感知价值视角下社交媒体氛围与客户对媒体使用的选择

来源 :商业研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jinr0op3
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
  内容提要:企业所在的社交媒体环境直接影响着顾客體验,进而引发其持续涉入或退出等行为选择,但是社交媒体环境与社交媒体使用之间的关系机理尚需理论解释。基于感知价值理论,本文探讨社交媒体氛围与社交媒体使用之间的“非线性”关系,同时分析替代者吸引力的调节效应。研究发现,自由性氛围与社交媒体使用存在显著的倒U型关系,控制性氛围与社交媒体使用存在显著的U型关系;替代者吸引力对自由性氛围与社交媒体使用的倒U型关系没有调节作用,但对控制性氛围与社交媒体使用的U型关系有负向调节作用;当替代者吸引力较高时,控制性氛围与社交媒体使用的U型关系更平坦,而替代者吸引力较低时,控制性氛围与社交媒体使用的U型关系更陡峭。以上结论说明,平台管理者应对社交媒体氛围进行适度把握,以增加用户对社交媒体的使用。
  关键词:社交媒体氛围;社交媒体使用;替代者吸引力;感知价值
  中图分类号:F272.3  文献标识码:A  文章编号:1001-148X(2020)11-0001-10
  收稿日期:2020-06-01
  作者简介:卢宏亮(1981-),男,黑龙江泰来人,东北林业大学经济管理学院副教授,博士生导师,管理学博士,研究方向:林业经济管理、社交媒体营销、绿色营销; 廉宏达(1994-),男,哈尔滨人,东北林业大学经济管理学院博士研究生,研究方向:林业经济管理;田国双(1962-),男,吉林德惠人,东北林业大学经济管理学院教授,博士生导师,管理学博士,研究方向:企业管理、林业经济管理。
  基金项目:中央高校基本科研业务项目,项目编号:2572017DC01;国家自然科学基金项目,项目编号:71302065;黑龙江省博士后科研启动基金项目,项目编号:LBH-Q18007。
   一、引言
  随着社交媒体使用人数及频率的增加,通过社交媒体开展营销活动已成为企业可选择的一种成本有效型战略。传统理论将社交媒体营销视为一种新技术来考虑,多从技术接受的角度展开。随着社交媒体应用的普及以及消费者操作水平的提升,技术壁垒已经不再是决定其涉入社交媒体的唯一因素,从技术环境到氛围环境的转变已成为重要趋势。然而,社交媒体氛围越宽松越有利于消费者涉入吗?对此,通过简单的线性关系似乎无法给出清晰解释,而对于该问题的回答关系着企业社交媒体营销方向及策略设计。传统的组织环境理论认为组织氛围会对员工认知或行为产生强烈影响[1],而在Web2.0环境中,“社交媒体氛围”作为一种重要的网络环境因素,在企业和消费者高度涉入的营销情境下是否会影响消费者对社交媒体的使用值得深入研究。
  “使用满足理论”认为企业和消费者是否涉入社交媒体取决于其得到的价值回报,企业通过社交媒体可以轻松地传递其品牌信息并改善其业务活动[2],还可以与消费者实现有效互动,产生创新理念,实现价值共创[3]等。对于消费者而言,享乐价值、社交价值和功能价值都是其参与社交媒体活动的重要原因[4],而媒体氛围的好坏直接关系消费者享乐、社交、信息获取功能等价值的实现。塑造良好的媒体氛围已经成为企业实现社交媒体营销成功与否的关键。一方面,与完全企业专控的广告、推销等营销沟通方式不同,社交媒体商业信息互动是软性的、非强制以及非企业专控的。消费者希望通过自主方式(进入或退出、发言或沉默、点赞或差评)进行商品或品牌信息交流,通过信息生成与共享实现感知价值提升。另一方面,众多消费者加入社交媒体会形成一个品牌虚拟社区,毫无控制的媒体氛围会增加信息互动的外部负效应,进而波及企业的品牌资产。因此,在“自由”与“控制”中把握好“度”,才能有助于塑造良好的社交媒体氛围。
  自由氛围和控制氛围是一个“连续统一体”的两端,在绝对的自由与控制氛围之间存在着众多决策参照点,而消费者会依据这些参照点来制定自身的行为策略,如“退群”或加入竞争者品牌社区等。当下,各种社交媒体争夺着有限的消费者,消费者无论选择“退群”或“倒戈”均不利于企业现有及潜在市场的维系。因此,弄清楚在这个连续统一体中是否存在一个临界值,在此范围内消费者会采取一种策略选择,而超过该临界值,消费者会采取相反的策略,即是否存在“回旋镖效应”非常重要。另外,从动态竞争的视角把握替代性社交媒体的吸引力在媒体氛围与使用关系中扮演何种角色同样不可忽视。
  现有文献从不同角度去探讨影响社交媒体使用的因素,大致可以归纳为两个方面:一是从媒介、信息系统的使用满足理论出发来探讨对社交媒体使用的影响[5],二是从使用者的角度探讨个体心理特征对社交媒体使用的影响[6]。从当前研究使用的基础理论来看,现有文献仍然在如下方面有研究空间。首先,现有研究很少从感知价值理论视角来考虑社交媒体使用的前因;其次,现有文献在考察社交媒体环境影响社交媒体使用的机理方面还远未充分,并且大多研究认为这些前因与社交媒体使用之间存在简单的“线性”关系,鲜有研究探讨二者之间是否存在更深层次的关系;最后,从情境角度来看,现有研究较少考虑竞争性因素的调节因素对二者关系的影响。基于此,本文将基于感知价值理论,探讨什么会影响社交媒体使用?二者存在怎样的关系以及是否存在调节效应?
  社交媒体(Social Media)是一组基于互联网的,建立在Web 2.0思想和技术基础之上,并允许创建和交换用户生成内容的应用程序[7]。Zhang等人(2014)认为社交媒体是具有独特技术特征的平台,可以支持用户与他人互动[3]。一些学者也支持了此观点,将社交媒体定义为允许大量用户自由地互动和广泛内容共享的软件应用程序[8]。由此可见,尽管不同学者对社交媒体所做的定义因其研究目的不同而有所差别,但也存在共同点,即社交媒体是一种网络平台,通过这个平台,用户可以创造生成内容,并能够共享信息、交流沟通。
  对于社交媒体使用前因,现有文献主要将其视为一种新兴IT技术,多从新技术接受视角展开;采用的基础性解释模型包括理性行为模型(Theory of Reasoned Action)、技术接受模型(Technology Acceptance Model)、计划行为模型(Theory of Planned Behavior)、技术接受和使用统一模型(Unified Theory of Acceptance and Use)等。这些模型多以意向为基础,从行为视角解释个体对社交媒体新技术的使用前因(见表1)。    随着社交媒体技术的普及以及消费者知识的丰富,理论界也逐渐从传统“硬”技术环境视角更多地转向媒体“软”环境视角,强调媒体社会环境对于社交媒体使用的影响。在社交媒体中,用户能够创造和发表自己的观点,这种用户言论会影响他人的态度或行为,而这种网络溢出效应会影响同一社群中其他使用者的感受。
  在虚拟的网络空间中,其媒体社会环境直接关系着消费者“涉入度”及其行为选择,而媒体社会环境可以用“媒体氛围”来进行表征。在现有研究中,氛围常被比喻为由环境力量组合形成的地理区域的气候或天气。氛围作为一种环境因素,在组织研究中多有体现,如zge Akbaba等人(2016)在研究组织氛围和心理资本对企业绩效的影响时指出,组织氛围可以表达为组织成员的善意和归属感[19]。组织氛围通常被定义为员工对组织的政策、程序、实践、过程和奖励的感知。也有学者认为组织氛围是个人对组织的看法或感受[20]。综合上述观点,本文认为组织氛围是能被组织成员感知且会影响成员态度和行为的一种组织环境。结合社交媒体定义以及上文对组织氛围概念的理解,本文提出“社交媒体氛围”这一概念,并将其定义为:基于Web 2.0技术形成的允许用户创建内容、交流互动、信息共享的一种网络环境,能够被用户感知且以一种潜移默化的方式影响着社交媒体用户的使用动机、使用意向和使用频率。
  鉴于社交媒体氛围概念较新,理论界尚没有对此做出维度划分。借鉴王端旭和洪雁(2011)[21]对组织氛围的研究成果,他们将组织氛围划分为支持性氛围和控制性氛围,并发现支持性组织氛围与员工创造力存在显著正相关关系。沿着该思路,本研究将社交媒体氛围划分为自由性氛围(free climate)和控制性氛围(controlling climate)。
   二、自由性媒体氛围与社交媒体使用
  (一)自由性氛围、感知价值与社交媒体使用
  牛津英语词典(OED)对自由的第一个定义是“行动、说话或思考不受阻碍或限制的一种权力(权利)”。“自由”在中国古文里的意思是“由于自己”, 而不由于外力,即自己做主。基于本文的网络环境,自由性氛围是指在社交媒体平台上,用户可以自由探讨任何信息、点赞、信息发布与回复的内容和数量不受限制,平台管理者对用户持有自由开放态度,成员在平台中能够受到尊重、鼓励和支持。在支持性组织氛圍的研究中,已有学者验证组织支持会正向影响员工的社交媒体使用[22]。Scott等人(1994)的研究也表明,支持性组织氛围感知对组织成员的创新行为产生积极影响[23]。同理,在社交媒体这样一个社交性与互动性较强的环境中,某一用户对社交媒体的态度或行为会影响其他用户的媒体使用。
  从现有研究来看,理论界基本认同自由性氛围会影响消费者社交媒体使用,但对于这种影响机理的探索还远远不够,对于“媒体氛围是否越自由越好?”这一关键问题无法给出清晰回答。消费者是否会使用社交媒体取决于其价值感知。早期理论认为感知价值是消费者对产品或服务属性感知的总体效用评价,是顾客所获得的利益(感知利得)与所做出的牺牲(感知利失)之间的权衡关系。感知利得包括产品内外部属性、感知质量和其他高层次的抽象属性;感知利失包括货币价格和非货币价格(时间、精力和努力等)。消费者是否涉入社交媒体取决于其在使用过程中形成的感知利得和感知利失的权衡比较。
  现有研究似乎更加认同自由性氛围与社交媒体使用呈线性关系,但在剖析消费者对社交媒体使用感知价值与感知利失的基础上,自由性氛围与社交媒体使用“可能”存在曲线关系。在低自由性氛围中,消费者的信息交流、互动等行为受到限制。也就是说,在社交媒体平台上,发贴、留言、点赞、评论、转发等有关用户生成内容的一系列活动无法自由实现时,消费者对该社交媒体平台的使用率会降低。但随着自由程度的升高,用户逐渐可以自由发言,自由讨论,其对社交媒体的依赖性会增强,社交媒体使用也会逐渐升高。
  根据感知利失的观点,当自由性氛围增加到最大值时社交媒体使用就面临着下降的风险。因为用户言论过于自由,发布不良信息会影响到其他用户对正常信息的接收,由于人的时间、精力有限,他人在此社交媒体上要想获得更多有用信息就需要耗费大量成本,因此用户对该社交媒体的利失感知就会增加,社交媒体的使用便会下降。简单来说,在达到用户感知利失临界点之前,随着自由性氛围的增加,社交媒体使用也在增加,二者呈正相关关系。但在感知利失之后,自由性氛围继续增加,社交媒体使用会随之减少,二者呈负相关关系。因此,本文提出以下假设:
  H1:自由性氛围与社交媒体使用之间呈倒U型关系,即随着自由性氛围的增加,社交媒体使用先增加后减少。
  (二)变量测量
  本文采用李克特(Likert)5点量表形式,1代表 “非常不同意”,5代表“非常同意”来测量相关构念。自由性氛围量表包括“在微信、微博、论坛等社交媒体上发言是我发自内心的”、“我在微信、微博、论坛上的发言不会受到管理者或其他用户的限制和束缚”、“我在微信、微博、论坛上的发言不会受到管理者或其他用户的强迫或强制”、“平台管理者不会随意删除我的留言或评论”、“在社交媒体上我想说什么就可以说什么”。本文参考Hughes等人(2012)[24]的量表来测量社交媒体使用,根据本文的研究情境修改问项,问项主要包括“您平均每天在社交媒体花费的时间”和“您每天接触社交媒体的频次”。在控制变量方面,为排除其他个体特征因素对因变量的干扰,根据已往研究,本文选取性别、年龄和教育水平作为控制变量。
  为检验自由性媒体氛围对社交媒体使用的影响,本文设计如下模型:
  Y1=b0 + b1X1 + b2X12 + c0(1)
  模型(1)检验自由性氛围与社交媒体使用的倒U型关系,其中,Y1为社交媒体使用,X1为自由性氛围, b0为截距项,b1、b2为自变量的系数,c0为误差项。   (三)数据收集与分析
  本文采用问卷调查法进行数据收集,调查过程包括预测试和正式调查两个阶段。在预测试阶段,调查问卷使用问卷星制作,生成链接逐一转发给朋友、同学、亲属等,发放在线问卷共72份,回收有效问卷69份。根据前期测试得到的反馈,修改相关问项的措辞、改进个别问项,以确保填写人员充分理解各题项,最终形成正式的调查问卷。
  正式调查通过线上和线下两种方式共收集问卷542份。线上通过问卷星发放,朋友转发共回收288份问卷;线下发放254份纸质问卷,当场回收。对线下发放的问卷,有调研人员现场指导说明。在问卷整理阶段,对所有问项选择同一个选项(如都选择“1”)和前后选项出现明显逻辑错误(如基本情况调查选择不使用社交媒体,在社交媒体使用频次却选择每天都使用)以及存在缺失项的问卷,予以剔除。本次研究共得到有效问卷498份,有效率为91.8%。有效样本中,男女比率较为均衡,其中男性为268人(53.8%),女性为230人(46.2%);大多数为90后,年龄为18-33岁占比为82.7%;本科及以上学历的人数占比67.2%。
  (四)结果与讨论
  各变量的Cronbach’s α系数均大于0.7,其中自由性氛围的α系数为0.757;社交媒体使用的Cronbach’s α系数为0.819。各变量的均值、标准差及相关系数如表2所示,由表2中数据可知,自由性氛围对社交媒体使用显著正相关,相关系数为0.372,p<0.01。
   本文采用层次回归分析法检验自由性媒体氛围对社交媒体使用的曲线关系。为了保证研究结果有效性,在回归分析前将所有变量进行中心化处理,以降低多重共线性,减小误差。回归分析结果见表3。
   由模型1可知控制变量对社交媒体使用均不产生显著影响。由模型2可知自由性氛圍平方项对社交媒体使用有显著负向影响(β=-0.412,p<0.001),即二者之间存在倒U型关系,H1得到验证。但需要注意的是:本研究中自由性氛围与社交媒体使用之间的一元线性关系也显著(β=0.153,p<0.001),似乎也证明了“社交媒体越自由,使用者会越多”这一传统结论。因此,本文做了模型对比分析,从总体拟合度对比方面探讨一次型与二次型孰优孰劣的问题,具体结果详见表4。由该结果可知,二元模型的判定系数R2(0.804)要显著高于一元模型(0.586),调整后的R2也显著变大,并且回归方程估计标准误减小。因此,从拟合优度角度看,二次型回归方程(即U型关系)要显著优于一次型方程(即线性关系)。自由性氛围与社交媒体使用的倒U型关系如图1所示。
   其对称轴X1=0.183,在对称轴左侧,当X1<0.183时,社交媒体使用率逐渐增加;当X1=0.183时,当X1=0.183时,社交媒体涉入可能最大;在对称轴右侧,即X1>0.183时,社交媒体使用降低。
  自由性氛围与社交媒体使用之间存在“阈值效应”,在自由性氛围较低时,由于用户在社交媒体平台的行为受到限制导致社交媒体使用率较低,随着网络环境自由程度的开放,用户因获得更多的知识、信息且能自由交流而对社交媒体产生依赖,使用率增加。然而,当自由性氛围过高,达到感知利失的阈值时,用户对网络环境的感知受到威胁,不能按照个人愿意创造和交换信息,便会降低对该社交媒体的使用意向和频率。
   三、控制性媒体氛围与社交媒体使用
  从现有研究结果我们发现,自由性媒体氛围对媒体使用的影响并不是简单的线性关系,即自由性媒体氛围确实存在一个临界点。接下来,本研究从社交媒体氛围连续统一体的另一端,从“互斥视角”再次研究控制性氛围与社交媒体使用的关系,力图从反向再次验证上述结论以达到稳健性标准。
  (一)控制性氛围、感知价值与社交媒体使用
  控制性氛围是指平台管理者加强对社交媒体的管治和规范,限制信息流动、反对冒险。控制性氛围究竟会产生何种效应,过去的研究莫衷一是。也有观点认为其在不同情境下会产生不同影响。赵建彬和景奉杰(2016)认为不文明行为控制正向调节支持性氛围对顾客创新行为的影响,而成员身份控制消极地影响顾客创新性[25]。在组织管理活动中存在一种协和控制思想,是指组织成员通过协商、互动等行为,共同塑造价值观和规范以控制组织成员行为。协和控制环境下的成员更加认同组织,并且随着时间的增长,成员对组织的认同感会不断增强。在协和控制的思想下,控制性社群氛围能够积极影响品牌社群承诺。
  一般来说,社交媒体平台是一个自由发表观点,主张自我生成内容(User-generated-content)的虚拟组织。如果社区品牌企业或平台企业增加控制水平,用户的言论、行为等受到限制,用户生成内容就会变少,从该平台上接受他人及企业的信息量也会减少,此时社交媒体使用率会降低,即控制性氛围与社交媒体使用呈负相关。
  从感知价值视角来看,控制性氛围与社交媒体使用“可能”存在曲线关系,并且这种关系形成机理源自于感知利得的作用。当控制性氛围较低时,即社交媒体对用户的管控较少,消费者可以进行自由发言,获得的信息溢出较多,边际效用增加导致感知利得较高,因此会增加社交媒体涉入度。随着控制程度的增加,用户的言论、行为等受到限制,品牌社群消费者生成内容变少,从该平台上接受他人及企业的信息量也会减少,边际效用降低导致感知利得降低,此时消费者的社交媒体涉入度也会随之降低,即控制性氛围与社交媒体使用呈负相关。当管理者对不文明行为进行控制后,媒体氛围会得到有效治理,进而会变得“风清气正”,消费者又能够通过正常交流获得所需要的商品信息、购买经验及品牌知识。在感知利得的作用下,消费者对社交媒体涉入度便会逐渐升高,即控制性氛围与社交媒体使用呈正相关。因此,本研究提出假设:
  H2:控制性氛围与社交媒体使用之间呈U型关系,即随着控制性氛围的增加,社交媒体使用先减少后增加。   (二)变量测量
  本文采用李克特(Likert)5点量表形式,1代表 “非常不同意”,5代表“非常同意”来测量相关构念。控制性氛围参考已有的成熟量表[26]。量表问项包括“社交媒体平台管理者把控较严,不允许我随意发言或评论”、“我在社交媒体上的发言或评论会受到限制”、“用户如果评论辱骂性的信息,留言通常将会被屏蔽”以及“用户如果发布虚假信息,将会被警告或禁言”等。此处涉及的社交媒体使用仍然沿用Hughes等人(2012)[24]的量表,问项包括“您平均每天在社交媒体花费的时间”和“您每天接触社交媒体的频次”。与研究一相同,在控制变量方面,为排除其他个体特征因素对因变量的干扰,根据已往研究,本文选取性别、年龄和教育水平作为控制变量。
  为检验控制性媒体氛围对社交媒体使用的影响,本文设计如下模型:
  Y2=b0′+ b1′X2 + b2′X22 + c0′(2)
  模型(2)检验控制性氛围与社交媒体使用的U型关系。其中,Y2为社交媒体使用, X2为控制性氛围,b0′为截距项,b1′、b2′为自变量的系数,c0′为误差项。
  (三)数据收集与分析
  仍然采用问卷调查法进行数据收集,包括预测试和正式调查两个阶段。正式调查通过线上和线下两种方式共收集问卷495份。其中,线上共回收262份问卷;线下发放233份纸质问卷,当场回收。本次研究共得到有效问卷472份,有效率为94.4%。有效样本中,男女比率较为均衡,其中男性为260人(55%),女性为212人(46%);与第一次调查样本分布不同,本次调查样本分布比较均匀,70-80年代人群占18.9%,80-90年代人群占29.8%,90-00年代人群占34.9%,00后人群占比为13.8%,其他年龄人群占2.6%;本科及以上学历的人数占68.6%。
  (四)结果与讨论
  各变量的Cronbach’s α系数均大于0.7,其中控制性氛围的Cronbach’s α系数为0.912;社交媒体使用的Cronbach’s α系数为0.832。各变量的均值、标准差及相关系数如表5所示,由表中数据可知,控制性氛围对社交媒体使用显著负相关,相关系数为-0.284,p<0.01。
   本文采用层次回归分析法检验控制性媒体氛围对社交媒体使用的曲线关系。同样,与研究一相同,为了保证实证研究结果,在回归分析前将所有变量进行中心化处理,以降低多重共线性,减小误差。回归分析结果见表6。
   由表6中模型2可知控制性氛围平方项对社交媒体使用有显著正向影响(β=0.370,p<0.001),表明控制性氛围与社交媒体使用存在U型关系,H2得到验证,如图2所示。在对称轴左侧,即X2<0.018时,随着控制性氛围增加,社交媒体使用率逐渐下降;当X2=0.018时,用户的社交媒体使用最低;在对称轴右侧,即X2>0.018时,社交媒体使用率逐渐升高。因此,控制性氛围与社交媒体使用之间存在阈值效应,在控制性氛围较低时,用户在社交媒体平台的行为不会受到太多限制而使用率较高;随着平台管理者对氛围的严格把控,用户所能获得的知识和信息等越来越少,便会逐渐减少对当前社交媒体的使用;而当控制性氛围增加到对侮辱、谩骂性和广告性等会影响用户对正常信息接收的信息进行控制时,用户转而能够进行正常沟通交流、信息交换等活动,对社交媒体的使用率便会增加。也就是说,只有控制性氛围达到用户感知利得的阈值,才会改变自己的行为,增加对社交媒体的使用。因此,本文认为控制性氛围与社交媒体使用之间同样存在“阈值效应”,即在控制性氛围较低时,用户由于平台信息冗杂、良莠不齐或存在信息超载,使得社交媒体使用率降低;随着控制水平提升,平台会因为“风清气正”而备受推崇,用户使用率也会增加。
   四、社交媒体氛围、替代者吸引力与社交媒体使用的总效应
   (一)替代者吸引力对社交媒体氛围与社交媒体使用关系的调节作用
  上面两个独立研究从“互斥视角”验证了社交媒体氛围的两个维度(自由性氛围与控制性氛围)对社交媒体使用的影响,没有考虑不同商家平台的竞争问题。随着商家对于社交媒體工具的关注以及消费者应用知识的丰富,各种类型的社交媒体应用(APP)充斥着消费者的日常生活。因此,消费者是否涉入某个社交媒体不仅要考虑媒体自身的应用价值,还要考虑不同社交媒体,特别是具有相似功能且替代性很强的应用程序之间的“眼球争夺”问题。替代者吸引力被定义为消费者从替代选择关系中可能获得满意结果的一种评价[27]。在买方市场中,如果市场上存在同类产品或服务的替代者,消费者会通过比较同类竞争者的优势,选择自己最满意的一个。在消费者未转化为某企业的绝对忠诚用户之前,其再次购买产品或服务,往往会因为其他替代者的某一特性转而更换已有的产品或服务提供商。Jones等人(2000)发现即使顾客对当前的产品或服务提供商很满意,但如果替代者的吸引力很高,消费者仍可能会受到其吸引转而购买替代者的产品或服务[28]。代宝和邓艾雯(2018)在研究社交媒体用户转移的环境影响因素时,将用户使用另一社交媒体的行为用PPM框架进行解释(即Push- Pull- Mooring framework, 推-拉-锚定框架),将社交媒体用户转移行为的影响因素分为了推力因素、拉力因素和锚泊因素[29]。替代者吸引力属于拉力因素,用户在不继续使用某一社交媒体平台后,可能会受到替代者的吸引,转而使用另一社交媒体平台。
  若替代者的社交媒体氛围对用户有更强的吸引力,即使用户对当前社交媒体使用度很高,仍有可能会转而关注替代性社交媒体以获得更大的感知利益;相反,如果除了现有的社交媒体以外,其他竞争对手的社交媒体营造的氛围难以令使用者满意,那么用户放弃对当前社交媒体使用的可能性会随之变小。也就是说,替代吸引力可能是一个调节变量,会负向调节社交媒体氛围与社交媒体使用之间的关系。因此,本研究提出以下假设:   H3:替代者吸引力在社交媒体氛围对社交媒体使用的影响中起调节作用。
  H3a:替代者吸引力较高,自由性氛围与社交媒体使用之间的倒U型关系较不明显(较平坦);替代吸引力较低时,自由性氛围与社交媒体使用之间的倒U型关系较为明显(较陡峭)。
  H3b:替代者吸引力较高时,控制性氛围与社交媒体使用之间的U型关系较不明显(较平坦);替代吸引力较低时,控制性氛围与社交媒体使用之间的U型关系较为明显(较陡峭)。
  (二)变量测量
  本部分主要测量变量包括社交媒体自由性与控制性氛围、社交媒体使用和替代者吸引力。为了保证测量的信度和效度,我们沿用前两个研究对自由性氛围、控制性氛围以及社交媒体使用的测量问项。此处通过查阅国内外相关文献中的成熟量表对替代者吸引力这个变量的测量指标进行了甄选,参考了Ha和Park(2013)[13]使用的成熟量表。为了使被试能够更好地理解研究目的,对问项的措辞进行一定调整,其中包括“与其他社交媒体相比,若社交媒体改善自身营造的氛围会更吸引我”、“与其他社交媒体相比,若社交媒体改善自身营造的氛围会更令我满意”、“与其他社交媒体相比,若社交媒体改善自身营造的氛围,我能获得更多有价值的信息”。同样,为排除其他个体特征因素对因变量的干扰,根据已往研究,本文仍然选取性别、年龄和教育水平作为控制变量。
  为检验替代者吸引力对社交媒体氛围与媒体使用关系的影响,本文建立如下模型验证替代者吸引力的调节作用。
  Y3=b0 + b1X1 + b2X12 + b3Z + b4X1·Z + b5X12·Z + c0(3)
  Y4=b0′+ b1′X2 + b2′X22 + b3′Z + b4′X2·Z + b5′X22·Z + c0′(4)
  模型(3)檢验替代者吸引力对自由性氛围和社交媒体使用的调节作用,模型(4)检验替代者吸引力对控制性氛围和社交媒体使用的调节作用。Z为调节变量,即替代者吸引力,X·Z为自变量与调节变量的交互项,检验调节变量对二者线性关系的调节作用,X2·Z为自变量平方与调节变量的交互项,检验调节变量对二者曲线关系的调节作用。
  (三)数据收集与分析
  对于本部分的数据收集,我们仍然采用问卷调查法获得样本数据。为了保证研究信度,我们采取两阶段固定样本连续抽样的方式,将前两个阶段研究中涉及的有效样本(共计970份)作为母体再次抽样,获得有效样本468份(对方同意再次接受问卷调查),并且这部分被试再次回答了社交媒体自由性氛围和控制性氛围以及社交媒体使用量表测项(测项顺序打乱),答题有效度达到95%以上者视为有效样本。本部分调查得到的有效样本中,男女比率较为均衡,其中男性为235人(50.3%),女性为233人(49.7%);本次调查样本的年龄分布也比较平均,70-80年代人群占20.1%,80-90年代人群占22.6%,90-00年代人群占25.9%,00后人群占比为18.4%,其他占13%。本科及以上学历的人数占比56.2%。
  (四)结果与讨论
  合格有效被试回答了“替代者吸引力”的相关问题,这部分问题的Cronbach’s α系数为0.866;自由性氛围和控制性氛围的Cronbach’s α系数分别为0.763和0.893;社交媒体使用的Cronbach’s α系数为0.814,均大于0.7的阈限标准。
  各变量的均值、标准差及相关系数如表7所示,由表中数据可知,自由性氛围对社交媒体使用显著正相关,相关系数为0.281,p<0.01;控制性氛围对社交媒体使用显著负相关,相关系数为-0.157,p<0.01。
   本文采用层次回归分析法检验替代者吸引力对社交媒体氛围与社交媒体使用的曲线关系的调节作用。为了保证实证研究结果,在回归分析前同样将所有变量进行中心化处理,以降低多重共线性。本部分做了全模型分析,再次验证了前面两个研究的结论成立,全模型层次回归分析结果见表8。在层次回归中,模型1是控制性检验,模型2和模型4是主效应检验,模型3和模型5是调节效应检验。该阶段研究除了再次验证了社交媒体氛围与社交媒体使用的U型及倒U型关系以外,还要考察替代者吸引力在社交媒体氛围和社交媒体使用之间的调节作用(H3是否成立),即重点关注模型3和5的验证结果。
  模型3的结果表明自由性氛围平方与替代者吸引力的交互项不显著(β=-0.036,p>0.05),即替代者吸引力对自由性氛围与社交媒体使用的曲线关系没有调节作用,H3a得不到支持。其原因可能是替代者吸引力高时,但用户对当前社交媒体营造的自由性氛围比较满意,并不会受到替代者吸引力的影响。由模型5可知控制性氛围平方与替代者吸引力的交互项显著(β=-0.153,p<0.05),表明替代者吸引力在控制性氛围与社交媒体使用之间有调节作用,H3b得到部分支持。本文使用 Aiken等(1991)[30]所建议的方法,根据平均值加减一个标准差将替代者吸引力分为高低水平,并分别进行回归分析。图3为替代者吸引力高和替代者吸引力低的情况下控制性氛围与社交媒体使用的曲线关系。由图3可知,无论在替代者吸引力高还是替代者吸引力低的情况下,控制性氛围与社交媒体使用的关系都呈U型,在替代者吸引力高时,控制性氛围与社交媒体使用之间的U型关系较不明显(曲线较平坦);替代吸引力较低时,控制性氛围与社交媒体使用之间的U型关系较为明显(曲线较陡峭)。
   五、结论与启示
  本文以感知价值理论为基础,探讨社交媒体氛围对社交媒体使用的影响以及替代者吸引力的调节作用,得到以下结论:(1)自由性氛围对社交媒体使用的线性关系显著,但从模型竞争角度看,倒U型关系的解释力度更高,而控制性氛围对社交媒体使用的线性关系不显著。(2)在不考虑外界环境变化时,社交媒体氛围和社交媒体使用具有显著非线性关系,其中自由性氛围与社交媒体使用呈倒U型关系,控制性氛围与社交媒体使用呈U型关系。(3)替代者吸引力对自由性氛围与社交媒体使用的倒U型关系没有调节作用,替代者吸引力负向调节控制性氛围与社交媒体使用的U型关系。   [27]王金丽, 申光龙, 秦鹏飞,等. 在线顾客满意、顾客惰性与顾客忠诚的一种动态权变作用机制[J]. 管理学报, 2017,14(11):1681-1689.
  [28]Jones M A, Mothersbaugh D L, Beatty S E. Switching barriers and repurchase intentions in services[J]. Journal of Retailing, 2000,76(2):259-274.
  [29]代宝, 邓艾雯. 社交媒体用户不持续使用和转移行为的影响因素分析[J]. 情报科学, 2018,36(5):64-70,89.
  [30]Aiken L S, West S G. Multiple regression: Testing and interpreting interactions[M].Thousand Oaks,CA: Sage Publications, 1991:166-209.
  Abstract:The social media atmosphere of the enterprise directly affects customer experience, which leads to continuous involvement or withdrawal behavior choice. However, the relationship mechanism between the social media atmosphere and social media use still needs theoretical explanation.Based on the theory of perceived value, this paper explores the “nonlinear” relationship between social media atmosphere and social media use, and analyzes the moderating effect of alternative attractiveness. The results show that there is a significant inverted U-shaped relationship between free atmosphere and social media use, while there is a significant U-shaped relationship between controlled atmosphere and social media use;the substitutes attractiveness has no moderating effect on the inverted U-shaped relationship between free atmosphere and social media use, but has a negative moderating effect on the U-shaped relationship between controlled atmosphere and social media use;when the substitutes attractiveness is high, the U-shaped relationship between controlled atmosphere and social media use is smoother, while when the substitutes attractiveness is low, the U-shaped relationship between controlled atmosphere and social media use is steeper. The above conclusions show that platform managers should appropriately grasp the social media atmosphere in order to increase users′ social media use.
  Key words:social media climate; social media usage; alternative attractiveness; perceived value
  (責任编辑:李江)
其他文献
内容提要:本文利用我国高技术22个细分行业2000—2017年的面板数据,探究知识产权保护对我国高技术行业出口技术复杂度的影响,并从产品生命周期的角度解释行业出口技术复杂度影响差异化的原因。研究结果表明:知识产权保护通过促进自主研发和技术溢出提升了高技术行业的出口技术复杂度;知识产权保护的促进效果在不同细分行业间存在明显差异;对于平均产品生命周期较长的行业而言,其研发活动对知识产权保护更加敏感,因
期刊
内容提要:本文以高新技术企业认定为准自然实验,研究这一选择性产业政策是否有利于企业降低杠杆率。通过使用高新技术企业数据与中国工业企业数据库的合并数据,构建双重差分模型,对高新技术企业认定与企业杠杆率的关系进行因果识别,结果表明:高新技术企业认定能够降低企业杠杆率,并且主要是降低了短期杠杆率,高新技术企业认定的去杠杆效应具有连续性;对影响机制进行中介效应检验表明,高新技术企业认定主要是通过提高企业内
期刊
内容提要:基于2001-2007年中国工业企业数据库,以及国家“十五”、“十一五”规划文件,本文采用DID方法实证检验重点产业政策对制造业全要素生产率(TFP)的影响。研究表明:在样本期内,重点产业政策显著抑制了重点行业TFP的提升,且这种负向影响在资本和劳动力扭曲严重的情况下尤为明显。进一步的作用机制检验表明存在资源错配中介效应,即重点产业政策导致制造业TFP下降的部分影响是由于行业资源错配恶化
期刊
内容提要:财政信息公开透明是国家治理现代化的重要基础,也是个体创业宏观环境的一个重要支撑。本文运用CGSS数据以及地方财政创业信息透明度数据,考察财政透明对个体创业意愿的影响机理。研究发现,财政透明能够改变个体的创业态度(机会感知与风险倾向),进而影响个体的创业意愿。首先,财政透明能够提高个体的创业机会感知,进而促进个体开展高风险的创业活动;其次,财政透明能够增强个体的风险承担意愿,进而提高个体创
期刊
内容提要:成员“搭便车”倾向的社区社会惰化现象严重限制了在线品牌社区的发展,缓解社会惰化成了在线品牌社区面临的重要问题。本文以社会交换理论为基础,通过收集310名在线品牌社区成员的问卷调查数据,采用最小二乘估计法对概念模型进行检验,考察心理所有权对社会惰化的内在影响机制,分析情感承诺的中介效应以及内向性对这一中介关系的调节作用。研究结果显示心理所有权不能直接影响社会惰化,情感承诺在心理所有权与社会
期刊
内容提要:本文利用中国产品层面的关税数据构建差异化的省级贸易自由化指标,并通过将其与世界价值观调查(WVS)的中国部分微观数据匹配,定量对贸易自由化与中国居民幸福感的关系以及其可能的影响机制进行经验研究。结果发现:随着贸易自由化程度的深入,居民个人幸福感显著提升,贸易自由化程度越深入的地区,居民幸福感提升得越多;异质性分析显示贸易自由化对男性居民幸福感提升更大,但对不同收入水平的居民幸福感的影响不
期刊
内容提要:更加明晰的农地权利结构和更加完善的权益保障有助于提高农民教育投资意愿、促进城乡要素再配置,从而改善农民的数量结构、提高农民科技文化素质。使用省际面板数据,运用CMP和动态面板等方法实证检验的结果表明,家庭联产承包责任制改革、农地“三权分置”改革均显著促进农村人力资本积累;作用机制检验显示,两次农地产权制度改革主要通过提高土地禀赋的保障程度、扩大城镇人力资本溢出等途径影响农村人力资本积累。
期刊
内容提要:基于2000—2017年中国省际面板数据,从效率、结构、稳定、环境、民生、分配等六维度构建衡量地区经济增长质量的指标评价体系,考察不同类型环境规制工具经济增长质量效应的异质性。研究发现:命令型环境规制的优势体现在经济增长效率效应、产业结构升级效应和绿色发展效应,缺陷在于会降低发展稳定性和收入分配公平性;市场型环境规制的优势在于福利效应,且不会显著降低发展稳定性和收入分配公平;在综合作用影
期刊
内容提要:实际绩效与期望目标间的差异是推动民营企业商业模式创新的重要动力,但期望顺差与期望落差下实现商业模式创新的不同条件与不同企业在环境、资源以及企业家精神等方面存在的差异导致相关研究结论上的不一致。基于此,本文通过构建绩效期望差距下民营企业商业模式创新要素联动模型,并采用模糊集定性比较分析方法考察要素联动对商业模式创新的影响,结果表明:(1)民营企业要实现商业模式创新,存在“顺境-维持”、“顺
期刊
内容提要:结构性货币政策的定向调控效应会因政策工具使用的不同而差异巨大,本文考察了结构性货币政策对农业企业的传导路径和作用效果。考虑到差异性、特殊性和创新性等特点,结构性货币政策可以通过预期作用路径、利率与成本收益路径、信贷与定向支持路径和风险转移与风险补偿路径进行传导。基于农业企业微观数据,运用扩展的面板FAVAR模型实证分析研究发现:数量型和价格型结构性货币政策工具组合都会对农业企业的信贷可得
期刊