基于行为实验的竞赛型众包参与行为研究

曾玉娇 刘忠志,2 冯 硕

（1.苏州大学商学院,江苏 苏州 215026；2.苏州大学智慧供应链研究中心,江苏 苏州 215026）

随着网络技术和共享经济的发展，竞赛型众包已经成为企业创新的重要方式。而企业应用众包竞赛开展创新活动的效果受到接包方参与行为的直接影响[1]，如何激发个体的参与行为是众包成功的关键。目前国内外学者关于众包参与意愿和行为的研究多从交互主体角度出发，包括但不限于：接包方视角的参与动机研究；发包方视角的发布者信誉以及任务特征因素研究；平台视角的环境以及帮助条件因素研究等。在任务特征因素的相关研究中，对于奖金结构和任务难度对参与行为的影响效果的研究结论并不一致，存在或为正向影响，或为负向影响的分歧[2-6]。究其原因，现有研究多基于以往发生的众包竞赛探究对接包方参与的直接影响，未能充分考虑接包方参赛过程中的意愿和感受，无法揭示不同特征因素对接包方参与意愿和行为影响的内在过程和逻辑。基于此，本文将从期望价值理论的获胜期望和参与价值角度出发，结合情景实验和问卷调查方法，探究奖金规模、奖金个数以及任务难度对参与意愿和行为产生影响的过程机制与效果。

1 研究假设和研究模型

期望价值理论认为期望和价值影响个体完成特定任务的结果，其中期望是对特定行为指向特定目标的预期，价值是指个体对行为结果的意义或重要性的主观判断[7]。本文基于接包方参与众包的价值机制和期望机制揭示任务特征对参与行为影响的内在过程。其中，奖金模式在规模（奖金总额度）和个数（获胜人数）两方面存在区别，此外还引入任务难度作为另一自变量。在情景实验中，参赛者的行为可通过竞赛过程直接观测，表现为报名参加竞赛或提交解决方案，但无法直接观测到未参赛个体。因此，本文将结合问卷调查，设置关于参赛意愿的题项，以获取未参赛者的个人感受，避免由于遗漏未参与者样本所产生的内生性问题。引入个体参与意愿作为中介变量，实际参与行为作为因变量。研究模型如图1所示。

图1 研究模型

1.1 奖金规模对参与意愿的影响

在价值机制层面，当竞赛给予的奖金规模较高时，获胜者能够得到更多的奖金和荣誉，即奖金规模越高，接包方获得的成就价值与实用价值越大；但价值机制在个体参赛早期起主导作用，随着时间推移，其影响效果逐渐衰弱[8]。在期望机制层面，竞赛奖金规模较高时，能够吸引更多的个体参与，获胜难度随之增加，个体预期获胜可能性下降，即过高的奖金规模会削弱接包方的获胜期望。奖金规模对个体参与意愿具有双重影响，适当提高奖金规模能够提升个体参与价值，积极影响其参与意愿，但过高的奖金规模也会形成更激烈的竞争，从而降低参与者的获胜期望。由此，本文提出如下假设。

假设1：在竞赛型众包中，奖金规模通过影响潜在参与者的获胜期望与参与价值影响其参与意愿，奖金规模与参与意愿之间呈现非线性关系。

1.2 奖金个数对参与意愿的影响

众包竞赛的奖金分配模式主要有两种：“赢者通吃型”与多奖项模式。一方面，在多奖项竞赛中，参与者获得的单个奖金规模降低，潜在参与者感知到的金钱收益与实用价值降低。另一方面，在高奖金情况下，多奖项模式能够增加接包方的中标机会，进而增强获胜期望以提升接包方的参与意愿[9]。结合奖金个数对个体价值机制与期望机制的双重影响，当奖金个数增加时，个体的参与意愿增强。由此，本文提出如下假设。

假设2：在竞赛型众包中，奖金个数会通过参与者的获胜期望与参与价值正向影响参与意愿。

1.3 任务难度对参与意愿的影响

接包方是否参与众包竞赛还会考虑完成竞赛任务的难易程度和付出努力的程度[5]。在参与价值层面，只有当任务难度与个人能力匹配时，参赛者才能充分享受过程中的乐趣；而高难度任务意味着要付出更多机会成本和努力成本，将削弱参与者感知到的成就价值与实用价值[10]。在获胜期望层面，不同任务需要特定的技能，且任务难度越高要求参与者掌握的专业知识和技能水平越高；对于利用闲暇时间参赛的个体来说，任务难度高会降低获胜概率，因此选择高难度的任务倾向较低。由此，本文提出如下假设。

假设3：在竞赛型众包中，任务难度会通过参与者的获胜期望与参与价值负向影响参与意愿。

1.4 参与意愿对参与行为的影响

参与意愿是指个体希望参与众包竞赛的主观想法，是产生参与行为的意愿强度。参与行为是指个体参与竞赛的一系列活动，本文以接包方是否提交方案确定其参与行为发生与否。接包方参与众包竞赛的参与意愿与参与行为之间有着较强的正相关关系[11]。因此本文提出如下假设。

假设4：在竞赛型众包中，参与者的参与意愿正向影响参与行为。

2 实验过程与实证分析

2.1 实验过程

本文采用情境实验的方法，设置情境为“译文征集活动”（即英译中的翻译任务）[3]。实验中需要控制奖金规模、奖金个数及任务难度，但三因素组间实验较为复杂，难以有效控制实验情境有效性，因此将实验分为两阶段进行。实验一为预实验，将奖金规模和奖金个数组合，设置3×3的组间实验，验证情境设置合理性及量表有效性；实验二为正式实验，加入对任务难度的控制，设置3×2×2的组间实验，检验研究模型整体的结果。

2.2 问卷设计及有效性检验

本文使用问卷测量个体在参赛过程中的感受，题项设计参考现有成熟量表并结合情境修改，采用李克特5点量表打分。实验一在相关社交媒体（如微信公众号、朋友圈等）招募被试，被试人群主要集中在学生群体（占比93%），最终有256人选择参与，有效问卷215份，描述性统计和相关矩阵如表1所示。实验二在一品威客网发布实验任务，被试来自一品威客网站上的接包方群体，最终有245人选择参与，有效问卷数量为213份。

表1 变量描述性统计和相关系数矩阵

采用Amos对实验一问卷结果进行验证性因子分析，表2为整体拟合系数表，χ2/df的值小于3，RMSEA（近似均方根误差）小于0.08，CFI（比较拟合指数）、IFI（增值拟合指数）和TLI（Tucker-Lewis指数）接近0.9，问卷结构效度较好。因子载荷表如表3所示，获胜期望、参与价值对应的各个题项的因子荷载均大于0.5，每个潜变量对应题项具有高代表性。各个潜变量的AVE（平均提取方差值）均大于0.5，且CR（组合信度）均大于0.7，聚敛效度理想。区分效度检验结果显示题项的各个维度之间均显著相关，相关系数绝对值小于0.5，且均小于所对应的AVE平方根，量表区分效度理想。在两阶段实验中，不同奖金结构（规模和个数）情境的被试对竞赛的评价分数存在显著差异，不同难度情境下被试的竞赛得分也存在显著差异，各变量操控效果与预期相符。

表2 整体拟合结果

表3 聚敛效度检验结果

2.3 方差分析

2.3.1 对实验一采用双因素方差分析

双因素方差分析结果见表4，奖金规模与奖金个数的交互项（F（2 206）=3.812，P=0.005）、奖金规模变量（F（2 206）=3.379，P=0.036）显著影响参与意愿，进一步采用单因素方差分析。结果表明奖金规模对个体参与意愿具有正向影响，被试参与低、中、高奖金规模竞赛的意愿均值分别是4.124、4.045和4.334。而奖金个数对参与意愿的影响差异不显著。

表4 实验一：双因素方差分析结果

奖金规模与奖金个数之间的交互作用显著，简单主效应分析显示，在不同奖金个数下，奖金规模对参与意愿的影响呈现“先负后正”或“先正后负”的关系，结果如表5所示。当设置单个或三个奖金（平均分配）时，奖金规模与参与意愿之间呈现“先负后正”型关系，且参与意愿存在显著差异。当设置三个奖金（按比例分配）时，奖金规模与参与意愿之间呈“先正后负”型关系，各组别参与意愿存在显著差异。

表5 实验一：参与意愿差异

2.3.2 对实验二采用三因素方差分析

三因素方差分析结果见表6，奖金个数［F（1 201）=4.805，P=0.03］、任务难度［F（1 201）=11.655，P=0.01］显著影响参与意愿，奖金规模、奖金个数和任务难度三者交互作用显著［F（2 201）=9.065，P＜0.001］。通过多重比较发现，被试对多个奖金竞赛的参与意愿显著高于单个奖金竞赛，对低难度竞赛的参与意愿显著高于高难度竞赛。

表6 实验二：三因素方差分析结果

参与行为是二分类变量，采用二元logistic回归检验参与意愿对参与行为的影响，两个实验结果均表示参与意愿显著影响参与行为（β=1.5，P＜0.01；β=4.04，P＜0.01），假设4得到支持。

两次实验中奖金规模的影响作用不一致，首要原因是被试群体存在差异，实验一中被试主要是学生，实验二主要是在职人员，由于学生群体无稳定收入，对奖金规模的敏感度高，因此实验一中奖金规模的影响作用显著。其次是实验场景的不同，实验一通过组建微信群并发布竞赛，实验二在众包平台上进行。微信作为社交平台，与用户之间的黏性较强，被试浏览实验规则的频率更高，其参与意愿可能会更高。

2.4 中介效应检验

采用Hayes（2012）编制的SPSS宏对实验一进行中介效应检验。结果显示（见表7），在引入中介前，奖金规模对参与意愿的作用显著为正，引入中介后奖金规模对参与意愿的作用不显著，但奖金规模对期望（B=0.1，t=1.71，P＜0.1）和价值（B=0.08，t=1.87，P＜0.1）的正向影响作用显著，期望和价值变量对参与意愿的正向影响作用显著。Bootstrap检验结果显示，获胜期望（0.00，0.07）和参与价值（0.00，0.03）的间接效应95%置信区间均不包含0，直接效应结果包含0，表明奖金规模只能通过期望与价值这两个中介变量影响参与意愿。假设1得到支持。

表7 中介效应检验结果（1）

表8 中介效应检验结果（2）

奖金个数对参与意愿的影响作用显著，当引入中介变量时，奖金个数对参与意愿的直接影响作用不显著。然而，奖金个数能够正向影响期望（B=0.16，t=2.58，P＜0.05），并且期望维度对参与意愿的正向影响作用显著。Bootstrap检验结果显示，奖金个数对参与意愿影响的直接效应（0.01，0.05）及获胜期望的中介效应（0.01，0.08）的95%置信区间的上下限均不包含0，表明奖金个数不仅能直接影响参与意愿，并且能够通过获胜期望正向影响参与意愿。假设2得到部分支持。

将中介变量中介值维度的各因子降维后，采用主成分分析法检验实验二中奖金规模和任务难度对参与意愿的中介效应。奖金规模对参与意愿的影响结果与实验一相一致。任务难度对参与意愿的直接预测效果显著，引入中介变量后，任务难度对参与意愿的直接预测效果不显著。然而，任务难度对获胜期望（B=-0.40，t=-2.90，P＜0.05）和参与价值（B=-0.81，t=-3.29，P＜0.05）的影响作用显著，获胜期望和参与价值变量对参与意愿的正向影响作用显著。Bootstrap检验结果显示，获胜期望（-0.16，0.00）和参与价值（-0.58，-0.14）的间接效应95%置信区间均不含0，直接效应结果包含0，表明任务难度只能通过期望与价值这两个中介变量负向影响参与意愿。假设3得到支持。

3 结论与建议

3.1 研究结论

本文通过情境实验和问卷调查方法探究任务特征对参与意愿和行为的影响得出以下结论：（1）接包方的参与意愿显著正向影响其参与行为，而且个体的获胜期望和参与价值对参与意愿具有显著的正向影响作用；（2）奖金规模通过接包方的参与价值和获胜期望双机制影响参与意愿，并且呈现非线性特征，其表现形式取决于竞赛的奖金个数；（3）奖金个数会通过影响接包方的获胜期望进而影响其参与意愿；（4）任务难度会通过接包方的获胜期望和参与价值这两个中介机制影响参与意愿。

3.2 理论贡献与实践建议

本文基于期望价值理论研究接包方参与行为的影响因素，引入获胜期望和参与价值两个中介变量，揭示了众包竞赛的任务特征因素产生影响作用的过程与机制，丰富了现有文献中关于参与行为的研究内容，为后续研究提供了新的视角。其次，研究发现在众包竞赛中，奖金规模对接包方参与意愿的影响呈现非线性特征，整合了现有研究对奖金规模作用效果的不同观点。

本文的研究结果为众包竞赛的发包方设置任务特征提供了建议。首先，在奖金设置方面，如果发包方的奖金预算额度处于中等水平，需要设置多个奖金以最大化个体参与意愿；否则，设置一个奖金能够使参与意愿达到最强。其次，任务难度也会影响个体参与意愿，对于较难的任务发包方应该详细阐述任务需求，降低个体对任务难度的预估。此外，对众包平台管理者而言，可以将平台任务的奖金规模等信息反馈给发包方，发包方据此设置恰当的奖金规模，最大限度地吸引参赛者，提升平台整体的运作效率。