工網(wǎng)絡(luò)又取決于異質(zhì)性賣家的專業(yè)化水平，這正是促進共享企業(yè)規(guī)模擴張的關(guān)鍵所在。以往的賦能研究多聚焦于平臺賦能或平臺與用戶的互動關(guān)系賦能，而本文重新界定了平臺賣家的賦能主體地位。

本文揭示了產(chǎn)品賦能機制在共享經(jīng)濟中具有非對稱控制權(quán)的重要經(jīng)濟特征，即平臺與賣家各自擁有絕對優(yōu)勢的控制權(quán)和剩余索取權(quán)。這為深入理解共享經(jīng)濟中獨角獸企業(yè)的增長源泉提供了理論支持。伴隨平臺分工精細化和賣家專業(yè)化程度的加深，非對稱性產(chǎn)權(quán)制度安排不僅給予了賣家自我監(jiān)督、自覺創(chuàng)新的空間，并且強化了人力資本的資產(chǎn)專用性。共享房屋的高固定成本特性使賣家因高退出成本而長期滯留在平臺上，共同承擔平臺企業(yè)的風險。同時，為獲取高額剩余所有權(quán)，賣家利用平臺提供的服務(wù)供給不斷提升產(chǎn)品賦能水平，形成人力資本的資產(chǎn)專用性。得益于共享經(jīng)濟的動態(tài)創(chuàng)新過程，賣家的專業(yè)化差異將逐漸縮小。如通過對高銷售額或獲得“超棒房東”稱號產(chǎn)品的賦能技巧進行學習，并在此基礎(chǔ)上進行二次創(chuàng)意，大大降低了賣家的創(chuàng)新門檻，提升了創(chuàng)新質(zhì)量。隨后，房源設(shè)計或服務(wù)之間的差異性減小，將迫使創(chuàng)意精英進行開創(chuàng)性創(chuàng)新，賣家間的專業(yè)化能力差異又會逐漸增大。賣家間創(chuàng)新差距的波動過程，最終將匯聚為共享平臺的動態(tài)比較優(yōu)勢，從根本上重塑了共享平臺型企業(yè)的創(chuàng)新邏輯。

最后，本文根據(jù)用戶賦能產(chǎn)品的直接動機，對產(chǎn)品賦能機制的影響路徑進行了探究。以往研究討論了聲譽機制、信任機制等交易機制的作用，忽視了產(chǎn)品賦能機制在共享經(jīng)濟中的重要價值。本文在構(gòu)建的產(chǎn)品賦能博弈模型中發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品賦能的影響分為兩個階段：第一階段是賣家通過賦能產(chǎn)品來提升銷量，第二階段是賣家通過賦能產(chǎn)品來提升價格。第一階段的產(chǎn)品賦能主要指物質(zhì)資本投入（如房屋裝修、家用器具等），具有較高的固定成本。第二階段的產(chǎn)品賦能主要指人力資本投入，取決于賣家的設(shè)計理念、產(chǎn)品或服務(wù)的新穎性、獨特性。賣家在文化背景、專業(yè)技能上的差異，使其賦能水平存在差異。本文將其劃分為高、低賦能水平的賣家。本文的研究表明，賦能水平更高的房源，其銷量和價格都更高，表明消費者更偏愛高賦能水平的房源。同時，本文的模型表明，產(chǎn)品賦能具有非對稱性的競爭特征。即當?shù)唾x能賣家提高定價時，高賦能賣家的提價反應(yīng)會更激烈；而當高賦能賣家提價時，低賦能賣家的提價反應(yīng)并不會比前者激烈。這一特征將強化人力資本的資產(chǎn)專用性，為平臺持續(xù)引入新的設(shè)計理念和更具創(chuàng)造性的見解。

4.3 管理啟示

共享企業(yè)的創(chuàng)新邏輯應(yīng)從平臺主導邏輯轉(zhuǎn)向用戶主導邏輯。用戶主導創(chuàng)新的邏輯，能有效實現(xiàn)交易管理活動與創(chuàng)新活動的高度分工。這一分工既保證了共享平臺在交易管理活動中的高度專業(yè)化，節(jié)約了交易成本；又利用人力資本的資產(chǎn)專用性優(yōu)勢，使產(chǎn)品創(chuàng)新成本低于勞動分工的協(xié)調(diào)成本，快速而低成本地實現(xiàn)創(chuàng)新迭代。用戶主導邏輯下的產(chǎn)品賦能機制，更是催生出專業(yè)化的平臺賣家，在他所專注的領(lǐng)域增加創(chuàng)新供給、提高創(chuàng)新質(zhì)量。同時要注意，平臺的后臺支持是這一機制的重要保障。首先，平臺作為網(wǎng)絡(luò)服務(wù)中心，應(yīng)為賣家提供能充分展示自身賣點和發(fā)揮創(chuàng)造力的虛擬空間，協(xié)助賣家擴大服務(wù)半徑。其次，平臺應(yīng)利用高效的服務(wù)團隊運營和維護共享網(wǎng)絡(luò)，為賣家提供實時更新的信息、資源和知識。最后，平臺應(yīng)為賣家的產(chǎn)品賦能活動提供良好的支持環(huán)境，滿足賣家對人身和財產(chǎn)安全的訴求。

產(chǎn)品賦能機制是共享平臺實現(xiàn)創(chuàng)新迭代、重塑競爭壁壘的有效激勵機制。共享企業(yè)應(yīng)切實優(yōu)化共享網(wǎng)絡(luò)，發(fā)揮產(chǎn)品賦能機制的激勵作用，最終實現(xiàn)品牌聲譽溢價。產(chǎn)品賦能機制運行的關(guān)鍵在于賣家有自由配置生產(chǎn)要素的自主權(quán)。賣家既可根據(jù)消費者對等價產(chǎn)品的賦能需求，更新并改進自己的產(chǎn)品，也可以根據(jù)賣家之間有價值的知識傳授，提升自身的產(chǎn)品賦能水平。平臺的作用主要是將處于不同層次的價值網(wǎng)絡(luò)節(jié)點并具有某種專用資產(chǎn)（能力）的用戶聯(lián)結(jié)在一起，共同形成創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，增加市場厚度。同時，保障任意節(jié)點上賣家的創(chuàng)新成果都能通過數(shù)字化轉(zhuǎn)換分享到整個共享網(wǎng)絡(luò)，為其他成員提供了可參考的創(chuàng)新信息，促進賣家產(chǎn)品賦能水平的提升。這使平臺在價值捕獲中擁有先發(fā)優(yōu)勢，其產(chǎn)品在市場競爭中的生態(tài)位重疊度較低，是平臺獲取高額回報的源泉。

4.4 研究局限與展望

本文存在以下兩點局限。①共享經(jīng)濟領(lǐng)域的行業(yè)間差異較大，其共享模式及其價值創(chuàng)新方式存在顯著區(qū)別，導致研究結(jié)論可能只適用于體驗型共享，難以推廣至搜索型共享。②在產(chǎn)品賦能各維度的評分上，可能存在研究者的主觀判斷等干擾因素，研究結(jié)論可能存在一定程度的偏差。

未來研究可向3個方面進行拓展。①深入剖析產(chǎn)品賦能機制，在其他新興商業(yè)模式中的作用機理，對其功能特征加以豐富、完善。②針對產(chǎn)品賦能機制在大眾創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)中的收入效應(yīng)，進行多視角分析和檢驗。③考察產(chǎn)品賦能的具體維度對銷量和價格的影響。