“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容與后續(xù)購買行為的關(guān)系機(jī)制
——一個有調(diào)節(jié)的鏈?zhǔn)街薪槟Ｐ?/h1>
2021-03-18 02:50:04宋珍珍
財(cái)經(jīng)論叢 2021年3期
李 耀，宋珍珍，周 密
(1.河南大學(xué)商學(xué)院，河南 開封 475004；2.上海財(cái)經(jīng)大學(xué)商學(xué)院，上海 200433；3.河南大學(xué)文化產(chǎn)業(yè)與旅游管理學(xué)院，河南 開封 475001)
一、引 言
隨著“內(nèi)容電商化”的發(fā)展，“內(nèi)容+交易”型平臺是近年來媒體報(bào)道中經(jīng)常出現(xiàn)的術(shù)語。本文依據(jù)內(nèi)涵將其定義為由內(nèi)容分享平臺演化而來、兼具內(nèi)容分享和商品交易功能的平臺，屬于社會化商務(wù)平臺的一種類型，是“內(nèi)容平臺電商化”的結(jié)果。近年來，隨著傳統(tǒng)內(nèi)容平臺及電商平臺盈利能力的下降，“內(nèi)容+交易”的商業(yè)模式逐漸受到企業(yè)青睞，“內(nèi)容+交易”型平臺不斷增多。據(jù)工信部統(tǒng)計(jì)，截至2019年12月底，中國國內(nèi)市場上可監(jiān)測到的App為367萬款，這其中有不少屬于“內(nèi)容+交易”型平臺。可以預(yù)見，隨著5G技術(shù)的發(fā)展，“內(nèi)容+交易”型平臺還將繼續(xù)增多。
依據(jù)“內(nèi)容+交易”的商業(yè)模式，“內(nèi)容+交易”型平臺首先通過內(nèi)容生成積累用戶，然后通過商品交易獲得利潤。如旅游平臺“馬蜂窩”首先通過旅游攻略分享積累用戶，然后通過旅游商品交易獲得利潤。然而，許多“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容非常活躍，但商品交易卻相對較少。如2019年“馬蜂窩”平臺內(nèi)容生成量是2018年的20倍，但旅游商品交易增速卻相對較低，內(nèi)容生成與商品交易之間仍存在較大差距。如何識別有價(jià)值的內(nèi)容生成者并將其轉(zhuǎn)化為商品購買者便成為“內(nèi)容+交易”型平臺成功的關(guān)鍵。這需要從理論上厘清“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容與后續(xù)購買行為之間的關(guān)系機(jī)制。
雖然“內(nèi)容+交易”的商業(yè)模式近年來備受企業(yè)青睞，“內(nèi)容+交易”型平臺仍在不斷增多，但用戶生成內(nèi)容與后續(xù)購買行為之間的關(guān)系機(jī)制仍不清楚。目前，雖然營銷學(xué)者對用戶生成內(nèi)容的研究已經(jīng)較為豐富，但主要集中于兩個方面：第一，基于內(nèi)容生成者視角探討用戶生成內(nèi)容的動機(jī)、心理機(jī)制及激勵措施[1]；第二，基于內(nèi)容搜尋者視角探討用戶生成內(nèi)容特征對內(nèi)容搜尋者購買行為的影響[2][3]。而基于內(nèi)容生成者視角探討用戶生成內(nèi)容對后續(xù)購買行為影響的研究還很少[4]，也無法解釋“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容與后續(xù)購買行為之間的關(guān)系機(jī)制。
鑒于此，本文基于內(nèi)容生成者視角，聚焦探討“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容與后續(xù)購買行為之間的關(guān)系機(jī)制。本文依據(jù)場景理論和期望確認(rèn)理論提出，“內(nèi)容+交易”型平臺由社會交往和商品交易兩個場景構(gòu)成，思維方式(整體型Vs.分析型)是影響用戶對兩個場景之間關(guān)聯(lián)性認(rèn)知的主要因素，也是影響用戶從內(nèi)容生成者向商品購買者轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵。本研究將揭示“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容與后續(xù)購買行為之間的關(guān)系機(jī)制，豐富拓展用戶生成內(nèi)容現(xiàn)有研究成果，為“內(nèi)容+交易”型平臺運(yùn)營管理者提供策略建議。
二、理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)
(一)理論基礎(chǔ)
1.“內(nèi)容+交易”型平臺
“內(nèi)容+交易”型平臺是近年來媒體報(bào)道中出現(xiàn)的術(shù)語，是對由內(nèi)容分享平臺演化而來、兼具內(nèi)容分享和商品交易功能的平臺的通俗稱謂。其中，內(nèi)容分享指該平臺為用戶提供針對同一主題進(jìn)行內(nèi)容生產(chǎn)、交流、評論等功能；而商品交易則指該平臺為用戶提供與運(yùn)營方或第三方進(jìn)行商品買賣功能。因此，“內(nèi)容+交易”型平臺是內(nèi)容平臺和電商平臺的結(jié)合。從本質(zhì)看，“內(nèi)容+交易”型平臺屬于社會化商務(wù)平臺的一種類型。依據(jù)現(xiàn)有研究可知，社會化商務(wù)平臺指依托互聯(lián)網(wǎng)工具，通過用戶間鏈接和交互產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值的新型電子商務(wù)平臺[5][6]。主要包括兩種類型：第一，“交易+內(nèi)容”型平臺，即由商品交易平臺演化而來，在商品交易平臺上增加內(nèi)容分享功能，是“電商平臺內(nèi)容化”的結(jié)果，如“eBay社區(qū)”；第二，“內(nèi)容+交易”型平臺，即由內(nèi)容分享平臺演化而來，在內(nèi)容分享平臺上增加商品交易功能，是“內(nèi)容平臺電商化”的結(jié)果，如“馬蜂窩”。由于“內(nèi)容+交易”型平臺源于內(nèi)容分享平臺，商品交易功能具有隱蔽性，容易獲得消費(fèi)者信任，有利于商品交易達(dá)成，因而更受企業(yè)青睞。目前，雖然國內(nèi)外學(xué)者對平臺的研究已經(jīng)較為豐富[7][8][9][10]，但尚未發(fā)現(xiàn)有學(xué)者對“內(nèi)容+交易”型平臺進(jìn)行研究，更未發(fā)現(xiàn)有學(xué)者對“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容與后續(xù)購買行為之間的關(guān)系機(jī)制進(jìn)行研究。
2.用戶生成內(nèi)容
本文依據(jù)已有研究[1]將用戶生成內(nèi)容界定為用戶在“內(nèi)容+交易”型平臺上發(fā)表的文字、圖片、視頻等各種形式的內(nèi)容。關(guān)于用戶生成內(nèi)容與購買行為的關(guān)系，現(xiàn)有研究主要基于內(nèi)容搜尋者視角展開，研究內(nèi)容包括用戶生成內(nèi)容的效價(jià)、質(zhì)量、規(guī)范性等特征對內(nèi)容搜尋者購買行為的影響。如Tang等[11]發(fā)現(xiàn)，社交媒體中用戶生成的中性內(nèi)容比正向內(nèi)容和負(fù)向內(nèi)容對內(nèi)容搜尋者購買行為的影響更大；汪旭暉和張其林[12]發(fā)現(xiàn)，零售商網(wǎng)站上用戶生成內(nèi)容的信息質(zhì)量和互動質(zhì)量對網(wǎng)站瀏覽者購買行為具有正向影響。此外，有少數(shù)學(xué)者基于內(nèi)容生成者視角進(jìn)行研究。如Malthouse等[4]發(fā)現(xiàn)，社交媒體中用戶生成品牌內(nèi)容有助于提升其品牌融入感，進(jìn)而影響其后續(xù)品牌購買行為。整體上看，已有研究主要以社交媒體、在線零售網(wǎng)站等內(nèi)容分享平臺或電子商務(wù)平臺為研究對象，并未涉及“內(nèi)容+交易”型平臺，且研究重點(diǎn)以內(nèi)容特征與搜尋者購買行為之間的關(guān)系為主，用戶生成內(nèi)容與后續(xù)購買行為之間的關(guān)系機(jī)制仍不清楚。
3.數(shù)字自我呈現(xiàn)
自我呈現(xiàn)指為使他人按照自己期望看待自身而在他人面前有計(jì)劃地進(jìn)行展示，是人際互動中的一種普遍現(xiàn)象，是人類自覺印象控制過程[13]。在營銷學(xué)研究中，Belk[14]首先提出延伸自我概念，認(rèn)為消費(fèi)者購買使用的產(chǎn)品或品牌是消費(fèi)者自我的延伸和呈現(xiàn)。隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，Belk[15]又將延伸自我概念拓展到數(shù)字化消費(fèi)情境，提出數(shù)字化情境中消費(fèi)者通過購買使用非物質(zhì)化及去物質(zhì)化的虛擬物品或虛擬內(nèi)容構(gòu)建并展示自我。數(shù)字化消費(fèi)情境中用戶生成的圖片、文字、音頻、視頻等內(nèi)容與傳統(tǒng)消費(fèi)情境中消費(fèi)者購買使用的產(chǎn)品或品牌具有相同功能，均為消費(fèi)者“自我”的呈現(xiàn)和展示；但與傳統(tǒng)消費(fèi)情境中消費(fèi)者展示“線下自我”不同，數(shù)字化消費(fèi)情境中用戶生成內(nèi)容主要展示消費(fèi)者“線上自我”或“數(shù)字自我”[15]。由此可知，“內(nèi)容+交易”型平臺上用戶生成的內(nèi)容實(shí)際是用戶數(shù)字自我的呈現(xiàn)和展示。
4.期望確認(rèn)理論
期望確認(rèn)理論認(rèn)為，消費(fèi)者在購買產(chǎn)品或服務(wù)之前已經(jīng)形成初始期望，并在消費(fèi)使用過程中進(jìn)行確認(rèn)；初始期望確認(rèn)程度越高，消費(fèi)者滿意度越高，后續(xù)購買意愿越強(qiáng)[16]。期望確認(rèn)理論被廣泛應(yīng)用于消費(fèi)者行為研究領(lǐng)域。如Chen[17]發(fā)現(xiàn)，專業(yè)型虛擬社區(qū)用戶對社區(qū)系統(tǒng)質(zhì)量、知識質(zhì)量和社交互動的期望確認(rèn)程度直接影響其持續(xù)參與意愿；Chiu等[18]指出，虛擬社區(qū)用戶對自我價(jià)值、知識質(zhì)量及社交互動的期望確認(rèn)程度直接影響其社區(qū)滿意度，進(jìn)而影響其持續(xù)知識分享意愿?；谝陨涎芯靠芍谕_認(rèn)理論可以為本文解釋“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容與后續(xù)購買行為之間的關(guān)系機(jī)制提供理論依據(jù)。
5.場景理論
場景理論來源于社會學(xué)和傳播學(xué)，場景原指戲劇、影視、文學(xué)作品里的場面或情景，既包括場所、景物等硬要素，又包括空間、氛圍等軟要素，是硬要素和軟要素的結(jié)合[19]。依據(jù)場景理論可知，“內(nèi)容+交易”型平臺實(shí)質(zhì)是社會交往和商品交易兩個場景的結(jié)合。在社會交往場景中，用戶通過向其他用戶分享內(nèi)容展示自我，數(shù)字自我呈現(xiàn)是主要目的。在商品交易場景中，用戶通過與運(yùn)營方或第三方進(jìn)行交易滿足自身購物需求，降低成本并增加收益是主要目的。因此，從場景理論視角看，“內(nèi)容+交易”型平臺成功的關(guān)鍵是能否將用戶從社會交往場景轉(zhuǎn)化為商品交易場景，而這又受到用戶對兩個場景之間關(guān)聯(lián)性認(rèn)知的影響。
(二)研究假設(shè)
1.用戶生成內(nèi)容對數(shù)字自我呈現(xiàn)的影響
基于以上對數(shù)字自我呈現(xiàn)的文獻(xiàn)回顧可知，用戶在“內(nèi)容+交易”型平臺上生成內(nèi)容的目的是構(gòu)建并展示數(shù)字自我；用戶生成的內(nèi)容實(shí)質(zhì)是用戶數(shù)字自我的延伸和呈現(xiàn)，用戶生成內(nèi)容的特征(如分散性、多樣性、質(zhì)量性等)直接影響其數(shù)字自我呈現(xiàn)。Schau等[20]發(fā)現(xiàn)，消費(fèi)者在個人主頁上分享文字、圖片等內(nèi)容的主要目的是構(gòu)建并展示在線自我；Misoch[21]指出，用戶在YouTube上分享故事實(shí)質(zhì)是敘述自我；Roma和Aloini[22]研究也發(fā)現(xiàn)，用戶在社交媒體上分享的內(nèi)容實(shí)際上是用戶在線自我的展示。綜上，提出以下假設(shè)：
H1：“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容對用戶數(shù)字自我呈現(xiàn)具有顯著正向影響。
2.數(shù)字自我呈現(xiàn)對后續(xù)分享意愿的影響
依據(jù)期望確認(rèn)理論可知，用戶在“內(nèi)容+交易”型平臺上生成內(nèi)容的目的是展示數(shù)字自我，數(shù)字自我呈現(xiàn)是對用戶初始期望的確認(rèn)和反饋，直接影響其后續(xù)分享意愿；數(shù)字自我呈現(xiàn)程度越高，用戶初始期望的確認(rèn)程度越高，其后續(xù)分享意愿越強(qiáng)。Teichmann等[23]指出，在線社區(qū)中用戶自我呈現(xiàn)是用戶內(nèi)容貢獻(xiàn)行為的主要驅(qū)動因素；王婷婷等[24]研究也發(fā)現(xiàn)，開放式創(chuàng)新社區(qū)中用戶自我呈現(xiàn)對用戶持續(xù)創(chuàng)意分享行為具有顯著正向影響?；谝陨戏治觯岢鲆韵录僭O(shè)：
H2：“內(nèi)容+交易”型平臺用戶數(shù)字自我呈現(xiàn)對后續(xù)分享意愿具有顯著正向影響。
3.后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為的影響
基于場景理論可知，“內(nèi)容+交易”型平臺由社會交往和商品交易兩個場景構(gòu)成，內(nèi)容分享和商品購買分別屬于社會交往和商品交易場景中的用戶行為。由于這兩個場景基于同一平臺，具有關(guān)聯(lián)性，因而社會交往場景中用戶分享行為必然對商品交易場景中后續(xù)購買行為有所影響。且現(xiàn)有研究也表明，用戶在社交媒體上分享品牌內(nèi)容對其后續(xù)品牌購買行為具有顯著正向影響[4]。由此可知，“內(nèi)容+交易”型平臺用戶后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為具有顯著正向影響。此外，根據(jù)已有相關(guān)文獻(xiàn)推理可知[25]，思維方式是影響“內(nèi)容+交易”型平臺用戶對社會交往場景和商品交易場景之間關(guān)聯(lián)性認(rèn)知的主要因素，因而也是影響用戶后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為作用大小的主要因素。整體型思維方式用戶傾向于將“內(nèi)容+交易”型平臺社會交往場景和商品交易場景視為同一整體，后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為的影響較大；而分析型思維方式用戶則傾向于將社會交往場景和商品交易場景視為兩個獨(dú)立部分，后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為的影響較小。據(jù)此，提出以下假設(shè)：
H3：“內(nèi)容+交易”型平臺內(nèi)容生成用戶后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為具有正向影響。
H4：“內(nèi)容+交易”型平臺內(nèi)容生成用戶后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為的影響受思維方式調(diào)節(jié)，整體型(Vs.分析型)思維方式用戶后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為的影響更大。
4.用戶思維方式對數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿鏈?zhǔn)街薪樽饔玫恼{(diào)節(jié)作用
結(jié)合研究假設(shè)H1、H2和H3可知，“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容直接影響其數(shù)字自我呈現(xiàn)，而數(shù)字自我呈現(xiàn)作為用戶初始期望的確認(rèn)和反饋，又直接影響其后續(xù)分享意愿，進(jìn)而影響其后續(xù)購買行為。由此可以推理，數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿在用戶生成內(nèi)容對后續(xù)購買行為影響過程中具有鏈?zhǔn)街薪樽饔?。此外，結(jié)合研究假設(shè)H4推理可知，與分析型思維方式用戶相比，整體型思維方式用戶后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為的影響更大，因而數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿在用戶生成內(nèi)容與后續(xù)購買行為之間的鏈?zhǔn)街薪樽饔酶鼜?qiáng)。據(jù)此，提出以下假設(shè)：
H5：數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿在“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容對后續(xù)購買行為影響過程中具有鏈?zhǔn)街薪樽饔谩?/p>
H6：用戶思維方式對數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樽饔镁哂姓{(diào)節(jié)作用；整體型(Vs.分析型)思維方式用戶數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樽饔酶鼜?qiáng)。
本文理論模型如圖1所示：
圖1 理論模型
三、研究設(shè)計(jì)
本文以“內(nèi)容+交易”型App平臺為調(diào)研對象，通過問卷調(diào)查收集數(shù)據(jù)檢驗(yàn)研究假設(shè)。本文首先通過“文字說明+實(shí)例列舉”的方式向調(diào)查對象解釋“內(nèi)容+交易”型App的內(nèi)涵，然后要求調(diào)查對象列出其經(jīng)常使用或比較熟悉的“內(nèi)容+交易”型App，并以該App為例回答后續(xù)問題。
(一)變量測量
本文借鑒Vickery等[26]關(guān)于媒體內(nèi)容特征的研究，通過多樣性、分散性和質(zhì)量性三個維度對“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容進(jìn)行測量。其中，多樣性衡量用戶生成內(nèi)容的形式，通過“我在該APP分享過文字、圖片、視頻等多種形式的內(nèi)容”等三個題項(xiàng)進(jìn)行測量；分散性衡量用戶生成內(nèi)容的關(guān)聯(lián)性和聚焦性，通過“我在該App分享的內(nèi)容涉及范圍較廣”等三個題項(xiàng)進(jìn)行測量；質(zhì)量性衡量用戶生成內(nèi)容的有用性、可靠性及完整性等，通過“我在該APP分享的內(nèi)容比較有用”等四個題項(xiàng)進(jìn)行測量。數(shù)字自我呈現(xiàn)借鑒Sheer[27]的量表，通過“我在該App分享的內(nèi)容展示了我的積極面”等五個題項(xiàng)進(jìn)行測量。后續(xù)分享意愿借鑒Bhattacherjee[28]的量表，通過“我愿意繼續(xù)在該平臺分享內(nèi)容”等三個題項(xiàng)進(jìn)行測量。用戶后續(xù)購買行為借鑒Kim和Han[29]的量表，通過“如果有需要，我會購買該平臺出售的商品或服務(wù)”等三個題項(xiàng)進(jìn)行測量。用戶思維方式借鑒Choi等[30]的量表，通過“關(guān)注整體比關(guān)注局部更重要”等五個題項(xiàng)進(jìn)行測量。所有題項(xiàng)均采用李克特五級量表，1分表示完全不同意，5分表示完全同意。
(二)數(shù)據(jù)收集
運(yùn)用微信、QQ等社交媒體將調(diào)查問卷推送給調(diào)研對象，通過滾雪球方式在線收集數(shù)據(jù)，共收回問卷288份。剔除填寫不完整及存在明顯邏輯錯誤的問卷后，共收回有效問卷238份。其中，男性116人(48.7%)，女性122人(51.3%)；20歲以下19人(8%)，20～30歲168人(70.6%)，30～40歲40人(16.8%)，40歲以上11人(4.6%)；每天訪問平臺1次及以下44人(18.5%)，2～4次150人(63%)，5次及以上44人(18.5%)；每次訪問時長15分鐘以內(nèi)53人(22.3%)，15～30分鐘90人(37.8%)，30～45分鐘59人(24.8%)，45～60分鐘20人(8.4%)，60分鐘以上16人(6.7%)。
四、實(shí)證結(jié)果分析
(一)信度效度檢驗(yàn)
本文利用SPSS20.0檢驗(yàn)各變量的信度和效度。檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。由表1可知，本文所有變量的信度(α)和組合信度(CR)均在0.7以上，說明各變量的測量均具有較高信度。由于本文所有變量的題項(xiàng)均來自已有成熟量表，且根據(jù)研究對象進(jìn)行多次修訂，能夠準(zhǔn)確反映所需測量的內(nèi)容，因而具有較高內(nèi)容效度。本文通過比較各變量平均方差萃取值(AVE)的平方根和相關(guān)系數(shù)的大小檢驗(yàn)變量間區(qū)分效度。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，各變量平均方差萃取值的平方根均大于其與其他變量的相關(guān)系數(shù)，說明本研究所有變量均具有良好的區(qū)分效度。
表1 變量信度和效度檢驗(yàn)結(jié)果
(二)同源方差檢驗(yàn)
由于本文所有變量題項(xiàng)均由同一調(diào)查對象在同一時間填寫完成，實(shí)證數(shù)據(jù)可能存在同源方差問題，需要進(jìn)行檢驗(yàn)。本文采用Harman單因素因子分析法檢驗(yàn)實(shí)證數(shù)據(jù)的同源方差。單因素因子分析結(jié)果顯示，將所有測項(xiàng)放在一起進(jìn)行探索性因子分析時，共得出5個特征值大于1的因子，總解釋方差為63.482%，且特征值最大因子解釋40.833%的方差，未超過50%[31]。這表明，本文實(shí)證數(shù)據(jù)不存在嚴(yán)重同源方差問題，可以進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。
(三)假設(shè)檢驗(yàn)
1.用戶生成內(nèi)容對后續(xù)購買行為的影響
本文通過結(jié)構(gòu)方程模型檢驗(yàn)用戶生成內(nèi)容對后續(xù)購買行為的作用路徑，即研究假設(shè)H1、H2和H3。在進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型檢驗(yàn)之前，本文首先進(jìn)行測量模型檢驗(yàn)，驗(yàn)證各題項(xiàng)與相應(yīng)變量的擬合程度。結(jié)果顯示，測量模型與實(shí)證數(shù)據(jù)具有較好擬合度(χ2=297.9,df=174,p<0.001,CFI=0.955,NFI=0.900,TLI=0.945,RMSEA=0.055)，說明各題項(xiàng)與相應(yīng)變量之間具有良好因子關(guān)系，可以進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型檢驗(yàn)。結(jié)構(gòu)方程模型檢驗(yàn)結(jié)果顯示，理論模型與實(shí)證數(shù)據(jù)之間也具有較好擬合度(χ2=317.5,df=181,p<0.001,CFI=0.950,NFI=0.892,TLI=0.942,RMSEA=0.056)，可以進(jìn)行路徑系數(shù)檢驗(yàn)。
由于已有研究表明，用戶購買行為對后續(xù)分享意愿也具有顯著影響[32]。因此，為進(jìn)一步驗(yàn)證理論模型的合理性，本文建立了從“后續(xù)購買行為”到“后續(xù)分享意愿”的競爭模型(“用戶生成內(nèi)容→數(shù)字自我呈現(xiàn)→后續(xù)購買行為→后續(xù)分享意愿”)，并通過兩種方法對理論模型和競爭模型進(jìn)行比較檢驗(yàn)。第一，通過比較理論模型和競爭模型與實(shí)證數(shù)據(jù)的擬合度進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，競爭模型與實(shí)證數(shù)據(jù)也具有較好擬合度(χ2=395.0,df=181,p<0.001,CFI=0.922,NFI=0.866,TLI=0.909,RMSEA=0.071)，但擬合指標(biāo)明顯劣于理論模型，這表明理論模型比競爭模型更合理。第二，借鑒Sun和Zhang[33]的研究，通過路徑系數(shù)分析檢驗(yàn)理論模型和競爭模型的合理性。結(jié)果顯示，通過競爭模型路徑系數(shù)計(jì)算的變量相關(guān)系數(shù)與實(shí)際相關(guān)系數(shù)之間誤差平方和為1.2429，通過理論模型路徑系數(shù)計(jì)算的變量相關(guān)系數(shù)與實(shí)際相關(guān)系數(shù)之間誤差平方和為1.0322，競爭模型比理論模型高20.41%，這也表明理論模型比競爭模型更合理。因此，基于以上兩種方法檢驗(yàn)結(jié)果均表明，理論模型比競爭模型更合理。
理論模型路徑系數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果表明：(1)用戶生成內(nèi)容多樣性和質(zhì)量性對數(shù)字自我呈現(xiàn)具有顯著影響，但分散性對數(shù)字自我呈現(xiàn)的影響并未通過顯著性檢驗(yàn)，研究假設(shè)H1得到部分支持；(2)數(shù)字自我呈現(xiàn)對后續(xù)分享意愿具有顯著影響，假設(shè)H2得到支持；(3)后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為具有顯著影響，假設(shè)H3得到支持。如表2所示。
表2 路徑系數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果
為進(jìn)一步比較用戶生成內(nèi)容多樣性和質(zhì)量性對數(shù)字自我呈現(xiàn)的影響，本文假定多樣性和質(zhì)量性對數(shù)字自我呈現(xiàn)的作用路徑系數(shù)相等并進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，假定路徑系數(shù)相等的結(jié)構(gòu)方程模型與實(shí)證數(shù)據(jù)仍具有較好擬合度(χ2=317.48,df=182,p<0.001,CFI=0.951,NIF=0.892,TLI=0.943,RMSEA=0.056)，但模型卡方值變化并未達(dá)到統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著水平(Δχ2=0.1,Δdf=1,p=0.751)。這表明，用戶生成內(nèi)容多樣性和質(zhì)量性對數(shù)字自我呈現(xiàn)具有相同影響。
2.數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樽饔?/p>
本文采用Hayes和Preacher[34]的方法通過Bootstrapping檢驗(yàn)重復(fù)抽樣2000次構(gòu)建95%的偏差校正置信區(qū)間檢驗(yàn)數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樽饔?。結(jié)果顯示：(1)多樣性對后續(xù)購買行為的直接效應(yīng)為0.088，95%的置信區(qū)間包括0，數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)為0.1066，95%的置信區(qū)間不包括0，這表明數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿在多樣性對后續(xù)購買行為影響過程中具有完全鏈?zhǔn)街薪樽饔茫?2)質(zhì)量性對后續(xù)購買行為的直接效應(yīng)為0.2907，95%的置信區(qū)間不包括0，數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)為0.1199，95%置信區(qū)間也不包括0，這表明數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿在質(zhì)量性對后續(xù)購買行為影響過程中具有部分鏈?zhǔn)街薪樽饔?。假設(shè)H5得到支持，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。
表3 數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的中介效應(yīng)檢驗(yàn)
3.用戶思維方式對后續(xù)分享意愿與后續(xù)購買行為之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用
圖2 用戶思維方式的調(diào)節(jié)作用
本文參照溫忠麟等[35]的檢驗(yàn)方法，通過逐次線性回歸法檢驗(yàn)用戶思維方式的調(diào)節(jié)作用。檢驗(yàn)結(jié)果顯示：中心化處理后后續(xù)分享意愿與用戶思維方式的交互項(xiàng)回歸系數(shù)顯著(β=0.124，p<0.001)，且兩個模型R方值變化也顯著(ΔR2=0.014，p<0.05)，說明用戶思維方式對后續(xù)分享意愿與后續(xù)購買行為的作用關(guān)系具有調(diào)節(jié)作用。如圖2所示。為進(jìn)一步檢驗(yàn)用戶思維方式的調(diào)節(jié)作用，本文依據(jù)用戶思維方式中位數(shù)將所有樣本分為整體型和分析型兩組，并分別建立回歸方程模型。結(jié)果顯示，整體型思維方式用戶后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)(β=0.511，p<0.05)明顯高于分析型思維方式用戶(β=0.350，p<0.05)，說明整體型思維方式用戶后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為的影響更大。假設(shè)H4完全得到支持。
4.用戶思維方式對數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿鏈?zhǔn)街薪樽饔玫恼{(diào)節(jié)作用
本部分采用Edwards和Lambert[36]的差異分析法，通過計(jì)算中介效應(yīng)之差的顯著性檢驗(yàn)用戶思維方式對數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿鏈?zhǔn)街薪樽饔玫恼{(diào)節(jié)作用。由于用戶生成內(nèi)容分散性對數(shù)字自我程度并無顯著影響，本部分將聚焦檢驗(yàn)用戶思維方式對數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿在用戶生成內(nèi)容多樣性和質(zhì)量性與后續(xù)購買行為之間鏈?zhǔn)街薪樽饔玫恼{(diào)節(jié)作用。檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。由表4可知：第一，在“用戶生成內(nèi)容多樣性→數(shù)字自我呈現(xiàn)→后續(xù)分享意愿→后續(xù)購買行為”作用路徑中，整體型思維方式用戶鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)為0.134，95%的偏差校正區(qū)間不包括0，這表明整體型思維方式用戶數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樽饔蔑@著；分析型思維方式用戶鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)為0.067，95%的偏差校正區(qū)間也不包括0，這表明分析型思維方式用戶數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樽饔靡诧@著；整體型與分析型思維方式用戶鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)的差值為0.068，95%的偏差校正區(qū)間亦不包括0，這表明兩者鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)差異顯著。由此可知，用戶思維方式對數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿在用戶生成內(nèi)容多樣性與后續(xù)購買行為之間的鏈?zhǔn)街薪樽饔镁哂姓{(diào)節(jié)作用，與分析型思維方式用戶相比，整體型思維方式用戶數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樽饔酶鼜?qiáng)。第二，在“用戶生成內(nèi)容質(zhì)量性→數(shù)字自我呈現(xiàn)→后續(xù)分享意愿→后續(xù)購買行為”作用路徑中，整體型思維方式用戶鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)為0.145，95%的偏差校正區(qū)間不包括0，這表明整體型思維方式用戶數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樽饔蔑@著；分析型思維方式用戶鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)為0.085，95%的偏差校正區(qū)間也不包括0，這表明分析型思維方式用戶數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樽饔靡诧@著；整體型與分析型思維方式用戶鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)的差值為0.060，95%的偏差校正區(qū)間包括0，這表明兩者鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)差異并未通過顯著性檢驗(yàn)。由此可知，用戶思維方式對數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿在用戶生成內(nèi)容質(zhì)量性與后續(xù)購買行為之間的鏈?zhǔn)街薪樽饔貌痪哂姓{(diào)節(jié)作用，即整體型和分析型思維方式用戶數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樽饔貌o顯著差異。基于以上檢驗(yàn)結(jié)果可知，用戶思維方式對數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿在用戶生成內(nèi)容與后續(xù)購買行為之間鏈?zhǔn)街薪樽饔玫恼{(diào)節(jié)作用并未全部通過顯著性檢驗(yàn)，假設(shè)H6得到部分支持。
表4 有調(diào)節(jié)的鏈?zhǔn)街薪樽饔脵z驗(yàn)
五、結(jié)論與啟示
本文基于期望確認(rèn)理論和場景理論，從內(nèi)容生成者視角探討“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容與后續(xù)購買行為之間的關(guān)系機(jī)制。主要結(jié)論如下：第一，“內(nèi)容+交易”型平臺由社會交往和商品交易兩個場景構(gòu)成。在社會交往場景中，用戶圍繞平臺設(shè)定主題進(jìn)行內(nèi)容生成、內(nèi)容分享和內(nèi)容訪問，其實(shí)質(zhì)是用戶在數(shù)字環(huán)境中構(gòu)建并展示自我，數(shù)字自我呈現(xiàn)是用戶關(guān)注的重點(diǎn)。在商品交易場景中，用戶與平臺運(yùn)營者或第三方進(jìn)行相關(guān)產(chǎn)品交易，收益最大化和成本最小化是用戶關(guān)注的重點(diǎn)。因此，從場景理論視角看，“內(nèi)容+交易”型平臺實(shí)際是社會交往場景和商品交易場景的結(jié)合。這首次從理論上對“內(nèi)容+交易”型平臺進(jìn)行界定和解釋，為后續(xù)研究奠定基礎(chǔ)。第二，數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿是“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容影響后續(xù)購買行為的中介變量。本文從多樣性、分散性和質(zhì)量性三個方面研究“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容對數(shù)字自我呈現(xiàn)的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，多樣性和質(zhì)量性是用戶數(shù)字自我呈現(xiàn)的主要影響因素，但分散性對用戶數(shù)字自我呈現(xiàn)并無顯著影響。本文還發(fā)現(xiàn)，數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿在用戶生成內(nèi)容多樣性和質(zhì)量性對后續(xù)購買行為影響過程中具有鏈?zhǔn)街薪樽饔?。這揭示了“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容對后續(xù)購買行為的作用機(jī)制。第三，思維方式是影響“內(nèi)容+交易”型平臺用戶從內(nèi)容生成者向商品購買者轉(zhuǎn)化的主要因素，整體型(Vs.分析型)思維方式用戶更容易從內(nèi)容生成者轉(zhuǎn)化為商品購買者。相比分析型思維方式用戶，整體型思維方式用戶更關(guān)注“內(nèi)容+交易”型平臺社會交往場景與商品交易場景之間的關(guān)聯(lián)性，因而其后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為的影響更大。此外，研究還發(fā)現(xiàn)，用戶思維方式對數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樽饔镁哂姓{(diào)節(jié)作用，整體型比分析型思維方式用戶數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樽饔酶鼜?qiáng)，從而闡明了“內(nèi)容+交易”型平臺用戶從內(nèi)容生成者向商品購買者的轉(zhuǎn)化機(jī)制。
本研究為管理實(shí)踐提供以下啟示：第一，為“內(nèi)容+交易”型平臺運(yùn)營管理者識別挖掘潛在商品購買者提供了依據(jù)。本文發(fā)現(xiàn)，用戶生成內(nèi)容多樣性和質(zhì)量性通過數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為產(chǎn)生顯著影響。因此，“內(nèi)容+交易”型平臺運(yùn)營管理者可以根據(jù)用戶生成內(nèi)容特征識別潛在商品購買者。首先，“內(nèi)容+交易”型平臺運(yùn)營管理者可以通過大數(shù)據(jù)技術(shù)篩選曾經(jīng)分享過文字、圖片、視頻等不同形式內(nèi)容的用戶并采取針對性營銷策略，促使其轉(zhuǎn)化為商品購買者。其次，“內(nèi)容+交易”型平臺運(yùn)營管理者可以根據(jù)用戶生成內(nèi)容的質(zhì)量尋找潛在商品購買者。一般來講，用戶生成內(nèi)容的字?jǐn)?shù)越多，質(zhì)量越高，其越有可能成為商品購買者，因而“內(nèi)容+交易”型平臺運(yùn)營管理者可以根據(jù)字?jǐn)?shù)等質(zhì)量線索識別潛在商品購買者。第二，為“內(nèi)容+交易”型平臺運(yùn)營管理者推動用戶從內(nèi)容生成者向商品購買者轉(zhuǎn)化提供了方向。本文發(fā)現(xiàn)，與分析型思維方式用戶相比，整體型思維方式用戶更關(guān)注社會交往場景與商品交易場景之間的關(guān)聯(lián)性，因而更容易從內(nèi)容生成者轉(zhuǎn)化為商品購買者。因此，“內(nèi)容+交易”型平臺運(yùn)營管理者應(yīng)注重識別發(fā)掘整體型思維方式用戶。一般來講，與分析型思維方式用戶相比，整體型思維方式用戶具有以下特征：(1)分享內(nèi)容時更傾向使用“我們”“你們”“他們”等復(fù)數(shù)人稱代詞，而非“我”“你”“他”等單數(shù)人稱代詞；(2)分享內(nèi)容時更注重內(nèi)容整體性和全面性，而非局部特征[25]。此外，整體型比分析型思維方式用戶更容易受廣告宣傳等外界環(huán)境影響[25]，因而對其進(jìn)行營銷推廣的效果更好。這為“內(nèi)容+交易”型平臺運(yùn)營管理者推動用戶從內(nèi)容生成者向商品購買者轉(zhuǎn)化提供了方向。
本研究局限性主要表現(xiàn)在以下幾個方面：第一，受數(shù)據(jù)獲取難度限制，未運(yùn)用“內(nèi)容+交易”型平臺用戶實(shí)際行為數(shù)據(jù)檢驗(yàn)用戶生成內(nèi)容與后續(xù)購買行為之間的關(guān)系；第二，雖然集中探討了用戶生成內(nèi)容多樣性、分散性、質(zhì)量性等特征對后續(xù)購買行為的影響及機(jī)制，但并未探討其他因素(如平臺特征)的影響；第三，用戶思維方式的平均方差萃取值偏低(0.414)，收斂效度不理想，需要后續(xù)研究進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)；第四，部分研究假設(shè)(如H6)并未完全得到實(shí)證數(shù)據(jù)支持，也需要后續(xù)研究進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)?；谝陨暇窒扌裕磥硌芯靠蓮囊韵聝蓚€方面展開：第一，通過多個“內(nèi)容+交易”型平臺用戶實(shí)際行為數(shù)據(jù)檢驗(yàn)研究假設(shè)，提高研究結(jié)論穩(wěn)健性；第二，探討“內(nèi)容+交易”型平臺其他因素(如平臺治理策略、用戶間互動等)對用戶后續(xù)購買行為的影響機(jī)制。
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李 耀，宋珍珍，周 密
(1.河南大學(xué)商學(xué)院，河南 開封 475004；2.上海財(cái)經(jīng)大學(xué)商學(xué)院，上海 200433；3.河南大學(xué)文化產(chǎn)業(yè)與旅游管理學(xué)院，河南 開封 475001)
一、引 言
隨著“內(nèi)容電商化”的發(fā)展，“內(nèi)容+交易”型平臺是近年來媒體報(bào)道中經(jīng)常出現(xiàn)的術(shù)語。本文依據(jù)內(nèi)涵將其定義為由內(nèi)容分享平臺演化而來、兼具內(nèi)容分享和商品交易功能的平臺，屬于社會化商務(wù)平臺的一種類型，是“內(nèi)容平臺電商化”的結(jié)果。近年來，隨著傳統(tǒng)內(nèi)容平臺及電商平臺盈利能力的下降，“內(nèi)容+交易”的商業(yè)模式逐漸受到企業(yè)青睞，“內(nèi)容+交易”型平臺不斷增多。據(jù)工信部統(tǒng)計(jì)，截至2019年12月底，中國國內(nèi)市場上可監(jiān)測到的App為367萬款，這其中有不少屬于“內(nèi)容+交易”型平臺。可以預(yù)見，隨著5G技術(shù)的發(fā)展，“內(nèi)容+交易”型平臺還將繼續(xù)增多。
依據(jù)“內(nèi)容+交易”的商業(yè)模式，“內(nèi)容+交易”型平臺首先通過內(nèi)容生成積累用戶，然后通過商品交易獲得利潤。如旅游平臺“馬蜂窩”首先通過旅游攻略分享積累用戶，然后通過旅游商品交易獲得利潤。然而，許多“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容非常活躍，但商品交易卻相對較少。如2019年“馬蜂窩”平臺內(nèi)容生成量是2018年的20倍，但旅游商品交易增速卻相對較低，內(nèi)容生成與商品交易之間仍存在較大差距。如何識別有價(jià)值的內(nèi)容生成者并將其轉(zhuǎn)化為商品購買者便成為“內(nèi)容+交易”型平臺成功的關(guān)鍵。這需要從理論上厘清“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容與后續(xù)購買行為之間的關(guān)系機(jī)制。
雖然“內(nèi)容+交易”的商業(yè)模式近年來備受企業(yè)青睞，“內(nèi)容+交易”型平臺仍在不斷增多，但用戶生成內(nèi)容與后續(xù)購買行為之間的關(guān)系機(jī)制仍不清楚。目前，雖然營銷學(xué)者對用戶生成內(nèi)容的研究已經(jīng)較為豐富，但主要集中于兩個方面：第一，基于內(nèi)容生成者視角探討用戶生成內(nèi)容的動機(jī)、心理機(jī)制及激勵措施[1]；第二，基于內(nèi)容搜尋者視角探討用戶生成內(nèi)容特征對內(nèi)容搜尋者購買行為的影響[2][3]。而基于內(nèi)容生成者視角探討用戶生成內(nèi)容對后續(xù)購買行為影響的研究還很少[4]，也無法解釋“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容與后續(xù)購買行為之間的關(guān)系機(jī)制。
鑒于此，本文基于內(nèi)容生成者視角，聚焦探討“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容與后續(xù)購買行為之間的關(guān)系機(jī)制。本文依據(jù)場景理論和期望確認(rèn)理論提出，“內(nèi)容+交易”型平臺由社會交往和商品交易兩個場景構(gòu)成，思維方式(整體型Vs.分析型)是影響用戶對兩個場景之間關(guān)聯(lián)性認(rèn)知的主要因素，也是影響用戶從內(nèi)容生成者向商品購買者轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵。本研究將揭示“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容與后續(xù)購買行為之間的關(guān)系機(jī)制，豐富拓展用戶生成內(nèi)容現(xiàn)有研究成果，為“內(nèi)容+交易”型平臺運(yùn)營管理者提供策略建議。
二、理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)
(一)理論基礎(chǔ)
1.“內(nèi)容+交易”型平臺
“內(nèi)容+交易”型平臺是近年來媒體報(bào)道中出現(xiàn)的術(shù)語，是對由內(nèi)容分享平臺演化而來、兼具內(nèi)容分享和商品交易功能的平臺的通俗稱謂。其中，內(nèi)容分享指該平臺為用戶提供針對同一主題進(jìn)行內(nèi)容生產(chǎn)、交流、評論等功能；而商品交易則指該平臺為用戶提供與運(yùn)營方或第三方進(jìn)行商品買賣功能。因此，“內(nèi)容+交易”型平臺是內(nèi)容平臺和電商平臺的結(jié)合。從本質(zhì)看，“內(nèi)容+交易”型平臺屬于社會化商務(wù)平臺的一種類型。依據(jù)現(xiàn)有研究可知，社會化商務(wù)平臺指依托互聯(lián)網(wǎng)工具，通過用戶間鏈接和交互產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值的新型電子商務(wù)平臺[5][6]。主要包括兩種類型：第一，“交易+內(nèi)容”型平臺，即由商品交易平臺演化而來，在商品交易平臺上增加內(nèi)容分享功能，是“電商平臺內(nèi)容化”的結(jié)果，如“eBay社區(qū)”；第二，“內(nèi)容+交易”型平臺，即由內(nèi)容分享平臺演化而來，在內(nèi)容分享平臺上增加商品交易功能，是“內(nèi)容平臺電商化”的結(jié)果，如“馬蜂窩”。由于“內(nèi)容+交易”型平臺源于內(nèi)容分享平臺，商品交易功能具有隱蔽性，容易獲得消費(fèi)者信任，有利于商品交易達(dá)成，因而更受企業(yè)青睞。目前，雖然國內(nèi)外學(xué)者對平臺的研究已經(jīng)較為豐富[7][8][9][10]，但尚未發(fā)現(xiàn)有學(xué)者對“內(nèi)容+交易”型平臺進(jìn)行研究，更未發(fā)現(xiàn)有學(xué)者對“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容與后續(xù)購買行為之間的關(guān)系機(jī)制進(jìn)行研究。
2.用戶生成內(nèi)容
本文依據(jù)已有研究[1]將用戶生成內(nèi)容界定為用戶在“內(nèi)容+交易”型平臺上發(fā)表的文字、圖片、視頻等各種形式的內(nèi)容。關(guān)于用戶生成內(nèi)容與購買行為的關(guān)系，現(xiàn)有研究主要基于內(nèi)容搜尋者視角展開，研究內(nèi)容包括用戶生成內(nèi)容的效價(jià)、質(zhì)量、規(guī)范性等特征對內(nèi)容搜尋者購買行為的影響。如Tang等[11]發(fā)現(xiàn)，社交媒體中用戶生成的中性內(nèi)容比正向內(nèi)容和負(fù)向內(nèi)容對內(nèi)容搜尋者購買行為的影響更大；汪旭暉和張其林[12]發(fā)現(xiàn)，零售商網(wǎng)站上用戶生成內(nèi)容的信息質(zhì)量和互動質(zhì)量對網(wǎng)站瀏覽者購買行為具有正向影響。此外，有少數(shù)學(xué)者基于內(nèi)容生成者視角進(jìn)行研究。如Malthouse等[4]發(fā)現(xiàn)，社交媒體中用戶生成品牌內(nèi)容有助于提升其品牌融入感，進(jìn)而影響其后續(xù)品牌購買行為。整體上看，已有研究主要以社交媒體、在線零售網(wǎng)站等內(nèi)容分享平臺或電子商務(wù)平臺為研究對象，并未涉及“內(nèi)容+交易”型平臺，且研究重點(diǎn)以內(nèi)容特征與搜尋者購買行為之間的關(guān)系為主，用戶生成內(nèi)容與后續(xù)購買行為之間的關(guān)系機(jī)制仍不清楚。
3.數(shù)字自我呈現(xiàn)
自我呈現(xiàn)指為使他人按照自己期望看待自身而在他人面前有計(jì)劃地進(jìn)行展示，是人際互動中的一種普遍現(xiàn)象，是人類自覺印象控制過程[13]。在營銷學(xué)研究中，Belk[14]首先提出延伸自我概念，認(rèn)為消費(fèi)者購買使用的產(chǎn)品或品牌是消費(fèi)者自我的延伸和呈現(xiàn)。隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，Belk[15]又將延伸自我概念拓展到數(shù)字化消費(fèi)情境，提出數(shù)字化情境中消費(fèi)者通過購買使用非物質(zhì)化及去物質(zhì)化的虛擬物品或虛擬內(nèi)容構(gòu)建并展示自我。數(shù)字化消費(fèi)情境中用戶生成的圖片、文字、音頻、視頻等內(nèi)容與傳統(tǒng)消費(fèi)情境中消費(fèi)者購買使用的產(chǎn)品或品牌具有相同功能，均為消費(fèi)者“自我”的呈現(xiàn)和展示；但與傳統(tǒng)消費(fèi)情境中消費(fèi)者展示“線下自我”不同，數(shù)字化消費(fèi)情境中用戶生成內(nèi)容主要展示消費(fèi)者“線上自我”或“數(shù)字自我”[15]。由此可知，“內(nèi)容+交易”型平臺上用戶生成的內(nèi)容實(shí)際是用戶數(shù)字自我的呈現(xiàn)和展示。
4.期望確認(rèn)理論
期望確認(rèn)理論認(rèn)為，消費(fèi)者在購買產(chǎn)品或服務(wù)之前已經(jīng)形成初始期望，并在消費(fèi)使用過程中進(jìn)行確認(rèn)；初始期望確認(rèn)程度越高，消費(fèi)者滿意度越高，后續(xù)購買意愿越強(qiáng)[16]。期望確認(rèn)理論被廣泛應(yīng)用于消費(fèi)者行為研究領(lǐng)域。如Chen[17]發(fā)現(xiàn)，專業(yè)型虛擬社區(qū)用戶對社區(qū)系統(tǒng)質(zhì)量、知識質(zhì)量和社交互動的期望確認(rèn)程度直接影響其持續(xù)參與意愿；Chiu等[18]指出，虛擬社區(qū)用戶對自我價(jià)值、知識質(zhì)量及社交互動的期望確認(rèn)程度直接影響其社區(qū)滿意度，進(jìn)而影響其持續(xù)知識分享意愿?；谝陨涎芯靠芍谕_認(rèn)理論可以為本文解釋“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容與后續(xù)購買行為之間的關(guān)系機(jī)制提供理論依據(jù)。
5.場景理論
場景理論來源于社會學(xué)和傳播學(xué)，場景原指戲劇、影視、文學(xué)作品里的場面或情景，既包括場所、景物等硬要素，又包括空間、氛圍等軟要素，是硬要素和軟要素的結(jié)合[19]。依據(jù)場景理論可知，“內(nèi)容+交易”型平臺實(shí)質(zhì)是社會交往和商品交易兩個場景的結(jié)合。在社會交往場景中，用戶通過向其他用戶分享內(nèi)容展示自我，數(shù)字自我呈現(xiàn)是主要目的。在商品交易場景中，用戶通過與運(yùn)營方或第三方進(jìn)行交易滿足自身購物需求，降低成本并增加收益是主要目的。因此，從場景理論視角看，“內(nèi)容+交易”型平臺成功的關(guān)鍵是能否將用戶從社會交往場景轉(zhuǎn)化為商品交易場景，而這又受到用戶對兩個場景之間關(guān)聯(lián)性認(rèn)知的影響。
(二)研究假設(shè)
1.用戶生成內(nèi)容對數(shù)字自我呈現(xiàn)的影響
基于以上對數(shù)字自我呈現(xiàn)的文獻(xiàn)回顧可知，用戶在“內(nèi)容+交易”型平臺上生成內(nèi)容的目的是構(gòu)建并展示數(shù)字自我；用戶生成的內(nèi)容實(shí)質(zhì)是用戶數(shù)字自我的延伸和呈現(xiàn)，用戶生成內(nèi)容的特征(如分散性、多樣性、質(zhì)量性等)直接影響其數(shù)字自我呈現(xiàn)。Schau等[20]發(fā)現(xiàn)，消費(fèi)者在個人主頁上分享文字、圖片等內(nèi)容的主要目的是構(gòu)建并展示在線自我；Misoch[21]指出，用戶在YouTube上分享故事實(shí)質(zhì)是敘述自我；Roma和Aloini[22]研究也發(fā)現(xiàn)，用戶在社交媒體上分享的內(nèi)容實(shí)際上是用戶在線自我的展示。綜上，提出以下假設(shè)：
H1：“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容對用戶數(shù)字自我呈現(xiàn)具有顯著正向影響。
2.數(shù)字自我呈現(xiàn)對后續(xù)分享意愿的影響
依據(jù)期望確認(rèn)理論可知，用戶在“內(nèi)容+交易”型平臺上生成內(nèi)容的目的是展示數(shù)字自我，數(shù)字自我呈現(xiàn)是對用戶初始期望的確認(rèn)和反饋，直接影響其后續(xù)分享意愿；數(shù)字自我呈現(xiàn)程度越高，用戶初始期望的確認(rèn)程度越高，其后續(xù)分享意愿越強(qiáng)。Teichmann等[23]指出，在線社區(qū)中用戶自我呈現(xiàn)是用戶內(nèi)容貢獻(xiàn)行為的主要驅(qū)動因素；王婷婷等[24]研究也發(fā)現(xiàn)，開放式創(chuàng)新社區(qū)中用戶自我呈現(xiàn)對用戶持續(xù)創(chuàng)意分享行為具有顯著正向影響?；谝陨戏治觯岢鲆韵录僭O(shè)：
H2：“內(nèi)容+交易”型平臺用戶數(shù)字自我呈現(xiàn)對后續(xù)分享意愿具有顯著正向影響。
3.后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為的影響
基于場景理論可知，“內(nèi)容+交易”型平臺由社會交往和商品交易兩個場景構(gòu)成，內(nèi)容分享和商品購買分別屬于社會交往和商品交易場景中的用戶行為。由于這兩個場景基于同一平臺，具有關(guān)聯(lián)性，因而社會交往場景中用戶分享行為必然對商品交易場景中后續(xù)購買行為有所影響。且現(xiàn)有研究也表明，用戶在社交媒體上分享品牌內(nèi)容對其后續(xù)品牌購買行為具有顯著正向影響[4]。由此可知，“內(nèi)容+交易”型平臺用戶后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為具有顯著正向影響。此外，根據(jù)已有相關(guān)文獻(xiàn)推理可知[25]，思維方式是影響“內(nèi)容+交易”型平臺用戶對社會交往場景和商品交易場景之間關(guān)聯(lián)性認(rèn)知的主要因素，因而也是影響用戶后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為作用大小的主要因素。整體型思維方式用戶傾向于將“內(nèi)容+交易”型平臺社會交往場景和商品交易場景視為同一整體，后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為的影響較大；而分析型思維方式用戶則傾向于將社會交往場景和商品交易場景視為兩個獨(dú)立部分，后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為的影響較小。據(jù)此，提出以下假設(shè)：
H3：“內(nèi)容+交易”型平臺內(nèi)容生成用戶后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為具有正向影響。
H4：“內(nèi)容+交易”型平臺內(nèi)容生成用戶后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為的影響受思維方式調(diào)節(jié)，整體型(Vs.分析型)思維方式用戶后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為的影響更大。
4.用戶思維方式對數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿鏈?zhǔn)街薪樽饔玫恼{(diào)節(jié)作用
結(jié)合研究假設(shè)H1、H2和H3可知，“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容直接影響其數(shù)字自我呈現(xiàn)，而數(shù)字自我呈現(xiàn)作為用戶初始期望的確認(rèn)和反饋，又直接影響其后續(xù)分享意愿，進(jìn)而影響其后續(xù)購買行為。由此可以推理，數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿在用戶生成內(nèi)容對后續(xù)購買行為影響過程中具有鏈?zhǔn)街薪樽饔?。此外，結(jié)合研究假設(shè)H4推理可知，與分析型思維方式用戶相比，整體型思維方式用戶后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為的影響更大，因而數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿在用戶生成內(nèi)容與后續(xù)購買行為之間的鏈?zhǔn)街薪樽饔酶鼜?qiáng)。據(jù)此，提出以下假設(shè)：
H5：數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿在“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容對后續(xù)購買行為影響過程中具有鏈?zhǔn)街薪樽饔谩?/p>
H6：用戶思維方式對數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樽饔镁哂姓{(diào)節(jié)作用；整體型(Vs.分析型)思維方式用戶數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樽饔酶鼜?qiáng)。
本文理論模型如圖1所示：
圖1 理論模型
三、研究設(shè)計(jì)
本文以“內(nèi)容+交易”型App平臺為調(diào)研對象，通過問卷調(diào)查收集數(shù)據(jù)檢驗(yàn)研究假設(shè)。本文首先通過“文字說明+實(shí)例列舉”的方式向調(diào)查對象解釋“內(nèi)容+交易”型App的內(nèi)涵，然后要求調(diào)查對象列出其經(jīng)常使用或比較熟悉的“內(nèi)容+交易”型App，并以該App為例回答后續(xù)問題。
(一)變量測量
本文借鑒Vickery等[26]關(guān)于媒體內(nèi)容特征的研究，通過多樣性、分散性和質(zhì)量性三個維度對“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容進(jìn)行測量。其中，多樣性衡量用戶生成內(nèi)容的形式，通過“我在該APP分享過文字、圖片、視頻等多種形式的內(nèi)容”等三個題項(xiàng)進(jìn)行測量；分散性衡量用戶生成內(nèi)容的關(guān)聯(lián)性和聚焦性，通過“我在該App分享的內(nèi)容涉及范圍較廣”等三個題項(xiàng)進(jìn)行測量；質(zhì)量性衡量用戶生成內(nèi)容的有用性、可靠性及完整性等，通過“我在該APP分享的內(nèi)容比較有用”等四個題項(xiàng)進(jìn)行測量。數(shù)字自我呈現(xiàn)借鑒Sheer[27]的量表，通過“我在該App分享的內(nèi)容展示了我的積極面”等五個題項(xiàng)進(jìn)行測量。后續(xù)分享意愿借鑒Bhattacherjee[28]的量表，通過“我愿意繼續(xù)在該平臺分享內(nèi)容”等三個題項(xiàng)進(jìn)行測量。用戶后續(xù)購買行為借鑒Kim和Han[29]的量表，通過“如果有需要，我會購買該平臺出售的商品或服務(wù)”等三個題項(xiàng)進(jìn)行測量。用戶思維方式借鑒Choi等[30]的量表，通過“關(guān)注整體比關(guān)注局部更重要”等五個題項(xiàng)進(jìn)行測量。所有題項(xiàng)均采用李克特五級量表，1分表示完全不同意，5分表示完全同意。
(二)數(shù)據(jù)收集
運(yùn)用微信、QQ等社交媒體將調(diào)查問卷推送給調(diào)研對象，通過滾雪球方式在線收集數(shù)據(jù)，共收回問卷288份。剔除填寫不完整及存在明顯邏輯錯誤的問卷后，共收回有效問卷238份。其中，男性116人(48.7%)，女性122人(51.3%)；20歲以下19人(8%)，20～30歲168人(70.6%)，30～40歲40人(16.8%)，40歲以上11人(4.6%)；每天訪問平臺1次及以下44人(18.5%)，2～4次150人(63%)，5次及以上44人(18.5%)；每次訪問時長15分鐘以內(nèi)53人(22.3%)，15～30分鐘90人(37.8%)，30～45分鐘59人(24.8%)，45～60分鐘20人(8.4%)，60分鐘以上16人(6.7%)。
四、實(shí)證結(jié)果分析
(一)信度效度檢驗(yàn)
本文利用SPSS20.0檢驗(yàn)各變量的信度和效度。檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。由表1可知，本文所有變量的信度(α)和組合信度(CR)均在0.7以上，說明各變量的測量均具有較高信度。由于本文所有變量的題項(xiàng)均來自已有成熟量表，且根據(jù)研究對象進(jìn)行多次修訂，能夠準(zhǔn)確反映所需測量的內(nèi)容，因而具有較高內(nèi)容效度。本文通過比較各變量平均方差萃取值(AVE)的平方根和相關(guān)系數(shù)的大小檢驗(yàn)變量間區(qū)分效度。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，各變量平均方差萃取值的平方根均大于其與其他變量的相關(guān)系數(shù)，說明本研究所有變量均具有良好的區(qū)分效度。
表1 變量信度和效度檢驗(yàn)結(jié)果
(二)同源方差檢驗(yàn)
由于本文所有變量題項(xiàng)均由同一調(diào)查對象在同一時間填寫完成，實(shí)證數(shù)據(jù)可能存在同源方差問題，需要進(jìn)行檢驗(yàn)。本文采用Harman單因素因子分析法檢驗(yàn)實(shí)證數(shù)據(jù)的同源方差。單因素因子分析結(jié)果顯示，將所有測項(xiàng)放在一起進(jìn)行探索性因子分析時，共得出5個特征值大于1的因子，總解釋方差為63.482%，且特征值最大因子解釋40.833%的方差，未超過50%[31]。這表明，本文實(shí)證數(shù)據(jù)不存在嚴(yán)重同源方差問題，可以進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。
(三)假設(shè)檢驗(yàn)
1.用戶生成內(nèi)容對后續(xù)購買行為的影響
本文通過結(jié)構(gòu)方程模型檢驗(yàn)用戶生成內(nèi)容對后續(xù)購買行為的作用路徑，即研究假設(shè)H1、H2和H3。在進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型檢驗(yàn)之前，本文首先進(jìn)行測量模型檢驗(yàn)，驗(yàn)證各題項(xiàng)與相應(yīng)變量的擬合程度。結(jié)果顯示，測量模型與實(shí)證數(shù)據(jù)具有較好擬合度(χ2=297.9,df=174,p<0.001,CFI=0.955,NFI=0.900,TLI=0.945,RMSEA=0.055)，說明各題項(xiàng)與相應(yīng)變量之間具有良好因子關(guān)系，可以進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型檢驗(yàn)。結(jié)構(gòu)方程模型檢驗(yàn)結(jié)果顯示，理論模型與實(shí)證數(shù)據(jù)之間也具有較好擬合度(χ2=317.5,df=181,p<0.001,CFI=0.950,NFI=0.892,TLI=0.942,RMSEA=0.056)，可以進(jìn)行路徑系數(shù)檢驗(yàn)。
由于已有研究表明，用戶購買行為對后續(xù)分享意愿也具有顯著影響[32]。因此，為進(jìn)一步驗(yàn)證理論模型的合理性，本文建立了從“后續(xù)購買行為”到“后續(xù)分享意愿”的競爭模型(“用戶生成內(nèi)容→數(shù)字自我呈現(xiàn)→后續(xù)購買行為→后續(xù)分享意愿”)，并通過兩種方法對理論模型和競爭模型進(jìn)行比較檢驗(yàn)。第一，通過比較理論模型和競爭模型與實(shí)證數(shù)據(jù)的擬合度進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，競爭模型與實(shí)證數(shù)據(jù)也具有較好擬合度(χ2=395.0,df=181,p<0.001,CFI=0.922,NFI=0.866,TLI=0.909,RMSEA=0.071)，但擬合指標(biāo)明顯劣于理論模型，這表明理論模型比競爭模型更合理。第二，借鑒Sun和Zhang[33]的研究，通過路徑系數(shù)分析檢驗(yàn)理論模型和競爭模型的合理性。結(jié)果顯示，通過競爭模型路徑系數(shù)計(jì)算的變量相關(guān)系數(shù)與實(shí)際相關(guān)系數(shù)之間誤差平方和為1.2429，通過理論模型路徑系數(shù)計(jì)算的變量相關(guān)系數(shù)與實(shí)際相關(guān)系數(shù)之間誤差平方和為1.0322，競爭模型比理論模型高20.41%，這也表明理論模型比競爭模型更合理。因此，基于以上兩種方法檢驗(yàn)結(jié)果均表明，理論模型比競爭模型更合理。
理論模型路徑系數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果表明：(1)用戶生成內(nèi)容多樣性和質(zhì)量性對數(shù)字自我呈現(xiàn)具有顯著影響，但分散性對數(shù)字自我呈現(xiàn)的影響并未通過顯著性檢驗(yàn)，研究假設(shè)H1得到部分支持；(2)數(shù)字自我呈現(xiàn)對后續(xù)分享意愿具有顯著影響，假設(shè)H2得到支持；(3)后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為具有顯著影響，假設(shè)H3得到支持。如表2所示。
表2 路徑系數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果
為進(jìn)一步比較用戶生成內(nèi)容多樣性和質(zhì)量性對數(shù)字自我呈現(xiàn)的影響，本文假定多樣性和質(zhì)量性對數(shù)字自我呈現(xiàn)的作用路徑系數(shù)相等并進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，假定路徑系數(shù)相等的結(jié)構(gòu)方程模型與實(shí)證數(shù)據(jù)仍具有較好擬合度(χ2=317.48,df=182,p<0.001,CFI=0.951,NIF=0.892,TLI=0.943,RMSEA=0.056)，但模型卡方值變化并未達(dá)到統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著水平(Δχ2=0.1,Δdf=1,p=0.751)。這表明，用戶生成內(nèi)容多樣性和質(zhì)量性對數(shù)字自我呈現(xiàn)具有相同影響。
2.數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樽饔?/p>
本文采用Hayes和Preacher[34]的方法通過Bootstrapping檢驗(yàn)重復(fù)抽樣2000次構(gòu)建95%的偏差校正置信區(qū)間檢驗(yàn)數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樽饔?。結(jié)果顯示：(1)多樣性對后續(xù)購買行為的直接效應(yīng)為0.088，95%的置信區(qū)間包括0，數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)為0.1066，95%的置信區(qū)間不包括0，這表明數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿在多樣性對后續(xù)購買行為影響過程中具有完全鏈?zhǔn)街薪樽饔茫?2)質(zhì)量性對后續(xù)購買行為的直接效應(yīng)為0.2907，95%的置信區(qū)間不包括0，數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)為0.1199，95%置信區(qū)間也不包括0，這表明數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿在質(zhì)量性對后續(xù)購買行為影響過程中具有部分鏈?zhǔn)街薪樽饔?。假設(shè)H5得到支持，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。
表3 數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的中介效應(yīng)檢驗(yàn)
3.用戶思維方式對后續(xù)分享意愿與后續(xù)購買行為之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用
圖2 用戶思維方式的調(diào)節(jié)作用
本文參照溫忠麟等[35]的檢驗(yàn)方法，通過逐次線性回歸法檢驗(yàn)用戶思維方式的調(diào)節(jié)作用。檢驗(yàn)結(jié)果顯示：中心化處理后后續(xù)分享意愿與用戶思維方式的交互項(xiàng)回歸系數(shù)顯著(β=0.124，p<0.001)，且兩個模型R方值變化也顯著(ΔR2=0.014，p<0.05)，說明用戶思維方式對后續(xù)分享意愿與后續(xù)購買行為的作用關(guān)系具有調(diào)節(jié)作用。如圖2所示。為進(jìn)一步檢驗(yàn)用戶思維方式的調(diào)節(jié)作用，本文依據(jù)用戶思維方式中位數(shù)將所有樣本分為整體型和分析型兩組，并分別建立回歸方程模型。結(jié)果顯示，整體型思維方式用戶后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)(β=0.511，p<0.05)明顯高于分析型思維方式用戶(β=0.350，p<0.05)，說明整體型思維方式用戶后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為的影響更大。假設(shè)H4完全得到支持。
4.用戶思維方式對數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿鏈?zhǔn)街薪樽饔玫恼{(diào)節(jié)作用
本部分采用Edwards和Lambert[36]的差異分析法，通過計(jì)算中介效應(yīng)之差的顯著性檢驗(yàn)用戶思維方式對數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿鏈?zhǔn)街薪樽饔玫恼{(diào)節(jié)作用。由于用戶生成內(nèi)容分散性對數(shù)字自我程度并無顯著影響，本部分將聚焦檢驗(yàn)用戶思維方式對數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿在用戶生成內(nèi)容多樣性和質(zhì)量性與后續(xù)購買行為之間鏈?zhǔn)街薪樽饔玫恼{(diào)節(jié)作用。檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。由表4可知：第一，在“用戶生成內(nèi)容多樣性→數(shù)字自我呈現(xiàn)→后續(xù)分享意愿→后續(xù)購買行為”作用路徑中，整體型思維方式用戶鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)為0.134，95%的偏差校正區(qū)間不包括0，這表明整體型思維方式用戶數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樽饔蔑@著；分析型思維方式用戶鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)為0.067，95%的偏差校正區(qū)間也不包括0，這表明分析型思維方式用戶數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樽饔靡诧@著；整體型與分析型思維方式用戶鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)的差值為0.068，95%的偏差校正區(qū)間亦不包括0，這表明兩者鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)差異顯著。由此可知，用戶思維方式對數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿在用戶生成內(nèi)容多樣性與后續(xù)購買行為之間的鏈?zhǔn)街薪樽饔镁哂姓{(diào)節(jié)作用，與分析型思維方式用戶相比，整體型思維方式用戶數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樽饔酶鼜?qiáng)。第二，在“用戶生成內(nèi)容質(zhì)量性→數(shù)字自我呈現(xiàn)→后續(xù)分享意愿→后續(xù)購買行為”作用路徑中，整體型思維方式用戶鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)為0.145，95%的偏差校正區(qū)間不包括0，這表明整體型思維方式用戶數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樽饔蔑@著；分析型思維方式用戶鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)為0.085，95%的偏差校正區(qū)間也不包括0，這表明分析型思維方式用戶數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樽饔靡诧@著；整體型與分析型思維方式用戶鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)的差值為0.060，95%的偏差校正區(qū)間包括0，這表明兩者鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)差異并未通過顯著性檢驗(yàn)。由此可知，用戶思維方式對數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿在用戶生成內(nèi)容質(zhì)量性與后續(xù)購買行為之間的鏈?zhǔn)街薪樽饔貌痪哂姓{(diào)節(jié)作用，即整體型和分析型思維方式用戶數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樽饔貌o顯著差異。基于以上檢驗(yàn)結(jié)果可知，用戶思維方式對數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿在用戶生成內(nèi)容與后續(xù)購買行為之間鏈?zhǔn)街薪樽饔玫恼{(diào)節(jié)作用并未全部通過顯著性檢驗(yàn)，假設(shè)H6得到部分支持。
表4 有調(diào)節(jié)的鏈?zhǔn)街薪樽饔脵z驗(yàn)
五、結(jié)論與啟示
本文基于期望確認(rèn)理論和場景理論，從內(nèi)容生成者視角探討“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容與后續(xù)購買行為之間的關(guān)系機(jī)制。主要結(jié)論如下：第一，“內(nèi)容+交易”型平臺由社會交往和商品交易兩個場景構(gòu)成。在社會交往場景中，用戶圍繞平臺設(shè)定主題進(jìn)行內(nèi)容生成、內(nèi)容分享和內(nèi)容訪問，其實(shí)質(zhì)是用戶在數(shù)字環(huán)境中構(gòu)建并展示自我，數(shù)字自我呈現(xiàn)是用戶關(guān)注的重點(diǎn)。在商品交易場景中，用戶與平臺運(yùn)營者或第三方進(jìn)行相關(guān)產(chǎn)品交易，收益最大化和成本最小化是用戶關(guān)注的重點(diǎn)。因此，從場景理論視角看，“內(nèi)容+交易”型平臺實(shí)際是社會交往場景和商品交易場景的結(jié)合。這首次從理論上對“內(nèi)容+交易”型平臺進(jìn)行界定和解釋，為后續(xù)研究奠定基礎(chǔ)。第二，數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿是“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容影響后續(xù)購買行為的中介變量。本文從多樣性、分散性和質(zhì)量性三個方面研究“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容對數(shù)字自我呈現(xiàn)的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，多樣性和質(zhì)量性是用戶數(shù)字自我呈現(xiàn)的主要影響因素，但分散性對用戶數(shù)字自我呈現(xiàn)并無顯著影響。本文還發(fā)現(xiàn)，數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿在用戶生成內(nèi)容多樣性和質(zhì)量性對后續(xù)購買行為影響過程中具有鏈?zhǔn)街薪樽饔?。這揭示了“內(nèi)容+交易”型平臺用戶生成內(nèi)容對后續(xù)購買行為的作用機(jī)制。第三，思維方式是影響“內(nèi)容+交易”型平臺用戶從內(nèi)容生成者向商品購買者轉(zhuǎn)化的主要因素，整體型(Vs.分析型)思維方式用戶更容易從內(nèi)容生成者轉(zhuǎn)化為商品購買者。相比分析型思維方式用戶，整體型思維方式用戶更關(guān)注“內(nèi)容+交易”型平臺社會交往場景與商品交易場景之間的關(guān)聯(lián)性，因而其后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為的影響更大。此外，研究還發(fā)現(xiàn)，用戶思維方式對數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樽饔镁哂姓{(diào)節(jié)作用，整體型比分析型思維方式用戶數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿的鏈?zhǔn)街薪樽饔酶鼜?qiáng)，從而闡明了“內(nèi)容+交易”型平臺用戶從內(nèi)容生成者向商品購買者的轉(zhuǎn)化機(jī)制。
本研究為管理實(shí)踐提供以下啟示：第一，為“內(nèi)容+交易”型平臺運(yùn)營管理者識別挖掘潛在商品購買者提供了依據(jù)。本文發(fā)現(xiàn)，用戶生成內(nèi)容多樣性和質(zhì)量性通過數(shù)字自我呈現(xiàn)和后續(xù)分享意愿對后續(xù)購買行為產(chǎn)生顯著影響。因此，“內(nèi)容+交易”型平臺運(yùn)營管理者可以根據(jù)用戶生成內(nèi)容特征識別潛在商品購買者。首先，“內(nèi)容+交易”型平臺運(yùn)營管理者可以通過大數(shù)據(jù)技術(shù)篩選曾經(jīng)分享過文字、圖片、視頻等不同形式內(nèi)容的用戶并采取針對性營銷策略，促使其轉(zhuǎn)化為商品購買者。其次，“內(nèi)容+交易”型平臺運(yùn)營管理者可以根據(jù)用戶生成內(nèi)容的質(zhì)量尋找潛在商品購買者。一般來講，用戶生成內(nèi)容的字?jǐn)?shù)越多，質(zhì)量越高，其越有可能成為商品購買者，因而“內(nèi)容+交易”型平臺運(yùn)營管理者可以根據(jù)字?jǐn)?shù)等質(zhì)量線索識別潛在商品購買者。第二，為“內(nèi)容+交易”型平臺運(yùn)營管理者推動用戶從內(nèi)容生成者向商品購買者轉(zhuǎn)化提供了方向。本文發(fā)現(xiàn)，與分析型思維方式用戶相比，整體型思維方式用戶更關(guān)注社會交往場景與商品交易場景之間的關(guān)聯(lián)性，因而更容易從內(nèi)容生成者轉(zhuǎn)化為商品購買者。因此，“內(nèi)容+交易”型平臺運(yùn)營管理者應(yīng)注重識別發(fā)掘整體型思維方式用戶。一般來講，與分析型思維方式用戶相比，整體型思維方式用戶具有以下特征：(1)分享內(nèi)容時更傾向使用“我們”“你們”“他們”等復(fù)數(shù)人稱代詞，而非“我”“你”“他”等單數(shù)人稱代詞；(2)分享內(nèi)容時更注重內(nèi)容整體性和全面性，而非局部特征[25]。此外，整體型比分析型思維方式用戶更容易受廣告宣傳等外界環(huán)境影響[25]，因而對其進(jìn)行營銷推廣的效果更好。這為“內(nèi)容+交易”型平臺運(yùn)營管理者推動用戶從內(nèi)容生成者向商品購買者轉(zhuǎn)化提供了方向。
本研究局限性主要表現(xiàn)在以下幾個方面：第一，受數(shù)據(jù)獲取難度限制，未運(yùn)用“內(nèi)容+交易”型平臺用戶實(shí)際行為數(shù)據(jù)檢驗(yàn)用戶生成內(nèi)容與后續(xù)購買行為之間的關(guān)系；第二，雖然集中探討了用戶生成內(nèi)容多樣性、分散性、質(zhì)量性等特征對后續(xù)購買行為的影響及機(jī)制，但并未探討其他因素(如平臺特征)的影響；第三，用戶思維方式的平均方差萃取值偏低(0.414)，收斂效度不理想，需要后續(xù)研究進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)；第四，部分研究假設(shè)(如H6)并未完全得到實(shí)證數(shù)據(jù)支持，也需要后續(xù)研究進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)?；谝陨暇窒扌裕磥硌芯靠蓮囊韵聝蓚€方面展開：第一，通過多個“內(nèi)容+交易”型平臺用戶實(shí)際行為數(shù)據(jù)檢驗(yàn)研究假設(shè)，提高研究結(jié)論穩(wěn)健性；第二，探討“內(nèi)容+交易”型平臺其他因素(如平臺治理策略、用戶間互動等)對用戶后續(xù)購買行為的影響機(jī)制。
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