企業(yè)開放式創(chuàng)新社區(qū)創(chuàng)意采納影響因素研究
——價值共創(chuàng)視角

張 寧，趙文斐，龐智亮，張 馨

(1.青島大學 商學院，山東 青島 266100；2.南京大學 商學院，江蘇 南京 210000)

0 引言

社交媒體的迅速發(fā)展使企業(yè)可以通過開放式創(chuàng)新社區(qū)與消費者建立聯(lián)系，在互動過程中吸引消費者，使其積極發(fā)布產品使用反饋、參與新產品開發(fā)設計等創(chuàng)新活動，從而實現(xiàn)價值共創(chuàng)[1]。在企業(yè)競爭日益激烈、消費者需求層次不斷提高的背景下，通過開放式創(chuàng)新社區(qū)實現(xiàn)價值共創(chuàng)，不僅可以幫助企業(yè)精準分析和滿足消費者個性化需求，還能使消費者品牌忠誠度提升，最終有助于企業(yè)競爭力提升。小米MIUI社區(qū)是典型的開放式創(chuàng)新社區(qū)，為企業(yè)產品研發(fā)提供了大量創(chuàng)意。小米公司構建用戶參與的互聯(lián)網生態(tài)創(chuàng)新模式[2]，嘗試通過MIUI社區(qū)吸納用戶創(chuàng)意，實現(xiàn)與消費者的價值共創(chuàng)[3]。MIUI社區(qū)不僅成為小米產品創(chuàng)新的重要來源[4]，而且引發(fā)了價值共創(chuàng)研究領域學者們的廣泛關注，成為開放式創(chuàng)新社區(qū)的重點研究對象[2-5]。

消費領域價值共創(chuàng)通常分為3個方面：消費者使用企業(yè)產品創(chuàng)造價值、消費者與消費者互動創(chuàng)造價值，以及消費者與企業(yè)互動創(chuàng)造價值[6-7]。大多數(shù)研究聚焦消費者層面，探討影響其參與價值共創(chuàng)的心理因素與個人特征。也有部分研究關注價值共創(chuàng)中的消費者互動，少數(shù)基于企業(yè)視角的研究分析企業(yè)價值共創(chuàng)構建場景[8]。然而，現(xiàn)有研究大多關注價值共創(chuàng)單個層面，缺乏對多個層面的綜合考慮，特別是消費者與企業(yè)間的互動。價值共創(chuàng)的本質是一條消費者與企業(yè)在互動過程中形成的價值主張、價值獲取與價值傳遞，并最終實現(xiàn)價值共創(chuàng)的鏈條，沒有消費者與企業(yè)互動，就沒有價值共創(chuàng)[9]。因此，若將消費者與企業(yè)割裂，忽略消費者使用企業(yè)產品、消費者之間的互動以及消費者與企業(yè)互動，可能會由于價值共創(chuàng)鏈條斷裂而無法發(fā)現(xiàn)關鍵系統(tǒng)性影響機制[10]，進而導致企業(yè)在面對海量用戶生成內容時，無法有效識別并采納能夠指導產品創(chuàng)新的用戶意見。此外，開放式創(chuàng)新社區(qū)中，日益增加的用戶生成內容會帶來信息過載問題，增加企業(yè)創(chuàng)意認知成本。盡管有學者提出，可以通過基于用戶生成內容特征的提取方法提高企業(yè)信息處理速度，但仍難以幫助企業(yè)達到分析用戶生成內容的最終目的，即有效創(chuàng)意識別與采納[11]。

基于上述背景，本文以價值共創(chuàng)為視角，結合信號傳遞理論，從消費者使用企業(yè)產品創(chuàng)造價值、消費者與消費者互動創(chuàng)造價值、消費者與企業(yè)互動創(chuàng)造價值3個層面，探討開放式創(chuàng)新社區(qū)中創(chuàng)意采納影響因素。本文旨在回答以后問題：開放式創(chuàng)新社區(qū)中，消費者使用企業(yè)產品、消費者之間的互動以及消費者與企業(yè)互動3個層面的信息各具什么特征？哪些特征是影響企業(yè)創(chuàng)意采納的關鍵因素？消費者個人特征能否對創(chuàng)意采納產生調節(jié)效應？本文的理論貢獻是整合價值共創(chuàng)過程的3個層面，基于信號傳遞理論探討開放式創(chuàng)新社區(qū)中創(chuàng)意采納影響因素，從而豐富價值共創(chuàng)與信號傳遞理論；本文的實踐貢獻是幫助企業(yè)優(yōu)化開放式創(chuàng)新社區(qū)中的消費者創(chuàng)意評論方式與內容，從而有效識別并采納有助于產品創(chuàng)新的用戶意見。

1 文獻綜述

1.1 價值共創(chuàng)與開放式創(chuàng)新社區(qū)

Prahalad&Ramaswamy[12]最早將價值共創(chuàng)引入管理學領域，這對傳統(tǒng)組織創(chuàng)新管理產生了巨大的沖擊，成為經濟學、管理學領域研究熱點。價值共創(chuàng)前沿問題集中在消費領域，主要分為消費者使用企業(yè)產品創(chuàng)造價值、消費者與消費者互動創(chuàng)造價值以及消費者與企業(yè)互動創(chuàng)造價值[5-6]。

消費者使用企業(yè)產品創(chuàng)造價值主要體現(xiàn)為消費者在使用企業(yè)產品后，發(fā)布關于產品的使用感受、意見建議等用戶生成內容(User generated content, UGC)，而企業(yè)可以從中獲取價值。不少學者采用文本挖掘技術對消費者評論進行“特征—觀點”提取，從而發(fā)現(xiàn)有助于企業(yè)產品改進的關鍵信息。Jiao&Qu[13]基于句子本身的語義，運用NLP技術設計一種提取“用戶關注—用戶態(tài)度”的方法，并繪制感性知識樹。消費者與消費者互動創(chuàng)造價值主要體現(xiàn)為其他消費者的評論、瀏覽、點贊等。對于這一問題，部分學者研究消費者間互動對價值共創(chuàng)的影響。例如，賀愛忠和易婧瑩[14]基于社會認同理論，采用問卷調查方式探討虛擬品牌社區(qū)成員間社會互動對成員價值共創(chuàng)互動行為的作用機制。企業(yè)與消費者互動創(chuàng)造價值研究大多集中于對企業(yè)開放式創(chuàng)新社區(qū)案例的分析。周文輝等[15]以小米為例，分析企業(yè)建立價值共創(chuàng)模式的4個階段，即價值共識—價值共享—價值共生—價值共贏。

開放式創(chuàng)新社區(qū)是企業(yè)與消費者實現(xiàn)價值共創(chuàng)的重要渠道，主要以網絡為溝通媒介，以消費者、企業(yè)研發(fā)人員為主要成員，目的是解決企業(yè)產品問題或收集產品創(chuàng)新意見。開放式創(chuàng)新社區(qū)具有門檻低、易參與等特點，其成員不斷增多，進而造成社區(qū)中信息過載，極大地降低了企業(yè)創(chuàng)意獲取效率[16]。針對這一問題，學者們通過設計創(chuàng)意采納機制幫助企業(yè)提高創(chuàng)意篩選效率。例如，Liu等[17]通過爬取手機評論，人工判斷評論有用性與網站投票情況，提取8類特征并據(jù)此設計識別有用評論的機制；Li等[18]通過分析評價者的知識、權威以及意見情緒構建社會智能機制，以此從評論中獲取產品特征和特征重要性。

盡管現(xiàn)有文獻對價值共創(chuàng)進行了積極探索，但僅從單一視角出發(fā)，通常將消費者與企業(yè)割裂，忽略消費者使用企業(yè)產品、消費者與消費者互動、消費者與企業(yè)互動的層層遞進，導致企業(yè)在面對海量的用戶生成內容時無法快速有效識別能夠指導產品創(chuàng)新的用戶意見。

1.2 信號傳遞理論

信息有效傳遞是實現(xiàn)價值共創(chuàng)的重要條件。信號傳遞理論來源于信息經濟學領域，最早由美國經濟學家Spence[19]提出，用于解決交易雙方信息不對稱問題[20]，即掌握較多信息的交易方如何將自己擁有的產品質量信息傳遞給掌握信息較少的一方。該理論自提出以來，在經濟學、管理學、社會學等不同學科領域得到廣泛運用，并發(fā)展為包括信號發(fā)出者、信號本身、信號接收者等要素的完整理論框架[21]。在線評論相關研究中，李昂和趙志杰[22]將信號傳遞理論引入用戶生成內容分析領域，從評論內容、評論者和反饋有關信號3個方面構建在線評論有用性影響因素模型。隨后，張國印等[23]基于信號傳遞理論研究價值共創(chuàng)平臺上消費者信號傳遞與企業(yè)產品改進間的關系，通過建立不完全信息動態(tài)博弈模型，推理消費者在參與價值共創(chuàng)時的信號傳遞偏好，以及企業(yè)基于消費者提供信息的產品選擇過程。

2 研究模型與假設

2.1 研究模型

本文以價值共創(chuàng)作為研究視角，結合創(chuàng)意采納影響因素，從消費者使用企業(yè)產品創(chuàng)造價值、消費者與消費者互動創(chuàng)造價值、企業(yè)與消費者互動創(chuàng)造價值3個層面構建研究框架。結合信號傳遞理論，借鑒李昂和趙志杰[22]的研究成果，將開放式創(chuàng)新社區(qū)中的信號分為3類：與創(chuàng)意內容有關的信號、與反饋有關的信號、與創(chuàng)意提供者有關的信號，以此構建開放式創(chuàng)新社區(qū)創(chuàng)意采納影響因素模型，如圖1所示。

圖1 開放式創(chuàng)新社區(qū)創(chuàng)意采納影響因素模型

與創(chuàng)意內容有關的信號在價值共創(chuàng)中體現(xiàn)為消費者使用企業(yè)產品創(chuàng)造價值，即消費者在購買和使用企業(yè)產品后，在企業(yè)開放式創(chuàng)新社區(qū)提交創(chuàng)意評論。

與反饋有關的信號在價值共創(chuàng)中體現(xiàn)為消費者之間互動創(chuàng)造價值，以及企業(yè)與消費者互動創(chuàng)造價值。消費者在開放式創(chuàng)新社區(qū)發(fā)表創(chuàng)意后，能夠得到其他消費者以及企業(yè)的反饋。

與創(chuàng)意提供者有關的信號在價值共創(chuàng)中體現(xiàn)為創(chuàng)意提供者的經驗值。面對社區(qū)中良莠不齊的大量創(chuàng)意，企業(yè)更加關注經驗值高的創(chuàng)意提供者所提供的創(chuàng)意內容。因此，創(chuàng)意提供者的經驗值可能會影響創(chuàng)意內容與創(chuàng)意采納間的關系。

2.2 研究假設

2.2.1 與創(chuàng)意內容有關的信號

當不同的人知道不同的事情時，就會產生信息不對稱[24]。對企業(yè)而言，消費者使用產品所產生的用戶體驗信息具有不對稱性。消費者作為信息擁有人，在將信息傳遞給企業(yè)時，信息質量是確保較高說服力與可采納性的評判標準。

創(chuàng)意信息熵能夠反映創(chuàng)意中包含的信息量。高質量創(chuàng)意評論往往含有較少的重復性內容，熵值較高。以往相關研究指出，信息熵對評論信息的有用性具有積極影響，信息熵作為反映信息質量水平的指標，可以為信息價值提供一定的參考[25]。由此，本文提出以下假設：

H1a：創(chuàng)意信息熵對創(chuàng)意采納具有正向影響。

信號傳遞理論認為，人對信息的處理能力是有限的，往往難以理解載荷過高的信息。冗長語句帶來的信息過載，使處于高負荷狀態(tài)下的接收方難以獲取核心內容，最終導致信息說服力降低[26]。開放式創(chuàng)新社區(qū)的用戶生成內容形式主要為文本形式，易讀性與可讀性隨文本長度增加而降低。作為信號接收者的企業(yè)，往往需要處理開放式創(chuàng)新社區(qū)中的海量信息，此時簡單易懂的信息更有利于企業(yè)充分認識與理解。由此，本文提出以下假設：

H1b：創(chuàng)意長度對創(chuàng)意采納具有負向影響。

信號傳遞過程中，情感信號是文本中的隱藏性信號。從情緒感知角度看，情緒化詞語更容易被接收者感知。積極的情緒具有更強的感染性，能增強接收者處理信息的意愿。反之，對于企業(yè)來說，帶有極端消極情緒的評論可能是由于用戶操作不當所致[27]，從而降低被企業(yè)采納的可能性。由此，本文提出以下假設：

H1c：創(chuàng)意情感強度對創(chuàng)意采納具有正向影響。

2.2.2 與反饋有關的信號

開放式創(chuàng)新社區(qū)中，創(chuàng)意提供者的創(chuàng)意相當于信號發(fā)送，而其他消費者的瀏覽、點贊、評論以及產品開發(fā)者的回復則是信號反饋，能夠反映其他消費者及企業(yè)對該創(chuàng)意的態(tài)度。

與其他消費者有關的反饋信號主要包括創(chuàng)意瀏覽量、支持量和評論量。開放式創(chuàng)新社區(qū)中，成員主體通常包括對這一品牌充滿熱情的客戶[28]，通過點贊、評論等行為表明對創(chuàng)意的偏好。創(chuàng)意瀏覽量、支持量和評論量越多，說明其受到的關注越多，有助于提高企業(yè)對該創(chuàng)意的關注度與采納程度。同時，創(chuàng)意在社區(qū)中的受歡迎程度在一定程度上能夠反映該創(chuàng)新想法在市場上的潛在成功率[3]。由此，本文提出以下假設：

H2a：瀏覽量對創(chuàng)意采納具有正向影響;

H2b：支持量對創(chuàng)意采納具有正向影響;

H2c：評論量對創(chuàng)意采納具有正向影響。

信息影響決策過程，信號傳遞往往發(fā)生在持有信息的人和如果持有信息會作出更好決策的人之間[29]。消費者作為持有創(chuàng)意想法的人，通過開放式創(chuàng)新社區(qū)，將信息傳遞給能夠制定產品創(chuàng)新決策的企業(yè)。因此，企業(yè)創(chuàng)意采納能夠反映企業(yè)的態(tài)度，是對信號發(fā)出者的反饋。給予創(chuàng)意者積極有效的反饋能夠促進價值共創(chuàng)，有利于企業(yè)長期獲益。

信息熵較高的企業(yè)回復大多是基于深度思考與理解而生成的，能夠對不同客戶意見進行解答，是企業(yè)深度考量的結果，相對于僅被瀏覽或統(tǒng)一回復的信息，具有較高的被采納概率。由此，本文提出假設：

H3a：企業(yè)回復信息熵與創(chuàng)意采納呈正相關。

過長的文本信息會提高消費者理解難度，導致企業(yè)的思想觀念難以被消費者直接接受[30]，從而阻礙企業(yè)與消費者間的價值共創(chuàng)。此外，較長的信息回復往往表達了企業(yè)對該創(chuàng)意的反駁，或對消費者產品使用行為進行指導，因而企業(yè)對該類創(chuàng)意的采納傾向較低。由此，本文提出以下假設：

H3b：企業(yè)回復信息長度與創(chuàng)意采納呈負相關。

企業(yè)回復的信息不僅包含語義信息，而且包含情感信息。在價值共創(chuàng)中，企業(yè)對創(chuàng)意的認可從多個方面加以體現(xiàn)，積極明確的采納反饋是其中的重要方面。積極正面的回復文本表達了對創(chuàng)意的肯定。由此，本文提出以下假設：

H3c：企業(yè)回復信息情感強度與創(chuàng)意采納呈正相關。

2.2.3 與創(chuàng)意提供者有關的信號

除信號本身外，信號發(fā)出者的個人特征也會影響信號傳遞?；陬I先用戶(Lead User)的研究認為，用戶可被分為領先用戶與非領先用戶，領先用戶可根據(jù)使用經驗、產品知識等方面進行識別，他們的觀點往往能夠揭示產品未來發(fā)展趨勢。用戶經驗值是領先用戶常用測量指標[31]，可以通過經驗值的高低區(qū)分領先用戶和一般用戶。

高經驗值的領先用戶由于對產品使用程度或熟悉度較高，其創(chuàng)意更可能包含他人難以注意的產品創(chuàng)新點。同時，基于權威效應，企業(yè)更有可能采納經驗豐富的消費者創(chuàng)意，并通過與該類用戶互動識別有價值的創(chuàng)新或產品改進方向[32]。由此，本文提出以下假設：

H4a：個人經驗值正向調節(jié)創(chuàng)意信息熵對創(chuàng)意采納的影響，個人經驗值越高，創(chuàng)意信息熵對創(chuàng)意采納的作用越大。

在開放式創(chuàng)新社區(qū)中，雖然較長的創(chuàng)意不利于信號接收方的理解，但往往含有較多的觀點或信息。相對于經驗值較低的消費者而言，經驗值高的消費者能夠根據(jù)個人經驗，以合適的語言對創(chuàng)意進行描述，并以更易懂的方式使他人接受和理解，從而緩解創(chuàng)意長度對創(chuàng)意采納的負向影響。由此，本文提出以下假設：

H4b：個人經驗值負向調節(jié)創(chuàng)意長度對創(chuàng)意采納的影響，個人經驗值越高，創(chuàng)意信息長度對創(chuàng)意采納的負向作用越小。

開放式創(chuàng)新社區(qū)中，創(chuàng)意文本不僅包含價值信號傳遞，也包含信號發(fā)送者個人情感信號傳遞(艾時鐘和曾鑫，2019)。由于企業(yè)對于具有高經驗值的用戶創(chuàng)意更為重視，可能會虛心接受該類領先用戶對產品的批評，認真審視負面評價，進而降低消極情感帶來的不利影響，使帶有消極情感的創(chuàng)意被采納的可能性提高。由此，本文提出以下假設：

H4c：個人經驗值負向調節(jié)情感強度對創(chuàng)意采納的影響，個人經驗值越高，創(chuàng)意情感強度對創(chuàng)意采納的作用越小。

3 研究設計

3.1 研究數(shù)據(jù)

(1)數(shù)據(jù)采集。MIUI社區(qū)是小米公司實現(xiàn)價值共創(chuàng)的重要創(chuàng)意來源，在成立的10年間，有近千萬條用戶創(chuàng)意通過MIUI社區(qū)發(fā)布。MIUI社區(qū)下設多個“圈子”，包括MIUI系統(tǒng)、手機、硬件性能等。其中，MIUI手機操作系統(tǒng)迭代更新在很大程度上得益于用戶創(chuàng)意。據(jù)統(tǒng)計，MIUI系統(tǒng)80%的修改意見都是由社區(qū)用戶貢獻的[33]。小米MIUI社區(qū)具有運行成熟、用戶活躍度高等特點[5]，MIUI系統(tǒng)具有產品更新周期短、消費者基數(shù)大、消費者創(chuàng)意多等特點，因此本文選取小米MIUI社區(qū)中MIUI系統(tǒng)的帖子作為研究對象。

圖2展示了一個典型MIUI社區(qū)創(chuàng)意信息。消費者向外界發(fā)布特有的用戶體驗描述，即創(chuàng)意內容，其他消費者通過瀏覽、點贊、評論等方式與創(chuàng)意者形成互動，企業(yè)官方通過回復文本與社區(qū)內用戶進行反饋互動。

圖2 MIUI社區(qū)創(chuàng)意信息

以Python為腳本語言，采集MIUI系統(tǒng)2020年2月14日至2020年9月13日的數(shù)據(jù)信息。

(2)數(shù)據(jù)處理。首先，本次爬蟲共收集254 906條數(shù)據(jù)，匯總并計算每日創(chuàng)意數(shù)量。然后，剔除原始數(shù)據(jù)中個人信息(經驗值)缺失、無官方回復等無效數(shù)據(jù)，獲得有效數(shù)據(jù)20 126條，除日創(chuàng)意數(shù)量外，其它變量數(shù)據(jù)由此獲得。同時，為了統(tǒng)一各變量數(shù)量級，本文對日創(chuàng)意數(shù)量、日回復數(shù)量和個人經驗值進行對數(shù)處理。為了防止極端值對回歸的影響，對瀏覽量、支持量、評論量進行縮尾處理，數(shù)據(jù)處理過程如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)處理過程

3.2 變量設置及說明

通過對相關文獻的梳理，本文變量設置及具體測量方式如表1所示。

表1 變量設計與描述

3.3 模型設定

本文因變量創(chuàng)意采納屬于二元離散變量，故選用Logit模型進行假設回歸檢驗，已有眾多Logit模型均對二元因變量顯示出良好的適應性[34-35]，計量模型如式(1)所示。

(1)

其中，Λ=ex/(1+ex)。βi(i∈(1,2,3,…12))為變量系數(shù)，α、εi分別是常數(shù)項和誤差項。

4 實證結果與分析

4.1 描述性統(tǒng)計

變量間相關系數(shù)與基本描述性統(tǒng)計結果如表2所示?？傮w來看，所有變量VIF值均小于5，變量間不存在多重共線性問題，因而可以進行后續(xù)模型檢驗與分析。

表2 變量描述性統(tǒng)計結果與相關系數(shù)

4.2 模型回歸

本文使用Stata 16.0對數(shù)據(jù)進行Logit回歸假設檢驗，結果如表3所示。模型1僅考慮控制變量對創(chuàng)意采納的影響，模型2加入消費者使用企業(yè)產品創(chuàng)造價值層面自變量對創(chuàng)意采納的影響，模型3加入消費者與消費者互動創(chuàng)造價值層面自變量對創(chuàng)意采納的影響，模型4加入企業(yè)與消費者互動創(chuàng)造價值層面自變量對創(chuàng)意采納的影響，模型5加入模型1～4所有自變量對創(chuàng)意采納的影響，模型6在模型5基礎上，考慮創(chuàng)意者特征的調節(jié)作用，檢驗結果如表3所示。

總體來看，相對于模型1，模型2、模型3和模型4的卡方、最大似然估計均具有較大改善，模型5與模型6的卡方、最大似然估計在前4個模型的基礎上進行優(yōu)化，模型擬合度較好，回歸結果具有一定價值。由表3可以看出，自變量效應與調節(jié)效應均在不同水平下顯著，支持本文研究模型。

表3 Logit回歸檢驗結果

模型1中，模型設置的控制變量對創(chuàng)意采納均具有顯著影響，更新周期(β1=-0.008***)與日創(chuàng)意數(shù)量(β2=-0.280***)對創(chuàng)意采納具顯著負向影響，日回復數(shù)量(β3=0.672***)對創(chuàng)意采納具有顯著正向影響。

模型2檢驗消費者使用企業(yè)產品創(chuàng)造價值層面自變量對創(chuàng)意采納的影響。創(chuàng)意信息熵(β4=0.388***)和創(chuàng)意情感強度(β6=0.035***)對創(chuàng)意采納具有正向影響，說明企業(yè)更愿意采納具有高信息熵的樂觀傾向創(chuàng)意文本，H1a和H1c得到支持。創(chuàng)意信息長度(β5=-0.005***)對創(chuàng)意采納具有負向影響，體現(xiàn)出信息過載對信號接收者的負向影響，H1b得到支持。

模型3驗證消費者與消費者互動創(chuàng)造價值層面自變量對創(chuàng)意采納的影響，瀏覽量(β7=-0.919***)和評論量(β9=-0.046***)對創(chuàng)意采納具有顯著負向影響，H2a和H2c未得到支持。支持量(β8=0.053***)對創(chuàng)意采納具有顯著正向影響，H3b得到支持。

模型4檢驗企業(yè)與消費者互動創(chuàng)造價值層面自變量對創(chuàng)意采納的影響。企業(yè)回復信息熵(β10=0.277***)和企業(yè)回復信息情感強度(β12=0.032***)與創(chuàng)意采納具有積極正向關系，H3a和H3c得到支持。企業(yè)回復信息長度(β11=-0.020***)對創(chuàng)意采納具有負向影響，H3b得到支持。

模型5考慮價值共創(chuàng)所有層面自變量對創(chuàng)意采納的影響，相對于模型1～4的回歸結果，模型5的對數(shù)似然值具有較大程度提升，模型擬合度高。除回復情感強度外(β12=0.243**)，其它變量均在1%水平下顯著，回歸結果的一致性與穩(wěn)健性較高。

模型6考慮創(chuàng)意者特征對消費者使用產品創(chuàng)造價值層面自變量的調節(jié)作用，創(chuàng)意信息熵和個人經驗值的交互項(β14=0.044***)對創(chuàng)意采納具有正向影響，H4a得到支持。創(chuàng)意長度和個人經驗值的交互項(β15=-0.001**)，以及創(chuàng)意情感強度和個人經驗值的交互項(β16=-0.016**)對創(chuàng)意采納具有顯著負向影響。由此可知，H4c得到支持，H4b未得到支持。

4.3 穩(wěn)健性檢驗

為確保研究結果的穩(wěn)健性，本文進行如下穩(wěn)健性檢驗：為防止跨版本差異對研究結果的影響，剔除屬于MIUI11版本的11 636條數(shù)據(jù)信息，僅保留MIUI12版本的15 810條數(shù)據(jù)信息，再次使用Logit模型進行回歸檢驗。

基于MIUI12數(shù)據(jù)的穩(wěn)健性檢驗結果如表4所示，結果顯示，各維度變量對因變量的作用方向與本研究結果相同。在顯著性方面，直接效應和調節(jié)效應在不同水平下顯著，證明本研究結果具有一定的穩(wěn)健性。

表4 僅保留MIUI12數(shù)據(jù)的Logit回歸檢驗結果

4.4 進一步討論與啟示

本文以價值共創(chuàng)為視角，結合信號傳遞理論，整合消費者使用企業(yè)產品創(chuàng)造價值、消費者與消費者互動創(chuàng)造價值、企業(yè)與消費者互動創(chuàng)造價值3個層面，探討開放式創(chuàng)新社區(qū)中創(chuàng)意采納影響因素，得到如下啟示：

(1)消費者使用企業(yè)產品創(chuàng)造價值層面。創(chuàng)意信息熵對創(chuàng)意采納具有正向影響，消費者的個人經驗值對二者關系起正向調節(jié)作用。高信息熵可以避免創(chuàng)意同質化，從而為企業(yè)提供豐富的高質量信息。同時，隨著個人經驗值增加，消費者發(fā)表的高信息熵創(chuàng)意更可能包含關鍵創(chuàng)新點，從而更可能被企業(yè)采納。創(chuàng)意長度對創(chuàng)意采納具有負向影響，個人經驗值則強化了這一負向影響。簡短的信息能減輕企業(yè)理解信息的負擔，因而有利于創(chuàng)意被采納。但意外的結果是，消費者的個人經驗值可以強化創(chuàng)意長度對創(chuàng)意采納的負向影響。也就是說，創(chuàng)意長度越長，越不利于信息采納，在創(chuàng)意者擁有高經驗值的情況下，這種關系更為顯著。原因可能是經驗值較高的領先用戶往往具有豐富的產品使用經歷，他們在創(chuàng)意描述上會結合自身經驗，而不像是非領先用戶那樣更多地描述創(chuàng)新建議或產品缺陷，從而強化了創(chuàng)意長度對創(chuàng)意采納的不利影響。創(chuàng)意情感強度對創(chuàng)意采納具有正向影響，個人經驗值對二者關系起負向調節(jié)作用。企業(yè)傾向于采納具有積極情感傾向的創(chuàng)意，因為積極情緒具有更強的感染性，能提高企業(yè)信息處理意愿和被采納的可能性。當消費者個人經驗值較高時，其發(fā)表的創(chuàng)意內容可能會被開發(fā)者認真考慮，從而使情感強度對創(chuàng)意采納的影響降低。

首先，企業(yè)應重視引導消費者以適當?shù)男问桨l(fā)表創(chuàng)意內容，從而提高社區(qū)中用戶創(chuàng)意質量。具體來說，根據(jù)創(chuàng)意信息熵和創(chuàng)意長度，企業(yè)應引導消費者在發(fā)表創(chuàng)意時把握創(chuàng)意關鍵點，減少不相關或冗余表述，使創(chuàng)意內容能夠簡潔、明確地體現(xiàn)產品改進意見。有關創(chuàng)意情感強度的結論，提示企業(yè)應鼓勵用戶以積極態(tài)度進行溝通，避免消極情緒。目前，一些平臺正對在線評論進行規(guī)范，如中關村在線(www.zol.com.cn)提供形式化評論模式，要求消費者明確填寫產品優(yōu)勢與缺陷，并提供與產品性能相關的標簽供消費者選擇。小米MIUI社區(qū)可以借鑒上述平臺的實踐經驗，制定開放式創(chuàng)新社區(qū)創(chuàng)意描述規(guī)范，指導用戶簡潔、明確地表述創(chuàng)意。其次，消費者個人經驗值的調節(jié)作用揭示了領先用戶的重要性，提示企業(yè)應建立有效的激勵機制，提升用戶黏度，培育社區(qū)領先用戶，使其為企業(yè)持續(xù)提供高質量創(chuàng)意，從而形成良好價值共創(chuàng)模式。目前，小米MIUI社區(qū)、華為花粉俱樂部等開放式創(chuàng)新社區(qū)，僅采用用戶積分、虛擬徽章等虛擬獎勵作為領先用戶激勵方式。一些學者指出，上述虛擬激勵方式難以發(fā)揮有效的激勵作用[4,35]。因此，未來企業(yè)應考慮將虛擬獎勵進一步轉化為實際價值。

(2)消費者與消費者互動創(chuàng)造價值層面。支持量對創(chuàng)意采納具有正向影響，瀏覽量和評論量則對創(chuàng)意采納具有負向影響。原因可能是，支持量體現(xiàn)了消費者對某一問題的需求一致性程度，支持量越高，市場需求越高，采納該類創(chuàng)意能夠降低創(chuàng)新風險，提高創(chuàng)新成功率，因而該類創(chuàng)意容易被企業(yè)采納。相反，瀏覽量和評論量在一定程度上能夠體現(xiàn)需求差異性，即市場需求多元化。當人們對同一個商品屬性持不同觀點時，可能愿意點擊瀏覽了解詳情或留言評論。需求多元化是市場驅動模式發(fā)展的重要趨勢，企業(yè)通過拓展市場滿足人群的異質性需求，若僅滿足部分客戶需求則存在較高的創(chuàng)新風險。

消費者在開放式創(chuàng)新社區(qū)中的互動能夠釋放市場需求信號，對企業(yè)產品創(chuàng)新具有重要價值。企業(yè)應激勵社區(qū)中消費者間的互動：對認可的用戶創(chuàng)意點贊支持；對持有不同看法的用戶創(chuàng)意留言評論。消費者間的互動既能為企業(yè)創(chuàng)意篩選提供參考，也能夠提升社區(qū)用戶活躍度，從而有助于社區(qū)可持續(xù)發(fā)展。

同時，消費者間的互動信號提醒企業(yè)在采納創(chuàng)新建議時，應考慮用戶需求的一致性和差異性，規(guī)避因用戶需求多元化導致的創(chuàng)新風險。對于開放式創(chuàng)新社區(qū)而言，支持量是反映需求一致性的指標，對創(chuàng)意采納具有正向影響，企業(yè)可以根據(jù)支持量初步篩選創(chuàng)意。

(3)企業(yè)與消費者互動創(chuàng)造價值層面。企業(yè)回復信息熵和信息情感強度與創(chuàng)意采納呈正相關，企業(yè)回復信息長度與創(chuàng)意采納呈負相關。與創(chuàng)意內容特征對創(chuàng)意采納的影響類似，信號傳遞過程中具有高信息熵、簡短且情感積極的文本有利于價值共創(chuàng)。這一結果符合企業(yè)現(xiàn)實狀況：高價值的消費者創(chuàng)意往往會收到企業(yè)“已歸納”、“已提案，感謝反饋”和“后期會優(yōu)化”等回復。在回復過程中，包含積極情感，具有明顯標識詞語，回復文本簡短且信息量高；而低價值的創(chuàng)意往往會得到企業(yè)“這個功能已存在，您可以……”、“您可以嘗試……解決問題”等回復。在回復信息中，存在較多的指導信息，情感中立，對操作步驟描述詳盡。

在企業(yè)開發(fā)人員與消費者互動過程，消費者不僅能將自身創(chuàng)意信號傳遞給企業(yè)，而且能收到企業(yè)反饋信號，這種雙向溝通能夠有效增強消費者創(chuàng)意發(fā)布意愿[36]。目前，雖然MIUI社區(qū)已構建開發(fā)人員回復機制，但對用戶創(chuàng)意的日平均回復率不足20%，可能會降低社區(qū)用戶提供創(chuàng)意的可持續(xù)性。因此，企業(yè)應重視創(chuàng)新社區(qū)中企業(yè)與消費者的互動，對用戶創(chuàng)意及時回復，提高創(chuàng)意回復率，進而促進企業(yè)與用戶互動，提升消費者參與創(chuàng)新的積極性，促進開放式創(chuàng)新社區(qū)健康發(fā)展。

此外，企業(yè)應采取有效的回復策略，提高回復內容質量，以積極的態(tài)度與用戶進行互動，形成價值共創(chuàng)的良性循環(huán)。具體來說，企業(yè)在回復高價值用戶創(chuàng)意時，應簡潔、明確地表示對該創(chuàng)意的采納意向，并對提出該創(chuàng)意的消費者表達謝意，讓消費者感受到企業(yè)對其創(chuàng)意的重視，從而激勵其在社區(qū)中繼續(xù)發(fā)布創(chuàng)意。在回復低價值的用戶創(chuàng)意時，企業(yè)應簡潔、明確地說明原因，并采用積極方式引導消費者規(guī)范地表達創(chuàng)意。

5 結語

5.1 結論

本文從價值共創(chuàng)視角出發(fā)，以信號傳遞理論為基礎，構建開放式創(chuàng)新社區(qū)創(chuàng)意采納影響因素模型，結果發(fā)現(xiàn)：在消費者使用企業(yè)產品創(chuàng)造價值層面，創(chuàng)意信息熵和情感強度對創(chuàng)意采納具有正向影響，創(chuàng)意長度對創(chuàng)意采納具有負向影響，而創(chuàng)意者個人特征調節(jié)創(chuàng)意信息對創(chuàng)意采納的影響。在消費者與消費者互動創(chuàng)造價值層面，支持量正向影響創(chuàng)意采納，瀏覽量和評論量負向影響創(chuàng)意采納。在企業(yè)與消費者互動創(chuàng)造價值層面，企業(yè)回復信息熵和情感強度與創(chuàng)意采納呈正相關，企業(yè)回復長度與創(chuàng)意采納呈負相關。

5.2 建議

(1)消費者使用企業(yè)產品創(chuàng)造價值層面，企業(yè)應引導消費者簡潔、明確和積極地表述創(chuàng)意。同時，構建領先用戶激勵制度，促使消費者持續(xù)高效地為企業(yè)提供創(chuàng)意。

(2)消費者與消費者互動創(chuàng)造價值層面，企業(yè)應激勵社區(qū)中消費者間的互動，因為消費者間互動不僅可以為企業(yè)創(chuàng)意篩選提供參考，而且有利于企業(yè)捕捉市場需求信號，降低產品創(chuàng)新風險。

(3)企業(yè)與消費者互動創(chuàng)造價值層面，企業(yè)應對社區(qū)中的用戶創(chuàng)意及時回復，并采取合理的回復策略，從而形成價值共創(chuàng)的良性循環(huán)。

5.3 貢獻

本文的理論貢獻主要是對價值共創(chuàng)進行多層面整合研究，基于信號傳遞理論探討開放式創(chuàng)新社區(qū)中創(chuàng)意采納影響因素，豐富和拓展價值共創(chuàng)與信號傳遞理論；實踐價值在于能夠幫助企業(yè)優(yōu)化開放式創(chuàng)新社區(qū)中的消費者創(chuàng)意評論方式與內容，促使企業(yè)快速有效地識別并采納有助于產品創(chuàng)新的用戶意見。

5.4 不足與展望

本文以下方面有待改進：第一，考慮到國內成熟的價值共創(chuàng)平臺集中于電子產品領域，研究數(shù)據(jù)來源僅為小米MIUI社區(qū)，而其它領域的價值共創(chuàng)平臺可能存在語言風格、共創(chuàng)模式等方面的差異，未來可以考慮研究不同平臺或產品類型的價值共創(chuàng)模式差異；第二，僅針對價值共創(chuàng)平臺文本內容進行研究，對圖片、視頻等形式的創(chuàng)意表達方式未進行深入探討，未來可以針對其它創(chuàng)意形式開展研究。