“内容+交易”型平台用户生成内容与后续购买行为的关系机制——一个有调节的链式中介模型

李 耀，宋珍珍，周 密

(1.河南大学商学院，河南 开封 475004；2.上海财经大学商学院，上海 200433；3.河南大学文化产业与旅游管理学院，河南 开封 475001)

一、引 言

随着“内容电商化”的发展，“内容+交易”型平台是近年来媒体报道中经常出现的术语。本文依据内涵将其定义为由内容分享平台演化而来、兼具内容分享和商品交易功能的平台，属于社会化商务平台的一种类型，是“内容平台电商化”的结果。近年来，随着传统内容平台及电商平台盈利能力的下降，“内容+交易”的商业模式逐渐受到企业青睐，“内容+交易”型平台不断增多。据工信部统计，截至2019年12月底，中国国内市场上可监测到的App为367万款，这其中有不少属于“内容+交易”型平台。可以预见，随着5G技术的发展，“内容+交易”型平台还将继续增多。

依据“内容+交易”的商业模式，“内容+交易”型平台首先通过内容生成积累用户，然后通过商品交易获得利润。如旅游平台“马蜂窝”首先通过旅游攻略分享积累用户，然后通过旅游商品交易获得利润。然而，许多“内容+交易”型平台用户生成内容非常活跃，但商品交易却相对较少。如2019年“马蜂窝”平台内容生成量是2018年的20倍，但旅游商品交易增速却相对较低，内容生成与商品交易之间仍存在较大差距。如何识别有价值的内容生成者并将其转化为商品购买者便成为“内容+交易”型平台成功的关键。这需要从理论上厘清“内容+交易”型平台用户生成内容与后续购买行为之间的关系机制。

虽然“内容+交易”的商业模式近年来备受企业青睐，“内容+交易”型平台仍在不断增多，但用户生成内容与后续购买行为之间的关系机制仍不清楚。目前，虽然营销学者对用户生成内容的研究已经较为丰富，但主要集中于两个方面：第一，基于内容生成者视角探讨用户生成内容的动机、心理机制及激励措施[1]；第二，基于内容搜寻者视角探讨用户生成内容特征对内容搜寻者购买行为的影响[2][3]。而基于内容生成者视角探讨用户生成内容对后续购买行为影响的研究还很少[4]，也无法解释“内容+交易”型平台用户生成内容与后续购买行为之间的关系机制。

鉴于此，本文基于内容生成者视角，聚焦探讨“内容+交易”型平台用户生成内容与后续购买行为之间的关系机制。本文依据场景理论和期望确认理论提出，“内容+交易”型平台由社会交往和商品交易两个场景构成，思维方式(整体型Vs.分析型)是影响用户对两个场景之间关联性认知的主要因素，也是影响用户从内容生成者向商品购买者转化的关键。本研究将揭示“内容+交易”型平台用户生成内容与后续购买行为之间的关系机制，丰富拓展用户生成内容现有研究成果，为“内容+交易”型平台运营管理者提供策略建议。

二、理论基础与研究假设

(一)理论基础

1.“内容+交易”型平台

“内容+交易”型平台是近年来媒体报道中出现的术语，是对由内容分享平台演化而来、兼具内容分享和商品交易功能的平台的通俗称谓。其中，内容分享指该平台为用户提供针对同一主题进行内容生产、交流、评论等功能；而商品交易则指该平台为用户提供与运营方或第三方进行商品买卖功能。因此，“内容+交易”型平台是内容平台和电商平台的结合。从本质看，“内容+交易”型平台属于社会化商务平台的一种类型。依据现有研究可知，社会化商务平台指依托互联网工具，通过用户间链接和交互产生商业价值的新型电子商务平台[5][6]。主要包括两种类型：第一，“交易+内容”型平台，即由商品交易平台演化而来，在商品交易平台上增加内容分享功能，是“电商平台内容化”的结果，如“eBay社区”；第二，“内容+交易”型平台，即由内容分享平台演化而来，在内容分享平台上增加商品交易功能，是“内容平台电商化”的结果，如“马蜂窝”。由于“内容+交易”型平台源于内容分享平台，商品交易功能具有隐蔽性，容易获得消费者信任，有利于商品交易达成，因而更受企业青睐。目前，虽然国内外学者对平台的研究已经较为丰富[7][8][9][10]，但尚未发现有学者对“内容+交易”型平台进行研究，更未发现有学者对“内容+交易”型平台用户生成内容与后续购买行为之间的关系机制进行研究。

2.用户生成内容

本文依据已有研究[1]将用户生成内容界定为用户在“内容+交易”型平台上发表的文字、图片、视频等各种形式的内容。关于用户生成内容与购买行为的关系，现有研究主要基于内容搜寻者视角展开，研究内容包括用户生成内容的效价、质量、规范性等特征对内容搜寻者购买行为的影响。如Tang等[11]发现，社交媒体中用户生成的中性内容比正向内容和负向内容对内容搜寻者购买行为的影响更大；汪旭晖和张其林[12]发现，零售商网站上用户生成内容的信息质量和互动质量对网站浏览者购买行为具有正向影响。此外，有少数学者基于内容生成者视角进行研究。如Malthouse等[4]发现，社交媒体中用户生成品牌内容有助于提升其品牌融入感，进而影响其后续品牌购买行为。整体上看，已有研究主要以社交媒体、在线零售网站等内容分享平台或电子商务平台为研究对象，并未涉及“内容+交易”型平台，且研究重点以内容特征与搜寻者购买行为之间的关系为主，用户生成内容与后续购买行为之间的关系机制仍不清楚。

3.数字自我呈现

自我呈现指为使他人按照自己期望看待自身而在他人面前有计划地进行展示，是人际互动中的一种普遍现象，是人类自觉印象控制过程[13]。在营销学研究中，Belk[14]首先提出延伸自我概念，认为消费者购买使用的产品或品牌是消费者自我的延伸和呈现。随着数字技术的发展，Belk[15]又将延伸自我概念拓展到数字化消费情境，提出数字化情境中消费者通过购买使用非物质化及去物质化的虚拟物品或虚拟内容构建并展示自我。数字化消费情境中用户生成的图片、文字、音频、视频等内容与传统消费情境中消费者购买使用的产品或品牌具有相同功能，均为消费者“自我”的呈现和展示；但与传统消费情境中消费者展示“线下自我”不同，数字化消费情境中用户生成内容主要展示消费者“线上自我”或“数字自我”[15]。由此可知，“内容+交易”型平台上用户生成的内容实际是用户数字自我的呈现和展示。

4.期望确认理论

期望确认理论认为，消费者在购买产品或服务之前已经形成初始期望，并在消费使用过程中进行确认；初始期望确认程度越高，消费者满意度越高，后续购买意愿越强[16]。期望确认理论被广泛应用于消费者行为研究领域。如Chen[17]发现，专业型虚拟社区用户对社区系统质量、知识质量和社交互动的期望确认程度直接影响其持续参与意愿；Chiu等[18]指出，虚拟社区用户对自我价值、知识质量及社交互动的期望确认程度直接影响其社区满意度，进而影响其持续知识分享意愿。基于以上研究可知，期望确认理论可以为本文解释“内容+交易”型平台用户生成内容与后续购买行为之间的关系机制提供理论依据。

5.场景理论

场景理论来源于社会学和传播学，场景原指戏剧、影视、文学作品里的场面或情景，既包括场所、景物等硬要素，又包括空间、氛围等软要素，是硬要素和软要素的结合[19]。依据场景理论可知，“内容+交易”型平台实质是社会交往和商品交易两个场景的结合。在社会交往场景中，用户通过向其他用户分享内容展示自我，数字自我呈现是主要目的。在商品交易场景中，用户通过与运营方或第三方进行交易满足自身购物需求，降低成本并增加收益是主要目的。因此，从场景理论视角看，“内容+交易”型平台成功的关键是能否将用户从社会交往场景转化为商品交易场景，而这又受到用户对两个场景之间关联性认知的影响。

(二)研究假设

1.用户生成内容对数字自我呈现的影响

基于以上对数字自我呈现的文献回顾可知，用户在“内容+交易”型平台上生成内容的目的是构建并展示数字自我；用户生成的内容实质是用户数字自我的延伸和呈现，用户生成内容的特征(如分散性、多样性、质量性等)直接影响其数字自我呈现。Schau等[20]发现，消费者在个人主页上分享文字、图片等内容的主要目的是构建并展示在线自我；Misoch[21]指出，用户在YouTube上分享故事实质是叙述自我；Roma和Aloini[22]研究也发现，用户在社交媒体上分享的内容实际上是用户在线自我的展示。综上，提出以下假设：

H1：“内容+交易”型平台用户生成内容对用户数字自我呈现具有显著正向影响。

2.数字自我呈现对后续分享意愿的影响

依据期望确认理论可知，用户在“内容+交易”型平台上生成内容的目的是展示数字自我，数字自我呈现是对用户初始期望的确认和反馈，直接影响其后续分享意愿；数字自我呈现程度越高，用户初始期望的确认程度越高，其后续分享意愿越强。Teichmann等[23]指出，在线社区中用户自我呈现是用户内容贡献行为的主要驱动因素；王婷婷等[24]研究也发现，开放式创新社区中用户自我呈现对用户持续创意分享行为具有显著正向影响。基于以上分析，提出以下假设：

H2：“内容+交易”型平台用户数字自我呈现对后续分享意愿具有显著正向影响。

3.后续分享意愿对后续购买行为的影响

基于场景理论可知，“内容+交易”型平台由社会交往和商品交易两个场景构成，内容分享和商品购买分别属于社会交往和商品交易场景中的用户行为。由于这两个场景基于同一平台，具有关联性，因而社会交往场景中用户分享行为必然对商品交易场景中后续购买行为有所影响。且现有研究也表明，用户在社交媒体上分享品牌内容对其后续品牌购买行为具有显著正向影响[4]。由此可知，“内容+交易”型平台用户后续分享意愿对后续购买行为具有显著正向影响。此外，根据已有相关文献推理可知[25]，思维方式是影响“内容+交易”型平台用户对社会交往场景和商品交易场景之间关联性认知的主要因素，因而也是影响用户后续分享意愿对后续购买行为作用大小的主要因素。整体型思维方式用户倾向于将“内容+交易”型平台社会交往场景和商品交易场景视为同一整体，后续分享意愿对后续购买行为的影响较大；而分析型思维方式用户则倾向于将社会交往场景和商品交易场景视为两个独立部分，后续分享意愿对后续购买行为的影响较小。据此，提出以下假设：

H3：“内容+交易”型平台内容生成用户后续分享意愿对后续购买行为具有正向影响。

H4：“内容+交易”型平台内容生成用户后续分享意愿对后续购买行为的影响受思维方式调节，整体型(Vs.分析型)思维方式用户后续分享意愿对后续购买行为的影响更大。

4.用户思维方式对数字自我呈现和后续分享意愿链式中介作用的调节作用

结合研究假设H1、H2和H3可知，“内容+交易”型平台用户生成内容直接影响其数字自我呈现，而数字自我呈现作为用户初始期望的确认和反馈，又直接影响其后续分享意愿，进而影响其后续购买行为。由此可以推理，数字自我呈现和后续分享意愿在用户生成内容对后续购买行为影响过程中具有链式中介作用。此外，结合研究假设H4推理可知，与分析型思维方式用户相比，整体型思维方式用户后续分享意愿对后续购买行为的影响更大，因而数字自我呈现和后续分享意愿在用户生成内容与后续购买行为之间的链式中介作用更强。据此，提出以下假设：

H5：数字自我呈现和后续分享意愿在“内容+交易”型平台用户生成内容对后续购买行为影响过程中具有链式中介作用。

H6：用户思维方式对数字自我呈现和后续分享意愿的链式中介作用具有调节作用；整体型(Vs.分析型)思维方式用户数字自我呈现和后续分享意愿的链式中介作用更强。

本文理论模型如图1所示：

图1 理论模型

三、研究设计

本文以“内容+交易”型App平台为调研对象，通过问卷调查收集数据检验研究假设。本文首先通过“文字说明+实例列举”的方式向调查对象解释“内容+交易”型App的内涵，然后要求调查对象列出其经常使用或比较熟悉的“内容+交易”型App，并以该App为例回答后续问题。

(一)变量测量

本文借鉴Vickery等[26]关于媒体内容特征的研究，通过多样性、分散性和质量性三个维度对“内容+交易”型平台用户生成内容进行测量。其中，多样性衡量用户生成内容的形式，通过“我在该APP分享过文字、图片、视频等多种形式的内容”等三个题项进行测量；分散性衡量用户生成内容的关联性和聚焦性，通过“我在该App分享的内容涉及范围较广”等三个题项进行测量；质量性衡量用户生成内容的有用性、可靠性及完整性等，通过“我在该APP分享的内容比较有用”等四个题项进行测量。数字自我呈现借鉴Sheer[27]的量表，通过“我在该App分享的内容展示了我的积极面”等五个题项进行测量。后续分享意愿借鉴Bhattacherjee[28]的量表，通过“我愿意继续在该平台分享内容”等三个题项进行测量。用户后续购买行为借鉴Kim和Han[29]的量表，通过“如果有需要，我会购买该平台出售的商品或服务”等三个题项进行测量。用户思维方式借鉴Choi等[30]的量表，通过“关注整体比关注局部更重要”等五个题项进行测量。所有题项均采用李克特五级量表，1分表示完全不同意，5分表示完全同意。

(二)数据收集

运用微信、QQ等社交媒体将调查问卷推送给调研对象，通过滚雪球方式在线收集数据，共收回问卷288份。剔除填写不完整及存在明显逻辑错误的问卷后，共收回有效问卷238份。其中，男性116人(48.7%)，女性122人(51.3%)；20岁以下19人(8%)，20～30岁168人(70.6%)，30～40岁40人(16.8%)，40岁以上11人(4.6%)；每天访问平台1次及以下44人(18.5%)，2～4次150人(63%)，5次及以上44人(18.5%)；每次访问时长15分钟以内53人(22.3%)，15～30分钟90人(37.8%)，30～45分钟59人(24.8%)，45～60分钟20人(8.4%)，60分钟以上16人(6.7%)。

四、实证结果分析

(一)信度效度检验

本文利用SPSS20.0检验各变量的信度和效度。检验结果如表1所示。由表1可知，本文所有变量的信度(α)和组合信度(CR)均在0.7以上，说明各变量的测量均具有较高信度。由于本文所有变量的题项均来自已有成熟量表，且根据研究对象进行多次修订，能够准确反映所需测量的内容，因而具有较高内容效度。本文通过比较各变量平均方差萃取值(AVE)的平方根和相关系数的大小检验变量间区分效度。检验结果显示，各变量平均方差萃取值的平方根均大于其与其他变量的相关系数，说明本研究所有变量均具有良好的区分效度。

表1 变量信度和效度检验结果

(二)同源方差检验

由于本文所有变量题项均由同一调查对象在同一时间填写完成，实证数据可能存在同源方差问题，需要进行检验。本文采用Harman单因素因子分析法检验实证数据的同源方差。单因素因子分析结果显示，将所有测项放在一起进行探索性因子分析时，共得出5个特征值大于1的因子，总解释方差为63.482%，且特征值最大因子解释40.833%的方差，未超过50%[31]。这表明，本文实证数据不存在严重同源方差问题，可以进行假设检验。

(三)假设检验

1.用户生成内容对后续购买行为的影响

本文通过结构方程模型检验用户生成内容对后续购买行为的作用路径，即研究假设H1、H2和H3。在进行结构方程模型检验之前，本文首先进行测量模型检验，验证各题项与相应变量的拟合程度。结果显示，测量模型与实证数据具有较好拟合度(χ2=297.9,df=174,p<0.001,CFI=0.955,NFI=0.900,TLI=0.945,RMSEA=0.055)，说明各题项与相应变量之间具有良好因子关系，可以进行结构方程模型检验。结构方程模型检验结果显示，理论模型与实证数据之间也具有较好拟合度(χ2=317.5,df=181,p<0.001,CFI=0.950,NFI=0.892,TLI=0.942,RMSEA=0.056)，可以进行路径系数检验。

由于已有研究表明，用户购买行为对后续分享意愿也具有显著影响[32]。因此，为进一步验证理论模型的合理性，本文建立了从“后续购买行为”到“后续分享意愿”的竞争模型(“用户生成内容→数字自我呈现→后续购买行为→后续分享意愿”)，并通过两种方法对理论模型和竞争模型进行比较检验。第一，通过比较理论模型和竞争模型与实证数据的拟合度进行检验。结果显示，竞争模型与实证数据也具有较好拟合度(χ2=395.0,df=181,p<0.001,CFI=0.922,NFI=0.866,TLI=0.909,RMSEA=0.071)，但拟合指标明显劣于理论模型，这表明理论模型比竞争模型更合理。第二，借鉴Sun和Zhang[33]的研究，通过路径系数分析检验理论模型和竞争模型的合理性。结果显示，通过竞争模型路径系数计算的变量相关系数与实际相关系数之间误差平方和为1.2429，通过理论模型路径系数计算的变量相关系数与实际相关系数之间误差平方和为1.0322，竞争模型比理论模型高20.41%，这也表明理论模型比竞争模型更合理。因此，基于以上两种方法检验结果均表明，理论模型比竞争模型更合理。

理论模型路径系数检验结果表明：(1)用户生成内容多样性和质量性对数字自我呈现具有显著影响，但分散性对数字自我呈现的影响并未通过显著性检验，研究假设H1得到部分支持；(2)数字自我呈现对后续分享意愿具有显著影响，假设H2得到支持；(3)后续分享意愿对后续购买行为具有显著影响，假设H3得到支持。如表2所示。

表2 路径系数检验结果

为进一步比较用户生成内容多样性和质量性对数字自我呈现的影响，本文假定多样性和质量性对数字自我呈现的作用路径系数相等并进行结构方程模型检验。结果显示，假定路径系数相等的结构方程模型与实证数据仍具有较好拟合度(χ2=317.48,df=182,p<0.001,CFI=0.951,NIF=0.892,TLI=0.943,RMSEA=0.056)，但模型卡方值变化并未达到统计学显著水平(Δχ2=0.1,Δdf=1,p=0.751)。这表明，用户生成内容多样性和质量性对数字自我呈现具有相同影响。

2.数字自我呈现和后续分享意愿的链式中介作用

本文采用Hayes和Preacher[34]的方法通过Bootstrapping检验重复抽样2000次构建95%的偏差校正置信区间检验数字自我呈现和后续分享意愿的链式中介作用。结果显示：(1)多样性对后续购买行为的直接效应为0.088，95%的置信区间包括0，数字自我呈现和后续分享意愿的链式中介效应为0.1066，95%的置信区间不包括0，这表明数字自我呈现和后续分享意愿在多样性对后续购买行为影响过程中具有完全链式中介作用；(2)质量性对后续购买行为的直接效应为0.2907，95%的置信区间不包括0，数字自我呈现和后续分享意愿的链式中介效应为0.1199，95%置信区间也不包括0，这表明数字自我呈现和后续分享意愿在质量性对后续购买行为影响过程中具有部分链式中介作用。假设H5得到支持，检验结果如表3所示。

表3 数字自我呈现和后续分享意愿的中介效应检验

3.用户思维方式对后续分享意愿与后续购买行为之间关系的调节作用

图2 用户思维方式的调节作用

本文参照温忠麟等[35]的检验方法，通过逐次线性回归法检验用户思维方式的调节作用。检验结果显示：中心化处理后后续分享意愿与用户思维方式的交互项回归系数显著(β=0.124，p<0.001)，且两个模型R方值变化也显著(ΔR2=0.014，p<0.05)，说明用户思维方式对后续分享意愿与后续购买行为的作用关系具有调节作用。如图2所示。为进一步检验用户思维方式的调节作用，本文依据用户思维方式中位数将所有样本分为整体型和分析型两组，并分别建立回归方程模型。结果显示，整体型思维方式用户后续分享意愿对后续购买行为的标准化回归系数(β=0.511，p<0.05)明显高于分析型思维方式用户(β=0.350，p<0.05)，说明整体型思维方式用户后续分享意愿对后续购买行为的影响更大。假设H4完全得到支持。

4.用户思维方式对数字自我呈现和后续分享意愿链式中介作用的调节作用

本部分采用Edwards和Lambert[36]的差异分析法，通过计算中介效应之差的显著性检验用户思维方式对数字自我呈现和后续分享意愿链式中介作用的调节作用。由于用户生成内容分散性对数字自我程度并无显著影响，本部分将聚焦检验用户思维方式对数字自我呈现和后续分享意愿在用户生成内容多样性和质量性与后续购买行为之间链式中介作用的调节作用。检验结果如表4所示。由表4可知：第一，在“用户生成内容多样性→数字自我呈现→后续分享意愿→后续购买行为”作用路径中，整体型思维方式用户链式中介效应为0.134，95%的偏差校正区间不包括0，这表明整体型思维方式用户数字自我呈现和后续分享意愿的链式中介作用显著；分析型思维方式用户链式中介效应为0.067，95%的偏差校正区间也不包括0，这表明分析型思维方式用户数字自我呈现和后续分享意愿的链式中介作用也显著；整体型与分析型思维方式用户链式中介效应的差值为0.068，95%的偏差校正区间亦不包括0，这表明两者链式中介效应差异显著。由此可知，用户思维方式对数字自我呈现和后续分享意愿在用户生成内容多样性与后续购买行为之间的链式中介作用具有调节作用，与分析型思维方式用户相比，整体型思维方式用户数字自我呈现和后续分享意愿的链式中介作用更强。第二，在“用户生成内容质量性→数字自我呈现→后续分享意愿→后续购买行为”作用路径中，整体型思维方式用户链式中介效应为0.145，95%的偏差校正区间不包括0，这表明整体型思维方式用户数字自我呈现和后续分享意愿的链式中介作用显著；分析型思维方式用户链式中介效应为0.085，95%的偏差校正区间也不包括0，这表明分析型思维方式用户数字自我呈现和后续分享意愿的链式中介作用也显著；整体型与分析型思维方式用户链式中介效应的差值为0.060，95%的偏差校正区间包括0，这表明两者链式中介效应差异并未通过显著性检验。由此可知，用户思维方式对数字自我呈现和后续分享意愿在用户生成内容质量性与后续购买行为之间的链式中介作用不具有调节作用，即整体型和分析型思维方式用户数字自我呈现和后续分享意愿的链式中介作用并无显著差异。基于以上检验结果可知，用户思维方式对数字自我呈现和后续分享意愿在用户生成内容与后续购买行为之间链式中介作用的调节作用并未全部通过显著性检验，假设H6得到部分支持。

表4 有调节的链式中介作用检验

五、结论与启示

本文基于期望确认理论和场景理论，从内容生成者视角探讨“内容+交易”型平台用户生成内容与后续购买行为之间的关系机制。主要结论如下：第一，“内容+交易”型平台由社会交往和商品交易两个场景构成。在社会交往场景中，用户围绕平台设定主题进行内容生成、内容分享和内容访问，其实质是用户在数字环境中构建并展示自我，数字自我呈现是用户关注的重点。在商品交易场景中，用户与平台运营者或第三方进行相关产品交易，收益最大化和成本最小化是用户关注的重点。因此，从场景理论视角看，“内容+交易”型平台实际是社会交往场景和商品交易场景的结合。这首次从理论上对“内容+交易”型平台进行界定和解释，为后续研究奠定基础。第二，数字自我呈现和后续分享意愿是“内容+交易”型平台用户生成内容影响后续购买行为的中介变量。本文从多样性、分散性和质量性三个方面研究“内容+交易”型平台用户生成内容对数字自我呈现的影响。结果发现，多样性和质量性是用户数字自我呈现的主要影响因素，但分散性对用户数字自我呈现并无显著影响。本文还发现，数字自我呈现和后续分享意愿在用户生成内容多样性和质量性对后续购买行为影响过程中具有链式中介作用。这揭示了“内容+交易”型平台用户生成内容对后续购买行为的作用机制。第三，思维方式是影响“内容+交易”型平台用户从内容生成者向商品购买者转化的主要因素，整体型(Vs.分析型)思维方式用户更容易从内容生成者转化为商品购买者。相比分析型思维方式用户，整体型思维方式用户更关注“内容+交易”型平台社会交往场景与商品交易场景之间的关联性，因而其后续分享意愿对后续购买行为的影响更大。此外，研究还发现，用户思维方式对数字自我呈现和后续分享意愿的链式中介作用具有调节作用，整体型比分析型思维方式用户数字自我呈现和后续分享意愿的链式中介作用更强，从而阐明了“内容+交易”型平台用户从内容生成者向商品购买者的转化机制。

本研究为管理实践提供以下启示：第一，为“内容+交易”型平台运营管理者识别挖掘潜在商品购买者提供了依据。本文发现，用户生成内容多样性和质量性通过数字自我呈现和后续分享意愿对后续购买行为产生显著影响。因此，“内容+交易”型平台运营管理者可以根据用户生成内容特征识别潜在商品购买者。首先，“内容+交易”型平台运营管理者可以通过大数据技术筛选曾经分享过文字、图片、视频等不同形式内容的用户并采取针对性营销策略，促使其转化为商品购买者。其次，“内容+交易”型平台运营管理者可以根据用户生成内容的质量寻找潜在商品购买者。一般来讲，用户生成内容的字数越多，质量越高，其越有可能成为商品购买者，因而“内容+交易”型平台运营管理者可以根据字数等质量线索识别潜在商品购买者。第二，为“内容+交易”型平台运营管理者推动用户从内容生成者向商品购买者转化提供了方向。本文发现，与分析型思维方式用户相比，整体型思维方式用户更关注社会交往场景与商品交易场景之间的关联性，因而更容易从内容生成者转化为商品购买者。因此，“内容+交易”型平台运营管理者应注重识别发掘整体型思维方式用户。一般来讲，与分析型思维方式用户相比，整体型思维方式用户具有以下特征：(1)分享内容时更倾向使用“我们”“你们”“他们”等复数人称代词，而非“我”“你”“他”等单数人称代词；(2)分享内容时更注重内容整体性和全面性，而非局部特征[25]。此外，整体型比分析型思维方式用户更容易受广告宣传等外界环境影响[25]，因而对其进行营销推广的效果更好。这为“内容+交易”型平台运营管理者推动用户从内容生成者向商品购买者转化提供了方向。

本研究局限性主要表现在以下几个方面：第一，受数据获取难度限制，未运用“内容+交易”型平台用户实际行为数据检验用户生成内容与后续购买行为之间的关系；第二，虽然集中探讨了用户生成内容多样性、分散性、质量性等特征对后续购买行为的影响及机制，但并未探讨其他因素(如平台特征)的影响；第三，用户思维方式的平均方差萃取值偏低(0.414)，收敛效度不理想，需要后续研究进行进一步检验；第四，部分研究假设(如H6)并未完全得到实证数据支持，也需要后续研究进行进一步检验。基于以上局限性，未来研究可从以下两个方面展开：第一，通过多个“内容+交易”型平台用户实际行为数据检验研究假设，提高研究结论稳健性；第二，探讨“内容+交易”型平台其他因素(如平台治理策略、用户间互动等)对用户后续购买行为的影响机制。