政府不同策略下用戶創新知識交互差異化研究

李柏洲， 曾經緯， 董恒敏

(1.哈爾濱工程大學 經濟管理學院,黑龍江 哈爾濱 150001; 2.哈爾濱工程大學 企業創新研究所,黑龍江 哈爾濱 150001; 3.中國航天系統科學與工程研究院,北京 100048)

0 引言

伴隨著我國創新驅動發展戰略的不斷深入，現代化企業的創新方式發生了根本性的改變，封閉式創新已經不適合當前企業的發展，積極形成開放創新的局面已經成為企業可持續發展的必然選擇。而用戶作為重要的外部知識源，企業可以通過用戶知識來了解用戶需求[1]，用戶已經成為企業開發并完善相關產品和服務的重要來源[2,3]。用戶創新最早由Von Hippel提出，是指用戶為了滿足自身需求對產品和工藝進行的創新[4]，包括用戶將創新意愿提供給生產廠商進而整合出新產品和用戶自己成為制造商對產品進行改進[5～7]。知識交互是指相關知識主體之間知識共享、流動和創新過程[8]。用戶與企業之間的知識交互有助于企業明確市場需求，提升企業創新績效。從2015年提出“互聯網+”行動計劃，到2019年《政府工作報告》中指出“進一步把大眾創業萬眾創新引向深處，鼓勵更多社會主體創新創業，拓展經濟社會發展空間，加強全方位服務，發揮雙創基地的帶動作用”，政府多次提出要實現各類創新主體的互動局面。在此政策背景下，用戶創新更能滿足新時代企業創新發展的迫切需要。基于此，明確政府不同策略對用戶創新知識交互的影響是一個既有理論意義又有實際意義的研究問題。

用戶創新是學術界研究的熱點問題，現有用戶創新研究基本遵循兩種理論框架，一種是成本-收益框架，認為用戶創新是由用戶期望從創新中獲取的收益與創新相關成本共同決定[9]；一種是用戶創新社區視角，研究用戶創新社區與傳統創新之間的不同[10]，并研究創新社區中的創新效應[11]。Füller等[12]在用戶社區的基礎上研究用戶產生的品牌，以及強勢品牌的低成本創造對于用戶創新擴散的貢獻。Tietze等[13]在分析產權理論的視角下，識別所有權和有控制權的分離對用戶創新的障礙，認為制造商采用基于共同創造的創新戰略可以有效改變用戶創新成本升高的負面影響。Block等[14]分析用戶創新商業化的垂直多樣性，提出了用戶-制造商創新者的觀點，并且通過案例研究識別并找出影響或阻礙用戶-制造商多元化的因素，為用戶創新商業化提供了新的思路。Lee等[15]通過案例分析，發現在用戶創新社區中價值創造的內在機理，認為在用戶創新社區中發表想法的數量以及評論數量有利于用戶創新的實現。Roy等[16]從相關領先用戶的視角，討論顛覆式創新與用戶之間的關系，并揭示了相關用戶與顛覆式技術創新之間的潛在特征。Ye等[17]考慮了手機平臺下的用戶創新，利用iOS和Android平臺數據研究領先用戶、工具箱支持和涉及自主權以及三者之間的交互作用對用戶創新績效的影響，研究結果對理解手機平臺下的用戶創新很有意義。知識作為企業的核心資源之一，在用戶創新中顯得尤為重要。Rowley等[18]認為知識創造得益于用戶社區成員間的社會互動，這種互動可以形成知識和經驗，是新想法的主要來源之一。Dong等[19]在利用企業數據調查中發現，企業合理利用用戶創意，進行知識交流可以有效增加企業價值。唐洪婷等[20]利用超網絡建模，對用戶創新中用戶知識資源全要素進行有效分析，有效促進企業的外部知識獲取。對于政府在用戶創新中的作用而言，少數學者進行了研究，謝亞鋒[21]和鄭彤彤等[22]都認為政府在促進以及激勵用戶創新方面具有顯著的影響，并在此基礎上提出政府行為的政策建議。Von Hippel[23]認為創新政策往往忽視其他創新來源，用戶就是其中之一。Svensson等[24]從政府創新政策的角度分析如何促進用戶創新，通過對瑞典醫院的調查發現，針對用戶創新的政策可以帶來可觀的經濟和社會效益，并且指出創客空間是一種有效促進用戶創新的創新政策。但是對于政府行為對用戶創新的影響并沒有深入研究，政府在用戶創新之中應該扮演什么樣的角色？政府不同策略對用戶創新知識交互會有什么樣的影響？企業和用戶又會做出什么樣的反應？這些問題還需要進一步探討和研究。

綜上所述，現有研究在用戶創新方面取得了很多成果，但目前較多考慮企業與用戶之間的關系，鮮有文獻在用戶創新的實踐中考慮政府的主體作用，明確政府在用戶創新知識交互中的作用。知識交互在用戶創新中起到舉足輕重的作用，然而，現有研究還缺乏對用戶創新知識交互選擇機制和差異化的具體闡述。基于此，考慮政府不同策略下，建立“政府-企業-用戶”三方演化博弈模型，明確各主體在促進用戶創新知識交互方面的策略選擇路徑，進一步明晰如何形成用戶創新知識交互的激勵機制。

1 考慮政府作用的用戶創新演化博弈模型

在用戶創新過程中，用戶為企業提供對產品的建議以及進行知識交流與反饋，故用戶面臨的選擇是是否愿意和企業進行有效的知識交互。對于企業而言，企業在面對環境不確定和科技水平制約，在與用戶進行知識交互時，企業面臨的選擇是是否愿意采納用戶的相關建議。對于政府而言，政府面臨的選擇是需不需要對用戶創新中知識交互行為提供政策支持，政府主要通過對用戶創新進行監督，考察各參與主體之間的合作情況，進而進一步完善政策制定情況，推動用戶創新的知識交互。基于此，用戶創新知識交互主要受到用戶的知識交互的意愿和收益，企業的知識交互意愿和收益以及政府政策支持三方之間博弈結果的影響。故采取三方演化博弈模型具有很好的解釋效果。

1.1 模型假設

H1在“政府-企業-用戶”博弈過程中，三方都是有限理性，通過一次博弈無法達到最優策略，而且政府、企業和用戶在用戶創新中的角色不同，偏好也不同，故三方需要進行多次博弈才能到達最優策略。

H2政府存在兩種策略(支持知識交互，不支持知識交互)，選擇對應策略的概率分別為x，1-x；企業與用戶是直接參與用戶創新知識交互的主體，故企業存在兩種策略(進行知識交互，不進行知識交互)，選擇對應策略的概率分別為y，1-y；用戶存在兩種策略(進行知識交互，不進行知識交互)，選擇對應策略的概率分別為z，1-z，其中x,y,z∈[0,1]。

H3在政府-企業-用戶共同合作的情況下，企業和用戶通過知識交互獲得合作收益為M，收益分配系數為α，則有企業獲取合作收益為αM，用戶獲得合作收益為(1-α)M，政府采取激勵政策獲得收益為A，同時在政府政策作用下企業和用戶之間的知識交互會促進政府的形象收益等間接收益，分別為R1和R2，而企業得到政府支持的補貼和研發投入為g1，用戶得到政府資助為g2，政府，企業和用戶進行知識交互合作的成本為Ci，i=1,2,3。

H4當政府不采取激勵政策時，企業和用戶通過知識交互獲得合作收益為M1，企業獲取合作收益為αM1，用戶獲得合作收益為(1-α)M1。

H5企業和用戶在知識交互過程中，企業和用戶都會產生知識溢出分別為K1,K2，對于博弈主體而言，知識交互過程中知識流動導致知識溢出，則有當企業進行知識交互時，用戶不論是否合作都能獲取K1的知識價值；同理，當用戶進行知識交互時，企業不論是否合作都能獲取K2的知識價值。

H6當政府采取激勵政策時，如果只有企業進行知識交互，企業得到的收益為B，政府的收益為A1，當只有用戶進行知識交互，用戶獲得收益為r，政府獲得的收益為A2；同理，當政府不采取激勵政策時，如果只有企業進行知識交互，企業得到的收益為B1，當只有用戶進行知識交互，用戶獲得收益為r1。

綜上，可以得到以下不等式關系：M>M1，A>A1>A2，B>B1，r>r1，由于用戶創新主體為企業和用戶，企業和用戶之間的知識交互所得收益應該大于政府支持下單方面進行創新。所以有αM1>B，(1-α)M1>r。

基于以上假設得到政府-企業-用戶三方演化博弈的支付矩陣如表1所示

表1 支付矩陣

1.2 演化博弈模型建立與求解

U1=yz(A-C1+R1+R2)+y(1-z)(A1-C1+R1)+

(1-y)(A2-C1+R2)+(-C1)(1-y)(1-z)

(1)

U2=0

因此，政府采取激勵政策的復制動態方程為:

=x(1-x)[yz(A-A1-A2)+

z(A2+R2)+y(A1+R1)-C1]

(2)

E1=xz(αM-C2+g1+K2)+(1-x)z(αM1-C2+K2)+

x(1-z)(B-C2+g1)+(1-x)(1-z)(B1-C2)

E2=xzK2+(1-x)zK2=zK2

(3)

故企業進行知識交互的復制動態方程為:

x(B-B1+g1)+z(αM1-B1)+B1-C2}

(4)

π1=xy[(1-α)M-C3+g2+K1]+

(1-x)y[(1-α)M1-C3+K1]+

x(1-y)(r-C3+g2)+(1-x)(1-y)(r1-C3)

π2=xyK1+(1-x)yK1=yK1

(5)

故用戶進行知識交互的復制動態方程為:

x(r-r1+g2)+y[(1-α)M1-r1]+r1-C3}

(6)

其中：N1～N14易于求解，結果如上所示，但是關于均衡點求解這一部分，有些文獻忽略了一個非常重要的均衡點[25,26]，即N15(x*,y*，z*),x*,y*，z*≠0,1。這個均衡點是求解非常復雜，令x,y,z≠0,1，得到方程組：

(7)

雖然求這個方程過程非常繁瑣，但是這個均衡點不能舍棄，因為N15(x*,y*,z*)通常情況下在三維空間V={(x,y,z)|0≤x≤1,0≤y≤1,0≤z≤1}內部，而不在空間的表面上，這個點具有博弈主體一般策略選擇點的普適意義，所以在后續政府-企業-用戶三方演化博弈模型討論中，將N15(x*,y*,z*)考慮進去，彌補有關學者在均衡點討論上的不足。

(8)

2 三方演化博弈結果分析

為了明確政府-企業-用戶三方博弈的演化機制，針對演化博弈支付矩陣的相關參數設置，可以了解演化博弈結果與支付矩陣參數密切相關，故結合對三方演化博弈模型的求解，分情況進行結果分析與討論。基于模型假設及相關參數含義，當政府進行政策激勵，企業和用戶選擇深度的知識交互時，演化博弈三方之間的關系緊密，則三方合作的收益大于成本，在模型中表現為αM>C2,(1-α)M>C3,A>C1，由于x,y,z∈[0,1]，故在后續討論中，所有策略點必須在三維空間V={(x,y,z)|0≤x≤1,0≤y≤1,0≤z≤1}內才有意義。

情況1在沒有政府激勵下，當企業和用戶有一方進行知識交互得到的收益大于其付出的成本時，即B1>C2，r1>C3。

對于政府而言，就會出現兩種情形：(1)當政府對企業或用戶進行激勵得到回報大于成本時，即Ai+Ri>C1，i=1,2。(2)當政府對企業或用戶進行激勵得到回報小于成本時，即Ai+RiC2且r1>C3的情景下，以上兩種情形不會造成演化博弈實質上的影響。根據參數之間的大小關系以及對于穩定點的求解，得到點N9～N14不在三維空間V內，故不需考慮，而N15(x*,y*,z*)由于表達式過于復雜，無法判斷其是否穩定，但基于兩方博弈理論中(x*,y*)通常情況下都為鞍點，所以將N15(x*,y*,z*)視為鞍點進行分析。選擇使用演化博弈局部穩定性理論，通過雅可比矩陣對N1～N8是否為ESS點進行判定，得到結果如表2所示。

表2 局部穩定分析結果

根據三方博弈穩定點的判定原則，當且僅當雅可比矩陣特征值均小于0時，該點才為ESS點[26～28]。故只有N8是ESS點，政府選擇采取激勵政策，企業和用戶均選擇進行深度的知識交互。這種情況發生是由于三方在博弈過程中，政府、企業、用戶考慮自身情況，并做好最壞打算的情境下，且收益仍舊大于資源的消耗，并且三方如果積極合作，相互配合，得到的收益發生顯著提升。故只要滿足上述條件，政府-企業-用戶三方博弈的長期穩定策略點為N8(1,1,1)，即政府選擇采取激勵政策，企業和用戶都采取知識交互策略。

情況2在沒有政府激勵下，當企業和用戶有一方進行知識交互得到的收益小于其付出的成本，在有政府激勵下，當企業和用戶有一方進行知識交互得到的收益大于其付出的成本，即B1

對于政府而言，就會出現兩種情形：(1)當政府對企業或用戶進行激勵得到回報大于成本時，即Ai+Ri>C1，i=1,2。(2)當政府對企業或用戶進行激勵得到回報小于成本時，即Ai+Ri

基于雅可比矩陣結果，三方演化博弈有兩個ESS點，分別是N1(0,0,0)和N8(1,1,1)，而對于N12～N14而言，N12在空間V的表面S1={(x,y,z)|x=0,0≤y≤1,0≤z≤1}上，N13在S2={(x,y,z)|0≤x≤1,y=0,0≤z≤1}上，N14在S3={(x,y,z)|0≤x≤1,0≤y≤1,z=0}上，N12～N14都只能演化到N1(0,0,0)點，那么由于N15在空間內部，且這種條件下還存在著演化到N8(1,1,1)的情況。

情況3在有政府激勵下，當企業和用戶有一方進行知識交互得到的收益小于其付出的成本，但是企業和用戶之間進行知識交互合作的收益大于企業和用戶各自在政府激勵下的成本，即B+g1

對于政府而言，就會出現兩種情形：(1)當政府對企業或用戶進行激勵得到回報大于成本時，即Ai+Ri>C1,i=1,2。(2)當政府對企業或用戶進行激勵得到回報小于成本時，即Ai+Bi

基于雅可比矩陣結果，三方演化博弈也出現兩個ESS點，分別是N1(0,0,0)和N8(1,1,1)，而對于N12～N14而言，點N12在空間V的表面S1={(x,y,z)|x=0,0≤y≤1,0≤z≤1}上，N13在S2={(x,y,z)|0≤x≤1,y=0,0≤z≤1}上，N14在S3={(x,y,z)|0≤x≤1,0≤y≤1,z=0}上，N12～N14都只能演化到N1(0,0,0)點，N9處于表面S4={(x,y,z)|x=1,0≤y≤1,0≤z≤1}上，演化到N8(1,1,1)的情況。

情況4在沒有政府激勵下，當企業和用戶之間進行知識交互合作的收益小于企業和用戶的成本，但根據三方合作的收益高于其合作成本的前提假設，即αM1

對于政府而言，就會出現兩種情形：(1)當政府對企業或用戶進行激勵得到回報大于成本時，即Ai+Ri>C1，i=1,2。根據演化博弈模型假設，并且考慮均衡點在三維空間內V才有意義，可知N10,N11不在空間V內，N9，N12～N14在空間V的表面上，將N15視為鞍點。(2)當政府對企業或用戶進行激勵得到回報小于成本時，即Ai+Ri

基于雅可比矩陣結果，三方演化博弈也出現兩個ESS點，分別是N1(0,0,0)和N8(1,1,1)。

(1)當政府對企業或用戶進行激勵得到回報大于成本時，對于N12～N14而言，點N12在空間V的表面S1={(x,y,z)|x=0,0≤y≤1,0≤z≤1}上，點N13在空間V的表面S2={(x,y,z)|0≤x≤1,y=0,0≤z≤1}上，點N14在表面S3={(x,y,z)|0≤x≤1,0≤y≤1,z=0}上，N12～N14都只能演化到N1(0,0,0)點，N9處于表面S4={(x,y,z)|x=1,0≤y≤1,0≤z≤1}上，演化到N8(1,1,1)的情況。

(2)當政府對企業或用戶進行激勵得到回報小于成本時，對于N12～N14而言，點N12在空間V的表面S1={(x,y,z)|x=0,0≤y≤1,0≤z≤1}上，點N13在空間V的表面S2={(x,y,z)|0≤x≤1,y=0,0≤z≤1}上，N14在表面S3={(x,y,z)|0≤x≤1,0≤y≤1,z=0}上，N12～N14都只能演化到N1(0,0,0)點，對于N9～N11而言，N9處于空間V的表面S4={(x,y,z)|x=1,0≤y≤1,0≤z≤1}上，N10在表面S5={(x,y,z)|0≤x≤1,y=1,0≤z≤1}上，N11在S5={(x,y,z)|0≤x≤1,0≤y≤1,z=1}上，N9～N11只能演化到N8(1,1,1)的情況。所以出現了兩個ESS點。N15由于過于復雜無法判定其正負，可以認為在空間V內部，N15可以演化到N1(0,0,0)和N8(1,1,1)。

3 數值仿真

為了進一步直觀的展現政府不同策略下用戶創新知識交互激勵機制的演化過程，針對三方博弈主體不同的策略選擇，利用MATLAB工具，結合對三方博弈模型的求解與分析，對以上4種情況進行仿真分析。關于仿真模型的數值選取問題，約翰·D·斯特曼(Sterman J D)指出仿真模型最重要的是模型建立的準確性和模型的實用性，目的是為了揭示出事物變化的規律性特征[29]。政府、企業和用戶三方博弈模型的具體參數難以通過一手數據來選取，基于此，為了進一步分析政府不同策略下用戶創新知識交互的演化過程，借鑒相關文獻的賦值方法[30,31]，對支付矩陣涉及到的參數進行賦值。同時為了降低非真實數據選取對模型有效性的減弱，在選取參數過程中與管理科學領域進行仿真研究的專家進行探討，專家建議在利益分配合理的情況下，收益分配系數的取值應該在0.5左右，由于政府對于企業的激勵可能會產生更高的效益，專家建議A1>A2，并且企業與用戶在知識交互中成本數據應該接近，但企業的成本應該高于用戶C2>C3，政府對于企業與用戶的補貼、資助應該相近，基于分類討論的不等式關系，并根據專家意見進行修改后，得到仿真的具體參數。

情況1當B1>C2，r1>C3時，根據結果分析得到三方博弈的演化穩定點只有N8(1,1,1)，故在這種情況下，政府將選擇采取激勵政策，企業與用戶將保持長期、穩定的知識交互關系。在上文分析中將政府對單一主體激勵所得收益分成兩種情況討論，雖然不對三方演化博弈穩定點的起到決定性作用，在模型求解過程中也沒有單獨考慮，但在數值仿真試驗中還是應該分開討論，明晰博弈主體之間的不同狀態下的作用關系。

(1)當B1>C2，r1>C3且Ai+Bi>C1，i=1,2時，設定參數A=50，A1=17，A2=15，B=32，B1=20，C1=20，C2=11，C3=10，g1=10，g2=8，M=110，M1=80，R1=5，R2=8，r=30，r1=19，α=0.5，其中x,y,z的初始值為0.3。得到仿真結果如圖1(a)所示，隨著時間的推移，當企業或者用戶選擇進行知識交互時，且獲得知識交互收益大于成本時，從圖1(a)可以看出從初始階段到均衡時刻，企業和用戶都傾向于進行知識交互，且達到均衡點時間很短，對于政府而言，當激勵企業或用戶都能獲得可觀的效益時，也愿意采取積極地激勵政策。與結果分析中的結論一致。

(2)當B1>C2，r1>C3且Ai+Bi

圖1 B1>C2且r1>C3條件下演化過程圖

綜上，在B1>C2，r1>C3的情況下，政府-企業-用戶形成了非常穩定的合作關系，用戶創新中知識交互越發密切，雖然在這種情況下政府在促進企業與知識交互上沒有起到決定性的作用，但是政府的激勵政策的推動也產生一種正反饋的促進作用。三方博弈主體都趨向于合作的一種穩定關系。

情況2當B1

(1)當B1C1，i=1,2時，設定參數A=50，A1=17，A2=15，B=32，B1=20，C1=20，C2=30，C3=25，g1=10，g2=8，M=150，M1=90，R1=5，R2=8，r=30，r1=19，α=0.5，為了更加直觀的展現出三方博弈具有兩個穩定點，故不設定x,y,z的初始值，得到結果如圖2(a)所示，由圖2(a)可知，三方演化博弈出現了兩個ESS點，隨著時間的推移，博弈三方的選擇會趨于均衡策略。首先，對于企業和用戶而言，二者在知識交互過程中，會考慮對方機會主義行為帶來的危險，因為知識交互成本大于單獨選擇知識交互時產生的收益，但是政府的介入會使得收益和成本之間的關系發生轉變，政府激勵的出現會有利于企業與用戶獲取更好的收益，該情形下政府激勵將起到決定性作用，企業和用戶會考慮政府作用并作出權衡選擇。對于政府而言，考慮到只要有一方選擇知識交互，采取激勵政策就是有利的，故從圖中也可以較為明顯的看出，此種情況下三方趨于N8(1,1,1)的可能性更大一些。

圖2 B1>C2C3

(2)當B1

綜上，在B1

情況3當B+g1

(1)當B+g1C1，i=1,2時，設定參數A=50，A1=17，A2=15，B=32，B1=20，C1=20，C2=44，C3=40，g1=10，g2=8，M=150，M1=90，R1=5，R2=8，r=30，r1=19，α=0.5，同理，故也不設定x,y,z的初始值，得到結果如圖3(a)所示，三方演化博弈出現了穩定點(ESS)。首先對企業和用戶進行分析，約束條件表明當成本大于政府激勵下單個主體知識交互取得的收益，但小于企業與用戶之間共同知識交互的收益，該情況表明企業與用戶決策時考慮的重點發生轉移，政府的激勵已經不是決定因素，企業與用戶之間的博弈才是關鍵。而對于政府而言，只要有一方選擇知識交互，采取激勵政策就是有利的，故政府傾向于采取激勵措施，促進用戶與企業間的知識交互。這種情況下，三方選擇N1(0,0,0)和N8(1,1,1)的策略可能性基本相同，從演化過程圖中也可以明顯看出。

(2)當B+g1

圖3 B+g1

綜上，在B+g1

情況4當αM1

(1)當αM1C1，i=1,2時，設定參數A=50，A1=17，A2=15，B=32，B1=20，C1=20，C2=60，C3=55，g1=10，g2=8，M=150，M1=90，R1=5，R2=8，r=30，r1=19，α=0.5，同理，故也不設定x,y,z的初始值，得到結果如圖4(a)所示，隨著時間的推移，三方博弈出現了兩個均衡穩定點。這種情況下，對于企業和用戶而言，在不考慮政府的激勵政策的情形下，即使雙方都選擇進行知識交互策略，也無法獲得正的收益，故企業和用戶傾向于采取不進行知識交互的策略，所以政府是否采取激勵政策對該情況下用戶創新知識交互具有決定性的影響。對于政府而言，這種情況下只要企業或用戶一方愿意采取知識交互策略，政府就能獲得正收益，政府是傾向于采取激勵政策。如果企業與用戶均不選擇知識交互，政府激勵就不具有有效性。故雖然出現兩個ESS點，但是政府的選擇是影響博弈三方決策的重要影響因素。

(2)當αM1

圖4 αM1

綜上，在αM1

4 結論

基于知識基礎觀和博弈論，考慮政府在用戶創新中企業與用戶知識交互的激勵作用，構建“政府-企業-用戶”三方演化博弈模型，探討政府不同策略下企業與用戶之間知識交互行為的演化路徑，分析不同約束條件下主體策略選擇情況，并針對每種情況進行數值仿真分析。通過研究得到以下結論：

(1)用戶創新中企業和用戶知識交互策略選擇是一個復雜的動態過程，政府作用下企業和用戶之間的知識交互存在多種情況。政府、企業和用戶都存在兩種選擇，導致三方博弈出現8種策略。

(2)三方演化博弈模型可以較好地描述政府作用下企業和用戶之間的知識交互的過程，通過復制動態方程可以較好地刻畫博弈三方的博弈路徑，通過對演化博弈模型的求解，討論不同策略選擇下的多種情況，具有很好的適用性。

(3)在討論三方博弈結果時出現了4種情況，在B1>C2，r1>C3的情況下，政府-企業-用戶形成了非常穩定的合作關系，在這種情況下政府在促進企業與知識交互上沒有起到決定性的作用；在B1

研究的理論意義主要體現在以下幾個方面：首先，通過三方演化博弈模型的引入，從動態視角考慮政府不同策略對用戶創新知識交互的差異化影響，為用戶創新的研究提供了新的方法；其次，將政府政策激勵引入到用戶創新的企業與用戶的知識交互中，豐富了用戶創新領域的相關文獻，為用戶創新的相關研究拓寬了思路；最后，通過分類討論和數值仿真，明確博弈主體在不同策略選擇下的行為演化路徑，為提升用戶創新效率和效果提供相關理論依據。

研究對用戶創新也有一定的啟示作用。(1)政府不能盲目地制定激勵政策，應更有針對性的識別出用戶創新遇到的瓶頸，果斷對成本較高的用戶創新知識交互提供強有力的政策支持與保障，發揮激勵政策制定的有效性，形成良好的政策引導局面。(2)企業在創新方面應該注重與用戶之間的知識交互，構建相應的知識交流平臺，提供良好的知識交互環境，并注重對用戶知識產權的保護，降低用戶創新知識交互的成本，主動摒棄機會主義行為，在用戶創新收益分配方面要注重對用戶的激勵，激發廣大用戶的創新潛力，才能更好地發掘和滿足用戶需求。(3)對于用戶而言，個性化需求應該勇于向企業反饋，避免主動性的知識隱藏，注重自身知識產權的保護，形成與企業知識交流、互動的良好關系，提供基于產品和服務創新的新思考、新發現，發揮用戶在用戶創新中的主體地位，與企業進行密切的知識交互，為企業創新提供有益借鑒。

研究的不足之處在于用戶創新知識交互程度難以量化，只考慮了政府、企業和用戶的行為的選擇機制，并沒有深入分析用戶創新知識交互影響因素，在今后的研究中，選取實際企業進行分析，并對相關影響因素進行研究，剖析其內在影響機理。