電商交易平臺價值共創(chuàng)組態(tài)研究：一項模糊集定性比較分析

杜華勇，滕 穎，王汝平

（1.西華師范大學(xué) 管理學(xué)院，四川 南充 637002；2.電子科技大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，四川 成都 610054）

一、引言

在世界經(jīng)濟向數(shù)字經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的時代背景下，互聯(lián)網(wǎng)平臺打破傳統(tǒng)商業(yè)模式，逐漸成為新經(jīng)濟的引領(lǐng)者[1]。在此機遇下，依托數(shù)字化技術(shù)興起的電商交易平臺迎來蓬勃發(fā)展。電商交易平臺為眾多參與者提供了便捷的交互空間，讓大家可以借助網(wǎng)絡(luò)來完成交易，并由此獲得參與價值共創(chuàng)的機會。例如，美國T-shirt電商Threadless開辟了一種讓顧客進行新產(chǎn)品設(shè)計的模式，將受歡迎的用戶設(shè)計方案轉(zhuǎn)入制造和銷售。這種利用顧客思路進行新產(chǎn)品設(shè)計和測試的價值共創(chuàng)模式，既節(jié)約了企業(yè)生產(chǎn)和庫存成本，又滿足了顧客個性化需求。以電商交易平臺為代表的用戶導(dǎo)向的價值共創(chuàng)理念，正在逐步取代以企業(yè)為中心的價值獨創(chuàng)思路。

已有一些學(xué)者將電商交易平臺作為價值共創(chuàng)的典型場景展開研究，并從共創(chuàng)內(nèi)涵、共創(chuàng)機制和共創(chuàng)路徑等角度解讀價值共創(chuàng)過程[2-5]。然而，現(xiàn)有研究大部分采用定性分析方法闡述價值共創(chuàng)的作用機理和實現(xiàn)路徑，關(guān)注價值共創(chuàng)理論模型的探索性開發(fā)與構(gòu)建，相對忽略對價值共創(chuàng)模式的考察。此外，少量實證研究分析電商交易平臺價值共創(chuàng)過程時，也多采用“回歸分析”思路考察單一要素對結(jié)果的“凈效應(yīng)”，既忽略了價值共創(chuàng)過程的因果復(fù)雜性，也缺少對價值共創(chuàng)“關(guān)鍵組態(tài)”的考察。

為此，本文通過價值共創(chuàng)的理論回顧和框架整合，結(jié)合模糊集定性比較分析方法，揭示電商平臺價值共創(chuàng)的關(guān)鍵因素和組態(tài)（Configuration）。本文研究在微觀層面揭示電商平臺價值共創(chuàng)的因果關(guān)系和組態(tài)效應(yīng)，對深入理解電商平臺價值共創(chuàng)的因果復(fù)雜性，推動價值共創(chuàng)模式識別和類型劃分提供新的參考。

二、理論回顧與研究框架

（一）價值共創(chuàng)理論

價值共創(chuàng)是顧客、企業(yè)及其他利益相關(guān)者，通過參與產(chǎn)品、服務(wù)和體驗的開發(fā)與設(shè)計，在生產(chǎn)和消費領(lǐng)域共同創(chuàng)造價值的過程[2]。當(dāng)前價值共創(chuàng)理論主要包括兩大流派：一是以Prahalad和Ramaswamy為代表的顧客體驗研究，強調(diào)價值共創(chuàng)是企業(yè)和顧客通過有效互動而生成顧客個性化體驗的過程[3]。他們認為，共同創(chuàng)造意味著顧客參與到共同創(chuàng)造服務(wù)體驗的過程，共同創(chuàng)造的并非多樣化的產(chǎn)品，而是個性化的體驗。為此，他們提出價值共創(chuàng)的DART模型，強調(diào)對話、獲取、風(fēng)險評估和透明四要素是構(gòu)成價值共創(chuàng)的基礎(chǔ)。二是以Vargo和Lusch（2004）[4]為代表的服務(wù)主導(dǎo)邏輯研究，認為顧客（用戶）和企業(yè)是價值的共同創(chuàng)造者，他們通過交流互動，在生產(chǎn)、設(shè)計、交付和消費等環(huán)節(jié)一起創(chuàng)造價值。換言之，顧客（用戶）參與是服務(wù)主導(dǎo)邏輯下價值共創(chuàng)的核心內(nèi)容，也是實現(xiàn)顧客價值的必要環(huán)節(jié)。

（二）電商交易平臺價值共創(chuàng)研究

電商交易平臺是指以達成交易為目的，通過提高市場效率來創(chuàng)造價值的平臺，由平臺企業(yè)提供技術(shù)服務(wù)，構(gòu)建起虛擬的交易空間以引導(dǎo)和促進買賣雙方達成交易。現(xiàn)有文獻對電商交易平臺情境下的價值共創(chuàng)研究多以案例分析為主，重在揭示價值共創(chuàng)的過程機制。周文輝（2015）等[5]強調(diào)了電商交易平臺價值共創(chuàng)過程中平臺企業(yè)提供的技術(shù)支持和制度支持作用。張潔等（2015）基于無印良品的案例分析，探討了網(wǎng)絡(luò)虛擬環(huán)境下顧客參與價值共創(chuàng)的形式。羅珉和杜華勇（2018）[6]強調(diào)平臺企業(yè)通過搭建模塊化架構(gòu)、激發(fā)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)、實施系統(tǒng)鎖定等手段有效發(fā)揮價值共創(chuàng)的戰(zhàn)略彈性，從而構(gòu)筑競爭優(yōu)勢。劉曉宇（2020）通過跨境電商企業(yè)的回歸分析，發(fā)現(xiàn)價值共創(chuàng)與跨境電商企業(yè)績效存在顯著正相關(guān)關(guān)系。應(yīng)當(dāng)看到，盡管研究視角和研究結(jié)論并不一致，但現(xiàn)有研究的落腳點都相對集中于平臺設(shè)計和用戶參與兩個方面，關(guān)注平臺企業(yè)和平臺用戶在價值共創(chuàng)中發(fā)揮的角色和作用。

（三）本文研究框架

綜合前人研究來看，經(jīng)典價值共創(chuàng)的DART模型在電商交易平臺情境下仍然適用。首先，平臺企業(yè)創(chuàng)建高效的電商交易平臺，提供了平臺用戶平等、友好、順暢對話的物理或虛擬空間[7]，契合DART模型中對話（Dialogue）的內(nèi)涵。其次，平臺企業(yè)開放電商平臺系統(tǒng)給用戶，并為其提供API接口、SDK開發(fā)工具支持和增值服務(wù)，并允許用戶獲得產(chǎn)品、工具和信息訪問權(quán)限。這與DART模型中獲取（Access）的意義指向不謀而合。再次，通過平臺質(zhì)量鑒定、賣家品質(zhì)保證和交易評價等環(huán)節(jié)，平臺企業(yè)和平臺用戶共同參與規(guī)則制定、爭議調(diào)處、風(fēng)險管控等平臺治理實踐，從而有效避免平臺交易可能存在的風(fēng)險[6]。這與DART模型中風(fēng)險評估（Risk assessment）的內(nèi)在要求也是完全吻合的。最后，借助強大的數(shù)據(jù)平臺和算法體系，用戶可以快速搜索、比較、篩選交易對象和產(chǎn)品信息，大大降低了供需方用戶交易的信息不對稱程度[1]。這與DART模型中透明（Transparency）的意義恰好吻合。因而，DART模型也是電商交易平臺價值共創(chuàng)的重要因素。電商交易平臺情境下，DART模型本質(zhì)上體現(xiàn)為平臺企業(yè)對電商交易平臺的設(shè)計，是電商交易平臺價值共創(chuàng)的基本前提。

此外，電商交易平臺情境下，平臺價值共創(chuàng)不僅關(guān)乎平臺設(shè)計，也依賴于用戶積極參與。平臺用戶參與是傳統(tǒng)企業(yè)顧客參與的變種，不僅體現(xiàn)在需方用戶對供方產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)、物流、營銷、售后的價值鏈全過程，還體現(xiàn)在供需方用戶深度參與平臺互動的全過程[8]。一方面，用戶積極參與有利于提高賣家質(zhì)量、優(yōu)化平臺服務(wù)、加強用戶體驗、完善功能模塊。另一方面，更優(yōu)質(zhì)高效的電商交易平臺反過來推動平臺用戶對平臺有用性和易用性的感知，這與顧客體驗邏輯和服務(wù)主導(dǎo)邏輯通過顧客參與提升顧客體驗價值的理念相吻合。

為此，本文提出基于DART模型修正的電商平臺價值共創(chuàng)研究框架，將用戶參與加入平臺對話、開放獲取、風(fēng)險評估和信息透明，形成電商平臺價值共創(chuàng)五要素，探究電商交易平臺價值共創(chuàng)的組態(tài)效應(yīng)。

三、研究設(shè)計

（一）研究方法選擇

基于研究框架，本文主要考察電商交易平臺價值共創(chuàng)的關(guān)鍵要素和組態(tài)。由于傳統(tǒng)回歸分析無法揭示前因要素的組態(tài)效應(yīng)，因而更適合采用定性比較分析方法。具體而言，由于模糊集相對清晰集對隸屬刻畫更加精確，有利于捕捉微觀組態(tài)差異[9]，因而選擇模糊集定性比較分析方法（fsQCA）。

（二）條件選取與測量

（1）結(jié)果條件?；谘芯靠蚣?，本文選擇感知有用性和感知易用性為代表的用戶感知價值（PV）作為結(jié)果條件，測量方法參考Segars和Grover（1993）[10]的做法，通過7個題項衡量。（2）前因條件。參照研究框架，選擇平臺對話（DA）、開放獲取（AC）、風(fēng)險評估（RA）、信息透明（TR）和用戶參與（UP）五個要素作為前因條件。其中，平臺對話、開放獲取、風(fēng)險評估和信息透明的測量借鑒Prahalad和Ramaswamy（2004a[2]，2004b[3]）提出的DART模型，共計14個題項。用戶參與的測量綜合參考Kellogg等（1997）[11]和Chan等（2010）[12]的研究，從投入時間、精神、體力等方面修訂顧客參與的量表，最終形成涉及投入時間、投入精力、需求了解、積極建議4個方面的題項。所有條件測量均選用李克特5點量表。

（三）數(shù)據(jù)搜集與信效度分析

為確保測量量表真實有效，數(shù)據(jù)搜集分兩輪進行。第一輪開展預(yù)調(diào)研，主要用于量表可靠性分析和問卷修正。104份小樣本測試數(shù)據(jù)的分析表明，所有題Cronbach＇s α值大于0.7，總體Cronbach＇s α值大于0.9，項目總體相關(guān)系數(shù)（CITC）均大于0.5，項已刪除的Cronbach＇s α值均低于總體Cronbach＇s α值，表明問卷信度較高。探索性因子分析表明，KMO均大于0.7，Bartlett檢驗顯著低于0.05，因子載荷均大于0.5，累計解釋方差均超過70%，表明問卷效度較高且維度劃分合理，由此形成正式測量問卷。

第二輪為正式問卷調(diào)查，借助團隊成員關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，面向不同平臺用戶隨機發(fā)放問卷。同時，為了確保樣本分布均勻，保證每個平臺都至少有十份問卷，網(wǎng)絡(luò)調(diào)查在問卷入口設(shè)置單選題，讓用戶從10個知名平臺中選擇自己最熟悉的平臺，并對每個平臺問卷數(shù)設(shè)置50份上限配額。最終正式調(diào)研發(fā)放問卷312份，剔除12份無效問卷獲得300份有效問卷，有效率96%，各平臺問卷數(shù)18-46份不等。正式問卷數(shù)據(jù)整體Cronbach＇s α大于0.9，各條件的信度值均大于0.8，各題項CITC值大于0.5。驗證性因子分析各題項載荷系數(shù)大于0.7，KMO值大于0.7，累計解釋方法超過70%，各因子AVE值大于0.5，CR值均高于0.7，表明正式問卷數(shù)據(jù)的信效度良好。所有條件相關(guān)系數(shù)與AVE平方根如表1所示，各因子AVE平方根值大于與其他因子相關(guān)系數(shù)，表明問卷區(qū)分效度良好。模型 X2/df＝2.085、GFI＝0.901、RMSEA＝0.06、RMR＝0.039、CFI＝0.938 和 NNFI＝0.926，表明模型擬合良好。通過原始數(shù)據(jù)的均值化處理，并依據(jù)樣本統(tǒng)計特征將前因條件取值進行校準(zhǔn)，將條件完全不隸屬、交叉模糊點和完全隸屬的校準(zhǔn)參考值設(shè)置為25%，50%和75%分百位數(shù)，從而將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為用于組態(tài)分析的模糊集數(shù)據(jù)。

表1 Pearson相關(guān)與AVE平方根

四、模糊集定性比較分析

（一）必要性檢驗

必要性檢驗的一致性系數(shù)（Consistency）大于0.9且小于1，則前因變量構(gòu)成結(jié)果的近似必要條件[13]。當(dāng)一致性和覆蓋率大于0.6小于0.9，則說明前因條件對結(jié)果具有較強的解釋力[9]，但并不能完全解釋結(jié)果?；谀：瘮?shù)據(jù)，采用fsQCA3.0軟件開展針對高用戶感知價值（PV）（校準(zhǔn)后隸屬度高于0.5）和低用戶感知價值（～PV）（校準(zhǔn)后隸屬度低于0.5）的前因條件必要性檢驗，結(jié)果如表2所示。從表中結(jié)果來看，前因條件對結(jié)果有一定解釋力，但都不能單獨解釋結(jié)果。因而，適合采用組態(tài)分析，考察前因條件對結(jié)果的“組態(tài)效應(yīng)”。

表2 必要性檢驗

（二）組態(tài)分析

本文同時分析高用戶感知價值（PV）和低用戶感知價值（～PV）的構(gòu)成組態(tài)，不僅可以驗證是否前因條件與結(jié)果具備不對稱因果關(guān)系，還有利于深入挖掘組態(tài)內(nèi)涵，揭示價值共創(chuàng)模式的差異。為減少矛盾組態(tài)，本文將原始覆蓋率閾值設(shè)置為0.8，PRI一致性閾值為0.75，案例頻數(shù)閾值為1。根據(jù)簡約解和中間解整理繪制價值共創(chuàng)組態(tài)如表3所示。從結(jié)果來看，高用戶感知價值組態(tài)和低用戶感知價值組態(tài)的總體一致性系數(shù)均達到0.97479，大于0.8的閾值，總體覆蓋率均為0.70582，表明組態(tài)對結(jié)果的解釋力較高。同時，高用戶感知價值存在兩種組態(tài)類型，兩種組態(tài)存在相同的核心條件（DA和UP），說明積極的平臺對話和積極的用戶參與是電商交易平臺獲得高用戶感知價值的關(guān)鍵要素。低用戶感知價值呈現(xiàn)出一種組態(tài)，消極的平臺對話、消極的開放獲取、消極的風(fēng)險評估和低透明度（～DA、～AC、～RA、～TR）是推動低用戶感知價值的關(guān)鍵要素。

表3 價值共創(chuàng)組態(tài)

1.高用戶感知價值組態(tài)

H1a：平臺聯(lián)動型組態(tài)。組態(tài)H1a中風(fēng)險評估和信息透明以輔助條件存在作為路徑構(gòu)成部分，表明平臺積極對話和用戶積極參與的前提下，電商交易平臺通過加強風(fēng)險評估和提高平臺信息透明度來實現(xiàn)高用戶感知價值。換言之，該組態(tài)強調(diào)電商交易平臺價值共創(chuàng)的平臺聯(lián)動思路，在確保對話平等通暢和用戶積極參與的前提下，通過主動評估風(fēng)險和降低信息不對稱，實現(xiàn)平臺與用戶共創(chuàng)價值。

結(jié)合組態(tài)案例來看，組態(tài)H1a覆蓋了4個案例樣本，包括淘寶網(wǎng)、京東商城、蘇寧易購和網(wǎng)易考拉，這四家電商交易平臺通過打造完善的服務(wù)體系，形成了平臺與用戶聯(lián)動發(fā)展的良好態(tài)勢。以淘寶網(wǎng)為例，淘寶網(wǎng)連接多樣化產(chǎn)品或服務(wù)的買賣雙方，不僅撮合電商交易，也為用戶互動提供對話平臺、信息共享平臺和交易保障。如開發(fā)阿里旺旺溝通軟件確保買賣雙方溝通順暢的前提下保護雙方隱私信息；通過產(chǎn)品評價系統(tǒng)幫助消費者判斷產(chǎn)品描述與實物符合程度，從而提高信息透明度；通過引入閉環(huán)支付體系、設(shè)立權(quán)益保障制度和大眾評審機制，從而降低用戶交易的風(fēng)險。平臺用戶受益于優(yōu)質(zhì)高效的平臺服務(wù)系統(tǒng)，愿意為產(chǎn)品改進、服務(wù)優(yōu)化和平臺完善提供建議和想法，使淘寶網(wǎng)成為用戶青睞的電商交易平臺。2020年5月，淘寶網(wǎng)月度活躍用戶數(shù)達到7.57億，幾乎等于京東和拼多多的總和。應(yīng)當(dāng)看到，以淘寶網(wǎng)等四家案例企業(yè)為代表的電商交易平臺，側(cè)重通過加強平臺對話、提升信息透明度等組合措施，推動平臺用戶互動和交易，從而實現(xiàn)高用戶感知價值。由此，本文將組態(tài)H1a命名為“平臺聯(lián)動型組態(tài)”。

H1b：社群引導(dǎo)型組態(tài)。組態(tài)H1b中除了平臺對話和用戶參與作為核心條件存在，開放獲取、風(fēng)險評估和信息透明三個條件均以輔助條件缺失作為組態(tài)構(gòu)成部分。這表明，在開放獲取、風(fēng)險評估和信息透明三個要素缺失的情況下，電商交易平臺也可能通過積極平臺對話和用戶參與實現(xiàn)高用戶感知價值。結(jié)合組態(tài)案例小紅書電商來看，對于社交平臺的延伸出口而言，平臺對話和用戶參與對提高用戶體驗發(fā)揮著關(guān)鍵作用。小紅書前期屬于社交平臺，重互動不重交易，關(guān)注社群知識分享，如美妝、個人護理、海外購物經(jīng)驗等。盡管小紅書本身沒有豐富的電商經(jīng)驗，但通過生活式社群為小紅書海外購物電商提供優(yōu)質(zhì)用戶資源。不同于淘寶的流量思維，小紅書電商更注重社群建設(shè)和超級用戶培養(yǎng)，每一位小紅書上的知名用戶都可看作是不拿報酬的產(chǎn)品經(jīng)理。正是借助小紅書平臺的積極對話和用戶社群培養(yǎng)，小紅書電商的“社交屬性”優(yōu)勢不斷凸顯，造就了小紅書社群電商平臺的獨特價值共創(chuàng)模式。由此，本文將組態(tài)H1b命名為“社群引導(dǎo)型組態(tài)”。

2.低用戶感知價值組態(tài)

L1：設(shè)計貧乏型組態(tài)。組態(tài)L1中前四個條件均呈現(xiàn)為核心條件缺失，條件用戶參與（UP）不影響最終結(jié)果。這表明，造成低用戶感知價值的關(guān)鍵原因并不是用戶參與，而是平臺本身在平臺對話、開放獲取、風(fēng)險評估和信息透明四個方面的設(shè)計不夠完善。結(jié)合案例來看，低用戶感知價值組態(tài)覆蓋了閑魚等5個案例樣本，這些電商交易平臺在平臺設(shè)計上落后于淘寶網(wǎng)等平臺。比如，在爭議調(diào)處制度設(shè)計上，盡管咸魚也會使用“閑魚小法庭”，邀請17名不同身份的優(yōu)質(zhì)用戶作為評審員共同評議，但評審員評選標(biāo)準(zhǔn)不夠明確具體。相對而言，淘寶網(wǎng)的大眾評審員不僅對注冊年限、實名認證、保密承諾有要求，還必須通過各種資格考試，因而糾紛調(diào)處公信力更高。正是由于平臺企業(yè)在平臺對話、開放獲取、風(fēng)險評估和信息透明等方面設(shè)計相對貧乏，導(dǎo)致交易摩擦頻繁出現(xiàn)、用戶接納程度不高、用戶體驗較差。由此，本文將組態(tài)L1命名為“設(shè)計貧乏型組態(tài)”。

（三）穩(wěn)健性檢驗

為驗證研究結(jié)論穩(wěn)健性，本文開展如下檢驗方案：（1）改變校準(zhǔn)方式。將結(jié)果用戶感知價值完全隸屬、交叉模糊點和完全不隸屬的參考值由75%，50%，25%分位數(shù)調(diào)整為80%，45%，10%分位數(shù)；（2）改變閾值。將真值表原始覆蓋率閾值從0.8提高至0.9。結(jié)果表明，除了條件系數(shù)有變動，組態(tài)分析結(jié)論并非發(fā)生改變。由此，判定研究結(jié)論可靠。

五、結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

（1）電商交易平臺價值共創(chuàng)受平臺設(shè)計和用戶參與的影響。本文發(fā)現(xiàn)，在電商交易平臺情境下，DART模型演化為關(guān)于平臺對話、開放獲取、風(fēng)險評估和信息透明的平臺設(shè)計機制。同時，經(jīng)典的DRAT框架相對忽略平臺用戶參與行為，沒有考慮用戶參與價值共創(chuàng)的能動過程，不利于揭示價值共創(chuàng)的關(guān)鍵要素。為此，本文在DART模型基礎(chǔ)上引入用戶參與，從平臺設(shè)計和用戶參與兩方面構(gòu)建電商交易平臺價值共創(chuàng)的研究框架。

（2）電商交易平臺價值共創(chuàng)過程存在因果不對稱特性。作為價值共創(chuàng)結(jié)果，高用戶感知價值和低用戶感知價值的核心條件并不相同。積極的平臺對話和用戶參與是高用戶感知價值的核心條件，平臺對話、開放獲取、風(fēng)險評估和信息透明四個要素缺失則成為低用戶感知價值的核心條件。這恰好印證了價值共創(chuàng)過程不對稱因果關(guān)系的假設(shè)，為解析電商交易平臺價值共創(chuàng)的過程機制提供了更加微觀的解釋。

（3）電商交易平臺存在平臺聯(lián)動型、社群引導(dǎo)型和設(shè)計貧乏型三種價值共創(chuàng)組態(tài)類型。平臺聯(lián)動型組態(tài)強調(diào)建設(shè)完善的平臺服務(wù)體系，吸引用戶積極參與價值共創(chuàng)；社群引導(dǎo)型組態(tài)突出平臺社群建設(shè)，通過社群引導(dǎo)平臺用戶參與，從而提升平臺用戶感知價值；設(shè)計貧乏型組態(tài)則強調(diào)平臺設(shè)計不完善可能帶來用戶體驗下降，增加了平臺的交易摩擦，不利于實現(xiàn)高用戶感知價值。為此，本文通過fsQCA分析揭示了價值共創(chuàng)的組態(tài)效應(yīng)，為識別價值共創(chuàng)模式和劃分類型提供新的參考。

（二）研究啟示

（1）電商平臺經(jīng)營需要非線性思維。本文研究揭示了電商交易平臺情境下價值共創(chuàng)過程的非對稱因果關(guān)系，發(fā)現(xiàn)電商平臺價值共創(chuàng)的“成”“敗”有著各自不同的核心要素。比如，促進價值共創(chuàng)的關(guān)鍵因素是積極的平臺對話和用戶參與，但抑制價值共創(chuàng)的關(guān)鍵因素卻是有關(guān)平臺設(shè)計的四個因素，而并非消極的用戶參與。這就要求平臺企業(yè)家在思考經(jīng)營發(fā)展路徑時不能采取“非黑即白”的線性思維，在規(guī)避價值共創(chuàng)失敗方面應(yīng)重點關(guān)注平臺設(shè)計，在謀求價值共創(chuàng)成功方面則應(yīng)更加關(guān)注平臺對話和用戶參與。

（2）電商平臺經(jīng)營需依據(jù)情境分類發(fā)展。以本文分析的兩個典型案例為例，淘寶網(wǎng)是集多重功能于一體的綜合性電商交易平臺，其溝通軟件阿里旺旺社交屬性并不強，旨在為買賣雙方磋商交流提供高效支持；小紅書電商則借助小紅書的強社交屬性培植社群、創(chuàng)造利基需求，隨后逐步利用社群入口推動電商交易。前者的成功源自高效完善的平臺對話機制和積極的用戶參與，后者的成功則更主要源于社交屬性的商業(yè)化延伸。因而，對社交屬性較強的平臺，適合利用社群入口推進電商運作，打造社群引導(dǎo)型平臺；對綜合服務(wù)平臺，則更適合通過完善的平臺設(shè)計和積極用戶參與共同推動價值共創(chuàng)，實現(xiàn)互利共贏。

（三）研究展望

本文基于價值共創(chuàng)研究框架揭示了電商交易平臺價值共創(chuàng)的組態(tài)效應(yīng)和非對稱因果關(guān)系。盡管符合fsQCA分析的基本原則，但對前因條件的選擇主要基于DART模型修訂延伸和理論文獻推導(dǎo)。未來研究可以考慮配套使用因素選擇工具和扎根理論歸納等方法確定前因條件，并使用大樣本檢驗研究結(jié)論可靠性。