日期：2023-06-01    來源：CNAIS “MISQ China Impact” 團(tuán)隊(duì)    作者：Che-Wei Liu, Guodong (Gordon) Gao, and Ritu Agarwal (2022)   編輯：李晨，哈爾濱工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院管理科學(xué)與工程系，2020級(jí)博士研究生   點(diǎn)擊：375

摘要：本文研究了數(shù)字社交平臺(tái)對(duì)線下健康行為的互惠作用。雖然互惠行為是人類心理學(xué)的一個(gè)基本方面，但它在促進(jìn)健康行為方面的研究較為缺乏。作者對(duì)超過1,700 對(duì)用戶在移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上進(jìn)行了隨機(jī)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)組的個(gè)體收到來自他們朋友的禮物，并被要求通過參加跑步挑戰(zhàn)來回報(bào)這種幫助。相比之下，對(duì)照組個(gè)體受到基于自身利益的激勵(lì)。文章將兩組的表現(xiàn)進(jìn)行了比較?；谏鐣?huì)交換理論，作者認(rèn)為在調(diào)動(dòng)行為積極性方面，以互惠為基礎(chǔ)的激勵(lì)將優(yōu)于利己為基礎(chǔ)的激勵(lì)。此外，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明互惠效應(yīng)的大小取決于發(fā)送者和接收者之間的社會(huì)親密度。有趣的是，社會(huì)親密度互惠效應(yīng)的影響呈現(xiàn)倒U型。 成員之間的社會(huì)親近度適中時(shí)，互惠效應(yīng)的影響最強(qiáng)。綜上，相比于基于利己的激勵(lì)機(jī)制，該研究在促進(jìn)健康行為方面提供了一個(gè)效果更加的激勵(lì)機(jī)制：互惠。

關(guān)鍵詞：互惠，利己，健康行為，社會(huì)聯(lián)系，社會(huì)親密度，社會(huì)交換理論

1.核心速讀

人們普遍認(rèn)為，不健康的生活方式，如不良飲食、缺乏體育活動(dòng)以及酗酒和吸煙對(duì)健康具有較大的危害，并可能會(huì)對(duì)人們帶來巨大的經(jīng)濟(jì)代價(jià)。為了抑制醫(yī)療保健支出的快速增長(zhǎng)，包括政府和衛(wèi)生規(guī)劃人員在內(nèi)的眾多利益相關(guān)者越來越呼吁并強(qiáng)調(diào)對(duì)健康行為的激勵(lì)。與基于利己的激勵(lì)（Self-interest Based Incentives）相比，作者提出并測(cè)試了一種新的激勵(lì)機(jī)制-互惠，即通過互惠（Reciprocity）促進(jìn)健康行為。因此，該研究有兩個(gè)主要研究問題：(1)在促進(jìn)健康行為方面，基于互惠的激勵(lì)是否優(yōu)于基于利己的激勵(lì)? (2)社會(huì)親密性如何影響互惠激勵(lì)的有效性?

2. 理論背景

（1）互惠

互惠的概念源于禮物交換理論（Gift Exchange Theory）。Mauss和Halls的經(jīng)典文章調(diào)查了原始社會(huì)中涉及一系列行為的禮物交換過程：給予、接受，更重要的是，互惠。 人們可能出于維護(hù)社會(huì)平衡或公平,表達(dá)感激之情為目的而回饋禮物。禮物交換會(huì)產(chǎn)生互惠，因?yàn)樗梢詭椭吮砻魃缃痪嚯x并將朋友與非朋友區(qū)分開來。有時(shí)甚至可能向朋友進(jìn)行過度的補(bǔ)償。過往文獻(xiàn)表明，人們的互惠行為主要出于以下三個(gè)原因：符合普遍規(guī)范、表達(dá)感激之情和避免心理困擾。在信息系統(tǒng)領(lǐng)域的文獻(xiàn)中，研究人員通過禮物經(jīng)濟(jì)的視角來看待開源、在線社區(qū)和知識(shí)共享。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，禮物贈(zèng)送作為一種激勵(lì)可以幫助組織促進(jìn)用戶的健康行為。

（2）社會(huì)交換理論

社會(huì)交換理論（Social Exchange Theory, SET）可以幫助我們回答：為什么互惠機(jī)制比基于利己的激勵(lì)在促進(jìn)健康行為方面更有用。從社會(huì)交換理論的視角看，贈(zèng)送禮物是一種社會(huì)交換形式，它有助于建立和維持一對(duì)個(gè)體之間的社會(huì)關(guān)系。此外，該理論認(rèn)為雙方之間的交流產(chǎn)生了經(jīng)濟(jì)和社會(huì)結(jié)果。社會(huì)交換理論的核心原則是雙方實(shí)施成本效益分析以確定如何交互，尋求在社會(huì)交互過程中最大化利益的同時(shí)最小化成本。

3. 假說演繹

基于互惠的激勵(lì)與基于利己的激勵(lì)這兩種激勵(lì)機(jī)制的好處有明顯的不同。在基于利己的激勵(lì)機(jī)制中，個(gè)體通過接受挑戰(zhàn)與平臺(tái)達(dá)成正式契約，不遵守契約將導(dǎo)致失去獲得獎(jiǎng)勵(lì)的機(jī)會(huì)。因此，參與者接受活動(dòng)挑戰(zhàn)主要是為了為自身贏得獎(jiǎng)勵(lì)。相比之下，在互惠機(jī)制中，個(gè)人在接受挑戰(zhàn)時(shí)雖然也與平臺(tái)達(dá)成正式契約，但是在這種情況下，未能遵守契約將導(dǎo)致失去向發(fā)送者回報(bào)獎(jiǎng)勵(lì)的機(jī)會(huì)。過往的文獻(xiàn)表明，人們寧愿支付少量的金錢，也不愿面對(duì)社會(huì)或心理壓力。在本文的研究場(chǎng)景中，作者認(rèn)為，未能回報(bào)朋友的心理負(fù)擔(dān)將激勵(lì)并推動(dòng)他們完成比賽挑戰(zhàn)。因此，作者假設(shè)：

【假設(shè)1】: 基于互惠的激勵(lì)能夠比基于利己的激勵(lì)更有效地提高玩家完成健康運(yùn)動(dòng)挑戰(zhàn)的概率。

對(duì)于關(guān)系較遠(yuǎn)的朋友，禮物接收者進(jìn)行回報(bào)的欲望會(huì)減弱，但會(huì)隨著社會(huì)親密程度的增加而增強(qiáng)。對(duì)于親密的朋友，禮物接收者會(huì)對(duì)禮物發(fā)送者感到更多的虧欠，直到他們償還了這些恩惠。然而，對(duì)于一個(gè)非常親密的朋友來說，虧欠的感覺可能會(huì)減弱。這是因?yàn)椋瑢?duì)于非常親密的朋友來說，禮物接收者和禮物發(fā)送者已經(jīng)有了親密的聯(lián)系。換句話說，接受禮物的人相信，即使沒有禮物回報(bào)，這種關(guān)系也會(huì)持續(xù)下去。

【假設(shè)2】: 隨著用戶之間親密度的增加，完成健康運(yùn)動(dòng)挑戰(zhàn)的概率先增大后減小。即基于互惠機(jī)制的實(shí)驗(yàn)組個(gè)體挑戰(zhàn)完成度與親密度之間呈倒U型關(guān)系。

4.研究場(chǎng)景

作者對(duì)健身運(yùn)動(dòng)平臺(tái)上的跑步者進(jìn)行了一項(xiàng)隨機(jī)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)，為保持匿名，作者將該平臺(tái)被命名為Running Platform。該平臺(tái)提供了類似Twitter的功能，允許個(gè)人關(guān)注他人或被他人關(guān)注。這個(gè)特征使得作者能夠找到成對(duì)的朋友，這是測(cè)量互惠的必要條件。作者通過一系列篩選，最終確定3514個(gè)用戶為信息發(fā)送者（像他們的朋友轉(zhuǎn)發(fā)與體育活動(dòng)相關(guān)的挑戰(zhàn)邀請(qǐng)）。其中2744個(gè)用戶同意在配對(duì)期間將消息轉(zhuǎn)發(fā)給他們的朋友(體育活動(dòng)相關(guān)挑戰(zhàn)邀請(qǐng)的接收者)。一旦發(fā)件人同意參與，作者會(huì)根據(jù)收件人的ID將其隨機(jī)分配到以下三組的其中一組中：

第一組(Frnd-Recip組)中，該組為實(shí)驗(yàn)組，接收者從發(fā)送者那里收到一枚虛擬金幣。他們參加跑步挑戰(zhàn)就可以獲得一枚金幣并將其回饋給發(fā)送者。

第二組(FrndSelfInt組)中，接收者從發(fā)送者那里收到一枚金幣，并有機(jī)會(huì)參加同樣的挑戰(zhàn)，但在這組中，他們可以自己保留第二枚金幣，這使得獲得獎(jiǎng)勵(lì)的機(jī)會(huì)增加了一倍。

第三組(Plat-SelfInt組)，在這個(gè)組中，接受者從平臺(tái)獲得一枚虛擬金幣(禮物)，并有機(jī)會(huì)參與同樣的挑戰(zhàn)，為自己贏得第二枚硬幣。

在符合條件的用戶中，共1738對(duì)用戶構(gòu)成了該研究的最終樣本。三組分別占總接收人數(shù)的32.85%、33.95%和33.20%。

5.實(shí)證模型及結(jié)果

（1）假設(shè)1的檢驗(yàn)

該研究使用Probit模型正式測(cè)量治療效應(yīng)，如式（1）所示。其中,為潛變量，為關(guān)鍵因變量，表示個(gè)體是否完成挑戰(zhàn)。和分別表示Frnd-Recip和FrndSelfInt組，其中Plat-SelfInt組作為默認(rèn)的基線組。捕捉了發(fā)送者和接收者的特征，包括預(yù)處理距離、朋友數(shù)量、性別、年齡、任期和參與的比賽數(shù)量，以及參與者被分配的挑戰(zhàn)類型。

(Reference: Liu et al, 2022, p273, Equation 1)

結(jié)果如表6所示，在列(1)中，F(xiàn)rnd-Recip組的完成率為正且顯著。的邊際效應(yīng)為9.6%。由于Plat-SelfInt組的完成率為30.6%，互惠效應(yīng)導(dǎo)致挑戰(zhàn)完成率提高了31.4%。此外，作者在FrndSelfInt和Frnd-Recip之間進(jìn)行了Wald測(cè)試。Wald檢驗(yàn)的結(jié)果表明，在控制了送禮者的影響后，互惠的效果仍然優(yōu)于基于自利機(jī)制的激勵(lì)方案。因此，假設(shè)（1）被驗(yàn)證。

(Reference: Liu et al, 2022, p274, Table 6)

（2）假設(shè)2的檢驗(yàn)

本文作者通過考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來定義社會(huì)親密性。即發(fā)送者和接收者之間共同朋友的數(shù)量(CommonFriends)。作者使用以下模型測(cè)試Frnd-Recip組的曲線關(guān)系.

(Reference: Liu et al, 2022, p275, Equation 2)

表7的第1列顯示了結(jié)果。平方項(xiàng)的顯著和負(fù)號(hào)表明一個(gè)倒U型關(guān)系。結(jié)果支持了假設(shè)（2）的論點(diǎn)。此外，作者對(duì)倒U型關(guān)系進(jìn)行了進(jìn)一步檢驗(yàn):從下界開始的斜率為0.305,p值小于0.05，從中點(diǎn)到上限的斜率為-0.493, p值小于0.05，整體檢驗(yàn)是否存在倒U型，p值= 0.038，綜上，結(jié)果顯示倒U型關(guān)系存在。

(Reference: Liu et al, 2022, p276, Table 7)

6. 結(jié)論

這項(xiàng)研究設(shè)計(jì)了一種基于互惠的新激勵(lì)機(jī)制，并進(jìn)行了隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)來測(cè)試其有效性。該研究提供的實(shí)證結(jié)果表明，基于互惠的設(shè)計(jì)可以在較大程度上提高激勵(lì)計(jì)劃的有效性。從有效利用資源和改善有效性的角度來看，該研究為如何更準(zhǔn)確地為個(gè)人制定激勵(lì)措施提供了極有價(jià)值的參考依據(jù)。

參考文獻(xiàn)：

Liu, C. W., Gao, G. G., & Agarwal, R. (2022). Reciprocity or self-interest? Leveraging digital social connections for healthy behavior. MIS Quarterly, 46(1).

文章鏈接：

https://doi.org/10.25300/MISQ/2022/16177

https://misq.umn.edu/reciprocity-or-self-interest-leveraging-digital-social-connections-for-healthy-behavior.html

作者信息：

Che-Wei Liu

Position: Assistant Professor, Kelley School of Business, Indiana University Bloomington

Site:https://kelley.iu.edu/faculty-research/faculty-directory/profile.html?id=CWLIU

E-mail: cwliu@iu.edu

Research Interest: Business Analytics, Mobile Health, Fintech, Artificial Intelligence

Guodong (Gordon) Gao

Position: Professor, Robert H. Smith School of Business, University of Maryland

Site: https://www.rhsmith.umd.edu/directory/guodong-gordon-gao

E-mail: ggao@umd.edu

Research Interest: Artificial Intelligence in healthcare, Big Data in healthcare such as EMR, mHealth, and social media data, and quality transparency mechanisms.

Ritu Agarwal

Position: Research Professor,, Retired. Robert H. Smith School of Business, University of Maryland

Site:https://www.rhsmith.umd.edu/directory/ritu-agarwal

E-mail: ragarwal@umd.edu

Research Interest: information technology in healthcare settings, health analytics, and artificial intelligence applications in health

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