基于結(jié)構(gòu)方程模型的在線交互機制

尤建新，王岑嵐，Tala Mirzaei，宮華萍

（1. 上海大學管理學院，上海200444；2. 同濟大學經(jīng)濟與管理學院，上海200092；3. 佛羅里達國際大學商學院，美國邁阿密33199；4. 同濟大學外國語學院，上海200092）

互聯(lián)網(wǎng)帶來的科技進步是飛躍性的，成就商業(yè)巨頭的同時對傳統(tǒng)管理模式也帶來了挑戰(zhàn)。企業(yè)與用戶以及用戶之間交互方式的變化，既為企業(yè)提供了機遇，同時也對傳統(tǒng)管理模式構(gòu)成了巨大沖擊。基于Web2.0在線平臺的交互發(fā)生了革命性變革，例如平臺大數(shù)據(jù)技術有效連接了用戶和企業(yè)，為普通用戶參與企業(yè)研發(fā)和企業(yè)有效利用普通用戶參與研發(fā)提供了條件和可能［1］，從價值共創(chuàng)視角，服務提供的是經(jīng)濟交換的基礎，認為一切經(jīng)濟都是可以理解為是服務經(jīng)濟［2］，這種服務主導邏輯下企業(yè)更多是提供價值主張，而不是產(chǎn)品價值或者服務價值，用戶根據(jù)自身的需求和參與深度去創(chuàng)造和實現(xiàn)用戶價值。在線交互平臺由于其溝通互動便捷，是實現(xiàn)用戶價值共創(chuàng)和企業(yè)商業(yè)成功的重要場景。然而，對于交互平臺的研究更多還是停留在操作層面上，沒有將用戶看成一個能動主體，忽視了用戶自由選擇類似平臺的權(quán)利。為了有助于促進用戶參與，增強用戶粘性，必須研究和揭示在線交互平臺的價值共創(chuàng)交互機制。

結(jié)構(gòu)方程模型（structural equation modeling，SEM）是對于復雜機理問題行之有效的研究方法之一，在20 世紀70 年代以學者Banfield 和Joreskog等［3］所提出的統(tǒng)計理論基礎上發(fā)展而成。構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型主要有兩種估算方法，一種是基于極大似然估計的協(xié)方差結(jié)構(gòu)分析方法，以LlSREL 方法為代表；另一種是基于偏最小二乘法的方差分析方法，以偏最小二乘法（partial least squares，PLS）方法為代表。PLS路徑建模是一種基于方差的結(jié)構(gòu)方程建模技術，對于交互關系和內(nèi)生性變量解釋具有優(yōu)勢，是因子分析研究的首選統(tǒng)計工具，被稱為“最完全開發(fā)和通用的系統(tǒng)”［4］。結(jié)合PLS 算法的SEM 模型（簡稱PLS-SEM）應用非參數(shù)推斷方法，能夠在反映潛在變量間的關系同時，不要求變量符合正態(tài)分布，尤其對于調(diào)節(jié)變量的分析效果已經(jīng)得到驗證［5］。SmartPLS等分析軟件基于的分析方法，越來越多地應用于管理學的相關研究中［6］。因此，本文通過構(gòu)建在線交互平臺價值共創(chuàng)的PLS-SEM模型，探究用戶參與下的在線交互平臺的價值共創(chuàng)交互機制，以支持在線交互平臺的決策優(yōu)化。

本文以在線交互學習平臺為研究對象，力求揭示在線交互學習平臺的在線交互機制，以及在線交互學習平臺在價值共創(chuàng)中的調(diào)節(jié)作用。

1 理論研究、模型構(gòu)建與假設

1.1 價值共創(chuàng)理論

價值共創(chuàng)理論是21 世紀初由管理學大師Prahalad 和Ramaswamy［7］在如何進行用戶角色轉(zhuǎn)變影響公司核心競爭力時提出的概念，認為企業(yè)需要將用戶作為資源的重要組成部分，共同參與價值的創(chuàng)造過程。價值共創(chuàng)以其獨特的服務主導邏輯視角，已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)背景下企業(yè)商業(yè)模式重構(gòu)和競爭力構(gòu)建的重要理論依據(jù)。價值共創(chuàng)理論重新定義了用戶和企業(yè)在創(chuàng)造價值過程中的角色，將過去以企業(yè)或產(chǎn)品為中心的價值創(chuàng)造觀轉(zhuǎn)變?yōu)橐杂脩趔w驗為中心的共同創(chuàng)造價值觀［8］。由此觀點出發(fā)，在線交互平臺的用戶角色呈現(xiàn)多元化［9］。在線交互學習平臺是典型的在線交互平臺之一，在線交互平臺是實現(xiàn)價值共創(chuàng)的重要場景，越來越多的研究認同教育更應被定義為服務而并非簡單的知識輸出［10］。為了便于有針對性地討論，本文聚焦在線交互學習平臺（online interactive learning platform，OILP），提出研究的模型構(gòu)建和假設。

1.2 用戶參與維度構(gòu)建

用戶參與是一種投資行為、承諾或主動參與，據(jù)Henrie等［11］研究認為，用戶參與主要分為行為參與、認知參與和情感參與三個維度（表1）。關于在線學習用戶參與維度的研究中，主要是從行為參與的角度，包括學習者出勤、完成任務、登錄時間以及其他任務等行為參與指標來評估學習者的行為參與［11］。有文獻認為自我效能、內(nèi)在價值、認知策略使用和自我調(diào)節(jié)構(gòu)成了認知參與，研究證明參與行為與學業(yè)成績正相關，同時學習成績也與行為參與和情感參與的綜合衡量標準之間存在著關聯(lián)關系［12］，但單獨研究學習者情感參與的文獻相對較少。同時，研究表明課程的設計如果可以吸引學習者的行為參與，情感參與和認知參與，結(jié)果是可以促進學習者的學術成就［13］。

表1 用戶參與維度構(gòu)建Tab.1 User engagement dimensions construction

1.3 在線交互學習平臺（OILP）的作用

在線交互平臺的交互性對于價值共創(chuàng)機制起到重要作用，其角色還有待進一步驗證［15］。

用戶與服務提供者的互動產(chǎn)生了價值共創(chuàng)，而所有的這些互動都是基于在線交互平臺的交互，因此，在線交互平臺對于用戶的價值創(chuàng)造是至關重要的。眾多研究表明信息技術（IT）的使用是影響知識傳遞效率和知識吸收能力的重要學習機制［16］。

根據(jù)OILP的交互性，本文設定其為模型的調(diào)節(jié)變量。調(diào)節(jié)變量是一種影響自變量對因變量作用強度和方向的變量，調(diào)節(jié)變量表現(xiàn)出的最本質(zhì)特征是與其他變量的交互作用，調(diào)節(jié)作用（moderating effect）也被稱為交互作用（interactive effect），較多應用于有交互的復雜關系模型中。在社會科學研究中由于各種因果關系和各種變量間關系的復雜性、隱蔽性，調(diào)節(jié)變量的作用容易被忽略，但實際上在管理學和社會行為科學理論的許多領域，調(diào)節(jié)效應都起著關鍵作用。調(diào)節(jié)變量作為間接影響因素，會對自變量和因變量間的關系產(chǎn)生正向或者負向的影響，同樣一個因果關系，在正向調(diào)節(jié)變量的作用下，自變量越大，因變量也會隨之變大；在負向調(diào)節(jié)變量的作用下，自變量越大，因變量反而會變得更小。本模型（圖1）的OILP首先是一個外生變量，它自身影響價值共創(chuàng)，同時通過用戶參與后的交互作用對于價值共創(chuàng)產(chǎn)生間接影響，因此本文認為這是典型的調(diào)節(jié)變量，而非中介變量。相同的在線學習內(nèi)容，如果OILP 的交互設計簡潔，用戶與平臺的交互更加高效，理論上可以獲得更好的用戶感知價值；相反如果OILP的交互設計不夠理想，用戶容易誤點或者操作失誤，不利于學習者的在線交互體驗，用戶感知價值也不理想。但是，這樣的假設是否成立呢？這是構(gòu)建PLS-SEM的主要目的。

圖1 用戶參與下在線交互學習平臺的價值共創(chuàng)PLS-SEM模型Fig.1 PLS-SEM model of value co-creation of online interactive learning platform with user engagement

由于用戶的參與和交互構(gòu)成了價值共創(chuàng)，在價值共創(chuàng)的過程中OILP 對于各價值維度有著方向和量值的影響。關于交互平臺的價值維度，研究［17］指出平臺價值構(gòu)建有4個維度可供考量：功能價值、情感價值、社交價值和個性化價值。結(jié)合用戶參與的三個維度，本文構(gòu)建了8組潛在變量：其中行為參與（BE）、認知參與（CE）、情感參與（EE）和OILP 是外生潛在變量；功能價值（FV）、情感價值（EV）、社交價值（SV）和個性化價值（PV）是內(nèi)生潛在變量?；贠ILP為調(diào)節(jié)變量的假設，即既直接影響價值共創(chuàng)的結(jié)果，同時也通過和行為參與、認知參與以及情感參與的交互作用間接影響價值共創(chuàng)的結(jié)果，這樣就有了PLS-SEM模型。

1.4 提出假設

行為參與是基于對學習者（平臺用戶）參與學習任務的參與度的觀察指標，例如出勤或良好學習行為和學習堅持習慣，相關文獻有關于行為參與和學習結(jié)果以及學習者滿意度的研究。本文假設學習者的行為參與對于在線學習的價值共創(chuàng)4個維度的價值具有正向作用。

H1 學習者BE正向影響價值共創(chuàng)的4個價值。

認知參與是學習者對于自己和自己學習的感受及認知程度，認知參與度是學習者學習的內(nèi)在動力；認知參與借鑒了投資理念，通過努力的意愿來理解復雜的觀點和掌握困難的技能。相關文獻有關于認知參與和學習持久性以及學習結(jié)果的研究。本文假設學習者的認知參與對于在線學習的價值共創(chuàng)4個維度的價值具有正向作用。

H2 學習者CE正向影響價值共創(chuàng)的4個價值。

情感參與是學習者與學習活動相關的積極情緒，指的是學習者在學習過程中的情感和感情，包括興趣，厭倦，快樂，悲傷和焦慮［14］。情感參與的學習者發(fā)現(xiàn)學習有意義，并且更多地投入到他們的學習中。本文假設學習者的情感參與對于在線學習的價值共創(chuàng)4個維度的價值具有正向作用。

H3 學習者EE正向影響價值共創(chuàng)的4個價值。

大量研究表明IT平臺并不是孤立起作用的，例如通過在線購物，購物體驗轉(zhuǎn)化為人與網(wǎng)站平臺、人與客服人員的交互作用體驗。同樣在在線教育的背景下，學習體驗很大一部分也被轉(zhuǎn)化為人機交互，其中OILP 被假設為一個調(diào)節(jié)因素，是一把雙刃劍，可以提升整個在線學習系統(tǒng)的價值也可以破壞其價值。IT 平臺實現(xiàn)了新形式的服務提供者和用戶的合作，為服務機構(gòu)提供優(yōu)質(zhì)服務并最終與用戶建立更牢固的關系方面發(fā)揮著重要作用。本文假設OILP 對于在線學習的價值共創(chuàng)4 個維度的價值具有正向作用，同時OILP和學習者參與的交互作用影響價值共創(chuàng)4個維度的價值。

H4a OILP 直接正向影響價值共創(chuàng)中的4 個價值。

H4b OILP對學習者BE和價值共創(chuàng)中的FV的關系具有正向調(diào)節(jié)作用；

H4c OILP對學習者CE和價值共創(chuàng)中的FV的關系具有正向調(diào)節(jié)作用；

H4d OILP對學習者EE和價值共創(chuàng)中的FV的關系具有正向調(diào)節(jié)作用；

H4e OILP對學習者BE和價值共創(chuàng)中的EV的關系具有正向調(diào)節(jié)作用；

H4f OILP對學習者CE和價值共創(chuàng)中的EV的關系具有正向調(diào)節(jié)作用；

H4g OILP對學習者EE和價值共創(chuàng)中的EV的關系具有正向調(diào)節(jié)作用；

H4h OILP對學習者BE和價值共創(chuàng)中的SV的關系具有正向調(diào)節(jié)作用；

H4i OILP 對學習者CE 和價值共創(chuàng)中的SV 的關系具有正向調(diào)節(jié)作用；

H4j OILP 對學習者EE 和價值共創(chuàng)中的SV 的關系具有正向調(diào)節(jié)作用；

H4k OILP對學習者BE和價值共創(chuàng)中的PV的關系具有正向調(diào)節(jié)作用；

H4l OILP 對學習者CE 和價值共創(chuàng)中的PV 的關系具有正向調(diào)節(jié)作用；

H4m OILP 對學習者EE 和價值共創(chuàng)中的PV的關系具有正向調(diào)節(jié)作用。

2 模型應用

2.1 量表設計及數(shù)據(jù)收集

本文的問卷采用相對成熟的量表，每個變量都是由3～5 個問題支持的，調(diào)查對象為同一在線交互學習平臺的學習者，首先第一輪發(fā)出50 份，測試問卷的信度和效度，以及通過學習者的反饋對問卷進行了微調(diào)，避免誤解。學習者的參與量表來自Skinner 等［12］；關 于 價 值 的3 個 維 度 的 量 表 來 自Mostafa［18］和Walsh 等［19］，個性化價值量表來自Xu等［20］和Parasuraman等［21］；在線交互學習平臺的構(gòu)建來自Turner 等［22］。系統(tǒng)可以識別不完整的問卷和用時低于3min 的問卷，第二輪問卷發(fā)放一共是300份，針對同一OILP，最終收回204份有效問卷，做進一步分析。學習者背景相似，有效問卷中學習者的年齡、教育程度、計算機水平對學習效果的影響均無顯著差異。樣本在性別上基本均勻分配（53%為男性），受訪者的平均年齡為26歲（標準差為7）。大部分受訪者（92%）完成了大學教育，每天都使用電腦。

鑒于本文的探索性目的，通過對問卷樣本數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計分析可見調(diào)查數(shù)據(jù)的分布有偏差，小樣本數(shù)量條件且不能驗證觀測變量服從多元正態(tài)分布，根據(jù)Hair等［6］總結(jié)的模型選擇經(jīng)驗規(guī)則，本文使用數(shù)據(jù)分析軟件PLS 3.0 測試本文提出的假設模型，分兩個階段來展現(xiàn)：測量模型檢驗和結(jié)構(gòu)模型檢驗。

2.2 測量模型可靠性和有效性

PLS-SEM 測量模型檢驗包括信度檢驗和效度檢驗。本文采用Cronbach's α 系數(shù)（CA）與組合信度（CR）進行信度檢驗，結(jié)果顯示（表2）各個構(gòu)念的Cronbach's α 系數(shù)與CR 值均大于0.7，表明各個變量的信度較高。就模型效度而言，測量模型中各個變量中的因子載荷均在0.7 以上，各個構(gòu)念AVE（平均方差萃取率）都大于0.5，表明本文中各核心變量的測量模型具有良好的聚合效度。關于區(qū)別有效性，本文用兩步來證明，首先檢查了所有項目的交叉加載，以確保任何構(gòu)造上的構(gòu)造都沒有比它自己更好地加載項，然后各變量的AVE的平方根均大于各個潛變量之間的相關系數(shù)，因此表明本文所使用的測量量表具有較好的區(qū)分效度。

2.3 結(jié)構(gòu)模型分析

模型通過了可靠性和有效性的檢驗，第二階段繼續(xù)結(jié)構(gòu)模型分析。PLS-SEM 結(jié)構(gòu)模型檢驗包括擬合優(yōu)度（R2）和路徑系數(shù)顯著性檢驗。在內(nèi)生變量R2檢驗方面，功能價值是0.71，社交價值是0.73，情感價值是0.75，個性化價值是0.63，均反映本文結(jié)構(gòu)模型中關聯(lián)潛在變量間有較好的解釋力和預測性，具有較高擬合優(yōu)度。

利用軟件PLS，本文進行了具有300 個子樣本的自舉程序，以確定路徑估計的重要性。近似模型擬合標準有助于估計假設模型與實際數(shù)據(jù)的相關性之間的差異有多大。為PLS路徑建模實現(xiàn)的唯一近似模型擬合標準是標準化均方根殘差（SRMR），SRMR是模型關系和實際數(shù)據(jù)矩陣之間的平方差之和的平方根，理論上要求SRMR 的值應該小于0.08，規(guī)范擬合指數(shù)（NFI）大于0. 8 就可以接受。模型中SRMR 為0.074，NFI 為0.8，均符合結(jié)構(gòu)模型擬合標準。共線性問題可以通過方差膨脹系數(shù)(variance inflation factor，VIF）來檢驗，VIF 低于0.2或高于5 表示共線性存在潛在問題，本文VIF 均大于1小于5，因此排除共線性問題。

接下來檢驗學習者參與對價值共創(chuàng)的直接影響和交互影響，見表3。

根據(jù)Pavlou和Gefen［23］的Cohen′s f2方法的公式（1）來檢驗本文的結(jié)果

式中：fC2表示Cohen′s；RI2為交互模型的擬合優(yōu)度；RM2為主要影響模型的擬合優(yōu)度。

結(jié)果為0.02、0.15、0.35，分別表示影響小、中、大，影響程度見表4。

結(jié)果表明學習者行為參與對于學習過程中的功能價值、情感價值、社交價值和個性化價值都具有正面影響；學習者認知參與對于學習過程中的功能價值、情感價值、社交價值和個性化價值都具有正面影響；學習者情感參與對于學習過程中的個性化價值具有正面影響，對于功能價值、情感價值和社交價值沒有顯著影響。H1 得到驗證，H2 得到驗證，H3 部分得到驗證。在線交互學習平臺對于學習過程中的功能價值、情感價值、社交價值和個性化價值都具有正面影響，H4a 得到驗證。通過直接影響和間接影響的對比可以得出，除了情感參與外，行為參與和認知參與均通過OILP 的調(diào)節(jié)作用對于4 個維度的價值產(chǎn)生影響。而情感參與僅僅通過平臺的調(diào)節(jié)作用對于社交價值有一定影響，一方面這符合OILP的社交特性；另一方面說明對于平臺用戶情感參與的研究和支持有待提高。

表2 變量信度和效度Tab.2 Reliability and validity of variables

表3 假設中學習者參與對價值共創(chuàng)的直接影響和交互影響Tab.3 The direct and interactive influence of learners'engagement on value co-creation in hypotheses

表4 Cohen's f2檢驗Tab.4 Verification of Cohen's f2

在線交互學習平臺和學習者參與的交互影響進一步通過Cohen′s f2檢驗得到了驗證（表4），其中行為參與經(jīng)過OILP 的調(diào)節(jié)作用：對于功能價值、情感價值、社交價值和個性化價值具有不同程度的影響，H4b、H4e、H4h 和H4k 得到驗證。認知參與經(jīng)過OILP的調(diào)節(jié)作用：對于功能價值、情感價值、社交價值和個性化價值具有不同程度的影響，H4c、H4f、H4i和H4l得到驗證。情感參與經(jīng)過OILP的調(diào)節(jié)作用：對于功能價值、情感價值和個性化價值的影響沒有得到驗證，僅僅對社交價值具有小到中等的影響。因此，H4d、H4g 和H4m 沒有得到驗證，H4j 得到驗證。關于情感參與和價值的關系得到驗證的假設只有情感參與正向影響社交價值。研究結(jié)論與以往文獻梳理結(jié)果相吻合，學者對于情感參與的研究不足，需要進一步深入探討研究。

經(jīng)過上述研究分析可知，除情感參與外，OILP對于功能價值、情感價值、社交價值和個性化價值，無論是直接影響還是間接影響都是顯著的。OILP對于社交價值的調(diào)節(jié)作用尤為顯著，符合線上交互的特征。OILP不再僅僅是一個學習功能的平臺，其交互性賦予了社交功能，例如在線學習英語的小程序，在鼓勵用戶每天堅持學習的同時，更鼓勵用戶每天發(fā)朋友圈，一方面這一行為成為用戶堅持在線學習的督促動力并且形成一種學習習慣，另一方面也讓用戶的這種社交行為免費為平臺打廣告，可以收獲“雙贏”。

3 結(jié)論與主要貢獻

本文從價值共創(chuàng)理論出發(fā)，基于OILP的調(diào)節(jié)變量假設，構(gòu)建PLS-SEM 進行了驗證。研究認為，在線交互平臺的交互機制有助于提升用戶社交價值，進而增強用戶粘性。

貢獻：構(gòu)建PLS-SEM，揭示了在線交互平臺實現(xiàn)價值共創(chuàng)的交互機制，從而為改進交互平臺的設計提供積極的決策支持。研究結(jié)論認為，OILP扮演著調(diào)節(jié)變量的角色，在交互中起到了調(diào)節(jié)作用，對價值共創(chuàng)的社交價值維度正向影響顯著，與以往研究提出的社會化媒體的交互性、個性化和社交性［24］相符，并指出了用戶的情感參與存在研究空間。

不足：雖然本文揭示了OILP對于價值共創(chuàng)的正向影響作用，但是各維度間相關關系、作用機制，以及如何激發(fā)正向影響并使之良性循環(huán)，成為持續(xù)的健康生態(tài)，尚需細化研究。