社会化电子商务中卖家与非卖家信息分享行为差异

尹春晓，杨金璧

1 西南大学 计算机与信息科学学院，重庆 400715 2 江南大学 商学院，江苏 无锡 214122

基于社会认知理论提出影响用户分享行为的关键因素，包括预期个人结果、预期社区结果和自我效能。采用目标理论，认为卖家为自我卷入型用户，非卖家为任务卷入型用户，并对卖家和非卖家不同身份用户的信息分享行为影响因素的差异建立理论研究模型。采用问卷调查法收集1 177位社会化电子商务用户的信息分享意愿及其影响因素的相关数据，运用Spss 19.0进行测量模型和t检验分析，以验证假设。

研究结果表明，结果期望和自我效能对信息分享意愿的影响强度在卖家与非卖家之间有显著的差异，卖家的分享意愿更多地受到预期个人结果和自我效能的影响，非卖家的分享意愿受到预期社区结果的影响。

研究结果拓展了社会化电子商务领域关于信息分享行为的相关研究，为后续研究提供了可能性。建议电子商务网站运营者在制定和实施激励计划时，应充分考虑用户的不同身份属性，有针对性地提供激励，以最大化地鼓励用户参与，保障网站健康发展。

引言

消费者越来越倾向于在购物过程中与商家及其他消费者进行产品质量、产品售后等相关信息的互动，从而促进社会化电子商务的发展[1]。社会化电子商务是指基于Web2.0社交网络技术，通过用户在线交互和贡献行为影响消费者行为和促进产品销售的一种商业模式[2]。这种电子商务的衍生模式自2005年初到如今，越来越受到各方青睐，一些研究机构预测其在未来仍将呈现良好的发展趋势。例如，根据云集微店和易观联合发布的《2017中国社交电商大数据白皮书》行业报告显示，中国社会化电子商务的发展与12年前传统电子商务的发展同样迅猛，以云集微店为例，其2016年销售额较2015年同比增长696%，并预测社会化电子商务将成为下一代主流电子商务模式。

社会化电子商务中，用户的在线交互和贡献行为是维系其生存和发展的关键，其中信息分享行为是最为常见的一类在线交互行为。与传统社交网站不同的是，社会化电子商务用户主要分享与商品相关的信息，而这类信息的传播最终会影响消费者的购买行为[3]。当前信息分享行为激励机制相对单一，主要采用折扣或优惠奖励[4]。然而，信息分享行为因人而异，有针对性的激励机制能更好地发挥作用，促进信息分享，继而促进商品流通。因此，探究不同属性用户的信息分享行为及其影响因素能为制定有针对性的激励机制提供建议。性别、年龄、教育水平等人口统计学指标是最为常用的用户属性标签，但在社会化电子商务的用户群体中，除了普通消费者外，还有一类拥有特殊身份的群体——卖家[5]。非卖家通过平台分享服务和产品质量、寻求(浏览)产品信息以及与其他用户互动，与非卖家不同，卖家更倾向于宣传品牌、发布产品信息、转发买家秀和客户互动。基于不同的身份属性，卖家与非卖家在社会化电子商务中的信息分享行为及其影响因素是否有差异以及差异具体体现在哪里是值得探讨的课题。基于此，本研究从社会认知理论和目标理论的研究视角，探究卖家和非卖家不同身份属性对社会化电子商务用户信息分享行为的影响差异。

1 相关研究评述

1.1 社会化电子商务概述

社会化电子商务萌芽于2005年，且于2011年在以Pinterest为代表的社会化电子商务的兴起与发展中掀起了新一轮的热潮。

当前社会化电子商务主要有3类发展模式[6]。第1类是传统电子商务网站的社会化，即在传统的B2B、B2C、C2C平台上增加各种社会化功能或者增添社会化社区，如阿里巴巴投资新浪微博、淘宝增加追评及提问功能等[7]，此类模式主要是为了增加传统电子商务网站的用户粘性和互动性；第2类模式是在社交网络中衍生电子商务活动，靠庞大的活跃用户群推动电子商务活动，如微信的微商平台、Facebook不断增加有利于电子商务的各项功能、豆瓣推出豆瓣市集等；第3类模式是专门的社会化电子商务网站，其依托网络成长及经营，强调用户之间的互动性和用户自主分享，如美丽说、蘑菇街、花瓣网等。依托于这3类模式的发展，社会化电子商务在过去几年成为炙手可热的商业模式之一，且在未来仍然拥有可观的发展前景。

1.2 社会化电子商务研究

当前国内外社会化电子商务研究主要集中在5个方面，即社会化电子商务的定义、演化过程、商业模式、平台设计、用户体验。

(1)定义。虽然目前对社会化电子商务没有较为统一的定义，但是研究者们普遍认为社会化电子商务包含了用户生成内容、用户交互、集体智慧、社交网络等社会化特征[2]。宗乾进[8]在综述已有研究的基础上，将社会化电子商务定义为在社会化媒体情景下，通过整合社交图谱(基于人际关系的互动)和兴趣图谱(基于信息流的互动)，对产品或服务进行推广和销售的一种商业模式。

(2)演化过程。社会化电子商务的起源最早可以追溯到2005年Yahoo！网站，而最早的科学文献出现在2007年。CURTY et al.[9]以时间轴为基础，讨论技术工具及属性(如移动App、Rss、位置追踪等)对社会化电子商务演化过程的影响；WANG et al.[10]通过分析社会化电子商务的发展历程，提出结合用户、管理、技术和信息4个方面的研究框架，从社会心理学、文化和经济等多角度深入剖析社会化电子商务的演化过程。

(3)商业模式。社会化电子商务是一类特殊的电子商务模式，如何维持和发展这种商业模式也成为研究者们关注的话题。当前研究主要以成功的社会化电子商务平台为案例，研究其商业模式并找出成功因素，如产品创新、客户关系管理、广告、虚拟礼物等[11-12]。吴菊华等[13]总结了社会化电子商务模式在盈利模式、营销模式、UGC的挖掘及利用等方面的模式创新；梁循等[6]给出基于社会计算的几种商业模式创新，有基于推荐的社会商务模式、基于大众服务分类的社会商务模式和基于商业病毒营销的社会商务模式。

(4)平台设计。主要关注社会化电子商务平台的功能设计(功利性和享乐性)以及平台整体架构(如群组、标签、订阅等)对消费者的影响[14]。GRANGE et al.[15]认为功利性和享乐性设计同等重要，都能影响用户对社会化电子商务平台的使用感受；吴菊华等[16]研究表明，社会化电子商务平台设计需涵盖个人、会话、社区、商务和管理层5个方面，并且认为“唯品会”在会话层、社区层和管理层上的设计存在不足。

(5)用户体验。用户体验是近年来社会化电子商务的研究热点，一类研究主要关注用户对网站的接受和使用行为[17]，基于技术接受模型，融合了社会化的因素，如社会比较、社会参与、社会支持、社会取向动机等[18-19]；另一类研究关注影响用户购买意愿和行为的关键因素[20-22]。鞠彦辉等[23]比较线下实体店购物过程、传统电子商务购物过程和社会化电子商务购物过程的不同，认为社会化电子商务购物过程更为复杂，用户在其中的作用更为突出和显著；卢云帆等[24]研究表明，有效的在线沟通，包括与销售人员和社会网络成员的沟通，能降低不确定性，从而促进消费者的购买意愿；陈洋[25]认为，社会化电子商务的运营要素在于推荐和分享，用户推荐包括推荐人的专业能力、关系强度、信息详尽度和社群影响，对消费者购买意愿有较大的影响。

通过梳理国内外社会化电子商务相关研究，发现较少有研究关注不同身份属性用户的交互行为的异同，尤其是“分享”这种最为常见的行为。用户的信息分享行为是影响网站生存和社会化营销的重要因素之一，因此受到学术界的关注，学者们从多研究视角探讨影响人们信息分享意愿和行为的关键因素，如社会资本视角[26-28]、社会交互视角[29-31]、社会认知视角[32-33]、信息传播理论视角[34]等。在社会化电子商务研究情景下，LIU et al.[34]基于社会资本视角，认为影响社会化电子商务用户信息分享行为的关键因素包括互惠互利、乐于助人、用户专业性等；MIRKOVSKI et al.[35]认为，社区公平性对影响社会化电商用户信息分享意愿的关键因素有调节作用。

传统电子商务信息分享(如产品评论)主要针对陌生人，而社会化电子商务用户将信息分享至其社交圈。因此，社会化电子商务用户对于信息分享更谨慎。有研究指出，当前用户对于将带有广告性质的信息(如商品信息)分享到其社交圈存在抵触心理，除非是有折扣或优惠奖励[4]。这也说明当前激励机制的单一性和局限性。因而，了解不同用户的信息分享行为及其激励因素的差异，将促进个性化激励机制的设计和实行。刘征驰等[36]认为选择性激励机制对网络社区知识分享水平具有促进作用。因此，急需延展当前社会化电子商务相关研究，并为个性化激励机制的设计提供建议。

1.3 社会认知理论

互联网环境下(如在线社区)的信息分享或知识分享行为受到国内外学者的重视，并试图通过不同的研究视角找出能够有效激励用户分享行为的关键因素[5]。其中，社会认知理论是常使用的理论视角之一[37-38]。BANDURA[39]提出社会认知理论，认为人们的行为受到其对社会环境的知觉与加工过程的影响，包括对周围环境及个体自身因素的认知。这被广泛理解为三元交互决定论，即人的行为、人的个体因素和人所处的环境因素三者是相互独立又相互决定的[40]。

信息系统领域关于信息分享的研究主要关注个体因素的影响，包括生理反应能力、心理因素、认知能力等身心因素。已有研究提出两类与期望相关的认知能力因素，第1类是对结果的期望，即个体会进行能满足其期望结果的行为；第2类是对自我能力的期望，即自我效能，个体会进行自己力所能及的行为[29,41]。在线社区的研究中，对结果的期望又分为预期个人结果和预期社区结果[27]。不同身份的个体处于不同的层级，因此会对结果产生不一样的期望程度。

已有研究基于价值理论对卖家与非卖家在功利、享乐和社交激励之间的差异进行探讨[42]。然而，对功利、享乐和社交激励的关注主要针对用户对个人利益的探讨，如是否能收到奖励、互惠互利、满足乐于助人的需求、提升个人声誉等。将社会认知理论应用于在线社区，认为除对个人结果的关注外，对社区发展的关注和个人能力的关注也会对个人行为产生影响。这扩展了对不同身份属性用户信息分享行为影响因素范围的理解，同时能帮助社会化电子商务网站更全面地了解如何激励不同用户。

社会认知理论认为影响个人信息分享行为的3个重要因素是预期个人结果、预期社区结果和自我效能，然而，这些因素的影响是否对所有个体都是等同的，即是否不同的个体会受到不同因素的影响，需要更进一步探索。影响个体不同行为表现的因素有很多，除性格差异这一普遍因素外，个体行为背后所追寻的目的或目标的差异同样也是一个重要因素。卖家与非卖家，由于其角色差异，其参与社会化电子商务的目的或目标也有差异。

1.4 目标理论

目标理论主要研究个体目标对其行为的影响[43-44]。学者认为所有的行为都与个体所追寻目标的意义、方向和目的相关，且能随着目标的改变而改变。NICHOLLS et al.[45]提出自我卷入型目标和任务卷入型目标两类目标，且由此划分出自我卷入型个体和任务卷入型个体两类个体。自我卷入型个体旨在提高自我竞争力，故非常在意任务结果；而任务卷入型个体主要对任务本身感兴趣，故不局限于任务完成带来的个人结果[46]。

在社会化电子商务网站上，拥有卖家身份的用户通过社会化电子商务网站进行营销行为，而非卖家仅通过社会化电子商务网站浏览和分享相关产品信息或进行购买行为。

对卖家而言，参与社会化电子商务网站的主要目标是追求商业价值和自我利益最大化。因此，卖家会非常在意参与社会化电子商务网站带来的直接效果，即是否会促进其店铺销售、是否能增加用户忠诚度等。因而，本研究认为卖家是自我卷入型的用户，旨在通过参与社会化电子商务网站(如信息分享)追求自我利益最大化。

对非卖家身份的用户而言，参与社会化电子商务网站是因为他们喜欢与人分享产品相关信息或发布对产品的体验和评价。因此，他们更享受分享信息的过程，而不是更多考虑自己的分享行为是否会对其他非卖家产生影响或者是否会为该产品的销售或推广带来益处。因此，本研究认为非卖家属于任务卷入型的用户，他们更关心参与过程而非个人结果。

综上所述，本研究引入目标理论，基于社会认知理论，通过区分卖家与非卖家参与社会化电子商务网站的目标差异，继而探究预期个人结果、预期社区结果和自我效能对个体行为的影响在卖家与非卖家之间的差异。

2 研究模型和假设

由于个体行为意愿是个体行为的重要先导，所以模型中使用信息分享意愿(intention to share information,ISI)替代分享行为。结合社会认知理论和目标理论，本研究把影响个体信息分享意愿的认知因素分为结果期望和能力期望，结果期望包括预期个人结果(personal outcome expectancy,POE)和预期社区结果(community outcome expectancy,COE)，能力期望即为自我效能(self-efficacy,SE)，探究用户属性(即卖家和非卖家)对这些认知因素的调节作用。由于这些认知因素对信息分享意愿的影响已被广泛研究，因此，本研究不对这些认知因素的直接作用进行假设，主要关注用户身份属性的调节作用。研究模型见图1。

图1 研究模型Figure 1 Research Model

2.1 预期个人结果

根据社会认知理论，人们倾向于实施能带来自己偏好结果的行为，即对个人结果的期望[29]。在信息分享情景中，预期个人结果是指个体对个人信息分享行为可能导致的、对自己有利的结果的估计[27]。如前文所述，卖家是自我卷入型用户，他们在社会化电子商务网站上分享信息的主要目的是追求对自己有利的结果，即商业价值和利益。对卖家而言，个人结果至关重要。而作为任务卷入型用户的非卖家，他们更关心信息分享行为本身，对其带来的个人结果并不那么关注。因此，相对于非卖家而言，卖家的分享行为更容易受到预期个人结果的影响。因此，本研究提出假设。

H1对于卖家而言，预期个人结果对信息分享意愿的影响比对非卖家更强。

2.2 预期社区结果

作为在线社区的一员，除了对个人结果的期望，也会期望自己的信息分享行为能为社区的成长和持续发展做贡献，即预期社区结果[8]。良好的社区环境能提供更好的用户体验，增加参与社区的愉悦度和满意度。目标理论认为，任务卷入型用户更注重任务过程，因此更关注信息分享过程中的愉悦度。已有研究也指出非卖家更关注享乐型的激励因素[42]。因此，任务卷入型的非卖家用户更在乎整个社会化电子商务网站的运作和成长，以期构建更加和谐、稳定的社区环境，让自己更好地享受在网站浏览、分享及与他人交互的过程。相对于社区发展而言，自我卷入型用户的卖家更关注参与带来的个人结果，为后续谋利做准备。因此，非卖家更期望其信息分享行为为社区发展带来有利的结果。因此，本研究提出假设。

H2对于非卖家而言，预期社区结果对信息分享意愿的影响比对卖家更强。

2.3 自我效能

自我效能是指人们对自己能否成功进行某一行为的主观期望[40]。当认为自己有能力时，人们愿意分享信息[29]。作为自我卷入型用户，卖家追求商业利益，希望与自己商品有关的信息更多地展示在公众眼前。因此，即使他们只拥有中等水平的自我效能，即他们对自己进行信息分享的能力期望处于中等水平，他们也会尽可能地分享信息，以达到自家商品展示最大化的目的。而对于任务卷入型用户的非卖家，他们享受整个信息分享的过程，而不强调结果。因此，即使他们拥有较高的自我效能，他们也只分享自己感兴趣的信息。所以，相对于非卖家而言，在同等的自我效能下，卖家会更愿意去分享信息。因此，本研究提出假设。

H3对于卖家而言，自我效能对信息分享意愿的影响比对非卖家更强。

3 实证分析

3.1 研究设计和数据收集

本研究选择社会化电子商务平台“美丽说”作为研究情景，“美丽说”是目前中国最大的社会化电子商务平台之一，拥有超过1亿注册用户。本研究采用问卷调查的方式，针对“美丽说”用户进行数据收集。

为了保证问卷的有效性，本研究均借鉴已有研究中的英文成熟量表测量变量，且针对具体研究情景进行细微的调整和修改，以符合本研究情景。由于本研究针对中国社会化电子商务用户，所以量表被翻译为中文。为了保证翻译的准确性，由信息系统专业且英文熟练的两位博士研究生分别翻译之后，再集中对每个指标进行翻译，对翻译不一致的地方进行协商，最终获得整个问卷。所有的量表均采用Likert 7点评分法，详细量表见表1。

控制变量包括乐于助人、互惠互利和奖励，乐于助人是指人们提供信息是因为他们认为帮助别人是一件很愉悦的事情，互惠互利是指人们在提供信息的同时希望将来能够得到其他人的帮助，奖励是指人们分享信息是为了得到相应的奖励。对这3个变量的测量分别侧重于帮助别人、期望未来得到别人的帮助以及获得相应的奖励，而预期个人结果的测量侧重于建立声誉、与其他会员建立关系、成就感等。因此，这3个控制变量在概念和测量上与预期个人结果有差异，适合作为控制变量。

通过问卷星发放问卷，该平台提供包含260万样本的样本库，研究者可以通过样本库招募问卷参与者。因此，本研究从该平台的样本库中招募“美丽说”用户，对其信息分享意愿和影响因素进行问卷调查。问卷发放时间为2013年2月至2013年3月，共收到1 177份有效问卷，其中，92.523%为女性用户，因为“美丽说”定位为女性时尚平台。另外，81.393%的用户年龄介于20岁～29岁之间，75.786%的用户拥有本科学历。对于卖家与非卖家用户的区分，本研究采用问题“你是否是电商卖家？”加以确认，最后获悉有390位用户是卖家，占总问卷参与者的33.135%。

表1 主要测量量表Table 1 Primary Measurement Scales

3.2 数据分析

(1)测量模型

①使用Spss 19.0软件对数据进行初步的验证性因子分析，结果表明，预期社区结果的第1个测量题项在其所测量的变量上的因子载荷与其在其他变量上的交叉载荷之间的差别并不大。因此，在最终的数据分析中删除该测量题项。

②对各变量的描述性统计指标进行测量，结果见表2，各变量的均值均大于5，但其标准差也相对较大(大于1)，表明各变量虽然均值具有一定的偏向性，但其离散程度较大，因此变量总体满足差异性要求。

③进一步对测量模型的信度和效度进行检验。首先，采用Cronbach′sα检验信度，结果见表2，所有变量的α值均大于0.800，说明本研究的测量模型具有良好的信度。其次，通过因子载荷和交叉载荷对聚合效度和区分效度进行检验。通过检验同一个变量指标的因子载荷是否大于0.600[47]，判定聚合效度是否达到要求；通过检验每个指标在其所测量变量的因子载荷是否大于在其他变量的交叉载荷，判定区分效度是否达到要求。检验结果见表3，结果表明聚合效度和区分效度均满足要求，说明测量模型有效。

表2 测量模型信度Table 2 Measurement Model Reliability

为了检验控制变量与预期个人结果之间的差异，本研究进行多重共线性检验，结果表明，方差膨胀因子在1.012～4.188之间，均小于5，说明变量之间不存在多重共线性问题。

(2)回归分析结果

本研究采用Spss 19.0软件，在加入控制变量的基础上，分别对卖家和非卖家进行层次回归分析，通过比较判定系数(R2)改变的显著性，检验模型中提出的预期个人结果、预期社区结果和自我效能对信息分享意愿的影响是否对卖家和非卖家均有显著影响，回归结果见表4。

表3 因子载荷和交叉载荷Table 3 Factor Loadings and Cross-loadings

由表4模型1C和模型2C的结果可知，在控制一些重要因素的前提下，除预期社区结果对卖家的影响不显著外，预期个人结果对卖家的信息分享意愿具有显著影响，β=0.282,p<0.001；对非卖家的信息分享意愿具有显著影响，β=0.258,p<0.001。预期社区结果对非卖家的信息分享意愿具有显著影响，β=0.156,p<0.001。自我效能对卖家的信息分享意愿具有显著影响，β=0.327,p<0.001；对非卖家的信息分享意愿具有显著影响，β=0.119,p<0.010。该结果与已有研究结果一致，证实预期个人结果、预期社区结果和自我效能对信息分享意愿和行为的重要性，也侧面验证了选取这3个变量的合理性。

本研究采用t检验比较组间系数差异，比较结果见表5，预期个人结果对卖家信息分享意愿的影响显著强于对非卖家的影响，Δβ=0.024,p<0.001，H1得到验证。预期社区结果对非卖家信息分享意愿的影响远大于对卖家的影响，Δβ=0.073,p<0.001，H2得到验证。相对于非卖家，卖家的信息分享意愿更多地受到自我效能的影响，Δβ=0.208,p<0.001，H3得到验证。

4 结论

本研究基于社会认知理论和目标理论，探讨卖家与非卖家不同的用户身份属性对社会化电子商务网站中的3个信息分享影响因素(即预期个人结果、预期社区结果和自我效能)的调节作用。

表4 层次回归分析结果Table 4 Results for Hierarchical Regression Analysis

表5 卖家与非卖家结果比较Table 5 Comparison Results between Sellers and Non-sellers

研究结果表明，社会化电子商务网站用户的信息分享意愿受其对结果和自我能力期望的影响，这些影响对于不同身份的用户的强度有所差异。相对于非卖家而言，卖家的信息分享意愿更容易受预期个人结果和自我效能的影响。这也验证了卖家是自我卷入型用户，即其旨在通过相关任务(如信息分享)追求自我利益最大化。非卖家的信息分享意愿更容易受预期社区结果的影响，他们比卖家更关心社区的成长和发展，也支持了其任务卷入型用户的身份属性。

(1)理论意义

①本研究的理论模型和实证研究结果为后续研究提供可能的研究方向。本研究认为社会化电子商务网站上的不同用户身份属性对预期结果和自我效能影响有调节作用，特别针对卖家和非卖家身份，延展了当前社会化电子商务的相关研究。当前研究认识到分享行为对社会化电子商务的重要性，但并没有针对该行为做进一步地探究。虽然信息分享行为作为近年来的研究热点已得到充分关注，然而社会化电子商务的特性仍可能对其产生潜在影响，从而引出新的研究方向。②本研究弥补了当前信息分享研究在影响因素不同作用挖掘上的不足。社会认知理论作为研究信息分享行为的重要理论视角受到国内外学者的长期关注，然而理论涉及的重要认知因素对行为的影响是否随用户属性的不同而有差异还未得到充分的关注。本研究对用户身份属性的初步探究为未来信息分享研究在调节变量的探索上提供了可能的方向。

(2)实践意义

当前社会化电子商务网站主要采用折扣和优惠奖励的激励机制来鼓励用户的分享行为，这种激励机制过于单一，缺乏针对性，对所有用户一视同仁，缺乏吸引力。本研究通过实证分析验证了卖家与非卖家信息分享行为确实偏重于不同的激励因素，因此建议社会化电子商务网站经营者有针对性地实施激励计划，以鼓励用户参与。在社交媒体发展迅猛且各类网站竞争激烈的大环境下，吸引用户及增加用户粘性是维持网站发展和生存的重要举措。对于社会化电子商务网站，用户持续分享信息是最为重要的用户交互行为之一。鉴于资源的有限性，需要更为有效的激励措施促进用户的分享行为。用户身份属性的区分是最容易鉴别的用户属性之一，根据用户不同身份有针对性地激励和鼓励其分享行为，不但可以节省资源，并且效果更佳。例如，对于卖家，增加帮助其推广商品的功能以激励其持续分享；对于非卖家，可以组织多类型的社区活动，增加用户对网站的认同感，继而分享信息以帮助网站成长。

(3)研究局限和展望

本研究仍存在不足之处，需要未来研究进一步探索。①实证数据主要来自“美丽说”用户，而“美丽说”的用户主要为女性，因此结果可能没有完全反映出男性用户的信息分享行为差异，后续研究可以从该角度出发，对男性用户的信息分享行为进行分析。②本研究主要基于社会认知理论视角选取影响信息分享意愿的3个影响因素，即预期个人结果、预期社区结果和自我效能，并对这3个影响因素对信息分享意愿的影响强度差异进行分析。然而，已有研究从各类研究视角(如社会资本理论)识别除了影响信息分享意愿的各类因素，因此，后续研究可进一步分析更多的因素对信息分享意愿的影响强度差异。