数字经济学报1（2022）209研究文章数字经济和共享平台的增长动力：交易成本经济学评估尤萨夫Akbara，Andrea Tracognab，*a奥地利维也纳中欧大学经济和商业系b意大利的里雅斯特的里雅斯特大学经济、商业、数学和统计系A R T I C L EI N FO保留字：共享平台交易成本网络效应平台动态平台治理A B标准尽管它们在数字经济中的重要性越来越大，但一些共享平台难以实现足够的规模，而另一些则完全失败通过将重点扩展到网络效应和信任建立机制之外，本文试图确定影响平台增长的因素，并分析其对共享平台的治理机制和战略管理的影响。我们的分析集中在交易成本经济学（TCE）及其三个关键相关变量：交易频率，交易不确定性和交易专用信息。我们的目标是研究这些变量如何决定平台层面的交易成本，以及这些成本如何影响会员参与度和平台增长。 为了探索我们的假设，我们调查了一个数字化的点对点（P2P）共享平台的社区成员。我们的经验发现证实，平台的增长受到交易特征的显著影响，并且与其他理论方法一起，TCE代表了一个适当和互补的视角，用于探索共享平台的增长动态，以及考虑平台所有者可以在组织，治理和战略设计层面采取的适当行动。1. 介绍数字平台是经济活动的强大引擎（Evans和Schmalensee，2016），它们可以显著降低交换和互动的成本（Parker等人， 2016年）。这些平台的兴起刺激了学术研究的扩展（Rochet和Tirole，2003，2006; Eisenmann等人， 2006年; Cennamo和Santalo，2013年; Hagiu和Wright，2015年），并推动了许多行业商业模式的根本创新。 近年来，我们目睹了广泛的“平台狂热”（Yoffieetal.， 2019年），这看起来像是一场“土地掠夺，公司觉得他们必须成为第一个行动者，以确保一个新的领土，利用网络效应，并提高进入壁垒”（同上，p。3）。然而，尽管对数字平台充满热情，但它们的成功绝不是有保证的或自我维持的（Cusumano等人，2020; Drewel等人，2021年）。这对于由对等（P2P）和协作共享驱动的共享平台尤其如此（Wirtz等人， 2019年），这是数字经济中越来越重要的一个子集，包括住宿（Airbnb）、共享乘车（Lyft）、众包劳动力（TaskRabbit）和同行贷款（Kickstarter）等行业（欧洲委员会，2016年），其重要性因COVID-19大流行而得到加强（CEPS，2020年）。 除了少数“独角兽”，大多数共享平台似乎都在努力建立和扩展，而其他平台则完全失败（VanAlstyne等人，2016年）。*通讯作者。DipartimentodiScienzeEconomiche，Aziendali，Matematiche eeStatistiche（DEAMS），Universit`a diTrieste，ViaValerio4， 34127，Trieste，Italy.电子邮件地址：AkbarY@ceu.edu（Y.H. Akbar），andrea. deams.units.it（A. Tracogna）。https://doi.org/10.1016/j.jdec.2023.01.002接收日期：2022年10月16日;接收日期：2023年1月19日;接受日期：2023年1月20日2773-0670/©2023作者。由爱思唯尔公司出版我代表科爱通信公司，公司这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表数字经济杂志首页：www.keaipublishing.com/en/journals/journal-of-digital-economyY.H. Akbar，A. 特拉科尼亚数字经济学报1（2022）209210现有文献确定了平台增长不佳的两个来源第一个是缺乏网络效应（Katz和Shapiro，1985;Evans和Schmalensee，2010）。网络效应可以定义为平台成员在平台的一侧或两侧添加其他用户的优势（Parker和Van Alstyne，2005）。这一过程可能会激活一种自我支持的动态（Arthur，1989年; Evans和Schmalensee，2010年），由此规模化的平台将边际成本推向接近零，并产生难以被较小的现有平台或新进入者竞争的垄断，最终导致“赢家通吃（或大部分）”的结果（Cusumano等人， 2020年）。这种自我维持的机制不仅与平台用户的数量有关，还与共享的内容有关：而实物资产的共享通常限于地方层面，从而将网络效应限制在地理上接近的各方（即，当共享资产和/或产品本质上是数字化的时，网络效应可以很容易地在区域和全球层面上扩展（Gawer，2021）。 从这个角度来看，一个平台缺乏增长可能是由于首先产生网络效应，然后传播网络效应的困难，从而阻止了增长成为指数增长的临界点。平台增长缓慢的第二个原因是（缺乏）信任和信任建立机制，这些机制支持社交网络（Buskens，2002）、在线市场（Gefen，2000; Bart等人， 2005; Nosko和Tadelis，2015; Tadelis，2017），或组织间关系交换形式（Zaheer和Venkattero，1995）。一个成长中的平台需要一定数量的社会资本（即，信任），以促进鲜为人知的同行（所谓的边缘用户）之间的互动。缺乏这种用户间的信任会降低网络效应，并最终阻碍临界点的实现。根据这种解释，平台增长的缺乏可以归因于不发达的信任建立机制（McKnight et al.， 2002年）。以上阐述的互补观点大大提高了我们对共享平台成功的理解然而，尽管网络效应和信任建立机制捕捉到了数字平台的重要特征，但它们并不能完全解释平台的动态，因为平台层面的经济交流和互动的其他相关维度仍然没有被发现。鉴于这一现实，我们的研究旨在解决以下两个问题。哪些因素会阻碍共享平台的发展平台所有者在治理和战略层面可以做些什么来解决这些障碍？本研究旨在通过交易成本经济学（TCE）（Williamson，1979年，1985年）的视角来研究共享平台的增长也就是说，我们认为共享平台的增长取决于它所支持的交易的性质和特征。这一论点在两个方面补充了网络效应和基于信任的解释首先，网络效应的论点倾向于将平台增长的问题主要归结为交易量的问题（包括平台成员的数量和交易密度）。其次，交易成本不仅限于缺乏信任（以及随之而来的行为不确定性水平），因为它们还受到环境不确定性以及各方通过共享平台交易产生经济价值所需的专门投资的影响。我们的研究应用了共享经济交易的细粒度特征 我们首先评估交易功能如何在平台层面产生交易成本（Williamson，1979，1985），然后我们建议平台所有者如何通过特定的治理机制主动和战略性地影响这些变量。 为了进一步探索这一点，我们开发了一个经验模型，该模型将共享平台的增长与我们的一组可预测变量（交易频率、不确定性和专用投资）联系起来，该模型表示共享平台活动的预期未来参与度。我们调查了Miutcank的成员社区， M i u t c a n k 是 一个P2P匈牙利共享平台，尽管已经建立并迅速推出，但一直难以扩大规模，因此代表了我们研究所调查的现象（P2P共享平台）的典型案例 我们的发现显示，Miut can’n k的增长明显受到交易特征的限制，这反过来阻碍了网络效应的充分产生和信任的充分建立。 在讨论经验发现时，我们得出了一些对平台所有者的启示，即我们认为，解决平台无法增长的解决方案在于发展特定的治理机制，包括将平台从P2P形式转变为综合形式。本文的组织结构如下。第2节是一个文献综述，考虑了三个问题。首先，它介绍了共享经济和共享平台的关键前提。其次，它介绍了TCE的核心理论方面，特别是它的主要结构（频率，不确定性和特异性）。第三，为了研究治理机制，它将共享平台定位为介于市场和等级制度之间的中间治理结构然后，我们发展我们的假设，将平台交易的特征与交易成本和平台增长联系起来。然后，本文概述了研究的实证方法，并提出和讨论的实证结果，得出的治理和战略管理共享平台的影响我们的论文的结论部分讨论了它的局限性，并提出了进一步的研究领域2. 交易成本经济学：共享平台2.1. 共享经济和共享平台：关键的前因共享经济可以被定义为一套商业，生产和消费实践，基本上以免费或收费的临时使用未充分利用的资产为中心（Botsman，2013）。 虽然这些做法非常古老，但当前经济共享的三个方面值得注意：第一，数字平台和设备的指数增长和使用;第二，对通过共享提供的消费品和服务的更可持续使用的兴趣日益增加;第三，消费者的演变注重个人互动和社区参与，特别是在城市化环境中（普华永道，2015）。Bardhi和Eckhardt（2017）声称，共享经济是他们概念化的“流动消费”的一部分，这是一种“短暂的、基于访问的和非物质化的”消费新维度（Bardhi和Eckhardt，2017：585）。基于上述共享经济实践的概念，Zeng et al. （2021）认为平台是共享经济实践可以促进发展的一种手段。这是由于建立在平台上的机制，通过分散的个人群体和通常的小型/独立企业通过点对点（P2P）交易协调资本和劳动力的供应共享Y.H. Akbar，A. 特拉科尼亚数字经济学报1（2022）209211平台允许用户以多种方式授予彼此临时访问权，例如未充分利用的物理资产（例如Airbnb，Blablacar和Lyft）和项目工作的自由职业者技 能 （ 例 如 TaskRabbit ） ， 但 并不 总 是 为 了 钱 （ Benkler ， 2004; Bardhi 和 Eckhardt ， 2012; Laamanen 等 人 ， 2016 年 ） 。Constantinides等人（2018年）表明，共享平台的启动成本相对较低，因为它们通常由对等社区支持（S'anchez-P'e rezetal.， 202 0）。此外，共享平台不需要其他平台所需的有形资产投资 随着共享平台成为越来越常见的经济交流场所（Horton和Zeckhauser，2016年;Parker等人， 2016），数字化和信息技术发挥了核心和突出的作用（Spagnoletti et al.， 2015年），这已经改变了迄今为止需要供应商和买家之间面对面互动的服务，而数字化生产和消费之间的界限变得越来越模糊：个人现在可以在Airbnb上出租自己的房屋，同时在同一平台上租用其他人的房屋。这种行为被称为经济共享依赖于数字平台的部署来促进其发展，它具有三个特点：它形成了使用匹配算法的数字系统，允许用户之间进行交易;它优先考虑临时访问而不是所有权;它强调更有效地使用未充分利用的资产。2.2. TCE对共享平台随着罗纳德·科斯（RonaldCoase）从TCE的角度来看，经济机构，如公司和市场，以及其他混合形式（包括数字平台），作为经济组织形式出现，在存在交易成本的情况下有效地管理交换活动TCE的核心是定义经济交易基本性质的三个变量（Williamson，1979）：频率，不确定性和专用投资（资产专用性）。首先，交易频率是指交易的强度（偶尔与在特定的时间跨度内发生在相同的当事人第二，交易的不确定性与当事方的身份有关（交换有时可能发生在基本上不为人知的对应方之间），也与交易背景有关，包括时间方面，因为交易有时可能延续很长时间并重复进行。第三，专用投资（资产专用性）反映了对经济资产（有形资产、无形资产、时间等）的持久、专用投资的程度优化交易价值。交易成本由上述三项交易特征的特定组合以及所涉及的经济主体的性质决定。TCE通常假设经济交换的参与者是有限理性的，并且必须面对交换对手的机会主义风险 更具体地说，完成交易所需的专门投资和机会主义风险的结合产生了一个问题，即保护交易各方投资的资产，以消除/减少“套牢”风险（Williamson，1979）。有限的理性和不确定性反过来又造成交易适应不断变化的情况和衡量所涉各方的实际身份（事前）和业绩（事后）的问题。 TCE进一步假设，基础交易的特征决定了交易治理类型的选择：也就是说，经济主体决定了最有效的合同安排（即，组织形式）用于管理事务（即，经济活动的治理这些理论主张得到了实证研究的广泛证实（RindScheisch和Heide，1997），这些研究已经确定，交易层面的特征对契约和治理选择以及组织功能和经济交换的持久性都有重要影响（Macher和Richman，2008;Argyres和Zenger，2012）。从TCE的角度来看，共享平台是挑战垂直整合公司的混合治理结构，并且偏离了典型的市场机制（Akbar和Tracogna，2018）。 共享平台可以与直接来自TCE的一系列维度下的市场和等级进行比较，包括：（Powell，1990），其中分享交易的起源是新物物交换的形式（Belk，2014）;交换的范围（Macneil，1978年），其中涉及两方与平台所有者调解的交换;双方的身份，（Macneil，1974：738），这在共享交易中只是部分相关，因为平台所有者作为交换的中介，经常补充当事人的声誉以促进相遇;沟通的方式和强度（Powell，1990），平台上的沟通渠道通常由平台所有者管理，这促进了用户之间的信息交流，并鼓励社区建设活动;交易时间长短，取决于要使用的资产类型、用户需求和其他交易条件;货币激励措施（价格、佣金、保证金等）， 在分享的环境中，这并不代表交换的唯一动机。事实上，平台用户和平台所有者通常会对非金钱激励做出反应，而这反过来又可能反映在用户的道德考虑（例如对经济不太依赖于追求利润和所有权的信念）和对共享社区的归属感，包括在替代市场中采取亲社会行为形式的愿望（Albinsson和Yasanthi Perera，2012）;最后，控制机制，平台所有者采用这些机制表1总结了混合形式共享平台的主要方面在这项研究中，我们进一步将共享平台分解为两种特定类型的混合形式，这取决于市场或分层特征的流行程度一种更接近市场形式的平台是P2P共享平台，而另一种包含更多层级机制的平台在这里被称为综合共享平台。这种二分法对于理解共享平台如何从一个平台过渡到另一个平台以维持增长非常重要 P2P共享平台旨在扩大其活动范围，如果没有其他原因，通过这样做，它们达到了允许自我生成网络效应的临界点，这是直观的感觉（Cusumano等人， 2020年）。然而，平台交易量的这种增长反过来又导致了更具挑战性的治理问题。事实上，由于“距离的死亡”效应（Tranos和Nijkamp，2013年），平台通常遵循一种特定的动态：一方面，在平台上纳入远距离（边缘）交易（成员）可以增加交易量并产生积极的另一方面，随着新平台成员数量的增加，Y.H. Akbar，A. 特拉科尼亚数字经济学报1（2022）209212表1共享平台作为混合治理机制的主要特征维度合同形式/规范依据传统的、完整的、公平交易劳动合同、内部冲突解决、暂缓执行新易货和平台合同交易范围双边纵向、多边、一方双边，由平台部分相关，有建立信任的机制平台范围的信任建立机制（例如，评级，评论），通常是众包给共享平台成员（Kuan和Lee，2019），由于交易不确定性的相关增加（随着交易变得更加边缘化）而减少 声誉和信任水平的降低导致参与共享平台活动的感知风险更高，并导致对其他平台成员机会主义行为的期望更高。在某些情况下，这阻碍了成员进行成功的平台互动和交流所需的必要的特定（专用）投资。其结果是，除非平台所有者采取具体的战略行动，否则共享平台将陷入因其增长而导致更高交易成本的境地（即，更大的不确定性和所需的专门投资）不能完全被成员和交易数量增加所产生的积极网络效应所抵消在接下来的章节中，我们将推导出一系列关于平台交易特征、交易成本和平台增长之间关联的具体性质和方向的假设。 我们的假设（通过直接和调节效应）平台增长（表现为参与者未来参与平台活动的愿望）与TCE视角下交易的三个典型特征相关：频率，不确定性和专用投资。一旦确定了平台增长与这三个特征之间的关联，我们将在本文的最后部分得出一系列战略含义，供平台所有者克服过度交易成本所产生的障碍。3. 假设的发展值得注意的是，我们将TCE应用于共享平台并不纯粹关注二元（即， 单个事务）级别，而且在平台（网络）级别上。威廉姆森本人（1996年）认为，TCE适合于网络论证，他在几年前就阐述了这一观点（威廉姆森，1985年），他指出，TCE“（.）通常分别研究每一个交易关系，虽然这（.）有助于显示每一个合同的核心特征，但一系列相关合同之间的相互依存关系可能因此而被遗漏或低估”。（Ibidem，p.393）。正是在这种双重视角（二元和平台层面）下，我们现在得出了一套假设，将交易特征与平台的增长联系起来。3.1. 当前交易频率我们的第一个假设是关于交易频率。从平台成员的角度来看，交易频率取决于与同一方和不同平台成员的重复根据网络经济学（KatzandShapiro，1985;Arthur，1989;Schilling，2009），一个平台的成员与其他成员之间的交流和互动量是产生网络效应的核心（Parkerand Van Alstyne，2005）。特别地，平台用户从会员资格中获得的效用随着他/她与其他平台会员进行的交易的数量而增加（Hinz等人，2020年）。 这与TCE的观点完全一致：当一个平台的成员已经在平台上活跃，并且她当前的交易频率很高时，她进一步参与平台上活动的倾向也很高。 根据上述情况，我们认为，高水平的交易频率会鼓励会员进一步增加他们在平台上的活动水平，从而促进平台的增长。因此，我们的第一个假设表达如下。H1。当前会员对平台活动的参与度（交易频率）越高，进一步参与平台活动的愿望就越高3.2. 交易不确定性在机会主义和有限理性条件下，TCE认为不确定性增加了交易成本。 Anderson和Schmittlein（1984）将环境不确定性与行为不确定性区分开来。虽然行为不确定性源于不可预测的合作伙伴表现，但环境不确定性与“交易环境的意外变化”有关（Noordewier等人， 1990年，p.82），包括需求水平，技术动态和供应商质量。这两种类型的不确定性都对平台的增长动态产生了负面影响。随着P2P共享平台的发展，涉及新的未知方的新交易（边缘交易）由于行为和环境原因变得高度不确定。因此，平台规模的增加可能会产生更高水平的交易不确定性，对共享平台成员关于在平台上活跃的态度产生负面影响。一般而言，面临和/或预期高交易不确定性的平台成员将不太倾向于增加其在平台上的参与程度因此，得出以下假设Y.H. Akbar，A. 特拉科尼亚数字经济学报1（2022）209213H2。平台上发生的交易的不确定性越高，参与平台活动的意愿就越低3.3. 专项投资我们的第三个假设涉及专门投资。从TCE的角度来看，经济交换的一个重要方面是以专用投资（资产专用性）为基础的，它可以被定义为交易各方产生的交易专用（非市场）费用（投资）的程度（威廉姆森，1979）。 由于难以收回该等投资的成本，各方可能不愿意在平台交易中使用专门资产，从而限制其分享活动。 有多种形式的专项投资，包括特定地点（例如，合同双方之间的物理接近性），产品复杂性，公司间共同专业化以及空间或时间接近性（Macher和Richman，2008）。在我们基于TCE的平台动态解释中，事前和事后专用投资要求扮演着相反的角色事前投资增加了一方例如，共享平台可以由“专业”成员填充，这些成员拥有并共享他们自己不使用的资产，并且这些资产事先完全专用于共享平台。要求的事后投资反过来又降低了参与平台活动的意愿，因为与进行“可能没有回报”的投资相关的风险和不确定性。换句话说，在过去的专用投资的情况下，共享平台成员有明确的动机继续参与共享平台以收回所做的投资（事前）。相比之下，如果成员被期望在未来进行专门的投资（即， 事后），这代表了共享平台参与的障碍，特别是当要投资的资产在没有在共享平台上共享时具有低价值时（例如，在Airbnb的情况下，房间或公寓;在Blablacar或Über的情况下，汽车使用 这对未来的平台增长产生了负面影响，因为由于缺乏专门的投资，交易可能会受到限制。由于我们的研究重点是共享平台的未来演变和动态，我们将注意力集中在事后投资上，从而得出以下假设。H3. 对平台交易未来（事后）专门投资的需求越高，参与平台活动的愿望就越低3.4. 调节作用与Mayer（2009）一样，我们认为交易成本特征不仅会单独影响共享平台，而且这些相同的特征也会相互作用我们特别关注交易频率所起的调节作用 当交易量（频率）足够高时，即使是以高度不确定性和高风险专用投资为特征的交易也可能变得有吸引力，因为平台成员可以用在其他交易中获得的收益来补偿在某些交易中遭受的损失。因此，我们认为，共享平台上更高的交易频率可能会减轻不确定性和事后专门投资对整体交易成本的负面影响因此，我们假设如下。H4。当前的交易频率抵消了交易不确定性与参与平台活动的愿望之间的负面关系H5。 目前的交易频率抵消了未来专门投资的需求与参与平台活动的愿望之间的负面关系。3.5. 交叉边频率我们认为，会员例如，随着平台成员越来越多地从共享平台上共享的信息中受益，可以预期他们将更愿意通过与其他平台成员共享自己的信息来做出贡献;此外，如果他们继续在平台上借用对象，我们可以预期，反过来，他们将更愿意通过平台借出他们的对象总之，我们假设共享平台的成员可能更喜欢同时在平台的两侧活动，从而提高他们参与平台活动的总体水平（Ondrus等人， 2015; Chu和Manchanda，2016）。 这种交叉频率效应被认为是我们基于TCE的共享平台增长理论模型的核心。事实上，特别是在早期阶段的共享平台中，由于其P2P性质，很自然地期望参与平台活动的愿望也是由一种“回馈”态度驱动的，即用户在平台的一侧越活跃（并因此受益）这是因为共享平台通常是由非货币激励和协作目的驱动的，而不仅仅是纯粹的经济交换。由此得出以下假设H6。会员在平台一侧的交易频率越高，他们参与平台另一侧活动的愿望就我们的研究模型和上述假设如图所示。1，下面。Y.H. Akbar，A. 特拉科尼亚数字经济学报1（2022）209214Fig. 1. 研究模型。4. 方法为了验证我们的假设，我们在匈牙利P2P共享平台Miut ca'nk社区成员中进行了一项调查。 该共享平台成立于2014年，在2019年春季调查时，它拥有近五万名注册会员。然而，在推出五年后，Miutca′nk此外，该平台仍属P2P性质，拥有人尚未透过采用整合机制明确及策略性地介入平台管治。 因此，Miut ca'nk代表了一个理想的研究环境，旨在确定阻碍共享平台增长的因素。我们现在描述Miutca'nk及其主要活动，并详细介绍我们论文中使用的调查方法。4.1. Miutca'nk及其分享活动Miut ca'nk在其注册会员中推广了几项活动。- 提供咨询/信息：成员阅读平台其他成员提出的信息和咨询请求，并在其有权限和时间的情况下提供所请求的信息和咨询。 这种交流通过平台的消息传递工具进行，而不需要物理会议。- 搜索建议/信息（SI）：当成员需要某些东西或有问题需要解决时，他们会向平台的其他成员寻求建议/信息信息/建议通常通过平台消息传递工具提供建议/信息提供和搜索的示例包括DIY/家居装修提示和吃饭的地方等。- 对象/工具/设备的借出（LO）：成员使其对象、工具和设备可用于与平台的其他成员共享。物理接近是一个促进因素。- 对象/工具/设备（BO）的借用：平台成员从平台的其他成员借用对象/工具/设备，而不是购买对象/工具/工具包括家庭用品和维修设备。- 自由职业者工作服务（FW）：成员向平台的其他成员提供个人/专业服务。 他们可以在家（远程）或在雇主的场所或其他地方工作，这取决于工作的性质。- 雇佣自由职业者（HW）：当会员需要为自己、家人或企业提供帮助时，他们会在平台上搜索可用的技能和工人根据分配的工作性质，自由职业者在家（远程），在他们的场所或其他地方工作，自由职业者服务的例子包括电工，水管工等。上述活动定义了三个不同的市场：1。信息共享; 2.共享对象，以及3.自由职业者的工作分享，上面列出的单一活动代表了每个市场的两个方面。4.2. 调查样本由于平台规模有限（截至2019年5月，共有46，579名活跃和非活跃用户注册），我们的调查对象是Miut ca'nk会员的全部人群（即，抽样框架包括所有平台成员，调查设计基于对人口的全面抽样由于有效电子邮件帐户的部分可用性，我们将我们的Y.H. Akbar，A. 特拉科尼亚数字经济学报1（2022）209215þ调查问卷的框架人口36，866注册会员。通过计算机辅助自我访谈（CASI）进行问卷调查。 Miut ca'nk平台本身通过电子邮件联系成员，并邀请他们自行填写一份基于网络的封闭式结构化问卷。调查问卷是用英语编制的，然后专业翻译成匈牙利语，然后分发给平台成员，他们都是匈牙利居民。数据收集时间为2019年4月至5月。我们获得了772份调查回复，总回复率为2.1%。几项研究表明，网络调查中的低响应率不一定会增加无响应错误（Keeter等人， 2000; Kaplowitz等人，Groves，2006）。在清理数据集后，650个完整的响应用于数据分析，净响应率为1.8%。共享平台成员的个人资料样本大多数接受调查的个人拥有学位（66%），有工作（72%），独居或与伴侣住在一起（58. 8%的情况），大多数在城市化或半城市化地区（95. 2%）。基于现有文献（Hamari等人，2016年），该样本配置文件更普遍地反映了共享平台。在进行假设检验之前，我们控制了由受访者与非受访者的不同特征引起的可能的响应偏差事实上，我们发现样本和调查人群之间存在一些差异，如表3所示。样本在年龄方面与调查人群不同（46岁与46岁）。38，分别）和性别（男性：44.5%与49.2%），也就是说，受访者年龄稍大，女性比例高于他们来自的人口。这可能有两个原因首先，样本代表活跃的平台成员，而不是所有注册成员。第二，在职成员参加调查的倾向可能不同，导致妇女和老年成员的比例较高。样本和调查人群之间的一个更明显的差异涉及到平台的注册年份。很明显，样本代表了平台运营初期（2014年和2015年）注册的人口阶层，导致最近注册（2016年至2019年）的代表性过高 我们认为，样本分层中的这种不同“权重”可能主要反映了平台上较年长成员的不同活动和参与程度，即大多数第一批注册成员不再活跃。此外，由于该平台尚处于早期发展阶段，较早登记的成员在样本中的代表性较低，也可能反映出他们对未来使用该平台缺乏兴趣，这可能导致调查回复率较低。总的来说，尽管不同的阶层“权重”，我们认为样本是Miut c 'ank的活跃成员的代表，尽管所有注册的平台成员的代表性较低。由于我们的研究目的并非就Miutc'ank平台用户本身的实际资料作出特定推断，而是识别变量之间的关联及相关性，以及独立变量与平台参与程度之间的可能因果关系，因此我们不认为抽样及回应偏差值得关注。然而，为了排除我们结果中任何可能的偏差，我们进行了四次表2关键人口统计数据和个人资料示例。教育占样本- 高中2.9- 高中16.7- 大学14.2- 单身汉30.1- 硕士/工商管理硕士-博士3.6100,0占领- 充分就业59.6- 兼职10.7- 学生1.7- 未就业28.0100,0居住地区- 城市81.1- 半城市- 农村4.8100,0家庭规模-121.3-237.5-341.2100,0多宿- 仅限Miutcank平台会员84.8- 其他类似共享平台的成员资格（多宿主）15.2100,0对平台的满意度（1Y.H. Akbar，A. 特拉科尼亚数字经济学报1（2022）209216表3抽样调查人口特征。平均年龄样品（N ¼650）45.8岁调查人口（36，866人口）38.0岁- 男44.5%49.2%- 女性百分之五十五点五百分之五十点八100.0%100.0%注册年份- 2014百分之十九点四百分之五十四点五- 2015百分之十二点九百分之十八点七- 2016百分之十八点三百分之五点九- 2017百分之十七点四百分之四点一- 201821.4%9.1%- 2019百分之十点六7.7%100.0%100.0%鲁棒性检查。这些检查的性质和结果将在结果部分进一步介绍4.3. 因变量为了我们的分析目的，我们使用平台增长的PROX y作为本研究的因变量：当前成员对未来参与平台活动的期望水平。 这个衡量标准是对共享平台的成员未来参与平台的愿望的主观评价。 对于Miut ca'nk上的每一项活动，调查受访者都被问到以下问题：“你希望将来以什么样的强度参与Miut c a' nk？“的。对上述每项平台活动都提出了这一对于每项活动，要求平台成员使用5分制的李克特量表对他们希望参与的平台活动进行评分，评分范围从0（表示不希望参与）到5（表示大量参与）。考虑到研究数据是通过自编问卷收集的，所有参与者都收到了来自共享平台所有者的问卷，我们需要解决常见的方法偏倚。一个潜在的问题是对共享平台上成员活动水平的高估或不一致的评估，这会影响交易频率和因变量的测量。 虽然不可能将主观和客观指标（例如，可以从平台成员的日志文件中获得的指标）结合起来，但我们可以通过收集和比较当前交易频率与我们主观评估的因变量的两个替代指标（预期和期望的参与水平）来排除常见方法偏差的统计后果。预期参与共享平台考虑了许多实际障碍、约束、障碍和成员未来对共享平台的贡献的相关挑战 受访者被要求考虑他们在未来12个月内的预期参与水平。当共享平台成员想要对共享平台做出更多贡献（高期望参与度）但知道由于一些阻碍因素他们将不能很快这样做（低期望参与度）时，期望参与度和期望参与度不同收集到的数据（表4）表明，期望的平均参与水平始终高于预期，而预期水平又高于目前的水平，这表明收集到的数据具有内部一致性。我们对上述所有平均值进行了t检验，发现每项活动和每对参与状态（当前与当前）之间存在显著差异期望VS预期），显著性水平为0.000（双尾）。总之，数据显示，参与程度因平台活动而异，目前平台活动的参与程度始终低于预期水平。总体而言，平台演变似乎有一个典型的模式，即平台成员逐步参与，尽管速度缓慢，但参与程度更高。这一演变影响了所有平台活动，这些活动显示出积极和显著的相关性（表5）。4.4. 自变量自变量由第3节详细讨论的TCE事务特性结构表示。频率表4目前、希望和预期参与的平均水平平台活动当前参与（最大N ¼650）预期参与度（最大N ¼461）期望参与（最大N¼ 552）提供资料0.921.922.33供应信息0.871.802.21借出对象0.531.541.98借用对象0.441.431.83自由职业0.260.931.25雇用自由职业者0.170.841.10（0/4无参与; 1/4轻度参与; 5/4重度参与）Y.H. Akbar，A. 特拉科尼亚数字经济学报1（2022）209217¼ ¼¼表5目前平台活动参与程度之间的相关系数提供资料搜索信息借出对象借用对象自由职业者雇用自由职业者提供资料1搜索信息644 *1借出对象0.516 *476 *1借用对象495 *0.584 **0.651 *1自由职业者0.344 *356 *0.348 *335 *1雇用自由职业者357 *0.372 *338 *397 *0.591 *1** 相关性在0.05水平显著（双尾）。* 相关性在0.01时显著（双尾）。以目前在共享平台上的参与程度来衡量成员们被问到以下问题：“到目前为止，你对Miut c a 'nk的调查强度是多少？“的。要求共享平台成员根据其过去和当前在平台上的参与程度对频率强度进行评级（0当前无参与; 1轻度参与; 5重度参与）。不确定性通过四项量表进行测量，旨在捕捉交易不确定性的环境和行为维度，并使用主成分分析进行验证（见表4）。这些问题是根据在分享平台上进行的具体活动和成员所扮演的具体角色而调整的例如，关于在共享平台上出借工具，成员们被要求使用5分制的李克特量表（1/4我完全同意; 5/4我完全不同意）对以下四个陈述进行评分。- 我相信我可以在这个平台上找到我可以借给我工具的用户。- 我很容易把工具借给这个平台。- 关于工具的出借，我相信平台上提供的信息- 我确信我的工具的借出不会引起任何麻烦（例如，共享的工具没有损坏，没有适当的警告没有取消协议，没有付款问题等）。对于专项投资，调查问卷仅针对共享平台的供应方使用3项量表，使用5分制李克特量表（1 ¼我完全同意; 5 ¼我完全不同意）。在借贷工具方面，项目如下。- 为了在Miut c a 'nk上借出所需数量的工具，我应该进一步投资/购买。- 为了在Miut c a 'nk上借出所需数量的工具，我应该比以前投入更多的钱。- 为了在Miut c a 'nk上借出所需数量的工具，我应该比以前投入更多的时间。4.5. 自变量尺度验证为了验证不确定性和专用投资的多项目量表，应用主成分分析来检查项目是否被分组到相应的变量，以及因素的数量是否与预期相同成分的提取是基于大于1的特征值。总的来说，预期的两个组成部分是从七个项目中获得的，总共解释了75.3%的方差每个组成部分的项目与相应的变量一致（即，交易不确定性和专用投资）。 为了减少变量之间的共线性，我们通过方差最大化方法和Kaiser归一化来旋转分量，以获得每个项目的旋转正交因子得分。所有项目的因子负荷均大于0.7. 此外，每个变量的CronbachHair et al.（2016），我们还计算了复合可靠性值（CR）和提取的平均方差（AVE）。一般来说，因子负荷大于0.5、克朗巴赫 表6显示了其中一个平台活动（借贷对象）的结构有效性测试的相关矩阵，其中满足所有上述条件。我们对所有其他平台活动重复了类似的测试，验证了我们所有的不确定性和专用投资结构4.6. 控制变量每个调查参与者都包括并测量了九个控制变量：年龄，性别，教育，就业（我们将参与者分为两组：全职与全职。非全职工作，包括兼职工人，学生，表6结构有效性测试的相关矩阵构建体可变克朗巴赫阿尔法AveCR12是说STD. Dev.1不确定0.8730.7250.91312.6560.9472专项投资0.8560.7740.911-0.108**12.3811.065注：CR¼复合可靠性。提取的AVE¼平均方差 用于因子负荷的提取方法是主成分分析，方差最大旋转与Kaiser归一化，和KMO抽样充分性测量：0.769。Bartlett<球度检验，卡方1364.675，df21，p 0.000。总方差解释率为75.29%。** 相关性在0.05水平显著（双尾）。表7因变量、自变量和控制变量之间的相关矩阵1对贷款对象（LO）的期望参与水平1.98 1.42 12年龄45.81 13.76-.275* 13性别（1/4男性）0.44 0.50-.146*.030 14教育（年）5就业（全职）0.72 0.45.126*-.582*.014.044 16城市类7家庭类别2.00 0.66 000-.118*.017 004.124*.093** 18年注册3.60 1.65-086**.133*.093 * .053-.095**-.060.064 19多宿主0.16 0.37.014.001.032.116*-.025-.001.028.135* 110满意度4.10 0.98.239*.012-.123*-.028-.030-.033-.096**-.103*-.063 111不确定度2.66 0.95-.495*.084 052 096-.041 061 043 099 066-.377 * 112专项投资2.38 1.06-.081-.073.016-.233*.011.078.013-.040-.023-.025-.108** 113目前参与贷款对象（LO
我的内容管理
展开
