引用：
Kuang, Lini, Huang, Ni, Hong, Yili, and Yan, Zhijun Spillover Effects of Financial Incentives on Non-Incentivized User Engagement: Evidence from an Online Knowledge Exchange Platform Journal of Management Information Systems Vol. 36 No. 1 2019 pp. 289-320.
摘要：
在線知識交流平臺已經成為了一個互聯網用戶在線學習的重要工具。目前，在線知識交流平臺面臨的一個關鍵挑戰是如何促進用戶參與平臺建設。本研究提出了一組關於獎金激勵對三種用戶非激勵參與行為溢出效應的假設，即自願知識分享行為、知識尋求行為和社交參與行為。我們從在線知識分享平臺知乎（Zhihu.com）獲得了用戶行為數據用於評估假設。使用雙重差分模型和傾向得分匹配模型以及其他一系列穩健性檢驗來考察經濟激勵對於非激勵性行為的溢出效應。研究結果表明，一開始，對付費知識共享活動的財務激勵行為進一步激勵了用戶自願共享更多知識並增加了他們在平臺上的社交參與度。但是經濟激勵對用戶知識尋求行為沒有顯著影響。這表明財務激勵措施不僅僅只影響受激勵行為本身的參與度，而且還會溢出到其他非激勵的行為上。先前的研究可能低估了財務激勵對於平臺總體的積極影響。本研究為依賴於用戶生成內容的平臺提供了實踐指導和科學依據，即經濟激勵可以成為平臺培養用戶、生產內容及加強社交關係的有效策略。
介紹
近些年來，知識分享平臺比如 Quora、Stackoverflow 和 Zhihu 收到廣泛歡迎並迅速發展成為用戶獲取和分享知識的地方。在在線知識分享平臺上，用戶可以通過回答問題和發表文章的方式分享他的知識、經歷。反過來，知識共享行為會為這些分享者帶來潛在的社會和經濟回報，這將令分享者感到滿意。除了分享和獲取知識，知識分享平臺的用戶同樣可以和志同道合的用戶交換想法，因此，知識分享平臺不僅僅是一個知識庫，也是一個社交平臺。
在線知識分享平臺的持續發展取決於平臺用戶的積極參與，特別是知識共享、知識尋求和社交參與。如果用戶沒有足夠的動力參與到平臺之中，那麼平臺運營將有很大的問題，例如，很多用戶僅僅是發表一篇文章或者是搜索一個問題之後就離開平臺。
本研究在知乎上分析了財務激勵對於用戶參與行為的影響，在這個平臺上，付費和免費服務共存，我們首先實施了具有獎金激勵的有償知識交換實驗，在用戶收到經濟激勵之後，我們研究財務激勵如何對用戶行為所產生的溢出效應。結果表明，經濟激勵大大增加了自願知識共享和社會參與。此外，經濟獎勵的高低也有著不同的結果，較高的財務獎勵比較低的財務獎勵對用戶的非激勵參與行為的影響更大。此前的研究表明對於用戶來說，獎金激勵有一個下限，當獎金激勵的數額超過該下限時，獎金激勵會有一個好的促進效果，但是當獎金激勵的數額沒有達到該下限時則不會有好的促進效果。
相關參考
- 在線平臺中的用戶參與度
此前研究認為用戶的主動知識共享行為主要由非貨幣因素驅動，例如會員級別和習慣行為。而財務激勵會影響知識貢獻行為。高定價的問題會讓回答的人願意花更多的時間在問題上。並且財務激勵不僅僅只激勵不活躍用戶，同樣激勵了活躍用戶。
社交參與也被認為是用戶持續參與平臺的重要驅動力，在先前的工作中，主要是研究提問者或者回答者的知識共享行為，我們的研究考慮用戶參與的多個方面，即自願知識共享，知識尋求和社會參與，從而擴展此前的研究。
- 經濟激勵
決策者和管理者廣泛的使用經濟激勵來引導用戶做出期望的行為。在在線社區中，經濟激勵可以用作刺激用戶行為的營銷工具。例如問題難以解決時，提問者可能會提供金錢獎勵用於激勵其他用戶提供高質量的答案。另外，高額的金錢獎勵比低額的金錢獎勵能獲得更多和更長的答案。
理論基礎和假設
- 動機理論
動機理論將動機分為外在動機和內在動機，內在動機指的是因為內部需要而渴望做某事，外在動機指的是用戶行為有外在的激勵。知乎既有免費的分享也有付費的分享。一方面由於內在動機，用戶可以免費的、自願的提供知識，參與這些活動能夠讓用戶覺得自己在幫助別人，從而獲得成就感。另一方面，知乎這類混合知識交換平臺為用戶提供了外在動機，比如受到獎金的激勵。在我們的案例中，用戶可以通過知識共享行為而獲得報酬。由於獎金獎勵與自願參與行為不互斥，用戶仍然可以自願地分享知識，從而不會失去自主權。更重要的是，財務獎勵也可以被視為對能力的認可，在這種情況下，金錢獎勵不僅提供了外在動機，而且還增強了內在動機。根據激勵理論，我們希望用戶在從付費參與活動中獲得經濟獎勵後，將參加由內在動機驅動的其他自願活動。
- 公平理論
公平理論表明，如果個人認為自己在交易中評分過高或過低，他們將努力恢復公平。通過獎金激勵功能，用戶可以通過參與付費的知識交流從而獲得獎勵。這可能會導致對平臺的負債感，從而反過來激勵用戶增加對平臺的投入。因此，考慮到公平理論，我們希望獎金激勵能對用戶產生積極的溢出效應，例如自願知識共享，知識尋求和社會參與。
- 自願知識分享
在知識交流平臺中，自願知識共享行為通常包括自願回答行為和自願發佈文章。付費活動通常被視為免費活動的補充。自願性活動可以顯著提高用戶的滿意度和持續，答題者自願分享知識有助於建立積極的形象，表現出答題者的無私和仁慈。反過來，自願回答者的形象會增強其付費知識分享的影響力。考慮到經濟激勵對有償知識分享有積極作用，這些激勵措施可能導致自願知識共享活動的增加。 另一方面，參加有償知識共享活動中獲得的經濟回報表示對個人能力的認可，這可以增強用戶的內在動機。自我效能的提高也可能推動用戶自願分為的內在動力。兩者合計，財務激勵措施可能會增強用戶的內在動機，並進一步激勵他們從事自願知識共享活動。 因此，基於動機理論和公平理論，正式地，我們假設以下內容： 假設 1：如果用戶從付費知識分享中獲得經濟獎勵，包括自願回答（H1a）和自願發佈文章（H1b），則用戶將增加其自願知識共享活動。
- 社交參與
社交參與對於在線平臺的持續發展至關重要，例如在知乎中，用戶可以關注其他用戶，而被關注者的活動將會推送給關注者。我們以每月新增關注用戶和被其他用戶關注的數量來衡量用戶參與度。一方面，平臺獎金激勵能夠增加用戶的滿意度，另一方面，付費知識分享活動可以增加用戶的關注者數量。對於以上結論，我們假設 假設 3：如果用戶從付費知識分享中獲得經濟回報，包括關注更多用戶（H3a），並被更多用戶關注（H3b）。
研究背景與數據
2016 年 5 月 16 日，知乎推出了一項名為“live”的新功能，這是一項付費、實時的在線問答服務。我們從知乎蒐集了 2016 年 1 月 17 日至 2016 年 9 月 17 日相關的活動數據。我們將 2016 年 1 月 17 日到 Live 的發佈時間定義為預處理階段，將 Live 到 2016 年 9 月 17 日的發佈時間定義為後處理階段。
- 因變量
我們使用兩個變量來衡量自願知識共享行為：Answersit 和 Articlesit。 Answersit 是指在第 t 個月中用戶 i 自願分享的回答的數量。 Articlesit 指的是第 t 個月中用戶 i 自願分享的文章的數量。 使用一個變量 Askit 來衡量自願性知識尋求行為，該變量指的是用戶在第 t 個月提出的問題的數量。 我們使用兩個變量來衡量社會行為：Followerit 和 Followeeit。 Followerit 指的是第 t 個月用戶新增關注的用戶數。 關注者是指第 t 個月用戶新增被關注的用戶數。
- 自變量
與沒有收到財務獎勵的用戶相比，我們對用戶獲得獎勵前後如何改變其參與行為感興趣。 因此，我們關注的獨立變量是 TreatGroupi 和 PostTreatmentit。 如果用戶 i 在研究期間曾經進行過 live，則 TreatGroupi 變量等於 1，否則為 0。如果 t 月份為 2016 年 5 月 16 日或之後，則 PostTreatmentit 變量等於 1，否則為 0。
- 控制變量
社會認可會影響用戶的參與行為，我們採用了最近一段時間來自其他用戶的收藏夾和點讚的累積數量來衡量社會認可效果。我們計算了 Live 開啟前後兩個時段實驗組和對照組結果變量的均值和均值之差，實驗組和對照組的用戶總數分別是 203 和 4988，此外，因第二個月包含春節假期，因此報告的結果中不包含第二個月。結果如下表 1 所示:
表 1 實驗組和對照組因變量均值比較
實證分析
我們採用迴歸框架來檢測 live 發佈前後用戶的行為變化。使用 DID 方法使得我們能夠控制特定人群在特定時間的效果，在階段為 t 人員為 i 的情況下，我們的預估方程如下：
β1 評估了在財務激勵啟動前後，實驗組相比對照組的貢獻行為如何變化。控制變量 logFavit-1 和 logUpvoteit-1 分別表示自上一個時間段開始，回答收到的收藏和點贊數的累計數量。實驗結果如表 2 所示。
表 2 中 A 部分第 1、3、5、7、9 列以 2016 年 5 月 16 日為截止日期，展示了其固定效果（Fixed Effect）。變量 TreatGroupi 從迴歸中刪除，因為其值不隨時間變化。第 1 列顯示了經濟激勵對每個月的自願貢獻答案的溢出效應。第 3 欄顯示了財務激勵措施對自願發表文章的溢出效應。第 5 列顯示了財務激勵對知識尋求行為的溢出效應。第 7 和 9 欄展示了財務激勵對社會活動的影響。總體而言，在用戶獲得經濟激勵之後，貢獻答案的數量沒有改變。結果無法支持假設 H1a。對於自願發表文章來說，列 3 顯示，在用戶獲得財務獎勵後，每月平均文章數量增加了 32.0％。結果支持假設 H1b。綜上，經濟激勵會對用戶的自願知識共享行為產生積極的溢出效應。第 5 列的交互項 TreatGroupi * PostTreatmentit 的係數無關緊要。表示在用戶獲得經濟激勵後，用戶的知識尋求行為沒有改變。結果不支持 H2。對於社交活動，第 7 列和第 9 列分別顯示，在獲得有酬知識交換活動的經濟獎勵後，新關注者的數量增加了 29.7％，新關注者的數量增加了 16.6％。這些結果支持 H3a 和 H3b。第 2、4、6、8、10 列報告基於 OLS 迴歸的結果，該結果與固定效應模型的結果相似。表 2 的 B 部分顯示了使用 Live 使用日期作為截止日期的分析結果。
表 2 經濟激勵對用戶行為的溢出效應
分析
我們的研究調查了財務激勵對用戶相關的參與行為的額外溢出效應，這可以激發用戶的參與並顯著提高其對知識交流平臺的忠誠度。從方法上講，我們利用了自然實驗數據，並採用了 DID 框架進行數據估算。為了解決自我選擇問題，我們採用和傾向得分匹配模型來匹配實驗組和對照組，進一步增強了因果關係。根據匹配的樣本，發現用戶在獲得財務獎勵後，自願知識分享行為會增加，這些用戶在平臺中會與其他用戶建立進一步的社交聯繫。
但此研究擁有一些侷限性，首先它僅研究了財務激勵對參與行為數量的影響，然而，參與活動的質量對於在線平臺同樣重要。其次，由於數據的可用性，我們僅研究了四個月期間財務激勵的溢出效應，溢出效應是否會持續更長的時間值得進一步研究。第三，儘管使用了雙重差分模型和傾向得分匹配模型，但我們承認，用戶的選擇可能仍會引起內生性關注，這尚未完全解決。為了完全解決這種內生性問題，可能需要進行隨機現場試驗。未來的研究可能繼續探索這一方向。
結論
利用知乎的數據集，我們使用雙重差分模型和傾向得分匹配模型來分析了平臺引入獎金激勵對用戶行為的溢出效應，我們的研究表明，財務激勵不僅僅對激勵行為有積極的影響，而且還會對其他非激勵的在線參與行為產生溢出效應，例如進一步的知識分享和社交參與。我們的研究提供了實證證據來支持在現實中使用財務激勵措施，它是平臺培養用戶、提高用戶滿意度和增強社交網絡的有效手段。
致謝
本文由南京大學軟件學院 2019 級碩士李文龍翻譯轉述。
感謝國家重點研發計劃（2018YFB1403400）和國家自然科學基金（71732003，61772014）支持！
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