電商交易平臺價值共創組態研究：一項模糊集定性比較分析

杜華勇，滕 穎，王汝平

（1.西華師范大學 管理學院，四川 南充 637002；2.電子科技大學 經濟與管理學院，四川 成都 610054）

一、引言

在世界經濟向數字經濟轉型的時代背景下，互聯網平臺打破傳統商業模式，逐漸成為新經濟的引領者[1]。在此機遇下，依托數字化技術興起的電商交易平臺迎來蓬勃發展。電商交易平臺為眾多參與者提供了便捷的交互空間，讓大家可以借助網絡來完成交易，并由此獲得參與價值共創的機會。例如，美國T-shirt電商Threadless開辟了一種讓顧客進行新產品設計的模式，將受歡迎的用戶設計方案轉入制造和銷售。這種利用顧客思路進行新產品設計和測試的價值共創模式，既節約了企業生產和庫存成本，又滿足了顧客個性化需求。以電商交易平臺為代表的用戶導向的價值共創理念，正在逐步取代以企業為中心的價值獨創思路。

已有一些學者將電商交易平臺作為價值共創的典型場景展開研究，并從共創內涵、共創機制和共創路徑等角度解讀價值共創過程[2-5]。然而，現有研究大部分采用定性分析方法闡述價值共創的作用機理和實現路徑，關注價值共創理論模型的探索性開發與構建，相對忽略對價值共創模式的考察。此外，少量實證研究分析電商交易平臺價值共創過程時，也多采用“回歸分析”思路考察單一要素對結果的“凈效應”，既忽略了價值共創過程的因果復雜性，也缺少對價值共創“關鍵組態”的考察。

為此，本文通過價值共創的理論回顧和框架整合，結合模糊集定性比較分析方法，揭示電商平臺價值共創的關鍵因素和組態（Configuration）。本文研究在微觀層面揭示電商平臺價值共創的因果關系和組態效應，對深入理解電商平臺價值共創的因果復雜性，推動價值共創模式識別和類型劃分提供新的參考。

二、理論回顧與研究框架

（一）價值共創理論

價值共創是顧客、企業及其他利益相關者，通過參與產品、服務和體驗的開發與設計，在生產和消費領域共同創造價值的過程[2]。當前價值共創理論主要包括兩大流派：一是以Prahalad和Ramaswamy為代表的顧客體驗研究，強調價值共創是企業和顧客通過有效互動而生成顧客個性化體驗的過程[3]。他們認為，共同創造意味著顧客參與到共同創造服務體驗的過程，共同創造的并非多樣化的產品，而是個性化的體驗。為此，他們提出價值共創的DART模型，強調對話、獲取、風險評估和透明四要素是構成價值共創的基礎。二是以Vargo和Lusch（2004）[4]為代表的服務主導邏輯研究，認為顧客（用戶）和企業是價值的共同創造者，他們通過交流互動，在生產、設計、交付和消費等環節一起創造價值。換言之，顧客（用戶）參與是服務主導邏輯下價值共創的核心內容，也是實現顧客價值的必要環節。

（二）電商交易平臺價值共創研究

電商交易平臺是指以達成交易為目的，通過提高市場效率來創造價值的平臺，由平臺企業提供技術服務，構建起虛擬的交易空間以引導和促進買賣雙方達成交易。現有文獻對電商交易平臺情境下的價值共創研究多以案例分析為主，重在揭示價值共創的過程機制。周文輝（2015）等[5]強調了電商交易平臺價值共創過程中平臺企業提供的技術支持和制度支持作用。張潔等（2015）基于無印良品的案例分析，探討了網絡虛擬環境下顧客參與價值共創的形式。羅珉和杜華勇（2018）[6]強調平臺企業通過搭建模塊化架構、激發網絡效應、實施系統鎖定等手段有效發揮價值共創的戰略彈性，從而構筑競爭優勢。劉曉宇（2020）通過跨境電商企業的回歸分析，發現價值共創與跨境電商企業績效存在顯著正相關關系。應當看到，盡管研究視角和研究結論并不一致，但現有研究的落腳點都相對集中于平臺設計和用戶參與兩個方面，關注平臺企業和平臺用戶在價值共創中發揮的角色和作用。

（三）本文研究框架

綜合前人研究來看，經典價值共創的DART模型在電商交易平臺情境下仍然適用。首先，平臺企業創建高效的電商交易平臺，提供了平臺用戶平等、友好、順暢對話的物理或虛擬空間[7]，契合DART模型中對話（Dialogue）的內涵。其次，平臺企業開放電商平臺系統給用戶，并為其提供API接口、SDK開發工具支持和增值服務，并允許用戶獲得產品、工具和信息訪問權限。這與DART模型中獲取（Access）的意義指向不謀而合。再次，通過平臺質量鑒定、賣家品質保證和交易評價等環節，平臺企業和平臺用戶共同參與規則制定、爭議調處、風險管控等平臺治理實踐，從而有效避免平臺交易可能存在的風險[6]。這與DART模型中風險評估（Risk assessment）的內在要求也是完全吻合的。最后，借助強大的數據平臺和算法體系，用戶可以快速搜索、比較、篩選交易對象和產品信息，大大降低了供需方用戶交易的信息不對稱程度[1]。這與DART模型中透明（Transparency）的意義恰好吻合。因而，DART模型也是電商交易平臺價值共創的重要因素。電商交易平臺情境下，DART模型本質上體現為平臺企業對電商交易平臺的設計，是電商交易平臺價值共創的基本前提。

此外，電商交易平臺情境下，平臺價值共創不僅關乎平臺設計，也依賴于用戶積極參與。平臺用戶參與是傳統企業顧客參與的變種，不僅體現在需方用戶對供方產品研發、生產、物流、營銷、售后的價值鏈全過程，還體現在供需方用戶深度參與平臺互動的全過程[8]。一方面，用戶積極參與有利于提高賣家質量、優化平臺服務、加強用戶體驗、完善功能模塊。另一方面，更優質高效的電商交易平臺反過來推動平臺用戶對平臺有用性和易用性的感知，這與顧客體驗邏輯和服務主導邏輯通過顧客參與提升顧客體驗價值的理念相吻合。

為此，本文提出基于DART模型修正的電商平臺價值共創研究框架，將用戶參與加入平臺對話、開放獲取、風險評估和信息透明，形成電商平臺價值共創五要素，探究電商交易平臺價值共創的組態效應。

三、研究設計

（一）研究方法選擇

基于研究框架，本文主要考察電商交易平臺價值共創的關鍵要素和組態。由于傳統回歸分析無法揭示前因要素的組態效應，因而更適合采用定性比較分析方法。具體而言，由于模糊集相對清晰集對隸屬刻畫更加精確，有利于捕捉微觀組態差異[9]，因而選擇模糊集定性比較分析方法（fsQCA）。

（二）條件選取與測量

（1）結果條件。基于研究框架，本文選擇感知有用性和感知易用性為代表的用戶感知價值（PV）作為結果條件，測量方法參考Segars和Grover（1993）[10]的做法，通過7個題項衡量。（2）前因條件。參照研究框架，選擇平臺對話（DA）、開放獲取（AC）、風險評估（RA）、信息透明（TR）和用戶參與（UP）五個要素作為前因條件。其中，平臺對話、開放獲取、風險評估和信息透明的測量借鑒Prahalad和Ramaswamy（2004a[2]，2004b[3]）提出的DART模型，共計14個題項。用戶參與的測量綜合參考Kellogg等（1997）[11]和Chan等（2010）[12]的研究，從投入時間、精神、體力等方面修訂顧客參與的量表，最終形成涉及投入時間、投入精力、需求了解、積極建議4個方面的題項。所有條件測量均選用李克特5點量表。

（三）數據搜集與信效度分析

為確保測量量表真實有效，數據搜集分兩輪進行。第一輪開展預調研，主要用于量表可靠性分析和問卷修正。104份小樣本測試數據的分析表明，所有題Cronbach＇s α值大于0.7，總體Cronbach＇s α值大于0.9，項目總體相關系數（CITC）均大于0.5，項已刪除的Cronbach＇s α值均低于總體Cronbach＇s α值，表明問卷信度較高。探索性因子分析表明，KMO均大于0.7，Bartlett檢驗顯著低于0.05，因子載荷均大于0.5，累計解釋方差均超過70%，表明問卷效度較高且維度劃分合理，由此形成正式測量問卷。

第二輪為正式問卷調查，借助團隊成員關系網絡，面向不同平臺用戶隨機發放問卷。同時，為了確保樣本分布均勻，保證每個平臺都至少有十份問卷，網絡調查在問卷入口設置單選題，讓用戶從10個知名平臺中選擇自己最熟悉的平臺，并對每個平臺問卷數設置50份上限配額。最終正式調研發放問卷312份，剔除12份無效問卷獲得300份有效問卷，有效率96%，各平臺問卷數18-46份不等。正式問卷數據整體Cronbach＇s α大于0.9，各條件的信度值均大于0.8，各題項CITC值大于0.5。驗證性因子分析各題項載荷系數大于0.7，KMO值大于0.7，累計解釋方法超過70%，各因子AVE值大于0.5，CR值均高于0.7，表明正式問卷數據的信效度良好。所有條件相關系數與AVE平方根如表1所示，各因子AVE平方根值大于與其他因子相關系數，表明問卷區分效度良好。模型 X2/df＝2.085、GFI＝0.901、RMSEA＝0.06、RMR＝0.039、CFI＝0.938 和 NNFI＝0.926，表明模型擬合良好。通過原始數據的均值化處理，并依據樣本統計特征將前因條件取值進行校準，將條件完全不隸屬、交叉模糊點和完全隸屬的校準參考值設置為25%，50%和75%分百位數，從而將原始數據轉化為用于組態分析的模糊集數據。

表1 Pearson相關與AVE平方根

四、模糊集定性比較分析

（一）必要性檢驗

必要性檢驗的一致性系數（Consistency）大于0.9且小于1，則前因變量構成結果的近似必要條件[13]。當一致性和覆蓋率大于0.6小于0.9，則說明前因條件對結果具有較強的解釋力[9]，但并不能完全解釋結果。基于模糊集數據，采用fsQCA3.0軟件開展針對高用戶感知價值（PV）（校準后隸屬度高于0.5）和低用戶感知價值（～PV）（校準后隸屬度低于0.5）的前因條件必要性檢驗，結果如表2所示。從表中結果來看，前因條件對結果有一定解釋力，但都不能單獨解釋結果。因而，適合采用組態分析，考察前因條件對結果的“組態效應”。

表2 必要性檢驗

（二）組態分析

本文同時分析高用戶感知價值（PV）和低用戶感知價值（～PV）的構成組態，不僅可以驗證是否前因條件與結果具備不對稱因果關系，還有利于深入挖掘組態內涵，揭示價值共創模式的差異。為減少矛盾組態，本文將原始覆蓋率閾值設置為0.8，PRI一致性閾值為0.75，案例頻數閾值為1。根據簡約解和中間解整理繪制價值共創組態如表3所示。從結果來看，高用戶感知價值組態和低用戶感知價值組態的總體一致性系數均達到0.97479，大于0.8的閾值，總體覆蓋率均為0.70582，表明組態對結果的解釋力較高。同時，高用戶感知價值存在兩種組態類型，兩種組態存在相同的核心條件（DA和UP），說明積極的平臺對話和積極的用戶參與是電商交易平臺獲得高用戶感知價值的關鍵要素。低用戶感知價值呈現出一種組態，消極的平臺對話、消極的開放獲取、消極的風險評估和低透明度（～DA、～AC、～RA、～TR）是推動低用戶感知價值的關鍵要素。

表3 價值共創組態

1.高用戶感知價值組態

H1a：平臺聯動型組態。組態H1a中風險評估和信息透明以輔助條件存在作為路徑構成部分，表明平臺積極對話和用戶積極參與的前提下，電商交易平臺通過加強風險評估和提高平臺信息透明度來實現高用戶感知價值。換言之，該組態強調電商交易平臺價值共創的平臺聯動思路，在確保對話平等通暢和用戶積極參與的前提下，通過主動評估風險和降低信息不對稱，實現平臺與用戶共創價值。

結合組態案例來看，組態H1a覆蓋了4個案例樣本，包括淘寶網、京東商城、蘇寧易購和網易考拉，這四家電商交易平臺通過打造完善的服務體系，形成了平臺與用戶聯動發展的良好態勢。以淘寶網為例，淘寶網連接多樣化產品或服務的買賣雙方，不僅撮合電商交易，也為用戶互動提供對話平臺、信息共享平臺和交易保障。如開發阿里旺旺溝通軟件確保買賣雙方溝通順暢的前提下保護雙方隱私信息；通過產品評價系統幫助消費者判斷產品描述與實物符合程度，從而提高信息透明度；通過引入閉環支付體系、設立權益保障制度和大眾評審機制，從而降低用戶交易的風險。平臺用戶受益于優質高效的平臺服務系統，愿意為產品改進、服務優化和平臺完善提供建議和想法，使淘寶網成為用戶青睞的電商交易平臺。2020年5月，淘寶網月度活躍用戶數達到7.57億，幾乎等于京東和拼多多的總和。應當看到，以淘寶網等四家案例企業為代表的電商交易平臺，側重通過加強平臺對話、提升信息透明度等組合措施，推動平臺用戶互動和交易，從而實現高用戶感知價值。由此，本文將組態H1a命名為“平臺聯動型組態”。

H1b：社群引導型組態。組態H1b中除了平臺對話和用戶參與作為核心條件存在，開放獲取、風險評估和信息透明三個條件均以輔助條件缺失作為組態構成部分。這表明，在開放獲取、風險評估和信息透明三個要素缺失的情況下，電商交易平臺也可能通過積極平臺對話和用戶參與實現高用戶感知價值。結合組態案例小紅書電商來看，對于社交平臺的延伸出口而言，平臺對話和用戶參與對提高用戶體驗發揮著關鍵作用。小紅書前期屬于社交平臺，重互動不重交易，關注社群知識分享，如美妝、個人護理、海外購物經驗等。盡管小紅書本身沒有豐富的電商經驗，但通過生活式社群為小紅書海外購物電商提供優質用戶資源。不同于淘寶的流量思維，小紅書電商更注重社群建設和超級用戶培養，每一位小紅書上的知名用戶都可看作是不拿報酬的產品經理。正是借助小紅書平臺的積極對話和用戶社群培養，小紅書電商的“社交屬性”優勢不斷凸顯，造就了小紅書社群電商平臺的獨特價值共創模式。由此，本文將組態H1b命名為“社群引導型組態”。

2.低用戶感知價值組態

L1：設計貧乏型組態。組態L1中前四個條件均呈現為核心條件缺失，條件用戶參與（UP）不影響最終結果。這表明，造成低用戶感知價值的關鍵原因并不是用戶參與，而是平臺本身在平臺對話、開放獲取、風險評估和信息透明四個方面的設計不夠完善。結合案例來看，低用戶感知價值組態覆蓋了閑魚等5個案例樣本，這些電商交易平臺在平臺設計上落后于淘寶網等平臺。比如，在爭議調處制度設計上，盡管咸魚也會使用“閑魚小法庭”，邀請17名不同身份的優質用戶作為評審員共同評議，但評審員評選標準不夠明確具體。相對而言，淘寶網的大眾評審員不僅對注冊年限、實名認證、保密承諾有要求，還必須通過各種資格考試，因而糾紛調處公信力更高。正是由于平臺企業在平臺對話、開放獲取、風險評估和信息透明等方面設計相對貧乏，導致交易摩擦頻繁出現、用戶接納程度不高、用戶體驗較差。由此，本文將組態L1命名為“設計貧乏型組態”。

（三）穩健性檢驗

為驗證研究結論穩健性，本文開展如下檢驗方案：（1）改變校準方式。將結果用戶感知價值完全隸屬、交叉模糊點和完全不隸屬的參考值由75%，50%，25%分位數調整為80%，45%，10%分位數；（2）改變閾值。將真值表原始覆蓋率閾值從0.8提高至0.9。結果表明，除了條件系數有變動，組態分析結論并非發生改變。由此，判定研究結論可靠。

五、結論與啟示

（一）研究結論

（1）電商交易平臺價值共創受平臺設計和用戶參與的影響。本文發現，在電商交易平臺情境下，DART模型演化為關于平臺對話、開放獲取、風險評估和信息透明的平臺設計機制。同時，經典的DRAT框架相對忽略平臺用戶參與行為，沒有考慮用戶參與價值共創的能動過程，不利于揭示價值共創的關鍵要素。為此，本文在DART模型基礎上引入用戶參與，從平臺設計和用戶參與兩方面構建電商交易平臺價值共創的研究框架。

（2）電商交易平臺價值共創過程存在因果不對稱特性。作為價值共創結果，高用戶感知價值和低用戶感知價值的核心條件并不相同。積極的平臺對話和用戶參與是高用戶感知價值的核心條件，平臺對話、開放獲取、風險評估和信息透明四個要素缺失則成為低用戶感知價值的核心條件。這恰好印證了價值共創過程不對稱因果關系的假設，為解析電商交易平臺價值共創的過程機制提供了更加微觀的解釋。

（3）電商交易平臺存在平臺聯動型、社群引導型和設計貧乏型三種價值共創組態類型。平臺聯動型組態強調建設完善的平臺服務體系，吸引用戶積極參與價值共創；社群引導型組態突出平臺社群建設，通過社群引導平臺用戶參與，從而提升平臺用戶感知價值；設計貧乏型組態則強調平臺設計不完善可能帶來用戶體驗下降，增加了平臺的交易摩擦，不利于實現高用戶感知價值。為此，本文通過fsQCA分析揭示了價值共創的組態效應，為識別價值共創模式和劃分類型提供新的參考。

（二）研究啟示

（1）電商平臺經營需要非線性思維。本文研究揭示了電商交易平臺情境下價值共創過程的非對稱因果關系，發現電商平臺價值共創的“成”“敗”有著各自不同的核心要素。比如，促進價值共創的關鍵因素是積極的平臺對話和用戶參與，但抑制價值共創的關鍵因素卻是有關平臺設計的四個因素，而并非消極的用戶參與。這就要求平臺企業家在思考經營發展路徑時不能采取“非黑即白”的線性思維，在規避價值共創失敗方面應重點關注平臺設計，在謀求價值共創成功方面則應更加關注平臺對話和用戶參與。

（2）電商平臺經營需依據情境分類發展。以本文分析的兩個典型案例為例，淘寶網是集多重功能于一體的綜合性電商交易平臺，其溝通軟件阿里旺旺社交屬性并不強，旨在為買賣雙方磋商交流提供高效支持；小紅書電商則借助小紅書的強社交屬性培植社群、創造利基需求，隨后逐步利用社群入口推動電商交易。前者的成功源自高效完善的平臺對話機制和積極的用戶參與，后者的成功則更主要源于社交屬性的商業化延伸。因而，對社交屬性較強的平臺，適合利用社群入口推進電商運作，打造社群引導型平臺；對綜合服務平臺，則更適合通過完善的平臺設計和積極用戶參與共同推動價值共創，實現互利共贏。

（三）研究展望

本文基于價值共創研究框架揭示了電商交易平臺價值共創的組態效應和非對稱因果關系。盡管符合fsQCA分析的基本原則，但對前因條件的選擇主要基于DART模型修訂延伸和理論文獻推導。未來研究可以考慮配套使用因素選擇工具和扎根理論歸納等方法確定前因條件，并使用大樣本檢驗研究結論可靠性。