2018, Vol. 20
, 2. 安徽大学 管理学院, 安徽 合肥 230601
2. School of Management, Anhui University, Anhui 230601, Hefei, China
近年来，随着移动互联网、社交媒体的迅速发展，越来越多的企业意识到社会化电子商务的重要性，并将营销的重心放在网络上。以微博为代表的社交媒体，用户规模庞大，吸引了大量的企业。据《2016年微博企业白皮书》显示，2016年企业品牌微博账号已达到130万个，较上一年增长35%；品牌账号粉丝规模高达5.9亿人。品牌微博在2016年共发布博文1.14亿条，阅读量超过6 722.4亿次，转发和评论量超过16亿次。尽管不少企业借助品牌微博吸引用户参与，与用户建立了良好关系，扩大了品牌的影响力，但仍有很多品牌微博发布的博文对用户的吸引力不高。2016年微博博文累计阅读量超过10亿次以上的品牌账号仅有66个，微博博文累计互动量1 000万次以上的品牌账号仅21个①。
① 新浪数据中心.2016年微博企业白皮书[R].2016.
在品牌微博的背景下，用户参与(participation)包括用户阅读、转发和评论品牌微博博文的行为[1]。随着品牌微博数量的增长，用户参与的重要性日益凸显，如何促进用户参与品牌微博的行为也受到学者们越来越多的关注。近年的研究表明，用户的参与确实有助于增强成员和品牌之间的关系，帮助企业实现营销目标，是品牌微博长期生存和发展的关键因素[2-5]。现有的研究结果指出，用户受益、感知价值和品牌微博特征等因素能对用户参与行为产生影响[6-9]。然而，这些研究结果并未有效回答一些关键的实践问题，如：为了提高用户参与，企业应该在其品牌微博上加强产品特征的推广，还是侧重企业品牌形象的推广？鉴于此，本研究在现有文献的基础上首次提出从双一致性(包括自我一致性和功能一致性)的视角出发，探讨品牌微博上的用户参与行为。
近年来，已有研究初步论述了自我一致性对品牌微博用户参与的影响，如Zhang等[1]认为自我一致性、品牌微博与用户间的关系质量促进了他们的参与。但这方面的研究也存在一定局限，主要表现在：①仅考虑了自我一致性与用户参与的简单直接关系，在突出企业品牌形象的同时，并未考虑品牌微博在产品展示方面的功能价值，更缺乏对两类一致性对用户参与影响大小的比较；②在企业品牌微博背景下，不管是自我一致性还是功能一致性，都缺乏对其形成过程和关键前因的研究。综上所述，从双一致性理论视角出发，深入研究用户在品牌微博下的参与行为将具有显著的理论和实践意义。
具体上，本研究将基于双一致的理论视角，首先分析两种不同一致性对用户参与的影响，然后探讨双一致性过程的关键前因，构建双一致性过程对用户参与影响的研究模型，选取国内品牌微博用户作为研究对象，结合相关文献的量表，采用问卷调查的方式收集数据，并通过结构方程模型(structural equation model)对研究模型进行实证检验，为解释用户参与品牌微博的心理决策过程提供新的见解。
二、文献综述 (一) 双一致理论双一致理论认为，消费者行为受到自我一致性过程和功能一致性过程的共同影响[10]。自我一致性和功能一致性程度越高，消费者对该产品/服务的态度也会越积极。在本研究中，企业的品牌微博可以看作是表达品牌形象以及展示产品/服务功能信息的理想平台。因此，双一致理论为本文提供了一个有效的视角去探讨品牌微博下的用户参与行为。
1. 自我一致性Sirgy[11]提出了自我一致性理论，认为产品概念和自我概念之间的相似度越高，自我一致性程度越高，对消费者的态度和行为产生积极影响的可能性就越大。自我概念指的是个人思想和情感的整体ROSENBERG M.Conceiving the self.1979[J].Basic, New York, 1979.。品牌或产品也同样具备自己的形象、概念，即产品象征性。人们通过消费一定的品牌/产品来表达自我概念，进行自我定义GRUBB E L, GRATHWOHL H L.Consumer Selfconcept, Symbolism and Market Behavior:A Theoretical Approach[J].The Journal of Marketing, 1967:22-27.。受自我一致性动机(selfconsistency motive)的影响，个体行为往往与其认可的观点保持一致[12]，因此消费者会偏好与自我概念具有相似性的产品或服务[13, 14]。
Sirgy[12]指出产品形象可以进一步分为与消费者自我概念直接相关的产品形象(即相似性)，以及与自我概念有差异的产品形象(即独特性)。人们往往会通过消费产品或参与产品互动等方式，突出产品的独特形象，表达自身的独特性[15]。研究认为，消费者个体受到自我独特性动机(selfdistinctiveness motive)的影响，使得他们倾向于选择能展示其独特性的品牌[16]。Brewer[17]进一步指出，消费者本能地想要平衡他们对个性化和包容性的需求，因此他们会追求与自我概念相匹配的独特性品牌。综上所述，品牌的独特性越能表达消费者个性，那么消费者的自我一致性水平就越高。
通过上述分析，本研究使用品牌独特性(brand distinctiveness)、消费者自我和品牌相似性(selfbrand similarity)作为自我一致性过程的前因变量，而品牌认同(brand identification)则是此过程的结果变量。现有研究认为，认同的概念指的是人们对他人/实体统一性或对某一群体归属感的认知[18]。消费者需要通过内化品牌的特征或将自己归为某一群体的成员，来定义和维持自我概念，而此过程最终将影响他们的行为和态度[19-23]。
2. 功能一致性虽然自我一致性解释了消费者自我概念与品牌展示价值间的一致性，但是品牌产品/服务的功能价值却一度被忽视，而实际上功能属性是产品/服务的基本特征[12, 21]。因此，Samli和Sirgy提出了功能一致性的概念，指的是产品/服务的功能属性和消费者期望与功能属性相匹配的心理过程①。Sirgy和Su[22]指出，当消费者所期望的产品/服务功能价值与感知到的功能价值相一致时，会产生功能一致性。换言之，消费者所需的功能价值和实际的产品/服务功能价值之间的相似性越大，功能一致性的水平越高。相关研究指出，功能一致性程度越高，对消费者态度和行为产生的影响越大[10, 24]。Jiang和Benbasat[25]使用感知诊断性(perceived diagnosticity)的概念来体现功能一致性过程的结果变量，指的是网站通过各种方式传达信息，从而在多大程度上帮助消费者了解产品或服务的质量。Suh等也采用感知诊断性来评价产品的功能属性，作为功能一致性的体现②。
① SAMLI A C, SIRGY M J.A Multidimensional Approach to Analyzing Store Loyalty:A Predictive Model[J].The Changing Marketing Environment:New Theories and Applications, 1981:113-116.
② SUH K S, KIM H, SUH E K.What if Your Avatar Looks Like You？Dualcongruity Perspectives for Avatar Use[J].MIS Quarterly, 2011:711-729.
(二) 用户参与行为近年来，大量学者关注于品牌网络社区的用户参与行为。品牌网络社区指的是基于品牌喜爱者之间的社会关系所形成的、独特的、不受实际地理位置所限的社区。它具有与传统社区相似的几个基本特征：共同意识、仪式及传统和道德责任感[26]。
一些学者分析了企业自建的品牌网络社区，他们从用户与品牌社区的关系、用户态度、涉入程度等视角探讨了参与行为。例如，Algesheimer等[2]指出品牌社区的认同和感知价值促进了用户参与。Casaló等[27]聚焦于企业运营的在线旅游社区，认为态度、感知行为控制、感知有用性促进了用户的参与行为。Gharib等[28]关注B2B社区的用户积极参与行为，发现情感承诺和广义互惠起到正向的作用。Shang等[29]认为认知涉入程度对品牌社区的潜在参与行为有显著的影响，但对于积极参与(发帖)行为无显著影响；而情感涉入对潜在、积极参与行为均无显著影响。
与传统的品牌社区相比，社交网站上的品牌社区规模更大，社会情景和内容更丰富，社区结构偏向扁平化，具有众多的相关附属品牌社区[30]。学者们主要从用户利益、社会因素、感知价值、页面特征、沟通特征等视角研究了用户参与的动机。例如，Kang等[31]聚焦于餐馆类的脸谱网品牌页，他们认为积极参与受到社会心理和享乐效益的正向影响。Kabadayi和Price[32]指出，人格特质是影响脸谱网品牌页面上用户点赞和评论行为的重要因素。Zhang等[8]指出技术特征影响用户的体验，进而影响用户参与品牌微博的行为。Zhao等[33]聚焦于对品牌微博参与行为起到促进和抑制作用的前因。杨学成等[9]探讨了品牌微博沟通的特征、名人效应对用户参与品牌微博的互动的影响。同时，有小部分学者探讨了自我一致性和参与行为之间的相关性。例如Zhang等[1]发现自我一致性是理解用户参与行为的关键因素。De Vries和Carlson[34]强调品牌力量(概念上与自我一致性密切相关)影响了用户参与程度。
通过文献回顾发现，学者们对品牌社区参与问题的研究成果已经较为丰硕，但目前关于一致性对品牌微博用户参与影响的研究却非常有限。根据双一致理论，当前文献中针对自我一致性的观点并没有全面探讨用户参与的心理决策过程，忽略了功能一致性的作用以及两类一致性的前因和差异。因此，本文在品牌微博背景下，将提出自我一致性、功能一致性的两个过程对用户参与行为影响的模型，并通过结构方程模型对所提出的模型进行检验。
三、研究模型和假设基于双一致理论，本文构建了品牌微博下用户参与行为的研究模型，见图 1。模型提出自我一致性过程和功能一致性过程共同驱动了品牌微博中用户参与行为。自我一致性的过程阐述了自我和品牌相似性、品牌独特性对用户品牌认同的影响，从而最终促进用户参与行为。功能一致性的过程阐述了生动性(vividness)和信息质量(information quality)对感知诊断性的影响，从而最终促进用户参与行为。
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图 1 研究模型 |
基于自我一致性视角，本文提出自我和品牌相似性、品牌独特性、品牌认同和用户参与之间的关系模型。
1. 品牌认同→用户参与根据Lam等[35]的研究，品牌认同指的是消费者感知并重视自身归属于一个品牌的心理状态。通过把自己归为某个社会群体的一部分，消费者可以获得自我概念和社会认同。虽然品牌不同于组织，但品牌可以作为一个重要的社会范畴与消费者建立关系，如建立会员制度[36, 37]。本研究聚焦于品牌认同而不是消费者对企业的认同，是因为同一个企业的不同品牌可能会产生不同的品牌认同[19]，品牌认同的概念可能比企业认同的概念更加适合[37]。在本研究中，品牌认同是消费者自我概念与品牌形象的认知连接[38]，它是自我一致性过程的结果。根据理论部分的阐述，自我一致性程度越高，对消费者的态度和行为产生影响的可能性越大。现有文献指出，品牌认同是用户参与和加入网络社区的关键因素[2, 38]。因此，在当前研究背景下，本文认为如果用户建立了品牌认同，那么他们更有可能实施品牌微博参与行为。基于此，提出如下假设：
H1：品牌认同对用户参与有正向的影响。
2. 自我和品牌相似性→品牌认同在本研究中，自我和品牌的相似性反映了品牌微博粉丝的自我概念与品牌形象之间的关联，它是自我一致性过程的前因之一。根据前面理论背景中的阐述，由于自我一致性动机的驱使，自我一致性最终影响了用户的行为、态度[12]。品牌微博可以提供各类品牌相关的信息，从而帮助用户识别品牌的形象和特征。如果用户发现品牌形象与他们的自我概念相似，那么便会产生自我一致性，品牌认同感是相应的结果。先前的研究表明，自我概念是影响个人态度和行为的重要原因之一。例如，Bhattacharya和Sen[16]曾指出，由自我一致性动机激发的自我和品牌的相似性，是品牌认同的前因之一。因此，提出如下假设：
H2：自我和品牌相似性对品牌认同有正向的影响。
3. 品牌独特性→品牌认同在本研究中，品牌独特性是指一个品牌相对于其竞争对手的独特性。根据理论背景的阐述，由于自我独特性动机的驱使，品牌独特性影响了消费者的自我一致性程度。品牌独特性是自我一致性过程的重要前因之一。Tian等[39]指出，用户通过使用产品来追求差异化，从而提高自我认同。品牌的独特性反映了用户的自我概念和品牌形象之间的关联[40]：用户很可能因品牌可以满足他们自我独特性的需求而被吸引[16]；如果某品牌比其他竞争品牌更独特，用户会更倾向于认同它[16, 41, 42]；用户在微博上关注独特的品牌，可以增强他们的自我独特性动机，进而认同这个品牌。Bhattacharya和Sen[16]指出，品牌的独特性是品牌认同的关键前因之一。本文推断在品牌微博上也存在这种关系。因此，有如下假设：
H3：品牌独特性对品牌认同有正向的影响。
(二) 功能一致性过程基于功能一致性视角，本文提出生动性、信息质量、感知诊断性和用户参与之间的关系模型。
1. 感知诊断性→用户参与为了探讨信息技术在评价产品属性方面的有效性，Jiang和Benbasat[25, 43]使用感知诊断性的构念来表示这种有效性的程度。感知诊断性指的是网站多大程度上帮助用户评估产品或品牌；在本研究中，指的是品牌微博在传达企业产品相关信息方面的有效性，反映了在品牌微博上用户所需的功能价值被满足的程度。在实践中，用户可以依赖品牌微博所提供的内容来评估企业产品的功能属性，当所提供的信息与用户的需求一致时，他们会认为品牌微博是有帮助的(即感知诊断性)，进而建立功能一致性。
许多研究都显示感知诊断性和用户决策间具有显著关系。Filieri[44]提出感知诊断性会影响用户接受信息的行为。Suh和Lee认为，在虚拟现实中感知诊断性会影响用户产品学习行为和消费抉择①。Jiang和Benbasat[25]指出，感知诊断性会对消费者行为产生影响。基于这些研究，本文推断在品牌微博上感知诊断性同样会影响用户参与行为。因此，有如下假设：
① SUH KS, LEE Y E.The Effects of Virtual Reality on Consumer Learning:An Empirical Investigation[J].Mis Quarterly, 2005:673-697.
H4：感知诊断性对用户参与有正向的影响。
2. 生动性→感知诊断性在品牌微博上，通过文字、图片或视频等互动设置，用户可以得到关于品牌的产品或服务信息。Steuer[45]将生动性定义为中介环境形式特征的丰富性，即环境呈现感官信息方式的丰富性。在本研究中是指品牌微博发布信息方式的丰富性。在实践中，企业可以通过在微博上发布设计精美的图片和生动的视频来展示自己的产品。品牌产品或服务的信息展示得越生动，越能帮助用户评估产品，即提升功能一致性水平。本文推断，在当前的研究背景下，生动性也会对感知诊断性有正向的影响。因此，有如下假设：
H5：生动性对感知诊断性有正向的影响。
3. 信息质量→感知诊断性根据以往文献研究，信息质量指的是信息的相关性、充分性、准确性和及时性[46]。用户期望通过关注品牌微博了解品牌相关的实时信息。品牌微博发布的博文信息越不准确、越过时、与用户的相关性越低，它们所能传达的品牌信息价值就越小，越不利于用户了解该品牌。同时较差的信息质量可能会误导用户，影响用户的体验，用户需要花费大量精力用于查询信息，增加了用户的操作难度，无法满足用户对于品牌相关信息的需求，降低了功能一致性水平。对企业而言, 提供充足的、准确的信息是非常有必要的，它可以帮助用户提高对产品的理解[47]。根据Jiang和Benbasat[43]的观点，感知诊断性代表了在网络商店上展示品牌相关信息的有用性。由此推断，品牌微博上的信息质量将影响感知诊断性。因此，有如下假设：
H6：信息质量对感知诊断性有正向的影响。
四、研究方法 (一) 问卷设计本研究选择了中国最流行的微博网站——新浪微博作为研究背景。为保证问卷的各测度项具有较高的内容效度，所有的测度项均引自于权威期刊上的文献，并结合新浪微博的实际进行了修正。由于文献来源是英文，本研究邀请领域内的两位博士生将这些英文测度题项翻译成中文，再将中文测度题项翻译成英文，通过对比两个英文版本量表纠正了翻译的内容，以保证问卷的量表能准确地表达测量项的含义。所采用的测量量表如表 1所示。问卷采用了李科特7级量表(从1=非常不同意到7=非常同意)度量。自我和品牌的相似性以及品牌独特性、品牌认同、生动性、信息质量、感知诊断性都是反映型构念(reflective constructs)，而用户参与是构成型构念(formative construct)。本研究采用了一些人口统计变量作为控制变量，如性别、收入、年龄、受教育程度和新浪微博的使用频率。
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表 1 构念和题项 |
在问卷正式发放前，进行了初步测试。首先将问卷发放给一些信息系统和营销方向的专家，并根据他们的意见加以修正；然后邀请了十个具有品牌微博参与经验的研究生填写问卷，基于他们的反馈，进一步对问卷加以完善。
(二) 数据收集本研究采用问卷调查的方式收集数据。在线上通过新浪微博的企业群、微信群、QQ群等通信软件将问卷链接发放给品牌微博用户填写；线下在两所大学中发放问卷，通过滚雪球方法邀请品牌微博用户应答。问卷设置了筛选问题，如询问应答者是否关注过品牌官方微博。若应答者填写“否”，则问卷无效；若应答者填写“是”，则接着要求他们填写所关注的品牌微博昵称。正式数据收集于2017年4月开始，为期1个月，总共回收了313份问卷，通过人工详细排查，剔除无效问卷17份，共获得296份有效问卷。主要排查方法包括：第一，检查问卷是否填写完整；第二，检查问卷问题是否出现连续、大量的一致答案；第三，检查应答者填写的品牌微博账号是否存在；第四，检查问卷填写人的微博昵称是否存在。受访者的人口统计信息如表 2所示，其中134名受访者为男性，162名为女性。大多数受访者年龄在18岁到34岁之间。60.8%有学士学位，24.3%持有硕士或以上学位。由于样本来源主要是高校学生，所以年龄多集中于18~34岁之间，学历结构较高。这些人口学特征与新浪微博网站最近的一份用户调查报告的结果基本相符①。报告显示，该网站的用户大多数年龄在18岁至30岁之间，拥有学士或以上学位。
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表 2 样本的人口统计信息 |
① 新浪数据中心.2017年微博用户发展报告[R].2017.
由于问卷调研数据可能会受到应答偏差(nonresponse bias)和共同方法偏差(common method bias)的影响，本文分别检查了样本的这两种偏差。首先，对比了前50份和后50份的问卷，发现它们的组成成分并没有显著差异，因此样本中没有严重的应答偏差问题。根据Podsakoff等[50]的建议，本文使用两种方法检测了样本的共同方法偏差：①使用哈曼的单因子分析方法，对所有题项进行主成分因子分析，经过检验发现，在未旋转时，第一个主成分的解释方差(31%)没有占到总体解释方差的一半以上；②检测了构念之间和不同构念题项间的相关性，结果显示因子间相关性均小于0.9，表明没有高度相关的因子。因此，这两项检测表明本研究中没有严重的共同方法偏差问题。
五、数据分析和结果本研究基于偏最小二乘回归(partial least squares，PLS)对研究假设进行检验。相比于LISREL、AMOS等基于协方差的结构方程模型方法，PLS是一种基于组成成分的结构方程模型方法，为复杂关系提供了较好的解释，并被研究者广泛采用。它不要求数据具有多变量正态分布，对样本大小的要求也较低，适用于探索性分析和测量反映型、构成型的构念[51]。鉴于本研究具有探索性的特点且既有反映型构念，又有构成型构念，因此更加适用PLS方法。具体上，本文采用SmartPLS2.0软件，通过两步分析法对测量模型和结构模型进行了检验①。首先对样本数据的信度、效度进行了检验，然后进一步检验了提出的假设，并比较了自我一致性、功能一致性对用户参与影响的差异，检验了人口统计变量在自我一致性过程、功能一致性过程中对用户参与影响的调节作用。
① HAIR J F, BLACK W C, BABIN B J, et al.Multivariate Data Analysis[M].Prentice hall Upper Saddle River, NJ, 1998, 5.
(一) 测量模型本文首先通过检查构念的内部一致性信度、聚合效度和区分效度，对测量模型进行了评估。Cronbach's α值是检验内部一致性信度的指标，当α值大于0.7时，说明内部一致性信度较高。联合信度(CR)和平均变异抽取量(AVE)是检验聚合效度的两个指标，当CR和AVE值要求分别大于0.7和0.5时，满足高聚合效度②。如表 3所示，所有α值均大于0.8，因此量表具有较高的信度；所有的CR均大于0.8，AVE均大于0.6，符合推荐的阈值，表明变量间具有高聚合效度。
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表 3 反映型构念的描述性统计 |
② FORNELL C, LARCKER D F.Structural Equation Models With Unobservable Variables and Measurement Error:Algebra and Statistics[J].Journal of Marketing Research, 1981:382-388.
接着是检查区分效度，研究任何两个反映型构念之间的差异程度。根据Gefen和Straub的建议，本文使用了验证性因子分析(confirmatory factor analysis)和AVE分析，每个构念在其相应因子上的载荷都要大于0.7，并且要大于在其他因子上的交叉载荷；每个构念AVE的平方根都要大于该构念和其他构念间的相关性①。因此，如表 4和表 5所示，研究结果表明各构念间的区分效度满足要求。
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表 4 反映型构念的验证性因子分析 |
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表 5 反映型构念的相关性 |
① GEFEN D, STRAUB D.A Practical Guide to Factorial Validity Using PLSGraph:Tutorial and Annotated Example[J].Communications of the Association for Information Systems, 2005, 16(1):5.
用户参与是一种构成型构念，在本研究中具有三个维度。为了检验用户参与的效度，首先检验了各题项的权重[52]。如表 6所示，PA1和PA2的权重是显著的，但PA3的权重并不显著。接着，根据Cenfetelli和Bassellier的建议检验了载荷值，发现PA3的载荷值大于0.7，PA3可以被保留。同时，检验了用户参与的题项间的多重共线性，结果如表 6所示，方差膨胀系数(VIF值)均小于3.3，因此用户参与的各题项间不存在共线性[52],①。
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表 6 用户参与各题项的权重 |
① CENFETELLI R T, BASSELLIER G.Interpretation of Formative Measurement in Information Systems Research[J].MIS Quarterly, 2009:689-707.
(二) 结构模型图 2显示了结构模型的结果。品牌认同(β=0.384，t=6.307)和感知诊断性(β=0.210，t=3.107)对用户参与具有显著的正向影响，假设H1、H4成立。自我和品牌相似性(β=0.390，t=6.177)和品牌独特性(β=0.144，t=2.277)对品牌认同具有显著的正向影响，假设H2、H3成立。同样，生动性(β=0.230，t=3.808)和信息质量(β=0.620，t=11.908)对感知诊断性具有显著的正向影响，假设H5、H6成立。因此，本文中提出的所有假设都是成立的。品牌认同、感知诊断性和用户参与的R2分别为22.5%、60.6%、31.7%。此外，除了收入(β=0.132，t=2.083)和使用新浪微博的频率(β=0.172，t=2.635)外，所有其他控制变量对用户参与都没有显著影响。
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注：*表示p < 0.05，**表示p < 0.01，***表示p < 0.001。 图 2 结构模型 |
在上述假设检验的分析外，本文也比较了自我一致性、功能一致性两个过程对用户参与影响的差异，并探讨了人口统计变量可能存在的调节作用。之所以在此进行后续分析而不预先进行假设论证，是由于：①缺乏相应理论或已有文献方面的基础; ②这些分析结果具有显著的现实意义，并有助于在未来进一步开展研究。
根据Vinzi等[53]的建议，本文使用f2公式分别检查了自我一致性和功能一致性结果变量(即品牌认同和感知诊断性)对用户参与的影响力(effect size)。结果如表 7所示，品牌认同对用户参与的影响中等(0.146)，感知诊断性对用户参与的影响程度介于微小和中等之间(0.047)，这表明虽然两者都对用户参与起到重要的作用，但是前者的影响力更大。同时根据Zhou等[54]的建议，本文使用统计方法比较了品牌认同和感知诊断性对用户参与影响的差异。通过分析两条路径系数、相应的标准误差和相应的样本量，得出两条路径系数大小差异程度的t值。结果表明，品牌认同对用户参与的影响更为显著(t=30.765，p < 0.001)。
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表 7 品牌认同、感知诊断性对用户参与的影响比较 |
本文使用PLS中乘积项的方法分析了人口统计变量对两类一致性影响的潜在调节作用。结果显示年龄和使用频率分别调节品牌认同与感知诊断性的影响，如表 8所示。年龄正向调节了品牌认同对用户参与的影响(β=0.170，t=2.911)，而使用频率正向调节了感知诊断性对用户参与的影响(β=0.138，t=2.609)。
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表 8 调节作用检测 |
本研究将双一致理论引入用户参与行为的研究，探讨了品牌微博上的双一致性(即自我一致性和功能一致性)过程对用户参与行为的影响。研究结果表明：①品牌认同和感知诊断性都对用户参与具有显著的正向影响。这说明企业应该关注如何促进用户的自我一致性和功能一致性水平，从而提升用户对企业品牌微博的参与水平。②在自我一致性过程中，自我和品牌相似性、品牌独特性显著地促进品牌认同，自我和品牌相似性的作用相对更大，这表明用户更愿意参加与自我概念相似的品牌微博的互动。③在功能一致性过程中，生动性和信息质量都显著促进了感知诊断性，相对而言信息质量的作用更大，这说明企业应注重高质量博文对用户的吸引力。④相对于功能一致性，本研究发现自我一致性对用户参与的影响更加显著，这说明企业在品牌微博上不能仅仅采取产品推广方面的策略，而应该认识到开展品牌方面的推广策略是更为有效的。⑤年龄越大的品牌微博用户，品牌认同对参与的影响越显著，这要求企业关注不同年龄段用户的参与行为差异。对年龄较大用户，企业更应重视他们在品牌认同方面的需求。⑥对于使用微博越频繁的用户，感知诊断性对其参与的影响越显著。这说明使用频率较高的用户对感知诊断性的作用更敏感，这可能是因为频繁使用微博的用户对产品功能方面的需求更为强烈。
1. 理论贡献本研究结果主要有以下五个方面的理论贡献：
第一，本研究丰富了品牌微博参与行为的实证研究。本文聚焦于双一致性对参与行为的影响，并解释了用户参与的心理决策过程，弥补了现有研究的不足。研究结果证实，双一致性观点有助于阐述品牌微博上用户参与行为的形成过程。这与先前文献的理论观点一致，如Johar和Sirgy[10]认为双一致性对用户的态度和行为有显著的影响。
第二，本研究加深了在品牌微博背景下对自我一致性心理决策过程的认识，丰富了现有的文献。本文探讨了自我一致性产生的两个前因变量。一方面由于自我一致性动机驱使，用户追求相似性，进而认同品牌，产生自我一致性；另一方面由于自我独特性动机驱使，用户追求品牌独特性，进而认同品牌，产生自我一致性。这与先前的理论观点是一致的。例如，Suh①等指出虚拟头像的感知相似性影响头像的认同。Wolter等[40]认为每个人都期望平衡他们的个性和包容性，当品牌的独特性与用户的自我概念相匹配时，就会产生品牌认同。
① SUH KS, KIM H, SUH E K.What if Your Avatar Looks Like You？Dualcongruity Perspectives for Avatar Use[J].MIS Quarterly, 2011:711-729.
第三，本研究通过在品牌微博背景下对功能一致性心理决策过程的研究，丰富了现有的文献。本文探讨了在此背景下功能一致性的心理过程，提出生动性、信息质量是提高感知诊断性的重要驱动因素。先前的文献研究也表明功能一致性显著影响消费者态度、行为。例如，Ahn等[24]指出，功能一致性会影响旅游目的地的选择。
第四，本研究丰富了现有文献中自我一致性、功能一致性和参与行为之间的关系。研究结果证实，在品牌微博上，自我一致性过程(结果变量为品牌认同)和功能一致性过程(结果变量为感知诊断性)都增强了参与行为，并且前者的影响更显著。这一结论扩展了Zhang等[1]的观点，不仅仅指出自我一致性的重要性，更对比了它与功能一致性的差异。
第五，本研究结果发现品牌认同、感知诊断性对用户参与的影响会因用户类型的不同而产生差异，丰富了现有文献。具体在参与品牌微博问题上，年龄较大的用户对品牌认同更为敏感；而使用微博较频繁的用户则对感知诊断性更敏感。
2. 实践贡献本研究为企业管理者提供了以下四个方面的实践启示：
第一，采取用户导向的品牌战略来管理品牌微博。在品牌微博运营的实践中，企业应该将注意力更多地放在品牌形象、品牌独特性的展示效果是否与企业品牌战略一致上，寻找品牌形象、品牌特征和用户自我概念的契合点，将这些契合点在品牌微博上清晰地加以展示，加强和巩固用户的品牌认同感。例如，在品牌微博上选择与目标用户自我概念相一致的名人进行互动，结合品牌特征，清晰展示品牌形象。
第二，进一步健全品牌微博的发布、反馈机制。品牌微博是用户与品牌互动的重要平台，良好的互动体验有利于吸引用户参与。企业应注重品牌相关信息更新的及时性，并结合精美的图片和生动的视频来加以展示；同时注重分析用户对品牌微博的功能性需求，将用户最关心的品牌功能相关博文置顶。用户反馈可以给企业提供有价值的体验信息，但用户问题的解决可能涉及多个部门，企业有必要组建跨部门的微博运营团队，及时准确地解决用户反馈问题。
第三，合理规划品牌微博的定位。品牌微博不能仅限于产品推广，应该更加重视品牌形象的展示和经营。现实中，常常有品牌微博通过发布品牌获得的荣誉、品牌的愿景等方式展示品牌形象，如支付宝微博上展示的蚂蚁森林等公益活动、支付宝入选“英语圈国家民众汉语认知度前100”等荣誉；也有在品牌发生负面事件时，第一时间作为官方媒体发声，与用户积极互动，争取用户的谅解并重塑品牌形象。
第四，制定个性化运营策略。结合品牌的目标消费者特征，有针对性地制定品牌微博运营策略。如果目标消费者年龄较大，企业的品牌微博应该更加注重展示其品牌形象、品牌独特性，加强品牌形象建设，巩固品牌认同感。如果目标消费者是频繁使用微博者，则应该注重博文质量及其生动性，发布更多品牌产品相关的功能信息，满足用户功能需求。
(二) 局限性与未来展望本研究主要存在以下三个方面的局限性：第一，本文仅选取了新浪微博的用户作为研究对象，样本的选取较简单。未来可以通过从更广泛的人群环境中或从其他微博网站上选择应答者，来扩大样本量，进一步扩展结论。第二，本文主要聚焦于双一致性过程对用户参与的影响，这意味着其他方面的影响，如社会因素等对用户参与的作用则未被考虑；未来可以考虑增添新视角以引入其他重要变量，进一步展开研究。第三，本研究采用截面调查方法，一定程度上制约了因果关系的检验；未来可以考虑结合面板数据或进行纵向调查，进一步检验用户参与品牌微博的内在机制。
| [1] | ZHANG K Z K, BENYOUCEF M, ZHAO S J. Consumer Participation and Gender differences on Companies' Microblogs:A Brand Attachment Process Perspective[J]. Computers in Human Behavior, 2015(44): 357–368. |
| [2] | ALGESHEIMER R, DHOLAKIA U M, HERRMANN A. The Social Influence of Brand Community:Evidence from European Car Clubs[J]. Journal of Marketing, 2005,69(3): 19–34. |
| [3] | BAGOZZI R P, DHOLAKIA U M. Open Source Software User Communities:A Study of Participation in Linux User Groups[J]. Management Science, 2006,52(7): 1099–1115. DOI: 10.1287/mnsc.1060.0545 |
| [4] | KOH J, KIM YG. Knowledge Sharing in Virtual Communities:An Ebusiness Perspective[J]. Expert Systems with Applications, 2004,26(2): 155–166. |
| [5] | 闫幸, 常亚平. 企业微博互动策略对消费者品牌关系的影响——基于新浪微博的扎根分析[J]. 营销科学学报, 2013, 9(1): 62–78. |
| [6] | SHI S, CHEN Y, CHOW W S. Key Values Driving Continued Interaction on Brand Pages in Social Media:An Examination Across Genders[J]. Computers in Human Behavior, 2016(62): 578–589. |
| [7] | ZADEH A H, SHARDA R. Modeling Brand Post Popularity Dynamics in Online Social Networks[J]. Decision Support Systems, 2014,65(3): 59–68. |
| [8] | ZHANG H, LU Y, GUPTA S, et al. What Motivates Customers to Participate in Social Commerce? The Impact of Technological Environments and Virtual Customer Experiences[J]. Information & Management, 2014,51(8): 1017–1030. |
| [9] | 杨学成, 兰冰, 孙飞. 品牌微博如何吸引粉丝互动——基于CMC理论的实证研究[J]. 管理评论, 2015, 27(1): 158–168. |
| [10] | JOHAR J S, SIRGY M J. Value expressive Versus Utilitarian Advertising Appeals:When and Why to Use Which Appeal[J]. Journal of Advertising, 1991,20(3): 23–33. |
| [11] | SIRGY M J. Selfcongruity:Toward A Theory of Personality and Cybernetics[M]. New York: Praeger Publishers, 1986. |
| [12] | SIRGY M J. Selfconcept in Consumer Behavior:A Critical Review[J]. Journal of Consumer Research, 1982,9(3): 287–300. |
| [13] | LIU F, LI J, MIZERSKI D, et al. Self-congruity, Brand Attitude, and Brand Loyalty:A Study on Luxury Brands[J]. ABIMBOLA T.European Journal of Marketing, 2012,46(7/8): 922–937. |
| [14] | ROY R, RABBANEE F K. Antecedents and Consequences of Selfcongruity[J]. European Journal of Marketing, 2015,49(3/4): 444–466. |
| [15] | 朱振中, 程钧谟, 刘福. 消费者独特性需求研究:回顾与展望[J]. 华东经济管理, 2017, 31(11): 151–158. |
| [16] | BHATTACHARYA C B, SEN S. Consumercompany Identification:A Framework for Understanding Consumers' Relationships with Companies[J]. Journal of Marketing, 2003,67(2): 76–88. DOI: 10.1509/jmkg.67.2.76.18609 |
| [17] | BREWE R M B. The Social Self on Being the Same and Different at the Same Time[J]. Personality and Social Psychology Bulletin, 1991,17(5): 475–482. DOI: 10.1177/0146167291175001 |
| [18] | ASHFORTH B E, MAEL F. Social Identity Theory and the Organization[J]. Academy of Management Review, 1989,14(1): 20–39. |
| [19] | CHOI H, REID L N. Congruity Effects and Moderating Influences in Nutrientclaimed Food Advertising[J]. Journal of Business Research, 2016,69(9): 3430–3438. DOI: 10.1016/j.jbusres.2016.01.043 |
| [20] | MALÄR L, KROHMER H, HOYER W D, et al. Emotional Brand Attachment and Brand Personality the Relative Importance of the Actual and the Ideal Self[J]. Journal of Marketing, 2011,75(4): 35–52. |
| [21] | SIRGY M J. Using Selfcongruity and Ideal Congruity to Predict Purchase Motivation[J]. Journal of Business Research, 1985,13(3): 195–206. DOI: 10.1016/0148-2963(85)90026-8 |
| [22] | SIRGY M J, SU C. Destination Image, Selfcongruity, and Travel Behavior:Toward An Integrative Model[J]. Journal of Travel Research, 2000,38(4): 340–352. |
| [23] | 臧志谊, 王聪. 消费者自我一致性和品牌情感依恋:现实-理想自我差异的调节作用[J]. 消费经济, 2014, 30(3): 48–54. |
| [24] | AHN T, EKINCI Y, LI G. Selfcongruence, Functional Congruence, and Destination Choice[J]. Journal of Business Research, 2013,66(6): 719–723. |
| [25] | JIANG Z, BENBASAT I. Research Note-investigating the Influence of the Functional Mechanisms of Online Product Presentations[J]. Information Systems Research, 2007,18(4): 454–470. DOI: 10.1287/isre.1070.0124 |
| [26] | MUNIZ A M, O'GUINN T C. Brand Community[J]. Journal of Consumer Research, 2001,27(4): 412–432. DOI: 10.1086/319618 |
| [27] | CASALÓ L V, FLAVIÁN C, GUINALÍU M. Determinants of the Intention to Participate in Firmhosted Online Travel Communities and Effects on Consumer Behavioral Intentions[J]. Tourism Management, 2010,31(6): 898–911. DOI: 10.1016/j.tourman.2010.04.007 |
| [28] | GHARIB R K, PHILPOTT E, DUAN Y. Factors Affecting Active Participation in B2B Online Communities:An Empirical Investigation[J]. Information & Management, 2017,54(4): 516–530. |
| [29] | SHANG R, CHEN Y, LIAO H. The Value of Participation in Virtual Consumer Communities on Brand Loyalty[J]. Internet Research, 2006,16(4): 398–418. DOI: 10.1108/10662240610690025 |
| [30] | HABIBI M R, LAROCHE M, RICHARD MO. Brand Communities Based in Social Media:How Unique Are They? Evidence from Two Exemplary Brand Communities[J]. International Journal of Information Management, 2014,34(2): 123–132. DOI: 10.1016/j.ijinfomgt.2013.11.010 |
| [31] | KANG J, TANG L, FIORE A M. Enhancing Consumer-brand Relationships on Restaurant Facebook Fan Pages:Maximizing Consumer Benefits and Increasing Active Participation[J]. International Journal of Hospitality Management, 2014(36): 145–155. |
| [32] | KABADAYI S, PRICE K. Consumer-brand Engagement on Facebook:Liking and Commenting Behaviors[J]. Journal of Research in Interactive Marketing, 2014,8(3): 203–223. |
| [33] | ZHAO H, SU C, HUA Z. To Participate or not to Participate in A Brand Microblog:Facilitators and Inhibitors[J]. Information Development, 2016,32(5): 1774–1785. DOI: 10.1177/0266666915626205 |
| [34] | DE VRIES N J, CARLSON J. Examining the Drivers and Brand Performance Implications of Customer Engagement with Brands in the Social Media Environment[J]. Journal of Brand Management, 2014,21(6): 495–515. |
| [35] | LAM S K, AHEARNE M, HU Y, et al. Resistance to Brand Switching When A Radically New Brand Is Introduced A Social Identity Theory Perspective[J]. Journal of Marketing, 2010,74(6): 128–146. DOI: 10.1509/jmkg.74.6.128 |
| [36] | FOURNIER S. Consumers and Their Brands:Developing Relationship Theory in Consumer Research[J]. Journal of Consumer Research, 1998,24(4): 343–373. |
| [37] | HE H, LI Y. CSR and Service Brand:The Mediating Effect of Brand Identification and Moderating Effect of Service Quality[J]. Journal of Business Ethics, 2011,100(4): 673–688. |
| [38] | BAGOZZI R P, DHOLAKIA U M. Antecedents and Purchase Consequences of Customer Participation in Small Group Brand Communities[J]. International Journal of Research in Marketing, 2006,23(1): 45–61. |
| [39] | TIAN K T, BEARDEN W O, HUNTER G L. Consumers' Need for Uniqueness:Scale Development and Validation[J]. Journal of Consumer Research, 2001,28(1): 50–66. |
| [40] | WOLTER J S, BRACH S, CRONIN J J, et al. Symbolic Drivers of Consumer-brand Identification and Disidentification[J]. Journal of Business Research, 2016,69(2): 785–793. |
| [41] | DUTTON J E, DUKERICH J M, HARQUAIL C V. Organizational Images and Member Identification[J]. Administrative Science Quarterly, 1994,39(2): 239–263. |
| [42] | HE H, LI Y, HARRIS L. Social Identity Perspective on Brand Loyalty[J]. Journal of Business Research, 2012,65(5): 648–657. |
| [43] | JIANG Z, BENBASAT I. Virtual Product Experience:Effects of Visual and Functional Control of Products on Perceived Diagnosticity and Flow in Electronic Shopping[J]. Journal of Management Information Systems, 2004,21(3): 111–147. DOI: 10.1080/07421222.2004.11045817 |
| [44] | FILIERI R. What Makes Online Reviews Helpful? A Diagnosticityadoption Framework to Explain Informational and Normative Influences in eWOM[J]. Journal of Business Research, 2015,68(6): 1261–1270. DOI: 10.1016/j.jbusres.2014.11.006 |
| [45] | STEUER J. Defining Virtual Reality:Dimensions Determining Telepresence[J]. Journal of Communication, 1992,42(4): 73–93. DOI: 10.1111/jcom.1992.42.issue-4 |
| [46] | ZHOU T. An Empirical Examination of Continuance Intention of Mobile Payment Services[J]. Decision Support Systems, 2013,54(2): 1085–1091. |
| [47] | YANG Z, CAI S, ZHOU Z, et al. Development and Validation of An Instrument to Measure User Perceived Service Quality of Information Presenting Web Portals[J]. Information & Management, 2005,42(4): 575–589. |
| [48] | CARROLL B A, AHUVIA A C. Some Antecedents and Outcomes of Brand Love[J]. Marketing Letters, 2006,17(2): 79–89. |
| [49] | STOKBURGER-SAUER N, RATNESHWAR S, SEN S. Drivers of Consumer-brand Identification[J]. International Journal of Research in Marketing, 2012,29(4): 406–418. |
| [50] | PODSAKOFF P M, MACKENZIE S B, LEE JY, et al. Common Method Biases in Behavioral Research:A Critical Review of the Literature and Recommended Remedies[J]. Journal of Applied Psychology, 2003,88(5): 879–903. |
| [51] | CHIN W W, MARCOLIN B L, NEWSTED P R. A Partial Least Squares Latent Variable Modeling Approach for Measuring Interaction Effects:Results from A Monte Carlo Simulation Study and An Electronicmail Emotion/adoption Study[J]. Information Systems Research, 2003,14(2): 189–217. |
| [52] | PETTER, STRAUB, RAI. Specifying Formative Constructs in Information Systems Research[J]. MIS Quarterly, 2007,31(4): 623–656. |
| [53] | VINZI V E, CHIN W W, HENSELER J, et al. Handbook of Partial Least Squares[M]. Berlin: Springer Berlin Heidelberg, 2010. |
| [54] | ZHOU Z, JIN XL, FANG Y. Moderating Role of Gender in the Relationships Between Perceived Benefits and Satisfaction in Social Virtual World Continuance[J]. Decision Support Systems, 2014(65): 69–79. |