日期：2023-06-01    來源：CNAIS “MISQ China Impact” 團隊    作者：Che-Wei Liu, Guodong (Gordon) Gao, and Ritu Agarwal (2022)   編輯：李晨，哈爾濱工業(yè)大學經(jīng)濟與管理學院管理科學與工程系，2020級博士研究生   點擊：375

摘要：本文研究了數(shù)字社交平臺對線下健康行為的互惠作用。雖然互惠行為是人類心理學的一個基本方面，但它在促進健康行為方面的研究較為缺乏。作者對超過1,700 對用戶在移動社交網(wǎng)絡平臺上進行了隨機現(xiàn)場實驗。實驗組的個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)來回報這種幫助。相比之下，對照組個體受到基于自身利益的激勵。文章將兩組的表現(xiàn)進行了比較。基于社會交換理論，作者認為在調動行為積極性方面，以互惠為基礎的激勵將優(yōu)于利己為基礎的激勵。此外，實驗結果表明互惠效應的大小取決于發(fā)送者和接收者之間的社會親密度。有趣的是，社會親密度互惠效應的影響呈現(xiàn)倒U型。 成員之間的社會親近度適中時，互惠效應的影響最強。綜上，相比于基于利己的激勵機制，該研究在促進健康行為方面提供了一個效果更加的激勵機制：互惠。

關鍵詞：互惠，利己，健康行為，社會聯(lián)系，社會親密度，社會交換理論

1.核心速讀

人們普遍認為，不健康的生活方式，如不良飲食、缺乏體育活動以及酗酒和吸煙對健康具有較大的危害，并可能會對人們帶來巨大的經(jīng)濟代價。為了抑制醫(yī)療保健支出的快速增長，包括政府和衛(wèi)生規(guī)劃人員在內的眾多利益相關者越來越呼吁并強調對健康行為的激勵。與基于利己的激勵（Self-interest Based Incentives）相比，作者提出并測試了一種新的激勵機制-互惠，即通過互惠（Reciprocity）促進健康行為。因此，該研究有兩個主要研究問題：(1)在促進健康行為方面，基于互惠的激勵是否優(yōu)于基于利己的激勵? (2)社會親密性如何影響互惠激勵的有效性?

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)典文章調查了原始社會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。 人們可能出于維護社會平衡或公平,表達感激之情為目的而回饋禮物。禮物交換會產(chǎn)生互惠，因為它可以幫助人表明社交距離并將朋友與非朋友區(qū)分開來。有時甚至可能向朋友進行過度的補償。過往文獻表明，人們的互惠行為主要出于以下三個原因：符合普遍規(guī)范、表達感激之情和避免心理困擾。在信息系統(tǒng)領域的文獻中，研究人員通過禮物經(jīng)濟的視角來看待開源、在線社區(qū)和知識共享。在醫(yī)療保健領域，禮物贈送作為一種激勵可以幫助組織促進用戶的健康行為。

（2）社會交換理論

社會交換理論（Social Exchange Theory, SET）可以幫助我們回答：為什么互惠機制比基于利己的激勵在促進健康行為方面更有用。從社會交換理論的視角看，贈送禮物是一種社會交換形式，它有助于建立和維持一對個體之間的社會關系。此外，該理論認為雙方之間的交流產(chǎn)生了經(jīng)濟和社會結果。社會交換理論的核心原則是雙方實施成本效益分析以確定如何交互，尋求在社會交互過程中最大化利益的同時最小化成本。

3. 假說演繹

基于互惠的激勵與基于利己的激勵這兩種激勵機制的好處有明顯的不同。在基于利己的激勵機制中，個體通過接受挑戰(zhàn)與平臺達成正式契約，不遵守契約將導致失去獲得獎勵的機會。因此，參與者接受活動挑戰(zhàn)主要是為了為自身贏得獎勵。相比之下，在互惠機制中，個人在接受挑戰(zhàn)時雖然也與平臺達成正式契約，但是在這種情況下，未能遵守契約將導致失去向發(fā)送者回報獎勵的機會。過往的文獻表明，人們寧愿支付少量的金錢，也不愿面對社會或心理壓力。在本文的研究場景中，作者認為，未能回報朋友的心理負擔將激勵并推動他們完成比賽挑戰(zhàn)。因此，作者假設：

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

對于關系較遠的朋友，禮物接收者進行回報的欲望會減弱，但會隨著社會親密程度的增加而增強。對于親密的朋友，禮物接收者會對禮物發(fā)送者感到更多的虧欠，直到他們償還了這些恩惠。然而，對于一個非常親密的朋友來說，虧欠的感覺可能會減弱。這是因為，對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，這種關系也會持續(xù)下去。

【假設2】: 隨著用戶之間親密度的增加，完成健康運動挑戰(zhàn)的概率先增大后減小。即基于互惠機制的實驗組個體挑戰(zhàn)完成度與親密度之間呈倒U型關系。

4.研究場景

作者對健身運動平臺上的跑步者進行了一項隨機現(xiàn)場實驗，為保持匿名，作者將該平臺被命名為Running Platform。該平臺提供了類似Twitter的功能，允許個人關注他人或被他人關注。這個特征使得作者能夠找到成對的朋友，這是測量互惠的必要條件。作者通過一系列篩選，最終確定3514個用戶為信息發(fā)送者（像他們的朋友轉發(fā)與體育活動相關的挑戰(zhàn)邀請）。其中2744個用戶同意在配對期間將消息轉發(fā)給他們的朋友(體育活動相關挑戰(zhàn)邀請的接收者)。一旦發(fā)件人同意參與，作者會根據(jù)收件人的ID將其隨機分配到以下三組的其中一組中：

第一組(Frnd-Recip組)中，該組為實驗組，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，并有機會參加同樣的挑戰(zhàn)，但在這組中，他們可以自己保留第二枚金幣，這使得獲得獎勵的機會增加了一倍。

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

在符合條件的用戶中，共1738對用戶構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.實證模型及結果

（1）假設1的檢驗

該研究使用Probit模型正式測量治療效應，如式（1）所示。其中,為潛變量，為關鍵因變量，表示個體是否完成挑戰(zhàn)。和分別表示Frnd-Recip和FrndSelfInt組，其中Plat-SelfInt組作為默認的基線組。捕捉了發(fā)送者和接收者的特征，包括預處理距離、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。的邊際效應為9.6%。由于Plat-SelfInt組的完成率為30.6%，互惠效應導致挑戰(zhàn)完成率提高了31.4%。此外，作者在FrndSelfInt和Frnd-Recip之間進行了Wald測試。Wald檢驗的結果表明，在控制了送禮者的影響后，互惠的效果仍然優(yōu)于基于自利機制的激勵方案。因此，假設（1）被驗證。

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

（2）假設2的檢驗

本文作者通過考慮網(wǎng)絡結構來定義社會親密性。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試Frnd-Recip組的曲線關系.

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

表7的第1列顯示了結果。平方項的顯著和負號表明一個倒U型關系。結果支持了假設（2）的論點。此外，作者對倒U型關系進行了進一步檢驗:從下界開始的斜率為0.305,p值小于0.05，從中點到上限的斜率為-0.493, p值小于0.05，整體檢驗是否存在倒U型，p值= 0.038，綜上，結果顯示倒U型關系存在。

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

6. 結論

這項研究設計了一種基于互惠的新激勵機制，并進行了隨機對照實驗來測試其有效性。該研究提供的實證結果表明，基于互惠的設計可以在較大程度上提高激勵計劃的有效性。從有效利用資源和改善有效性的角度來看，該研究為如何更準確地為個人制定激勵措施提供了極有價值的參考依據(jù)。

參考文獻：

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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