開放式創(chuàng)新社區(qū)中用戶參與創(chuàng)新對企業(yè)社區(qū)創(chuàng)新績效的影響
——社會網絡視角

劉靜巖，王 玉，林 莉

(1.暨南大學 國際商學院，廣東 珠海 519070；2.暨南大學 管理學院，廣東 廣州 510632)

0 引言

網絡社區(qū)作為用戶創(chuàng)新知識交流平臺，已經成為許多企業(yè)獲取和挖掘用戶創(chuàng)新資源的有效途徑，是一種低成本、高效率獲取用戶信息和創(chuàng)新源的有效載體。國內外許多企業(yè)都已建立基于企業(yè)品牌的開放式創(chuàng)新社區(qū)，利用外部創(chuàng)新知識推動企業(yè)內部研發(fā)，為企業(yè)產品和服務創(chuàng)新提供新的知識源泉并取得了顯著成效，如戴爾公司的創(chuàng)意風暴社區(qū)征求用戶建議、小米MIUI社區(qū)設立新功能建議版塊收集產品創(chuàng)意、星巴克的My Starbucks Idea版塊鼓勵用戶提出創(chuàng)意等。這種開放式創(chuàng)新不再依靠企業(yè)本身，而是跨越傳統(tǒng)企業(yè)邊界實現創(chuàng)新知識交流與吸收，是實現企業(yè)效益最大化的有效途徑。但相當一部分企業(yè)難以從所建立的在線社區(qū)獲得期望回報[1]，主要原因在于開放式創(chuàng)新社區(qū)活躍度持續(xù)降低，用戶間互動創(chuàng)新行為參與度低，導致用戶創(chuàng)新知識貢獻下降[2-3]。此外，從大量用戶生成內容中提取企業(yè)可用信息是一項耗時耗力的工作，更加大了企業(yè)知識轉化難度。

如何促進用戶創(chuàng)新知識貢獻與外部創(chuàng)新知識轉化已經成為值得關注的問題。以往相關研究更注重用戶內外部動機(如利他主義、互惠行為、他人認同等)對社區(qū)中用戶創(chuàng)新行為的影響，忽視了開放式創(chuàng)新網絡中因用戶間交互行為產生的社會網絡關系、結構和凝聚力對用戶行為的影響。大多數研究聚焦于用戶參與創(chuàng)新對企業(yè)經濟績效、創(chuàng)新績效等目標或效率指標的影響，如降低開發(fā)成本、提高市場占有率等，較少將用戶創(chuàng)新貢獻與實際產出效果相聯系，對于企業(yè)實際取得的可用創(chuàng)新知識點缺乏關注，而能夠有效利用用戶創(chuàng)意的企業(yè)往往在產品和服務研發(fā)中占據優(yōu)勢。因此，本文基于社會網絡理論探討開放式創(chuàng)新社區(qū)中社會網絡對用戶參與創(chuàng)新的影響，進一步分析其對企業(yè)社區(qū)創(chuàng)新知識轉化的影響。

1 理論基礎

1.1 用戶參與創(chuàng)新

隨著經濟全球化與互聯網發(fā)展，開放式創(chuàng)新已逐漸替代封閉式創(chuàng)新，用戶參與創(chuàng)新成為眾多企業(yè)關注的核心，并以此建立開放式創(chuàng)新社區(qū)以吸收用戶創(chuàng)新知識[4]。用戶參與創(chuàng)新可以幫助企業(yè)更好地捕捉用戶需求，降低企業(yè)創(chuàng)新成本，顯著提高創(chuàng)新績效與企業(yè)創(chuàng)新產品商業(yè)化成功率，用戶參與創(chuàng)新質量影響企業(yè)將外部知識轉化為內部產品研發(fā)的程度[5-8]。Gibson[9]發(fā)現，物質獎勵對用戶創(chuàng)新參與行為的驅動是有限的，企業(yè)應通過營造積極的交流互動氛圍并制定具有針對性的社區(qū)創(chuàng)新機制，激發(fā)社區(qū)用戶創(chuàng)新意識，增加創(chuàng)新知識產出。眾多學者認為，社區(qū)中的用戶交互行為對用戶參與創(chuàng)新有顯著促進作用，交互行為越頻繁，交互質量越高，用戶參與創(chuàng)新的可能性越高，就越有可能產生更多創(chuàng)新知識，而創(chuàng)意增加會吸引更多用戶參與社區(qū)互動，進而產生更多創(chuàng)新[10-12]。在用戶參與創(chuàng)新研究中，眾多學者的研究對象集中于具有較強創(chuàng)新能力的領先用戶[13-14]，但是在現實中對領先用戶進行有效搜索和識別是十分困難的。隨著互聯網發(fā)展與普及，用戶參與創(chuàng)新不再局限于領先用戶，逐漸演變?yōu)槿駞⑴c，普通用戶開始展現出較強的創(chuàng)新能力。

1.2 社會網絡

社會網絡分析方法(SNA)是研究群體社會結構最具說服力的方法，很多學者利用社會網絡分析方法對虛擬社區(qū)中的知識共享、網絡結構和水平等進行多角度分析?；趶娙趼摻Y理論、社會資本理論和凝聚程度，利用社會網絡分析方法對虛擬社區(qū)的研究可以分為結構維度、關系維度和認知維度[15]。結構維度解釋社會網絡的整體參與性，主要體現在網絡成員之間的聯結，可以通過圖密度、網絡范圍和社區(qū)整體參與規(guī)模等表示；關系維度強調社區(qū)中關系雙方在互動頻率、互動效率方面的強弱，可以通過邊的數量、平均度和平均路徑長度表示；認知維度考慮社會網絡中網絡信任程度。結構維度、關系維度和認知維度并非獨立存在于社會網絡之中，而是相輔相成、相互聯系的。目前，針對社會網絡分析中3個維度關系還沒有較為系統(tǒng)的理論，大多借鑒社會資本理論。社會資本理論基于參與者在網絡或群體中的聯系產生，是社會網絡分析法中的經典理論。梁銀英[16]基于社會資本理論構建虛擬學習社區(qū)的社會網絡結構，閆曉霞[17]研究基于網絡社區(qū)的社會資本對用戶創(chuàng)新行為的影響。

目前，利用社會網絡分析方法研究創(chuàng)新行為主要集中在個體行為和組織行為方面，認為社會網絡對個人和企業(yè)創(chuàng)新行為具有顯著促進作用[18-20]。大部分文獻主要集中在傳統(tǒng)社區(qū)的社會網絡對企業(yè)創(chuàng)新行為的影響機制研究，以及虛擬社區(qū)中知識共享的影響機制研究，基于虛擬社群的社會網絡對用戶創(chuàng)新的影響研究多止步于用戶參與，較少涉及用戶個人創(chuàng)新行為和企業(yè)創(chuàng)新知識內部轉化效果。

1.3 企業(yè)創(chuàng)新績效

大部分學者對虛擬社區(qū)中用戶創(chuàng)新參與行為對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響研究集中在企業(yè)創(chuàng)新產品、市場和財務績效3個方面[4,6,21-22]。然而，除用戶創(chuàng)新參與行為外，上述3個方面還會受到企業(yè)營銷手段、創(chuàng)新投入量和企業(yè)社會聲譽等因素影響，難以準確解釋企業(yè)在創(chuàng)新產品、市場和財務績效上取得的成果是否由開放式創(chuàng)新社區(qū)中的用戶參與創(chuàng)新所致。企業(yè)建立開放式創(chuàng)新社區(qū)的目的在于獲得外部創(chuàng)新知識，從而進一步促進企業(yè)內部產品創(chuàng)新并降低內部創(chuàng)新成本。因此，企業(yè)從開放式創(chuàng)新社區(qū)中獲取可轉化為內部產品或服務創(chuàng)新的知識點數量，是衡量其在開放式創(chuàng)新社區(qū)中的創(chuàng)新成果績效最直接的標準。

2 理論框架與假設

2.1 理論框架

目前，社會網絡視角下用戶參與創(chuàng)新與企業(yè)社區(qū)創(chuàng)新績效研究具有一定的局限性，既未考慮用戶間交互對普通用戶創(chuàng)新行為的影響，又未考慮和衡量社會網絡下用戶參與創(chuàng)新對企業(yè)的直接影響。已有學者證實，社會網絡與用戶創(chuàng)新參與行為，以及用戶創(chuàng)新參與行為與企業(yè)創(chuàng)新績效之間存在一定的聯系。因此，本文從社會網絡理論視角出發(fā)，以開放式創(chuàng)新社區(qū)中的普通用戶為研究對象，對用戶交互行為下社會網絡如何影響社區(qū)用戶創(chuàng)新參與行為，以及對企業(yè)將外部創(chuàng)新知識轉化為內部創(chuàng)新研發(fā)的影響程度進行研究。

本文借鑒Nahapiet & Ghoshal[15]提出的社會網絡三維度模型，將開放式創(chuàng)新社區(qū)中的社會網絡分解為結構維度、關系維度和認知維度，并對其交互關系進行探討。在開放式創(chuàng)新社區(qū)中，網絡規(guī)?？梢杂蒙鐓^(qū)參與用戶數量表示，社區(qū)用戶數量越多，社區(qū)規(guī)模越大。此外，網絡范圍是指一個組織或者社會連接的延伸程度，用于衡量社區(qū)網絡跨度。社會網絡范圍越大，涵蓋越多的知識點和想法，就越能吸引不同看法的用戶，提升社區(qū)用戶參與度。因此，本文以用戶參與量和網絡范圍表示社會網絡結構維度。社會網絡關系維度主要參考Granovettor的強弱聯結理論，選取用戶關系強度表示。本文以社區(qū)中聯系規(guī)模、平均度和平均路徑長度綜合衡量社區(qū)中用戶關系強度。認知維度主要表示社區(qū)中用戶間話題與愛好的相似性。當用戶發(fā)現彼此擁有相同的話題和愛好時，會傾向于群聚在一起。因此，社區(qū)中用戶認知越相似，社區(qū)凝聚力越高，反之亦然。凝聚子群數量即社區(qū)中被分割為各個不同的小團體數量，本文采用凝聚子群數量表示社會網絡中用戶凝聚程度，以衡量社區(qū)中的網絡認知。

參考李義剛和李海鋼[18]、Fang[23]提出的社區(qū)成員參與行為定量衡量維度，將開放式創(chuàng)新社區(qū)中的用戶創(chuàng)新參與行為從行為廣度和深度兩個維度加以描述。本文將用戶創(chuàng)新參與行為廣度表示為開放式創(chuàng)新社區(qū)中用戶知識貢獻行為產生次數，即社區(qū)中發(fā)帖數量。用戶創(chuàng)新參與行為深度表示為用戶創(chuàng)新行為質量，參與質量主要反映為帖子質量。李丹[24]以MIUI社區(qū)為研究對象，將得到MIUI官方組肯定的帖子數作為創(chuàng)意質量衡量指標。因此，本文利用用戶獲得官方認可的帖子數量對用戶創(chuàng)新參與行為深度進行度量。

企業(yè)在開放式創(chuàng)新社區(qū)中獲得可利用的創(chuàng)新知識量會影響其后續(xù)創(chuàng)新活動，本文采用企業(yè)在社區(qū)中采納并實際投入研發(fā)生產中的帖子數量作為企業(yè)社區(qū)創(chuàng)新績效衡量標準。

因此，本文從結構維度、關系維度和認知維度出發(fā)，嘗試探討社會網絡三維度間的相互關系及其對用戶創(chuàng)新參與行為的影響，進而分析其對企業(yè)創(chuàng)新知識點利用情況的影響，構建基于社會網絡的用戶參與創(chuàng)新和企業(yè)創(chuàng)新績效關系模型，如圖1所示。

圖1 社會網絡下用戶參與創(chuàng)新與企業(yè)創(chuàng)新績效理論框架

2.2 研究假設

2.2.1 社會網絡與用戶創(chuàng)新知識貢獻

(1) 關系維度與用戶參與創(chuàng)新。在關系維度方面，開放式創(chuàng)新社區(qū)中用戶間聯系強度越高，用戶參與創(chuàng)新的可能性越大。Yli-Renko等[25]認為，社會網絡中成員間聯系和互動的頻繁程度與知識交流行為具有密切關系；Chang & Zhu[26]提出，虛擬社區(qū)用戶間聯系和互動增加會使社區(qū)用戶產生更高創(chuàng)新參與意愿，促進用戶個體創(chuàng)新參與。因此，在開放式創(chuàng)新社區(qū)中，用戶間聯系越多，交互行為越頻繁，聯系強度越高，就越能增強用戶創(chuàng)新參與意愿，促進創(chuàng)新參與行為產生行為。因此，本文提出以下假設：

H1：開放式創(chuàng)新社區(qū)中，社會網絡用戶關系強度對用戶創(chuàng)新參與行為有促進作用。

H1a：開放式創(chuàng)新社區(qū)中，社會網絡用戶關系強度對用戶創(chuàng)新參與廣度有促進作用；

H1b：開放式創(chuàng)新社區(qū)中，社會網絡用戶關系強度對用戶創(chuàng)新參與深度有促進作用。

(2)認知維度與用戶參與創(chuàng)新。Tsai & Ghoshal[27]提出，創(chuàng)新網絡中成員的共同愿景與信任可以促進知識交互和共享，從而促進創(chuàng)新知識點產生；張童[28]認為，網絡中用戶間信任程度和其他用戶評論內容對用戶創(chuàng)新參與行為具有一定的影響；Lambiotte等[29]認為，社會網絡凝聚程度對知識創(chuàng)造和傳播起積極作用；如果用戶擁有相似的愿景且相互信任，則更有可能產生創(chuàng)新參與行為。因此，本文提出如下假設:

H2：開放式創(chuàng)新社區(qū)中用戶凝聚程度對用戶創(chuàng)新參與行為有促進作用。

H2a：開放式創(chuàng)新社區(qū)中用戶凝聚子群數量對用戶創(chuàng)新參與廣度有抑制作用；

H2b：開放式創(chuàng)新社區(qū)中用戶凝聚子群數量對用戶創(chuàng)新參與深度有抑制作用。

2.2.2 社會網絡各維度間關系

(1)結構維度和關系維度。開放式創(chuàng)新社區(qū)中，一定的用戶規(guī)模和網絡范圍是用戶實現交互行為的前提。一般來說，社區(qū)中活躍用戶數量越多，網絡范圍越大，用戶之間就越容易找到和自己興趣、看法相似的用戶，并吸收更多不一樣的知識點，從而促進用戶間交互行為產生。同時，規(guī)模擴大強化了每次交互行為對社區(qū)的影響，每次交互行為產生的知識點、創(chuàng)新點會吸引其他用戶的關注和思考，進而促進其它交互行為產生。施曼[30]從社會交互聯結視角，提出成員節(jié)點的構成密度和廣度結構對用戶間交互頻率具有顯著影響；Reagans&McEvily[31]證實社會網絡整體規(guī)模對用戶間知識轉移起正向促進作用[31]，用戶知識轉移則更多地依托用戶交互實現。因此，本文提出如下假設：

H3：開放式創(chuàng)新社區(qū)中社會網絡規(guī)模對用戶關系強度有促進作用。

(2)結構維度和認知維度。一般來說，人數越多，想法存在差異的可能性越大；人數越少，彼此思維一致性越強。開放式創(chuàng)新社區(qū)中社會網絡規(guī)模越大，參與用戶量越多、社會網絡范圍越廣，用戶間想法差異的可能性就越大，從而降低了社區(qū)整體穩(wěn)定性和用戶間的聯系，促使各種小團體產生和聚集。社會網絡規(guī)模越小，用戶間想法差異的可能性越小，用戶可以花費更少的時間理解彼此想法，更容易尋找到共同話題和愛好。由此，社區(qū)用戶間聯系更為緊密，凝聚力得以提高。吳煜山[32]認為，社區(qū)用戶規(guī)模大且社會網絡范圍廣易導致用戶間聯系程度降低，進而影響社區(qū)總體凝聚程度，導致社區(qū)不穩(wěn)定。因此，本文提出如下假設：

H4：開放式創(chuàng)新社區(qū)中社會網絡規(guī)模對社會網絡凝聚程度有抑制作用。

(3)認知維度和關系維度。當人們擁有共同話題、需求或者愿景時，會趨向于向對方靠近，更有意愿與對方進行溝通交流。凝聚程度是指用戶間彼此靠近產生互動行為的程度。社區(qū)有較高的凝聚程度，說明該社區(qū)中用戶彼此關系緊密，彼此擁有可以讓對方產生共鳴的話題或想法。Nahapiet & Ghoshal[15]認為，當人們擁有共同語言時，彼此間更容易產生信任。當用戶察覺對方和自己有著共同想法或需求時，會將對方視為“自己人”，認為對方能夠理解自己，從而對對方產生信任；Wu等[33]提出，社區(qū)中的信任度會影響用戶間粘度和信息分享意愿。凝聚程度越高代表用戶間擁有的相似之處越多，彼此間越容易信任對方，從而促進交互行為產生，提升社會網絡關系強度。因此，本文提出如下假設：

H5：開放式創(chuàng)新社區(qū)中社會網絡凝聚程度對用戶間關系強度有促進作用。

2.2.3 用戶創(chuàng)新知識貢獻與企業(yè)社區(qū)創(chuàng)新績效

已有眾多研究表明，社區(qū)中個體創(chuàng)新行為對社區(qū)創(chuàng)新績效有正向促進作用。戚桂杰和李奕瑩[34]以星巴克的開放式創(chuàng)新社區(qū)為例，對在線用戶貢獻度進行分析，認為社區(qū)中創(chuàng)意發(fā)布數量和創(chuàng)意內容質量共同影響企業(yè)創(chuàng)新績效，且創(chuàng)意內容質量對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響更為顯著；蔡紹洪和俞立平[35]提出，創(chuàng)新數量與創(chuàng)新質量共同作用于企業(yè)效益；郭愛芳[8]以戴爾社區(qū)為研究對象發(fā)現，用戶參與度和以往貢獻對用戶創(chuàng)意采納有顯著正向影響。因此，本文提出如下假設：

H6：開放式創(chuàng)新社區(qū)中用戶創(chuàng)新參與行為對企業(yè)社區(qū)創(chuàng)新績效有促進作用。

H6a：開放式創(chuàng)新社區(qū)中用戶創(chuàng)新參與廣度對企業(yè)社區(qū)創(chuàng)新績效有促進作用；

H6b：開放式創(chuàng)新社區(qū)中用戶創(chuàng)新參與深度對企業(yè)社區(qū)創(chuàng)新績效有促進作用。

3 研究設計

3.1 數據來源

小米公司旗下的MIUI社區(qū)是典型開放式創(chuàng)新社區(qū)，建立“新功能與建議”版塊鼓勵用戶提出自己的想法以參與企業(yè)創(chuàng)新。定期有MIUI官方人員對用戶提出的信息進行質量鑒定，對質量較高的帖子進行標注，如熱帖、優(yōu)秀資源、待討論等。同時，MIUI官方人員會對已轉化為內部產品研發(fā)的創(chuàng)新知識點進行標記，對有用的帖子添加“已采納”標簽。因此，本文以小米旗下MIUI社區(qū)中“新功能與建議”版塊為研究對象?？紤]到手機功能特征，以MIUI社區(qū)“新功能與建議”版塊中的“通話”和“相機”主題為采集對象，利用八爪魚采集器軟件采集2012年5月到2019年3月的數據。其中，采集數據包括帖子發(fā)起人昵稱和時間、回復人昵稱和時間、評論互動對象、身份積分、帖子標簽、帖子主題、帖子內容和回復內容。對數據進行篩選和異常值處理后，得到13 558條發(fā)帖和71 117條回帖。最后，通過對比Ucinet和Gephi特征，本文采用Gephi對收集的數據進行社會網絡分析并計算出對應指標值。

3.2 描述性分析

通過對采集的數據進行統(tǒng)計，得出MIUI社區(qū)“新功能與建議”版塊中以“通話”、“相機”為主題的各月用戶互動和帖子情況，如表1所示。

表1 MIUI社區(qū)各月用戶互動與帖子基本情況

從表1可以發(fā)現，MIUI社區(qū)用戶每月互動次數和人均參與數量相當，人均互動次數為1.3，可以認為MIUI社區(qū)中的互動主要為不同用戶間的交互，而非用戶間的頻繁交流。根據社區(qū)月均參與人數、互動次數、發(fā)帖數的標準差和極差可以發(fā)現，社區(qū)成員波動大、參與貢獻行為不穩(wěn)定，社區(qū)穩(wěn)定性較差?；诒?，本文對MIUI社區(qū)中各類帖子進行詳細統(tǒng)計分析，得到圖2。

圖2 各類帖子占比情況

社區(qū)中以普通帖子為主，其次為受肯定的帖子、無效帖子和采納帖。其中，無效帖子為被官方人員回復評論為“該建議已提過”、“該功能已擁有”。該類帖子說明用戶對社區(qū)產生了無意義甚至是浪費人力成本并影響其他用戶體驗的交互行為。無效帖子占據社區(qū)發(fā)帖數量的1/5，甚至超過被采納帖子數，反映出社區(qū)用戶知識傳播連通性較弱，用戶交互行為質量較差，部分創(chuàng)新知識反復出現消耗了成員和工作人員的精力，不利于社區(qū)持續(xù)發(fā)展。結合表1可知，在被企業(yè)所肯定的帖子中，近50%的帖子被企業(yè)采用并轉化為企業(yè)內部產品研發(fā)的知識點?？梢?，社區(qū)中被認為有價值的創(chuàng)新知識轉化率較高，具有較高的可行性和創(chuàng)新性。

MIUI社區(qū)為不同用戶創(chuàng)建立身份，晉級用戶組為普通大眾用戶；特殊用戶組為晉級用戶組通過申請獲得的特殊身份，協(xié)助小米工作人員共同維護社區(qū)；站點管理組為小米工作人員。因此，為更好地了解社區(qū)中的交互情況，本文對3組用戶的發(fā)帖量進行匯總分析，對異常值進行處理，結果如表2所示。

雖然由站點管理組發(fā)起的帖子平均回復量最多，平均每條帖子有11條回復，但是站點管理組較少參與社區(qū)知識創(chuàng)新。晉級用戶組雖貢獻了大部分回復量和發(fā)帖量，但是平均每條帖子的回復量僅為6條，低于平均水平，且MIUI社區(qū)中，無人回復的帖子數主要由晉級用戶組產生。特殊用戶雖發(fā)帖量不及晉級用戶，但其回復量和非0回復貼的情況優(yōu)于晉級用戶。由極差與標準差可見，特殊用戶組發(fā)帖后的反饋情況較為穩(wěn)定，表明特殊用戶組的帖子質量較高，能引起其他用戶共鳴或討論。

基于以上數據，對MIUI社區(qū)作出以下總結：①MIUI社區(qū)用戶參與量大，但交互行為多以淺層次交互為主，彼此間缺乏反復交流行為；②MIUI社區(qū)中連通性較弱，知識傳播不通暢；③小米工作人員在創(chuàng)新參與方面較欠缺，較少通過發(fā)帖引導和吸引用戶參與創(chuàng)新，僅停留在對創(chuàng)新點的回復和評價上;④雖然社區(qū)中存在大量普通帖子和無效帖子，但對有價值的帖子，企業(yè)將其轉化為內部研發(fā)動力的能力較強，帖子質量分化較大。

4 模型分析與假設檢驗

4.1 指標可靠性分析

本文利用SmartPLS 3.2.8對數據進行分析，結果如表3所示。

各指標可靠性均達0.5以上，個別甚至高于0.7。關系維度的復合可靠性指數為0.676，結構維度的復合可靠性指數為0.700，均大于0.6，表示上述兩個潛變量具有內部一致可靠性。

4.2 路徑擬合情況

本文對圖1研究模型進行驗證，驗證結果如圖3所示。

表2 MIUI社區(qū)各身份用戶發(fā)帖與回復情況

表3 潛變量指標檢驗結果

結構方程擬合情況主要從絕對擬合度、增值擬合度、綜合擬合度3個方面加以檢驗判斷，結果如表4和表5所示。

由表4和表5可知，結構方程在絕對擬合、增值擬合和綜合擬合方面均通過了檢驗，達到可接受水平，模型具有較好的擬合度。

圖3 理論模型及路徑系數

表4 結構方程模型擬合結果

表5 結構方程綜合擬合情況

4.3 假設檢驗

如表6所示，在開放式創(chuàng)新社區(qū)中，結構維度對關系維度具有顯著正向影響，網絡規(guī)模對凝聚子群數有促進作用，但凝聚子群個數對關系強度具有中等偏弱的抑制作用，表明認知維度對關系維度具有較弱的促進作用。用戶間關系對用戶創(chuàng)新行為廣度和深度均有正向促進作用。

認知維度到用戶創(chuàng)新參與深度的標準化路徑系數為-0.198(C.R=2.108>1.96; P<0.001)。本文采用凝聚子群數量衡量社區(qū)網絡的認知一致性，凝聚程度越高，凝聚子群數量越小。因此，該結果與原假設方向一致且達到了檢驗的顯著水平，假設H2b通過檢驗。認知維度到用戶創(chuàng)新參與廣度的標準化路徑系數為0.507(C.R=6.908>1.96; P<0.05)，達到顯著水平，但結果表明，凝聚子群數量對社群中用戶創(chuàng)新知識量有促進作用，即認知維度對用戶創(chuàng)新參與廣度有消極影響，與原假設方向相反，因而假設H2a不成立。

表6 模型各路徑關系結果

注：***表示P<0.001

用戶創(chuàng)新參與深度對企業(yè)社區(qū)創(chuàng)新績效有促進作用,但是用戶創(chuàng)新參與廣度對企業(yè)社區(qū)創(chuàng)新績效沒有直接影響。

4.4 假設檢驗結果

4.4.1 社會網絡中各維度相互間關系檢驗結果

由表6可知，開放式創(chuàng)新社區(qū)中社會網絡結構維度對關系維度的影響強度最大，依次是結構維度到認知維度、認知維度到關系維度?？梢姡鐣W絡各維度之間存在相互影響關系。

MIUI社區(qū)中，結構維度對關系維度的影響來源于用戶參與規(guī)模和網絡范圍擴大，導致用戶間互動對象可選性增加。社區(qū)中用戶可選互動對象數量增加，可促進用戶間交互行為產生，并直接提高用戶間交互行為頻率和次數。

關于結構維度對認知維度的影響，凝聚子群數量增加除與用戶規(guī)模和網絡范圍相關外，還與用戶本身性格和想法等相關，由于存在較多干擾因素，因而削弱了網絡規(guī)模對凝聚程度的影響。雖然社區(qū)參與規(guī)模越大、網絡范圍越廣，用戶間越容易產生差異，但若新加入的用戶在年齡、興趣愛好和思維度等方面一致性程度較高，則用戶認知一致性差異較低，凝聚子群數量降低，社區(qū)凝聚力提高。此外，由于MIUI社區(qū)沒有限制社區(qū)參與用戶，通過收集的帖子評論和發(fā)帖信息可以發(fā)現，用戶年齡跨度較大，來自社會不同階層，總體上用戶認知差異較為顯著。相比于網絡規(guī)模對網絡關系強度的影響，開放式創(chuàng)新社區(qū)網絡規(guī)模對社區(qū)凝聚力的影響較弱，且該影響是消極的。因此，社會網絡中網絡維度對認知維度的影響強度遜于對關系維度的影響強度。

在凝聚程度對關系強度的假設檢驗中，MIUI社區(qū)凝聚子群對用戶間關系強度的抑制作用較小，即MIUI社區(qū)中用戶凝聚力、認知一致性未能促進用戶交互行為產生。結合社會網絡規(guī)模對用戶關系強度的影響——標準化路徑系數高達0.912，可以認為MIUI社區(qū)中，用戶參與規(guī)模和社區(qū)網絡范圍是用戶交互頻率、次數的強預測因子。然而，基于用戶數量增加導致交互頻率提升，用戶間互動、知識共享、傳播、創(chuàng)新缺乏有效性和深度。互動對象增加使得用戶交互對象更為廣泛，因此，大部分用戶之間的交互僅維持表面的知識交流，缺乏深入溝通，用戶間二次交互的可能性降低。同時，MIUI社區(qū)中管理員主要對創(chuàng)新點進行標準化答復，即該創(chuàng)新點是否被采用、是否重復或是否在考慮中等，較少通過發(fā)帖、互動等方式引導用戶互動行為?？梢?，企業(yè)管理員并未發(fā)揮其在社區(qū)中的調節(jié)作用，沒有利用好用戶間的共同話題以觸發(fā)相似用戶間的多次互動，導致開放式創(chuàng)新社區(qū)中社區(qū)凝聚力對網絡關系強度的影響較弱，即網絡認知維度對關系維度的影響強度較小。

4.4.2 社會網絡與用戶創(chuàng)新參與行為檢驗結果

由假設檢驗結果可知，開放式創(chuàng)新社區(qū)中社會網絡各維度對用戶創(chuàng)新參與行為的影響程度不同，從整體上說，社會網絡對用戶創(chuàng)新知識貢獻數量的影響大于對貢獻質量的影響。認知維度對用戶創(chuàng)新知識貢獻數量的影響最大，其次是關系維度對用戶創(chuàng)新參與廣度的影響，最后是關系維度、認知維度對用戶創(chuàng)新參與深度的影響。此外，社會網絡認知維度對用戶創(chuàng)新參與廣度的影響與原假設不同，認知維度抑制用戶創(chuàng)新參與廣度。

用戶間關系強度提升，社區(qū)用戶更愿意與其他用戶互動，社區(qū)信任度較高，其直接表現就是用戶間會產生大量交互行為。只有通過用戶間多次交互行為對某一創(chuàng)新知識、需求進行探討，或深入交換彼此思想與知識，交互行為質量才能提升。本文研究對象為“新功能和建議”版塊，每一次互動、每一次發(fā)帖均會產生創(chuàng)新知識，因此，網絡關系維度對用戶創(chuàng)新參與廣度的影響較其對深度的影響更顯著。

由分析可知，MIUI社區(qū)中的互動以無效交互行為為主，用戶交流僅停留在淺層。同時，通過查看管理者回答可知，不少管理者對帖子的回復為“該建議/功能已提過”或“該功能已投入開發(fā)”?？梢?，由于凝聚子群數量增加，用戶更傾向與內部多名用戶進行交流，與外部互動行為較少，對某一創(chuàng)新點或需求了解不足，導致創(chuàng)新點重復率較高，用戶創(chuàng)新參與廣度由此提高。同時，凝聚子群數量增加意味著用戶想法差異大，更容易提出更多創(chuàng)新知識，從而促進用戶發(fā)帖行為產生。然而，特定社區(qū)中存在多個子群意味著各子群的交互次數與頻率相對較低，用戶在未對特定創(chuàng)新知識點和需求進行深入探討或了解的情況下便在社區(qū)中發(fā)帖，同樣會導致用戶創(chuàng)新參與廣度提高，但這種提高是無意義的。由于MIUI社區(qū)以上述無效互動為主基調，凝聚子群數量提升進一步降低創(chuàng)新參與行為質量，促進用戶創(chuàng)新參與廣度提升。

4.4.3 用戶創(chuàng)新參與行為對企業(yè)社區(qū)創(chuàng)新績效的影響

用戶創(chuàng)新參與深度可顯著促進企業(yè)對社區(qū)中創(chuàng)新知識點的采納與應用，而基于用戶創(chuàng)新參與廣度的創(chuàng)新知識數量對企業(yè)創(chuàng)新知識點的采納與應用不具有顯著影響。本文認為，用戶創(chuàng)新參與廣度提升意味著用戶將花費更多精力和時間在無效交互行為上，因未對某一話題進行更加深入的互動和探討，進而降低了該創(chuàng)新知識點深度，影響企業(yè)對創(chuàng)新知識點的利用。用戶創(chuàng)新參與深度提升意味著該行為產生的創(chuàng)新知識點能得到用戶和企業(yè)人員的肯定，更為貼近用戶需求，能給企業(yè)帶來更多可利用的外部創(chuàng)新知識。

5 結語

5.1 研究結論

本文構建開放式創(chuàng)新社區(qū)下社會網絡、用戶創(chuàng)新參與行為與企業(yè)社區(qū)創(chuàng)新績效關系模型，對2012年5月至2019年3月MIUI論壇上萬條發(fā)帖和回復數據進行實證研究，通過結構方程驗證社會網絡各維度間的關系、認知維度與關系維度對用戶創(chuàng)新參與的影響，以及用戶創(chuàng)新參與行為對企業(yè)社區(qū)創(chuàng)新績效的影響機理，得到如下結論：

(1)在開放式創(chuàng)新社區(qū)中，社會網絡關系維度和認知維度對用戶創(chuàng)新行為均有顯著影響。關系維度中，網絡節(jié)點間的關系強度對用戶創(chuàng)新行為廣度有顯著促進作用，在一定程度上能促進用戶創(chuàng)新行為深度提升，提高創(chuàng)新知識產出質量。認知維度中，社區(qū)凝聚程度對用戶創(chuàng)新行為廣度有顯著抑制作用，對用戶創(chuàng)新行為深度有一定的促進作用。

(2)在開放式創(chuàng)新社區(qū)中，用戶創(chuàng)新參與行為對企業(yè)社區(qū)創(chuàng)新績效的影響不同。其中，用戶創(chuàng)新參與深度對企業(yè)社區(qū)創(chuàng)新績效有顯著促進作用，用戶創(chuàng)新參與產出的創(chuàng)新知識點質量越高，企業(yè)可利用轉化的外部創(chuàng)新知識點越多。用戶創(chuàng)新參與行為廣度對企業(yè)社區(qū)創(chuàng)新績效的影響并沒有得到驗證。

(3)開放式創(chuàng)新社區(qū)中，社會網絡三維度之間同樣存在相互關系。社會網絡結構維度對關系維度有顯著正向促進作用，結構維度對認知維度有抑制作用，認知維度對關系維度有較弱的促進作用。具體而言，社會網絡中網絡規(guī)?？梢燥@著促進網絡用戶間關系強度提升，促進開放式創(chuàng)新社區(qū)中子群和小團體產生，對社區(qū)凝聚程度具有抑制作用。此外，社區(qū)網絡凝聚程度對社區(qū)關系強度有積極促進作用。

5.2 管理啟示

在開放式創(chuàng)新社區(qū)中，社會網絡對用戶創(chuàng)新參與行為有重要影響，由用戶創(chuàng)新參與行為產生的創(chuàng)新知識，其深度是影響企業(yè)將其內化為產品、服務的重要因素。但是，目前在開放式創(chuàng)新社區(qū)中，社區(qū)整體凝聚力不強，難以促進相似用戶間多次互動，用戶創(chuàng)新參與行為產生的創(chuàng)新知識難以為企業(yè)所用。由此，本文針對開放式創(chuàng)新社區(qū)提出以下管理啟示：

(1)企業(yè)應當注重開放式創(chuàng)新社區(qū)中社會網絡各維度之間的相互作用，并充分發(fā)揮管理人員在其中的引導作用。研究表明，開放式創(chuàng)新社區(qū)中的三維度交互關系對用戶創(chuàng)新參與行為具有一定的影響。其中，社區(qū)網絡結構維度發(fā)揮基礎作用，只有網絡規(guī)模變動合理，認知維度才能更好地促進社區(qū)網絡關系強度提升，進而促進用戶創(chuàng)新參與行為產生。網絡社區(qū)中網絡規(guī)模過大則不利于有效交互形成，抑制社區(qū)認知對關系強度的影響。此外，本文發(fā)現，開放式創(chuàng)新社區(qū)中用戶間的交互仍然處于較淺層次，用戶間未能深度交流，導致相似用戶間的關系強度變化和行為深度變化不顯著。因此，企業(yè)應當發(fā)揮好管理者的作用，合理把控社區(qū)網絡規(guī)模，加強對用戶的引導，鼓勵用戶間開展更多的互動，營造良好的社區(qū)氛圍。

(2)企業(yè)應當注重用戶創(chuàng)新參與行為質量。用戶創(chuàng)新參與廣度對企業(yè)網絡社區(qū)創(chuàng)新績效無較大影響，用戶創(chuàng)新參與深度才是企業(yè)獲取外部創(chuàng)新知識的關鍵。開放式創(chuàng)新社區(qū)中，用戶發(fā)帖量過多可能導致企業(yè)在社區(qū)中的人工成本增加。此外，社區(qū)中創(chuàng)新知識質量分化明顯，高質量創(chuàng)新知識容易為企業(yè)所用，但高質量創(chuàng)新知識數量較少，且存在大量普通知識貼，甚至無效貼。因此，企業(yè)應當注重社區(qū)中用戶創(chuàng)新參與質量，采取適當的激勵措施鼓勵用戶提升帖子質量，如給予優(yōu)質用戶更高的權限等，掌控好用戶創(chuàng)新參與廣度，不能一味地因關注用戶參與數量而失去對用戶參與行為質量的關注和引導。